KR100891825B1 - 디지털 영상의 컬러 노이즈 제거 장치 및 방법 - Google Patents

디지털 영상의 컬러 노이즈 제거 장치 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR100891825B1
KR100891825B1 KR1020070121691A KR20070121691A KR100891825B1 KR 100891825 B1 KR100891825 B1 KR 100891825B1 KR 1020070121691 A KR1020070121691 A KR 1020070121691A KR 20070121691 A KR20070121691 A KR 20070121691A KR 100891825 B1 KR100891825 B1 KR 100891825B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
pixel
value
pass filtering
values
high pass
Prior art date
Application number
KR1020070121691A
Other languages
English (en)
Inventor
곽부동
강봉순
하주영
이성목
장원우
최원태
김주현
Original Assignee
삼성전기주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 삼성전기주식회사 filed Critical 삼성전기주식회사
Priority to KR1020070121691A priority Critical patent/KR100891825B1/ko
Priority to US12/188,771 priority patent/US8145014B2/en
Application granted granted Critical
Publication of KR100891825B1 publication Critical patent/KR100891825B1/ko

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N9/00—Details of colour television systems
    • H04N9/64—Circuits for processing colour signals
    • H04N9/646—Circuits for processing colour signals for image enhancement, e.g. vertical detail restoration, cross-colour elimination, contour correction, chrominance trapping filters
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N25/00—Circuitry of solid-state image sensors [SSIS]; Control thereof
    • H04N25/60—Noise processing, e.g. detecting, correcting, reducing or removing noise
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/80—Camera processing pipelines; Components thereof
    • H04N23/84—Camera processing pipelines; Components thereof for processing colour signals
    • H04N23/843—Demosaicing, e.g. interpolating colour pixel values
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N9/00—Details of colour television systems
    • H04N9/64—Circuits for processing colour signals
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N25/00—Circuitry of solid-state image sensors [SSIS]; Control thereof
    • H04N25/10—Circuitry of solid-state image sensors [SSIS]; Control thereof for transforming different wavelengths into image signals
    • H04N25/11—Arrangement of colour filter arrays [CFA]; Filter mosaics
    • H04N25/13—Arrangement of colour filter arrays [CFA]; Filter mosaics characterised by the spectral characteristics of the filter elements
    • H04N25/134—Arrangement of colour filter arrays [CFA]; Filter mosaics characterised by the spectral characteristics of the filter elements based on three different wavelength filter elements

Abstract

이미지 센서로부터 출력되는 베이어 패턴의 영상을 컬러보간하여 각 픽셀의 컬러값을 결정하는 컬러보간부; 상기 베이어 패턴 영상의 각 픽셀을 수평방향 및 수직방향으로 고대역 통과 필터링하여 상기 베이어 패턴 영상의 각 픽셀에 대한 수평방향 고대역 통과 필터링값 및 상기 베이어 패턴 영상의 각 픽셀에 대한 수직방향 고대역 통과 필터링값을 생성하는 고대역 통과 필터부; 컬러 노이즈 제거 대상 픽셀 및 상기 대상 픽셀의 인접 픽셀의 픽셀값들과 상기 수평 및 수직 방향 고대역 통과 필터링 값들을 비교하여 상기 대상 픽셀이 고주파 영역에 포함되는지 판단하는 고주파 영역 판단부; 상기 대상 픽셀이 고주파 영역에 포함된 것으로 판단된 경우, 상기 컬러보간부에 의해 보간된 상기 대상 픽셀의 컬러값들의 차를 이용하여 상기 대상 픽셀이 컬러 노이즈 영역에 포함되는지 판단하는 컬러 노이즈 영역 판단부; 및 상기 대상 픽셀이 컬러 노이즈 영역에 포함된 것으로 판단된 경우, 상기 대상 픽셀이 갖는 적색값 및 청색값을 상기 대상 픽셀이 갖는 녹색값으로 대체하는 컬러 노이즈 제거부를 포함하는 디지털 영상의 컬러 노이즈 제거 장치가 개시된다.
컬러 노이즈, 보간, interpolation, demosaiking, 베이어(Bayer), 고주파, 고대역 통과 필터(highpass filter: HPF)

