KR101238249B1 - Method of Improving Contrast and Apparatus using the method - Google Patents

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Abstract

본 발명은 영상 대조비 개선 방법 및 장치를 개시한다.
본 발명의 영상 대조비 개선 방법은, 입력된 원 영상에서 움직임 정보 및 밝기 정보를 기초로 관심 영역인 유효 영역을 설정하는 단계; 상기 유효 영역의 화질을 개선하는 단계; 및 상기 원 영상과 상기 화질이 개선된 유효 영역을 합성하는 단계;를 포함할 수 있다.
The present invention discloses a method and apparatus for improving image contrast ratio.
The image contrast ratio improvement method of the present invention includes: setting an effective area that is a region of interest based on motion information and brightness information in an input original image; Improving the image quality of the effective area; And synthesizing the original image and the effective area having the improved image quality.

Description

영상 대조비 개선 방법 및 장치{Method of Improving Contrast and Apparatus using the method} Method and apparatus for improving image contrast ratio {Method of Improving Contrast and Apparatus using the method}

동영상 시스템에서 사용되는 영상 대조비 개선 장치 및 방법에 관한 것이다. An apparatus and method for improving an image contrast ratio used in a video system.

종래에는 전체 영상에 대해 화질 개선 알고리즘을 적용하여 영상 대조비를 향상시키거나, 사용자가 화질을 개선하고자 원하는 영역을 수동으로 지정하여 지정된 특정 부분에 대해서만 화질 개선 알고리즘을 사용하여 영상 대조비를 향상시키고 있다. In the related art, an image contrast ratio is improved by applying an image quality improvement algorithm to an entire image, or by manually specifying a region that a user wants to improve image quality, the image contrast ratio is improved by using an image quality improvement algorithm only for a specific part.

전체 영상에 대해 일괄적으로 영상 대조비를 개선 시키는 방법이 영상 감시 목적에 적용될 경우, 사용자가 원하지 않는 부분에 대해서도 영상 대조비가 개선되어, 전체 영상에서의 관심 피사체에 대한 구별이 어려울 수 있고, 화소 밝기가 낮은 영역(어두운 영역)에 대해 영상 대조비를 개선 시킬 경우, 노이즈가 함께 증폭될 수 있어 원하지 않는 노이즈 증폭 가능성이 존재한다. When the method of collectively improving the image contrast ratio for the entire image is applied to the purpose of video surveillance, the image contrast ratio may be improved even for a portion that is not desired by the user, and thus it may be difficult to distinguish the object of interest in the entire image, and the pixel brightness may be difficult. When the image contrast ratio is improved for a low region (dark region), noise may be amplified together, and there is a possibility of unwanted noise amplification.

이벤트 발생이 예상되는 특정 영역을 감시자가 수동으로 설정하여 설정된 영역에 대해서만 영상 대조비를 개선 시키는 방법이 영상 감시 목적에 적용될 경우, 사용자가 설정한 유효 영역이 아닌 부분에서 이벤트 발생시, 이벤트 검출이 어려울 수 있고, 선택한 유효 영역에 화소 밝기가 낮은 영역(어두운 영역) 포함 시, 노이즈 성분이 증폭되어 화질 열화가 발생할 가능성이 존재한다. If the method that improves the contrast ratio only for the set area by manually setting the specific area where the event is expected to occur is applied to the purpose of video surveillance, it may be difficult to detect the event when the event occurs in the part other than the effective area set by the user. In addition, when the selected effective area includes a low pixel area (dark area), there is a possibility that noise components are amplified and image quality deterioration occurs.

본 발명은 화질을 개선하고자 하는 유효 영역을 자동으로 설정하고, 화소 밝기가 낮은 영역(어두운 영역)에서 노이즈 성분 증폭을 방지할 수 있는 영상 대조비 개선 장치 및 방법을 제공한다. The present invention provides an apparatus and method for improving an image contrast ratio that can automatically set an effective area for improving image quality and prevent amplification of noise components in an area where pixel brightness is low (dark area).

본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 영상 대조비 개선 방법은, 입력된 원 영상에서 움직임 정보 및 밝기 정보를 기초로 관심 영역인 유효 영역을 설정하는 단계; 상기 유효 영역의 화질을 개선하는 단계; 및 상기 원 영상과 상기 화질이 개선된 유효 영역을 합성하는 단계;를 포함할 수 있다. In accordance with another aspect of the present invention, there is provided a method for improving an image contrast ratio, comprising: setting an effective area, which is a region of interest, based on motion information and brightness information in an input original image; Improving the image quality of the effective area; And synthesizing the original image and the effective area having the improved image quality.

상기 유효 영역 설정 단계는, 상기 원 영상에서 배경 영역을 검출하는 단계; 상기 배경 영역을 기초로 상기 원 영상에서 움직임 영역을 검출하는 단계; 상기 원 영상의 전체적인 밝기 정보를 검출하는 단계; 및 상기 밝기 정보로부터 획득한 화소 값을 이용하여 상기 움직임 영역의 화소들 중 상기 유효 영역의 화소를 결정하는 단계;를 포함할 수 있다. The setting of the effective area may include detecting a background area in the original image; Detecting a movement area in the original image based on the background area; Detecting overall brightness information of the original image; And determining the pixel of the effective area among the pixels of the moving area by using the pixel value obtained from the brightness information.

