KR101490594B1

KR101490594B1 - 안개 영역을 포함하는 영상의 처리 방법 및 장치

Info

Publication number: KR101490594B1
Application number: KR20130060159A
Authority: KR
Inventors: 박준성
Original assignee: 주식회사 코아로직
Priority date: 2013-05-28
Filing date: 2013-05-28
Publication date: 2015-02-05
Also published as: KR20140139742A

Abstract

본 발명은 영상 처리 방법 및 장치에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 처리 방법은, 입력 영상의 각 픽셀의 휘도를 획득하는 단계, 상기 입력 영상의 휘도 분배를 나타내는 히스토그램을 생성하는 단계, 상기 히스토그램을 복수 개의 서브 영역으로 분할하는 단계, 상기 복수 개의 서브 영역에 포함된 픽셀 수와 상기 입력 영상의 전체 픽셀 수의 비를 이용하여 상기 복수 개의 서브 영역 각각의 초기 재분배 비율을 결정하는 단계, 상기 초기 재분배 비율에 안개 영역을 고려한 가중치를 적용하는 단계; 및 상기 가중치가 적용된 상기 초기 재분배 비율에 출력 영상의 최소 휘도 값 및 최대 휘도 값을 적용하여 최종 재분배 비율을 결정하는 단계를 포함한다. 본 발명에 의하면, 안개 왜곡 보정 후에도 후처리 과정 없이 자연스러운 영상을 출력할 수 있는 장점이 있다.

Description

안개 영역을 포함하는 영상의 처리 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR PROCESSING IMAGE INCLUDING FOR AREA}

본 발명은 영상 처리 방법 및 장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는 안개 영역을 포함하는 영상을 처리하는 방법 및 장치에 관한 것이다.

대기 또는 기후적인 영향에 의한 카메라 영상의 화질 저하는 빛의 산란에 원인이 있다. 대기 입자나 안개 입자에 의해 빛이 산란되면서 발생한 새로운 빛을 대기 산란광(Airlight)이라 한다. 대기 산란광은 카메라의 센서에 입사되는 빛의 휘도에 영향을 주어 영상의 화질 저하를 야기한다.

대기 산란 현상에 따른 대기 산란광을 추정하고, 이 결과를 역으로 이용하여 산란되기 전의 휘도를 추정함으로써, 대기 산란광에 의한 안개 왜곡을 보정할 수 있다. 대기 산란광은 밝은 휘도로 구성되고 거리에 따라 달라진다는 특징이 있는데, 이러한 특징을 이용하여 국부 연산을 수행하고, 픽셀 별로 평가를 하여 대기 산란광을 추정한다. 이러한 평가 방법 중 하나는 영상 내의 낮은 휘도를 갖는 픽셀를 평가하여 산란광을 추정하는 암광 확률 분포(Dark prior)방법이다.

또 다른 평가 방법으로는 반사성분 추정 방법인 레티넥스(Retinex) 방법이 있다. 레티넥스 방법은 영상을 반사 성분(Reflectance)과 조명 성분(Illuminance)으로 분리하는 방법이다. 여기서 대기 산란광을 조명 성분으로 가정하고, 분리된 객체 정보(반사 성분)와 대기 산란광(조명 성분)을 적절히 조절하여 안개 왜곡 보정 영상을 얻는다.

한편, 대기 산란광에 의한 화질 저하는 영상의 대비 저하와 유사하기 때문에 영상의 대비를 개선함으로써 안개 영역에 의한 왜곡을 보정할 수 있다. 이러한 대비 개선 방법 중 하나가 히스토그램 평활화(Histogram equalization) 기법이다. 히스토그램 평활화 기법에서는 영상 내의 편향된 휘도 성분들을 적절하게 분배함으로써 영상의 대비 개선을 수행한다. 이러한 기법은 산란광 추정 방법에 비해 단순하고, 자연스러운 영상을 얻을 수 있다는 장점을 갖는다.

