KR100322602B1

KR100322602B1 - 필터링 창을 이용한 영상 잡음 감쇠방법 및 장치

Info

Publication number: KR100322602B1
Application number: KR1019990035845A
Authority: KR
Inventors: 강상욱; 한성후
Original assignee: 윤종용; 삼성전자 주식회사
Priority date: 1999-08-27
Filing date: 1999-08-27
Publication date: 2002-03-18
Also published as: KR20010019447A; JP2001094833A

Abstract

본 발명은, 필터링 창을 이용한 영상잡음 감쇠 방법 및 장치에 관한 것으로, 영상 데이터에 포함된 잡음을 제거하기 위한 필터 창을 설정하고 이 필터 창 내의 영상 데이터를 통계적으로 분석하여 필터의 필터링 세기를 결정하여 잡음을 줄이는 방법과 장치를 개시한다.

본 발명에 의하면, 카이저 창의 데이터의 소정의 통계값을 이용하여 영상 데이터의 필터링의 세기를 조절하여, 필터링의 세기를 필요에 따라 용이하게 변경시킬 수 있고 복잡도를 줄이면서 적응적인 필터링을 통해 고주파 성분은 크게 감소시키지 않으면서 영상 데이터에서 잡음을 제거하는 효과를 높일 수 있다

Description

필터링 창을 이용한 영상잡음 감쇠 방법 및 장치{Method and apparatus for reduction of image noise using filtering window}

본 발명은 영상 장치에 관한 것으로서, 특히 영상 잡음을 감쇠하는 방법 및 그 장치에 관한 것이다.

영상을 촬영하는 카메라나 영상을 전송하는 전송매개체등의 불완전함 때문에 영상에는 항상 잡음이 동반된다. 이 잡음은 시각적인 왜곡이나 불편을 주는 것만이 아니라 영상압축기기등의 영상 처리장치들의 성능을 감소시키기도 한다. 또한 잡음으로 인한 영상이 원 모습을 알아볼 수 없을 정도로 훼손되는 경우도 있다.

이런 잡음을 없애기 위한 방법은 다수 있지만, 잡음을 감소하기 위해 영상의 고주파 성분을 지나치게 제거하거나 복잡한 구조의 필터를 사용하거나 혹은 사용 분야가 한정되는 경우가 있다.

본 발명이 이루고자 하는 기술적인 과제는, 상기의 문제점들을 해결하기 위해, 영상 데이터에 포함된 잡음을 감쇠하는 감쇠 방법 및 장치를 제공하는데 있다.

도 1은 본 발명에 따른 영상 잡음 감소 과정을 보여주는 도면이다.

도 2는 본 발명에 따른 영상 잡음 감소 방법을 흐름으로 도시한 것이다.

도 3은 한 영상에 카이저 창을 설정하고 이 창을 이동하면서 다른 위치에서 다시 설정하는 것을 도시한 것이다.

도 4는 본 발명에 따른 카이저 창의 필터 계수를 구해서 필터링을 하는 과정을 도시한 것이다.

도 5는 본 발명에 따른 영상 잡음 장치를 블록으로 도시한 것이다.

상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명에 의한, 영상 데이터에 포함된 잡음을 감쇠하는 방법에 있어서, 영상 데이터의 화면에 필터링 창(window)을 설정하는 단계; 상기 필터링 창 내의 영상 데이터의 값을 추출하여 소정의 통계값을 구하는 단계; 및 상기 소정의 통계값을 이용하여 필터링 창의 필터링 세기를 정하는 변수를 조정하여 필터링하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 필터링 창을 설정하는 단계의 필터링 창은 카이저(Kaiser) 창임이 바람직하다.

그리고 상기 통계값을 구하는 단계의 소정의 통계값은 상기 필터링 창내에 포함된 영상 데이터의 이산 분포값임이 바람직하다.

상기 필터링하는 단계는 이산 분포값에 대응하는 카이저 창의 필터 계수값들의 뱅크를 설정하는 단계; 및 상기 설정된 뱅크에서 상기 소정의 통계값을 구하는 단계에서 구해진 이산 분포값에 대응하는 필터 계수값을 구하는 단계를 포함하는것을 특징으로 한다.

