KR101493695B1 - 이미지 처리장치, 이미지 처리방법 및 처리방법을실행시키기 위한 프로그램을 저장한 기록매체 - Google Patents

이미지 처리장치, 이미지 처리방법 및 처리방법을실행시키기 위한 프로그램을 저장한 기록매체 Download PDF

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Abstract

본 발명은 낮은 하드웨어 사양으로도 신속하고 효과적으로 이미지 내의 노이즈를 줄일 수 있는 이미지 처리장치, 이미지 처리방법 및 처리방법을 실행시키기 위한 프로그램을 저장한 기록매체를 위하여, 제1이미지 데이터에 대응하는 제1이미지를 분할한 복수개의 제1서브이미지들에 대응하는 복수개의 제1서브이미지 데이터들을 획득하는 이미지 분할부와, 상기 이미지 분할부가 획득한 각 제1서브이미지 데이터로부터의 제1서브이미지에서 노이즈를 저감하여 복수개의 제2서브이미지들에 대응하는 제2서브이미지 데이터들을 획득하는 노이즈 저감부와, 상기 노이즈 저감부가 획득한 복수개의 제2서브이미지 데이터들로부터 복수개의 제2서브이미지들에 대응하는 제2이미지에 대응하는 제2이미지 데이터를 획득하는 이미지 합성부를 구비하는 것을 특징으로 하는 이미지 처리장치, 이미지 처리방법 및 처리방법을 실행시키기 위한 프로그램을 저장한 기록매체를 제공한다.

Description

이미지 처리장치, 이미지 처리방법 및 처리방법을 실행시키기 위한 프로그램을 저장한 기록매체{Image processing apparatus, method for processing image, and recording medium storing program to implement the method}
본 발명은 이미지 처리장치, 이미지 처리방법 및 처리방법을 실행시키기 위한 프로그램을 저장한 기록매체에 관한 것으로서, 더 상세하게는 낮은 하드웨어 사양으로도 신속하고 효과적으로 이미지 내의 노이즈를 줄일 수 있는 이미지 처리장치, 이미지 처리방법 및 처리방법을 실행시키기 위한 프로그램을 저장한 기록매체에 관한 것이다.
일반적으로 이미지 처리장치는 저장매체에 저장된 이미지파일을 재생하여 이미지 데이터로부터의 이미지를 디스플레이부에 디스플레이한다. 이미지 처리장치의 일종인 디지털 촬영장치는 나아가 촬영모드에서 피사체를 촬영하여 이미지 데이터를 저장매체에 저장하고, 이 저장매체에 저장되어 있는 이미지파일을 재생하여 이미지 데이터로부터의 이미지를 디스플레이부에 디스플레이한다.
이러한 이미지 처리장치는 저장매체에 저장된 이미지 데이터가 노이즈에 대한 데이터를 포함하고 있으면, 이미지파일을 재생하여 이미지 데이터로부터의 이미 지를 디스플레이부에 디스플레이할 시 노이즈까지 같이 디스플레이부에 디스플레이하게 되어 디스플레이된 이미지의 품질이 좋지 않게 된다. 따라서 이미지 처리장치를 이용하여 이미지 데이터로부터의 이미지에 노이즈가 나타나지 않도록 이미지를 디스플레이부에 디스플레이하거나 또는 근본적으로 이미지 데이터를 처리할 필요가 있다. 또한, 이미지 처리장치의 일종인 디지털 촬영장치를 이용하여 이미지 데이터를 획득할 시, 이미지 데이터로부터의 이미지에 노이즈가 나타나지 않도록 이미지 데이터를 처리하여 저장매체에 저장할 필요가 있다.
도 1은 가로 방향으로 9개, 세로 방향으로 9개, 총 81개의 화소들을 갖는 이미지(Im)를 개략적으로 도시하는 개념도이다. 도 1에서 P(x,y)는 (x,y) 위치의 화소를 의미한다. 이러한 이미지에는 노이즈가 포함될 수 있는데, 도 2a는 작은 사이즈의 노이즈들(N1, N2, N3)을 갖는 이미지를 개략적으로 도시하는 개념도이고 도 2b는 작은 사이즈의 노이즈들(N1, N2, N3)을 갖는 이미지에서 노이즈를 줄이기 위한 필터(BF)의 사이즈를 설명하기 위한 개념도이다. 물론 도 2a에서 예컨대 N1으로 표시된 노이즈는 P(6,4), P(6,5), P(7,4) 및 P(7.5)의 화소들에 걸쳐있는 것으로 도시되어 있는 바(도 1과 도 2a 참조), 이는 P(6,4), P(6,5), P(7,4) 및 P(7.5)의 화소들의 각 데이터가 노이즈 데이터까지 포함한다는 것을 의미하는 것일 뿐 실제로 노이즈의 형상이 도 2a의 N1으로 표시된 것과 같은 형상이라는 것을 의미하지는 않는다.
이러한 노이즈를 줄이기 위해서는 노이즈 저감 필터(BF)를 이용하는데, 이는 인접화소들에서의 데이터값을 평균 또는 가중평균화함으로써 노이즈 데이터가 애버리지 아웃(average out)되도록 하는 것이 일반적이다. 노이즈의 분포는 정규분포 등을 따르기 때문이다. 이때 이러한 노이즈 저감 필터를 이용하여 노이즈를 줄이기 위해서는 도 2b에 도시된 것과 같이 노이즈의 사이즈와 같거나 노이즈의 사이즈보다 큰 사이즈의 영역에서 노이즈 저감 필터(BF)를 적용할 필요가 있다. 그와 같은 사이즈의 노이즈 저감 필터를 적용해야 노이즈 데이터가 애버리지 아웃되는 효과를 얻을 수 있기 때문이다.
