KR101338612B1 - 영상 노이즈 제거장치 및 제거방법, 이를 구비한액정표시장치 - Google Patents
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Abstract
입력된 영상의 노이즈를 제거할 수 있는 영상 노이즈 제거장치가 개시된다.
본 발명에 따른 영상 노이즈 제거장치는 입력된 영상의 화소 데이터가 위치하는 영역에 따라 평탄 영역과 비평탄 영역으로 분리하는 평탄/비평탄 영역 분리부와, 상기 평탄/비평탄 영역 분리부에서 분리된 평탄 영역에 포함된 화소 데이터의 노이즈를 제거하는 제 1 필터링부와, 상기 평탄/비평탄 영역 분리부에서 분리된 비평탄 영역에 포함된 화소 데이터를 중심으로 n×n의 제 1 블록을 형성하고 상기 비평탄 영역에 포함된 화소 데이터와 이웃한 화소 데이터를 중심으로 n×n 의 제 2 블록을 형성하여 상기 제 1 및 제 2 블록내에 동일한 위치에 포함된 화소 데이터들의 차이값의 제곱인 패턴값을 산출하는 패턴값 연산부와, 상기 패턴값 연산부로부터 산출된 패턴값과 특정 기준값(E)을 이용해서 상기 비평탄 영역에 포함된 화소 데이터와 유사함 정도가 높은 이웃한 다수의 화소 데이터를 추출하는 유사패턴 추출부 및 상기 유사패턴 추출부에서 추출된 다수의 화소 데이터들을 이용해서 상기 비평탄 영역에 포함된 화소 데이터의 노이즈를 제거하는 제 2 필터링부를 포함한다.
노이즈, 평탄, 비평탄, 유사, Variation
Description
본 발명은 영상 노이즈 제거장치에 관한 것으로, 특히 입력된 영상의 노이즈를 제거하여 화질을 향상시킬 수 있는 영상 노이즈 제거장치 및 제거방법, 이를 구비한 액정표시장치에 관한 것이다.
일반적으로, 노이즈는 영상을 획득(영상을 얻거나, 얻은 이미지를 디지털화 하는 과정)하거나 전송하는 과정 등에서 발생된다. 예를 들어, CCD(Charge-Coupled Device) 카메라를 통해 영상을 얻을 때 주변의 밝기와 센서의 온도에 의해 노이즈가 발생하며, 전송 시 주변의 환경이나 채널 간섭 등에 의해 노이즈가 생기게 된다.
이러한 노이즈는 흔히 사용되는 노이즈의 모델링처럼 가우시안(혹은 라플라시안)의 통계적 특성을 갖지 않고 신호에 의존적인 특성을 갖는다. 따라서 일반적인 노이즈 제거 알고리즘으로는 쉽게 제거되지도 않고, 제거되더라도 신호의 고주파(특히 영상의 에지, 코너, 텍스쳐 부분) 영역이 심하게 훼손된다.
노이즈 제거는 상당히 오래시간 동안 연구되어 온 영상처리 분야의 하나이다. 이러한 노이즈 제거 알고리즘은 복원(restoration) 개념을 사용한 기법과 필터링 기법을 이용한 방법 등으로 나누어 볼 수 있다.
복원 기법은 노이즈에 대한 정확한 모델링을 기반으로 하고 있기 때문에 우수한 결과를 산출하지만, 하드웨어적으로 큰 부담되기 때문에 실직적으로는 국부 영역의 확률적 특성을 이용한 방법(예를 들어, LLMMSE:Local Linear Minimum Mean Square Error)이 많이 사용되어 왔다.
이에 반해, 하드웨어로 구현이 간단한 필터링 기법들은 실질적으로 많은 영상처리 응용분야에서 사용되어 왔다. 특히, 가우시안의 통계적 특성을 가지는 노이즈를 제거하기 위해서는 평균 계열의 필터가 사용되었다. 이러한 평균 계열의 필터방식은 평균값 필터와 중간값 필터를 이용한 영상 노이즈 제거방법이 있다. 평균값 필터를 이용한 영상 노이즈 제거방법은 기본적으로 MF(Mean Filter) 방식으로 국부 영역(local region) 내부 화소 값들의 평균을 취하는 방법이다. 중간값 필터(Median Filter)를 이용한 영상 노이즈 제거방법은 라플라시안 노이즈를 제거하는데 효율적이다.
평균값 계열의 필터는 실시간 구현이 가능할 정도로 계산이 간단하지만 윤곽선을 보존하기 위해서 사용되는 가중치 함수가 두 화소 값의 차이로만 결정되기 때문에 노이즈에 영향을 많이 받게 되고, 윤곽선 주위의 노이즈는 효과적으로 제거하지 못한다. 또 평탄영역에서 지나치게 평활화하기 때문에 영상이 자연스럽지 못하게 되는 단점이 있다. 이는 저주파 필터링이기 때문에 잡음뿐 아니라 영상에 필요 한 고주파 성분도 제거되어 영상의 세밀한 부분이 제거되는 문제점이 있다.
상기 평균값 계열의 필터와 중간값 계열의 필터를 이용해서 영상의 노이즈를 제거하는 방법들은 영상의 에지영역(예를 들어, 경계부분)의 노이즈를 효과적으로 제거하지 못해서 에지영역이 훼손되는 블러링 현상이 발생하게 된다.
본 발명은 영상의 노이즈를 효율적으로 제거할 수 있는 영상 노이즈 제거장치 및 제거방법, 이를 구비한 액정표시장치를 제공함에 그 목적이 있다.
