KR100694054B1 - 시간적으로 변하는 비선형 변환에 근거한 비디오 신호에대한 적응적 콘트라스트 신장 방법 및 장치 - Google Patents

시간적으로 변하는 비선형 변환에 근거한 비디오 신호에대한 적응적 콘트라스트 신장 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명에 의한 적응적 콘트라스트 신장(ACE) 방법 및 장치는 비디오 시퀀스의 시간 변화 특성에 따라서 자연적인 콘트라스트 신장을 제공한다.
시간적으로 가변되는 비디오 시퀀스의 특성은 상술되었고, 입력 비디오 시퀀스에 적용되는 비선형 변환은 입력의 콘트라스트를 주로 신장시킨다. 시간적으로 변하는 입력 비디오 시퀀스의 확률 밀도 함수(PDF)는 계산되고, 이 때 콘트라스트에 관련되어 미리 결정된 비디오 파라미터들은 PDF로부터 추출된다. 추출된 비디오 파라미터들에 근거하여, 비선형 변환 함수는 관련된 비디오 화상 또는 필드 동기신호(SYNC)에 동기되어 룩업 테이블(LUT)을 구축하고 업데이트시킨다. 이 때 변환 LUT는 신장된 출력 신호를 제공하기 위하여 입력 비디오 신호에 적용된다.

Description

시간적으로 변하는 비선형 변환에 근거한 비디오 신호에 대한 적응적 콘트라스트 신장 방법 및 장치{Adaptive contrast enhancement method and apparatus for video signals based on time-varying nonlinear transforms}
도 1a는 본 발명에 따른 적응적인 콘트라스트 신장 방법을 수행하기 위한 일실시 예에 의한 장치의 블록 구성도이다.
도 1b는 본 발명에 따른 적응적인 콘트라스트 신장 방법을 수행하기 위한 다른 실시 예에 의한 장치의 블록 구성도이다.
도 2는 특정 영역 내에서 단계적 변화 레벨을 갖는 샘플들의 동적 영역을 증가시키는데 사용될 수 있는 변환의 예를 보여준다.
도 3은 다른 영역 내에서 단계적 변화 레벨을 갖는 샘플들의 동적 영역을 증가시키는데 사용될 수 있는 변환의 예를 보여준다.
도 4a-c는 신장 함수들의 예를 보여준다.
도 5a는 신장 함수 fl(x) 및 fu(x)의 예를 보여준다.
도 5b는 fl(x)ㆍgl(ml) 및 fu(x)ㆍgu(mu )의 특성을 보여준다.
도 5c는 fl(x)ㆍgl(ml) 및 fu(x)ㆍgu(mu ) 항을 이용하여 얻은 변환 함수의 특성을 보여준다
도 6은 본 발명에 따른 적응적 콘트라스트 신장 방법의 흐름도를 보여준다.
도 7은 본 발명에 따른 적응적 콘트라스트 신장 방법을 수행하기 위한 장치의 또 다른 블록 구성도이다.
본 발명은 신호 처리 방법 및 장치에 관한 것으로서, 특히 시간적으로 변화되는 특성을 갖는 비디오 신호의 콘트라스트를 적응적으로 신장시키는 콘트라스트 신장 방법 및 장치에 관한 것이다.
현대의 디지털 비디오 기술의 발전은 아날로그 TV 시스템에 비교되는 DVD 플레이어 및 디지털 TV(DTV)에서와 같이, 소비자들에 대한 비디오 품질에서 의미 있는 신장을 가져왔다. 그러나, 이러한 디지털 비디오 시스템들은 비디오 신장(video enhancement)에 관련된 다른 중요한 결과들에 대한 고려 없이 단지 신호 대비 잡음 비(SNR) 및 해상도 항목에서 비디오 품질을 신장시킨다. 이러한 결과들은 콘트라스트 신장(contrast enhancement), 밝기 신장 및 디테일 신장(detail enhancement)을 포함한다. 일반적으로, 비디오 신장 처리는 디스플레이 될 때 비디오의 시각적인 외양을 향상시키는 것을 추구하는 기술들을 포함한다. 이러한 기술은 기본적으로 그레이(gray) 레벨 및 콘트라스트 조작, 노이즈 감쇄(noise reduction), 에지(edge) 보상 처리를 포함한다. 이미지 복원과 비교하여, 비디오 또는 이미지 신장 방법들은 데이터에 있어서 고유의 정보량을 증가시키지 않고 수학적인 모델링을 필 요로 하지 않는다. 비디오 신장의 기본적인 원리는 디스플레이 매체에서 시각적인 출력이 향상될 수 있도록 이미지의 주어진 시퀀스를 조작하여 처리하는 것이다. 신장을 위한 경계를 정하는 것이 어렵기 때문에, 종래의 기술에 의한 비디오 신장 기술은 경험적으로 결정하고 통계적인 결과를 얻기 위하여 쌍방향 처리를 필요로 한다.
비디오 신장을 위한 기술들 중에서 콘트라스트 신장은 인간에게 보여지는 이미지의 전체적인 윤곽에서 기본적인 역할을 하기 때문에 중요하다. 인간의 지각은 이미지 절대 값보다는 콘트라스트에 민감하다. 그래서, 인간에게 좋게 보여지는 이미지를 제공하기 위하여 이미지의 콘트라스트를 신장하는 것은 당연하다.
콘트라스트 신장은 에지(edge)를 주름지게 하거나 피킹(peaking)시키는 것과 같은 국부적인 외양보다는 주어진 이미지의 전체적인 외양을 고려하는 것을 내포한다. 콘트라스트 신장의 종래 모델의 몇몇 예는 제곱근의 법칙 및 대수의 법칙을 포함한다. 콘트라스트 조작에 의한 이미지 신장은 의학적인 이미지 처리, 천문학적인 이미지 처리, 위성 이미지 처리 및 적외선 이미지 처리 등의 다양한 분야에서 실행되어 왔다. 예를 들어, 히스토그램 등화(histogram equalization)는 예를 들어 종양을 쉽게 검출하도록 X-선 이미지의 디테일을 상당히 신장시키기 때문에 X-선 이미지 처리에서 유용한 방법이다.
