KR101499461B1

KR101499461B1 - 히스토그램 압축을 이용한 히스토그램 평활화 장치

Info

Publication number: KR101499461B1
Application number: KR1020130075249A
Authority: KR
Inventors: 홍성훈
Original assignee: 전남대학교산학협력단
Priority date: 2013-06-28
Filing date: 2013-06-28
Publication date: 2015-03-16
Also published as: WO2014208817A1; US9311561B2; US20150294180A1; KR20150002012A

Abstract

본 발명은 히스토그램 압축을 이용한 히스토그램 평활화 장치에 관한 것으로서, 입력영상의 히스토그램에 대해 빈도수가 많은 밝기 레벨에 대해서는 압축을 많이하고, 빈도수가 상대적으로 작은 레벨에 대해서는 압축을 적게함으로써, 과도한 밝기 변화가 발생하는 문제를 억제하면서도 입력영상의 특성을 유지할 수 있으며, 입력영상의 특성에 따라 압축률의 강도를 제어하여 보다 효과적으로 명암대비 향상을 수행하는 평활화 장치를 제공함에 그 목적이 있다.
이러한 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 히스토그램 압축을 이용한 히스토그램 평활화 장치에 관한 것으로서, 입력영상의 히스토그램을 계산하는 히스토그램 계산부; 입력영상의 밝기값 또는 히스토그램의 특성에 따라 히스토그램 압축률 파라미터(λ)를 결정하는 파라미터 결정부; 상기 파라미터 결정부를 통해 결정된 히스토그램 압축률 파라미터(λ)에 따라 입력 히스토그램을 압축 처리하여 압축된 히스토그램을 구하고, 변형된 히스토그램을 구하며, 변형된 히스토그램의 누적분포함수를 계산하는 히스토그램 변형부; 및 변형된 히스토그램 평활화 맵을 구하여, 히스토그램 평활화를 수행하는 히스토그램 평활화부; 를 포함한다.

Description

히스토그램 압축을 이용한 히스토그램 평활화 장치{Histogram equalization apparatus using histogram compression}

본 발명은 히스토그램 압축을 이용한 히스토그램 평활화 장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 기존 히스토그램 평활화 방법을 사용하여 명암대비가 향상된 영상에서 나타나는 과포화 현상(over-enhancement), 계조 현상(false contouring) 및 영상의 세부 정보가 없어지는 등의 왜곡 문제를 억제하면서 자연스럽게 영상의 명암대비를 향상시키는 히스토그램 변형 및 평활화 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, 입력영상의 히스토그램이 특정 밝기값에 집중적으로 분포하는 경우 과포화 현상과 계조 현상이 발생하고, 발생 빈도수가 적은 히스토그램에 해당하는 밝기값은 명암대비 향상처리가 수행되지 않거나 해당 밝기값이 없어지게 되어 작은 영상영역의 세부정보가 손실되는 현상이 나타난다.

영상을 개선하는 기술과 관련해서는, 한국공개특허 제10-2012-0060278호(이하, '선행문헌') 외에 다수 출원 및 공개되어 있다. 상기한 선행문헌은, 입력영상의 히스토그램을 생성하고, 상기 히스토그램의 누적 분포 함수에 기반하여 입력영상에 히스토그램 평활화를 적용하여 영상의 밝기를 조정한다. 그러나, 상기한 선행문헌은 입력영상의 밝기값 또는 히스토그램의 특성에 따라 압축률을 결정하고, 히스토그램을 압축하는 방식이 기재되어 있지 않다.

한편, 과포화 현상에 의한 영상의 과도한 밝기 변화를 방지하기 위한 대표적인 방법으로 입력영상의 히스토그램을 클리핑(clipping)하여 특정 밝기값에 집중되어 있는 히스토그램을 분산하여 과도한 밝기변화를 제한하는 방법들[1]-[7]이 제안되었다.

SAPHE(Self-Adaptive Plateau Histogram Equalization)[1]과 MSAPHE(Modified SAPHE)[2]는 클리핑 임계치(clipping threshold)를 입력 히스토그램의 국소 최대값(local maxima)들의 median으로 선택하고 임계치를 넘는 히스토그램을 클리핑 처리하여 히스토그램을 변형하고, 변형된 히스토그램을 이용하여 평활화를 수행하였다.

