KR101051569B1 - 영상 잡음 제거 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 영상 잡음 제거 장치 및 영상 잡음 제거 방법에 관한 것으로, 이미지 센서로부터 취득된 n*n 영역의 영상 신호를 휘도성분과 채도성분으로 구분하여 화소값으로 저장하는 버퍼 레지스터, 상기 버퍼 레지스터에 저장된 n*n 영역을 윤곽선 영역, 질감 영역과, 평탄 영역으로 분류하는 영상 분석부, 및 상기 분류된 영역의 특성에 따라 잡음 제거 필터를 설계하여 영상의 잡음을 저감하는 잡음 저감부를 포함한다.
Figure R1020090062932
윤곽선 영역, 질감 영역, 평탄 영역, 버퍼 레지스터, 잡음 제거 필터

Description

영상 잡음 제거 장치 및 방법{Apparatus for removing image noise and method of thereof}
본 발명은 영상 잡음 제거 장치 및 영상 잡음 제거 방법에 관한 것으로, 각각의 화소의 상관관계 및 서브영역의 상관관계를 이용하여 전체 영상을 윤곽선 영역, 질감 영역 및 평탄 영역으로 분류한 후 각각의 영역의 특성을 고려하여 잡음 제거 필터를 설계하여 영상의 잡음을 제거하는 영상 잡음 제거 장치 및 영상 잡음 제거 방법에 관한 것이다.
최근 디지털 스틸 카메라나 디지털 캠코더와 같은 디지털 촬영 장비의 보급이 확산되고 있으며 이러한 디지털 촬영 장치에 의하여 촬영된 영상은 화질을 저하시키는 노이즈 성분을 포함하고 있다.
디지털 영상의 노이즈는 촬영 장치 내에 이미지 센서의 물리적 특성과 불안정성에 기인하기도 하며, 영상 신호를 가공/처리하는 과정에서 발생되기도 한다. 따라서, 보다 향상된 화질의 영상을 얻기 위해서는 노이즈 제거가 필수적이다.
영상 신호에 포함되는 노이즈를 감소시키기 위해 다양한 노이즈 제거/감소 방법이 제안되고 있다.
먼저, 노이즈 성분을 포함하는 영상 신호에 저역 통과 필터(LPF: Low Pass Filter)를 적용하는 방법이 있는데, 이때 사용되는 저역 통과 필터는 주목화소와 주변화소의 영상 정보의 평균값을 취하거나 가중치를 두어 평균값을 취함으로써 각 영상 신호의 필터링 강도를 조정할 수 있다. 상기 방법은 계산량을 줄일 수 있고 영상의 평탄 영역에서 우수한 노이즈 제거 성능을 보이지만, 모든 영상 신호에 저역 통과 필터를 적용하게 되면 노이즈 성분 뿐만 아니라 윤곽선 정보도 감소시켜 영상의 선명도를 떨어뜨리는 문제점이 있다.
다음으로, 주목화소와 주변화소의 상관관계를 이용하여 노이즈 성분을 포함하는 화소만을 선택하고, 노이즈 성분이 포함된 영상 신호만을 선택적으로 저역 통과 필터를 적용하는 방법이 있다. 그러나 상기의 방법 역시 노이즈 정보와 윤곽선 정보를 구별하는데 한계가 있으며, 단순히 주목화소와 주변화소를 이용하는 2차 저역 통과 필터만 적용하기 때문에 윤곽선의 방향성을 고려하지 못하는 문제가 있다.
상기의 문제점을 해결하기 위하여, 가장 널리 사용되는 영상 신호의 노이즈 성분 제거 방법은 윤곽선을 보전하며 노이즈를 제거하는 방법이다. 상기 윤곽선 보전 노이즈 제거 방법은 주목화소와 주변화소의 상관관계를 이용하여 윤곽선의 방향성 정보를 추출하고, 윤곽선 방향으로 1차 저역 통과 필터를 적용함으로써 윤곽선의 선명도를 보존함과 동시에 노이즈를 제거할 수 있는 방법으로, 적당한 계산량과 복잡도를 가지며 하드웨어 설계가 용이하다.
그러나, 상기의 윤곽선 보전 노이즈 제거 방법은 특정 영상 영역에서 효과적인 노이즈 제거가 이루어지지만 평탄영역에서의 노이즈 제거에 한계가 있고, 입력 영상의 복잡도, 화소의 밝기, 노이즈 패턴 등을 고려하지 않으므로 노이즈 성분 제거에 한계가 있다.
본 발명은 입력된 영상의 화소값을 이용하여 윤곽선 영역, 질감 영역, 평탄 영역으로 분류하고 상기 분류된 영역의 특징을 고려하여 잡음 제거 필터를 설계하는 잡음을 제거하는 영상 잡음 제거 장치 및 영상 잡음 제거 방법에 관한 것이다.
본 발명의 한 특징에 따르면, 이미지 센서로부터 취득된 n*n 영역의 영상 신호를 휘도성분과 채도성분으로 구분하여 화소값으로 저장하는 버퍼 레지스터, 상기 버퍼 레지스터에 저장된 n*n 영역을 윤곽선 영역, 질감 영역과, 평탄 영역으로 분류하는 영상 분석부, 및 상기 분류된 영역의 특성에 따라 잡음 제거 필터를 설계하여 영상의 잡음을 저감하는 잡음 저감부를 포함한다.
