• 디지털산업정보학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.193-198
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• 2010

In this paper, an efficient contrast enhancement algorithm using histogram stretching is proposed. Histogram equalization (HE) and histogram stretching (HS) are effective techniques for contrast enhancement. However, HE and HS result often in excessive contrast enhancement. Proposed technique not only produces better results than those of conventional contrast enhancement techniques, but is also adaptively adjusted to image contents.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 학술대회지
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• pp.867-871
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• 2004

In this paper, a new analytic approach for shape preserving contrast enhancement is presented. Contrast enhancement is achieved by means of segmental histogram stretching modification which preserves the given image shape, not distorting the original shape. After global stretching, the image is partitioned into several level-sets according to threshold condition. The image information of each level-set is represented as typical value based on grouped differential values. The basic property is modified into common local schemes, thereby introducing the enhanced effect through extreme discrimination between subsets. The scheme is based on stretching the histogram of subsets in which the intensity gray levels between connected pixels are approximately same In spite of histogram widening, stretched by local image information, it neither creates nor destroys the original image, thereby preserving image shape and enhancing the contrast. By designing local histogram stretching operations, we can preserve the original shape of level-sets of the image, and also enhance the global intensity. Thus it can hold the main properties of both global and local image schemes, which leads to versatile applications in the field of digital epigraphy.

• 대한원격탐사학회지
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• 제28권3호
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• pp.287-296
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• 2012

Although low spatial resolution satellite images like MODIS and GOCI can be important to observe land surface, it is often difficult to visually interpret the imagery because of the low contrast by prevailing cloud covers. We proposed a simple and adaptive stretching algorithm to enhance image contrast over land areas in cloudy images. The proposed method is basically a linear algorithm that stretches only non-cloud pixels. The adaptive linear stretch method uses two values: the low limit (L) from image statistics and upper limit (U) from low boundary value of cloud pixels. The cloud pixel value was automatically determined by pre-developed empirical function for each spectral band. We used MODIS and GOCI images having various types of cloud distributions and coverage. The adaptive contrast stretching method was evaluated by both visual interpretation and statistical distribution of displayed brightness values.

• 대한원격탐사학회지
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• 제26권4호
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• pp.395-401
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• 2010

영상 강조 기법은 영상의 낮은 명암 대비(contrast)를 노이즈나 블러링(blurring)의 제거, 명암 대비의 증가, 세밀함의 확장 등을 통해 시각적으로 향상시키는 작업을 말한다. 본 논문에서는 기존에 제안되어 온 여러 영상 강조 기법들의 장점을 기반으로 한 Adaptive dynamic range linear stretching(ADRLS) 영상 강조 기법을 제안한다. ADRLS 기법은 입력 영상의 히스토그램 분할과 동시에 adaptive scale factor를 적용하여 다수의 서브 히스토그램을 생성하는 것에 초점을 맞추고 있으며, 생성된 서브 히스토그램은 최종적으로 선형 강조(Linear Stretching, LS) 기법이 적용되어 영상 강조를 수행하게 된다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위해 기존의 히스토그램 선형 강조 기법, 히스토그램 평활화(Histogram Equalization, HE) 기법과 비교 평가하였으며, 그 결과 기존의 기법들에 비해 영상의 과도한 밝기 변화를 억제함으로써 영상의 시각적인 특성을 유지하고, 입력 영상이 갖고 있는 히스토그램의 특성을 보존하는 효과를 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.2398-2405
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• 2007

본 논문은 디지털 카메라로 촬영된 영상의 화질을 향상시키기 위해 영상의 명도 표면을 생성하여 이를 스트레칭 하는 대비 개선 기법을 제안한다. 제안된 명도 표면 스트레칭 기법은 가우시안 함수에 의해 상부 명도 표면과 하부 명도 표면을 생성하여 출력 영상의 최대 명도 범위로 스트레칭함으로써 입력 영상의 대비를 개선하게 된다. 다양한 조명 환경에서 획득한 디지털 컬러 사진을 대상으로 기존의 화질 개선 알고리즘인 히스토그램 스트레칭, 명도 표면 스트레칭, 히스토그램 평활화, 감마 조정, 레티넥스 기법과 제안한 화질 개선 기법의 성능을 비교 평가하였다. 실험 결과 제안한 영상 개선 기법은 다른 방법들에 비해 CPP 성능이 우수하였으며 인간 시각의 관점에서 자연스럽게 화질을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제14권1호
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• pp.7-14
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• 2013

