기상 환경 및 조명의 영향을 받는 영상의 가시성을 향상시켜 다양한 컴퓨터 비전 시스템의 활용성을 높이기 위해 대비(contrast)를 개선하는 것은 매우 중요한 과정이다. 본 논문에서는 영상의 특성에 따라 히스토그램을 변형하고, 변형된 히스토그램에 균등화를 적용함으로써 과도한 밝기 변화로 인한 포화현상 및 영상 디테일이 손실되는 문제를 해결한다. 영상의 왜곡을 발생시키는 주된 원인인 히스토그램 피트(pit)는 추가 항(additive term)을 통해 감소시키고, 스파이크(spike)는 감마 보정 기법을 적용하여 히스토그램을 변형한다. 추가 항과 감마 보정을 적용할 때 파라미터는 영상의 통계적 특성에 따라 설정되도록 한다. 대비가 낮고 안개성분이 포함된 다양한 영상에 대해 수행한 실험 결과는 제안하는 기법이 기존의 방법에 비해 원 영상의 특성을 보존하면서 효과적인 대비 개선 및 안개 제거 성능을 나타내어 영상의 가시성을 향상시킴을 보인다.
히스토그램 평활화는 가장 잘 알려진 명암비 향상기법이지만 밝기 값이 크게 변화해서 색의 왜곡과 노이즈가 두드러지고 색번짐 현상 같은 부작용이 발생한다. 이러한 문제들을 해결하기 위한 기존의 기법들은 유저가 영상마다 일일이 파라미터를 수정해야 하거나 다양한 영상에 대해 결과를 보장하지 못했다. 제안된 기법은 영상의 median값을 바탕으로 보정계수를 계산하고 히스토그램에서 가장 큰 빈도수를 기준으로 보정계수에 비례하여 나머지 히스토그램들을 보정한 뒤 평활화 한다. 제안한 방법의 결과영상은 각기 다른 특성을 가진 여러 가지 영상들에 대해 안정적으로 HE의 부작용들을 해결하였음을 알 수 있게 한다. 뿐만 아니라 연산이 복잡하지 않고, 보정계수가 자동적으로 계산되기 때문에 FPD에 직접 적용할 수 있다.
Histogram Equalization (HE) method is widely used for contrast enhancement. However, HE often introduce washed out appearance or color distortion due to the over enhancement in contrast. In this paper, Dynamic Range Separate Histogram Equalization (DRSHE) is proposed for contrast enhancement. DRSHE reconfigures the dynamic range of histogram using probability distribution ratio. The experimental results show that DRSHE suppresses the washed out appearance or color distortion and preserves naturalness of the original image compared with conventional methods.
In this paper, a new analytic approach for shape preserving contrast enhancement is presented. Contrast enhancement is achieved by means of segmental histogram stretching modification which preserves the given image shape, not distorting the original shape. After global stretching, the image is partitioned into several level-sets according to threshold condition. The image information of each level-set is represented as typical value based on grouped differential values. The basic property is modified into common local schemes, thereby introducing the enhanced effect through extreme discrimination between subsets. The scheme is based on stretching the histogram of subsets in which the intensity gray levels between connected pixels are approximately same In spite of histogram widening, stretched by local image information, it neither creates nor destroys the original image, thereby preserving image shape and enhancing the contrast. By designing local histogram stretching operations, we can preserve the original shape of level-sets of the image, and also enhance the global intensity. Thus it can hold the main properties of both global and local image schemes, which leads to versatile applications in the field of digital epigraphy.
히스토그램 평활화는 주어진 입력 영상의 누적분포함수 CDF (Cumulative Distribution Function)를 이용하여 영상의 동적영역 (Dynamic Range)을 확장하고 히스토그램의 분포를 균등하게 함으로써 명암비를 개선한다. 그러나 히스토그램 평활화는 영상의 밝기를 과도하게 변하게 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 과도한 명암비 향상을 억제하기위해 서브-히스토그램의 면적비 기반의 히스토그램 재분배를 이용한 적응형명암비 향상 알고리즘. 제안한 알고리즘은 영상의 동적영역을 입력영상의 휘도 평균값을 기반으로 분할하고, 분할된 영역의 면적비에 따라 밝기 분포를 재분배함으로써 과도한 밝기 변화를 효과적으로 억제 할 수 있다. 실험결과를 통하여 시각적으로 색의 왜곡이 없는 자연스러운 영상을 확인하였고, 평균값의 비교를 통해 과도한 밝기 변화를 억제한 것을 확인 할 수 있었다. 또한 히스토그램의 분포에 상관없이 대부분의 영상에서 우수한 결과를 나타내는 것을 실험결과에서 알 수 있었다.
