• 한국산업융합학회 논문집
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• 제13권1호
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• pp.23-30
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• 2010

This paper presents a histogram equalization based on the nonlinear transformation function for enhancing the quality of medical images. The nonlinear transformation function is applied to adaptively equalize the brightness of the image according to its intensity level frequency. The logistic function is used as a nonlinear transformation function, which is calculated by only using the intensity level with maximum frequency and the maximum intensity level in an histogram, and the total number of pixels. The proposed method has been applied for equalizing 8 medical images with a different resolution and histogram distribution. The experimental results show that the proposed method has the superior enhancement performances compared with the conventional histogram equalization. And the proposed histogram equalization can be used in various multimedia systems in real-time.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제3권6호
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• pp.358-365
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• 2014

This paper proposes a method that reduces the flickering effect caused by A-GLG (Adaptive Gray-Level Grouping) during video contrast enhancement. Of the GLG series, A-GLG shows the best contrast enhancement performance. The GLG series is based on histogram grouping. Histogram grouping is calculated differently between the continuous frames with a similar histogram and causes a subtle change in the transformation function. This is the reason for flickering effect when the video contrast is enhanced by A-GLG. To reduce the flickering effect caused by A-GLG, the proposed method calculates a modified transformation function. The modified transformation function is calculated using a previous and current transformation function applied with a weight separately. The proposed method was compared with A-GLG for flickering effect reduction and video contrast enhancement. Through the experimental results, the proposed method showed not only a reduced flickering effect, but also video contrast enhancement.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제55권
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• pp.131-142
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• 2005

A mismatch between the training and the test conditions often causes a drastic decrease in the performance of the speech recognition systems. In this paper, non-linear transformation techniques based on histogram equalization in the acoustic feature space are studied for reducing the mismatched condition. The purpose of histogram equalization(HEQ) is to convert the probability distribution of test speech into the probability distribution of training speech. While conventional histogram equalization methods consider only the probability distribution of a test speech, for noise-corrupted test speech, its probability distribution is also distorted. The transformation function obtained by this distorted probability distribution maybe bring about miss-transformation of feature vectors, and this causes the performance of histogram equalization to decrease. Therefore, this paper proposes a new method of calculating noise-removed probability distribution by using assumption that the CDF of noisy speech feature vectors consists of component of speech feature vectors and component of noise feature vectors, and this compensated probability distribution is used in HEQ process. In the AURORA-2 framework, the proposed method reduced the error rate by over $44\%$ in clean training condition compared to the baseline system. For multi training condition, the proposed methods are also better than the baseline system.

• 말소리와 음성과학
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• 제2권3호
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• pp.127-134
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• 2010

Additive noise and channel mismatch strongly degrade the performance of speaker verification systems, as they distort the features of speech. In this paper a histogram transformation technique is presented to improve the robustness of text-independent speaker verification systems. The technique transforms the features extracted from speech such that their histogram is conformed to a reference distribution. The effect of different standard deviations for the reference distribution is investigated. Experimental results indicate that, in channel mismatched environments, the proposed technique offers significant improvements over existing techniques. We also verify performance improvement of the proposed method using statistics.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제20권12호
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• pp.646-651
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• 2014

히스토그램 평활화는 영상의 밝기 값 분포가 한 곳에 밀집되어 있는 경우, 출력영상의 밝기 값 범위가 지나치게 확장되어 시각적으로 부자연스러운 결과를 초래하는 단점을 가지고 있다. 그런데 감마변환은 이런 부자연스러운 현상을 비선형적 변환을 통해 보정해주는 성질을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 감마변환의 이런 성질을 이용하여 영상의 화질을 개선하는 새로운 히스토그램 평활화 방법을 제안한다. 제안 방법은 먼저, 입력영상의 평균 밝기 값을 이용하여 적절한 감마변환 식을 도출하고, 입력영상의 CDF(Cumulative Distribution Function)를 도출된 감마변환 식과 선형 결합하여 새로운 CDF를 생성한 후, 새롭게 변형된 CDF를 사용하여 히스토그램 평활화를 수행한다. 실험결과 제안방법이 기존방법들에 비해 entropy, UIQ, SSIM 등과 같은 정량적 평가에서 좋은 성능을 보였고, 시각적 관점에서도 자연스럽게 화질을 개선하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.4475-4481
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• 2014

