KR100230261B1 - Picture quality enhancing method of color signal based on the quantized mean-separate histogram equalization and the color compensation, and circuit thereof - Google Patents
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Abstract
본 발명의 화질 개선 방법과 그 회로는 칼라신호들로부터 루미넌스신호를 추출하고, 추출된 루미넌스신호를 양자화하고 입력 루미넌스 영상을 그 평균에 근거하여 소정 수의 서브영상으로 분할하고, 서브영상별로 독립적으로 히스토그램 등화하여 변화된 루미넌스신호를 출력하고, 칼라신호들을 변화된 루미넌스신호와 동일한 비를 갖도록 변화시켜 보상된 칼라신호들을 출력함으로써 칼라영상의 콘트라스트를 개선하면서 왜곡없는 칼라신호를 제공할 수 있다.The image quality improvement method and its circuit of the present invention extracts a luminance signal from color signals, quantizes the luminance signal extracted, divides the input luminance image into a predetermined number of sub-images based on the average, Histogram equalization to output the changed luminance signal, and outputting the compensated color signals by changing the color signals to have the same ratio as the changed luminance signal, thereby providing a distortion-free color signal while improving the contrast of the color image.
Description
본 발명은 양자화된 평균 분리 히스토그램 등화와 칼라 보상을 이용한 칼라신호의 화질 개선 방법 및 그 회로에 관한 것으로, 입력되는 루미넌스 영상을 양자화하고입력 루미넌스 영상을 그 평균에 근거하여 소정수의 서브영상으로 분할하고, 서브영상별로 양자화된 루미넌스의 분포에 따라 독립적으로 히스토램 등화하여 콘트라스트를 개선하면서 변화된 루미넌스에 근거하여 칼라신호도 변화시켜서 화질을 개선하는 방법 및 그 회로에 관한 것이다.The present invention relates to a method and a circuit for enhancing the quality of a color signal using quantized mean separation histogram equalization and color compensation and quantizes the inputted luminance image and divides the input luminance image into a predetermined number of sub- The present invention also relates to a method and a circuit for improving the image quality by changing the color signal based on the changed luminance while improving contrast by independent histogram equalization according to the distribution of quantized luminance per subimage.
히스토그램 등화의 기본 동작은 입력 영상의 히스토그램을 토대로 주어진 입력 영상을 변환하는 것으로서, 여기서 히스토그램이라 함은 주어진 입력 영상에서의 그레이 레벨 분포도를 나타낸다.The basic operation of histogram equalization is to transform a given input image based on the histogram of the input image, where the histogram represents the gray level distribution in a given input image.
이러한 그레이 레벨(gray level)의 히스토그램은 영상(image)의 외양(appearance)의 전체적인 묘사를 제공한다. 영상의 샘플 분포에 따라 적절히 조절된 그레이 레벨은 외양 또는 영상의 콘트라스트를 개선시킨다.This histogram of gray levels provides an overall depiction of the appearance of the image. The appropriately adjusted gray level according to the sample distribution of the image improves the appearance or the contrast of the image.
콘트라스트 개선을 위한 많은 방법중에 영상의 샘플분포에 따라 주어진 영상의 콘트라스트를 개선하는 방법인 히스토그램 등화가 가장 널리 알려져 있으며, 이는 아래 문헌 [1], [2]에 개시되어 있다: [1] J.S.Lim, Two-Dimensional Signal and Image Processing, Prentice Hall, Englewood Cliffs, New Jersey, 1990, [2] R.C.Gonzalez and P.Wints, Digital Image Processing, Addison-Wesley, Reading, Massachusetts, 1977.Among many methods for improving the contrast, histogram equalization, which is a method for improving the contrast of a given image according to a sample distribution of an image, is most widely known and is disclosed in the following documents [1] and [2]: [1] JSLim , Two-Dimensional Signal and Image Processing, Prentice Hall, Englewood Cliffs, New Jersey, 1990, [2] RC Gonzalez and P. Wints, Digital Image Processing, Addison-Wesley, Reading, Massachusetts,
또한, 메디컬 영상 처리와 레이더 영상 처리를 포함하는 히스토그램 등화 방법의 유용한 응용은 아래 문헌 [3], [4]에 개시되어 있다: [3] J.Zimmerman, S.Pizer, E.Staab, E.Perry, W.McCartney, and B.Brenton, "Evaluation of the effectiveness of adaptive histogram equalization for contrast enhancement," IEEE Tr.on Medical Imaging,pp.304-312, Dec.1988, [4] Y.Li, W.Wang, and D.Y.Yu, "Application of adaptive histogram equalization to x-ray chest image," Proc. of the SPIE,pp.513-514,vol.2321,1994.In addition, useful applications of histogram equalization methods including medical image processing and radar image processing are disclosed in [3] and [4] below: [3] J. Zimmerman, S. Pizer, E. Staab, E. Perry, W. McCartney, and B. Brenton, "Evaluation of the Effectiveness of Adaptive Histogram Equalization for Contrast Enhancement," IEEE Trans.on Medical Imaging, pp.304-312, Dec. 1988, .Wang, and DYYu, "Application of adaptive histogram equalization to x-ray chest image," Proc. of the SPIE, pp. 513-514, vol.2321, 1994.
따라서, 주어진 영상의 히스토그램을 이용한 기법은 메디컬 영상 처리, 적외선 영상 처리, 레이더 영상 처리분야등 여러 분야에서 유용하게 응용되고 있다.Therefore, the technique using the histogram of a given image has been applied to various fields such as medical image processing, infrared image processing, and radar image processing.
널리 알려진 히스토그램 등화의 이러한 특성은 실제적인 경우에서는 결점이 된다. 즉, 히스토그램 등화의 출력 밀도가 일정하기 때문에 출력 영상의 평균 밝기(brightness)는 중간 그레이 레벨에 가깝게 된다. 실제적으로, 히스토그램 등화에서 출력 영상의 평균 밝기는 입력 영상의 평균 밝기와는 무관하게 정확히 중간 그레이 레벨이다. 분명하게, 이 특성은 실제 응용에서는 바람직하지 않다. 예를 들어, 밤에 찍은 장면이 히스토그램 등화 후에는 너무 밝아 보이는 것과 같은 문제점이 발생하게 된다.This characteristic of the widely known histogram equalization is a drawback in practical cases. That is, since the output density of the histogram equalization is constant, the average brightness of the output image is close to the middle gray level. Actually, in histogram equalization, the average brightness of the output image is exactly the middle gray level regardless of the average brightness of the input image. Obviously, this characteristic is not desirable in practical applications. For example, a scene taken at night may appear to be too bright after histogram equalization.
또한, 종래의 히스토그램 등화회로는 모든 그레이 레벨의 발생횟수를 모두 저장할 수 있는 구성이 필요하므로 하드웨어 비용이 높아지는 문제점이 발생되었다. 예를 들어, 그레이 레벨(L)이 L=256라고 가정하면, 모든 그레이 레벨의 발생횟수를 저장하기 위해 256개의 메모리소자가 요구되고, 모든 그레이 레벨의 발생횟수를 누적하기 위해 256개의 누적기등이 필요하였다.In addition, the conventional histogram equalization circuit is required to have a configuration capable of storing all the occurrences of all the gray levels, thus causing a problem of high hardware cost. For example, assuming that the gray level (L) is L = 256, 256 memory elements are required to store the number of occurrences of all the gray levels, and 256 accumulators .
