KR100189922B1 - 히스토그램 등화를 이용한 동영상의 콘트라스트개선회로 및 그 방법 - Google Patents

히스토그램 등화를 이용한 동영상의 콘트라스트개선회로 및 그 방법 Download PDF

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Abstract

히스토그램 등화를 이용한 동영상의 콘트라스트 개선회로는 화면단위의 입력영상에 대해 최소 그레이 레벨이하인 화소수에서 최대 그레이 레벨이하인 화소수까지 각각에 대해 카운트해서 각 그레이 레벨의 CDF값을 연산하는 CDF 연산기와 각 그레이 레벨의 CDF값을 근거로 하여 입력영상의 각 그레이 레벨에 대응한 히스토그램 등화된 레벨을 화면단위로 갱신하고, 입력 영상의 레벨에 따라 따라 이에 대응한 히스토그램 등화된 레벨을 독출하는 룩업테이블로 구성하여 프레임 메모리, PDF 연산기 및 나눗셈회로를 생략함으로써 하드웨어가 간단한 회로를 제공할 수 있다.

Description

히스토그램 등화를 이용한 동영상의 콘트라스트 개선회로 및 그 방법
제1도는 특정 영상의 확률 밀도 함수의 일 예.
제2도는 제1도에 도시된 확률 밀도 함수를 근거로 한 누적 분포 함수의 곡선을 나타내는 도면.
제3도는 제2도에 도시된 누적 분포 함수를 근거로 하여 히스토그램 등화한 후 등화된 영상에 대한 확률 밀도 함수를 나타내는 도면.
제4도는 종래의 히스토그램 등화를 이용한 동영상의 콘트라스트 개선회로의 회로도.
제5도는 제4도에 도시된 PDF 연산기와 CDF 연산기의 개념을 구현한 상세회로도.
제6a도는 NTSC 1프레임의 영상을 나타내는 도면이고, 제6b도는 제4도에 도시된 회로의 타이밍도.
제7도는 본 발명에 의한 히스토그램 등화를 이용한 동영상의 콘트라스트 개선회로의 일 실시예에 따른 회로도.
제8도는 제7도에 도시된 CDF 연산기의 상세회로도.
제9도는 제8도에 도시된 누적기의 상세구성도.
제10도는 NTSC 1프레임의 영상중 본 발명에서 사용되는 CDF 추출영역을 설명하기 위한 도면.
본 발명은 히스토그램 등화를 이용한 동영상의 콘트라스 개선회로 및 그 방법에 관한 것으로, 특히 하드웨어가 간단한 동영상의 콘트라스트 개선회로 및 그 방법에 관한 것이다.
그레이 레벨(gray level)의 히스토그램은 영상(image)의 외양(appearance)의 전체적인 묘사를 제공한다. 주어진 영상에 대해 적절히 조절된 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, Tow-Dimensional Signal and Image Processing, Prentice Hal1, 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 용한 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.
일반적으로, 히스토그램 등화(일명 분포 등화라고도 함)는 동적 범위(dynamic range)를 늘이는(stretching) 효과를 갖기 때문에 히스토그램 등화는 결과 영상의 그레이 분포를 명명(flat)하게 하고, 그 결과로서 영상의 콘트라스트를 개선한다.
특히, 히스토그램 등화는 의용분야에서 희미하게 촬영된 영상을 각화소간의 명암대비를 또렷하게 해주는 기법으로서 화상인지 화상인지에 매우 중요하다.
여기서, 전형적인 히스토그램 등화기법에 대하여 간략히 설명하기로 한다.
주어진 영상 ｛X｝은 L개의 이산(discrete) 그레이 레벨{X0, X1,...,XL-1}로 구성되고, 여기서, X0=0은 블랙레벨을 나타내고, XL-1은 화이트 레벨을 나타낸다.
확률 밀도 함수(probability density funtion : PDF)는 다음과 같이 정의된다.
여기서, nk는 영상 {X｝에서 그레이 레벨(Xk)이 나타나는 횟수를 나타내고, n은 영상 {X｝에서 전체 샘플(화소)수를 나타낸다. 그때, 누적 분포 함수(Cumulative distribution funtion : CDF)는 다음과 같이 정의된다.