비록 콘트라스트 신장에 대한 몇몇 종래의 방법이 존재하지만, 그들의 기본적인 적용은 정지된 이미지에 제한된다. 움직이는 이미지에 이러한 방법의 직접적인 적용은 자연스럽지 않은 외양 또는 과도한 신장 같은 시각적인 문제를 초래한 다. 그래서, 이러한 방법들은 기본적인 내용이 이미지의 시퀀스인 TV와 같은 소비자 제품에는 적합하지 않다. 그러므로, 고유하게 시간 변화 특성을 갖는 비디오 시퀀스에 적용할 수 있는 콘트라스트 신장 방법이 필요하게 되었다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 비디오 시퀀스의 시간 변화 특성에 상응하는 자연적인 신장을 실행하는 적응적 콘트라스트 신장(ACE; Adaptive Contrast Enhancement) 방법 및 장치를 제공하는데 있다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위하여 본 발명의 제1실시 예에 의한 적응적 콘트라스트 신장 방법은 신호처리 방법에 있어서, 디지털 화상 각각은 샘플들의 세트로 표시되고, 상기 각 샘플은 상측 제한 C로부터 하측 제한 U까지의 영역에서 등급 레벨을 갖으며, 시간적으로 정렬된 복수의 상기 디지털 화상들을 포함하는 시간적으로 변화되는 비디오 신호를 획득하는 단계; 적어도 제1변환 함수 및 제2변환 함수를 포함하는 콘트라스트 신장 변환을 구축하는 단계; 및 상기 제1변환 함수 및 상기 제2변환 함수는 (a) 상기 디지털 화상들 중의 하나인 제1디지털 화상에 대하여 상기 하측 제한 C와 상기 상측 제한 U 사이의 등급 값을 갖는 샘플들에 대하여 제1값을 선택하는 단계; (b) 상기 제1값보다 크지 않은 제1분포 값의 샘플들을 갖는 제1부분과 상기 제1값보다 작지 않은 제2분포 값의 샘플들을 갖는 제2부분으로 상기 제1디지털 화상을 표시하는 샘플들의 세트를 분할하는 단계; (c) 상기 제1부분에서 상기 제1분포 값을 갖는 샘플들의 분포에 근거한 제1변환 함수를 선택하는 단계; 및 (d) 상기 제2부분에서 상기 제2분포 값을 갖는 샘플들의 분포에 근거한 제2변환 함수를 선택하는 단계의 실행에 의하여 선택되며, 상기 디지털 화상을 표시하는 샘플들의 세트에 상기 콘트라스트 신장 변환을 적용함으로써 상기 디지털 화상의 콘트라스트를 신장시키는 단계를 포함함을 특징으로 한다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위하여 본 발명의 제2실시 예에 의한 적응적 콘트라스트 신장 방법은 신호처리 방법에 있어서, 디지털 화상 각각은 샘플들의 세트로 표시되고, 상기 각 샘플은 상측 제한 C로부터 하측 제한 U까지의 영역에서 등급 레벨을 갖으며, 시간적으로 정렬된 복수의 상기 디지털 화상들을 포함하는 시간적으로 변화되는 비디오 신호를 획득하는 단계; 적어도 제1변환 함수 및 제2변환 함수를 포함하는 콘트라스트 신장 변환을 구축하는 단계; 및 상기 제1변환 함수 및 상기 제2변환 함수는 (a) 상기 디지털 화상들 중의 하나인 제1디지털 화상에 대하여 상기 하측 제한 C와 상기 상측 제한 U 사이의 등급 값을 갖는 샘플들에 대하여 제1값을 선택하는 단계; (b) 상기 제1값보다 크지 않은 제1평균값의 샘플들을 갖는 제1부분과 상기 제1값보다 작지 않은 제2평균값의 샘플들을 갖는 제2부분으로 상기 제1디지털 화상을 표시하는 샘플들의 세트를 분할하는 단계; (c) 상기 제1부분에서 상기 제1평균값을 갖는 샘플들의 분포에 따라서 상기 하측 제한 C에서 O(zero), 상기 제1값에서 0, 그리고 상기 하측 제한 C로부터 상기 제1값까지의 영역에서 단지 하나의 국부 최대를 갖는 등급 레벨의 가변 함수인 제1신장 함수에 근거한 제1변환 함수를 선택하는 단계; 및 (d) 상기 제2부분에서 상기 제2평균값을 갖는 샘플들의 분포에 따라서 상기 상측 제한 U에서 O(zero), 상기 제1값에서 0, 그리고 상기 제1 값으로부터 상기 상측 제한 U까지의 영역에서 단지 하나의 국부 최대를 갖는 등급 레벨의 가변 함수인 제2신장 함수에 근거한 제2변환 함수를 선택하는 단계의 실행에 의하여 선택되며, 상기 디지털 화상을 표시하는 샘플들의 세트에 상기 콘트라스트 신장 변환을 적용함으로써 상기 디지털 화상의 콘트라스트를 신장시키는 단계를 포함함을 특징으로 한다.
상기 다른 기술적 과제를 달성하기 위하여 본 발명에 의한 적응적 콘트라스트 신장 장치는 신호처리 장치에 있어서, 화상에서 등급 값들을 갖는 샘플들의 수를 결정하는 분포 평가기; 제1디지털 화상에 대하여 하측 제한 C 및 상측 제한 U 사이의 등급 값들을 갖는 샘플들에 대한 제1값을 결정하고, 샘플들의 제1부분에 대하여 상기 제1값보다 크지 않은 제1평균값을 결정하고, 샘플들의 제1부분에 대하여 상기 제1값보다 작지 않은 제2평균값을 결정하는 평균 평가기; 및 제1변환 함수 및 제2변환 함수를 포함하여, 상기 디지털 화상을 표시하는 샘플들의 세트에 콘트라스트 신장 변환을 적용하여 디지털 화상의 콘트라스트를 신장시키는 콘트라스트 신장기를 포함하며, 상기 콘트라스트 신장기는 상기 제1부분에서 제1평균값을 갖는 샘플들의 분포에 근거하는 제1변환 함수 및 상기 제2부분에서 제2평균값을 갖는 샘플들의 분포에 종속하는 제1변환 함수를 포함함을 특징으로 한다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 상세히 설명하기로 한다.
본 발명은 많은 다른 형태로 실시될 수 있으며, 도면에 도시되어 설명되어질 본 발명의 바람직한 실시 예는 발명의 원리의 일예로서 이해되어 지며, 설명되어지 는 본 발명의 실시 예에 의하여 본 발명이 미치는 범위가 한정되는 것은 아니다.
언급된 바와 같이, 본 발명에 따른 적응적 콘트라스트 신장(ACE) 방법은 시간적으로 변하는 비디오 시퀀스의 특성을 특정하고, 입력의 콘트라스트를 주로 신장시키도록 입력 비디오 시퀀스에 비선형 변환을 실행한다. 도 1a를 참조하면, 본 발명에 따른 ACE 장치 10의 구성을 보여준다. 기능 블록 14에서 시간적으로 변하는 입력 비디오 시퀀스의 확률 밀도 함수(PDF; Probability density function)가 계산되고, 그 다음에 콘트라스트에 관련된 소정의 비디오 파라미터들이 PDF로부터 추출된다. 추출된 비디오 파라미터들에 근거하여, 비선형 변환 함수가 구축되고, 블록 14에서 관련된 비디오 화상 또는 필드 동기신호(SYNC)와 동기되어 룩업 테이블(LUT; Look Up Table)로 업데이트 된다. 변환 LUT는 기능 블록 16에서 입력 신호를 신장시키도록 입력 비디오 신호에 적용된다. 그러므로 ACE 방법의 초기 단계는 입력 비디오 신호의 콘트라스트에 관련된 비디오 파라미터들의 추출하고 아래에 언급된 변환 함수를 구축한다.
