지역 히스토그램 평활화 방법은 입력 영상의 국부적은 밝기 특성을 부각시키기 위한 가장 널리 사용되는 방법들 중 하나이다. 그러나 지역 히스토그램 평활화 기반의 방법들은 몇 가지의 문제점들을 발생시킨다. 먼저, 국부적인 특성들을 과도하게 부각시켜 의도하지 않는 결함들을 발생시킨다. 두 번째, 국부 특성들의 향상이 전역 콘트라스트 향상을 증대시키지는 않는다는 점이다. 이러한 문제들을 해결하기 위해, 우리는 광원 정보를 이용한 지역 히스토그램 평활화 방법을 제안한다. 먼저, 광원 정보를 추정하기 위하여 제안하는 방법은 입력 영상의 다운 샘플링과 업 샘플링 과정을 통하여 획득된 블러 영상과 원 영상을 융합한다. 그 후, 지역 히스토그램 평활화 방법에서 추정한 변환 함수를 광원 정보를 이용하여 적응적으로 조절한다. 그 결과 기존 방법에서 발생할 수 있는 결함을 억제시키면서, 전역 콘트라스트와 국부 콘트라스트를 동시에 향상시킬 수 있다. 실험 결과들은 제안하는 방법이 기존 방법에 비해 수치적인 면과 시각적인 면에서 뛰어난 결과를 보임을 확인할 수 있다.
Image enhancement for Infrared imaging system is mainly based on the global histogram equalization. The global histogram equalization(GHE) is a method in which each pixel is equalized by using a whole histogram of an image. GHE is speedy and effective for real-time imaging system but its method fails to enhance the fine details. On the other hand, the basic local histogram equalization(LHE) method uses sliding a window and. the pixels under the window region are equalized over the whole output dynamic range. The LHE is adequate to enhance the fine details. But this method is computationally slow and noises are over-enhanced. So various local histogram equalization methods have been already presented to overcome these problems of LHE. In this paper, a new regional dynamic range histogram equalization (RDRHE) is presented. RDRHE improves the equalization quality while reducing the computational burden.
영상에서 밝기 분포가 특정한 범위에 밀집되어 있는 경우 영상에 포함된 특징을 구분하기가 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 전역 히스토그램 평활화와 지역 히스토그램 평활화를 적용한다. 전역 히스토그램 평활화를 적용하는 경우 밝기 분포의 밀집 정도를 고려하지 않고 전체 히스토그램 정보를 사용하기 때문에 지나치게 밝아지거나 어두워질 수 있으며 부분적인 명암값을 개선시키는 것이 어렵다. 지역 히스토그램 평활화를 적용하는 경우 영상의 전체 밝기 분포를 고려하지 않고 지역적인 영상의 밝기 정보만을 사용하기 때문에 블록 간의 명암값의 차가 커져서 블록화 현상이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 영상의 히스토그램의 영역에 가우시안 혼합 모델을 적용하여 모델링을 한 후, EM 알고리즘을 반복적으로 적용하여 각 영역의 범위를 결정한다. 그리고 분할된 영역별로 히스토그램 평활화를 적용하여 유사한 밝기값을 갖는 영역이 과도하게 평활화 되는 것을 방지하며 명암대비를 향상시킨다.
In this paper, the contrast enhancement method of thermal image is proposed and it is the plateau equalization algorithm using local histogram for the real time display of infrared imagery. Through hardware implementing, its practicality and adequacy are proved. Examinations are executed to verify the effect of contrast enhancement by bright control and contrast control automatic to the plateau value in the manual mode, and that verified the effect of contrast enhancement in the automatic mode and the practicality in the real system. According to the experiment results, the proposed "the application of local histogram and plateau equalization algorithm for contrast enhancement of real time thermal image"in this dissertation is the verified method for the thermal imaging contrast enhancement.
In this paper, a novel neighborhood metric of histogram equalization (HE) algorithm for contrast enhancement is presented. We present a refinement of HE using neighborhood metrics with a general framework which orders pixels based on a sequence of sorting functions which uses both global and local information to remap the image greylevels. We tested a novel sorting key with the suggestion of using the original image greylevel as the primary key and a novel neighborhood distinction metric as the secondary key, and compared HE using proposed distinction metric and other HE methods such as global histogram equalization (GHE), HE using voting metric and HE using contrast difference metric. We found that our method can preserve advantages of other metrics, while reducing drawbacks of them and avoiding undesirable over-enhancement that can occur with local histogram equalization (LHE) and other methods.
