Image compression techniques such as JPEG and MPEG induce losses of image quality. These losses are usually investigated on the spatial distortions from reconstructed images. Representative specifications are blocking artifacts, color bleeding and smearing. However, the compression techniques also influence the color information. The distortion of color information means distortion of gamut characteristics such as gamut size and unique color from the CIELAB values for each pixel in the reconstructed images. Accordingly, this paper introduces the investigation of the relationship between image compression and the gamut characteristics for reconstructed images using MPEG compression. The results show the consist variation of gamut, hue, and chroma due to MPEG compression.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.20
no.7
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pp.25-32
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2015
In this paper, we propose a license plate detection method of running cars in various road images. The proposed method first classifies the road image into day and night images to improve detection accuracy, and then the tail-light regions are detected by finding red color areas in RGB color space. The candidate regions of the license plate areas are detected by using symmetrical property, size, width and variance of the tail-light regions, and to find the license plate areas of the various sizes the morphological operations with adaptive size structuring elements are applied. Finally, the plate area is verified and confirmed with the geometrical and image features of the license plate areas. The proposed method was tested with the various road images and the detection rates (precisions) of 84.2% of day images and 87.4% of night images were achieved.
Videos shot underwater are known to have significant color distortion. Typical causes are backscattering by floating objects and attenuation of red colors in proportion to the depth of the water. In this paper, we aim to analyze color correction performance and color distortion patterns for images taken underwater. Backscattering and attenuation caused by suspended matter will be discussed in the next study. In this study, based on the DeepSeeColor model proposed by Jamieson et al., we verify color correction performance and analyze the pattern of color distortion according to changes in water depth. The input images were taken in the US Virgin Islands by Jamieson et al., and out of 1,190 images, 330 images including color charts were used. Color correction performance was expressed as angular error using the input image and the correction image using the DeepSeeColor model. Jamieson et al. calculated the angular error using only black and white patches among the color charts, so they were unable to provide an accurate analysis of overall color distortion. In this paper, the color correction error was calculated targeting the entire color chart patch, so an appropriate degree of color distortion can be suggested. Since the input image of the DeepSeeColor model has a depth of 1 to 8, color distortion patterns according to depth changes can be analyzed. In general, the deeper the depth, the greater the attenuation of red colors. Color distortion due to depth changes was modeled in the form of scale and offset movement to predict distortion due to depth changes. As the depth increases, the scale for color correction increases and the offset decreases. The color correction performance using the proposed method was improved by 41.5% compared to the conventional method.
In this paper, we present a color interpolation technique based on artificial neural networks for a single-chip CCD (charge-coupled device) camera with a Bayer color filter array (CFA). Single-chip digital cameras use a color filter array and an interpolation method in order to regenerate high quality color images from sparsely sampled images. We applied 3-layer feedforward neural networks in order to interpolate missing pixel from surrounding pixels. And we compared the proposed method with conventional interpolation methods such as the proposed interpolation algorithm based on neural networks provides a better performance than the conventional interpolation algorithms.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1994.04a
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pp.536-542
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1994
This paper introduces a vehicle-following-system in which a moving vehicle recognizes the front vehicle's tail-light color and luminance, while maintaining a certain distance and avoiding collision. Using color images rather than using gray-scale images makes it easier to detect the objective color and eliminates the need of a thresholding. The Methods used are RGB to HSV conversion and global region growing method. This paper contributes to the basic study of Color-Vision, and can be extended to color inspection systems.
Since digital images and videos are rapidly increasing in the internet with the spread of mobile computers and smartphones, research on image retrieval has gained tremendous momentum. Color, shape, and texture are major features used in image retrieval. Especially, color information has been widely used in image retrieval, because it is robust in translation, rotation, and a small change of camera view. This paper proposes a new method for histogram refinement based on local color difference. Firstly, the proposed method converts a RGB color image into a HSV color image. Secondly, it reduces the size of color space from 2563 to 32. It classifies pixels in the 32-color image into three groups according to the color difference between a central pixel and its neighbors in a 3x3 local region. Finally, it makes a color difference vector(CDV) representing three refined color histograms, then image retrieval is performed by the CDV matching. The experimental results using public image database show that the proposed method has higher retrieval accuracy than other conventional ones. They also show that the proposed method can be effectively applied to search low resolution images such as thumbnail images.