또한, 본 발명에 따른 영상 잡음 제거 장치의 영상 분석부는 상기 버퍼 레지스터에 저장된 n*n 영역의 중심화소를 기준으로 인접하는 두 화소값의 수직, 수평, 대각선 방향에 대하여 각각 제1 절대차분값을 산출하고 상기 제1 절대차분값을 이용하여 윤곽선 영역과 비윤곽선 영역으로 분류한 후 윤곽선 방향을 결정하고, 상기 중심화소를 기준으로 상기 윤곽선 방향을 따라 적어도 하나의 m*m 서브영역을 추출하고 각 서브영역에서 제2 절대차분값을 산출하여 윤곽선 영역의 연속성을 검출하는 윤곽선 영역 검출수단, 및 상기 비윤곽선 영역에 포함된 l*l 서브영역의 제3 절대차분값을 산출하여 질감 영역과 평탄 영역으로 분류하는 질감영역/평탄영역 검출수단을 포함하는 것이 바람직하다.
또한, 본 발명에 따른 영상 잡음 제거 장치는 외부 환경 요소에 따라 가중치를 부여하여 상기 잡음 제거 필터의 계수를 조정하는 필터계수조정부를 더 포함하는 것이 바람직하다.
또한, 본 발명에 따른 영상 잡음 제거 장치의 윤곽선 영역 검출수단은 상기 수직/수평 방향 제1 절대차분값의 차이와 대각선 방향 제1 절대차분값 차이인 최종 절대차분값과 제1 문턱값을 비교하여, 상기 최종 절대차분값이 제1 문턱값보다 크면 상기 n*n 영역을 윤곽선 영역으로 분류하고, 상기 최종 절대차분값이 제1 문턱값보다 작으면 상기 n*n 영역을 비윤곽선 영역으로 분류하는 것이 바람직하다.
또한, 본 발명에 따른 영상 잡음 제거 장치의 윤곽선 영역 검출수단은 상기 4개의 제1 절대차분값 중 가장 큰 제1 절대차분값이 산출된 방향과 수직되는 방향으로 윤곽선 방향을 결정하는 것이 바람직하다.
또한, 본 발명에 따른 영상 잡음 제거 장치의 윤곽선 영역 검출수단은 상기 각각의 m*m 서브영역 중심화소를 기준으로 인접하는 두 화소값의 수직, 수평, 대각선 방향에 대하여 각각 제2 절대차분값을 산출하고 상기 각각의 서브영역에서 산출한 제2 절대차분값의 최대값이 동일한 방향인 경우 윤곽선 영역이 상기 서브영역에서 윤곽선 방향이 연속인 것으로 검출하는 것이 바람직하다.
또한, 본 발명에 따른 영상 잡음 제거 장치의 잡음 저감부는 상기 각각의 m*m 서브영역의 윤곽선 방향이 연속인 것으로 검출된 경우 1차 저역통과필터로 설계되는 것이 바람직하다.
또한, 본 발명에 따른 영상 잡음 제거 장치의 질감영역/평탄영역 검출수단은 상기 l*l 서브영역의 중심화소를 기준으로 수직, 수평 대각선 방향에 대하여 제3 절대차분값을 산출하고 상기 제3 절대차분값이 제3 문턱값보다 모두 작은 경우 평탄 영역으로 분류하고, 상기 제3 절대차분값 중 적어도 하나가 제3 문턱값보다 큰 경우 질감 영역으로 분류하는 것이 바람직하다.
또한, 본 발명에 따른 영상 잡음 제거 장치의 영상 분석부에서 n*n 영역이 평탄 영역 또는 질감 영역으로 분류되면, 상기 잡음 저감부는 상기 n*n 영역을 중심화소를 기준으로 5개의 서브영역으로 분류하고 상기 5개의 서브영역의 중심화소를 기준으로 제4 절대차분값을 산출하여 제4 문턱값과 비교하여 잡음 제거 필터를 설계하는 것이 바람직하다.
또한, 본 발명에 따른 영상 잡음 제거 장치의 잡음 저감부는 1차 저역통과필터, 2차 저역통과필터, 중간값 필터 및 바이패스 필터 중 적어도 하나로 설계되는 것이 바람직하다.
본 발명의 다른 특징에 따르면, 이미지 센서로부터 취득된 n*n 영역의 영상 신호가 휘도성분과 채도성분으로 구분되여 화소값으로 버퍼 레지스터에 저장되는 단계, 버퍼 레지스터에 저장된 n*n 영역의 화소값을 이용하여 상기 n*n 영역을 윤곽선 영역, 질감 영역과, 평탄 영역으로 분류하는 단계, 및 상기 분류된 영역의 특성에 따라 잡음 제거 필터를 설계하는 단계를 포함한다.
또한, 본 발명에 따른 영상 잡음 제거 방법은 외부 환경 요소에 따라 가중치를 부여하여 상기 잡음 제거 필터의 계수를 조정하는 단계가 더 포함되는 것이 바람직하다.
또한, 본 발명에 따른 영상 잡음 제거 방법에서 상기 n*n 영역을 윤곽선 영역, 질감 영역과, 평탄 영역으로 분류하는 단계는, 상기 버퍼 레지스터에 저장된 n*n 영역의 중심화소를 기준으로 인접하는 두 화소값의 수직, 수평, 대각선 방향에 대하여 각각 제1 절대차분값을 산출하는 단계, 상기 산출된 제1 절대차분값을 이용하여 윤곽선 영역과 비윤곽선 영역으로 분류한 후 윤곽선 방향을 결정하는 단계, 상기 윤곽선 영역을 윤곽선 방향을 따라 상기 중심화소를 기준으로 적어도 하나의 m*m 서브영역을 추출하고 각 서브영역에서 제2 절대차분값을 산출하여 윤곽선 영역의 연속성을 검출하는 단계, 및 상기 비윤곽선 영역에 포함된 l*l 서브영역의 제3 절대차분값을 산출하여 질감 영역과 평탄 영역으로 분류하는 단계를 포함하는 것이 바람직하다.
