KR100765760B1 - 이미지의 전역 정보를 이용하여 어두운 부분의 세부들을개선하는 방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

본 발명은 화면 표시 장치상에서의 위치들을 나타내기 위하여 색인을 넣은 지털 입력 이미지 데이터 처리 방법을 나타내며 디지털 데이터는 각 위치들에 대한 명암도 값을 나타낸다. 각 위치에 대한 명암도 값은 본질적으로 차광(shading) 및 컬러 왜곡 문제를 제거하기 위하여 휘도 채널에서만 작용하는 레티넥스(retinex) 이론에 기초하여 개선된 값을 생성하기 위하여 조정된다.

Description

이미지의 전역 정보를 이용하여 어두운 부분의 세부들을 개선하는 방법 및 장치{Method and Apparatus for Darker Region Details using Image Global Information}

도 1은 본 발명에 따른 이미지 처리의 일 실시예의 기능 블록도를 보여준다.

도 2는 본 발명에 따른 이미지 인핸서(enhancer)의 일 실시예의 기능 블록도를 보여준다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 인핸서에 의해 실행되는 계산 단계들의 예시를 보여준다.

본 발명은 일반적으로 이미지 처리에 관한 것이며, 특히 밝기와 색의 불변성을 유지하면서 이미지의 어두운 영역에서 세부들을 증가시키는 방법 및 장치에 관한 것이다.

이미지 처리 시스템들은 디지털 이미지 혁명의 핵심이다. 이들 시스템들은 이미지 처리 알고리즘들을 사용하여 캡쳐된 디지털 이미지를 처리하여 이미지의 명확성과 세부들의 질을 높인다. 이러한 알고리즘들은 낡은 아날로그 방법들 사용하 여 전에 얻어진 것보다 이미지들이 본질적으로 더 명확하고 상세하게 한다.

그러나, 사람이 이미지를 인식하는 방법과 이미지가 캡쳐되고 화면 표시 장치 매체상에 재생되는 방법사이에는 많은 차이가 있다. 종래의 디지털 이미지 처리 시스템이 가져온 향상에도 불구하고, 그러한 시스템들은 인간의 눈, 뇌 및 신경 조직 시스템만큼 현실의 장면의 세부, 컬러 명확성 및 밝기에 대해 동일한 수준으로 이미지를 재생하는 데에 있어서는 여전히 부족하다. 이는 인간의 신경 조직 시스템이 현재의 디지털 시스템들에서 이용가능한 것보다 큰 동적 범위 압축(dynamic range compression)을 가지고 있기 때문에서 부분적으로 기인한다. 동적 범위 압축은 변하는 광 수준들을 구별할 수 있는 능력을 나타낸다.

인간의 눈은 대략 1000:1의 동적 범위 압축 능력을 가지며, 이는 인간의 눈이 대략 1000 수준의 광 변화들을 구별할 수 있다는 것을 의미한다. 대조적으로, 디지털 이미지 시스템들은 전형적으로 단지 255:1의 동적 범위 압축을 허용하는 픽셀(pixel)당 8 비트만을 사용한다. 그 결과, 사진으로 재생된 디지털 이미지는 보는 사람이 인식하는 현실의 장면과 비교하면 사진의 더 어둡고 더 밝은 영역들에서는 덜 세부적이다.

이 채광 결함을 보상하기 위하여 많은 기법들이 개발되어 왔다. 이들 기법들은 두 개의 넓은 부류로 나누어질 수 있다. 한 부류는 (1)거듭제곱 법칙 또는 비선형 기법들("비선형 변환들")이며, 다른 한 부류는 (2)레티넥스(retinex) 기법들이다. 각각은 어떠한 방식으로라도 그들 각자의 한계를 가지고 있다.

비선형 기법들은 다른 부분을 압축하면서 동적 범위의 한 부분을 확장하는 비선형 관계를 사용한다. 이들 기법들은 일반적으로 밝은 영역들에서의 세부를 희생하여 어두운 영역들에서의 세부들의 질을 높인다. 예를 들면, 디지털 이미지의 각 픽셀은 8비트를 사용하여 표현되고 0부터 255까지의 범위에서 어떤 값을 휘도 값으로 할당하며, 0은 가장 낮은 광(light) 수준을 나타내며 255는 가장 높은 광 수준을 나타낸다. 만약 어떤 영역이 낮은 광 값들을 갖는 픽셀들을 포함하면, 각 픽셀에 대한 광 값들 사이에 아주 적은 기울기가 있기 때문에 세부는 잃게 된다. 예를 들면, 보는 사람이 이미지를 보고 휘도값 23을 가지는 픽셀과 휘도값 25를 가지는 픽셀사이를 구별하는 것은 어렵다.

