양식장 또는 바다와 같은 수중은 물방울과 다양한 부유물에 의하여 탁도가 높아지므로, 깊이에 따라 빛의 감쇠가 발생하고 부유물에 의한 빛의 산란 효과도 발생한다. 본 논문에서는 이러한 수중 환경에서 획득한 수중 영상의 가시성을 개선하기 위하여, dark channel prior 개념을 이용한 안개 제거 방법과 학습된 색상 변환 모델을 이용하여 색을 복원하는 수중 영상의 가시성 개선 방법을 제안하였다. 색상 변환 모델을 학습하기 위하여 여수와 포항에서 획득한 수중 패턴 영상을 사용하였으며, 제안 방법의 제안된 방법의 성능을 측정하기 위하여 여수, 거문도, 필리핀 등에서 수집한 수중 영상을 사용하여 가시성 개선 실험을 수행하였다. 실험 결과 제안 방법이 다양한 장소에서 수집된 수중 영상의 가시성을 개선시킴을 확인하였다.
In this paper, we propose improved night visibility enhancement algorithm based on haze removal method. The proposed method uses new haze removal method in place of the conventional methods. Our night visibility enhancement method is very good and faster than traditional methods. This method also uses additionally local histogram equalization for sharpening the enhanced image. Our method can be applied to any application that uses a visible light camera, and it is appropriate to apply a black box, vehicle camera, and cell phone camera, since it is possible that real-time processing.
Contrast enhancement in the field of ultrasound imaging contributes to improve the accuracy of medical diagnosis by enhancing the visibility of ultrasound images. This paper proposes a contrast enhancement method that improves the contrast of ultrasound images both globally and locally by fusing global and adaptive contrast enhancement methods. Experimental results show that our approach yields more competitive results than the existing global and adaptive contrast enhancement methods in enhancing the visibility of ultrasound images.
햇빛 아래에서 디지털 기기에 표시되는 영상은 일반적으로 원본 영상보다 어둡게 인식되어 시인성이 저하된다. 더 나은 시인성을 위해서, 주변광에 적응적인 전역 휘도 보상 혹은 톤 매핑이 필요하다. 하지만 기존의 기법들은 색차 보상에 한계가 존재하고, 무거운 계산 비용 때문에 실제 환경에서 활용하는데 어려움이 존재한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 휘도와 색차를 모두 보상하는 Piece-wise Linear Enhancement Curves (PLECs) 기반 영상 개선 기법을 제안한다. 이때, PLECs은 딥러닝을 통해 회귀 되며, lookup table 형식으로 구현되어 실시간 동작이 가능하다. 실험 결과 제안 방법이 낮은 계산 비용으로 원본 영상 대비 더 나은 시인성을 가짐을 보인다
최근 산업사회에서 널리 쓰이는 전자소자들은 다층구조로 제작되고 있는 실정이며 이러한 소자의 보이지 않는 층에 대한 해석은 비파괴 검사에서 중요한 일이다. 따라서 본 논문에서는 접착층이 존재하는 다층구조물에 초음파를 입사시켰을 때 반사되는 신호를 디지털 신호처리하여 가시도를 개선하였다. 이를 위하여 다층구조물에서 반사된 신호를 전력 켑스트럼 처리하여 각층에서 나타난 첫 번째 피크와 두 번째 피크를 구할 수 있었다. 실험을 위하여 일정한 두께를 갖는 에폭시층이 존재하는 다층구조물을 형성하였고 초음파 펄스-에코 방법에 의하여 얻어진 반사신호의 가시도를 개선하기 위해 전력 켑스트럼 처리하였다.
