KR100769561B1 - 노이즈 제거에 사용되는 임계값 결정 장치 및 방법 - Google Patents

노이즈 제거에 사용되는 임계값 결정 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 노이즈 제거에 사용되는 임계값 결정 장치 및 방법에 관한 것으로, 최대 노출시와 최소 노출시에 각각 평탄면을 촬영하여 수신한 영상에서 랜덤하게 일정한 크기를 가진 마스크 내에서 샘플들을 취득하여 최대값과 최소값의 차이를 구하고, 그 값들의 평균값을 결정하여, 이렇게 결정한 최대 노출에서의 노이즈의 최대값과 최소값의 차이의 평균값과 최소 노출에서의 노이즈의 최대값과 최소값의 차이의 평균값을 이용하여 임계값의 최대값 및 최소값을 결정한다. 이후. 임계값의 최대값 및 최소값과, 최대 노출 및 최소 노출을 이용하여 임계값을 결정할 수 있다. 본 발명에 따르면, 노이즈 제거의 성능을 향상시킬 수 있다.
임계값, 노출, 조도, 노이즈, 제거, 최대, 최소, 평균

Description

노이즈 제거에 사용되는 임계값 결정 장치 및 방법{Apparatus and method for setting up threshold used for noise removal}
도 1은 본 발명에 따라 결정된 임계값에 따라 노이즈 제거를 수행하는 것을 설명하기 위한 개략도,
도 2는 환경에 따른 카메라의 노출 특성 곡선,
도 3a 및 도 3b는 노출에 따른 카메라의 노이즈 정도에 대한 특성 곡선,
도 4는 본 발명에 따른 임계값 결정 장치의 일실시예 구조도,
도 5a는 조도에 따른 노출의 최대값 및 최소값을 설명하기 위한 그래프,
도 5b는 노출에 따른 임계값의 최대값과 최소값을 설명하기 위한 그래프,
도 6은 본 발명에 따라 결정된 임계값을 적용한 노이즈 제거 장치의 구조도,
도 7은 도 6의 차이값 연산부의 동작을 설명하기 위한 개념도,
도 8는 도 6의 차이값 연산부의 일실시예 상세 구조도,
도 9는 도 8의 가우시안 필터부의 일예시도,
도 10은 도 6의 지퍼 노이즈 제거부의 일실시예 상세 구조도,
도 11a 및 도 11b는 각각 도 10의 제1필터 및 제2필터의 일예시도,
도 12는 도 11의 제1필터 및 제2필터에 Y 데이터가 입력되는 것을 나타낸 일 예시도.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>
410 : 평균값 결정부 420 : 최대/최소 임계값 결정부
430 : 임계값 결정부
본 발명은 노이즈 제거에 사용되는 임계값 결정 장치 및 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 영상 처리 시스템 등에 사용되는 노이즈 제거에 사용되는 임계값 결정 장치 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로, 영상 처리 시스템의 컬러 보간(color interpolation)이란, 영상신호의 표준방식 변환시 기존의 색상 정보로부터 새로운 색상 정보를 만들어 내는 것을 말한다.
이러한 컬러 보간은 픽셀(pixel) 주변의 다른 성분을 이용하여 현재 화소 위치에서 없는 성분을 생성하는 것이므로, 고주파 성분이 많은 위치(예를 들어, 에지 또는 경계)에서 지퍼(zipper) 모양의 노이즈가 발생하는 문제점이 있다.
이러한 노이즈를 제거하기 위한 종래 기술이 많이 개시되어 있지만, 이러한 종래의 기술은 시스템이 구성된 이후로는 모든 영상에 대하여 동일하게 처리되는 것으로, 영상에 따라 달리 처리할 수 없는 문제점이 있다. 즉, 영상의 노이즈가 적어도 똑같이 노이즈 처리 과정을 거쳐야 함으로써, 시스템의 낭비를 초래하게 되는 문제점이 있다.
