• Journal of IKEEE
• /
• v.24 no.1
• /
• pp.254-259
• /
• 2020

This paper is the implementation of the conversion system from image to music based on intentional synesthesia. The input image based on color, texture, and shape was converted into melodies, harmonies and rhythms of music, respectively. Depending on the histogram of colors, the melody can be selected and obtained probabilistically to form the melody. The texture in the image expressed harmony and minor key with 7 characteristics of GLCM, a statistical texture feature extraction method. Finally, the shape of the image was extracted from the edge image, and using Hough Transform, a frequency component analysis, the line components were detected to produce music by selecting the rhythm according to the distribution of angles.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2005.11a
• /
• pp.685-687
• /
• 2005

본 논문에서는 옷감의 결이 보이는 정도의 자세함을 가지는 옷감의 표면 질감 모델을 제안한다. 촬영한 옷감 이미지에서 "Shape from Shading" 기법을 이용하여 표면의 노말맵과 반사 계수 맵을 추출하고, 이 맵을 짜깁기(tiling)하였을 때 연결자리(Seam)가 보이는 것을 방지하기 위하여 주파수 성분 분석에 의해 맵의 오류 성분을 제거한다. 이 방법을 통하여 다양한 종류의 옷감을 짧은 시간 안에 렌더링 할 수 있게 된다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 2000.04a
• /
• pp.133-136
• /
• 2000

본 논문에서는 폐암의 변이 형태 분석을 위한 정량적 분석 방법을 연구하였다. 보다 객관적인 분석의 필수적 요인인 정확한 분할을 이해 질감 특징과 통계학적 분류방법을 이용하였으며, 변이 형태 분석을 위해서 분할된 ROI 로부터 여러 가지 형태학적 특성값과 질감 특성값을 추출하여 변이 형태에 따라 비교분석하였다. 이러한 폐암의 변이 형태 분석을 위한 방법은 다른 기관으로의 원격전이가 쉬운 종양의 특성평가에 대한 객관적 병리진단의 보조도구로 사용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 2003.11a
• /
• pp.412-415
• /
• 2003

본 논문에서는 영상 검색에 있어서 객체의 특징치를 추출하는데 많은 시간과 비용이 따르므로 수행속도를 향상시키기 위해 영상의 공간적인 정보를 이용한 영상의 압축을 이용하는 내용기반 영상 검색을 제안하고자 한다. 압축 성능이 뛰어나며 영상의 위치 정보와 주파수 정보를 가지는 EZW(Embedded Zerotree Wavelet)알고리즘을 이용하여 영상을 김색하는 방안으로 EZW 변환 후 얻어지는 저 대역 부 밴드에서의 공간적인 특성을 고려한 특징 값을 이용하여 정지영상의 대표 특징들을 형태와 질감으로 빠르게 영상 검색하고자 한다.

• Proceedings of the IEEK Conference
• /
• 2003.07e
• /
• pp.1819-1822
• /
• 2003

내용 기반 영상검색에서 다중 특징을 사용하여 영상을 검색하는 기존의 방법들은 영상에서 특징간의 상관관계를 고려하지 않고 각 특징을 개별적으로 추출하여 검색에 사용한다. 따라서 특징간의 최적의 가중치를 찾아야 하는 문제가 있다. 이 논문에서는 내용기반 영상검색을 위해 색과 질감 특징을 효과적으로 표현할 수 있는 새로운 특징 벡터인 CCE (channel color energy)를 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 방법이 정규 가중거리 비교 방법에 비해 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
• /
• v.33B no.1
• /
• pp.116-127
• /
• 1996

In this paper, a scheme of classification of scaled textured images using normalized pattern spectrum incorporating arbitrary scale changes based on mathematical morphology is proposed in more general environments considering camera's zoom-in and zoom-out function. The normalized pattern spectrum means that firstly pattern spectrum is calculated and secondly interpolation is performed to incorporate scale changes according to scale change ratio in the same textured image class. Pattern spectrum is efficiently obtained by using both opening and closing, that is, we calculate pattern spectrum by opening method for pixels which have value more than threshold and calculate pattern spectrum by closing method for pixels which have value less than threshold. Also we compare classification accuracy between gray scale method and binary method. The proposed approach has the advantage of efficient information extraction, high accuracy, less computation, and parallel implementation. An important advantage of the proposed method is that it is possible to obtain high classification accuracy with only (1:1) scale images for training phase.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2001.04b
• /
• pp.61-63
• /
• 2001

