This research investigated the influences of structural characteristics such as fabrics, mechanical properties, and subjective sensory images on the off-line and on-line preferences to women's spring/summer suits fabrics to extract the most effective factor towards preference as well as analyze the preferential off-line and on-line differences to predict the exact texture image on-line. Objective evaluations were done for the measurement of the mechanical properties of fabrics using Kawabata's Evaluation System and subjective evaluations were done with 109 female subjects who value the off-line and on-line sensory image of suit fabrics. For statistical analysis, factor analysis, cluster analysis, t-test, ANOVA, and regression were used. The results were as follows. The preference scores on-line were generally higher than those off-line. For the structural characteristics of fabrics, differences of thickness were observed according to preference clusters, and the preference increased as thickness was lowered off-line and on-line. For mechanical properties, WC influenced off-line and on-line preferences. Fabrics with low compression energy were preferred; however, the effect of SMD was observed off-line only. In subjective sensory images, the 'smoothness' image influenced off-line and on-line preferences the most. All sensory images influenced the off-line preferences; however, the effects of 'flexibility' and 'weight' were not shown on-line.
Recently, we have many kinds of picture format and display, and resizing (scaling) of picture becomes important. In this processing, quality of picture depends on re-sizing method. For this, some methods to improve the PSNR have been proposed. However, subjective picture quality is more important. Especially, degradation caused by re-sizing, such as jaggy (aliasing) and ringing, should be reduced. To solve them, we have proposed the method using directional adaptive interpolation. To improve the performance of this method, we consider the shape analysis this time. In the proposed method, directional adaptive processing is applied for pure edge only. In the texture area and flat area, 8 tap re-sampling filter is used. As the results of processing, the reductions of jaggy and incorrect interpolated pixels are recognized. The subjective picture quality of proposed method is significantly better than 8-tap re-sampling which gives good PSNR.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권7호
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pp.2938-2956
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2020
Objective image quality assessment (IQA) models have been developed by effective features to imitate the characteristics of human visual system (HVS). Actually, HVS is extremely sensitive to color degradation and complex texture changes. In this paper, we firstly reveal that many existing full reference image quality assessment (FR-IQA) methods can hardly measure the image quality with contrast and masking texture changes. To solve this problem, considering texture masking effect, we proposed a novel FR-IQA method, called Texture and Color Quality Index (TCQI). The proposed method considers both in the masking effect texture and color visual perceptual threshold, which adopts three kinds of features to reflect masking texture, color difference and structural information. Furthermore, random forest (RF) is used to address the drawbacks of existing pooling technologies. Compared with other traditional learning-based tools (support vector regression and neural network), RF can achieve the better prediction performance. Experiments conducted on five large-scale databases demonstrate that our approach is highly consistent with subjective perception, outperforms twelve the state-of-the-art IQA models in terms of prediction accuracy and keeps a moderate computational complexity. The cross database validation also validates our approach achieves the ability to maintain high robustness.
In this paepr, a new image segmentation method reducing efficiently contour information causing bottleneck problem at segmentatio-based very low bit rate codingis proposed, while preserving objective and subjective quality. It consists of 4-level hierarchical image segmentation based on mathematical morphology and 1-leve region merging structure using contast of two adjacent regions. For two adjacent region pairs at the fourth level included in each region of the thid level, contrast is calculated. Among the pairs of two adjacent regions with less value than threshold, two adjacent regions having the minimum contrast are merged first. After region merging, texture of the merged region is updated. The procedure is performed recursively for all the adjacent region pairs at the fourth level included in each region of the third level. Compared with the previous method, the objective and subjective image qualities are similar. But it reduces 46.65% texture information on the average by decreasing total region number to be tansmitted. Specially, it shows reduction of the 23.95% contour information of the average. Thus, it can improve efficiently the bottleneck problem at segementation-based very low bit rate coding.
This study aims to examine the effect of structural properties, subjective textures, sensibilities, and objective handle on the preference for weft knit fabrics, and then to provide useful information in planning and designing knit fabrics through predicting the preference. We made 20 plain knit fabrics, as specimens, with a combination of 5 kinds of wool/rayon fiber contents and 4 kinds of stitch loop length. For the subjective evaluation of textures, sensibilities, and preference, we used the questionnaire that had been developed in the previous study. The data analysis was conducted with Pearson's correlation analysis, ANOVA, Duncann multiple range test and regression analysis. The results are as follows: In relationship of structural properties and preference, we could not recognize any difference in whole ranges of wool/ rayon fiber contents and in 7.5mm and less stitch loop length. On the other hand, we could find the decrease of preference in over 7.5mm stitch loop length. As to subjective textures and sensibilities, a multiple regression analysis of preference indicated a higher determination coefficient by sensibilities than by textures. But there were little correlation between a objective handle and preference of weft knit fabrics.
This study examines the effect of the structural properties of F/W wool knit fabrics for woman's knitwear on the perceptions of textures and sensible images of consumers and present basic data for textile designing by analyzing the relationship among the structural properties, mechanical properties, objective hand measurements and preferences. A total of 12 kinds of knit fabrics were prepared and investigated in terms of the differences in the subjective, mechanical properties and objective hand measurements according to the structural properties of knit fabrics. The data were analyzed by t-test. The subjective hand attributes of wool knits through factor analysis are categorized into 6 factors. In particular, the 'active/comfort' factor is a meaningful result that reflects the unique characteristics of knit fabrics compared to woven fabrics. Mechanical properties and objective hand measurements have a greater effect on textures than on sensible images; in addition, the structural properties, 'gauge' was the most important factor to influence the subjective evaluation.
The purpose of this study was to examine the effects of the structural characteristics of men's suit fabrics on the texture image and the preference, and to analyze the relationship between the preference and the practical sales ratio. In addition, the texture images and the preference of fabric and jackets made of the same fabrics were compared. As specimen, jackets for men's suit of 2002' S/S and their fabrics were collected. Questionnaires composed of 22 sensibility related and 21 fabric image related adjectives were developed. For the subjective evaluation of the texture image, both jackets and fabric samples were tested. Tests were performed with 100 female subjects in clothing department and apparel industry. For the objective evaluation, structural characteristics such as fiber contents, yarn twist, fabric count, thickness and weight were analyzed. Total Hand Value were calculated from mechanical properties determined by the KES-FB system. Factor analysis showed sensibilities were classified into 6 categories; "surface roughness", "weight", "density", "stiffness", "elasticity" and "wetness". Fabric images were classified into 4 categories; "classic", "original", "practical", and "stuffy". Depending on the method to show the specimen to the subjects, whether it is suit or fabric, statistically significant differences were observed with a number of adjectives for sensibilities and fabric images. The results of THV of KES did not agree with the preference of subjects, which suggests that we should be careful when using the KES system, which was developed for Japanese people. Price was considered to be another factor besides the texture image that influenced on purchase.
This study was executed to investigate the components making passenger satisfied or unsatisfied for the domestic train seats, and the patterns of the behavior that passenger taking in the train. These results would help in developing the high-speed train seat that adapts the Korean body structure and emotion. This investigation was done for 436 persons who taking in Saemaeul, Mukungwha, Tongil train during the January 1998. In addition subjective evaluations for texture properties, color, and pattern of the seat covers were investigated for 32 subjects in the lab under the controled condition in order to find to which one Korean prefer. The result shows that it is important to enhance the ride quality, and for coverage passenger prefers the soft texture, blue tone color, and abstract pattern.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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