KR100195124B1 - 저역 필터링된 신호의 양자화된 평균-분리 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선방법 및 그 회로 - Google Patents

저역 필터링된 신호의 양자화된 평균-분리 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선방법 및 그 회로 Download PDF

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Abstract

저역 필터링된 신호의 양자화된 평균-분리 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선방법은 입력 영상신호를 저역 필터링해서 저역 필터링된 신호를 출력하고, 저역 필터링된 신호를 양자화하고, 양자화된 신호를 소정수의 양자화된 서브영상으로 분할해서 양자화된 서브영상별로 독립적으로 히스토그램 등화하여 개선된 신호를 출력하고, 입력 영상신호로부터 저역 필터링된 신호와의 차를 구하고, 구해진 차값을 개선된 신호에 가산해서 출력신호를 출력함으로써 주어진 영상신호의 콘트라스트를 개선시 잡음이 향상되는 것을 억제시켜 화질을 개선한다.

Description

저역 필터링된 신호의 양자화된 평균-분리 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선방법 및 그 회로
본 발명은 저역 필터링된 신호의 양자화된 평균-분리 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선방법 및 그 회로에 관한 것으로, 특히 입력 영상을 저역 필터링하고, 저역 필터링된 입력 영상을 양자화된 평균-분리 히스토그램 등화를 이용하여 콘트라스트를 개선함과 동시에 콘트라스트 개선시 잡음이 향상되는 것을 억제시켜 화질을 개선하는 방법 및 그 회로에 관한 것이다.
히스토그램 등화의 기본 동작은 입력 영상의 히스토그램을 토대로 주어진 입력 영상을 변환하는 것으로서, 여기서 히스토그램이라 함은 주어진 입력 영상에서의 그레이 레벨 분포를 나타낸다.
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.
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.
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.
따라서, 주어진 영상의 히스토그램을 이용한 기법은 메디컬 영상 처리, 적외선 영상 처리, 레이더 영상 처리분야등 여러 분야에서 유용하게 응용되고 있다.
일반적으로, 히스토그램 등화는 동적 범위(dynamic range)를 늘이는(stretching) 효과를 갖기 때문에 히스토그램 등화는 결과 영상의 그레이 분포를 평평(flat)하게 하고, 그 결과로서 영상의 콘트라스트를 개선한다.
널리 알려진 히스토그램 등화의 이러한 특성때문에 실제적인 경우에서는 결점이 될 수도 있다. 즉, 동적 범위를 늘여서 콘트라스트를 개선하는 특성 때문에 영상신호에 실린 배경잡음이 히스토그램 등화되면 배경잡음도 향상되므로 특히 일정한 레벨을 갖는 영역에서 화질을 열화시키는 요인이 되는 문제점이 있었다.
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.
본 발명의 목적은 가우시안 형태의 잡음을 포함한 입력 영상을 저역 필터링하고, 저역 필터링된 입력 영상의 레벨을 양자화하고, 양자화된 영상을 서브영상으로 분할해서 양자화된 서브영상별로 독립적으로 히스토그램 등화함으로써 입력 영상의 콘트라스트를 개선함과 동시에 잡음이 향상되는 것을 억제하는 화질 개선방법을 제공하는 데 있다.
본 발명의 다른 목적은 가우시안 형태의 잡음을 포함한 입력 영상을 저역 필터링하고, 저역 필터링된 입력 영상의 레벨을 양자화하고, 양자화된 영상을 서브영상으로 분할해서 양자화된 서브영상별로 독립적으로 히스토그램 등화함으로써 입력 영상의 콘트라스트를 개선함과 동시에 잡음이 향상되는 것을 억제하는 화질 개선회로를 제공하는 데 있다.
상기의 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 의한 화질 개선방법은 소정수의 그레이 레벨로 표현되는 영상신호를 히스토그램 등화를 이용하여 화질을 개선하는 방법에 있어서: (a) 입력 영상신호를 저역 필터링해서 저역 필터링된 신호를 출력하는 단계; (b) 상기 저역 필터링된 신호를 양자화하고, 양자화된 신호를 소정수의 양자화된 서브영상으로 분할해서 양자화된 서브영상별로 독립적으로 히스토그램 등화하여 개선된 신호를 출력하는 단계; (c) 상기 입력 영상신호로부터 상기 저역 필터링된 신호와의 차를 구하는 단계; 및 (d) 구해진 차값을 상기 개선된 신호에 가산해서 출력신호를 출력하는 단계를 포함함을 특징으로 하고 있다.
