KR100916073B1 - 영상의 콘트라스트를 향상시키는 히스토그램 스트레칭 장치및 방법 - Google Patents

영상의 콘트라스트를 향상시키는 히스토그램 스트레칭 장치및 방법 Download PDF

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Abstract

입력 영상의 히스토그램을 사전 설정된 최대 확장 레벨 및 최소 확장 레벨까지 스트레칭하여 영상의 콘트라스트를 향상시키는 히스토그램 스트레칭 장치가 개시된다. 상기 히스토그램 스트레칭 장치는 입력 영상이 갖는 히스토그램의 포화영역, 분포 범위등을 고려하여 입력 영상의 특성에 적절한 스트레칭을 수행한다. 상기 히스토그램 스트레칭 장치는 입력영상의 포화영역을 제거함으로써 스트레칭 효과를 향상시킬 수 있으며, 단색으로 이루어진 영상에 대해서도 영상의 왜곡 없이 스트레칭을 수행할 수 있다. 또한, 상기 히스토그램 스트레칭 장치는 어두운 영역 또는 밝은 영역으로 치우친 영상에 대해 스트레칭 연산 이전 전체적인 영상레벨을 조정함으로써 히스토그램의 스트레칭 효과를 향상시킬 수 있다.
히스토그램, 스트래칭, 감마, 포화

Description

영상의 콘트라스트를 향상시키는 히스토그램 스트레칭 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD OF STRETCHING HISTOGRAM FOR ENHANCING CONTRAST OF IMAGE}
본 발명은 디지털 영상 처리 기술에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 디지털 영상의 히스토그램을 분석하여 상기 히스토그램의 스트레칭을 수행함으로써 디지털 영상의 콘트라스트 향상을 통해 영상의 선명도를 향상시킬 수 있는 영상의 히스토그램 스트레칭 장치 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로 영상의 콘트라스트(contrast)는 영상 내 밝고 어두운 영역의 차 즉, 명암비의 크기를 의미하는 것으로 이 명암비가 클수록 콘트라스트가 높은 영상이라 볼 수 있다. 높은 콘트라스트를 갖는 영상은 영상 내 밝고 어두운 영역의 차이가 명확하여 선명도가 우수한 이미지라 할 수 있다. 따라서, 콘트라스트가 낮은 영상을 이미지 처리하여 높은 콘트라스트를 갖는 영상으로 변환하게 되면, 해당 영상의 선명도를 향상시켜 고품질의 영상을 획득할 수 있게 된다.
이러한 콘트라스트가 낮은 영상의 선명도를 향상시키 위한 이미지 처리 기법 중 하나로 영상의 히스토그램을 스트레칭하는 기술이 알려져 있다. 콘트라스트가 높은 영상은 히스토그램의 각 영상 레벨에 넓게 빈도수가 분포한다. 즉, 콘트라스트가 높은 영상은 밝은 영역과 어두운 영역에도 적절한 수의 빈도수가 존재하게 되므로, 콘트라스트가 높은 영상의 히스토그램은 전체 영상 레벨에 폭넓게 빈도수가 분포하게 된다. 이에 반해, 콘트라스트가 낮은 영상은 밝은 영역과 어두운 영역의 차이가 적으므로 그 히스토그램은 영상 레벨의 비교적 좁은 영역에 빈도수가 분포하게 된다. 이 콘트라스트가 낮은 영상의 히스토그램에서 좁은 영역에 분포하는 빈도수를 넓게 분포하도록 수정하게 되면 밝은 영역과 어두운 영역의 차이가 큰 영상을 생성할 수 있게 된다. 이와 같이, 히스토그램의 빈도수 분포를 넓게 확장하는 것을 히스토그램의 스트레칭이라 한다.
이러한 영상의 히스토그램 스트레칭 기술은 일반적인 조건에서 획득된 영상에 적용되는 경우 영상의 선명도를 향상시킬 수 있으나, 몇가지 특수한 조건에서 획득된 영상에 일괄적인 히스토그램 스트레칭 기술을 적용하는 경우 오히려 영상의 왜곡이 발생하여 영상 품질을 저하시킬 수도 있다. 예를 들어, 영상에 매우 밝은 광원이 존재하는 경우, 즉 포화 영역이 존재하는 경우나, 영상이 단색 계열로 이루어져 히스토그램의 분포가 매우 협소한 경우 또는 히스토그램의 분포가 높은 영상레벨 측(밝은 측)이나 낮은 영상 레벨 측(어두운 측)으로 치우친 영상에 대해서 일괄적인 히스토그램 스트레칭이 적용되는 경우, 이미지의 선명도 향상이 이루어지지 않거나 오히려 이미지의 왜곡이 발생하는 문제가 발생할 수 있다.
따라서, 당 기술분야에서는 히스토그램 스트레칭을 수행하고자 하는 입력 영상의 촬상 조건, 즉 히스토그램 분포 상태를 고려하여 적절하게 히스토그램 스트레칭을 수행할 수 있는 기술이 요구되고 있다.
본 발명은, 입력영상이 포화영역을 갖거나, 단색으로 이루어진 영상이거나 또는 밝은 영역/어두운 영역 중 일 영역으로 치우친 영상인 경우에도, 입력영상을 왜곡시키지 않고 효과적인 컨트라스트 향상을 이룰 수 있는 히스토그램 스트레칭 장치를 제공하는 것을 기술적 과제로 한다.
또한, 본 발명은 상기와 같은 특성을 갖는 히스토그램 스트레칭 방법을 제공하는 것을 기술적 과제로 한다.
