Light is a basic force that functions in all the formative arts. Light (brightness) is an important subject of study in that it contains the force to control emotion and has much influence upon the shaping of a visual image and a feeling. If an artist systematizes the characteristics of brightness and creates an image, he or she can acquire a useful tool of expression. Because light is a powerful medium of expression of a visual image, a study on the characteristics of brightness for the emotional expression of an image in the contextual relationship with narratives seemingly has a crucial meaning. Emotion is influenced by a visual image very much, and a visual image is inevitably influenced by light. The brightness by light is basically classified into bright, dim, and dark. And the three basic stages of brightness specialize an image according to the setting of scope of maximal and minimal luminosity, and the image is further differentiated by the size of bright portion or dark portion. Since emotion is such a phenomenon as immaterial and psychological, it is difficult to break down it. Furthermore, clarifying the principle of an image in which the shade of light is associated is impossible. However, the width of luminosity and the change of size can give quite a change to a visual image, and the visual image has further influence upon man's emotion too. Although the influence of brightness upon a visual image varies with extents, circumstances, and personal tastes and interests, even the same image clearly changes with the adjustment of brightness.
The purpose of this study was to comparison of measure signal to noise ratio (SNR) according to change of kernel size from region of interest (ROI) of heart shadow in chest image. We examined images of chest image of 100 patients in a University-affiliated hospital, Seoul, Korea. Chest images of each patient were calculated by using ImageJ. We have analysis socio-demographical variables, SNR according to images, 95% confidence according to SNR of difference in a mean of SNR. Differences of SNR among change of equalization were tested by SPSS Statistics21 ANOVA test for there was statistical significance 95%(p<0.05). In SNR results, with the quality of distributions in the order of kernel size 9*9 image, kernel size 7*7 image and original chest image, kernel size 3*3 image (p<0.001). In conclusion, this study would be that quantitative evaluation of heart shadow on chest image can be used as an adjunct to the kernel size chest image.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.24
no.7
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pp.1088-1099
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2000
The purpose of this study was to investigate the effect on self-esteem and emotion of an improved self-appearance image among the female psychiatric patients, and the therapeutic effect of fashion therapy. The treatment intervention was provided for 37 psychiatric patients and the data of 17 participants was analyzed. The results were as follows: 1. The actual self-appearance image improved overall and all factors. Their expectation for the‘attractive’image was heightened. Their self-esteem was improved and negative emotions were reduced overall and depression. 2. The changes of the actual self-appearance had a positive correlation with self-esteem. and a negative correlation with negative emotion overall, especially anxiety, depression. Improvement of ‘attractive’image had the most correlation. 3. The changes of the ideal self-appearance image didn't have the correlation with self-esteem, but negative correlation with emotions overall and anxiety, depression and hostility. 4. The change in the incongruity of their ideal and actual self-appearance image overall had a negative correlation with the change of self-esteem and positive correlation with negative emotion, especially depression and hostility.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.31
no.3
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pp.233-241
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2014
This paper contributes to development of a new method for detecting rear-side vehicles and estimating the positions for blind spot region or providing the lane change information by using vision systems. Because the real image acquired during car driving has a lot of information including the target vehicle and background image as well as the noises such as lighting and shading, it is hard to extract only the target vehicle against the background image with satisfied robustness. In this paper, the target vehicle has been detected by repetitive image processing such as sobel and morphological operations and a Kalman filter has been also designed to cancel the background image and prevent the misreading of the target image. The proposed method can get faster image processing and more robustness rather than the previous researches. Various experiments were performed on the highway driving situations to evaluate the performance of the proposed algorithm.
Under the time-varying temperature, the high-temperature radiation of forgings and the change of reflection characteristics of oxide skin on the surface of forgings lead to the difficulty of obtaining images to truly reflect the geometric characteristics of forgings. It is urgent to study the clear and reliable acquisition method of hot forging feature image under time-varying temperature to meet the requirements of visual measurement of hot geometric parameters of forgings. Based on this, this chapter first puts forward the quality evaluation method of forging feature image, which provides guarantee for the accurate evaluation of feature image quality. Furthermore, the factors that affect the image quality, such as the radiation characteristics of forgings and the photographic characteristics of cameras, are analyzed, and the imaging spectrum which can effectively suppress the radiation intensity of forgings is determined. Finally, aiming at the problem that the quality of image acquisition is difficult to guarantee due to the drastic change of radiation intensity of forgings under time-varying temperature, an image acquisition method based on minimum signal-to-noise ratio (SNR) based laser light intensity adaptation is proposed, which significantly improves the definition of feature light strips in forging images at high temperature, and finally realizes the clear acquisition of feature images of large-scale hot forging under time-varying temperature.
