KR100694090B1 - 이미지 콘트라스트 향상 시스템들에서 노이즈 부스트 보호방법 및 장치 - Google Patents

이미지 콘트라스트 향상 시스템들에서 노이즈 부스트 보호방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

적응적 콘트라스트 향상 방법 및 장치는 감소된 노이즈 증폭을 가진 비디오 신호 콘트라스트 향상을 제공한다. 그 비디오 신호는 복수개의 시간적으로 정렬된 디지털 픽쳐들을 가지며, 디지털 픽쳐들의 각각은 한 셋트의 샘플들로 나타내지며, 그 샘플들의 각각은 계조 레벨을 가지고 있다. 콘트라스트 향상 변환은 비디오 신호의 콘트라스트를 향상시키기 위해 구성되며, 그리고 변환비들은 콘트라스트 향상 변환을 바탕으로 계산된다. 다음으로 평탄화된 변환비들은 감소된 노이즈 증폭을 가진 디지털 픽쳐의 콘트라스트를 향상시키기 위해 디지털 픽쳐를 나타내는 한 셋트의 샘플들에 적용된다.

Description

이미지 콘트라스트 향상 시스템들에서 노이즈 부스트 보호 방법 및 장치{Methods and apparatus of preventing noise boost in image contrast enhancement systems}
도 1은 전형적인 적응적 콘트라스트 향상을 수행하는 장치의 일실시예의 블록도이다.
도 2는 본 발명에 따른 적응적 콘트라스트 향상 방법을 수행하는 장치의 일실시예의 블록도이다.
도 3은 NxM 픽셀로 이루어지는 입력 픽쳐의 예시도이다.
본 발명은 비디오 처리에 관한 것이며, 특히 비디오 신호 향상에 관한 것이다.
근래 디지털 비디오 기술의 발전은 아날로그 TV 시스템들에 비교된 디지털 TV(DTV)들 및 DVD 재생기들과 같이 소비자들에 대한 비디오 품질에서 중요한 향상을 가져왔다. 그러나 그러한 디지털 비디오 시스템들은 비디오 향상에 관련된 다른 중요한 문제를 고려하지 않고 신호대 노이즈(SNR) 및 해상도에 의해서만 비디오 품 질을 높인다. 그러한 문제들은 콘트라스트 향상, 브라이트니스 향상, 그리고 디테일(detail) 향상들을 포함한다. 일반적으로, 비디오 향상 프로세싱은 디스플레이될 때 비디오의 시각적 외관을 개선시키려고 하는 기술들의 집합을 포함한다. 이것은 주로 그레이 레벨 및 콘트라스트 조작, 노이즈 감소, 에지 크라이스프닝(crispening) 및 샤프닝(sharpening)을 포함한다. 이미지 복구와 비교하면, 비디오 또는 이미지 향상 방법들은 데이터에서 고유의 정보 내용을 증가시키지도 않고 수학적 모델링을 필요로 하지도 않는다. 비디오 향상의 기본적 원리는 디스플레이 미디어상에 그들 외관이 개선될 수 있도록 주어진 일련의 이미지들을 조작하는 것이다. 향상을 위한 기준을 정하는 것은 어렵기 때문에 종래 비디오 향상 기술들은 경험적이며 그리고 만족한 결과를 얻기 위해 양방향성 절차들을 요구한다.
비디오 향상을 위한 기술들중 콘트라스트 향상은 이미지의 전체 외관에서 인간에 기본적인 역할을 하기 때문에 중요하다. 인간의 지각(perception)은 절대값 그 자체보다 오히려 콘트라스트에 민감한다. 그러므로, 인간들에게 좋은 외관의 이미지를 제공하기 위해 이미지의 콘트라스트를 향상시키는 것은 당연하다.
콘트라스트 향상은 에지 크라이스프닝 또는 피킹(peaking)과 같은 국부적 외관보다는 오히려 주어진 이미지의 전체 외관을 고려할 필요가 있다. 콘트라스트 향상의 종래 모델들이 있으며, 그 일부 예들은 루트 법칙(root law), 로가리드믹 법칙(logarithmic law), 히스토그램 등화(histogram equalization), 그리고 바이-히스트그램 등화(Bi-histogram Equalization)를 포함한다. 콘트라스트 조작에 의한 이미지 향상은 의학적 프로세싱, 위성 이미지 프로세싱, 적외선 이미지 프로세싱등 의 여러 분야에서 수행되어왔다. 예를 들면, 히스트그램 등화는 예를 들면 종양을 쉽게 검지하기 위해 X-레이 이미지의 디테일을 향상시키기 때문에 X-레이 이미지 프로세싱에서 유용한 방법이다.
