팔레트 (palette)를 사용하는 컬러 색인 영상 (indexed color image)에서 손상된 팔레트의 색인값을 수신단에서 복원 영상의 심각한 화질 저하를 초래한다. 본 논문에서는 컬러에 대한 인간의 감지 특성을 이용해 화질 저하 및 복원 오차를 최소화하는 컬러 영상 팔레트를 제안하였다. 팔레트 구성 알고리듬의 성능을 비교하기 위해 새로운 평가함수를 정의하였으며, 컴퓨터 모의 실험을 통해 비트 오류 상황하에서 제안한 방법의 효율성을 보였다.
Biophilic design gives human beings positive and valuable experiences in nature. The experience in nature in the architectural environment is mainly symbolic and metaphorical, and is based on visual sensations such as color, form, and image. Recently, modern people living in a modern and simple style indoor space have a desire to pursue visual stimuli for interest or pleasure. This desire can be satisfied through color, lighting, and finishing plan. Therefore, the purpose of this study is to propose a biophilic design color palette based on the empirical characteristics and properties of biophilic design. The methods used in this study are as follows. First, the biophilic design factors and natural landscape preference criteria are examined. Second, based on the review results, natural landscape images are selected and color information for each biophilic design element is extracted according to the vertical and horizontal directions. Third, color information is converted to NCS color code and palette range and hue range are derived through the analysis of ratio and average values. Finally, based on the analysis results, biophilic design color palette is proposed for each element. The results of this study might be useful as basic data in establishing biophilic design strategies and applying them to architecture and interior construction.
As the interest of deep learning, techniques to control the color of images in image processing field are evolving together. However, there is no clear standard for color, and it is not easy to find a way to represent only the color itself like the color-palette. In this paper, we propose a novel color palette extraction system by chroma fine-tuning with reinforcement learning. It helps to recognize the color combination to represent an input image. First, we use RGBY images to create feature maps by transferring the backbone network with well-trained model-weight which is verified at super resolution convolutional neural networks. Second, feature maps are trained to 3 fully connected layers for the color-palette generation with a generative adversarial network (GAN). Third, we use the reinforcement learning method which only changes chroma information of the GAN-output by slightly moving each Y component of YCbCr color gamut of pixel values up and down. The proposed method outperforms existing color palette extraction methods as given the accuracy of 0.9140.
본 논문에서는 팔레트 기반 이미지(palette-based image) 또는 인덱스 이미지(indexed image)라고 불리는 256색의 이미지에 대한 압축 성능 향상을 위한 새로운 알고리즘을 소개한다. 제안한 방식은 현재 색상이 갖는 인덱스 값을 중심으로 다음에 나오는 색상의 인덱스가 얼마나 발생하는지를 측정하고, 발생 빈도를 정렬하여 순위를 구한 후에, 색상에 대한 인덱스 값을 순위로 표현하여 원래의 인덱스 이미지를 대체한다. 그렇게 변화된 순위 인덱스이미지(ranked index image)의 인덱스 분포에서는 순위가 높은 곳에 같은 인덱스들이 더 많이 존재하기 때문에 데이터 중복성(redundancy)을 높일 수 있어, 압축 효율을 기대할 수 있다. 실험 결과에서는, 기존의 산술부호화 방식, 휘도 성분 기반의 JPEG-LS 방식 그리고 인덱스 기반의 GIF 방식들과 비교할 때, 원 이미지에 대한 압축률이 최대 22.5까지 향상되어 제안한 방식의 압축 성능이 훨씬 뛰어나다는 것을 보여준다.
New methods for both color palette design and dithering based on human visual system (HVS) characteristics are proposed. Color quantization for palette design uses the relative visual sensitivity and spatial masking effect of HVS. The dithering operation for printing uses nonlinear quantization, which considers the overlapping phenomena among neighbor printing dots, and then a modified dot-diffusion algorithm is followed to compensate the degradation produced in the quantization process. The proposed techniques can produce high quality image in the low-bit color devices.
