KR101535630B1 - Apparatus for enhancing the brightness of night image using brightness conversion model - Google Patents

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Abstract

The present invention relates to a device for improving brightness of a night image by using a brightness conversion model. A dark image having low visibility like a night image is provided as an image with improved visibility in real time. To achieve the purpose, the device of the present invention comprises: a reversing unit for obtaining a reverse brilliance signal by reversing an input brilliance signal of a night image; a brightness conversion model treating unit for conversing the reversed brilliance signal into an image in which brightness of a dark image region is improved, by using a brightness conversion model; and a post-treating unit for post-treating the brilliance signal having brightness improved through the brightness conversion model treating unit.

Description

밝기변환 모델을 이용한 야간 영상의 밝기 개선 장치{Apparatus for enhancing the brightness of night image using brightness conversion model}BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention [0001] The present invention relates to a brightness conversion method,

본 발명은 야간 상황과 같이 어두운 환경에서 촬영한 영상의 밝기를 변환하여 가시성이 향상된 영상을 제공하는 시스템에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 기존 방법에서 나타나는 밝은 영상영역의 화질열화와 잡음강조 현상 등을 억제하면서 내장형 프로세서를 사용하여, 실시간 처리가 가능한 야간 영상의 밝기 개선 장치에 관한 것이다. The present invention relates to a system for providing an image with improved visibility by converting brightness of an image photographed in a dark environment such as a night view. More specifically, the present invention relates to a system for improving image quality of a bright image region, To an apparatus for improving the brightness of a night image capable of real-time processing using a built-in processor while suppressing the brightness of the night image.

종래 안개 등이 포함된 영상을 개선하는 방법과 관련해서는, 한국공개특허 제10-2010-0021952호(이하, '선행문헌') 외에 다수 출원 및 공개되어 있다.Related to the method of improving the image including the conventional fog, there have been many applications and disclosures in addition to Korean Patent Laid-Open No. 10-2010-0021952 (hereinafter referred to as 'prior art').

선행문헌에 따른 방법은, 대기 산란광(Airlight)을 포함한 영상의 제1 휘도 영상을 입력받아, 상기 제1 휘도 영상의 평균과 표준편차의 비율을 기초로 대기 산란광 맵을 생성하는 단계; 및 상기 제1 휘도 영상에서 상기 생성한 대기 산란광 맵을 감산함으로써 상기 대기 산란광이 제거된 제2 휘도 영상을 출력하는 단계; 를 포함한다. 그러나, 상기한 선행문헌은 화소 단위로 안개 영상 처리를 수행하지 않고, 블록 단위로 처리를 수행한다. The method according to the preceding document includes the steps of generating a standby scattered light map based on a ratio of an average and a standard deviation of the first luminance image to a first luminance image of an image including atmospheric air light; And outputting a second luminance image from which the atmospheric scattering light is removed by subtracting the generated atmospheric scattering light map from the first luminance image; . However, the preceding document does not perform fog image processing on a pixel-by-pixel basis, but performs processing on a block-by-block basis.

최근 사고예방이나 감지를 위하여 영상 감시시스템이나 차량용 영상 블랙박스 등이 사용되고 있다. 또한, 첨단 안전차량의 경우 카메라를 이용한 차선이탈방지, 졸음운전방지, 자동주차 기능 등의 다양한 첨단 기술의 요구에 따라 다수의 카메라 장착이 필요하고, 이에 따른 광각 영상에 대한 보정과 저조도 영상에 대한 보정이 절실히 요구된다. In recent years, video surveillance systems and vehicle image black boxes have been used to prevent or detect accidents. In the case of advanced safety vehicles, it is necessary to mount a large number of cameras according to various advanced technologies such as prevention of lane departure using a camera, prevention of drowsiness, and automatic parking function. Accordingly, correction of a wide- Calibration is urgently required.

국내 차량용 반도체의 경우, 다수가 수입에 의존하고 있고, 최근 차선인식기능을 포함한 최고급 차량이 출시되고 있어, 수입대체 효과 측면에서도 시계가 좋지 않은 상황에서 영상 개선을 통한 가시성 향상 기능을 포함하는 영상처리용 모듈 개발이 시급하다. In the case of domestic automotive semiconductors, a large number of vehicles depend on imports, and the latest vehicles including the lane recognition function are being released. In addition, the image processing including the improvement of visibility through image improvement Development of a module for use is urgent.

야간 영상 개선 관련 기술 현황은 원/근적외선을 이용하여 안개 또는 야간 등의 시야가 좋지 못한 상황에서도 보행자와 장애물 검출을 통해 사고예방을 지원하는 나이트 비젼(Night Vision) 기술이 있다. The technology related to night vision improvement technology is Night Vision technology that supports accident prevention by detecting pedestrians and obstacles even in poor visibility such as fog or nighttime by using near / far infrared rays.

원적외선 방법은 QVGA(320x240)급으로 해상도가 낮으며 여름과 같이 온도가 높은 경우에 객체 식별능력이 떨어지고 매우 고가이다. 근적외선 방법은 VGA(640x480)급으로 원적외선 보다 해상도가 좋지만 적외선 방사기라는 추가 장비가 필요하고, 값비싼 카메라 어셈블리가 필요하고, 항상 적외선 헤드램프가 켜져 있어야 하는 문제가 있다. The far infrared method is QVGA (320x240) and has low resolution. In case of high temperature like summer, object identification ability is low and it is very expensive. The near-infrared method is VGA (640x480), which has better resolution than far infrared but requires additional equipment called infrared emitter, expensive camera assembly, and always has infrared head lamp turned on.

저렴한 가격의 일반 가시광 카메라의 입력 야간영상에 대해 가시성 향상을 위한 화질개선에 대한 연구는 밝기 변환곡선을 사용하는 방식[1]-[3]과 필터처리에 의한 반사성분을 강조하는 방식[4][5], 반전영상에 대해 안개제거 처리를 하는 방식[6][7]이 있다.In order to improve the visibility of the input night image of a low-cost ordinary visible light camera, the improvement of the image quality has been studied by using the brightness conversion curve [1] - [3] [5], and a method of performing fog removal processing for an inverted image [6] [7].

참고문헌 [1] 은 감마변환(gamma correction)과 같이 logarithmic 변환곡선을 사용하여 어두운 영역의 밝기를 확장하는 방법을 제시하였는데, 사용되는 파라미터에 적합한 영상에 대해서는 개선효과가 있으나 파라미터와 일치하지 않는 영상은 심한 왜곡이 발생하고, 매우 어둡지 않은 영상의 경우는 출력영상의 명암대비가 매우 낮아지는 화질열화가 나타난다. References [1] proposed a method of extending the brightness of a dark region by using a logarithmic conversion curve such as gamma correction. However, there is an improvement effect on images suitable for the parameters used, The image quality deteriorates when the contrast of the output image becomes very low in the case of an image which is not very dark.

참고문헌 [2]는 Fuzzy 기법을 이용하여 밝기변환 곡선을 구하여, HSI 색좌표계에서 I 성분에 대해 밝기변환을 수행한 후 색 채도를 높이는 방법을 제시하였는데, 어두운 영상에 대한 개선효과가 크지 않다. References [2] proposed a method to increase the color saturation by performing brightness conversion on the I component in the HSI color coordinate system by obtaining the brightness conversion curve using the fuzzy technique. However, the improvement effect on the dark image is not significant.

참고문헌 [3]은 사람의 시각특성을 고려한 평균밝기에 적응적인 밝기변환 곡선을 구하고 휘도신호에 밝기변환 곡선을 적용하여 어두운 영상영역의 명암대비를 확장하는 방법을 제시하였는데, 밝기 변환된 영상에 심한 왜곡이 발생하고, 매우 어둡지 않은 영상 영역의 경우는 출력영상의 명암대비가 매우 낮아지는 화질열화가 나타난다. In Ref. [3], we proposed a method to obtain a brightness transformation curve adaptive to the average brightness considering human visual characteristics, and to extend the contrast of the dark image region by applying a brightness transformation curve to the brightness signal. Severe distortion occurs, and in the case of an image area which is not very dark, the image quality deteriorates in that the contrast of the output image becomes very low.

