영상화소의 활동도를 이용한 화질 개선 = Image Enhancement using Statistical Information of Pixel Dynamics

국문 초록 (Abstract)

본 논문에서는 디지털 영상의 화질 개선을 위해 선명화와 잡음제거를 동시에 수행하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 영상 화소들에 대하여 계산된 활동도의 통계적 정보를 활용하여 평탄영역과 평탄하지 않은 영역을 구분하고 각 영역에 대해 저주파 통과 필터와 고주파 통과필터를 각기 다르게 적용하여 화질을 개선한다. 각 필터의 적용 강도는 활동도의 히스토그램을 바탕으로 하는 사상함수에 의해 결정되므로 기존의 잡음제거 필터와 샤프닝 필터가 가지고 있던 복잡한 파라메터의 설정과정이 필요 없이 평탄영역에서의 잡음제거 및 블러링 효과와 활동성이 높은 영역에서의 선명화 효과를 동시에 얻을 수 있다. 또한 화질개선에 필요한 파라메터가 통계적 정보를 이용하여 자동으로 얻어지므로 많은 양의 화질개선 작업을 일괄적으로 수행하는 경우에도 최적의 결과물을 기대할 수 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In this paper, we propose the novel approach to enhance the visual quality of the digital image with adaptively sharpening and removing the noise. Image enhancement is performed in two ways. The pixels in the high dynamics area are sharpened by the adaptive unsharp mask with the parameter, which is derived using the statistical information of the image. On the other hand, the proposed algorithm do not perform the sharpening process in the uniform area that may cause the undesired artifact due to noise amplification, rather it performs smoothing to suppress the noise in this area. The decision, which process will be applied at the pixel, is also controlled by the statistics of the pixel dynamics. The proposed algorithm enhances the visual quality almost automatically by sharpening and smoothing at the same time with less parameter selection.

참고문헌 (Reference)

• 1 Andrea Polesel, "Image Enhancement via Adaptive Unsharp Masking" 9 (9): 2000
• 2 Michael Freeman, "Digital Photography Special Effects" Amphoto Books 2003
• 3 R. C. Gonzalez, "Digital Image Processing" Prentice Hall 2001
• 4 F. P. De Vries, "Automatic, adaptive, brightness independent contrast enhancement" 21 : 169-182, 1990
• 5 Ming-Sui Lee, "A Content-Adaptive Up-Sampling Technique for Image Resolution Enhancement" 1 : 2007