CDF를 근거로 해서, 주어진 영상의 입력 샘플(Xk)에 대한 전형적인 히스토그램 등화의 출력(Y)은 다음과 같이 주어진다.
히스토그램 등화기법의 이해를 돕기 위해 제1도 내지 제3도를 결부시켜 설명한다.
제1도는 특정 영상의 PDF의 일 예를 도시하고 있다. 즉, 밝기가 그레이 레벨 0에서 그레이 레벨 255 사이인 휘도신호를 입력으로 하여 각 그레이 레벨에서의 화소갯수를 카운트한 후 전체 화소수로 나눈 결과를 도시하고 있다.
제2도는 제1도에 도시된 PDF를 근거로 하여 얻어진 CDF의 곡선을 도시하고 있다. 예를 들어, 포인트(P)에서의 그레이 레벨 100에 대응하는 CDF의 값은 0.875인데 이는 입력영상에 대해서 그레이 레벨 100이하인 화소의 갯수가 87.5% 이란 것을 나타낸다.
제3도는 제2도에 도시된 CDF를 근거로 하여 히스토그램 등화한 후의 등화된 영상에 대한 PDF를 도시한 것이다. 즉, 입력 화소(YIN)를 히스토그램 등화한 후의 출력신호(Y)의 레벨은 식(4)에 도시된 바와 같은 레벨로 변환된다.
Y=Yin에 대응하는CDF value× 최대 그레이 레벨(XL-1)...(4)
예를 들어, 그레이 레벨 l00을 갖는 입력 화소가 히스토그램 등 화한 후의 추력 그레이레벨은 224(≒0.875×255)레벨로 변환된다.
만일, 입력 영상신호가 아날로그 신호라면 새로운 PDF는 제3도의 Q와 같이 전 구간에 걸쳐 1/256≒ 0.004인 직선(균일 분포 곡선)을 갖게 되지만 디지털 신호인 경우 양자화된 레벨로 히스토그램 등화했기 때문에 제3도에 도시된 바와 같은 결과를 얻는다. 즉, 입력 그레이레벨이 51인 경우 제2도에 도시된 CDF값을 근거로 한 출력 그레이레벨은 95정도로 변환되고, 입력 그레이레벌이 52인 경우 제2도에 도시된 CDF값을 근거로 한 출력 그레이레밸은 120정도로 변환된다고 했을 때 51과 52사이의 그레이 레벨을 갖는 입력 영상신호인 경우 그 출력 그레이레벨은 95-120정도로 변화되어야 하나, 양자화된 경우에는 51과 52사이값은 없으므로 균일 분포 곡선을 얻지 못한다.
따라서, 제1도 및 제3도를 통해 알 수 있듯이 입력영상이 그레이 레벨 ''50에서 그레이 레벨 100사이에 집중되어 있는 휘도레벨을 그레이 레벨 10에서 그레이 레벨 200로 확장한 휘도 레벨로 변완하므로 콘트라스트가 매우 향상되는 것을 알 수 있다.
그러나, 상술한 히스토그램 등화기법은 PDF와 CDF를 구하는 데 걸리는 시간 및 하드웨어 문제때문에 주로 정지영상에 적용하여 영상 인식 및 정지영상의 콘트라스트를 향상시켰으며, 동영상에 적용할 경우에는 여러가지 문제점이 발생된다. 그 문제점으로는 프레임 영상을 저장할 프레임 메모리가 필요하고, 둘째 실시간으로 동작시킬 수 있는 하드웨어량을 많이 필요로 하는 나눗셈회로가 필요로 하게 되는 문제점이 있었다.
상술한 문제점을 극복하기 위하여, 본 발명의 목적은 동영상을 간단한 하드웨어로 히스토그램 등화를 행하여 콘트라스트를 개선하는 회로를 제공하는 데 있다.
본 발명의 다른 목적은 TV 영상신호, VCR 영상신호등과 같은 동영상을 실시간으로 히스토그램 등화를 행하여 콘트라스트를 개선하는 방법을 제공하는 데 있다.
