KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권3호
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pp.1205-1223
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2018
Image enhancement is an emerging method for analyzing the images clearer for interpretation and analysis in the spatial domain. The goal of image enhancement is to serve an input image so that the resultant image is more suited to the particular application. In this paper, a novel method is proposed based on Mamdani fuzzy inference system (FIS) using multiple fuzzy membership functions. It is observed that the shape of membership function while converting the input image into the fuzzy domain is the essential important selection. Then, a set of fuzzy If-Then rule base in fuzzy domain gives the best result in image contrast enhancement. Based on a different combination of membership function shapes, a best predictive solution can be determined which can be suitable for different types of the input image as per application requirements. Our result analysis shows that the quality attributes such as PSNR, Index of Fuzziness (IOF) parameters give different performances with a selection of numbers and different sized membership function in the fuzzy domain. To get more insight, an optimization algorithm is proposed to identify the best combination of the fuzzy membership function for best image contrast enhancement.
디지털 맘모그램은 유방암의 초기 증상중 하나인 미세 석회화 발견에 장점을 가지고 있다. 디지털 맘모그램에서 미세석회화 병변의 정확한 진단과 효율적인 치료를 위하여 많은 영상처리 기술들이 연구되어 졌다. 특히 영상의 대비향상을 위하여 웨이블렛 기반 멀티스케일 방법이 주로 사용되었다. 본 논문은 웨이블렛 영역에서 밝기와 대비향상을 기반으로 한 디지털 맘모그램의 향상 방법을 제안한다. 제안한 방법은 영상의 히스토그램을 이용하여 동적 범위를 정규화 한다. 영상의 밝기는 저주파수 성분의 계수들을 수정하여 향상시키고, 대비는 대비척도를 기반으로 고주파수 성분의 계수들을 수정하여 향상시킨다. 제안된 방법은 실험결과에서 기존 방법에 비해 우수한 향상 성능을 보였다.
기존 히스토그램 평활화 방법을 사용하여 영상의 명암대비를 증가시킬 경우 과도한 밝기 변화로 인한 과포화 현상(over-enhancement), 계조현상(false contouring) 및 영상의 세부 정보가 없어지는 등의 왜곡이 발생한다. 특히 밝기 분포가 특정한 밝기 레벨에 밀집되어 있는 경우 이러한 왜곡이 두드러지게 나타나게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 임계치를 이용한 히스토그램 클리핑을 통해 입력 히스토그램을 변형하는 개선된 평활화 방법들이 제시되었지만, 입력영상의 히스토그램 특성을 고려하지 않고 전체 히스토그램에 대해 동일한 임계치를 적용하기 때문에 명암대비 향상효과가 감소하고, 입력 영상의 특성을 유지하지 못해 부자연스러운 영상이 얻어지기도 한다. 본 논문에서는 기존 방식에서 발생하는 문제를 해결하기 위하여 입력영상의 히스토그램의 빈도수에 따른 차별적 압축방법을 적용하여 과도한 밝기 변화가 발생하는 문제를 억제하면서도 입력영상의 특성을 유지하는 새로운 평활화 방식을 제 안한다. 또한 입력영상의 특성에 따라 압축률의 강도를 제어하여 보다 효과적으로 명암대비 향상을 수행하는 방법을 제시한다.
비냉각형 적외선 검출기를 사용한 적외선 열상 카메라의 영상은 다이나믹 레인지가 좁고 신호 증폭에 의한 노이즈로 인하여 피사체를 식별하기 어려운 단점이 있다. 인간의 시각모델을 기반으로 한 레티넥스 알고리즘은 콘트라스트 향상 및 컬러 재현성에 있어서 매우 효과적인 방법으로 알려져 있다. 하지만, 적외선 열상 이미지와 같이 다이나믹 레인지가 좁은 영상에 레티넥스 알고리즘을 적용할 경우 오히려 콘트라스트가 감소하고 이미지 품질이 저하된다. 본 논문에서는 적외선 열상 이미지의 특성에 적합한 레티넥스 알고리즘 기반의 화질 개선 방법을 제안한다. 콘트라스트 개선 성능을 향상시키기 위해 새로운 다이나믹 레인지 압축 함수를 사용하였고, 국부적인 윤곽과 노이즈를 개선하기 위해 콘트라스트 보상 처리를 영상의 합성 과정에 적용하였다. 실험 결과 영상의 비교와 분석을 통해 제안한 알고리즘이 기존의 알고리즘보다 적외선 열상 이미지의 화질 개선에 더 효과적인 방법임을 확인하였다.
