KR0183830B1 - 평균 분리 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선방법 및 그 회로 - Google Patents

평균 분리 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선방법 및 그 회로 Download PDF

Info

Publication number
KR0183830B1
KR0183830B1 KR1019960006219A KR19960006219A KR0183830B1 KR 0183830 B1 KR0183830 B1 KR 0183830B1 KR 1019960006219 A KR1019960006219 A KR 1019960006219A KR 19960006219 A KR19960006219 A KR 19960006219A KR 0183830 B1 KR0183830 B1 KR 0183830B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
sub
image
density function
video signal
average level
Prior art date
Application number
KR1019960006219A
Other languages
English (en)
Other versions
KR970068491A (ko
Inventor
김영택
Original Assignee
김광호
삼성전자주식회사
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 김광호, 삼성전자주식회사 filed Critical 김광호
Priority to KR1019960006219A priority Critical patent/KR0183830B1/ko
Priority to JP09051871A priority patent/JP3130266B2/ja
Priority to DE69717518T priority patent/DE69717518T2/de
Priority to EP97301554A priority patent/EP0794514B1/en
Priority to ES97301554T priority patent/ES2188863T3/es
Priority to CN97102591A priority patent/CN1075917C/zh
Priority to US08/813,425 priority patent/US5963665A/en
Publication of KR970068491A publication Critical patent/KR970068491A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR0183830B1 publication Critical patent/KR0183830B1/ko

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N5/00—Details of television systems
    • H04N5/44—Receiver circuitry for the reception of television signals according to analogue transmission standards
    • H04N5/57—Control of contrast or brightness
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/40—Image enhancement or restoration using histogram techniques
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/50—Image enhancement or restoration using two or more images, e.g. averaging or subtraction

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Picture Signal Circuits (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Facsimile Image Signal Circuits (AREA)

Abstract

화질 개선을 위한 히스토그램 등화방법은 입력되는 영상신호를 화면단위로 평균레벨을 계산하는 단계, 계산된 평균레벨에 따라 화면단위의 입력되는 영상신호를 소정수의 서브영상으로 분할하는 단계, 분할된 서브영상별로 확률밀도함수 및 누적밀도함수를 구하는 단계와 서브영상별로 구해진 누적밀도함수를 근거로하여 서브영상별로 독립적으로 히스토그램 등화처리하는 단계를 포함하여 콘트라스트를 개선하면서 주어진 영상의 전체밝기를 유지하는 효과가 있다.

