KR100703127B1 - 리커시브 필터 - Google Patents

Abstract

본 발명은 리커시브 필터에 관한 것으로서, 연속해서 입력되는 동영상 신호에서 노이즈를 줄이기 위해 연속해서 입력되는 영상 프레임을 축적하는 리커시브 필터를 사용하여 랜덤 노이즈를 제거하고 연속되는 프레임에서 노이즈를 제외한 움직임 부분에 대해서는 필터계수를 가변하여 움직임이 있는 부분에 대해서도 리커시브 필터로 인한 움직임 흐려짐을 제거할 수 있는 이점이 있다.

리커시브 필터, 순환필터, 필터계수, 움직임, 흐려짐, 동영상

Description

리커시브 필터{RECURSIVE FILTER}

도 1은 종래의 리커시브 필터를 나타낸 블록구성도이다.

도 2는 본 발명에 의한 움직임 검출 리커시브 필터를 나타낸 블록구성도이다.

도 3은 도 2의 필터계수 설정부를 구체적으로 나타낸 블록구성도이다.

도 4는 본 발명에 의한 움직임검출 필터계수의 설정과정을 나타낸 흐름도이다.

도 5는 본 발명에 의한 리커시브 필터가 적용된 칼라 영상신호를 필터 처리하기 위한 구성도이다.

도 6은 도 5에서 칼라신호의 입력 포맷을 나타낸 도면이다.

도 7은 도 5의 분리기에서 변환된 칼라신호의 포맷을 나타낸 도면이다.

도 8a 내지 도 8b는 도 5의 분리기와 결합기에서의 칼라신호의 맵핑과정을 나타낸 도면이다.

도 9는 본 발명에 의한 리커시브 필터를 적용한 칼라 영상신호 처리 시스템의 다른 실시예를 나타낸 블록구성도이다.

- 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명 -

21 : 나눗셈기 22 : 가산기

23 : 메모리부 24 : 곱셈기

25 : 필터계수 설정부 26 : 분리기

27 : 결합기 251 : 제 1픽셀가산기

252 : 제 2픽셀가산기 253 : 움직임계수 설정부

254 : 움직임검출 필터계수 설정부

본 발명은 리커시브 필터에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 연속해서 입력되는 동영상 신호에서 노이즈를 줄이기 위해 연속해서 입력되는 영상 프레임을 축적하는 리커시브 필터를 사용하여 랜덤 노이즈를 제거하고 연속되는 프레임에서 노이즈를 제외한 움직임 부분에 대해서는 필터계수를 가변하여 움직임이 있는 부분에 대해서도 리커시브 필터로 인한 움직임 흐려짐을 제거하는 기능을 가지는 움직임 감지기능을 갖는 리커시브 필터에 관한 것이다.

리커시브 필터는 영상신호처리를 하는 경우에 영상신호를 일정시간 지연시켜 출력을 그 입력으로 귀환하여 신호잡음을 상쇄시킴으로써 영상신호의 S/N비를 향상시키기 위해 사용되고 있다.

도 1은 일반적인 리커시브 필터를 간략하게 나타난 블록구성도이다.

여기에 도시된 바와 같이 입력되는 신호 SI(n)는 나눗셈기(11)에 의해 K로 나누어져 덧셈기(12)로 입력되고 메모리부(13)에 저장된 순환 필터링된 신호는 곱셈기(14)에 의해 (K-1)/K가 곱해져 덧셈기(12)로 입력되어 입력된다.

따라서, 덧셈기(12)에서는 나눗셈기(11)로부터 출력되는 신호 SI(n)/K 와 곱셈기(14)로부터 출력되는 1프레임 지연된 신호 (K-1)/K*SO(n-1)를 더하여 최종적으로 신호 SO(n) 를 출력할 뿐 아니라 메모리부(13)에 저장되어 다시 순환되도록 한다.

