KR100555755B1 - 휘도 히스토그램을 이용한 영상 자동 보정 장치 - Google Patents

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Abstract

촬영시 광량으로부터 추정된 최적의 평균 휘도에 근접하도록 입력 영상의 휘도를 보정하는 영상 보정 장치 및 그 방법을 개시한다. 본 발명에 따른 영상 보정 장치는 입력 영상의 픽셀의 휘도 분포를 나타내는 휘도 히스토그램으로부터 입력 영상의 평균 휘도(RAL)를 계산하는 실제 평균 휘도 계산부, 입력 영상의 촬영시 촬영 조건에 대한 정보를 이용하여 촬영시의 광량을 구하여, 광량으로부터 최적의 평균 휘도(EOAL)를 추정하는 최적 평균 휘도 추정부 및 평균 휘도(RAL)와 최적의 평균 휘도(ERAL)의 휘도 차(ΔL)에 기초하여 입력 영상의 픽셀의 휘도를 보정하는 휘도 보정부를 포함한다. 본 발명에 따르면 밝은 영역, 어두운 영역의 대비를 선택적으로 증가시킬 수 있고, 적정한 보정의 정도를 자동으로 결정할 수 있는 영상 보정 장치를 제공할 수 있다.
영상 보정, 휘도, 히스토그램

Description

휘도 히스토그램을 이용한 영상 자동 보정 장치{Apparatus correcting image by luminance histogram}
도 1은 종래의 밝기 커브를 이용한 영상 보정 장치의 블럭도를 도시한 도면,
도 2는 히스토그램의 일 예를 도시한 도면,
도 3은 종래의 밝기 커브의 예를 도시한 도면,
도 4는 본 발명에 따른 영상 보정 장치의 블럭도를 도시한 도면,
도 5는 도 4에 도시된 영상 보정 장치를 보다 상세하게 나타낸 블럭도를 도시한 도면,
도 6은 히스토그램의 다른 예를 도시한 도면,
도 7은 히스토그램 적응 Piece-Wise 커브의 예를 도시한 도면, 그리고
도 8은 본 발명에 따른 영상 보정 방법의 흐름을 도시한 도면이다.
본 발명은 휘도 히스토그램을 이용하여 자동으로 영상을 보정하는 영상 보정 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 입력 영상의 촬영 조건으로부터 입력 영상의 최적의 평균 휘도(EOAL: Estimated Optimal Average Luminance)를 계 산하여 입력 영상의 휘도의 평균이 최적의 평균 휘도가 되도록 보정하는 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
영상 신호의 휘도 히스토그램에서 휘도 값의 분포가 중간 값을 가질 때, 즉 휘도값의 분포가 256레벨인 경우 100에서 150 휘도 값의 픽셀이 많을 때 좋은 영상으로 평가 받는다. 상대적으로 100 레벨 이하의 신호가 많을 때에는 화면이 어두워 보일 뿐만 아니라 어두운 부분의 영상을 구분하는데 어려움이 있다. 그리고 150 레벨 이상의 신호가 많을 때에는 화면이 전체적으로 밝아 보인다.
이러한 영상의 불균형을 해소하기 위하여 각각의 화소(픽셀)에 대한 휘도(luminance)를 변화시켜 입력 영상을 보정한다. 입력 영상을 보정하는 방법 중 하나는 밝기 커브를 이용하는 것이다. 도 1은 종래의 밝기 커브를 이용한 영상 보정 장치의 블럭도를 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 종래의 영상 보정 장치는 히스토그램 생성부(110), 스트레치 값(stretch value) 지정부(120), 밝기 커브 생성부(130) 및 밝기 커브를 이용한 휘도 조정부(140)를 포함한다.
히스토그램 생성부(110)는 입력 영상의 휘도 히스토그램을 생성한다. 도 2는 히스토그램의 일 예를 도시한 도면이다. 도 2에서, x축은 입력 영상의 휘도 레벨을 나타내며, 입력 영상의 휘도 레벨은 0 에서 255까지 256단계로 나눌 수 있다. y축은 화소의 수(돗수)를 나타낸다.
스트레치 값 지정부(120)는 영상의 휘도를 어느 정도로 조절할 것인가에 대한 정보, 즉 스트레치 값을 외부로부터 입력받는다. 스트레치 값을 이용해 밝기 커브를 생성하게 된다.
