KR100864286B1

KR100864286B1 - 조정 가능한 임계값을 이용한 노이즈 제거 장치 및 방법

Info

Publication number: KR100864286B1
Application number: KR1020070044851A
Authority: KR
Inventors: 이호영
Original assignee: 엠텍비젼 주식회사
Priority date: 2007-05-09
Filing date: 2007-05-09
Publication date: 2008-10-17

Abstract

조정 가능한 임계값을 이용한 노이즈 제거 장치 및 방법이 개시된다. 본 발명의 바람직한 일 실시예에 의하면, 입력되는 영상 데이터의 휘도 신호의 최대값과 최소값의 차이값을 연산하는 전처리부와 전처리부에서 연산된 차이값과 미리 설정된 임계값을 이용하여 입력된 휘도 신호를 분류하고, 분류된 휘도 신호들 각각에 대하여 필터링(filtering)을 수행하는 필터부를 포함하는 것을 특징으로 하는 노이즈 제거 장치가 제공된다.

본 발명에 따르면, 고주파 성분이 많은 위치인 에지 또는 경계에서 성분의 손상 없이 노이즈를 제거할 수 있어 향상된 화질을 얻을 수 있는 장점이 있다.

임계값, threshold, 노이즈, 에지, 게인, 이미지, 센서, 영상

Description

조정 가능한 임계값을 이용한 노이즈 제거 장치 및 방법{Apparatus and method for removing noise by using adjustable threshold}

도 1은 종래의 영상 처리 과정에서 발생되는 노이즈를 설명하기 위한 예시도.

도 2는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 노이즈 제거 장치의 구성을 도시한 도면.

도 3은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 노이즈 제거부의 구성을 도시한 도면.

도 4는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 노이즈 제거부에 포함될 수 있는 전처리부에 이용될 수 있는 휘도 성분 신호의 구성을 예시한 도면.

도 5는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 노이즈 제거부에 포함될 수 있는 필터부의 기능을 개략적으로 도시한 도면.

도 6은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 노이즈 제거부에 포함될 수 있는 필터부의 제1 영역에 이용될 수 있는 필터의 구성을 예시한 도면.

도 7은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 노이즈 제거부에 포함될 수 있는 필터부의 제2 영역에 이용될 수 있는 필터의 구성을 예시한 도면.

도 8은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 노이즈 제거부에 포함될 수 있는 필터부의 제3 영역에 이용될 수 있는 필터의 구성을 예시한 도면.

도 9는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 노이즈 제거 방법이 수행되는 순서를 도시한 순서도.

도 10은 종래의 영상 처리 과정에 의해 처리된 영상과 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 노이즈 제거 장치에 의해 처리된 영상을 비교하여 도시한 도면.

본 발명은 노이즈 제거 장치 및 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 영상 처리 시스템 등에서 이용될 수 있는 사용자 등에 의해 조정 가능한 임계값(threshold)을 이용한 노이즈 제거 장치 및 방법에 관한 것이다.

먼저 도 1을 참조하여 종래의 영상 처리 과정에서 발생되는 노이즈에 대해 살펴보기로 한다.

도 1은 종래의 영상 처리 과정에서 발생되는 노이즈를 설명하기 위한 예시도이다.

일반적인 영상 처리 시스템은 영상 신호의 표준 방식 변환시 기존의 색상 정보로부터 새로운 색상 정보를 만들어 내는 컬러 보간(color interpolation)을 수행한다.

이러한 컬러 보간의 경우 픽셀(pixel) 주변의 다른 성분을 이용하여 현재 화소 위치에서 없는 성분을 생성하는 것이므로, 도 1의 점선 부분에 도시된 바와 같이 고주파 성분이 많은 위치(예를 들어, 에지 또는 경계)에서 지퍼(zipper) 모양의 노이즈가 발생하는 문제점이 있다.

또한, 영상 처리 시스템에 포함되는 이미지 센서가 신호 간의 간섭이 심한 특성을 지니고 있거나 어두운 실내 환경과 같이 광량이 충분하지 못한 장소에서 이미지 센서의 아날로그 게인(gain)을 키움에 따라 이미지의 픽셀(pixel) 사이에서 노이즈(noise)가 발생하는 문제점이 있다.

상기한 바와 같은 종래의 문제점을 해결하기 위해, 본 발명은 고주파 성분이 많은 위치인 에지 또는 경계에서 성분의 손상 없이 노이즈를 제거할 수 있는 조정 가능한 임계값을 이용한 노이즈 제거 장치 및 방법을 제안하는 것이다.

또한, 이미지 센서가 신호 간의 간섭이 심한 특성을 지니고 있거나 어두운 실내 환경과 같이 광량이 충분하지 못한 장소에서 이미지 센서의 아날로그 게인(gain)을 키움에 따라 발생되는 노이즈를 제거할 수 있는 조정 가능한 임계값을 이용한 노이즈 제거 장치 및 방법을 제안하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적들은 이하의 실시예에 대한 설명을 통해 쉽게 이해될 수 있을 것이다.

