• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.279-282
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• 2012

로컬 히스토그램 평활화(LHE)는 영상에서 로컬 정보를 강조하기 위한 효율적인 알고리즘 중 하나이다. 그러나 이 알고리즘은 스펙클 노이즈를 증폭시키는 단점을 가진다. 따라서, 기존의 로컬 히스토그램 평활화 기법을 확장한 다중 레이어 블록 오버랩 히스토그램 평활화 기법을 이용하여 기존 로컬 히스토그램 평활화 기법들의 문제점을 해결하고자 하였다. 이 방법은 3단계-컨트라스트 향상 단계, 노이즈 제거 단계, 통합 단계로 이루어진다. 제안된 방법에서는 기존 방법의 컨트라스트 향상 단계에서 일반적인 로컬 히스토그램 평활화 방법이 아닌 컨트라스트를 제한하는 적응적인 히스토그램 평활화 기법을 적용하고, 노이즈 제거 단계에서 새로운 바이레터럴 필터를 적용하였다. 즉, 기존 방법의 문제점들을 해결하도록 알고리즘을 변형하여 기존 알고리즘의 성능을 개선하였다. 실험 결과는 제안된 방법이 기존의 방법 및 잘 알려진 로컬 히스토그램 평활화 기법들과 비교하여 좋은 성능을 내는 것을 확인하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.23 no.11
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• pp.1377-1383
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• 2019

Histogram equalization is the most frequently used algorithm for image enhancement. Its hardware implementation significantly outperforms in time its software version. The overall performance of FPGA-based implementation of histogram equalization can be improved by applying pipelining in the design and by exploiting the multipliers and a lot of SRAM blocks which are embedded in recent FPGAs. This work proposes how to implement a fast histogram equalization circuit for 8-bit gray level images. The proposed design contains a FIFO to perform equalization on an image while the histogram for next image is being calculated. Because of some overlap in time for histogram equalization, embedded multipliers and pipelined design, the proposed design can perform histogram equalization on a pixel nearly at a clock. And its dual parallel version outperforms in time almost two times over the original one.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.11a
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• pp.150-153
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• 2014

영상 표시 장치에서 대조 이미지의 왜곡 현상을 보완하기 위해 히스토그램 평활화(Histogram Equalization)와 플래토 평활화(Plateau Equalization)가 사용된다. 히스토그램 평활화(Histogram Equalization)를 이용하여 명암대비를 증가 시킬 경우 과도한 이미지의 밝기 변화에 따른 과포화 현상이 발생하며 실시간 시스템에서는 물체 추적에 왜곡 현상이 발생한다. 특히, 적외선 영상(infrared image)과 같이 명암비가 한쪽으로 치우쳐 있는 영상들을 명암비를 개선하기 위해서는 플래토 평활화(Plateau Equalization)와 같은 영상 개선 방법이 필수적이다. 플래토 평활화에서는 임계값을 사용하는 방법이 제시되고 있지만 실험에 의한 최적 임계값을 찾아내는 방식이며, 이 방법은 입력되는 새로운 영상마다 임계값을 실험에 의해 매번 반복해서 도출해야 문제점이 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 과포화 되는 이미지 영역의 문제를 해결하기 위해 제시하는 방법으로 히스토그램 평활화(Histogram Equalization)의 동적 분할하는 알고리즘에 근거하되, 입력 영상에따라 적응적으로 임계값을 설정하는 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 실시간 영상에서 기존의 동적분할 히스토그램에 비해 자연스럽게 명암비를 개선하여 과포화 되거나 중요한 정보를 누락하여 왜곡 되지 않게 자연스러운 화면을 재생하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.11a
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• pp.125-128
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• 2015

본 논문에서는 지역 최빈값과 가중치를 이용하여 새로운 히스토그램 평활화 방법을 제안한다. 여러 개의 평균명도값을 사용하여 히스토그램을 분할하는 기존 방식과는 달리 지역 최빈값과 전체 평균명도값을 사용하여 히스토그램을 분할한다. 지역 최빈값 산출 과정에서 지역의 범위를 조정할 수 있어 융통성 있는 히스토그램 분할 처리가 가능하다. 또한 히스토그램 분할 영역을 가중치에 기반해 새로운 영역의 히스토그램으로 분할한다. 해당 방법을 통해 발생빈도가 높은 명도의 과도한 변화 없이 화질개선 면에서 기존 히스토그램 평활화보다 좋은 효과를 얻을 수 있다. 다양한 크기와 히스토그램 분포를 가지는 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존 히스토그램 평활화보다 광범위하게 사용될 수 있음을 확인하였고 특히 한쪽으로 치우쳐진 영상에 있어 더욱 효과적임을 알 수 있었다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.19 no.6
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• pp.787-795
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• 2009

