KR100662908B1 - 영상신호의 노이즈 측정장치 및 그 측정방법 - Google Patents

영상신호의 노이즈 측정장치 및 그 측정방법 Download PDF

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Abstract

노이즈 측정장치 및 그 측정방법이 개시된다. 본 노이즈 측정장치는, 입력되는 영상신호의 픽쳐를 소정 크기로 분할한 블럭별로 화소값의 표준편차를 산출하고, 산출된 표준편차 중에서 가장 작은 표준편차를 정수값으로 양자화한 최소표준편차를 산출한다. 그리고, 분할된 블럭들 중에서 최소표준편차와 소정 범위내의 표준편차값을 갖는 블럭들을 선택하고, 최소표준값에 기초하여 산출된 필터계수를 이용하여, 선택된 블럭들에 대하여 가우시안 필터링을 수행한다. 산출되는 노이즈 측정값은, 선택된 블럭과 가우시안 필터링된 블럭들의 차의 표준편차가 된다. 본 발명에 따르면, 영상신호의 특성에 무관하게 정확한 노이즈 양을 측정할 수 있다.
영상신호, 노이즈, 블럭, 표준편차, 가우시안

Description

영상신호의 노이즈 측정장치 및 그 측정방법{Noise measurement apparatus for image signal and a method thereof}
도 1은 종래의 기술에 따른 노이즈 측정장치의 일 예에 대한 블럭도,
도 2는 도 1에 의한 픽쳐노이즈 측정을 설명하기 위해 제공되는 도면,
도 3은 도 1에 의한 구간노이즈 측정을 설명하기 위해 제공되는 도면,
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 노이즈 측정장치의 블럭도, 그리고
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 노이즈 측정장치의 동작방법의 설명에 제공되는 흐름도이다.
* 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 *
110 : 블럭분할부 120 : 최소 표준편차 산출부
130 : 필터계수 산출부 140 : 블럭선택부
150 : 필터부 160 : 노이즈 측정값 산출부
본 발명은 노이즈 측정장치 및 그 측정방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 영상신호에 인가된 노이즈(noise) 양을 영상신호의 특성에 무관하게 정확히 측정할 수 있는 영상신호의 노이즈 측정장치 및 그 측정방법에 관한 것이다.
영상신호에 인가된 노이즈는 영상 재현시 화질을 열화시키고, 영상신호의 부호화 및 복호화의 성능을 저하시키는 주요한 원인이 된다. 이에 따라, 영상신호에 인가된 노이즈를 감쇄시켜 재현되는 영상의 화질을 개선하고, 영상신호의 부호화 및 복호화의 성능을 향상시키기 위한 여러가지 기술이 개발되고 있다. 영상신호에 인가된 노이즈를 감쇄시키기 위해서는, 먼저 인가된 노이즈 양을 정확하게 측정해야 하는데, 이를 위해 영상신호의 노이즈 측정장치가 사용된다. 영상신호의 노이즈 측정장치에서 측정되는 노이즈 양은 분산값 또는 분산값의 제곱근인 표준편차로 표시되는 것이 일반적이다.
도 1은 종래의 기술에 따른 노이즈 측정장치의 일 예에 대한 블럭도이다. 도 1을 참조하면, 종래의 노이즈 측정장치는, 블럭평균 계산부(10), 블럭MAD 계산부(20), 픽쳐노이즈 선택부(30), 및 구간노이즈 선택부(40)를 포함한다.