본 논문에서는 실시간 처리론 위한 적응형 콘트라스트 조정 기법을 제안하였다. 제안된 방식은 과도한 영상의 밝기 변화를 제어하기 위하여 활률밀도함수(PDF: Probability Density Function)를 이용하였다. 또한 제안된 알고리즘은 처리된 영상에 영향을 주지 않으면서 최대 콘트라스트를 얻을 수 있었다. 하드웨어의 복잡성을 감소하기 위하여 누적분포함수(CDF: Cumulative Density Function)의 샘플 값을 이용한 선형화 방법을 이용하였다. 제안된 방식에 의한 처리 결과와 원 영상의 화질 평가를 위하여 시각적 검증과 히스토그램 편차를 도입하였다.
X-선 유방촬영술은 유방암의 조기발견을 위해 가장 일반적으로 이용되고 있다. 유방암의 조기 발견과 진단의 효율성을 증가시키기 위하여 많은 영상향상 방법들이 연구개발 되었다. 본 논문은 디지털 맘모그램을 위하여 라플라시안 피라미드에서 대비척도를 이용한 다중 스케일 대비 향상 방법을 제안한다. 제안한 방법은 입력 영상을 가우시안 피라미드와 라플라시안 피라미드로 분해하고, 분해된 다해상도 영상의 피라미드 계수들은 저주파수 성분들과 고주파수 성분들의 비율로 대역 제한된 국부 대비척도를 정의한다. 대비 향상을 위하여 정의된 대비척도를 이용하여 분해된 피라미드 계수들을 수정하고, 수정된 계수들로 피라미드 복원 과정을 거처 최종 향상된 영상을 얻는다. 제안된 방법의 성능은 실험을 통하여 기존 방법들과 향상결과를 비교하고, 대비 측정 알고리즘을 이용한 정량적인 평가결과에서 우수한 성능을 확인하였다.
Histogram equalization method is a popular contrast enhancement technique. However, there are some drawbacks, namely, over-enhancement, under-enhancement, structure information loss, and noise amplification. In this paper, we propose an edge-enhancing histogram equalization algorithm while suppressing over-enhancement simultaneously. Firstly, over-enhancement is suppressed by clipping a transfer function, then, edge enhancement is achieved by using guided image filter. Experiments are carried out to evaluate the performance of the various HE algorithms. As a result, both qualitative and quantitative assessment showed that the proposed algorithm successfully suppressed over-enhancement while enhancing edges.
Perfusion MR imaging is how to use exogenous and endogenous contrast agent. Exogenous perfusion MRI methods which are dynamic susceptibility contrast using $T2^*$ effect and dynamic contrast-enhanced using T1 weighted image after injection contrast media. An endogenous perfusion MRI method which is arterial spin labeling using arterial blood flow in body. In order to exam perfusion MRI in human, technical access are very important according to disease conditions. For instance, dynamic susceptibility contrast is used in patients with acute stroke because of short exam time, while dynamic susceptibility contrast or dynamic contrast enhancement provides the various perfusion information for patients with tumor, vascular stenosis. Arterial spin labeling is useful for children, women who are expected to be pregnant. In this regard, perfusion MR imaging is required to understanding, and the author would like to share information with clinical users
본 논문에서는 파노라믹 적외선 영상에서의 영상 향상 기법을 제안하였다. 제안한 기법에서는 먼저 파노라믹 적외선 영상을 작은 부영상으로 나누고, 각 부영상의 통계적 특성을 이용하여 각 부영상에 대하여 대조 확장을 행한다. 그러나 이때 통계적 특성이 다른 인접하는 부영상의 경계 영역에서는 블럭화 현상이 나타난다. 이러한 블럭화 현상을 제거하기 위하여 제안한 기법에서는 수평적으로 인접하는 부영상의 통계적 특성을 이용하여 부영상의 경계영역에 대하여 대조 확장을 행한다. 실험을 통하여 제안한 기법이 효율적으로 시각적인 화질을 개선하였음을 확인하였다.
영상의 화질을 향상시키기 위하여 콘트라스트(contrast)를 향상시키는 기법이 많이 사용된다. 컬러 영상의 콘트라스트를 향상시키는 경우에 컬러의 saturation이 높은 순수한 색에 대해서는 과도한 콘트라스트 향상으로 인한 색 포화 현상이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 HSI 컬러 공간에서 saturation 성분을 이용하여 순수한 색에 대한 과도한 콘트라스트 향상으로 발생할 수 있는 색 포화 현상을 방지할 수 있는 기법과 YCbCr 컬러 공간에서도 동일한 효과를 보이는 컬러 영상 화질 향상 기법을 제안한다. 다양한 영상에 대한 실험 결과 제안하는 기법이 기존의 방법에 비하여 좋은 화질의 영상을 생성하는 것을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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