KR101431185B1 - 영상 향상 방법 및 장치, 이를 이용한 영상 처리 시스템 - Google Patents

영상 향상 방법 및 장치, 이를 이용한 영상 처리 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 노출 및 계조 최적화를 위한 후처리 과정에 의하여 영상을 보정하여 영상을 향상시키는 방법 및 장치와 이를 적용한 적응적 노출 설정 방법에 관한 것이다.
본 발명에 따른 영상 향상 장치는 입력 영상 신호으로부터 휘도 신호 및 색 신호을 분리하는 성분 추출부와, 상기 휘도 신호의 휘도를 향상시키는 휘도 향상부와, 상기 휘도가 향상된 휘도 신호를 적어도 하나 이상의 국부 영역으로 분할하고 상기 휘도가 향상된 휘도 신호의 대비를 상기 국부 영역 별로 향상시키는 대비 향상부로 이루어진다.
노출, 휘도, 대비, 색조, 채도

Description

영상 향상 방법 및 장치, 이를 이용한 영상 처리 시스템{Image enhancement method and apparatus, image processing system thereof}
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 처리 시스템의 구성을 도시하는 블록도.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 향상 장치의 구성을 도시하는 블록도.
도 3은 HSV 색공간에서 각 성분을 표시하는 방법을 나타낸 도면.
도 4는 저휘도 영역의 성분이 많은 영상의 히스토그램을 예시한 도면.
도 5는 저휘도 영역 및 고휘도 영역의 성분이 많은 영상의 히스토그램을 예시한 도면.
도 6은 센서 반응 모델에 따른 센서 출력 및 노출 시간의 관계를 예시한 도면.
도 7은 영상의 누적 히스토그램을 예시한 도면.
도 8은 휘도 보정 파라미터를 이용한 휘도 보정 결과를 예시하는 도면.
도 9는 대비 향상 함수의 예로서 선형함수를 사용한 경우를 보여주는 도면.
도 10은 좌측 대비 향상 함수를 국부 영역 별로 표시한 도면.
도 11은 우측 대비 향상 함수를 국부 영역 별로 표시한 도면.
도 12는 스무딩 함수의 예를 보여주는 도면.
도 13 및 도 14는 가중치 swn을 결정하는 방법을 보여주는 도면들.
도 15는 본 발명의 다른 실시예에 따른 영상 향상 장치의 구성을 도시하는 블록도.
도 16은 인간의 시각적 민감도를 고려한 채도 함수의 예를 보여주는 도면.
도 17은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 영상 향상 장치의 구성을 도시하는 블록도.
도 18은 흐름도.
(도면의 주요부분에 대한 부호 설명)
100 : 영상 향상 장치 110 : 성분 추출부
115 : 영상 분석부 120 : 휘도 향상부
130 : 대비 향상부 140 : 영상 출력부
150 : 색 보상부 160 : 잡음 제거부
200 : 영상 처리 시스템 205 : 렌즈
210 : 조리개 215 : 촬상 소자
220 : ADC 225 : 메모리
230 : 구동 회로 235 : CPU
240 : 조작 수단
본 발명은 영상 처리 기술에 관한 것으로, 보다 상세하게는 노출 및 계조 최적화를 위한 후처리 과정에 의하여 영상을 향상시키는 방법과 이를 적용한 적응적 노출 설정 방법에 관한 것이다.
디지털 카메라와 같은 영상 획득 장치로 파사체를 촬영할 경우에는, 역광(Back-lighting), 낮은 조도, 높은 대비 환경 등과 같은 특수한 환경에서는 자동노출조절(Automatic Exposure Control, AE)로는 커버할 수 없는 영상의 영역이 생기게 마련이다.
이러한 문제점의 개선을 위해서는 광대역(High Dynamic Range, HDR) 센서를 사용하거나 복수의 영상을 촬영하여 합성하는 방법이 제안된 바 있다. 그러나, 광대역 센서는 설계상 어려움이 많고 제작 비용이 상승하는 단점이 있고, 복수의 영상을 합성하는 방법은 각각의 영상의 노출 시간을 결정하고, 각 영상을 촬영, 합성하는 과정을 거쳐야 하므로, 영상 신호 처리에 소요되는 시간이 상대적으로 길어지는 단점이 있다.
따라서, 통상의 영상 획득 장치에 의하여 획득된 영상을 보정하여 품질을 향상시키기 위해서는, 외부 조도 레벨을 예측하고 예측값에 근거한 센서의 반응에 대한 모델(Sensor Response Model)을 얻고, 후보정을 고려한 노출 설정으로 영상을 획득하고, 획득된 영상의 휘도, 대비 등을 적절히 조절할 필요가 있다.
즉, 기존의 영상 획득 장치를 이용하면서 신호 처리 방법으로 고품질의 영상 획득이 가능하도록 하는 영상 보정 기법을 고안할 필요성이 있는 것이다. 이와 같은 영상 보정 기법은 디지털 카메라 또는 카메라 폰의 CCD(Carge Coupled Device), CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)와 같은 촬상 소자에 의하여 영상을 획득한 후, 이를 처리하는 ISP(Image Signal Processor)에 적용이 가능하다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는, 영상 획득 장치에 의하여 획득된 영상의 품질을 향상시키는 방법 및 장치를 제공하고자 하는 것이다.
