This study is the process of making high-definition TV broadcast color correction affects the end result comparison is focus on implement through study. In the production process and the impact on the color Correction in the video as an study for UHD, 4K, 6K video production workflow improvement of an effective program in the present and time and cost in the post production process, color correction for the final video through the production and overcome the failure of further in-efficient color correction study will help you to solve the problem. This study is the color changes over the course of the final video to see how much influence color correction of post-production. Color correction using a program of courses in Visual quality, regularly presented the possibility to retain and make on high definition video production post-production process for color correction method is utilized as the basis of study.
옻칠은 채취된 산지별, 기후변화별, 채취시기별, 저장 등 각각의 요인에 따라 구성성분이 달라지며, 도료로서의 품등도 달라지는 성질을 가진 천연도료라는 점을 고려할 때 옻칠의 품등 구분은 매우 어렵다. 전통적 방법에 의한 옻칠의 품등구분은 옻칠종사자 10명의 패널에 대한 관능평가에 의해 실시하였다. 옻칠종사자들의 전통적인 옻칠 품등구분 방법의 공통점은 색조, 냄새, 점도, 한지 위 퍼짐성, 유리판 위 색조 및 건조성에 의해 판단하고 있으며, 그 외 한지 위 문지르기, 알코올램프 가열에 의한 감량 조사가 있었다. 패널요원 10인에 의한 5개 항목에 대한 전체평균의 결과, 중국산 생칠(E)이 7.03로서 가장 우수하였고, 그 다음이 일본산 생칠(C) 6.84, 한국산 생칠(A) 6.41, 중국산 생칠(D) 5.27 그리고 한국산 화칠(B) 2.50 순으로 나타났다. 그러나, 각 패널들이 평가한 결과는 한지위 퍼짐성에 의한 품등구분 이외에는 서로 다른 견해를 나타내는 경우가 있어 전통적인 방법만에 의한 품등구분에는 객관성과 공정성이 결여될 소지가 있을 것으로 판단된다.
This study was carried out to analyze the characteristics of the color computer vision to discriminate apple surface color for grading apples by their color. It was intended to develop the techniques to be able to discriminate apple color as precisely as human inspection does. For the purpose, discrimination of apple color by human inspection was checked and justified ; various illumination methods for various frames of the color computer vision(R, G, B, H, S and I frames) were tested ; and several methods to analyze image informations of the color computer vision were tried to evaluate their ability to discriminate apple color close to the human inspection.
본 논문에서는 지하에 매설되어 있는 통신 관로의 효율적인 관리를 위하여 관로상태를 진단할 수 있는 자동 관로 등급 판정 시스템을 제안하였다. 작업자에 의해 행해지던 기존의 관로 조사는 주관적인 판단에 의해 수동으로 판단하기 때문에 수치적인 정량화를 통한 관로 등급 판정 및 효율적인 데이터베이스 구축이 어렵다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 인입 길이별로 관로 단면에 레이저를 투영하여 단면의 상태를 획득하고, 획득된 영상에 대해 실제 관로 단면의 수치적인 최소 직경을 구하며 등급 판정하는 기법을 적용하였다. 제안된 기법에서는 관로 내부의 특별한 상황을 고려하여 잡음 제거 필터와 다양한 color model를 적용한 전처리 과정을 거치게 된다. 관로의 최소 직경판단 및 등급 판정은 세부처리 단계를 통하여 이루어진다. 정확도(precision)를 이용하여 제안된 시스템의 성능을 평가한 결과 90% 이상의 정확한 등급 판정이 가능한 것을 확인하였다.
한국농업기계학회 2000년도 THE THIRD INTERNATIONAL CONFERENCE ON AGRICULTURAL MACHINERY ENGINEERING. V.III
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pp.569-577
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2000
The position of tobacco leaves is affluence to the quality. To evaluate its quality, sample leaves was collected according to the position of attachment. In Korea, the position was divided into four classes such as high, middle, low and inside positioned leaves. Until now, the grade of standard sample was determined by human expert from korea ginseng and tobacco company. Many research were done by the chemical and spectrum analysis using NIR and computer vision. The grade of tobacco leaves mainly classified into 5 grades according to the attached position and its chemical composition. In high and low positioned leaves shows a low level grade under grade 3. Generally, inside and medium positioned leaf has a high level grade. This is the basic research to develop a real time tobacco leaves grading system combined with portable NIR spectrum analysis system. However, this research just deals with position recognition and grading using the color machine vision. The RGB color information was converted to HSI image format and the sample was all investigated using the bundle of tobacco leaves. Quality grade and position recognition was performed through well known general error back propagation neural network. Finally, the relationship about attached leaf position and its grade was analyzed.