For the students who specialize in interior design irrespective of their color susceptibility, it is prerequisite to precede a systematic curriculum in the first place on how to put the color theory to practical use. Therefore, this curriculum has its purpose to let the students study on how to put to practical use of their understanding of color as one of the finishing materials for interior design. The 16-weekschool days has been segmented into a theoretical study and practical training, This thesis has summed up the basic instance of the color theory, the first of the three basicpractical courses and presented its results to the students. In due course of this curriculum, the students were recommended to pick up one photo image of their selection out of which they could make out color palette based on their analysis of the photo image, so that they could study on how to apply their color palette to a three dimensional space. Firstly, through this course, they could experience the process for a color image that they had so far sensed subjectively and vaguely to become an objective inevitable result. Secondly, they studied on the process of how a two-dimensionalcolor image could be applied for a three-dimensional space. It is significant of this curriculum in the sense that the students become prepared through this study course with essential knowledge applicable to various interior designs in their future.
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.
프랑스의 신인상파 화가 쇠라(Seurat)는 캔버스위의 독립 색채들은 망막위에서 재조직된다는 이론을 바탕으로 점묘화를 개발하였다. 점묘화는 캔버스에 작은 브러시 스트로크로 가득 채워서 그림을 그리는 방식이다. 이렇게 그려진 그림을 멀리 떨어져서 보면 각각의 브러시 스트로크는 보이지 않고, 혼합된 색상으로 보이게 된다. 이것을 색상의 병치혼합이라고 불린다. 본 논문에서는 점묘화 표현을 위한 회화적 렌더링기법을 제안한다. 우리는 점묘화에 나타나는 무수히 작은 점들을 자연스럽게 표현하기 위해서 왕타일링(Wang Tiling)기법을 활용한 계층적인 점 구조를 제안한다. 또한 신인상파의 팔레트 사용방법을 기반으로 사용자가 정의한 안료로 표현가능 한 팔레트를 설계한다. 마지막으로, 우리는 설계된 팔레트를 기반으로 계층적인 점구조로 샘플링 된 입력영상을 점묘 화가들이 했던 방식을 사용하여 병치혼합 시킴으로써 최종결과영상을 얻게 된다.
The purpose of this study is to suggest the color scheme based on the color image types through the color analysis of workstation furniture which is on the market. This color scheme of the workstation furniture is expected to be give the comfort to office environment when planning office. For this study, It is selected the three furniture firms that have a brand of office furniture and their web site that is showed color sample of furniture. The following researches are drawn based upon the purpose. First, the color image types of interior space is classified and the color image words that are suitable for each types is extracted based on the results of existing literature. Second, the distribution of its hue and tone is analysed after collecting the each firm's color sample of desk top, panel and chair. Third, the color image appearing in each furniture color is analysed by color image scale positioning. Forth, the color scheme of desk top, panel and chair is suggested by its color scheme palette. The result of this study is expected to help comfortable environment by providing the color scheme for selection of furniture color in work space. Not all color of each furniture is sufficient to be combined color scheme, the result is indicated that the color scheme of workstation by color image types is possible for color planning in office environment.
In this paper, we present a method to define a color similarity between color images using Octree-based quantization and similar color integration. The proposed method defines major colors from each image using Octree-based quantization. Two color palettes to consist of major colors are compared based on Euclidean distance and similar color bins between palettes are matched. Multiple matched color bins are integrated and major colors are adjusted. Color histogram based on the color palette is constructed for each image and the difference between two histograms is computed by the weighted Euclidean distance between the matched color bins in consideration of the frequency of each bin. As an experiment to validate the usefulness, we discriminated the same clothing from CCD camera images based on the proposed color similarity analysis. We retrieved the same clothing images with the success rate of 88 % using only color analysis without texture analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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