영상의 특성 파악을 위해서 질감 특징이 많이 사용되고 있다 Co-occurrence matrix를 이용한 질감은 영상의 변화형태에 대한 수치자료로 다양한 함수들을 가지고 있으며, 영상의 특성에 따라서 그 함수들을 활용하여 영상의 분할과 분류에 사용하고 있다. 본 논문에서는 질감 특징을 시각화하기 위한 방법으로 GLCM의 로컬값을 새로운 픽셀값으로 하는 영상화 기법에 대해 논하였다. 실험을 통해 질감특징 중 대조적인 관계와 동일성을 가진 질감에 대한 영상을 얻을 수 있었으며, 영상 분석에 대한 시각적인 자료를 얻을 수 있었다. 질감특징은 각 항수별 특징값의 효율적인 사용을 위해 시각화되어질 필요성이 있으며 영상화되어진 질감특징영상을 이용하면 영상의 분석과 이해에 효과적인 접근이 가능하다.
본 연구는 남성 수트소재의 구성적 특성과 역학적 특성이 남성 수트소재의 시각적 질감 이미지와 선호도에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 시판하는 남성용 검정색 계열의 춘하 소재 20종을 수집하여, 시각적 질감 이미지에 대한 주관적인 평가를 실시하였고, 피험자는 의류학과 대학원생과 의류관련 업체 종사하는 $20\~30$대 전문가 여성으로 구성하였다. 요인분석으로 "부피감", "신축감$\cdot$드레이프성", "강연감", "평활감"의 요인이 추출되었으며, "강연성"과 굽힘특성과의 관계를 제외한 역학적 특성 평가와 시각적 질감 이미지 평가가 일치하였다. 선호도에 가장 영향을 주는 것은 "평활감", 압축에너지(WC), 밀도, "강연성"이었으며, 시각적으로 매끄럽고 부드럽고 압축에 필요한 에너지가 적고 밀도가 성근 직물을 춘하 남성용 정장으로 선호하였다.
본 연구의 목적은 적응신경망퍼지추론시스템(ANFIS)과 회귀분석을 활용하여 7가지 역학적 특성치를 갖는 면직물의 시각적 질감을 해석하고 두 가지 방법을 비교하는 것이다. AMFIS는 퍼지 소속 함수와 신경망 구조를 갖는 것으로 인간의 비선형적 감성예측에 유용한 도구이다. 상관관계 및 회귀 분석의 통계분석은 7가지 역학적 특성치가 주관적 질감과 선형의 관계가 있음을 나타내었지만 설명력이 높지 않았고, 선형 이외의 관련성과 변수들 간의 상호작용을 표현하기 어려운 문제가 있었다. 통계분석과 비교하여, ANFIS는 변수들 간의 비선형적인 관련성과 상호작용을 가시적으로 보여주는데 설명력 있는 유용한 도구였으나, 입력 변수 중 출력 변수에 영향력이 있는 변수를 변별하지 못하여, 생성된 규칙의 수가 복잡한 문제가 있었다. 따라서 ANFIS의 해석이 단순하고 의미있는 모델을 구성하기 위해서는 영향력 있는 출력 변수를 추출하고 나머지 변수를 유사하게 통제하는 실험 모델의 구성이 필요하다.
인간은 시각으로 판단할 수 없는 경우 촉감을 이용하여 정보를 받아들이며 피부와 대상체 표면과의 접촉에 의해서 질감을 느낀다. 피부는 대뇌의 체성감각 피질과 관련이 있다. 피부에는 여러 가지 감각 수용체들이 산재되어 있어 손끝이 대상체 표면과 접촉했을 때 손끝의 압력변화에 의해 부드러움, 매끄러움, 딱딱함 들의 질감을 느끼게 된다. 따라서 손끝에서의 접촉 반응은 질감을 느끼는데 있어서 중요하므로 기본적인 접촉 이론에 의한 현상을 해석하여 질감 메카니즘 현상을 분석하였다. (중략)
본 논문에서는 국부상관계수(local correlation coefficients; LCC)의 영역 평균변화량을 질감특징으로 사용하여 질감 영역을 추출하는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 질감영역 추출을 위한 알고리듬의 핵심은 각 방향에 따른 국부상관계수들의 평균 변화량은 평탄영역에서 보다 질감영역에서 대체로 크게 나타나는 특성을 이용하는 것이다. 제안한 알고리듬의 성능을 평가하기 위하여 8비트 256$\times$256 크기를 가진 9개의 시험영상(Lena, Bsail, Camera, Face, Woman, Elaine, Jet, Tree, Tank)을 사용한다. 실험결과에서 제안한 특징은 시각적으로 질감영역으로 보이는 영역들을 잘 추출함을 보인다.
This study was aimed to investigate the effects of visual texture on color emotion and to establish prediction models for color emotion by both physical color properties and visual texture characteristics. A variety of fabrics were printed by digital printer according to hue and tone combinations. Subjective sensation was evaluated in terms of visual texture for fabrics printed in gray whereas color emotion for those in chromatically printed. As results, fabric clusters by visual texture showed significant differences in color emotion factors and the differences were clearer for grayish tone fabrics. Prediction models for color emotion factors by both physical color properties and visual texture clusters were proposed as for all fabrics and grayish ones, respectively.
