The purpose of this study is to verify the visual perception on various cotton fabrics of the same color. Results obtained through subjective evaluation of cotton fabrics showed that the textural adjectives could be classified into 3; warm/cool, flexibility and surface property, the sensibility adjectives into 5; simple, attractive, masculine, conservative, comfortable and visual perception adjectives into 6; hard, warm, smooth, brilliant, classic and casual. Image distribution results on 12 different fabrics, showed different distributions among textiles on visual perception due to varying texture and sensibility. In thickness, weight, weave type, bending and surface characteristics which are structure characteristics, significant differences were shown for visual perception examination. Having placed into an image scale, visual perception dimension developed divided into the 'soft-hard' axis and the 'warm-cool' axis.
Texture imaging, which means texture image creation by co-occurrence relation, has been known as one of useful image analysis methodologies. For this purpose, most commercial remote sensing software provides texture analysis function named GLCM (Grey Level Co-occurrence Matrix). In this study, texture-imaging program for GLCM algorithm is newly implemented in the MS Visual IDE environment. While, additional texture imaging modules based on GLDV (Grey Level Difference Vector) are contained in this program. As for GLCM/GLDV texture variables, it composed of six types of second order texture function in the several quantization levels of 2(binary image), 8, and 16: Homogeneity, Dissimilarity, Energy, Entropy, Angular Second Moment, and Contrast. As for co-occurrence directionality, four directions are provided as $E-W(0^{\circ}),\;N-E(45^{\circ}),\;S-W(135^{\circ}),\;and\;N-S(90^{\circ}),$ and W-E direction is also considered in the negative direction of E- W direction. While, two direction modes are provided in this program: Omni-mode and Circular mode. Omni-mode is to compute all direction to avoid directionality problem, and circular direction is to compute texture variables by circular direction surrounding target pixel. At the second phase of this study, some examples with artificial image and actual satellite imagery are carried out to demonstrate effectiveness of texture imaging or to help texture image interpretation. As the reference, most previous studies related to texture image analysis have been used for the classification purpose, but this study aims at the creation and general uses of texture image for urban remote sensing.
본 연구는 하나의 도메인을 기반으로 하여 모델링된 Genus N 객체에 새로운 텍스쳐 매핑방법을 제안한 연구이다. 기존의 2D 텍스쳐 매핑의 문제점은 텍스쳐 도메인의 경계선이 객체상에 현저하게 나타난다는 사실이다. 이 현상은 부자연스러울 뿐 아니라 객체의 부드러운 연속성의 효과를 감소시킨다. 특히 무한대의 연속성을 가진 Genus N 객체는 경계선이 생성되지 않는 텍스쳐 매핑이 필수적이다. 이러한 텍스쳐 매핑을 위하여 multiperiodic 함수 즉, 불연속의 함수를 연속함수로 변형시키는 함수를 제안하였다. 하지만 사례에 따라 경계선이 보이는 텍스쳐가 더 사실적으로 보일 수 있다. 따라서 본 연구에서는 가중치를 이용하여 불연속과 연속 함수를 상호적으로 제어하도록 하였다.
In this paper, real-time polygon generation algorithm of 3D point cloud data and texture mapping for tele-operation is proposed. In a tele-operation, it is essential to provide more highly realistic visual information to a tele-operator. By using 3D point cloud data, the tele-operator can observe the working environment from various view point with a reconstructed 3D environment. However, there are huge empty space in 3D point cloud data, since there is no environmental information among the points. This empty space is not suitable for an environmental information. Therefore, real-time polygon generation algorithm of 3D point cloud data and texture mapping is presented to provide more highly realistic visual information to the tele-operator. The 3D environment reconstructed from the 3D point cloud data with texture mapped polygons is the crucial part of the tele-operation.
최근들어 CG산업이 성장하면서 Photo Realistic CG에 대한 이해와 관심이 증가하였다. Photo Realistic CG를 구현하기 위해서는 시스템의 전반적인 이해, 출력 및 알고리즘 등이 필요하다. 또한, CG상에서의 현실적인 출력을 위해서는 물리적 환경과 시간에 따른 다양한 환경 조건 등 논리적인 텍스춰 작업이 나타내어져야 한다. Photo Realism 텍스춰 작업을 수행하기에는 텍스춰의 공간성, 물리적 특성, 재질, 환경 및 다양한 접근과 논리적인 분석이 요구된다. 분석된 자료는 표현하고자 하는 최종 결과물에 직접적인 영향을 미친다. 위의 연구를 바탕으로 사실적인 고대역사 유적지, 문화유산 및 산업제품을 가상현실 세계에서 구현하였다.
