Optimal Gama Değeri Saptama (OGVA) Yöntemi ile Görüntü Parlaklık Seviyesinin Dinamik Optimizasyonu

Bu çalışmada, önerilen Optimum Gama Değeri Ataması (OGVA) yöntemi ile istenmeyen ışık seviyeleri içeren görüntülerde görüntü ışık seviyesinin dinamik olarak optimize edilmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla ışığın yetersizliğinden dolayı görülemeyen karanlık görüntüler aydınlatılırken, parlak görüntülerin ise anlık olarak uygulanan en iyi gama düzeltme değeri kullanılarak dinamik olarak karartılması amaçlanmaktadır. Herhangi bir ek donanım gerektirmeden sadece yazılım olarak uygulanacak olan bu yeni yöntemin, çok küçük hesaplama maliyeti ile farklı ışık seviyeleri için bile tatmin edici sonuçlar verdiği gösterilmiştir.

Dynamic Optımızatıon of Image Brıgthness Level With Optimal Gamma Value Assessment (OGVA) Method

In this study, the proposed Optimum Gamma Value Assignment (OGVA) method is intended todynamically optimize the image intensity level in non-desired images due to undesired light levels. Forthis purpose, it is aimed to make the dark images which cannot be seen due to lack of light, while brightimages are dynamically dimmed by using the optimum gamma correction value applied on the imagemomentarily. It has been shown that this novel method, which will only be implemented as software,without requiring any additional hardware, yields satisfying results even at different light levels.

PDF

___

Gonzalez R.C., Woods R.E., 2002, Digital Image Processing, Vol. 3, Pearson, 76-137.
Hao S., Han X., Guo Y., Xu X., and Wang M., 2020 Low-Light Image Enhancement with SemiDecoupled Decomposition, IEEE transactions on multimedia, Vol. 1: 1-14.
Huanga Z. , Zhanga T. , Lib Q. , Fangc H. , 2016, Adaptive gamma correction based on cumulative histogram for enhancing nearinfrared images, Infrared Physics & Technology Vol. 79, 205-215.
Lee P.M, Chen H.Y, 2005, Adjustable gamma correction circuit for TFT LCD, IEEE International Symposium on Circuits and Systems, Kobe, 2005, Vol. 1., 780-783.
Roberts A., 1993, Measurement of display transfer characteristic (gamma, γ), European Broadcasting Union (EBU) Technical Review 257 , Vol. 13, 32–40.
Sajeevu S, Anish Babu K. K., 2019, Visibility Driven Contrast Enhanced Surgical Defogging, International Conference on Signal Processing and Communication (ICSPC -2019), 29 – 30, 2019, Coimbatore, INDIA 144-147.
Saxena S.,, Sharma S., and Sharma N., 2016, Parallel Image Processing Techniques, Benefits and Limitations, Research Journal of Applied Sciences, Engineering and Technology Vol. 12(2): 223-238.
Stokes M., Anderson M., Chandrasekar S., Motta R., 1996, A Standard Default Color Space for the Internet – sRGB”, IS&T’s 4th Color Imaging Conference Proceedings., 238.
Wu Y, Zheng J, Song W, Liu F, 2019, Low light image enhancement based on non-uniform illumination prior model, Institution of Engineering and Technology (IET) Image Processing, Vol. 1, 2448-2456.
Yen H.- Yang, Lee Y. C. , Fan Y.Ch, Taso H.W. , 2007, A Novel algorithm of local contrast enhancement for medical image, IEEE Nuclear Science Symposium conference record. Nuclear Science Symposium, Vol. 1, 3951 – 3954.