화풍을 효과적이고 객관적으로 기술하는 한 방법으로 팔레트 추출에 대한 수학적 모델을 제시한다. 이 모델에서는 팔레트를 허용 오차 범위 내에서 회화 작품의 영상을 표현할 수 있는 주요 색상의 집합으로 정의하고 색상 그룹핑과 주요 색상 추출의 두 단계를 거처 팔레트 색상을 추출한다. 색상 그룹핑은 주어진 회화에 대해 적응적으로 색의 분해능을 조절하여 각 회화 작품을 이루는 기초 색상을 추출하며 다음 주요 색상 추출 단계에서 이것과 이것이 차지하는 영역에 대한 정보를 바탕으로 K-Means 클러스터링 알고리즘을 적용하여 팔레트를 얻는다. 실험을 통해 유명 화가의 작품을 대상으로 RGB와 CIE LAB 색상 모델을 사용하여 추출한 팔레트를 3차원 색 공간에 표시하였다. 팔레트 색상의 거리를 사용한 화가 분류 실험과 실사 영상의 색채 변환 실험 통해 이 방법이 화풍 분석과 그래픽 분야에 적용될 수 있음을 확인하였다.
천연색소를 이용한 컬러의 재현은 현대의 웰빙 생활과 밀접한 연관성을 갖게 된다. 이 연구는 일상생활에서 자주 쓰이는 녹색 계, 황색 계, 그리고 적색 계의 컬러를 자연 상의 녹차, 치자, 흑미를 색소원으로 하여 목표 색을 설정하였다. 목표색의 명도(L), 색 좌표(a, b)의 정량적 수치 값을 지정하고 추출용매의 물성을 조절함으로써 목표 색에 가장 접근하는 색을 추출하여 표현하였다. 색소추출 공정에서 용매의 pH, 추출온도, 추출시간이 변수로 설정되었다. 치자의 경우 추출시간이 길수록 진한색이 추출되었다. 추출색소는 색차계를 이용해 색의 L-a-b좌표를 측정하여 목표 색과 비교하였다. 실험조건을 최적화함으로써 목표 색과 가장 색차 값(${\Delta}E$)이 적은 녹색, 황색, 적색의 CIE 기준 값을 제시하고 이 좌표에 맞는 색을 표현하였다.
본 논문에서는 피부색 추출과정에서 그림자나 조명에 의해 얼굴 표면이 손실되어 피부색 추출이 되지 않는 문제점을 해결하기 위하여 개선된 얼굴 피부색 추출 방법을 제안하였다. 기존의 HSV를 이용한 방법은 조명에 의해 얼굴표면이 밝게 비춰지는 경우에 피부색 추출과정에서 피부색 요소가 손실되기 때문에 얼굴표면에 손실 영역이 나타나게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 피부색을 추출한 뒤 손실된 피부 요소 중 HSV 색공간에서 피부색의 H 채널 값 범위에 있는 요소들을 판단하여 손실된 부분의 좌표와 원본 이미지 좌표의 결합을 통해 피부색이 손실되는 부분을 최소화 하는 방법을 제안하였다. 얼굴 검출 과정으로는 추출한 피부색 이미지에서 질감 특징정보를 나타내는 LBP Cascade Classifier를 이용하여 얼굴을 검출하였다. 실험결과 제안하는 방법이 기존의 RGB와 HSV 피부색 추출과 LBP Cascade Classifier 방법을 이용한 얼굴검출보다 검출률과 정확도는 각각 5.8%, 9.6% 향상된 결과를 보였다.
In this paper, identification is made on color harmony by utilizing information of single and mixed colors in the color image space. Moreover, system for extraction of color psychology from the drawings of children is developed.