본 발명이 이루고자 하는 또 다른 다른 기술적 과제는, 상기 영상의 품질 향상을 위하여 노출 설정을 자동으로 변경하는 방법 및 장치를 제공하고자 하는 것이다.
본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위한 영상 향상 장치는, 입력 영상 신호으로부터 휘도 신호 및 색 신호을 분리하는 성분 추출부; 상기 휘도 신호의 휘도를 향상시키는 휘도 향상부; 및 상기 휘도가 향상된 휘도 신호를 적어도 하나 이상의 국부 영역으로 분할하고 상기 휘도가 향상된 휘도 신호의 대비를 상기 국부 영역 별로 향상시키는 대비 향상부를 포함한다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위한 영상 처리 시스템은, 피사체로부터 입력 영상 신호를 획득하는 수단; 상기 입력 영상 신호의 히스토그램을 바탕으로, 상기 입력 영상이 저휘도 영역 또는 고휘도 영역에 속하는 샘플의 비율이 임계치를 넘는가를 판단하는 수단; 상기 샘플의 비율이 상기 임계치를 넘는 경우 상기 입력 영상 신호를 획득하는 수단을 제어하여 노출 정도를 낮추는 수단; 및 상기 노출 정도가 낮추어진 조건에서 획득되는 입력 영상 신호의 휘도 및 국부 대비를 향상시키는 영상 향상 장치로 이루어진다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위한 영상 향상 방법은, 입력 영상 신호으로부터 휘도 신호 및 색 신호을 분리하는 단계; 상기 휘도 신호의 휘도를 향상시키는 단계; 상기 휘도가 향상된 휘도 신호를 적어도 하나 이상의 국부 영역으로 분할하는 단계; 및 상기 휘도가 향상된 휘도 신호의 대비를 상기 국부 영역 별로 향상시키는 단계로 이루어진다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
이하 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 일 실시예를 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 처리 시스템(200)의 구성을 도시하 는 블록도이다. 영상 처리 시스템(200)은 예를 들어, 렌즈(205), 조리개(210), 촬상 소자(215), ADC(Analog-to-Digital Converter, 220), 영상 향상 장치(100), 메모리(225), 구동 회로(230), CPU(Central Processing Unit, 235), 및 조작 수단(240)을 포함하여 구성될 수 있다.
피사체로부터의 영상광은 렌즈(205) 및 조리개(210)를 통해 촬상 소자(215)에 입사된다. 촬상 소자(215)는 CCD, CMOS, 기타 당업계에 알려진 영상 획득 수단으로 이루어질 수 있다. 촬상 소자(215)의 촬상면에 결상된 화상의 아날로그 신호는 ADC(220)에 의하여 디지털 영상 신호로 변환된다. 상기 변환된 디지털 영상 신호는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 향상 장치(100)로 입력된다. 영상 향상 장치(100)는 입력된 영상 신호을 처리하여 출력 영상의 품질을 향상시킨다. 영상 장치(100)에 관한 보다 자세한 설명은 도 2, 도 15 및 도 17을 참조하여 후술하기로 한다.
영상 향상 장치(100)에 의하여 처리된 영상은 메모리(225)에 저장된다. 메모리(225)는 예를 들면 롬(ROM), 피롬(PROM), 이피롬(EPROM), 이이피롬(EEPROM), 플래시 메모리와 같은 비휘발성 메모리 소자 또는 램(RAM)과 같은 휘발성 메모리 소자, 하드 디스크, 광 디스크와 같은 저장 매체 등으로 구현될 수 있다.
한편, 임의의 조작 수단(240)으로부터의 신호가 시스템 제어용의 CPU(235)에 공급되고, CPU(235)로부터의 제어 신호가 기록 영상 향상 장치(100)나 메모리(225)에 공급되어, 영상 향상 장치(100)에 의하여 처리된 영상의 기록이 제어된다. 그와 동시에, CPU(235)는 영상 향상 장치(100)로부터 제공된 입력 영상의 종류에 근거하 여 노출 정도를 결정하고, 이와 같이 결정된 노출 정도에 따른 제어 신호가, 조리개(210)의 조절하거나 촬상 소자(215)에서의 노광 시간(셔터 속도) 또는 AGC(Auto Gain Control)를 조절하는 구동 회로(230)에 공급된다.
도 2, 도 15 및 도 17은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 영상 향상 장치(100a 내지 100c)의 구성을 나타낸 블록도이다. 이 중에서 도 2의 영상 향상 장치(100a)는 성분 추출부(110), 영상 분석부(115), 휘도 향상부(120), 대비 향상부(130) 및 영상 출력부(140)를 포함하여 구성된다.
성분 추출부(110)는 입력 영상을 휘도 신호(휘도 성분)와 색 신호(색 성분)로 분리한다. 예를 들어, 입력 영상이 RGB 신호로 이루어져 있다고 할 때, 성분 추출부(110)는 상기 RGB 신호를 휘도 신호와 색 신호가 분리된 신호, 즉, HSV 신호, YUV 신호, YCbCr 신호 또는 YIQ 신호 등으로 변환한다. 이하, 본 발명에서는 HSV 신호를 이용하는 것을 예로 들어 설명할 것이다.
도 3은 HSV 색공간에서 각 성분 H(Hue), S(Saturation), V(Value)을 표시하는 방법을 나타낸 도면이다. V는 휘도(luminance)를 표시하는 성분이고, H는 색상의 종류(색조, hue)를 표시하는 성분이며, S는 상기 색상의 채도를 표시하는 성분이다. 도 3에서 보면, V는 z축 방향의 크기를 나타내고, S는 z축을 중심으로 한 반경의 크기를 나타내며, H는 x축을 기준으로 반시계 방향으로 돌아간 각도를 나타낸다.