참고문헌 [1]-[3]에서 제시한 방법들은 기본적으로 감마변환(gamma correction)과 같이 어두운 밝기를 확장하여 어두운 영상영역의 명암대비를 높이고, 밝은 영역을 압축하여 밝은 영상영역의 명암대비를 낮추는 밝기변환 곡선을 사용하여 어두운 영상의 가시성을 향상시키는 방법을 사용한다. 따라서, 이 방법들은 연산량이 매우 적으나, 밝기 변환된 영상이 훼손되는 심각한 화질저하와 일반 영상이 입력될 경우 명암대비가 크게 감소하는 화질저하가 발생한다.The methods proposed in [1] - [3] basically increase the contrast of the dark image area by expanding the dark brightness like the gamma correction, compress the bright area, and adjust the contrast of the bright image area We use a method to improve the visibility of dark images using lower brightness conversion curves. Therefore, although the computational complexity of these methods is very low, serious degradation in image quality, in which the brightness-converted image is degraded, and deterioration in image quality, in which contrast is greatly reduced when a general image is input.

참고문헌 [4]-[5]에서는 비선형 밝기변환 방법과 필터를 사용하여 영상의 반사성분을 강조하는 방법을 제시하였는데, 과도한 반사성분 강조에 의해 회색조 영상이 나타나거나 출력영상이 훼손되는 문제가 있고, 필터처리 과정에서 매우 많은 연산량이 요구된다.References [4] - [5] proposed a method of emphasizing the reflection component of an image by using a nonlinear brightness conversion method and a filter. The problem is that an excessive reflection component emphasizes a grayscale image or an output image is damaged , A large amount of computation is required in the filtering process.

참고문헌 [6]-[7]에서는 야간 영상을 반전시킨 영상이 안개영상과 유사한 밝기분포를 갖는다는 점을 기반으로 개발된 방법이다. References [6] - [7] were developed based on the fact that the image inversion of the night image has a brightness distribution similar to that of the fog image.

참고문헌[6] 방식은 카메라로부터 입력된 RGB 영상을 각각 반전시킨 후, 각 채널별로 dark channel prior 방법[8] 기반의 de-hazing 알고리즘에 적용하고 다시 반전시켜서 개선된 영상을 얻는다. 이 방식은 우수한 가시성 향상 성능을 보이지만 연산량이 매우 많아 실시간 처리가 어려운 문제가 있다. In [6], the RGB image input from the camera is inverted and then applied to the de-hazing algorithm based on the dark channel prior method [8] for each channel, and then inverted again to obtain an improved image. This method shows excellent visibility improvement performance, but there is a problem that it is difficult to process in real time due to a large amount of computation.

참고문헌 [7] 방식은 참고문헌 [6] 방식의 연산량을 줄이기 위하여 YCbCr 영상에서 휘도신호 Y를 Retinex 처리하여 구한 전송률을 이용하여 야간영상의 밝기를 개선하고, 개선된 야간 영상과 green 채널을 이용한 joint-bilateral filter를 적용하여 잡음 제거를 수행한다. 하지만, Retinex 처리로 전송률을 구하는 과정에서 사용되는 파라미터를 입력 영상마다 실험적으로 구하여야 하고, Retinex 처리 과정에 매우 많은 연산량이 요구되므로 실시간 처리가 어려운 문제가 있다.In order to reduce the computational complexity of the method [6], the brightness of the night image is improved by using the data rate obtained by retinex processing the luminance signal Y in the YCbCr image, and the improved night image and the green channel are used Apply joint-bilateral filter to remove noise. However, since the parameters used in the process of obtaining the data rate by Retinex processing are experimentally obtained for each input image and the processing amount of Retinex is very large, real-time processing is difficult.

한국공개특허 제10-2010-0021952호.Korean Patent Publication No. 10-2010-0021952.

[1] F. Drago, K. Myszkowski, T. Annen and N. Chiba, "Adaptive Logarithmic Mapping For Displaying High Contrast Scenes", Computer Graphics Forum, Volume 22, Issue 3, PP. 419??426, September 2003[1] F. Drago, K. Myszkowski, T. Annen and N. Chiba, "Adaptive Logarithmic Mapping For Displaying High Contrast Scenes", Computer Graphics Forum, Volume 22, Issue 3, pp. 419-416, September 2003 [2] Limei Cai, Jiansheng Qian, Xuzhou, "Night Color Image Enhancement Using Fuzzy Set", 2nd International Congress on Image and Signal Processing 2009(CISP '09), PP. 1-4, Oct. 2009[2] Limei Cai, Jiansheng Qian, Xuzhou, "Night Color Image Enhancement Using Fuzzy Set", 2nd International Congress on Image and Signal Processing 2009 (CISP '09), PP. 1-4, Oct. 2009 [3] Jiaji Cheng, Xiafu Lv, Zhengxiang Xie "A Predicted Compensation Model of Human Vision System for Low-light Image", 3rd international Congress on Image and Signal Processing(CISP2010), PP. 605 ?? 609, Oct. 2010 [3] Jiaji Cheng, Xiafu Lv, Zhengxiang Xie "A Predicted Compensation Model of Human Vision System for Low-light Image", 3rd International Congress on Image and Signal Processing (CISP2010), pp. 605 ?? 609, Oct. 2010 [4] Li Tao, Hau Ngo, Ming Zhang, Livingston, "A Multi-sensor Image Fusion and Enhancement System for Assisting Drivers in Poor Lighting Conditions", 34th Applied Imagery and Pattern Recognition Workshop, PP. 108 ?? 113, Dec. 2005 [4] Li Tao, Hau Ngo, Ming Zhang, Livingston, "A Multi-sensor Image Fusion and Enhancement System for Poor Lighting Conditions", 34th Applied Imagery and Pattern Recognition Workshop, PP. 108 ?? 113, Dec. 2005 [5] Hau Ngo, Li Tao, A. Livingston, "A Visibility Improvement System for Low Vision Drivers by Nonlinear Enhancement of Fused Visible and Infrared Video", Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops 2005, June 2005 [5] Hau Ngo, Li Tao, A. Livingston, "A Visibility Improvement System for Low Vision Drivers by Nonlinear Enhancement of Fused Visible and Infrared Video", Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops 2005, June 2005 [6] Xuan Dong, Guan Wang, Yi Pang, Weixin Li, Jiangtao Wen, Wei Meng, and Yao Lu, "A Fast Efficient Algorithm for Enhancement of Low-Lighting Video," in Proc. ICME, pp.1-6, Barcelona, Spain, July 2011.[6] Xuan Dong, Guan Wang, Yi Pang, Weixin Li, Jiangtao Wen, Wei Meng, and Yao Lu, "A Fast Efficient Algorithm for Enhanced Low-Lighting Video," in Proc. ICME, pp.1-6, Barcelona, Spain, July 2011. [7] Xiangdong Zhang, Peiyi Shen, Lingli Luo, Liang Zhang, Juan Song, "Enhancement and Noise Reduction of Very Low Light Level Images," in Proc. ICPR, pp.2034-2037, Tsukuba, Japan, Nov. 2012.[7] Xiangdong Zhang, Peiyi Shen, Ling Luo, Liang Zhang, Juan Song, "Enhancement and Noise Reduction of Very Low Light Level Images," in Proc. ICPR, pp. 2034-2037, Tsukuba, Japan, Nov. 2012. [8] Kaiming He, Jian Sun, Xiaoou Tang, "Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (PAMI), Vol 33, Issue 12, PP. 2341 ?? 2353, Dec. 2011 [8] Kaiming He, Jian Sun, Xiaoou Tang, "Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (PAMI), Vol. 33, Issue 12, pp. 2341 ?? 2353, Dec. 2011

본 발명은 상기와 같은 문제점을 감안하여 안출된 것으로, 야간영상과 같이 가시성이 낮은 어두운 영상을 실시간으로 가시성이 향상된 영상을 제공하는 장치를 제공함에 그 목적이 있다. SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in view of the above problems, and it is an object of the present invention to provide an apparatus for providing a visually improved image in real time for a dark image having low visibility such as a night image.

구체적으로, 기존 야간영상 개선 방법들 [1]-[3]은 단순히 어두운 영역의 밝기를 확장하는 밝기변환 곡선을 사용하므로 밝은 영상이 입력될 경우 영상의 명암대비가 크게 감소하고 경우에 따라 영상이 훼손되는 문제가 있다. 안개제거 방법을 사용하는 개선된 방법들은 반전영상에 사용되는 안개제거 방법이 큰 크기의 필터를 사용하므로 후광효과가 나타나고 매우 많은 연산량이 요구되어 실시간 처리가 어려운 문제가 있다. 또한, 이 방법들은 입력영상의 R, G, B 각 성분을 이용하는데, 현재 대부분의 멀티미디어 시스템에서 사용되는 색좌표계는 RGB 좌표계가 아닌 YCbCr 색좌표계를 사용하므로 기존 방식을 적용하기 위해서는 색좌표계 변환 처리가 요구되고, 각 R, G, B 각 신호성분에 대해 독립적인 처리를 하기 때문에 색상 변화가 발생한다. Specifically, existing nighttime image enhancement methods [1] - [3] use a brightness transformation curve that simply extends the brightness of a dark area. Therefore, when a bright image is input, the contrast of the image is greatly reduced, There is a problem that is damaged. The improved methods using the fog removal method have a problem in that the fog removal method used for the inversion image uses a large size filter, and thus a halo effect occurs and a very large amount of calculation is required. In addition, these methods use R, G, and B components of the input image. Since the color coordinate system used in most multimedia systems currently uses the YCbCr color coordinate system instead of the RGB coordinate system, the color coordinate system conversion processing And color changes occur because the R, G, and B signal components are processed independently of each other.