또한, 본 발명에 따른 영상 잡음 제거 방법에서 상기 산출된 제1 절대차분값을 이용하여 윤곽선 영역과 비윤곽선 영역으로 분류한 후 윤곽선 방향을 결정하는 단계는, 상기 수직/수평 방향 제1 절대차분값의 차이와 대각선 방향 제1 절대차분값 차이인 최종 절대차분값과 제1 문턱값을 비교하여, 상기 최종 절대차분값이 제1 문턱값보다 크면 상기 n*n 영역을 윤곽선 영역으로 분류하고, 상기 최종 절대차분값이 제1 문턱값보다 작으면 상기 n*n 영역을 비윤곽선 영역으로 분류하는 단계, 및 상기 4개의 제1 절대차분값 중 가장 큰 제1 절대차분값이 산출된 방향과 수직되는 방향으로 윤곽선 방향을 결정하는 단계를 포함하는 것이 바람직하다.
또한, 본 발명에 따른 영상 잡음 제거 방법에서 상기 윤곽선 영역을 윤곽선 방향을 따라 상기 중심화소를 기준으로 적어도 하나의 m*m 서브영역을 추출하고 각 서브영역에서 제2 절대차분값을 산출하여 윤곽선 영역의 연속성을 검출하는 단계는, 상기 각각의 m*m 서브영역 중심화소를 기준으로 인접하는 두 화소값의 수직, 수평, 대각선 방향에 대하여 각각 제2 절대차분값을 산출하는 단계, 및 상기 각각의 서브영역에서 산출한 제2 절대차분값의 최대값이 동일한 방향인 경우 윤곽선 영역이 상기 서브영역에서 윤곽선 방향이 연속인 것으로 검출하는 단계를 포함하는 것이 바람직하다.
또한, 본 발명에 따른 영상 잡음 제거 방법에서 상기 비윤곽선 영역에 포함된 l*l 서브영역의 제3 절대차분값을 산출하여 질감 영역과 평탄 영역으로 분류하는 단계는, 상기 l*l 서브영역의 중심화소를 기준으로 수직, 수평 대각선 방향에 대하여 제3 절대차분값을 산출하고 상기 제3 절대차분값이 제3 문턱값보다 모두 작은 경우 평탄 영역으로 분류하고, 상기 제3 절대차분값 중 적어도 하나가 제3 문턱값보다 큰 경우 질감 영역으로 분류하는 것이 바람직하다.
또한, 본 발명에 따른 영상 잡음 제거 방법에서 상기 분류된 영역의 특성에 따라 잡음 제거 필터를 설계하는 단계는, 상기 평탄 영역 또는 질감 영역은 상기 n*n 영역의 중심화소를 기준으로 5개의 서브영역으로 분류되고 상기 5개의 서브영역의 중심화소를 기준으로 제4 절대차분값을 산출하여 제4 문턱값과 비교하여 영역의 특성을 분류한 후 상기 각각의 분류된 영역의 특성에 따라 잡음 제거 필터가 설계되는 것이 바람직하다.
본 발명의 실시 예에서는 전체 영상의 화소간의 상관관계 뿐만 아니라 서브영역간의 상관관계를 고려하여 영역을 분류함으로써 보다 효과적으로 영상의 특성을 세분화할 수 있는 효과가 있다.
또한, 세분화된 영역별 특성 및 외부 환경적인 요인을 고려하여 잡음 제거 필터가 설계되므로 영상의 내부적/외부적 특성이 영상의 잡음 제거에 고려되어 영상의 잡음 저감의 강도를 적절하게 조절할 수 있으므로 영상의 윤곽선과 질감을 보전하여 선명도를 유지하면서 효과적으로 잡음 성분을 제거하여 높은 화질의 영상을 재현할 수 있는 효과가 있다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
이제 본 발명의 실시 예에 따른 영상 잡음 제거 장치 및 영상 잡음 제거 방법에 대하여 도면을 참조하여 상세하게 설명하고, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 대응하는 구성요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 영상 잡음 제거 장치의 구성도를 도시한 도면이다.
도 1에 도시한 바와 같이, 영상 잡음 제거 장치(100)는 버퍼 레지스터(110), 영상 분석부(120), 잡음 저감부(130) 및 필터 계수 조정부(140)를 포함하며, 상기 영상 분석부(120)는 윤곽선 영역 검출수단(122)과 질감영역/평탄영역 검출수단(124)을 포함하고, 잡음 저감부(130)는 1차 저역통과필터(131), 2차 저역통과필터(132), 중간값 필터(133) 및 바이패스 필터(134)를 포함할 수 있다.
버퍼 레지스터(110)는 이미지 센서로부터 취득된 n*n 영역의 영상 신호를 휘도성분과 채도성분으로 구분하여 화소값으로 저장하며, 실시 예는 5*5 영역의 영상 신호가 저장된 버퍼 레지스터를 도시한 것이다.
영상 분석부(120)는 버퍼 레지스터(110)에 저장된 n*n 영역을 윤곽선 영역, 질감 영역과, 평탄 영역으로 분류하며, 윤곽선 영역 검출수단(122) 및 질감영역/평탄영역 검출수단(124)을 포함한다.
