KR0134262B1 - 고스트 제거장치 및 그 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 고스트를 제거하기 전에 임펄스노이즈를 분리하여 제거하고 고스트의위치 및 폭을 정확하게 검출할 수 있도록 한 고스트 제거장치 및 그 방법에 관한 것이다. 이러한 본 발명에서 임펄스노이즈 제거부는 정해진 테스트를 통해 임펄스위치 및 폭을 검출하고, 임펄스폭에 따라 윈도우크기를 달리하는 미디언필터를 적용하여 임펄스를 제거한다. 소정갯수 이상이거나 임펄스가 없는 노이즈는 주위샘플들의 평균값으로 대체한다. 고스트위치 및 폭을 검출한다. 고스트의 위치 및 폭에 대한 정보를 저장하고, 검출된 샘플좌우로 소정크기의 원도우마스크를 설정하여 가중치를 준 후 연속되는 고스트폭의 샘플들을 0으로 대체한다. 따라서, 처리속도의 지연, 고스트검출에러, 오동작 등을 방지하고 고스트 제거성능을 향상시킬 수 있다.

Description

고스트 제거장치 및 그 방법

제1도는 종래의 고스트 제거장치의 일예를 나타낸 블럭구성도.

제2도는 본 발명의 고스트 제거장치의 블럭구성도.

제3도는 제2도의 채널특성화부의 상세구성을 나타낸 블럭도.

제4도의 (가)-(다)는 제3도의 각부 입출력신호 파형도.

제5도는 제2도의 고스트제거 기준신호 검출부의 동작을 설명하기 위한 상태도.

* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명

10 : 채널특성화부 20 : 고스트제거 기준신호 검출부

30 : 제1감산기 40 : 고스트위치 및 폭검출부

50 : 제2감산기 60 : 임펄스노이즈 제거부

70 : 가산기 80 : 고스트제거부

본 발명은 TV영상신호의 전송시 발생되는 고스트를 제거하는 기법에 관한 것으로, 특히 임펄스성 노이즈를 분리하여 제거하고 고스트의 위치 및 폭을 정확하게 검출하여 오동작을 방지하고 고스트 제거성능을 향상시킬 수 있도록 한 고스트 제거장치 및 그 방법에 관한 것이다.

현재의 TV영상신호는 지상방송인 관계로 전송채널을 통과하면서 반사, 공기의 비이상적인 채널특성, 부가잡음 등에 의해 왜곡이 발생하고, 다중경로에 따른 시간지연의 차 및 신호의 감쇄 등이 발생한다. 이로 인해 TV에서는 한 화면에 여러개의 화상이 겹쳐서 나타나는 고스트현상이 발생되고, 고스트 현상은 화질저하 및 정보서비스매체의 경우 엉뚱한 글자나 도형의 나타나게 되어 심각한 문제를 일으킨다. 따라서, TV영상 신호의 송신시 고스트제거 기준신호를 함께 실어서 송신하고, TV에서 수신이 이 고스트제거 기준신호를 검출함으로써 전송신호의 왜곡정도를 분석하여 고스트를 제거하는 기술의 연구가 행해지고 있다.

제1도는 종래의 고스트 제거장치의 일예를 나타낸 블럭구성도이다. 제1도에서 채널특성화부(1)로 입력된 영상신호(X(n))는 상관피크(Correlation peak)를 이용한 채널특성화가 되어 고스트제거 기준신호 검출부(2)로 인가된다. 고스트제거 기준신호 검출부(2)는 채널특성화된 신호(C(n))로부터 고스트제거 기준신호를 검출한다. 고스트제거 기준신호 검출부(2)의 출력단에 연결된 고스트 검출부(3)는 입력된 고스트제거 기준신호와 방송국에서 송출한 고스트제거 기준신호를 비교하여 고스트를 검출한다. 이때 검출된 샘플값이 일정문턱값(t_d)보다 크면 고스트라고 판정하고, 검출된 샘플좌우로 (n-8,n+8)의 윈도우마스크(n)=1을 적용하여 고스트 제거시 이용한다. 고스트검출부(3)의 출력신호는 가산기(4)에서 입력된 영상신호(X(n))와 더해진 후 고스트제거부(5)로 인가된다. 고스트제거부(5)는 필터의 계수를 가변하여 입력신호((n))로붜 고스트성분을 필터링하고, 고스트가 제거된 영상신호(y(n))를 출력한다.

