The sizes of galaxies are correlated with their masses or luminosities, which is known as the 'mass-size relation' or 'luminosity-size relation'. Those relations show scatters in the sense that the sizes of galaxies range somewhat widely at given mass or luminosity, which is largely affected by the morphologies or colors of the sample galaxies. However, the scatters of the relations are still large even when the galaxy sample is limited to red early-type galaxies: at fixed mass or luminosity, the largest red early-type galaxies are larger than the smallest red early-type galaxies by a factor of 4 - 5. This is a progress report of a study on what determines the sizes of red early-type galaxies. We investigate how the sizes of red early-type galaxies depend on several quantities of them, such as color, color gradient, axis ratio, local number density and mass-to-light ratio. The physical implication of those preliminary results is discussed.
This paper proposes an improved image segmentation algorithm by the watershed algorithm based on the local adaptive threshold on local minima search and the fixing threshold on label allocation. The previous watershed algorithm generates the problem of over-segmentation. The over-segmentation makes the boundary in the inaccuracy region by occurring around the object. In order to solve those problems we quantize the input color image by the vector quantization, remove noise and find the gradient image. We sorted local minima applying the local adaptive threshold on local minima search of the input color image. The simulation results show that the proposed algorithm controls over-segmentation and makes the fine boundary around segmented region applying the fixing threshold based on sorted local minima on label allocation.
색채는 빛을 통해 인간이 시각적으로 느끼는 감각으로, 사람이 인지할 수 있는 색채인 유채색(chromatic color area)과 무채색(achromatic color area)으로 구분할 수 있다. 유채색은 색상, 명도, 채도의 속성이 존재하지만 무채색은 유채색의 속성 중 명도는 있지만 색상과 채도의 성격을 갖지 않는다. 따라서 인간의 시각에 기초하여 인간이 색채를 인지할 수 있는 영역과 인지하지 못하는 영역을 분리하는 것은 중요하다. 본 논문에서는 영상의 유채영역인 색상영역과 무채영역인 비색상영역을 분리하는 함수를 도출한다. 먼저 입력된 RGB 컬러공간의 입력영상을 인간의 시각을 고려한 HSI 컬러공간으로 변환하여 이진영상을 구한 후 색상 영역(ROC: Region of chromatic)과 비색상 영역(ROA:Region of achromatic)으로 분류하기 위한 함수를 도출한다. 일반영상에서 ROC와 ROA의 영역을 분리하기는 어려우므로 색상영역과 비색상영역을 도출하기 위해 색상값의 변화가 크지 않고 명암과 채도가 변화하는 그레디언트 영상을 생성하여 함수를 도출한다. 성능평가는 실험영상과 일반영상의 결과영상을 비숙련가 50인에게 주관적 화질평가를 실시하였으며 제안방법은 기존의 방법에 비해 27.5~32.96%가 개선되었다.
Radial color gradient of disk galaxies has been a key tool for diagnosing the ages and metallicities of the stars and gas of these galaxies, and thus, the formation process of these disks. In many cases, observational data support the 'inside-out' picture of disk galaxy formation proposed by Larson (1976). In this scenario, gas within dark matter halos cools and accretes on to the outer disk while enhancing star formation in the disk. Recent discoveries of "extended ultra-viloet" (XUV) disks also show that majority of disk galaxy experience active star formation within out disks where gas surface density is quite low (Thilker et al. 2007; Gil de Paz et al. 2007). However, neither gas, nor stars stay put within galaxies. They rather migrate into bulges, disperse throughout galaxies, or flow into and out of galaxies via various mechanisms. There have been a few notable studies to investigate how radial star formation and metal abundance gradients vary across populations of disk galaxies systematically. However, the mechanisms driving gas transport are still poorly understood. Cross-matching various galaxy catalogs including KVAGC and UKIDSS, we are investigating if color gradients of late-type galaxies depend on their physical properties, especially on environmental properties. We will present the result from the pilot study on Karachentsev isolated galaxy catalog.
