KR20190097838A - High dynamic range image generation system, method and computer readable recording medium thereof - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 HDR 영상 생성 시스템, 방법 및 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 LDR 영상의 일부분에 대체 영상을 적용함으로써 HDR 영상을 생성할 수 있는 HDR 영상 생성 시스템, 방법 및 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 관한 것이다.The present invention relates to an HDR image generating system, a method and a computer readable recording medium, and more particularly, to an HDR image generating system, a method and a computer readable that can generate an HDR image by applying a replacement image to a portion of an LDR image. It relates to a recording medium.
그 동안의 디스플레이의 입력 영상 소스는 SDR (Standard Dynamic Range)로 밝고 어두움의 범위가 사람의 눈으로 보는 범위보다 협소하여 특정 객체의 색상을 표현하지 못하는 문제점이 존재한다. 그 예로, 용접을 하는 경우, 용접의 불꽃을 일반적인 카메라로 찍게 되면, 해당 부분의 intensity가 포화되어 백색으로 나타나는 경우가 있으며, 일반 사진의 경우에도 햇빛에 과노출된 경우, 해당 부분의 색상 intensity가 포화되어 백색으로 나타나는 경우가 발생한다.In the meantime, the input image source of the display is SDR (Standard Dynamic Range), which has a problem that the range of bright and dark is narrower than that of the human eye so that the color of a specific object cannot be expressed. For example, in case of welding, when the spark of welding is taken by a general camera, the intensity of the part may be saturated and appear white. In the case of the general picture, when the exposure is over-exposed to sunlight, the color intensity of the part is Saturation occurs in white.
고광원(용접, 용광로, 레이저 포인팅 등) 산업에서는 생산라인을 검사하거나 제작되는 물품(제품)을 검사하기 위해서 고광원에서도 영상 정보의 손실이 일어나지 않는 HDR (High Dynamic Range) 카메라의 수요가 절실하다. 이 밖에 HDR 카메라는 영상이 중요한 역할을 하는 머신 비전 분야와 자율주행 시스템에서도 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.In the high light source (welding, furnace, laser pointing, etc.) industry, there is an urgent need for high dynamic range (HDR) cameras that do not cause loss of image information even in high light sources to inspect production lines or products (products) to be manufactured. In addition, HDR cameras are expected to play an important role in the field of machine vision and autonomous driving systems, where video plays an important role.
일반적으로 판매되는 HDR 카메라 이미지 센서의 가격이 고가이므로 제품의 단가가 높다. 따라서 LDR (Low Dynamic Range) 센서를 사용하면서도 HDR 카메라 영상의 효과를 낼 수 있다면 이는 비용적인 측면에서도 큰 이점을 가질 수 있다.In general, the price of HDR camera image sensor is high because of the high price. Therefore, if you can use the HDR dynamic sensor (LDR) sensor to produce the effect of HDR camera image, this can be a great advantage in terms of cost.
이를 위해서는 LDR 센서로 촬영한 영상을 HDR 영상으로 확장시키는 영상 처리 알고리즘이 필요하다.This requires an image processing algorithm that extends the image captured by the LDR sensor to the HDR image.
본 발명은 저 복잡도를 갖는 알고리즘을 적용하여 LDR 영상으로부터 HDR 영상을 생성할 수 있는 HDR 영상 생성 시스템, 방법 및 컴퓨터 판독 가능한 기록매체를 제공하는 것을 목적으로 한다.An object of the present invention is to provide an HDR image generating system, a method and a computer-readable recording medium capable of generating an HDR image from an LDR image by applying an algorithm having a low complexity.
본 발명의 일 실시예에 따른 HDR 영상 생성 시스템은, LDR 영상을 수신하는 영상 수신부, 상기 LDR 영상에서 포화 영역을 검출하고, 상기 LDR 영상에서 상기 포화 영역을 제거하는 포화 영역 제거부 및 상기 포화 영역에 대응하는 대체 영상을 생성하고, 상기 포화 영역이 제거된 LDR 영상에 상기 대체 영상을 삽입하는 영상 대체부를 포함한다.An HDR image generating system according to an embodiment of the present invention, an image receiving unit for receiving an LDR image, a saturation region removal unit for detecting a saturation region in the LDR image, and removes the saturation region from the LDR image and the saturation region And an image substitute unit for generating a substitute image corresponding to and inserting the substitute image into the LDR image from which the saturation region is removed.
또한, 상기 포화 영역 제거부는 상기 LDR 영상에 포함되는 각 화소의 화소 값 중 최소 값들의 평균, 상기 최소 값들의 표준 편차를 이용하여 상기 포화 영역을 검출할 수 있다.The saturation region removal unit may detect the saturation region by using an average of minimum values of pixel values of each pixel included in the LDR image and a standard deviation of the minimum values.
또한, 상기 영상 대체부는 상기 포화 영역에 대응하는 화소의 화소 값과 상기 LDR 영상에 포함되는 화소 전체의 화소 값의 평균의 차이를 연산하여 상기 대체 영상을 생성할 수 있다.The image replacement unit may generate the replacement image by calculating a difference between a pixel value of a pixel corresponding to the saturation region and an average of pixel values of the entire pixel included in the LDR image.
