KR100200630B1

KR100200630B1 - 밝기 보상 기능을 가진 양자화된 평균-매칭 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선방법 및 그 회로

Info

Publication number: KR100200630B1
Application number: KR1019960044917A
Authority: KR
Inventors: 김영택
Original assignee: 윤종용; 삼성전자주식회사
Priority date: 1996-10-09
Filing date: 1996-10-09
Publication date: 1999-06-15
Also published as: KR19980026479A

Abstract

본 발명에 의한 화질 개선 방법과 그 회로는 입력되는 영상신호의 레벨을 양자화하여 양자화된 영상신호를 출력하고, 양자화된 영상신호에 대해 화면단위의 그레이 레벨 분포도를 근거로하여 누적 밀도 함수를 구해서 양자화된 누적 밀도 함수값을 출력하고, 양자화된 누적 밀도 함수값을 근거로하여 보간에 의해 보간된 누적 밀도 함수값과 평균레벨에 대한 누적밀도함수값을 출력하고, 입력되는 영상신호를 화면단위로 평균레벨을 계산하고, 소정의 보정함수에 따른 보정치를 평균레벨에 가산하여 보상된 평균레벨을 출력하고, 보간된 누적 밀도 함수를 변환함수로 사용하여 보간된 누적 밀도 함수값, 평균레벨에 대한 누적밀도함수값과 보상된 평균레벨을 근거로하여 입력되는 영상신호를 새로운 그레이 레벨로 맵핑하되, 평균레벨이 보상된 평균레벨로 맵핑되도록 변환함수를 조정함으로써 콘트라스트를 개선하면서 입력 영상의 평균 밝기를 일정하게 유지할 수 있다.

Description

밝기 보상 기능을 가진 양자화된 평균-매칭 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선 방법 및 그 회로

본 발명은 밝기 보상 기능을 가진 양자화된 평균-매칭 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선 방법 및 그 회로에 관한 것으로, 특히 주어진 영상의 양자화된 누적 밀도 함수를 보간하여 보간된 누적 밀도 함수를 변환함수로 사용하여 히스토그램 등화시, 주어진 영상의 평균 레벨이 원하는 출력 평균으로 맵핑되도록 변환함수를 조정하여 콘트라스트를 개선하면서 주어진 영상의 평균 밝기를 일정하게 유지하는 화질 개선 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 방법 중에 영상의 샘플 분포에 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 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 출력 영상의 평균 밝기는 입력 영상의 평균 밝기와는 무관하게 정확히 중간 그레이 레벨이다. 분명하게, 이 특성은 실제 응용에서는 바람직하지 않다. 예를 들어, 밤에 찍은 장면이 히스토그램 등화 후에 너무 밝아 보이는 것과 같은 문제점이 발생하게 된다.

또한, 종래의 히스토그램 등화회로는 모든 그레이 레벨의 발생횟수를 모두 저장할 수 있는 구성이 필요하므로 하드웨어의 비용이 높아지는 문제점이 발생되었다. 예를 들어, 그레이 레벨(L)이 L=256라고 가정하면, 모든 레벨의 발생횟수를 저장하기 위해 256개의 메모리소자가 요구되고, 모든 레벨의 발생횟수를 누적하기 위해 256개의 누적기등이 필요하였다.

본 발명의 목적은 입력 영상의 양자화된 누적 밀도 함수를 보간하여 보간된 누적 밀도 함수를 변환함수로 사용하여 히스토그램 등화시, 입력 영상의 평균 레벨이 원하는 출력 평균으로 맵핑되도록 변환함수를 조정하여 콘트라스트를 개선하면서, 입력 영상의 평균 밝기를 일정하게 유지하는 화질 개선 방법을 제공하는 데 있다.

본 발명의 다른 목적은 입력 영상의 양자화된 누적 밀도 함수를 보간하여 보간된 누적 밀도 함수를 변환함수로 사용하여 히스토그램 등화시, 입력 영상의 평균 레벨이 원하는 출력 평균으로 맵핑되도록 변환함수를 조정하여 콘트라스트를 개선하면서, 입력 영상의 평균 밝기를 일정하게 유지하는 화질 개선 회로를 제공하는 데 있다.