이 문제를 해결하기 위하여, 종래의 이미지 처리 시스템들은 이웃하는 픽셀들에 대하여 휘도 값들을 증가시키는 비선형 기법들을 이용한다. 그것에 의하여 픽셀들 사이에서 더 큰 콘트라스트 정도(degree of contrast)를 생성한다. 따라서, 휘도값 25를 갖는 픽셀은 휘도값 23을 갖는 픽셀 사이에서 더 큰 콘트라스트를 생성하기 위하여 28과 같은 더 높은 값이 할당될 수도 있다. 그러나, 이들 비선형 시스템들과 연관된 한 가지 문제는 픽셀이 본래부터 어떤 밝기 값으로 할당되었는지에 관계없이 픽셀들사이에서의 차이들을 더 크게 한다는 것이다. 이는 이미 색이 엷은 외관을 가지는 더 밝은 영역들이 한층 더 색이 엷어지게 하는 결과가 된다. 비록 이들 기법들이 더 어두운 영역들에서는 더 나은 세부들이 되도록 하지만, 이들은 디지털 이미지의 더 밝은 영역들을 희생하여 얻어지는 것이다. 더욱이, 이들 방법들은 윤곽들과 가파른 경계들을 잘 다룰 수 없다.

레티넥스 기법들의 변형들은 주변 픽셀들의 휘도 값에 기초하여 픽셀의 휘도 값을 증가 또는 감소시킨다. 이들 기법들은 특히 이미지의 더 밝은 영역과 더 어두운 영역들 사이의 경계들의 질을 높이는데에 유용하다. 그러나, 이러한 기법들은 많은 이유들로 인해 만족하지가 않다. 한 기법에서는, 이미지에서 크고 균일한 지역들은 회색으로 된다(즉, 차광 효과(shading effect)). 다른 기법에서는, 어떤 이미지들에서는 색상에서의 변화가 발생하며(즉, 색상 왜곡) 그 변화는 계산상으로는 강하다.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하여 밝은 부분에서의 이미지 질의 손실이 없으면서 이미지의 어두운 부분의 세부를 개선하는 방법 및 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.

본 명세서는 위 단점들을 역점을 두어 다룬다. 디지털 이미지를 개선시키는 방법을 제공하여 이미지가 전체 장면의 전역에서 모든 종류와 수준의 조명아래서 인간의 시각에 의해 인식되는 것과 유사하게 보이도록 하는 것이 본 발명의 목적이다. 일 실시예에서는 본 발명은 이미지 처리 방법 및 장치를 제공하며, 명암도 값이 선택되고 전체 이미지의 전역에 분포된 값들의 집합(즉, 경로)과 비교되며 값들의 집합에 의해 갱신된다.

다른 실시예에서는, 본 발명은 레티넥스 이론에 기초한 이미지 처리의 일례를 제공하며, 적어도 종래의 레티넥스-기반 알고리즘들과 비교할 때에 아래의 차이들을 보여준다.

1) 종래의 방법들은 3 개의 다른 컬러 채널들에 대하여 작용을 하는 반면에 예시 방법은 휘도 채널에만 작용을 한다(이 작용은 또한 계산상의 복잡성을 감소시킨다).

2) 예시 방법은 차광 및 컬러 왜곡 문제들을 줄이고 본질적으로 제거한다.

본 발명의 또 다른 실시예들, 특징들 및 이점들은 첨부된 도면들과 함께 아래의 상세한 설명에서부터 곧 알 수 있을 것이다.

