In this paper, we present an color quantization method by complementing the disadvantage of K-means color quantization that is one of the well-known color quantization. We named the proposed method "octree-means" color quantization. K-means color quantization does not use all of the clusters because it initializes the centroid of clusters with random value. The proposed method complements this disadvantage by using the octree color quantization which is fast and uses the distribution of colors in image. We compare the proposed method to six well-known color quantization methods on ten test images to evaluate the performance. The experimental results show 68.29 percent of mean square error(MSE) and processing time increased by 14.34 percent compared with K-means color quantization. Therefore, the proposed method improved the K-means color quantization and perform an effective color quantization.
New methods for both color palette design and dithering based on human visual system (HVS) characteristics are proposed. Color quantization for palette design uses the relative visual sensitivity and spatial masking effect of HVS. The dithering operation for printing uses nonlinear quantization, which considers the overlapping phenomena among neighbor printing dots, and then a modified dot-diffusion algorithm is followed to compensate the degradation produced in the quantization process. The proposed techniques can produce high quality image in the low-bit color devices.
Recntly many devics print electronic images in a variety of ways. But the reproduced color, gamut mappung method and expanded nonlinear quantization are proposed. The color gamut mapping uses saturation mapping of HSI color space. Dithering operation for printing uses expanded nonlinear quantization which considers overlapping phenomena of neighboring printing dots. So the printed image is similar to the image of monitor and can produce high quality image in the low bit color devices.
본 논문에서는 인물 이미지를 GIF로 변환 할 시에 색상의 손실을 최대한 줄이기 위한 알고리듬을 제안한다. 손실을 줄이는 방법으로는 Octree Quantization과 살색 검출 mask를 이용한다. 인물이미지의 경우, 살색정보가 이미지의 중요한 부분을 차지하고 있으므로, 살색 영역을 검출 할 수 있는 mask를 생성하여 살색영역과 그 밖의 영역을 분리하고, 분리된 영역별로 Color Quantization을 한다. 제안된 알고리듬을 통하여 24비트 이미지를 GIF로 변환한 결과, 일반적으로 많이 사용하는 이미지 포맷변환 툴을 사용하여 변환한 영상보다 살색 정보의 손실이 최소화됨으로써, 인물이미지의 GIF 변환에 있어 좋은 성능을 보여 준다는 것을 확인할 수 있다.
Recently, the use of color data is growing fast in the area of image processing. To represent full resolution image on a limited output device, image has to be quantized an dithered. So, many dithering techniques are foundd in the printing. In this paper, we propose nonlinear quantization to consider the overlapping phenomena of neighboring printing dots and modified dot diffusion algorithm to compensate the color degradation produced in the quantization process. In the modified dot-diffusion quantization errors to be diffused are adjusted to improve both image blur and color change produced in the dot diffusion. The printed image obtained by the proposed color dithering method has higher visual quality an less color degradation than the images by conventional printing method.
The stereoscopic vision system is the algorithm to obtain the depth of target object of stereo vision image. This paper presents an efficient disparity matching method using nagao filter, octree color quantization and dynamic programming algorithm. we describe methods for performing color quantization on full color RGB images, using an octree data structure. This method has the advantage of saving a lot of data. We propose a preprocessing stereo matching method based on Nagao-filter algorithm using color information. using the nagao filter, we could obtain effective depth map and using the octree color quantization, we could reduce the time of computation.
In this paper, we present a method to define a color similarity between color images using Octree-based quantization and similar color integration. The proposed method defines major colors from each image using Octree-based quantization. Two color palettes to consist of major colors are compared based on Euclidean distance and similar color bins between palettes are matched. Multiple matched color bins are integrated and major colors are adjusted. Color histogram based on the color palette is constructed for each image and the difference between two histograms is computed by the weighted Euclidean distance between the matched color bins in consideration of the frequency of each bin. As an experiment to validate the usefulness, we discriminated the same clothing from CCD camera images based on the proposed color similarity analysis. We retrieved the same clothing images with the success rate of 88 % using only color analysis without texture analysis.
색 양자화는 많은 수의 색으로 표현된 이미지를 최대한 유사하게 표현 할 수 있는 더 적은 수의 대표색을 찾는 문제이다. 색 양자화를 할 때, 원본 이미지의 어느 색을 보존시킬지를 결정하는 것은 결과 이미지의 품질과 직결된 중요한 문제이다. 본 연구에서는 일반적으로 이미지는 관심 영역과 비 관심영역으로 구분된다는 점에 착안하여 이미지에서 관심 영역의 색을 더 많이 보존시키는 양자화 방법을 제안한다. 본 연구에서는 이미지의 관심 영역에 대한 정보를 특정 주파수 대역의 범위로 입력받아 해당주파수 대역에 포함되는 부분을 이미지 공간에서 찾는 과정과 찾아낸 영역의 색을 더 많이 보존시켜 대표색을 구하는 과정으로 구성되는 색 양자화 방법을 제시한다. 관심 영역을 찾는 방법의 정확도를 실험을 통해 평가하였으며 본 논문이 제시하는 컬러 양자화 기법의 품질을 다른 방법의 품질과 비교하여 평가하였다.
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.
본 논문은 지역적으로 초점이 맞는 정도를 고려하여 칼라 양자화 하는 방법을 제안한다. 일반적으로 사진을 촬영할 때, 촬영자는 촬영대상중 부각시키고자 하는 물체에 초점 맞추어 촬영한다. 따라서 대부분의 사진의 경우 사진의 초점이 맞추어진 영역은 사진의 중요한 정보를 담고 있다. 사진을 칼라 양자화 할 때 초점이 맞추어진 영역을 초점이 맞추어지지 않은 영역보다 더 많은 수의 색으로 표현하면 중요한 정보를 자세히 표현 할 수 있다. 본 논문은 사진의 초점이 맞추어진 영역을 찾아내고 이 영역을 더 많은 수의 색으로 표현하는 칼라 양자화 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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