Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems (한국지능시스템학회논문지)

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Image Quality Enhancement by Using Logistic Equalization Function

로지스틱 평활화 함수에 의한 영상의 화질개선

  • 조용현 (대구가톨릭대학교 공과대학 컴퓨터정보통신공학부)
  • Received : 2009.11.30
  • Accepted : 2010.02.01
  • Published : 2010.02.25
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Abstract

This paper presents a quality enhancement of images by using a histogram equalization based on the symmetric logistic function. The histogram equalization is a simple and effective spatial processing method that it enhances the quality by adjusting the brightness of image. The logistic function that is a sigmoidal nonlinear transformation function, is applied to non-linearly enhance the brightness of the image according to its intensity level frequency. We propose a flexible and symmetrical logistic function by only using the intensity with maximum frequency in an histogram and the total number of pixels. The proposed function decreases the computation load of an exponential function in the traditional logistic function. The proposed method has been applied for equalizing 5 images with a different resolution and histogram distribution. The experimental results show that the proposed method has the superior enhancement performances compared with the source images and the traditional global histogram equalization, respectively.

본 논문에서는 대칭 로지스틱 함수에 기반을 둔 히스토그램 평활화를 이용한 영상의 화질개선을 제안하였다. 여기서 히스토그램 평활화는 영상의 명암도를 조정하여 화질을 개선하는 간단하고 효과적인 공간영역 기반 처리기법이다. 또한 대칭 로지스틱 함수는 s-자 형의 비선형 변환함수로 영상의 명암도 발생빈도수에 따라 밝기개선 정도를 비선형적으로 조정하기 위함이다. 특히 영상의 히스토그램에서 최대 발생빈도수를 가지는 명암도와 전체 픽셀수만을 이용한 유연한 대칭의 로지스틱 함수를 제안함으로써, 기존 로지스틱 함수에서의 지수함수 계산 부담을 감소시켰다. 제안된 평활화 기법을 크기와 히스토그램 분포가 다른 5개의 영상을 대상으로 실험한 결과, 원 영상이나 기존의 전역 히스토그램 평활화의 결과영상보다 우수한 화질개선 성능이 있음을 확인하였다.

Keywords

References

  1. 하영호, 남재열, 이응주, 이철희 공역, 디지털 영상 처리, 도서출판그린, 2003.
  2. 조용현, 디지털 영상처리 실무, 도서인터비젼, 2005.
  3. S. Chen and A. R. Ramli, "Contrast Enhancement using Recursive Mean-Separate Histogram Equalization for Scalable Brightness Preservation," IEEE Trans. on Consumer Electronics, Vol. 49, No. 4, pp. 1301-1309, Nov. 2003. https://doi.org/10.1109/TCE.2003.1261233
  4. S. J. Yang, J. H. Oh, and Y. J. Park, "Contrast Enhancement Using Histogram Equalization with Bin Underflow and Bin Overflow," International Conference on Image Processing, pp. 881-884, Sept. 2003.
  5. 이종명, 김형준, 이진언, 오상근, 김회율, "히스토그램의 적응적 변형을 이용한 화질개선 방법," 한국정보과학회 제18회 영상처리 및 이해에 관한 워크샵 발표논문집, pp. 45-50, 2006.
  6. R. Cromartie, S. M. Pizer, "Edge-affected Context for Adaptive Contrast Enhancement," Proceedings of the 12th International Conference on Information Processing in Medical Imaging, pp. 374-485, 1991.
  7. V. Caselles, J. L. Lisani, J. M. Morel and G. Sapiro, "Shape Preserving Local Histogram Modification," IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 8, No. 2, pp. 220-230, 1999 https://doi.org/10.1109/83.743856
  8. S. M. Pizer, E. P. Amburn, J. D. Austin, R. Cromartie, A. Geselowitz, T. Greer, B. T. H. Zimmerman, "Adaptive Histogram Equalization and Its Variation," Comput. Vision Graph. Image Process, Vol. 39, No. 3, pp. 355-368, 1987. https://doi.org/10.1016/S0734-189X(87)80186-X
  9. J. L. Starck, F. Murtagh, E. J. Candes, D. L. Donoho, "Gray and Color Image Contrast Enhancement by the Curvelet Transform," IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 12, No. 6, pp. 706-717, 2003. https://doi.org/10.1109/TIP.2003.813140
  10. J. A. Stark, "Adaptive Image Contrast Enhancement Using Generalizations of Histogram Equalization," IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 9, No. 5, pp. 889-896, 2000. https://doi.org/10.1109/83.841534
  11. X. Yin, J. Goudriaan, E. A. Latanga, J. Vos, and H. J. Spiertz, "A Flexible Sigmoid Function of Determinate Growth," Annals of Bontany, Vol. 91, pp. 361–371, 2003.
  12. XS. Lopez, J. France, W. J. Gerrits, M. S. Dhanoa, D. J. Humphries and J. Dijkstra, "A generalized Michaelis-Menten equation for the analysis of growth," Journal of Animal Science, Vol. 78, pp. 1816–1828, 2000. https://doi.org/10.2527/2000.7871816x