In color indexed images using the palette, the corrupted indices cause serious quality degradation in the reconstructed images at a receiver. In this paper, using the human visual characteristics of color perception, we propose the color image palette minimizing the quality degradation and the reconstruction error. We define the new measure to compare the performance of palette .construction algorithms and show the effectiveness of the proposed method under the bit error condition by computer simulation.
Journal of the Architectural Institute of Korea Planning & Design
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v.35
no.12
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pp.31-41
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2019
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.
You Kang-Soo;Lee Han-Jeong;Jang Euee S.;Kwak Hoon-Sung
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.30
no.1C
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pp.35-43
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2005
This paper introduces a new algorithm to improve compression performance of 256 color images called palette-based or indexed images. The proposed scheme counts each frequency of index values after present index value and determines each rank for every index value by sorting them in descending order. Then, the scheme makes ranked index image instead of original indexed image using the way to replace index values with ranks. In the ranked index image's distribution produced as a result of this algorithm, the higher ranked index value, the more present same values. Therefore, data redundancy will be raised and more efficient performance of compression can be expected. Simulation results verify that because of higher compression ratio by up to 22.5, this newly designed algorithm shows a much better performance of compression in comparison with the arithmetic coding, intensity-based JPEG-LS and palette-based GIF.
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.
Proceedings of the Korean Institute of Interior Design Conference
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2005.05a
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pp.255-256
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2005
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.
The French neo-impressionist painter, George Seurat, introduced pointillism under the theory that the individual pigments of colors on the canvas are reconstructed on the human retina. Pointillism is a painting technique in which many small brush strokes are combined to form a picture in the canvas. When such a painting is seen from a far, the individual stroke color are unnoticeable and they are seen as intermixed colors. This is called juxtaposed color mixture. In this paper, we present a painterly rendering method for generating the pointillism images. For expressing countless separate dots which shown in the pointillism works, we propose a hierarchical points structure using Wang The method. Also a user defined palette is constructed based on the usage that Neo-Impressionist painter works on his palette. Lastly, based on this, a probability algorithm will be introduced, which divides the colors in the image(sampled by hierarchical point structure) into juxtaposed colors. A hierarchical points set which undergone juxtaposed color division algorithm is converted into brush strokes.
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.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2009.01a
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pp.396-399
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2009
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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