KR101641543B1 - 영상잡음 제거장치 및 그 방법 - Google Patents

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Abstract

영상잡음 제거장치 및 방법이 제공된다.
컬러 영상의 잡음 제거 시, 단일 채널만을 사용하여 잡음 제거를 수행하지 않고, 컬러 채널간에 존재하는 유사성을 이용하여 타겟 채널을 기준으로 나머지 채널들을 보정할 수 있다. 이로써, 타겟 채널에 대한 확장 채널을 구성하고, 확장 채널을 잡음 제거에 적용함으로써, 타겟 채널에 대해 보다 우수한 잡음제거 결과를 제시할 수 있다.

Description

영상잡음 제거장치 및 그 방법{Apparatus and method for reducing noise of color image}
기술분야는 영상잡음 제거장치 및 그 방법에 관한 것으로서, 보다 자세하게는, 복수의 채널 영상들을 이용하여 컬러 영상의 잡음을 제거하는 영상잡음 제거장치 및 그 방법에 관한 것이다.
노출이 적절히 확보되지 못하는 어두운 환경에서는 손떨림에 의한 블러 촬영을 방지하기 위해, 고감도(high ISO) 세팅 촬영을 수행한다. 이러한 경우, 다양한 특성의 강한 잡음들이 발생하게 되어, 고화질 카메라 영상 획득에 장애가 될　뿐만 아니라, 영상에 기반한 다양한 고기능 구현 시 만족할 만한 성능을 얻는 것이 어렵다. 잡음을 가지는 컬러 영상에서 잡음 제거를 위한 기존 기술은, 주변 픽셀 내에 유사 패턴이 많이 존재할수록 잡음 제거 성능이 향상되나, 반면, 유사패턴이 존재하지 않으면 영상의 디테일을 살리지 못하고, 오히려 블러(blur) 현상이 발생한다.
일 측면에 있어서, 복수의 채널 영상들 중 현재 처리할 채널 영상 외의 나머지 채널 영상들을 상기 현재 처리할 채널 영상을 이용하여 보정하는 채널 영상 보정부; 상기 보정된 나머지 채널 영상들과 상기 현재 처리할 채널 영상을 이용하여 상기 현재 처리할 채널 영상의 잡음을 제거하는 잡음 제거부; 및 상기 복수의 채널 영상들의 잡음이 제거되면, 상기 잡음이 제거된 복수의 채널 영상들을 조합하여 잡음이 제거된 컬러 영상을 재구성하는 컬러 영상 재구성부를 포함하는 영상잡음 제거장치가 제공된다.
상기 채널 영상 보정부는, 상기 현재 처리할 채널 영상 중 저주파 대역에 대응하는 영상으로 상기 나머지 채널 영상들의 저주파 대역에 대응하는 영상을 대체하여 상기 나머지 채널 영상들을 보정할 수 있다.
상기 복수의 채널 영상들 각각을 저주파 대역의 영상과 고주파 대역의 영상으로 분리하여 상기 복수의 채널 영상들에 대응하는 복수의 라플라시안 피라미드를 생성하는 주파수 대역 분리부를 더 포함하며, 상기 채널 영상 보정부는, 상기 나머지 채널 영상들에 대응하는 상기 복수의 라플라시안 피라미드들의 저주파 대역을 보정하여 보정된 복수의 라플라시안 피라미드들을 출력할 수 있다.
상기 채널 영상 보정부는 상기 복수의 라플라시안 피라미드들의 저주파 대역 중 전체 또는 일부를 보정할 수 있다.
상기 나머지 채널 영상에 대응하는 보정된 복수의 라플라시안 피라미드들을 상기 복수의 채널 영상들로 복원하는 채널 영상 복원부를 더 포함할 수 있다.
상기 잡음 제거부는, 잡음을 제거할 현재 픽셀을 중심으로, 패턴 매칭을 수행하기 위한 탐색 영역을 상기 현재 처리할 채널 영상 및 상기 보정된 나머지 채널 영상들에 설정하고, 상기 현재 픽셀의 주변 픽셀에 대해 가중치가 부여된 밝기의 누적결과와 상기 가중치의 누적결과를 이용하여 상기 현재 픽셀의 잡음을 제거할 수 있다.
상기 잡음 제거부는 상기 밝기의 누적결과를 상기 가중치의 누적결과로 제산하여 상기 현재 픽셀의 잡음을 제거할 수 있다.
입력되는 컬러 영상을 상기 복수의 채널 영상들로 분리하는 컬러 영상 분리부를 더 포함할 수 있다.