본 발명의 일 실시예에 따른 디지털 이미지에서 세부들을 개선시키는 방법 및 장치의 예시가 기술된다. 따라서, 디지털 이미지에 대한 세부들은 밝기와 컬러 불변성이 유지되면서 개선된다. 이미지에서 주어진 점(예를 들면, 픽셀)에서, 경로를 구성하는 픽셀 "경로 요소들"이 그 점보다 더 밝은지 또는 더 어두운지에 대해 결정이 이루어진다. 주어진 점과 대조하여 선택된 경로-계산들(path-computations)의 출력들을 평균하는 것으로부터 주어진 점의 출력은 개선된 값을 생성하기 위하여 조정된다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 처리 시스템(10)의 블록도를 보여준다. 이미지는 잘 알려진 기법들에 따라 블록(100)에서 캡쳐(capture)되고 디지털화 되며, 디지털화된 이미지는 픽셀들로 불리는 이산적인 영역들로 표현된다. 일례에서는, 디지털화된 이미지는 RGB로 알려진 적(Red), 녹(Green) 및 청(Blue) 채널들인 3개의 컬러 채널들을 포함한다. 컬러 채널들은 CIE 및 YUV와 같은 다른 컬러 공간으로 변환될 수도 있다(Y는 휘도, U는 제 1 컬러 차이 및 V는 제 2 컬러 차이를 나타낸다).

여기서 기술된 본 발명의 일 실시예에 따르면, 디지털화된 이미지는 변환 블록(102)에서 YUV 공간으로 변환된다. 각 픽셀은 YUV 값이 할당된다. Y 값은 그 특정 픽셀에 대한 밝기를 조절한다. 종래의 시스템들은 밴드폭(bandwidth)의 효율성과 메모리 설계 이유들 때문에 Y 값을 나타내기 위하여 전형적으로 8 비트를 이용한다. 그래서, 종래의 이미지 처리 시스템들은 0 에서 255까지 범위에서의 어떤 Y 값을 각 픽셀에 할당하며, 0 은 가장 어두운 휘도값을 나타내고 255 는 가장 밝은 휘도값을 나타낸다.

그 다음에, 이미지 개선 블록(104)에서는, 화면 표시를 위한 이미지 특징들을 강조하고 선명하게 하기 위하여 이미지 개선 기법들이 사용된다. 이러한 개선 기법들은 픽셀 데이터를 조작함으로써 공간적인 영역에서 작용하거나, 주파수 성분들을 수정함으로써 주파수 영역에서 작용한다. 본 발명에 따른 예시 개선 기법은 공간적인 영역에서 작용하며, 더욱 특히 휘도값 Y를 대상으로 하여서만 변환을 적용한다.

예시 기법은 본질적으로 밝은 부분에서의 세부들을 버리는 것 없이 더 어두운 영역에서 디지털 방식으로 기록된 이미지들의 세부들을 개선한다. 그것에 의해 디지털 방식으로 기록된 이미지들이 실제의 관찰자에게 더 현실적이게 한다. 예시 기법은 종래의 기법들을 사용할 때 발생하는 것과 같은 넓고 균일한 컬러 구역들이 회색화하는 것을 더 감소시킨다. 예시 기법은 또한 Y 채널에만 작용하기 때문에 컬러의 변화를 감소시킨다. 게다가, 예시 기법은 Y 채널에만 작용하기 때문에 계 산상으로 효율적이며 빠르다.

그 다음에 컬러 역변환 블록(106)은 개선된 이미지를 회전 매트릭스(matrix)를 사용하여 YUV 컬러 채널에서 RGB 채널로 변환한다. 그리고 나서 개선된 RGB 이미지는 블록(108)에 의해 출력된다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 인핸서(image enhancer)(200)의 블록도이며, 이미지 인핸서는 경로 계산 블록(202)를 포함하며, 두 개의 컬러 차이 성분들(C1 및 C2)는 인핸서(200)를 통과한다. 도 3은 경로 계산 블록(202)의 일 실시예의 세부들을 보여주며, 인핸서(200)에서 계산되는 경로를 설명한다. 본 발명에 따르면, 경로들의 선택과 그들의 계산은 필요하지 않다. 그러나, 본 발명의 이해를 단순화하기 위하여 예시를 보여준다. 경로에서 구성요소들의 수("경로 길이")는 가능하면 많은 것이 바람직하다. 더욱이, 많은 수의 경로들이 선택되고 픽셀 값에 대해 갱신된 값을 얻기 위하여 각 경로들에 대한 동일한 측정들을 한 후에 평균할 수도 있다.