상기 밝기 정보 검출 단계는, 상기 원 영상을 다운 샘플링하는 단계; 및 상기 다운 샘플링된 영상을 업 샘플링하는 단계;를 포함할 수 있다. The detecting of brightness information may include: down sampling the original image; And upsampling the downsampled image.

상기 움직임 영역 검출 단계는, 상기 원 영상의 영상 정보와 상기 배경 영역의 영상 정보의 차이를 이용하여 상기 움직임 영역을 검출하는 단계;를 포함할 수 있다. The detecting of the motion area may include detecting the motion area by using a difference between the image information of the original image and the image information of the background area.

상기 유효 영역의 화소를 결정하는 단계는, 상기 움직임 영역의 화소들 중 상기 업 샘플링된 영상의 대응하는 화소의 화소 값이 임계값 이상인 화소를 상기 유효 영역의 화소로 결정하는 단계;를 포함할 수 있다. The determining of the pixel of the effective area may include determining, as a pixel of the effective area, a pixel whose pixel value of a corresponding pixel of the upsampled image is greater than or equal to a threshold value among the pixels of the moving area. have.

상기 원 영상과 유효 영역을 합성하는 단계는, 상기 원 영상과 상기 유효 영역의 화소에 각각 가중치를 적용하여 합성하는 단계;를 포함할 수 있고, 상기 가중치는 상기 원 영상의 밝기 정보를 기초로 결정될 수 있다.The synthesizing of the original image and the effective area may include synthesizing the original image by applying a weight to the pixels of the original area and the effective area, respectively, wherein the weight is determined based on brightness information of the original image. Can be.

본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 영상 대조비 개선 장치는, 입력된 원 영상에서 움직임 정보 및 밝기 정보를 기초로 관심 영역인 유효 영역을 설정하는 유효영역설정부; 상기 유효 영역의 화질을 개선하는 화질개선부; 및 상기 원 영상과 상기 화질이 개선된 유효 영역을 합성하는 융합부;를 포함할 수 있다.In accordance with another aspect of the present invention, an apparatus for improving an image contrast ratio includes: an effective area setting unit configured to set an effective area that is a region of interest based on motion information and brightness information in an input original image; An image quality improving unit which improves the image quality of the effective area; And a fusion unit configured to synthesize the original image and the effective area having the improved image quality.

상기 유효영역설정부는, 상기 원 영상에서 배경 영역을 검출하는 배경영역검출부; 상기 배경 영역을 기초로 상기 원 영상에서 움직임 영역을 검출하는 움직임영역검출부; 상기 원 영상의 전체적인 밝기 정보를 검출하는 밝기정보검출부; 및 상기 밝기 정보로부터 획득한 화소 값을 이용하여 상기 움직임 영역의 화소들 중 상기 유효 영역의 화소를 결정하는 유효영역추출부;를 포함할 수 있다. The effective area setting unit may include a background area detection unit detecting a background area in the original image; A motion region detector for detecting a motion region in the original image based on the background region; A brightness information detector for detecting overall brightness information of the original image; And an effective area extractor configured to determine a pixel of the effective area among the pixels of the moving area by using the pixel value obtained from the brightness information.

상기 밝기정보검출부는, 상기 원 영상을 다운 샘플링하고, 상기 다운 샘플링된 영상을 업 샘플링할 수 있다. The brightness information detector may downsample the original image and upsample the downsampled image.

상기 유효영역추출부는, 상기 움직임 영역의 화소들 중 상기 업 샘플링된 영상의 대응하는 화소의 화소 값이 임계값 이상인 화소를 상기 유효 영역의 화소로 결정할 수 있다. The effective area extractor may determine, as a pixel of the effective area, a pixel whose pixel value of a corresponding pixel of the upsampled image is greater than or equal to a threshold value among the pixels of the movement area.

상기 움직임영역검출부는, 상기 원 영상의 영상 정보와 상기 배경 영역의 영상 정보의 차이를 이용하여 상기 움직임 영역을 검출할 수 있다.The motion region detector may detect the motion region by using a difference between the image information of the original image and the image information of the background region.

상기 융합부는, 상기 원 영상과 상기 유효 영역의 화소에 각각 가중치를 적용하여 합성할 수 있고, 상기 가중치는 상기 원 영상의 밝기 정보를 기초로 결정될 수 있다.The fusion unit may be synthesized by applying weights to the pixels of the original image and the effective area, respectively, and the weight may be determined based on brightness information of the original image.

