붓 터치에 기반한 신인상주의 회화의 질감 비교 분석
Comparison And Analysis of Neo-impressionist Painting’s Texture Based on Brush Strokes
0
조회
0
다운로드
0
인용
0
참고문헌
키워드
초록
본 연구에서는 쇠라와 시냑으로 대표되는 신인상주의 작품을 대상으로, 점묘법의 도입을 통해 표현된 질감의 과학적 의미를 분석하는 방법을 제시하고 있다. 분석을 위하여 GLCM에 기반한 하라릭(Haralick) 특징 변수를 적용하였다. 하라릭 특징 변수는 질감에 대한 2차원 통계치를 추출하기위한 도구이다. 본 연구에서는 각 화가에 대하여 75개씩 질감 데이터를 랜덤하게 추출하여 20개의 특징 변수값을 측정한 후 통계적 의미를 검정하기 위하여 독립 t-검정을 수행하였다. 실험결과 두 화가의 질감에 대한 14개의 특징변수에서 유의미한 차이가 존재함을 확인할 수 있었다. 쇠라의 경우 시냑에 비해 명암도의 차이가 큰 픽셀들을 많이 사용하였으며, 이로 인해 픽셀들간의 유사성이 낮아지게 되고 변이도가 큰 질감이 느껴지게 됨을 알 수 있었다. 반면 시냑의 경우 인접한 픽셀들간의 상관성이 쇠라에 비해 높으므로 명암도의 차이가 적고 에너지와 동질성이 크므로 상대적으로 질감이 대체적으로 균일한 편임을 알 수 있었다.
Abstract
This study analyze texture's scientific meaning of Neo-impressionist painters who, working with Seurat and Signac, helped develop the Pointillist style. We uses GLCM based Haralick's feature variables to analyze paintings. It is a good tool to extract 2D statistical values about painting's texture. In this study, after we randomly extract 75 texture images per painter and measure 20 feature variables, we use a independent t-test for finding statistical meanings. Throughout experimental results, we can confirm the existence of texture's differences in 14 feature variables among two painters. In comparison to Signac, Statistically significant differences are appeared between intensities. The results are confirmed that has the low-similarity between pixels. And it is known that texture have large variability. In the case of Signac, on the other hand, because texture correlation between adjacent pixels have high relative intensity, so texture is generally uniform.
참고문헌 (30)
- 宋碩珍, "웨블릿 변환기법을 이용한 내용기반 컬러영상 검색시스템 구현", 전자공학회논문지 - SP, 40(1), pp.20~27 (2003), 대한전자공학회
- 이기원, "GLCM", GLDV 기반 Texture 알고리즘 구현과 고 해상도 영상분석 적용, 2005, pp.21(2), 121~133[DOI]
- 장원철, "질감 분석을 이용한 유도 전동기의 기계적 결함 분류", 한국컴퓨터정보학회논문지, 18(12), pp.11~19 (2013), 한국컴퓨터정보학회
- Adrian, F., "Colour Space Conversions" (1998), Westminster University
- Alexander, T., "Emotional effects of dynamic textures", i-Perception, 2(9), pp.969~991 (2011)
- Texture Analysis Methods - A Review, Technical University of Lodz, Institute of Electronics, "Materka, A.", 1~33, pp.COST B11 report (1998)
- Bouman, C., "Multiple resolution segmentation of textured images", IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE, 13, pp.99~113 (1991)
- David A. C., "An analysis of co-occurrence texture statistics as a function of grey level quantization", Can. J. Remote Sensing, 28(1), pp.45~62 (2002)
- Dhanashree, G., "Image Quality Analysis Using Glcm", 석사, pp.2004
- Statistical Texture Measures Computed from Gray Level Coocurrence Matrices, Technical Note, "Fritz, A.", Department of Informatics, University of Oslo, Norway, ~ (2008)
- Derin, H., "Segmentation of textured images using Gibbs random fields", Computer Vision, Graphics, and Image Processing, 35(1), pp.72~98 (1986)
- Nguyen, H. H., "Gibbs random fields, fuzzy clustering, and the unsupervised segmentation of textured images", CVGIP: Graphical Models and Image Processing, 55(1), pp.1~19 (1993)
- Igor, E., "Automatic extraction of brushstroke orientation from paintings", Machine Vision and Applications, (20), pp.1~9 (2009)
- Jorge, M. F., "Texture Characterization and Analysis Tutorial I - version 2.0", pp.1~79 (2008), CCADET-UNAM
- Leen-Kiat Soh, "Texture Analysis of SAR Sea Ice Imagery Using Gray Level Co-Occurrence Matrices", IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING, 37(2), pp.780~795 (1999)
- Marcel P., "Texture affects color emotion", 36(6), pp.426~436 (2011)
- Markus, G., "Haralick's Texture Features Computed by GPUs for Biological Applications", International Journal of Computer Science, 36(1), pp.1~10 (2009)
- Texture Analysis of Painted Strokes, "Martin L.", Pattern Recognition and Image Processing Group, Vienna University of Technology, ~, pp.Technical Report: PRIP-TR-89 (2004)
- Levine, M., "Vision in Man and Machine" (1985), McGraw-Hill
- Tuceryan, M., "Texture Analysis", pp.207~248 (1998), World Scientific
- Ossama B. A., "Classification of Copper Alloys Microstructure using Image Processing and Neural Network", Journal of American Science, 9(6), pp.213~223 (2013)
- Otto G. Ocvirk, "미술의 언어" (2004), 아트나우
- Chellappa, R., "Classification of Textures Using Gaussian Markov Random Fields", IEEE TRANSACTIONS ON ACOUSTIC, SPEECH AND SIGNAL PROCESSING, 33(4), pp.959~963 (1985)
- Haralick, R. M., "Statistical and structural approaches to texture", Proceeding of the IEEE, 67, pp.786~804 (1979)
- Haralick, R. M., "Textural Features for Image Classification", IEEE TRANSACTIONS ON SYSTEMS, MAN, AND CYBERNETICS, smc-3(6), pp.610~621 (1973)
- Nithya, R., "Mammogram Classification Using Maximum Difference Feature Selection Method", Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 33(2), pp.197~204 (2011)
- Sulochana, S., "Texture Based Image Retrieval Using Framelet Transform-Gray Level Co-occurrence Matrix(GLCM)", International Journal of Advanced Research in Artificial Intelligence, 2(2), pp.68~73 (2013)
- Tuan Anh Pham, "Optimization of Texture Feature Extraction Algorithm", 석사, pp.2010
- "Elements of art" (2014)[URL]
- "The GLCM Tutorial Home Page" (2008)[URL]
