HDR 영상 복원을 위해 대비와 텍스쳐 영역 정보를 고려한 혼합 톤 매핑 기법
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 강주미 | - |
dc.contributor.author | 박대준 | - |
dc.contributor.author | 정제창 | - |
dc.date.accessioned | 2021-07-30T05:12:08Z | - |
dc.date.available | 2021-07-30T05:12:08Z | - |
dc.date.created | 2021-05-13 | - |
dc.date.issued | 2017-07 | - |
dc.identifier.issn | 1226-7953 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/3514 | - |
dc.description.abstract | 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. Inten- sity: 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. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국방송∙미디어공학회 | - |
dc.title | HDR 영상 복원을 위해 대비와 텍스쳐 영역 정보를 고려한 혼합 톤 매핑 기법 | - |
dc.title.alternative | Hybrid Tone Mapping Technique Considering Contrast and Texture Area Information for HDR Image Restoration | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 정제창 | - |
dc.identifier.doi | 10.5909/JBE.2017.22.4.496 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 방송공학회 논문지, v.22, no.4, pp.496 - 508 | - |
dc.relation.isPartOf | 방송공학회 논문지 | - |
dc.citation.title | 방송공학회 논문지 | - |
dc.citation.volume | 22 | - |
dc.citation.number | 4 | - |
dc.citation.startPage | 496 | - |
dc.citation.endPage | 508 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.identifier.kciid | ART002247216 | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.subject.keywordAuthor | High Dynamic Range (HDR) | - |
dc.subject.keywordAuthor | Human Visual System (HVS) | - |
dc.subject.keywordAuthor | Contrast | - |
dc.subject.keywordAuthor | Threshold vs. Intensity (TVI) | - |
dc.subject.keywordAuthor | Just Noticeable Difference (JND) | - |
dc.subject.keywordAuthor | Guided Image Filtering (GIF) | - |
dc.identifier.url | http://koreascience.or.kr/article/JAKO201723839836525.page | - |
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