이때 리커시브 필터는 필터계수 K를 가지며 K는 1 이상의 값을 가지며, K가 1일 때는 리커시브 필터의 효과는 출력되는 신호에 아무런 영향을 미치지 않게 된다.

위와 같은 리커시브 필터의 메모리부(13)에는 수학식 1과 같이 저장된다.

SO(n) = SI(n)/K + (K-1)/K * SO(n-1)

여기서 SI(n)은 n 번째 입력 프레임 신호를, SO(n)은 n 번째 출력 프레임 신호를, SO(n-1)은 n-1번째 출력 프레임 신호로 메모리부(13)에 저장되어 있는 신호를 가리킨다.

이와 같은 리커시브 필터는 2차원 영상신호의 모든 픽셀에 적용되어 영상신호처리시에 사용된다.

따라서, 현재 출력되는 신호에는 현재 입력되는 신호가 1/K 만큼만 적용되기 때문에 필터계수 K가 1일 경우에는 출력되는 신호에 아무런 영향을 미치지 않게 되고 필터계수가 클수록 노이즈 제거효과는 커지게 된다.

그런데, 이동하는 물체 즉, 움직임이 있는 동영상이 영상 신호에 존재 할 때는 필터계수 K가 클수록 움직임 흐려짐(Motion Blur) 현상이 생기게 되어, K가 클수록 노이즈 제거 효과는 커지지만 움직임 흐려짐 현상도 커지게 되는 문제점이 있다.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 창작된 것으로서, 본 발명의 목적은 연속해서 입력되는 동영상 신호에서 노이즈를 줄이기 위해 연속해서 입력되는 영상 프레임을 축적하는 리커시브 필터를 사용하여 랜덤 노이즈를 제거하고 연속되는 프레임에서 노이즈를 제외한 움직임 부분에 대해서는 필터계수를 가변하여 움직임이 있는 부분에 대해서도 리커시브 필터로 인한 움직임 흐려짐을 제거하는 기능을 가지는 움직임 감지기능을 갖는 리커시브 필터를 제공함에 있다.

상기와 같은 목적을 실현하기 위한 본 발명은 입력되는 영상신호를 움직임검출 필터계수 Km으로 나누는 나눗셈기와, 1프레임 지연된 필터링된 영상신호를 저장하기 위한 메모리부와, 메모리부에 저장된 영상신호에 상기 움직임검출 필터계수에 의한 (Km-1)/Km을 곱하는 곱셈기와, 나눗셈기와 곱셈기의 두 출력값을 가산하여 최 종적인 영상신호를 출력할 뿐만 아니라 메모리부에 저장하는 가산기와, 입력되는 영상신호와 메모리부에 저장된 영상신호와 움직임검출 필터계수를 설정하기 위한 각종 후보데이터를 입력받아 움직임을 검출하여 움직임에 의한 움직임검출 필터계수를 설정하여 출력하는 필터계수 설정부로 이루어진 것을 특징으로 한다.

위에서 필터계수 설정부는 입력되는 영상신호의 한 픽셀에 대한 주변 픽셀 데이터를 더하기 위한 제 1픽셀가산기와, 메모리부에 저장된 영산신호의 한 픽셀에 대한 주변 픽셀 데이터를 더하기 위한 제 2픽셀가산기와, 제 1픽셀가산기와 제 2픽셀가산기의 출력을 입력받아 움직임계수를 산출하는 움직임계수 설정부와, 움직임계수 설정부에서 설정된 움직임계수와 리커시브 필터의 미리 설정된 필터계수와 움직임검출 필터계수의 후보 데이터와 움직임계수를 비교하기 위한 비교데이터를 입력받아 움직임검출 필터계수를 연산하여 출력하는 움직임검출 필터계수 설정부로 이루어진 것을 특징으로 한다.

