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  1. 2019.05.14 :: HDR (High Dynamic Range) Image
  2. 2019.03.27 :: HDR 영상 취득 기법-2장의 LDR 이미지 사용
영상처리 2019. 5. 14. 18:27

Dynamic range란 사진에서 밝기가 가장 밝은 부분과 가장 어두운 부분의 밝기의 비율(Ratio)을 의미한다. 실 세계의 동적 범위는 사람의 시각이 감지할 수 있는 범위와 모니터에 표시되거나 인쇄되는 이미지의 범위보다 훨씬 넓다. 하지만 사람의 눈이 많은 종류의 서로 다른 명도 레벨을 수용할 수 있는 반면, 대부분의 카메라와 컴퓨터 모니터가 재현할 수 있는 동적 범위는 이보다 훨씬 적은 수로 제한되어 있다. 하지만 HDR이미지를 사용하여 실 세계의 Dynamic range의 전 영역을 표현할 수 있다.

 

High Dynamic Range (HDR) 이미지는 한 노출에 대하여 일반 카메라로 촬영해서 얻을 수 있는 Dynamic Range보다 더 큰 범위를 가지는 이미지이다. 또한 실세계의 모든 광도 값에 정확히 비례하여 표현되고, 이 정보를 저장하기 때문에 실세계의 장면을 촬영할 때 노출을 조정하는 것처럼 HDR이미지의 노출을 조절할 수 있다. 쉽게 표현하면 흰색은 더욱 흰색으로, 검정색은 더욱 검게 표시하며, 이 두 색상 사이에 존재하는 다양한 색상을 모두 사용하게 한다.

 

밝은 영역은 세부 묘사가 포함되지만 어두운 영역이 보이지 않는 이미지
어두운 영역은 세부 묘사가 포함되지만 밝은 영역은 보이지 않는 이미지
위의 두 사진을 합성한 HDR이미지

이처럼 카메라가 촬영을 할때, 밝아서 보이지 않는 부분과, 어두워서 보이지 않는 부분을 모두 보이게 촬영할 수 없기때문에 위의 2개의 이미지를 합쳐서 모든 동적범위가 포함된 HDR이미지를 만들어 낼 수 있다.

 

 

실세계에서 가지고 있는 밝기의 범위는 약 108cd/m2정도

사람의 눈이 한번에 수용할 수 있는 밝기의 범위는 약 105cd/m2

일반 디지털 카메라의 센서에서 받아들이는 밝기의 범위 약 102cd/m2

 

일반 이미지는 채널당 8비트로 총 24비트의 RGB포맷으로 밝기를 포함하며, 이를 통해서 실세계의 밝기 정보를 쉽게 HDR 이미지를 얻을 수 있는 방법은, 서로 다른 노출로 촬영한 여러 개의 이미지를 하나로 합쳐서 만들 수 있다.

광원효과와 심도 효과를 얻기 위해서는, 같은 피사체를 다양한 셔터 스피드를 통해 조리개의 값을 달리해서 여러 번 촬영 해야 한다.

 

일반적으로 HDR이미지는 채널당 32 bits이며 넓은 범위에서 색상과 밝기의 정보가 포함되어 있다.

따라서 실세계의 색을 표현하기 위해서는 각 채널이 실수 정보를 표현할 수 있어야 한다. 

 

reference 

1. 박대근, 박기현, 하영호, “다중 노출 복수 영상에서 장면의 다이내믹 레인지 추정을 통한 HDR 영상 획득,” 전자공학회논문지-SP, vol. 45, no. 2,pp. 10-20, 2008년 3월.