영상 분석부(115)는 성분 추출부(110)에서 추출된 신호 중 휘도 신호를 이용하여 영상의 특성을 분석한다.
보다 구체적으로, 영상 분석부(115)는 입력 영상 전체 또는 표본 추출된 영상의 휘도 신호의 분포(Histogram)를 구하고, 상기 분포를 바탕으로 상기 입력 영상이 저휘도 영역 또는 고휘도 영역에 속하는 샘플의 비율이 임계치를 넘는가를 판단한다. 만약, 저휘도 영역에 속하는 샘플의 비율 및 고휘도 영역에 속하는 샘플의 비율이 낮은 영상(이하, 정상 영상이라고 함)에 대해서는 별도의 영상 보정 과정은 필요하지 않다.
그러나, 영상의 동적 범위(Dynamic Range)가 촬상 소자(215)가 획득할 수 있는 동적 범위보다 크거나, 영상의 휘도가 매우 높은 경우에는 화소의 포화로 인해 정확한 영상 정보를 획득할 수 없는 영역이 발생하게 마련이다. 이를 개선하기 위해, 본 발명에서는 저휘도 영역 또는 고휘도 영역에 속하는 샘플의 비율이 높은 영상(이하, 비정상 영상이라고 함)에 대해서는 후보정을 고려한 적응적 노출 설정과 이에 따른 영상 보정 과정을 수행한다.
예를 들어, 도 4와 같은 히스토그램을 갖는 영상은 저휘도 영역의 디테일을 복원할 필요가 있으며, 도 5와 같은 같은 고대비(High Contrast) 영상의 경우 저휘도 영역 및 고휘도 영역의 디테일을 복원하는 과정이 필요한 것이다. 도 4 및 5에서 가로축은 휘도 신호의 동적 범위를 나타내고, 세로축은 해당 휘도 신호에 대한 확률밀도함수(Probability Density Fuction) 내지 카운트(count)를 나타낸다.
영상 분석부(115)는 이와 같이 입력 영상의 종류, 즉 정상 영상인지 비정상 영상인지를 판단한다. 이에 따라, 정상 영상인 경우는 영상 처리 시스템(200)은 통상의 자동 노출을 수행하게 하고, 비정상 영상인 경우는 영상 처리 시스템(200)이 노출 정도를 특정 값만큼 낮추고 이를 바탕으로 얻은 영상에 대하여 영상 보정 과정을 적용하게 된다.
다시 도 1을 참조하면, CPU(235)는 영상 향상 장치(100)로부터 제공된 입력 영상의 종류에 근거하여 노출 정도를 결정한다. 이를 위하여, CPU(235)는 기본적으로 외부 조도 레벨을 예측하고 예측값에 기반한 센서 반응 모델(Sensor Response Model)을 기반으로 노출을 설정한다. 상기 외부 조도 레벨은 예를 들면, 상기 입력 영상의 휘도 신호의 평균값으로 정의될 수 있다.
센서 반응 모델은 도 6에 도시한 바와 같이, 노출 시간과 촬상 소자(215)의 센서의 출력의 관계를 나타내는 것으로, 실험적으로 구할수도 있고 상기 센서의 스펙 정보를 통하여 알 수도 있다. 예를 들어, 현재의 노출 시간이 t1일 때 센서의 출력(전체 영상에 대한 평균 출력)이 200이라고 하고, 낮추고자 하는 출력량(β)이 50이라고 하면, 목표 출력량인 150을 얻기 위한 노출 시간인 t2는 상기 센서 반응 모델로부터 구할 수 있다.
따라서, CPU(235)는 이러한 센서 반응 모델을 이용하여, 노출 시간, 셔터 속도 등의 노출 정도를 결정하고 상기 결정된 노출 정도에 따른 제어 신호를, 조리개(210) 또는 촬상 소자(215)에 제공한다.
이와 같이, 비정상 영상에 있어서, 노출 정도를 낮추면 전체적으로 영상의 휘도가 낮아지게 되므로 포화된 고휘도 계조는 어느 정도 복원되는 효과가 있지만, 저휘도 영역은 더욱 어두워지게 되므로 별도의 후처리 보정이 필요하다.
따라서, 도 2의 휘도 향상부(120)는 영상의 누적 히스토그램(Cumulative Distribution Function, CDF)을 바탕으로 저휘도 영역의 휘도를 향상시킨다. 구체적으로, 휘도 향상부(120)는 도 7과 같은 누적 히스토그램 그래프에서, 저휘도 영역에 적어도 하나 이상의 휘도값(D1 내지 Dm)을 설정하고, 상기 휘도값의 CDF 값을 각각 구한다. 그리고, 다음의 수학식 1에 따라서, 휘도 보정 파라미터(δ)를 구한다. 여기서, wD1, 내지 wDm은 각각의 설정된 휘도값에 대한 가중치이고, f(Dm)은 휘도값 Dm에서의 CDF 값이다. 상기 가중치들은 휘도값이 작을수록 크도록 정하는 것이 바람직하다.