따라서, 본 발명에서는 입력되는 루미넌스 영상을 양자화하여 양자화된 영상을 그 평균에 근거하여 소정수의 양자화된 서브영상으로 분할하고, 양자화된 서브영상별로 독립적으로 히스토램 등화하여 평균 밝기를 일정하게 유지하면서 간단하게 구현할 수 있는 양자화된 평균 분리 히스토그램 등화를 제안한다.Therefore, according to the present invention, an input luminance image is quantized and the quantized image is divided into a predetermined number of quantized sub-images based on the average, and independent luminance histogram equalization is performed for each quantized sub-image, We propose a quantized mean split histogram equalization that can be implemented simply.
한편, 콘트라스트 개선을 위하여 루미넌스신호에 대해 위에서 언급한 히스토그램 등화와 같은 소정의 루미넌스처리를 하는 경우 발생하는 루미넌스 변화에 따라 칼라신호에 대해서도 칼라 보상을 하지 않으면 순수 칼라신호는 왜곡되는 문제점이 발생되었다.On the other hand, in order to improve the contrast, there arises a problem that the pure color signal is distorted unless the color compensation is performed on the color signal in accordance with the luminance change which occurs when a predetermined luminance process such as the above-mentioned histogram equalization is performed on the luminance signal.
예를 들어, 칼라 시스템이 Y, R-Y, B-Y신호로 구성된다고 고려하고, Y는 소정의 루미넌스 처리에 의해 Y'=Y+△y로 변화된다고 가정한다. 변화된 칼라신호(Y',R-Y,B-Y)는 칼라 보상없이 (R,G,B)값으로 변화되고, 결과 칼라신호는 다음 수학식 1 - 수학식 3과 같이 주어진다.For example, it is assumed that the color system is composed of Y, R-Y, and B-Y signals, and Y is changed to Y '= Y + Y by a predetermined luminance processing. The changed color signals (Y ', R-Y, B-Y) are changed to (R, G, B) values without color compensation and the resulting color signals are given by Equation (1)
[수학식 1][Equation 1]
R' = (R-Y) + Y'R '= (R-Y) + Y'
= R + △y= R +? Y
[수학식 2]&Quot; (2) "
G' = (G-Y) + Y'G '= (G-Y) + Y'
= G + △y= G +? Y
[수학식 3]&Quot; (3) "
B' = (B-Y) + Y'B '= (B-Y) + Y'
= B + △y= B +? Y
Y는 Y'으로 변화할 때, 칼라 보상이 없다면 순수 적신호 (R,0,0)는 예를 들어, (R+△y, △y, △y)로 맵핑된다. 따라서, 결과 칼라신호는 더 이상 순수 적신호가 아니다. 유사하게, 칼라 보상이 없다면 모든 다른 순수 칼라신호가 왜곡되는 문제점이 발생된다.When Y changes to Y ', if there is no color compensation, the pure signal (R, 0,0) is mapped to (R +? Y,? Y,? Y), for example. Thus, the resulting color signal is no longer a pure signal. Similarly, if there is no color compensation, all other pure color signals are distorted.
한편, 입력 칼라신호 R,G,B로부터 Y를 추출하고, 추출된 Y로부터 보정신호(correction signal)를 추출해서 위 수학식 1 - 수학식 3과 같이 각 입력 R,G,B신호에 보정신호를 더하는 콘트라스트 보정방법은 미합중국 특허번호 제5,345,277호에 개시되어 있다. 상술한 특허에서도 순수 칼라신호에 대해서는 왜곡되는 문제점이 발생된다.On the other hand, Y is extracted from the input color signals R, G, and B, a correction signal is extracted from the extracted Y, and a correction signal is applied to each input R, G, and B signals as shown in Equation (1) Is disclosed in U.S. Patent No. 5,345,277. The above-mentioned patent also causes a problem that the pure color signal is distorted.
본 발명의 목적은 입력되는 루미넌스 영상을 양자화하고 입력 영상을 그 평균에 근거하여 소정수의 서브영상으로 분할하고, 서브영상별로 양자화된 루미넌스의 분포에 따라 독립적으로 히스토램 등화하여 콘트라스트를 개선하면서, 변화된 루미넌스에 근거하여 칼라신호도 변화시켜 칼라신호의 화질을 개선하는 방법을 제공하는 데 있다.An object of the present invention is to provide a method and an apparatus for quantizing an input luminance image, dividing an input image into a predetermined number of sub-images based on the average, and independently improving histograms according to the distribution of quantized luminance per sub- And a method for improving the quality of a color signal by changing a color signal based on a changed luminance.
본 발명의 다른 목적은 입력되는 루미넌스 영상을 양자화하고 입력 영상을 그 평균에 근거하여 소정수의 서브영상으로 분할하고, 서브영상별로 양자화된 루미넌스의 분포에 따라 독립적으로 히스토램 등화하여 콘트라스트를 개선하면서, 변화된 루미넌스에 근거하여 칼라신호도 변화시켜 칼라신호의 화질을 개선하는 회로를 제공하는 데 있다.Another object of the present invention is to quantize an input luminance image, divide the input image into a predetermined number of sub-images based on the average, and independently improve the luminance according to the distribution of quantized luminance per sub-image to improve contrast And a circuit for improving the quality of the color signal by changing the color signal based on the changed luminance.
상기의 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 의한 화질 개선 방법은 루미넌스신호에 근거해서 칼라신호들을 처리하여 화질을 개선하는 방법에 있어서: (a) 상기 칼라신호들로부터 루미넌스신호를 추출하는 단계; (b) 추출된 루미넌스 영상신호를 그 평균에 근거하여 소정수의 서브영상으로 분할하고, 서브영상별로 양자화된 루미넌스의 분포에 따라 독립적으로 히스토그램 등화하여 변화된 루미넌스신호를 출력하는 단계; 및 (c) 상기 칼라신호들을 상기 변화된 루미넌스신호와 동일한 비를 갖도록 변화시켜 보상된 칼라신호들을 출력하는 단계를 포함함을 특징으로 하고 있다.According to an aspect of the present invention, there is provided a method for improving image quality by processing color signals based on a luminance signal, the method comprising: (a) extracting a luminance signal from the color signals; (b) dividing the extracted luminance image signal into a predetermined number of sub-images based on the average, and independently outputting a luminance signal by histogram equalization according to the distribution of quantized luminance per sub-image; And (c) outputting the compensated color signals by varying the color signals to have the same ratio as the changed luminance signal.
상기의 다른 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 의한 화질 개선 회로는 루미넌스신호에 근거해서 칼라신호들을 처리하여 화질을 개선하는 회로에 있어서: 상기 칼라신호들로부터 루미넌스신호를 추출하는 추출수단; 추출된 루미넌스 영상신호를 그 평균에 근거하여 소정수의 서브영상으로 분할하고, 서브영상별로 양자화된 루미넌스의 분포에 따라 독립적으로 히스토그램 등화하여 변화된 루미넌스신호를 출력하는 양자화된 평균 분리 히스토그램 등화수단; 및 상기 칼라신호들을 상기 변화된 루미넌스신호와 동일한 비를 갖도록 변화시켜 보상된 칼라신호들을 출력하는 칼라 보상수단을 포함함을 특징으로 하고 있다.According to another aspect of the present invention, there is provided an image quality improvement circuit for enhancing image quality by processing color signals based on a luminance signal, comprising: extraction means for extracting a luminance signal from the color signals; Quantized average separated histogram equalizing means for dividing the extracted luminance image signal into a predetermined number of sub-images based on the average and outputting a luminance signal that is independently histogram equalized according to the distribution of quantized luminance per sub-image to output a changed luminance signal; And color compensating means for varying the color signals to have the same ratio as the changed luminance signal and outputting compensated color signals.
