KR100774189B1 - 영상잡음 제거장치 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 영상잡음 제거장치에 관한 것이다. 본 발명은 일정단위의 영상신호를 저장하고, 이를 지연하여 출력하는 영상신호저장부; 상기 영상신호저장부에서 출력되는 영상신호와 시간적으로 연속하는 영상신호의 차를 입력받고, 상기 영상신호의 차에 따른 잡음의 분산을 산출하는 시간잡음크기계산부; 및 상기 시간잡음크기계산부가 출력하는 상기 잡음의 분산값으로 상기 연속하는 영상신호의 시간적 변화에 따른 잡음을 제거하는 시간필터링부를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상잡음 제거장치를 제공한다. 본 발명에 따른 영상잡음 제거장치에 의하면 영상의 움직임에 대한 적응적인 필터링을 수행하여 영상의 움직임이 적을 경우 잡음을 제거를 수행하고 움직임이 클 경우 잡음의 필터링 과정으로 나타나는 잔상을 방지할 수 있다.
필터, 특이치, 시간잡음, 공간잡음, noise

Description

영상잡음 제거장치{apparatus for removing image noise}
도 1은 본 발명에 따른 영상잡음 제거장치의 일 실시예를 나타낸 구성도
도 2는 시간 차분에 대한 지역 분산을 계산하는 과정과 윈도우의 일 예를 나타낸 도면
도 3은 본 발명에 따른 영상잡음 제거장치의 다른 실시예의 구성도
도 4는 본 발명에 따른 영상잡음 제거장치의 또 다른 실시예의 구성도
도 5는 본 발명에 따른 영상잡음 제거장치의 공간잡음크기계산부의 일 예를 나타낸 구성도
<도면 주요부분의 부호의 설명>
20 : 공간 필터링부 30 : 공간잡음크기계산부
32 : 로컬분산산출부 34 : 분산빈도산출부
36 : 공간잡음산출부 40 : 영상신호저장부
50 : 연산기 60 : 시간잡음크기계산부
61 : 특이치배제부 63 : 분산계산부
70 : 잡음크기결정부 80 : 시간필터링부
본 발명은 영상잡음 제거장치에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 영상의 움직임에 따라 적응적으로 잡음을 필터링할 수 있는 영상잡음 제거장치에 관한 것이다.
텔레비전과 같은 비디오 영상을 표출하는 장치에 표출되는 영상 신호는 카메라의 열잡음, 전송과정에서의 잡음 등 다양한 잡음이 포함될 가능성이 항상 존재한다. 상기 잡음들은 화질을 열화시키는(degraded) 주요 원인이 된다.
영상의 화질을 높이기 위하여 입력된 비디오 영상에 대한 잡음을 제거하는 과정은 필수적으로 요구되는 기술이다. 일반적으로 영상 신호의 잡음은 수학식 1과 같이 표현된다.
Figure 112005055258509-pat00001
영상 신호 s(x,y)에 잡음 신호 n(x,y)가 더해져서 측정 신호 g(x,y)가 될 수 있다. 이 때 잡음 신호는 평균 0 에 분산 σ2n을 갖는 정규분포를 갖는다고 가정한다.
잡음을 감소시키는 과정은 측정된 영상 신호 g(x,y)로부터 잡음이 포함되지 않은 원래의 영상신호 s(x,y)를 추정하는 과정이다.
이를 위해 공간 필터링(spatial filtering), 시간 필터링(temporal filtering), 시공간 필터링(spatio-temporal filtering) 등의 방법이 사용된다.
상기 방법들은 필터링하고자 하는 대상 화소와 인접한 주변 화소들과의 평균, 중간값, 가중치 합 등을 계산하여 출력하므로 잡음을 감소시키는 효과가 있다.
그러나, 상기 방법들은 특히 영상의 세밀한 성분까지 뭉개버리는(blur) 문제점이 있다. 특히 영상의 움직임이 시간에 대해 많이 변할 경우 상기의 시간 필터링 또는 상기의 시공간 필터링에서는 뭉개짐 현상(blurring)이 잔상(afterimage)으로 나타나게 되므로 오히려 화질을 열화시키는 원인이 되는 문제점이 있었다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로서 본 발명의 목적은 시간 필터링 또는 시공간 필터링의 잡음제거과정에서 상기 뭉개짐 현상이 나타나지 않는 영상잡음 제거장치를 제공하는 것이다.