밝기 커브 생성부(130)는 스트레치 값을 이용하여 밝기 커브를 생성한다. 스트레치 값이 지정되면, 0 ~ L0 내의 화소의 수 합이 스트레치 값 이내가 되도록 L0 값을 정한다. 예를 들어 스트레치 값이 0.5%라면, (0 ~ L0 내의 화소의 수 합 / 전체 화소 수) ≤ 0.005 가 되는 최소값으로 L0를 결정한다. L1은 (L1 ~ 255 내의 화소의 수 합 / 전체 화소 수) ≤ 0.005 가 되는 최대 값으로 결정한다. 도 2를 참조하면, 스트레치 값이 0.5%인 경우의 L0 및 L1값이 도시되어 있다. 이와 같이 L0 및 L1값이 결정되면 이로부터 밝기 커브를 생성한다. 도 3은 종래의 밝기 커브의 예를 도시한 도면이다. 도 3을 참조하면, x축은 입력 영상의 휘도 레벨을 나타내고 y축은 출력 영상(보정된 영상)의 휘도 레벨를 나타낸다.
밝기 커브를 이용한 휘도 조정부(140)는 밝기 커브를 이용하여 영상을 보정한다. 밝기 커브를 R(레드), G(그린), B(블루) 각각의 채널에 적용하면 영상의 밝기와 컨트라스트가 조절된다. 이러한 종래의 영상 보정 장치는 일률적으로 휘도(밝기)를 조절하는 문제점이 있었다. 즉, 밝은 영역은 더 밝게, 어두운 영역은 더 어둡게 만드는 일률적인 방법이 사용되어 영상의 휘도 분포 특성을 반영하지 못하는 문제점이 있었다.
또한 적정한 영상의 휘도의 보정 정도를 쉽게 결정할 수 없다는 문제점이 있었다.
따라서 본 발명의 목적은, 영상이 어두운 영역을 많이 가지고 있을 경우에는 어두운 영역의 대비를 증가시킬 수 있고, 밝은 영역을 많이 가지고 있을 경우에는 밝은 영역의 대비를 증가시킬 수 있는 영상 보정 장치를 제공함에 있다.
본 발명의 다른 목적은 입력 영상의 촬영 조건에 대한 정보를 이용하여 최적의 평균 휘도를 구한 후, 이에 근접하도록 입력 영상을 보정함으로써 적정한 보정의 정도를 자동으로 결정할 수 있는 영상 보정 장치를 제공함에 있다.
본 발명에 따른 영상 보정 장치는 입력 영상의 픽셀의 휘도 분포를 나타내는 휘도 히스토그램으로부터 입력 영상의 평균 휘도(RAL)를 계산하는 실제 평균 휘도 계산부, 입력 영상의 촬영시 촬영 조건에 대한 정보를 이용하여 촬영시의 광량을 구하여, 광량으로부터 최적의 평균 휘도(EOAL)를 추정하는 최적 평균 휘도 추정부 및 평균 휘도(RAL)와 최적의 평균 휘도(ERAL)의 휘도 차(ΔL)에 기초하여 입력 영상의 픽셀의 휘도를 보정하는 휘도 보정부를 포함한다.
실제 평균 휘도 계산부는 입력 영상의 픽셀의 휘도 분포를 이용하여 휘도 히스토그램을 생성하는 히스토그램 생성 모듈 및 휘도 히스토그램으로부터 휘도의 평균을 구하여 RAL를 계산하는 실제 평균 휘도 계산 모듈을 포함하는 것이 바람직하다.
휘도 히스토그램은 입력 영상의 R,G,B 영상으로부터 휘도를 계산하여 생성되는 것이 바람직하다.
최적 평균 휘도 추정부는 촬영 조건에 대한 정보 중 적어도 셔터 스피드, 조리개 구경 및 ISO 스피드 정보를 포함하여 추출하는 촬영 조건 추출 모듈 및 촬영 조건 추출 모듈에서 추출된 정보를 이용하여 촬영시의 광량을 구하여, 촬영시의 광량으로부터 최적의 평균 휘도를 추정하는 최적 평균 휘도 추정 모듈을 포함하는 것이 바람직하다.