전형적인 콘트라스트 향상 방법들의 공통적인 중대한 단점은 그들이 원래 이미지에서 노이즈를 증폭시키려 하므로 원래 이미지가 노이즈를 포함하면 그 결과로 생기는 이미지들은 더 노이즈가 많아지게 된다. 이것은 노이즈가 전형적으로 존재하는 장소인 TV 셋트와 같은 고객 제품들에서 콘트라스트 향상 알고리듬의 응용을 제한한다.
이미지의 콘트라스트를 향상시킬 때 노이즈를 다루기 위한 한 전형적인 방법은 콘트라스트 향상에 앞서 노이즈 감소를 수행하는 것이다. 그러나, 전형적인 노이즈 감소 방법은 노이즈를 억제할 뿐만 아니라 이미지 디테일을 무디게 하려는 경향이 있다. 다시 말하면, 콘트라스트 향상에 앞서 종래 노이즈 감소를 수행하는 것은 또한 이미지 디테일에서처럼 주어진 이미지의 질을 악화시킬 수 있다.
본 발명이 이루고자하는 기술적 과제는 콘트라스트 향상 시스템의 상기 문제점을 해결한다. 본 발명의 목적은 입력 픽쳐의 샤프니스를 변경하지 않고 이미지의 콘트라스트를 향상시키면서 노이즈의 시각적 양상을 증폭시키지 않는 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명의 제1실시예에서 적응적 콘트라스트 향상 방법 및 장치는 감소된 노이즈 증폭을 가진 비디오 신호 콘트라스트 향상을 제공한다. 그 비디오 신호는 복 수개의 시간적으로 정렬된 디지털 픽쳐들을 가지며, 디지털 픽쳐들의 각각은 한 셋트의 샘플들로 나타내지며, 그 샘플들의 각각은 계조 레벨을 가지고 있다. 콘트라스트 향상 변환은 히스토그램 등화와 같이 그러나 그에 제한되지 않고 미리 선택된 콘트라스트 향상 방법을 바탕으로 비디오 신호의 콘트라스트를 향상시키기 위해 구성된다. 다음으로 국부적으로 또는 공간적으로 평탄화된 변환비들은 콘트라스트 변환을 바탕으로 계산되고, 그리고 픽쳐내 노이즈를 증대시키지 않고 디지털 픽쳐의 콘트라스트를 향상시키기 위해 디지털 픽쳐를 나타내는 한 셋트의 샘플들에 적용된다. 픽쳐의 로칼 영역에 대한 콘트라스트 변환비들은 변환비들에 대한 저역필터링과 같은 공간 스무딩 동작후에 본질적으로 일정하게된다.
한 예에서, 목표 샘플에 대한 변환비를 계산하는 것은 변환값들을 얻기 위해 적어도 이웃 샘플들의 값들에 콘트라스트 변환을 적용해야하고, 그리고 그 변환값들을 바탕으로 변환비들을 결정해야한다. 다른 예에서, 목표 샘플에 대한 변환비 계산은 변환값들을 얻기 위해 적어도 이웃 샘플들의 값들에 콘트라스트 변환을 적용해야하고, 그리고 그 이웃 샘플값들 및 해당 변환값들을 바탕으로 변환비들을 결정해야한다.
또 다른 예에서, 목표 샘플에 대한 변환비 계산은 변환값들을 얻기 위해 적어도 이웃 샘플들의 값들에 콘트라스트 변환을 적용해야하고, 상기 변환비를 얻기 위해 변환값들의 저역 평균화를 수행해야한다. 그러나 또 다른 예에서, 목표 샘플에 대한 변환비 계산은 변환값들을 얻기 위해 적어도 이웃 샘플들의 값들에 콘트라스트 변환을 적용해야하고, 그리고 이웃 샘플값들, 해당 변환값들, 해당 가중치 계 수들을 바탕으로 변환비를 결정해야한다. 각 이웃 샘플에 대한 가중치 계수들은 목표 샘플값과 그 이웃 픽셀값의 차이 함수로 될 수 있다. 따라서, 그 이웃 샘플값과 목표 샘플값간의 차이가 선택된 범위를 벗어나면 그 이웃 샘플에 대한 해당 가중치 계수는 목표 샘플에 대한 변환비의 결정으로부터 이웃 샘플의 변환비를 효과적으로 제외한다
변환비들을 적용하는 것은 감소된 노이즈 증폭을 가진 디지털 픽쳐의 콘트라스트를 향상시키기 위해 해당 변환비와 상기 셋트의 샘플들의 각 샘플값을 곱해야하는 것이다.