안개 왜곡 보정을 위한 종래 기술들은 주로 국부 연산을 사용하기 때문에, 하드웨어 구성에 있어서 라인 메모리(line memory)의 사용이 필수적이다. 또한 안개 영역 내의 객체 정보를 과도하게 부각시킴으로 인해 영상이 부자연스럽고, 색상 왜곡 등의 문제가 발생하므로 후처리 기능이 추가적으로 요구된다.

대비 개선 방법의 경우, 영상 내의 안개의 정도가 전체적으로 비슷한 경우에는 적용이 가능하다. 그러나 영상 내 안개의 정도가 다른 경우, 휘도 표현력이 0~255로 고정적이기 때문에 영상의 밝은 부분과 어두운 부분이 각각 포화, 비포화 상태가 되므로 대비 개선 방법의 적용이 어렵다.

본 발명은 기존의 대비 개선 방법이 가지고 있는 적응적 적용에 대한 문제점을 해결할 수 있는 영상 처리 방법 및 장치를 제공하는 것을 일 목적으로 한다.

또한 본 발명은 안개 왜곡 보정을 위한 하드웨어 구현에 있어, 라인 메모리를 사용하지 않음으로써 하드웨어 자원 사용 효율을 높일 수 있는 영상 처리 방법 및 장치를 제공하는 것을 다른 목적으로 한다.

또한 본 발명은 안개 왜곡 보정 후에도 후처리 과정 없이 자연스러운 영상을 출력할 수 있는 영상 처리 방법 및 장치를 제공하는 것을 또 다른 목적으로 한다.

본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있고, 본 발명의 실시예에 의해 보다 분명하게 이해될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허 청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.

이러한 목적을 달성하기 위한 본 발명은 영상 처리 방법에 있어서, 입력 영상의 각 픽셀의 휘도를 획득하는 단계, 상기 입력 영상의 휘도 분배를 나타내는 히스토그램을 생성하는 단계, 상기 히스토그램을 복수 개의 서브 영역으로 분할하는 단계, 상기 복수 개의 서브 영역에 포함된 픽셀 수와 상기 입력 영상의 전체 픽셀 수의 비를 이용하여 상기 복수 개의 서브 영역 각각의 초기 재분배 비율을 결정하는 단계, 상기 초기 재분배 비율에 안개 영역을 고려한 가중치를 적용하는 단계; 및 상기 가중치가 적용된 상기 초기 재분배 비율에 출력 영상의 최소 휘도 값 및 최대 휘도 값을 적용하여 최종 재분배 비율을 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한 본 발명은 영상 처리 장치에 있어서, 입력 영상의 각 픽셀의 휘도를 획득하하고 상기 입력 영상의 휘도 분배를 나타내는 히스토그램을 생성하는 히스토그램 생성부, 상기 히스토그램을 복수 개의 서브 영역으로 분할하는 분할부, 상기 복수 개의 서브 영역에 포함된 픽셀 수와 상기 입력 영상의 전체 픽셀 수의 비를 이용하여 상기 복수 개의 서브 영역 각각의 초기 재분배 비율을 결정하는 제1 연산부, 상기 초기 재분배 비율에 안개 영역을 고려한 가중치를 적용하는 제2 연산부; 및 상기 가중치가 적용된 상기 초기 재분배 비율에 출력 영상의 최소 휘도 값 및 최대 휘도 값을 적용하여 최종 재분배 비율을 결정하는 제3 연산부를 포함하는 것을 다른 특징으로 한다.

전술한 바와 같은 본 발명에 의하면, 기존의 대비 개선 방법이 가지고 있는 적응적 적용에 대한 문제점을 해결할 수 있는 장점이 있다.

또한 본 발명에 의하면, 안개 왜곡 보정을 위한 하드웨어 구현에 있어, 라인 메모리를 사용하지 않음으로써 하드웨어 자원 사용 효율을 높일 수 있는 장점이 있다.