Description

디지털 영상의 컬러 노이즈 제거 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD OF REMOVING COLOR NOISE OF DIGITAL IMAGE}
본 발명은 디지털 영상의 컬러 노이즈를 제거하는 장치 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 이미지 센서에서 출력되는 베이어(Bayer) 영상으로부터 고주파 영역을 판단하고 이 고주파 영역이 컬러 노이즈가 발생한 영역인지 판단한 후, 컬러 보간(color interpolation 또는 color demosaiking)된 RGB 영상에서 컬러 노이즈가 발생한 영역을 보정함으로써, 컬러 보간 방식에 무관하게 디지털 영상의 고주파 영역에서 발생하는 컬러 노이즈를 제거할 수 있는 디지털 영상의 컬러 노이즈 제거 장치 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로, 디지털 카메라 등에 사용되는 이미지 센서는 컬러 필터를 사용하여 하나의 픽셀이 적색, 녹색 및 청색(RGB) 중 하나의 색상만 검출하므로 베이어 패턴의 영상을 출력한다. 따라서, 이미지 센서로부터 출력되는 영상은 컬러 처리 과정을 통해 각 픽셀이 검출한 색상 이외의 색상값들이 결정될 수 있다. 이와 같 이, 이미지 센서로부터 출력된 영상의 각 픽셀에 대한 색상값을 결정하는 이미지 처리 과정을 컬러 보간(color interpolation 또는 color demosaiking)이라고 한다.
한편, 베이어 패턴의 영상을 컬러 보간하는 과정에서 피사체의 윤곽이나 패턴의 경계와 같은 고주파 영역에 컬러 노이즈가 발생하는 문제가 발생할 수 있다. 통상적으로, 컬러 보간을 위한 영상 처리 알고리듬은 이러한 컬러 노이즈의 발생을 고려하여 컬러 노이즈를 최대한 억제하는 방식으로 개발되어 왔다. 즉, 컬러 보간 알고리듬 자체가 컬러 보간 뿐만 아니라 컬러 노이즈 발생을 억제하는 기법을 포함하고 있다.
따라서, 종래의 컬러 보간 및 컬러 노이즈 억제 기술은 컬러 보간 기법을 개선하기 위해 새로운 컬러 보간 기법을 적용하고자 하는 경우, 컬러 보간 뿐만 아니라 컬러 노이즈 억제를 반드시 고려해야 한다. 또한, 종래의 기술은 컬러 노이즈를 억제하기 위한 성능을 향상시키기 위해서도 컬러 보간 알고리듬 전체를 새로이 개발하여야 하는 문제점이 있다.
본 발명은 컬러 보간 알고리듬에 무관하게 이미지 센서로부터 출력되는 베이어 패턴의 영상으로부터 컬러 노이즈 발생을 판단하고, 보간된 영상에 컬러 노이즈 제거를 위한 보정을 수행할 수 있는 디지털 영상의 컬러 노이즈 제거 장치 및 방법을 제공하는 것을 기술적 과제로 한다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 수단으로서 본 발명은,
이미지 센서로부터 출력되는 베이어 패턴의 영상을 컬러보간하여 각 픽셀의 컬러값을 결정하는 컬러보간부;
상기 베이어 패턴 영상의 각 픽셀을 수평방향 및 수직방향으로 고대역 통과 필터링하여 상기 베이어 패턴 영상의 각 픽셀에 대한 수평방향 고대역 통과 필터링값 및 상기 베이어 패턴 영상의 각 픽셀에 대한 수직방향 고대역 통과 필터링값을 생성하는 고대역 통과 필터부;
컬러 노이즈 제거 대상 픽셀 및 상기 대상 픽셀의 인접 픽셀의 픽셀값들과 상기 수평 및 수직 방향 고대역 통과 필터링 값들을 비교하여 상기 대상 픽셀이 고주파 영역에 포함되는지 판단하는 고주파 영역 판단부;
상기 대상 픽셀이 고주파 영역에 포함된 것으로 판단된 경우, 상기 컬러보간부에 의해 보간된 상기 대상 픽셀의 컬러값들의 차를 이용하여 상기 대상 픽셀이 컬러 노이즈 영역에 포함되는지 판단하는 컬러 노이즈 영역 판단부; 및
상기 대상 픽셀이 컬러 노이즈 영역에 포함된 것으로 판단된 경우, 상기 대상 픽셀이 갖는 적색값 및 청색값을 상기 대상 픽셀이 갖는 녹색값으로 대체하는 컬러 노이즈 제거부
를 포함하는 디지털 영상의 컬러 노이즈 제거 장치를 제공한다.
본 발명의 일실시형태에서, 상기 고대역 통과 필터부는, 상기 베이어 패턴 영상의 각 픽셀을 중심으로 수평방향에 배치된 픽셀들에 대해 고대역 통과 필터 계수를 갖는 수평방향 마스크를 적용하여, 상기 베이어 패턴 영상의 각 픽셀에 대한 수평방향 고대역 통과 필터링값들을 생성하는 수평방향 고대역 통과 필터부 및 상기 베이어 패턴 영상의 각 픽셀을 중심으로 수직방향에 배치된 픽셀들에 대해 고대역 통과 필터 계수를 갖는 수직방향 마스크를 적용하여, 상기 베이어 패턴 영상의 각 픽셀에 대한 수직방향 고대역 통과 필터링값들을 생성하는 수직방향 고대역 통과 필터부를 포함할 수 있다.
바람직하게, 상기 수평방향 고대역 통과 필터부는, 상기 베이어 패턴 영상의 적색 및 청색 픽셀에 대해, 수직방향으로 인접한 녹색 픽셀들의 평균값을 해당 적색 및 청색 픽셀에 대한 제1 녹색추정값으로 결정한 후, 상기 베이어 패턴 영상의 각 픽셀이 갖는 녹색값 및 상기 제1 녹색추정값을 이용하여 상기 수평방향 고대역 통과 필터링값들을 생성할 수 있다. 이와 유사하게, 상기 수직방향 고대역 통과 필터부는, 상기 베이어 패턴 영상의 적색 및 청색 픽셀에 대해, 수평방향으로 인접한 녹색 픽셀들의 평균값을 해당 적색 및 청색 픽셀에 대한 제2 녹색추정값으로 결정한 후, 상기 베이어 패턴 영상의 각 픽셀이 갖는 녹색값 및 상기 제2 녹색추정값을 이용하여 상기 수직방향 고대역 통과 필터링값들을 생성하는 것이 바람직하다.
본 발명의 일실시형태에서, 상기 고주파 영역 판단부는, 상기 대상픽셀의 좌측 및 우측 인접픽셀의 픽셀값에서 상기 좌측 인접픽셀의 상기 수평방향 고대역 통과 필터링값 및 상기 우측 인접픽셀의 상기 수평방향 고대역 통과 필터링값을 각각 감산한 제1 및 제2 오차값을 구하고, 상기 대상픽셀의 상측 및 하측 인접픽셀의 픽셀값에 상기 상측 인접픽셀의 상기 수직방향 고대역 통과 필터링값 및 상기 하측 인접픽셀의 상기 수직방향 고대역 통과 필터링값을 각각 감산한 제3 및 제4 오차값을 구하는 오차값 연산부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 고주파 영역 판단부는, 상기 제1 오차값이 양수이고 상기 제2 오차값이 음수이며, 상기 대상픽셀의 좌측 인접픽셀에 대한 상기 수평방향 마스크에 포함된 픽셀값들이 모두 상기 좌측 인접픽셀의 수평방향 고대역 통과 필터링값보다 크고, 상기 대상픽셀의 우측 인접픽셀에 대한 상기 수평방향 마스크에 포함된 픽셀들이 모두 상기 우측 인접픽셀의 수평방향 고대역 통과 필터링값보다 작은 경우, 상기 대상픽셀을 고주파 영역에 포함된 것으로 판단하고, 상기 제1 오차값이 음수이고 상기 제2 오차값이 양수이며, 상기 대상픽셀의 좌측 인접픽셀에 대한 상기 수평방향 마스크에 포함된 픽셀값들이 모두 상기 좌측 인접픽셀의 수평방향 고대역 통과 필터링값보다 작고, 상기 대상픽셀의 우측 인접픽셀에 대한 상기 수평방향 마 스크에 포함된 픽셀들이 모두 상기 우측 인접픽셀의 수평방향 고대역 통과 필터링값보다 큰 경우, 상기 대상픽셀을 고주파 영역에 포함된 것으로 판단하며, 상기 제1,2 오차값이 모두 양수 또는 음수이고, 상기 대상픽셀에 대한 상기 수평방향 마스크에 포함된 픽셀값들이 모두 상기 대상픽셀의 수평방향 고대역 통과 필터링값보다 크거나 작은 경우, 상기 대상픽셀을 고주파 영역에 포함된 것으로 판단하는 수평방향 고주파 영역 판단부를 포함할 수 있다.
또한, 상기 고주파 영역 판단부는, 상기 제3 오차값이 양수이고 상기 제4 오차값이 음수이며, 상기 대상픽셀의 상측 인접픽셀에 대한 상기 수직방향 마스크에 포함된 픽셀값들이 모두 상기 상측 인접픽셀의 수직방향 고대역 통과 필터링값보다 크고, 상기 대상픽셀의 하측 인접픽셀에 대한 상기 수직방향 마스크에 포함된 픽셀들이 모두 상기 하측 인접픽셀의 수직방향 고대역 통과 필터링값보다 작은 경우, 상기 대상픽셀을 고주파 영역에 포함된 것으로 판단하고, 상기 제3 오차값이 음수이고 상기 제4 오차값이 양수이며, 상기 대상픽셀의 상측 인접픽셀에 대한 상기 수직방향 마스크에 포함된 픽셀값들이 모두 상기 상측 인접픽셀의 수직방향 고대역 통과 필터링값보다 작고, 상기 대상픽셀의 하측 인접픽셀에 대한 상기 수직방향 마스크에 포함된 픽셀들이 모두 상기 하측 인접픽셀의 수직방향 고대역 통과 필터링값보다 큰 경우, 상기 대상픽셀을 고주파 영역에 포함된 것으로 판단하며, 상기 제3,4 오차값이 모두 양수 또는 음수이고, 상기 대상픽셀에 대한 상기 수직방향 마스크에 포함된 픽셀값들이 모두 상기 대상픽셀의 수직방향 고대역 통과 필터링값보다 크거나 작은 경우, 상기 대상픽셀을 고주파 영역에 포함된 것으로 판단하는 수직방 향 고주파 영역 판단부를 포함할 수 있다.
