Abstract
In images degraded by bad weather, edges representing object boundaries become weak and faint. In this paper we present an image enhancement method, which increases image visibility by making edges as clear as possible. First, we choose edge candidate regions by finding local maxima and minima in an image intensity field, and then build a histogram using image intensities of pixels located at the two sides of candidate edges. Second, we decompose this histogram into multiple modes, which are determined by local minima in the histogram. Once modes are computed, we find modes connected by edges in the image intensity field and build link chains of connected modes. Finally we choose the longest link chain of modes and make the distances between every connected modes as large as possible. The darkest mode and the brightest mode should be within the image intensity range. This stretch makes edges clear and increases image visibility. Experiments show that the proposed method real-time enhances images degraded by bad weather as good as well known time-consuming methods.
악천후로 인하여 화질이 저하된 영상은 사물의 경계에 해당하는 에지 부분이 흐려진다. 본 논문에서는 에지를 최대한으로 선명하게 하여 영상의 시인성을 향상 시키는 화질 개선 방법을 제안한다. 우선 영상의 밝기 필드에서 극점들을 찾아 에지 후보 영역으로 선택하고, 선택된 에지의 측면에 있는 화소들의 밝기로 히스토그램을 형성한다. 형성된 히스토그램의 극소점을 기반으로 히스토그램을 다수의 모드로 분해한다. 모드가 구해지면, 영상 필드에서 에지에 의하여 연결된 모드들을 구하고, 연결된 모드들의 연결 고리를 구한다. 최종적으로 가장 긴 연결 고리를 형성하는 모드간의 간격을 최대한으로 벌린다. 이 때 최소 밝기 모드와 최대 밝기 모드는 화소 밝기 범위 이내에 있어야 한다. 이와 같이 모드의 간격을 벌림으로써 에지를 선명하게 하고 영상의 시인성을 향상한다. 본 논문에서 제안한 방법은 적은 연산량으로 기존의 방법만큼 좋은 성능으로 화질을 개선함을 보여준다.