KR100213039B1 - 평균-매칭 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선 방법 및 그 회로 - Google Patents

평균-매칭 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선 방법 및 그 회로 Download PDF

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Abstract

본 발명에 의한 평균-매칭 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선 방법은 입력되는 영상신호를 화면단위로 그레이 레벨 분포도를 구하고, 구해진 화면단위의 그레이 레벨 분포도를 근거로 하여 확률밀도함수를 구하는 단계, 구해진 확률밀도함수를 근거로 하여 화면단위로 누적밀도함수를 구하는 단계, 입력되는 영상신호를 화면단위로 평균레벨을 계산하는 단계와 입력되는 영상신호를 구해진 누적밀도함수에 따라 그레이레벨로 맴핑하되 구해진 평균레벨이 맵핑되도록 변환함수를 조정하는 단계를 포함하여 주어진 영상신호의 누적밀도함수에 따라 히스토그램 등화할 때 주어진 영상의 평균신호를 출력 영상의 평균신호로 맵핑하여 콘트라스트를 개선하면서 주어진 영상의 평균밝기를 일정하게 유지하는 효과가 있다.

Description

평균-매칭 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선 방법 및 그 회로
제1도는 본 발명에 의한 평균-매칭 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선 회로의 일 실시예에 따른 블럭도이다.
제2도는 본 발명에 의한 평균-매칭 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선 회로의 다른 실시예에 따른 블럭도이다.
본 발명은 평균-매칭 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선 방법 및 그 회로에 관한 것으로, 특히 콘트라스트를 개선하면서 주어진 영상의 평균밝기를 일정하게 유지하는 화질 개선 방법 및 그 회로에 관한 것이다.
그레이레벨(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 알려저 있으며, 영상의 샘플분포에 따라 주어진 영상의 콘트라스트를 개선하는 방법은 아래 문헌[1],[2]에 개시되어 였다 : [1] J.S.Lim, Two-Dimensiona1 Signal and Image Processing, Prentice Ha11, Englewood Cliffs, New Jersey, 1990, [2] R.C.Gonzalez and P.Wints, Digita1 Image Processing, Addison-Wesley, Reading, Massachusetts, 1977. 또한, 메디컬 영상 처리와 레이다 영상 처리를 포함하는 히스토그램 등화 방법의 유용한 응용은 아래 문힌 [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, vo1.2321, 1994.
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 특성은 실제적인 경우에서는 결점이 된다. 즉, 히스토그램 등화의 출력 밀도가 일정하기 때문에 출력영상의 평균 밝기(brightness)는 증간 그레이 레벨에 가깝게 된다.실제적으로, 아날로그 영상의 히스토그램 등화를 위하여, 히스토그램등화에서 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.
상기의 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명의 목적은 주어진 영상신호의 누적밀도함수에 따라 히스토그램 등화할 때 주어진 영상의 평균 그레이 레벨이 그 값으로 다시 맵핑되도록 변환함수를 조정하면서 콘트라스트를 개선하여, 주어진 영상의 평군밝기가 일정하게 유지되도록 하는 화질 개선 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명의 다른 목적은 주어진 영상신호의 누적밀도함수에 따라 히스토그램 등화할 때 주어진 영상의 평균 그레이 레벨이 그 값으로 다시 맵핑되도록 변환함수를 조징하면서 콘트라스트를 개선하여, 주어진 영상의 평균밝기가 일정하게 유지되도록 하는 화질 개선 회로를 제공하는 데 있다.
상기의 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 의한 화질 개선 방법은 소정수의 그레이 레벨로 표현되는 영상신호를 히스토그램 등화하여 화질 개선하는 방법에 있어서 :
(a) 입력되는 영상신호를 화면단위로 그레이 레벨 분포도를 구하고, 구해진 화면단위의 그레이 레벨 분포도를 근거로 하여 확률밀도함수를 구하는 단계; (b) 구해진 확률밀도함수를 근거로 하여 화면단위로 누적밀도 함수를 구하는 단계: (c) 입력되는 영상신호를 화면단위로 평균레벨을 계산하는 단게; 및 (d) 입력되는 영상신호를 구해진 누적밀도함수에 따라 그레이레벨로 맵평하되 상기 (c)단계에서 구해진 평균레벨이 평균레벨로 맵핑되도륵 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 화질 개선하는 회로에 있어서 :
입력되는 영상신호를 화면단위로 그레이 레벨 분포도를 계산해서 계산된 화면단위의 그레이 레벨 분포도를 근거로 하여 확률밀도함수를 계산하는 제1계산수단; 상기 제1계산수단에서 계산된 확률밀도함수를 근거로 하여 누적밀도함수를 계산하는 제2계산수단; 상기 입력되는 영상신호를 화면단위로 평균레벨을 계산하는 제3계산수단; 및 상기 누적밀도함수에 따라 그레이 레벨로 맵핑하되, 상기 제3계산수단에서 구해진 평균레벨을 그대로 평균레벨로 맵핑되도록 변환함수를 조정하여 등화된 신호를 출력하는 출력수단을 포함함을 특징으로 하고 있다.