윤곽선 영역 검출수단(122)은 버퍼 레지스터(110)에 저장된 n*n 영역의 중심화소를 기준으로 인접하는 두 화소값의 수직(v), 수평(h), 대각선(r, l) 방향(도 3 참조)에 대하여 각각 제1 절대차분값을 산출하고, 산출된 제1 절대차분값을 이용하여 윤곽선 영역과 비윤곽선 영역으로 분류한 후 윤곽선 방향을 결정할 수 있다.
또한, 윤곽선 방향에 따라 중심화소를 기준으로 적어도 하나의 m*m 서브영역을 추출하고 각 서브영역에서 제2 절대차분값을 산출하여 윤곽선 영역의 연속성을 검출할 수 있다.
윤곽선 영역 검출수단(122)은 수직/수평 방향 제1 절대차분값의 차이와 대각선 방향 제1 절대차분값 차이인 최종 절대차분값과 제1 문턱값을 비교하여, 최종 절대차분값이 제1 문턱값보다 크면 상기 n*n 영역을 윤곽선 영역으로 분류하고, 최종 절대차분값이 제1 문턱값보다 작으면 n*n 영역을 비윤곽선 영역으로 분류한다.
윤곽선 영역과 비윤곽선 영역이 분류되면, 윤곽선 영역 검출수단(120)은 4개의 제1 절대차분값 중 가장 큰 제1 절대차분값이 산출된 방향과 수직되는 방향으로 윤곽선 방향을 결정한다.
이 때, 각각의 m*m 서브영역 중심화소를 기준으로 인접하는 두 화소값의 수직, 수평, 대각선 방향에 대하여 각각 제2 절대차분값을 산출하고 각각의 서브영역에서 산출한 제2 절대차분값의 최대값이 동일한 방향인 경우 윤곽선 영역이 서브영역에서 윤곽선 방향이 연속인 것으로 검출된다.
질감영역/평탄영역 검출수단(124)은 비윤곽선 영역에 포함된 l*l 서브영역의 제3 절대차분값을 산출하여 질감 영역과 평탄 영역으로 분류한다.
질감영역/평탄영역 검출수단(124)은 l*l 서브영역의 중심화소를 기준으로 수직, 수평 대각선 방향에 대하여 제3 절대차분값을 산출하고, 산출된 제3 절대차분값이 제3 문턱값보다 모두 작은 경우 평탄 영역으로 분류하고, 제3 절대차분값 중 적어도 하나가 제3 문턱값보다 큰 경우 질감 영역으로 분류한다.
본 발명의 실시 예에 따른 영상 잡음 제거 방법은 이미지 센서로부터 취득된 n*n 영역의 영상 신호가 휘도성분과 채도성분으로 구분되여 화소값으로 버퍼 레지 스터에 저장되는 단계, 버퍼 레지스터에 저장된 n*n 영역의 화소값을 이용하여 상기 n*n 영역을 윤곽선 영역, 질감 영역과, 평탄 영역으로 분류하는 단계, 및 분류된 영역의 특성에 따라 잡음 제거 필터를 설계하는 단계를 포함한다.
또한, 본 발명의 실시 예에 따른 영상 잡음 제거 방법은 외부 환경 요소에 따라 가중치를 부여하여 상기 잡음 제거 필터의 계수를 조정하는 단계가 더 포함된다.
도 2는 본 발명에 따른 영상 잡음 제거 방법의 개략적인 흐름도를 도시한 것이다.
먼저, 이미지 센서로부터 취득된 n*n 영역의 영상 신호가 휘도성분과 채도성분으로 구분되여 화소값이 영상 데이터(또는, 영상 신호)로 입력되면(S205), n*n 영역에 윤곽선이 포함되어 있는지 여부를 검출한다(S210).
n*n 영역이 윤곽선 영역인지 여부를 판단하여(S215), 윤곽선 영역으로 판단된 경우 윤곽선의 방향성을 검출한 후(S220), 인접영역(또는, 서브영역)의 윤곽선 방향을 분석한다(S225).
인접영역의 윤곽선 방향이 중심영역의 윤곽선 방향과 일치되는 지 여부에 따라 각 영역의 윤곽선 방향을 고려하여 잡음 제거 필터를 설계함으로써 잡음 저감 처리를 할 수 있다(S230).
또한, n*n 영역이 비윤곽선 영역으로 판단된 경우 질감영역인지 평탄영역인지 여부를 검출하고(S235), 각각의 영역 특성에 따라 잡음 제거 필터를 설계할 수 있다(S245~270).
이하, 본 발명에 따른 영상 잡음 제거 방법의 각 단계에 대하여 구체적으로 설명하도록 한다.
도 3 내지 도 5는 본 발명에 따른 영상 잡음 제거 방법에 따라 n*n 영역이 윤곽선 영역인지 비윤곽선 영역인지 검출하고, 윤곽선 영역으로 검출된 경우 잡음 제거 필터를 설계하는 방법을 설명하기 위한 것이다.
도 3은 본 발명에 따른 영상 잡음 제거 방법을 구체적으로 설명하기 위하여 실시 예로 전체 영상이 5*5 영역의 영상 신호가 입력된 영상 신호의 화소 좌표값 및 제1 절대차분값 산출 방향을 표시한 도면이며, 도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 영상 잡음 제거 방법에서 윤곽선 영역의 잡음 저감 필터를 설계하는 순서도를 도시한 도면이고, 도 5는 윤곽선 방향에 따른 서브영역을 표시한 도면이다.