도 1은 양자화 개념을 설명하기 위하여 L레벨 이산 신호를 Q레벨 이산 신호로 양자화하는 예를 보인 도면이다.1 is a diagram showing an example of quantizing an L level discrete signal into a Q level discrete signal in order to explain the concept of quantization.
도 2는 양자화된 누적 밀도 함수를 보간하기 위한 보간 개념을 설명하기 위한 도면이다.2 is a diagram for explaining an interpolation concept for interpolating a quantized cumulative density function.
도 3은 루미넌스 변화에 따른 칼라 보상을 설명하기 위한 도면이다.3 is a diagram for explaining color compensation according to variation in luminance.
도 4는 칼라 포화를 방지하기 위한 칼라 보상 라인을 나타내는 도면이다.4 is a diagram showing a color compensation line for preventing color saturation.
도 5는 본 발명에 의한 화질 개선 회로의 일 실시예에 따른 블록도이다.5 is a block diagram of an image quality improvement circuit according to an embodiment of the present invention.
도 6은 도 5에 도시된 양자화된 평균 분리 히스토그램 등화기의 상세 블록도이다.6 is a detailed block diagram of the quantized mean separation histogram equalizer shown in FIG.
도 7은 도 5에 도시된 칼라 보상기의 상세 회로도이다.7 is a detailed circuit diagram of the color compensator shown in FIG.
도 8은 도 5에 도시된 칼라 보상기의 다른 상세 회로도이다.8 is another detailed circuit diagram of the color compensator shown in Fig.
도 9는 본 발명에 의한 화질 개선 회로의 다른 실시예에 따른 블록도이다.9 is a block diagram according to another embodiment of the image quality improvement circuit according to the present invention.
본 발명에서 제안하는 양자화된 평균 분리 히스토그램 등화(Quantized Mean Separate Histogram Equalization)와 칼라 보상을 이용한 칼라신호의 화질 개선 방법에 대해 설명하기로 한다.A description will be made of a method for improving the quality of a color signal using quantized mean separation histogram equalization and color compensation proposed in the present invention.
먼저, 양자화된 평균 분리 히스토그램 등화 알고리즘에 대하여 설명하기로 한다.First, the quantized mean split histogram equalization algorithm will be described.
주어진 루미넌스영상 {X}는 L개의 이산(discrete) 그레이 레벨{X0,X1,...,XL-1}로 구성되고, 여기서, X0=0은 블랙레벨을 나타내고, XL-1=1은 화이트 레벨을 나타낸다. 또한, Xm ∈ {X0,X1,...,XL-1}이다.A given luminance image {X} consists of L discrete gray levels {X0, X1, ..., XL-1}, where X0 = 0 represents the black level and XL- Level. Also, Xm ∈ {X0, X1, ..., XL-1}.
원래의 이산 입력 레벨{X0,X1,...,XL-1}을 {Z0,Z1,...,ZQ-1}로 정의되는 Q 이산레벨로 양자화하되, 여기서, ZQ-1 = XL-1이라 하고, 또한 Q 1< L 이고, {Z0,Z1,...,ZQ-1} 1C {X0,X1,...,XL-1}라고 가정한다.Quantizing the original discrete input levels {X0, X1, ..., XL-1} to a Q discrete level defined by {Z0, Z1, ..., ZQ-1}, where ZQ- 1, and Q 1 <L, and {Z0, Z1, ..., ZQ-1} 1C {X0, X1, ..., XL-1}.
이와 같이 L레벨의 이산 신호를 Q레벨의 이산 신호로 양자화하는 예는 도 1에 도시되어 있다.An example of quantizing the discrete signal of the L level in the Q level discrete signal is shown in Fig.
그리고, Q[Xk]는 양자화 연산이라고 하고, 다음과 같이 정의한다.Then, Q [Xk] is called a quantization operation and is defined as follows.
Q[Xk] = Zq, if Zq-1<XK1<ZqQ [Xk] = Zq, if Zq-1 < XK1 < Zq
{Z} = Q[{X}]과 Zm = Q[Xm]라고 둘 때, Xm는 원래 루미넌스영상의 평균레벨을, {Z}는 양자화된 영상을, Zm은 양자화된 평균레벨을 각각 나타내고, 양자화된 영상 {Z}을 Zm을 중심으로 2개의 서브영상 {Z}L, {Z}U로 분할한다. 여기서, 양자화된 서브영상 {Z}L에서의 모든 샘플은 양자화된 평균레벨(Zm) 이하이고, 양자화된 서브영상 {Z}U에서의 모든 샘플은 양자화된 평균레벨(Zm) 보다 크다.When {Z} = Q [{X}] and Zm = Q [Xm], Xm represents the average level of the original luminance image, {Z} represents the quantized image, and Zm represents the quantized average level, The quantized image {Z} is divided into two sub-images {Z} L and {Z} U centered at Zm. Here, all samples in the quantized sub-picture {Z} L are below the quantized average level (Zm) and all samples in the quantized sub-picture {Z} U are larger than the quantized average level (Zm).
서브영상 {Z}L,{Z}U의 각각의 양자화된 확률 밀도 함수(probablity density function:PDF)는 아래 수학식 4 및 수학식 5로 나타낼 수 있다.The quantized probability density function (PDF) of each of the sub-images {Z} L and {Z} U can be expressed by the following equations (4) and (5).
[수학식 4]&Quot; (4) "
[수학식 5]&Quot; (5) "
여기서, PL(Zq)는 양자화된 서브영상 {Z}L에서 q번째 양자화 그레이 레벨(Zq)의 확률이고, PU(Zq)는 양자화된 서브영상 {Z}U에서 q번째 양자화된 그레이 레벨(Zq)의 확률이고, NqL,NqU는 각각 양자화된 서브영상{Z}L, 양자화된 서브영상 {Z}U에서 이 레벨(Zq)이 나타나는 횟수를 나타내고, NL,NU은 양자화된 서브영상 {Z}L, 양자화된 서브영상 {Z}U의 각각의 전체 샘플수를 나타낸다.Here, PL (Zq) is the probability of the q-th quantized gray level (Zq) in the quantized sub-picture {Z} L and PU (Zq) is the probability of the q- And NqL and NqU represent the number of times the level Zq appears in the quantized sub video Z and the quantized sub video Z. NL and NU represent the number of quantized sub video Z, L, and the total number of samples of each quantized sub-picture {Z} U.
그때, 양자화된 서브영상 {Z}L, 양자화된 서브영상 {Z}U의 각각의 누적 밀도 함수(cumulative density function:CDF)는 다음 수학식 6 및 수학식 7과 같이 정의된다.Then, the cumulative density function (CDF) of each of the quantized sub-picture {Z} L and the quantized sub-picture {Z} U is defined by the following equations (6) and (7).
[수학식 6]&Quot; (6) "
[수학식 7]&Quot; (7) "
여기서, CL(Zm) = 1 이고, CU(ZQ-1) = 1 이다.Here, CL (Zm) = 1 and CU (ZQ-1) = 1.
