• Title/Summary/Keyword: 언샵 마스킹

Search Result 2, Processing Time 0.021 seconds

Block by Unsharp Mask (방향성 정보를 이용한 블록 기반 언샵 마스크)

  • Kang, Hyun-Bu;Lee, Im-Geun
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
    • /
    • 2008.08a
    • /
    • pp.133-137
    • /
    • 2008
  • 본 논문에서는 영상의 콘트라스트를 개선시키는 언샵 마스킹 방법을 제안한다. 언샵 마스킹은 이미지가 가지고 있는 에지와 디테일 정보를 개선시키는데 일반적인 샤프닝 마스크 보다 효과적이기에 이에 관한 많은 연구가 있었다. 제안하는 방법은 방향성 정보를 이용한 블록 기반 업샵 마스킹 방법으로 영상을 블록 단위로 분할하여 각 블록에 대한 DCT를 수행한다. DCT 결과를 토대로 블록들의 방향성 타입을 결정하여 각 블록의 타입에 따라 적합한 언샵 마스킹을 취할 수 있는 유연함을 제공 한다. 블록의 분류는 평탄영역, 텍스쳐, 에지 그리고 나머지 형태로 구분되어 진다. 평탄 영역에 속하는 배경 및 평이한 표면에서는 결과물을 시각적으로 훼손시키지 않기 위해 언샵 마스킹을 적용하지 않는다. 텍스쳐와 에지 영역에 대해서는 고주파 성분을 보존하기 위해 블록 타입에 맞는 적합한 언샵 마스킹을 적용한다. 이에 사용되는 언샵 마스킹은 선명화의 기여도를 제어하는 적응적 필터를 사용하여 디테일이 많은 부분은 콘트라스트를 개선시키고 평탄 영역에 대해서는 선명화를 약하게 하여 최대의 영상 개선 효율을 유도한다.

  • PDF

Adaptive image contrast enhancement algorithm based on block approach (블럭방법에 근거한 영상의 적응적 대비증폭 알고리즘)

  • Kim, Yeong-Hwa
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
    • /
    • v.22 no.3
    • /
    • pp.371-380
    • /
    • 2011
  • The noise caused by a variety of reasons worsens the quality of input image when we use the images reproducing device. The basic difficulty to solve this problem is that the noise and the signal are difficult to be distinguished. Contrast enhancement such as unsharp masking is one of the most important procedures to improve the quality of input images. The conventional unsharp masking enhances the images by adding their amplified high frequency components. The noise component of the input images, however, also tends to be amplified due to the nature of the unsharp masking. This paper considers the block approach for detecting niose and image feature of the input image so that the unsharp masking could be adaptively applied accordingly. Simulation results show that it is made possible to enhance contrast of the image without boosting up the noisy components by applying the proposed algorithm.