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.
격자간섭계는 한 위상 물체에 의한 파두의 굴절변화로 인해 그 물체에 대한 미분 위상 영상을 제공하며, 이 미분 위상 영상은 위상 영상으로 전환되어야 할 필요가 있다. 미분 위상차 영상으로부터 위상차 영상을 얻기 위한 선적분 과정은 노이즈를 축적하고 줄무늬 아티팩트를 생성한다. 줄무늬 아티팩트는 선적분이 수행된 위상차 영상에서 적분 방향으로 노이즈와 왜곡이 증가한다. 이 연구에서는 이러한 아티팩트를 줄이기 위해 몇 가지 기계 학습 방법들을 구성하고 비교하였다. 기계 학습 방법들은 상호비교를 위하여 시뮬레이션 된 수치 팬텀과 엑스선 및 중성자 격자 간섭계로부터 얻어진 실험 데이터에 적용되었다. 그 결과 웨이블릿 전처리와 기계 학습 방법(WCNN)의 조합이 가장 효과적인 것으로 나타났다.
본 논문에서는 파노라믹 적외선 영상에서의 영상 향상 기법을 제안하였다. 제안한 기법에서는 먼저 파노라믹 적외선 영상을 작은 부영상으로 나누고, 각 부영상의 통계적 특성을 이용하여 각 부영상에 대하여 대조 확장을 행한다. 그러나 이때 통계적 특성이 다른 인접하는 부영상의 경계 영역에서는 블럭화 현상이 나타난다. 이러한 블럭화 현상을 제거하기 위하여 제안한 기법에서는 수평적으로 인접하는 부영상의 통계적 특성을 이용하여 부영상의 경계영역에 대하여 대조 확장을 행한다. 실험을 통하여 제안한 기법이 효율적으로 시각적인 화질을 개선하였음을 확인하였다.
본 논문은 디스플레이상에서 동영상 화질 향상을 위한 적응형 콘트라스트 조절장치를 설계하고 이를 구현하였다. 제안한 방식은 입력되는 영상 신호의 중간 값을 이용함으로써 화면의 중간 자기 에 따라 적응형으로 콘트라스트를 향상시키는 기법이다. 또한 프레임 메모리를 사용하는 대신에 입력 화소들을 실시간으로 처리함으로써 기존의 방식에 비해 하드웨어 구성이 간단하여 실시간 처리를 요하는 분야에 쉽게 적용 가능하다. 기존 방식들이 정지영상을 기준으로 콘트라스트를 향상시킨 것에 반해 본 논문에서 제안한 방식은 정지영상 뿐만 아니라 동화상에서도 효과적으로 콘트라스트 향상이 가능하다. 제안한 알고리즘은 VHDL을 이용하여 설계하고, FPGA를 통하여 구현하였다. 인터페이스 시스템을 제작하여 테스트한 결과, 콘트라스트가 효과적으로 향상되었음을 확인하였다.
본 연구는 CT 검사 시 조영제로 기인한 화질 저하와 부작용을 감소시키기 위한 목적으로 식염수를 조영제에 일정 비율로 희석하였다. 이때 희석 정도에 따른 영상의 대조도 감소를 보상할 수 있는 DECT의 에너지 준위를 찾아 SNR, CNR, SSIM을 적용하여 비교 분석을 통해 영상 대조도 차 보상을 위한 DECT 적용의 유용성을 알아보았다. 그 결과 희석률 4(조영제) : 6(생리식염수), DECT의 에너지 준위 65 keV적용 시 조영제 원액을 사용했을 때와 가장 유사한 대조도 차가 형성되었고, 이때 SNR은 813.71±37.6, CNR은 921.87±17.1로 가장 높았으며, SSIM index가 1에 가장 유사한 0.851로 측정되었다. 본 연구결과는 향후 임상연구를 통해 검사부위별 적정 희석률과 에너지 레벨을 찾는 데 있어 기초정보를 제공하는 데 의미가 있으며 추가임상연구 결과를 임상에 적용한다면 조영제로 기인한 화질 저하와 부작용 문제를 줄여줄 수 있을 것으로 사료된다.
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.
This paper describes a novel method for image contrast enhancement by controlling gamma curve in AMLCD. The key idea is to automatically manipulate gamma voltage in accordance with the image data distribution. This method is applied to 17" SXGA LCD monitor module. The contrast ratio and the brightness are enhanced respectively by about 3 times and 1.7 times, by using the proposed method.
This paper investigates simple gray level image enhancement technique based on Genetic Algorithms and Local Statistics. The task of GA is to adapt the parameters of local sliding masks over pixels, finding out the best parameters preserving the brightness and possibly preventing the creation of intensity artifacts in the local area of images. The algorithm is controlled by GA as to enhance the contrast and details in the images automatically according to an object fitness criterion. Results obtained in terms of subjective and objective evaluations, show the plausibility of the method suggested here.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권2호
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pp.837-856
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2016
Underwater image enhancement has received considerable attention in last decades, due to the nature of poor visibility and low contrast of underwater images. In this paper, we propose a new automatic underwater image enhancement algorithm, which combines nonsubsampled contourlet transform (NSCT) domain enhancement techniques with the mechanism of the human visual system (HVS). We apply the multiscale retinex algorithm based on the HVS into NSCT domain in order to eliminate the non-uniform illumination, and adopt the threshold denoising technique to suppress underwater noise. Our proposed algorithm incorporates the luminance masking and contrast masking characteristics of the HVS into NSCT domain to yield the new HVS-based NSCT. Moreover, we define two nonlinear mapping functions. The first one is used to manipulate the HVS-based NSCT contrast coefficients to enhance the edges. The second one is a gain function which modifies the lowpass subband coefficients to adjust the global dynamic range. As a result, our algorithm can achieve contrast enhancement, image denoising and edge sharpening automatically and simultaneously. Experimental results illustrate that our proposed algorithm has better enhancement performance than state-of-the-art algorithms both in subjective evaluation and quantitative assessment. In addition, our algorithm can automatically achieve underwater image enhancement without any parameter tuning.
본 연구에서는 MRI 영상에서 위상을 조절하여 영상 대조를 증가 시키는 방법을 제안 하였다 영상하고자 하는 물체 자체가 갖는 위상에 따라 영상의 대조가 변하기 때문에 본 방법은 자화율 영상이나 유속 영상에 유용하게 쓰일 수가 있다. 본 논문에서는 위상 분포에 따른 영상의 대조를 증가 시키기 위하여 RF 펄스를 복셀 내에서 위상을 갖도록 디자인 하였다. 따라서 복셀에서의 신호의 크기는 물체자체의 위상과 RF 펄스에의하여 가해준 위상이 결합에 의하여 결정된다. 외부위상 변화에 따른 신호의 변화를 분석하였고 그때 디자인된 RF 펄스를 이용하여 자화율만의 영상과 유속만의 영상을 얻었다. 컴퓨터 시뮬레이션의 결과는 제안된 알고리즘이 복셀내에 위상을 갖는 물체의 영상에 유용하고 그런 물체만을 영상하는데 유용함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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