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.
This paper presents a optimizing algorithm getting through analyzing a image improvement algorithm using retinex theory. Improving a existing retinex theory's slow process speed, our proposal is that it controls a small filter size of surrounding function by comparing with original algorithm. So slow process speed decreased drastically. For filling a short of lighting information by small filter, we also selected gray image as a forth channel. Using the color constancy, we got fast process time like linear color correction and could do comfortable auto color rectification according to other images.
본 논문에서는 컬러 영상 데이터베이스에서의 효과적인 영상검색 및 비교를 위한 새로운 알고리듬을 제시한다. 이를 위하여 전처리 과정에서 조명의 영향을 배제하기 위한 새로운 컬러 균일성 보정 알고리듬을 제안하여 조명의 변화에 민감한 기존의 방법과는 달리 기준 영상의 조명조건을 입력 영상의 조명조건을 변화시킴으로써 히스토그램을 이용한 컬러 영상 검색에 있어서 적절하게 이용된다. 또한 제안하는 영상 정합 기법은 컬러 영상을 노드와 에지로 표현되는 그래프 형식으로 표현하여 그래프 정합방법을 통해 두 영상의 유사도를 측정한다. 제안하는 알고리듬은 기존의 방법에 의해 영역화 고정이 없고 기하하적 정보추출을 위한 시간이 필요하지 않으므로 빠르면서도 우수한 검색 성능을 나타낸다.
조명 변화에 관계없이 물체의 원래 색을 결정할 수 있는 색 항등성 기법은 저조도 환경에 적합하지 않다. 이러한 저조도 환경을 고려한 색 항등성 기법을 위해 우선적으로 다양한 저조도 환경의 영상이 필요하다. 본 논문에서는 분광 데이터에 기반한 저조도 합성 영상 집합과 저조도 자연 영상 집합을 생성한다. 합성 영상 집합은 380~780nm의 5nm 단위로 보간된 카메라의 센서 반응 함수, 일루미넌트 분광분포(SPD) 그리고 분광 반사율 곡선을 사용하여 생성되며, 52,000개의 영상들로 구성된다. 자연 영상 집합은 Ebner 데이터 집합과 일루미넌트의 SPD를 기반으로 생성한 4,970개의 영상들로 구성된다. 영상 집합은 실측 분광 데이터와 물리적인 영상 형성 모델을 바탕으로 생성되기 때문에 저조도 환경에서의 색 변화 및 분포를 객관적이고 정량적으로 분석하는 것이 가능한 장점을 갖는다. 또한, 이 영상 집합은 Ground Truth Data를 포함하고 있어 색 항등성 기법의 평가를 위해 사용될 수 있다.
This paper proposes an improved image illumination estimation method based on the conventional color constancy algorithm. The most important process of color constancy algorithm is the estimation of the spectral distributions of illuminant of an input image. To estimate of the spectral distributions of illuminant of an input image, we use the brightest pixel values and the values of surface reflectance of an input image using a principal component analysis of the given munsell chips. We estimate a CIE tristimulus values of an input image using the estimated .spectral distribution of illuminant and recover an image by scaling it regularity. From the experimental results, the proposed method was effective in estimating the image illumination
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권10호
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pp.5112-5129
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2019
Image enhancement is a challenging problem in the field of image processing, especially low-light color images enhancement. This paper proposed a robust and comprehensive enhancement method based several points. First, the idea of bright channel is introduced to estimate the illumination map which is used to attain the enhancing result with Retinex model, and the color constancy is keep as well. Second, in order eliminate the illumination offsets wrongly estimated, morphological closing operation is used to modify the initial estimating illumination. Furthermore, in order to avoid fabricating edges, enlarged noises and over-smoothed visual features appearing in enhancing result, a multi-scale closing operation is used. At last, in order to avoiding the haloes and artifacts presented in enhancing result caused by gradient information lost in previous step, guided filtering is introduced to deal with previous result with guided image is initial bright channel. The proposed method can get good illumination map, and attain very effective enhancing results, including dark area is enhanced with more visual features, color natural and constancy, avoiding artifacts and over-enhanced, and eliminating Incorrect light offsets.