본 발명의 영상 대조비 개선 장치 및 방법은 유효 영역을 자동으로 설정하여 유효 영역의 대조비를 높일 수 있고, 화소 밝기가 낮은 영역(어두운 영역)에서의 노이즈 성분 증폭을 방지할 수 있어, 피사체 인식이 용이하다. The apparatus and method for improving the image contrast ratio of the present invention can automatically set the effective area to increase the contrast ratio of the effective area, prevent amplification of noise components in a low pixel brightness (dark area), and facilitate subject recognition. Do.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 대조비 개선 장치의 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 2는 도 1의 유효 영역 설정부의 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 3은 도 2의 밝기 정보 검출부의 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 대조비 개선 방법을 설명하는 흐름도이다.
1 is a block diagram schematically illustrating a configuration of an apparatus for improving an image contrast ratio according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a block diagram schematically illustrating a configuration of an effective area setting unit of FIG. 1.
3 is a block diagram schematically illustrating a configuration of the brightness information detector of FIG. 2.
4 is a flowchart illustrating a method of improving an image contrast ratio according to an embodiment of the present invention.

이하 본 발명의 바람직한 실시예가 첨부된 도면들을 참조하여 설명될 것이다. 도면들 중 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 참조번호들 및 부호들로 나타내고 있음에 유의해야 한다. 하기에서 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. It should be noted that the same elements among the drawings are denoted by the same reference numerals and symbols as much as possible even though they are shown in different drawings. In the following description of the present invention, if it is determined that a detailed description of a related known function or configuration may unnecessarily obscure the subject matter of the present invention, the detailed description thereof will be omitted.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 대조비 개선 장치의 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다. 도 2는 도 1의 유효 영역 설정부의 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다. 도 3은 도 2의 밝기 정보 검출부의 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.1 is a block diagram schematically illustrating a configuration of an apparatus for improving an image contrast ratio according to an embodiment of the present invention. FIG. 2 is a block diagram schematically illustrating a configuration of an effective area setting unit of FIG. 1. 3 is a block diagram schematically illustrating a configuration of the brightness information detector of FIG. 2.

도 1을 참조하면, 본 발명의 영상 대조비 개선 장치(10)는 입력부(101), 유효 영역 설정부(103), 화질 개선부(105), 융합부(107) 및 출력부(109)를 포함한다. Referring to FIG. 1, the image contrast ratio improving apparatus 10 of the present invention includes an input unit 101, an effective area setting unit 103, an image quality improving unit 105, a fusion unit 107, and an output unit 109. do.

영상 대조비 개선 장치(10)는 원 영상 대비 관심 영역의 피사체를 좀 더 명확하게 구별시킬 수 있도록 하는 장치이다. 대조비는 텔레비전이나 팩시밀리, 컴퓨터 디스플레이 등의 영상에 있어서 가장 밝은 부분과 가장 어두운 부분과의 색조차이를 의미한다. 대조비가 적으면 전체적으로 영상의 화질이 선명치 못하고 물체를 식별하는데 어려움이 있다. 따라서 최대한 대조비를 개선하여 관측이 용이하도록 화질을 향상시켜야 한다.The image contrast ratio improvement apparatus 10 is a device that makes it possible to more clearly distinguish a subject of a region of interest from an original image. Contrast ratio refers to the difference in color tone between the lightest and darkest parts of a television, facsimile or computer display. If the contrast ratio is small, the image quality of the image as a whole is not clear and it is difficult to identify the object. Therefore, the image quality should be improved to make observation easier by improving the contrast ratio as much as possible.

영상 대조비 개선 장치(10)는 배경 영역에 대해선 원 영상 그대로를 출력하고, 유효 영역이라 판단되는 부분에 대해서만 화질 개선 알고리즘을 적용하여, 전체적으로 영상 화질을 개선하는 장치이다. 영상 대조비 개선 장치(10)는 디지털 영상 처리를 수행하는 비쥬얼 카메라, 열상 카메라, 특수 목적 카메라 등의 감시용 카메라, 휴대폰용 카메라, 캠코더, 동영상 재생을 위한 모바일 기기 등의 동영상을 표현하는 디지털 영상 기기에 적용될 수 있다. The image contrast ratio improvement apparatus 10 is an apparatus that outputs an original image as it is to a background region, and applies an image quality improvement algorithm only to a portion determined to be an effective region, thereby improving the image quality as a whole. The image contrast ratio improvement apparatus 10 is a digital imaging apparatus that displays a video such as a visual camera that performs digital image processing, a thermal camera, a surveillance camera such as a special purpose camera, a mobile phone camera, a camcorder, a mobile device for playing a video, and the like. Can be applied to

입력부(101)는 카메라 또는 외부 장치로부터 원 영상을 프레임 주기로 입력받는다. The input unit 101 receives an original image in a frame cycle from a camera or an external device.