Figure 112007045499271-pat00001
휘도 보정 파라미터(δ)는 도 7의 예에서와 같이, 저휘도 영역의 화소가 많을수록 커지게 된다. 즉, 휘도 보정 파라미터(δ)가 크다는 것은 비정상 영상의 저휘도 부분의 휘도를 크게 증가시킬 필요가 있음을 의미하는 것이다.
휘도 보정 파라미터(δ)를 이용하여 입력 영상의 휘도를 보정하는 것은 다음의 수학식 2에 따라서 이루어질 수 있다. 여기서, x는 휘도 향상부(120)에 입력되는 영상의 휘도이고, y는 휘도 향상부(120)에서 출력되는 영상의 휘도, 즉 보정된 휘도이다.
Figure 112007045499271-pat00002
상기 수학식 2는 도 8과 같이 도시될 수 있다. 도 8에서 x 및 y는 각각 0과 1사이의 값으로 정규화되어 있다. 만약, 휘도 보정 파라미터(δ)가 0이면 휘도 보정이 적용되지 않아서 입력인 x와 출력인 y는 완전히 동일하다. 그러나, 휘도 보정 파라미터(δ)가 커짐에 따라 휘도 보정량도 따라서 커지게 된다. 다만, 휘도 보정 파라미터(δ)와 무관하게, 양 끝점(x가 0 또는 1일 때)에서는 입력 x와 출력 y는 동일한 값을 갖는다.
그런데, 이와 같이 저휘도 영역의 휘도를 보정하는 것만으로는 자연스러운 영상을 얻을 수가 없다. 따라서, 상기 저휘도 영역의 휘도 보정과 더불어 국부 대비(local contrast)를 보정할 필요가 있다.
따라서, 휘도 향상부(120)는 전체 동적 범위를 복수의 국부 영역으로 분할하고, 각각의 국부 영역별로 대비 향상 함수를 적용시킨다. 상기 대비 향상 함수로는 도 9과 같은 선형함수를 사용할 수 있다. 대비 향상 함수는 예를 들어, 다음의 수학식 3과 같이 정의된다.
Figure 112007045499271-pat00003
도 9에서, 가로축은 휘도 향상부의 출력(y)를 나타내고, 세로축은 대비가 향상된 결과(z)를 나타낸다. 물론 상기 y 및 z는 정규화된 값이다. 또한, Pn은 복수의 분할된 국부 영역들의 경계에 위치하는 휘도 값이다. Pn의 개수 및 간격은 임의로 정할 수 있으나, 그 개수는 대략 3~7 정도가 적당하며 그 간격은 등간격으로 하여도 무방하다.
수학식 3에서, Rk , left는 어두운 영역의 대비를 증가시키기 위하여 사용되고, Rk , right는 밝은 영역의 대비를 증가시키기 위하여 사용된다.
일반적으로, Pk - 1와 Pk 사이에 적용되는 좌측 대비 향상 함수를 Rk,left라고 정의하면, Rk,left를 구간 별로 표시한 그래프는 도 10과 같이 도시될 수 있다. 도 10을 참조하면, 전체 n+1개의 국부 영역 중에서 최상위 국부 영역에는 좌측 대비 향상 함수가 적용되지 않음을 알 수 있다.
한편, Pk와 Pk +1 사이에 적용되는 우측 대비 향상 함수를 Rk,right라고 정의하면, Rk , right를 구간 별로 표시한 그래프는 도 11과 같이 도시될 수 있다. 도 11을 참 조하면, 전체 n+1개의 국부 영역 중에서 최하위 국부 영역에는 우측 대비 향상 함수가 적용되지 않음을 알 수 있다.
그런데, 단순히 국부 영역 별로 영상의 대비를 증가시키게 되면, 국부 영역의 경계에서 인위성(artifact) 내지 경계 효과가 발생할 가능성이 높다. 따라서, 스무딩 함수를 적용하여 이를 해소할 필요가 있다.
예를 들어, 좌측 대비 향상 함수에 적용되는 스무딩 함수(S)는 다음의 수학식 4와 같이 정의될 수 있다.
Figure 112007045499271-pat00004
상기 스무딩 함수(S)는 도 12에 도시하는 바와 같이, 국부 영역별로 특정 레벨 값만을 갖는다. 즉, 스무딩 함수(S)는 입력 영상에 대한 서브 샘플링(Sub-sampling)된 영상을 의미한다. 대비 향상부(130)는 상기 스무딩 함수(S)에 저역 통과 필터 내지 보간 필터를 적용하여 최종 스무딩 함수 SLPF를 얻는다.
대비 향상부(130)는 최종 스무딩 함수 SLPF를 좌측 대비 함수에 곱함으로써 다음의 수학식 5와 같이 어두운 영역에 대한 증가 보정량 Rshadow를 얻는다. 여기서, swn은 각 국부 영역에 대한 가중치이다.
Figure 112007045499271-pat00005
그런데, 저휘도 영역에 속하는 화소 많은 영상은 도 13에 도시한 바와 같이, 입력 휘도가 증가함에 따라 CDF 값도 급격히 증가한다. 반면에, 저휘도 영역에 속하는 화소가 적은 영상은 도 14에 도시한 바와 같이, CDF가 서서히 증가하는 것으로 나타난다. 따라서, swn을 각 국부 영역의 경계(Pn)에서 CDF의 기울기라고 정의한다면 영상의 특성에 따라서 적응적으로 swn을 선택할 수 있게 된다. 즉, 저휘도 영역에 속하는 화소가 많은 영상일수록 저휘도 영역에서의 가중치가 커진다.