China is a big country in animal fur industry. The total production and consumption of fur are increasing year by year. However, the recognition of fur in the fur production process still mainly relies on the visual identification of skilled workers, and the stability and consistency of products cannot be guaranteed. In response to this problem, this paper proposes a feature fusion-based animal fur recognition network on the basis of typical convolutional neural network structure, relying on rapidly developing deep learning techniques. This network superimposes texture feature - the most prominent feature of fur image - into the channel dimension of input image. The output feature map of the first layer convolution is inverted to obtain the inverted feature map and concat it into the original output feature map, then Leaky ReLU is used for activation, which makes full use of the texture information of fur image and the inverted feature information. Experimental results show that the algorithm improves the recognition accuracy by 9.08% on Fur_Recognition dataset and 6.41% on CIFAR-10 dataset. The algorithm in this paper can change the current situation that fur recognition relies on manual visual method to classify, and can lay foundation for improving the efficiency of fur production technology.
The purpose of this study is to analyze the change of visual stimulus of users to the space through the experiment of EEG and the satisfaction of users depends on the lighting. To do that, the results measured with EEG experiment focusing on Beta ${\beta}$ were compared to each other to figure out difference in the changes of the activation of human brain on lighting's situation as the lighting off and on in the same space. The difference in the results was verified according to the characteristic of users which classified with 4 types of the spatial sensitivities. The results of this study are as following. Firstly, the spacial sensitivity of user is to communicate well with the different senses with stimulus through interaction among the elements. At this time, the brain plays a major role in build the spacial sensitivity of users as the place to make form. Secondly, there are the differences in the activation of brain depends on lighting situation even in the same space. The stimulus into the brain became generally stronger in images with lighting on than off. Especially, the response in the occipital lobe which connected with the visual center turn out strongly in the image of 'modern natural'. Because the visual stimulus interact well with the bright color, the reflectional texture and the rough texture painted the dark color. Thirdly, the satisfaction of users changed with lighting in the space. But we could know that the satisfaction of users isn't be related to the visual stimulus through the results of this study. Finally, there isn't the difference in the activation degree of brain according to the characteristic which are preference of users into 4 types of the spatial sensitivity through the results came from ANCOVA(analysis of covariance) with SPSS Program 22.
본 논문에서는 인간의 시각적 특성에 기반한 적응적 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 워터마크를 삽입할 대상에 대한 시각적 특성 분석을 위해 영상의 휘도, 대비, 텍스쳐 등의 특징을 사용하였다. 제안하는 방법은 인간의 시각적 특성에 따라 워터마크의 삽입 블록과 삽입될 워터마크의 위치와 강도를 적응적으로 결정한다. 실험은 절단, 영상강화, 저주파 필터링, JPEG 압축의 영상처리 공격에 대한 워터마크 검출율을 비교하였다.
We describe an approach that uses a bilateral filter to reduce the ringing artifact in motion-blurred restoration image. It takes into account the specific physical structure of the ringing artifact combined with the properties of the human visual system. To properly reduce the ringing artifact, each of the adjacent pixels is limited in a straight line which has a given direction. To protect the edges and the texture regions of an image, our algorithm divides the image into texture regions and flat regions, and the artifact reduction algorithm is only applied to the flat region. Finally, we use 8 typical images and 5 objective quality evaluation indices to evaluate our algorithm. Experimental results show that our algorithm can obtain better results in subjective visual effect and in objective image quality evaluation.
Kim, Yong-Hon;Jang, Jong-Whan;Jeong, Jae-Gil;Park, Doo-Yeong
The Journal of the Acoustical Society of Korea
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제15권2E호
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pp.85-91
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1996
New very low bit rate segmentation video image coding technique is proposed by segmenting image into textually homogeneous regions. Regions are classified into one of three perceptually distinct texture classes(perceived constant intensity, smooth texture, and rough texture) using the Human Visual System(HVS) and the fractals. To design very low bit rate video image coder, it is very important to determine the best block size for estimation the fractal dimension and the thresholding of the fractal dimension for each texture class. Good quality reconstructed images are obtained with about 0.10 to 0.21 bit per pixel(bpp) for many different types of imagery.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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