이하 첨부된 도면을 참조로하여 본 발명의 바람직한 실시예를 설명하기로 한다.
본 발명은 많은 다른 형식의 실시예들을 허용하면서 도면을 도시하고, 현재 개시가 본 발명의 원리들의 예시로서 고려되고 설명된 실시예들에 본 발명의 넓은 양상을 제한하지 않는다는 것을 이해하고 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 묘사될 것이다.
본 발명의 일 실시예로서 입력 픽쳐의 샤프니스를 변경하지 않고 이미지들의 콘트라스트를 향상시키면서 노이즈의 시각적 외관을 증폭시키지 않는 방법을 제공한다. 그러한 방법은 임의 종류의 콘트라스트 향상 방법들로 사용될 수 있다.
노이즈 가시성을 증가시키거나 증폭시키지 않기 위해서 종래 노이즈 감소 방법은 콘트라스트 향상이 적용되기 전에 적용된다. 그러나, 그 접근은 전형적으로 원래 픽쳐들을 무디게하며, 고객 제품의 어플리케이션들에 바람직하지 않다. 본 발명에 따르면, 콘트라스트 향상 방법은 먼저 주어진 입력 픽쳐에 대해 콘트라스트 향상 함수(변환 함수)를 구성하고 계산한다. 한 예를 들면 히스토그램 등화 방법은 입력 픽쳐의 누적 밀도 함수를 계산함으로써 변환 기능을 구성한다. 일단 변환 함수가 결정되면, 변환 함수는 픽쳐를 향상시키는 입력 픽쳐내 각 픽셀값에 적용될 수 있다.
예를 들면, I 는 입력 디지털 픽쳐이고 i(x,y)는 입력 픽쳐(I)에서 (x,y)th 픽셀의 값(예를 들면 계조 레벨), 그리고 f는 수학식 1과 같이 향상 동작내 콘트라스트 향상 변환 함수로 가정한다.
Figure 112005006382671-pat00001
여기서 E는 콘트라스트-향상된 출력 픽쳐이다.
만약 픽쳐(I)가 NxM 픽셀들로 이루어지면 수학식 1은 다음 수학식 2와 같은 동작을 의미한다.
Figure 112005006382671-pat00002
여기서 e(x, y)는 출력 픽쳐(E)에서 (x,y)th 픽셀의 값이다.
이 예에서 보편성의 손실없이 L 이 비디오 시스템에 따라 미리 결정된 값 i(x,y),e(x,y)∈{0,1,....,L)으로 가정한다.
예를 들면 대부분의 비디오 시스템에서 L = 255 로 사용될 수 있다.
도 1은 픽쳐 또는 비디오 향상용 적응적 콘트라스트 향상 방법을 실시하는 전형적인 콘트라스트 향상 장치(10)의 블록도이다.
그 장치(10)는 비디오 시퀀스(예를들면, 시변 비디오 시퀀스)의 특성들을 결정하고 주로 감소된 노이즈 증폭을 가진 입력의 콘트라스트를 향상시키기 위해 입력 비디오 시퀀스에 대해 변환(예를 들면, 비선형 변환)을 수행한다.
기능부(12)에서, 콘트라스트 향상 함수(f)는 입력 픽쳐(I)의 한 프레임을 바탕으로 결정되며, 입력 픽쳐(I)는 딜레이 매칭용 메모리(14)에 저장된다. 이때 구성된 향상 함수(f)는 변환 룩-업 테이블(LUT)을 갱신하기 위해 기능부(16)에 사용된다. 변환 LUT 는 그 구성된 콘트라스트 향상 변환 함수(f)와 관련된 입력과 출력 픽셀값간의 매핑 테이블을 나타낸다. 이때 변환 LUT는 향상된 출력 픽쳐를 생성하기 위해 샘플로부터 샘플까지의 입력 픽쳐에 적용될 기능부(16)에서 사용된다. 도 1에서 메모리(14)는 전형적으로 비디오 시퀀스가 시간 방향으로 높은 상관성을 가지고 있기 때문에 아키텍쳐로부터 제거될 수 있다. 여기 기재에서 샘플과 픽셀의 용어는 상호 교환적으로 사용되며, 동일한 개념을 나타낸다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따라서 적응적 콘트라스트 향상(ACE) 장치(30)의 기능 블록도이다. ACE 장치(30)는 메모리(32), 콘트라스트 향상 함수 구성(CEFC)부(34), 변환 LUT 구성부(36), 변환비구성부(38) 및 결합 노드(40)를 포함한다.
