본 논문은 Cumulative Distribution Function(CDF) 부합에 의한 영상 개선 방법에 대해서 제안하였다. 제안한 방법은 원본 영상의 히스토그램 분포도를 조사하여 히스토그램 그래프상의 특정 색도값들을 선정, 이 점들을 보간법을 이용하여 히스토그램을 재 작성한다. 이를 이용하여 원본 CDF 그래프를 크게 벋어나지 않고, 즉 밝기 정보가 크게 훼손 되지 않은 상태로 색도 값을 재 배치 함으로써 히스토그램 평활화와 스트레칭 효과를 모두 만족하는 영상 향상의 결과를 얻을 수 있다.
본 논문은 지역 명암대비 향상을 통한 영상의 명암대비 개선 기법을 제안한다. 전역 대비 향상 기법은 영상 전체를 고려하여 대비를 향상시키므로 영상의 특성에 따라 영상이 뿌옇게 되거나 원하지 않는 인공적인 산물이 생성될 수 있다. 그리고 지역 대비 향상 기법은 블록화 및 영상의 화질이 훼손되는 문제점이 있다. 제안하는 기법은 다양한 블록 크기를 사용하여 지역 대비를 향상시켜 지역 대비가 가장 많이 향상된 영상의 히스토그램 평활화 함수를 이용하여 전체 영상의 명암대비를 향상시키는 방법을 제안한다. 명암대비가 낮은 다양한 영상의 실험을 통해서 제안하는 명암대비 향상 기법의 우수성을 입증하였다.
Bhajantri, Nagappa;Pradeep, Kumar R.;Nagabhushan, P.
Journal of Information Processing Systems
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제9권4호
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pp.660-677
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2013
The blending of defective texture with the ambience texture results in camouflage. The gray value or color distribution pattern of the camouflaged images fails to reflect considerable deviations between the camouflaged object and the sublimating background demands improved strategies for texture analysis. In this research, we propose the implementation of an initial enhancement of the image that employs line masks, which could result in a better discrimination of the camouflaged portion. Finally, the gray value distribution patterns are analyzed in the enhanced image, to fix the camouflaged portions.
In this paper, an image enhancement method by saturation and contrast improvement is proposed. Histogram equalization with color difference makes higher contrast. By generating saturation amplification ratio with color difference, the saturation improves effectively. The experimental results show that the proposed algorithm has higher contrast and more natural - look than the conventional methods.
This paper presents the signal processing of the panoramic thermal warning system that detects the small target such as aircraft and helicopter from afar. We develope the all round looking thermal imaging system which can scan all the way. This system acquires the panoramic images to reconstruct the IR images by revolving head of sensor typed line sensor at high speed. For detection, where the object of interest may be small, it is sometimes difficult to specify from object and background by conventional contrast enhancement methods. Therefore we use the adaptive plateau equalization algorithm each region to improve the contrast and make the hardware system which consists of the signal processing board for real-time display. We can verify the proposed method by the computer simulation and the hardware implementation.
LCD backlight boosting and the integration of boosting and dimming are proposed based on image analysis to maximize perceptual image qualities and to reduce display system power. Based on the histogram of the image data, methods for selecting an image suitable for boosting and for adjusting the optimum backlight brightness are proposed. A comprehensive combined optimization method of LCD backlight boosting, dimming and bypass based on image characteristics is also described. Perceptual image quality enhancement and power consumption are evaluated based on well known image databases. Average subjective image quality is improved by 24.8%, RMS contrast is improved more than 20%, and average power consumption is reduced by 15.94% compared to conventional uniform boosting.