본 발명에서는 기존 방식에서 발생하는 문제를 해결하기 위하여, 입력 휘도신호로부터 가시성이 향상된 영상을 구하는 추정모델을 산출하고, 상기 추정모델로부터 가시성이 향상된 영상을 구한다. 본 발명에서 제안한 방식은 필터를 사용하지 않고 화소단위의 연산만을 사용하므로 기존 방법에서 나타나는 후광효과와 많은 연산량 문제를 해결할 수 있으며, 영상의 선명도를 높일 수 있다. In the present invention, an estimation model for obtaining an image with improved visibility from an input luminance signal is calculated, and an image with improved visibility is obtained from the estimation model. The method proposed in the present invention solves the problem of the halo effect and the large amount of computation in the conventional method because it uses only the pixel unit operation without using the filter, and the sharpness of the image can be improved.

이러한 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명은 밝기변환 모델을 이용한 야간 영상의 밝기 개선 장치에 관한 것으로서, 야간영상의 입력 휘도신호를 반전처리하여, 반전 휘도신호를 구하는 휘도신호 반전 처리부; 밝기변환 모델을 이용하여, 반전된 휘도신호를 어두운 영상영역의 밝기가 향상된 영상으로 변환하는 밝기변환 모델 처리부; 및 상기 밝기변환 모델 처리부를 통해 밝기가 향상된 휘도신호에 대하여, 후처리를 수행하는 후처리부; 를 포함한다. According to an aspect of the present invention, there is provided an apparatus for improving brightness of a night image using a brightness conversion model, including: a brightness signal inversion processor for inverting an input brightness signal of a night image to obtain an inverse brightness signal; A brightness conversion model processing unit for converting the inverted brightness signal into a brightness enhanced image of a dark image area using a brightness conversion model; And a post-processing unit for post-processing the luminance signal whose brightness is improved through the brightness conversion model processing unit; .

또한 상기 휘도신호 반전 처리부는, 최대 밝기값에서 야간영상의 입력 휘도신호를 뺌으로써, 반전 휘도신호로 변환하는 것을 특징으로 한다. Further, the brightness signal inversion processing section converts the input brightness signal of the night image at the maximum brightness value into an inverse brightness signal.

또한 상기 밝기변환 모델 처리부는, 화소단위로 변환된 밝기값을 산출하는 2차 방정식의 근을 이용하는 밝기변환 모델을 통해, 반전 휘도신호를 가시성이 향상된 휘도신호로 변환하는 것을 특징으로 한다. Further, the brightness conversion model processing unit converts the inverse brightness signal into a brightness signal having improved visibility through a brightness conversion model that uses a root of a quadratic equation for calculating a brightness value converted on a pixel-by-pixel basis.

또한 상기 후처리부는, 상기 밝기변환 모델 처리부를 통해 출력된 휘도신호에 대하여, 명암대비 향상 처리를 수행하여, 최종적으로 가시성이 향상된 휘도신호를 출력하는 것을 특징으로 한다.The post-processing unit may further perform a contrast enhancement process on the luminance signal output through the brightness conversion model processing unit, and finally output the luminance signal with improved visibility.

또한 야간영상의 입력 휘도신호와, 상기 후처리부로부터 입력된 휘도신호, 그리고 색차신호를 이용하여 채도가 향상된 컬러신호를 출력하는 컬러 증폭부; 를 포함하는 것을 특징으로 한다.A color amplifying unit for outputting a color signal having improved chroma using the input luminance signal of the night image, the luminance signal input from the post-processing unit, and the color difference signal; And a control unit.

그리고 상기 컬러 증폭부는, 입력된 색차신호와, 상기 휘도신호 반전 처리부로부터 입력된 야간영상의 입력 휘도신호 및 상기 후처리부로부터 입력된 휘도신호의 비율을 곱하여 채도가 향상된 컬러신호를 출력하는 것을 특징으로 한다. And the color amplifying unit outputs a color signal with improved saturation by multiplying the inputted color difference signal by the ratio of the input luminance signal of the night image inputted from the luminance signal inversion processing unit and the luminance signal inputted from the post- do.

한편, 본 발명은 밝기변환 모델을 이용한 야간 영상의 밝기 개선 장치에 관한 것으로서, 야간영상의 입력 휘도신호를 반전처리하여, 반전 휘도신호를 구하는 휘도신호 반전 처리부; 반전 휘도신호의 추정치를 구하는 밝기변환 모델 처리부; 상기 밝기변환 모델 처리부를 통해 구한 반전 휘도신호의 추정치와, 반전 휘도신호 및 최대 밝기값을 이용하여 전달률 추정치를 구하는 전달률 추정부; 상기 전달률 추정부를 통해 구한 전달률 추정치에 대해 평활화 처리를 수행하여, 변형된 전달률을 출력하는 전달률 변형부; 변형된 전달률과, 휘도신호 반전 처리부를 통해 출력된 반전 휘도신호 및 최대 밝기값을 이용하여, 가시성이 향상된 반전영상을 구하는 가시성 향상 처리부; 및 가시성이 향상된 반전영상에 대하여, 후처리를 수행하는 후처리부; 를 포함한다.According to another aspect of the present invention, there is provided an apparatus for improving brightness of a night image using a brightness conversion model, including: a brightness signal inversion processor for inverting an input brightness signal of a night image to obtain an inverse brightness signal; A brightness conversion model processing unit for obtaining an estimated value of the inverted luminance signal; A transfer rate estimation unit for calculating a transfer rate estimation value by using the estimated value of the inverted luminance signal obtained through the brightness conversion model processing unit, the inverted luminance signal, and the maximum brightness value; A transfer rate modifying unit for performing a smoothing process on the transfer rate estimate value obtained through the transfer rate estimating unit and outputting a modified transfer rate; A visibility enhancement processor for obtaining an inverted image with improved visibility by using a modified transmittance, an inverted luminance signal output through the luminance signal inversion processor, and a maximum brightness value; And a post-processing unit for post-processing the inverse image with improved visibility; .

또한 상기 휘도신호 반전 처리부는, 최대 밝기값에서 야간영상의 입력 휘도신호를 뺌으로써, 반전 휘도신호로 변환하는 것을 특징으로 한다.Further, the brightness signal inversion processing section converts the input brightness signal of the night image at the maximum brightness value into an inverse brightness signal.

또한 상기 밝기변환 모델 처리부는, 화소단위로 변환된 밝기값을 산출하는 2차 방정식의 근을 이용하는 밝기변환 모델을 통해, 반전 휘도신호의 추정치를 구하는 것을 특징으로 한다.Further, the brightness conversion model processing unit is characterized by obtaining an estimated value of the inverted luminance signal through a brightness conversion model using a root of a quadratic equation for calculating a brightness value converted on a pixel-by-pixel basis.

또한 상기 전달률 추정부는, 상기 밝기변환 모델 처리부를 통해 구한 반전 휘도신호의 추정치와, 반전 휘도신호 및 최대 밝기값을 이용하여 전달률 추정치를 구하는 것을 특징으로 한다. Also, the transfer rate estimating unit may obtain the transfer rate estimate using the estimated value of the inverted luminance signal obtained through the brightness conversion model processing unit, the inverted luminance signal, and the maximum brightness value.

또한 상기 가시성 향상 처리부는, 변형된 전달률과, 상기 휘도신호 반전 처리부를 통해 출력된 반전 휘도신호 및 최대 밝기값을 이용하여, 가시성이 향상된 반전영상을 구하는 것을 특징으로 한다. Further, the visibility improvement processing unit may obtain an inverted image having improved visibility by using the modified transmission rate, the inverted luminance signal output through the luminance signal inversion processing unit, and the maximum brightness value.