또한 본 발명에 의하면, 안개 왜곡 보정 후에도 후처리 과정 없이 자연스러운 영상을 출력할 수 있는 장점이 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 처리 방법의 흐름도.
도 2는 본 발명의 일 실시예에서 생성되는 휘도 값의 히스토그램 및 히스토그램을 복수 개의 서브 영역으로 분할한 그래프.
도 3은 본 발명의 일 실시예에서 휘도 값을 재분배하는 과정을 나타내는 그래프.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 처리 장치의 구성도.
도 5는 본 발명에 의한 영상 처리 방법이 적용되기 전의 입력 영상.
도 6은 본 발명에 의한 영상 처리 방법이 적용된 후의 출력 영상.

전술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 후술되며, 이에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 상세한 설명을 생략한다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다. 도면에서 동일한 참조부호는 동일 또는 유사한 구성요소를 가리키는 것으로 사용된다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 처리 방법은 입력 영상의 각 픽셀의 휘도를 획득하는 단계(S102), 입력 영상의 휘도 분배를 나타내는 히스토그램을 생성하는 단계(S104), 생성된 히스토그램을 복수 개의 서브 영역으로 분할하는 단계(S106), 복수 개의 서브 영역에 포함된 픽셀 수와 입력 영상의 전체 픽셀 수의 비를 이용하여 복수 개의 서브 영역 각각의 초기 재분배 비율을 결정하는 단계(S108), 초기 재분배 비율에 안개 영역을 고려한 가중치를 적용하는 단계(S110), 가중치가 적용된 초기 재분배 비율에 출력 영상의 최소 휘도 값 및 최대 휘도 값을 적용하여 최종 재분배 비율을 결정하는 단계(S112), 히스토그램의 분할 위치 및 최종 재분배 비율을 이용하여 입력 영상의 휘도 값을 재분배하는 단계(S114)를 포함할 수 있다.

이하에서는 도 2, 도 3을 참조하여 도 1에 나타난 각 단계를 설명한다.

(1) 휘도 획득 단계(S102) 및 히스토그램 생성 단계(S104)

먼저 입력 영상에 포함된 각 픽셀의 휘도를 획득한다(S102). 이를 위해 본 발명에서는 먼저 입력 영상의 RGB(Red, Green, Blue) 데이터가 HSV(Hue, Saturation, Value) 데이터로 변환될 수 있다. 이렇게 변환된 HSV 데이터로부터 휘도(Value)가 획득된다.

다음으로, 획득된 각 픽셀의 휘도를 이용하여 입력 영상의 휘도 분배를 나타내는 히스토그램을 생성한다(S104). 히스토그램 생성 단계(S104)에서 생성되는 히스토그램은 [수학식 1]과 같이 표현할 수 있다.

(여기서, n_i는 휘도 값 i를 갖는 픽셀 수)

도 2에는 히스토그램 생성 단계(S104)에 의해 생성된 히스토그램의 예시(210)가 나타나 있다. 도 2의 히스토그램(210)의 가로 축은 [수학식 1]의 휘도 값 i를 나타내며, 세로 축은 n_i를 나타낸다.

(2) 히스토그램 분할 단계(S106)

다음으로, 생성된 히스토그램을 복수 개의 서브 영역으로 분할한다(S106). 본 발명의 일 실시예에서는, 단계(S104)를 통해 생성된 히스토그램과 평균 휘도 값을 이용하여 히스토그램을 분할한다. 이 때 데이터의 유효성을 위해서, 픽셀 수가 특정값 이상이 되는 데이터만을 유효한 값으로 사용한다.

히스토그램 분할 단계(S106)에서는 입력 영상의 평균 휘도 값, 유효 휘도 최소 값 및 유효 휘도 최대 값을 이용하여 히스토그램의 분할 위치를 결정하고, 결정된 분할 위치에 따라 히스토그램을 복수 개의 서브 영역으로 분할한다.