국내에서 해안사구의 생성과정 및 생물지화학적 특성에 대한 연구가 누적되어 왔지만 원격탐사방법을 이용한 분석은 범위를 파악하기 위한 수준으로 시각적 분석을 수행한 것이 대부분이다. 사구지역 범위 추출을 위한 적합한 질감분석방법을 찾아보기 위하여 제주도의 김녕사구지역을 대상으로 영상분석, 야외조사 및 통계분석을 실시하였다. 제주도 사구는 내륙으로 깊숙이 발달하고 있으며 현무암 돌담의 색채와 대비되어 단순 영상분류 분석보다는 질감분석을 적용할 경우 뚜렷한 범위를 도출할 수 있었다. 영상은 전처리 과정 이후에 Erdas Imagine과 ENVI 소프트웨어를 사용하였으며, 분산분석과 히스토그램 분석, 형태적 특성과 질감의 최고값에 대한 비모수 비교분석을 수행하였다. 도시지역은 농촌지역과 사구지역에 비해 질감의 변화가 폐합된 작은 폴리곤 형태를 나타내었으며, 사구지역은 도시지역과 유사한 높은 질감 변화값을 갖는다는 공통점을 갖는 반면에 폐합된 폴리곤의 크기는 농촌지역과 유사한 형태를 보여주는 이중적 특성을 보유하고 있었다. 하이패스필터적용 이후 생성된 사구지역의 폴리곤의 장축과 장축에 대한 단축의 비는 도시지역과 농촌지역에 비해 유의미하게 큰 것으로 나타났으며, 하이패스필터와 동일성 필터를 적용한 사례가 가장 효과적으로 도심지와 사구지역을 구별할 수 있었다.
최근 2D 와 3D 콘텐츠의 급격한 수요 증가로 인하여 2D 와 3D 공간에서 사람이 인지하는 물체의 시각적 정보량을 정량화할 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 정보이론에 기초하여 엔트로피 관점에서 2D 와 3D 영상의 시각적 정보량을 측정하는 방법을 제시한다. 시각적 정보량을 측정할 때, 기존의 연구에서는 고려되지 않았던 집중영역(saliency), 시각세포의 불균형으로 인한 주변영역 흐림현상인 포비에이션(foveation), 양안합성(binocular fusion)등 인간의 시각적 특성을 반영하였다는 점에서 기존의 연구들과 차이를 둔다. 2D 콘텐츠의 시각적 엔트로피는 단안시에 근거한 질감(texture) 엔트로피와 깊이 엔트로피로 구성되어 있다. 그리고 3D 콘텐츠의 시각적 엔트로피는 2D 에서의 시각적 엔트로피와 양안시에 의한 깊이 엔트로피를 포함한다. 본 논문의 시각적 엔트로피는 2D 와 3D 영상의 시각적 피로도를 측정할 때 사용될 수 있다.
내용기반 영상검색 분야에서 색, 질감, 모양 등과 같은 영상의 시각적인 내용을 표현하기 위하여 수치화한 특징들이 많이 제안되었다. 이런 특징들은 모두 독립적이라고 가정하기 때문에 한 특징 벡터를 추출할 때는 다른 특징들과의 상관성을 전혀 고려하지 않는다. 이 논문에서는 색과 질감 사이의 관계를 고려하여 새로운 CCE(channel color energy) 특징을 제안한다. 자연 영상을 대상으로 한 실험결과를 분석한 결과 제안하는 방법이 정규 가중거리 비교 방법과 SCFT(sequential chromatic Fourier transform) 기반 색 질감 방법에 비해 우수한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구는 디지털 패션디자인 영역이 확장되고 있는 현시점에서 자수 특유의 시각적 표현효과를 보다 쉽고 다양하게 의복 디자인에 접목할 수 있는 기초자료를 제공하고자 자수 디자인의 디지털화에 의한 시각적 표현 효과가 실제 의상과 가상의상에서도 동일한 효과를 나타내는지 비교하였다. 컴퓨터 자수기를 이용한 실제 자수 모티브와 디지털화에 의한 DTP 자수 모티브, 디지털 모티브를 생성하였으며 의복에서의 시각적 표현효과를 비교하고자 각각의 자수 모티브가 들어간 패치포켓 형태의 T-셔츠를 제작하였다. 자수기로 제작한 자수가 삽입된 의복과 디지털화된 자수 모티브를 디지털텍스타일프린팅하여 제작된 의복의 시각적 효과를 비교한 결과, 색상(3.5), 질감(4.0), 광택(3.8), 두께(3.5)에서 자수원사의 컬러와 두께감 등 시각적으로 충분히 자수의 질감, 광택의 표현 효과를 나타낼 수 있음을 알 수 있었다. 가상의복의 자수 표현효과에 있어서도, 색상(3.8), 질감(4.3), 광택(3.9), 두께(3.6)의 높은 일치도를 보여, 우리는 디지털화된 자수모티브도 기존 자수 특유의 시각적 표현 효과를 충분히 구현할 수 있는 도구임을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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