먼저, 중심화소인 P22는 보정하려는 화소를 의미하며, 좌측 윗단부터 Pxy로 화소 좌표값을 표시할 수 있다. 여기서 x는 행을 의미하며, y는 열을 의미하고, x, y는 각각 0, 1, 2, 3, 4를 가질 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 영상 잡음 제거 장치의 영상 분석부(120)는 윤곽선 영역인지 비윤곽선 영역인지 여부를 판단하기 위해서, 도 3 에 도시된 바와 같이, 중심화소(P22)를 기준으로 수직(v), 수평(h), 대각선(r, l) 방향으로 제1 절대차분값을 산출한다(S401).
즉, 중심화소(P22)를 기준으로 수직(v), 수평(h), 대각선(r, l) 방향의 제1 절대차분값은 각각 아래 [수학식 1]에 의하여 계산된다.
Figure 112009042054660-pat00001
Figure 112009042054660-pat00002
Figure 112009042054660-pat00003
Figure 112009042054660-pat00004
여기서, dv는 수직 방향의 제1 절대차분값, dh는 수평 방향의 제1 절대차분값, dr, dl은 대각선 방향의 제1 절대차분값을 의미한다.
또한, 수직/수평 방향의 제1 절대차분값의 차(dvh), 대각선 방향의 제1 절대차분값의 차(drl) 및 최종 절대차분값(de)은 아래 [수학식 2]에 의하여 계산된다(S402).
Figure 112009042054660-pat00005
Figure 112009042054660-pat00006
여기서, dvh는 수직/수평 방향의 제1 절대차분값의 차이고, drl은 대각선 방향의 제1 절대차분값의 차이며, de는 최종 절대차분값을 의미한다.
상기의 [수학식 1] 및 [수학식 2]에 의하여 계산된 최종 절대차분값과 제1 문턱값(e_th)을 비교하여 윤곽선 영역과 비윤곽선 영역을 분류한다.
즉, 최종 제1 절대차분값(de)이 제1 문턱값(e_th)보다 작거나 같은 경우 비 윤곽선 영역으로 분류되고(S423), 최종 제1 절대차분값(de)이 제1 문턱값(e_th)보다 큰 경우 윤곽선 영역으로 분류된다.
또한, 윤곽선 방향은 각 방향의 제1 절대차분값(dh, dv, dr, dl) 중 가장 큰 값을 갖는 방향과 수직이 되는 방향으로 결정된다.
윤곽선 방향이 결정되면, 윤곽선 방향을 따라 중심화소를 기준으로 적어도 하나의 m*m 서브영역을 추출하고 각 서브영역에서 제2 절대차분값을 산출하여 윤곽선 영역의 연속성을 검출한다.
예를 들어, n*n 영역의 제1 절대차분값 중 수평 방향의 제1 절대차분값(dh)이 가장 큰 경우 윤곽선 방향은 수직 방향으로 결정되며, 윤곽선 방향인 수직 방향을 따라 중심화소(P22)를 기준으로 2개의 m*m 서브영역(도 5의 (b) 참조)을 추출하여 각 서브영역에서 제2 절대차분값을 산출한다(S407, S408, S409, S410).
서브영역의 제2 절대차분값은 [수학식 3]에 의하여 계산되며, [수학식 3]은 윤곽선 방향이 수직 방향인 경우를 예로 든 것으로 윤곽선 방향이 수평, 대각선 방향인 경우에도 각각의 서브영역의 중심화소를 기준으로 제2 절대차분값이 계산된다.
Figure 112009042054660-pat00007
Figure 112009042054660-pat00008
Figure 112009042054660-pat00009
Figure 112009042054660-pat00010
Figure 112009042054660-pat00011
Figure 112009042054660-pat00012
Figure 112009042054660-pat00013
Figure 112009042054660-pat00014
각 서브영역의 윤곽선 방향이 일치하는 경우 윤곽선 방향으로 1차원 저역통과필터(LPF)를 설계하여 잡음을 제거하고(S412) 윤곽선 방향이 일치하지 않는 경우 바이패스 처리한다(S413).
즉, 2개의 서브영역의 제2 절대차분값 중 수직 방향 제2 절대차분값이 최대인 경우 윤곽선 방향은 수평 방향으로 연속되는 것으로 판단되므로 수평 방향으로 1차원 저역통과필터를 설계함으로써 잡음을 제거할 수 있다(S412).
도 6 내지 도 8은 본 발명에 따른 영상 잡음 제거 방법에 따라 n*n 영역이 비윤곽선 영역으로 검출된 경우 질감영역인지 평탄영역인지 분류하고 각 영역의 특성에 따라 잡음 제거 필터를 설계하는 방법을 설명하기 위한 것이다.
도 6은 n*n 영역이 비윤곽선 영역으로 분류된 경우 질감 영역과 평탄 영역을 분류하기 위하여 n*n 영역을 l*l 서브영역으로 나타낸 도면이고, 도 7은 n*n 영역이 평탄 영역으로 분류된 경우 잡음 저감 필터를 설계하는 방법을 흐름도로 도시한 것이고, 도 8은 n*n 영역이 질감 영역으로 분류된 경우 잡음 저감 필터를 설계하는 방법을 흐름도로 도시한 것이다.
질감 영역과 평탄 영역을 분류하기 위하여, 비윤곽선 영역을 l*l 서브영역으로 나누고 l*l 서브영역에 대하여 수직, 수평, 대각선 방향으로 제3 절대차분값을 산출한다.