입력 영상이 Exif 2.2를 지원하는 디지털 카메라로 촬영된 영상인 경우, 촬영 조건 추출 모듈은 Exif 2.2를 해석하여 상기 셔터 스피드, 상기 조리개 구경 및 상기 ISO 스피드 정보를 추출하는 것이 바람직하다.
최적 평균 휘도 추정 모듈은 촬영시의 광량(Ev)의 범위를 휘도 히스토그램의 휘도값 범위로 변환하여 EOAL를 추정하는 것이 바람직하다.
Ev는 다음 수식에 의하여 구하며, EOAL은 EOAL = Ev * 255/21에 의하여 계산되는 것이 바람직하다.
Ev = Av + Tv + Sv
여기서 Av = 2log2(F number), Tv = -2log2(exposure time), Sv = 2log2(ISO/100))이며, F number는 조리개 구경, exposure time은 셔터 스피드, ISO는 ISO 스피드 값을 이용하여 구한다.
휘도 보정부는 EOAL과 RAL의 휘도 차(ΔL)를 계산하는 휘도 차 계산 모듈 및ΔL을 이용하여 결정되는 적어도 제1 내지 제3 변곡점을 갖는 커브(curve)에 의하여 입력 영상의 휘도를 보정하는 히스토그램 적응 Piece-Wise 커브 모듈을 포함하는 것이 바람직하다.
제1 내지 제3 변곡점은 각각 P1 내지 P3 라고 볼때, P1 내지 P3 은 다음과 같이 표현되는 것이 바람직하다.
Y1 = ΔL * %s + X1,
Y2 = ΔL * (1 - %s - %h) + X2,
Y3 = ΔL * %h + X3
여기서 X1, X2, X3 각각은 사용자가 지정하는 입력 영상의 휘도 값으로 P1, P2, P3 의 X좌표 값이며, Y1, Y2, Y3 각각은 출력 영상의 휘도 값으로 P1, P2, P3 의 Y좌표 값이며, %s는 입력 영상의 휘도 값이 0 내지 X1 사이인 픽셀의 비율, %h는 입력 영상의 휘도 값이 X3 내지 최대 휘도값 사이인 픽셀의 비율이다.
X2는 입력 영상의 평균 휘도인 것이 바람직하다.
X1 내지 X3는 X1 내지 X3은 X1 < X2 < X3 인 것이 바람직하다.
휘도 보정부는 EOAL이 RAL보다 큰 경우에는 ΔL만큼 밝게, EOAL이 RAL보다 작은 경우에는 ΔL만큼 어둡게 하여 입력 영상의 휘도를 EOAL에 근접하도록 보정하는 것이 바람직하다.
휘도 보정부는 입력 영상의 히스토그램을 소정 개수의 영역으로 구분하여 구분된 영역의 픽셀의 비율에 따라 ΔL을 분배하고, 구분된 영역에서 입력 영상의 평균 휘도의 보정 범위는 분배된 ΔL에 대응하는 것이 바람직하다.
본 발명에 따른 영상 보정 방법은 입력 영상의 픽셀의 휘도 분포를 나타내는 휘도 히스토그램을 생성하는 단계, 휘도 히스토그램으로부터 입력 영상의 평균 휘도(RAL)를 계산하는 단계, 입력 영상의 촬영시 촬영 조건에 대한 정보를 이용하여 촬영시의 광량(Ev)을 구하는 단계, Ev를 이용하여 최적의 평균 휘도(EOAL)를 추정하는 단계, EOAL과 상기 RAL의 휘도 차(ΔL)를 계산하는 단계 및 ΔL을 이용하여 결정되는 적어도 제1 내지 제3 변곡점을 갖는 커브(curve)에 의하여 입력 영상의 픽셀의 휘도를 보정하는 단계를 포함하는 것이 바람직하다.
Ev를 구하는 단계는 촬영 조건에 대한 정보 중 적어도 셔터 스피드, 조리개 구경 및 ISO 스피드 정보를 포함하는 정보를 추출하여 다음 수식을 이용하여 Ev를 구하며, EOAL를 추정하는 단계는 Ev의 범위를 히스토그램의 휘도값 범위로 변환하여 EOAL를 추정하는 것이 바람직하다.
Ev는 Ev = Av + Tv + Sv
여기서 Av = 2log2(F number), Tv = -2log2(exposure time), Sv = 2log2(ISO/100)이며, 셔터 스피드로부터 exposure time를 구하며, 조리개 구경으로부터 F number를 구하며, ISO 스피드 정보로부터 ISO를 구한다.
