This paper proposes a natural contrast enhancement algorithm that preserves the brightness of an image. In the case that an image has the partially dense distribution of intensity, conventional contrast enhancement algorithms degrade the image quality because they excessively change the intensity values. In contrast to convention algorithms, the proposed method is able to obtain a natural image with the high contrast using the concept of brightness preservation. The experimental results show the effectiveness of our algorithm.
This paper presents an image contrast enhancement technique for improving the low contrast images using the improved IAFC(Integrated Adaptive Fuzzy Clustering) Model. The low pictorial information of a low contrast image is due to the vagueness or fuzziness of the multivalued levels of brightness rather than randomness. Fuzzy image processing has three main stages, namely, image fuzzification, modification of membership values, and image defuzzification. Using a new model of automatic crossover point selection, optimal crossover point is selected automatically. The problem of crossover point selection can be considered as the two-category classification problem. The improved MEC can classify the image into two classes with unsupervised teaming rule. The proposed method is applied to some experimental images with 256 gray levels and the results are compared with those of the histogram equalization technique. We utilized the index of fuzziness as a measure of image quality. The results show that the proposed method is better than the histogram equalization technique.
본 논문에서는 영상의 공간적 축소방법을 이용한 새로운 영상의 콘트라스트 향상기법을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 축소된 영상을 생성하여 콘트라스트 향상을 위한 누적 분포함수(CDF: Cumulative Distribution Function)의 계산량을 감소시키고 하드웨어의 복잡성을 줄였다. 제안된 방식으로 처리한 영상은 향상된 콘트라스트 결과를 얻을 수 있었다. 제안된 방식에 의한 처리 결과와 원 영상의 화질 평가를 위하여 시각적 검증과 히스토그램 표준편차를 도입하였다.
본 연구는 혈류에 의한 조영제 peak time을 산출하는 새로운 방법을 개발하여 기존의 수식에 의한 부작용을 최소화 하고, 대체할 수 있는 새로운 검사법을 제시하고자 하였다. 시험적조영제주입법을 이용하여 CE MRA를 검사한 환자 127명을 대상으로, 기존의 수식에 의해 산출된 조영제 peak time이 조영제 주입 후 혈류에 의한 영상화 범위의 어느 뇌혈관 측정값과 일치하는지 각 뇌혈관의 조영제 inflow time과 peak time을 측정하였다. 연구결과, 유의수준 0.05에 대한 4개의 집단 간 차이가 존재하였으나 집단 1에서 수식에 의해 산출된 조영제 peak time과 S상 정맥동의 조영제 inflow time이 통계적으로 유의한 차이가 없어 일치하였으며, Bland Altman plot를 시행한 결과 일치도가 상당히 높은 것을 확인할 수 있었다. 따라서 본 연구의 혈류에 의한 새로운 방법을 적용한다면, 부작용 가능성을 최소화하고, 영상의 질은 유지하면서, 쉽고 빠르게 적용할 수 있어, 기존의 수식에 의해 산출된 조영제 peak time을 대체 할 수 있으리라 사료된다.
본 논문은 어두운 영상의 낮은 인지적인 대비를 향상하기 위해 비선형 마스킹 기법을 이용한 영상의 인지적 대비 향상 방법을 제안한다. 영상의 주요 속성인 색도의 변화를 최소화 하면서 어두운 영역의 밝기를 향상시키기 위해, 비선형 마스킹 기법 기반으로 영상에 적응적인 파라미터를 이용한 대비 향상방법을 제안하 였다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 테스트 영상에 대해 SSR(Single-Scale Retinex), MSR(Multi-Scale Retinex), 기존의 비선형 마스킹 기법의 결과와 색도 및 채도에 대한 정량적인 평가와, z-score를 이용한 정성적 평가를 수행하였다. 결과 제안한 방법이 낮은 색도 변화와 향상된 인지적 대비를 보임을 확인하였다.
This paper presents a method of adaptive image enhancement with dynamic range compression and contrast enhancement. The dynamic range compression is to adaptively enhance the dark area using illumination component of DCT compression block. The contrast enhancement is to modify the image contrast using retinex theory that uses the HVS properties. The block artifacts and other noises, caused by processing in the compression domain, were removed by after processing.
This paper investigates simple gray level image enhancement technique based on Genetic Algorithms and Local Statistics. The task of GA is to adapt the parameters of local sliding masks over pixels, finding out the best parameters preserving the brightness and possibly preventing the creation of intensity artifacts in the local area of images. The algorithm is controlled by GA as to enhance the contrast and details in the images automatically according to an object fitness criterion. Results obtained in terms of subjective and objective evaluations, show the plausibility of the method suggested here.
영상 대비 향상은 영상 처리 분야에서 중요한 역할을 한다. 히스토그램 스트레칭이나 히스토그램 균등화 등 기존 대비 향상 기법들과 히스토그램 균등화 기반의 수많은 방법들은 저대비에 소수의 화소들이 넓게 퍼져 있는 영상에 대해서 만족할만한 결과를 내지 못한다. 따라서 본 논문은 군집화 방법에 기반한 새로운 영상 대비 향상 기법을 제안한다. 히스토그램의 군집수는 원영상의 히스토그램을 분석하여 얻을 수 있다. 히스토그램 성분들을 K-means 알고리즘을 이용하여 군집화한다. 그리고 히스토그램 군집 범위와 군집의 화소수 비율을 비교하여 히스토그램 스트레칭과 히스토그램 균등화를 선택적으로 적용한다. 실험 결과로부터 제안한 방법이 기존의 대비 향상 기법들보다 더 효과적임을 확인할 수 있었다.
In this paper, we have proposed the contrast control method using brightness preserving on the FPD(Flat Panel Display). The proposed algorithms consist of three blocks: the contrast enhancement, the white-level-expander, and the black-level-expander. The proposed method has employed probability density function in order to control the brightness of the image changed extremely. In order for real-time processing, we have calculated cumulative density function using the linear approximation method. The image histogram and image quality were compared with the conventional image enhancement algorithms. The proposed methods have been used in display devices that need image enhancement such as LCD TV, PDP, and FPD.
Digital images of cultural relics captured using line scan cameras present limitations due to uneven intensity and low contrast. To address this issue, this report proposes a colour linear array image enhancement method that can maintain a constant colour. First, the colour linear array image is converted from the red-green-blue (RGB) colour space into the hue-saturation-intensity colour space, and the three components of hue, saturation, and intensity are separated. Subsequently, the hue and saturation components are held constant while the intensity component is processed using the established intensity compensation model to eliminate the uneven intensity of the image. On this basis, the contrast of the intensity component is enhanced using an improved local contrast enhancement method. Finally, the processed image is converted into the RGB colour space. The experimental results indicate that the proposed method can significantly improve the visual effect of colour linear array images. Moreover, the objective quality evaluation parameters are improved compared to those determined using existing methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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