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문제 정의
- 기존의 가중치 맵이 가지는 또 다른 문제점인 휘도차이가 큰 경계부문에서 나타나는 후광효과를 줄이기 위하여 본 논문에서는 휘도 값에 따른 수정 계수(scale factor)를 제안하였다.수정 계수는 영상의 어두운/밝은 영역에서 두드러지게 표현되는 디테일을 선택적으로 정규화 시키기 위하여 베이스층의 휘도 값을 사용한다.
- 본 논문에서는 HDR영상의 지역적인 밝기 및 디테일 향상을 위한 감마 보정 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 베이스층의 휘도 값을 고려하여 영상의 개선 영역과 정도를 설정하였으며 이를 바탕으로 계산한 함수와 수정 인자를 가중치 맵에 적용함으로써 영상의 지역적 밝기 및 디테일 향상을 위한 감마 보정 알고리즘을 생성하였다.
- 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 영상의 개선되는 영역과 정도를 결정하기 위하여 양방향 필터(bilateral filter)을 사용하여 입력 휘도 채널로부터 분리한 베이스층(baselayer)의 휘도 값을 고려하였다.제안한 알고리즘은 베이스층의 휘도 값에 따라 구별 된 어두운/밝은 영역에 대한 감마 가중치를 조정하는 함수를 기존의 가중치 맵에 적용하여 영상의 지역적인 밝기를 개선시켰다.
제안 방법
- 제안한 알고리즘은 베이스층의 휘도 값에 따라 구별 된 어두운/밝은 영역에 대한 감마 가중치를 조정하는 함수를 기존의 가중치 맵에 적용하여 영상의 지역적인 밝기를 개선시켰다.또한 어두운/ 밝은 배경에서 큰 휘도 값의 변화로 인하여 나타나는 후광효과를 감소시켜 영상의 자연스러움을 향상시키기 위하여 배경 휘도 값을 고려한 수정 계수 (scaling factor)을 제안하였다.제안한 알고리즘을 톤 매핑의 감마 보정에 적용함으로써 최종 HDR 영상의 톤 매핑된 결과영상을 기존의 방법들과 비교하여 주관적인 선호도를 평가한 결과 제안한 방법을 통해 얻은 결과영상의 밝기 및 대비적 성능이 개선됨을 확인할 수 있었다.
- 먼저 영상의 지역적인 어두운/밝은 부분을 판단하기 위하여 제안한 알고리즘은 HDR입력영상의 휘도 채널을 양방향 필터로 분리한 베이스층의 휘도 값을 고려하였다.양방향 필터는 처리하고자 하는 화소의 공간영역(spatial domain)에서의 주변 화소들 간의 위치적 근사성뿐만 아니라 휘도영역(intensitydo- main)에서의 휘도 근사성도 고려한 엣지-보존 스무딩 필터(edge-preservingsmoothingfilter)이다[8, 9].
- 향상시킬 부분을 결정하였다.베이스층의 휘도 값을 0에서 1까지 정규화 하여 매우 어두운/밝은 휘도 값을 가지는 화소들에 구간선형 함수를 사용하여 기존 가중치 맵에 다음과 같이 적용하였다.
- 선호도를 조사하였다.비교대상 방법은 고정된 감마값을 사용한 로그 매핑(logarithmicmapping)[2], 기존의 가중치 맵을 사용한 방법[6]그리고 본 논문에서 제안하는 알고리즘을 사용하였다.평가를 위해 보통의 시력을 가진 20명의 관찰자들이 실험에 참여하였다.
- 매핑 알고리즘이 제안되었다[6].이 방법은 처리하는 화소와 주변영역의 휘도 차이를 고려하여 배경휘도에 따른 가중치 맵(weightmap)을 계산하여 톤 매핑의 감마보정에 적용하였다.기존에 제안된 알고리즘을 통해 톤 매핑된 결과영상을 지역적 채도 및 대비가 향상되지만 개선되는 영역이 휘도의 차이가 큰 경계부분에만 한정된다는 한계점이 존재한다.
- 이러한 특성을 바탕으로 기존의 방법은 밝은 배경에서는 어두운 배경보다 채도를, 어두운 배경에서는 밝은 배경보다 대비를 향상시킬 수 있는 알고리즘을 제안하였다.이 알고리즘은 주변 휘도 값에 따라 i위치의 감마 가중치 값을 보정하는 가중치 맵을 제안하였다.가중치 맵에서 i 위치의 가중치 값은 주변 휘도 값에 대한 평균 그리고 중간 값과 i위치에서의 처리하려는 화소 값의 비에최대값으로 정의되며 다음과 같이 나타낼 수 있다.
- 또한 영상의 경계부분에서 나타나는 큰 휘도의 차이는 과도한 가중치 값을 생성하여 결과영상의 경계부분에 후광효과가 나타나게 된다.이러한 기존 방법의 한계점들을 극복하기 위하여 제안한 알고리즘은 배경 휘도에 따른 영상의 지역적 어두운/밝은 부분을 개선하며 디테일을 보존하면서 후광효과를 감소시키는 알고리즘을 제안하였다. Fig.