BUBOHE(Histogram Equalization with Bin Underflow and Bin Overflow)[3]의 경우는 사용자 제어변수에 의해 상한과 하한에 대한 임계치를 정의하고 임계치를 벗어난 히스토그램을 제거한 후 변형된 히스토그램을 이용하여 히스토그램 평활화를 수행하였다.

WTHE(Weighted and Thresholded Histogram Equalization)[4]의 경우는 BUBOHE와 같이 상한과 하한에 대한 임계치를 벗어난 히스토그램을 제거하고, 임계치 사이에 있는 히스토그램에 대해서는 정규화된 지수법칙 함수(normalized power law function)을 사용하여 히스토그램을 변형한 후 평활화를 수행하였다.

GC-CHE(Gain-Controllable Clipped Histogram Equalization)[5]은 클리핑 처리에 의해 제거된 히스토그램을 global gain에 따라 전체 밝기 영역에 재분배하고, local gain에 따라 밝은 영역과 어두운 영역에 추가적으로 재분배하여 변형된 히스토그램을 만드는 방식을 제시했다.

BHEPL (Bi-Histogram Equalization with a Plateau Limit)[6]은 입력영상의 평균 밝기값을 유지하기 위하여 입력 영상의 평균값을 기준으로 2개의 밝기영역으로 히스토그램을 분할 한 후 각각의 영역에 대해 독립적으로 클리핑처리에 의한 히스토그램 평활화를 수행한다.

QDHE (Quadrants Dynamic Histogram Equalization)[7]은 입력영상의 밝기에 대한 빈도수를 기준으로 입력 히스토그램을 4등분하고, 각각의 히스토그램 영역에 포함된 화소수를 기준으로 각 영역의 출력 밝기값 범위를 결정한 후 각각의 영역에 대해 독립적으로 클리핑 처리된 히스토그램을 사용하여 평활화를 수행한다.

상기 설명한 클리핑 기반의 히스토그램 평활화 방식들은 입력영상의 히스토그램이 과포화 현상과 계조현상의 발생을 억제하는 효과가 있지만, 히스토그램의 특성을 고려하지 않고 전체 히스토그램에 대해 동일한 임계치를 적용하기 때문에 명암대비 향상효과가 감소하고, 입력 영상의 특성을 유지하지 못해 자연스럽지 못한 영상이 얻어지기도 한다.

[1] Bing-Jian Wang, Shang-Qian Liu, Qing Li, and Hui-Xin Zhou, "A real-time contrast enhancement algorithm for infrared images based on plateau histogram", Infrared Physics & Technology, vol. 48, no. 1, pp. 77-82, April 2006.

[2] Nicholas Sia Pik Kong, Haidi Ibrahim, Chen Hee Ooi, and Derek Chan Juinn Chieh, "Enhancement of microscopic images using modified self-adaptive plateau histogram equalization", submitted for publication in Proceedings of 2009 International Conference on Graphic and Image Processing (ICGIP 2009), Kota Kinabalu, Malaysia, November 2009.

[3] Seungjoon Yang, Jae Hwan Oh, and Yungfun Park, "Contrast enhancement using histogram equalization with bin underflow and bin overflow", In Image Processing, 2003. ICIP 2003. Proceedings. 2003 International Conference on, vol. 1, pp. 881-884, September 2003.

[4] Qing Wang, and Rabab K. Ward, "Fast image/video contrast enhancement based on weighted thresholded histogram equalization", IEEE Trans. Consumer Electronics, vol. 53, no. 2, pp. 757-764, May 2007

[5] Taekyung Kim and Joonki Paik, "Adaptive contrast enhancement using gain-controllable clipped histogram equalization", IEEE Trans. on Consumer Electronics, vol. 54, no. 4, pp. 1803-1810, November 2008.

