• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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• pp.130-132
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• 2018

최근 1인 미디어의 확장과 맞물려 개인 차원에서의 영상편집이 활성화되고 있다. 인기 영상강의를 위주로 초보자들도 쉽게 접근할 수 있으나 여전히 많은 사람들이 영상제작을 어려워하고 있다. 특히 밝기, 대비 및 색 보정에서 어려움을 많이 겪는다. 전문적인 영상편집 툴의 경우 자동 보정 기능을 제공하고 있으나 파이널 컷의 경우 Apple 사의 맥 디바이스 환경을 구축해야 하는 문제, Adobe사 프로그램의 경우 완전 자동 기능 부재 및 무거운 연산처리 과정 및 유료화로 인한 접근성 저하, 기타 프로그램들의 경우 설치 접근성이 낮다는 단점이 있었다. 이에 본 연구에서는 클라우드 기반의 쉽고 빠른, 접근성을 높인 자동 영상보정 서비스를 제시하려 한다. 최종 단계의 클라우드 서비스에서는 흔들림 보정, 색 보정, 대비 보정, 명암 보정의 향상 기능과 컷 단위 인식, 신단위 인식, 객체 단위 인식의 서비스를 제공해야 한다는 결론에 도출하였다. 본 논문에서는 연구의 시작으로 클라우드 서비스 구축 및 OpenCV를 활용하여 프레임 별 영상 향상 알고리즘 구현을 시행하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권8호
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• pp.1046-1057
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• 2004

본 논문에서는 호모모프변환과 다중 스케일 분해를 이용하여 영상의 생동폭과 명암대비를 모두 개선시킬 수 있는 영상향상기법을 제안한다. 원 영상은 로그를 취하여 호모모프영역으로 변환하고, 이를 다중 스케일로 분해한 후 각 대역에 가중치를 가해 조합한다. 이 조합된 신호는 지수를 취하여 밝기영역으로 변환한다. 호모모프영역에서 저주파대역의 크기조절은 생동폭을 변환시키고, 고주파대역의 크기조절은 명암대비의 향상에 기여한다. 다중 스케일 분해는 계산이 간단하고 효율적인 구조를 가진 "${\AA}$ trous" 알고리듬을 사용하며, 이의 타당성은 시뮬레이션을 통해서 확인한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.5127-5133
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• 2010

본 논문에서는 히스토그램 명세화에 기반을 둔 효과적인 영상 대비 개선 알고리즘을 제안한다. 히스토그램 평활화나 이로부터 파생된 방법들은 영상 대비 개선에 효과적인 도구로 사용되어 왔으나, 과도한 대비 개선이라는 부작용을 수반하는 결과를 자주 낳게 된다. 반면 기존의 히스토그램 명세화는 의도한 히스토그램을 얻기에 부적절하다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 의도한 히스토그램을 얻기 위해서 고주파필터를 활용한 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 영상 대비 방법에 대해서 향상된 화질을 제공할 뿐만 아니라, 영상의 통계적 속성에 적응적으로대응하는 속성을 보여주고 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.1681-1685
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• 2014

의료영상의 화질이 진단의 정확성에 중요한 요소이다. 그러므로 의료영상의 화질을 향상시킬 수 있는 방법들이 연구되어져 왔다. 그 중에서 주파수 도메인 필터가 영상의 화질을 향상시킬 수 있는 강력한 도구이다. 본 논문에서는 X선 의료영상에 기존의 고주파통과 필터에 최적값을 적용해서 에지영역을 개선하였고, 결과영상에 기존의 고주파 강조 필터에 최적값을 사용하여 에지영역 및 평탄영역의 대비를 향상시켰다. 마지막으로, 최소평균제곱오차필터를 사용해서 결과영상에 잡음을 최소화했다. 결과적으로, 제안된 방법이 기존 필터들에 비해서 영상의 대비와 에지부분들을 향상시켰으며, 더불어 잡음제거의 효과를 보였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권12호
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• pp.3265-3274
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• 1998

본 논문에서는 인간의 칼랄 인식 특성인 명도, 채도 및 색조의 관계를 학습시킨 신경회로망을 이용하여 열화된 영상의 채도 부분을 향상하는 칼라영상향상법으 제안하였다. 제안한 방법은 우선 표준영상으로부터 여러 단계 열화된 영상들로부터 얻은 다양한 명도, 채도 및 색조의 관계를 신경회로망의 입력으로 하고 표준영상의 채도를 목표차로 해서 신경회로망을 학습시킨다. 그리고 이렇게 학습된 신경회로망에 열화된 영상의 명도, 채도, 색조 그리고 향상시킨 명도를 입력하면 향상된 채도를 얻을 수 있는 칼라영상향상방법이다. 본 논문에서는 제안한 방법이 기존의 칼라영상향상법에서 가장 문제가 되었던 영상 향상 시 칼라범위를 초과하는 문제와 채도 향상비의 인위적 선택문제를 해결하고 채도의 대비를 향상시켜 선명한 영상을 얻을 수 있는 방법임을 밝혔다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권3호
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• pp.52-59
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• 2009

