[논문]영상의 동적영역 확대를 위한 비대칭도 기반 적응적 Retinex 알고리즘

오종근; 김범수; 홍민철

doi:10.7471/ikeee.2013.17.4.478

초록
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본 논문은 영상 표현의 동적영역 증대를 위한 적응적 Retinex 알고리즘에 대하여 제안한다. 제안 방식은 Retinex 알고리즘을 기반으로 비대칭도를 이용하여 입력 영상에 대한 밝기 정보의 왜곡을 검출하고 왜곡 성분을 국부 통계 특성을 기반으로 적응적으로 처리하였다. 특히 휘도성분에 대하여 새로운 보정함수를 적용시킴으로써 동적영역 확대를 통해 해상도를 개선하였다. 실험을 통해 휘도 성분에 대한 동적 영역 확대 및 색 왜곡 효과를 감소시키는 효과를 확인할 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper

This paper presents an adaptive Retinex algorithm for improving dynamic range of image representation. The proposed Retinex algorithm detects degraded brightness by using skewness and the degraded components are compensated with local statistics. In particular, we propose a new compensation function...

This paper presents an adaptive Retinex algorithm for improving dynamic range of image representation. The proposed Retinex algorithm detects degraded brightness by using skewness and the degraded components are compensated with local statistics. In particular, we propose a new compensation function for dynamic range so that effectinve image representation can be achieved. Experimental results show that the proposed algorithm has the capability to improve the dynamic range with reduction of color degradation.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 상기 방식들의 문제점을 해결하기 위해 칼라 영상의 휘도 성분에 대해 국부 통계 특성인 비대칭도(Skewness) 정보를 이용하여 영상의 왜곡 특성을 검출하고 이를 기반으로 색차 신호를 보정하는 Retinex 기반의 WDR 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 영상의 동적 영역 개선을 위한 비대칭도를 이용한 적응적인 WDR 방법을 제안하였다. 반사 성분에 대한 처리 과정으로 휘도 성분 사용하였으며, 새로운 휘도 성분 보정 함수 및 색 신호 보정 함수를 제안하였다.
상기 영상의 품질 저하를 보완하기 위한 방법으로 히스토그램 평활화(Histogrma Equlization), 감마보정 (Gamma Correction), 자동 노출조정(Auto exposure), 자동 화이트 벨런싱(Auto White Balance)등의 기능 들이 사용되어 왔다. 본 논문은 WDR(Wide Dynamic Range) 기능의 한 부분으로써 Retinex 알고리즘을 통한 방식을 제안한다.

제안 방법

6}이며, 각 필터의 표준편차는 #가 효과적임이 입증되었다[4]. 더불어, 색 성분에 대한 복원 함수를 사용하여 색 신호에 왜곡 현상을 감소시키려 했다. 색 신호에 대한 복원 함수는 원 영상을 기반으로 다음과 같이 기술된다.
본 논문에서는 영상의 동적 영역 개선을 위한 비대칭도를 이용한 적응적인 WDR 방법을 제안하였다. 반사 성분에 대한 처리 과정으로 휘도 성분 사용하였으며, 새로운 휘도 성분 보정 함수 및 색 신호 보정 함수를 제안하였다. 상기 과정을 통해 기존 방법과 비교하여 동적 영역의 개선이 있었으며 색 신호 성분의 왜곡 현상을 감소되었고 연산량 절감 효과가 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서 제안 방법의 성능 평가를 위하여 각각 다른 환경에서 촬영된 역광 영상들을 이용하고, 기존의 방식인 Histogram Equalization, MSRCR 방법들과 비교를 하였다. 각 방식들은 Intel CPU 3.
SSR 방식의 단점을 보완하기 위해 다수의 가우시안 필터를 사용하는 MSR 방식이 제안되었다[3]. 상기 방식은 그림 3에 도시된 바와 같이 각 가우시안 필터에 대하여 각각 다른 가중치를 적용하여 SSR 방식과 비교하여 필터 의존성을 감소시키려 하였다. 그러나 표준편차 c 값이 작은 가우시안 필터에서 발생하는 색 왜곡의 문제는 여전히 존재하게 된다.
식 (9)의 비대칭도를 이용하여 동적 영역 확대 영상을 획득하기 위해서 본 논문에서는 대조비 보정 함수를 새로운 대조비 보정 함수를 이용하였다. 일반적으로 영상내에서 어두운 영역을 표현하는 범위는 충분하여 대조비가 높지만, 밝은 영역의 경우에는 화소 값의 범위가 좁아 대조비가 낮은 문제점을 해결하기 위해, 영상의 특성에 따라 함수의 형태를 적응적으로 적용시키는 비선형 동적영역 정규화 방법이다.