또한, 상기 영상 대체부에서 생성된 영상에 톤 맵핑(Tone Mapping)을 수행하는 톤 맵핑부를 더 포함할 수 있으며, 상기 톤 맵핑부는 상기 대체 영상에 포함되는 화소의 밝기 값의 평균과 각 화소의 밝기 값의 비율로부터 상기 각 화소에 적용될 밝기 값을 결정할 수 있다.The apparatus may further include a tone mapping unit that performs tone mapping on the image generated by the image replacement unit, wherein the tone mapping unit may include an average of brightness values of pixels included in the replacement image and brightness of each pixel. The brightness value to be applied to each pixel may be determined from the ratio of the values.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 HDR 영상 생성 방법은, LDR 영상을 수신하는 단계, 상기 LDR 영상에서 포화 영역을 검출하고, 상기 LDR 영상에서 상기 포화 영역을 제거하는 단계, 상기 포화 영역에 대응하는 대체 영상을 생성하는 단계 및 상기 포화 영역이 제거된 LDR 영상에 상기 대체 영상을 삽입하는 단계를 포함한다.On the other hand, the HDR image generation method according to an embodiment of the present invention, receiving an LDR image, detecting a saturation region in the LDR image, and removing the saturation region from the LDR image, corresponding to the saturation region Generating a replacement image and inserting the replacement image into the LDR image from which the saturation region is removed.
또한, 상기 포화 영역을 제거하는 단계에서는, 상기 LDR 영상에 포함되는 각 화소의 화소 값 중 최소 값들의 평균, 상기 최소 값들의 표준 편차를 이용하여 상기 포화 영역을 검출할 수 있다.In the removing of the saturation region, the saturation region may be detected using an average of minimum values of pixel values of each pixel included in the LDR image and a standard deviation of the minimum values.
또한, 상기 대체 영상을 생성하는 단계에서는, 상기 포화 영역에 대응하는 화소의 화소 값과 상기 LDR 영상에 포함되는 화소 전체의 화소 값의 평균의 차이를 연산하여 상기 대체 영상을 생성할 수 있다.In the generating of the replacement image, the replacement image may be generated by calculating a difference between a pixel value of a pixel corresponding to the saturation region and an average of pixel values of all pixels included in the LDR image.
또한, 상기 대체 영상이 삽입된 영상에 톤 맵핑(Tone Mapping)을 수행하는 단계를 더 포함할 수 있으며, 상기 톤 맵핑을 수행하는 단계에서는 상기 대체 영상에 포함되는 화소의 밝기 값의 평균과 각 화소의 밝기 값의 비율로부터 상기 각 화소에 적용될 밝기 값을 결정할 수 있다.The method may further include performing tone mapping on the image into which the substitute image is inserted. In performing the tone mapping, the average of brightness values of pixels included in the substitute image and each pixel may be further included. A brightness value to be applied to each pixel may be determined from a ratio of brightness values of.
한편, 본 발명에 따른 HDR 영상 생성 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록매체가 제공될 수 있다.Meanwhile, a computer-readable recording medium having recorded thereon a program for performing the HDR image generating method according to the present invention may be provided.
본 발명은 저 복잡도를 갖는 알고리즘을 적용하여 LDR 영상으로부터 HDR 영상을 생성할 수 있는 HDR 영상 생성 시스템, 방법 및 컴퓨터 판독 가능한 기록매체를 제공할 수 있다.The present invention can provide an HDR image generating system, a method and a computer readable recording medium capable of generating an HDR image from an LDR image by applying an algorithm having a low complexity.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 HDR 영상 생성 시스템의 구성을 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 HDR 영상 생성 시스템의 구성을 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명에 따른 HDR 영상 생성 시스템을 이용하여 LDR 영상으로부터 HDR 영상을 생성하는 과정을 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 HDR 영상 생성 방법을 개략적으로 나타내는 순서도이다.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 HDR 영상 생성 방법을 개략적으로 나타내는 순서도이다.1 is a diagram schematically illustrating a configuration of an HDR image generation system according to an embodiment of the present invention.
2 is a diagram schematically illustrating a configuration of an HDR image generating system according to another exemplary embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a diagram exemplarily illustrating a process of generating an HDR image from an LDR image using the HDR image generation system according to the present invention.
4 is a flowchart schematically illustrating a method of generating an HDR image, according to an exemplary embodiment.