Description

평균 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선 방법 및 그 회로
제1도는 본 발명에 의한 화질 개선 회로의 일 실시예에 따른 블록도이다.
제2도는 본 발명에 의한 화질 개선 회로의 다른 실시예에 따른 블록도이다.
본 발명은 평균 분리 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선 방법과 그 회로에 관한 것으로, 특히 주어진 영상을 소정수의 서브영상으로 분할하여 분할된 영상에 대하여 독립적으로 히스토그램 등화하여 콘트라스트를 개선하는 화질 개선 방법과 그 회로에 관한 것이다.
그레이 레벨(gray level)의 히스토그램은 영상(image)의 외양(appearance)의 전체적인 묘사를 제공한다. 주어진 영상에 대해 적절히 그레이 레벨은 외양 또는 영상의 콘트라스트를 개선시킨다.
콘트라스트 개선을 위한 많은 방법중에 히스토그램 등화가 가장 널리 알려져 있으며, 영상의 샘플분포에 따라 주어진 영상의 콘트라스트를 개선하는 방법은 아래 문헌[1], [2]에 개시되어 있다: [1] J. S. Lim, Two-Dimmensional 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.
또한, 메디컬 영상 처리와 레이다 영상 처리를 포함하는 히스토그램 등화 방법의 유용한 응용은 아래 문헌 [3], [4]에 개시되어 있다: [3] J. Zimmerman, S. PizerM 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.
일반적으로, 히스토그램 등화는 동적 범위(dynamic range)를 늘이는 (stretching) 효과를 갖기 때문에 히스토그램 등화는 결과 영상의 분포밀도를 평평(flat)하게 하고, 그 결과로서 영상의 콘트라스트를 개선한다.
널리 알려진 히스토그램 등화의 이러한 특성은 실제적인 경우에서는 결점이 된다. 즉, 히스토그램 등화의 출력 밀도가 일정하기 때문에 출력영상의 평균 밝기(brightness)는 중간 그레이 레벨에 가깝게 된다. 실제적으로, 아날로그 영상의 히스토그램 등화를 위하여, 히스토그램 등화에서 출력영상의 평균 밝기는 입력영상의 평균 밝기에는 무관하게 정확히 중간 그레이 레벨이다. 분명하게, 이 특성은 실제 응용에서는 바람직하지 않다. 예를 들어, 밤에 찍은 장면은 히스토그램 등화 후에는 낮동안 찍은 장면과 같이 보이는 문제점이 발생된다.
따라서, 상술한 문제점을 극복하기 위하여, 본 발명의 목적은 주어진 영상을 평균레벨을 이용하여 소정수의 서브영상으로 분할하여 분할된 서브영상에 대하여 독립적으로 히스토그램 등화하여 콘트라스트를 개선하면서 주어진 영상의 평균 밝기를 유지하는 화질 개선 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명의 다른 목적은 주어진 영상을 화면단위로 그레이 레벨 분포도를 계산하고, 화면의 평균레벨을 이용하여 소정수의 서브영상으로 분할하고, 분할된 서브영상에 대하여 독립적으로 히스토그램 등화하여 콘트라스트를 개선하면서 주어진 영상의 평균밝기를 유지하는 화질 개선회로를 제공하는데 있다.
상기의 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 의한 화질 개선방법은 소정수의 그레이 레벨로 표현되는 영상신호를 히스토그램 등화하여 화질 개선하는 방법에 있어서, (a) 입력되는 영상신호를 화면단위로 평균레벨을 계산하는 단계; (b) 상기 계산된 평균 레벨에 따라 화면단위의 입력되는 영상신호를 소정수의 서브영상으로 분할하는 단계; (c) 분할된 서브영상별로 확률밀도함수 및 누적밀도함수를 구하는 단계; 및 (d) 상기 서브영상별로 구해진 누적밀도함수를 근거로 하여 서브영상별로 독립적으로 히스토그램 등화처리하는 단계를 포함함을 특징으로 하고 있다.