이 실시형태에서, 상기 오차값 연산부의 상기 제1 및 제2 오차값 연산시 이용되는 픽셀값 및 상기 수평방향 고주파 영역 판단부의 고주파 영역 판단에 이용되는 픽셀값은, 상기 베이어 패턴 영상의 녹색 픽셀에 대해서는 자신이 갖는 녹색값이 적용되고, 상기 베이어 패턴 영상의 적색 및 청색 픽셀에 대해서는 수직방향으로 인접한 녹색 픽셀들의 평균값이 적용되는 것이 바람직하다.
이와 유사하게, 상기 오차값 연산부의 상기 제3 및 제 오차값 연산시 적용되는 픽셀값 및 상기 수직방향 고주파 영역 판단부의 고주파 영역 판단에 이용되는 픽셀값은, 상기 베이어 패턴 영상의 녹색 픽셀에 대해서는 자신이 갖는 녹색값이 적용되고, 상기 베이어 패턴 영상의 적색 및 청색 픽셀에 대해서는 수평방향으로 인접한 녹색 픽셀들의 평균값이 적용되는 것이 바람직하다.
본 발명의 일실시형태에서, 상기 컬러 노이즈 영역 판단부는, 상기 고주파 영역 판단부에서 고주파 영역에 포함된 것으로 판단된 픽셀에 대해 상기 컬러보간부에 의해 컬러 보간되어 생성된 컬러값 중, 녹색값과 청색값의 차의 크기 및 상기 녹색값과 적색값의 차의 크기가 사전 설정된 컬러 노이즈 판단용 임계값보다 작은 경우, 해당 픽셀이 컬러 노이즈 영역에 포함된 것으로 판단할 수 있다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 다른 기술적 수단으로서 본 발명은,
이미지 센서로부터 출력되는 베이어 패턴의 영상을 컬러보간하여 각 픽셀의 컬러값을 결정하는 컬러 보간 단계;
상기 베이어 패턴 영상의 각 픽셀을 수평방향 및 수직방향으로 고대역 통과 필터링하여 상기 베이어 패턴 영상의 각 픽셀에 대한 수평방향 고대역 통과 필터링값 및 상기 베이어 패턴 영상의 각 픽셀에 대한 수직방향 고대역 통과 필터링값을 생성하는 고대역 통과 필터링 단계;
컬러 노이즈 제거 대상 픽셀 및 상기 대상 픽셀의 인접 픽셀의 픽셀값들과 상기 수평 및 수직 방향 고대역 통과 필터링 값들을 비교하여 상기 대상 픽셀이 고주파 영역에 포함되는지 판단하는 단계;
상기 대상 픽셀이 고주파 영역에 포함된 것으로 판단된 경우, 상기 컬러보간부에 의해 보간된 상기 대상 픽셀의 컬러값들의 차를 이용하여 상기 대상 픽셀이 컬러 노이즈 영역에 포함되는지 판단하는 단계; 및
상기 대상 픽셀이 컬러 노이즈 영역에 포함된 것으로 판단된 경우, 상기 대상 픽셀이 갖는 적색값 및 청색값을 상기 대상 픽셀이 갖는 녹색값으로 대체하는 컬러 노이즈 단계
를 포함하는 디지털 영상의 컬러 노이즈 제거 방법을 제공한다.
본 발명에 따르면, 컬러 보간 알고리듬에 무관하게 이미지 센서로부터 출력되는 베이어 패턴의 영상으로부터 컬러 노이즈 발생을 판단하고, 보간된 영상에 컬러 노이즈 제거를 위한 보정을 수행함으로써, 컬러 보간 알고리듬이 변경되는 경우 에도 추가적인 알고리듬의 변경없이 효과적인 컬러 노이즈 제거를 수행할 수 있는 효과가 있다. 또한, 컬러 보간 알고리듬과 컬러 노이즈 제거 알고리듬을 분리함으로써 컬러 보간 알고리듬의 수정 또는 개발 시 컬러 노이즈 억제에 대한 고려를 생략할 수 있으므로 컬러 보간 알고리듬 개발의 자유도를 증가시킬 수 있는 효과가 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 다양한 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. 따라서, 도면에 도시된 구성요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있다는 점을 유념해야 할 것이다.
도 1은 본 발명의 일실시형태에 따른 컬러 노이즈 제거 장치를 도시한 블록 구성도이다. 도 1을 참조하면, 본 발명의 일실시형태에 따른 컬러 노이즈 제거 장치는, 이미지 센서로부터 출력되는 베이어 패턴의 영상을 컬러보간하여 각 픽셀의 컬러값을 결정하는 컬러보간부(11)와, 상기 베이어 패턴 영상의 각 픽셀을 수평방향 및 수직방향으로 고대역 통과 필터링하여 상기 베이어 패턴 영상의 각 픽셀에 대한 수평방향 고대역 통과 필터링값 및 상기 베이어 패턴 영상의 각 픽셀에 대한 수직방향 고대역 통과 필터링값을 생성하는 고대역 통과 필터부(12)와, 컬러 노이즈 제거 대상 픽셀 및 상기 대상 픽셀의 인접 픽셀의 픽셀값들과 상기 수평 및 수직 방향 고대역 통과 필터링 값들을 비교하여 상기 대상 픽셀이 고주파 영역에 포함되는지 판단하는 고주파 영역 판단부(13)와, 상기 대상 픽셀이 고주파 영역에 포함된 것으로 판단된 경우, 상기 컬러보간부에 의해 보간된 상기 대상 픽셀의 컬러값들의 차를 이용하여 상기 대상 픽셀이 컬러 노이즈 영역에 포함되는지 판단하는 컬러 노이즈 영역 판단부(14), 및 상기 대상 픽셀이 컬러 노이즈 영역에 포함된 것으로 판단된 경우, 상기 대상 픽셀이 갖는 적색값 및 청색값을 상기 대상 픽셀이 갖는 녹색값으로 대체하는 컬러 노이즈 제거부(15)를 포함하여 구성된다.
도 2는 이미지 센서로부터 출력되는 베이어 패턴의 영상의 일부를 도시한 도면이다. 도 2에 도시된 것과 같은 베이어 패턴 영상은 이미지 센서 전면에 배치된 컬러필터에 의해 이미지 센서의 한 픽셀이 적색, 녹색, 청색 중 하나의 색상만 검출한 영상이다. 상기 컬러보간부(11)는 이미지 센서로부터 상기 도 2에 도시된 것과 같은 베이어 패턴 영상을 입력받아, 각각의 픽셀에 대한 적색, 녹색 및 청색 컬러값을 결정한다. 본 발명의 컬러 보간부(11)에는 주지의 모든 컬러 보간 기법이 적용될 수 있으며, 추후에 개발될 수 있는 모든 컬러 보간 기법도 적용될 수 있다. 본 발명은 컬러 보간된 영상에 대해 컬러 노이즈 제거를 수행하는 것을 주된 발명의 요지로 하므로, 발명의 요지를 흐리지 않기 위해 컬러 보간 기법에 대한 더 이 상의 구체적인 설명은 생략하기로 한다.
도 3은 본 발명에 적용되는 고대역 통과 필터링의 예를 도시한 도면이다.
본 발명의 고대역 통과 필터부(12)는, 이미지 센서로부터 출력되는 베이어 패턴 영상의 각 픽셀을 수평방향 및 수직방향으로 고대역 통과 필터링하여 상기 베이어 패턴 영상의 각 픽셀에 대한 수평방향 고대역 통과 필터링값 및 상기 베이어 패턴 영상의 각 픽셀에 대한 수직방향 고대역 통과 필터링값을 생성한다. 이를 위해, 고대역 통과 필터부(12)는, 도 3의 (a)에 도시된 것과 같이, 베이어 패턴 영상의 각 픽셀을 중심으로 수평방향에 배치된 픽셀들에 대해 고대역 통과 필터 계수를 갖는 수평방향 마스크(HM1-HM3)를 적용하여, 상기 베이어 패턴 영상의 각 픽셀에 대한 수평방향 고대역 통과 필터링값들을 생성하는 수평방향 고대역 통과 필터부(121a)를 포함할 수 있으며, 도 3의 (b)에 도시된 것과 같이, 베이어 패턴 영상의 각 픽셀을 중심으로 수직방향에 배치된 픽셀들에 대해 고대역 통과 필터 계수를 갖는 수직방향 마스크(VM1-VM3)를 적용하여, 상기 베이어 패턴 영상의 각 픽셀에 대한 수직방향 고대역 통과 필터링값들을 생성하는 수직방향 고대역 통과 필터부(121b)를 포함할 수 있다.
도 4는 본 발명의 컬러 노이즈 영역 판단부(14)를 상세하게 도시한 블록 구성도이다. 도 4를 참조하면, 본 발명의 컬러 노이즈 영역 판단부(14)는, 상기 고대역 통과 필터부(12)에서 출력되는 수평방향 및 수직방향 고대역 통과 필터링값과 베이어 패턴 영상의 픽셀값을 비교한 오차값들을 생성하는 오차값 연산부(131)와, 상기 오차값 연산부(131)에서 출력되는 오차값들의 조건 및 노이즈 영역에 포함되는지 판단의 대상이 되는 픽셀 및 그 인접 픽셀과 상기 고대역 통과 필터링값들의 크기 비교 결과에 따라 상기 대상 픽셀이 고주파 영역에 포함되는지 판단하는 수평방향 고주파 영역 판단부(132a)와 수직방향 고주파 영역 판단부(132b)를 포함할 수 있다.
구체적으로, 상기 오차값 연산부(31)는, 고주파 영역에 포함되는지의 판단 대상이 되는 픽셀의 좌측 및 우측 인접픽셀의 픽셀값에서 상기 좌측 인접픽셀의 상기 수평방향 고대역 통과 필터링값 및 상기 우측 인접픽셀의 상기 수평방향 고대역 통과 필터링값을 각각 감산한 제1 및 제2 오차값을 구하고, 상기 대상픽셀의 상측 및 하측 인접픽셀의 픽셀값에 상기 상측 인접픽셀의 상기 수직방향 고대역 통과 필터링값 및 상기 하측 인접픽셀의 상기 수직방향 고대역 통과 필터링값을 각각 감산한 제3 및 제4 오차값을 연산한다.
