KR101180409B1 - 히스토그램 정규화와 감마 보정 합성을 통하여 저조도 영상을 개선하는 방법 및 장치 - Google Patents

히스토그램 정규화와 감마 보정 합성을 통하여 저조도 영상을 개선하는 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

개시된 기술은 영상 처리 장치 및 영상 처리 방법에 관한 것으로, 보다 자세하지만 제한됨 없이는, 히스토그램 정규화와 감마 보정을 결합하여 저조도 영상을 개선하는 영상 처리 장치 및 영상 처리 방법에 관한 것이다. 실시예들 중에서, 영상 처리 장치는 입력된 영상에서 밝기 정보를 분리하는 영상입력부; 상기 밝기 정보에 대하여 히스토그램을 작성하고 히스토그램의 분포를 전체 밝기 범위로 확장하는 제1 히스토그램 정규화부; 상기 밝기 정보에 대하여 감마 보정을 수행하는 감마보정부; 및 상기 입력 영상을 구성하는 각각의 단위 영상 별로, 상기 단위 영상의 밝기 정보에 대한 히스토그램 정규화 결과 및 감마 보정 결과를, 상기 단위 영상의 밝기에 따라 결정되는 비율로 결합하는 영상합성부를 포함한다.

Description

히스토그램 정규화와 감마 보정 합성을 통하여 저조도 영상을 개선하는 방법 및 장치{LOW ILLUMINATION INTENSITY IMAGE ENHANCEMENT METHOD AND APPARATUS USING HISTOGRAM NORMALIZATION AND GAMMA CORRECTION}
개시된 기술은 영상 처리 장치 및 영상 처리 방법에 관한 것으로, 보다 자세하지만 제한됨 없이는, 히스토그램 정규화와 감마 보정을 결합하여 저조도 영상을 개선하는 영상 처리 장치 및 영상 처리 방법에 관한 것이다.
어두운 환경에서 촬영된 저조도 영상은 밝기와 색감이 떨어지고 노이즈가 발생하는 문제점이 있다. 이에, 다양한 영상 처리 기법을 적용하여 저조도 영상을 개선하는 방법이 제안되었다. 저조도 영상을 개선하는 방법으로 히스토그램 정규화(Histogram Normalization), 히스토그램 평활화(Histogram Equalization) 등이 있다.
기존의 히스토그램 정규화와 히스토그램 평활화는 밝기 대비의 향상효과를 가져오기는 하지만, 밝은 영역에 대하여 화질의 열화를 가져오거나, 급격한 밝기 변화를 초래하는 등의 문제점이 있다. 따라서 보다 향상된 성능을 보이는 저조도 영상의 화질 개선 방법이 요구된다.
개시된 기술이 이루고자 하는 기술적 과제는 히스토그램 정규화와 감마 보정 합성을 통하여 저조도 영상을 개선하는 방법 및 장치를 제공하는 데 있다.
상기의 기술적 과제를 이루기 위하여 개시된 기술의 제1 측면은 입력된 영상에서 밝기 정보를 분리하는 영상입력부; 상기 밝기 정보에 대하여 히스토그램을 작성하고 히스토그램의 분포를 전체 밝기 범위로 확장하는 제1 히스토그램 정규화부; 상기 밝기 정보에 대하여 감마 보정을 수행하는 감마보정부; 및 상기 입력 영상을 구성하는 각각의 단위 영상 별로, 상기 단위 영상의 밝기 정보에 대한 히스토그램 정규화 결과 및 감마 보정 결과를, 상기 단위 영상의 밝기에 따라 결정되는 비율로 결합하는 영상합성부를 포함하는 영상 처리 장치를 제공한다.
상기의 기술적 과제를 이루기 위하여 개시된 기술의 제2 측면은 입력된 영상에서 밝기 정보를 분리하는 단계; 상기 밝기 정보에 대하여 히스토그램을 작성하고 히스토그램의 분포를 전체 밝기 범위로 확장하는 단계; 상기 밝기 정보에 대하여 감마 보정을 수행하는 단계; 및 상기 입력 영상을 구성하는 각각의 단위 영상 별로, 상기 단위 영상의 밝기 정보에 대한 히스토그램 처리 결과 및 감마 보정 결과를, 상기 단위 영상의 밝기에 따라 결정되는 비율로 결합하는 단계를 포함하는 영상 처리 방법을 제공한다.
