KR101128454B1 - 콘트라스트 향상 방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

본 발명은 콘트라스트 향상 방법 및 장치에 관한 것이다.

본 발명의 실시예에 따른 콘트라스트 향상 방법은 입력 영상의 제1 휘도 히스토그램에 대한 픽셀 재분배를 통하여 제2 휘도 히스토그램을 생성하는 단계, 상기 제1 휘도 히스토그램에 기반한 제1 누적밀도함수와 상기 제2 휘도 히스토그램에 기반한 제2 누적밀도함수를 사용하여 변환함수를 계산하는 단계, 및 상기 변환함수를 이용하여 상기 입력 영상의 휘도 분포를 변환하는 단계를 포함한다.

콘트라스트, 히스토그램, 누적밀도함수

Description

콘트라스트 향상 방법 및 장치{Method and apparatus for contrast enhancement}

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 콘트라스트 향상 장치를 나타낸 블록도이다.

도 2는 도 1의 휘도 분포 변경 모듈(120)을 보다 구체적으로 나타낸 블록도이다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 누적밀도함수를 나타낸 도면이다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 픽셀 재분배 과정을 나타낸 도면이다.

도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 픽셀 재분배 과정을 나타낸 도면이다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 콘트라스트 향상 방법을 나타낸 흐름도이다.

도 7은 도 6의 제2 누적밀도함수 계산 과정(S130)에 대한 본 발명의 일 실시예를 나타낸 흐름도이다.

도 8a 및 도 8b는 본 발명의 일 실시예에 따른 변환함수를 나타낸 도면이다.

도 9는 종래 기술과 본 발명에 따른 콘트라스트 향상 결과를 비교한 도면이다.

<도면의 주요 부분에 관한 부호의 설명>

110 : 휘도 산출 모듈 120 : 휘도 분포 변경 모듈

122 : 파라미터 계산 모듈 124 : 픽셀 재분배 모듈

126 : 누적밀도함수 계산 모듈 130 : 변환함수 제공 모듈

140 : 변환 처리 모듈

본 발명은 콘트라스트 향상 방법 및 장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 입력 영상에 대하여 적응적으로 콘트라스트를 향상시킴으로써 과도한 콘트라스트 향상에 따른 부자연스러운 영상의 출력을 방지하는 콘트라스트 향상 방법 및 장치에 관한 것이다.

디지털 전자공학 기술의 발전으로 종래의 아날로그 데이터들은 디지털화 되고 있으며, 이에 따라서 영상 신호를 디지털화하여 처리하는 디지털 영상 신호 처리 기술들이 등장하게 되었다. 디지털 영상 신호 처리 기술에 따르면 영상 정보를 압축함으로써 영상 정보의 저장 및 전송 효율을 증대시키고, 입력 영상에 비하여 보다 생동감 있는 출력 영상을 제공하는 등 다양한 영상 처리(image processing)가 가능하게 된다. 이러한 디지털 영상 처리 기술 중 하나로써 영상의 콘트라스트를 향상시키기 위한 기술도 활발히 연구되고 있다.

영상의 콘트라스트(contrast)를 개선하기 위한 종래의 기술의 대표적인 예로써 휘도 히스토그램 등화(histogram equalization) 기법이 널리 알려져 있다. 휘 도 히스토그램 등화는 입력 영상의 휘도 히스토그램을 분석하고, 휘도 히스토그램의 분포가 균일하게 되도록 함으로써 입력 영상의 콘트라스트를 개선하는 방법이다. 여기서 휘도 히스토그램은 영상 내의 픽셀들에 대한 휘도 분포를 나타낸다. 즉 휘도 히스토그램은 한 영상에 존재하는 밝은 점과 어두운 점에 대한 분포의 범위와 값을 표현한 것이다.

그러나 전술한 종래의 휘도 히스토그램 등화 기법에 따르면, 입력 영상의 휘도 히스토그램에 의존하는 알고리즘만을 사용하기 때문에 과도하게 콘트라스트가 향상될 수 있다. 이에 따라서, 사용자의 시각 특성을 고려했을 때 출력 영상이 오히려 부자연스러운 느낌을 주는 문제점으로 이어질 수 있다.

이 밖에도 종래의 기술에서는 입력 영상의 평균 및 표준편차를 계산하고, 이것을 기초로하여 목표 영상의 평균 및 표준 편차를 계산한 후, 매핑함수를 생성하는 콘트라스트 향상 방법이 있다. 그러나 이러한 콘트라스트 향상 방법은 많은 양의 파라미터를 수정하여야 하므로, 상대적으로 높은 연산량과 처리속도를 요하는 문제점이 있다.

본 발명은 입력 영상의 휘도 분포에 최대한 적응하여 콘트라스트를 향상시킬 수 있는 방법 및 장치를 제공하는데 그 목적이 있다.

본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 실시예에 따른 콘트라스트 향상 방법은 입력 영상의 제1 휘도 히스토그램에 대한 픽셀 재분배를 통하여 제2 휘도 히스토그램을 생성하는 단계, 상기 제1 휘도 히스토그램에 기반한 제1 누적밀도함수와 상기 제2 휘도 히스토그램에 기반한 제2 누적밀도함수를 사용하여 변환함수를 계산하는 단계, 및 상기 변환함수를 이용하여 상기 입력 영상의 휘도 분포를 변환하는 단계를 포함한다.