도 3a는 큰 사이즈의 노이즈를 갖는 이미지를 개략적으로 도시하는 개념도이고, 도 3b는 큰 사이즈의 노이즈를 갖는 이미지에서 노이즈를 줄이기 위한 필터의 사이즈를 설명하기 위한 개념도이다. 전술한 바와 같이 노이즈 저감 필터를 적용하여 노이즈 데이터를 애버리지 아웃시키기 위해서는 노이즈의 사이즈와 같거나 노이즈의 사이즈보다 큰 사이즈의 영역에서 노이즈 저감 필터(BF)를 적용할 필요가 있으므로, 도 3b에 도시된 것과 같은 경우 노이즈(N1)의 사이즈(S1)와 노이즈(N2)의 사이즈(S2) 중 더 큰 사이즈보다 더 큰 사이즈의 영역에서 노이즈 저감 필터를 적용할 필요가 있다. 따라서 도 3b에 도시된 것과 같이 노이즈(N1, N2)의 사이즈(S1, S2)보다 작은 사이즈의 노이즈 저감 필터(BF)를 이용할 시에는 노이즈(N1, N2)가 제대로 줄어들지 않게 되어 이미지 품질의 향상을 도모할 수 없게 된다. 이에 따라 노이즈(N1, N2)의 사이즈가 클 경우에는 노이즈 저감 필터(BF)의 사이즈 역시 키워야 하는 바, 노이즈 저감 필터(BF)의 사이즈를 키우면 최종 이미지에서 노이즈는 줄일 수 있을지 몰라도 이미지의 가장자리 부분에 대응하는 데이터가 손상되어 이미지의 선명도가 저하된다는 문제점이 발생한다. 또한, 노이즈 저감 필터(BF)의 사이즈가 커지면 노이즈 저감 필터(BF)를 적용할 시 이미지 처리장치가 수행하는 연산의 양이 급격하게 증가하여, 이미지 처리에 소요되는 시간이 급격히 증가하여 사용자의 불편이 발생한다는 문제점이 발생하며, 또한 많은 양의 연산을 처리할 수 있도록 이미지 처리장치의 하드웨어 사양을 높여야만 한다는 문제점이 발생한다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 포함하여 여러 문제점들을 해결하기 위한 것으로서, 낮은 하드웨어 사양으로도 신속하고 효과적으로 이미지 내의 노이즈를 줄일 수 있는 이미지 처리장치, 이미지 처리방법 및 처리방법을 실행시키기 위한 프로그램을 저장한 기록매체를 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명은 제1이미지 데이터에 대응하는 제1이미지를 분할한 복수개의 제1서브이미지들에 대응하는 복수개의 제1서브이미지 데이터들을 획득하는 이미지 분할부와, 상기 이미지 분할부가 획득한 각 제1서브이미지 데이터로부터의 제1서브이미지에서 노이즈를 저감하여 복수개의 제2서브이미지들에 대응하는 제2서브이미지 데이터들을 획득하는 노이즈 저감부와, 상기 노이즈 저감부가 획득한 복수개의 제2서브이미지 데이터들로부터 복수개의 제2서브이미지들에 대응하는 제2이미지에 대응하는 제2이미지 데이터를 획득하는 이미지 합성부를 구비하는 것을 특징으로 하는 이미지 처리장치를 제공한다.
이러한 본 발명의 다른 특징에 의하면, 상기 이미지 분할부는, 제1서브이미지가 제1이미지를 서브샘플링한 이미지에 대응하도록 하여, 제1서브이미지 데이터들을 획득하는 것으로 할 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 의하면, 상기 이미지 분할부는, 제1서브이미지의 일 화소의 데이터가 제1이미지의 화소들 중 사전설정된 크기의 영역 내에 포함되는 화소들의 데이터들에 대응하도록 하여, 제1서브이미지 데이터들을 획득하는 것으로 할 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 의하면, 상기 이미지 분할부는, 제1서브이미지의 일 화소의 데이터가 제1이미지의 화소들 중 사전설정된 크기의 영역 내에 포함되는 화소들의 데이터들의 평균 또는 가중평균에 대응하도록 하여, 제1서브이미지 데이터들을 획득하는 것으로 할 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 의하면, 상기 이미지 분할부는, 일 제1서브이미지의 일 화소의 데이터가 제1이미지의 화소들 중 사전설정된 크기의 영역 내에 포함되는 화소들의 데이터들에 대응하고, 상기 일 제1서브이미지의 상기 일 화소에 인접한 다른 일 화소의 데이터가 제1이미지의 화소들 중 사전설정된 크기의 다른 영역 내에 포함되는 화소들의 데이터들에 대응하도록 하여, 제1서브이미지 데이터들을 획득하는 것으로 할 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 의하면, 상기 이미지 분할부는, 일 제1서브이미지의 일 화소의 데이터가 제1이미지의 화소들 중 사전설정된 크기의 영역 내에 포함되는 화소들의 데이터들의 평균 또는 가중평균에 대응하고, 상기 일 제1서브이미지의 상기 일 화소에 인접한 다른 일 화소의 데이터가 제1이미지의 화소들 중 사전설정된 크기의 다른 영역 내에 포함되는 화소들의 데이터들의 평균 또는 가중평균에 대응하도록 하여, 제1서브이미지 데이터들을 획득하는 것으로 할 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 의하면, 상기 노이즈 저감부는 바이래터럴 필터를 이용하는 것으로 할 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 의하면, 상기 이미지 합성부는 제2서브이미지의 화소가 제2이미지의 화소에 대응하도록 하여 제2이미지 데이터를 획득하는 것으로 할 수 있다.
본 발명은 또한, (a) 제1이미지 데이터에 대응하는 제1이미지를 분할한 복수개의 제1서브이미지들에 대응하는 복수개의 제1서브이미지 데이터들을 획득하는 단계와, (b) 각 제1서브이미지 데이터로부터의 제1서브이미지에서 노이즈를 저감하여, 복수개의 제2서브이미지들에 대응하는 제2서브이미지 데이터들을 획득하는 단계와, (c) 복수개의 제2서브이미지 데이터들로부터, 복수개의 제2서브이미지들에 대응하는 제2이미지에 대응하는 제2이미지 데이터를 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 처리방법을 제공한다.
