KR100900678B1 - 동적 영역 분할을 이용한 영상 화질 개선 방법 - Google Patents

동적 영역 분할을 이용한 영상 화질 개선 방법 Download PDF

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Abstract

동적 영역 분할을 이용한 영상 화질 개선 방법이 개시된다. 입력 이미지를 구성하는 픽셀들의 밝기 값 분포를 나타내는 히스토그램을 작성하는 단계, 적응형 엔드-인 탐색 기법을 이용하여 히스토그램의 동적 영역을 결정하여 k(k는 2이상의 자연수) 개의 서브 히스토그램으로 분할하는 단계, 작성된 히스토그램의 면적과 작성된 서브 히스트로그램들의 면적을 계산하여 k개 서브 히스토그램의 면적비를 계산하는 단계, k개 서브 히스토그램 각각의 면적비를 반영하여 k개 서브히스토그램에 포함된 픽셀들의 밝기 값이 재분포되는 k개 서브 히스토그램에 각각 대응된 k개의 재분포 영역을 결정하는 단계 및 k개 서브히스토그램에 포함된 픽셀들의 밝기 값을 대응되는 k개 재분포 영역에 재분포시키는 히스트로그램 재분포 단계를 포함하여 영상 화질 향상 방법을 구성한다. 따라서, 기존의 명암비 향상 기법에 비교하여 과도한 밝기 변화를 억제하여 색 변화를 방지하면서도 영상의 자연스러움이 보존되는 화질 향상이 가능하다는 효과가 있다.
화질향상, 콘트라스트, 명암비, 동적 분할, 히스토그램

Description

동적 영역 분할을 이용한 영상 화질 개선 방법{IMAGE QUALITY ENHANCEMENT METHOD USING DYNAMIC RANGE SEGMENTATION}
본 발명은 디지털 영상 처리에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 종래의 콘트라스트 향상 기법들에 이용되는 대표적인 기법인 히스토그램 평활화 기법의 문제점인 영상의 밝기가 과도하게 변화하는 문저젬을 해결하여 자연스러운 콘트라스트 향상효과를 가져올 수 있는 영상 화질 향상 방법에 관한 것이다.
멀티미디어 시스템은 디스플레이 산업의 급격한 발전과 함께 향상되어 왔다. 다양한 전자 장치에서 인간과 인터페이싱하는 디스플레이 시스템의 중요성이 한층증대되고 있는 것이다. 특히, LCD(Liquid Crystal Display)와 PDP(Plasma Display Panel), OLED(Organic Light Emitting Display)와 같은 평판형 디스플레이 장치의 경우 경박단소화가 중점적으로 이루어지고 있지만 평판 디스플레이의 화질은 아직까지도 CRT의 화질에 비해서는 열세에 있다. 따라서, 평판 디스플레이의 화질 향상을 위한 여러가지 기법들 및 이를 적용한 장치들이 평판 디스플레이 산업의 중요한 기술적 이슈가 되어왔다. 특히, 현재까지의 평판 디스플레이들은 콘트라스트 표현 능력에 한계를 가지고 있으므로 콘트라스트(contrast) 향상을 위하여 많은 연구가 이루어져 왔다.
디지털 영상 처리 및 화질 향상을 위한 기법은 크게 공간영역(spatial domain) 방법과 주파수 영역(frequency domain) 방법으로 나뉘어질 수 있다. 공간영역은 영상 평면 그 자체를 의미하며 영상을 구성하는 화소(pixel)들의 직접 조작에 기초한다. 반면에, 주파수 영역 처리 방법은 영상의 푸리에(Fourier) 변환에 기초한다.
공간영역 방법은 히스토그램(histogram)을 이용하는 것이 가장 대표적이고 보편적이다. 즉, 대부분의 콘트라스트 향상 알고리즘은 콘트라스트, 즉 밝음과 어둠 간의 대비에 대한 정보를 제공하는 히스토그램을 작성하고, 히스토그램을 균등화 또는 등화(equalization)시키는 방법을 적용하고 있다. 즉, 특정 영상을 구성하는 픽셀들의 밝기 분포가 집중되는 경우에 디스플레이 장치가 표현가능한 밝기 값의 모든 범위를 골고루 활용할 수 있도록 픽셀들의 밝기값들을 재분포시키는 것이다.