상기의 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 의한 화질 개선 방법은 소정수의 그레이 레벨로 표현되는 영상신호를 히스토그램 등화하여 화질을 개선하는 방법에 있어서: (a) 입력되는 영상신호의 레벨을 양자화하여 양자화된 영상신호를 출력하는 단계; (b) 상기 양자화된 영상신호에 대해 화면단위의 그레이 레벨 분포도를 근거로하여 누적 밀도 함수를 구해서 양자화된 누적 밀도 함수값을 출력하는 단계; (c) 상기 양자화된 누적 밀도 함수값을 근거로하여 보간에 의해 보간된 누적 밀도 함수값과 상기 평균레벨에 대한 누적밀도함수값을 출력하는 단계; (d) 입력되는 영상신호를 화면단위로 평균레벨을 계산하는 단계; (e) 입력되는 영상신호의 평균 밝기에 근거한 소정의 보정함수에 따른 보정치를 상기 평균레벨에 가산하여 보상된 평균레벨을 출력하는 단계; 및 (f) 상기 보간된 누적 밀도 함수를 변환함수로 사용하여 상기 보간된 누적 밀도 함수값, 상기 평균레벨에 대한 누적밀도함수값과 상기 보상된 평균레벨을 근거로하여 상기 입력되는 영상신호를 새로운 그레이 레벨로 맵핑하되, 상기 평균레벨이 상기 보상된 평균레벨로 맵핑되도록 상기 변환함수를 조정하는 단계를 포함함을 특징으로 하고 있다.

상기의 다른 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 의한 화질 개선 회로는 소정수의 그레이 레벨로 표현되는 영상신호를 히스토그램 등화하여 화질을 개선하는 회로에 있어서: 입력되는 영상신호의 레벨을 양자화하여 양자화된 영상신호를 출력하는 양자화수단; 상기 양자화된 영상신호에 대해 화면단위의 그레이 레벨 분포도를 근거로하여 누적 밀도 함수를 계산하여 양자화된 누적 밀도 함수값을 출력하는 제1계산수단; 입력되는 영상신호를 화면단위로 평균레벨을 계산하는 제2계산수단; 입력되는 영상신호의 평균 밝기에 근거한 소정의 보정함수에 따른 보정치를 상기 평균레벨에 가산하여 보상된 평균레벨을 출력하는 밝기 보상수단; 상기 양자화된 누적 밀도 함수값을 보간하여 보간된 누적 밀도 함수값을 출력하는 보간수단; 및 상기 보간된 누적 밀도 함수를 변환함수로 사용하여 입력되는 영상신호를 새로운 그레이 레벨로 맵핑하되, 상기 평균레벨이 상기 보상된 평균레벨로 맵핑되도록 변환함수를 조정하여 개선된 신호를 출력하는 출력수단을 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 밝기 보상 기능을 가진 양자화된 평균-매칭 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선 회로의 일 실시예에 따른 블록도이다.

도 4a와 도 4b는 도 3에 도시된 밝기 보상기에 적용되는 밝기 보정함수의 예들을 보인 도면이다.

도 5a와 도 5b는 도 4a와 도 4b에 도시된 밝기 보정함수에 의해 보상된 평균레벨과 입력 영상의 평균레벨의 관계를 보인 도면이다.

도 6은 본 발명에 의한 밝기 보상 기능을 가진 양자화된 평균-매칭 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선 방법의 다른 실시예에 따른 블록도이다.

먼저, 본 발명에서 제안하는 밝기 보상 기능을 가진 양자화된 평균-매칭 히스토그램 등화(Quantized Mean-Matching Histogram Equalization)를 이용한 화질 개선 방법에 대하여 설명하기로 한다.

{X}는 주어진 영상을 나타내고, Xm은 주어진 영상 {X}의 평균레벨을 나타낸다.

주어진 영상 {X}는 L개의 이산(discrete) 그레이 레벨{X0,X1,...,XL-1}로 구성되고, 여기서, X0=0은 블랙레벨을 나타내고, XL-1=1은 화이트 레벨을 나타낸다. 또한, Xm ∈ {X0,X1,...,XL-1}이다.

원래의 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 이산 신호로 양자화하는 예는 도 1에 도시되어 있다.

그리고, Q[Xk]는 양자화 연산이라고 하고, 다음과 같이 정의한다.

Q[Xk] = Zq, if Zq-1XK1Zq

{Z} = Q[{X}]라고 둘 때, {Z}는 양자화된 입력 영상을 나타낸다.