상기 일 기술적 과제를 해결하기 위한 수단으로서 본 발명은,
입력 영상의 히스토그램을 사전 설정된 최대 확장 레벨 및 최소 확장 레벨까지 스트레칭하여 영상의 콘트라스트를 향상시키는 히스토그램 스트레칭 장치에 있어서,
입력 영상에 포함된 픽셀의 영상레벨에 따른 빈도수를 나타내는 히스토그램을 산출하는 히스토그램 산출부;
상기 산출된 히스토그램으로부터 상기 영상레벨에 따른 빈도수의 누적 분포를 구하고, 상기 히스토그램 스트레칭을 수행할 영역의 누적 분포의 최대값, 최소값, 중간값을 결정한 후, 상기 누적 분포의 최대값, 최소값 및 중간값에 대응되는 영상레벨 영역의 최소값, 최대값 및 중간값을 결정하는 히스토그램 분석부;
상기 최대 확장 레벨 및 최소 확장 레벨 사이에서 선형적으로 변화하는 선형함수에 상기 히스토그램 분석부에서 결정된 영상레벨 영역의 최대값 및 최소값을 각각 매핑하여 수정된 최대 확장 레벨 및 수정된 최소 확장 레벨을 산출하는 선형함수 적용부;
상기 영상레벨의 중간값의 크기를 기준으로 감마곡선을 선택하고, 상기 선택된 감마곡선에 상기 영상레벨의 최소값 및 최대값을 각각 매핑하여 영상레벨의 수정된 최대값 및 수정된 최소값을 산출하는 감마곡선 적용부; 및
상기 수정된 최대 확장 레벨, 수정된 최소 확장 레벨, 영상레벨의 수정된 최대값 및 영상레벨의 수정된 최소값을 이용하여 상기 입력 영상의 각 픽셀의 영상레벨을 수정하는 히스토그램 스트레칭부
를 포함하는 영상의 콘트라스트를 향상시키는 히스토그램 스트레칭 장치를 제공한다.
본 발명의 바람직한 실시형태에서, 상기 히스토그램 분석부는, 상기 산출된 히스토그램으로부터 상기 영상레벨에 따른 빈도수의 누적 분포를 구하고, 상기 누적 분포에서 사전 설정된 임계레벨 이상의 영상레벨을 갖는 영역을 포화영역으로 결정하며, 상기 누적 분포에서 상기 포화영역을 제외한 누적분포 영역의 최대값, 최소값 및 중간값을 결정하고, 상기 포화영역을 제외한 빈도수 누적 분포 영역의 최대값, 최소값 및 중간값에 각각 대응되는 상기 영상레벨의 최대값, 최소값 및 중간값을 결정할 수 있다.
또한, 본 발명의 바람직한 실시형태에서, 상기 감마곡선 적용부는, 상기 영상레벨의 중간값의 크기가 클수록 더 큰 감마값을 갖는 감마곡선을 선택하여 상기 영상레벨의 최소값 및 최대값을 매핑할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시형태에서, 상기 히스토그램 스트레칭부는, 하기 식 1을 이용하여 상기 입력 영상의 각 픽셀의 영상레벨을 수정할 수 있다.
[식 1]
Figure 112007069729734-pat00001
상기 식 1에서, Lout은 수정된 영상레벨, Lin은 입력 영상레벨, FHH는 수정된 최대 확장 레벨, FHL은 수정된 최소 확장 레벨, GHH는 영상레벨의 수정된 최대값, GHL은 영상레벨의 수정된 최소값을 의미한다.
상기 다른 기술적 과제를 달성하기 위한 수단으로서 본 발명은,
입력 영상의 히스토그램을 사전 설정된 최대 확장 레벨 및 최소 확장 레벨까지 스트레칭하여 영상의 콘트라스트를 향상시키는 히스토그램 스트레칭 방법에 있어서,
입력 영상에 포함된 픽셀의 영상레벨에 따른 빈도수를 나타내는 히스토그램 을 산출하는 단계;
상기 산출된 히스토그램으로부터 상기 영상레벨에 따른 빈도수의 누적 분포를 구하는 단계;
상기 영상레벨에 따른 빈도수의 누적 분포에서, 히스토그램 스트레칭을 수행할 영역의 누적 분포의 최대값, 최소값, 중간값을 결정한 후, 상기 누적 분포의 최대값, 최소값 및 중간값에 대응되는 영상레벨 영역의 최소값, 최대값 및 중간값을 결정하는 단계;
상기 최대 확장 레벨 및 최소 확장 레벨 사이에서 선형적으로 변화하는 선형함수에 상기 히스토그램 분석부에서 결정된 영상레벨 영역의 최대값 및 최소값을 각각 매핑하여 수정된 최대 확장 레벨 및 수정된 최소 확장 레벨을 산출하는 단계;
상기 영상레벨의 중간값의 크기를 기준으로 감마곡선을 선택하는 단계;
상기 선택된 감마곡선에 상기 영상레벨의 최소값 및 최대값을 각각 매핑하여 영상레벨의 수정된 최대값 및 수정된 최소값을 산출하는 단계; 및
상기 수정된 최대 확장 레벨, 수정된 최소 확장 레벨, 영상레벨의 수정된 최대값 및 영상레벨의 수정된 최소값을 이용하여 상기 입력 영상의 각 픽셀의 영상레벨을 수정하는 단계
를 포함하는 영상의 콘트라스트를 향상시키는 히스토그램 스트레칭 방법을 제공한다.
본 발명의 일실시형태에서, 상기 영상레벨 영역의 최소값, 최대값 및 중간값 을 결정하는 단계는, 상기 영상레벨에 따른 빈도수의 누적 분포에서, 사전 설정된 임계레벨 이상의 영상레벨을 갖는 영역을 포화영역으로 결정하는 단계; 상기 누적분포에서 상기 포화영역을 제외한 누적 분포 영역의 최대값, 최소값 및 중간값을 결정하는 단계; 및 상기 포화영역을 제외한 누적 분포 영역의 최대값, 최소값 및 중간값에 각각 대응되는 상기 영상레벨의 최대값, 최소값 및 중간값을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시형태에서, 상기 감마곡선을 선택하는 단계는 상기 영상레벨의 중간값의 크기가 클수록 더 큰 감마값을 갖는 감마곡선을 선택하는 단계일 수 있다.