상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위해, 본 발명의 일 측면에 따르면 노이즈 제거 장치가 제공된다.

본 발명의 바람직한 일 실시예에 따르면, 입력되는 영상 데이터의 휘도 신호의 최대값과 최소값의 차이값을 연산하는 전처리부; 및 상기 전처리부에서 연산된 차이값과 미리 설정된 임계값을 이용하여 상기 입력된 휘도 신호를 분류하고, 상기 분류된 휘도 신호들 각각에 대하여 필터링(filtering)을 수행하는 필터부를 포함하는 것을 특징으로 하는 노이즈 제거 장치가 제공된다.

상기 전처리부는 상기 입력되는 영상 데이터의 휘도 신호의 순서상으로 중앙에 위치하는 센터값, 크기상으로 중앙에 해당하는 중앙값 및 상기 센터값의 최소값과 최대값의 평균값인 인덱스 임계값을 더 연산할 수 있으며, 상기 필터부는 상기 전처리부에서 연산된 휘도 신호의 센터값, 중앙값 및 인덱스 임계값을 더 이용하여 상기 휘도 신호의 분류를 수행할 수 있다.

상기 필터부는 미리 설정된 필터링 강도를 조절하는 가중치값을 더 이용하여 상기 입력된 휘도 신호의 분류 및 상기 분류된 휘도 신호들 각각에 대한 필터링(filtering)을 수행할 수 있다.

상기 노이즈 제거 장치는 상기 입력되는 영상 데이터의 RGB 색좌표를 YCbCr 색좌표로 변환하는 색좌표 변환부를 더 포함하고, 상기 전처리부는 상기 색좌표 전환부로부터 상기 휘도 신호(Y)를 입력받을 수 있다.

상기 필터부는 상기 분류된 휘도 신호 중 고주파 성분에 해당하는 영역의 휘 도 신호 성분 값에 대해서는 지퍼 노이즈(zipper noise) 제거를 위한 지퍼 노이즈 필터부를 포함할 수 있다.

본 발명의 다른 측면에 의하면, 노이즈 제거 방법이 제공된다.

본 발명의 바람직한 일 실시예에 따르면, 입력되는 영상 데이터의 휘도 신호의 최대값과 최소값의 차이값을 연산하는 단계(a); 상기 연산된 차이값과 미리 설정된 임계값을 이용하여 상기 입력된 휘도 신호를 분류하는 단계(b); 및 상기 분류된 휘도 신호들 각각에 대하여 필터링(filtering)을 수행하는 단계(c)를 포함하는 것을 특징으로 하는 노이즈 제거 방법이 제공된다.

상기 단계(a)는 상기 입력되는 영상 데이터의 휘도 신호의 순서상으로 중앙에 위치하는 센터값, 크기상으로 중앙에 해당하는 중앙값 및 상기 센터값의 최소값과 최대값의 평균값인 인덱스 임계값을 더 연산하고, 상기 단계(b)는 상기 연산된 휘도 신호의 센터값, 중앙값 및 인덱스 임계값을 더 이용하여 수행될 수 있다.

상기 단계(b) 및 단계(c)는 미리 설정된 필터링 강도를 조절하는 가중치 값을 더 이용하여 수행될 수 있다.

상기 단계(c)는 상기 분류된 휘도 신호 중 고주파 성분에 해당하는 영역의 휘도 신호 성분 값에 대해서는 지퍼 노이즈(zipper noise) 제거를 위한 필터링을 수행할 수 있다.

본 발명의 다른 측면에 의하면, 노이즈 제거 방법을 구현하기 위한 프로그램 을 기록한 기록매체가 제공된다.

본 발명의 바람직한 일 실시예에 따르면, 노이즈 제거 방법이 구현되도록, 디지털 처리 장치에 의해 실행될 수 있는 명령어들의 프로그램이 유형적으로 구현되어 있으며 디지털 처리 장치에 의해 판독될 수 있는 프로그램을 기록한 기록 매체에 있어서, 입력되는 영상 데이터의 휘도 신호의 최대값과 최소값의 차이값을 연산하는 단계(a); 상기 연산된 차이값과 미리 설정된 임계값을 이용하여 상기 입력된 휘도 신호를 분류하는 단계(b); 및 상기 분류된 휘도 신호들 각각에 대하여 필터링을 수행하는 단계(c)를 포함하는 것을 특징으로 하는 노이즈 제거 방법을 구현하기 위한 프로그램을 기록한 기록매체가 제공된다.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.

제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하 나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.

예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.

및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.

반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다.

단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것 으로 이해되어야 한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다.

일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.

먼저 도 2를 참조하여 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 노이즈 제거 장치에 대해 살펴 보기로 한다.

도 2는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 노이즈 제거 장치의 구성을 도시한 도면이다.