0에서 L-1까지의 그레이 레벨을 가진 이미지의 히스토그램은 다음과 같이 표현될 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112008011602170-pat00001
여기에서, L은 그레이 레벨을 의미하며, Xk는 k번째 그레이 레벨을 의미한다. 또한, nk는 Xk 그레이 레벨을 가지는 픽셀의 수를 의미한다. 한편, 상기 히스토그램을 정규화(normalization)시킨 정규화 히스토그램은 다음과 같이 구해질 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112008011602170-pat00002
여기에서, k=0,1,...,L-1이며, n은 이미지를 구성하는 픽셀의 전체수이다. 따라서, p(Xk)는 그레이 레벨 Xk가 나타날 수 있는 확률에 대한 예측을 나타내게 된다.
히스토그램 균등화 방법은 누적분포함수(CDF: Cumulative Distribution Function)에 기초하여 이루어진다. 그레이 레벨 Xk에서의 누적분포함수는 다음과 같이 정의된다.
[수학식 3]
Figure 112008011602170-pat00003
즉, 그레이 레벨 Xk에서의 누적분포함수는 그레이 레벨 0에서 그레이 레벨 Xk까지의 그레이 레벨을 가질 확률을 의미하게 된다.
여기에서, k=0,1,2,...,L-1 이다. 참고적으로 CDF(XL -1)=1 이 된다.
따라서, 입력 이미지를 전 그레이 레벨 영역으로 맵핑(mapping)시키는 히스토그램 균등화 방법에 따른 전달 함수는 누적분포함수의 선형식(linear equation)으로서 다음과 같이 정의될 수 있다.
[수학식 4]
Figure 112008011602170-pat00004
그러나, 이와 같은 히스토그램 평활화기법은 중요한 단점을 가지고 있는데, 히스토그램 평활화 기법을 적용하기 전의 영상과 히스토그램 평활화 기법을 적용한 이후의 영상의 밝기 값이 과도하게 변화해버린다는 점이다. 예컨대, 워시드 아웃 어피어런스(washed out appearance) 현상과 컬러 왜곡(color distortion) 현상이 대표적이다.
워시드 아웃 어피어런스 현상은 색 번짐 또는 등고선 현상이라고도 불리는 현상으로, 영상의 한 부분을 표현할 때 사용되는 색의 수가 줄어들어 나타나게 되 는 현상이다. 예컨대, 20가지의 밝기 값으로 표현되던 부분이 어떤 이유로 인하여 5가지의 밝기 값만으로 표현될 경우에 그 부분에 대한 정확한 표현이 되지 않고 왜곡 되는 현상으로, 주로 명암 비 향상시에 과도한 향상으로 인한 부작용이다.
다음으로 컬러 왜곡 현상은 원래의 밝기 값이 너무 높아지거나 낮아 지는 것에 의하여 원래의 색을 잃어버리고 다른 색으로 표현이 되는 경우를 의미한다. 즉, RGB 색 공간을 사용하는 경우에 색 공간 영역을 벗어나거나 다른 색의 영역으로 표현이 되어버리는 부작용이다.
현실적으로, 이와 같은 두가지 현상의 대표적인 원인은 히스토그램 평활화기번이 원 영상의 히스토그램의 형태만을 유지한채 단순하게 이를 넓은 밝기 분포영역에 평활화시키기만 할뿐, 원 영상의 히스토그램의 특성을 충분히 반영하지 못하기 때문에 발생된다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은 상술한 종래 기술의 문제점인 히스트로그램 평활화기법의 적용시 영상 밝기값의 과도한 변화를 방지하여 자연스러운 화질 향상의 효과를 유지할 수 있도록 하는 히스토그램을 이용한 화질 향상 방법을 제공하는데 있다.
