KR20180092416A - Apparatus and method for improving contrast ratio of image - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 입력 영상의 대조비를 개선한 출력 영상을 생성하기 위한 영상의 대조비 개선 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an image contrast ratio improvement apparatus and method for generating an output image in which a contrast ratio of an input image is improved.
일반적인 비전 카메라는 인간이 인지할 수 있는 다이나믹 레인지(dynamic range, DR)에 비해 한정된 정보만을 저장할 수 있기 때문에 이러한 카메라로 촬영한 디지털 영상은 시각 정보의 손실이 발생하며, 그 결과, 디지털 영상은 종종 세부 시각 정보가 사라지는 등의 실제 풍경과 상이한 정보를 제공하게 되는 문제가 있다.Since a general vision camera can store only limited information compared to a human dynamic range (DR), digital images taken with such a camera have a loss of visual information. As a result, There is a problem that different detailed information than the actual scenery such as disappearance of detailed time information is provided.
대조비 개선 방법은 촬영에 사용된 카메라 파라미터를 알 수 없는 상황에서 디지털 영상의 정보만을 활용하여 사용자가 느끼는 영상의 대조비를 향상시키기 위한 방법으로, 대조비 개선 방법은 상대적으로 낮은 계산 복잡도로도 효과적으로 사용자가 인지하는 영상 품질의 향상을 도모할 수 있기 때문에 정지 영상 및 동영상 재생을 제공하는 다양한 전자기기의 소프트웨어에서 폭넓게 사용되고 있다.The method of improving the contrast ratio is a method for improving the contrast ratio of the image that the user feels by utilizing only the information of the digital image in a situation where the camera parameters used in the shooting are not known. The contrast ratio improvement method, It is widely used in software of various electronic apparatuses providing still image and moving picture reproduction because it can improve the perceived image quality.
그러나, 종래의 대조비 개선 방법은 누적분포함수(Cumulative Distribution Function, CDF) 자체를 매핑 함수(Mapping Function)으로 사용하기 때문에, 과도한 확장에 의한 영상의 평균 밝기의 급격한 변화, 노이즈 증가 등의 영상 왜곡이 발생할 수 있는 문제가 있으며, 이러한 위험을 낮추기 위해 가중치 합에서 균일 분포(uniform distribution)의 히스토그램의 비중을 너무 높일 경우, 대조비 개선이 효과를 보기 어려운 문제가 있다.However, since the conventional contrast ratio improvement method uses a cumulative distribution function (CDF) itself as a mapping function, image distortion such as an abrupt change in the average brightness of the image due to excessive expansion and noise increase There is a problem that can occur. In order to lower the risk, there is a problem that it is difficult to improve the contrast ratio if the weight distribution of the uniform distribution in the weighted sum is too high.
본 발명의 목적은, 상기 문제점을 해결하기 위한 것으로, 입력 영상의 확률밀도함수에 기초하여 산출된 누적분포함수(Cumulative Distribution Function, CDF)와 입력 영상에 포함된 픽셀의 밝기 최대값, 밝기 최소값 및 밝기 평균값에 기초하여 매핑 함수(Mapping Function)를 생성하고, 입력 영상 및 매핑 함수에 기초하여, 입력 영상의 대조비를 개선한 영상인 출력 영상을 생성하기 위함이다.SUMMARY OF THE INVENTION An object of the present invention is to solve the above problems and to provide a method and an apparatus for correcting a cumulative distribution function (CDF) calculated based on a probability density function of an input image and a maximum brightness value, A mapping function is generated based on the brightness average value and an output image is generated in which the contrast ratio of the input image is improved based on the input image and the mapping function.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 이상에서 언급한 과제(들)로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제(들)은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The problems to be solved by the present invention are not limited to the above-mentioned problem (s), and another problem (s) not mentioned can be clearly understood by those skilled in the art from the following description.
