Image Contrast Enhancement Technique Using Clustering Algorithm

클러스터링 알고리듬을 이용한 영상 대비 향상 기법

  • Kim, Nam-Jin (Dept. of Computer Engineering, Daejeon University) ;
  • Kim, Yong-Soo (Division of Computer Engineering, Daejeon University)
  • 김남진 (대전대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 김용수 (대전대학교 컴퓨터공학부)
  • Received : 2004.03.01
  • Accepted : 2004.05.31
  • Published : 2004.06.25

Abstract

Image taken in the night can be low-contrast images because of poor environment and image transmission. We propose an algorithm that improves the acquired low-contrast image. MPEG-2 separates chrominance and illuminance, and compresses respectively because human vision is more sensitive to luminance. We extracted illumination and used K-means algorithm to find a proper crossover point automatically. We used K-means algorithm in the viewpoint that the problem of crossover point selection can be considered as the two-category classification problem. We divided an image into two subimages using the crossover point, and applied the histogram equalization method respectively. We used the index of fuzziness to evaluate the degree of improvement. We compare the results of the proposed method with those of other methods.

야간에 비디오카메라로 촬영시 열악한 주위 환경과 영상 전송에 기인하여 다양한 잡음에 의하여 왜곡되고 흐린 저대비 (low contrast)영상을 가질 수 있다. 본 논문에서는 획득한 저대비 영상을 대비 향상시켜주는 기법을 제안한다. MPEG-2는 인간의 시각 특성상 색차(chrominance)신호보다 밝기(luminance)신호에 더 민감하기 때문에 밝기신호와 색차신호를 분리하여 압축한다. 본 논문에서는 밝기신호만을 추출하여, K-means 알고리듬을 사용하여 교차점을 자동으로 선정하는 방법을 사용한다. 이 최적의 교차점을 선정하는 과정은 획득한 영상을 물체와 배경으로 분리하는 두 개의 클래스 문제로 보고 K-means 알고리듬을 적용하였다. 구한 교차점을 사용하여 영상을 양분하고 양분된 영상의 각각에 히스토그램 평활화 방법을 적용하였다. 본 논문에서는 퍼지성 지수(index of fuzziness)를 사용하여 향상의 정도를 측정하였다. 제안된 기법을 저대비 영상에 적용하였으며 그 결과를 히스토그램 평활화 기법의 결과와 비교하였다.

Keywords