디스플레이의 대비는 일반적으로 디스플레이 최대 밝기와 최소 밝기의 비율을 이용하여 나타낸다. 그러나 이와 같은 명암비는 인간 시각의 인지 특성을 고려하지 않고 디스플레이의 물리적 특성만을 고려했기 때문에 인지 대비와 일치 하지 않는다. 본 논문에서는 디스플레이 밝기 범위 내에서 인지적으로 구별 가능한 밝기를 고려한 대비 측정 방법을 제안한다. 먼저, 디스플레이의 인지 밝기 범위를 측정하기 위해 CIECAM02 색 공간에서 최대 밝기와 최소 밝기 사이의 길이를 계산한다. 다음으로, Weber-Fechner 법칙을 기반으로 하여 각 밝기에서 인지적으로 동일한 밝기 범위를 결정하고, 각 범위 내에 존재하는 색의 수를 계산한다. 마지막으로, 각각의 동일하게 인지되는 밝기 범위내의 색의 수와 인지적 대비 길이의 비율로 인지적으로 구별 가능한 밝기를 계산한다. 주관적 실험에서 제안한 방법은 이전의 인지 대비 측정법에 비해 주관적 인지 대비 실험 결과와 일치하는 결과를 보였다.
영상 디스플레이에서 Brigtness와 Contrast의 조전상태는 영상색에 지대한 영향을 미친다. 본 연구에서는 최적의 Contrst와 Contrast 상태를 손쉽게 조절할 수 있는 패턴을 고안하였으며 Brightness/Contrast 통합 조절방법을 제시하여 주변 조명이나 개인의 감성에 따른 영상색의 쉽고 다양한 조정을 가능하게 하여 사용자의 편의성을 높였다.
This paper proposes a natural contrast enhancement algorithm that preserves the brightness of an image. In the case that an image has the partially dense distribution of intensity, conventional contrast enhancement algorithms degrade the image quality because they excessively change the intensity values. In contrast to convention algorithms, the proposed method is able to obtain a natural image with the high contrast using the concept of brightness preservation. The experimental results show the effectiveness of our algorithm.
brightness와 contrast의 적절한 조절은 자연색 재현 및 다양한 분위기 창출이 가능하여 디스플레이의 질을 향상시킬 수 있다. 디스플레이 사용자들은 OSD(On-Screen-Display)를 통해 brightness와 contrast상태를 임의로 조절할 수 있으나, 조절에 따른 영상의 변화를 예측하지 못하므로 이를 잘 활용하지 못하고 있다. 본 연구에서는 brightness와 contrast가 각각 영상에 미치는 영향을 분석하여 자연색 재현이 가능한 최적상태와 4가지의 감성적 분위기를 나타낼 수 있는 조절상태를 정의하였다. 5가지 조절상태를 OSD에 제시함으로써 사용자가 쉽게 영상의 이미지에 적합한 brightness와 contrast상태로 조절할 수 있어 제품에 대한 만족감을 높일 수 있는 brightness/contrast 통함 조절방법을 제안하였다.
In this paper, we propose an adaptive contrast enhancement method using dynamic range segmentation. Histogram Equalization (HE) method is widely used for contrast enhancement. However, histogram equalization method is not suitable for commercial display because it may cause undesirable artifacts due to the significant change in brightness. The proposed algorithm segments the dynamic range of the histogram and redistributes the pixel intensities by the segment area ratio. The proposed method may cause over compressed effect when intensity distribution of an original image is concentrated in specific narrow region. In order to overcome this problem, we introduce an adaptive scale factor. The experimental results show that the proposed algorithm suppresses the significant change in brightness and provides wide histogram distribution compared with histogram equalization.
