• 한국생활과학회지
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• 제20권2호
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• pp.413-426
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• 2011

This research was designed to compare the subjective evaluation of texture image and preference according to fiber blending ratio of men's suit fabrics. 110 subjects evaluated the texture image and preference of various fabrics. For statistical analysis, factor analysis, MDS, pearson correlation and ANOVA were used. The results were as follows: Sensory image factors of suit fabrics were 'smoothness', 'bulkiness', 'stiffness', 'elasticity', 'moistness' and 'weight sensation'. Sensibility image factors were 'classic', 'practical', 'characteristic' and 'sophisticated'. 'Bulkiness' and 'elasticity' sensory images showed high correlations with sensibility images. Fabrics with high wool blending ratio showed as 'classic' and 'sophisticated', 'bulkiness' and 'elasticity' texture images and fabrics with low wool blending ratio showed texture images of 'characteristic', 'surface character', 'stiffness', 'moistness' and 'weight sensation'. Wool fiber blending ratio affected on the purchase preference and tactile preference. Using regression analysis, it was shown that sensibility images had more of an effect on preference than sensory images. The thickness and pattern type showed positive effects and fiber blending ratio showed negative effects on the preference.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 A
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• pp.191-194
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• 2003

In this paper, we propose a new accurate and robust image mosaic technique of the mural underdrawing taken from the infra-red camera, which is based on multiple image registration and adaptive blending technique. The image mosaicing methods which have been developed so far have the following deficits. It is hard to generate a high resolution image when there are regions that do not have features or intensity gradients, and there is a trade-off in overlapping region site in view of registration and blending. We consider these issues as follows. First, in order to mosaic Images with neither noticeable features nor intensity gradients, we use a Projected supplementary pattern and pseudo color image for features in the image Pieces which are registered. Second, we search the overlapping region size with minimum blending error between two adjacent images and then apply blending technique to minimum error overlapping region. Finally, we could find our proposed method is more effective and efficient for image mosaicing than conventional mosaic techniques and also is more adequate for the application of infra-red mural underdrawing mosaicing. Experimental results show the accuracy and robustness of the algorithm.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.201-209
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• 2011

이 논문은 이미지 매칭 알고리즘의 일종인 수정된 SURF(Speeded Up Robust Feature)와 이미지 블렌딩 알고리즘의 일종인 멀티밴드 블렌딩으로 구성된 파노라마 이미지 스티칭 시스템을 제안한다. 이 논문은 처음에 수정된 SURF를 기술하고 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)와 비교하여 SURF를 이 시스템에서 채택한 이유에 대하여 논한다. 그리고 멀티밴드 블렌딩에 대하여 기술하고, 이어서 제안된 파노라마 이미지 스티칭 시스템의 구조에 대하여 설명하고 마지막으로 이미지 질과 처리시간에 대한 평가를 한다. 평가결과는 제안된 시스템이 개별 이미지들을 이음매 없이 연결하였으며, 많은 개개의 이미지 데이터에 대해서도 완전한 파노라마 이미지를 생성하였으며 처리 시간도 SIFT보다 빨랐다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.231-237
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• 2020

본 논문에서는 포아송 방정식을 기반으로 하는 영상 합성에 있어서 합성된 영상의 자연성을 향상시키기 위한 효율적인 동영상 혼합 블랜딩 기법을 제안한다. 영상 블랜딩 과정에서는 영상 합성의 목적에 따라 포아송 블랜딩과 알파 브랜딩 등 다양한 방법이 사용되고 있다. 본 논문에서 제안하는 혼합 블랜딩 방식은 포아송 블랜딩과 알파 블랜딩의 장점들을 조합함으로써 합성 영상에서 이음매가 없고 또한 객체의 색상 왜곡이 감소되는 특징을 갖는다. 먼저 소스 영상의 객체를 포아송 블랜딩 방법으로 합성한 후, 블랜딩 된 객체와 원래의 객체의 색차를 비교한다. 그리고 색차값이 임계값 이상인 경우, 소스 영상의 객체에 대해 알파 블랜딩을 수행하고 이를 포아송 블랜딩 된 객체와 가중치를 부여하여 합산한다. 모의실험과 분석을 통해 제안된 방법이 포아송 블랜딩과 알파 블랜딩에 비해 합성 영역의 자연성이 우수할 뿐 아니라 요구되는 계산량도 비교적 적다는 것을 볼 수 있다.

