히스토그램 균등화는 콘트라스트 조절을 통해 화질을 향상하는 일반적인 방법이다. 기존 방법들이 히스토그램의 분포를 전역적 또는 지역적으로 콘트라스트를 조절하였으나, 최근에는 다계층 블록 기반 방법을 이용하여 전역적 접근과 지역적인 특성을 동시에 반영하는 MLBOHE 기법이 개발되었다. 그러나 이 방법은 영상의 밝기 값을 따로 조절하지 않기 때문에 최적의 화질 구현이라는 측면에서 한계가 있다. 본 논문은 최적의 영상 통계적 특성에 기반한 다계층 블록 기반 중복 히스토그램을 제안한다. 이를 통해 영상의 콘트라스트만 아니라 밝기를 조절함으로써 최적의 화질을 표현하고자 하였다. 실험을 통해 제안한 방법은 기존 방법들에 비해 자연스러운 화질을 유지하면서도 콘트라스트 향상을 통한 최적의 영상을 표현할 수 있다.

Histogram equalization enhances the quality of an image using contrast control. While conventional methods use either a global or local approach for contrast control, the recent MLBOHE method uses a combined global and local approach based on multiple layers block. However, the MLBOHE method is still limited as regards controlling the image intensity to produce an optimal image quality. Therefore, the proposed method produces a visually optimized image quality based on using visually optimized statistics to control the image intensity and contrast. Experiments confirm that the image quality produced by the proposed algorithm is superior to that with conventional methods in terms of naturalness and contrast.

• 권오설(창원대학교 메카트로닉스공과대학 제어계측전공) | Oh-Seol Kwon