IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.3
no.6
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pp.345-352
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2014
Edge detection considers the important technical details of digital image processing. Many edge detection operators already perform edge detection in digital color imaging. In this study, the edge of many real color images that represent the type of digital image was detected using a new operator in the least square approximation method, which is a type of numerical method. The Linear Fitting algorithm is computationally more expensive compared to the Canny, LoG, Sobel, Prewitt, HIS, Fuzzy, Parametric, Synthetic and Vector methods, and Robert' operators. The results showed that the new method can detect an edge in a digital color image with high efficiency compared to standard methods used for edge detection. In addition, the suggested operator is very useful for detecting the edge in a digital color image.
This paper proposes a color image coding algorithm based on shape-adaptive all phase biorthogonal transform (SA-APBT). This algorithm is implemented through four procedures: color space conversion, image segmentation, shape coding, and texture coding. Region-of-interest (ROI) and background area are obtained by image segmentation. Shape coding uses chain code. The texture coding of the ROI is prior to the background area. SA-APBT and uniform quantization are adopted in texture coding. Compared with the color image coding algorithm based on shape-adaptive discrete cosine transform (SA-DCT) at the same bit rates, experimental results on test color images reveal that the objective quality and subjective effects of the reconstructed images using the proposed algorithm are better, especially at low bit rates. Moreover, the complexity of the proposed algorithm is reduced because of uniform quantization.
In this paper, we propose a post-processing technique developed for the subjective improvement of color resolution in DCT-coded color images. The high frequency components caused by complex object parts are compressed and impaired through DCT-based image processing, so color distortions such as blurs in high saturated regions are observed. It's mainly due to the severe loss of color data as Cb and Cr. Generally, the activities of chroma elements in DCT domain correlate strongly with that of luminance as spatial frequency gets higher, and based on the relations between chroma and luma AC activities, we compensate destructed Cb, Cr coefficients using modifications from Y coefficients. Simulation results show that the proposed method enhances color resolution in high saturated region, and improves the visual quality.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.62
no.2
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pp.90-94
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2013
In this paper, we propose a new algorithm to improve the contrast ratio, to preserve information of bright regions and to maintain the color of backlight image that appears with a great relative contrast. Backlight images of the natural environment have characteristics for difference of local brightness; the overall image contrast improvement is not easy. To improve the contrast of the backlight images, MSR (Multi-Scale Retinex) algorithm using the existing multi-scale Gaussian filter is applied. However, existing multi-scale Gaussian filter involves color distortion and information loss of bright regions due to excessive contrast enhancement and noise because of the brightness improvement of dark regions. Moreover, it also increases computational complexity due to the use of multi-scale Gaussian filter. In order to solve these problems, a linear MSR is performed that reduces the amount of computation from the HSV color space preventing the color distortion and information loss due to excessive contrast enhancement. It can also remove the noise of the dark regions which is occurred due to the improved contrast through edge preserving filter. Through experimental evaluation of the average color difference comparison of CIELAB color space and the visual assessment, we have confirmed excellent performance of the proposed algorithm compared to conventional MSR algorithm.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.3
no.1
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pp.10-18
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2014
From the perspective of reducing the sampling cost of color images at high resolution, block-based compressive sensing (CS) has attracted considerable attention as a promising alternative to conventional Nyquist/Shannon sampling. On the other hand, for storing/transmitting applications, CS requires a very efficient way of representing the measurement data in terms of data volume. This paper addresses this problem by developing a measurement-coding method with the proposed customized Huffman coding. In addition, by noting the difference in visual importance between the luma and chroma channels, this paper proposes measurement coding in YCbCr space rather than in conventional RGB color space for better rate allocation. Furthermore, as the proper use of the image property in pursuing smoothness improves the CS recovery, this paper proposes the integration of a low pass filter to the CS recovery of color images, which is the block-based ${\ell}_{20}$-norm minimization. The proposed coding scheme shows considerable gain compared to conventional measurement coding.
