KR101514152B1 - 특이값 분해를 이용한 화질 개선 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

특이값 분해를 이용한 대비 향상을 통하여 화질을 개선하는 방법 및 장치에 관한 기술을 제공한다. 특이값 분해를 이용한 화질 개선 방법은, 입력 영상에 대한 특이값 분해(SVD: Singular Value Decomposition)를 수행하여 제1 특이값을 산출하는 단계와, 입력 영상을 히스토그램 평활화(histogram equalization)한 히스토그램 평활 영상에 대한 특이값 분해를 수행하여 제2 특이값을 산출하는 단계와, 제1 특이값, 제2 특이값 및 특징 기반 파라미터를 이용하여 조절 가능 특이값을 산출하는 단계와, 조절 가능 특이값을 특이값으로 하여 대비 강화 영상을 생성하는 단계를 포함한다. 특이값을 조절함으로써 다양한 밝기의 저-대비 영상에 대한 대비 강화를 수행함과 동시에 노이즈도 제거할 수 있는 장점이 있다.

Description

특이값 분해를 이용한 화질 개선 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR IMPROVING IMAGE QUALITY USING SINGULAR VALUE DECOMPOSITION}
발명은 영상의 화질 개선에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 특이값 분해를 이용한 대비 향상을 통하여 화질을 개선하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
원격에서 센싱된 영상은 저대비(low contrast) 또는 다른 밝기 등으로 인하여 주관적 화질의 저하가 유발될 수 있다.
예를 들어, 위성에서 촬영된 영상은 우주 공간이라는 불안정한 환경에서 영상이 촬영되고, 이미 수 년 또는 수 십년 전에 우주 공간으로 보내진 위성에 탑재된 영상 촬영 장치의 노후화 등에 따라 자연스러운 영상을 재현하기가 어렵다.
이에 후처리(postprocessing)를 통하여 영상의 화질을 향상시키기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다.
그 중 하나로, 히스토그램 평활화(HE: histogram equalizarion) 기법은 휘도값의 확률 분포를 변경함으로써 화질을 강화하나, 과도한 대비 강화와 같은 문제점이 있다.
또한, HE를 개선한 다양한 기법들이 소개되고 있다. 예를 들어, bi-histogram equalization (BBHE), equal-area dualistic subimage histogram equalization (DSIHE) 및 minimum mean brightness error bi-histogram equalization (MMBEBHE) 등이 있다.
한편, 특이갑 분해(Singular Value Decomposition)를 이용하여 영상의 대비도를 강화하는 기법이 제안되고 있으나, 영상의 밝기에 따라 대비가 과도하게 강화되거나 오히려 대비가 저하되는 등의 문제점이 발생하고 있다.
즉, 종래의 기술들은 영상의 밝기 특성에 따라 대비 강화 정도를 조절할 수 없는 문제점이 있다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은, 특이값 분해를 이용하여 대비를 향상시킴과 동시에 노이즈를 제거하여 화질을 개선하는 방법을 제공하는데 있다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 다른 목적은, 특이값 분해를 이용하여 대비를 향상시킴과 동시에 노이즈를 제거하여 화질을 개선하는 장치를 제공하는데 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 특이값 분해를 이용한 화질 개선 방법은, 입력 영상에 대한 특이값 분해(SVD: Singular Value Decomposition)를 수행하여 제1 특이값을 산출하는 단계와, 입력 영상을 히스토그램 평활화(histogram equalization)한 히스토그램 평활 영상에 대한 특이값 분해를 수행하여 제2 특이값을 산출하는 단계와, 제1 특이값, 제2 특이값 및 특징 기반 파라미터를 이용하여 조절 가능 특이값을 산출하는 단계와, 조절 가능 특이값을 특이값으로 하여 대비 강화 영상을 생성하는 단계를 포함한다.
여기에서, 상기 제1 특이값 및 제2 특이값 각각은, 입력 영상과 히스토그램 평활 영상의 휘도값을 입력으로 하여 생성될 수 있다.