상기 수평방향 고주파 영역 판단부(132a)는, 상기 제1 오차값이 양수이고 상기 제2 오차값이 음수이며, 상기 대상픽셀의 좌측 인접픽셀에 대한 상기 수평방향 마스크에 포함된 픽셀값들이 모두 상기 좌측 인접픽셀의 수평방향 고대역 통과 필터링값보다 크고, 상기 대상픽셀의 우측 인접픽셀에 대한 상기 수평방향 마스크에 포함된 픽셀들이 모두 상기 우측 인접픽셀의 수평방향 고대역 통과 필터링값보다 작은 경우, 상기 대상픽셀을 고주파 영역에 포함된 것으로 판단하고, 상기 제1 오차값이 음수이고 상기 제2 오차값이 양수이며, 상기 대상픽셀의 좌측 인접픽셀에 대한 상기 수평방향 마스크에 포함된 픽셀값들이 모두 상기 좌측 인접픽셀의 수평방향 고대역 통과 필터링값보다 작고, 상기 대상픽셀의 우측 인접픽셀에 대한 상기 수평방향 마스크에 포함된 픽셀들이 모두 상기 우측 인접픽셀의 수평방향 고대역 통과 필터링값보다 큰 경우, 상기 대상픽셀을 고주파 영역에 포함된 것으로 판단하며, 상기 제1,2 오차값이 모두 양수 또는 음수이고, 상기 대상픽셀에 대한 상기 수평방향 마스크에 포함된 픽셀값들이 모두 상기 대상픽셀의 수평방향 고대역 통과 필터링값보다 크거나 작은 경우, 상기 대상픽셀을 고주파 영역에 포함된 것으로 판단한다.
상기 수직방향 고주파 영역 판단부(132b)는, 상기 제3 오차값이 양수이고 상기 제4 오차값이 음수이며, 상기 대상픽셀의 상측 인접픽셀에 대한 상기 수직방향 마스크에 포함된 픽셀값들이 모두 상기 상측 인접픽셀의 수직방향 고대역 통과 필터링값보다 크고, 상기 대상픽셀의 하측 인접픽셀에 대한 상기 수직방향 마스크에 포함된 픽셀들이 모두 상기 하측 인접픽셀의 수직방향 고대역 통과 필터링값보다 작은 경우, 상기 대상픽셀을 고주파 영역에 포함된 것으로 판단하고, 상기 제3 오차값이 음수이고 상기 제4 오차값이 양수이며, 상기 대상픽셀의 상측 인접픽셀에 대한 상기 수직방향 마스크에 포함된 픽셀값들이 모두 상기 상측 인접픽셀의 수직방향 고대역 통과 필터링값보다 작고, 상기 대상픽셀의 하측 인접픽셀에 대한 상기 수직방향 마스크에 포함된 픽셀들이 모두 상기 하측 인접픽셀의 수직방향 고대역 통과 필터링값보다 큰 경우, 상기 대상픽셀을 고주파 영역에 포함된 것으로 판단하며, 상기 제3,4 오차값이 모두 양수 또는 음수이고, 상기 대상픽셀에 대한 상기 수 직방향 마스크에 포함된 픽셀값들이 모두 상기 대상픽셀의 수직방향 고대역 통과 필터링값보다 크거나 작은 경우, 상기 대상픽셀을 고주파 영역에 포함된 것으로 판단한다.
본 발명의 컬러 노이즈 제거부(15)는, 상기 컬러 노이즈 영역 판단부(14)에서 컬러 노이즈 영역에 포함된 것으로 판단된 픽셀에 대해, 해당 픽셀의 컬러보간 결과 생성된 컬러값 중 적색값 및 청색값을 이 픽셀이 갖는 녹색값으로 대체한다. 즉, 컬러 노이즈 제거부(15)에 의해 컬러 노이즈 영역에 포함된 것으로 판단된 픽셀의 적색값, 녹색값 및 청색값은 모두 동일한 값을 갖게 됨으로써 무채색을 나타내는 픽셀로 변경되어 컬러 노이즈가 제거될 수 있다.
이상에서 설명한 본 발명의 컬러 노이즈 제거 장치에서, 고대역 통과 필터링값을 계산하는 과정, 오차값을 연산하는 과정 및 고주파 영역을 판단하는 과정에서 적용되는 베이어 패턴 영상의 픽셀값은 녹색값을 사용하는 것이 바람직하다. 이는 녹색값이 적색이나 청색에 비해 넓은 파장 대역의 이미지 정보를 포함하기 때문이다. 베이어 패턴 영상에서, 녹색을 나타내는 픽셀은 자신이 갖는 픽셀값이 녹색값이므로 자신의 픽셀값을 그대로 연산에 사용할 수 있으나, 적색 및 청색을 나타내는 픽셀은 자신이 갖는 픽셀값이 적색 및 청색값이므로, 인접한 녹색 픽셀의 녹색값을 이용하여 녹색추정값을 연산하여 사용할 수 있다.
예를 들어, 상기 수평방향 고대역 통과 필터부(121a)는, 상기 베이어 패턴 영상의 적색 및 청색 픽셀에 대해, 수직방향으로 인접한 녹색 픽셀들의 평균값을 해당 적색 및 청색 픽셀에 대한 제1 녹색추정값으로 결정한 후, 상기 베이어 패턴 영상의 각 픽셀이 갖는 녹색값 및 상기 제1 녹색추정값을 이용하여 상기 수평방향 고대역 통과 필터링값들을 생성할 수 있다. 또한, 상기 수직방향 고대역 통과 필터부(121b)는, 상기 베이어 패턴 영상의 적색 및 청색 픽셀에 대해, 수평방향으로 인접한 녹색 픽셀들의 평균값을 해당 적색 및 청색 픽셀에 대한 제2 녹색추정값으로 결정한 후, 상기 베이어 패턴 영상의 각 픽셀이 갖는 녹색값 및 상기 제2 녹색추정값을 이용하여 상기 수직방향 고대역 통과 필터링값들을 생성할 수 있다.
이와 유사하게, 상기 오차값 연산부(131)의 상기 제1 및 제2 오차값 연산시 이용되는 픽셀값 및 상기 수평방향 고주파 영역 판단부의 고주파 영역 판단에 이용되는 픽셀값은, 상기 베이어 패턴 영상의 녹색 픽셀에 대해서는 자신이 갖는 녹색값이 적용되고, 상기 베이어 패턴 영상의 적색 및 청색 픽셀에 대해서는 수직방향으로 인접한 녹색 픽셀들의 평균값이 적용될 수 있다. 또한, 상기 오차값 연산부(131)의 상기 제3 및 제 오차값 연산시 적용되는 픽셀값 및 상기 수직방향 고주파 영역 판단부의 고주파 영역 판단에 이용되는 픽셀값은, 상기 베이어 패턴 영상의 녹색 픽셀에 대해서는 자신이 갖는 녹색값이 적용되고, 상기 베이어 패턴 영상의 적색 및 청색 픽셀에 대해서는 수평방향으로 인접한 녹색 픽셀들의 평균값이 적용될 수 있다.
도 5는 본 발명의 일실시형태에 따른 컬러 노이즈 제거 방법을 도시한 플로우 차트이다. 도 6은 본 발명에 따른 수평방향 고주파 영역 판단 단계를 도시한 플로우 차트이다. 도 7은 본 발명에 따른 수직방향 고주파 영역 판단 단계를 도시한 플로우 차트이다. 도 8은 본 발명에 따른 컬러 노이즈 영역에 포함되는지 판단하는 단계를 도시한 플로우 차트이다.
이하, 첨부 도면을 참조하여 본 발명의 일실시형태에 따른 컬러 노이즈 제거 방법과 함께 본 발명의 작용에 대해 더욱 상세하게 설명한다.
먼저, 도 5를 참조하면 본 발명의 일실시형태에 따른 컬러 노이즈 제거 방법은, 이미지 센서로부터 출력되는 베이어 패턴의 영상을 컬러보간하여 각 픽셀의 컬러값을 결정하는 컬러 보간 단계(S51)로부터 시작될 수 있다. 상기 컬러 보간 단계(S51)는 도 1에 도시된 컬러 보간부(11)에 의해 수행될 수 있다. 전술한 바와 같이, 이미지 센서에 의해 출력되는 영상은 도 2에 도시된 것과 같은 베이어 패턴 영상이다. 상기 컬러 보간 단계(S51)에서 상기 컬러보간부(11)는 이미지 센서로부터 상기 도 2에 도시된 것과 같은 베이어 패턴 영상을 입력받아, 각각의 픽셀에 대한 적색, 녹색 및 청색 컬러값을 결정한다. 본 발명의 컬러 보간 단계(S51)에서는 주지의 모든 컬러 보간 기법이 적용될 수 있으며, 추후에 개발될 수 있는 모든 컬러 보간 기법도 적용될 수 있다.
다음으로, 상기 컬러 보간 단계(S51)와는 별도로, 이미지 센서로부터 출력된 베이어 패턴 영상의 각 픽셀을 수평방향 및 수직방향으로 고대역 통과 필터링하여 상기 베이어 패턴 영상의 각 픽셀에 대한 수평방향 고대역 통과 필터링값 및 상기 베이어 패턴 영상의 각 픽셀에 대한 수직방향 고대역 통과 필터링값을 생성하는 고대역 통과 필터링 단계(S52)로 이어진다. 이 고대역 통과 필터링 단계(S52)는 도 1의 고대역 통과 필터부(12)에 의해 수행될 수 있다.
상기 고대역 통과 필터링 단계(S52)는, 상기 베이어 패턴 영상의 각 픽셀을 중심으로 수평방향에 배치된 픽셀들에 대해 고대역 통과 필터 계수를 갖는 수평방향 마스크를 적용하여, 상기 베이어 패턴 영상의 각 픽셀에 대한 수평방향 고대역 통과 필터링값들을 생성하는 단계와, 상기 베이어 패턴 영상의 각 픽셀을 중심으로 수직방향에 배치된 픽셀들에 대해 고대역 통과 필터 계수를 갖는 수직방향 마스크를 적용하여, 상기 베이어 패턴 영상의 각 픽셀에 대한 수직방향 고대역 통과 필터링값들을 생성하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 수평방향 고대역 통과 필터링값들을 생성하는 단계 및 상기 수직방향 고대역 통과 필터링값들을 생성하는 단계는 도 1의 수평방향 고대역 통과 필터부(121a) 및 수직방향 고대역 통과 필터부(121b)에서 각각 수행될 수 있다.