개시된 기술의 실시 예들은 다음의 장점들을 포함하는 효과를 가질 수 있다. 다만, 개시된 기술의 실시 예들이 이를 전부 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 개시된 기술의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.
개시된 기술에 따르면, 저조도 영상의 화질이 개선된다. 개시된 기술의 일 실시예에 따르면, 영상 처리 과정에서 발생하는 화질 열화가 감소되어 전체적으로 영상의 밝기 대비가 높아지고, 물체의 식별 능력이 향상된다. 또한, 밝기의 급격한 변화가 보다 자연스러운 밝기 변화로 개선되는 효과가 있다.
도 1은 저조도 입력 영상과 그 히스토그램을 나타낸 도면이다.
도 2는 종래의 기법에 따라 저조도 입력 영상을 개선한 히스토그램을 나타낸다.
도 3은 개시된 기술의 일 실시예에 따라 저조도 영상을 개선한 결과에 대한 히스토그램을 나타낸다.
도 4는 개시된 기술의 일 실시예에 따른 영상 처리 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 5는 개시된 기술의 일 실시예에 따라, 히스토그램 정규화 결과와 감마 보정 결과를 결합하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 6은 개시된 기술의 일 실시예에 따른 영상 처리 장치를 설명하기 위한 블록도이다.
개시된 기술에 관한 설명은 구조적 내지 기능적 설명을 위한 실시예에 불과하므로, 개시된 기술의 권리범위는 본문에 설명된 실시예에 의하여 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 된다. 즉, 실시예는 다양한 변경이 가능하고 여러 가지 형태를 가질 수 있으므로 개시된 기술의 권리범위는 기술적 사상을 실현할 수 있는 균등물들을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
한편, 본 출원에서 서술되는 용어의 의미는 다음과 같이 이해되어야 할 것이다.
“제1”, “제2” 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위한 것으로 이들 용어들에 의해 권리범위가 한정되어서는 아니 된다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결될 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 한편, 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않은 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 단계들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.
여기서 사용되는 모든 용어들은 다르게 정의되지 않는 한, 개시된 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미를 지니는 것으로 해석될 수 없다.
도 1은 저조도 입력 영상과 그 히스토그램을 나타낸 도면이다. 도 1의 (a)는 어두운 환경에서 촬영된 저조도 영상의 예로, 촬영된 영상의 사물을 인식하는 것이 매우 어렵다. 이러한 영상을 분석하는 작업은 특히 보안용 카메라에서 중요할 수 있다. 도 1의 (b)는 도 1의 (a)의 영상에 대한 히스토그램을 나타낸다. 히스토그램에서 확인할 수 있듯이, (a)의 저조도 영상의 밝기는 대부분이 0 근처에 분포하고 있다.
도 2는 종래의 기법에 따라 저조도 입력 영상을 개선한 히스토그램을 나타낸다. 도 2의 (a)는 도 1의 입력 영상에 대하여 히스토그램 평활화를 수행한 결과이다. 히스토그램 평활화는 영상의 밝기 값의 분포를 균일하게 만드는 영상 개선 작업이다. 예컨대, 히스토그램 평활화는 영상의 히스토그램을 구한 후, 누적 히스토그램이 0에서 MAX까지 선형적으로 증가하도록 변환하는 방법으로 이루어질 수 있다. 히스토그램 평활화 변환 함수를 구하는 방법을 예를 들어 설명하면 다음과 같다. 수학식 1은 히스토그램의 확률 분포 함수로, px(i)는 입력 영상에서 밝기 값이 i인 화소가 존재할 확률을 나타낸다.
Figure 112011004106524-pat00001
이때, L은 입력 영상의 최대 밝기(여기서는 255), n은 입력 영상의 총 화소 수, ni -는 입력 영상에서 밝기 값이 i인 화소 수를 나타낸다. 수학식 1을 기초로 입력 영상에 대한 히스토그램의 누적 분포 함수를 구하면 수학식 2와 같다.