도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 노이즈 제거 장치는 색좌표 변환부(200) 및 노이즈 제거부(210)를 포함할 수 있다.

먼저 색좌표 변환부(200)는 영상 데이터의 색좌표를 RGB에서 YCbYr로 변환한다.

RGB 색좌표는 빛의 삼원색인 빨강(Red), 초록(Green), 파랑(Blue)으로 구성되어 있으며, 기본 3색인 RGB 외의 색상은 기본색을 일정한 양만큼 더하여 생성하는 가산 혼합의 특성을 가진다.

반면, YCbCr 색좌표는 JPEG(Joint Photographic Coding Experts Group)과 MPEG(Moving Picture Experts Group)과 같은 표준에서 사용되고 있는 색좌표이다.

YCbCr 색좌표에서 Y는 휘도 성분으로 RGB의 가중 평균으로 계산될 수 있으며, Cb과 Cr는 각각 청색과 적색의 색차 신호이다.

한편, 이러한 RGB에서 YCbYr로의 색좌표 변환은 [식 1]에 의해 수행될 수 있다.

[식 1]

이러한 YCbYr 색좌표로 변환된 영상 데이터 값은 노이즈 제거부(210)로 전달된다.

색좌표 변환부(200)에서 변환된 값들 중 휘도 신호(Y)가 노이즈 제거부(210)로 입력된다.

한편, 도 2에서는 색좌표 변환부(200)에서 노이즈 제거부(210)로 입력되는 휘도 신호가 3개의 버스를 통해 것으로 도시하였으나, 색좌표 변환부(200)에서 노이즈 제거부(210)로 전달되는 휘도 신호의 배열에 따라 색좌표 변환부(200)와 노이 즈 제거부(210)가 연결되는 버스의 수는 달라질 수 있음은 자명하다.

예를 들어, 도 2에서는 휘도 신호의 3개의 행으로 배열하는 경우 3개의 버스를 통해 색좌표 변환부(200)에서 노이즈 제거부(210)로 휘도 신호를 전달되는 것으로 도시하였으나, 휘도 신호를 4개의 행으로 배열하여 전달하는 4개의 버스를 통해 노이즈 제거부(210)로 휘도 신호를 전달할 수 있다.

한편, 노이즈 제거부(210)에서는 각각의 버스를 통해 전달된 휘도 신호를 순차적으로 처리하게 되므로 1개의 버스를 제외한 다른 버스들을 통해 전달되는 휘도 신호는 라인 메모리를 통해 저장되었다가 노이즈 제거부(210)에서 순차적으로 처리될 수 있다.

그리고 도 2에서는 색차 성분(Cb, Cr)이 처리되는 과정은 별도로 표시하지 않았으나, 색차 성분은 별도의 처리를 거치거나 또는 별도의 처리 과정없이 본 발명에 의한 노이즈 제거부(210)에서 출력되는 휘도 신호와 결합되어 영상 데이터로 출력할 수 있다.

이러한 휘도 신호에 대한 노이즈 제거가 수행되는 노이즈 제거부(210)의 구성에 대해 도 3을 참조하여 보다 상세하게 살펴보기로 한다.

도 3은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 노이즈 제거부(210)의 구성을 도시한 도면이다.

도 3에 도시된 바와 같이 본 발명에 의한 노이즈 제거부(210)는 전처리부(300) 및 필터부(310)를 포함할 수 있다.

전처리(pre-processing)부(300)는 전술한 바와 같이 색좌표 변환부(200)에서 변환된 영상 데이터 중 휘도 신호(Y)를 수신한다.

한편, 전처리부(300)에서는 처리되는 휘도 신호 중 휘도 신호의 센터값(C_center_input), 중앙값(Y_median), 휘도 신호의 인덱스 임계값(Y_index_threshold), 휘도 신호의 최대값과 최소값의 차이값(Abs_luma_diff_Y)을 연산하여 필터부(310)로 전달한다.

휘도 신호의 인덱스 임계값(Y_index_threshold)은 휘도 신호의 센터값 중 최소값과 최대값의 평균을 인덱스 임계값으로 설정할 수 있다.

전처리부(300)에서는 처리되는 휘도 신호 중 휘도 신호의 센터값(C_center_input), 중앙값(Y_median), 휘도 신호의 인덱스 임계값(Y_index_threshold), 휘도 신호의 최대값과 최소값의 차이값(Abs_luma_diff_Y)을 연산하기 위한 휘도 신호의 예시를 도 4를 참조하여 살펴본다.

도 4는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 노이즈 제거부(210)에 포함될 수 있는 전처리부(300)에서 처리되는 휘도 신호의 구성을 예시한 도면이다.

도 4는 앞서 살펴본 도 2와 같이 휘도 신호를 3개의 행으로 배열하여 전달하는 경우를 예시한 것으로 도 4에서 색차 신호 Y1_1부터 Y3-15가 순차적으로 노이즈 제거부(210)로 전달된다.