시판 '청도반시' 말랭이의 품질 분석과 등급화 지표를 설정하기 위하여, 시중에 유통되고 있는 제조사가 다른 7종의 제품을 구입하여 객관적 및 관능적 품질을 분석하였다. 아울러 전반적 기호도와의 상관분석을 통해 등급화 지표를 설정하고 검정을 실시하였다. 감말랭이의 중량, 길이, 너비, 두께, 경도 등은 제품별로 다소 차이를 보였다. 가용성 고형분 함량은 제품별 차이를 보였으며, 그 범위는 $43.44{\sim}47.92^{\circ}Brix$로 나타났다. 기계적 색도 역시, 제품별 차이를 보였는데 L, a, b값의 범위는 $41.17{\sim}54.09$, $5.62{\sim}12.36$ 및 $10.51{\sim}20.59$를 각각 나타내었다. 관능검사에서 삽미, 산미 및 곰팡이취는 인지되지 않았으며 색상, 감미도 및 견고도는 제품별 차이를 보였다. 감말랭이의 전반적 기호도는 관능적 색상, 견고도 및 감미도와 높은 상관관계를 나타내었다. 관능적 색상과 견고도를 지표로 한 등급화에서 품질 특성의 차이가 확인되었다. 이로써 시판 청도반시 말랭이의 품질 특성은 불균일하지만, 관능적 색상과 견고도는 등급화의 지표로 설정되었다.
A personal computer based color machine vision system with video camera and fluorescent lighting system was used to generate images of stationary tobacco leaves. Image processing algorithms were developed to extract both the geometric and the color features of tobacco leaves. Geometric features include area, perimeter, centroid, roundness and complex ratio. Color calibration scheme was developed to convert measured pixel values to the standard color unit using both statistics and artificial neural network algorithm. Improved back propagation algorithm showed less sum of square errors than multiple linear regression. Color features provide not only quality evaluation quantities but the accurate color measurement. Those quality features would be useful in grading tobacco automatically. This system would also be useful in measuring visual features of other agricultural products.
한국농업기계학회 1993년도 Proceedings of International Conference for Agricultural Machinery and Process Engineering
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pp.1243-1253
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1993
Visual features of a mushroom(Lentinus Edodes L) are critical in sorting and grading as most agricultural products are. Because of its complex and various visual features, grading and sorting of mushrooms have been done manually by the human expert. Though actions involved in human grading looks simple, a decision making undereath the simple action comes form the results of the complex neural processing of the visual image. And processing details involved in the visual recognition of the human brain has not been fully investigated yet. Recently, however, an artificial neural network has drawn a great attention because of its functional capability as a partial substitute of the human brain. Since most agricultural products are not uniquely defined in its physical properties and do not have a well defined job structure, a research of the neuro-net based human like information processing toward the agricultural product and processing are widely open and promising. In this pape , neuro-net based grading and sorting system was developed for a mushroom . A computer vision system was utilized for extracting and quantifying the qualitative visual features of sampled mushrooms. The extracted visual features and their corresponding grades were used as input/output pairs for training the neural network and the trained results of the network were presented . The computer vision system used is composed of the IBM PC compatible 386DX, ITEX PFG frame grabber, B/W CCD camera , VGA color graphic monitor , and image output RGB monitor.
2007년 한․미 FTA 협상 체결로 미국산 쇠고기 수입이 재개된 현재 육질과 가격면에서 우수한 수입육이 늘어나고 있는 상황에서 한우의 경쟁력강화를 위해 많은 노력이 이루어지고 있다. 한우개량농가는 송아지 생산량의 빠른 증가와 송아지 폐사율의 감소로 사육기술이 향상되어지고 있으며, 1993년 이후부터 한우 경쟁력강화를 위해 육질개량에 중점을 두고 거세를 통한 장기 비육으로 1등급이상의 출현율이 점차 증가하는 추세를 보이고 있다. 소비자의 식육패턴도 양적인 측면에서 질적인 측면으로 변화하고 있다. 고급육의 생산은 품종(Course 등, 1989), 성별, 연령(Hunsley 등, 1971) 등에 의하여 결정될 수가 있다. 한우 도체형질에 관한 연구는 국내에서도 최근 박과 박(2002)과 노 등(2004)이 연구 보고하였으나 이는 후대검정우와 후대축들의 도체형질에 관한 연구였으며, 일반 한우 사육농가의 도체형질에 관한 연구는 이루어 지지 않고 있다. 환경효과의 경우 대부분의 연구가 출생년도-계절, 출생지역의 효과를 추정하였으며, 도축년도, 도축계절, 도축지역에 관한 연구는 이루어 지지 않고 있다. 본 연구에서는 일반 한우사육농가에서 출하하여 도축한 축산물등급판정소의 등급판정결과를 이용하여 도축년도, 도축계절, 성, 도축지역이 도체형질에 어떠한 영향을 미치는지 추정하고, 도체형질에 대해 REML(Restricted Maximum Likelihood) 방법으로 유전력 및 유전모수를 추정하여 일반 한우사육농가에서 출하한 개체의 도체형질에 관해 알아봄으로써 후대검정우나 후대축이 아닌 우리나라 전체 도축우에 대한 기초자료를 제공하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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