다른 측면에 있어서, 복수의 채널 영상들 중 현재 처리할 채널 영상 외의 나머지 채널 영상들을 상기 현재 처리할 채널 영상을 이용하여 보정하는 단계; 상기 보정된 나머지 채널 영상들과 상기 현재 처리할 채널 영상을 이용하여 상기 현재 처리할 채널 영상의 잡음을 제거하는 단계; 및 상기 복수의 채널 영상들의 잡음이 제거되면, 상기 잡음이 제거된 복수의 채널 영상들을 조합하여 잡음이 제거된 컬러 영상을 재구성하는 단계를 포함하는 영상잡음 제거방법이 제공된다.
상기 보정하는 단계는, 상기 현재 처리할 채널 영상 중 저주파 대역에 대응하는 영상으로 상기 나머지 채널 영상들의 저주파 대역에 대응하는 영상을 대체하여 상기 나머지 채널 영상들을 보정할 수 있다.
상기 복수의 채널 영상들 각각을 저주파 대역의 영상과 고주파 대역의 영상으로 분리하여 상기 복수의 채널 영상들에 대응하는 복수의 라플라시안 피라미드를 생성하는 단계를 더 포함하며, 상기 보정하는 단계는, 상기 나머지 채널 영상들에 대응하는 상기 복수의 라플라시안 피라미드들의 저주파 대역을 보정하여 보정된 복수의 라플라시안 피라미드들을 출력할 수 있다.
상기 보정하는 단계는, 상기 복수의 라플라시안 피라미드들의 저주파 대역 중 전체 또는 일부를 보정할 수 있다.
상기 나머지 채널 영상에 대응하는 보정된 복수의 라플라시안 피라미드들을 상기 복수의 채널 영상들로 복원하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 제거하는 단계는, 잡음을 제거할 현재 픽셀을 중심으로, 패턴 매칭을 수행하기 위한 탐색 영역을 상기 현재 처리할 채널 영상 및 상기 보정된 나머지 채널 영상들에 설정하고, 상기 현재 픽셀의 주변 픽셀에 대해 가중치가 부여된 밝기의 누적결과와 상기 가중치의 누적결과를 이용하여 상기 현재 픽셀의 잡음을 제거할 수 있다.
입력되는 컬러 영상을 상기 복수의 채널 영상들로 분리하는 단계를 더 포함할 수 있다.
영상잡음 제거장치 및 그 방법에 따르면, 단일 채널 영상만으로 잡음 제거를 수행하지 않고, 멀티 채널들을 이용하여 단일 채널 영상의 잡음을 제거할 수 있다. 즉, 채널 영상 간 존재하는 유사성을 활용하여 다른 채널 영상들을 보정한 후, 보정된 다른 채널 영상들을 타겟 채널 영상의 잡음 제거를 수행하는데 활용할 수 있다. 이로써, 영상의 디테일을 보존하면서 보다 탁월한 잡음 제거가 가능하다.
또한, 영상잡음 제거장치 및 그 방법이 디지털 촬영장치에 적용되는 경우, 저조도 환경에서 촬영하는 고 감도(High ISO) 카메라 영상에서 우수한 화질을 확보할 수 있다.
또한, 영상잡음 제거장치 및 그 방법은, 채널간 유사성이 존재하는 카메라 센서 원시 영상뿐만 아니라, 일단 RGB 칼라영상을 처리하는 모든 장치에 적용가능하므로, 활용 가능성이 크다.
도 1은 영상잡음 제거장치의 예를 나타내는 도면,
도 2는 영상잡음 제거방법의 예를 나타내는 흐름도,
도 3은 영상잡음 제거장치의 다른 예를 나타내는 도면,
도 4는 베이어 이미지 및 베이어 이미지를 구성하는 채널 영상의 예를 도시한 도면,
도 5는 각 채널 영상에 대응하는 라플라시안 피라미드를 보여주는 도면,
도 6은 채널 영상 보정부가 나머지 채널 영상을 보정하는 예를 설명하기 위한 도면,
도 7은 채널 영상 복원부가 타겟 채널 영상과 나머지 채널 영상을 복원하는 예를 설명하기 위한 도면,
도 8은 잡음 제거부가 현재 처리할 R 채널 영상의 현재 픽셀로부터 잡음을 제거하는 예를 설명하기 위한 도면,
도 9a 내지 도 9d는 잡음 제거부가 각 타겟 채널 영상의 잡음을 확장된 채널 영상들을 이용하여 제거하는 예를 설명하기 위한 도면, 그리고.
도 10은 영상잡음 제거방법의 다른 예를 설명하기 위한 흐름도이다.
이하, 본 발명의 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 영상잡음 제거장치의 예를 나타낸다.