블록평균 계산부(10)는 입력되는 영상신호의 픽쳐를 소정 크기(수평 N개의 화소 x 수직 M개의 라인)의 블럭으로 분할하여, 분할된 각각의 블럭에 대해 휘도 평균값을 산출한다. 블럭MAD 계산부(20)는 현재 입력되는 픽쳐와, 영상신호의 픽쳐를 한 주기 지연시킨 지연된 영상신호의 픽쳐의 휘도 평균값의 절대차이값의 평균인 MAD(Mean of Absolute Difference)값을 블럭별로 산출한다.
픽쳐노이즈 선택부(30)는 블럭별 평균값과 블럭별 MAD값에 따라 각 픽쳐별 노이즈를 선택한다. 즉, 픽쳐노이즈 선택부(30)는 블럭MAD 계산부(20)에 의해 산출된 MAD값을 크기가 작은 순서로부터 배열하였을 때, 중간값에 해당하는 소정 번 째의 MAD값을 픽쳐노이즈로 선택한다. 예컨대, 도 2에 도시된 바와 같이, 블럭 MAD 계산부(20)에 의해 산출된 MAD 값들을 가장 작은 순서로부터 나열한 것이 m1, m2, m3, ... 라고 할때, 픽쳐노이즈 선택부(30)는 중간값에 해당하는 두번째로 작은 MAD값 즉, m2를 픽쳐노이즈로 선택한다.
구간노이즈 선택부(40)는 순차적으로 입력되는 다수의 영상신호의 픽쳐들 중, 임의의 구간동안 선택된 픽쳐노이즈를 크기가 작은 순서로부터 배열하였을 때, 중간값에 해당하는 소정 번째의 픽쳐 노이즈를 구간노이즈로 선택한다. 예컨대, 도 3에 도시한 바와 같은 경우, 구간노이즈 선택부(40)는 중간값에 해당하는 두번째의 픽쳐노이즈를 구간노이즈로 선택한다.
이러한 종래의 노이즈 측정장치의 구성 및 동작에 대해서는, '영상신호의 노이즈 측정장치 및 그 측정방법'이라는 발명의 명칭으로 본 출원인 이 기출원한 특허출원번호 10-2002-0079292 에 상세하게 설명되어 있다.
그런데, 이와 같은 종래의 영상신호의 노이즈 측정장치는, 기본적으로 영상신호의 MAD값에 따라 노이즈 측정값을 산출하게 되므로, 인가된 노이즈 양이 동일하더라도 영상신호들의 특성에 따라 노이즈 측정값이 다르게 산출될 수 있다. 예컨대, 화면 전체가 복잡하거나 세밀한 부분이 많은 영상과 단순하거나 편평한 부분이 많은 영상에서 인가된 노이즈 양이 동일하더라도, MAD값 분포에 따라 노이즈 측정값은 다르게 산출될 수 있는 것이다. 따라서, 영상신호의 특성 등에 무관하게 정확한 노이즈 측정값을 산출하는 것이 필요하다.
따라서, 본 발명의 목적은, 측정하고자 하는 영상의 특성 등에 무관하게 인가된 노이즈 양을 정확히 측정할 수 있는 영상신호의 노이즈 측정장치 및 그 측정방법을 제공함에 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 노이즈 측정장치는, 입력되는 영상신호의 픽쳐를 소정 크기로 분할한 블럭별로 화소값의 표준편차를 산출하고, 산출된 표준편차 중에서 가장 작은 표준편차를 정수값으로 양자화한 최소표준편차를 산출하는 최소표준편차 산출부, 상기 분할된 블럭들 중에서, 상기 최소표준편차와 소정 범위내의 표준편차값을 갖는 블럭들을 선택하는 블럭선택부, 상기 최소표준값에 기초하여 산출된 필터계수를 이용하여, 상기 선택된 블럭들에 대하여 가우시안 필터링을 수행하는 필터링부, 및 상기 선택된 블럭들과 상기 가우시안 필터링된 블럭들에 기초하여 노이즈 측정값을 산출하는 노이즈 측정값 산출부를 포함한다.
바람직하게는, 상기 입력 영상신호를 상기 소정 크기의 블럭으로 분할하는 블럭분할부를 더 포함하며, 상기 필터링부는 상기 필터계수를 산출하는 필터계수 산출부, 및 상기 필터계수를 이용하여 상기 선택된 블럭들을 가우시안 필터링하는 필터부를 포함하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 블럭선택부는, 다음의 식에 의해 상기 블럭들을 선택하는 것이 가능하다.
