비부표본화 컨투어릿을 이용한 저조도 영상의 대비향상
Low-Light Image Contrast Enhancement Using Nonsubsampled Contourlet Transform
- 주제(키워드) 저조도 , 대비 , 컨투어릿 , 영상처리
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 박래홍
- 발행년도 2013
- 학위수여년월 2013. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 전자공학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000049656
- 본문언어 한국어
- 저작권 서강대학교 논문은 저작권 보호를 받습니다.
초록/요약
This thesis proposes an algorithm that enhances contrast of low-light images. Low-light images have invisible areas because illuminance is not enough. Therefore, intensity of dark regions is to be increased. Also noise reduction is performed because noise variance of the low-light images is large. The proposed method consists of three parts: denoising, contrast enhancement (CE), and detail enhancement (DE). At first, noise is reduced efficiently in pre-processing step, in which the nonsubsampled contourlet (NSCT) coefficient smaller than the threshold is reduced by a soft thresholding function. Then, a non-linear function for CE is applied to low-pass band in the NSCT domain. Low-pass band is classified into two regions: edge and smooth regions based on the directional bands in the NSCT domain. The contrast of edges becomes larger for better contrast. At last, directional bands are used for DE in order to preserve edges or textures. Results of the proposed method are shown and compared to those of conventional methods, in terms of CE and noise reduction. The results of the proposed CE method show proper tones and brightness and preserves details better than conventional methods.
more초록/요약
이 논문에서는 저조도 영상의 대비를 향상시키는 알고리즘을 제안한다. 저조도의 영상은 빛이 충분하지 않아 잘 보이지 않는 부분이 생겨난다. 그러므로 잘 보이도록 어두운 부분의 빛을 충분히 밝게 하는 것이 필요하다. 또한 저조도의 영상은 잡음을 많이 포함하고 있기 때문에 잡음을 제거하는 과정도 필요하다. 제안하는 방법은 크게 잡음 제거. 대비 향상, 디테일 향상 세가지로 나눠지게 된다. 먼저 잡음을 효과적으로 제거한다. NSCT 계수 중 추정된 잡음 양으로 여겨지는 임계 값 보다 작은 값의 계수를 soft thresholding 함수를 통해 제거 한다 그리고 NSCT 도메인에서 저주파수 대역에는 대비 향상을 위한 비선형 함수를 적용한다. 저주파수 대역은 경계, 평탄한 영역 두 가지로 분류 된다. 경계 영역은 더 나은 대비 향상을 위해 주변보다 더 밝아지거나 어두워진다. 영역을 분류하는 데는 방향성 대역이 사용된다. 마지막으로 방향성 대역에서 경계나 텍스처 부분을 향상시킨다. 제안한 방법의 결과는 영상으로 보여지고 기존의 방법들과 대비 부분이나 디테일, 적절한 밝기, 그리고 잡음 제거 부분에 있어서 비교된다.
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