KR100997159B1 - 콘트라스트 개선장치 및 방법 - Google Patents

콘트라스트 개선장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 영상표시장치의 화질 열화없이 이미지 특성에 맞도록 이미지 콘트라스트를 개선시킬 수 있는 콘트라스트 개선장치를 제공하기 위한 것으로, 이를 위해 본 발명은 입력되는 이미지 데이터의 휘도신호를 이용하여 히스토그램(histogram) 분포를 분석하는 히스토그램 분석부와, 분석된 히스토그램 분포를 이용하여 누적밀도함수(Cumulative Density Function)를 산출하는 누적밀도함수 산출부와, 상기 분석된 히스토그램 분포의 전영역을 기 설정된 복수 개의 이미지 밝기등급으로 분할하고, 분할된 이미지 밝기등급들 중 기 설정된 기준값이 속하는 이미지 밝기등급을 선택하는 이미지 밝기등급 판단부와, 선택된 이미지 밝기등급에 따라 전달함수(transfer function)를 생성하고, 생성된 전달함수를 이용하여 상기 이미지 데이터의 휘도신호의 콘트라스트를 개선시키는 콘트라스트 개선부를 구비하는 콘트라스트 개선장치를 제공한다.
영상표시장치, 콘트라스트, 히스토그램, 누적밀도함수

Description

콘트라스트 개선장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR IMPROVING CONTRAST}
본 발명은 영상표시장치에 관한 것으로서, 영상표시장치의 콘트라스트(contrast) 개선장치 및 방법에 관한 것이다.
디지털 영상표시장치는 다양한 영상처리방법이 적용되어 영상의 화질을 높이고 있다. 디지털 영상을 처리하기 위한 영상처리방법으로는 밝기(brightness) 개선, 콘트라스트(contrast) 개선, 선명도(edge, transition, resolution) 개선, 색 재현성(hue/saturation) 개선, 노이즈(noise) 개선방법 등으로 크게 분류할 수 있다.
이중, 콘트라스트 개선방법은 휘도신호에 대하여 수행되며, 콘트라스트 신장(contrast stretching)방법과 히스토그램 평활화(histogram equalization)방법이 있다. 콘트라스트 신장방법은 휘도성분의 히스토그램 모양을 고려하지 않고, 최대값과 최소값을 추출하여 히스토그램을 신장(stretching)시키는 방법으로서, 알고리즘이 단순하다. 히스토그램 평활화방법은 영상의 히스토그램을 분석하여 시각적으로 콘트라스트를 최대화하도록 히스토그램을 다시 모델링하는 방법으로서 콘트라스 트 신장방법에 비해 복잡한 알고리즘을 사용하지만 성능이 뛰어난 것으로 알려져 있다.
그러나, 히스토그램 평활화방법은 급격하게 밝기가 변화하는 영상에 대하여 순간적인 화질 열화가 발생하는 문제점이 있으며, 동영상에 대하여 소프트 웨어 처리시 계산량이 많고, 하드웨어로 구현할 경우에도 많은 하드웨어가 요구되는 문제점이 있다.
삭제
따라서, 본 발명은 종래기술에 따른 문제점을 해결하기 위해 제안된 것으로서, 다음과 같은 목적들이 있다.
첫째, 본 발명은 영상표시장치의 화질 열화없이 이미지 특성에 맞도록 이미지 콘트라스트를 개선시킬 수 있는 콘트라스트 개선장치를 제공하는데 그 목적이 있다.
둘째, 본 발명은 작은 크기의 하드웨어를 이용하여 이미지 특성에 맞도록 이미지 콘트라스트를 개선시킬 수 있는 콘트라스트 개선장치를 제공하는데 다른 목적이 있다.
셋째, 본 발명은 영상표시장치의 화질 열화없이 이미지 특성에 맞도록 이미지의 콘트라스트를 개선시킬 수 있는 콘트라스트 개선방법을 제공하는데 또 다른 목적이 있다.
