• Title/Summary/Keyword: RGB 색상

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Content-based Image Retrieval System Using JDBC (JDBC를 이용한 내용 기반 이미지 검색 시스템)

  • 이상열;안병규;조세홍;황병곤
    • Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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    • 2000.11a
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    • pp.441-446
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    • 2000
  • 본 논문은 웹 상에서 이미지검색 시스템을 구현하는데 검색방법은 영상의 영역과 넓이를 이용한 체인 코드에 기반 하여 복잡도와 영역 색상 정보를 이용하였고, 클라이언트와 서버간의 데이터베이스 연결은 JDBC를 이용하였다. 기존의 검색할 때마다 프로세스가 필요한 CGI를 이용한 방법보다 더 효율적이었다 입력된 영상을 이용하여 검색하는 방법을 사용하였으며, 색상 정보 추출은 RGB신호를 256칼라로 양자화 하였다. 영상의 색상과 객체가 갖는 복잡도를 이용한 내용기반 영상 검색방법을 제시하였다. 본 논문에서는 기존의 방법인 색상특징 과 제안한 체인코드에 의한 객체의 복잡도를 특징으로 하는 공간정보를 결합한 방법을 제안하였다 실험결과 영상의 모양 특징도 고려한 제안한 방법이 내용기반 검색에서 색상 특징만을 고려한 기존의 방법보다 우수하였다.

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Color Image Segmentation Using Characteristics of Human Visual System (인간 시각 시스템의 특성을 이용한 칼라 영상 분할)

  • 박영식
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2002.05c
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    • pp.272-276
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    • 2002
  • 본 논문은 영역을 병합할 때 두 영역의 색상 차를 영역 병합의 제한 조건으로 사용하는 칼라 영상 분할 기법을 제안하였다. 이는 먼저 영역의 경계선 정보를 잘 보존하기 위해서 RGB 공간상에서 수리형태학 필터와 변형된 워터쉐드 알고리즘을 이용하여 칼라 영상을 과분할 한다. 그리고 영역 간의 색상 차를 제한 조건으로 사용하는 영역 병합 과정을 반복 수행하여 칼라 영상의 분할 결과를 얻는다. 이는 인간 시각 시스템이 색상, 채도, 명도의 형태로 색을 구분하는 것을 기반으로 한다. 명도가 낮지 않는 경우에 색차 보다 색상 차가 중요한 요소로 작용하기 때문에 이를 영역 병합의 제한 조건으로 사용한다. 실험결과에서 제안된 칼라 영상 분할 기법은 다양한 칼라 영상에 대하여 적은 개수의 영역으로 동일한 색상을 가지는 영역의 경계선을 유지하는 효율적인 분할을 보임을 확인하였다.

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Segmentation of Immunohistochemical Breast Carcinoma Images Using ML Classification (ML분류를 사용한 유방암 항체 조직 영상분할)

  • 최흥국
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.4 no.2
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    • pp.108-115
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    • 2001
  • In this paper we are attempted to quantitative classification of the three object color regions on a RGB image using of an improved ML(Maximum Likelihood) classification method. A RGB color image consists of three bands i.e., red, green and blue. Therefore it has a 3 dimensional structure in view of the spectral and spatial elements. The 3D structural yokels were projected in RGB cube wherefrom the ML method applied. Between the conventionally and easily usable Box classification and the statistical ML classification based on Bayesian decision theory, we compared and reviewed. Using the ML method we obtained a good segmentation result to classify positive cell nucleus, negative cell Nucleus and background un a immuno-histological breast carcinoma image. Hopefully it is available to diagnosis and prognosis for cancer patients.

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Change Area Detection using Color and Edge Gradient Covariance Features (색상과 에지 공분산 특징을 이용한 변화영역 검출)

  • Kim, Dong-Keun;Hwang, Chi-Jung
    • Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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    • v.17 no.1
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    • pp.717-724
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    • 2016
  • This paper proposes a change detection method based on the covariance matrices of color and edge gradient in a color video. The YCbCr color format was used instead of RGB. The color covariance matrix was calculated from the CbCr-channels and the edge gradient covariance matrix was calculated from the Y-channels. The covariance matrices were effectively calculated at each pixel by calculating the sum, squared sum, and sum of two values' multiplication of a rectangle area using the integral images from a background image. The background image was updated by a running the average between the background image and a current frame. The change areas in a current frame image against the background were detected using the Mahalanobis distance, which is a measure of the statistical distance using covariance matrices. The experimental results of an expressway color video showed that the proposed approach can effectively detect change regions for color and edge gradients against the background.

Motion Object Segmentation based on Clustering using Color and Position features (색상과 위치정보를 이용한 클러스터링 기반의 움직이는 객체의 검출)

  • 정윤주;김성동;최기호
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2003.11a
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    • pp.306-308
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    • 2003
  • 본 논문은 컬러영상내 움직이는 객체의 효과적인 검출을 위해 색상과 위치정보를 적용시킨 K-means 클러스터링 알고리즘을 이용하여 움직이는 객체들을 추출한 방법을 제안하고 있다. 최종 클러스터링된 중심픽셀(prototype)이 갖고있는 RGB 값을 사용해 프레임을 비교해 객체와 배경의 분리를 가능하게 했고 마지막으로 후처리를 이용해 남아있는 배경잡음을 제거하였다. 본 연구의 실험은 여러 교통장면을 포함한 다양한 영상에서 이루어졌으며 실험결과 제안된 알고리즘은 기존의 픽셀이나 블록기반의 방법에 비해 보다 정확한 객체 검출이 가능했으며 한 가지 특징 정보를 사용한 클러스터링에 비해 보다 높은 정확도를 보였다.

