A Novel Adaptive Histogram Equalization based on Histogram Matching

히스토그램 매칭에 기반한 적응적 히스토그램 균등화

The contrast control of images with narrow dynamic range is a simple method among enhancement methods for low intensity of image. Histogram equalization is the most common method for this purpose, which stretches the dynamic range of intensity Conventional methods would fail to enhance images with extremely dark and bright regions, because of not considering the shape of histogram. In this paper, we propose a novel adaptive histogram equalization based on histogram matching with multiple Gaussian transformation function. As a result, output images with a couple of peaks of histogram could be improved and the details such as edges in dark regions could be appeared better than conventional method subjectively.

영상의 화질을 개선하기 위한 많은 방법 중 비교적 간단하게 사용되는 방법 중 하나는 영상의 대비를 조절하는 것이다. 이러한 대비를 조절하는 방법 중 하나인 히스토그램 균등화는 영상 계조도 값의 분포를 균등 분포로 변환함으로써 화질을 개선한다. 그러나, 기존의 방법은 영상의 히스토그램 분포가 몇개의 계조도 값에 군집화되어 있다면 영상의 계조도가 과도하게 변하는 단점을 갖는다. 본 논문은 그레이스케일 영상에 대해 히스토그램의 형태를 고려해서 가우시안 함수에 기반한 히스토그램 매칭 방법을 제안한다. 제안된 방법은 영상이 과도하게 밝아지는 것을 제한하고 히스토그램의 분포가 몇 개의 계조도에 군집화되어 있는 영상에서의 에지 및 어두운 부분의 자세한 정보를 표현하는데 우수한 성능을 나타내었다.