상기의 다른 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 의한 화질 개선회로는 소정수의 그레이 레벨로 표현되는 영상신호를 히스토그램 등화하여 화질 개선하는 회로에 있어서; 입력되는 영상신호를 화면단위로 그레이 레벨 분포도를 계산하는 제1계산수단; 입력되는 화면단위로 평균레벨을 계산하는 제2계산수단; 상기 계산된 화면단위의 그레이 레벨 분포도를 상기 평균레벨에 따라 소정수의 서브영상으로 분할하고 서브영상별로 확률밀도 함수를 출력하는 분할수단; 상기 서브영상별로 출력되는 확률밀도함수를 근거로 하여 서브영상별로 누적밀도함수를 계산하는 제3계산수단; 입력되는 영상신호를 화면 단위로 지연하는 화면 메모리; 상기 화면 메모리로부터 출력되는 각 서브영상의 샘플들을 상기 서브영상별로 계산된 누적밀도함수에 따라 그레이레벨로 맵핑하는 맵핑수단; 및 상기 화면 메모리로부터 출력되는 영상신호와 상기 평균레벨을 비교한 결과에 따라 상기 맵핑수단에서 출력되는 서브영상별로 그레이 레벨로 맵핑된 출력중 하나를 선택하는 선택수단을 포함함을 특징으로 하고 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하기로 한다.
먼저, 본 발명에서 제안하는 평균-분리 히스토그램 등화(Mean-Separate Histogram Equalization : MSHE) 방법에 대해 설명하기로 한다.
(X)는 주어진 영상을 나타내고, Xm은 주어진 영상{X}의 평균레벨을 나타낸다. 평균레벨(Xm)을 근거로 해서, 입력영상을 {X}L, {X}U라고 정의된 2개의 서브 영상으로 분할하되, {X}L에서의 모든 샘플은 평균레벨(Xm) 이하이고, {X}U에서의 모든 샘플은 평균레벨(Xm) 보다 크다.
주어진 영상 X은 L개의 이산(discrete) 그레이 레벨{X0, X1, ...., xL-1}로 구성되고, 여기서, X0=0은 블랙레벨을 나타내고, XL-1=1 은 화이트 레벨을 나타낸다. 또한, Xm∈ {X0, X1, ...., xL-1}이다.
분할된 서브영상 {X}L, {X}U의 각각의 확률 밀도 함수(probability density function : PDF)는 아래 (1) 및 (2) 식으로 나타낼 수 있다.
여기서, L은 레벨수이고, pL(Xk)는 서브영상 {X}L에서 k번째 그레이 레벨(Xk)의 확률이고, pU(Xk)는 서브영상 {X}U에서 k번째 그레이 레벨(Xk)의 확률이고, nk L, nk U는 각 서브영상에서 이 레벨이 나타나는 횟수를 나타내고, nL, nU은 서브영상 {X}L, 서브영상 {X}U에서 각각의 전체 샘플수를 나타낸다.
부가적으로, pL(Xk) vs (Xk)의 표시(piot)를 서브영상 {X}L의 히스토드램이라고 하고, pU(Xk) vs (Xk)의 표시를 서브영상 {X}U의 히스토드램이라고 하고, 평평한(uniform) 히스토그램을 만들기 위한 기술을 히스토그램 등화 또는 히스토그램 선형화(linearization)라고 한다.
그때, 각각의 서브영상 {X}L, 서브영상 {X}U의 누적 밀도 함수(cumulative density function : CDF)는 다음 식 (3)과 (4)와 같이 정의된다.
누적 밀도 함수를 근거로 해서, 제안된 평균-분리 히스토그램 등화의 출력(Y)은 주어진 입력영상(Xk)에 대해 다음과 같이 주어진다.
이것은 {X}L의 샘플들을 그 CDF에 따라 (0, Xm)에 맵핑시킨 결과이고, {X}U의 샘플들을 그 CDF에 따라 (Xm+1, XL-1)에 맵핑시킨 결과이다. 즉, 서브영상에 대해 독립적으로 분리 히스토그램 등화를 적용한 결과임을 알 수 있다.
그리고, 그레이 레벨수(L)가 무한이고, 입력영상(X)의 PDF가 입력영상의 평균주위에서 대칭적일 때, 평균-분리 히스토그램 등화의 출력평균은 (0, 5+Xm)/2로 주어짐을 쉽게 알 수 있다. 기존의 히스토그램 등화의 출력평균은 0.5로 주어지는 반면에 본 발명에서 제안된 평균-분리 알고리즘의 출력평균은 입력평균과 중간 그레이 레벨의 평균치이다.
