In this paper, a HDR algorithm for a single image is proposed using the exposure fusion, that adaptively calculates gamma correction coefficients according to the image distribution. Since typical HDR methods should use at least three images with different exposure values at the same scene, the main problem was that they could not be applied at the single shot image. Thus, HDR enhancements based on a single image using tone mapping and histogram modifications were recently presented, but these created some location-specific noises due to improper corrections. Therefore, the proposed algorithm calculates proper gamma coefficients according to the distribution of the input image and generates different exposure images which are corrected by the dark and the bright region stretching. A HDR image reproduction controlling exposure fusion weights among the gamma corrected and the original pixels is presented. As the result, the proposed algorithm can reduce certain noises at both the flat and the edge areas and obtain subjectively superior image quality to that of conventional methods.
Yoo Seung soo;Yoon Seok ho;Kim Sun yong;Song Iick ho
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.30
no.4C
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pp.230-238
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2005
An orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) system consists of a number of independently modulated subcarriers and, thus, a high peak-to-average power ratio (PAR) can occur when the subcarriers are added coherently. The high PAR brings such disadvantages as an increased complexity of the analog-to-digital (ADC) and digital-to-analog (DAC) converters and a reduced efficiency of the radio frequency (RF) power amplifier. In this paper, we propose a novel PAR reduction scheme called selective mapping of partial tones (SMOPT). The SMOPT scheme has a reduced complexity, lower sensitivity to peak reduction tones (PRT) positions, and a shorter processing time as compared with the conventional tone reservation (TR) scheme. The performance of the SMOPT scheme is analyzed based on the IEEE 802.1la wireless local area network(WLAM) physical layer model. Numerical results show that the SMOPT scheme outperforms the TR scheme under various scenarios.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.6
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pp.101-109
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2016
The images captured by digital still cameras or mobile phones are not always satisfactory because the devices have limited dynamic ranges compared with that of the real world. To cope with the problems, tone mapping function based methods and retinex theory based methods are studied. However, these methods generate a halo artifact or limited enhancement of global and local contrasts. The proposed method estimates illumination information used for image enhancement by optimizing a dynamic range of input image. The estimated illumination information has smoothness characteristic where the luminance is flat and does not have where the luminance changes to prevent the halo artifact. Additionally, the estimated illumination information and surrounding pixel values are considered when the tone mapping function is applied to overcome the limitations of the conventional tone mapping function approach. Experimental results show that the proposed algorithm outperforms the conventional methods on objective and subjective criteria.
In this paper, we propose a multi-scale high dynamic range (HDR) tone mapping algorithm using guided image filter (GIF). The GIF is used to divide an image into a base layer and a detail layer, then the range of the detail layer is reduced with a compression function to enhance the detail information of the image. However, in most cases, an image includes the detail and edge information in different scales. That is to say, it is difficult to represent all detail features under a certain scale, and a single-scale image decomposition method is not free from artifacts around edges. To solve the problems, the multi-scale image decomposition method is proposed. It utilizes the detail layers of several scale to determine how much edge is preserved. Experiment results show that the proposed algorithm has better image performance in preserving edge compared to conventional algorithm.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.9
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pp.4389-4411
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2018
High dynamic range (HDR) images are becoming pervasive due to capturing or rendering of a wider range of luminance, but their special display equipment is difficult to be popularized because of high cost and technological problem. Thus, HDR images must be adapted to the conventional display devices by applying tone mapping (TM) operation, which puts forward higher requirements for intellectual property protection of HDR images. As the robustness presents regional diversity in the low dynamic range (LDR) watermarked image after TM, which is different from the traditional watermarking technologies, a concept of watermarking activity is defined and used to distinguish the essential distinction of watermarking between LDR image and HDR image in this paper. Then, a novel robust HDR image watermarking algorithm is proposed against TM operations. Firstly, based on the hybrid processing of redundant discrete wavelet transform and singular value decomposition, the watermark is embedded by modifying the structure information of the HDR image. Distinguished from LDR image watermarking, the high embedding strength can cause more obvious distortion in the high brightness regions of HDR image than the low brightness regions. Thus, a perceptual brightness mask with low complexity is designed to improve the imperceptibility further. Experimental results show that the proposed algorithm is robust to the existing TM operations, with taking into account the imperceptibility and embedded capacity, which is superior to the current state-of-art HDR image watermarking algorithms.
ZHANG FENGRONG;GAO HAIYAN;LIU ZEQING;KANG SHIN MIN
Journal of applied mathematics & informatics
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v.20
no.1_2
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pp.465-478
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2006
In this paper, we introduce a new class of completely generalized strongly nonlinear quasivariational inequalities and establish its equivalence with a class of fixed point problems by using the resolvent operator technique. Utilizing this equivalence, we develop a three-step iterative scheme with errors, obtain a few existence theorems of solutions for the completely generalized non-linear strongly quasivariational inequality involving relaxed monotone, relaxed Lipschitz, strongly monotone and generalized pseudocontractive mappings and prove some convergence and stability results of the sequence generated by the three-step iterative scheme with errors. Our results include several previously known results as special cases.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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v.3
no.3
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pp.342-347
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1998
An OptiNeural system is developed for optical pattern classification. It is a novel hybrid system which consists of an optical processor and a multilayer neural network. It takes advantages of two dimensional processing capability of an optical processor and nonlinear mapping capability of a neural network. The optical processor with a binary phase only filter is used as a preprocessor for feature extraction and the neural network is used as a decision system through mapping. OptiNeural system is trained for optical pattern classification by use of a simulated annealing algorithm. Its classification performance for grey tone texture patterns is excellent, while a conventional optical system shows poor classification performance.
A high dynamic range (HDR) image can represent real world scenes that have a wide range of luminance intensity. However, compared with the range of real world luminance, conventional display devices have a low dynamic range (LDR). To display HDR images onto conventional displayable devices such as monitors and printers, we propose the logarithmic based global reproduction algorithm that considers the features of the image using reproduction parameters. Based on the characteristics of the image, we first modify the input luminance values for reproducing perceptually tuned images and then obtain the displayable output values directly. The experimental results show that the proposed algorithm achieves good subjective results while preserving details of the image; furthermore, the proposed algorithm has a fast, simple and practical structure for implementation.
An efficient block based two-layer JPEG encoding algorithm is proposed to compress high dynamic range (HDR) images in this work. The proposed algorithm separates an input HDR image into a tone-mapped low dynamic range (LDR) image and a ratio image, which represents the quotients of the original HDR pixels divided by the tone-mapped LDR pixels. Then, the tone-mapped LDR image is compressed using the standard JPEG scheme to preserve backward compatibility and the ratio image is encoded to minimize a cost function that models the perception of each block with different quantization parameters in the human visual system (HVS). Simulation results show that the proposed algorithm provides better performance than the conventional method, which encodes the ratio image without any prior information of blocks.
In this paper, we propose a novel tone mapping method that implements histogram modification framework on two local regions that are classified using K-means clustering algorithm. In addition, we propose automatic parameter tuning method for histogram modification. The proposed method enhances local details better than the global histogram method. Moreover, the proposed method is fully automatic in the sense that it does not require intervention from human to tune parameters that are involved for computing tone mapping functions. In simulations and experimental studies, the proposed method showed better performance than existing histogram modification method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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