Unsharp masking based on the vector projection for removing color distortion

색차 왜곡 방지를 위한 벡터투사 기반 언샤프 마스킹 기법

  • 이광욱 (고려대학교 전자컴퓨터공학과) ;
  • 단병규 (고려대학교 전자컴퓨터공학과) ;
  • 김승균 (고려대학교 전자컴퓨터공학과) ;
  • 고성제 (고려대학교 전기전자전파공학과)
  • Published : 2009.06.30

Abstract

Unsharp masking is a popular image enhancement technique used to sharpen an image appearance in gray images. However, the conventional unsharp making techniques amplify the noise and easily cause overshoot artifacts. Moreover, the unsharp masking tends to introduce color distortion when it is applied to the each color component independently. To solve these problems, we propose a novel unsharp masking technique based on human visual system and vector projection. The proposed algorithm consists of two steps. First, the proposed algorithm controls the level of sharpening by exploiting the characteristics of the human visual system and contrast region. Then the vector projection is applied to remove the color distortion. Experiment results show that our proposed algorithm successfully produces sharpened images that are free of noise and color distortion commonly found in the conventional unsharp masking algorithms.

언샤프 마스킹 기법은 회색조 영상의 화질 향상을 위해 널리 사용되는 영상 강화기법 중 하나이다. 하지만 언샤프마스킹 알고리즘은 노이즈에 민감하며 오버/언더슛이 발생하여 영상을 열화시키는 문제가 있다. 또한 칼라 영상성분에 기존 알고리즘을 그대로 적용하게 되면 영상에서 색차의 왜곡현상이 발생한다. 이러한 여러 가지 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 고급 언샤프 마스킹 알고리즘을 사용하여 색차왜곡 없이 영상의 경계를 강조하고 노이즈와 오버/언더슛 문제를 해결한다. 제안하는 알고리즘은 오버/언더슛과 노이즈 문제를 해결하기 위하여 인간의 시각적 특성과 영상의 지역적 색차 대비 특성을 이용하여 영상 강화의 단계를 조절하고, RGB영상과 HSI영상의 관계를 바탕으로 RGB의 벡터적 특성에 기반한 투사 방법을 이용하여 색차왜곡을 방지한다. 실험 결과는 제안하는 알고리즘이 성공적으로 경계 영상을 강조하는 동시에 타 알고리즘을 적용했을 때 발생하는 색차왜곡과 노이즈 및 오버/언더슛 현상 없이 영상이 강조된다는 것을 확인할 수 있다.

Keywords

References

  1. D. S. Messing and S. Daly, "Improved display resolution of subsampled colour images using subpixel addressing," Proc. IEEE Int. Conf. Image Processing, vol. 1, pp. 625-628, Sep. 2002.
  2. S. K. Mitra and H. Li, "A new class of nonlinear filters for image enhancement," Proc. IEEE Int. Conf. Acoustics, Speech and Signal Processing, Toronto, vol. 4, pp. 2525-2528, May 1991.
  3. G. Ramponi, N. Strobel, S. K. Mitra, and T. Yu, "Nonlinear unsharp masking methods for image contrast enhancement," J. Electron. Imag., vol. 5, no. 3, pp. 353-366, Jul. 1996. https://doi.org/10.1117/12.242618
  4. F. P. De Vries, "Automatic, Adaptive, Brightness Independent Contrast Enhancement," IEEE Trans. on Signal Processing, vol. 21, no. 2, pp. 169-182, Oct. 1990. https://doi.org/10.1016/0165-1684(90)90048-4
  5. A. Polesel, G. Ramponi, and V. J. Mathews, "Image enhancement via adaptive unsharp masking," IEEE Trans. on Image Processing, vol. 9, no. 3, pp. 505-510, Mar. 2000. https://doi.org/10.1109/83.826787
  6. K. W. Lee, Y. S. Kim, S. H. Park, Suryanto, and S. J. Ko, "Effective color distortion and noise reduction for unsharp masking in LCD," IEEE Trans. on Consumer Electronics, vol. 54, no. 3, pp. 1473-1477, Aug. 2008. https://doi.org/10.1109/TCE.2008.4637643
  7. P. E. Trahanias and A. N. Venetsanopoulos, "Color edge detection using vector order statistics," IEEE Trans. on Image Processing, vol. 2, no. 2, pp. 259-264, Apr. 1993. https://doi.org/10.1109/83.217230
  8. T. Carron and P. Lambert, "Color edge detector using jointly hue, saturation and intensity," Proc. IEEE Int. Conf. Image Processing, vol. 3, pp. 977-981, Nov. 1994.
  9. R. D. Dony, and S. Wesolkowski, "Edge detection on color images using RGB vector angles," Proc. IEEE Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering. Shaw Conference Center, Edmonton, Alberta, Canada, vol. 2, pp. 687-692, May 9-12 1999.
  10. Y.-J. Chin and T. Berger, "A software-only video codec using pixel-wise conditional differential replenishment and perceptual enhancements," IEEE Trans. on Circuits Syst. Video Technol., vol. 9, no. 3, pp. 438–450, Apr. 1999.
  11. R. J. Safranek and J. D. Johnston, "A perceptually tuned sub-band image coder with image-dependent quantization and post-quantization data compression," Proc. IEEE Int. Conf. Acoustics, Speech and Signal Processing, vol. 3, pp. 1945-1948, May 1989.
  12. G. Ramponi, "A cubic unsharp masking technique for contrast enhancement," IEEE Trans. on Signal Processing, vol. 67, no. 2, pp. 211-222, Jun. 1998. https://doi.org/10.1016/S0165-1684(98)00038-3
  13. S. Gibson, "Sub-pixel font rendering technology," http://www.grc.com.
  14. M. Livingstone and D. Hubel, "Segregation of form, color, movement, and depth: anatomy, physiology, and perception," Science, vol. 240, no. 4853, pp. 740-749, May 1988. https://doi.org/10.1126/science.3283936
  15. D. Hubel and M. Livingstone, "Segregation of form, color, and stereopsis in primate area 18," Journal of Neuroscience, vol. 7, pp. 3378-3415, Nov. 1987.
  16. ITU-T, "Subjective video quality assessment methods for multimedia applications," Recommendation ITU-T P. 910, 2002.
  17. VQEG, "Multimedia Group Test Plan," 2006.