Figure 112011004106524-pat00002
여기서, cdf x (i)는 입력 영상에 대한 히스토그램의 누적 분포 함수를 나타낸다. 한편, 평활화된 히스토그램의 누적 분포 함수는 수학식 3과 같이 선형적으로 증가한다.
Figure 112011004106524-pat00003
여기서, cdf y (i)는 평활화된 히스토그램의 누적 분포 함수이고, K는 상수이다. 이때, 수학식 3을 만족하도록 변환하는 수학식 4의 함수 T가 히스토그램 평활화 함수이다.
Figure 112011004106524-pat00004
도 2의 (b)는 도 1의 입력 영상에 대하여 히스토그램 정규화를 수행한 결과이다. 히스토그램 정규화는 히스토그램 확장(Histogram Stretching)이라고도 하는데, 영상의 콘트라스트가 나쁜 영상은 히스토그램이 계조도 전역에 퍼져 있지 않고 한 곳에 몰려 있기 때문에, 계조도 전역으로 히스토그램을 골고로 퍼지게 만드는 방법이다. 히스토그램 정규화는, 예컨대, 영상의 히스토그램을 구한 후, 몰려 있는 히스토그램의 처음과 끝 계조도 값을 구하고, 양 끝의 계조도를 계조도의 최소값(0)과 최대값(255)으로 확장하는 방법으로 이루어질 수 있다. 이와 같은 히스토그램 정규화는 수학식 5와 같이 표현될 수 있다.
Figure 112011004106524-pat00005
여기서, f는 입력된 화소의 밝기 값, g는 정규화된 화소의 밝기 값, fmin은 입력 영상 내 가장 어두운 화소의 밝기 값, fmax는 입력 영상 내 가장 밝은 화소의 밝기 값을 나타낸다.
히스토그램 평활화 또는 히스토그램 정규화를 수행한 결과를 살펴보면, 저조도에 밀집되어 있던 히스토그램이 계조도 전역에 넓게 분포하게 되어 전반적으로 밝기 대비가 개선되는 효과가 있음을 알 수 있다. 그러나, 이러한 작업을 수행하면, 각 히스토그램 막대 사이에 빈 영역이 발생하게 되는데 이는 급격한 밝기의 변화를 초래하여 영상을 부자연스럽게 한다. 또한, 상대적으로 밝은 영역의 화질을 열화시키는 문제가 있다.
도 3은 개시된 기술의 일 실시예에 따라 저조도 영상을 개선한 결과에 대한 히스토그램을 나타낸다. 도 3을 살펴보면, 각 히스토그램 막대 사이의 빈 영역이 중간 값들로 채워져 있음을 알 수 있다. 따라서, 도 3의 결과 영상에서는 밝기의 급격한 변화로 인한 부자연스러움이 개선되었음을 확인할 수 있다.
도 4는 개시된 기술의 일 실시예에 따른 영상 처리 방법을 설명하기 위한 순서도이다. 개시된 기술에 따르면, 영상 처리 장치가 히스토그램 정규화와 감마 보정을 결합하여 저조도 영상의 화질을 개선할 수 있다. 개시된 기술의 일 실시예에 따르면, 영상 처리 장치는, 밝기가 어두운 영역에서는 히스토그램 정규화를 주로 적용하고, 밝기가 밝은 영역에서는 감마 보정을 주로 적용하여, 어두운 영역에서의 밝기 대비를 향상시키는 한편 국부적으로 발생하는 밝은 영역에 대한 화질 열화를 개선하도록 한다. 또한, 히스토그램 정규화 결과에 가우시안 필터링을 적용하여 보다 부드러운 영상을 얻을 수 있도록 한다. 개시된 기술의 일 실시예에 따른 영상 처리 방법은 다음과 같다.