본 발명은 상기한 바와 같은 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로, 노출에 따라 입력되는 영상의 특성을 분석한 바에 따라 임계값을 설정하여, 이에 의해 영상의 노이즈 제거 방법을 달리 적용하도록 하기 위한, 노이즈 제거에 사용되는 임계값 결정 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위해, 본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 최대 노출시와 최소 노출시에 각각 평탄면을 촬영하여 수신한 영상에서 랜덤하게 일정한 크기를 가진 마스크 내에서 샘플들을 취득하여 최대값과 최소값의 차이를 구하고, 그 값들의 평균값을 결정하기 위한 제1결정부; 상기 제1결정부가 결정한 최대 노출에서의 노이즈의 최대값과 최소값의 차이의 평균값과 최소 노출에서의 노이즈의 최대값과 최소값의 차이의 평균값을 이용하여 임계값의 최대값 및 최소값을 결정하기 위한 제2결정부; 및 상기 제2결정부가 결정한 임계값의 최대값 및 최소값과, 최대 노출 및 최소 노출을 이용하여 임계값을 결정하기 위한 제3결정부를 포함하는 임계값 결정 장치를 포함한다.
이때, 상기 제2결정부는, 임계값의 최대값을
Figure 112005077881886-pat00001
(단,
Figure 112005077881886-pat00002
는 임계값의 최대값이며,
Figure 112005077881886-pat00003
는 최대 노출에서의 노이즈의 최대값과 최소값의 차이의 평균값임)과 같이 결정하며, 임계값의 최소값을
Figure 112005077881886-pat00004
(단,
Figure 112005077881886-pat00005
는 임계값의 최소값이며,
Figure 112005077881886-pat00006
는 최소 노출에서의 노이즈의 최대값과 최소값의 차이의 평균값임)과 같이 결정한다.
상기 제3결정부는, 임계값을
Figure 112005077881886-pat00007
(단,
Figure 112005077881886-pat00008
는 최대 노출값이고,
Figure 112005077881886-pat00009
는 최소 노출값임)과 같이 결정한다.
또한, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 최대 노출시와 최소 노출시에 각각 평탄면을 촬영하여 수신한 영상에서 랜덤하게 일정한 크기를 가진 마스크 내에서 샘플들을 취득하여 최대값과 최소값의 차이를 구하고, 그 값들의 평균값을 결정하는 단계(a); 상기 단계(a)에서 결정한 최대 노출에서의 노이즈의 최대값과 최소값의 차이의 평균값과 최소 노출에서의 노이즈의 최대값과 최소값의 차이의 평균값을 이용하여 임계값의 최대값 및 최소값을 결정하는 단계(b); 및 상기 단계(b)에서 결정한 임계값의 최대값 및 최소값과, 최대 노출 및 최소 노출을 이용하여 임계값을 결정하는 단계를 포함하는 임계값 결정 방법이 제공된다.
상술한 목적, 특징들 및 장점은 첨부된 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통하여 보다 분명해 질 것이다. 우선 각 도면의 구성요소들에 참조 번호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 한해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 번호를 가지도록 하고 있음에 유의하여야 한다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 일실시예를 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명에 따라 결정된 임계값에 따라 노이즈 제거를 수행하는 것을 설명하기 위한 개략도이다.
도면에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따라 임계값이 결정된 노이즈 제거에서는, 임계값에 따라 노이즈 제거 방식을 달리 수행하는데, 이는 영상의 특성인 화소의 최대값과 최소값의 차이값(화소값차)에 따라 다르게 적용되는 것이 바람직하다.
도 1에서 영역 1에 해당하는 영상에 대해서는 지퍼 노이즈 제거를 수행한다. 따라서 임계값2는 에지로 판단되는 부분에 대해서 적용될 수 있도록 조정해야 한다. 그러나 센서의 특성상 노이즈 정도가 조금 심한 경우에는 임계값2를 임계값1로 맞추어 주어 영상이 바이패스되는 영역을(영역2)을 영역1과 같은 동작을 하도록 제어할 수 있다. 반면 임계값1의 경우에는 카메라의 노출 정도에 따라 값을 조정할 필요가 있다.
즉, 도 1에서, 임계값2는 영상의 에지 특성에 의해 결정되는 것으로서, 화소값차가 에지 특성이 있는지를 판단하는 것은 이미 알려진 바와 같다. 따라서, 본 발명에서는 임계값1의 설정 방식에 대하여 개시하고자 한다.
도 1에서 영역3의 목적은 에지 노이즈가 아닌, 영상에 존재하는 일반적인 노이즈의 제거에 있다. 따라서 임계값1은 노이즈에 따라 설정하는 것이 바람직하다. 이때, 외부 환경의 조도(照度, intensity of illumination) 조건에 대한 영상의 밝기는 일반적으로 카메라의 노출에 의해 결정된다. 이를 도면을 참조로 하여 설명하기로 하자.
