KR101462421B1 - 히스토그램 압축 평활화를 이용한 영상 명암대비 개선 방법 및 장치 - Google Patents

히스토그램 압축 평활화를 이용한 영상 명암대비 개선 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 영상 명암대비 개선 방법 및 장치에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 히스토그램의 크기에 따라 차등압축을 통해 히스토그램을 변형한 후, 변형된 히스토그램을 평활화하여 영상의 화질 개선시 과도한 밝기 변화로 인하여 과포화 현상과 같은 왜곡이 발생하는 것을 방지하고 평균 밝기는 유지하면서도 명암대비를 향상시킬 수 있는 히스토그램 압축 평활화를 이용한 영상 명암대비 개선 방법 및 장치에 관한 것이다.

Description

히스토그램 압축 평활화를 이용한 영상 명암대비 개선 방법 및 장치{Method and apparatus of histogram equalizer for contrast enhancement of image using histogram compression}
본 발명은 영상 명암대비 개선 방법 및 장치에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 히스토그램의 크기에 따라 차등압축을 통해 히스토그램을 변형한 후, 변형된 히스토그램을 평활화하여 영상의 화질 개선시 과도한 밝기 변화로 인하여 과포화 현상과 같은 왜곡이 발생하는 것을 방지하고 평균 밝기는 유지하면서도 명암대비를 향상시킬 수 있는 히스토그램 압축 평활화를 이용한 영상 명암대비 개선 방법 및 장치에 관한 것이다.
최근 고성능 영상 처리 장치의 요구가 커짐에 따라 다양한 배경과 환경에서 우수한 화질의 영상을 얻기 위한 많은 영상처리 기술들이 개발되고 있다. 그러나 영상 처리장치의 핵심이라 할 수 있는 이미지 센서는 해상도와 Dynamic Range의 제약을 가지고 있다. 인간의 눈이 인지하는 실제 입력 영상의 Dynamic Range보다 이미지 센서가 반응하는 Dynamic Range가 좁기 때문에 영상 정보의 손실을 초래하며, 결과적으로 눈으로 보는 영상과 이미지 센서를 통해 획득한 영상이 다르게 보이는 원인이 된다. 또한 조명이 어둡거나 역광이 있는 영상의 경우 정확한 정보를 인지하지 못하는 경우가 있다.
이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 명암대비 향상을 위한 연구가 진행되고 있다. 영상의 명암대비를 향상시키는 대표적인 방법으로 히스토그램 평활화(Histogram Equalization) 방법이 있으며, 히스토그램 평활화의 변형된 방법에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 이와 같이 밝기만을 재조정하는 방법은 히스토그램이 한쪽으로 치우친 영상의 경우 과도한 밝기 변화로 인하여 과포화 현상과 같은 왜곡이 발생한다.
과포화 현상에 의한 영상의 과도한 밝기 변화를 방지하기 위한 대표적인 방법으로 입력영상의 히스토그램을 클리핑(clipping)하여 특정 밝기값에 집중되어 있는 히스토그램을 분산하여 과도한 밝기 변화를 막는 CLAHE(Contrast-Limited Adaptive Histogram Equalization)[1]방법이 제안되었다.
영상의 평균 밝기를 보존하기 위해 화소의 평균값 또는 중간값을 이용한 히스토그램 분할 기법으로 BBHE(Brightness preseving Bi-Histogram Equalization)[2], DSIHE(Dualistic Sub-Image Histogram Equalization)[3], RMSHE(Recursive Mean-Separate Histogram Equalization)[4], 중첩 서브블록 히스토그램 평활화(Partially Overlapped Sub-Block Histogram Equalization)[5], RSIHE(Recursive Sub- Image Histogram Equalization)[6], BHEPL(Bi-Histogram Equalization with a Plateau Limit)[7] 등이 제안되었다.
이 방법들은 영상의 히스토그램을 단일 분할하거나(BBHE, DSIHE, BHEPL) 반복적으로 분할하여(RMSHE, RSIHE) 서브히스토그램(sub-histogram)을 생성하고, 각 서브히스토그램을 평활화하여 영상을 개선한다. 이때 분할 기준으로 BBHE, RMSHE 및 BHEPL는 평균(mean) 명도 값을 이용하고, DSIHE와 RSIHE는 중간(median) 명도 값을 이용하여 히스토그램을 분할한다. 이와 같은 히스토그램 분할 기반의 기법들은 분할 기준 값을 중심으로 히스토그램이 대칭적으로 분포되어 있지 않은 경우 개선 효과가 떨어지고, 최적의 분할 횟수를 자동으로 산정하기 어려울 뿐 아니라, 분활 횟수가 증가할수록 결과 영상의 평균 밝기는 유지되지만 영상 개선 효과는 점점 줄어는 단점이 있다.