또한, 본 발명의 일실시형태에서, 상기 입력 영상의 각 픽셀의 영상레벨을 수정하는 단계는, 상기 식 1을 이용하여 상기 입력 영상의 각 픽셀의 영상레벨을 수정하는 단계일 수 있다..
본 발명에 따르면, 영상에 태양광과 같은 매우 밝은 조명에 의한 포화영역이 존재하는 경우에도 포화영역을 제거하여 히스토그램 스트레칭을 수행함으로써 스트레칭의 효과를 향상시킬 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 단색으로 이루어진 영상에 대해서도 영상의 왜곡 없이 스트레칭을 수행하여 선명도가 우수한 영상을 획득할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 어두운 영역 또는 밝은 영역으로 치우친 영상에 대해 스트레칭 연산 이전 전체적인 영상레벨을 조정함으로써 히스토그램의 스트레칭 효과를 향상시킬 수 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 영상의 히스토그램 스트레칭 장치를 도시한 블록 구성도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일실시형태에 따른 영상의 히스토그램 스트레칭 장치는, 히스토그램 산출부(11)와, 히스토그램 분석부(12)와, 선형함수 적용부(13)와, 감마곡선 적용부(14) 및 히스토그램 스트레칭부(15)를 포함하여 구성된다.
상기 히스토그램 산출부(11)는, 히스토그램 스트레칭이 수행될 입력 영상에서 각 픽셀의 영상레벨에 따른 빈도수를 나타내는 히스토그램을 산출한다.
상기 히스토그램 분석부(12)는, 상기 히스토그램 산출부(11)에서 산출된 히스토그램으로부터 상기 영상레벨에 따른 빈도수의 누적 분포를 구하고, 상기 히스토그램 스트레칭을 수행할 영역의 누적 분포의 최대값, 최소값, 중간값을 결정한 후, 상기 누적 분포의 최대값, 최소값 및 중간값에 대응되는 영상레벨 영역의 최소값, 최대값 및 중간값을 결정한다.
더욱 구체적으로 히스토그램 분석부(12)는, 상기 히스토그램 산출부(11)에서 산출된 히스토그램으로부터 상기 영상레벨에 따른 빈도수의 누적 분포를 구한 후, 이 누적 분포에서 사전 설정된 임계레벨 이상의 영상레벨을 갖는 영역을 포화영역으로 결정한다. 이어, 상기 누적 분포에서 상기 포화영역을 제외한 누적분포 영역의 최대값, 최소값 및 중간값을 결정하고, 상기 포화영역을 제외한 빈도수 누적 분포 영역의 최대값, 최소값 및 중간값에 각각 대응되는 상기 영상레벨의 최대값, 최소값 및 중간값을 결정한다.
상기 히스토그램 분석부(12)에 의해 본 발명은 입력영상에 포함된 포화영역을 히스토그램 스트레칭의 대상에서 제외시켜 효과적인 선명도 개선을 가능하게 한다.
상기 선형함수 적용부(13)는, 히스토그램 스트레칭에 의해 히스토그램을 확 장하고자 하는 사전 설정된 최대 확장 레벨 및 최소 확장 레벨 사이에서 선형적으로 변화하는 선형함수에 상기 히스토그램 분석부(12)에서 결정된 영상레벨 영역의 최대값 및 최소값을 각각 매핑하여 수정된 최대 확장 레벨 및 수정된 최소 확장 레벨을 산출한다. 상기 선형함수는 상기 히스토그램 분석부(12)에서 결정된 영상레벨 영역의 최대값 및 최소값을 각각 매핑하기 위한 함수이다. 입력영상이 단색 계열의 영상으로 히스토그램 분포가 매우 좁은 경우 이 선형함수를 통해 상기 영상레벨 영역의 최대값 및 최소값을 매핑하여 새로운 최대 확장 레벨 및 최소 확장 레벨을 결정한다. 일반적인 영상에 대해 설정되는 최대 확장 레벨 및 최소 확장 레벨은 영상 레벨이 가질 수 있는 최대값 및 최소값으로 설정될 수 있다. 이러한 일반적인 최대 확장 레벨 및 최소 확장 레벨을 단색 영상에 적용하여 히스토그램 스트레칭을 수행할 경우 왜곡이 발생하게 된다. 따라서, 본 발명에서는 선형함수의 매핑을 통해 최초 설정된 최대 확장 레벨 및 최소 확장 레벨을 히스토그램 분포가 매우 좁은 영상에 대해 적절한 값으로 수정함으로써, 히스토그램 스트레칭에 의한 영상의 왜곡 발생을 억제할 수 있다.
상기 감마곡선 적용부(14)는 상기 히스토그램 분석부(12)에 의해 결정된 영상레벨의 중간값의 크기를 기준으로 감마곡선을 선택하고, 상기 선택된 감마곡선에 상기 영상레벨의 최소값 및 최대값을 각각 매핑하여 영상레벨의 수정된 최대값 및 수정된 최소값을 산출한다.