S410 단계에서, 영상 처리 장치는 입력된 영상에서 밝기 정보를 분리한다. 각 단위 영상(예를 들어, 화소)의 색상 정보는 RGB 포맷, YUV 포맷 등으로 표현될 수 있다. RGB 포맷은 각 단위 영상이 빛의 3원색인 적색(Red), 녹색(Green), 청색(Blue)을 포함하고 있는 정도로 색상을 표현하는 방식이다. R, G, B 각각은 0에서부터 최대 값(예컨대, 255)까지의 값을 가지며, R, G, B 모두 0인 경우 흑색을, 모두 최대 값인 경우 백색을 나타낸다. YUV 포맷은 색상 정보에서 휘도(밝기) 정보(Y)를 분리하여 표시하는 형태로, 각 단위 영상의 색상 정보는 휘도 성분(Y), 휘도 성분과 청색 성분의 차이(U), 휘도 성분과 적색 성분의 차이(V)로 표현된다. 따라서, YUV 포맷으로 색상 정보를 표현하는 경우, Y값을 독출함으로써, 색상 정보에서 밝기 정보를 분리할 수 있다. 또한, RGB 포맷으로 색상 정보가 표현되어 있는 경우에도, RGB 포맷을 YUV 포맷으로 변환하여 Y값을 구함으로써, 색상 정보에서 밝기 정보를 분리할 수 있다. 이때, RGB 포맷은 수학식 6을 이용하여 YUV 포맷으로 변환할 수 있으며, 반대로 수학식 7을 이용하여 YUV 포맷에서 RGB 포맷으로 변환할 수 있다.
Figure 112011004106524-pat00006
Figure 112011004106524-pat00007
S420 단계에서, 영상 처리 장치는 입력된 영상의 밝기 정보에 대하여 히스토그램을 작성하고 히스토그램의 분포를 전체 밝기 범위로 확장한다. 예컨대, 영상 처리 장치는 수학식 5와 같이, 입력된 영상의 밝기 정보에 대하여 히스토그램 정규화를 수행할 수 있다.
S430 단계에서, 영상 처리 장치는 입력된 영상의 밝기 정보에 대하여 감마 보정을 수행한다. 이때, S430 단계와 S420 단계는 동시에 수행되어도 무방하며, S430 단계가 먼저 수행되어도 무방하다. 감마 보정은 영상 처리에서, 비선형 전달함수를 사용하여 영상의 밝기 정보를 비선형적으로 변형하는 것을 말한다. 감마 보정은 감마 부호화라고도 한다. 인간의 시각이 밝기에 대하여 비선형적으로 반응하기 때문에, 감마 보정은 어두운 부분에서의 밝기 정보를 더 자세히 기록하는 과정에서 주로 사용된다. 한편, 본 실시예에서는 1보다 작은 감마 값을 적용하여, 밝은 영역에서의 화질 열화를 개선하기 위하여 감마 보정을 사용한다. 감마 보정은 최대 밝기 값이 255인 경우, 수학식 8과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112011004106524-pat00008
여기서, s는 감마 보정된 화소의 밝기 값을, k는 입력된 화소의 밝기 값을, r은 감마 값을 나타낸다. 본 실시예에서는 밝은 영역에서의 화질 열화를 개선하기 위하여 감마 보정을 사용하기 때문에, 감마 값은 1 보다 작은 값으로 선택된다.
S440 단계에서, 영상 처리 장치는 입력 영상을 구성하는 각각의 단위 영상(예컨대, 화소) 별로, 각 단위 영상의 밝기 정보에 대한 히스토그램 처리 결과 및 감마 보정 결과를, 각 단위 영상의 밝기에 따라 결정되는 비율로 결합 한다. 일 실시예에 따라, 영상 처리 장치는 수학식 9와 같이, 소정의 비율로 히스토그램 정규화 결과와 감마 보정 결과를 결합한다.
Figure 112011004106524-pat00009
여기서, Yi는 합성 결과 영상의 i번째 화소 값, Ai는 히스토그램 정규화 영상의 i번째 화소 값, Bi는 감마 보정 영상의 i번째 화소 값, αi는 i번째 화소의 결합 기준치를 나타낸다. 이때, 히스토그램 정규화 결과와 감마 보정 결과가 결합되는 비율은 αi에 따라 결정되는데, αi의 값은 해당 화소, 즉, i번째 화소의 밝기에 따라 결정된다. 개시된 기술에서는 저조도 영상의 어두운 부분의 밝기 대비를 개선시켜 사물의 인식률을 높이고, 밝은 부분의 밝기 대비는 유지시켜 전체적으로 영상의 밝기 분포를 골고루 한다. 따라서, 본 실시예에 따른 영상 처리 장치는 어두운 부분에서는 히스토그램 정규화 결과를 주로 반영하고, 밝은 부분에서는 감마 보정 결과를 주로 반영하여 영상을 합성한다. 결합 비율을 결정하는 보다 구체적인 방법은 도 5를 참조하여 후술한다.
