This study compares, analyzes and reevaluates color conditions and images before and after the execution of the 7th curriculum with elementary schools in Gwang-ju Metropolitan City based on the fact that color among physical environments of elementary classrooms has an important influence on children's emotion and draws problems and aims to accumulate the basic materials for preparing guidelines of improving color environment at general classrooms of elementary schools. Consequently, according to color conditions, major colors on ceiling and wall were high brightness/nigh chroma of Y and YR line regardless of division of grades and other color factors of classroom showed that wall and ceiling used similar colors, but brightness was higher after change than before it. In evaluation of color images, lower grades showed negative color images such as 'common,' 'rustic,' and 'strange' before change, but they showed positive color images after change such as 'clean,' 'unique,' and 'soft'. But, most of higher grades showed negative reactions before change such as 'common,' 'strange,' and 'rustic' and they showed positive reactions after change only in such items as 'clean,' 'warm,' and 'unique', but Indicated negative reactions in remaining items such as 'strange,' 'rustic,' 'stiff,' and 'artificial'. Accordingly, in using colors for lower grade classroom, arrangement of colors through adjustment of brightness and chroma between ceiling, wall and other components based on coloring of high brightness and low chroma of similar colors should be considered and for higher grade classroom, arrangement of colors of unique images of mid-brightness/mid-chroma among warm color lines of similar colors should be examined.
In compressed color images, colors are usually represented by luminance and chrominance (YCbCr) components. Considering characteristics of human vision system, chrominance (CbCr) components are generally represented more coarsely than luminance component. Aiming at possible recovery of chrominance components, we propose a model-based chrominance estimation algorithm where color images are modeled by a Markov random field (MRF). A simple MRF model is here used whose local conditional probability density function (pdf) for a color vector of a pixel is a Gaussian pdf depending on color vectors of its neighboring pixels. Chrominance components of a pixel are estimated by maximizing the conditional pdf given its luminance component and its neighboring color vectors. Experimental results show that the proposed chrominance estimation algorithm is effective for quality improvement of compressed color images such as JPEG and JPEG2000.
영상의 색상 정보는 비슷한 영상들의 유사도를 효과적으로 측정하는데 사용된다. 그러나, 색상정보의 크기는 영상 데이터베이스에서 효율적으로 다루기에는 너무나 방대하다. 본 논문에서는 히스토그램 보간법에 의하여 유사한 영상들을 검색하는 새로운 방법을 제시한다 알고리즘의 기본 원리는 색상 히스토그램의 분포를 이용하여 영상을 검색하는 기존 방법에서 출발한다. 그러나, 질의 영상과 대상 영상과의 유사도를 결정하는데 있어서 보간법에 의하여 히스토그램의 분포도를 간략화 시킨다는 근본적인 차이를 가지고 있다. 색상 히스토그램의 분포는 최적 차수의 다항식으로 보간되어서 표현되었다. 히스토그램의 분포가 보간된 후에는 저차원 다항식의 계수들만이 색상 구분자로서 데이터베이스에 저장되고 검색하는데 활용될 수 있다. 제안된 방법은 실제 영상들에 적용되었으며 만족할 만한 결과를 보여주고 있다.
The purpose of this study is to study main characters' (Roxie Hart, Velma Kelly) costumes and color images in the movie "Chicago". First, regarding the costumes and color images in characters, Roxie's straight silhouette slip in skin tone reflected her frailty and monotonous routines in reality. On the other hand, a white beaded dress showed her fame-hungry and self-absorption in fantasy. Also, a low waistline blue dress and a see-through black dress with a white collar were to disguise her guilt and draw sympathy to win a suitcase. Black and contrasting colors of red and blue body-suit style dresses expressed Velma's sensual attraction, aggressiveness, and desperation. Second, these images were reinforced by color images in the backgrounds in the film. On the scene of Velma's 'cell block tango', black and red showed her strong character. Contrasting colors of the red and blue expressed Velma's desire and despair in her act of 'the desperation'. As for images of black color on Roxie's stages, they represented her self-absorption and frustration of failing to attract public attention. On the ending of duet performance of Roxie and Velma, the yellow of the background expressed success and joy in life.
본 논문에서는 자연 영상에서 피부색 색상과 채도를 기초로 얼굴영역을 추출하고 얼굴의 특징요소를 추출하는 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 조명보정과 얼굴 검출 과정으로 구성되었다. 조명 보정 과정에서는 조명변화에 대한 보정기능을 수행한다. 얼굴 검출 과정은 20개의 피부색 표본 영상에서 색상과 채도를 특징벡터로 사용, 입력영상과의 유클리디안 거리를 구하여 피부색 영역을 추출하였다. 추출된 얼굴 후보영역을 CMY칼라 모델에서 C요소로 눈을 검출하였고, YIQ 칼라 공간에서 Q요소로 입을 검출하였다. 추출된 얼굴 후보영역에서 일반적인 얼굴에 대한 지식을 기반으로 얼굴 영역을 검출하였다. 입력받은 10장의 자연 영상으로 실험한 결과 100%의 얼굴 검출율을 보였다.