그러나 이러한 방식은 고스트검출시 고스트와 노이즈를 구분하지 못하므로 임펄스성 노이즈도 고스트로 오판정하여 불필요한 윈도우마스크를 적용하게 되고, 이로 인해 동작시간이 길어진다. 또한 노이즈에 의해 고스트검출에러가 발생되고, 고스트를 정확하게 검출할 수 없으므로 이로 인해 오동작이 발생되어 고스트 제거성능이 저하되는 문제점이 있었다.

본 발명은 상기와 같은 종래의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 본 발명의 목적은 고스트와 임펄스성 노이즈를 분리하여 검출하고 고스트 제거전에 임펄스성 노이즈를 제거함으로써 처리속도의 지연을 방지할 수 있도록 한 고스트 제거장치 및 그 방법을 제공하는데 있다.

본 발명의 다른 목적은 고스트의 위치와 폭을 기존과 다른 방법으로 검출하여 고스트검출에러 및 오동작을 줄이고 고스트 제거성능을 향상시킬 수 있도록 한 고스트 제거장치 및 그 방법을 제공하는데 있다.

상기와 같은 목적들을 달성하기 위한 본 발명의 고스트 제거장치는 입력된 필드시퀀스로부터 고스트제거 기준신호를 검출하고 검출된 신호에 대해 콘볼루션을 행하여 상관피크신호를 출력하는 채널특성화부(10)를 구비한다. 채널특성화부(10)의 출력단에는 고스트제거 기준신호 검출부(20)와 제1감산기(30)가 연결되고, 제1감산기(30)는 채널특성화부(10)의 출력신호에서 고스트제거 기준신호를 뺀 나머지신호를 출력한다. 고스트위치 및 폭검출부(40)는 제1감산기(30)의 출력신호에서 다양한 크기의 샘플들로 구성된 고스트를 위치와 함께 검출한다. 입력된 필드시퀀스에서 고스트제거 기준신호와 고스트를 빼는 제2감산기(50)의 출력단에는 임펄스노이즈 제거부(60)가 연결되어, 소정갯수 이내의 샘플들로 된 임펄스를 제거하고 그 이상이나 임펄스가 없는 노이즈는 주위샘플들의 평균값으로 대체한다. 임펄스노이즈가 제거된 신호에 고스트제거 기준신호와 고스트를 더하는 가산기(70)의 출력단에는 고스트제거부(80)가 연결되어, 필터계수를 변화시키면서 입력신호로부터 고스트를 필터링하게 된다.

또한 상기와 같은 목적들을 달성하기 위한 본 발명의 고스트 제거방법은 입력된 펄스시퀀스에서 검출된 고스트제거 기준신호에 대해 콘볼루션을 행하는 채널특성화단계와, 채널특성화된 신호로부터 고스트제거 기준신호를 검출하는 단계와, 채널특성화된 신호로부터 고스트제거 기준신호를 뺀 신호에서 다양한 크기의 샘플들로 된 고스트를 위치와 함께 검출하는 고스트위치 및 폭검출단계와, 상기 필드시퀀스로부터 고스트제거 기준신호와 고스트를 뺀 신호에서 소정갯수 이내의 샘플들로 된 임펄스를 제거하고 그 이상이나 임펄스가 없는 노이즈는 주위샘플들의 평균값으로 대체하는 임펄스노이즈 제거단계와, 필터계수를 변화시키면서 임펄스노이즈가 제거된 신호와 고스트제거 기준신호와 고스트가 더해진 신호로부터 고스트를 필터링하여 제거하는 고스트 제거단계로 이루어진다.

이하, 첨부된 제2도 내지 제7도를 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명하면 다음과 같다.