이하, 점부된 도면을 참조하여 본 발명에 의한 평균-매칭 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선 방법 및 그 회로의 바람직한 실시예를 설명하기로 한다.
먼저, 본 발명에서 제안하는 평균-매칭 히스토그램 등화(Mean-Matching Histogram Equalization)를 이용한 화질 개선 방법에 대해 설명하기로 한다.
{X}는 주어진 영상을 나타내고, Xm은 주어진 영상 {X}자의 평균레벨을 나타낸다.
주어진 영상 {X}은 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.
확률 밀도 함수(probability density funtion : PDF)는 다음과 같이 정의된다.
여기서, nk는 영상 {X}자에서 그레이 레벨(Xk)이 나타나는 횟수를 나타내고, n은 영상{X}에서 전체 샘플수를 나타낸다. 그때, 누적 밀도 함수(cumulative density funtion : CDF)는 다음과 같이 정의된다.
누적 밀도 함수를 근거로 해서, 주어진 임력 샘플(Xk)에 대한 전형적인 히스토그램 등화의 출력(Yt)은 다음과 같이 주어진다.
히스토그램 등화의 가장 큰 문제점은 변환함수로 사용되는 누적밀도함수에 따라 입출력신호간의 평균밝기가 힌저하게 변할 수 있다는 것이다.
이러한, 문제점을 해결하기 위하여, 누적밀도함수와 결합하여 입력영상의 평균에 근거로 한 본 발명에서는 다음의 맵핑동작을 제안한다.
이것은 평균(Xm)이하인 샘플은 변환함수에 의해 X0에서Xm까지의 그레이레벨로 맴핑하고, 평균(Xm)보다 큰 샘플은 변환함수에 의해 Xm에서 XL-1까지의그레이레벨로 맵핑한다. 식(4)에서 Xm은 다시 Xm으로 맵핑됨을 알 수 있다.
따라서, 주어진 영상을 계산된 누적밀도함수에 따라 히스토그램 등화할 때, 주어진 영상의 평균신호가 그 자신에게 다시 맵핑되도록 변환함수에 근거한 변환함수를 (4)와 같이 조정하여 주어진 영상의 평균밝기가 히스토그램 등화에 의하여 변하지 않도록 하는 본 발명의 방법을 평균-매칭 히스토그램 등화라고 한다.
이어서, 제1도 및 제2도를 결부시켜 평균-매칭 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선 회로의 실시예를 설명하기로 한다.
제1도는 본 발명에 의한 평군-매칭 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선 회로의 일 실시예에 따른 블럭도이다.
제1도에 있어서, 프레임 히스토그램 계산기(102)는 입력되는 영상(Xk)에 대해 1 화면 단위로 그레이 레벨 분포도를 계산해서 식(1)을 이용하여 확률밀도함수(p(Xk))를 계산한다. 여기서, 화면 단위는 필드도될 수 있으나 여기서는 프레임으로 한다.
CDF 계산기(104)는 프레임 히스토그램 계산기(102)에서 계산된 1프레임의 확률밀도함수(p(Xk))를 근거로 하여 식(2)를 이용하여 누적 밀도함수(C(Xk) )를 계산한다.
프레임 평균 계산기(106)에서는 프레임 단위로 입력 영상(Xk)의 평균레벨(Xm)을 계산하고, 동기신호(여기서는 프레임 동기신호 : SYNC)에 따라 계산된 평균레벨(Xm)을 출력한다.