상기한 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 실시예에 따른 영상의 대조비 개선 방법은 확률밀도함수 산출부가, 입력 영상에 포함된 각각의 픽셀 값의 히스토그램에 기초하여 입력 영상의 확률밀도함수(Probability Density Function, PDF)을 산출하는 단계, 매핑 함수 생성부가, 입력 영상의 확률밀도함수에 기초하여 산출된 누적분포함수(Cumulative Distribution Function, CDF)와 입력 영상에 포함된 픽셀의 밝기 최대값, 밝기 최소값 및 밝기 평균값에 기초하여 매핑 함수(Mapping Function)를 생성하는 단계 및 출력 영상 생성부가, 입력 영상 및 매핑 함수에 기초하여, 입력 영상의 대조비를 개선한 영상인 출력 영상을 생성하는 단계를 포함한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a method for improving contrast ratio of an image, the probability density function calculating unit including: a probability density function calculating unit for calculating a probability density function of an input image based on a histogram of pixel values included in the input image, Function, PDF), a mapping function generation unit generates a mapping function based on a cumulative distribution function (CDF) calculated based on a probability density function of the input image and a maximum brightness value, a minimum brightness value, Generating a mapping function based on the brightness average value and generating an output image that is an image obtained by improving the contrast ratio of the input image based on the input image and the mapping function.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 누적분포함수(Cumulative Distribution Function, CDF)와 입력 영상에 포함된 픽셀의 밝기 최대값, 밝기 최소값 및 밝기 평균값에 기초하여 매핑 함수(Mapping Function)를 생성할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, a mapping function can be generated based on a cumulative distribution function (CDF) and a maximum brightness value, a minimum brightness value, and a brightness average value of pixels included in the input image .
본 발명의 일 실시예에 따르면, 생성된 매핑 함수는 인간의 시각인지시스템과 동일한 형태의 밝기반응함수(Luminance Response Function, LRF)로써 생성되기 때문에, 인간의 눈에 보다 친화적인 밝기 분포를 가지면서도 개선된 대조비를 나타내는 출력 영상을 생성할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, since the generated mapping function is generated by a luminance reaction function (LRF) of the same type as that of a human visual perception system, An output image representing an improved contrast ratio can be generated.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른, 영상의 대조비 개선 장치를 설명하기 위한 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른, 영상의 대조비 개선 장치 및 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른, 영상의 대조비 개선 장치 및 방법에서 제1 파라미터(
도 4는 본 발명의 실시예에 따른, 영상의 대조비 개선 장치 및 방법과 종래의 대조비 개선 방법을 비교하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른, 영상의 대조비 개선 장치 및 방법과 종래의 대조비 개선 방법을 비교하기 위한 도면이다.1 is a block diagram for explaining an image contrast ratio improving apparatus according to an embodiment of the present invention.
2 is a diagram for explaining an apparatus and method for improving contrast ratio of an image according to an embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a block diagram illustrating an apparatus and method for enhancing contrast ratio of an image according to an embodiment of the present invention.
FIG. 4 is a diagram for comparing an image contrast ratio improvement apparatus and method and a conventional contrast ratio improvement method according to an embodiment of the present invention.
FIG. 5 is a diagram for comparing an image contrast ratio improvement apparatus and method and a conventional contrast ratio improvement method according to an embodiment of the present invention.
이하, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 정도로 상세히 설명하기 위하여, 본 발명의 가장 바람직한 실시예를 첨부 도면을 참조하여 설명하기로 한다. 우선 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings in order to facilitate a person skilled in the art to easily carry out the technical idea of the present invention. . In the drawings, the same reference numerals are used to designate the same or similar components throughout the drawings. In the following description of the present invention, a detailed description of known functions and configurations incorporated herein will be omitted when it may make the subject matter of the present invention rather unclear.