상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 실시예에 따른 콘트라스트 향상 장치는 입력 영상의 제1 휘도 히스토그램과 상기 제1 휘도 히스토그램을 기반으로 한 제1 누적밀도함수를 계산하는 휘도 산출 모듈, 상기 제1 휘도 히스토그램에 대한 픽셀 재분배를 통하여 제2 휘도 히스토그램을 생성하고, 상기 제2 휘도 히스토그램을 기반으로 한 제2 누적밀도함수를 계산하는 휘도 분포 변경 모듈, 상기 제1 누적밀도함수와 상기 제2 누적밀도함수를 사용하여 변환함수를 계산하는 변환함수 제공 모듈, 및 상기 변환함수를 이용하여 상기 입력 영상의 휘도 분포를 변환하는 변환 처리 모듈을 포함한다.

기타 실시예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형 태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 콘트라스트 향상 장치를 나타낸 블록도이다.

도시된 콘트라스트 향상 장치는 휘도 산출 모듈(110), 휘도 분포 변경 모듈(120), 변환함수 제공 모듈(130), 및 변환 처리 모듈(140)을 포함한다.

휘도 산출 모듈(110)은 입력 영상의 휘도 히스토그램을 추출하고, 추출된 휘도 히스토그램에 대한 누적밀도함수(Cumulative Density Function; CDF)를 계산한다. 예를 들면 휘도 산출 모듈(110)은 입력 영상에 대하여 휘도 레벨별 픽셀 빈도수를 계수하고, 계수된 결과를 토대로 하여 휘도 히스토그램을 생성한다. 그 후, 휘도 산출 모듈(110)은 휘도 히스토그램을 기반으로 하여 확률밀도함수(Probability Density Function; PDF)를 계산하고, 확률밀도함수에 대한 적분 연산을 통해서 누적밀도함수를 계산할 수 있다. 이와 같은 방법으로 구해질 수 있는 누적밀도함수 F(x)의 일 예를 [수학식1]을 통해서 나타내었다.

[수학식1]에서

는 휘도 레벨이 i인 픽셀의 수이다. 참고로, 하나의 영상의 전체 픽셀 수를 N이라 하면

이 성립한다. 여기서 L은 영상 프레임에서 존재할 수 있는 휘도 레벨의 최대 값이다.

휘도 분포 변경 모듈(120)은 입력 영상의 휘도 히스토그램에 대한 픽셀 재분배를 통하여 새로운 휘도 히스토그램을 생성하고, 새로운 휘도 히스토그램을 기반으로 하여 새로운 누적밀도함수를 계산한다. 이하, 본 발명의 이해를 돕기 위하여 휘도 산출 모듈(110)이 입력 영상에서 추출하는 휘도 히스토그램을 제1 휘도 히스토그램이라 하고, 휘도 분포 변경 모듈(120)이 제1 휘도 히스토그램에 대한 픽셀 재분배를 통하여 새롭게 생성하는 휘도 히스토그램을 제2 휘도 히스토그램이라 한다. 또한, 제1 휘도 히스토그램에 기반하여 휘도 산출 모듈(110)이 계산하는 누적밀도함수를 제1 누적밀도함수라 하고, 제2 휘도 히스토그램을 기반으로 하여 휘도 분포 변경 모듈(120)이 계산하는 누적밀도함수를 제2 누적밀도함수라 한다.

제2 휘도 히스토그램과 제2 누적밀도함수를 얻기 위한 휘도 분포 변경 모듈(120)을 도 2에 보다 구체적으로 도시하였다. 도 2에 도시된 휘도 분포 변경 모듈(120)은 파라미터 계산 모듈(122), 픽셀 재분배 모듈(124), 및 누적밀도함수 계산 모듈(126)을 포함한다.

파라미터 계산 모듈(122)은 픽셀 재분배량을 결정할 임계치를 제공한다. 이를 위하여 우선, 파라미터 계산 모듈(122)은 제1 누적밀도함수를 변환함수로 적용할 경우의 입력 영상의 휘도 변화율을 계산한다. 여기서 휘도 변화율은 제1 누적밀도함수를 변환함수로 적용할 경우의 휘도 히스토그램 변동비와 동일한 개념으로 이해될 수 있다. 이하, 본 발명의 일 실시예에 따른 휘도 변화율 계산에 대하여 도 3을 참조하여 설명한다.

도 3에서 함수 K는 기울기 45도의 직선으로서, 함수 K를 변환함수로 사용할 경우에는 입력 값이 출력 값과 동일하다. 즉, 함수 K에 입력 영상을 적용할 경우, 출력 영상은 입력 영상에 대하여 휘도 변화가 없게 된다. 이하, 이와 같이 입출력이 동일한 함수 K를 기준함수라 한다. 만약 제1 누적밀도함수가 도 3에 도시된 함수 F라면 휘도 변화율 R은 [수학식2]에 의하여 구해질 수 있다.

