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.
Emotional image quality optimization methodologies are investigated using technological image quality controls based on the eye tests of various image samples. The images are evaluated based on various contrast, lightness and saturation image quality metric tone curves. The order of importance to image quality enhancements is contrast, saturation and brightness. The slopes of emotional image qualities with respect to technical image quality metric changes are found to be composed of mathematical function modelling with nearly zero, intermediate and maximum slope regions in general, which can reflect well known log and saturated as well as conventional reverse U shape natures. Image quality improvements are analyzed not only with just single but also with multiple image quality metrics. To ease the unified image quality metric analysis and control, a new function is presented to utilize both the newly found and conventional emotional image quality behaviors. It is found that the overall image quality enhancement can be realized only in a few limited cases of multiple image quality metric controls. It is also found that the kinds of image quality enhancement methodologies are not strongly dependent on image contents (genre).
This paper deals with image quality analysis considering the impact of psychological factors involved in assessment. The attributes of image quality requirement were partitioned according to the visual perception characteristics and the preference of image quality were obtained by the factor analysis method. The features of image quality which support the subjective preference were identified, The adequacy of image is evidenced to be the top requirement issues to the display image quality improvement.
This paper addresses the factors hindering the image quality of lines in inkjet printed on polyester fabric as printing media. Lines were printed onto different types of polyester fabrics in warp and filling directions. Line image quality including line width, edge blurriness, and edge raggedness was assessed. The effect of capillary wicking on line image quality of printed spun polyester fabric is discussed. The factors on the image quality include printing position(top of the yam or between the yarn), printing direction(warp or filling), yarn structures(filament or spun), thread size(yam or fiber), finishing, and ink properties(evaporation rate). More than 30% differences in image quality results were observed by changing the printing location on the spun polyester fabric. The best results of the image quality were obtained with the printed plain and spun polyester fabrics. The fiber sizes may affect capillary size; therefore, the image quality can be dissimilar. Types of finishing materials and inks greatly improve the line image quality on spun polyester fabrics.
A novel quantified method based on requirement analysis of image quality to improve display image quality was proposed. Nowadays, the image quality was limited by the poor understanding of the image quality requirement, which led to the critical factors of image quality could not be controlled during display development. Our method was set up to resolve this problem by clarifying the relationship between the image quality level and the effect factors in image processing. Moreover, the subjective factors were eliminated extremely by the image quality quantification. The method was applied in the RPTV development life cycle and its efficiency was demonstrated.
Purpose: Along with the trend increasing dining-out and enjoying variety of menu, dessert café has been introduced as a new type of food service provider and grown up rapidly. We need to verify structural relationship that dessert café environment influences overall quality and brand image and loyalty. Research design, data, and methodology: This study seeks to understand how in-café environment influence overall quality, brand image and loyalty directly and indirectly based on SOR theory. We examine detail effect of in-café environment on overall quality and brand image and subsequently loyalty. Sample data were collected from 563 online survey panels and analyzed by using SmartPLS 3.2.9. Result: The results indicates that all sub-dimensions of in-café environment influences positively overall quality. While, menu and atmosphere make positive impact on brand image. price, food and beverage quality, employee service do not affect significantly brand image. Further, overall quality influences positively brand image and both overall quality and brand image affect positively loyalty. In addition, overall quality plays full mediator role in relationship among price, food and beverage quality, employee service and brand image. Conclusions: Dessert café should differentiate itself from competitors through physical and non-physical environments which are likely to influence overall quality. As overall quality mediates between environment and brand image and influences loyalty, dessert café is required to communicate strength of functional quality and service quality aggressively. Additionally, favorable brand image affecting loyalty is required to be dominated in advance as the market is likely to be segmented along with its growth.
