• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.119-130
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• 2013

본 논문에서는 디지털 영상의 색상을 유지하면서 영상의 명암대비 향상과 함께 채도를 향상시키는 방법을 제시한다. 제안방법은 명암대비 향상 후 밝기 변화에 따른 시각적인 채도 변화를 보정하기 위해 최대색차신호 테이블을 이용한다. 최대색차신호 테이블로부터 휘도변화에 따른 가중치를 구하고, 입력 색차신호에 가중치를 곱하여 채도를 밝기에 적응적으로 보정한다. 또한 사용자가 입력한 만큼의 채도를 향상시키는 과정에서 과도한 채도 향상으로 인한 왜곡을 막기 위해 휘도와 색상에 따른 채도의 상관관계를 고려하여 색차신호가 올바른 색역에 사상될 수 있도록 한다. 다양한 특성을 갖는 영상에 대한 실험을 통해 제안방법은 기존방식과 비교하여 효과적으로 컬러 영상의 선명도를 향상시킴을 확인하였다.

• 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.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.1117-1124
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• 2018

기상 환경 및 조명의 영향을 받는 영상의 가시성을 향상시켜 다양한 컴퓨터 비전 시스템의 활용성을 높이기 위해 대비(contrast)를 개선하는 것은 매우 중요한 과정이다. 본 논문에서는 영상의 특성에 따라 히스토그램을 변형하고, 변형된 히스토그램에 균등화를 적용함으로써 과도한 밝기 변화로 인한 포화현상 및 영상 디테일이 손실되는 문제를 해결한다. 영상의 왜곡을 발생시키는 주된 원인인 히스토그램 피트(pit)는 추가 항(additive term)을 통해 감소시키고, 스파이크(spike)는 감마 보정 기법을 적용하여 히스토그램을 변형한다. 추가 항과 감마 보정을 적용할 때 파라미터는 영상의 통계적 특성에 따라 설정되도록 한다. 대비가 낮고 안개성분이 포함된 다양한 영상에 대해 수행한 실험 결과는 제안하는 기법이 기존의 방법에 비해 원 영상의 특성을 보존하면서 효과적인 대비 개선 및 안개 제거 성능을 나타내어 영상의 가시성을 향상시킴을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.963-965
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• 2021

본 논문에서는 위성 영상과 같은 원격 센싱 영상 등의 저 대비 영상의 화질을 개선하기 위하여 SVD (singular value decomposition)를 이용한 적응적 히스토그램 평활화 기법을 제안한다. 저 대비 영상의 특이값과 히스토그램 평활화 영상의 특이값을 결합하되, 사용자 파라미터를 통해 영상의 화질을 조절할 수 있도록 적응적 화질 개선 기법을 제안한다. 위성 영상을 비롯한 다양한 영상을 대상으로 실험한 결과 제안하는 방법이 기존의 히스토그램 평활화 기법 및 이를 개선한 방법에 비해 GSD (global standard deviation)으로 측정한 객관적 수치 측면에서 우수한 성능을 나타내고, 주관적 화질 측면에서 자연스럽고 영상의 어두운 영역 및 밝은 영역에서의 디테일 보존 성능이 우수함을 확인할 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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• pp.538-539
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• 2015

일반 영상의 화질을 개선하기 위해 다양한 알고리즘이 존재한다. 하지만 X-ray 영상의 경우 일반 영상과 특성이 다르기 때문에 기존의 화질 개선 알고리즘으로는 진단에 적합한 화질을 얻을 수 없다. 디지털 X-ray 기기로부터 처음 획득된 X-ray 영상은 데이터 범위가 일반 영상에 비해 넓고 밝기 레벨이 고르지 못하다. 특히 Chest X-ray 영상의 경우 다양한 이유로 촬영하기 때문에 갈비뼈와 혈관, 척추 뼈 등 특성이 다른 모든 부위들을 자연스럽게 개선할 필요가 있다. 본 논문은 영상의 불필요한 배경 성분을 제거하여 특정 밝기에 밀집되어 있는 데이터들의 히스토그램 범위를 확장시키고 주파수 대역 별 가중치를 조절하여 대비 및 선명도를 향상시킨다. 마지막으로 전역적 대비 개선 기법과 지역적 대비 개선 기법의 장점을 취하여 진단에 적합하도록 개선된 Chest X-ray 영상을 얻는다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제1호
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• pp.19-38
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• 2005

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.522-527
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• 2010

본 논문은 유방 조영 영상의 대비를 향상시키기 위해 새로운 호모몰픽 필터(MBHF)를 제안한다. 제안된 필터는 영상을 형체적으로 다수 분할한 후 각각의 형체 즉, 서브-밴드에 대해 그 구성요소와 이득이 차분진화를 통해 최적의 값을 갖도록 설계된다. 결과 분석을 통해 제안된 방법이 영상 대비를 향상시키는 것을 보이며 웨이블렛 기반의 호모몰픽 필터와 성능이 비교된다. 성능평가 기준으로는 인간의 시각적 인식을 고려한 WPSNR(Weighted Peak Signal to Noise Ratio)을 사용한다.

