DOI QR코드

DOI QR Code

Retinex Algorithm Improvement for Color Compensation in Back-Light Image Efficently

역광 이미지의 효율적인 컬러 색상 보정을 위한 Retinex 알고리즘의 성능 개선

  • Kim, Young-Tak (Dept. of Electronic, Information and Communication Engineering, SoongSil University) ;
  • Yu, Jae-Hyoung (Dept. of Electronic, Information and Communication Engineering, SoongSil University) ;
  • Hahn, Hern-Soo (Dept. of Electronic, Information and Communication Engineering, SoongSil University)
  • 김영탁 (숭실대학교 정보통신전자공학과) ;
  • 유재형 (숭실대학교 정보통신전자공학과) ;
  • 한헌수 (숭실대학교 정보통신전자공학과)
  • Received : 2010.10.29
  • Accepted : 2010.11.17
  • Published : 2011.01.31

Abstract

This paper proposes a new algorithm that improve color component of compensated image using Retinex method for back-light image. A back-light image has two regions, one of the region is too bright and the other one is too dark. If an back-light image is improved contrast using Retinex method, it loses color information in the part of brightness of the image. In order to make up loss information, proposed algorithm adds color components from original image. The histogram can be divided three parts that brightness, darkness, midway using K-mean (k=3) algorithm. For the brightness, it is used color information of the original image. For the darkness, it is converted using by Retinex method. The midway region is mixed between original image and Retinex result image in the ratio of histogram. The ratio is determined by distance from dark area. The proposed algorithm was tested on nature back-light images to evaluate performance, and the experimental result shows that proposed algorithm is more robust than original Retinex algorithm.

본 논문은 상대적으로 대비도 차이가 크게 나타나는 역광 이미지에 대해서 Retinex 알고리즘을 적용하여 보정 했을 경우 발생하는 밝은 영역에서의 컬러성분의 손실을 개선하기 위한 새로운 기법을 제안한다. 역광 이미지의 경우 밝은 영역과 어두운 영역에 대한 밝기 차이가 매우 크게 발생하기 때문에 Retinex 알고리즘을 이용하여 영상의 대비도를 향상시킬 경우 밝은 영역에서의 컬러 성분이 손실되는 현상이 발생한다. 이러한 손실을 보완하기 위해서 원본 영상의 밝은 영역에 해당하는 컬러 성분을 Retinex 알고리즘으로 보정된 영상에 추가해준다. K-mean 알고리즘을 이용하여 원본 영상에서의 밝은 영역, 어두운 영역, 중간 영역을 분리하고 밝은 영역에 대해서의 컬러 성분을 추가적으로 복원해 주며, 중간 영역에 대해서는 히스토그램에서의 위치를 기준으로 밝고 어두운 성분에 대한 비율을 고려하여 각 비율에 따라 원본 영상과 Retinex 복원 영상의 밝기 값을 함께 이용하도록 한다. 제안하는 알고리즘의 성능 평가를 위해 역광 현상이 강하게 나타나는 자연영상들을 대상으로 적용하여 기존의 Retinex 알고리즘보다 우수한 성능을 가지고 있음을 보였다.

Keywords

References

  1. L. Meylan, D. Alleysson, and S. Süstrunk, "Model of retinal local adaptation for the tone mapping of color filter array images," J. Opt. Soc. Am. A, Vol.24, No.9, pp.2807-2816, 2007. https://doi.org/10.1364/JOSAA.24.002807
  2. D. H. Choi. I. H. Jang. N.C. Kim. "Color Image Enhancement Based on an Improved Image Formation Model," Jurnal of the IEEK SP, Vol. 4, No. 6, pp. 65-84, 2006.
  3. C. Ke, "Adaptive Smoothing Via Contextual and Local Discontinuities," IEEE Transactions on Pattern analysis and machine intelligence, Vol.27, No.10, pp.1552-1567, 2005. https://doi.org/10.1109/TPAMI.2005.190
  4. Y. K. Park and J. K. Kim, "A New Methodology of Illumination Estimation/ Normalization for Robust Face Recognition," IEEE international Conference on image Processing, 2007.
  5. 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.
  6. Z. Rahman, G. A. Woodell, D. J. Jobson, "A Comparison of the Multiscale Retinex with Other Image Enhancement Techniques," NASA Langley Technical Report, 1997.
  7. Daniel J. Jobson and Zia-ur Rahman, "Properties and Performance of a Center/ Surround Retinex," IEEE Trans. Image Process, Vol.6, No.3, pp.451-492, 1997. https://doi.org/10.1109/83.557356
  8. D. J. Jobson, Z. Rahman, and G. A. Woodell, "A Multiscale Retinex for Bridging the Gap between Color Images and The Human Observation," IEEE Trans. Image Process, Vol.6, No.7, pp.965-976, 1997. https://doi.org/10.1109/83.597272
  9. K. Alsabti, S. Ranka, and V. Singh, "An Efficient k-means Clustering Algorithm," Proc. First Workshop High Performance Data Mining, Mar. 1998.
  10. D. H. Choi, I. H. Jang, M. H. Kim, and N. C. Kim, "Color image enhancement based on single-scale retinex with a JND-based nonlinear filter," in Proc. IEEE Int. Symp. Circuits and Syst., New Orleans, USA, pp.3948-3951, 2007.
  11. I. S. Jang, K. H. Park and Y. H. Ha, "Color Correction by Estimation of Dominant Chromaticity in Multi-Scaled Retinex," Jurnal of Imaging Science and Technology, Vol.53, No.5, 2009.
  12. B. H. Kang, C. W. Jeon, and H. S. Ko. "K-Retinex Algorithm for Fast Back-Light Compensation," Jurnal of the IEEK SP, Vol. 44, No. 2, pp. 126-136, 2007.
  13. Y. T. Kim, H. S. Han. "detection method using Retinex based on Median filter in the Fog Image," Jurnal of the Korea Society of Computer and information, Vol. 15, No. 8, pp. 31-39, 2010. https://doi.org/10.9708/jksci.2010.15.8.031
  14. J. D. Kim, Y. J Han. H. S. Han. "Image-based Water Level Measurement Method Adapting to Ruler's Surface Condition,"Jurnal of the Korea Society of Computer and information, Vol. 15, No. 9, pp. 67-76, 2010. https://doi.org/10.9708/jksci.2010.15.9.067

Cited by

  1. 지상 라이다를 활용한 트렌치 단층 단면 3차원 영상 생성과 웹 기반 대용량 점군 자료 가시화 플랫폼 활용 사례 vol.54, pp.2, 2011, https://doi.org/10.9719/eeg.2021.54.2.177