상기의 다른 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 의한 화질 개선회로는 소정수의 그레이 레벨로 표현되는 영상신호를 히스토그램 등화를 이용하여 화질을 개선하는 회로에 있어서: 입력되는 영상신호를 저역 필터링해서 저역 필터링된 신호를 출력하는 저역 필터링수단; 상기 저역 필터링된 신호를 양자화하고, 양자화된 신호를 소정수의 양자화된 서브영상으로 분할해서 양자화된 서브영상별로 독립적으로 히스토그램 등화하여 개선된 신호를 출력하는 양자화된 평균-분리 히스토그램 등화수단; 상기 입력되는 영상신호로부터 상기 저역 필터링된 신호와의 차를 검출하는 검출수단; 및 검출된 차값과 상기 개선된 신호를 가산해서 출력신호를 출력하는 가산수단을 포함함을 특징으로 하고 있다.
도 1은 본 발명의 양자화 개념을 설명하기 위하여 L레벨 이산 신호를 Q레벨 이산 신호로 양자화하는 예를 보인 도면이다.
도 2는 본 발명에 적용되는 보간 개념을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명에 의한 저역 필터링된 신호의 양자화된 평균-분리 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선회로의 블록도이다.
도 4는 도 3에 도시된 화질 개선회로의 일 실시예에 따른 상세 회로도이다.
먼저, 본 발명에서 제안하는 화질 개선방법에 대하여 설명하기로 한다.
L개의 그레이 레벨 {X0,X1,...,XL-1}로 구성된 입력 영상을 {Y(i,j)}라 하고, 입력 영상 {Y(i,j)}의 저역 필터링된 입력 영상을 {A(i,j)}라 하자. 그리고, 양자화된 평균-분리 히스토그램 등화를 이용하여 콘트라스트가 개선된 신호(이하 개선된 신호라고 함)를 Aeq(i,j)라고 하고, 최종 출력신호를 YH(i,j)라고 하자.
따라서, 본 발명의 최종 출력신호(YH(i,j))는 입력 신호(Y(i,j))에서 저역 필터링된 신호(A(i,j))를 감산한 결과를 개선된 신호(Aeq(i,j))에 가산한 결과이며, 이는 다음 수학식 1과 같이 주어진다.
[수학식 1]
여기서, Y(i,j) - A(i,j)는 원신호의 고주파수 성분에 해당한다.
본 발명의 기본적인 개념과 유용성을 출력신호(YH(i,j))를 나타내는 위 수학식 1을 다음과 같이 나타내면 쉽게 이해될 수 있다.
[수학식 2]
위 수학식 2는 최종 출력신호(YH(i,j))와 개선된 신호(Aeq(i,j))와의 차는 입력 신호(Y(i,j))와 히스토그램 등화전 신호 즉, 저역 필터링된 신호와의 차와 같다는 것을 의미한다. 이는, 서로 다른 두 샘플이 동일한 저역 필터링된 값을 갖는다면 이들 두 샘플의 차이는 본 발명의 입력단이나 출력단에서 일정하게 됨을 의미한다.
다시 말하면, 일정한 신호레벨을 갖는 영상영역에서 인접한 두 샘플이 가우시안 형태의 잡음에 의해 서로 다른 값을 가지고 있을 때 만일 이 두 샘플들의 저역 필터링된 값이 동일하다고 가정하면 이 두 샘플들의 차는 본 발명의 입력단 및 출력단에서 일정하게 유지됨을 나타내고, 이것은 본 발명이 양자화된 평균-분리 히스토그램 등화를 이용한 콘트라스트 개선시 잡음이 향상되는 것을 억제함을 의미한다.
그리고 일정한 신호레벨을 가지고 있는 영상신호에 가우시안 형태의 잡음이 섞여 있을 때 저역 필터링을 하면 일정한 신호레벨을 추출할 수 있음은 잘 알려져 있는 사실이다.