이어서, 제1도 및 제2도를 결부시켜 본 발명에 의한 평균 분리 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선 회로의 실시예를 설명하기로 한다.
제1도는 본 발명에 의한 화질 개선 회로의 일 실시예에 따른 블록도이다.
제1도에 있어서, 프레임 히스토그램 계산기(102)는 1화면 단위로 히스토그램을 계산한다. 즉, 프레임 영상의 그레이 레벨 분포도를 계산한다.
화면 단위는 필드도 될 수 있으나 여기서는 프레임으로 한다.
프레임 평균 계산기(104)는 1프레임 단위로 입력영상신호(X)의 평균(Xm)레벨을 계산한다.
분할기(106)는 프레임 히스토그램 계산기(102)에서 계산된 그레이 레벨 분포도를 프레임 평균 계산기(104)에서 계산된 평균레벨(Xm)을 근거로 하여 소정수(여기서는 2개)의 서브영상의 확률밀도함수(pL(Xk), pU(Xk))를 출력한다. 이 확률밀도함수(pL(Xk), pU(Xk))는 위(1)식 및 (2)식으로 계산할 수 있다.
제1CDF 계산기(108)는 분할기(106)로부터 출력되는 모든 영상 샘플이 평균이하인 서브영상(이하 제1서브영상이라고 함)의 확률밀도함수(pL(Xk))를 입력하여 위 (3)식을 이용하여 누적밀도함수(cL(Xk))를 계산한다.
제2CDF 계산기(110)는 분할기(106)로부터 출력되는 모든 영상 샘플들이 평균 보다 큰 서브영상(이하 제2서브영상이라고 함)의 확률밀도함수(pU(Xk))를 입력하여 위 (4)식을 이용하여 누적밀도함수(cU(Xk))를 계산한다.
CDF 메모리(112)에서는 제1 및 제2맵퍼(114, 116)에 입력되는 누적밀도함수(cL(Xk), cU(Xk))가 동기신호(SYNC)에 따라 프레임단위로 갱신되고, 갱신되는 동안에 이전에 저장된 한 프레임전의 누적밀도함수(cL(Xk), cU(Xk))는 제1 및 제2맵퍼(114, 116)에 공급된다. 여기서, 동기신호는 화면단위가 필드이면 필드 동기신호가 되고, 프레임이면 프레임 동기신호가 되고, CDF 메모리(112)는 버퍼로서 사용된다.
한편, 프레임 메모리(100)는 입력되는 영상신호를 1프레임 단위로 저장한다. 제1 및 제2CDF계산기(108, 110)로부터 출력되는 누적밀도함수(cL(Xk), cU( Xk))는 1프레임이 지연된 영상신호의 누적밀도함수이므로 제1 및 제2CDF 계산기(108, 110)에서 계산된 누적밀도함수(cL(Xk), cU(Xk))와 동일 프레임의 영상신호를 맵퍼(114, 116)에 입력시키기 위하여 입력되는 영상신호를 프레임 메모리(100)에 의해 1프레임 지연시킨다.
제1맵퍼(114)는 제1CDF 계산기(108)에서 계산된 누적밀도함수(cL(Xk)), 프레임 메모리(100)로부터 출력되는 1프레임 지연된 입력영상신호, 프레임 평균 계산기(104)에서 계산된 평균레벨(Xm)을 입력하여 평균레벨(Xm)이하인 1프레임 지연된 입력영상신호인 제1서브영상 {X}L의 샘플들을 그 누적밀도함수에 따라 0에서 Xm까지의 그레이 레벨로 맵핑한다.
제2맵퍼(116)는 제2CDF 계산기(110)에서 계산된 누적밀도함수(cL(Xk)), 프레임 메모리(100)로부터 출력되는 1프레임 지연된 입력영상신호, 프레임 평균 계산기(104)에서 계산된 프레임 평균레벨(Xm)을 입력하여 평균레벨(Xm)보다 큰 1프레임 지연된 입력영상신호인 제2서브영상 {X}U의 샘플들을 그 누적밀도함수에 따라 Xm+1에서 XL-1까지의 그레이 레벨로 맵핑한다.
비교기(118)는 프레임 메모리(100)에서 출력되는 1프레임 지연된 입력영상신호와 프레임 평균 계산기(104)에서 출력되는 평균레벨(Xm)을 비교하여 1프레임 지연된 입력영상신호가 제1서브영상에 해당하는 신호이면 제1맵퍼(114)를 선택하고, 제2서브영상에 해당하는 신호이면 제2맵퍼(116)를 선택하는 선택제어신호를 출력한다.
선택기(120)는 비교기(118)로부터 출력되는 선택제어신호에 따라 제1맵퍼(114)의 출력 또는 제2맵퍼(116)의 출력을 선택한다. 선택된 출력 즉, 히스토그램 등화된 출력(Y)은 식(7)로 나타낼 수 있다. 이 영상신호(Y)는 콘트라스트를 개선하면서 주어진 영상의 전체밝기를 유지한다.
