The results of the image evaluations by various shapes of skirts which are typical female's lower garment were as follows; 1. The composition factors of images by the shapes of skirts were classified into five factors. The 1st factor is lovely image factor, the 2nd is attractive image factor, the 3rd is practical image factor, the 4th is slim-looking image factor and the 5th is long-looking image factor. 2. In the 1st factor- lovely image factor, tiered skirt, $360^{\circ}$ flared skirt and $180^{\circ}$ flared skirt were evaluated to express lovely images. In the 2nd factor- attractive image factor, $180^{\circ}$ flared skirt was evaluated to express refine and attractive images. In the 3rd factor- practical image factor, $360^{\circ}$ flared skirt and gathered skirt were evaluated to express easy and practical images. In the 4th factor- slim looking image factor, males evaluated 8gored skirt and females evaluated gathered skirt to express fat images. In the 5th factor- long looking image, $180^{\circ}$ flared skirt was evaluated to express long looking images by both sexes. 3. In the lovely image factor, gathered skirt was evaluated most differently between the sexes. Both in the attractive and practical image factor, tiered skirt was evaluated most differently between the sexes. 4. In the preference of male and female university students according to the shapes of skirts, both the sexes prefered flared skirt. But the low prefered shapes of skirts were differently evaluated between the sexes; the male students' was A-lined skirt and the female's was pleated skirt and wrap skirt.
The image of Korean products in the US market and attitudes toward Korean companies and brands have very high purchasing value, but there are many doubts about the image of Korea. However, previous studies have shown that national image, product image, and brand attitude have a positive effect on consumers' purchase intention. The purpose of this study is to analyze the effect of Korean image and Korean brand image on purchasing Korean products in North Texas area. As a result of this study, the effect of the national image on Korean corporate image was not significant, and the effect of the national image on Korean brand image was not significant. However, the effect of the corporate image, purchase intention, brand image, and purchase intention is significant. In this study, US consumers do not perceive the correlation between Korean national image, Korean corporate image and brand image, and it is analyzed that Korean products are purchased mostly because of corporate image and brand image.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.9
no.6
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pp.747-752
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2011
The position detection of overlapping area in the interframe for image stitching using auto and cross correlation function (ACCF) and compounding one image with the stitching algorithm is presented in this paper. ACCF is used by autocorrelation to the featured area to extract the filter mask in the reference (previous) image and the comparing (current) image is used by crosscorrelation. The stitching is detected by the position of high correlation, and aligns and stitches the image in shifting the current image based on the moving vector. The ACCF technique results in a few computations and simplicity because the filter mask is given by the featuring block, and the position is enabled to detect a bit movement. Input image captured from CMOS is used to be compared with the performance between the ACCF and the window correlation. The results of ACCF show that there is no seam and distortion at the joint parts in the stitched image, and the detection performance of the moving vector is improved to 12% in comparison with the window correlation method.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.10
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pp.5197-5218
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2019
Large-scale retrieval algorithm is problem for visual analyses applications, along its research track. In this paper, we propose a high-efficiency region division-based image retrieve approaches, which fuse low-level local color histogram feature and texture feature. A novel image region division is proposed to roughly mimic the location distribution of image color and deal with the color histogram failing to describe spatial information. Furthermore, for optimizing our region division retrieval method, an image descriptor combining local color histogram and Gabor texture features with reduced feature dimensions are developed. Moreover, we propose an extended Canberra distance method for images similarity measure to increase the fault-tolerant ability of the whole large-scale image retrieval. Extensive experimental results on several benchmark image retrieval databases validate the superiority of the proposed approaches over many recently proposed color-histogram-based and texture-feature-based algorithms.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.10
no.7
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pp.1503-1508
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2009
This study applied image processing techniques, constructed to real-time, to thermal infrared camera image. Thermal infrared image data was utilized for hot mapping, cool mapping, and rainbow mapping according to changing temperature. It was histogram image processing techniques so that detected shade contrast function of the thermal infrared image, and the thermal infrared image's edge was extracted to classification of object. Moreover, extraction of temperature from image was measured by using the image information program.
