• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.346-349
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• 2013

화질향상에 큰 영향을 주는 요소 중의 하나는 명암대비 향상이다. 영상의 명암대비를 향상시키는 대표적인 방법으로 히스토그램 평활화(Histogram Equalization) 방법이 있으며, 히스토그램 평활화의 변형된 방법에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 기존의 방법들은 평균 밝기의 급격한 변화로 인하여 부자연스러운 결과영상을 얻거나, 대비 향상 효과가 낮은 결과를 얻는 단점이 종종 발생한다. 본 논문에서는 히스토그램 압축방법을 통해서 개선된 명암대비 향상 기법을 제안한다. 제안한 방법은 과도한 명암대비 증가로 인한 과포화 현상을 억제하기 위하여 히스토그램의 빈도수에 따라 히스토그램을 차등 압축시키도록 설계되어 있다. 실험결과 제안방법은 기존 방법에 비해 과포화 현상 없이 좋은 명암대비 향상 효과를 보였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권4호
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• pp.263-270
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• 2009

히스토그램 평활화는 주어진 입력 영상의 누적분포함수 CDF (Cumulative Distribution Function)를 이용하여 영상의 동적영역 (Dynamic Range)을 확장하고 히스토그램의 분포를 균등하게 함으로써 명암비를 개선한다. 그러나 히스토그램 평활화는 영상의 밝기를 과도하게 변하게 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 과도한 명암비 향상을 억제하기위해 서브-히스토그램의 면적비 기반의 히스토그램 재분배를 이용한 적응형명암비 향상 알고리즘. 제안한 알고리즘은 영상의 동적영역을 입력영상의 휘도 평균값을 기반으로 분할하고, 분할된 영역의 면적비에 따라 밝기 분포를 재분배함으로써 과도한 밝기 변화를 효과적으로 억제 할 수 있다. 실험결과를 통하여 시각적으로 색의 왜곡이 없는 자연스러운 영상을 확인하였고, 평균값의 비교를 통해 과도한 밝기 변화를 억제한 것을 확인 할 수 있었다. 또한 히스토그램의 분포에 상관없이 대부분의 영상에서 우수한 결과를 나타내는 것을 실험결과에서 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.19-21
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• 2019

본 논문에서는 인공지능의 인식률을 높이기 위해 명암비를 적용한 전처리 방법에 대해 제안한다. 이 방법은 인공지능이 기존의 방법보다 특징점을 쉽게 얻어내기 위해서 명암비를 적용한 전처리를 진행하여 인식률을 높이기 위함에 목적을 두고 있다. 제안한 방법으로 인하여 문자인식이 얼마나 향상되었고, 기존의 성능과 비교하여 정확도가 얼마나 향상되었는지를 알아보고 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.415-417
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• 2001

본 논문에서는 주차 단속의 자동화를 위해 입력된 차량 영상으로부터 번호판 영역의 복합 색상 정보와 명암 벡터를 이용하여 번호판 영역을 추출하는 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 명암도 영상에서는 번호판 영역의 숫자나 문자와 배경간의 명암도 변화는 뚜렷하게 나타나고, 다른 영역에 비하여 명암벡터의 밀집도가 높다는 특징을 가지고 있다. 이러한 특징을 이용하여, 번호판 영상의 하측 라인부터 명암 벡터의 부호 변화가 임계치 이상으로 나타나고, 자가용 또는 영업용 번호판 색상이 일정 수준으로 검출되는 구간을 번호판 영역으로 검출하고 이를 기준으로 대략 박스를 설정한다. 정교한 번호판 영역은 수직 소벨 에지 영상의 프로젝션으로 추출한다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위하여, 다양한 시간과 장소에서 촬영되고 차량 주변의 복잡한 배경이 충분히 포함된 총 100장의 주차 단속 영상을 사용하였다. 실험 결과, 명암벡터와 색상정보를 함께 사용한 제안한 방법 이 명암벡터만을 사용한 방법에 비해 약 10% 향상된 97%의 번호판 추출률을 보였으며, 차량 종류의 자동 구분도 가능하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.820-823
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• 2013

최근 스마트폰, 카메라, 휴대용 기기 등의 확산으로 다양한 분야에서 영상의 화질 향상의 필요성이 증가하고 있다. 영상의 화질 향상에 큰 영향을 주는 방법이 명암대비 향상이며 명암대비를 향상시키는 대표적인 방법으로는 히스토그램 평활화 방법이 있으며 다양한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 일반적인 히스토그램 평활화 방법은 밝기만을 재조정하는 방법으로써 히스토그램이 한 쪽으로 치우친 영상의 경우 과도한 밝기 변화로 인하여 블록현상과 같은 왜곡이 발생한다. 본 논문에서는 히스토그램 분포의 평균 밝기를 균형 있게 재 분포 및 압축을 통해서 명암대비 향상 기법을 제안한다. 제안한 방법은 과도한 명암대비 증가로 인한 과포화 현상을 억제하기 위하여 히스토그램 빈도수에 따라 히스토그램을 차등 압축 시키며, 한 쪽으로 치우친 히스토그램을 균형 있게 재배열함으로써 영상의 밝기를 균형 있게 한다. 실험결과 제안방법은 기존 방법에 비해 영상의 밝기가 균형적이며 기존 방법에 비해 과포화 현상 없이 좋은 명암대비 향상 효과를 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권5호
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• pp.10-15
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• 2011