양자화된 입력 영상 {Z}의 확률 밀도 함수(probablity density function:PDF)는 아래 수학식 1로 나타낼 수 있다.

[수학식 1]

여기서, P(Zq)는 양자화된 영상 {Z}에서 q번째 양자화 그레이 레벨(Zq)의 확률이고, Nq는 양자화된 영상 {Z}에서 이 레벨(Zq)이 나타나는 횟수를 나타내고, N은 양자화된 영상 {Z}의 전체 샘플수를 나타낸다.

그때, 양자화된 영상 {Z}의 누적 밀도 함수(cumulative density function:CDF)는 다음 수학식 2와 같이 정의된다.

[수학식 2]

여기서, C(ZQ-1) = 1 이다.

양자화되기 전 샘플들의 누적 밀도 함수 c(Xk)는 양자화된 샘플의 누적 밀도 함수 C(Zq)로부터 도 2에 도시된 바와 같이 선형보간을 통해 근사적으로 계산될 수 있다.

Q[Xk] = Zq 일때, Z-1 = 0 로 가정하면, c(Xk)는 다음 수학식 3과 같이 선형보간된다.

[수학식 3]

또한, 위 수학식 3으로부터 c(Xm)도 근사적으로 구할 수 있다.

히스토그램 등화의 가장 큰 문제점은 변환함수로 사용되는 누적 밀도 함수에 따라 입출력 신호간의 평균 밝기가 현저하게 변할 수 있다는 것이다.

이러한 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명에서는 선형보간을 통해 구해진 누적 밀도 함수와 결합하여, 주어진 영상의 평균 밝기가 지나치게 어둡거나 밝을 경우 밝기 보상을 겸한 다음의 맵핑동작을 제안한다

[수학식 4]

여기서,

[수학식 5]

이다. Bm을 보상된 평균레벨이라고 하고, △은 평균 밝기에 따른 소정의 보정함수에 의해 얻어지는 보정치라고 하면, 이 보상된 평균레벨(Bm)은 주어진 영상의 평균레벨(Xm)에 보정치(△)를 가산한 결과가 된다. 이때, Bm ⊂ {X0,X1,...,XL-1} 로 가정한다.

그리고,

[수학식 6]

이다. Bm'는 보상된 평균레벨(Bm)보다 높은 레벨영역에서 맵핑되는 첫번째 그레이 레벨을 나타낸다.

따라서, 보정치가 0보다 크면(△ 0), 개선된 출력(YH)의 평균 밝기는 밝아질 것이고, 보정치가 0보다 작으면(△ 0), 개선된 출력(YH)의 평균 밝기는 어두워질 것이다. △가 증가할수록 낮은(lower) 그레이 레벨영역의 다이나믹 범위는 개선될 것이고, △가 감소할수록 높은(upper) 그레이 레벨영역의 다이나믹 범위는 개선될 것이다.

결론적으로, 평균레벨(Xm)이하인 입력 샘플은 변환함수에 의해 X0 에서 Bm까지의 그레이레벨로 맵핑되고, 평균레벨(Xm)보다 큰 입력 샘플은 변환함수에 의해 Bm' 에서 XL-1까지의 그레이 레벨로 맵핑된다. 수학식 4에서 Xm은 Bm으로 맵핑됨을 알 수 있다.

주어진 영상을 양자화된 누적 밀도 함수로부터 선형보간을 통해 계산된 보간된 누적 밀도 함수에 따라 히스토그램 등화할 때, 주어진 영상의 평균레벨은 원하는 출력 평균으로 맵핑되도록 보간된 누적 밀도 함수에 근거한 변환함수를 수학식 4와 같이 조정하여 주어진 영상의 평균 밝기가 히스토그램 등화에 의하여 변하지 않도록 하는 방법을 본 발명에서는 밝기 보상 기능을 가진 양자화된 평균-매칭 히스토그램 등화라고 칭한다.

따라서, 주어진 영상의 평균레벨(Xm)에 따라, 즉, 밝고 어두움에 따라 적절히 보상된 평균레벨(Bm)을 이용한 양자화된 평균-매칭 히스토그램 등화는 입력 영상의 화질을 크게 개선시킬 수 있다.