저화질 이미지의 화질 개선에는 전통적으로 히스토그램균등화 기법이 사용되어 왔다. 히스토그램균등화 기법은 입력 이미지의 누적밀도함수를 변환함수로 사용하는 기법으로 이는 이론상 최대의 엔트로피를 가지지만 주관적 화질 측면에서는 백화현상이 나타나는 문제점이 있다. 본 논문에서는 히스토그램균등화 기법 기반의 가중 히스토그램 균등화 기법을 제안한다. 이는 인간의 시각특성을 반영한 Weber-Fechner 법칙을 사용하며 입력영상에 독립적인 변환함수를 제공하는 여러 이미지 화질 개선 기법들이 가지는 문제점을 해결하기 위해서 동적영역 재조정 과정을 포함한다. 최종적으로 재조정된 동적영역 범위 내에서 Weber-Fechner 법칙을 적용한 변환함수와 히스토그램균등화 기법을 통해 얻어진 변환함수간의 가중 평균을 통하여 변환함수를 생성한다. 실험결과 제안하는 알고리즘은 주관적 화질 측면에서 대비비를 효과적으로 향상시키는 것을 보여주며, 엔트로피 또한 비교에 사용된 여러 이전의 방법들과 비교하여 유사하거나 높은 값을 가지는 것을 볼 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.787-795
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• 2009

본 논문에서는 영상의 화질개선을 위해 로지스틱 함수에 기반을 둔 히스토그램 평활화 방법을 제안하였다. 여기서 히스토그램 평활화는 영상의 밝기를 조정함으로써 화질을 개선하는 간단하고 효과적인 공간영역 기반 처리기법이다. 또한 로지스틱 함수는 비선형의 변환함수로 영상의 명암도 발생빈도수에 따라 밝기개선 정도를 적응적으로 조정하기 위함이다. 특히 영상의 히스토그램에서 최대 발생빈도수를 가지는 명암도와 최대 명암도 및 전체 픽셀수만을 이용한 유연한 비대칭의 로지스틱 함수를 제안함으로써, 기존 로지스틱 함수에서의 지수함수 계산 부담과 최적의 계수 값을 경험적으로 사전에 설정해야하는 제약을 해결하였다. 제안된 기법을 다양한 크기의 해상도와 히스토그램 분포를 가지는 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 히스토그램 평활화와 적응적 변형 히스토그램 평활화보다도 우수한 화질개선 성능과 빠른 평활화 속도가 있음을 확인하였다. 또한 제안된 기법은 멀티미디어 시스템에서 실시간 평활화 기법으로도 충분히 이용될 수 있음을 확인하였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제44권5호
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• pp.11-17
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• 2007

각종 전자 제품 및 부품의 외관 검사는 사람의 시각에 의해 이루어졌다. 그러나 사람의 시각에 의한 외관 검사 결과는 검사자의 육체적, 정신적 상태에 따라 변하기 때문에, 일정한 검사 결과를 얻을 수 없다. 따라서 사람에 의한 검사 대신 머신 비전 검사 시스템이 많은 외관 검사 분야에 사용되고 있다. 그러나 머신 비전 시스템의 외관 검사 결과는 작업장의 조명에 의해 변하게 된다. 이에 본 논문에서 우리는 비전 검사 정확도의 개선을 위해 멱함수 변환과 히스토그램 지정 기법을 사용했다. 그리고 멱함수 변환과 히스토그램 지정 알고리즘을 통해서 비전 검사의 정확도를 향상시키고, 검사자의 육체적, 정신적 상태에 따른 검사 오류를 막을 수 있었다. 또한 이 시스템은 일반적인 검사 환경을 위해서 PC, CCD 카메라와 비주얼 C++ 만을 사용해서 개발됐다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권2호
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• pp.287-292
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• 2006

주성분 분석(Principal component hnidvsis : PCA)은 물체 인식 기술에서 가장 효율적인 방법으로 인정되고 있으나 영상 크기의 제곱에 비례하여 계산량이 증가하고 조명의 변화에 따라 정확성이 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 웨이블렛변환(Wavelet Transform)과 히스토그램 평활화(Histogram Equalization)를 사용하였다. 계산량이 증가하는 문제는 웨이블렛 변환으로 낮은 해상도의 영상을 사용하여 해결하였다. 조명의 변화에 따라 정확성이 떨어지는 문제는 히스토그램 평활화를 사용하여 영상의 대조를 크게 하고 휘도치의 분포를 펼침으로써 해결하였다. 제안한 기법으로 실험한 결과 조명변화에 영향을 최소화하여 인식률이 향상되고, 웨이블렛 변환으로 처리할 영역을 줄여 처리 시간이 크게 단축됨을 보여 주었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권2호
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• pp.93-101
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• 2007

정합과 노출 보정을 동시에 최적화하기 위하여 반복적인 정합 알고리듬인 Lucas-Kanade 알고리듬을 히스토그램 변환에 기초한 노출 보정 알고리듬과 접목하였다. 단순 회귀 모델에 기초하여 비매개변수 추정인 실험적 조건 평균과 그의 다항식 근사를 이용하여 노출 보정을 시도하였다. 제안한 동시 최적화 알고리듬은 각 최적화 과정의 분리화가 가능하므로 기존의 Mann이나 Candocia의 동시 최적화 알고리듬에 비하여 구현의 융통성 측면에서 유리하다. 투사 공간 변환 관계를 가지는 실영상 들을 가지고 모의실험을 수행한 결과에서 보면 노출 보정을 고려하지 않은 경우에 비하여 좋은 성능을 얻음을 확인할 수 있었다.