이러한 전처리부(300)에서 휘도 신호의 구분하는 처리 과정을 거친 데이터는 필터부(310)로 전달된다.

필터(filter)부(310)는 전처리부(300)에서 연산된 휘도 신호 중 센터 값(Y_center_input), 중앙값(Y_median), 인덱스 임계값 (Y_index_threshold), 최대값과 최소값의 차이값(Abs_luma_diff_Y)과 사용자에 의해 조정 가능한 파라미터(parameter) 즉 조정 가능한 임계값을 이용하여 휘도 신호에 대하여 필터링(filtering)을 수행한다.

한편, Y_min = min (Y_total_input)는 입력된 모든 휘도 신호 중 최소값을, Y_center_min = min (Y_center_input)는 입력된 모든 휘도 신호 중 가운데 위치하는 센터값 중 최소값을, Y_max = max (Y_total_input)는 입력된 모든 휘도 신호 중 최대값을, Y_center_max = max (Y_center_input)는 입력된 모든 휘도 신호 중 가운데 위치하는 센터값 중 최대값을 나타낸다.

그리고 Y_median = median (Y_total_input)는 입력된 모든 휘도 신호 중 중간값을, Y_center_median = median (Y_center_input)는 입력된 모든 휘도 신호 중 가운데 위치하는 센터값 중 중간값을 나타낸다.

Abs_diff_Y = Y_max - Y_min는 입력되는 모든 휘도 신호 중 최대값과 최소값의 차이를, Abs_center_diff_Y = Y_center_max - Y_center_min는 입력되는 모든 휘도 신호의 센터값 중 최대값과 최소값의 차이를, Y_index_threshold = (Y_center_max+Y_center_min)/2는 입력되는 모든 휘도 신호의 센터값 중 최대값과 최소값의 평균값을 나타낸다.

한편, 휘도 신호의 최대값과 최소값의 차이값(Abs_luma_diff_Y)는 아래 [식 2]와 같이 휘도 신호의 센터값의 중간값과 모든 휘도 신호 중 중간값의 차이가 센터 임계값(center_threshold)보다 작은지 여부에 따라 결정될 수 있다.

[식 2]

If ABS (Y_center_median - Y_median) < center_threshold

Abs_luma_diff_Y = Abs_center_diff_Y

else

Abs_luma_diff_Y = Abs_diff_Y

end

즉, [식 2]에 표시한 바와 같이, 휘도 신호의 센터값의 중간값과 모든 휘도 신호 중 중간값의 차이가 휘도 신호의 센터 임계값(center_threshold)보다 작은 경우라면 휘도 신호의 최대값과 최소값의 차이값(Abs_luma_diff_Y)는 입력되는 모든 휘도 신호의 센터값 중 최대값과 최소값의 차이값이 되고, 반대로 크거나 같은 경우라면 휘도 신호의 최대값과 최소값의 차이값(Abs_luma_diff_Y)는 입력되는 모든 휘도 신호 중 최대값과 최소값의 차이값으로 결정될 수 있다.

필터부(310)는 휘도 신호에 대해서 필터링을 수행하고, 필터링이 수행된 휘도 신호를 출력한다.

이러한 필터부(310)가 필터링을 수행하는 과정은 조정 가능한 임계값에 따라 휘도 신호에 대하여 각각의 영역을 구분하고, 조정 가능한 임계값을 이용하여 수행될 수 있다.

이러한 휘도 신호에 대하여 각각의 영역을 구분하는 것은 임의로 설정할 수 있는 임계값에 따라 결정될 수 있다.

이하에서는 입력되는 휘도 신호를 3개의 영역으로 구분하는 경우 즉 임계값 을 2개(area_threshold1, area_threshold2) 설정하는 경우를 예시로 하여 본 발명에 의한 필터링 과정을 살펴보기로 한다.

도 5는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 노이즈 제거부(210)에 포함될 수 있는 필터부(310)의 구성을 개략적으로 도시한 도면이다.

도 5에 도시된 바와 같이, 영역 1에 대해서는 영역 1과 영역 2를 구분하기 위한 임계값1(area_threshold1)을 기준으로 영역 1에서의 필터링 강도를 조절하는 가중치를 이용하여 영역 1에 대한 값을 확정한다.

영역 2에 대해서는 영역 2와 영역 3을 구분하기 위한 임계값(2 area_threshold2)을 기준으로 영역 2에서의 필터링 강도를 조절하는 가중치를 이용하여 영역 2에 대한 값을 확정한다.

영역 3에 대해서는 영역 3에서의 필터링 강도를 조절하는 가중치를 이용하여 영역 3에 대한 값을 확정한다.

그리고 각각의 영역에 대하여 필터링이 수행된 휘도 신호를 최종적으로 출력하게 된다.

본 발명에서의 임계값은 입력되는 휘도 신호를 분류하기 위한 값으로, 분류된 휘도 신호들에 대해 각각 필터링을 수행하게 된다.