[1] Stephen M. Pizer, R. Eugene Johnston, James P. Ericksen, Bonnie C. Yankaskas, and Keith E. Muller, "Contrast-limited adaptive histogram equalization: speed and effectiveness", In Proceedings of the First Conference on Visualization in Biomedical Computing, 1990, PP.337-345, May 1990. [2] Y.-T Kim, "Contrast Enhancement Using Brightness Preserving Bi-Histogram Equalization", IEEE Transactions on Consumer Electronics, Vol.43, No.1, pp:1-8, 1997. [3] Y.Wang, Q.Chen and B.M.Zhang, "Image Enhancement based on Equal Area Dualistic Sub-image Histogram Equalization Method", IEEE Transactions on Consumer Electronics, Vol.45, No.1, pp:68-75, 1999. [4] S.-D.Chen and A.R.Ramli, ‘'Contrast Enhancement using Recursive Mean-Separate Histogram Equalization for Scalable Brightness Preservation’', IEEE Transactions on Consumer Electronics, Vol.49, No.4, pp:1301-1309, 2003. [5] J.-Y. Kim, L.-S. Kim, and S.-H. Hwang, "An Advanced Contrast Enhancement Using Partially Overlapped Sub-Block Histogram Equalization," IEEE Transactions on circuits and systems for video technology, vol. 11, no. 4, April, 2001. [6] K. S. Sim, C. P. Tso, and Y. Y. Tan, "Recursive sub-image histogram equalization applied to gray scale images", Pattern Recognition Letters, Vol.28, No.10, pp.1209-1221, Feb. 2007. [7] Chen Hee Ooi, Nicholas Sia Pik Kong, Haidi Ibrahim, " Bi-Histogram Equalization with a Plateau Limit for Digital Image Enhancement" IEEE Transactions on Consumer Electronics, vol. 55, 4, November 2009.
본 발명은 상술한 문제점들을 해결하고자 안출된 것으로 본 발명의 목적은 히스토그램 평활화 방법을 이용하여 명암대비를 증가시킬 때, 과도한 밝기 변화로 인한 과포화 현상이 발생하는 것을 방지할 수 있는 히스토그램 압축 평활화를 이용한 영상 명암대비 개선 방법 및 장치를 제공하는 데 있다.
또한, 본 발명은 동영상의 각 프레임간의 밝기 변화를 유지하면서 명암대비를 증가시킬 수 있는 히스토그램 압축 평활화를 이용한 영상 명암대비 개선 방법 및 장치를 제공하는 데 있다.
또한, 본 발명은 영상의 평균 밝기값을 유지하는 히스토그램의 평활화 방식에 비해 어둡거나 밝은 영상에서도 명암대비 개선효과를 매우 향상시킬 수 있는 히스토그램 압축 평활화를 이용한 영상 명암대비 개선 방법 및 장치를 제공하는 데 있다.
본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기의 목적을 달성하기 위하여 본 발명은 프로세서 장치가 입력 영상의 명암대비를 증가시켜 출력하는 영상 명암대비 개선방법으로서, 상기 입력 영상의 영상 히스토그램(image histogram, 이하 '제1 히스토그램'이라 함)의 빈도 수 범위를 복수 개의 빈도 수 구간으로 구분하는 단계; 상기 제1 히스토그램을 상기 빈도 수 구간별로 서로 다른 압축률로 압축하여 빈도 수가 압축된 영상 히스토그램(이하 '제2 히스토그램'이라 함)을 생성하는 단계; 압축에 의해 손실된 빈도 수의 평균값을 상기 제2 히스토그램의 모든 명암도에 대해 보상하여 빈도 수가 보상된 영상 히스토그램(이하 '제3 히스토그램' 이라 함)을 생성하는 단계; 및 상기 제3 히스토그램의 영상 평활화(image equalization)를 수행하여, 평활화된 명암도로 상기 제3 히스토그램의 빈도 수를 영상 출력장치로 출력하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 명암대비 개선방법을 제공한다.
바람직한 실시예에 있어서, 상기 빈도 수 구간을 구분하는 단계는 아래의 수학식1을 이용하여 상기 제1 히스토그램의 평균 빈도 수를 계산하고, 상기 각 빈도 수 구간들을 상기 평균 빈도 수의 크기로 구분한다.
[수학식1]
Figure 112013061077065-pat00001
여기서, T는 평균 빈도 수, L은 영상 출력장치에서 표현가능한 최대 명암도 (최대 밝기값), h(Xk)는 명암도 Xk에서 제1 히스토그램 값이다.
바람직한 실시예에 있어서, 상기 제2 히스토그램을 생성하는 단계는 상기 제1 히스토그램을 빈도 수가 낮은 빈도 수 구간에서 빈도 수가 높은 빈도 수 구간으로 순차적으로 압축률을 크게 하여 상기 제2 히스토그램을 생성한다.
바람직한 실시예에 있어서, 상기 제2 히스토그램을 생성하는 단계는 아래의 수학식 2를 이용하여 빈도 수가 낮은 빈도 수 구간에서 빈도 수가 높은 빈도 수 구간으로 순차적으로 압축률을 크게 하여 상기 제1 히스토그램을 압축한다.
[수학식2]
Figure 112013061077065-pat00002
Figure 112013061077065-pat00003
여기서, h'(Xk)는 제2 히스토그램 값, m은 제1 히스토그램의 각 명암도에 대한 빈도 수를 평균 빈도 수로 나눈 몫이다.
바람직한 실시예에 있어서, 상기 제2 히스토그램을 생성하는 단계는 아래의 수학식 3를 이용하여 빈도 수가 낮은 빈도 수 구간에서 빈도 수가 높은 빈도 수 구간으로 순차적으로 압축률을 크게 하여 상기 제1 히스토그램을 압축한다.
[수학식3]
Figure 112013061077065-pat00004
Figure 112013061077065-pat00005
여기서, h'(Xk) 제2 히스토그램 값, m은 제1 히스토그램의 각 명암도에 대한빈도 수를 평균 빈도 수로 나눈 몫이다.
