• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권9호
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• pp.3672-3684
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• 2015

Recently, the standardization of backward compatible JPEG image coding for high dynamic range (HDR) image has been undertaken to establish an international standard called "JPEG XT." The JPEG XT consists of two layers: the base layer and the residual layer. The base layer contains tone mapped low dynamic range (LDR) image data and the residual layer contains the error signal used to reconstruct the HDR image. This paper gives the result of a study to evaluate the overall performance of tone mapping operators (TMOs) for this standard. The evaluation is performed using five HDR image datasets and six TMOs for profiles A, B, and C of the proposed JPEG XT standard. The Tone Mapped image Quality Index (TMQI) and no reference image quality assessment (NR IQA) are used for measuring the LDR image quality. The peak signal to noise ratio (PSNR) is used to evaluate the overall compression performance of JPEG XT profiles A, B, and C. In TMQI and NR IQA measurements, TMOs using display adaptive tone mapping and adaptive logarithmic mapping each gave good results. A TMO using adaptive logarithmic mapping gave good PSNRs.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2007년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.267-268
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• 2007

A dynamic range compression algorithm using Markov random field (MRF) modeling to display high dynamic range (HDR) images on low dynamic range (LDR) devices is proposed in this work. The proposed algorithm separates foreground objects from the background using the edge information, and then compresses the color differences across the edges based on the MRF modeling. By minimizing a cost function using belief propagation, the proposed algorithm can provide an effective LDR image. Simulation results show that the proposed algorithm provides good results.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권8호
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• pp.669-679
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• 2013

HDR (high dynamic range) 영상을 LDR (low dynamic range) 영상으로 변환할 때 톤 맵핑 (tone mapping) 과정은 필수적이다. 많은 TMO (tone mapping operator)는 인간 시각 시스템의 특성들을 모방하여 발달되어 왔고 그 중 가장 대표적인 시각 특성이 국부 순응 방식이다. 그러나 TMO는 밝기나 명암, 채도 등의 영상 정보들을 압축하여 LDR 영상으로 대응시키기 때문에 압축에 의한 화질 저하가 나타난다. 본 논문에서는 TMO에 의한 화질 저하 보상을 위해 인간 시각의 선명도 특성을 기저 및 세부 영상 분할 처리에 적용하여 휘도 적응적 에지 보존 함수를 제안했다. 또한, 인간 시각 시스템에서 공간 주파수와 대비 민감도 사이의 관계를 나타내는 CSF (contrast sensitivity function)를 이용하여 선명화 필터를 설계하고, 이를 배경 휘도에 따라 적응적으로 적용하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.851-852
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• 2008

In this paper, we propose a tone mapping method using Non-linear Dynamic Range Normalization (NDRN) for High Dynamic Range (HDR) images. HDR images are not suitable for commercial display devices because dynamic range of HDR images do not match with one of Low Dynamic Range (LDR) display devices. To reproduce a tone of HDR images for LDR displays, tone mapping methods have been proposed such as local and global tone mapping. We introduce NDRN to locate mean of HDR images at the center of LDR. NDRN preserves the details for highlight and shadow. By suppressing the significant luminance change in tone mapping, naturalness of original image can be also preserved. The experimental results show that the proposed method preserves details and naturalness of original images.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
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• pp.317-319
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• 2012

본 논문에서는 아웃라이어 처리를 통한 강인한 HDR 영상 복원 방법을 제시한다. 기존의 방법들은 LDR 영상들에서 흔히 발생하는 긴 노출시간으로 인한 블러 현상이나 저노출/과노출로 인한 포화 픽셀(아웃라이어)을 고려하지 않았다. 본 논문이 제시하는 방법은 MAP(Maximum a priori)을 이용하여 블러 및 아웃라이어를 반영하여 HDR 영상 복원 문제를 정확히 모델링하고, 블러 추정 및 EM(Expectation-Maximization) 알고리즘 기반의 아웃라이어 추정을 통해 품질 저하가 없는 선명한 HDR 영상을 복원한다. 실험 결과를 통해 본 논문이 제시하는 방법이 블러 및 아웃라이어를 포함하는 LDR 영상들로부터 우수한 품질의 HDR 영상을 효과적으로 복원할 수 있음을 보이며, 최근에 개발된 방법들과 비교해서도 더 우수한 품질을 갖는 것을 볼 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.55-58
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• 2018