도 1에 도시된 영상잡음 제거장치(100)는 입력되는 컬러 영상을 사용자에게 제공할 때, 컬러 영상의 잡음을 제거하는 장치로서, 영상 처리와 관련된 전자기기에 적용될 수 있다.
도 1을 참조하면, 영상잡음 제거장치(100)는 채널 영상 보정부(110), 잡음 제거부(120) 및 컬러 영상 재구성부(130)를 포함한다.
채널 영상 보정부(110)는 입력되는 복수의 채널 영상들(I1, I2, I3) 중 현재 처리할 채널 영상 외의 나머지 채널 영상들을 현재 처리할 채널 영상을 이용하여 보정할 수 있다. 현재 처리할 채널 영상은 I1, I2 및 I3로서, 순차적으로 처리되거나 동시에 처리될 수 있다. 순차적으로 처리되는 경우, 현재 처리할 채널 영상이 I1인 경우, 나머지 채널 영상들은 I2 및 I3이다.
잡음 제거부(120)는 보정된 나머지 채널 영상들(I2C 및 I3C)과 현재 처리할 채널 영상(I1)을 이용하여 현재 처리할 채널 영상(I1)의 잡음을 제거할 수 있다. 현재 처리할 채널 영상(I1)의 잡음이 제거되면, 잡음 제거부(120)는 채널 영상(I2)의 잡음을, 보정된 나머지 채널 영상들(I1C 및 I3C)과 현재 처리할 채널 영상(I2)을 이용하여 제거할 수 있다. 채널 영상(I3)에 대해서도 상기와 동일한 방식이 적용된다.
컬러 영상 재구성부(130)는 복수의 채널 영상들의 잡음이 제거되면, 상기 잡음이 제거된 복수의 채널 영상들(I1', I2', I3')을 조합하여 잡음이 제거된 컬러 영상(I)을 재구성할 수 있다.
도 2는 영상잡음 제거방법의 예를 나타낸다.
210단계에서, 입력되는 복수의 채널 영상들(I1, I2, I3) 중 현재 처리할 채널 영상 외의 나머지 채널 영상들은 현재 처리할 채널 영상을 이용하여 채널 영상 보정부(110)에서 보정될 수 있다. 현재 처리할 채널 영상이 I1인 경우, 나머지 채널 영상들은 I2 및 I3이다.
220단계에서, 보정된 나머지 채널 영상들(I2C 및 I3C)과 현재 처리할 채널 영상(I1)을 이용하여, 현재 처리할 채널 영상(I1)의 잡음을 잡음 제거부(120)에서 제거될 수 있다.
230단계에서, 입력되는 복수의 채널 영상들(I1, I2, I3)의 잡음 제거할 채널 영상이 남아 있으면, 240단계에서, 다음 채널 영상을 현재 처리할 채널 영상으로 정하고, 210단계 내지 230단계를 반복수행할 수 있다.
반면, 230단계에서, 입력되는 복수의 채널 영상들(I1, I2, I3)의 잡음이 제거된 것으로 확인되면, 250단계에서, 잡음이 제거된 컬러 영상(I)잡음이 제거된 복수의 채널 영상들(I1', I2', I3')의 조합에 의해, 컬러 영상 재구성부(130)에서 재구성될 수 있다.
상술한 바에 의하면, 현재 잡음을 제거할 채널 영상의 잡음 제거 시, 다른 채널 영상들을 함께 이용하여 잡음을 제거함으로써 잡음제거성능을 향상시킬 수 있다.
도 3은 영상잡음 제거장치의 다른 예를 나타낸다.
도 3에 도시된 영상잡음 제거장치(300)는 컬러 영상 분리부(310), 주파수 대역 분리부(320), 채널 영상 보정부(330), 채널 영상 복원부(340), 잡음 제거부(350) 및 컬러 영상 재구성부(360)를 포함한다.
컬러 영상 분리부(310)는 입력되는 컬러 영상을 복수의 채널 영상들로 분리할 수 있다. 입력되는 컬러 영상은 잡음을 가지고 있으며, 복수의 채널 영상들은 컬러 영상을 구성하는 채널 영상들이다. 예를 들어, RGB 컬러 영상은 세 개의 구성 채널 영상인 Red(R) 채널 영상, Green(G) 채널 영상 및 Blue(B) 채널 영상으로 분리될 수 있다. 또는, RGB 컬러 영상은 Red(R) 채널 영상, reddish-green(Gr) 채널 영상, bluish-green(Gb) 채널 영상 및 Blue(B) 채널 영상으로 분리될 수 있다.