본 발명의 다른 목적은 영상의 움직임에 대한 적응적인 필터링을 수행하여 영상의 움직임이 적을 경우 잡음을 제거를 수행하고 움직임이 클 경우 잡음의 필터링 과정으로 나타나는 잔상을 방지할 수 있는 영상잡음 제거장치를 제공하는 것이다.
상기 목적을 달성하기 위하여 본 발명은 일정단위의 영상신호를 저장하고, 이를 지연하여 출력하는 영상신호저장부; 상기 영상신호저장부에서 출력되는 영상신호와 시간적으로 연속하는 영상신호의 차를 입력받고, 상기 영상신호의 차에 따른 잡음의 분산을 산출하는 시간잡음크기계산부; 및 상기 시간잡음크기계산부가 출력하는 상기 잡음의 분산값으로 상기 연속하는 영상신호의 시간적 변화에 따른 잡 음을 제거하는 시간필터링부를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상잡음 제거장치를 제공한다.
상기 영상신호저장부가 저장하여 출력하는 단위는 하나의 프레임 또는 하나의 필드 중 어느 하나에 포함된 화소의 영상신호일 수 있다.
상기 시간잡음크기계산부는 연속하는 영상신호의 차를 인가받고, 상기 차이가 특정치 이상인 잡음을 소정의 문턱값 이내의 값으로 출력하는 특이치배제부; 및 상기 특이치배제부가 출력하는 상기 연속한 영상신호의 차에 따른 잡음의 분산값을 산출하는 분산계산부를 포함하는 것이 바람직하다.
상기 특이치배제부가 특정치의 잡음을 소거하는 문턱값은 이전의 영상신호의 잡음의 크기로 결정되는 것이 바람직하다.
상기 시간필터링부는 2개의 탭을 가진 IIR 필터(infinite impulse response filter)일 수 있다.
그리고, 본 발명은 하나의 프레임 또는 하나의 필드 중 어느 하나의 단위에 포함된 영상신호 공간잡음의 분산값으로 상기 단위에 분포하는 공간잡음을 제거하여 출력하는 공간필터링부; 상기 공간필터링부가 출력하는 영상신호를 저장하고, 이를 지연하여 출력하는 영상신호저장부; 상기 영상신호저장부에서 출력되는 영상신호와 시간적으로 연속하는 영상신호의 차를 입력받고, 상기 영상신호의 차에 따른 잡음의 분산을 산출하는 시간잡음크기계산부; 및 상기 시간잡음크기계산부가 출력하는 상기 잡음의 분산값으로 상기 연속하는 영상신호의 시간적 변화에 따른 잡음을 제거하는 시간필터링부를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상잡음 제거장치를 제공한다.
상기 시간잡음크기계산부는 연속하는 영상신호의 차를 인가받고, 상기 차이가 특정치 이상인 잡음을 소정의 문턱값 이내의 값으로 출력하는 특이치배제부; 및 상기 특이치배제부가 출력하는 상기 연속한 영상신호의 차에 따른 잡음의 분산값을 산출하는 분산계산부를 포함하는 것이 바람직하다.
상기 분산계산부가 산출하는 분산값은 상기 공간필터링부의 공간잡음의 분산값으로 사용하는 것이 바람직하다.
또한, 본 발명은 하나의 프레임 또는 하나의 필드 중 어느 하나의 단위에 포함된 영상신호의 상기 단위에 분포하는 공간잡음의 분산값과 상기 분산값을 사용하여 상기 단위의 공간잡음을 제거한 영상신호를 출력하는 제 1 필터부; 상기 제 1 필터부가 출력하는 영상신호 중 시간적으로 연속된 영상신호의 시간적 차이에 따른 시간잡음의 분산값을 출력하는 시간잡음크기계산부; 상기 제 1 필터부에서 출력하는 공간잡음의 분산값과 상기 시간잡음크기계산부가 출력하는 시간잡음의 분산값을 이용하여 시간잡음최종분산값을 결정하는 잡음크기결정부; 및 상기 잡음크기결정부가 출력하는 시간잡음최종분산값으로 상기 영상신호의 시간적 변화에 따른 잡음을 제거하는 시간필터링부를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상잡음 제거장치를 제공한다.
