• 한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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• 한국정보디스플레이학회 2008년도 International Meeting on Information Display
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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.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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• pp.59-62
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• 2018

In this paper, we propose a contrast enhancement algorithm using guided image filter (GIF). The GIF is used to divide an HDR image into a base layer and a detail layer. The energy scale of base layer determinate the darkness and brightness of the image. However, the detail information in the base layer is difficult to be displayed because of the high brightness and clusters of low brightness. We propose a contrast enhancement method by adjusting the gray level of base layer by subtracting the mean value of itself. It is combined with the detail layer to preserve the detail information. Experiment results show that the proposed algorithm has better performance in detail preservation and contrast enhancement.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권11호
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• pp.928-937
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• 2013

본 논문은 특이값 분해와 영상 피라미드를 이용한 새로운 대비 개선 방법을 제안한다. 제안된 방법은 다음과 같이 네 단계로 진행 된다. 먼저 전역 명암대비와 지역적 디테일을 향상시키기 위해 영상 피라미드를 이용하여 영상을 기저영상과 세부영상들로 분해한다. 전역 명암대비 향상은 특이값 분해를 이용하여 영상 전체의 명암대비를 향상시키고, 지역적 디테일 향상은 가중치를 이용하여 개선시킨다. 영상 합성은 영상의 컬러 일관성을 유지하기 위해 컬러와 명암성분들을 결합한다. 실험 결과를 통해 제안된 방법은 기존의 방법들보다 영상의 세부 정보를 강화하면서 전체적인 명암대비 개선을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권12호
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• pp.27-33
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• 2018

In this paper, we propose an efficient edge preserving smoothing filter for Infrared image that can reduce noise while preserving edge information. Infrared images suffer from low signal-to-noise ratio, low edge detail information and low contrast. So, detail enhancement and noise reduction play crucial roles in infrared image processing. We first apply a guided image filter as a local analysis. After the filtering process, we optimization globally using relativity of guided image filter. Our method outperforms the previous methods in removing the noise while preserving edge information and detail enhancement.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.646-654
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• 2019

Image denoising is considered as a key factor for capturing high-quality photos in digital cameras. Thus far, several image denoising methods have been proposed in the past decade. In addition, previous studies either relied on deep learning-based approaches or used the hand-crafted filters. Unfortunately, the previous method mostly emphasized on image denoising regardless of preserving or recovering the detail information in result images. This study proposes an detail extraction network to estimate detail information from a noisy input image. Moreover, the extracted detail information is utilized to enhance the final denoised image. Experimental results demonstrate that the proposed method can outperform the existing works by a subjective measurement.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.23-30
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• 2016

In this paper, we propose an adaptive histogram projection technique for dynamic range compression and an efficient detail enhancement method which is enhancing strong edge while reducing noise. First, The high dynamic range image is divided into low-pass component and high-pass component by applying 'guided image filtering'. After applying 'guided filter' to high dynamic range image, second, the low-pass component of the image is compressed into 8-bit with the adaptive histogram projection technique which is using global standard deviation value of whole image. Third, the high-pass component of the image adaptively reduces noise and intensifies the strong edges using standard deviation value in local path of the guided filter. Lastly, the monitor display image is summed up with the compressed low-pass component and the edge-intensified high-pass component. At the end of this paper, the experimental result show that the suggested technique can be applied properly to the IR images of various scenes.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.687-692
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• 2018