대상 데이터

실제 환경에 적용한 성능 평가를 위해 그림 7과 같이 스마트 폰을 사용하여 획득한 1902×1080크기의 영상을 사용하였다.

이론/모형

본 논문에서 제안하는 방식은 앞서 언급한 기존 Retinex 방법의 문제점을 해결하기 위해 휘도 및 색 신호 성분의 효율적인 보정을 위한 YCbCr 칼라 모델 이용을 이용하였다. 기존 방법은 RGB 칼라 모델에서 각 채널을 독립적으로 처리하기 때문에 색상 간 연관성이 떨어져 색 신호 성분에 대한 왜곡이 발생한다.
본 논문에서는 획득 영상의 밝기 정도를 예측하기 위해 비대칭도(Skewness)를 이용하여 새로운 사상 함수(mapping function)를 적용하였다. 비대칭도는 모집단의 도수 분포에 대한 비대칭의 방향과 그 정도를 나타내는 통계 특성으로 본 논문에서는 획득 영상의 휘도 성분의 화소 값으로 비대칭도를 계산하여 이를 사상 함수를 이용하여 적응적으로 처리하는 방식을 이용하였다.
상기와 같은 방식들의 단점을 보완하기 위해 입력 영상에 대하여 좀 더 적응적이고 연산량을 줄인 방법으로서 Adaptive Muti Scale Retinex (AMSR)방식을 제안되었다[6]. 상기 방식은 RGB 색신호 공간이 아닌 YCbCr 영역에서 휘도 성분에 대해서 Retinex 알고리즘을 적용하여 입력 영상에 대한 적응성을 향상시키려는 했다. 그러나 단지 휘도(Luminance) 채널만을 이용했기 때문에 Retinex 알고리즘의 특성인 광원의 색도의 왜곡 성분을 제거 할 수 없었으며, 채도성분에 대한 표현이 자연스럽지 못한 단점이 있다[7]
3 GHz 환경에서 실험하였다. 실험에 적용한 가우시안 필터 의의 계수는 앞서 언급한 Jobson 방식에서 제안한 스케일과 가중치를 사용하였다[5].
제안된 방식의 성능을 정량적으로 평가하기 위한 지표로서 CPP(Contrast Per Pixel)을 이용하였으며, M×N 크기의 영상에 대해 다음과 같이 기술된다[5]