넷째, 본 발명은 작은 크기의 하드웨어를 이용하여 이미지 특성에 맞도록 이미지 콘트라스트를 개선시킬 수 있는 콘트라스트 개선방법을 제공하는데 또 다른 목적이 있다.
상기한 목적을 달성하기 위한 일 측면에 따른 본 발명은 입력되는 이미지 데이터의 휘도신호를 이용하여 히스토그램 분포를 분석하는 히스토그램 분석부와, 분 석된 히스토그램 분포를 이용하여 누적밀도함수(Cumulative Density Function)를 산출하는 누적밀도함수 산출부와, 상기 분석된 히스토그램 분포의 전영역을 기 설정된 복수 개의 이미지 밝기등급으로 분할하고, 분할된 이미지 밝기등급들 중 기 설정된 기준값이 속하는 이미지 밝기등급을 선택하는 이미지 밝기등급 판단부와, 선택된 이미지 밝기등급에 따라 전달함수(transfer function)를 생성하고, 생성된 전달함수를 이용하여 상기 이미지 데이터의 휘도신호의 콘트라스트를 개선시키는 콘트라스트 개선부를 구비하는 콘트라스트 개선장치를 제공한다.
또한, 상기한 목적을 달성하기 위한 다른 측면에 따른 본 발명은 입력되는 이미지 데이터의 휘도신호를 이용하여 히스토그램 분포를 분석하는 단계와, 분석된 히스토그램 분포를 이용하여 누적밀도함수를 산출하는 단계와, 상기 분석된 히스토그램 분포의 전영역을 기 설정된 복수 개의 이미지 밝기등급으로 분할하고, 분할된 이미지 밝기등급들 중 기 설정된 기준값이 속하는 이미지 밝기등급을 선택하는 단계와, 선택된 이미지 밝기등급에 따라 전달함수를 생성하고, 생성된 전달함수를 이용하여 상기 이미지 데이터의 휘도신호의 콘트라스트를 개선시키는 단계를 포함하는 콘트라스트 개선방법을 제공한다.
상기한 구성을 포함하는 본 발명에 의하면, 입력되는 이미지 데이터의 히스토그램 분포에 따라 특성화된 전달함수를 생성하고, 생성된 전달함수를 이용하여 이미지 콘트라스트를 개선시킴으로써 화질 열화없이 이미지 콘트라스트를 개선시킬 수 있다. 또한, 작은 크기의 하드웨어를 이용하여 콘트라스트 개선이 가능함으로써 모바일(mobile) 또는 휴대용 표시장치(portable display device)에 적용할 수 있다.
이하, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 정도로 상세히 설명하기 위하여, 본 발명의 가장 바람직한 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 설명한다. 또한, 명세서 전체에 걸쳐서 동일한 도면부호(또는, 참조부호)로 표기된 부분은 동일한 요소를 나타낸다.
실시예
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 콘트라스트 개선장치를 설명하기 위해 도시한 블럭도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 콘트라스트 개선장치는 입력되는 이미지 데이터의 휘도신호를 이용하여 히스토그램(histogram) 분포를 분석하는 히스토그램 분석부(120)와, 분석된 히스토그램 분포를 이용하여 누적밀도함수(Cumulative Density Function, CDF)를 산출하는 누적밀도함수 산출부(130)와, 분석된 히스토그램 분포의 전영역을 기 설정된 복수 개의 이미지 밝기등급으로 분할하고, 분할된 이미지 밝기등급들 중 기 설정된 기준값이 속하는 이미지 밝기등급을 선택하는 이미지 밝기등급 판단부(140)와, 선택된 이미지 밝기등급에 따라 전달 함수(transfer function)를 생성하고, 생성된 전달함수를 이용하여 이미지 데이터의 휘도신호의 콘트라스트를 개선시켜 출력하는 콘트라스트 개선부(150)를 구비한다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 콘트라스트 개선장치는 RGB 데이터(RGB_in)를 입력받고, RGB 데이터(RGB_in)를 휘도신호와 색상신호로 분리된 이미지 데이터로 변환하는 제1 색 공간 변환부(110)와, 콘트라스트 개선부(150)를 통해 콘트라스트가 개선된 휘도신호와 제1 색 공간 변환부(110)로부터 출력된 색상신호를 입력받아 RGB 데이터(RGB_out)로 변환하여 출력하는 제2 색 공간 변환부(160)를 더 구비한다.
