A three dimensional vision is obtained by stereoscopic view using a modified commercial TV set and matching color filter glasses. Two video signals from two CCTV cameras are connected to the RGB (red, green, blue) inputs of picture tube selecting two different colors for two video signals. A synchronizing signal drives a CCTV camera and the color TV set. On the other hand, a delayed synchronizing signal drives the other CCTV camera shifting its image on display. This shift is used in correcting image distortion.
In case of outputting the image with color printer, image is occurred color distortion by characteristics of paper, effect by overlap between neighbor dots and the mechanical characteristics if printer. Color calibration is needed to reduce this color distrotion. To color calibration, we select the color sample in printer color gamut. The accuracy of color calibration is determined by the number of sample, distribution, and calibration method. Generally, color space is selected the color sample dividing equal interval. In this case, the range of gamut of printed color patches is reduced due to the effect of inks overlap. Therefore, error is occurred when color transformation relatively. In this paper, we have the color sampling based on equi-visual perception and then reproduce the color using the Neural-Network and interpolation by LUT.
장기기억 분야와 달리 시각작업기억에 대한 기억왜곡 연구사례는 흔치 않다. 본 연구는 시각작업기억 표상이 하향적 간섭에 의해 왜곡될 가능성을 관찰하고자 하였다. 기억표상의 질적 특성에 대한 직접적인 관찰을 위해서는 기억용량과 선명도를 추정하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 색상환 과제를 통해 스트룹 단어의 색상에 대한 단기 회상을 요구하는 과정에서 발생하는 오류시행에 대한 분석을 통해 단어의 명칭에 의한 시각작업기억 표상의 왜곡 가능성을 조사하였다. 참가자들은 과제에서 500ms 동안 제시되는 1, 2, 3 혹은 6개의 스트룹 단어 항목의 색상을 기억하였다. 1초의 기억지연 시간 후, 기억이 요구된 스트룹 단어 중 단서가 지정하는 특정 단어의 색상을 회상해 색상환에서 선택 보고하였다. 색상환에서 회상이 요구된 자극의 실제 색상으로부터 ${\pm}45^{\circ}$ 이내의 색상을 선택했을 경우 정반응으로 간주 되었으며, 그 밖의 경우는 오반응으로 간주되었다. 오반응 시행에 대해 색상 선택의 분포 패턴을 분석한 결과, 보고 대상의 명칭 색상 범주에 기초한 회상 오류가 시행 전반에서 사용된 명칭 기반 평균 회상 오류를 상회하였다. 또한 항목개수 증가로 인한 기억부담의 증가는 이와 같은 스트룹 간섭에 의한 기억왜곡의 발생 확률에 큰 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과, 스트룹 자극에 대한 시각작업기억 표상에 대하여 자극의 명칭색상에 의한 체계적 왜곡 가능성이 관찰되었다. 이는 비교적 짧은 기간 활용되는 시각작업기억 수준의 표상 역시 장기기억과 마찬가지로 간섭에 의해 왜곡될 수 있음을 시사한다.
현재까지 인간 시각 체계를 정확하게 반영하기 위한 이미지 평가 기법에 대한 연구가 많이 이루어져 오고 있다. SSIM은 인간의 시각 체계가 이미지의 구조적 정보에 예민하다는 점을 이용하여 구조적 정보를 이용하여 이미지를 평가하는 대표적인 인간 시각 체계를 만족시키는 평가 기법이다. 하지만 SSIM은 이미지의 색 차이를 반영하지 못하는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, HSI 색 공간을 활용한 SHSIM 기법이 제안되었으나 두 컬러 이미지 간 인지적 색 차이를 충분히 반영하지는 못하고 있다. 본 논문에서는 CIE Lab 색 공간을 도입하여 대응 되는 픽셀들의 인지적 색 차이를 계산하여 이미지 평가에 활용하는 방법을 제안한다. 그리고 연구를 더 확장하여, SVM 분류기를 활용하여 왜곡 종류에 따라 최적의 평가 수식을 적용하는 최적화 시스템을 제안한다. 제안하는 기법을 평가하기 위해, 이미지 평가분야에서 가장 많이 알려진 LIVE 데이터베이스를 사용하였으며 네 종류의 평가 기준들을 이용하였다. 실험 결과에서는 제안하는 기법이 다른 기법들보다 인간 시각 체계와 더 상관성이 높다는 것을 보여준다.
본 논문에서는 칼라 영상의 대조비 개선을 위한 비대칭도 특성을 이용한 적응적인 대조비 개선 레티넥스 방식을 제안한다. 입력 영상 휘도 성분의 저조도 정도를 예측하기 위해 휘도 성분의 비대칭도 함수로 표현되는 매개변수를 정의하고, 정의된 매개 변수 및 예측 반사 성분을 이용하여 반사 성분을 보정하기 위한 비선형 함수를 제안한다. 더불어, 추정된 반사 성분의 통계 특성을 이용하여 비선형 함수의 이득 및 오프셋을 결정하는 방식에 대해 기술한다. 연산량 절감을 위해 색차 성분의 보정 과정을 위해 입력 영상의 휘도 성분과 보정된 휘도 성분을 이용한다. 실험을 통해 색신호 성분의 대조비 및 색신호 왜곡의 개선이 효과적으로 이루어짐을 확인할 수 있었다.
