• 제목/요약/키워드: Gray level selection

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20대 남녀의 의복색상 선호에 관한 연구 -대구시내를 중심으로- (A Study on Preference of Men and Women in Their 20s of Clothing Color -In the Taegu Areas-)

  • 은영자;박소희
    • 복식문화연구
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    • 제4권3호
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    • pp.305-323
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    • 1996
  • The purpose of this sty is to forecast the tendency of clothing colors, to provide materials useful for making the color plan for a better costume, and suggest new information in the apparel industry. To achieve these purposes, this study was carried out by suggesting vogue colors of recent apparel, along with the 20 standard colors of Muncell to 350 men and women in their 20s residing in Taegu.. We analysed and compared their preferred colors in suits vidual factor ;age, sex, education ,skin color, and body shape, and additionally classifying their interest in clothing colors, cause for color selection , degree of interest in color of clothes, color satisfaction of apparel market, and color combination of clothing, color satisfaction of apparel market, and color combination of clothing. We compared these elements according to their age, sex, and education. The results of this study is summarized as follows; 1. It was shown that both men and women in their 20s preferred warm colors the first colors mentioned being the most popular ; Pastels, Red, Blue and Black. They disliked dark and sordid colros in the order of Mauve, Khaki and Red. They preferred wearing Pastels and Yellow in the Spring, White, Blue, and Pastels were the favorites for summer, Beige in autumn, and black, Gray, and Beige in winter. The repugnated colors they chose two wear were Black, Red, Mauve, Khaki in spring and summer. Mauve, Red, Yellow were favorites for autumn, and Blue·White, Yellow·Green, and Pastels in winter. 2. The preferred colors for T-shirts were Yellow, Pastels, White in spring. White and Pastels were summer favorites, Beige an Red for autumn, and Black, Red, Beige in Winter. As for suits, the preferred colors in spring were in the order of Pastels, Beige and Yellow. The preferred colors of upper garments in summer were in the order of White and pastels. for lower summer garments Pastels, White and Blue were favorites. In autumn, Beige was shown to be highly preferred, and in winter, the order of preferred colors was Black, Gray and Beige. 3. On of those individual factors showing the greatest difference was sex. 4. Those factors having the greatest impact on the selection of clothing color were the season and their preference color. 5. The in vogue color of men in their 20s was at a higher level than hat of women. The groups that had an upper college level education showed a significant difference in their choices thant hose who were highschool graduates and technical college student and graduates. The consideration of inteterest in color of clothes, holding clothes during new purchasing, body shape and skin color was higher for women than men. In buying and wearing accessaries, women tend to take into consideration the harmony with the garment, and there was shown a significant difference between highschool graduates and the groups above the level of college education.

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실시간 스테레오 정합을 위한 스테레오 영상 정합 프로세서 설계 (Design of Stereo Image Match Processor for Real Time Stereo Matching)

  • 김연재;심덕선
    • 전자공학회논문지SC
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    • 제37권2호
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    • pp.50-59
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    • 2000
  • 스테레오 영상(stereo image)이란 같은 물체나 장면을 담고있는 서로 다른 시점의 두 영상이며 스테레오 영상에서 깊이 정보를 얻어내는 것을 스테레오 비전(stereo vision)이라 한다. 스테레오 비전에서 가장 중요한 과정은 두 영상에서 서로 일치하는 점을 찾아내는 스테레오 정합(stereo matching)이다. 그러나, 스테레오 정합은 매우 많은 계산을 필요로 하기 때문에 실시간으로 정합하기 어렵다. 본 논문에서는 실시간으로 스테레오 정합을 처리할 수 있는 스테레오 영상 정합 프로세서(stereo image match procesor:SIMP)를 설계하고 구현하였다. 이를 위해 슬라이딩 메모리(sliding memory)와 최소 선택 트리(minimum selection tree)를 제안하였고 파이프라인 구조(pipeline architecture)와 병렬 처리 기법을 이용하였다. SIMP의 입력은 64 그레이 레벨인 두 개의 64×64 스테레오 영상이고 출력은 최대 7의 값을 가지는 변이(disparity)와 12비트의 주소로 이들을 이용하여 64×64 변이도(disparity map)를 구성할 수 있다. SIMP는 약 240 프레임/초의 속도로 스테레오 영상을 처리할 수 있다.