그리고 이 방법은 상기 필터링 창을 설정하는 단계에서 설정된 필터링 창내의 영상 데이터에서 임펄스(impulse) 잡음을 감소시키는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 다른 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명에 의한. 영상 데이터에 포함된 잡음을 감쇠하는 장치에 있어서, 영상 화면에 소정의 크기의 필터링 창을 설정하는 필터링 창 설정부; 상기 필터링 창 내부의 영상 데이터를 이용하여 소정의 통계값을 계산하는 통계 계산부; 및 상기 통계값을 이용하여 필터링 창의 필터링 세기를 조절하는 필터부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

그리고 상기 통계 계산부가 구하는 소정의 통계값은 상기 카이저 창 내부의 영상 데이터의 데이터 값들의 이산 변수이며, 상기 필터부는 이산 분포값에 대응하는 카이저 창의 필터 계수값들의 뱅크를 생성하는 필터 계수 생성부; 상기 계산부가 상기 카이저 창 내의 영상 데이터의 데이터 값들에 대해 출력하는 이산 변수에 대응하는 필터 계수를 상기 필터 계수값의 뱅크에서 찾는 필터 계수 검색부; 및 상기 필터 계수 검색부가 찾은 필터 계수를 이용하여 필터링 창의 필터링 세기를 조절하는 필터링 세기 조절부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

이하에서 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 일 실시예를 상세히 설명한다.

도 1은 본 발명에 따른 영상 잡음 감소 과정을 보여주는 도면이다.f(x)는 원래의 영상이며,n(x)는 원래의 영상에 첨가된 잡음이다.g(x)는 그 결과 생성된 왜곡된 영상이다. 그리고 이 왜곡된 영상을 비선형 잡음 필터(10)를 통과시켜 교정된 영상인가 생성된다.

도 1을 식으로 나타내면 다음의 식으로 표시된다.

이 방법은 필터링하는 창을 설정하는 단계(20), 상기 필터링 창내에 존재하는 잡음이 포함된 영상의 임펄스(impulse) 잡음을 감소시키는 단계(22), 잡음이 포함된 영상의 데이터를 추출하여 소정의 통계치를 구하는 단계(24) 및 상기 소정의 통계치를 이용하여 필터링 창의 필터링 세기를 정하는 변수를 조정하여 필터링하는 단계(26)를 포함한다.

필터링하는 창은 리플(ripple) 비율과 주로브(main-lobe)의 폭을 제어할 수 있는 카이저 창(Kaiser window)을 이용하는 것이 바람직하다.

도 3은 한 영상(30)에 카이저 창(32)을 설정하고 이 창을 이동하면서 다른 위치(34)에서 다시 설정하는 것을 도시한 것이다.

카이저 창은 창내에 포한된 영상 데이터를 필터링하기 위한 것이므로 한 위치에서 필터링이 끝나게 되면 소정의 거리만큼 창을 이동하여 다시 필터링하는 과정을 거치게 된다.

상기와 같이 영상 화면에 필터링하는 카이저 창을 설정하고(20 단계), 필터링 창내에 존재하는 영상 데이터에서 임펄스로 인한 잡음을 감소시킨다(22 단계).

영상 데이터 값의 하나인 그레이 레벨을 예를 들어 설명한다.

필터링 창내의 영상 데이터 각 픽셀들의 그레이 레벨(gray level)의 중간값(median)을 구한다. 그레이 레벨은 8비트 그레이 레벨인 경우에는 0부터 255까지의 값을 가지게된다. 이 중간값에 소정의 문턱값(threshold)을 더한 값을 상한값, 문턱값을 뺀 값을 하한값으로 설정한다. 그리고 각 픽셀의 그레이 레벨이 상한값과 하한값내의 값이 아니라면, 상기 중간값을 그 픽셀의 그레이 레벨로 설정한다. 이 과정을 통해 임펄스로 인한 잡음을 감소할 수 있다.

상기 단계를 C 언어로 구현하면 다음과 같이 표현할 수 있다.

median = median_of_the_window();

for (i=0; i<window_size; i++) {

if ((data[i] > median + threshold) || (data[i] < median - threshold)

data[i] = median;

}

임펄스 잡음이 감소된 필터링 창안의 데이터를 가지고 소정의 통계치를 구한다(24 단계). 이 통계값을 이용해서 필터링하는 카이저 창의 변수가 조정되어 영상 데이터의 잡음이 감소할 수 있게 된다(26 단계).

