평판 디스플레이 시스템을 위한 명암비 향상 기법에 대한 연구

Abstract

본 논문에서는 평판 디스플레이 시스템을 위한 명암비 향상 기법에 대한 기존의 알고리즘들과 그동안의 연구를 통한 새로운 다양한 기법들을 소개하였다. 디스플레이와 멀티미디어 관련 산업의 급속한 성장으로 인하여 대화면의 디스플레이가 보편화되고 그로인한 고화질의 영상처리에 대한 요구가 증가 되었다. 그 중, 명암비 향상기법은 영상의 대비를 보다 강조하여 시각적으로 보다 선명함을 느끼게 하는 방법으로서 대표적인 방법으로는 히스토그램 평활화, 콘트라스트 스트레칭등이 있다. 하지만 기존의 명암비 향상 기법은 과도한 밝기 변화로 인한 영상 열화 문제가 발생된다. 또한 평판 디스플레이(Flat Panel Display) 시스템에 고 해상도를 표현하기 위해서는 복잡한 하드웨어와 실시간 처리 기법을 필요로 한다. 본 논문에서는 상기의 문제점들을 해결하기 위해 다양한 방법으로의 접근을 통한 명암비 향상 기법을 제안하였다. 첫 번째로는 적응형 선형 추정 누적분포함수를 이용한 명암비 향상 기법을 제안하였다. 기존의 선형 추정 누적분포함수를 이용한 명암비 향상 기법의 한계점을 분석하여 개선하였다. 두 번째로는 채도와 명암비 개선을 통한 화질 향상 기법을 제안하였다. RGB 색공간에서 HSI 색공간으로의 색 공간 변환 (Color Space Conversion)을 하여 채도 (Saturation)와 밝기 (Intensity) 채널에 대한 향상을 수행하였다. 세 번째로는 에지 정보와 채도 향상을 통한 명암비 향상 기법을 제안하였다. 영상의 에지 정보를 이용하여 보다 영상의 밝기값 보다 고르게 분포시키며 이 정보를 이용하여 영상의 채도와 명암비 향상을 수행하였다. 마지막으로 영상의 동적영역 분할을 이용한 명암비 향상 기법을 제안하였다. 영상의 동적영역을 균등하게 분할 하여 분할된 영역의 확률 분포 비에 따라 영상의 전체 밝기 영역에 대해 재 분배 시켜 영상의 명암비 향상을 수행하였다. 기존의 제안되었던 기법들과의 시각적 비교를 통해 제안된 기법의 성능을 평가하였다. 제안된 기법들은 기존의 기법들 보다 우수한 결과를 나타내었으며 하드웨어적으로 구현이 용이하고 다양한 평판 디스플레이에 적용이 가능함을 확인 하였다.; Enhancing the contrast of images is one of the major issues in the image processing. Contrast enhancement techniques are widely used for improving visual quality of low contrast images. Histogram Equalization (HE) is one of the well-known methods for enhancing contrast of an image. HE makes a uniform distribution of the gray level for an image. However, in consumer electronics such as Flat Panel Display (FPD), HE is rarely applied in directly because of significant changes in brightness [5]. Many methods have been proposed to prevent over-enhancement. In this paper, I proposed an image contrast enhancement based on the adaptive piecewise-linear approximation of CDF, a contrast enhancement method using edge information and saturation improvement and a contrast enhancement method using Dynamic Range Separate Histogram Equalization(DRSHE). First, an image contrast enhancement based on the adaptive piecewise-linear approximation of CDF is proposed. This algorithm aimed at the low computational complexity and adaptive contrast enhancement. Computational complexity is reduced by using linearized transfer function. And it provides adaptive controllability for enhancing the contrast. Secondly, a contrast enhancement method using edge information and saturation improvement is proposed. Histogram equalization using VCD(Value of Color Difference) makes dynamic range of image widen and contrast enhanced. Saturation is improved by using absolute difference of histogram between CDF(Cumulative Distribution Function) of original image and CDF of its filtered image that adds edge information. The experimental results show that the proposed algorithm provides higher contrast and more natural image than the conventional methods. Finally, A contrast enhancement method using Dynamic Range Separate Histogram Equalization(DRSHE) is proposed. DRSHE separates the dynamic range of histogram into k parts and resizes the grayscale range based on its area ratio. Then intensities of histogram are uniformly redistributed in resized grayscale range. DRSHE uses Weighted Average of Absolute color Difference(WAAD) in order to emphasize the edge of original image and moderate the histogram variation effectively. A linear adaptive scale factor is introduced to reduce excessive changes in brightness. The experimental results show that DRSHE suppresses unintended changes in brightness and preserves naturalness of the original image compared with conventional methods.