이제 상기 설명을 좀 더 자세히 설명하기 위하여, 입력샘플 Y(i,j)와 입력샘플 Y(i',j')가 동일한 저역 필터링된 값을 갖는다고 가정하자. 즉, A(i,j) = A(i',j')라고 가정하자. 따라서, Aeq(i,j) = Aeq(i',j')이다.
Y(i,j)와 Y(i',j')에 대응되는 출력신호는 각각 다음과 같이 주어진다.
[수학식 3]
[수학식 4]
A(i,j) = A(i',j')와 Aeq(i,j) = Aeq(i',j')를 이용하면
[수학식 5]
를 얻을 수 있다.
위 수학식 5는 두 입력 샘플의 차가 본 발명의 입력단 및 출력단에서 일정함을 의미하고, 이는 본 발명이 양자화된 평균-분리 히스토그램 등화를 이용하여 콘트라스트를 개선할 때 잡음이 향상되는 것을 억제함을 나타낸다.
다음은, 본 발명에서 사용되는 양자화된 평균-분리 히스토그램 등화 알고리즘에 대하여 도 1 및 도 2를 결부시켜 설명하기로 한다.
저역 필터링된 입력 영상 {A(i,j)}은 L개의 이산(discrete) 그레이 레벨{X0,X1,...,XL-1}로 구성되고, 여기서, X0=0은 블랙레벨이고, XL-1=1은 화이트 레벨을 나타낸다.
저역 필터링된 입력 영상{A(i,j)}의 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.
이와 같이 L레벨 이산 신호를 Q레벨 이산신호로 양자화하는 예는 도 1에 도시되어 있다.
Q[Xk]는 양자화 연산이라고 하고, 다음과 같이 정의한다.
Q[Xk] = Zqif Zq-1XK1 Zq
{Z} = Q[{X}]과 Zm= Q[Xm]라고 둘 때, Xm는 저역 필터링된 입력 영상 {A(i,j)}의 평균 레벨을, {Z}는 양자화된 입력 영상을, Zm은 양자화된 평균 레벨을 각각 나타내고, 양자화된 입력영상 {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.
서브영상 {Z}L, {Z}U의 각각의 양자화된 확률 밀도 함수(probablity density function:PDF)는 아래 수학식 6 및 수학식 7으로 나타낼 수 있다.
[수학식 6]
[수학식 7]
여기서, PL(Zq)는 양자화된 서브영상 {Z}L에서 q번째 양자화 그레이 레벨(Zq)의 확률이고, PU(Zq)는 양자화된 서브영상 {Z}U에서 q번째 양자화 그레이 레벨(Zq)의 확률이고, Nq L,Nq U는 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}U의각각의 전체 샘플수를 나타낸다.
그때, 양자화된 서브영상 {Z}L, 양자화된 서브영상 {Z}U의 각각의 누적밀도함수(cumulative density function:CDF)는 다음 수학식 8과 수학식 9와 같이 정의된다.
[수학식 8]
[수학식 9]
여기서, CL(Zm) = 1 와 CU(ZQ-1) = 1 이다.
보간된 누적밀도함수 cL(Xk),cU(Xk)는 CL(Zq), CU(Zq)로부터 도 2에 도시된 바와 같이 선형보간을 통해 대략적으로 계산할 수 있다.
즉, Q[Xk] = Zq1 Zm로 가정하면, Z-1= 0 이고, cL(A(i,j)) 즉, cL(Xk)는 다음 수학식 10과 같이 보간된다.
[수학식 10]
유사하게, Q[Xk] = ZqZm로 가정하면 cU(A(i,j)), 즉 cU(Xk)는 다음 수학식 11과 같이 보간된다.
[수학식 11]
여기서, CU(Zm)=0 이다.
마지막으로, 보간된 누적밀도함수를 근거로 해서, 제안된 양자화된 평균-분리 히스토그램 등화후의 출력(Aeq(i,j))은 저역 필터링된 신호(A(i,j)=Xk)에 대해 다음 수학식 12와 같이 주어진다.
[수학식 12]
여기서, Zm' = Zm+ XL-1/(L-1)이고, 이것은 {X0,X1,...,XL-1}에서 Zm이후 다음 그레이 레벨이다.