이러한 본 발명의 다른 특징에 의하면, 상기 (a) 단계에서의 제1서브이미지는 제1이미지를 서브샘플링한 이미지에 대응하는 것으로 할 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 의하면, 상기 (a) 단계에서의 제1서브이미지의 일 화소의 데이터는 제1이미지의 화소들 중 사전설정된 크기의 영역 내에 포함되는 화소들의 데이터들에 대응하는 것으로 할 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 의하면, 상기 (a) 단계에서의 제1서브이미지의 일 화소의 데이터는 제1이미지의 화소들 중 사전설정된 크기의 영역 내에 포함되는 화소들의 데이터들의 평균 또는 가중평균에 대응하는 것으로 할 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 의하면, 상기 (a) 단계에서의 일 제1서브이미지의 일 화소의 데이터는 제1이미지의 화소들 중 사전설정된 크기의 영역 내에 포함되는 화소들의 데이터들에 대응하고, 상기 일 제1서브이미지의 상기 일 화소에 인접한 다른 일 화소의 데이터는 제1이미지의 화소들 중 사전설정된 크기의 다른 영역 내에 포함되는 화소들의 데이터들에 대응하는 것으로 할 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 의하면, 상기 (a) 단계에서의 일 제1서브이미지의 일 화소의 데이터는 제1이미지의 화소들 중 사전설정된 크기의 영역 내에 포함되는 화소들의 데이터들의 평균 또는 가중평균에 대응하고, 상기 일 제1서브이미지의 상기 일 화소에 인접한 다른 일 화소의 데이터는 제1이미지의 화소들 중 사전설정된 크기의 다른 영역 내에 포함되는 화소들의 데이터들의 평균 또는 가중평균에 대응하는 것으로 할 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 의하면, 상기 (b) 단계는 바이래터럴 필터를 이용하는 것으로 할 수 있다.
본 발명의 또 다른 특징에 의하면, 상기 (c) 단계는 제2서브이미지의 화소가 제2이미지의 화소에 대응하도록 하여 제2이미지 데이터를 획득하는 단계인 것으로 할 수 있다.
본 발명은 또한 상기와 같은 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 저장한 기록매체를 제공한다.
상기한 바와 같이 이루어진 본 발명의 이미지 처리장치, 이미지 처리방법 및 처리방법을 실행시키기 위한 프로그램을 저장한 기록매체에 따르면, 낮은 하드웨어 사양으로도 신속하고 효과적으로 이미지 내의 노이즈를 줄일 수 있다.
이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명하면 다음과 같다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 처리장치인 디지털 촬영장치를 개략적으로 도시하는 블록도이고, 도 5는 도 4의 일부분을 개략적으로 도시하는 블록도이다.
디지털 촬영장치의 전체 동작은 CPU(100)에 의해 통괄된다. 그리고 디지털 촬영장치에는 사용자로부터의 전기적 신호를 발생시키는 키 등을 포함하는 조작부(200)가 구비된다. 이 조작부(200)로부터의 전기적 신호는 CPU(100)에 전달되어, CPU(100)가 전기적 신호에 따라 디지털 촬영장치를 제어할 수 있도록 한다.
촬영 모드일 경우, 사용자로부터의 전기적 신호가 CPU(100)에 인가됨에 따라 CPU(100)는 그 신호를 파악하여 렌즈 구동부(11), 조리개 구동부(21) 및 촬상소자 제어부(31)를 제어하며, 이에 따라 각각 렌즈(10)의 위치, 조리개(20)의 개방 정도 및 촬상소자(30)의 감도 등이 제어된다. 촬상소자(30)는 입력된 광으로부터 이미지 데이터를 생성하며, 아날로그/디지털 변환부(40)는 촬상소자(30)에서 출력되는 아날로그 데이터를 디지털 데이터로 변환한다. 물론 촬상소자(30)의 특성에 따라 아날로그/디지털 변환부(40)가 필요 없는 경우도 있을 수 있다.
촬상소자(30)로부터의 데이터는 메모리(60)를 거쳐 디지털 신호 처리부(50)에 입력될 수도 있고, 메모리(60)를 거치지 않고 디지털 신호 처리부(50)에 입력될 수도 있으며, 필요에 따라 CPU(100)에도 입력될 수도 있다. 여기서 메모리(60)는 ROM 또는 RAM 등을 포함하는 개념이다. 디지털 신호 처리부(50)는 필요에 따라 감마(gamma) 보정, 화이트 밸런스 조정 등의 디지털 신호 처리를 할 수 있다. 또한, 도 5에 도시된 것과 같이, 디지털 신호 처리부(50)는 이미지 분할부(51), 노이즈 저감부(53) 및 이미지 합성부(55) 등과 같은 구성요소들을 가질 수도 있다. 물론 이미지 분할부(51), 노이즈 저감부(53) 및 이미지 합성부(55) 등은 디지털 신호 처리부(50) 내의 구성요소가 아닌 별도의 구성요소일 수도 있는 등 다양한 변형이 가능하다. 즉, 본 실시예에 따른 디지털 촬영장치가 이미지 분할부(51), 노이즈 저감부(53) 및 이미지 합성부(55)를 구비하면 족하다. 이미지 분할부(51), 노이즈 저감부(53) 및 이미지 합성부(55)의 작동에 대해서는 후술한다.