변환 LUT(36)는 구성된 콘트라스트 향상 변환 함수(f)와 관련된 입력과 출력 픽셀값들간의 매핑 테이블을 나타낸다. 이때 비 구성부(38)는 로칼 슬라이딩 윈도우(Wp(x,y))내 입력 샘플들의 변환비들을 저역필터링 함으로써 국부적으로 평탄화된 변환비를 계산한다. 이때 국부적으로 평탄화된 변환비(평균 변환비)(
Figure 112006075947754-pat00003
(x,y))는 입력 샘플(i(x,y))에 곱해진다. 실시예들이 아래 제공된다.
한 예로, 변환 함수(f)는 시변 입력 비디어 시퀀스의 확률밀도 함수(PDF)를 바탕으로 한다. 여기서 콘트라스트에 관련된 소정의 비디오 파라메터는 PDF로 부터추출된다. 그리고 추출된 비디오 파라메터들을 바탕으로 비선형 변환 함수는 관련된 비디오 픽쳐 또는 필드와 동기될 수 있는 LUT로서 구성되어 업데이트된다. 그때 변환 LUT는 기능부(36)에서 입력 비디오에 적용된다.
변환함수(f)의 특정 함수 형태는 픽쳐에서 픽쳐까지로 변할 수 있다. 변환 함수(f)를 구성하는 예들은 현재 계류중이고 양수인이 동일한 특허 출원 시리얼 no. 10/210,237(2002.8.1) "시변 비선형 변환들에 근거한 비디오 신호들을 위한 적응적 콘트라스트 향상 방법"(SAM2. 008) 가 여기에 참증으로 포함(incorporated)된다. f를 계산하는 다른 예들은 현재 계류중이고 양수인이 동일한 특허 출원 시리얼 no. 10/641,970(2003.8.15) "시변 비선형 변환들에 근거한 비디오 신호들을 위한 적응적 콘트라스트 향상 방법"(SAM2. 0019)이 여기에 참증으로 포함(incorporated)된다.
기재된 것처럼 픽쳐용 콘트라스트 향상 함수(f)가 주어지면, 노이즈 증폭을 감소할 수 있는 방법을 제공하는 것이 본 발명의 목적이다. 그렇게 하기 위해, 본 발명의 실시예에서 변환 함수가 변환비를 결정하기 위해 사용되고, 그리고 그때 공간적으로 로우-패스 필터링된 변환비는 노이즈 증폭을 감축시키면서 픽쳐를 향상시키기 위해 입력 픽쳐내 각 픽셀값에 적용된다. 이런 식으로는 인간은 입력 픽쳐내 노이즈가 증폭되어가는 것을 인식할 없다. 본 발명 이면의 기본적인 개념은 동일한 변환비가 두 개의 샘플들에 곱해지면 두 샘플간의 콘트라스트는 동일하게 보인다는 것이다. 예를 들면, 인간에게 두 샘플값 A 및 B사이의 시각적 차(또는 콘트라스트)는 1.5A 및 1.5B로서 동일하게 보인다.
게다가 한 샘플 주위의 로칼 샘플들이 동일 또는 유사한 변환비를 갖고 처리되면 노이즈 가시성이 많이 변경되지 않을 것으로 예상된다. 그러므로, 콘트라스트 변환함수(f)가 주어진 것처럼, 본 발명의 목적은 로칼 샘플 변환비를 유효하게 저역 필터링하는 것이며, 콘트라스트를 향상시키면서 노이즈 증폭을 감소시키기 위해 국부적으로 일정한 변환비들을 제공하는 것이다.
변환비를 결정하는 여러 실시예들은 도 3과 함께 묘사된다. 여기서 Wp(x,y)는 향상될 샘플값(i(x,y))를 갖는 (x,y)번째 샘플주위에 존재하는 P 샘플을 포함하는 입력 픽쳐내 로칼 슬라이딩 윈도우를 나타낸다. 로칼 슬라이딩 윈도우(Wp(x,y))내 샘플값들은 w1(x,y), w2(x,y),....wp(x,y)로서 명기되며, 여기서 a 및 b의 적절한 값들에 대해 wi(x,y) = i(x+a, y+b) 이고, wi(x,y)∈{0,1,....,L}이다.
(제1예 실시)
제1 예실시에서, 콘트라스트 향상 함수(예를 들면, 변환 함수)(f)가 주어지 면, 평균 변환비(
Figure 112005006382671-pat00004
)는 수학식 3과 같이 결정된다.