상술한 목적을 해결하기 위해 본 발명은, 0, 1, ..., L(L은 자연수)의 밝기 값을 가진 픽셀들로 구성된 입력 이미지의 화질 향상에 있어서, 상기 픽셀들의 밝기 값 분포를 나타내는 전체 히스토그램을 작성하는 전체 히스토그램 작성 단계, 상기 전체 히스토그램의 동적 영역을 결정하여 k(k는 2이상의 자연수) 개의 서브 히스토그램으로 분할하는 히스토그램 분할 단계, 상기 전체 히스토그램의 면적과 상기 서브 히스트로그램들의 면적을 계산하여 k개 서브 히스토그램의 면적비를 계산하는 면적비 계산 단계, 상기 k개 서브 히스토그램 각각의 면적비를 반영하여 상기 k개 서브히스토그램에 포함된 픽셀들의 밝기 값이 재분포되는 상기 k개 서브 히스토그램에 각각 대응된 k개의 재분포 영역을 결정하는 동적 재분포 영역 결정 단계 및 상기 k개 서브히스토그램에 포함된 픽셀들의 밝기 값을 상기 대응되는 k개 재분포 영역에 재분포시키는 히스트로그램 재분포 단계를 포함하는 화질 향상 방법을 제공한다.
여기에서, 상기 전체 히스토그램 작성 단계는, 상기 입력 이미지를 구성하는 픽셀의 밝기 값에 상기 픽셀 주위 픽셀들의 밝기값을 반영하여 상기 픽셀들의 밝기 값 분포를 나타내는 히스토그램을 작성하도록 구성될 수 있다. 이때, 상기 픽셀의 밝기 값에 상기 픽셀 주위 픽셀들의 밝기값을 반영하는 것은 하기 수학식에 의하여 이루어질 수 있다.
Figure 112008011602170-pat00005
(여기에서, I(x,y)는 (x,y) 좌표로 지정되는 픽셀의 밝기값, P 및 R은 각각 -1 이하의 음의 정수, Q 및 S는 각각 1 이상의 양의 정수, M은 상기 픽셀의 밝기 값에 밝기 값이 반영되는 주위 픽셀들의 숫자)
여기에서, 상기 히스토그램 분할 단계는 엔드-인 탐색 기법을 이용하여 상기 전체 히스토그램의 동적 영역을 결정하여 k(k는 2이상의 자연수) 개의 서브 히스토그램으로 분할하도록 구성될 수 있다.
여기에서, 상기 재분포 영역 결정 단계는, 상기 전체 히스토그램 작성 단계에서 작성된 전체 히스토그램의 면적에서 상기 k개 서브 히스토그램 각각이 차지하는 면적의 비율로서 상기 k개 서브히스토그램 각각이 재분포되는 k개의 재분포 영역을 결정하도록 구성될 수 있다. 이때, 상기 재분포 영역 결정 단계는, 상기 결정된 k개의 재분포 영역에 소정의 보정 인자를 적용하여 상기 k개의 재분포 영역의 크기를 재결정하는 단계를 추가로 포함할 수 있다.
여기에서, 상기 보정 인자는 하기 수학식에 의하여 얻어질 수 있다.
Figure 112008011602170-pat00006
(여기에서,
Figure 112008011602170-pat00007
은 n번째 재분포 영역에 적용되어야 하는 보정 인자를 의미하며, N은 재분포 영역의 숫자를 의미하고,
Figure 112008011602170-pat00008
는 0.006 내지 0.01 사이의 값을 가짐).
본 발명에 따른 화질 향상 방법을 이용할 경우에는, 종래의 히스트로그램 평활화기법의 적용시 영상 밝기값의 과도한 변화를 방지하여 자연스러운 화질 향상의 효과를 얻을 수 있다.
특히, 본 발명에 따른 화질 향상 방법에서는 선명한 영상을 얻기 위하여 픽셀 주위의 에지 정보를 포함하는 전처리 과정을 포함시키고, 영상의 동적 영역을 분할하여 분할된 구간의 면적비에 따라 영상의 밝기 분포를 균등하게 분포시킴으로써 과도한 밝기 변화를 억제하여 그로 인해 발생되는 색 변화를 방지할 수 있다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명에 따른 화질 향상 방법의 일 실시예를 설명하기 위한 순서도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 화질 향상 방법은 전체 히스토그램 작성 단계(S110), 히스토그램 분할 단계(S120), 면적비 계산 단계(S130), 동적 재분포 영역 결정 단계(S140) 및 히스트로그램 재분포 단계(S150)를 포함하여 구성될 수 있다.
이하에서는, 본 발명에 따른 화질 향상 방법을 구성하는 각 단계들을 단계별로 상술한다.
