원문정보
A study on the color quantization for facial images using skin-color mask
초록
영어
In this paper, we propose a color quantization method regarding facial image for mobile ervices. For facial images, skin colors are more emphasized. First, we extract skin-color mask in the image and divide the image into two regions. Next, we extract color pallette for two regions respectively. In the proposed method, the loss in the face region is minimized and it can be useful for mobile services considering facial images. From the 8-bit color quantization xperiment, we show that the proposed method works well.
한국어
본 논문에서는 인물 이미지를 GIF로 변환 할 시에 색상의 손실을 최대한 줄이기 위한 알고리듬을 제안한다. 손실을 줄이는 방법으로는 Octree Quantization과 살색 검출 mask를 이용한다. 인물이미지의 경우, 살색정보가 이미지의 중요한 부분을 차지하고 있으므로, 살색 영역을 검출 할 수 있는 mask를 생성하여 살색영역과 그 밖의 영역을 분리하고, 분리된 영역별로 Color Quantization을 한다. 제안된 알고리듬을 통하여 24비트 이미지를 GIF로 변환한 결과, 일반적으로 많이 사용하는 이미지 포맷변환 툴을 사용하여 변환한 영상보다 살색 정보의 손실이 최소화됨으로써, 인물이미지의 GIF 변환에 있어 좋은 성능을 보여 준다는 것을 확인할 수 있다.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
2.1 octree의 구조
2.2 비트맵의 구조와 팔레트
Ⅲ. 제안방법
3.1 개요
3.2 mask 생성방법
3.3 mask를 이용한 octree 최적화
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
Ⅵ. 참고문헌