제2도는 본 발명에 의한 화질 개선 회로의 다른 실시예에 따른 블록도이다.
제2도에 있어서, 프레임 히스토그램 계산기(202)는 입력되는 프레임 영상신호의 그레이 레벨 분포도를 계산한다. 프레임 평균 계산기(204)는 1프레임 단위로 입력영상신호의 평균레벨(Xm)을 계산한다.
분할기(206)는 프레임 히스토그램 계산기(202)에서 계산된 그레이 레벨 분포도를 프레임 평균 계산기(204)에서 계산된 평균레벨(Xm)을 근거로 하여 위 (1)식 및 식 (2)에 의해 계산된 2개의 서브영상의 확률밀도함수(pL(Xk), pU(Xk))를 출력한다.
제1CDF 계산기(208)는 분할기(206)로부터 출력되는 모든 픽셀이 평균레벨 이하인 제1서브영상의 확률밀도함수(pL(Xk))를 입력하여 위 (3)식을 이용하여 누적밀도함수(cL(Xk))를 계산한다.
제2CDF 계산기(210)는 분할기(206)로부터 출력되는 모든 픽셀이 평균레벨 보다 큰 제2서브영상의 확률밀도함수(pU(Xk))를 입력하여 위 (4)식을 이용하여 누적밀도함수(cU(Xk))를 계산한다.
CDF 메모리(212)는 제1 및 제2CDF 계산기(208, 210)에서 계산된 제1 및 제2서브영상의 누적밀도함수(cL(Xk), cU(Xk))를 동기신호(SYNC)에 따라 저장함과 동시에 서브영상별로 저장된 한 프레임전의 누적밀도함수가 독출된다. 여기서, 동기신호(SYNC)는 프레임 동기신호가 된다.
제1맵퍼(214)는 제1CDF 계산기(208)에서 계산된 누적밀도함수(cL(Xk)), 입력되는 영상신호(Xk), 프레임 평균 계산기(204)에서 계산된 프레임 평균(Xk)을 입력하여 제1서브영상 XL의 샘플들을 그 누적밀도함수에 따라 0에서 Xm까지의 그레이 레벨로 맵핑한다.
제2맵퍼(216)는 제2CDF 계산기(210)에서 계산된 누적밀도함수(cU(Xk)), 입력되는 영상신호(Xk), 프레임 평균 계산기(104)에서 계산된 프레임 평균(Xm)을 입력하여 제2서브영상 {X}U의 샘플들을 그 누적밀도함수에 따라 Xm+1에서 XL-1까지의 그레이 레벨로 맵핑한다.
이때, 제1 및 제2맵퍼(214, 216)에 입력되는 영상신호(Xk)는 프레임 히스토그램 계산기(202) 및 프레임 평균 계산기(204)에 입력되는 영상신호의 다음 프레임의 영상신호이다. 제2도에 도시된 회로에서는 인접프레임간에는 높은 상관성을 가진다는 특성을 이용하여 프레임 메모리를 생략함으로써 하드웨어를 감소시킨다. 그리고, CDF메모리(212)를 사용하는 이유는 제1 및 제2맵퍼(214, 216)에 입력되는 누적밀도함수(cLXk), cU(Xk))가 프레임단위로 갱신되고, 갱신되는 동안 이전에 저장된 한 프레임전의 누적밀도함수(cLXk), cU(Xk))는 입력샘플에 적용하기 위해서 제1 및 제2맵퍼(214, 216)에 공급된다.
비교기(218)는 입력영상신호(Xk)와 프레임 평균 계산기(204)에서 출력되는 평균레벨(Xm)을 비교하여 입력영상신호(Xk)가 제1서브영상에 해당하는 신호이면 제1맵퍼(214)를 선택하고, 제2서브영상에 해당하는 신호이면 제2맵퍼(216)를 선택하는 선택제어신호를 출력한다.
선택기(220)는 비교기로부터 출력되는 선택제어신호에 따라 제1맵퍼(214)의 출력 또는 제2맵퍼(216)의 출력을 선택한다. 선택된 출력 즉, 히스토그램 등화된 출력(Y)은 식(7)로 나타낼 수 있다.
부가적으로, 제1도 및 제2도에 도시된 점선쳐진 블록은 동일 프레임의 확률밀도함수와 누적밀도함수를 계산하고 있음을 나타낸다.
본 발명은 영상신호의 화질 개선에 관련된 광범위한 분야에 응용될 수 있다. 즉, 방송기기, 레이다 신호처리시스템, 의용공학, 가전제품 등에 응용될 수 있다.
상술한 바와 같이, 평균-분리 히스토그램 등화를 이용하는 본 발명은 종래의 히스토그램 등화에서 발생하는 갑작스런 밝기 변화와 아티펙트를 효과적으로 줄여서 콘트라스트를 개선하면서 주어진 영상의 전체밝기를 유지하는 효과가 있다.