휘도신호와 색상신호로 분리된 이미지 데이터는 YCbCr, HSV 또는 HSI 이미지 데이터 중 어느 하나일 수 있다. 예컨대, YCbCr 이미지 데이터에 있어서, 휘도신호는 Y 신호가 되고, 색상신호는 C 신호(Chrominance signal)가 된다. 휘도신호는 칼라 텔레비전이나 비디오 시스템에서 화상의 명암을 나타내는 전기신호를 의미하며, 칼러 텔레비전이나 비디오 시스템에서는 전송 신호의 주파수 대역폭을 절감하기 위해 휘도신호에 색 정보를 나타내는 신호를 중첩하여 전송한다. 이때, 밝기 정보를 나타내는 신호를 Y 신호라고 하고, 색 정보를 나타내는 신호성분을 C 신호라고 한다.
이하에서는 설명의 편의를 위해 YCbCr 이미지 데이터를 일례로 들어 설명하기로 한다.
제1 색 공간 변환부(110)는 외부에서 입력되는 RGB 데이터(RGB_in)를 입력받 아 색 좌표계를 이용하여 휘도신호(Y_in)와 색상신호(Cb, Cr)로 분리하여 출력한다.
도 2를 결부시켜 설명한다. 도 2는 16M 칼러 이미지를 예로 들어 설명하였다.
도 2와 같이, 히스토그램 분석부(120)는 제1 색 공간 변환부(110)에 의해 색 공간 변환된 휘도신호(Y_in)를 입력받아 화소의 개수에 대응하는 히스토그램 분포를 분석한다.
도 2와 같이, 누적밀도함수 산출부(130)는 히스토그램 분석부(120)로부터 분석된 히스토그램 분포를 이용하여 누적밀도함수(CDF)를 산출한다.
도 2와 같이, 이미지 밝기등급 판단부(140)는 히스토그램 분포의 전영역을 기 설정된 복수 개, 예컨대 8개의 이미지 밝기등급(Lv.1~Lv.8)으로 분할한다. 이상적으로 16M 칼러 이미지인 경우, 256개로 분할하는 것이 바람직하다. 하지만, 이 경우 하드웨어의 크기가 커지기 때문에 예시처럼 32단계로 총 8개로 분할한다. 이처럼 이미지 밝기등급을 구분하는 히스토그램 분포의 분할구간은 제한을 두지 않으며 하드웨어를 고려하여 가감될 수 있다. 예컨대, 23~28개의 구간으로 분할할 수 있다.
이미지 밝기등급 판단부(140)는 분할된 이미지 밝기등급(Lv.1~Lv.8) 중 기 설정된 기준값(CDF_ref)이 속하는 이미지 밝기등급을 선택한다. 기준값(CDF_ref)은 표시되는 전체 화소의 90%, 즉 누적밀도함수(CDF)의 90% 지점이 속한 구간에서 설 정된다. 예컨대, 전체 화소 분포의 80~90%내 또는 누적밀도함수(CDF)의 80~90%내에서 설정된다.
도 2는 예시로 누적밀도함수(CDF)의 90% 지점에 속한 구간을 찾는 것을 히스토그램을 이용하여 보여준다. 이미지 데이터의 휘도신호(Y_in)를 이용하여 히스토그램 분포를 분석하고, 이를 이용하여 누적밀도함수(CDF)를 산출하면 도 2와 같이 누적밀도함수(CDF)의 90% 지점을 찾을 수 있다. 누적밀도함수(CDF) 90% 지점은 이미지의 휘도신호 대부분이 누적밀도함수(CDF) 90% 지점에 해당하는 영역 이하에 분포한다는 것을 의미이다. 도 2에서 히스토그램을 분석한 이미지 밝기등급은 'Lv.5'가 된다.
