KR101418391B1 - Apparatus and Method for Generating images - Google Patents

Apparatus and Method for Generating images Download PDF

Info

Publication number
KR101418391B1
KR101418391B1 KR1020130024562A KR20130024562A KR101418391B1 KR 101418391 B1 KR101418391 B1 KR 101418391B1 KR 1020130024562 A KR1020130024562 A KR 1020130024562A KR 20130024562 A KR20130024562 A KR 20130024562A KR 101418391 B1 KR101418391 B1 KR 101418391B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
image
pixels
channels
average value
corrected image
Prior art date
Application number
KR1020130024562A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
하영호
이철희
하호건
경왕준
김대철
Original Assignee
경북대학교 산학협력단
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 경북대학교 산학협력단 filed Critical 경북대학교 산학협력단
Priority to KR1020130024562A priority Critical patent/KR101418391B1/en
Application granted granted Critical
Publication of KR101418391B1 publication Critical patent/KR101418391B1/en

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N9/00—Details of colour television systems
    • H04N9/64—Circuits for processing colour signals
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/10—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof for generating image signals from different wavelengths

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Facsimile Image Signal Circuits (AREA)

Abstract

The present invention relates to an image generating apparatus and an image generating method. The image generating apparatus, according to an embodiment of the present invention, includes a channel dividing unit which divides an input image by RGB channels; an average value calculating unit which calculates an average value of each channel using pixel values divided by RGB channels; a chromaticity correction unit which calculates the ratio of one among the RGB channels to the remaining channels, based on the one, and globally corrects the pixels of the input image using correction parameters, based on the calculated ratio, thereby creating a corrected image; a brightness calculating unit which calculates the brightness (Y) using the corrected image; and a contrast correction unit which changes the gradation of pixels of the corrected image within a predetermined range from the minimum and maximum gradation by using the calculated brightness, and outputs a standard image.

Description

영상 생성 장치 및 영상 생성 방법{Apparatus and Method for Generating images}Technical Field [0001] The present invention relates to an image generating apparatus,

본 발명은 영상 생성 장치 및 영상 생성 방법에 관한 것으로서, 더 상세하게는 예컨대 디지털 시네마의 후반 색 보정 시스템에서 후반 작업의 기본 영상이 되는 규격(normalize) 영상을 자동 생성하는 영상 생성 장치 및 영상 생성 방법에 관련된다.The present invention relates to an image generating apparatus and an image generating method, and more particularly, to an image generating apparatus and an image generating method for automatically generating a normalized image serving as a basic image of a post- Lt; / RTI >

후반 색 보정 작업, 즉 DI(Digital Intermediate) 작업은 필름을 스캔한 디지털 영상 또는 디지털 시네마 카메라로 획득한 디지털 영상을 컴퓨터상에서 편집, CG(Computer Graphics), 색 보정, 잡음 제거 등 최종 영상의 완성 전까지의 모든 디지털 보정 작업을 의미한다. 일반적으로 이러한 후반 색 보정 작업은 DI 작업을 담당하는 컬러리스트에 의해서 각각의 프레임 영상마다 수작업을 통해 보정이 이루어진다.The second color correction work, ie, DI (Digital Intermediate) work, is performed by editing a digital image scanned by a film or a digital cinema camera on a computer until completion of the final image, such as computer graphics, color correction, Of all digital calibration operations. Generally, such a second color correction operation is manually performed for each frame image by the color list that is responsible for the DI operation.

도 1은 디지털 시네마 카메라로 획득된 영상과 후반 색 보정 작업에 의한 영상을 대비하여 나타낸 도면이다.1 is a view showing an image obtained by a digital cinema camera and an image obtained by a second-half color correction operation.

일반적으로 디지털 시네마 카메라로 획득된 영상은 도 1의 (a)와 같이 콘트라스트와 컬러가 왜곡되어 영화 현장에서 의도한 컬러와 콘트라스트를 가진 촬영 영상이 획득되지 않는다. 그래서 후반 색 보정 작업을 거쳐 도 1의 (b)와 같이 컬러와 콘트라스트를 보정한다.Generally, an image obtained by a digital cinema camera is distorted in contrast and color as shown in (a) of FIG. 1, so that an image having an intended color and contrast can not be obtained at the scene of a movie. Thus, the color and contrast are corrected as shown in FIG. 1 (b) through the second color correction operation.

그런데, 종래의 후반 색 보정 작업은 각각의 프레임 영상마다 일일이 수작업을 통해 보정이 이루어지기 때문에 많은 작업 시간이 필요한 문제가 있다.However, since the conventional second-half color correction operation is manually performed for each frame image, a large amount of work time is required.

본 발명의 실시예는 예컨대 디지털 시네마의 후반 색 보정 시스템에서 후반 작업의 기본 영상이 되는 규격 영상을 자동 생성하는 영상 생성 장치 및 영상 생성 방법을 제공함에 그 목적이 있다.It is an object of the present invention to provide an image generation apparatus and an image generation method for automatically generating a standard image as a basic image of a post-production in a digital color cinema system.

본 발명의 실시예에 따른 영상 생성 장치는 입력 영상을 RGB의 채널별로 구분하는 채널 구분부, 상기 구분한 RGB의 채널별 화소값들을 이용하여 각 채널의 평균값을 계산하는 평균값 계산부, 상기 RGB의 채널 중 하나의 채널을 기준으로 나머지 채널과의 비율을 산출하고, 상기 산출한 비율에 근거하는 보정 파라미터들을 이용하여 상기 입력 영상의 픽셀들을 전역적으로(globally) 보정한 보정 영상을 생성하는 색도 보정부, 상기 보정 영상을 이용하여 휘도(Y)를 산출하는 휘도 산출부, 및 상기 산출한 휘도를 이용하여 최소 및 최대 계조로부터 일정 범위에 있는 상기 보정 영상의 픽셀들에 대한 계조를 변경하여 규격(normalize) 영상으로 출력하는 콘트라스트(contrast) 보정부를 포함한다.The apparatus for generating an image according to an exemplary embodiment of the present invention includes a channel division unit for dividing an input image into R, G, and B channels, an average value calculation unit for calculating an average value of each channel using pixel values of each of the R, A chroma buffer for generating a corrected image obtained by globally correcting pixels of the input image using correction parameters based on the calculated ratio, A brightness calculating unit for calculating a brightness (Y) using the corrected image, and a controller for changing the gradation of the pixels of the corrected image within a certain range from the minimum and maximum gradations by using the calculated brightness, normalize < / RTI > image.

여기서, 상기 색도 보정부는 지역적(local) 보정이 요청될 때, 상기 보정 영상을 복수의 영역별로 구분하여 지역적으로 보정하는 로컬 보정부를 더 포함하며, 상기 로컬 보정부는, 상기 보정 영상의 픽셀(RGB)마다 평균값을 계산하고, 상기 계산한 평균값에 근거하여 상기 픽셀들을 복수의 영역으로 구분하며, 상기 구분한 각 영역별로 상기 픽셀들의 화소값을 보정하는 것을 특징으로 한다.Here, the chromaticity correction unit may further include a local correction unit for locally correcting the corrected image by dividing the corrected image into a plurality of regions when a local correction is requested, The pixels are divided into a plurality of regions based on the calculated average value, and the pixel values of the pixels are corrected for each of the divided regions.