또한 상기 후처리부는, 상기 가시성 향상 처리부를 통해 출력된 가시성이 향상된 반전영상을 재반전시키고, 명암대비 향상 처리 등을 수행하여, 최종적으로 가시성이 향상된 휘도신호를 출력하는 것을 특징으로 한다.In addition, the post-processing unit may perform reverse processing of the reversed image having improved visibility output through the visibility improving processing unit, and performing a brightness enhancement processing or the like to finally output the luminance signal with improved visibility.

또한 야간영상의 입력 휘도신호와, 상기 후처리부로부터 입력된 휘도신호, 그리고 색차신호를 이용하여 채도가 향상된 컬러신호를 출력하는 컬러 증폭부; 를 포함하는 것을 특징으로 한다.A color amplifying unit for outputting a color signal having improved chroma using the input luminance signal of the night image, the luminance signal input from the post-processing unit, and the color difference signal; And a control unit.

그리고 상기 컬러 증폭부는, 입력된 색차신호와, 야간영상의 입력 휘도신호및 후처리부를 통해 출력된 휘도신호의 비율을 곱하여 채도가 향상된 컬러신호를 출력하는 것을 특징으로 한다. The color amplifying unit may multiply the inputted color difference signal by a ratio of an input luminance signal of a night image and a luminance signal output through a post-processing unit to output a color signal with improved saturation.

상기와 같은 본 발명에 따르면, 카메라 센서를 통해 촬영된 가시성이 낮은 야간영상에 적용하여 가시성을 높일 수 있다. 또한, 연산량이 매우 적고 화소단위의 처리를 수행하므로 적은 메모리와 저성능의 임베디드 프로세서로도 쉽게 구현할 수 있어, 실시간 처리를 요구하는 고화질 감시시스템, 차량용 영상 블랙박스, 차량용 전장카메라 모듈, 군사용 카메라 등 일반 가시광 카메라를 사용하는 모든 카메라 모듈에 적용이 용이한 장점이 있다. According to the present invention as described above, visibility can be improved by applying the present invention to a low-visibility night image photographed through a camera sensor. In addition, since the amount of computation is very small and the processing per pixel is performed, it can be easily implemented as a low-memory and low-performance embedded processor, so that a high-definition surveillance system requiring real-time processing, a vehicle image black box, It is easy to apply to all camera modules using a general visible light camera.

특히, 휘도와 색차신호 영역에서 처리가 가능하므로 YCbCr 색좌표계를 사용하는 일반 카메라나 멀티미디어시스템에 적용이 용이하고, 입력컬러의 색상이 변하는 기존 방법들의 문제를 해결할 수 있다. In particular, since it can be processed in the luminance and chrominance signal regions, it can be easily applied to a general camera or a multimedia system using a YCbCr color coordinate system, and it is possible to solve the problem of existing methods in which the color of the input color is changed.

그리고, 저연산 처리를 수행하면서도 가시성 향상 성능이 매우 우수할 뿐만 아니라, 밝은 영상에 적용하여도 두드러진 화질 열화를 나타내지 않는 효과가 있다. In addition, not only is the visibility improving performance excellent while performing the low-arithmetic processing, but also the remarkable image deterioration does not occur even when applied to a bright image.

도 1 은 본 발명에 따른 휘도신호의 밝기변환 모델을 나타낸 일예시도.
도 2 는 본 발명의 제 1 실시예에 따른 밝기변환 모델을 이용한 야간 영상의 밝기 개선 장치에 관한 전체 구성도.
도 3 은 본 발명의 제 2 실시예에 따른 야간영상의 가시성 향상과 함께 에지를 강조하여 영상 선명도를 향상시킬 수 있는, 밝기변환 모델을 이용한 야간 영상의 밝기 개선 장치에 관한 전체 구성도.
도 4 및 도 5 는 본 발명에 따른 밝기변환 모델을 이용한 야간 영상의 밝기 개선 장치의 시뮬레이션 결과를 보이는 일예시도.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS FIG. 1 is a diagram illustrating a brightness conversion model of a luminance signal according to the present invention. FIG.
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention [0001] The present invention relates to an apparatus and method for improving brightness of a night image using a brightness conversion model according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 3 is an overall block diagram of an apparatus for improving the brightness of a night image using a brightness conversion model, which can improve the visibility of a night image according to the second embodiment of the present invention and enhance the image clarity by emphasizing edges.
FIG. 4 and FIG. 5 illustrate a simulation result of a brightness improvement device for a night image using a brightness conversion model according to the present invention.

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.Specific features and advantages of the present invention will become more apparent from the following detailed description based on the accompanying drawings. It is to be noted that the detailed description of known functions and constructions related to the present invention is omitted when it is determined that the gist of the present invention may be unnecessarily blurred.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 상세하게 설명한다. DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS The present invention will now be described in detail with reference to the accompanying drawings.

본 발명에 따른 밝기변환 모델을 이용한 야간 영상의 밝기 개선 장치에 관하여 도 1 내지 도 5 를 참조하여 설명하면 다음과 같다. An apparatus for improving brightness of a night image using a brightness conversion model according to the present invention will be described with reference to FIGS. 1 to 5. FIG.

반전된 휘도신호는 안개낀 영상과 유사한 밝기 분포를 갖는다. 따라서 반전된 야간영상은 안개영상의 모델을 이용하면 [수식 1] 과 같이 표현할 수 있다.The inverted luminance signal has a similar brightness distribution to the fogged image. Therefore, the inverted night image can be expressed as [Equation 1] using the model of the fog image.

[수식 1][Equation 1]

Figure 112014006054914-pat00001
Figure 112014006054914-pat00001

여기서,

Figure 112014006054914-pat00002
는 카메라를 통해 획득된 야간 영상의
Figure 112014006054914-pat00003
번째 화소의 휘도성분을 반전시킨 밝기값이고,
Figure 112014006054914-pat00004
는 밝기가 개선된 깨끗한 영상의
Figure 112014006054914-pat00005
번째 화소값을 반전시킨 밝기값이며,
Figure 112014006054914-pat00006
는 반전 휘도신호에서 가장 밝은 화소값이며,
Figure 112014006054914-pat00007
는 전달률(transmission rate)으로써 영상의 가시성 정도를 나타낸다. here,
Figure 112014006054914-pat00002
Of the night image obtained through the camera
Figure 112014006054914-pat00003
Th pixel is a brightness value obtained by inverting the brightness component,
Figure 112014006054914-pat00004
Of a clean image with improved brightness
Figure 112014006054914-pat00005
Th pixel value is inverted,
Figure 112014006054914-pat00006
Is the brightest pixel value in the inverse luminance signal,
Figure 112014006054914-pat00007
Indicates the degree of visibility of the image as a transmission rate.

따라서, 야간영상의 가시성 향상은 카메라로부터 얻은 입력 휘도신호

Figure 112014006054914-pat00008
로부터
Figure 112014006054914-pat00009
와
Figure 112014006054914-pat00010
를 구하고, 이를 이용하여 최종적으로 가시성이 향상된
Figure 112014006054914-pat00011
를 복원하는 것이다. Thus, the visibility enhancement of the night image is obtained by the input luminance signal
Figure 112014006054914-pat00008
from
Figure 112014006054914-pat00009
Wow
Figure 112014006054914-pat00010
, And by using this, the final visibility is improved
Figure 112014006054914-pat00011
.

[수식 1] 로부터 전달률

Figure 112014006054914-pat00012
와 복원 화소의 휘도신호의 밝기값
Figure 112014006054914-pat00013
는 각각 [수식 2] 와 [수식 3] 으로 구할 수 있다.From Equation 1,
Figure 112014006054914-pat00012
And the brightness value of the luminance signal of the restored pixel
Figure 112014006054914-pat00013
Can be obtained by [Expression 2] and [Expression 3], respectively.

[수식 2][Equation 2]

Figure 112014006054914-pat00014
Figure 112014006054914-pat00014

[수식 3][Equation 3]

Figure 112014006054914-pat00015

Figure 112014006054914-pat00015

본 발명에서는

Figure 112014006054914-pat00016
를 입력 휘도신호에서 표현 가능한 최대 밝기값으로 설정하고, 전달률은 [수식 4] 로 가정한다.In the present invention,
Figure 112014006054914-pat00016
Is set to the maximum brightness value that can be expressed in the input luminance signal, and the transmission rate is assumed to be [Expression 4].

