국부가중선형변환 함수를 이용한 이미지 대비비 향상 기법 (Image Contrast Enhancement Method using Local Weighted Linear Transformation Function)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보기술학회
· 수록지 정보 : 한국정보기술학회논문지 / 12권 / 4호 / 181 ~ 189페이지
· 저자명 : 김동형

초록

이미지의 대비비를 향상시키는 대표적인 방법에는 히스토그램 확장 및 히스토그램 균등화 기법이 있다. 히스토그램 확장기법은 입력 이미지의 동적영역을 사용가능한 전체 동적영역으로 매핑하는 선형변환 기법이다. 히스토그램 균등화 기법은 입력 이미지의 누적밀도함수를 변환함수로 사용하는 기법이다. 본 논문에서는 이들 두 기법에 기반한 국부선형변환(LLT) 방법과 국부가중선형변환(LWLT) 방법을 제안한다. LLT는 히스토그램의 국부 구간에 따라 동적영역을 적응적으로 확장 또는 축소하는 선형변환방법이다. LWLT는 LLT의 각 구간에 인간의 시각특징을 반영한 Weber-Fechner 법칙을 사용하여 얻은 가중치를 추가한 방법이다.
실험결과는 제안하는 알고리즘은 주관적 화질 측면에서 대비비를 효과적으로 향상시키는 것을 보여준다. 또한 엔트로피, ECBM, 그리고 GSD 값도 이전의 방법들과 비교하여 높은 값을 가지는 것을 볼 수 있었다.

영어초록

Typical methods that enhance image contrast are histogram stretching and histogram equalization. The histogram stretching method is the linear transformation function mapping dynamic range of input image to total available one. The histogram equalization method uses the transformation function that is a cumulative density function of input image. In this paper, a local linear transformation(LLT) and a local weighted linear transformation methods based on these two methods were proposed. LLT is linear transformation function that stretches or compresses dynamic range adaptively in each local region. LWLT is the LLT adding weight that reflects human's characteristics of sight, and each weight is calculated from Weber-Fechner's law.
The experimental results show that the proposed algorithm effectively enhances the contrast in terms of subjective quality. Also, the proposed method has higher entropy, EBCM and GSD values than other conventional approaches.

참고자료

· 없음