상기 제 1 필터부는 상기 단위의 영상신호의 공간잡음의 분산값을 계산하여 출력하는 공간잡음크기계산부; 및 상기 공간잡음크기계산부가 출력하는 공간잡음의 분산값으로 상기 단위의 공간잡음을 제거한 영상신호를 출력하는 공간필터링부를 포함하는 것이 바람직하다.
상기 공간잡음크기계산부는 상기 단위에 포함된 화소의 로컬 분산값을 산출하는 로컬분산산출부; 상기 로컬분산산출부가 출력하는 로컬분산값을 일정구간으로 나누고 상기 구간에 포함되는 분산값의 빈도를 출력하는 분산빈도산출부; 상기 산출된 빈도값들에 대한 기준빈도를 산출하고, 상기 기준빈도가 포함되는 빈도구간에 대응하는 분산값의 구간내의 분산값 중 하나의 값을 공간잡음의 분산값으로 출력하는 공간잡음산출부를 포함하는 것이 바람직하다.
상기 잡음크기결정부는 상기 시간잡음크기계산부가 출력하는 시간잡음의 분산값이 상기 제 1 필터부가 출력하는 공간잡음의 분산값보다 클 경우 상기 시간잡음최종분산값은 상기 시간잡음의 분산값보다 작은 임의의 값으로 결정하고, 상기 시간잡음크기계산부가 출력하는 시간잡음의 분산값이 상기 제 1 필터부가 출력하는 공간잡음의 분산값보다 작은 경우 상기 시간잡음최종분산값은 상기 공간잡음의 분산값으로 결정하는 것이 바람직하다.
이하 상기 목적을 구체적으로 실현할 수 있는 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 설명한다.
도 1은 본 발명에 따른 영상잡음 제거장치의 일 실시예를 나타낸 구성도이다. 도 1에 나타낸 본 발명에 따른 영상잡음 제거장치의 일 실시예는 영상의 움직임 적응적인 시간 필터링이 가능하다. 상기 영상잡음 제거장치는 영상신호저장부(40), 시간잡음크기계산부(60), 시간필터링부(80)를 포함한다.
도 1을 참조하여, 본 발명에 따른 영상잡음 제거장치의 일 실시예의 동작을 설명하면 다음과 같다.
상기 영상신호저장부(40)는 입력되는 영상신호를 저장하고 이를 지연시켜 출력한다.
상기 시간잡음크기계산부(60)는 상기 영상신호저장부(40)에서 출력된 영상신호와 상기 신호에 시간적으로 연속하는 영상신호와의 차이를 입력받아, 상기 시각 사이의 영상의 움직임에 의해 발생하는 잡음 중 특정치 이상의 잡음이 제거된 잡음의 분산을 산출하여 출력한다.
상기 시간필터링부(80)는 상기 영상신호저장부(40)에서 지연되어 출력되는 영상신호, 상기 영상신호의 다음 시각의 영상신호 및 상기 시간잡음크기계산부(60)가 출력하는 분산을 입력받아 영상신호에 포함된 잡음을 제거하여 출력한다. 따라서, 상기 시간필터링부(80)는 연속하는 두 시각의 영상신호를 입력받는 2개의 탭을 가진 IIR 필터(2-tap Infinite Impulse Response filter)를 사용하는 것이 바람직하다.
상기에서 영상신호는 프레임(frame) 또는 필드(field)에 포함된 화소에 인가되는 신호이다.
상기 시간필터링(80)부가 출력하는 결과는 선형최소평균제곱오차(linear minimum mean square error; LMMSE)의 개념이 적용될 수 있다. 따라서, 시간필터링부(80)가 필터링하는 결과는 다음의 수학식에 의한 현재 영상신호와 연속하는 영상신호의 각 화소에 대한 가중치의 합으로 결정될 수 있다.
Figure 112005055258509-pat00002
여기서, t는 시간, x와 y는 화소의 위치를 나타낸다. w(t,x,y)는 가중치로서 잡음의 분산 σ2 n와 영상신호의 분산 σ2 s의 관계로 결정되는데 상기 관계는 수학식 3와 같이 표현될 수 있다.
Figure 112005055258509-pat00003
수학식 3에서 σ2 s은 다음과 같다.
