In this paper, we propose a very efficient reversible data hiding algorithm using spatial locality and the surface characteristics of image. Spacial locality and a variety of surface characteristics are present in natural images. So, it is possible to precisely predict the pixel value using the locality and surface characteristics of image. Therefore, the frequency is increased significantly at the peak point of the difference histogram using the precisely predicted pixel values. Thus, it is possible to increase the amount of data to be embedded in image using the spatial locality and surface characteristics of image. By using the proposed reversible data hiding algorithm, visually high quality stego-image can be generated, the embedded data and the original cover image can be extracted without distortion from the stego-image, and the embedding data are much greater than that of the previous algorithm. The experimental results show the superiority of the proposed algorithm.
Through the formative analysis of the traditional jokakbo, we have composed surface composition that was made by a perfect square, triangle, a weather vane type, vertical type, cintamani type, and a mixed rectangular. And we have composed 18 kinds of motif stimulants that was made by vivid tone, pale tone, and so on, and finally analyzed sensibility image, preference rate of them. The cause of composition for the sensibility image of stimulant was composed by the cause of simplicity characteristics, interesting characteristics, rigid-flexibility characteristics, and modern characteristics. And from these things, the cause of simplicity characteristics and the cause of interesting characteristics were revealed as important dimensional factors of sensibility image. The sensibility image of motif was revealed as a simple image of perfect square, a feminine image of cintamani type, a modern image of mixed rectangular. And black-white colored mixed rectangular and chromatic colored cintamani type were also revealed as an interesting image. The preference rate of motif is related with the cause of interesting characteristics and simplicity characteristics, it also has been revealed to prefer the pale tone than others. And it also has been revealed that achromatic colored mixed rectangular, cintamani type of vivid tone, perfect square and rectangular of pale tone were mostly preferred.
이미지 센서와 렌즈를 모듈 상에 고정할 때, 기계적인 오차로 인해 취득된 영상의 기울임 또는 회전이 발생하기도 하고 화각이 좁아지기도 한다. 따라서 테스트 장비에서 이미지 센서 모듈의 광학적 특성을 테스트하여야 한다. 본 논문에서는 이미지 센서 모듈의 광학적 특성을 테스트하는 방법을 설명하고, 이를 영상 취득 특성과 유사한 방식으로 표준화한 기술 방법을 제안한다. 제안된 방법은 테스트 장비가 영상 취득 특성과 광학적 특성을 함께 테스트하는데 도움이 된다.
자연 영상에는 일반적으로 지역성이 존재하기 때문에 인접한 픽셀 값들은 매우 유사한 값을 갖는다. 유사한 픽셀 값을 갖는 인접 픽셀들을 사용하여 실제 영상의 곡면 특성을 추정할 수 있다. 본 논문에서는 인접 픽셀 값들을 사용하여 실제 영상에 존재하는 곡면 특성을 정밀하게 추정하고, 곡면 특성을 반영하여 보간 값을 구하는 효과적인 기법을 제안하였다. 제안된 기법을 사용하여 보간 값을 구하고자 하는 부분의 곡면 특성을 추정한 후, 추정된 곡면 특성을 충실하게 반영하는 보간 값을 구하여 확대 영상을 생성하는 효과적인 영상 확대 기법은 확대 영상의 화질을 향상시킨다. 실험을 통하여 제안된 기법의 성능이 기존의 기법에 비하여 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 원본 영상에 존재하는 가로축 방향과 세로축 방향의 단순 볼록 곡면 혹은 단순 오목 곡면 특성을 정밀하게 조사한 후, 다양한 곡면의 특성을 효과적으로 활용하여 실제 영상의 픽셀 값에 더욱 근접한 보간 값을 구하고 이를 사용하여 확대 영상을 생성하는 확대 영상의 화질 개선 기법을 제안한다. 제안 기법의 절차에 따라 구해진 보간 값은 실제 영상에 존재하는 단순 볼록 곡면, 단순 오목 곡면, 복합 곡면상의 값을 갖게 되기 때문에 실제 영상에 더욱 근접한 확대 영상을 생성할 수 있어 확대 영상의 화질이 향상된다. 제안 기법을 적용하여 확대한 영상의 PSNR 값이 기존의 기법들을 적용하여 확대한 영상의 PSNR 값보다 큰 것을 확인하였다.
Through the formative analysis of the traditional jokakbo, we have composed surface composition that was made by a perfect square, triangle, a weather vane type, vertical type, cint$\tilde{a}$mani type, and a mixed rectangular. And we have composed that was made by vivid tone, pale tone, and so on, and finally analyzed image, preference rate of them. First, the cause of composition for the image of stimulant was composed by the cause of simplicity characteristics, interesting characteristics, rigid-flexibility characteristics, and modern characteristics. Secondly, the image of clothes was revealed as a simple image of perfect square, a feminine image of cint$\tilde{a}$mani type, a modern image of mixed rectangular in the case of large pattern. And in the case of small pattern, perfect square was revealed as a simple image, cint$\tilde{a}$mani type was revealed as a feminine image, triangle with achromatic colored weather vane type and pale tone was revealed as an interesting image, achromatic colored and pale toned a weather vane type, vivid toned vertical type was revealed as a modern image. Lastly, it revealed that the preference rate against clothes is related with the cause of simplicity characteristics, interesting characteristics, and rigid-flexibility characteristics in the case of large patterns, and especially in the case of large patterns and small patterns, the clothes of pale tone are more preferred. And achromatic colored mixed rectangular and chromatic colored cint$\tilde{a}$mani type are more preferred by the large patterns, and chromatic colored and pale toned weather vane type is more preferred by the small patterns.