본 발명은 영상의 노이즈를 제거하여 화질을 향상시킬 수 있는 영상 노이즈 제거장치 및 제거방법, 이를 구비한 액정표시장치를 제공함에 그 목적이 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 영상 노이즈 제거장치는 입력된 영상의 화소 데이터가 위치하는 영역에 따라 평탄 영역과 비평탄 영역으로 분리하는 평탄/비평탄 영역 분리부와, 상기 평탄/비평탄 영역 분리부에서 분리된 평탄 영역에 포함된 화소 데이터의 노이즈를 제거하는 제 1 필터링부와, 상기 평탄/비평탄 영역 분리부에서 분리된 비평탄 영역에 포함된 화소 데이터를 중심으로 n×n의 제 1 블록을 형성하고 상기 비평탄 영역에 포함된 화소 데이터와 이웃한 화소 데이터를 중심으로 n×n 의 제 2 블록을 형성하여 상기 제 1 및 제 2 블록내에 동일한 위치에 포함된 화소 데이터들의 차이값의 제곱인 패턴값을 산출하는 패턴값 연산부와, 상기 패턴값 연산부로부터 산출된 패턴값과 특정 기준값(E)을 이용해서 상기 비평탄 영역에 포함된 화소 데이터와 유사함 정도가 높은 이웃한 다수의 화소 데이터를 추출하는 유사패턴 추출부 및 상기 유사패턴 추출부에서 추출된 다수의 화소 데이터들을 이용해서 상기 비평탄 영역에 포함된 화소 데이터의 노이즈를 제거하는 제 2 필터링부를 포함한다.
상기 목적을 달성하기 위한 영상 노이즈 제거방법은 입력된 영상의 화소 데이터를 평탄 영역과 비평탄 영역에 포함되는지 여부를 분리하는 단계와, 상기 분리된 평탄 영역에 포함된 화소 데이터의 노이즈를 제거하는 단계와, 상기 분리된 비평탄 영역에 포함된 화소 데이터를 중심으로 n×n의 제 1 블록을 형성하고 상기 비평탄 영역에 포함된 화소 데이터와 이웃한 화소 데이터를 중심으로 n×n 의 제 2 블록을 형성하여 상기 제 1 및 제 2 블록내에 동일한 위치에 포함된 화소 데이터들의 차이값의 제곱인 패턴값을 산출하는 단계와, 상기 산출된 패턴값과 특정 기준값(E)을 이용해서 상기 비평탄 영역에 포함된 화소 데이터와 유사함 정도가 높은 이웃한 다수의 화소 데이터를 추출하는 단계 및 상기 추출된 다수의 화소 데이터들을 이용해서 상기 비평탄 영역에 포함된 화소 데이터의 노이즈를 제거하는 단계를 포함한다.
상기 목적을 달성하기 위한 액정표시장치는 액정패널 상에 표시될 영상 데이터를 입력하는 입력부와, 상기 입력부로부터 입력된 영상 데이터를 상기 영상 데이터의 화소 데이터가 속하는 영역에 따라 상이한 방법으로 상기 영상 데이터의 노이즈를 제거하는 노이즈 제거부 및 상기 노이즈 제어부로부터 노이즈 제거된 영상 데이터를 제공받아 상기 제공받은 영상 데이터를 데이터 전압으로 변환하여 상기 액정패널로 상기 데이터 전압을 공급하는 데이터 드라이버를 포함한다.
상기한 구성에 의하여 본 발명에 따른 영상 노이즈 제거장치는 입력된 영상의 화소 데이터가 포함된 영역이 평탄한지 비평탄한지를 결정하고 평탄한 영역에 속한 경우와 비평탄 영역에 속한 경우에 따라 상이한 방법으로 노이즈를 제거한다. 또한, 본 발명에 따른 영상 노이즈 제거장치는 노이즈가 포함된 화소 데이터가 비평탄 영역에 속한 경우에 상기 비평탄 영역에 포함된 화소 데이터와 유사함 정도를 특정 기준값(E)과 비교하여 상기 특정 기준값(E) 이하의 경우에 해당되는 화소 데이터만을 이용해서 노이즈를 제거한다.
이러한 방법을 통해 본 발명에 따른 영상 노이즈 제거장치는 효과적으로 노이즈를 제거하여 영상의 경계부분(에지영역)의 블러링을 방지하여 화질을 향상시킬 수 있다.
상기 목적들 외에 본 발명의 다른 목적들, 다른 특징들 및 다른 이점들은 첨부한 도면과 결부된 실시예의 상세한 설명을 통하여 명백하게 드러나게 될 것이다.
이하, 본 발명의 실시예가 첨부된 도면들과 결부되어 상세하게 설명될 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 영상 노이즈 제거 장치를 나타낸 도면이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 영상 노이즈 제거 장치(100)는 평탄/비평탄 화소 데이터 분리부(102)와, 제 1 및 제 2 필터링부(104, 112)와, 패턴값 연산부(106)와, 패턴값 비교부(108)와, 유사패턴의 화소 데이터 및 가중치 샘플링부(110) 및 가산부(114)를 포함한다.
구체적으로, 본 발명에 따른 영상 노이즈 제거장치는 입력된 영상의 화소 데이터를 평탄영역과 비평탄 영역에 위치한 화소 데이터로 분리하는 평탄/비평탄 화 소 데이터 분리부(102)와, 상기 평탄/비평탄 화소 데이터 분리부(102)에서 분리된 평탄영역에 위치한 화소 데이터의 노이즈를 제거하는 제 1 필터링부(104)와, 상기 평탄/비평탄 화소 데이터 분리부(102)에서 분리된 비평탄영역에 위치한 화소 데이터의 패턴값을 연산하는 패턴값 연산부(106)와, 상기 패턴값 연산부(106)에서 연산된 패턴값과 노이즈가 포함된 화소의 패턴값을 비교하는 패턴값 비교부(108)와, 상기 패턴값 비교부(108)의 비교결과에 따라 노이즈가 포함된 화소 데이터의 패턴과 유사한 패턴의 화소 데이터를 산출하여 유사한 정도에 따라 상이한 가중치를 샘플링 하는 유사패턴의 화소 데이터 및 가중치 샘플링부(110)와 상기 유사패턴의 화소 데이터 및 가중치 샘플링부(110)에서 출력된 결과에 응답하여 비평탄영역에 위치한 화소 데이터의 노이즈를 제거하는 제 2 필터링부(112) 및 상기 제 1 및 제 2 필터링부(104, 112)에서 각각 노이즈 제거된 화소 데이터를 가산하여 상기 가산된 데이터를 출력하는 가산부(114)를 포함한다.