1) 전체 히스토그램 작성 단계(S110)
히스토그램 작성 단계(S110)는 입력 이미지를 구성하는 픽셀들의 밝기 값 분포를 나타내는 히스토그램을 작성하는 단계이다.
예컨대, 입력 이미지를 구성하는 픽셀들의 밝기 값은 0 내지 L(L은 자연수) 까지의 그레이 레벨을 가질 수 있다. 만약, 픽셀들의 밝기 값이 8비트 값으로 표현된다면 픽셀들은 0 부터 255까지의 그레이 레벨 값을 가질 수 있다. 따라서, 히스토그램 작성 단계(S110)에서 작성되는 히스토그램은 밝기 값 0 내지 255 까지를 가지는 픽셀들의 수를 카운팅하는 것에 의하여 작성될 수 있다.
이때, 단순히 입력 이미지를 구성하는 픽셀들의 밝기 값을 카운팅하여 히스토그램을 작성할 수도 있으나, 픽셀들의 히스토그램은 해당 픽셀의 밝기 값에 해당 픽셀 주위 픽셀들의 밝기값을 반영한 값을 이용하여 작성되어질 수도 있다. 이 과정을 통하여 영상의 밝기 분포가 보다 고르게 얻어질 수 있다. 이를 통하여 노이즈 등에 의하여 특정 픽셀의 밝기 값이 지나치게 높게 왜곡된 경우에도 해당 픽셀의 밝기 값에 주변 에지(edge) 픽셀들의 밝기 값들을 반영하므로써 영상의 밝기 분포가 고르게 얻어질 수 있다.
하기 수학식 5는 히스토그램을 작성하기 위하여 픽셀의 밝기 값에 해당 픽셀 주위 픽셀들의 밝기값을 반영하는데 이용될 수 있는 수학식으로, 예컨대 절대차의 가중 평균(WAAD: Weighted Average of Absolute Difference) 으로 정의될 수 있다.
[수학식 5]
Figure 112008011602170-pat00009
여기에서,
Figure 112008011602170-pat00010
는 히스토그램 작성의 직접적 대상이 되는
Figure 112008011602170-pat00011
좌표로 지정되는 픽셀의 밝기값이다.
또한, P 및 R 은 각각 -1 이하의 음의 정수, Q 및 S 는 각각 1 이상의 양의 정수로 정의될 수 있다. M은 밝기 값이 반영되는 에지 픽셀들의 숫자를 의미한다.
예컨대,
Figure 112008011602170-pat00012
로 지정되는 픽셀의 밝기 값에 주위 8개 픽셀의 밝기 값과의 절대 차의 평균을 반영할 경우에는 P와 R은 -1, Q와 S는 1, M은 8로서 정의될 것이다.
2) 히스토그램 분할 단계(S120)
다음으로, 히스토그램 분할 단계(S120)는 상기 작성된 히스토그램을 k(k는 2이상의 자연수) 개의 서브 히스토그램으로 분할하는 단계이다.
도 2는 본 발명에 따른 화질 향상 방법의 일 실시예에서 히스토그램 분할 단계를 설명하기 위한 개념도이다.
도 2를 참조하면, 히스토그램 작성 단계(S110)에서 작성된 전체 히스토그램(200)는 k개(예컨대, k=4)의 서브 히스토그램(210, 220, 230, 240)으로 분할 된다.
이때, 히스토그램의 분할은 엔드-인 탐색(adaptive end-in search) 기법을 이용하여 상기 히스토그램의 동적 영역을 결정하여 k(k는 2이상의 자연수) 개의 서브 히스토그램으로 분할하도록 구성될 수도 있다.
엔드-인 탐색(end-in search) 기법은 영상의 히스토그램을 기준으로 하여 히스토그램의 왼쪽 즉 제일 어두운 레벨, 그리고 오른쪽 즉 제일 밝은 레벨을 검출하는 기법이다. 즉, 히스토그램의 왼쪽, 오른쪽에서 안쪽으로 히스토그램의 값(픽셀 분포값)이 존재하는지(0보다 큰 값인지)를 판단하여 그 영상의 제일 밝은 값과 어두운 값을 찾는 방법이다. 이와 같의 해당 영상의 제일 밝은 값과 어두운 값을 찾게되면 해당 영상의 전체 동적 영역을 파악할 수 있게 되고, 이를 k개의 서브 히스토그램으로 분할할 수 있다.