위와 같이 이루어진 입력되는 영상신호에 대해 리커시브 필터 처리를 하기 위한 필터계수를 설정함에 있어 영상의 움직임을 검출하여 움직임검출 필터계수를 설정하여 리커시브 필터 처리함으로써 움직임이 있는 픽셀에서의 필터계수를 가변하여 움직임이 있는 부분에 대해서도 리커시브 필터로 인한 움직임 흐려짐을 제거하게 된다.

이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 설명한다. 또한 본 실시예는 본 발명의 권리범위를 한정하는 것은 아니고, 단지 예시로 제시된 것 이며 종래 구성과 동일한 부분은 동일한 부호 및 명칭을 사용한다.

도 2는 본 발명에 의한 리커시브 필터를 나타낸 블록구성도이다.

여기에 도시된 바와 같이 입력되는 영상신호를 움직임검출 필터계수 Km으로 나누는 나눗셈기(21)와, 1프레임 지연된 필터링된 영상신호를 저장하기 위한 메모리부(23)와, 메모리부(23)에 저장된 영상신호에 상기 움직임검출 필터계수에 의한 (Km-1)/Km을 곱하는 곱셈기(24)와, 나눗셈기(21)와 곱셈기(24)의 두 출력값을 가산하여 최종적인 영상신호를 출력할 뿐만 아니라 메모리부(23)에 저장하는 가산기(22)로 이루어진다.

그리고, 연속해서 입력되는 동영상 신호에서 노이즈를 줄이기 위해 연속해서 입력되는 영상 프레임에서 랜덤 노이즈를 제거하고 연속되는 프레임에서 노이즈를 제외한 움직임 부분에 대해서는 필터계수를 가변하여 움직임이 있는 부분에 대해서도 움직임 흐려짐을 제거할 수 있도록 움직임검출 필터계수를 설정하기 위해 입력되는 영상신호와 메모리부(23)에 저장된 영상신호와 움직임검출 필터계수를 설정하기 위한 각종 후보 데이터를 입력받아 움직임을 검출하여 움직임에 의한 움직임검출 필터계수를 설정하여 출력하는 필터계수 설정부(25)를 더 포함하여 이루어진다.

이때 필터계수 설정부(25)는 도 3에 도시된 바와 같이 입력되는 영상신호의 한 픽셀에 대한 주변 픽셀 데이터를 더하기 위한 제 1픽셀가산기(251)와, 메모리부(23)에 저장된 영산신호의 한 픽셀에 대한 주변 픽셀 데이터를 더하기 위한 제 2픽셀가산기(252)와, 제 1픽셀가산기(251)와 제 2픽셀가산기(252)의 출력을 입력받아 움직임계수를 산출하는 움직임계수 설정부(253)와, 움직임계수 설정부(253)에서 설정된 움직임계수와 리커시브 필터의 미리 설정된 필터계수와 움직임검출 필터계수의 후보 데이터와 움직임계수를 비교하기 위한 비교데이터를 입력받아 움직임검출 필터계수를 연산하여 출력하는 움직임검출 필터계수 설정부(254)로 이루어진다.

위와 같이 이루어진 움직임 검출 리커시브 필터의 작동을 흑백 영상신호에 대해 필터 처리하는 과정을 들어 구체적으로 설명하면 다음과 같다.

디지털로 변환된 디지털 흑백 영상신호를 SI 라하고 움직임 검출 리커시브 필터(Motion Detective Recursive Filter)를 통과하여 출력되는 디지털 출력 영상신호를 SO라 하면 메모리부(23)에 저장된 영상신호는 현재 영상 프레임 이전의 영상신호에 대해 리커시브 필터 처리된 영상신호가 저장된다.

필터계수 설정부(25)는 입력 영상신호 SI, 현재까지 움직임 검출 리커시브 필터 처리된 영상신호 S4, 미리 결정된 리커시브 필터의 필터계수 Kc, 움직임검출 필터계수를 결정하기 위한 움직임계수의 비교 데이터 cPM[1], ……, cPM[n]와, 움직임검출 필터계수의 후보데이터인 MK[1],……, MK[n]을 입력받아 한 영상 프레임의 k행 l열 픽셀에 대한 움직임검출 필터계수 Km(kl)을 설정하며 이는 한 프레임의 영상을 구성하는 각각의 픽셀에 대하여 각각 구해진다.

