• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.21 no.3
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• pp.347-352
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• 2011

Entropy used for measuring the richness in details of the image and absolute mean brightness error(AMBE) providing a change in the image global appearance are two quantitative measures generally used for measuring quality of images. In this paper, we propose an entropy and AMBE-based thresholding method to binalize a given image. The effectiveness of the proposed method is demonstrated by thresholding experiments on nine test images and comparison with other conventional thresholding methods, that is, Otsu method and entropy-based method.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.13 no.3
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• pp.61-73
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• 2012

This paper proposes a histogram specification based image enhancement method, which uses the brightness mean and variance of an image to maximize the entropy of the image. In our histogram specification step, the Gaussian distribution is used to fit the input histogram as well as produce the target histogram. Specifically, the input histogram is fitted with the Gaussian distribution whose mean and variance are equal to the brightness mean(${\mu}$) and variance(${\sigma}2$) of the input image, respectively; and the target Gaussian distribution also has the mean of the value ${\mu}$, but takes as the variance the value which is determined such that the output image has the maximum entropy. Experimental results show that compared to the existing methods, the proposed method preserves the mean brightness well and generates more natural looking images.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.06a
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• pp.59-62
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• 2017

본 논문에서는 평균 밝기 부분에 가중치 맵으로써 감마 변환에 기반한 선형 결합을 제안하고자 한다. 기존의 패치를 기반으로 한 가중치 맵은 평균 밝기 부분에서 영상 내 밝기 값이 한쪽으로 치우쳐 영상의 밝은 부분이 과포화 상태가 되어 세부 정보가 손실되는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 전역적 및 지역적 영상의 평균 밝기 값을 이용하여 감마 변환된 값을 선형 결합 시켜줌으로써 영역 내 세부 정보를 보존시키고 주관적 화질을 향상시켰다. 실험을 통해 결과를 분석하고 성능을 비교하여 기존 알고리듬에 비해 제안한 알고리듬이 우수함을 증명하였다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.19 no.4
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• pp.453-467
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• 2014

A typical histogram equalization contrast enhancement effect for improving the image quality is excellent. However, because it appears that excessive changes of the brightness values, The average brightness of the image is changing in units of frames of applications such as a TV video is unsuitable. In order to solve these drawbacks, a modified method of histogram equalization on various studies have been made. But the result images of existing methods sometimes shown visual degradations such as over-enhancement and false contouring. In this paper, we propose improved contrast enhancement method through bi-histogram equalization using target mean brightness based on differential compression method. The proposed method is based on the average brightness value by dividing the histogram, the histogram for each zone, according to the frequency differential of compression. And equalize the modified histogram based on target mean brightness. This allows to suppress deterioration of picture quality, and changes in the average brightness of each frame of video, while maintaining and improving the contrast. Experimental results show that the proposed method compared to the conventional method, the average brightness of each frame from a movie well maintained, and no degradation of the image quality showed a good effect to improve the contrast.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1998.06a
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• pp.193-196
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• 1998

본 논문에서는 동영상 부호화에 있어서의 영상 간 중복성을 제거하기 위한 수단으로 사용되는 움직임 추정 방식에 관련된 내용으로 특히 밝기가 변하는 영상에 대해 부호화 성능을 높여 주는 움직임 추정방식에 대해 부호화 제안하였다. 제안한 움직임 추정은 기존의 평균 절대 오차나 평균 제곱 오차를 기반으로 하는 기존의 움직임 추정에 의한 움직임 벡터와 매크로블록 간 오차의 최소 분산을 가지는 움직임 벡터 중 부호화 시 적은 비트를 필요로 하는 움직임 벡터를 이용함으로써 일반 영상에는 기존의 방법과 유사한 부호화 성능을 나타내고, 화면의 밝기가 급격하게 변하는 영상에서는 기존의 방법보다 우수한 부호화 성능을 나타내도록 하는 방법이다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.22 no.6
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• pp.702-712
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• 2017

In this paper, we propose an unsharp masking algorithm using Laplacian as a weight map for the signal structure and a gamma transformation algorithm using image mean intensity as a weight map for mean intensity. The conventional weight map based on the patch has a disadvantage in that the brightness in the image is shifted to one side in the signal structure and the mean intensity region. So the detailed information is lost. In this paper, we improved the detail using unsharp masking of patch unit and proposed linearly combined the gamma transformed values using the average brightness values of the global and local images. Through the proposed algorithm, the detail information such as edges are preserved and the subjective image quality is improved by adjusting the brightness of the light. Experiment results show that the proposed algorithm show better performance than conventional algorithm.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.10 no.3
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• pp.39-49
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• 1999