3) 면적비 계산 단계(S130)
다음으로, 면적비 계산 단계(S130)는 히스토그램 작성 단계(S110)에서 작성 된 전체 히스토그램(200)의 전체 면적과 상기 히스토그램 분할 단계(S120)에서 작성된 서브 히스트로그램들(예컨대, 210, 220, 230, 240)의 면적을 각각 계산하여 k개 서브 히스토그램 각각의 전체 히스토그램에서 차지하는 면적의 비율, 즉, 면적비를 계산하는 단계이다.
도 2를 다시 참조하면, 첫 번째 서브 히스토그램(210)이 전체 히스토그램에서 차지하는 면적의 비율(SR1)이 가장 크게 되고, 두 번째 서브 히스토그램(220)이 전체 히스토그램에서 차지하는 면적의 비율(SR2)이 두 번째가 된다. 마찬가지로, 세 번째 서브 히스토그램(230), 네 번째 서브 히스토그램(240)의 면적 비율(SR3, SR4)이 각각 계산된다.
4) 동적 재분포 영역 결정 단계(S140)
다음으로, 재분포 영역 결정 단계(S140)는 k개 서브 히스토그램 각각의 면적비를 반영하여 상기 k개 서브히스토그램에 포함된 픽셀들의 밝기 값이 재분포되는 상기 k개 서브 히스토그램에 각각 대응된 k개의 재분포 영역을 결정하는 단계이다.
도 3은 본 발명에 따른 화질 향상 방법의 일 실시예에서 재분포 영역 결정 단계를 설명하기 위한 개념도이다.
도 3을 참조하면, 전체 히스토그램에서 차지하는 면적의 비율이 가장 큰 첫 번째 서브 히스토그램(210)이 재분포되는 재분포 영역(ARSH0)이 가장 큰 비율을 차지하게 되고, 두 번째 서브 히스토그램(220), 세 번째 서브 히스토그램(230) 및 네 번째 서브 히스토그램(240) 순으로 각각 재분포 영역(ARSH1), 재분포 영역(ARSH2), 재분포 영역(ARSH3)을 차지하게 된다.
즉, 면적비가 큰 서브 히스토그램일수록 넓은 재분포 영역을 차지하도록 동적으로 재분포 영역을 할당시킴으로써, 픽셀의 분포도가 높은 밝기 영역일수록 넓은 재분포 영역을 배정하는 것에 의하여 더욱 세밀한 밝기 표현이 가능해진다.
한편, 상기 재분포 영역 결정 단계(S140)에서는, 상기 결정된 k개의 재분포 영역에 소정의 보정 인자를 적용하여 상기 k개의 재분포 영역의 크기를 재결정하도록 구성될 수도 있다. 단순하게 전체 히스토그램의 면적에 대한 서브 히스토그램의 면적비만으로 픽셀들의 밝기 값이 재분포되는 재분포 영역을 결정할 경우에는 특정 서브 히스토그램의 재분포 영역이 지나치게 편중적으로 커지고, 특정 서브 히스토그램의 재분포 영역은 지나치게 작아져서 원 영상의 동적 영역에 과압축 현상(over compressed effect)이 발생하게 된다. 즉, 영상의 과도한 명암비 향상으로 영상의 계보도가 떨어지는 문제가 생긴다.
이를 해결하기 위해서 면적비를 이용하여 계산된 재분포 영역들에 적절한 보정 인자를 적용하여 각 서브 히스토그램에 대한 재분포 영역 할당에 어느 정도의 보정을 부여하도록 한다.
이용될 수 있는 보정 인자의 예로는, 하기 수학식 6으로 표현되는 보정 인자가 이용될 수 있다.
[수학식 6]
Figure 112008011602170-pat00013
여기에서,
Figure 112008011602170-pat00014
은 n번째 재분포 영역에 적용되어야 하는 보정 인자를 의미하며, N은 재분포 영역의 숫자를 의미하고,
Figure 112008011602170-pat00015
는 0.006 내지 0.01 사이의 값을 가진다.
이 경우, 0번째 재분포 영역(RGR0)의 크기는 면적비로 계산된 재분포 영역(ARSH0)의 크기에 상기 수학식 6으로 계산된 보정 인자(S0)를 곱하는 것에 의하여 계산 가능하다. 예컨대 보정 인자가 적용되는 0번째 재분포 영역의 크기는 아래 수학식 7과 같이 계산될 수 있다.