5 is a flowchart schematically illustrating a method of generating an HDR image, according to another exemplary embodiment.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 설명되는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 아래에서 제시되는 실시예들로 한정되는 것이 아니라, 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있고, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 아래에 제시되는 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우, 그 상세한 설명을 생략한다.Advantages and features of the present invention, and methods of achieving them will be apparent with reference to the embodiments described in detail in conjunction with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments set forth below, but may be embodied in many different forms and should be understood to include all modifications, equivalents, and substitutes included in the spirit and scope of the present invention. do. The embodiments set forth below are provided to make the disclosure of the present invention complete, and to fully inform the scope of the invention to those skilled in the art. In the following description of the present invention, when it is determined that the detailed description of the related known technology may obscure the gist of the present invention, the detailed description thereof will be omitted.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함한다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.The terminology used herein is for the purpose of describing particular example embodiments only and is not intended to be limiting of the present invention. Singular expressions include plural expressions unless the context clearly indicates otherwise. In this application, the terms "comprises" or "having" are intended to indicate that there is a feature, number, step, operation, component, part, or combination thereof described in the specification, and one or more other features. It is to be understood that the present invention does not exclude the possibility of the presence or the addition of numbers, steps, operations, components, components, or a combination thereof. Terms such as first and second may be used to describe various components, but the components should not be limited by the terms. The terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 HDR 영상 생성 시스템의 구성을 개략적으로 나타내는 도면이다.1 is a diagram schematically illustrating a configuration of an HDR image generation system according to an embodiment of the present invention.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 HDR 영상 생성 시스템(100)은 영상 수신부(110), 포화 영역 제거부(120) 및 영상 대체부(130)를 포함한다. 본 발명에 따른 HDR 영상 생성 시스템(100)은 LDR (Low Dynamic Range) 영상으로부터 HDR (High Dynamic Range) 영상을 생성하는 것을 목적으로 하며, 영상 수신부(110)는 HDR 영상을 생성하기 위한 LDR 영상을 수신한다.Referring to FIG. 1, the HDR
디지털 영상의 동적 대역(Dynamic Range, DR)은 영상 내에서 가장 밝은 화소값과 가장 어두운 화소값의 비율로 정의될 수 있으며, HDR 영상은 높은 동적 영역을 갖는 영상으로 이해할 수 있다. 한편, 동적 대역은 측정 가능한 최대 빛의 세기 (white intensity) 대비 최소 빛의 세기 (dark intensity)의 비를 나타내는 것으로도 이해할 수 있으며, 다음의 식으로 정의될 수 있다.The dynamic range (DR) of the digital image may be defined as a ratio of the brightest pixel value and the darkest pixel value in the image, and the HDR image may be understood as an image having a high dynamic range. On the other hand, the dynamic band can also be understood as representing the ratio of the minimum light intensity (dark intensity) to the maximum light intensity (white intensity) that can be measured, can be defined by the following equation.
포화 영역 제거부(120)는 영상 수신부(110)가 수신하는 상기 LDR 영상에서 포화 영역(highlight area)을 검출하고, 상기 LDR 영상에서 상기 포화 영역을 제거한다. 포화 영역 제거부(120)는 상기 포화 영역을 검출하기에 앞서 상기 LDR 영상에 포함되는 화소의 RGB 데이터(화소 값, pixel data) 중 최소 값을 추출한다. 본 발명에 따른 HDR 영상 생성 시스템(100)은 LDR 영상을 프레임 단위로 처리(frame by frame)하여 HDR 영상을 생성하며, 따라서 상기 RGB 데이터의 최소 값은 하나의 LDR 프레임에 포함되는 화소의 RGB 데이터 중 최소 값을 의미한다. 예를 들어, 상기 LDR 프레임의 (10, 10)에 해당하는 화소의 RGB 데이터가 (100, 150, 200)인 경우 해당 화소에서는 100이 최소 값으로 추출될 수 있다.The saturation region remover 120 detects a saturation region from the LDR image received by the
이후, 포화 영역 제거부(120)는 상기 최소 값들의 표준 편차와 평균을 산출하고, 상기 최소 값, 표준 편차 및 평균을 이용하여 임계값(threshold)과 오프셋(offset)을 산출할 수 있으며, 보다 구체적으로 상기 임계값과 상기 오프셋은 다음의 수식을 통해 산출될 수 있다.Subsequently, the saturation
여기서, Thd는 임계값, 은 각 화소의 RGB 데이터 중 최소 값들의 평균, Istd는 각 화소의 RGB 데이터 중 최소 값들의 표준 편차, 는 표준 편차의 계수, 그리고 는 (x, y) 위치의 화소에 대한 오프셋을 의미한다. 한편, 상기 표준 편차의 계수는 실험적으로 약 2.5로 정해질 수 있으나 그 수치가 특정한 값으로 제한되는 것은 아니다.Where T hd is the threshold, Is the average of the minimum values of the RGB data of each pixel, I std is the standard deviation of the minimum values of the RGB data of each pixel, Is the coefficient of standard deviation, and Denotes an offset with respect to the pixel at the position (x, y). On the other hand, the coefficient of the standard deviation may be experimentally set to about 2.5, but the numerical value is not limited to a specific value.
상기 계수는 LDR 영상에 따라 다른 값이 적용될 수 있으며, 아래 첨자 hd는 highlight detection을 의미한다.The coefficient may have different values according to the LDR image, and the subscript hd means highlight detection.
