KR100882085B1 - 영상의 컨트라스트 향상 방법 - Google Patents

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Abstract

영상을 복수의 블럭으로 구분하는 단계; 상기 각 블럭에 포함된 화소의 화소값을 수정하기 위한 화소 수정값을 저장하는 팔레트 룩업 테이블을 작성하는 단계; 상기 각 블럭에 포함된 화소들을 색공간 상에서 높은 휘도를 갖는 화소로 이루어진 제1 클러스터 및 낮은 휘도를 갖는 화소로 이루어진 제2 클러스터로 클러스터링하는 단계; 상기 각 블럭에 포함된 화소들의 색공간 상에서의 산포에 따른 에지 강도값을 측정하는 단계; 상기 각 블럭의 상기 에지 강도값을 나타내는 제1 인덱스 및 상기 2 개의 클러스터 중심값과 상기 블럭내 각 화소와의 거리에 따라 결정되는 제2 인덱스를 이용하여, 상기 팔레트 룩업 테이블로부터 상기 각 블럭 내 전체 화소 각각에 대한 화소 수정값을 결정하는 단계; 및 상기 화소 수정값을 해당 화소에 적용하는 단계를 포함하는 영상의 컨트라스트 향상 방법이 개시된다.
영상, 컨트라스트, 선명도, 이미지 처리, 클러스터, 색공간

Description

영상의 컨트라스트 향상 방법{METHOD FOR ENHANCING CONTRAST OF IMAGE}
도 1은 본 발명의 일실시형태에 따른 영상의 컨트라스트 향상 방법이 적용될 수 있는 카메라 시스템의 일례를 도시한 블럭도이다.
도 2는 본 발명의 일실시형태에 따른 영상의 컨트라스트 향상 방법의 플로우 차트이다.
도 3은 본 발명의 일실시형태에 따라 서로 이웃하는 블럭이 공통 화소를 포함하도록 선택된 일례를 도시한 예시도이다.
도 4는 본 발명의 일실시형태에 따른 클러스터링 단계를 더욱 상세하게 도시한 플로우차트이다.
도 5a 및 5b는 본 발명의 일실시형태에 따른 클러스터링 단계에서 클러스터링 대상이 되는 화소를 결정하는 기법을 설명하기 위해 색공간상의 화소 배치를 도시한 개념도이다.
도 6은 본 발명의 일실시형태에 적용되는 팔레트 룩업 테이블의 일례를 도시한 예시도이다.
도 7의 (a) 및 (b)는 본 발명이 적용되지 않은 흑백 라인 에지 프로파일 및 본 발명의 적용된 흑백 라인 에지 프로파일을 도시한 도면이다.
본 발명은 영상의 컨트라스트(contrast)를 향상시키기 위한 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 링잉(ringing) 노이즈의 발생을 억제하면서 영상의 품질을 개선할 수 있는 영상의 컨트라스트 향상 방법에 관한 것이다.
최근 급속도로 디지털 카메라가 보급되고 있으며, 특히 대부분의 개인 휴대용 이동통신 단말기에 소형 카메라 모듈을 이용한 디지털 카메라 기능이 포함되고 있는 추세이다. 이러한 추세에 따라 디지털 카메라의 사이즈는 더욱 소형화 되면서도 그로부터 출력되는 영상에 대해서는 더욱 고품질의 결과물이 요구되고 있다.
일반적으로, 영상의 선명도는 영상의 품질을 결정하는 중요한 요소가 되고 있으며, 영상의 선명도를 향상시키기 위해서는 영상이 갖는 밝은 부분과 어두운 부분의 대비, 즉 영상의 컨트라스트를 향상시켜야 한다. 특히, 영상의 컨트라스트를 향상시키기 위한 기술은 디지털 줌 기능을 적용하는 경우에 양호한 품질의 영상을 얻기 위한 필수적인 기술로 인식되고 있다.
종래의 컨트라스트 향상 기술로는 히스토그램 기반의 히스토그램 평활화(equalization), 히스토그램 특성화(specification), 엔드-인(end-in) 탐색 기법 등이 알려져 있다. 상기 히스토그램 기반의 컨트라스트 향상 기술들은 영상의 모든 정보를 알고 있는 경우 적용가능한 기술로서 영상 정보를 라인 버퍼 형태로 일부분 갖는 경우 처리가 불가능하다. 영상 정보를 라인 버퍼 형태의 일부분만 이용하여 컨트라스트 향상을 수행하는 기법으로는 영역처리(area processing)를 사용하는 기법이 알려져 있다.
그러나, 전술한 종래의 컨트라스트 향상 기술들은 필터링 계수를 설정하여 마스크 회선(convolution)을 적용하는 방식들을 채택하고 있어 모두 영상의 링잉(ringing) 노이즈가 발생하는 문제점을 갖는다.
따라서, 당 기술분야에서는 링잉 노이즈를 발생시키지 않는 영상의 컨트라스트 향상 기술이 요구되고 있다.
본 발명은 전술한 종래기술의 문제점을 해결하기 위해 제안된 것으로, 그 목적은 링잉 노이즈를 발생시키지 않는 영상의 컨트라스트 향상 방법을 제공하는데 있다.
