광원의 영향이 미약한 환경에서 획득된 저조도 영상은 대비 및 인지적 측면에서 많은 약점을 갖는다. 하지만 이러한 약점의 극복을 위한 저조도 영상의 개선에 관한 연구는 대부분 대비 개선과 잡음 제거를 목적으로 한다. 기계 인식과 같은 분야에서 물체가 가지는 원래 색을 복원하는 것은 중요한 과정이기 때문에, 본 논문에서는 저조도 영상을 대상으로 tone mapping과 retinex기반의 색 복원 기법을 제안한다. 제안한 기법은 tone mapping 함수를 이용하여 영상의 밝기를 증가시킨 후 색 항등성 기법 중 retinex를 이용하여 영상 내 색의 밝기를 복원한다. 기준 영상 기반의 정략적인 성능 평가를 위해 본 논문에서는 Barnard 데이터 셋 기반의 합성 영상을 실험에 사용하였고, 영상들의 색차와 각오차를 성능 평가 요소로 사용하였다. 제안한 기법의 객관적인 성능 평가를 위해 기존의 저조도 영상의 색 복원 기법 및 색 항등성 기법들과의 비교를 수행했으며, retinex 내부의 파라미터에 따른 성능 평가도 수행되었다. 실험 결과 제안한 기법은 타 색 항등성 기법에 비해 두 성능 평가 요소 측면에서 더 좋은 결과 영상을 생성할 수 있었으며 저조도 영상의 색 복원에 적합함을 보였다.
Low-light-level images acquired under some conditions hardly affected by light sources can have some weakness in the perception of objects or the image contrast. However, many studies with the images have tried not to recover original colors of objects in an image, but to improve the image contrast or to remove noises involved in it. Due to automation such as machine recognition, the necessity of recovering the original color becomes more and more increasing these days. For this reason, we propose a method which is combined with a tone mapping and the retinex method in order to restore the original color. The tone mapping is used to control brightness of the image and the retinex to recover the original color. As experimental images, we employed synthesized images, created from the data sets by Barnard; the channel mean of color difference and the angular error was adopted as our evaluation factors. The performance of our method was evaluated by two experiments: the comparison of some well-known color constancy methods and the analysis about control parameters of our method. By the results, the proposed method is shown to be more suitable for the color restoration of the low-light-level images.