한편, 우측 대비 향상 함수에 적용되는 최종 스무딩 함수는 좌측 대비 향상 함수에 적용되는 최종 스무딩 함수의 역상, 즉 1-SLPF이 되어야 한다. 따라서, 밝은 영역에 대한 증가 보정량 Rhighlight는 다음의 수학식 6과 같이 표현될 수 있다. 여기서, hwn은 각 국부 영역에 대한 다른 가중치이다. hwn은 대략 swn의 역수의 경향을 갖는 것이 바람직하다. 따라서, hwn은 1-swn 또는 1/swn으로 정의할 수 있다.
Figure 112007045499271-pat00006
대비 향상부(130)는 휘도 향상부(120)에서 출력된 휘도 y에 Rshadow를 가산하고, Rhighlight를 차감함으로써 대비 향상부(130)에서의 보정 결과(Rmix)를 다음의 수학식 7과 같이 구할 수 있다.
Figure 112007045499271-pat00007
수학식 7에서 Rshadow를 가산하는 것은 어두운 영역의 휘도를 높이는 역할을 하고, Rhighlight를 차감하는 것은 밝은 영역의 휘도를 낮추는 역할을 한다. 본 발명에서는, Rshadow 및 Rhighlight를 모두 적용하는 것을 예로 들었지만, 영상 보정의 목적에 따라서는 이 둘 중에서 하나만 적용하는 것도 가능하다.
상기 Rmix의 반영 비율을 조절할 수 있도록 대비 향상부(130)에서 출력되는 최종 출력 휘도(z)는 다음의 수학식 8과 같이 구할 수 있다.
Figure 112007045499271-pat00008
여기서, α는 Rmix의 반영 비율을 나타내는 계수이다. α가 클수록 Rmix의 반영 비율이 커진다는 것을 의미한다. 상기 α는 도 6에서와 같이 낮추고자 하는 출력량(β)에 비례하여 설정되는 것이 바람직하다. 왜냐하면, 고휘도 영역을 복원하기 위하여 β 만큼 센서 출력이 낮아졌다면, 그 만큼 저휘도 영역의 휘도 값은 낮아지기 때문이다.
대비 향상부(130)에서의 최종 보정된 휘도 신호(z)은 영상 출력부(140)에 제공된다. 영상 출력부(140)는 상기 휘도 성분(z)과 성분 추출부(110)에서 추출된 색 신호를 합성하여 최종 출력 영상을 만든다. 상기 합성 과정은 예를 들면, HSV 신호, YUV 신호, YCbCr 신호 또는 YIQ 신호와 같이 휘도와 색상이 분리된 신호를 통상의 RGB 신호로 변환하는 과정을 포함한다.
다음의 도 15 및 도 17은 본 발명의 다른 실시예에 따른 영상 향상 장치(100b)의 구성을 도시하는 도면이다.
영상 향상 장치(100b)는 도 2의 영상 향상 장치(100a)에 비하여, 색 보상부(150)가 추가되어 있다는 점에서만 차이가 있다. 전술한 휘도 향상 및 대비 향상에 의하여 휘도 신호는 보정이 되었지만, 영상의 고유의 색 정보를 복원하여 인간 시각이 느끼는 색 자극과 보다 유사하게 만들기 위해서는 상기 휘도, 대비의 향상과 더불어 색 신호(정확히는 색의 채도(saturation))도 보상해줄 필요가 있다.
성분 추출부(110)에서 입력 영상이 HSV 신호로 분리되었다면, 색 보상부(150)는 색조(H) 신호를 고정한 상태에서 채도(S) 신호만을 보상한다. 왜냐하면, 영상 중에서 색조의 변화가 일어난 영역은 인위성(artifact)이 발생되거나, 색 잡음(color noise)이 증가되어 보이기 때문이다.
색 보상부(150)는 입력된 채도 신호를 단순히 일률적으로 증가시킬 수도 있으나, 인간의 시각의 특성을 고려하여, 도 16에 예시된 바와 같은 채도 함수(saturation function)를 이용하여 보다 효과적으로 채도 신호를 조절할 수 있다. 증가된 최종 채도 신호(s')은 다음의 수학식 9와 같이 계산될 수 있다. 수학식 9에서 s는 색 보상부(150)에 입력되는 채도 신호, α는 수학식 8에서 사용된 반영 비율을 나타내는 계수, G()는 채도 함수, x는 입력 휘도 신호를 각각 나타낸다.
Figure 112007045499271-pat00009
이와 같이, 색 보상부(150)에서 보상된 색 신호는 영상 출력부(140)에 제공된다.
한편, 도 17의 영상 향상 장치(100c)는 도 15의 영상 향상 장치(100b)에 비하여 입력 영상의 잡음을 제거하기 위한 잡음 제거부(160)가 추가되어 있다는 점에서만 차이가 있다.
저휘도 영역의 개선 효과와 노이즈 증가는 트레이드 오프(trade-off) 관계에 있으므로 노출 정도를 낮추어 촬영된 영상에서 저휘도 영역의 휘도를 높이는 처리를 수행할 경우 저조도 노이즈 증가가 큰 문제가 될 수 있다. 따라서, 잡음 제거부(160)는 입력 영상의 잡음을 제거하여야 한다.