(여기서, DPq는 분할 위치, Sp는 입력 영상의 유효 휘도 최소 값, Ep는 입력 영상의 유효 휘도 최대 값, Mp는 입력 영상의 평균 휘도 값, k는 분할 개수)

[수학식 2]는 히스토그램을 분할할 위치(DPq)를 결정하기 위한 수식이다. 도 2의 히스토그램(210)에서, 최소 휘도 값 0과 최대 휘도 값 255 사이에서 분할할 영역의 개수가 k일 때, [수학식 2]와 같이 k+2개의 분할 위치를 결정한다. 이 때 분할 위치는 입력 영상의 평균 휘도값(M_p)에 의해 변경된다. 입력 영상의 유효 최소 휘도 값(S_p)과 M_p, 입력 영상의 유효 최대 휘도값(E_p)와 M_p사이의 분할 위치는 분할 개수(k)와 M_p에 의해 균등한 비율로 결정된다.

이와 같이 결정된 분할 위치(DPq)에 따라 도 2의 히스토그램(210)을 분할하면, 도 2의 그래프(220)를 얻을 수 있다. 도 2의 그래프(220)를 참고하면, 히스토그램(210)이 분할 위치(DPq)에 따라 복수의 서브 영역(SDRq)으로 분할된다.

(3) 초기 재분배 비율 결정 단계(S108)

도 3은 입력 영상의 히스토그램을 복수의 서브 영역으로 분할한 후, 재분배 비율에 따라 각 서브 영역을 재분배하는 과정을 나타낸다.

다음으로, 복수 개의 서브 영역에 포함된 픽셀 수와 입력 영상의 전체 픽셀 수의 비를 이용하여 복수 개의 서브 영역 각각의 초기 재분배 비율을 결정한다(S108). 이를 위해서는 먼저 [수학식 3]과 같이 각 서브 영역에 포함되는 픽셀 수가 획득되어야 한다.

(여기서, SHstΩ는 각 서브 영역에 포함된 픽셀 수, H(j)는 j번째 휘도 값의 픽셀 수)

각 서브 영역에 포함된 픽셀 수가 획득되면, [수학식 4]와 같이 입력 영상의 총 픽셀 수에 대한 각 서브 영역의 픽셀 수의 비율, 즉 초기 재분배 비율을 계산한다.

(여기서, RHstΩ는 초기 재분배 비율, N은 영상의 전체 픽셀 수 )

(4) 안개 영역을 고려한 가중치 적용 단계(S110)

단계(S108)에서 계산된 초기 재분배 비율을 이용하여 각 서브 영역을 재분배하면 대비 개선 효과를 얻을 수 있으나, 이는 기존의 대비 개선 방법에 비해 더 나은 효과를 기대하기 어렵다. 따라서 본 발명에서는 단계(S108)에서 계산된 초기 재분배 비율에 안개 영역을 고려한 가중치를 적용한다(S110). 이러한 가중치가 적용되면 안개 영역에 해당하는 서브 영역의 대비가 높아지게 되므로 초기 재분배 비율만이 적용될 때 보다 높은 왜곡 보정 결과를 얻을 수 있다.

가중치 적용 단계(S110)에서는 먼저 복수 개의 서브 영역 중 안개 영역에 해당하는 k번째 서브 영역을 선택한다. 안개 현상이 일어나면 빛이 전달될 때 안개에 의해 빛이 산란되며, 산란된 빛이 영상 처리장치에 중첩되어 들어오면서 안개 영역에는 밝은 휘도값이 나타나게 된다. 따라서 분할된 서브 영역 중 상위 영역, 즉 높은 휘도 값을 갖는 영역을 안개 영역으로 판단할 수 있다.

이렇게 선택된 k번째 서브 영역의 재분배 비율을 확장하고, 나머지 서브 영역의 비율은 감소시킨다.

(여기서, RHstΩ는 초기 재분배 비율, RHst'Ω는 가중치가 적용된 초기 재분배 비율, ω는 가중치)

[수학식 5]에서, 비율을 확장하고자 하는 상위 서브 영역(서브 영역중 k번째 영역)이 입력 영상에서 상대적으로 밝은 부분이기 때문에, k번째 영역의 비율에 가중치(ω)를 부여한다. k번째 영역을 제외한 다른 서브 영역의 경우, 초기 재분배 비율에서 확장된 상위 서브 영역의 비율과 초기 재분배 비율의 곱을 뺌으로써 전체 비율의 합을 1로 유지한다.

