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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김지환 (한양대학교) 최현호 (한양대학교) 정제창 (한양대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제22권 제6호
발행연도
2017.11
수록면
702 - 712 (11page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2017

언샤프 마스킹과 감마 변환을 이용한 패치 기반의 다중 노출 영상 융합
김지환 ,  최현호 ,  정제창 방송공학회논문지 2017.11 학술저널
감마 변환을 이용한 패치 기반의 다중 노출 영상 융합
김지환 ,  최현호 ,  정제창 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 2017.06 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 신호 구조에 가중치 맵으로써 Laplacian을 이용한 언샤프 마스킹과 평균 밝기에 가중치 맵으로써 영상의 평균 밝기를 이용한 감마 변환 알고리듬을 제안하고자 한다. 패치를 기반으로 한 기존의 가중치 맵은 신호 구조 및 평균 밝기 영역에서 영상 내 밝기 값이 한쪽으로 치우쳐 세부 정보가 손실되는 단점이 있다. 본 논문에서는 패치 단위의 언샤프 마스킹을 이용하여 세부정보를 향상시켰고, 전역적 및 지역적 영상의 평균 밝기 값을 이용하여 감마 변환된 값을 선형 결합한 기법을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 영상 내 윤곽선과 같은 세부 정보를 보존시키고 빛의 밝기 조절을 통해 주관적 화질을 향상시켰다. 실험 결과를 통해 기존 알고리듬에 비해 제안한 알고리듬이 우수한 성능을 나타내는 것을 확인하였다.
#Multi-Exposure Image Fusion #High Dynamic Range #Gamma Transformation #Unsharp Masking #Edge enhancement

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기존의 알고리듬
Ⅲ. 제안하는 알고리듬
Ⅳ. 실험 결과 및 분석
Ⅴ. 결론 및 향후 연구 계획
참고문헌 (References)

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
S. Jeong, and M. Jeong, “Histogram Equalization using Gamma Transformation,” Journal of Computing Science and Engineering, Vol. 20, No.12, pp. 646-651, 2014. R. C. Gonzalez, and R. E. Woods. Digital image processing, Pearson, New Jersey, 2010. google schola S, Hwang, Image processing programming by Visual C++, Hanbit media, 2007. google schola G. Ramponi, N. Strobel, S. K. Mitra, and T. Yu, Nonlinear unsharp masking methods for image contrast enhancement, J. Electron. Imag., Vol. 5, pp. 353-366, July 1996. T. Luft, C. Colditz, and O. Deussen, Image Enhancement by Unsharp Masking the Depth Buffer, ACM Transactions on Graphics, vol. 25, No. 3, pp. 1206-1213, July 2006.

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