이어서, 도 3 내지 도 6을 결부시켜 본 발명에 의한 밝기 보상 기능을 가진 양자화된 평균-매칭 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선 회로의 실시예를 설명하기로 한다.

도 3에 있어서, 양자화기(102)는 L레벨의 입력 영상(Xk's)을 Q레벨로 양자화하여 양자화된 영상(Zq's)을 출력한다. 프레임 히스토그램 계산기(104)는 양자화된 영상(Zq's)에 대해 1 화면 단위로 그레이 레벨 분포도를 계산해서 수학식 1을 이용하여 확률 밀도 함수(P(Zq)'s)를 계산한다. 여기서, 화면 단위는 필드도 될 수 있으나 여기서는 프레임으로 한다.

CDF 계산기(106)는 프레임 히스토그램 계산기(104)에서 계산된 양자화된 영상(Zq's)의 확률 밀도 함수(P(Zq)'s)를 근거로하여 수학식 2를 이용하여 양자화된 누적 밀도 함수((C(Zq)'s)를 계산한다. CDF 보간기(108)에서는 양자화된 영상신호(Zq's)의 누적 밀도 함수값(C(Zq)'s)를 근거로하여 수학식 3에 의해 선형 보간하여 보간된 누적 밀도 함수값(c(Xk)'s)을 출력한다. 여기서, k=0,1,...,L-1 이다.

한편, 프레임 평균 계산기(110)에서는 프레임 단위의 입력 영상(Xk's)의 평균레벨(Xm)을 계산하고, 동기신호(여기서는 프레임 동기신호:SYNC)에 따라 계산된 평균레벨(Xm)을 CDF 메모리(114) 및 밝기 보상기(116)에 출력한다.

프레임 메모리(112)는 입력되는 영상(Xk's)을 1프레임 단위로 저장한다.

여기서, 보간된 누적 밀도 함수값(c(Xk)'s)은 현재 입력되는 영상(Xk's)에 비해 1프레임이 지연된 영상신호의 누적 밀도 함수값이므로 이 보간된 누적 밀도 함수값(c(Xk)'s)과 동일 프레임의 영상신호를 제1 및 제2 맵퍼(118,120)에 입력시키기 위하여 입력되는 영상(Xk's)을 프레임 메모리(112)에 의해 1 프레임 지연시킨다.

CDF 메모리(114)는 CDF 보간기(108)에서 보간된 누적 밀도 함수(c(Xk)'s)를 동기신호(SYNC)에 따라 프레임단위로 갱신하고, 갱신되는 동안 저장된 보간된 누적 밀도 함수값(c(Xk)) 및 프레임 평균 계산기(110)에서 출력되는 평균레벨(Xm)에 대한 누적 밀도 함수값(c(Xm))을 출력한다. 여기서, CDF 메모리(114)는 버퍼로서 사용하고, k=0,1,...,L-1 이다.

한편, 밝기 보상기(116)는 프레임 평균 계산기(110)에서 출력되는 평균레벨(Xm)을 입력하여 수학식 5에 도시된 바와 같이 입력 영상의 평균 밝기에 따른 보정치(△)를 평균레벨(Xm)에 가산하여 보상된 평균레벨(Bm)을 출력한다.

이 보정치(△)는 도 4a 및 도 4b에 도시된 바와 같은 보정함수에 의해 결정된다. 본 발명은 도 4a 및 도 4b에 도시된 보정함수의 예에 국한되는 것이 아니고 다른 응용예가 있을 수 있다.

도 4a 및 도 4b에 도시된 바와 같은 보정함수에 따른 보정치에 의해 개선된 신호(YH)의 밝기를 조절하게 된다. 즉. 입력 영상의 평균레벨(Xm)이 아주 작으면 즉, 아주 어두운 영상이면 0보다 큰 보정치(△)를 평균레벨(Xm)에 가산하여 위 수학식 4를 이용하여 본 발명에서 제안하고 있는 양자화된 평균-매칭 히스토그램 등화하면 개선된 신호(YH)의 평균 밝기가 밝아지게 된다.

또한, 입력 영상의 평균레벨(Xm)이 아주 크면 즉, 아주 밝은 영상이면 0보다 작은 보정치(△)를 평균레벨(Xm)에 가산하여 위 수학식 4를 이용하여 본 발명에서 제안하고 있는 양자화된 평균-매칭 히스토그램 등화하면 개선된 신호(YH)의 평균 밝기가 어두워지게 된다. 따라서, 평균레벨(Xm)에 따라 소정의 적절한 보정치(△)에 의해 보상된 평균레벨(Bm)을 이용하여 양자화된 평균-매칭 히스토그램 등화를 하면 입력 영상의 화질을 크게 개선시킬 수 있다.

