• 인포메이션 디스플레이
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• 제20권3호
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• pp.3-9
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• 2019

본 논문에서는 HDR imaging 기술의 기본 원리와 전반적인 내용에 대해서 살펴보았다. 특히 최근 많은 관심을 받고 있는 딥러닝 기술에 대한 소개와 HDR imaging 기술에 어떤 형태로 적용되고 있는지에 대한 내용 및 최근 동향에 대해서도 함께 살펴보았다. HDR imaging 기술은 기존 디스플레이 대비 높은 인지 화질을 제공해주기 때문에 현재 많은 관심을 받고 있는 기술이며, 디스플레이 패널 기술 발전과 함께 지속적으로 연구되어야 하는 기술이다. 이와 관련해서 현재 많은 연구 기관 등에 대해서 관련 기술에 대해서 연구하고 있지만, 아직 많은 부분에 있어서 해결되어야 하겠다. 특히 궁극적으로 인간의 시각 특성을 고려한 영상 출력을 위해서는 디스플레이 기술 발전과 함께 알고리즘 측면에서 많은 연구가필요하겠다. 따라서 이러한 HDR imaging 기술을 포함한 다양한 알고리즘 개발을 통해서 현재보다 높은 수준의 실감형 디스플레이 기술 개발이 이루어질 것으로 기대된다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제16권3호
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• pp.82-86
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• 2017

High dynamic range (HDR) imaging offers a radically approach of representing colors in digital images. Instead of using the range of colors produced by given devices, HDR imaging method manipulates and stores all colors and brightness levels visible to the human eye. To faithfully represent, store and then reproduce all these effects, the original scene must be stored and treated using high fidelity HDR techniques. Then, tone mapping is required to accommodate HDR image to low dynamic range (LDR) devices, and tone mapping operation of HDR image for realistic display is commonly researched. However, color visualization for analyzing scene luminance in HDR imaging has less attention from researches. This paper presents and implements a method for reproduction and visualization of the false color in HDR images. We produce a color visualization framework with several mapping functions, and evaluate their effectiveness by using RMAE and SNR with commonly used HDR image data. Experiment reveals that the sigmodal mapping function shows better performance in the false color visualization, compared to other methods.

• 방송공학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.369-382
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• 2018

본 논문은 딥 컨볼루션 뉴럴 네트워크(CNN)를 이용하여 행 별로 서로 다른 노출로 촬영된 단일 영상을 HDR 영상으로 변환하는 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 먼저 입력 영상에서 저조도 또는 포화로 인해 발생하는 정보 손실 영역을 CNN을 이용하여 복원하여 휘도맵을 생성한다. 또한, CNN 학습 과정에서 인간의 시각 인지 특성을 고려할 수 있는 손실 함수를 제안한다. 마지막으로 복원된 휘도맵에 디모자이킹 필터를 적용하여 최종 HDR 영상을 획득한다. 컴퓨터 모의실험을 통해 제안하는 알고리즘이 기존의 기법에 비해서 높은 품질의 HDR 영상을 취득하는 것을 확인한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.705-708
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• 2015

높은 동적 범위(HDR) 영상는 일반적인 표준 디지털 영상에서 허용하는 것보다 훨씬 높은 동적 범위를 처리하는 디지털 영상 처리 기법이다. 이러한 HDR 영상에 대한 사실적 디스플레이를 위한 톤 매핑이 많이 연구되고 있다. 그러나 화면 휘도 분석을 위한 HDR 영상의 과학적 시각화는 주목을 받지 못하고 있다. 본 논문에서는 HDR 영상에서 색상 정보의 재생과 시각화를 위한 접근 방법을 제시한다. 색상 시각화 함수들을 구현하고, HDR 영상의 일반적인 평가요소에 따라 시각화 효율성에 대해 평가한다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.714-717
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• 2018

본 논문은 적응적 색 포화도 보상을 통한 HDR 영상 생성 기법을 제안한다. 기존의 HDR 기법은 밝기 변화에 초점이 맞추어져 있기 때문에 어두운 영역에서 밝기 향상에 따라 색이 옅어져 보이는 원인이 된다. 따라서 제안한 색 포화도 보상 기법은 HDR 영상 생성 시 밝기 변화에 따라 적응적으로 색 포화도를 보상함으로써 색 포화도가 옅어지는 문제를 해결하고 선명도를 향상할 수 있다. 다양한 형태의 영상에 대한 실험을 통해 제안한 방법이 기존 방법에 비해 HDR 영상화의 성능에서 우수함을 확인하였다.

• 한국디지털건축인테리어학회논문집
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• 제12권3호
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• pp.81-89
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• 2012

Luminance is the most important quantity in lighting design and illuminating engineering. There are three methods for measuring luminance; using a conventional luminance meter, through the illuminance measurement and subsequent calculations and using digital imaging photometer. Recently, HDRI(High Dynamic Range Imaging) technique introduces a new method of capturing luminance values in a lighting environment. The radiance maps from HDRI are commonly used as visual environment maps for lighting analysis applications. For the HDRI, HDR software is needed to create HDR image. Currently, there is number of HDR software available. The purpose of this paper is to investigate whether a luminance map can be accurately captured by the various types of HDR software which include HDR Shop and Photoshop. To accomplish this goal a set of experiments was conducted. In order to assess the luminance values of the HDR image from HDR software, the values had to be compared to the ones obtained with conventional methods of luminance measurement.