상기 목적을 달성하기 위해, 본 발명은,
영상을 복수의 블럭으로 구분하는 단계;
상기 각 블럭에 포함된 화소의 화소값을 수정하기 위한 화소 수정값을 저장 하는 팔레트 룩업 테이블을 작성하는 단계;
상기 각 블럭에 포함된 화소들을 색공간 상에서 높은 휘도를 갖는 화소로 이루어진 제1 클러스터 및 낮은 휘도를 갖는 화소로 이루어진 제2 클러스터로 클러스터링하는 단계;
상기 각 블럭에 포함된 화소들의 색공간 상에서의 산포에 따른 에지 강도값을 측정하는 단계;
상기 각 블럭의 상기 에지 강도값을 나타내는 제1 인덱스 및 상기 2 개의 클러스터 중심값과 상기 블럭내 각 화소와의 거리에 따라 결정되는 제2 인덱스를 이용하여, 상기 팔레트 룩업 테이블로부터 상기 각 블럭 내 전체 화소 각각에 대한 화소 수정값을 결정하는 단계; 및
상기 화소 수정값을 해당 화소에 적용하는 단계를 포함하며,
상기 팔레트 룩업 테이블은, 에지 강도값이 클수록 그리고 상기 블럭 내 화소의 위치가 상기 클러스터의 중심값에 가까울수록 더 큰 화소 수정값을 사전 결정하여 저장한 것을 특징으로 하는 영상의 컨트라스트 향상 방법을 제공한다.
바람직하게, 상기 클러스터링 하는 단계는,
상기 각 블럭에서 최대 휘도 및 최소 휘도를 갖는 화소를 각각 제1 및 제2 대표 화소로 결정하는 단계; 상기 제1 및 제2 대표 화소를 기준으로 색공간 상에서 클러스터링 대상이 되는 화소를 결정하는 단계; 및 상기 클러스터링 대상이 되는 화소 중 상기 제1 대표 화소에 가까운 화소를 상기 제1 클러스터로 결정하고 상기 제1 클러스터에 포함된 화소들의 중심값을 결정하며, 상기 제2 대표 화소에 가까운 화소를 상기 제2 클러스터로 결정하고 상기 제2 클러스터에 포함된 화소들의 중심값을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
더욱 구체적으로, 상기 클러스터링 대상이 되는 화소를 결정하는 단계는, 상기 제1 대표 화소 및 제2 대표 화소를 중심으로 하며 기설정된 반지름을 갖는 두 개의 가상의 구를 설정하는 단계; 상기 두 대표 화소를 포함하며, 상기 두 대표 화소를 잇는 직선에 수직인 두 개의 가상의 평면을 설정하는 단계; 및 상기 제1 대표 화소를 중심으로 하는 구 내부에 위치한 화소 및 상기 제1 대표 화소를 포함하는 평면을 기준으로 상기 제2 대표 화소의 반대쪽에 위한 화소를 상기 제1 클러스터를 형성하기 위한 화소로 결정하고, 상기 제2 대표 화소을 중심으로 하는 구 내부에 위치한 화소 및 상기 제2 대표 화소를 포함하는 평면을 기준으로 상기 제1 대표 화소의 반대쪽에 위한 화소를 제2 클러스터를 형성하기 위한 화소로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
바람직하게, 상기 에지 강도값을 측정하는 단계는, 하기 식 1에 의해 에지 강도값을 측정할 수 있다.
[식 1]
Figure 112007034477613-pat00001
(EM: 에지 강도값, PD: 제1 및 제2 클러스터의 중심값 사이의 거리, BS: 블럭 사이즈, TD: 블럭 내 각 화소들과 각 화소와 가장 가까운 클러스터 중심값 사이의 거리를 모두 합산한 값, CR: 블럭 내 화소들이 갖는 색상값의 범위)
바람직하게, 상기 팔레트 룩업 테이블을 작성하는 단계는, 하기 식 2에 의해 상기 화소 수정값을 사전 결정하여 저장할 수 있다.
[식 2]
Figure 112007034477613-pat00002
(y: 화소수정값, iA: 상기 블럭의 에지강도를 나타내는 인덱스, iP: 화소와 클러스터 중심값 사이의 거리의 상대적인 크기를 나타내는 인덱스, p: 상기 인덱스들의 스케일 범위, q, r, s: 임의의 상수)
상기 식 2에서, 상기 블럭의 에지 강도를 나타내는 인덱스(iA)는 에지 강도가 클수록 그 값이 증가하며, 상기 화소와 클러스터 중심값 사이의 거리의 상대적인 크기를 나타내는 인덱스(iP)는 화소와 가까운 클러스터 중심값 사이의 거리가 먼 클러스터 중심값 사이의 거리에 비해 상대적으로 더 작을수록 그 값이 감소하는 것이 바람직하다.