[6] Chen Hee Ooi, Sia Pik Kong, Haidi Ibrahim, "Bi-Histogram Equalization with a Plateau Limit for Digital Image Enhancement", IEEE Transactions on Consumer Electronics, Vol. 55, No. 4, pp. 2072 ?? 2080, NOVEMBER 2009

[7] Chen Hee Ooi and Nor Ashidi Mat Isa, "Quadrants Dynamic Histogram Equalization for Contrast Enhancement", IEEE Trans. Consumer Electronics, vol. 56, no. 4, pp. 2543-2551, May 2010

기존 히스토그램 평활화 방법을 사용하여 영상의 명암대비를 증가시킬 경우, 과도한 밝기 변화로 인한 해 과포화 현상(over-enhancement), 계조 현상(false contouring) 및 영상의 세부 정보가 없어지는 등의 왜곡이 발생한다. 특히, 밝기 분포가 특정한 밝기 레벨에 밀집되어 있는 경우 이러한 왜곡이 두드러지게 나타나게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 임계치를 이용한 히스토그램 클리핑을 통해 입력 히스토그램을 변형하는 개선된 평활화 방법들이 제시되었지만, 입력영상의 히스토그램 특성을 고려하지 않고 전체 히스토그램에 대해 동일한 임계치를 적용하기 때문에 명암대비 향상효과가 감소하고, 입력 영상의 특성을 유지하지 못해 부자연스러운 영상이 얻어지기도 한다.

따라서, 본 발명은 상기와 같은 문제점을 감안하여 안출된 것으로, 입력영상의 히스토그램에 대해 빈도수가 많은 밝기 레벨에 대해서는 압축을 많이하고, 빈도수가 상대적으로 작은 레벨에 대해서는 압축을 적게함으로써, 과도한 밝기 변화가 발생하는 문제를 억제하면서도 입력영상의 특성을 유지할 수 있으며, 입력영상의 특성에 따라 압축률의 강도를 제어하여 보다 효과적으로 명암대비 향상을 수행하는 평활화 장치를 제공함에 그 목적이 있다.

이러한 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명은 히스토그램 압축을 이용한 히스토그램 평활화 장치에 관한 것으로서, 입력영상의 히스토그램을 계산하는 히스토그램 계산부; 입력영상의 밝기값 또는 히스토그램의 특성에 따라 히스토그램 압축률 파라미터(λ)를 결정하는 파라미터 결정부; 상기 파라미터 결정부를 통해 결정된 히스토그램 압축률 파라미터(λ)에 따라 입력 히스토그램을 압축 처리하여 압축된 히스토그램을 구하고, 변형된 히스토그램을 구하며, 변형된 히스토그램의 누적분포함수를 계산하는 히스토그램 변형부; 및 변형된 히스토그램 평활화 맵을 구하여, 히스토그램 평활화를 수행하는 히스토그램 평활화부; 를 포함한다.

상기와 같은 본 발명에 따르면, 기존 히스토그램 평활화 방법에서 나타나는 과도한 밝기 변화로 인한 과포화 현상(over-enhancement), 계조 현상(false contouring) 및 영상의 세부 정보가 없어지는 등의 왜곡을 억제하면서 입력영상의 특성에 따라 적합한 명암대비 향상 정도를 제어하여 보다 입력 영상의 특성을 유지하면서도 자연스럽게 명암대비가 향상된 선명한 영상을 제공할 수 있는 효과가 있다. 이에 따라, 고화질 감시시스템, 차량용 영상 블랙박스, TV 수상기와 같은 멀티미디어 단말기 등의 영상의 명암대비 개선이 필요한 많은 영상처리 응용분야에서 적용이 가능하다.

도 1 은 본 발명에 따른 히스토그램 압축을 이용한 히스토그램 평활화 장치에 관한 전체 구성도.
도 2a 및 도 2b 는 본 발명에 따른 히스토그램 압축 및 재분배에 의한 히스토그램 변형을 보이는 일예시도.
도 3 은 본 발명에 따른 압축률 파라미터에 따른 히스토그램 압축 시뮬레이션 결과를 보이는 일예시도.

본 발명의 구체적 특징 및 이점들은 첨부도면에 의거한 다음의 상세한 설명으로 더욱 명백해질 것이다. 이에 앞서 본 발명에 관련된 공지 기능 및 그 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는, 그 구체적인 설명을 생략하였음에 유의해야 할 것이다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 상세하게 설명한다.