그리고 가중치는 분류된 휘도 신호들에 대해 필터링의 정도를 조절하는 값이며, 이러한 영역의 구분과 구분된 각각의 영역에 대한 필터링의 정도의 조절에 의해 노이즈의 제거가 수행되게 된다.

이러한 임계값과 필터링 강도를 조절하는 가중치는 사용자에 의해 미리 설정 되어 입력되거나 사용자에 의해 임의로 결정될 수 있는 값으로 조정 가능한 파라미터이다.

이러한 파라미터는 사람마다 시각적으로 인식되는 노이즈의 정도가 달라질 수 있으므로 사용자 등에 의해 설정될 수 있도록 하는 것이다.

따라서 휘도 신호의 차이값을 연산하고, 연산된 휘도 신호의 차이값에 따라 필터링의 정도를 사용자가 설정하여 수행함으로써 고주파 성분인 에지 및 경계에서 영상 데이터의 손실없이 선명도를 높일 수 있게 되어 노이즈를 줄일 수 있게 된다.

이하에서는 각각의 영역에서 수행되는 필터링의 과정에 대해 도 6 내지 도 8을 참조하여 보다 상세하게 살펴보기로 한다.

먼저 전처리부(300)에서 연산된 휘도 신호에 대한 최대값과 최소값의 차이값(Abs_luma_diff_Y)과 임계값1(area_threshold1)보다 작은 경우를 살펴본다.

이 경우 필터링의 수행은 먼저 [식 3]을 이용할 수 있다.

[식 3]

If Y_center_input > Y_index_threshold

Y_index = 1

else

Y_index = 0

end

Y_index_sum = sum (Y_index)

Sorted_Y = sort (Y_center_input)

이러한 [식 3]의 연산 과정을 그림을 통해 예시하여 도시하면 도 6과 같이 나타낼 수 있다.

도 6에 예시된 바와 같이, 휘도 신호의 센터값(C_center_input)이 Y1 내지 Y9라 하고 그 값에 대한 Y_index를 Y_index_threshold 즉 휘도 신호의 센터값 중 최소값과 최대값의 평균과 비교하여 계산한다.

그리고 계산된 Y_index를 분류하여 그 값에 따라 휘도 성분의 각각의 출력을 다르게 한다.

예를 들면, 도 6의 Y_index의 분류값에 따라 Y_index_sum이 0 또는 9이면 S1 ~ S9 까지 9개 Y 값의 평균이 출력되도록 하고, Y_index_sum이 1 또는 8이면 S2 ~ S8 까지 7개 Y 값의 평균이, Y_index_sum이 2 또는 7이면 S3 ~ S7 까지 5개 Y 값의 평균이, Y_index_sum이 3 또는 6이면 S4 ~ S6 까지 3개 Y 값의 평균이, 그리고 Y_index_sum이 4 또는 5이면 S5가 출력되도록 할 수 있다.

휘도 신호의 최대값과 최소값의 차이값(Abs_luma_diff_Y)이 임계값1보다 작은 경우라면, 휘도 신호의 센터값들의 차이값을 이용하여 다시 한번 휘도 신호를 조정하여 출력할 수 있다.

이러한 영역 1에서의 휘도 신호의 최종 출력은 예를 들면, [식 4]와 같이 나타낼 수 있다.

[식 4]

Adaptive_mean_Y = ( area_weight1*Y_median + …

(256-area_weight1)*Y_adaptive_ave ) / 256

[식 4]는 도 4 내지 6에 예시된 휘도 신호와 영역의 구분을 기준으로 영상 데이터가 256 픽셀(pixel)로 구성된 경우를 기준으로 예시한 것이다.

그리고 전술한 바와 같이, area_threshold1는 영역 1과 영역 2를 구분하기 위한 임계값1이고, area_threshold2는 영역 2와 영역 3을 구분하기 위한 임계값2이다. 또한, area_weight1는 영역 1에서의 필터링(filtering) 강도를 조절하는 가중치이며, area_weight2는 영역 2에서의 필터링(filtering) 강도를 조절하는 가중치이다.

그리고 Y_adaptive_ave는 앞서 살펴본 계산된 Y_index를 분류하여 그 값에 따라 휘도 성분의 각각의 출력을 다르게 하는 경우를 나타내는 것이다.

한편, 최종적인 영역 3에서의 고주파 성분이 많은 것을 의미하므로, 일반적으로 고주파 성분이 많이 위치하는 에지 부분에서의 지퍼 노이즈(zipper noise)의 제거를 수행할 수 있다.

따라서, 영역 3에서는 에지 성분에서의 노이즈 제거를 위한 에지 임계값(edge_threshold)를 이용하여 에지 성분에 대한 노이즈의 제거를 수행하도록 하는 것도 가능하다.