다른 경로가 존재하더라도 경로들 중 나머지들에 대하여 동일한 계산이 적용되기 때문에 경로 계산의 일례를 나타내었다. 대부분의 이미지 개선 알고리즘들은 보통 계산의 효율성과 더욱 훌륭한 동적 범위 압축 결과를 이유로 로그-스케일(Log-scale) 공간상에서 실행한다. 그러나, 설명의 편의상, 여기서의 모든 초기 설명들은 종래의 십진(decimal) 공간을 이용한다.

도 3에서의 예를 참조하면,

로 표시된 임의의 픽셀에서의 시작과 임의 의 경로(일련의 픽셀들)를 따라 마지막 위치

까지,

로 표시된 일련의 픽셀들로 이루어진 길을 따라 방문된다. 중간 출력

는 경로에서 n번째 요소에서 정의된다. n 번째 요소에서 명암도 값

에 대응하는 알파벳 심볼 p는 명암도 값이 아니라 xy 이미지 평면에서 경로에 대한 요소의 위치임을 주목할 가치가 있다. 예시 경로 계산은 아래와 같다.

1. 초기값을

에 아래와 같이 할당한다.

여기서, o.w.는 "만약 그렇지 않으면"(otherwise)를 가리키며, max{X}는 매트릭스 X의 최대값, Y(x,y)는 본래의 기준 값이다. 더욱이,

는 입력 이미지의 대상 음영 부분(target dark region)을 조정하는 초기 제어 이득이다. 초기 제어 이득은 0 보다 크거나 같은 어떤 값도 될 수 있다. 초기값들

는, 예를 들면,

가 커질수록 초기값들이 본래의 기준 값들에 더 같아지지만

가 1 보다 작거나 같다면 max{X}-Y(x,y)로 반대로 조정된다. 주지한 것처럼, 하나의 관점에서 본 발명은 입력 이미지의 어두운 영역에 집중하고 있다. 이 초기화 방식은 밝은 영역은 본래 그대로 머물게 하면서 입력 이미지의 어두운 부분으로 처리를 제한할 수 있다. 예를 들자면, 제어 이득 값 2가 사용될 수 있다.

2. 도 3에서 보인 것과 같이 마지막 요소가 k이며, 요소들이 p와 k인 2개의 요소로 된 경로로 시작한다. 마지막 요소 k에서의 중간값은

로 정의 되며, 마지막 요소 k에서의 출력은

로 계산된다. 여기서,

는 이전 위치에서의 출력과 현재 위치에서의 출력사이의 우선 순위를 조정하는 혼합 제어 이득이며,

를 만족한다.

그 다음에, 중간 출력

는 위 출력

으로 바뀐다.

값은 0 에서부터 1까지 변한다(예를 들면,

=0.5). 마찬가지로, 요소들이 p, k 및 j인 3개로 이루어진 경로에 대하여, 마지막 요소

에서의 중간 출력은

이며, 그 출력은

이며,

를 만족한다.

여기서,

는 첫 번째 요소 k가 처리됐을 때 위치 j에서 갱신된 출력이다. 값

가 갱신되었을 때 중간값

도 또한 계산되었다고 가정한다. 출력

는 또한

로 바뀐다. 마지막으로, n개로 이루어진 경로에 대하여, n번째 요소 i에서의 출력은 위와 같이 동일한 계산들을 사용하여 계산할 수 있으며 아래와 같다.

위 방정식은 아래와 같이 표현될 수 있다.

만약 반복 처리가 필요하다면, 비록 필요한 단계는 아니지만, 단계 2가 반복된다. 위 절차에 더하여, 경로에서의 각 요소의 출력은 아래의 식으로 한번 더 갱신된다.

여기서,

는 k번째 빈(bin)의 정규 히스토그램 값이다. 확률 값인 정규 히스토그램 값이 시각적으로 더 안정적인 값을 갖도록하는 처리를 조절하기 때문에 이 단계는 경계 아티팩트(artifact)들을 분리한다. 경계 아티팩트는 크게 상이한 값들을 갖는 연속된 영역들 사이의 경계들 주변에서 발생한다. 요약하면, 중간값들

는 위치 i를 통과하는 경로 요소들과의 비교 결과를 누적한 이력을 가진다. 픽셀 위치는 전체 입력 이미지에서 경로가 통과하는 픽셀 위치들에 의하여 영향을 받는다. 픽셀 명암도 값은 경로들에서의 중간값들을 가중 평균(weighted-averaging)함으로써 입력 이미지의 전역 정보에 관하여 갱신되며, 대응하는 기준 입력 값들은 현재 픽셀의 기준 값보다 더 밝다.