성능/효과

히스토그램 등화 방식은 단순화된 형태를 취하는 관계로 대상 방식 중 가장 빠른 연산속도를 나타내었다. 또한 MSRCR 방식은 RGB 각 채널별로 콘볼루션 연산 수행 과정으로 인하여 가장 낮은 연산 속도를 보였다. 반면에 제안 방식은 휘도 성분에 대해서만 콘볼루션 연산을 수행함으로써 기존 MSRCR 방식과 비교하여 40% 정도의 연산속도 절감 효과가 있음을 확인할 수 있었다.
또한 MSRCR 방식은 RGB 각 채널별로 콘볼루션 연산 수행 과정으로 인하여 가장 낮은 연산 속도를 보였다. 반면에 제안 방식은 휘도 성분에 대해서만 콘볼루션 연산을 수행함으로써 기존 MSRCR 방식과 비교하여 40% 정도의 연산속도 절감 효과가 있음을 확인할 수 있었다.
반사 성분에 대한 처리 과정으로 휘도 성분 사용하였으며, 새로운 휘도 성분 보정 함수 및 색 신호 보정 함수를 제안하였다. 상기 과정을 통해 기존 방법과 비교하여 동적 영역의 개선이 있었으며 색 신호 성분의 왜곡 현상을 감소되었고 연산량 절감 효과가 있음을 확인할 수 있었다.
그림 6은 640×360 크기의 원 영상을 기존의 방식과 제안 방식과 비교한 결과 이다. 실험 결과를 통해 제안된 방법이 기존의 방법보다 어두운 영역에서 인식하기 쉬운 것을 볼 수 있으며, 색상 또한 원 영상의 색상을 잘 보존 한 것을 확인 할 수 있다.
실험에 사용한 영상을 각 방식에 적용한 CPP 결과를 표 1에 나타내었다. 저조도 특성을 갖고 있는 원 영상은 가장 작은 CPP 값을 가지고 있으며 비교 방식들의 CPP는 향상된 결과를 나타내고 있다. 특히 제안 방법 CPP 개선도는 기존 방식보다 우월함을 확인할 수 있었다.
저조도 특성을 갖고 있는 원 영상은 가장 작은 CPP 값을 가지고 있으며 비교 방식들의 CPP는 향상된 결과를 나타내고 있다. 특히 제안 방법 CPP 개선도는 기존 방식보다 우월함을 확인할 수 있었다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	SSR 방식의 단점을 보완하기 위해 제안된 방법은?	SSR 방식의 단점을 보완하기 위해 다수의 가우시안 필터를 사용하는 MSR 방식이 제안되었다[3]. 상기 방식은 그림 3에 도시된 바와 같이 각 가우시안 필터에 대하여 각각 다른 가중치를 적용하여 SSR 방식과 비교하여 필터 의존성을 감소시키려 하였다.
	CPP란?	CPP는 주변 화소와의 변화 정도를 표현하는 지표로서 특정 물체에 대한 세부 표현 정도를 측정할 수 있다. 실험에 사용한 영상을 각 방식에 적용한 CPP 결과를 표 1에 나타내었다.
	휘도 및 색 신호 성분의 효율적인 보정을 위한 YCbCr 칼라 모델 이용한 이유는?	본 논문에서 제안하는 방식은 앞서 언급한 기존 Retinex 방법의 문제점을 해결하기 위해 휘도 및 색 신호 성분의 효율적인 보정을 위한 YCbCr 칼라 모델 이용을 이용하였다. 기존 방법은 RGB 칼라 모델에서 각 채널을 독립적으로 처리하기 때문에 색상 간 연관성이 떨어져 색 신호 성분에 대한 왜곡이 발생한다. YCbCr 영역에서 휘도 성분에 해당하는 Y 채널에 대하여 조명성분을 다음과 같이 추정한다.

참고문헌 (7)

E. Land and J. McCann, "Lightness and retinex theory", Journal of the optical Society of America, vol. 61, no. 1, pp. 1-11, Jan. 1971.

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D. J Jobson, D. Jobson, G. Woodell, "Properties and Performance of a Center/Surround Retinex", IEEE Transaction on Image Processing, vol 6, no 3, pp. 451-462, Mar. 1997.

상세보기
D. J. Jobson, Z. Rahman, and G. A. Woodell, "A multi-scale retinex for bridging the gap between color images and the human observation of scenes", IEEE Transaction on Image Processing, vol. 6, no. 7, pp. 965-976, July 1997.

상세보기
Z. Rahman, G. A. Woodell, and D. J. Jobson, "A comparison of the multi scale retinex with other image enhancement techniques", NASA Langley Technical Report, 1997.
L. Wang, T. Horiuchi, and H. Kotera, "High dynamic range image compression by fast integrated surround retinex model", Journal of Imaging Science and Technology, vol. 51, no. 1, pp. 34-43, Jan. 2007.

상세보기
T. Watanabe, Y. Kuwahara, and T. Kurosawa, "An adaptive multi-Scale retinex algorithm realizing high color quality and high-speed processing", Journal of Imaging Science and Technology, vol. 49, no. 5, pp. 486-497, May 2005.

상세보기
K. Kim, J. Bae and J. Kim, "Natural HDR Image Tone Mapping Based on Retinex", IEEE Transaction on Image Processing, Vol 57, pp.1807-1814, Jan. 2012.

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