Recently, various types of image contents are being produced, and interest in copyright protection technology is increasing. In this paper, we propose an image encryption technology for color images. This technique divides the image into RGB color components and then performs quad-tree decomposition based on the edge of image. After the quad-tree partitioning, encryption is performed on the selected blocks. Encryption is performed on color components to measure encryption efficiency, and encryption efficiency is measured even after reconstitution into a color image. The encryption efficiency uses a visual measurement method and an objective image quality evaluation method. The PSNR values were measured as 7~10 dB for color difference components and 16~19 dB for color images. The proposed image encryption technology will be used to protect copyright of various digital image contents in the future.
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.
Kim, Dal-Hyoun;Hwang, Dong-Guk;Lee, Woo-Ram;Jun, Byoung-Min
The KIPS Transactions:PartB
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v.18B
no.2
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pp.51-56
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2011
Algorithms for intrinsic images reduce color differences in RGB images caused by the temperature of black-body radiators. Based on the reference light and detecting single invariant direction, these algorithms are weak in real images which can have multiple invariant directions when the scene illuminant is a colored illuminant. To solve these problems, this paper proposes a method of acquiring an intrinsic image by omnidirectional projection of an ROI and a translation of white patch in the ${\chi}$-chromaticity space. Because it is not easy to analyze an image in the three-dimensional RGB space, the ${\chi}$-chromaticity is also employed without the brightness factor in this paper. After the effect of the colored illuminant is decreased by a translation of white patch, an invariant direction is detected by omnidirectional projection of an ROI in this chromaticity space. In case the RGB image has multiple invariant directions, only one ROI is selected with the bin, which has the highest frequency in 3D histogram. And then the two operations, projection and inverse transformation, make intrinsic image acquired. In the experiments, test images were four datasets presented by Ebner and evaluation methods was the follows: standard deviation of the invariant direction, the constancy measure, the color space measure and the color constancy measure. The experimental results showed that the proposed method had lower standard deviation than the entropy, that its performance was two times higher than the compared algorithm.
Recently, RGB images and depth maps have been supplied to academic fields. The depth maps are utilized to the generation of stereoscopic images in the diverse formats according to the users' preference. A variety of methods that use depth maps have been introduced so far. One of applications is a medical field. In this area, the improvement of the perceptual quality of 2D medical images has gained much interest. In this paper, we propose a novel scheme that expands the conventional method to 3D stereoscopic image, thereby achieving the perceptual depth quality improvement as well as 3D stereoscopic perception enhancement at the same time. For this, contrast transformation as well as depth darkening are proposed and their performance is validated through the subjective test. Subjective experiments peformed for stereoscopic enhancement as well as visual fatigue validate that the proposed method achieves better 3D perception than the usage of the original stereoscopic image and suggests the limitation in terms of the visual fatigue.
Recently, CCTV has been combined with areas such as big data, artificial intelligence, and image analysis to detect various abnormal behaviors and to detect and analyze the overall situation of objects such as people. Image analysis research for this intelligent video surveillance function is progressing actively. However, CCTV images using 2D information generally have limitations such as object misrecognition due to lack of topological information. This problem can be solved by adding the depth information of the object created by using two cameras to the image. In this paper, we perform background modeling using Mixture of Gaussian technique and detect whether there are moving objects by segmenting the foreground from the modeled background. In order to perform the depth information-based segmentation using the RGB information-based segmentation results, stereo-based depth maps are generated using two cameras. Next, the RGB-based segmented region is set as a domain for extracting depth information, and depth-based segmentation is performed within the domain. In order to detect the center point of a robustly segmented object and to track the direction, the movement of the object is tracked by applying the CAMShift technique, which is the most basic object tracking method. From the experiments, we prove the efficiency of the proposed object detection and tracking method using the RGB-D model.
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.
In this paper, we propose a method to convert 2D image to 3D anaglyph using quadratic & cubic B$\acute{e}$zier Curves in HTML5. In order to convert 2D image to 3D anaglyph image, we filter the original image to extract the RGB color values and create two images for the left and right eyes. Users are to set up the depth values of the image through the control point using the quadratic and cubic B$\acute{e}$zier curves. We have processed the depth values of 2D image based on this control point to create the 3D image conversion reflecting the value of the control point which the users select. All of this work has been designed and implemented in Web environment in HTML5. So we have made it for anyone who wants to create their 3D images and it is very easy and convenient to use.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.35S
no.8
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pp.1-11
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1998
One of the desired features for the realizations of high quality Information and Telecommunication services in future is "the Sensation of Reality". This will be achieved only with the visual communication based on the 3- dimensional (3-D) moving images. The main difficulties in realizing 3-D moving image communication are that there is no developed data transmission technology for the hugh amount of data involved in 3-D images and no established technologies for 3-D image recording and displaying in real time. The currently known stereoscopic imaging technologies can only present depth, no moving parallax, so they are not effective in creating the sensation of the reality without taking eye glasses. The more effective 3-D imaging technologies for achieving the sensation of reality are those based on the multiview 3-D images which provides the object image changes as the eyes move to different directions. In this paper, a multiview 3-D imaging system composed of 8 CCD cameras in a case, a RGB(Red, Green, Blue) beam projector, and a holographic screen is introduced. In this system, the 8 view images are recorded by the 8 CCD cameras and the images are transmitted to the beam projector in sequence by a signal converter. This signal converter converts each camera signal into 3 different color signals, i.e., RGB signals, combines each color signal from the 8 cameras into a serial signal train by multiplexing and drives the corresponding color channel of the beam projector to 480Hz frame rate. The beam projector projects images to the holographic screen through a LCD shutter. The LCD shutter consists of 8 LCD strips. The image of each LCD strip, created by the holographic screen, forms as sub-viewing zone. Since the ON period and sequence of the LCD strips are synchronized with those of the camera image sampling adn the beam projector image projection, the multiview 3-D moving images are viewed at the viewing zone.
A full-color AMOLED display with an RGBW color filter pattern has been fabricated. Displays with this format require about $^1/_2$ the power of analogous RGB displays. RGBW and RGB 2.16inch diagonal displays with average power consumptions of 180 mW and 340 mW, respectively, are demonstrated for a set of standard digital still camera images at a luminance of 100 cd/$m^2$. In both cases, a white-emitting AMOLED is used as the light source. The higher efficiency of the RGBW format results because a large fraction of a typical image can be represented as white, and the white sub-pixel in an RGBW AMOLED display is highly efficient because of the absence of any color filter. RGBW and RGB AMOLED displays have the same color gamut and, aside from the power consumption difference, are indistinguishable.
The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing
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v.14
no.6
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pp.66-74
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2018
Recently, there has been active studies on hand gesture recognition to increase immersion and provide user-friendly interaction in a virtual reality environment. However, most studies require specialized sensors or equipment, or show low recognition rates. This paper proposes a hand gesture recognition method using Deep Learning technology without separate sensors or equipment other than camera to recognize static and dynamic hand gestures. First, a series of hand gesture input images are converted into high-frequency images, then each of the hand gestures RGB images and their high-frequency images is learned through the DenseNet three-dimensional Convolutional Neural Network. Experimental results on 6 static hand gestures and 9 dynamic hand gestures showed an average of 92.6% recognition rate and increased 4.6% compared to previous DenseNet. The 3D defense game was implemented to verify the results of our study, and an average speed of 30 ms of gesture recognition was found to be available as a real-time user interface for virtual reality applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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