상기 평탄/비평탄 화소 데이터 분리부(102)는 입력된 영상의 화소 데이터가 평탄 영역에 위치하는지 비평탄 영역(예를 들면, 에지영역)에 위치하는지를 판단한다. 상기 평탄/비평탄 화소 데이터 분리부(102)에서 분리된 평탄영역에 포함된 화소 데이터는 제 1 필터링부(104)로 공급되고, 비평탄 영역에 포함된 화소 데이터는 상기 패턴값 연산부(106)로 공급된다.
구체적으로, 상기 평탄/비평탄 화소 데이터 분리부(102)는 입력된 영상의 화소 데이터 각각을 중심으로 m×m의 블록을 형성한다. 본 발명에 따른 실시예에서는 상기 입력된 영상의 화소 데이터 중 (i, j) 좌표에 위치한 화소 데이터(이하, "제 1 화소 데이터"라 함)를 기준으로 설명하도록 한다.
상기 평탄/비평탄 화소 데이터 분리부(102)는 상기 제 1 화소 데이터(i, j)를 중심으로 형성된 블록 내에 포함된 화소 데이터들의 평균값의 제곱(이하, "제 1 분산값"이라 함)을 구한다. 이어, 상기 평탄/비평탄 화소 데이터 분리부(102)는 상기 제 1 분산값과 상기 블록 내에 포함된 화소 데이터들 각각의 차이값을 산출하고 상기 산출된 차이값들의 평균값의 제곱(이하, "제 2 분산값"이라 함)을 구한다. 상기 평탄/비평탄 화소 데이터 분리부(102)는 상기 제 2 분산값과 미리 설정해준 기준값(H)을 비교하여 그 비교결과에 따른 상기 제 1 화소 데이터(i ,j)가 평탄 영역에 포함되는지 비평탄 영역에 포함되는지를 판단한다.
이때, 상기 제 2 분산값은 상기 블록 내의 화소 데이터들의 픽셀 값의 변화(Variation)가 클수록 즉, 상기 제 1 분산값으로부터의 차이가 클수록, 대체로 증가할 것이다. 따라서 상기 제 2 분산값을 상기 블록 내의 평탄한 정도를 판단하는 기준으로서 사용할 수 있다. 상기 제 2 분산값은 상기 블록 내의 화소 데이터들의 픽셀 값의 변화(Variation)에 따라 상이해진다.
상기 평탄/비평탄 화소 데이터 분리부(102)는 상기 제 2 분산값이 상기 기준값(H) 이하이면, 상기 제 1 화소 데이터(i, j)가 평탄영역에 포함된 것이라 판단한다. 또한, 상기 평탄/비평탄 화소 데이터 분리부(102)는 상기 제 2 분산값이 상기 기준값(H) 이상이면, 상기 제 1 화소 데이터(i, j)가 비평탄 영역에 포함된 것이라 판단한다.
상기 기준값(H)은 임계치 값으로 다음과 같은 값을 갖는다.
여기서, m은 상기 블록의 크기를 의미하고, 
은 노이즈의 분산값으로 미리 설정된 상수값에 해당한다. 상기 블록의 평탄함의 유무를 결정짓는 상기 기준값(H)을 크게 설정하게 되면 실제로 평탄하지 않은, 즉 에지 영역등을 포함하는 비평탄 영역임에도 불구하고 평탄하다고 간주하기 때문에 상기 기준값(H)을 결정하는 일이 중요하다. 상기 기준값은(H)은 상기 블록의 크기와 따라 상이해질 수 있지만 3 ~ 11 사이가 효과적으로 평탄함의 유무를 결정지을 수 있다.
상기 평탄/비평탄 화소 데이터 분리부(102)에서 상기 제 1 화소 데이터(i, j)가 평탄 영역에 포함된다고 판단한 경우 상기 제 1 화소 데이터(i, j)는 상기 제 1 필터링부(104)로 공급된다.
상기 제 1 필터링부(104)는 상기 제 1 화소 데이터(i, j)의 픽셀 값을 상기 제 1 화소 데이터(i, j)를 중심으로 형성된 상기 블록 내의 픽셀들의 평균값으로 복원하여 상기 제 1 화소 데이터(i, j)에 유입될 수 있는 노이즈를 미리 제거한다. 상기 제 1 필터링부(104)에서 노이즈가 제거된 제 1 화소 데이터(i', j')는 상기 가산부(114)로 공급된다.
상기 평탄/비평탄 화소 데이터 분리부(102)에서 상기 제 1 화소 데이터(i, j)가 비평탄 영역에 포함된다고 판단한 경우 상기 제 1 화소 데이터(i, j)는 상기 패턴값 연산부(106)로 공급된다.
상기 패턴값 연산부(106)는 상기 제 1 화소 데이터(i, j)를 중심으로 n×n의 제 1 블록을 형성하고 상기 제 1 화소 데이터(i, j)와 인접한 화소 데이터들을 중심으로 형성된 n×n의 다수의 제 2 블록을 형성하여 상기 제 1 블록과 상기 다수의 제 2 블록들을 각각 비교한다. 상기 패턴값 연산부(106)는 상기 제 1 블록과 상기 다수의 제 2 블록 내에 동일한 위치에 속하는 화소 데이터의 픽셀값의 차이값을 산출한다. 상기 패턴값 연산부(106)에서 산출된 픽셀값의 차이값을 패턴값이라 한다. 상기 패턴값 연산부(106)에서 산출된 패턴값은 상기 패턴값 비교부(108)로 출력된다.
상기 패턴값 비교부(108)는 상기 패턴값 연산부(106)에서 산출된 패턴값과 특정 임계치값인 기준값(E)을 비교하여 상기 제 1 화소 데이터(i, j)와 유사한 정도를 판단한다. 상기 패턴값 비교부(108)는 상기 패턴값 연산부(106)에서 산출된 패턴값과 상기 기준값(E)을 비교하고 상기 패턴값이 상기 기준값(E) 이하인 경우와 그렇지 않는 경우에 해당되는 결과를 산출한다. 상기 패턴값 비교부(108)에서 산출된 결과값은 상기 유사패턴의 화소 데이터 및 가중치 샘플링부(110)로 제공된다.
