본 논문은 OLED 디스플레이를 위한 저전력 화질 개선 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 영상의 대조비를 향상하면서 동시에 OLED 디스플레이의 소비 전력을 감소하는 변환을 선형 변환 함수에 기반하여 유도한다. 또한 영상의 지역적 특성을 고려하여 블록 단위로 변환 함수를 적용하여 영상의 지역적 특성에 적응적인 대조비 개선 알고리즘을 개발한다. 컴퓨터 모의실험을 통해 제안하는 알고리즘이 전력 소비를 줄이고 동시에 영상의 대조비를 향상시키는 것을 확인한다.
최근 초고해상도 디스플레이의 개발로 영상의 화질 향상에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 기존의 화질 향상 방법은 대비와 디테일을 동시에 향상시키는 과정에서 경계 영역을 중심으로 대비의 역전현상이 발생하는 문제가 있다. 본 논문은 영상의 화질 향상을 향상하는 과정에서 계층적 정보와 경계 영역의 밝기편차를 고려함으로써 이를 해결하고자 하였다. 먼저 크기가 다른 계층들에 대하여 블록의 크기별로 대비를 향상한다. 다음으로 각 블록별 경계영역을 계산하고 해당 영역의 밝기 변화율을 기반으로 가중치를 결정한다. 결정된 가중치를 이용하여 디테일 향상을 수행한다. 다양한 영상에 대하여 실험한 결과 제안한 알고리즘의 대비 및 디테일이 우수함을 확인하였다.
In this paper we propose an image enhancement technique based on histogram specification method over local overlapping regions referred as Local Histogram Specification. First, both reference and original images are splitted into local regions that each overlaps half of its adjacent regions and general histogram specification method is used between corresponding local regions of reference and original image. However it produces noticeable boundary effects. Linear weighted image blending method is used to reduce this effect in order to make seamless image and we also proposed new technique dealing with over-enhanced contrast areas. We satisfied with our experimental results that showed better enhancement accuracy and less noise amplifications compared to other well-known image enhancement methods. We conclude that the proposed method is well suited for motion detection systems as a responsible part to overcome sudden illumination changes.
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 DCT 압축 영역에서 공간 주파수 특성을 이용한 적응 영상향상 방법에 관한 것이다. 영상의 동적범위를 압축하기 위해 Retinex 이론을 이용하여 영상의 조명성분인 dc 계수들을 조절하였으며, 대비를 개선하기 위해 인간의 시각 체계와 계수들의 공간 주파수 특성을 이용하여 ac 계수들을 수정하였다. 세로 방향, 가로 방향, 그리고 혼합된 공간 주파수 성분으로 분류된 ac계수들은 영상향상에 발생하는 블록화 현상을 최소화하기 위하여 적응적으로 수정하였다. 제안된 방법은 영상의 동적 범위 압축과 적응적 대비 개선을 이용하여 기존 방법보다 블록화 현상이 없는 효과적인 영상 향상의 결과를 가져왔다.
영상 향상기법들의 주요한 목적은 특정한 응용프로그램에서 결과영상이 원영상보다 보다 적절하게 하기 위해 처리하는 것이다. 야간에 촬영한 영상들은 열약한 주위환경에 기인하여 저대비 영상을 가질 수 있다. 본 논문에서는 클러스터링 알고리듬을 이용한 영상 대비 향상 기법(ICECA)과 히스토그램 평활화(HE), 양분 히스토램 평활화(BBHE), Multi-Scale Retinek(MSR)와 같은 영상 향상 기법들을 비교하였다. 성능 비교를 위해 다양한 영상에 영상 향상기법들을 적용하여 비교하였다.