제3 절대차분값은 각각의 서브영역의 중심화소와 바로 인접한 8개의 화소값을 이용하여 계산된다. [수학식 4]에 의하여 Area_1의 제3 절대차분값이 계산되며, Area_2, Area_3, Area_4, Area_5에 대하여도 동일한 방법으로 제3 절대차분값이 계산된다(도 6 참조).
Figure 112009042054660-pat00015
각각의 [수학식 4]에 의하여 계산된 4개의 제3 절대차분값(gv, gh, gr, gl)과 제3 문턱값(f_th)을 비교하여 4개의 제3 절대차분값이 제3 문턱값보다 모두 작은 경우 평탄 영역으로 분류하고, 4개의 제3 절대차분값 중 적어도 하나가 제3 문턱값보다 큰 경우 질감 영역으로 분류된다.
비윤곽선 영역이 질감 영역 또는 평탄 영역으로 분류되면, n*n 영역의 중심화소를 기준으로 5개의 서브영역(Area_1, Area_2, Area_3, Area_4, Area_5)으로 분 류되고, 5개의 서브영역의 중심화소를 기준으로 제4 절대차분값(area1, area2, area3, area4, area5)을 산출하여 제4 문턱값(n_th)과 비교하여 영역의 특성을 분류한 후 각각의 분류된 특성에 따라 적합한 잡음 제거 필터가 설계된다.
제4 절대차분값은 [수학식 5]에 의하여 계산될 수 있다.
Figure 112009042054660-pat00016
Figure 112009042054660-pat00017
Figure 112009042054660-pat00018
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Figure 112009042054660-pat00020
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 영상 잡음 제거 방법의 평탄 영역의 잡음 저감 필터 설계 방법의 흐름도를 도시한 것이고, 도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 영상 잡음 제거 방법의 질감 영역의 잡음 저감 필터 설계 방밥의 흐름도를 도시한 것이다.
평탄 영역에 대해서는 [수학식 5]를 이용하여 제4 절대차분값을 산출하고 각각의 제4 절대차분값을 제4 문턱값(n_th)과 비교하여 영역의 특성에 따라 잡음 제거 필터를 설계할 수 있다.
예를 들어, n*n 전체 영역의 중심화소(P22)가 포함된 area1의 제4 절대차분값인 area1과 제4 문턱값(n_th)의 크기를 비교하여 잡음 포함 영역인지 잡음 불포함 영역인지 분류한다(S702).
잡음 포함 영역에 해당되면, 4개의 서브영역(area2, area3, area4, area5)의 제4 절대차분값(area2, area3, area4, area5)과 제4 문턱값(n_th)을 비교하여(S705, S707) 중간값 필터 처리 영역(S711), 바이패스 처리 영역(S712)으로 분류하고, area1에서 중심화소(P22)를 제외한 인접화소값의 평균 밝기값(l_avg)을 산출하여(S709) 중심화소(P22)의 밝기값과 비교하여(S710) 잡음강도에 따라 2차원 저역통과필터(LPF) 처리 영역(S713)으로 분류하여 각 영역의 특성에 따라 잡음 저감 필터를 설계한다.
또한, 잡음 불포함 영역에 해당되면, 4개의 서브영역(area2, area3, area4, area5)의 제4 절대차분값(area2, area3, area4, area5)과 제4 문턱값(n_th)을 비교하여(S706, S708) 평탄화 수준에 따라 2차원 저역통과필터를 설계할 수 있다(S714).
질감 영역에 대해서는 area2 내지 area5의 제4 절대차분값(area2, area3, area4, area5)과 제4 문턱값(n_th)을 비교하여 "1" 또는 "0"으로 각 영역의 잡음복잡도를 결정한 후, 각각의 잡음복잡도를 더하여 최종 잡음복잡도를 결정한다.
즉, 인접영역의 잡음복잡도 C_1, C_2, C_3, C_4는 area2 , area3, area4, area5 각각이 n_th보다 크면 "1"로 작거나 같으면 "0"으로 결정되며, 최종 잡음복잡 도 C는 인접영역의 잡음복잡도 C_1, C_2, C_3, C_4의 합으로 계산된다.
질감 영역에 대하여, Area_1의 제4 절대차분값(area1)과 제4 문턱값(n_th)을 비교하여 잡음 포함 영역/잡음 불포함 영역으로 분류한 후(S803), 잡음 포함 영역에 대해서는 중심영역(Area_1)에서 인접화소들의 평균 밝기값(l_avg)과 중심화소(P22)의 밝기값을 비교한 후(S805), 최종 잡음복잡도(C)에 따라 잡음 저감 필터를 설계할 수 있고(S806~S817), 잡음 불포함 영역은 최종 잡음복잡도(C)에 따라 잡음 저감 필터를 설계할 수 있다(S818~S823).
도 9는 도 종래의 영상 잡음 제거 방법과 본 발명의 실시 예에 따른 영상 잡음 제거 방법을 사용한 경우의 영상을 비교한 도면이다.
도 9에 도시된 바와 같이, 원본 영상(a), 종래의 영상 잡음 제거 방법을 사용한 경우의 영상(b) 및 본 발명의 실시 예에 따른 영상 잡음 제거 방법을 사용한 경우의 영상(c)을 비교할 때, (c)의 영상이 (b)의 영상보다 원본 영상과 유사하게 나타나도록 잡음이 제거되었다.