이때, 상기 특정 임계치값인 기준값(E)는 다음과 같은 값을 갖는다.
여기서, n는 상기 블록의 크기를 의미하고, 
은 노이즈의 분산값으로 미리 설정된 상수값에 해당한다. 상기 기준값(E)은 실험을 통해 얻은 임계값이며 상기 블록의 크기에 따라 상이해질 수 있지만, 상기 블록의 크기가 11인 경우에서 상기 제 1 화소 데이터(i, j)에 유입될 수 있는 노이즈를 효과적으로 제거할 수 있다.
상기 유사패턴의 화소 데이터 및 가중치 샘플링부(110)는 상기 패턴값 비교부(108)로부터 제공받은 결과값들 중에 상기 패턴값 연산부(106)로부터 산출된 패턴값이 상기 기준값(E) 이하인 경우에 해당되는 제 2 블록의 중심 화소 데이터들을 추출한다. 상기 유사패턴의 화소 데이터 및 가중치 샘플링부(110)에서 추출된 제 2 블록의 중심 화소 데이터들은 상기 제 1 화소 데이터(i, j)와 유사 정도가 높다. 상기 패턴값 연산부(106)로부터 산출된 패턴값이 상기 기준값(E) 이상인 경우에 해당되는 제 2 블록의 중심 화소 데이터들은 상기 제 1 화소 데이터(i, j)의 노이즈 제거에 사용되지 않는다.
상기 유사패턴의 화소 데이터 및 가중치 샘플링부(110)는 상기 제 1 화소 데이터(i, j)와 유사 정도가 높은 제 2 블록의 중심 화소 데이터들을 샘플링 한 후에 상기 샘플링된 화소 데이터들에 각각 상이한 가중치를 둔다. 상기 유사패턴의 화소 데이터 및 가중치 샘플링부(110)는 상기 제 1 화소 데이터(i, j)와 유사 정도가 클수록, 즉 상기 제 1 화소 데이터(i, j)의 픽셀값과 상기 제 2 블록 내에서 추출된 화소 데이터들의 픽셀값에 차이가 작을 수록 더 큰 가중치를 주도록 가우시안 함수를 가중치 함수로 사용한다.
상기 제 2 필터링부(112)는 상기 유사패턴의 화소 데이터 및 가중치 샘플링부(110)에서 추출된 제 2 블록 내의 중심 화소 데이터에 유사 정도에 따라 상이한 가중치를 적용한 상기 가우시안 함수를 이용해서 상기 제 1 화소 데이터(i, j)에 유입될 노이즈를 미리 제거한다. 상기 제 2 필터링부(112)에서 노이즈 제거된 화소 데이터는 상기 가산부(114)로 출력된다.
이때, 상기 제 1 화소 데이터(i, j)와 유사함 정도를 결정하는 상기 기준값(E)을 높게 설정하게 되면 상기 제 1 화소 데이터(i, j)와 유사하지 않는 제 2 블록들의 중심 화소 데이터들의 픽셀값까지 이용해서 노이즈를 제거할 수 있기 때문에 에지영역을 포함하는 비평탄 영역에서의 블러 등의 현상이 나타날 것이다. 또한, 상기 기준값(E)을 작게 설정하게 되면 상기 제 1 화소 데이터(i, j)와 유사한 제 2 블록들의 중심 화소 데이터들까지 유사하지 않다고 판단하여 노이즈 제거에 충분한 화소 데이터를 확보하지 못하게 된다. 따라서, 상기 제 1 화소 데이터(i, j)와 유사함 정도를 결정 짓는 상기 기준값(E)을 결정하는 것이 중요하다.
상기 기준값(E)은 상술한 바와 같이, 블록의 크기에 따라 결정되며 실험에 의한 결과 블록의 크기가 11인 경우에 가장 효과적으로 노이즈 제거를 할 수 있다.
상기 가산부(114)는 상기 제 1 필터링부(104)에서 제공받은 평탄 영역에 위치한 화소 데이터와 상기 제 2 필터링부(112)에서 제공받은 비평탄 영역에 위치한 화소 데이터를 연산하여 최종적으로 노이즈 제거된 영상 데이터를 출력한다.
결국, 본 발명에 따른 영상 노이즈 제거 장치(100)는 입력된 영상의 각각의 화소 데이터를 중심으로 특정 블록을 형성하고 상기 특정 블록 내에 포함된 화소 데이터들의 분산값을 구하여 상기 입력된 영상의 각각의 화소 데이터가 평탄 영역에 포함되는지 비평탄 영역에 포함되는지를 결정한다. 본 발명에 따른 영상 노이즈 제거 장치(100)는 입력된 영상의 화소 데이터가 평탄 영역에 속하는지 비평탄 영역에 속하는지 여부에 따라 각각 상이한 방법으로 노이즈를 제거한다.
상기 본 발명에 따른 영상 노이즈 제거 장치(100)는 입력된 영상의 화소 데이터가 평탄 영역에 포함된 경우에 상기 화소 데이터의 픽셀 값을 상기 노이즈가 포함된 화소 데이터를 중심으로 형성된 특정 블록 내의 픽셀들의 평균값으로 복원하여 상기 노이즈를 제거한다.
또한, 상기 본 발명에 따른 영상 노이즈 제거장치(100)는 입력된 영상의 화소 데이터가 비평탄 영역에 포함된 경우에 상기 비평탄 영역에 포함된 화소 데이터들 각각과 유사한 화소 데이터를 추출하여 상기 비평탄 영역에 포함된 화소 데이터와 상기 추출된 화소 데이터의 유사함 정도에 따라 각각 상이한 가중치를 둔 가우시안 함수를 적용한 값으로 복원하여 유입될 수 있는 노이즈를 미리 제거할 수 있다. 이때, 상기 추출된 화소 데이터가 상기 비평탄 영역에 포함된 화소 데이터와 유사함 정도가 기준값(E) 이상인 경우에는 노이즈 제거에 사용하지 않는다.