여기에서, 상기 히스토그램 평활 영상은, 입력 영상에 대한 히스토그램 평활화에 따른 히스토그램 값의 최소값을 기준으로 히스토그램을 이동(shift)시켜 생성될 수 있다.
여기에서, 상기 조절 가능 특이값을 산출하는 단계는, 제1 특이값과 조절 가능 특이값 간의 차이값과 제2 특이값과 조절 가능 특이값 간의 차이값이 작게 되도록 조절 가능 특이값을 결정할 수 있다.
여기에서, 상기 조절 가능 특이값을 산출하는 단계는, 제1 특이값과 제2 특이값 각각의 최대값의 차이에 기반하여 생성된 특징 기반 파라미터를 제1 특이값 및 제2 특이값에 적용하여 조절 가능 특이값을 산출할 수 있다.
여기에서, 상기 조절 가능 특이값을 산출하는 단계는, 고주파 노이즈 제거를 위한 필터링을 더 수행하여 조절 가능 특이값을 생성할 수 있다.
여기에서, 상기 필터링은, 계수 근사법(rank approximation)을 기반하여 수행할 수 있다.
여기에서, 상기 특이값 분해를 이용한 화질 개선 방법은, 대비 강화 영상을 RGB 포맷으로 변경하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 다른 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 특이값 분해를 이용한 화질 개선 장치는, 입력 영상에 대한 특이값 분해(SVD: Singular Value Decomposition)를 수행하여 제1 특이값을 산출하고, 입력 영상을 히스토그램 평활화(histogram equalization)한 히스토그램 평활 영상에 대한 특이값 분해를 수행하여 제2 특이값을 산출하는 특이값 산출부와, 제1 특이값, 제2 특이값 및 특징 기반 파라미터를 이용하여 조절 가능 특이값을 산출하는 특이값 조정부와, 조절 가능 특이값을 특이값으로 하여 대비 강화 영상을 생성하는 영상 복원부를 포함한다.
상기와 같은 본 발명의 실시예에 따른 특이값 분해를 이용한 화질 개선 방법 및 장치는 특이값을 조절함으로써 다양한 밝기의 저-대비 영상에 대한 대비 강화를 수행할 수 있다.
또한, 적절한 대비 강화와 동시에 노이즈도 제거할 수 있는 장점이 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 특이값 분해를 이용한 화질 개선 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 특이값 분해를 이용한 화질 개선 장치(200)를 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 화질 개선 방법을 어두운 저대비 영상에 적용한 경우의 결과를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 화질 개선 방법을 밝은 저대비 영상에 적용한 경우의 결과를 설명하기 위한 도면이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
먼저, 본 발명에서 사용되는 특이점 분해(SVD: Singular Value Decomposition)에 대해 설명하면 다음과 같다.
Figure 112013108902851-pat00001
mn 의 매트릭스 A에 대한 SVD는 수학식 1과 같이 나타낼 수 있다. 수학식 1에서
Figure 112013108902851-pat00002
이고,
Figure 112013108902851-pat00003
로 직교 매트릭스(orthogonal matrix)이다.
또한,
Figure 112013108902851-pat00004
는 V의 전치 행렬이고, S는
Figure 112013108902851-pat00005
인 대각 행렬(diagonal matrix)이다.
Figure 112013108902851-pat00006
S는 수학식 2와 같이 나타낼 수 있으며,
Figure 112013108902851-pat00007
이다.
본 발명의 실시예에 따르면, 대비 강화를 적응적으로 조절할 수 있도록 특이값을 변경하여 화질을 개선하는 기술을 제공한다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 특이값 분해를 이용한 화질 개선 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 화질 개선 방법은, 입력 영상에 대한 특이값 분해(SVD: Singular Value Decomposition)를 수행하여 제1 특이값을 산출하는 단계와, 입력 영상을 히스토그램 평활화(histogram equalization)한 히스토그램 평활 영상에 대한 특이값 분해를 수행하여 제2 특이값을 산출하는 단계와,제1 특이값, 제2 특이값 및 특징 기반 파라미터를 이용하여 조절 가능 특이값을 산출하는 단계와, 조절 가능 특이값을 특이값으로 하여 대비 강화 영상을 생성하는 단계를 포함한다.