본 발명의 일실시형태에서, 상기 영상을 복수의 블럭으로 구분하는 단계는,이웃한 블럭이 서로 공통 화소를 중첩되게 포함하도록 상기 영상을 구분할 수 있 다. 이 실시형태는, 상기 화소 수정값을 해당 화소에 적용하는 단계 이후, 상기 복수의 블럭에 중첩되게 포함된 공통화소와 상기 공통화소를 포함하는 블럭의 중심과의 거리를 계산하는 단계; 및 상기 거리가 가까운 블럭에 의해 결정된 화소값일수록 더 큰 가중치를 두고 전체 블럭에 의해 결정된 화소값을 합산하여 화소값을 보정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시형태를 보다 상세하게 설명한다. 그러나, 본 발명의 실시형태는 여러 가지 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 이하 설명되는 실시형태로 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 실시형태는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서, 정의되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의 내려진 것으로, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있으므로, 본 발명의 기술적 구성요소를 한정하는 의미로 이해되어서는 아니 될 것이다.
도 1은 본 발명의 일실시형태에 따른 영상의 컨트라스트 향상 방법이 적용될 수 있는 카메라 시스템의 일례를 도시한 블럭도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일실시형태에 따른 영상의 컨트라스트 향상 방법이 적용되는 카메라 시스템은, 렌즈(11)와, 렌즈를 통과한 빛을 검출하여 이를 베이어 컬러 패턴의 영상으로 출력하는 이미지 센서(12)와, 상기 베이어 컬러 패턴 의 영상을 화소간 보간하여 적색, 녹색, 청색 색상값을 갖는 복수의 화소로 이루어진 컬러 영상을 생성하는 컬러 보간부(131)와, 보간된 컬러 영상의 품질 개선을 위해 이미지의 컬러를 수정하고, 감마(gamma)값을 수정하는 등의 컬러 처리를 수행하는 컬러 처리부(132)와, 상기 컬러 처리된 영상의 선명도를 향상시키는 선명도 개선부(133)를 포함한다. 상기 컬러 보간부(131), 컬러 처리부(132) 및 선명도 개선부(133)는 이미지 처리를 전담하는 하나의 프로세서인 이미지 신호 프로세서(Image Signal Processor: ISP)(13)에 포함될 수 있다. 특히, 도 1의 카메라 시스템이 이동통신 단말기와 같은 휴대용 기기에 적용되는 경우, 휴대용 기기의 메인 프로세서인 DSP(14)에 상기 선명도 개선부(133)에서 출력되는 이미지 신호가 제공되며, 이 DSP(14)는 이 이미지 신호를 디스플레이 패널에 표시하는 등의 처리를 수행할 수 있다.
본 발명은, 도 1에 도시된 것과 같은 카메라 시스템의 선명도 개선부(133)에서 컬러 영상의 선명도를 개선하기 위해 컬러 영상의 컨트라스트를 향상시키는데 적용될 수 있는 알고리듬을 제공한다.
도 2는 본 발명의 일실시형태에 따른 영상의 컨트라스트 향상 방법의 플로우 차트이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일실시형태에 따른 영상의 컨트라스트 향상 방법은, 영상을 복수의 블럭으로 구분하는 단계(S21)와, 상기 각 블럭에 포함된 화소의 화소값을 수정하기 위한 화소 수정값을 저장하는 팔레트 룩업 테이블을 작성하 는 단계(S22)와, 상기 각 블럭에 포함된 화소들을 색공간 상에서 높은 휘도를 갖는 화소로 이루어진 제1 클러스터 및 낮은 휘도를 갖는 화소로 이루어진 제2 클러스터로 클러스터링하는 단계(S23)와, 상기 각 블럭에 포함된 화소들의 색공간 상에서의 산포에 따른 에지 강도값을 측정하는 단계(S24)와, 상기 각 블럭의 상기 에지 강도값을 나타내는 제1 인덱스 및 상기 2 개의 클러스터 중심값과 상기 블럭내 각 화소와의 거리에 따라 결정되는 제2 인덱스를 이용하여, 상기 팔레트 룩업 테이블로부터 상기 각 블럭 내 전체 화소 각각에 대한 화소 수정값을 결정하는 단계(S25) 및 상기 결정된 화소 수정값을 블럭 내 화소에 적용하는 단계(S26)을 포함할 수 있다.
위와 같은 기술적 단계로 이루어진 구성을 갖는 본 발명의 일실시형태에 따른 영상의 컨트라스트 향상 방법에 대해, 각 기술적 단계별 작용을 상세하게 설명하기로 한다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일실시형태에 따른 영상의 컨트라스트 향상 방법은 먼저, 컨트라스트를 향상시키고자 하는 영상을 복수의 블럭으로 구분한다(S21). 상기 복수의 블럭 각각은 이하에서 설명되는 구체적인 컨트라스트 향상 알고리듬이 적용되는 단위가 된다. 상기 복수의 블럭은 복수의 화소를 메트릭스 형태로 포함하는 구조를 가질 수 있다.
바람직하게 상기 복수의 블럭은 이웃한 블럭이 서로 공통 화소를 중첩되게 포함하도록 선택될 수 있다. 이는 블럭별 컨트라스트 향상 처리가 이루어진 후 발 생하는 블럭간의 불연속성을 해소하기 위한 것이다. 도 3은 서로 이웃하는 블럭이 공통 화소를 포함하도록 선택된 일례를 도시한 것이다.