Figure 112004046725158-pat00001
여기서,
Figure 112004046725158-pat00002
는 상기 선택된 블럭,
Figure 112004046725158-pat00003
는 FLOOR함수를 나타낸다.
또한, 상기 필터계수 산출부는, 다음의 식에 의해 상기 필터계수를 산출하는 것이 가능하다.
Figure 112004046725158-pat00004
여기서, σmin 는 상기 최소표준편차를 나타낸다.
그리고, 상기 노이즈 측정값 산출부는, 상기 선택된 블럭들과 상기 가우시안 필터링된 블럭들의 차의 표준편차에 의해 상기 노이즈 측정값을 산출하는 것이 가능하다.
한편, 본 발명에 따른 노이즈 측정방법은, 입력되는 영상신호의 픽쳐를 소정 크기로 분할한 블럭별로 화소값의 표준편차를 산출하고, 산출된 표준편차 중에서 가장 작은 표준편차를 정수값으로 양자화한 최소표준편차를 산출하는 단계, 상기 분할된 블럭들 중에서, 상기 최소표준편차와 소정 범위내의 표준편차값을 갖는 블럭들을 선택하는 단계, 상기 최소표준값에 기초하여 산출된 필터계수를 이용하여, 상기 선택된 블럭들에 대하여 가우시안 필터링을 수행하는 단계, 및 상기 선택된 블럭들과 상기 가우시안 필터링된 블럭들에 기초하여 노이즈 측정값을 산출하는 단계를 포함한다. 바람직하게는, 상기 입력 영상신호를 상기 소정 크기의 블럭으로 분할하는 단계를 더 포함한다.
상기 블럭들을 다음의 식에 의해 선택되는 것이 가능하다.
Figure 112004046725158-pat00005
여기서,
Figure 112004046725158-pat00006
는 상기 선택된 블럭,
Figure 112004046725158-pat00007
는 FLOOR함수를 나타낸다.
또한, 상기 필터계수는, 다음의 식에 의해 산출할 수 있다.
Figure 112004046725158-pat00008
여기서, σmin 는 상기 최소표준편차를 나타낸다.
그리고, 상기 노이즈 측정값은, 상기 선택된 블럭들과 상기 가우시안 필터링된 블럭들의 차의 표준편차에 의해 산출하는 것이 가능하다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다.
노이즈를 공간상에서 측정하는 노이즈 측정장치에 있어서, 블럭을 기반으로 하는 방법과 필터(Filter)를 이용하여 측정하는 방법이 있는데, 이들은 각각이 입력 영상신호의 특성에 따라서 정확한 노이즈 측정값을 산출할 수 없는 경우가 발생한다. 따라서 본 발명에서는 이 두 방법을 같이 적용함으로써, 이들 방법에 존재하는 단점을 보완하여, 정확한 노이즈 측정값을 산출할 수 있게 한다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 노이즈 측정장치의 블럭도이다. 도 2를 참조하면, 본 노이즈 측정장치는, 블럭분할부(Block tessellation)(110), 최소 표준편차 산출부(120), 블럭선택부(140), 및 노이즈측정값 산출부(160)를 포함하며, 필터링부인 필터계수 산출부(130) 및 필터부(150)가 포함된다.
