IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.3
no.6
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pp.358-365
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2014
This paper proposes a method that reduces the flickering effect caused by A-GLG (Adaptive Gray-Level Grouping) during video contrast enhancement. Of the GLG series, A-GLG shows the best contrast enhancement performance. The GLG series is based on histogram grouping. Histogram grouping is calculated differently between the continuous frames with a similar histogram and causes a subtle change in the transformation function. This is the reason for flickering effect when the video contrast is enhanced by A-GLG. To reduce the flickering effect caused by A-GLG, the proposed method calculates a modified transformation function. The modified transformation function is calculated using a previous and current transformation function applied with a weight separately. The proposed method was compared with A-GLG for flickering effect reduction and video contrast enhancement. Through the experimental results, the proposed method showed not only a reduced flickering effect, but also video contrast enhancement.
Image enhancement를 하기 위한 영상처리 알고리즘 중의 하나인 contrast enhancement 알고리즘은 화면의 flickering 과 같은 부작용과 조절 가능한 contrast enhancement rate 에 대한 구현의 어려움 등으로 실제 TV와 같은 동영상에 적용하기에 어려움이 있었다. 본 논문에서는 Bin Underflow Bin Overflow(BUBO)를 이용하여 동영상에 적용할 경우에도 flickering 등의 부작용이 생기지 않으며 contrast enhancement rate 을 조절할 수 있는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 또한 이와 관련하여 영상의 휘도 레벨에 있어서 어두운 영역의 계조와 밝은 영역의 계조를 향상시킬 수 있는 black/white level stretch 알고리즘과 전체 화면의 출력 휘도 레벨에 대한 dynamic range를 유지하면서 brightness를 조절할 수 있는 알고리즘을 제안한다.
In this paper we implemented the Real Time Contrast Enhancer for image quality enhancement of moving picture. Also we proposed adaptive contrast control method that use mean and variance of input video signal. The Designed the contrast Enhancer is measured in comparison with conventional pictures and interfaced to 30inch TFT LCD TV.
Aiming at the problem of low contrast and difficult to recognize video images in low-light environment, we propose an adaptive contrast compensation enhancement algorithm based on human visual perception. First of all, the video image characteristic factors in low-light environment are extracted: AL (average luminance), ABWF (average bandwidth factor), and the mathematical model of human visual CRC(contrast resolution compensation) is established according to the difference of the original image's grayscale/chromaticity level, and the proportion of the three primary colors of the true color is compensated by the integral, respectively. Then, when the degree of compensation is lower than the bright vision precisely distinguishable difference, the compensation threshold is set to linearly compensate the bright vision to the full bandwidth. Finally, the automatic optimization model of the compensation ratio coefficient is established by combining the subjective image quality evaluation and the image characteristic factor. The experimental test results show that the video image adaptive enhancement algorithm has good enhancement effect, good real-time performance, can effectively mine the dark vision information, and can be widely used in different scenes.
As high-definition video is broadly used in various system such as broadcast system and digital camcorder the proper method in order to improve the quality of high-definition video is needed. In this paper, we propose an efficient method to improve color and contrast of high-definition video. In order to apply the image enhancement method to high-definition video, scale-down video of high-definition video is used and the parameter for image enhancement method is computed from small size video. To enhance the color of high-definition video, we apply color constancy method. First, we separate the video into several scenes by cut detection method. Then, we apply color constancy to each scene with same parameter. To improve the contrast of high-definition video, we use union of original image and histogram equalized image, and weight is calculated based on sorting of histogram bins. Finally, the performance of proposed method is demonstrated in experiment section.
This paper describes a novel method for image contrast enhancement by controlling gamma curve in AMLCD. The key idea is to automatically manipulate gamma voltage in accordance with the image data distribution. This method is applied to 17" SXGA LCD monitor module. The contrast ratio and the brightness are enhanced respectively by about 3 times and 1.7 times, by using the proposed method.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.52
no.11
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pp.55-65
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2015
Contrast enhancement methods for a single image applied to videos may cause flickering artifacts because these methods do not consider continuity of videos. On the other hands, methods considering the continuity of videos can reduce flickering artifacts but it may cause unnecessary fade-in/out artifacts when the intensity of videos changes abruptly. In this paper, we propose a robust method of video contrast enhancement for sudden illumination changes. The proposed method enhances each frame by Fast Gray-Level Grouping(FGLG) and considers the continuity of videos by an exponential smoothing filter. The proposed method calculates the smoothing factor of an exponential smoothing filter using a sigmoid function and applies to each frame to reduce unnecessary fade-in/out effects. In the experiment, 6 measurements are used for the performance analysis of the proposed method and traditional methods. Through the experiment. it has been shown that the proposed method demonstrates the best quantitative performance of MSSIM and Flickering score and show the adaptive enhancement under sudden illumination change through the visual quality comparison.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.39C
no.1
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pp.28-35
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2014
Surveillance cameras in national border and coastline area often occur the video distortion because of rapidly changing weather and light environments. It is positively necessary to enhance the distorted video quality for keeping surveillance. In this paper, we propose an adaptive video enhancement algorithm in the various environment changes. To solve an unstable performance problem of the existing method, the proposed method is based on Retinex algorithm and uses enhanced curves which is adapted in foggy and low-light conditions. In addition, we mixture the weighted HSV color model to keep color constancy and reduce noise to obtain clear images. As a results, the proposed algorithm improves the performance of well-balanced contrast enhancement and effective color restoration without any quality loss compared with the existing algorithm. We expect that this method will be used in surveillance camera systems and offer help of national defence with reliability.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.18
no.2
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pp.385-399
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2007
In many image processing applications, a random noise makes some trouble since most video enhancement functions produce visual artifacts if a priori of the noise is incorrect. The basic difficulty is that the noise and the signal are difficult to be distinguished. Typical unsharp masking (UM) enhances the visual appearances of images, but it also amplifies the noise components of the image. Hence, the applications of a UM are limited when noises are presented. This paper proposed statistical algorithms based on parametric and nonparametric tests to adaptively enhance the image feature and the noise combining while applying UM. With the proposed algorithm, it is made possible to enhance the local contrast of an image without amplifying the noise.
In this paper we implemented the Real Time Contrast Enhancer for image quality enhancement of moving picture. Also we proposed adaptive contrast method that use mean and variance of input video signal. The Designed the contrast Enhancer is measured in comparison with conventional picture and interfaced to 30inch TFT LCD TV of the LG Electronics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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