LCD backlight boosting and the integration of boosting and dimming are proposed based on image analysis to maximize perceptual image qualities and to reduce display system power. Based on the histogram of the image data, methods for selecting an image suitable for boosting and for adjusting the optimum backlight brightness are proposed. A comprehensive combined optimization method of LCD backlight boosting, dimming and bypass based on image characteristics is also described. Perceptual image quality enhancement and power consumption are evaluated based on well known image databases. Average subjective image quality is improved by 24.8%, RMS contrast is improved more than 20%, and average power consumption is reduced by 15.94% compared to conventional uniform boosting.
Recently, Photo editing softwares such as digital cameras, Paintshop Pro, and Photoshop digital can create counterfeit images easily. Various techniques for detection of tamper images or forgery images have been proposed in the literature. A form of digital forgery is copy-move image forgery. Copy-move is one of the forgeries and is used wherever you need to cover a part of the image to add or remove information. Copy-move image forgery refers to copying a specific area of an image itself and pasting it into another area of the same image. The purpose of copy-move image forgery detection is to detect the same or very similar region image within the original image. In this paper, we proposed fast detection of forgery image using four step search based on discrete cosine transform and a four step search algorithm using discrete cosine transform (FSSDCT). The computational complexity of our algorithm reduced 34.23 % than conventional DCT three step search algorithm (DCTTSS).
Bokeh effect is a stylistic technique that can produce blurring the background of photos. This paper implements to produce a bokeh effect with a single image by post processing. Generating depth map is a key process of bokeh effect, and depth map is an image that contains information relating to the distance of the surfaces of scene objects from a viewpoint. First, this work presents algorithms to determine the depth map from a single input image. Then, we obtain a sparse defocus map with gradient ratio from input image and blurred image. Defocus map is obtained by propagating threshold values from edges using matting Laplacian. Finally, we obtain the blurred image on foreground and background segmentation with bokeh effect achieved. With the experimental results, an efficient image processing method with bokeh effect applied using a single image is presented.
Aiming at the problems of low image enhancement accuracy, long enhancement time and poor image quality in the traditional robot sequence motion image enhancement methods, an adaptive enhancement method for robot sequence motion image is proposed. The feature representation of the image was obtained by Karhunen-Loeve (K-L) transformation, and the nonlinear relationship between the robot joint angle and the image feature was established. The trajectory planning was carried out in the robot joint space to generate the robot sequence motion image, and an adaptive homomorphic filter was constructed to process the noise of the robot sequence motion image. According to the noise processing results, the brightness of robot sequence motion image was enhanced by using the multi-scale Retinex algorithm. The simulation results showed that the proposed method had higher accuracy and consumed shorter time for enhancement of robot sequence motion images. The simulation results showed that the image enhancement accuracy of the proposed method could reach 100%. The proposed method has important research significance and economic value in intelligent monitoring, automatic driving, and military fields.
Seok-Min Hwang;Dong-Bum Kim;Yu-Jeong Kim;Yeo-Rin Kim;Jong-Ha Lee
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.23
no.2
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pp.97-106
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2022
In this study, H&E staining is necessary to distinguish cells. However, dyeing directly requires a lot of money and time. The purpose is to convert the phase image of unstained cells to the amplitude image of stained cells. Image data taken with FPM was created with Phase image and Amplitude image using Matlab's parameters. Through normalization, a visually identifiable image was obtained. Through normalization, a visually distinguishable image was obtained. Using the GAN algorithm, a Fake Amplitude image similar to the Real Amplitude image was created based on the Phase image, and cells were distinguished by objectification using MASK R-CNN with the Fake Amplitude image As a result of the study, D loss max is 3.3e-1, min is 6.8e-2, G loss max is 6.9e-2, min is 2.9e-2, A loss max is 5.8e-1, min is 1.2e-1, Mask R-CNN max is 1.9e0, and min is 3.2e-1.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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