미약한 광원 및 조명이 존재하는 환경에서 획득된 저조도 영상에는 많은 색 왜곡이 발생한다. 이러한 색 왜곡은 해당 비전 시스템의 성능 저하를 발생시킬 수 있는 원인이 된다. 따라서 저조도 영상의 원래 색을 찾는 과정은 비전 시스템의 성능 향상을 위한 중요한 과정이다. 이를 위해 본 논문에서는 저조도 영상을 대상으로 한 이색도 반사 모델 기반의 색 복원 기법을 제안한다. 제안한 기법은 이색도 반사 모델을 기반으로 저조도 영상을 확산 반사와 정반사의 영향을 받는 영역으로 구분한다. 이후 각 영역에 미치는 조명 효과를 제거하기 위하여 grey world 기법과 MSRCR 기법을 적용한다. 마지막으로, 두 기법을 적용하여 생성된 결과 영상에 대해 위치별 가중치를 이용하여 두 영상을 조합하여 최종 결과 영상을 생성한다. 본 논문에서는 성능 평가를 위하여 저조도 합성 영상을 사용하였고, 유클리드 거리 및 각 오차를 성능 평가 요소로 활용하였다. 또한 기존에 연구되었던 다양한 기법과의 성능 비교를 수행하여 성능 평가의 객관성을 확보하였다. 다양한 영상 셋을 이용한 실험에서 제안한 기법은 기존의 기법들에 비해 두 성능 평가요소 관점에서 GTD 영상에 가까운 색 복원이 가능함을 보였다.
본 논문에서는 최대휘도표면을 이용한 색 항상성 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 인간의 시각 시스템의 특성을 표현한 선형 모델을 이용한다. 선형 모델에서 가장 중요한 과정은 영상에 존재하는 광원을 추정하는 것이다. 광원을 추정하기 위하여 먼저 영상에 존재하는 가장 밝은 표면의 반사되는 분광 방사 에너지 분포를 추정한다. 그리고 이 표면에 해당하는 분광 반사율을 먼셀색표의 주성분분석을 통하여 추정한다. 추정한 분광 방사 에너지 분포와 분광 반사율을 이용하여 광원을 추정한다. 추정한 광원을 이용하여 영상을 복원할 때 밝기 보정을 위하여 일정한 계수를 사용한다. 실험 결과를 통하여 제안한 최대휘도표면을 이용한 방법이 기존 방법보다 색 항상성에 효과적인 방법임을 증명한다.
본 논문은 카메라 영상 처리에서 중요한 부분인 색상 보간과 자동 화이트 조절을 동시에 수행하는 방법을 제안한다. 대부분의 자동 화이트 조절은 색상 보간 후에 수행이 되기 때문에 색상 보간의 결과에 영향을 받는다. 자동 화이트 조절의 성능을 높이기 위해서 색상 보간 수행 중에 색의 일관성이 고려된다. 자동 화이트 조절 이득 계산과 색상 보간의 방향 결정을 위한 초기 추정치를 테일러 시리즈를 이용하여 상하좌우 방향으로 구한다. 미리 정의된 무채색 영역을 이용하여 에지 기반 자동 화이트 조절을 수행한다. 에지 기반 자동 화이트 조절의 이득을 계산하고 색상 보간의 성능을 높이기 위해서 베이어 데이터의 각 화소에서 평탄, 에지, 패턴 에지 영역으로 구분한다. 색상 보간은 초기 추정치 중에서 국부 분산을 사용하여 보간 오류의 발생을 최소화하는 방향으로 수행한다. R과 B 색상은 보간된 G 색상과 색의 일관성이 고려된 색차값을 이용해서 쉽게 보간된다. 제안된 알고리즘은 기존 알고리즘에 비해 수치적 및 영상의 화질 면에서 모두 뛰어난 결과를 보임을 실험을 통해 확인 할 수 있다.
An object color can be seen differently under the various outer illuminants. However, human visual system has color constancy that the object color can be seen constantly under the different outer illuminants. When the viewer watches TV under specific outer illuminants, he perceives distorted color due to the emitting spectrum of outer illuminants as well as the radiation of CPT itself. Namely, when the outer illuminants such as fluorescent and incandescent lamps incident on CPT, brightness, saturation, hue, and contrast on color pictures are changed, he perceives distorted color from the original color. In this paper color enhancement algorithm based on light intensity and outer light decision function using RGB sensor was proposed. The implemented TV of proposed algorithm has higher visual quality at the view point of human visual system and more vivid than that of conventional color TV.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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