제2도는 본 발명의 고스트 제거장치의 블럭구성도이다. 도시된 바와 같이, 본 발명의 장치로 입력된 필스시퀀스(X(n))는 채널특성화부(10)와 제2감산기(50)로 인가된다. 채널특성화부(10)에서 상관피크로 채널특성화된 신호(C(n))는 제1감산기(30)과 고스트제거 기준신호 검출부(20)로 각각 인가된다. 고스트제거 기준신호 검출부(20)는 입력신호(C(n))로부터 고스트제거 기준신호(g_C(n))를 검출하여 제1감산기(30), 제2감산기(50) 및 가산기(70)로 각각 출력한다. 제1감산기(30)는 채널특성화된 신호(C(n))에서 고스트제거 기준신호(g_C(n))를 뺀 나머지 신호를 출력하고, 제1감산기(30)의 출력단에 연결된 고스트위치 및 폭검출부(40)는 입력신호에서 다양한 크기의 샘플로 구성된 고스트(g_h(n))는 제2감산기(50)와 가산기(70)로 인가되고, 제2감산기(50)는 입력된 필드시퀀스(X(n))에서 고스트제거 기준신호(g_C(n))와 고스트(g_h(n))를 뺀 신호(X_Ⅰ(n))를 임펄스노이즈 제거부(60)로 출력한다. 임펄스노이즈 제거부(60)는 입력신호(X_Ⅰ(n))에 생긴 소정갯수 이내의 샘플들로 구성된 임펄스노이즈를 제거하고, 그 이상이나 임펄스가 없는 샘플들은 주위샘플들의 평균값으로 대체한다. 임펄스노이즈가 제거된 신호는 가산기(70)로 인가되고, 가산기(70)는 이 신호와 고스트제거 기준신호(g_C(n))와 고스트 (g_h(n))를 다시 더한 신호로부터 고스트성분을 필터링함으로써 고스트가 제거된 신호(y(n))를 출력한다.

상기와 같이 구성된 고스트 제거장치의 동작을 제3도 내지 제7도에 의거하여 설명한다.

제3도는 채널특성화부(10)의 상세구성을 나타낸 블럭도이다. 도시된 바와 같이, 채널특성화부(10)는 입력된 필드시퀀스(X(n))로부터 4필드를 선정하여 컬러버스트, 직류, 수평동기가 제거된 고스트제거 기준신호를 검출하는 4필드처리부(11)를 구비한다. 이 4필드처리부(11)는 입력신호(X(n))로부터 4필드를 선정하여 각각 F1(1024), F2(1024), F3(1024), F4(1024)로서 버퍼에 저장하였다가 아래의 식을 이용해 순수한 고스트제거 기준신호(a(n))를 얻는다.

4필드 처리부(11)에 의해 얻어진 고스트제거 기준신호(a(n))는 콘볼루션부(12)로 인가된다. 코볼루션부(12)는 입력신호(a(n))가 방송국에서 송출한 고스트제거 기준신호인지 혹은 고스트가 있는지를 알기 위해 아래의 식을 이용하여 사이클릭(Cyclic) 및 리니어콘볼루션(Linear Convolution)을 한다.

여기서, a(n)은 입력된 고스트제거 기준신호(제4도의 (가) 참조)이고, our(n)은 사이클릭콘볼루션을 위하여 중첩하는 신호(제4도의 (나) 참조)이며, seq(j)는 롬에 저장된 ±1, 0을 갖는 366개의 기준시퀀스이다. c(n)은 콘볼루션부(12)에서 사이클릭 및 리니어콘볼루션 되어 채널특성화된 출력신호(제4도의 (다) 참조)로서, 이 상관피크신호(C(n))는 제1감산기(30)와 고스트제거 기준신호 검출부(20)로 각각 인가된다.

제5도는 고스트제거 기준신호 검출부(20)의 동작을 설명하기 위한 상태도이다. 이 고스트제거 기준신호 검출부로 입력된 채널특성화된 신호(C(n))를 분석하면 입력된 고스트제거 기준신호의 파워정보 및 고스트 포함여부를 알 수 있다. C_max가 채널특성화된 신호(C(n))의 최대값이라고 가정할 때 C_max가 다음과 같은 조건을 만족하면 고스트제거 기준신호가 입력된 것으로 간주한다.

