Generally many devices reproduce images in the various ways. Therefore many devices can reproduce restrict range of colors according to their device characters. And the restrict range of color is called as a color gamut. Owing to these color gamuts have the differences between devices, color gamut mapping is needed. In this paper, we attempted an experiment about a gamut mapping from a CRT monitor to a LCD monitor.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.57
no.1
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pp.22-29
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2008
In this paper, we propose an adaptive color enhancement algorithm. It is used for the flat panel displays (FPDs) such as LCD, PDP, and so on. The proposed algorithm consists of an adaptive linear approximation CDF(Cumulative Density Function) algorithm and an adaptive saturation enhancement algorithm. The one is for contrast enhancement which prevents an image from the distortion by luminance transient of an input image. The other is the algorithm which improves the saturation without the contour artifact and over-saturation, whose problems are generated during the enhancing saturation. In addition, it allows to achieve the high quality image using the saturation enhancement method for a preferred color of original image. Visual test and standard deviation of their histograms have been applied to evaluate the resultant output images of the proposed algorithm.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10b
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pp.559-561
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2003
Human face detection plays an important role in variable applications. A face detection method based on skin-color information and facial feature in color images is proposed in this paper. First, the RGB color space is transformed to YCbCr space and only the skin region is extracted with the skin color information. And then, the candidate where face is likely to exist is selected after labeling processing. Finally, we detect facial features in face candidate. The experimental results show that the method proposed here is effective.
International journal of advanced smart convergence
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v.8
no.2
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pp.116-125
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2019
The fire should extinguish as soon as possible because it causes economic loss and loses precious life. In this study, we propose a new atypical fire and smoke detection algorithm using deep learning and color histogram of fire and smoke. First, input frame images obtain from the ONVIF surveillance camera mounted in factory search motion candidate frame by motion detection algorithm and mean square error (MSE). Second deep learning (Faster R-CNN) is used to extract the fire and smoke candidate area of motion frame. Third, we apply a novel algorithm to detect the fire and smoke using color histogram algorithm with local area motion, similarity, and MSE. In this study, we developed a novel fire and smoke detection algorithm applied the local motion and color histogram method. Experimental results show that the surveillance camera with the proposed algorithm showed good fire and smoke detection results with very few false positives.
The correct detection of skin color is an important preliminary process in fields of face detection and human motion analysis. It is generally performed by three steps: transforming the pixel color to a non-RGB color space, dropping the illuminance component of skin color, and classifying the pixels by the skin color distribution model. Skin detection depends on by various factors such as color space, presence of the illumination, skin modeling method. In this paper we propose a 3d skin color model that can segment pixels with several ethnic skin color from images with various illumination condition and complicated backgrounds. This proposed skin color model are formed with each components(Y, Cb, Cr) which transform pixel color to YCbCr color space. In order to segment the skin color of several ethnic groups together, we first create the skin color model of each ethnic group, and then merge the skin color model using its skin color probability. Further, proposed model makes several steps of skin color areas that can help to classify proper skin color areas using small training data.
Journal of the Korea Fashion and Costume Design Association
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v.4
no.1
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pp.5-17
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2002
This study aimed to investigate the relationship between ideal images of women and women's clothing fashion England between 1820s and 1850s. The age was divided into two periods, which were 1820-1836 and 1837-1850. During the first period, the ideal images of women were those of fairy, spirit, and angels, which were expressed by tight waist belt, wider and shorter skirt, top expanded sleeve, wide and flat pelerine collar, feather decoration, elaborate and curly hair style, narrow and light ballerina shoes etc.. During the second period, the ideal images for women were those of lady with modesty, quietness, and weakness. They were expressed by long and full skirt, tight or bulge over the lower arm sleeve, dropped sleeve, poke bonnet, body wrapping large shawl and sober color etc.. The result shows that the ideal images of women in 19th century England were concretely expressed by various clothing fashion including hair style, shoes, and decoration. This study sheds light on psychological, historical, and theoretical approaches to clothing.
We present a fog generation algorithm in 2D images. The proposed algorithm provides a scattering model for the approximated calculation of fog density. The scattering model needs parameters of distance and altitude information. However, 2D images do not include that information, so that we calculate them from the depth information generated in an interactive manner, and estimate the scattering factor by using the scattering model. Then we generate fog effect on an input image using the scattering factor by distance-oriented selection blur and color blending. With the algorithm, we can easily create the fog-effected images and fog generated animation from 2D images.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.10
no.4
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pp.411-419
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2012
This paper proposes a semi-automatic image-based approach for 3-dimensional (3D) modeling of buildings along streets. Image-based urban 3D modeling techniques are typically based on the use of aerial and ground-level images. The aerial image of the relevant area is extracted from publically available sources in Google Maps by stitching together different patches of the map. Panoramic images are common for ground-level recording because they have advantages for 3D modeling. A panoramic video recorder is used in the proposed approach for recording sequences of ground-level spherical panoramic images. The proposed approach has two advantages. First, detected camera trajectories are more accurate and stable (compared to methods using multi-view planar images only) due to the use of spherical panoramic images. Second, we extract the texture of a facade of a building from a single panoramic image. Thus, there is no need to deal with color blending problems that typically occur when using overlapping textures.
A new technique to construct an auto-stereoscopic display that offers massive horizontal parallax images is proposed Multiple telecetnric imaging systems are arranged in a modified 2D array. The horizontal parallax images displayed by LCD panels are imaged to be superimposed on a 3D screen. All parallax images are displayed in the different horizontal directions because all imaging systems have different horizontal positions. The difference of the vertical display directions due to the imaging system's vertical positions is canceled by a vertical diffuser placed at the 3D screen. Observers can percept 3D images with the binocular disparity, the vergence, and the smooth motion parallax. In addition, the accommodation function may also work because a number of parallax images are displayed with a very small angle interval in the horizontal direction. A prototype 3D display including 64 color LCD panels was constructed.
With the recent development of spatial information technology, the relative importance of satellite image contents has increased to about 62%, the techniques related to satellite images have improved, and their demand is gradually increasing. Accordingly, a standard processing method for the whole process of collection from satellites to distribution of satellite images is required in many countries for efficient distribution of images and improvement of their utilization. This study presents the processor standardization technique for the preprocessing of satellite images including geometric correction, orthorectification, color adjustment, interpolation for DEM (Digital Elevation Model) production, rearrangement, and image data management, which will standardize the subjective, complex process and improve their utilization by making it easy for general users to use them
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[게시일 2004년 10월 1일]
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