KR101336240B1 - 저장된 영상을 이용한 영상 처리 방법 및 장치 - Google Patents

저장된 영상을 이용한 영상 처리 방법 및 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR101336240B1
KR101336240B1 KR1020070044227A KR20070044227A KR101336240B1 KR 101336240 B1 KR101336240 B1 KR 101336240B1 KR 1020070044227 A KR1020070044227 A KR 1020070044227A KR 20070044227 A KR20070044227 A KR 20070044227A KR 101336240 B1 KR101336240 B1 KR 101336240B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
image
input image
stored
input
stored image
Prior art date
Application number
KR1020070044227A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20080098861A (ko
Inventor
최동범
김수영
Original Assignee
삼성전자주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 삼성전자주식회사 filed Critical 삼성전자주식회사
Priority to KR1020070044227A priority Critical patent/KR101336240B1/ko
Priority to CN2008100032257A priority patent/CN101304483B/zh
Priority to US12/046,084 priority patent/US8165421B2/en
Publication of KR20080098861A publication Critical patent/KR20080098861A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101336240B1 publication Critical patent/KR101336240B1/ko

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/70—Circuitry for compensating brightness variation in the scene
    • H04N23/76—Circuitry for compensating brightness variation in the scene by influencing the image signals
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/50—Image enhancement or restoration using two or more images, e.g. averaging or subtraction
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/70—Denoising; Smoothing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/90—Dynamic range modification of images or parts thereof
    • G06T5/92—Dynamic range modification of images or parts thereof based on global image properties

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Facsimile Image Signal Circuits (AREA)

Abstract

본 발명은 영상의 열화가 발생한 영상을 보정하는 방법 및 그 장치에 관한 것으로, 영상을 입력받고, 입력받은 영상과 저장된 영상을 소정의 기준에 따라 비교하고, 비교된 결과에 기초하여 입력된 영상을 선택적으로 보정함으로써, 고정된 영역 또는 물체가 포함된 상을 촬영하는 장치에 있어서 최적 상황에서 촬영한 영상 정보를 이용하여 광량이 부족한 상황과 같이 영상의 열화가 발생한 영상을 보정함으로써 최적의 영상을 얻을 수 있다.
영상 처리, 히스토그램, 동적 범위(dynamic range)