이하에서는 영역 2와 영역 3에서의 필터링 과정은 도 7 및 도 8의 설명에서 보다 상세하게 살펴보기로 하되, 영역 3에서는 에지 성분에서의 노이즈 제거를 위한 에지 임계값(edge_threshold)를 이용하여 에지 성분에 대한 노이즈의 제거를 수 행하도록 하는 경우를 예시하여 살펴 보기로 한다.

전처리부(300)에서 연산된 휘도 신호에 대한 최대값과 최소값의 차이값(Abs_luma_diff_Y)이 임계값1(area_threshold1)보다 크고 임계값2(area_threshold2)보다 작은 경우를 살펴본다.

이 경우 필터링의 수행은 [식 5]를 이용할 수 있다.

[식 5]

If bypass_flag = 1

Y_center_out = Y5

else

Y_center_out = (Y4+Y6+4*Y5+Y2+Y8)/8

end

이러한 [식 5]의 필터링 과정을 그림을 통해 예시하여 도시하면 도 7과 같이 나타낼 수 있다.

도 7에 예시된 바와 같이, 휘도 신호의 센터값(C_center_input)이 Y1 내지 Y9라 하고 최종 출력은 출력되는 이미지 데이터의 bypass 모드 여부에 따라 결정하도록 할 수 있다.

bypass 모드인 경우는 휘도 신호의 센터값(C_center_input)의 가운데 값이 출력되도록 하고, 그렇지 않은 경우 [식 5]와 도 7에 도시된 바와 같이, (Y4+Y6+4*Y5+Y2+Y8)/8의 계산 결과값을 출력하도록 하여 이미지 데이터의 출력 모드에 따라 보다 세밀한 노이즈의 제거 여부를 결정하도록 하는 것도 가능하다.

휘도 신호의 최대값과 최소값의 차이값(Abs_luma_diff_Y)이 임계값1보다 크고 임계값2보다 작은 경우라면, 휘도 신호의 센터값들의 차이값을 이용하여 다시 한번 휘도 신호를 조정하여 출력할 수 있다.

이러한 영역 에서의 휘도 신호의 최종 출력은 예를 들면, [식 6]과 같이 나타낼 수 있다.

[식 6]

Bypass_or_Ave_cross_Y = ( area_weight2*Y_median + …

(256-area_weight2)* Y_center_out ) / 256

[식 6]은 도 4 내지 6에 예시된 휘도 신호와 영역의 구분을 기준으로 영상 데이터가 256 픽셀(pixel)로 구성된 경우를 기준으로 예시한 것이다.

전처리부(300)에서 연산된 휘도 신호에 대한 최대값과 최소값의 차이값(Abs_luma_diff_Y)이 임계값2(area_threshold2)보다 큰 경우를 살펴본다.

전술한 바와 같이, 휘도 성분에 대하여 영역을 3개로 구분하는 경우 최종적인 영역 3에서의 고주파 성분이 많은 것을 의미하므로, 일반적으로 고주파 성분이 많이 위치하는 에지 부분에서의 지퍼 노이즈의 제거를 수행할 수 있다.

이러한 지퍼 노이즈의 제거는 종래의 지퍼 노이즈 제거 필터를 이용하는 것 도 가능하다.

이하에서는 이러한 제3 영역에서 지퍼 노이즈 제거를 하는 경우를 예시하여 살펴보기로 한다.

먼저 도 8에 도시된 바와 같이 입력되는 Y 성분에 대하여 수평 및 수직 방향의 에지 성분이 얼마나 되는지를 판별한다.

이러한 Y 성분에 대하여 수평 및 수직 방향의 에지 성분이 얼마나 되는지를 판별하는 것은 각각의 필터에 의해 수행될 수 있다.

그리고 각각의 필터에 대하여서도 미리 설정되거나 조정할 수 있는 임계값을 이용하여 수평 및 수직 방향의 에지 성분에 대하여 필터링을 수행할 수 있다.

예를 들면, 도 8에 도시된 바와 같이, 수평 방향의 에지 성분에 대한 휘도 성분 값(도 8에서 Up 및 Down의 차이값의 절대값 : ABS(Up-Down))이 수직 방향의 에지 성분에 대한 휘도 성분 값(도 8에서 Left 및 Right의 차이값의 절대값 : ABS(Left-Right))에 지퍼 노이즈 제거를 위한 임계값(edge_threshold)을 더한 것보다 크면, 출력되는 휘도 성분(Y_out)을 입력된 휘도 성분 데이터의 중심에 가중치(weight)를 부가한 중간 행의 수평 방향의 평균(도 8에서 Hor_across)으로 할 수 있다.

이 경우 출력되는 휘도 성분은 다음의 [식 7]과 같이 나타낼 수 있다.