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위성영상의 감독분류를 위한 훈련집합의 특징 선택에 관한 연구 (Feature Selection of Training set for Supervised Classification of Satellite Imagery)

  • 곽장호;이황재;이준환
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제15권1호
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    • pp.39-50
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    • 1999
  • 위성에서 관측된 다 대역 위성영상 데이터를 이용목적에 따라 분류하기 위해서는 복잡한 처리과정과 많은 시간을 필요로 하며, 감독분류시 훈련 데이터의 선택과 고려되는 다양한 특징 값들은 분류 정확도를 좌우할 만큼 민감한 특성을 나타내고 있다. 따라서 본 논문에서는 훈련데이터의 선택과 다양한 특징 값들 중 실제 영상분류에 기여도가 높은 특징을 추출하기 위하여 퍼지 기반의 $\gamma$모델을 이용한 분류네트웍을 구성하였다. 훈련집합 선택시 분류하고자 하는 지역의 밝기 분포도, 텍스쳐 특징 그리고 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)를 분류에 사용될 특징으로 선택하였고, 분류네트웍 출력 값의 오류가 최소화 되도록 Gradient Desoent 방법을 이용하여 각 노드의 $\gamma$파라미터를 훈련시키는 과정을 채택하였다. 이러한 훈련을 통하여 얻어진 파라미터를 이용하면 각 노드의 연결특성을 알 수 있으며, 다양한 입력 노드의 특징들 중 영상분류에 기여도가 적은 특징들을 추출하여 제거할 수 있다.

Evaluation of Volumetric Texture Features for Computerized Cell Nuclei Grading

  • Kim, Tae-Yun;Choi, Hyun-Ju;Choi, Heung-Kook
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제11권12호
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    • pp.1635-1648
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    • 2008
  • The extraction of important features in cancer cell image analysis is a key process in grading renal cell carcinoma. In this study, we applied three-dimensional (3D) texture feature extraction methods to cell nuclei images and evaluated the validity of them for computerized cell nuclei grading. Individual images of 2,423 cell nuclei were extracted from 80 renal cell carcinomas (RCCs) using confocal laser scanning microscopy (CLSM). First, we applied the 3D texture mapping method to render the volume of entire tissue sections. Then, we determined the chromatin texture quantitatively by calculating 3D gray-level co-occurrence matrices (3D GLCM) and 3D run length matrices (3D GLRLM). Finally, to demonstrate the suitability of 3D texture features for grading, we performed a discriminant analysis. In addition, we conducted a principal component analysis to obtain optimized texture features. Automatic grading of cell nuclei using 3D texture features had an accuracy of 78.30%. Combining 3D textural and 3D morphological features improved the accuracy to 82.19%. As a comparative study, we also performed a stepwise feature selection. Using the 4 optimized features, we could obtain more improved accuracy of 84.32%. Three dimensional texture features have potential for use as fundamental elements in developing a new nuclear grading system with accurate diagnosis and predicting prognosis.

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Improving Field Crop Classification Accuracy Using GLCM and SVM with UAV-Acquired Images

  • Seung-Hwan Go;Jong-Hwa Park
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제40권1호
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    • pp.93-101
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    • 2024
  • Accurate field crop classification is essential for various agricultural applications, yet existing methods face challenges due to diverse crop types and complex field conditions. This study aimed to address these issues by combining support vector machine (SVM) models with multi-seasonal unmanned aerial vehicle (UAV) images, texture information extracted from Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM), and RGB spectral data. Twelve high-resolution UAV image captures spanned March-October 2021, while field surveys on three dates provided ground truth data. We focused on data from August (-A), September (-S), and October (-O) images and trained four support vector classifier (SVC) models (SVC-A, SVC-S, SVC-O, SVC-AS) using visual bands and eight GLCM features. Farm maps provided by the Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs proved efficient for open-field crop identification and served as a reference for accuracy comparison. Our analysis showcased the significant impact of hyperparameter tuning (C and gamma) on SVM model performance, requiring careful optimization for each scenario. Importantly, we identified models exhibiting distinct high-accuracy zones, with SVC-O trained on October data achieving the highest overall and individual crop classification accuracy. This success likely stems from its ability to capture distinct texture information from mature crops.Incorporating GLCM features proved highly effective for all models,significantly boosting classification accuracy.Among these features, homogeneity, entropy, and correlation consistently demonstrated the most impactful contribution. However, balancing accuracy with computational efficiency and feature selection remains crucial for practical application. Performance analysis revealed that SVC-O achieved exceptional results in overall and individual crop classification, while soybeans and rice were consistently classified well by all models. Challenges were encountered with cabbage due to its early growth stage and low field cover density. The study demonstrates the potential of utilizing farm maps and GLCM features in conjunction with SVM models for accurate field crop classification. Careful parameter tuning and model selection based on specific scenarios are key for optimizing performance in real-world applications.

