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An Adaptive Dynamic Range Linear Stretching Method for Contrast Enhancement

영상 강조를 위한 Adaptive Dynamic Range Linear Stretching 기법

  • Kim, Yong-Min (Department of Civil and Environmental Engineering, Seoul National University) ;
  • Choi, Jae-Wan (Department of Civil and Environmental Engineering, Seoul National University) ;
  • Kim, Yong-Il (Department of Civil and Environmental Engineering, Seoul National University)
  • 김용민 (서울대학교 공과대학 건설환경공학부) ;
  • 최재완 (서울대학교 공과대학 건설환경공학부) ;
  • 김용일 (서울대학교 공과대학 건설환경공학부)
  • Received : 2010.04.28
  • Accepted : 2010.08.25
  • Published : 2010.08.31

Abstract

Image enhancement algorithm aims to improve the visual quality of low contrast image through eliminating the noise and blurring, increasing contrast, and raising detail. This paper proposes adaptive dynamic range linear stretching(ADRLS) algorithm based on advantages of existing methods. ADRLS method is focused on generating sub-histograms of the majority through partitioning the histogram of input image and applying adaptive scale factor. Generated sub-histograms are finally applied by linear stretching(LS) algorithm. In order to validate proposed method, it is compared with LS and histogram equalization(HE) algorithm generally used. As the result, the proposed method show to improve contrast of input image and to preserve distinct characteristics of histogram by controlling excessive change of brightness.

영상 강조 기법은 영상의 낮은 명암 대비(contrast)를 노이즈나 블러링(blurring)의 제거, 명암 대비의 증가, 세밀함의 확장 등을 통해 시각적으로 향상시키는 작업을 말한다. 본 논문에서는 기존에 제안되어 온 여러 영상 강조 기법들의 장점을 기반으로 한 Adaptive dynamic range linear stretching(ADRLS) 영상 강조 기법을 제안한다. ADRLS 기법은 입력 영상의 히스토그램 분할과 동시에 adaptive scale factor를 적용하여 다수의 서브 히스토그램을 생성하는 것에 초점을 맞추고 있으며, 생성된 서브 히스토그램은 최종적으로 선형 강조(Linear Stretching, LS) 기법이 적용되어 영상 강조를 수행하게 된다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위해 기존의 히스토그램 선형 강조 기법, 히스토그램 평활화(Histogram Equalization, HE) 기법과 비교 평가하였으며, 그 결과 기존의 기법들에 비해 영상의 과도한 밝기 변화를 억제함으로써 영상의 시각적인 특성을 유지하고, 입력 영상이 갖고 있는 히스토그램의 특성을 보존하는 효과를 보였다.

Keywords

Acknowledgement

Supported by : 한국연구재단

References

  1. Gonzalez, R. and Woods, R., 2002. Digital Image Processing, 2nd ed. Prentice Hall, Jan..
  2. Altas, I., Louis, J., and Belward, J., 1995. A variational approach to the radiometric enhancement of digital imagery, IEEE Trans. Image Processing, 4: 845-849. https://doi.org/10.1109/83.388088
  3. Ji, T. L., Sundareshan, M. K., and Roehrig, H., 1994. Adaptive image contrast enhancement based on human visual properties, IEEE Trans. Med. Imag., 13: 573-586. https://doi.org/10.1109/42.363111
  4. Wadud, M. A. A. et al., 2007. A Dynamic Histogram Equalization for Image Contrast Enhancement, IEEE Trans. on Consumer Electronics, 53( 2): 593-600. https://doi.org/10.1109/TCE.2007.381734
  5. Park, G. H., Cho, H. H., and Choi, M. R, 2008. A contrast enhancement method using dynamic range separate histogram equalization, IEEE Transactions on Consumer Electronics, 54(4): 1981-1987. https://doi.org/10.1109/TCE.2008.4711262