디지털 신호 처리부(50)로부터 출력된 이미지 데이터는 메모리(60)를 통하여 또는 직접 디스플레이 제어부(81)에 전달된다. 디스플레이 제어부(81)는 디스플레이부(80)를 제어하여 디스플레이부(80)에 이미지를 디스플레이한다. 그리고 디지털 신호 처리부(50)로부터 출력된 이미지 데이터는 메모리(60)를 통하여 또는 직접 저장/판독 제어부(71)에 입력되는데, 이 저장/판독 제어부(71)는 사용자로부터의 신호에 따라 또는 자동으로 이미지 데이터를 저장매체(70)에 저장한다. 물론 저장/판독 제어부(71)는 저장매체(70)에 저장된 이미지 파일로부터 이미지 데이터를 판독하고, 이를 메모리(60)를 통해 또는 다른 경로를 통해 디스플레이 제어부(81)에 입력하여 디스플레이부(80)에 이미지가 디스플레이되도록 할 수도 있다. 저장매체(70)는 착탈가능한 것일 수도 있고 디지털 촬영장치에 영구장착된 것일 수 있다.
이하에서는 이미지 분할부(51), 노이즈 저감부(53) 및 이미지 합성부(55)의 기능을 도면들을 참조하여 설명한다.
도 6은 가로 방향으로 9개, 세로 방향으로 9개, 총 81개의 화소들을 갖는 제1이미지(Im1)를 개략적으로 도시하는 개념도이다. 도 6에서 P(x,y)는 (x,y) 위치의 화소를 의미한다. 물론 총 81개의 화소들을 갖는다는 것은 편의상 그와 같이 가정한 것으로 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니다.
이미지 분할부(51)는 제1이미지 데이터에 대응하는 제1이미지(Im1)를 분할한 복수개의 제1서브이미지들에 대응하는 복수개의 제1서브이미지 데이터들을 획득한다. 간단히 설명하면, 예컨대 이미지 분할부(51)는 제1이미지 데이터에 대응하는 제1이미지(Im1)를 복수개의 제1서브이미지들로 분할하고, 각 제1서브이미지에 대응하는 제1서브이미지 데이터를 획득하는 것으로 이해할 수도 있다. 제1이미지(Im1)가 가로 방향으로 9개, 세로 방향으로 9개, 총 81개의 화소들을 갖는 경우, 각 제1서브이미지는 예컨대 가로 방향으로 3개, 세로 방향으로 3개, 총 9개의 화소들을 갖는 것일 수 있다. 결국 제1이미지(Im1)는 9개의 제1서브이미지들로 분할할 수 있다.
도 7a 내지 도 7d는 제1이미지로부터 획득한 9개의 제1서브이미지들 중 일부인 4개의 제1서브이미지들(SIm11,1, SIm11,2, SIm11,3, SIm12,1)을 개략적으로 도시하는 개념도들이다.
먼저 도 7a에 도시된 제1서브이미지(SIm11,1)의 화소(P1,1(1,1))는 제1이미지(Im1)의 화소들(P(1,1), P(1,2), P(1,3), P(2,1), P(2,2), P(2,3), P(3,1), P(3,2), P(3,3))의 데이터들로부터 계산된 데이터를 갖는다. 예컨대 제1서브이미지(SIm11,1)의 화소(P1,1(1,1))는 제1이미지(Im1)의 화소들(P(1,1), P(1,2), P(1,3), P(2,1), P(2,2), P(2,3), P(3,1), P(3,2), P(3,3))의 데이터들의 평균값 또는 가중평균값을 데이터로 갖는다. 유사하게, 제1서브이미지(SIm11,1)의 화소(P1,1(1,2))는 제1이미지(Im1)의 화소들(P(1,4), P(1,5), P(1,6), P(2,4), P(2,5), P(2,6), P(3,4), P(3,5), P(3,6))의 데이터들로부터 계산된 데이터를 가지며, 제1서브이미지(SIm11,1)의 화소(P1,1(2,1))는 제1이미지(Im1)의 화소들(P(4,1), P(4,2), P(4,3), P(5,1), P(5,2), P(5,3), P(6,1), P(6,2), P(6,3))의 데이터들로부터 계산된 데이터를 갖는다.
도 7b에 도시된 제1서브이미지(SIm11,2)의 화소(P1,2(1,1))는 제1이미지(Im1)의 화소들(P(1,2), P(1,3), P(1,4), P(2,2), P(2,3), P(2,4), P(3,2), P(3,3), P(3,4))의 데이터들로부터 계산된 데이터를 갖는다. 유사하게, 제1서브이미지(SIm11,2)의 화소(P1,2(1,2))는 제1이미지(Im1)의 화소들(P(1,5), P(1,6), P(1,7), P(2,5), P(2,6), P(2,7), P(3,5), P(3,6), P(3,7))의 데이터들로부터 계산된 데이터를 가지며, 제1서브이미지(SIm11,2)의 화소(P1,2(2,1))는 제1이미지(Im1)의 화소들(P(4,2), P(4,3), P(4,4), P(5,2), P(5,3), P(5,4), P(6,2), P(6,3), P(6,4))의 데이터들로부터 계산된 데이터를 갖는다. 한편, 제1서브이미지(SIm11,2)의 화소(P1,2(1,3))는 제1이미지(Im1)의 화소들(P(1,8), P(1,9), P(2,8), P(2,9), P(3,8), P(3,9))의 데이터들로부터 계산된 데이터를 갖는다.
도 7c에 도시된 제1서브이미지(SIm11,3)의 화소(P1,3(1,1))는 제1이미지(Im1)의 화소들(P(1,3), P(1,4), P(1,5), P(2,3), P(2,4), P(2,5), P(3,3), P(3,4), P(3,5))의 데이터들로부터 계산된 데이터를 갖는다. 제1서브이미지(SIm11,3)의 화소(P1,3(1,3))는 제1이미지(Im1)의 화소들(P(1,9), P(2,9), P(3,9))의 데이터들로부터 계산된 데이터를 갖는다.