2. https://m.post.naver.com/viewer/postView.nhn?volumeNo=10051871&memberNo=34130352

3. https://translate.google.com/translate?hl=ko&sl=en&u=https://www.dummies.com/photography/digital-photography/types-of-photography/what-are-hdr-images-and-hdr-files/&prev=search

4. https://helpx.adobe.com/kr/photoshop/using/high-dynamic-range-images.html

5. https://www.acer.com/ac/ko/KR/content/hdr

posted by 마스터박 MasterPark

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영상처리 2019. 3. 27. 15:07

두 장의 LDR 영상을 이용한 HDR 영상 취득 기법


두 장의 초기 입력 LDR(Low Dynamic Range) 영상을 이용하여 장면의 밝기에 대한 노출 곡선을 초기 추정한 후, 장면 밝기 변화에 따른

최적의 셔터 속도를 시간 변화에 따라 지속적으로 추정하는 기법을 사용함. 이를 통해서 HDR 이미지를 취득


카메라의 CCD(빛의 세기를 전기적 신호로 변환)나 CMOS 센서를 통해서 실세계 장면의 밝기 범위를 모두 표현할 수 없다.


이런 카메라의 제한된 동적범위를 향상시키기 위해 HDR 영상 취득 연구가 진행중이다. 


대표적인 기법

1. 여러 장의 LDR 영상을 취득 후 각 영상의 복사량(radiance) 맵을 생성한 후, 각 복사량의 맵을 결합시켜 한 장의 HDR 영상을 생성시킨다.

2. 영상의 화소값과 장면의 방사량(irradiance)의 관계를 이용하여 HDR 영상을 생성하는 방법도 존재한다.


이런 기법들은 노출이 다른 여러 장의 LDR 영상을 취득해야 한 장의 HDR 영상을 만들기 때문에 많은 시간이 소요된다.

또한 주변광의 밝기가 변하는 환경이나 움직이는 물체에 대해서는 적용이 어렵다.



위 문제의 해결책

Meylan 등은 Retinex 이론에 근거하여 한 장의 LDR 영상의 명암 대비도를 향상시키며 후광효과를 보완한 

HDR 영상을 생성하는 방법을 제안하였다. 

-> BUT 후광효과를 보완하는 대신 에지의 디테일 보존이 어렵다.


박대근 등은 장면의 밝기 값에 대한 두 장의 셔터 속도를 얻기 위해 노출 이 다른 3장의 입력 영상을 이용한다.

따라서 한 장의 HDR 영상을 취득하기 위해 총 5장의 영상을 필요로 하므 로 고속 HDR 취득이 어려운 단점을 가진다.


Barakat 등은 장면의 최대/최소 방사량을 이용하여 최적의 노출 집합을 취득


Hirakawa 등은 영상의 화소와 방사량의 관계를 확률 모델을 이용하여 최적의 노출 집합을 취득하였다.



특정한 비율을 가지는 서로 다른 두 개의 셔터 속도에 의해 취득된 영상의 화소와 장면에서 카메라 센서에 

단위면적당 입사하는 방사도의 관계를 정의한다. 이를 바탕으로 화소와 각 화소간의 노출 증가량의 관계를

정의하는 카메라 노출 곡선을 추정한다.


추정된 노출 곡선을 이용하여 장면의 평균 밝기의 변화에 따라 적응적으로 최적의 셔터 속도를 가진 두 장의 LDR 영상을

취득하는 알고리즘을 제안한다.



기술적인 내용

1. 두 장의 초기 영상만을 이용하여 영상의 각 화소값 사이의 상대적인 노출 비율을 나타내는 노출 곡선을 추정한다. 

2. 추정된 노출 곡선을 이용하여 주어진 장면의 밝기에 가장 바람직한 두 장의 셔터 속도를 구함으로써 최적에 근사하는 LDR 영상 2장을 선별한다. 

3. HDR 영상을 생성한다

(핵심은 언제 찍을지 최적의 셔터 속도를 찾음으로  최적의 LDR영상 2장을 생성해야함)

주변광의 밝기가 연 속적으로 변하는 환경에서도 이전 평균 밝기 값과 현재 평균 밝기 값 사이의 상대적인 노출 비율을 이용하여 지속적으로 

최적의 LDR 영상을 취득함으로써 HDR 비디오 취득이 가능하다.



reference: http://image.inha.ac.kr/paper/HDR.pdf


posted by 마스터박 MasterPark

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