상기의 목적을 달성하기 위하여, 히스토그램 등화를 이용한 동영상의 콘트라스트 개선회로는 소정수의 그레이 레벨로 표현되는 영상신호를 히스토그램 등화를 이용하여 콘트라스트를 개선하는 회로에 있어서, 화면단위의 입력 영상에 대해 최소 그레이레벨이하인 화소수에서 최대 그레이 레벨이하인 화소수까지 각각에 대해 카운트해서 각 그레이레벨의 누적 분포 함수(CDF)값을 연산하는 연산수단, 및 상기 각 그레이 레벨의 CDF값을 근거로 하여 입력 영상의 각 그레이 레벨에 대응한 히스토그램 등화된 화면돤위로 갱신하고, 입력 영상의 레벨에 따라 이에 대응한 상기 히스토그램 등화된 레벨을 독출하는 메모리수단을 포함함을 특징으로 하고 있다.
상기의 다른 목적을 달성하기 위하여, 히스토그램 등화를 이용한 동영상의 콘트라스트 개선방법은 소정수의 그레이 레벨로 표현되는 영상신호를 히스토그램 등화를 이용하여 콘트라스트를 개선하는 방법에 있어서, (a) 화면단위의 입력 영상에 대해 최소 그레이 레벨이하인 화소수에서 최대 그레이 레벨이하인 화소수까지 각각에 대해 카운트해서 각 그레이 레벨의 누적 분포 함수(CDF)값을 출력하는 단계, 및 (b) 입력 영상의 레벨에 대응한 상기 그레이 레벨의 CDF값에 최대 그레이 레벨을 승산해서 히스토그램 등화된 레벨을 출력하는 단계를 포함함을 특징으로 하고 있다.
우선, 종래의 히스토그램 등화를 이용한 동영상의 콘트라스트 개선회로에 대하여 제4도 내지 제6b도를 결부시켜 설명하기로 한다.
제4도는 종래의 회로도로서, PDF 연산기(110), CDF 연산기(120), 룩업테이블(130) 및 프레임 메모리(140)로 구된튄다.
제4도에 있어서, PDF 연산기(110)는 예를 들어, 8비트로 A/D변환된 신호가 입력될 때 한 프레임의 액티브 픽쳐 영역(NTSC인 경우 720pixe1× 480 line)동안 그레이 레벨 0에서 그레이 레벨 255까지 각각의 그레이 레벨을 갖는 입력화소 갯수를 카운트하면 이것자체가 PDF가 된다.
CDF 연산기(104)는 연산된 PDF를 근거로 하여 CDF를 얻을 수 있으며, 복수개의 가산기와 복수개의 나눗셈기로 구성된다.
제5도는 제4도에 도시된 PDF 연산기(110)와 CDF 연산기(120)의 개념을 구현한 상세회로도이다.
제5도에 있어서, PDF 연산기(110)의 각 비교기(112.1-1l2.256)는 입력화소와 최소 그레이 레벨 0에서 최대 그레이 레벨 255까지를 각각 비교한다.
예를 들어, 비교기(112.1)에서는 입력 화소와 그레이 레벨 0을 비교하여 서로같으면 하이(1)신호를 출력하며, 그 출력을 누적기(114.1)에 누적한다. 비교기(l12.2)에서는 입력화소와 그레이 레벨 1을 비교하여 서로 같으면 하이(1)신호를 출력하며 그 출력을 누적기(114.2)에 누적한다. 이렇게 하여 비교기(112.256)에서는 입력화소와 그레이 레벨 255을 비교하여 서로 같으면 하이(1)신호를 출력하며 그 출력을 누적기(114.256)에 누적한다.
따라서, 각 누적기(114.1-114.256)에는 입력되는 프레임영상의 액티브 픽쳐영역동안 그레이 레벨 0에서 그레이 레벨 255까지 각 그레이 레벨의 입력화소 갯수를 카운트한 값 즉, 1프레임 영상에 대하여 각 그레이 레벨에서 화소가 있을 확률이므로 각 누적기(114.1-114.256)의 출력이 PDF×전체화소수가 된다.
한편, CDF 연산기(120)의 각 가산기(122.l-122.255)는 프레임 당 그레이 레벨 1이하인 화소수에서 프레임 당 그레이 레벨 255이하인 화소수까지를 출력한다.