고사양 디지털 카메라를 내장한 스마트 기기의 보급이 급격하게 증가하면서 고해상도 영상의 품질을 개선하는 기능이 중요해지고 있다. 모바일 기기의 제한된 자원과 영상의 정보량을 감안하면 지나치게 복잡하지 않은 알고리즘을 선택해야 하고 가능한 효율적인 구현 기술을 사용해야 한다. 영상의 질을 향상시키는 기법 중 간단하면서도 널리 사용되는 기술은 명암 값 분포를 조절하는 명암비신장 (contrast stretching) 기법이다. 안드로이드 스마트폰의 경우, 구현 기술로는 가상 머신 위에서 동작하는 자바 라이브러리, JNI (Java Native Interface) 기반 원시 (native) C/C++ 구현 기술, 그리고 SIMD (Single Instruction Multiple Data) 기법이 적용된 NEON 구현 기술 등이 있다. 이 연구에서는 이 세 가지 기술을 선형 명암비신장 연산, 그리고 평활화 명암비신장 연산에 적용하여 그 성능을 실증적으로 비교 분석하였다. 그 결과 원시 C/C++과 NEON 라이브러리의 실행 속도는 자바 라이브러리 실행 속도에 비해 각각 56-78배, 50-76배 빠르다는 점을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권12호
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• pp.37-45
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• 2010

본 논문에서는 밝기 값의 대비도가 매우 낮음으로 인해 발생하는 화질의 저하를 개선하는 방법으로 히스토그램 분포율에 따라서 스트레칭 적용범위를 적절하게 지정하고 이를 적용하는 기법을 제안한다. 제시한 방법은 효과적인 대비향상을 위해 하나의 히스토그램을 밀도가 큰 영역과 밀도가 낮은 영역으로 구분하여 각각의 비율에 따른 범위 안에서 스트레칭 적용 범위를 결정하는 기법을 사용한다. 스트레칭의 범위는 히스토그램의 분활 및 밀집되어 있는 정도의 비율에 따라 가변적으로 결정된다. 스트레칭 적용범위가 가변적으로 결정된다면 히스토그램상의 밀도가 높은 지역은 그만큼 명암대비가 커지도록 넓게 스트레칭하고 반대로 밀도가 낮은 지역은 그만큼 좁은 간격으로 스트레칭하여 명암대비 영상에서의 과도하게 처리되는 문제점을 해결하였다. 제안한 방법의 성능 평가를 위해 전역적 및 지역적으로 명암대비가 어려운 영상들을 모아 실험하였으며 기존의 스트레칭 알고리즘과 그 밖의 명암 대비개선 기법들을 함께 비교하여 매우 우수한 성능을 보임을 입증하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.239-244
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• 2009

영상 대비 향상은 영상 처리 분야에서 중요한 역할을 한다. 히스토그램 스트레칭이나 히스토그램 균등화 등 기존 대비 향상 기법들과 히스토그램 균등화 기반의 수많은 방법들은 저대비에 소수의 화소들이 넓게 퍼져 있는 영상에 대해서 만족할만한 결과를 내지 못한다. 따라서 본 논문은 군집화 방법에 기반한 새로운 영상 대비 향상 기법을 제안한다. 히스토그램의 군집수는 원영상의 히스토그램을 분석하여 얻을 수 있다. 히스토그램 성분들을 K-means 알고리즘을 이용하여 군집화한다. 그리고 히스토그램 군집 범위와 군집의 화소수 비율을 비교하여 히스토그램 스트레칭과 히스토그램 균등화를 선택적으로 적용한다. 실험 결과로부터 제안한 방법이 기존의 대비 향상 기법들보다 더 효과적임을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제29권8호
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• pp.504-508
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• 2010

기존의 초음파 의료용 탄성영상에서 변형률 영상을 모니터에 표시할 때 인간 시각 특성을 반영하여 단단한 부위는 어둡게 표시하고 무를수록 밝게 나타낸다. 따라서 종양이나 암이 존재하는 단단한 부위는 어둡게 나타나서 병변 내부의 콘트라스트는 저하되어 나타난다. 병변 영역은 단단하여 변형률 영상에서 어둡게 나타나므로 병변 내부를 좀 더 자세히 진단하는 방법으로, 누른 후의 신호를 누른 변형률만큼 다시 신장시켜서 얻는 전역 균일 신장 방법을 적용하여 영상의 명암을 반전시킴으로써 병변 부분의 콘트라스트를 올리는 방법을 제안하였다. 의료용 초음파 영상 진단기를 이용하여 탄성 모사 팬텀에서 초음파 데이터를 얻어서 제안한 알고리즘을 검증하여 유용성을 확인하였다. 전역 균일 신장 없이 회색조 컬러 맵을 반전해서 얻은 변형률 영상법에 비해 콘트라스트 대 잡음비가 최대 1.8배 정도 향상되었다.

• 한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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• 한국정보디스플레이학회 2007년도 7th International Meeting on Information Display 제7권1호
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• pp.1035-1038
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• 2007

In this paper, we propose a color image improvement method. The proposed algorithms are classified with the adaptive contrast stretching method for contrast enhancement and the adaptive saturation enhancement method for saturation enhancement. The adaptive contrast stretching method is to compensate a significant change of brightness while luminance is processed. The adaptive saturation enhancement method inhibits its saturation from de-saturation and oversaturation while chrominance is processed. The proposed algorithms are focused on a preference color processing in order to generate better image quality than the algorithms focused on a uniform color processing for human vision.