(5) 최종 재분배 비율 결정 단계(S112)

입력 영상이 좁은 표현력을 갖는 경우, 최대 표현력으로 히스토그램을 분배하게 되면 어두운 부분의 휘도값은 0으로, 밝은 부분의 휘도값은 255로 표현되면서 영상이 부자연스러워 진다. 따라서 본 발명에서는 가중치가 적용된 초기 재분배 비율에 출력 영상의 최소 휘도 값 및 최대 휘도 값을 적용하여 최종 재분배 비율을 결정한다(S112). 이와 같이 출력 영상의 최소 휘도 값 및 최대 휘도 값이 적용되면, 히스토그램 재분배 과정에서 휘도 표현력이 극단적으로 증대되는 것을 방지하여 자연스러운 출력 영상을 얻을 수 있다.

출력 영상의 유효 휘도 최소 값 및 유효 휘도 최대 값은 각각 [수학식 6]과 같이 결정된다. 즉, 입력 영상의 평균 휘도값과 휘도 표현 중앙값(0.5)와 차를 구하여 히스토그램의 편향 정도를 계산하고, 이를 유효 휘도 최소값(S_p), 유효 휘도 최대값(E_p)에 빼거나 더함으로써 출력 영상의 유효 휘도 최소 값 및 유효 휘도 최대 값이 결정된다.

(여기서, Lp는 출력 영상의 최소 휘도 값, Hp는 출력 영상의 최대 휘도 값, Ep는 입력 영상의 유효 휘도 최대 값, Mp는 입력 영상의 평균 휘도 값)

출력 영상의 휘도 표현력은 (Hp―Lp)로 정의되며, 이러한 휘도 표현력에 의해 히스토그램 재분배 과정에서 영상의 부자연스러움이 억제된다.

이렇게 계산된 출력 영상의 유효 휘도 최소 값(Lp) 및 유효 휘도 최대 값(Hp)을 가중치가 적용된 초기 재분배 비율에 적용하여, [수학식 7]과 같이 최종 재분배 비율을 결정한다(S112). [수학식 7]에서, 처음 재분배 비율과 마지막 재분배 비율은 계산된 휘도 표현력 문턱값에 따라 비율을 할당한다. 이에 따라 최종 재분배 비율(

)은 휘도 표현력 문턱값에 할당된 비율만큼 감소된 새로운 휘도 표현력 안에서 결정된다. [수학식 7]에서 분모는 정규화를 위한 항이다.

(여기서,

는 최종 재분배 비율, RHst'Ω는 가중치가 적용된 초기 재분배 비율, Lp는 출력 영상의 최소 휘도 값, Hp는 출력 영상의 최대 휘도 값)

(6) 입력 영상의 휘도 값 재분배 단계(S114)

마지막으로, 계산된 최종 재분배 비율에 따라 히스토그램을 재분배한다(S114). 이 단계에서는 입력 영상의 휘도 값이 포함되는 서브 영역을 결정한 후, 계산된 최종 재분배 비율과 해당 서브 영역의 휘도 표현력, 분할 위치를 이용하여 히스토그램을 재분배한다.

(여기서, y(n)은 출력 휘도값, x(n)은 입력 휘도값)

도 3을 참조하면, 먼저 입력 휘도 값(x(n))이 복수의 서브 영역 중 어느 서브 영역에 해당하는지 확인한다(310). 그리고 나서, 해당 서브 영역의 시작 휘도값(DPq)을 입력 휘도 값(x(n))에서 뺌으로써 입력 휘도 값(x(n))을 평행이동 시킨다(320).

그 다음, 시작 휘도 값만큼 떨어진 입력 휘도 값에 최종 재분배 비율(

)을 곱하여 새로운 휘도 값을 계산한다(330). 마지막으로, 계산된 새로운 휘도 값에 재분배 되는 영역의 시작 휘도값(

)을 더해줌으로써 입력 휘도 값을 재분배한다(340).