먼저, 입력 영상에 대한 히스토그램 평활화하여 히스토그램 평활 영상을 생성할 수 있다.
Figure 112013108902851-pat00008
수학식 3을 이용하여 RGB 포맷으로 표현되는 입력 영상과 히스토그램 평활 영상을 YUV 포맷으로 변경할 수 있다. 즉, 입력 영상과 히스토그램 평활 영상에서 휘도 값(Y)를 산출하여 특이값 분해의 입력값으로 활용할 수 있다. 여기서 휘도 값(Y)을 입력값으로 사용하는 이유는 영상 압축 코덱 등이 YUV 화소 포맷을 사용함으로, 본 발명의 활용도를 높이기 위함이다.
입력 영상에 대한 특이값 분해를 수행하여 제1 특이값을 산출하고(S110), 히스토그램 평활 영상에 대한 특이값 분해를 수행하여 제2 특이값을 산출할 수 있(S120). 즉, 제1 특이값 및 제2 특이값 각각은, 입력 영상과 히스토그램 평활 영상의 휘도값을 입력으로 하여 생성될 수 있다.
Figure 112013108902851-pat00009
수학식 4를 이용하여 조절 가능 특이값(
Figure 112013108902851-pat00010
)을 산출할 수 있다. 상세하게는, 제1 특이값, 제2 특이값 및 특징 기반 파라미터를 이용하여 조절 가능 특이값을 산출할 수 있다. 특히, 조절 가능 특이값(
Figure 112013108902851-pat00011
)은 제1 특이값과 조절 가능 특이값(
Figure 112013108902851-pat00012
) 간의 차이값과 제2 특이값과 조절 가능 특이값(
Figure 112013108902851-pat00013
) 간의 차이값이 작게 되도록 조절 가능 특이값(
Figure 112013108902851-pat00014
)을 결정할 수 있다.
수학식 4에서, Si는 제1 특이값을 나타내고, Sh는 제2 특이값을 나타낼 수 있고, λ는 가중치로 [0, ∞)의 범위에 있을 수 있다.
수학식 4에 Euclidean norm의 제곱 합을 적용하여 다음의 수학식 5를 얻을 수 있다.
Figure 112013108902851-pat00015
또한, 수학식 5의 해(solution)로 수학식 6을 얻을 수 있다.
Figure 112013108902851-pat00016
수학식 6을 참조하면, 조절 가능 특이값(
Figure 112013108902851-pat00017
)은 si와 sh의 가중합된 평균으로 산출할 수 있다. 수학식 6을 보면, λ가 0이면 조절 가능 특이값(
Figure 112013108902851-pat00018
)은 입력 영상의 특이값이 될 수 있고, λ가 ∞가 되면 조절 가능 특이값(
Figure 112013108902851-pat00019
)은 히스토그램 평활 영상의 특이값이 될 수 있다. 또한, λ가 1이 되면 조절 가능 특이값(
Figure 112013108902851-pat00020
)은 원본 영상의 특이값이 될 수 있다.
Figure 112013108902851-pat00021
는 조절 가능 특이값(
Figure 112013108902851-pat00022
)에서 입력 영상의 특이값의 기여분을 나타낼 수 있다.
저-대비(low-contrast) 영상은 좁은 영역의 히스토그램을 가지며, 특이값 또한 작다. 즉, 특이값은 대비 레벨(contrast level)과 관련된다. 따라서, 대비 레벨에 따라 특이값을 조절하는 것이 필요하다.
예를 들어, 저-대비 영상에서 히스토그램 평활 영상의 특이값을 사용할 경우, 윤관석이 발생하거나(contouring) 노이즈가 발생할 수 있다. 따라서, τ는 입력 영상의 특이값과 히스토그램 평활 영상의 특이값의 각각의 최대값의 차이에 기반하여 생성될 수 있고, τ를 통하여 대비 적용의 정도(degree of contrast adaption)을 결정할 수 있다.
