In this paper, we propose a new algorithm to improve the contrast ratio, to preserve information of bright regions and to maintain the color of backlight image that appears with a great relative contrast. Backlight images of the natural environment have characteristics for difference of local brightness; the overall image contrast improvement is not easy. To improve the contrast of the backlight images, MSR (Multi-Scale Retinex) algorithm using the existing multi-scale Gaussian filter is applied. However, existing multi-scale Gaussian filter involves color distortion and information loss of bright regions due to excessive contrast enhancement and noise because of the brightness improvement of dark regions. Moreover, it also increases computational complexity due to the use of multi-scale Gaussian filter. In order to solve these problems, a linear MSR is performed that reduces the amount of computation from the HSV color space preventing the color distortion and information loss due to excessive contrast enhancement. It can also remove the noise of the dark regions which is occurred due to the improved contrast through edge preserving filter. Through experimental evaluation of the average color difference comparison of CIELAB color space and the visual assessment, we have confirmed excellent performance of the proposed algorithm compared to conventional MSR algorithm.
본 논문에서는 디지털 영상의 지역적 계조 재현과 함께 입력 영상의 색상을 유지하는 영상 향상 기법을 제안한다. 기존의 지역적 계조 재현 방법인 통합된 다중 크기의 Retinex는 영상이 가지는 어두운 영역의 가시성 향상을 통한 향상된 계조 재현 결과를 가져왔다. 그러나 IMSR을 포함한 대부분의 지역적 계조 재현 방법은 RGB 색 공간에서 수행되어 인간시각시스템에 의해 인지되는 색상의 왜곡이 발생하게 된다. 본 논문에서는 이러한 색상의 왜곡을 줄이는 계조 재현을 위하여 장치 독립적인 CIELAB 색 공간에서 색상를 유지하고 높은 대비와 자연스러운 영상을 얻기 위한 계조 재현 및 채도 보상 기법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 CIELAB 색 공간에서 $L^*$값에 대해 IMSR 정규화 및 단순한 사상 함수를 수행하여 가시성을 향상 시킨다. 또한, sRGB 색역 경계값을 이용하여 LC 평면에서 밝기 변화에 대한 선형적인 채도 보상을 수행하였다. 그 결과 입력 영상의 계조 재현을 통해 가시성이 향상되었고, 기존의 IMSR과 비교하여 색상의 왜곡이 줄었으며, 주관적인 평가를 수행하여 비교 평가 하였다.
Retinex 기법은 영상의 어두운 영역의 가시성 향상을 통해 영상의 명암대비를 향상시킨다. 그러나 기존 Retinex 방식들은 RGB 색공간에서 수행되기 때문에 색상의 왜곡과 과다한 채도향상으로 인한 색신호 재현의 오류가 발생한다. 본 논문에서는 YCbCr 색공간에서 휘도신호에 대한 Retinex 처리를 통해 명암을 향상시키고, 휘도신호와 색상에 따른 최대 색차신호 테이블을 이용하여 휘도신호의 밝기 변화에 따라 변화된 채도를 밝기에 적응적으로 보정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 과채도 현상을 막기 위해 휘도와 색상에 따른 채도의 상관관계를 고려하여 색차신호가 올바른 색역에 사상될 수 있도록 한다. 실험을 통해 제안된 방식은 기존 방식에 비해 다양한 특성을 갖는 영상에서 우수한 컬러 향상이 이루어짐을 확인하였다.
This paper proposes an image enhancement-based license plate detection algorithm to improve the overall performance of system. Non-uniform illumination conditions have huge impact on overall plate detection system accuracy. In this paper, we propose an algorithm for color image enhancement-based license plate detection for improving accuracy of images degraded by excessively strong and low sunlight. Firstly, the image is enhanced by Multi-Scale Retinex algorithm. Secondly, a plate detection method is employed to take advantage of geometric properties of connected components, which can significantly reduce the undesired plate regions. Finally, intersection over union method is applied for detecting the accurate location of number plate. Experimental results show that the proposed method significantly improves the accuracy of plate detection system.
