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.
Most color imaging devices often exhibit color distortions due to the differences in realizable color gamuts and nonlinear characteristics of their components. In order to minimize color differences, it is desirable to apply color correction techniques. Th efirst step of color correction is to select the subset of the color coordinates representing the input color space. Th eselected subset serves as so called color samples to model the color distortion of a given color imaging device. The effectiveness of color correction is determined by the color sampels utilized in the modeling as well as the applied color correction technique. This paper presents a new selection method for color samples based on gentic algorithm. In the proposed method, structure of strings are designed so that the selected color samples fully represent the characteristics of color imaging device and consist of distinct color coordinates. To evaluate the performance of the selected color samples, they ar etuilized for three different color correction experiments. The experimentsal results are comapred with the crresponding results obtianed with the equally spaced color samples.
In multiview imaging systems, color correction is adopted to eliminate color inconsistency between views. However, the influence of highlights on color correction has not been considered before. In this letter, a new color correction method based on highlight detection is proposed. The method is designed to treat highlight and highlight-removal regions independently when calculating correction parameters. Finial correction is implemented with a fusion mechanism. Experimental results show that the proposed method can improve objective and subjective correction performance, while achieving better coding performance than other correction methods.
Retinex-based image enhancement is a technique that utilizes the property that the human visual characteristics are sensitive to the difference from the surrounding pixel value rather than the pixel value itself. These Retinex-based algorithms show different characteristics of the improved image depending on the applied color space or gamma correction. In this paper, we set eight different experimental conditions according to the application of color space and gamma correction, and analyze the objective and subjective performance of each Retinex based image enhancement algorithm and apply it to the implementation of Retinex based algorithm. In the case of gamma correction, quantitative low entropy images and low contrast images are obtained. The application of Retinex technique in HSI color space rather than RGB color space is found to be high in overall subjective image quality as well as maintaining color.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권2호
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pp.390-407
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2011
Three-dimensional (3D) video technologies are becoming increasingly popular, as it can provide users with high quality and immersive experiences. However, color inconsistency between the camera views is an urgent problem to be solved in multi-view imaging. In this paper, a perception-based color correction method for multi-view images is proposed. In the proposed method, human visual sensitivity (VS) and visual attention (VA) models are incorporated into the correction process. Firstly, the VS property is used to reduce the computational complexity by removing these visual insensitive regions. Secondly, the VA property is used to improve the perceptual quality of local VA regions by performing VA-dependent color correction. Experimental results show that compared with other color correction methods, the proposed method can greatly promote the perceptual quality of local VA regions greatly and reduce the computational complexity, and obtain higher coding performance.
수중에서 촬영된 영상은 상당한 색상의 왜곡을 수반하는 것으로 알려져 있다. 대표적인 원인은 부유물에 의한 후방 산란(backscattering)과 물의 깊이에 비례하는 적색 계열 색상의 감쇄(attenuation)이다. 본 논문에서는 수중에서 촬영한 영상에 대하여 색상의 보정 성능 및 색상 왜곡의 패턴을 분석하고자 한다. 부유물에 의한 후방 산란과 감쇄 현상에 대해서는 다음 연구에서 다룰 예정이다. 본 연구에서는 Jamieson 등이 제안한 DeepSeeColor 모델을 기반으로 하여, 색상 보정 성능의 검증, 물의 깊이 변화에 따른 색상 왜곡의 패턴을 분석한다. 입력 영상은 Jamieson 등의 미국령 버진 군도(US Virgin Islands)에서 촬영한 것을 이용하였고, 1190여 장 중에서 칼라 차트를 포함하는 330장을 대상으로 한다. 입력 영상과 DeepSeeColor 모델에 의한 보정 영상을 이용하여 색상 보정 성능을 각도 오차(Angular Error)로 표현하였다. Jamieson 등은 칼라 차트 중에서 흑백 패치만을 이용하여 각도 오차를 계산하였기 때문에 전반적인 색상 왜곡에 대한 정확한 분석을 제시하지 못하였다. 본 논문에서는 전체 칼라 차트 패치를 대상으로 하여 색상 보정 오차를 계산하였으므로 적절한 색상 왜곡 정도를 제시할 수 있다. DeepSeeColor 모델의 입력 영상은 1~8까지의 깊이를 가지므로, 깊이 변화에 따른 색상 왜곡 패턴을 분석할 수 있다. 일반적으로는 깊이가 깊어질수록 적색 계열의 색상 감쇄가 크다. 깊이 변화에 따른 색상 왜곡 현상은 스케일과 오프셋 이동의 형태로 모델링 하여 깊이 변화에 따른 왜곡을 예측할 수 있도록 하였다. 깊이가 깊어질수록 색상 보정을 위한 스케일은 증가하였고, 오프셋은 감소하였다. 제안한 방법을 통한 색상 보정의 성능은 기존 방법 대비 41.5% 개선되었다.