[수학식2]에서

는 영상에서 존재할 수 있는 휘도 레벨의 최대값을 나타낸다. 일반적으로 휘도 레벨은 0~255의 값을 가지므로

는 255일 수 있다.

휘도 변화율을 계산한 후, 파라미터 계산 모듈(122)은 휘도 변화율을 기준으 로 하여 제1 휘도 히스토그램에 대한 픽셀 재분배량을 결정할 임계치를 계산한다. 여기서, 임계치는 휘도 변화율이 클수록 작은 값을 갖고, 휘도 변화율이 작을수록 큰 값을 갖는 것이 바람직하다.

임계치를 계산하기 위한 일 실시예로써, 파라미터 계산 모듈(122)은 휘도 변화율을 입력값으로 하는 두 개의 임계치 결정 함수를 사용할 수 있다. 여기서, 파라미터 계산 모듈(122)은 휘도 변화율이 제1 임계 비율 이상인 경우 픽셀 재분배량을 제1 임계치 결정 함수로 계산하고, 휘도 변화율이 제1 임계 비율 미만인 경우 픽셀 재분배량을 제2 임계치 결정 함수로 계산할 수 있다. 여기서, 제1 임계치 결정 함수의 값은 제2 임계치 결정 함수의 값보다 작은 값을 갖는다. 즉 제1 임계치 결정 함수와 제2 임계치 결정함수는 [수학식3]과 같은 관계를 갖는다.

제1 임계치 결정 함수 < 제2 임계치 결정 함수

즉, 파라미터 계산 모듈(122)은 기준함수에 대한 제1 누적밀도함수의 변화량이 크다고 판단되면 임계치를 낮추고, 제1 누적밀도함수의 변화량이 작다고 판단되면 임계치를 높이게 된다. 여기서, 제1 임계 비율과 임계치 결정 함수는 실험에 의하여 최적화된 임계치가 산출되도록 선정될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 제1 임계치 결정 함수와 제2 임계치 결정 함수를 [수학식4]와 [수학식5]를 통해서 나타내었다.

[수학식4]와 [수학식5]에서 R은 [수학식2]를 참조하여 설명한 휘도 변화율이고, 임계 비율은 0.09이다. 또한, [수학식4]와 [수학식5]에서 0.09, 4.0, 300 등의 상수는 최적화된 결과를 얻기 위하여 실험을 통해 산출할 수 있는 값이다. [수학식4]와 [수학식5]를 사용한다면, 파라미터 계산 모듈(122)은 휘도 변화율이 임계 비율(0.09) 이상일 경우 [수학식4]를 통해서 임계치를 계산하고, 휘도 변화율이 임계 비율(0.09) 미만일 경우 [수학식5]를 통해서 임계치를 계산하게 된다.

한편, 전술한 실시예에서는 파라미터 계산 모듈(122)이 두개의 임계치 결정 함수를 사용하여 임계치를 계산하는 것으로 설명하였으나 본 발명은 이에 한정되지 않는다. 따라서 파라미터 계산 모듈(122)은 휘도 변화율을 입력 값으로 하는 하나 또는 복수의 임계치 결정 함수를 사용하여 임계치를 계산할 수 있다. 그러나 임계치 계산을 위하여 사용할 임계치 결정 함수의 개수에 관계없이, 파라미터 계산 모듈(122)에 의한 임계치 계산 결과는 전술한 바와 같이 휘도 변화율이 높을수록 임계치는 낮아지고 휘도 변화율이 낮을수록 임계치는 높아지는 특성을 갖게 된다.

다시 도 2를 참조하면, 픽셀 재분배 모듈(124)은 파라미터 계산 모듈(122)이 계산한 임계치를 사용하여 제1 휘도 히스토그램에 대하여 픽셀을 재분배하여 제2 휘도 히스토그램을 생성한다. 여기서 픽셀 재분배 과정은 제1 휘도 히스토그램에 대한 일종의 평탄화 작업으로 이해될 수 있다. 즉, 픽셀 재분배시 픽셀 밀도가 높은 휘도 레벨의 픽셀 수는 감소되고, 픽셀 밀도가 낮은 휘도 레벨의 픽셀 수는 증가되는데, 여기서 감소되는 픽셀 수와 증가되는 픽셀 수는 임계치에 비례한다.

보다 구체적으로, 임계치가 픽셀 수에 해당하는 단위로 계산된다면 증가된 픽셀 수의 합은 임계치와 동일하게 되며, 이러한 관계를 [수학식6]을 통하여 나타내었다.

[수학식6]에서

는 증가시키게 될 픽셀 수의 합이다.

다른 실시예로써, 임계치가 비율로 계산된다면 픽셀 재분배 모듈(124)은 전체 픽셀 수에서 증가시킬 픽셀 수가 차지하는 비율이 임계치와 동일한 값을 갖을 때까지 픽셀을 증가시키게 된다. 이를 [수학식7]을 통하여 나타내었다.

