In contemporary advertising market, one of main trends is to speak surrealistic visual language which provides 'enjoyable spectacles'. Specially, in the beginning of 21st century, there discovered more and more exhibitions and discourses about surrealism reinterpreted from the viewpoint of postmodernism. Surrealism as a creative style of expression based upon free association, has been a great inspiration for fashion ads for commercial communication as well as fashion design since its origin. However, there has been ignored the idea of analyzing surrealistic image expressed in fashion ads in spite of their flood. Accordingly, the purpose of this study is to grasp its cultural meaning through analyzing aesthetic characteristics of surrealistic image expressed in fashion ads. It will provide a better understanding of surrealistic image in fashion ads reflecting popular taste and preference directly as popular visual culture, focusing on post modern context. A case study of surrealistic fashion ads limits to TV or print commercials and digital ads as image ads stimulating visual expressions. The Results can be summarized as follows. Surrealism is an avant garde style which deconstructs the established meaning system as well as the existing formalistic order and then put them together in the frame of 'dream' and 'unconsciousness'. Defamiliarization questioning the whole edifice of representation can be adapted to. By means of paradox and metaphor, unfamiliar new visual world can be represented. The plastic characteristics of surrealistic image in fashion ads are founded as surrealistic styling of time and space, distortion of object by methods of automatism, depaysement, parody and trompe-l'oeil which bring about the deconstruction of gestalt. Aesthetic values of surrealistic fashion ads appear as dualistic representation, allegoric symbolism, fantastic romanticism. Ultimately they lead to marvelous. mysterious, humorous visual effects. Foster reinterpreted these effects of surrealism from Freud's 'Uncanny Concept'. 'Uncanny' means the phenomenon recurring to familiar being defamiliarized by repression. Surrealistic fashion ads strengthen this shocking effect more and more dramatically in company with our post modern needs for fantastic adventure and thrilling spectacle. It can be thought that surrealistic fashion ads reflects uncanny as an alternative which can relieve us of our stress and anxiety and which realize our potential desire in contemporary post industrial stage.
This study aims at clarifying the spatial generative process of Borromini's architecture. The close examination of his sketches and the analysis of his major four works such as San Carlo alle Quattro Fontane (1634-1667), Sant'Ivo della Sapienza (1642-1660), Santa Maria dei Sette Dolori, Chapel (1643-1646), Collegio di Propaganda Fide, Chapel (1652-1667) show common features in the generation of space as follow. 1) The spatial generative process of Borromini's architecture is dominated by the plan of main space which is formulated from simple geometric elements into complexly folded space by mean of union, addition, copy and warping. 2) Borromini made various kinds of annexed space around the main space to create long and continuous circulation. 3) Borromini's architecture has a tendency to divide interior elevation into two parts, wall part and roof part by thick entablature. Moreover the entablature play important role to copy the figure of the plan of main space three-dimensionally. 4) Borromini tried to create the sense of depth through perspectival distortion and multi-focal space through the ceiling pattern.
In this paper, we propose a new algorithm to improve the contrast ratio, to preserve information of bright regions and to maintain the color of backlight image that appears with a great relative contrast. Backlight images of the natural environment have characteristics for difference of local brightness; the overall image contrast improvement is not easy. To improve the contrast of the backlight images, MSR (Multi-Scale Retinex) algorithm using the existing multi-scale Gaussian filter is applied. However, existing multi-scale Gaussian filter involves color distortion and information loss of bright regions due to excessive contrast enhancement and noise because of the brightness improvement of dark regions. Moreover, it also increases computational complexity due to the use of multi-scale Gaussian filter. In order to solve these problems, a linear MSR is performed that reduces the amount of computation from the HSV color space preventing the color distortion and information loss due to excessive contrast enhancement. It can also remove the noise of the dark regions which is occurred due to the improved contrast through edge preserving filter. Through experimental evaluation of the average color difference comparison of CIELAB color space and the visual assessment, we have confirmed excellent performance of the proposed algorithm compared to conventional MSR algorithm.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권5호
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pp.2326-2345
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2016
For the compression of color images, a common bitmap usually is generated to replace the three individual bitmaps that originate from block truncation coding (BTC) of the R, G and B channels. However, common bitmaps generated by some traditional schemes are not the best possible because they do not consider the minimized distortion of the entire color image. In this paper, we propose a near-optimized common bitmap scheme for BTC using Binary Ant Colony Optimization (BACO), producing a BACO-BTC scheme. First, the color image is compressed by the BTC algorithm to get three individual bitmaps, and three pairs of quantization values for the R, G, and B channels. Second, a near-optimized common bitmap is generated with minimized distortion of the entire color image based on the idea of BACO. Finally, the color image is reconstructed easily by the corresponding quantization values according to the common bitmap. The experimental results confirmed that reconstructed image of the proposed scheme has better visual quality and less computational complexity than the referenced schemes.