보간된 누적 밀도 함수 cL(Xk),cU(Xk)는 양자화된 누적 밀도 함수 CL(Zq), CU(Zq)로부터 도 2에 도시된 선형보간을 통해 대략적으로 계산할 수 있다.The interpolated cumulative density function cL (Xk), cU (Xk) can be roughly calculated from the quantized cumulative density functions CL (Zq), CU (Zq) through the linear interpolation shown in FIG.
Q[Xk] = Zq 1< Zm 로 가정하면, Z-1 = 0 이고, cL(Xk)는 다음 수학식 8과 같이 선형보간된다.Assuming that Q [Xk] = Zq 1 < Zm, Z-1 = 0 and cL (Xk) is linearly interpolated as shown in the following equation (8).
[수학식 8]&Quot; (8) "
) )
유사하게, Q[Xk] = Zq > Zm 로 가정하면 cU(Xk)는 다음 수학식 9와 같이 선형 보간된다.Similarly, assuming Q [Xk] = Zq > Zm, cU (Xk) is linearly interpolated as shown in the following equation (9).
[수학식 9]&Quot; (9) "
여기서, CU(Zm)=0 이다.Here, CU (Zm) = 0.
보간된 누적 밀도 함수를 근거로 해서, 제안된 양자화된 평균 분리 히스토그램 등화의 출력(Y')은 입력 루미넌스신호(Xk)에 대해 다음과 수학식 10과 같이 주어진다.Based on the interpolated cumulative density function, the output (Y ') of the proposed quantized mean separation histogram equalization is given by Equation (10) for the input luminance signal Xk:
[수학식 10]&Quot; (10) "
여기서, Zm' = Zm + XL-1/(L-1)이고, 이것은 {X0,X1,...,XL-1}에서 Zm 이후 다음 그레이 레벨이다.Here, Zm '= Zm + XL-1 / (L-1), which is the next gray level after Zm in {X0, X1, ..., XL-1}.
다음은 양자화된 평균 분리 히스토그램 등화에 의해 변화된 루미넌스에 근거한 칼라 보상에 대하여 도 3 및 도 4를 결부시켜 설명하기로 한다.The color compensation based on the luminance changed by the quantized mean separation histogram equalization will be described with reference to FIGS. 3 and 4. FIG.
C = (R,G,B)와 Y로 주어지고, 소정의 양자화된 평균 분리 히스토그램 등화에 의해 Y는 Y'로 변화한다고 가정한다.It is assumed that C = (R, G, B) and Y, and Y is changed to Y 'by a predetermined quantized mean separation histogram equalization.
여기서, R,G,B신호는 신호방식에 따라 (Y,I,Q),(Y,U,V), (Y,R-Y,B-Y)칼라 시스템등과 같이 다양하게 다른 색신호로 변환될 수 있다.The R, G and B signals can be converted into various color signals such as (Y, I, Q), (Y, U, V) .
R,G,B신호와 새로운 칼라신호(Y,U,V)사이의 관계는 다음 수학식 11과 같이 나타낼 수 있다.The relationship between the R, G, and B signals and the new color signals (Y, U, V) can be expressed by Equation (11).
[수학식 11]&Quot; (11) "
Y a11 a12 a13 RY a11 a12 a13 R
U = a21 a22 a23 GU = a21 a22 a23 G
V a31 a32 a33 BV a31 a32 a33 B
여기서, aij는 계수이다.Here, aij is a coefficient.
한편, 본 발명의 칼라 보상의 기본적인 개념은 주어진 칼라를 (R,G,B)공간에서 그 칼라 방향으로 변화한다는 것이다.On the other hand, the basic concept of color compensation according to the present invention is to change a given color from (R, G, B) space to its color direction.
우선, Y는 위 수학식 11로부터 Y = a11R + a12G + a13B로 나타낼 수 있고, 일정한 Y값을 갖는 (R,G,B)들은 (R,G,B)공간에서 평면을 형성한다. 즉, Y = a11R + a12G + a13B 인 평면상에 놓인 모든 칼라신호는 동일한 루미넌스 값을 가진다. Y에서 Y'로 루미넌스가 변화하는 것은 주어진 칼라 C가 도 3에 도시된 바와 같이 Y'평면으로 이동된다는 것을 내포한다. 이때, 본 발명에서는 C와 C'는 같은 칼라 방향을 가진다고 가정하고, 이것은 라인(OC)이 라인(OC')과 일치한다는 것을 의미한다. 따라서, Y'평면상의 보상된 칼라 C'는 라인(OC)과 Y'평면의 교점을 찾는 것에 의해 얻어진다. 요약하면, 도 3에 도시된 원래의 칼라신호 C는 Y평면이 Y'평면에 놓일 때 C'로 맵핑되며, 이것은 라인 OC와 Y'평면의 교점이다.First, Y can be represented by Y = a11R + a12G + a13B from the above equation (11), and (R, G, B) with a certain Y value forms a plane in the (R, G, B) space. That is, all color signals lying on a plane of Y = a11R + a12G + a13B have the same luminance value. The change in luminance from Y to Y 'implies that a given color C is shifted to the Y' plane as shown in FIG. At this time, in the present invention, it is assumed that C and C 'have the same color direction, which means that the line OC coincides with the line OC'. Thus, the compensated color C 'on the Y' plane is obtained by finding the intersection of the line OC and the Y 'plane. In summary, the original color signal C shown in FIG. 3 is mapped to C 'when the Y plane lies in the Y' plane, which is the intersection of the line OC and the Y 'plane.
이제, C'를 구하기 위하여, (l,m,n)를 주어진 칼라 C의 방향 코사인(directional cosine)이라고 정의하고, 이는 다음 수학식 12와 같이 주어진다.Now, to find C ', (l, m, n) is defined as the directional cosine of a given color C, which is given by:
[수학식 12]&Quot; (12) "
l = R/r, m = G/r, n=B/rl = R / r, m = G / r, n = B / r
여기서,이다.here, to be.
유사하게, 출력 칼라신호 C' = (R',G',B')의 방향 코사인(l'.m'.n')은 수학식 13과 같이 나타낼 수 있다.Similarly, the direction cosine (l .m'.n ') of the output color signal C' = (R ', G', B ') can be expressed as:
[수학식 13]&Quot; (13) "
l' = R'/r', m' = G'/r', n'= B'/r'l '= R' / r ', m' = G '/ r', n '= B' / r '
여기서,이다. 이 두가지 칼라가 동일한 칼라 방향을 가지도록 하기 위해서, 다음 수학식 14 또는 수학식 15와 같은 관계가 성립하여야 한다.here, to be. In order for these two colors to have the same color direction, the following relationship should be established as in Equation (14) or (15).
[수학식 14]&Quot; (14) "
l = l', m = m', n= n'l = l ', m = m', n = n '
[수학식 15]&Quot; (15) "
R'/r'=R/r, G'/r'=G/r, B'/r'=B/rR '/ r' = R / r, G '/ r' = G / r, B '/ r'
따라서,therefore,
[수학식 16]&Quot; (16) "
[수학식 17]&Quot; (17) "
[수학식 18]&Quot; (18) "
위 수학식 16 , 수학식 17 그리고 수학식 18에서 주어진 관계를 Y' = a11R' + a12G' + a13B'에 대입하면,If the relation given in the above Equations (16), (17) and (18) is substituted into Y '= a11R' + a12G '+ a13B'
[수학식 19]&Quot; (19) "
[수학식 20]&Quot; (20) "
[수학식 21]&Quot; (21) "
이다.to be.