도 2는 환경에 따른 카메라의 노출 특성 곡선이다.
도면에 도시된 바와 같이, 일반적인 카메라의 노출 정도는 저조도에서 고조도로 갈수록 점차 작아 지게 되고 2000lux 이상의 고조도에서는 일정한 노출을 유지하게 된다. 이러한 카메라의 노출 정도에 따라 카메라로부터 얻어진 영상의 노이즈의 정도는 달라진다. 도 3a 및 도 3b는 노출에 따른 카메라의 노이즈 정도에 대한 특성 곡선이다.
도면에 도시된 바와 같이, 일반적으로 노이즈는 조도가 낮을 수록 심하게 나타나고 어느 정도의 조도 이상에서는 거의 일정하게 유지되는 성향을 보인다. 따라서 조도 정도를 감안하여 임계값1을 정할 수 있다. 이 때 외부 환경에 해당하는 조도는 카메라의 노출 정도를 결정하므로 임계값1은 카메라의 노출 정도에 따라 설정할 수 있을 것이다. 이하에서는, 위 ‘임계값1’을 ‘임계값’이라 하기로 하자.
도 4는 본 발명에 따른 임계값 결정 장치의 일실시예 구조도이다.
도면에 도시된 바와 같이, 본 발명의 결정 장치는, 평균값 결정부(410), 최대/최소 임계값 결정부(420) 및 임계값 결정부(430)를 포함하여 구성된다.
평균값 결정부(410)는 먼저 최대 노출시와 최소 노출시 각각의 경우에 평탄면을 촬영하여 수신한 영상에서 랜덤(random)하게 일정한 크기를 가진 마스크 내에서 샘플들을 취득하여 최대값과 최소값의 차이를 구한 뒤, 그 값들의 평균값을 계산하는 기능을 담당한다. 이때,
Figure 112005077881886-pat00010
를 최대 노출에서의 노이즈의 최대/최소 차이의 평균값이라 하고,
Figure 112005077881886-pat00011
를 최소 노출에서의 노이즈의 최대/최소 차이의 평균값이라 하자.
최대/최소 임계값 결정부(420)는 위 평균값 결정부(410)로부터 수신한 최대 노출 및 최소 노출에서의 노이즈의 표준편차를 이용하여 임계값의 최대값 및 최소값을 결정하는 기능을 담당한다.
임계값의 최대값을 ‘thmax’라 하고, 임계값의 최소값을 ‘thmin’이라 하면, thmax와 thmin은 각각 최대 노이즈와 최소 노이즈 정도에 따라 결정할 수 있다. 최대 노이즈는 최대 노출에서 발생하고 최소 노이즈는 최소 노출에서 발생한다고 가정한다. 최대/최소 노이즈는 최대 노출에서의 표준편차와 노이즈의 최대/최소 차이의 평균값로 구할 수 있으므로, thmax와 thmin은 각각 다음 수학식 1 및 수학식2와 같이 결정된다.
Figure 112005077881886-pat00012
Figure 112005077881886-pat00013
노이즈의 정도가 심할 수록 임계값을 높여 노이즈 영역이 도 1의 영역 3에서 노이즈 제거를 수행하도록 하여야 한다.
도 5a는 조도에 따른 노출의 최대값 및 최소값을 설명하기 위한 그래프이며, 도 5b는 노출에 따른 임계값의 최대값과 최소값을 설명하기 위한 그래프이다.
앞서 설명한 바와 같이, 노이즈는 주로 저조도에서 많이 나타나고 저조도에서는 노출값이 도 5a에 도시된 바와 같이 높다. 따라서 최대 노출값(Max Exposure)에서 가장 노이즈가 많다는 가정 하에 th을 최대로 설정하고 어느 정도 조도 이상에서 노출이 고정되는 시점인 최소 노출값(Min Exposure)에서 th의 최소인 thmin을 설정한다. 그 내부 영역에 대해서는 임계값이 선형적인 특성을 갖고 형성될 수 있을 것이다. 따라서 도 5b의 그래프 특성에 따라 임계값 결정부(430)는 노출에 따른 임계값 th를 다음과 같이 결정할 수 있다.