도 1a의 예에서, 메모리 소자 12는 변환 구축을 위하여 사용되는 비디오 프레임/필드에 구축된 변환을 적용하기 위하여 한 프레임/필드 구간 동안 입력 비디오를 지연시키는데 사용된다. 입력되는 화상은 변환 LUT가 화상으로부터 얻어진 파라미터들을 사용하여 구축되는 동안 메모리 10에 저장된다. 메모리 10은 기능 블록 14에서 보여준 바와 같이, 변환 LUT를 구축하기 위하여 사용된 화상에 변환 LUT가 적용될 수 있도록 하기 위하여 한 프레임 또는 필드 주기 동안 입력 비디오를 지연시키는데 적용된다. 다른 방안으로, 도 1b의 다른 예에 의한 ACE 장치 20에서 도시 된 바와 같이, 메모리 소자는 비디오 시퀀스가 전형적으로 시간의 방향에 높은 상호관계를 가지고 있으므로 구성에서 삭제될 수 있으며, 대부분의 응용에 있어서, 비디오 시퀀스에서 한 화상으로부터 구축되는 LUT 변환은 다음의 화상에 적용 될 수 있다.
본 발명의 일시 예에 따른 ACE 방법을 보다 상세하게 기술하고자 한다. 본 발명의 설명에서, In(ㆍ)는 시정수 n에서 입력되는 비디오 시퀀스의 화상(프레임 또는 비디오)을 표시하며, 일반적으로, 등급 레벨들{C,C+1,...,U}로부터 In(ㆍ)는 신장된 값의 샘플들을 포함하고, 여기에서, U는 비디오 시스템에서 흰색의 등급 레벨에 해당되고, C는 검은색의 등급 레벨에 해당된다. C 와 U의 값은 각각의 특정한 응용에 근거하여 결정된다(예로서, C=0, U=255, 등). {C,C+1,...,U}에 의하여 표현되는 범위는 입력 화상 시스템의 실제 동적인 범위보다 더 좁게 될 수 있다.
평균 밝기 또는 입력 비디오 화상 In(ㆍ)의 평균은 m으로 표시되고, h(x)는 등급 레벨이 x인 In(ㆍ)에서 In(ㆍ)의 PDF를 나타낸다. 이 파라미터에 의하여 좋은 결과를 얻을 수 있기 때문에 평균 m을 사용하는 것이 바람직하나, 평균 m으로부터 벗어난 다른 값이 대신 사용될 수 있다고 이해되어야 한다. 개념적으로 C 와 U사이 값들 중의 어느 하나의 값이 사용될 수 있으나, 평균 밝기가 변화되지 않거나 또는 적어도 상당한 변화가 발생되지 않도록 하기 위하여 평균 또는 평균에 매우 근접한 값을 사용하는 것이 바람직하다.
Figure 112004035213989-pat00001
값은 신장되는 입력 비디오 화상 In(??)에서 샘플들의 총 개수를 나타낸다. 이 때, 이들 샘플들의 평균은
Figure 112004035213989-pat00002
에 의하여 계산될 수 있다. 또는, 간단히 평균은 신장되는 입력 비디오 화상에서 샘플들의 등급 레벨들을 합산하고 N으로 나눔으로써 계산될 수 있다.
평균 m에 근거하여, 두 파라미터 ml 및 mu는 각각 평균 m과 같거나 작은 샘플들의 평균 및 평균 m과 같거나 큰 샘플들의 평균으로 아래와 같이 계산될 수 있다.
Figure 112004035213989-pat00003
Figure 112004035213989-pat00004
여기에서, C≤ml≤m 및 m≤mu≤U 이다.
파라미터 ml 및 mu는 샘플들이 각각 영역 (C,m) 및 (m, U)에 어떻게 분포되어 있는지를 개략적으로 알려준다. 일 실시 예에서, ml 및 mu 값은 서브-이미지들의 평균 밝기를 나타내며, 여기에서 첫 번째 서브-이미지는 평균과 같거나 작은 샘플들을 수직적으로 구성한 것을 의미하며, 두 번째 서브-이미지는 평균과 같거나 큰 샘플들을 수직적으로 구성한 것을 의미한다. 예로서, ml≒m은 영역 (C,m)에서 샘플 들이 거의 평균 m에 가깝게 분포되어 있다는 것을 암시하고, ml≒C는 영역 (C,m)에서 샘플들이 거의 C에 가깝게 분포되어 있다는 것을 암시한다. 유사하게, mu≒m은 영역 (m,U)에서 샘플들이 거의 평균 m에 가깝게 분포되어 있다는 것을 암시하고, mu≒U는 영역 (m,U)에서 샘플들이 거의 U에 가깝게 분포되어 있다는 것을 암시한다. m의 값은 응용기기에 종속적으로 선택될 수 있다(예로서, m=128).
도 2는 본 발명에 따른 변환의 일 예를 보여주며, x는 입력 샘플의 입력 등급 레벨을 나타내고, y는 변환된 출력을 나타낸다. 이 예에서, 영역 (p,k)에서의 등급 값은 영역 (p,k')에서의 값으로 변환된다. 그래서, 영역 (p,k)에서 샘플들의 등급 레벨에 대한 동적인 영역 Din은 변환 결과 Dout로 증가된다. 영역 (p,k)에서 샘플들에 대한 동적인 영역이 증가되기 때문에, 만일 입력 화상이 영역 (k,q)에서보다 영역 (p,k)에서 보다 많은 샘플들을 갖게 되면 이미지의 콘트라스트는 증가된다.
그러므로, 도 2에 도시된 본 발명의 일 실시 예에 의한 변환은 샘플들이 영역 (k,q)에서 보다 영역 (p,k)에서 보다 많이 분포하게 될 때, 콘트라스트를 신장시키는데 적합하다. 그러나, 만일 영역 (p,k)에서 보다 영역 (k,q)에서 보다 많은 샘플들이 분포하게 되면, 이 때는 도 3에 도시된 다른 실시 예에 의한 변환 함수로 화상의 전체적인 콘트라스트를 증가시킬 수 있다.
더욱이, 입력 이미지의 샘플 분포에 따라서 도 2-3에 예시된 변환들을 결합시킴으로써 본 발명에 따른 ACE를 수행시킬 수 있다. 화상의 전체적인 콘트라스트 를 증가시키기 위하여 입력 화상에서 등급 레벨의 분포에 따라서 변환 함수는 적응적으로 조정된다.
본 발명의 일시 예에 따른 ACE를 위한 변환 (x)은 다음과 같이 표현된다.
Figure 112004035213989-pat00005
여기에서, fl(x) 및 fu(x)는 신장 바이어스 함수들이고, gl(ml ) 및 gu(mu)는 적응적 이득 조정 함수들이다.
신장 바이어스 함수 fl(x) 및 fu(x)는 신장의 일반적인 특성을 결정하고, 적응적 이득 조정 함수 gl(ml) 및 gu(mu)는 입력 화상에 관련된 신장의 정도 및 방법을 제어한다.