S450 단계에서, 영상 처리 장치는 S440 단계에서 합성된 영상에 대하여 히스토그램을 작성하고 히스토그램의 분포를 정규화한다. 영상 처리 장치는 S450 단계에서 수행되는 히스토그램 정규화에 따라 합성된 영상의 밝기 대비를 최대화 할 수 있다.
S460 단계에서, 영상 처리 장치는 S450 단계에서 정규화된 합성 영상의 밝기 정보에 S410 단계에서 분리된 색상 정보를 결합하여 영상을 출력한다. 실시예에 따라, 출력되는 영상 정보는 입력 영상의 포맷과 동일하게 할 수 있다. 일례로, 입력 영상이 YUV 포맷인 경우에는 S450 단계에서 산출되는 밝기 정보(Y)를 입력 영상의 U, V 값과 결합하여 출력한다. 다른 일례로, 입력 영상이 RGB 포맷인 경우에는 S450 단계에서 산출되는 밝기 정보(Y)에 입력 영상의 U, V 값을 결합한 결과를 다시 RGB 포맷으로 변환하여 출력한다.
도 5는 개시된 기술의 일 실시예에 따라, 히스토그램 정규화 결과와 감마 보정 결과를 결합하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다. 도 5에서는 S450 단계에서 히스토그램 정규화 결과와 감마 보정 결과를 결합하는 비율을 결정하는 방법을 구체적으로 예를 들어 설명한다.
S510 단계에서, 영상 처리 장치는 S420 단계에서 수행되는 히스토그램 정규화 결과(Ai)를 가우시안 필터(Gaussian Filter)로 필터링한다. 필터링된 결과(Gi)는 히스토그램 정규화 결과와 감마 보정 결과를 선택하는 기초가 되는 값이다. 이때, 사용될 수 있는 가우시안 필터의 예로는 수학식 10과 같은 2차원 필터 커널 값을 가지는 필터가 있다.
Figure 112011004106524-pat00010
여기서, G(x,y)는 위치(x,y)에서 필터 계수 값, σ는 필터의 입력 파라미터를 의미한다. 영상 처리 장치는 이와 같이, 히스토그램 정규화 결과를 가우시안 필터로 필터링 하여, 급격한 밝기 변화에 대하여 보다 부드러운 합성 결과를 얻을 수 있다.
S520 단계에서, 영상 처리 장치는 필터링된 각각의 단위 영상의 밝기에 따라 히스토그램 정규화 결과와 감마 보정 결과를 결합할 비율을 결정한다. 결합 비율은 결합 기준치에 따라 결정되며, 일 실시예에 따라, 결합 기준치는 수학식 11과 같이 산출될 수 있다.
Figure 112011004106524-pat00011
여기서, αi는 i번째 화소의 결합 기준치, Gi는 가우시안 필터 영상의 i번째 화소 값을 나타낸다. 산출되는 결합 기준치에 따라, 히스토그램 정규화 결과와 감마 보정 결과의 결합 비율은 각각 (255- αi)와 αi로 결정된다. S530 단계에서, 영상 처리 장치는 결정된 비율에 따라 히스토그램 정규화 결과와 감마 보정 결과를 결합한다.
도 6은 개시된 기술의 일 실시예에 따른 영상 처리 장치를 설명하기 위한 블록도이다. 도 4 내지 도 5에서 설명한 방법은 도 6의 영상 처리 장치(600)에서 구현될 수 있으며, 도 4 내지 도 5에서 설명한 내용과 중복되는 내용은 생략한다. 도 6의 영상 처리 장치(600)는 영상 입력부(610), 제1 히스토그램 정규화부(620), 감마보정부(630), 필터링부(640), 영상 합성부(650), 제2 히스토그램 정규화부(660) 및 영상 출력부(670)를 포함한다.