오랜 시간 보관된 사진 및 인쇄물의 색 바랜 현상은 염료의 특성, 보관 온도, 습도 및 광원 등의 환경적 요인에 따라 다르게 나타난다. 이러한 바랜 영상의 보정을 위해 회색계 알고리즘(gray world algorithm) 또는 WR(white patch retinex)과 같은 전역적 광원 추정을 기반으로 한 방법이 제안되었다. 그러나 색 바랜 현상은 지역적으로 다르게 나타나므로 기존의 전역적 방법으로는 잘 보정되지 않는다. 이에 본 논문에서는 바랜 영상의 지역적 보정을 위해 보정계수 통합 기반 색 보정 알고리즘을 제안하였다. 먼저, 제안한 방법은 다중 크기의 평균 필터를 적용해 지역적인 처리를 수행하고, 회색계 알고리즘을 기반으로 한 영상의 보정계수를 얻는다. 다음으로, R과 B 채널에 적용하기 위해 계산된 다중 크기의 보정계수들을 가중처리하여 합하고, 이 가중처리된 보정계수를 회색계 알고리즘 처리를 통해 결과 영상을 얻는다. 그 결과 제안한 방법은 전역적, 지역적으로 바랜 영상들에 대해 기존의 방법들보다 나은 보정 결과를 보였다.
HDR (high dynamic range) 톤 맵핑 (tone mapping) 알고리듬은 높은 다이내믹 레인지 영상을 압축하여 LDR (low dynamic range) 영상 장치에 구현하기 위해 사용된다. 대표적인 톤 맵핑 알고리듬의 한 방법인 레티넥스 (retinex)는 효과적인 다이내믹 레인지 압축과 색 항상성을 보존할 수 있는 특성을 가지고 있으며, 다중 스케일 및 휘도 성분 기반 알고리듬 등으로 발달되어왔다. 그러나 레티넥스 기반 알고리듬들은 어두운 영역에서 노이즈가 강하게 나타나고 밝은 영역에서는 채도 저하 현상이 나타나는 단점이 있다. 본 논문에서는 명암대비 성능의 개선과 채도 저하 및 노이즈 개선을 위해 시각 밝기 함수를 기반으로 하는 다중 스케일 톤 맵핑 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬은 원영상의 채도 및 색상의 보존을 위해 HSV 색 공간에서 처리가 이루어지며 인간 시각 특성을 반영하기 위해 조명의 변화에 따른 최소 및 최대 휘도 레벨 예측 함수와 시각 감마 모델링 함수를 이용하였다. 그리고 주관적 및 객관적 성능 비교로부터 제안된 알고리듬의 우수성을 확인하였다. 제안된 알고리듬은 시청환경의 변화로 인해 다이내믹 레인지의 개선이 필요한 분야에서 영상화질의 효과적인 개선을 기대할 수 있을 것이다.
In this paper, we describe an effective method to enhance the color night images with spatio-temporal multi-scale retinex focused to the Intelligent Transportation System (ITS) applications such as in the single CCD based Electronic Toll Collection System (ETCS). The basic spatial retinex is known to provide color constancy while effectively removing local shades. However, it is relatively ineffective in night vision enhancement. Our proposed method, STMSR, exploits the iterative time averaging of image sequences to suppress the noise in consideration of the moving vehicles in image frame. In the STMSR method, the spatial term makes the dark images distinguishable and preserves the color information day and night while the temporal term reduces the noise effect for sharper and clearer reconstruction of the contents in each image frame. We show through representative simulations that incorporating both terms in the modeling produces the output sequential images visually more pleasing than the original dim images.
The Face Area Detection has an extensive error range of abstraction probabilities by image illuminations and background conditions. In this paper, to reduce error ranges of abstraction probabilities by factors such as illuminations and backgrounds, we made use of Retinex and the Face Area Detection algorithm together. In comparison with other previous methods[4], our proposed algorithm showed stabler and elevated detection rate.
The principal objective of enhancement methods is to process an image so that the result is more suitable than the original image for a specific application. Images taken in the night can be low-contrast images because of poor environments. In this paper, we compare the structure of ICECA(Image Contrast Enhancement technique using Clustering Algorithm) with the structures of HE(Histogram Equalization), BBHE(Brightness preserving Bi-Histogram Equalization), and Multi -Scale Retinex(MSR). We compared performances of image enhancement methods by applying these methods to a set of diverse images.
Aiming at the problems of low image enhancement accuracy, long enhancement time and poor image quality in the traditional robot sequence motion image enhancement methods, an adaptive enhancement method for robot sequence motion image is proposed. The feature representation of the image was obtained by Karhunen-Loeve (K-L) transformation, and the nonlinear relationship between the robot joint angle and the image feature was established. The trajectory planning was carried out in the robot joint space to generate the robot sequence motion image, and an adaptive homomorphic filter was constructed to process the noise of the robot sequence motion image. According to the noise processing results, the brightness of robot sequence motion image was enhanced by using the multi-scale Retinex algorithm. The simulation results showed that the proposed method had higher accuracy and consumed shorter time for enhancement of robot sequence motion images. The simulation results showed that the image enhancement accuracy of the proposed method could reach 100%. The proposed method has important research significance and economic value in intelligent monitoring, automatic driving, and military fields.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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