상기 감마곡선은 영상의 입력 레벨에 따른 출력 레벨의 관계를 나타내는 곡 선으로, 변수 γ(감마값)에 의해 다양한 형태의 곡선이 정의된다. 상기 감마곡선 적용부(14)는 상기 히스토그램 분석부(12)에 의해 결정된 영상레벨의 중간값의 크기를 기준으로 상기 감마곡선의 감마값을 결정한다. 상기 감마곡선은 감마값이 클수록 입력레벨보다 출력레벨이 작아지고, 감마값이 작을수록 입력레벨보다 출력레벨이 커지는 특징을 갖는다. 상기 감마곡선 적용부(14)는 영상레벨의 중간값이 클수록 영상의 히스토그램이 밝은 영역으로 치우친 것으로 판단하여, 큰 감마값을 갖는 감마곡선을 선택한다. 이를 통해 영상레벨을 전체적으로 어두운 영역으로 이동시킬 수 있다. 마찬가지로, 상기 감마곡선 적용부(14)는 영상레벨의 중간값이 작을수록 영상의 히스토그램이 어두운 영역으로 치우친 것으로 판단하여, 작은 감마값을 갖는 감마곡선을 선택한다. 이를 통해 영상레벨을 전체적으로 밝은 영역으로 이동시킬 수 있다.
상기 감마곡선 적용부(14)를 통해, 본 발명은 전체적으로 밝은 영역 또는 어두운 영역으로 치우친 입력 영상에 대해 적절한 보정을 수행함으로써 효율적인 히스토그램 스트레칭을 가능하게 한다.
상기 히스토그램 스트레칭부(15)는 상기 선형함수 적용부(13) 및 감마곡선 적용부(14)에 의해 산출된 상기 수정된 최대 확장 레벨, 수정된 최소 확장 레벨, 영상레벨의 수정된 최대값 및 영상레벨의 수정된 최소값을 이용하여 상기 입력 영상의 각 픽셀의 영상레벨을 수정한다.
일반적으로 히스토그램 스트레칭을 위해서 하기 식 2와 같은 히스토그램 스 트레칭 수행 수식이 알려져 있다.
[식 2]
Figure 112007069729734-pat00002
상기 식 2에서 Lout는 히스토그램 스트레칭에 의해 수정된 영상레벨을 나타내고, Lin은 입력 영상레벨을 나타낸다. 또한, FH와 FL은 사전에 설정되는 스트레칭 목표값의 최대값, 최소값 즉, 전술한 사전 설정된 최대 확장 레벨 및 최소 확장 레벨을 나타낸다. 또한, HH와 HL은 입력영상의 영상레벨 중 최대값, 최소값을 나타낸다. 상기 식 2는 통상적인 히스토그램 스트레칭에 적용되는 식으로서 본 발명과 같이 단색영상 또는 밝기가 치우친 영상에 대해서는 고려하지 않은 것이다.
본 발명의 히스토그램 스트레칭부(15)는, 상기 선형함수 적용부(13), 감마곡선 적용부(14)에 의해 영상의 특성을 고려하여 수정된 변수들을 적용하여 하기 식 1과 같이 스트레칭을 수행한다.
[식 1]
Figure 112007069729734-pat00003
상기 식 1에서, Lout은 수정된 영상레벨, Lin은 입력 영상레벨, FHH는 수정된 최대 확장 레벨, FHL은 수정된 최소 확장 레벨, GHH는 영상레벨의 수정된 최대값, GHL은 영상레벨의 수정된 최소값을 의미한다.
이와 같이, 본 발명은, 단색 영상이 가질 수 있는 매우 좁은 범위의 히스토그램 분포를 고려한 수정된 최대, 최소 확장 레벨과, 감마곡선에 의해 치우침이 보상된 영상레벨의 수정된 최대값, 최소값을 히스토그램 스트레칭에 적용함으로써, 스트레칭에 의한 이미지 왜곡을 방지하고 선명도 향상 효과를 증가시킬 수 있다.
도 2는 본 발명의 일실시형태에 따른 영상의 히스토그램 스트레칭 방법을 도시한 플로우 차트이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시형태에 따른 영상의 히스토그램 스트레칭 방법은, 입력 영상의 히스토그램을 사전 설정된 최대 확장 레벨 및 최소 확장 레벨까지 스트레칭하여 영상의 콘트라스트를 향상시키는 히스토그램 스트레칭 방법에 있어서, 입력 영상에 포함된 픽셀의 영상레벨에 따른 빈도수를 나타내는 히 스토그램을 산출하는 단계(S11)와, 상기 산출된 히스토그램으로부터 상기 영상레벨에 따른 빈도수의 누적 분포를 구하는 단계(S12)와, 상기 영상레벨에 따른 빈도수의 누적 분포에서, 히스토그램 스트레칭을 수행할 영역의 누적 분포의 최대값, 최소값, 중간값을 결정한 후, 상기 누적 분포의 최대값, 최소값 및 중간값에 대응되는 영상레벨 영역의 최소값, 최대값 및 중간값을 결정하는 단계(S13)와, 상기 최대 확장 레벨 및 최소 확장 레벨 사이에서 선형적으로 변화하는 선형함수에 상기 히스토그램 분석부에서 결정된 영상레벨 영역의 최대값 및 최소값을 각각 매핑하여 수정된 최대 확장 레벨 및 수정된 최소 확장 레벨을 산출하는 단계(S14)와, 상기 영상레벨의 중간값의 크기를 기준으로 감마곡선을 선택하는 단계(S15)와, 상기 선택된 감마곡선에 상기 영상레벨의 최소값 및 최대값을 각각 매핑하여 영상레벨의 수정된 최대값 및 수정된 최소값을 산출하는 단계(S16), 및 상기 수정된 최대 확장 레벨, 수정된 최소 확장 레벨, 영상레벨의 수정된 최대값 및 영상레벨의 수정된 최소값을 이용하여 상기 입력 영상의 각 픽셀의 영상레벨을 수정하는 단계(S17)를 포함할 수 있다.
도 3의 (a)는 입력 영상의 히스토그램의 일례를 도시한 도면이며, (b)는 (a)의 히스토그램으로부터 산출한 영상레벨에 따른 빈도수의 누적분포 곡선이며, (c)는 (a)에서 포화영역이 제거된 히스토그램을 도시한 도면이다.