본 논문에서는 영상의 콘트래스트 (이하 대비)를 높이기 위한 개선된 히스토그램 등화 기법을 제안한다. 기존의 글로벌 히스토그램 등화 기법은 간단하나 영상의 각 부분에 맞는 충분한 대비를 얻을 수 없다. 이를 해결하기 위한 블록 중첩 서브블록 히스토그램 등화 기법은, 높은 대비를 얻을 수 있으나 그 계산량이 엄청나다는 단점이 있다. 본 논문에서는 두 방법의 장점을 모두 얻기 위한 부분 중첩 서브블록 히스토그램 등화기법(Partially Overlapped Sub-block Histogram Equalization : POSHE)을 제안한다. 이 방법에서는 서브블록들의 히스토그램 등화 함수를 저역 통과 필터 형태의 마스크를 이용하여 얻음으로써 그 계산량을 블록 중첩 서브블록 히스토그램 등화에 비해 크게 줄여서 훨씬 빠른 시간에 블록 중첩 서브블록 히스토그램 등화 기법과 비슷한 정도의 높은 대비를 얻을 수 있게 되었다.
Here, we present a new framework for histogram equalization in which both local and global contrasts are enhanced using neighborhood metrics. When checking neighborhood information, filters can simultaneously improve image quality. Filters are chosen depending on image properties, such as noise removal and smoothing. Our experimental results confirmed that this does not increase the computational cost because the filtering process is done by our proposed arrangement of making the histogram while checking neighborhood metrics simultaneously. If the two methods, i.e., histogram equalization and filtering, are performed sequentially, the first method uses the original image data and next method uses the data altered by the first. With combined histogram equalization and filtering, the original data can be used for both methods. The proposed method is fully automated and any spatial neighborhood filter type and size can be used. Our experiments confirmed that the proposed method is more effective than other similar techniques reported previously.
본 논문은 영상의 블록기반 지역 명암대비 향상을 통한 전역 명암대비 향상 기법을 제안한다. 전역 명암대비 향상 기법은 영상의 특성을 고려하지 않고 히스토그램 평활화만을 통해 명암값의 재분배를 수행함으로써 과도한 밝기값의 화소들을 갖는 결과영상을 유발한다. 반면에 블록기반 지역 명암대비 향상 기법은 블록화 현상 및 이를 줄이는 과정에서 영상의 중요한 특징을 훼손하는 문제점을 갖고 있다. 이런 문제점들을 해결하기 위해 본 논문은 입력영상을 다양한 블록 크기로 분할한 임시영상들에 대해 블록기반 히스토그램 평활화를 수행한다. 그리고 지역 명암대비 향상을 통해 얻어진 전역 히스토그램 평활화 함수를 원 영상에 적용하는 전역 명암대비 향상 기법을 수행한다. 지역 명암대비가 향상된 임시 영상으로부터 전역 히스토그램 평활화 함수를 얻기 때문에 제안하는 방법은 지역 명암대비 향상 기법과 전역 명암대비 향상 기법의 장점들을 갖는다.
Lertpokanont, B.;Chitwong, S.;Cheevasuvit, F.;Dejhan, K.
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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pp.192-194
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2003
Since the details in quasi-homogeneous region will be destroyed from the conventional global image enhancement method such as histogram equalization. This defect is caused by the saturation of gray level in equalization process. So the local histogram equalization for each quasi-homogeneous region will be used in order to improve the details in the region itself. To obtain the quasi- homogeneous regions, the original image must be segmented. Here we applied the watershed transform to the interesting image. Since the watershed transform is based on mathematical morphology, therefore, the regions touch can be effectively separated. Hence two adjacent regions which have the similar gray pixels will be split off. The process will be independently applied to three different spectral images. Then three different colors are assigned to each processed image in order to produce a color composite image. By the proposed algorithm, the result image shows the better perception on image details. Therefore, the high efficiency of image classification can be obtained by using this color image.
The goal of enhancement is to improve the perceptual aspect and visual appearance of images for human viewers. The objectives of image enhancement vary according to its specific application and an image enhancement algorithms used for a specific objective may not be accepted in some other applications. In this paper we review some of conventional enhancement techniques, such as global histogram equalization(GHE), local histogram equalization(LHE), clipped histogram equalization(CHE). We also describe some modified version of these algorithms. The proposed method is to detect detail information. We distinquish edge from nonedge and apply histigram equalization respectively. Simulation results demonstrate the performance of the proposed method for medical image.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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