참조 번호 24 단계의 소정의 통계치를 구하는 것은 다양한 방법이 적용될 수 있을 것이다.

예를 들어 각 픽셀 데이타중의 하나인 각 픽셀의 그레이 레벨의 값을 프리에 변환(Fourier transform) 하거나 가보 변환(Gabor transform)을 하여 영상 데이터를 주파수 영역으로 변환하여 주파수 영역에서 기여도가 높은 주파수 값을 추출하고 이 기여도가 높은 주파수값을 수치값으로 변환하여 이 값을 이용해서 카이저 창의 매개 변수를 조정할 수 있을 것이다.

혹은 아주 간단한 방법으로는 각 픽셀들의 그레이 레벨의 평균값을 구하여 이 값을 이용해서 필터링 창인 카이저 창의 변수를 조정할 수도 있을 것이다.

이하의 실시예에는 각 픽셀들의 그레이 레벨의 이산 분포값을 이용하여 설명될 것이다. 이산 분포값에는 주파수 변환을 이용한 주파수 성분 추출등이 포함될 수 있다. 그리고 이산 분포값은 필터링 창안의 데이터값이 에지(edge) 성분을 많이 포함하고 있는지 아닌지를 알 수 있게 한다.

이산 분포값을 이용하여 카이저 창의 변수를 조정하여 결과적으로 필터링의 세기 혹은 필터링되는 대역대를 조절하는 방법을 설명한다.

카이저 창의 필터링의 필터링 세기는 다음의 식과 같이 정의된다.

이때에는 다음과 같이 표현된다.

이때에 w_s는 필터링 창의 정지대역 차단 주파수(stopband cutoff frequency)이며, w_p는 필터링 창의 통과대역 차단 주파수(passband cutfoo frequency)이다.

그리고 A는 다음과 같이 정의된다.

이때에,는 통과대역에서의 오버슈트(overshoot)의 근사값이다.

그리고 상기 수학식 2에서 a₁, a₂은 필터링의 세기를 조절할 수 있는 상수이다.

카이저 창을 수식으로 나타내면 다음의 식과 같다.

이때에 α = M/2이다.

I₀(x)는 0번째 단 변형 베셀 함수(zeroth-order modified Bessel function)이다. 이를 테일러(Taylor) 급수로 다시 쓰면 다음과 같다.

그리고 M은 도 3의 영상 데이터(30)에 설정되는 카이저 창(32 혹은 34)의 개수를 나타내는 값이다.

상기 수학식 2에서와 A는 다음과 같이 표시된다.

이때에 gn(x)은 선형의 관계가 있다는 것을 나타내는 함수이다. 그리고 k₁, k₂는 상수이다.

따라서 β의 값을 조절하여 카이저 창의 필터링 세기를 제어할 수 있다는 것을 알 수 있다. 이 β의 값은 참조 번호 24 단계에서 사용되는 통계 방법에 따라 구하는 방법이 달라질 수 있을 것이다. 본 발명의 실시예에서는 이산 분포값을 이용하여 다음과 같이 계산한다.

이때 gi라는 첨자는 카이저 창이 전체 영상에 비해 부분적인 면적을 차지하므로 사용한 첨자이다. 그리고 이산 분포값은 카이저 창의 모든 픽셀의 그레이 레벨값을 기본 데이터로 하여 계산한다.

이때에 모든 카이저 창에 대해 필터 계수를 계산할 필요는 없다. 이산 분포의 값에 따라 미리 설정된 필터 뱅크와 일대일 대응 관계를 통해 필터 계수를 구한다. 이를 예를 들어 설명한다.

수학식 5에서 n의 각 값마다 카이저 창을 계산하려면 수학식 6의 테일러 급수를 전개하여 필요한 자리수 혹은 필요한 정밀도까지 필요한 단계까지 계산해야 한다. 실제 테일러 급수를 첫 번째 단까지 계산하면 충분할 것지만, 이를 계산하려면 많은 시간이 들어 효율적이지 못하다.

이를 해결하기 위해 본 발명에서는 다음과 같은 인수들만을 모은 필터 계수를 미리 설정한다.

상기 뱅크는 수학식 5에서 n이 0부터 4까지(즉 M=4)일 경우의 예를 든 것이다.

각 행의 각 열의 수들은 w(0), w(1), w(2), w(3), w(4)의 값을 표시한 것이다. M이 홀수가 되게 설정하는 경우는 없으며, 이 값들은 대칭적으로 구성된다.

