KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권3호
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pp.1011-1025
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2014
A demosaicing method for a Bayer-like W-RGB color filter array (CFA) is proposed. When reproducing images from a W-RGB CFA, conventional color separation methods for W-RGB CFA are likely to cause blurring near the edges due to rough averaging using a color ratio of neighboring pixels. Moreover, these methods cannot be applied to real-life digital cameras with W-RGB CFA because the methods were proposed under an ideal situation, W=R+G+B, not a real-life situation, $W{\neq}R+G+B$. To improve edge performance, we propose a method of constant color difference assumption with inversed weight, which uses information from all edge directions for interpolating all missing color channels. The proposed method calculates the correlation between W, R, G, and B to enable its application to real-life digital cameras with W-RGB CFA. Simulations were performed to evaluate the proposed method using images captured from a real-life digital camera with W-RGB CFA. Simulation results shows that we can demosaic by using the proposed algorithm compared with the conventional one in about +34.79% SNR, +11.43% PSNR, +1.54% SSIM and 14.02% S-CIELAB error. Thus, the proposed method demosaics better than the conventional methods.
The digital color image can be distorted by noise for a transmission or other elements of system. It happens to vague of a boundary side in the division of a color image object, especially, boundary side of an input color image is very important because it can be determined to the division and detection element in pattern recognition. Therefore it is boundary part In this paper, it detects the optimal edge with applying this color image to WCNN algorithm, after it does level up a boundary side of a color image by using the adaptive morphology as the threshold of an input color image. Also, it is used not a conventional fixed mask edge detection method but variable mask method which is cal led a variable BBM. It is confirmed by simulation that the proposed algorithm can be got the batter result edge at the place of closing to each edges and having smoothly curved line.
본 논문에서는 컬러 영상에서의 새로운 에지 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 적응 형태학적 WCNN알고리즘은 적응 형태학과 WCNN알고리즘으로 구성된다. 이는 입력된 컬러 영상의 임계값에 따라 적응 형태학을 이용하여 경계면의 차를 레벨업 시킨 후 WCNN 알고리즘을 이용하여 최적의 에지를 검출한다. 또한, 기존의 고정 마스크에지 검출방식을 탈피하여, 영상의 임계값의 차에 따라 가변적으로 변화하는 가변 BBM(Beak Y. H, Byun O. H, Moon S. R)마스크를 사용한다. 제안된 알고리즘의 기존의 연구에 비해 유용성을 검증하기 위해 본 논문은 30개의 컬러 영상의 모의 실험을 제공한다.
내용기반 영상검색 분야에서 색, 질감, 모양 등과 같은 영상의 시각적인 내용을 표현하기 위하여 수치화한 특징들이 많이 제안되었다. 이런 특징들은 모두 독립적이라고 가정하기 때문에 한 특징 벡터를 추출할 때는 다른 특징들과의 상관성을 전혀 고려하지 않는다. 이 논문에서는 색과 질감 사이의 관계를 고려하여 새로운 CCE(channel color energy) 특징을 제안한다. 자연 영상을 대상으로 한 실험결과를 분석한 결과 제안하는 방법이 정규 가중거리 비교 방법과 SCFT(sequential chromatic Fourier transform) 기반 색 질감 방법에 비해 우수한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
The purpose of this study is to investigate the effect of dot pattern size(0.8, 1.8, 2.5, 5, 8), color combination(BG/R, Y/B), area-ratio on image formation. Sets of stimulus and response scales(7 point semantic) were used as experimental materials. The stimuli were 20 color pictures manipulated with the combination of dot pattern size, color combination, and area-ratio using computer simulation. The subjects were 240 female undergraduates living in Gyeongnam-do. Image factor of the stimulus was composed of 5 different components, visibility, attractiveness, cuteness, stability and high class image. In the cuteness, color combination, dot pattern size showed independent effect. In the stability, area-ratio, dot pattern size showed independent effect. Interaction effects of color and area-ratio combination was significant on cuteness. For visibility image 8cm yellow dot/blue background, for attractiveness image BG/R coloration, for cuteness image Y/B coloration and for stability image 0.8cm yellow dot/blue background were effective. According to the variation of dot pattern size, color combination and area-ratio, it was investigated that the images for a dress wearer were expressed diversely, were shown differently in image dimensions, and could be produced to different images.
In this paper, a comparison of superpixel characteristics based on SLIC(simple linear iterative clustering) for several color feature spaces is presented. Computer vision applications have come to rely increasingly on superpixels in recent years. Superpixel algorithms group pixels into perceptually meaningful atomic regions, which can be used to replace the rigid structure of the pixel grid. A superpixel is consist of pixels with similar features such as luminance, color, textures etc. Thus superpixels are more efficient than pixels in case of large scale image processing. Generally superpixel characteristics are described by uniformity, boundary precision and recall, compactness. However previous methods only generate superpixels a special color space but lack researches on superpixel characteristics. Therefore we present superpixel characteristics based on SLIC as known popular. In this paper, Lab, Luv, LCH, HSV, YIQ and RGB color feature spaces are used. Uniformity, compactness, boundary precision and recall are measured for comparing characteristics of superpixel. For computer simulation, Berkeley image database(BSD300) is used and Lab color space is superior to the others by the experimental results.
