• 제목/요약/키워드: Histogram stretching

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히스토그램 스트레칭을 이용한 효율적인 명암 향상 알고리즘 (Efficient Contrast Enhancement Algorithm using Histogram Stretching)

  • 김영로;정지영
    • 디지털산업정보학회논문지
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    • 제6권2호
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    • pp.193-198
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    • 2010
  • In this paper, an efficient contrast enhancement algorithm using histogram stretching is proposed. Histogram equalization (HE) and histogram stretching (HS) are effective techniques for contrast enhancement. However, HE and HS result often in excessive contrast enhancement. Proposed technique not only produces better results than those of conventional contrast enhancement techniques, but is also adaptively adjusted to image contents.

Shape Preserving Contrast Enhancement

  • Hwang Jae Ho
    • 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.

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히스토그램 분할 펼침과 축소 방법을 이용한 적외선 영상 개선 (Infrared Image Enhancement Using A Histogram Partition Stretching and Shrinking Method)

  • 정민철
    • 반도체디스플레이기술학회지
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    • 제14권4호
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    • pp.50-55
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    • 2015
  • This paper proposes a new histogram partition stretching and shrinking method for infrared image enhancement. The proposed method divides the histogram of an input image into three partitions according to its mean value and standard deviation. The method stretches both the dark partition and the bright partition of the histogram, while it shrinks the medium partition. As the result, both the dark part and the bright part of the image have more brightness levels. The proposed method is implemented using C language in an embedded Linux system for a high-speed real-time image processing. Experiments were conducted by using various infrared images. The results show that the proposed algorithm is successful for the infrared image enhancement.

영상 강조를 위한 Adaptive Dynamic Range Linear Stretching 기법 (An Adaptive Dynamic Range Linear Stretching Method for Contrast Enhancement)

  • 김용민;최재완;김용일
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제26권4호
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    • pp.395-401
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    • 2010
  • 영상 강조 기법은 영상의 낮은 명암 대비(contrast)를 노이즈나 블러링(blurring)의 제거, 명암 대비의 증가, 세밀함의 확장 등을 통해 시각적으로 향상시키는 작업을 말한다. 본 논문에서는 기존에 제안되어 온 여러 영상 강조 기법들의 장점을 기반으로 한 Adaptive dynamic range linear stretching(ADRLS) 영상 강조 기법을 제안한다. ADRLS 기법은 입력 영상의 히스토그램 분할과 동시에 adaptive scale factor를 적용하여 다수의 서브 히스토그램을 생성하는 것에 초점을 맞추고 있으며, 생성된 서브 히스토그램은 최종적으로 선형 강조(Linear Stretching, LS) 기법이 적용되어 영상 강조를 수행하게 된다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위해 기존의 히스토그램 선형 강조 기법, 히스토그램 평활화(Histogram Equalization, HE) 기법과 비교 평가하였으며, 그 결과 기존의 기법들에 비해 영상의 과도한 밝기 변화를 억제함으로써 영상의 시각적인 특성을 유지하고, 입력 영상이 갖고 있는 히스토그램의 특성을 보존하는 효과를 보였다.

명암의 밀도에 따른 가변 스트레칭을 이용한 영상대비 개선방법 (Contrast Improvement Technique Using Variable Stretching based on Densities of Brightness)

  • 이명윤;한영준;한헌수
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제15권12호
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    • pp.37-45
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    • 2010
  • 본 논문에서는 밝기 값의 대비도가 매우 낮음으로 인해 발생하는 화질의 저하를 개선하는 방법으로 히스토그램 분포율에 따라서 스트레칭 적용범위를 적절하게 지정하고 이를 적용하는 기법을 제안한다. 제시한 방법은 효과적인 대비향상을 위해 하나의 히스토그램을 밀도가 큰 영역과 밀도가 낮은 영역으로 구분하여 각각의 비율에 따른 범위 안에서 스트레칭 적용 범위를 결정하는 기법을 사용한다. 스트레칭의 범위는 히스토그램의 분활 및 밀집되어 있는 정도의 비율에 따라 가변적으로 결정된다. 스트레칭 적용범위가 가변적으로 결정된다면 히스토그램상의 밀도가 높은 지역은 그만큼 명암대비가 커지도록 넓게 스트레칭하고 반대로 밀도가 낮은 지역은 그만큼 좁은 간격으로 스트레칭하여 명암대비 영상에서의 과도하게 처리되는 문제점을 해결하였다. 제안한 방법의 성능 평가를 위해 전역적 및 지역적으로 명암대비가 어려운 영상들을 모아 실험하였으며 기존의 스트레칭 알고리즘과 그 밖의 명암 대비개선 기법들을 함께 비교하여 매우 우수한 성능을 보임을 입증하였다.