When viewing images, the relative luminance of the surround has a profound impact on the apparent contrast of the image. The dark surround causes the image elements to appear lighter than those viewed in an illuminated surround. For this reason, it is worthwhile to briefly review the general results of brightness sealing under a various viewing condition. Two of the most often cited parers on the topic of brightness scaling are Stevens-stevens and Bartleson-Breneman's function. There are, however, significant differences between the perceptual functions for simple-field and complex-field viewing. In this paper, we research the relationship between Steven's power law and Bartleson-Breneman's function. We present an appropriate brightness perception function due to TV system viewing conditions. Highlight luminance peak and absolute brightness threshold value in various adaptation levels are obtained from the proposed brightness function . Also, the luminance value of black level to produce the same contrast ratio with variety of display highlight luminance peak is obtained from the proposed brightness function.
It is established that the perceived image contrast is affected by surround luminance. In order to get the same perceived image contrast, the optimum surround compensation ratios for those surround conditions is needed. Much research has been performed for dark, dim, and average surrounds. In this study, a wide range of surround luminance from dark up to $2087cd/m^2$ was considered. Using magnitude estimation method, the change in perceived brightness of six test stimuli was measured under seven surround conditions; dark, dim, 2 levels of average, bright, and 2 levels of over-bright surrounds. To drive the perceived image contrast from the perceived brightness, two different definitions of contrast were tested. Their calculated results were compared with the visual data of our previous work. And to conclude, the perceived contrast compensation ratios were 1:1.11:1.2 for average, dim and dark surrounds. These were close to CIECAM02 model (1:1.17:1.31). Besides, for average, bright, over-bright1 and over-bright2 surrounds the ratios 1:1.17:1.42:1.69 were determined. For intermediate or more extreme surround conditions, the compensation ratio was obtained from the linear interpolation or extrapolation.
본 논문에서는 공간상의 서로 다른 영역에 소리를 집중하거나 파면의 전파 형상을 제어 가능케 하는 음향 밝기 및 대조 제어의 기초 이론을 서로 다른 제한 조건의 관점에서 살펴보았다. 밝기 및 대조 제어는 소형 모바일 기기에서 DTV, 항공기 실내 등 다양한 분야에서 활발히 연구되고 있으며, 향후 홈환경과 같이 음향반사가 심한 공간에서도 사적이고 쾌적한 음향청취 공간을 제공하는데 활용될 수 있다.
In this paper, we propose a contrast enhancement algorithm using guided image filter (GIF). The GIF is used to divide an HDR image into a base layer and a detail layer. The energy scale of base layer determinate the darkness and brightness of the image. However, the detail information in the base layer is difficult to be displayed because of the high brightness and clusters of low brightness. We propose a contrast enhancement method by adjusting the gray level of base layer by subtracting the mean value of itself. It is combined with the detail layer to preserve the detail information. Experiment results show that the proposed algorithm has better performance in detail preservation and contrast enhancement.
일반적인 히스토그램 평활화는 화질향상을 위한 명암대비 향상 효과가 뛰어나다. 하지만 과도한 밝기 값의 변화가 나타나기 때문에 영상의 평균밝기가 프레임 단위로 변화하는 TV와 같은 동영상 응용분야에 적용하기에는 부적합하다. 이러한 단점을 해결하기 위하여 히스토그램 평활화의 변형된 방법에 대한 다양한 연구가 이루어져 왔다. 그러나 기존의 방법들은 과포화현상(over-enhancement), 계조 현상(false-contouring)과 같은 화질 열화를 보인다. 본 논문에서는 차별적 히스토그램 압축방법을 기반으로 하는 목표 평균 밝기값을 이용한 분할 히스토그램 평활화를 통해서 개선된 명암대비 향상 기법을 제안한다. 제안한 방법은 평균 밝기값을 기준으로 히스토그램을 분할하고, 각 영역에 대해 히스토그램을 빈도수에 따라 차별적으로 압축한다. 그리고 변형된 히스토그램을 목표 평균 밝기값 기준으로 평활화한다. 이를 통하여 화질 열화를 억제하고, 동영상의 각 프레임의 평균밝기 변화를 유지하면서 명암대비를 개선시킨다. 실험 결과 제안방법은 기존 방법에 비해 동영상에서 각 프레임의 평균밝기를 잘 유지하고, 화질 열화 없이 좋은 명암대비 향상 효과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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