여기서, T_d는 일정문턱값(T_d 2000)이고, C_maxT_d이면 채널특성화부(10)로 다시 점프한다. 고스트제거 기준신호 검출부(20)의 출력신호(g_C(n))는 제2감산기(50)로 인가되고, 제2감산기(50)는 입력된 필드시퀀스(X(n))에서 고스트제거 기준신호(g_C(n))와 고스트위치 및 폭검출부(40)에서 출력된 고스트(g_C(n))를 뺀 신호(X_Ⅰ(n))를 임펄스노이즈 제거부(60)로 출력한다.

제6도는 임펄스노이즈 제거부(60)의 동작을 설명하기 위한 제어흐름도이다. 임펄스노이즈 제거부(60)는 입력신호(X_Ⅰ(n))에 생긴 최대 3샘플로 구성된 임펄스노이즈를 제거하고, 그 이상이나 임펄스가 없는 샘플들은 주위샘플들의 평균값으로 대체한다. 먼저, 다음과 같은 통계적인 테스트를 정의한다.

여기서,은 샘플시간 n-1에서의 미디언필터 출력이다. 상기 테스트에 의해 임펄스폭을 검출하는데(단계 101∼103), 만약 단계(101)에서 (d₊₁τ₁이고 d_-1τ₁) 혹은 (d₊₁-τ₁이고 d_-1-τ₁)이면 폭이 1인 임펄스가 샘플시간 n에 존재한다고 판단한다. 여기서, 단계(101∼103)는 간단히 비교기에 의해 수행된다. 미디언필터는 검출된 임펄스의 폭에 따라 스택(stack)되는데, 임펄스폭이 1일 경우 윈도우크기(W)가 3인 미디언필터를 다음과 같이 적용하여 임펄스노이즈를 제거한다(단계 104).

여기서, med는 미디언값을 의미하며, 필터링후 중심샘플[X_Ⅰ(n)]은으로 대체되어 미디언필터의 다음 입력신호가 된다. 임펄스를 제거한 후에는 샘플위치를 n+1로 이동(단계 105)한 후 단계(101)로 되돌아가 전술된 과정을 반복한다. 단계(101)에서 폭이 1인 임펄스가 존재하지 않는다고 판단되면 단계(102)로 넘어가 폭이 2인 임펄스가 존재하는지를 판단한다. 만약, (d₊₂τ₂이고 d_-1τ₂) 혹은 (d₊₂-τ₂이고 d_-1-τ₂)이면 폭이 2인 임펄스가 n과 n+1 위치에서 연속적으로 적용하여 임펄스를 제거한다(단계 106,107).

필터링후 중심샘플(X_Ⅰ(n))은으로 대체(단계 106)되어 다음 윈도우크기(W)가 3인 미디언필터의 입력신호가 된다.

필터링후 중심샘플(X_Ⅰ(n+1))은로 대체되어 미디언필터의 다음 입력신호가 된다(단계 107). 임펄스를 제거한 후에는 샘플위치를 n+2로 이동(단계 108)한 후 단계(103)로 넘어가 포이 3인 임펄스가 존재하는지를 판단한다. 만약, (d₊₃τ₃이고 d_-1τ₃) 혹은 (d₊₃-τ₃이고 d_-1-τ₃)이면 폭이 3인 임펄스가 n과 n+1과 n+2위치에서 연속적으로 적용하여 임펄스를 제거한다(단계 109∼111).

이와 같이 윈도우크기(W)가 7인 미디언필터로 필터링한 후 중심샘플(X_Ⅰ(n))은으로 대체(단계 109)되어 다음 윈도우크기(W)가 5인 미디언필터의 입력신호가 된다. 즉, W=7인 미디언필터의 출력신호가 W=5인 미디언필터의 입력신호중 n번째 샘플값이 되는 것이다.