바람직한 실시예에 있어서, 상기 빈도 수 구간을 구분하는 단계 이전에, 상기 입력 영상의 평균 밝기값과 상기 출력 영상의 평균 밝기값인 목표 평균 밝기값을 계산하는 단계;를 더 포함하고, 상기 빈도 수 구간을 구분하는 단계는 상기 제1 히스토그램을 상기 평균 밝기값 이하의 제1-1 히스토그램과 상기 평균 밝기값을 초과하는 제1-2 히스토그램으로 구분하고, 상기 제1-1 히스토그램과 상기 제1-2 히스토그램에 대해 각각 복수 개의 빈도 수 구간들을 구분하는 과정을 포함하고, 상기 제2 히스토그램을 생성하는 단계는 상기 제1-1 히스토그램의 빈도 수 구간들에 대해 각각 서로 다른 압축률로 압축하여 제2-1 히스토그램을 생성하고 상기 제1-2 히스토그램의 빈도 수 구간들에 대해 각각 서로 다른 압축률로 압축하여 제2-2 히스토그램을 생성하는 과정을 포함하고, 상기 제3 히스토그램을 생성하는 단계는 압축에 의해 손실된 제1-1 히스토그램의 빈도 수의 평균값을 상기 제2-1 히스토그램의 각 빈도 수에 더하여 제3-1 히스토그램을 생성하고, 압축에 의해 손실된 제1-2 히스토그램의 빈도 수의 평균값을 상기 제2-2 히스토그램의 각 빈도 수에 더하여 제3-2 히스토그램을 생성하는 과정을 포함하고, 상기 영상 평활화를 수행하는 단계는 상기 목표 평균 밝기값을 기준으로 상기 제3-1 히스토그램과 상기 제3-2 히스토그램에 대해 각각 독립적으로 영상 평활화를 수행한다.
바람직한 실시예에 있어서, 상기 목표 평균 밝기값은 상기 제1 히스토그램의 명암도 레벨의 중간값인 밝기 중간값과 상기 제1 히스토그램의 평균 밝기값 사이의 특정 밝기값으로 계산된다.
바람직한 실시예에 있어서, 상기 목표 평균 밝기값은 아래의 수학식 4를 이용하여 계산한다.
[수학식4]
Figure 112013061077065-pat00006
여기서, meanT는 목표 평균 밝기값, mean은 제1 히스토그램의 평균 밝기값, L은 표현가능한 최대 명암도 레벨, L/2는 밝기 중간값, α는 명암대비를 가변하는 가중치이다.
바람직한 실시예에 있어서, 상기 영상 평활화를 수행하는 단계:는 상기 제3-1 히스토그램과 상기 제3-2 히스토그램을 각각 정규화하는 단계; 정규화된 제3-1 히스토그램의 누적분포함수인 제1 누적분포함수와 정규화된 제3-2 히스토그램의 누적분포함수인 제2 누적분포함수를 계산하는 단계; 및 상기 제3-1 히스토그램을 상기 목표 평균 밝기값 이하의 범위에서 상기 제1 누적분포함수의 분포로 평활화하고, 상기 제3-2 히스토그램을 상기 목표 평균 밝기값 이상의 범위에서 상기 제2 누적분포함수의 분포로 평활화하여, 명암도가 평활화된 제3-1 히스토그램 및 제3-2 히스토그램의 빈도 수를 출력하는 단계;를 포함한다.
바람직한 실시예에 있어서, 상기 제3-1 히스토그램과 상기 제3-2 히스토그램은 아래의 수학식 5를 이용하여 각각 정규화된다.
[수학식5]
Figure 112013061077065-pat00007
여기서, pL(Xk)는 정규화된 제3-1 히스토그램, pU(Xk)는 정규화된 제3-2 히스토그램, hL"(Xk)는 제3-1 히스토그램, hU"(Xk)는 제3-2 히스토그램, ML은 제3-1 히스토그램의 빈도 수 총합, MU은 제3-2 히스토그램의 빈도 수 총합, mean은 제1 히스토그램의 평균 밝기값이다.
바람직한 실시예에 있어서, 상기 제1 누적분포함수 및 상기 제2 누적분포함수는 아래의 수학식 6을 이용하여 계산된다.
[수학식6]
Figure 112013061077065-pat00008
여기서, CL(Xm) 제1 누적분포함수, CU(Xm) 제2 누적분포함수이다.
바람직한 실시예에 있어서, 상기 제3-1 히스토그램 및 상기 제3-2 히스토그램은 아래의 수학식 7을 이용하여 상기 목표 평균 밝기값의 범위에 맞춰 평활화된다.
[수학식7]
Figure 112013061077065-pat00009
여기서, Y(Xk)는 입력 영상의 명암도(밝기값)가 Xk인 화소가 출력 영상에서 출력될 때의 명암도이다.
또한, 본 발명은 프로세서 장치에 상기 영상 명암대비 개선방법의 각 단계를 실행시키기 위한 영상 명암대비 개선 프로그램이 저장된 매체를 더 제공한다.
본 발명은 다음과 같은 우수한 효과를 가진다.
먼저, 본 발명의 히스토그램 압축 평활화를 이용한 영상 명암대비 개선 방법 및 장치에 의하면, 히스토그램을 복수 개의 빈도 수 구간으로 구분하여 각 구간의 압축률을 달리하여 압축하고, 손실된 빈도 수를 보상하여 변화된 빈도 수를 평활화된 명암도로 사상함으로써 입력 영상의 히스토그램의 특징은 유지하면서도 명암대비 효과를 향상시킬 수 있다.