[식 7]

한편, 수직 방향의 에지 성분에 대한 휘도 성분 값이 수평 방향의 에지 성분에 대한 휘도 성분 값에 임계값(edge_threshold)을 더한 것보다 크면, 출력되는 휘도 성분(Y_out)을 입력된 휘도 성분 데이터의 중심에 가중치를 부가한 중간 열의 수직 방향의 평균(도 8에서 Ver_across)으로 할 수 있다. 이 경우 출력되는 휘도 성분은 다음의 [식 8]과 같이 나타낼 수 있다.

[식 8]

에지 성분에 대한 휘도 성분 값이 임계값(edge_threshold)보다 크지만, 위 두 경우에 해당하지 않는 경우, 출력되는 휘도 성분(Y_out)을 입력된 휘도 성분 데이터의 중심에 가중치(weight)를 부가한 중간 행/렬의 수평/수직 방향의 평균(도 8에서 Ave_across)으로 할 수 있다. 이 경우 출력되는 휘도 성분은 다음의 [식 9]와 같이 나타낼 수 있다.

[식 9]

에지 성분에 대한 휘도 성분 값이 임계값(edge_threshold)보다 작은 경우에는 해당 영상에는 에지가 없는 것으로 판단하여, 출력되는 휘도 성분(Y_out)을 입력된 휘도 성분 데이터의 중심값인 Y5로 할 수 있다.

이러한 지퍼 노이즈의 제거에 의한 최종 출력값은 [식 10]과 같이 나타낼 수 있다.

[식 10]

If ABS (Up-Down) > ABS (Left-Right) + edge_threshold

Anti_zippered_Y = Hor_across

elseif ABS (Left-Right) > ABS (Up-Down) + edge_threshold

Anti_zippered_Y = Ver_across

else

Anti_zippered_Y = Ave_cross

end

이러한 휘도 성분에 대한 지퍼 노이즈의 제거는 일례에 불과하여, 전술한 방법 외에도 다른 방법에 의해 최종 영역의 휘도 성분에 대하여 지퍼 노이즈 제거를 수행하는 것이 가능함은 자명하다.

이러한 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 노이즈 제거 장치의 구성을 참조하여 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 노이즈 제거 방법이 수행되는 순서에 대해 살펴본다.

도 9는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 노이즈 제거 방법이 수행되는 순서를 도시한 순서도이다.

도 9에 도시된 바와 같이, 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 노이즈 제거 방법은 먼저 RGB 데이터를 휘도 성분을 기준으로 YCbCr 데이터로 변환한다(S900).

이러한 색좌표의 변환은 앞서 살펴본 [식 1]과 같은 수식에 의해 변환될 수 있는 것이며, 당업자에게 자명한 사항이므로 이하 자세한 설명은 생략하기로 한다.

YCbCr 색좌표로 변환된 영상 데이터의 성분 중 휘도 신호 성분(Y)에 대해서 휘도 신호의 최대값과 최소값의 차이값을 연산한다(S902).

또한, 전술한 바와 같이, 입력되는 휘도 신호의 센터값, 중앙값 그리고 휘도 신호의 센터값 중 최소값과 최대값의 평균값인 인덱스 임계값을 더 연산할 수 있다.

연산된 휘도 신호의 최대값과 최소값의 차이값을 이용하여 휘도 신호에 대해 필터링을 수행한다(S904).

필터링은 전술한 바와 같이, 수신된 휘도 신호에 대하여 미리 설정된 임계값에 따라 영역을 구분하고, 휘도 신호들 사이의 최대값과 최소값의 차이값을 이용하여 각각의 영역에 대하여 필터링 강도를 조정하는 것이다.

또한, 이러한 휘도 신호 중 고주파 성분에 해당하는 에지 부분의 휘도 신호 성분값에 대해서는 지퍼 노이즈 제거를 위한 필터링을 수행할 수 있다.

도 10은 종래의 영상 처리 과정에 의해 처리된 영상과 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 노이즈 제거 장치에 의해 처리된 영상을 비교하여 도시한 도면이다.

도 10에서 (a) 부분은 종래의 종래의 영상 처리 과정에 의해 처리된 영상이고, (b) 부분은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 노이즈 제거 장치에 의해 처 리된 영상이다.

도 10에서도 나타나 듯이 종래의 영상 처리 과정에 의해 처리된 영상과 비교하여 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 노이즈 제거 장치에 의해 처리된 영상에서 보다 이미지의 경계 부분에서 이미지가 더욱 선명하게 나타나 노이즈가 줄어든 것을 확인할 수 있다.

또한, 이미지 전체에서 노이즈가 줄어 들어 보다 선명한 이미지가 제공되는 것을 확인할 수 있다.

상기한 본 발명의 바람직한 실시예는 예시의 목적을 위해 개시된 것이고, 본 발명에 대해 통상의 지식을 가진 당업자라면 본 발명의 사상과 범위 안에서 다양한 수정, 변경, 부가가 가능할 것이며, 이러한 수정, 변경 및 부가는 하기의 특허청구범위에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.

