Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.39
no.1
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pp.1-8
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2002
The color interpolation scheme can play an important role in overcoming the physical limitation of the CCD image sensor and in increasing the resolution of color signals, while most conventional approaches result in blurred edges and false color artifacts. In this paper, we have proposed an improved edge-adaptive color interpolation scheme for a progressive scan CCD image sensor with RGB color filter array The edge indicator function proposed utilizes not only the within-channel correlation but also the cross-channel correlation, and reflects the edge characteristics of an image adaptively. The color components unavailable for at each channel are interpolated along the edge direction, not across the edges, so that aliasing artifacts are supressed. Furthermore, we eliminated false color artifacts resulting from the color image formation model in the edge-adaptive color interpolation scheme by adopting the switching algorithm based on the color edge detection. Simulation results of the proposed algorithm indicate that the improved edge-adaptive color interpolation scheme produces quantitatively better and visually more pleasing results than conventional approaches.
If game images use colors improper for certain ages, the characteristics of games disappear, and the efficiency of image expression drops. thus a study in color is very important. Nevertheless, there is a lack of research on this subject. In this study, we investigated the difference of color of game images according to users. User group is divided into all users and users over 18 years old. Among the rank of games,10 each from games for all ages and games for non-teen-rated are selected, and the game-playing images are taken as snapshots to have 100 each images each, A total of 2000 images were extracted and the mean values of RGB and HSB of each game were obtained and independent sample t test was performed. The results showed that the RGB color values between the two users were significantly significant. In the future, it is expected that it will be helpful in color selection when developing psychotherapy games and emotional games using color psychology. Furthermore, we will use color image scales to express colors as adjectives, analyze colors in a variety of ways, and investigate the difference in color of game images in each country.
This paper presents a new adaptive LSB steganography for high capacity in spatial color images. The number of least signi ficant bit (LSB) of each RGB component in a color image pixel, to replace with the data bits to be hidden, was determine d through analysis of the worst case peak signal noise ratio (PSNR). In addition, the combination of the number of bits is determined adaptively according to image content. That is, 70% of the data to be hidden is proposed to be replaced with 3 bit LSB of two components, 2 bit LSB of the rest component, and 30% be replaced with 4 bit LSB of each RGB compon ent. To find edge areas in an image, delta sorting in local area is also suggested. Using the proposed method, the data cap acity is 9.2 bits per pixel (bpp). The average PSNR value of the tested images with concealed data of up to 60Kbyte was 43.9 db and also natural histograms were generated.
Al-Tairi, Zaher Hamid;Rahmat, Rahmita Wirza;Saripan, M. Iqbal;Sulaiman, Puteri Suhaiza
Journal of Information Processing Systems
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v.10
no.2
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pp.283-299
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2014
Skin detection is used in many applications, such as face recognition, hand tracking, and human-computer interaction. There are many skin color detection algorithms that are used to extract human skin color regions that are based on the thresholding technique since it is simple and fast for computation. The efficiency of each color space depends on its robustness to the change in lighting and the ability to distinguish skin color pixels in images that have a complex background. For more accurate skin detection, we are proposing a new threshold based on RGB and YUV color spaces. The proposed approach starts by converting the RGB color space to the YUV color model. Then it separates the Y channel, which represents the intensity of the color model from the U and V channels to eliminate the effects of luminance. After that the threshold values are selected based on the testing of the boundary of skin colors with the help of the color histogram. Finally, the threshold was applied to the input image to extract skin parts. The detected skin regions were quantitatively compared to the actual skin parts in the input images to measure the accuracy and to compare the results of our threshold to the results of other's thresholds to prove the efficiency of our approach. The results of the experiment show that the proposed threshold is more robust in terms of dealing with the complex background and light conditions than others.
This paper proposes an image system that can efficiently measure the spectral reflectance of a scene using RGB cameras and LED light sources. Multispectral imaging system is composed of LED controllers, LED clusters and RGB cameras. It captures full-spectral images at real-time. The system adopts a simple, empirical linear model to estimate the full spectral reflectance at each pixel. Since the model is linear, the reconstruction is efficient and stable. We estimated the spectral reflectance of various scenes using the system and showed the effectiveness of the proposed system.
The performance of edge detection often relies on its ability to correctly determine the dissimilarities of connected pixels. For grayscale images, the dissimilarity of two pixels is estimated by a scalar difference of their intensities and for color images, this is done by using the vector difference (color distance) of the three-color components. The Euclidean distance in the RGB color space typically measures a color distance. However, the RGB space is not suitable for edge detection since its color components do not coincide with the information human perception uses to separate objects from backgrounds. In this paper, we propose a novel method for color edge detection by taking advantage of the HSV color space and the Mahalanobis distance. The HSV space models colors in a manner similar to human perception. The Mahalanobis distance independently considers the hue, saturation, and lightness and gives them different degrees of contribution for the measurement of color distances. Therefore, our method is robust against the change of lightness as compared to previous approaches. Furthermore, we will introduce a noise-resistant technique for determining image gradients. Various experiments on simulated and real-world images show that our approach outperforms several existing methods, especially when the images vary in lightness or are corrupted by noise.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.15
no.1
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pp.99-107
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2019
Retinex-based image enhancement is a technique that utilizes the property that the human visual characteristics are sensitive to the difference from the surrounding pixel value rather than the pixel value itself. These Retinex-based algorithms show different characteristics of the improved image depending on the applied color space or gamma correction. In this paper, we set eight different experimental conditions according to the application of color space and gamma correction, and analyze the objective and subjective performance of each Retinex based image enhancement algorithm and apply it to the implementation of Retinex based algorithm. In the case of gamma correction, quantitative low entropy images and low contrast images are obtained. The application of Retinex technique in HSI color space rather than RGB color space is found to be high in overall subjective image quality as well as maintaining color.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.10
no.11
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pp.1946-1953
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2006
Because the embedded watermark of luminance component guarantees the extraction of ownership information when the color image is converted to gray scale image, the information of ownership right as to the luminance component is embedded in the luminance-chrominance color space such as YCbCr. Therefore, this paper proposes watermark embedding, extraction and authentication algorithm of color image. which considers the device and performance of multimedia contents service by focusing on the robustness and invisibility of watermark. The color image is converted from RGB color space to YCbCr color space, and then the properties of each component of Y(Luminance), Cb(Color Differences) and Cr(Color Differences) are considered in order to embed, extract and certify multi-level watermark in the frequency domain based on the wavelet. As a result, it can guaranteed the robustness for the JPEG compression and invisibility of watermark for multi-level.
This paper suggests techniques to enhance coding time which is a problem in traditional fractal compression and to improve fidelity of reconstructed images by determining fractal coefficient through adaptive selection of block approximation formula. First, to reduce coding time, we construct a linear list of domain blocks of which characteristics is given by their luminance and variance and then we control block searching time according to the first permissible threshold value. Next, when employing three-level block partition, if a range block of minimum partition level cannot find a domain block which has a satisfying approximation error, There applied to 24-bpp color image compression and image techniques. The result did not occur a loss in the image quality of the image when using the encoding method, such as almost to the color in the YIQ image compression rate and image quality, such as RGB images and showed good.
In this paper, we focus on digital watermarking for color images. At first, in order to embed the watermark signal in color image, we converted RGB color space to YCbCr color space which is a world-wide digital component video standard. In addition, we adopted the acceptable degree of color difference in order to keep the invisibility.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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