JP2004522372A - 時空間適応的雑音除去/高画質復元方法及びこれを応用した高画質映像入力装置 - Google Patents
時空間適応的雑音除去/高画質復元方法及びこれを応用した高画質映像入力装置 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2004522372A JP2004522372A JP2003511534A JP2003511534A JP2004522372A JP 2004522372 A JP2004522372 A JP 2004522372A JP 2003511534 A JP2003511534 A JP 2003511534A JP 2003511534 A JP2003511534 A JP 2003511534A JP 2004522372 A JP2004522372 A JP 2004522372A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- pixel
- brightness
- video signal
- hue
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Ceased
Links
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N5/00—Details of television systems
- H04N5/14—Picture signal circuitry for video frequency region
- H04N5/21—Circuitry for suppressing or minimising disturbance, e.g. moiré or halo
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N9/00—Details of colour television systems
- H04N9/64—Circuits for processing colour signals
- H04N9/646—Circuits for processing colour signals for image enhancement, e.g. vertical detail restoration, cross-colour elimination, contour correction, chrominance trapping filters
Abstract
本発明は超低度環境で撮影されて入力されるカラー映像の画質低下問題を解決する雑音除去技術及びこれを利用した映像入力装置に関する。特に超低度環境下で発生するカラーしみ及び信号の依存的ポアソン雑音(Poisson Noise)を映像の輪郭線及び細部情報を保存しながらも効率的に除去することにより明るい照明下で撮影した映像画質級に復元させてあたえる雑音除去及び画質復元技術に関するものである。
本発明による映像処理技術がデジタルビデオレコーダーに適用される場合、低照度上で発生するカラーしみ等を物体の動き等に誤って認識して発生する映像データ圧縮率低下及び画質が劣化される問題点を経験した従来技術の短所を克服することができる。その結果、超低照度環境下でデジタルビデオレコーダが貯蔵する映像データの大きさを著しく縮小させることができて、物体の識別及び認識の正確度を大きく高めることができる。
本発明による映像処理技術がデジタルビデオレコーダーに適用される場合、低照度上で発生するカラーしみ等を物体の動き等に誤って認識して発生する映像データ圧縮率低下及び画質が劣化される問題点を経験した従来技術の短所を克服することができる。その結果、超低照度環境下でデジタルビデオレコーダが貯蔵する映像データの大きさを著しく縮小させることができて、物体の識別及び認識の正確度を大きく高めることができる。
Description
【0001】
技術分野
本発明は超低照度環境で撮影されて入力されるカラー映像の画質低下問題を解決する雑音除去高画質復元技術及びこれを利用した映像入力装置に関することで、とくに超低照度環境下で発生するカラーしみ及び信号依存的ポアソン雑音(Poisson Noise)を映像の輪郭線及び細部情報を保存しながらも効率的に除去することにより明るい照明下で撮影した映像画質級に復元させてあたえる雑音除去及び画質復元技術に関することである。
【0002】
関連技術の説明
超低照度環境でカラーCCDカメラ(Color CCD Camera)またはデジタルビデオカメラ等を通じて撮影してカラー映像を受け入れる場合、入力信号のエネルギーが映像入力素子及びシステムの背景雑音エネルギーより相対的に低くなるから、撮影される映像の画質が急激に低下される。即ち、非常に暗い所で追加的な照明なしに撮影をする場合、記録された映像の画質が劣化されることを多く観察することができる。
前述した問題点を解決するための方法として赤外線入力装置または光増幅器等の特殊映像装備を利用する方案が提示されている。 ところで、特殊映像装備を利用した解決方法は軍事用目的と同じ場合には適合することができるが、一般民生用デジタルビデオレコーダー(digital video recorder; DVR)のような応用では製品単価が高くなって適用するのに難関がある。
【0003】
従って、前述した高価の特殊映像装備の代わりに一般映像入力装置を使用しながらもデジタル信号処理技術を利用してソフトウェア的に信号依存的雑音を除去して映像を復元する技術の出現がより実用的側面で要求されている。
一般的に低照度環境下で一般映像入力システムに記録された映像は映像全般にかけて局所的に周辺カラーとは離れたカラーを持つしみなどが発生するようになる。ところで、このようなカラーしみ発生は明るい照明下では著しく現われないが、照明が暗くなることによって著しく表れる傾向がある。このようなカラーしみなどはCCDセンサー上のカラーフィルターアレイ(color filter array)を構成する各チャンネルが照度によって表す他の特性を照度に関係なく同一で画一的に処理することに起因する結果である。
即ち、照度を考慮しない処理過程はピクセル(pixel)を構成するカラーなど相互間の比を変化させて局所的しみに現われるようになる。また、低照度環境で記録された映像には前述したカラーしみと共にカラー映像の明るさ(intensity)領域で追加的に信号依存的な有害雑音(Poisson Noise)が添加されている。
【0004】
図1は従来技術により複合雑音によって画質が低下された低照度環境での映像を表した図面である。図1を参照すれば、従来技術によってCCDカメラの自動利得調節装置(AGC; Automatic Gain Controller)によって実際の照明よりも明るく見えることに留意する必要がある。図1を注意深く観察すれば、映像全般にかけて赤色(R)、青色(B)、緑色(G)などのカラーしみを観察することができて、しみがない所では画素単位のポアソン雑音を観察することができる。しかし、とくに保安監視システム(security system)に適用されるデジタルビデオレコーダにおいては24時間連続録画が実行されていて、昼夜または明るい照明または暗い照明下でも鮮やかで犯人の顔を、認識することができるように撮影されて貯蔵することができなければならない。
【0005】
さらに、24時間連続録画される映像は効率的なデータ圧縮技法を利用して圧縮デジタルファイルに貯蔵されると貯蔵空間を効率的に利用することができる。即ち、一般的な保安監視用デジタルビデオレコーダーにおいて、動きが多い映像をMPEG方式に圧縮して貯蔵する場合、時間当り約200メガバイトの貯蔵空間が必要になる。しかし、低照度環境下で撮影される映像に発生するカラーしみは時間軸で動きに認識されるのでMPEGデータ圧縮時にデータ圧縮率が著しく低下されるようになる。その結果、低照度下で人影が少ない時間帯に撮影される映像貯蔵のために時間当り400〜600メガバイトの貯蔵空間を消耗する場合も多く発生するようになる。
【0006】
即ち、低照度環境下で撮影される映像に現われるカラーしみは毎フレームごとにランダム(random)に現われるため、MPEG圧縮過程で無作為に現われるカラーしみを物体の動きに錯覚するようになって圧縮率を低下させるようになる。前述した複合的雑音をソフトウェア的に除去するための従来技術として、時間領域での雑音除去技術(temporal filtering)が知られている。
【0007】
従来技術による時間領域での雑音技術は動きによった映像歪曲を防止するために動き補償(motion compensation)の概念を使用するので、計算量の負担が発生する問題点がある。 即ち、物体の動きを各フレーム毎に推定してその動きの軌跡に従ってフィルタリングを実行するので動き推定による計算量が増大してアルゴリズムのリアルタイムの実行は容易でない問題がある。
【0008】
最近では、動き補償による誤差及び計算量負担を減らすための動き感知(motion detection)に基盤する時間領域フィルタリングアルゴリズムが紹介されている。しかし、この場合にもカラー映像のベクトル特性を考慮することができない限界が相変わらず存在する。
即ち、従来技術による時間領域での雑音除去技術はカラー映像の動きを明るさ差だけで区分するが、低照度環境下では物体間の明るさ差が十分でないので動きを明るさ差だけで区分するには限界がある。
【0009】
さらに、従来技術はカラー映像の明るさ成分だけをフィルタリングするから色相の歪曲により生じたしみを除去することはできない技術上の限界がある。 また、従来技術は時間領域でのフィルタリングを適用する場合、カラーしみ除去には効果的であっても映像の明るさ領域に残存するポアソン雑音は除去することができない問題点がある。
【0010】