[수식 4][Equation 4]

Figure 112014006054914-pat00017
Figure 112014006054914-pat00017

[수식 4] 의 전달률의 추정치

Figure 112014006054914-pat00018
를 [수식 3] 에 대입하면, [수식 5] 와 같은 가시성이 향상된 휘도신호의 추정치
Figure 112014006054914-pat00019
를 입력 야간영상의 반전된 휘도신호의 화소값
Figure 112014006054914-pat00020
에 대한 2차 방정식의 해를 [수식 5] 와 같이 계산하여 구할 수 있다.Estimation of the transfer rate of [Equation 4]
Figure 112014006054914-pat00018
Is substituted into the expression (3), the estimated value of the luminance signal having improved visibility as expressed by the expression (5)
Figure 112014006054914-pat00019
The pixel value of the inverted luminance signal of the input night image
Figure 112014006054914-pat00020
Can be obtained by calculating the solution of the quadratic equation for [Equation 5].

[수식 5][Equation 5]

Figure 112014006054914-pat00021
Figure 112014006054914-pat00021

도 1 은 [수식 5] 의 휘도신호의 밝기변환 모델을 나타낸 것으로, 파라미터

Figure 112014006054914-pat00022
의 변화에 따른 밝기 변환 관계를 보여준다. 파라미터
Figure 112014006054914-pat00023
가 1에 가까울수록 어두운 영상의 밝기개선 효과가 높음을 알 수 있다.
Fig. 1 shows a brightness conversion model of the luminance signal of [Expression 5]
Figure 112014006054914-pat00022
And the brightness change relation according to the change of the brightness. parameter
Figure 112014006054914-pat00023
Is closer to 1, the brightness improvement effect of the dark image is higher.

도 2 는 본 발명의 제 1 실시예에 따른 밝기변환 모델을 이용한 야간 영상의 밝기 개선 장치(100)에 관한 전체 구성도로서, 도시된 바와 같이 휘도신호 반전 처리부(110), 밝기변환 모델 처리부(120), 후처리부(130) 및 컬러 증폭부(140)를 포함하여 이루어진다. FIG. 2 is a block diagram of an apparatus 100 for improving the brightness of a night image using the brightness conversion model according to the first embodiment of the present invention. As shown in the figure, the brightness signal inversion processor 110, 120, a post-processing unit 130, and a color amplification unit 140.

휘도신호 반전 처리부(110)는 카메라를 통해 촬영된 야간영상의 입력 휘도신호(

Figure 112014006054914-pat00024
)를 반전처리하여, 반전 휘도신호(
Figure 112014006054914-pat00025
)를 구한다.The luminance signal inversion processing unit 110 receives the input luminance signal of the night image photographed by the camera
Figure 112014006054914-pat00024
), And outputs the inverted luminance signal (
Figure 112014006054914-pat00025
).

구체적으로, 휘도신호 반전 처리부(110)는 최대 밝기값(

Figure 112014006054914-pat00026
)에서 카메라를 통해 촬영된 야간영상의 입력 휘도신호(
Figure 112014006054914-pat00027
)를 뺌으로써, 반전 휘도신호(
Figure 112014006054914-pat00028
)로 변환한다. 즉, 이러한 반전 처리는,
Figure 112014006054914-pat00029
=
Figure 112014006054914-pat00030
-
Figure 112014006054914-pat00031
연산으로 표현 가능한 최대 밝기값(
Figure 112014006054914-pat00032
)에서 입력 휘도신호(
Figure 112014006054914-pat00033
)를 빼는 처리를 의미한다.
Specifically, the luminance signal inversion processing unit 110 calculates the maximum brightness value (
Figure 112014006054914-pat00026
) Input luminance signal of the night image photographed by the camera
Figure 112014006054914-pat00027
), The inverted luminance signal (
Figure 112014006054914-pat00028
). That is,
Figure 112014006054914-pat00029
=
Figure 112014006054914-pat00030
-
Figure 112014006054914-pat00031
Maximum brightness value that can be expressed by operation (
Figure 112014006054914-pat00032
) To the input luminance signal (
Figure 112014006054914-pat00033
).

밝기변환 모델 처리부(120)는 밝기변환 모델을 이용하여, 반전된 휘도신호(

Figure 112014006054914-pat00034
)를 어두운 영상영역의 밝기가 향상된 영상으로 변환한다. The brightness conversion model processing unit 120 uses the brightness conversion model to convert the inverted brightness signal (
Figure 112014006054914-pat00034
) Into an image with improved brightness of a dark image area.

구체적으로, 밝기변환 모델 처리부(120)는 화소단위로 변환된 밝기값을 산출하는 2차 방정식의 근을 이용하는 상기 [수식 5] 의 밝기변환 모델을 통해, 반전 휘도신호(

Figure 112014006054914-pat00035
)를 어두운 영상영역의 밝기가 향상된, 즉 가시성이 향상된 휘도신호(
Figure 112014006054914-pat00036
)로 변환한다. Specifically, the brightness conversion model processing unit 120 uses the brightness transformation model of Equation (5), which uses the root of the quadratic equation for computing the brightness value converted on a pixel-by-pixel basis,
Figure 112014006054914-pat00035
) To a luminance signal with improved brightness in a dark image area, i.e., a luminance signal with improved visibility
Figure 112014006054914-pat00036
).

[수식 5][Equation 5]

Figure 112014006054914-pat00037
Figure 112014006054914-pat00037

여기서, 밝기변환 모델 처리부(120)는 상술한 바와 같이, 상기 [수식 5] 의 연산을 통해 처리할 수도 있으나, 본 발명이 이에 한정되지 않는 바, 보다 빠른 연산을 위해, 입력 밝기값에 대응하는 밝기 변환된 밝기값을 미리 계산하여 메모리에 기억시키고, 입력값이 어드레스로 사용하여 메모리에 기억된 값을 출력시키는 룩업테이블(LUT: Look UP Table)을 구성하여 휘도신호로 변환할 수도 있다.
Here, as described above, the brightness conversion model processing unit 120 may perform the processing through the calculation of Equation (5), but the present invention is not limited to this. For faster computation, A lookup table (LUT: Look Up Table) for preliminarily calculating a brightness-converted brightness value and storing it in a memory and outputting a value stored in the memory using the input value as an address may be constructed and converted into a luminance signal.

후처리부(130)는 밝기가 향상된 휘도신호(

Figure 112014006054914-pat00038
)에 대하여, 후처리를 수행한다. The post-processor 130 receives the brightness signal (brightness signal
Figure 112014006054914-pat00038
), The post-processing is performed.

구체적으로, 후처리부(130)는 밝기변환 모델 처리부(120)를 통해 출력된 휘도신호(

Figure 112014006054914-pat00039
)에 대하여, 명암대비 향상 처리 등을 수행하여, 최종적으로 가시성이 향상된 휘도신호(
Figure 112014006054914-pat00040
)를 출력한다.
Specifically, the post-processor 130 converts the luminance signal (luminance signal) output through the brightness conversion model processing unit 120
Figure 112014006054914-pat00039
, The brightness enhancement processing or the like is performed on the luminance signal
Figure 112014006054914-pat00040
).

컬러 증폭부(140)는 야간영상의 입력 휘도신호(

Figure 112014006054914-pat00041
)와, 후처리부(130)로부터 입력된 휘도신호(
Figure 112014006054914-pat00042
), 그리고 색차신호(Cbinp, Crinp)를 이용하여 채도가 향상된 컬러신호를 출력한다.The color amplifying unit 140 amplifies the input luminance signal of the night image
Figure 112014006054914-pat00041
And a luminance signal (luminance signal) input from the post-processing unit 130
Figure 112014006054914-pat00042
), And a color difference signal (Cb inp , Cr inp ).

구체적으로, 컬러 증폭부(140)는 [수식 6] 과 같이, 입력된 색차신호(Cbinp, Crinp)와, 휘도신호 반전 처리부(110)로부터 입력된 야간영상의 입력 휘도신호(

Figure 112014006054914-pat00043
) 및 후처리부(130)로부터 입력된 휘도신호(
Figure 112014006054914-pat00044
)의 비율을 곱하여 채도가 향상된 컬러신호(Cbout, Crout)를 출력한다.Specifically, the color amplifying unit 140 corrects the input color difference signals Cb inp and Cr inp and the input luminance signals of the night image input from the luminance signal inversion processing unit 110
Figure 112014006054914-pat00043
) And the luminance signal ("
Figure 112014006054914-pat00044
), And outputs the color signals Cb out and Cr out with improved chroma saturation.

[수식 6][Equation 6]

Figure 112014006054914-pat00045
Figure 112014006054914-pat00045

여기서, k는 1보다 큰 사용자 변수로서, k=1인 경우, 입력과 동일한 컬러채도를 유지하는 것이고, k>1인 경우, 출력영상의 컬러의 채도가 입력영상의 컬러채도보다 높게 된다.
Here, k is a user variable larger than 1, where k = 1 holds the same color saturation as the input, and when k> 1, the color saturation of the output image is higher than the color saturation of the input image.