콘트라스트 개선부(150)는 선택된 이미지 밝기등급에 따라 전달함수를 생성한다.
도 3에서 이미지 밝기등급을 이용하여 전달함수를 생성하는 과정을 도시하였다. 도 3은 일례로 도 2에서 이미지 밝기등급이 'Lv.8'인 경우를 예로 들어 도시하였다.
도 3의 (a)는 일반적인 선형 특성을 갖는 전달함수를 도시하였다. 이를 (b)와 같이, 동적범위(dynamic range)를 기 설정된 이동값(shift amount)(sh_amt)만큼 네가티브(negative) 방향으로 이동시킨다. 즉, 화소신호(Y_in)를 이동값(sh_amt)만큼 감산하여 조정한다. 이때, 이동값(sh_amt)은 이미지 밝기등급에 따라 다르게 적용한다.
하기 표 1은 이미지 밝기등급에 따른 히스토그램 상한 경계값과 이동 값(sh_amt)을 보여준다. 표 1에서 보여주는 값들은 예시로서 경우에 따라 가감될 수 있다.
이미지 밝기등급 히스토그램 상한 경계값 이동값(sh_amt)
Lv.1 32 16
Lv.2 64 32
Lv.3 96 48
Lv.4 128 64
Lv.5 160 80
Lv.6 192 96
Lv.7 224 112
Lv.8 255 128
상기 표 1에서와 같이 이동값(sh_amt)은 이미지 밝기등급에 속하는 히스토그램의 상한 경계값의 1/2을 기본으로 한다. 예컨대, 이미지 밝기등급이 'Lv.5'인 경우 히스토그램의 상한 경계값이 160 계조에 해당하면, 이동값(sh_amt)은 80 계조가 된다.
도 3의 (c)는 도 2에서 이동값(sh_amt)만큼 이동된 동적범위를 이용하여 전달함수의 기울기를 결정하는 과정을 보여주고 있다. 이때, 전달함수의 기울기는 포화 경계값(th1)을 기준으로 하여 다르게 적용한다. 이는 저계조와 고계조에서 발생할 수 있는 계조 포화를 방지하기 위함이다. 예컨대, 포화 경계값(th1)을 기준으로 비포화영역(A1)과 포화영역(A2)으로 분할한다. 이때, 분할되는 영역의 개수는 제한을 두지 않는다. 비포화영역(A1)은 저계조 영역으로서 계조 포화가 일어나지 않는 영역이다. 포화영역(A2)은 고계조 영역으로서 계조 포화가 일어날 수 있는 영역이다.
하기 수학식 1은 도 3의 (c)에서 전달함수(Y1, Y2)의 기울기를 구하는 식이다.
Y1 = aX
Y2 = bX + c
th1 = x_th일 때, c ≥ (a-b) × x_th
상기 수학식 1에서, Y1은 비포화영역(A1)에 적용되는 전달함수, Y2는 포화영역(A2)에 적용되는 전달함수이다. Y1의 기울기, 즉 변수 'a'를 조절하여 이미지 데이터의 휘도신호(Y_in)의 콘트라스트를 조절할 수 있다. 이때, 'a'는 '1'보다 커야 한다(a>1). Y2의 기울기, 즉 변수 'b'를 조절하여 콘트라스트 가중치의 사이드 이펙트(side-effect)인 계조 포화를 방지할 수 있다. 이때, 'b'는 '0<b<1'의 값을 가진다. Y1, Y2의 기울기를 결정한 후, 비포화영역(A1)과 포화영역(A2)의 경계에 해당하는 포화 경계값(th1)을 결정하면, 수학식 1에서 Y2를 결정하는 변수 'c'를 구할 수 있다. 변수 'a', 'b', 'c'는 이미지 밝기등급에 따라 다르게 적용할 수 있다.