유효 영역 설정부(103)는 원 영상에서 화질을 개선 시키고자 하는 관심 영역, 즉 유효 영역을 자동으로 검출한다. 유효 영역 설정부(103)는 원 영상에서 움직임 정보 및 밝기 정보를 기초로 유효 영역을 설정한다. 도 2를 참조하면, 유효 영역 설정부(103)는 배경 영역 검출부(202), 움직임 영역 검출부(204), 밝기 정보 검출부(206), 및 유효 영역 추출부(208)를 포함한다. The effective area setting unit 103 automatically detects an area of interest, that is, an effective area, to improve image quality in the original image. The effective area setting unit 103 sets an effective area based on the motion information and the brightness information in the original image. Referring to FIG. 2, the effective area setting unit 103 includes a background area detector 202, a motion area detector 204, a brightness information detector 206, and an effective area extractor 208.

배경 영역 검출부(202)는 입력부(101)로부터 입력되는 원 영상에서 배경 영역을 검출한다. 배경 영역 검출부(202)는 다양한 공지 기술들을 적용하여 배경 영역을 검출할 수 있다. The background region detector 202 detects the background region from the original image input from the input unit 101. The background region detector 202 may detect a background region by applying various known techniques.

일 예로서, 배경 영역 검출부(202)는 원 영상에 대해 IIR 필터(infinite impulse response filter)를 사용하여 배경 영상을 생성함으로써 배경 영역을 검출할 수 있다. IIR 필터는 입력신호의 값과 출력신호의 값이 재귀적으로(recursive, feedback) 적용되어 필터링이 수행되는 디지털 필터이다. IIR 필터를 이용한 배경 영상 생성 방법을 포함하는 다양한 배경 영상 생성 기술들은 공지이므로 상세한 설명은 생략하겠다. 다른 예로서, 배경 영역 검출부(202)는 배경 영역 검출을 위해 영상 프레임 간의 평균 합(averaging sum) 방식을 이용할 수 있다. As an example, the background region detector 202 may detect the background region by generating a background image using an IIR filter (infinite impulse response filter) on the original image. The IIR filter is a digital filter in which filtering is performed by applying a value of an input signal and a value of an output signal recursively. Various background image generation techniques, including a background image generation method using an IIR filter, are well known and thus will not be described in detail. As another example, the background region detector 202 may use an average sum between image frames to detect the background region.

움직임 영역 검출부(204)는 배경 영상의 배경 영역을 이용하여 원 영상에서 움직임 영역(모션 정보)을 검출한다. 움직임 영역 검출부(204)는 원 영상과 배경 영상의 차이를 이용하여 움직임 영상을 생성하고, 움직임 정보를 추출할 수 있다. 즉, 움직임 영역 검출부(204)는 원 영상의 영상 정보와 배경 영역의 영상 정보 차이를 이용하여 움직임 영역을 검출할 수 있다. The motion region detector 204 detects a motion region (motion information) from the original image by using the background region of the background image. The motion region detector 204 may generate a motion image by using the difference between the original image and the background image, and extract the motion information. That is, the motion region detector 204 may detect the motion region by using the difference between the image information of the original image and the image information of the background region.

밝기 정보 검출부(206)는 원 영상으로부터 블러 영상(blur image)을 생성하고, 원 영상에 대해 전체적인 화면 밝기 분포 정보(이하, '화면 밝기 정보'라 함)를 검출한다. 도 3을 참조하면, 밝기 정보 검출부(206)는 다운샘플링부(302) 및 업샘플링부(304)를 포함한다. 다운샘플링부(302)는 입력부(101)로부터 입력되는 원 영상을 소정 사이즈로 다운 샘플링한다. 업샘플링부(304)는 다운 샘플링된 영상을 원 영상 사이즈로 업 샘플링하여 블러 영상을 생성한다. 이때 업 샘플링시 이중선형보간(Bilinear Interpolation) 알고리즘이 사용될 수 있으며, 본 발명은 이에 한정되지 않는다. 이러한 밝기 정보 검출부(206)는 하드웨어의 부담을 줄이면서 저역통과필터(LPF)와 같이 블러 영상(blur image)을 생성할 수 있다. The brightness information detector 206 generates a blur image from the original image, and detects overall screen brightness distribution information (hereinafter referred to as 'screen brightness information') for the original image. Referring to FIG. 3, the brightness information detector 206 includes a down sampling unit 302 and an up sampling unit 304. The downsampling unit 302 downsamples the original image input from the input unit 101 to a predetermined size. The upsampling unit 304 generates a blur image by up-sampling the down-sampled image to the original image size. In this case, a bilinear interpolation algorithm may be used during upsampling, and the present invention is not limited thereto. The brightness information detector 206 may generate a blur image like a low pass filter (LPF) while reducing the burden on hardware.

다른 예로서, 밝기 정보 검출부(206)는 원 영상 전체를 수평/수직으로 큰 탭 수를 갖는 저역통과필터(LPF)를 통해 블러(blur) 시킴으로써, 영상의 전체 화면 밝기 분포를 얻을 수 있다. As another example, the brightness information detector 206 may blur the entire original image horizontally / vertically through a low pass filter (LPF) having a large number of taps, thereby obtaining a full screen brightness distribution of the image.