전술한 (1) 내지 (6)의 과정을 통해 재분배가 적용된 휘도 데이터(V)는 다시 H(hue)와, S(saturation) 데이터와 함께 RGB 데이터로 변환되고, 이에 따라 안개 영역에 의한 왜곡이 보정된 출력 영상이 생성된다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 처리 장치의 구성도를 나타낸다.

도 4를 참고하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 처리 장치(402)는 히스토그램 생성부(404), 분할부(406), 제1 연산부(408), 제2 연산부(410), 제3 연산부(412)를 포함한다.

히스토그램 생성부(404)는 입력 영상의 각 픽셀의 휘도를 획득하고, 상기 입력 영상의 휘도 분배를 나타내는 히스토그램을 생성한다.

분할부(406)는 생성된 히스토그램을 복수 개의 서브 영역으로 분할한다.

제1 연산부(408)는 복수 개의 서브 영역에 포함된 픽셀 수와 입력 영상의 전체 픽셀 수의 비를 이용하여, 복수 개의 서브 영역 각각의 초기 재분배 비율을 결정한다.

제2 연산부(410)는 계산된 초기 재분배 비율에 안개 영역을 고려한 가중치를 적용한다.

제3 연산부(412)는 가중치가 적용된 초기 재분배 비율에 출력 영상의 최소 휘도 값 및 최대 휘도 값을 적용하여 최종 재분배 비율을 결정한다.

한편, 도 4에는 도시되지 않았으나, 영상 처리 장치(402)는 히스토그램의 분할 위치 및 최종 재분배 비율을 이용하여 입력 영상의 휘도 값을 재분배하는 재분배부를 더 포함할 수 있다.

도 5는 본 발명에 의한 영상 처리 방법이 적용되기 전의 입력 영상을 나타내며, 도 6은 본 발명에 의한 영상 처리 방법이 적용된 후의 출력 영상을 나타낸다.

도 5를 참고하면, 입력 영상은 대기 산란광으로 인하여 발생한 안개 영역을 포함한다. 따라서 명암비가 높지 않아 이미지가 선명하지 못하고 객체의 경계선 부분이 자연스럽지 못하여 영상 내 객체의 인식이 어렵다.

그러나 본 발명에 의한 영상 처리 방법에 따라 입력 영상을 처리한 결과물인 도 6을 참고하면, 객체의 색과 경계선 표현이 보다 자연스러워지며, 명암비가 보다 향상된다.

전술한 바와 같은 본 발명에 의한 안개 왜곡 보정 방법은 히스토그램을 이용한 대비 개선 방법을 사용함으로써 라인 메모리를 필요로 하지 않아 하드웨어 구성에서 이점을 가진다.

또한 본 발명에 따르면, 대비 개선 방법의 편향 휘도 정보에 의한 다른 휘도 정보의 왜곡을 해결할 수 있다. 또한 본 발명은 서로 다른 안개 영역이 존재하는 영상에도 적용이 가능하며, 휘도 정보만을 사용함으로써 색상 왜곡을 방지하고, 추가적인 후처리 과정 없이도 자연스러운 영상을 얻을 수 있다.

전술한 본 발명은, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하므로 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니다.

Claims

입력 영상의 각 픽셀의 휘도를 획득하는 단계;
상기 입력 영상의 휘도 분배를 나타내는 히스토그램을 생성하는 단계;
상기 히스토그램을 복수 개의 서브 영역으로 분할하는 단계;
상기 복수 개의 서브 영역에 포함된 픽셀 수와 상기 입력 영상의 전체 픽셀 수의 비를 이용하여 상기 복수 개의 서브 영역 각각의 초기 재분배 비율을 결정하는 단계;
상기 초기 재분배 비율에 안개 영역을 고려한 가중치를 적용하여 안개 영역에 해당하는 서브 영역의 초기 재분배 비율을 확장하는 단계; 및
상기 가중치가 적용된 상기 초기 재분배 비율에 출력 영상의 최소 휘도 값 및 최대 휘도 값을 적용하여 최종 재분배 비율을 결정하는 단계를
포함하는 영상 처리 방법.
제1항에 있어서,
상기 히스토그램을 복수 개의 서브 영역으로 분할하는 단계는
상기 입력 영상의 평균 휘도 값, 유효 휘도 최소 값 및 유효 휘도 최대 값을 이용하여 상기 히스토그램의 분할 위치를 결정하는 단계; 및
상기 분할 위치에 따라 상기 히스토그램을 복수 개의 서브 영역으로 분할하는 단계를
포함하는 영상 처리 방법.
제2항에 있어서,
상기 히스토그램의 분할 위치는 하기 [수학식 1]에 의해 결정되는
영상 처리 방법.