도 3에서는 하나의 블럭이 16×6의 화소(31)를 포함하는 구조를 갖는 일례를 도시한 것이다. 도 3에 도시된 바와 같이, 수평방향으로 서로 이웃한 블럭(B1-B2, B2-B3)은 수평방향으로 8 개의 화소를 공통으로 포함하도록 중첩되게 결정될 수 있다. 마찬가지로 수직방향으로 서로 이웃한 블럭(B1-B4, B4-B5)은 수직방향으로 2개의 화소를 공통으로 포함하도록 중첩되게 결정될 수 있다. 이와 같이, 서로 중첩되게 선택된 화소들에 대해 컨트라스트 향상을 수행한 후 중첩된 부분에 대해 불연속성을 제거하는 처리(이후에 설명됨)를 수행함으로써, 블럭간 불연속성을 제거할 수 있다.
한편, 본 발명의 일실시형태에 따른 영상의 컨트라스트 향상 방법은, 이 후에 수행될 블럭 내 각 화소에 대한 화소값 수정에 사용될 팔레트 룩업 테이블을 작성한다(S22). 이 팔레트 룩업 테이블은, 블럭 내 화소의 화소값을 수정하기 위한 화소 수정값을 미리 결정하여 저장한 것이다. 상기 화소 수정값은, 블럭 내 화소와 해당 블럭 내에서 결정된 클러스터 중심값과의 거리 및 해당 블럭의 에지 강도값에 따라 결정될 수 있다. 즉, 상기 화소 수정값은, 에지 강도값이 클수록 그리고 상기 블럭 내 화소의 위치가 상기 클러스터의 중심값에 가까울수록 더 큰 값을 갖도록 사전 결정되어 팔레트 룩업 테이블에 저장된다. 이는 에지 강도값이 클수록 화소값을 많이 수정하게 되는 경우 더 큰 컨트라스트 향상 효과를 얻을 수 있으며, 클러 스터 중심값(높은 휘도를 갖는 화소를 대표하는 값 및 낮은 휘도를 갖는 화소를 대표하는 값)에 가까운 화소를 크게 수정할수록 더 큰 컨트라스트 향상 효과를 얻을 수 있기 때문이다.
이 팔레트 룩업 테이블을 작성하는 단계(S22)는 상기 영상을 복수의 블럭으로 구분하는 단계와 순서에 상관없이 수행될 수 있다. 즉, 팔레트 룩업 테이블을 작성하는 단계는 상기 영상을 복수의 블럭으로 구분하는 단계 이전 또는 이후에 수행되며 그 순서에 의해 본 발명이 한정되는 것은 아니다.
상기 클러스터 대표값 및 에지 강도값에 대해서는 이 후 상세하게 설명될 것이며, 상기 클러스터 대표값 및 에지 강도값에 대해 설명이 이루어진 후 상기 팔레트 룩업 테이블에 대해서 다시 상세하게 설명하기로 한다.
다음으로, 복수의 블럭 각각에 포함된 화소들을 색공간에서 2 개의 클러스터로 클러스터링한다(S23). 이 클러스터링 단계(S23)는 블럭 내의 화소들을, 휘도가 높은 화소로 이루어진 하나 클러스터와 휘도가 낮은 화소로 이루어진 또 하나의 클러스터로 클러스터링 하는 단계이다. 이 클러스터링 단계(S23)에서는 당 기술분야에 잘 알려진 다양한 클러스터링 기법이 이용될 수 있다. 특히, 이하의 설명에서는 도 4를 참조하여 k-평균 클러스터링 기법을 이용한 실시형태에 대해 설명한다.
도 4는 본 발명의 클러스터링 단계(도 2의 S23)의 일례를 더욱 상세하게 도시한 플로우차트로서, 구체적으로 k-평균 클러스터링 기법을 응용한 클러스터링 방법을 도시하고 있다. 도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명의 클러스터링 단계는, 2 개의 초기 대표 화소를 설정하는 단계(S231)와, 클러스터링 대상이 될 화소를 결정하는 단계(S232)와, 초기 대표 화소 및 클러스터링 대상 화소를 이용하여 두 클러스터의 중심값을 결정하는 단계(S233)로 이루어질 수 있다.
상기 2 개의 초기 대표 화소를 설정하는 단계(S231)는 두 클러스터 각각에 대한 대표 화소를 결정하는 단계로서, 서로 큰 휘도차를 갖는 두 개의 클러스터를 형성하기 위해 블럭 내 화소 중 최대 휘도를 갖는 화소와 최소 휘도를 갖는 화소를 대표 화소로 설정할 수 있다. 후속하는 단계에서, 최대 휘도를 갖는 대표 화소(이하, 제1 대표 화소라 함)를 기준으로 하여 하나의 클러스터(이하, 제1 클러스터라 함)가 형성되고, 최소 휘도를 갖는 대표 화소(이하, 제2 대표 화소라 함)를 기준으로 하여 다른 하나의 클러스터(이하, 제2 클러스터라 함)가 형성된다.
