PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Automatic detection of colour charts in images

Autorzy
Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Automatyczna detekcja wzornika barw w obrazach
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
This paper presents an algorithm of automatic colour chart detection and colour patch value extraction.The algorithm can detect different types of colour charts in various images. The efficiency of algorithm is measured by successful detection of the X-Rite ColorChecker and compared with the performance of the X-Rite ColorChecker Camera Calibration software. The experimental study shows that proposed algorithm successfully found the colour chart in 77.3% of tested images while the X-Rite software in 53.8% of tested images. The experiments specify optimal image acquisition conditions for successful colour chart detection.
PL
W artykule przedstawiono algorytm automatycznej detekcji wzornika barw i ekstrakcji wartości barw jego pól. Algorytm umożliwia wykrycie różnych typów wzorników barw w różnych obrazach. Efektywność poprawnej detekcji badano wykorzystując wzornik ColorChecker firmy X-Rite i porównywano z efektywnością detekcji programu X-Rite ColorChecker Camera Calibration. Badania doświadczalne wykazały, że zaproponowany algorytm poprawnie wykrywał wzornik barw w 77,3% badanych przypadków, podczas gdy oprogramowanie firmy X-Rite w 53,8% badanych obrazów. Eksperymenty pozwoliły określić optymalne warunki akwizycji obrazu dla pomyślnej detekcji wzornika barw.
Rocznik
Strony
197--202
Opis fizyczny
Bibliogr. 24 poz., rys., tab.
Twórcy
autor
  • Institute of Automatic Control, Silesian University of Technology, Akademicka 16, 44-100 Gliwice, Poland
autor
  • Institute of Automatic Control, Silesian University of Technology, Akademicka 16, 44-100 Gliwice, Poland
Bibliografia
  • [1] H.R. Kang, Color Technology for Electronic Imaging Devices, SPIE Optical Engineering Press (1997)
  • [2] G. Sharma, Digital Color Imaging Handbook, CRC Press (2003).
  • [3] H.-C. Lee, Introduction to Color Imaging Science, Cambridge University Press (2005)
  • [4] A. Kordecki, H. Palus and A. Bal, Colorimetric calibration in the image acquisition process, Przegląd Elektrotechniczny, nr 4, 80-83, 2013 (in Polish)
  • [5] X-Rite, X-Rite ColorChecker Camera Calibration (2012)
  • [6] N.K. Vuong, S. Chan, and C.T. Lau, Classification of pH levels using a mobile phone, in Proceedings of the 13th IEEE Intern.l Symposium on Consumer Electronics, 823–827, (2009)
  • [7] M. Liu, I. Konya, J. Nandzik, S. Eickeler, N. Flores-Herr, and P. Ndjiki-Nya, A new quality assessment and improvement system for print media, EURASIP Journal on Advances in Signal Processing 109, 1–17, (2012)
  • [8] N. Joshi, Color calibration for arrays of inexpensive image sensors, Tech. Rep. CSTR 2004-02 3/31/04 4/4/04, Stanford University, Department of Computer Science (2004)
  • [9] S. Van Poucke, Y. Haeghen, K. Vissers, T. Meert, and P. Jorens, Automatic colorimetric calibration of human wounds, BMC Medical Imaging 10(1), 1–11, (2010)
  • [10] B. Streckel, Colorimetric calibration of CCD - video camera under real conditions with the methods of color management, Master’s Thesis, University of Kiel, Germany (1999)
  • [11] T. Tajbakhsh, R.-R. Grigat, Semiautomatic color checker detection in distorted images, in Proceedings of the 5th IASTED International Conference on Signal Processing, Pattern Recognition and Applications, 347–352, (2008)
  • [12] A. Ernst, A. Papst, T. Ruf, and J.-U. Garbas, Check my chart: A robust color chart tracker for colorimetric camera calibration, in Proceedings of the 6th International Conference on Computer Vision / Computer Graphics Collaboration Techniques and Applications, MIRAGE, 5:1–5:8, (2013)
  • [13] S. Bianco, C. Cusano, Color target localization under varying illumination conditions, Lecture Notes in Computer Science 6626, 245–255, (2011)
  • [14] P. Gehler, C. Rother, A. Blake, T. Minka, and T. Sharp, Bayesian color constancy revisited, in Proceedings of the IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition, 1–8, (2008)
  • [15] A. Kordecki, Colorimetric calibration procedures for image acquisition devices, Ph.D. Thesis, Silesian University of Technology, Gliwice, 2013 (in Polish)
  • [16] J. MacQueen, Some methods for classification and analysis of multivariate observations, in Proceedings of 5th Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability, University of California Press, 281–297, (1967)
  • [17] R.C. Gonzalez, R.E. Woods, Digital Image Processing, Prentice Hall (2002)
  • [18] W.K. Pratt, Digital Image Processing: PIKS Inside, John Wiley & Sons (2007)
  • [19] W. Burger and M.J. Burge, Principles of Digital Image Processing, Springer (2009)
  • [20] J. Han, M. Kamber, and J. Pei, Data Mining: Concepts and Techniques, Morgan Kaufmann (2006)
  • [21] C. Schwarz, J. Teich, A. Vainshtein, E. Welzl, and B.L. Evans, Minimal enclosing parallelogram with application, in Proceedings of 11th Annual Symposium on Computational Geometry, 434–435, (1995)
  • [22] R.L. Graham, An efficient algorithm for determining the convex hull of a finite planar set, Information Processing Letters 1, 132–133, (1972)
  • [23] R. Hartley, A. Zisserman, Multiple View Geometry in Computer Vision, Cambridge University Press (2004).
  • [24] W.H. Press, S.A. Teukolsky, W.T. Vetterling, and B.P. Flannery, Numerical Recipes: The Art of Scientific Computing, Cambridge University Press (2007)
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-924663d7-5a65-4f87-a45e-7baad9e79a7e
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.