상기 로컬 보정부는, 상기 각 영역에서 상기 RGB의 채널 중 하나의 채널을 기준으로 나머지 채널과의 비율을 산출하고, 상기 산출한 비율에 근거하는 보정 파라미터들을 이용하여 상기 보정 영상의 픽셀들을 보정하는 것을 특징으로 한다.Wherein the local correction unit calculates a ratio of each of the R, G, and B channels to the remaining channels based on one of the R, G, and B channels, and corrects the pixels of the corrected image using correction parameters based on the calculated ratio .

또한 상기 로컬 보정부는 상기 계산한 평균값을 기설정된 복수의 임계값과 비교하고, 비교 결과에 따라 상기 픽셀들을 복수의 영역으로 구분하는 것을 특징으로 한다.The local correction unit compares the calculated average value with a predetermined plurality of threshold values, and divides the pixels into a plurality of regions according to a comparison result.

상기 색도 보정부는 상기 RGB의 채널 중 G 채널의 평균값을 기준으로 R 및 B 채널과의 비율을 산출하는 것을 특징으로 한다.And the chromaticity correction unit calculates the ratio of the R and B channels based on the average value of the G channels among the RGB channels.

한편, 상기 콘트라스트 보정부는, 상기 픽셀들이 256 계조로 표현되는 경우, 0과 255 계조에서 일정 범위에 속한 픽셀들의 계조를 변경하고, 상기 픽셀들이 64 계조로 표현되는 경우, 0과 63 계조에서 일정 범위에 속하는 픽셀들의 계조를 변경하는 것을 특징으로 한다.Meanwhile, when the pixels are represented by 256 tones, the contrast correcting unit changes the tones of pixels belonging to a certain range at 0 and 255 tones, and when the pixels are represented by 64 tones, And the gradation of the pixels belonging to the pixel is changed.

본 발명의 실시예에 따른 영상 생성 방법은, 입력 영상을 RGB의 채널별로 구분하는 단계, 상기 구분한 RGB의 채널별 화소값들을 이용하여 각 채널의 평균값을 계산하는 단계, 상기 RGB의 채널 중 하나의 채널을 기준으로 나머지 채널과의 비율을 산출하고, 상기 산출한 비율에 근거하는 보정 파라미터들을 이용하여 상기 입력 영상의 픽셀들을 전역적으로 보정한 보정 영상을 생성하는 단계, 상기 보정 영상을 이용하여 휘도(Y)를 산출하는 단계, 및 상기 산출한 휘도를 이용하여 최소 및 최대 계조로부터 일정 범위에 있는 상기 보정 영상의 픽셀들에 대한 계조를 변경하여 규격 영상으로 출력하는 단계를 포함한다.A method of generating an image according to an exemplary embodiment of the present invention includes dividing an input image into RGB channels, calculating an average value of each channel using pixel values of each of the RGB channels, Generating a corrected image that is obtained by globally correcting pixels of the input image using correction parameters based on the calculated ratio; Calculating luminance (Y), and outputting the standard image by changing the gradation of the pixels of the corrected image within a certain range from the minimum and maximum gradations using the calculated luminance.

여기서, 상기 보정 영상을 생성하는 단계는, 지역적 보정이 요청될 때, 상기 보정 영상을 복수의 영역별로 구분하여 지역적으로 보정하는 단계를 더 포함하며, 상기 지역적으로 보정하는 단계는, 상기 보정 영상의 픽셀(RGB)마다 평균값을 계산하고, 상기 계산한 평균값에 근거하여 상기 픽셀들을 복수의 영역으로 구분하며, 상기 구분한 각 영역별로 상기 픽셀들의 화소값을 보정하는 것을 특징으로 한다.The generating of the corrected image may further include locally correcting the corrected image by dividing the corrected image into a plurality of regions when the local correction is requested, Calculates an average value for each pixel (RGB), divides the pixels into a plurality of regions based on the calculated average value, and corrects the pixel values of the pixels for each of the divided regions.

상기 지역적으로 보정하는 단계는, 상기 각 영역에서 상기 RGB의 채널 중 하나의 채널을 기준으로 나머지 채널과의 비율을 산출하고, 상기 산출한 비율에 근거하는 보정 파라미터들을 이용하여 상기 보정 영상의 픽셀들을 보정하는 것을 특징으로 한다.Wherein the step of locally correcting comprises: calculating a ratio of each of the R, G, and B channels to the remaining channels based on one of the R, G, and B channels; and correcting pixels of the corrected image using correction parameters based on the calculated ratio And the correction is performed.

또한 상기 지역적으로 보정하는 단계는, 상기 계산한 평균값을 기설정된 복수의 임계값과 비교하고, 비교 결과에 따라 상기 픽셀들을 복수의 영역으로 구분하는 것을 특징으로 한다.In addition, the step of locally correcting may further include comparing the calculated average value with a predetermined plurality of threshold values, and dividing the pixels into a plurality of regions according to a comparison result.

상기 지역적으로 보정하는 단계는, 상기 RGB의 채널 중 G 채널의 평균값을 기준으로 R 및 B 채널과의 비율을 산출하는 것을 특징으로 한다.The region compensating step calculates the ratio of the R and B channels based on the average value of the G channels among the R, G, and B channels.

한편, 상기 규격 영상으로 출력하는 단계, 상기 픽셀들이 256 계조로 표현되는 경우, 0과 255 계조에서 일정 범위에 속한 픽셀들의 계조를 변경하고, 상기 픽셀들이 64 계조로 표현되는 경우, 0과 63 계조에서 일정 범위에 속하는 픽셀들의 계조를 변경하는 것을 특징으로 한다.If the pixels are represented by 256 tones, the gradation of pixels belonging to a certain range is changed in 0 and 255 tones. If the pixels are represented by 64 tones, 0 and 63 tones The gradation of pixels belonging to a certain range is changed.

본 발명의 실시예에 따르면, 종래 디지털 시네마 영상 제작에서, 수작업으로 이루어지던 후반 색 보정 작업을 위한 규격 영상을 생성해 줌으로써 색 보정 작업이 수월해질 것이다. 또한 작업 시간의 감소로 인해 비용도 절약될 것이다.According to the embodiment of the present invention, in the digital cinema image production in the past, the standard image for the second-half color correction work, which has been performed manually, will be generated, thereby making the color correction work easier. It will also save money due to the reduction of working time.