도 4는 수정된 최대 확장 레벨 및 수정된 최소 확장 레벨을 산출하기 위해 스트레칭이 수행될 영역의 영상레벨의 최대값 및 최소값을 각각 매핑하는데 적용되 는 선형함수의 일례를 도시한 도면이다.
도 5는 밝은 영역 및 어두운 영역으로 치우친 입력 영상의 히스토그램의 일례를 도시한 도면이다.
도 6은 감마곡선의 일례를 도시한 도면이다.
도 7 및 도 8은 본 발명에 따른 히스토그램 스트레칭 방법이 적용된 결과를 도시한 도면이다.
이하, 도 1 내지 도 8을 참조하여 입력 영상의 처리 단계 순으로 본 발명의 작용 및 효과를 더욱 상세하게 설명한다.
먼저, 히스토그램 스트레칭의 대상이 되는 입력신호가 입력되면 히스토그램 산출부(11)에 의해 상기 입력영상의 각 픽셀이 갖는 영상레벨과 이 영상레벨을 갖는 픽셀의 수, 즉 빈도수의 관계를 나타내는 히스토그램을 산출한다(S11). 예를 들어, 도 3의 (a)와 같이, 히스토그램은 x축이 영상레벨을 나타내고 y축이 각 영상레벨을 갖는 픽셀의 수, 즉 빈도수를 나타내는 형태를 가질 수 있다. 상기 영상레벨은 색을 표현하는 다양한 색영역(예를 들어 YCbCr, YUV, RGB 등)에 따라 다양하게 결정될 수 있으며 그 수치범위도 색영역에 따라 다양하게 결정된다. 본 명세서에서는 0 내지 255의 값으로 표현되는 YCbCr 색공간의 Y(휘도) 성분을 예로 들어 설명하기로 한다.
다음으로, 상기 히스토그램 산출부(11)에 의해 산출된 입력 영상의 히스토그램은 히스토그램 분석부(12)로 전달되고, 상기 히스토그램 분석부(12)는 입력된 히스트그램을 이용하여 영상레벨에 따른 빈도수의 누적 분포를 산출한다(S12). 상기 히스토그램 분석부(12)에 의해 산출된 누적 분포가 도 3의 (b)에 도시된다. 히스토그램 분석부(12)는 이 누적 분포에서 사전 설정된 임계레벨 이상의 영상레벨을 갖는 영역을 포화영역으로 결정한다. 도 3의 (b)에 도시된 예에서, 상기 히스토그램 분석부(12)는 250을 임계레벨로 하여 그 이상의 영상레벨을 갖는 부분을 포화영역으로 간주하였다. 예를 들어, 입력영상이 640×480 사이즈(총 픽셀수 307,200)라고 할 때, 도 3의 (b)에 도시된 것과 같이 250의 영상레벨에서 빈도수의 누적값은 297,200일 수 있다. 따라서, 250 이상의 영상레벨을 갖는 10,000의 누적수는 포화영역으로서 히스토그램 스트레칭에서 제외시킨다.
또한, 히스토그램 산출부(11)는 이 포화영역이 제거된 누적분포에서 스트레칭의 대상이 될 영역을 결정한다(S13). 예를 들어, 도 3의 (b)에서 누적분포 중 포화영역을 제외한 영역(0 - 297,200)의 최외곽값에서 적절한 마진을 적용한 위치인 30,720와 297,000을 스트레칭의 대상이 될 영역의 최대 최소값으로 각각 결정할 수 있으며, 이 두 값의 중간값을 스트레칭 대상이 될 영역의 중간값으로 결정할 수 있다. 누적 분포에서 스트레칭 영역의 최대값, 최소값 및 중간값을 구하는 데에는 다양한 다른 방식들이 적용될 수 있을 것이다. 이어, 히스토그램 산출부(11)는 누적분포에서 스트레칭의 대상이 될 영역의 최대 최소값에 상응하는 영상레벨을 결정한다. 즉, 히스토그램 산출부(11)는 누적분포에서 스트레칭의 대상이 될 영역의 최대 값이 되는 영상레벨을 스트레칭 대상이 되는 영역의 영상레벨의 최대값(HH)으로 결정하고, 누적분포에서 스트레칭의 대상이 될 영역의 최소값이 되는 영상레벨을 스트레칭 대상이 되는 영역의 영상레벨의 최저값(HL)으로 결정할 수 있다. 마찬가지로 누적분포에서 스트레칭의 대상이 될 영역의 중간값이 되는 영상레벨을 스트레칭 대상이 되는 영역의 영상레벨의 중간값(HM)으로 결정할 수 있다.
다음으로, 선형함수 적용부(13)는 사전 설정된 선형함수에 상기 영상레벨 영역의 최대값 및 최소값을 매핑한다(S14). 히스토그램 스트레칭 기법은 히스토그램 스트레칭을 통해 확장될 범위를 사전에 설정할 수 있다. 사전에 설정된 확장 범위의 최대값 및 최소값(확장 최대 레벨, 확장 최소 레벨)은 통상 영상레벨이 가질 수 있는 최대값 및 최소값이 될 수 있다. 그러나, 히스토그램에서 매우 좁은 분포를 갖는 단색 영상 등에 이 통상적인 확장 최대 레벨과 확장 최소 레벨을 적용하는 경우 입력 영상에 비해 너무 넓은 범위로 스트레칭이 이루어져 색상의 왜곡을 발생시킬 수 있다. 따라서, 본 발명에서는 도 4에 도시된 것과 같이 사전 설정된 최대 확장 레벨과 최소 확장 레벨 사이에서 선형적으로 변화하는 선형 함수를 적용함으로써, 단색 영상과 같은 매우 좁은 히스토그램 분포를 갖는 영상에 대해 최대 확장 레벨과 최소 확장 레벨을 수정할 수 있다.