영상 입력부(610)는 입력된 영상에서 밝기 정보와 색상 정보를 분리한다. 예컨대, 영상 입력부(610)는 RGB 포맷의 영상을 YUV 포맷의 영상으로 변환하여 밝기 정보와 색상 정보를 분리할 수 있다.
제1 히스토그램 정규화부(620)는 입력된 영상의 밝기 정보에 대하여 히스토그램을 작성하고 히스토그램의 분포를 전체 밝기 범위로 확장한다. 예컨대, 제1 히스토그램 정규화부(620)는 수학식 5와 같이 표현되는 히스토그램 정규화를 수행할 수 있다.
감마보정부(630)는 입력된 영상의 밝기 정보에 대하여 감마 보정을 수행한다. 예컨대, 감마보정부(630)는 수학식 8과 같이 표현되는 감마 보정을 수행할 수 있으며, 이때, 사용되는 감마 값은 1보다 작은 값으로 한다.
영상 합성부(650)는 입력 영상을 구성하는 각각의 단위 영상 별로, 각 단위 영상의 밝기 정보에 대한 히스토그램 처리 결과 및 감마 보정 결과를, 각 단위 영상의 밝기에 따라 결정되는 비율로 결합한다. 일 실시예에 따라, 영상 합성부(650)는 수학식 9와 같이 각 단위 영상의 밝기 값을 산출할 수 있다.
필터링부(640)는 결합 비율을 결정하는데 기준이 되는 값을 산출하기 위하여 사용된다. 일 실시예에 따라, 필터링부(640)와 영상 합성부(650)가 결합 비율을 결정하는 방법은 다음과 같다. 필터링부(640)는 입력된 영상의 밝기 정보를 가우시안 필터로 필터링한다. 영상 합성부(650)는 필터링된 각각의 단위 영상의 밝기에 따라 결합할 비율을 결정한다. 예컨대, 영상 합성부(650)는 수학식 11과 같이 결합 기준치 αi를 산출하고, 산출된 결합 기준치를 이용하여 히스토그램 정규화 결과와 감마 보정 결과가 결합되는 비율을 (255- αi)와 αi로 결정할 수 있다.
제2 히스토그램 정규화부(660)는 영상 합성부(650)에서 합성된 영상에 대하여 다시 히스토그램을 작성하고 히스토그램의 분포를 정규화한다. 영상 출력부(670)는 제2 히스토그램 정규화부에서 정규화된 합성 영상의 밝기 정보에 영상 입력부(610)에서 분리된 색상 정보를 결합하여 영상을 출력한다.
이러한 개시된 기술인 시스템 및 장치는 이해를 돕기 위하여 도면에 도시된 실시 예를 참고로 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 분야에서 통상적 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시 예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 개시된 기술의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 특허청구범위에 의해 정해져야 할 것이다.

Claims (12)

  1. 입력된 영상에서 밝기 정보를 분리하는 영상입력부;
    상기 밝기 정보에 대하여 히스토그램을 작성하고 히스토그램의 분포를 전체 밝기 범위로 확장하는 제1 히스토그램 정규화부;
    상기 밝기 정보에 대하여 감마 보정을 수행하는 감마보정부; 및
    상기 입력 영상을 구성하는 각각의 단위 영상 별로, 상기 단위 영상의 밝기 정보에 대한 히스토그램 정규화 결과 및 감마 보정 결과를, 상기 단위 영상의 밝기에 따라 결정되는 비율로 결합하는 영상합성부를 포함하는 영상 처리 장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 영상합성부는,
    Figure 112012021360605-pat00012
    (여기서, Yi는 합성 결과 영상의 i번째 화소 값, Ai는 히스토그램 정규화 영상의 i번째 화소 값, Bi는 감마 보정 영상의 i번째 화소 값, αi는 i번째 화소의 히스토그램 정규화 결과와 감마 보정 결과가 결합 되는 비율로써, 상기 i번째 화소의 밝기에 따라 결정되는 비율인 결합 기준치를 나타냄)와 같이 영상을 결합하는 영상 처리 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 밝기 정보를 가우시안 필터로 필터링하는 필터링부를 더 포함하고,
    상기 영상합성부는 상기 필터링된 각각의 단위 영상의 밝기에 따라 상기 결합할 비율을 결정하는 영상 처리 장치.