This paper describes what an operational change detection tool requires and the software which was designed and developed according to the requirements. The top requirement for the application of the software to operational change detection was identified: minimization of false detections, missing detections and operational cost. In order to meet such a requirement, the software was designed with the concept that the ultimate decision and isolation of changes must be performed manually by visual interpretation and all automatic algorithms and/or visualization techniques must be defined as support functions. In addition, the modular structure of the proposed software enables the addition of a new support function with the minimum development cost and minimum change of the operational environment.
The introduction of confocal microscopy makes it possible to observe the structural change of live neuronal cell. Neuro-degenerative disease, such as Alzheimer;s and Parkinson’s diseases are especially related to the morphological change of dendrite spine. That’s the reason for the study of segmentation and extraction from confocal microscope image. The difficulty comes from uneven intensity distribution and blurred boundary. Therefore, the image processing technique which can overcome these problems and extract the structural information should be suggested. In this paper, we propose robust structural information extracting technique with confocal microscopy images of dendrite in brain neurons. First, we apply the nonlinear diffusion filtering that enhance the boundary recognition. Second, we segment region of interest using iterative threshold selection. Third, we perform skeletonization based on Fast Marching Method that extracts centerline and boundary for analysing segmented structure. The result of the proposed method has been less sensitive to noise and has not been affected by rough boundary condition. Using this method shows more accurate and objective results.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.19
no.5
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pp.822-832
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1994
DSC-HDTV image compression algorithm removes spatial, temporal, and amplitude redundancies of an image by using transform coding, motion-compensated predictive coding, and adaptive quantization, respectively. In this paper, leak processing method which is used to recover image quality quickly from scene change and transmission error and adaptive quantization using perceptual weighting factor obtained by HVS are proposed. Perceptual weighting factor is calculated by contrast sensitivity, spatio-temporal masking and frequency sensitivity. Adaptive quantization uses the perceptual weighting factor and global distortion level from buffer history state. Redundant bits according to adaptation of HVS are used for the next image coding. In the case of scene change, DFD using motion compensated predictive coding has high value, large bit rate and unstabilized buffer states since reconstructed image has large quantization noise. Thus, leak factor is set to 0 for scene change frame and leak factor to 15/16 for next frame, and global distortion level is calculated by using standard deviation. Experimental results show that image quality of the proposed method is recovered after several frames and then buffer status is stabilized.
The automatic analysis of high-resolution satellite image is important in cartography, surveillance, exploiting resources etc. However, the automatic analysis of high resolution satellite image in the urban area has lots of difficulty including a shadow, the difference of illumination with time, the complexity of image so that the present techniques are seemed to be impossible to resolve. This paper proposes a new way of change detection of building objects in urban area, in which the objects in digital vector map are designated and superimposed on the the high-resolution satellite image. The proposed way makes the buildings on the vector map parameterize, and searches them in the preprocessed high-resolution satellite image by using generalized Hough transform. The designated building objects are overlaid on the satellite image and the result can help to search the changes in building objects rapidly.
Change detection algorithms take two image frames and return the locations of newly introduced objects which cause differences between the images. This paper presents a new change detection method, which classifies intensity changes due to introduced objects, reflected light and shadow from the objects to their neighborhood, and the noise, and exactly localizes the introduced objects. For classification and localization, first we analyze the histogram of the intensity difference between two images, and estimate multiple threshold values. Second we estimate candidate object boundaries using the gradient difference between two images. Using those threshold values and candidate object boundaries, we segment the frame difference image into multiple regions. Finally we classify whether each region belongs to the introduced objects or not using textures in the region. Experiments show that the proposed method exactly localizes the objects in various scenes with different lighting.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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