τ는 다음의 수학식 7에 의해 산출할 수 있다.
Figure 112013108902851-pat00023
수학식 7에서, max{sh}와 max{si}는 sh, si 각각의 최대값을 나타내고, ρ는 사용자에 의해 설정될 수 있는 파라미터이다.
수학식 6에서,
Figure 112013108902851-pat00024
를 τ로 변경하면,
다음의 수학식 8을 얻을 수 있다. 즉, 제1 특이값과 제2 특이값 각각의 최대값의 차이에 기반하여 생성된 특징 기반 파라미터(τ)를 제1 특이값 및 제2 특이값에 적용하여 조절 가능 특이값(
Figure 112013108902851-pat00025
)을 산출할 수 있다.
Figure 112013108902851-pat00026
수학식 8에 의해 산출된 조절 가능 특이값(
Figure 112013108902851-pat00027
)을 이용하여 영상의 대비를 적응적으로 강화할 수 있다. 즉, 조절 가능 특이값(
Figure 112013108902851-pat00028
)을 이용하여 어두운 영상, 중간 밝기 영상 및 밝은 밝기의 영상의 대비도를 적절하게 강화할 수 있다.
한편, 입력 영상을 히스토그램 평활화한 경우, 히스토그램이 0부터 시작하지 않는 경우, 자연스러운 화질을 얻기 어려울 수 있다.
이에 히스토그램을 다음의 수학식 9을 이용하여 이동(shift)시키는 것이 필요하다. 따라서, 히스토그램 평활 영상은, 입력 영상에 대한 히스토그램 평활화에 따른 히스토그램 값의 최소값을 기준으로 히스토그램을 이동(shift)시켜 생성될 수 있다.
Figure 112013108902851-pat00029
수학식 9에서, hs, hi 및 hmin는 이동된 히스토그램, 입력 히스토그램 및 최소 히스토그램을 각각 나타낸다.
또한 본 발명의 실시예에 따른 특이값 분해를 이용한 화질 개선 방법은, 대비 강화와 동시에 노이즈를 제거할 수 있다.
고주파 노이즈를 제거하는 필터링을 더 수행할 수 있다. 즉, 계수 근사법(rank approximation)을 활용하여 노이즈를 제거할 수 있다.
다음의 수학식 10에 의해 산출된 값을 임계값(ε)으로 하여 노이즈를 제거할 수 있다.
Figure 112013108902851-pat00030
수학식 10에서 m과 n은 영상의 열(row)과 행(column)을 의미하고, γ는 필터의 강도를 결정하는 상수로 실험적으로 결정될 수 있다.
또한, σ는 전역 노이즈 분산(global noise variance)으로 다음의 수학식 11을 통해 얻을 수 있다.
Figure 112013108902851-pat00031
수학식 11에서, YHH는 웨이블릿 계수들(wavelet coefficients)을 의미할 수 있다.
따라서, 노이즈 제거를 위한 추가적인 항(term)을 조절 가능 특이값(
Figure 112013108902851-pat00032
)에 적용할 수 있다.
Figure 112013108902851-pat00033
수학식 12에서 D 가 노이즈 제거를 위해 추가한 항으로, D =Dε와 같이 표현될 수 있다.
수학식 12를 정리하면,
다음의 수학식 13과 같이 될 수 있다.
Figure 112013108902851-pat00034
Figure 112013108902851-pat00035
수학식 13에서 구한 조절 가능 특이값(
Figure 112013108902851-pat00036
)을 특이값으로 하는 휘도값(
Figure 112013108902851-pat00037
)을 수학식 14에 적용하여 산출할 수 있다.
또한,
Figure 112013108902851-pat00038
을 특이값으로 하는 휘도값(
Figure 112013108902851-pat00039
)을 이용하여 대비 강화 및 노이즈가 제거된 컬러 영상을 획득할 수 있다.
다음의 수학식 15를 이용하여 대비 강화 및 노이즈가 제거된 출력 영상(대비 강화 영상)을 획득할 수 있다. 즉, RGB 포맷으로 변경된 대비 강화 영성을 획득할 수 있다.
