• 제목/요약/키워드: retinex

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동적 원추 세포 응답을 이용한 높은 동적 폭을 갖는 영상 색상 보정 방법 (Color Correction Method for High Dynamic Range Image Using Dynamic Cone Response Function)

  • 최호형;윤병주
    • 전자공학회논문지
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    • 제49권9호
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    • pp.104-112
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    • 2012
  • 최근 들어, 실제 환경 영상과 디스플레이 영상간의 인지적 불일치를 위해, 인간 시각 시스템을 흉내 낸 높은 동적 범위를 갖는 영상 촬영 기술이 LCD/LED 디스플레이 장치에 사용되고 있다. 그러나 HDR 영상에는 섬광 한계뿐만 아니라 국부 영상 대비 등의 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 중심/주변 레티넥스, 다중 스케일 영상 레티넥스, 톤 매핑 방법, iCAM06 등 여러 가지 색상 보정 방법들이 제안되었다. 그러나 기존의 방법들에서는 결과 영상내의 전반적으로 특정 색상 두드러짐 현상이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 동적 원추 세포 응답을 이용한 영상 보정 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 톤 매핑과 동적 원추 세포 응답으로 구성된다. 색도 성분과 비색도 성분의 선형적인 보간을 이용하여 톤 매핑을 수행하고, 톤 매핑의 결과 영상에서 동적 원추 세포 응답 함수를 이용하여 원추세포 응답을 획득한다. 획득된 원추세포 응답을 이용하여 색상 보정을 수행한다. 이는 인간 눈의 동적 응답을 예측함과 동시에 보정된 영상이 실제 환경과 최대한 일치하도록 한다. 실험 결과에서 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 색상 보정 효과가 우수함을 보인다.

중요지역 보안을 위한 조명환경 적응형 실시간 영상 감시 시스템 (Illumination Environment Adaptive Real-time Video Surveillance System for Security of Important Area)

  • 안성진;이관희;권구락;김남형;고성제
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제44권2호
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    • pp.116-125
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    • 2007
  • 본 논문에서는 군대 주둔지 교도소 전략적 산업구조물 등 중요한 지역의 보안을 위한 조명환경 적응적인 실시간 영상 감시 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 밝은 환경에서 뿐만 아니라 객체 판별이 어려운 어두운 환경에서도 객체 추출이 추적이 가능하도록 구현하며 그 절차는 다음과 같다. 첫 번째 단계에서는 입력 영상의 분포를 판별하여 전처리 여부를 판단하고 입력 영상이 어두워 객체 탐지가 어렵다고 판단되는 경우에는 Multi-scale Reinex Color Restoration (MSRCR) 과정을 거처 보정된 입력 영상을 얻는다. 두 번째 단계인 객체 정보 획득 과정에서는 정확한 객체의 추출을 위해 보정된 배경영상과 입력 영상과의 차영상을 이용하여 객체를 탐지하고 이진화 및 모폴로지 등 기본적인 영상처리 작업을 통하여 정확하게 객체를 추출한다. 마지막 단계에서는 추출된 객체의 중심점을 이용하여 좀 더 정확하게 객체를 추적할 수 있도록 한다. 실험 결과에서 제안하는 시스템은 어두운 환경에서 객체의 빠른 움직임에도 불구하고 효율적인 객체 탐지 및 추적을 수행한다.

변형된 영상 생성 모델을 이용한 칼라 영상 보정 (Color Image Rendering using A Modified Image Formation Model)

  • 최호형;윤병주
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제48권1호
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    • pp.71-79
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    • 2011
  • 이미징 파이프라인(imaging pipeline)의 목적은 디스플레이 되는 영상을 원영상과 비슷하게 변환하는 것이다. 이를 위해 감마 조정 혹은 히스토그램기반 방법이 영상대비와 세부 영역을 개선하기 위해 제안되었다. 그러나 이러한 방법들은 조도성분과 색도성분이 위치에 따라 변화하므로 영상 개선에 한계가 있다. 따라서 MSR (Multi-Scale Retinex) 기법이 제안되었으며, 이는 영상에 따른 가우시안 필터의 크기에 의존하며, 독립적인 로그 신호를 기반으로 한다. 그러므로 영상 보정 후 후광효과(Halo), 색상변화(Color change or graying-out), 특정 색상의 두드러짐 등의 영상 왜곡(image distortion)이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 영상을 전역조명성분, 국부조명성분, 반사성분으로 나누는 새로운 색상 보정 방법을 제안한다. 제안한 방법에서 전역조명성분은 가우시안 필터를 작용하여 획득하며, 국부 조명성분은 JND(Just-noticeable difference)기반 적응적 필터를 적용하여 획득한다. 반사성분은 원 영상에 획득된 전역조명성분과 국부조명성분으로 나누어 줌으로써 획득된다. 개선된 영상은 멱함수(power function)를 수행한 후 이들의 곱으로 획득되며, sRGB로 표현된다. 실험 결과에서 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 우수한 성능을 보인다.

