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NTIS 바로가기韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information, v.24 no.6, 2019년, pp.73 - 80
Joung, Jihye (Agency of Defense Development)
In this paper, we propose an effective dynamic range compression (DRC) method of infrared images. A histogram of infrared images has narrow dynamic range compared to visible images. Hence, it is important to apply the effective DRC algorithm for high performance of an infrared image analysis. The pr...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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히스토그램 평활화란? | 가장 유명한 방법으로 히스토그램 평활화(Histogram Equalization) 기법이 있다[1]. 히스토그램 평활화는 14bit 영상의 히스토그램의 누적분포함수를 구하고 이를 밝기 변환 mapping 함수로 사용하는 방법이다. 히스토그램 평활화를 적용하면 결과 영상의 히스토그램이 uniform 분포에 가까워져 동적 범위 압축에는 효과적이다. | |
히스토그램 평활화의 단점을 보완하기 위한 알고리즘은? | 하지만 영상이 과도하게 변화하고 세부정보를 표현하지 못 한다는 단점이 있다. 히스토그램 평활화 기법의 단점을 보완하기 위해 소개된 알고리즘이 Plateau Equalization 이다 [2,3]. Plateau Equalization은 14bit 영상의 히스토그램이 특정 문턱값 이상인 경우 문턱값으로 변환하는 방법이다. | |
CLAHE가 Plateau equalization와 동일한 단점은 무엇인가? | Plateau equalization과 유사한 방법으로 히스토그램 변형을 하기 때문에 영상이 과도하게 변하는 것을 막아주고 영상의 세부정보 표현이 가능하다. 하지만 각 block이 서로 다른 밝기 변환 함수를 사용하여 block artifact가 발생할 수 있으며 Plateau equalization과 같이 알고리즘의 파라미터에 영향을 많이 받는다는 단점을 가진다. 최근에도 히스토그램에 기반한 영상의 동적 범위 압축과 영상의 대조비 개선 기법들이 소개되고 있다. |
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