또한, 본 발명의 히스토그램 압축 평활화를 이용한 영상 명암대비 개선 방법 및 장치에 의하면, 입력 영상의 평균 밝기값을 유지하는 것이 아니라 평균 밝기값과 밝기 중간값 사이의 목포 평균 밝기값으로 평활화된 출력 영상을 함으로써 동영상의 각 프레임간의 밝기 변화를 유지하면서 명암대비를 증가시킬 수 있고, 종래의 영상의 평균 밝기값을 유지하는 히스토그램의 평활화 방식에 비해 어둡거나 밝은 영상에서도 명암대비 개선효과를 매우 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 명암대비 개선방법을 수행하는 프로세서 장치를 설명하기 위한 도면,
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 명암대비 개선방법을 설명하기 위한 도면,
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 입력 영상의 히스토그램을 보여주는 도면,
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 빈도 수 구간들을 설명하기 위한 도면,
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 빈도 수 구간별로 압축된 히스토그램을 보여주는 도면,
도 6는 본 발명의 일 실시예에 따라 압축된 히스토그램의 압축 손실을 보상해주는 방법을 설명하기 위한 도면,
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 히스토그램 분할을 설명하기 위한 도면,
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따라 계산된 평균 밝기값을 기준으로 서로 다른 압축률로 압축된 히스토그램을 보여주는 도면,
도 9는 도 8의 압축된 히스토그램의 압축 손실을 보상해주는 방법을 설명하기 위한 도면,
도 10은 도 9의 보상된 히스토그램을 목표 평균 밝기값에 맞춰서 평활화 시키는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명에서 사용되는 용어는 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어를 선택하였으나, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있는데 이 경우에는 단순한 용어의 명칭이 아닌 발명의 상세한 설명 부분에 기재되거나 사용된 의미를 고려하여 그 의미가 파악되어야 할 것이다.
이하, 첨부한 도면에 도시된 바람직한 실시예들을 참조하여 본 발명의 기술적 구성을 상세하게 설명한다.
그러나, 본 발명은 여기서 설명되는 실시예에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화 될 수도 있다. 명세서 전체에 걸쳐 동일한 참조번호는 동일한 구성요소를 나타낸다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 명암대비 개선방법은 프로세서 장치(100)에 의해 수행되며, 상기 프로세서 장치(100)는 카메라(10)나 캠코더(11)와 같은 영상 획득장치에서 획득된 영상을 입력받아 명암대비를 개선하여 영상 출력장치(20)로 출력함으로써, 상기 영상 출력장치(20)에서 출력되는 출력 영상의 화질이 개선되게 한다.
또한, 상기 프로세서 장치(100)는 퍼스널 컴퓨터뿐만 아니라 영상 데이터의 처리가 가능한 스마트폰, 테블릿 PC, 디지털 카메라, 캠코더, 보안용 감시 카메라, 차량용 블랙박스 등일 수 있다.
또한, 상기 프로세서 장치(100)에는 상기 영상 명암대비 개선방법을 실행시키기 위한 영상 명암대비 개선 프로그램이 임베디드(embeded)될 수 있다.
또한, 본 발명은 상기 영상 명암대비 개선 프로그램만을 별도로 제공할 수 있는데, 상기 영상 명암대비 개선 프로그램은 상기 프로세서 장치(100)가 읽을 수 있는 매체에 저장되어 제공된다.
또한, 상기 매체는 고정식 디스크 또는 이동식 디스크의 형태로 상기 프로세서 장치(100)에 읽혀질 수 있다.
또한, 상기 매체는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야에서 통상의 지식을 가진 자에서 공지되어 사용 가능할 것일 수 있으며, 예를 들면, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD, DVD와 같은 광 기록 매체, 자기 및 광 기록을 겸할 수 있는 자기-광 기록 매체, 롬, 램, 플래시 메모리 등 단독 또는 조합에 의해 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치일 수 있다.
또한, 상기 영상 명암대비 개선 프로그램은은 프로그램 명령, 로컬 데이터 파일, 로컬 데이터 구조 등이 단독 또는 조합으로 구성될 수 있고, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라, 인터프리터 등을 사용하여 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 고급 언어 코드로 짜여진 프로그램일 수 있다.
이하에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 명암대비 개선방법에 대해 상세히 설명하기로 한다.
또한, 본 발명의 영상 명암대비 개선방법은 실질적으로 상기 프로세서 장치(100)에 의해 수행되므로 상기 프로세서 장치(100)의 각 기능의 설명을 통해 상기 영상 명암대비 개선방법을 설명하기로 한다.
도 2을 참조하면, 상기 프로세서 장치(100)는 히스토그램 빈도 수 구간 구분수단(110), 히스토그램 압축수단(120), 히스토그램 보상수단(130) 및 히스토그램 평활화 수단(140)으로 기능한다.
먼저, 상기 히스토그램 빈도 수 구간 구분 수단(110)은 입력 영상의 영상 히스토그램의 빈도 수의 범위를 복수 개의 빈도 수 구간으로 구분한다.
또한, 도 3을 참조하면, 영상 히스토그램이란 영상을 명암도에 따른 빈도 수로 표현한 것으로, x축(Xk)은 영상의 명암도 레벨(밝기값)을 의미하고, y축(h(Xk))는 각 명암도 레벨의 빈도 수(픽셀수)를 의미한다.
