K-Retinex Algorithm for Fast Back-Light Compensation

역광 사진의 빠른 보정을 위한 Retinex 알고리즘의 성능 개선

  • Kang, Bong-Hyup (Korea University, Department of Electroncs & Computer Engineering) ;
  • Jeon, Chang-Won (Korea University, Department of Electroncs & Computer Engineering) ;
  • Ko, Han-Seok (Korea University, Department of Electroncs & Computer Engineering)
  • 강봉협 (고려대학교 전자컴퓨터공학부) ;
  • 전창원 (고려대학교 전자컴퓨터공학부) ;
  • 고한석 (고려대학교 전자컴퓨터공학부)
  • Published : 2007.03.25

Abstract

This paper presents an enhanced algorithm for compensating the visual quality in back-light image. Current cameras do not represent all details of scene into human's eye. Saturation and underexposure are common problems in back-light image. Retinex algorithm, derived from Land's theory on human visual perception is known to be effective in enhancing the contrast. However, its weaknesses are long processing time and low contrast of bright area in back-light scene because of compensating the details of dark area. In this paper, K-Retinex algorithm is proposed to reduce the processing time and enhance the contrast in both dark and bright area. To show the superiority of proposed algorithm, we compare the processing time, local standard deviation and contrast per pixel of each area above.

현재 카메라들은 역광 환경에서 노출 시간 조절만으로 인간의 눈으로 볼 수 있는 것과 동일한 화질의 영상을 얻을 수 없으므로 역광 보정을 위한 화질 개선 방법이 필요하다. 기존의 화질 개선 방법으로는 Land의 인간의 시각적인 모델을 바탕으로 한 Retintex 알고리즘이 대표적이다. 그러나 처리 시간이 길고 역광 사진에 적용하는 경우 어두운 영역을 보정하기 위해 밝은 영역이 포화되어 버리는 문제가 있다. 그러므로 본 논문에서는 빠른 처리를 위해 연산량을 감소하고 어두운 영역과 밝은 영역의 균형 있는 Contrast 향상을 위하여 Retinex 알고리즘을 개선하여 새로운 알고리즘을 제안하고 K-Retinex 알고리즘이라 명명한다. 그리고 처리 시간과 영역별 표준 편차, Contrast Per Pixel 측정을 통해 제안된 알고리즘의 우수성을 입증하였다.

Keywords

References

  1. M. C. Su, J. H. Guo, D. T. Lin, G. C. Wang, 'New compensation algorithm for color backlight images,' Neural Networks, 2002. IJCNN '02. Proceedings of the 2002 International Joint Conference, vol. 2, pp. 1396-1400, Honolulu, Hawaii, America, May 2002
  2. E. Land, J. McCann, 'Lightness and Retinex theory,' Journal of the Optical Society of America A, vol. 61. no. 1, pp.1-11, January 1971 https://doi.org/10.1364/JOSA.61.000001
  3. D. J. Jobson, Z. Rahman, G. A. Woodell, 'A Multi-Scale Retinex For Bridging the Gap Between Color Images and the Human Observation of Scenes,' IEEE Trans. Image Processing: Special Issue on Color Processing 6, pp.965-976, July 1997 https://doi.org/10.1109/83.597272
  4. Z. Rahman, G. A. Woodell, D. J. Jobson, 'A Comparison of the Multiscale Retinex with Other Image Enhancement Techniques,' NASA Langley Technical Report, 1997
  5. D. J. Jobson, Z. Rahman, G. A. Woodell, 'Properties and Performance of a Center/ Surround Retinex,' IEEE Trans. Image Processing 6, pp.451-462, March 1997 https://doi.org/10.1109/83.557356
  6. L. W. MacDonald, M. R. Luo, Color Imaging, Vision and Technology, John Wiley & Sons LTD, pp. 363-381, 1998
  7. E. Mark, M. David, 'Histogram Equalization using Neighborhood Metrics', Proceedings of the Second Canadian Conference on Computer and Robot Vision, Victoria, Canada, pp. 397-404, June 2005