도 3의 (a)에는 세 개의 수평방향 마스크가 적용되는 영역(HM1-HM3)이 도시되며, 도 3의 (b)에는 세 개의 수직방향 마스크가 적용되는 영역(VM1-VM3)이 도시된다. 도 3의 (a)에서 상기 수평방향 마스크는 1×3의 크기를 갖는 예가 도시되고 있으나, 다른 사이즈의 마스크가 적용될 수도 있으며, 마찬가지로 수직방향 마스크에도 다른 사이즈의 마스크가 적용될 수 있다. 또한, 도 3의 (a) 및 (b)는 도 2의 (a)에 도시된 형태의 베이어 패턴 영상의 일례를 도시하고 있다. 이는 이후 설명에서 컬러 노이즈 영역의 판단 대상이 되는 픽셀(G33)이 녹색이고 이 대상 픽셀의 수평방향 인접 픽셀(R32, R34)이 적색 픽셀이며 수직방향 인접 픽셀(B23, B43)이 녹색 픽셀인 예를 설명하기 위한 것으로, 다른 형식의 베이어 패턴 영상에도 동일하게 적용될 수 있다. 따라서, 도 3의 (a) 및 (b)에 도시된 예로써 본 발명이 한정되는 것은 아니다.
도 3의 (a)에서 수평 방향 마스크가 적용되는 영역 중 'HM1'은 픽셀 'R32'에 대한 수평 방향 고대역 필터링 값을 구하기 위한 마스크가 적용되는 영역이다. 또한, 'HM2'은 픽셀 'G33'에 대한 수평 방향 고대역 필터링 값을 구하기 위한 마스크가 적용되는 영역이며, 'HM3'은 픽셀 'R34'에 대한 수평 방향 고대역 필터링 값을 구하기 위한 마스크가 적용되는 영역이다.
이와 유사하게, 도 3의 (b)에서 수직 방향 마스크가 적용되는 영역 중 'VM1'은 픽셀 'B23'에 대한 수직 방향 고대역 필터링 값을 구하기 위한 마스크가 적용되는 영역이며, 'VM2'은 픽셀 'G33'에 대한 수직 방향 고대역 필터링 값을 구하기 위한 마스크가 적용되는 영역이며, 'VM3'은 픽셀 'B43'에 대한 수직 방향 고대역 필터링 값을 구하기 위한 마스크가 적용되는 영역이다.
도 3의 (a)와 (b)에는 3 개의 마스크 적용 영역만을 도시하고 있으나, 이러한 마스크 적용을 통한 고대역 통과 필터링 값을 구하는 연산은 베이어 패턴 영상의 모든 픽셀에 대해 수행될 수 있다.
상기 고대역 통과 필터링값을 구하기 위해, 상기 마스크에 포함되는 각 픽셀의 픽셀값에는 사전 설정된 고대역 통과 필터링 계수가 각각 곱하여지고, 각각의 곱셈값을 모두 합산함으로써 상기 마스크의 중심에 위치한 픽셀의 고대역 통과 필터링값이 결정될 수 있다.
한편, 전술한 바와 같이, 본 발명에 적용되는 픽셀값, 즉 고대역 통과 필터링에 사용되는 픽셀값은 녹색값을 사용하는 것이 바람직하다. 따라서, 수평방향 및 수직방향 고대역 통과 필터링을 수행하는 과정에서 적색 픽셀 및 청색 픽셀에 대해서는 그에 인접한 녹색 픽셀의 녹색값을 평균하여 녹색추정값을 결정하고, 이 녹색 추정값을 이용하여 고대역 통과 필터링을 수행할 수 있다.
도 3의 (a)를 참조하면, 수평방향 고대역 필터링을 수행하기 위해, 먼저 적색 픽셀인 'R32'에 대한 녹색 추정값을 결정한다. 픽셀 'R32'의 녹색 추정값인 'G`32'는 수직방향으로 인접한 녹색 픽셀인 'G22'와 'G42'의 평균값으로 결정할 수 있다. 즉, "G`32=(G22+G42)/2"로 녹색 추정값이 결정될 수 있다. 마찬가지로, 'R34'에 대한 녹색 추정값은 "G`34=(G24+G44)/2"와 같이 결정될 수 있다. 이 녹색 추정값을 이용하여 수평방향 마스크 적용 영역인 'HM1-HM3' 각각의 수평방향 필터링 값 'HPF_hor1 -HPF_hor3'를 구하면 하기 식 1과 같다.
[식 1]
Figure 112007085457662-pat00001
(h1-h3: 사전 설정된 수평 방향 고대역 통과 필터링 계수)
상기 수평방향 고대역 통과 필터링값을 구하는 것과 유사하게, 수직방향 고 대역 통과 필터링값을 구할 수 있다. 도 3의 (b)에서, 청색 픽셀 'B23'의 녹색 추정값인 'G`23'은 수평방향으로 인접한 녹색 픽셀인 'G22'와 'G24'의 평균값으로 결정할 수 있다. 즉, "G`23=(G22+G24)/2"로 녹색 추정값이 결정될 수 있다. 마찬가지로, 'R34'에 대한 녹색 추정값은 "G`43=(G42+G44)/2"와 같이 결정될 수 있다. 이 녹색 추정값을 이용하여 수직방향 마스크 적용 영역인 'VM1-VM3' 각각의 수직방향 필터링 값 'HPF_ver1 -HPF_ver3'를 구하면 하기 식 2과 같다.
[식 2]
Figure 112007085457662-pat00002
(v1-v3: 사전 설정된 수직 방향 고대역 통과 필터링 계수)
상기와 같이, 고대역 통과 필터링 단계(S52)가 완료되면, 컬러 노이즈 제거 대상이 되는 픽셀이 고주파 영역에 포함되는지 판단하는 단계(S53)가 진행된다. 상기 고주파 영역에 포함되는지 판단하는 단계(S53)는, 컬러 노이즈 제거 대상 픽셀 및 상기 대상 픽셀의 인접 픽셀의 픽셀값들과 상기 수평 및 수직 방향 고대역 통과 필터링 값들을 비교하여 상기 대상 픽셀이 고주파 영역에 포함되는지 판단하는 단계로서, 도 1의 고주파 영역 판단부(13)에 의해 수행될 수 있다.
이하의 설명에서는 도 3의 (a) 및 (b)에 도시된 것과 같은 베이어 패턴 영상을 예로 들어 설명하기로 한다. 즉, 이하의 설명에서 컬러 노이즈 제거 대상이 되는 픽셀은 도 3의 (a) 및 (b)에 도시된 베이어 패턴 영상의 중심 픽셀인 'G33'이 되며, 이 대상 픽셀의 수평방향 인접픽셀은 'R32', 'R34'이고 이 수평방향 인접픽셀을 이용한 연산에서는 그 녹색 추정값인 'G`32', 'G`34'가 각각 사용될 것이다. 마찬가지로, 수직방향 인접픽셀은 'B23', 'B43'이고 이 수직방향 인접픽셀을 이용한 연산에는 그 녹색 추정값인 'G`23', 'G`43'이 각각 사용될 것이다. 이하에서 설명의 편의를 위해 참조되는 도 3의 (a) 및 (b)는 단지 본 발명의 노이즈 제거 방법의 이해를 위한 일례로서 사용되는 것이며, 다른 형식의 베이어 패턴 영상에도 동일한 방법이 적용될 수 있음을 당업자는 쉽게 알 수 있을 것이다.
상기 고주파 영역에 포함되는지 판단하는 단계(S53)는 먼저, 도 6의 'S61'에 나타난 것과 같이 상기 대상픽셀(G33)의 좌측 및 우측 인접픽셀의 픽셀값에서 상기 좌측 인접픽셀(G`32)의 상기 수평방향 고대역 통과 필터링값 및 상기 우측 인접픽셀(G`34)의 상기 수평방향 고대역 통과 필터링값을 각각 감산한 제1 및 제2 오차값을 구하는 단계(S61)로부터 시작된다. 단계(S61)에서, 상기 제1 및 제2 오차값(HPF_hor_diff1, HPF_hor_diff2)는 하기 식 3과 같이 나타낼 수 있다.
[식 3]
Figure 112007085457662-pat00003
이어, 상기 식 3에 의해 산출된 제1 및 제2 오차값과, 상기 식 1에 의해 구한 수평방향 고대역 필터링값 및 베이어 패턴 영상의 픽셀값이 갖는 조건들에 따라 상기 대상픽셀이 고주파 영역에 포함되는지 판단한다. 상기 제1 및 제2 오차값과, 상기 식 1에 의해 구한 수평방향 고대역 필터링값 및 베이어 패턴 영상의 픽셀값이 갖는 조건들에 의해 고주파 영역에 포함되는지 판단하는 과정은 제1 내지 제3 고주파 영역 판단 단계로 이루어질 수 있다. 상기 제1 내지 제3 고주파 영역 판단 단계는, 도 4의 수평방향 고주파 영역 판단부(132a)에 의해 수행될 수 있다.
먼저, 제1 고주파 영역 판단 단계(S62, S63, S67)에서는, 상기 제1 오차값(HPF_hor_diff1)이 양수이고 상기 제2 오차값(HPF_hor_diff2)이 음수이며(S62), 상기 대상픽셀(G33)의 좌측 인접픽셀(G`32)에 대한 상기 수평방향 마스크에 포함된 픽셀값들(G31, G`32, G33)이 모두 상기 좌측 인접픽셀(G`32)의 수평방향 고대역 통과 필터링값(HPF_hor1)보다 크고, 상기 대상픽셀(G33)의 우측 인접픽셀(G`34)에 대한 상기 수평방향 마스크에 포함된 픽셀들(G33, G`34, G35)이 모두 상기 우측 인접픽셀의 수평방향 고대역 통과 필터링값(HPF_hor3)보다 작은 경우(S63), 상기 대상픽셀(G33)을 고주파 영역에 포함된 것으로 판단할 수 있다(S67). 즉, 제1 고주파 영역 판단 단계는 하기 식 4 및 식 5의 조건이 만족하는 경우 대상 픽셀을 고주파 영역에 포함된 픽셀으로 판단하는 단계이다.
[식 4]
Figure 112007085457662-pat00004
[식 5]
Figure 112007085457662-pat00005
다음으로, 제2 고주파 영역 판단 단계(S64, S65, S67)에서는, 상기 제1 오차값(HPF_hor_diff1)이 음수이고 상기 제2 오차값(HPF_hor_diff2)이 양수이며(S64), 상기 대상픽셀(G33)의 좌측 인접픽셀(G`32)에 대한 상기 수평방향 마스크에 포함된 픽셀값들(G31, G`32, G33)이 모두 상기 좌측 인접픽셀의 수평방향 고대역 통과 필터링값(HPF_hor1)보다 작고, 상기 대상픽셀(G33)의 우측 인접픽셀(G`34)에 대한 상기 수평방향 마스크에 포함된 픽셀들(G33, G`34, G35)이 모두 상기 우측 인접픽셀의 수평방향 고대역 통과 필터링값(HPF_hor3)보다 큰 경우(S65), 상기 대상픽셀을 고주파 영역에 포함된 것으로 판단할 수 있다(S67). 즉, 제2 고주파 영역 판단 단계는 하기 식 6 및 식 7의 조건이 만족하는 경우 대상 픽셀을 고주파 영역에 포함된 픽셀으로 판단하는 단계이다.