Jiang, Yunfeng;Wu, Dongsheng;Liu, Jie;Tian, Kuo;Wang, Dan
Current Optics and Photonics
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제6권6호
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pp.608-618
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2022
By analyzing the signal-to-noise ratio (SNR) theory of the conventional true color night vision system, we found that the output image SNR is limited by the wavelength range of the system response λ1 and λ2. Therefore, we built a double-channel four-band true color night vision system to expand the system response to improve the output image SNR. In the meantime, we proposed an image fusion method based on principal component analysis (PCA) and nonsubsampled shearlet transform (NSST) to obtain the true color night vision images. Through experiments, a method based on edge extraction of the targets and spatial dimension decorrelation was proposed to calculate the SNR of the obtained images and we calculated the correlation coefficient (CC) between the edge graphs of obtained and reference images. The results showed that the SNR of the images of four scenes obtained by our system were 125.0%, 145.8%, 86.0% and 51.8% higher, respectively, than that of the conventional tri-band system and CC was also higher, which demonstrated that our system can get true color images with better quality.
This study has the aim of defining the special characteristics and images of the rainbow colored fashion by understanding the theoretical bases of rainbow colors and analyzing rainbow colored fashion images in historical materials. western and folk costumes. modern fashion design. Giving careful consideration to the rainbow colored fashion makes it possible to develope the innovative way of fashion design to satisfy the needs of color usual for designers and colorists. To obtain the purposes, document study and survey study have been executed. The results of this study are as follows. In document studies, the beginning of rainbow colored fashion went back in ancient Egypt. Also saikdong of korea, poncho of indians are the examples of the rainbow colored fashion. The rainbow colored fashion were put on a man of position in principle ceremony for ornaments. In survey studies, the clothing perception characteristics in rainbow colored fashion were analyzed. Main factors of perception characteristics In the rainbow colored fashion are 'closed form', 'whole', 'indeterminate', 'rounded', 'planar separation' The factors that affect the perception of rainbow colored fashion are 'closed form' and 'indeterminate' characteristics. And rainbow colored fashion images and clothing perception characteristics can be classified into four main images : Vigorous, Colorful/fairy, Fresh, Mysterious/brilliant. Therefore. this study is to systematize the characteristics and images of rainbow colors. Based on the results makes it possible to adapt rainbow colors to fashion design efficiently, for the suggested design elements and color palettes include basic three fashion design elements color. texture. form.
Interpolation based information hiding methods are widely used to get information security. Conventional interpolation methods use the neighboring pixel value and simple calculation like average to embed secret bit stream into the image. But these information hiding methods are not appropriate to color images like military images because the characteristics of military images are not considered and these methods are restricted in grayscale images. In this paper, the new information hiding method based on interpolation using RGB pixel values of color image is proposed and the effectiveness is analyzed through experiments.
In this paper, we describe an effective method to enhance the color night images with spatio-temporal multi-scale retinex focused to the Intelligent Transportation System (ITS) applications such as in the single CCD based Electronic Toll Collection System (ETCS). The basic spatial retinex is known to provide color constancy while effectively removing local shades. However, it is relatively ineffective in night vision enhancement. Our proposed method, STMSR, exploits the iterative time averaging of image sequences to suppress the noise in consideration of the moving vehicles in image frame. In the STMSR method, the spatial term makes the dark images distinguishable and preserves the color information day and night while the temporal term reduces the noise effect for sharper and clearer reconstruction of the contents in each image frame. We show through representative simulations that incorporating both terms in the modeling produces the output sequential images visually more pleasing than the original dim images.
Underwater images are typically degraded due to color distortion, light absorption, scattering, and noise from artificial light sources. Restoration of these images is an essential task in many underwater applications. In this paper, we propose a two-phase deep learning-based method, Underwater Deep Curve Estimation (UWDCE), designed to effectively enhance the quality of underwater images. The first phase involves a white balancing and color correction technique to compensate for color imbalances. The second phase introduces a novel deep learning model, UWDCE, to learn the mapping between the color-corrected image and its best-fitting curve parameter maps. The model operates iteratively, applying light-enhancement curves to achieve better contrast and maintain pixel values within a normalized range. The results demonstrate the effectiveness of our method, producing higher-quality images compared to state-of-the-art methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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