一方、従来技術による空間領域での雑音除去アルゴリズム(spatial filtering)は映像の静的モデル(stationary model)を基盤にするために雑音除去された映像が輪郭線を保存することができない限界がある。即ち、輪郭線領域は空間的に高周波成分を持つようになるが高周波雑音を除去するためにフィルタリングを実行する場合、高周波雑音供に輪郭線が損傷をうけて映像はかすんでいるようにつぶされる現像が発生する問題点がある。
【0011】
前述した問題点を克服するために、輪郭線適応フィルター技術を適用することができるが、カラーしみを除去することができない技術上の限界点がある。即ち、空間領域でのカラーしみは画素相互間の相関度(correlation)が大きいので、フィルタリング時に雑音であるカラーしみ等が同じしみ内での隣接(neighborhood)画素として扱われて染み付くために、フィルタリングされた結果やはりカラーしみを持つようになる問題点がある。
【0012】
前述した時間領域でのフィルタリング技法と空間領域でのフィルタリング技術を組合わせる従来技術として時空間領域での雑音除去アルゴリズム(Spatio−temporl Filtering)技術がある。しかしながら、従来技術による時空間領域での雑音除去技術は空間領域でのフィルタリング技術を単純に時間領域に拡張したとして、動き及び輪郭線に適応的に設計されてもカラーしみを除去するには限界がある。
【0013】
発明の概要
従って、本発明の第1目的は超低照度環境でのカラーしみ及び信号依存的雑音を映像の輪郭線及び細部事項を保存しながら効果的に除去する雑音除去及び映像復元方法とこれを利用した映像入力装置を提供することにある。
本発明の第2目的は上記第1目的に付加して、時空間領域で動き及び輪郭線の適応的な雑音除去及び映像復元方法とこれを利用した映像入力装置を提供することにある。
【0014】
本発明の第3目的は上記第1目的に付加して、超低照度環境下で作動するデジタルビデオレコーダーが撮影するカラー映像に発生するカラーしみ及び信号依存的雑音によるデータ圧縮率の低下及び画質低下を解決する雑音除去及び映像復元方法とこれを利用した映像入力装置を提供することにある。
【0015】
上記目的を達成するために、本発明は低照度環境下で撮影される映像に発生するカラーしみ及び信号依存的雑音を除去する方法において、(a)上記映像の基準フレームを構成する各々のピクセルと比較フレームを構成する各々ピクセル間に明るさ差異と色相差異を計算して動きの程度を感知する段階、(b)上記特定ピクセルが基準フレームと比較フレーム間に持つ明るさ差異から感知された動き程度によって明るさ差異加重値関数を算出して、色相差異から感知される動き程度によって色相差異加重値関数を算出する段階、(c)上記段階(b)の明るさ差異加重値関数と上記色相差異加重値関数を通じて動き程度が先定(先に設定された(pre−defined))された臨界値より少ないピクセルなどのみをR、G、Bチャンネル各々で先定された個数のフレームに対して時間領域フィルタリングを実行する段階、(d)上記映像をRGBでYUVフォーマットに変換する段階、(e)上記映像の特定フレームを構成する各々のピクセル中心にして先定された個数程度の周辺ピクセルと相互間の明るさ差異を計算してエッジ程度を感知する段階、(f)上記特定フレームを構成する各々のピクセル(中心ピクセル)が周辺のピクセルとの間に持つ明るさ差異から感知されたエッジ程度によって明るさ差異加重値関数を算出する段階、(g)上記段階(f)の明るさ差異加重値関数を通じて上記中心ピクセルと相関関係が少ない輪郭線反対側のピクセルは利用しないで、相関関係が先定された値以上の輪郭線と同じ側に位置したピクセルなどを利用してローカル平均値またはローカル分散を算出する段階、(h)上記段階(g)のローカル平均値とローカル分散を利用して映像の明るさ成分をLLMMSEフィルタリングを実行する段階、(i)上記段階(h)で空間領域フィルタリングを経た映像の明るさ成分をフィルタリング前の色相成分と合わせてR、G、Bフォマットに変換する段階を含む映像信号雑音除去方法を提供する。
【0016】
発明の好適な態様の詳細な説明
本発明が開示する雑音除去復元方法は、超低照度環境でのカラーしみ及び信号依存的雑音を映像の輪郭線及び細部事項を保存しながらも効果的に除去することができる。低照度でのカラーしみ及び信号依存的雑音を除去するために、動きを生かしながらカラーしみを除去するための時間軸領域での動き適応的(motion−adaptive)時間領域、フィルタリング(temporal filtering)と、物体輪郭線を生かしながら明るさ領域のポアソン雑音を除去するための空間領域での輪郭線保存フィルタリング(edge−preserving noise filtering)過程が必要である。
【0017】
本発明による雑音除去及び復元方法はカラーしみを効果的に除去するために時間領域フィルタリングを空間領域フィルタリングより先に実行する特徴がある。 また、本発明による雑音除去及び復元方法は、従来技術がカラー映像フィルタリングでカラーの明るさ(intensity)成分のみを考慮するのに反して、カラーしみの色相特性考慮時にR、G、Bチャンネルをともに考慮する技術上の特徴がある。即ち、従来技術のようにカラー映像の明るさ成分だけをフィルタリングの後、フィルタリングする前の色相成分と合わせるようになれば色相領域で色相の変形により生じたカラーしみを除去することができなくなるため、本発明はカラーの明るさ及び色相を全部考慮するためにR、G、Bチャンネルを各々フィルタリングする。
【0018】
図2は本発明による時空間領域での適応的雑音除去及び映像復元方法を表した図である。図2を参照すれば動きの適応的時間領域フィルタリング(motion adaptive temporal filtering; 120)はカラー映像のベクトル次数統計(vector order statistics)を通じて画素単位てフレーム間の動きを感知する。即ち、従来技術はカラー映像の動きを明るさ差異だけ区分するが、低照度環境下では物体の明るさ差異が十分でないため、動きを明るさ差異だけ区分するのは技術的に困難である。
【0019】
従って、本発明はカラー映像の動きをより正確に感知するために動きの明るさ差異および色相差異をともに考慮することを特徴とする。このような、動き感知は図2の時間領域フィルタリング(100)部分で明るさ差異加重値関数(intensity weighting function)演算ブロック(110 )と色相差異加重値関数(chromaticity weighting function)演算ブロック(130)で実行されて使用される演算式は次のようである。
【数8】
ここで、
WIは明るさ差異加重値関数であり、WCは色相差異加重値関数、y(10、11、12)は劣化されたベクトルカラー映像である。勿論、yR(10)は劣化されたRチャンネル映像、yG(11)は劣化されたGチャンネル映像、yB(12)は劣化されたBチャンネル映像、t1は基準フレームでありt2フィルタリング内にある違ったフレームを表す。
また、関数f(・)は0から1間の値を持つ単調減少関数である。本発明の良好な実施例として、f(・)が単調関数だから、数学式(1)及び数学式(2)で基準フレームの画素と違ったフレーム画素の明るさまたは色相差異が大きい場合f(・)は小さい値を持ってフィルタリング時に小さい加重値(weight)を持つようになる。
【0020】
また、明るさあるいは色相差異が大きい場合にはf(・)は大きい値を持ってフィルタリング時に大きく加重値を持つようになる。
本発明による単調減少関数として使われることができる実施例として、f(・)はシグモイド(sigmoid)関数及びオンオフ関数が使われることができる。
【数9】
ここで、Tは動き程度を判断する臨界値(threshold)になり、τは関数の傾きを決める係数になる。数学式(3)のτを非常に小さくした場合本発明によるf(・)はオンオフ関数になってχがTよりも大きい場合は零(zero)、小さい場合は1(unit)になる。
【0021】
従来技術による動き補償時空間フィルタリング(motion compensated spatiotemporal filtering)技術は動きを正確に追跡した後、その軌跡に従って平均値を算出することに根幹をおいている。反面に、本発明は図の符号110及び図の符号130で算出する加重値関数を基にして動きを感知し、動きが発生しない画素などに対してR、G、Bチャンネルでフィルタリングをすることを特徴とする。
【0022】
一方、空間領域でのカラーしみは時間領域で画素単位に付加的白色ガウス雑音(Additive White Gaussian Noise)特性に表現されることができるから、次のように適応的加重値がかけられた平均値(Adaptive Weighted Averaging)を通じて除去されることができる。
【数10】
ここで、TSは時間領域フィルターのサポート(support)を表し、望ましい実施例として3〜9フレームを使用すれば適切である。 このように、本発明による加重値関数を利用したフィルタリングを通じて動きの残像を効果的に除去することができて、カラーしみの色相雑音特性を考慮したR、G、Bチャンネルの分離されたフィルタリングはしみを効果的に除去するようになる。
【0023】
一方、時間領域でのフィルタリング(100)を終えればカラーしみは効果的に除去されるが、明るさ領域にはまだ信号依存的なポアソン雑音が残っている。
このような信号依存的雑音を映像の輪郭線を保存しながら除去するために映像明るさ領域(Y成分)でローカル線形最小平均二乗エラー(LLMMSE; Local Liner Minimum Mean Square Error)フィルターをポアソン雑音へ適合するように構成することができる。
【0024】