[수학식 7]
Figure 112008011602170-pat00016
도 4는 본 발명에 따른 화질 향상 방법의 일 실시예에서 히스토그램 재분포 단계를 설명하기 위한 개념도이다.
도 4를 참조하면, 전체 히스토그램(200)은 네 개의 서브 히스토그램(210, 220, 230, 240)로 분할되고, 각 서브 히스토그램의 면적비를 반영한 재분포 영역들(ARSH0, ARSH1, ARSH2, ARSH3)이 표현된다.
추가로 면적비를 반영한 재분포 영역들(ARSH0, ARSH1, ARSH2, ARSH3)에 대하여 소정의 보정 인자를 반영할 경우의 재분포 영역들(RGR0, RGR1, RGR2, RGR3)이 표현된다.
이 경우, 보정 인자가 적용되지 않은 경우에는 면적비에 의하여 결정된 재분포 영역(ARSH0, ARSH1, ARSH2, ARSH3)이 각 서브 히스토그램에 대응된 재분포 영역으로 이용될 것이다.
이 경우, 보정 인자가 적용될 경우에는 면적비에 의하여 결정된 재분포 영역(ARSH0, ARSH1, ARSH2, ARSH3)에 소정의 보정 인자를 적용한 재분포 영역(RGR0, RGR1, RGR2, RGR3)이 각 서브 히스토그램에 대응된 재분포 영역으로 이용될 것이다.
5) 히스토그램 재분포 단계(S150)
마지막으로, 히스토그램 재분포 단계(S150)는 상기 k개 서브히스토그램에 포함된 픽셀들의 밝기 값을 상기 대응되는 k개 재분포 영역에 재분포시키는 단계이다.
히스토그램 재분포는 배경 기술에서 언급된 바와 같이, 각각의 서브 히스토그램별로 누적분포함수(CDF: Cumulative Distribution Function)를 산출하고, 서브 히스토그램에 속한 밝기 값들을 재분포 영역으로 맵핑(mapping)시키는 전달 함수를 이용하는 것에 의하여 이루어질 수 있다. 일반적으로 전달함수는 누적분포함수의 선형식으로 정의된다.
즉, 배경 기술에서 수학식 1 내지 수학식 4를 이용하여 설명된 방법이 그대로 적용될 수도 있으며, 기타 다양한 방법들이 적용될 수 있을 것이다.
종래 기술과의 결과물 비교
1) 실험 이미지 1
실험 이미지 1은 영상의 밝기 분포가 밝은 쪽에 집중되어 있어 히스토그램 평활화시 과도한 밝기 변화가 나타나는 airplane 이미지를 이용하였다.
도 5a 내지 도 5c는 실험 이미지 1에 대한 본 발명에 따른 화질 향상 방법과 종래의 화질 향상 방법들에 의한 결과 이미지와 히스토그램들이다.
도 5a는 화질 개선이 적용되기 전의 원 영상(original image)이며, 도 5b와 도 5c는 각각 일반적인 히스토그램 평활화 기법, 본 발명에 따른 화질 향상 방법이 적용된 이미지들이다.
도 5b를 참조하면, 과도한 밝기 변화로 인하여 흰색으로 표현되어야 할 부분(구름 및 눈이 쌓인 산)에 있어서 녹색으로의 색 변화가 발생되었다. 반면에, 도 5c를 참조하면, 본 발명에 따른 화질 향상 방법이 적용되는 것에 의하여 컬러 왜곡이 억제되면서도 명암비 또한 향상되는 결과 이미지를 얻을 수 있다.
2) 실험 이미지 2
실험 이미지 2는 영상의 밝기 분포가 어두운 쪽으로 치우쳐 있는 zelda 이미지를 이용하였다.
도 6a 내지 도 6c는 실험 이미지 2에 대한 본 발명에 따른 화질 향상 방법과 종래의 화질 향상 방법들에 의한 결과 이미지와 히스토그램들이다.
도 6a는 화질 개선이 적용되기 전의 원 영상(original image)이며, 도 6b와 도 6c는 각각 일반적인 히스토그램 평활화 기법, 본 발명에 따른 화질 향상 방법이 적용된 이미지들이다.