유효 영역 추출부(208)는 움직임 영역 검출부(204)로부터의 움직임 영역 정보와 밝기 정보 검출부(206)로부터의 밝기 정보를 기초로 화소 단위로 유효 영역을 추출한다. 유효 영역 추출부(208)는 밝기 정보로부터 획득한 화소 값을 이용하여 움직임 영역의 화소들 중 유효 영역의 화소를 결정한다. 유효 영역 추출부(208)는 움직임 영역의 화소들 중 블러 영상의 대응하는 화소의 화소 값이 임계값 이상인 화소를 상기 유효 영역의 화소로 결정한다. 여기서 블러 영상은 다운 샘플링 후 업 샘플링된 영상, 또는 LPF에 의해 생성된 영상일 수 있다. The effective area extractor 208 extracts the effective area in units of pixels based on the motion area information from the motion area detector 204 and the brightness information from the brightness information detector 206. The effective area extractor 208 determines the pixel of the effective area among the pixels of the moving area by using the pixel value obtained from the brightness information. The effective area extractor 208 determines, as a pixel of the effective area, a pixel whose pixel value of the corresponding pixel of the blur image is greater than or equal to a threshold value among the pixels of the moving area. The blur image may be an upsampled image after down sampling or an image generated by LPF.

움직임 정보만으로 유효 영역을 결정한 후 대조비를 향상시킬 경우, 화소 밝기가 낮은 영역(어두운 영역)에 대해서는 노이즈가 함께 증폭되어 화질 열화가 발생할 수 있다. 따라서, 본 실시예의 유효 영역 추출부(208)는 화소 밝기가 특정 레벨 이하인 영역은 유효 영역에서 제외시키고, 화소 밝기가 특정 레벨 이상일 경우에만 유효 영역으로 설정한다. 유효 영역 추출부(208)는 움직임 영역에 포함되는 화소의 화소 밝기(화소 값)가 특정 레벨(임계값) 이상인 화소를 추출하여 유효 영역으로 설정한다. 본 실시예에서는 화소 단위로 유효 영역을 설정하고 있으나, 화소 단위가 아닌 블록 단위로 유효 영역을 설정할 수도 있다. If the contrast ratio is improved after determining the effective area using only the motion information, noise may be amplified together in an area where the pixel brightness is low (dark area) to deteriorate image quality. Therefore, the effective area extraction unit 208 of the present embodiment excludes an area where the pixel brightness is below a certain level from the effective area and sets it as an effective area only when the pixel brightness is above a certain level. The effective area extraction unit 208 extracts a pixel whose pixel brightness (pixel value) of the pixel included in the moving area is equal to or greater than a specific level (threshold value) and sets the effective area. In the present exemplary embodiment, the effective area is set in pixel units, but the effective area may be set in block units instead of pixel units.

상기 임계값은 다양한 방법으로 설정될 수 있으며, 일 예로서, 히스토그램(Histogram)을 이용하여 전체 화소 밝기 정보를 분석한 후 판단된 최적의 밝기값으로 설정하거나, 외부 조절 레지스터를 이용하여 사용자가 임계값을 수동으로 선택하거나, 두 가지 방법을 모두 적용하여 임계값을 설정할 수도 있다. The threshold value may be set in various ways. For example, after analyzing the entire pixel brightness information using a histogram, the threshold value may be set to an optimal brightness value determined, or the user may set the threshold value using an external control register. You can select the values manually, or you can set the threshold by applying both methods.

화질 개선부(105)는 유효 영역 설정부(103)에서 설정된 유효 영역에 대해 화질을 개선한다. 화질 개선부(105)는 유효 영역의 영상 데이터의 휘도, 콘트라스트, 컬러량, 명암비, 선명도 등을 조정함으로써 화질을 개선할 수 있다. 이에 따라 유효 영역의 화질이 개선된 개선 영상으로 출력된다. 이때, 화질 개선을 위한 각 파라미터 값은 초기값으로 고정되거나, 또는 사용자에 의해 조정되어 사전 설정될 수 있다. 화질 개선부(105)는 화질 개선을 위해 에지 개선(Edge Enhancement) 알고리즘, 히스토그램 평탄화(Histogram equalization) 또는 히스토그램 신장(Histogram Stretching)과 같은 히스토그램 기반 화질 개선 알고리즘, 색상 조절(HUE Control) 알고리즘 등의 다양한 방법을 적용할 수 있으며, 이러한 화질 개선 기술들은 공지이므로 상세한 설명은 생략하겠다. The image quality improvement unit 105 improves the image quality of the effective area set by the effective area setting unit 103. The image quality improving unit 105 may improve the image quality by adjusting the brightness, contrast, color amount, contrast ratio, sharpness, and the like of the image data in the effective area. Accordingly, the image quality of the effective area is output as an improved image. In this case, each parameter value for improving image quality may be fixed to an initial value or adjusted and preset by a user. The image quality improvement unit 105 may include various edge enhancement algorithms such as an edge enhancement algorithm, a histogram-based image enhancement algorithm such as histogram equalization or histogram stretching, and a color control (HUE control) algorithm. The method can be applied, and the image quality improvement techniques are well known, and thus detailed description will be omitted.