따라서, 여기에 기술한 것과 같이 디지털 이미지에서 세부들을 개선하는 예시 방법 및 장치에서, 이미지는 화면 표시 장치상에서의 위치들을 나타내기 위하여 색인(index)를 부여한 디지털 데이터로 처음 표현된다. 색인를 부여한 디지털 데 이터는 각 위치 (x,y)에 대한 명암도 값 Y(x,y)를 나타낸다. 각 위치에 대한 명암도 값은 아래 식에 따라 개선된 값을 생성하기 위하여 조정된다.

여기서,

는 정규 히스토그램의 k번째 빈(bin) 값이며,

는 이미지에서 정돈된 시퀀스(ordered sequence)의해 n번째 요소에서 비교되고 가중 평균된 누적 값이다.

본 발명은 많은 다른 형태들로 구현을 할 수 있지만, 이 개시는 발명의 본질들 중의 한 예시로 고려되어야 하고 발명의 주요한 양상들을 설명된 실시예로 한정하려는 의도가 아니라는 해석을 포함하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 도면에서 보여지고 여기에 상세히 기술될 것이다. 본 발명에 따른 위에서 전술한 구성 예들은 프로세서(processor)에 의해 실행되는 프로그램 명령들, 논리 회로들, ASIC, 펌웨어(firmware) 등 당해 기술분야에서 숙련된 사람들에게 알려진 많은 방법으로 구현될 수 있다. 그래서, 본 발명은 여기에 기술된 실시예들에 한정되지 않는다.

본 발명은 다른 버전들도 가능하지만, 특정 바람직한 버전들에 관하여 상당히 상세히 기술되었다. 그래서, 첨부된 청구항들의 사상 및 범위는 여기에 포함된 바람직한 버전들의 상세한 설명에 한정되어서는 안 된다.

본 발명에 따른 이미지 처리 방법 및 이미지 처리 장치에 의하면, 이미지의 밝은 영역에서의 차광 효과나 컬러 왜곡 문제를 발생시키지 않으면서 이미지의 어 두운 부분에서의 세부를 명확하고 선명하게 개선하여, 이미지가 전체 장면의 전역에서 모든 종류 및 수준의 조명아래서 인간의 시각에 의해 인식되는 것과 유사하게 보이도록 할 수 있다.

Claims (26)

1. 각 위치에 대한 명암도 값을 나타내는 디지털 입력 이미지 픽셀들에 화면 표시 장치상에서 위치들을 나타내기 위하여 색인을 부여하는 단계; 및

   상기 디지털 입력 이미지 픽셀들 중 선택된 픽셀보다 더 어두운 이미지 영역에서의 세부 정보들(details)이 개선되도록 하기 위하여 선택된 픽셀에 대한 상기 명암도 값을 조정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 처리 방법.
2. 제 1항에 있어서, 상기 조정하는 단계는,

   상기 디지털 입력 이미지에서 경로를 형성하는 순서있는 시퀀스(ordered sequence)에서의 픽셀들이 상기 선택된 픽셀보다 더 밝은지 또는 더 어두운지 여부를 결정하는 단계; 및 상기 선택된 픽셀과 대조하여 선택된 경로-계산(path-computation)들의 명암도들을 평균하는 단계에 더 기초하는 것을 특징으로 하는 이미지 처리 방법.
3. 제 2항에 있어서, 상기 조정된 명암도 값은,

   상기 선택된 픽셀의 명암도 값의 정규 히스토그램에 기초하여 상기 선택된 픽셀의 명암도 값과 경로에서 각 픽셀의 누적 값사이에서의 각 픽셀에 대한 결합 값인 것을 특징으로 하는 이미지 처리 방법.
4. 제 1항에 있어서, 상기 명암도 값은,

   휘도 값을 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 처리 방법.
5. 제 1항에 있어서, 상기 조정하는 단계는,

   선택된 픽셀의 명암도 값이 경로들을 선택함이 없이 레디넥스(retinex) 경로 계산 체계를 이용하여 명암도 값들의 비교에 기초를 두어 조정되도록 하여 각 위치에 대한 상기 명암도 값이 개선되도록 경로를 상기 디지털 입력 이미지 픽셀들의 데이터에 걸쳐 분포된 픽셀들의 집합으로 정의하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 처리 방법.
6. 제 3항에 있어서,