한편, 포화 영역 제거부(120)는 다음의 수식을 통해 상기 포화 영역을 검출할 수 있다.Meanwhile, the saturation
여기서,는 포화 영역, 는 포화 영역에 해당하지 않는 영역을 의미한다. 따라서, 상기 LDR 영상에 포함되는 화소의 총 개수는 상기 포화 영역에 해당하는 화소의 개수와 나머지 영역에 해당하는 화소의 개수의 합과 같은 것으로 이해할 수 있다.here, Is the saturation zone, Means a region that does not correspond to a saturation region. Therefore, the total number of pixels included in the LDR image may be understood as the sum of the number of pixels corresponding to the saturation region and the number of pixels corresponding to the remaining region.
이때, 값은 포화 영역에 대해서는 1, 나머지 영역에 대해서는 0의 값을 가질 수 있으며, 값은 포화 영역에 대해서는 0, 나머지 영역에 대해서는 1의 값을 가질 수 있다.At this time, The value can have a value of 1 for saturated regions and 0 for the remaining regions. The value may have a value of 0 for the saturated region and 1 for the remaining region.
한편, 상기 수학식 3에서 포화 영역 제거부(120)는 LDR 영상에 포함되는 각 화소의 화소 값의 최소 값들의 평균, 표준 편차를 이용하여 임계값을 설정하고, 상기 임계값과 상기 최소 값들의 평균을 비교하여 상기 포화 영역을 검출하는 것으로 이해할 수 있다.Meanwhile, in Equation 3, the saturation
포화 영역 제거부(120)는 상기 포화 영역을 검출한 이후, 상기 LDR 영상에서 상기 포화 영역을 제거한다. 상기 포화 영역에 해당하여 제거된 영상은 영상 대체부(130)에 의해 다른 영상으로 대체된다.The saturation
영상 대체부(130)는 상기 포화 영역에 대응하는 대체 영상을 생성하며, 상기 대체 영상은 다음의 수식을 이용해 생성될 수 있다.The
여기서, 는 상기 대체 영상을 의미하며, 는 상기 LDR 영상에 포함된 픽셀(x, y)의 RGB 값, 는 픽셀(x, y)의 RGB 값 중 최소 값을 의미한다. 그리고, 는 다음의 수식으로 정의될 수 있다.here, Means the substitute image, Is an RGB value of a pixel (x, y) included in the LDR image, Denotes a minimum value among the RGB values of the pixels (x, y). And, May be defined by the following equation.
여기서, 는 상기 대체 영상에 대한 임계값, 는 에 대한 계수이다.here, Is a threshold value for the substitute image, Is Is the coefficient for.
영상 대체부(130)는 상기 수학식 4 및 5를 통해 상기 대체 영상을 생성하고, 포화 영역 제거부(120)에서 검출된 상기 포화 영역을 상기 대체 영상으로 대체한다.The
상기 포화 영역의 상기 대체 영상으로의 대체 과정은 다음의 수식으로 표현될 수 있다.The replacement process of the saturated region with the replacement image may be expressed by the following equation.
는 포화 영역이 대체 영상으로 대체된 영상을 의미하며, 상기 수식은 포화 영역()은 대체 영상()으로 대체되고, 나머지 영역()은 원래의 LDR 영상()으로 유지되는 것을 의미한다. Denotes an image in which the saturation region is replaced with the replacement image, and the equation is the saturation region ( ) Is the fallback video ( ) And the rest of the area ( ) Shows the original LDR image ( ) To be maintained.
한편, 상기 수학식 6을 통해 생성되는 영상은 픽셀 간의 밝기 불균형이 존재할 수 있으며, 이러한 불균형을 해소하기 위하여 항은 다음과 같이 항으로 대체될 수 있다.Meanwhile, in the image generated through Equation 6, there may exist a brightness imbalance between pixels, in order to solve such an imbalance. Terms are as follows Can be replaced by a term.
여기서, 는 의 밝기를 의미하고, V 값은 이미지에 따라 다른 값이 적용되는 계수, 그리고 는 밝기 값이 조정된 대체 영상을 의미한다.here, Is The brightness of, the value of V is the coefficient to which different values are applied depending on the image, and Denotes a substitute image whose brightness value is adjusted.
따라서, 상기 수학식 6은 다음과 같이 표현될 수 있다.Therefore, Equation 6 may be expressed as follows.
여기서, 는 포화 영역이 제거된 HDR 영상으로, Highlight Free Imgae를 의미한다.here, Is an HDR image from which the saturation region is removed, which means Highlight Free Imgae.
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 HDR 영상 생성 시스템의 구성을 개략적으로 나타내는 도면이다.2 is a diagram schematically illustrating a configuration of an HDR image generating system according to another exemplary embodiment of the present invention.
