Silk fabrics were dyed with yellow natural materials. Gardenia, turmeric, amur cork tree, safflower, Japanese pagoda tree, and onion were used as natural materials. Color image of natural dyed silk fabrics was classified by 4 factors(Cheerfulness, Comfortness, Pastrol, Revealation). Cheerfulness factor affected significantly with color image. Amur cork tree or turmeric dyed fabrics were shown as light and cute, safflower or gardenia dyed fabric shown as comfort, and onion dyed fabrics shown as mature and simple. Color image with specialty was significant difference in Preference and Revelation factor. Preference was appeared as amur cork tree>turmeric>gardenia>safflower>Japanese pagoda tree>onion.
The starting point of this study was that the Orientalism reflected in the modern clothing is realized the different view by Western and Eastern. Based on this regard, this study semiotically analyse that clothing is creating the cultural values and signification and that the western designers are reproducing an ideology as orientalism being the western-oriented thought when expressing the Asian image in the modern clothing. The theoretical sides are based on the semiotic analyses of F. Saussure, C. Peirce, and R. Barthes. By the result observed through this study, the Orientalism reflected in the modern clothing designed by Western designers are discriminative image, mystic image, past-oriented image, natural image, and complex-eclectic image. The discriminative image is reproduced as a savage and uncivilized image. In addition, it regarded as a decorative and superficial image is expressed as if it is an uncharacterized and underdeveloped image in the modern clothing. The mystic image is reproduced as a romantic image to stimulate Westerners'curiosity. That is, Asian image is regarded as a dream and magical image rather than a scientific and rational image. The past-oriented image is expressed through restricting Asian positive image in Asian historical glory. The natural image differs from Western image based on science in the modern clothing. The modern clothing regards the natural image as a primitive and instinctive image. The complex-eclectic image is the pastish pattern through selecting and distributing heterogeneous materials in the modern clothing. This study critically analyzes the western-oriented thought of orientalism in the modern clothing. The results of the study imply that it is critical that we provide a new contact point for the East and the West in the context of our Asian values and traditions.
This paper is to be pre-processing that decides the text recognizability and quality contained in natural image. Differentiated with the existing studies, In this paper, it suggests the application of partially unified color models, Coiflet Wavelet and text extraction algorithm that uses the closed curve edge features of LoG (laplacian of gaussian)operator. The text image included in natural image such as signboard has the same hue, saturation and value, and there is a certain thickness as for their feature. Each color element is restructured into closed area by LoG operator, the 2nd differential operator. The text area is contracted by Hough Transform, logical AND-OR operator of each color model and Minimum-Distance classifier. This paper targets natural image into which text area is added regardless of the size and resolution of the image, and it is confirmed to have more excellent performance than other algorithms with many restrictions.
The purpose of this study is to clarify the expression of conceptual image by which the modern graphic artists use for creating new visual images and the characteristics in expression of the major fashion images in fashion illustration. In the present study, major findings on the basis of the analysis of expression of visual images in fashion illustration since 1980s are as follow: The conceptual image expression in the visual arts is based on the eight techniques. They are dual image, operation of image, copying·reproduction of image, deconstruction of image, pictorial image, symbolization of image, mystification of image, and making humorous image. Since 1980s, the major fashion images in fashion illustration are mainly classified as classic image, humor image, fantastic image, natural image, avant-garde image, simple image, casual image and feminine image. The characteristics in expression of these images in fashion illustration are; 1) fortification of dual image in classic image, 2) activation in humor image 3) grotesque fantastic image, 4) the modernization of natural image, etc. In addition that, the image of avant-garde is expressed by Postermodernism, Deconstructionism, Techno etc. since 1980s. Also, simple image of the modern composition, casual image of daily life, and feminine image which is emphasized with eroticism are also included in these characteristic in expression of images since 1980s.
The purposes of this study were 1) to identify the effect of clothing benefit sought on fashion image sought and 2) to determine the effects of fashion image and benefit sought on purchase intention of Gal-ot. The data were collected via a self-administered questionnaire from 172 female tourist(20 to 50 ages) in Cheju and analyzed by factor analysis, stepwise multiple regression analysis and logistic regression analysis. Four factors of benefit sought were identified : Practicality/economic-value, aesthetics, reputation, and souvenir-value. Six factors of fashion image were found and labeled as: Sexy/feminine, wild/mannish, easy/simple, Cheju image, ecology and natural image. The effects of benefits sought(Practicality/economic-value, aesthetics, reputation and souvenir-value) on fashion image(Sexy/feminine, easy/simple, Cheju and natural image) were found. There were also significant effects of benefit sought(souvenir-value) and fashion image(Cheju image) on purchase intention of Gal-ot.
Due to global warming, various natural disasters such as floods and droughts are increasing. If we can detect the possibility of natural disasters in advance, we can prevent massive damages caused by natural disasters. Recent advances in visual sensor technologies have enabled remote monitoring of a variety of natural environments, including lakes, rivers, and shores. In this paper, we propose a method to segment an image obtained from video sensor networks into regions in order to monitor the environment effectively. In the proposed method, we first partition the image into superpixels and model the connections between superpixels as a graph. Then, initial seeds for each region are set by using the prior information, and the initial seeds are expanded to form regions using agglomerative clustering. Experimental results show that the proposed method extracts the regions from natural environment images easily and accurately.
Human Visual System(HVS)의 특성과 image의 textural regions의 roughness을 이용하여 image segmentation을 행하여 high compression에서도 고화질을 나타내는 새로운 image coder를 이 논문에서 논한다. 제안된 image coder는 constant segments를 가진 segmentation-based image coding technique의 문제들을 다음과 같은 방법론을 제안함으로써 해결하였다. Image를 HVS으로 보았을 때 degree of roughness에 관하여 textually homogeneous regions으로 segmentation하였다. Fractal dimension을 roughness of textural regions을 측정하기 위하여 사용하였다. Segmentation은 fractal dimension을 thresholding하여 textural regions이 three texture classes로 분류하였다(perceived constant intensity, smooth texture, and rough texture). High compression을 가지는 고질화의 image coder는 각각의 segment boundary와 각각의 texture class에 효율적인 coding technique를 적용 함으로 얻었다.
The current study investigated the relationship between image processed data and human visibility data for natural forest scenes from the perspective of color. In particular, the results indicated relatively low Pearson product-moment correlations between the color ratings obtained from the two methods used in the study. The first method measured the color content of slides using a image processing program, while the second used a panel of human judges to rate the color content of each slide.
This paper proposes a natural contrast enhancement algorithm that preserves the brightness of an image. In the case that an image has the partially dense distribution of intensity, conventional contrast enhancement algorithms degrade the image quality because they excessively change the intensity values. In contrast to convention algorithms, the proposed method is able to obtain a natural image with the high contrast using the concept of brightness preservation. The experimental results show the effectiveness of our algorithm.
In this paper, an advanced reversible data hiding algorithm which takes the advantage of the spatial locality in image was proposed. Natural image has a spatial locality. The pixel value of a natural image is similar to the values of neighboring pixels. So, using the neighboring pixel values, it is possible to precisely predict the pixel value. Frequency increases significantly at the peak point of the difference histogram using the predicted values. Therefore, it is possible to increase the amount of data to be embedded. By using the proposed algorithm, visually high quality stego-image can be generated, the original cover image and the embedded data can be extracted from the stego-image without distortion. The embedding data into the cover image of the proposed algorithm is much lager than that of the previous algorithm. The performance of the proposed algorithm was verified by experiment. The proposed algorithm is very useful for the reversible data hiding.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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