도 5a 및 도 5b는 도 4a 및 도 4b에 도시된 밝기 보정함수에 따른 보정치(△)가 가산된 보상된 평균레벨(Bm)과 입력 영상의 평균레벨(Xm)과의 관계를 보인 도면이다.

한편, 제1 맵퍼(118)는 CDF 메모리(114)로부터 출력되는 보간된 누적 밀도 함수값(c(Xk))과 평균레벨에 대한 누적 밀도 함수값(c(Xm)), 밝기 보상기(116)로부터 출력되는 보상된 평균레벨(Bm) 및 프레임 메모리(112)로부터 출력되는 1프레임 지연된 영상신호(Xk)를 입력하여 수학식 4를 이용하여 평균레벨(Xm) 이하인 지연된 입력 영상신호(Xk)를 X0에서 Bm까지의 그레이 레벨중 하나의 그레이 레벨로 맵핑한다.

제2 맵퍼(120)는 CDF 메모리(114)로부터 출력되는 보간된 누적 밀도 함수값(c(Xk))과 평균레벨에 대한 누적 밀도 함수값(c(Xm)), 밝기 보상기(116)로부터 출력되는 보상된 평균레벨(Bm) 및 프레임 메모리(112)로부터 출력되는 1프레임 지연된 입력 영상신호(Xk)를 입력하여 평균레벨(Xm)보다 큰 지연된 입력 영상신호(Xk)를 식(4)를 이용하여 Bm'에서 XL-1까지의 그레이 레벨중 하나의 그레이 레벨로 맵핑한다.

제1 및 제2 맵퍼(118,120)의 출력은 수학식 4로 나타내어지고, Bm'는 수학식 6으로 나타내어진다.

비교기(122)는 프레임 메모리(112)에서 출력되는 영상신호(Xk)와 프레임 평균 계산기(110)에서 출력되는 평균레벨(Xm)을 비교하여 선택제어신호를 발생한다.

선택기(124)는 선택제어신호에 따라 즉, 프레임 메모리(112)로부터 출력되는 영상신호(Xk)가 평균레벨(Xm) 이하이면 제1 맵퍼(116)를 선택하고, 그렇지 않으면 제2 맵퍼(118)를 선택해서 개선된 영상신호(YH)를 출력한다.

여기서, 프레임 히스토그램 계산기(104)와 CDF 계산기(106)를 별도로 사용하지 않고, 양자화된 영상신호(Zq's)에 대해 1화면단위로 그레이 레벨 분포도를 계산하여 이를 근거로하여 양자화된 영상신호(Zq's)의 CDF를 계산하는 하나의 블록으로 구성될 수 있다.

도 6은 본 발명에 의한 밝기 보상 기능을 가진 양자화된 평균-매칭 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선 회로의 다른 실시예에 따른 블록도이다.

도 6에 있어서, 양자화기(202)는 L레벨의 입력 영상(Xk's)을 Q레벨로 양자화하여 양자화된 영상(Zq's)을 출력한다. 프레임 히스토그램 계산기(204)는 양자화된 영상(Zq's)에 대해 프레임 단위로 그레이 레벨 분포도를 계산해서 수학식 1을 이용하여 양자화된 영상(Zq's)의 확률 밀도 함수(P(Zq)'s)를 계산한다.

CDF 계산기(206)는 프레임 히스토그램 계산기(204)에서 계산된 양자화된 영상(Zq's)의 확률 밀도 함수(P(Zq)'s)를 근거로하여 수학식 2를 이용하여 양자화된 누적 밀도 함수((C(Zq)'s)를 계산한다. CDF 보간기(208)에서는 양자화된 영상(Zq's)의 누적 밀도 함수(C(Zq)'s)를 근거로하여 수학식 3에 의해 선형 보간하여 보간된 누적 밀도 함수값(c(Xk)'s)을 출력한다. 여기서, k=0,1,...,L-1 이다.