블럭분할부(110)는 입력 영상신호의 필드 또는 프레임에 해당하는 픽쳐를 소정 크기의 블럭으로 분할한다. 최소 표준편차 산출부(120)는 블럭분할부(110)에 의해 분할된 블록별로 화소값의 표준편차를 산출하고, 이중에서 가장 작은 값을 선택하여 정수값으로 양자화한 최소표준편차(σmin )를 산출한다. 블럭선택부(140)는 최소표준편차와 소정 범위내의 근접한 표준편차를 블럭들을 선택한다. 필터계수 산출부(130)는 선택된 블럭들을 이용하여 가우시안 필터링하기 위한 필터계수를 산출한다. 필터부(150)는 필터계수 산출부(130)에서 산출된 필터계수를 사용하여, 블럭선택부(140)에서 선택된 블럭들을 필터링한다. 노이즈측정값 산출부(160)는 선택된 블럭들과 필터링된 블럭들을 이용하여 노이즈측정값을 산출한다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 노이즈 측정장치의 동작방법의 설명에 제공되는 흐름도이다. 도 4 및 도 5를 참조하여, 본 발명의 일실시예에 따른 노이즈 측정장치의 동작방법을 설명하면 다음과 같다.
먼저, 블럭분할부(110)는 입력 영상신호의 필드 혹은 프레임에 해당하는 픽쳐를 소정 크기, 예컨대 M라인 x N픽셀 크기의 블럭으로 분할한다(S200). 최소 표준편차 산출부(120)는 블럭분할부(110)에서 분할된 각 블럭에 대하여 화소값에 대한 표준편차를 산출하고(S205), 이중에서 가장 작은 표준편차를 선택하여 이를 정수값으로 양자화된 최소표준편차(σmin )를 산출한다(S210).
블럭선택부(140)는 최소표준편차(σmin )와 소정범위내의 표준편차를 갖는 블럭(
Figure 112004046725158-pat00009
)들을 선택하며, 다음의 식을 사용하는 것이 가능하다.
Figure 112004046725158-pat00010
.
여기서,
Figure 112004046725158-pat00011
는 상기 선택된 블럭을 나타내며,
Figure 112004046725158-pat00012
는 FLOOR함수로서, 주어진 값보다 작거나 같은 최대 정수값을 구하는 함수를 말한다.
필터계수 산출부(130)는 블럭선택부(140)에서 선택된 블럭(
Figure 112004046725158-pat00013
)들을 대해서 가우시안(Gaussian) 필터링을 하기 위한 필터계수를 산출한다(S220). 이때, 필터계수는 양자화된 최소표준값차(σmin )로부터 다음의 식에 의해 산출할 수 있다.
Figure 112004046725158-pat00014
필터부(150)는 필터계수 산출부(130)에서 산출된 필터계수에 따라, 블럭선택부(140)에서 선택된 블럭(σmin ) 들에 대하여 필터링을 수행한다(S225).
노이즈 측정값산출부(160)는 선택된 블럭들과, 선택된 블럭들을 가우시안 필터링한 값의 차의 표준편차를 노이즈측정값(
Figure 112004046725158-pat00015
)으로 산출한다(S230). 이를 식으로 나타내면 다음의 [수학식 3]과 같다.
Figure 112004046725158-pat00016
의 표준편차
이와 같은 과정에 의해, 블럭을 기반으로 할 뿐만 아니라. 필터의 특성이 입력 영상신호의 최소표준편차에 따라 가변되므로, 입력 영상신호의 특성에 무관하게 정확한 노이즈 측정값을 산출할 수 있다.
이상 설명한 바와 같이, 본 발명에 따르면, 블럭의 크기를 임의로 설정할 수 있으므로, 하드웨어적인 구현이 용이하며, 영상의 공간 축에서 노이즈를 측정하기 때문에 움직임이 있는 영상에 대해서도 오류없이 노이즈를 측정할 수 있다. 또한, 기존의 필터링 방식과는 달리, 필터의 특성이 입력 영상신호의 특성에 따라 가변함으로, 노이즈 양만을 정확하게 측정할 수 있다. 이와 같이 측정된 노이즈 측정값은 노이즈 감쇄기(Noise Reducer) 또는 다른 영상 처리 기술들의 성능을 향상시키는 데 활용될 수 있다.
또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.