다음에 첫 번째 행은의 값이 (예를 들어) k인 경우이며 두 번째 행은의 값이 2k이며 세 번째 행은의 값이 3k인 경우이다. 이하의 행의 경우도 마찬가지이다. 카이저 창의 필터 계수와 이산 분포의 값은 선형적인 관계를 이루므로 이런 관계가 가능하다.

즉의 값이 2k인 경우 w(0)=w2₀, w(1)=w2₁, w(2)=w2₂, w(3)=w2₃, w(4)=w2₄가 되고,의 값이 3k 경우 w(0)=w3₀, w(1)=w3₁, w(2)=w3₂, w(3)=w3₃, w(4)=w3₄가 된다.

이는의 값이 필터 계수들을 모아놓은 값들과 선형의 관계를 가지기 때문에 가능하다.

즉 카이저 창의 필터 계수를 계산으로 구하는 것이 아니라 카이저 창의 픽셀 데이터의 그레이 레벨 값들의 통계값의 하나인 이산 분포 값을 구한다. 그리고 그 이산 분포 값에 대응하는 미리 설정된 필터 계수를 구하여 이 필터 계수의 값을 이용해서 필터링을 하여 영상에 포함된 잡음을 감소시키게 된다.

그런데의 값이 정확하게 k 혹은 2k 혹은 3k (혹은 그 외의 값)이 되지는 않을 경우, k 근방 혹은 2k 근방 혹은 3k 근방의 값이 구해지는 경우가 대부분일 것이다. 이 경우에, 예를 들어,의 값이 1.2k정도가 나오면의 값이 k인 것과 같은 것으로 간주하고 이때의 카이저 창의 필터 계수 w(0), w(1), w(2), w(3), w(4)는 각각 w(0)=w1₀, w(1)=w1₁, w(2)=w1₂, w(3)=w1₃, w(4)=w1₄가 된다.

영상의 픽셀 데이타의 값을 구하는 정밀도를 낮추거나 혹은 영상의 픽셀 데이타에 대해 양자화(quantization)를 하여 본 발명에 따른 상기의 과정들을 거치면 이런 근사값을 대응하는 과정이 줄어질 것이다.

도 4는 본 발명에 따른 카이저 창의 필터 계수를 구해서 필터링을 하는 것을 도시한 것이다. 이 필터는 FIR(Finite-duration impulse response) 필터의 일종이다.

상기 과정을 통해 구한 필터 계수 w(0), w(1), w(2), w(3), w(4), ... ,w(M)들을 사용해서 카이저 창들의 필터링 세기를 조절하고 일반적인 필터링 방법에 따라 필터링하는 것을 보여준다. 최종값인 Y₀가 필터링 된 값을 나타낸다.

상기의 과정을 거쳐 필터링 세기를 조절할 수 있으며, 이를 통해 고주파 성분을 많이 감쇠시키지 않도록 필터링 세기를 조절하는 효과도 얻을 수 있다.

도 5는 상기에 설명된 본 발명에 따른 필터링 방법을 구현하기 위한 장치를 블록으로 도시한 것이다.

본 발명에 따른 장치의 구조를 설명한다.

도 5의 장치는 영상 화면(도 3의 30)에 소정의 크기의 필터링 창(도 3의 32 또는 34)을 설정하는 필터링 창 설정부(50), 필터링 창 내부의 소정의 통계값을 계산하는 통계 계산부(52) 및 상기 통계값을 이용하여 필터링 창의 필터링 세기를 조절하는 필터부(54)를 포함한다.

필터링 창 설정부(50)가 설정하는 필터링 창은 카이저 창임이 바람직하다.

그리고 필터링 창 내부의 데이터의 통계값은 카이저 창 내부의 영상 데이터의 그레이 레벨 값들의 이산 변수임이 바람직하다.

또한 필터부(54)는 이산 분포값에 대응하는 카이저 창의 필터 계수값들의 뱅크를 생성하는 필터 계수 생성부(57), 통계 계산부(52)가 상기 카이저 창 내의 영상 데이터의 값에 대해 출력하는 이산 변수에 대응하는 필터 계수를 필터 계수 생성부(57)이 생성한 필터 계수값의 뱅크에서 찾는 필터 계수 검색부(56) 및 필터 계수 검색부(56)가 찾은 필터 계수를 이용하여 필터링 창인 카이저 창의 필터링 세기를 조절하는 필터링 세기 조절부(58)를 포함한다.

