대한전자공학회논문지SP (Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP)

대한전자공학회 (The Institute of Electronics and Information Engineers)
권호 표지

DCT영역에서의 적응적 대비 개선에 관한 연구

Adaptive Contrast Enhancement in DCT Domain

  • 전용준 (연세대학교 전기전자공학과) ;
  • 엄민영 (연세대학교 전기전자공학과) ;
  • 최윤식 (연세대학교 전기전자공학과)
  • Jeon, Yong-Joon (Department of Electrical & Eloectronics Engineering, Yonsei University) ;
  • Eom, Min-Young (Department of Electrical & Eloectronics Engineering, Yonsei University) ;
  • Choe, Yoon-Sik (Department of Electrical & Eloectronics Engineering, Yonsei University)
  • 발행 : 2005.09.25
PDF 다운로드
⟨ 이전 논문 다음 논문 ⟩

초록

DCT기반 압축기법에 의해 부호화된 영상은 양자화에 의한 여러 가지 화질열화요소가 포함되는데, 그중 인간 시각에 민감한 대비 왜곡은 화질 열화 요인으로서 가장 중요한 요인이다. 특히 저비트율에서 부호화된 영상의 경우 많은 고주파 성분이 양자화에 의하여 손실되기 때문에 좋은 화질을 갖는 영상을 복원할 수 없을 것이다. 따라서 본 논문에서는 대비 왜곡을 포함하고 있는 부호화된 영상에 대해 DCT영역에서 대비를 개선시키는 새로운 알고리즘을 제안한다. 대비왜곡은 외곽선 주변에서 심하게 나타나기 때문에 DCT블록의 외곽선 포함 정도를 판단하여 문턱치보다 큰 블록은 다시 4개의 부블록으로 나누어 적용된다. 제안되는 방법은 모든 연산이 DCT 영역에서 수행되기 때문에 실시간 처리 응용분야에 적용될 수 있을 것이다.

Images coded by DCT based compression contain several quality degradations by quantization process. Among them contrast distortion is the important one because human eyes are sensitive to contrast. In case of low bit-rate coded image, we can not get an image having good quality due to quantization error. In this paper, we suggest a new scheme to enhance image's contrast in DCT domain. Proposed method enhances only edge regions. Homogeneous regions are not considered in this method. $8{\times}8$ DCT coefficient blocks are decomposed to $4{\times}4$ sub-blocks for detail edge region discrimination. we could apply this scheme to real-time application because proposed scheme is DCT based method.

키워드

참고문헌

  1. Jianmin Jiang and Guocan Feng, 'The Spatial Relationship of DCT Coefficients Between a Block and Its Sub-blocks', Signal Processing, IEEE Trans on Vol.50, Issue:5, May 2002, pp.1160 - 1169 https://doi.org/10.1109/78.995072
  2. Jinshan Tang, Eli Peli, and Scott Acton, 'Image Enhancement Using a Contrast Measure in the Compressed Domain', Signal Processing Letters, IEEE , Vol.10, Issue:10, Oct. 2003 pp. 289 - 292 https://doi.org/10.1109/LSP.2003.817178
  3. E. Peli, 'Contrast in complex images', J.Opt. Soc, Amer, A, vol.7, pp 2032-2040, 1990 https://doi.org/10.1364/JOSAA.7.002032
  4. Jinshan Tang and Eli Peli, 'Image Enhancement in JPEG Domain for Low-Vision Patients', SID 2002
  5. Bo Shen and Ishwar K. Sethi, 'Direct feature extraction from compressed images', in IS&T SPIE: Storage and Retrieval for Image and Video Databases IV, vol. 1995-1996, CA, pp.33-49 https://doi.org/10.1117/12.234779
  6. Yung-Kai Lai and C.-C Jay Kuo, 'A Harr Wavelet Approach to Compressed Image Quality Measurement', Journal of Visual Communication and Image Representation 11, 17-40, 2000 https://doi.org/10.1006/jvci.1999.0433