도 4에 도시된 것과 같이, 선형함수는 (x1, y1)과 (x2, y2)의 두 점으로 결정된다. y1의 값은 사전 설정된 최소 확장 레벨이 되고, y2의 값은 사전 설정된 최 대 확장 레벨이 된다. 또한, 상기 선형함수는 x1보다 작은 영역과 x2보다 큰 영역에서는 각각 상기 최소 확장 레벨과 최대 확장 레벨의 값을 일정하게 유지하고, 두 점 사이에서는 두 점을 잇는 직선, 즉 {(y2-y1)/(x2-x1)}*(I-x1)+y1}(I는 히스토그램 산출부(11)에 의해 산출된 영상 레벨의 최대값(HH), 최소값(HL))의 형태를 나타낸다.
　도 4의 (a)는 일반적인 영상, 즉 히스토그램 산출부(11)에 의해 산출된 영상 레벨의 최대값(HH), 최소값(HL)이 충분히 넓은 간격을 가질 때를 도시한다. 이 경우, 선형함수를 적용하여 히스토그램 산출부(11)에 의해 산출된 영상 레벨의 최대값(HH), 최소값(HL)을 매핑하여 수정된 확장 범위를 결정하더라도 최초에 설정된 범위를 그대로 유지하게 된다. 이에 비해 도 4의 (b)는 단색 영상의 예를 도시한다. 이 경우 HL과 HH사이의 값 차이가 작기 때문에, 선형함수에 의해 매핑을 수행하면, 두 점을 연결한 직선 {(y2-y1)/(x2-x1)}*(I-x1)+y1}에 의해 매핑이 이루어진다. 이 경우 도 4의 (b)에 도시된 것과 같이, 수정된 최대 확장 레벨(FHH) 및 수정된 최소 확장 레벨(FHL) 사이의 간격은 히스토그램 산출부(11)에 의해 산출된 영상 레벨의 최대값(HH), 최소값(HL) 사이의 간격과 거의 차이가 발생하지 않는다. 따라서, 히스토그램 스트레칭에 의해 출력되는 영상과 입력영상은 거의 비슷한 영상이 될 수 있어 단색영상에서 발생되는 스트레칭 왜곡을 방지 할 수 있게 된다.
한편, 히스토그램 분석부(12)에서 출력되는 스트레칭을 수행하고자 하는 영상 레벨 범위의 최대값(HH), 최소값(HL) 및 중간값(HM)은 감마곡선 적용부(14)에 입력되고, 감마곡선 적용부(14)는 영상레벨 범위의 중간값(HM)을 기준으로 감마값이 결정된 감마곡선을 선택하여 상기 영상 레벨 범위의 최대값(HH), 최소값(HL)을 수정한다. 도 5의 (a)에 실선으로 도시된 것과 같이 어두운 영역으로 치우친 영상은 스트레칭을 수행할 경우 여전히 어두운 영역으로 치우쳐 콘트라스트 향상 효과가 크게 나타나지 않는다. 마찬가지로 도 5의 (a)에 실선으로 도시된 것과 같이 밝은 영역으로 치우친 영상도 스트레칭을 수행할 경우 여전히 밝은 영역으로 치우쳐 콘트라스트 향상 효과가 크게 나타나지 않는다. 따라서, 이러한 영상들은 도 5의 (a), (b)에 점선으로 도시한 것과 같이, 영상레벨을 중간영역으로 이동시키는 수정을 한 후 스트레칭을 수행하는 것이 콘트라스트 향상 효과를 더욱 증가시킬 수 있는 방안이 된다. 이를 위해, 본 발명에서는 감마곡선을 통한 매핑을 수행한다.
일반적으로 감마곡선은 디스플레이 장치에서 어둡게 표현되는 왜곡 특성을 교정하기 위해 많이 사용되는 것으로 하기 식 3과 같이 표현된다.
[식 3]
Figure 112007069729734-pat00004
상기 식 3에서 r은 입력레벨, c, r은 양수이고 s는 출력레벨이 된다.
상기 식 3과 같이 표현되는 감마곡선이 도 6에 도시된다. 도 6에 도시한 바와 같이, 감마곡선은 다양한 γ(감마)값에 따라 다양한 형태를 나타낸다. 도 6에 도시된 감마곡선들은 입력값과 출력값을 0 내지 255의 값들로 정규한 것이다. 도 6을 참조하면, γ(감마)의 값에 따라 감마 곡선이 다른 형태를 보이는 것을 알 수 있다. 상기 감마곡선을, 상기 도 5에 도시된 것과 같이 일측으로 밝기가 치우친 영상의 히스토그램을 이동시키는 것과 관련하여 고려해보면, 감마값이가 1 보다 큰 경우 높은 레벨의 히스토그램을 이동시키는 것이 가능하고, 감마값이 1 보다 작은 값을 갖는 감마곡선은 낮은 레벨의 히스토그램을 중앙부로 이동시킬 수가 있다. 본 발명에서는 입력영상의 히스토그램에서 산출된 영상레벨의 중간값(HM)을 분석하여 적절한 감마값을 갖는 감마곡선을 이용한 매핑을 통해 어둡거나 밝은 입력영상을 수정할 수 있다.
상기 히스토그램 분석부(12)에 의해 산출된 영상레벨의 중간값(HM)은 히스토그램의 중앙부를 대표하는 값으로 이해될 수 있으며, 이를 기준으로 입력영상의 수정 방향을 결정 할 수 있다. 0 내지 255의 범위에서 영상레벨이 표현되는 경우를 예로 들면, 상기 영상레벨의 중간값(HM)이 대략 110 내지 130의 값을 갖는 경우, 히스토그램의 분포가 일측으로 치우치지 않은 것으로 판단하고 감마값을 1으로 적용할 수 있다. 또한, 상기 영상레벨의 중간값(HM)이 대략 90 내지 110인 경우, 감마값을 0.5로 선택하고, 70 내지 90인 경우 감마값을 0.3으로 선택하며, 50 내지 70인 경우 감마값을 0.1로 선택할 수 있다. 즉, 입력영상이 히스토그램이 어두운 쪽으로 많이 치우칠 수록 더 큰 값으로 수정할 수 있는 감마곡선을 결정할 수 있다.
