• 디지털산업정보학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.99-107
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• 2019

Retinex-based image enhancement is a technique that utilizes the property that the human visual characteristics are sensitive to the difference from the surrounding pixel value rather than the pixel value itself. These Retinex-based algorithms show different characteristics of the improved image depending on the applied color space or gamma correction. In this paper, we set eight different experimental conditions according to the application of color space and gamma correction, and analyze the objective and subjective performance of each Retinex based image enhancement algorithm and apply it to the implementation of Retinex based algorithm. In the case of gamma correction, quantitative low entropy images and low contrast images are obtained. The application of Retinex technique in HSI color space rather than RGB color space is found to be high in overall subjective image quality as well as maintaining color.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.9-16
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• 2018

광원 자체의 밝기가 낮거나 그림자 등의 이유로 어두운 영역을 포함하는 이미지는 Retinex 기반의 영상화질 개선기법을 통해 주관적 화질을 높일 수 있다. Retinex 이론은 인간의 시각 시스템이 장면을 인식할 때 특정 위치에서의 장면의 밝기를 인식하는 것이 아니라 주변과의 상대적인 밝기를 인식하는 특징을 적용한 방법으로 크게 SSR, MSR, MSRCR의 방법으로 나눌 수 있다. 제안하는 방법은 컬러복원단계를 포함하고 있는 MSRCR에 기반한 방법으로 크게 3단계로 구성되어 있다. 첫 번째 단계에서는 기존의 MSRCR 방법을 적용하고 두 번째 단계에서 MSRCR 출력의 동적 영역을 이미지의 히스토그램분포에 따라 조정한다. 마지막 단계에서는 인간의 시각특성을 고려한 로그변환함수를 이용하여 Retinex 출력 값을 디스플레이 동적영역으로 변환한다. 실험결과 제안하는 알고리즘은 전체적으로 어두운 이미지뿐만 아니라 밝은 영역과 어두운 영역을 모두 포함하는 이미지에서도 주관적 화질을 효과적으로 증가시키는 것을 볼 수 있다. 특히 낮은 밝기를 갖는 이미지의 경우 제안한 알고리즘은 기존의 방법들 보다 높은 성능향상을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.61-69
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• 2011

본 논문은 상대적으로 대비도 차이가 크게 나타나는 역광 이미지에 대해서 Retinex 알고리즘을 적용하여 보정 했을 경우 발생하는 밝은 영역에서의 컬러성분의 손실을 개선하기 위한 새로운 기법을 제안한다. 역광 이미지의 경우 밝은 영역과 어두운 영역에 대한 밝기 차이가 매우 크게 발생하기 때문에 Retinex 알고리즘을 이용하여 영상의 대비도를 향상시킬 경우 밝은 영역에서의 컬러 성분이 손실되는 현상이 발생한다. 이러한 손실을 보완하기 위해서 원본 영상의 밝은 영역에 해당하는 컬러 성분을 Retinex 알고리즘으로 보정된 영상에 추가해준다. K-mean 알고리즘을 이용하여 원본 영상에서의 밝은 영역, 어두운 영역, 중간 영역을 분리하고 밝은 영역에 대해서의 컬러 성분을 추가적으로 복원해 주며, 중간 영역에 대해서는 히스토그램에서의 위치를 기준으로 밝고 어두운 성분에 대한 비율을 고려하여 각 비율에 따라 원본 영상과 Retinex 복원 영상의 밝기 값을 함께 이용하도록 한다. 제안하는 알고리즘의 성능 평가를 위해 역광 현상이 강하게 나타나는 자연영상들을 대상으로 적용하여 기존의 Retinex 알고리즘보다 우수한 성능을 가지고 있음을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권8C호
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• pp.497-504
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• 2011

본 논문에서는 역광 보정의 대표적인 방법인 retinex 알고리즘에서의 연산량, 후광 현상(halo artifact), 색신호 왜곡 등의 문제점을 개선하기 위해 화소 값의 분포 통계 특성인 비대칭도(skewness)를 이용한 적응적 retinex 알고리즘을 제안한다. 제안 방식에서는 칼라 영상의 조명 정보인 휘도 성분에 대해 비대칭도 기반의 대조비(contrast) 보정 함수를 정의하였으며, 이를 기반으로 휘도 성분의 역광 보정 빛 색신호 보정을 수행하도록 하였다. 실험 결과를 통해 광원량의 정도에 관계없이 효과적인 역광 보정이 되었음을 확인하였으며, 기존 retinex 기법과 비교하여 40% 이상의 연산량의 이득이 있었음을 확인할 수 있었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.478-483
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• 2013

본 논문은 영상 표현의 동적영역 증대를 위한 적응적 Retinex 알고리즘에 대하여 제안한다. 제안 방식은 Retinex 알고리즘을 기반으로 비대칭도를 이용하여 입력 영상에 대한 밝기 정보의 왜곡을 검출하고 왜곡 성분을 국부 통계 특성을 기반으로 적응적으로 처리하였다. 특히 휘도성분에 대하여 새로운 보정함수를 적용시킴으로써 동적영역 확대를 통해 해상도를 개선하였다. 실험을 통해 휘도 성분에 대한 동적 영역 확대 및 색 왜곡 효과를 감소시키는 효과를 확인할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.29-41
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• 2013

