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NTIS 바로가기멀티미디어학회논문지 = Journal of Korea Multimedia Society, v.21 no.2, 2018년, pp.108 - 116
김주영 (Dept. of Electronics and Computer Eng., Seokyeong University) , 김진헌 (Dept. of Computer Eng., Seokyeong University)
In this paper, we propose an image enhancement method based on Multi-Scale Retinex theory that designs Unsharp Masking Filter (UMF) and emphasizes the contrast ratio adaptively. Unsharp Masking (UM) technique emphasizes image sharpness and improves contrast ratio by adding high frequency component t...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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레티넥스 알고리즘이란 무엇인가? | 레티넥스 알고리즘은 1971년 Edwin Land에 의해 처음으로 발표된 레티넥스 이론[1]을 기반으로 인간의 시각 인지 작용을 모델링 하여 영상의 대조비를 개선하는 방법이다. 이 기법은 실제 물체의 전달되는 광원에 무관하게 반사성분을 강화하여 영상의 화질을 개선하는 기법이다. | |
Multi-Scale Retinex 알고리즘은 어떤 단점이 있는가? | SSR 알고리즘은 조명성분(illuminance)을 제거하고 반사성분(reflectance)을 예측 및 보정하여 저조도 영상을 효과적으로 개선하지만 필터 의존성 및 후광왜곡(haloartifact) 등의 문제점이 존재한다. 이후에 Multi-Scale Retinex (MSR) 알고리즘이 제안되었는데, 이 방법은 다양한 조명 추정 함수를 정의하여 SSR의 단점을 보완하였지만 색상 왜곡 문제가 생기는 단점이 있다. | |
레티넥스 알고리즘은 무엇을 강조하는가? | 레티넥스 알고리즘은 전술한 레티넥스 이론을 기반하여 인간의 시각 시스템을 모델링한 것이다. 이 기법은 인간이 인지하는 밝기의 정도는 조명성분과 반사성분으로 구성되어 있으며 조명성분을 제거하고 반사성분의 특성을 강조한다. 조도의 영향을 측정하기 위해 조명 추정 함수를 정의하며 이처럼 조명을 추정할 때 단일 함수를 이용하는 레티넥스 알고리즘을 SSR (Single Scale Retinex)이라 한다. |
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