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경계 강조를 이용한 수정된 MSRCR 알고리즘을 이용한 역광사진 개선
강라훈(Rahoon Kang),유송현(Songhyun Yu),정제창(Jechang Jeong) 대한전자공학회 2017 대한전자공학회 학술대회 Vol.2017 No.6
Retinex Algorithm is one of the most outstanding algorithms to enhance back-litght images in image processing. In this paper, we propose a image enhancement algorithm which is based on MSRCR (multi-scale retinex with color restoration) algorithm. It uses the Canny edge detection to emphasize the edge and thus the color restoration process is also affected. As a result, this algorithm can recover edge at bright part of image and enhance contrast.
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강라훈(Rahoon Kang),박범준(Bumjun Park),정제창(Jechang Jeong) 한국방송·미디어공학회 2018 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2018 No.11
본 논문에서는 가이디드 영상 필터를 (guided image filter) 이용하여 컨볼루션 신경망 (convolutional neural network)을 이용한 역 톤 매핑 (inver tone-mapping; iTMO) 기법의 결과를 향상 시킬 수 있는 알고리듬을 제안한다. 기존 low dynamic range (LDR) 영상을 high dynamic range (HDR) 디스플레이에서 표현할 수 있는 역 톤 매핑 기법이 과거부터 계속 제안되어 왔다. 최근에 컨볼루션 신경망을 이용하여 단일 LDR 영상만으로 넓은 동적 범위 (dynamic range)를 가진 HDR 영상으로 변환하는 알고리듬이 많이 연구되었다. 기존의 알고리듬 중 포화 영역 (saturated region)으로 인해 잃어버린 화소 정보를 학습된 컨볼루션 신경망을 이용해서 복원하는 알고리듬은 그 효과가 좋지만 포화 영역이 아닌 부분의 잡음을 제거하지 못하며 포화 영역의 디테일을 복원하지 못한다. 제안한 알고리듬은 입력 영상에 가중치 기반 가이디드 영상 필터를 사용해서 비포화 영역의 잡음을 제거하고 포화 영역의 디테일을 복원시킨 다음 컨볼루션 신경망에 인가하여 결과 영상의 품질을 개선하였다. 제안하는 알고리듬은 실험을 통해서 기존의 알고리듬에 비해 높은 정량적 화질 평가 지수를 나타내었고, 기존의 알고리듬에 비해 세부 사항을 효과적으로 복원할 수 있음을 확인할 수 있었다.
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