한편, 프레임 평균 계산기(210)에서는 프레임 단위의 입력 영상(Xk's)의 평균레벨(Xm)을 계산하고, 프레임 동기신호(SYNC)에 따라 계산된 평균레벨(Xm)을 CDF 메모리(212) 및 밝기 보상기(214)에 출력한다.

CDF 메모리(212)는 CDF 보간기(208)에서 보간된 누적 밀도 함수값(c(Xk)'s)을 프레임 동기신호(SYNC)에 따라 프레임단위로 갱신하고, 갱신되는 동안 저장된 보간된 누적 밀도 함수값(c(Xk)) 및 프레임 평균 계산기(210)에서 출력되는 평균레벨(Xm)에 대한 누적 밀도 함수값(c(Xm))을 출력한다. 여기서, k=0,1,...,L-1 이다.

밝기 보상기(214)는 프레임 평균 계산기(210)에서 출력되는 평균레벨(Xm)을 입력하여 수학식 5에 도시된 바와 같이 입력 영상의 평균 밝기에 따른 보정치를 평균레벨(Xm)에 가산하여 보상된 평균레벨(Bm)을 출력한다.

제1맵퍼(216)는 CDF 메모리(212)로부터 출력되는 보간된 누적 밀도 함수값(c(Xk))과 평균레벨에 대한 누적 밀도 함수값(c(Xm)), 밝기 보상기(214)로부터 출력되는 보상된 평균레벨(Bm) 및 입력 영상신호(Xk)를 입력하여 수학식 4를 이용하여 평균레벨(Xm) 이하인 입력 영상신호(Xk)를 X0에서 Bm까지의 그레이 레벨중 하나의 그레이 레벨로 맵핑한다.

제2맵퍼(218)는 CDF 메모리(212)로부터 출력되는 보간된 누적 밀도 함수값(c(Xk))과 평균레벨에 대한 누적 밀도 함수값(c(Xm)), 밝기 보상기(214)로부터 출력되는 보상된 평균레벨(Bm) 및 입력 영상신호(Xk)를 입력하여 평균레벨(Xm)보다 큰 입력 영상신호(Xk)를 수학식 4를 이용하여 Bm'에서 XL-1까지의 그레이 레벨중 하나의 그레이 레벨로 맵핑한다. 제1 및 제2 맵퍼(216,218)의 출력은 수학식 4로 나타내어지고, Bm'는 수학식 6으로 나타내어진다.

이때, 제1 및 제2 맵퍼(216,218)에 입력되는 영상신호(Xk)는 CDF 메모리(212)로부터 출력되는 보간된 누적 밀도 함수값(c(Xk))에 비해서 다음 프레임의 영상신호이다.

그러나, 도 2에서는 인접 프레임간에는 높은 상관성을 가진다는 특성을 이용하여 프레임 메모리를 생략함으로써 하드웨어를 감소시킨다.

비교기(220)는 입력 영상신호(Xk)와 프레임 평균 계산기(210)에서 출력되는 평균레벨(Xm)을 비교하여 선택제어신호를 발생한다.

선택기(222)는 선택제어신호에 따라 즉, 입력 영상신호(Xk)가 평균레벨(Xm)이하이면 제1 맵퍼(214)를 선택하고, 그렇지 않으면 제2맵퍼(218)를 선택해서 수학식 4에 도시된 바와 같은 개선된 신호(YH)를 출력한다.

본 발명은 영상신호의 화질 개선에 관련된 광범위한 분야에 응용될 수 있다. 즉, 방송기기, 레이더 신호 처리 시스템, 의용 공학, 가전 제품등에 응용될 수 있다.

상술한 바와 같이, 본 발명은 주어진 영상신호의 양자화된 누적 밀도 함수로부터 선형보간을 통해 근사화된 누적 밀도 함수에 따라 히스토그램 등화할 때 주어진 영상의 평균 그레이 레벨이 원하는 출력 평균레벨로 맵핑되도록 변환함수로 사용되는 근사화된 누적 밀도 함수를 조정하여 콘트라스트를 개선하면서 주어진 영상의 평균 밝기를 일정하게 유지하는 효과가 있다.

또한, 본 발명의 회로는 입력 영상신호를 양자화해서 히스토그램 등화시 CDF 계산을 위하여 양자화된 레벨의 발생횟수만을 저장하고, 누적함으로써 하드웨어가 간단해지고 비용이 절감되는 효과가 있다.

