In this paper, the color distortion in images with haze would be analyzed. When haze is included in the scene, the color signal reflected in the scene is accompanied by color distortion due to the influence of transmittance according to the haze component. When the influence of haze is excluded by a conventional de-hazing method, the distortion of color tends to not be sufficiently resolved. Khoury et al. used the dark channel priority technique, a haze model mentioned in many studies, to determine the degree of color distortion. However, only the tendency of distortion such as color error values was confirmed, and specific color distortion analysis was not performed. This paper analyzes the characteristic of color distortion and proposes a restoration method that can reduce color distortion. Input images of databases used by Khoury et al. include Macbeth color checker, a standard color tool. Using Macbeth color checker's color values, color distortion according to changes in haze concentration was analyzed, and a new color distortion model was proposed through modeling. The proposed method is to obtain a mapping function using the change in chromaticity by step according to the change in haze concentration and the color of the ground truth. Since the form of color distortion varies from step to step in proportion to the haze concentration, it is necessary to obtain an integrated thought function that operates stably at all stages. In this paper, the improvement of color distortion through the proposed method was estimated based on the value of angular error, and it was verified that there was an improvement effect of about 15% compared to the conventional method.
Videos shot underwater are known to have significant color distortion. Typical causes are backscattering by floating objects and attenuation of red colors in proportion to the depth of the water. In this paper, we aim to analyze color correction performance and color distortion patterns for images taken underwater. Backscattering and attenuation caused by suspended matter will be discussed in the next study. In this study, based on the DeepSeeColor model proposed by Jamieson et al., we verify color correction performance and analyze the pattern of color distortion according to changes in water depth. The input images were taken in the US Virgin Islands by Jamieson et al., and out of 1,190 images, 330 images including color charts were used. Color correction performance was expressed as angular error using the input image and the correction image using the DeepSeeColor model. Jamieson et al. calculated the angular error using only black and white patches among the color charts, so they were unable to provide an accurate analysis of overall color distortion. In this paper, the color correction error was calculated targeting the entire color chart patch, so an appropriate degree of color distortion can be suggested. Since the input image of the DeepSeeColor model has a depth of 1 to 8, color distortion patterns according to depth changes can be analyzed. In general, the deeper the depth, the greater the attenuation of red colors. Color distortion due to depth changes was modeled in the form of scale and offset movement to predict distortion due to depth changes. As the depth increases, the scale for color correction increases and the offset decreases. The color correction performance using the proposed method was improved by 41.5% compared to the conventional method.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.33B
no.4
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pp.101-110
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1996
Color image quantization is a process of selecting a set of colors to display an image with some representative colors without noticeable perceived difference. It is very important in many applications to display a true color image in a low cost color monitor or printer. the basic problem is how to display 224 colors with 256 or less colors, called color palette. In this paper, we propose an algorithm to design the 256 or less size color palette by using spatial maskin geffect of HVS and subjective distortion measure weighted by color palette by using spatial masking effect of HVS and subjective distortion measure weighted by color activity in 4*4 local region in any color image. The proposed algorithm consists of octal prequantization and subdivision quantization processing step using the distortion measure and modified Otsu's between class variance maximization method. The experimental results show that the proposed algorithm has higher visual quality and needs less consuming time than conventional algorithms.
Color deficient people do not have sufficient discernment for the colors with low saturation and brightness and at the same time express their negative emotions regarding emotion distortion. The purpose of recovering the distortion of the vision which is the basis for emotion is to increase positive emotions rather than negative ones that those with color vision deficiency feel when they experience digital culture contents. Contrast increases saturation and brightness by differing the direction of their conversion and by doing so, delivers emotion distortion such as dynamic vs. static and vivid vs. somber that the original images intend to convey to those with color vision deficiency by reducing such a contrast. In this respect, this study proposes a contrast-based color conversion method to convert saturation and brightness in the zone of color conversion and identifies if this method can reduce emotion distortion by using color conversion simulation and user test.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.21
no.4
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pp.848-854
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1996
Many image display devices allow only a limited number of colors to be simultaneously displayed. in disphaying of natural color image using color palette, it is necessary to construct an optimal color palette and the optimal mapping of each pixed of the original image to a color from the palette. In this paper, we proposed the clustering algorithm using local region block centered one color cluster in the prequantized 3-D histogram. Cluster pairs which have the least distortion error are merged by considering distortion measure. The clustering process is continued until to obtain the desired number of colors. The same as the clustering process, original color value. The proposed algorithm incroporated with a spatial activity weighting value which is reflected sensitivity of HVS quantization errors in smoothing region. This method produces high quality display images and considerably reduces computation time.