本発明による空間領域フィルタリング(700)は映像の非正常的(nonstationary)特性を反映してこれに適合したローカル平均値(400)とローカル分散(local variance; 500)を推定してフィルタリングされた映像のエッジ(edge)を保存しながらポアソン雑音を効果的に除去する。このような過程は図2の空間領域フィルタリング部分(700)で空間領域加重値関数(spation weight function; 300)を通じたローカル平均値(400)、ローカル分散(local variance; 500)推定に表現されて数式に表すと次のようである。
【数11】
ここで、TNは空間領域サポートであり、WIはエッジ程度を表す明るさ領域での加重値関数である。 本発明は加重値関数を通じたローカル平均値推定によって平均値求める中心画素と相関関係が少ない輪郭線反対側画素などは使用しないで相関関係が大きい周囲画素(輪郭線で同じ方に位置した画素)などのみ使用するようになるから結果的に輪郭線の汚れ現像(blurring effect)を防止する。
【0025】
本発明による加重値関数を通じたローカル分散推定は映像の微細な部分を一層効果的に保存することができる。 即ち、本発明による加重値関数を通じたローカル平均値の推定は映像でエッジ程度が大きい部分を効果的に保存して、加重値関数を通じたローカル分散推定は映像にて微細な部分を保存しながらエッジ領域の雑音を効果的に除去するのを可能にさせる。
【0026】
本発明によるローカル統計(local statistics)推定を通じたLLMMSEフィルターはポアソン雑音除去に適合されるように次のごとく設計されることができる。
【数12】
ここで、αはポアソン雑音の分散特性を反映する。このように、明るさ領域で空間領域フィルタリングを経た映像の明るさ成分はフィルタリング前の色相成分と合わせられて再びR、G、Bフォマットに変換される。
【0027】
図3aないし図3dは本発明による時空間適応雑音除去方法を適用した実施例を従来技術の結果と比べる図である。図3aは低照度環境でカラーしみ及びポアソン雑音によって劣化された映像としてCCDカメラで撮影した結果である。
図3bは図3aに表した映像を従来技術による時間領域フィルタリング技術により雑音除去処理して復元させた映像を表した図として、従来技術は明るさ成分だけを考慮するためにカラーしみ除去に効果的でないことを分かることができる。さらに、図3bを参照すれば、明るさ領域に残存するポアソン雑音が除去されないことを確認することができる。
【0028】
図3cは図3aに表した映像を従来技術による空間領域フィルタリング技術により雑音除去処理し、復元させる映像を表した図として、従来技術はポアソン雑音除去には効果的だがカラーしみを全く除去することができないことを認識することができる。また、図3cをよく見ると映像の輪郭線が多く毀損されて要ることを観察することができる。
一方、図3dは本発明による時空間適応雑音除去技術を通じて処理された映像を表した図として、低照度環境で発生するカラーしみ及びポアソン雑音を映像の輪郭線を保存しながら効率的に除去していることを分かることができる。
【0029】
前述した内容は後述する発明の特許請求範囲をよりよく理解することができるように本発明の特徴と技術的長所を多少幅広く概設した。本発明の特許請求範囲を構成する附加的な特徴と長所などは以下に詳述する。開示された本発明の概念と特定の実施例は本発明と類似の目的を行うための他の構造の設計または修正の基本として手早く使用できることが当該技術分野にける熟練者等により認識されるべきである。
【0030】
また、本発明で開示された発明の概念と実施例は、本発明の同一目的を遂行するため、異なる構造に修正または設計するための基礎として、当該技術分野の熟練者より使用されるであろう。更に、当該技術分野の熟練者によるそのような修正または変更された等価構造は特許請求範囲において記述した発明の思想とか範囲をはずれない限度内で多様な変化、置換及び変更は可能である。
【0031】
発明の効果
以上のように、本発明は低照度環境下にて映像入力装置が撮影する映像に発生するカラーしみ及び信号依存的ポアソン雑音を映像の輪郭線と細部情報を保存しながら効率的に除去することでまるで明るい照明下にて撮影画面のように画質を復元させてあたえることを可能とする。
その結果、本発明による映像処理技術がデジタルビデオレコーダーに適用される場合、カラーしみ等を物体の動き等で誤って認識して発生する映像データ圧縮率を低下問題を経験した従来技術の短所を克服することができる。また、超低照度環境下でデジタルビデオレコーダが貯蔵する映像データの大きさを非常に縮小させることができる。また、本発明による映像処理技術はCMOSセンサー、CCDカメラ等と同じ一般映像入力装置に直接適用することが可能で、赤外線センサーまたは光増幅機を利用する従来の高価特殊装備を代替して高解像度映像取得能力を備えた低価の映像入力装置への適用が可能である。
【図面の簡単な説明】
【図1】従来技術による複合雑音によって画質が低下された低照度環境での映像を表した図。
【図2】本発明による時空間領域での適応的雑音除去及び映像復元方法を表した図。
【図3a】本発明による時空間雑音除去方法を適用した実施例を従来技術結果と比べた図。
【図3b】本発明による時空間雑音除去方法を適用した実施例を従来技術結果と比べた図。
【図3c】本発明による時空間雑音除去方法を適用した実施例を従来技術結果と比べた図。
【図3d】本発明による時空間雑音除去方法を適用した実施例を従来技術結果と比べた図。
技術分野
本発明は超低照度環境で撮影されて入力されるカラー映像の画質低下問題を解決する雑音除去高画質復元技術及びこれを利用した映像入力装置に関することで、とくに超低照度環境下で発生するカラーしみ及び信号依存的ポアソン雑音(Poisson Noise)を映像の輪郭線及び細部情報を保存しながらも効率的に除去することにより明るい照明下で撮影した映像画質級に復元させてあたえる雑音除去及び画質復元技術に関することである。
【0002】
関連技術の説明
超低照度環境でカラーCCDカメラ(Color CCD Camera)またはデジタルビデオカメラ等を通じて撮影してカラー映像を受け入れる場合、入力信号のエネルギーが映像入力素子及びシステムの背景雑音エネルギーより相対的に低くなるから、撮影される映像の画質が急激に低下される。即ち、非常に暗い所で追加的な照明なしに撮影をする場合、記録された映像の画質が劣化されることを多く観察することができる。
前述した問題点を解決するための方法として赤外線入力装置または光増幅器等の特殊映像装備を利用する方案が提示されている。 ところで、特殊映像装備を利用した解決方法は軍事用目的と同じ場合には適合することができるが、一般民生用デジタルビデオレコーダー(digital video recorder; DVR)のような応用では製品単価が高くなって適用するのに難関がある。
【0003】
従って、前述した高価の特殊映像装備の代わりに一般映像入力装置を使用しながらもデジタル信号処理技術を利用してソフトウェア的に信号依存的雑音を除去して映像を復元する技術の出現がより実用的側面で要求されている。
一般的に低照度環境下で一般映像入力システムに記録された映像は映像全般にかけて局所的に周辺カラーとは離れたカラーを持つしみなどが発生するようになる。ところで、このようなカラーしみ発生は明るい照明下では著しく現われないが、照明が暗くなることによって著しく表れる傾向がある。このようなカラーしみなどはCCDセンサー上のカラーフィルターアレイ(color filter array)を構成する各チャンネルが照度によって表す他の特性を照度に関係なく同一で画一的に処理することに起因する結果である。
即ち、照度を考慮しない処理過程はピクセル(pixel)を構成するカラーなど相互間の比を変化させて局所的しみに現われるようになる。また、低照度環境で記録された映像には前述したカラーしみと共にカラー映像の明るさ(intensity)領域で追加的に信号依存的な有害雑音(Poisson Noise)が添加されている。
【0004】
図1は従来技術により複合雑音によって画質が低下された低照度環境での映像を表した図面である。図1を参照すれば、従来技術によってCCDカメラの自動利得調節装置(AGC; Automatic Gain Controller)によって実際の照明よりも明るく見えることに留意する必要がある。図1を注意深く観察すれば、映像全般にかけて赤色(R)、青色(B)、緑色(G)などのカラーしみを観察することができて、しみがない所では画素単位のポアソン雑音を観察することができる。しかし、とくに保安監視システム(security system)に適用されるデジタルビデオレコーダにおいては24時間連続録画が実行されていて、昼夜または明るい照明または暗い照明下でも鮮やかで犯人の顔を、認識することができるように撮影されて貯蔵することができなければならない。
【0005】
さらに、24時間連続録画される映像は効率的なデータ圧縮技法を利用して圧縮デジタルファイルに貯蔵されると貯蔵空間を効率的に利用することができる。即ち、一般的な保安監視用デジタルビデオレコーダーにおいて、動きが多い映像をMPEG方式に圧縮して貯蔵する場合、時間当り約200メガバイトの貯蔵空間が必要になる。しかし、低照度環境下で撮影される映像に発生するカラーしみは時間軸で動きに認識されるのでMPEGデータ圧縮時にデータ圧縮率が著しく低下されるようになる。その結果、低照度下で人影が少ない時間帯に撮影される映像貯蔵のために時間当り400〜600メガバイトの貯蔵空間を消耗する場合も多く発生するようになる。
【0006】
即ち、低照度環境下で撮影される映像に現われるカラーしみは毎フレームごとにランダム(random)に現われるため、MPEG圧縮過程で無作為に現われるカラーしみを物体の動きに錯覚するようになって圧縮率を低下させるようになる。前述した複合的雑音をソフトウェア的に除去するための従来技術として、時間領域での雑音除去技術(temporal filtering)が知られている。
【0007】