This study aim of quantitative assessment of Noise Power Spectrum(NPS) and image characteristics of by acquired the optimal image for noise characteristics and quality assurance by using magnetic resonance imaging(MRI). MRI device was (MAGNETOM Vida 3.0T MRI; Siemense healthcare system; Germany) used and the head/neck shim MR receive coil were 20 channels coil and a diameter 200 mm hemisphere phantom. Frequency signal could be acquired the K-space trajectory image and white image for NPS. The T2 image highest quantitatively value for NPS finding of showed the best value of 0.026 based on the T2 frequency of 1.0 mm-1. The NPS acquired of showed that the T1 CE turbo image was 0.077, the T1 CE Conca2 turbo image was 0.056, T1 turbo image was 0.061, and the T1 Conca2 turbo image was 0.066. The assessment of NPS image characteristics of this study were to that could be used efficiently of the MRI and to present the quantitative evaluation methods and image noise characteristics of 3.0T MRI.
The purpose of this study was to examine the evaluation of fabric characteristics on the drapability, texture image and preference of blouse fabrics, and to analyze the effects of the texture image, objective and subjective drapability on the preference. As specimen, silk and polyester fabrics were collected. 52 female subjects evaluated 16 specimens with semantic differential scale of 18 fabric image and 20 sensibility. Data were analyzed through factor analysis, pearson correlational coefficient using spss win 12.0. For the evaluation, structural characteristics such as fiber contents, weave type, weight and thickness were analyzed. The results were as follows: The evaluation results of objective and subjective drapability showed differences. Sensory image factors of blouse fabrics were 'surface smoothness', 'elasticity', 'weight' and 'flexibility'. Sensibility image factors were 'elegance', 'classic', 'characteristic' and 'mannish'. 'Elegance', 'classic' and 'characteristic' of sensibility images showed high correlation with 'surface smoothness' and 'elasticity' of sensory image, also 'mannish' of sensibility image showed significant correlation with 'weight' of sensory image. The significant fabric characteristics affecting objective drapability were density, weight, thickness. The significant texture image factors affecting objective drapability were 'weight', 'flexibility' of sensory image and 'elegance' of sensibility image. On the other hand, the significant factors affecting subjective drapability were thickness of fabric characteristics and 'elegance', 'characteristic', 'mannish' of sensibility images. 'Elegance', 'characteristic' and 'classic' of sensibility image, 'elasticity' of sensory image and subjective drapability affected on the purchase preference.
This study would inquire into the fashion image and design characteristics of Peng Liyuan, the first lady of China that has a mighty influence on the recent global economy and consumption. For this purpose, first, this study investigated the fashion image of Peng Liyuan according to the role which she performs as a first lady and analyzed how the fashion image appears and changes by year and role type. Second, this study analyzed the design characteristics of Peng Liyuan's fashion image, focusing on the silhouette, fashion items, coordinated items, colors, and textile patterns. The scope of the research was limited to the dresses worn by Peng Liyuan from March 14, 2013 to September 30, 2015. The fashion image of Peng Liyuan changed from classic and elegant image to modern image till 2015, and she reduced ethnic image and emphasized romantic image. In international diplomatic visits, she tried to express the confidence and potential of China through classic, ethnic and modern image, while in formal events of China, she showed an intention to communicate with the Chinese public with soft intimacy through elegant and ethnic images. As design characteristics in her fashion image, she flexibly changed her fashion image by the composition of silhouettes and items, which could cover her mid-life body type and made use of the form and detail of Chinese traditional qipao, appropriate coordination of scarves and brooches, the combination of chromatic color and achromatic color, appropriate uses of textile patterns and the delivery of China's image according to place and purpose. The study of Peng Liyuan's fashion image has significance to understand the fashion trend as a role model of fashion for the Chinese people and can help the domestic fashion industry that aims at the Chinese market in the future by predicting Chinese women' Fashion trend.
The purpose of this study is to examine the evaluation of texture image and preference according to the structural characteristics of silk fabric, and to analyze the effects of texture image and sensibility on the preference. 53 female subjects evaluated fabric image and sensibility of 17 specimens of white silk fabrics sold on the market with semantic differential scale. The data were analyzed through factor analysis, Pearson correlational coefficient and t-test using SPSS win 13.0. For the evaluation, structural characteristics such as fiber contents, weave type, weight and thickness were analyzed. Factor analysis showed that sensibilities were classified into 3 categories; 'surface property', 'weight', 'flexibility'. Fabric images were classified into 2 categories; 'elegance' and 'naturalness'. Statistically significant differences of structural characteristics on the texture image were observed. Weave type affected 'surface property' and fiber contents affected' flexibility'. Weight and weave type affected' elegance', too. The significant factors affecting preference were fabric image of 'elegance' and structural characteristics of 'weave type'. The results of this study showed that the most preferred silk fabric is smooth and soft satin weaved fabric with texture image of 'elegance'.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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