[수학식 1]

(여기서, DPq는 분할 위치, Sp는 입력 영상의 유효 휘도 최소 값, Ep는 입력 영상의 유효 휘도 최대 값, Mp는 입력 영상의 평균 휘도 값, k는 분할 개수)
제1항에 있어서,
상기 초기 재분배 비율은 하기 [수학식 2]에 의해 결정되는
영상 처리 방법.

[수학식 2]

(여기서, SHstΩ는 각 서브 영역에 포함된 픽셀 수, H(j)는 j번째 휘도 값의 픽셀 수, RHstΩ는 초기 재분배 비율, N은 영상의 전체 픽셀 수 )
제1항에 있어서,
상기 초기 재분배 비율에 가중치를 부여하는 단계는
상기 복수 개의 서브 영역 중 안개 영역에 해당하는 k번째 서브 영역을 선택하는 단계; 및
하기 [수학식 3]에 의해 상기 k번째 서브 영역 및 나머지 서브 영역에 가중치를 부여하는 단계를
포함하는 영상 처리 방법.

[수학식 3]

(여기서, RHstΩ는 초기 재분배 비율, RHst'Ω는 가중치가 적용된 초기 재분배 비율, ω는 가중치)
제1항에 있어서,
상기 출력 영상의 유효 휘도 최소 값 및 유효 휘도 최대 값은 각각 하기 [수학식 4]에 의해 결정되는
영상 처리 방법.

[수학식 4]

(여기서, Lp는 출력 영상의 최소 휘도 값, Hp는 출력 영상의 최대 휘도 값, Ep는 입력 영상의 유효 휘도 최대 값, Mp는 입력 영상의 평균 휘도 값)
제1항에 있어서,
상기 최종 재분배 비율은 하기 [수학식 5]에 의해 결정되는
영상 처리 방법.

[수학식 5]

(여기서,
는 최종 재분배 비율, RHst'Ω는 가중치가 적용된 초기 재분배 비율, Lp는 출력 영상의 최소 휘도 값, Hp는 출력 영상의 최대 휘도 값)
제1항에 있어서,
상기 히스토그램의 분할 위치 및 상기 최종 재분배 비율을 이용하여 상기 입력 영상의 휘도 값을 재분배하는 단계를
더 포함하는 영상 처리 방법.
제8항에 있어서,
상기 입력 영상의 휘도 값을 재분배하는 단계는 하기 [수학식 6]에 의해 이루어지는
영상 처리 방법.

[수학식 6]

(여기서, y(n)은 출력 휘도값, x(n)은 입력 휘도값)
입력 영상의 각 픽셀의 휘도를 획득하고 상기 입력 영상의 휘도 분배를 나타내는 히스토그램을 생성하는 히스토그램 생성부;
상기 히스토그램을 복수 개의 서브 영역으로 분할하는 분할부;
상기 복수 개의 서브 영역에 포함된 픽셀 수와 상기 입력 영상의 전체 픽셀 수의 비를 이용하여 상기 복수 개의 서브 영역 각각의 초기 재분배 비율을 결정하는 제1 연산부;
상기 초기 재분배 비율에 안개 영역을 고려한 가중치를 적용하여 안개 영역에 해당하는 서브 영역의 초기 재분배 비율을 확장하는 제2 연산부; 및
상기 가중치가 적용된 상기 초기 재분배 비율에 출력 영상의 최소 휘도 값 및 최대 휘도 값을 적용하여 최종 재분배 비율을 결정하는 제3 연산부를
포함하는 영상 처리 장치.