도 3 은 본 발명의 제 2 실시예에 따른 야간영상의 가시성 향상과 함께 에지를 강조하여 영상 선명도를 향상시킬 수 있는, 밝기변환 모델을 이용한 야간 영상의 밝기 개선 장치(200)에 관한 전체 구성도로서, 도시된 바와 같이 휘도신호 반전 처리부(210), 밝기변환 모델 처리부(220), 전달률 추정부(230), 전달률 변형부(240), 가시성 향상 처리부(250), 후처리부(260) 및 컬러 증폭부(270)를 포함하여 이루어진다. 3 is a block diagram of an apparatus 200 for improving brightness of a night image using a brightness conversion model capable of enhancing visibility of a night image according to a second embodiment of the present invention, A brightness conversion model processing unit 220, a transmission ratio estimation unit 230, a transmission rate modification unit 240, a visibility enhancement processing unit 250, a post-processing unit 260, and a color conversion unit 260. The luminance signal inversion processing unit 210, And an amplification unit 270.

휘도신호 반전 처리부(210)는 카메라를 통해 촬영된 야간영상의 입력 휘도신호(

Figure 112014006054914-pat00046
)를 반전처리하여, 반전 휘도신호(
Figure 112014006054914-pat00047
)를 구한다.The luminance signal inversion processing unit 210 receives the input luminance signal of the night image photographed by the camera
Figure 112014006054914-pat00046
), And outputs the inverted luminance signal (
Figure 112014006054914-pat00047
).

더욱 구체적으로, 휘도신호 반전 처리부(210)는 최대 밝기값(

Figure 112014006054914-pat00048
)에서 카메라를 통해 촬영된 야간영상의 입력 휘도신호(
Figure 112014006054914-pat00049
)를 뺌으로써, 반전 휘도신호(
Figure 112014006054914-pat00050
)로 변환한다.More specifically, the brightness signal inversion processing unit 210 calculates a maximum brightness value (
Figure 112014006054914-pat00048
) Input luminance signal of the night image photographed by the camera
Figure 112014006054914-pat00049
), The inverted luminance signal (
Figure 112014006054914-pat00050
).

밝기변환 모델 처리부(220)는 반전 휘도신호(

Figure 112014006054914-pat00051
)의 추정치(
Figure 112014006054914-pat00052
)를 구한다. The brightness conversion model processing unit 220 receives the inverse brightness signal (
Figure 112014006054914-pat00051
) Estimates
Figure 112014006054914-pat00052
).

구체적으로, 밝기변환 모델 처리부(220)는 화소단위로 변환된 밝기값을 산출하는 2차 방정식의 근을 이용하는 [수식 7] 의 밝기변환 모델을 통해, 반전 휘도신호(

Figure 112014006054914-pat00053
)의 추정치(
Figure 112014006054914-pat00054
)를 구한다. Specifically, the brightness conversion model processing unit 220 uses the brightness transformation model of Equation (7) using the root of the quadratic equation for calculating the brightness value converted on a pixel-by-pixel basis,
Figure 112014006054914-pat00053
) Estimates
Figure 112014006054914-pat00054
).

[수식 7][Equation 7]

Figure 112014006054914-pat00055

Figure 112014006054914-pat00055

전달률 추정부(230)는 [수식 8] 과 같이, 밝기변환 모델 처리부(220)를 통해 구한 반전 휘도신호의 추정치(

Figure 112014006054914-pat00056
)와, 반전 휘도신호(
Figure 112014006054914-pat00057
) 및 최대 밝기값(
Figure 112014006054914-pat00058
)을 이용하여 전달률 추정치를 구한다. The transfer rate estimation unit 230 calculates an estimated value of the inverse luminance signal obtained through the brightness conversion model processing unit 220
Figure 112014006054914-pat00056
), An inverted luminance signal (
Figure 112014006054914-pat00057
) And the maximum brightness value (
Figure 112014006054914-pat00058
) To obtain the transfer rate estimate.

[수식 8] [Equation 8]

Figure 112014006054914-pat00059

Figure 112014006054914-pat00059

전달률 변형부(240)는 전달률 추정부(230)를 통해 구한 전달률 추정치(

Figure 112014006054914-pat00060
)에 대해 평활화 처리 등을 수행하여, 변형된 전달률(
Figure 112014006054914-pat00061
)을 출력한다.
The transmission rate modification unit 240 receives the transmission rate estimation value (
Figure 112014006054914-pat00060
) Is subjected to a smoothing process or the like to obtain a modified transmission rate
Figure 112014006054914-pat00061
).

가시성 향상 처리부(250)는 상기 [수식 3] 과 같이, 변형된 전달률(

Figure 112014006054914-pat00062
)과, 휘도신호 반전 처리부(210)를 통해 출력된 반전 휘도신호(
Figure 112014006054914-pat00063
) 및 최대 밝기값(
Figure 112014006054914-pat00064
)을 이용하여, 가시성이 향상된 반전영상(
Figure 112014006054914-pat00065
)을 구한다. The visibility improvement processing unit 250 obtains the modified transmission rate (
Figure 112014006054914-pat00062
And the inverted luminance signal (luminance signal) output through the luminance signal inversion processing section 210
Figure 112014006054914-pat00063
) And the maximum brightness value (
Figure 112014006054914-pat00064
), A reversed image with improved visibility (
Figure 112014006054914-pat00065
).

[수식 3][Equation 3]

Figure 112014006054914-pat00066

Figure 112014006054914-pat00066

후처리부(260)는 가시성이 향상된 반전영상(

Figure 112014006054914-pat00067
)에 대하여, 후처리를 수행한다. The post-processing unit 260 generates an inverse image
Figure 112014006054914-pat00067
), The post-processing is performed.

구체적으로, 후처리부(260)는 가시성 향상 처리부(250)를 통해 출력된 가시성이 향상된 반전영상(

Figure 112014006054914-pat00068
)을 재반전시키고, 명암대비 향상 처리 등을 수행하여, 최종적으로 가시성이 향상된 휘도신호(
Figure 112014006054914-pat00069
)를 출력한다.
In detail, the post-processing unit 260 outputs the inverse image (the invisible image having the improved visibility) output through the visibility improvement processing unit 250
Figure 112014006054914-pat00068
), Performs contrast enhancement processing, and the like, and finally obtains a luminance signal having improved visibility
Figure 112014006054914-pat00069
).

한편, 밝기변환 모델 처리부(220), 전달률 추정부(230) 및 가시성 향상 처리부(250)는, 상술한 [수식 7], [수식 8] 및 [수식 3] 의 연산을 통해 처리할 수도 있으나, 보다 빠른 연산을 위해, 입력에 대응하는 출력을 미리 계산하여 메모리에 기억시키고 입력값을 어드레스(address)로 사용하여 메모리에 기억된 값을 출력시키는 LUT(Look UP Table)로 구성할 수 있다.
The brightness conversion model processing unit 220, the transfer rate estimation unit 230 and the visibility improvement processing unit 250 may be processed through the operations of the above-described expressions [7], [8] and [3] A lookup table (LUT) for outputting a value stored in the memory by using an input value as an address and calculating an output corresponding to the input in advance is stored in a memory.

컬러 증폭부(270)는 야간영상의 입력 휘도신호(

Figure 112014006054914-pat00070
)와, 후처리부(260)를 통해 출력된 휘도신호(
Figure 112014006054914-pat00071
), 그리고 색차신호(Cbinp, Crinp)를 이용하여 채도가 향상된 컬러신호(Cbout, Crout)를 출력한다.The color amplifying unit 270 amplifies the input luminance signal of the night image
Figure 112014006054914-pat00070
And a luminance signal output from the post-processing unit 260
Figure 112014006054914-pat00071
), And outputs a color difference signal (Cb inp, Cr inp) are enhanced color signal (Cb out, Cr out) using the saturation.

구체적으로, 컬러 증폭부(270)는 상기 [수식 6] 과 같이, 입력된 색차신호(Cbinp, Crinp)와, 야간영상의 입력 휘도신호(

Figure 112014006054914-pat00072
) 및 후처리부(260)를 통해 출력된 휘도신호(
Figure 112014006054914-pat00073
)의 비율을 곱하여 채도가 향상된 컬러신호(Cbout, Crout)를 출력한다.Specifically, the color amplifying unit 270 multiplies the input color difference signals Cb inp and Cr inp by the input luminance signal of the night image
Figure 112014006054914-pat00072
) And the post-processing unit 260
Figure 112014006054914-pat00073
), And outputs the color signals Cb out and Cr out with improved chroma saturation.