도 1은 디지털 시네마 카메라로 획득된 영상과 후반 색 보정 작업에 의한 영상을 대비하여 나타낸 도면,
도 2는 본 발명의 실시예에 따라 DI 전후 영상의 색도 및 콘트라스트 분석 과정을 설명하기 위하여 사용된 영상들 중 일부를 나타내는 도면,
도 3은 본 발명의 실시예에 따라 색도 보정을 위한 분석 과정을 설명하기 위한 도면,
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 영상 생성 장치의 구조를 나타내는 도면,
도 5는 도 4에 나타낸 색도 보정 관련 세부 과정을 설명하기 위한 도면,
도 6은 색 공간 변화를 통한 색도와 밝기를 설명하기 위한 도면,
도 7은 블랙과 화이트 레벨에 따른 히스토그램 분포를 설명하기 위한 도면, 그리고
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 영상 생성 과정의 흐름도이다.1 is a view showing a contrast between an image obtained by a digital cinema camera and an image obtained by a second color correction operation,
FIG. 2 is a view showing a part of images used for explaining a chromaticity and contrast analysis process of the front and rear DI images according to an embodiment of the present invention;
3 is a diagram for explaining an analysis process for chromaticity correction according to an embodiment of the present invention,
4 is a diagram illustrating a structure of an image generating apparatus according to an embodiment of the present invention;
FIG. 5 is a view for explaining a detailed process related to chromaticity correction shown in FIG. 4,
6 is a diagram for explaining chromaticity and brightness through color space change,
7 is a diagram for explaining histogram distribution according to black and white levels, and
8 is a flowchart illustrating an image generation process according to an embodiment of the present invention.

이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 대하여 상세히 설명한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

도 2는 본 발명의 실시예에 따라 DI 전후 영상의 색도 및 콘트라스트 분석 과정을 설명하기 위하여 사용된 영상들 중 일부를 나타내는 도면이고, 도 3은 본 발명의 실시예에 따라 색도 보정을 위한 분석 과정을 설명하기 위한 도면이다.FIG. 2 is a diagram illustrating a part of images used for explaining the chromaticity and contrast analysis process of the front and rear DI images according to the embodiment of the present invention. FIG. 3 is a flowchart illustrating an analysis process for chromaticity correction Fig.

본 발명의 실시예에 따른 규격 영상은 가령 알고리즘의 형태로 생성(혹은 구현)될 수 있는데, 도 2의 후반 색 보정을 거친 전후 영상을 비교하여 원인을 분석하였다. 도 2의 (a)는 색 보정 전이고, 도 2의 (b)는 색 보정 후 영상이다.The standard image according to the embodiment of the present invention can be generated (or implemented), for example, in the form of an algorithm. The cause of the standard image is analyzed by comparing the front and rear images subjected to the second half color correction in FIG. 2 (a) is before color correction, and FIG. 2 (b) is after color correction.

도 2를 참조하여 우선 색 보정 전 영상을 분석하면, 영상의 일부에서 색이 변화한 것이 아니라, 전체적인 색이 변화하였다. 예를 들어 색 보정이 되기 전 영상에서는 전체적으로 옐로우(yellow) 톤의 색이 존재한다. 따라서 규격 영상을 생성하기 위하여는 전역적 색 변환이 이루어지도록 구성될 필요가 있다. 전역적인 색 보정을 위해서는 후반 색 보정 전 영상에서 전역적으로 나타나는 색이 존재하는 원인을 분석해서 이를 해결해야 한다. 즉, 색 보정 전 영상에서 전체적으로 옐로우 색이 나타나는 원인을 분석해야 한다. 따라서, 본 발명의 실시예에서는 각 RGB 채널간의 히스토그램 및 평균, 분산과 같은 통계적인 수치를 이용하여 비교하였다.Referring to FIG. 2, when the pre-color-corrected pre-image is analyzed, the overall color is changed not in a part of the image. For example, in the image before color correction, a yellow tone exists as a whole. Therefore, in order to generate a standard image, global color conversion needs to be performed. For global color correction, it is necessary to analyze the cause of global color appearing in the pre-color correction front-end image to solve it. That is, it is necessary to analyze the cause of the yellow color as a whole in the pre-color-corrected image. Accordingly, in the embodiment of the present invention, the histograms and the statistical values such as the mean and variance between the RGB channels are used for comparison.

도 3을 참조해 볼 때, 색 보정 전 영상의 R 채널과 B 채널의 평균 및 히스토그램의 분포가 차이가 나는 것을 알 수 있다. 이를 통해 색 보정 전 영상에서 옐로우 색을 나타나게 하는 원인은 각 RGB 채널의 평균값 비율이 다르기 때문임을 판단할 수 있다. 결과적으로 색 보정 후 영상과 같이 각 RGB 채널의 히스토그램과 평균의 비율이 비슷하게 유지될 수 있도록 각 채널을 보정하게 되면, 전역적으로 나타나는 옐로우 톤의 색을 보정할 수 있게 된다. 따라서 본 발명의 실시예에서는 히스토그램과 평균을 각 채널간에 비슷하게 만듦으로써 규격 영상을 생성하게 된다. 도 3의 표에서 점선으로 나타낸 바와 같이, G 채널은 색 보정 전후가 거의 비슷하다는 것을 알 수 있다. 이와 같은 점에 착안하여, 가령 G 채널의 평균과 히스토그램을 기준으로 R 채널과 B 채널의 평균과 히스토그램을 변화시킬 수 있을 것이다.Referring to FIG. 3, it can be seen that the distribution of the average and histograms of the R and B channels of the pre-color-compensated image is different. Thus, it can be determined that the reason why the yellow color is displayed in the pre-color-corrected image is that the average value ratio of each RGB channel is different. As a result, by correcting each channel so that the ratio of the histogram and the average of each RGB channel can be kept similar to the image after the color correction, the color of the yellow tone that appears globally can be corrected. Therefore, in the embodiment of the present invention, the standard image is generated by making the histogram and the average similar between the channels. As shown by the dotted line in the table of FIG. 3, it can be seen that the G channels are almost similar before and after the color correction. Considering this point, the average and histogram of the R channel and the B channel can be changed based on, for example, the G channel average and the histogram.

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 영상 생성 장치의 구조를 나타내는 도면이고, 도 5는 도 4에 나타낸 색도 보정 관련 세부 과정을 설명하기 위한 도면이다. 또한 도 6은 색 공간 변화를 통한 색도와 밝기를 설명하기 위한 도면이고, 도 7은 블랙과 화이트 레벨에 따른 히스토그램 분포를 설명하기 위한 도면이다.FIG. 4 is a diagram illustrating a structure of an image generating apparatus according to an exemplary embodiment of the present invention, and FIG. 5 is a diagram for explaining a detailed process related to chromaticity correction shown in FIG. FIG. 6 is a view for explaining chromaticity and brightness through a color space change, and FIG. 7 is a diagram for explaining a histogram distribution according to black and white levels.

도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 영상 생성 장치(390)는 채널 구분부(400), 평균값 계산부(410), 색도 보정부(420), 휘도 산출부(430) 및 콘트라스트 보정부(440)의 일부 또는 전부를 포함하며, 저장부(미도시) 및 제어부(미도시)를 일부 또는 전부를 더 포함할 수 있다.4, an image generating apparatus 390 according to an exemplary embodiment of the present invention includes a channel classifying unit 400, an average value calculating unit 410, a chromaticity adjusting unit 420, a brightness calculating unit 430, And may include a part or all of the contrast correction unit 440, and may further include a part or all of a storage unit (not shown) and a control unit (not shown).