Figure 112005006382671-pat00005
여기서, f(wi(x,y))는 입력 픽쳐내 윈도우 샘플들(wi(x,y))에 대한 콘트라스트 향상 함수의 출력이며, P는 (x,y)번째 샘플 주위에 존재하는 샘플들이며,
Figure 112006075947754-pat00028
는 한 샘플 (wi(x,y))에 대한 평균 변환비를 나타낸다. 그러므로
Figure 112006075947754-pat00006
는 샘플 I(x,y)주위의 평균 변환비
Figure 112006075947754-pat00029
를 제공한다.
Figure 112005006382671-pat00007
의 값은 수학식 3에서 평균 함수의 저역성(low-pass nature) 때문에 입력 픽쳐에 걸쳐서(across) 서서히 변화한다. 본 발명에 따른 향상 방법에서, 입력 픽쳐내 샘플에 대해, 이웃 샘플들은 동일 또는 유사한 변환비를 가지고 있다.
따라서, 콘트라스트를 향상시키면서 노이즈 증폭을 억제하는 예를 수학 식4으로 제공된다.
Figure 112005006382671-pat00008
모두에 대해 x = 1, 2,.....N, 및 y = 1, 2,...M.
(제2예 실시)
또 다른 예 실시에서, 콘트라스트 향상 함수(예를 들면, 변환 함수)(f)가 주어지면, 변환비(
Figure 112005006382671-pat00009
)는 수학식 5로 결정된다.
Figure 112005006382671-pat00010
여기서, ci 는
Figure 112006075947754-pat00011
을 만족하는 미리 결정된 상수이며, P는 (x,y)번째 샘플 주위에 존재하는 샘플들이다.
Figure 112005006382671-pat00012
모두에 대해 x = 1, 2,.....N, 및 y = 1, 2,...M.
수학식 5는 수학식 3의 일반 버전이다. ci 의 값을 조정함으로써 다기능 억제 특성이 구현될 수 있다.
(제3예 실시)
또 다른 예 실시에서, 변환비(
Figure 112005006382671-pat00013
)는 수학식 8 및 수학식 7로 결정된다.
Figure 112005006382671-pat00014
Figure 112005006382671-pat00015
모두에 대해 x = 1, 2,.....N, 및 y = 1, 2,...M. 여기서, δ(｜i(x,y)-wi(x,y)｜)는 어플리케이션에 따라 다른 형태들로 정의할 수 있는 ｜i(x,y)-wi(x,y)｜의 가중치 함수이다. 한 예로 가중치 함수에 대한 제약은 ｜i(x,y)-wi(x,y)｜ 값이 증가함에 따라 δ(｜i(x,y)-wi(x,y)｜)가 0에 근접한다는 것이며, ｜i(x,y)-wi(x,y)｜ 값이 0로 감소함에 따라 δ(｜i(x,y)-wi(x,y)｜)가 1에 근접한다는 것이다.
그러한 제약을 만족하는 δ(｜i(x,y)-wi(x,y)｜)의 예는 수학식 9로 될 수 있다.
Figure 112005006382671-pat00016
가중치 함수의 역할은 픽셀값들이 계산으로 i(x,y)에 근접하는 샘플들의 변환 정량(ration)을 취하는 것이다. 다른 말로, 이웃 픽셀(wi(x,y))의 픽셀값이 센터 샘플(i(x,y))의 샘플값과 너무 차이가 있으면 그러한 이웃 샘플(wi(x,y))의 변환비는 계산으로부터 배제된다. 가중치 함수를 사용하여 차이 샘플값｜i(x,y)-wi(x,y)｜ 에 따라 스무드하게 그 비들(ratios)에 가중치가 더해진다.
도 2로 다시 돌아가서, ACE 장치(30)는 수학식 3 내지 수학식 9의 방법을 수행한다. CEFC부(34)로부터 콘트라스트 향상 변환 함수(f)를 바탕으로 변환 LUT는 변환 LUT 부(36)에서 수학식 10처럼 업데이트된다.
Figure 112005006382671-pat00017
이때 변환비(
Figure 112005006382671-pat00018
)는 수학식3, 5 및 7중 하나에 따라서 블록(38)에서 결정된다. 수학식 3, 5, 7에서 wi(x,y)∈{0,1,....,L}인 wi(x,y)가 주어지면 수학식들에서 f(wi(x,y))는 LUT(wi(x,y))로서 계산될 수 있다.