본 발명에 따른 히스토그램 압축을 이용한 히스토그램 평활화 장치에 관하여 도 1 내지 도 3 을 참조하여 설명하면 다음과 같다.

히스토그램 평활화는 명암대비 향상에 효율적인 대표적인 알고리즘이다. 그러나, 히스토그램이 한쪽으로 치우친 영상에 히스토그램 평활화 방법을 적용하였을 경우 과도한 밝기 변화로 인하여 과포화 현상과 같은 왜곡이 발생할 수 있다. 이러한 현상을 방지하기 위해 특정 레벨에 지나치게 치우친 확률밀도함수를 분산시키기 위해 히스토그램을 변형시키는 전처리 과정이 필요하다.

본 발명에서는 기존 방식에서 발생하는 문제를 해결하기 위하여, 입력영상의 히스토그램에 대해 빈도수가 많은 밝기 레벨에 대해서는 압축을 많이하고, 빈도수가 상대적으로 작은 레벨에 대해서는 압축을 적게함으로써, 과도한 밝기 변화가 발생하는 문제를 억제하면서도 입력영상의 특성을 유지할 수 있으며, 입력영상의 특성에 따라 압축률의 강도를 제어하여 보다 효과적으로 명암대비 향상을 수행하는 평활화 장치를 제안한다.

도 1 은 본 발명에 따른 히스토그램 압축을 이용한 히스토그램 평활화 장치에 관한 전체 구성도로서, 도시된 바와 같이 히스토그램 계산부(100), 파라미터 결정부(200), 히스토그램 변형부(300) 및 히스토그램 평활화부(400)를 포함하여 이루어진다.

히스토그램 계산부(100)는 입력영상의 히스토그램(

)과 누적분포함수(CDF : Cumulative Distribution Function)(

)를 [수식 1] 과 [수식 2] 와 같이 각각 계산한다.

[수식 1]

[수식 2]

여기서, N 은 입력영상의 전체 화소수이고, K 는 표현 가능한 밝기값의 갯수로 8bit 디지털 영상은 K = 256이며, n_k는 명암도 레벨 X_k에 대응하는 화소수이다.

또한, 히스토그램 계산부(100)는 [수식 2] 에서 구한 누적분포함수(

)를 이용하여 히스토그램 평활화를 위한 매핑(mapping) 함수를 [수식 3] 과 같이 구할 수 있다. 즉, 입력화소의 밝기가

이면 히스토그램 평활화 처리된 영상의 밝기는

가 된다.

[수식 3]

[수식 3] 으로부터 입력영상의 밝기가 한 단계 증가할 경우, 히스토그램 평활화 처리된 영상의 밝기 증가량은 [수식 4] 와 같다.

[수식 4]

[수식 4] 로부터 히스토그램 평활화 처리된 영상의 밝기변화

는 입력영상의 히스토그램에 비례함을 알 수 있고, 만일 특정 히스토그램이 매우 많은 빈도수를 갖는 경우 과도한 밝기변화가 생겨서 과포화 현상이나 계조 현상이 발생하게 된다. 반면, 빈도수가 매우 적은 히스토그램에 해당하는 밝기값은 이웃한 밝기값과 합쳐져서 작은 영상 영역의 정보가 손실되게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 발명에서는 히스토그램 압축을 통한 히스토그램 변형을 수행한 후 변형된 히스토그램을 이용하여 히스토그램 평활화를 수행한다.

히스토그램 압축에 의한 히스토그램 변형에 있어, 압축률 파라미터(λ)의 선정은 결과영상의 화질에 중요한 영향을 미친다. 명암대비 향상과 왜곡 발생을 고려할 때, 입력영상이 이미 명암대비가 충분한 영상의 경우는 큰 압축률 파라미터(λ)값을 설정하는 것이 적합하고, 반대로 명암대비가 매우 낮은 영상의 경우는 작은 압축률 파라미터(λ)값을 설정하는 것이 적합하다.