그러므로, 다음 수학식 22와 같은 결과를 얻는다.Therefore, the following equation (22) is obtained.
[수학식 22]&Quot; (22) "
이것은 루미넌스의 변화의 비는 칼라의 변화의 비와 같다는 것을 의미하므로 본 발명에서는 루미넌스의 변화에 따라 칼라값을 변화시켜 칼라 보상을 행한다.This means that the ratio of change of luminance changes to the ratio of change of color, so that color compensation is performed by changing the color value according to the change of luminance.
한편, 수학식 16 - 수학식 18는 수학식 22의 결과를 이용하면 아래 수학식 23 - 수학식 27로 나타낼 수 있다.Equation (16) - (18) can be expressed by the following Equation (23) - (27) using the result of Equation (22).
[수학식 23]&Quot; (23) "
[수학식 24[Equation 24]
[수학식 25]&Quot; (25) "
결론적으로, C'는 다음과 같이 얻을 수 있다.In conclusion, C 'can be obtained as follows.
[수학식 26]&Quot; (26) "
[수학식 27]&Quot; (27) "
여기서, k=Y'/Y이고, 이것은 원래의 루미넌스신호와 결과 루미넌스신호 사이의 비이다.Where k = Y '/ Y, which is the ratio between the original luminance signal and the resulting luminance signal.
위 수학식 27의 결과를 이용하여 다른 칼라 시스템의 칼라 보상도 쉽게 행할 수 있다. 즉, 예를 들어, 주어진 (Y,U,V)신호는 위 수학식 27에 주어진 칼라 보상의 결과로서 다음 수학식 28 - 수학식 33에 도시된 바와 같이 (kY,kU,kV)로 변환되어야 한다.Using the result of Equation (27), color compensation of other color systems can be easily performed. That is, for example, a given (Y, U, V) signal should be converted to (kY, kU, kV) as shown in the following equation (28) as a result of the color compensation given in equation do.
[수학식 28]&Quot; (28) "
[수학식 29]&Quot; (29) "
[수학식 30]&Quot; (30) "
그리고,And,
[수학식 31]&Quot; (31) "
[수학식 32](32)
[수학식 33]&Quot; (33) "
이제, 상술한 칼라 보상에 의한 칼라 포화(saturation)를 막기 위하여, 다음의 칼라 보상이 더 고려된다.Now, in order to prevent color saturation due to the above-mentioned color compensation, the following color compensation is further considered.
루미넌스 비는 k로 주어지고, 도 4에 도시된 보상 라인 (R',G',B')=k(R,G,B)에 의해 칼라 보상을 할 경우, b(=Max/k)레벨과 최대(Max)레벨사이의 칼라신호는 최대값(Max)으로 보상되고, 이것은 포화됨을 내포한다. 왜냐하면 b 레벨과 Max 레벨사이의 칼라신호는 상술한 보상방법에 의하여 보상하면 결과적으로 Max로 맵핑되어 서로 구별이 되지 않기 때문이다.The luminance ratio is given by k. When the color compensation is performed by the compensation lines (R ', G', B ') = k (R, G, B) shown in FIG. 4, And the maximum (Max) level is compensated with the maximum value Max, which implies saturation. This is because the color signals between the b level and the Max level are mapped to Max as a result of compensation by the compensation method described above and are not distinguished from each other.
이 칼라 포화를 막기 위해서, 보상라인 (R',G',B')=k(R,G,B)을 a(=b)레벨과 최대(Max)레벨 사이의 칼라신호를 위하여 보상라인 (R',G',B')=A(R,G,B)+K 으로 근사화한다. 여기서, 0 1<1< 1이고, A와 K는 수학식 34 및 수학식 35와 같이 나타낼 수 있다.In order to prevent this color saturation, the compensation lines (R ', G', B ') = k (R, G, B) (R ', G', B ') = A (R, G, B) + K for the color signal between level b and level Max. Here, 0 1 < 1 < 1, and A and K can be expressed by Equations (34) and (35).
[수학식 34]&Quot; (34) "
그리고,And,
[수학식 35]&Quot; (35) "
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 의한 양자화된 평균 분리 히스토그램 등화와 칼라 보상을 이용한 칼라신호의 화질 개선 회로의 바람직한 실시예를 설명하기로 한다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, preferred embodiments of a color signal enhancement circuit using quantized mean separation histogram equalization and color compensation according to the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.
도 5는 본 발명에 의한 화질 개선 회로의 일 실시예에 따른 블록도이다.5 is a block diagram of an image quality improvement circuit according to an embodiment of the present invention.
도 5에 있어서, 루미넌스 추출기(100)는 입력되는 R,G,B신호로부터 루미넌스신호(Y)를 추출한다. 여기서, 루미넌스 추출기는 매트릭스 회로로 구성될 수 있다.5, the luminance extractor 100 extracts the luminance signal Y from input R, G, and B signals. Here, the luminance extractor may be constituted by a matrix circuit.
양자화된 평균 분리 히스토그램 등화기(200)는 루미넌스 추출기(100)로부터 추출된 Y신호를 양자화하여 양자화된 신호를 그 평균에 근거하여 소정수의 양자화된 서브영상으로 분할하고, 양자화된 서브영상별로 독립적으로 히스토램 등화하여 변화된 루미넌스신호(Y')를 출력한다.The quantized average separation histogram equalizer 200 quantizes the Y signal extracted from the luminance extractor 100, divides the quantized signal into a predetermined number of quantized sub-images based on the average, And outputs a luminance signal Y 'that has been changed.
칼라 보상기(300)는 루미넌스 추출기(100)로부터 출력되는 Y신호와 양자화된 평균 분리 히스토그램 등화기(200)로부터 출력되는 Y'신호간의 비(k)를 입력되는 R,G,B 각 칼라신호에 승산해서 보상된 칼라신호 R',G',B'를 출력한다.The color compensator 300 multiplies the ratio k between the Y signal output from the luminance extractor 100 and the Y 'signal output from the quantized average separation histogram equalizer 200 by the R, G, and B color signals And outputs the compensated color signals R ', G' and B '.
도 6은 도 5에 도시된 양자화된 평균 분리 히스토그램 등화기(200)의 상세 블록도이다.FIG. 6 is a detailed block diagram of the quantized mean separation histogram equalizer 200 shown in FIG.
도 6에 있어서, 제1 양자화기(202)는 L 이산 레벨의 입력 루미넌스 영상(Y=Xk's)을 Q 이산 레벨로 양자화하여 양자화된 영상(Zq's)을 출력한다. 프레임 히스토그램 계산기(204)는 양자화된 영상(Zq's)을 1 화면단위로 그레이 레벨 분포도를 계산한다. 여기서, 화면단위는 필드도 될 수 있으나 프레임으로 한다.In FIG. 6, the first quantizer 202 quantizes the input luminance image (Y = Xk's) of L discrete levels to a Q discrete level and outputs a quantized image (Zq's). The frame histogram calculator 204 calculates a gray level distribution diagram of the quantized image (Zq's) in units of one screen. Here, the screen unit may be a field, but it is a frame.
