변분법을 이용한 명암도 변환 함수 획득 방법 = A Method of Deriving an Intensity Mapping Function by Using The Variational Technique

국문 초록 (Abstract)

히스토그램 평활화 방법은 영상의 대조비를 개선시키는 효과적인 방법이다. 하지만 이 방법은 과도한 대조비 향상이나 잡음을 증폭시키는 것과 같은 의도하지 않은 결함을 발생시킬 수 있다. 이러한 결함은 히스토그램 평활화 방법에서 사용되는 명암도 변환 함수를 조절함으로써 감소시킬 수 있다. 본 논문에서는 명암도 변환 함수를 조절하는 문제를 변분법을 사용하여 접근하였다. 이를 위하여 범함수를 정의하고 그 범함수를 최소화하여 명암도 변환 함수를 계산한다. 제안하는 방법을 적용하여 얻은 명암도 변환 함수를 사용하면 눈에 보이는 결함 없이 영상의 대조비를 개선시킬 수 있음을 실험결과로부터 확인할 수 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Histogram equalization is an effective method to enhance the contrast of the image. However, it can result in unwanted artifacts such as excessive contrast enhancement and noise amplification. These artifacts can be reduced by modifying an intensity mapping function which is generated by histogram equalization. In this paper, we present a variational approach to the modification of the intensity mapping function. We define a functional whose minimization produces a modified intensity mapping function. Experimental results show that the intensity mapping function obtained by the proposed method can enhance the contrast of the image without visual artifacts.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• Abstract
• Ⅰ. 서론
• Ⅱ. 제안하는 기법
• Ⅲ. 실험
• Ⅳ. 결론
• 참고문헌
• 저자소개

참고문헌 (Reference)

1 W. H. Press, "Numerical recipes in C++" Cambridge University Press 2007

2 B.-W. Yoon, "Image contrast enhancement based on the generalized histogram" 16 (16): 033005-, 2007

3 R. Ronzalez, "Digital image processing 2nd edition" Prentice Hall 2002

4 C. H. Ooi, "Bi-Histogram Equalization with a Plateau Limit for Digital Image Enhancement" 55 (55): 2072-2080, 2009

5 T. Kim, "Adaptive Contrast Enhancement Using Gain-Controllable Clipped Histogram Equalization" IEEE 54 (54): 1803-1810, 200811

6 T. Arici, "A histogram modification framework and its application for image contrast enhancement" 18 (18): 1921-1935, 2009