상기 대표 화소를 결정하는데 이용되는 휘도는 블럭 내 각 화소가 갖는 적색 화소값, 녹색 화소값 및 청색 화소값을 2:4:1의 비율로 반영하여 결정될 수 있다. 또한, 블럭 내 화소들의 화소값들이 일정하여 서로 다른 화소값을 갖는 화소가 존재하지 않는 경우에는 블럭 전체가 동일한 색상으로 이루어진 것이므로 후속되는 선명도 향상 과정을 실행하지 않고 선명도 향상 알고리듬을 중단한다.
이어, 각 블럭 내의 화소들 중 클러스터링이 수행될 클러스터링 대상 화소를 결정한다. k-평균 클러스터링 기법에 의하면 클러스터링에 의해 형성되는 클러스터의 중심값을 다시 결정한다. 본 발명은 클러스터의 중심값을 다시 계산한 경우 두 클러스터의 중심값의 거리가 더욱 멀어지는 것이 바람직하다. 이는 두 클러스터의 중심값이 멀어질수록 휘도차가 증가하게 됨으로써 결과적으로 컨트라스트가 증가되는 효과를 얻을 수 있기 때문이다. 이를 위해 클러스터링의 대상이 되는 화소는 도 5a 및 도 5b에 도시된 것과 같이 결정될 수 있다.
도 5a 및 5b는 본 발명의 일실시형태에 따른 클러스터링 단계에서 클러스터링 대상이 되는 화소를 결정하는 기법을 설명하기 위해 색공간상의 화소 배치를 도시한 개념도이다. 도 5a는 화소 배치를 3 차원적으로 도시한 것이며, 도 5b는 2 차원적으로 도시한 것이다. 본 발명의 일실시형태는 클러스터링 대상이 되는 화소를 결정하기 위해 먼저 두 개의 대표 화소(P1, P2)를 중심으로 하며 기설정된 반지름(r1, r2)을 갖는 가상의 구(S1, S2)를 설정한다. 상기 가상의 구(S1, S2)의 반지름(r1, r2)은 서로 동일할 수 있으며, 그 크기는 두 대표 화소(P1, P2) 간 거리의 1/2 보다 작은 것이 바람직하다. 예를 들어, 상기 반지름(r1, r2)은 두 대표 화소(P1, P2) 간 거리의 1/16이 될 수 있다. 이어, 상기 두 대표 화소(P1, P2)를 포함하며, 상기 두 대표 화소(P1, P2)를 잇는 직선에 수직인 가상의 평면(PL1, PL2)을 설정한다. 이어, 제1 대표 화소(P1)을 중심으로 하는 구(S1) 내부에 위치한 화소 및 제1 대표 화소(P1)를 포함하는 평면(PL1)을 기준으로 제2 대표 화소(P2)의 반대쪽에 위한 화소를 제1 클러스터를 형성하기 위한 화소로 결정한다. 또한, 제2 대표 화소(P2)을 중심으로 하는 구(S2) 내부에 위치한 화소 및 제2 대표 화소(P2)를 포함하 는 평면(PL2)을 기준으로 제1 대표 화소(P1)의 반대쪽에 위한 화소를 제2 클러스터를 형성하기 위한 화소로 결정한다.
이어, 상기와 같이 결정된 화소들을 이용하여 각각 클러스터를 형성하고, 각 클러스터의 중심값을 구한다. 상기와 같이 선택된 화소들을 이용하여 결정되는 각 클러스터의 중심값은, 서로 간의 거리가 최초 설정한 대표 화소 사이의 거리보다 멀어지게 된다. 즉, 각 클러스터의 중심값 사이의 휘도 차이가 대표 화소 사이의 휘도 차이보다 증가하게 되며, 후속 단계에 이 클러스터 중심값을 이용하여 화소값을 수정하게 되므로 컨트라스트를 향상시킬 수 있게 된다.
한편, 이 클러스터링 단계(도 2의 S23)는, 블럭 내 모든 화소에 대해 두 클러스터의 중심값 중 더 가까이 위치한 클러터의 중심값을 표시하는 화소의 레이블링 과정을 포함할 수 있다.
다시 도 2를 참조하면, 상술한 바와 같이 각 블럭의 화소들에 대한 클러스터링을 통해 각 클러스터의 중심값을 구한 후에는 각 블럭의 에지 강도값을 측정한다(S24). 각 블럭의 에지 강도값은 하기 식 1을 통해 구할 수 있다.
[식 1]
Figure 112007034477613-pat00003
상기 식 1에서 EM은 에지 강도값, PD는 두 클러스터의 중심값 사이의 거리, BS는 블럭 사이즈, TD는 화소들의 산포, CR은 색상값의 범위를 나타내며, m과 n은 상수를 나타낸다. 특히, 화소들의 산포를 나타내는 값(TD)는 블럭 내 각 화소들과 해당 화소가 속한 클러스터의 중심값 사이의 거리를 모두 합산한 것이며, 컬러 레인지를 타나내는 값(CR)은 블럭 내 화소들이 갖는 색상값의 범위를 나타내는 값이다.