Figure 112005077881886-pat00014
이와 같이 결정한 임계값을 이용하여, 컬러 보간을 수행할 수 있다.
이하에서는, 수학식 3에서 구한 임계값을 ‘임계값1’로 칭하여, 위에서 언급한 에지 정도에 따라 결정되는 임계값2를 가지고 컬러 보간을 수행하는 방법에 대하여 설명하기로 한다.
도 6은 본 발명에 따라 결정된 임계값을 적용한 노이즈 제거 장치의 구조도이다.
도면에 도시된 바와 같이, 본 발명의 제거 장치는, 차이값 연산부(610), 노이즈 제거 방식 결정부(620), 지퍼 노이즈 제거부(630) 및 가우시안 필터부(Gaussian filter)(40)를 포함하여 구성된다.
이하, 본 발명의 제거 장치에 입력되는 데이터에 대하여 휘도(Y) 데이터를 그 예를 들어서 설명하겠으나, 적(R)/녹(G)/청(B) 데이터를 사용하는 것도 무방하다 할 것이다. RGB 데이터와 Y 데이터는 수식에 의해 간단히 변환될 수 있기 때문이다.
도 6의 차이값 연산부(610)는 입력되는 3×3 구조의 Y 데이터에 대하여 구성 원소의 최대값과 최소값을 연산하는 기능을 담당한다. 차이값 연산부(610)의 동작을 도 7을 참조로 설명하기로 하자.
도 7은 도 6의 차이값 연산부의 동작을 설명하기 위한 개념도이다.
도면에 도시된 바와 같이, 도 2의 차이값 연산부(610)는, 입력되는 3×3 구조의 Y 데이터(710)에 대하여 먼저 Y 데이터(710)를 구성하는 원소 중 가장 작은 값을 1픽셀의 최소값 min_Y(720)로 결정하고, Y 데이터(710)를 구성하는 원소 중 가장 큰 값을 1픽셀의 최대값 max_Y(730)로 결정한다. 이와 같이 결정된 최소값 및 최대값을 이용하여, 그 차인 차이값 diff_Y(740)를 결정한다. 한편, 3×3 구조의 Y 데이터가 노이즈 제거를 위하여 바이패스(bypass)된다(750).
도 8는 도 6의 차이값 연산부의 일실시예 상세 구조도이다.
도면에 도시된 바와 같이, 본 발명의 차이값 연산부(610)는, 최대값 결정부(611), 최소값 결정부(612) 및 차이값 결정부(613)를 포함하여 구성된다.
최대값 결정부(611)는 3×3 구조의 Y 데이터의 원소 중 최대값 max_Y를 결정하는 기능을 담당하며, 최소값 결정부(612)는 3×3 구조의 Y 데이터의 원소 중 최소값 min_Y를 결정하는 기능을 담당한다. 차이값 결정부(613)는 최대값 결정부(611) 및 최소값 결정부(612)로부터 수신한 최대값과 최소값의 차이값 diff_Y를 결정하는 기능을 담당한다.
노이즈 제거 방식 결정부(620)는 본 발명에 따라 결정된 임계값1과 영상의 에지 정도에 따라 결정되는 임계값2를 미리 설정한다. 노이즈 제거 방식 결정부(620)는 차이값 diff_Y가 임계값1보다 작은 경우에는, 입력되는 영상이 에지가 아니고, 조도가 낮은 것으로 판단하여, 일반적인 필터링을 수행하도록 한다. 즉, 가우시안 필터부(640)를 적용하여 노이즈를 제거하도록 결정하며, 가우시안 필터부(640)는 이 3×3 구조의 Y 데이터에 대하여 가우시안 필터링을 수행하는 기능을 담당한다. 도 9는 도 8의 가우시안 필터부의 일예시도이다.
다만, 본 발명에서는 가우시안 필터링을 특정하여 설명하였으나, 이에 한정되는 것은 아니라 할 것이며, 그 외 일반적으로 에지가 아닌 영상에 적용할 수 있는 필터링을 수행하는 것으로 한다.
한편, 노이즈 제거 방식 결정부(620)는 diff_Y가 임계값1보다 크거나 같고, 임계값2보다 작으면, 영상에 에지는 없지만, 플랫하지 않은, 즉 윤곽 등의 특징이 있다고 판단하고(즉, 이때는 일반적인 영상을 말함), 출력(Y_out)을 Y5로 결정한다. 즉, 영역에 해당하는 영상에 대해서는 노이즈 제거가 필요 없는 것으로 판단하는 것이다.
