• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제18권6호
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• pp.809-817
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• 2014

The loss in contrast-discrimination ability of the human visual system under high ambient illumination level can cause image quality degradation in mobile phones. In this paper, we propose a perceived contrast compensation method by processing the original displayed image. With consideration that the perceived contrast significantly varies across the image, this method extracts the local band contrast from the original image; it then compensates these contrast components to counteract the perceived contrast degradation. Experimental results demonstrate that this method can maintain most contrast details even in high ambient illumination levels.

• 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.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.1378-1387
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• 2013

히스토그램 평활화는 영상의 밝기 분포를 변화시킴으로써 화질을 향상시키는 방법으로 다양한 분야에서 응용되고 있다. 전역적인 방법은 영상 밝기의 전체적인 분포를 균등 분포로 변환함으로써 영상의 밝기가 과도하게 변하는 단점을 갖고 있다. 이를 해결하기 위한 방법으로 K. Zuierveld가 제안한 대비 제한 적응 히스토그램 평활화(CLAHE)가 실용적으로 널리 사용되고 있다. 이 방법에서는 블록단위의 처리를 위한 블록 크기와 대비 제한을 위한 매개변수 등 두 개의 매개변수가 히스토그램의 평활화 성능을 결정하는데, 이것들을 결정하는 구체적인 알고리듬은 없으며 실험적으로 시행착오학습 통해 결정한다. 본 논문에서는 영상의 엔트로피에 기반해서 CLAHE의 매개변수인 블록 크기와 대비제한 매개변수를 결정하는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법은 CLAHE를 자동화할 수 있으며, 전체적으로 어두운 영상이나 밝은 영상에 적용한 결과 전역적인 방법에 비해 주관적 화질 개선의 효과를 나타내었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 추계종합학술대회
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• pp.122-125
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• 2003

본 논문에서는 이차원 윤곽선 부호화기의 전처리를 위한 새로운 윤곽선 평활화 방법을 제안한다. 제안된 방식에서는 영역 기반 동영상 부호화기의 부호화 효율을 고려하여 각 윤곽선 화소의 상대적 중요도를 자기 영상의 영역간 대조에 근거하여 추정하고, 추정된 중요도에 따라 평활화 정도를 적응적으로 조절한다. 실제의 평활화 과정은 확장 연산자와 세선화 알고리즘을 통하여 효율적으로 구현하였다. 모의실험을 통하여 제안된 방식이 복구 영상의 큰 화질열화 없이 전체 윤곽선 데이터량을 약 20% 정도 감소시킴을 알 수 있었다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제4권2호
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• pp.65-73
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• 2017

This paper proposes a method to improve the image quality by designing Unsharp Mask Filter (UMF) based on Retinex theory which controls the frequency pass characteristics adaptively. Conventional unsharp masking technique uses blurring image to emphasize sharpness of image. Unsharp Masking(UM) adjusts the original image and sigma to obtain a high frequency component to be emphasized by the difference between the blurred image and the high frequency component to the original image, thereby improving the contrast ratio of the image. In this paper, we design a Unsharp Mask Filter(UMF) that can process the contrast ratio improvement method of Unsharp Masking(UM) technique with one filtering. We adaptively process the contrast ratio improvement using Unsharp Mask Filter(UMF). We propose a method based on Retinex theory for adaptive processing. For adaptive filtering, we control the weights of Unsharp Mask Filter(UMF) based on the human visual system and output more effective results.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제5권1호
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• pp.79-86
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• 2004

본 논문에서는 고해상도 FPD(Flat Panel Display)에서 동영상의 화질 향상을 위한 실시간 Contrast Enhancer 알고리즘을 제안하고 이를 구현하였다. 또한 입력되는 영상신호의 밝기 분포에서 영상의 평균과 분산을 이용하여 적응적으로 처리하는 적응형 콘트라스트 제어 기법을 제안하였다. 설계된 Contrast Enhancer는 기존화면과 비교하여 정량적으로 측정하였으며, 실제 유용성을 검증하기 위해 LG의 30인치 TFT-LCD TV에 인터페이스하여 구현하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권4호
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• pp.703-715
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• 2017

Mammogram images are sensitive in nature and even a minor change in the environment affects the quality of the images. Due to the lack of expert radiologists, it is difficult to interpret the mammogram images. In this paper an algorithm is proposed for a computer-aided diagnosis system, which is based on the wavelet based adaptive sigmoid function. The cascade feed-forward back propagation technique has been used for training and testing purposes. Due to the poor contrast in digital mammogram images it is difficult to process the images directly. Thus, the images were first processed using the wavelet based adaptive sigmoid function and then the suspicious regions were selected to extract the features. A combination of texture features and gray-level co-occurrence matrix features were extracted and used for training and testing purposes. The system was trained with 150 images, while a total 100 mammogram images were used for testing. A classification accuracy of more than 95% was obtained with our proposed method.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권1호
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• pp.51-57
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• 2005

본 논문에서는 실시간 처리론 위한 적응형 콘트라스트 조정 기법을 제안하였다. 제안된 방식은 과도한 영상의 밝기 변화를 제어하기 위하여 활률밀도함수(PDF: Probability Density Function)를 이용하였다. 또한 제안된 알고리즘은 처리된 영상에 영향을 주지 않으면서 최대 콘트라스트를 얻을 수 있었다. 하드웨어의 복잡성을 감소하기 위하여 누적분포함수(CDF: Cumulative Density Function)의 샘플 값을 이용한 선형화 방법을 이용하였다. 제안된 방식에 의한 처리 결과와 원 영상의 화질 평가를 위하여 시각적 검증과 히스토그램 편차를 도입하였다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제3권6호
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• pp.358-365
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• 2014

This paper proposes a method that reduces the flickering effect caused by A-GLG (Adaptive Gray-Level Grouping) during video contrast enhancement. Of the GLG series, A-GLG shows the best contrast enhancement performance. The GLG series is based on histogram grouping. Histogram grouping is calculated differently between the continuous frames with a similar histogram and causes a subtle change in the transformation function. This is the reason for flickering effect when the video contrast is enhanced by A-GLG. To reduce the flickering effect caused by A-GLG, the proposed method calculates a modified transformation function. The modified transformation function is calculated using a previous and current transformation function applied with a weight separately. The proposed method was compared with A-GLG for flickering effect reduction and video contrast enhancement. Through the experimental results, the proposed method showed not only a reduced flickering effect, but also video contrast enhancement.

• 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.