이상에서 본 발명의 실시 예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 영상 잡음 제거 장치의 구성도를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 영상 잡음 제거 방법의 개략적인 흐름도를 도시한 것이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 영상 잡음 제거 방법을 구체적으로 설명하기 위하여 실시 예로 전체 영상이 5*5 영역의 영상 신호가 입력된 영상 신호의 화소 좌표값 및 제1 절대차분값 산출 방향을 표시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 영상 잡음 제거 방법에서 윤곽선 영역의 잡음 저감 필터를 설계하는 순서도를 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 영상 잡음 제거 방법에서 윤곽선 방향에 따른 서브영역을 표시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 영상 잡음 제거 방법에서 n*n 영역이 비윤곽선 영역으로 분류된 경우 질감 영역과 평탄 영역을 분류하기 위하여 n*n 영역을 l*l 서브영역으로 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 영상 잡음 제거 방법에서 n*n 영역이 평탄 영역으로 분류된 경우 잡음 저감 필터를 설계하는 방법을 흐름도로 도시한 도면이다.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 영상 잡음 제거 방법에서 n*n 영역이 질감 영역으로 분류된 경우 잡음 저감 필터를 설계하는 방법을 흐름도로 도시한 것이다.
도 9는 도 종래의 영상 잡음 제거 방법과 본 발명의 실시 예에 따른 영상 잡음 제거 방법을 사용한 경우의 영상을 비교한 도면이다.
<도면의 간단한 설명>
100: 영상 잡음 처리 장치 110: 버퍼 레지스터부
120: 영상 분석부 122: 윤곽선 영역 검출수단
124: 질감영역/평탄영역 검출수단 130: 잡음 저감부
131: 1차 저역통과필터 132: 2차 저역통과필터
133: 중간값 필터 134: 바이패스 필터
140: 필터 계수 조정부

Claims (17)

  1. 이미지 센서로부터 취득된 n*n 영역의 영상 신호를 휘도성분과 채도성분으로 구분하여 화소값으로 저장하는 버퍼 레지스터;
    상기 버퍼 레지스터에 저장된 n*n 영역을 윤곽선 영역, 질감 영역과, 평탄 영역으로 분류하는 영상 분석부; 및
    상기 분류된 영역의 특성에 따라 잡음 제거 필터를 설계하여 영상의 잡음을 저감하는 잡음 저감부;를 포함하고,
    상기 영상 분석부는 상기 버퍼 레지스터에 저장된 n*n 영역의 중심화소를 기준으로 인접하는 두 화소값의 수직, 수평 및 대각선 방향의 제1 절대차분값(dv)(dh)(dr, dl)을 각각 산출하고 상기 제1 절대차분값을 이용하여 윤곽선 영역과 비윤곽선 영역으로 분류한 후 윤곽선 방향을 결정하고, 상기 중심화소를 기준으로 상기 윤곽선 방향을 따라 적어도 하나의 m*m 서브영역을 추출하고 각 서브영역에서 제2 절대차분값을 산출하여 윤곽선 영역의 연속성을 검출하는 윤곽선 영역 검출수단; 및
    상기 비윤곽선 영역에 포함된 l*l 서브영역의 제3 절대차분값을 산출하여 질감 영역과 평탄 영역으로 분류하는 질감영역/평탄영역 검출수단;을 포함하는 영상 잡음 제거 장치.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,외부 환경 요소에 따라 가중치를 부여하여 상기 잡음 제거 필터의 계수를 조정하는 필터계수조정부를 더 포함하는 영상 잡음 제거 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 윤곽선 영역 검출수단은 상기 수직 방향의 제1 절대차분값(dv)과 상기 수평 방향의 제1 절대차분값(dh)의 차이(dvh)와 대각선 방향 제1 절대차분값 차이인 최종 절대차분값과 제1 문턱값을 비교하여, 상기 최종 절대차분값이 제1 문턱값보다 크면 상기 n*n 영역을 윤곽선 영역으로 분류하고, 상기 최종 절대차분값이 제1 문턱값보다 작으면 상기 n*n 영역을 비윤곽선 영역으로 분류하는 영상 잡음 제거 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 윤곽선 영역 검출수단은 상기 수직, 수평 및 대각선 방향의 제1 절대차분값(dv)(dh)(dr, dl) 중 가장 큰 제1 절대차분값이 산출된 방향과 수직되는 방향으로 윤곽선 방향을 결정하는 영상 잡음 제거 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 윤곽선 영역 검출수단은 상기 각각의 m*m 서브영역 중심화소를 기준으로 인접하는 두 화소값의 수직, 수평, 대각선 방향에 대하여 각각 제2 절대차분값을 산출하고 상기 각각의 서브영역에서 산출한 제2 절대차분값의 최대값이 동일한 방향인 경우 윤곽선 영역이 상기 서브영역에서 윤곽선 방향이 연속인 것으로 검출하는 영상 잡음 제거 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 각각의 m*m 서브영역의 윤곽선 방향이 연속인 것으로 검출된 경우 상기 잡음 저감부는 1차 저역통과필터로 설계되는 영상 잡음 제거 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 질감영역/평탄영역 검출수단은 상기 l*l 서브영역의 중심화소를 기준으로 수직, 수평 대각선 방향에 대하여 제3 절대차분값을 산출하고 상기 제3 절대차분값이 제3 문턱값보다 모두 작은 경우 평탄 영역으로 분류하고, 상기 제3 절대차분값 중 적어도 하나가 제3 문턱값보다 큰 경우 질감 영역으로 분류하는 영상 잡음 제거 장치.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 영상 분석부에서 n*n 영역이 평탄 영역 또는 질감 영역으로 분류되면 상기 잡음 저감부는 상기 n*n 영역을 중심화소를 기준으로 5개의 서브영역으로 분류하고 상기 5개의 서브영역의 중심화소를 기준으로 제4 절대차분값을 산출하여 제4 문턱값과 비교하여 잡음 제거 필터를 설계하는 영상 잡음 제거 장치.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 잡음 저감부는 1차 저역통과필터, 2차 저역통과필터, 중간값 필터 및 바이패스 필터 중 적어도 하나로 설계되는 영상 잡음 제거 장치.