제1 내지 제3 변곡점을 각각 P1 내지 P3 이라 할 경우, 상기 P1 내지 P 3 은 다음과 같이 표현되는 것을 특징으로 하는 영상 보정 방법;
Y1 = ΔL * %s + X1,
Y2 = ΔL * (1 - %s - %h) + X2,
Y3 = ΔL * %h + X3
여기서 X1, X2, X3 각각은 사용자가 지정하는 입력 영상의 휘도 값으로 P1, P2, P3 의 X좌표 값이며, Y1, Y2, Y3 각각은 출력 영상의 휘도 값으로 P1, P2, P3 의 Y좌표 값이며, %s는 입력 영상의 휘도 값이 0 내지 X1 사이인 픽셀의 비율, %h는 입력 영상의 휘도 값이 X3 내지 최대 휘도값 사이인 픽셀의 비율이다.
이하 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다. 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명이 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그에 대한 상세한 설명은 생략하기로 한다.
도 4는 본 발명에 따른 영상 보정 장치의 블럭도를 도시한 도면이다.
본 발명에 따른 영상 보정 장치는 실제 평균 휘도 계산부(310), 최적 평균 휘도 추정부(320) 및 휘도 보정부(330)를 포함한다.
실제 평균 휘도 계산부(310)는 입력 영상으로부터 히스토그램을 계산하고 입력 영상의 평균 휘도(RAL:Real Average Luminance)를 계산한다. 도 5는 도 4에 도시된 영상 보정 장치를 보다 상세하게 나타낸 블럭도를 도시한 도면이다. 도 5를 참조하면, 실제 평균 휘도 계산부(310)는 히스토그램 생성 모듈(312) 및 실제 평균 휘도 계산 모듈(314)를 포함한다.
히스토그램 생성 모듈(312)은 입력 영상의 픽셀의 휘도값을 계산하여 휘도 히스토그램을 생성한다. R,G,B 영상으로부터 휘도를 계산하는 수식은 다음과 같다.
휘도 = 0.3 * R + 0.6 * G + 0.1 * B
실제 평균 휘도 계산 모듈(314)은 휘도 히스토그램으로부터 입력 영상의 평균 휘도를 계산한다. 평균 휘도는 영상의 평균 휘도(밝기)를 나타내는 것으로, 휘도 히스토그램으로부터 구할 수 있다. 도 6은 휘도 히스토그램의 다른 예를 도시한 도면이다. 도 6에 도시된 휘도 히스토그램의 평균 휘도는 143.56이다.
최적 평균 휘도 추정부(320)는 입력 영상의 촬영 조건에 대한 정보 중 적어도 셔터 스피드, 조리개 구경(aperture value) 및 ISO(International Standardization Organization) 스피드 정보를 추출하여 입력 영상의 최적의 평균 휘도(EOAL)를 추정한다. 도 5를 참조하면, 최적 평균 휘도 추정부(320)는 촬영 조건 추출 모듈(322) 및 최적 평균 휘도 추정 모듈(324)을 포함한다.
촬영 조건 추출 모듈(322)은 입력 영상의 촬영 조건에 대한 정보 중 적어도 셔터 스피드, 조리개 구경 및 ISO 스피드 정보를 추출한다. 입력 영상이 Exif 2.2를 지원하는 디지털 카메라로 촬영된 영상인 경우에, 촬영 조건 추출 모듈(322)은 Exif 2.2를 해석하여 헤더로부터 셔터 스피드, 조리개 구경 및 ISO 스피드 정보를 추출한다. Exif 2.2는 디지털 스틸 카메라(digital still camera)에서 표준으로 사용되는 파일 형식으로서, 영상의 촬영 조건에 대한 정보를 헤더(header) 구조로 가지고 있다.
최적 평균 휘도 추정 모듈(324)은 촬영 조건 추출 모듈에서 추출된 정보를 이용하여 최적의 평균 휘도를 추정한다. 최적의 평균 휘도를 하는 추정하는 것을 상세하게 설명하면 다음과 같다. 셔터 스피드, 조리개 구경 및 ISO 스피드 정보를 이용하여 APEX value라 정의되는 촬영시의 광량(카메라가 노출된 광량)(Ev)을 계산한다. Ev를 계산하는 수식은 다음과 같다.