본 논문에서는 영상의 명암대비(contrast)를 개선시키는 언샾 마스킹 방법을 제안한다. 언샾 마스킹은 이미지가 가지고 있는 에지와 디테일 정보를 개선시키는데 일반적인 샤프닝 마스크 보다 효과적이기에 이에 관한 많은 연구가 있었다. 제안하는 방법은 방향성 정보를 이용한 블록 단위의 언샾 마스킹 방법으로 영상을 블록 단위로 분할하고 DCT(Discrete Cosine Transform)를 이용하여 각 블록에서 패턴의 방향성 정보를 얻어낸다. DCT 결과로부터 해당 블록들의 방향성 타입을 결정하고 이에 따라 언샾 마스크를 적응적으로 적용한다. 블록의 분류는 평탄영역, 텍스처, 에지 그리고 나머지 형태로 구분되어 진다. 평탄 영역에 속하는 블록은 잡음에 의한 영향을 줄이기 위해 언샾 마스킹을 적용하지 않으며 텍스처와 에지영역에 대해서는 고주파 성분을 강조하기 위해 블록타입에 맞는 적응적 언샾 마스킹을 적용한다. 실험을 통하여 영상에서 평탄 영역은 잡음에 의한 훼손을 줄이며 에지들이 포함된 텍스처 영역은 적응적으로 강조하여 시각적으로 우수한 명암대비 개선 결과를 얻을 수 있었다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제3권2호
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pp.52-58
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2014
Exact histogram specification (EHS) transforms the histogram of an input image into the specified histogram. In the conventional EHS techniques, the pixels are first sorted according to their graylevels, and the pixels that have the same graylevel are further differentiated according to the local average of the pixel values and the edge strength. The strictly ordered pixels are then mapped to the desired histogram. However, since the conventional sorting method is inherently dependent on the initial graylevel-based sorting, the contrast enhancement capability of the conventional EHS algorithms is restricted. We propose a modified EHS algorithm considering the just noticeable difference. In the proposed algorithm, the edge pixels are pre-processed such that the output edge pixels obtained by the modified EHS can result in the local contrast enhancement. Moreover, we introduce a new sorting method for the pixels that have the same graylevel. Experimental results show that the proposed algorithm provides better image enhancement performance compared to the conventional EHS algorithms.
본 논문은 저대비에 의한 영상 정보의 불확실성이 화소가 가지고 있는 명암도의 모호성과 애매성에 근거한다는 점에서 퍼지 변환 함수를 적용하여 영상 향상을 기하고자 한다. 명암도 분포가 한쪽으로 치우친 저대비 영상의 문제를 해결하고자 k-means 알고리즘을 사용하여 물체와 배경을 구분할 수 있는 자동 임계점을 찾고 이를 기준으로 영상의 밝은 부분과 어두운 부분의 대비 향상을 가져올 수 있도록 퍼지 변환 함수를 적용한다. 퍼지 변환 함수는 영상 향상을 위해 3단계-입력 영상을 퍼지 영역으로 변환시키는 퍼지화 단계와 대비를 향상시키는 대비 강화 단계 그리고 퍼지 영역을 다시 영상 영역으로 변환시키는 비퍼지화 단계로 제시된다. 향상된 영상의 성능을 평가하고자 퍼지성 지수와 엔트로피 지수를 제시하여 이를 히스토그램 균등화 기법과 비교하고 실험결과로 성능의 우수함을 보여준다.
디지털 엑스레이 기기로부터 처음 획득된 엑스레이 영상은 데이터 범위가 일반 영상에 비해 넓고 밝기 레벨이 고르지 못하다. 특히 흉부 엑스레이 영상의 경우 다양한 이유로 촬영하기 때문에 갈비뼈와 혈관, 척추 뼈 등 특성이 다른 모든 부위들을 자연스럽게 개선할 필요가 있다. 이러한 엑스레이 영상의 경우 일반 영상과 특성이 다르기 때문에 기존의 화질 개선 알고리즘으로는 진단에 적합한 화질을 얻을 수 없다. 따라서 본 논문은 특정 밝기에 밀집된 정보들의 히스토그램 범위를 확장시키고, 주파수 대역 별 가중치 조절을 통한 선명도 개선 및 고주파 성분의 특성을 이용한 영상 융합 기법을 통해 최종적으로 영상의 대비를 적절하게 개선하는 흉부 엑스레이 영상용 화질 개선 방법을 제안한다. 또한 기존의 기법들과 비교하여 흉부 엑스레이 영상을 보다 자연스럽게 개선하는 것을 확인하고 discrete entropy와 saturation을 통해 정량적 평과 결과를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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