Claims (14)

  1. 소정수의 그레이 레벨로 표현되는 영상신호를 히스토그램 등화하여 화질 개선하는 방법에 있어서; (a) 입력되는 영상신호를 평균레벨을 계산하는 단계; (b) 상기 계산된 평균 레벨에 따라 화면단위의 입력되는 영상신호를 소정수의 서브영상으로 분할하는 단계; (c) 분할된 서브영상별로 확률밀도함수 및 누적밀도함수를 구하는 단계; 및 (d) 상기 서브영상별로 구해진 누적밀도함수를 근거로 하여 서브영상별로 독립적으로 히스토그램 등화처리하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 방법.
  2. 제1항에 있어서 상기 (d) 단계는 (d1) 서브영상별로 구해진 누적밀도함수에 따라 각 서브영상의 샘플들을 그레이 레벨로 맵핑하는 단계; (d2) 입력되는 영상신호의 레벨과 상기 평균레벨을 비교하는 단계; 및 (d3) 상기 (d2)단계에서 비교한 결과에 따라 상기 서브영상별로 그레이 레벨로 맵핑된 신호중 하나를 선택하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 (b) 단계에서는 입력되는 영상신호를 상기 평균레벨에 따라 2개의 서브영상으로 분할함을 특징으로 하는 화질 개선 방법.
  4. 소정수의 그레이 레벨로 표현되는 영상신호를 히스토그램 등화하여 화질 개선하는 방법에 있어서; (a) 입력되는 영상신호를 화면단위로 평균레벨을 구하는 단계; (b) 화면단위의 입력 영상신호의 그레이 레벨 분포도를 구하는 단계; (c) 상기 구해진 화면단위의 그레이 레벨 분포도를 상기 평균레벨에 따라 소정수의 서브영상으로 분할하는 단계; (d) 상기 구해진 화면단위의 그레이 레벨 분포도를 근거로하여 상기 분할된 서브영상별로 확률밀도함수와 누적밀도함수를 구하는 단계; 및 (e) 서브영상별로 구해진 누적밀도함수를 근거로 하여 서브영상별로 독립적으로 히스토그램 등화처리하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 방법.
  5. 제4항에 있어서, 상기 (e) 단계는 (e1) 서브영상별로 구해진 누적밀도함수에 따라 각 서브영상의 샘플들을 그레이 레벨로 맵핑하는 단계; (e2) 입력되는 영상신호의 레벨과 상기 평균레베을 비교하는 단계; 및 (e3) 상기 (e2) 단계에서 비교한 결과에 따라 상기 서브영상별로 그레이 레벨로 맵핑된 신호중 하나를 선택하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 방법.
  6. 제4항에 있어서, 상기 (c) 단계에서는 상기 화면단위의 그레이 분포도를 상기 평균레벨에 따라 2개의 서브영상으로 분할함을 특징으로 하는 화질 개선 방법.
  7. 소정수의 그레이 레벨로 표현되는 영상신호를 히스토그램 등화하여 화질 개선하는 회로에 있어서; 입력되는 영상신호를 화면단위로 그레이 레벨 분포도를 계산하는 제1계산수단; 입력되는 영상신호를 화면단위로 평균레벨을 계산하는 제2계산수단; 상기 계산된 하면단위의 그레이 레벨 분포도를 상기 평균레벨에 따라 소정수의 서브영상으로 분할하고 서브영상별로 확률밀도함수를 출력하는 분할수단; 상기 서브영상별로 출력되는 확률밀도함수를 근거로 하여 서브영상별로 누적밀도함수를 계산하는 제3계산수단; 입력되는 영상신호를 화면 단위로 지연하는 화면 메모리; 상기 화면 메모리로부터 출력되는 각 서브영상의 샘플들을 상기 서브영상별로 계산된 누적밀도함수에 따라 그레이 레벨로 맵핑하는 맵핑수단; 및 상기 화면 메모리로부터 출력되는 영상신호와 상기 평균레벨을 비교한 결과에 따라 상기 맵핑수단에서 출력되는 서브영상별로 그레이 레벨로 맵핑된 출력중 하나를 선택하는 선택수단을 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
  8. 제7항에 있어서, 상기 선택수단은 상기 평균레벨과 상기 화면 메모리의 출력신호를 비교해서 선택제어신호를 출력하는 비교기; 및 상기 맵핑수단으로부터 출력되는 서브영상별로 그레이레벨로 맵핑된 출력중 하나를 상기 선택제어신호에 따라 선택기를 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
  9. 제7항에 있어서, 상기 제3계산수단에서 서브영상별로 계산된 누적밀도함수를 화면단위로 저장함과 동시에 미리 저장된 누적밀도함수를 상기 맵핑수단에 공급하는 버퍼를 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
  10. 제7항에 있어서, 상기 화면단위는 프레임단위이고, 소정수는 2임을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
  11. 소정수의 그레이 레베로 표현되는 영상신호를 히스토그램 등화하여 화질 개선하는 회로에 있어서; 입력되는 영상신호를 화면단위로 그레이 레벨 분포도를 계산하는 제1계산수단; 입력되는 영상신호를 화면단위로 평균레벨을 계산되는 제2계산수단; 계산된 화면단위의 그레이 레벨 분포도를 상기 평균레벨에 따라 소정수의 서브영상으로 분할하고 분할된 서브영상의 확률밀도함수를 출력하는 분할수단; 상기 서브영상별로 출력되는 확률밀도함수를 근거로 하여 서브영상별로 누적밀도함수를 계산하는 제3계산수단; 입력되는 각 서브영상의 샘플들을 한 화면이전의 상기 서브영상별로 계산된 누적밀도함수에 따라 그레이레벨로 맵핑하는 맵핑수단; 및 입력되는 영상신호와 상기 평균레벨을 비교한 결과에 따라 상기 맵핑수단으로부터 출력되는 서브영상별로 그레이 레벨로 맵핑된 출력중 하나를 선택하는 선택수단을 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
  12. 제11항에 있어서, 상기 선택수단은 입력되는 영상신호의 레벨과 상기 평균레벨을 비교해서 선택제어신호를 출력하는 비교기; 및 상기 맵핑수단으로부터 출력되는 서브영상별로 그레이레벨로 맵핑된 출력 중 하나를 상기 선택제어신호에 따라 선택하는 선택기를 포함함을 특징으로하는 화질 개선 회로.
  13. 제11항에 있어서, 상기 제3계산수단에서 서브영상별로 계산된 누적밀도함수를 화면단위로 저장함과 동시에 미리 저장된 누적밀도함수를 상기 맵핑수단에 공급하는 버퍼를 포함함을 특징으로 하는 화질 개선회로.
  14. 제11항에 있어서, 상기 화면단위는 프레임단위이고, 소정수는 2임을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
KR1019960006219A 1996-03-09 1996-03-09 평균 분리 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선방법 및 그 회로 KR0183830B1 (ko)