Figure 112005055258509-pat00004
수학식 4에서 σ2 g는 시간적으로 연속된 두 영상신호의 차분에 대해 소정크기의 윈도우를 씌워 산출한 국지 분산(local variance)이다.
여기서, 도 2를 참조하여 상기 σ2 g를 계산하는 일 예를 설명한다.
도 2는 시간 차분에 대한 지역 분산을 계산하는 과정을 나타내는데, 영상신 호 g(t,x)에 대해 σ2 g를 구하기 위해서 1 × 5의 윈도우를 사용한 경우를 나타낸다. 상기 윈도우의 크기는 다른 크기로 결정될 수 있다.
동일 위치에 있는 화소에 대해서 시각 t와 t-1에서 시간 차이에 따른 영상신호의 차 dk를 구한다. 상기의 윈도우에 대한 상기 dk 제곱에 합에서 상기dk 평균의 제곱을 감산하면 dk 의 분산을 산출할 수 있다. 상기 각 화소의 dk에 대해서 1 × 5의 윈도우내에서의 분산을 구하면, 상기 분산이 σ2 g가 된다.
수학식 3에서 알 수 있는 바와 같이 동일 시간에서 신호의 분산은 각 화소의 위치마다 다른 값을 갖는데(따라서, σ2 s(t,x,y)로 표시) 비해 잡음의 분산은 동일 시각의 프레임 또는 필드내에서 같은 값(σ2 n)을 갖는다.
수학식 3와 수학식 4으로부터 가중치를 계산하기 위해서는 잡음의 크기가 먼저 계산되어야 한다. 상기 잡음의 크기에 의해 시간필터링 결과가 결정되므로 잡음크기를 추정 방법은 시간필터링 결과를 신뢰할 수 있도록 그 안정성이 보장되어야 한다.
이하에서, 본 발명에 따른 영상잡음 제거장치의 시간잡음크기계산부가 상기 잡음을 계산하는 과정을 설명한다.
시각 t 에서 측정된 영상신호(즉, 입력되는 영상신호로서, 이하에서 측정신호라고 한다)는 다음의 수학식과 같이 본래의 영상신호 s(t,x,y)에 잡음 성분 n(t) 가 더해진 형태로 나타낼 수 있다.
Figure 112005055258509-pat00005
상기 잡음신호는 평균 0이고 분산이 σ2 n 을 갖는 정규분포를 갖으며 와이드-센스 스태이션너리(wide-sense stationary)한 성질을 가진다고 가정한다. 또한, 잡음신호는 영상신호와는 비상관(un-correlated)되어 있다고 가정한다.
시각 (t+1)에서 원 영상이 각각 (dx, dy)만큼 이동하였다고 생각하면 측정된 영상신호는 다음과 같다.
Figure 112005055258509-pat00006
시각 t와 시각 (t+1)의 차분(difference)은 수학식 8과 같이 영상신호의 차분과 잡음신호의 차분으로 구성된다.
Figure 112005055258509-pat00007
Figure 112005055258509-pat00008
Figure 112005055258509-pat00009
차분 d(t,x,y)에 대한 평균은 수학식 8과 같이 영상신호의 차분 평균과 잡음 신호의 차분 평균으로 나타낼 수 있는데, 상기 잡음신호의 차분에 대한 평균은 그 정의로부터 0 이 된다.
Figure 112005055258509-pat00010
차분 d(t,x,y)의 분산은 수학식 10과 같고 수학식 8을 사용하여 계산하면 수식 10으로 표현될 수 있다.
Figure 112005055258509-pat00011
Figure 112005055258509-pat00012
Figure 112005055258509-pat00013
수학식 9로부터 측정신호의 차분의 평균과 영상신호의 차분의 평균이 같다는 것을 사용하여 수학식 10, 11을 정리하면 다음의 수학식 12을 얻을 수 있다.
Figure 112005055258509-pat00014
수학식 12로부터, 잡음신호는 측정신호의 차분 제곱의 평균과 본래의 영상신호의 차분 제곱의 평균의 차이가 된다.
상기 수학식의 우변의 첫번째 항은 쉽게 계산할 수 있으나, 두번째 항은 미지수(unknown)이다. 따라서, 잡음신호를 산출하기 위해서 신뢰할만한 가정(assumption)을 통하여 그 근사값을 얻을 수 있다.
