대상의 색상 이미지를 정량적으로 평가하기 위한 방법으로 Java program의 적용가능성을 연구하였다. 색상 이미지 특징이 분명한 풍경 사진을 대상으로 Java program을 사용하여 각 이미지의 픽셀의 RGB의 평균값을 이용하여 계절색을 추출하였다. 각 이미지 픽셀의 RGB값을 추출하여 그 분포와 평균RGB를 이용하여 대표색을 추출하였다. 계절별 풍경 색상은 봄과 여름은 green 톤, 가을은 red 톤, 겨울은 ...
대상의 색상 이미지를 정량적으로 평가하기 위한 방법으로 Java program의 적용가능성을 연구하였다. 색상 이미지 특징이 분명한 풍경 사진을 대상으로 Java program을 사용하여 각 이미지의 픽셀의 RGB의 평균값을 이용하여 계절색을 추출하였다. 각 이미지 픽셀의 RGB값을 추출하여 그 분포와 평균RGB를 이용하여 대표색을 추출하였다. 계절별 풍경 색상은 봄과 여름은 green 톤, 가을은 red 톤, 겨울은 white 톤의 색상 비율이 높았다. 계절별 이미지 픽셀의 RGB분포는 분포형, 선형, 응집형, 구간형으로 구분되었으며, 계절별 이미지는 분포경향이 유사성과 특정 유형을 보였다. 각 이미지의 대표색상은 색상(H), 명도(V), 채도(C)가 계절별 이미지에 부합하게 RGB의 평균값을 사용하여 추출이 가능하였다. 또한, 계절별 이미지로부터 추출한 대표색상은 이미지 스케일에 적용하였을 때 기존 계절감성과 비슷하였으며, 형용사 이미지가 일치하였다. 본 연구의 결과는 Java program을 이용하여 대표 RGB 컬러 추출방법의 가능성을 보였으며, 임의 대상으로부터 대표적인 색상 추출과 이미지 평가를 위한 새로운 척도로 활용이 가능함을 의미하였다.
대상의 색상 이미지를 정량적으로 평가하기 위한 방법으로 Java program의 적용가능성을 연구하였다. 색상 이미지 특징이 분명한 풍경 사진을 대상으로 Java program을 사용하여 각 이미지의 픽셀의 RGB의 평균값을 이용하여 계절색을 추출하였다. 각 이미지 픽셀의 RGB값을 추출하여 그 분포와 평균RGB를 이용하여 대표색을 추출하였다. 계절별 풍경 색상은 봄과 여름은 green 톤, 가을은 red 톤, 겨울은 white 톤의 색상 비율이 높았다. 계절별 이미지 픽셀의 RGB분포는 분포형, 선형, 응집형, 구간형으로 구분되었으며, 계절별 이미지는 분포경향이 유사성과 특정 유형을 보였다. 각 이미지의 대표색상은 색상(H), 명도(V), 채도(C)가 계절별 이미지에 부합하게 RGB의 평균값을 사용하여 추출이 가능하였다. 또한, 계절별 이미지로부터 추출한 대표색상은 이미지 스케일에 적용하였을 때 기존 계절감성과 비슷하였으며, 형용사 이미지가 일치하였다. 본 연구의 결과는 Java program을 이용하여 대표 RGB 컬러 추출방법의 가능성을 보였으며, 임의 대상으로부터 대표적인 색상 추출과 이미지 평가를 위한 새로운 척도로 활용이 가능함을 의미하였다.
A method for assessing the color of an object image quantitatively, the research studied on the applicability of the Java program. Among different scenery pictures, which have clear and distinct color, Java program was used to analyze pixels’ RGB for each image to extract seasonal representative col...
A method for assessing the color of an object image quantitatively, the research studied on the applicability of the Java program. Among different scenery pictures, which have clear and distinct color, Java program was used to analyze pixels’ RGB for each image to extract seasonal representative color. While ratio of green series was mostly concentrated in spring and summer pictures, ratio of red series was most vivid in fall images. However, shades of white were strongly visible in winter photos. When RGB distribution of each picture’s pixel was depicted by distributed type, linear, aggregation type, and section type of graphs, the research was able to reveal RGB distributions’ similarity and particular pattern. Hue, Chroma, and Value for each image's extracted representative colors were corresponded with seasonal images to form RGB's average value. In addition, representative color was similar with the existing seasonal sensibility and concurrence with adjective image. The result of research proved the ability of representative RGB color extraction process with Java program. In the upcoming future, it is exciting for the research result methodology to continuously be in usage and ceaselessly undergo development within the industry as a mean to extract colors.
A method for assessing the color of an object image quantitatively, the research studied on the applicability of the Java program. Among different scenery pictures, which have clear and distinct color, Java program was used to analyze pixels’ RGB for each image to extract seasonal representative color. While ratio of green series was mostly concentrated in spring and summer pictures, ratio of red series was most vivid in fall images. However, shades of white were strongly visible in winter photos. When RGB distribution of each picture’s pixel was depicted by distributed type, linear, aggregation type, and section type of graphs, the research was able to reveal RGB distributions’ similarity and particular pattern. Hue, Chroma, and Value for each image's extracted representative colors were corresponded with seasonal images to form RGB's average value. In addition, representative color was similar with the existing seasonal sensibility and concurrence with adjective image. The result of research proved the ability of representative RGB color extraction process with Java program. In the upcoming future, it is exciting for the research result methodology to continuously be in usage and ceaselessly undergo development within the industry as a mean to extract colors.
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