In this paper, luminance mapping for uniform color distribution and gamut mapping for maximum chroma reproduction are proposed. In the conventional lightness mapping, the average lightness difference between the two gamut is increased and different color changes in bright and dark regions are also increased. To solve these problems, a lightness mapping is proposed that minimizes the lightness difference of the cusps at each hue angle and produces same color changes in bright and dark regions. Also, chroma mapping that utilize variable anchor point and an anchor point are proposed for maximum chroma reproduction and uniform color change. The proposed algorithm reduce a sudden color change on the gamut boundary of the printer and to maintain a uniform color change during the mapping process. Accordingly, the proposed algorithm can reproduce high quality images with low-cost color devices.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.33B
no.4
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pp.124-130
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1996
A compensation method of color error resulting from dynamic range transformation of color image is propsoed. The color error is measured using the CIE L a b uniform color space, and the color image is compensated to minimize it. The color error is significant in the dark region of image, which is caused by the lunimance scaling factor is relatively large in that case. In the proposed method, we weight the luminance scaling factor corresponding to luminnce to minimize the error. Because the weighting factor depends on luminace distribution of image, a decisio method of weighting factor using histogram is also proposed.
Recently, we reported a single input channel joint transform correlator for the color pattern recognition which decomposes the input color image into three R, G, and B gray components and adds those components into a single gray image in the input plane. This technique has the merit of a single input channel instead of three input channels. However, we found this technique has some problems with discrimination impossibility in the case of a simple primary color pattern which results in the same gray level through the addition process. Thus, we propose a modified coding technique which selectively recombines the decomposed three R, G, and B gray components instead of the simple adding process. Simulated results show that the modified coding technique can accurately discriminate a variety of kinds of color images.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2009.01a
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pp.80-84
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2009
This paper investigates the relationship between the compression ratio and the gamut area for a reconstructed image when using JPEG and JPEG2000. Eighteen color samples from the Macbeth ColorChecker are initially used to analyze the relationship between the compression ratio and the color bleeding phenomenon, i.e. the hue and chroma shifts in the a*b* color plane. In addition, twelve natural color images, divided into two groups depending on four color attributes, are also used to investigate the relationship between the compression ratio and the variation in the gamut area. For each image group, the gamut area for the reconstructed image shows an overall tendency to increase when increasing the compression ratio, similar to the experimental results with the Macbeth ColorChecker samples. However, with a high compression ratio, the gamut area decreases due to the mixture of adjacent colors, resulting in more grey.
A personal computer based color machine vision system with video camera and fluorescent lighting system was used to generate images of stationary tobacco leaves. Image processing algorithms were developed to extract both the geometric and the color features of tobacco leaves. Geometric features include area, perimeter, centroid, roundness and complex ratio. Color calibration scheme was developed to convert measured pixel values to the standard color unit using both statistics and artificial neural network algorithm. Improved back propagation algorithm showed less sum of square errors than multiple linear regression. Color features provide not only quality evaluation quantities but the accurate color measurement. Those quality features would be useful in grading tobacco automatically. This system would also be useful in measuring visual features of other agricultural products.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.21
no.4
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pp.848-854
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1996
Many image display devices allow only a limited number of colors to be simultaneously displayed. in disphaying of natural color image using color palette, it is necessary to construct an optimal color palette and the optimal mapping of each pixed of the original image to a color from the palette. In this paper, we proposed the clustering algorithm using local region block centered one color cluster in the prequantized 3-D histogram. Cluster pairs which have the least distortion error are merged by considering distortion measure. The clustering process is continued until to obtain the desired number of colors. The same as the clustering process, original color value. The proposed algorithm incroporated with a spatial activity weighting value which is reflected sensitivity of HVS quantization errors in smoothing region. This method produces high quality display images and considerably reduces computation time.
