[논문]히스토그램 분할 펼침과 축소 방법을 이용한 적외선 영상 개선

정민철

[국내논문] 히스토그램 분할 펼침과 축소 방법을 이용한 적외선 영상 개선
Infrared Image Enhancement Using A Histogram Partition Stretching and Shrinking Method 원문보기

반도체디스플레이기술학회지 = Journal of the semiconductor & display technology, v.14 no.4, 2015년, pp.50 - 55

Abstract ▼ AI-Helper

This paper proposes a new histogram partition stretching and shrinking method for infrared image enhancement. The proposed method divides the histogram of an input image into three partitions according to its mean value and standard deviation. The method stretches both the dark partition and the bright partition of the histogram, while it shrinks the medium partition. As the result, both the dark part and the bright part of the image have more brightness levels. The proposed method is implemented using C language in an embedded Linux system for a high-speed real-time image processing. Experiments were conducted by using various infrared images. The results show that the proposed algorithm is successful for the infrared image enhancement.

Keyword

AI 본문요약
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문제 정의

이와 달리 주로 군사적 목적으로 사용되는 야간투시경은 희미한 달빛이나 별빛이 물체에 부딪쳐 반사된 빛을 수만 배 증폭시켜 사람 눈에 제일 민감한 녹색스케일로 영상을 나타낸다(Fig 2(b)). 본 논문은 여러 가지 적외선 영상 중에서 최근에 야간 방범 및 감시 시스템으로 건물의 내부 및 외곽에 설치되어 널리 사용되고 있는 적외선 CCTV 카메라의 영상 개선을 목적으로 한다. 영상의 명암비를 개선하기 위해 영상의 밝기 분포를 알 수 있는 히스토그램을 주로 이용하는데, 히스토그램 평활화(equalization) 방법과 히스토그램 펼침(stretching) 방법이 널리 사용되고 있다.
히스토그램 펼침 방법은 간단하면서도 효과적이지만 적외선 영상 개선에는 사용이 제한적이다. 본 논문에서는 히스토그램 펼침 방법을 개선하여 히스토그램을 분할하여 영역에 따라 펼치고 축소하여 간단하고 효과적으로 적외선 영상을 개선하는 새로운 방법을 제안한다.
본 논문에서는 최근에 폭 넓게 야간 방범 및 감시 시스템으로 건물의 내부 및 외곽에 설치되어 널리 사용되고 있는 적외선 CCTV 카메라의 영상을 개선하는 새로운 방법을 제안했다. 적외선 영상은 카메라 자체의 적외선 LED 조명이나 외부 불빛 및 조명 등에 영향을 많이 받아 영상의 질이 저하된다.
적외선 영상은 카메라 자체의 적외선 LED 조명이나 외부 불빛 및 조명 등에 영향을 많이 받아 영상의 질이 저하된다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 적외선 영상 히스토그램을 영역에 따라 펼치고 축소하는 새로운 방법을 제안하였다. 실험 결과는 제안한 방법이 적외선 CCTV 카메라의 동영상과 같은 실시간 영상을 간단하고 효과적으로 개선하는 것을 보여주었다.

제안 방법

실험에서는 μ − σ 값에 따라 평균값에서 빼거나 더하는 표준편차 σ의 비율을 0.8 σ에서 1.2 σ까지 자동으로 적용되도록 하였다.
본 논문에서 제안한 영상 개선 방법은 출력 영상의 히스토그램을 밝기가 0에서 255까지 존재하게 한다. 또한 0에서 255까지 범위를 균등하게 3등분으로 분할하여 영역 ①은 0에서 84까지 펼침을 하고, 영역 ②는 85에서 170까지 축소를 하며, 영역 ③은 171에서 255까지 펼침을 한다.
본 논문에서 제안한 방법을 C 언어로 구현하여 임베디드 리눅스 시스템에서 실험하였다.