[수학식7]에서

는 증가시키게 될 픽셀 수의 합이고,

은 제1 휘도 히스토그램의 전체 픽셀 수이다. [수학식7]은 백분율로써 비율을 표현하였으나 이는 예시적인 것이다. 따라서 임계치가 비율로 계산된다면, 픽셀 재분배 모듈(124)이 제1 휘도 히스토그램의 전체 휘도 레벨에 대하여 증가시킬 픽셀 수의 합

는 제1 휘도 히스토그램의 전체 픽셀 수

와 임계치의 곱으로 나타낼 수 있다.

픽셀 재분배 과정에 대한 본 발명의 일 실시예를 도 4에 도시하였다. 도 4에서 그래프1은 제1 휘도 히스토그램을 나타낸다. 먼저, 픽셀 재분배 모듈(124)은 제1 휘도 히스토그램의 각 휘도 레벨에서 픽셀 수를 증가시킨다(a). 이 때, 각 휘도 레벨 별로 증가된 픽셀 수는 균일하며, 증가된 픽셀 수의 합은 임계치에 의하여 결정된다. 보다 구체적으로 증가된 픽셀 수의 합은 임계치에 비례하도록 설정된다.

픽셀 수의 증가 상태를 그래프2에 도시하였다. 그래프2에서 실선은 그래프1의 제1 휘도 히스토그램을 나타내고 점선은 제1 휘도 히스토그램의 각 휘도 레벨에서 픽셀 수를 증가시킨 결과를 나타낸다. 증가한 픽셀 수는 그래프2에서 점선과 실선 사이의 넓이(사선으로 표시한 영역)에 대응한다.

그 후, 픽셀 재분배 모듈(124)은 픽셀 수가 증가된 제1 휘도 히스토그램(그래프2의 점선)에서 픽셀 밀도가 높은 휘도 레벨 순서로 픽셀 수를 감소시킨다(b). 이 때 감소되는 픽셀 수의 합은 이전에 증가시킨 픽셀 수와 동일한 값을 갖는다. 즉, 감소되는 픽셀 수의 합 또한 임계치에 따라서 결정될 수 있다. 증가시킨 픽셀 수와 감소시킨 픽셀 수가 동일하므로 전체 픽셀 수에는 변화가 없게 된다. 픽셀 수의 감소 상태를 그래프3에 도시하였다. 그래프3에서 실선은 그래프2의 점선으로 설명한, 제1 휘도 히스토그램에서 픽셀 수를 증가시킨 결과를 나타내고, 점선은 픽 셀 수를 증가시킨 결과에서 픽셀 밀도가 높은 휘도 레벨 순서로 픽셀 수를 감소시킨 결과를 나타낸다. 여기서 점선 아랫부분은 실선과 겹치므로 별도로 도시하지는 않았다. 따라서, 그래프3에서 실선과 점선 사이의 넓이(사선으로 표시한 영역)는 임계치에 비례한다.

전술한 과정이 마쳐지면 최종적으로 제1 휘도 히스토그램에 대한 픽셀 재분배 작업을 수행한 결과를 얻을 수 있으며(c), 이를 도 4의 그래프4에 도시하였다. 픽셀 재분배 결과 최종적으로 얻어진 휘도 히스토그램이 제2 휘도 히스토그램이 된다. 이와 같은 픽셀 재분배 과정을 수행함으로써, 앞으로 생성할 제2 누적밀도함수가 기준함수로 수렴되는 효과를 기대할 수 있다.

한편, 본 발명의 일 실시예에 따르면 픽셀 수 감소 시, 픽셀 수가 증가된 제1 휘도 히스토그램의 전체 픽셀 중에서 휘도 레벨이 높은 순서대로 제2 임계 비율의 픽셀이 분포하는 상위의 휘도 레벨 범위에 대해서는 도 4의 그래프2에서 증가시켰던 픽셀 수를 유지시킴으로써 영상의 화이트 성분을 강조할 수 있다. 마찬가지로 픽셀 수가 증가된 제1 휘도 히스토그램의 전체 픽셀 중에서 휘도 레벨이 낮은 순서대로 제2 임계 비율의 픽셀이 분포하는 하위의 휘도 레벨 범위에 대해서는 도 4의 그래프2에서 증가시켰던 픽셀 수를 유지시킴으로써 영상의 블랙 성분을 강조할 수 있다. 여기서, 제2 임계 비율은 화이트 성분과 블랙 성분을 강조하고자 하는 목표치에 따라서 달라질 수 있다. 바람직하게는 제2 임계 비율은 5%이다. 이러한 실시예를 도 5를 참조하여 설명하도록 한다.