Recently, the concern of aging society is 'Healthy life' for the elderly and pre-elderly. Especially, realizing the 'Healthy life', it is very important for the elderly to establish living environment for holding and maintaining mental depression. Mental depression is related to dysfunction of sensory organ included physical functions. Therefore, the dysfunction of elderly's sensory organ is required to the guideline of environmental planning. In this study, among five senses, I focused visual sense due to the large proportion of environmental perception. The purpose of this study is to analyze the degree of geriatric depression and preference of simulated images applying preferable color for the elderly. This study conducted literature review and questionnaire survey. Firstly, the previous studies related with the melancholy, sense of isolation, self-regard for the elderly analyzed. Secondly, the questionnaire tool measuring the degree of geriatric depression developed. Thirdly, the tool investigating the preference for the simulated images applied main, sub, and accent colors produced. Applied preferable colors were used from the results previous study. Lastly, based on the result, the basic data of color planning were suggested. It was judged that this study is an useful as the basic guideline of color planning for the elderly's residential spaces and the potential value of considering geriatric depression and the color planning in terms of the elderly's visual sense.
The purpose of this study is to investigate the effect of eyeshadow color(brown, purple), lipstick color(red, red purple, and yellow red), and lipstick tone(vivid, light, dull, and dark), clothing color(same, different), clothing tone(vivid, light, dull, and dark) on image formation. Sets of stimulus and response scales(7 point semantic) were used as experimental materials. The stimuli were 128 color pictures manipulated with the combination of eyeshadow color, lipstick color, lipstick tone, clothing color, and clothing tone using computer simulation. The subjects were 768 female undergraduates living in Gyeongnam-do. Image factor of the stimulus was composed of 4 different components, attractiveness, visibility, stability, and softness). In the 4 image components, lipstick tone, clothing color and clothing tone showed independent effect. Eyeshadow color influenced independently on the attractiveness, visibility and stability. According to the variation of clothing color and tone, makeup color, it was investigated that the images for a clothing wearer were expressed diversely, were shown differently in image dimensions, and could be produced to different images.
This paper proposes the color Cross-correlogram and its extraction method for efficient image retrieval. Color cross-correlogram represents the probability that different colors are existed at any two pixels whose distance is fixed in an image. Color cross-correlogram doesn't have the information about the region size that has a color, so color cross-correlogram can have good performance in retrieving images that have different size color regions. The experiments say that we can get the good retrieval results in the images that have various size color regions, and get the better retrieval results when using color cross-correlogram than those of retrieval using color correlogram.
In this paper, we present a non-static color histogram method to retrieve clothing images that are similar to a query clothing. Given clothing area, our method automatically extracts major colors by using the octree-based quantization approach[16]. Then, a color palette that is composed of the major colors is generated. The feature of each clothing, which can be either a query or a database clothing image, is represented as a color histogram based on its color palette. We define the match color bins between two possibly different color palettes, and unify the color palettes by merging or deleting some color bins if necessary. The similarity between two histograms is measured by using the weighted Euclidean distance between the match color bins, where the weight is derived from the frequency of each bin. We compare our method with previous histogram matching methods through experiments. Compared to HSV cumulative histogram-based approach, our method improves the retrieval precision by 13.7 % with less number of color bins.
With 'the improvement of brand image through the consolidation of the online and offline brand images' as the goal, the focus of this study lies in brand color. In order to analyze the differences between the website and offline image of a brand, as felt by the consumers, a survey on color image was conducted. Using the results of the survey as the foundation, a comparative analysis of online and offline color images was conducted, and the discrepancies between the two specified. Furthermore, solutions in creating websites that cultivate brand consolidation through color consolidation are presented. Using the thesis 'Research on the Color Strategy of Brand-name Coffees,' as a guide, and supplementing it with necessary improvements, this study presents three areas to consider when designing or managing websites for offline brands. First of all, color image is not static but variable, meaning that it appeals to the consumers differently, depending on change in other brands, trends, consumer point of view, etc. Thus, color image must be flexible. Secondly, overall brand image can be improved by its offline color. However, it should be realized that identical colors could produce different results online and off. Lastly, in general, the online image falls behind the offline image, in regard to color strategy. Therefore, more meticulous and carefully planned color design is necessary, as is the consideration of the unique and distinctive qualities of the World Wide Web.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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