칼라 안저 이미지는 안저 질환 분석 및 모니터링에 중요한 도구입니다. 조명 불균일 문제로 인해 안저 이미지의 시각적 품질이 부족하며 이미지 대비가 개선되어야 합니다. 이를 위해 디지털 회절을 기반으로 색상 충실도와 밝기 향상을 모두 고려한 단일 안저 이미지 광 강도 보정 알고리즘을 제안했습니다. 칼라 RGB 안저 이미지를 LCH 색상 공간으로 변환하여 L 채널 기반 광 강도 보정을 수행하여 안저 이미지 밝기 균형 문제를 해결합니다. C 채널에도 동일한 작업을 수행하여 처리된 칼라 안저 이미지의 색상 충실도가 우수합니다. Messidor 안저 이미지 데이터셋의 1,200세트 안저 이미지에서 분석을 수행하고 감마 보정, Retinex 등 안저 이미지 광 강도 보정 방법과 비교했습니다. 본 알고리즘은 더 좋은 이미지 향상 효과뿐만 아니라 칼라 안저 이미지의 색상 왜곡 및 낮은 대비 문제를 개선하며, 적응형 히스토그램 평활화(CLAHE)와 결합해 이미지 대비를 더욱 향상시킬 수 있습니다. 실험 결과 다중 스케일 이미지 대비 및 이미지 잡음 평가 지표에서 기존 알고리즘보다 3%~4% 우수한 성능을 보였습니다. 알고리즘 강화 후 안저 이미지 밝기 분포가 더욱 균일해지고 대비가 향상되어 이후 안저 이미지 병변 위치 인식, 혈관 및 병변 분할 및 분류에 더 우수한 전처리 방법을 제공합니다.

의료 영상 처리;안저 이미지 향상;대비 향상;디지털 회절