Description

저장된 영상을 이용한 영상 처리 방법 및 장치{Method and apparatus for image processing using saved image}
도 1은 본 발명에 따른 영상 처리 장치에 관한 블록도를 도시한다.
도 2은 본 발명에 따른 영상 처리 장치내의 비교부에 관한 일실시예를 도시한다.
도 3은 본 발명에 따른 영상 처리 장치내의 비교부에 관한 다른 실시예를 도시한다.
도 4은 본 발명에 따른 영상 처리 장치내의 비교부에 관한 다른 실시예를 도시한다.
도 5는 본 발명에 따른 영상 처리 장치내의 보정부에 관한 블록도를 도시한다.
도 6은 본 발명에 따른 영상 처리 장치내의 보정부에 관한 일 실시예를 도시한다.
도 7은 본 발명에 따른 영상 처리 방법에 관한 흐름도를 도시한다.
도 8은 본 발명에 따른 영상 처리 방법에 관한 일 실시예의 흐름도를 도시한다.
본 발명은 영상 처리에 관한 것으로, 특히 광량이 부족한 상황과 같은 영상의 열화가 발생한 영상을 보정하는 방법 및 그 장치에 관한 것이다.
오늘날 디지털 캠코더, 카메라폰 등을 포함하는 디지털 영상 장치의 사용자 수요가 급증되면서, 그 기능들이 갈수록 다양화되고 지능화 되고 있다. 특히 방범에 관한 사용자 수요가 급증하면서, 고정된 위치에 설치되어 공간적으로 동일한 위치를 촬영하는 CCTV등과 같은 장치에 관한 영상 처리 기술이 요구된다.
한편 안전 카메라(Security Camera), CCTV 등과 같이 고정된 위치에 설치되어 공간적으로 동일한 위치를 쵤영하는 장치에서는 낮과 같이 광량이 충분한 상황에서 촬영한 영상은 특별한 화질의 열화없이 데이터의 획득이 가능하다. 그러나 밤과 같이 광량이 부족한 상황에서 촬영된 영상은 노이즈(noise) 나 동적 영역(dynamic range)감소 등의 문제가 발생하게 된다.
이와 같이 종래에는 안전 카메라와 같이 고정된 상태로 영상을 저장하는 경우 광량이 충분한 상황과 부족한 상황이 반복적으로 발생할 수 있다. 현재 촬영하는 상태가 광량이 부족한 상태일 경우 많은 노이즈 및 영상이 가지는 휘도의 범위를 나타내는 동적 영역(dynamic range)의 축소등의 열화가 발생한다. 이 때 새로운 오브젝트(object)가 화면에 들어올 경우 화면의 열화로 인하여 배경과 오브젝트의 구분이 어렵게 되고, 노이즈 및 동적 영역의 감소로 인하여 오브젝트를 판별함에 있어서 어려움을 겪게된다.
본 발명의 목적은 고정된 영역 또는 물체가 포함된 상을 촬상하는 장치에 있어서, 최적 상황에서 촬상한 영상 정보를 이용하여, 광량이 부족한 상황과 같이 열화가 발생한 영상을 보정함으로써 최적의 영상을 획득하는 영상 처리 방법 및 그 장치를 제공하는 것이다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 하나의 특징은, 영상 처리 방법에 있어서, 영상을 입력받는 단계; 상기 입력된 영상과 상기 입력된 영상과 동일 지점을 촬영한 저장된 영상을 소정의 기준에 따라 비교하는 단계; 및 상기 비교된 결과에 따라 상기 입력된 영상을 상기 저장된 영상에 기초하여 선택적으로 보정하는 단계를 포함하는 것이다.
바람직하게는, 상기 입력된 영상을 선택적으로 보정하는 단계는, 상기 입력된 영상이 소정의 기준에 기초하여 저장된 영상보다 더 열위에 있는 경우에는 상기 입력된 영상을 저장된 영상에 기초하여 보정하는 것이다.
바람직하게는, 상기 입력된 영상을 선택적으로 보정하는 단계는, 상기 입력된 영상이 소정의 기준에 기초하여 저장된 영상보다 더 우위에 있는 경우에는 상기 입력된 영상을 저장하는 단계를 더 포함하는 것이다.
바람직하게는, 상기 입력된 영상을 보정하는 단계는, 상기 저장된 영상에 기초하여 상기 입력된 영상의 노이즈를 제거하는 것이다.
바람직하게는, 상기 노이즈 제거는, 상기 입력된 영상과 상기 저장된 영상의 휘도 평균값을 계산하는 단계; 상기 계산된 휘도 평균값의 차이에 기초하여, 상기 입력된 영상의 휘도 평균값을 상기 최적의 영상의 휘도 평균값으로 보정하는 단계; 및 상기 휘도 평균값이 보정된 입력 영상과 상기 저장된 영상 사이의 휘도차에 기초하여 입력된 영상의 노이즈를 제거하는 것이다.
바람직하게는, 제 1항에 있어서, 상기 입력된 영상을 보정하는 단계는, 상기 저장된 영상에 기초하여 상기 입력된 영상내의 오브젝트를 감지하는 것이다.
바람직하게는, 상기 입력된 영상을 보정하는 단계는, 상기 저장된 영상에 기초하여 상기 입력된 영상의 휘도 값을 재 배치하는 것이다.
바람직하게는, 상기 입력된 영상과 저장된 영상을 소정의 기준에 따라 비교하는 단계는, 상기 입력된 영상과 상기 저장된 영상의 평균 휘도값을 비교하는 것이다.
바람직하게는, 상기 입력된 영상과 저장된 영상을 소정의 기준에 따라 비교하는 단계는, 상기 입력된 영상과 상기 저장된 영상내의 최대 휘도 값을 초과하는 픽셀수를 비교하는 것이다.
바람직하게는, 상기 입력된 영상과 저장된 영상을 소정의 기준에 따라 비교하는 단계는, 상기 입력된 영상과 상기 저장된 영상의 휘도 값의 분산을 비교하는 것이다.
바람직하게는, 상기 보정된 입력 영상을 디스플레이 하는 단계를 더 포함하는 것이다.
본 발명의 다른 하나의 특징은, 영상 처리 장치에 있어서, 영상을 입력받는 입력부; 상기 입력부로 입력된 영상과 저장된 영상을 소정의 기준에 따라 비교하는 비교부; 및 상기 비교부의 결과에 따라 상기 입력된 영상을 저장된 영상에 기초하여 선택적으로 보정하는 보정부를 포함하는 것이다.