Ev = Av + Tv + Sv
여기서 Av = 2log2(F number), Tv = -2log2(exposure time), Sv = 2log2(ISO/100)이다. 에프 수(F number)는 조리개 구경을 이용하여 구하며, 노출 시간(exposure time)은 셔터 스피드를 이용하여 구하면, ISO는 ISO 스피드 정보를 이용하여 구한다.
Ev로부터 최적의 평균 휘도(밝기)를 추정할 수 있다. Ev는 일반적으로 0 ~ 21 사이의 값으로 표현된다. 그런데 휘도는 0 ~ 255 사이의 값으로 표현된다. 따라서 Ev를 최적의 평균 휘도(EOAL)로 변환하여야 한다. 이를 수식으로 표현하면 다음과 같다.
EOAL = F(Ev)
여기서 F는 Ev를 최적의 평균 휘도(EOAL)로 변환하는 함수이다. Ev가 0 ~ 21 범위의 값으로 표현되고, 휘도값이 0 ~ 255 범위의 값으로 표현되는 경우에, EOAL은 EOAL = Ev * 255/21 에 의하여 구한다.
휘도 보정부(330)는 최적의 평균 휘도와 입력 영상의 평균 휘도의 휘도 차(ΔL)를 계산하고, 입력 영상의 휘도를 ΔL만큼 보정하여 보정된 입력 영상의 평균 휘도가 최적의 평균 휘도에 근접하도록 보정한다. 도 5를 참조하면, 휘도 보정부(330)는 휘도 차 계산 모듈(332) 및 히스토그램 적응 Piece-Wise 커브 모듈(334)를 포함한다.
휘도 차 계산 모듈(332)은 최적의 평균 휘도와 입력 영상의 평균 휘도의 휘도 차(ΔL)를 계산한다. 이를 수식으로 표현하면 다음과 같다.
ΔL(delta_L) = 최적의 평균 휘도(EOAL) - 평균 휘도(RAL)
ΔL이 양의 값인 경우에는 입력 영상은 카메라에서 받아들인 노출값과 비교하여 어두운 것이며, ΔL이 음의 값인 경우에는 입력 영상은 카메라에서 받아들인 노출값과 비교하여 밝은 것이 된다. 따라서 EOAL이 RAL보다 큰 경우에는 ΔL만큼 밝게, EOAL이 RAL보다 작은 경우에는 ΔL만큼 어둡게 입력 영상을 보정하여 보정된 입력 영상의 평균 휘도가 EOAL에 근접하도록 한다.
히스토그램 적응 Piece-Wise 커브 모듈(334)는 ΔL을 이용하여 결정되는 적어도 3개의 변곡점(제1 변곡점(X1, Y1), 제2 변곡점(X2, Y2 ), 및 제3 변곡점(X3, Y3))을 갖는 커브(curve)에 의하여 입력 영상의 휘도를 보정한다. 변곡점의 좌표는 다음 수식에 의하여 표현될 수 있다.
Y1 = ΔL * %s + X1, Y2 = ΔL * (1 - %s - %h) + X2, Y 3 = ΔL * %h + X3
여기서 X1, X2, X3 각각은 사용자가 지정하는 입력 영상의 휘도 값으로, X1< X2<X3이며, Y1, Y2, Y3 각각은 출력 영상의 휘도 값이다. %s는 입력 영상의 휘도 값이 0 내지 X1 사이의 화소의 비율, %h는 입력 영상의 휘도 값이 X3 내지 최대 휘도값 사이의 화소의 비율이다. X1 , X2 및 X3는 사용자의 선택에 의하여 지정될 수 있다.
[수학식 5]에서 X2가 평균 휘도 값인 경우에는, 휘도 차(ΔL)을 어두운 영역: 평균 밝기 영역: 밝은 영역에 %s : (1 - %s - %h) : %h의 비율로 분배하는 것을 의미한다. 즉 %s에 따라 어두운 영역의 대비가 증가하도록 커브의 모양이 결정되고, %s에 따라 어두운 영역의 대비가 증가하도록 커브의 모양이 결정된다. 그리고 3개의 변곡점을 연결하여 결정된 커브를 이용하여 입력 영상의 휘도를 보정하는 경우에, 영상의 휘도의 보정 범위는 분배된 ΔL에 대응한다. 즉, 영상의 휘도의 보정 범위는 소정 개수의 영역으로 구분된 휘도 히스토그램의 화소수의 비율에 따라 다르다.