따라서, 파라미터 결정부(200)는 입력영상의 밝기값 또는 히스토그램의 특성에 따라 히스토그램 압축률 파라미터(λ)를 결정하는 기능을 수행하는 바, 상기 도 1 에 도시된 바와 같이 분산 계산모듈(210) 및 파라미터 결정모듈(220)을 포함한다.

더욱 구체적으로, 분산 계산모듈(210)은 히스토그램 계산부(100)를 통해 계산된 히스토그램(

)을 이용하여, 입력영상의 명암대비와 선명도를 판단하는 기준으로, [수식 5] 와 같이 입력영상 밝기값의 분산 또는 [수식 6] 과 같이 입력 히스토그램의 분산을 계산한다.

[수식 5]

[수식 6]

파라미터 결정모듈(220)은 분산 계산모듈(210)을 통해 계산된 밝기값 분산 또는 히스토그램 분산을 기준으로 히스토그램 압축률 파라미터(λ)를 결정한다.

이때, [수식 5] 의 입력영상 밝기값의 분산이 큰 영상은, 지역적 밝기 변화가 커서 시각적으로 선명도가 높아 평활화 효과가 높지 않고 오히려 평활화에 의한 왜곡이 발생할 가능성이 높으므로 압축률 파라미터(λ)를 큰 값으로 설정하는 것이 바람직하다.

또한, [수식 6] 의 히스토그램의 분산이 큰 경우는, 평활화된 영상이 밝기 변화가 크기 때문에 과포화나 계조 현상 등 평활화에 의한 왜곡이 발생할 가능성이 높으므로 압축률 파라미터(λ)를 큰 값으로 설정하는 것이 바람직하다.

실험을 통해 압축률 파라미터(λ)의 범위는 [0.5 ~ 2]가 적합하고, [수식 5] 또는 [수식 6] 의 판단기준이 큰 경우는 큰 압축률 파라미터(λ)값을 설정하고, 판단기준이 작은 경우는 작은 압축률 파라미터(λ)값을 설정하도록 설계해야 한다.

히스토그램 변형부(300)는 파라미터 결정부(200)를 통해 결정된 히스토그램 압축률 파라미터(λ)에 따라 입력 히스토그램을 압축 처리하여 압축된 히스토그램(

) 을 구하고, 변형된 히스토그램(

) 을 구하며, 변형된 히스토그램의 누적분포함수(

)를 계산하는 기능을 수행하는 바, 상기 도 1 에 도시된 바와 같이 압축모듈(310), 재분배모듈(320) 및 누적분포 계산모듈(330)을 포함한다.

구체적으로, 압축모듈(310)은 히스토그램 계산부(100)를 통해 계산된 히스토그램(

)과, 파라미터 결정부(200)를 통해 결정된 히스토그램 압축률 파라미터(λ)를 이용하여, [수식 7] 과 같이 압축된 히스토그램(

) 을 구한다.

[수식 7]

여기서,

으로

를 평균빈도수 T로 나눈 몫을 의미하고, 평균빈도수 T는 다음의 [수식 8] 과 같이 입력영상의 모든 화소수 N을 밝기값의 개수 K로 나눈값과 같다.

[수식 8]

[수식 7] 에서 히스토그램 압축은 압축률을 결정하는 파라미터(λ)에 따라 압축정도가 결정되는데, 만일 λ=0이면 히스토그램 압축을 수행하지 않아

이 되고, λ가 매우 큰 경우는 clipping 처리된 결과와 유사하게 된다.

따라서, 파라미터(λ)가 작을수록 명암대비 효과는 증가하지만 왜곡이 발생할 가능성이 많아지고, 반대로 파라미터(λ)가 클수록 명암대비 향상에 따른 왜곡은 줄어들지만 명암대비 향상 효과가 감소하게 된다.

도 2a 및 도 2b 는 압축률 파라미터(λ)가 1인 경우의 히스토그램 변형을 보이는 일예시도로서, 도 2a 의 (a) 는 입력영상의 히스토그램

이고, (b) 는 평균빈도수 T 단위로 구간을 나눈 구간 분할을 보인다.