어두운 장면에 대해 획득된 영상의 대비 향상을 위해 일반적으로 사용하는 히스토그램 평활화나 감마 커브 보정 기법들은 영상의 전반적인 대비 향상에는 효과적이나 부분적인 영역에 대한 영상 화질 저하를 유발한다. 이러한 점을 해결하기 위해 최근 주변의 평균 밝기 값을 이용하여 대비를 향상시키는 다중 Retinex 알고리즘이 제안되었다. 그러나 칼라 영상에서 채널별 지역적 평균 밝기 값을 추정할 때, 영상 내에 단색의 채도가 높은 물체가 존재 할 경우 물체의 색도가 영향을 미쳐 색이 왜곡되는 경우가 발생한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 다중 Refiner 알고리즘에서 사용되는 채널별 주변의 평균 밝기 값을 보정하기 위해 영상의 주색도 값을 추정한다. 영상의 평균 색도는 광원의 색도 정보를 포함하고 있기 때문에 이를 제거하기 위하여 영상의 밝은 영역에서 광원의 색도 값을 추정하고 이를 평균 색도 값에 나누어주어 영상의 주색도 값을 추정한다. 또한 다중 Retinex 알고리즘의 결점인 낮은 채도를 CIELAB 표준 색 공간에서 색상을 유지하면서 보정하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.96-108
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• 2014

기존 히스토그램 평활화 방법을 사용하여 영상의 명암대비를 증가시킬 경우 과도한 밝기 변화로 인한 과포화 현상(over-enhancement), 계조현상(false contouring) 및 영상의 세부 정보가 없어지는 등의 왜곡이 발생한다. 특히 밝기 분포가 특정한 밝기 레벨에 밀집되어 있는 경우 이러한 왜곡이 두드러지게 나타나게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 임계치를 이용한 히스토그램 클리핑을 통해 입력 히스토그램을 변형하는 개선된 평활화 방법들이 제시되었지만, 입력영상의 히스토그램 특성을 고려하지 않고 전체 히스토그램에 대해 동일한 임계치를 적용하기 때문에 명암대비 향상효과가 감소하고, 입력 영상의 특성을 유지하지 못해 부자연스러운 영상이 얻어지기도 한다. 본 논문에서는 기존 방식에서 발생하는 문제를 해결하기 위하여 입력영상의 히스토그램의 빈도수에 따른 차별적 압축방법을 적용하여 과도한 밝기 변화가 발생하는 문제를 억제하면서도 입력영상의 특성을 유지하는 새로운 평활화 방식을 제 안한다. 또한 입력영상의 특성에 따라 압축률의 강도를 제어하여 보다 효과적으로 명암대비 향상을 수행하는 방법을 제시한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.283-286
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• 2014

X-ray 영상의 경우 검은 배경으로 인해 기존의 히스토그램 평활화를 사용하여 대비비를 향상 시킬 경우 문제가 발생한다. 전역 히스토그램 평활화의 경우 영상의 특징을 고려하지 않은 채 전체적으로 히스토그램 평활화가 이루어지기 때문에 부분적인 명암값을 개선시키기 어렵다. BBHE(Bright Preserving Bi-Histogram Equalization)과 DSIHE(Dualistic Sub-Image Histogram Equalization)과 같은 영역별 히스토그램 평활화의 경우 X-ray 사진특성상 검은 배경으로 인하여 히스토그램 평활화를 적용해도 원하는 대비비를 얻기 힘들며 부분적으로 왜곡이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 영상의 히스토그램을 통해 배경 정보를 파악하여 밝기 영역을 나눈 후 히스토그램 평활화를 진행함으로써 X-ray 사진의 대비비를 효율적으로 향상시킨다.

• 방송공학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.368-379
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• 2010

고선명 영상에 대한 수요가 증가하면서 다양한 방면에서 좀 더 선명하고 큰 영상을 보고 촬영하려는 요구가 늘어나고 있다. 이에 따라 고선명 동영상의 화질을 향상시키기 위한 적절한 화질 향상 방법이 필요하다. 본 논문에서는 고선명 동영상의 색상과 명암 대비를 개선하기 위한 방법을 제안한다. 고선명 동영상에서 처리 속도를 높이면서 효과적으로 화질 향상 방법을 적용하기 위해 고선명 동영상을 축소시킨 동영상에서 화질 향상 방법에 필요한 변수를 추출해낸다. 고선명 동영상의 색상을 향상시키기 위해 색채 항상성 방법을 사용하였는데 장면별로 동일한 변환값이 적용되도록 동영상을 컷 탐지 방법을 이용하여 분리한 후 장면마다 동일한 변환값을 계산하여 적용한다. 고선명 동영상의 명암대비를 향상시키기 위해 원본 영상과 히스토그램 평활화 영상의 조합을 사용하였고 가중치를 결정하기 위해 히스토그램 순위 기반 방식을 사용하였다. 마지막으로 고선명 동영상을 촬영할 수 있는 디지털 캠코더를 이용하여 촬영한 실험 영상으로 제안하는 방법의 성능을 분석하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.104-111
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• 2010

본 논문은 DCT 압축 영역에서 공간 주파수 특성을 이용한 적응 영상향상 방법에 관한 것이다. 영상의 동적범위를 압축하기 위해 Retinex 이론을 이용하여 영상의 조명성분인 dc 계수들을 조절하였으며, 대비를 개선하기 위해 인간의 시각 체계와 계수들의 공간 주파수 특성을 이용하여 ac 계수들을 수정하였다. 세로 방향, 가로 방향, 그리고 혼합된 공간 주파수 성분으로 분류된 ac계수들은 영상향상에 발생하는 블록화 현상을 최소화하기 위하여 적응적으로 수정하였다. 제안된 방법은 영상의 동적 범위 압축과 적응적 대비 개선을 이용하여 기존 방법보다 블록화 현상이 없는 효과적인 영상 향상의 결과를 가져왔다.