Klangfarbenmelodien is a term first mentioned by Schoenberg in his Harmonielehre (1911) in a discussion suggesting the idea of tone colors as a structural element equal to other musical components such as harmony, rhythm, pitch, and dynamics. The intent of this study is to investigate significant influences that led to Webern's adoption and application of Klangrfarben techniques in the Symphony, op. 21, first movement. Webern's expression of Klangfarbenmelodien was his method of dispersing melodic lines and the manipulation of a wide gamut of varying tone colors. A brief biography is included in the paper and Webern's professional career as a conductor is viewed and considered as to its affect on the creation of the Symphony with emphasis on his relationship with Schoenberg and the Society for Private Musical Performance. The genesis of the Symphony and its early performance history is examined, as well as the structure of op. 21 with specific examples of Klangrfarbenmelodien. These techniques include the presentation of melodic lines in terms of octave register, timbre, dynamics, articulation, durations, rhythm, and instrumentation.

[ES] La visión artificial es uno de los campos en mayor crecimiento en la actualidad que, junto con otras tecnologías como la Biometría o el Big Data, se ha convertido en el foco de interés de numerosas investigaciones y es considerada como una de las tecnologías del futuro. Este amplio campo abarca diversos métodos entre los que se encuentra el procesamiento y análisis de imágenes digitales. El éxito del análisis de imágenes y otras tareas de procesamiento de alto nivel, como pueden ser el reconocimiento de patrones o la visión 3D, dependerá en gran medida de la buena calidad de las imágenes de partida. Hoy en día existen multitud de factores que dañan las imágenes dificultando la obtención de imágenes de calidad óptima, esto ha convertido el (pre-) procesamiento digital de imágenes en un paso fundamental previo a la aplicación de cualquier otra tarea de procesado. Los factores más comunes son el ruido y las malas condiciones de adquisición: los artefactos provocados por el ruido dificultan la interpretación adecuada de la imagen y la adquisición en condiciones de iluminación o exposición deficientes, como escenas dinámicas, causan pérdida de información de la imagen que puede ser clave para ciertas tareas de procesamiento. Los pasos de (pre-)procesamiento de imágenes conocidos como suavizado y realce se aplican comúnmente para solventar estos problemas: El suavizado tiene por objeto reducir el ruido mientras que el realce se centra en mejorar o recuperar la información imprecisa o dañada. Con estos métodos conseguimos reparar información de los detalles y bordes de la imagen con una nitidez insuficiente o un contenido borroso que impide el (post-)procesamiento óptimo de la imagen. Existen numerosos métodos que suavizan el ruido de una imagen, sin embargo, en muchos casos el proceso de filtrado provoca emborronamiento en los bordes y detalles de la imagen. De igual manera podemos encontrar una enorme cantidad de técnicas de realce que intentan combatir las pérdidas de información, sin embargo, estas técnicas no contemplan la existencia de ruido en la imagen que procesan: ante una imagen ruidosa, cualquier técnica de realce provocará también un aumento del ruido. Aunque la idea intuitiva para solucionar este último caso será el previo filtrado y posterior realce, este enfoque ha demostrado no ser óptimo: el filtrado podrá eliminar información que, a su vez, podría no ser recuperable en el siguiente paso de realce. En la presente tesis doctoral se propone un modelo basado en teoría de grafos para el procesamiento de imágenes en color. En este modelo, se construye un grafo para cada píxel de tal manera que sus propiedades permiten caracterizar y clasificar dicho pixel. Como veremos, el modelo propuesto es robusto y capaz de adaptarse a una gran variedad de aplicaciones. En particular, aplicamos el modelo para crear nuevas soluciones a los dos problemas fundamentales del procesamiento de imágenes: suavizado y realce. Se ha estudiado el modelo en profundidad en función del umbral, parámetro clave que asegura la correcta clasificación de los píxeles de la imagen. Además, también se han estudiado las posibles características y posibilidades del modelo que nos han permitido sacarle el máximo partido en cada una de las posibles aplicaciones. Basado en este modelo se ha diseñado un filtro adaptativo capaz de eliminar ruido gaussiano de una imagen sin difuminar los bordes ni perder información de los detalles. Además, también ha permitido desarrollar un método capaz de realzar los bordes y detalles de una imagen al mismo tiempo que se suaviza el ruido presente en la misma. Esta aplicación simultánea consigue combinar dos operaciones opuestas por definición y superar así los inconvenientes presentados por el enfoque en dos etapas. / [CAT] La visió artificial és un dels camps en major creixement en l'actualitat que, junt amb altres tecnlogies com la Biometria o el Big Data, s'ha convertit en el focus d'interés de nombroses investigacions i és considerada com una de les tecnologies del futur. Aquest ampli camp comprén diversos m`etodes entre els quals es troba el processament digital d'imatges i anàlisis d'imatges digitals. L'èxit de l'anàlisis d'imatges i altres tasques de processament d'alt nivell, com poden ser el reconeixement de patrons o la visió 3D, dependrà en gran manera de la bona qualitat de les imatges de partida. Avui dia existeixen multitud de factors que danyen les imatges dificultant l'obtenció d'imatges de qualitat òptima, açò ha convertit el (pre-) processament digital d'imatges en un pas fonamental previa la l'aplicació de qualsevol altra tasca de processament. Els factors més comuns són el soroll i les males condicions d'adquisició: els artefactes provocats pel soroll dificulten la inter- pretació adequada de la imatge i l'adquisició en condicions d'il·luminació o exposició deficients, com a escenes dinàmiques, causen pèrdua d'informació de la imatge que pot ser clau per a certes tasques de processament. Els