본 논문에서는 가이디드 영상 필터를 (guided image filter) 이용하여 컨볼루션 신경망 (convolutional neural network) 을 이용한 역 톤 매핑 (inver tone - mapping; iTMO) 기법의 결과를 향상 시킬 수 있는 알고리듬을 제안한다. 기존 low dynamic range (LDR ) 영상을 high dynamic range (HDR ) 디스플레이에서 표현할 수 있는 역 톤 매핑 기법이 과거부터 계속 제안되어 왔다. 최근에 컨볼루션 신경망을 이용하여 단일 LDR 영상만으로 넓은 동적 범위 (dynamic range) 를 가진 HDR 영상으로 변환하는 알고리듬이 많이 연구되었다. 기존의 알고리듬 중 포화 영역 (saturated region) 으로 인해 잃어버린 화소 정보를 학습된 컨볼루션 신경망을 이용해서 복원하는 알고리듬은 그 효과가 좋지만 포화 영역이 아닌 부분의 잡음을 제거하지 못하며 포화 영역의 디테일을 복원하지 못한다. 제안한 알고리듬은 입력 영상에 가중치 기반 가이디드 영상 필터를 사용해서 비포화 영역의 잡음을 제거하고 포화 영역의 디테일을 복원시킨 다음 컨볼루션 신경망에 인가하여 결과 영상의 품질을 개선하였다. 제안하는 알고리듬은 실험을 통해서 기존의 알고리듬에 비해 높은 정량적 화질 평가 지수를 나타내었고, 기존의 알고리듬에 비해 세부 사항을 효과적으로 복원할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 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.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.526-534
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• 2010

본 논문에서는 노출 시간을 달리해 촬영한 두 장의 HDR 사진을 LCD, CRT 같은 LDR 장치에 출력할 수 있도록 융합하는 알고리즘에 대해 기술하였다. 제안된 기법은 레이디언스 맵을 만들지 않고 직접 입력 영상에 대해 계산된 가중치를 이용해 융합한다. 가중치는 처음에는 화소 단위로 만들어져 추후 가우시안 함수로 혼합된다. 이러한 작업은 급격한 가중치 변화로 발생할 수 있는 스파클 잡음을 방지하고 두 영상 정보의 연결 부분을 부드럽게 만드는데 기여한다. 색상 정보의 융합은 RGB와 이들의 평균값과의 차이를 이용해 두 영상의 색차 정보를 가중평균하여 이루어진다. 본 알고리즘은 두 원본 영상에서 포화되지 않은 부분을 잘 표현하고 포화, 불포화 영역간의 연결이 부드러운 특징이 있다. 제안된 기법은 2장의 사진만을 사용하고 영상에 따라 자동으로 내부 인자를 조절하기 때문에 향후 이중 노출이나 이중 센서 셀을 이용한 HDR 카메라에 내장하여 자동화 처리가 가능한 장점이 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.428-437
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• 2009

A high dynamic range (HDR) image can represent real world scenes that have a wide range of luminance intensity. However, compared with the range of real world luminance, conventional display devices have a low dynamic range (LDR). To display HDR images onto conventional displayable devices such as monitors and printers, we propose the logarithmic based global reproduction algorithm that considers the features of the image using reproduction parameters. Based on the characteristics of the image, we first modify the input luminance values for reproducing perceptually tuned images and then obtain the displayable output values directly. The experimental results show that the proposed algorithm achieves good subjective results while preserving details of the image; furthermore, the proposed algorithm has a fast, simple and practical structure for implementation.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.10-17
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• 2019

In High Dynamic Range (HDR) image processing, tone mapping is the process to compress an input image into a Low Dynamic Range (LDR) image. In most cases, the reason that detail preservation is prior to take over tone mapping is that the dynamic range is significantly different between input and output images. In the case of iCAM06, details are separated by using a bilateral filter, however, it causes noise amplification at the dim surround region. Thus, we suggest that the detail signal, which is separated from the bilateral filter, is combined with the base signal after an adaptive Kalman filter is applied according to the local standard deviation. We confirmed that the proposed method enhances the HDR images quality by checking the noise reduction in a dim surround region.