Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society (한국산학기술학회논문지)

The Korea Academia-Industrial cooperation Society (한국산학기술학회)
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An Adaptive Contrast Enhancement Method by Histogram Compensation

히스토그램 보정을 통한 적응형 명암비 향상 방법

  • 강현우 (한양대학교 전자전기제어계측공학부) ;
  • 황보현 (한양대학교 전자전기제어계측공학부) ;
  • 윤종호 (한양대학교 전자전기제어계측공학부) ;
  • 조태경 (상명대학교 정보통신공학과) ;
  • 최명렬 (한양대학교 전자전기제어계측공학부)
  • Received : 2010.01.08
  • Accepted : 2010.03.18
  • Published : 2010.03.31
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Abstract

Histogram Equalization(HE) is one of the well known methods for contrast enhancement. but, it did not applied directly due to side effects such as significant change in brightness or washed out appearance. Many conventional method try to overcome this problem but they did not guarantee various image or depend on user define parameter. In this paper, an Adaptive histogram Compensated Histogram Equalization(ACHE) is proposed for contrast enhancement. ACHE has a parameter that based on median of input image. Histogram of input image is compensated according to parameter. And then finally compensated histogram is equalized. Experimental results show that proposed method suppresses side effects such as detail loss or washed out appearance. Moreover, parameter calculated automatically with low computation complexity. As a result, it could applies FPD directly.

히스토그램 평활화는 가장 잘 알려진 명암비 향상기법이지만 밝기 값이 크게 변화해서 색의 왜곡과 노이즈가 두드러지고 색번짐 현상 같은 부작용이 발생한다. 이러한 문제들을 해결하기 위한 기존의 기법들은 유저가 영상마다 일일이 파라미터를 수정해야 하거나 다양한 영상에 대해 결과를 보장하지 못했다. 제안된 기법은 영상의 median값을 바탕으로 보정계수를 계산하고 히스토그램에서 가장 큰 빈도수를 기준으로 보정계수에 비례하여 나머지 히스토그램들을 보정한 뒤 평활화 한다. 제안한 방법의 결과영상은 각기 다른 특성을 가진 여러 가지 영상들에 대해 안정적으로 HE의 부작용들을 해결하였음을 알 수 있게 한다. 뿐만 아니라 연산이 복잡하지 않고, 보정계수가 자동적으로 계산되기 때문에 FPD에 직접 적용할 수 있다.

Keywords

References

  1. R. C. Gonzalez, "Digital Image Processing", 2nd Edition, Prentice Hall, pp. 75-146, 2002.
  2. R. Crane, "A Simplified Approach to Image Processing", Prentice Hall, pp. 42-66, 1997.
  3. Y. T. Kim, et al., "Contrast enhancement using Brightness preserving Bi-Histogram Equalization," IEEE Trans. on Consumer Electron, vol.43, no.1, pp.1-8, 1997. https://doi.org/10.1109/30.580378
  4. S. D. Chen, et al., "Contrast Enhancement using Recursive Mean-Separate Histogram Equalization for Scalable Brightness Preservation," IEEE Trans. on Consumer Electron, vol.49, no.4, pp.1301-1309, 2003. https://doi.org/10.1109/TCE.2003.1261233
  5. Wang, Chen and Zhang, "Image enhancement Based on Equal Area Dualistic Sub-Image Histogram Equalization Method," IEEE Trans on Consumer Electronics, vol. 45, no. 1, pp. 68-75, 1999. https://doi.org/10.1109/30.754419
  6. Chen and R.Ramli, " Minimum Mean Brightness Error Bi-Histogram Equalization in Contrast Ehhancement," IEEE Trans on Consumer Electronics, vol. 49, no. 4, pp.1310-1319, 2003. https://doi.org/10.1109/TCE.2003.1261234