도 3의 (c)의 과정을 마친 후 (d)에서와 같이 포지티브 방향으로 이동값(sh_amt)만큼 이동시키면 최종 전달함수가 생성된다. 도 4는 이미지 밝기등급에 따라 이동값(sh_amt)이 저계조 쪽으로 이동하면서 최종 전달함수가 변하는 모습을 보여주고 있다. 이와 같이, 휘도신호(Y_in)의 히스토그램 분포 특성에 맞는 출력 전달함수를 생성함으로써 화질 저하를 최소화하는 콘트라스트 가중치를 부가할 수 있다.
콘트라스트 개선부(150)는 도 3의 (d)에 생성된 최종 전달함수를 휘도신호(Y_in)에 적용하여 콘트라스트가 개선된 휘도신호(Y_enh)를 출력한다. 즉, 휘도신호(Y_in)에 최종 전달함수를 승산시켜 콘트라스트가 개선된 휘도신호(Y_enh)를 생성한다.
보다 좋은 화질을 얻기 위해서는 도 3의 (c)에서 분할된 비포화영역(A1)과 포화영역(A2)을 더 세밀하게 세분화하여 각 영역별 콘트라스트 가중치를 다르게 적용할 수 있다. 도 3의 (c)에서 영역을 2영역이 아닌 더 많은 영역으로 세분화하여 분할하고, 각 영역별로 콘트라스트 가중치를 다르게 적용함으로써 피스-와이즈(piece-wise)가 선형적인 S-곡선(S-curve)를 갖는 출력 전달함수를 얻을 수 있다.
상기에서는 네가티브 방향 또는 포지티브 방향으로의 이동시 서로 동일한 이동값(sh_amt)을 적용하였다. 하지만, 도 3의 (d)에서 적용되는 이동값과 (b)에서 적용된 이동값을 서로 다르게 적용할 수 있다. 즉, (b)에서 적용된 기울기가 결정된 전달함수를 이동값보다 큰 값을 (d)의 이동값에 적용하여 콘트라스트뿐만 아니라 밝기(brightness) 또한 조절할 수 있다. 이때, (b)에서 적용된 이동값(sh_amt)은 이미지 밝기등급에 속하는 히스토그램의 상한 경계값의 1/2을 기본으로 하고 있으므로, (d)에서 적용된 이동값의 범위는 (b)에서 적용된 이동값보다 크고 상기 히스토그램의 상한 경계값보다 작아야 한다.
제2 색 공간 변환부(160)는 콘트라스트 개선부(150)를 통해 출력된 휘도신호(Y_enh)와 색상신호(Cb, Cr)를 색 좌표계를 이용하여 RGB 데이터(RGB_out)로 변환하여 출력한다.
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명의 기술적 사상은 바람직한 실시예에서 구체적으로 기술되었으나, 상기한 실시예는 그 설명을 위한 것이며, 그 제한을 위 한 것이 아님을 주의하여야 한다. 특히, 보다 좋은 화질을 얻기 위해서는 도 1에 도시된 히스토그램 분석부(120) 전에 노이즈 필터링(noise filtering) 기법을 이용할 수가 있고, 제2 색 공간 변환부(160) 전에 다양한 클립핑(clipping) 기법을 이용할 수도 있다. 또한, 본 발명은 TFT LCD 혹은 OLED 표시장치뿐만 아니라, 기타 다른 영상표시장치에도 적용 가능함을 알 수 있다. 이렇듯, 이 기술 분야의 통상의 전문가라면 본 발명의 기술 사상의 범위 내에서 다양한 실시예들이 가능함을 이해할 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 실시예1에 따른 콘트라스트 개선장치의 구성을 도시한 블록도.
도 2는 누적밀도함수를 도시한 도면.
도 3은 전달함수를 생성하는 과정을 도시한 도면.
