한국방송공학회 1996년도 Proceedings International Workshop on New Video Media Technology
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pp.50-55
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1996
Multimedia boom has happened worldwide these days. In multimedia, we use several kinds of media such as character, figure, voice, music, still images, moving picture etc.. Then I think image including moving picture is the most effective and important media for human being. Creating digital images using a computer has the following two main approaches, depending on how the computer is used. 1. CG Technology. Created images, produced through computer graphics. 2. Digital Image Processing. Images processed through digital image processing technologies. Approach (1) is very popular as Computer Graphics. Two-dimensional and three-dimensional computer graphics techniques are used over wide applications today. On the other hand, Approach (2), which uses digital image processing technology, has been attracting attention lately, in the filed of movies and television. In this report, I will introduce these approaches of CG and digital image processing, and show some application fields such as current movies.
Today people obtain much information about appearances through movies. The stars' body images in movies have been created through total fashion as they play the roles of an ideal model to create actual body images. This study examined the relations between the body images in the film media in terms of appearances or total fashion and actual body images based on the simulation theory by Jean Baudrillard. It conducted a literature study by collecting and analyzing film media-related picture images from books, papers, periodicals and the Internet home and abroad. The research scope was limited to the stars who made appearances in movies and the ones who starred in movies in addition to their other lines of work. As a result, the following conclusions were drawn; the stars' body images went hyperreal between their actual body images and the ones of their roles in movies and then were simulated in fashion. To be specific, 1. the stars' actual body images went hyperreal and were simulated in fashion in the following cases; 1) the stars in the heyday of film; 2) fashionistas; and 3) pictures taken by paparazzi. 2. The body images of their roles went hyperreal in the following cases; 1) through brand participation; 2) through changed body images; and 3) through cyber body images. Their body images became hyperreal and were simulated in fashion by the input of fashion designers and the techniques of other areas. The body images in film are the object of desire to the audience. They go hyperreal and become the ideal body image to real people. The various kinds of hyperreal images in the film media create new beauty as a reference and object of comparison for people to change their body images in reality.
Purpose : To determine whether subtraction images utilizing contrast media can improve the diagnostic performance of proximal caries diagnosis compared to conventional periapical radiographic images. Materials and Methods: Thirty-six teeth with 57 proximal surfaces were radiographied using a size #2 RVG-ui sensor (Trophy Radiology, Marne-la-Vallee, France). The teeth immersed in water-soluble contrast media and subtraction images were taken. Each tooth was then sectioned for histologic examination. The digital radiographic images and subtraction images were examined and interpreted by three dentists for proximal caries. The results of the proximal caries diagnosis were then verified with the results of the histologic examination. Results: The proximal caries sensitivity using digital subtraction radiography was significantly higher than simply examining a single digital radiograph. The sensitivity of the proximal dentinal carious lesion when analyzed with the subtraction radiograph and the radiograph together was higher than with the subtraction radiograph or the radiograph alone. Conclusion: The use of subtraction radiography with contrast media may be useful for detecting proximal dentinal carious lesions.
지방자치시대에 모든 지방자치단체들은 본인들의 지방정부를 좋은 이미지로 알려 관광이나 경제통상에 이득이 되도록 노력하고 있기 때문에 지역이미지가 조각된 홍보영상은 중요하고 필요하다. 따라서 본 연구는 지역이미지와 시정홍보영상 이미지간의 관계를 알아보고 효과적인 시정홍보영상제작을 위한 기초자료를 제공하고자 한다. 평소 지역에 대해 가지고 있는 이미지를 감성어휘로 추출하여 시정홍보영상 이미지에도 동일한 감성어휘가 들어가 있는지와 홍보영상이미지에서의 이미지 어휘에 대한 평균값이 상승 혹은 하락을 하였는지를 조사하여 지역이미지가 긍정적으로 투영된 시정홍보영상 이미지 제작을 해야 한다는 것을 알 수 있었다.