이를 구체적으로 픽셀에 대해서 설명하면 다음과 같다.

영상 프레임의 행수를 i, 열수를 j 라하고, k행 l열의 픽셀 데이터를 P(kl)이라 하고, n번째 입력 영상 프레임의 k행 l의 픽셀 데이터를 PI(kl)(n), 메모리부(23)에 저장되어 있는 k행 l열의 픽셀 데이터를 PO(kl)(n-1), 출력되는 영 상의 k행 l열의 픽셀 데이터를 PO(kl)(n), 필터계수를 K라고 할 때 리커시브 필터 처리를 하기 위해 수학식 1을 적용하면 수학식 2가 된다.

PO(kl)(n) = PI(kl)(n) / K + PO(kl)(n-1) ×(K-1) / K

영상에서 움직이는 물체가 없을 때는 PI(kl)(n) = PO(kl)(n-1)와 같이 입력 영상 프레임의 픽셀 데이터와 메모리부(23)에 저장된 픽셀 데이터가 동일하기 때문에 수학식 2를 적용하면 PO(kl)(n) = PI(kl)(n) / K + PI(kl) ×(K-1) / K = PI(kl)(n)이 되어 입력되는 픽셀 데이터와 출력되는 픽셀 데이터가 같게 되어 움직임 흐려짐이 없게 된다.

그러나, 영상에서 움직이는 물체가 있을 때는 PI(kl)(n) ≠PO(kl)(n-1)와 같이 입력 영상 프레임의 픽셀 데이터와 메모리부(23)에 저장된 픽셀 데이터가 동일하지 않기 때문에 수학식 2를 적용하면 PO(kl)(n) ≠PI(kl)(n) 가 되고 PO(kl)(n)에는 n번째 입력 프레임의 데이터는 PI(kl)(n) / K 만 반영되어 출력 데이터가 나오게 된다.

따라서, 출력 영상에는 움직임 흐려짐 현상이 나타나게 되며 이는 K 값에 비례하여 나타나게 된다

이와 같이 영상의 움직이는 물체에 대해서만 움직임 흐려짐 현상을 없애고 움직이지 않는 부분은 리커시브 필터를 적용하면 움직이는 노이즈가 제거되면서도 움직임 흐려짐이 없는 영상을 얻을 수 있게 된다

따라서, 본 발명에서와 같이 영상 프레임의 각 픽셀에 대하여 움직임에 의한 데이터 변화량에 의해 움직임에 의한 데이터의 변화가 있다고 판단되는 픽셀에 대해서 필터계수 K 를 1로 하든지 아니면 필터계수 K를 현재 설정된 값보다 작은 값으로 설정하면 출력 영상에서 현재 입력되는 프레임의 픽셀 데이터가 차지하는 비율이 증가하므로 움직임 흐려짐 현상을 줄일 수 있게 된다.

그래서, 움직임검출 필터계수 설정부(254)에서 움직임 부분에 대해서 필터계수를 가변하여 움직임이 있는 부분에 대해서도 움직임 흐려짐을 제거할 수 있도록 움직임검출 필터계수 Km을 설정함으로써 리커시브 필터 처리하게 된다.

따라서, 리커시브 필터에서 기본적으로 설정된 필터계수를 Kc 라하고, k행 l열 픽셀의 움직임을 판단하여 변화시킨 필터계수를 Km(kl)이라 하면, 움직임을 감지하여 출력되는 k행 l열 픽셀 데이터는 수학식 3과 같이 되어 움직임 흐려짐이 약해지거나 제거된다.