피부색은 자동화된 얼굴 인식을 위한 매우 중요한 정보 중의 하나이다. 본 논문에서는 컬러 정보와 피부색 모델을 이용한 피부 영역 검출 기법을 제안하였다. 제안된 방법은 적응적 조명 보정 기법을 통해 피부색 영역의 검출 성능을 개선하였고 전처리 필터를 적용하여 피부색이 아닌 영역을 먼저 제거시킴으로써 처리 속도를 향상시켰다. 또한 피부색 검출 성능이 우수한 ST 컬러 공간을 수정하여, 보다 정확한 피부색 영역을 추출할 수 있도록 하였다. 제안된 방법의 실험 결과 기존의 방법과 비교하여 보다 우수한 검출 결과를 나타냈으며, 처리 속도 또한 약 $33{\sim}48%$ 향상시킬 수 있었다.
We presented the automatic extraction technique of a biological internal organization from full-color continuous images. It was implemented using the localized homogeneousness of color intensity, and also using the continuity between neighboring images. Moreover, we set the "four-level status value" of area condition as a value showing "area possibility. This played important role of preventing a miss-judgement of area definition. These our approach had a beneficial effect on tracking color and shape change of the interest area in continuous extraction. As a resell we succeeded in extraction of mouse's stomach from continuous 50 images.
The extraction of lip region is essential to Lip Reading, which is a field of image processing to get some meaningful information by the analysis of lip movement from human face image. Many conventional methods to extract lip region are proposed. One is getting the position of lip by using geometric face structure. The other discriminates lip and skin regions by using color information only. The former is more complex than the latter, however it can analyze black and white image also. The latter is very simple compared to the former, however it is very difficult to discriminate lip and skin regions because of close similarity between these two regions. And also, the accuracy is relatively low compared to the former. Conventional analysis of color coordinate systems are mostly based on specific extraction scheme for lip regions rather than coordinate system itself. In this paper, the method for selection of effective color coordinate system and chromaticity transformation to discriminate these two lip and skin region are proposed.
Investigations were performed on the effects of extraction temperature, pressure, time on solubility and selectivity of egg yolk lipid and cholesterol, and color and fatty acid composition of the residue in supercritical carbon dioxide(SC-Co$_2$) extraction. Lipid and cholesterol solubility increased as the increase of Co$_2$ density and was found to strongly depend on the extraction pressure rather than the extraction temperature. The relative concentration of cholesterol in the extract increased with an increase in temperature and decreased with an increase in pressure and extraction time. extraction of dried eg yolk for 3hr at 4$0^{\circ}C$/276 bar removed 46.1% of cholesterol from the residual egg yolk with a yield of 63.2%. SC-Co$_2$ extraction produced a lighter color egg yolk with less redness and yellowness. As the extraction time increased, the resultant residual egg yolk became more saturated with fatty acids. SC-$CO_2$ extraction offers a safe, natural method for removing cholesterol from dried egg yolk.
Recently, there has been studied on feature extraction method for efficient content-based image retrieval. Especially, Many researchers have been studying on extracting feature from color Information, because of its advantages. This paper proposes a feature and its extraction method based on color correlogram that is extracted from color information in an image. the proposed method is computed from the image segmented into two parts; the complex part and the plain part. Our experiments show that the performance of the proposed method is better as compared with that of the original color correlogram method.
영상 검색 시스템이란 영상이 갖는 다양한 특징을 바탕으로 똑같거나 유사한 영상을 검색하여 제공하는 시스템이다. 본 논문에서는 영상의 컬러와 형태를 기반으로 한 상표 영상 검색 시스템을 제시한다. 영상을 영역별로 분할하고 영역별 컬러 분포 히스토그램을 추출하여 컬러 정보로 이용한다. 경계면 추출, 무게 중심 추출, angular 샘플링 등의 전처리 과정과 무게 중심으로부터 경계면 까지 거리의 합, 표준 편차, 장/단축 비율을 계산하여 형태정보로 이용한다. 이렇게 추출된 컬러와 형태 정보를 이용하여 유사성 측정을 통한 검색을 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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