색의 인식 ~ 빛(light): 전자기파(electromagnetic wave) 빛의 속도(speed of light) = 파장(wavelength) x 주파수(frequency) c = f

색의 인식 ~ 감지된 빛의 특성 색조(hue, color): 우세한 주파수(dominant frequency) 채도(purity, saturation): 포화도(백색과의 혼합정도), pastel색은 덜 포화됨 명도, 휘도(brightness, luminance): 빛의 강도(intensity of light) 복사 에너지(radiant energy) 색채(chromaticity) = 색조(hue) + 채도(saturation) 명칭 Rood: hue luminosity purity Hurst: hue brightness purity Wundt: tone lightness purity Rigway: wave-length luminosity chroma Munsell: hue value chroma

감법 컬러 혼합 (Subtractive Color Mixing)

그림 2.5 RGB 컬러 모델 RGB모델 RGB cube Amount of RGB primaries needed to display spectral colors

YIQ 모델(YUV, YCrCb) RGB와 YIQ (NTSC)와의 변환 관계 Y(luminance) = 0.30R + 0.59G + 0.11B I(chrominance) =0.60R - 0.28G - 0.32B Q(chrominance) =0.21R - 0.52G + 0.31B R = 1.0Y + 0.956I + 0.620Q G = 1.0Y – 0.272I – 0.647Q B = 1.0Y – 1.108I – 1.705Q RGB와 YUV (PAL, SECAM)의 변환 관계 Y = 0.30R + 0.59G + 0.11B U = (B-Y) ×~0.493 V = (R-Y) ×~0.877 R = 1.0Y + 0.956U + 0.621V G = 1.0Y – 0.272U – 0.647V B = 1.0Y – 1.1061U – 1.703V RGB와 YCrCb (MPEG)와 변환 관계 Cr =R-Y Cb =B-Y

CIE(Commission Internationale de l'Eclairage) 모델 RGB -> XYZ 컬러 모델(1931) XYZ: CIE 표준 원색(CIE standard primaries) X: fx Y: fy (luminous-efficiency function) Z: fz C = XX + YY + ZZ (X, Y, Z: CIE primaries에 적용된 weights) (X + Y + Z)에 대하여 정규화된 값(normalized amount)을 구하면 x = X/(X + Y + Z) y = Y/(X + Y + Z) z = Z/(X + Y + Z) x + y + z = 1, z = 1 - x - y 모든 색상은 x, y, Y(luminance) 값만 알면 표현 가능,나머지는 아래와 같이 계산 X = (x/y)*Y Y = Y Z = ((1-x- y)/y)*Y = (z/y)*Y

CIE(Commission Internationale de l'Eclairage) 모델 CIE chromaticity diagram Amount of CIE primaries needed to display spectral colors

정신 문리학 (Psychophysics) Spectral-response functions of each of the three types of cones on the human retina Luminous-efficiency function for the human eye

프렉탈: Deterministic IFS(Iterated Function System) 예1

프랙탈: Deterministic IFS(Iterated Function System) 예2

프랙탈: Random IFS(Iterated Function System) 예3

이미지 개선 (Image Enhancement) ~ 콘트라스트 개선(Contrast Enhancement) 콘트라스트 : 이미지의 특정 영역에서 그레이 레벨 값의 차이나 휘도의 차이를 말함 콘트라스트의 조정 g(x,y)= T[f(x,y)] 와 같은 선형 또는 비선형 변환 T(예, log 변환)를 통해 변경 히스토그램 h(g) (휘도 값 g를 갖는 픽셀들의 개수) 균일화(histogram equalization) 방법 공간 필터링(spacial filtering)을 통한 이미지 개선 공간 필터링 : 입력 이미지를 공간 필터에 통과시켜 출력된 이미지를 개선시킴 잡음이 있는 이미지 : 저주파 통과 필터(low pass filter)에 통과시켜 잡음의 영향을 줄임 이미지에 있는 세세한 자세함 : 고주파 통과 필터(high pass filter)에 통과시켜 더 강화(sharpening) 시킴 1/9 -1 8

이미지 개선 (Image Enhancement) 에지 개선(edge enhancement) 에지를 검출하고, 이를 분명하게(sharpening) 하여, 또는 낮은 콘트래스트를 갖는 에지를 보다 선명하게 보이게 하고자 하는 작업 에지 검출 방법 : 1차 미분 값을 이용하는 방법 2차 미분 값을 이용하는 방법