Figure 112013108902851-pat00040
수학식 15에서 R', G', B'가 출력 화면을 RGB 포맷으로 나타낸 값이다.
본 발명의 실시예에 따른 특이값 분해를 이용한 화질 개선 방법은 특이값을 조절함으로써 다양한 밝기의 저-대비 영상에 대한 대비 강화를 수행할 수 있다. 또한, 노이즈도 함께 제거할 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 특이값 분해를 이용한 화질 개선 장치(200)를 설명하기 위한 블록도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 화질 개선 장치(200)는 특이값 산출부(220), 특이값 조정부(230) 및 영상 복원부(240)를 포함한다.
특이값 산출부(220)는 입력 영상에 대한 특이값 분해(SVD: Singular Value Decomposition)를 수행하여 제1 특이값을 산출하고, 입력 영상을 히스토그램 평활화(histogram equalization)한 히스토그램 평활 영상에 대한 특이값 분해를 수행하여 제2 특이값을 산출할 수 있다. 예컨대, 특이값 산출부(220)는 입력 영상과 히스토그램 평활 영상의 휘도값을 입력으로 하여 제1 특이값 및 제2 특이값을 산출할 수 있다.
특이값 조정부(230)는 제1 특이값, 제2 특이값 및 특징 기반 파라미터를 이용하여 조절 가능 특이값(
Figure 112013108902851-pat00041
)을 산출할 수 있다.
상세하게는, 특이값 조정부(230)는 제1 특이값과 조절 가능 특이값(
Figure 112013108902851-pat00042
) 간의 차이값과 제2 특이값과 조절 가능 특이값(
Figure 112013108902851-pat00043
) 간의 차이값이 작게 되도록 조절 가능 특이값(
Figure 112013108902851-pat00044
)을 결정할 수 있다.
또한, 특이값 조정부(230)는 제1 특이값과 제2 특이값 각각의 최대값의 차이에 기반하여 생성된 특징 기반 파라미터(τ)를 제1 특이값 및 제2 특이값에 적용하여 조절 가능 특이값(
Figure 112013108902851-pat00045
)을 산출할 수 있다.
또한, 특이값 조정부(230)는 고주파 노이즈 제거를 위한 필터링을 더 수행하여 조절 가능 특이값(
Figure 112013108902851-pat00046
)을 생성할 수 있으며, 필터링은 계수 근사법(rank approximation)을 기반하여 수행될 수 있다.
영상 복원부(240)는 조절 가능 특이값(
Figure 112013108902851-pat00047
)을 특이값으로 하여 대비 강화 영상을 생성할 수 있으며, 대비 강화 영상을 RGB 포맷으로 변경하는 포맷 변경부(241)를 더 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 화질 개선 장치(200)는 입력 영상에 대한 히스토그램 평활화에 따른 히스토그램 값의 최소값을 기준으로 히스토그램을 이동(shift)시켜 히스토그램 평활 영상을 생성하는 히스토그램 평활부(210)를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 화질 개선 장치(200)를 이용하여 상술한 화질 개선 방법을 구현할 수 있다. 따라서, 화질 개선 장치(200)에 관한 상세한 설명은 화질 개선 방법에 관한 설명을 참조하여 더욱 명확히 이해할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 화질 개선 장치(200)의 각 구성부는 설명의 편의상 각각의 구성부로 나열하여 설명하였으나, 각 구성부 중 적어도 두 개가 합쳐져 하나의 구성부로 이루어지거나, 하나의 구성부가 복수개의 구성부로 나뉘어져 기능을 수행할 수 있고 이러한 각 구성부의 통합 및 분리된 실시예의 경우도 본 발명의 본질에서 벋어나지 않는 한 본 발명의 권리범위에 포함된다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 화질 개선 방법을 어두운 저대비 영상에 적용한 경우의 결과를 설명하기 위한 도면이고, 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 화질 개선 방법을 밝은 저대비 영상에 적용한 경우의 결과를 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참조하여, 어두운 저대비 영상에 대비 강화를 수행한 경우를 설명한다. 도 3(a)와 도 3(e)는 원본 영상과 그에 대한 히스토그램이고, 도 3(b)와 도 3(f)는 히스토그램 평활된 영상과 그에 대한 히스토그램이고, 도 3(c)와 도 3(g)는 특이값 평활된(singular value equalization) 영상과 그에 대한 히스토그램이며, 도 3(d)와 도 3(h)는 본 발명의 실시예에 따른 대비 강화를 적용한 영상과 그에 대한 히스토그램이다.