따라서, 본 발명에 따른 영상 노이즈 제거장치는 입력된 영상의 화소 데이터가 포함된 영역이 평탄한지 비평탄한지를 결정하고 평탄한 영역에 속한 경우와 비평탄 영역에 속한 경우에 따라 상이한 방법으로 노이즈를 제거한다. 또한, 본 발명에 따른 영상 노이즈 제거장치는 노이즈가 포함된 화소 데이터가 비평탄 영역에 속한 경우에 상기 비평탄 영역에 포함된 화소 데이터와 유사함 정도를 특정 기준값(E)과 비교하여 상기 특정 기준값(E) 이하의 경우에 해당되는 화소 데이터만을 이용해서 노이즈를 제거한다. 이러한 방법을 통해 본 발명에 따른 영상 노이즈 제 거장치는 효과적으로 노이즈를 제거하여 영상의 경계부분(에지영역)의 블러링을 방지하여 화질을 향상시킬 수 있다.
도 2는 도 1의 노이즈 제거 장치의 동작 순서를 나타낸 순서도이다.
도 1 및 도 2에 도시된 바와 같이, 상기 노이즈 영상 제거 장치(100)는 노이즈가 포함된 영상 데이터를 입력한다(S114). 상기 영상 노이즈 제거 장치(100)는 영상 데이터가 입력되면 상기 입력된 영상의 첫번째 화소 데이터((i, j)에 위치한 화소 데이터)를 중심으로 m×m의 블록을 형성한다. 이어, 상기 영상 노이즈 제거 장치(100)는 상기 블록 내의 포함된 화소 데이터들의 픽셀값의 평균값의 제곱을 산출하고 상기 평균값의 제곱과 상기 블록 내에 포함된 화소 데이터의 픽셀값과의 차이값을 각각 산출하여 상기 차이값의 제곱을 구하는 Variation을 산출한다.(S116)
상기 영상 노이즈 제거 장치(100)는 상기 블록 내에 포함된 첫번째 화소 데이터(i, j)의 Variation이 제 1 기준값(H) 이하인지를 판단한다.(S118)
상기 블록 내에 포함된 첫번째 화소 데이터(i, j)의 Variation이 상기 제 1 기준값(H) 보다 큰 경우에 상기 영상 노이즈 제거 장치(100)는 상기 첫번째 화소 데이터(i, j)에 제 1 필터링을 적용한다. (S120)
상기 블록 내에 포함된 첫번째 화소 데이터(i, j)의 Variation이 상기 제 1 기준값(H) 이하인 경우에 상기 영상 노이즈 제거 장치(100)는 상기 첫번째 화소 데이터(i,j)를 중심으로 한 n×n의 제 1 블록과 상기 첫번째 화소 데이터(i,j)와 인접한 화소 데이터를 중심으로 한 n×n의 다수의 제 2 블록을 형성한다. 이어, 상기 영상 노이즈 제거 장치(100)는 상기 제 1 및 제 다수의 2 블록 내에 동일한 위치 있는 화소 데이터들의 픽셀값들의 차이의 제곱값인 패턴값을 산출한다. (S122)
상기 영상 노이즈 제거 장치(100)는 상기 산출된 패턴값을 이용해서 상기 첫번째 화소 데이터(i, j)가 포함된 제 1 블록과 상기 다수의 제 2 블록의 유사도를 측정한다. 정확히 상기 영상 노이즈 제거 장치(100)는 상기 첫번째 화소 데이터(i, j)와 상기 다수의 제 2 블록 내에 위치한 화소 데이터와의 유사도를 각각 측정한다. (S124)
상기 영상 노이즈 제거 장치(100)는 상기 산출된 패턴값이 제 2 기준값(E) 이하인 경우가 상기 첫번째 화소 데이터(i, j)와 유사하다고 판단한다. 따라서, 위의 경우에 해당되는 다수의 제 2 블록 내의 중심 화소 데이터들(x, y)만을 추출한다. (S126)
상기 영상 노이즈 제거 장치(100)는 상기 첫번째 화소 데이터(i, j)에 대한 유사도 측정이 완료되었는지를 판단한다. (S128)
상기 영상 노이즈 제거 장치(100)는 상기 첫번째 화소 데이터(i, j)에 대한 유사도 측정이 완료되지 않은 경우에 다음 화소 데이터에 대한 패턴값을 산출한다. (S130)
상기 영상 노이즈 제거 장치(100)는 상기 첫번째 화소 데이터(i, j)에 대한 유사도 측정이 완료된 후에 상기 첫번째 화소 데이터(i, j)를 중심으로 형성된 제 1 블록과 유사한 상기 다수의 제 2 블록 내의 중심 화소 데이터(x, y)들을 이용해서 상기 첫번째 화소 데이터(i, j)에 제 2 필터링을 적용한다. (S132)
상기 영상 노이즈 제거 장치(100)는 상기 첫번째 화소 데이터(i, j)에 대한 위의 동작을 수행한 뒤 상기 입력된 영상의 화소 데이터 중 상기 첫번째 화소 데이터(i, j)가 마지막 화소 데이터인지를 판단한다. (S134)
상기 첫번째 화소 데이터(i, j)가 마지막 화소가 아닌 경우에 상기 영상 노이즈 제거 장치(100)는 다음 화소 데이터에 대한 Variation을 산출하며 위의 동작을 반복적으로 수행한다. (S136)
상기 첫번째 화소 데이터(i, j)가 마지막 화소인 경우에 상기 영상 노이즈 제거 장치(100)는 상기 제 1 또는 제 2 필터링되어진 영상 데이터를 출력한다. (S138)
상기 영상 노이즈 제거 장치는 도 3에 도시된 바와 같이, 영상 데이터가 입력되는 입력버퍼(230)와, 상기 입력버퍼(230)로부터 입력된 영상 데이터를 일시적으로 저장하는 메모리(220)와, 상기 메모리(220)에 저장된 영상 데이터를 읽어들여 와서 상기 영상 데이터가 입력될 때 유입된 노이즈를 제거하는 프로세서(210)와, 상기 프로세서(210)에서 노이즈 제거된 영상 데이터를 출력하는 출력버퍼(240)로 구성될 수 있다.
도 4는 도 1의 영상 노이즈 제거 장치를 포함하는 영상 처리 장치를 나타낸 도면이다.