Eight types of LED packages were manufactured according to the type and composition ratio of phosphors by using commercially available white LED phosphors. CRI (Ra), a conventional color quality evaluation method was evaluated by using manufactured white LED; the Rf, Rg, color vector graphic, and color distortion graphic were evaluated with a new method, IES TM-30-15. The results of the evaluation confirmed that the new method compensated for the disadvantages of CRI, which was found to be inadequate when the color was saturated. The added evaluation index identified the chroma variation and color change. Furthermore, the study showed that the changes of Rf and Rg are small when controlling phosphors based on CRI, questioningthe necessity of identifyingchroma variation and color change.
본 논문에서는 디지털 영상의 지역적 계조 재현과 함께 입력 영상의 색상을 유지하는 영상 향상 기법을 제안한다. 기존의 지역적 계조 재현 방법인 통합된 다중 크기의 Retinex는 영상이 가지는 어두운 영역의 가시성 향상을 통한 향상된 계조 재현 결과를 가져왔다. 그러나 IMSR을 포함한 대부분의 지역적 계조 재현 방법은 RGB 색 공간에서 수행되어 인간시각시스템에 의해 인지되는 색상의 왜곡이 발생하게 된다. 본 논문에서는 이러한 색상의 왜곡을 줄이는 계조 재현을 위하여 장치 독립적인 CIELAB 색 공간에서 색상를 유지하고 높은 대비와 자연스러운 영상을 얻기 위한 계조 재현 및 채도 보상 기법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 CIELAB 색 공간에서 $L^*$값에 대해 IMSR 정규화 및 단순한 사상 함수를 수행하여 가시성을 향상 시킨다. 또한, sRGB 색역 경계값을 이용하여 LC 평면에서 밝기 변화에 대한 선형적인 채도 보상을 수행하였다. 그 결과 입력 영상의 계조 재현을 통해 가시성이 향상되었고, 기존의 IMSR과 비교하여 색상의 왜곡이 줄었으며, 주관적인 평가를 수행하여 비교 평가 하였다.
지역적인 영상의 색변환이란 영상에서 특정 색을 포함하는 영역을 추정하고 이를 원하는 색으로 변환시키는 것이다. 기존방법에서는 색차만을 이용해서 바꾸고자 하는 색을 포함하는 영역을 추정하고 이를 변환하였다. 따라서 변환되는 색 주변에서 원하지 않는 색결점(color artifact)이 나타나게 되었다. 제안한 방법에서는 이러한 색결점을 줄이기 위해 컬러 카테고리 맵과 수정된 color influence map을 결합한 지역적인 색변환 방법을 제안하였다. 컬러 카테고리 맵은 모든 색을 사람의 인지를 기반으로 11가지의 컬러 카테고리로 나눈 것으로서, 컬러 정보만을 이용해서 먼저 바꾸고자하는 색을 포함한 입력 영상의 지역 영역을 대략적으로 추정한다. 다음으로, 수정된 color influence map을 이용하여 인접한 영역의 색을 고려한 색변환 정도를 계산한다. 기존의 방법처럼 단순히 동일한 가중치를 주는 색차보다는 밝기와 색도에 서로 다른 가중치를 주어 수정된 color influence map을 계산하였다. 마지막으로 각각의 컬러 카테고리 맵과 수정된 color influence map에 가중치를 결합하여 지역적인 영상의 색변환을 수행하였다. 실험을 통해 제안한 방법과 기존의 색변환 방법의 결과 영상을 비교해 보았으며, 제안한 방법에서 색결점이 적게 나타나는 것을 확인할 수 있다.
Median Dark Channel Prior를 이용하여 안개를 제거하는 방법은 비교적 빠르고 정확한 전달량 맵을 만들어 안개를 제거한다. 그러나 기존의 안개 제거 알고리즘은 RGB 색 공간에서 수행되기 때문에 색상의 왜곡 오류가 생긴다. 본 논문에서는 HSI 색 공간에서 안개 영상의 색상의 정확도를 측정하여 색상의 왜곡을 보정하는 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안된 방법은 기존 방법으로 안개 제거 시 색상이 왜곡 되는 현상을 현저히 감소시켰다.
Due to complexity of diverse features in urban area, accurate feature extraction is laborious task in aerial and satellite imagery. Especially occlusion by buildings, and image distortion of shadow effects make processing more difficult work. In this study, algorithm was presented to correct of shadow effects in aerial color images. This algorithm enables user to accurately interpretate urban information by correction of shadow effects in aerial color images
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[게시일 2004년 10월 1일]
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