본 발명의 다른 하나의 특징은, 영상을 처리 방법에 있어서, 영상을 입력하는 단계; 상기 입력된 영상과 저장된 영상을 소정의 기준에 따라 비교하는 단계; 및 상기 비교된 결과에 따라 상기 입력된 영상을 저장된 영상에 기초하여 선택적으로 보정하는 단계를 포함하는 방법을 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체이다.
이하에서는 첨부된 도면으 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명에 따른 영상 처리 장치에 관한 블록도를 도시한다.
본 발명에 따른 영상 처리 장치는 입력부(110), 비교부(120), 보정부(130) 및 디스플레이부(140)를 포함한다.
입력부(110)는 영상 데이터를 입력 받는다. 입력 영상(101)은 카메라등의 장치에 의해서 촬영된 영상일 수도 있으며, 저장 매체 등으로부터 전달된 영상 일수도 있다.
비교부(120)는 입력부(110)로 입력된 영상(101)과 저장된 영상(102)을 소정의 기준에 기초하여 비교한다. 저장된 영상(102)은 입력된 영상(101)과 동일 지점을 촬영한 영상으로, 동일 지점을 촬영한 영상 중 소정의 기준에 기초하여 최적의 영상으로 판단되는 영상일 수 있다.
본 실시예에서는 평균 휘도값, 최대 휘도 값을 초과하는 픽셀 수, 휘도 값의 분산등을 소정의 기준으로 하여 입력 영상(101)과 저장된 영상(102)을 비교한다. 그러나 비교부(120)는 입력 영상(101)과 저장된 영상(102)의 화질적 우수성을 판단하고자 하는 것으로써 이들 기준에만 제한되지 아니함은 자명하다.
보정부(130)는 비교부(120)의 결과에 따라 입력된 영상(101)을 저장된 영상에 기초하여 선택적으로 보정한다.
보정부(130)는 비교부(120)의 결과에 따라, 입력된 영상(101)이 저장된 영상(102)보다 더 열위에 있다고 판단되는 경우에는 저장된 영상(102)에 기초하여 입력된 영상(101)을 보정한다. 반면 입력된 영상(101)이 저장된 영상(102)보다 더 우위에 있다고 판단하는 경우에는 입력된 영상(101)을 보정없이 저장한다. 이로써 저장된 영상(102)은 보다 우위의 화질을 가지는 입력된 영상(101)으로 대체될 수 있다.
입력된 영상(101)과 저장된 영상(102) 중 더 우위한 영상은 비교하는 소정의 기준에 따라 달라질 수 있다. 본 실시예에서 평균 휘도값이 높을수록, 최대 휘도수를 초과하는 픽셀수 즉 포화(saturation)되는 픽셀수가 작을수록, 휘도값의 분산이 클수록 더 우위에 있는 영상이라고 판단한다.
디스플레이부(140)는 입력된 영상(101)을 디스플레이 한다. 디스플레이 되는 영상은 비교부(120)의 결과에 따라 입력된 영상이 보정부(130)에서 보정된 경우에는 보정된 영상(103)을 디스플레이 하고, 입력된 영상이 보정부(130)에서 보정되지 않은 경우에는 입력된 영상(101)을 보정없이 디스플레이 한다.
디스플레이부(140)는 본 발명의 실시에 있어서 반드시 필요한 것은 아니며, 실시예의 형태에 따라 디스플레이부(140) 없이 실시할 수 있음은 자명하다.
도 2은 본 발명에 따른 영상 처리 장치내의 비교부에 관한 일실시예를 도시한다.
도 2a는 저조도 환경에서 촬영한 입력 영상 및 히스토그램을 도시한다.
저조도 환경은 광량이 부족한 상황을 의미하며, 히스토그램은 영상내의 픽셀들의 휘도를 계산하여, 해당 휘도에 해당하는 픽셀수를 그래프로 나타낸 것이다.
저조도 환경에서 촬영한 영상(210)은 광량이 부족하므로 전반적으로 어둡게 나타난다. 즉 영상의 휘도 값이 전반적으로 낮다. 따라서 히스토그램(220)은 왼쪽으로 치우쳐 나타나게 된다.
도 2b는 고조도 환경에서 촬영한 저장된 영상 및 히스토그램을 도시한다.
고조도 환경은 광량이 풍부한 상황을 의미한다.
고조도 환경에서 촬영한 영상(230)은 광량이 충분하므로 영상의 휘도값이 다양하다. 따라서 히스토그램(240)은 전 휘도 영역에 걸쳐 넓게 분포된다.
본 실시예에서 비교부(120)는 입력 영상(210)과 저장된 영상(230)의 평균 휘도값을 계산한다. 저장된 영상(230)의 평균 휘도값이 입력 영상(210)의 평균 휘도값보다 크기 때문에 저장된 영상(230)이 입력된 영상(210)보다 광량이 풍부한 환경에서 촬영된 것으로 불 수 있다. 따라서 저장된 영상(230)이 입력된 영상(210)보다 우위에 있으므로, 입력된 영상(210)은 보정부(130)에 의하여 보정된다.
도 3은 본 발명에 따른 영상 처리 장치내의 비교부에 관한 다른 실시예를 도 시한다.
도 3a는 광량이 지나치게 강한 환경에서 촬영한 입력 영상 및 히스토그램을 도시한다.
광량이 지나치게 강한 환경에서 촬영한 영상(310)은 전반적으로 밝게 나타난다. 즉 영상의 휘도 값이 전반적으로 높다. 따라서 히스토그램(320)은 오른쪽으로 치우쳐 나타나게 된다. 이 경우 휘도 정보를 8bit로 표현하게 되면 255가 최대값이 된다. 따라서 최대 휘도 보다 큰 값은 모두 255로 표현되게 된다. 이렇게 소정 픽셀의 휘도가 최대 휘도 보다 큰 경우에는 포화(saturation)가 발생했다고 할 수 있다.
광량이 지나치게 강한 환경에서 촬영한 영상(310)은 휘도가 포화된 픽셀이 많이 존재한다.
도 3b는 고조도 환경에서 촬영한 저장된 영상 및 히스토그램을 도시한다.