달 영구음영지역에서 로버 탐사를 위한 저조도 영상강화 및 영상 특징점 추출 성능 실험 (Experiment on Low Light Image Enhancement and Feature Extraction Methods for Rover Exploration in Lunar Permanently Shadowed Region)

  • 박재민;홍성철;신휴성
    • 대한토목학회논문집
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    • 제42권5호
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    • pp.741-749
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    • 2022
  • 달 영구음영지역에 얼음 형태의 물이 발견되면서 주요 우주국들은 로버 중심의 현장 탐사를 준비 중이다. 달 영구음영지역은 극지역 크레이터의 중심부로 태양광이 직접 도달하지 않지만, 크레이터 벽면으로부터 반사되는 태양광으로 인해 일정 수준의 저조도 환경이 유지되는 것으로 예상된다. 본 연구에서는 달 영구음영지역의 조도와 지형환경을 모사한 실내 테스트베드를 구축하여 모의 지형영상을 촬영하였다. 모의 영상을 대상으로 저조도 영상강화 기법(CLAHE, Dehaze, RetinexNet, GLADNet)을 적용하여 밝기값과 색상복원 효과를 분석하였고, 특징점 추출 및 정합 기법(SIFT, SURF, ORB, AKAZE)의 성능 향상을 분석하였다. 실험 결과 GLADNet과 Dehaze 영상 순으로 저조도 환경에 강인한 시인성 개선 효과를 보여주었다. 반면 특징점 검출 및 정합 기법은 Dehaze와 GLADNet 영상 순으로 성능이 향상됨을 확인하였고, 특히 ORB와 AKAZE의 성능이 크게 개선되었다. 달 탐사에서 로버 탑재 카메라는 3차원 지형정보구축과 지질학적 조사에 활용된다. 따라서 GLADNet은 토양 성분과 암석 종류 판별에 유용하고, Dehaze는 로버의 주행과 함께 3차원 지형정보 구축에 적합할 것으로 판단된다.

Manhole Cover Detection from Natural Scene Based on Imaging Environment Perception

  • Liu, Haoting;Yan, Beibei;Wang, Wei;Li, Xin;Guo, Zhenhui
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제13권10호
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    • pp.5095-5111
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    • 2019
  • A multi-rotor Unmanned Aerial Vehicle (UAV) system is developed to solve the manhole cover detection problem for the infrastructure maintenance in the suburbs of big city. The visible light sensor is employed to collect the ground image data and a series of image processing and machine learning methods are used to detect the manhole cover. First, the image enhancement technique is employed to improve the imaging effect of visible light camera. An imaging environment perception method is used to increase the computation robustness: the blind Image Quality Evaluation Metrics (IQEMs) are used to percept the imaging environment and select the images which have a high imaging definition for the following computation. Because of its excellent processing effect the adaptive Multiple Scale Retinex (MSR) is used to enhance the imaging quality. Second, the Single Shot multi-box Detector (SSD) method is utilized to identify the manhole cover for its stable processing effect. Third, the spatial coordinate of manhole cover is also estimated from the ground image. The practical applications have verified the outdoor environment adaptability of proposed algorithm and the target detection correctness of proposed system. The detection accuracy can reach 99% and the positioning accuracy is about 0.7 meters.

A Comprehensive and Practical Image Enhancement Method

  • Wu, Fanglong;Liu, Cuiyin
    • 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.

Human Visual System based Automatic Underwater Image Enhancement in NSCT domain

  • Zhou, Yan;Li, Qingwu;Huo, Guanying
    • 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.

저대비 영상을 위한 영상향상 기법들의 비교연구 (A Comparative Study on Image Enhancement Methods for Low Contrast Images)

  • 김용수;김남진;이세열
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제15권4호
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    • pp.467-472
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    • 2005
  • 영상 향상기법들의 주요한 목적은 특정한 응용프로그램에서 결과영상이 원영상보다 보다 적절하게 하기 위해 처리하는 것이다. 야간에 촬영한 영상들은 열약한 주위환경에 기인하여 저대비 영상을 가질 수 있다. 본 논문에서는 클러스터링 알고리듬을 이용한 영상 대비 향상 기법(ICECA)과 히스토그램 평활화(HE), 양분 히스토램 평활화(BBHE), Multi-Scale Retinek(MSR)와 같은 영상 향상 기법들을 비교하였다. 성능 비교를 위해 다양한 영상에 영상 향상기법들을 적용하여 비교하였다.

명도 표면 스트레칭에 의한 화질 개선 기법 (Contrast Enhancement Technique by Intensity Surface Stretching)

  • 김도현;정호영;차의영
    • 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.

합성곱 신경망 기반 저조도영상의 반사 영상 생성 (Generating a Reflectance Image from a Low-Light Image Using Convolutional Neural Network)

  • 이승수;최창열;김만배
    • 방송공학회논문지
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    • 제24권4호
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    • pp.623-632
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    • 2019
  • 저조도 영상의 개선을 위해서 밝기 및 대조 개선, 조명 성분 감쇄 등의 다양한 연구가 진행됐다. 기존의 hand-crafted 방법에서 인공신경망으로 기존 기법들을 대체하는 연구가 최근에 진행 중이다. 본 논문에서는 조명 광원이 존재하는 저조도 영상으로부터 조명 성분을 감쇄하고, 반사 성분만을 생성하는 기법을 합성곱 신경망으로 대체하는 방법을 제안한다. 실험에서는 102장의 저조도 영상으로 학습시킨 합성곱 신경망으로 만족스러운 반사 영상을 생성하였다.