영상의 대비 개선을 위한 추가 항과 감마 보정에 기반한 히스토그램 변형 기법

• 영문명: Histogram Modification based on Additive Term and Gamma Correction for Image Contrast Enhancement
• 발행기관: 한국전자통신학회
• 저자명: 김종호(Jong Ho Kim)
• 간행물 정보: 『한국전자통신학회 논문지』제13권 제5호, 1117~1124쪽, 전체 8쪽
• 주제분류: 공학 > 전자/정보통신공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2018.10.30

국문 초록

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.

영문 초록

Contrast enhancement plays an important role in various computer vision systems, since their usability can be improved with visibility enhancement of the images affected by weather and lighting conditions. This paper introduces a histogram modification algorithm that reflects the properties of original images in order to eliminate the saturation effect and washed-out of image details due to the over-enhancement. Our method modifies the original histogram so that an additive term fill histogram pits and the gamma correction suppresses histogram spikes. The parameters for the additive term and gamma correction are adjusted automatically according to statistical properties of the images. Experimental results for various low contrast and hazy images demonstrate that the proposed contrast enhancement improves visibility and reduces haze components effectively, while preserving the characteristics of original images, than the conventional methods.

목차

요약

ABSTRACT

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 히스토그램 변형에 의한 대비 개선 기법

Ⅲ. 실험 및 결과

Ⅳ. 결론

References

키워드

대비 개선 히스토그램 변형 히스토그램 균등화 안개 제거 감마 보정 Contrast enhancement Histogram modification Histogram equalization Dehazing Gamma correction