The CMYK is the mathematical color model and the Musell system is an intuitive color model. CMYK color model needs to be proposed in the information age. These two models need to be integrated for convenience of color design. This paper deals with CMRK values, which have appeared in interior design, in association with the Munsell code. Firstly, color samples have been extracted from the cases of interior design. Secondly, the CMRK values of the color sample and the Munsell code have been found. Thirdly, relationship between the CMRK values has been formularized in comparison with the Whelan's color pallette by using the regression method. This paper concludes by proposing the formular which can be used to develope color palette in further research.
CHEN ALFRED BING-CHIH;CHIANG PO-SHIH;HUANG TIAN-HSIANG;KUO CHENG-LING;WANG SHI-CHUN;SU HAN-TZONG;HSU RUE-RoN;CHANG MING-HUI;CHANG YEOU-SHIN;LIU TIE-YUE;MENDE STEPHEN B.;FREY HARALD U.;FUKUNISHI HIROSHI
Journal of The Korean Astronomical Society
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v.38
no.2
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pp.303-306
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2005
Transient luminous events (TLEs; sprites, elves, jets and etc.) are lightning-related optical flashes occurring above thunderstorms. Since the first discovery of sprites in 1989, scientists have learned a great deal about the morphological, spectroscopic and electromagnetic characteristics of TLEs through ground and spacecraft campaigns. However, most of the TLE studies were based on events recorded over US High Plains. To elucidate the possible biasing effects, space-borne observations are needed and have their merits. Imager of sprites and Upper Atmospheric Lightning (ISUAL) on the FORMOSAT-2 satellite is the first instrument to carry out a true global measurement of TLEs from a low- earth orbit. In this short paper, we apply a common astronomical data analysis technique, two-color diagram, on the ISUAL spectrophotometer (SP) data. By choosing appropriated bandpasses and converting the measured flux of TLEs into the unit of magnitude, two-color diagrams of TLEs can be constructed. We demonstrate that two-color diagrams, which were constructed from the narrow-band spectrophotometer data, can be used to classify different types of TLEs and trace their temporal evolution. The amount of reddening due to Earth's atmosphere can also be estimated from two-color diagrams assembled from the broad-band spectrophotometer data.
In this paper, we propose a new method of automatic white balance which is one of the image signal processing techniques. Our method is conceptually based on gray world assumption. However, while previous methods generate linear results as multiplying pixel values by a gain, our method generates non-linear results using the feature of B-Spline curves. The two merits of deriving non-linear results are preventing AWB failure from transforming strong color of high level into wrong color and well preserving original contrast of an input image.
Lip reading is a field of image processing to assist the process of sound recognition. In some environment, the capture of sound signal usually has significant noise and therefore, the recognition rate of sound signal decreases. Lip reading can be a good feature for the increase of recognition rates. Conventional lip extraction methods have been proposed widely. Maia et. al. proposed a method by the sum of Cr and Cb. However, there are two problems as follows: the point with maximum saturation is not always regarded as lips region and the inner part of lips such as oral cavity and teeth can be classified as lips. To solve these problems, this paper proposes a method which adopts the histogram-based classifier for the extraction of lips region. The proposed method consists of two stages, learning and test. The amount of computation is minimized because this method has no color conversion. The performance of proposed method gives 66.8% of detection rate compared to 28% of conventional ones.
A computational color palette extraction model is introduced to describe paint brush objectively and efficiently. In this model, a color palette is defined as a minimum set of colors in which a painting can be displayed within error allowance and extracted by the two step processing of color grouping and major color extraction. The color grouping controls the resolution of colors adaptively and produces a basic color set of given painting images. The final palette is obtained from the basic color set by applying weighted k-means clustering algorithm. The extracted palettes from several famous painters are displayed in a 3-D color space to show the distinctive palette styles using RGB and CIE LAB color models individually. And the two experiments of painter classification and color transform of photographic image has been done to check the performance of the proposed method. The results shows the possibility that the proposed palette model can be a computational color analysis metric to describe the paint brush, and can be a color transform tool for computer graphics.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.12C
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pp.1004-1009
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2010
ost digital cameras use single sensor array with color filter array to reduce size and cost. However images taken by single sensor array have only one color component per pixel, to obtain a color image missing two color components need to be reconstructed. This reconstructing process is called as demosaicking. This paper propose a new directional demosaicking method and proposed method achieves better image quality with enhanced weighting function. With comparing objective and subjective performance, we show proposed method achieves better performance than the conventional methods.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.14
no.1
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pp.213-224
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2010
In this paper, we propose an algorithm both geometric correction using a grid point image and radiometric adaptive projection that dependent upon the luminance of the input image and that of the background. This method projects and captures the grid point image then calculates the geometrically corrected position by difference between the two images. Next, to compensate color, a corrected image is calculated by the ratio divided luminance of an input image by luminance of arbitrary surface. In addition, we found the scaling factor which controls the contrast to avoid clipping error. At this time, the scaling factor is dependent on mean image lightness when background is determined. Experimental results show that the proposed method achieves good performance and is able to reduce the perceived color clipping and artifacts, better approximating the projection on a white screen.
In the intelligent video surveillance, recognizing the moving objects is important issue. However, the conventional moving object recognition methods have some problems, that is, the influence of light, the distinguishing between similar colors, and so on. The recognition methods for the moving objects using depth information have been also studied, but these methods have limit of accuracy because the depth camera cannot measure the depth value accurately. In this paper, we propose a recognition method for the moving objects by using both the depth and the color information. The depth information is used for extracting areas of moving object and then the color information for correcting the extracted areas. Through tests with typical videos including moving objects, we confirmed that the proposed method could extract areas of moving objects more accurately than a method using only one of two information. The proposed method can be not only used in CCTV field, but also used in other fields of recognizing moving objects.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.8
no.1
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pp.51-58
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2010
This paper proposes an edge adaptive color interpolation for an ultra-small HD-grade complementary metal-oxide semiconductor (CMOS) video sensor in camera phones that can process 720-p/30-fps videos. Recently, proposed methods with great image quality perceptually reconstruct the green component and then estimate the red/blue component using the reconstructed green and neighbor red and blue pixels. However, these methods require the bulky memory line buffers in order to temporally store the reconstructed green components. The edge adaptive color interpolation method uses seven or nine patterns to calculate the six edge directions. At the same time, the threshold values are adaptively adjusted by the sum of the color values of the selected pixels. This method selects the suitable one among the patterns using two flowcharts proposed in this paper, and then interpolates the missing color values. For verification, we calculated the peak-signal-to-noise-ratio (PSNR) in the test images, which were processed by the proposed algorithm, and compared the calculated PSNR of the existing methods. The proposed color interpolation is also fabricated with the 0.18-${\mu}m$ CMOS flash memory process.
In this paper, we propose a new fire detection method using moving features and colors of flames in video sequences. It uses YCbCr color space to separate the luminance from the chrominance components more effectively than RGB color space. In the proposed method, moving regions of flames are detected by cumulating the difference of luminance between two consecutive images and generate candidate flame regions by using the color of flames. Finally, it decides whether the candidate flame regions are flames or not by using their temporal changes of the areas. Experimental results show that the proposed method performs better in segmenting fire regions compared with the conventional fire detection method in video sequences.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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