예를 들어, 가산기(122.1)는 누적기(114.1)의 출력과 누적기(114.2)의 출력을 가산하며, 그 가산된 출력은 그레이 레벨 0에서 그레이 레벨 1까지의 PDF × 전체화소수를 합한 값이다. 가산기(122.254)는 누적기(114.255)의 출력과 가산기(l22.253)의 출력을 가산하며, 그 가산된 출력은 그레이 레벨 0에서 그레이 레벨 254까지의 PDF×전체화소수를 합한 값이고, 가산기(122.255)는 누적기(114.256)의 출력과 가산기(122.254)의 출력을 가산하며, 그 가산된 출력은 그레이 레벨 0에서 그레이레벨 255까지의 PDF×전체화소수를 합한 값이다.
각 나눗셈기(124.1-124.256)로부터 그레이 레벨 0에서 그레이 레벨 255까지의 CDF값이 출력된다.
예를 들어, 나눗셈기(124.1)는 누적기(114.1)로부터 출력되는 그레이 레벨0인 화소수를 전체화소수(n)로 나누게 되고, 나눗셈기(124.2)는 합회로(122.1)로부터 출력되는 프레임당 그레이 레벨 1이하인 화소수를 전체화소수(n)로 나누게 되고, 나눗셈기(124.256)는 합회로(124.255)로부터 출력되는 프레임당 그레이 레벨 255이하인 과소수에서 전체화소수(n)로 나누게 된다.
이렇게 하여 각 나눗셈기(124.1-124.256)에서 출력되는 한 프레임동안 새롭게 구해진 CDF 즉, 각 입력레벨에 대응한 CDF값과 최대 그레이 레벨 255을 승산한 값이 제4도의 룩업테이블(130)에 저장된다.
제6a도는 858 pixe1× 525 1ine 크기의 NTSC CCIR 601의 NTSC 방식 표준 영상 포맷을 나타내고 있고, 이 프레임 영상 포맷에서 PDF 연산기(110)와 CDF 연산기(120)에서 사용되는 액티브 픽쳐 영역은 720 pixel×480 line 이고, 전체화소수(n)는 n =720 × 480 이다.
한편, 룩업테이블(130)에서 CDF 연산기(120)에서 프레임동기신호에 (FRMAE SYNC)에 따라 연산된 새로운 프레임의 CDF값을 갱신하는 기간은 제6b도의 ⓓ기간에 해당한다. 이 ⓓ기간은 실제 영상신호의 수직블랭크 기간이므로 화면이 표시되는 기간이 아니다. 그러므로 이 ⓓ기간동안 룩업테이블에 저장된 값을 새로운 프레임의 CDF값으로 갱신시켜도 화면에는 영향을 미치지 않는다. 제6B도의 ⓐ 및 ⓑ기간은 CDF, PDF연산을 위한 샘플링 기간이며, 또한 히스토그램 등화 기간이며, ⓒ기간은 동작하지 않는 기간이다. 프레임 동기신호(FRAME SYNC)는 첫번째 필드의 수직블랭킹기간 ⓓ을 나타내는 제어신호이다.
이렇게 갱신된 DF값과 전체스케일값이 승산된 값이 저장된 룩업테이블(130)로부터 프레임 메모리(140)를 통해 출력되는 입력 화소의 그레이 레벨에 대응한 CDF값과 최대 그레이 레벨값이 승산된 값이 출력된다.
여기서, PDF 연산기(110) 및 CDF 연산기(120)에 의해 통계적 성질(PDF와 CDF)을 구한 프레임 데이터 자신에 히스토그램 등화를 행하기 위해 입력 영상신호를 프레임 메모리(140)에 의해 1프레임 지연시킨다.
그런데, 동영상의 성질상 전 프레임과 현재 프레임간에는 상관도가 0.95이상이므로 하드웨어량이 방대한 프레임 메모리를 사용하지 않고 바로 전 프레임에서 구해진 CDF를 그대로 현재 프레임에 적용시켜도 전현 문제가 없이 히스토그램 등화가 된다.
만일, 급격한 화면변화가 발생할 경우에는 히스토그램 등화가 이루어지지 않지만 사람눈의 잔상효과 때문에 1프레임 정도(1/30초)의 화상왜곡은 사람의 눈으로는 전혀 감지하지 못하는 것을 실험을 통해 알 수 있었다.
따라서, 본 발명에서는 프레임 메모리를 생략하고, PDF를 연산하지 않고 입력화소로부터 직접 CDF를 연산하므로 또한 PDF 연산기를 생략하고, CDF 연산기에서 많은 하드웨어를 차지하는 나눗셈기를 생략할 수 있는 하드웨어가 간단한 콘트라스트 개선회로가 제안되고 있다.
