We propose a new method that specifies objective image quality factors by evaluating an image quality measurement model using random images. In other words, No-Reference variables are used to evaluate the quality of an original image without using any reference for comparison. 1000 portrait images were collected from a web gallery with votes constituting over 30 recommendation values. The bottom-up data collecting process was used to calculate the following image quality factors: total range, average, standard deviation, normalized distribution, z-score, preference percentage. A final grade is awarded out of 100 points, and this method ranks and grades the final estimated image quality preference in terms of total image quality factors. The results of the proposed image quality evaluation model consist of the specific dynamic range, skin tone R, G, B, L, A, B, and RSC contrast. We can present the total for the expected preference points as the average of the objective image qualities. Our proposed image quality evaluation model can measure the preferences for an actual image using a statistical analysis. The results indicate that this is a practical image quality measurement model that can extract a subject's preferred image quality.
Jungmin KIM;Soo-Kyoung LEE;Rihyun SHIN;Jin-Woo PARK
유통과학연구
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제22권4호
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pp.79-89
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2024
Purpose: This study aims to enhance airport service quality by examining their impact on brand image, advocacy, and mediating brand trust in the aviation service distribution sector. Research Design, Data, and Methodology: Using existing literature, we propose a structural model exploring the relationships between key components which are service quality, brand trust, brand Image and brand advocacy. An online survey, based on prior literature, was administered to 287 Koreans who have experienced using facilities or services at Incheon International Airport (IIA). Statistical analysis employed confirmatory factor analysis (CFA) and structural equation modelling (SEM). Results: Research findings show significant impacts of airport service quality on brand trust. Increased brand trust positively influences airport brand image and advocacy. Conclusion: The study emphasizes the aviation industry's potential to boost brand trust through improved airport service quality via users' interactions. Service quality is critical factors in building brand trust. The findings emphasize the critical role of service quality in fostering brand trust. It underscores the importance of user's satisfaction with service quality in fostering brand trust which can lead to brand image and brand advocacy. The aviation industry should formulate policies and strategies to enhance brand trust improved service quality, thereby improving brand image and brand advocacy.
Purpose: The purpose of the current study is to examine the effects of labeling information on the consumers' evaluation, with a focus on the effects of the three types of labeling information on the product quality. Research design, data and methodology: This study conducted a survey of the women respondents living in Gyeonggi province, Korea, during the time period of April 20th through May 30th, 2020. The sample data have been used to run regression analysis, reliability analysis, frequency analysis and factor analysis. Results: The empirical results are summarized as follows: 1) the labeling information on the brand image has a significantly positive effect on the consumers' evaluation about product's functional quality; 2) the labeling information on the product characteristics has a significantly positive effect on the consumers' evaluation about the expressed quality; and 3) the labeling information on the brand image has a significantly positive effect on the consumers' evaluation about the perceived quality. Conclusions: The conclusion is that the labeling information on product characteristics and the brand image is estimated to be statistically significant, therefore the Korean outdoor-wear industry are required to upgrade the information on the brand image and the product characteristics.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.53-56
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2008
Generally, the quality of satellite images is expressed by GSD (Ground Sample Distance), MTF (Modulation Transfer Function) and SNR (Signal to Noise Ratio). However, these factors are technology-oriented and do not explain interpretability of satellite images. We need a standardized index which shows standard of interpretability. In this study, we estimated NIIRS (National Imagery Interpretability Rating Scale) through the GIQE (General Image Quality Equation) which is able to judge image interpretability with the standardized index. Traditionally, NIIRS has been determined manually by specialized image analysts. We used the GIQE in order to reduce inefficiency and high costs cause by manual interpretation and to produce accurate NIIRS. For monitoring image degradation, we estimated GIQE physical parameters from image analysis and carried out time series analysis about the quality of the KOMPSAT-1 images. On all of the tests, we were able to identify the image degradation due to the changing time. This indicates that NIIRS derived from GIQE will be used for image degradation indicator.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제10권4호
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pp.376-382
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2022
The purpose of this study is to investigate the effect of the national image on the intention to repurchase Korean cosmetics products from the perspective of consumers. This study investigated the effect of the Korean national image on the repurchase intention through the perceived quality and eco-friendly product image for Mongolian consumers. This study conducted a survey of Mongolian consumers, and the survey was conducted online with a total of 110 people. The analysis method was verified using the SPSS 18 program. As a result of the analysis, it was confirmed that the national image had a positive and significant effect on Mongolian consumers' intention to repurchase Korean cosmetics. In addition, it was found that perceived quality or ecofriendly product images play a mediating role in the relationship between the national image and the intention to repurchase cosmetics.