Compared to the bar code which is being widely used for commercial products management, color code is advantageous in both the outlook and the number of combinations. And the color code has application areas complement to the RFID's. However, due to the severe distortion of the color component values, which is easily over $50{\%}$ of the scale, color codes have difficulty in finding applications in the industry. To improve the accuracy of recognition of color codes, it'd better to statistically process an entire color region and then determine its color than to process some samples selected from the region. For this purpose, we suggest a technique to detect edges between color regions in this paper, which is indispensable for an accurate segmentation of color regions. We first transformed RGB color image to HSI and YIQ color models, and then extracted I- and Y-components from them, respectively. Then we performed Canny edge detection on each component image. Each edge image usually had some edges missing. However, since the resulting edge images were complementary, we could obtain an optimal edge image by combining them.
International journal of advanced smart convergence
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v.8
no.4
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pp.82-92
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2019
The appropriate use of color and light can increase psychological stress or feelings of mental stability. As such, many people currently use color therapy, which provides relaxation and stability through color stimulation. Many people currently use color therapy, which provides relaxation and stability through color stimulation. The smartphone-based psychological color therapy system that is to be developed through the study is a method for relieving stress. This study examines a method of using smartphones to understand user's emotional information such as types of stress and to provide color therapy information regarding these emotions. The goal of this study is to use the user's smart phone to provide color therapy that employs the user's emotional information. The intelligent emotion system, which uses platforms such as mobile devices and the PC, was designed considering the user's context, and it provides the user with various data formats such as images, video, text, audio, to send results to the user. The system was developed in the form of a service-based mobile application. The study designed an emotional color therapy system that uses a smartphone to measure the user's stress and provides appropriate color therapy.
Objectives: This study aimed to assess a Qi Blood Yin Yang evaluation method systematically and objectively and to identify the correlation between the Qi Blood Yin Yang deficiency pattern (QBYYDP) and facial color. Methods: Thirty-seven participants (17 males, 20 females) were enrolled in this study. Twenty-four (10 males, 14 females) had ages from 40 to over 60, and 13 (7 males and 6 females) were in their twenties. After sufficient rest, facial images were taken with a camera. Based on the results from a questionnaire survey, we divided the participants into five groups: the normal and the Qi-, Blood-, Yin-, and Yang-deficient groups, after which the relationships between the L, 'a', and 'b' values in the Lab color system and the characteristics of the participants in each of the deficient groups were elucidated using a facial color analysis program. Results: The color analysis for Qi-deficient (QD) participants revealed that the L value was fairly decreased in comparison with the normal participants, but the 'a' and 'b' values were almost the same. A comparison between the normal and the Yang-deficient (YaD) groups revealed that the L values were somewhat lower compared to the normal group, but the 'a' and 'b' values were not statistically different. For the Yin-deficient (YiD) group, the L value was slightly lower compared to the normal group, but the 'a' and 'b' values were almost the same and the R values were slightly increased. For the Blood-deficient (BD) group, the L values were slightly increased compared to the normal group, but the 'a' and 'b' values were decreased slightly. Conclusion: This study obtained objective, reliable data for judging the QBYYDP by using facial images and a color analysis program. However, further study with at least 10 or more subjects in each of the deficient groups is necessary to confirm our findings.
This paper proposes two measurement methods for injured rate of fish surface using color image segmentation method based on K-means clustering algorithm and Otsu's threshold algorithm. To do this task, the following steps are done. Firstly, an RGB color image of the fish is obtained by the CCD color camera and then converted from RGB to HSI. Secondly, the S channel is extracted from HSI color space. Thirdly, by applying the K-means clustering algorithm to the HSI color space and applying the Otsu's threshold algorithm to the S channel of HSI color space, the binary images are obtained. Fourthly, morphological processes such as dilation and erosion, etc. are applied to the binary image. Fifthly, to count the number of pixels, the connected-component labeling is adopted and the defined injured rate is gotten by calculating the pixels on the labeled images. Finally, to compare the performances of the proposed two measurement methods based on the K-means clustering algorithm and the Otsu's threshold algorithm, the edge detection of the final binary image after morphological processing is done and matched with the gray image of the original RGB image obtained by CCD camera. The results show that the detected edge of injured part by the K-means clustering algorithm is more close to real injured edge than that by the Otsu' threshold algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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