이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명에 의한 노이즈 제거 장치 및 방법에 의하면, 고주파 성분이 많은 위치인 에지 또는 경계에서 성분의 손상 없이 노이즈를 제거할 수 있는 장점이 있다.

또한, 이미지 센서가 신호 간의 간섭이 심한 특성을 지니고 있거나 어두운 실내 환경과 같이 광량이 충분하지 못한 장소에서 이미지 센서의 아날로그 게인(gain)을 키움에 따라 발생되는 노이즈를 제거할 수 있는 장점이 있다.

Claims

입력되는 영상 데이터의 휘도 신호의 최대값과 최소값의 차이값을 연산하는 전처리부; 및

상기 전처리부에서 연산된 차이값과 미리 설정된 임계값을 이용하여 상기 입력된 휘도 신호를 분류하고, 상기 분류된 휘도 신호들 각각에 대하여 필터링(filtering)을 수행하는 필터부를 포함하는 것을 특징으로 하는 노이즈 제거 장치.
제1항에 있어서,

상기 전처리부는 상기 입력되는 영상 데이터의 휘도 신호의 순서상으로 중앙에 위치하는 센터값, 크기상으로 중앙에 해당하는 중앙값 및 상기 센터값의 최소값과 최대값의 평균값인 인덱스 임계값을 더 연산하는 것을 특징으로 하는 노이즈 제거 장치.
제2항에 있어서,

상기 필터부는 상기 전처리부에서 연산된 휘도 신호의 센터값, 중앙값 및 인덱스 임계값을 더 이용하여 상기 휘도 신호의 분류를 수행하는 것을 특징으로 하 는 노이즈 제거 장치.
제1항에 있어서,

상기 필터부는 미리 설정된 필터링 강도를 조절하는 가중치값을 더 이용하여 상기 입력된 휘도 신호의 분류 및 상기 분류된 휘도 신호들 각각에 대한 필터링(filtering)을 수행하는 것을 특징으로 하는 노이즈 제거 장치.
제1항에 있어서,

상기 노이즈 제거 장치는 상기 입력되는 영상 데이터의 RGB 색좌표를 YCbCr 색좌표로 변환하는 색좌표 변환부를 더 포함하고,

상기 전처리부는 상기 색좌표 전환부로부터 상기 휘도 신호(Y)를 입력받는 것을 특징으로 하는 노이즈 제거 장치.
제1항에 있어서,

상기 필터부는,

상기 분류된 휘도 신호 중 고주파 성분에 해당하는 영역의 휘도 신호 성분 값에 대해서는 지퍼 노이즈(zipper noise) 제거를 위한 지퍼 노이즈 필터부를 포함하는 것을 특징으로 하는 노이즈 제거 장치.
입력되는 영상 데이터의 휘도 신호의 최대값과 최소값의 차이값을 연산하는 단계(a);

상기 연산된 차이값과 미리 설정된 임계값을 이용하여 상기 입력된 휘도 신호를 분류하는 단계(b); 및

상기 분류된 휘도 신호들 각각에 대하여 필터링(filtering)을 수행하는 단계(c)를 포함하는 것을 특징으로 하는 노이즈 제거 방법.
제7항에 있어서,

상기 단계(a)는 상기 입력되는 영상 데이터의 휘도 신호의 순서상으로 중앙에 위치하는 센터값, 크기상으로 중앙에 해당하는 중앙값 및 상기 센터값의 최소값과 최대값의 평균값인 인덱스 임계값을 더 연산하고,

상기 단계(b)는 상기 연산된 휘도 신호의 센터값, 중앙값 및 인덱스 임계값을 더 이용하여 수행되는 것을 특징으로 하는 노이즈 제거 방법.
제7항에 있어서,

상기 단계(b) 및 단계(c)는 미리 설정된 필터링 강도를 조절하는 가중치 값을 더 이용하여 수행되는 것을 특징으로 하는 노이즈 제거 방법.
제7항에 있어서,

상기 단계(c)는,

상기 분류된 휘도 신호 중 고주파 성분에 해당하는 영역의 휘도 신호 성분 값에 대해서는 지퍼 노이즈(zipper noise) 제거를 위한 필터링을 수행하는 것을 특징으로 하는 노이즈 제거 방법.
노이즈 제거 방법이 구현되도록, 디지털 처리 장치에 의해 실행될 수 있는 명령어들의 프로그램이 유형적으로 구현되어 있으며 디지털 처리 장치에 의해 판독될 수 있는 프로그램을 기록한 기록 매체에 있어서,

입력되는 영상 데이터의 휘도 신호의 최대값과 최소값의 차이값을 연산하는 단계(a);

상기 연산된 차이값과 미리 설정된 임계값을 이용하여 상기 입력된 휘도 신호를 분류하는 단계(b); 및

상기 분류된 휘도 신호들 각각에 대하여 필터링을 수행하는 단계(c)를 포함하는 것을 특징으로 하는 노이즈 제거 방법을 구현하기 위한 프로그램을 기록한 기 록매체.