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The Emotion Process based on Fuzzy Logic (퍼지논리를 이용한 감성처리)

  • 주이환;주영호;김광백
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2003.11b
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    • pp.731-734
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    • 2003
  • 최근에 개인의 경험을 통해 얻어지는 외부의 물리적 자극에 대한 복합적인 감성을 측성 및 분석하여 공학적으로 처리함으로서 인간이 보다 편리하고 안락한 생활을 영위하도록 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 단일 색상기반의 색채 심리를 파악하는데 RGB 컬러정보를 분석하여 퍼지논리와 추론을 이용하여 감성을 인식하는 방법을 제안하였다. 제안된 감성인식 방법을 알슈울러와 해트왹(Alschuler and Hattwick)의 색상에 대한 감성 상태를 파악하는데 적용한 결과. 제안된 감성인식 방법이 효율적인 것을 확인하였다.

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Face Detection based on Multi-Channel Skin-Color Model (다채널 피부색 모델에 기반한 얼굴 영역 검출)

  • 김영권;고재필;변혜란
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2001.10b
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    • pp.433-435
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    • 2001
  • 얼굴 인식분야에서 실시간 얼굴검출에 대한 관심이 높아짐에 따라 피부색컬러 모델을 통한 얼굴영역검출에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나, 기존의 피부색 모델은 밝기 정보를 제거한 단일 채널의 색상모델이 대부분이다. 이에 본 논문에서는 얼굴피부색을 보다 효과적으로 모델링하기 위하여, 피부색 특성을 고려하여, 밝기 성분을 제거한 RGB 컬러를 모두 사용하는 H, Cb, Cg의 다채널 피부색 모델을 제시한다. 또한, 색상정보에서 사용하지 않은 밝기 정보는 영상 분할을 통해 사용한다. 제안하는 피부색 모델을 통한 얼굴영역 추출 과정을 보인다.

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High-quality Texture Extraction for Point Clouds Reconstructed from RGB-D Images (RGB-D 영상으로 복원한 점 집합을 위한 고화질 텍스쳐 추출)

  • Seo, Woong;Park, Sang Uk;Ihm, Insung
    • Journal of the Korea Computer Graphics Society
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    • v.24 no.3
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    • pp.61-71
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    • 2018
  • When triangular meshes are generated from the point clouds in global space reconstructed through camera pose estimation against captured RGB-D streams, the quality of the resulting meshes improves as more triangles are hired. However, for 3D reconstructed models beyond some size threshold, they become to suffer from the ugly-looking artefacts due to the insufficient precision of RGB-D sensors as well as significant burdens in memory requirement and rendering cost. In this paper, for the generation of 3D models appropriate for real-time applications, we propose an effective technique that extracts high-quality textures for moderate-sized meshes from the captured colors associated with the reconstructed point sets. In particular, we show that via a simple method based on the mapping between the 3D global space resulting from the camera pose estimation and the 2D texture space, textures can be generated effectively for the 3D models reconstructed from captured RGB-D image streams.

Interferometric Color Display Using Micromechanically Coupled Digital Mirror Arrays (기계적으로 연동된 디지털 미소거울을 이용한 광간섭형 컬러 디스플레이 구현)

  • Han, Won;Cho, Young-Ho
    • Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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    • v.36 no.5
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    • pp.487-493
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    • 2012
  • We present interferometric modulators that reproduce RGB colors through the selective actuation of mechanically coupled mirror arrays having identical air gaps. The conventional transmittive interferometric modulators need additional backlights, which leads to high power consumption. The previous reflective interferometric modulators using ambient lights need three different air gaps for reproducing the three RGB colors, thus giving rise to process complexity. For process simplicity, we propose the use of reflective interferometric modulators that are capable of producing green, blue, red, and black colors with the aid of mechanically coupled mirrors with identical air gaps. In an experimental study, the present interferometric modulators reproduce green, blue, and red colors at the switching modes (000), (010), and (101). The spectrum peaks for the colors are measured at the wavelengths $511{\pm}5nm$, $478{\pm}3nm$, and $644{\pm}9nm$, respectively, with the bandwidths being $60{\pm}1nm$, $45{\pm}2nm$, and $105{\pm}4nm$, respectively; further, the maximum intensities of the colors are $77{\pm}5%$, $73{\pm}2%$, and $81{\pm}5%$, respectively. The black spectrum is measured below the intensity of $27{\pm}0%$. Thus, we experimentally demonstrate the color reproduction capability of interferometric modulators fabricated by using a simple process.

Enhanced Binarization Method using Fuzzy Membership Function (퍼지 소속 함수를 애용한 개선된 이진화 방법)

  • Kim Kwang Baek;Kim Young Ju
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.10 no.1 s.33
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    • pp.67-72
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    • 2005
  • Most of image binarization algorithms analyzes the intensity distribution using the histogram for the determination of threshold value. When the intensity difference between the foreground object and the background is great, the histogram shows the tendency to be bimodal and the selection of the histogram valley as the threshold value shows the good result. On the other side. when the intensity difference is not great and the histogram doesn't show the bimodal property, the histogram analysis doesn't support the selection of the proper threshold value. This Paper Proposed the novel binarization method that applies the fuzzy membership function to each color value on the RGB color model and, by using the operation results, separates the features having the great readability from the background. The proposed method prevents the loss of information incurred by the gray scale conversion by using the RGB color model and extracts effectively the readable features by using the fuzzy inference Compared with the traditional binarization methods, the proposed method is able to remove the majority of noise areas and show the improved results on the image of transport containers , etc.

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