다시 도 1을 참조하여, 본 발명에 따른 영상잡음 제거장치의 시간잡음크기계산부(60)의 동작을 설명한다.
본 발명에 따른 영상잡음 제거장치의 시간잡음크기계산부(60)가 잡음을 산출하기 위해서 상기 시간잡음크기계산부(60)는 특이치배제부(outlier rejection)(61) 및 분산계산부(variance calculation)(63)를 포함할 수 있다.
상기 특이치배제부(63)에서는 다음의 수학식 12과 수학식 13을 통해 잡음의 분산계산부(63)가 산출한 잡음 중 특이치를 배제하여 수학식 11의 두번째 항의 값을 0 으로 근사시킬 수 있다.
Figure 112005055258509-pat00015
수학식 13가 나타낸 바와 같이 동일한 위치(x,y)에서 시간적으로 연속한 두 화소에 대한 영상신호값의 차이가 문턱값(threshold) th보다 크면 상기 영상신호값을 상기 문턱값으로 강제한다(clipping). 이는 시간적으로 연속된 두 영상의 움직임이 큰 경우 상기 영상 신호값의 차이가 기준된 값 이상으로 벗어나지 않게 하므 로 움직임에 적응적으로 필터링을 할 수 있도록 한다.
상기 문턱값의 초기값은 적당한 값으로 초기화시킬 수 있고, 그 초기값 이후의 문턱값은 수학식 14와 같이 이전의 프레임 또는 필드에서 계산된 잡음의 상수배로 설정할 수 있다.
Figure 112005055258509-pat00016
특이치는 일반적으로 통계적 분포를 벗어나는 비정상적인 값을 의미한다. 따라서, 잡음이 정규분포를 갖는다고 가정하면, 수학식 13에서 상기 특이치배제부(61)는 상기 잡음 중 정규분포를 벗어나는 값, 즉 두 영상신호가 시간에 대한 움직임으로 발생한 값의 특이값을 제거할 수 있다.
상기 분산계산부(63)에서는 특이치가 배제된 상기 잡음의 차분 성분에 대한 제곱의 평균을 산출한다. 그리고, 상기 산출된 값은 수학식 15에서 보이는 것처럼 잡음의 분산에 근사한 값이 된다.
Figure 112005055258509-pat00017
도 3은 본 발명에 따른 영상잡음 제거장치의 다른 실시예의 구성도이다. 본 발명에 따른 영상잡음 제거장치는 영상의 움직임에 따라 적응적으로 필터링하는 시간필터링부와 영상의 공간필터링부를 캐스캐이드(cascade) 형태로 연결할 수 있다.
도 3을 참조하여 본 발명에 따른 영상잡음 제거장치의 다른 실시예의 동작을 설명하면 다음과 같다.
도 3에서 영상의 움직임에 따라 적응적으로 시간필터링을 하는 부분은 도 2의 실시예와 같은 형태를 가질 수 있다. 다만, 본 발명에 따른 영상잡음 제거장치의 다른 실시예는 상기 시간필터링을 수행하기 전에 영상신호의 공간적으로 분포한 잡음을 제거하는 공간필터링부(20)를 포함할 수 있다.
상기 공간필터링부(20)가 잡음을 제거하기 위해서 적응 평균 필터(adaptive mean filter), 중간치 필터(median filter), 적응 중간치 필터(adaptive median filter) 등이 사용될 수 있다.
만약 적응 필터 계열의 필터를 사용한다면, 상기 적응 필터 계열들은 잡음에 따라 적응적으로 잡음의 필터링 여부를 결정하기 때문에 잡음의 분포를 알아야 한다. 도 3에서 보인 실시예에서는 시간필터링의 시간잡음크기계산부에서 추정한 잡음을 공간필터에 사용한다.
상기 공간필터링부(20)를 거친 신호는 도 2에서 설명한 영상의 적응적인 시간필터링을 수행하여 영상의 측정신호에서 잡음신호를 제거한다.
그러나, 시간적으로 발생하는 잡음을 추정한 결과를 공간적으로 발생하는 잡음 제거에 적용하면 서로 성질이 달라 잡음제거에 부적합할 수도 있다. 반대로, 공간잡음 추정 결과는 시간적으로 발생한 잡음 제거에 적용하면 부적합할 수도 있다. 따라서, 공간필터링부(20)부에 공간 잡음을 산출하여 인가하는 별도의 수단을 부가하는 것이 바람직하다.