Journal of the Korea Fashion and Costume Design Association
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v.19
no.3
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pp.109-126
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2017
This study aimed to investigate the relationship between oriented quality of life and fashion image with a focus on their futures. The results of this study are as follows. First, oriented quality of life was sampled as six factors such as information preference, job preference, self-preference, leisure preference, health preference, and self-defense preference, whereas an oriented fashion image was drawn as three factors such as urban image, individual image, and feminine image. Second, the self-defense preference had a significant effect on modern image and individual image as in Photo 1, while leisure preference and self-defense preference exerted a significant influence on feminine image in Photo 2. In Photo 3, leisure preference and self-defense preference affected urban image significantly, and health preference and self-defense preference respectively influenced individual image and feminine image. Third, as a result of investigating the difference between oriented quality of life and the sub-element of oriented fashion image according to the type of oriented quality of life, six groups of oriented quality of life (self-preference, job preference, self-defense preference, information preference, leisure preference, and health preference group) displayed significant differences only in individual image as presented in Photo 2. Fourth, in consequence of examining differences in the factor of an oriented fashion image according to the type oriented quality of life, six groups according to the type of oriented quality of life presented significant differences in the individual, splendor, elegant, refined, youthful, feminine, and modern image among the factor of oriented fashion image.
This study examines the linkage between Korean wave, corporate image and country image, perceived quality of products made in the country. To close a gap lacking empirical studies on impacts of corporate image to country image and to further understand impacts of Korean wave, this study conducts survey over Chinese consumers to test the effects of corporate image, Korean wave to the country image, and verify on its effects to perceived quality of the products made in the country. The results show that both corporate image and Korean wave influences to form positive country image of Korea, and perceived quality of Korean made products. The size of effects varies upon products type and stimuli. This study could provide policy makers insights how to promote country image as well as support SMEs for developing overseas markets. Also, it could give marketers valuable implications to develop effective global marketing strategies using cultural assets, country image and salient corporate image.
We propose that a subjective image quality assessment based on objective image quality factors in order to evaluate objectively preference of consumers. In other words, we define objective image quality factors which are easy to accept by manufacturers and they are composed of subjective image quality assessment questionnaires. Also, portrait image is selected by stimulus in order to persue easiness of evaluation for the general subjects. Throughout a subjective image quality assessment model, we evaluate recognition of image quality by consumers and analyze the effectiveness of correlation in terms of the final image quality preference. Analyzing the relationship between image quality factors, we can figure out the preferable image quality and confirm the positive effects on consumers' recognition of image quality. In the results, there are strong relationship between preference and color reproduction, dynamic range, noise, and resolution respectively. especially, the characteristic of portrait, there is high correlation between color reproduction and preference.
Abdelwahed Motwakel;Adnan Shaout;Anwer Mustafa Hilal;Manar Ahmed Hamza
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.1
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pp.163-177
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2024
The fingerprint image quality relies on the clearness of separated ridges by valleys and the uniformity of the separation. The condition of skin still dominate the overall quality of the fingerprint. However, the identification performance of such system is very sensitive to the quality of the captured fingerprint image. Fingerprint image quality analysis and enhancement are useful in improving the performance of fingerprint identification systems. A fuzzy technique is introduced in this paper for both fingerprint image quality analysis and enhancement. First, the quality analysis is performed by extracting four features from a fingerprint image which are the local clarity score (LCS), global clarity score (GCS), ridge_valley thickness ratio (RVTR), and the Global Contrast Factor (GCF). A fuzzy logic technique that uses Mamdani fuzzy rule model is designed. The fuzzy inference system is able to analyse and determinate the fingerprint image type (oily, dry or neutral) based on the extracted feature values and the fuzzy inference rules. The percentages of the test fuzzy inference system for each type is as follow: For dry fingerprint the percentage is 81.33, for oily the percentage is 54.75, and for neutral the percentage is 68.48. Secondly, a fuzzy morphology is applied to enhance the dry and oily fingerprint images. The fuzzy morphology method improves the quality of a fingerprint image, thus improving the performance of the fingerprint identification system significantly. All experimental work which was done for both quality analysis and image enhancement was done using the DB_ITS_2009 database which is a private database collected by the department of electrical engineering, institute of technology Sepuluh Nopember Surabaya, Indonesia. The performance evaluation was done using the Feature Similarity index (FSIM). Where the FSIM is an image quality assessment (IQA) metric, which uses computational models to measure the image quality consistently with subjective evaluations. The new proposed system outperformed the classical system by 900% for the dry fingerprint images and 14% for the oily fingerprint images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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