도 2를 참조하면, 본 발명의 다른 실시예에 따른 HDR 영상 생성 시스템(200)은 영상 수신부(210), 포화 영역 제거부(220), HDR 영상 대체부(230), 및 톤 맵핑부(240)를 포함한다. 영상 수신부(210), 포화 영역 제거부(220), 및 영상 대체부(230)는 도 1을 참조로 하여 설명한 영상 수신부(110), 포화 영역 제거부(120), 및 영상 대체부(130)와 실질적으로 동일한 기능을 수행하므로 중복되는 내용에 한하여 구체적인 설명은 생략하도록 한다.Referring to FIG. 2, the HDR
톤 맵핑부(240)는 영상 대체부(230)에서 생성된 영상에 톤 맵핑(Tone Mapping)을 수행한다. 상기 톤 맵핑은 영상 대체부(230)에서 출력되는 상기 영상(즉, Highlight Free Image)이 보다 자연스럽도록 새로운 밝기 값을 적용하는 것으로 이해할 수 있다.The
톤 맵핑부(240)는 먼저 수학식 8을 통해 계산되는 영상의 밝기 값의 로그 평균을 계산할 수 있다.The
여기서, 는 의 로그 평균 밝기 값을 의미하며, 는 의 밝기 값을 의미한다. 또한, 를 계산하는 방법과 동일한 방법을 이용하여 계산될 수 있다.here, Is Mean the logarithmic brightness value of, Is Means the brightness value. Also, It can be calculated using the same method as that for calculating.
한편, 톤 맵핑을 수행하기 위한 새로운 밝기 값은 다음과 같이 정의될 수 있다.Meanwhile, a new brightness value for performing tone mapping may be defined as follows.
여기서, a는 대상 이미지에 따라 다르게 적용되는 키 값(key value)을 의미하며, 상대적으로 밝은 프레임에는 높은 값, 상대적으로 어두운 프레임에는 낮은 값이 적용될 수 있다.Here, a means a key value applied differently according to the target image, and a high value may be applied to a relatively bright frame and a low value to a relatively dark frame.
본 발명에서는 종래의 방법을 변형하여 수학식 11과 같이 최종적으로 적용되는 밝기 값을 적용할 수 있다.In the present invention, a brightness value that is finally applied as shown in Equation 11 may be applied by modifying the conventional method.
여기서, 값은 상기 키 값과 마찬가지로 더 나은 HDR 영상을 얻기 위하여 대상 이미지마다 서로 다른 값이 적용될 수 있다.here, Like the key value, different values may be applied to each target image to obtain a better HDR image.
한편, 톤 맵핑부(240)는 상기 수학식 11을 통해 계산되는 밝기 값(Ld)을 적용하기 위하여 각각의 화소 값을 다음과 같이 산출할 수 있다.Meanwhile, the
여기서, 는 톤 맵핑을 거쳐 최종적으로 생성되는 HDR 영상을 의미하며, 를 만족한다.here, Refers to the HDR image finally generated by tone mapping. Satisfies.
도 3은 본 발명에 따른 HDR 영상 생성 시스템을 이용하여 LDR 영상으로부터 HDR 영상을 생성하는 과정을 예시적으로 나타내는 도면이다.FIG. 3 is a diagram exemplarily illustrating a process of generating an HDR image from an LDR image using the HDR image generation system according to the present invention.
도 3(a)부터 도 3(f)까지는 각각 LDR 영상, 포화 영역, 대체 영상, 상기 대체 영상으로 대체된 영상, 밝기 불균형이 해소된 영상 및 톤 맵핑이 적용된 영상을 나타낸다.3 (a) to 3 (f) show an LDR image, a saturation region, a substitute image, an image replaced by the substitute image, an image in which brightness imbalance is eliminated, and an image to which tone mapping is applied.
도 3에 도시되는 이미지에서 값은 0.5가 적용되었으며, 밝기 불균형을 해소하기 위한 V 값은 1.2가 적용되었다. 한편, a 값과 Lwhite 값은 최종 결과물인 HDR 영상의 밝기 값의 표준 편차가 최소가 되도록 선택될 수 있으며, 도 3에서는 각각 0.05와 0.19가 적용되었다.In the image shown in Figure 3 The value 0.5 was applied, and the V value 1.2 was used to solve the brightness imbalance. On the other hand, a value and L white value may be selected so that the standard deviation of the brightness value of the HDR image as the final result is the minimum, 0.05 and 0.19 were applied in FIG.
도 3을 참조하면, 본 발명에 따른 HDR 영상 생성 시스템을 적용하여 LDR 영상으로부터 HDR 영상을 생성한 결과, 과노출되거나 부족 노출되는 부분이 제거되고 이미지 전체적으로 시인성이 향상된 결과를 얻을 수 있다.Referring to FIG. 3, as a result of generating the HDR image from the LDR image by applying the HDR image generating system according to the present invention, an overexposed or underexposed portion may be removed and the visibility of the entire image may be improved.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 HDR 영상 생성 방법을 개략적으로 나타내는 순서도이다.4 is a flowchart schematically illustrating a method of generating an HDR image, according to an exemplary embodiment.
도 4를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 HDR 영상 생성 방법은, LDR 영상 수신 단계(S110), 포화 영역 제거 단계(S120), 대체 영상 생성 단계(S130) 및 대체 영상 삽입 단계(S140)를 포함한다.Referring to FIG. 4, in the HDR image generation method according to an embodiment of the present invention, an LDR image reception step S110, a saturation region removal step S120, a replacement image generation step S130, and a replacement image insertion step S140 are performed. ).