도 7d에 도시된 제1서브이미지(SIm12,1)의 화소(P2,1(1,1))는 제1이미지(Im1)의 화소들(P(2,1), P(2,2), P(2,3), P(3,1), P(3,2), P(3,3), P(4,1), P(4,2), P(4,3))의 데이터들로부터 계산된 데이터를 갖는다. 제1서브이미지(SIm12,1)의 화소(P2,1(1,2))는 제1이미지(Im1)의 화소들(P(2,4), P(2,5), P(2,6), P(3,4), P(3,5), P(3,6), P(4,4), P(4,5), P(4,6))의 데이터들로부터 계산된 데이터를 가지며, 제1서브이미지(SIm12,1)의 화소(P2,1(3,1))는 제1이미지(Im1)의 화소들(P(8,1), P(8,2), P(8,3), P(9,1), P(9,2), P(9,3))의 데이터들로부터 계산된 데이터를 갖는다.
물론 도 7a 내지 도 7d에 도시하지 않은 다른 제1서브이미지들의 화소들 역시 상술한 것과 유사한 방식으로 계산된 데이터를 갖는다.
이와 같이 이미지 분할부(51)는 제1이미지 데이터에 대응하는 제1이미지(Im1)를 분할한 복수개의 제1서브이미지들에 대응하는 복수개의 제1서브이미지 데이터들을 획득한다. 제1이미지(Im1)에서의 노이즈의 사이즈가 크다 하더라도, 이와 같이 이미지 분할부(51)가 획득한 각 제1서브이미지에서는 노이즈 역시 분할되어 작은 사이즈로 존재하게 된다. 따라서 각 제1서브이미지에 노이즈 저감 필터를 적용할 시에는 작은 사이즈의 노이즈 저감 필터를 적용해도, 각 제1서브이미지에서의 노이즈를 효과적으로 줄일 수 있다.
요약하자면 이미지 분할부(51)는, 제1서브이미지(SIm11,1)의 일 화소(P1,1(1,1))의 데이터가 제1이미지(Im1)의 화소들 중 사전설정된 크기의 영역 내에 포함되는 화소들(P(1,1), P(1,2), P(1,3), P(2,1), P(2,2), P(2,3), P(3,1), P(3,2), P(3,3))의 데이터들에 대응하도록 하여, 제1서브이미지 데이터들을 획득한다. 이때, 전술한 바와 같이 제1서브이미지(SIm11,1)의 일 화소(P1,1(1,1))의 데이터가 제1이미지(Im1)의 화소들 중 사전설정된 크기의 영역 내에 포함되는 화소들(P(1,1), P(1,2), P(1,3), P(2,1), P(2,2), P(2,3), P(3,1), P(3,2), P(3,3))의 데이터들의 평균 또는 가중평균에 대응하도록 할 수 있다. 또한, 상술한 바와 같이, 이미지 분할부(51)는, 일 제1서브이미지(SIm11,1)의 일 화소(P1,1(1,1))의 데이터가 제1이미지(Im1)의 화소들 중 사전설정된 크기의 영역 내에 포함되는 화소들(P(1,1), P(1,2), P(1,3), P(2,1), P(2,2), P(2,3), P(3,1), P(3,2), P(3,3))의 데이터들에 대응하고, 상기 일 제1서브이미지(SIm11,1)의 상기 일 화소(P1,1(1,1))에 인접한 다른 일 화소(P1,1(1,2))의 데이터가 제1이미지(Im1)의 화소들 중 사전설정 된 크기의 다른 영역 내에 포함되는 화소들(P1,4), P(1,5), P(1,6), P(2,4), P(2,5), P(2,6), P(3,4), P(3,5), P(3,6))의 데이터들에 대응하도록 하여, 제1서브이미지 데이터들을 획득한다.
노이즈 저감부(53)는 이미지 분할부(51)가 획득한 각 제1서브이미지 데이터로부터의 제1서브이미지에서 노이즈 저감 필터 등을 이용하여 노이즈를 줄임으로써, 복수개의 제2서브이미지들에 대응하는 제2서브이미지 데이터들을 획득한다. 간단히 설명하면, 노이즈 저감부(53)는 제1서브이미지에서 노이즈를 줄인 제2서브이미지에 대한 데이터를 획득한다. 노이즈 저감 필터로는 바이래터럴 필터를 이용할 수 있다. 전술한 바와 같이 노이즈 저감 필터의 사이즈가 작아도 각 제1서브이미지에서의 노이즈를 효과적이면서도 신속하게 줄일 수 있다.
이미지 합성부(55)는 노이즈 저감부(53)가 획득한 복수개의 제2서브이미지 데이터들로부터, 복수개의 제2서브이미지들에 대응하는 제2이미지에 대응하는 제2이미지 데이터를 획득한다. 간단히 설명하면, 예컨대 이미지 합성부(55)는 각 제2서브이미지 데이터를 취합하여 제2이미지 데이터를 획득한다. 즉, 이미지 합성부(55)는 제2서브이미지의 화소가 제2이미지의 화소에 대응하도록 하여 제2이미지 데이터를 획득하는 것일 수 있다. 여기서 제2이미지 데이터로부터의 제2이미지는 제1이미지에 대응하는 것으로, 제1이미지에서 노이즈가 저감된 이미지가 된다.
도 8은 이미지 합성부(55)가 제2서브이미지들로부터 제2이미지를 획득하는 것을 개략적으로 도시하는 예시적 개념도이다. 도 8에 도시된 것과 같이, 제2서브 이미지(SIm21,1)의 화소(P1,1(1,1))는 제2이미지(Im2)의 화소(P(2,2))에 대응하고, 제2서브이미지(SIm21,1)의 화소(P1,1(1,2))는 제2이미지(Im2)의 화소(P(2,5))에 대응하며, 제2서브이미지(SIm21,1)의 화소(P1,1(1,3))는 제2이미지(Im2)의 화소(P(2,8))에 대응한다. 제2서브이미지(SIm21,1)의 화소(P1,1(2,1))는 제2이미지(Im2)의 화소(P(5,2))에 대응한다. 제2서브이미지(SIm21,2)의 화소(P1,2(1,1))는 제2이미지(Im2)의 화소(P(2,3))에 대응한다. 제2서브이미지(SIm22,1)의 화소(P2,1(1,1))는 제2이미지(Im2)의 화소(P(3,2))에 대응한다. 이와 같은 방식으로 9개의 제2서브이미지들은 총 81개의 화소들을 포함하므로, 이미지 합성부(55)는 총 81개의 화소들을 갖는 제2이미지(Im2)에 대응하는 제2이미지 데이터를 획득한다. 이와 같은 제2이미지 데이터에 대응하는 제2이미지(Im2)는 도 6에 도시된 제1이미지(Im1)와 동일한 사이즈의 이미지로서 제1이미지(Im1)에서 노이즈가 저감된 이미지가 된다.