従来技術による時間領域での雑音技術は動きによった映像歪曲を防止するために動き補償(motion compensation)の概念を使用するので、計算量の負担が発生する問題点がある。 即ち、物体の動きを各フレーム毎に推定してその動きの軌跡に従ってフィルタリングを実行するので動き推定による計算量が増大してアルゴリズムのリアルタイムの実行は容易でない問題がある。
【0008】
最近では、動き補償による誤差及び計算量負担を減らすための動き感知(motion detection)に基盤する時間領域フィルタリングアルゴリズムが紹介されている。しかし、この場合にもカラー映像のベクトル特性を考慮することができない限界が相変わらず存在する。
即ち、従来技術による時間領域での雑音除去技術はカラー映像の動きを明るさ差だけで区分するが、低照度環境下では物体間の明るさ差が十分でないので動きを明るさ差だけで区分するには限界がある。
【0009】
さらに、従来技術はカラー映像の明るさ成分だけをフィルタリングするから色相の歪曲により生じたしみを除去することはできない技術上の限界がある。 また、従来技術は時間領域でのフィルタリングを適用する場合、カラーしみ除去には効果的であっても映像の明るさ領域に残存するポアソン雑音は除去することができない問題点がある。
【0010】
一方、従来技術による空間領域での雑音除去アルゴリズム(spatial filtering)は映像の静的モデル(stationary model)を基盤にするために雑音除去された映像が輪郭線を保存することができない限界がある。即ち、輪郭線領域は空間的に高周波成分を持つようになるが高周波雑音を除去するためにフィルタリングを実行する場合、高周波雑音供に輪郭線が損傷をうけて映像はかすんでいるようにつぶされる現像が発生する問題点がある。
【0011】
前述した問題点を克服するために、輪郭線適応フィルター技術を適用することができるが、カラーしみを除去することができない技術上の限界点がある。即ち、空間領域でのカラーしみは画素相互間の相関度(correlation)が大きいので、フィルタリング時に雑音であるカラーしみ等が同じしみ内での隣接(neighborhood)画素として扱われて染み付くために、フィルタリングされた結果やはりカラーしみを持つようになる問題点がある。
【0012】
前述した時間領域でのフィルタリング技法と空間領域でのフィルタリング技術を組合わせる従来技術として時空間領域での雑音除去アルゴリズム(Spatio−temporl Filtering)技術がある。しかしながら、従来技術による時空間領域での雑音除去技術は空間領域でのフィルタリング技術を単純に時間領域に拡張したとして、動き及び輪郭線に適応的に設計されてもカラーしみを除去するには限界がある。
【0013】
発明の概要
従って、本発明の第1目的は超低照度環境でのカラーしみ及び信号依存的雑音を映像の輪郭線及び細部事項を保存しながら効果的に除去する雑音除去及び映像復元方法とこれを利用した映像入力装置を提供することにある。
本発明の第2目的は上記第1目的に付加して、時空間領域で動き及び輪郭線の適応的な雑音除去及び映像復元方法とこれを利用した映像入力装置を提供することにある。
【0014】
本発明の第3目的は上記第1目的に付加して、超低照度環境下で作動するデジタルビデオレコーダーが撮影するカラー映像に発生するカラーしみ及び信号依存的雑音によるデータ圧縮率の低下及び画質低下を解決する雑音除去及び映像復元方法とこれを利用した映像入力装置を提供することにある。
【0015】
上記目的を達成するために、本発明は低照度環境下で撮影される映像に発生するカラーしみ及び信号依存的雑音を除去する方法において、(a)上記映像の基準フレームを構成する各々のピクセルと比較フレームを構成する各々ピクセル間に明るさ差異と色相差異を計算して動きの程度を感知する段階、(b)上記特定ピクセルが基準フレームと比較フレーム間に持つ明るさ差異から感知された動き程度によって明るさ差異加重値関数を算出して、色相差異から感知される動き程度によって色相差異加重値関数を算出する段階、(c)上記段階(b)の明るさ差異加重値関数と上記色相差異加重値関数を通じて動き程度が先定(先に設定された(pre−defined))された臨界値より少ないピクセルなどのみをR、G、Bチャンネル各々で先定された個数のフレームに対して時間領域フィルタリングを実行する段階、(d)上記映像をRGBでYUVフォーマットに変換する段階、(e)上記映像の特定フレームを構成する各々のピクセル中心にして先定された個数程度の周辺ピクセルと相互間の明るさ差異を計算してエッジ程度を感知する段階、(f)上記特定フレームを構成する各々のピクセル(中心ピクセル)が周辺のピクセルとの間に持つ明るさ差異から感知されたエッジ程度によって明るさ差異加重値関数を算出する段階、(g)上記段階(f)の明るさ差異加重値関数を通じて上記中心ピクセルと相関関係が少ない輪郭線反対側のピクセルは利用しないで、相関関係が先定された値以上の輪郭線と同じ側に位置したピクセルなどを利用してローカル平均値またはローカル分散を算出する段階、(h)上記段階(g)のローカル平均値とローカル分散を利用して映像の明るさ成分をLLMMSEフィルタリングを実行する段階、(i)上記段階(h)で空間領域フィルタリングを経た映像の明るさ成分をフィルタリング前の色相成分と合わせてR、G、Bフォマットに変換する段階を含む映像信号雑音除去方法を提供する。
【0016】
発明の好適な態様の詳細な説明
本発明が開示する雑音除去復元方法は、超低照度環境でのカラーしみ及び信号依存的雑音を映像の輪郭線及び細部事項を保存しながらも効果的に除去することができる。低照度でのカラーしみ及び信号依存的雑音を除去するために、動きを生かしながらカラーしみを除去するための時間軸領域での動き適応的(motion−adaptive)時間領域、フィルタリング(temporal filtering)と、物体輪郭線を生かしながら明るさ領域のポアソン雑音を除去するための空間領域での輪郭線保存フィルタリング(edge−preserving noise filtering)過程が必要である。
【0017】
本発明による雑音除去及び復元方法はカラーしみを効果的に除去するために時間領域フィルタリングを空間領域フィルタリングより先に実行する特徴がある。 また、本発明による雑音除去及び復元方法は、従来技術がカラー映像フィルタリングでカラーの明るさ(intensity)成分のみを考慮するのに反して、カラーしみの色相特性考慮時にR、G、Bチャンネルをともに考慮する技術上の特徴がある。即ち、従来技術のようにカラー映像の明るさ成分だけをフィルタリングの後、フィルタリングする前の色相成分と合わせるようになれば色相領域で色相の変形により生じたカラーしみを除去することができなくなるため、本発明はカラーの明るさ及び色相を全部考慮するためにR、G、Bチャンネルを各々フィルタリングする。
【0018】
図2は本発明による時空間領域での適応的雑音除去及び映像復元方法を表した図である。図2を参照すれば動きの適応的時間領域フィルタリング(motion adaptive temporal filtering; 120)はカラー映像のベクトル次数統計(vector order statistics)を通じて画素単位てフレーム間の動きを感知する。即ち、従来技術はカラー映像の動きを明るさ差異だけ区分するが、低照度環境下では物体の明るさ差異が十分でないため、動きを明るさ差異だけ区分するのは技術的に困難である。
【0019】
従って、本発明はカラー映像の動きをより正確に感知するために動きの明るさ差異および色相差異をともに考慮することを特徴とする。このような、動き感知は図2の時間領域フィルタリング(100)部分で明るさ差異加重値関数(intensity weighting function)演算ブロック(110 )と色相差異加重値関数(chromaticity weighting function)演算ブロック(130)で実行されて使用される演算式は次のようである。
【数8】
ここで、
WIは明るさ差異加重値関数であり、WCは色相差異加重値関数、y(10、11、12)は劣化されたベクトルカラー映像である。勿論、yR(10)は劣化されたRチャンネル映像、yG(11)は劣化されたGチャンネル映像、yB(12)は劣化されたBチャンネル映像、t1は基準フレームでありt2フィルタリング内にある違ったフレームを表す。
また、関数f(・)は0から1間の値を持つ単調減少関数である。本発明の良好な実施例として、f(・)が単調関数だから、数学式(1)及び数学式(2)で基準フレームの画素と違ったフレーム画素の明るさまたは色相差異が大きい場合f(・)は小さい値を持ってフィルタリング時に小さい加重値(weight)を持つようになる。
【0020】
また、明るさあるいは色相差異が大きい場合にはf(・)は大きい値を持ってフィルタリング時に大きく加重値を持つようになる。
本発明による単調減少関数として使われることができる実施例として、f(・)はシグモイド(sigmoid)関数及びオンオフ関数が使われることができる。
【数9】
ここで、Tは動き程度を判断する臨界値(threshold)になり、τは関数の傾きを決める係数になる。数学式(3)のτを非常に小さくした場合本発明によるf(・)はオンオフ関数になってχがTよりも大きい場合は零(zero)、小さい場合は1(unit)になる。
【0021】
従来技術による動き補償時空間フィルタリング(motion compensated spatiotemporal filtering)技術は動きを正確に追跡した後、その軌跡に従って平均値を算出することに根幹をおいている。反面に、本発明は図の符号110及び図の符号130で算出する加重値関数を基にして動きを感知し、動きが発生しない画素などに対してR、G、Bチャンネルでフィルタリングをすることを特徴とする。
【0022】