도 4는 본 발명에 따른 영상잡음 제거장치의 또 다른 실시예의 구성도이다. 도 4에서 보인 영상잡음 제거장치의 일 실시예는 도 3의 실시예의 구성에 공간 잡음을 별도로 추정하는 공간잡음크기계산부(30)를 포함한다.
상기 공간잡음크기계산부(30)에서 추정된 공간 잡음의 분산은 공간필터링부(20)로 입력되고, 상기 공간필터링(20)부로 입력되어 잡음의 공간필터링 작업이 수행된다. 그리고, 상기 잡음의 공간필터링이 수행된 신호는 움직임 적응적인 시간필터링이 수행되기 위해 영상신호저장부(40)에 입력된다.
이하의 잡음 제거 동작은 도 2에서 설명한 실시예의 동작과 같다. 다만, 도 4의 실시예는 잡음크기결정부(70)를 더 포함할 수 있다. 상기 잡음크기결정부(70)는 시간잡음크기계산부(60)와 공간잡음크기계산부(30)가 각각 산출하는 상기 시간잡음의 분산과 상기 공간잡음의 분산을 사용하여 상기 시간필터링부(80)가 잡음제거에 사용하는 잡음의 분산을 결정한다.
상기 잡음크기결정부(70)는 공간잡음크기계산부(30)에서 출력하는 공간 잡음 의 분산과 시간잡음크기계산부(60)의 분산계산부(63)에서 출력하는 시간 잡음의 분산을 입력받고 최종의 시간 잡음의 분산을 시간필터링부(80)에 인가한다.
상기 공간잡음크기계산부(30)는 공간적으로 분포하는 잡음을 산출할 수 있다. 도 5를 참조하여, 상기 공간잡음크기계산부(30)의 일 실시예의 동작을 설명한다.
공간잡음크기계산부(30)는 로컬분산산출부(32), 분산빈도산출부(34), 공간잡음산출부(36)를 포함할 수 있다.
상기 로컬분산산출부(32)는 공간잡음을 산출하기 위해 동일시각에 입력되는 프레임 또는 필드의 각 화소에 일정한 크기(예를 들면, 3 × 3) 윈도우를 씌운다. 그리고 상기 윈도우내에 화소의 영상신호에 대해 로컬 분산을 산출하여, 모든 화소에 대한 분산값을 얻는다.
상기 분산빈도산출부(34)는 상기 산출된 로컬분산값을 일정구간의 크기로 나누고, 각 구간에 포함되는 분산값이 나타나는 빈도를 계산한다.
영상신호가 공간적으로 변화가 심할 때는 하나의 프레임 또는 필드에 포함된 화소에 대한 영상신호의 분산값의 변화가 심하고, 그렇지 않을 경우에는 분산값의 변화가 심하지 않을 것이다.
따라서, 상기 로컬분산값 중 일정크기이상의 분산값에 대해서는 본래의 영상신호의 변화에 의한 것으로 판단할 수 있지만, 일정크기이하의 분산값은 상기 영상신호에 잡음이 포함되어 있다고 판단할 수 있다.
상기 공간잡음산출부(36)는 상기 분산빈도산출부(34)가 산출하는 빈도에 대해 기준빈도를 구하고, 상기 기준빈도가 포함되는 빈도구간에 대응하는 분산값의 구간내의 분산값 중 하나의 값을 공간잡음의 분산값으로 산출할 수 있다.
상기 공간잡음산출부(36)가 공간잡음을 산출하는 일 예를 들면, 상기 기준빈도는 산출된 빈도들의 평균빈도가 될 수 있는데, 상기 평균빈도가 포함되는 빈도구간에 대응하는 분산값의 구간내의 분산값 중 가장 작은 분산값을 공간잡음의 분산값으로 산출할 수 있다.
다시 도 4를 참조하여, 본 발명에 따른 영상잡음 제거장치의 일 실시예의 동 작을 설명하면 다음과 같다.
상기 공간잡음크기계산부(30)에서 출력된 공간잡음의 분산은 잡음크기결정부(70)에 인가된다.
상기 잡음크기결정부(70)가 최종의 시간 잡음을 결정하는 하나의 방법을 수학식 16를 참조하여 설명한다.