도 7은 히스토그램 적응 Piece-Wise 커브의 예를 도시한 도면이다. 도 7을 참조하면, x축은 입력 영상의 휘도를 나타내며, y축은 출력(보정된) 영상의 휘도를 나타낸다. 도 7을 참조하면, X1, X2 및 X3 를 각각 32, 평균 휘도(Imean) 및 224로 할 때의 제1 변곡점(P1), 제2 변곡점(P2) 및 제3 변곡점(P3)이 나타나 있다. 제1, 제2 및 제3 변곡점의 Y좌표는 다음과 같이 구한다.
Y1 = O1 = ΔL * %s + 32,
Y2 = O2 = ΔL * (1 - %s - %h) + Imean,
Y3 = O3 = ΔL * %h + 224
도 7에 도시된 커브에 의하여 입력 영상의 휘도를 보정하면, 보정된 영상의 평균 휘도는 촬영 조건에 의하여 계산된 최적의 평균 휘도에 근접하게 된다.
도 8은 본 발명에 따른 영상 보정 방법의 흐름을 도시한 도면이다.
도 5 및 도 8을 참조하여 영상 보정 방법을 설명하면 다음과 같다. 영상 보정 장치에서 설명한 부분과 중복되는 부분의 설명은 생략한다. 히스토그램 생성 모듈(312)에서 입력 영상의 휘도 히스토그램을 생성한다(S810). 보통 R,G,B 영상으로부터 휘도를 계산하여 휘도 히스토그램을 생성한다.
실제 평균 휘도 계산 모듈(314)은 휘도 히스토그램으로부터 입력 영상의 평균 휘도를 계산한다(S820). 평균 휘도는 영상의 평균 밝기를 나타낸다.
촬영 조건 추출 모듈(322)은 입력 영상의 촬영 조건에 대한 정보 중 적어도 셔터 스피드, 조리개 구경 및 ISO 스피드 정보를 추출한다. 추출된 정보는 카메라가 노출된 광량(Ev)을 계산하는데 이용된다(S830). 추출된 정보 중 셔터 스피드 및 조리개 구경 정보로부터 노출시간(exposure time) 및 에프 수(F number)를 구하고 [수학식 2]를 이용하여 촬영시 카메라가 노출된 광량(Ev)을 계산한다
최적 평균 휘도 추정 모듈(324)는 Ev를 이용하여 최적의 평균 휘도(EOAL)를 계산한다(S840). 바람직하게는 Ev의 범위를 휘도값 범위로 변환하여 EOAL을 계산한다.
휘도 차 계산 모듈(332)은 최적의 평균 휘도와 평균 휘도의 휘도 차(ΔL)를 계산한다(S850). 입력 영상은 ΔL의 양만큼 보정한다.
히스토그램 적응 Piece-Wise 커브 모듈(334)은 ΔL을 이용하여 결정되는 적어도 3개의 변곡점(제1, 제2 및 제3 변곡점)을 연결한 커브(curve)에 의하여 입력 영상의 휘도를 보정한다(S860). 변곡점은 [수학식 5]에 의하여 계산된다. 이러한 방법으로 보정된 영상은 촬영 조건에 따른 최적의 평균 휘도에 근접하게 된다. 또한 어두운 영역을 많이 가지고 있는 경우 제1 변곡점을 조절하여, 밝은 영역을 많이 가지고 있는 경우 제3 변곡점을 조절하여 커브를 설정하여 휘도 히스토그램의 분포에 따라 탄력적으로 영상을 보정하게 된다. 또한 보정 정도도 촬영 조건에 의하여 자동으로 결정된다.
이상에서 상술한 바와 같이 본 발명에 의하면, 휘도 히스토그램에 나타난 영상의 휘도 분포를 따라 변곡점의 위치를 조절함으로써 밝은 영역 및/또는 어두운 영역의 대비를 선택적으로 증가시킬 수 있는 영상 보정 장치를 제공할 수 있다.
또한 본 발명에 의하면, 입력 영상의 촬영 조건에 대한 정보를 이용하여 최적의 평균 휘도를 구하여 이에 근접하도록 입력 영상을 보정함으로써 적정한 보정의 정도를 자동으로 결정할 수 있는 영상 보정 장치를 제공할 수 있다.