이와 같은 본 실시예에 따른 이미지 처리장치는 노이즈의 사이즈가 크더라도 이미지의 노이즈를 효과적으로 저감할 수 있으며, 이용하는 노이즈 저감 필터의 사이즈가 작더라도 큰 사이즈의 노이즈를 효과적으로 저감할 수 있어 이미지 처리장치의 하드웨어 사양을 높이지 않고도 고품질의 이미지 처리가 가능하도록 할 수 있다. 또한 이용하는 노이즈 저감 필터의 사이즈가 작기 때문에 노이즈 저감 중의 연산 횟수 등을 획기적으로 줄여, 이미지 처리에 소요되는 시간을 획기적으로 줄일 수 있다.
본 실시예에 따른 이미지 처리장치는 도 4에 도시된 것과 같이 디지털 촬영장치인 바, 이 경우 촬영시 얻어지는 이미지 데이터를 처리하여 노이즈가 저감된 이미지에 대응하는 이미지 데이터를 저장매체(70)에 저장할 수 있다. 물론 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니며, 디지털 촬영장치가 아닌 PDA(personal digital assistants), PMP(personal multimedia player) 등과 같은 이미지 처리장치에도 본 발명이 적용될 수 있음은 물론이다.
한편, 지금까지 이미지 분할부(51)가 제1서브이미지(SIm11,1)의 일 화소(P1,1(1,1))의 데이터가 제1이미지(Im1)의 화소들 중 사전설정된 크기의 영역 내에 포함되는 화소들(P(1,1), P(1,2), P(1,3), P(2,1), P(2,2), P(2,3), P(3,1), P(3,2), P(3,3))의 데이터들에 대응하도록 하여, 제1서브이미지 데이터들을 획득하는 것으로 설명하였으나, 본 발명이 이에 한정되지 않음은 물론이다. 예컨대 이미지 분할부(51)는, 제1서브이미지가 제1이미지(Im1)를 서브샘플링한 이미지에 대응하도록 하여, 제1서브이미지 데이터들을 획득하는 것일 수도 있다.
즉, 도 7a에 도시된 것과 같은 제1서브이미지(SIm11,1)의 화소(P1,1(1,1))의 데이터는 제1이미지(Im1)의 화소(P(2,2))의 데이터에 대응하고, 제1서브이미지(SIm11,1)의 화소(P1,1(1,2))의 데이터는 제1이미지(Im1)의 화소(P(2,5))의 데이터에 대응하며, 제1서브이미지(SIm11,1)의 화소(P1,1(1,3))의 데이터는 제1이미지(Im1)의 화소(P(2,8))의 데이터에 대응하고, 제1서브이미지(SIm11,1)의 화소(P1,1(2,1))의 데이터는 제1이미지(Im1)의 화소(P(5,2))의 데이터에 대응하는 것일 수 있다.
또한, 도 7b에 도시된 것과 같은 제1서브이미지(SIm11,2)의 화소(P1,2(1,1))의 데이터는 제1이미지(Im1)의 화소(P(2,3))의 데이터에 대응하고, 제1서브이미지(SIm11,2)의 화소(P1,2(1,2))의 데이터는 제1이미지(Im1)의 화소(P(2,6))의 데이터에 대응하며, 제1서브이미지(SIm11,2)의 화소(P1,2(1,3))의 데이터는 제1이미지(Im1)의 화소(P(2,9))의 데이터에 대응하고, 제1서브이미지(SIm11,2)의 화소(P1,2(2,1))의 데이터는 제1이미지(Im1)의 화소(P(5,3))의 데이터에 대응하는 것일 수 있다.
그리고 도 7c에 도시된 것과 같은 제1서브이미지(SIm11,3)의 화소(P1,3(1,1))의 데이터는 제1이미지(Im1)의 화소(P(2,4))의 데이터에 대응하고, 제1서브이미지(SIm11,3)의 화소(P1,3(1,2))의 데이터는 제1이미지(Im1)의 화소(P(2,7))의 데이터에 대응하며, 제1서브이미지(SIm11,3)의 화소(P1,3(1,3))의 데이터는 0의 데이터를 가질 수 있다. 제1서브이미지(SIm11,3)의 화소(P1,3(1,3))에 대응하는 화소가 제1이미지(Im1)에 존재하지 않기 때문이다.
한편 도 7d에 도시된 것과 같은 제1서브이미지(SIm12,1)의 화소(P2,1(1,1))의 데이터는 제1이미지(Im1)의 화소(P(3,2))의 데이터에 대응하고, 제1서브이미지(SIm12,1)의 화소(P2,1(1,2))의 데이터는 제1이미지(Im1)의 화소(P(3,5))의 데이터에 대응하며, 제1서브이미지(SIm12,1)의 화소(P2,1(1,3))의 데이터는 제1이미지(Im1) 의 화소(P(3,8))의 데이터에 대응하고, 제1서브이미지(SIm12,1)의 화소(P2,1(2,1))의 데이터는 제1이미지(Im1)의 화소(P(6,2))의 데이터에 대응하는 것일 수 있다.
이와 같은 방식으로 이미지 분할부(51)는, 제1서브이미지가 제1이미지(Im1)를 서브샘플링한 이미지에 대응하도록 하여, 제1서브이미지 데이터들을 획득하는 것일 수도 있는 등 다양한 변형이 가능하다.