본 논문은 첨단운전자지원시스템(Advanced Driver Assist System, ADAS) 및 자율주행자동차 등에 영상 정보를 제공하는 자동차용 열상카메라를 개발하고 그 영상의 디테일을 향상하기 위한 개선된 기법을 제안한다. 열상카메라는 온도 측정과 야간 영상 확보 등을 목적으로 의료, 산업, 군수 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 스마트자동차에서는 야간 영상 확보를 위하여 적용되고 있다. 첨단운전자지원시스템 및 자율주행자동차 등의 영상 센서로 활용되기 위해서는 객체인식이 가능한 수준의 영상 해상도 및 디테일이 요구된다. 본 논문에서는 자동차에 적용 가능한 $640{\times}480$ 해상도의 열상카메라를 개발하고 영상의 디테일을 향상하기 위한 BDE(Block-Range Detail Enhancement) 기법을 적용한다. 다양한 주행 환경에서 얻어지는 영상 디테일을 향상하기 위하여 대상 픽셀과 주변 8개의 픽셀 간의 Block-Range 값을 계산하여 5단계로 구분하고 각기 다른 Factor를 가감하도록 함으로써 활용도가 높은 영상을 얻을 수 있도록 한다. 개선된 기법은 130mK의 온도 차이까지 구분함으로써 영상의 어두운 부분도 상대적으로 세밀하게 구분하며, 영상의 밝은 부분과 어두운 부분 모두에서 고른 디테일 향상을 보여준다. 개발된 열상카메라와 디테일 향상 기법을 실차에 적용하고 시험하여 제안된 기법의 개선된 결과를 제시한다.

• 방송공학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.722-729
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• 2013

영상의 밝기가 집중되어 콘트라스트가 낮은 영상의 경우 히스토그램 평활화를 이용하면 영상내의 정보를 쉽게 분별할 수 있다. 기존의 기법에서는 콘트라스트 향상이 초점이었기 때문에 과한 콘트라스트 향상은 인지적으로 부자연스러운 영상을 생성하는 문제가 있었다. 이를 해결하기 위해서 CLAHE 방법은 일정크기로 콘트라스트 향상을 제한하는 기법으로 부자연스러움을 해결하였으나 이러한 경우 영상 내 디테일 정보가 은닉되는 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 콘트라스트의 제한으로 인한 디테일 정보의 손실을 피하기 위해서 다중 레이어 블록 오버랩 히스토그램 평활화 기법을 기반으로 원 영상의 디테일에 대한 판별을 통해 각 레이어의 마스크를 이용한 디테일 맵을 구성한다. 각 레이어별로 디테일 맵을 이용한 제한된 콘트라스트 향상으로 생성된 영상들을 병합하여 영상 내 정보의 손실을 최소화하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권12호
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• pp.140-149
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• 2014

최근 초고해상도 디스플레이의 개발로 영상의 화질 향상에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 기존의 화질 향상 방법은 대비와 디테일을 동시에 향상시키는 과정에서 경계 영역을 중심으로 대비의 역전현상이 발생하는 문제가 있다. 본 논문은 영상의 화질 향상을 향상하는 과정에서 계층적 정보와 경계 영역의 밝기편차를 고려함으로써 이를 해결하고자 하였다. 먼저 크기가 다른 계층들에 대하여 블록의 크기별로 대비를 향상한다. 다음으로 각 블록별 경계영역을 계산하고 해당 영역의 밝기 변화율을 기반으로 가중치를 결정한다. 결정된 가중치를 이용하여 디테일 향상을 수행한다. 다양한 영상에 대하여 실험한 결과 제안한 알고리즘의 대비 및 디테일이 우수함을 확인하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권4호
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• pp.417-426
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• 2023

To improve the effect of image restoration and solve the image detail loss, an image dehazing enhancement algorithm based on mean guided filtering is proposed. The superpixel calculation method is used to pre-segment the original foggy image to obtain different sub-regions. The Ncut algorithm is used to segment the original image, and it outputs the segmented image until there is no more region merging in the image. By means of the mean-guided filtering method, the minimum value is selected as the value of the current pixel point in the local small block of the dark image, and the dark primary color image is obtained, and its transmittance is calculated to obtain the image edge detection result. According to the prior law of dark channel, a classic image dehazing enhancement model is established, and the model is combined with a median filter with low computational complexity to denoise the image in real time and maintain the jump of the mutation area to achieve image dehazing enhancement. The experimental results show that the image dehazing and enhancement effect of the proposed algorithm has obvious advantages, can retain a large amount of image detail information, and the values of information entropy, peak signal-to-noise ratio, and structural similarity are high. The research innovatively combines a variety of methods to achieve image dehazing and improve the quality effect. Through segmentation, filtering, denoising and other operations, the image quality is effectively improved, which provides an important reference for the improvement of image processing technology.