융합부(107)는 입력부(101)로부터 입력되는 원 영상과 화질 개선된 유효 영역을 합성한다. 융합부(107)는 원 영상과 유효 영역의 화질이 개선된 개선 영상을 융합(합성)하여 합성 영상을 생성할 수 있다. 융합부(107)는 원 영상과 개선 영상의 화소에 각각 가중치를 적용하여 융합한다. 어두운 영역에서는 원영상을 더 많이 참조하고, 밝은 영역에서는 대조비 개선된 영상을 더 많이 참조할 수 있도록 가중치가 설정된다. 본 실시예는 개선 영상을 원 영상과 융합함으로써, 합성 영상의 부자연스러움을 최소화시키고, 어두운 영역의 노이즈 증폭을 억제시킬 수 있다. The fusion unit 107 synthesizes the original image input from the input unit 101 and the effective area having improved image quality. The fusion unit 107 may generate a composite image by fusing (synthesizing) the original image and the improved image having improved image quality of the effective region. The fusion unit 107 fuses the pixels of the original image and the enhancement image by applying weights. In the dark areas, weights are set to refer to more of the original image, and in light areas to refer to more contrast-enhanced images. In the present embodiment, by fusion of the improved image with the original image, it is possible to minimize unnaturalness of the synthesized image and to suppress noise amplification in the dark region.

예를 들어, 영상의 화소 값이 8비트(0~255)로 표현되는 경우, 원 영상의 화소 값(B)에는 (255 - A)의 가중치가 적용되고, 개선 영상의 화소 값(C)에는 A의 가중치가 적용되면, 합성 영상의 해당 화소 값은 아래 수학식1에 의해 계산된다. For example, when the pixel value of the image is represented by 8 bits (0 to 255), the weight value of (255-A) is applied to the pixel value B of the original image, and to the pixel value C of the enhancement image. When the weight of A is applied, the corresponding pixel value of the synthesized image is calculated by Equation 1 below.

{B x (255 - A) + C x A } / 255 .....(1)(B x (255-A) + C x A} / 255 ..... (1)

여기서, 가중치(A)는 원 영상의 밝기 정보를 기초로 결정되는 값으로, 블러 영상의 화소 값일 수 있다. 융합부(107)는 밝기 정보 검출부(206)로부터 원 영상의 밝기 정보를 얻을 수 있다. Here, the weight A is a value determined based on the brightness information of the original image and may be a pixel value of the blur image. The fusion unit 107 may obtain brightness information of the original image from the brightness information detector 206.

출력부(109)는 합성 영상을 모니터 등의 표시장치로 출력한다. 합성 영상은 유효 영역의 화질이 개선됨으로써 영상 대조비가 개선된 영상이다. The output unit 109 outputs the synthesized image to a display device such as a monitor. The synthesized image is an image having an improved image contrast ratio by improving image quality of an effective area.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 대조비 개선 방법을 설명하는 흐름도이다. 4 is a flowchart illustrating a method of improving an image contrast ratio according to an embodiment of the present invention.

도 4를 참조하면, 본 실시예의 영상 대조비 개선 방법은 원 영상으로부터 배경 영역을 검출한 다음, 추출된 배경 영역을 이용하여 움직임 영역(모션 정보)을 검출하고, 움직임 영역 정보와 원 영상으로부터 얻어진 밝기 정보를 기초로 화질 개선을 위한 유효 영역을 추출한다. 그리고, 상기 방법은 추출된 유효영역에 대해 화질 개선 알고리즘을 적용하여 개선 영상을 생성하고, 원 영상과 개선 영상을 융합함으로써 최종 합성 영상을 생성한다.Referring to FIG. 4, in the image contrast ratio improvement method of the present embodiment, a background region is detected from an original image, a motion region (motion information) is detected using the extracted background region, and brightness obtained from the motion region information and the original image is detected. An effective area for image quality improvement is extracted based on the information. The method generates an improved image by applying an image quality improvement algorithm to the extracted effective area, and generates a final composite image by fusing the original image and the improved image.

먼저, 영상 대조비 개선 장치는 영상을 입력받고(S420), 입력된 원 영상으로부터 유효 영역을 자동으로 설정한다(S440). First, the apparatus for improving image contrast ratio receives an image (S420) and automatically sets an effective area from the input original image (S440).

유효 영역을 설정하기 위해, 영상 대조비 개선 장치는 원 영상으로부터 배경 영역을 검출한다(S441). 배경 영역 검출은 IIR 필터 또는 영상 프레임 간의 평균 합(averaging sum) 방식 등을 사용하여 수행될 수 있다. In order to set an effective area, the image contrast ratio improvement apparatus detects a background area from the original image (S441). The background area detection may be performed using an IIR filter or an average sum method among image frames.

영상 대조비 개선 장치는 원 영상의 영상 정보와 배경 영역의 영상 정보 간의 차이로부터 움직임 영역을 검출한다(S443). The apparatus for improving image contrast ratio detects a motion region from the difference between the image information of the original image and the image information of the background region (S443).

