The purpose of this study was to analyze the characteristics and images of costume colors in Korean Masque Drama. For this study, 242 color samples were selected by extracting digital color data by using the Eyedropper Tool of Photoshop 7.0. The RGB color data were transformed to HV/C and the attributes of color and tone were analyzed. Color images were analyzed with the IRI color image scale. As a result, neutral, red, purple blue, and yellow were found to be the most frequently used colors in the Korean Masque costumes. In the ton analysis, white tone showed high frequency and next orders were dp, s, v, b, sf. In the hue & tone, the most frequent color was white, followed by R(v), PB(dp), R(dp), YR(s), GY(s) and mGY. Color images were focused on dynamic, gorgeous, and natural images.
This paper is related to the Region-based Spectral Correlation Estimation(RSCE) coding method that makes it possible to achieve the high-compression ratio by estimating color component images from luminance image. The proposed method is composed of three steps. First, Y/C bit-plane summation image is defined using normalized chrominance summation image and luminance image, and then the Y/C bit-plane summation image is segmented for extracting the shape information of the regions. Secondly, the scale factor and the offset factor minimizing the approximation square errors between luminance image and R, B images by the each region are calculated. Finally, the scale factor and the offset factor for the each region are encoded into bit stream. Referring to the results of computer simulation, the proposed method provides more than two or three times higher compression ratio than JPEG/Baseline or JPEG2000/EBCOT algorithm in terms of bpp needed for encoding two color component images with the same PSNR.
Journal of the Korea Fashion and Costume Design Association
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v.9
no.2
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pp.15-30
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2007
The purpose of this study is to investigate the effect of makeup, clothing tone and clothing style on wearer's with same color coordination of lipstick and clothing. The experimental materials developed for this study were a set of stimulus and response scales (7-point scale semantic). The stimuli were 64 color pictures were manipulated by computer simulation. This experiment design was $2{\times}2{\times}4{\times}4$ factorial design. The stimuli were a set of eyeshadow color(brown), clothing style (formal style of Jacket / skirt and casual style of cardigan / pants), lipstick and clothing color (red and orange), lipstick tone(vivid, light, dull and dark), clothing tone(vivid, light, dull and dark). The subjects of this research were 384 female undergraduates living in Gyeongsangnam-do. The investigation was carried out at a lecture hall at the time between 10 a.m. and 3 p.m. in May 2006. The data were analyzed using SPSS program. Factor analysis, 4-way ANOVA, t-test, and Duncan test were used as analysis methods. Image factors according to variation of clothing style, clothing color, and makeup color are composed of 4 different dimensions (visibility, attractiveness, tenderness, and stability). In dimension of the visibility, the image was perceived to be glowing and luxurious regardless of lipstick tone and lipstick color in the case of the vivid tone clothing. According to the variation of clothing style, clothing color and tone, makeup color composed of eyeshadow color, lipstick color and tone, it was investigated that the images for a clothing wearer were expressed diversely, were shown differently in image dimensions, and could be produced to different images. The analysis data for images according to the combination of makeup and clothing color, tone, and style thus provide basic material for image consulting or color coordination.
The purpose of this study was to investigate the effect of perceiver's gender, interval and color of checked pattern on clothing image. The experimental materials developed for this study were a set of stimulus and response scales. The stimuli were 16 color pictures, in which the perceiver's gender, interval(0.5cm, 1.5cm, 3.5cm, 5.5cm), and color(red, yellow, blue, purple) were manipulated. The 7-point scale was used for evaluation of clothing image. Data were obtained from 192 male college students and 192 female college students living in Seoul, Gwangju, Jinju, and Masan on December 2009. For data analysis, ANOVA and Duncan-test were used by using SPSS program. Results of this study were as follows.; Clothing image according to interval and color of checked pattern consisted of five dimensions of attractiveness, appeal, warmness, modesty, and freshness. Perceiver's gender showed an independent effect on appeal, modesty, and freshness. Interval showed an independent effect on appeal, warmness, modesty, and freshness. Also, interaction effects of Perceiver's gender and interval on appeal and freshness were found. Interaction effects of Perceiver's gender and color on appeal were found.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.10
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pp.5112-5129
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2019
Image enhancement is a challenging problem in the field of image processing, especially low-light color images enhancement. This paper proposed a robust and comprehensive enhancement method based several points. First, the idea of bright channel is introduced to estimate the illumination map which is used to attain the enhancing result with Retinex model, and the color constancy is keep as well. Second, in order eliminate the illumination offsets wrongly estimated, morphological closing operation is used to modify the initial estimating illumination. Furthermore, in order to avoid fabricating edges, enlarged noises and over-smoothed visual features appearing in enhancing result, a multi-scale closing operation is used. At last, in order to avoiding the haloes and artifacts presented in enhancing result caused by gradient information lost in previous step, guided filtering is introduced to deal with previous result with guided image is initial bright channel. The proposed method can get good illumination map, and attain very effective enhancing results, including dark area is enhanced with more visual features, color natural and constancy, avoiding artifacts and over-enhanced, and eliminating Incorrect light offsets.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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v.9
no.1
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pp.828-831
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2005
In this paper we propose a method to detect human faces from color image using pupil-template matching. Face detection is done by three stages. (i)separating skin regions from non-skin regions; (ii)generating a face regions by application of the best-fit ellipse; (iii)detecting face by pupil-template. Detecting skin regions is based on a skin color model. we generate a gray scale image from original image by the skin model. The gray scale image is segmented to separated skin regions from non-skin regions. Face region is generated by application of the best-fit ellipse is computed on the base of moments. Generated face regions are matched by pupil-template. And we detection face.
