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유연한 로지스틱 변환함수를 이용한 영상의 히스토그램 평활화
Image Histogram Equalization Using Flexible Logistic Transformation Function

조용현    (대구가톨릭대학교 공과대학 컴퓨터정보통신공학부  );
  • 초록

    본 논문에서는 영상의 화질개선을 위해 로지스틱 함수에 기반을 둔 히스토그램 평활화 방법을 제안하였다. 여기서 히스토그램 평활화는 영상의 밝기를 조정함으로써 화질을 개선하는 간단하고 효과적인 공간영역 기반 처리기법이다. 또한 로지스틱 함수는 비선형의 변환함수로 영상의 명암도 발생빈도수에 따라 밝기개선 정도를 적응적으로 조정하기 위함이다. 특히 영상의 히스토그램에서 최대 발생빈도수를 가지는 명암도와 최대 명암도 및 전체 픽셀수만을 이용한 유연한 비대칭의 로지스틱 함수를 제안함으로써, 기존 로지스틱 함수에서의 지수함수 계산 부담과 최적의 계수 값을 경험적으로 사전에 설정해야하는 제약을 해결하였다. 제안된 기법을 다양한 크기의 해상도와 히스토그램 분포를 가지는 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 히스토그램 평활화와 적응적 변형 히스토그램 평활화보다도 우수한 화질개선 성능과 빠른 평활화 속도가 있음을 확인하였다. 또한 제안된 기법은 멀티미디어 시스템에서 실시간 평활화 기법으로도 충분히 이용될 수 있음을 확인하였다.


    This paper presents a histogram equalization based on the logistic function for enhancing the quality of images. The histogram equalization is a simple and effective spatial processing method that it enhances the quality by adjusting the brightness of image. The logistic function that is a nonlinear transformation function is applied to adaptively enhance the brightness of the image according to its intensity level frequency. We propose a flexible and asymmetrical logistic function by only using the intensity level with maximum frequency and the maximum intensity level in an histogram, and the total number of pixels. The proposed function excludes both the computation load of an exponential function and the heuristic setting of an optimal parameter values in the traditional logistic function. The proposed method has been applied for equalizing many images with a different resolution and histogram distribution. The experimental results show that the proposed method has the superior enhancement performances and the faster equalizing speed compared with the traditional histogram equalization and the adaptively modified histogram equalization, respectively. And the proposed histogram equalization can be used in various multimedia systems in real-time.


  • 주제어

    히스토그램 평활화 .   로지스틱 함수 .   화질개선 .   공간영역 영상처리.  

  • 참고문헌 (13)

    1. 최형일, 이근수, 이양원 공역, 영상처리 이론과 실제, 홍릉과학출판사, 1999 
    2. S. Chen and A. R. Ramli, 'Minimum Mean Brightness Error Bi-Histogram Equalization in Contrast Enhancement,' IEEE Trans. on Consumer Electronics, Vol. 49, No. 4, pp. 1310-1319, Nov. 2003 
    3. T. Kim and J. Paik, 'Adaptive Contrast Enhancement Using Gain-Controllable Clipped Histogram Equalization,' IEEE Trans. on Consumer Electronics, Vol. 54, No. 4, pp. 1803-1810, Nov. 2008 
    4. C. P. D. Birch, 'A New Generalized Logistic Sigmoid Growth Equation Compared with the Richard Growth Equation,' Annals of Bontany, Vol. 83, pp. 713?723, 1999 
    5. S. J. Yang, J. H. Oh, and Y. J. Park, 'Contrast Enhancement Using Histogram Equalization with Bin Underflow and Bin Overflow,' International Conference on Image Processing, pp. 881-884, Sept. 2003 
    6. 'Yale Face Databases,' http://cvc.yale.edu/projects/yalefaces/yalefaces.html 
    7. 이종명, 김형준, 이진언, 오상근, 김회율, '히스토그램의 적응적 변형을 이용한 화질개선 방법,' 한국정보과학회 제 18회 영상처리 및 이해에 관한 워크샵 발표논문집, pp. 45-50, 2006 
    8. Y. T. Kim, 'Contrast Enhancement using Brightness Preserving Bi-Histogram Equalization,' IEEE Trans. on Consumer Electronics, Vol. 43, No. 1, pp. 1-8, Feb. 1997 
    9. 하영호, 남재열, 이응주, 이철희 공역, 디지털 영상처리, 도서출판그린, 2003 
    10. S. M. Pizer, E. P. Amburn, J. D. Austin, R. Cromartie, A. Geselowitz, T. Greer, B. H. Romeny, J. B. Zimmerman, and K. Zuiderveld, 'Adaptive Histogram Equalization and Its Variations,' Computer Vision, Graphics, and Image Processing, Vol. 39, No. 3, pp. 355-368, Sept. 1987 
    11. 조용현, 디지털 영상처리 실무, 도서인터비젼, 2005 
    12. S. Chen and A. R. Ramli, 'Contrast Enhancement using Recursive Mean-Separate Histogram Equalization for Scalable Brightness Preservation,' IEEE Trans. on Consumer Electronics, Vol. 49, No. 4, pp. 1301-1309, Nov. 2003 
    13. X. Yin, J. Goudriaan, E. A. Latanga, J. Vos, and H. J. Spiertz, 'A Flexible Sigmoid Function of Determinate Growth,' Annals of Bontany, Vol. 91, pp. 361?371, 2003 
  • 이 논문을 인용한 문헌 (2)

    1. Shin, Hyun-Soo ; Cho, Yong-Hyun 2012. "An Improvement of Recognition Performance Based on Nonlinear Equalization and Statistical Correlation" 한국지능시스템학회 논문지 = Journal of Korean institute of intelligent systems, 22(5): 555~562     
    2. Cho, Yong-Hyun 2014. "Image Recognition Based on Nonlinear Equalization and Multidimensional Intensity Variation" 한국지능시스템학회 논문지 = Journal of Korean institute of intelligent systems, 24(5): 504~511     

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