영상 대조비 개선 장치는 원 영상의 전체적인 화면 밝기 정보를 검출한다(S445). 원 영상의 화면 밝기 정보는 원 영상을 LPF를 통해 블러시킨 블러 영상, 또는 원 영상을 다운 샘플링 후 업 샘플링함으로써 블러시킨 블러 영상으로부터 검출할 수 있다. The image contrast ratio improvement apparatus detects overall screen brightness information of the original image (S445). The screen brightness information of the original image may be detected from a blurred image of the original image blurred through the LPF, or a blurred image by down-sampling the original image after upsampling.

영상 대조비 개선 장치는 움직임 영역 정보와 밝기 정보를 기초로 원 영상에서 유효 영역을 설정한다(S447). 영상 대조비 개선 장치는 움직임 영역으로 검출된 화소들 각각의 화소 밝기 값(화소 값)과 임계값을 비교한다. 여기서 움직임 영역의 화소의 화소 값은 블러 영상의 화소 값이다. 비교 결과 화소 값이 임계값보다 작은 화소는 제외하고, 화소 값이 임계값보다 큰 화소는 유효 영역의 화소로 결정한다. 화소 값이 임계값과 동일한 화소는 유효 영역에서 제외되거나 유효 영역에 포함되도록 설정될 수 있다. The image contrast ratio improvement apparatus sets an effective region in the original image based on the movement region information and the brightness information (S447). The image contrast ratio improvement apparatus compares the pixel brightness value (pixel value) and the threshold value of each of the pixels detected as the moving region. Herein, the pixel value of the pixel in the motion area is the pixel value of the blur image. As a result of the comparison, except that the pixel value is smaller than the threshold value, the pixel whose pixel value is larger than the threshold value is determined as a pixel of the effective area. Pixels having the same pixel value as the threshold may be set to be excluded from or included in the effective area.

영상 대조비 개선 장치는 유효 영역에 대해 적절한 화질 개선 알고리즘을 적용하여 화질 개선을 수행한다(S460). The apparatus for improving image contrast ratio performs image quality improvement by applying an appropriate image quality improvement algorithm to an effective area (S460).

영상 대조비 개선 장치는 원 영상과 유효 영역의 화질이 개선된 개선 영상을 융합한다(S480). 이때 원 영상의 화소와 개선 영상의 대응 화소 각각에 가중치가 적용된다. 가중치는 블러 영상의 화소의 밝기 값(화소 값)으로부터 결정된다. The image contrast ratio improvement apparatus fuses the original image and the improved image having improved image quality of the effective area (S480). In this case, a weight is applied to each pixel of the original image and the corresponding pixel of the enhancement image. The weight is determined from the brightness value (pixel value) of the pixel of the blur image.

이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시 예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시 예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.So far I looked at the center of the preferred embodiment for the present invention. It will be understood by those skilled in the art that various changes in form and details may be made therein without departing from the spirit and scope of the invention as defined by the appended claims. Therefore, the disclosed embodiments should be considered in an illustrative rather than a restrictive sense. The scope of the present invention is defined by the appended claims rather than by the foregoing description, and all differences within the scope of equivalents thereof should be construed as being included in the present invention.

Claims (14)