Journal of the Korean Graphic Arts Communication Society
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v.28
no.2
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pp.117-128
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2010
Advancements in digital image have put high quality digital camera into the hands of many image professionals and consumers alike. High quality digital camera images consist originally of raw which have a set of color rendering operation applied to them to produce good images. With color rendering, the raw file was converted to Adobe RGB and sRGB color space. Also color rendering can incorporate factor such as white balance, contrast, saturation. Therefore, in this paper we conduct a study on production of optimum profile considered color rendering in digital camera. To do the experiment, the images were Digital ColorChecker SG target and ColorChecker DC target. A profiling tool was ProfileMaker 5.03. The results were analyzed by comparing in color gamut of $CIEL^*a^*b^*$ color space and calculating ${\Delta}E^*_{ab}$. Also results were analyzed in terms of different $CIEL^*a^*b^*$ color space quadrants based on lightness, chroma.
With the growth of mass media, professional baseball teams have strived to keep up team's tradition and individuality and build a distinctive image through sports marketing using visual identity. Among others, a baseball uniform is used as a sports marketing tool more than an uniform. Uniform color acts as a distinctive element in team's uniform design and is effective to raise attention, manifest a positive image to spectators, and increase trust and affinity. This study aims to compare and analyze color characteristics and images of professional baseball uniforms in America, Japan, and Korea as visual identity. For this, literature review was made on the history of baseball, uniforms, sports marketing, and visual identity, and then color characteristics and images were analyzed on professional baseball away uniforms in Korea, America, and Japan collected in Internet and official web sites. The results are as follows. First, for color characteristics of professional baseball uniforms, the most frequently used color was R(V) color in Korea, ltGy color in America, and Bk color in Japan. Second, for color images of professional baseball uniforms, the most frequently used image was a casual image in Korea, a dandy image in America, and a modern image in Japan.
The purpose of this research is to study face images according to color of make-up was made by computer graphic simulation. The various facial images can be helpful for choosing suitable make-up color planning. In order to find out the differences of face images by make-up color, three different foundations and seven eye-shadows, six lips were applied on the round face model. Make-up Image Scale was used the scale of seven point modified the S-D method. Data were analyzed by Varimax perpendicular rotation method, Duncan's Multiple Range Test, Three-way ANOVA. As the result of make-up image perception analysis, a factor structure was divided into mildness, modernness, elegance, unique. The factor of mildness, modernness, unique affected on the foundation color. Foundation color was found out to be influential variable to distinguish color perception abilities. Also, the foundation, eye-shadow, lip color were influenced interactively on the perception of elegance factor. Pink color was important color, influenced on the mildness factor. Gray and purple color were influenced on the modernness factor. Mildness factor was perceived as the most bright foundation but unique factor was perceived as the most dark foundation. Then, the foundation, eye-shadow, lip color were influenced interactively on the perception of facial images. The results can be effectively applied to today's marketing and color design management which is focused on the product's emotional image in customer's mind.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.6
no.3
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pp.259-268
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2019
This study examines the color image of uniform of airline cabin crew according to the demographic characteristics of the customer and demonstrates how it affects the cognitive image of airlines. Adjective adjectives were derived for uniform color images of all eight airlines in Korea and analyzed the image of airline brand color. Based on the analysis of color images, the difference in perception according to the demographic characteristics of passengers was analyzed. When the colors of airline uniforms are mainly blue, sky blue, white and ivory, they have a lot of trust, neat and elegant images. Uniforms with primary colors such as red, orange and green beans are found to have a lot of cheerful, developmental and enterprising images. In addition, the empirical analysis of the impact of the customer's cognitive perception and favoritism on the uniform color image of the airline crew showed that the more positive the airline's positive perception of the uniform color image, the more positive the cognitive image is. In other words, the empirical analysis revealed that the airline's uniform color image, its cognitive image of the airline, and its popularity have significant positive relationships.
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