프랙탈 기반의 가변블록을 이용한 컬러영상 부호화 (Color Image Coding using Variable Block of Fractal)

  • 박재홍;박철우
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제8권7호
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    • pp.435-441
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    • 2014
  • 본 논문에서는 프랙탈 부호화시 변환식의 계수를 찾는 과정에서 블럭의 탐색 영역을 줄이기 위해 탐색영역인 도메인 블록의 특성을 화소의 밝기의 평균에 의한 클라스와 분산에 의한 클라스로 분류하여 리스트를 구성한 후 레인지블록과 같은 클라스를 가지는 도메인블록만 검색하도록 하면서 도메인 블럭 탐색시 1차 허용 오차 한계값을 제어하여 부호화 시간을 향상시켰다. 또한 퀴드트리 분할법으로 레인지블록의 크기를 가변시켜 변환($W_i$)의 수를 줄임으로서 압축효율을 높이고 레인지블록의 크기에 따라 탐색 영역의 탐색 밀도를 변화시켜 화질 개선을 시도하였으며, 이러한 영상기법을 24-bpp 컬러 영상 압축에 적용하였다. 그 결과 영상의 화질에는 거의 손실이 생기지 않았고 컬러 RGB영상에 같은 부호화 방법을 사용 하였을 때 그레이레벨 영상과 같은 압축률이나 화질 면에서 우수한 성능을 나타내었다.

IC 패키지 마킹검사를 위한 적응적 다단계 이진화와 정합단위의 동적 선택 (An Adaptive Multi-Level Thresholding and Dynamic Matching Unit Selection for IC Package Marking Inspection)

  • 김민기
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제9B권2호
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    • pp.245-254
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    • 2002
  • 머신비전을 이용한 IC 패키지 마킹검사 시스템은 입력영상으로부터 검사할 요소들의 위치를 식별하고, 추출된 요소들을 학습된 표준 패턴과 비교하여 마킹의 불량 여부를 판단한다. 본 논문에서는 검사 대상 IC 패키지의 위치 판별, 마킹문자 추출, 핀원딤플 검출과 같은 일련의 작업들에 적합한 적응적 다단계 이진화 방법과 마킹문자의 국소적인 오류검출은 물론 잡영에 강건한 정합단위의 동적 선택 방법을 제안한다. 제안하는 이진화 방법은 이진화 대상 영역과 명도 값의 범위를 제한하여 Otsu의 이진화 알고리즘을 적용함으로써 특정 응용에 적응적인 이진화가 가능하다. 정합단위의 동적 선택 방법은 문자추출 및 배치분석에 대한 결과에 따라 정합단위를 선택한다. 그러므로 문자추출 및 배치분석 과정에서 발생하는 예기치 못한 부적절한 상황에서도 가능한 범위내에서 최소의 정합단위를 선택할 수 있다. 제안된 방법을 구현하여 8종의 IC 패키지, 총 280개의 영상에 대하여 실험한 결과, IC 패키지와 핀원딤플의 검출율은 100%였으며, 마킹상태에 대한 판정은 98.8%의 정확도를 나타내어 제안된 방법이 효과적임을 확인할 수 있었다.

Radiomics를 이용한 1 cm 이상의 갑상선 유두암의 초음파 영상 분석: 림프절 전이 예측을 위한 잠재적인 바이오마커 (Radiomics Analysis of Gray-Scale Ultrasonographic Images of Papillary Thyroid Carcinoma > 1 cm: Potential Biomarker for the Prediction of Lymph Node Metastasis)

  • 정현정;한경화;이은정;윤정현;박영진;이민아;조은;곽진영
    • 대한영상의학회지
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    • 제84권1호
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    • pp.185-196
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    • 2023
  • 목적 갑상선 유두암 환자에서 림프절 전이를 예측할 수 있는 잠재적인 바이오마커를 개발하기 위해 초음파 영상에 대한 radiomics를 조사하는 것이다. 대상과 방법 2013년 8월부터 2014년 5월까지 431명의 환자가 연구에 포함되었고 통계 소프트웨어를 사용하여 훈련 및 검증 세트로 구분되었다. 총 730개의 radiomics 특징이 자동으로 추출되었다. 훈련 데이터 세트에서 가장 예측 가능한 특징을 선택하기 위해 최소 절대 수축 및 선택 연산자가 사용되었다. 결과 Radiomics 점수는 림프절 전이와 관련이 있었다(p < 0.001). 림프절 전이는 젊은 연령(p = 0.007) 및 더 큰 종양 크기(p = 0.007)와 같은 다른 임상 변수와도 관련이 있었다. 수신자 조작 특성 곡선 하 면적 결과 값은 훈련 세트의 경우 0.687 (95% 신뢰 구간: 0.616-0.759), 검증 세트의 경우 0.650 (95% 신뢰 구간: 0.575-0.726)이었다. 결론 본 연구 결과는 초음파 영상 기반의 radiomics가 papillary thyroid carcinoma 환자에서 경부 림프절 전이를 예측하고 바이오마커로 작용할 가능성을 보여주었다.