본 연구는 인간이 일상생활을 영위하는데 중요한 역할을 하는 눈이 노화되어 감으로서 노인의 시각 노화과정에서 보이는 시지각과 관련된 정보습득 및 해석상의 색지각을 통한 특징을 반영하여 노인의 주 생활환경인 유료 노인주거 시설의 실내 공용공간의 설계지침을 제시하는 것을 목적으로 한다. 일반시각과 70세와 80세 후반까지를 모의 수정체를 이용하여 각 세대별 시지각을 통한 색채의 오류판단을 파악하였다. 노화에 따른 노인의 황변화 및 색지각 특성을 바탕으로 실내 공용공간의 색채 설계 계획을 위한 기초자료로 사용하고자 한다. 본 연구의 결과로 인지 배색으로 유사조화 보다 대비조화를, 한색보다 난색계열을 사용함를 파악하였으며, 노인의 황변화에 따른 색지각 특성의 기초자료로서 활용될 수 있다.
콜레스테릭 액정 컬러 필터의 광학적 특성 분석을 위한 모델링 및 시뮬레이션을 수행하였다. Berreman $4{\times}4$ 행렬법을 사용하여 입사각도별 콜레스테릭 액정 컬러 필터의 반사 스펙트럼을 계산하였고, 이를 광선 추적법에 기초한 조명설계 소프트웨어인 LightTools의 사용자 정의 코팅 파라미터로 입력하였다. LightTools를 이용하여 평면 투과형 콜레스테릭 액정 컬러 필터의 시야각에 따른 색변화를 시뮬레이션 하였다. 5도 간격 이하의 입사각도별 반사 스펙트럼을 LightTools의 사용자 정의 코팅 파라미터로 사용하였을 때, Berreman $4{\times}4$ 행렬법의 결과와 부합하는 결과를 얻을 수 있었다. 또한 반구형 패턴을 갖고 있는 반사형 콜레스테릭 액정 컬러 필터의 시야각에 따른 색변화를 시뮬레이션 하였는데, 본 논문의 시뮬레이션 방법을 비 평면형 구조에도 적용할 수 있음을 확인하였다.
모바일폰이나 디지털 카메라에서 사용하는 영상 센서의 수광 소자는 한 가지 색만을 기록하는 베이어 패턴이기 때문에 각각의 화소들은 여러 개의컬러 중에서단 하나만의 컬러에 대한 화소값을얻게 된다. 잃어버린화소의 정보는 CFA(Color Filter Array)를 이용하여 그 주위의 화소에 대한 정보를 이용함으로 완전한 컬러 영상을 추론한다. 본 논문은 영상 센서의 수광 소자로부터 획득한 데이터의 평균과 각 컬러 채널 데이터 평균 사이의 관계를 유도하고, 이 관계를 이용하여 색상 보간을 위한 효율적인 에지 컬러 퍼지 보간 방법을 제안하였다. 또한 휘도 신호 채널의 보간은 컬러 노이즈를 감소하고 효율적인 보간을 위해 에지 방향에 따라 퍼지 보간을 하였다. 그리고 본 논문에서 PSNR을 이용하여 제안된 방법이 기존 방법보다 평균 2.4dB 정도 개선됨을 증명하였으며, 시각적으로 원영상의 해상도와 유사한 수준이며, 기존 알고리즘의 영상보다 색수차가 감소된 것을 실험 결과를 통하여 확인하였다.
RGB 칼라 필터 배열을 사용한 순차주사 CCD 이미지 센서는 센서의 구조적 한계를 극복하고 칼라 신호의 해상도를 향상시키기 위해 칼라 보간 구조가 필요하다. 기존의 접근 방법을 통해 보간된 결과 영상 대부분에서 경계선은 열화되고 재현된 칼라는 원영상의 칼라와 차이가 났다. 본 논문에서는 순차주사 CCD 이미지 센서를 위한 개선된 경계적응적 칼라 보간 구조를 제안했다. 제안된 경계 표시자(edge indicator) 함수는 채널내 상관관계 뿐만 아니라 채널간의 상관관계를 이용하며 주어진 영상의 경계 특성을 칼라 보간 과정에 적응적으로 반영한다. 주어지지 않은 채널 값은 경계를 거스르는 방향이 아니라 경계 방향을 따라서 보간되고, 에일리어징 현상(aliasing artifacts)은 억제가 됐다. 또한 경계적응적 칼라 보간 구조의 단순한 칼라 영상 형성 모델로부터 발생하는 국소적으로 나타나는 잘못된 색을 칼라 경계 검출법에 기반한 스위칭 알고리즘에 의해 제거하였다. 개선된 경계적응적 칼라 보간 구조는 기존의 접근 방법에 비해 주관적 화질과 객관적 화질 모두 우수한 결과를 실험적으로 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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