도 3의 (b)와 (f)를 보면, 원본 영상와 비교하여 과도하게 대비가 강화되었다. 또한, 도 3의 (c)와 (g)는 경계 부분에 대해 과도하게 대비가 강화되었다.
이와 비교하여 본 발명의 실시예에 따른 방법을 적용할 경우에는, 도 3(d)와 도 3(h)와 같이 적절하게 대비가 강화된 것을 알 수 있다.
즉, 도 3(d)가 도 3(a)와 가장 유사하고, 도 3(h)가 도 3(e)와 가장 유사함을 알 수 있다.
도 4를 참조하여, 밝은 저대비 영상에 대비 강화를 수행한 경우를 설명한다.
도 4(a)와 도 4(e)는 원본 영상과 그에 대한 히스토그램이고, 도 4(b)와 도 4(f)는 히스토그램 평활된 영상과 그에 대한 히스토그램이고, 도 4(c)와 도 4(g)는 특이값 평활된(singular value equalization) 영상과 그에 대한 히스토그램이며, 도 4(d)와 도 4(h)는 본 발명의 실시예에 따른 대비 강화를 적용한 영상과 그에 대한 히스토그램이다.
도 4의 (b)와 (f)를 보면, 원본 영상와 비교하여 과도하게 대비가 강화되었다. 또한, 도 4의 (c)와 (g)을 보면, 오히려 대비가 감소한 것을 알 수 있다.
이와 비교하여 본 발명의 실시예에 따른 방법을 적용할 경우에는, 도 4(d)와 도 4(h)와 같이 적절하게 대비가 강화된 것을 알 수 있다.
200: 화질 개선 장치 210: 히스토그램 평활부
220: 특이값 산출부 230: 특이값 조정부
231: 노이즈 제거부 240: 영상 복원부
241: 포맷 변경부

Claims (15)

  1. 입력 영상에 대한 특이값 분해(SVD: Singular Value Decomposition)를 수행하여 제1 특이값을 산출하는 단계;
    상기 입력 영상을 히스토그램 평활화(histogram equalization)한 히스토그램 평활 영상에 대한 특이값 분해를 수행하여 제2 특이값을 산출하는 단계;
    상기 제1 특이값, 상기 제2 특이값 및 상기 제1 특이값과 상기 제2 특이값 각각의 최대값의 차이에 기반하여 생성된 특징 기반 파라미터를 이용하여 조절 가능 특이값을 산출하는 단계; 및
    상기 조절 가능 특이값을 특이값으로 하여 대비 강화 영상을 생성하는 단계를 포함하는 특이값 분해를 이용한 화질 개선 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 제1 특이값 및 제2 특이값 각각은,
    상기 입력 영상과 상기 히스토그램 평활 영상의 휘도값을 입력으로 하여 생성되는 것을 특징으로 하는 특이값 분해를 이용한 화질 개선 방법.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 히스토그램 평활 영상은,
    상기 입력 영상에 대한 히스토그램 평활화에 따른 히스토그램 값의 최소값을 기준으로 히스토그램을 이동(shift)시켜 생성되는 것을 특징으로 하는 특이값 분해를 이용한 화질 개선 방법.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 조절 가능 특이값을 산출하는 단계는,
    상기 제1 특이값과 상기 조절 가능 특이값 간의 차이값과 상기 제2 특이값과 상기 조절 가능 특이값 간의 차이값을 합한 값이 최소가 되도록 상기 조절 가능 특이값을 결정하는 것을 특징으로 하는 특이값 분해를 이용한 화질 개선 방법.