본 발명은 상술한 특정의 바람직한 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형 실시가 가능한 것은 물론이고, 그와 같은 변경은 청구범위 기재의 범위 내에 있게 된다. 본 발명의 실시예에는 3개의 변곡점으로 설명하였지만 변곡점의 수 또는 위치를 달리할 수 있으며, 노출 광량을 다른 촬영 조건의 정보를 이용하여 계산할 수도 있다.

Claims (16)

  1. 입력 영상의 픽셀의 휘도 분포를 나타내는 휘도 히스토그램으로부터 상기 입력 영상의 평균 휘도(RAL)를 계산하는 실제 평균 휘도 계산부;
    상기 입력 영상의 촬영시 촬영 조건에 대한 정보를 이용하여 촬영시의 광량을 구하여, 상기 광량으로부터 최적의 평균 휘도(EOAL)를 추정하는 최적 평균 휘도 추정부; 및
    상기 평균 휘도(RAL)와 상기 최적의 평균 휘도(ERAL)의 휘도 차(ΔL)에 기초하여 상기 입력 영상의 픽셀의 휘도를 보정하는 휘도 보정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 보정 장치.
  2. 제 1항에 있어서,
    실제 평균 휘도 계산부는
    상기 입력 영상의 픽셀의 휘도 분포를 이용하여 상기 휘도 히스토그램을 생 성하는 히스토그램 생성 모듈; 및
    상기 휘도 히스토그램으로부터 휘도의 평균을 구하여 상기 RAL를 계산하는 실제 평균 휘도 계산 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 보정 장치.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 휘도 히스토그램은 입력 영상의 R,G,B 영상으로부터 휘도를 계산하여 생성되는 것을 특징으로 하는 영상 보정 장치.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 최적 평균 휘도 추정부는
    상기 촬영 조건에 대한 정보 중 적어도 셔터 스피드, 조리개 구경 및 ISO 스피드 정보를 포함하여 추출하는 촬영 조건 추출 모듈; 및
    상기 촬영 조건 추출 모듈에서 추출된 정보를 이용하여 촬영시의 광량을 구하여, 상기 촬영시의 광량으로부터 상기 최적의 평균 휘도를 추정하는 최적 평균 휘도 추정 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 보정 장치.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 입력 영상이 Exif 2.2를 지원하는 디지털 카메라로 촬영된 영상인 경우, 상기 촬영 조건 추출 모듈은 Exif 2.2를 해석하여 상기 셔터 스피드, 상기 조리개 구경 및 상기 ISO 스피드 정보를 추출하는 것을 특징으로 하는 영상 보정 장 치.
  6. 제 4항에 있어서,
    상기 최적 평균 휘도 추정 모듈은 상기 촬영시의 광량(Ev)의 범위를 상기 휘도 히스토그램의 휘도값 범위로 변환하여 상기 EOAL를 추정하는 것을 특징으로 하는 영상 보정 장치:
  7. 제 6항에 있어서,
    상기 Ev는 다음 수식에 의하여 구하며, 상기 EOAL은 EOAL = Ev * 255/21에 의하여 계산되는 것을 특징으로 하는 영상 보정 장치:
    Ev = Av + Tv + Sv
    여기서 Av = 2log2(F number), Tv = -2log2(exposure time), Sv = 2log2(ISO/100))이며, F number는 조리개 구경, exposure time은 셔터 스피드, ISO는 ISO 스피드 값을 이용하여 구한다.
  8. 제 1항에 있어서,
    상기 휘도 보정부는
    상기 EOAL과 상기 RAL의 휘도 차(ΔL)를 계산하는 휘도 차 계산 모듈; 및
    상기 ΔL을 이용하여 결정되는 적어도 제1 내지 제3 변곡점을 갖는 커브(curve)에 의하여 상기 입력 영상의 휘도를 보정하는 히스토그램 적응 Piece-Wise 커브 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 보정 장치.
