• 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.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권12호
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• pp.58-66
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• 1999

본 논문에서는 영상의 콘트래스트 (이하 대비)를 높이기 위한 개선된 히스토그램 등화 기법을 제안한다. 기존의 글로벌 히스토그램 등화 기법은 간단하나 영상의 각 부분에 맞는 충분한 대비를 얻을 수 없다. 이를 해결하기 위한 블록 중첩 서브블록 히스토그램 등화 기법은, 높은 대비를 얻을 수 있으나 그 계산량이 엄청나다는 단점이 있다. 본 논문에서는 두 방법의 장점을 모두 얻기 위한 부분 중첩 서브블록 히스토그램 등화기법(Partially Overlapped Sub-block Histogram Equalization : POSHE)을 제안한다. 이 방법에서는 서브블록들의 히스토그램 등화 함수를 저역 통과 필터 형태의 마스크를 이용하여 얻음으로써 그 계산량을 블록 중첩 서브블록 히스토그램 등화에 비해 크게 줄여서 훨씬 빠른 시간에 블록 중첩 서브블록 히스토그램 등화 기법과 비슷한 정도의 높은 대비를 얻을 수 있게 되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권3호
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• pp.483-489
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• 2019

True color 영상은 자연색과 유사한 색상이 표출되며 이는 복잡한 지구의 대기 현상 및 지표의 변화에 빠른 모니터링이 가능하다는 장점이 있다. 현재 다양한 기관에서 true color 영상을 생산 중이며 우리나라에서도 차세대 기상위성으로 세대교체가 이루어져 true color 영상 생산의 필요성이 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 Himawari-8 위성에 탑재된 Advanced Himawari Imager(AHI) 센서의 Top of Atmosphere(TOA) 자료를 이용해 true color 영상 생산을 위한 시각화 향상을 수행하였다. 시각화 향상을 위해 본 연구는 Nonlinear enhancement과 Histogram equalization 두 가지 기법을 각각 수행하였다. 이를 비교해 본 결과, Histogram equalization는 Nonlinear enhancement 대비 Solar Zenith Angle(SZA) $70^{\circ}$ 이상 지역과 해양 영역에서 청색 계열이 강한 영상이 나타났으며, Nonlinear enhancement 기법의 경우 Histogram equalization 기법과 비교했을 때 식생 영역이 붉은 특징이 나타났다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제4권5호
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• pp.349-353
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• 2015

The conventional intensity histogram does not indicate edge information, which is important in the perception of image contrast. In this paper, we propose a multi-cue histogram (MCH) to represent a collaborative distribution of both the intensity and the edges of an image. Based on the MCH, if the intensity values have high frequency and a large gradient magnitude, they are spread into a larger dynamic range. Otherwise, the intensity values are not strongly stretched. As a result, image details, such as edges and textures, can be enhanced while artifacts and noise can be prevented, as demonstrated in the experimental results.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.1288-1296
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• 2016

The reliable detection of the limited defect in TFT-LCD images is difficult due to the small intensity difference with the background. However, the proposed detection method reliably detects the limited defect by enhancing the TFT-LCD image based on the cumulative histogram and then detecting the defect through the mean and standard deviation of the enhanced image. Notably, an image enhancement using a cumulative histogram increases the intensity contrast between the background and the limited defect, which then allows defects to be detected by using the mean and standard deviation of the enhanced image. Furthermore, through the comparison with the histogram equalization, we confirm that the proposed algorithm suppresses the emphasis of the noise. Experimental comparative results using real TFT-LCD images and pseudo images show that the proposed method detects the limited defect more reliably than conventional methods.

• 방송공학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.453-467
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• 2014

일반적인 히스토그램 평활화는 화질향상을 위한 명암대비 향상 효과가 뛰어나다. 하지만 과도한 밝기 값의 변화가 나타나기 때문에 영상의 평균밝기가 프레임 단위로 변화하는 TV와 같은 동영상 응용분야에 적용하기에는 부적합하다. 이러한 단점을 해결하기 위하여 히스토그램 평활화의 변형된 방법에 대한 다양한 연구가 이루어져 왔다. 그러나 기존의 방법들은 과포화현상(over-enhancement), 계조 현상(false-contouring)과 같은 화질 열화를 보인다. 본 논문에서는 차별적 히스토그램 압축방법을 기반으로 하는 목표 평균 밝기값을 이용한 분할 히스토그램 평활화를 통해서 개선된 명암대비 향상 기법을 제안한다. 제안한 방법은 평균 밝기값을 기준으로 히스토그램을 분할하고, 각 영역에 대해 히스토그램을 빈도수에 따라 차별적으로 압축한다. 그리고 변형된 히스토그램을 목표 평균 밝기값 기준으로 평활화한다. 이를 통하여 화질 열화를 억제하고, 동영상의 각 프레임의 평균밝기 변화를 유지하면서 명암대비를 개선시킨다. 실험 결과 제안방법은 기존 방법에 비해 동영상에서 각 프레임의 평균밝기를 잘 유지하고, 화질 열화 없이 좋은 명암대비 향상 효과를 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.137-138
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• 2008