This paper presents a histogram equalization based on the logistic function for enhancing the quality of images. 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 nonlinear transformation function is applied to adaptively enhance the brightness of the image according to its intensity level frequency. We propose a flexible and asymmetrical logistic function by only using the intensity level with maximum frequency and the maximum intensity level in an histogram, and the total number of pixels. The proposed function excludes both the computation load of an exponential function and the heuristic setting of an optimal parameter values in the traditional logistic function. The proposed method has been applied for equalizing many images with a different resolution and histogram distribution. The experimental results show that the proposed method has the superior enhancement performances and the faster equalizing speed compared with the traditional histogram equalization and the adaptively modified histogram equalization, respectively. And the proposed histogram equalization can be used in various multimedia systems in real-time.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.15 no.11
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• pp.856-860
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• 2009

Wang and Ward developed an image contrast enhancement method called WTHE (Weighted and Thresholded Histogram Equalization). In this paper, we propose an improved variant of WTHE called DWTHE(Decomposable WTHE) that enhances WTHE through the use of histogram decomposition. Specifically, DWTHE divides an input histogram by using image's mean brightness or equally-spaced brightness points, computes a probability value for each sub-histogram, modifies the sub-histograms by using those probability values as weights, and then performs histogram equalization on the modified input histogram. As opposed to WTHE that uses a single weight, DWTHE uses multiple weights derived from histogram decomposition. Experimental results show that the proposed method outperforms the previous histogram equalization based methods.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.10 no.3
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• pp.173-185
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• 2009

This paper proposes two new image contrast enhancement methods, RSWHE (Recursively Separated and Weighted Histogram Equalization) and RSWHS (Recursively Separated and Weighted Histogram Specification). RSWHE is a histogram equalization method based on histogram decomposition and weighting, whereas RSWHS is a histogram specification method based on histogram decomposition and weighting. The two proposed methods work as follows: 1) decompose an input histogram based on the image's mean brightness, 2) compute the probability for the area corresponding to each sub-histogram, 3) modify the sub-histogram by weighting it with the computed probability value, 4) lastly, perform histogram equalization (in the case of RSWHE) or histogram specification (in the case of RSWHS) on the modified sub-histograms independently. Experimental results show that RSWHE and RSWHS outperform other methods in terms of contrast enhancement and mean brightness preservation as well.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.05a
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• pp.820-823
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• 2013

Recently, the need for improving image quality of the image is increasing in various fields smartphones, cameras, and portable devices. How a significant impact on improving image quality of the image is a contrast enhancement, as a representative method to improve the contrast, the process of histogram equalization, various studies have been made. However, the method of histogram equalization general, by readjusting the only brightness, when the image histogram is biased to one side, due to changes in the excess brightness, distortions such as blocking phenomenon occurs. In this paper, we provide a contrast enhancement techniques through the compression and re-distribution of a well-balanced average brightness of the histogram distribution. By be differential compression histogram based on the histogram frequency in order to suppress the supersaturation phenomenon due to the increase in contrast ratio excessive repositioning well-balanced histogram lopsided, the proposed method, the balance of the brightness of the image I want to to take. The experimental results, the image brightness is balanced manner compared to conventional methods, the proposed method showed a good effect to improve the contrast without supersaturation phenomenon as compared with the conventional methods.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.346-349
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• 2013

화질향상에 큰 영향을 주는 요소 중의 하나는 명암대비 향상이다. 영상의 명암대비를 향상시키는 대표적인 방법으로 히스토그램 평활화(Histogram Equalization) 방법이 있으며, 히스토그램 평활화의 변형된 방법에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 기존의 방법들은 평균 밝기의 급격한 변화로 인하여 부자연스러운 결과영상을 얻거나, 대비 향상 효과가 낮은 결과를 얻는 단점이 종종 발생한다. 본 논문에서는 히스토그램 압축방법을 통해서 개선된 명암대비 향상 기법을 제안한다. 제안한 방법은 과도한 명암대비 증가로 인한 과포화 현상을 억제하기 위하여 히스토그램의 빈도수에 따라 히스토그램을 차등 압축시키도록 설계되어 있다. 실험결과 제안방법은 기존 방법에 비해 과포화 현상 없이 좋은 명암대비 향상 효과를 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.963-965
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• 2021

본 논문에서는 위성 영상과 같은 원격 센싱 영상 등의 저 대비 영상의 화질을 개선하기 위하여 SVD (singular value decomposition)를 이용한 적응적 히스토그램 평활화 기법을 제안한다. 저 대비 영상의 특이값과 히스토그램 평활화 영상의 특이값을 결합하되, 사용자 파라미터를 통해 영상의 화질을 조절할 수 있도록 적응적 화질 개선 기법을 제안한다. 위성 영상을 비롯한 다양한 영상을 대상으로 실험한 결과 제안하는 방법이 기존의 히스토그램 평활화 기법 및 이를 개선한 방법에 비해 GSD (global standard deviation)으로 측정한 객관적 수치 측면에서 우수한 성능을 나타내고, 주관적 화질 측면에서 자연스럽고 영상의 어두운 영역 및 밝은 영역에서의 디테일 보존 성능이 우수함을 확인할 수 있다.