[논문 리뷰] An Image Based Technique for Enhancement of Underwater Images

C. J. Prabhakar, Pavan Kumar|arXiv (Cornell University)|2012. 12. 03.

Image Enhancement Techniques참고 문헌 1인용 수 56

한 줄 요약

이 논문은 동적으로 범위를 향상시키고, 대비를 향상시키며, 노이즈를 줄이고, 색상 복원을 통해 영상 품질을 향상시키는 순차적 조합인 히스테로그램 필터링, 웨이블릿 노이즈 제거, 양방향 필터링, 대비 균형 조정을 사용한 이미지 기반 수중 영상 향상 기법을 제안한다. PSNR 및 에지 검출 메트릭스를 통해 검증된 결과, 기존의 필터보다 뛰어난 성능을 내며 더 낮은 계산 비용을 기록한다.

ABSTRACT

The underwater images usually suffers from non-uniform lighting, low contrast, blur and diminished colors. In this paper, we proposed an image based preprocessing technique to enhance the quality of the underwater images. The proposed technique comprises a combination of four filters such as homomorphic filtering, wavelet denoising, bilateral filter and contrast equalization. These filters are applied sequentially on degraded underwater images. The literature survey reveals that image based preprocessing algorithms uses standard filter techniques with various combinations. For smoothing the image, the image based preprocessing algorithms uses the anisotropic filter. The main drawback of the anisotropic filter is that iterative in nature and computation time is high compared to bilateral filter. In the proposed technique, in addition to other three filters, we employ a bilateral filter for smoothing the image. The experimentation is carried out in two stages. In the first stage, we have conducted various experiments on captured images and estimated optimal parameters for bilateral filter. Similarly, optimal filter bank and optimal wavelet shrinkage function are estimated for wavelet denoising. In the second stage, we conducted the experiments using estimated optimal parameters, optimal filter bank and optimal wavelet shrinkage function for evaluating the proposed technique. We evaluated the technique using quantitative based criteria such as a gradient magnitude histogram and Peak Signal to Noise Ratio (PSNR). Further, the results are qualitatively evaluated based on edge detection results. The proposed technique enhances the quality of the underwater images and can be employed prior to apply computer vision techniques.

연구 동기 및 목표

• 비균일한 조명, 낮은 대비, 흐림, 색상 왜곡으로 인한 수중 영상의 열화 문제를 해결하기 위해.
• 후속 컴퓨터 비전 응용 프로그램을 위한 영상 품질 향상을 위한 전처리 파이프라인 개발을 위해.
• 이미지 스무딩을 위해 계산 비용이 높은 비등방성 확산 대신 더 효율적인 양방향 필터를 사용하기 위해.
• 최적의 필터 파라미터, 웨이블릿 수축 함수, 필터 범주를 최적화하여 최대한의 향상 성능를 확보하기 위해.
• PSNR 및 기울기 크기 히스토그램과 같은 정량적 평가와 에지 검출을 통한 정성적 평가를 통해 방법을 평가하기 위해.

제안 방법

• 비균일한 조명을 보정하고 동적 범위를 향상시키기 위해 먼저 히스테로그램 필터링을 적용한다.
• 모든 에지 보존을 유지하면서 노이즈를 줄이기 위해 최적화된 웨이블릿 수축 함수를 사용한 웨이블릿 노이즈 제거를 다음 단계로 적용한다.
• 반복적인 비등방성 확산 대신 이미지 스무딩을 위해 양방향 필터링을 사용하여 계산 시간을 절감한다.
• 지역 대비를 향상시키고 시각적 인식을 개선하기 위해 마지막으로 대비 균형 조정을 적용한다.
• 필터는 고정된 순서로 적용된다: 히스테로그램 필터링 → 웨이블릿 노이즈 제거 → 양방향 필터링 → 대비 균형 조정.
• 실험적으로 촬영한 수중 영상에 대한 광범위한 실험을 통해 양방향 필터, 웨이블릿 필터 범주, 수축 함수의 최적 파라미터를 추정한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 표준 이미지 처리 필터의 조합이 낮은 대비, 흐림, 색상 왜곡을 겪는 수중 영상에 효과적으로 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 비등방성 확산을 양방향 필터링으로 대체할 경우 계산 비용을 줄일 수 있으며, 이미지 품질을 유지하거나 향상시킬 수 있는가?
• RQ3 수중 영상에 대해 최적의 향상 성능를 얻기 위한 최적의 필터 파라미터와 웨이블릿 구성은 무엇인가?
• RQ4 PSNR 및 기울기 크기 히스토그램과 같은 정량적 메트릭스가 시각적 품질 향상과 어떻게 관련되는가?
• RQ5 제안된 방법은 처리되지 않은 영상이나 전통적인 필터링을 적용한 영상에 비해 에지 검출 결과를 어느 정도 향상시키는가?

주요 결과

• 제안된 방법은 수중 영상에서 대비 복원과 노이즈 감소를 효과적으로 수행하여 영상 품질을 크게 향상시킨다.
• 비등방성 확산 대신 양방향 필터링을 사용함으로써 계산 시간을 줄이면서도 높은 수준의 스무딩 품질을 유지한다.
• 실험적 튜닝을 통해 양방향 필터, 웨이블릿 필터 범주, 수축 함수의 최적 파라미터를 성공적으로 추정하였다.
• 기준 기법에 비해 더 높은 PSNR 값을 기록하여 신호 대 노이즈 비율 향상을 확인하였다.
• 기울기 크기 히스토그램 분석을 통해 에지 보존 및 대비 향상이 개선되었음을 확인하였다.
• 정성적 평가 결과, 에지 검출 성능 향상이 확인되어 후속 비전 작업을 위한 전처리 파이프라인의 효과성을 입증하였다.