• 방송공학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.332-345
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• 2010

고선명 영상에 대한 수요가 증가하면서 다양한 방면에서 좀 더 선명하고 큰 영상을 보고 촬영하려는 요구가 늘어나고 있다. 특히 디스플레이 장치의 크기가 커지고 이에 따라 영상의 해상도가 커지면서 영상에서 나타나는 잡음이나 화질 저하가 이전에 비하여 더욱 더 눈에 띄게 나타나게 되었다. 본 논문에서 고선명 영상과 같이 해상도가 큰 영상의 색상과 명암 대비를 효과적이고 빠르게 개선하기 위한 방법을 제안한다. 고해상도 영상에서 처리 속도를 높이면서 효과적으로 화질 향상 방법을 적용하기 위해 고해상도 영상을 축소시킨 영상에서 화질 향상 방법에 필요한 변수를 추출해낸다. 영상의 색상을 향상시키기 위해 기존의 색채 항상성 방법을 개선시킨 방법을 적용하였고 명암 대비를 향상시키기 위해 경계 영역을 활용한 변형 히스토그램 평활화 방법을 적용하였다. 마지막으로 고해상도 영상을 촬영할 수 있는 디지털 캠코더를 이용하여 촬영한 실험 영상으로 제안하는 방법의 성능을 분석하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.85-88
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• 2016

대비 강화는 컴퓨터 비젼, 영상 처리, 패턴인식에서 전처리 과정으로 이용되며 그 역할이 중요하다. 2차원 히스토그램을 이용한 대비 강화 방법은 인접 픽셀 간의 정보를 이용해 대비를 강화시키기 때문에 1차원 히스토그램을 이용한 대비 강화 방법보다 우수하다. 2차원 히스토그램 기반 알고리즘에서 2차원 히스토그램의 인접픽셀 간의 화소값 차이에 따라 가중치를 주는 커널 (kernel)이 사용된다. 이러한 커널은 영상 마다 같은 가중치를 곱해주기 때문에 원하는 대비를 시켜주지 못하는 단점이 있다. 이에 본 논문은 2차원 히스토그램을 1차원 히스토그램으로 정사영을 시켜 평균값과 표준편차를 통해 2차원 히스토그램을 통계학적으로 분석한다. 그리고 선형회귀법을 이용하여 2차원 히스토그램의 통계적 정보에 따른 적응적 가중치 커널을 제안하고, 이를 이용하여 효율적 대비 강화를 한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 기존의 알고리즘에 비해 대비 향상 성능이 더 우수한 방법임을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권12호
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• pp.37-45
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• 2010

본 논문에서는 밝기 값의 대비도가 매우 낮음으로 인해 발생하는 화질의 저하를 개선하는 방법으로 히스토그램 분포율에 따라서 스트레칭 적용범위를 적절하게 지정하고 이를 적용하는 기법을 제안한다. 제시한 방법은 효과적인 대비향상을 위해 하나의 히스토그램을 밀도가 큰 영역과 밀도가 낮은 영역으로 구분하여 각각의 비율에 따른 범위 안에서 스트레칭 적용 범위를 결정하는 기법을 사용한다. 스트레칭의 범위는 히스토그램의 분활 및 밀집되어 있는 정도의 비율에 따라 가변적으로 결정된다. 스트레칭 적용범위가 가변적으로 결정된다면 히스토그램상의 밀도가 높은 지역은 그만큼 명암대비가 커지도록 넓게 스트레칭하고 반대로 밀도가 낮은 지역은 그만큼 좁은 간격으로 스트레칭하여 명암대비 영상에서의 과도하게 처리되는 문제점을 해결하였다. 제안한 방법의 성능 평가를 위해 전역적 및 지역적으로 명암대비가 어려운 영상들을 모아 실험하였으며 기존의 스트레칭 알고리즘과 그 밖의 명암 대비개선 기법들을 함께 비교하여 매우 우수한 성능을 보임을 입증하였다.