[식 6]
Figure 112007085457662-pat00006
[식 7]
Figure 112007085457662-pat00007
다음으로, 제3 고주파 영역 판단 단계(S66, S67)에서는, 상기 제1,2 오차값(HPF_hor_diff1, HPF_hor_diff2)이 모두 양수 또는 음수이고, 상기 대상픽셀(G33)에 대한 상기 수평방향 마스크에 포함된 픽셀값들(G`32, G33, G`34)이 모두 상기 대상픽셀(G33)의 수평방향 고대역 통과 필터링값(HPF_hor2)보다 크거나 작은 경우, 상기 대상픽셀(G33)을 고주파 영역에 포함된 것으로 판단할 수 있다. 즉, 제3 고주파 영역 판단 단계는, 상기 제1, 2 고주파 영역 판단 단계에서, 상기 제1,2 오차값(HPF_hor_diff1, HPF_hor_diff2)이 'S62, S64'의 조건을 만족하지 않는 경우에, 하기 식 8의 조건을 만족하면 대상 픽셀을 고주파 영역에 포함된 픽셀으로 판단하는 단계이다.
[식 8]
Figure 112007085457662-pat00008
상기 조건들이 만족하지 않는 경우, 대상 픽셀(G33)은 고주파 영역에 포함되지 않는 것으로 판단하고, 해당 대상 픽셀에 대해서는 이후의 컬러 노이즈 영역 판단 단계(S55) 및 컬러 노이즈 제거 단계(S56)가 적용되지 않고 바이패스(bypass)될 수 있다(S68).
다음으로, 상기 고주파 영역에 포함되는지 판단하는 단계(S53)는, 도 7에 도시된 것과 같이, 제3 및 제4 오차값(HPF_ver_diff1, HPF_ver_diff2)을 구하는 단계(S71)와, 제4 고주파 영역 판단 단계(S72, S73, S77)와, 제5 고주파 영역 판단 단계(S74, S75, S77) 및 제6 고주파 영역 판단 단계(S76, S77)를 포함할 수 있다. 상기 제3 및 제4 오차값(HPF_ver_diff1, HPF_ver_diff2)을 구하는 단계(S71)는 도 4의 오차값 연산부(131)에 의해 수행될 수 있고, 상기 제4 내지 제6 고주파 영역 판단 단계는 수직방향 고주파 영역 판단부(132b)에 의해 수행될 수 있다.
상기 제3 및 제4 오차값을 구하는 단계 및 제4 내지 제6 고주파 영역 판단 단계는, 전술한 제1 및 제2 오차값을 구하는 단계 및 제1 내지 제3 고주파 영역 판단 단계와 적용되는 방향에서 차이가 있을 뿐 수행되는 연산은 실질적으로 동일하다. 따라서, 당업자가 상기 제1 및 제2 오차값을 구하는 단계 및 제1 내지 제3 고주파 영역 판단 단계에 대한 설명 및 도 7을 참조하면, 상기 제3 및 제4 오차값을 구하는 단계 및 제4 내지 제6 고주파 영역 판단 단계를 쉽게 이해할 수 있을 것이므로 이에 대한 상세한 설명은 생략하기로 한다.
이와 같이, 본 발명에서는 고대역 통과 필터를 이용하여 생성된 고주파 특성이 강조된 이미지와 원래의 이미지 사이의 차를 이용하여 고주파 영역을 판단한다. 이로써, 본 발명은 피사체의 윤곽이나 패턴의 경계와 같은 뚜렷한 외곽선 성분만을 추출할 수 있다.
상기와 같이, 고주파 영역 판단 연산 과정(S53)에 의해 고주파 영역 판단(S54) 결과 대상 픽셀이 고주파 영역에 포함된 것으로 판단된 경우, 상기 컬러보간부에 의해 보간된 상기 대상 픽셀의 컬러값들의 차를 이용하여 상기 대상 픽셀이 컬러 노이즈 영역에 포함되는지 판단하는 단계(S54)가 진행된다.
상기 컬러 노이즈 영역에 포함되는지 판단하는 단계(S54)는, 도 8에 도시된 것과 같이, 컬러 노이즈 영역에 포함된 것으로 판단된 대상 픽셀에 대해, 상기 컬러보간 단계에서 컬러 보간되어 생성된 컬러값 중, 녹색값(G)과 청색값(B)의 차의 크기 및 상기 녹색값(G)과 적색값(R)의 차의 크기와 사전 설정된 컬러 노이즈 판단용 임계값(Gray_th)을 비교하고, 상기 녹색값(G)과 청색값(B)의 차의 크기 및 상기 녹색값(G)과 적색값(R)의 차의 크기가 상기 컬러 노이즈 판단용 임계값(Gray_th)보다 작은 경우, 해당 픽셀이 컬러 노이즈 영역에 포함된 것으로 판단하는 단계(S81)이다. 상기 사전설정된 컬러 노이즈 판단용 임계값(Gray_th)은 고주파 영역에서 나타나는 색상을 컬러 노이즈로 판단하기 위한 기준값으로서, 단계(S81)은 고주파 영역에 포함된 것으로 판단된 픽셀이 갖는 색상값들의 차이가 일정 수준을 넘어는 경우, 이는 컬러 보간 시 특정 색상이 강하게 출현되는 컬러 노이즈로 판단하는 단계로 이해될 수 있다.
최종적으로, 상기 대상 픽셀이 컬러 노이즈 영역에 포함된 것으로 판단된 경우, 상기 대상 픽셀이 갖는 적색값 및 청색값을 상기 대상 픽셀이 갖는 녹색값으로 대체하는 단계(S56, S82)가 수행된다. 일반적으로, 컬러보간에 의해 색상값이 결정된 픽셀은 0-255 사이의 적색값, 녹색값, 청색값을 갖는다. 상기 대상 픽셀이 컬러 노이즈 영역에 포함된 것으로 판단된 경우, 이 대상 픽셀에 대한 컬러 보간에 의해 생성된 컬러값 중 적색값과 청색값을 모두 녹색값으로 대체한다. 이로써 상기 컬러 노이즈 영역에 포함된 것으로 판단된 픽셀은 적색값, 녹색값, 청색값이 모두 동일한 값을 갖는 무채색을 나타내는 픽셀로 정정됨으로써 컬러 노이즈 성분이 제거된다.
이상에서 설명한 바와 같이, 종래의 컬러 노이즈 제거 기술은, 컬러 보간의 과정 자체를 수정함으로써 영상의 컬러 노이즈를 제거하므로 컬러 노이즈를 제거하기 위해서는 컬러 보간 알고리듬을 모두 수정하여야 하며, 컬러 노이즈를 제거하기 보다는 컬러 노이즈가 발생하는 것을 감소시킬 수 있는 수준에 불과하다. 이에 비해 본 발명은 컬러 보간 이전의 베이어 패턴 영상을 이용하여 고주파 영역을 파악하고 컬러 보간된 영상을 이용하여 컬러 노이즈 성분을 판단한다. 따라서, 본 발명은 컬러 노이즈 제거 기법에 컬러 보간 전후의 이미지를 사용하므로 컬러 노이즈 개선을 위해 컬러 보간 알고리듬 자체를 수정할 필요가 없으며, 컬러 노이즈로 판단된 픽셀의 컬러값을 직접 무채색으로 변화시키므로 컬러 노이즈를 확실하게 제거할 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 컬러 노이즈 제거 기법은 영상의 고주파 영역을 파악하기 위해 고대역 통과 필터를 사용한다. 고대역 통과 필터는 입력된 신호의 고주파 성분을 더욱 선명하게 만드는 특성을 가지고 있기 때문에 영상 내부의 고주파 성분 분석을 용이하게 한다. 또한, 고대역 통과 필터에 의한 결과와 원래의 이미지와의 차이를 연산하고 이를 사용하여 고주파 영역을 판단하므로, 피사체의 윤곽이나 패턴의 경계영역이 두드러진 부분에 대해 녹색과 청색 및 녹색과 적색 간의 색차가 작은 부분에서만 적용이 가능하다. 따라서, 무채색의 피사체 경계에 존재하는 컬러 노이즈를 제거하는 과정에서 영상에 존재하는 색상을 제거하는 문제를 발생시키지 않으면서 컬러 노이즈를 효과적으로 제거할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시형태에 따른 컬러 노이즈 제거 장치를 도시한 블록 구성도이다.
도 2는 이미지 센서로부터 출력되는 베이어 패턴의 영상의 일부를 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명에 적용되는 고대역 통과 필터링의 예를 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 컬러 노이즈 영역 판단부를 상세하게 도시한 블록 구성도이다.
도 5는 본 발명의 일실시형태에 따른 컬러 노이즈 제거 방법을 도시한 플로우 차트이다.
도 6은 본 발명에 따른 수평방향 고주파 영역 판단 단계를 도시한 플로우 차트이다.
도 7은 본 발명에 따른 수직방향 고주파 영역 판단 단계를 도시한 플로우 차트이다.
도 8은 본 발명에 따른 컬러 노이즈 영역에 포함되는지 판단하는 단계를 도시한 플로우 차트이다.
*도면의 주요부분에 대한 부호의 설명*
11: 컬러 보간부 12: 고대역 통과 필터부
121a: 수평방향 고대역 통과 필터부 121b: 수직방향 고대역 통과 필터부
13: 고주파 영역 판단부 131: 오차값 판단부
132a: 수평방향 고주파 영역 판단부 132b: 수직방향 고주파 영역 판단부
14: 컬러 노이즈 영역 판단부 15: 컬러 노이즈 제거부