Claims (5)

  1. 입력되는 영상신호의 픽쳐를 소정 크기로 분할한 블럭별로 화소값의 표준편차를 산출하고, 산출된 표준편차 중에서 가장 작은 표준편차를 정수값으로 양자화한 최소표준편차를 산출하는 최소표준편차 산출부;
    상기 분할된 블럭들 중에서, 상기 최소표준편차와 소정 범위내의 표준편차값을 갖는 블럭들을 선택하는 블럭선택부;
    상기 최소표준편차 값에 기초하여 필터계수를 산출하는 필터계수 산출부;
    상기 필터계수를 이용하여 선택된 블럭들에 대하여 가우시안 필터링을 수행하는 필터부; 및
    상기 선택된 블럭들과 상기 가우시안 필터링된 블럭들의 차의 표준편차에 의해 노이즈 측정값을 산출하는 노이즈 측정값 산출부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 노이즈 측정장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 입력 영상신호를 상기 소정 크기의 블럭으로 분할하는 블럭분할부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 노이즈 측정장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 필터계수 산출부는, 다음의 식에 의해 상기 필터계수를 산출하는 것을 특징으로 하는 노이즈 측정장치:
    Figure 112004046725158-pat00017
    여기서, σmin 는 상기 최소표준편차를 나타낸다.
  4. 입력되는 영상신호의 픽쳐를 소정 크기로 블럭으로 분할하는 단계;
    분할된 블럭별로 화소값의 표준편차를 산출하고, 산출된 표준편차 중에서 가장 작은 표준편차를 정수값으로 양자화한 최소표준편차를 산출하는 단계;
    상기 분할된 블럭들 중에서, 상기 최소표준편차와 소정 범위내의 표준편차값을 갖는 블럭들을 선택하는 단계;
    상기 최소표준편차 값에 기초하여 산출된 필터계수를 이용하여, 상기 선택된 블럭들에 대하여 가우시안 필터링을 수행하는 단계; 및
    상기 선택된 블럭들과 상기 가우시안 필터링된 블럭들의 차의 표준편차에 의해 노이즈 측정값을 산출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 노이즈 측정방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 필터계수는, 다음의 식에 의해 산출하는 것을 특징으로 하는 노이즈 측정방법:
    Figure 112004046725158-pat00018
    여기서, σmin 는 상기 최소표준편차를 나타낸다.
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101321840B1 (ko) * 2012-04-25 2013-10-23 연세대학교 산학협력단 퍼지 기반 레티넥스를 이용한 영상 정규화 방법 및 장치
KR101630264B1 (ko) * 2014-12-05 2016-06-14 국방과학연구소 거리-도플러 클러스터링 기법

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH11187288A (ja) 1997-12-25 1999-07-09 Sharp Corp 画質改善装置及び記録媒体
EP1058210A2 (en) 1999-06-01 2000-12-06 Sony Corporation Image processing apparatus, image processing method, noise-amount estimate apparatus, noise-amount estimate method, and storage medium
KR20010060316A (ko) * 1999-12-07 2001-07-06 윈켈만 존 디. 영상 신호에서 가우스 노이즈 검출 방법
KR20040046271A (ko) * 2002-11-26 2004-06-05 삼성전자주식회사 영상의 잡음 수준 추정 장치 및 방법
KR20040051370A (ko) * 2002-12-12 2004-06-18 삼성전자주식회사 영상신호의 노이즈 측정장치 및 그 측정방법

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH11187288A (ja) 1997-12-25 1999-07-09 Sharp Corp 画質改善装置及び記録媒体
EP1058210A2 (en) 1999-06-01 2000-12-06 Sony Corporation Image processing apparatus, image processing method, noise-amount estimate apparatus, noise-amount estimate method, and storage medium
KR20010060316A (ko) * 1999-12-07 2001-07-06 윈켈만 존 디. 영상 신호에서 가우스 노이즈 검출 방법
KR20040046271A (ko) * 2002-11-26 2004-06-05 삼성전자주식회사 영상의 잡음 수준 추정 장치 및 방법
KR20040051370A (ko) * 2002-12-12 2004-06-18 삼성전자주식회사 영상신호의 노이즈 측정장치 및 그 측정방법

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