一方、空間領域でのカラーしみは時間領域で画素単位に付加的白色ガウス雑音(Additive White Gaussian Noise)特性に表現されることができるから、次のように適応的加重値がかけられた平均値(Adaptive Weighted Averaging)を通じて除去されることができる。
【数10】
ここで、TSは時間領域フィルターのサポート(support)を表し、望ましい実施例として3〜9フレームを使用すれば適切である。 このように、本発明による加重値関数を利用したフィルタリングを通じて動きの残像を効果的に除去することができて、カラーしみの色相雑音特性を考慮したR、G、Bチャンネルの分離されたフィルタリングはしみを効果的に除去するようになる。
【0023】
一方、時間領域でのフィルタリング(100)を終えればカラーしみは効果的に除去されるが、明るさ領域にはまだ信号依存的なポアソン雑音が残っている。
このような信号依存的雑音を映像の輪郭線を保存しながら除去するために映像明るさ領域(Y成分)でローカル線形最小平均二乗エラー(LLMMSE; Local Liner Minimum Mean Square Error)フィルターをポアソン雑音へ適合するように構成することができる。
【0024】
本発明による空間領域フィルタリング(700)は映像の非正常的(nonstationary)特性を反映してこれに適合したローカル平均値(400)とローカル分散(local variance; 500)を推定してフィルタリングされた映像のエッジ(edge)を保存しながらポアソン雑音を効果的に除去する。このような過程は図2の空間領域フィルタリング部分(700)で空間領域加重値関数(spation weight function; 300)を通じたローカル平均値(400)、ローカル分散(local variance; 500)推定に表現されて数式に表すと次のようである。
【数11】
ここで、TNは空間領域サポートであり、WIはエッジ程度を表す明るさ領域での加重値関数である。 本発明は加重値関数を通じたローカル平均値推定によって平均値求める中心画素と相関関係が少ない輪郭線反対側画素などは使用しないで相関関係が大きい周囲画素(輪郭線で同じ方に位置した画素)などのみ使用するようになるから結果的に輪郭線の汚れ現像(blurring effect)を防止する。
【0025】
本発明による加重値関数を通じたローカル分散推定は映像の微細な部分を一層効果的に保存することができる。 即ち、本発明による加重値関数を通じたローカル平均値の推定は映像でエッジ程度が大きい部分を効果的に保存して、加重値関数を通じたローカル分散推定は映像にて微細な部分を保存しながらエッジ領域の雑音を効果的に除去するのを可能にさせる。
【0026】
本発明によるローカル統計(local statistics)推定を通じたLLMMSEフィルターはポアソン雑音除去に適合されるように次のごとく設計されることができる。
【数12】
ここで、αはポアソン雑音の分散特性を反映する。このように、明るさ領域で空間領域フィルタリングを経た映像の明るさ成分はフィルタリング前の色相成分と合わせられて再びR、G、Bフォマットに変換される。
【0027】
図3aないし図3dは本発明による時空間適応雑音除去方法を適用した実施例を従来技術の結果と比べる図である。図3aは低照度環境でカラーしみ及びポアソン雑音によって劣化された映像としてCCDカメラで撮影した結果である。
図3bは図3aに表した映像を従来技術による時間領域フィルタリング技術により雑音除去処理して復元させた映像を表した図として、従来技術は明るさ成分だけを考慮するためにカラーしみ除去に効果的でないことを分かることができる。さらに、図3bを参照すれば、明るさ領域に残存するポアソン雑音が除去されないことを確認することができる。
【0028】
図3cは図3aに表した映像を従来技術による空間領域フィルタリング技術により雑音除去処理し、復元させる映像を表した図として、従来技術はポアソン雑音除去には効果的だがカラーしみを全く除去することができないことを認識することができる。また、図3cをよく見ると映像の輪郭線が多く毀損されて要ることを観察することができる。
一方、図3dは本発明による時空間適応雑音除去技術を通じて処理された映像を表した図として、低照度環境で発生するカラーしみ及びポアソン雑音を映像の輪郭線を保存しながら効率的に除去していることを分かることができる。
【0029】
前述した内容は後述する発明の特許請求範囲をよりよく理解することができるように本発明の特徴と技術的長所を多少幅広く概設した。本発明の特許請求範囲を構成する附加的な特徴と長所などは以下に詳述する。開示された本発明の概念と特定の実施例は本発明と類似の目的を行うための他の構造の設計または修正の基本として手早く使用できることが当該技術分野にける熟練者等により認識されるべきである。
【0030】
また、本発明で開示された発明の概念と実施例は、本発明の同一目的を遂行するため、異なる構造に修正または設計するための基礎として、当該技術分野の熟練者より使用されるであろう。更に、当該技術分野の熟練者によるそのような修正または変更された等価構造は特許請求範囲において記述した発明の思想とか範囲をはずれない限度内で多様な変化、置換及び変更は可能である。
【0031】
発明の効果
以上のように、本発明は低照度環境下にて映像入力装置が撮影する映像に発生するカラーしみ及び信号依存的ポアソン雑音を映像の輪郭線と細部情報を保存しながら効率的に除去することでまるで明るい照明下にて撮影画面のように画質を復元させてあたえることを可能とする。
その結果、本発明による映像処理技術がデジタルビデオレコーダーに適用される場合、カラーしみ等を物体の動き等で誤って認識して発生する映像データ圧縮率を低下問題を経験した従来技術の短所を克服することができる。また、超低照度環境下でデジタルビデオレコーダが貯蔵する映像データの大きさを非常に縮小させることができる。また、本発明による映像処理技術はCMOSセンサー、CCDカメラ等と同じ一般映像入力装置に直接適用することが可能で、赤外線センサーまたは光増幅機を利用する従来の高価特殊装備を代替して高解像度映像取得能力を備えた低価の映像入力装置への適用が可能である。
【図面の簡単な説明】
【図1】従来技術による複合雑音によって画質が低下された低照度環境での映像を表した図。
【図2】本発明による時空間領域での適応的雑音除去及び映像復元方法を表した図。
【図3a】本発明による時空間雑音除去方法を適用した実施例を従来技術結果と比べた図。
【図3b】本発明による時空間雑音除去方法を適用した実施例を従来技術結果と比べた図。
【図3c】本発明による時空間雑音除去方法を適用した実施例を従来技術結果と比べた図。
【図3d】本発明による時空間雑音除去方法を適用した実施例を従来技術結果と比べた図。
Claims (17)
- 低照度環境下で撮影される映像に発生するカラーしみ及び信号依存的雑音を除去する方法において、
(a)上記映像の基準フレームを構成する各々のピクセルと比較フレームを構成する各々のピクセル間に明るさ差異と色相差異を計算して重きの程度を感知する段階;
(b)上記特定ピクセルが基準フレームと比較フレーム間に持つ明るさ差異から感知される動き程度によって明るさ差異加重値関数を算出して、色相差異から感知される動き程度により色相差異加重値関数を算出する段階;
(c)上記段階(b)の明るさ差異加重値関数と上記色相差異加重値関数を通じて動き程度が先定された臨界値より少ないピクセルだけをR、G、Bチャンネル各々で先定された個数のフレームに対して時間領域フィルターを実行する段階;
(d)上記映像をR、G、BからYUVフォマットに変換する段階;
(e)上記映像を特定フレームを構成する各々のピクセル中心にして先定された個数の周辺ピクセルと相互間の明るさ差異を計算してエッジ程度を感知する段階;
(f)上記特定フレームを構成する各々のピクセル(中心ピクセル)が周辺のピクセルの間に持つ明るさ差異から感知されたエッジ程度によって明るさ差異加重値関数を算出する段階;
(g)上記段階(f)の明るさ差異加重値関数を通じて上記中心ピクセルと相関関係が少ない輪郭線反対側のピクセルは使用しないで相関関係が先定された値以上の輪郭線と同じ側に位置したピクセルのみ利用してローカル平均値またはローカル分散を算出する段階;
(h)上記段階(g)のローカル平均値とローカル分散を利用して映像の明るさ成分をLLMMSEフィルターリングを実行する段階;
(i)上記段階(h)で空間領域フィルターリングを経た映像の明るさ成分をフィルターリング前の色相成分と合わせてR,G,Bフォマットに変換する段階を含む映像信号雑音除去方法。 - 第1項において、上記段階(b)の上記明るさ差異加重値関数または上記色相差異加重値関数は単調減少関数であることを特徴とする映像信号雑音除去方法。
- 第1項において、上記段階(c)の先定された個数のフレームは3ないし9フレームを使用することを特徴とする映像信号雑音除去方法。
- 低照度環境下で発生したカラーしみと信号依存的有害雑音が交じった映像信号を入力されて基準フレームのピクセルと比較フレームのピクセル間に明るさ差異を計算して明るさ差異加重値関数を算出する明るさ差異加重値演算モジュール;
上記映像信号を入力されて基準フレームのピクセルと比較フレームのピクセル間に色相差異を計算して色相差異加重値関数を算出する色相差異加重値演算モジュール;
上記明るさ差異加重値演算モジュールと上記色相差異加重値演算モジュールが各々出力する各々ピクセルに対する明るさ差異加重値と色相差異加重値を基礎に先定された個数のフレームに対して動き程度を算出し、動き程度が選択された臨界値より少ないピクセルのみをR,G,Bチャンネル各々で時間領域フィルターリングする時間領域フィルター;
上記時間領域フィルターの出力R,G,B信号をYUVフォマットに変換する変換機;
上記変換機から出力されるフレームを構成する任意ピクセルを中心にして先定された個数の周辺ピクセルとの互いの明るさ差異を計算して算出されたエッジ程度によって明るさ差異加重値関数を算出する空間加重値演算モジュール;