Claims

소정수의 그레이 레벨로 표현되는 영상신호를 히스토그램 등화하여 화질을 개선하는 방법에 있어서:

(a) 입력되는 영상신호의 레벨을 양자화하여 양자화된 영상신호를 출력하는 단계;

(b) 상기 양자화된 영상신호에 대해 화면단위의 그레이 레벨 분포도를 근거로하여 누적 밀도 함수를 구해서 양자화된 누적 밀도 함수값을 출력하는 단계;

(c) 상기 양자화된 누적 밀도 함수값을 근거로하여 보간에 의해 보간된 누적 밀도 함수값과 상기 평균레벨에 대한 누적밀도함수값을 출력하는 단계;

(d) 입력되는 영상신호를 화면단위로 평균레벨을 계산하는 단계;

(e) 입력되는 영상신호의 평균 밝기에 근거한 소정의 보정함수에 따른 보정치를 상기 평균레벨에 가산하여 보상된 평균레벨을 출력하는 단계; 및

(f) 상기 보간된 누적 밀도 함수를 변환함수로 사용하여 상기 보간된 누적 밀도 함수값, 상기 평균레벨에 대한 누적밀도함수값과 상기 보상된 평균레벨을 근거로하여 상기 입력되는 영상신호를 새로운 그레이 레벨로 맵핑하되, 상기 평균레벨이 상기 보상된 평균레벨로 맵핑되도록 상기 변환함수를 조정하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 방법.
제1항에 있어서, 상기 입력되는 영상신호를 화면단위로 지연해서 지연된 영상신호를 상기 (f)단계로 출력하는 단계(f1)를 더 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 방법.
제1항에 있어서, 상기 (b)단계는

(b1) 상기 양자화된 영상신호를 화면단위로 그레이 레벨 분포도를 구하는 단계; 및

(b2) 구해진 양자화된 영상신호의 그레이 레벨 분포도를 근거로하여 누적 밀도 함수를 계산하여 양자화된 누적 밀도 함수값을 출력하는 단계를 포함함을 특징으로 화질 개선 회로.
제1항에 있어서, 상기 (c)단계에서 보간은 선형보간임을 특징으로 하는 화질 개선 방법.
제1항에 있어서, 상기 (e)단계에서는 상기 평균레벨이 아주 작으면 즉, 아주 어두운 영상이면 제로보다 큰 보정치를 상기 평균레벨에 가산하여 보상된 평균레벨을 출력하고, 상기 평균레벨이 아주 크면 즉, 아주 밝은 영상이면 제로보다 작은 보정치를 상기 평균레벨에 가산하여 보상된 평균레벨을 출력함을 특징으로 하는 화질 개선 방법.
제1항에 있어서, 상기 (f)단계는

(f1) 입력되는 영상신호가 상기 평균레벨 이하이면 입력되는 영상신호를 이에 대응하는 보간된 누적 밀도 함수값, 평균 레벨에 대한 누적 밀도 함수값에 따라 최소 그레이 레벨(X0)에서 보상된 평균레벨(Bm)까지의 그레이레벨로 맵핑하는 단계; 및

(g2) 입력되는 영상신호가 상기 평균레벨 보다 크면 입력되는 영상신호를 이에 대응하는 보간된 누적 밀도 함수값과 평균 레벨에 대한 누적밀도함수값에 따라 Bm'에서 최대 그레이 레벨(XL-1)까지의 그레이레벨로 맵핑하되 여기서인 단계를 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 방법.
소정수의 그레이 레벨로 표현되는 영상신호를 히스토그램 등화하여 화질을 개선하는 회로에 있어서:

입력되는 영상신호의 레벨을 양자화하여 양자화된 영상신호를 출력하는 양자화수단;

상기 양자화된 영상신호에 대해 화면단위의 그레이 레벨 분포도를 근거로하여 누적 밀도 함수를 계산하여 양자화된 누적 밀도 함수값을 출력하는 제1계산수단;

입력되는 영상신호를 화면단위로 평균레벨을 계산하는 제2계산수단;

입력되는 영상신호의 평균 밝기에 근거한 소정의 보정함수에 따른 보정치를 상기 평균레벨에 가산하여 보상된 평균레벨을 출력하는 밝기 보상수단;

