컴퓨터가 컬러 색 체계를 갖게됨에 따라 컴퓨터 그래픽스는 중요한 기술적 진보를 이루게 되었다. 그러나 컴퓨터에서 구현되는 색 체계는 컴퓨터 모니터 상에서 빛으로 존재하기 때문에 인쇄 잉크나 물감에 의한 기존의 색 체계와는 전혀 다른 구조로 되어 있다. 따라서 기존의 디자인 프로세스나 사진에서의 색 재현이나 호환성에 여러 문제가 제기되고 있다. 컴퓨터에 의해 디자인 프로세스가 통합되어 조절, 관리되는 현재의 디자인 시스템에서는 정확한 색의 재현과 관리는 매우 중요하다고 할 수 있다. 본 연구는 기존의 색 체계의 역할과 그 기능을 고찰하고, 컴퓨터 그래픽스에 있어 컴퓨터 색 체계의 특성을 전통적인 색 체계와 비교, 분석하여 컴퓨터의 기술적인 표현이 가져다주는 조형적 특성을 고찰함으로써 컴퓨터를 이용한 재현과 디자인 프로세스의 새로운 가능성을 탐구하는데 그 목적이 있다.
The measurement of 3D shape is important in inspecting the quality of product. In this paper, we present a 3D shape measurement system of fastener using a camera and a slit laser. Calibration structure with slits is used in the extrinsic calibration of the camera and laser. The pose of the camera and laser is computed under the same world coordinate system in the calibration structure. Reflection of laser light on the metal surface causes many difficulties in the robust detection of them on image. We overcome this difficulty by using color and dynamic programming. Motor stage is used to rotate the fastener to recover the whole 3D shape of the surface of it.
Machine vision system was used for analyzing leaf color disorders of tomato plants in a greenhouse. From the day when a few leave of tomato plants had started to wither, a series of images were captured by 4 times during 14 days. Among several color image spaces, Saturation frame in HSI color space was adequate to eliminate a background and Hue frame was good to detect infected disease area and tomato fruits. The processed image ($G{\sqcup}b^*$ image) by OR operation between G frame in RGB color space and $b^*$ frame in $La^*b^*$ color space was useful for image segmentation of a plant canopy area. This study calculated a ratio of the infected area to the plant canopy and manually analyzed leaf color disorders through an image segmentation for Hue frame of a tomato plant image. For automatically analyzing plant leave disease, this study selected twenty-seven color patches on the calibration bars as the corresponding to leaf color disorders. These selected color patches could represent 97% of the infected area analyzed by the manual method. Using only ten color patches among twenty-seven ones could represent over 85% of the infected area. This paper showed a proposed machine vision system may be effective for evaluating various leaf color disorders of plants growing in a greenhouse.
최근 비행시간 (Time-of-Flight, TOF) 원리에 기반한 깊이 카메라의 등장과 함께 저해상도 깊이 카메라와 고해상도 컬러 카메라로 이루어진 복합형 카메라 시스템 (Fusion Camera System) 이 각광을 받고 있다. 복합형 카메라 시스템에서 취득한 저해상도 깊이맵을 컬러 영상과 같은 영상 평면 (Image Plane) 에 위치시키고 같은 해상도를 가질 수 있게 하려면 카메라 보정 및 3차원 투영, 홀 (Hole) 채우기와 같은 일련의 전처리 과정이 필요하다. 그러나 전처리 과정을 거친 깊이맵은 깊이 카메라의 내부 특성, 카메라 보정의 부정확성 등에 의해 많은 오차를 가진다. 그러므로 본 논문에서는 오차가 많은 상황에서도 강건하게 동작하는 깊이맵 업샘플링 방법을 제안한다. 먼저, 전처리 과정을 통해 얻은 깊이 정보의 신뢰도를 컬러 영상과의 상관관계에 기반하여 측정한다. 그리고 낮은 신뢰도의 깊이 정보를 참조하지 않는 수정된 커널 회기법 (Kernel Regression)을 통해 깊이맵과 컬러 영상의 경계 정합을 수행하여 세밀한 깊이 표현이 가능한 고해상도 깊이맵을 형성한다. 제안하는 알고리즘은 깊이 정보의 신뢰도 정의와 그에 따른 참조를 통해 카메라 보정 결과가 부정확하더라도 높은 성능의 깊이맵 생성을 보장한다. 실험결과를 통해 기존의 깊이맵 업샘플링 기술보다 제안하는 방법이 더 정확한 깊이 정보를 제공하는 것을 확인할 수 있다.