PO(kl)(n) = PI(kl)(n) / Km(kl) + PO(kl)(n-1) ×(Km(kl)-1) / Km(kl)

움직임을 판단하여 Km(kl)을 구하기 위한 k행 l열 픽셀의 움직임계수를 PM(kl)이라 하면 PM(kl)은 입력 영상의 k행 l열 픽셀 데이터와 그 주변 픽셀 데이터의 평균과 메모리부(23)에 저장되어 있는 k행 l열 픽셀 데이터와 그 주변 픽셀 데이터의 평균을 비교하여 결정한다.

입력영상의 n번째 프레임의 k행 l열 픽셀 데이터와 그 주변 2m개 픽셀 데이터의 평균을 PN(kl)(n)이라 하면 수학식 4와 같이 되고 메모리부(23)에 저장되어 있는 영상 프레임의 k행 l열 픽셀 데이터와 그 주변 2m개 픽셀 데이터의 평균을 PN(kl)(n-1)이라 하면 수학식 5와 같이 된다.

따라서, 영상 프레임의 k행 l열 픽셀 데이터의 움직임계수 PM(kl)을 PN(kl)(n)와 PN(kl)(n-1)의 차의 절대값으로 하면 수학식 6과 같이 된다.

PM(kl) = | PN(kl)(n) - PN(kl)(n-1) |

다음으로, 필터계수 Kc에 대해서 움직임이 검출된 필터계수 Km(kl)을 구하기 위하여 미리 Km의 후보로 MK[1], MK[2], ……, MK[n-1], MK[n]을 n개 설정할 때 1 < MK[1] ≤ MK[2] ≤ …… ≤ MK[n-1] ≤ MK[n] ≤ Kc 조건을 충족하도록 하며, 움직임계수를 비교하기 위한 비교 데이터로 cPM[1], cPMK[2], …… cPM[n-1], cPM[n] 를 n개 설정할 때 cPM[1] ≥ cPM[2] ≥ …… ≥ cPM[n-1] ≥ cPM[n] 조건을 충족하도록 한다.

따라서, 영상 프레임의 k행 l열 픽셀 데이터에서의 움직임이 검출된 필터계수 Km은 도 4에 도시된 흐름도에서와 같이 움직임계수 PM(kl)과 움직임계수를 비교하기 위한 비교 데이터인 cPM[1], cPMK[2], …… cPM[n-1], cPM[n] 와 순차적으로 비교하면서 비교 데이터가 작을 경우 필터계수 km(kl)으로 후보 데이터인 MK[1], MK[2], ……, MK[n-1], MK[n]을 순차적으로 정하여 최종적으로 필터계수인 kc로 정하게 된다.

즉, 움직임계수 PM(kl)과 cPM[1]을 비교하여 cPM[1]이 작을 경우 필터계수 km(kl)을 MK[1]로 정하게 되고, 움직임계수 PM(kl)과 cPM[2]을 비교하여 cPM[2]이 작을 경우 필터계수 km(kl)을 MK[2]로 정하면서 순차적으로 정하게 된다.

따라서, 입력 영상신호 SI는 제 1픽셀가산기(251)를 통하여 수학식 4에 해당하는 신호인 S11을 만들고 움직임 검출 리커시브 필터링된 영상신호 S4는 제 2픽셀가산기(252)를 통하여 수학식 5에 해당하는 신호인 S12을 만든다, 여기서 S11과 S12는 각각 수학식 4와 수학식 5의 분자부분에 해당하는 값으로 수학식 4와 수학식 5의 분모가 같으므로 수학식 4의 분모로 나눌 필요는 없으며 움직임검출 필터계수 Km을 결정하기 위한 비교 데이터 cPM을 정할 때 수학식4의 분모를 곱한 값을 입력함으로써 상쇄시킨다.

그럼으로써, 움직임계수 설정부는 S11, S12를 입력받아 수학식 6을 연산하고 움직임계수를 설정하여 출력한다.

