다중 영상 생성을 이용한 디지털 영상의 명암 대비 향상

Abstract

본 논문에서는 한 장의 입력 영상으로부터 노출이 다른 다수의 영 상들을 생성하고 이를 이용하여 명암 대비를 개선하는 방법을 제안한다. 기존의 명암 대비 개선 방법들은 역광에서 촬영된 영상과 같이 매우 밝 거나 어두운 부분이 공존하는 영상에 대하여 세부 정보를 효과적으로 개선시키지 못하였다. 제안하는 방법은 다양한 노출을 가지는 영상들을 적응적으로 생성하여 이들의 가중치 합으로 명암 대비를 개선하기 때문 에 밝기 특성이 다양한 영상들에 대하여 세부 정보를 잘 보존한다. 다 중 영상 생성을 위해서 입력 영상의 휘도 성분을 조명 성분과 반사 성 분으로 분해한 후, 조명 성분에 대하여 감마 변환 함수 적용한다. 이 때 감마 함수의 지수는 입력 영상의 휘도 정보에 의하여 자동으로 결정 된다. 조명 성분의 밝기 만을 변경하여 노출이 다른 세 장의 영상들을 만들기 때문에 반사 성분에 포함된 세부 정보가 보존된다. 이렇게 만들 어진 영상들은 입력 영상이 가지지 못한 동적 영역을 포함하고 있기 때 문에 이들을 다시 하나의 영상으로 합하면 명암 대비가 개선된다. 이 때 각 영상이 가지는 가중치는 입력 영상과 생성된 영상간의 휘도 값의 차이를 이용하여 결정된다. 최종적으로 히스토그램 스트레칭과 컬러 영 상 복원 과정을 수행함으로써 보다 향상된 명암 대비 결과를 얻는다. 실험 결과, 제안된 방법은 기존 방법들이 효과적으로 개선시키지 못하는 밝거나 어두운 영역의 세부 정보를 잘 보존함과 동시에 명암 대 비를 향상시켜 자연스러운 결과를 나타내었다. 제안한 방법의 연산 과 정들을 단순화하고 매개변수를 고정시킴으로써 동영상의 명암 대비 향 상에서도 실시간으로 동작하였다. 또한 제안된 방법의 수행 과정에서 생성된 노출이 다른 영상들은 고명암 대비 영상 획득에도 응용될 수 있 었다.; A contrast enhancement method utilizing multiple images generated with different exposure is presented. Existing methods for contrast enhancement have not offered adequate results to maintain details in both dark and bright regions simultaneously. However, through generation of multiple images that are, respectively, darker and brighter than the input image, the image contrast is efficiently enhanced. In order to create these images, the luminance is decomposed into illuminance and reflectance components. Then, gamma transform with different gamma values is applied to the illuminance component to change the exposure value. The tone curve parameter is varied automatically according to the statistical data on an input illuminance component. In this way, only the illuminance element is changed, and thus multiple images are generated without loss of detail. The generated images have the extended dynamic range of the luminance. These images are combined with a contrast enhanced image using weights corresponding to the different luminance values. To get the more enhanced results, histogram stretching and color restoration are carried out in post-processing. In experimental results, the proposed method preserved the details of dark and bright areas and improved the contrast of input images naturally. Moreover, through modification of the proposed method, it was complemented the real time processing for video sequence. In addition, generated images by the adaptive gamma transform provided the reliable result of high dynamic range image rendering.