  4. 제3항에 있어서, 상기 영상합성부는,
    Figure 112011004106524-pat00013
    (여기서, Yi는 합성 결과 영상의 i번째 화소 값, Ai는 히스토그램 정규화 영상의 i번째 화소 값, Bi는 감마 보정 영상의 i번째 화소 값, αi는 i번째 화소의 결합 기준치를 나타냄)와 같이 영상을 결합하되, 상기 결합 기준치는,
    Figure 112011004106524-pat00014
    (여기서, Gi는 가우시안 필터 영상의 i번째 화소 값을 나타냄)에 따라 결정되는 영상 처리 장치.
  5. 제1항에 있어서, 상기 영상입력부는,
    RGB 포맷의 영상을 YUV 포맷의 영상으로 변환하여 밝기 정보를 색상 정보에서 분리하는 영상 처리 장치.
  6. 제1항에 있어서, 상기 제1 히스토그램 정규화부는,
    히스토그램 정규화를 통하여 영상이 가지는 밝기의 범위를 0에서 255로 확장하는 영상 처리 장치.
  7. 제1항에 있어서, 상기 감마보정부는,
    감마 값이 1보다 작도록 하여 감마 보정을 수행하는 영상 처리 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 합성된 영상에 대하여 히스토그램을 작성하고 히스토그램의 분포를 정규화하는 제2 히스토그램 정규화부; 및
    상기 제2 히스토그램 정규화부에서 정규화된 합성 영상의 밝기 정보에 상기 영상 입력부에서 분리된 색상 정보를 결합하여 영상을 출력하는 영상출력부를 더 포함하는 영상 처리 장치.
  9. 입력된 영상에서 밝기 정보를 분리하는 단계;
    상기 밝기 정보에 대하여 히스토그램을 작성하고 히스토그램의 분포를 전체 밝기 범위로 확장하는 단계;
    상기 밝기 정보에 대하여 감마 보정을 수행하는 단계; 및
    상기 입력 영상을 구성하는 각각의 단위 영상 별로, 상기 단위 영상의 밝기 정보에 대한 히스토그램 처리 결과 및 감마 보정 결과를, 상기 단위 영상의 밝기에 따라 결정되는 비율로 결합하는 단계를 포함하는 영상 처리 방법.
  10. 제9항에 있어서, 상기 결합하는 단계는,
    Figure 112012021360605-pat00015
    (여기서, Yi는 합성 결과 영상의 i번째 화소 값, Ai는 히스토그램 정규화 영상의 i번째 화소 값, Bi는 감마 보정 영상의 i번째 화소 값, αi는 i번째 화소의 히스토그램 정규화 결과와 감마 보정 결과가 결합 되는 비율로써, 상기 i번째 화소의 밝기에 따라 결정되는 비율인 결합 기준치를 나타냄)와 같이 영상을 결합하는 영상 처리 방법.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 밝기 정보를 가우시안 필터로 필터링하는 단계를 더 포함하고,
    상기 결합하는 단계는, 상기 필터링된 각각의 단위 영상의 밝기에 따라 상기 결합할 비율을 결정하는 영상 처리 방법.
  12. 제11항에 있어서, 상기 결합하는 단계는,
    Figure 112011004106524-pat00016
    (여기서, Yi는 합성 결과 영상의 i번째 화소 값, Ai는 히스토그램 정규화 영상의 i번째 화소 값, Bi는 감마 보정 영상의 i번째 화소 값, αi는 i번째 화소의 결합 기준치를 나타냄)와 같이 영상을 결합하되, 상기 결합 기준치는,
    Figure 112011004106524-pat00017
    (여기서, Gi는 가우시안 필터 영상의 i번째 화소 값을 나타냄)와 같이 결정되는 영상 처리 방법.
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