본 발명에 따른 이 장치의 동작은 상기 도 2의 동작에 따르므로 상세한 설명은 생략하여도 본 발명이 속한 분야의 통상의 지식을 가진 자에게는 쉽게 이해될수 있을 것이다.

Claims

영상 데이터에 포함된 잡음을 감쇠하는 방법에 있어서,

영상 데이터의 화면에 필터링 창(window)을 설정하는 단계;

상기 필터링 창 내의 영상 데이터의 값을 추출하여 소정의 통계값을 구하는 단계; 및

상기 소정의 통계값을 이용하여 필터링 창의 필터링 세기를 정하는 변수를 조정하여 필터링하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 데이터에 포함된 잡음을 감쇠하는 방법.
제1항에 있어서, 상기 필터링 창을 설정하는 단계의 필터링 창은 카이저(Kaiser) 창임을 특징으로 하는 영상 데이터에 포함된 잡음을 감쇠하는 방법.
제1항에 있어서, 상기 통계값을 구하는 단계의 영상 데이터 값은 영상의 픽셀 데이터의 그레이 레벨(gray level)임을 특징으로 하는 영상 데이터에 포함된 잡음을 감쇠하는 방법.
제2항에 있어서, 상기 통계값을 구하는 단계의 소정의 통계값은 상기 필터링 창내에 포함된 영상 데이터의 이산 분포값임을 특징으로 하는 영상 데이터에 포함된 잡음을 감쇠하는 방법.
제4항에 있어서, 상기 필터링하는 단계는

이산 분포값에 대응하는 카이저 창의 필터 계수값들의 뱅크를 설정하는 단계; 및

상기 설정된 뱅크에서 상기 소정의 통계값을 구하는 단계에서 구해진 이산 분포값에 대응하는 필터 계수값을 구하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 데이터에 포함된 잡음을 감쇠하는 방법.
제1항에 있어서,

상기 필터링 창을 설정하는 단계에서 설정된 필터링 창내의 영상 데이터에서 임펄스(impulse) 잡음을 감소시키는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 데이터에 포함된 잡음을 감쇠하는 방법.
제6항에 있어서, 상기 임펄스 잡음을 감소시키는 단계는

상기 필터링 창내의 픽셀 데이터의 중간값을 구하는 단계;

소정의 문턱값을 설정하는 단계; 및

상기 필터링 창내의 픽셀 데이터 중 상기 중간값에 상기 소정의 문턱값을 더한 값보다 큰 데이터와 상기 중간값에서 상기 소정의 문턱값을 뺀 값보다 작은 데이터를 상기 중간값으로 설정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 데이터에 포함된 잡음을 감쇠하는 방법.
영상 데이터에 포함된 잡음을 감쇠하는 장치에 있어서,

영상 화면에 소정의 크기의 필터링 창을 설정하는 필터링 창 설정부;

상기 필터링 창 내부의 영상 데이터를 이용하여 소정의 통계값을 계산하는 통계 계산부; 및

상기 통계값을 이용하여 필터링 창의 필터링 세기를 조절하는 필터부를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 데이터에 포함된 잡음을 감쇠하는 장치.
제8항에 있어서, 상기 필터링 창 설정부가 설정하는 필터링 창은 카이저 창(Kaiser window)임을 특징으로 하는 영상 데이터에 포함된 잡음을 감쇠하는 장치.
제9항에 있어서,

상기 통계 계산부가 구하는 소정의 통계값은 상기 카이저 창 내부의 영상 데이터의 그레이 레벨 값들의 이산 변수이며,

상기 필터부는

이산 분포값에 대응하는 카이저 창의 필터 계수값들의 뱅크를 생성하는 필터 계수 생성부;

상기 계산부가 상기 카이저 창 내의 영상 데이터의 그레이 레벨들에 대해 출력하는 이산 변수에 대응하는 필터 계수를 상기 필터 계수값의 뱅크에서 찾는 필터 계수 검색부; 및

상기 필터 계수 검색부가 찾은 필터 계수를 이용하여 필터링 창의 필터링 세기를 조절하는 필터링 세기 조절부를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 데이터에 포함된 잡음을 감쇠하는 장치.