움직임검출 필터계수 설정부(254)는 움직임계수 S13과 미리 결정된 리커시브 필터의 필터계수 Kc, 움직임검출 필터계수를 결정하기 위한 움직임계수의 비교데이터 cPM[1], ……, cPM[n]와, 움직임검출 필터계수의 후보 데이터인 MK[1], ……, MK[n]을 입력받아 한 영상 프레임의 k행 l열 픽셀에 대한 움직임검출 필터계수 Km(kl)를 도 4와 같은 방법으로 설정하여 출력한다.

이와 같이 필터계수 설정부(25)에서 움직임검출 필터계수 Km을 설정하여 출력함으로써 나눗셈기(21)에서는 입력 영상신호 SI와 필터계수 설정부(25)로부터 움직임검출 필터계수 Km을 입력받아 SI/Km을 설정하여 출력하고, 곱셈기(24)에서는 메모리부(23)로부터 전 프레임까지 리커시브 필터 처리된 영상신호 S4와 필터계수 설정부(25)로부터 움직임검출 필터계수 Km을 입력받아 S4×(Km-1)/Km을 설정하여 출력한다.

그러면, 가산기(202)에서 나눗셈기(21)에서 출력된 SI/Km 신호와, 곱셈기(24)에서 출력된 S4×(Km-1)/Km를 입력받아 이를 더하여 수학식 3에 해당하는 움직임 검출 리커시브 필터링된 영상신호가 출력된다. 이 움직임 검출 리커시브 필터링된 영상신호는 리커시브 필터의 최종 출력이 될 뿐만 아니라 또한, 다음 프레임의 영상신호를 처리하기 위하여 메모리부(23)에 저장된다.

위와 같이 움직임 검출 리커시브 필터를 흑백 영상신호에 적용한 경우를 설명하였으나 본 발명은 흑백 영상신호 및 칼라 영상신호에 공히 적용될 수 있는 필터로써 디지털로 변환된 영상신호에 대해서 적용된다

도 5는 본 발명에 의한 리커시브 필터가 적용된 칼라 영상신호를 필터 처리하기 위한 구성도이다.

여기에 도시된 바와 같이 칼라 영상신호에 적용할 경우에는 각 픽셀 데이터에 휘도신호 Y와 칼라신호 CbCr이 함께 입력되기 때문에 각각 휘도신호 Y와 칼라신호 CbCr를 분리기(26)를 통해 휘도신호와 칼라신호를 분리하고, 칼라신호도 블루신 호와 적색신호를 분리한 후 독립적으로 리커시브 필터를 적용한 후 리커시브 필터링된 신호를 다시 결합기(27)를 통해 결합하여 칼라 영상신호를 출력하게 된다.

이때, 분리기(26)를 통해 칼라 영상신호를 분리하기 위해서는 YCbCr칼라 영상신호의 경우 4,2,2 포맷으로써 휘도 신호 Y는 매 픽셀마다 데이터가 입력되지만 칼라신호는 Cb, Cr순으로 번갈아서 2 픽셀마다 반복하여 도 6과 같은 포맷으로 입력된다.

따라서, 분리기(26)를 통하여 번갈아서 입력되는 칼라신호를 도 8a에 도시된 바와 같은 맵핑방법을 통해 각각의 픽셀마다 Y 신호와 Cb, Cr신호를 같도록 도 7과 같이 변환한 다음 각각의 Y, Cb, Cr신호에 대하여 흑백 영상에서의 움직임 검출 리커시브 필터 처리와 동일한 처리과정을 거쳐 각각의 Y, Cb, Cr 대해 독립적으로 리커시브 필터 처리를 한 후 각각의 리커시브 필터에서 출력되는 tYO, tCB, tCR을 결합기(27)를 통하여 다시금 도 8b에 도시된 맴핑방법을 통해 칼라신호가 번갈아서 출력되도록 도 6과 같은 4,2,2 포맷으로 변환하여 휘도신호 출력 YO와, 칼라신호 출력 Cbo, Cro를 출력한다.