이 연구는 대표적인 뉴미디어 매체인 유튜브 상에서 재현되고 소비되는 과학 실험의 이미지의 특성에 대해 이해하고자 했다. 특히 이 연구에서는 현대사회에서 이미지의 강력한 지위와 가상과 실재의 경계의 모호함에 대해 논의한 보드리야르의 시뮬라시옹과 시뮬라크르의 이론을 바탕으로 유튜브의 과산화수소 분해 실험 영상 사례를 분석했다. 총 14편의 국내외 과산화 수소 분해 실험 관련 유튜브 영상이 분석되었다. 연구 결과, 뉴미디어 매체 속에서 과산화 수소 분해실험은 전형적으로 과학적 실험을 의미하는 기호들과 함께 재현되고 있었으나, 가장 핵심적인 기호는 실험을 통해 생성되는 거품이었다. 콘텐츠의 더 많은 소비 촉진을 위하여 유튜브 속에서 재현되는 과산화수소 분해 실험의 거품은 더욱 자극적인 '초거대한 거품 폭발'의 이미지로 변화되어갔다. 뿐만 아니라 유튜브의 댓글을 통해 과산화수소 분해 실험을 수행하는 교실에서도 이 거대한 거품의 이미지는 실재보다 더 실재같은 시뮬라크르이며, 실제 실험의 수행에도 영향력을 미치는 시뮬라시옹이 일어남을 확인할 수 있었다. 학습자가 언제 어디서나 접근 가능하며 수많은 이미지를 제공하는 뉴미디어의 영향력을 고려할 때, 뉴미디어 속 과학실험이 학생들의 과학에 대한 친밀함과 접근성을 높인다는 점은 긍정적이다. 그러나 즉각적이고 표면적 이미지만을 주로 다루는 뉴미디어의 특성으로 인해 과학실험의 목적이 '스펙터클 이미지의 생성'으로만 고착될 위험성도 유의해야 할 것이다. 더 나아가 이 연구에서는 일상생활에 깊숙이 영향을 미치는 뉴미디어의 특성과 한계를 이해를 토대로 그 속에서 재현되고 굳어지는 과학 관련 이미지들을 비판적으로 검토하는 과학 미디어리터러시가 요구됨을 주장했다.
후보자 이미지는 다양한 차원의 속성들로 구성되는 후보자에 대한 총체적 인상이다. 본 연구는 온 오프라인 뉴스미디어, 정치광고, 텔레비전 토론회, 후보자 웹사이트 등의 캠페인 미디어, 그리고 대인 간 정치 대화가 후보자의 개인적 품성과 직무수행 및 정책능력에 대한 이미지에 어떠한 영향력을 행사하는지를 분석하고, 더 나아가 정치적 의사결정 과정에서 이미지가 담당하는 역할을 탐색했다. 분석은 2007년 12월 실시된 17대 대통령 선거에서 50% 가까운 득표를 통해 당선된 이명박 후보를 중심으로 수행되었다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 신문 뉴스 열독은 개인 품성 이미지에 긍정적 효과를 보였으나, 인터넷신문 이용은 직무수행과 정책능력 이미지에 부정적 영향력을 행사했다. 둘째, 캠페인 미디어 중 특히 텔레비전 정치광고와 후보자 웹사이트는 다양한 차원에서 긍정적인 이미지 형성에 매우 높은 효과를 나타냈지만 투표 행위에 대해서는 직접적인 효과를 보이지 않음으로써, 주로 간접적 경로로 정치적 선택에 영향력을 행사했음을 알 수 있었다. 텔레비전 후보 토론회의 경우, 1, 2, 3차 토론회가 각각 상이한 방식으로 이미지 형성과 정치적 행위에 영향을 미친 것으로 관찰되었다. 셋째, 정치 대화의 빈도와 규모는 각각 개인적 품성과 경제정책능력에 대한 평가에 부정적인 효과를 보였으나, 대화 규모는 이명박 투표에 긍정적인 효과를 나타났다. 넷째, 다양한 차원의 후보자 이미지는 투표 행위에 매우 높은 설명력을 보였는데, 특히 이명박 후보의 도덕성, 정직성, 신뢰성, 서민성 등 개인적 품성에 대한 이미지가 그에 대한 투표 행위에 가장 중요한 예측 요인이었던 것으로 나타났다.