Priority Applications (7)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1019960006219A KR0183830B1 (ko) 1996-03-09 1996-03-09 평균 분리 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선방법 및 그 회로
JP09051871A JP3130266B2 (ja) 1996-03-09 1997-03-06 平均分離ヒストグラム等化を用いる映像改善方法及びその回路
DE69717518T DE69717518T2 (de) 1996-03-09 1997-03-07 Bildverbesserungsverfahren durch Histogramm-Entzerrung mit Mittelwertübereinstimmung und Schaltung dafür
EP97301554A EP0794514B1 (en) 1996-03-09 1997-03-07 Image enhancing method using mean-separate histogram equalization and a circuit therefor
ES97301554T ES2188863T3 (es) 1996-03-09 1997-03-07 Procedimiento para la mejora de imagenes mediante ecualizacion de histogramas de medias independientes y circuito para el mismo.
CN97102591A CN1075917C (zh) 1996-03-09 1997-03-07 利用平均值分离直方图均衡的图像增强方法及其电路
US08/813,425 US5963665A (en) 1996-03-09 1997-03-10 Image enhancing method using mean-separate histogram equalization and a circuit therefor

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1019960006219A KR0183830B1 (ko) 1996-03-09 1996-03-09 평균 분리 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선방법 및 그 회로