- 인간의 시각은 밝은 배경 휘도 하에서는 채도에 민감하며 어두운 배경 휘도에서는 대비에 민감한 특성을 가지고 있다[7].이러한 특성을 바탕으로 기존의 방법은 밝은 배경에서는 어두운 배경보다 채도를, 어두운 배경에서는 밝은 배경보다 대비를 향상시킬 수 있는 알고리즘을 제안하였다.이 알고리즘은 주변 휘도 값에 따라 i위치의 감마 가중치 값을 보정하는 가중치 맵을 제안하였다.
- 양방향 필터를 사용하여 분리한 베이스 층의 휘도 값을 사용하여 영상의 국부적인 밝기를 조정하는 함수와 디테일의 세기를 조정하는 정규화인 자를 계산한다.이를 기존의 가중치 맵에 적용하여 HDR영상의 톤 매핑의 감마보정에 적용한다.
- 제안한 방법은 베이스층의 휘도 값을 고려하여 영상을 향상시킬 부분을 결정하였다.베이스층의 휘도 값을 0에서 1까지 정규화 하여 매우 어두운/밝은 휘도 값을 가지는 화소들에 구간선형 함수를 사용하여 기존 가중치 맵에 다음과 같이 적용하였다.
- 값을 고려하였다.제안한 알고리즘은 베이스층의 휘도 값에 따라 구별 된 어두운/밝은 영역에 대한 감마 가중치를 조정하는 함수를 기존의 가중치 맵에 적용하여 영상의 지역적인 밝기를 개선시켰다.또한 어두운/ 밝은 배경에서 큰 휘도 값의 변화로 인하여 나타나는 후광효과를 감소시켜 영상의 자연스러움을 향상시키기 위하여 배경 휘도 값을 고려한 수정 계수 (scaling factor)을 제안하였다.
- 제안하였다. 제안한 알고리즘은 베이스층의 휘도 값을 고려하여 영상의 개선 영역과 정도를 설정하였으며 이를 바탕으로 계산한 함수와 수정 인자를 가중치 맵에 적용함으로써 영상의 지역적 밝기 및 디테일 향상을 위한 감마 보정 알고리즘을 생성하였다.제안한 방법을 HDR영상의 톤 매핑에서 감마 보정에 적용한 결과 영상의 전체적인 밝기는 유지하며 어두운/밝은 부분의 지역적인 밝기를 개선하여 시인성을 향상시킬 수 있었다.
- 주관적인 선호도 평가를 위해 실험은 기존의 방법들과 제안한 방법을 사용하여 톤 매핑한 5가지 HDR 영상을 밝기 및 디테일의 시인성에 대한 선호도를 조사하였다.비교대상 방법은 고정된 감마값을 사용한 로그 매핑(logarithmicmapping)[2], 기존의 가중치 맵을 사용한 방법[6]그리고 본 논문에서 제안하는 알고리즘을 사용하였다.
대상 데이터
- 평가를 위해 보통의 시력을 가진 20명의 관찰자들이 실험에 참여하였다. 참가자들은 여자 12명, 남자 8명으로 24-33세의 연령대로 구성되었으며 주관적인 평가를 위해 톤 매핑된 영상을 동일한 광원 하에서 모니터를 사용하여 출력하였다. Z-score[11]을 계산하기 위하여 실험 참가자들은 화면에 출력된 두 개의 결과 영상 쌍을 비교하여 밝기와 디테일의 자연스러움에 대한 선호영상에 점수를 부여하였다.
- 비교대상 방법은 고정된 감마값을 사용한 로그 매핑(logarithmicmapping)[2], 기존의 가중치 맵을 사용한 방법[6]그리고 본 논문에서 제안하는 알고리즘을 사용하였다.평가를 위해 보통의 시력을 가진 20명의 관찰자들이 실험에 참여하였다. 참가자들은 여자 12명, 남자 8명으로 24-33세의 연령대로 구성되었으며 주관적인 평가를 위해 톤 매핑된 영상을 동일한 광원 하에서 모니터를 사용하여 출력하였다.
이론/모형
- 7과 비교하면 영상의 어두운/밝은 부분에서 디테일에 대한 가중치 값이 선택적으로 개선됨을 확인할 수 있다. 제안한 감마 보정 알고리즘을 식 (11)에 적용함으로써 톤 매핑된 결과영상을 얻을 수 있다.
성능/효과
- 10(a)와 Fig.10(b)의 결과영상과 비교하였을 때 지역적인 밝기가 개선되어 영상에서 좌우측 상단 등의 영상의 어두운 부분의 밝기가 개선되어 드러나지 않았던 디테일의 시인성을 확보하는 동시에 밝은 /어두운 영역에서 나타나는 과도한 디테일의 세기가 감소하여 자연스러운 결과영상이 출력됨을 확인할 수 있다.