다음의 제한이 신장 바이어스 함수들에 적용된다.
fl(x)는 양의 값이고 단지 영역 (C,m)에서 정의되고,
fu(x)는 양의 값이고 단지 영역 (m,U)에서 정의되며, (4)
fl(C) = fl(m) = 0, 그리고 fu(m) = fu(U) = 0, (5)
fl(x)는 (C,m)에서 국부 최대 값을 갖고 fu(x)는 (m,U)에서 국부 최대 값을 갖는다. (6)
위에서 언급된 관계 (4) - (6)에서 주어진 제한을 만족시키는 한 임의의 신 장 바이어스 함수들이 이용될 수 있다.
예를 들어, 도 4a-c는 낮은 신장 바이어스 함수 fl(x)들의 예를 도시한 것이고, 위의 관계 (4), (5) 및 (6)에서 주어진 제한들을 만족시킨다.
다음은 적응적 이득 조정 함수들에 적용되는 제한들이다.
gl(C) = 1, 그리고 gl(m) = -1, (7)
gu(m) = 1, 그리고 gu(u) = -1, (8)
gl(ml)은 ml에 대하여 단조롭게 감소되고, (9)
gu(mu)은 mu에 대하여 단조롭게 감소되며, (10)
여기에서, gl(ml)의 값은 ml이 C로부터 m까지 변할 때 1에서 -1까지 변하고, gu(mu)의 값은 mu가 m으로부터 U까지 변할 때 1에서 -1까지 변한다. 이득 파라미터들은 언급된 도 2-3에 관련되어 검토된 샘플 제한에 따라서 신장 함수들을 조정한다. 더욱이, gl(ml) 및 gu(mu)의 음의 부호는 신장 바이어스 함수 fl(x) 및 fu(x)의 곡률 방향을 바꾼다.
만일 신장 바이어스 함수 fl(x) 및 fu(x)가 영역 (C,m) 및 (m,U)에서 각각 음이면, 관계 (7)-(10)에 주어진 조건이 각각 다음과 같이 변화된다.
gl(C) = -1, 그리고 gl(m) = 1, (11)
gu(m) = -1, 그리고 gu(u) = 1, (12)
gl(ml)은 ml에 대하여 단조롭게 증가되고, (13)
gu(mu)은 mu에 대하여 단조롭게 증가되며, (14)
위의 관계 (3)을 참조하면, (C,U)에서 입력 등급 레벨은 만일 x∈(C,m)이면 gl(ml)??fl(x)에 의하여 변화되고, x∈(m,U)이면 gu(m u)ㆍfu(x)에 의하여 변화된다. 관계 (9)에서 주어진 변환은 fl(m) = fu(m) = 0 이 되는 것을 필요로 하기 때문에 m은 m으로 맵핑되어, 변환된 화상의 평균 밝기는 입력 화상의 평균 밝기와 비교하여 현저한 변화없이 유지된다.
특성 또는 비디오 신호의 등급 레벨 제한이 화상으로부터 화상으로 변함에 따라 관계 (3)에서 변환의 특성은 화상으로부터 화상으로 변한다. 특히, 파라미터 m, ml 및 mu의 값들은 화상으로부터 화상으로 변하고, 그래서 관계 (3)에서 최종적인 변환 ψ(x)을 한다. 이는 본 발명의 일 실시 예에 따른 콘트라스트 신장의 적응적인 본질을 제공한다.
도 5a는 관계 (4) - (6)에 주어진 조건들을 만족하는 신장 함수 fu(x)의 예를 보여준다. 도 5b는 관계 (3)의 fu(x)ㆍgu(mu) 항을 도시한 것으로, 예를 들어, gu(mu)=-0.25이다. 그리고, 도 5C는 입력 비디오에 적용되는 관계 (3)에서 m≤x≤u에 대한 변환 ψ(x)를 도시한 예이다.
도 6은 본 발명에 따른 콘트라스트 신장 방법의 흐름도를 도시한 것이다. fl(x), fu(x), gl(ml) 및 gu(mu)의 특정 함수 형태는 언급된 관계 (4) - (10)의 각 조 건들을 만족시킨다. 일반적으로, 관계 (3)에서 주어진 변환에 근거한 콘트라스트 신장 방법은 다음의 단계들을 포함한다.
입력되는 화상 In(ㆍ)의 PDF, h(x)를 계산하는 단계(단계22);
평균 m 및 ml과 mu 값을 계산하는 단계(단계24);
이득 함수 gl(ml) 및 gu(mu)를 계산하는 단계(단계26);
변환 LUT를 구축하기 위하여 관계 (3)에서 변환을 이용하는 단계(단계27); 및
신장된 비디오 신호를 생성시키기 위하여 입력되는 비디오 입력 신호에 LUT를 적용하는 단계(단계28).
위에서 언급된 바와 같이, LUT 업데이트는 화상 동기신호(SYNC)에 동기되어 질 수 있으며, LUT는 변환을 구축하기 위하여 이용되고 화상 메모리에 저장된 입력 화상을 변환시키는데 적용된다(예로서, 도 1a). 또는, LUT는 메모리에 결합되지 않고 다음 입력 화상에 적용될 수 있다(예로서, 도 1b). 이러한 프로세스는 입력 픽셀 등급 레벨 x에 대하여 ψ(x)를 출력시키는 픽셀 단위의 연산을 실행한다.
위에서, ACE 방법의 예는 적응적 이득 조정에 결합된 신장 함수들에 근거하고, 입력되는 화상의 샘플 분포에 종속적이다. fl(x), fu(x), gl(m l) 및 gu(mu)에 대한 임의의 함수는 위의 관계 (4) - (10)에서 주어진 조건을 충족시키는 한 이용될 수 있다.
본 발명의 다른 실시 예에 따른 ACE 방법은 2차 다항식이 관계 (3)에서 이용 된 신장 함수들의 특정 구성으로 이용된다.
fl(x) = Kl(x-C)(m-x), (15)
fu(x) = Ku(m-x)(x-U), (16)
여기에서, Kl 및 Ku는 미리 정해진 상수들이다. 이들 신장 함수들은 관계 (4) - (6)의 제한들을 만족시킨다. 따라서, 관계 (3)에서 변환은 다음과 같이 표현된다.
Figure 112004035213989-pat00006
이득 함수 gl(ml) 및 gu(mu)의 선택은 변화될 수 있으며, 관계 (11) - (14)에 주어진 제한들을 만족한다. 다른 이득 함수들은 ψ(x)의 다른 특성을 초래함으로 이득 함수 선택은 특정 응용에 종속적으로 변화될 수 있다. gl(ml) 및 gu (mu)의 선택의 단순한 예는 다음과 같다.
gl(ml) = 2(ml-C)/(m-C)-1 및 gu(mu) = 2(m u-m)/(U-m)-1 (18)
관계 (17)에서 주어진 변환의 직접 적용(Kl 및 Ku 상수를 이용하여)은 그레이(gray) 반전 문제를 초래할 수 있으며, x1＜x2에 대하여 ψ(x1)＞ψ(x 2)을 의미하는 그레이 반전은 m의 값에 종속적이다.
그레이 반전 문제는 다음과 같은 대수의 조작에 의하여 방지될 수 있다.
Figure 112004035213989-pat00007
여기에서, 위의 Kl 및 Ku 값들은 다음과 같은 제한을 받는다.
