Efficient enhancement methods for images acquired under poor illumination

Abstract

불균일 조명 보정은 영상의 인식 및 분석에 있어서 필수적인 전처리 과정이다. 바코드 영상, 텍스트 영상과 같은 이진 영상의 경우, 조명 보정을 함으로써 바코드나 텍스트의 인식 정확도를 높이는 것에 기여할 수 있다. 또한 저조도 환경에서 획득한 영상의 경우 조명을 보정함에 있어 잡음에 민감하기 때문에 저조도 환경을 고려한 조명 보정 알고리즘 개발이 필요하며 이를 통해 다양한 종류의 영상 분석 성능 개선에 기여할 수 있다. . 본 논문에서는 이진 영상 불균일 조명 보정 기법과 저조도 환경하에서 획득한 영상의 불균일 조명 보정 기법을 제안한다. 이진 영상 불균일 조명 보정 기법은 영상을 부영상 (sub-image) 으로 나누어 부영상에서의 최대 밝기 값을 구하고 밝기 표준화 (normalization) 를 통해 조명성분을 추정하고 저역 통과 필터와 bilinear 보간 (interpolation) 기법을 이용하여 전역 조명성분을 추정한다. 제안하는 기법은 반복적 최적화 기법을 사용하지 않기 때문에 연산시간이 짧다는 장점을 가진다. 저조도 환경 영상의 불균일 조명 보정 기법은 히스토그램 변형 기법으로 대비도 향상을 한 후, retinex 알고리즘을 적용한다. 시뮬레이션과 실험을 통해 제안하는 알고리즘의 성능이 기존 알고리즘보다 우수함을 검증한다. ;In this paper, we propose novel methods to correct non-uniform illumination on bi-level images and to compensate for the effects of poor illumination on grayscale images. The proposed method for correcting non-uniform illumination on bi-level images divides a bi-level image into sub-image and roughly estimates illumination by intensity normalization. After that, we apply bilinear interpolation to estimate illumination. Since the proposed method does not use iterative optimization, the proposed method is fast and efficient. The proposed method to compensate for the effects of poor illumination in grayscale images enhances contrast using method of histogram modification method. After that, we apply low pass filtering to estimate illumination component, and compensate for the effects of the estimated illumination. In simulations and experiments, the proposed methods showed better performance and speed than the conventional methods.