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.
The object of this study is to find out our present exterior color palette of the apartment buildings by Han River, which represents the visual image of Seoul, to reveal how well it is harmonized with its surroundings along with the last 10 years researches, and to compare its correspondence with the city plan of Seoul. Furthermore, it is the ultimate purpose to prepare source materials for desirable color plan of the city.
For the students who specialize in interior design irrespective of their color susceptibility, it is prerequisite to precede a systematic curriculum in the first place on how to put the color theory to practical use. Therefore, this curriculum has its purpose to let the students study on how to put to practical use of their understanding of color as one of the finishing materials for interior design. The 16-weekschool days has been segmented into a theoretical study and practical training, This thesis has summed up the basic instance of the color theory, the first of the three basicpractical courses and presented its results to the students. In due course of this curriculum, the students were recommended to pick up one photo image of their selection out of which they could make out color palette based on their analysis of the photo image, so that they could study on how to apply their color palette to a three dimensional space. Firstly, through this course, they could experience the process for a color image that they had so far sensed subjectively and vaguely to become an objective inevitable result. Secondly, they studied on the process of how a two-dimensionalcolor image could be applied for a three-dimensional space. It is significant of this curriculum in the sense that the students become prepared through this study course with essential knowledge applicable to various interior designs in their future.
모바일 컨텐츠를 재미있고 심도있게 제작하기 위해서는 많은 이미지를 포함해야 하는데 휴대폰의 실행 메모리 제한으로 인해 모바일 환경에서는 PC에서 처럼 손쉽게 이미지를 사용할 수 없다. 이에 본 논문에서는 모바일 환경에서 이미지를 효율적으로 사용할 수 있는 다양한 방법을 제시하고자 한다. 이미지의 압축 및 복원, 회전과 대칭을 이용한 이미지 생성, 비트맵의 팔레트 인덱스를 변경하여 서로 다른 컬러의 이미지 생성, 비트맵의 조합으로 이미지 생성, 타일맵을 활용하여 배경 이미지 생성, 효과를 부여하여 새로운 이미지 생성 등이 본 논문에서 제안하는 다양한 이미지 활용기법이다.
대부분의 컬러 영상들은 코드북의 일부분만으로 표현할 수 있는 영상의 영역이 상당히 크므로 이러한 특징을 이용하는 효율적인 Reversible 워터마킹 기법을 제안한다. 팔레트(컬러맵) 영상에서의 워터마킹 기술에 대한 연구는 많이 있지만 Reversibility에 대한 관심은 상대적으로 낮았다. 제안하는 기법은 가상적으로 확장한 코드북에 의한 압축 영역에서 동작한다. 확장된 코드북은 높은 Payload 용량을 가진다. Reversibility를 구현하면서 왜곡(Distortion)과 삽입용량(Embedding capacity)사이의 절충점을 실험을 통해 보인다.
저 사양 HMD(Head Mounted Display)를 사용하는 가상 환경 네비게이션 시스템은 true-color 이미지를 제한 된 색으로 표현 할 때 이미지를 양자화 해야 한다. 그러한 시스템은 고정된 팔래트를 이용하여 이미지를 양자화 한다. 인간의 눈은 시선부분의 색변화에 민감하기 때문에 시선부분의 색을 고려하여 동적으로 팔래트를 생성하고 이를 이용하여 이미지를 양자화 한다면 사용자는 가상 환경을 보다 생동감 있게 느낄 수 있다. 본 논문에서는 사용자가 가상환경을 보다 생동감 있게 느끼게 하기 위한 컬러 양자화 방법을 제안하고 제안 방법을 이용하여 가상환경 네비게이션 시스템을 구성하였다. 네비게이션 시스템은 사용자의 시선이 변할 때 마다 이미지를 양자화 하여 HMD를 통해 사용자에게 양자화된 이미지를 보여준다. 본 논문에서는 제안 방법을 이용한 시스템의 선호도를 조사 하였으며 대부분의 사용자가 제안 방법을 이용한 시스템을 선호 하였다.
The purpose of this study is to develop the color palettes which are applicable to the color deign process for residential interiors according to the image types. To achieve this purpose, review of literature, questionnaire survey, and contents analysis were used. The major results of this study are as follows : The interior color images are clearly divided into 4 types, such as 'sophisticated', 'natural', 'gorgeousl', and 'casual'From the results of color palette, these 4 color image types are found to be very closely related to the interior image. It means that color image is very important element in Interior design process. Therefore, it is helpful to plan the color design according to the image types of interior color for good interior design.
프랑스의 신인상파 화가 쇠라(Seurat)는 캔버스위의 독립 색채들은 망막위에서 재조직된다는 이론을 바탕으로 점묘화를 개발하였다. 점묘화는 캔버스에 작은 브러시 스트로크로 가득 채워서 그림을 그리는 방식이다. 이렇게 그려진 그림을 멀리 떨어져서 보면 각각의 브러시 스트로크는 보이지 않고, 혼합된 색상으로 보이게 된다. 이것을 색상의 병치혼합이라고 불린다. 본 논문에서는 점묘화 표현을 위한 회화적 렌더링기법을 제안한다. 우리는 점묘화에 나타나는 무수히 작은 점들을 자연스럽게 표현하기 위해서 왕타일링(Wang Tiling)기법을 활용한 계층적인 점 구조를 제안한다. 또한 신인상파의 팔레트 사용방법을 기반으로 사용자가 정의한 안료로 표현가능 한 팔레트를 설계한다. 마지막으로, 우리는 설계된 팔레트를 기반으로 계층적인 점구조로 샘플링 된 입력영상을 점묘 화가들이 했던 방식을 사용하여 병치혼합 시킴으로써 최종결과영상을 얻게 된다.
In this paper, we present a non-static color histogram method to retrieve clothing images that are similar to a query clothing. Given clothing area, our method automatically extracts major colors by using the octree-based quantization approach[16]. Then, a color palette that is composed of the major colors is generated. The feature of each clothing, which can be either a query or a database clothing image, is represented as a color histogram based on its color palette. We define the match color bins between two possibly different color palettes, and unify the color palettes by merging or deleting some color bins if necessary. The similarity between two histograms is measured by using the weighted Euclidean distance between the match color bins, where the weight is derived from the frequency of each bin. We compare our method with previous histogram matching methods through experiments. Compared to HSV cumulative histogram-based approach, our method improves the retrieval precision by 13.7 % with less number of color bins.
Recently, several steganographic algorithms for two-color binary images have been proposed. In this paper, we propose a steganographic algorithm which embeds a secret message into bitmap images and palette-based images. To embed a message, the suggested algorithm divides a bitmap image into bit-plane images from LSB-plane to MSB-plane for each pixel, and considers each bit-plane image as a binary one. The algorithm splits each bit-plane image into m$\times$n blocks. and embeds a r-bit(r=[log$_2$(mn+1]-1) message into the block. And our schemes embed a message to every bit-plane from LSB to MSB to maximize the amount of embedded message and to minimize the degradation. The schemes change at most two pixels in each block. Therefore, the maximal color changes of the new algorithm are much smaller than other bit-plane embedding schemes' such as the substantial substitution schemes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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