   상기 디지털 입력 이미지 픽셀들의 데이터는 휘도 채널에서 선택된 픽셀 (x,y)에 대한 명암도 값 Y(x,y)를 나타내며,

   상기 조정하는 단계는 함수

   

   를 사용하여 개선된 값

   

   를 생성하기 위하여 선택된 픽셀에 대한 상기 명암도 값을 조정하는 단계를 더 포함하며,

   

   는 정규 히스토그램의 k 번째 빈(bin) 값이며,

   

   는 상기 입력 이미지에서 순서있는 시퀀스(ordered sequence)에 의해 n 번째 요소에서 비교되고 가중 평균된(weighted-averaged) 누적값인 것을 특징으로 하는 이미지 처리 방법.
7. 제 6항에 있어서,

   상기 누적값으로

   

   를 이용하며,

   

   는 평균 제어 이득이며,

   

   는 경로 계산 단계 n에서 픽셀 위치 i에서의 중간값이며,

   

   는 이전 경로 계산 단계 n-1에서 상기 픽셀 위치 i에서의 상기 개선된 값이며,

   

   는 상기 위치 i에서의 초기 경로 계산 단계의 초기값인 것을 특징으로 하는 이미지 처리 방법.
8. 제 7항에 있어서, 상기 제어 이득

   

   는,

   0 에서부터 1까지 변할 수 있는 것을 특징으로 하는 이미지 처리 방법.
9. 제 7항에 있어서,

   초기값들에

   

   을 할당하는 단계를 더 포함하며, max{X}는 매트릭스 X의 최대값이며, Y(x,y)는 선택된 픽셀이며,

   

   는 상기 디지털 입력 이미지 픽셀들의 대상 음영 부분을 조정하는 초기 제어 이득인 것을 특징으로 하는 이미지 처리 방법.
10. 제 9항에 있어서, 상기 초기값들

    

    은,

    

    가 1 보다 작거나 같다면 max{X}-Y(x,y)로 반대로 조정되는 것을 특징으로 하는 이미지 처리 방법.
11. 제 9항에 있어서, 상기 초기값들

    

    은,

    

    가 1 이상으로 증가할 때 상기 선택된 픽셀의 휘도값과 동일한 것을 특징으로 하는 이미지 처리 방법.
12. 제 7항에 있어서, 상기 중간값은,

    상기 경로에서의 현재 값과 이전 값을 비교하고 상기 계산 단계 n-1에서의 상기 위치 i에서 상기 경로 계산의 상기 개선된 값을 곱함으로써 결정되도록

    

    로 정의되는 것을 특징으로 하는 이미지 처리 방법.
13. 픽셀들을 가지는 디지털 이미지의 처리 방법에 있어서,

    상기 이미지에서의 RGB 채널들을 휘도 채널과 두 개의 컬러 차이 채널들로 변환하는 단계;

    상기 이미지에 걸쳐 분포된 픽셀 위치들의 순서있는 시퀀스(ordered sequence)을 경로로 정의하는 단계;

    시각 안정성을 위하여 정규 히스토그램 정보를 사용함으로써 선택된 픽셀 값을 개선하기 위하여 상기 순서있는 시퀀스를 상기 선택된 픽셀과 순차적으로 비교하고 누적된 비교 결과들을 이용하는 단계; 및

    상기 픽셀의 개선된 픽셀 값과 상기 두 개의 컬러 차이 채널들을 개선된 출력 이미지인 RGB 채널들로 역으로 변환하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 픽셀들을 포함하는 디지털 이미지 처리 방법.
14. 제 13항에 있어서, 상기 순서있는 시퀀스를 상기 선택된 픽셀과 순차적으로 비교하는 단계는,

    상기 선택된 픽셀의 위치에 대한 초기 값을 계산하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털 이미지 처리 방법.
15. 각 픽셀들이 각 위치에 대한 명암도 값을 나타내며, 화면 표시 장치상에 위치들을 나타내기 위하여 색인을 부여한 디지털 입력 이미지 픽셀들을 받아 들이는 이미지 입력부; 및