이와 같이 Y, Cb, Cr의 움직임 검출 리커시브 필터 각각 독립적으로 작동하므로 리커시브 필터계수, 움직임검출 필터계수를 결정하기 위한 비교 데이터, 움직임검출 필터계수 후보 등도 독립적으로 적용하여 필터링하게 된다.

또한, 본 발명에 의한 다른 실시예로써 도 9에 도시된 바와 같이 칼라 영상신호를 필터링 함에 있어서, 휘도신호 Y를 통해서 움직임검출 필터계수 YKm을 설정 한 후 칼라신호 Cb, Cr을 필터링할 때는 휘도신호를 통해서 설정된 움직임검출 필터계수를 사용하여 필터링할 수도 있다.

상기한 바와 같이 본 발명은 연속해서 입력되는 동영상 신호에서 노이즈를 줄이기 위해 연속해서 입력되는 영상 프레임을 축적하는 리커시브 필터를 사용하여 랜덤 노이즈를 제거하고 연속되는 프레임에서 노이즈를 제외한 움직임 부분에 대해서는 필터계수를 가변하여 움직임이 있는 부분에 대해서도 리커시브 필터로 인한 움직임 흐려짐을 제거할 수 있는 이점이 있다.

Claims (4)

1. 입력되는 영상신호를 움직임검출 필터계수 Km으로 나누는 나눗셈기와,

   1프레임 지연된 필터링된 영상신호를 저장하기 위한 메모리부와,

   상기 메모리부에 저장된 영상신호에 상기 움직임검출 필터계수에 의한 (Km-1)/Km을 곱하는 곱셈기와,

   상기 나눗셈기와 상기 곱셈기의 두 출력값을 가산하여 최종적인 영상신호를 출력할 뿐만 아니라 상기 메모리부에 저장하는 가산기와,

   상기에서 입력되는 영상신호와 상기 메모리부에 저장된 영상신호와 움직임검출 필터계수를 설정하기 위한 각종 후보데이터를 입력받아 움직임을 검출하여 움직임에 의한 움직임검출 필터계수를 설정하여 출력하는 필터계수 설정부

   로 이루어진 것을 특징으로 하는 리커시브 필터.
2. 제 1항에 있어서, 상기 필터계수 설정부는

   입력되는 영상신호의 한 픽셀에 대한 주변 픽셀 데이터를 더하기 위한 제 1픽셀가산기와,

   상기 메모리부에 저장된 영산신호의 한 픽셀에 대한 주변 픽셀 데이터를 더하기 위한 제 2픽셀가산기와,

   상기 제 1픽셀가산기와 상기 제 2픽셀가산기의 출력을 입력받아 움직임계수를 산출하는 움직임계수 설정부와,

   상기 움직임계수 설정부에서 설정된 움직임계수와 리커시브 필터의 미리 설정된 필터계수와 움직임검출 필터계수의 후보 데이터와 움직임계수를 비교하기 위한 비교데이터를 입력받아 움직임검출 필터계수를 연산하여 출력하는 움직임검출 필터계수 설정부

   로 이루어진 것을 특징으로 하는 리커시브 필터.
3. 제 2항에 있어서, 상기 움직임검출 필터계수의 후보 데이터는 MK[1], MK[2], ……, MK[n-1], MK[n]으로써 1 < MK[1] ≤ MK[2] ≤ …… ≤ MK[n-1] ≤ MK[n] ≤ Kc 조건을 충족하는 것을 특징으로 하는 리커시브 필터.
4. 제 2항에 있어서, 상기 움직임계수를 비교하기 위한 비교 데이터는 cPM[1], cPMK[2], …… cPM[n-1], cPM[n]으로써 cPM[1] ≥ cPM[2] ≥ …… ≥ cPM[n-1] ≥ cPM[n] 조건을 충족하는 것을 특징으로 하는 리커시브 필터.

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