도 5에서 제1 휘도 히스토그램의 전체 휘도 레벨에 대하여 픽셀 수를 증가시 킨 결과(도 4의 과정 a에 해당한다)가 그래프a와 같이 나타난 상황에서, 도 4의 과정 b에서처럼 증가시킨 픽셀 밀도가 높은 휘도 레벨 순서로 픽셀 수를 감소시키는 작업이 수행된다. 그런데, 도 5의 그래프 b에 도시된 바와 같이 픽셀 수의 감소 대상이 되는 휘도 레벨 중, 그래프a에 분포하는 전체 픽셀 중에서 휘도 레벨이 높은 순서대로 제2 임계 비율의 픽셀이 분포하는 상위 휘도 레벨 범위(10)가 포함되어 있다면, 상위 휘도 레벨 범위(10)에 대해서는 픽셀 수를 감소시키지 않고 유지함으로써 영상의 화이트 성분을 강조할 수 있다. 도 5에서 픽셀 수가 감소되지 않는 부분이 빗금으로 처리되어 있다. 이 경우, 휘도 레벨 범위(10) 대신 픽셀 밀도가 높은 순서대로 다른 휘도 레벨의 픽셀 수가 감소하게 되고, 픽셀 재분배 작업 결과는 도 5의 그래프c와 같이 나타난다.

한편, 도 2에서 누적밀도함수 계산 모듈(126)은 제2 휘도 히스토그램을 기준으로 하여 제2 누적밀도함수를 계산한다. 제2 누적밀도함수를 계산하는 작업은 기본적으로 제1 누적밀도함수를 계산하는 과정과 유사하므로 구체적인 설명은 생략하도록 한다.

다시 도 1을 참조하면, 변환함수 제공 모듈(130)은 제1 누적밀도함수와 제2 누적밀도함수를 사용하여 변환함수를 계산한다. 이하, 변환함수 제공 모듈(130)에 의하여 변환함수를 계산하는 과정의 일 실시예에 대하여 설명하도록 한다.

입력 영상을 A라 할 때 제1 누적밀도함수를 사용하여 얻어지는 새로운 영상을 B라 하면 A와 B는 [수학식8]와 같은 관계를 갖는다.

[수학식8]에서 함수 F()는 제1 누적밀도함수를 나타낸다.

한편, 제2 휘도 히스토그램을 갖는 영상을 C라 할 때, 제2 누적밀도함수를 사용하여 새로운 영상 V를 얻을 수 있다고 한다면, C와 V는 [수학식9]와 같은 관계를 갖는다.

[수학식9]에서 함수 G()는 제2 누적밀도함수를 나타낸다.

최종적으로는 입력 영상에 비하여 새로운 휘도 분포를 갖는 영상 C를 얻는 것이 목적이므로 제2 누적밀도함수의 역함수를 이용하면 C를 구할 수 있으며, 이를 [수학식10]에 나타내었다.

[수학식10]에서 가상의 영상 V대신, 입력 영상 A를 제1 누적밀도함수에 적용하여 얻어진 영상 B를 대입하면 [수학식11]과 같은 결과를 얻을 수 있다.

[수학식11]에서 H()는 본 발명의 실시예에 따라서 최종적으로 생성된 변환함수이다. 변환함수 H를 보다 구체적으로 표현하면 [수학식12]과 같다

즉, 변환함수 제공 모듈(130)이 제1 누적밀도함수와 제2 누적밀도함수를 사용하여 계산한 변환함수는 제2 누적밀도함수의 역함수와 제1 누적밀도함수 간의 합성함수이다.

다시 도 1을 참조하면, 변환 처리 모듈(140)은 변환함수 제공 모듈(130)이 제공한 변환함수를 사용하여 입력 영상에 대한 휘도를 변환하고, 그 결과를 출력한다. 변환 처리 모듈(140)에 의하여 출력되는 출력 영상은 디스플레이 장치(도시하지 않음)를 통하여 사용자에게 디스플레이될 수 있다.

이상, 도 1 및 도 2의 설명에서 '모듈'은 소프트웨어 또는 Field Programmable Gate Array(FPGA) 또는 주문형 반도체(Application Specific Integrated Circuit, ASIC)과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, 모듈은 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 모듈은 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. 모듈은 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 실행시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 모듈은 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로 시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들, 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 모듈들에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 모듈들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 모듈들로 더 분리될 수 있다.

이하, 도 6 및 도 7을 참조하여 전술한 콘트라스트 향상 장치를 구성하는 모듈들 간 동작 과정에 대하여 설명하도록 한다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 콘트라스트 향상 방법을 나타낸 흐름도이다.

먼저 영상이 입력되면 휘도 산출 모듈(110)은 입력 영상에 대하여 제1 휘도 히스토그램을 추출하고(S110), 추출된 제1 휘도 히스토그램을 기반으로 하여 제1 누적밀도함수를 계산한다(S120).

그 후, 휘도 분포 변경 모듈(120)은 입력 영상의 제1 휘도 히스토그램에 대한 픽셀 재분배를 통하여 제2 휘도 히스토그램을 생성하고, 제2 휘도 히스토그램에 기반한 제2 누적밀도함수를 계산한다(S130). 과정 S130에 대한 구체적인 실시예는 도 7을 참조하여 후술하도록 한다.

제2 누적밀도함수가 계산되면, 변환함수 제공 모듈(130)은 휘도 산출 모듈(110)이 계산한 제1 누적밀도함수와 휘도 분포 변경 모듈(120)이 계산한 제2 누적밀도함수를 사용하여 변환함수를 계산한다(S140). 여기서 변환함수는 [수학식8] 내지 [수학식12]를 통하여 설명한 바와 같이 제2 누적밀도함수의 역함수와 제1 누적밀도함수 간의 합성함수로써 계산될 수 있다.