Figure 112005055258509-pat00018
수학식 16에서 보인 바와 같이, 공간 잡음의 분산(
Figure 112005055258509-pat00019
)을 기준으로 시간잡음크기계산부(60)의 분산계산부(63)가 출력하는 시간 잡음의 분산(
Figure 112005055258509-pat00020
)이 상기 공간 잡음의 분산(
Figure 112005055258509-pat00021
)보다 크면 영상간 움직임이 큰 경우로 판단할 수 있다. 따라서, 시간필터링이 적게 수행될 수 있도록 최종 시간 잡음의 분산(
Figure 112005055258509-pat00022
)은 상기 분산계산부(63)가 출력하는 시간 잡음의 분산을 줄여서 결정할 수 있다. 예로 수학식 15에서는 시간잡음의 분산과 공간잡음의 분산의 차만큼 상기 시간잡음의 분산을 감소시킨다.
만약 상기 분산계산부(63)가 출력하는 시간 잡음의 분산(
Figure 112005055258509-pat00023
)이 상기 공 간 잡음의 분산(
Figure 112005055258509-pat00024
)보다 작으면 공간 잡음의 분산(
Figure 112005055258509-pat00025
)을 최종시간 잡음의 분산(
Figure 112005055258509-pat00026
)으로 할 수 있다.
즉, 공간 잡음을 기준으로 시간 잡음이 공간 잡음보다 크면 영상간 움직임이 큰 경우이므로 필터링이 적게 되도록 잡음을 줄여주고, 반대의 경우에는 움직임이 적은 경우이므로 공간 잡음이 시간 필터링에 적용되도록 한다.
동일한 기술분야의 당업자가 본 특허명세서로부터 본 발명을 변경하거나 변형하는 것은 용이한 것이다. 그래서, 본 발명의 일 실시예가 상기 명확하게 기재되었더라도, 그것을 여러 가지로 변경하는 것은 본 발명의 사상과 관점으로부터 이탈하는 것이 아니며 그 사상과 관점 내에 있다고 해야 할 것이다.
상기에서 설명한 본 발명에 따른 영상잡음 제거장치의 효과를 설명하면 다음과 같다.
첫째, 본 발명에 따른 영상잡음 제거장치에 의하면 시간 필터링 또는 시공간 필터링의 잡음제거과정에서 영상이 뭉개지는 현상을 방지할 수 있다.
둘째, 본 발명에 따른 영상잡음 제거장치에 의하면 영상의 움직임에 대한 적응적인 필터링을 수행하여 영상의 움직임이 적을 경우 잡음을 제거를 수행하고 움직임이 클 경우 잡음의 필터링 과정으로 나타나는 잔상을 방지할 수 있다.

Claims (12)

  1. 일정단위의 영상신호를 저장하고, 이를 지연하여 출력하는 영상신호저장부;
    상기 영상신호저장부에서 출력되는 영상신호와 시간적으로 연속하는 영상신호의 차를 입력받고, 상기 영상신호의 차에 따른 잡음의 분산을 산출하는 시간잡음크기계산부; 및
    상기 시간잡음크기계산부가 출력하는 상기 잡음의 분산값으로 상기 연속하는 영상신호의 시간적 변화에 따른 잡음을 제거하는 시간필터링부를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상잡음 제거장치.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 영상신호저장부가 저장하여 출력하는 단위는 하나의 프레임 또는 하나의 필드 중 어느 하나에 포함된 화소의 영상신호인 것을 특징으로 하는 영상잡음 제거장치.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 시간잡음크기계산부는 연속하는 영상신호의 차를 인가받고, 상기 차이가 특정치 이상인 잡음을 소정의 문턱값 이내의 값으로 출력하는 특이치배제부; 및
    상기 특이치배제부가 출력하는 상기 연속한 영상신호의 차에 따른 잡음의 분산값을 산출하는 분산계산부를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상잡음 제거장치.
  4. 제 3항에 있어서,
    상기 특이치배제부가 특정치의 잡음을 소거하는 문턱값은 이전의 영상신호의 잡음의 크기로 결정되는 것을 특징으로 하는 영상잡음 제거장치.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 시간필터링부는 2개의 탭을 가진 IIR 필터(infinite impulse response filter)인 것을 특징으로 하는 영상잡음 제거장치.