상기 식 1은 에지의 강도가 블럭 내 화소들의 산포(TD)에 반비례하고, 색상값의 범위(CR)에 반비례하고, 두 대표쌍 사이의 거리(PD)에 비례한다는 점을 감안하여 작성한 식이다. 즉, 상기 식 1은, 블럭 내 화소들의 산포가 클수록 에지의 강도는 약해지고, 색이 나타낼 수 있는 범위가 커질수록 에지의 강도가 약해지며, 두 클러스터의 중심값 사이의 거리가 클수록 에지의 강도가 강해지는 점을 반영한 것이다.
상기 식 1에 의해 구한 에지 강도값(EM)은 블럭에 포함된 에지의 강도를 수치적으로 표현하기 위한 것으로 특정 단위를 갖는 물리량으로 볼 수는 없으며, 각 블럭 들 사이의 상대적인 에지 강도를 표현하는 값으로 이해되어야 한다.
이어, 상술한 단계들에서 구한 클러스터 중심값 및 블럭의 에지 강도값을 이용하여 팔레트 룩업 테이블에 저장된 각 화소의 화소수정값을 결정한다(S25). 더욱 정확하게는, 블럭 내 각 화소와 클러스터 중심값 사이의 거리에 의해 결정되는 인덱스(iP) 및 블럭의 에지 강도값에 의해 결정되는 인덱스(iA)를 이용하여 팔레트 룩업 테이블에 저장된 각 화소의 화소수정값을 결정한다.
여기에서, 팔레트 룩업 테이블에 대해 더욱 상세하게 설명하기로 한다.
도 6은 본 발명의 일실시형태에 적용되는 팔레트 룩업 테이블의 일례를 도시한 예시도이다.
도 6에 도시된 팔레트 룩업 테이블에서 x 축은 화소와 클러스터 중심값 사이의 거리에 의해 결정되는 인덱스(iP) 및 블럭의 에지 강도값에 의해 결정되는 인덱스(iA)를 반영한 인덱스이며, y 축은 x 축 인덱스에 따른 화소수정값을 나타낸다. 상기 인덱스(iP, iA)는 적절한 스케일을 갖도록 스케일링 된 값이며, 예를 들어 상기 두 인덱스(iP, iA)는 각각 0 내지 32의 값을 갖도록 스케일링 된 값일 수 있다.
한편, 블럭의 콘트라스트를 향상시키기 위해서는, 블럭의 에지 강도값이 클수록, 즉 화소의 산포가 작아 에지가 명확할수록 상기 화소수정값을 크게 결정하고, 블럭의 에지 강도값이 작을수록, 즉 화소의 산포가 커서 에지가 불명확할 수록 화소수정값을 작게 결정하는 것이 바람직하다.
또한, 화소와 각각의 클러스터 중심값 사이의 거리에 따라 화소수정값을 달리 결정하는 것이 바람직하다. 예를 들어, 블럭내 임의의 화소와 두 클러스터 중심값 중 가까운 중심값 사이의 거리를 D1이라 하고, 두 클러스터 중심값 중 먼 중심값 사이의 거리를 D2라고 하면, 상기 D1과 D2의 상대적인 크기에 따라 화소수정값을 다르게 결정할 수 있다. 즉, D1이 작고 D2가 커질수록 화소수정값을 크게 결정하고, 그 반대인 경우 화소수정값을 작게 결정하는 것이 바람직하다.
상술한 것과 같은 화소수정값의 크기 변화를 고려하여 작성한 것이 도 6에 도시된 것과 같은 팔레트 룩업 테이블이다. 상기 도 6에 도시된 팔레트 룩업 테이블은 하기 식 2와 같은 공식에 의해 결정될 수 있다.
[식 2]
Figure 112007034477613-pat00004
상기 식 2에서 y는 화소수정값을, iA는 블럭의 에지강도를 나타내는 인덱스를, iP는 화소와 클러스터 중심값 사이의 거리의 상대적인 크기를 나타내는 인덱스를, p는 상기 인덱스들의 범위를 나타내며, q, r, s는 임의의 상수이다.
상기와 같은 팔레트 룩업 테이블을 이용하여 화소수정값을 결정하기 위해서, 화소수정값을 결정하는 단계(도 2의 S25)는 블럭 내 각 화소와 클러스터 중심값 사이의 거리에 의해 결정되는 인덱스(iP) 및 블럭의 에지 강도값에 의해 결정되는 인덱스(iA)를 결정하고, 이에 의해 도 6에 도시된 것과 같은 팔레트 룩업 테이블에서 각 인덱스들에 해당하는 화소수정값을 읽어들임으로써 화소수정값을 결정할 수 있다.
상기 에지 강도값에 의해 결정되는 인덱스(iA)는 상기 식 1에 의해 구한 에지 강도값에 적절한 스케일링 상수를 곱하여 사전에 결정된 팔레트 룩업 테이블에 서 적용한 인덱스의 스케일 범위를 만족하도록 수정함으로써 결정된다. 예를 들어, 팔레트 룩업 테이블에서 에지 강도값에 의해 결정되는 인덱스(iA)가 0-32의 범위를 갖는 것으로 결정되어 있다면, 상기 식 1에 의해 구해 에지 강도값에 적절한 스케일링 상수를 곱하여 0-32의 범위에 포함되도록 수정될 수 있다.