Figure 112004035213989-pat00008
이와 같은 Kl 및 Ku의 경계 값들에 대하여, 관계 (17)에서 주어진 변환은 다음과 같이 된다.
Figure 112004035213989-pat00009
더욱이, 응용에 따라서 변환은 다음과 같이 표현된다.
Figure 112004035213989-pat00010
여기에서 α는 신장의 전체적인 정도를 조정하는 미리 정해진 이득이다. 관계 (20)에서 α=0 일 때 ψ(x)= x는 변화가 없다는 것을 의미한다.
도 7은 본 발명에 따른 ACE 방법을 실행하는 다른 실시 예에 의한 ACE 장치 30의 블록 구성을 보여준다. 이러한 ACE 장치는 관계 (3)의 변환에 근거한 콘트라스트 신장 방법을 위한 것이고, fl(x), fu(x), gl(ml) 및 g u(mu)의 특정 함수 형태들 은 미리 결정된 위의 관계 (4) - (10)에서 제시된 조건을 충족시킨다. 이 예에서, ACE 장치는 메모리 수단 12; 입력 화상 In(ㆍ) 비디오 신호에 대한 PDF, h(x)를 계산하는 PDF 평가기 블록 32; PDF에 근거한 평균 m과 ml 및 mu를 계산하는 평균 계산 블록 34; gl(ml) 및 gu(mu) 및 ψ(x)를 계산하는 변환 계산 블록 36; 및 상기 변환 LUT를 구축하고, 언급된 바와 같이 신장된 비디오 출력 신호를 생성시키기 위하여 입력되는 비디오 입력 신호에 LUT를 적용하는 LUT 변환 블록 38을 포함한다. 업데이트는 보여진 바와 같이 화상 동기신호(SYNC)에 동기되어질 수 있다.
입력되는 화상은 화상으로부터 얻어진 파라미터들을 이용하여 변환 LUT를 구축하는 동안 메모리 12에 저장된다. 위에서 언급한 바와 같이, 메모리 12는 기능 블록 16에 도시된 바와 같이 변환 LUT를 구축하는데 이용되는 화상에 변환 LUT가 적용될 수 있도록 하기 위하여 한 프레임 또는 필드에 대한 입력 비디오를 지연시키는데 제공된다. 비디오 시퀀스는 전형적으로 시간 방향으로 높은 상관성을 가지므로 대부분의 응용에서 한 화상으로부터 구축된 LUT 변환은 비디오 시퀀스에서 다음 화상에 적용될 수 있다. 도 1b에 도시된 바와 같이, 입력되는 화상으로부터 얻어진 파라미터들을 이용하여 변환 LUT를 구축하는 동안 입력되는 화상은 메모리에 저장되지 않는다. 비디오 시퀀스에서 이전 화상으로부터 구축되어진 변환은 입력되는 화상에 적용된다. 유사하게, 입력되는 화상으로부터 구축된 변환은 비디오 시퀀스에서 다음 화상에 적용될 것이다. 입력 화상에 변환 LUT를 적용할 때 입력 픽셀 등급 레벨 x에 대하여 ψ(x)의 출력을 픽셀 단위로 연산한다. 2개의 실시 예에서, LUT 변환은 화상 동기신호(SYNC)에 동기되는 방법으로 업데이트 되어 질 수 있다.
도 1a-b 및 7에 배치된 다양한 구성 요소들은 본 발명이 속하는 기술분야에 알려진 많은 방법들에 의하여 실행될 수 있으며, 예로써 ASIC 등과 같은 논리 회로들의 프로세서에 의한 실행을 위한 프로그램 명령으로 구성될 수 있다. 본 발명은 바람직한 실시 예를 특정하여 상세히 설명하였으나, 다른 변형된 실시 예에 의하여 실행되는 것도 가능하다. 그러므로, 첨부된 청구항들의 사상 및 범위는 본 발명의 설명의 편의를 위하여 특정된 바람직한 실시 예에 의하여 제한되지 않는다.
본 발명은 방법, 장치, 시스템 등으로서 실행될 수 있다. 소프트웨어로 실행될 때, 본 발명의 구성 수단들은 필연적으로 필요한 작업을 실행하는 코드 세그먼트들이다. 프로그램 또는 코드 세그먼트들은 프로세서 판독 가능 매체에 저장되어 질 수 있으며 또는 전송 매체 또는 통신망에서 반송파와 결합된 컴퓨터 데이터 신호에 의하여 전송될 수 있다. 프로세서 판독 가능 매체는 정보를 저장 또는 전송할 수 있는 어떠한 매체도 포함한다. 프로세서 판독 가능 매체의 예로는 전자 회로, 반도체 메모리 소자, ROM, 플레쉬 메모리, E2PROM, 플로피 디스크, 광 디스크, 하드 디스크, 광 섬유 매체, 무선 주파수(RF) 망, 등이 있다. 컴퓨터 데이터 신호는 전자 망 채널, 광 섬유, 공기, 전자계, RF 망, 등과 같은 전송 매체 위로 전파될 수 있는 어떠한 신호도 포함된다.
첨부된 도면에 도시되어 설명된 특정의 실시 예들은 단지 본 발명의 예로서 이해되어 지고, 본 발명의 범위를 한정하는 것이 아니며, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 본 발명에 기술된 기술적 사상의 범위에서도 다양한 다른 변경이 발생될 수 있으므로, 본 발명은 보여지거나 기술된 특정의 구성 및 배열로 제한되지 않는 것은 자명하다.
상술한 바와 같이, 본 발명에 의하면 시간 변화 특성을 갖는 비디오 시퀀스에서 입력되는 화상의 변화 특성에 적합하도록 콘트라스트 신장을 실행하도록 콘트라스트 신장 변환 특성을 적응적으로 결정하여 콘트라스트 신장에 적용함으로써, 적용되는 응용기기의 특성에 따라서 최적의 콘트라스트 신장을 실행시킬 수 있어 출력 화질을 향상시킬 수 있는 효과가 발생된다.

Claims (34)

  1. 신호처리 방법에 있어서,
    디지털 화상 각각은 샘플들의 세트로 표시되고, 상기 각 샘플은 상측 제한 C로부터 하측 제한 U까지의 영역에서 등급 레벨을 갖으며, 시간적으로 정렬된 복수의 상기 디지털 화상들을 포함하는 시간적으로 변화되는 비디오 신호를 획득하는 단계;
    적어도 제1변환 함수 및 제2변환 함수를 포함하는 콘트라스트 신장 변환을 구축하는 단계; 및
    상기 제1변환 함수 및 상기 제2변환 함수는
    (a) 상기 디지털 화상들 중의 하나인 제1디지털 화상에 대하여 상기 하측 제한 C와 상기 상측 제한 U 사이의 등급 값을 갖는 샘플들의 전체의 등급 레벨에 대한 평균값 m을 산출하는 단계;
    (b) 상기 평균값 m보다 크지 않은 등급 레벨의 샘플들을 갖는 제1부분과 상기 평균값 m보다 작지 않은 등급 레벨의 샘플들을 갖는 제2부분으로 상기 제1디지털 화상을 표시하는 샘플들의 세트를 분할하고, 상기 제1부분에 분포하는 샘플들의 평균값 ml을 산출하고, 상기 제2부분에 분포하는 샘플들의 평균값 mu를 산출하는 단계;
    (c) 상기 제1부분에서는 상기 평균값 ml에 따라서 가변되는 제1이득 함수에 근거하여 콘트라스트 신장의 크기가 결정되는 제1변환 함수를 선택하는 단계; 및
    (d) 상기 제2부분에서는 상기 평균값 mu에 따라서 가변되는 제2이득 함수에 근거하여 콘트라스트 신장의 크기가 결정되는 제2변환 함수를 선택하는 단계의 실행에 의하여 선택되며,
    상기 디지털 화상을 표시하는 샘플들의 세트에 상기 제1변환 함수 또는 제2변환 함수를 적용하여 상기 디지털 화상의 콘트라스트를 신장시키는 단계를 포함함을 특징으로 하는 적응적 콘트라스트 신장 방법.