필터링후 중심샘플(X_Ⅰ(n+1))은로 대체(단계 110)되어 다음 윈도우크기(W)가 3인 미디언필터의 입력신호가 된다.

이와 같이 윈도우크기(W)가 3인 미디언필터로 필터링(단계 111)하여 임펄스를 제거한 후에는 샘플위치를 n+3으로 이동(단계 112)한 후 단계(101)로 되돌아가 전술된 과정을 반복한다. 상기 단계(101∼103)에서 폭이 1 내지 3인 임펄스노이즈가 존재하지 않는다고 판단되면 단계(113)로 넘어가 주위샘플을 사용하여 간단히 평균화한다.

여기서, 6은 가우스(gaussian)분포의 표준편차이다. 이와 같이 단계(113)에서는 신호의 가우스형태의 노이즈를 제거하기 위하여 평균값필터를 사용해 간단히 주위샘플값들로 평균값을 취한다. 그리고 샘플위치를 n+1로 이동(단계 114)한 후 단계(101)로 되돌아가 전술된 과정을 반복한다. 따라서, 폭이 4인 임펄스노이즈는 상기 3단계의 알고리즘에서는 검출되지 않고 평균값필터에 의해 감쇄만 됨을 알 수 있다. 임펄스노이즈를 제거할 때 기존에는 각 샘플위치 n, n+1, n+2에서 검출을 수행한 반면, 본 발명에서는 m번째 단계검출 및 필터링후 n+m번째 샘플위치로 점프하게 된다. 또, 푸링(looping)은 자동적으로 특정단계에서 종료되고, 포지티브(positive) 및 네가티브(negative) 임펄스가 동시에 존재할 경우에도 이들을 모두 제거할 수 있다.

제7도는 고스트위치 및 폭검출부(40)의 동작을 설명하기 위한 제어흐름도이다. 고스트위치 및 폭검출부는 고스트의 최소 및 최대샘플수가 각각 M, L일 경우 전술된 임펄스노이즈 검출방법을 M→L까지만 적용하여 다양한 크기의 샘플들로 구성된 고스트(g_h(n))를 검출한다. 먼저, 입력신호의 절대값을 설정된 값(t_d=T_d/100=200)과 비교하여 설정값(t_d)보다 작을 경우인 것으로 가정한다(단계 121). 입렵신호의 절대값이 설정값(t_d)보다 클 경우에는 M폭의 고스트를 검출한다(단계 122). 만약, 단계(122)에서 (d_+Mτ_M이고 d_-1τ_M) 혹은 (d_+M-τ_M이고 d_-1-τ_M)이면 M폭의 고스트가 n, n+1,…,n+M의 샘플위치에 존재한다고 판단한다. 상기에서 검출된 고스트의 위치 및 폭에 대한 정보(n,M)를 저장하고(단계 123), 연속되는 M샘플들을 0으로 대체한다(단계 124). 그리고 샘플위치를 n+M으로 이동(단계 125)한 후 단계(122)로 되돌아가 전술된 과정을 반복한다.

단계(122)에서 M폭의 고스트가 존재하지 않는다고 판단되면 단계(126)로 넘어가 M+1폭의 고스트가 존재하는지를 판단한다. 만약, (d_+(M+1)τ_M+1이고 d_-1τ_M+1) 혹은 (d_+(M+1)-τ_M+1이고 d_-1-τ_M+1)이면 (M+1)폭의 고스트가 n, n+1,…,n+M, n++M+1에 존재한다고 판단한다. 검출된 고스트의 위치 및 폭에 대한 정보(n,M+1)를 저장하고(단계 127), 연속되는 M+1샘플들을 0으로 대체한다(단계 128). ㅂ후 샘플위치를 n+M+1로 이동(단계 129)하고 단계(122)로 되돌아가 전술된 과정을 반복한다.