여기서 일부 또는 전부를 포함한다는 것은 일부 구성요소가 생략되거나, 하나의 구성요소가 다른 구성요소에 통합되어 구성될 수 있는 것 등을 의미하는 것으로서, 발명의 충분한 이해를 돕기 위하여 전부 포함하는 것으로 설명한다.The inclusion of some or all of them means that some constituent elements are omitted or that one constituent element can be constituted by being integrated with another constituent element or the like, and the description is made to include all of them in order to facilitate a sufficient understanding of the invention .

채널 구분부(400)는 입력 영상을 RGB의 각 채널로 분리한다. 여기서, 각 채널로 분리한다는 것은 입력 영상에서 R, G, B의 서브 픽셀들에 대한 화소값 정보를 각각 얻는 과정으로 이해해도 좋을 것이다. 채널별로 화소값 정보를 얻기 위하여, 예컨대, 채널 구분부(400)는 R 채널, 즉 R의 서브 픽셀들에 대한 화소값 정보를 먼저 취득하고, G 및 B 채널의 화소값 정보를 순차적으로 취득할 수 있을 것이다.The channel classifying unit 400 separates the input image into RGB channels. Here, the separation into the respective channels may be understood as a process of obtaining pixel value information for the R, G, and B subpixels in the input image, respectively. In order to obtain pixel value information for each channel, for example, the channel classifying unit 400 acquires pixel value information for the R channel, that is, R subpixels first, and acquires pixel value information of the G and B channels sequentially It will be possible.

평균값 계산부(410)는 채널 구분부(400)에서 구분한 RGB의 각 채널에 대한 화소값 정보를 이용하여 평균값(혹은 평균 색도)을 계산한다. 즉, 평균값은 서브 픽셀별로 계산되는 것이다. 그리고 화소값 정보란 계조 정보이므로 결국 평균값은 계조값의 평균이 되는 것이다.The average value calculation unit 410 calculates an average value (or an average chromaticity value) using the pixel value information for each channel of RGB separated by the channel classifying unit 400. [ That is, the average value is calculated for each subpixel. Since the pixel value information is the gradation information, the average value becomes the average of the gradation values.

색도 보정부(420)는 평균값 중에 G 채널의 평균값을 기준으로 RGB 값의 비율을 비슷하게 보정한다. 예를 들어, 위의 도 2 및 3의 분석 과정에서 색 보정 전과 색 보정 후의 G 채널은 크게 변화가 없다는 것에 근거하여 G 채널의 평균값을 정규화하여 1로 정의하고, G의 정규화에 따른 스케일(scale) 값을 R 및 B에 곱해주어 G 채널의 평균값을 기준으로 한 컬러 보정 파라미터 값을 결정하는 것이다. 그리고 컬러 보정 파라미터 값을 입력 영상의 각 픽셀들에 곱해주어 입력 영상에 대한 전역적(global) 컬러 보정을 수행하게 된다. 이와 관련해 본 발명의 실시예에서는 G 채널을 기준으로 비율을 계산하는 것을 예로 들어 설명하였지만, 그것에 특별히 한정하지는 않을 것이다.The chromaticity correction unit 420 similarly corrects the ratio of the RGB values based on the average value of the G channels among the average values. For example, in the analysis process of FIGS. 2 and 3, the average value of the G channel before and after the color correction is normalized to be 1, and the scale corresponding to the normalization of G ) Is multiplied by R and B to determine the color correction parameter value based on the average value of the G channel. Then, each pixel of the input image is multiplied by the color correction parameter value to perform a global color correction on the input image. In this regard, in the embodiment of the present invention, the calculation of the ratio based on the G channel has been described as an example, but the present invention is not limited thereto.

도 5를 도 4와 함께 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 색도 보정부(420)는 입력 영상에 대하여 전역적으로 컬러 보정을 수행한 후, 지역적(local) 보정이 필요하다고 판단될 때 지역적 보정을 추가로 수행할 수 있다. 여기서 지역적 보정이란 보정 영상을 복수의 영역으로 구분한 후, 구분한 영역 내에서 보정을 추가로 수행하는 것을 의미한다. 이와 같은 지역적 보정을 위하여 색도 보정부(420)는 입력 영상을 전역적으로 보정한 보정 영상에서 픽셀별로 다시 평균값을 계산할 수 있다. 가령, 전역적 보정 단계에서는 서브 픽셀별로 평균값을 계산하였다면, 지역적 보정 단계에서는 픽셀별로 평균값을 계산하는 것이다.Referring to FIG. 5 together with FIG. 4, the chromaticity correction unit 420 according to the embodiment of the present invention performs color correction globally on an input image, and then performs local color correction Further calibration can be performed. Here, the local correction means that the correction image is divided into a plurality of regions, and then the correction is further performed within the divided regions. For such local correction, the chromaticity correction unit 420 may calculate the average value again for each pixel in the corrected image obtained by globally correcting the input image. For example, if the average value is calculated for each subpixel in the global correction step, the average value is calculated for each pixel in the local correction step.

이어 색도 보정부(420)는 보정 영상의 각 픽셀을 평균값에 따라 복수의 영역으로 구분한다. 예컨대 색도 보정부(420)는 계산된 평균값을 기설정된 임계값과 비교하여 저(low), 중(middle), 고(high)의 세 영역으로 구분할 수 있다. 가령 RGB의 화소가 64 계조나 256 계조로 표현된다고 가정할 때, 3개 영역으로 구분하기 위하여 색도 보정부(420)는 서로 다른 크기의 3개 임계값을 이용할 수 있을 것이다.The chromaticity correction unit 420 then divides each pixel of the corrected image into a plurality of regions according to an average value. For example, the chromaticity correction unit 420 may divide the calculated average value into three regions of low, middle, and high by comparing the calculated average value with a preset threshold value. Assuming that RGB pixels are represented by 64 gradations or 256 gradations, the chromaticity corrector 420 may use three threshold values of different sizes to divide into three regions.

이후 색도 보정부(420)는 지역적 보정을 위하여 각 영역에 포함되는 픽셀들에 대하여 컬러 보정을 수행한다. 예를 들어, 저 영역에 해당되는 픽셀들에 대하여 RGB 채널 중 하나의 채널을 기준으로 나머지 채널의 화소값을 조정하여 컬러 보정을 수행할 수 있다. 이를 위하여 색도 보정부(420)는 각 화소값에 따라 구분된 범위 내에서 각 채널의 평균값을 다시 계산하고, 평균값 중에 하나의 채널 값을 기준으로 RGB 값의 비율을 비슷하게 보정할 수 있다. 앞서 전역적 보정 과정과 유사하게 G 평균값을 기준으로 하는 경우, 색도 보정부(420)는 각 화소값에 따라 구분된 범위 내에서 컬러 보정 파라미터 값을 먼저 결정한 후, 이를 보정 영상의 각 픽셀들에 곱해주어 지역적 컬러 보정을 수행할 수 있게 된다.Then, the chromaticity correction unit 420 performs color correction on the pixels included in each region for local correction. For example, it is possible to perform color correction by adjusting the pixel values of the remaining channels based on one of the RGB channels for pixels corresponding to the low region. For this, the chromaticity correction unit 420 may re-calculate the average value of each channel within a range classified according to each pixel value, and may correct the ratio of RGB values based on one channel value among the average values similarly. In a case where the G average value is used as a reference in a similar manner to the global correction process, the chromaticity correction unit 420 first determines a color correction parameter value within a range classified according to each pixel value, So that local color correction can be performed.