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  9. 신호처리 방법에 있어서,
    디지털 화상 각각은 샘플들의 세트로 표시되고, 상기 각 샘플은 상측 제한 C로부터 하측 제한 U까지의 영역에서 등급 레벨을 갖으며, 시간적으로 정렬된 복수의 상기 디지털 화상들을 포함하는 시간적으로 변화되는 비디오 신호를 획득하는 단계;
    적어도 제1변환 함수 및 제2변환 함수를 포함하는 콘트라스트 신장 변환을 구축하는 단계; 및
    상기 제1변환 함수 및 상기 제2변환 함수는
    (a) 상기 디지털 화상들 중의 하나인 제1디지털 화상에 대하여 상기 하측 제한 C와 상기 상측 제한 U 사이의 등급 값을 갖는 샘플들의 전체의 등급 레벨에 대한 평균값 m을 산출하는 단계;
    (b) 상기 평균값 m보다 크지 않은 등급 레벨의 샘플들을 갖는 제1부분과 상기 평균값 m보다 작지 않은 등급 레벨의 샘플들을 갖는 제2부분으로 상기 제1디지털 화상을 표시하는 샘플들의 세트를 분할하고, 상기 제1부분에 분포하는 샘플들의 평균값 ml을 산출하고, 상기 제2부분에 분포하는 샘플들의 평균값 mu를 산출하는 단계;
    (c) 상기 제1부분에서는 상기 평균값 ml에 따라서 가변되는 제1이득 함수에 근거하여 콘트라스트 신장의 크기가 상기 하측 제한 C에서 O(zero), 상기 평균값 m에서 0, 그리고 상기 하측 제한 C로부터 상기 평균값 m까지의 영역에서 단지 하나의 국부 최대를 갖도록 결정되는 제1변환 함수를 선택하는 단계; 및
    (d) 상기 제2부분에서는 상기 평균값 mu에 따라서 가변되는 제2이득 함수에 근거하여 콘트라스트 신장의 크기가 상기 상측 제한 U에서 O(zero), 상기 평균값 m에서 0, 그리고 상기 평균값 m으로부터 상기 상측 제한 U까지의 영역에서 단지 하나의 국부 최대를 갖도록 결정되는 제2변환 함수를 선택하는 단계의 실행에 의하여 선택되며,
    상기 디지털 화상을 표시하는 샘플들의 세트에 상기 콘트라스트 신장 변환을 적용함으로써 상기 디지털 화상의 콘트라스트를 신장시키는 단계를 포함함을 특징으로 하는 적응적 콘트라스트 신장 방법.
  10. 제9항에 있어서, 상기 콘트라스트 신장 함수를 구축하는 단계는
    상기 하측 제한 C로부터 상기 평균값 m까지의 영역에서 음이 아닌 제1신장 함수를 선택하는 단계;
    상기 평균값 ml의 함수로서 단조롭게 감소하며, 상기 하측 제한 C에서 1이 되고 상기 평균값 m에서 -1이 되는 제1이득 함수를 선택하는 단계;
    상기 평균값 m으로부터 상기 상측 제한 U까지의 영역에서 음이 아닌 제2신장 함수를 선택하는 단계;
    상기 평균값 mu의 함수로서 단조롭게 감소하며, 상기 평균값 m에서 1이 되고 상기 상측 제한 U에서 -1이 되는 제2이득 함수를 선택하는 단계;
    상기 제1신장 함수에 상기 제1이득 함수를 곱하여 상기 제1변환 함수를 구축하는 단계; 및
    상기 제2신장 함수에 상기 제2이득 함수를 곱하여 상기 제2변환 함수를 구축하는 단계를 더 포함함을 특징으로 하는 적응적 콘트라스트 신장 방법.
  11. 삭제
  12. 삭제
  13. 제9항에 있어서, 상기 콘트라스트 신장 함수를 구축하는 단계는
    상기 하측 제한 C로부터 상기 평균값 m까지의 영역에서 양이 아닌 제1신장 함수를 선택하는 단계;
    상기 평균값 ml의 함수로서 단조롭게 증가하며, 상기 하측 제한 C에서 -1이 되고 상기 평균값 m에서 1이 되는 제1이득 함수를 선택하는 단계;
    상기 평균값 m으로부터 상기 상측 제한 U까지의 영역에서 양이 아닌 제2신장 함수를 선택하는 단계;
    상기 평균값 mu의 함수로서 단조롭게 증가하며, 상기 평균값 m에서 -1이 되고 상기 상측 제한 U에서 1이 되는 제2이득 함수를 선택하는 단계;
    상기 제1신장 함수에 상기 제1이득 함수를 곱하여 상기 제1변환 함수를 구축하는 단계; 및
    상기 제2신장 함수에 상기 제2이득 함수를 곱하여 상기 제2변환 함수를 구축하는 단계를 더 포함함을 특징으로 하는 적응적 콘트라스트 신장 방법.
  14. 삭제
  15. 삭제
  16. 제9항에 있어서, 상기 콘트라스트 신장 변환을 구축하는 단계는
    상기 하측 제한 C로부터 상기 평균값 m까지의 영역에서 음이 아닌 값이 되도록 상기 제1신장 함수가 선택될 때, 상기 평균값 ml의 함수로서 단조롭게 감소하는 제1이득 함수를 선택하는 단계;
    상기 평균값 m으로부터 상측 제한 U까지의 영역에서 음이 아닌 값이 되도록 상기 제2신장 함수가 선택될 때, 상기 평균값 mu의 함수로서 단조롭게 감소하는 제2이득 함수를 선택하는 단계;
    상기 하측 제한 C로부터 상기 평균값 m까지의 영역에서 양이 아닌 값이 되도록 상기 제1신장 함수가 선택될 때, 상기 평균값 ml의 함수로서 단조롭게 증가하는 제1이득 함수를 선택하는 단계;
    상기 평균값 m으로부터 상측 제한 U까지의 영역에서 양이 아닌 값이 되도록 상기 제2신장 함수가 선택될 때, 상기 평균값 mu의 함수로서 단조롭게 증가하는 제2이득 함수를 선택하는 단계;
    상기 제1신장 함수에 상기 제1이득 함수를 곱하여 상기 제1변환 함수를 구축하는 단계; 및
    상기 제2신장 함수에 상기 제2이득 함수를 곱하여 상기 제2변환 함수를 구축하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 적응적 콘트라스트 신장 방법.