단계(126)에서 M+1폭의 고스트가 존재하지 않는다고 판단되면, 고스트의 폭을 증가시키면서 상기 테스트과정을 반복수행한다. 이때 검출된 고스트의 위치 및 폭에 대한 정보(n,M,p)는 저장하고, 검출된 샘플좌우로(n-8,n+8+p)의 원도우를 설정하여 mask(n)=1의 가중치를 준 후 n에서 n+p샘플들을 0으로 대체한다. 샘플위치를 n+p, M≤p≤L로 이동한 후 단계(130)로 넘어가 L폭의 고스트가 존재한다고 판단한다. 검출된 고스트의 위치 및 폭에 대한 정보(n,L)를 저장하고(단계 131), 연속되는 L샘플들을 0으로 대체한다(단계 132). 그후 샘플위치를 n+L로 이동(단계 133)하고 단계(122)로 되돌아가 전술된 과정을 반복한다. 단계(130)에서 L폭의 고스트가 존재하지 않는다고 판단되고, 고스트가 없다고 판단하고 연속되는 L샘플들을 0으로 대체한다(단계 134). 그후 테스트샘플 위치를 n+L로 이동(단계 135)하고 단계(122)로 되돌아가 전술된 과정을 반복한다.

다음에, 고스트제거부(80)의 동작을 설명한다. 입력신호(X(n))에서 임펄스노이즈를 제거한 신호가 고스트제거부(80)의 입력신호가 된다. 고스트제거방법을 수식으로 나타내면 다음과 같다.

여기서, y(n)=고스트제거부(80)의 출력신호,

반복(iteration)n은 고스트가 있는 위치(즉, mask(n)=1로 세팅된 지역)까지 한다. 따라서 고스트가 적은 경우, 즉 롱딜레이고스트(long delay ghost)가 없는 경우에는 빠른 수렴속도를 갖는다. 고스트제거부(80)의 입력신호를 최대 1024샘플이므로 반복횟수이 n인 최대는 1024가 된다. 그러나 이정도의 반복으로는 충분한 제거성능을 보장할 수 없으므로 전술된 두 과정을 다시 반복(약 28번)한다.

이상에서와 같이 본 발명은 고스트와 임펄스성 노이즈를 분리하여 고스트를 제거하기 전에 채널 및 하드웨어상에서 생길 수 있는 임펄스노이즈를 제거하므로 처리속도의 지연을 방지할 수 있다. 또한 고스트의 위치와 폭을 비교기를 사용하여 간단히 그리고 정확히 검출하므로 고스트검출에러 및 오동작을 줄이고 고스트 제거성능을 향상시킬 수 있는 효과가 있다.

Claims (18)

1. 수신된 디지탈영상신호로부터 고스트를 제거하는 장치에 있어서, 입력된 필스시퀀스로부터 고스트제거기준신호를 검출하고 검출된 신호에 대해 콘볼루션을 행하여 상관피크신호를 출력하는 채널특성화부(10); 채널특성화부(10)의 출력신호로부터 고스특제거 기준신호를 뺀 나머지 신호를 출력하는 제1감산기(30); 제1감산기(30)의 출력신호에서 다양한 크기의 샘플들로 구성된 고스트를 위치와 함께 검출하는 고스트위치 및 폭검출부(40); 입력된 필스시퀀스에서 고스트제거 기준신호와 고스트를 뺀 나머지신호를 출력하는 제2감산기(50); 제2감산시(50)의 출력신호에서 소정갯수 이내의 샘플들로 된 샘플들로 된 임펄스를 제거하고 그 이상이나 임펄스가 없는 노이즈는 주위샘플들의 평균값으로 대체하는 임펄스노이즈 제거부(60); 상기 임펄스노이즈가 제거된 신호에 고스트제거 기준신호와 고스트를 더하는 가산기(70); 필터계수를 변화시키면서 상기 가산기(70)의 출력신호로부터 고스트를 필터링하여 제거된 신호를 출력하는 고스트제거부(80)를 포함하는 것을 특징으로 하는 고스트 제거장치.
2. 제1항에 있어서, 상기 채널특성화부(10)는 입력된 필드시퀀스로부터 4필드를 선정하여 컬러버스트, 직류, 수평동기가 제거된 고스트제거 기준신호를 검출하는 4필드처리부(11); 상기 고스트제거 기준신호가 방송국에서 송출한 신호인지 고스트가 있는지를 알기 위하여 사이클릭 및 리니어콘볼루션을 행하는 콘볼루션부(12)를 구비함을 특징으로 하는 고스트 제거장치.
3. 제2항에 있었서, 상기 4필드처리부(11)는 아래의 식에 의해 고스트제거 기준신호(a(n))를 검출하도록한 것을 특징으로 하는 고스트 제거장치.