고조도 환경에서 촬영한 영상(330)은 광량이 충분하지만, 지나치게 강하지 않으므로 다양한 영역의 휘도 값을 갖는다. 따라서 히스토그램(340)은 전 휘도 영역에 걸쳐 넓게 분포된다. 따라서 휘도가 포화된 픽셀이 적다.
본 실시예에서 비교부(120)는 입력 영상(310)과 저장된 영상(330)의 휘도가 포화된 픽셀의 양을 계산한다. 저장된 영상(330)의 휘도가 포화된 픽셀의 양이 입력 영상(310)의 포화된 픽셀 양보다 작기 때문에 저장된 영상(330)이 입력 영상(310)보다 더 우위에 있다고 판단한다. 따라서 입력된 영상(310)은 보정부(130)에 의하여 보정된다.
휘도가 포화된 픽셀의 양을 계산함으로써 입력된 영상과 저장된 영상을 비교하는 비교부(120)는 독립적으로 존재할 수도 있으며, 휘도의 평균값을 이용하는 비교부(120)와 결합하여 보다 정확하게 입력된 영상과 저장된 영상의 우열을 판단하도록 설계될 수도 있다.
도 4은 본 발명에 따른 영상 처리 장치내의 비교부에 관한 다른 실시예를 도시한다.
도 4a는 휘도의 분산값이 작은 입력 영상의 히스토그램을 도시한다.
도 4b는 휘도의 분산값이 큰 저장된 영상의 히스토그램을 도시한다.
본 실시예에서 비교부(120)는 입력 영상(410)과 저장된 영상(420)의 휘도 분산값을 계산한다. 휘도 분산값이 큰 경우는 모든 휘도 값이 넓게 분포되어 있으므로, 휘도 분산값이 작은 경우보다 우위에 있다고 판단한다. 저장된 영상(420)의 휘도 분산값이 입력 영상(410)의 휘도 분산값보다 크기 때문에 저장된 영상(420)이 입력 영상(410)보다 더 우위에 있다고 판단한다. 따라서 입력된 영상(410)은 보정부(130)에 의하여 보정된다.
비교부(120)는 도 2~도 4중 어느 하나의 기준에 의하여 입력된 영상과 저장된 영상을 비교할 수도 있으며, 여러 개의 기준을 동시에 적용하여 입력된 영상과 저장된 영상을 비교할 수도 있음은 자명하다.
도 5는 본 발명에 따른 영상 처리 장치내의 보정부에 관한 블록도를 도시한다.
본 발명에 따른 영상 처리 장치내의 보정부는 잡음/오브젝트(object) 추출 부(510) 및 입력 영상 처리부(520)를 포함한다.
잡음/오브젝트 추출부(510)는 저장된 영상(512)에 기초하여 입력된 영상(511)의 잡음 또는 오브젝트를 추출한다. 잡음/오브젝트 추출부(510)는 다양한 형태로 구현될 수 있다. 간단한 일 예로, 입력된 영상(511)의 평균 휘도값을 저장된 영상(512)의 평균 휘도값으로 보정하여, 저장된 영상(512)과 평균 휘도값이 보정된 입력 영상의 차를 이용하여 추출할 수 있다. 이에 대한 자세한 설명은 도 6에서 후술한다.
입력 영상 처리부(520)는 추출된 잡음/오브젝트에 기초하여 입력 영상을 처리한다. 입력 영상 처리부(520)는 다양한 형태로 구현될 수 있다.
입력 영상 처리부(520)의 간단한 일 예로, 잡음/오브젝트 추출부(510)에서 추출된 잡음을 분석한다. 분석된 잡음을 기초로 하여 분산값을 계산한 후 적절한 필터를 통과시켜 잡음을 제거할 수 있다.
입력 영상 처리부(520)는 잡음/오브젝트 추출부(510)로부터 전달받은 정보를 이용하여 입력 영상을 처리한 후 처리된 영상(521)을 출력하도록 설계할 수 있다.
도 6은 본 발명에 따른 영상 처리 장치내의 보정부에 관한 일 실시예를 도시한다.
본 발명에 따른 영상 처리 장치내의 보정부는 광량차 계산부(610), 광량 보정부(620), 잡음/오브젝트 추출부(630) 및 입력 영상 처리부(640)을 포함한다.
광량차 계산부(610)는 입력 영상(611)과 저장된 영상(612)의 광량 차를 계산한다. 광량 차를 계산하는 한 방법은 입력 영상(611)의 평균 휘도값과 저장된 영 상(612)의 평균 휘도값을 계산하여 이들의 차이에 기초하여 광량차를 계산하는 것이다.
광량 보정부(620)는 광량차 계산부(610)에 의하여 계산된 저장된 영상(612)과 입력된 영상(611)의 광량차에 기초하여 입력된 영상(611)의 광량을 저장된 영상(612)의 광량으로 조절한다. 광량을 조절하는 하나의 방법은 입력된 영상(611)의 휘도값에 광량차 계산부(610)에서 구해진 광량차를 곱하는 것이다. 이 경우 입력된 영상(611)의 평균 휘도 값이 저장된 영상(612)의 평균 휘도 값과 같아지게 되므로 입력된 영상(611)의 광량을 보정할 수 있다.
잡음/오브젝트 추출부(630)는 저장된 영상(612)과 광량이 보정된 입력 영상(632)를 이용하여 잡음 및 오브젝트를 추출한다. 간단한 일예로는 저장된 영상(612)과 광량이 보정된 입력 영상(632)의 차를 구함으로써 수행될 수 있다. 그러나 잡음 및 오브젝트 추출방법이 여기에 한정되는 것은 아니다.
입력 영상 처리부(640)는 잡음/오브젝트 추출부(630)에서 추출된 정보에 기초하여 광량이 보정된 영상(632)를 처리한다. 이 경우 광량이 보정되기 전의 입력 영상(611)을 처리할 수 있음도 자명하다.
입력 영상 처리부(640)는 잡음을 제거하거나 광량이 보정된 영상(632) 또는 광량이 보정되기 전의 입력 영상(611)의 휘도 값을 재배치한다.
잡음 제거에 관한 간단한 일 예는, 광량이 보정된 영상(632)과 잡음/오브젝트 추출부(630)에서 추출된 잡음의 차를 구하는 것이다. 다른 예로는 잡음/오브젝트 추출부(630)에서 추출된 잡음 정보를 이용하여 LPF(low pass filter)등과 같은 필터를 거치는 것이다.
