Image Signal Processor(ISP)의 한 블록인 Auto Exposure(AE)는 입력 영상의 밝기가 전체적으로 어둡거나 밝으면 적정 밝기로 조절하여 적당한 평균 밝기를 유지하는 기능을 한다. 하지만 AE는 영상의 전체 평균 밝기만 조절하기 때문에 영상의 명암대비 향상까지 기대하기는 어렵다. 특히 물체 인식이 필요한 분야에서는 ISP의 AE 만으론 명암대비가 낮은 영상에서는 물체 인식이 어려워져 명암대비 향상 기술이 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 ISP의 AE를 대체할 방법으로 Histogram Equalization(HE)를 제안한다. 또한 기존의 HE 문제점을 간단한 연산만으로 보완하고 하드웨어 구현에도 적합한 방법을 제안한다.
Auto exposure (AE) in image signal processor (ISP) controls brightness of input image to the proper brightness when it is too dark or bright. But conventional AEs often fail to get proper brightness since AE controls only average brightness of image. Especially in applications that require object recognition, it cannot be solved the problem by AE of ISP. In this paper proposes Histogram Equalization (HE) processes that is the alternative of AE. It also proposes proper method to realize hardware and compensate HE problems conventional by using simple calculation.
