색의 인식 ~ 빛(light): 전자기파(electromagnetic wave)

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

2 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

3 감법 컬러 혼합 (Subtractive Color Mixing)

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

5 YIQ 모델(YUV, YCrCb) RGB와 YIQ (NTSC)와의 변환 관계
Y(luminance) = 0.30R G B I(chrominance) =0.60R G B Q(chrominance) =0.21R G B R = 1.0Y I Q G = 1.0Y – 0.272I – 0.647Q B = 1.0Y – 1.108I – 1.705Q RGB와 YUV (PAL, SECAM)의 변환 관계 Y = 0.30R G B U = (B-Y) ×~0.493 V = (R-Y) ×~0.877 R = 1.0Y U V G = 1.0Y – 0.272U – 0.647V B = 1.0Y – U – 1.703V RGB와 YCrCb (MPEG)와 변환 관계 Cr =R-Y Cb =B-Y

6 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

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

8 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

9 프렉탈: Deterministic IFS(Iterated Function System) 예1

10 프랙탈: Deterministic IFS(Iterated Function System) 예2

11 프랙탈: Random IFS(Iterated Function System) 예3

12 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

13 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