휘도 산출부(430)는 콘트라스트 보정을 위한 하나의 구성(혹은 과정)으로서, 전역적 보정이 이루어진 입력 영상에 대한 보정 영상을 이용하여 휘도를 산출한다. 나아가 휘도 산출부(430)는 전역적 보정에 이어 지역적 보정까지 이루어져야 한다고 판단된 경우, 지역적 보정이 이루어진 입력 영상에 대한 보정 영상을 이용하여 휘도를 산출할 수 있다. 본 발명의 실시예에 따라 휘도 산출부(430)는 휘도를 산출하는 하나의 방법으로서, 보정 영상에서 픽셀들의 화소값들을 취합하여 평균을 내고, 그 평균에 의해 산출된 평균값을 휘도로서 산출할 수 있다. 이의 과정에서 더 나아가 휘도 산출부(430)는 픽셀들의 휘도값을 계조별로 구분할 수도 있을 것이다.The luminance calculator 430 is a constituent (or a process) for contrast correction, and calculates the luminance using the corrected image for the input image subjected to global correction. Further, when it is determined that the local correction should be performed after the global correction, the brightness calculating unit 430 may calculate the brightness using the corrected image of the input image subjected to the local correction. According to the embodiment of the present invention, the brightness calculating unit 430 is a method of calculating brightness, which calculates the average value calculated by combining the pixel values of the pixels in the corrected image, have. In the course of this process, the luminance calculator 430 may divide the luminance value of the pixels by gradation.

도 6을 함께 참조하면, 예컨대 본 발명의 실시예에 따른 영상 생성 장치(390)는 색공간 변환 기능을 수행할 수 있다. 영상이 잘 표현되기 위해서는 각 채널의 계조가 균등하게 분포하도록 조절되어야 한다. 그러나, 일반적으로 사용하는 RGB 색 공간에서는 채널간의 상관으로 영상의 색도 변화하게 된다. 따라서, 이러한 색의 왜곡을 줄이기 위해 색 공간 변환을 통한 밝기와 색도를 분리하고 밝기 성분만을 추출하여 분석하는 것이 바람직할 것이다.Referring to FIG. 6, for example, the image generating apparatus 390 according to the embodiment of the present invention may perform a color space conversion function. In order for the image to be well represented, the gradation of each channel must be adjusted to be evenly distributed. However, in the RGB color space used in general, the chromaticity of the image changes due to the correlation between the channels. Therefore, in order to reduce the distortion of the color, it is desirable to separate the brightness and the chroma through the color space conversion and extract and analyze only the brightness component.

한편, 콘트라스트 보정부(440)는 휘도 산출부(430)에서 산출된 휘도값을 조정하여 보정 영상을 출력한다. 예를 들어, 콘트라스트 보정부(440)는 도 4에서 볼 수 있는 바와 같이 색도 보정부(420)에서 제공한 보정 영상에 대하여 블랙(B) 및 화이트(W) 레벨을 조정하여 규격 영상을 출력할 수 있다. 가령, 도 7의 히스토그램상에서 볼 때, 최소 및 최대 계조에 해당되는 일정 범위의 블랙과 화이트 레벨을 조정하여 출력할 수 있는 것이다. 이는 다시 말해, 보정 영상에서, 도 7의 히스트그램 상에서 일정 범위의 블랙 및 화이트 레벨에 포함되는 픽셀들의 계조값을 조정하는 것으로 이해될 수도 있을 것이다.On the other hand, the contrast correction unit 440 adjusts the luminance value calculated by the luminance calculation unit 430 and outputs a corrected image. For example, as shown in FIG. 4, the contrast correction unit 440 adjusts the black (B) and white (W) levels of the corrected image provided by the chromaticity correction unit 420 to output a standard image . For example, when viewed on the histogram of FIG. 7, the black and white levels corresponding to the minimum and maximum gradations can be adjusted and output. In other words, it may be understood that, in the corrected image, the tone values of pixels included in a certain range of black and white levels on the histogram of FIG. 7 are adjusted.

이러한 블랙과 화이트 레벨의 그레이 계조를 조정하는 것은 시스템 사용자가 기설정하거나, 프로그램의 경우에는 이를 반영해 넣음으로써 콘트라스트 보정부(440)는 기설정된 값만큼 보정 영상을 변경하여 출력할 수 있다. 실질적으로 규격 색감을 위해서는 우선 블랙과 화이트를 정확하게 표현해야 하지만 밤, 낮, 그리고 광원이 서로 다른 영상에서와 같이 장면에 따라 블랙과 화이트의 표현이 달라질 수 있기 때문에 이에 상응하는 적합한 레벨을 설정하기 위해 여러 조건에 따른 장면의 분석 과정이 선행되어야 한다. 가령, 실험을 통해 도 7에서와 같이 블랙 및 화이트 레벨은 회색 계조의 총 범위에서 대략 하위 10%, 상위 10%로 각각 설정하였기 때문에 이에 따른 히스토그램의 수정이 이루어져야 하는 것이다.The contrast adjustment unit 440 may change the corrected image by a preset value by setting the gray level of the black level and the white level in advance by the system user or by reflecting the gray level in the case of the program. In order to achieve a practically standard color, black and white should be expressed accurately. However, since black and white representations vary depending on the scene, such as night, day, and light sources, The scene analysis process according to various conditions should be preceded. For example, as shown in FIG. 7, since the black and white levels are set to about the lower 10% and the upper 10% in the total range of the gray gradation, the histogram should be corrected accordingly.

결국, 본 발명의 실시예에 따른 영상 생성 장치(390)의 휘도 산출부(430) 및 콘트라스트 보정부(440)는 콘트라스트 보정을 수행하기 위하여 회색 계조의 변화를 추정하고, 블랙과 화이트를 정확히 표현하여 규격 영상 색감을 생성하는 것이다.As a result, the brightness calculating unit 430 and the contrast correcting unit 440 of the image generating apparatus 390 according to the embodiment of the present invention estimate the gray level change to perform the contrast correction, Thereby generating a standard image color.

한편, 저장부는 영상 생성 장치(390)의 동작 과정에서 처리되는 데이터 또는 정보들을 저장한다면, 제어부는 영상 생성 장치(390)를 구성하는 구성요소들의 전반적인 동작을 제어한다고 볼 수 있다. 다만, 상기한 영상 생성 장치(390)의 구성요소들이 하나 또는 둘 이상 통합되어 알고리즘의 형태로서 구현된다면, 위의 저장부 및 제어부는 생략되어 구성될 수도 있으므로 본 발명의 실시예에서는 영상 생성 장치(390)를 어떠한 형태로 구성하느냐에 특별히 한정하지는 않을 것이다.Meanwhile, if the storage unit stores data or information to be processed during the operation of the image generating apparatus 390, the control unit may control the overall operation of the elements constituting the image generating apparatus 390. However, if one or more of the components of the image generating apparatus 390 are integrated and implemented in the form of an algorithm, the storage unit and the control unit may be omitted and configured. Therefore, in the embodiment of the present invention, 390) is not particularly limited.