  9. 제 8항에 있어서,
    상기 제1 내지 제3 변곡점은 각각 P1 내지 P3 라고 볼때, 상기 P1 내지 P3 은 다음과 같이 표현되는 것을 특징으로 하는 영상 보정 장치;
    Y1 = ΔL * %s + X1,
    Y2 = ΔL * (1 - %s - %h) + X2,
    Y3 = ΔL * %h + X3
    여기서 X1, X2, X3 각각은 사용자가 지정하는 입력 영상의 휘도 값으로 P1, P2, P3 의 X좌표 값이며, Y1, Y2, Y3 각각은 출력 영상의 휘도 값으로 P1, P2, P3 의 Y좌표 값이며, %s는 입력 영상의 휘도 값이 0 내지 X1 사이인 픽셀의 비율, %h는 입력 영상의 휘도 값이 X3 내지 최대 휘도값 사이인 픽셀의 비율이다.
  10. 제 9항에 있어서,
    상기 X2는 상기 입력 영상의 평균 휘도인 것을 특징으로 하는 영상 보정 장치.
  11. 제 9항에 있어서,
    상기 X1 내지 X3은 X1 < X2 < X3 인 것을 특징으로 하는 영상 보정 장치.
  12. 제 1항에 있어서,
    휘도 보정부는
    상기 EOAL이 상기 RAL보다 큰 경우에는 상기 ΔL만큼 밝게, 상기 EOAL이 상기 RAL보다 작은 경우에는 상기 ΔL만큼 어둡게 하여 상기 입력 영상의 휘도를 상기 EOAL에 근접하도록 보정하는 것을 특징으로 하는 영상 보정 장치.
  13. 제 1항에 있어서,
    상기 휘도 보정부는
    상기 입력 영상의 히스토그램을 소정 개수의 영역으로 구분하여 상기 구분된 영역의 픽셀의 비율에 따라 상기 ΔL을 분배하고, 상기 구분된 영역에서 상기 입력 영상의 평균 휘도의 보정 범위는 상기 분배된 ΔL에 대응하는 것을 특징으로 하는 영상 보정 장치.
  14. 입력 영상의 픽셀의 휘도 분포를 나타내는 휘도 히스토그램을 생성하는 단계;
    상기 휘도 히스토그램으로부터 상기 입력 영상의 평균 휘도(RAL)를 계산하는 단계;
    상기 입력 영상의 촬영시 촬영 조건에 대한 정보를 이용하여 촬영시의 광량(Ev)을 구하는 단계;
    상기 Ev를 이용하여 최적의 평균 휘도(EOAL)를 추정하는 단계;
    상기 EOAL과 상기 RAL의 휘도 차(ΔL)를 계산하는 단계; 및
    상기 ΔL을 이용하여 결정되는 적어도 제1 내지 제3 변곡점을 갖는 커브(curve)에 의하여 상기 입력 영상의 픽셀의 휘도를 보정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 보정 방법.
  15. 제 14항에 있어서,
    상기 Ev를 구하는 단계는 상기 촬영 조건에 대한 정보 중 적어도 셔터 스피드, 조리개 구경 및 ISO 스피드 정보를 포함하는 정보를 추출하여 다음 수식을 이용하여 상기 Ev를 구하며,
    상기 EOAL를 추정하는 단계는 상기 Ev의 범위를 상기 히스토그램의 휘도값 범위로 변환하여 상기 EOAL를 추정하는 것을 특징으로 하는 영상 보정 방법:
    Ev는 Ev = Av + Tv + Sv
    여기서 Av = 2log2(F number), Tv = -2log2(exposure time), Sv = 2log2(ISO/100)이며, 셔터 스피드로부터 exposure time를 구하며, 조리개 구경으로 부터 F number를 구하며, ISO 스피드 정보로부터 ISO를 구한다.
  16. 제 14항에 있어서,
    상기 제1 내지 제3 변곡점은 각각 P1 내지 P3 라고 볼 때, 상기 P1 내지 P3 은 다음과 같이 표현되는 것을 특징으로 하는 영상 보정 방법:
    Y1 = ΔL * %s + X1,
    Y2 = ΔL * (1 - %s - %h) + X2,
    Y3 = ΔL * %h + X3
    여기서 X1, X2, X3 각각은 사용자가 지정하는 입력 영상의 휘도 값으로 P1, P2, P3 의 X좌표 값이며, Y1, Y2, Y3 각각은 출력 영상의 휘도 값으로 P1, P2, P3 의 Y좌표 값이며, %s는 입력 영상의 휘도 값이 0 내지 X1 사이인 픽셀의 비율, %h는 입력 영상의 휘도 값이 X3 내지 최대 휘도값 사이인 픽셀의 비율이다.
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