녹차, 부분발효차 및 발효차 등 다양한 차제품 117개 제품을 수집하여 분말화하여 측색계로 각 차제품의 표면 색상을 측정한 후 NIRS를 이용하여 가시광선 대역($400{\sim}700$ nm)에서 스펙트럼을 얻어 중회귀분석에 의해 각각 색상 관련 특성에 대한 검량식을 작성하였다. 1. 측색계로 제품의 색상을 측정한 결과 CIE color scale에서 L값(6.98), a값(0.25) 및 b값(15.42)이 높았으나, a/b(0.09)값은 Hunter color scale에서 높았다. 또한 색상관련 특성 $a^*$(a)와 $a^*/b^*$(a/b)의 변이계수가 $317.2{\sim}327.5%$와 $293.8{\sim}316.7%$로 제품간 변이성이 매우 컸다. 2. CIE color scale와 Hunter color scale에서 발효정도($X_9$)의 변이를 $a^*/b^*(X_4)$나 a/b($X_8$)로 99.7% 설명될 수 있어 $a^*/b^*$(a/b)값으로 차제품의 발효정도를 추정할 수 있다. 3. Modified partial least square(MPLS)를 이용하여 작성된 검량식의 결과 두 color scale을 종합하여 L값의 검량식 작성시 결정계수($R^2$)는 $0.973{\sim}0.977$, 검증시 상관도(1-VR) $0.969{\sim}0.972$, a값의 결정계수는 0.999, 검증시 상관도 0.998, b값의 결정계수는 $0.858{\sim}0.902$, 검증시 상관도 $0.833{\sim}0.888$, a/b값의 결정계수는 0.997, 검증시 상관도 0.993으로 매우 높았다. 4. 차 제품 표면 색상관련 특성들(CIE color scale; $L^*$, $a^*$, $b^*$, $a^*/b^*$, Hunter color scale; L, a, b, a/b)의 검량식 정확도가 매우 높아서 NIRS의 가시광선 대역($400{\sim}700\;nm$)에서 이들 특성을 용이하고 정밀하게 측정할 수가 있으며, 또한 근적외선 대역($900{\sim}2500\;nm$)에서 기존 성분분석 화일과 병합하여(merge) 차 제품의 표면 색상 및 화학적 성분을 $1{\sim}2$분내로 동시에 측정이 가능하다.
본 논문에서는 효과적인 3차원 영상 디스플레이를 위한 다시점 영상왜곡 보정처리 시스템 구현을 제안한다. 본 논문에서 제안한 보정처리 시스템은 기존의 스테레오 방식에서 확장된 4시점으로 카메라를 구성하여 영상을 획득하고 다시점 영상 간에 발생할 수 있는 렌즈의 왜곡, 카메라 오차 및 크기, 카메라 간 밝기 및 색상, 영상 간 밝기 균일도 등의 영상의 보정 신호처리에 대한 방법을 제시한다. 본 논문에서 제안된 시스템에서는 카메라 간 밝기 및 색상 보상은 각 영상의 특징점과 대응점을 찾아 영상 전체에 대한 대응점을 추출하여 색 변환을 통해 영상을 보정하였고 밝기 및 균일도 처리는 각 영상의 밝기차이 맵을 생성하여 보상하였다. 또한 렌즈의 구면수차로 인한 왜곡은 각 영상의 패턴을 검출한 후 렌즈 왜곡을 보정하고 카메라의 오차 및 크기 보상을 통해 다시점 3차원 디스플레이시 발생되는 왜곡현상을 해결하여 보다 효과적인 3차원 입체 디스플레이가 가능하도록 하였다.