휘도 값 재배치에 관한 간단한 일 예는, 저장된 영상(612)과 광량이 보정된 영상(632)에 동시에 존재하는 오브젝트들의 휘도값을 비교하여, 동시에 존재하는 오브젝트들의 휘도값을 먼저 조정한다. 조정된 휘도값에 기초하여, 잡음/오브젝트 추출부(630)에서 추출된 광량이 보정된 영상에 존재하는 새로운 오브젝트에 대해서도 휘도값을 조정한다.
입력 영상 처리부(640)는 다양한 형태로 구현 가능하며, 본 실시예에 제한되지 아니함은 자명하다.
도 7은 본 발명에 따른 영상 처리 방법에 관한 흐름도를 도시한다.
단계 710에서는 영상을 입력받는다.
입력되는 영상은 촬영된 영상 뿐만아니라, 전송되는 영상일 수도 있다.
단계 720에서는 입력된 영상과 저장된 영상을 소정의 기준에 따라 비교한다.
저장된 영상은 입력된 영상과 동일 지점을 촬영한 영상 중 소정의 기준에 기초하여 최적의 영상으로 판단된 영상일 수 있다. 소정의 기준은 화질의 우수성을 판단하는 기준이다. 입력된 영상과 저장된 영상을 소정의 기준에 따라 비교한 후, 입력 영상이 저장된 영상보다 더 우위에 있다고 판단된 경우에는 단계 740을 수행하고, 입력 영상이 저장된 영상보다 더 열위에 있다고 판단된 경우에는 단계 730을 수행한다.
단계 730에서는 입력 영상을 저장된 영상에 기초하여 보정한다.
단계 740에서는 입력 영상을 저장함으로써 저장된 영상을 대체한다.
도 8은 본 발명에 따른 영상 처리 방법에 관한 일 실시예의 흐름도를 도시한다.
단계 810에서는 입력된 영상과 저장된 영상의 평균 휘도값 등을 이용하여 두 영상의 광량 차이를 계산한다.
단계 820에서는 계산된 광량 차이를 이용하여 입력된 영상의 광량을 보정한다. 일 예로 입력된 영상의 휘도값에 계산된 광량 차이를 곱해줌으로써 저장된 영상과 동일한 정도의 광량을 갖는 영상을 얻게 된다. 다만 이 경우 잡음 성분도 함께 증가하게 되는 문제가 발생한다.
단계 830에서는 잡음 제거를 수행한다. 저장된 영상은 충분한 광량에서 촬영한 영상이므로 잡음 양이 입력 영상이나 광량이 보정된 입력 영상에 비하여 매우 작다. 따라서 저장된 영상과 광량이 보정된 입력 영상사이의 차이를 이용하여 잡음 특성을 분석한다. 분석된 잡음 특성에 기초하여 광량이 보정된 입력 영상을 필터를 통과시키는 등의 방법을 이용하여 잡음을 제거한다.
단계 840에서는 오브젝트 검출을 수행한다.
입력된 영상이 저조도 환경에서 촬영한 영상인 경우에는 영상내의 휘도의 분포 범위, 즉 동적 범위(dynamic range)가 좁고 잡음 등이 발생한다. 이 때 새로운 오브젝트가 화면에 들어올 경우 화면의 열화로 인하여 배경과 오브젝트의 구분이 어렵게 된다.
반면 저장된 영상은 고조도 환경에서 촬영한 영상으로서 입력 영상과 동일 지점을 촬영하므로 새로운 오브젝트가 없는 부분에 대해서는 동일한 배경에 대해서 입력된 영상보다 명확한 영상 정보를 가지고 있다. 따라서 저장된 영상과 광량이 보정된 입력 영상을 비교함으로써 오브젝트를 검출할 수 있다.
단계 850에서는 입력 영상의 휘도값을 재 배치한다.
히스토그램에서 영상이 가지는 휘도의 범위를 동적 범위(dynamic range)라고 부른다. 저조도 환경이나 지나치게 고조도 환경에서 촬영한 영상은 동적 범위가 매우 좁게 나타난다. 이 경우 인접한 명암은 거의 동일하게 보이게 되므로 인식에 배경과 배경 혹은 배경과 오브젝트 사이의 경계가 모호해 지는 문제가 발생하게 된다.
저장된 영상은 고조도 환경에서 촬영된 영상으로써 동적 범위가 거의 모든 휘도 값에 걸쳐 넓게 분포되어 있다. 따라서 입력된 영상과 동일한 배경에 대해서는 저장된 영상을 참고하여 입력된 영상의 휘도값을 재 배치 할 수 있다. 동일한 배경에 대하여 수행한 휘도값의 재 배치 정보를 이용하여 입력된 영상에 새롭게 존재하는 오브젝트에 대해서도 휘도값의 재 배치를 수행할 수 있다.
본 실시 예에서 입력 영상에 대해 단계 830~850의 잡음 제거, 오브젝트 검출 및 휘도 값의 재배치를 모두 수행하였으나, 실시예에 따라 개별적으로 입력 영상에 대한 처리를 수행할 수 있음은 자명하다. 특히 상세한 설명에서 설명된 잡음 제거, 오브젝트 검출 및 휘도 값의 재배치에 관한 수행 방법은 일 실시예에 불과하며 다양한 형태로 수행할 수 있음은 자명하다.
한편, 상술한 본 발명의 실시예들은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성가능하고, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 이용하여 상기 프로그램을 동 작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다.
상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 마그네틱 저장매체(예를 들면, 롬, 플로피 디스크, 하드디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등) 및 캐리어 웨이브(예를 들면, 인터넷을 통한 전송)와 같은 저장매체를 포함한다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예들을 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 실시예들은 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.
고정된 영역 또는 물체가 포함된 상을 촬영하는 장치에 있어서 최적 상황에서 촬영한 영상 정보를 이용하여 광량이 부족한 상황과 같이 영상의 열화가 발생한 영상을 보정함으로써 최적의 영상을 얻는 효과가 있다.