변환함수 제공 모듈(130)이 변환함수를 계산하면, 변환 처리 모듈(140)은 변환함수를 사용하여 입력 영상에 대한 휘도 분포를 변환하고(S150), 휘도 분포가 변환된 입력 영상(즉, 출력 영상에 해당한다)을 출력한다. 출력 영상은 디스플레이 장치를 통해서 디스플레이되거나 저장 매체에 저장될 수 있다.

도 7은 도 6의 제2 누적밀도함수 계산 과정(S130)에 대한 본 발명의 일 실시예를 나타낸 흐름도이다.

먼저, 파라미터 계산 모듈(122)은 제1 누적밀도함수를 변환함수로 적용할 경우에 대한 입력 영상의 휘도 변화율을 계산하고(S210), 휘도 변화율에 따라서 임계치를 계산한다(S220). 임계치를 계산하기 위하여, 파라미터 계산 모듈(122)은 휘도 변화율을 입력 값으로 하는 소정의 임계치 결정 함수를 사용할 수 있는데, 임계치 결정 함수는 휘도 변화율이 높을수록 낮은 결과 값을 산출하고, 휘도 변화율이 낮을수록 높은 결과 값을 산출하는 함수이다. 바람직하게는, 파라미터 계산 모듈(122)은 휘도 변화율이 제1 임계 비율 이상인 경우 휘도 변화율을 입력값으로 하는 제1 임계치 결정 함수를 사용하여 임계치를 계산하고, 휘도 변화율이 제1 임계 비율 미만인 경우 휘도 변화율을 입력값으로 하는 제2 임계치 결정 함수를 사용하여 임계치를 계산한다. 여기서, 제1 임계치 결정 함수는 제2 임계치 결정 함수보다 작은 결과 값을 산출하며 그 실시예는 [수학식4] 및 [수학식5]를 참조하여 설명한 바와 같다.

임계치가 계산되면, 픽셀 재분배 모듈(124)은 제1 휘도 히스토그램의 휘도 레벨마다 균일하게 픽셀 수를 증가시킨다(S230). 이 때, 증가되는 픽셀 수의 총 합은 파라미터 계산 모듈(122)이 계산한 임계치에 비례한다.

그 후, 픽셀 재분배 모듈(124)은 픽셀 수가 증가된 제1 휘도 히스토그램에서 픽셀 밀도가 높은 휘도 레벨 순서대로 픽셀 수를 감소시킨다(S240). 이 때, 감소되는 픽셀 수의 총 합은 과정 S230에서 증가된 픽셀 수의 총 합과 동일하다. 과정 S240에 의하여, 픽셀 수를 감소시키는 작업이 마쳐진 결과가 제2 휘도 히스토그램이다.

한편, 본 발명의 일 실시예에 따르면 과정 S240의 픽셀 수 감소 작업 시, 픽셀 재분배 모듈(124)은 픽셀 수가 증가된 제1 휘도 히스토그램의 전체 픽셀 중에서 휘도 레벨이 높은 순서대로 제2 임계 비율의 픽셀이 분포하는 상위의 휘도 레벨 범위에 대해서는 과정 S230에서 증가된 픽셀 수를 감소시키지 않고 그대로 유지할 수 있다. 마찬가지로, 픽셀 재분배 모듈(124)은 픽셀 수가 증가된 제1 휘도 히스토그램의 전체 픽셀 중에서 휘도 레벨이 낮은 순서대로 제2 임계 비율의 픽셀이 분포하는 하위의 휘도 레벨 범위에 대해서도 과정 S230에서 증가시켰던 픽셀 수를 유지시킴으로써 영상의 블랙 성분을 강조할 수 있다.

제2 휘도 히스토그램이 얻어지면, 누적밀도함수 계산 모듈(126)은 제2 휘도 히스토그램을 기반으로 하여 제2 누적밀도함수를 계산한다(S250).

전술한 바와 같은 콘트라스트 개선 방법을 사용할 경우 최종적으로 생성되는 변환함수의 일 예를 도 8a 및 도 8b에 그래프로 도시하였다. 도 8a에서 알 수 있듯이 본 발명에 따르면, 제1 누적밀도함수와 제2 누적밀도함수가 근접할수록 변환함수는 기준함수에 근접한다. 또한 도 8b에서 알 수 있듯이 본 발명에 따르면, 제 1 누적밀도함수와 제2 누적밀도함수가 이격될수록 변환함수는 제1 누적밀도함수에 근접해진다. 도시된 바와 같이 변환함수 곡선은 기본적으로 제1 누적밀도함수의 굴곡을 따르지만 임계치 조절로 인하여 제1 누적밀도함수와 기준함수 사이에 존재하게 된다. 따라서, 종래 기술에서처럼 제1 누적밀도함수가 변환함수로 사용될 경우에 나타나는 과도한 콘트라스트 향상을 방지할 수 있다.

