Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | 정제창 | - |
dc.contributor.author | 임정빈 | - |
dc.date.accessioned | 2018-04-18T06:08:27Z | - |
dc.date.available | 2018-04-18T06:08:27Z | - |
dc.date.issued | 2018-02 | - |
dc.identifier.uri | https://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/68543 | - |
dc.identifier.uri | http://hanyang.dcollection.net/common/orgView/200000432171 | en_US |
dc.description.abstract | 영상을 촬영하고 재생하는 장치의 발전이 두드러짐에 따라 최근에는 인간이 보는 것과 유사한 화질의 영상이 요구되고 있다. 이러한 요구로 HDR(High Dynamic Range) 영상이 등장하게 되었다. 동적 영역(Dynamic Range)이란 인식할 수 있는 최대 밝기 값과 최소 밝기의 비를 의미한다. 인간이 인식 할 수 있는 동적 영역은 약 10^14이고 순간적으로 인식할 수 있는 동적 영역은 10^5이다. HDR은 동적 영역이 10^4~10^5 으로 인간의 시각과 유사하다. 따라서 HDR 영상은 인간이 보는 것과 유사하게 영상을 표현할 수 있다. 하지만 현재 소비자들이 가지고 있는 LDR(Low Dynamic Range) 모니터의 동적 영역은 약 10^2으로 사람이 인식할 수 있는 동적 영역과 HDR의 동적 영역보다 좁다. 이러한 이유로 HDR 영상을 기존 소비자들이 가지고 있는 LDR 디스플레이 장치로 보는데 무리가 있다. 해결 방안으로 HDR 영상의 동적 영역을 소비자들이 가지고 있는 모니터의 동적 영역으로 맞추는 방법이 있다. HDR을 LDR로 적절히 대응시키는 방법을 톤 매핑(Tone mapping)이라고 한다. 톤 매핑에는 여러 가지 방법이 있다. 기존에는 하나의 곡선으로 매핑하는 전역적 톤 매핑, 지역적 특성을 고려하여 매핑하는 지역적 톤 매핑 등 다양한 방법들이 제안되었다. 또 다른 방법으로 경계 보존 필터를 이용하여 톤 매핑하는 알고리듬이 제안되었다. 그 중에서 경계 보존 필터 중 하나인 유도 영상 필터(Guided Image Filter: GIF)에 가중치를 추가한 가중치 유도 영상 필터(Weighted Guided Image Filter: WGIF)을 이용한 톤 매핑 알고리듬이 제안되었다. 본 논문에서는 기존의 WGIF를 이용한 톤 매핑 알고리듬을 개선시키고자 한다. 기존의 WGIF는 가중치 계산에 많은 시간이 걸린다는 단점이 있다. 본 논문에서는 화질을 개선시키고 실행 시간을 줄이고자 한다. 기존 WGIF에 사용된 가중치를 구할 때는 윈도우 내의 분산을 사용해서 구한다. 분산은 제곱 연산을 포함하기 때문에 연산 시간이 오래 걸리는 특징이 있다. 본 논문에서는 가중치를 구할 때 윈도우와 중심 픽셀로 채워진 윈도우 사이의 절대값 차이 합(Sum of Absolute Difference: SAD)를 사용하고자 한다. SAD 연산은 단순한 뺄셈과 덧셈만 포함하므로 분산보다 연산 시간이 짧다. 이러한 이유로 실행 시간을 줄일 수 있다. 뿐만 아니라, 기존의 알고리듬에서 사용한 전역적 톤 매핑 부분을 적응적 로그 매핑으로 대체하였다. 인간의 시각적 특성을 고려하는 로그 매핑을 이용함으로써 어두운 부분을 잘 표현하는 효과를 얻을 수 있다. 마지막으로 디테일 향상 기법은 GIF를 사용하였다. GIF를 사용함으로써 큰 경계에서 후광 현상이 일어날 가능성을 줄였다. 결과적으로 톤 매핑 결과 기존 방법에 비해 주관적 화질을 증가시켰고, 객관적 화질을 평가하는 TMQI(Tone-Mapped image Quality Index) 척도 면에서도 평균적으로 기존 방법 대비 0.0133 정도의 화질을 개선 시켰다. 실행 시간은 기존 방법 대비 평균 32.2% 감소시켰다. 하지만 중심 픽셀 하나로 경계의 위치를 추정하기 때문에 크기가 큰 이미지에서는 정확도가 감소한다. 이미지가 커짐에 따라 윈도우의 크기가 증가하면 중심 픽셀 하나로 윈도우 내의 많은 픽셀과 하나씩 비교하는 방법은 분산을 이용했을 때 보다 부정확하다. 또 다른 문제점은 노이즈에 취약하다는 점이다. 중심 픽셀에 노이즈가 생겼을 경우 경계를 부정확하게 인식할 가능성이 높다. 제안하는 알고리듬은 윈도우 크기에 따라 성능이 크게 바뀌게 되므로 성능을 일정하게 유지하고 노이즈에 대응하기 위한 알고리듬의 개선이 필요하다. | - |
dc.publisher | 한양대학교 | - |
dc.title | SAD 가중치 유도 영상 필터를 이용한 디테일 향상 톤 매핑 알고리듬 | - |
dc.title.alternative | Tone Mapping Algorithm for Detail Enhancement Using SAD Weighted Guided Image Filter | - |
dc.type | Theses | - |
dc.contributor.googleauthor | 임정빈 | - |
dc.sector.campus | S | - |
dc.sector.daehak | 대학원 | - |
dc.sector.department | 전자컴퓨터통신공학과 | - |
dc.description.degree | Master | - |
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