계산의 복잡성을 줄이기 위해, 일단 본 발명에 따라 변환 함수(f)를 알게되면 수학식3,5 및 7에서 비
Figure 112005006382671-pat00019
는 wi(x,y)의 모든값들에 대해 미리 계산되어 LUT에 저장될 수 있다. 이때 수학식 3,5,7에서 디비젼 동작은 스킵될 수 있다. 따라서 LUT는 수학식 11처럼 계산된다.
Figure 112005006382671-pat00020
여기서 수학식 3, 5, 7은 각각 수학식 12, 13, 14와 같이 단순화될 수 있다.
Figure 112005006382671-pat00022
Figure 112005006382671-pat00023
다음으로
Figure 112005006382671-pat00024
(x,y)는 감소 노이즈 증폭을 가진 향상된 출력 신호를 생성하기 위해 결합부(40)(예를 들면 곱셉 결합)를 통해 입력 신호에 적용된다.
따라서, 도 2의 ACE 장치(30)에서 입력 픽쳐는 변환 LUT가 입력 픽쳐로부터 구해진 파라메터를 사용하여 블록(34)에서 구성되는 동안 메모리(32)에 저장된다. 상기에 언급된 것처럼, 메모리(32)는 한 프레임 또는 한 필드 기간동안 입력 비디오를 딜레이하여 변환비가 변환 LUT를 구성하기 위해 사용된 픽쳐에 적용될 수 있도록 한다. 전형적으로 비디오 시퀀스는 시간 방향으로 높은 상관성을 가지고 있으며, 따라서 대부분의 어플리케이션에서 한 픽쳐로 부터 구성된 LUT 변환은 비디오 시퀀스에서 다음에 발생하는 픽쳐에 대해 사용될 수 있다. 따라서, 다른 실시예로 변환 LUT가 구성되어 변환비가 계산되는 동안 입력 픽쳐는 저장되지 않는다. 비디오 시퀀스내 이전 픽쳐로부터 구성되었던 변환비가 그 입력 픽쳐에 적용된다. 유사하게, 그 입력 픽쳐로부터 구성될 변환은 비디오 시퀀스에서 다음에 발생하는 픽쳐와 함께 사용될 것이다. 입력 픽쳐에 변환비를 적용하는 것은 입력 픽셀 계조 레벨(z)에 대한 출력들(E(z))인 픽셀 대 픽셀 동작이다.
도 2에서 배열된 여러 가지 소자들은 이 기술 분야에서 숙달된 사람에게 알려진 많은 방법들 예를 들면, 프로세서에 의한 실행용 프로그램 명령들, ASTC와 같 은 로직 회로들등으로 수행될 수 있다. 본 발명은 어떤 바람직한 버전들과 참조하여 상당히 상세하게 기술되어 있다. 그러나 다른 버전들이 가능한다. 따라서, 첨부된 청구항들의 사상과 범위는 여기에 포함된 바람직한 버전들의 기술에 한정되어서는 안 된다.
상술한 바와 같이 본 발명에 의하면, 입력 픽쳐의 샤프니스를 변경하지 않고 이미지의 콘트라스트를 향상시키면서 노이즈의 시각적 양상을 증폭시키지 않는다.

Claims (23)

  1. 적응적 콘트라스트 향상 방법에 있어서,
    각각 계조 레벨을 갖는 한 셋트의 샘플들로 타나내지는 복수개의 정열된 디지털 픽쳐들을 포함하는 비디오 신호를 구하는 과정;
    상기 비디오 신호의 콘트라스트를 향상시키는 콘트라스트 향상 변환을 구성하는 과정;
    향상시킬 비디오 신호의 상기 각 샘플 픽셀에 대해서, 상기 콘트라스트 향상 변환을 바탕으로 이웃 샘플들에 대한 변환비를 계산하는 과정; 및
    감소된 노이즈 증폭을 가진 상기 디지털 픽쳐의 콘트라스트를 향상시킬 디지털 픽쳐를 나타내는 목표 샘플에 상기 변환비를 적용하는 과정을 포함하는 적응적 콘트라스트 향상 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 이웃 샘플들에 대한 변환비는 미리 설정된 윈도우내 임을 특징으로 하는 적응적 콘트라스트 향상 방법.
  3. 제1항에 있어서, 샘플값들을 수신하여 해당 출력값들을 제공하는 룩-업 테이블을 구성하기 위해 상기 콘트라스트 향상 변환을 사용하는 과정; 및
    상기 이웃 샘플들에 상기 룩-업 테이블을 적용하고 변환 값들을 얻기 위해 본질적으로 상기 이웃 샘플들에 상기 콘트라스트 향상 변환을 적용함으로써 상기 변환값들을 계산하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 적응적 콘트라스트 향상 방법.