또한, 노이즈 제거 방식 결정부(630)는 차이값 diff_Y가 임계값2보다 크거나 같으면, 에지가 존재한다고 판단하여, 지퍼 노이즈 제거를 수행하도록 결정한다. 이에 따라 지퍼 노이즈 제거부(630)는 지퍼 노이즈 제거를 수행하는 기능을 담당한다. 이하, 도면을 참조로 설명하기로 하자.
도 10은 도 6의 지퍼 노이즈 제거부의 일실시예 상세 구조도이다.
도면에 도시된 바와 같이, 본 발명의 지퍼 노이즈 제거부(630)는, 제1 및 제2필터(631, 632), 제1 및 제2절대값 검출부(633, 634), 덧셈부(635) 및 제어부(636)를 포함하여 구성된다.
제1 및 제2필터(631, 632)는 각각 입력되는 Y 성분의 수평 및 수직 방향의 에지 성분이 얼마나 되는지를 판별하는 기능을 담당하는 것으로, 3×3 필터인 것이 바람직하다. 이를 위하여 입력되는 Y 성분 데이터 역시 3×3인 것이 바람직하다. 본 발명의 일실시예에 따라 도 7의 750과 같은 데이터가 입력된다. 다만, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니며, 차이값 연산부(610)에 입력되는 데이터에 따라 N×N 구조의 필터가 사용될 수도 있음은 자명하다.
도 11a 및 도 11b는 각각 도 10의 제1필터 및 제2필터의 일예시도이며, 도 12는 도 11의 제1필터 및 제2필터에 Y 데이터가 입력되는 것을 나타낸 일예시도이다.
도 11a 및 도 11b의 각각 제1 및 제2필터는, 위에서 설명한 바와 같이, 각각 입력되는 Y 성분 데이터의 수평 및 수직 방향의 에지를 판단하기 위한 것으로써, 도 12와 같이 Y 성분 데이터가 입력되면 각 성분에 대하여 같은 위치에서 원소들을 곱하게 된다. 도 12에서 ‘.×’는 같은 위치에서 원소들의 곱을 의미하는 것이다.
도 10의 제1절대값 검출부(633)는 제1필터(631)의 출력에서 각 원소들의 합을 구하여 이의 절대값을 검출하는 기능을 담당한다. 제1절대값 검출부(633)의 출력은 다음의 수학식 4와 같다.
Figure 112005077881886-pat00015
여기서 ‘abs’는 절대값을 나타낸다. 또한, 도 10의 제2절대값 검출부(634)는 제2필터(632)의 출력에서 각 원소들의 합을 구하여 이의 절대값을 검출하는 기능을 담당한다. 제2절대값 검출부(634)의 출력은 다음의 수학식 5와 같다.
Figure 112005077881886-pat00016
덧셈부(635)는 제1 및 제2절대값 검출부(633, 634)의 출력의 합(abs_S)을 구하는 기능을 담당한다. 이를 수학식으로 나타내면 다음과 같다.
Figure 112005077881886-pat00017
제어부(636)는 덧셈부(635)의 출력(abs_S)에 따라 필터링 된 Y 데이터를 출 력하는 기능을 담당한다. 즉, 제어부(636)는 abs_S가 소정의 임계값3보다 크면, 이를 에지로 판단하고, 수평 방향의 에지인지 수직 방향의 에지인지를 판단한다.
즉, abs_S1이 abs_S2에 소정의 임계값4를 더한 것보다 크면, 제어부(636)는 출력(Y_out)을 중심에 가중치(weight)를 부가한 중간 행의 수평 방향의 평균으로 한다. 이 경우 출력은 다음의 수학식 7과 같다.
Figure 112005077881886-pat00018
한편, abs_S2가 abs_S1에 소정의 임계값4를 더한 것보다 크면, 제어부(636)는 출력(Y_out)을 중심에 가중치를 부가한 중간 열의 수직 방향의 평균으로 한다. 즉, 이 경우 출력은 다음의 수학식 8과 같다.