June Park;Jaeseung Shin;In Kyung Min;Heejin Bae;Yeo-Eun Kim;Yong Eun Chung
Korean Journal of Radiology
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제23권4호
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pp.402-412
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2022
Objective: To evaluate the image quality and lesion detectability of lower-dose CT (LDCT) of the abdomen and pelvis obtained using a deep learning image reconstruction (DLIR) algorithm compared with those of standard-dose CT (SDCT) images. Materials and Methods: This retrospective study included 123 patients (mean age ± standard deviation, 63 ± 11 years; male:female, 70:53) who underwent contrast-enhanced abdominopelvic LDCT between May and August 2020 and had prior SDCT obtained using the same CT scanner within a year. LDCT images were reconstructed with hybrid iterative reconstruction (h-IR) and DLIR at medium and high strengths (DLIR-M and DLIR-H), while SDCT images were reconstructed with h-IR. For quantitative image quality analysis, image noise, signal-to-noise ratio, and contrast-to-noise ratio were measured in the liver, muscle, and aorta. Among the three different LDCT reconstruction algorithms, the one showing the smallest difference in quantitative parameters from those of SDCT images was selected for qualitative image quality analysis and lesion detectability evaluation. For qualitative analysis, overall image quality, image noise, image sharpness, image texture, and lesion conspicuity were graded using a 5-point scale by two radiologists. Observer performance in focal liver lesion detection was evaluated by comparing the jackknife free-response receiver operating characteristic figures-of-merit (FOM). Results: LDCT (35.1% dose reduction compared with SDCT) images obtained using DLIR-M showed similar quantitative measures to those of SDCT with h-IR images. All qualitative parameters of LDCT with DLIR-M images but image texture were similar to or significantly better than those of SDCT with h-IR images. The lesion detectability on LDCT with DLIR-M images was not significantly different from that of SDCT with h-IR images (reader-averaged FOM, 0.887 vs. 0.874, respectively; p = 0.581). Conclusion: Overall image quality and detectability of focal liver lesions is preserved in contrast-enhanced abdominopelvic LDCT obtained with DLIR-M relative to those in SDCT with h-IR.
We propose a fuzzy neural network (FNN) theory capable of deciding the quality of a road image prior to extracting lane-related information. The accuracy of lane-related information obtained by image processing depends on the quality of the raw images, which can be classified as good or bad according to how visible the lane marks on the images are. Enhancing the accuracy of the information by an image-processing algorithm is limited due to noise corruption which makes image processing difficult. The FNN, on the other hand, decides whether road images are good or bad with respect to the degree of noise corruption. A cumulative distribution function (CDF), a function of edge histogram, is utilized to extract input parameters from the FNN according to the fact that the shape of the CDF is deeply correlated to the road image quality. A suitability analysis shows that this deep correlation exists between the parameters and the image quality. The input pattern vector of the FNN consists of nine parameters in which eight parameters are from the CDF and one is from the intensity distribution of raw images. Experimental results showed that the proposed FNN system was quite successful. We carried out simulations with real images taken in various lighting and weather conditions, and obtained successful decision-making about $99\%$ of the time.