이하, 본 발명의 실시예에 따른 영상의 대조비 개선 장치 및 방법을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명하면 아래와 같다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, an apparatus and method for improving image contrast ratio according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른, 영상의 대조비 개선 장치를 설명하기 위한 구성도이다. 도 2는 본 발명의 실시예에 따른, 영상의 대조비 개선 장치 및 방법을 설명하기 위한 도면이다. 도 3은 본 발명의 실시예에 따른, 영상의 대조비 개선 장치 및 방법에서 제1 파라미터(
우선, 본 발명의 실시예에 따른 영상의 대조비 개선 장치 및 방법을 설명하기에 앞서, 종래의 대조비 개선 방법을 설명한다.First, prior to describing an image contrast ratio improvement apparatus and method according to an embodiment of the present invention, a conventional contrast ratio improvement method will be described.
먼저, 종래의 기술 중 히스토그램 평활화(Histogram Equalization, HE) 기반의 방법을 설명한다.First, a histogram equalization (HE) -based method will be described in the related art.
히스토그램 평활화(Histogram Equalization, HE)은 입력 영상의 픽셀 밝기 분포를 활용하여 대조비를 개선하며, 히스토그램 평활화는 영상의 대조비가 낮은 이유를 영상의 픽셀 밝기 분포가 특정 값 주변으로 다소 집중되어 있기 때문으로 분석한다.The Histogram Equalization (HE) improves the contrast ratio by using the pixel brightness distribution of the input image and histogram smoothing is because the contrast ratio of the image is low because the pixel brightness distribution of the image is rather concentrated around the specific value do.
따라서 히스토그램 평활화는 영상의 각 픽셀 값의 히스토그램을 계산하여 영상의 확률밀도함수(Probability Density Function, PDF)를 추정하며, 이를 이용해 누적분포함수(Cumulative Distribution Function, CDF)를 계산한다.Therefore, the histogram smoothing estimates the probability density function (PDF) of the image by calculating the histogram of each pixel value of the image, and calculates a cumulative distribution function (CDF) using the histogram smoothing.
히스토그램 평활화는 [0,1]의 출력 범위를 갖는 누적분포함수를 [0,I_max]로 스케일링한 후, 이를 매핑 함수(Mapping Function)로 사용하며, 누적분포함수는 영상 내에서 높은 분포를 갖는 밝기 값에서 높은 기울기를 나타내기 때문에, 이를 매핑 함수로 사용하면 밀집된 밝기 값 분포를 분산시키는 효과가 있다.The histogram smoothing scales the cumulative distribution function with an output range of [0,1] to [0, I_max] and uses it as a mapping function. The cumulative distribution function is a function of the brightness Because it shows a high slope in the value, using it as a mapping function has the effect of distributing the dense brightness value distribution.
히스토그램 수정 방법을 이용한 히스토그램 평활화와 관련하여, 앞서 설명했듯이 히스토그램 평활화 방법은 입력 영상의 누적분포함수를 매핑 함수로 사용하기 때문에, 영상의 밝기 값이 극단적으로 집중되어 있는 경우 영상의 밝기를 과도하게 변화시켜 영상 왜곡을 발생시키는 경우가 있다.As described above, the histogram smoothing method uses the cumulative distribution function of the input image as a mapping function in the histogram smoothing method using the histogram correction method. Therefore, when the brightness value of the image is extremely concentrated, the brightness of the image is excessively changed Thereby causing image distortion.
이를 해결하기 위해 매핑 함수를 생성하기 위한 영상의 히스토그램에서 크게 왜곡을 유발할 수 있는 부분을 수정하는 다양한 방법이 연구되었으며, 특히 가장 널리 사용되고 있는 히스토그램 수정 방법은 균일 분포(uniform distribution)의 누적분포함수를 매핑 함수로 사용할 경우 출력 영상이 입력 영상과 완전히 동일하다는 점에 착안하여, 입력 영상의 히스토그램을 균일 분포의 히스토그램과의 가중치 합(weighted sum)을 통해 수정함으로써 과도한 왜곡을 방지한다.In order to solve this problem, various methods of modifying the part that can cause the distortion in the image histogram to generate the mapping function have been studied. Especially, the most widely used method of histogram correction is a cumulative distribution function of a uniform distribution When using it as a mapping function, the output image is exactly the same as the input image, and excessive distortion is prevented by modifying the histogram of the input image through a weighted sum with the histogram of the uniform distribution.