This paper proposes the modified image contrast enhancement technique for small-sized display of mobile handset. Sample images are user interface images, in which scaled up wVGA($800{\times}480$) from qVGA($320{\times}240$) that we can see easily in mobile handset. The display size of mobile handset is relatively small, so the goal of this paper is to simplify image contrast enhancement algorithm based on conventional HE (Histogram Equalization) algorithm and improve computational effectiveness to minimize power consumption in real hardware IC. In this paper, we adopt HE technique, which is classical and widely used for image contrast enhancement. At first, the input frame image is partitioned to temporal sub-frames and then analyzes gray level histogram of each sub-frame. In case that the analyzed histogram of some sub-frames deviates so much from reference level (it means that the sub-frame image components consist of too bright ones or dark ones), apply DHE(Dynamic Histogram Equalization) algorithm. In the other case, apply classical Histogram Linearization (or Global HE) algorithm. Also we compare the HE technique with gamma LUT (Look-Up Table) method, which is known as the simplest technique to enhance image contrast.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.30-35
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• 2010

본 논문에서는 대칭 로지스틱 함수에 기반을 둔 히스토그램 평활화를 이용한 영상의 화질개선을 제안하였다. 여기서 히스토그램 평활화는 영상의 명암도를 조정하여 화질을 개선하는 간단하고 효과적인 공간영역 기반 처리기법이다. 또한 대칭 로지스틱 함수는 s-자 형의 비선형 변환함수로 영상의 명암도 발생빈도수에 따라 밝기개선 정도를 비선형적으로 조정하기 위함이다. 특히 영상의 히스토그램에서 최대 발생빈도수를 가지는 명암도와 전체 픽셀수만을 이용한 유연한 대칭의 로지스틱 함수를 제안함으로써, 기존 로지스틱 함수에서의 지수함수 계산 부담을 감소시켰다. 제안된 평활화 기법을 크기와 히스토그램 분포가 다른 5개의 영상을 대상으로 실험한 결과, 원 영상이나 기존의 전역 히스토그램 평활화의 결과영상보다 우수한 화질개선 성능이 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권11호
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• pp.1377-1383
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• 2019

영상 품질 개선을 위해 사용되는 히스토그램 평활화 알고리즘은 하드웨어 회로로 구현되면 소프트웨어로 구현된 경우보다 작업 속도 면에서 성능이 훨씬 뛰어나다. FPGA를 이용한 히스토그램 평활화 회로 구현에 대부분의 최신 FPGA에 포함된 곱셈기 회로와 상당량의 SRAM을 이용하고, 파이프라인을 적용하면 히스토그램 평활화 회로의 전체적인 동작 성능을 높일 수 있다. 본 논문은 이와 같은 방법을 적용하여 8비트 심도를 갖는 흑백 영상에 대해 히스토그램 평활화 작업을 고속으로 수행 가능한 FPGA 구현 방법을 제안한다. 제안된 회로는 FIFO를 이용하여 한 개의 영상에 대한 평활화가 진행되는 동안 다음 영상에 대한 히스토그램 계산을 수행할 수 있다. FIFO를 이용한 일부 작업의 시간적 중첩과 내장된 곱셈기 회로 그리고 파이프라인 적용 효과로 회로의 전체적인 성능은 대략 매 클럭마다 한 개의 화소에 대해 히스토그램 평활화를 수행할 수 있다. 그리고 영상을 분할하여 히스토그램 평활화 작업의 일부를 병렬 처리하면 그 성능을 속도 면에서 거의 두 배로 향상할 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 B
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• pp.511-514
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• 2003

The human being uses speech signals to exchange information. When background noise is present, speech recognizers experience performance degradations. Speech recognition through speech enhancement in the noisy environment was studied. Histogram method as a reliable noise estimation approach for spectral subtraction was introduced using MFCC method. The experiment results show the effectiveness of the proposed algorithm.