• 센서학회지
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• 제29권2호
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• pp.133-140
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• 2020

This study proposes a method of blending visible and near infrared images to enhance edge details and local contrast. The proposed method consists of radiance map generation and color compensation. The radiance map is produced by a Laplacian pyramid and a soft mixing method based on principal component analysis. The color compensation method uses the ratio between the composed radiance map and the luminance channel of a visible image to preserve the visible image chrominance. The proposed method has better edge details compared to a conventional visible and NIR image blending method.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.1205-1212
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• 2014

In this paper, we propose a high-quality stitching method of 3D multiple dental CT images. First, a weighted function is generated using the difference of two distance functions that calculate a distance from the nearest edge of an overlapped region to each position. And a blending ratio propagation function for two gradient vectors is parameterized by the difference and magnitude of gradient vectors that is also applied by the weighted function. When the blending ratio is propagated, an improved region growing scheme is proposed to decide the next position and calculate the blending intensity. The proposed method produces a high-quality stitching image. Our method removes the seam artifact caused by the mean intensity difference between images and vignetting effect. And it removes double edges caused by local misalignment. Experimental results showed that the proposed method produced high-quality stitching images for ten patients. Our stitching method could be usefully applied into the stitching of 3D or 2D multiple images.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권5호
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• pp.175-183
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• 2004

본 논문은 적외선 파장대의 벽화 밑그림영상과 가시광선 파장대의 패턴영상을 이용한 다중영상 정합 기법과 적응적 중첩영역 병합 기법을 이용하여 고해상도 적외선 벽화 밑그림 영상을 생성하기위한 영상 모자익 기법을 제안한다. 기존의 영상 모자익 기법은 특징이 없는 대상에 대해서 정합을 적용하기가 힘들었다 그리고 중첩영역의 크기에 따라 정합과 병합의 오차가 상반되는 현상이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 첫 번째로, 영상에서 주목할 만한 특징이 없는 경우에도 프론젝터를 사용하여 패턴영상을 획득하고 의사 칼라 영상을 획득하여 정합을 가능하게 하였다. 두 번째, 인접한 영상간의 최소 병합 오차를 가지는 중첩영역을 찾아서 그 영역에 대해서만 병합을 수행함으로서 흐림현상을 해결하였다. 결과적으로 제안한 방법이 기존의 모자익 방법보다 더 효과적이고 효율적인 것을 확인하였고, 또한 적외선 벽화 밑그림 영상의 모자익에 더 적당한 것을 확인하였다. 실험 결과는 이 알고리듬의 강건함과 정확성을 보여준다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.569-576
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• 2012

This paper presents an x-ray medical image panorama system which can overcome the smallness of the images that exist on a source computer during remote medical processing. In the system, after the standard medical image format DICOM is converted to the PC standard image format, a MSR algorithm is used to enhance X-ray images of low quality. Then SURF and Multi-band blending are applied to generate a panoramic image. Also, this paper evaluates the proposed SURF based system through the average gray value error and image quality criterion with X-ray image data by comparing with a SIFT based system. The results show that the proposed system is superior to SIFT based system in image quality.

• ETRI Journal
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• 제44권1호
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• pp.24-37
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• 2022

Virtual view synthesis, which generates novel views similar to the characteristics of actually acquired images, is an essential technical component for delivering an immersive video with realistic binocular disparity and smooth motion parallax. This is typically achieved in sequence by warping the given images to the designated viewing position, blending warped images, and filling the remaining holes. When considering 6DoF use cases with huge motion, the warping method in patch unit is more preferable than other conventional methods running in pixel unit. Regarding the prior case, the quality of synthesized image is highly relevant to the means of blending. Based on such aspect, we proposed a novel blending architecture that exploits the similarity of the directions of rays and the distribution of depth values. By further employing the proposed method, results showed that more enhanced view was synthesized compared with the well-designed synthesizers used within moving picture expert group (MPEG-I). Moreover, we explained the GPU-based implementation synthesizing and rendering views in the level of real time by considering the applicability for immersive video service.

• 디지털융복합연구
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• 제10권9호
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• pp.333-338
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• 2012

본 논문은 윤곽 형상에 밀착된 임의 형상 마스터를 이용한 스키니 스머지 블렌딩 방법에 관한 것이다. 스머지 툴(smudge tool)은 Adobe Photoshop CS6에 내장된 대중적인 그래픽 툴로서 물감을 화폭 상에 문질러서 흐려지게 할 시에 이용된다. 그 효과는 지두화법과 매우 유사하다. 스머지 툴은 Adobe Photoshop CS6의 툴박스에서 스머지 아이콘을 선택한 다음에 화폭 위를 클릭한 후, 마우스 버튼을 누른 상태에서 번짐 효과를 주고 싶은 방향으로 끌어당김으로써 그 기능을 이용할 수 있다. 그러나 기존의 스머지 툴은 마스터 반경 내의 모든 화소값을 블렌딩시켜 결과 영상을 생성함에 따라 원하지 않는 부위의 화소마저도 변형시키는 단점이 있다. 이러한 단점을 해결하고자 본 논문에서는 임의 형상 마스터를 이용한 스키니 스머지 블렌딩 방법을 제안하고자 한다. 제안된 블렌딩 방법은 컬러 영상 분할에 통해 윤곽 형상에 밀착된 임의 형상 마스터를 추출함에 따라 배경에 관계없이 변형하고 싶은 부분에만 번짐 효과를 적용시킬 수 있는 장점이 있다.