    상기 디지털 입력 이미지 픽셀들 중 선택된 픽셀보다 더 어두운 이미지 부분에서 세부 정보들이 개선되도록 하기 위하여 선택된 각 픽셀에 대한 상기 명암도 값을 조정하는 이미지 인핸서를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 처리 시스템.
16. 제 15항에 있어서, 상기 인핸서는,

    이미지에서 경로를 형성하는 순서있는 시퀀스에서의 픽셀이 선택된 픽셀보다 더 밝은지 또는 더 어두운지 여부를 더 결정하며, 선택된 픽셀과 대조하여 선택된 경로-계산들의 명암도들을 더 평균하는 것을 특징으로 하는 이미지 처리 시스템.
17. 제 16항에 있어서, 상기 조정된 명암도 값은,

    상기 선택된 픽셀의 명암도 값에 대한 정규 히스토그램에 기초하여 상기 선택된 픽셀의 명암도 값과 상기 경로에서의 각 픽셀에서 누적된 값사이에 각 픽셀에 대한 결합된 값인 것을 특징으로 하는 이미지 처리 시스템.
18. 제 15항에 있어서, 상기 명암도 값은,

    휘도 값을 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 처리 시스템.
19. 제 15항에 있어서, 상기 인핸서는,

    상기 선택된 픽셀들의 명암도 값은 경로들을 선택함이 없이 레티넥스 경로 계산 체계를 이용하여 명암도 값들의 비교에 기초하여 조정되도록 하여 각 위치에 대한 상기 명암도 값이 개선되도록 상기 디지털 입력 이미지 픽셀들의 데이터에 걸쳐 분포된 픽셀들의 집합을 경로로 더 정의하는 것을 특징으로 하는 이미지 처리 시스템.
20. 제 17항에 있어서,

    상기 디지털 입력 이미지 픽셀들의 데이터는 휘도 채널에서 선택된 픽셀 (x,y)에 대한 명암도 값 Y(x,y)를 나타내며;

    상기 인핸서는 함수

    

    를 사용하여 개선된 값

    

    를 생성하기 위하여 선택된 픽셀들에 대한 상기 명암도 값을 조정함으로써 상기 명암도 값을 더 조정하며,

    

    는 정규 히스토그램의 k 번째 빈(bin) 값이며,

    

    는 입력 이미지에서 순서있는 시퀀스에 의해 n 번째 요소에서 비교되고 가중 평균된 누적값인 것을 특징으로 하는 이미지 처리 시스템.
21. 제 20항에 있어서, 상기 인핸서는,

    상기 누적 값을

    

    로 더 결정하며,

    

    는 평균 제어 이득이며,

    

    는 경로 계산 단계 n에서 픽셀 위치 i에서의 중간값이며,

    

    는 이전의 경로 계산 단계 n-1에서 픽셀 위치 i에서의 상기 개선된 값이며,

    

    는 상기 위치 i에서 초기 경로 계산 단계의 초기값인 것을 특징으로 하는 이미지 처리 시스템.
22. 제 21항에 있어서, 상기 제어 이득

    

    는,

    0 에서부터 1 까지 변할 수 있는 것을 특징으로 하는 이미지 처리 시스템.
23. 제 21항에서, 상기 인핸서는,

    

    로 초기값들을 더 할당하며, max{X}는 매트릭스 X의 최대값이며, Y(x,y)는 선택된 픽셀이며,

    

    는 상기 입력 이미지의 대상 음영 부분(target dark region)을 조정하는 초기 제어 이득인 것을 특징으로 하는 이미지 처리 시스템.
24. 제 23항에 있어서, 상기 초기값들

    

    은,

    만약

    

    가 1 보다 작거나 같다면 max{X}-Y(x,y)로 반대로 조정되는 것을 특징으로 하는 이미지 처리 시스템.
25. 제 23항에 있어서, 상기 초기값들

    

    는,

    

    가 1 이상으로 증가할 때에 선택된 픽셀의 휘도값과 동일한 것을 특징으로 하는 이미지 처리 시스템.
26. 제 21항에 있어서, 상기 중간값은,

    상기 경로에서의 현재값과 이전 값을 비교하고 상기 계산 단계 n-1에서 상기 위치 i에서 상기 경로 계산의 상기 개선된 값을 곱함으로써 결정되도록

    

    로 정의되는 것을 특징으로 하는 이미지 처리 시스템.

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