또한 본 발명의 실시예에 따른 영상 생성 장치(390)는 도 4에 도시된 바와 같이, RGB의 각 채널에 대한 색도 분포를 히스토그램상에서, 확인하고, 콘트라스트 조절을 위하여 휘도 분포를 히스토그램상에서 확인할 수 있도록 하는 과정을 추가로 수행할 수 있다. 따라서, 영상 생성 장치(390), 더 정확하게는 평균값 계산부(410) 및 휘도 산출부(430)는 이와 같은 동작을 추가로 수행하기 위한 구성 및 과정을 추가로 포함할 수 있을 것이다.In addition, as shown in FIG. 4, the image generating apparatus 390 according to the embodiment of the present invention checks the chromaticity distribution of each channel of RGB on the histogram, and confirms the luminance distribution on the histogram for contrast adjustment Can be performed. Accordingly, the image generating apparatus 390, more precisely, the average value calculating unit 410 and the brightness calculating unit 430 may further include a configuration and a process for further performing such an operation.

도 8은 본 발명의 실시예에 따른 영상 생성 과정의 흐름도이다.8 is a flowchart illustrating an image generation process according to an embodiment of the present invention.

설명의 편의상 도 8을 도 4와 함께 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 영상 생성 장치(390)는 입력 영상을 RGB의 각 채널로 구분한다(S800). 여기서 구분한다는 것은 물리적인 구분이라기보다는 입력 영상에서 R 채널을 이루는 서브 픽셀들의 화소값을 획득하고, G 및 B 채널의 서브 픽셀들에 대하여도 화소값을 순차적으로 획득하는 과정이라 볼 수 있다.Referring to FIG. 8, for convenience of explanation, the image generating apparatus 390 according to the embodiment of the present invention divides an input image into RGB channels (S800). Here, the division is not a physical division but a process of acquiring the pixel values of the subpixels constituting the R channel in the input image and sequentially acquiring the pixel values of the G and B channel subpixels.

이어 영상 생성 장치(390)는 구분한 각 채널별 화소값들을 이용하여 평균값을 계산한다(S810). 이를 통해, 입력 영상에서 R, G, B 채널의 각각에 대한 3개의 평균값이 산출되는 것이다.Next, the image generating apparatus 390 calculates an average value by using the pixel values for each channel (S810). Accordingly, three average values for each of the R, G, and B channels in the input image are calculated.

또한 영상 생성 장치(390)는 입력 영상에 대한 전역적 및 지역적 컬러 보정을 수행한다(S820). 더 정확히 말해, 본 발명의 실시예에 따른 영상 생성 장치(390)는 입력 영상에 대한 전역적 보정만을 수행할 수 있고, 필요하다면 지역적 컬러 보정을 추가로 수행할 수 있다. 이는 시스템 설계자에 의해 얼마든지 조정될 수 있는 것이므로 이에 특별히 한정하지는 않을 것이다.Also, the image generating apparatus 390 performs global and local color correction on the input image (S820). More precisely, the image generating apparatus 390 according to the embodiment of the present invention may perform only global correction of the input image, and may further perform local color correction, if necessary. It is not specially limited as it can be adjusted by the system designer as much as possible.

여기서, 전역적 컬러 보정이란, 가령 RGB 채널의 각 평균값에서 G 채널의 평균값을 기준으로 RGB 값의 비율을 비슷하게 보정하는 것이다. 이와 관련해서는 앞서 충분히 설명하였으므로 더 이상의 설명은 생략하도록 한다. 또한 지역적 컬러 보정이란 전역적 컬러 보정이 이루어진 보정 영상을 다시 복수의 영역으로 구분하고, 구분한 영역별로 전역적 컬러 보정과 유사한 방식으로 보정을 추가로 수행하는 것이다. 이에 대하여도 앞서 충분히 설명하였으므로 더 이상의 설명은 생략한다.Here, the global color correction is a method of similarly correcting the ratio of the RGB values based on the average value of the G channel in each average value of the RGB channels. In this regard, the description has been described in sufficient detail so that further explanation is omitted. Also, the regional color correction is to divide the corrected image having global color correction into a plurality of regions and further perform correction in a manner similar to global color correction for each divided region. Since this has been described above well, further explanation is omitted.

이와 같이 영상 생성 장치(390)는 색도 보정 과정이 완료되면, 계속해서 콘트라스트 보정을 위한 과정을 수행한다. 그 과정의 하나로서 영상 생성 장치(390)는 입력 영상의 색도가 보정된 보정 영상을 이용하여 휘도(Y)를 산출한다(S830). 이의 과정에서 예컨대, 영상 생성 장치(390)는 도 4의 히스토그램 상에서 볼 수 있는 바와 같이, 픽셀들의 휘도를 산출하여 계조 별로 화소들을 구분할 수 있다.When the chromaticity correction process is completed, the image generation device 390 performs the process for the contrast correction. As one of the processes, the image generating apparatus 390 calculates the luminance Y using the corrected image whose chromaticity of the input image is corrected (S830). In this process, for example, as shown in the histogram of FIG. 4, the image generating apparatus 390 may calculate the brightness of the pixels to distinguish the pixels by gradation.

그리고 영상 생성 장치(390)는 산출한 휘도를 이용하여 최소 및 최대 계조에서 일정 범위에 해당되는 보정 영상의 픽셀들에 대하여 계조를 변경하여 규격 영상을 출력한다(S840). 다시 말해, 도 4의 히스토그램 상에서 볼 때, 전체 범위, 가령 256 계조의 하위 및 상위 각각 10%에 해당되는 보정 영상의 픽셀들에 대하여 계조를 변경할 수 있다. 즉 블랙 및 화이트 레벨에 해당되는 픽셀들의 계조값이 변경되는 것이다. 그 결과, 보정 영상의 콘트라스트는 변경되어 규격 영상으로 출력된다.In operation S840, the image generating device 390 changes the gradation of the pixels of the corrected image corresponding to a certain range in the minimum and maximum gradations by using the calculated luminance, and outputs the standard image. In other words, when viewed on the histogram of FIG. 4, the gradation can be changed for the pixels of the correction image corresponding to the entire range, for example, 10% of the lower and upper 256 gradations, respectively. That is, the gradation values of the pixels corresponding to the black and white levels are changed. As a result, the contrast of the corrected image is changed and output as a standard image.

