그림 1. 광원 조명의 영향을 받는 저저도 영상 Fig. 1. Low-light images affected by light source
그림 2. 기존 저조도 영상 향상과 제안 방법의 차이. (a) 일반적인 DNN 기반 영상 생성[9] 및 (b) 기제작된 반사 영상 생성 알고리즘을 DNN으로 대체하는 구조도 Fig. 2. Difference of conventional reflectance image methods and the proposed method. (a) The approach of the former and (b) diagram replacing a customized reflectance map generation algorithm with DNN
그림 3. 결과 그림. (a) 입력영상, f 및 (b) 반사 영상, rR Fig. 3. Resulting images. (a) input images, f and (b) reflectance images, rR
그림 4. 제안 방법의 전체 흐름도 Fig. 4. The overall block diagram of the proposed method
그림 5. 심층신경망의 네트워크 구조 Fig. 5. The network structure of the deep neural network
그림 6. 실험에 사용된 광원이 존재하는 저저도 영상 Fig. 6. Low-light images under illumination used in experiments
그림 7. 스트라이드=1로 중첩 패치 생성 Fig. 7. Generating overlapped patches with stride=1
그림 8. 패치의 크기와 은닉층의 개수에 따른 로스의 그래프. (a) 8x8 patch 및 은닉층 개수 2개, (b) 8x8 patch 및 은닉층 개수 3개, (c) 16x16 patch 및 은닉층 개수 2개 및 (d) 16x16 patch 및 은닉층 개수 3개. Fig. 8. Graph of loss with respect to the size of patches and the number of hidden layers. (a) 8x8 patch and two hidden layers, (b) 8x8 patch and three hidden layers, (c) 16x16 patch and two hidden layers, and (d) 16x16 patch and three hidden layers.
그림 9. (a) 입력 저저도 영상, (b) 출력 타겟 영상, 및 (c) 예측 영상 Fig. 9. (a) input low-light images, (b) output target images, and (c) predicted images
표 1. LPF input image와 LPF reflectance image의 RMSE, PSNR, 및 SSIM의 객관적 성능 평가. Bold는 가장 좋은 성능을 표기함 Table 1. Performance evaluation of RMSE, PSNR and SSIM of LPF input image and LPF reflectance image. Bold numbers represent the best scores
표 2. target reflectance image와 predicted reflectance image의 RMSE, PSNR, 및 SSIM의 객관적 성능 평가. Bold는 가장 좋은 성능을 표기함 Table 2. Performance evaluation of RMSE, PSNR and SSIM of target reflectance image and predicted reflectance image. Bold numbers represent the best scores
참고문헌
- P. Trahaninas and A. Venetsanopoulos, "Color image enhancement through 3-d histogram equalization," 11th IAPR international Conference, pp. 545-548, 1992.
- H. Cheng and X. Shi, "A simple and effective histogram equalization approach to image enhancement," Digital Signal Processing, pp. 158-170, 2004.
- S. Pizer, E. Amburn, J. Austin, and R. Cromartie, "Adaptive histogram equalization and its variations," Computer Vision, Graphics, and Image Processing, Vol. 39, pp. 355-368, Jan. 1987. https://doi.org/10.1016/S0734-189X(87)80186-X
- C. Poynton, "The Rehabilitation of Gamma," Human Vision and Electronic Imaging III, Proceedings of SPIE, vol. 3299, p. 232-249, 1998.
- E. Land and J. McCann, "Lightness and retinex theory," J. Opt. Soc. Am., vol. 61, no. 1, pp. 1-11, 1971. https://doi.org/10.1364/JOSA.61.000001
- D. Jobson, Z. Rahman, and G. Woodell, "Properties and Performance of a Center/Surround Retinex," IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 6, no. 3, pp. 451-462, Mar. 1997. https://doi.org/10.1109/83.557356
- K. Lore, A. Akintayo, and S. Sarkar, "LLNet: A deep autoencoder approach to natural low-light image enhancement," Pattern Recognition, vol. 61, pp. 650-662, 2017. https://doi.org/10.1016/j.patcog.2016.06.008
- L. Shen, Z. Yue, F. Feng, and Q. Chen, "MSR-net: Low-light image enhancement using deep convolutional network," arXiv:1711.02488.
- S. Park, S. Yu, M. Kim, K. Park, and J. Paik, "Dual Autoencoder Network for Retinex-based Low-Light Image Enhancement", IEEE Access, Vol. 6, Mar. 2018.
- X. Glorot and Y. Bengio, "Understanding the difficulty of training deep forward neural networks", Int' Conf. Artificial Intelligence and Statistics, Society for Artificial Intelligence and Statistics, 2010.
- D. Kingma and J. Ba, "Adam: A method for stochastic optimization," 2014, arXiv:1412.6980
- Z. Wang, A. Bovik, H. Sheikh, and E. Simoncelli, "Image quality assessment: from error visibility to structural similarity". IEEE Transactions on Image Processing, 13(4), 600-612, 2004. https://doi.org/10.1109/TIP.2003.819861