Claims (23)

  1. 영상 처리 방법에 있어서,
    영상을 입력받는 단계;
    상기 입력된 영상과 상기 입력된 영상과 동일 지점을 촬영한 저장된 영상을 소정의 기준에 따라 비교하는 단계; 및
    상기 비교된 결과에 따라 상기 입력된 영상을 상기 저장된 영상에 기초하여 선택적으로 보정하는 단계를 포함하고,
    상기 저장된 영상은 상기 동일 지점을 촬영한 영상들 중 소정의 기준에 기초하여 최적의 영상으로 판단된 영상인 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법.
  2. 제 1항에 있어서, 상기 입력된 영상을 선택적으로 보정하는 단계는,
    상기 입력된 영상이 소정의 기준에 기초하여 상기 저장된 영상보다 더 열위에 있는 경우에는 상기 입력된 영상을 저장된 영상에 기초하여 보정하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법.
  3. 제 1항에 있어서, 상기 입력된 영상을 선택적으로 보정하는 단계는,
    상기 입력된 영상이 소정의 기준에 기초하여 상기 저장된 영상보다 더 우위에 있는 경우에는 상기 입력된 영상을 저장하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법.
  4. 제 1항에 있어서, 상기 입력된 영상을 보정하는 단계는,
    상기 저장된 영상에 기초하여 상기 입력된 영상의 노이즈를 제거하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법.
  5. 제 4항에 있어서, 상기 노이즈 제거는,
    상기 입력된 영상과 상기 저장된 영상의 광량차를 계산하는 단계;
    상기 계산된 광량차에 기초하여, 상기 입력된 영상의 광량을 상기 저장된 영상의 광량으로 보정하는 단계; 및
    상기 광량이 보정된 입력 영상과 상기 저장된 영상 사이의 휘도차에 기초하여 입력된 영상의 노이즈를 제거하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법.
  6. 제 1항에 있어서, 상기 입력된 영상을 보정하는 단계는,
    상기 저장된 영상에 기초하여 상기 입력된 영상내의 오브젝트(object)를 감지하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법.
  7. 제 1항에 있어서, 상기 입력된 영상을 보정하는 단계는,
    상기 저장된 영상에 기초하여 상기 입력된 영상의 휘도 값을 재 배치하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법.
  8. 제 1항에 있어서, 상기 입력된 영상과 상기 저장된 영상을 소정의 기준에 따라 비교하는 단계는,
    상기 입력된 영상과 상기 저장된 영상의 평균 휘도값을 비교하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법.
  9. 제 1항에 있어서, 상기 입력된 영상과 상기 저장된 영상을 소정의 기준에 따라 비교하는 단계는,
    상기 입력된 영상과 상기 저장된 영상내의 최대 휘도 값을 초과하는 픽셀수를 비교하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법.
  10. 제 1항에 있어서, 상기 입력된 영상과 상기 저장된 영상을 소정의 기준에 따라 비교하는 단계는,
    상기 입력된 영상과 상기 저장된 영상의 휘도 값의 분산을 비교하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법.
  11. 제 1항에 있어서,
    상기 보정된 입력 영상을 디스플레이 하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법.
  12. 영상 처리 장치에 있어서,
    영상을 입력받는 입력부;
    상기 입력부로 입력된 영상과 상기 입력된 영상과 동일 지점을 촬영한 저장된 영상을 소정의 기준에 따라 비교하는 비교부;및
    상기 비교부의 결과에 따라 상기 입력된 영상을 상기 저장된 영상에 기초하여 선택적으로 보정하는 보정부를 포함하고,
    상기 저장된 영상은 상기 동일 지점을 촬영한 영상들 중 소정의 기준에 기초하여 최적의 영상으로 판단된 영상인 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치.
  13. 제 12항에 있어서, 보정부는,
    상기 입력된 영상이 소정의 기준에 기초하여 상기 저장된 영상보다 더 열위에 있는 경우에는 상기 입력된 영상을 보정하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치.
  14. 제 12항에 있어서, 상기 보정부는,
    상기 입력된 영상이 소정의 기준에 기초하여 상기 저장된 영상보다 더 우위에 있는 경우에는 상기 입력된 영상을 저장하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치.
  15. 제 12항에 있어서, 상기 보정부는,
    상기 저장된 영상에 기초하여 상기 입력된 영상의 노이즈를 제거하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치.
  16. 제 15항에 있어서, 상기 보정부는,
    상기 입력된 영상과 상기 저장된 영상의 광량차를 계산하는 광량차 계산부;
    상기 계산된 광량차에 기초하여 상기 입력된 영상의 광량을 상기 저장된 영상의 광량으로 보정하는 광량 보정부; 및
    상기 광량이 보정된 입력 영상과 상기 저장된 영상 사이의 휘도차에 기초하여 입력된 영상의 노이즈를 제거하는 노이즈 제거부를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치.
  17. 제 12항에 있어서, 상기 보정부는,
    상기 저장된 영상에 기초하여 상기 입력된 영상내의 오브젝트(object)를 감지하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치.
  18. 제 12항에 있어서, 상기 보정부는,
    상기 저장된 영상에 기초하여 상기 입력된 영상의 휘도 값을 재 배치하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치.
  19. 제 12항에 있어서, 상기 비교부는,
    상기 입력된 영상과 상기 저장된 영상의 평균 휘도값을 비교하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치.
  20. 제 12항에 있어서, 상기 비교부는,
    상기 입력된 영상과 상기 저장된 영상내의 최대 휘도 값을 초과하는 픽셀수 를 비교하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치.
  21. 제 12항에 있어서, 상기 비교부는,
    상기 입력된 영상과 상기 저장된 영상의 휘도 값의 분산을 비교하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치.
  22. 제 12항에 있어서,
    상기 보정된 입력 영상을 디스플레이 하는 디스플레이부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치.
  23. 제 1항 내지 제 11항 중 어느 한 항의 방법을 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체.
KR1020070044227A 2007-05-07 2007-05-07 저장된 영상을 이용한 영상 처리 방법 및 장치 KR101336240B1 (ko)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020070044227A KR101336240B1 (ko) 2007-05-07 2007-05-07 저장된 영상을 이용한 영상 처리 방법 및 장치
CN2008100032257A CN101304483B (zh) 2007-05-07 2008-01-28 通过使用存储的图像进行图像处理的方法和装置
US12/046,084 US8165421B2 (en) 2007-05-07 2008-03-11 Method and apparatus for image processing by using stored image