  17. 삭제
  18. 삭제
  19. 삭제
  20. 삭제
  21. 삭제
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  23. 제16항에 있어서,
    상기 제1신장 함수에 상기 제1이득 함수 및 신장의 전체 정도를 조정하는 초기 설정된 제1이득 인자를 곱하여 제1변환 함수를 구축하는 단계; 및
    상기 제2신장 함수에 상기 제2이득 함수 및 신장의 전체 정도를 조정하는 초 기 설정된 제2이득 인자를 곱하여 제2변환 함수를 구축하는 단계를 더 포함함을 특징으로 하는 적응적 콘트라스트 신장 방법.
  24. 신호처리 장치에 있어서,
    화상에서 등급 값들을 갖는 샘플들의 수를 결정하는 분포 평가기;
    제1디지털 화상에 대하여 하측 제한 C 및 상측 제한 U 사이의 등급 값들을 갖는 샘플들에 대한 평균값 m을 산출하고, 상기 평균값 m보다 크지 않은 샘플들의 세트인 제1부분에 대한 평균값 ml을 산출하고, 상기 평균값 m보다 작지 않은 샘플들의 세트인 제2부분에 대한 평균값 mu을 산출하는 평균 평가기; 및
    상기 제1부분에서는 상기 평균값 ml에 따라서 가변되는 제1이득 함수에 근거하여 콘트라스트 신장의 크기가 결정되는 제1변환 함수를 선택하고, 상기 제2부분에서는 상기 평균값 mu에 따라서 가변되는 제2이득 함수에 근거하여 콘트라스트 신장의 크기가 결정되는 제2변환 함수를 선택하여 디지털 화상의 콘트라스트를 신장시키는 콘트라스트 신장기를 포함함을 특징으로 하는 적응적 콘트라스트 신장 장치.
  25. 제24항에 있어서, 상기 제1변환 함수는 상기 하측 제한 C에서 O(zero), 상기 평균값 m에서 0, 그리고 상기 하측 제한 C로부터 상기 평균값 m까지의 영역에서 단지 하나의 국부 최대를 갖는 등급 레벨의 가변 함수인 제1신장 함수에 근거하고,
    상기 제2변환 함수는 상기 상측 제한 U에서 O(zero), 상기 평균값 m에서 0, 그리고 상기 평균값 m으로부터 상기 상측 제한 U까지의 영역에서 단지 하나의 국부 최대를 갖는 등급 레벨의 가변 함수인 제2신장 함수에 근거하여 결정함을 특징으로 하는 적응적 콘트라스트 신장 장치.
  26. 삭제
  27. 삭제
  28. 제25항에 있어서, 상기 제1,2이득 함수는
    상기 제1신장 함수가 상기 하측 제한 C로부터 상기 평균값 m까지의 영역에서 음이 아닌 값을 가질 때, 상기 제1이득 함수는 상기 평균값 ml의 함수로서 단조롭게 감소하고,
    제2신장 함수가 상기 평균값 m으로부터 상측 제한 U까지의 영역에서 음이 아닌 값을 가질 때, 상기 제2이득 함수는 상기 평균값 mu의 함수로서 단조롭게 감소하고,
    상기 제1신장 함수가 상기 하측 제한 C로부터 상기 평균값 m까지의 영역에서 양이 아닌 값을 가질 때, 상기 제1이득 함수는 상기 평균값 ml의 함수로서 단조롭게 증가하고,
    상기 제2신장 함수가 상기 평균값 m으로부터 상측 제한 U까지의 영역에서 양이 아닌 값을 가질 때, 상기 제2이득 함수는 상기 평균값 mu의 함수로서 단조롭게 증가하고,
    상기 제1변환 함수는 상기 제1신장 함수와 상기 제1이득 함수의 곱에 근거하고,
    상기 제2변환 함수는 상기 제2신장 함수와 상기 제2이득 함수의 곱에 근거함을 특징으로 하는 적응적 콘트라스트 신장 장치.
  29. 삭제
  30. 삭제
  31. 삭제
  32. 삭제
  33. 삭제
  34. 제28항에 있어서,
    상기 제1변환 함수는 상기 제1신장 함수에 상기 제1이득 함수 및 신장의 전체 정도를 조정하는 초기 설정된 제1이득 인자를 곱한 결과에 근거하고,
    상기 제2변환 함수는 상기 제2신장 함수에 상기 제2이득 함수 및 신장의 전체 정도를 조정하는 초기 설정된 제2이득 인자를 곱한 결과에 근거하는 결정함을 특징으로 하는 적응적 콘트라스트 신장 장치.
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Families Citing this family (42)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7042522B2 (en) * 2002-08-01 2006-05-09 Samsung Electronics Co., Ltd. Adaptive contrast enhancement method using time-varying nonlinear transforms on a video signal
US20060013503A1 (en) * 2004-07-16 2006-01-19 Samsung Electronics Co., Ltd. Methods of preventing noise boost in image contrast enhancement
US7731678B2 (en) 2004-10-13 2010-06-08 Hyprotek, Inc. Syringe devices and methods for mixing and administering medication
US8050512B2 (en) * 2004-11-16 2011-11-01 Sharp Laboratories Of America, Inc. High dynamic range images from low dynamic range images
KR100653892B1 (ko) * 2004-11-23 2006-12-04 김해시시설관리공단 천체사진 영상처리 방법
US7961199B2 (en) 2004-12-02 2011-06-14 Sharp Laboratories Of America, Inc. Methods and systems for image-specific tone scale adjustment and light-source control
US8120570B2 (en) * 2004-12-02 2012-02-21 Sharp Laboratories Of America, Inc. Systems and methods for tone curve generation, selection and application
US8913089B2 (en) * 2005-06-15 2014-12-16 Sharp Laboratories Of America, Inc. Methods and systems for enhancing display characteristics with frequency-specific gain
US8004511B2 (en) * 2004-12-02 2011-08-23 Sharp Laboratories Of America, Inc. Systems and methods for distortion-related source light management
US7924261B2 (en) * 2004-12-02 2011-04-12 Sharp Laboratories Of America, Inc. Methods and systems for determining a display light source adjustment
US8111265B2 (en) * 2004-12-02 2012-02-07 Sharp Laboratories Of America, Inc. Systems and methods for brightness preservation using a smoothed gain image
US8922594B2 (en) * 2005-06-15 2014-12-30 Sharp Laboratories Of America, Inc. Methods and systems for enhancing display characteristics with high frequency contrast enhancement
US7782405B2 (en) * 2004-12-02 2010-08-24 Sharp Laboratories Of America, Inc. Systems and methods for selecting a display source light illumination level
US8947465B2 (en) * 2004-12-02 2015-02-03 Sharp Laboratories Of America, Inc. Methods and systems for display-mode-dependent brightness preservation
US7982707B2 (en) 2004-12-02 2011-07-19 Sharp Laboratories Of America, Inc. Methods and systems for generating and applying image tone scale adjustments
US9083969B2 (en) * 2005-08-12 2015-07-14 Sharp Laboratories Of America, Inc. Methods and systems for independent view adjustment in multiple-view displays
JP5107943B2 (ja) * 2006-03-06 2012-12-26 ゼティク テクノロジーズ リミテッド 細胞の表現型を特定するための方法および組成物
US7839406B2 (en) * 2006-03-08 2010-11-23 Sharp Laboratories Of America, Inc. Methods and systems for enhancing display characteristics with ambient illumination input
EP1840831A1 (en) * 2006-03-31 2007-10-03 Sony Deutschland Gmbh Adaptive histogram equalization for images with strong local contrast
US8154663B2 (en) * 2007-01-16 2012-04-10 Sigma Designs, Inc. System and method for adaptive contrast enhancement of video signals
US7826681B2 (en) * 2007-02-28 2010-11-02 Sharp Laboratories Of America, Inc. Methods and systems for surround-specific display modeling
