• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.845-846
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• 2008

Multi-scaled retinex algorithm is generally used to enhance the local contrast and remove the illuminant component. However, if the chromatic distribution of an original image is not uniform and dominated by a certain chromaticity, the chromaticity of resulting image depends on the dominant chromaticity of the original image, thereby inducing the color distortion. In this paper, a modified multi-scaled retinex method to reduce the influence of the dominant chromaticity in the image is proposed using a average chromaticity of original image and global illuminant chromaticity. In addition, to compensate saturation, the chroma value of the resulting image is enhanced based on that of the original image in the CIELAB space.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권5호
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• pp.1814-1828
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• 2021

Low-light image enhancement is a key technique to overcome the quality degradation of photos taken under scotopic vision illumination conditions. The degradation includes low brightness, low contrast, and outstanding noise, which would seriously affect the vision of the human eye recognition ability and subsequent image processing. In this paper, we propose an approach based on deep learning and Retinex theory to enhance the low-light image, which includes image decomposition, illumination prediction, image reconstruction, and image optimization. The first three parts can reconstruct the enhanced image that suffers from low-resolution. To reduce the noise of the enhanced image and improve the image quality, a super-resolution algorithm based on the Laplacian pyramid network is introduced to optimize the image. The Laplacian pyramid network can improve the resolution of the enhanced image through multiple feature extraction and deconvolution operations. Furthermore, a combination loss function is explored in the network training stage to improve the efficiency of the algorithm. Extensive experiments and comprehensive evaluations demonstrate the strength of the proposed method, the result is closer to the real-world scene in lightness, color, and details. Besides, experiments also demonstrate that the proposed method with the single low-light image can achieve the same effect as multi-exposure image fusion algorithm and no ghost is introduced.

• 정보처리학회논문지A
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• 제16A권6호
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• pp.473-480
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• 2009

본 논문에서는 역광 및 어두운 영상에 효과적인 칼라 영상 개선 알고리즘을 제안하고 PXA255 ARM 프로세서 기반 임베디드 리눅스 환경 에 구현하는 것을 목적으로 한다. 기존의 영상 개선 알고리즘 중에서 레티넥스는 역광 및 어두운 영상에 효과적이나 연산량이 많아 임베디드 시스템에서의 구현이 적합하지 못하다. 따라서 레티넥스와 동등한 영상 개선 효과를 갖으면서 연산량이 적어 임베디드 시스템에서 구현 가능한 영상 개선 알고리즘을 제안한다. 제안된 영상 향상 알고리즘은 HSV 색 모델로 변환한 다음 명도 성분과 채도 성분 영상에 각각 영상 생성 모 델과 감마 보정을 적용하여 구현하였다. 또한, 제안한 알고리즘을 PXA255 ARM 프로세서에 최적화 과정을 통하여 연산량을 감소하였다. 정량 적인 방법과 정성적인 방법을 통하여 제안된 알고리즘의 성능을 평가 하였다. 평가 결과 연산량은 감소하였으나 밝기와 명도 대비를 향상시키는 것을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.1365-1372
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• 2011

본 논문은 어두운 영상의 낮은 인지적인 대비를 향상하기 위해 비선형 마스킹 기법을 이용한 영상의 인지적 대비 향상 방법을 제안한다. 영상의 주요 속성인 색도의 변화를 최소화 하면서 어두운 영역의 밝기를 향상시키기 위해, 비선형 마스킹 기법 기반으로 영상에 적응적인 파라미터를 이용한 대비 향상방법을 제안하 였다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 테스트 영상에 대해 SSR(Single-Scale Retinex), MSR(Multi-Scale Retinex), 기존의 비선형 마스킹 기법의 결과와 색도 및 채도에 대한 정량적인 평가와, z-score를 이용한 정성적 평가를 수행하였다. 결과 제안한 방법이 낮은 색도 변화와 향상된 인지적 대비를 보임을 확인하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -1
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• pp.58-61
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• 2000

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.

• 방송공학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.851-863
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• 2012

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.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권2호
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• pp.837-856
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• 2016

Underwater image enhancement has received considerable attention in last decades, due to the nature of poor visibility and low contrast of underwater images. In this paper, we propose a new automatic underwater image enhancement algorithm, which combines nonsubsampled contourlet transform (NSCT) domain enhancement techniques with the mechanism of the human visual system (HVS). We apply the multiscale retinex algorithm based on the HVS into NSCT domain in order to eliminate the non-uniform illumination, and adopt the threshold denoising technique to suppress underwater noise. Our proposed algorithm incorporates the luminance masking and contrast masking characteristics of the HVS into NSCT domain to yield the new HVS-based NSCT. Moreover, we define two nonlinear mapping functions. The first one is used to manipulate the HVS-based NSCT contrast coefficients to enhance the edges. The second one is a gain function which modifies the lowpass subband coefficients to adjust the global dynamic range. As a result, our algorithm can achieve contrast enhancement, image denoising and edge sharpening automatically and simultaneously. Experimental results illustrate that our proposed algorithm has better enhancement performance than state-of-the-art algorithms both in subjective evaluation and quantitative assessment. In addition, our algorithm can automatically achieve underwater image enhancement without any parameter tuning.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권12호
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• pp.6069-6091
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• 2017

Augmented Reality (AR) overlays virtual information on real world data, such as displaying useful information on videos/images of a scene. This paper presents an Enhanced AR (EAR) system that displays useful statistical players' information on captured images of a sports game. We focus on the situation where the input image is degraded by strong sunlight. Proposed EAR system consists of an image enhancement technique to improve the accuracy of subsequent player and face detection. The image enhancement is followed by player and face detection, face recognition, and players' statistics display. First, an algorithm based on multi-scale retinex is proposed for image enhancement. Then, to detect players' and faces', we use adaptive boosting and Haar features for feature extraction and classification. The player face recognition algorithm uses boosted linear discriminant analysis to select features and nearest neighbor classifier for classification. The system can be adjusted to work in different types of sports where the input is an image and the desired output is display of information nearby the recognized players. Simulations are carried out on 2096 different images that contain players in diverse conditions. Proposed EAR system demonstrates the great potential of computer vision based approaches to develop AR applications.

• 한국통신학회논문지
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• 제39A권8호
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• pp.459-466
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• 2014

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.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권10호
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• pp.5112-5129
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• 2019

Image enhancement is a challenging problem in the field of image processing, especially low-light color images enhancement. This paper proposed a robust and comprehensive enhancement method based several points. First, the idea of bright channel is introduced to estimate the illumination map which is used to attain the enhancing result with Retinex model, and the color constancy is keep as well. Second, in order eliminate the illumination offsets wrongly estimated, morphological closing operation is used to modify the initial estimating illumination. Furthermore, in order to avoid fabricating edges, enlarged noises and over-smoothed visual features appearing in enhancing result, a multi-scale closing operation is used. At last, in order to avoiding the haloes and artifacts presented in enhancing result caused by gradient information lost in previous step, guided filtering is introduced to deal with previous result with guided image is initial bright channel. The proposed method can get good illumination map, and attain very effective enhancing results, including dark area is enhanced with more visual features, color natural and constancy, avoiding artifacts and over-enhanced, and eliminating Incorrect light offsets.