이어서, 도 3 및 도 4를 결부시켜 본 발명에 의한 저역 필터링된 신호의 양자화된 평균-분리 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선회로의 바람직한 실시예를 설명하기로 한다.
도 3은 본 발명에 의한 저역 필터링된 신호의 양자화된 평균-분리 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선회로의 블록도이다.
도 3에 있어서, 저역통과필터(100)에서는 입력 신호(Y(i,j))를 저역 필터링해서 저역 필터링된 신호(A(i,j)=Xk)를 출력한다.
양자화된 평균-분리 히스토그램 등화기(200)에서는 저역통과필터(100)에서 출력되는 저역 필터링된 신호(A(i,j))를 양자화된 평균-분리 히스토그램 등화를 이용하여 저역 필터링된 신호의 콘트라스트를 개선하여 개선된 신호(Aeq(i,j))를 출력한다.
감산기(300)에서는 입력신호(Y(i,j))에서 저역통과필터(100)에서 출력되는 저역 필터링된 신호(A(i,j))를 감산한다.
가산기(400)에서는 양자화된 평균-분리 히스토그램 등화기(200)에서 출력되는 개선된 신호(Aeq(i,j))와 감산기(300)의 출력을 가산해서 최종 출력신호(YH(i,j))를 출력한다. 이 출력신호(YH(i,j))는 위 수학식 1로 나타내어진다.
도 4는 도 3에 도시된 회로의 상세 회로도로서, 양자화된 평균-분리 히스토그램 등화기(200)를 중심으로 설명하기로 한다.
도 4에 있어서, 제1 양자화기(202)는 L 이산 레벨의 저역 필터링된 신호(A(i,j)=Xk)를 Q 이산레벨로 양자화하여 양자화된 신호(Zq)를 출력한다. 프레임 히스토그램 계산기(204)는 양자화된 신호(Zq)를 입력하여 1 화면단위로 그레이 레벨 분포도를 계산한다. 여기서, 화면단위는 필드도 될 수 있으나 프레임으로 한다.
프레임 평균 계산기(206)는 1 프레임의 저역 필터링된 신호의 평균레벨(Xm)을 계산한다. 제2 양자화기(208)는 저역 필터링된 신호(Xk)의 평균레벨(Xm)을 양자화해서 양자화된 평균레벨(Zm)을 출력한다.
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 2개의 양자화된 서브영상의 각각의 확률밀도함수(PL(Zq), PU(Zq))를 출력하는 데, 이 확률밀도함수(PL(Zq), PU(Zq))는 위 수학식 6 및 수학식 7로 계산할 수 있다. 여기서, 양자화된 서브영상 {Z}L에서의 모든 샘플은 양자화된 평균레벨(Zm) 이하이고, 양자화된 서브영상 {Z}U에서의 모든 샘플은 양자화된 평균레벨(Zm) 보다 크다.
제1 CDF계산기(212)는 분할기(210)로부터 모든 영상샘플이 양자화된 평균레벨(Zm) 이하인 양자화된 서브영상 {Z}L의 확률밀도함수(PL(Zq))를 입력하여 양자화된 서브영상 {Z}L의 누적밀도함수값을 위 식(8)을 이용하여 계산한다.
제2 CDF계산기(214)는 분할기(210)로부터 출력되는 모든 영상샘플이 양자화된 평균레벨(Zm) 보다 큰 양자화된 서브영상 {Z}U의 확률밀도함수(PU(Zq))를 입력하여 양자화된 서브영상 {Z}U의 누적밀도함수값을 위 식(9)를 이용하여 계산한다.
CDF 메모리(216)는 제1 및 제2 CDF계산기(212,214)에서 계산된 양자화된 서브영상 ({Z}L,{Z}U)의 누적밀도함수값(CL(Zq), CU(Zq))을 동기신호(SYNC)에 따라 화면단위로 갱신하고, 갱신되는 동안 저장된 한 화면전의 누적 밀도함수값(CL(Zq), CU(Zq))은 제1 및 제2 보간기(218,222)에 공급된다. 여기서, 동기신호(SYNC)는 화면단위가 필드이면 필드동기신호가 되고, 프레임이면 프레임 동기신호가 되며, CDF 메모리(216)는 버퍼로서 사용된다.