도 1 및 도 4에 도시된 바와 같이, 영상 처리 장치는 영상을 확보하는 CCD(Charge Coupled Device, 310)와, 상기 CCD(310)로부터 얻은 영상의 노이즈를 제거하는 노이즈 제거부(100)와, 상기 노이즈 제거부(100)로부터 노이즈 제거된 영상을 원하는 기록 매체의 신호형태로 변환하는 엔코더(Encoder)(330)와 상기 엔코 더(330)에서 변환된 영상을 기록 매체에 전송하는 전송부(340)를 포함한다.
상기 노이즈 제거부(100)는 도 1에 도시된 영상 노이즈 제거 장치(도 1의 100)와 동일하므로 이부분에 대한 설명은 간략히 한다.
상기 CCD(310)가 확보한 영상은 상기 노이즈 제거부(100)로 공급되어 상기 영상을 얻은 과정에서 유입될 수 있는 노이즈를 미리 제거하여 상기 엔코더(330) 및 상기 전송부(340)를 통해 기록 매체로 공급된다. 이때, 상기 노이즈 제거부(100)는 앞서 서술한 바와 같이, 영상의 화소 데이터가 위치하는 영역에 따라 상이한 방법으로 상기 영상의 노이즈를 제거한다. 상기 영상의 화소 데이터가 비평탄 영역(예를 들면, 에지영역)에 위치하게 되는 경우에 상기 노이즈 제거부(100)는 상기 비평탄 영역에 포함된 화소 데이터와 유사한 화소 데이터를 특정 기준값과 비교하여 상기 화소 데이터와 유사함 정도가 높은 화소 데이터들을 추출한다. 상기 추출된 유사함 정도가 높은 화소 데이터를 이용해서 상기 비평탄 영역에 포함된 화소 데이터의 노이즈를 제거한다.
상기 노이즈 제거부(100)에서 위와 같은 방법으로 노이즈가 제거된 영상은 상기 엔코더(330)로 공급되어 상기 영상을 표시하는 기록 매체의 신호의 형태로 변환되어 상기 전송부(340)를 통해 상기 기록 매체로 전송된다.
도 5는 도 1의 영상 노이즈 제거 장치를 구비한 액정표시장치를 나타낸 도면이다.
도 5의 액정 표시 장치는, 다수의 게이트 라인(GL1~GLn)과 다수의 데이터 라인(DL1~DLm)이 배열되어 영상을 표시하는 액정 패널(402); 다수의 게이트 라 인(GL1~GLn)을 구동하는 게이트 드라이버(404); 다수의 데이터 라인(DL1~DLm)을 구동하는 데이터 드라이버(406); 게이트 드라이버(404) 및 데이터 드라이버(406)를 제어하는 타이밍 컨트롤러(408); 외부의 비디오 신호원으로부터 입력된 영상 데이터의 노이즈를 제거하는 노이즈 제거부(100)를 구비한다.
노이즈 제거부(100)는 도 1에 도시된 영상 노이즈 제거 장치(도 1의 100)와 동일하므로 이부분에 대한 설명은 간략히 한다. 노이즈 제거부(100)은 노이즈가 제거된 프레임 단위의 영상 데이터를 1 라인 분씩 데이터 드라이버(406)에 공급한다. 이를 위하여, 노이즈 제거부(100)는 외부의 비디오 신호원으로부터 영상 데이터와 함께 전송되는 동기 신호와 동기되게 노이즈 제거 동작을 수행한다. 다른 방법으로, 노이즈 제거부(100)는 타이밍 컨트롤러(408)의 제어를 받아 필터링 동작을 수행할 수도 있다. 이러한 관점에서, 노이즈 제거부(100)는 타이밍 컨트롤러(408)에 포함될 수도 있다. 다시 말하여, 타이밍 컨트롤러(408)은 노이즈 제거부(100)의 필터링 기능을 가지게끔 제조될 수도 있다.
액정패널(402)은 다수의 게이트 라인(GL1~GLn) 및 다수의 데이터 라인(DL1~DLm)이 교차함에 의하여 매트릭스 형태의 단위 영역(즉, 화소 영역)들로 구분된다. 이들 화소 영역들 각각에는, 액정 셀(Clc)에 공급될 화소 구동 신호를 절환하는 박막 트랜지스터(TFT)가 형성된다. 박막 트랜지스터(TFT)는 대응하는 게이트 라인(GL) 상의 스캔 신호에 응답하여 대응하는 데이터 라인(DL) 상의 화소 구동 신호가 선택적으로 대응하는 액정 셀(Clc)에 공급되게 한다.
게이트 드라이버(404)는, 프레임 기간마다, 액정 패널(402) 상의 다수의 게 이트 라인(GL1~GLn)에 공급될 다수의 스캔 신호를 발생한다. 다수의 스캔 신호는 서로 배타적이고 순차적인 형태로 일정한 기간(즉, 하나의 수평 동기 신호의 기간) 씩 인에이블 된다. 다수의 스캔 신호가 순차적으로 인에이블됨에 따라, 액정 패널(402) 상의 다수의 게이트 라인(GL1~GLn)이 일정한 기간 씩 순차적으로 구동된다. 이에 따라, 액정 패널(402) 상의 박막 트랜지스터들(TFT)이 1 라인 분씩 순차적으로 턴-온(Turn-on) 된다. 박막 트랜지스터(TFT)의 턴-온 기간은 일정한 기간(즉, 수평 동기 신호의 기간)에 해당한다. 또한, 액정 패널(402) 상의 액정 셀들(Clc)도, 1 라인 분씩, 화소 구동 신호의 충전 동작을 순차적으로 수행한다. 다수의 게이트 라인(GL1~GLn)에 공급될 다수의 스캔 신호를 발생하기 위하여, 게이트 드라이버(404)는 타이밍 컨트롤러(408)로부터의 게이트 제어 신호(GCS)에 응답한다. 게이트 제어 신호(GCS)에는 게이트 스타트 펄스(GSP) 및 적어도 하나의 게이트 클럭(GSC)이 포함된다. 게이트 스타트 펄스(GSP)는 프레임 주기(즉, 수직 동기 신호의 주기)를 가짐과 아울러 하나의 수평 동기 신호의 기간에 해당하는 폭의 인에이블 펄스를 포함한다. 적어도 하나의 게이트 클럭(GSC)은 수평 동기 신호의 주기 또는 그 정수 배에 해당하는 주기를 가진다.