Traffic lights are common in cities and are important cues for the path planning of intelligent vehicles. In this paper, we propose a robust and efficient algorithm for recognizing traffic lights from video sequences captured by a low cost off-the-shelf camera. Instead of using color information for recognizing traffic lights, a shape based approach is adopted. In learning and detection phase, Histogram of Oriented Gradients (HOG) feature is used and a cascade classifier based on Adaboost algorithm is adopted as the main classifier for locating traffic lights. To decide the color of the traffic light, a technique based on histogram analysis in HSV color space is utilized. Experimental results on several video sequences from typical urban environment prove the effectiveness of the proposed algorithm.
We present B VRI CCD surface photometry for the central $(6'.35\times6'.35)$ regions of the dwarf elliptical galaxies NGC 185 and NGC 205 in the Local Group. Surface brightness profiles of NGC 185 (R<225') and NGC 205 (R<186') show excess components in the central regions. The colors of NGC 185 get bluer inward at R<25', while they remain constant at $R\geq25'$. The colors of NGC 205 get bluer inward at 1'$\approx10^5\; L_\bigodot$. Distributions of dust clouds in the central regions of the two galaxies are also investigated.
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.
We present a photometric study of the globular clusters (GCs) in the giant elliptical galaxy M86 in the Virgo Cluster, using the Washington $CT_1$ images taken at the KPNO 4 m telescope. The color distribution of the GCs in M86 is bimodal. The radial number density profile of the blue GCs decreases more slowly as the galactocentric distance increases than that of the red GCs. The density profile of the red GCs is similar to the surface brightness profile of M86 stellar halo. The blue GCs have a roughly circular spatial distribution, while the red GCs have a spatial distribution somewhat elongated, which is consistent with the distribution of the galaxy stellar light. M86 GCs have the negative radial color gradient because the number ratio of the blue GCs to the red GCs increases as galactocentric radius increases. The mean color of the red GCs is similar to that of the stellar halo. The bright blue GCs in the outer region of M86 reveal a blue tilt that the mean colors of the blue GCs get redder as they get brighter. We discuss these results in comparison with other giant elliptical galaxies in the Virgo Cluster.
This paper presents new hole-filling methods for generating multiview images by using depth image based rendering (DIBR). Holes appear in a depth image captured from 3D sensors and in the multiview images rendered by DIBR. The holes are often found around the background regions of the images because the background is prone to occlusions by the foreground objects. Background-oriented priority and gradient-oriented priority are also introduced to find the order of hole-filling after the DIBR process. In addition, to obtain a sample to fill the hole region, we propose the fusing of depth and color information to obtain a weighted sum of two patches for the depth (or rendered depth) images and a new distance measure to find the best-matched patch for the rendered color images. The conventional method produces jagged edges and a blurry phenomenon in the final results, whereas the proposed method can minimize them, which is quite important for high fidelity in stereo imaging. The experimental results show that, by reducing these errors, the proposed methods can significantly improve the hole-filling quality in the multiview images generated.
렌즈의 굴절률은 빛의 파장 대역에 따라 다르다. 이로 인하여 서로 다른 파장 대역의 광선들이 다른 위치에서 초점이 맞게 되어 영상의 화질이 떨어지게 되고 에지 주변에서 색수차가 발생하게 된다. 본 논문은 컬러 영상의 색수차를 제거하기 위한 방법을 제안하였다. 컬러 채널들 기울기들의 상관관계가 높다는 이론을 기반으로 하여 컬러 채널들의 기울기 차이에 대한 비용 함수를 설계하였다. 설계된 비용 함수의 에너지를 최소화하도록 하는 해를 찾음으로써 색수차가 제거된 고화질의 컬러 영상을 추정할 수 있다. 추가적으로, 제안하는 방법은 컬러 영상뿐만 아니라 다중 분광 대역 영상에 대해서도 적용 가능하다. 실험 결과에서 제안하는 방법이 효과적으로 색수차를 제거할 수 있다는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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