히스토그램 평활화 방법은 영상의 대조비를 개선시키는 효과적인 방법이다. 하지만 이 방법은 과도한 대조비 향상이나 잡음을 증폭시키는 것과 같은 의도하지 않은 결함을 발생시킬 수 있다. 이러한 결함은 히스토그램 평활화 방법에서 사용되는 명암도 변환 함수를 조절함으로써 감소시킬 수 있다. 본 논문에서는 명암도 변환 함수를 조절하는 문제를 변분법을 사용하여 접근하였다. 이를 위하여 범함수를 정의하고 그 범함수를 최소화하여 명암도 변환 함수를 계산한다. 제안하는 방법을 적용하여 얻은 명암도 변환 함수를 사용하면 눈에 보이는 결함 없이 영상의 대조비를 개선시킬 수 있음을 실험결과로부터 확인할 수 있다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제14권1호
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• pp.7-14
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• 2013

고사양 디지털 카메라를 내장한 스마트 기기의 보급이 급격하게 증가하면서 고해상도 영상의 품질을 개선하는 기능이 중요해지고 있다. 모바일 기기의 제한된 자원과 영상의 정보량을 감안하면 지나치게 복잡하지 않은 알고리즘을 선택해야 하고 가능한 효율적인 구현 기술을 사용해야 한다. 영상의 질을 향상시키는 기법 중 간단하면서도 널리 사용되는 기술은 명암 값 분포를 조절하는 명암비신장 (contrast stretching) 기법이다. 안드로이드 스마트폰의 경우, 구현 기술로는 가상 머신 위에서 동작하는 자바 라이브러리, JNI (Java Native Interface) 기반 원시 (native) C/C++ 구현 기술, 그리고 SIMD (Single Instruction Multiple Data) 기법이 적용된 NEON 구현 기술 등이 있다. 이 연구에서는 이 세 가지 기술을 선형 명암비신장 연산, 그리고 평활화 명암비신장 연산에 적용하여 그 성능을 실증적으로 비교 분석하였다. 그 결과 원시 C/C++과 NEON 라이브러리의 실행 속도는 자바 라이브러리 실행 속도에 비해 각각 56-78배, 50-76배 빠르다는 점을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.1512-1517
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• 2012

본 논문에서는 Guest-Host 디스플레이의 문제점인 낮은 명암대비비를 해결하기 위해서 음전하로 대전 된 흑색입자를 이용한 고성능 하이브리드 Guest-Host 디스플레이를 제안하였다. 우리는 패턴 된 전극구조의 설계로 전압에 따른 입자의 스위칭을 고려하였으며, 염료 및 입자의 혼합비를 최적화하여 전기광학특성을 향상 시켰다. 따라서 기존 Heilmeier Guest-Host 디스플레이에 비교하여 dark 특성을 80%이상 향상시켰으며, 명암대비비를 비교분석함으로써 제안 된 모드의 성능 우수성을 검증하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권2호
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• pp.195-200
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• 2001

본 논문에서는 실제 입력 차량 영상으로부터 명암도 변화 정보와 원형 패턴 벡터를 이용하여 차량 번호판을 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 일반적으로 차량 영상에서는 번호판 영역에서 문자와 배경이 뚜렷하게 구별되고, 일정한 명암도 변화를 가지면서 번호판 이외의 다른 영역 보다 빌집도가 높은 특성이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 성질을 이용하여 먼저 명암도 변화값을 사용하여 번호판을 추출하도록 하였으며 영상 입력 과정에서 외부 환경에 따라 차량 영상이 어둡거나 밝게 입력될 경우에도 동일한 추출 성능을 얻기 위하여 밝기 보정 과정을 수행하였다. 또한 추출된 번호판 영역으로부터 입력 문자의 크기, 이동 및 회전에 무관한 특성 추출을 위해 원형 패턴 벡터를 이용하여 차량 번호를 인식하도록 하였다. 제안한 알고리즘을 적용한 결과 번호판 추출이 가능하였으며 기존의 방법에 비해 계산 속도가 향상되어 실시간 처리의 가능성을 제시하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.658-665
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• 2015

의료영상에서 잡음을 제거하는 것과 명암대비를 좋게하는 것은 화질을 향상시키는 중요한 방법이다. 본 논문에서는 의료영상의 화질 향상을 위해 에지 기반 잡음 제거 방법과 적응적 비선형 히스토그램 스트레칭 알고리즘을 제안한다. 첫째, 웨이블릿 변환을 수행하고 분해된 고주파 부밴드 각각에 대해 Haar 변환을 수행한다. 동시에 수평, 수직, 대각 방향의 Sobel 마스크를 적용하여 방향별 에지를 검출한다. 둘째, 고주파 부밴드에 대해 에지 기반 적응적 문턱치를 이용하여 잡음을 제거한다. 셋째, 적응적 가중치를 이용하여 고주파 부밴드 계수 값을 향상한 후, Haar 역변환 및 웨이블릿 역변환을 수행하여 복원영상을 얻는다. 마지막으로 복원된 영상의 화소 값의 범위가 좁아졌으므로 제안하는 비선형 히스토그램 스트레칭 알고리즘을 이용하여 명암대비가 향상된 영상을 얻는다. 제안한 알고리즘을 낮은 명암대비를 갖는 의료영상에 적용했을 경우 효율적으로 에지를 보존하면서도 시각적으로 우수한 결과를 얻었다.