The contrast enhancement is great challenge in the image processing when images are suffering from poor contrast problem. Therefore, in order to overcome this problem an automatic method is proposed for contrast enhancement of natural color images. The proposed method consist of two stages: in first stage lightness component in YIQ color space is normalized by sigmoid function after the adaptive histogram equalization is applied on Y component and in second stage automatic color contrast enhancement algorithm is applied on output of the first stage. The proposed algorithm is tested on different NASA color images, hyperspectral color images and other types of natural color images. The performance of proposed algorithm is evaluated and compared with the other existing contrast enhancement algorithms in terms of colorfulness metric and color enhancement factor. The higher values of colorfulness metric and color enhancement factor imply that the visual quality of the enhanced image is good. Simulation results demonstrate that proposed algorithm provides higher values of colorfulness metric and color enhancement factor as compared to other existing contrast enhancement algorithms. The proposed algorithm also provides better visual enhancement results as compared with the other existing contrast enhancement algorithms.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.3
no.6
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pp.358-365
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2014
This paper proposes a method that reduces the flickering effect caused by A-GLG (Adaptive Gray-Level Grouping) during video contrast enhancement. Of the GLG series, A-GLG shows the best contrast enhancement performance. The GLG series is based on histogram grouping. Histogram grouping is calculated differently between the continuous frames with a similar histogram and causes a subtle change in the transformation function. This is the reason for flickering effect when the video contrast is enhanced by A-GLG. To reduce the flickering effect caused by A-GLG, the proposed method calculates a modified transformation function. The modified transformation function is calculated using a previous and current transformation function applied with a weight separately. The proposed method was compared with A-GLG for flickering effect reduction and video contrast enhancement. Through the experimental results, the proposed method showed not only a reduced flickering effect, but also video contrast enhancement.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.15
no.1
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pp.35-44
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2015
The main purpose of image enhancement is to improve certain characteristics of an image to improve its visual quality. This paper proposes a method for image contrast enhancement that can be applied to both medical and natural images. The proposed algorithm is designed to achieve contrast enhancement while also preserving the local image details. To achieve this, the proposed method combines local image contrast preserving dynamic range compression and contrast limited adaptive histogram equalization (CLAHE). Global gain parameters for contrast enhancement are inadequate for preserving local image details. Therefore, in the proposed method, in order to preserve local image details, local contrast enhancement at any pixel position is performed based on the corresponding local gain parameter, which is calculated according to the current pixel neighborhood edge density. Different image quality measures are used for evaluating the performance of the proposed method. Experimental results show that the proposed method provides more information about the image details, which can help facilitate further image analysis.
In this study, we propose an automatic contrast enhancement method based on transfer function modification (TFM) by histogram equalization. Previous histogram-based global contrast enhancement techniques employ histogram modification, whereas we propose a direct TFM technique that considers the mean brightness of an image during contrast enhancement. The mean point shifting method using a transfer function is proposed to preserve the mean brightness of an image. In addition, the linearization of transfer function technique, which has a histogram flattening effect, is designed to reduce visual artifacts. An attenuation factor is automatically determined using the maximum value of the probability density function in an image to control its rate of contrast. A new quantitative measurement method called sparsity of a histogram is proposed to obtain a better objective comparison relative to previous global contrast enhancement methods. According to our experimental results, we demonstrated the performance of our proposed method based on generalized measures and the newly proposed measurement.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.53
no.2
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pp.76-85
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2004
In this paper, the contrast enhancement method of thermal image is proposed and it is the plateau equalization algorithm using local histogram for the real time display of infrared imagery. Through hardware implementing, its practicality and adequacy are proved. Examinations are executed to verify the effect of contrast enhancement by bright control and contrast control automatic to the plateau value in the manual mode, and that verified the effect of contrast enhancement in the automatic mode and the practicality in the real system. According to the experiment results, the proposed "the application of local histogram and plateau equalization algorithm for contrast enhancement of real time thermal image"in this dissertation is the verified method for the thermal imaging contrast enhancement.
This paper presents smart regional contrast enhancement technique of partitioned image for local dimming backlight on small-sized mobile display to reach two goals. One is to save the power consumption, and the other to improve contrast ratio of display image. Recently new advanced method is proposed, named local dimming method, that backlight LED is positioned on backside of the display panel. So it is important to partition an image by sub blocks and then post-processing independantly. This means regional contrast enhancement. After partitioning, we compare the mean luminance(Y) value of each sub-block image with the one of original whole image. If some blocks have the mean value lower than the one of whole image, they are processed with the proposed method and others are bypassed. Simultaneously the information of the processed blocks are transferred to BLC(Backlight LED Controller). And then the supply current of each backlight LED is reduced to realize the contrast ratio enhancement and at the same time to power consumption reduction. In addition, we verify this proposed method is free from blocking artifacts.
Contrast enhancement in the field of ultrasound imaging contributes to improve the accuracy of medical diagnosis by enhancing the visibility of ultrasound images. This paper proposes a contrast enhancement method that improves the contrast of ultrasound images both globally and locally by fusing global and adaptive contrast enhancement methods. Experimental results show that our approach yields more competitive results than the existing global and adaptive contrast enhancement methods in enhancing the visibility of ultrasound images.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.9
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pp.2206-2212
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2013
We propose a method for the classification of fatty liver by ultrasound imaging using Fuzzy Contrast Enhancement Technique and FCM. ROI images are extracted after removal of information data except ultrasound image of the liver and the kidney then image contrast is improved by Fuzzy Contrast Enhancement Algorithm. The images applied Fuzzy Contrast Enhancement Technique is applied average binarization then ROI images of liver and kidney parenchyma are extracted using Blob algorithm. Representative brightness is extracted in the liver and kidney images using the most frequent brightness level after classification of 10 brightness levels. We applied this method to ultrasound images and a radiologist confirmed the accuracy of diagnosis for fatty liver. This method would be a model for automatic method in the diagnosis of fatty liver.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.9
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pp.110-117
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2016
Applying the contrast enhancement algorithms to luminance values of color images is a widely used approach to enhance the contrast of color images. The results obtained by this approach have reduced saturation compared with that of the original images in spite of contrast enhancement without color degradation. Applying the contrast enhancement algorithm to each channel of color images is another approach for the contrast enhancement of color images. This method produces improved images in terms of contrast and saturation while the hue of original images is changed. In this paper, main cause of color degradation is analyzed and then solving the problem based on the analysis. The channel adaptive contrast enhancement method considering characteristics of each channel is also proposed to deal with color degradation. As a result, the proposed method enhances the contrast and saturation simultaneously without color degradation. Experimental results show that the proposed method outperforms the conventional methods not only on subjective evaluation but on objective criteria.
Kim, Beom-Yong;Hwang, Bo-Hyun;Yun, Jong-Ho;Choi, Myung-Ryul
한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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2008.10a
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pp.741-744
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2008
In this paper, tone mapping method by local contrast and detail enhancement for High Dynamic Range (HDR) is proposed. By applying Piecewise Dynamic Range Histogram Adjustment (PDRHA) and Detail Enhancement Volume (DEV) with decomposed layers, tone mapping is performed effectively. The experimental results show that the proposed method preserves local contrast and overall impression with naturalness of original images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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