上記空間加重値演算モジュールが出力する明るさ差異加重値関数を通じて中心ピクセルと相関関係が少ない輪郭線反対側のピクセルは使用しないで相関関係が先定された値以上の輪郭線の同じ側に位置したピクセルのみを利用してローカル平均値またはローカル分散を算出してLLMMSEフィルターリングを実行する空間領域フィルター;及び
上記空間領域フィルターが出力する明るさ成分と上記変換機が出力する色相成分と合わせてR、G、Bフォーマットに変換する変換機を含む映像信号処理装置。 - 第11項において、上記映像信号処理装置は回路的に具現されたハードウェアまたはプログラムに具現されたソフトウェアを含む映像信号処理装置。
- 第11項において、上記映像信号処理装置は映像入力装置に含まれることを特徴とする映像信号処理装置。
- 動映像信号に交じった雑音を除去する映像信号処理装置において、
閾値よりも小さな動きを有するフレームのピクセルを感知するために、フレーム間の明るさ(Y信号)の差を表す明るさ差異加重値関数、フレーム間の色相(U、V信号)の差を表す色相差異加重値関数、及び、雑音が交じったR、G、B信号の3個の値を掛け算し、先定された数のフレームの期間の前記掛け算の合計により、動きの適応的時間領域濾過を実行する時間領域雑音除去フィルター;及び
上記動映像を構成する任意のフレーム内に輪郭線を基準として互いに反対側にある二領域間に掲載するピクセルのエッジ程度を感知するために、任意ピクセル(これを中心ピクセルと称する)を周囲にする先定された個数のピクセルに対して上記中心ピクセルを基準にする時、明るさ差異加重値関数を演算して上記明るさ差異加重値関数を考慮したローカル平均値とローカル分散を算出してエッジ程度を勘案した空間領域LLMMSE濾過によりエッジ程度適応的空間領域濾過を実行して輪郭線基準エッジ程度が先定された閾値より小さなピクセルだけを得ることで空間領域雑音除去フィルターを含む映像信号処理装置。 - 第13項において、上記時間領域雑音除去フィルター及び上記空間領域雑音フィルターは回路ハードウェアまたはソフトウェアプログラムに具現されることを特徴とする映像処理装置。
- 第13項において、上記映像処理装置はシモス映像センサー、またはCCDカメラを含む映像入力装置またはデジタルビデオレコーダを構成することを特徴とする映像処理装置。
- 第13項において、上記明るさ差異加重値関数または上記色相差異加重値関数は単調減少関数として基準ピクセルと比較ピクセル間に明るさまたは色相の差異が大きい場合、関数値は少さく現われて、上記明るさまたは色相の差異が少ない場合には関数値が大きく現われて、時間領域で動き程度が少ないピクセルまたは空間領域で輪郭線を基準に同じ側の領域のピクセルが演算に目立って寄与するように制御することを特徴とする映像処理装置。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR10-2001-0038280A KR100405150B1 (ko) | 2001-06-29 | 2001-06-29 | 시공간 적응적 잡음 제거/고화질 복원 방법 및 이를응용한 고화질 영상 입력 장치 |
PCT/KR2002/001216 WO2003005705A1 (en) | 2001-06-29 | 2002-06-26 | Method of adaptive noise smoothing/restoration in spatio-temporal domain and high-definition image capturing device thereof |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2004522372A true JP2004522372A (ja) | 2004-07-22 |
Family
ID=19711556
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2003511534A Ceased JP2004522372A (ja) | 2001-06-29 | 2002-06-26 | 時空間適応的雑音除去/高画質復元方法及びこれを応用した高画質映像入力装置 |
Country Status (6)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20030189655A1 (ja) |
EP (1) | EP1400109A4 (ja) |
JP (1) | JP2004522372A (ja) |
KR (1) | KR100405150B1 (ja) |
CN (1) | CN1466844A (ja) |
WO (1) | WO2003005705A1 (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101309800B1 (ko) | 2007-01-24 | 2013-10-14 | 삼성전자주식회사 | 영상 향상방법 및 이를 적용한 촬영장치 |
Families Citing this family (45)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100444329B1 (ko) * | 2002-02-16 | 2004-08-16 | 주식회사 성진씨앤씨 | 저조도 환경 하에서 발생하는 잡음을 제거한 디지털 영상처리 장치 |
KR100944245B1 (ko) * | 2003-03-24 | 2010-02-24 | 주식회사 에스원 | 저 조도 환경 하에서의 영상 노이즈 제거를 위한 필터장치및 방법 |
KR100564592B1 (ko) * | 2003-12-11 | 2006-03-28 | 삼성전자주식회사 | 동영상 데이터 잡음제거방법 |
US7822285B2 (en) * | 2004-05-20 | 2010-10-26 | Omnivision Technologies, Inc. | Methods and systems for locally adaptive image processing filters |
KR100599133B1 (ko) * | 2004-06-08 | 2006-07-13 | 삼성전자주식회사 | 영상신호의 노이즈 측정장치 및 그 측정방법 |
KR100555852B1 (ko) * | 2004-06-15 | 2006-03-03 | 삼성전자주식회사 | 영상신호의 노이즈 측정장치 및 방법 |
US7319797B2 (en) * | 2004-06-28 | 2008-01-15 | Qualcomm Incorporated | Adaptive filters and apparatus, methods, and systems for image processing |
CN101023673B (zh) * | 2004-09-16 | 2011-06-08 | 汤姆逊许可证公司 | 具有利用局部亮度变化的加权预测的视频编解码器 |
US20060140268A1 (en) * | 2004-12-29 | 2006-06-29 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method and apparatus for reduction of compression noise in compressed video images |
EP1681849B1 (en) * | 2005-01-18 | 2011-10-19 | LG Electronics, Inc. | Apparatus for removing noise from a video signal |
TWI255138B (en) * | 2005-03-08 | 2006-05-11 | Novatek Microelectronics Corp | Method and apparatus for noise reduction of video signals |
TWI343220B (en) * | 2005-05-19 | 2011-06-01 | Mstar Semiconductor Inc | Noise reduction method |
US7885478B2 (en) * | 2005-05-19 | 2011-02-08 | Mstar Semiconductor, Inc. | Noise reduction method and noise reduction apparatus |
KR100649384B1 (ko) * | 2005-09-23 | 2006-11-27 | 전자부품연구원 | 저조도 환경에서의 영상특징 추출방법 |
JP3992720B2 (ja) * | 2005-10-04 | 2007-10-17 | 三菱電機株式会社 | 画像補正装置、画像補正方法、プログラム、及び記録媒体 |
US8064717B2 (en) * | 2005-10-28 | 2011-11-22 | Texas Instruments Incorporated | Digital camera and method |
US7570812B2 (en) * | 2005-11-01 | 2009-08-04 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Super precision for smoothly changing area based on segmentation and low-pass filtering |