프레임 메모리(108)는 입력되는 영상신호(Xk)를 1프레임 단위로 저장한다. CDF계산기(104)에서 계산된 누적밀도함수(c(Xk))는 현재 입력되는 영상신호(Xk)에 비해 l프레임이 지연된 영상신호의 누적밀도함수이므로 이 누적밀도함수(C(Xk))와 동일 프레임의 영상신호를 CDF 메모리(110)와 제1 및 제2맵퍼(112,114)에 입력하기 위하여 입력되는 영상신호(Xk)를 프레임 메모리(108)에 의해 1 프레임 지연시킨다.
CDF 메모리(110)는 CDF 계산기(104)에서 계산된 누적 밀도함수(c(Xk))를 동기신호(여기서는 프레임 동기신호 : SYNC)에 따라 프레임단위로 갱신하고, 갱신되는 동안 저장된 한 프레임전의 누적밀도함수에서 프레임 메모리(108)로부터 입력되는 샘플(Xk)에 대응되는 누적밀도함수값 (C(Xk))과, 누적밀도함수중 프레임 평균 게산기(106)에서 출력되는 평균레벨(Xm)에 대한 누적밀도함수값(c(Xm))을 출력한다. CDF 메모리(11O)는 버퍼로서 사용된다.
제1맵퍼(112)는 CDF 메모리(110)로부터 출력되는 누적밀도함수값(C(Xk))과 평균레벨에 대한 누적밀도함수값(C(Xm)), 프레임 평균 계산기(106)로부터 출력되는 평균레벨(Xm), 프레임 메모리(108)로부더 출력되는 1프레임 지연된 입력영상을 입력하여 식(4)를 이용하여 평균레벨(Xm)이하인 1프레임 지연된 입력영상(Xk)을 X0에서 Xm까지의 그레이 레벨로 맴핑하여 등화된 신호(YL)를 출력한다.
제2맵퍼(114)는 CDF 메모리(110)로부터 출력되는 누적밀도함수값(C(Xk))과 평균레벨에 대한 누적밀도함수값(C(Xm)), 프레임 평균 계산기(106)로부터 출력되는 평균레벨(Xm), 프레임 메모리(108)로부터 출력되는 1프레임 지연된 입력영상(Xk)를 입력하여 평균레벨(Xm)보다 큰 1프레임 지연된 입력영상(Xk)을 식(4)를 이용하여 Xm에서 XL-1까지의 그레이 레벨로 맵핑하여 등화된 신호(YL)를 출력한다.
비교기(116)는 프레임 메모리(108)에서 출력되는 입력 영상신호와 프레임 평균 계산기(104)에서 출력되는 평균레벨(Xm)을 비교하여 선택제어신호를 출력한다.
선택기(118)는 선택제어신호에 따라 즉, 프레임 메모리(108)로부더 출력되는 영상신호가 평균레벨(Xm)이하이면 제1 맵퍼(112)를 선택하고, 그렇지 않으면 제2맵퍼(114)를 선택해서 식(4)에 도시된 출력영상(Y)을 출력한다.
제2도는 본 발명에 의한 평균-매칭 히스트그램 등화를 이용한 화질개선 회로의 다른 실시예에 따른 블럭도이다.
제2도에 있어서, 프레임 히스토그램 게산기(202)는 입력되는 영상(Xk)에 대해 프레임 단위로 그레이 레벨 분포도를 계산해서 식(1)을 이용하여 확률밀도함수(p(Xk))를 계산한다.
CDF 계산기(204)는 프레임 히스토그램 계산기(202)에서 계산된 1프레임의 확률밀도함수(p(Xk))를 근거로 하여 식(2)를 이용하여 누적 밀도함수(C(Xk) )를 계산한다.
프레임 평균 계산기(206)에서는 프레임 단위로 입력 영상(Xk)의 평균레벨 (Xm)을 계산한다. 이때, 프레임 평균 계산기 (206) 는 동기신호(SYNC)에 따라 계산된 평균레벨(Xm)을 출력한다.
CDF 메모리(208)는 CDF 게산기(204)에서 게산된 누적밀도함수(c(Xk))를 동기신호(SYNC)에 따라 프레임단위로 갱신하고, 갱신되는 동안 저장된 한 프레임전의 누적밀도함수에서 입력되는 샘플(Xk)에 대응되는 누적밀도함수값(C(Xk)) 과, 프레임 평균 계산기(206)에서 출력되는 평균레벨(Xm)에 대한 평균 누적밀도함수값(c(Xm))을 출력한다.