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 조절 가능 특이값을 산출하는 단계는,
    상기 제1 특이값과 상기 제2 특이값 각각의 최대값의 차이에 기반하여 생성된 상기 특징 기반 파라미터를 상기 제1 특이값 및 상기 제2 특이값에 적용하여 상기 조절 가능 특이값을 산출하는 것을 특징으로 하는 특이값 분해를 이용한 화질 개선 방법.
  6. 청구항 5에 있어서,
    상기 조절 가능 특이값을 산출하는 단계는,
    고주파 노이즈 제거를 위한 필터링을 더 수행하여 상기 조절 가능 특이값을 생성하는 것을 특징으로 하는 특이값 분해를 이용한 화질 개선 방법.
  7. 청구항 6에 있어서,
    상기 필터링은,
    계수 근사법(rank approximation)을 기반하여 수행하는 것을 특징으로 하는 특이값 분해를 이용한 화질 개선 방법.
  8. 청구항 2에 있어서,
    상기 대비 강화 영상을 RGB 포맷으로 변경하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 특이값 분해를 이용한 화질 개선 방법.
  9. 입력 영상에 대한 특이값 분해(SVD: Singular Value Decomposition)를 수행하여 제1 특이값을 산출하고, 상기 입력 영상을 히스토그램 평활화(histogram equalization)한 히스토그램 평활 영상에 대한 특이값 분해를 수행하여 제2 특이값을 산출하는 특이값 산출부;
    상기 제1 특이값, 상기 제2 특이값 및 상기 제1 특이값과 상기 제2 특이값 각각의 최대값의 차이에 기반하여 생성된 특징 기반 파라미터를 이용하여 조절 가능 특이값을 산출하는 특이값 조정부;
    상기 조절 가능 특이값을 특이값으로 하여 대비 강화 영상을 생성하는 영상 복원부를 포함하는 특이값 분해를 이용한 화질 개선 장치.
  10. 청구항 9에 있어서,
    상기 특이값 산출부는,
    상기 입력 영상과 상기 히스토그램 평활 영상의 휘도값을 입력으로 하여 상기 제1 특이값 및 상기 제2 특이값을 산출하는 것을 특징으로 하는 특이값 분해를 이용한 화질 개선 장치.
  11. 청구항 9에 있어서,
    상기 입력 영상에 대한 히스토그램 평활화에 따른 히스토그램 값의 최소값을 기준으로 히스토그램을 이동(shift)시켜 상기 히스토그램 평활 영상을 생성하는 히스토그램 평활부를 더 포함하는 특이값 분해를 이용한 화질 개선 장치.
  12. 청구항 9에 있어서,
    상기 특이값 조정부는,
    상기 제1 특이값과 상기 조절 가능 특이값 간의 차이값과 상기 제2 특이값과 상기 조절 가능 특이값 간의 차이값을 합한 값이 최소가 되도록 상기 조절 가능 특이값을 결정하는 것을 특징으로 하는 특이값 분해를 이용한 화질 개선 장치.
  13. 청구항 9에 있어서,
    상기 특이값 조정부는,
    상기 제1 특이값과 상기 제2 특이값 각각의 최대값의 차이에 기반하여 생성된 상기 특징 기반 파라미터를 상기 제1 특이값 및 상기 제2 특이값에 적용하여 상기 조절 가능 특이값을 산출하는 것을 특징으로 하는 특이값 분해를 이용한 화질 개선 장치.
  14. 청구항 13에 있어서,
    상기 특이값 조정부는,
    고주파 노이즈 제거를 위한 필터링을 더 수행하여 상기 조절 가능 특이값을 생성하는 노이즈 제거부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 특이값 분해를 이용한 화질 개선 장치.
  15. 청구항 14에 있어서,
    상기 필터링은,
    계수 근사법(rank approximation)을 기반하여 수행하는 것을 특징으로 하는 특이값 분해를 이용한 화질 개선 장치.
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