제7도는 본 발명에 의한 히스토그램 등화를 이용한 동영상의 콘트라스트 개선회로의 일 실시예에 따른 회로도이다.
본 발명의 회로는 CDF 연산기(210) 및 룩업테이블(220)로 구성된다.
제7도에 있어서, CDF 연산기(210)에서는 입력되는 영상신호에서 직접 CDF값을 연산한다. 즉, 그레이 레벨 = 0, 그레이 레벨 ≤ 1,....그레이레벨 ≤ 128, 그레이레벨 ≤ 255인 각각의 경우를 구한다.
이 CDF 연산기(210)의 상세회로도는 제8도에 도시된 바와 같다.
제8도에 있어서, 각 비교기(212.1-212.256)는 입력화소와 그레이 레벨 0에 서 그레이 레벨 255까지 각각 비교한다. 즉, 비교기(212.256)는 그레이 레벨 255이하인 화소가 입력되면 그 출력은 1이 되고, 비교기(212.255)는 그레이 레벨 254 이하인 화소가 입력되면 그 출력은 1이 되고, 비교기(212.1)는 그레이 레벨0인 화소가 입력되면 그 출력은 1이 된다.
각 누적기(214.1-214.256)는 클럭신호(CLK)가 입력될 때마다 인에이블단자(ENA)에 입력되는 각 비교기(212.1-212.256)의 출력이 l인 경우 1씩 증가하며, 프레임 동기신호(FRAME SYNC)가 홀드클리어단자에 입력되면 지금까지 누적한 값을 출력으로 내보내며, 누적된 값은 0으로 클리어시킨다.
각 누적기(2l4.1-214.256)에 입력되는 클럭신호(CLK)는 앤드게이트(216)를 통해 시스템 클럭신호(SYS CLK)와 CDF 연산영역을 나타내는 영역제어신호(AREA)를 논리곱한 결과이다.
예로서, 누적기(214.256)로부터 출력되는 신호는 프레임당 그레이 레벨 255이하인 화소수이고, 누적기(214.255)로부터 출력되는 신호는 프레임당 그레이 레벨 254이하인 화소수이고, 누적기(214.1)로부터 출력되는 신호는 프레임당 0레벨을 갖는 화소수이다.
각 누적기(214.1-214.256)의 상세구성은 제9도에 도시된 바와 같으며, 누적기(214.256)를 예로 한다.
제9도에 도시된 바와 같이, 가산기(241)는 인에이블신호(ENA)로 입력하는 비교기(212.256)의 출력 1을 피드백신호와 가산해서 앤드게이트(242)를 통해 제1래치(243)에 래치한다. 이 앤드게이트(242)는 인버터(243)를 통해 입력되는 프레임 동기신호(FRAME SYNC)에 의해 클리어된다.
제1래치(244)의 클럭단자는 오아게이트(245)를 통해 프레임 동기신호(FRAME SYNC)와 클럭신호(CLK)를 논리합한 신호를 입력해서 오아게이트(245)의 출려이 1일 때마다 제1래치(244)는 래치된 출력을 피드백신호로서 가산기(241)에 피드백함과 동시에 제2래치(246)에 래치한다.
제2래치(246)는 클럭단자로 입력되는 프레임 동기신호(FRAME SYNC)를 홀드신호로 입력하여 이 프레임 동기신호(FRAME SYNC)에 따라 지금까지 제1래치(245)의 출력을 홀드한 값 즉, 그레이 레벨 255이하인 한 프레임의 화소수 즉, CDF 연산영역동안의 그레이 레벨 255이하인 화소수가 출력된다.
여기서, 본 발명에서 사용되는 CDF 추출영역은 제10도에 도시된 NTSC CCIR 601의 NTSC 방식 표준 영상(858 pixel × 525 1ine)에서 720×480 유효화소중 필드당 640pixel× 204.8 1ine만을 히스토그램 등화를 위한 CDF 연산영역으로 한다.