감마 함수를 이용한 방법과 관련하여, 감마 함수는 단일 파라미터를 통해 다양한 형태의 함수를 생성할 수 있으며, 하나의 함수 내에서 특정 구간은 압축하고 다른 구간은 확장하는 특성을 갖고 있기 때문에, 고전적인 대조비 개선 방법의 매핑 함수로 널리 사용되어 왔으며, 최근 감마 함수의 파라미터를 입력 영상의 누적분포함수로 대체하여 매핑 함수의 압축 및 확장 구간을 입력 영상에 적응적으로 설정하는 방법이 제안되었다.With respect to the method using the gamma function, the gamma function can generate various types of functions through a single parameter, and since a specific section has a characteristic of compressing a specific section and extending other sections within a function, Recently, a method of adaptively setting the compression and extension interval of the mapping function to the input image has been proposed by replacing the parameters of the gamma function with the cumulative distribution function of the input image.
그러나, 히스토그램 평활화 기반의 방법은 누적분포함수를 매핑 함수로 사용하기 때문에 과도한 확장에 의한 영상의 평균 밝기의 급격한 변화, 노이즈 증가 등의 영상 왜곡이 발생할 수 있는 가능성이 항상 존재하며, 이러한 위험을 낮추기 위해 가중치 합에서 균일 분포의 히스토그램의 비중을 너무 높일 경우, 대조비 개선이 효과를 보기 어려운 문제가 있다.However, since the histogram smoothing-based method uses the cumulative distribution function as a mapping function, there is always a possibility that image distortion such as an abrupt change in the average brightness of the image due to excessive expansion and noise increase may occur. When the proportion of the histogram of the uniform distribution in the sum of the weights is too high, it is difficult to improve the contrast ratio.
따라서, 사전에 입력 영상의 분포 특성을 알기 어려운 대조비 개선의 특성 상 균일 분포와 가중치 합의 비중을 정하기가 쉽지 않다.Therefore, it is not easy to assign the uniform distribution and the weighted sum to the weight of the input image.
또한, 감마 함수를 이용한 방법의 경우 밝은 구간의 밝기 값을 압축해 버리는 특성으로 인하여, 영상의 밝은 부분의 세부정보가 사라지거나, 출력 영상의 평균 밝기가 전체적으로 밝아지는 경향을 보이는 문제가 있으며, 대조비 향상의 목적이 사용자가 느끼는 영상 품질의 향상임에도 불구하고, 매핑 함수의 구성에 있어서 인간의 밝기 인식 방식을 고려하지 않고 영상의 픽셀 밝기의 재분포에만 집중하는 문제가 있다.Further, in the case of the method using the gamma function, there is a problem that the detail information of the bright part of the image disappears or the average brightness of the output image tends to become broad as a whole due to the characteristic of compressing the brightness value of the bright section. There is a problem of concentrating only the redistribution of the pixel brightness of the image without considering the human brightness recognition method in the configuration of the mapping function although the object of improvement is improvement of the image quality that the user feels.