[수식 6][Equation 6]

Figure 112014006054914-pat00074
Figure 112014006054914-pat00074

여기서, k는 1보다 큰 사용자 변수로서, k=1인 경우, 입력과 동일한 컬러채도를 유지하는 것이고, k>1인 경우, 출력영상의 컬러의 채도가 입력영상의 컬러채도보다 높게 된다.
Here, k is a user variable larger than 1, where k = 1 holds the same color saturation as the input, and when k> 1, the color saturation of the output image is higher than the color saturation of the input image.

도 4 및 도 5 는 본 발명에 따른 밝기변환 모델을 이용한 야간 영상의 밝기 개선 장치의 시뮬레이션 결과를 보이는 일예시도로서, 도시된 바와 같이 (a) 는 입력 야간영상이며, (b) 는 본 발명의 제 1 실시예에 따른 밝기변환 모델을 이용한 야간 영상의 밝기 개선 장치를 적용한 결과를 보이는 일예시도이며, (c) 는 본 발명의 제 2 실시예에 따른 밝기변환 모델을 이용한 야간 영상의 밝기 개선 장치를 적용한 결과를 보이는 일예시도이다.FIG. 4 and FIG. 5 illustrate simulation results of a brightness improvement apparatus for a night image using a brightness conversion model according to the present invention. As shown in FIG. 4, (a) is an input night image, FIG. 6C is a view illustrating a result of applying a brightness enhancement device for a night image using the brightness conversion model according to the first embodiment of the present invention. FIG. 8 is an example showing the result of applying the improvement device.

(a) 는 조도가 낮은 환경에서 촬영되어 가시성이 매우 낮아 물체의 구별이 어렵다. (b) 는 밝기변환에 의해 물체의 구별을 정확히 할 수 있을 정도로 가시성이 향상되었음을 알 수 있다. (c) 는 야간 영상 향상 및 선명도 향상 결과 역시 물체 구별이 정확히 될 정도로 가시성이 향상되었을 뿐만 아니라, 에지가 강조되어 보다 선명한 영상을 제공함을 알 수 있다. (a) is photographed in a low-illuminance environment and visibility is very low, making it difficult to distinguish objects. (b) shows that the visibility is improved to such an extent that the object can be distinguished accurately by the brightness conversion. (c) shows that not only the visibility is improved to such an extent that the object distinction is accurate, but also the edge is emphasized to provide a clearer image as a result of night image enhancement and sharpness enhancement.

그리고, 본 발명에 따른 밝기변환 모델을 이용한 야간 영상의 밝기 개선 장치를 통해, 컬러의 채도가 적절히 증가하여 보다 선명한 컬러를 제공함을 보여준다.
In addition, through the apparatus for improving the brightness of a night image using the brightness conversion model according to the present invention, the color saturation is appropriately increased to provide a clearer color.

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. While the present invention has been particularly shown and described with reference to preferred embodiments thereof, it will be understood by those skilled in the art that various changes in form and details may be made therein without departing from the spirit and scope of the invention as defined by the appended claims. It will be appreciated by those skilled in the art that numerous changes and modifications may be made without departing from the invention. Accordingly, all such appropriate modifications and changes, and equivalents thereof, should be regarded as within the scope of the present invention.

110: 휘도신호 반전 처리부 120: 밝기변환 모델 처리부
130: 후처리부 140: 컬러 증폭부
210: 휘도신호 반전 처리부 220: 밝기변환 모델 처리부
230: 전달률 추정부 240: 전달률 변형부
250: 가시성 향상 처리부 260: 후처리부
270: 컬러 증폭부110: luminance signal inversion processing unit 120: brightness conversion model processing unit
130: Post-processing unit 140: Color amplifying unit
210: luminance signal inversion processing unit 220: brightness conversion model processing unit
230: transfer rate estimation unit 240: transfer rate modification unit
250: Visibility improving processing unit 260: Post processing unit
270: Color amplification unit

Claims (14)

야간영상의 입력 휘도신호를 반전처리하여, 반전 휘도신호를 구하는 휘도신호 반전 처리부;
밝기변환 모델을 이용하여, 반전된 휘도신호를 어두운 영상영역의 밝기가 향상된 영상으로 변환하는 밝기변환 모델 처리부; 및
상기 밝기변환 모델 처리부를 통해 밝기가 향상된 휘도신호에 대하여, 후처리를 수행하는 후처리부; 를 포함하되,
상기 후처리부는, 상기 밝기변환 모델 처리부를 통해 출력된 휘도신호(
Figure 112015010977880-pat00115
)에 대하여, 명암대비 향상 처리를 수행하여, 최종적으로 가시성이 향상된 휘도신호(
Figure 112015010977880-pat00116
)를 출력하는 것을 특징으로 하는 밝기변환 모델을 이용한 야간 영상의 밝기 개선 장치.
A brightness signal inversion processor for inversely processing an input brightness signal of the night image to obtain an inverse brightness signal;
A brightness conversion model processing unit for converting the inverted brightness signal into a brightness enhanced image of a dark image area using a brightness conversion model; And
A post-processing unit for post-processing the luminance signal whose brightness is improved through the brightness conversion model processing unit; , ≪ / RTI &
The post-processing unit may further include a brightness conversion model processing unit
Figure 112015010977880-pat00115
), And performs a brightness enhancement process on the brightness signal ("
Figure 112015010977880-pat00116
And outputting the output of the brightness conversion model.
제 1 항에 있어서,
상기 휘도신호 반전 처리부는,
최대 밝기값(
Figure 112014006054914-pat00075
)에서 야간영상의 입력 휘도신호(
Figure 112014006054914-pat00076
)를 뺌으로써, 반전 휘도신호(
Figure 112014006054914-pat00077
)로 변환하는 것을 특징으로 하는 밝기변환 모델을 이용한 야간 영상의 밝기 개선 장치.
The method according to claim 1,
Wherein the luminance signal inversion processing unit
Maximum brightness value (
Figure 112014006054914-pat00075
) Input luminance signal of the night image (
Figure 112014006054914-pat00076
), The inverted luminance signal (
Figure 112014006054914-pat00077
The brightness enhancement method of night image using the brightness conversion model.
제 1 항에 있어서,
상기 밝기변환 모델 처리부는,
화소단위로 변환된 밝기값을 산출하는 2차 방정식의 근을 이용하는 [수식 5] 의 밝기변환 모델을 통해, 반전 휘도신호(
Figure 112014006054914-pat00078
)를 가시성이 향상된 휘도신호(
Figure 112014006054914-pat00079
)로 변환하는 것을 특징으로 하는 밝기변환 모델을 이용한 야간 영상의 밝기 개선 장치.
[수식 5]
Figure 112014006054914-pat00080
The method according to claim 1,
The brightness conversion model processing unit,
The brightness conversion model of Equation (5) using the root of the quadratic equation for calculating the brightness value converted in pixel units allows the inverse brightness signal
Figure 112014006054914-pat00078
) To the luminance signal having improved visibility (
Figure 112014006054914-pat00079
The brightness enhancement method of night image using the brightness conversion model.
[Equation 5]
Figure 112014006054914-pat00080
 삭제delete 제 1 항에 있어서,
야간영상의 입력 휘도신호(
Figure 112014006054914-pat00083
)와, 상기 후처리부로부터 입력된 휘도신호(
Figure 112014006054914-pat00084
), 그리고 색차신호(Cbinp, Crinp)를 이용하여 채도가 향상된 컬러신호를 출력하는 컬러 증폭부; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 밝기변환 모델을 이용한 야간 영상의 밝기 개선 장치.
The method according to claim 1,
Input luminance signal of night image (
Figure 112014006054914-pat00083
And a luminance signal input from the post-
Figure 112014006054914-pat00084
), And a color difference signal (Cb inp , Cr inp ) to output a color signal having improved chroma saturation; And a brightness conversion module for converting brightness of the night image into brightness information.
제 5 항에 있어서,
상기 컬러 증폭부는,
[수식 6] 과 같이, 입력된 색차신호(Cbinp, Crinp)와, 상기 휘도신호 반전 처리부로부터 입력된 야간영상의 입력 휘도신호(
Figure 112014006054914-pat00085
) 및 상기 후처리부로부터 입력된 휘도신호(
Figure 112014006054914-pat00086
)의 비율을 곱하여 채도가 향상된 컬러신호(Cbout, Crout)를 출력하는 것을 특징으로 하는 밝기변환 모델을 이용한 야간 영상의 밝기 개선 장치.
[수식 6]
Figure 112014006054914-pat00087