본 발명에 따른 HDR 영상 생성 방법은 LDR (low Dynamic Range) 영상으로부터 HDR (High Dynamic Range) 영상을 생성하는 것을 목적으로 하며, LDR 영상 수신 단계(S110)에서는 HDR 영상을 생성하기 위한 LDR 영상을 수신한다. 한편, 디지털 영상의 동적 대역(Dynamic Range, DR)은 수학식 1과 같이 정의될 수 있다.The HDR image generating method according to the present invention aims to generate a high dynamic range (HDR) image from a low dynamic range (LDR) image, and in the step of receiving an LDR image (S110), an LDR image for generating an HDR image is received. do. Meanwhile, the dynamic range (DR) of the digital image may be defined as in Equation 1.
포화 영역 제거 단계(S120)에서는 상기 LDR 영상에서 포화 영역(highlight area)을 검출하고, 상기 LDR 영상에서 상기 포화 영역을 제거한다. 상기 포화 영역 제거 단계(S120)에서는 상기 포화 영역을 검출하기에 앞서 상기 LDR 영상에 포함되는 화소의 RGB 데이터 중 최소 값을 추출한다. 본 발명에 따른 HDR 영상 생성 방법은 LDR 영상을 프레임 단위로 처리(frame by frame)하여 HDR 영상을 생성하며, 따라서 상기 RGB 데이터의 최소 값은 하나의 LDR 프레임에 포함되는 화소의 RGB 데이터 중 최소 값을 의미한다. 예를 들어, 상기 LDR 프레임의 (10, 10)에 해당하는 화소의 RGB 데이터가 (100, 150, 200)인 경우 해당 화소에서는 100이 최소 값으로 추출될 수 있다.In the saturation region removal step (S120), a saturation region is detected in the LDR image, and the saturation region is removed from the LDR image. In the saturation region removal step (S120), the minimum value of the RGB data of the pixels included in the LDR image is extracted before the saturation region is detected. In the HDR image generating method according to the present invention, an HDR image is generated by processing an LDR image frame by frame, and thus the minimum value of the RGB data is the minimum value among the RGB data of pixels included in one LDR frame. Means. For example, when RGB data of a pixel corresponding to (10, 10) of the LDR frame is (100, 150, 200), 100 may be extracted as a minimum value in the corresponding pixel.
이후, 포화 영역 제거 단계(S120)에서는 상기 최소 값들의 표준 편차와 평균을 산출하고, 상기 최소 값, 표준 편차 및 평균을 이용하여 임계값(threshold)과 오프셋(offset)을 산출할 수 있으며, 보다 구체적으로 상기 임계값과 상기 오프셋은 상기 수학식 2를 통해 산출될 수 있다.Subsequently, in the saturation region removing step S120, a standard deviation and an average of the minimum values may be calculated, and a threshold and an offset may be calculated using the minimum value, the standard deviation, and the average. Specifically, the threshold value and the offset may be calculated through Equation 2.
한편, 포화 영역 제거 단계(S120)에서는 상기 임계값과 오프셋을 이용하여 상기 포화 영역을 검출할 수 있으며, 일 예로서 상기 수학식 3을 통해 상기 포화 영역을 검출할 수 있다.Meanwhile, in the saturation region removal step (S120), the saturation region may be detected using the threshold value and the offset, and as an example, the saturation region may be detected through Equation 3.
대체 영상 생성 단계(S130)에서는 상기 포화 영역에 대응하는 대체 영상을 생성하며, 상기 대체 영상은 상기 수학식 4 및 5를 통해 생성될 수 있다. 상기 수학식 4 및 5는 상기 포화 영역에 대응하는 화소의 화소 값과 상기 LDR 영상에 포함되는 화소 전체의 화소 값의 평균을 차이를 연산하는 것으로 해석될 수 있다.In the substitute image generation step (S130), a substitute image corresponding to the saturation region is generated, and the substitute image may be generated through the equations (4) and (5). Equations 4 and 5 may be interpreted as calculating a difference between a pixel value of a pixel corresponding to the saturation region and an average of pixel values of the entire pixel included in the LDR image.
마지막으로 대체 영상 삽입 단계(S140)에서는 상기 포화 영역이 제거된 LDR 영상에 상기 대체 영상을 삽입하며, 상기 대체 영상으로 대체되는 과정은 상기 수학식 6을 통해 표현될 수 있다. 또한, 상기 대체 영상을 삽입한 이후, 화소 사이의 밝기 불균형을 해소하기 위하여 상기 수학식 7을 통해 화소 간의 밝기에 균형을 맞출 수 있다.Finally, in the replacement image insertion step (S140), the replacement image is inserted into the LDR image from which the saturation region has been removed, and the process of replacing the replacement image with the replacement image may be expressed by Equation 6. In addition, after the replacement image is inserted, the brightness between the pixels may be balanced through Equation 7 to solve the brightness imbalance between the pixels.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 HDR 영상 생성 방법을 개략적으로 나타내는 순서도이다.5 is a flowchart schematically illustrating a method of generating an HDR image, according to another exemplary embodiment.