   여기서, F1(n)∼F4(n)은 입력된 4필드신호이다.
4. 제2항에 있어서, 상기 콘볼루션부(12)는 수학식 1에 의해 사이클릭 및 리니어콘볼루션을 행하도록 한것을 특징으로 하는 고스트 제거장치.

   여기서, a(n)은 입력된 고스트제거 기준신호이고, our(n)은 사이클릭콘볼루션을 위하여 중첩하는 신호이며, seq(j)는 롬에 저장된 기준시퀀스이고, c(n)은 콘볼루션부(12)의 출력신호이다.
5. 제1항에 있어서, 상기 고스트제거 기준신호 검출부(20)는 채널특성화부(10)로부터 입력된 신호가 다음과 같은 조건을 만족할 때 고스트제거 기준신호가 입력된 것으로 판단하도록 한 것을 특징으로 하는 고스트제거장치.

   여기서, C_max〈 T_d는 입력신호의 최대값이고, T_d는 일정문턱값이다.
6. 수신된 디지탈영상신호로부터 고스트를 제거하는 방법에 있어서, 입력된 필드시퀀스에서 검출된 고스트제거 기준신호에 대해 콘볼루션을 행하는 채널특성화단계와; 채널특성화된 신호로부터 고스트제거 기준신호를 검출하는 단계와; 채널특성화된 신호로부터 고스트제거 기준신호를 뺀 신호에서 다양한 크기의 샘플들로 된 고스트를 위치와 함께 검출되는 고스트위치 및 폭검출단계와; 상기 필드시퀀스로부터 고스트제거 기준신호와 고스트를 뺀 신호에서 소정갯수 이내의 샘플들로 된 임펄스를 제거하고 그 이상이나 임펄스가 없는 노이즈는 주위샘플들의 평균값으로 대체하는 임펄스노이즈 제거단계와; 필터계수를 변화시키면서 임펄스노이즈가 제거된 신호와 고스트제거 기준신호와 고스트가 더해진 신호로부터 고스트를 필터링하여 제거하는 고스트제거단계로 이루어짐을 특징으로 하는 고스트 제거방법.
7. 제6항에 있어서, 상기 임펄스노이즈 제거단계는 정해진 테스트를 통해 소정폭의 임펄스 및 그 위치를 검출하는 단계와; 검출된 임펄스의 폭에 따라 윈도우크기를 달리는 미디언필터를 적용하여 임펄스를 제거하는 단계와; 테스트샘플위치를 이동하여 상기 과정을 반복하는 단계로 이루어짐을 특징으로 하는 고스트제거방법.
8. 제7항에 있어서, 아래의 식과 같은 통계적인 테스트를 정의하여 임펄스위치 및 폭을 검출하도록 한 것을 특징으로 하는 고스트 제저방법.

   여기서, X_Ⅰ는 입력신호이고,은 샘플시간 n-1에서의 미디언필터의 출력신호이다.
9. 제8항에 있어서, 상기 테스트결과가 (d₊₁τ₁이고 d_-1τ₁) 혹은 (d₊₁-τ₁이고 d_-1-τ₁)이면 폭이 1인 임펄스가 샘플시간 n에 존재한다고 판단하고, 윈도우크기가 3인 미디언필터를 아래의 식과 같이 적용하여 임펄스노이즈를 제거하도록 한 것을 특징으로 하는 고스트 제거방법.

