Abstract
In this paper, we propose an auto gain/offset which considers the visibility of human visual system (HVS) and the histogram of a target image jointly. In the proposed method, the lower and upper clipping thresholds are determined to maximize the averaged visibility of the contrast-stretched image. The target image is then contrast-stitched by the gain and offset derived from the clipping thresholds. We define the visibility as a quantity related to the spatial JND, which means the threshold below which any change of a pixel from its textured neighbors is not recognized by the HVS. Experimental results show that the contrast-stretched images by the proposed method have better global and local contrasts compared to the results by some conventional methods.
본 논문에서는 HVS의 가시성과 영상의 히스토그램 특성을 동시에 고려하는 자동 게인옵셋법을 제안한다. 제안한 방법에서는 대비 신장된 영상의 평균 가시성이 최대가 되도록 클리핑의 상하한 역치를 정하고 이들로부터 유도된 게인 및 옵셋으로 영상의 대비를 신장한다. 가시성 함수는 불균일한 밝기의 주변화소들로부터 중심화소의 밝기 변화를 인간 시각이 인지하는 데 필요한 최소 변화량인 공간 JND를 사용하여 정의한다. 실험결과에서 제안한 방법에 의하여 대비 신장된 영상을 기존의 방법들의 결과 영상에 비하여 전역 대비와 국부 대비가 좋게 개선됨을 보인다.