Kim, Beom-Yong;Hwang, Bo-Hyun;Yun, Jong-Ho;Choi, Myung-Ryul
한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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한국정보디스플레이학회 2008년도 International Meeting on Information Display
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pp.741-744
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2008
In this paper, tone mapping method by local contrast and detail enhancement for High Dynamic Range (HDR) is proposed. By applying Piecewise Dynamic Range Histogram Adjustment (PDRHA) and Detail Enhancement Volume (DEV) with decomposed layers, tone mapping is performed effectively. The experimental results show that the proposed method preserves local contrast and overall impression with naturalness of original images.
최근에 널리 보급되고 있는 디지털 카메라는 제한된 크기의 Dynamic Range를 갖는 이미지 센서의 한계로 인하여 Dynamic Range가 넓은 환경에서 영상을 획득하면 인간의 눈으로 보는 것과는 달리 밝게 포화된 영상 또는 노출이 적은 어두운 영상을 얻게 된다. 입력 영상의 Dynamic Range를 압축하고 Contrast를 개선하기 위한 여러 가지 디지털 영상 처리 방법들 중에서 인간의 시각모델을 기반으로 한 Retinex 알고리즘은 Contrast 향상 및 컬러 재현성에 있어서 매우 효과적인 방법으로 알려져 있다. 하지만, Retinex 알고리즘은 Dynamic Range가 넓은 환경에서 획득한 영상의 경우에 전역적인 Contrast는 증가 하나 국부적인 Contrast가 오히려 감소하는 Contrast 불균형이 발생하는 문제가 있다. 이러한 문제를 개선하기 위해 본 논문에서는 Retinex 영상에서 에지 정보와 노출 정보를 추출하여 가중치 맵을 구성하고 이를 영상 한성과정에 적용하여 Contrast의 불균형을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 실험 결과 영상의 비교와 수치 분석을 통해 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 Contrast 향상 성능이 더 우수한 방법임을 확인하였다.
Perfusion MR imaging is how to use exogenous and endogenous contrast agent. Exogenous perfusion MRI methods which are dynamic susceptibility contrast using $T2^*$ effect and dynamic contrast-enhanced using T1 weighted image after injection contrast media. An endogenous perfusion MRI method which is arterial spin labeling using arterial blood flow in body. In order to exam perfusion MRI in human, technical access are very important according to disease conditions. For instance, dynamic susceptibility contrast is used in patients with acute stroke because of short exam time, while dynamic susceptibility contrast or dynamic contrast enhancement provides the various perfusion information for patients with tumor, vascular stenosis. Arterial spin labeling is useful for children, women who are expected to be pregnant. In this regard, perfusion MR imaging is required to understanding, and the author would like to share information with clinical users
In this paper, we propose an adaptive contrast enhancement method using dynamic range segmentation. Histogram Equalization (HE) method is widely used for contrast enhancement. However, histogram equalization method is not suitable for commercial display because it may cause undesirable artifacts due to the significant change in brightness. The proposed algorithm segments the dynamic range of the histogram and redistributes the pixel intensities by the segment area ratio. The proposed method may cause over compressed effect when intensity distribution of an original image is concentrated in specific narrow region. In order to overcome this problem, we introduce an adaptive scale factor. The experimental results show that the proposed algorithm suppresses the significant change in brightness and provides wide histogram distribution compared with histogram equalization.
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.
Objective: To document the imaging findings of hepatic cavernous hemangioma detected in cirrhotic liver. Materials and Methods: The imaging findings of 14 hepatic cavernous hemangiomas in ten patients with liver cirrhosis were retrospectively analyzed. A diagnosis of hepatic cavernous hemangioma was based on the findings of two or more of the following imaging studies: MR, including contrast-enhanced dynamic imaging (n = 10), dynamic CT (n = 4), hepatic arteriography (n = 9), and US (n = 10). Results: The mean size of the 14 hepatic hemangiomas was 0.9 (range, 0.5-1.5) cm in the longest dimension. In 11 of these (79%), contrast-enhanced dynamic CT and MR imaging showed rapid contrast enhancement of the entire lesion during the early phase, and hepatic arteriography revealed globular enhancement and rapid filling-in. On contrast-enhanced MR images, three lesions (21%) showed partial enhancement until the 5-min delayed phases. US indicated that while three slowly enhancing lesions were homogeneously hyperechoic, 9 (82%) of 11 showing rapid enhancement were not delineated. Conclusion: The majority of hepatic cavernous hemangiomas detected in cirrhotic liver are small in size, and in many, hepatic arteriography and/or contrast-enhanced dynamic CT and MR imaging demonstrates rapid enhancement. US, however, fails to distinguish a lesion of this kind from its cirrhotic background.
Histogram Equalization (HE) method is widely used for contrast enhancement. However, HE often introduce washed out appearance or color distortion due to the over enhancement in contrast. In this paper, Dynamic Range Separate Histogram Equalization (DRSHE) is proposed for contrast enhancement. DRSHE reconfigures the dynamic range of histogram using probability distribution ratio. The experimental results show that DRSHE suppresses the washed out appearance or color distortion and preserves naturalness of the original image compared with conventional methods.
비냉각형 적외선 검출기를 사용한 적외선 열상 카메라의 영상은 다이나믹 레인지가 좁고 신호 증폭에 의한 노이즈로 인하여 피사체를 식별하기 어려운 단점이 있다. 인간의 시각모델을 기반으로 한 레티넥스 알고리즘은 콘트라스트 향상 및 컬러 재현성에 있어서 매우 효과적인 방법으로 알려져 있다. 하지만, 적외선 열상 이미지와 같이 다이나믹 레인지가 좁은 영상에 레티넥스 알고리즘을 적용할 경우 오히려 콘트라스트가 감소하고 이미지 품질이 저하된다. 본 논문에서는 적외선 열상 이미지의 특성에 적합한 레티넥스 알고리즘 기반의 화질 개선 방법을 제안한다. 콘트라스트 개선 성능을 향상시키기 위해 새로운 다이나믹 레인지 압축 함수를 사용하였고, 국부적인 윤곽과 노이즈를 개선하기 위해 콘트라스트 보상 처리를 영상의 합성 과정에 적용하였다. 실험 결과 영상의 비교와 분석을 통해 제안한 알고리즘이 기존의 알고리즘보다 적외선 열상 이미지의 화질 개선에 더 효과적인 방법임을 확인하였다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제15권1호
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pp.35-44
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2015
The main purpose of image enhancement is to improve certain characteristics of an image to improve its visual quality. This paper proposes a method for image contrast enhancement that can be applied to both medical and natural images. The proposed algorithm is designed to achieve contrast enhancement while also preserving the local image details. To achieve this, the proposed method combines local image contrast preserving dynamic range compression and contrast limited adaptive histogram equalization (CLAHE). Global gain parameters for contrast enhancement are inadequate for preserving local image details. Therefore, in the proposed method, in order to preserve local image details, local contrast enhancement at any pixel position is performed based on the corresponding local gain parameter, which is calculated according to the current pixel neighborhood edge density. Different image quality measures are used for evaluating the performance of the proposed method. Experimental results show that the proposed method provides more information about the image details, which can help facilitate further image analysis.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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