최근들어, 인터넷상의 E-business나 쇼핑몰사이트와 같은 웹 사이트에서 멀티미디어 정보를 많이 사용하고 있다. 멀티미디어 정보 중에서도 이미지 정보가 가장 많이 사용되고 있으며, 이는 사용자들이 가장 많이 접하는 정보이다. 기존의 이미지 검색 기법은 내용 기반 검색이나 키워드를 이용한 검색 방법을 지원하지만, 사용자의 의도를 적용하지는 못하고 있다. 본 논문에서는 웹에서 사용자가 이미지를 검색하고 접근하는 패턴을 이미지의 칼라와 질감을 특징으로 한 벡터를 기반으로 시스템에 학습 시키고 사용자의 검색 성향을 분석하여 시스템에 적용한다. 이미지 검색의 효율을 높이기 위하여 질감을 기반으로 비트 벡터 인덱스(bit vector index) 기법을 적용하며, 인덱스에 의한 이미지 자동 분류 기법을 제안한다. 또한 이미지 칼라의 정보를 영역별로 추출하여 칼라 부분매칭 검색을 가능하게 한다. 이러한 이미지 검색 시스템을 사용하는 사용자의 정보를 시스템에 학습시키고 학습된 결과를 이용해서 사용자가 검색 하고자 하는 이미지 정보에 편리성을 제공하고 검색의 효율성을 증대시킨다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2000.04a
• /
• pp.852-854
• /
• 2000

최근 컴퓨팅 환경의 발달과 함께 영상처리 기술을 이용하여 의료 영상들을 처리하려는 시도가 활발히 진행되고 있다. 백혈병의 경우, 말초 혈액이나 골수 영상을 통하여 백혈구의 수와 모양, 핵의 유무, 핵의 모양 등을 근거로 진단을 내리게 된다. 본 논문에서는 이를 위해 골수 영상으로부터 백혈구 영역을 검출하여 백혈구의 모양과 질감 정보를 이용하여 특이한 성질을 지닌 백혈구를 검출해 내는 시스템을 제안하고 구현하였다. 백혈구의 영역을 검출하기위해서는 입력영상의 RGB 값을 이용한 임계치 방법을 사용하였고, 모양 특징은 이동, 확대/축소, 회전에 불변인 성질을 지닌 UNL Fourier 변환을 사용하였으며, 질감 특징은 Gabor wavelet 변환을 이용하여 추출하였다.

• Proceedings of the KSRS Conference
• /
• 2006.03a
• /
• pp.275-278
• /
• 2006

본 연구는 전정색(panchromatic) 고해상도 위성영상을 이용하여 산화피해림과 비산화림을 대상으로 수종별로 구분하여 조사하였다. 제안된 방법은 회색단계 공발생 행렬(Gray Level Co-occurrence Matrix, GLCM)을 통하여 생성된 질감 영상(textural images)과 웨이블릿 분해 영상(wavelet decomposition images)의 융합을 실시하여 질감 영상에서 추출될 수 있는 정보와 웨이블릿 분해를 통해 얻을 수 있는 정보를 획득하고자 하였다. 그 결과로 동일 수종을 형성하는 임반이나 산화피해 정도가 유사한 산림의 경우 영상의 밝기값의 분포가 일정한 범위 내에서 형성되어 수종 분류 및 산화피해 등급의 구분이 가능했으나, 영상 내 경계효과(edge effect) 현상은 일부 영상에서 나타났다.

• Science of Emotion and Sensibility
• /
• v.1 no.2
• /
• pp.35-42
• /
• 1998

소비자의 감성적 요구를 충족시킬 수 있는 직물 및 의류의 설계 및 생산을 위해서는 직물의 접촉시에 유발되는 감성반응의 객관적이고 정량화된 평가 체계의 개발이 절실히 요구된다. 본 연구에서는 질감을 표현하는 형용사들을 추출하여 최종적으로 18개의 감각 및 감성을 구분한 Likert Scale을 개발하였으며 이 척도의 신뢰도(reliability)는 매우 높았다. 이들 18개의 형용사는 요인분석 결과 5개의 주된 요인으로 묶였으며 구성타당도가 높은 척도이다. 19종의 내의 표본에 대한 세 차례의 측정을 통해 내의 직물의 선호도(감성)에 영향을 미치는 주된 감각적 감성요인을 추출하였다. 특히 "매끄러움", "부드러움". "섹시함". "편안함". "폭신함". 등의 감성요인이 선호직물과 비선호 직물을 매우 잘 구분해 주는 소비자의 대표적 감성으로 나타났다. 본 연구의 가장 중요한 결과로, Kawabata Evaluation System을 이용하여 시료 내의 직물의 16개 역학적 특성을 분석하였으며, 이들 특성이 감성에 어떠한 영향을 미치는지를 회귀 분석을 통해 분석하였다. 본 연구의 시료직물 중 선호되는 내의류들은 폴리에스테르(속칭, 물실크)종류이었으며, 가장 비선호 되는 것들은 망사나 모시메리로 나타났다. 내의류 js호도에 가장 많은 영향을 미치는 주된 심리적 특성인 "매끄러움". "부드러움". "섹시함". "편안함" 그리고 "푹신함" 등을 결정짓는 방정식을 만들었다.