Claims (12)

  1. 이미지 센서로부터 출력되는 베이어 패턴의 영상을 컬러보간하여 각 픽셀의 컬러값을 결정하는 컬러보간부;
    상기 베이어 패턴 영상의 각 픽셀에 고대역 통과 필터링 계수가 적용된 수평방향 및 수직방향의 마스크를 적용하여 수평방향 및 수직방향으로 각각 고대역 통과 필터링함으로써 상기 베이어 패턴 영상의 각 픽셀에 대한 수평방향 고대역 통과 필터링값 및 상기 베이어 패턴 영상의 각 픽셀에 대한 수직방향 고대역 통과 필터링값을 생성하는 고대역 통과 필터부;
    컬러 노이즈 제거 대상 픽셀 및 상기 대상 픽셀의 인접 픽셀의 픽셀값들과 상기 수평 및 수직 방향 고대역 통과 필터링 값들을 비교하여 상기 대상 픽셀이 고주파 영역에 포함되는지 판단하는 고주파 영역 판단부;
    상기 대상 픽셀이 고주파 영역에 포함된 것으로 판단된 경우, 상기 컬러보간부에 의해 보간된 상기 대상 픽셀의 컬러값들의 차를 이용하여 상기 대상 픽셀이 컬러 노이즈 영역에 포함되는지 판단하는 컬러 노이즈 영역 판단부; 및
    상기 대상 픽셀이 컬러 노이즈 영역에 포함된 것으로 판단된 경우, 상기 대상 픽셀이 갖는 적색값 및 청색값을 상기 대상 픽셀이 갖는 녹색값으로 대체하는 컬러 노이즈 제거부
    를 포함하는 디지털 영상의 컬러 노이즈 제거 장치.
  2. 제1항에 있어서,상기 고대역 통과 필터부는,
    상기 베이어 패턴 영상의 각 픽셀을 중심으로 수평방향에 배치된 픽셀들에 대해 고대역 통과 필터 계수를 갖는 수평방향 마스크를 적용하여, 상기 베이어 패턴 영상의 각 픽셀에 대한 수평방향 고대역 통과 필터링값들을 생성하는 수평방향 고대역 통과 필터부; 및
    상기 베이어 패턴 영상의 각 픽셀을 중심으로 수직방향에 배치된 픽셀들에 대해 고대역 통과 필터 계수를 갖는 수직방향 마스크를 적용하여, 상기 베이어 패턴 영상의 각 픽셀에 대한 수직방향 고대역 통과 필터링값들을 생성하는 수직방향 고대역 통과 필터부를 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털 영상의 컬러 노이즈 제거 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 수평방향 고대역 통과 필터부는, 상기 베이어 패턴 영상의 적색 및 청색 픽셀에 대해, 수직방향으로 인접한 녹색 픽셀들의 평균값을 해당 적색 및 청색 픽셀에 대한 제1 녹색추정값으로 결정한 후, 상기 베이어 패턴 영상의 각 픽셀이 갖는 녹색값 및 상기 제1 녹색추정값을 이용하여 상기 수평방향 고대역 통과 필터링값들을 생성하며,
    상기 수직방향 고대역 통과 필터부는, 상기 베이어 패턴 영상의 적색 및 청색 픽셀에 대해, 수평방향으로 인접한 녹색 픽셀들의 평균값을 해당 적색 및 청색 픽셀에 대한 제2 녹색추정값으로 결정한 후, 상기 베이어 패턴 영상의 각 픽셀이 갖는 녹색값 및 상기 제2 녹색추정값을 이용하여 상기 수직방향 고대역 통과 필터 링값들을 생성하는 것을 특징으로 하는 디지털 영상의 컬러 노이즈 제거 장치.
  4. 제1항에 있어서, 상기 고주파 영역 판단부는,
    상기 대상픽셀의 좌측 및 우측 인접픽셀의 픽셀값에서 상기 좌측 인접픽셀의 상기 수평방향 고대역 통과 필터링값 및 상기 우측 인접픽셀의 상기 수평방향 고대역 통과 필터링값을 각각 감산한 제1 및 제2 오차값을 구하고, 상기 대상픽셀의 상측 및 하측 인접픽셀의 픽셀값에 상기 상측 인접픽셀의 상기 수직방향 고대역 통과 필터링값 및 상기 하측 인접픽셀의 상기 수직방향 고대역 통과 필터링값을 각각 감산한 제3 및 제4 오차값을 구하는 오차값 연산부;
    상기 제1 오차값이 양수이고 상기 제2 오차값이 음수이며, 상기 대상픽셀의 좌측 인접픽셀에 대한 상기 수평방향 마스크에 포함된 픽셀값들이 모두 상기 좌측 인접픽셀의 수평방향 고대역 통과 필터링값보다 크고, 상기 대상픽셀의 우측 인접픽셀에 대한 상기 수평방향 마스크에 포함된 픽셀들이 모두 상기 우측 인접픽셀의 수평방향 고대역 통과 필터링값보다 작은 경우, 상기 대상픽셀을 고주파 영역에 포함된 것으로 판단하고, 상기 제1 오차값이 음수이고 상기 제2 오차값이 양수이며, 상기 대상픽셀의 좌측 인접픽셀에 대한 상기 수평방향 마스크에 포함된 픽셀값들이 모두 상기 좌측 인접픽셀의 수평방향 고대역 통과 필터링값보다 작고, 상기 대상픽셀의 우측 인접픽셀에 대한 상기 수평방향 마스크에 포함된 픽셀들이 모두 상기 우측 인접픽셀의 수평방향 고대역 통과 필터링값보다 큰 경우, 상기 대상픽셀을 고주파 영역에 포함된 것으로 판단하며, 상기 제1,2 오차값이 모두 양수 또는 음수이 고, 상기 대상픽셀에 대한 상기 수평방향 마스크에 포함된 픽셀값들이 모두 상기 대상픽셀의 수평방향 고대역 통과 필터링값보다 크거나 작은 경우, 상기 대상픽셀을 고주파 영역에 포함된 것으로 판단하는 수평방향 고주파 영역 판단부; 및
    상기 제3 오차값이 양수이고 상기 제4 오차값이 음수이며, 상기 대상픽셀의 상측 인접픽셀에 대한 상기 수직방향 마스크에 포함된 픽셀값들이 모두 상기 상측 인접픽셀의 수직방향 고대역 통과 필터링값보다 크고, 상기 대상픽셀의 하측 인접픽셀에 대한 상기 수직방향 마스크에 포함된 픽셀들이 모두 상기 하측 인접픽셀의 수직방향 고대역 통과 필터링값보다 작은 경우, 상기 대상픽셀을 고주파 영역에 포함된 것으로 판단하고, 상기 제3 오차값이 음수이고 상기 제4 오차값이 양수이며, 상기 대상픽셀의 상측 인접픽셀에 대한 상기 수직방향 마스크에 포함된 픽셀값들이 모두 상기 상측 인접픽셀의 수직방향 고대역 통과 필터링값보다 작고, 상기 대상픽셀의 하측 인접픽셀에 대한 상기 수직방향 마스크에 포함된 픽셀들이 모두 상기 하측 인접픽셀의 수직방향 고대역 통과 필터링값보다 큰 경우, 상기 대상픽셀을 고주파 영역에 포함된 것으로 판단하며, 상기 제3,4 오차값이 모두 양수 또는 음수이고, 상기 대상픽셀에 대한 상기 수직방향 마스크에 포함된 픽셀값들이 모두 상기 대상픽셀의 수직방향 고대역 통과 필터링값보다 크거나 작은 경우, 상기 대상픽셀을 고주파 영역에 포함된 것으로 판단하는 수직방향 고주파 영역 판단부를 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털 영상의 컬러 노이즈 제거 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 오차값 연산부의 상기 제1 및 제2 오차값 연산시 이용되는 픽셀값 및 상기 수평방향 고주파 영역 판단부의 고주파 영역 판단에 이용되는 픽셀값은, 상기 베이어 패턴 영상의 녹색 픽셀에 대해서는 자신이 갖는 녹색값이 적용되고, 상기 베이어 패턴 영상의 적색 및 청색 픽셀에 대해서는 수직방향으로 인접한 녹색 픽셀들의 평균값이 적용되며,
    상기 오차값 연산부의 상기 제3 및 제 오차값 연산시 적용되는 픽셀값 및 상기 수직방향 고주파 영역 판단부의 고주파 영역 판단에 이용되는 픽셀값은, 상기 베이어 패턴 영상의 녹색 픽셀에 대해서는 자신이 갖는 녹색값이 적용되고, 상기 베이어 패턴 영상의 적색 및 청색 픽셀에 대해서는 수평방향으로 인접한 녹색 픽셀들의 평균값이 적용되는 것을 특징으로 하는 디지털 영상의 컬러 노이즈 제거 장치.
  6. 제1항에 있어서, 상기 컬러 노이즈 영역 판단부는,
    상기 고주파 영역 판단부에서 고주파 영역에 포함된 것으로 판단된 픽셀에 대해 상기 컬러보간부에 의해 컬러 보간되어 생성된 컬러값 중, 녹색값과 청색값의 차의 크기 및 상기 녹색값과 적색값의 차의 크기가 사전 설정된 컬러 노이즈 판단용 임계값보다 작은 경우, 해당 픽셀이 컬러 노이즈 영역에 포함된 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 디지털 영상의 컬러 노이즈 제거 장치.
  7. 이미지 센서로부터 출력되는 베이어 패턴의 영상을 컬러보간하여 각 픽셀의 컬러값을 결정하는 컬러 보간 단계;
    상기 베이어 패턴 영상의 각 픽셀에 고대역 통과 필터링 계수가 적용된 수평방향 및 수직방향을 마스크를 적용하여 수평방향 및 수직방향으로 각각 고대역 통과 필터링함으로써 상기 베이어 패턴 영상의 각 픽셀에 대한 수평방향 고대역 통과 필터링값 및 상기 베이어 패턴 영상의 각 픽셀에 대한 수직방향 고대역 통과 필터링값을 생성하는 고대역 통과 필터링 단계;
    컬러 노이즈 제거 대상 픽셀 및 상기 대상 픽셀의 인접 픽셀의 픽셀값들과 상기 수평 및 수직 방향 고대역 통과 필터링 값들을 비교하여 상기 대상 픽셀이 고주파 영역에 포함되는지 판단하는 단계;
    상기 대상 픽셀이 고주파 영역에 포함된 것으로 판단된 경우, 상기 컬러보간부에 의해 보간된 상기 대상 픽셀의 컬러값들의 차를 이용하여 상기 대상 픽셀이 컬러 노이즈 영역에 포함되는지 판단하는 단계; 및
    상기 대상 픽셀이 컬러 노이즈 영역에 포함된 것으로 판단된 경우, 상기 대상 픽셀이 갖는 적색값 및 청색값을 상기 대상 픽셀이 갖는 녹색값으로 대체하는 컬러 노이즈 단계
    를 포함하는 디지털 영상의 컬러 노이즈 제거 방법.
  8. 제7항에 있어서,상기 고대역 통과 필터링 단계는,
    상기 베이어 패턴 영상의 각 픽셀을 중심으로 수평방향에 배치된 픽셀들에 대해 고대역 통과 필터 계수를 갖는 수평방향 마스크를 적용하여, 상기 베이어 패턴 영상의 각 픽셀에 대한 수평방향 고대역 통과 필터링값들을 생성하는 단계; 및
    상기 베이어 패턴 영상의 각 픽셀을 중심으로 수직방향에 배치된 픽셀들에 대해 고대역 통과 필터 계수를 갖는 수직방향 마스크를 적용하여, 상기 베이어 패턴 영상의 각 픽셀에 대한 수직방향 고대역 통과 필터링값들을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털 영상의 컬러 노이즈 제거 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 수평방향 고대역 통과 필터링값들을 생성하는 단계는, 상기 베이어 패턴 영상의 적색 및 청색 픽셀에 대해, 수직방향으로 인접한 녹색 픽셀들의 평균값을 해당 적색 및 청색 픽셀에 대한 제1 녹색추정값으로 결정한 후, 상기 베이어 패턴 영상의 각 픽셀이 갖는 녹색값 및 상기 제1 녹색추정값을 이용하여 상기 수평방향 고대역 통과 필터링값들을 생성하는 단계이며,
    상기 수직방향 고대역 통과 필터링값들을 생성하는 단계는, 상기 베이어 패턴 영상의 적색 및 청색 픽셀에 대해, 수평방향으로 인접한 녹색 픽셀들의 평균값을 해당 적색 및 청색 픽셀에 대한 제2 녹색추정값으로 결정한 후, 상기 베이어 패턴 영상의 각 픽셀이 갖는 녹색값 및 상기 제2 녹색추정값을 이용하여 상기 수직방향 고대역 통과 필터링값들을 생성하는 단계인 것을 특징으로 하는 디지털 영상의 컬러 노이즈 제거 방법.
  10. 제7항에 있어서, 상기 고주파 영역에 포함되는지 판단하는 단계는,
    상기 대상픽셀의 좌측 및 우측 인접픽셀의 픽셀값에서 상기 좌측 인접픽셀의 상기 수평방향 고대역 통과 필터링값 및 상기 우측 인접픽셀의 상기 수평방향 고대역 통과 필터링값을 각각 감산한 제1 및 제2 오차값을 구하는 단계;
    상기 제1 오차값이 양수이고 상기 제2 오차값이 음수이며, 상기 대상픽셀의 좌측 인접픽셀에 대한 상기 수평방향 마스크에 포함된 픽셀값들이 모두 상기 좌측 인접픽셀의 수평방향 고대역 통과 필터링값보다 크고, 상기 대상픽셀의 우측 인접픽셀에 대한 상기 수평방향 마스크에 포함된 픽셀들이 모두 상기 우측 인접픽셀의 수평방향 고대역 통과 필터링값보다 작은 경우, 상기 대상픽셀을 고주파 영역에 포함된 것으로 판단하는 제1 고주파 영역 판단 단계;
    상기 제1 오차값이 음수이고 상기 제2 오차값이 양수이며, 상기 대상픽셀의 좌측 인접픽셀에 대한 상기 수평방향 마스크에 포함된 픽셀값들이 모두 상기 좌측 인접픽셀의 수평방향 고대역 통과 필터링값보다 작고, 상기 대상픽셀의 우측 인접픽셀에 대한 상기 수평방향 마스크에 포함된 픽셀들이 모두 상기 우측 인접픽셀의 수평방향 고대역 통과 필터링값보다 큰 경우, 상기 대상픽셀을 고주파 영역에 포함된 것으로 판단하는 제2 고주파 영역 판단 단계;
    상기 제1,2 오차값이 모두 양수 또는 음수이고, 상기 대상픽셀에 대한 상기 수평방향 마스크에 포함된 픽셀값들이 모두 상기 대상픽셀의 수평방향 고대역 통과 필터링값보다 크거나 작은 경우, 상기 대상픽셀을 고주파 영역에 포함된 것으로 판단하는 제3 고주파 영역 판단 단계;
    상기 대상픽셀의 상측 및 하측 인접픽셀의 픽셀값에 상기 상측 인접픽셀의 상기 수직방향 고대역 통과 필터링값 및 상기 하측 인접픽셀의 상기 수직방향 고대 역 통과 필터링값을 각각 감산한 제3 및 제4 오차값을 구하는 단계;
    상기 제3 오차값이 양수이고 상기 제4 오차값이 음수이며, 상기 대상픽셀의 상측 인접픽셀에 대한 상기 수직방향 마스크에 포함된 픽셀값들이 모두 상기 상측 인접픽셀의 수직방향 고대역 통과 필터링값보다 크고, 상기 대상픽셀의 하측 인접픽셀에 대한 상기 수직방향 마스크에 포함된 픽셀들이 모두 상기 하측 인접픽셀의 수직방향 고대역 통과 필터링값보다 작은 경우, 상기 대상픽셀을 고주파 영역에 포함된 것으로 판단하는 제4 고주파 영역 판단 단계;
    상기 제3 오차값이 음수이고 상기 제4 오차값이 양수이며, 상기 대상픽셀의 상측 인접픽셀에 대한 상기 수직방향 마스크에 포함된 픽셀값들이 모두 상기 상측 인접픽셀의 수직방향 고대역 통과 필터링값보다 작고, 상기 대상픽셀의 하측 인접픽셀에 대한 상기 수직방향 마스크에 포함된 픽셀들이 모두 상기 하측 인접픽셀의 수직방향 고대역 통과 필터링값보다 큰 경우, 상기 대상픽셀을 고주파 영역에 포함된 것으로 판단하는 제5 고주파 영역 판단 단계;
    상기 제3,4 오차값이 모두 양수 또는 음수이고, 상기 대상픽셀에 대한 상기 수직방향 마스크에 포함된 픽셀값들이 모두 상기 대상픽셀의 수직방향 고대역 통과 필터링값보다 크거나 작은 경우, 상기 대상픽셀을 고주파 영역에 포함된 것으로 판단하는 제6 고주파 영역 판단 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털 영상의 컬러 노이즈 제거 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 제1 및 제2 오차값 연산시 이용되는 픽셀값 및 상기 제1 내지 제3 고주파 영역 판단 단계에 이용되는 픽셀값은, 상기 베이어 패턴 영상의 녹색 픽셀에 대해서는 자신이 갖는 녹색값이 적용되고, 상기 베이어 패턴 영상의 적색 및 청색 픽셀에 대해서는 수직방향으로 인접한 녹색 픽셀들의 평균값이 적용되며,
    상기 제3 및 제 오차값 연산시 적용되는 픽셀값 및 상기 제4 내지 제6 고주파 영역 판단 단계에 이용되는 픽셀값은, 상기 베이어 패턴 영상의 녹색 픽셀에 대해서는 자신이 갖는 녹색값이 적용되고, 상기 베이어 패턴 영상의 적색 및 청색 픽셀에 대해서는 수평방향으로 인접한 녹색 픽셀들의 평균값이 적용되는 것을 특징으로 하는 디지털 영상의 컬러 노이즈 제거 방법.
  12. 제7항에 있어서, 상기 컬러 노이즈 영역에 포함되는지 판단하는 단계는,
    상기 고주파 영역에 포함되는지 판단하는 단계에서 고주파 영역에 포함된 것으로 판단된 픽셀에 대해 상기 컬러보간 단계에서 컬러 보간되어 생성된 컬러값 중, 녹색값과 청색값의 차의 크기 및 상기 녹색값과 적색값의 차의 크기와 사전 설정된 컬러 노이즈 판단용 임계값을 비교하는 단계; 및
    상기 녹색값과 청색값의 차의 크기 및 상기 녹색값과 적색값의 차의 크기가 상기 컬러 노이즈 판단용 임계값보다 작은 경우, 해당 픽셀이 컬러 노이즈 영역에 포함된 것으로 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털 영상의 컬러 노이즈 제거 방법.
KR1020070121691A 2007-11-27 2007-11-27 디지털 영상의 컬러 노이즈 제거 장치 및 방법 KR100891825B1 (ko)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020070121691A KR100891825B1 (ko) 2007-11-27 2007-11-27 디지털 영상의 컬러 노이즈 제거 장치 및 방법
US12/188,771 US8145014B2 (en) 2007-11-27 2008-08-08 Apparatus and method of removing color noise of digital image