제1 보간기(218)는 양자화된 서브영상 {Z}L의 누적밀도함수와 저역 필터링된 신호(XK)를 입력하여 위 식(10)에 의해 선형보간하여 보간된 누적밀도함수값(cL(Xk))을 출력한다.
제1 맵퍼(220)는 보간된 누적밀도함수값(cL(Xk)), 저역 필터링된 신호(Xk)와 양자화된 평균레벨(Zm)을 입력하여 양자화된 평균레벨(Zm) 이하인 서브영상 {Z}L의 저역 필터링된 신호(Xk)를 보간된 누적밀도함수값(cL(Xk))에 따라 X0에서 Zm까지의 그레이레벨로 맵핑한다.
제2 보간기(222)는 양자화된 서브영상 {Z}U의 누적밀도함수(CU(Zq))와 저역 필터링된 신호(Xk)를 입력하여 위 식(11)에 의해 선형보간하여 보간된 누적밀도함수값(cU(Xk))을 출력한다.
제2 맵퍼(224)는 보간된 누적밀도함수값(cU(Xk)), 저역 필터링된 신호(Xk)와 양자화된 평균레벨(Zm)을 입력하여 양자화된 평균레벨(Zm) 보다 큰 서브영상 {Z}U의 저역 필터링된 신호(Xk)를 보간된 누적밀도함수값(cU(Xk))에 따라 Zm'에서 XL-1까지의 그레이레벨로 맵핑한다. 여기서, Zm' = Zm+ XL-1/(L-1)이다.
즉, 제1 및 제2 보간기(218,222)에 입력되는 저역 필터링된 신호(Xk)는 제1 양자화기(202) 및 프레임 평균 계산기(206)에 입력되는 저역 필터링된 신호(Xk)의 다음 프레임 신호이다.
그러나, 본 발명에서는 인접프레임간에는 높은 상관성을 가진다는 특성을 이용하여 프레임 메모리를 생략함으로써 하드웨어를 감소시킨다.
비교기(226)는 저역 필터링된 신호(Xk)와 제2 양자화기(208)로부터 출력되는 양자화된 평균레벨(Zm)을 비교하여 선택제어신호를 발생한다.
선택기(228)는 선택제어신호에 따라 저역 필터링된 신호(Xk)가 양자화된 평균레벨(Zm)이하이면 제1 맵퍼(220)를 선택하고, 그렇지 않으면 제2 맵퍼(224)를 선택해서 위 식(12)로 나타낼 수 있는 개선된 신호(Aeq(i,j)를 출력한다.
여기서, 제1 양자화기(202) 내지 선택기(228)는 양자화된 평균-분리 히스토그램 등화기(200)라고 지칭된다.
또한, 프레임 히스토그램 계산기(204)와 CDF 계산기(212,214)를 별도로 사용하지 않고, 프레임 히스토그램 계산기(204)없이 CDF 계산기(212,214)에서 분할된 영상신호의 그레이 레벨 분포도를 계산하여 이를 근거로 하여 CDF를 계산할 수도 있다.
또한, 본 발명은 영상신호의 화질 개선에 관련된 광범위한 분야에 응용될 수 있다. 즉, 방송기기, 레이더 신호 처리 시스템, 의용 공학, 가전 제품등에 응용될 수 있다.
본 발명의 방법은 입력 영상을 저역 필터링하고, 저역 필터링된 입력 영상을 양자화해서 양자화된 영상을 소정수로 분할해서 분할된 서브영상별로 독립적으로 히스토그램 등화함으로써 콘트라스트를 개선함과 동시에 콘트라스트 개선시 잡음이 향상되는 것을 억제시켜 화질을 개선하는 효과가 있다.
또한, 본 발명의 회로는 양자화된 그레이 레벨의 발생횟수만을 저장하고 누적함으로써 하드웨어가 간단해져 비용이 절감되는 효과가 있다.