  6. 하나의 프레임 또는 하나의 필드 중 어느 하나의 단위에 포함된 영상신호 공간잡음의 분산값으로 상기 단위에 분포하는 공간잡음을 제거하여 출력하는 공간필터링부;
    상기 공간필터링부가 출력하는 영상신호를 저장하고, 이를 지연하여 출력하는 영상신호저장부;
    상기 영상신호저장부에서 출력되는 영상신호와 시간적으로 연속하는 영상신호의 차를 입력받고, 상기 영상신호의 차에 따른 잡음의 분산을 산출하는 시간잡음크기계산부; 및
    상기 시간잡음크기계산부가 출력하는 상기 잡음의 분산값으로 상기 연속하는 영상신호의 시간적 변화에 따른 잡음을 제거하는 시간필터링부를 포함하는 것을 특 징으로 하는 영상잡음 제거장치.
  7. 제 6항에 있어서,
    상기 시간잡음크기계산부는 연속하는 영상신호의 차를 인가받고, 상기 차이가 특정치 이상인 잡음을 소정의 문턱값 이내의 값으로 출력하는 특이치배제부; 및
    상기 특이치배제부가 출력하는 상기 연속한 영상신호의 차에 따른 잡음의 분산값을 산출하는 분산계산부를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상잡음 제거장치.
  8. 제 7항에 있어서,
    상기 분산계산부가 산출하는 분산값은 상기 공간필터링부의 공간잡음의 분산값으로 사용하는 것을 특징으로 하는 영상잡음 제거장치.
  9. 하나의 프레임 또는 하나의 필드 중 어느 하나의 단위에 포함된 영상신호의 상기 단위에 분포하는 공간잡음의 분산값과 상기 분산값을 사용하여 상기 단위의 공간잡음을 제거한 영상신호를 출력하는 제 1 필터부;
    상기 제 1 필터부가 출력하는 영상신호 중 시간적으로 연속된 영상신호의 시간적 차이에 따른 시간잡음의 분산값을 출력하는 시간잡음크기계산부;
    상기 제 1 필터부에서 출력하는 공간잡음의 분산값과 상기 시간잡음크기계산부가 출력하는 시간잡음의 분산값을 이용하여 시간잡음최종분산값을 결정하는 잡음크기결정부; 및
    상기 잡음크기결정부가 출력하는 시간잡음최종분산값으로 상기 영상신호의 시간적 변화에 따른 잡음을 제거하는 시간필터링부를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상잡음 제거장치.
  10. 제 9항에 있어서,
    상기 제 1 필터부는 상기 단위의 영상신호의 공간잡음의 분산값을 계산하여 출력하는 공간잡음크기계산부; 및
    상기 공간잡음크기계산부가 출력하는 공간잡음의 분산값으로 상기 단위의 공간잡음을 제거한 영상신호를 출력하는 공간필터링부를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상잡음 제거장치.
  11. 제 10항에 있어서,
    상기 공간잡음크기계산부는 상기 단위에 포함된 화소의 로컬 분산값을 산출하는 로컬분산산출부;
    상기 로컬분산산출부가 출력하는 로컬분산값을 일정구간으로 나누고 상기 구간에 포함되는 분산값의 빈도를 출력하는 분산빈도산출부;
    상기 분산빈도산출부의 출력에 대한 기준빈도를 산출하고, 상기 기준빈도가 포함되는 빈도구간에 대응하는 분산값의 구간내의 분산값 중 하나의 값을 공간잡음의 분산값으로 출력하는 공간잡음산출부를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상잡음 제거장치.
  12. 제 9항에 있어서,
    상기 잡음크기결정부는 상기 시간잡음크기계산부가 출력하는 시간잡음의 분산값이 상기 제 1 필터부가 출력하는 공간잡음의 분산값보다 클 경우 상기 시간잡음최종분산값은 상기 시간잡음의 분산값보다 작은 임의의 값으로 결정하고, 상기 시간잡음크기계산부가 출력하는 시간잡음의 분산값이 상기 제 1 필터부가 출력하는 공간잡음의 분산값보다 작은 경우 상기 시간잡음최종분산값은 상기 공간잡음의 분산값으로 결정하는 것을 특징으로 하는 영상잡음 제거장치.
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