  4. 제1항에 있어서, 적어도 복수개의 샘플들에 상기 콘트라스트 변환을 적용하는 과정;
    상기 복수개의 샘플값들 각각에 대해서, 상기 샘플값과 상기 해당 변환값의 평균 변환비를 결정하는 과정;
    샘플값들을 수신하여 상기 해당 평균 변환비값을 제공하는 룩-업 테이블을 구성하기 위해 상기 평균 변환비들을 사용하는 과정; 및
    상기 셋트의 샘플들내 각 샘플에 대해서, 이웃 샘플들에 상기 룩-업 테이블을 적용함으로써 변환비를 결정하고, 상기 룩-업 테이블에서 상기 평균 변환비들을 바탕으로 상기 변환 비들을 결정하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 적응적 콘트라스트 향상 방법.
  5. 제1항에 있어서, 상기 목표 샘플에 대한 변환비를 계산하는 과정은
    변환값들을 얻기 위해 적어도 상기 이웃 샘플의 값에 콘트라스트 향상 변환을 적용하는 과정; 및
    상기 변환비를 얻기 위해 상기 변환값들의 로우-패스 평균을 수행하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 적응적 콘트라스트 향상 방법.
  6. 제1항에 있어서, 상기 목표 샘플에 대한 변환비를 계산하는 과정은
    변환값들을 얻기 위해 적어도 상기 이웃 샘플의 값에 콘트라스트 향상 변환을 적용하는 과정; 및
    상기 이웃 샘플들값, 상기 해당 변환값들 및 해당 가중치 계수들을 바탕으로 상기 변환비를 결정하는 과정을 구비하는 것을 특징으로 하는 적응적 콘트라스트 향상 방법.
  7. 제6항에 있어서, 각 이웃 샘플들에 대한 상기 가중치 계수는 상기 목표 샘플값과 그 이웃 픽셀값의 차이 함수임을 특징으로 하는 적응적 콘트라스트 향상 방법.
  8. 제7항에 있어서, 이웃 샘플 값과 목표 샘플값사이의 차이가 선택된 범위를 벗어나면 그 이웃 샘플에 대한 상기 해당 가중치 계수는 상기 목표 샘플에 대한 상 기 변환비의 결정으로부터 그 이웃 샘플의 변환비를 유효하게 배제하는 것을 특징으로 하는 적응적 콘트라스트 향상 방법.
  9. 제1항에 있어서, 상기 변환 비들을 적용하는 것은
    감소된 노이즈 증폭을 가진 디지털 픽쳐의 콘트라스트를 향상시키기 위해 상기 셋트의 샘플들의 각 샘플값과 해당 변환비를 곱하는 과정을 구비하는 것을 특징으로 하는 적응적 콘트라스트 향상 방법.
  10. 제1항에 있어서, 디지털 픽쳐들중 첫 번째와 상기 디지털 픽쳐들중 첫 번째에 대해 시간적으로 다음에 발생하는 디지털 픽쳐들중 하나를 포함하는 한 셋트의 픽쳐들로부터, 상기 콘트라스트를 향상시키는 과정 수행시 향상된 상기 디지털 픽쳐를 선택하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 적응적 콘트라스트 향상 방법.
  11. 제1항에 있어서, 상기 콘트라스트를 향상시키는 과정 수행시 향상된 상기 디지털 픽쳐는 상기 디지털 픽쳐들중 첫 번째에 대해 시간적으로 즉시 다음에 발생하는 픽쳐임을 특징으로 하는 적응적 콘트라스트 향상 방법.
  12. 한셋트의 샘플들로 나타내지는 디지털 픽쳐들 각각, 복수개의 정렬된 디지털 픽쳐들, 한셋트의 샘플들로 나타내지는 디지털 픽쳐들을 포함하는 비디오 신호를 향상시키는 적응적 콘트라스트 향상 장치에 있어서,
    상기 디지털 픽쳐를 향상시키는 콘트라스트 변환을 생성하는 변환 구성부;
    상기 콘트라스트 향상 변환을 바탕으로 변환비들을 계산하는 변환비생성부; 및
    감소된 노이즈 증폭을 가진 디지털 픽쳐의 콘트라스트를 향상시키기 위해 디지털 픽쳐를 나타내는 한 셋트의 샘플들에 상기 변환비들을 적용함으로써 상기 디지털 픽쳐의 콘트라스트를 향상시키는 콘트라스트 향상부를 포함하는 적응적 콘트라스트 향상 장치.
  13. 제12항에 있어서, 이웃 샘플들에 대한 상기 변환비들은 소정의 범위내에 존재하는 것을 특징으로 하는 적응적 콘트라스트 향상 장치.