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020070044227A KR101336240B1 (ko) 2007-05-07 2007-05-07 저장된 영상을 이용한 영상 처리 방법 및 장치

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20080098861A KR20080098861A (ko) 2008-11-12
KR101336240B1 true KR101336240B1 (ko) 2013-12-03

Family

ID=39969588

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020070044227A KR101336240B1 (ko) 2007-05-07 2007-05-07 저장된 영상을 이용한 영상 처리 방법 및 장치

Country Status (3)

Country Link
US (1) US8165421B2 (ko)
KR (1) KR101336240B1 (ko)
CN (1) CN101304483B (ko)

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR2947082B1 (fr) * 2009-06-22 2014-12-12 St Ericsson France Sas Procede et dispositif de traitement d'une image numerique pour eclaircir ladite image.
EP2439716B1 (en) * 2010-09-16 2013-11-13 Ricoh Company, Ltd. Object identification device, moving object controlling apparatus having object identification device and information presenting apparatus having object identification device
JP5929567B2 (ja) * 2012-07-03 2016-06-08 ソニー株式会社 画像信号処理装置、および画像信号処理方法、並びにプログラム
JP2015087144A (ja) * 2013-10-29 2015-05-07 セイコーエプソン株式会社 分光測定装置及び分光測定方法
JP2016044995A (ja) 2014-08-20 2016-04-04 セイコーエプソン株式会社 測色方法、測色装置および電子機器
CN104180770A (zh) * 2014-09-09 2014-12-03 盐城工学院 一种刀具磨损三维形貌检测方法
US20220101217A1 (en) * 2020-09-30 2022-03-31 Infosys Limited Method and system for automatic technical assistance