Image enhancement for Infrared imaging system is mainly based on the global histogram equalization. The global histogram equalization(GHE) is a method in which each pixel is equalized by using a whole histogram of an image. GHE is speedy and effective for real-time imaging system but its method fails to enhance the fine details. On the other hand, the basic local histogram equalization(LHE) method uses sliding a window and. the pixels under the window region are equalized over the whole output dynamic range. The LHE is adequate to enhance the fine details. But this method is computationally slow and noises are over-enhanced. So various local histogram equalization methods have been already presented to overcome these problems of LHE. In this paper, a new regional dynamic range histogram equalization (RDRHE) is presented. RDRHE improves the equalization quality while reducing the computational burden.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제1권1호
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pp.8-16
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2012
An image obtained from a low light environment results in a low-exposure problem caused by non-ideal camera settings, i.e. aperture size and shutter speed. Of particular note, the multiple color-filter aperture (MCA) system inherently suffers from low-exposure problems and performance degradation in its image classification and registration processes due to its finite size of the apertures. In this context, this paper presents a novel method for the color enhancement of low-exposure images and its application to color shift model-based MCA system for image refocusing. Although various histogram equalization (HE) approaches have been proposed, they tend to distort the color information of the processed image due to the range limits of the histogram. The proposed color enhancement algorithm enhances the global brightness by analyzing the basic cause of the low-exposure phenomenon, and then compensates for the contrast degradation artifacts by using an adaptive histogram specification. We also apply the proposed algorithm to the preprocessing step of the refocusing technique in the MCA system to enhance the color image. The experimental results confirm that the proposed method can enhance the contrast of any low-exposure color image acquired by a conventional camera, and is suitable for commercial low-cost, high-quality imaging devices, such as consumer-grade camcorders, real-time 3D reconstruction systems, digital, and computational cameras.
본 논문은 영상의 블록기반 지역 명암대비 향상을 통한 전역 명암대비 향상 기법을 제안한다. 전역 명암대비 향상 기법은 영상의 특성을 고려하지 않고 히스토그램 평활화만을 통해 명암값의 재분배를 수행함으로써 과도한 밝기값의 화소들을 갖는 결과영상을 유발한다. 반면에 블록기반 지역 명암대비 향상 기법은 블록화 현상 및 이를 줄이는 과정에서 영상의 중요한 특징을 훼손하는 문제점을 갖고 있다. 이런 문제점들을 해결하기 위해 본 논문은 입력영상을 다양한 블록 크기로 분할한 임시영상들에 대해 블록기반 히스토그램 평활화를 수행한다. 그리고 지역 명암대비 향상을 통해 얻어진 전역 히스토그램 평활화 함수를 원 영상에 적용하는 전역 명암대비 향상 기법을 수행한다. 지역 명암대비가 향상된 임시 영상으로부터 전역 히스토그램 평활화 함수를 얻기 때문에 제안하는 방법은 지역 명암대비 향상 기법과 전역 명암대비 향상 기법의 장점들을 갖는다.
It is well known that when there is an acoustic mismatch between the speech obtained during training and testing, the accuracy of speaker verification systems drastically deteriorates. This paper presents the use of MFCCs' histogram enhancement technique in order to improve the robustness of a speaker verification system. The technique transforms the features extracted from speech within an utterance such that their statistics conform to reference distributions. The reference distributions proposed in this paper are uniform distribution and beta distribution. The transformation modifies the contrast of MFCCs' histogram so that the performance of a speaker verification system is improved both in the clean training and testing environment and in the clean training and noisy testing environment.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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