구체적으로, 잡음 제거부(160)는 노출 제어 알고리즘에서 사용되는 AGC(Automatic Gain Control) 레벨에 대해 각 채널 별로 잡음 레벨을 추정하고, 추정된 잡음 레벨의 평균과 소정의 마스크 내에서 화소 값에 따른 잡음 표준 편차를 근거로 각 화소의 잡음을 제거 또는 저감할 수 있다. 이러한 잡음 제거 과정에서는 종래에 알려진 잡음 제거 기법이 사용되어도 무방하다.
지금까지 도 2, 도 15 및 도 17의 각 구성요소들은 메모리 상의 소정 영역에서 수행되는 태스크, 클래스, 서브 루틴, 프로세스, 오브젝트, 실행 쓰레드, 프로그램과 같은 소프트웨어(software)나, FPGA(field-programmable gate array)나 ASIC(application-specific integrated circuit)과 같은 하드웨어(hardware)로 구현될 수 있으며, 또한 상기 소프트웨어 및 하드웨어의 조합으로 이루어질 수도 있다. 상기 구성요소들은 컴퓨터로 판독가능한 저장 매체에 포함되어 있을 수도 있고, 복수의 컴퓨터에 그 일부가 분산되어 분포될 수도 있다.
도 18은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 향상 방법을 설명하는 흐름도이다.
먼저, 촬상 소자(215)는 피사체로부터 입력 영상 신호 또는 표본 추출된 입력 영상 신호 즉, 프리뷰(preview) 영상 신호를 캡쳐한다(S10).
그러면, 영상 분석부(115)는 상기 입력 영상 신호의 히스토그램을 바탕으로 상기 입력 영상을 분석하고(S20), 상기 입력 영상이 비정상 영상인지, 즉, 저휘도 영역 또는 고휘도 영역에 속하는 샘플의 비율이 임계치를 넘는지를 판단한다(S30).
상기 영상이 저휘도 영역 또는 고휘도 영역에 속하는 샘플의 비율이 임계치를 넘지 않는 정상 영상인 경우(S30의 아니오), 종래에 알려진 통상의 영상 획득 방법으로 영상을 캡쳐하고 최종 출력 영상을 생성한다(S35).
상기 영상이 비정상 영상인 경우(S30의 예), CPU(235)는 구동 회로(230)를 획득하는 수단을 제어하여 노출 정도를 소정의 값만큼 낮춘다(S30). 상기 노출 정도가 낮추어진 조건에서, 촬상 소자(215)는 다시 입력 영상 신호를 캡쳐한다(S50).
그러면, 영상 향상 장치(100)는 상기 노출 정도가 낮추어진 조건에서 캡쳐되는 입력 영상 신호의 휘도 및 국부 대비를 향상시킨다(S60 내지 S90).
영상 향상 장치(100)에서의 동작을 보다 자세히 설명하면 다음과 같다.
잡음 제거부(160)는 상기 캡쳐된 입력 영상 신호의 잡음을 제거한다(S60).
성분 추출부(110)는 상기 잡음이 제거된 입력 영상 영상 신호으로부터 휘도 신호 및 색 신호을 분리한다(S70).
그리고, 휘도 향상부(120)는 상기 휘도 신호의 휘도, 특히 저휘도 영역에 속하는 휘도 신호의 휘도를 향상시를 향상시킨다(S80). 구체적으로, 휘도 향상부(120)는 저휘도 영역에 설정된 휘도값에 대응되는 CDF(Cumulative Distribution Function) 값의 가중합으로부터 휘도 보정 파라미터를 구하고, 상기 구한 휘도 보정 파라미터를 바탕으로 상기 분리된 휘도 신호의 휘도를 향상시킨다.
대비 향상부(130)는 상기 휘도가 향상된 휘도 신호를 적어도 하나 이상의 국부 영역으로 분할하고 상기 휘도가 향상된 휘도 신호의 대비를 상기 국부 영역 별로 향상시킨다(S85).
보다 구체적으로, 대비 향상부(130)는 상기 휘도 신호에 국부 역영별로 대비 향상 함수(예: 선형 함수)를 적용시키고, 상기 대비 향상 함수가 적용된 결과에 스무딩 함수를 적용시킨다. 상기 스무딩 함수는 예를 들어, 국부 영역별로 특정 레벨 값만을 가지는 함수를 저역 통과 필터링한 함수이다.
색 보상부(150)는 상기 휘도의 향상 및 대비의 향상에 따라, 상기 분리된 색 신호를 향상시킨다(S90). 이 때, 색 보상부(150)는 상기 색 신호 중 채도 신호만을 향상시키는 것이 바람직하다.
마지막으로, 영상 출력부(140)는 상기 휘도 및 대비가 향상된 휘도 성분과 보상된 색 신호를 합성하여 최종 출력 영상을 만든다(S95).
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야 한다.
본 발명에 따르면, 입력 영상의 종류에 따라서 적응적으로 영상 처리를 수행할 수 있으며, 특히, 저휘도 영역 또는 고휘도 영역에 속하는 샘플의 비율이 높은 영상의 품질을 향상시키고, 인위성(artifact)을 감소시키는 효과가 있다.

Claims (23)

  1. 입력 영상 신호으로부터 휘도 신호 및 색 신호을 분리하는 성분 추출부;
    상기 분리된 휘도 신호의 히스토그램을 바탕으로, 상기 입력 영상이 저휘도 영역 또는 고휘도 영역에 속하는 샘플의 비율이 임계치를 넘는가를 판단하는 영상 분석부;
    상기 판단 결과 샘플의 비율이 임계치를 넘는 경우, 상기 휘도 신호의 휘도를 향상시키는 휘도 향상부; 및
    상기 휘도가 향상된 휘도 신호를 적어도 하나 이상의 국부 영역으로 분할하고 상기 휘도가 향상된 휘도 신호의 대비를 상기 국부 영역 별로 향상시키는 대비 향상부를 포함하는, 영상 향상 장치.