3차원 입체조형방사선치료(3D conformal radiation therapy; 3D-CRT) 및 세기조절방사선치료(intensity modulated radiation therapy; IMRT) 에서와 같은 정밀 방사선 치료기술이 보다 효과적으로 이루어지기 위해서는 환자자세 오차를 최소화해야 한다. 치료계획용적(PTV)을 정할 때 필요한 마진을 최대한 줄여 줌으로써 치료 병변에 선량을 집중시키고, 정상조직의 선량은 감소시킬 수 있게 되기 때문이다. 이러한 목적 하에 조사문 사진(portal film)을 치료계획시 얻은 기준 영상에 정합시켜 환자자세 오차를 정량적으로 분석할 수 있는 프로그램 도구를 개발하고자 하였다. 현재 본원에서 치료 위치 확인을 위해서는 치료 계획 시행 중에 얻은 모의치료 사진과 치료시 EC-L 필름(KODAK사, 미국)을 사용하여 찍은 조사문 사진을 주로 사용하고 있다. 이 외에도, 모의치료시 영상을 디지털 캡춰한 영상이나, 치료계획으로부터 얻은 디지털화재구성영상(digitally reconstructed radiograph; DRR)도 기준 영상으로 이용할 수 있도록 하였다. 프로그램 제작 툴로는 IDL5.4 (RSI사, 미국)를 사용하였다. 조사문사진의 가장 큰 단점인 영상 대조도를 증가시키기 위해, histogram-equalization, adaptive histogram equalization, 특히 CLAHE (contrast limited adaptive histogram equalization) 등의 영상처리 기능을 구현하였다. 영상 정합 방법으로는 기준 영상에 골반입구(pelvic inlet) 와 같은 위치에 윤곽선을 그리고, 이를 조사문 사진 상에 중첩시킨 다음, 조사문 사진의 동일 해부학적 위치에 일치되도록 이동하여 그 오차를 수치화하였다. 조사문 사진에 CLAHE 필터를 적용한 결과, 치료면 확인을 위해 이중 조사된 영역의 대조도를 월등히 향상시킬 수 있었다. 전후면과 측면 영상을 위 과정을 사용하여 정합시킴으로, 전후, 좌우, 상하 방향으로의 환자자세 차이를 정량화 할 수 있었다. 또한, CLAHE 영상처리 기법을 이용하여 조사문 사진의 화질을 현저하게 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 또한 'view-box' 방식과 비교하여 치료 환자자세의 정확도를 수치화 시킴으로써 계통오차(systemic error)와 임의오차(random error) 등의 정량적 분석이 가능해졌다. 더 나아가 환자자세오차를 교정하는 프로토콜을 도입한다면, 보다 정확한 치료에 도움이 될 것으로 기대한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권6호
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pp.3188-3207
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2017
In this paper, we propose an image enhancement algorithm to improve license plate extraction rate in various environments (Day Street, Night Street, Underground parking lot, etc.). The proposed algorithm is composed of image enhancement algorithm and license plate extraction algorithm. The image enhancement method can improve an image quality of the degraded image, which utilizes a histogram information and overall gray level distribution of an image. The proposed algorithm employs an interpolated probability distribution value (PDV) in order to control a sudden change in image brightness. Probability distribution value can be calculated using cumulative distribution function (CDF) and probability density function (PDF) of the captured image, whose values are achieved by brightness distribution of the captured image. Also, by adjusting the image enhancement factor of each part region based on image pixel information, it provides a function that can adjust the gradation of the image in more details. This processed gray image is converted into a binary image, which fuses narrow breaks and long thin gulfs, eliminates small holes, and fills gaps in the contour by using morphology operations. Then license plate region is detected based on aspect ratio and license plate size of the bound box drawn on connected license plate areas. The images have been captured by using a video camera or a personal image recorder installed in front of the cars. The captured images have included several license plates on multilane roads. Simulation has been executed using OpenCV and MATLAB. The results show that the extraction success rate is more improved than the conventional algorithms.
디지털 엑스레이 기기로부터 처음 획득된 엑스레이 영상은 데이터 범위가 일반 영상에 비해 넓고 밝기 레벨이 고르지 못하다. 특히 흉부 엑스레이 영상의 경우 다양한 이유로 촬영하기 때문에 갈비뼈와 혈관, 척추 뼈 등 특성이 다른 모든 부위들을 자연스럽게 개선할 필요가 있다. 이러한 엑스레이 영상의 경우 일반 영상과 특성이 다르기 때문에 기존의 화질 개선 알고리즘으로는 진단에 적합한 화질을 얻을 수 없다. 따라서 본 논문은 특정 밝기에 밀집된 정보들의 히스토그램 범위를 확장시키고, 주파수 대역 별 가중치 조절을 통한 선명도 개선 및 고주파 성분의 특성을 이용한 영상 융합 기법을 통해 최종적으로 영상의 대비를 적절하게 개선하는 흉부 엑스레이 영상용 화질 개선 방법을 제안한다. 또한 기존의 기법들과 비교하여 흉부 엑스레이 영상을 보다 자연스럽게 개선하는 것을 확인하고 discrete entropy와 saturation을 통해 정량적 평과 결과를 보인다.
The wide dynamic range and severely attenuated contrast in mediastinal area appearing in typical chest radiographs have often caused difficulties in effective visualization and diagnosis of lung diseases. This paper proposes a new adaptive image enhancement technique which potentially solves this problem and there by improves observer performance through image processing. In the proposed method image processing is applied to the chest radiograph with different processing parameters for the lung field and mediastinum adaptively since there are much differences in anatomical and imaging properties between these two regions. To achieve this the chest radiograph is divided into the lung and mediastinum by gray level thresholding using the cumulative histogram and the dynamic range compression and local contrast enhancement are carried out selectively in the mediastinal region. Thereafter a gray scale transformation is performed considering the JND(just noticeable difference) characteristic for effective image displa. The processed images showed apparenty improved contrast in mediastinum and maintained moderate brightness in the lung field. No artifact could be observed. In the visibility evaluation experiment with 5 radiologists the processed images with better visibility was observed for the 5 important anatomical structures in the thorax.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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