Underwater photographing and image recording are essential for pre-excavation survey and during excavation in underwater archaeology. Unlike photographing on land, all underwater images suffer various quality degradations such as shape distortions, color shift, blur, low contrast, high noise levels and so on. Outcome is very often heavily photographing equipment and photographer dependent. Excavation schedule, weather conditions, and water conditions can put burdens on divers. Usable images are very limited compared to the efforts. In underwater archaeological study in very turbid water such as in the Yellow Sea (between mainland China and the Korean peninsula), underwater photographing is very challenging. In this study, off-site image distortion and color compensation techniques using an image processing/analysis software is investigated as an alternative image quality enhancement method. As sample images, photographs taken during the excavation of 800-year-old Taean Mado Shipwrecks in the Yellow Sea in 2008-2010 were mainly used. Significant enhancement in distortion and color compensation of archived images were obtained by simple post image processing using image processing/analysis software (PicMan) customized for given view ports, lenses and cameras with and without optical axis offsets. Post image processing is found to be very effective in distortion and color compensation of both recent and archived images from various photographing equipment models and configurations. Merits and demerit of in-situ, distortion and color compensated photographing with sophisticated equipment and conventional photographing equipment, which requires post image processing, are compared.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.21
no.6
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pp.1398-1415
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1996
Instead of using three charge-coupled devices (CCDs) for the corresponding color channels, most consumer's most consummer's color macmorders reconstruct color images by using only one CCD with a color filter array (CFA), which periodically samples different color signals. By this reson the resulting image cannot produce the full resolution of the input image. More sepecifically, a single-CCD color camcorder reconstructs red, greed, and blue color channels from a color filter array followed by a CCD. During the reconstruction process, color cross-talk among channels (interchannel distortion) and eriodically space-verying blur (intrachannel distortion) occur. The proposed restoration system reduces distortions due to interchannel interference, and then restores each color channel by removing the corresponding intrachannel distortion. Experimental results show that the proposedsystem provides the improved image in oth objective and subjective senses. A major advantage of the proposed system is feasible to real-time image improvement because it can be implemented by a finite impulse response (FIR) filter structure.
The iCAM06 has been used as an image appearance model for HDR image rendering. The iCAM06 goes through the color space conversions and scale conversions of the several steps to present HDR images. The dynamic range of an HDR image needs to be mapped on the range of output devices, which is called the tone mapping. However, tone compression process of the iCAM06 causes color distortion because of color-clipping and cross-stimulus. Therefore, we proposed that a color correction method in IPT space which compensates the color distortion in tone compression process. Through the experimental results, we conformed that proposed color correction method had better performance than the iCAM06 and enhanced models.
Unsharp masking is a popular image enhancement technique used to sharpen an image appearance in gray images. However, the conventional unsharp making techniques amplify the noise and easily cause overshoot artifacts. Moreover, the unsharp masking tends to introduce color distortion when it is applied to the each color component independently. To solve these problems, we propose a novel unsharp masking technique based on human visual system and vector projection. The proposed algorithm consists of two steps. First, the proposed algorithm controls the level of sharpening by exploiting the characteristics of the human visual system and contrast region. Then the vector projection is applied to remove the color distortion. Experiment results show that our proposed algorithm successfully produces sharpened images that are free of noise and color distortion commonly found in the conventional unsharp masking algorithms.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.10
no.3
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pp.300-306
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2012
An image attention model and its application to image quality assessment are discussed in this paper. The attention model is based on rarity quantification, which is related to self-information to attract the attention in an image. It is relatively simpler than the others but results in taking more consideration of global contrasts between a pixel and the whole image. The visual attention model is used to develop a local distortion predictor, named color visual differences predictor (CVDP), in color images in order to effectively detect luminance and color distortions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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