또한, 디지털 영상에서 표현가능한 명암도 레벨을 L이라고 할 경우, 상기 영상 히스토드램의 명암도 레벨은 0에서 L-1까지의 레벨로 이루어진다.
예를 들면, 8비트 디지털 영상의 경우 상기 영상 히스토그램은 256개의 명암도를 표현할 수 있다.
즉, 상기 히스토그램 빈도 수 구간 구분 수단(110)은 입력 영상의 영상 히스토그램(이하 '제1 히스토그램'이라 함)의 빈도 수의 레벨을 복수의 구간으로 구분하는 기능을 한다.
도 4는 상기 제1 히스토그램의 빈도 수 구간을 설명하기 위한 것으로, 도 4를 참조하면, 상기 빈도 수 구간의 크기는 아래의 수학식 1과 같이 상기 제1 히스토그램의 평균 빈도 수로 계산된다.
Figure 112013061077065-pat00010
여기서, T는 평균 빈도 수, L은 영상 출력장치에서 표현가능한 최대 명암도 (최대 밝기값), h(Xk)는 명암도 Xk에서 제1 히스토그램 값이다.
또한, 도 4에서는 상기 제1 히스토그램이 상기 평균 빈도 수의 단위로 네 개의 빈도 수 구간(0~T, T~2T, 2T~3T, 3T~4T)으로 나누어진 제1 히스토그램을 보여준다. 즉, 상기 빈도 수 구간은 상기 평균 빈도 수를 나누기 위한 단위로 이용된다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 명암 대비 개선 프로그램은 상기 입력 영상이 각 픽셀에 대한 픽셀 정보로 입력될 경우, 상기 프로세서 장치(100)는 상기 입력 영상의 히스토그램을 계산하기 위한 히스토그램 계산 수단(111)으로 더 기능할 수 있다.
즉, 상기 프로세서 장치(100)는 영상 정보를 입력받아 영상 히스토그램을 계산할 수도 있고, 영상 히스토그램을 직접 입력받을 수도 있다.
다음, 상기 히스토그램 압축수단(120)은 상기 제1 히스토그램을 상기 각 빈도 수 구간별로 압축하여 압축된 영상 히스토그램(이하 '제2 히스토그램'이라 함)을 생성한다.
또한, 도 5는 상기 제2 히스토그램을 보여주는 그래프로써 상기 히스토그램 압축수단(120)은 상기 제1 히스토그램을 상기 각 빈도 수 구간별로 서로 다른 압축률로 압축한다.
또한, 상기 히스토그램 압축수단(120)은 아래의 수학식 2를 이용하여 빈도 수가 가장 낮은 빈도 수 구간(0~T)에서 빈도 수가 가장 높은 빈도 수 구간(3T~4T)으로 순차적으로 압축률을 크게 하여 상기 제2 히스토그램을 계산한다.
Figure 112013061077065-pat00011
Figure 112013061077065-pat00012
여기서, h'(Xk) 제2 히스토그램 값, m은 제1 히스토그램의 각 명암도에 대한 빈도 수를 평균 빈도 수로 나눈 몫이다. 여기서 몫이란 소수점 이하의 값이 제거된 정수 값을 의미한다.
즉, 상기 히스토그램 압축수단(120)은 빈도 수가 낮은 구간에서부터 높은 구간으로 압축률을 1, 1/2, 1/3, 1/4,...로 하여 순차적으로 압축률이 크게 압축하게 된다.
이는 히스토그램이 히스토그램 압축시 빈도 수가 어느 한쪽의 명암도로 치우치는 것을 방지하기 위함이다.
또한, 상기 히스토그램 압축수단(120)은 아래의 수학식 3을 이용하여 상기 제1 히스토그램을 압축할 수 있고, 이 방법은 수학식 2를 이용한 압축방법에 비해 압축률은 낮다.
Figure 112013061077065-pat00013
Figure 112013061077065-pat00014
다음, 상기 히스토그램 보상수단(130)은 상기 히스토그램 압축수단(120)에서 압축에 의해 손실된 빈도 수를 상기 제2 히스토그램에 보상하여 빈도 수가 보상된 영상 히스토그램(이하 '제3 히스토그램'이라 함)을 생성한다.
더욱 자세하게는, 상기 히스토그램 보상수단(130)은 상기 히스토그램 압축수단(120)에서 압축된 빈도 수의 평균값(121)을 상기 제2 히스토그램의 각 빈도 수에 더해주어 상기 제3 히스토그램을 계산한다.
다음, 상기 히스토그램 평활화 수단(140)은 상기 제3 히스토그램의 영상 평활화를 수행하여 평활화된 명암도를 갖는 영상이 상기 영상 출력장치(20)로 출력되게 한다.
다시 말해서 상기 히스토그램 평활화 수단(140)은 상기 제3 히스토그램의 빈도 수를 평활화된 명암도로 사상시켜 출력하는 것이다.
한편, 동영상의 경우 히스토그램 평활화 방법을 적용하였을 때 과도한 밝기변화가 발생할 수 있고, 각 영상 프레임에 대해 독립적으로 히스토그램 평활화를 적용할 경우, 입력 동영상의 프레임간의 밝기 변화를 유지하지 못할 수 있으며, 입력 영상의 평균 밝기값을 유지하며 평활화하는 종래의 히스토그램 평활화 방식은 너무 어둡거나 밝은 영상에 적용할 경우, 명암대비 개선효과가 충분히 나타나지 않는다.