수중 환경에서 물과 부유물에 의한 빛의 감쇄와 산란은 수중 영상의 색상을 열화시키고 가시성을 저하시키는 주요 원인이 된다. 이러한 수중 산란광은 피사체와의 거리의 함수로 표현되므로 깊이 정보는 빛의 전달률을 계산하기 위한 중요한 정보를 제공한다. 본 논문에서는 깊이 영상을 이용하여 전달률을 측정하고 이를 기반으로 영상의 각 화소에 존재하는 산란에 의한 열화값을 제거함으로써 수중 스테레오 영상의 가시성을 개선하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 제거해야 하는 열화값이 영상의 화소값 보다 크지 않도록 보정하여 가사성 개선 시 나타날 수 있는 부분적인 영상 왜곡을 방지한다. 또한 수중 스테레오 영상의 심각한 문제점 중의 하나인 색상 불균형을 효과적으로 보정하여 가시성 개선 후 좌, 우 영상의 동일성을 유지한다. 실험 결과는 다양한 환경의 수중 영상에 대하여 제안하는 가시성 개선 후 색대비가 영상에 따라 5%에서 14%이상 향상되었음을 보여준다.
Images taken from outdoor are degraded quality by fog or haze, etc. In this paper, we propose a method that provides the visibility improved images through fog or haze removal. We proposed haze removal method that uses brightness transform based on atmospheric scatter coefficient rate with local histogram equalization. To calculate the transmission rate that indicate fog rate in original image, we use atmospheric scatter coefficient rate based on quadratic equations about haze model. And primary brightness transformed image can be obtained by using the obtained transmission rate. Also we use local histogram equalization with proposed brightness transform for effectively image visibility enhancement. Unlike existing methods, our method can process real-time with stable and effect image visibility enhancement. Proposed method use only the luminance images processed by good performance surveillance systems because it represents the real-time processing is required, black-box, digital camera and multimedia equipment is applicable. Also because it shows good performance only with the luminance images processed, Surveillance systems, black boxes, digital cameras, and multimedia devices etc, that require real-time processing can be applied.
We proposed a method for increasing visibility of dehazed images by enhancing luminance component of dehazed image. For this purpose, we analyze shape of luminance histogram in multi bunches and observe that increasing visibility those bunches does not bear over contrast enhancement. From the analysis and observation, histogram equalization intends to increase visibility of each bunch with less computation.
Underwater color images suffer from low visibility and color cast effects caused by light attenuation by water and floating particles. This study applied single image enhancement techniques to enhance the quality of underwater images and compared their performance with real underwater images taken in Korean waters. Dark channel prior (DCP), gradient transform, image fusion, and generative adversarial networks (GAN), such as cycleGAN and underwater GAN (UGAN), were considered for single image enhancement. Their performance was evaluated in terms of underwater image quality measure, underwater color image quality evaluation, gray-world assumption, and blur metric. The DCP saturated the underwater images to a specific greenish or bluish color tone and reduced the brightness of the background signal. The gradient transform method with two transmission maps were sensitive to the light source and highlighted the region exposed to light. Although image fusion enabled reasonable color correction, the object details were lost due to the last fusion step. CycleGAN corrected overall color tone relatively well but generated artifacts in the background. UGAN showed good visual quality and obtained the highest scores against all figures of merit (FOMs) by compensating for the colors and visibility compared to the other single enhancement methods.
본 논문은 모바일 폰 카메라의 이미지 선명도 향상을 위한 윤곽선 강조 알고리즘 개발에 관한 것이다 자연스러운 윤곽선 강조를 위해 이미지 내부의 윤곽선의 특성을 파악하고 각각의 특성에 대하여 가장 적절한 강조 값을 적응적으로 적용할 수 있도록 하였다. 즉, 1차로 2D High Pass Filter를 윤곽선의 특성에 따라 독립적으로 적용하고 2차로 더욱 세분화된 윤곽선 판단 조건에 의해 윤곽선에 따라 적응적으로 윤곽선을 향상시킬 수 있는 과정을 추가하여 이미지의 선명도 향상 효과를 더욱 높일 수 있도록 하였다. 더불어 적응적 윤곽선 강조로 인하여 기존 알고리즘인 이미지 전체에 동일한 2D HPF를 적용해서 나타나는 ringing 현상 등의 부작용들을 상당히 개선할 수 있었다. 개발된 알고리즘의 하드웨어로의 설계 시 하드웨어 자원의 효율성을 고려하여 알고리즘을 최대한 간략하게 개발하였으며 제안된 알고리즘의 simulation을 통하여 기존의 알고리즘과 비교하여 개선된 결과를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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