• ETRI Journal
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• 제39권1호
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• pp.76-86
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• 2017

In this study, we propose an automatic contrast enhancement method based on transfer function modification (TFM) by histogram equalization. Previous histogram-based global contrast enhancement techniques employ histogram modification, whereas we propose a direct TFM technique that considers the mean brightness of an image during contrast enhancement. The mean point shifting method using a transfer function is proposed to preserve the mean brightness of an image. In addition, the linearization of transfer function technique, which has a histogram flattening effect, is designed to reduce visual artifacts. An attenuation factor is automatically determined using the maximum value of the probability density function in an image to control its rate of contrast. A new quantitative measurement method called sparsity of a histogram is proposed to obtain a better objective comparison relative to previous global contrast enhancement methods. According to our experimental results, we demonstrated the performance of our proposed method based on generalized measures and the newly proposed measurement.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제47권3호
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• pp.7-13
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• 2010

본 논문에서는 효율적인 명암도 향상 알고리즘으로 가중치 히스토그램 수정을 제안한다. 명암도 향상을 위하여 히스토그램 평활화와 히스토그램 스트레칭은 효과적인 방법들이다. 하지만, 히스토그램 평활화와 히스토그램 스트레칭은 지나친 명암도 향상을 가져올 수 있다. 가중치 히스토그램 수정을 이용하는 제안하는 방법은 부작용 없이 기존 명함도 향상하는 방법들 보다 자연스럽고 향상된 결과를 가진다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.73-80
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• 2019

In this paper, we propose an effective dynamic range compression (DRC) method of infrared images. A histogram of infrared images has narrow dynamic range compared to visible images. Hence, it is important to apply the effective DRC algorithm for high performance of an infrared image analysis. The proposed algorithm for high dynamic range divides an infrared image into the overlapped blocks and calculates Shannon's entropy of overlapped blocks. After that, we classify each block according to the value of entropy and apply adaptive histogram modification method each overlapped block. We make an intensity mapping function through result of the adaptive histogram modification method which is using standard-deviation and maximum value of histogram of classified blocks. Lastly, in order to reduce block artifact, we apply hanning window to the overlapped blocks. In experimental result, the proposed method showed better performance of dynamic range compression compared to previous algorithms.

• 방송공학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.1047-1057
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• 2011

본 논문에서는 K-means clustering 알고리즘을 이용하여 영상을 cluster로 나눈 후 각 cluster에 대하여 히스토그램 변형기법을 적용하여 만든 밝기 변환 함수로 영상의 동적 범위를 확장시키는 방법과 히스토그램 변형에 필요한 파라미터를 자동으로 조절하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존의 전역적 히스토그램 변형기법의 한계점인 지역적 밝기 개선이 어렵다는 단점을 극복할 수 있을 뿐 아니라 밝기 변환함수의 파라미터를 자동적으로 조절할 수 있어서 수동 조절 없이 고성능의 화질 개선이 가능하다. 제안하는 방법이 기존 방법에 비해 성능이 우수함은 시뮬레이션 및 실험을 통해 입증하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권11호
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• pp.919-927
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• 2013

본 논문에서는 HDR (high dynamic range) 영상 렌더링을 위한 히스토그램 변형 기법을 이용한 인지기반 톤 맵핑(tone mapping) 기법을 제안한다. HDR 톤 맵핑 알고리듬은 넓은 동적 영역을 갖는 영상을 LDR (low dynamic range) 영상 장치에 표현하기 위해 사용된다. 인간의 시각특성을 이용한 톤 맵핑 알고리듬은 상당히 효과적이지만 고정된 형태의 맵핑 함수를 사용하기 때문에 모든 영상에서 동일한 성능을 얻지 못한다. 제안하는 방법은 인지기반 톤 맵핑 함수와 히스토그램 변형기법을 적용하여 HDR 영상의 동적 영역을 압축한다. 인지기반 톤 맵핑 함수를 이용해서 원 영상의 히스토그램을 제한하고 보상과정을 통해서 적응적인 톤 맵핑 함수를 얻을 수 있다. 이는 화소값에 따라 서로 다른 제약조건들을 사용함으로써 contrast를 향상시킬 뿐만 아니라 원 영상의 디테일도 보존한다. 또한, 히스토그램 변형기법을 사용함으로써 과도한 히스토그램 평활화로 인한 왜곡을 개선할 수 있고, 더욱이 제어파라미터를 이용하여 영상의 contrast를 조정할 수 있다. 시뮬레이션 및 실험을 통해 주관적 및 객관적 성능을 비교하고 기존 방법에 비해 제안한 방법이 우수함을 입증한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.1117-1124
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• 2018