한편 본 발명의 실시예를 구성하는 모든 구성요소들이 하나로 결합하거나 결합하여 동작하는 것으로 설명되었다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성 요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다. 또한, 그 모든 구성요소들이 각각 하나의 독립적인 하드웨어로 구현될 수 있지만, 각 구성 요소들의 그 일부 또는 전부가 선택적으로 조합되어 하나 또는 복수 개의 하드웨어에서 조합된 일부 또는 전부의 기능을 수행하는 프로그램 모듈을 갖는 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수도 있다. 그 컴퓨터 프로그램을 구성하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 본 발명의 기술 분야의 당업자에 의해 용이하게 추론될 수 있을 것이다. 이러한 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 저장매체(computer readable media)에 저장되어 컴퓨터에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써, 본 발명의 실시예를 구현할 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 저장매체로서는 자기 기록매체, 광 기록매체, 캐리어 웨이브 매체 등이 포함될 수 있다.While the present invention has been described in connection with what is presently considered to be the most practical and preferred embodiment, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments. That is, within the scope of the present invention, all of the components may be selectively coupled to one or more of them. In addition, although all of the components may be implemented as one independent hardware, some or all of the components may be selectively combined to perform a part or all of the functions in one or a plurality of hardware. As shown in FIG. The codes and code segments constituting the computer program may be easily deduced by those skilled in the art. Such a computer program may be stored in a computer readable medium and read and executed by a computer to implement an embodiment of the present invention. As the storage medium of the computer program, a magnetic recording medium, an optical recording medium, a carrier wave medium, or the like may be included.

이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어서는 안 될 것이다.While the invention has been described in connection with what is presently considered to be practical exemplary embodiments, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments, but, on the contrary, 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 present invention.

400: 채널 구분부 410: 평균값 계산부
420: 색도 보정부 430: 휘도 산출부
440: 콘트라스트 보정부400: channel classifying unit 410: average value calculating unit
420: chromaticity correction unit 430: luminance calculation unit
440: Contrast correction section

Claims (12)

입력 영상을 RGB의 채널별로 구분하는 채널 구분부;
상기 구분한 RGB의 채널별 화소값들을 이용하여 각 채널의 평균값을 계산하는 평균값 계산부;
상기 RGB의 채널 중 하나의 채널을 기준으로 나머지 채널과의 비율을 산출하고, 상기 산출한 비율에 근거하는 보정 파라미터들을 이용하여 상기 입력 영상의 픽셀들을 전역적으로(globally) 보정한 보정 영상을 생성하는 색도 보정부;
상기 보정 영상을 이용하여 휘도(Y)를 산출하는 휘도 산출부; 및
상기 산출한 휘도를 이용하여 최소 및 최대 계조로부터 일정 범위에 있는 상기 보정 영상의 픽셀들에 대한 계조를 변경하여 규격(normalize) 영상으로 출력하는 콘트라스트(contrast) 보정부;를 포함하고,
상기 규격(normalize)영상은,
상기 각 채널의 평균값 및 히스토그램이 기설정된 범위 내에 존재하는 것을 특징으로 하는 영상 생성 장치.A channel classifying unit for classifying input images into RGB channels;
An average value calculation unit for calculating an average value of each channel using pixel values of each of the divided RGB channels;
Calculates a ratio of the remaining channels based on one of the channels of the RGB channels, and generates a corrected image in which the pixels of the input image are globally corrected using correction parameters based on the calculated ratio A chromaticity correction unit;
A luminance calculating unit for calculating a luminance (Y) using the corrected image; And
And a contrast correcting unit for changing the gradation of the pixels of the corrected image within a certain range from the minimum and maximum gradations using the calculated brightness and outputting the gradation as a normalized image,
The normalized image is a normalized image,
Wherein the average value of each channel and the histogram are within a predetermined range. 제1항에 있어서,
상기 색도 보정부는 지역적(local) 보정이 요청될 때, 상기 보정 영상을 복수의 영역별로 구분하여 지역적으로 보정하는 로컬 보정부;를 더 포함하며,
상기 로컬 보정부는,
상기 보정 영상의 픽셀(RGB)마다 평균값을 계산하고, 상기 계산한 평균값에 근거하여 상기 픽셀들을 복수의 영역으로 구분하며, 상기 구분한 각 영역별로 상기 픽셀들의 화소값을 보정하는 것을 특징으로 하는 영상 생성 장치.The method according to claim 1,
Wherein the chromaticity correction unit further includes a local correction unit for locally correcting the corrected image by dividing the corrected image into a plurality of regions when a local correction is requested,
Wherein the local correction unit comprises:
Wherein the image processing unit calculates an average value for each pixel (RGB) of the corrected image, divides the pixels into a plurality of regions based on the calculated average value, and corrects the pixel values of the pixels for each of the divided regions. Generating device. 제2항에 있어서,
상기 로컬 보정부는,
상기 각 영역에서 상기 RGB의 채널 중 하나의 채널을 기준으로 나머지 채널과의 비율을 산출하고, 상기 산출한 비율에 근거하는 보정 파라미터들을 이용하여 상기 보정 영상의 픽셀들을 보정하는 것을 특징으로 하는 영상 생성 장치.3. The method of claim 2,
Wherein the local correction unit comprises:
Calculating a ratio of each of the RGB channels to the remaining channels based on one of the channels of the RGB, and correcting the pixels of the corrected image using correction parameters based on the calculated ratio, Device. 제2항에 있어서,
상기 로컬 보정부는 상기 계산한 평균값을 기설정된 복수의 임계값과 비교하고, 비교 결과에 따라 상기 픽셀들을 복수의 영역으로 구분하는 것을 특징으로 하는 영상 생성 장치.3. The method of claim 2,
Wherein the local correction unit compares the calculated average value with a predetermined plurality of thresholds, and divides the pixels into a plurality of regions according to a comparison result. 제2항에 있어서,
상기 색도 보정부는 상기 RGB의 채널 중 G 채널의 평균값을 기준으로 R 및 B 채널과의 비율을 산출하는 것을 특징으로 하는 영상 생성 장치.3. The method of claim 2,
Wherein the chromaticity correction unit calculates the ratio of the R and B channels based on the average value of the G channels among the RGB channels. 제1항에 있어서,
상기 콘트라스트 보정부는,
상기 픽셀들이 256 계조로 표현되는 경우, 0과 255 계조에서 일정 범위에 속한 픽셀들의 계조를 변경하고,
상기 픽셀들이 64 계조로 표현되는 경우, 0과 63 계조에서 일정 범위에 속하는 픽셀들의 계조를 변경하는 것을 특징으로 하는 영상 생성 장치.The method according to claim 1,
Wherein the contrast correcting unit comprises:
When the pixels are represented by 256 tones, the gradation of pixels belonging to a certain range is changed at 0 and 255 tones,
Wherein the gradation of pixels belonging to a certain range is changed at 0 and 63 gradations when the pixels are represented by 64 gradations. 입력 영상을 RGB의 채널별로 구분하는 단계;
상기 구분한 RGB의 채널별 화소값들을 이용하여 각 채널의 평균값을 계산하는 단계;
상기 RGB의 채널 중 하나의 채널을 기준으로 나머지 채널과의 비율을 산출하고, 상기 산출한 비율에 근거하는 보정 파라미터들을 이용하여 상기 입력 영상의 픽셀들을 전역적으로(globally) 보정한 보정 영상을 생성하는 단계;
상기 보정 영상을 이용하여 휘도(Y)를 산출하는 단계; 및
상기 산출한 휘도를 이용하여 최소 및 최대 계조로부터 일정 범위에 있는 상기 보정 영상의 픽셀들에 대한 계조를 변경하여 규격(normalize) 영상으로 출력하는 단계;를 포함하고,
상기 규격(normalize)영상은,
상기 각 채널의 평균값 및 히스토그램이 기설정된 범위 내에 존재하는 것을 특징으로 하는 영상 생성 방법.Dividing an input image into RGB channels;
Calculating an average value of each channel using the separated pixel values of each of the RGB channels;
Calculates a ratio of the remaining channels based on one of the channels of the RGB channels, and generates a corrected image in which the pixels of the input image are globally corrected using correction parameters based on the calculated ratio ;
Calculating a luminance (Y) using the corrected image; And
And changing the gradation of the pixels of the corrected image within a certain range from the minimum and maximum gradations using the calculated brightness to output as a normalized image,
The normalized image is a normalized image,
Wherein the average value of each channel and the histogram are within a preset range. 제7항에 있어서,
상기 보정 영상을 생성하는 단계는, 지역적(local) 보정이 요청될 때, 상기 보정 영상을 복수의 영역별로 구분하여 지역적으로 보정하는 단계;를 더 포함하며,
상기 지역적으로 보정하는 단계는,
상기 보정 영상의 픽셀(RGB)마다 평균값을 계산하고, 상기 계산한 평균값에 근거하여 상기 픽셀들을 복수의 영역으로 구분하며, 상기 구분한 각 영역별로 상기 픽셀들의 화소값을 보정하는 것을 특징으로 하는 영상 생성 방법.8. The method of claim 7,
The generating of the corrected image may further include locally correcting the corrected image by dividing the corrected image into a plurality of regions when a local correction is requested,
Wherein the locally correcting comprises:
Wherein the image processing unit calculates an average value for each pixel (RGB) of the corrected image, divides the pixels into a plurality of regions based on the calculated average value, and corrects the pixel values of the pixels for each of the divided regions. Generation method. 제8항에 있어서,
상기 지역적으로 보정하는 단계는,
상기 각 영역에서 상기 RGB의 채널 중 하나의 채널을 기준으로 나머지 채널과의 비율을 산출하고, 상기 산출한 비율에 근거하는 보정 파라미터들을 이용하여 상기 보정 영상의 픽셀들을 보정하는 것을 특징으로 하는 영상 생성 방법.9. The method of claim 8,
Wherein the locally correcting comprises:
Calculating a ratio of each of the RGB channels to the remaining channels based on one of the channels of the RGB, and correcting the pixels of the corrected image using correction parameters based on the calculated ratio, Way. 제8항에 있어서,
상기 지역적으로 보정하는 단계는, 상기 계산한 평균값을 기설정된 복수의 임계값과 비교하고, 비교 결과에 따라 상기 픽셀들을 복수의 영역으로 구분하는 것을 특징으로 하는 영상 생성 방법.9. The method of claim 8,
Wherein the locally correcting step compares the calculated average value with a predetermined plurality of threshold values and divides the pixels into a plurality of regions according to a result of the comparison. 제8항에 있어서,
상기 지역적으로 보정하는 단계는, 상기 RGB의 채널 중 G 채널의 평균값을 기준으로 R 및 B 채널과의 비율을 산출하는 것을 특징으로 하는 영상 생성 방법.9. The method of claim 8,
Wherein the locally correcting step calculates the ratio of the R and B channels based on the average value of the G channels among the R, G, and B channels. 제7항에 있어서,
상기 규격 영상으로 출력하는 단계,
상기 픽셀들이 256 계조로 표현되는 경우, 0과 255 계조에서 일정 범위에 속한 픽셀들의 계조를 변경하고,
상기 픽셀들이 64 계조로 표현되는 경우, 0과 63 계조에서 일정 범위에 속하는 픽셀들의 계조를 변경하는 것을 특징으로 하는 영상 생성 방법.8. The method of claim 7,
Outputting the standard image,
When the pixels are represented by 256 tones, the gradation of pixels belonging to a certain range is changed at 0 and 255 tones,
Wherein the gradation of pixels belonging to a certain range is varied in 0 and 63 gradations when the pixels are represented by 64 gradations.
KR1020130024562A 2013-03-07 2013-03-07 Apparatus and Method for Generating images KR101418391B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020130024562A KR101418391B1 (en) 2013-03-07 2013-03-07 Apparatus and Method for Generating images