제1맵퍼(210)는 CDF 메모리(208)로부터 출력되는 누적밀도함수값(C(Xk))와 평균레벨에 대한 누적밀도함수값(C(Xm)), 프레임 평균 계산기(206)로부터 출력되는 평균레벨(Xm), 입력영상(Xk)을 입력하여 평균레벨(Xm)이하인 입력영상(Xk)을 식(4)를 이용하여 X0에서 Xm까지의 그레이 레벨로 맵핑하여 등화된 신호(YL)를 출력한다.
제2맵퍼 (212)는 CDF 메모리(208)로부터, 출력되는 누적밀도함수값(C(Xk))과 평균레벨에 대한 누적밀도함수값(C(Xm)), 프레임 평균 계산기(206)로부터 출력되는 평균레벨(Xm), 입력영상(Xk)을 입력하여 식(4)를 이용하여 평균레벨(Xm)보다 큰 입력영상(Xk)을 Xm에서 XL-1까지의 그레이 레벨로 맵핑해서 등화된 신호(YH)를 출력한다.
이때, 제1 및 제2맵퍼(210,212)에 입력되는 영상신호(Xk)는 CDF 메모리(208)의 출력신호에 비해서 다음 프레임의 신호이다.
따라서, CDF 메모리(208)로 부터 출력되는 누적밀도함수와 동일프레임의 영상신호를 맵퍼(210,2l2)에 입력시키기 위하여 입력되는 영상신호를 1프레임 지연하는 프레임메모리가 제1도와 같이 구성될 수 있다. 그러나, 인접프레임간에는 높은 상관성을 가진다는 특성을 이용하여 제2도에서는 프레임 메모리를 생략함으로써 하드웨어를 감소시킨다.
비교기(214)는 입력되는 영상신호(Xk)와 프레임 평균 계산기(204)에서 출력되는 평균레벨(Xm)을 비교하여 선택제어신호를 출력한다.
선택기(2l6)는 선택제어신호에 따라 즉, 입력되는 영상신호(Xk)가 평균레벨(Xm)이하이면 제1맵퍼(210)를선택하고, 그렇지않으면 제2맵퍼(212)를 선택하는 제어신호를 출력한다.
상술한 바와 같이, 본 발명은 주어진 영상신호의 누적밀도함수에 따라 히스토그램 등화할 때 주어진 영상의 평균 그레이 레벨이 그 자신에게 맵핑되도록 변환함수를 조정하여 콘트라스트를 개선하면서 주어진 영상의 평균밝기를 일정하게 유지하는 효과가 있다.

Claims (10)

  1. 소정수의 그레이 레벨로 표현되는 영상신호를 히스트그램 등화하여 화질 개선하는 방법에 있어서; (a) 입력되는 영상신호를 화면단위로 그레이 레벨 분포도를 구하고, 구해진 화면단위의 그레이 레벨 분포도를 근거로 하여 확률밀도함수를 구하는 단계; (b) 구해진 확률밀도함수를 근거로 하여 화면단위로 누적밀도함수를 구하는 단계; (c) 입력되는 영상신호를 화면단위로 평균레벨을 계산하는 단계; 및 (d) 입력되는 영상신호를 구해진 누적밀도함수에 따라 그레이레벨로 맵핑하되 상기 (c)단계에서 구해진 평균레벨을 그대로 평균레벨로 맴핑되도록 변환함수를 조정하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 입력되는 영상신호를 화면단위로 지연해서 상기 (d)단계로 출력하는 단계(e)를 더 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 방법.
  3. 소정수의 그레이 레벨로 표현되는 영상신호를 히스토그램 등화하여 화질 개선하는 방법에 있어서; (a) 입력되는 영상신호를 화면단위로 그레이 레벨 분포도를 구하고, 구해진 화면단위의 그레이 레벨 분포도를 근거로 하여 확률밀도함수를 구하는 단계; (b) 입력되는 영상신호를 화면단위로 평균레벨을 계산하는 단계; (c) 구해진 확률밀도함수를 근거로 하여 화면단위로 누적밀도함수와 상기 평균레벨에 대한 누적밀도함수값을 구하는 단계; 및 (d) 상기 화면단위의 누적밀도함수에서 입력되는 영상신호에 대응되는 누적밀도함수값과 평균레벨에 대한 누적밀도함수값에 따라 그레이 레벨로 맵핑하되, 상기 (c)단계에서 구해진 평균레벨이 그대로 평균레벨로 맵핑되도록 변환함수를 조정하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 방법.