이러한 문제점을 해결하기 위해 본 발명은 입력되는 입력 영상이 평균 밝기값이 아닌 목표 평균 밝기값을 유지하도록 한다.
또한, 상기 목표 평균 밝기값은 사용자가 원하는 출력영상의 평균 밝기값으로도 정의할 수 있다.
또한, 상기 프로세서 장치(100)는 상기 평균 밝기값과 상기 목표 평균 밝기값을 계산하는 평균 밝기값/목표 평균 밝기값 계산수단(150)으로 더 기능할 수 있다.
또한, 상기 평균 밝기값/목표 평균 밝기값 계산수단(150)은 아래의 수학식 4를 이용하여 상기 제1 히스토그램의 명암도 레벨의 중간값인 밝기 중간값(L/2, 8비트 디지털 영상의 경우 '128')과 상기 제1 히스토그램의 평균 밝기값(mean) 사이의 특정한 밝기값으로 계산된다.
Figure 112013061077065-pat00015
여기서, meanT는 목표 평균 밝기값, mean은 제1 히스토그램의 평균 밝기값, L은 표현가능한 최대 명암도 레벨, L/2는 밝기 중간값, α는 명암대비를 가변하는 가중치이다.
즉, 상기 목표 평균 밝기값이 제1 히스토그램의 평균 밝기값(mean)에 가까워질수록 출력영상의 밝기가 과포화될 가능성은 낮아지지만 명암대비 효과가 낮아질 수 있고, 밝기 중간값(L/2)에 가까워질수록 명암대비 효과는 높아지지만 밝기가 과포화될 가능성이 있으므로 상기 목표 평균 밝기값은 상기 가중치의 조절에 의해 적절하게 계산되어야 한다.
또한, 상기 히스토그램 빈도 수 구간 구분수단(110)은 도 7에 도시한 바와 같이 상기 평균 밝기값을 기준으로 밝기값이 상기 평균 밝기값 이하의 제1 히스토그램인 제1-1 히스토그램(hL(Xk))과 밝기값이 상기 평균 밝기값을 초과하는 제1 히스토그램인 제1-2 히스토그램(hU(Xk))에 대해 각각 복수 개의 빈도 수 구간들을 구분한다.
이때 상기 제1-1 히스토그램과 상기 제1-2 히스토그램은 각각의 평균 빈도 수(T)의 크기로 구분된다.
또한, 도 8을 참조하면, 상기 히스토그램 압축수단(120)은 상기 제1-1 히스토그램과 상기 제1-2 히스토그램을 각각 각 빈도수 구간들에 대해 서로 다른 압축률로 압축하여 제2-1 히스토그램(hL'(Xk))과 제2-2 히스토그램(hU'(Xk))을 생성한다.
또한, 도 9를 참조하면, 상기 히스토그램 보상수단(130)은 압축에 의해 손실된 제1-1 히스토그램의 빈도 수의 평균값(121a)을 상기 제2-1 히스토그램의 각 빈도 수에 더하여 제3-1 히스토그램(hL"(Xk))을 생성하고, 압축에 의해 손실된 제1-2 히스토그램의 빈도 수의 평균값(121b)을 상기 제2-2 히스토그램의 각 빈도 수에 더하여 제3-2 히스토그램(hU"(Xk))을 생성한다.
즉, 상기 히스토그램 압축수단(120)과 상기 히스토그램 보상수단(130)은 상기 평균 밝기값을 기준으로 상기 제1 히스토그램을 각각 압축 및 보상하여 빈도 수를 변형시키는 역할을 한다.
또한, 상기 히스토그램 평활화 수단(140)은 상기 목표 평균 밝기값을 기준으로 상기 제3-1 히스토그램과 상기 제3-2 히스토그램에 대해 각각 영상 평활화를 수행하여 압축 및 보상된 빈도 수를 평활화된 명암도로 사상하여 출력 영상의 명암대비가 개선되게 한다.
이하에서는 도 10을 참조하여 상기 히스토그램 평활화 수단(140)의 평활화 과정을 상세히 설명하기로 한다.
상기 히스토그램 평활화 수단(140)은 히스토그램 정규화수단(141), 누적분포함수 계산수단(142) 및 명암도 평활화 수단(143)을 포함하여 기능한다.
먼저, 상기 히스토그램 정규화수단(141)은 상기 제3-1 히스토그램과 상기 제3-2 히스토그램을 각각 정규화한다.
또한, 상기 히스토그램 정규화수단(141)은 아래의 수학식 5를 이용하여 상기 제3-1 히스토그램에 상기 3-1 히스토그램의 빈도 수 총합을 나누어 상기 제3-1 히스토그램을 정규화하고, 상기 제3-2 히스토그램에 상기 3-2 히스토그램의 빈도 수 총합을 나누어 상기 제3-2 히스토그램을 정규화한다.
또한, 히스토그램의 정규화는 상기 평균 밝기값을 기준으로 이루어진다.
Figure 112013061077065-pat00016
여기서, pL(Xk)는 정규화된 제3-1 히스토그램, pU(Xk)는 정규화된 제3-2 히스토그램, hL"(Xk)는 제3-1 히스토그램, hU"(Xk)는 제3-2 히스토그램, ML은 제3-1 히스토그램의 빈도 수 총합, MU은 제3-2 히스토그램의 빈도 수 총합이다.