영상의 히스토그램 군집화에 의한 영상 대비 향상 (A Image Contrast Enhancement by Clustering of Image Histogram)

  • 홍석근;이기환;조석제
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제10권4호
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    • pp.239-244
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    • 2009
  • 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.

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적응적 비선형 히스트그램 스트레칭을 이용한 의료영상의 화질향상 (Medical Image Enhancement Using an Adaptive Nonlinear Histogram Stretching)

  • 김승종
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제16권1호
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    • pp.658-665
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    • 2015
  • 의료영상에서 잡음을 제거하는 것과 명암대비를 좋게하는 것은 화질을 향상시키는 중요한 방법이다. 본 논문에서는 의료영상의 화질 향상을 위해 에지 기반 잡음 제거 방법과 적응적 비선형 히스토그램 스트레칭 알고리즘을 제안한다. 첫째, 웨이블릿 변환을 수행하고 분해된 고주파 부밴드 각각에 대해 Haar 변환을 수행한다. 동시에 수평, 수직, 대각 방향의 Sobel 마스크를 적용하여 방향별 에지를 검출한다. 둘째, 고주파 부밴드에 대해 에지 기반 적응적 문턱치를 이용하여 잡음을 제거한다. 셋째, 적응적 가중치를 이용하여 고주파 부밴드 계수 값을 향상한 후, Haar 역변환 및 웨이블릿 역변환을 수행하여 복원영상을 얻는다. 마지막으로 복원된 영상의 화소 값의 범위가 좁아졌으므로 제안하는 비선형 히스토그램 스트레칭 알고리즘을 이용하여 명암대비가 향상된 영상을 얻는다. 제안한 알고리즘을 낮은 명암대비를 갖는 의료영상에 적용했을 경우 효율적으로 에지를 보존하면서도 시각적으로 우수한 결과를 얻었다.

명도 표면 스트레칭에 의한 화질 개선 기법 (Contrast Enhancement Technique by Intensity Surface Stretching)

  • 김도현;정호영;차의영
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제11권12호
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    • pp.2398-2405
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    • 2007
  • 본 논문은 디지털 카메라로 촬영된 영상의 화질을 향상시키기 위해 영상의 명도 표면을 생성하여 이를 스트레칭 하는 대비 개선 기법을 제안한다. 제안된 명도 표면 스트레칭 기법은 가우시안 함수에 의해 상부 명도 표면과 하부 명도 표면을 생성하여 출력 영상의 최대 명도 범위로 스트레칭함으로써 입력 영상의 대비를 개선하게 된다. 다양한 조명 환경에서 획득한 디지털 컬러 사진을 대상으로 기존의 화질 개선 알고리즘인 히스토그램 스트레칭, 명도 표면 스트레칭, 히스토그램 평활화, 감마 조정, 레티넥스 기법과 제안한 화질 개선 기법의 성능을 비교 평가하였다. 실험 결과 제안한 영상 개선 기법은 다른 방법들에 비해 CPP 성능이 우수하였으며 인간 시각의 관점에서 자연스럽게 화질을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

명암도 향상을 위한 가중치 기반 히스토그램 수정 (Weight based Histogram Modification for Contrast Enhancement)

  • 김영로;동성수
    • 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.

개선된 영상 처리기법을 이용한 콘크리트 표면 균열 추출 및 분석

  • 이재언;김광백
    • 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국지능정보시스템학회 2007년도 한국지능정보시스템학회
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    • pp.365-372
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    • 2007
  • 본 논문에서는 콘크리트 표면 균열 영상에서 균열의 특징들을 추출하기 위하여, 영상 처리 기법을 개선하여 균열의 특징(길이,폭,방향)들을 자동으로 추출 및 분석 할 수 있는 기법을 제안한다. 기존의 영상 처리 기법에서는 비교적 잡음이 적고 균열이 적은 영상을 대상으로 균열을 추출하는 알고리즘을 제시하였기 때문에 많은 잡음과 균열을 가지는 영상에 대해서는 균열 검출 성능이 떨어지는 경향이 있다. 따라서, 본 논문에서 제안한 균열 추출 및 분석 알고리즘은 컬러 영상에서 Histogram Stretching 기법을 적용하여 영상의 콘트라스트 특성을 향상 시킨 후, Robert 연산자를 다시 적용해 균열을 강조하고, 강조된 균열을 Multiple 연산을 이용하여 밝기 차이를 크게 한 후, 개선된 적응 이진화기법을 이용하여 균열의 후보 영역을 추출한다. 추출된 균열 후보 영역을 형상 분석과 위치 및 방향분석을 이용하여 잡음을 제거하고 균열의 특징을 분석한다. 실제 콘크리트 표면 균열 영상을 대상으로 실험한 결과, 균열 검출 성능이 기존의 방법보다 본 논문에서 제안한 방법이 더 우수함을 확인하였다.

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