한편, 종래 기술과 본 발명에 따른 콘트라스트 향상 결과를 도 9에 도시하였다. 도 9에서 영상(A)는 입력 영상이다. 영상(B)는 종래의 기술에 따른 출력 영상으로서, 입력 영상(A)의 제1 휘도 히스토그램을 바탕으로 한 제1 누적밀도함수를 변환함수로 사용하여 얻은 영상이다. 영상(C)는 본 발명에 따른 변환함수를 사용하여 얻은 출력 영상이다. 도 9에서 알 수 있듯이, 종래 기술이 입력 영상에 대하여 과도한 콘트라스트 향상 결과를 보인데 반하여, 본 발명은 입력 영상과 유사한 특성을 지니면서도 입력 영상에 비하여 콘트라스트가 향상된 결과를 보이고 있다. 이처럼 본 발명은 종래 기술에 비하여 자연스러운 영상을 출력하게 된다.

이상과 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.

상기한 바와 같은 본 발명의 콘트라스트 향상 방법 및 장치에 따르면 다음과 같은 효과가 하나 혹은 그 이상 있다.

첫째, 콘트라스트 향상 방법의 하드웨어 구현이 간단한 장점이 있다.

둘째, 영상의 특성을 적응적으로 변환함수로 적용함으로써 영상의 정의를 위한 복잡한 계산 과정을 생략할 수 있다.

셋째, 영상의 지역적인 휘도 분포가 변환함수에 반영되기 때문에 특정 레벨의 다이나믹 레인지가 강조됨으로써 영상에서 밀도가 높은 휘도 레벨의 픽셀들 사이에서 더욱 분명한 명암대비를 보이는 장점도 있다.

Claims (15)

1. 입력 영상의 제1 휘도 히스토그램에 대한 픽셀 재분배를 통하여 제2 휘도 히스토그램을 생성하는 단계;

   상기 제1 휘도 히스토그램에 기반한 제1 누적밀도함수와 상기 제2 휘도 히스토그램에 기반한 제2 누적밀도함수를 사용하여 변환함수를 계산하는 단계; 및

   상기 변환함수를 이용하여 상기 입력 영상의 휘도 분포를 변환하는 단계를 포함하는 콘트라스트 향상 방법.
2. 제 1항에 있어서,

   상기 제2 휘도 히스토그램을 생성하는 단계는,

   상기 제1 누적밀도함수를 이용하여 상기 입력 영상의 휘도 분포를 변환시킬 경우에 대한 휘도 변화율을 계산하는 단계;

   상기 휘도 변화율에 따라서 소정의 임계치를 제공하는 단계;

   상기 제1 휘도 히스토그램의 휘도 레벨마다 균일하게 픽셀 수를 증가시키는 단계; 및

   상기 픽셀 수가 증가한 제1 휘도 히스토그램에서 픽셀 밀도가 높은 휘도 레벨 순서로 픽셀 수를 감소시키는 단계를 포함하고,

   상기 증가된 전체 픽셀 수는 상기 임계치에 비례하는 값을 갖고, 상기 감소된 전체 픽셀 수는 상기 증가된 픽셀 수와 동일한 값을 갖는 콘트라스트 향상 방 법.
3. 제 2항에 있어서,

   상기 임계치를 제공하는 단계는,

   상기 휘도 변화율이 제1 임계 비율 이상인 경우 상기 휘도 변화율을 입력변수로 하는 제1 임계치 결정 함수를 사용하여 상기 임계치를 계산하는 단계; 및

   상기 휘도 변화율이 상기 제1 임계 비율 미만인 경우 상기 휘도 변화율을 입력변수로 하는 제2 임계치 결정 함수를 사용하여 상기 임계치를 계산하는 단계를 포함하고,

   상기 제1 임계치 결정 함수는 상기 제2 임계치 결정 함수보다 작은 결과 값을 산출하는 콘트라스트 향상 방법.
4. 제 2항에 있어서,

   상기 임계치를 제공하는 단계는,

   상기 휘도 변화율을 입력 값으로 하는 임계치 결정 함수를 사용하여 상기 임계치를 계산하는 단계를 포함하고,

   상기 임계치 결정 함수는 상기 휘도 변화율이 높을수록 낮은 결과 값을 산출하고, 상기 휘도 변화율이 낮을수록 높은 결과 값을 산출하는 함수인 콘트라스트 향상 방법.
5. 제 2항에 있어서,

   상기 감소시키는 단계는,

   상기 픽셀 수가 증가한 제1 휘도 히스토그램의 전체 휘도 레벨 중에서, 휘도 레벨이 높은 순서대로 상기 픽셀 수가 증가한 제1 휘도 히스토그램의 전체 픽셀 중에서 제2 임계 비율의 픽셀이 분포하는 상위의 휘도 레벨 범위와 휘도 레벨이 낮은 순서대로 상기 픽셀 수가 증가한 제1 휘도 히스토그램의 전체 픽셀 중에서 상기 제2 임계 비율의 픽셀이 분포하는 하위의 휘도 레벨 범위를 제외한 휘도 레벨에 대하여 상기 픽셀 수를 감소시키는 단계를 포함하는 콘트라스트 향상 방법.
6. 제 1항에 있어서,