passos de (pre-) processament d'imatges coneguts com suavitzat i realç s'apliquen comunament per a resoldre aquests problemes: El suavitzat té com a objecte reduir el soroll mentres que el real se centra a millorar o recuperar la informació imprecisa o danyada. Amb aquests mètodes aconseguim reparar informació dels detalls i bords de la imatge amb una nitidesa insuficient o un contingut borrós que impedeix el (post-)processament òptim de la imatge. Existeixen nombrosos mètodes que suavitzen el soroll d'una imatge, no obstant això, en molts casos el procés de filtrat provoca emborronamiento en els bords i detalls de la imatge. De la mateixa manera podem trobar una enorme quantitat de tècniques de realç que intenten combatre les pèrdues d'informació, no obstant això, aquestes tècniques no contemplen l'existència de soroll en la imatge que processen: davant d'una image sorollosa, qualsevol tècnica de realç provocarà també un augment del soroll. Encara que la idea intuïtiva per a solucionar aquest últim cas seria el previ filtrat i posterior realç, aquest enfocament ha demostrat no ser òptim: el filtrat podria eliminar informació que, al seu torn, podria no ser recuperable en el seguënt pas de realç. En la present Tesi doctoral es proposa un model basat en teoria de grafs per al processament d'imatges en color. En aquest model, es construïx un graf per a cada píxel de tal manera que les seues propietats permeten caracteritzar i classificar el píxel en quëstió. Com veurem, el model proposat és robust i capaç d'adaptar-se a una gran varietat d'aplicacions. En particular, apliquem el model per a crear noves solucions als dos problemes fonamentals del processament d'imatges: suavitzat i realç. S'ha estudiat el model en profunditat en funció del llindar, paràmetre clau que assegura la correcta classificació dels píxels de la imatge. A més, també s'han estudiat les possibles característiques i possibilitats del model que ens han permés traure-li el màxim partit en cadascuna de les possibles aplicacions. Basat en aquest model s'ha dissenyat un filtre adaptatiu capaç d'eliminar soroll gaussià d'una imatge sense difuminar els bords ni perdre informació dels detalls. A més, també ha permés desenvolupar un mètode capaç de realçar els bords i detalls d'una imatge al mateix temps que se suavitza el soroll present en la mateixa. Aquesta aplicació simultània aconseguix combinar dues operacions oposades per definició i superar així els inconvenients presentats per l'enfocament en dues etapes. / [EN] Computer vision is one of the fastest growing fields at present which, along with other technologies such as Biometrics or Big Data, has become the focus of interest of many research projects and it is considered one of the technologies of the future. This broad field includes a plethora of digital image processing and analysis tasks. To guarantee the success of image analysis and other high-level processing tasks as 3D imaging or pattern recognition, it is critical to improve the quality of the raw images acquired. Nowadays all images are affected by different factors that hinder the achievement of optimal image quality, making digital image processing a fundamental step prior to the application of any other practical application. The most common of these factors are noise and poor acquisition conditions: noise artefacts hamper proper image interpretation of the image; and acquisition in poor lighting or exposure conditions, such as dynamic scenes, causes loss of image information that can be key for certain processing tasks. Image (pre-) processing steps known as smoothing and sharpening are commonly applied to overcome these inconveniences: Smoothing is aimed at reducing noise and sharpening at improving or recovering imprecise or damaged information of image details and edges with insufficient sharpness or blurred content that prevents optimal image (post-)processing. There are many methods for smoothing the noise in an image, however in many cases the filtering process causes blurring at the edges and details of the image. Besides, there are also many sharpening techniques, which try to combat the loss of information due to blurring of image texture and need to contemplate the existence of noise in the image they process. When dealing with a noisy image, any sharpening technique may amplify the noise. Although the intuitive idea to solve this last case would be the previous filtering and later sharpening, this approach has proved not to be optimal: the filtering could remove information that, in turn, may not be recoverable in the later sharpening step. In the present PhD dissertation we propose a model based on graph theory for color image processing from a vector approach. In this model, a graph is built for each pixel in such a way that its features allow to characterize and classify the pixel. As we will show, the model we proposed is robust and versatile: potentially able to adapt to a variety of applications. In particular, we apply the model to create new solutions for the two fundamentals problems in image processing: smoothing and sharpening. To approach high performance image smoothing we use the proposed model to determine if a pixel belongs to a at region or not, taking into account the need to achieve a high-precision classification even in the presence of noise. Thus, we build an adaptive soft-switching filter by employing the pixel classification to combine the outputs from a filter with high smoothing capability and a softer one to smooth edge/detail regions. Further, another application of our model allows to use pixels characterization to successfully perform a simultaneous smoothing and sharpening of color images. In this way, we address one of the classical challenges within the image processing field. We compare all the image processing techniques proposed with other state-of-the-art methods to show that they are competitive both from an objective (numerical) and visual evaluation point of view. / Pérez Benito, C. (2019). Color Image Processing based on Graph Theory [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/123955 / TESIS