EP1949352B1 (en) * | 2005-11-09 | 2013-10-16 | InnoLux Corporation | A method and apparatus processing pixel signals for driving a display and a display using the same |
KR100800888B1 (ko) * | 2005-12-08 | 2008-02-04 | 연세대학교 산학협력단 | 패턴 정보를 이용한 영상잡음 제거방법 |
US7657113B2 (en) * | 2005-12-21 | 2010-02-02 | Hong Kong Applied Science And Technology Research Institute Co., Ltd. | Auto-regressive method and filter for denoising images and videos |
US20070252895A1 (en) * | 2006-04-26 | 2007-11-01 | International Business Machines Corporation | Apparatus for monitor, storage and back editing, retrieving of digitally stored surveillance images |
KR101298642B1 (ko) | 2006-11-21 | 2013-08-21 | 삼성전자주식회사 | 영상 잡음 제거 방법 및 장치 |
KR20080095084A (ko) * | 2007-04-23 | 2008-10-28 | 삼성전자주식회사 | 영상 잡음 제거 장치 및 방법 |
TWI401944B (zh) * | 2007-06-13 | 2013-07-11 | Novatek Microelectronics Corp | 用於視訊處理系統之雜訊消除裝置 |
KR101341101B1 (ko) * | 2007-09-11 | 2013-12-13 | 삼성전기주식회사 | 영상 복원 장치 및 복원 방법 |
CN100589520C (zh) * | 2007-09-14 | 2010-02-10 | 西北工业大学 | 一种彩色图像边缘和角点特征检测方法 |
US8903191B2 (en) * | 2008-12-30 | 2014-12-02 | Intel Corporation | Method and apparatus for noise reduction in video |
KR101557100B1 (ko) * | 2009-02-13 | 2015-10-02 | 삼성전자주식회사 | 선명도 향상부를 포함하는 영상 처리 장치 |
KR101573400B1 (ko) | 2009-02-18 | 2015-12-02 | 삼성디스플레이 주식회사 | 액정 표시 장치 및 그 구동 방법 |
KR101135062B1 (ko) * | 2010-09-10 | 2012-04-13 | 고려대학교 산학협력단 | 전력 분석 공격을 위한 신호 압축 장치 및 방법 |
TWI433053B (zh) * | 2010-11-02 | 2014-04-01 | Orise Technology Co Ltd | 運用像素區域特性之影像銳利度強化方法及系統 |
US8755625B2 (en) | 2010-11-19 | 2014-06-17 | Analog Devices, Inc. | Component filtering for low-light noise reduction |
US20120128244A1 (en) * | 2010-11-19 | 2012-05-24 | Raka Singh | Divide-and-conquer filter for low-light noise reduction |
IT1403150B1 (it) | 2010-11-24 | 2013-10-04 | St Microelectronics Srl | Procedimento e dispositivo per depurare dal rumore un segnale video digitale, relativo prodotto informatico. |
TWI459795B (zh) * | 2010-12-31 | 2014-11-01 | Altek Corp | 雜訊抑制方法 |
CN102622736B (zh) * | 2011-01-28 | 2017-08-04 | 鸿富锦精密工业(深圳)有限公司 | 影像处理系统及方法 |
CN103093419B (zh) * | 2011-10-28 | 2016-03-02 | 浙江大华技术股份有限公司 | 一种检测图像清晰度的方法及装置 |
KR102357680B1 (ko) | 2014-11-17 | 2022-02-03 | 삼성전자주식회사 | 이벤트에 기반하여 객체의 이동을 감지하는 장치 및 방법 |
KR102402678B1 (ko) | 2015-03-18 | 2022-05-26 | 삼성전자주식회사 | 이벤트 기반 센서 및 프로세서의 동작 방법 |
EP3528202B1 (en) | 2018-02-14 | 2021-04-07 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus, image processing method, and program |
KR102465070B1 (ko) | 2018-06-20 | 2022-11-09 | 삼성전자주식회사 | 이미지 복원 장치 및 방법 |
CN110858895B (zh) * | 2018-08-22 | 2023-01-24 | 虹软科技股份有限公司 | 一种图像处理方法和装置 |
CN111968062B (zh) * | 2020-09-07 | 2022-12-09 | 新疆大学 | 基于暗通道先验镜面高光图像增强方法、装置及存储介质 |
CN112214188A (zh) * | 2020-09-11 | 2021-01-12 | 西安万像电子科技有限公司 | 图像的处理方法、装置、存储介质和处理器 |
CN115359085B (zh) * | 2022-08-10 | 2023-04-04 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于检出点时空密度判别的密集杂波抑制方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0591395A (ja) * | 1991-09-27 | 1993-04-09 | Sharp Corp | 映像信号処理装置 |
JPH0888861A (ja) * | 1994-09-19 | 1996-04-02 | Mitsubishi Electric Corp | 色信号処理回路 |
JPH1013718A (ja) * | 1996-06-18 | 1998-01-16 | Oki Electric Ind Co Ltd | ノイズ除去回路 |
JPH10191020A (ja) * | 1996-12-20 | 1998-07-21 | Canon Inc | 被写体画像切出し方法及び装置 |
Family Cites Families (19)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS5744385A (en) * | 1980-08-29 | 1982-03-12 | Hitachi Ltd | Signal processing circuit of color video camera |
JPH0391394A (ja) * | 1989-09-04 | 1991-04-16 | Sharp Corp | ホワイトバランス装置 |
JPH04142177A (ja) * | 1990-10-02 | 1992-05-15 | Victor Co Of Japan Ltd | ビデオカメラ |
US5465119A (en) * | 1991-02-22 | 1995-11-07 | Demografx | Pixel interlacing apparatus and method |
JP3385077B2 (ja) * | 1993-10-28 | 2003-03-10 | 松下電器産業株式会社 | 動きベクトル検出装置 |
JPH07143509A (ja) * | 1993-11-19 | 1995-06-02 | Fuji Photo Film Co Ltd | ビデオカメラのクロマノイズ抑制方法 |
JP3359439B2 (ja) * | 1994-12-01 | 2002-12-24 | 沖電気工業株式会社 | ノイズ低減回路 |
US6069670A (en) * | 1995-05-02 | 2000-05-30 | Innovision Limited | Motion compensated filtering |
US5661521A (en) * | 1995-06-05 | 1997-08-26 | Eastman Kodak Company | Smear correction of CCD imager using active pixels |
JP3286120B2 (ja) * | 1995-06-29 | 2002-05-27 | 沖電気工業株式会社 | ノイズ除去回路 |
DE19713177C2 (de) * | 1997-03-27 | 1999-10-14 | Siemens Ag | Verfahren und Schaltungsanordnung zur Rauschreduktion bei Fernseh- oder Videosignalen |