데이터 드라이버(406)는 노이즈 제거부(100)로부터 화소 데이터를 1 라인 분씩 입력하고 입력된 화소 데이터들을 한꺼번에 아날로그 형태의 화소 구동 신호로 변환한다. 데이터 드라이버(406)에서 발생된 1 라인 분의 화소 구동 신호는 액정 패널(402) 상의 다수의 데이터 라인(DL1~DLm)에 각각 공급된다. 데이터 드라이버(406)에 의한 1 라인 분의 화소 구동 신호의 공급은 액정 패널(402) 상의 다수의 게이트 라인(GL1~GLn) 중 어느 하나가 인에이블되는 동안 진행된다. 이러한 화소 데이터의 입력 및 변환과 화소 구동 신호의 공급 동작을 게이트 라인(GL)의 동동 타이밍과 동기시키기 위하여, 데이터 드라이버(406)는 타이밍 컨트롤러(408)로부터의 데이터 제어 신호(DCS)에 응답한다. 데이터 제어 신호(DCS)는 데이터 인에이블 신호(DE) 및 데이터 클럭(DCLK) 등을 포함한다.
타이밍 컨트롤러(408)는 게이트 드라이버(404)의 게이드 라인 구동 타이밍 및 데이터 드라이버(406)의 데이터 라인 구동 타이밍을 제어한다. 이를 위하여, 타이밍 컨트롤러(408)는 외부의 비디오 신호원(예를 들면, 텔레비젼 수신기의 영상 복조 모듈 및 컴퓨터 시스템의 비디오 카드 등)으로부터 동기 신호에 응답한다. 외부의 비디오 신호원에서 발생되는 동기 신호는 수직 동기 신호(Vsync), 수평 동기 신호(Hsync), 데이터 클럭(DCLK) 및 데이터 인에이블 신호(DE) 등을 포함한다. 타이밍 컨트롤러(408)는, 동기 신호에 기초하여, 게이트 드라이버(404)의 제어에 필요한 게이트 제어 신호(GCS)와 데이터 드라이버(406)의 제어에 필요한 데이터 제어 신호(DCS)를 발생한다. 이에 더하여, 타이밍 컨트롤러(408)는 노이즈 제거부(408)의 데이터 입력 및 출력 타이밍을 제어할 수도 있다. 이 경우, 타이밍 컨트롤러(408)은 동기 신호에 근거하여 노이즈 제거부(100)의 제어에 필요한 필터링 제어 신호를 생성한다. 이 필터링 제어 신호는, 노이즈 제거부(100)에 공급되어, 노이즈 제거부(100)의 동작 타이밍이 게이트 드라이버(404) 및 데이터 드라이버(406)의 동작 타이밍과 동기되게 한다.
노이즈 제거부(100)는 외부의 시스템으로부터 입력된 영상 데이터의 화소 데 이터가 평탄 영역에 포함되는지 비평탄(예를 들어, 에지 영역) 영역에 포함되는지에 따라 상이한 방법으로 노이즈를 제거한다. 상기 노이즈 제거부(100)는 화소 데이터가 비평탄 영역에 포함된 경우에 상기 화소 데이터와 특정 기준값을 이용하여 상기 화소 데이터와 유사함 정도가 높은 인접한 화소 데이터를 추출하여 상기 추출된 화소 데이터를 이용해서 상기 비평탄 영역에 포함된 화소 데이터의 노이즈를 제거한다.
상기 노이즈 제거부(100)에 의해 외부의 시스템으로부터 입력된 영상 데이터의 화소 데이터가 위치한 영역에 따라 상이한 방법을 적용하여 노이즈 제거된 데이터는 상기 데이터 드라이버(406)로 제공되어 상기 액정패널(402) 상에 상기 데이터에 대응되는 화상으로 표시된다.
결국, 상기 액정표시장치는 입력된 영상의 화소 데이터가 포함된 영역이 평탄한지 비평탄한지를 결정하고 평탄한 영역에 속한 경우와 비평탄 영역에 속한 경우에 따라 상이한 방법으로 노이즈를 제거하는 노이즈 제거부를 구비함으로써 효과적으로 노이즈를 제거하여 영상의 경계부분(에지영역)의 블러링을 방지할 수 있다.
또한, 상기 액정표시장치는 상기 영상의 경계부분(에지영역)의 블러링을 방지하여 화질을 향상시킬 수 있다.
이상과 같이, 본 발명이 도면에 도시된 실시예들로 국한하여 설명되었으나, 본 발명이 속하는 기술 분야에 대한 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 기술적 사상 및 범위를 일탈하지 않으면서 다양한 변형, 변경 및 균등한 타 실시예들이 가능하다는 것을 명백하게 알 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 영상 노이즈 제거 장치를 나타낸 도면.
도 2는 도 1의 노이즈 제거 장치의 동작 순서를 나타낸 순서도.
도 3은 도 1의 영상 노이즈 제거 장치의 구성도를 나타낸 도면.
도 4는 도 1의 영상 노이즈 제거 장치를 포함하는 영상 처리 장치를 나타낸 도면.
도 5는 도 1의 영상 노이즈 제거 장치를 구비한 액정표시장치를 나타낸 도면.