기상 환경 및 조명의 영향을 받는 영상의 가시성을 향상시켜 다양한 컴퓨터 비전 시스템의 활용성을 높이기 위해 대비(contrast)를 개선하는 것은 매우 중요한 과정이다. 본 논문에서는 영상의 특성에 따라 히스토그램을 변형하고, 변형된 히스토그램에 균등화를 적용함으로써 과도한 밝기 변화로 인한 포화현상 및 영상 디테일이 손실되는 문제를 해결한다. 영상의 왜곡을 발생시키는 주된 원인인 히스토그램 피트(pit)는 추가 항(additive term)을 통해 감소시키고, 스파이크(spike)는 감마 보정 기법을 적용하여 히스토그램을 변형한다. 추가 항과 감마 보정을 적용할 때 파라미터는 영상의 통계적 특성에 따라 설정되도록 한다. 대비가 낮고 안개성분이 포함된 다양한 영상에 대해 수행한 실험 결과는 제안하는 기법이 기존의 방법에 비해 원 영상의 특성을 보존하면서 효과적인 대비 개선 및 안개 제거 성능을 나타내어 영상의 가시성을 향상시킴을 보인다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권4호
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• pp.27-36
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• 2006

무손실 정보은닉은 정보를 삽입하되 추출과정에서 원본 영상으로의 완벽한 복원이 가능하도록 정보를 삽입하는 기술이다. 본 논문에서는 웨이블릿 영역에서 영상에 대한 무손실 정보은닉 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 히스토그램 수정을 웨이블릿 계수에 적용한 방법으로 두 단계의 삽입과정으로 이루어진다. 1차 삽입과정에서 히스토그램을 수정함으로써 웨이블릿 계수에 정보를 은닉한다. 2차 삽입과정은 1차 삽입 과정에서 발생한 영상의 왜곡을 줄이는 동시에 정보를 은닉할 수 있는 방법으로 높은 삽입용량을 얻을 수 있게 한다. 제안 알고리즘은 모의실험을 통해 기존의 방법들보다 삽입용량 대 PSNR 측면에 서 향상된 성능을 보여주었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 학술대회지
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• pp.867-871
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• 2004

In this paper, a new analytic approach for shape preserving contrast enhancement is presented. Contrast enhancement is achieved by means of segmental histogram stretching modification which preserves the given image shape, not distorting the original shape. After global stretching, the image is partitioned into several level-sets according to threshold condition. The image information of each level-set is represented as typical value based on grouped differential values. The basic property is modified into common local schemes, thereby introducing the enhanced effect through extreme discrimination between subsets. The scheme is based on stretching the histogram of subsets in which the intensity gray levels between connected pixels are approximately same In spite of histogram widening, stretched by local image information, it neither creates nor destroys the original image, thereby preserving image shape and enhancing the contrast. By designing local histogram stretching operations, we can preserve the original shape of level-sets of the image, and also enhance the global intensity. Thus it can hold the main properties of both global and local image schemes, which leads to versatile applications in the field of digital epigraphy.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1997년도 춘계학술대회
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• pp.345-348
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• 1997

Endoscope image is the shape that a doctor sees inside of patient through endoscope. The characteristics of these images are much effected by the light source of endoscope, specially areas in short distance from a light have much light source and look clear, but areas in long distance from a light look dark relatively because of little light quantity. So we developed a new level adaptive image enhancer for the dark area in a endoscope image. The algorithm we made consists of three parts ; 1) Classification of histogram in segmented area 2) Smoothing and Adaptive Histogram Equalization 3) Adaptive Histogram Modification.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제3권2호
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• pp.161-170
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• 2015

Mean separated histogram equalization in order to preserve the original mean brightness has been proposed. To provide the minimum mean brightness error after the histogram modification, the input image's histogram is successively divided by the factor of 2 until the mean brightness error is satisfied the defined threshold. Then each divided group or sub-histogram will be independently equalized based on the proportional input mean. To provide the overall minimum mean brightness error, each group will be controlled by adding some certain pixels from the adjacent grey level of the next group for giving its mean near by the corresponding the divided mean. However, it still exists some little error which will be put into the next adjacent group. By successive dividing the original histogram, we found that the absolute mean brightness error is gradually decreased when the number of group is increased. Therefore, the error threshold is assigned in order to automatically dividing the original histogram for obtaining the desired absolute mean brightness error (AMBE). This process will be applied to the color image by treating each color independently.