이제 도 1을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른, 영상의 대조비 개선 장치를 설명한다.Now, referring to FIG. 1, an image contrast ratio improving apparatus according to an embodiment of the present invention will be described.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 영상의 대조비 개선 장치(100)는 확률밀도함수 산출부(110), 매핑 함수 생성부(120) 및 출력 영상 생성부(130)를 포함한다.1, an image contrast
확률밀도함수 산출부(110)는, 입력 영상에 포함된 각각의 픽셀 값의 히스토그램에 기초하여 입력 영상의 확률밀도함수(Probability Density Function, PDF)를 산출한다.The probability density
매핑 함수 생성부(120)는, 입력 영상의 확률밀도함수에 기초하여 산출된 누적분포함수(Cumulative Distribution Function, CDF)와 입력 영상에 포함된 픽셀의 밝기 최대값, 밝기 최소값 및 밝기 평균값에 기초하여 매핑 함수(Mapping Function)를 생성한다.The mapping
출력 영상 생성부(130)는, 입력 영상 및 매핑 함수에 기초하여, 입력 영상의 대조비를 개선한 영상인 출력 영상을 생성한다.The output
인간의 시각인지시스템은 눈으로 밝기를 인식하는 과정에서 시그모이드 형태의 밝기반응함수(luminance response function, LRF)를 매핑 함수로써 사용하기 때문에, 본 발명의 실시예에 따른 영상의 대조비 개선 장치 및 방법은, 누적분포함수 또는 감마 함수를 매핑 함수로 사용하는 기존 방법과 달리, 입력영상에 적응적으로 동작하는 시그모이드 형태의 밝기반응함수를 생성하고, 이를 매핑 함수로 사용함으로써 인간의 눈에 보다 친화적인 밝기 분포를 가지면서도 개선된 대조비를 나타내는 영상을 생성할 수 있다.Since the human visual perception system uses a sigmoid-type luminance response function (LRF) as a mapping function in the process of recognizing brightness by eyes, the contrast ratio enhancement apparatus and the image contrast enhancement apparatus according to the embodiment of the present invention, Unlike the conventional method using a cumulative distribution function or a gamma function as a mapping function, a method of generating a sigmoid-type brightness response function adaptively operating on an input image and using it as a mapping function, It is possible to generate an image showing an improved contrast ratio while having a more favorable brightness distribution.
나아가, 본 발명의 실시예에 따른 영상의 대조비 개선 장치 및 방법은 기존의 대조비 개선 방법들이 갖는 장점인 가벼운 계산 복잡도를 유지하면서, 출력 영상의 대조비가 기존 방법에 비해 향상되는 효과가 있다.Further, the apparatus and method for enhancing the contrast ratio of an image according to the embodiment of the present invention has an effect that the contrast ratio of the output image is improved compared with the conventional method while maintaining the light computational complexity, which is an advantage of the conventional contrast ratio improvement methods.
이제 도 2를 참조하여, 본 발명의 실시예에 따른 영상의 대조비 개선 장치 및 방법을 계속 설명한다.Referring now to FIG. 2, an apparatus and method for enhancing the contrast ratio of an image according to an embodiment of the present invention will be described.
본 발명의 실시예에 따른 영상의 대조비 개선 장치 및 방법은 입력 영상에 적응적인 시그모이드 형태의 밝기반응함수를 생성하고, 밝기반응함수를 매핑 함수로 하여 영상의 대조비를 향상시킨다.An apparatus and method for enhancing contrast ratio of an image according to an embodiment of the present invention generates a sigmoid-type brightness response function adaptive to an input image and improves a contrast ratio of the image by using a brightness response function as a mapping function.
여기서 매핑 함수는 입력 영상의 누적분포함수로부터 얻을 수 있는 적어도 하나의 정보를 파라미터로 사용하여 생성될 수 있으며, 생성된 매핑 함수는 일대일 매핑을 통해 픽셀 밝기를 변화시키기 때문에 빠른 수행속도를 보일 수 있다.Here, the mapping function can be generated by using at least one information obtained from the cumulative distribution function of the input image as a parameter, and the generated mapping function can perform fast because it changes pixel brightness through one-to-one mapping .
이때, 매핑 함수 생성부(120)가 생성하는 픽셀의 입력 밝기(I)에 대한 시그모이드 형태의 매핑 함수는 아래 수학식 1과 같다.In this case, the mapping function of the sigmoid shape with respect to the input brightness I of the pixel generated by the mapping
[수학식 1][Equation 1]
이때, L은 영상의 그레이 레벨(grey-level)의 개수를 나타내며, Imax,Imin은 각각 입력 영상의 픽셀 밝기의 최대, 최소값을 나타낸다.Here, L represents the number of gray-levels of the image, and I max and I min represent the maximum and minimum values of the pixel brightness of the input image, respectively.