<도면의 주요부분에 대한 간단한 설명>
100:영상 노이즈 제거 장치, 노이즈 제거부
102:평탄/비평탄 화소 데이터 분리부
104:제 1 필터링부 106:패턴값 연산부
108:패턴값 비교부
110:유사패턴의 화소 데이터 및 가중치 샘플링부
112:제 2 필터링부 114:가산부
210:프로세서 220:메모리
230:입력버퍼 240:출력버퍼
310:CCD 330:엔코더
340:전송부 402:액정패널
404:게이트 드라이버 406:데이터 드라이버
408:타이밍 컨트롤러
Claims (10)
- 입력된 영상의 화소 데이터가 위치하는 영역에 따라 평탄 영역과 비평탄 영역으로 분리하는 평탄/비평탄 영역 분리부;상기 평탄/비평탄 영역 분리부에서 분리된 평탄 영역에 포함된 화소 데이터의 노이즈를 제거하는 제 1 필터링부;상기 평탄/비평탄 영역 분리부에서 분리된 비평탄 영역에 포함된 화소 데이터를 중심으로 n×n의 제 1 블록을 형성하고 상기 비평탄 영역에 포함된 화소 데이터와 이웃한 화소 데이터를 중심으로 n×n 의 제 2 블록을 형성하여 상기 제 1 및 제 2 블록내에 동일한 위치에 포함된 화소 데이터들의 차이값의 제곱인 패턴값을 산출하는 패턴값 연산부;상기 패턴값 연산부로부터 산출된 패턴값과 특정 기준값(E)을 이용해서 상기 비평탄 영역에 포함된 화소 데이터와 유사함 정도가 높은 이웃한 다수의 화소 데이터를 추출하는 유사패턴 추출부; 및상기 유사패턴 추출부에서 추출된 다수의 화소 데이터들을 이용해서 상기 비평탄 영역에 포함된 화소 데이터의 노이즈를 제거하는 제 2 필터링부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 노이즈 제거장치.
- 제 1항에 있어서,상기 특정 기준값(E)은인 것을 특징으로 하는 영상 노이즈 제거장치.
여기서, n는 상기 블록의 크기를 의미하고,은 미리 설정된 노이즈 분산(상수값)을 나타내는 것임.
- 제 2 항에 있어서,상기 n은 11인 것을 특징으로 하는 영상 노이즈 제거장치.
- 제 1항에 있어서,평틴/비평탄 영역 분리부는 상기 입력된 영상의 화소 데이터를 각각을 중심으로 m×m의 블록을 형성하고 상기 블록 내에 포함된 화소 데이터들의 픽셀값의 변화(Variation) 정도를 기준값(H)과 비교하여 상기 입력된 영상의 화소 데이터가 평탄 영역에 포함되는지 비평탄 영역에 포함되는지를 판단하는 것을 특징으로 하는 영상 노이즈 제거장치.
- 제 4항에 있어서,상기 기준값(H)은인 것을 특징으로 하는 영상 노이즈 제거장치.
여기서, m은 상기 블록의 크기를 의미하고,은 미리 설정된 노이즈 분산(상수값)을 나타내는 것임.
- 입력된 영상의 화소 데이터를 평탄 영역과 비평탄 영역에 포함되는지 여부를 분리하는 단계;상기 분리된 평탄 영역에 포함된 화소 데이터의 노이즈를 제거하는 단계;상기 분리된 비평탄 영역에 포함된 화소 데이터를 중심으로 n×n의 제 1 블록을 형성하고 상기 비평탄 영역에 포함된 화소 데이터와 이웃한 화소 데이터를 중심으로 n×n 의 제 2 블록을 형성하여 상기 제 1 및 제 2 블록내에 동일한 위치에 포함된 화소 데이터들의 차이값의 제곱인 패턴값을 산출하는 단계;상기 산출된 패턴값과 특정 기준값(E)을 이용해서 상기 비평탄 영역에 포함된 화소 데이터와 유사함 정도가 높은 이웃한 다수의 화소 데이터를 추출하는 단계; 및상기 추출된 다수의 화소 데이터들을 이용해서 상기 비평탄 영역에 포함된 화소 데이터의 노이즈를 제거하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 노이즈 제거방법.
- 제 6항에 있어서,상기 특정 기준값(E)은인 것을 특징으로 하는 영상 노 이즈 제거방법.
여기서, n는 상기 블록의 크기를 의미하고,은 미리 설정된 노이즈 분산(상수값)을 나타내는 것임.
- 제 7항에 있어서,상기 n은 11인 것을 특징으로 하는 영상 노이즈 제거방법.
- 액정패널 상에 표시될 영상 데이터를 입력하는 입력부;상기 입력부로부터 입력된 영상 데이터를 상기 영상 데이터의 화소 데이터가 포함된 영역이 평탄한지 비평탄한지를 결정하고 평탄한 영역에 속한 경우와 비평탄 영역에 속한 경우에 따라 상이한 방법으로 노이즈를 제거하는 노이즈 제거부; 및상기 노이즈 제어부로부터 노이즈 제거된 영상 데이터를 제공받아 상기 제공받은 영상 데이터를 데이터 전압으로 변환하여 상기 액정패널로 상기 데이터 전압을 공급하는 데이터 드라이버;를 포함하는 것을 특징으로 하는 액정표시장치.
- 제 9항에 있어서,상기 노이즈 제거부는,상기 입력부로부터 입력된 영상의 데이터를 위치하는 영역에 따라 평탄 영역과 비평탄 영역으로 분리하는 평탄/비평탄 영역 분리부;상기 평탄/비평탄 영역 분리부에서 분리된 평탄 영역에 포함된 화소 데이터의 노이즈를 제거하는 제 1 필터링부;상기 평탄/비평탄 영역 분리부에서 분리된 비평탄 영역에 포함된 화소 데이터를 중심으로 n×n의 제 1 블록을 형성하고 상기 비평탄 영역에 포함된 화소 데이터와 이웃한 화소 데이터를 중심으로 n×n 의 제 2 블록을 형성하여 상기 제 1 및 제 2 블록내에 동일한 위치에 포함된 화소 데이터들의 차이값의 제곱인 패턴값을 산출하는 패턴값 연산부;상기 패턴값 연산부로부터 산출된 패턴값과 특정 기준값(E)을 이용해서 상기 비평탄 영역에 포함된 화소 데이터와 유사함 정도가 높은 이웃한 다수의 화소 데이터를 추출하는 유사패턴 추출부; 및상기 유사패턴 추출부에서 추출된 다수의 화소 데이터들을 이용해서 상기 비평탄 영역에 포함된 화소 데이터의 노이즈를 제거하는 제 2 필터링부를 포함하는 것을 특징으로 하는 액정표시장치.
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