현재 대부분의 객체 탐지 알고리즘은 RGB 영상을 기반으로 연구되고 있다. 하지만 RGB 카메라는 물체에서 반사되는 빛을 받아들여 영상을 생성하기 때문에, 물체에서 나오는 빛이 적거나 산란이 되는 야간 또는 안개가 끼는 환경에서는 물체의 정보가 잘 표현되는 영상 취득이 어려워 객체 탐지의 정확도가 떨어진다. 그에 반해 IR(열 적외선, Infra-Red) 영상은 열 센서로 이미지를 생성하기 때문에 RGB 영상에 비해 정확한 물체의 정보를 표현할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 이미지 특성 차이에 따른 객체 탐지 성능을 비교하고자 하며, RGB와 IR 영상의 압축률에 따른 객체 탐지를 수행하고, 결과를 비교 분석 하고자 한다. 실험에 사용된 영상은 첨단운전자 보조 시스템(ADAS) 연구용 데이터 세트인 Free FLIR Thermal 데이터 세트 중 야간에 촬영된 RGB 영상과 IR 영상을 사용하였으며, 기존 RGB 영상 기반으로 사전 학습된 신경망과 FLIR Thermal 데이터 세트 내 RGB 영상과 IR 영상을 일부 골라 재학습한 신경망을 이용하여 객체 탐지를 수행하였다. 실험 결과 RGB 기반으로 사전 학습된 신경망과 재학습한 신경망 모두 IR 영상 기반 객체 탐지 성능이 RGB 영상 기반 성능보다 월등한 것을 확인할 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권10호
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pp.4108-4125
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2015
This paper presents a scalable coding method for depth images by considering the quality of synthesized images in virtual views. First, we design a new edge detection algorithm that is based on calculating the depth difference between two neighboring pixels within the depth map. By choosing different thresholds, this algorithm generates a scalable bit stream that puts larger depth differences in front, followed by smaller depth differences. A scalable scheme is also designed for coding depth pixels through a layered sampling structure. At the receiver side, the full-resolution depth image is reconstructed from the received bits by solving a partial-differential-equation (PDE). Experimental results show that the proposed method improves the rate-distortion performance of synthesized images at virtual views and achieves better visual quality.
This paper represents an efficient algorithm to segment objects from the background using multiple images of distinct luminous intensities. The proposed algorithm obtains images with different luminous intensities using a camera flash. From the multiple intensities for a pixel, a saturated luminous intensity is estimated together with the slope of intensity rate. Then, we measure the sensitivities of pixels from their slopes. The sensitivities show different patterns according to the distances from the light source. Therefore, the proposed algorithm segments near objects using the sensitivity information by minimizing an energy function. Experimental results on various objects show that the proposed algorithm provides accurate results without any user interaction.
The performance of an OMR (Optical Music Recognition) system is usually determined by the characterizing features of the input music score images. Low resolution is one of the main factors leading to degraded image quality. In this paper, we handle the low-resolution problem using the super-resolution technique. We propose the use of a deep neural network with instance normalization to improve the quality of music score images. We apply instance normalization which has proven to be beneficial in single image enhancement. It works better than batch normalization, which shows the effectiveness of shifting the mean and variance of deep features at the instance level. The proposed method provides an end-to-end mapping technique between the high and low-resolution images respectively. New images are then created, in which the resolution is four times higher than the resolution of the original images. Our model has been evaluated with the dataset "DeepScores" and shows that it outperforms other existing methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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