스티븐의 법칙(Steven's law)에 의하면 인간의 인지 반응은 상기한 수학식 1과 유사하게 일반화 할 수 있으며, 지수부 a(I)는 베버 분수(Weber Fraction)에 비례한다. 또한 베버 분수는 영상의 픽셀 값에 대하여 지수 함수 형태로 추정할 수 있으므로, 이를 식으로 정리하면 아래 수학식 2와 같다.According to Steven's law, the cognitive response of a human can be generalized similarly to Equation (1), and the exponent portion a (I) is proportional to the Weber Fraction. In addition, the Weber fraction can be estimated as an exponential function with respect to pixel values of an image.
[수학식 2]&Quot; (2) "
여기서, 제1 파라미터(
일반적으로 인간의 눈의 대조비 민감도는 밝기 값 자체만이 아니라 영상내 픽셀의 밝기 분포와 밀접한 관련이 있기 때문에, 본 발명의 실시예에 따른 영상의 대조비 개선 장치 및 방법은 아래 수학식 3과 같이 영상의 픽셀 밝기와 밝기분포를 의미하는 누적분포함수 값의 평균으로 g(I)를 설정한다.In general, since the contrast ratio sensitivity of the human eye is closely related to the brightness distribution of the pixels in the image, not only the brightness value itself, the apparatus and method for improving the contrast ratio of the image according to the embodiment of the present invention, G (I) is set as an average of the cumulative distribution function values representing the pixel brightness and the brightness distribution of the pixel.
[수학식 3]&Quot; (3) "
상술한 수학식 2에서 제2 파라미터(
[수학식 4]&Quot; (4) "
이때, 대조비 확장 정도를 조절하는 제1 파라미터(
여기서 도 3(a)는 입력 영상, 도 3(b)는 매핑 함수의 제1 파라미터(
도 3에 도시된 바와 같이, 제1 파라미터(
이제 도 4를 참조하여, 본 발명의 실시예에 따른 영상의 대조비 개선 장치 및 방법과 종래의 대조비 개선 방법을 비교한다.Referring now to FIG. 4, an apparatus and method for enhancing a contrast ratio of an image according to an embodiment of the present invention is compared with a conventional contrast ratio improvement method.
공인 디지털 영상 데이터 베이스를 이용하여, 종래의 대조비 개선 방법과 본 발명의 실시예에 따른 영상의 대조비 개선 장치 및 방법을 비교하였으며, 영상의 객관적 대조비 지표로 EME(Measure of Enhancement)를 사용하였으며, EME(Measure of Enhancement)는 대조비가 높을수록 큰 값을 나타낸다.An official digital image database was used to compare conventional contrast ratio improvement methods and apparatuses and methods for improving image contrast ratio according to an embodiment of the present invention. EME (Measure of Enhancement) was used as an objective contrast ratio indicator of images, and EME (Measure of Enhancement) shows a larger value as the contrast ratio is higher.
한편, 입력 영상과 출력 영상의 평균 밝기 변화를 비교하기 위하여 AMBE(Absolute Mean Brightness Error)를 사용하였으며, AMBE(Absolute Mean Brightness Error)는 입력 영상의 평균 밝기와 출력 영상의 평균 밝기가 유사할수록 작은 값을 가진다.Meanwhile, AMBE (Absolute Mean Brightness Error) is used to compare the average brightness change of the input image and the output image, and AMBE (Absolute Mean Brightness Error) is a value that is smaller as the average brightness of the input image is similar to the average brightness of the output image .