마찬가지로, 밝은 측으로 치우친 입력영상의 경우, 상기 영상레벨의 중간값(HM)이 대략 130 내지 150이면 감마값을 1.2로 선택하고, 대략 150 내지 170이면 감마값을 1.5로 선택함으로써 밝은 측으로 치우친 히스토그램을 중심부로 이동시키는 것이 가능하다.
　이러한 상기 영상레벨의 중간값(HM)을 기준으로 하여 감마값이 선택된 감마곡선에 상기 히스토그램 분석부(12)에 의해 산출된 영상레벨의 최대값(HH) 및 최소값(HL)을 매핑시켜면 이동된 히스토그램, 즉 수정된 영상레벨의 최대값(GHH) 및 수정된 영상레벨의 최소값(GHL)을 구할 수 있다.
최종적으로, 히스토그램 스트레칭부(15)는 상기 식 2와 같이 일반적으로 알려진 히스토그램 스트레칭 공식에 수정된 최대 확장 레벨(FHH), 수정된 최소 확장 레벨(FHL), 영상레벨의 수정된 최대값(GHH), 및 영상레벨의 수정된 최소값(GHL)을 적용하여 하기 식 1을 도출한다.
[식 1]
Figure 112007069729734-pat00005
상기 히스토그램 스트레칭부(15)는 상기 식 1을 이용하여 입력영상의 각 픽셀의 영상레벨(Lin)을 정정하여 출력(Lout)함으로써 입력 영상에 대한 히스토그램 스트레칭을 종료하게 된다.
도 7 및 도 8은 종래의 히스토그램 스트레칭 방법과 본 발명에 따른 히스토그램 스트레칭 방법이 적용된 결과를 도시한 도면이다.
도 7의 (a) 및 도 8의 (b)에 도시된 히스토그램 분포도를 살펴보면, 어두운 부분에 대부분의 픽셀이 위치하며, 매우 밝은 부분에 많은 픽셀이 존재한다. 이러한 히스토그램은 건물과 건물 위에 태양이 존재하는 역광 영상일 수 있다. 태양은 밝은 부분에 분포하고, 나머지 피사체는 어둡게 촬영이 되어 히스토그램 분포가 어두운 영역에 치우쳐 있는 것을 확인할 수 있다. 두 영상의 HM값은 각각 70 과 74로 계산 되어 졌고, 이에 따라 감마값은 0.2로 설정이 되어 계산되었다.
　도 7의 (b)와 도 8의 (b)는 히스토그램 스트레칭 이후의 영상에 대한 히스토그램 분포이다. 어두운 영역의 영상레벨 최소값을 0 레벨로 스트레칭 하여 대비를 확장하고, 어두운 부분에 편중되어 있던 히스토그램을 감마값 0.2를 사용하여 이동시켜 이미지를 밝게 개선 되었음을 확인하였다.
도 1은 본 발명의 일실시형태에 따른 영상의 히스토그램 스트레칭 장치를 도시한 블록 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일실시형태에 따른 영상의 히스토그램 스트레칭 방법을 도시한 플로우 차트이다.
도 3의 (a)는 입력 영상의 히스토그램의 일례를 도시한 도면이며, (b)는 (a)의 히스토그램으로부터 산출한 영상레벨에 따른 빈도수의 누적분포 곡선이며, (c)는 (a)에서 포화영역이 제거된 히스토그램을 도시한 도면이다.
도 4는 수정된 최대 확장 레벨 및 수정된 최소 확장 레벨을 산출하기 위해 스트레칭이 수행될 영역의 영상레벨의 최대값 및 최소값을 각각 매핑하는데 적용되는 선형함수의 일례를 도시한 도면이다.
도 5는 밝은 영역 및 어두운 영역으로 치우친 입력 영상의 히스토그램의 일례를 도시한 도면이다.
도 6은 감마곡선의 일례를 도시한 도면이다.
도 7 및 도 8은 본 발명에 따른 히스토그램 스트레칭 방법이 적용된 결과를 도시한 도면이다.
