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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
강주미 (한양대학교) 박대준 (한양대학교) 정제창 (한양대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제22권 제4호
발행연도
2017.7
수록면
496 - 508 (13page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2017

HDR 영상 복원을 위해 대비와 텍스쳐 영역 정보를 고려한 혼합 톤 매핑 기법
강주미 ,  박대준 ,  정제창 방송공학회논문지 2017.07 학술저널
HDR 영상 복원을 위해 텍스쳐 영역 정보를 결합한 톤 매핑 기법
강주미 지능형로봇학과 2017.01 학위논문

초록· 키워드

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본 논문은 전역적 대비를 보존하는 동시에 경계 정보를 정확히 보존할 수 있는 혼합 톤 매핑 기법 (Tone Mapping Operator: TMO)을 제안한다. 우선, 넓은 동적 영역 (High Dynamic Rangae: HDR) 영상을 낮은 동적 영역 (Low Dynamic Range: LDR) 디스플레이에 적합하게 압축하기 위해 인간의 시각 시스템 (Human Visual System: HVS)에 기반한 임계 값 대 밝기 값 (Threshold vs. Intensity: TVI) 함수와 영상의 대비를 사용하였으며 이에 따라 영상의 전역적인 대비를 보존할 수 있었다. 또한, 가이디드 영상 필터링(Guided Image Filtering: GIF)을 이용하여 검출된 경계 정보와 변화감지역 (Just Noticeable Difference: JND) 모델의 공간적 마스킹을 이용하여 검출된 경계 정보를 결합함으로써 영상의 경계를 보존하고 출력 영상의 인지적 화질을 향상시켰다. 기존에 TMO들은 크게 전역적 톤 매핑 (Global Tone Mapping: GTM)과 지역적 톤 매핑 (Local Tone Mapping: LTM)으로 분류되었다. GTM은 전역적인 대비를 보존하며 구현이 단순해 실행시간이 빠르다는 장점이 있지만 영상의 경계 정보가 손실되며 지역적 대비를 보존하지 못하는 단점이 있었다. 반면 LTM은 영상의 지역적 대비와 경계 정보를 잘 보존하였지만 경계 영역에서의 헤일로 열화 현상의 발생과 같이 일부 영역이 부자연스럽게 표현되는 경우가 발생하였으며 GTM과 비교하여 높은 계산 복잡도를 가졌다. 따라서 본 논문에서는 GTM과 LTM의 장점을 결합하여 전역적인 대비를 보존하는 동시에 영상의 경계 정보를 보존하는 TMO를 제안하였으며 실험결과를 통해 제안하는 톤 매핑 기법이 인지적 화질 측면에서 성능이 우수한 것으로 확인되었다.
#High Dynamic Range (HDR) #Human Visual System (HVS) #Contrast #Threshold vs. Intensity (TVI) #Just Noticeable Difference (JND) #Guided Image Filtering (GIF)

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기존의 톤 매핑 기법
Ⅲ. 제안하는 톤 매핑 기법
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌 (References)

참고문헌 (20)

참고문헌 신청
Jeongyun L., Yong-Jo A., Woong L., Seanae P., Donggyu S., and Jung-Won K., Layered Codeing Method for Scalable Coding of HDR and SDR videos, Journal of Broadcast Engineering, vol. 20, no. 5, pp. 756-769, Sep. 2015. Jeongyun L., Woong L., and Donggyu S., Standard technology trend for HDR / WCG image compression, The Korean Society of Broadcast and Media Engineers, vol. 21, no. 1, pp.59-69, 2016. Tae-Jang P. and In-Kyu P., HDR Image Acquisition from Two LDR Images, Journal of Broadcast Engineering, vol. 16, no. 2, pp. 247-257, 2011. K. Devlin, A Review of Tone Reproduction Techniques, Dept. Comput. Sci. Univ. Bristol, Bristol, U.K., Nov. 2002. Christophe Schlick, “Quantization Techniques for Visualization of High Dynamic Range Pictures,” Proceeding of the Fifth Eurographics Workshop on Rendering, pp. 7-18, 2014.

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