디지털 카메라는 제한된 크기의 다이내믹레인지를 갖는 이미지 센서의 한계로 인하여 인간의 눈으로 보는 것과 동일한 화질의 영상을 얻을 수 없기 때문에 이를 개선해야 할 필요성이 있다. 기존의 화질개선방법으로는 Land의 인간의 시각적 모델을 바탕으로 한 Retinex 알고리즘이 대표적이다. Retinex 알고리즘은 칼라의 일관성과 시각적인 개선을 제공하지만, 전역적인 contrast 감소와 후광효과 및 색왜곡 문제를 발생시키기도 한다. 이러한 문제를 개선하기 위해 본 논문에서는 YCbCr 색공간에서 휘도성분의 주파수성분에 대한 처리를 통해 전역적 contrast를 향상시키고, 색차성분에 대한 처리를 통해 칼라 선명도를 향상시키는 방법을 제안한다. 실험 결과영상의 비교를 통해 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 연산량 감소효과가 뛰어나며 전역적 contrast 향상과 색상 보전 성능이 우수하고 후광효과를 효과적으로 제거함을 확인하였다.

• 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.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제46권4호
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• pp.31-41
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• 2009

최근에 널리 보급되고 있는 디지털 카메라는 제한된 크기의 Dynamic Range를 갖는 이미지 센서의 한계로 인하여 Dynamic Range가 넓은 환경에서 영상을 획득하면 인간의 눈으로 보는 것과는 달리 밝게 포화된 영상 또는 노출이 적은 어두운 영상을 얻게 된다. 입력 영상의 Dynamic Range를 압축하고 Contrast를 개선하기 위한 여러 가지 디지털 영상 처리 방법들 중에서 인간의 시각모델을 기반으로 한 Retinex 알고리즘은 Contrast 향상 및 컬러 재현성에 있어서 매우 효과적인 방법으로 알려져 있다. 하지만, Retinex 알고리즘은 Dynamic Range가 넓은 환경에서 획득한 영상의 경우에 전역적인 Contrast는 증가 하나 국부적인 Contrast가 오히려 감소하는 Contrast 불균형이 발생하는 문제가 있다. 이러한 문제를 개선하기 위해 본 논문에서는 Retinex 영상에서 에지 정보와 노출 정보를 추출하여 가중치 맵을 구성하고 이를 영상 한성과정에 적용하여 Contrast의 불균형을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 실험 결과 영상의 비교와 수치 분석을 통해 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 Contrast 향상 성능이 더 우수한 방법임을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.1481-1490
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• 2017

This paper presents an image quality enhancement algorithm for dark image acquired under poor lighting condition. Various retinex algorithms which are human perception-based image processing methods were proposed to solve this problem. Although MSR(Multi-Scale Retinex) among these algorithm works well under most lighting condition, it shows color degradation because their separate nonlinear processing of RGB color channels. To compensate for the loss of the color, MSRCR(Multi-Scale Retinex with Color Restoration) was proposed. However, it requires high computational load and has additional parameters that need to be adjusted according to input image. In order to overcome this problem, a new retinex algorithm based on MSR is proposed in this paper. The proposed method consists of V channel MSR, saturation correction, and separate contrast enhancement process. Experimental results show that the subjective and objective image quality of the proposed method better than those of the conventional methods.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.31-39
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• 2010

본 논문은 도로 영상에서 안개의 존재 여부를 판단하여 미디언 필터를 기반으로 하는 Retinex 알고리즘을 적용하고 영상을 개선한 후 최종적으로 차선을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 영상 내에서 특정 관심 영역을 지정하고 해당 영역에서의 히스토그램을 분석하여 안개의 존재 여부를 판단한다. 안개 낀 영상으로 판단되는 경우 영상의 화질개선을 위해 미디언 필터를 기반으로 하는 Retinex 알고리즘을 이용해 대비도를 향상시킨다. 기존의 Retinex 알고리즘은 가우시안 필터를 적용하기 때문에 연산에 많은 시간이 걸리며, 특히 도로의 안개 영상에서는 차선의 특징이 두드러지지 않았다. 본 논문에서는 가우시안 필터를 미디언 필터를 바꿈으로써 도로의 안개 영상에 대해서 강인한 대비도 향상 효과를 얻을 수 있었다. 개선된 영상에서 차선에 대한 정보를 획득하기 위해서 이중 임계치를 이용한 이진화를 수행하고 라벨링을 통해서 검출된 차선의 크기, 방향 등의 정보를 계산하여 최종적인 차선을 검출한다. 제안한 알고리즘의 성능은 다양한 환경의 도로를 주행하면서 획득한 연속적인 영상들에 적용함으로써 제안하는 알고리즘의 효율성 및 우수성을 평가하였다.