  14. 제12항에 있어서, 이웃 샘플들에 대한 상기 변환비들은 본질적으로 동일한 값들을 가짐을 특징으로 하는 적응적 콘트라스트 향상 장치.
  15. 제12항에 있어서, 상기 변환비생성부는 변환값들을 얻기 위해 적어도 상기 이웃 샘플의 값들에 콘트라스트 향상 변환을 적용하고, 상기 변환값들을 바탕으로 상기 변환비를 결정함으로써 목표 샘플에 대한 변환비를 계산하는 것임을 특징으로 하는 적응적 콘트라스트 향상 장치.
  16. 제15항에 있어서, 콘트라스트 향상 변환을 사용하여 구성되며, 샘플값들을 수신하여 해당 출력값들을 제공하는 룩-업 테이블을 더 구비하며,
    상기 변환비 생성부는 상기 이웃 샘플들에 상기 룩-업 테이블을 적용하고, 변환 값들을 얻기 위해 본질적으로 상기 이웃 샘플들에 상기 콘트라스트 향상 변환을 적용함으로써 상기 변환값들을 계산하는 것임을 특징으로 하는 적응적 콘트라스트 향상 장치.
  17. 제12항에 있어서, 적어도 복수개의 샘플들의 값들에 상기 콘트라스트 향상 변환을 적용하고, 그리고 복수개의 샘플값들의 각각에 대해서 상기 샘플값과 상기 해당 변환값의 평균 변환비를 결정함으로써 구성된 룩-업 테이블을 더 구비하며, 상기 평균 변환비들은 샘플값들을 수신하여 상기 해당 평균 변환비값을 제공하는 룩-업 테이블을 구성하기 위해 사용하며, 그리고
    상기 변환비 생성부는 이웃 샘플들에 상기 룩-업 테이블을 적용함으로써 셋트의 샘플들내 각 샘플에 대해서 변환비를 결정하고, 상기 룩-업 테이블에서 상기 평균 변환비들을 바탕으로 상기 변환 비들을 결정하도록 하는 구성들을 더 구비하는 것을 특징으로 하는 적응적 콘트라스트 향상 장치.
  18. 제12항에 있어서, 상기 변환비 발생부는 변환값들을 얻기 위해 적어도 상기 이웃 샘플의 값에 콘트라스트 향상 변환을 적용하고, 상기 이웃 샘플들값과 상기 해당 변환값들을 바탕으로 상기 변환비를 결정함으로써 목표 샘플에 대한 변환비를 계산하는 것을 특징으로 하는 적응적 콘트라스트 향상 장치.
  19. 제12항에 있어서, 상기 변환비 발생부는 변환값들을 얻기 위해 적어도 상기 이웃 샘플의 값에 콘트라스트 향상 변환을 적용하고, 상기 변환비를 얻기 위해 상기 변환값들의 로우-패스 평균화를 수행함으로써 목표 샘플에 대한 변환비를 계산하는 것을 특징으로 하는 적응적 콘트라스트 향상 장치.
  20. 제12항에 있어서, 상기 변환비 발생부는 변환값들을 얻기 위해 적어도 상기 이웃 샘플의 값에 콘트라스트 향상 변환을 적용하고, 상기 이웃 샘플들값, 상기 해당 변환값들 및 해당 가중치 계수들을 바탕으로 상기 변환비를 결정함으로써 목표 샘플에 대한 변환비를 계산하는 것을 특징으로 하는 적응적 콘트라스트 향상 장치.
  21. 제20항에 있어서, 각 이웃 샘플들에 대한 상기 가중치 계수는 상기 목표 샘플값과 그 이웃 픽셀값의 차이 함수임을 특징으로 하는 적응적 콘트라스트 향상 장치.
  22. 제21항에 있어서, 이웃 샘플 값과 목표 샘플값간의 차이가 선택된 범위를 벗어나면 그 이웃 샘플에 대한 상기 해당 가중치 계수는 상기 목표 샘플에 대한 상기 변환비의 결정으로부터 그 이웃 샘플의 변환비를 유효하게 배제하는 것을 특징으로 하는 적응적 콘트라스트 향상 장치.
  23. 제12항에 있어서, 상기 콘트라스트 향상부는 감소된 노이즈 증폭을 가진 디지털 픽쳐의 콘트라스트를 향상시키기 위해 상기 셋트의 샘플들의 각 샘플값과 해당 변환비를 곱함으로써 상기 변환비들을 적용하는 것을 특징으로 하는 적응적 콘트라스트 향상 장치.
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