3D 입체영상의 색 보정은 전체의 화질에 영향을 미치는 중요한 과정이다. 기존의 색 보정 방법들은 좌, 우 영상 중에서 밝기 정보 또는 칼라 채널별로 히스토그램을 바탕으로 하여 어느 한쪽을 기준으로 일치성을 강화하는 처리를 한다. 히스토그램을 기반으로 색 보정을 하는 경우, 충분한 색온도 변환이 이루어 지지 않아 색조의 보정이 어려운 단점이 있으며, 본 논문에서는 히스토그램을 사용하지 않고 색온도 변환을 중심으로 색 보정하는 방법, 색 일치를 통한 색 보정 방법을 제안한다. 제안한 색온도 보정 방법은 동일한 조명환경에서 촬영된 영상들에 대하여 화소 당 평균 색 오차(CIE-${\Delta}E$ 기준) 3 정도로 일치되는 결과를 나타냈고 기존 방법도 유사한 성능을 보였다, 색 일치 보정 방법은 서로 다른 조명하에서 촬영된 좌우영상들에 대하여 색 오차 9이며, 기존의 방법은 18로 나타났다. 기존 방법에 비하여 제안한 방법이 좌우 영상의 색 일치 처리에서 우수한 성능을 보였다.
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.
일반적으로 바랜 영상 보정 방법들은 색 바램의 현상은 광원의 효과로서, Gray World Assumption 또는 White Patch Retinex와 같은 광원 추정 알고리즘을 사용한다. 그러나 이러한 방법들은 염료의 특성, 온도, 습도, 광원 등에 따라 다르게 바래는 색에 대한 보정은 부정확함을 나타냈다. 본 논문에서는 LCybCrg 색 공간에서의 분류맵을 이용한 바랜 색 보정 방법을 제안한다. 먼저 입력의 색 바랜 영상은 LCybCrg의 보색 공간의 색도를 기반으로 하여 분류되었다. 그리고 RGB 색 공간에서 Gray World Assumption을 기반으로 하여 바랜 색도를 보정하였다. 또한 CybCrg 값으로부터 계산된 가중치는 각각의 영역에서 발생 할 수 있는 윤곽효과를 줄이기 위해 적용되었다. 그 결과 제안한 방법은 바랜 영상에 대해 이전 방법들 보다 더 나은 보정 성능을 보였다.
In this paper, we describe the Color Correction and Preferred Skin Color Reproduction in a ink-jet color printer. The fundamental color correction that converts RGB densities into GMY densities has been ordinarily used. This method can reduce the hue error, but color difference between the preferred skin colors and hardcopy skin colors are large. We have been able to reduce color differences between original skin color and hardcopy skin color by transforming hardcopy skin colors` coordinates into Preferred Skin Colors` coordinates. Experimental results show that the described method is useful and valid for the skin color reproduction in a digital color printer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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