영상잡음 제거장치(300)가 디지털 카메라에 적용된 경우, 센서로부터 나오는 영상은 Bayer color filter array를 거쳐 나오는 한 장의 칼라 모자이크 영상일 수 있다. 컬러 모자이크 영상을 베이어 센서 원시 칼라 영상(Bayer sensor raw color image), 즉, 베이어 이미지라 한다. 베이어 이미지는 예를 들어, 네 개의 컬러 채널 영상(이하, '채널 영상'이라 한다)으로 분리될 수 있다.
도 4는 베이어 이미지 및 베이어 이미지를 구성하는 채널 영상의 예를 보여준다. 4개의 채널 영상은 각각 R 채널 영상(IR(·)), Gr 채널 영상(IGr(·)), Gb 채널 영상(IGb(·)) 및 B 채널 영상(IB(·))이다. 각 컬러 채널 영상(IR(·), IGr(·), IGb(·), IB(·))은 서브-베이어 (SB: sub-Bayer) 영상으로 표시하기도 한다.
주파수 대역 분리부(320)는 채널 영상들(IR(·), IGr(·), IGb(·), IB(·)) 각각을 저주파 대역의 영상과 고주파 대역의 영상으로 분리하여 채널 영상들에 대응하는 라플라시안 피라미드들(Laplacian Pyramid)를 생성할 수 있다.
도 5는 각 채널 영상에 대응하는 라플라시안 피라미드를 보여주는 도면이다.
도 5에서, 저주파 대역은 설정된 기준에 의해 구분되는 상대적으로 낮은 대역이며, 고주파 대역은 상대적으로 높은 대역이다. 따라서, 저주파 대역의 영상은 저주파 성분을 가지는 영상이며, 고주파 대역의 영상은 고주파 성분을 가지는 영상일 수 있다. 각 채널 영상(IR(·), IGr(·), IGb(·), IB(·))에 대해 생성되는 라플라시안 피라미드는 각각 LP(R), LP(Gr), LP(Gb) 및 LP(B)라 한다.
주파수 대역 분리부(320)는 도 5에 도시된 바와 같이 2층의 라플라시안 피라미드를 생성하거나 3층 이상의 라플라시안 피라미드를 생성할 수 있다. 도 5는 설명의 편의상 2층의 라플라시안 피라미드를 예로 보여준다.
채널 영상 보정부(330)는 복수의 채널 영상들 중 현재 처리할 채널 영상 외의 나머지 채널 영상들을 현재 처리할 채널 영상을 이용하여 보정할 수 있다. 이하에서는, '현재 처리할 채널 영상'을 '타겟 채널 영상'이라 한다. 타겟 채널 영상 은 IR(·), IGr(·), IGb(·) 및 IB(·)로서, 순차적으로 처리되거나 동시에 처리될 수 있다.
채널 영상 보정부(330)는 타겟 채널 영상 중 저주파 대역에 대응하는 영상으로 나머지 채널 영상들의 저주파 대역에 대응하는 영상을 대체하여 상기 나머지 채널 영상들을 보정할 수 있다. 이하에서는, 타겟 채널 영상으로서 IR(·), 나머지 채널 영상들로서 IGr(·), IGb(·) 및 IB(·)를 예로 들어 설명한다.
특히, 채널 영상 보정부(330)는 주파수 대역 분리부(320)로부터 출력되는 각 라플라시안 피라미드(LP(R), LP(Gr), LP(Gb), LP(B)) 중 타겟 채널 영상의 피라미드(LP(R))를 이용하여, 나머지 채널 영상의 피라미드들(LP(Gr), LP(Gb) 및 LP(B))을 보정할 수 있다.
구체적으로, 채널 영상 보정부(330)는 나머지 라플라시안 피라미드들(LP(Gr), LP(Gb) 및 LP(B))의 저주파 대역을 보정하여 보정된 라플라시안 피라미드들(LP(Gr)', LP(Gb)', LP(B)')을 출력할 수 있다. 이는, 채널 영상들 간에는 저주파 성분을 제외한 고주파 성분의 경우 유사하거나 동일한 특성을 갖기 때문이다. 즉, 영상잡음 제거장치(300)는 나머지 채널 영상들 중 특성이 다른 저주파 성분을 제외하고, 유사하거나 동일한 특성의 고주파 성분을 이용하여 타겟 채널 영상의 잡음을 제거한다. 예를 들어, 고주파 대역의 영상은 잡음을 포함할 수 있다.
또한, 채널 영상 보정부(330)는 2층 이상의 라플라시안 피라미드에서 저주파 대역의 일부 또는 전체를 보정할 수 있으며, 일부를 보정하는 경우에는 최저주파 대역을 포함할 수 있다.