또한, 블럭 내 각 화소와 클러스터 중심값 사이의 거리에 의해 결정되는 인덱스(iP)는 화소와 두 클러스터 중심값 사이의 거리들 간의 상대적인 크기에 의해 결정될 수 있다. 예를 들어, 인덱스(iP)가 0-32의 크기를 갖도록 스케일링 되어야 하며, 블럭내 임의의 화소와 두 클러스터 중심값 중 가까운 중심값 사이의 거리를 D1이라 하고, 두 클러스터 중심값 중 먼 중심값 사이의 거리를 D2라고 가정하면 다음의 식 3과 같이 인덱스(iP)를 결정할 수 있다.
[식 3]
Figure 112007034477613-pat00005
상기 식 3에 예시된 바와 같이, 인덱스(iP)는 화소와 두 중심값 사이의 거 리(D1, D2)의 상대적인 관계에 따라 결정될 수 있다. 즉, 화소와 가까운 중심값과의 거리(D1)가 먼 중심값과의 거리(D2)에 비해 상대적으로 작아질수록 인덱스(iP)는 감소하도록 결정될 수 있다.
상기와 같이 결정된 인덱스(iA 및 iP)를 팔레트 룩업 테이블에 적용하면 화소의 수정값을 구할 수 있고, 이어, 이 수정값을 필요에 따라 적절하게 스케일링하여 해당 화소에 적용하면(S26) 화소의 화소값을 수정할 수 있다.
한편, 상기 블럭으로 구분하는 단계(S21)에서 서로 중첩되도록 블럭이 구분된 경우, 전술한 컨트라스트 향상 알고리듬을 적용한 이후, 중첩되는 부분에 대한 불연속성을 제거하는 과정이 필요하다. 이러한 불연속성은 중첩되어 선택된 화소에 대해 각 블럭에서 서로 다른 클러스터 중심값을 이용하여 화소값을 수정하는데 기인한 것이다.
이 불연속성을 제거하는 과정은, 중복된 영역에 포함된 화소의 위치와 이 화소를 포함하는 각 블럭의 중심과의 거리에 따라 결정될 수 있다. 예를 들어, 하나의 화소가 블럭 A와 블럭 B의 중첩된 영역에 배치되고, 블럭 A에 의해 수정된 화소값을 Va, 블럭 B에 의해 수정된 화소값을 Vb라 하고, 이 화소와 블럭 A의 중심과의 거리는 da, 블럭 B의 중심과의 거리는 db라고 한다면, 불연속성을 제거한 화소 값(Vc)은 다음 식 4와 같이 표현될 수 있다.
[식 4]
Figure 112007034477613-pat00006
즉, 더욱 가까이 위치한 중심을 갖는 블럭에 의해 수정된 화소값에 대해 더 큰 가중치를 두고 중첩된 각 블럭에 의해 결정된 수정 화소값을 합산하여 중첩된 영역에 포함된 화소값을 정정함으로써 중첩된 부분에 대한 불연속성을 제거할 수 있다.
이상에서 기술한 본 발명의 영상 컨트라스트 향상 방법을 적용하면, 영상의 컨트라스트를 향상시키면서도 링잉 노이즈가 발생하는 것을 방지할 수 있다. 도 7의 (a)와 도 7의 (b)는 본 발명에 의한 영상 컨트라스트 향상 방법을 적용하기 이전과 이후의 흑백 라인에지 프로파일을 비교한 도면이다.
도 7의 (a)를 참조하면, 본 발명을 적용하기 이전에는 에지 프로파일이 10-90%로 상승하는데 2.48 화소가 소요되며 'A'로 표시한 부분에 링잉 노이즈가 발생함을 알 수 있다. 이에 비해 본 발명을 적용한 경우, 도 7의 (b)에 도시된 바와 같이 에지프로 파일이 10-90%로 상승하는데 1.69 화소가 소요되며 'A''로 표시한 부분에 나타난 바와 같이 링잉 노이즈가 감소하였다. 즉, 본 발명의 적용을 통해 라인 에지의 기울기가 향상하여 이미지의 선명도 즉 컨트라스트가 향상되었으며, 링 잉 노이즈가 억제됨을 확인할 수 있다.
이상에서 설명드린 바와 같이 본 발명에 따르면, 링잉 노이즈의 발생을 억제 또는 감소시키면서 동시에 영상의 컨트라스트를 향상시킬 수 있는 현저한 효과가 있다.