도 5를 참조하면, 본 발명의 다른 실시예에 따른 HDR 영상 생성 방법은, LDR 영상 수신 단계(S210), 포화 영역 제거 단계(S220), 대체 영상 생성 단계(S230), 대체 영상 삽입 단계(S240) 및 톤 맵핑 단계(S250)를 포함한다. LDR 영상 수신 단계(S210), 포화 영역 제거 단계(S220), 대체 영상 생성 단계(S230), 및 대체 영상 삽입 단계(S240)에서는 도 4를 참조로 하여 설명한 LDR 영상 수신 단계(S110), 포화 영역 제거 단계(S120), 대체 영상 생성 단계(S130) 및 대체 영상 삽입 단계(S140)에서와 실질적으로 동일한 동작이 수행되므로 중복되는 내용에 대하여 구체적인 설명은 생략하도록 한다.Referring to FIG. 5, in the HDR image generating method according to another embodiment of the present invention, an LDR image receiving step (S210), a saturation region removing step (S220), a replacement image generating step (S230), and a replacement image insertion step (S240) ) And tone mapping step (S250). In the LDR image receiving step (S210), the saturation region removing step (S220), the replacement image generating step (S230), and the replacement image insertion step (S240), the LDR image receiving step (S110) and the saturation region described with reference to FIG. 4. Since substantially the same operations are performed as in the removing step S120, the replacing image generating step S130, and the replacing image inserting step S140, detailed descriptions of overlapping contents will be omitted.
톤 맵핑 단계(S250)에서는 상기 대체 영상이 삽입된 영상에 대하여 톤 맵핑(Tone Mapping)을 수행한다. 상기 톤 맵핑은 상기 대체 영상 삽입 단계(S240)에서 생성된 영상이 보다 자연스럽도록 새로운 밝기 값을 적용하는 것으로 이해할 수 있다. 톤 맵핑 단계(S250)에서는 먼저 상기 수학식 8을 통해 계산되는 영상의 밝기 값의 로그 평균을 계산할 수 있다.In the tone mapping step (S250), tone mapping is performed on the image into which the substitute image is inserted. The tone mapping may be understood as applying a new brightness value to make the image generated in the sub-image insertion step S240 more natural. In the tone mapping step (S250), first, a log average of brightness values of an image calculated through Equation 8 may be calculated.
톤 맵핑 단계(S250)에서는 상기 대체 영상에 포함되는 화소의 밝기 값의 평균과 각 화소의 밝기 값의 비율로부터 상기 각 화소에 적용될 밝기 값을 결정할 수 있으며, 구체적으로는 상기 수학식 9 내지 11을 통해 톤 맵핑을 수행할 수 있다. 그리고, 최종적으로는 상기 수학식 12를 통해 톤 맵핑 적용된 HDR 영상을 생성할 수 있다.In the tone mapping step (S250), the brightness value to be applied to each pixel may be determined from a ratio of the average brightness value of the pixels included in the substitute image and the brightness value of each pixel. Tone mapping can be done via: Finally, an HDR image to which tone mapping is applied may be generated through Equation 12.
한편, 본 발명은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있다.Meanwhile, the present invention can be embodied as computer readable codes on a computer readable recording medium. The computer-readable recording medium includes all kinds of recording devices in which data that can be read by a computer system is stored. Examples of computer-readable recording media include ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, optical data storage device, and the like.
또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 본 발명을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술 분야의 프로그래머들에 의하여 용이하게 추론될 수 있다.The computer readable recording medium can also be distributed over network coupled computer systems so that the computer readable code is stored and executed in a distributed fashion. And functional programs, codes and code segments for implementing the present invention can be easily inferred by programmers in the art to which the present invention belongs.
본 발명에 따른 방법을 구성하는 단계들에 대하여 명백하게 순서를 기재하거나 반하는 기재가 없다면, 상기 단계들은 적당한 순서로 행해질 수 있다. 반드시 상기 단계들의 기재 순서에 따라 본 발명이 한정되는 것은 아니다.If the steps constituting the method according to the invention are not explicitly stated or contrary to the steps, the steps may be performed in a suitable order. The present invention is not necessarily limited to the description order of the above steps.
본 발명에서 모든 예들 또는 예시적인 용어(예를 들어, 등등)의 사용은 단순히 본 발명을 상세히 설명하기 위한 것으로서 특허청구범위에 의해 한정되지 않는 이상 상기 예들 또는 예시적인 용어로 인해 본 발명의 범위가 한정되는 것은 아니다. 또한 해당 기술 분야의 통상의 기술자는 다양한 수정, 조합 및 변경이 부가된 특허청구범위 또는 그 균등물의 범주 내에서 설계 조건 및 팩터(factor)에 따라 구성될 수 있음을 알 수 있다.The use of all examples or exemplary terms (eg, etc.) in the present invention is merely for describing the present invention in detail, and the scope of the present invention is limited by the examples or exemplary terms unless the scope of the claims is defined. It is not limited. Also, one of ordinary skill in the art appreciates that various modifications, combinations and changes can be made in accordance with design conditions and factors within the scope of the appended claims or their equivalents.
따라서, 본 발명의 사상은 상기 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라, 이 특허청구범위와 균등한 또는 이로부터 등가적으로 변경된 모든 범위는 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.Therefore, the spirit of the present invention should not be limited to the above-described embodiments, and all the scope equivalent to or equivalent to the scope of the claims, as well as the claims to be described later, are defined by the spirit of the invention. It belongs to the category.