레이더 영상의 품질은 영상레이더 탑재체 뿐만 아니라 위성 본체의 성능에 크게 좌우되기 때문에, 영상레이더 위성의 영상형성구조분석(Image Chain Analysis)은 위성체 설계단계에서 가장 중요한 해석들 중 하나이다. 특히, 위성체 지향 및 안정화 오차는 탑재체 고유 설계에서 유도되는 영상 품질에 가장 나쁜 영향을 끼친다. 이 연구에서는 위성체 지향 및 안정화 오차로 인한 레이더 영상 품질 저하를 분석하기 위한 영상형성구조분석 알고리즘이 개발되었다. 개발된 소프트웨어는 궤도 모델, 자세제어 모델, 영상레이더 탑재체 모델, 클러터 모델, 영상처리 모델로 구성된다. 이 해석을 위해, $5km{\times}5km$의 관측폭을 가지는 1m고해상도 모드 레이더 영상의 원시 데이터를 시뮬레이션하고, 영상처리를 수행하였다 영상 품질을 분석하기 위해 영상 내에 총 25개 점표적들을 생성하였다. 이 연구의 결과, 레이더 영상의 방사 정밀도는 위성체 지향오차에 가장 많은 영향을 받는 것으로 해석되었으며, 최고의 영상 품질을 만족시키기 위해서는 위성체 자세제어 시스템의 성공적인 설계가 가장 중요하다.
다양한 이미지 샘플의 Eye test를 바탕으로 기술적인 화질 지표 조절을 통하여 감성 화질을 최적화 시키는 방법이 소개된다. 여러 가지 이미지 콘텐츠의 다양한 이미지에 대하여, 콘트라스트, 명도, 채도 화질 지표 톤 커브를 사용하여 평가가 수행 되었다. 이미지 화질 향상에 기여하는 우선순위는 명암, 채도 및 밝기 순으로 분석 되었다. 이미지 감성 화질 측정치의 기술적인 화질 지표 변화에 따른 기울기의 공통점을 살펴본 결과, 거의 0, 중간 그리고 최대 기울기의 영역으로 구성된 함수 형태로 모델링을 할 경우, 기존의 역 U 형태의 성질 뿐 아니라 log 또는 포화 형태의 감성 화질 변화까지 분석 가능함을 알 수 있었다. 단일 및 복수의 화질 지표의 경우에 대하여도 화질 개선 방안이 모색되었으며, 기존 및 본 논문에서 분석된 결과를 위한 새로운 함수가 소개 되었다. 복수의 통합적 이미지 화질 지표를 통하여 향상 시킬 경우 오직 몇몇 한정된 지표 제어의 경우에만 실현 가능하다는 것을 알 수 있었다. 또한, 화질 향상 방법은 영상 콘텐츠에 따라 크게 차이가 없음을 알 수 있었다.
고해상도 레이다 영상은 탑재체 및 플랫폼 등 시스템 설계 변수에 비교적 민감할 수 있다. 본 논문에서는 시스템 파라미터 기반의 2차원 SAR 영상 형성 및 영상 품질 분석을 위한 시뮬레이터를 구현하였다. 본 논문에서 구현한 시뮬레이터는 유연성과 확장성을 고려하여 주요 모듈로 구성하고 Matlab코드를 이용하여 GUI 기반으로 구성하였다. 주요 기능은 SAR 시스템 설계 파라미터를 이용하여 SAR 신호를 생성할 수 있으며, RDA(Range-Doppler Algorithm)을 이용하여 영상을 형성하고 SAR시스템 파라미터가 영상의 질에 미치는 영향을 다양하게 분석할 수 있다. 특히, 본 시뮬레이터는 시스템 환경에 따라 파라미터 설정을 용이하게 할 수 있으므로 항공기 및 위성 탑재체 등의 SAR 시스템 설계와 SAR 영상 품질 분석에 효과적으로 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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