  2. 제 1항에 있어서, 상기 휘도 향상부는
    상기 휘도 신호 중 저휘도 영역에 속하는 휘도 신호의 휘도를 향상시키는, 영상 향상 장치.
  3. 제 2항에 있어서, 상기 휘도 향상부는
    저휘도 영역에 설정된 휘도값에 대응되는 CDF(Cumulative Distribution Function) 값의 가중합으로부터 휘도 보정 파라미터를 구하고, 상기 구한 휘도 보정 파라미터를 바탕으로 상기 분리된 휘도 신호의 휘도를 향상시키는, 영상 향상 장치.
  4. 제 1항에 있어서, 상기 대비 향상부는
    상기 휘도 신호에 국부 역영별로 선형함수인 대비 향상 함수를 적용시키고, 상기 대비 향상 함수가 적용된 결과에 스무딩 함수를 적용시키는, 영상 향상 장치.
  5. 제 4항에 있어서, 상기 스무딩 함수는
    국부 영역별로 특정 레벨 값만을 가지는 함수를 저역 통과 필터링한 함수인, 영상 향상 장치.
  6. 제 4항에 있어서, 상기 대비 향상 함수는
    좌측 대비 향상 함수와 우측 대비 향상 함수로 이루어지는, 영상 향상 장치.
  7. 삭제
  8. 제 1항에 있어서,
    상기 입력 영상 신호의 잡음을 저감하거나 제거하는 잡음 제거부를 더 포함하는, 영상 향상 장치.
  9. 제 1항에 있어서,
    상기 휘도의 향상 및 대비의 향상에 따라, 상기 분리된 색 신호를 향상시키 는 색 보상부를 더 포함하는, 영상 향상 장치.
  10. 제 9항에 있어서, 상기 색 보상부는
    상기 색 신호 중 채도 신호만을 향상시키는, 영상 향상 장치.
  11. 피사체로부터 입력 영상 신호를 획득하는 수단;
    상기 입력 영상 신호의 히스토그램을 바탕으로, 상기 입력 영상이 저휘도 영역 또는 고휘도 영역에 속하는 샘플의 비율이 임계치를 넘는가를 판단하는 수단;
    상기 샘플의 비율이 상기 임계치를 넘는 경우 상기 입력 영상 신호를 획득하는 수단을 제어하여 노출 정도를 낮추는 수단; 및
    상기 노출 정도가 낮추어진 조건에서 획득되는 입력 영상 신호의 휘도 및 국부 대비를 향상시키는 영상 향상 장치를 포함하는, 영상 처리 시스템.
  12. 제 11항에 있어서, 상기 노출 정도는
    조리개 조절, 셔터 속도의 조절 또는 AGC(Auto Gain Control)를 통하여 낮추어지는, 영상 처리 시스템.
  13. 제 11항에 있어서, 상기 영상 향상 장치는
    획득되는 입력 영상 신호으로부터 휘도 신호 및 색 신호을 분리하는 성분 추출부;
    상기 휘도 신호의 휘도를 향상시키는 휘도 향상부; 및
    상기 휘도가 향상된 휘도 신호를 적어도 하나 이상의 국부 영역으로 분할하고 상기 휘도가 향상된 휘도 신호의 대비를 상기 국부 영역 별로 향상시키는 대비 향상부를 포함하는, 영상 처리 시스템.
  14. 입력 영상 신호으로부터 휘도 신호 및 색 신호을 분리하는 단계;
    상기 분리된 휘도 신호의 히스토그램을 바탕으로, 상기 입력 영상이 저휘도 영역 또는 고휘도 영역에 속하는 샘플의 비율이 임계치를 넘는가를 판단하는 단계;
    상기 판단 결과 샘플의 비율이 임계치를 넘는 경우, 상기 휘도 신호의 휘도를 향상시키는 단계;
    상기 휘도가 향상된 휘도 신호를 적어도 하나 이상의 국부 영역으로 분할하는 단계; 및
    상기 휘도가 향상된 휘도 신호의 대비를 상기 국부 영역 별로 향상시키는 단계를 포함하는, 영상 향상 방법.
  15. 제 14항에 있어서, 상기 휘도를 향상시키는 단계는
    상기 휘도 신호 중 저휘도 영역에 속하는 휘도 신호의 휘도를 향상시키는 단계를 포함하는, 영상 향상 방법.
  16. 제 14항에 있어서, 상기 휘도를 향상시키는 단계는
    저휘도 영역에 설정된 휘도값에 대응되는 CDF(Cumulative Distribution Function) 값의 가중합으로부터 휘도 보정 파라미터를 구하는 단계; 및
    상기 구한 휘도 보정 파라미터를 바탕으로 상기 분리된 휘도 신호의 휘도를 향상시키는 단계를 포함하는, 영상 향상 방법.
  17. 제 14항에 있어서, 상기 대비를 국부 영역 별로 향상시키는 단계는
    상기 휘도 신호에 국부 역영별로 선형함수인 대비 향상 함수를 적용시키는 단계; 및
    상기 대비 향상 함수가 적용된 결과에 스무딩 함수를 적용시키는 단계를 포함하는, 영상 향상 방법.