도 4는 이동값(sh_amt)의 조절에 따른 전달함수의 변화를 도시한 도면.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>
110 : 제1 색 공간 변환부
120 : 히스토그램 분석부
130 : 누적밀도함수 산출부
140 : 이미지 밝기등급 판단부
150 : 콘트라스트 개선부
160 : 제2 색 공간 변환부

Claims (24)

  1. 입력되는 이미지 데이터의 휘도신호를 이용하여 히스토그램 분포를 분석하는 히스토그램 분석부;
    분석된 히스토그램 분포를 이용하여 누적밀도함수를 산출하는 누적밀도함수 산출부;
    상기 분석된 히스토그램 분포의 전영역을 기 설정된 복수 개의 이미지 밝기등급으로 분할하고, 분할된 이미지 밝기등급들 중 기 설정된 기준값이 속하는 이미지 밝기등급을 선택하는 이미지 밝기등급 판단부; 및
    선택된 이미지 밝기등급에 따라 전달함수를 생성하고, 생성된 전달함수를 이용하여 상기 이미지 데이터의 휘도신호의 콘트라스트를 개선시키는 콘트라스트 개선부
    를 구비하는 콘트라스트 개선장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 기준값은 상기 누적밀도함수 크기의 80~90% 내에서 설정되는 콘트라스트 개선장치.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 기준값은 전체 화소 분포의 80~90% 내에서 설정되는 콘트라스트 개선장치.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 이미지 밝기등급 판단부는,
    상기 분석된 히스토그램 분포의 전영역을 23~28개의 이미지 밝기등급으로 분할하는 콘트라스트 개선장치.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 콘트라스트 개선부는,
    상기 선택된 이미지 밝기등급에 따라 상기 휘도신호의 동적범위를 기 설정된 이동값만큼 네가티브(negative) 방향으로 이동시키고, 이동된 동적범위를 이용하여 상기 전달함수의 기울기를 결정하며, 기울기가 결정된 전달함수를 상기 이동값만큼 포지티브(positive) 방향으로 이동시켜 상기 전달함수를 생성하는 콘트라스트 개선장치.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 콘트라스트 개선부는,
    상기 선택된 이미지 밝기등급에 따라 상기 휘도신호의 동적범위를 기 설정된 이동값만큼 네가티브(negative) 방향으로 이동시키고, 이동된 동적범위를 이용하여 상기 전달함수의 기울기를 결정하며, 기울기가 결정된 전달함수를 상기 이동값보다 크고 히스토그램 상한 경계값보다 작은 값만큼 포지티브(positive) 방향으로 이동시켜 상기 전달함수를 생성하는 콘트라스트 개선장치.
  7. 제 5 항 또는 제 6 항에 있어서,
    상기 이동값은 상기 이미지 밝기등급에 따라 다르게 적용하는 콘트라스트 개선장치.
  8. 제 5 항 또는 제 6 항에 있어서,
    상기 이동값은 해당 이미지 밝기등급 내에 속하는 히스토그램의 상한 경계값의 1/2로 설정하는 콘트라스트 개선장치.
  9. 제 5 항 또는 제 6 항에 있어서,
    상기 이동된 동적범위를 기 설정된 포화 경계값을 기준으로 복수 개의 영역으로 분할하고, 분할된 영역마다 서로 다른 전달함수의 기울기를 생성하는 콘트라스트 개선장치.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 이미지 데이터는 YCrCb, HSV 또는 HSI 중 어느 하나인 콘트라스트 개선장치.
  11. 제 1 항에 있어서,
    외부에서 RGB 데이터를 입력받고, 상기 RGB 데이터를 상기 휘도신호를 포함하는 이미지 데이터로 변환하는 제1 색공간 변환부를 더 구비하는 콘트라스트 개선장치.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 콘트라스트 개선부를 통해 출력된 휘도신호와 상기 이미지 데이터의 색상신호를 RGB 데이터로 변환하여 출력하는 제2 색공간 변환부를 더 구비하는 콘트 라스트 개선장치.