• 전자공학회논문지
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• 제52권1호
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• pp.111-120
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• 2015

HDR(high dynamic range) 영상 생성은 실세계의 고명암비 영상을 재현하는 방법이다. Exposure fusion은 여러 HDR 영상 생성방법 중 한 가지로 true-HDR 영상을 생성하지 않고, 바로 pseudo-HDR 영상을 생성하는 방법이다. 그러나 노출이 다른 여러 입력영상들 중에서 이동하는 물체가 존재하면 잔상 효과가 발생하여 pseudo-HDR 영상의 화질 열화를 가져온다. 이러한 단점을 해결하기 위해 본 논문에서는 시간 영역에서 일치성 평가를 통한 무 잔상 exposure fusion을 제안하였다. 먼저 다중 역치 및 밝기를 이용한 비트맵과 색도 일관성 맵을 이용하여 각 입력 영상들간의 일치성을 평가하였고, 이를 시간 영역 가중치 맵으로 나타내었다. 그리고 기존 exposure fusion에서의 공간 영역 가중치 맵과 결합하여 최종 가중치 맵을 생성하였다. 마지막으로 각각 입력 영상에 최종 가중치 맵을 적용한 후, 합성하여 잔상이 제거된 pseudo-HDR 영상을 생성하였다. 실험을 통해 제안된 방법의 pseudo-HDR이 기존의 방법보다 잔상이 더 많이 제거되어 화질이 개선됨을 확인하였고, 객관적인 평가 방법인 기준 영상 대비 오차도 더 적게 나타남을 확인하였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제28권7호
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• pp.26-33
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• 2014

The purpose of this study is to evaluate the accuracy of luminance maps generated from five types of HDRI builder(High Dynamic Ranging Image builder) which include Photosphere, Bracket, Picturenaut, Luminance HDR and Photoshop. To accomplish this goal a set of experiments was conducted. In order to assess the luminance values of the HDR image from HDR image builder, the values had to be compared to the ones obtained from imaging photometer. After comparing measured luminance data using imaging photometer with those retrieved from the HDR images, Photosphere error rate estimated at 3% below.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.13-19
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• 2023

카메라 센서의 한계로 인하여 촬영 장면에 따라 한 번의 촬영으로 모든 영역의 밝기가 적절하게 촬영되지 않는 경우가 존재한다. 이러한 센서의 한계는 하이 다이나믹 레인지 이미징 기술을 통해서 극복이 가능하다. 한 장면을 다양한 노출 설정으로 여러 번 촬영하는 브라케팅은 움직이는 피사체를 찍기에 적절하지 않으며 촬영 시간이 길다는 단점이 있다. 본 연구는 한 번의 촬영으로 서로 다른 노출의 이미지를 얻을 수 있는 소형 라이트필드 카메라를 제안한다. 라이트필드 카메라는 대표적으로 두 가지 형태가 있는데, 첫 번째는 여러 대의 카메라를 어레이로 배치한 라이트필드 카메라 시스템이며, 두 번째는 대물렌즈 뒤에 마이크로 렌즈 어레이를 배치한 카메라이다. 본 연구에서 제작된 초박형 라이트필드 카메라는 센서 위에 마이크로 렌즈어레이가 부착되어있는 형태의 카메라로 각 렌즈 조리개 크기를 다르게 설계하여 한 번의 촬영으로 다른 노출의 촬영 결과를 얻을 수 있게 설계되었다. 촬영된 단일 영상들을 전처리 하여 이미지 품질을 높인 이후, HDR 알고리즘을 통해 각 단일 이미지들보다 다이나믹 레인지가 넓은 이미지를 획득하도록 구현하였다. 또한 노출 시간을 기준으로 설계된 식을 수정하여 조리개값에 따라 다른 가중치를 둘 수 있도록 바꾸었고, 이를 통해 단 한 번의 촬영을 통한 HDR 이미징을 구현하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.247-257
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• 2011

본 논문에서는 장면의 밝기에 적합한 셔터 속도를 가진 두 장의 LDR (low dynamic range) 영상을 취득하여 HDR (high dynamic range) 영상을 고속으로 생성하는 효율적인 기법을 제안한다. 즉, 장면의 밝기에 최적인 HDR 영상을 취득하기 위해 본 논문에서는 오직 두 장의 초기 입력 LDR 영상을 이용하여 장면의 밝기에 대한 노출 곡선을 초기 추정한 후, 장면의 밝기 변화에 따른 최적의 셔터 속도를 시간 변화에 따라 지속적으로 추정하는 기법을 제안한다. 성능 평가를 위해 기존의 고화질 HDR 기법으로 생성한 영상과 제안된 방법으로 취득된 영상간의 유사도를 PSNR (peak signal to noise ratio)로 비교하였으며, 모든 두 장의 조합을 탐색하지 않고도 최적에 근사하는 두 개의 셔터 속도를 얻을 수 있음을 보인다.