*도면의 주요부분에 대한 부호의 설명*
11: 히스토그램 산출부 12: 히스토그램 분석부
13: 선형함수 적용부 14: 감마곡선 적용부
15: 히스토그램 스트레칭부

Claims (8)

  1. 입력 영상의 히스토그램을 사전 설정된 최대 확장 레벨 및 최소 확장 레벨까지 스트레칭하여 영상의 콘트라스트를 향상시키는 히스토그램 스트레칭 장치에 있어서,
    입력 영상에 포함된 픽셀의 영상레벨에 따른 빈도수를 나타내는 히스토그램을 산출하는 히스토그램 산출부;
    상기 산출된 히스토그램으로부터 상기 영상레벨에 따른 빈도수의 누적 분포를 구하고, 상기 히스토그램 스트레칭을 수행할 영역의 누적 분포의 최대값, 최소값, 중간값을 결정한 후, 상기 누적 분포의 최대값, 최소값 및 중간값에 대응되는 영상레벨 영역의 최소값, 최대값 및 중간값을 결정하는 히스토그램 분석부;
    상기 최대 확장 레벨 및 최소 확장 레벨 사이에서 선형적으로 변화하는 선형함수에 상기 히스토그램 분석부에서 결정된 영상레벨 영역의 최대값 및 최소값을 각각 매핑하여 수정된 최대 확장 레벨 및 수정된 최소 확장 레벨을 산출하는 선형함수 적용부;
    상기 영상레벨의 중간값의 크기를 기준으로 감마곡선을 선택하고, 상기 선택된 감마곡선에 상기 영상레벨의 최소값 및 최대값을 각각 매핑하여 영상레벨의 수정된 최대값 및 수정된 최소값을 산출하는 감마곡선 적용부; 및
    상기 수정된 최대 확장 레벨, 수정된 최소 확장 레벨, 영상레벨의 수정된 최대값 및 영상레벨의 수정된 최소값을 이용하여 상기 입력 영상의 각 픽셀의 영상레 벨을 수정하는 히스토그램 스트레칭부
    를 포함하는 영상의 콘트라스트를 향상시키는 히스토그램 스트레칭 장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 히스토그램 분석부는,
    상기 산출된 히스토그램으로부터 상기 영상레벨에 따른 빈도수의 누적 분포를 구하고, 상기 누적 분포에서 사전 설정된 임계레벨 이상의 영상레벨을 갖는 영역을 포화영역으로 결정하며, 상기 누적 분포에서 상기 포화영역을 제외한 누적분포 영역의 최대값, 최소값 및 중간값을 결정하고, 상기 포화영역을 제외한 빈도수 누적 분포 영역의 최대값, 최소값 및 중간값에 각각 대응되는 상기 영상레벨의 최대값, 최소값 및 중간값을 결정하는 것을 특징으로 하는 히스토그램 스트레칭 장치.
  3. 제1항에 있어서, 상기 감마곡선 적용부는,
    상기 영상레벨의 중간값의 크기가 클수록 더 큰 감마값을 갖는 감마곡선을 선택하여 상기 영상레벨의 최소값 및 최대값을 매핑하는 것을 특징으로 하는 히스토그램 스트레칭 장치.
  4. 제1항에 있어서, 상기 히스토그램 스트레칭부는,
    하기 식 1을 이용하여 상기 입력 영상의 각 픽셀의 영상레벨을 수정하는 것을 특징으로 하는 히스토그램 스트레칭 장치.
    [식 1]
    Figure 112007069729734-pat00006
    (Lout: 수정된 영상레벨, Lin: 입력 영상레벨, FHH: 수정된 최대 확장 레벨, FHL: 수정된 최소 확장 레벨, GHH: 영상레벨의 수정된 최대값, GHL: 영상레벨의 수정된 최소값)
  5. 입력 영상의 히스토그램을 사전 설정된 최대 확장 레벨 및 최소 확장 레벨까지 스트레칭하여 영상의 콘트라스트를 향상시키는 히스토그램 스트레칭 방법에 있어서,
    입력 영상에 포함된 픽셀의 영상레벨에 따른 빈도수를 나타내는 히스토그램을 산출하는 단계;
    상기 산출된 히스토그램으로부터 상기 영상레벨에 따른 빈도수의 누적 분포를 구하는 단계;
    상기 영상레벨에 따른 빈도수의 누적 분포에서, 히스토그램 스트레칭을 수행할 영역의 누적 분포의 최대값, 최소값, 중간값을 결정한 후, 상기 누적 분포의 최대값, 최소값 및 중간값에 대응되는 영상레벨 영역의 최소값, 최대값 및 중간값을 결정하는 단계;
    상기 최대 확장 레벨 및 최소 확장 레벨 사이에서 선형적으로 변화하는 선형 함수에 상기 히스토그램 분석부에서 결정된 영상레벨 영역의 최대값 및 최소값을 각각 매핑하여 수정된 최대 확장 레벨 및 수정된 최소 확장 레벨을 산출하는 단계;
    상기 영상레벨의 중간값의 크기를 기준으로 감마곡선을 선택하는 단계;
    상기 선택된 감마곡선에 상기 영상레벨의 최소값 및 최대값을 각각 매핑하여 영상레벨의 수정된 최대값 및 수정된 최소값을 산출하는 단계; 및
    상기 수정된 최대 확장 레벨, 수정된 최소 확장 레벨, 영상레벨의 수정된 최대값 및 영상레벨의 수정된 최소값을 이용하여 상기 입력 영상의 각 픽셀의 영상레벨을 수정하는 단계
    를 포함하는 영상의 콘트라스트를 향상시키는 히스토그램 스트레칭 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 영상레벨 영역의 최소값, 최대값 및 중간값을 결정하는 단계는,
    상기 영상레벨에 따른 빈도수의 누적 분포에서, 사전 설정된 임계레벨 이상의 영상레벨을 갖는 영역을 포화영역으로 결정하는 단계;
    상기 누적분포에서 상기 포화영역을 제외한 누적 분포 영역의 최대값, 최소값 및 중간값을 결정하는 단계; 및
    상기 포화영역을 제외한 누적 분포 영역의 최대값, 최소값 및 중간값에 각각 대응되는 상기 영상레벨의 최대값, 최소값 및 중간값을 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 히스토그램 스트레칭 방법.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 감마곡선을 선택하는 단계는,
    상기 영상레벨의 중간값의 크기가 클수록 더 큰 감마값을 갖는 감마곡선을 선택하는 단계인 것을 특징으로 하는 히스토그램 스트레칭 방법.
  8. 제5항에 있어서,
    상기 입력 영상의 각 픽셀의 영상레벨을 수정하는 단계는,
    하기 식 1을 이용하여 상기 입력 영상의 각 픽셀의 영상레벨을 수정하는 단계인 것을 특징으로 하는 히스토그램 스트레칭 방법.
    [식 1]
    Figure 112007069729734-pat00007
    (Lout: 수정된 영상레벨, Lin: 입력 영상레벨, FHH: 수정된 최대 확장 레벨, FHL: 수정된 최소 확장 레벨, GHH: 영상레벨의 수정된 최대값, GHL: 영상레벨의 수정된 최소값)
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