Figure 112005077881886-pat00019
abs_S가 소정의 임계값3보다 크지만, 위 두 경우에 해당하지 않는 경우, 제어부(636)는 중심에 모두 가중치를 둔 중간 행/렬의 수평/수직 방향의 평균을 그 출력(Y_out)으로 한다. 다음 수학식 9와 같다.
Figure 112005077881886-pat00020
만약, abs_S가 소정의 임계값3보다 작은 경우에는 해당 영상에는 에지가 없 는 것으로 판단하여, 제어부(636)는 그 출력(Y_out)을 영상의 중간값인 Y5로 할 수 있다.
여기서, 임계값3은 조정 가능하며, 임계값4는 50으로 정할 수 있지만, 이에 한정되는 것은 아니다.
이와 같이, 제어부(636)는 지퍼 노이즈 제거부(630)의 출력인 Y_out을 제어할 수 있다.
이와 같이, 종래의 노이즈 제거 방법은 영상 전체에 대해 하나의 노이즈 제거 필터만을 적용하였지만, 본 발명에 따르면, 영상의 특성에 따라 노이즈 방식을 결정함으로써, 시스템의 낭비를 막을 수 있다.
이상에서 설명한 본 발명은 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니고, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하다는 것이 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 명백할 것이다.
본 발명은 상기한 바와 같은 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로, 노출에 따라 입력되는 영상의 특성을 분석한 바에 따라 임계값을 설정하여, 이에 의해 영상의 노이즈 제거 방법을 달리 적용하도록 하기 위한, 노이즈 제거에 사용되는 임계값 결정 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

Claims (5)

  1. 최대 노출시와 최소 노출시에 각각 평탄면을 촬영하여 수신한 영상에서 랜덤하게 일정한 크기를 가진 마스크 내에서 샘플들을 취득하여 최대값과 최소값의 차이를 구하고, 그 값들의 평균값을 결정하기 위한 평균값 결정부;
    상기 평균값 결정부가 결정한 최대 노출에서의 노이즈의 최대값과 최소값의 차이의 평균값과 최소 노출에서의 노이즈의 최대값과 최소값의 차이의 평균값을 이용하여 임계값의 최대값 및 최소값을 결정하기 위한 최대/최소 임계값 결정부; 및
    상기 최대/최소 임계값 결정부가 결정한 임계값의 최대값 및 최소값과, 최대 노출 및 최소 노출을 이용하여 임계값을 결정하기 위한 임계값 결정부를 포함하는 임계값 결정 장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 최대/최소 임계값 결정부는, 임계값의 최대값을 다음 수학식과 같이 결정하는 임계값 결정 장치.
    Figure 112007041843528-pat00045
    (단,
    Figure 112007041843528-pat00046
    는 임계값의 최대값이며,
    Figure 112007041843528-pat00047
    는 최대 노출에서의 노이즈의 최대값과 최소값의 차이의 평균값임)
  3. 제1항에 있어서, 상기 최대/최소 임계값 결정부는, 임계값의 최소값을 다음 수학식과 같이 결정하는 임계값 결정 장치.
    Figure 112007041843528-pat00048
    (단,
    Figure 112007041843528-pat00049
    는 임계값의 최소값이며,
    Figure 112007041843528-pat00050
    는 최소 노출에서의 노이즈의 최대값과 최소값의 차이의 평균값임)
  4. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 임계값 결정부는, 임계값을 다음의 수학식과 같이 결정하는 임계값 결정 장치.
    Figure 112007041843528-pat00051
    (단,
    Figure 112007041843528-pat00052
    는 최대 노출값이고,
    Figure 112007041843528-pat00053
    는 최소 노출값임)
  5. 최대 노출시와 최소 노출시에 각각 평탄면을 촬영하여 수신한 영상에서 랜덤하게 일정한 크기를 가진 마스크 내에서 샘플들을 취득하여 최대값과 최소값의 차이를 구하고, 그 값들의 평균값을 결정하는 단계(a);
    상기 단계(a)에서 결정한 최대 노출에서의 노이즈의 최대값과 최소값의 차이의 평균값과 최소 노출에서의 노이즈의 최대값과 최소값의 차이의 평균값을 이용 하여 임계값의 최대값 및 최소값을 결정하는 단계(b); 및
    상기 단계(b)에서 결정한 임계값의 최대값 및 최소값과, 최대 노출 및 최소 노출을 이용하여 임계값을 결정하는 단계를 포함하는 임계값 결정 방법.
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