도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 영상의 대조비 개선 장치 및 방법을 활용하면, 종래의 대조비 개선 방법에 비하여 월등한 대조비 수치를 보이면서도 입출력 영상의 평균 밝기 변화는 가장 낮음을 확인할 수 있다.As shown in FIG. 4, the apparatus and method for enhancing the contrast ratio of an image according to the embodiment of the present invention show the highest contrast ratio value compared with the conventional contrast ratio improvement method, Can be confirmed.
나아가, 수행시간은 기존의 히스토그램 평활화 방법보다 빠른 것을 확인하였으며, 기존의 감마 함수 기반 방법과 유사할 정도로 짧은 것을 확인할 수 있다.Furthermore, it is confirmed that the execution time is faster than the conventional histogram smoothing method, and it is short enough to be similar to the conventional gamma function based method.
이제 도 5를 참조하여, 본 발명의 실시예에 따른 영상의 대조비 개선 장치 및 방법과 종래의 대조비 개선 방법을 비교한다.Referring now to FIG. 5, an apparatus and method for enhancing a contrast ratio of an image according to an embodiment of the present invention is compared with a conventional contrast ratio enhancement method.
도 5의 좌측 첫번째 영상은 원본 영상, 좌측 두번째 영상은 히스토그램 평활화 방법에 기초한 출력 영상, 좌측 세번째 영상은 감마 함수 기반 방법에 기초한 출력 영상, 좌측 네번째 영상은 본 발명의 실시예에 따른 영상의 대조비 개선 장치 및 방법을 적용한 출력 영상이다.5, the output image based on the histogram smoothing method, the output image based on the gamma function based method on the left third image, and the output image based on the gamma function based method on the left second image, Device and method.
도 5에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 영상의 대조비 개선 장치 및 방법을 활용하는 경우, 종래의 방법에 비해 영상의 왜곡이 적을 뿐만 아니라 평균 밝기가 유지되면서도 원본 영상 대비 대조비를 효과적으로 향상시킬 수 있음을 확인할 수 있다.As shown in FIG. 5, when the apparatus and method for enhancing the contrast ratio of an image according to the embodiment of the present invention are used, not only the distortion of the image is less than the conventional method, but the contrast ratio with respect to the original image is effectively Can be improved.
이상에서 본 발명에 따른 바람직한 실시예에 대해 설명하였으나, 다양한 형태로 변형이 가능하며, 본 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 특허청구범위를 벗어남이 없이 다양한 변형예 및 수정예를 실시할 수 있을 것으로 이해된다.While the present invention has been described in connection with what is presently considered to be practical exemplary embodiments, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments, but many variations and modifications may be made without departing from the scope of the present invention. It will be understood that the invention may be practiced.
100: 영상의 대조비 개선 장치
110: 확률밀도함수 산출부
120: 매핑 함수 생성부
130: 출력 영상 생성부100: image contrast ratio improvement device
110: probability density function calculating section
120: mapping function generation unit
130: output image generating unit
Claims (1)
매핑 함수 생성부가, 상기 입력 영상의 확률밀도함수에 기초하여 산출된 누적분포함수(Cumulative Distribution Function, CDF)와 상기 입력 영상에 포함된 픽셀의 밝기 최대값, 밝기 최소값 및 밝기 평균값에 기초하여 매핑 함수(Mapping Function)를 생성하는 단계; 및
출력 영상 생성부가, 상기 입력 영상 및 상기 매핑 함수에 기초하여, 상기 입력 영상의 대조비를 개선한 영상인 출력 영상을 생성하는 단계를 포함하는, 영상의 대조비 개선 방법.Calculating a probability density function (PDF) of the input image based on a histogram of each pixel value included in the input image;
The mapping function generator generates a mapping function based on a cumulative distribution function (CDF) calculated based on the probability density function of the input image and a maximum brightness value, a minimum brightness value, and a brightness average value of pixels included in the input image, (Mapping Function); And
Generating an output image based on the input image and the mapping function, and generating an output image that is an image obtained by improving the contrast ratio of the input image.
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