100, 200: HDR 영상 생성 시스템
110, 210: 영상 수신부
120, 220: 포화 영역 제거부
130, 230: 영상 대체부
240: 톤 맵핑부100, 200: HDR video generation system
110, 210: video receiver
120, 220: Saturation area removal unit
130, 230: image replacement unit
240: tone mapping unit
Claims (11)
상기 LDR 영상에서 포화 영역을 검출하고, 상기 LDR 영상에서 상기 포화 영역을 제거하는 포화 영역 제거부; 및
상기 포화 영역에 대응하는 대체 영상을 생성하고, 상기 포화 영역이 제거된 LDR 영상에 상기 대체 영상을 삽입하는 영상 대체부;
를 포함하는 HDR 영상 생성 시스템.An image receiver configured to receive an LDR image;
A saturation region removal unit for detecting a saturation region in the LDR image and removing the saturation region in the LDR image; And
An image substitute unit generating a substitute image corresponding to the saturated region and inserting the substitute image into the LDR image from which the saturated region is removed;
HDR image generation system comprising a.
상기 포화 영역 제거부는 상기 LDR 영상에 포함되는 각 화소의 화소 값 중 최소 값들의 평균, 상기 최소 값들의 표준 편차를 이용하여 상기 포화 영역을 검출하는 HDR 영상 생성 시스템.The method of claim 1,
And the saturation region removal unit detects the saturation region by using an average of minimum values of pixel values of each pixel included in the LDR image and a standard deviation of the minimum values.
상기 영상 대체부는 상기 포화 영역에 대응하는 화소의 화소 값과 상기 LDR 영상에 포함되는 화소 전체의 화소 값의 평균의 차이를 연산하여 상기 대체 영상을 생성하는 HDR 영상 생성 시스템.The method of claim 1,
And the image replacement unit generates the replacement image by calculating a difference between a pixel value of a pixel corresponding to the saturation region and an average of pixel values of all pixels included in the LDR image.
상기 영상 대체부에서 생성된 영상에 톤 맵핑(Tone Mapping)을 수행하는 톤 맵핑부를 더 포함하는 HDR 영상 생성 시스템.The method of claim 1,
And a tone mapping unit configured to perform tone mapping on the image generated by the image replacement unit.
상기 톤 맵핑부는 상기 대체 영상에 포함되는 화소의 밝기 값의 평균과 각 화소의 밝기 값의 비율로부터 상기 각 화소에 적용될 밝기 값을 결정하는 HDR 영상 생성 시스템.The method of claim 4, wherein
And the tone mapping unit determines a brightness value to be applied to each pixel from a ratio of an average of brightness values of pixels included in the substitute image and a brightness value of each pixel.
상기 LDR 영상에서 포화 영역을 검출하고, 상기 LDR 영상에서 상기 포화 영역을 제거하는 단계;
상기 포화 영역에 대응하는 대체 영상을 생성하는 단계; 및
상기 포화 영역이 제거된 LDR 영상에 상기 대체 영상을 삽입하는 단계;
를 포함하는 HDR 영상 생성 방법.Receiving an LDR image;
Detecting a saturation region in the LDR image and removing the saturation region in the LDR image;
Generating a substitute image corresponding to the saturated region; And
Inserting the substitute image into the LDR image from which the saturation region is removed;
HDR image generation method comprising a.
상기 포화 영역을 제거하는 단계에서는, 상기 LDR 영상에 포함되는 각 화소의 화소 값 중 최소 값들의 평균, 상기 최소 값들의 표준 편차를 이용하여 상기 포화 영역을 검출하는 HDR 영상 생성 방법.The method of claim 6,
In the removing of the saturation region, the HDR image generation method detects the saturation region by using the average of the minimum values of the pixel values of each pixel included in the LDR image, and the standard deviation of the minimum values.
상기 대체 영상을 생성하는 단계에서는, 상기 포화 영역에 대응하는 화소의 화소 값과 상기 LDR 영상에 포함되는 화소 전체의 화소 값의 평균의 차이를 연산하여 상기 대체 영상을 생성하는 HDR 영상 생성 방법.The method of claim 6,
In the generating of the replacement image, the HDR image generation method generates the replacement image by calculating a difference between a pixel value of a pixel corresponding to the saturation region and an average of pixel values of all pixels included in the LDR image.
상기 대체 영상이 삽입된 영상에 톤 맵핑(Tone Mapping)을 수행하는 단계를 더 포함하는 HDR 영상 생성 방법.The method of claim 6,
And performing tone mapping on the image into which the substitute image is inserted.
상기 톤 맵핑을 수행하는 단계에서는 상기 대체 영상에 포함되는 화소의 밝기 값의 평균과 각 화소의 밝기 값의 비율로부터 상기 각 화소에 적용될 밝기 값을 결정하는 HDR 영상 생성 방법.The method of claim 9,
In the performing of the tone mapping, the HDR image generation method of determining a brightness value to be applied to each pixel from a ratio of the brightness value of each pixel included in the substitute image and the brightness value of each pixel.
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