프레임 평균 계산기(206)는 프레임 단위로 입력되는 루미넌스영상(Y=Xk's)의 평균레벨(Xm)을 계산한다. 제2 양자화기(208)는 루미넌스영상의 평균레벨(Xm)을 양자화해서 양자화된 평균레벨(Zm)을 출력한다.The frame average calculator 206 calculates an average level Xm of the luminance image (Y = Xk's) input in units of frames. The second quantizer 208 quantizes the average level Xm of the luminance image and outputs the quantized average level Zm.
분할기(210)는 프레임 히스토그램 계산기(204)에서 계산된 양자화된 그레이 레벨 분포도를 제2 양자화기(208)로부터 출력되는 양자화된 평균레벨(Zm)을 근거로하여 소정수(여기서는 2개)의 양자화된 서브영상({Z}L,{Z}U)으로 분할해서 양자화된 서브영상({Z}L,{Z}U)의 각각의 확률 밀도 함수(PL(Zq)'s, PU(Zq)'s)를 출력하는 데, 이 양자화된 확률 밀도 함수(PL(Zq)'s, PU(Zq)'s)는 위 수학식 4 및 수학식 5로 계산할 수 있다.The divider 210 divides the quantized gray level distribution diagram calculated by the frame histogram calculator 204 into a predetermined number (here, two) of quantization levels based on the quantized average level Zm output from the second quantizer 208 P (Zq) 's and PU (Zq)' s of the quantized sub-images ({Z} L, {Z} U) s), and the quantized probability density functions PL (Zq) 's and PU (Zq)' s can be calculated by Equation (4) and Equation (5).
여기서, 양자화된 서브영상 {Z}L에서의 모든 샘플은 양자화된 평균레벨(Zm) 이하이고, 양자화된 서브영상 {Z}U에서의 모든 샘플은 양자화된 평균레벨(Zm) 보다 크다.Here, all samples in the quantized sub-picture {Z} L are below the quantized average level (Zm) and all samples in the quantized sub-picture {Z} U are larger than the quantized average level (Zm).
제1 CDF 계산기(212)는 분할기(210)로부터 양자화된 평균레벨(Zm) 이하인 양자화된 서브영상 {Z}L의 확률 밀도 함수(PL(Zq)'s)를 근거로하여 양자화된 서브영상 {Z}L의 누적 밀도 함수(CL(Zq)'s)를 위 수학식 6을 이용하여 계산한다.The first CDF calculator 212 calculates the quantized sub-picture {Z (Zq) 's) based on the probability density function PL (Zq)' s of the quantized sub-picture {Z} L, which is equal to or lower than the quantized average level Zm from the divider 210 Z} < / RTI > is calculated using Equation (6) above.
제2 CDF 계산기(214)는 분할기(210)로부터 출력되는 양자화된 평균레벨(Zm) 보다 큰 양자화된 서브영상 {Z}U의 확률 밀도 함수(PU(Zq)'s)를 근거로하여 양자화된 서브영상 {Z}U의 누적 밀도 함수(CU(Zq)'s)를 위 수학식 7을 이용하여 계산한다.The second CDF calculator 214 quantizes the quantized sub-image {Z} U based on the probability density function PU (Zq) 's of the quantized sub-image {Z} U larger than the quantized average level Zm output from the divider 210 The cumulative density function (CU (Zq) 's) of the sub-image {Z} U is calculated using the above equation (7).
CDF 메모리(216)는 제1 및 제2 CDF 계산기(212,214)에서 계산된 양자화된 서브영상({Z}L,{Z}U)의 누적 밀도 함수(CL(Zq)'s, CU(Zq)'s)를 동기신호(SYNC)에 따라 화면단위로 갱신하고, 갱신되는 동안 저장된 양자화된 누적 밀도 함수값(CL(Zq), CU(Zq))은 제1 및 제2 보간기(218,222)에 공급된다. 여기서, 동기신호(SYNC)는 화면단위가 필드이면 필드 동기신호가 되고, 프레임이면 프레임 동기신호가 되며, CDF 메모리(216)는 버퍼로서 사용된다.The CDF memory 216 stores the cumulative density functions CL (Zq) 's, CU (Zq)' s of the quantized sub-images ({Z} L, {Z} U) calculated by the first and second CDF calculators 212, and the quantized cumulative density function values CL (Zq) and CU (Zq) stored during the update are updated in the first and second interpolators 218 and 222 . Here, the synchronizing signal SYNC becomes a field synchronizing signal if the picture unit is a field, the frame synchronizing signal becomes a frame synchronizing signal, and the CDF memory 216 is used as a buffer.
제1 보간기(218)는 양자화된 서브영상 {Z}L의 누적 밀도 함수값(CL(Zq))을 근거로하여 위 수학식 8에 의해 선형보간하여 보간된 누적 밀도 함수값(cL(Xk))을 출력한다. 여기서, k=0,1,...,m 이다.The first interpolator 218 interpolates the cumulative density function value cL (Xk (z)) obtained by linear interpolation according to Equation (8) based on the cumulative density function value CL (Zq) of the quantized sub- ). Here, k = 0, 1, ..., m.
제1 맵퍼(220)는 보간된 누적 밀도 함수값(cL(Xk)), 입력 루미넌스신호(Xk)와 양자화된 평균레벨(Zm)을 입력하여 양자화된 평균레벨(Zm) 이하인 서브영상 {Z}L의 샘플들을 보간된 누적 밀도 함수값(cL(Xk))에 따라 X0에서 Zm까지의 그레이레벨로 맵핑한다.The first mapper 220 inputs the interpolated cumulative density function value cL (Xk), the input luminance signal Xk and the quantized average level Zm to obtain a sub-picture Z, which is equal to or lower than the quantized average level Zm. And maps the samples of L to the gray level from X0 to Zm according to the interpolated cumulative density function value cL (Xk).
제2 보간기(222)는 양자화된 서브영상 {Z}U의 누적 밀도 함수값(CU(Zq))을 근거로하여 위 수학식 9에 의해 선형보간하여 보간된 누적 밀도 함수값(cU(Xk))을 출력한다. 여기서, k=m+1,m+2,..,L-1 이다.The second interpolator 222 interpolates the cumulative density function value cU (Xk (Zq)) obtained by linear interpolation according to Equation (9) based on the cumulative density function value CU (Zq) of the quantized sub- ). Here, k = m + 1, m + 2, ..., L-1.
제2 맵퍼(224)는 보간된 누적 밀도 함수값(cU(Xk)), 입력 루미넌스신호(Xk)와 양자화된 평균레벨(Zm)을 입력하여 양자화된 평균레벨(Zm) 보다 큰 서브영상 {Z}U의 샘플들을 보간된 누적 밀도 함수값(cU(Xk))에 따라 Zm'에서 XL-1까지의 그레이레벨로 맵핑한다. 여기서, Zm' = Zm + XL-1/(L-1)이다.The second mapper 224 inputs the interpolated cumulative density function value cU (Xk), the input luminance signal Xk and the quantized average level Zm to obtain a sub-image Z } U to the gray level from Zm 'to XL-1 according to the interpolated cumulative density function value (cU (Xk)). Here, Zm '= Zm + XL-1 / (L-1).