Improving color matching skills requires a specifically designed interface as much as well-calculated feedback on the underlying color model. This thesis relates to the production of a game for learning HSL and elaborates on learning patterns with regard to hue and game progression. A quantification of learning based on performance variation is proposed. In an effort to balance data quantity and relevance, several variables of pure analysis interest are defined. Results on learning inhomogeneities are presented through Hue Learning Curves with streamgraphs and detailed bar charts. The consequences of design choices and gameplay on performance and learning are discussed.

PowerPoint is a popular presentation software that is often used in educational settings, however, there is a need for further instruction on how to use the software effectively to facilitate learning. Prior research on the use of PowerPoint in education has been inconclusive as it has been focused on the presence or lack of presence in the classroom, rather than its practical implementation. The current study aims to investigate teachers’ beliefs of using PowerPoint in the classroom, for what purpose they use colors, and image in text in PowerPoint, and to what extent their reported design choices are in line with learning theories related to color, and image and text. To do this, we have interviewed four Swedish ESL teachers and conducted a complimentary survey with 47 ESL teachers. The results show that both survey participants and interviewees considered PowerPoint to be a useful digital tool in the classroom. The survey participants used PowerPoint for language instruction while the interviewees used it for content knowledge. Even if both the survey and interview participants reported practices partially corresponded with current research, it seemed like their design choices were based on instinctive or implicit understanding. With an explicit knowledge of how to design PowerPoint to facilitate learning, teachers could use PowerPoint as a pedagogical tool.

Thriller är en favoritgenre för många och har funnits längre än de flesta tror. Ursprungligen som en litteraturgenre har den utvecklats till en av de mest eftertraktade genrerna inom film. Tidiga anmärkningsvärda verk som Alfred Hitchcocks filmer i mitten av 1900-talet har banat vägen för genren och utformat dess redigering och cinematografi till vad vi har idag. Trots sin ödmjuka början i mitten av 1900-talet lyckas teknikerna, även om dem är aningen repetitiva, fortfarande vara relevanta idag och har bara utvecklats med åren. I den här artikeln studerar vi grunderna inom thrillergenren, redigerings- och filmtekniker som används; kameraarbete, klippning, PoV och färgsättning. I denna studie är vårt huvudsakliga fokus att förstå varför dessa tekniker används. Utöver kommer vi också gå djupare in i thrillergenren i helhet och trots genrens repetitivitet, försöka förstå oss på varför den lyckas vara relevant idag och hur redigering och cinematografi spelar en stor roll för att förstärka känslorna i thrillers där dessa tendenser härrör från. / Thriller is a favourite genre to many and has been around for longer than most think. Originally starting as a genre of literature, it has evolved into one of the most sought after genres within film. Early notable works such as Alfred Hitchcock's films in the mid 1900s have paved the way for the genre and solidified it’s editing and cinematography into what we have today. Despite its humbling beginnings in the mid 1900s the techniques, although somewhat repetitive, still manage to stay relevant today and have only gotten more advanced with time. In this article, we study the fundamentals within the thriller genre, the editing and cinematography techniques that are utilized; camera framing, cutting, PoV and color. In this study our main focus we intend to work towards is understanding why these techniques are used and the tendencies in which they are facilitated. Although we also intend to go in depth into the thriller genre as a whole and despite the repetitiveness of the genre, why it manages to stay relevant today and how editing and cinematography plays a big part in amplifying the emotions and feelings associated within thrillers in which these tendencies stem from.

Every graph G contains a minimum vertex-coloring with the property that at least one color class of the coloring is a maximal independent set (equivalently, a dominating set) in G. Among all such minimum vertex-colorings of the vertices of G, a coloring with the maximum number of color classes that are dominating sets in G is called a dominating-χ-coloring of G. The number of color classes that are dominating sets in a dominating-χ-coloring of G is defined to be the dominating-χ-color number of G. In this paper, we continue to investigate the dominating-χ-color number of a graph first defined and studied in [1].

No description available.

No description available.

Accurately quantifying the human perception of color is an unsolved prob- lem. There are dozens of numerical systems for quantifying colors and how we as humans perceive them, but as a whole, they are far from perfect. The ability to accurately measure color for reproduction and verification is critical to indus- tries that work with textiles, paints, food and beverages, displays, and media compression algorithms. Because the science of color deals with the body, mind, and the subjective study of perception, building models of color requires largely empirical data over pure analytical science. Much of this data is extremely dated, from small and/or homogeneous data sets, and is hard to compare. While these studies have somewhat advanced our understanding of color adequately, mak- ing significant, further progress without improved datasets has proven dicult if not impossible. I propose new methods of crowdsourcing color experiments through color-accurate mobile devices to help develop a massive, global set of color perception data to aid in creating a more accurate model of human color perception.

No description available.