다음, 상기 누적분포함수 계산수단(142)은 아래의 수학식 6을 이용하여 정규화된 제3-1 히스토그램의 누적분포함수인 제1 누적분포함수와 정규화된 제3-2 히스토그램의 누적분포함수인 제2 누적분포함수를 계산한다.
Figure 112013061077065-pat00017
여기서, CL(Xm) 제1 누적분포함수, CU(Xm) 제2 누적분포함수이다.
다음, 상기 명암도 평활화 수단(143)은 상기 제3-1 히스토그램 및 상기 제3-2 히스토그램에 대해 각각 평활화를 수행한다.
또한, 여기서 평활화한 압축 및 보상된 히스토그램의 빈도 수를 누적분포함수의 분포로 명암도를 사상하는 과정이다.
또한, 상기 명암도 평활화 수단(143)은 아래의 수학식 7을 이용하여 상기 제3-1 히스토그램 및 상기 제3-2 히스토그램에 대해 각각 상기 목표 평균 밝기값의 범위에 맞춰 평활화를 수행한다.
Figure 112013061077065-pat00018
여기서, Y(Xk)는 입력 영상의 명암도(밝기값)가 Xk인 화소가 출력 영상에서 출력될 때의 명암도이다.
이상에서 살펴본 바와 같이 본 발명은 바람직한 실시예를 들어 도시하고 설명하였으나, 상기한 실시예에 한정되지 아니하며 본 발명의 정신을 벗어나지 않는 범위 내에서 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변경과 수정이 가능할 것이다.
100:프로세서 장치 110:히스토그램 빈도수 구간 구분수단
111:히스토그램 계산수단 120:히스토그램 압축수단
130:히스토그램 보상수단 140:히스토그램 평활화수단
141:히스토그램 정규화수단 142:누적분포함수 계산수단
143:명암도 평활화 수단 150:평균 밝기값/목표 평균 밝기값 계산수단

Claims (14)

  1. 프로세서 장치가 입력 영상의 명암대비를 증가시켜 출력하는 영상 명암대비 개선방법으로서,
    상기 입력 영상의 영상 히스토그램(image histogram, 이하 '제1 히스토그램'이라 함)의 빈도 수 범위를 복수 개의 빈도 수 구간으로 구분하는 단계;
    상기 제1 히스토그램을 상기 빈도 수 구간별로 서로 다른 압축률로 압축하여 빈도 수가 압축된 영상 히스토그램(이하 '제2 히스토그램'이라 함)을 생성하는 단계;
    압축에 의해 손실된 빈도 수의 평균값을 상기 제2 히스토그램의 모든 명암도에 대해 보상하여 빈도 수가 보상된 영상 히스토그램(이하 '제3 히스토그램' 이라 함)을 생성하는 단계; 및
    상기 제3 히스토그램의 영상 평활화(image equalization)를 수행하여, 평활화된 명암도로 상기 제3 히스토그램의 빈도 수를 영상 출력장치로 출력하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 명암대비 개선방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 빈도 수 구간을 구분하는 단계는 아래의 수학식1을 이용하여 상기 제1 히스토그램의 평균 빈도 수를 계산하고, 상기 각 빈도 수 구간들을 상기 평균 빈도 수의 크기로 구분하는 것을 특징으로 하는 영상 명암대비 개선방법.
    [수학식1]
    Figure 112013061077065-pat00019

    여기서, T는 평균 빈도 수, L은 영상 출력장치에서 표현가능한 최대 명암도 (최대 밝기값), h(Xk)는 명암도 Xk에서 제1 히스토그램 값이다.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 제2 히스토그램을 생성하는 단계는 상기 제1 히스토그램을 빈도 수가 낮은 빈도 수 구간에서 빈도 수가 높은 빈도 수 구간으로 순차적으로 압축률을 크게 하여 상기 제2 히스토그램을 생성하는 것을 특징으로 하는 영상 명암대비 개선방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 제2 히스토그램을 생성하는 단계는 아래의 수학식 2를 이용하여 빈도 수가 낮은 빈도 수 구간에서 빈도 수가 높은 빈도 수 구간으로 순차적으로 압축률을 크게 하여 상기 제1 히스토그램을 압축하는 것을 특징으로 하는 영상 명암대비 개선 방법.
    [수학식2]
    Figure 112014074667032-pat00020


    여기서, h'(Xk)는 제2 히스토그램 값, m은 제1 히스토그램의 각 명암도에 대한 빈도 수를 평균 빈도 수로 나눈 몫이다.
  5. 제 3 항에 있어서,
    상기 제2 히스토그램을 생성하는 단계는 아래의 수학식 3를 이용하여 빈도 수가 낮은 빈도 수 구간에서 빈도 수가 높은 빈도 수 구간으로 순차적으로 압축률을 크게 하여 상기 제1 히스토그램을 압축하는 것을 특징으로 하는 영상 명암대비 개선 방법.
    [수학식3]
    Figure 112013061077065-pat00022

    Figure 112013061077065-pat00023

    여기서, h'(Xk) 제2 히스토그램 값, m은 제1 히스토그램의 각 명암도에 대한빈도 수를 평균 빈도 수로 나눈 몫이다.
