Journal of the Institute of Convergence Signal Processing (융합신호처리학회논문지)

The Korea Institute of Convergence Signal Processing (한국융합신호처리학회)
권호 표지

An Adaptive Image Enhancement of the DCT Compressed Image using the Spatial Frequency Property

공간주파수 특성을 이용한 DCT 압축영상의 적응 영상 향상

  • 전선동 (금오공과대학교 전자공학과) ;
  • 김상희 (금오공과대학교 전자공학과)
  • Received : 2010.02.01
  • Accepted : 2010.04.29
  • Published : 2010.04.30
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

This paper presents an adaptive image enhancement method using the spatial frequency property in the DCT(discrete cosine transform) compressed domain. The dc coefficients, the illumination components of image, are adjusted to compress the dynamic range of image, and the ac coefficients are modified to enhance the contrast by using the human visual system(HVS) and the spatial frequency property. The ac coefficients are separated into vertical direction, horizontal direction, and mixed spatial frequency components, and adaptively modified to minimize the block artifacts that possibly occur in the image enhancement. The proposed method using dynamic range compression and adaptive contrast enhancement shows the advanced performance without the block artifact compared with existing method.

본 논문은 DCT 압축 영역에서 공간 주파수 특성을 이용한 적응 영상향상 방법에 관한 것이다. 영상의 동적범위를 압축하기 위해 Retinex 이론을 이용하여 영상의 조명성분인 dc 계수들을 조절하였으며, 대비를 개선하기 위해 인간의 시각 체계와 계수들의 공간 주파수 특성을 이용하여 ac 계수들을 수정하였다. 세로 방향, 가로 방향, 그리고 혼합된 공간 주파수 성분으로 분류된 ac계수들은 영상향상에 발생하는 블록화 현상을 최소화하기 위하여 적응적으로 수정하였다. 제안된 방법은 영상의 동적 범위 압축과 적응적 대비 개선을 이용하여 기존 방법보다 블록화 현상이 없는 효과적인 영상 향상의 결과를 가져왔다.

Keywords

References

  1. Rafael C. Gonzalez, Richard E Woods, "Digital image processing", Second Edition, Prentice Hall, 2001.
  2. Sos S. Agaian, Karen Panetta, Artyom M. Grigoryan, "Transfom-based image enhance-ment algorithms with Performance measure", IEEE, Trans. image processing, VOL,. 10, NO. 3, pp. 367-382, 2001. https://doi.org/10.1109/83.908502
  3. E. H. Land , J. MaCann, "Lightness and retinex theory", J. Opt. Soc, Amer., VOL. 61, NO. 1, pp. 2032-2040, 1971.
  4. S. Aghagolzadeh, O. K, Ersoy, "Transform image enhancement", Opt. Eng., VOL. 31, pp. 614-626, 1992. https://doi.org/10.1117/12.56095
  5. J. Tang, E. Peli, S. Acton, "Image enhancement using a contrast measure in the compressed domain", IEEE, Signal Process. Lett., VOL. 10, NO. 10, pp. 289-292, 2003. https://doi.org/10.1109/LSP.2003.817178
  6. E. Peli, "Contrast in complex image", J. Opt. Soc. Amer., VOL. 7 pp. 2032-2043, 1990. https://doi.org/10.1364/JOSAA.7.002032
  7. J. Tang, J. Kim, E. Peli, "Image enhancement in the JPEG domain for people with vision impairment", IEEE Trans. Biomedical Engineering, VOL. 51, NO. 11, pp. 2013-2023, 2007.
  8. Sangkeun Lee, "An efficient content-based image enhancement in the compressed domain using retinex theory", IEEE Trans. Circuits and Systems for Video Technology, VOL. 17, NO. 2, 2007.
  9. 전선동, 류호민 김상희, "Retinex 이론을 이용한 압축 영역에서의 영상 향상에 관한 연구", 2008 하계 학술대회 논문집, 한국 신호처리.시스템 학회, 제9권 1호, pp. 180-183, 2008.
  10. Z. Wang, Alan C. Bovik, "A universal image quality index", IEEE, Signal Process. Lett., VOL. 9, NO. 3, pp. 81-84, 2002. https://doi.org/10.1109/97.995823
  11. Z. Wang, Hamid R. Sheikh, Alan C. Bovik, "Image quality assessment from error visibility to structural similarity", IEEE Trans. Image Processing, VOL. 13, NO. 4, 2004.