여기서, k는 1보다 큰 사용자 변수.
6. The method of claim 5,
The color-
The input color difference signals Cb inp and Cr inp and the input luminance signal of the night image input from the luminance signal inversion processing unit
Figure 112014006054914-pat00085
And a luminance signal input from the post-
Figure 112014006054914-pat00086
), And outputs the color signals Cb out and Cr out with improved chroma saturation.
[Equation 6]
Figure 112014006054914-pat00087

Where k is a user variable greater than one.
야간영상의 입력 휘도신호를 반전처리하여, 반전 휘도신호를 구하는 휘도신호 반전 처리부;
반전 휘도신호의 추정치를 구하는 밝기변환 모델 처리부;
상기 밝기변환 모델 처리부를 통해 구한 반전 휘도신호의 추정치와, 반전 휘도신호 및 최대 밝기값을 이용하여 전달률 추정치를 구하는 전달률 추정부;
상기 전달률 추정부를 통해 구한 전달률 추정치에 대해 평활화 처리를 수행하여, 변형된 전달률을 출력하는 전달률 변형부;
변형된 전달률과, 휘도신호 반전 처리부를 통해 출력된 반전 휘도신호 및 최대 밝기값을 이용하여, 가시성이 향상된 반전영상을 구하는 가시성 향상 처리부; 및
가시성이 향상된 반전영상에 대하여, 후처리를 수행하는 후처리부; 를 포함하되,
상기 후처리부는, 상기 가시성 향상 처리부를 통해 출력된 가시성이 향상된 반전영상(
Figure 112015010977880-pat00117
)을 재반전시키고, 명암대비 향상 처리를 수행하여, 최종적으로 가시성이 향상된 휘도신호(
Figure 112015010977880-pat00118
)를 출력하는 것을 특징으로 하는 밝기변환 모델을 이용한 야간 영상의 밝기 개선 장치.
A brightness signal inversion processor for inversely processing an input brightness signal of the night image to obtain an inverse brightness signal;
A brightness conversion model processing unit for obtaining an estimated value of the inverted luminance signal;
A transfer rate estimation unit for calculating a transfer rate estimation value by using the estimated value of the inverted luminance signal obtained through the brightness conversion model processing unit, the inverted luminance signal, and the maximum brightness value;
A transfer rate modifying unit for performing a smoothing process on the transfer rate estimate value obtained through the transfer rate estimating unit and outputting a modified transfer rate;
A visibility enhancement processor for obtaining an inverted image with improved visibility by using a modified transmittance, an inverted luminance signal output through the luminance signal inversion processor, and a maximum brightness value; And
A post-processing unit for post-processing the inverse image with improved visibility; , ≪ / RTI &
The post-processing unit may further include a post-processing unit for post-
Figure 112015010977880-pat00117
), And performs contrast enhancement processing to finally obtain the luminance signal (
Figure 112015010977880-pat00118
And outputting the output of the brightness conversion model.
제 7 항에 있어서,
상기 휘도신호 반전 처리부는,
최대 밝기값(
Figure 112014006054914-pat00088
)에서 야간영상의 입력 휘도신호(
Figure 112014006054914-pat00089
)를 뺌으로써, 반전 휘도신호(
Figure 112014006054914-pat00090
)로 변환하는 것을 특징으로 하는 밝기변환 모델을 이용한 야간 영상의 밝기 개선 장치.
8. The method of claim 7,
Wherein the luminance signal inversion processing unit
Maximum brightness value (
Figure 112014006054914-pat00088
) Input luminance signal of the night image (
Figure 112014006054914-pat00089
), The inverted luminance signal (
Figure 112014006054914-pat00090
The brightness enhancement method of night image using the brightness conversion model.
제 7 항에 있어서,
상기 밝기변환 모델 처리부는,
화소단위로 변환된 밝기값을 산출하는 2차 방정식의 근을 이용하는 [수식 7] 의 밝기변환 모델을 통해, 반전 휘도신호(
Figure 112014006054914-pat00091
)의 추정치(
Figure 112014006054914-pat00092
)를 구하는 것을 특징으로 하는 밝기변환 모델을 이용한 야간 영상의 밝기 개선 장치.
[수식 7]
Figure 112014006054914-pat00093

8. The method of claim 7,
The brightness conversion model processing unit,
The brightness conversion model of Equation (7) using the root of the quadratic equation for calculating the brightness value converted in pixel units allows the inverse brightness signal
Figure 112014006054914-pat00091
) Estimates
Figure 112014006054914-pat00092
) Is obtained by using the brightness conversion model.
[Equation 7]
Figure 112014006054914-pat00093

 제 7 항에 있어서,
상기 전달률 추정부는,
[수식 8] 과 같이, 상기 밝기변환 모델 처리부를 통해 구한 반전 휘도신호의 추정치(
Figure 112014006054914-pat00094
)와, 반전 휘도신호(
Figure 112014006054914-pat00095
) 및 최대 밝기값(
Figure 112014006054914-pat00096
)을 이용하여 전달률 추정치를 구하는 것을 특징으로 하는 밝기변환 모델을 이용한 야간 영상의 밝기 개선 장치.
[수식 8]
Figure 112014006054914-pat00097

8. The method of claim 7,
The transfer rate estimator may calculate,
As shown in Equation (8), the estimated value of the inverse luminance signal obtained through the brightness conversion model processing unit
Figure 112014006054914-pat00094
), An inverted luminance signal (
Figure 112014006054914-pat00095
) And the maximum brightness value (
Figure 112014006054914-pat00096
) To obtain a transmittance estimation value. The apparatus for improving the brightness of a night image using the brightness transformation model.
[Equation 8]
Figure 112014006054914-pat00097

 제 7 항에 있어서,
상기 가시성 향상 처리부는,
[수식 3] 과 같이, 변형된 전달률(
Figure 112014006054914-pat00098
)과, 상기 휘도신호 반전 처리부를 통해 출력된 반전 휘도신호(
Figure 112014006054914-pat00099
) 및 최대 밝기값(
Figure 112014006054914-pat00100
)을 이용하여, 가시성이 향상된 반전영상(
Figure 112014006054914-pat00101
)을 구하는 것을 특징으로 하는 밝기변환 모델을 이용한 야간 영상의 밝기 개선 장치.
[수식 3]
Figure 112014006054914-pat00102

8. The method of claim 7,
The visibility improvement processing unit includes:
As shown in [Equation 3], the modified transmission rate
Figure 112014006054914-pat00098
), An inverse luminance signal ("
Figure 112014006054914-pat00099
) And the maximum brightness value (
Figure 112014006054914-pat00100
), A reversed image with improved visibility (
Figure 112014006054914-pat00101
) Is obtained by using the brightness conversion model.
[Equation 3]
Figure 112014006054914-pat00102

 삭제delete 제 7 항에 있어서,
야간영상의 입력 휘도신호(
Figure 112014006054914-pat00105
)와, 상기 후처리부로부터 입력된 휘도신호(
Figure 112014006054914-pat00106
), 그리고 색차신호(Cbinp, Crinp)를 이용하여 채도가 향상된 컬러신호를 출력하는 컬러 증폭부; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 밝기변환 모델을 이용한 야간 영상의 밝기 개선 장치.
8. The method of claim 7,
Input luminance signal of night image (
Figure 112014006054914-pat00105
And a luminance signal input from the post-
Figure 112014006054914-pat00106
), And a color difference signal (Cb inp , Cr inp ) to output a color signal having improved chroma saturation; And a brightness conversion module for converting brightness of the night image into brightness information.
제 13 항에 있어서,
상기 컬러 증폭부는,
[수식 6] 과 같이, 입력된 색차신호(Cbinp, Crinp)와, 야간영상의 입력 휘도신호(
Figure 112014006054914-pat00107
) 및 후처리부를 통해 출력된 휘도신호(
Figure 112014006054914-pat00108
)의 비율을 곱하여 채도가 향상된 컬러신호(Cbout, Crout)를 출력하는 것을 특징으로 하는 밝기변환 모델을 이용한 야간 영상의 밝기 개선 장치.
[수식 6]
Figure 112014006054914-pat00109

여기서, k는 1보다 큰 사용자 변수.14. The method of claim 13,
The color-
(Equation 6), the input color difference signals Cb inp and Cr inp and the input luminance signal of the night image
Figure 112014006054914-pat00107
) And the luminance signal (
Figure 112014006054914-pat00108
), And outputs the color signals Cb out and Cr out with improved chroma saturation.
[Equation 6]
Figure 112014006054914-pat00109

Where k is a user variable greater than one.
KR1020140007101A 2014-01-21 2014-01-21 Apparatus for enhancing the brightness of night image using brightness conversion model KR101535630B1 (en)

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