도 9는 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 이미지 처리방법을 개략적으로 도시하는 플로우챠트이다.
도 9를 참조하면, 본 실시예에 따른 이미지 처리방법은 제1이미지 데이터에 대응하는 제1이미지를 분할한 복수개의 제1서브이미지들에 대응하는 복수개의 제1서브이미지 데이터들을 획득하는 단계(S10)를 거친 후, 각 제1서브이미지 데이터로부터의 제1서브이미지에서 노이즈를 저감하여, 복수개의 제2서브이미지들에 대응하는 제2서브이미지 데이터들을 획득하는 단계(S20)를 거친다. 그 후, 복수개의 제2서브이미지 데이터들로부터, 복수개의 제2서브이미지들에 대응하는 제2이미지에 대응하는 제2이미지 데이터를 획득하는 단계(S30)를 거친다.
이와 같은 본 실시예에 따른 이미지 처리방법에 따르면, 제1이미지 데이터에 사이즈가 큰 노이즈에 대응하는 노이즈 데이터가 포함되어 있다 하더라도, 작은 사이즈의 노이즈 저감 필터를 이용하여 신속하면서도 효율적으로 노이즈가 저감된 제2이미지를 획득할 수 있다.
복수개의 제1서브이미지 데이터들을 획득하는 단계(210)는 제1이미지를 서브 샘플링하는 것일 수 있다. 물론 이와 달리 제1서브이미지의 일 화소의 데이터가 제1이미지의 화소들 중 사전설정된 크기의 영역 내에 포함되는 화소들의 데이터들에 대응하는 것일 수도 있다. 이 경우, 제1서브이미지의 일 화소의 데이터는 제1이미지의 화소들 중 사전설정된 크기의 영역 내에 포함되는 화소들의 데이터들의 평균 또는 가중평균에 대응하는 것일 수 있다. 한편, 일 제1서브이미지의 일 화소의 데이터는 제1이미지의 화소들 중 사전설정된 크기의 영역 내에 포함되는 화소들의 데이터들에 대응하고, 상기 일 제1서브이미지의 상기 일 화소에 인접한 다른 일 화소의 데이터는 제1이미지의 화소들 중 사전설정된 크기의 다른 영역 내에 포함되는 화소들의 데이터들에 대응하는 것일 수 있다.
각 제1서브이미지 데이터로부터의 제1서브이미지에서 노이즈를 저감하여, 복수개의 제2서브이미지들에 대응하는 제2서브이미지 데이터들을 획득하는 단계(S20)에서는 바이래터럴 필터를 이용할 수 있다.
복수개의 제2서브이미지 데이터들로부터, 복수개의 제2서브이미지들에 대응하는 제2이미지에 대응하는 제2이미지 데이터를 획득하는 단계(S30)는, 제2서브이미지의 화소가 제2이미지의 화소에 대응하도록 하여 제2이미지 데이터를 획득하는 단계일 수 있다.
이상에서 언급된 본 실시예들 및 그 변형예들에 따른 이미지 처리방법을 이미지 처리장치에서 실행시키기 위한 프로그램은 기록매체에 저장될 수 있다. 여기서 기록매체라 함은 예컨대 도 4에 도시된 것과 같은 저장매체(70)일 수도 있고, 도 4에 도시된 것과 같은 메모리(60)일 수도 있으며, 이와 다른 별도의 기록매체일 수도 있다. 여기서 기록매체는 마그네틱 저장매체(예컨대, 롬(ROM), 플로피 디스크, 하드디스크 등) 및 광학적 판독 매체(예컨대, 시디롬(CD-ROM), 디브이디(DVD: Digital Versatile Disc))와 같은 저장매체를 포함한다.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 다른 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의하여 정해져야 할 것이다.
도 1은 81개의 화소들을 갖는 이미지를 개략적으로 도시하는 개념도이다.
도 2a는 작은 사이즈의 노이즈를 갖는 이미지를 개략적으로 도시하는 개념도이다.
도 2b는 작은 사이즈의 노이즈를 갖는 이미지에서 노이즈를 줄이기 위한 필터의 사이즈를 설명하기 위한 개념도이다.
도 3a는 큰 사이즈의 노이즈를 갖는 이미지를 개략적으로 도시하는 개념도이다.
도 3b는 큰 사이즈의 노이즈를 갖는 이미지에서 노이즈를 줄이기 위한 필터의 사이즈를 설명하기 위한 개념도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 처리장치를 개략적으로 도시하는 블록도이다.
도 5는 도 4의 일부분을 개략적으로 도시하는 블록도이다.
도 6은 81개의 화소들을 갖는 제1이미지를 개략적으로 도시하는 개념도이다.
도 7a 내지 도 7d는 제1이미지로부터 획득한 제1서브이미지들을 개략적으로 도시하는 개념도들이다.
도 8은 제2서브이미지들로부터 제2이미지를 획득하는 것을 개략적으로 도시하는 개념도이다.
