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NTIS 바로가기한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.11 no.3, 2010년, pp.958 - 964
강현우 (한양대학교 전자전기제어계측공학부) , 황보현 (한양대학교 전자전기제어계측공학부) , 윤종호 (한양대학교 전자전기제어계측공학부) , 조태경 (상명대학교 정보통신공학과) , 최명렬 (한양대학교 전자전기제어계측공학부)
Histogram Equalization(HE) is one of the well known methods for contrast enhancement. but, it did not applied directly due to side effects such as significant change in brightness or washed out appearance. Many conventional method try to overcome this problem but they did not guarantee various image...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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히스토그램 평활화의 문제점은 무엇인가? | 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. | |
명암대비 향상 기법은 어떻게 구분되는가? | 명암대비 향상 기법은 크게 전역(Global) 명암대비 향상 기법과 지역(Local) 명암대비 향상 기법으로 구분되어 진다. 전역 명암대비 향상 기법은 영상의 명암 값의 범위을 늘림으로서 화질을 향상시키는 방법으로 가장 널리 쓰이는 방법 중의 하나가 전역 히스토그램 평활화(Global Histogram Equalization)이다. | |
히스토그램 평활화에서 생기는 문제들을 해결하기 위한 기존의 기법들의 단점은 무엇인가? | 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. |
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Chen and R.Ramli, " Minimum Mean Brightness Error Bi-Histogram Equalization in Contrast Ehhancement," IEEE Trans on Consumer Electronics, vol. 49, no. 4, pp.1310-1319, 2003.
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