상기 양자화된 누적 밀도 함수값을 보간하여 보간된 누적 밀도 함수값을 출력하는 보간수단; 및

상기 보간된 누적 밀도 함수를 변환함수로 사용하여 입력되는 영상신호를 새로운 그레이 레벨로 맵핑하되, 상기 평균레벨이 상기 보상된 평균레벨로 맵핑되도록 변환함수를 조정하여 개선된 신호를 출력하는 출력수단을 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
제7항에 있어서, 상기 제1 계산수단은

상기 양자화된 영상신호를 화면단위로 그레이 레벨 분포도를 구하는 프레임 히스토그램 계산기; 및

구해진 양자화된 영상신호의 그레이 레벨 분포도를 근거로하여 누적 밀도 함수를 계산하여 양자화된 누적 밀도 함수값을 출력하는 CDF 계산기를 포함함을 특징으로 화질 개선 회로.
제7항에 있어서, 상기 밝기 보상수단은 상기 평균레벨이 아주 작으면 즉, 아주 어두운 영상이면 제로보다 큰 보정치를 상기 평균레벨에 가산하여 보상된 평균레벨을 출력하고, 상기 평균레벨이 아주 크면 즉, 아주 밝은 영상이면 제로보다 작은 보정치를 평균레벨에 가산하여 보상된 평균레벨을 출력함을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
제7항에 있어서, 상기 보간은 선형보간임을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
제7항에 있어서, 상기 보간된 누적 밀도 함수값을 화면단위로 갱신하고, 갱신되는 동안 저장된 보간된 누적 밀도 함수값과 상기 평균레벨에 대한 누적 밀도 함수값을 출력하는 버퍼를 더 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
제11항에 있어서, 상기 보간된 누적 밀도 함수값과 동일 프레임의 영상신호를 상기 출력수단에 입력시키기 위하여 상기 입력되는 영상신호를 화면단위로 지연하는 화면 메모리를 더 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
제11항에 있어서, 상기 출력수단은

상기 제2계산수단에서 계산된 평균레벨은 상기 보상된 평균레벨로 맵핑하고, 평균레벨 이하의 입력 영상신호는 이에 대응하는 보간된 누적 밀도 함수값과 상기 평균레벨에 대한 누적 밀도 함수값에 따라 최소 그레이 레벨(X0)에서 보상된 평균레벨(Bm)까지의 그레이레벨로 맵핑하는 제1맵퍼;

상기 평균레벨보다 큰 입력 영상신호는 이에 대응하는 보간된 누적 밀도 함수값과 상기 평균레벨에 대한 누적 밀도 함수값에 따라 Bm'에서 최대 그레이 레벨(XL-1)까지의 그레이레벨로 맵핑하되 여기서인 제2맵퍼;

입력되는 영상신호와 상기 평균레벨을 비교해서 선택제어신호를 발생하는 비교기; 및

상기 선택제어신호에 따라 즉, 입력되는 영상신호가 상기 평균레벨 이하이면 제1 맵퍼를 선택하고, 그렇지 않으면 제2맵퍼를 선택하는 선택기를 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
제12항에 있어서, 상기 출력수단은

상기 제2계산수단에서 계산된 평균레벨은 보상된 평균레벨로 맵핑하고, 상기 화면 메모리로부터 출력되는 평균레벨이하의 영상신호는 이에 대응하는 보간된 누적 밀도 함수값과 상기 평균레벨에 대한 누적 밀도 함수값에 따라 최소 그레이 레벨(X0)에서 보상된 평균레벨(Bm)까지의 그레이레벨로 맵핑하는 제1맵퍼;

상기 화면 메모리로부터 출력되는 상기 평균레벨보다 큰 영상신호는 이에 대응하는 보간된 누적 밀도 함수값과 상기 평균레벨에 대한 누적 밀도 함수값에 따라 Bm'에서 최대 그레이 레벨(XL-1)까지의 그레이레벨로 맵핑하되 여기서인 제2맵퍼;

상기 화면 메모리로부터 출력되는 영상신호와 상기 평균레벨을 비교해서 선택제어신호를 발생하는 비교기; 및

상기 선택제어신호에 따라 즉, 상기 화면 메모리로부터 출력되는 영상신호가 상기 평균레벨 이하이면 제1 맵퍼를 선택하고, 그렇지 않으면 제2맵퍼를 선택하는 선택기를 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 회로.