초록

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본 논문에서는 화질 향상을 위한 콘트라스트 조정 기법을 제안한다. 제안한 방식은 기존의 알고리즘을 단순화하여서 실시간 처리가 가능하며 콘트라스트의 범위를 조정하는 가중치를 두었다. 연산을 함에 있어 기준이 되는 값을 선언하여 콘트라스트의 효율적인 조정과 오차율을 줄였다. 제안한 방식에 의한 처리 결과와 원 영상의 화질 평가를 위해 시각적 검증과 히스토그램의 표준 편차를 도입 하였다.

본 논문에서는 화질 향상을 위한 콘트라스트 조정 기법을 제안한다. 제안한 방식은 기존의 알고리즘을 단순화하여서 실시간 처리가 가능하며 콘트라스트의 범위를 조정하는 가중치를 두었다. 연산을 함에 있어 기준이 되는 값을 선언하여 콘트라스트의 효율적인 조정과 오차율을 줄였다. 제안한 방식에 의한 처리 결과와 원 영상의 화질 평가를 위해 시각적 검증과 히스토그램의 표준 편차를 도입 하였다.

AI 본문요약

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• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 본 논문에서는 LCD 모니터에서 화질 향상을 위한 콘트 라스트 조정 방식에 대하여 제안한다. LCD 모니터에서 영상의 최대 및 최소 값을 적용하는데 있어서 기준 되는 화소의 수와 비교하여 최대 및 최소의 값을 정한다.
• 일반적으로 화질 향상의 방법으로 콘트라스트 조정, 에지 강화, 잡음 감소 등의 기법들이 있다. 이러한 방법은 영상 내의 영상정보량을 전혀 증가하지 않고도 화질을 향상시키는 수단으로 이용되는데, 본 논문에서는 현재 연구가 활발히 진행 중인 LCD 디스플레이상에서 화질 향 상을 위한 향상된 콘트라스트 조정기법을 제안하였다. 제안한 방식은 하드웨어 구현 시 별도의 메모리가 필요하지 않고, 영상 화소내의 최대 화소값과 최소 화소 값을 이용하여 변환하여 사용되기 때문에 언더플로어 또는 오버플로어를 방지할 수 있다.

제안 방법

• 식 4에서 최소 화소 값에 대하여 뺄셈 연산으로서 언더플로어 발생을 방지하였다. 또한 오버플로어를 방지하고 전체 영역을 포함하도록 가중치 (M+US)를 계산한다. 사용자는 US(User Selector)를 사 용하여서 영상의 콘트라스트를 단계적으로 조정할 수 있으며 오버 플로어를 방지하기 위하여 만약 DR(Differe- nce Range)로 16에서 127사이에 존재할 경우 US값이 -2에서 2까지 정의되었으며 128이상일 경우 2보다 적은 가중치를 곱하여 확장시킨다.

대상 데이터

• 그 이유는 양질의 화상이란 히스토:Z램의 분포가 균일하다는 것을 의미하기 때문이다. 실험 영상으로는 512x480 해상도의 가진 영상을 이용하였다.

데이터처리

• 컴퓨터 시뮬레이션 결과는 처리된 영상의 히스토그램분포를 이용하여 비교하였다. 그 이유는 양질의 화상이란 히스토:Z램의 분포가 균일하다는 것을 의미하기 때문이다.

성능/효과

• 또한 최소 화소 값뿐만 아니라 최대 화소 값도 식 7과 같이 최소 화소 값의 채택과 전체적인 콘트라스트 조정의 오차율을 줄였다. 식 4에서 최소 화소 값에 대하여 뺄셈 연산으로서 언더플로어 발생을 방지하였다.
• 이러한 방법은 영상 내의 영상정보량을 전혀 증가하지 않고도 화질을 향상시키는 수단으로 이용되는데, 본 논문에서는 현재 연구가 활발히 진행 중인 LCD 디스플레이상에서 화질 향 상을 위한 향상된 콘트라스트 조정기법을 제안하였다. 제안한 방식은 하드웨어 구현 시 별도의 메모리가 필요하지 않고, 영상 화소내의 최대 화소값과 최소 화소 값을 이용하여 변환하여 사용되기 때문에 언더플로어 또는 오버플로어를 방지할 수 있다.가중치 값을 계산하기 위해서 누산기, 승산기를 사용하지 않고 한 영상 내의 최대 화소값과 최소 화소 값차를 이용하므로 상대적인 연산량이 적어진다.
• 제안한 콘트라스트 조정 방식은 기존의 명암 대비 스트 래칭의 경우 승산기와 누진기를 사용함에 있어 실시간에 용이하지 못하다는 단점이 있어 이를 보완하여서 곱셈기 의 역할을 비트 쉬프트를 사용하여 하드웨어적인 구조를 단순화할 수 있으며 구현이 용이하다. 그리고 제안한 알 고리즘은 식 4로 표현된다.

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