즉, 제1 및 제2 보간기(218,222)에 입력되는 루미넌스신호(Xk)는 CDF 메모리(216)로부터 출력되는 누적밀도함수값(CL(Zq), CU(Zq))에 비해 다음 프레임의 신호이다. 그러나, 본 발명에서는 인접프레임간에는 높은 상관성을 가진다는 특성을 이용하여 프레임 메모리를 생략함으로써 하드웨어를 감소시킨다.That is, the luminance signal Xk input to the first and second interpolators 218 and 222 is compared with the cumulative density function values CL (Zq) and CU (Zq) output from the CDF memory 216, to be. However, in the present invention, the hardware is reduced by omitting the frame memory using the property of having high correlation between adjacent frames.
비교기(226)는 입력 루미넌스신호(Xk)와 제2 양자화기(208)로부터 출력되는 양자화된 평균레벨(Zm)을 비교하여 선택제어신호를 발생한다. 선택기(228)는 선택제어신호에 따라 입력 루미넌스신호(Xk)가 양자화된 평균레벨(Zm)이하이면 제1 맵퍼(220)를 선택하고, 그렇지 않으면 제2 맵퍼(224)를 선택해서 위 수학식 10으로 나타낼 수 있는 콘트라스트가 개선된 신호 다시 말해서, 변화된 루미넌스신호(Y')를 출력한다.The comparator 226 compares the input luminance signal Xk with the quantized average level Zm output from the second quantizer 208 to generate a selection control signal. The selector 228 selects the first mapper 220 if the input luminance signal Xk is equal to or lower than the quantized average level Zm according to the selection control signal and selects the second mapper 224 otherwise, 10, i.e., a luminance signal Y 'that has been changed.
또한, 프레임 히스토그램 계산기(204)와 CDF 계산기(212,214)를 별도로 사용하지 않고, 프레임 히스토그램 계산기(204)없이 CDF 계산기들(212,214)에서 분할된 양자화된 영상신호의 그레이 레벨 분포도를 계산하여 이를 근거로하여 CDF를 계산할 수 있다.It is also possible to calculate the gray level distribution of the quantized image signals divided by the CDF calculators 212 and 214 without using the frame histogram calculator 204 without using the frame histogram calculator 204 and the CDF calculators 212 and 214 separately, To calculate the CDF.
도 7은 도 5에 도시된 칼라 보상기(300)의 상세 회로도이다.FIG. 7 is a detailed circuit diagram of the color compensator 300 shown in FIG.
도 7에 있어서, 연산기(302)는 도 3의 루미넌스 추출기(100)로부터 출력되는 Y신호와 양자화된 평균 분리 히스토그램 등화기(200)로부터 출력되는 Y'신호간의 비(k) 즉, Y'/Y를 연산한다. 여기서, 연산기는 제산기가 될 수 있다.7, the arithmetic operation unit 302 calculates the ratio (k) between the Y signal output from the luminance extractor 100 of FIG. 3 and the Y 'signal output from the quantized average separation histogram equalizer 200, that is, Y' Y is calculated. Here, the computing unit can be a divider.
제1 내지 제3 승산기(304-308)는 입력되는 R,G,B신호와 연산기(302)로부터 출력되는 비(k)를 각각 승산해서 보상된 R',G',B'신호를 출력한다.The first to third multipliers 304-308 multiply the input R, G and B signals by the ratio k output from the operator 302 and output the compensated R ', G' and B 'signals, respectively .
도 8은 도 5에 도시된 칼라 보상기(300)의 다른 상세 회로도이다.FIG. 8 is another detailed circuit diagram of the color compensator 300 shown in FIG.
도 8에 있어서, 연산기(312)는 도 5의 루미넌스 추출기(100)로부터 출력되는 Y신호와 양자화된 평균 분리 히스토그램 등화기(200)로부터 출력되는 Y'신호간의 비(k) 즉, Y'/Y를 연산한다.8, the operator 312 calculates the ratio (k) between the Y signal output from the luminance extractor 100 of FIG. 5 and the Y 'signal output from the quantized average separation histogram equalizer 200, that is, Y' Y is calculated.
제1 내지 제3 조정기(314-318)는 도 4에 도시된 근사화된 보상라인으로 입력되는 R,G,B신호를 보상해서 칼라 포화를 막기 위한 것이다.The first to third adjusters 314 to 318 compensate the R, G, and B signals input to the approximated compensation lines shown in FIG. 4 to prevent color saturation.
제1 조정기(314)는 입력되는 R신호, 연산기(312)로부터 출력되는 비(k)와 파라미터()를 입력해서 도 4에 도시된 바와 같이 입력되는 R신호가 최소레벨에서 a(=b)레벨 사이이면 보상라인 (R',G',B')=k(R,G,B)에 의해 보상된 R'신호를 출력하고, 입력되는 R신호가 a레벨에서 최대(Max)레벨 사이이면 근사화된 보상라인 (R',G',B')=A(R,G,B)+K에 의해 보상된 R'신호를 출력한다.The first regulator 314 receives the input R signal, the ratio k output from the operator 312, ) To input the R signal as shown in Fig. 4 at a minimum level of a (= (R ', G', B ') = k (R, G, B) if the level of the input R signal is between level b, (R ', G', B ') = A (R, G, B) + K.
이때, 파라미터()의 값에 의해 보상라인 (R',G',B')=k(R,G,B)에 의해 보상할 수도 있고, 근사화된 보상라인 (R',G',B')=A(R,G,B)+K에 의해 보상할 수도 있다. 즉,=1이면 입력되는 R,G,B신호를 보상라인 (R',G',B')=k(R,G,B)에 의해 보상하고,=0이면 입력되는 R,G,B신호를 근사화된 보상라인 (R',G',B')=A(R,G,B)+K에 의해 보상하고, 0<<1이면, 입력되는 R,G,B신호가 최소레벨에서 a(=b)레벨 사이에서는 보상라인 (R',G',B')=k(R,G,B)에 의해 보상하고, 입력되는 R,G,B신호가 a레벨에서 최대(Max)레벨 사이에서는 근사화된 보상라인 (R',G',B')=A(R,G,B)+K에 의해 보상한다.At this time, (R ', G', B ') = A (R', G ', B') by the value of the compensating line R, G, B) + K. In other words, = 1, the input R, G and B signals are compensated by the compensation lines (R ', G', B ') = k (R, G, B) = 0, the input R, G and B signals are compensated by the approximated compensation lines (R ', G', B ') = A (R, G, B) + K, <1, if the input R, G, B signals are at a minimum level a (= (R, G ', B') = k (R, G, B) between the a level and the maximum The approximated compensation lines (R ', G', B ') = A (R, G, B) + K compensate.
제2 조정기(314)는 입력되는 G신호와 연산기(312)로부터 출력되는 비(k), 파라미터()를 입력해서 도 4에 도시된 바와 같이 입력되는 G신호가 최소레벨에서 a(=b)레벨 사이이면 보상라인 (R',G',B')=k(R,G,B)에 의해 보상된 G'신호를 출력하고, 입력되는 G신호가 a레벨에서 최대(Max)레벨 사이이면 근사화된 보상라인 (R',G',B')=A(R,G,B)+K에 의해 보상된 G'신호를 출력한다.The second adjuster 314 receives the input G signal, the ratio k output from the operator 312, the parameter ) To input a G signal as shown in FIG. 4 at a minimum level of a (= (R ', G', B ') = k (R, G, B) if the level of the input G signal is between level b, (R ', G', B ') = A (R, G, B) + K.