Claims (16)

  1. 소정수의 그레이 레벨로 표현되는 영상신호를 히스토그램 등화를 이용하여 화질을 개선하는 방법에 있어서:
    (a) 입력 영상신호를 저역 필터링해서 저역 필터링된 신호를 출력하는 단계;
    (b) 상기 저역 필터링된 신호를 양자화하고, 양자화된 신호를 소정수의 양자화된 서브영상으로 분할해서 양자화된 서브영상별로 독립적으로 히스토그램 등화하여 개선된 신호를 출력하는 단계;
    (c) 상기 입력 영상신호로부터 상기 저역 필터링된 신호와의 차를 구하는 단계; 및
    (d) 구해진 차값을 상기 개선된 신호에 가산해서 출력신호를 출력하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 화질 개선방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 (b)단계는
    (b1) 상기 저역 필터링된 신호의 레벨을 양자화하는 단계;
    (b2) 상기 저역 필터링된 신호를 화면단위로 평균을 구해서 구해진 평균을 양자화하여 양자화된 평균레벨을 출력하는 단계;
    (b3) 상기 (b1)단계에서 양자화된 신호를 상기 양자화된 평균레벨에 따라 소정수의 양자화된 서브영상으로 분할하는 단계;
    (b4) 상기 양자화된 서브영상별로 그레이 레벨 분포를 근거로 하여 누적밀도함수값을 구하는 단계;
    (b5) 상기 저역 필터링된 신호와 상기 양자화된 서브영상별로 구해진 누적밀도함수값에 따라 보간에 의해 양자화된 서브영상별로 보간된 누적밀도함수값을 출력하는 단계; 및
    (b6) 상기 양자화된 서브영상별로 보간된 누적밀도함수값을 근거로 하여 양자화된 서브영상별로 독립적으로 히스토그램 등화하여 개선된 신호를 출력하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 화질 개선방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 (b3)단계에서는 상기 양자화된 신호를 상기 양자화된 평균레벨에 따라 2개의 서브영상으로 분할함을 특징으로 하는 화질 개선방법.
  4. 제2항에 있어서, 상기 (b5)단계에서 보간은 선형보간임을 특징으로 하는 화질 개선방법.
  5. 제2항에 있어서, 상기 저역 필터링된 신호를 화면단위로 지연해서 지연된 신호를 상기 (b5)단계로 출력하는 단계(b51)를 더 포함함을 특징으로 하는 화질 개선방법.
  6. 제2항에 있어서, 상기 (b6)단계는
    (b61) 상기 양자화된 서브영상별로 보간된 누적밀도함수값에 따라 각 양자화된 서브영상의 샘플들을 그레이 레벨로 맵핑하는 단계; 및
    (b62) 상기 저역 필터링된 신호와 상기 양자화된 평균레벨을 비교해서 선택제어신호를 발생하는 단계; 및
    (b63) 상기 선택제어신호에 따라 상기 양자화된 서브영상별로 그레이 레벨로 맵핑된 신호중 하나를 선택하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 화질 개선방법.
  7. 제5항에 있어서, 상기 (b6)단계는
    (b61') 상기 양자화된 서브영상별로 보간된 누적밀도함수값에 따라 각 양자화된 서브영상의 샘플들을 그레이 레벨로 맵핑하는 단계; 및
    (b62') 상기 지연된 신호와 상기 양자화된 평균레벨을 비교해서 선택제어신호를 발생하는 단계; 및
    (b63') 상기 선택제어신호에 따라 상기 양자화된 서브영상별로 그레이 레벨로 맵핑된 신호중 하나를 선택하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 화질 개선방법.
  8. 제1항에 있어서, 상기 출력신호와 상기 개선된 신호와의 차는 상기 입력 영상신호와 상기 저역 필터링된 신호와의 차와 같음을 특징으로 하는 화질 개선방법.
  9. 소정수의 그레이 레벨로 표현되는 영상신호를 히스토그램 등화를 이용하여 화질을 개선하는 회로에 있어서:
    입력되는 영상신호를 저역 필터링해서 저역 필터링된 신호를 출력하는 저역 필터링수단;
    상기 저역 필터링된 신호를 양자화하고, 양자화된 신호를 소정수의 양자화된 서브영상으로 분할해서 양자화된 서브영상별로 독립적으로 히스토그램 등화하여 개선된 신호를 출력하는 양자화된 평균-분리 히스토그램 등화수단;
    상기 입력되는 영상신호로부터 상기 저역 필터링된 신호와의 차를 검출하는 검출수단; 및
    검출된 차값과 상기 개선된 신호를 가산해서 출력신호를 출력하는 가산수단을 포함함을 특징으로 하는 화질 개선회로.