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020130024562A KR101418391B1 (en) 2013-03-07 2013-03-07 Apparatus and Method for Generating images

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR101418391B1 true KR101418391B1 (en) 2014-07-11

Family

ID=51741898

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020130024562A KR101418391B1 (en) 2013-03-07 2013-03-07 Apparatus and Method for Generating images

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101418391B1 (en)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001203900A (en) 2000-01-21 2001-07-27 Minolta Co Ltd Image reader
KR20070122111A (en) * 2006-06-24 2007-12-28 엘지전자 주식회사 Method and apparatus for controlling video quality of (an) image display device
JP2012165146A (en) 2011-02-04 2012-08-30 Canon Inc Image processing apparatus and method

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001203900A (en) 2000-01-21 2001-07-27 Minolta Co Ltd Image reader
KR20070122111A (en) * 2006-06-24 2007-12-28 엘지전자 주식회사 Method and apparatus for controlling video quality of (an) image display device
JP2012165146A (en) 2011-02-04 2012-08-30 Canon Inc Image processing apparatus and method

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9685120B2 (en) Image formats and related methods and apparatuses
US10319085B2 (en) Metadata-based image processing method and apparatus
US10885614B2 (en) Electronic device performing image conversion, and method thereof
US9532022B2 (en) Color grading apparatus and methods
JP5611457B2 (en) Gradation and color gamut mapping method and apparatus
US10298857B2 (en) Image processing method and apparatus, integrated circuitry and recording medium for applying gain to a pixel
US8417032B2 (en) Adjustment of image luminance values using combined histogram
KR100916073B1 (en) Apparatus and method of stretching histogram for enhancing contrast of image
US10277783B2 (en) Method and device for image display based on metadata, and recording medium therefor
KR20210027500A (en) Scalable systems for controlling color management comprising varying levels of metadata
US20190362202A1 (en) Image processing apparatus, display system, image processing method and storage medium
WO2021218603A1 (en) Image processing method and projection system
JP2009171585A (en) Color recovery method and system
TW201410005A (en) Image processing method and image processing apparatus
CN112288661B (en) Image color correction method
US10798347B2 (en) Information processing device, information processing method, and program
KR20130058972A (en) Image processing apparatus and method for automatically adjustment of image
KR102644946B1 (en) Image processing method and apparatus thereof
KR101418391B1 (en) Apparatus and Method for Generating images
ES2702915T3 (en) Method, system and device to generate more natural images
KR20140061103A (en) Display apparatus and method for image output thereof
JP2018142947A (en) Signal processing circuit and program
US20080226165A1 (en) Apparatus and Method of Creating Composite Lookup Table
CN116167950B (en) Image processing method, device, electronic equipment and storage medium
KR102245835B1 (en) Method for compensating picture quality

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: 20170621

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20180626

Year of fee payment: 5

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20190627

Year of fee payment: 6