목적: 판독용 모니터의 성능을 평가하는데 있어 불필요한 시간 및 인력 등을 줄이고 판독의 최적화 유지와 모니터의 upgrade 시기, 그리고 교체 시기를 결정할 수 있는 시스템을 구축하는데 필요한 적절한 수준의, 일정기간의 성능평가 관리 주기 및 calibration 주기를 결정하고자 하였다. 대상 및 방법: 판독용 LCD 컬러 모니터(CCL350i, Totoku, Japan) 20대를 대상으로 2007년 3월부터 8월(첫 calibration 후 3, 4, 5, 6, 7, 8개월째)까지 매달 1회에 걸쳐 한 달 주기로 총 6회의 성능 평가를 하였다. 성능 평가에 사용된 측정 도구는 휘도계(DTP 94 39630, X-Rite Inc. U.S.A.)와 조도계(LX-101 Q031871, Lutron, U.S.A.) 그리고 모니터 성능관리 프로그램인 AAPM TG 18 protocol를 이용하였다. 성능평가 항목은 기하학적 왜곡(geometric distortion), 반사 테스트(reflection test), 휘도 반응 평가(luminance response evaluation), 휘도 균일도(luminance uniformity), 분해능(resolution), 노이즈(noise), 베이링 그레어(veiling glare), 색도(chromaticity) 등 8개 항목을 포함하였다. 결과: 기하학적 왜곡 평가와 반사 테스트, 휘도 균일도 테스트, 분해능, 노이즈 평가, 베이링 그레어 테스트, 색도 테스트 등은 AAPM TG 18에서 권고하는 기준치에 모두 부합되었다. 휘도반응평가 중 예측되는 최대 휘도와 관측되는 휘도의 편차 항목에서 4개월째부터 25%(4대)의 모니터가 8개월째까지 기준 편차를 벗어나기 시작하였으며, 8개월째에는 다른 모니터 7대에서도 편차를 보이기 시작하여 전체적으로 55%(11대)의 모니터에서 기준 편차를 벗어나고 있었다. 또한 대조도 반응의 편차 항목에서 4개월째부터 예측되는 최대 휘도와 관측되는 휘도의 편차의 기준치를 벗어나기 시작한 4대의 모니터 중 5%(1대)에서 4개월째부터 8개월째까지, 또다른 2대는 8개월째부터 편차를 보여 전체적으로 8개월째에는 15%(3대)의 모니터에서 기준 편차를 벗어났다. 결론: 성능평가의 주기는 calibration 후 4개월째부터 오차 범위를 벗어나는 결과와 모니터 수 그리고 성능 검사에 소요되는 인력 및 시간을 고려할 때 3개월에 한번씩 평가함이 효율적이라고 판단된다. 또한 calibration 주기는 8개월째부터 50% 이상에서 편차를 보인 결과 및 성능평가 주기를 고려할 때 calibration 후 6개월을 주기로 calibration을 다시 시행하여야 할 것으로 판단된다.
Most of flated scanners and digital cameras in prepress process utilize CCD technology. Device calibration and characterization process is needed to transform the device dependent color to the device independent color. ICC profiles for digital input devices encapsulated information relating the device values to CIELAB or CIEXYZ coordinates. The main purposes of this article is to evaluate some of the transformation methods based on ICC proposed device profiles and to propose optimal color transformation method for accurate color imaging in printing process.
Kim, Chul-Hee;Choi, J.H.;Moon, B.K.;Boonrucksar, Soonthornthum
천문학회지
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제42권6호
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pp.155-159
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2009
In order to determine color excess in the $uvby\beta$ color system for high amplitude $\delta$ Scuti stars, reddening free $[m_1]$, $[c_1]$, and $\beta$ indices data were obtained from the existing literature for 21 stars. Then, the three intrinsic relations of $(b-y)_0$ - $[m_1]$, $(b-y)_0$ - $[c_1]$, and $(b-y)_0$ - $\beta$ were investigated. Among these, it was shown that the $(b-y)_0$-$[c_1]$ relation is the most useful. By establishing intrinsic $(b-y)_0$-$[c_1]$ relations for six reddening calibration stars, color excesses of other stars were determined.
대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.390-395
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1999
Ocean Scanning Multispectral Imager (OSMI) is a payload on the Korean Multi-purpose SATellite (KOMPSAT) to perform worldwide ocean color monitoring for the study of biological oceanography KOMPSAT will be launched in the middle of November this year. The radiometric performance of OSMI is analyzed for various gain settings in the viewpoint of the instrument developer for OSMI calibration and application based on its ground performance measurement data for 8 primary spectral bands of OSMI. The radiometric response linearity and dynamic range are analyzed for the image radiometric calibration and the estimation of OSMI image quality for the ocean remote sensing area. The dynamic range is compared with the nominal input radiance for the ocean and the land. The noise equivalent radiance (NER) corresponding to the instrument radiometric noise is compared with the radiometric resolution of signal digitization (1-count equivalent radiance). The best gain setting of OSMI for ocean monitoring is recommended. This analysis is considered to be useful for the OSMI mission and operation planning, the OSMI image data calibration, and users' understanding about OSMI image quality.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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