Uneven light in real-world causes visual degradation for underexposed regions. For these regions, insufficient consideration during enhancement procedure will result in over-/under-exposure, loss of details and color distortion. Confronting such challenges, an unsupervised low-light image enhancement network is proposed in this paper based on the guidance of the unpaired low-/normal-light images. The key components in our network include super-resolution module (SRM), a GAN-based low-light image enhancement network (LLIEN), and denoising-scaling module (DSM). The SRM improves the resolution of the low-light input images before illumination enhancement. Such design philosophy improves the effectiveness of texture details preservation by operating in high-resolution space. Subsequently, local lightness attention module in LLIEN effectively distinguishes unevenly illuminated areas and puts emphasis on low-light areas, ensuring the spatial consistency of illumination for locally underexposed images. Then, multiple discriminators, i.e., global discriminator, local region discriminator, and color discriminator performs assessment from different perspectives to avoid over-/under-exposure and color distortion, which guides the network to generate images that in line with human aesthetic perception. Finally, the DSM performs noise removal and obtains high-quality enhanced images. Both qualitative and quantitative experiments demonstrate that our approach achieves favorable results, which indicates its superior capacity on illumination and texture details restoration.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권10호
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pp.4060-4079
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2020
Blur is an important type of image distortion. How to evaluate the quality of blurred image accurately and efficiently is a research hotspot in the field of image processing in recent years. Inspired by the multi-scale perceptual characteristics of the human visual system (HVS), this paper presents a no-reference image blur/sharpness assessment method based on multi-scale local features in the spatial domain. First, considering various content has different sensitivity to blur distortion, the image is divided into smooth, edge, and texture regions in blocks. Then, the Gaussian scale space of the image is constructed, and the categorized contrast features between the original image and the Gaussian scale space images are calculated to express the blur degree of different image contents. To simulate the impact of viewing distance on blur distortion, the distribution characteristics of local maximum gradient of multi-resolution images were also calculated in the spatial domain. Finally, the image blur assessment model is obtained by fusing all features and learning the mapping from features to quality scores by support vector regression (SVR). Performance of the proposed method is evaluated on four synthetically blurred databases and one real blurred database. The experimental results demonstrate that our method can produce quality scores more consistent with subjective evaluations than other methods, especially for real burred images.
완전 참조 영상 화질(full-reference image quality assessment, FR-IQA)측정의 풀링 과정에 있어서, 한 영상의 전역 화질은 각 국부 패치의 측정된 화질값들로부터 측정된다. 그러나 한 영상의 전체 화질 값을 예측함에 있어서 국부 패치의 종류, 왜곡 타입, 왜곡의 인지 민감도, 국부 패치의 관심 집중(saliency) 정도에 따라 국부 패치가 전체 영상에 기여하는 왜곡의 정도가 다를 수 있다. 그 결과, 계산된 국부 패치 화질값에 대한 가중치 풀링 방법이 기존 FR-IQA 방법에서 고려되었다. 본 논문은 기존 FR-IQA 방법에서 고려되지 않은 시각인지시스템의 특성인, 광적응 효과 와 시각 관심 집중 효과를 고려한 새로운 가중치 풀링 방법을 제안한다. 실험 결과, 기존 FR-IQA 방법에 적용될 경우 예측 성능을 향상시킴을 확인하였으며, 이는 제안하는 가중치 풀링 방법은 사람의 시각인지 특성을 효과적으로 반영하기 때문으로 사료된다.
For last several decades, the color correction methods have been proposed for HDR(high dynamic range) images. However, color distortion problems take place after correcting the colors such as halos, dominant color as well known. Accordingly, this article presents a novel approach in which the method consists of tone-mapping method and cone response function. In the proposed method, the tone mapping method is used to improve the contrast in the given HDR image based on chromatic and achromatic based on the CIEXYZ tristimulus value, expressed in c/m2. The cone response function is used to deal with mismatch between corrected image and displayed image as well as to estimate various human visual effects based on the CMCAT2000 color appearance model. The experimental results show that the proposed method yields better performance of color correction over the conventional method in subjective and quantitative quality, and color reproduction.
Accompanied by the rapid development of Computer Vision, Visual surveillance has achieved great evolution with more and more complicated processing. However there are still many problems to be resolved for robust and reliable visual surveillance, and the cast shadow occurring in motion detection process is one of them. Shadow pixels are often misclassified as object pixels so that they cause errors in localization, segmentation, tracking and classification of objects. This paper proposes a novel cast shadow removal method. As opposed to previous conventional methods, which considers pixel properties like intensity properties, color distortion, HSV color system, and etc., the proposed method utilizes observations about edge patterns in the shadow region in the current frame and the corresponding region in the background scene, and applies Laplacian edge detector to the blob regions in the current frame and the background scene. Then, the product of the outcomes of application determines whether the blob pixels in the foreground mask comes from object blob regions or shadow regions. The proposed method is simple but turns out practically very effective for Gaussian Mixture Model, which is verified through experiments.
The purpose of this study is to identify the expression methods of uncanny images shown in contemporary fashion through the visual expression methods of plastic arts. The study results are as following. First, there is a concept-forming element of 'The return of Repressed', which is a psychological mechanism for generating uncanny sets to the component of 'repression' and 'return'. 'Repression' herein consisted of 'unconsciousness', 'the other', and 'anxiety', while the return was composed of 'trauma' and 'repetition compulsion'. Second, there are visual expression methods of the uncanny in contemporary art. The subject of 'repressed things' was expressed as grotesque and having a terrible look. 'Fragmented body' was analyzed as 'dismantling' by mutilation, 'combination' placing cut body parts in other places, and 'damage' suffering from an illness or accident. 'Fear of death' was shown as 'anatomy' reminiscent of death and 'iconography of death' meaning return of the dead. 'Post-human' was a surrealistic being such as a monster and mechanized human, and was analyzed as 'gene variation' and 'cyborg'. Third, the methods of visual expression of the uncanny reflected on contemporary fashion was analyzed as 'fragmented body', 'fear of death', and 'post-human'. 'Fragmented body' appeared as the object reminiscent of the fragmented body, 'dismantling and combination of the body', and 'damage of the body' through the distortion of the clothing construction principle. 'Fear of death' visualized the characteristic elements of the subject reminiscent of death as 'iconography of death' and 'symbolic object of death' through the motif. 'Post-human' was the description of the subject beyond the body's function and form, and was shown as 'gene variation' and 'cyborg'.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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