도 2b 의 (c) 는 구간별로 히스토그램에 대한 압축 결과를 나타낸 것으로 각 구간별로 1/2, 1/3, 1/4, … 로 압축을 수행하여 구한 히스토그램의 예이며, (d) 는 압축과정에 의해 소실된 히스토그램의 총합을 모든 레벨에 대해 일정하게 재분배하여 얻어진 최종적으로 변형된 히스토그램을 보여준다.

도 3 은 압축률 결정 파라미터(λ)에 따른 압축 처리에 의한 변형된 히스토그램을 보이는 일예시도로서, 파라미터 λ= 0인 경우는 입력 히스토그램과 동일하고, λ가 커질수록 clipping 처리된 히스토그램과 유사한 형태를 갖게 됨을 알 수 있다.

재분배모듈(320)은 압축모듈(310)을 통한 압축과정을 수행 후, 손실된 화소수(입력 히스토그램에서 압축된 히스토그램을 뺀 빈도수)를 도 2b 의 (d) 와 같이 모든 밝기 레벨에 대해 동일하게 재분배하여 변형된 히스토그램을 구한다.

즉, 재분배모듈(320)은 히스토그램 계산부(100)를 통해 계산된 히스토그램(

)과 압축모듈(310)을 통해 압축된 히스토그램(

) 과의 차를, [수식 9] 와 같이 압축된 히스토그램에 균일하게 더하여 변형된 히스토그램(

)을 출력한다.

[수식 9]

이러한 재분배 과정을 통해 빈도수가 매우 적은 히스토그램에 해당하는 밝기값이 평활화에 의해 제거되는 현상을 억제할 수 있다.

누적분포 계산모듈(330)은 재분배모듈(320)을 통해 변형된 히스토그램

에 대한 누적분포함수(

)를 [수식 10] 을 통해 계산한다.

[수식 10]

히스토그램 평활화부(400)는 변형된 히스토그램 평활화 맵을 구하여, 히스토그램 평활화를 수행한다.

구체적으로, 히스토그램 평활화부(400)는 [수식 11] 과 같이 히스토그램 변형부(300)를 통해 계산된 변형된 누적분포함수(

)와 밝기값의 개수 K 와의 연산을 통해 히스토그램 평활화 맵을 구하고, 입력 영상의 화소를 히스토그램 평활화 맵에 대입하여 출력 화소의 밝기(

)를 출력한다.

즉, 입력화소의 밝기가

이면 히스토그램 평활화 처리된 영상의 밝기는

가 된다.

[수식 11]

이상으로 본 발명의 기술적 사상을 예시하기 위한 바람직한 실시예와 관련하여 설명하고 도시하였지만, 본 발명은 이와 같이 도시되고 설명된 그대로의 구성 및 작용에만 국한되는 것이 아니며, 기술적 사상의 범주를 일탈함이 없이 본 발명에 대해 다수의 변경 및 수정이 가능함을 당업자들은 잘 이해할 수 있을 것이다. 따라서, 그러한 모든 적절한 변경 및 수정과 균등물들도 본 발명의 범위에 속하는 것으로 간주되어야 할 것이다.

100: 히스토그램 계산부 200: 파라미터 결정부
300: 히스토그램 변형부 400: 히스토그램 평활화부
210: 분산 계산모듈 220: 파라미터 결정모듈
310: 압축모듈 320: 재분배모듈
330: 누적분포 계산모듈

: k번째로 밝은 입력영상의 밝기값

: 입력영상의 히스토그램(빈도수) 분포 함수

: 입력영상의 히스토그램의 누적분포 함수
T : 입력영상의 히스토그램의 평균 빈도수
λ : 압축률을 결정하는 파라미터

: 입력영상 밝기값의 분산

: 입력영상 히스토그램의 분산

: 히스토그램 평활화 맵핑 함수(입력영상의 밝기값

에 대한 히스토그램 평활화 결과 영상의 밝기값)

