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밀도기반의 분할된 히스토그램 평활화를 통한 대비 향상 기법
Contrast Enhancement Using a Density based Sub-histogram Equalization Technique 원문보기

電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. SC, 시스템 및 제어, v.46 no.1 = no.325, 2009년, pp.10 - 21  

윤현섭 (숭실대학교) ,  한영준 (숭실대학교) ,  한헌수 (숭실대학교)

초록
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영상에서 밝기의 분포가 밀집된 영역에 포함되는 특징은 구분이 어렵다. 이러한 문제의 해결을 위해 전역 혹은 지역 명암대비 향상기법을 사용하게 되며 주로 히스토그램평활화 기법이 적용된다. 기존의 전역 명암대비 향상기법을 적용하는 경우 밝기 밀집 정도를 고려하지 않아서 지나치게 밝거나 너무 어두운 값으로 변환하는 문제를 만들고, 지역 명암대비 향상기법은 결과 영상에서 특징을 분리해버리거나 밝기분포의 불규칙성으로 인해 부자연스러운 영상을 만들어내는 결과를 보여주기도 한다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 히스토그램을 밀집정도를 기준으로 분할하고, 각 분할된 히스토그램의 평활화 범위를 분할영역의 평균과 분산을 고려하여 결정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 평활화를 밀집영역의 밝기범위와 밀집정도를 고려하여 평활화하는 최고 및 최저 밝기를 결정함으로써 지나친 밝기의 변화를 최소화하고, 밀도가 낮은 나머지 영역들에 대해 분리된 평활화를 수행함에 따라 이들 영역의 특징들이 사라지지 않고 향상시키는 효과를 거둘 수 있다. 히스토그램의 분할 및 평활화 범위를 결정하는 방법도 본 논문에서 제시되었다. 제안된 방법의 성능의 우수성은 다양한 밝기 영역을 갖는 실험영상들을 대상으로 기존의 방법들과 비교실험을 통해 입증하였다.

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In order to enhance the contrast in the regions where the pixels have similar intensities, this paper presents a new histogram equalization scheme. Conventional global equalization schemes over-equalizes those regions so that too bright or dark pixels are resulted and local equalization schemes prod...

주제어

참고문헌 (15)

  1. A. K. Jai, Fundamentals of Digital Image Processing, Prentice-Hall, 1989 

  2. J. Y. Kim, L. S. Kim, S. H. Hwang, 'An Advanced Contrast Enhancement Using Partially Overlapped Sub-Block Histogram Equalization,' IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, Vol. 11, No. 4, pp.475-484, April 2001 

  3. C. C. Sun. S. J. Ruan, M. C. Shie, T. W. Pai, 'Dynamic Contrast Enhancement based on Histogram Specification,' IEEE Transactions on Consumer Electronics, Vol. 51, No. 4, pp.1300-1305, November 2005 

  4. J. A. Stark, 'Adaptive Image Contrast Enhancement Using Generalizations of Histogram Equalization,' IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 9, No. 5, pp.889-896, May 2000 

  5. Y. T. Kim, 'Contrast Enhancement Using Brightness Preserving Bi-Histogram Equalization,' IEEE Transactions on Consumer Electronics, Vol. 43, Issue 1, pp.1-8, Febrary 1997 

  6. Y. Wan, Q. Chen, B.-M. Zhang, 'Image enhancement based on equal area dualistic sub-image histogram equalization method', IEEE Trans. Consum. Electron. 45 (1) (1999) 68-75 

  7. S. D. Chen. A. Rahman Ramli, 'Contrast Enhancement using Recursive Mean-Separate Histogram Equalization for Scalable Brightness Preservation,' IEEE Transactions on Consumer Electronics, Vol. 49, No. 4, pp.1301-1309, November 2003 

  8. S. D. Chen, A. Rahman Ramli, 'Minimum Mean Brightness Error Bi-Histogram Equalization in Contrast Enhancement,' IEEE Transactions on Consumer Electronics, Vol. 49, No. 4, pp.1310-1319, November 2003 

  9. Soong-Der Chen, Abd. Rahman Ramli, 'Preserving brightness in histogram equalization based contrast enhancement techniques,'Digital Signal Processing, Vol. 12, Issue 5, pp.413-428, September 2004 

  10. Chao Wang and Zhongfu Ye, 'Brightness Preserving Histogram Equalization with Maximum Entropy: A Variational Perspective,'IEEE Transactions on Consumer Electronics, Vol. 51, No. 4, pp.1326-1334, Nov 2005 

  11. K. S. Sim, C. P. Tso, and Y. Y. Tan, 'Recursive sub-image histogram equalization applied to gray scale images', Pattern Recognition Letters, vol. 28, no. 10, pp. 1209-1221, 2007 

  12. Z. Chen, B. R. Abidi. D. L. Page, M. A. Abidi, 'Gray-Level Grouping(GLG) : An Automatic Method for Optimized Image Contrast Enhancement-Part I : The Basic Method,' IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 15, No. 8, pp.2290-2302, August 2006 

  13. S. M. Pizer, E. P. Amburn, J. D. Austin, R. Cromartie, A. Geselowitz, T. Greer, B. H. Romeny, J. B. Zimmerman, K. Zuiderveld, 'Adaptive Histogram Equalization and Its Variations,' Computer Vision Graphics and Image Processing, Vol. 39, pp.355?368, 1987 

  14. F. Lamberti, B. Montrucchio, A. Sanna, 'CMBFHE_a novel contrast enhancement technique based on cascaded multistep binomial filtering histogram equalization,' IEEE Transactions on Consumer Electronics, Vol. 52, No. 3, pp.966-974, August 2006 

  15. Z. Q. Wu, J. A. Ware, I. D. Wilson, J. Zhang, 'Mechanism analysis of highly overlapped interpolation contrast enhancement,' IEEE Proceedings Vision, Image & Signal Processing, Vol. 153, No. 4, pp.512-520, August 2006 

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