US6067125A (en) * | 1997-05-15 | 2000-05-23 | Minerva Systems | Structure and method for film grain noise reduction |
JPH11187305A (ja) * | 1997-12-17 | 1999-07-09 | Canon Inc | 撮像装置及びぶれ補正装置 |
JPH1169202A (ja) * | 1997-08-19 | 1999-03-09 | Toshiba Corp | 映像信号処理回路 |
DE69835802T2 (de) * | 1998-03-09 | 2007-04-12 | Sony Deutschland Gmbh | Verfahren und System zur Interpolation von digitalen Signalen |
US6310982B1 (en) * | 1998-11-12 | 2001-10-30 | Oec Medical Systems, Inc. | Method and apparatus for reducing motion artifacts and noise in video image processing |
JP2001045298A (ja) * | 1999-07-27 | 2001-02-16 | Sharp Corp | 画像処理方法、画像処理プログラムを記録した記録媒体および画像処理装置 |
KR100327385B1 (en) * | 2000-07-18 | 2002-03-13 | Lg Electronics Inc | Spatio-temporal three-dimensional noise filter |
WO2002059835A1 (en) * | 2001-01-26 | 2002-08-01 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Spatio-temporal filter unit and image display apparatus comprising such a spatio-temporal filter unit |
-
2001
- 2001-06-29 KR KR10-2001-0038280A patent/KR100405150B1/ko not_active IP Right Cessation
-
2002
- 2002-06-26 EP EP02743917A patent/EP1400109A4/en not_active Withdrawn
- 2002-06-26 CN CNA028021436A patent/CN1466844A/zh active Pending
- 2002-06-26 US US10/344,477 patent/US20030189655A1/en not_active Abandoned
- 2002-06-26 WO PCT/KR2002/001216 patent/WO2003005705A1/en not_active Application Discontinuation
- 2002-06-26 JP JP2003511534A patent/JP2004522372A/ja not_active Ceased
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0591395A (ja) * | 1991-09-27 | 1993-04-09 | Sharp Corp | 映像信号処理装置 |
JPH0888861A (ja) * | 1994-09-19 | 1996-04-02 | Mitsubishi Electric Corp | 色信号処理回路 |
JPH1013718A (ja) * | 1996-06-18 | 1998-01-16 | Oki Electric Ind Co Ltd | ノイズ除去回路 |
JPH10191020A (ja) * | 1996-12-20 | 1998-07-21 | Canon Inc | 被写体画像切出し方法及び装置 |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101309800B1 (ko) | 2007-01-24 | 2013-10-14 | 삼성전자주식회사 | 영상 향상방법 및 이를 적용한 촬영장치 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20030189655A1 (en) | 2003-10-09 |
EP1400109A4 (en) | 2005-06-08 |
WO2003005705A1 (en) | 2003-01-16 |
KR100405150B1 (ko) | 2003-11-10 |
EP1400109A1 (en) | 2004-03-24 |
KR20030002608A (ko) | 2003-01-09 |
CN1466844A (zh) | 2004-01-07 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP2004522372A (ja) | 時空間適応的雑音除去/高画質復元方法及びこれを応用した高画質映像入力装置 | |
US8149336B2 (en) | Method for digital noise reduction in low light video | |
US7369181B2 (en) | Method of removing noise from digital moving picture data | |
JP5052301B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法 | |
KR100721543B1 (ko) | 통계적 정보를 이용하여 노이즈를 제거하는 영상 처리 방법및 시스템 | |
US8050509B2 (en) | Method of and apparatus for eliminating image noise | |
JP4767240B2 (ja) | 映像の境界を検出する方法及びその装置とこれを具現するコンピューターで読み取れる記録媒体 | |
US20110019094A1 (en) | System and method for random noise estimation in a sequence of images | |
Kim et al. | A novel approach for denoising and enhancement of extremely low-light video | |
US7702178B2 (en) | Method and apparatus for providing noise reduction | |
US20150310594A1 (en) | Method for imaging processing, and image processing device | |
KR20130031573A (ko) | 영상 처리 방법 및 영상 처리 장치 | |
Mangiat et al. | Spatially adaptive filtering for registration artifact removal in HDR video | |
Kim et al. | A novel framework for extremely low-light video enhancement | |
CN110023957B (zh) | 用于估计图像中的投射阴影区域和/或加亮区域的方法和设备 | |
WO2012173571A1 (en) | A method and system for fusing images | |
KR101600312B1 (ko) | 영상처리장치 및 영상처리방법 | |
JP6375138B2 (ja) | パープルフリンジ除去処理方法及びその処理を遂行するパープルフリンジ除去処理装置 | |
KR101024731B1 (ko) | 디지털 이미지의 모스키토 노이즈를 감소시키기 위한 방법 및 시스템 | |
KR100839922B1 (ko) | 적응적 평균값 필터를 이용한 컬러 잡음 제거 장치 및 방법 | |
Tenze et al. | Blotches correction and contrast enhancement for old film pictures | |
JP2007108965A (ja) | 変化領域計算方法、変化領域計算装置、変化領域計算プログラム | |
EP3540685B1 (en) | Image-processing apparatus to reduce staircase artifacts from an image signal | |
KR20030068738A (ko) | 저조도 환경 하에서 발생하는 잡음을 제거한 디지털 영상처리 장치 | |
Lasang et al. | CFA-based motion blur removal using long/short exposure pairs |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20050708 |
|
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20050719 |
|
A045 | Written measure of dismissal of application [lapsed due to lack of payment] |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A045 Effective date: 20051129 |