본 논문에서는 대형 TFT-LCD 장치에서 소모전력 개선방안의 하나로 사용되는 Local Dimming 백라이트 제어방식을 휴대 단말기와 같은 소형 디스플레이에 적용하고자 이에 적합한 영상 컨트라스트 향상기법을 제안한다. 대형 디스플레이뿐만 아니라 소형 디스플레이 장치로 널리 각광받는 TFT-LCD의 광원인 백라이트 LED의 배치는 기존에 측면조사 구조로써 Global Dimming 방법이 사용되어졌으나 근래 진보된 기술을 통해 액정 후면에 배치, Local Dimming 방법이 제안되면서 입력영상을 블록단위로 분할 처리해야할 필요성이 대두되고 있다. 즉, 분할된 블록의 영상이 어두울 경우 해당 백라이트 LED의 공급전류를 감소시켜 명암대비를 극대화시킴과 동시에 소모전력량을 감소시키는 방법이다. 본 논문에서는 입력영상을 같은 크기의 블록단위로 분할한후 각 블록 내 화소정보를 분석하여 밝기성분(Y)에 대한 히스토그램과 평균, 표준편차 등의 정보를 획득하여 블록단위로 독립적인 컨트라스트 향상과정을 수행함으로써 영상정보를 통한 1차 컨트라스트 향상을 실현하고 동시에 블록단위 결과 정보를 Local Dimming을 조절하는 백라이트 제어부로 전달하여 광원제어를 통한 2차 컨트라스트 향상과 동시에 전류소모 감소 목표를 실현하고자 한다.
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.
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 특이값 분해와 영상 피라미드를 이용한 새로운 대비 개선 방법을 제안한다. 제안된 방법은 다음과 같이 네 단계로 진행 된다. 먼저 전역 명암대비와 지역적 디테일을 향상시키기 위해 영상 피라미드를 이용하여 영상을 기저영상과 세부영상들로 분해한다. 전역 명암대비 향상은 특이값 분해를 이용하여 영상 전체의 명암대비를 향상시키고, 지역적 디테일 향상은 가중치를 이용하여 개선시킨다. 영상 합성은 영상의 컬러 일관성을 유지하기 위해 컬러와 명암성분들을 결합한다. 실험 결과를 통해 제안된 방법은 기존의 방법들보다 영상의 세부 정보를 강화하면서 전체적인 명암대비 개선을 보인다.
Because the amount of radiation emerging from the thorax behind the lungs is often literally thousands of times that exiting behind the mediastinum, the dynamic range of X-ray chest image is very large. In order to solve the dynamic range problem, we propose a signal adaptive algorithm which enhances the local contrast and contracts the enhancement of quantum noise by local mean/valiance estimator.
영역 분리에 의한 명암대비 방법들이 제안되어 왔지만 영상의 히스토그램에 따라 과포화 되는 부작용이나 밝기 값 보존과 명암대비 효과의 상반 관계에 대한 개선이 필요하다. 본 논문은 다양한 히스토그램에서도 명암 대비가 개선 되도록 영역 분리 시 각 서브 영역이 가우시안 분포를 갖도록 분리하고 영역별 평활화하는 명암 대비 방법을 제안 한다. 영역 분리는 $L^*a^*b^*$ 컬러 공간에서 K-평균 방법과 기대-최대 방법에 의해 영역맵과 확률맵을 생성하며 영역별 히스토그램 평활화 방법은 영역간 히스토그램 중복 최소를 위해 평균값 이동과 영역 분리에서 생성된 확률맵을 변환 함수에 활용함으로써 영역별 밝기값을 보존 하였다. 실험은 기존의 명암 대비 방법들과 평균 밝기 차이와 평균 엔트로피 값을 이용하여 밝기 변화가 적고 영상의 세부 정보가 표현됨에 의한 명암대비 개선을 보인다.
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.
본 논문은 지역 명암대비 향상을 통한 영상의 명암대비 개선 기법을 제안한다. 전역 대비 향상 기법은 영상 전체를 고려하여 대비를 향상시키므로 영상의 특성에 따라 영상이 뿌옇게 되거나 원하지 않는 인공적인 산물이 생성될 수 있다. 그리고 지역 대비 향상 기법은 블록화 및 영상의 화질이 훼손되는 문제점이 있다. 제안하는 기법은 다양한 블록 크기를 사용하여 지역 대비를 향상시켜 지역 대비가 가장 많이 향상된 영상의 히스토그램 평활화 함수를 이용하여 전체 영상의 명암대비를 향상시키는 방법을 제안한다. 명암대비가 낮은 다양한 영상의 실험을 통해서 제안하는 명암대비 향상 기법의 우수성을 입증하였다.
라플라스 피라미드 영상 융합 기반의 대조비 강화기법은 각 자원 영상에서 바람직한 화소를 선택하여 융합할 수 있기 때문에 영상 정보를 충실하게 표현하는 장점이 있다. 하지만 정보 평가를 화소 단위로 수행하기 때문에 영상 잡음에 취약한 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 영상잡음을 억제하는 개선된 영상 융합기반의 대조비 개선 방법을 제안한다. 제안된 기법은 자원 영상에 대해 블록 기반의 지역적 노출 적절성과 지역적 동질성의 차를 측정하여 이를 기반으로 가중치 맵을 생성하고 라플라스 피라미드를 구축하여 영상을 결합한다. 다양한 영상에 대한 실험을 통해 종래의 기법에 비해 영상 잡음을 배제된 영상을 만들어 낼 수 있음을 보였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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