도 9는 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 이미지 처리방법을 개략적으로 도시하는 플로우챠트이다.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>
Im1: 제1이미지 SIm11,1, SIm11,2, SIm11,3, SIm12,1: 제1서브이미지들
Im2: 제2이미지 SIm21,1, SIm21,2, SIm21,3, SIm22,1: 제2서브이미지들
10: 렌즈 11: 렌즈 구동부
20: 조리개 21: 조리개 구동부
30: 촬상소자 31: 촬상소자 제어부
40: A/D 변환부 50: 디지털 신호 처리부
60: 메모리 71: 저장/판독 제어부
70: 저장매체 81: 디스플레이 제어부
80: 디스플레이부 100: CPU
200: 조작부

Claims (17)

  1. 제1이미지 데이터에 대응하는 제1이미지를 분할한 복수개의 제1서브이미지들에 대응하는 복수개의 제1서브이미지 데이터들을 획득하는 이미지 분할부;
    상기 이미지 분할부가 획득한 각 제1서브이미지 데이터로부터의 제1서브이미지에서 노이즈를 저감하여, 복수개의 제2서브이미지들에 대응하는 제2서브이미지 데이터들을 획득하는 노이즈 저감부; 및
    상기 노이즈 저감부가 획득한 복수개의 제2서브이미지 데이터들로부터, 복수개의 제2서브이미지들에 대응하는 제2이미지에 대응하는 제2이미지 데이터를 획득하는 이미지 합성부;를 구비하고,
    상기 이미지 분할부는, 일 제1서브이미지의 일 화소의 데이터가 제1이미지의 화소들 중 사전설정된 크기의 영역 내에 포함되는 화소들의 데이터들의 평균 또는 가중평균에 대응하고, 상기 일 제1서브이미지의 상기 일 화소에 인접한 다른 일 화소의 데이터가 제1이미지의 화소들 중 사전설정된 크기의 다른 영역 내에 포함되는 화소들의 데이터들의 평균 또는 가중평균에 대응하도록 하여, 제1서브이미지 데이터들을 획득하는 것을 특징으로 하는 이미지 처리장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 이미지 분할부는, 제1서브이미지가 제1이미지를 서브샘플링한 이미지에 대응하도록 하여, 제1서브이미지 데이터들을 획득하는 것을 특징으로 하는 이미지 처리장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 이미지 분할부는, 제1서브이미지의 일 화소의 데이터가 제1이미지의 화소들 중 사전설정된 크기의 영역 내에 포함되는 화소들의 데이터들에 대응하도록 하여, 제1서브이미지 데이터들을 획득하는 것을 특징으로 하는 이미지 처리장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 이미지 분할부는, 제1서브이미지의 일 화소의 데이터가 제1이미지의 화소들 중 사전설정된 크기의 영역 내에 포함되는 화소들의 데이터들의 평균 또는 가중평균에 대응하도록 하여, 제1서브이미지 데이터들을 획득하는 것을 특징으로 하는 이미지 처리장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 이미지 분할부는, 일 제1서브이미지의 일 화소의 데이터가 제1이미지의 화소들 중 사전설정된 크기의 영역 내에 포함되는 화소들의 데이터들에 대응하고, 상기 일 제1서브이미지의 상기 일 화소에 인접한 다른 일 화소의 데이터가 제1이미지의 화소들 중 사전설정된 크기의 다른 영역 내에 포함되는 화소들의 데이터들에 대응하도록 하여, 제1서브이미지 데이터들을 획득하는 것을 특징으로 하는 이미지 처리장치.
  6. 삭제
  7. 제1항에 있어서,
    상기 노이즈 저감부는 바이래터럴 필터(bilateral filter)를 이용하는 것을 특징으로 하는 이미지 처리장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 이미지 합성부는 제2서브이미지의 화소가 제2이미지의 화소에 대응하도록 하여 제2이미지 데이터를 획득하는 것을 특징으로 하는 이미지 처리장치.
  9. (a) 제1이미지 데이터에 대응하는 제1이미지를 분할한 복수개의 제1서브이미지들에 대응하는 복수개의 제1서브이미지 데이터들을 획득하는 단계;
    (b) 각 제1서브이미지 데이터로부터의 제1서브이미지에서 노이즈를 저감하여, 복수개의 제2서브이미지들에 대응하는 제2서브이미지 데이터들을 획득하는 단계; 및
    (c) 복수개의 제2서브이미지 데이터들로부터, 복수개의 제2서브이미지들에 대응하는 제2이미지에 대응하는 제2이미지 데이터를 획득하는 단계;를 포함하고,
    상기 (a) 단계에서의 일 제1서브이미지의 일 화소의 데이터는 제1이미지의 화소들 중 사전설정된 크기의 영역 내에 포함되는 화소들의 데이터들의 평균 또는 가중평균에 대응하고, 상기 일 제1서브이미지의 상기 일 화소에 인접한 다른 일 화소의 데이터는 제1이미지의 화소들 중 사전설정된 크기의 다른 영역 내에 포함되는 화소들의 데이터들의 평균 또는 가중평균에 대응하는 것을 특징으로 하는 이미지 처리방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 (a) 단계에서의 제1서브이미지는 제1이미지를 서브샘플링한 이미지에 대응하는 것을 특징으로 하는 이미지 처리방법.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 (a) 단계에서의 제1서브이미지의 일 화소의 데이터는 제1이미지의 화소들 중 사전설정된 크기의 영역 내에 포함되는 화소들의 데이터들에 대응하는 것을 특징으로 하는 이미지 처리방법.
  12. 제9항에 있어서,
    상기 (a) 단계에서의 제1서브이미지의 일 화소의 데이터는 제1이미지의 화소들 중 사전설정된 크기의 영역 내에 포함되는 화소들의 데이터들의 평균 또는 가중평균에 대응하는 것을 특징으로 하는 이미지 처리방법.
  13. 제9항에 있어서,
    상기 (a) 단계에서의 일 제1서브이미지의 일 화소의 데이터는 제1이미지의 화소들 중 사전설정된 크기의 영역 내에 포함되는 화소들의 데이터들에 대응하고, 상기 일 제1서브이미지의 상기 일 화소에 인접한 다른 일 화소의 데이터는 제1이미지의 화소들 중 사전설정된 크기의 다른 영역 내에 포함되는 화소들의 데이터들에 대응하는 것을 특징으로 하는 이미지 처리방법.
  14. 삭제
  15. 제9항에 있어서,
    상기 (b) 단계는 바이래터럴 필터를 이용하는 것을 특징으로 하는 이미지 처리방법.
  16. 제9항에 있어서,
    상기 (c) 단계는 제2서브이미지의 화소가 제2이미지의 화소에 대응하도록 하여 제2이미지 데이터를 획득하는 단계인 것을 특징으로 하는 이미지 처리방법.
  17. 제9항 내지 제13항 및 제15항 내지 제16항 중 어느 한 항의 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 저장한 기록매체.
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