  18. 제 17항에 있어서, 상기 스무딩 함수는
    국부 영역별로 특정 레벨 값만을 가지는 함수를 저역 통과 필터링한 함수인, 영상 향상 방법.
  19. 제 17항에 있어서, 상기 대비 향상 함수는
    좌측 대비 향상 함수와 우측 대비 향상 함수로 이루어지는, 영상 향상 방법.
  20. 삭제
  21. 제 14항에 있어서,
    상기 입력 영상 신호의 잡음을 저감하거나 제거하는 단계를 더 포함하는, 영상 향상 방법.
  22. 제 14항에 있어서,
    상기 휘도의 향상 및 대비의 향상에 따라, 상기 분리된 색 신호를 향상시키는 단계를 더 포함하는, 영상 향상 방법.
  23. 제 22항에 있어서, 상기 색 신호를 향상시키는 단계는
    상기 색 신호 중 채도 신호만을 향상시키는 단계를 포함하는, 영상 향상 방법.
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Families Citing this family (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5299867B2 (ja) * 2009-06-30 2013-09-25 日立コンシューマエレクトロニクス株式会社 画像信号処理装置
CN103091615B (zh) * 2011-12-30 2014-04-16 展讯通信（上海）有限公司 测量图像传感器的响应曲线的方法及装置
JP5932474B2 (ja) * 2012-05-09 2016-06-08 キヤノン株式会社 撮像装置及びその制御方法
US20140079319A1 (en) * 2012-09-20 2014-03-20 Htc Corporation Methods for enhancing images and apparatuses using the same
RU2707728C2 (ru) * 2015-01-09 2019-11-28 Конинклейке Филипс Н.В. Обработка изображения с изменением степени яркости при постоянстве цвета
US10460641B2 (en) * 2015-05-28 2019-10-29 Lg Display Co., Ltd. Image processing circuit and display device using the histogram analyzer to perform a differential shift and extension shift of image data gray level to adjust gray level respect to the brightness image level
JP6579868B2 (ja) * 2015-09-01 2019-09-25 キヤノン株式会社 画像処理装置、撮像装置、画像処理方法およびプログラム
EP3417758A1 (en) 2017-06-19 2018-12-26 Ambu A/S A method for processing image data using a non-linear scaling model and a medical visual aid system
CN109274949A (zh) * 2018-10-30 2019-01-25 京东方科技集团股份有限公司 一种视频图像处理方法及其装置、显示设备
CN110427868A (zh) * 2019-07-30 2019-11-08 上海工程技术大学 一种行人重识别中的特征提取方法
CN110519522B (zh) * 2019-08-08 2021-10-22 浙江大华技术股份有限公司 视频防过曝处理的方法、装置、设备及存储介质
CN113724145B (zh) * 2021-07-13 2024-04-26 西姆高新技术（江苏）有限公司 X光图像处理方法及装置

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20040048790A (ko) * 2002-12-03 2004-06-10 삼성전자주식회사 휘도 보정장치
JP2005141222A (ja) 2003-11-04 2005-06-02 Samsung Electronics Co Ltd 映像の局部的輝度向上方法、装置及びコンピュータプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体
JP2007011350A (ja) 2005-06-30 2007-01-18 Lg Phillips Lcd Co Ltd 液晶表示装置の駆動装置及び駆動方法

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4576658B2 (ja) 2000-02-29 2010-11-10 ソニー株式会社 撮像装置、撮像方法及び撮像プログラム
DE10214809A1 (de) 2002-04-04 2003-10-23 Wolf Gmbh Richard Festkörpervideokamera und Helligkeitsregelung dafür
JP4125084B2 (ja) 2002-10-08 2008-07-23 キヤノン株式会社 画像撮像装置、プログラムおよび記録媒体
JP3747909B2 (ja) * 2002-12-24 2006-02-22 ソニー株式会社 画素欠陥検出補正装置及び画素欠陥検出補正方法
JP3952301B2 (ja) * 2003-08-29 2007-08-01 ノーリツ鋼機株式会社 画像処理装置、方法、及びプログラム
SE526226C2 (sv) * 2003-12-19 2005-08-02 Ericsson Telefon Ab L M Bildbehandling
US7375854B2 (en) * 2004-03-12 2008-05-20 Vastview Technology, Inc. Method for color correction
US7711186B2 (en) 2004-06-15 2010-05-04 Microsoft Corporation System and method for automated correction of digital images
US7426312B2 (en) * 2005-07-05 2008-09-16 Xerox Corporation Contrast enhancement of images
US7564438B2 (en) * 2006-03-24 2009-07-21 Marketech International Corp. Method to automatically regulate brightness of liquid crystal displays
US7532767B2 (en) * 2006-05-31 2009-05-12 Xerox Corporation Removing ringing and blocking artifacts from JPEG compressed document images

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20040048790A (ko) * 2002-12-03 2004-06-10 삼성전자주식회사 휘도 보정장치
JP2005141222A (ja) 2003-11-04 2005-06-02 Samsung Electronics Co Ltd 映像の局部的輝度向上方法、装置及びコンピュータプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体
JP2007011350A (ja) 2005-06-30 2007-01-18 Lg Phillips Lcd Co Ltd 液晶表示装置の駆動装置及び駆動方法

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