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20060045441A (ko) * 2004-04-01 2006-05-17 마이크로소프트 코포레이션 휘도 보정
KR20060051247A (ko) * 2004-09-13 2006-05-19 소니 가부시끼 가이샤 화상 처리 장치 및 화상 처리 방법
JP4339730B2 (ja) * 2004-03-26 2009-10-07 富士フイルム株式会社 画像処理方法および装置

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB9008031D0 (en) * 1990-04-09 1990-06-06 Rank Brimar Ltd Projection systems
US5867152A (en) * 1994-03-22 1999-02-02 Raytheon Ti Systems, Inc. On-line laser alignment system for three dimensional display
JP3985981B2 (ja) * 1998-04-16 2007-10-03 株式会社半導体エネルギー研究所 表示装置および表示装置補正システム
US6084235A (en) * 1998-05-27 2000-07-04 Texas Instruments Incorporated Self aligning color wheel index signal
JP2000270149A (ja) * 1999-03-17 2000-09-29 Dainippon Printing Co Ltd 画像データ管理システム
JP2001209342A (ja) * 2000-01-24 2001-08-03 Matsushita Electric Ind Co Ltd 映像表示装置
JP4055385B2 (ja) * 2001-10-11 2008-03-05 富士ゼロックス株式会社 画像検査装置
DE10311511B4 (de) * 2002-08-16 2004-07-22 Emin Yavuzkol Autostereoskopisches Raumbildverfahren
US7079687B2 (en) * 2003-03-06 2006-07-18 Seiko Epson Corporation Method and apparatus for segmentation of compound documents
US7124041B1 (en) * 2004-09-27 2006-10-17 Siemens Energy & Automotive, Inc. Systems, methods, and devices for detecting circuit faults
JP4438696B2 (ja) * 2005-06-15 2010-03-24 セイコーエプソン株式会社 画像表示装置及び方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4339730B2 (ja) * 2004-03-26 2009-10-07 富士フイルム株式会社 画像処理方法および装置
KR20060045441A (ko) * 2004-04-01 2006-05-17 마이크로소프트 코포레이션 휘도 보정
KR20060051247A (ko) * 2004-09-13 2006-05-19 소니 가부시끼 가이샤 화상 처리 장치 및 화상 처리 방법

Also Published As

Publication number Publication date
KR20080098861A (ko) 2008-11-12
US20080279459A1 (en) 2008-11-13
CN101304483A (zh) 2008-11-12
US8165421B2 (en) 2012-04-24
CN101304483B (zh) 2012-07-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP2413586B1 (en) Method and device for adaptive noise measurement of a video signal
KR101336240B1 (ko) 저장된 영상을 이용한 영상 처리 방법 및 장치
KR100721543B1 (ko) 통계적 정보를 이용하여 노이즈를 제거하는 영상 처리 방법및 시스템
US9202263B2 (en) System and method for spatio video image enhancement
WO2011011445A1 (en) System and method for random noise estimation in a sequence of images
KR20070121440A (ko) 노이즈 저감 방법 및 장치
JP2004522372A (ja) 時空間適応的雑音除去／高画質復元方法及びこれを応用した高画質映像入力装置
US10382671B2 (en) Image processing apparatus, image processing method, and recording medium
US9582868B2 (en) Image processing apparatus that appropriately performs tone correction in low-illuminance environment, image processing method therefor, and storage medium
JPWO2017047494A1 (ja) 画像処理装置
US10063779B2 (en) Image processing apparatus, image capturing apparatus, image processing method, and storage medium
US20150146998A1 (en) Flicker reducing device, imaging device, and flicker reducing method
KR101805629B1 (ko) 영상의 상태에 따라 적응적인 영상 처리를 위한 방법 및 장치
CN114418879A (zh) 图像处理方法、装置、电子设备及存储介质
US9338354B2 (en) Motion blur estimation and restoration using light trails
CN110740266B (zh) 图像选帧方法、装置、存储介质及电子设备
WO2010116400A1 (ja) 被写体動き検出装置および方法
US10467730B2 (en) Image-processing apparatus to reduce staircase artifacts from an image signal
JP2018198456A (ja) 画像処理プログラム、画像処理装置および撮像装置
US8125527B2 (en) Motion detection apparatus
US20180352153A1 (en) Image processing apparatus that generates evaluation value for evaluating luminance of image data, image capturing apparatus, method for processing image, and program
JP6584173B2 (ja) 画像処理装置及び画像処理方法
JP6232808B2 (ja) 画像処理プログラム、画像処理装置および撮像装置
JP6390779B2 (ja) 画像処理プログラム、画像処理装置および撮像装置
JP2010103777A (ja) 動画像処理装置、動画像処理方法、そのプログラム、記録媒体及び動画像表示装置

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20161028

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20171030

Year of fee payment: 5

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20181030

Year of fee payment: 6