• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권10호
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• pp.5112-5129
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• 2019

Image enhancement is a challenging problem in the field of image processing, especially low-light color images enhancement. This paper proposed a robust and comprehensive enhancement method based several points. First, the idea of bright channel is introduced to estimate the illumination map which is used to attain the enhancing result with Retinex model, and the color constancy is keep as well. Second, in order eliminate the illumination offsets wrongly estimated, morphological closing operation is used to modify the initial estimating illumination. Furthermore, in order to avoid fabricating edges, enlarged noises and over-smoothed visual features appearing in enhancing result, a multi-scale closing operation is used. At last, in order to avoiding the haloes and artifacts presented in enhancing result caused by gradient information lost in previous step, guided filtering is introduced to deal with previous result with guided image is initial bright channel. The proposed method can get good illumination map, and attain very effective enhancing results, including dark area is enhanced with more visual features, color natural and constancy, avoiding artifacts and over-enhanced, and eliminating Incorrect light offsets.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.139-147
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• 2021

본 논문에서는 저조도 영상을 개선하기 위한 영상 분해 기반 심층 학습 방법 및 분해 채널 특성에 따른 손실함수를 제안한다. 기존 기법들의 문제점인 색신호 왜곡 및 할로 현상을 제거하기 위해, 입력 영상의 휘도 채널을 반사 성분과 조도 성분으로 분해하고, 반사 성분, 조도 성분 및 색차 신호를 신호 특성에 적합한 심층학습 과정을 적용하는 분해 기반 다중 구조 심층 학습 방법을 제안한다. 더불어, 분해 채널들의 특성에 따른 혼합 놈 기반의 손실함수를 정의하여 복원 영상의 안정성을 증대하고 열화 현상을 제거하기 위한 기법에 대해 기술한다. 실험 결과를 통해 제안한 방법이 다양한 저조도 영상을 효과적으로 개선하였음을 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권12호
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• pp.10-18
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• 2009

일반적으로 PDA, 모바일 폰 카메라, PC 카메라 등으로 촬영된 영상은 촬영 장비의 생동 폭의 한계로 인해 낮은 영상 대비를 갖는 영상들이 획득된다. 이러한 이유로 영상 개선 방법은 여러 가지의 영상 촬영 장비를 이용해 촬영된 영상들의 개선을 위해 필요하다. 영상 개선을 위한 몇 가지의 방법들이 제안되었으나, 후광효과(halo-artifact), 회색계의 왜곡(graying-out), 칼라 잡음(color noise) 등의 영상 왜곡이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문은 레티넥스 기반 영상 향상 방법을 제안하며, 회색계의 왜곡을 줄이기 위해 HSV 칼라 좌표계를 사용하며, 후광효과를 줄이기 위해 영상을 전역조명성분, 국부조명성분, 반사성분으로 나누는 개선된 영상 생성모델을 적용한다. 실험 결과는 제안한 방법이 다른 방법들 보다 성능이 우수함을 보여준다.