그리고, 프레임당 640×204.8×2 =218화소만으로 즉, 전체화소수(n)를 2m으로 해서 CDF를 구하게 되면 제5도에 도시된 바와 같은 CDF 연산기(120)의 나눗셈기(l24.1-124.256)는 본 발명에서는 필요없게 된다. 이때, 나눗셈기는 로직설계가 매우 어려운 회로이므로 이것을 생략할 수 있으면 회로 설계가 매우 간단하게 된다.
제5도에서는 720×480 영상 전체를 CDF 추출영역으로 해서 전체화소수(n)는 n =720×480이 되어 2m으로 표현할 수 없으므로 복잡한 나눗셈기가 필요하게 된다
그러나, 본 발명의 CDF 연산기(210)에서 각 그레이 레벨의 CDF값을 구하기 위해서 각 누적기(214.1-214.256)로부터 출력되는 프레임당 그레이 레벨 0 이하인 화소수에서 프레임당 그레이 레벨 255이하인 화소수까지 각각을 전체화소호 나누어야 하지만 실제로 전체화소수(n)인 218로 나눈다는 의미는 단지 자리수만 시프트하면 되므로 나눗셈기가 필요없게 된다.
따라서, 제7도의 룩업테이블(220)에는 CDF 연산기(210)로부터 출력되는 프레임당 그레이 레벨 0이하인 화소수에서 프레임당 그레이 레벨 '255 이하인 화소수까지 각각에 대해 radix-2의 승(power)에 해당하는 자리수(여기서는 18)만큼 시프트한 값과 최대 그레이 레벨을 승산해서 그 결과가 저장된다.
이때, 프레임 동기신호(FRAME SYNC)에 따라 룩업테이블(220)의 새로운 프레임의 CDF값이 갱신되는 기간은 제6b도에서 설명한 바와 같이 첫번깨 필드의 수직 블랭킹기간(ⓓ)에 해당한다.
따라서, 입력화소에 대응하는 등화출력은 입력화소에 대응되는 룩업테이블(220)에 저장된 값을 선택함으로써 얻을 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 발명은 현재까지 정지영상에 대해 프로그램에 의한 연산으로만 실현이 가능했던 히스토그램 등화 기능을 동영상에 적용할 수 있도록 프레임 메모리, PDF 연산기 및 나눗셈회로를 생략한 하드웨어가 간단한 회로를 제공하는 효과가 있다.

Claims (17)

  1. 소정수의 그레이 레벨로 표현되는 영상신호를 히스토그램 등화를 이용하여 콘트라스트를 개선하는 회로에 있어서, 화면단위의 입력 영상에 대해 최소 그레이 레벨이하인 화소수에서 최대 그레이 레벨이하인 화소수까지 각각에 대해 카운트해서 각 그레이 레벨의 누적 분포 함수(CDF)값을 연산하는 연산수단, 및 상기 각 그레이 레벨의 CDF값을 근거로 하여 입력 영상의 각 그레이 레벨에 대응한 히스토그램 등화된 레벨을 화면단위로 갱신하고, 입력영상의 레벨에 따라 이에 대응한 상기 히스토그램 등회된 레벨을 독출하는 메모리수만을 포함함을 특징으로 하는 히스토그램 등화를 이용한 동영상의 콘트라스트 개선화로.
  2. 제1항에 있어서, 상기 화면 단위는 프레임인 것을 특징으로 하는 히스토그램 등화를 이용한 동영상의 콘트라스트 개선회로.
  3. 제1항에 있어서, 상기 연산수단은 입력 영상의 레벨과, 각 그레이 레벨을 비교하는 복수개의 비교기, 및 상기 복수개의 비교기의 각 출력을 누적하여 화면당 최소 그레이 레벨 이하인 화소수에서 화면당 최대 그레이 레벨 화소수까지 각각을 출력하는 복수개의 누적기를 포함함을 특징으로 하는 히스토그램 등화를 이용한 동영상의 콘트라스트 개선회로.
  4. 제3항에 있어서, 상기 복수개의 각 누적기는 클럭신호가 입력될 때마다 상기 복수개의 각 비교기의 출력이 1인 경우 1씩 증가해서 누적하며, 프레임 동기신호에 따라 지금까지 누적한 값을 출력함과 동시에 누적한 값은 0으로 클리어함을 특징으로 하는 히스토그램 등화를 이용한 콘트라스트 개선회로.