The space of IID([ndependently, Identically Distributed) textures was built with axes of mean luminance and contrast, and studied on what kind of mechanisms were required to mediate texture segregation in this space. The conjecture was tested that one of these mechanisms is sensitive to the differences between the means of textures to be discriminated, whereas the other is sensitive to the differences between variances. The probability of discrimination was measured for various pairs of textures in the lID space The data were well fit by a model in which discrimination depends on two mechanisms whose responses are combined by probability summation. The conjecture was rejected that two mechanisms respectively tuned to mean and variance of texture function in segregation. Discrimination within space is mediated by 2 independent channels however: the 2 independent channels are not exactly tuned to texture mean and variance. One m mechanism was primarily sensitive to texture mean, whereas the other was sensitive to b both texture mean and variance.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.510-513
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• 2002

대부분의 이진화 알고리즘은 임계치를 결정하기 위하여 히스토그램을 사용하여 밝기분포를 분석한다. 배경과 물체의 명도차이가 큰 경우에는 분할을 위해 양봉(bimodal) 히스토그램으로 표현하여 최적의 임계치를 찾기 위해 히스토그램 골짜기(valley)를 선택하는 것만으로도 양호한 임계치 결과를 얻을수 있으나, 배경과 물체의 밝기 차이가 크지 않거나 밝기 분포가 양봉 특성을 보이지 않을 때는 히스토그램 분석만으로 적절한 임계치를 얻기 어렵다. 그리고 한 영상에서는 넓은 영역에 걸쳐 명암도 변화가 일어나고 다양한 유형의 물체가 포함되어 있으므로 스케치 특징점 유무를 판별하는 임계치의 결정에는 애매 모호함이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 영상에 대해 삼각형 타입의 소속함수를 적용하여 임계치를 동적으로 설정하고 영상을 이진화하는 방법을 제안한다. 제안된 퍼지 이진화 방법은 평균 밝기 값을 기준으로 가장 어두운 픽셀 값과 가장 밝은 픽셀값의 거리를 계산하여 밝기의 조정률을 구하여 최소 밝기값과 최대 밝기 값을 설정하고 삼각형의 소속 함수에 적용한다. 소속 함수에 적용된 소속도를 a-cut 을 적용하여 영상을 이진화한다. 다양한 영상에 적용한 결과, 기존의 이진화 방법보다 제안된 퍼지 이진화 방법이 효율적인 것을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.699-702
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• 2002

본 논문에서는 anisotropic diffusion 방법의 일종인 평균곡률 확산 (Mean Curvature Diffusion) 방법을 이용하여 영상에 포함된 잡음은 제거하고 동시에 에지는 보존하는 기법을 제안한다. 평균곡률 확산은 2 차원 영상의 밝기값을 3 차원 공간상의 z 좌표에 대응시켜 영상의 밝기값에 대응하는 공간 상의 곡면을 구성하고 이 곡면을 평균곡률에 비례하는 속도로 확산시킨다. 확산이 진행되면서 평균곡률이 영이 되는 에지에서는 확산이 발생하지 않고 잡음 등의 영향이 많은 에지 이외의 영역에서는 확산이 빠른 속도로 진행된다. 기존의 평균곡률 확산 방법의 성능을 개선하기 위해 최소/최대 흐름 방법을 평균곡률 확산 방법과 결합시키고 영상의 2 차 도함수를 사용하여 d얇은 에지를 보존하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존의 방법보다 잡음 제거와 에지 보존 성능이 우수함을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.38 no.4
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• pp.47-47
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• 2001

본 논문에서는 균일한 색 분포를 위한 밝기 사상과 최대 색도 재현을 위한 색역 사상 방법을 제안한다. 기존의 밝기 사상시 발생하는 두 색역에서의 평균 밝기의 차이의 증가 및 어두운 영역과 밝은 영역에서의 색 변화의 차이가 증가하는 문제를 해결하기 위하여 각 색상의 정점에서의 밝기 차이를 최소화하고 밝은 영역과 어두운 영역에서의 균일한 색 분포를 가지는 밝기 사상 방법을 제안하였다. 또한, 최대 채도 유지 및 균일 색 분포를 위한 가변 닻점과 고정 닻점을 혼합으로 사용하는 색역 사상 방법을 제안하였다. 따라서 저가의 칼라 출력장치에서 고화질의 칼라를 재현할 수 있게 한다.