Histogram Equalization using Gamma Transformation
감마변환을 사용한 히스토그램 평활화

Soyoung Chung, Min Gyo Chung
2014 KIISE Transactions on Computing Practices  
Histogram equalization generally has the disadvantage that if the distribution of the gray level of an image is concentrated in one place, then the range of the gray level in the output image is excessively expanded, which then produces a visually unnatural result. However, a gamma transformation can reduce such unnatural appearances since it operates under a nonlinear regime. Therefore, this paper proposes a new histogram equalization method that can improve image quality by using a gamma
more » ... using a gamma transformation. The proposed method 1) derives the proper form of the gamma transformation by using the average brightness of the input image, 2) linearly combines the earlier gamma transformation with a CDF (Cumulative Distribution Function) for the image in order to obtain a new CDF, and 3) to finally perform histogram equalization by using the new CDF. The experimental results show that relative to existing methods, the proposed method provides good performance in terms of quantitative measures, such as entropy, UIQ, SSIM, etc., and it also naturally enhances the image quality in visual perspective as well. 상간의 상관관계(correlation), 평균 밝기(luminance), 명 암도(contrast)를 바탕으로 계산되며, 1에 가까울수록 외형이 잘 유지되었다고 보아 개선 결과가 우수하다고 판단한다. SSIM 인덱스는 평균 밝기, 명암도, 구조를 바탕으로 계산하며, UIQ와 마찬가지로 1에 가까울수록 구조적으로 유사한 것으로 분석한다. UIQ를 비교한 결 과 15개의 영상 중 제안방법이 8개의 영상에서 가장 좋 은 수치를 보였고, SSIM 인덱스는 11개의 영상에서 가 장 좋은 수치를 보였다. 제안방법을 적용했을 때, 모든 영상에서 가장 우수한 결과를 보이지는 않았지만 평균 적으로 가장 많은 영상에서 외형과 구조를 잘 보존하며 화질이 개선되었음을 알 수 있었다.
doi:10.5626/ktcp.2014.20.12.646 fatcat:go7rfycudjeopklpxdyql665ra