A variety of medical service applications in the field of the Internet of Things (IoT) are being studied. Segmentation is important to identify meaningful regions in images and is also required in 3D images. Previous methods have been based on gray value and shape. The Visible Korean dataset consists of serially sectioned high-resolution color images. Unlike computed tomography or magnetic resonance images, automatic segmentation of color images is difficult because detecting an object's boundaries in colored images is very difficult compared to grayscale images. Therefore, skilled anatomists usually segment color images manually or semi-automatically. We present an out-of-core 3D segmentation method for large-scale image datasets. Our method can segment significant regions in the coronal and sagittal planes, as well as the axial plane, to produce a 3D image. Our system verifies the result interactively with a multi-planar reconstruction view and a 3D view. Our system can be used to train unskilled anatomists and medical students. It is also possible for a skilled anatomist to segment an image remotely since it is difficult to transfer such large amounts of data.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.6
no.4
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pp.229-236
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2017
This paper presents an efficient object-based color image-retrieval algorithm that is suitable for the classification and retrieval of images from small to mid-scale datasets, such as images in PCs, tablets, phones, and cameras. The proposed method first finds salient regions by using regional feature vectors, and also finds several dominant colors in each region. Then, each salient region is partitioned into small sub-blocks, which are assigned 1 or 0 with respect to the number of pixels corresponding to a dominant color in the sub-block. This gives a binary map for the dominant color, and this process is repeated for the predefined number of dominant colors. Finally, we have several binary maps, each of which corresponds to a dominant color in a salient region. Hence, the binary maps represent the spatial distribution of the dominant colors in the salient region, and the union (OR operation) of the maps can describe the approximate shapes of salient objects. Also proposed in this paper is a matching method that uses these binary maps and which needs very few computations, because most operations are binary. Experiments on widely used color image databases show that the proposed method performs better than state-of-the-art and previous color-based methods.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.29
no.5
s.142
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pp.662-670
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2005
The purpose of this study was to find out the effect of color, tone, perceiver's gender on image perception of natural dyeing of cotton and mosi. The experimental materials developed for this study were a set of stimuli and response scale(The 7-point semantic). The stimuli was 20 fabrics manipulated with two kinds of fabrics(cotton, mosi), five colors(red, yellow, blue, green, purple) and two tone variations. The subjects were 412 adults in Daejeon and Kongju. The results were as follows: The perceived image of the stimulus material consisted of 4 dimensions (attractive, conspicuous, hand, weight) colors, tons, materials as well as perceiver's gender affected on some selected image dimensions color affected on the four image dimensions, tone affected on the conspicuous, hand and weight images, materials affected on the attractive and hand image and perceiver's gender affected on the weight image. Interaction effects existed among colors, tons and materials on the conspicuous image. In conclusion the results support gestalt theory in which the sum of the parts is bigger than the whole and design strategies for the Mosi fabrics should be developed on the basis of persuited design image as well as target consumers.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.33
no.1
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pp.160-171
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2009
The purpose of this study was to classify the classic image by clothing design elements. This research was done by survey method with 20 kinds of classic image photos selected in fashion magazines. The data was analyzed by Reliability Analysis, Factor Analysis, ANOVA, Duncan's test and MDS. The results of this study are as follows: 1. Classic image was classified by 4 factors. Those were retro-classic, mannish-classic, elegant-classic and contemporary-classic images. 2. Retro-classic image was well-expressed by A silhouette and chromatic and chromatic color coordinations. Mannish-classic image was well-expressed by H silhouette, chromatic and achromatic color coordinations and hard texture. Elegant-classic image was well-expressed by fitted silhouette and chromatic and chromatic color coordinations. Contemporary-classic image was well-expressed by achromatic and achromatic color coordinations and hard texture. 3. Classic image was positioned into mostly retro and masculine on image scale.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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