: 입력 밝기값이

에서

로 한 단계 증가할 경우 히스토그램 평활화 처리된 영상의 밝기 증가량

Claims

입력영상의 히스토그램(
)을 계산하는 히스토그램 계산부(100);
입력영상의 밝기값 또는 히스토그램의 특성에 따라 히스토그램 압축률 파라미터(λ)를 결정하는 파라미터 결정부(200);
상기 파라미터 결정부(200)를 통해 결정된 히스토그램 압축률 파라미터(λ)에 따라 입력 히스토그램을 압축 처리하여 압축된 히스토그램(
) 을 구하고, 압축과정에서 손실된 화소수를 재분배하여 변형된 히스토그램(
) 을 구하며, 변형된 히스토그램의 누적분포함수(
)를 계산하는 히스토그램 변형부(300); 및
변형된 히스토그램 평활화 맵을 구하여, 히스토그램 평활화를 수행하는 히스토그램 평활화부(400); 를 포함하는 히스토그램 압축을 이용한 히스토그램 평활화 장치.
제 1 항에 있어서,
상기 파라미터 결정부(200)는,
상기 히스토그램 계산부(100)를 통해 계산된 히스토그램(
)을 이용하여, [수식 5] 와 같이 입력영상 밝기값의 분산 또는 [수식 6] 과 같이 입력 히스토그램의 분산을 계산하는 분산 계산모듈(210); 및
상기 분산 계산모듈(210)을 통해 계산된 밝기값 분산 또는 히스토그램 분산을 기준으로 히스토그램 압축률 파라미터(λ)를 결정하는 파라미터 결정모듈(220); 을 포함하는 것을 특징으로 하는 히스토그램 압축을 이용한 히스토그램 평활화 장치.
[수식 5]

[수식 6]

여기서,
: 입력영상의 히스토그램(빈도수) 분포 함수,
: 입력영상 밝기값의 분산,
: 입력영상 히스토그램의 분산, T : 입력영상의 히스토그램의 평균 빈도수,
: 밝기값의 개수,
: 명암도 레벨.
제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
상기 파라미터 결정부(200)는,
입력영상 밝기값의 분산 및 히스토그램의 분산의 크고 작음에 따라 압축률 파라미터(λ)를 결정하는 것을 특징으로 하는 히스토그램 압축을 이용한 히스토그램 평활화 장치.
제 1 항에 있어서,
상기 히스토그램 변형부(300)는,
상기 히스토그램 계산부(100)를 통해 계산된 히스토그램(
)과, 파라미터 결정부(200)를 통해 결정된 히스토그램 압축률 파라미터(λ)를 이용하여, [수식 7] 과 같이 압축된 히스토그램(
) 을 구하는 압축모듈(310);
상기 압축모듈(310)을 통한 압축과정을 수행 후, 손실된 화소수를 모든 밝기 레벨에 대해 동일하게 재분배하여 변형된 히스토그램을 구하는 재분배모듈(320); 및
상기 재분배모듈(320)을 통해 변형된 히스토그램
에 대한 누적분포함수(
)를 계산하는 누적분포 계산모듈(330); 을 포함하는 것을 특징으로 하는 히스토그램 압축을 이용한 히스토그램 평활화 장치.
[수식 7]

여기서,
으로
를 평균빈도수 T로 나눈 몫을 의미하고, 평균빈도수 T는 입력영상의 모든 화소수 N을 밝기값의 개수 K로 나눈값.
제 4 항에 있어서,
상기 재분배모듈(320)은,
상기 히스토그램 계산부(100)를 통해 계산된 히스토그램(
)과 압축모듈(310)을 통해 압축된 히스토그램(
) 과의 차를, 압축된 히스토그램에 균일하게 더하여 변형된 히스토그램(
)을 출력하는 것을 특징으로 하는 히스토그램 압축을 이용한 히스토그램 평활화 장치.
제 1 항에 있어서,
상기 히스토그램 평활화부(400)는,
상기 히스토그램 변형부(300)를 통해 계산된 변형된 누적분포함수(
)와 밝기값의 개수 K 와의 연산을 통해 히스토그램 평활화 맵을 구하고, 입력 영상의 화소를 히스토그램 평활화 맵에 대입하여 출력 화소의 밝기(
)를 출력하는 것을 특징으로 하는 히스토그램 압축을 이용한 히스토그램 평활화 장치.