Claims (8)

  1. 영상을 복수의 블럭으로 구분하는 단계;
    상기 각 블럭에 포함된 화소의 화소값을 수정하기 위한 화소 수정값을 저장하는 팔레트 룩업 테이블을 작성하는 단계;
    상기 각 블럭에 포함된 화소들을 색공간 상에서 높은 휘도를 갖는 화소로 이루어진 제1 클러스터 및 낮은 휘도를 갖는 화소로 이루어진 제2 클러스터로 클러스터링하는 단계;
    상기 각 블럭에 포함된 화소들의 색공간 상에서의 산포에 따른 에지 강도값을 측정하는 단계;
    상기 각 블럭의 상기 에지 강도값을 나타내는 제1 인덱스 및 상기 2 개의 클러스터 중심값과 상기 블럭내 각 화소와의 거리에 따라 결정되는 제2 인덱스를 이용하여, 상기 팔레트 룩업 테이블로부터 상기 각 블럭 내 전체 화소 각각에 대한 화소 수정값을 결정하는 단계; 및
    상기 화소 수정값을 해당 화소에 적용하는 단계를 포함하며,
    상기 팔레트 룩업 테이블은, 에지 강도값이 클수록 그리고 상기 블럭 내 화소의 위치가 상기 클러스터의 중심값에 가까울수록 더 큰 화소 수정값을 사전 결정하여 저장한 것을 특징으로 하는 영상의 컨트라스트 향상 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 클러스터링 하는 단계는,
    상기 각 블럭에서 최대 휘도 및 최소 휘도를 갖는 화소를 각각 제1 및 제2 대표 화소로 결정하는 단계;
    상기 제1 및 제2 대표 화소를 기준으로 색공간 상에서 클러스터링 대상이 되는 화소를 결정하는 단계; 및
    상기 클러스터링 대상이 되는 화소 중 상기 제1 대표 화소에 가까운 화소를 상기 제1 클러스터로 결정하고 상기 제1 클러스터에 포함된 화소들의 중심값을 결정하며, 상기 제2 대표 화소에 가까운 화소를 상기 제2 클러스터로 결정하고 상기 제2 클러스터에 포함된 화소들의 중심값을 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상의 컨트라스트 향상 방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 클러스터링 대상이 되는 화소를 결정하는 단계는,
    상기 제1 대표 화소 및 제2 대표 화소를 중심으로 하며 기설정된 반지름을 갖는 두 개의 가상의 구를 설정하는 단계;
    상기 두 대표 화소를 포함하며, 상기 두 대표 화소를 잇는 직선에 수직인 두 개의 가상의 평면을 설정하는 단계; 및
    상기 제1 대표 화소를 중심으로 하는 구 내부에 위치한 화소 및 상기 제1 대표 화소를 포함하는 평면을 기준으로 상기 제2 대표 화소의 반대쪽에 위한 화소를 상기 제1 클러스터를 형성하기 위한 화소로 결정하고, 상기 제2 대표 화소을 중심으로 하는 구 내부에 위치한 화소 및 상기 제2 대표 화소를 포함하는 평면을 기준으로 상기 제1 대표 화소의 반대쪽에 위한 화소를 제2 클러스터를 형성하기 위한 화소로 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상의 컨트라스트 향상 방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 에지 강도값을 측정하는 단계는,
    하기 식 1에 의해 에지 강도값을 측정하는 단계인 것을 특징으로 하는 영상의 컨트라스트 향상 방법:
    [식 1]
    Figure 112007034477613-pat00007
    (EM: 에지 강도값, PD: 제1 및 제2 클러스터의 중심값 사이의 거리, BS: 블럭 사이즈, TD: 블럭 내 각 화소들과 각 화소와 가장 가까운 클러스터 중심값 사이의 거리를 모두 합산한 값, CR: 블럭 내 화소들이 갖는 색상값의 범위).
  5. 제1항에 있어서, 상기 팔레트 룩업 테이블을 작성하는 단계는,
    하기 식 2에 의해 상기 화소 수정값을 사전 결정하여 저장하는 것을 특징으로 하는 영상의 컨트라스트 향상 방법:
    [식 2]
    Figure 112007034477613-pat00008
    (y: 화소수정값, iA: 상기 블럭의 에지강도를 나타내는 인덱스, iP: 화소와 클러스터 중심값 사이의 거리의 상대적인 크기를 나타내는 인덱스, p: 상기 인덱스들의 스케일 범위, q, r, s: 임의의 상수).
  6. 제5항에 있어서,
    상기 블럭의 에지 강도를 나타내는 인덱스(iA)는 에지 강도가 클수록 그 값이 증가하며, 상기 화소와 클러스터 중심값 사이의 거리의 상대적인 크기를 나타내는 인덱스(iP)는 화소와 가까운 클러스터 중심값 사이의 거리가 먼 클러스터 중심값 사이의 거리에 비해 상대적으로 더 작을수록 그 값이 감소하는 것을 특징으로 하는 영상의 컨트라스트 향상 방법.
  7. 제1항에 있어서, 상기 영상을 복수의 블럭으로 구분하는 단계는,
    이웃한 블럭이 서로 공통 화소를 중첩되게 포함하도록 상기 영상을 구분하는 것을 특징으로 하는 영상의 컨트라스트 향상 방법.
  8. 제7항에 있어서, 상기 화소 수정값을 해당 화소에 적용하는 단계 이후,
    상기 복수의 블럭에 중첩되게 포함된 공통화소와 상기 공통화소를 포함하는 블럭의 중심과의 거리를 계산하는 단계; 및
    상기 거리가 가까운 블럭에 의해 결정된 화소값일수록 더 큰 가중치를 두고 전체 블럭에 의해 결정된 화소값을 합산하여 화소값을 보정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상의 컨트라스트 향상 방법.
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