HK1117990A2 (en) 2007-10-25 2009-01-23 Sunrider Corp Safety sealed reservoir cap
US8345038B2 (en) * 2007-10-30 2013-01-01 Sharp Laboratories Of America, Inc. Methods and systems for backlight modulation and brightness preservation
US8155434B2 (en) * 2007-10-30 2012-04-10 Sharp Laboratories Of America, Inc. Methods and systems for image enhancement
US9177509B2 (en) * 2007-11-30 2015-11-03 Sharp Laboratories Of America, Inc. Methods and systems for backlight modulation with scene-cut detection
US8378956B2 (en) * 2007-11-30 2013-02-19 Sharp Laboratories Of America, Inc. Methods and systems for weighted-error-vector-based source light selection
US8169431B2 (en) * 2007-12-26 2012-05-01 Sharp Laboratories Of America, Inc. Methods and systems for image tonescale design
US8179363B2 (en) * 2007-12-26 2012-05-15 Sharp Laboratories Of America, Inc. Methods and systems for display source light management with histogram manipulation
US8207932B2 (en) * 2007-12-26 2012-06-26 Sharp Laboratories Of America, Inc. Methods and systems for display source light illumination level selection
US8223113B2 (en) * 2007-12-26 2012-07-17 Sharp Laboratories Of America, Inc. Methods and systems for display source light management with variable delay
US8203579B2 (en) * 2007-12-26 2012-06-19 Sharp Laboratories Of America, Inc. Methods and systems for backlight modulation with image characteristic mapping
US8531379B2 (en) * 2008-04-28 2013-09-10 Sharp Laboratories Of America, Inc. Methods and systems for image compensation for ambient conditions
US8416179B2 (en) * 2008-07-10 2013-04-09 Sharp Laboratories Of America, Inc. Methods and systems for color preservation with a color-modulated backlight
US9330630B2 (en) * 2008-08-30 2016-05-03 Sharp Laboratories Of America, Inc. Methods and systems for display source light management with rate change control
WO2010033539A2 (en) * 2008-09-16 2010-03-25 Second Sight Medical Products Digital image filters and related methods for image contrast enhancement
US8285040B1 (en) 2008-12-09 2012-10-09 Csr Technology Inc. Method and apparatus for adaptive contrast enhancement of image data
US8165724B2 (en) 2009-06-17 2012-04-24 Sharp Laboratories Of America, Inc. Methods and systems for power-controlling display devices
US20110001737A1 (en) * 2009-07-02 2011-01-06 Kerofsky Louis J Methods and Systems for Ambient-Adaptive Image Display
US20110074803A1 (en) * 2009-09-29 2011-03-31 Louis Joseph Kerofsky Methods and Systems for Ambient-Illumination-Selective Display Backlight Modification and Image Enhancement
US9582866B2 (en) 2015-03-10 2017-02-28 Via Technologies, Inc. Adaptive contrast enhancement apparatus and method
WO2017138672A1 (ko) 2016-02-12 2017-08-17 삼성전자 주식회사 디스플레이 장치 및 그 디스플레이 방법
CA3177210A1 (en) * 2020-04-03 2021-10-07 Bayer Aktiengesellschaft Generation of radiological images

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0383269A2 (en) 1989-02-14 1990-08-22 Adler Research Associates Regionally adaptive imaging techniques
KR100213039B1 (ko) * 1996-04-10 1999-08-02 윤종용 평균-매칭 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선 방법 및 그 회로
EP0971315A2 (en) 1998-07-06 2000-01-12 Eastman Kodak Company Automatic tone adjustment by contrast gain-control on edges
KR20000073265A (ko) * 1999-05-08 2000-12-05 구자홍 동영상 송수신 시스템에서의 영상신호 밝기 제어장치 및 방법
KR100319864B1 (ko) 1998-12-16 2002-02-19 윤종용 히스토그램 분산도에 근거하여 적응적으로 콘트라스트를 개선하는 화질 개선방법 및 그 장치
US20030025838A1 (en) * 2002-08-01 2003-02-06 Samsung Electronics Co., Ltd. Adaptive contrast enhancement method using time-varying nonlinear transforms on a video signal
JP2003198941A (ja) 2001-11-14 2003-07-11 Eastman Kodak Co デジタルポータル画像のコントラストを強調する方法

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3130266B2 (ja) * 1996-03-09 2001-01-31 三星電子株式会社 平均分離ヒストグラム等化を用いる映像改善方法及びその回路
DE69716803T2 (de) * 1996-04-10 2003-03-27 Samsung Electronics Co., Ltd. Bildqualitätverbesserungsverfahren durch Histogramm-Entzerrung mit Mittelwertübereinstimmung und Schaltung dafür
KR980003998A (ko) * 1996-06-27 1998-03-30 김광호 제한된 분포의 히스토그램 변환을 이용한 화질 개선방법

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0383269A2 (en) 1989-02-14 1990-08-22 Adler Research Associates Regionally adaptive imaging techniques
KR100213039B1 (ko) * 1996-04-10 1999-08-02 윤종용 평균-매칭 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선 방법 및 그 회로
EP0971315A2 (en) 1998-07-06 2000-01-12 Eastman Kodak Company Automatic tone adjustment by contrast gain-control on edges
KR100319864B1 (ko) 1998-12-16 2002-02-19 윤종용 히스토그램 분산도에 근거하여 적응적으로 콘트라스트를 개선하는 화질 개선방법 및 그 장치
KR20000073265A (ko) * 1999-05-08 2000-12-05 구자홍 동영상 송수신 시스템에서의 영상신호 밝기 제어장치 및 방법
JP2003198941A (ja) 2001-11-14 2003-07-11 Eastman Kodak Co デジタルポータル画像のコントラストを強調する方法
US20030025838A1 (en) * 2002-08-01 2003-02-06 Samsung Electronics Co., Ltd. Adaptive contrast enhancement method using time-varying nonlinear transforms on a video signal
US7042522B2 (en) 2002-08-01 2006-05-09 Samsung Electronics Co., Ltd. Adaptive contrast enhancement method using time-varying nonlinear transforms on a video signal

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