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저명암대비 영상을 위한 노출조절

Exposure Control for Low Dynamic Range images

초록/요약

빛은 사진에 있어서 가장 기본 소재임과 동시에 제일 중요한 요소이다. 그렇지만 전문가가 아닌 일반인들이 카메라에 들어오는 빛을 다루는 일은 어려울 뿐만 아니라 어두운 곳에서 양질의 사진을 찍는 일은 쉽지가 않다. 특히 고급형 카메라보다 심플하고 휴대가 간편한 디지털 카메라나 휴대폰에서 양질의 사진을 얻는 것은 어렵다. 본 논문에서는 그와 같은 장비로 촬영된 저명암대비영상(low dynamic range images : LDRI)의 노출을 후보정으로 조절하는 새로운 방법을 제시한다. 먼저 입력영상의 노이즈(noise)를 제거하고, 획득한 영상을 기본레이어와 상세레이어로 분리(two-scale non linear decomposition)한다. 분리된 두개의 레이어 중 기본영상(base image)의 노출을 조절하고, 상세영상(detail image)를 개선한 후 다시 하나로 합쳐 결과물을 얻는다. 본 논문의 접근방식은 빠르고 간단하며 효율적이고 사용하기 쉽다. 또한 연구결과는 휴대폰과 같은 휴대가 가능한 장비에서 직접적으로 사용될 수 있으며, 실험결과에 의하면 다양한 응용이 가능하기 때문에 사용자 및 장비 운영자에게 유용한 자료가 되길 바란다. 본 논문에서 제시한 결과물들은 OpenCV1.0을 사용하여 AMD Athlon 3000+ CPU와 GeForce 6600 GT 그래픽 카드에서 구현한 결과이다.

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초록/요약

luminance is the basic material and the most important element of taking pictures. however it is difficult for common user not experts to handle luminance through the camera lens with the shutter and take good picture in a unlightened dark room. In particular it is difficult to get good quality photographs using simple and hand-held digital cameras or cellular phones than luxury camera. We introduce a new method to control exposure of low dynamic range images(LDRI) which is taken by such tools. At first, denoise an input image and split into base and detail layers(two-scale non linear decomposition). We use base layer to control exposure and detail layer to preserve and improve details. Then the layers are recombined and processed to produce the final output. Our approach is fast, easy and essential. According to experiment results, out method can be used in various way, so we hope that it is useful tools for user.

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목차

제1장 서론 = 1
제2장 관련 연구 및 배경 = 4
제1절 고명암대비 방사휘도 = 4
제2절 양측성 필터(Bilateral Filter) = 7
제3절 비국소적 필터(Non Local-Algorithm) = 9
제4절 HSI(Hue Saturation Intensity) = 10
제3장 제안방법 = 12
제1절 개요 = 12
제2절 노이즈의 제거 = 14
제3절 양측성 필터를 이용한 영상의 분해 = 16
제4절 기본영상의 노출 조절 = 17
제5절 기본영상과 상세영상의 결합 = 22
제4장 실험결과 = 23
제1절 다양한 실험 결과들 = 23
제5장 결론 및 향후 계획 = 30
참고문헌 = 31
Abstract = 32

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