도 6b를 참조하면, 과도한 밝기 변화로 인하여 인간의 시각적으로 불편한 결과물이 얻어지나, 반면에, 도 6c를 참조하면, 전체적인 영상 자체가 밝아지면서도 명암비 향상에 의해서 보다 선명한 이미지가 얻어진 것을 확인 가능하다.
3) 정량적 평가
하기 표 1은 상기 실험 이미지 1과 실험 이미지 2에 대한 원 이미지, 히스토그램 평활화 기법 적용 후의 이미지, 본 발명에 따른 화질 향상 방법을 적용한 후의 이미지에 대한 밝기 평균값, 표준 편차, 중간값에 대한 수치를 정리한 도표이다. 평균값은 그 값이 작으면 작을수록 전체 이미지를 구성하는 픽셀들이 어두운 쪽에 많이 분포하고 있음을 의미하며, 표준편차의 경우에는 그 값이 클수록 히스토그램이 전영역에 고르게 분포되어 있음을 의미한다.
[표 1]
Airplane Zelda
원 영상 히스토그램 평활화 적용 본 발명 적용 원 영상 히스토그램 평활화 적용 본 발명 적용
평균값 181.88 125.59 151.73 58.54 113.41 106.37
표준편차 44.00 66.40 73.33 49.93 80.95 79.92
중간값 201 125 179 56 113 106
상기 표 1을 살펴보면, 실험 이미지 1(Airplane 이미지)와 실험 이미지 2(Zelda 이미지) 모두의 경우에는 본 발명에 따른 화질 향상 방법이 적용되었을때에 히스토그램 평활화 기법에 비교하여 밝기 값의 과도한 변화가 억제되고 있음을 알 수 있다.
또한, 표준 편차의 경우에도 실험 이미지 1의 경우는 본 발명에 따른 방법이 히스토그램 평활화 기법에 비하여 더 큰 값을 가지며, 실험 이미지 2의 경우에도 거의 유사한 값을 가지는 것을 알 수 있다. 즉, 히스토그램의 분포가 고르게 이루어짐을 알 수 있다.
이를 통하여, 본 발명에 따른 화질 향상 방법이 적용된 경우에는 히스토그램 평활화 기법이 적용되는 경우보다 과도한 밝기 변화를 억제하면서도 더 넓은 히스토그램 분포를 가져 명함비 향상 효과를 얻을 수 있음을 확인 가능하다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 화질 향상 방법의 일 실시예를 설명하기 위한 순서도이다.
도 2는 본 발명에 따른 화질 향상 방법의 일 실시예에서 히스토그램 분할 단계를 설명하기 위한 개념도이다.
도 3은 본 발명에 따른 화질 향상 방법의 일 실시예에서 재분포 영역 결정 단계를 설명하기 위한 개념도이다.
도 4는 본 발명에 따른 화질 향상 방법의 일 실시예에서 히스토그램 재분포 단계를 설명하기 위한 개념도이다.
도 5a 내지 도 5c는 실험 이미지 1에 대한 본 발명에 따른 화질 향상 방법과 종래의 화질 향상 방법들에 의한 결과 이미지와 히스토그램들이다.
도 6a 내지 도 6c는 실험 이미지 2에 대한 본 발명에 따른 화질 향상 방법과 종래의 화질 향상 방법들에 의한 결과 이미지와 히스토그램들이다.