성능/효과

본 논문에서 제안한 방법으로 적외선 영상 개선을 하면 평균은 밝기의 중간 값인 128에 가깝게 되고 표준편차는 작아지는 것을 볼 수 있다.
4(b)의 영역 ③으로 펼침을 한다. 결과적으로 입력 적외선 영상의 대부분을 차지하며 양극단에 있는 어두운 부분과 밝은 부분은 여러 밝기 단계로 펼쳐져 영상을 개선한다. 대신에 소수를 차지하는 중간 밝기 부분은 밝기 단계가 축소된다.
이를 개선하기 위해 본 논문에서는 적외선 영상 히스토그램을 영역에 따라 펼치고 축소하는 새로운 방법을 제안하였다. 실험 결과는 제안한 방법이 적외선 CCTV 카메라의 동영상과 같은 실시간 영상을 간단하고 효과적으로 개선하는 것을 보여주었다. 본 논문에서 제안한 히스토그램 분할 펼침과 축소 방법은 적외선 영상뿐만 아니라 다른 종류의 실시간 영상에도 적용되고 응용될 수 있다.
외부 조명이 존재하는 적외선 영상은 영상의 질이 양호한 편이다. 본 논문으로 제안한 방법으로 실험한 결과 영상을 보면 어두운 부분이 펼침으로 인하여 다소 밝아진 것을 알 수 있다. 수치적으로는 픽셀의 평균값 μ는 개선되었으나 표준편차 σ는 거의 그대로 인 것을 알 수 있다.

후속연구

실험 결과는 제안한 방법이 적외선 CCTV 카메라의 동영상과 같은 실시간 영상을 간단하고 효과적으로 개선하는 것을 보여주었다. 본 논문에서 제안한 히스토그램 분할 펼침과 축소 방법은 적외선 영상뿐만 아니라 다른 종류의 실시간 영상에도 적용되고 응용될 수 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	적외선이란?	적외선은 전자기파 스펙트럼에서 가시광선과 마이크로파 사이에 있는 광선으로서 사람의 눈에는 보이지 않는다. 적외선 카메라는 사람의 눈에 보이지 않는 적외선을 보이도록 해주는 장비인데 크게 두 가지 종류가 있다.
	열화상 카메라의 특징은?	적외선 카메라는 사람의 눈에 보이지 않는 적외선을 보이도록 해주는 장비인데 크게 두 가지 종류가 있다. 첫 번째는 열화상 카메라(infrared thermal camera)인데 물체 스스로가 방사하는 적외선을 이용한다. 절대온도 0도(−273oC) 이상의 온도를 가진 모든 물체, 즉 에너지를 가진 모든 물체는 그 에너지를 적외선으로 방출한다.
	밝기 분포 값이 같은 확률을 같도록 하는 히스토그램 평활화 방법의 문제점을 개선하기 위한 방법은 무엇이 있는가?	밝기 분포 값이 같은 확률을 같도록 하는 히스토그램 평활화 방법을 적외선 영상에 적용하면 밝기가 과포화되는 현상과 계단 현상이 나타나는 경우가 많다. 이를 개선하기 위해 임계치보다 큰 히스토그램 값을 무효 데이터로 처리하는 플래토 평활화(plateau equalization) 방법[1], 히스토그램의 동적 영역 분할과 면적 비율에 따른 히스토그램 재분배 방법[2,3], 임계값을 이용한 동적 영역 분할 방법[4,5] 등이 있다. 적외선 CCTV 카메라의 동영상과 같은 실시간 영상의 개선에는 복잡하고 시간이 걸리는 방법보다는 간단하고 효과적인 방법이 요구된다.

참고문헌 (8)

Hoongi Cho, Soogon Kim, Hejong Jun, "Application of local histogram and plateau equalization algorithm for contrast enhancement of real time thermal image," Journal of the Korean Institute of Electrical Engineers, 53D(2), pp. 76-85, (2004).
G.H. Park, H.H Cho, M.R Choi, "A contrast enhancement method using dynamic range separate histogram equalization," IEEE Trans. On Consumer Electronics, 54(4), pp. 1981-1987, (2008).

상세보기
Gyu-Hee Park, Jung-Su Youn, Myoung-Ryul Choi, "An adaptive contrast enhancement method using dynamic range separate histogram equalization," The Institute of Electronics and Information Engineers: 2010 Summer Conference, pp. 268-271, (2010).
Tae-Yeop Kim, Bo-Hyun Hwang, Myoung-Ryul, "Contrast enhancement algorithm using histogram threshold and dynamic range expansion factor," The Institute of Electronics and Information Engineers: 2014 Fall Conference, pp. 358-361, (2014).
Sunmi Oh, Joongsuk Song, Jongil Park, "A contrast enhancement algorithm using adaptive threshold in infrared image environment," The Korean Society of Broadcast Engineers: 2014 Fall Conference, pp. 150-153, (2014).
Minchul Jung, "Character segmentation in a gray-scale image using the standard deviation," Journal of The Korean Society of Semiconductor & Display Technology, 11(2), pp. 27-31, (2012).
Minchul Jung, "Optical recognition of credit card numbers," Journal of The Korean Society of Semiconductor & Display Technology, 13(1), pp. 57-62, (2014).
N. Otsu, "A threshold selection method from gray level histograms," IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, SMC-9(1), pp. 62-66, (1979).

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