  5. 제4항에 있어서, 상기 클럭신호는 시스템 클럭신호와 CDF 연산영역을 나타내는 영역제어신호에 따라 발생함을 특징으로 하는 히스토그램 등화를 이용한 동영상의 콘트라스트 개선회로.
  6. 제5항에 있이서, 상기 CDF연산영역의 전체화소수는 2m(여기서 m은 정수)인 것을 특징으로 하는 히스토그램 등화를 이용한 동영상의 콘트라스트 개선회로.
  7. 제1항에 있어서, 상기 화면단위의 입력영상의 전체화소수는 2m(여기서 m은 정수)인 것을 특징으로 하는 히스토그램 등화를 이용한 동영상의 콘트라스트 개선회로.
  8. 제1항에 있어서, 상기 입력 영상은 한 화면전의 CDF값을 근거로 하여 히스토그램 등화됨을 특징으로 하는 히스토그램 등화를 이용한 동영상의 콘트라스트 개선회로.
  9. 제1항에 있어서, 상기 메모리수단은 룩업테이블이며, 프레임 동기신호에 따라 상기 연산수단에서 연산된 1프레임의 CDF값을 갱신함을 특징으로 하는 히스토그램 등학를 이용한 동영상의 콘트라스트 개선회로.
  10. 제4항 및 제9항중 어느 한 항에 있어서, 상기 프레임 동기신호는 프레임의 수직블랭킹기간을 나타내는 제어신호임을 특징으로 하는 히스토그램 등화를 이용한 동영상의 콘트라스트 개선회로.
  11. 제1항에 있어서, 상기 메모리수단에 저장되는 히스토그램 등화된 레벨들은 상기 연산수단에서 연산된 각 그레이레벨의 CDF값과 최대 그레이 레벨을 각각 승산한 값임을 특징으로 하는 히스토그램 등화를 이용한 동영상의 큰트라스트 개선회로.
  12. 제6항에 있어서, 상기 메모리수단에 저장되는 히스토그램 등화된 레벨들은 상기 연산수단에서 카운트된 최소 그레이 레벨이하인 화소수에서 최대 그레이 레벨이하인 화소수까지 각각에 대해 radix-2의 승(power)에 해당하는 m자리수 만큼 시프트해서 이 시프트된 결과들에 최대 그레이 레벨을 각각 승산한 값임을 특징으로 하는 히스토그램 등과를 이용한 동영상의 콘트라스트 개선회로.
  13. 소정수의 그레이 레벨로 표현되는 영상신호를 히스토그램 등화를 용하여 콘트라스트를 개선하는 방법에 있어서, (a) 화면단위의 입력 영상에 대해 최소 그레이 레벨이하인 화소수에서 최대 그레이 레벨이하인 화소수까지 각각에 대해 카운트해서 각 그레이 레벨의 CDF값을 출력하는 단계, 및 (b) 입력 영상의 레벨에 대응한 상기 CDF값에 최대 그레이 레벨을 승산해서 히스토그램 등화된 레벨을 출력하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 히스토그램 등화를 이용한 동영상의 콘트라스트 개선 방법.
  14. 제13항에 있어서, 상기 (a)단계에서 상기 화면단위의 입력영상의 전체화소수는 2m(여기서 m은 정수)인 것을 특징으로 하는 히스토그램 등화를 이용한 동영상의 콘트라스트 개선방법.
  15. 제13항에 있어서, 상기 (a)단계는 (a1) 입력 영상의 레벨을, 최소 그레이 레벨에서 최대 그레이 레벨까지 각 그레이 레벨이하인지를 각각 비교하는 단계, 및 (a2) 상기 (a1)단계에서 비교한 결과를 화면단위로 누적하여 화면당 최소 그레이 레벨 이하인 화소수에서 화면당 최대 그레이 레벨 화소수까지 각각을 출력하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 히스토그램 등화를 이용한 동영상의 콘트라스트 개선방법.
  16. 제13항에 있어서, 상기 화면단위는 프레임인 것을 특징으로 하는 히스토그램 등화를 이용한 동영상의 콘트라스트 개선방법.
  17. 제13항에 있어서, 상기 입력영상은 한 화면전의 CDF값을 근거로 하여 히스토그램 등화함을 특징으로 하는 히스토그램 등화를 이용한 동영상의 콘트라스트 개선방법.
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