Claims (7)

  1. 0, 1, ..., L(L은 자연수)의 밝기 값을 가진 픽셀들로 구성된 입력 이미지의 화질 향상에 있어서,
    상기 픽셀들의 밝기 값 분포를 나타내는 전체 히스토그램을 작성하는 전체 히스토그램 작성 단계;
    상기 전체 히스토그램을 기준으로 영상의 가장 어두운 밝기 값과 가장 밝은 밝기 값을 파악하는 엔드-인(end-in) 탐색기법으로 영상의 동적영역을 결정하고, 상기 동적영역을 k(k는 2이상의 자연수) 개의 서브 히스토그램으로 분할하는 히스토그램 분할 단계;
    상기 전체 히스토그램의 면적과 상기 서브 히스트로그램들의 면적을 계산하여 k개 서브 히스토그램의 면적비를 계산하는 면적비 계산 단계;
    상기 k개 서브 히스토그램 각각의 면적비를 반영하여 상기 k개 서브히스토그램에 포함된 픽셀들의 밝기 값이 재분포되는 상기 k개 서브 히스토그램에 각각 대응된 k개의 재분포 영역을 결정하는 동적 재분포 영역 결정 단계; 및
    상기 k개 서브히스토그램에 포함된 픽셀들의 밝기 값을 상기 대응되는 k개 재분포 영역에 재분포시키는 히스트로그램 재분포 단계를 포함하는 화질 향상 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 전체 히스토그램 작성 단계는,
    상기 입력 이미지를 구성하는 픽셀의 밝기 값에 상기 픽셀 주위 픽셀들의 밝 기값을 반영하여 상기 픽셀들의 밝기 값 분포를 나타내는 히스토그램을 작성하는 것을 특징으로 하는 화질 향상 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 픽셀의 밝기 값에 상기 픽셀 주위 픽셀들의 밝기값을 반영하는 것은 하기 수학식에 의하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 화질 향상 방법.
    Figure 112008011602170-pat00017
    (여기에서, I(x,y)는 (x,y) 좌표로 지정되는 픽셀의 밝기값, P 및 R은 각각 -1 이하의 음의 정수, Q 및 S는 각각 1 이상의 양의 정수, M은 상기 픽셀의 밝기 값에 밝기 값이 반영되는 주위 픽셀들의 숫자)
  4. 삭제
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 재분포 영역 결정 단계는,
    상기 전체 히스토그램 작성 단계에서 작성된 전체 히스토그램의 면적에서 상 기 k개 서브 히스토그램 각각이 차지하는 면적의 비율로서 상기 k개 서브히스토그램 각각이 재분포되는 k개의 재분포 영역을 결정하는 것을 특징으로 하는 화질 향상 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 재분포 영역 결정 단계는,
    상기 결정된 k개의 재분포 영역에 소정의 보정 인자를 적용하여 상기 k개의 재분포 영역의 크기를 재결정하는 단계를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 화질 향상 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 소정의 보정 인자는 하기 수학식에 의하여 표현되는 것을 특징으로 하는 화질 향상 방법.
    Figure 112008011602170-pat00018
    (여기에서,
    Figure 112008011602170-pat00019
    은 n번째 재분포 영역에 적용되어야 하는 보정 인자를 의미하며, N은 재분포 영역의 숫자를 의미하고,
    Figure 112008011602170-pat00020
    는 0.006 내지 0.01 사이의 값을 가짐).
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101490594B1 (ko) * 2013-05-28 2015-02-05 주식회사 코아로직 안개 영역을 포함하는 영상의 처리 방법 및 장치
WO2021189460A1 (zh) * 2020-03-27 2021-09-30 深圳市大疆创新科技有限公司 图像处理方法、装置及可移动平台
KR20230045169A (ko) * 2021-09-28 2023-04-04 주식회사 스마트비전글로벌 영상분석방법 및 그를 포함하는 영상처리방법

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20050064288A (ko) * 2003-12-23 2005-06-29 한국전자통신연구원 동영상 인지 모델을 이용한 영상 화질 개선 장치 및 그방법
KR20060000715A (ko) * 2004-06-29 2006-01-06 삼성전자주식회사 이미지 센서의 화질 개선장치 및 방법

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20050064288A (ko) * 2003-12-23 2005-06-29 한국전자통신연구원 동영상 인지 모델을 이용한 영상 화질 개선 장치 및 그방법
KR20060000715A (ko) * 2004-06-29 2006-01-06 삼성전자주식회사 이미지 센서의 화질 개선장치 및 방법

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101490594B1 (ko) * 2013-05-28 2015-02-05 주식회사 코아로직 안개 영역을 포함하는 영상의 처리 방법 및 장치
WO2021189460A1 (zh) * 2020-03-27 2021-09-30 深圳市大疆创新科技有限公司 图像处理方法、装置及可移动平台
KR20230045169A (ko) * 2021-09-28 2023-04-04 주식회사 스마트비전글로벌 영상분석방법 및 그를 포함하는 영상처리방법
KR102619092B1 (ko) * 2021-09-28 2023-12-29 주식회사 스마트비전글로벌 영상분석방법 및 그를 포함하는 영상처리방법

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