   여기서, med는 미디언값이고, X_Ⅰ는 입력신호는 출력신호이다.
10. 제8항에 있어서, 상기 테스트결과가 (d₊₂τ₂이고 d_-1τ₂) 혹은 (d₊₂-τ₂이고 d_-1-τ₂)이면 폭이 2인 임펄스가 존재한다고 판단하고, 윈도우크기가 5, 3인 미디언필터들을 아래의 식과 같이 n과 n+1 위치에서 연속적으로 적용하여 임펄스노이즈를 제거하도록 한 것을 특징으로 하는 고스트 제거방법.

    여기서, med는 미디언값이고, X_Ⅰ는 입력신호는 출력신호이다.
11. 제8항에 있어서, 상기 테스트결과가 (d₊₃τ₃이고 d_-1τ₃) 혹은 (d₊₃-τ₃이고 d_-1-τ₃)이면 폭이 3인 임펄스가 존재한다고 판단하고, 윈도우크기가 7, 5, 3인 미디언필터들을 아래의 식과 같이 n과 n+1과 n+2 위치에서 연속적으로 적용하여 임펄스노이즈를 제거하도록 한 것을 특징으로 하는 고스트 제거방법.

    여기서, med는 미디언값이고, X_Ⅰ는 입력신호는 출력신호이다.
12. 제8항에 있어서, 상기 테스트결과 폭이 1 내지 3인 임펄스가 존재하지 않는다고 판단되면 아래의 식에 의해 주위샘플들을 평균하여 소정폭이 상의 임펄스나 가수스형태의 노이즈를 상기 평균값으로 대체하도록 한 것을 특징으로 하는 고스트 제거방법.

    여기서, med는 미디언값이고, X_Ⅰ는 입력신호는 출력신호이다.
13. 제6항에 있어서, 상기 고스트위치 및 폭검출단계는 임펄스검출시 사용한 테스트단계를 고스트의 최소샘플수에서 최대샘플수까지만 적용하여 소정폭의 고스트 및 그 위치를 검출하는 단계와; 검출된 고스트의 위치 및 폭에 대한 정보를 저장하는 단계와; 검출된 샘플좌우로 소정크기의 윈도우마스크를 설정하여 가중치를 준 후 연속되는 고스트폭의 샘플들을 0으로 대체하는 단계와; 테스트샘플위치를 이동하여 상기 과정을 반복하는 단계로 이루어짐을 특징으로 하는 고스트 제거방법.
14. 제13항에 있어서, 고스트의 최소샘플수가 M일 경우 상기 테스트결과가 (d_+Mτ_M이고 d_-1τ_M) 혹은 (d_+M-τ_M이고 d|_-1-τ_M)이면 M폭의 고스트가 n, n+1,…, n+m, n+M+1에 존재한다고 판단하도록 한 것을 특징으로 하는 고스트 제거방법.
15. 제13항에 있어서, 고스트의 최소샘플수가 M일 경우 상기 테스트결과가 (d_+(M+1)τ_M+1이고 d_-1τ_M+1) 혹은 (d_+(M+1)-τ|_M+1이고 d_-1-τ_M+1)이면 (M+1)폭의 고스트가 n, n+1,…, n+M, n+M+1에 존재한다고 판단하도록 한 것을 특징으로 하는 고스트 제거방법.
16. 제13항에 있어서, 고스트의 최소샘플수가 L일 경우 상기 테스트결과가 (d_+Lτ_L이고 d_-1τ_L) 혹은 (d_+L-τ_L이고 d|_-1-τ_L)이면 L폭의 고스트가 존재한다고 판단하도록 한 것을 특징으로 하는 고스트 제거방법.
17. 제13항에 있어서, 고스트의 최대샘플수가 L일 경우 상기 테스트결과 고스트가 없다고 판단되면 연속되는 L샘플들을 0으로 대체한 후 테스트 샘플위치를 이동하여 상기 과정을 반복하도록 한 것을 특징으로 하는 고스트 제거방법.
18. 제6항에 있어서, 상기 고스트제거단계는 수학식 2에 의거하여 입력신호로부터 고스트를 제거하도록 한 것을 특징으로 하는 고스트 제거방법.

    여기서,