  4. 제3항에 있어서, 상기 입력되는 영상신호를 화면단위로 지연해서 상기 (d)단계로 출력하는 단계(e)를 더 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 방법.
  5. 소정수의 그레이 레벨로 표현되는 영상신호를 히스토그램 등화하여 화질 개선하는 회로에 있어서; 입력되는 영상신호를 화면단위로 그레이 레벨 분포도를 계산해서 계산된 화면단위의 그레이 레벨 분포도를 근거로 하여 확률밀도함수를 계산하는 제1계산수단; 상기 제1계산수단에서 계산된 확률밀도함수를 근거로 하여 누적밀도함수를 계산하는 제2계산수단; 상기 입력되는 영상신호를 화면단위로 평균레벨을 게산하는 제3계산수단; 및 상기 계산된 누적밀도함수에서 입력되는 영상신호에 대응한 누적밀도함수값과 평균레벨에 대한 누적밀도함수값에 따라 그레이 레벨로 맵핑하되, 상기 제3계산수단에서 구해진 평균레벨이 그대로 평균레벨로 맴핑되도록 변환함수를 조정하여 등화된 신호를 출력하는 출력수단을 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
  6. 제5항에 였어서, 상기 제2계산수단에서 계산된 누적밀도함수와 동일프레임의 영상신호를 상기 맵핑수단에 입력시키기 위하여 상기 입력되는 영상신호를 한 화면단위로 지연하는 화면 메모리를 더 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
  7. 제5항에 있어서, 상기 제2계산수단에서 계산된 상기 누적밀도함수를 화면단위로 갱신하고, 갱신되는 동안 저장된 누적밀도함수와 상기 평균레벨에 대한 누적밀도함수값을 출력하는 버퍼를 더 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
  8. 제5항에 있어서, 상기 출력수단은 상기 제3계산수단에서 계산된 평균레벨은 평균레벨로 맵핑하고, 평균레벨이하의 입력 영상신호는 이에 대응하는 누적밀도함수값과 상기 평균레벨에 대한 누적밀도함수값에 따라 제1범위의 그레이 레벨로 맵핑하는 제1맵퍼; 상기 제3계산수단에서 계산된 평균레벨보다 큰 입력 영상신호는 이에 대응하는 누적밀도함수값과 상기 평균레벨에 대한 누적밀도함수값에 따라 제2범위의 그레이 레벨로 맵핑하는 제2맵퍼; 상기입력되는영상신호와상기평균레벨을비교해서 선택제어신호를 발생하는 비교기; 및 상기 선택제어신호에 따라 즉, 입력되는 영상신호가 상기 평균레벨이하이면 제1 맵퍼를 선택하고, 그렇지 않으면 제2맵퍼를 선택하는 선택기를 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
  9. 제6항에 있어서, 상기 출력수단은 상기 제3계산수단에서 계산된 평균레벨은 평균레벨로 맴핑하고, 평균레벨이하의 상기 화면메모리로부터 출력되는 영상신호는 이에 대웅하는 누적밀도함수값과 상기 평균레벨에 대한 누적밀도함수값에 따라 제1범위의 그레이 레벨로 맵핑하는 제1맵퍼; 상기 제3계산수단에서 계산된 평균레벨보다 큰 상기 화면메모리로부터 출력되는 영상신호는 이에 대응하는 누적밀도함수값과 상기 평균레벨에 대한 누적밀도함수값에 따라 제2범위의 그레이 레벨로 맵핑하는 제2맵퍼; 상기 화면메모리로부터 출력되는 영상신호와 상기 평균레벨을 비교해서 선택제어신호를 발생하는 비교기; 및 상기 선택제어신호에 따라 즉, 화면메모리로부터 출력되는 영상신호가 상기 평균레벨이하이면 제1 맵퍼를 선택하고, 그렇지 않으면 제2맵퍼를 선택하는 선택기를 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
  10. (신설) 제1항에 였어서, 상기 (d)과정은 평균 레벨(Xm)이하인 샘플은 변환함수에 의해 X0에서 Xm까지의 그레이레벨로 맵핑하고, 평균 레벨 (Xm) 보다 큰 샘플은 변환함수에 의해 Xm에서 XL-1까지의그레이레벨로 맵핑하며, 여기서,는로 구해지는 누적 밀도함수(cumulative density funtion)이고,는,로 구해지는 확률 밀도함수(probability density funtion)인 것을 특징으로 하는 회질 개선방법.
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