- Fig.16(b) 의 디테일의 시인성에 대한 선호도에서는 (a)의 전역적인 톤 매핑 방법에 비해 지역적인 (b)및 (c) 선호도가 높게 나타났으며, 제안한 방법이 디테일의 시인성에 대한 선호도에도 좋은 성능을 나타냄을 확인할 수 있었다.
- 6을 사용 하였다.가중치 맵을 사용한 결과영상을 비교한 결과 고정된 감마보정 값을 사용한 방법보다 지역적인 대비가 향상되어 영상의 디테일이 보존됨을 확인할 수 있다.
- 제안한 방법을 HDR영상의 톤 매핑에서 감마 보정에 적용한 결과 영상의 전체적인 밝기는 유지하며 어두운/밝은 부분의 지역적인 밝기를 개선하여 시인성을 향상시킬 수 있었다.또한 영상의 어두운/밝은 영역에서 나타나는 후광효과를 감소시키면서 디테일을 보존하여 톤 매핑된 영상의 자연스러움이 향상됨을 확인할 수 있었다. 본 논문이 제안한 알고리즘을 다양한 HDR 영상에 적용하여 기존의 톤 매핑 방법들과 비교한 주관적인 평가 실험에서 제안한 방법이 영상의 밝기 및 디테일의 시인성에서 높은 선호도를 가짐을 확인하였다.
- 11(c)영상에서는 전체적인 밝기를 최대한 유지하면서 좌측과 상단의 어두운 부분의 밝기를 국부적으로 개선함을 확인할 수 있다.또한, 창문과 대들보 등 휘도 차이가 크게 나는 부분들에서 과도한 디테일의 개선을 조절하여 영상의 디테일을 최대한 보존함과 동시에 디테일의 시인성을 확보함을 보였다.이와 마찬가지로 Fig.
- 또한 영상의 어두운/밝은 영역에서 나타나는 후광효과를 감소시키면서 디테일을 보존하여 톤 매핑된 영상의 자연스러움이 향상됨을 확인할 수 있었다. 본 논문이 제안한 알고리즘을 다양한 HDR 영상에 적용하여 기존의 톤 매핑 방법들과 비교한 주관적인 평가 실험에서 제안한 방법이 영상의 밝기 및 디테일의 시인성에서 높은 선호도를 가짐을 확인하였다.
- 16(a)는 결과 영상의 밝기에 대한 선호도이며 (b)는 디테일의 시인성에 대한 선호도이다.영상의 밝기에 대한 선호도는 실험에 사용한 모든 영상에서 제안한 알고리즘을 사용한 결과 영상이 좋은 성능을 나타냄을 보였다.Fig.
- 9 는 식(10)을 사용하여 본 논문에서 자안한 영상의 지역적 밝기 및 디테일 향상을 위한 감마 가중치 맵을 나타낸다.제안한 방법을 Fig.7과 비교하면 영상의 어두운/밝은 부분에서 디테일에 대한 가중치 값이 선택적으로 개선됨을 확인할 수 있다. 제안한 감마 보정 알고리즘을 식 (11)에 적용함으로써 톤 매핑된 결과영상을 얻을 수 있다.
- 제안한 알고리즘은 베이스층의 휘도 값을 고려하여 영상의 개선 영역과 정도를 설정하였으며 이를 바탕으로 계산한 함수와 수정 인자를 가중치 맵에 적용함으로써 영상의 지역적 밝기 및 디테일 향상을 위한 감마 보정 알고리즘을 생성하였다.제안한 방법을 HDR영상의 톤 매핑에서 감마 보정에 적용한 결과 영상의 전체적인 밝기는 유지하며 어두운/밝은 부분의 지역적인 밝기를 개선하여 시인성을 향상시킬 수 있었다.또한 영상의 어두운/밝은 영역에서 나타나는 후광효과를 감소시키면서 디테일을 보존하여 톤 매핑된 영상의 자연스러움이 향상됨을 확인할 수 있었다.
- 11-15는 기존의 방법들과 본 논문에서 제안한 알고리즘을 사용하여 톤 매핑한 결과영상을 나타낸다. 제안한 방법을 통해 획득한 Fig. 11(c)영상에서는 전체적인 밝기를 최대한 유지하면서 좌측과 상단의 어두운 부분의 밝기를 국부적으로 개선함을 확인할 수 있다.또한, 창문과 대들보 등 휘도 차이가 크게 나는 부분들에서 과도한 디테일의 개선을 조절하여 영상의 디테일을 최대한 보존함과 동시에 디테일의 시인성을 확보함을 보였다.
- 또한 어두운/ 밝은 배경에서 큰 휘도 값의 변화로 인하여 나타나는 후광효과를 감소시켜 영상의 자연스러움을 향상시키기 위하여 배경 휘도 값을 고려한 수정 계수 (scaling factor)을 제안하였다.제안한 알고리즘을 톤 매핑의 감마 보정에 적용함으로써 최종 HDR 영상의 톤 매핑된 결과영상을 기존의 방법들과 비교하여 주관적인 선호도를 평가한 결과 제안한 방법을 통해 얻은 결과영상의 밝기 및 대비적 성능이 개선됨을 확인할 수 있었다.
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