  11. 이미지 센서로부터 취득된 n*n 영역의 영상 신호가 휘도성분과 채도성분으로 구분되여 화소값으로 버퍼 레지스터에 저장되는 단계;
    버퍼 레지스터에 저장된 n*n 영역의 화소값을 이용하여 상기 n*n 영역을 윤곽선 영역, 질감 영역과, 평탄 영역으로 분류하는 단계; 및
    상기 분류된 영역의 특성에 따라 잡음 제거 필터를 설계하는 단계;를 포함하고,
    상기 n*n 영역을 윤곽선 영역, 질감 영역과, 평탄 영역으로 분류하는 단계는,
    상기 버퍼 레지스터에 저장된 n*n 영역의 중심화소를 기준으로 인접하는 두 화소값의 수직, 수평 및 대각선 방향의 제1 절대차분값(dv)(dh)(dr, dl)을 각각 산출하는 단계;
    상기 산출된 제1 절대차분값을 이용하여 윤곽선 영역과 비윤곽선 영역으로 분류한 후 윤곽선 방향을 결정하는 단계;
    상기 윤곽선 영역을 윤곽선 방향을 따라 상기 중심화소를 기준으로 적어도 하나의 m*m 서브영역을 추출하고 각 서브영역에서 제2 절대차분값을 산출하여 윤곽선 영역의 연속성을 검출하는 단계; 및
    상기 비윤곽선 영역에 포함된 l*l 서브영역의 제3 절대차분값을 산출하여 질감 영역과 평탄 영역으로 분류하는 단계;를 포함하는 영상 잡음 제거 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    외부 환경 요소에 따라 가중치를 부여하여 상기 잡음 제거 필터의 계수를 조정하는 단계가 더 포함되는 영상 잡음 제거 방법.
  13. 삭제
  14. 제11항에 있어서,
    상기 산출된 제1 절대차분값을 이용하여 윤곽선 영역과 비윤곽선 영역으로 분류한 후 윤곽선 방향을 결정하는 단계는,
    상기 수직 방향의 제1 절대차분값(dv)과 상기 수평 방향의 제1 절대차분값(dh)의 차이(dvh)와 대각선 방향 제1 절대차분값 차이인 최종 절대차분값과 제1 문턱값을 비교하여, 상기 최종 절대차분값이 제1 문턱값보다 크면 상기 n*n 영역을 윤곽선 영역으로 분류하고, 상기 최종 절대차분값이 제1 문턱값보다 작으면 상기 n*n 영역을 비윤곽선 영역으로 분류하는 단계; 및
    상기 수직, 수평 및 대각선 방향의 제1 절대차분값(dv)(dh)(dr, dl) 중 가장 큰 제1 절대차분값이 산출된 방향과 수직되는 방향으로 윤곽선 방향을 결정하는 단계;를 포함하는 영상 잡음 제거 방법.
  15. 제11항에 있어서,
    상기 윤곽선 영역을 윤곽선 방향을 따라 상기 중심화소를 기준으로 적어도 하나의 m*m 서브영역을 추출하고 각 서브영역에서 제2 절대차분값을 산출하여 윤곽선 영역의 연속성을 검출하는 단계는,
    상기 각각의 m*m 서브영역 중심화소를 기준으로 인접하는 두 화소값의 수직, 수평, 대각선 방향에 대하여 각각 제2 절대차분값을 산출하는 단계; 및
    상기 각각의 서브영역에서 산출한 제2 절대차분값의 최대값이 동일한 방향인 경우 윤곽선 영역이 상기 서브영역에서 윤곽선 방향이 연속인 것으로 검출하는 단계;를 포함하는 영상 잡음 제거 방법.
  16. 제11항에 있어서,
    상기 비윤곽선 영역에 포함된 l*l 서브영역의 제3 절대차분값을 산출하여 질감 영역과 평탄 영역으로 분류하는 단계는,
    상기 l*l 서브영역의 중심화소를 기준으로 수직, 수평 대각선 방향에 대하여 제3 절대차분값을 산출하고 상기 제3 절대차분값이 제3 문턱값보다 모두 작은 경우 평탄 영역으로 분류하고, 상기 제3 절대차분값 중 적어도 하나가 제3 문턱값보다 큰 경우 질감 영역으로 분류하는 영상 잡음 제거 방법.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 분류된 영역의 특성에 따라 잡음 제거 필터를 설계하는 단계는,
    상기 평탄 영역 또는 질감 영역은 상기 n*n 영역의 중심화소를 기준으로 5개의 서브영역으로 분류되고 상기 5개의 서브영역의 중심화소를 기준으로 제4 절대차분값을 산출하여 제4 문턱값과 비교하여 영역의 특성을 분류한 후 상기 각각의 영역의 특성에 따라 잡음 제거 필터가 설계되는 영상 잡음 제거 방법.
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