  13. 입력되는 이미지 데이터의 휘도신호를 이용하여 히스토그램 분포를 분석하는 단계;
    분석된 히스토그램 분포를 이용하여 누적밀도함수를 산출하는 단계;
    상기 분석된 히스토그램 분포의 전영역을 기 설정된 복수 개의 이미지 밝기등급으로 분할하고, 분할된 이미지 밝기등급들 중 기 설정된 기준값이 속하는 이미지 밝기등급을 선택하는 단계; 및
    선택된 이미지 밝기등급에 따라 전달함수를 생성하고, 생성된 전달함수를 이용하여 상기 이미지 데이터의 휘도신호의 콘트라스트를 개선시키는 단계
    를 포함하는 콘트라스트 개선방법.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 기준값은 상기 누적밀도함수 크기의 80~90% 내에서 설정되는 콘트라스트 개선방법.
  15. 제 13 항에 있어서,
    상기 기준값은 화소 분포의 80~90% 내에서 설정되는 콘트라스트 개선방법.
  16. 제 13 항에 있어서,
    상기 분석된 히스토그램 분포의 전영역을 복수 개의 이미지 밝기등급으로 분할하는 단계는,
    23~28개의 이미지 밝기등급으로 분할하는 콘트라스트 개선방법.
  17. 제 13 항에 있어서,
    상기 전달함수를 생성하는 단계는,
    상기 선택된 이미지 밝기등급에 따라 상기 휘도신호의 동적범위를 기 설정된 이동값만큼 네가티브(negative) 방향으로 이동시키는 단계;
    이동된 동적범위를 이용하여 상기 전달함수의 기울기를 결정하는 단계; 및
    기울기가 결정된 전달함수를 상기 이동값만큼 포지티브(positive) 방향으로 이동시켜 상기 전달함수를 생성하는 단계
    를 포함하는 콘트라스트 개선방법.
  18. 제 13 항에 있어서,
    상기 전달함수를 생성하는 단계는,
    상기 선택된 이미지 밝기등급에 따라 상기 휘도신호의 동적범위를 기 설정된 이동값만큼 네가티브(negative) 방향으로 이동시키는 단계;
    이동된 동적범위를 이용하여 상기 전달함수의 기울기를 결정하는 단계; 및
    기울기가 결정된 전달함수를 기울기가 결정된 전달함수를 상기 이동값보다 크고 히스토그램 상한 경계값보다 작은 값만큼 포지티브(positive) 방향으로 이동시켜 상기 전달함수를 생성하는 단계
    를 포함하는 콘트라스트 개선방법.
  19. 제 17 항 또는 제 18 항에 있어서,
    상기 이동값은 상기 이미지 밝기등급에 따라 다르게 적용하는 콘트라스트 개선방법.
  20. 제 17 항 또는 제 18 항에 있어서,
    상기 이동값은 해당 이미지 밝기등급 내에 속하는 히스토그램의 상한 경계값의 1/2로 설정하는 콘트라스트 개선방법.
  21. 제 17 항 또는 제 18 항에 있어서,
    상기 이동된 동적범위를 기 설정된 포화 경계값을 기준으로 복수 개의 영역으로 분할하고, 분할된 영역마다 서로 다른 전달함수의 기울기를 생성하는 콘트라스트 개선방법.
  22. 제 13 항에 있어서,
    상기 이미지 데이터는 YCrCb, HSV 또는 HSI 중 어느 하나인 콘트라스트 개선방법.
  23. 제 13 항에 있어서,
    상기 히스토그램 분포를 분석하는 단계 전에,
    외부에서 RGB 데이터를 입력받고, 상기 RGB 데이터를 상기 휘도신호를 포함하는 이미지 데이터로 변환하는 단계를 더 포함하는 콘트라스트 개선방법.
  24. 제 23 항에 있어서,
    상기 이미지 데이터의 콘트라스트를 개선시키는 단계 후에,
    상기 휘도신호와 상기 이미지 데이터의 색상신호를 RGB 데이터로 변환하여 출력하는 단계를 더 포함하는 콘트라스트 개선방법.
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