  10. 제9항에 있어서, 상기 양자화된 평균-분리 히스토그램 등화수단은
    상기 저역 필터링된 신호의 레벨을 양자화하여 양자화된 신호를 출력하는 제1 양자화수단;
    상기 저역 필터링된 신호를 화면단위로 입력하여 평균레벨을 계산하는 제1 계산수단;
    상기 평균레벨을 양자화하여 양자화된 평균레벨을 출력하는 제2 양자화수단;
    상기 양자화된 신호를 입력하여 화면단위의 그레이 레벨 분포도를 계산하여 계산된 그레이 레벨 분포도를 상기 양자화된 평균레벨에 따라 소정수의 양자화된 서브영상으로 분할해서 양자화된 서브영상별로 누적밀도함수값을 계산하는 제2 계산수단;
    상기 저역 필터링된 신호와 상기 양자화된 서브영상별로 계산된 누적밀도함수값을 근거로하여 보간에 의해 양자화된 서브영상별로 보간된 누적밀도함수값을 출력하는 보간수단; 및
    상기 저역 필터링된 신호를 상기 양자화된 서브영상별로 계산된 보간된 누적밀도함수값에 따라 그레이 레벨로 맵핑하여 개선된 신호를 출력하는 출력수단을 포함함을 특징으로 하는 화질 개선회로.
  11. 제10항에 있어서, 상기 화면단위는 프레임단위이고, 소정수는 2임을 특징으로 하는 화질 개선회로.
  12. 제10항에 있어서, 상기 제2 계산수단에서 계산된 누적밀도함수값과 동일 프레임의 신호를 상기 보간수단에 입력시키기 위하여 상기 저역 필터링된 신호를 화면단위로 지연해서 지연된 신호를 출력하는 화면 메모리를 더 포함함을 특징으로 하는 화질 개선회로.
  13. 제10항에 있어서, 상기 제3 계산수단에서 양자화된 서브영상별로 계산된 누적밀도함수값을 화면단위로 갱신하고, 갱신되는 동안 저장된 누적밀도함수값을 상기 보간수단에 공급하는 버퍼를 더 포함함을 특징으로 하는 화질 개선회로.
  14. 제10항에 있어서, 상기 보간은 선형보간임을 특징으로 하는 화질 개선회로.
  15. 제10항에 있어서, 상기 출력수단은
    상기 저역 필터링된 신호가 양자화된 평균레벨이하의 제1 서브영상이면 이에 대응하는 보간된 누적밀도함수값에 따라 제1 범위의 그레이 레벨로 맵핑하는 제1맵퍼;
    상기 저역 필터링된 신호가 양자화된 평균레벨보다 큰 제2 서브영상이면 이에 대응하는 보간된 누적밀도함수값에 따라 제2 범위의 그레이 레벨로 맵핑하는 제2 맵퍼;
    상기 저역 필터링된 신호와 상기 양자화된 평균레벨을 비교해서 선택제어신호를 발생하는 비교기; 및
    상기 선택제어신호에 따라 제1 서브영상이면 제1 맵퍼를 선택하고, 그렇지 않으면 제2 맵퍼를 선택하는 선택기를 포함함을 특징으로 하는 화질 개선회로.
  16. 제12항에 있어서, 상기 출력수단은
    상기 지연된 신호가 양자화된 평균레벨 이하의 제1 서브영상이면 이에 대응하는 보간된 누적밀도함수값에 따라 제1 범위의 그레이 레벨로 맵핑하는 제1 맵퍼;
    상기 지연된 신호가 양자화된 평균레벨보다 큰 제2 서브영상이면 이에 대응하는 보간된 누적밀도함수값에 따라 제2 범위의 그레이 레벨로 맵핑하는 제2 맵퍼;
    상기 지연된 신호와 상기 양자화된 평균레벨을 비교해서 선택제어신호를 발생하는 비교기; 및
    상기 선택제어신호에 따라 상기 지연된 신호가 제1 서브영상이면 제1 맵퍼를 선택하고, 그렇지 않으면 제2 맵퍼를 선택하는 선택기를 포함함을 특징으로 하는 화질 개선회로.
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