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR970068491A KR970068491A (ko) 1997-10-13
KR0183830B1 true KR0183830B1 (ko) 1999-05-01

Family

ID=19452707

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1019960006219A KR0183830B1 (ko) 1996-03-09 1996-03-09 평균 분리 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선방법 및 그 회로

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR0183830B1 (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7286716B2 (en) 2002-07-15 2007-10-23 Samsung Electronics Co., Ltd. Image quality enhancement circuit and method using inter-frame correlativity

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101128454B1 (ko) * 2005-11-10 2012-03-23 삼성전자주식회사 콘트라스트 향상 방법 및 장치

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7286716B2 (en) 2002-07-15 2007-10-23 Samsung Electronics Co., Ltd. Image quality enhancement circuit and method using inter-frame correlativity

Also Published As

Publication number Publication date
KR970068491A (ko) 1997-10-13

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR100207660B1 (ko) 양자화된 평균 분리 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선 방법 및 그 회로
EP0794514B1 (en) Image enhancing method using mean-separate histogram equalization and a circuit therefor
KR100189922B1 (ko) 히스토그램 등화를 이용한 동영상의 콘트라스트개선회로 및 그 방법
US5937090A (en) Image enhancement method and circuit using quantized mean-matching histogram equalization
KR100694054B1 (ko) 시간적으로 변하는 비선형 변환에 근거한 비디오 신호에대한 적응적 콘트라스트 신장 방법 및 장치
EP0801360B1 (en) Image quality enhancing method using mean-matching histogram equalization and a circuit therefor
KR0176601B1 (ko) 저역 필터링과 히스토그램 등화를 이용한 화질개선 방법 및 그 회로
WO1998053605A2 (en) Method and apparatus for performing image enhancement
KR100213039B1 (ko) 평균-매칭 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선 방법 및 그 회로
KR0183830B1 (ko) 평균 분리 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선방법 및 그 회로
JP4851624B2 (ja) 指定色領域画定回路、検出回路及びそれを用いた画像処理装置
KR100188679B1 (ko) 밝기보상기능을 가진 평균 분리 히스토그램 등화를이용한화질개선방법과그회로
KR100200630B1 (ko) 밝기 보상 기능을 가진 양자화된 평균-매칭 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선방법 및 그 회로
KR100195120B1 (ko) 밝기 보상 기능을 가진 양자화된 평균-분리 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선 방법 및 그 회로
KR100213109B1 (ko) 잡음 감소와 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선회로 및 그 방법
KR100195119B1 (ko) 양자화된 평균-매칭 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선 방법 및 그 회로
KR0176602B1 (ko) 밝기보상기능을 가진 평균-매칭 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선 방법 및 그 회로
KR100230261B1 (ko) 양자화된 평균 분리 히스토그램 등화와 칼라 보상을 이용한 칼라신호의 화질 개선방법 및 그 회로
KR100200631B1 (ko) 평균 분리 히스토그램 등화와 칼라 보상을 이용한 칼라 신호의 화질 개선방법 및그 회로
KR100200611B1 (ko) 이득 조절 기능을 가진 평균-분리 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선 방법 및 그 회로
KR100195123B1 (ko) 저역 필터링된 신호의 평균-매칭 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선방법 및 그 회로
KR100195124B1 (ko) 저역 필터링된 신호의 양자화된 평균-분리 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선방법 및 그 회로
KR100195122B1 (ko) 저역 필터링된 신호의 평균-매칭 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선방법 및 그 회로
KR100224885B1 (ko) 이득 조절 기능을 가진 양자화된 평균-매칭 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선방법 및 그 회로
KR100219612B1 (ko) 양자화된 평균 매칭 히스토그램 등화와 칼라 보상을 이용한 칼라 신호의 화질 개선방법 및 그 회로

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20071129

Year of fee payment: 10

LAPS Lapse due to unpaid annual fee