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020070121691A KR100891825B1 (ko) 2007-11-27 2007-11-27 디지털 영상의 컬러 노이즈 제거 장치 및 방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR100891825B1 true KR100891825B1 (ko) 2009-04-07

Family

ID=40669767

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020070121691A KR100891825B1 (ko) 2007-11-27 2007-11-27 디지털 영상의 컬러 노이즈 제거 장치 및 방법

Country Status (2)

Country Link
US (1) US8145014B2 (ko)
KR (1) KR100891825B1 (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20150099951A (ko) * 2014-02-24 2015-09-02 엘지전자 주식회사 디스플레이 기기의 소비전력 저감을 위한 영상처리방법

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100992362B1 (ko) * 2008-12-11 2010-11-04 삼성전기주식회사 컬러 보간 장치
JP5455611B2 (ja) * 2009-12-24 2014-03-26 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム
US8587705B2 (en) * 2010-06-28 2013-11-19 Intel Corporation Hardware and software partitioned image processing pipeline
CN102262777B (zh) * 2011-08-08 2013-06-19 格科微电子（上海）有限公司 一种图像边缘增强的方法
JP5668105B2 (ja) * 2013-06-25 2015-02-12 アキュートロジック株式会社 画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラム
US9013611B1 (en) * 2013-09-06 2015-04-21 Xilinx, Inc. Method and device for generating a digital image based upon a selected set of chrominance groups
KR20220145694A (ko) * 2021-04-22 2022-10-31 에스케이하이닉스 주식회사 이미지 센싱 장치 및 그의 동작방법

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH11103466A (ja) 1997-07-31 1999-04-13 Fuji Film Microdevices Co Ltd 画像信号処理装置及びプログラムを記録した媒体
JPH11220744A (ja) 1997-11-28 1999-08-10 Sony Corp カメラ信号処理装置及びカメラ信号処理方法
KR20070070692A (ko) * 2005-12-29 2007-07-04 엠텍비젼 주식회사 에지 향상과 노이즈 제거를 위한 컬러 보간 장치

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5136401A (en) * 1989-12-08 1992-08-04 Kabushiki Kaisha Toshiba Image layout apparatus for performing pattern modification such as coloring of an original image
JP3787927B2 (ja) * 1996-11-18 2006-06-21 ソニー株式会社 撮像装置及びカラー画像信号の処理方法
US6667815B1 (en) * 1998-09-30 2003-12-23 Fuji Photo Film Co., Ltd. Method and apparatus for processing images
CA2309002A1 (en) * 2000-05-23 2001-11-23 Jonathan Martin Shekter Digital film grain reduction
JP4039234B2 (ja) * 2002-12-25 2008-01-30 ソニー株式会社 固体撮像素子およびその電荷転送方法
JP2007311447A (ja) * 2006-05-17 2007-11-29 Sanyo Electric Co Ltd 光電変換装置
TWI319676B (en) * 2006-10-18 2010-01-11 Quanta Comp Inc Image processing apparatus and method

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH11103466A (ja) 1997-07-31 1999-04-13 Fuji Film Microdevices Co Ltd 画像信号処理装置及びプログラムを記録した媒体
JPH11220744A (ja) 1997-11-28 1999-08-10 Sony Corp カメラ信号処理装置及びカメラ信号処理方法
KR20070070692A (ko) * 2005-12-29 2007-07-04 엠텍비젼 주식회사 에지 향상과 노이즈 제거를 위한 컬러 보간 장치

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20150099951A (ko) * 2014-02-24 2015-09-02 엘지전자 주식회사 디스플레이 기기의 소비전력 저감을 위한 영상처리방법
KR102122281B1 (ko) 2014-02-24 2020-06-15 엘지전자 주식회사 디스플레이 기기의 소비전력 저감을 위한 영상처리방법

Also Published As

Publication number Publication date
US8145014B2 (en) 2012-03-27
US20090136127A1 (en) 2009-05-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR100891825B1 (ko) 디지털 영상의 컬러 노이즈 제거 장치 및 방법
EP2162863B1 (en) Non-linear transformations for enhancement of images
US8233710B2 (en) Image processing device and image processing method
JP4869653B2 (ja) 画像処理装置
KR101327789B1 (ko) 이미지의 다양한 노이즈들을 동시에 저감하는 방법 및 장치
WO2005101854A1 (ja) 色ずれ補正機能を有する画像処理装置、画像処理プログラム、および電子カメラ
KR101389562B1 (ko) 이미지 처리 장치 및 방법
JPH11215515A (ja) 画像センサのライン毎ノイズ除去装置及び方法
JP4863505B2 (ja) 画像処理装置
JP4539278B2 (ja) 画像処理装置、および画像処理方法、並びにコンピュータ・プログラム
WO2017154293A1 (ja) 画像処理装置、撮像装置、および画像処理方法、並びにプログラム
CN101562692A (zh) 噪声降低装置及方法
JP2000023173A (ja) 固体カラー撮像デバイスのノイズ除去方法
JP2007028040A (ja) 画像処理装置
JPH0767176B2 (ja) 符号化雑音除去フィルタ
JP2003123063A (ja) 画像処理装置
JP7423033B2 (ja) 画像信号処理方法
KR101101434B1 (ko) 이미지 선명도 향상 장치
KR100839922B1 (ko) 적응적 평균값 필터를 이용한 컬러 잡음 제거 장치 및 방법
JP2006121138A (ja) 画像処理装置、および画像処理方法、並びにコンピュータ・プログラム
JP2003224859A (ja) 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム
US7499086B2 (en) Image signal processing apparatus, image signal processing circuit, image signal processing method, program, and recording medium
JP2005354585A (ja) 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム
CN116896689B (zh) Bayer图像的处理方法、装置及电子设备
JP5242750B2 (ja) 画像処理装置

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20120116

Year of fee payment: 4

LAPS Lapse due to unpaid annual fee