  6. 제 1 항 내지 제 5 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 빈도 수 구간을 구분하는 단계 이전에, 상기 입력 영상의 평균 밝기값과 상기 출력 영상의 평균 밝기값인 목표 평균 밝기값을 계산하는 단계;를 더 포함하고,
    상기 빈도 수 구간을 구분하는 단계는 상기 제1 히스토그램을 상기 평균 밝기값 이하의 제1-1 히스토그램과 상기 평균 밝기값을 초과하는 제1-2 히스토그램으로 구분하고, 상기 제1-1 히스토그램과 상기 제1-2 히스토그램에 대해 각각 복수 개의 빈도 수 구간들을 구분하는 과정을 포함하고,
    상기 제2 히스토그램을 생성하는 단계는 상기 제1-1 히스토그램의 빈도 수 구간들에 대해 각각 서로 다른 압축률로 압축하여 제2-1 히스토그램을 생성하고 상기 제1-2 히스토그램의 빈도 수 구간들에 대해 각각 서로 다른 압축률로 압축하여 제2-2 히스토그램을 생성하는 과정을 포함하고,
    상기 제3 히스토그램을 생성하는 단계는 압축에 의해 손실된 제1-1 히스토그램의 빈도 수의 평균값을 상기 제2-1 히스토그램의 각 빈도 수에 더하여 제3-1 히스토그램을 생성하고, 압축에 의해 손실된 제1-2 히스토그램의 빈도 수의 평균값을 상기 제2-2 히스토그램의 각 빈도 수에 더하여 제3-2 히스토그램을 생성하는 과정을 포함하고,
    상기 영상 평활화를 수행하는 단계는 상기 목표 평균 밝기값을 기준으로 상기 제3-1 히스토그램과 상기 제3-2 히스토그램에 대해 각각 독립적으로 영상 평활화를 수행하는 것을 특징으로 하는 영상 명암대비 개선방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 목표 평균 밝기값은 상기 제1 히스토그램의 명암도 레벨의 중간값인 밝기 중간값과 상기 제1 히스토그램의 평균 밝기값 사이의 특정 밝기값으로 계산되는 것을 특징으로 하는 영상 명암대비 개선방법.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 목표 평균 밝기값은 아래의 수학식 4를 이용하여 계산하는 것을 특징으로 하는 영상 명암대비 개선방법.
    [수학식4]
    Figure 112013061077065-pat00024

    여기서, meanT는 목표 평균 밝기값, mean은 제1 히스토그램의 평균 밝기값, L은 표현가능한 최대 명암도 레벨, L/2는 밝기 중간값, α는 명암대비를 가변하는 가중치이다.
  9. 제 6 항에 있어서,
    상기 영상 평활화를 수행하는 단계:는
    상기 제3-1 히스토그램과 상기 제3-2 히스토그램을 각각 정규화하는 단계;
    정규화된 제3-1 히스토그램의 누적분포함수인 제1 누적분포함수와 정규화된 제3-2 히스토그램의 누적분포함수인 제2 누적분포함수를 계산하는 단계; 및
    상기 제3-1 히스토그램을 상기 목표 평균 밝기값 이하의 범위에서 상기 제1 누적분포함수의 분포로 평활화하고, 상기 제3-2 히스토그램을 상기 목표 평균 밝기값 이상의 범위에서 상기 제2 누적분포함수의 분포로 평활화하여, 명암도가 평활화된 제3-1 히스토그램 및 제3-2 히스토그램의 빈도 수를 출력하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 명암대비 개선방법.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 제3-1 히스토그램과 상기 제3-2 히스토그램은 아래의 수학식 5를 이용하여 각각 정규화되는 것을 특징으로 하는 영상 명암대비 개선방법.
    [수학식5]
    Figure 112013061077065-pat00025

    여기서, pL(Xk)는 정규화된 제3-1 히스토그램, pU(Xk)는 정규화된 제3-2 히스토그램, hL"(Xk)는 제3-1 히스토그램, hU"(Xk)는 제3-2 히스토그램, ML은 제3-1 히스토그램의 빈도 수 총합, MU은 제3-2 히스토그램의 빈도 수 총합, mean은 제1 히스토그램의 평균 밝기값이다.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 제1 누적분포함수 및 상기 제2 누적분포함수는 아래의 수학식 6을 이용하여 계산되는 것을 특징으로 하는 영상 명암대비 개선방법.
    [수학식6]
    Figure 112013061077065-pat00026

    여기서, CL(Xm) 제1 누적분포함수, CU(Xm) 제2 누적분포함수이다.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 제3-1 히스토그램 및 상기 제3-2 히스토그램은 아래의 수학식 7을 이용하여 상기 목표 평균 밝기값의 범위에 맞춰 평활화되는 것을 특징으로 하는 특징으로 하는 영상 명암대비 개선방법.
    [수학식7]
    Figure 112013061077065-pat00027

    여기서, Y(Xk)는 입력 영상의 명암도(밝기값)가 Xk인 화소가 출력 영상에서 출력될 때의 명암도이다.
  13. 프로세서 장치에 제 1 항 내지 제 5 항 중 어느 한 항의 영상 명암대비 개선방법의 각 단계를 실행시키기 위한 영상 명암대비 개선 프로그램이 저장된 매체.
  14. 프로세서 장치에 제 6 항의 영상 명암대비 개선 방법의 각 단계를 실행시키기 위한 영상 명암대비 개선 프로그램이 저장된 매체.
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