   상기 변환함수를 계산하는 단계는,

   상기 제2 누적밀도함수의 역함수와 상기 제1 누적밀도함수 간의 합성함수를 상기 변환함수로 제공하는 단계를 포함하는 콘트라스트 향상 방법.
7. 제 1항에 있어서,

   상기 제1 휘도 히스토그램을 기반으로 하여 상기 제1 누적밀도함수를 계산하는 단계; 및

   상기 제2 휘도 히스토그램을 기반으로 하여 상기 제2 누적밀도함수를 계산하는 단계를 더 포함하는 콘트라스트 향상 방법.
8. 입력 영상의 제1 휘도 히스토그램과 상기 제1 휘도 히스토그램을 기반으로 한 제1 누적밀도함수를 계산하는 휘도 산출 모듈;

   상기 제1 휘도 히스토그램에 대한 픽셀 재분배를 통하여 제2 휘도 히스토그램을 생성하고, 상기 제2 휘도 히스토그램을 기반으로 한 제2 누적밀도함수를 계산하는 휘도 분포 변경 모듈;

   상기 제1 누적밀도함수와 상기 제2 누적밀도함수를 사용하여 변환함수를 계산하는 변환함수 제공 모듈; 및

   상기 변환함수를 이용하여 상기 입력 영상의 휘도 분포를 변환하는 변환 처리 모듈을 포함하는 콘트라스트 향상 장치.
9. 제 8항에 있어서,

   상기 휘도 분포 변경 모듈은,

   상기 제1 누적밀도함수를 사용하여 소정의 임계치를 계산하는 파라미터 계산 모듈;

   상기 임계치를 사용하여 상기 제1 휘도 히스토그램에 대한 픽셀을 재분배함으로써 상기 제2 휘도 히스토그램을 생성하는 픽셀 재분배 모듈; 및

   상기 제2 휘도 히스토그램을 기반으로 하여 상기 제2 누적밀도함수를 계산하는 누적밀도함수 계산 모듈을 포함하는 콘트라스트 향상 장치.
10. 제 9항에 있어서,

    상기 파라미터 계산 모듈은 상기 제1 누적밀도함수를 이용하여 상기 입력 영 상의 휘도 분포를 변환시킬 경우에 대한 휘도 변화율을 계산하고, 상기 휘도 변화율에 따라서 상기 임계치를 계산하는 콘트라스트 향상 장치.
11. 제 10항에 있어서,

    상기 파라미터 계산 모듈은,

    상기 휘도 변화율이 제1 임계 비율 이상인 경우 상기 휘도 변화율을 입력변수로 하는 제1 임계치 결정 함수를 사용하여 상기 임계치를 계산하고, 상기 휘도 변화율이 상기 제1 임계 비율 미만인 경우 상기 휘도 변화율을 입력변수로 하는 제2 임계치 결정 함수를 사용하여 상기 임계치를 계산하고,

    상기 제1 임계치 결정 함수는 상기 제2 임계치 결정 함수보다 작은 결과 값을 산출하는 콘트라스트 향상 장치.
12. 제 10항에 있어서,

    상기 파라미터 계산 모듈은,

    상기 휘도 변화율을 입력 값으로 하는 임계치 결정 함수를 사용하여 상기 임계치를 계산하고,

    상기 임계치 결정 함수는 상기 휘도 변화율이 높을수록 낮은 결과 값을 산출하고, 상기 휘도 변화율이 낮을수록 높은 결과 값을 산출하는 함수인 콘트라스트 향상 장치.
13. 제 9항에 있어서

    상기 픽셀 재분배 모듈은,

    상기 제1 휘도 히스토그램의 휘도 레벨마다 균일하게 픽셀 수를 증가시키고, 상기 픽셀 수가 증가한 제1 휘도 히스토그램에서 픽셀 밀도가 높은 휘도 레벨 순서로 픽셀 수를 감소시키고,

    상기 증가된 전체 픽셀 수는 상기 임계치에 비례하는 값을 갖고, 상기 감소된 전체 픽셀 수는 상기 증가된 픽셀 수와 동일한 값을 갖는 콘트라스트 향상 장치.
14. 제 13항에 있어서,

    상기 픽셀 재분배 모듈은,

    상기 픽셀 수가 증가한 제1 휘도 히스토그램의 전체 휘도 레벨 중에서, 휘도 레벨이 높은 순서대로 상기 픽셀 수가 증가한 제1 휘도 히스토그램의 전체 픽셀 중에서 제2 임계 비율의 픽셀이 분포하는 상위의 휘도 레벨 범위와 휘도 레벨이 낮은 순서대로 상기 픽셀 수가 증가한 제1 휘도 히스토그램의 전체 픽셀 중에서 상기 제2 임계 비율의 픽벨이 분포하는 하위의 휘도 레벨 범위를 제외한 휘도 레벨에 대하여 상기 픽셀 수를 감소시키는 콘트라스트 향상 장치.
15. 제 8항에 있어서,

    상기 변환함수 제공 모듈은,

    상기 제2 누적밀도함수의 역함수와 상기 제1 누적밀도함수 간의 합성함수를 상기 변환함수로 제공하는 콘트라스트 향상 장치.

Images