제3 조정기(318)는 입력되는 B신호와 연산기(312)로부터 출력되는 비(k), 파라미터()를 입력해서 도 4에 도시된 바와 같이 입력되는 B신호가 최소레벨에서 a(=b)레벨 사이이면 보상라인 (R',G',B')=k(R,G,B)에 의해 보상된 B'신호를 출력하고, 입력되는 B신호이면 a레벨에서 최대(Max)레벨 사이이면 근사화된 보상라인 (R',G',B')=A(R,G,B)+K에 의해 보상된 B'신호를 출력한다.The third arbitrator 318 receives the input B signal and the ratio (k) output from the calculator 312, the parameter ) To input the B signal as shown in FIG. 4 at a minimum level a (= (R ', G', B ') = k (R, G, B) if it is between level b and B (R ', G', B ') = A (R, G, B) + K.
도 9는 본 발명에 의한 화질 개선 회로의 다른 실시예에 따른 블록도이다.9 is a block diagram according to another embodiment of the image quality improvement circuit according to the present invention.
도 9에 있어서, 제1 칼라 변환기(400)는 R,G,B로 각각 표기된 기저대역 디지털 칼라신호를 수신해서 Y,U,V로 표기된 디지털 루미넌스신호와 시스템-정의된 칼라신호로 변환한다.In FIG. 9, the first color converter 400 receives the baseband digital color signals respectively denoted by R, G, and B and converts the digital luminance signals denoted by Y, U, and V into system-defined color signals.
여기서, R,G,B신호는 신호방식에 따라 (Y,I,Q),(Y,U,V), (Y,R-Y,B-Y)칼라 시스템등과 같이 다양하게 다른 색신호로 변환될 수 있다. 본 발명에서는 예를 들어 (Y,U,V)를 칼라 시스템으로 정의하고, Y는 루미넌스신호를 나타내고, U,V는 시스템-정의된 칼라신호들을 각각 나타낸다. R,G,B신호와 새로운 칼라신호(Y,U,V)사이의 관계는 위 수학식 11과 같이 나타낼 수 있다.The R, G and B signals can be converted into various color signals such as (Y, I, Q), (Y, U, V) . In the present invention, for example, (Y, U, V) is defined as a color system, Y represents a luminance signal, and U and V represent system-defined color signals, respectively. The relationship between the R, G, and B signals and the new color signals (Y, U, V) can be expressed as shown in Equation (11).
양자화된 평균 분리 히스토그램 등화기(500)는 제1 칼라 변환기(400)로부터 출력되는 루미넌스신호(Y)를 양자화하여 양자화된 신호를 그 평균에 근거하여 소정수의 양자화된 서브영상으로 분할하고, 양자화된 서브영상별로 독립적으로 히스토램 등화하여 변화된 루미넌스신호(Y')를 출력한다. 여기서, 양자화된 평균 분리 히스토그램 등화기(500)의 상세한 구성은 도 6에 도시된 구성과 동일하다.The quantized average separation histogram equalizer 500 quantizes the luminance signal Y output from the first color converter 400 and divides the quantized signal into a predetermined number of quantized sub images based on the average, And outputs the luminance signal Y 'that has been changed by histogram equalization. Here, the detailed configuration of the quantized average separation histogram equalizer 500 is the same as that shown in FIG.
칼라 보상기(600)는 제1 칼라 변환기(400)로부터 출력되는 루미넌스신호(Y)와 양자화된 평균 분리 히스토그램 등화기(500)로부터 출력되는 변화된 루미넌스신호(Y')를 입력하여 제1 칼라 변환기(400)로부터 출력되는 칼라신호(U,V)를 루미넌스신호 변화와 동일한 비를 갖도록 변화시켜 보상된 시스템-정의된 칼라신호 U',V'를 출력한다. 여기서, 칼라 보상기(600)는 도 7 및 도 8에 도시된 구성을 이용하여 보상된 시스템-정의된 칼라신호 U',V'를 출력할 수 있다.The color compensator 600 receives the luminance signal Y output from the first color converter 400 and the luminance signal Y 'output from the quantized average separation histogram equalizer 500 and outputs the luminance signal Y' V) output from the first and second input / output units 400 and 400 to have the same ratio as that of the luminance signal change. Here, the color compensator 600 can output the compensated system-defined color signals U ', V' using the configuration shown in FIGS.
제2 칼라 변환기(700)는 양자화된 평균 분리 히스토그램 등화기(500)로부터 출력되는 Y'신호와 칼라 보상기(600)로부터 출력되는 U',V'신호를 입력하여 제1 칼라 변환기(400)에서 행해지는 변환의 역변환을 통해 결과 칼라신호 R',G',B'를 출력한다.The second color converter 700 receives the Y 'signal output from the quantized average separation histogram equalizer 500 and the U' and V 'signals output from the color compensator 600 and outputs it to the first color converter 400 And outputs the resulting color signals R ', G', B 'through inverse conversion of the conversion performed.
즉, 결과 칼라신호 R',G',B'는 다음 수학식 36에 도시된 관계에 의해 (Y',U',V')신호로부터 (R,G,B) 칼라 시스템으로의 역변환하는 것에 의해 얻어진다.That is, the resulting color signals R ', G', B 'are converted to the (R, G, B) color system from the (Y', U ', V') signal by the relationship shown in the following equation Lt; / RTI >
[수학식 36]&Quot; (36) "
R' a11 a12 a13 -1 Y'R 'a11 a12 a13 -1 Y'
G' = a21 a22 a23 U'G '= a21 a22 a23i'
B' a31 a32 a33 V'B 'a31 a32 a33 V'
상술한 바와 같이, 본 발명은 영상신호의 화질 개선에 관련된 광범위한 분야에 응용될 수 있다. 즉, 방송 기기, 레이더 신호 처리 시스템, 의용 공학, 가전 제품등에 응용될 수 있다.As described above, the present invention can be applied to a wide variety of fields related to image quality improvement of a video signal. That is, it can be applied to broadcasting equipment, radar signal processing system, medical engineering, household appliances, and the like.
본 발명의 화질 개선 방법 및 그 회로는 루미넌스 영상을 양자화하고 입력 영상신호를 그 평균에 근거하여 소정수의 서브영상으로 분할하고, 서브영상별로 양자화된 루미넌스 분포에 따라 독립적으로 히스토램 등화한 후 변화된 루미넌스에 근거하여 칼라신호도 변화시킴으로써 종래의 히스토그램 등화에서 발생하는 갑작스런 밝기 변화와 아티펙트를 효과적으로 줄여서 콘트라스트를 개선하면서 왜곡없는 칼라신호를 제공할 수 있는 효과가 있다.The image quality improvement method and circuit of the present invention quantizes the luminance image, divides the input image signal into a predetermined number of sub-images based on the average, histologically equalizes the luminance signal independently according to the quantized luminance distribution for each sub-image, By changing the color signal on the basis of the luminance, there is an effect that sudden brightness change and artifact generated in the conventional histogram equalization can be effectively reduced to provide a color signal without distortion while improving the contrast.
또한, 본 발명의 회로는 양자화된 그레이 레벨의 발생횟수만을 저장하고 누적함으로써 하드웨어가 간단해져 비용이 절감되는 효과가 있다.In addition, the circuit of the present invention stores and accumulates only the number of occurrences of the quantized gray level, thereby simplifying the hardware and reducing the cost.
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