삭제delete 입력된 원 영상에서 움직임 정보 및 밝기 정보를 기초로 관심 영역인 유효 영역을 설정하는 단계;
상기 유효 영역의 화질을 개선하는 단계; 및
상기 원 영상과 상기 화질이 개선된 유효 영역을 합성하는 단계;를 포함하며,
상기 유효 영역 설정 단계는,
상기 원 영상에서 배경 영역을 검출하는 단계;
상기 배경 영역을 기초로 상기 원 영상에서 움직임 영역을 검출하는 단계;
상기 원 영상의 전체적인 밝기 정보를 검출하는 단계; 및
상기 밝기 정보로부터 획득한 화소 값을 이용하여 상기 움직임 영역의 화소들 중 상기 유효 영역의 화소를 결정하는 단계;를 포함하는 영상 대조비 개선 방법.
Setting an effective area, which is a region of interest, based on motion information and brightness information in the input original image;
Improving the image quality of the effective area; And
And synthesizing the original area and the effective area having the improved image quality.
The effective area setting step,
Detecting a background area from the original image;
Detecting a movement area in the original image based on the background area;
Detecting overall brightness information of the original image; And
And determining the pixel of the effective area among the pixels of the moving area by using the pixel value obtained from the brightness information.
제2항에 있어서, 상기 밝기 정보 검출 단계는,
상기 원 영상을 다운 샘플링하는 단계; 및
상기 다운 샘플링된 영상을 업 샘플링하는 단계;를 포함하는 영상 대조비 개선 방법.
The method of claim 2, wherein the detecting of the brightness information comprises:
Downsampling the original image; And
Upsampling the downsampled image; and improving the image contrast ratio.
청구항 4은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.Claim 4 has been abandoned due to the setting registration fee. 제2항에 있어서, 상기 움직임 영역 검출 단계는,
상기 원 영상의 영상 정보와 상기 배경 영역의 영상 정보의 차이를 이용하여 상기 움직임 영역을 검출하는 단계;를 포함하는 영상 대조비 개선 방법.
The method of claim 2, wherein the detecting of the motion area comprises:
And detecting the motion region by using a difference between the image information of the original image and the image information of the background region.
제3항에 있어서, 상기 유효 영역의 화소를 결정하는 단계는,
상기 움직임 영역의 화소들 중 상기 업 샘플링된 영상의 대응하는 화소의 화소 값이 임계값 이상인 화소를 상기 유효 영역의 화소로 결정하는 단계;를 포함하는 영상 대조비 개선 방법.
The method of claim 3, wherein the determining of the pixel of the effective area comprises:
And determining a pixel having a pixel value of a corresponding pixel of the upsampled image among the pixels of the moving area equal to or greater than a threshold value as a pixel of the effective area.
제2항에 있어서, 상기 원 영상과 유효 영역을 합성하는 단계는,
상기 원 영상과 상기 유효 영역의 화소에 각각 가중치를 적용하여 합성하는 단계;를 포함하는 영상 대조비 개선 방법.
The method of claim 2, wherein the synthesizing the original image and the effective area comprises:
And synthesizing the original image by applying weights to the pixels of the effective area, respectively.
청구항 7은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.Claim 7 has been abandoned due to the setting registration fee. 제6항에 있어서,
상기 가중치는 상기 원 영상의 밝기 정보를 기초로 결정되는 영상 대조비 개선 방법.
The method according to claim 6,
And the weight is determined based on brightness information of the original image.
삭제delete 입력된 원 영상에서 움직임 정보 및 밝기 정보를 기초로 관심 영역인 유효 영역을 설정하는 유효영역설정부;
상기 유효 영역의 화질을 개선하는 화질개선부; 및
상기 원 영상과 상기 화질이 개선된 유효 영역을 합성하는 융합부;를 포함하며,
상기 유효영역설정부는,
상기 원 영상에서 배경 영역을 검출하는 배경영역검출부;
상기 배경 영역을 기초로 상기 원 영상에서 움직임 영역을 검출하는 움직임영역검출부;
상기 원 영상의 전체적인 밝기 정보를 검출하는 밝기정보검출부; 및
상기 밝기 정보로부터 획득한 화소 값을 이용하여 상기 움직임 영역의 화소들 중 상기 유효 영역의 화소를 결정하는 유효영역추출부;를 포함하는 영상 대조비 개선 장치.
An effective area setting unit configured to set an effective area which is a region of interest on the basis of motion information and brightness information in the input original image;
An image quality improving unit which improves the image quality of the effective area; And
And a fusion unit configured to synthesize the original image and the effective area having the improved image quality.
The effective area setting unit,
A background area detector for detecting a background area from the original image;
A motion region detector for detecting a motion region in the original image based on the background region;
A brightness information detector for detecting overall brightness information of the original image; And
And an effective area extractor configured to determine a pixel of the effective area among the pixels of the moving area by using the pixel value obtained from the brightness information.
제9항에 있어서, 상기 밝기정보검출부는,
상기 원 영상을 다운 샘플링하고, 상기 다운 샘플링된 영상을 업 샘플링하는 영상 대조비 개선 장치.
The method of claim 9, wherein the brightness information detection unit,
And down-samples the original image and up-samples the down-sampled image.
청구항 11은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.Claim 11 was abandoned upon payment of a setup registration fee. 제9항에 있어서, 상기 움직임영역검출부는,
상기 원 영상의 영상 정보와 상기 배경 영역의 영상 정보의 차이를 이용하여 상기 움직임 영역을 검출하는 영상 대조비 개선 장치.
The method of claim 9, wherein the motion area detection unit,
And an image contrast ratio improvement device using the difference between the image information of the original image and the image information of the background region.
제10항에 있어서, 상기 유효영역추출부는,
상기 움직임 영역의 화소들 중 상기 업 샘플링된 영상의 대응하는 화소의 화소 값이 임계값 이상인 화소를 상기 유효 영역의 화소로 결정하는 영상 대조비 개선 장치.
The method of claim 10, wherein the effective area extraction unit,
And determining a pixel having a pixel value of a corresponding pixel of the upsampled image among the pixels of the moving area as a pixel of the effective area.
제9항에 있어서, 상기 융합부는,
상기 원 영상과 상기 유효 영역의 화소에 각각 가중치를 적용하여 합성하는 영상 대조비 개선 장치.
The method of claim 9, wherein the fusion unit,
And an image contrast ratio improving device configured to apply weights to the original image and the pixels of the effective area, respectively.
청구항 14은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.Claim 14 has been abandoned due to the setting registration fee. 제13항에 있어서,
상기 가중치는 상기 원 영상의 밝기 정보를 기초로 결정되는 영상 대조비 개선 장치.
The method of claim 13,
And the weight is determined based on brightness information of the original image.
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