도 6은 채널 영상 보정부가 나머지 채널 영상을 보정하는 예를 설명하기 위한 도면이다. 도 6을 참조하면, 채널 영상 보정부(330)는 타겟 채널 영상 중 저주파 대역에 대응하는 영상으로 나머지 채널 영상들의 저주파 대역에 대응하는 영상을 대체하여 나머지 채널 영상들을 보정할 수 있다.
채널 영상 복원부(340)는 나머지 채널 영상에 대응하는 보정된 라플라시안 피라미드들(LP(Gr)', LP(Gb)', LP(B)')과 타겟 채널 영상에 대응하는 라플라시안 피라미드 LP(R)를 도 7에 도시된 바와 같이 채널 영상들로 복원할 수 있다. 복원된 타겟 채널 영상(IR(·))은 도 4에 도시된 R 채널 영상(IR(·))과 동일하며, 복원된 나머지 채널 영상들(IR-Gr(·), I R-Gb(·) 및 I R-B(·))은 저주파 대역의 영상이 보정되었으므로 도 4에 도시된 채널 영상과는 다르다. R 채널 영상(IR(·))과 동일하며, 복원된 나머지 채널 영상들(IR-Gr(·), IR-Gb(·) 및 IR-B(·))은 R 채널 영상(IR(·))의 확장된 채널 영상들로 사용될 수 있다. 즉, 타겟 채널 영상의 확장 채널들은 보정된 나머지 채널 영상들과 타겟 채널 영상을 포함한다.
영상잡음 제거장치(300)는 IGr(·), IGb(·) 및 IB(·)에 대해서도 상술한 과정을 수행하여 IGr(·), IGb(·) 및 IB(·) 각각의 확장 채널 영상들을 생성할 수 있다.
잡음 제거부(350)는 보정된 나머지 채널 영상들과 타겟 채널 영상을 이용하여, 타겟 채널 영상의 잡음을 제거할 수 있다. 이하에서는, 잡음 제거부(350)가 확장된 채널 영상들을 이용하여 타겟 채널 영상으로부터 잡음을 제거하는 구체적인 방법을 설명한다.
잡음 제거부(350)는 잡음을 제거할 현재 픽셀을 중심으로, 패턴 매칭을 수행하기 위한 탐색 영역을 타겟 채널 영상 및 보정된 나머지 채널 영상들에 설정하고, 현재 픽셀의 주변 픽셀에 대해 가중치가 부여된 밝기의 누적결과와 상기 가중치의 누적결과를 이용하여 현재 픽셀의 잡음을 제거할 수 있다.
잡음 제거부(350)는 네 개의 각 채널 영상 별로 현재 픽셀(x)을 중심으로 탐색 윈도우(SW: search window)를 설정하고, 탐색 윈도우 내의 주변 픽셀(y)에 대해 가중치가 적용된 밝기의 누적합과 가중치의 누적합을 각각 산출할 수 있다. 잡음 제거부(350)는 밝기 누적합과 가중치 누적합을 각각 계산한 후, 최종적으로 각각 합산한 값을 이용하여 현재 픽셀 (x)에서 잡음이 제거된 픽셀의 밝기값 (IR,NR(x))을 결정한다. IR,NR(·)는 타겟 채널 영상 전체를 의미하며, IR,NR(x)는 타겟 채널 영상 중 현재 픽셀(x)의 밝기값(intensity)를 의미한다
도 8은 잡음 제거부가 현재 처리할 R 채널 영상의 현재 픽셀로부터 잡음을 제거하는 예를 설명하기 위한 도면이며, [수학식 1]은 잡음 제거부(350)가 확장된 채널 영상들을 이용하여, 타겟 채널 영상의 잡음을 제거하는 방법을 보여준다.
Figure 112016036000336-pat00001
Figure 112016036000336-pat00002

잡음 제거부(350)는 타겟 채널 영상에서의 가중평균뿐만 아니라, 나머지 보정된 채널 영상들에서의 가중평균을 고려하여 잡음을 제거할 수 있다. 이를 위하여, 잡음 제거부(350)는 타겟 채널 영상의 확장된 채널 영상들에 대해, 패턴 매칭에 기반한 잡음제거 기술 (예를 들면, non-local mean (NLM) filtering)을 응용 적용할 수 있다.
도 8을 참조하면, 잡음 제거부(350)는 타겟 채널 영상(예를 들어, IR(·)) 중 현재 픽셀(x)을 중심으로, 패턴 매칭을 수행하기 위한 일정한 크기의 비교 윈도우(CW: compare window) CWR(x)를 설정한다. 잡음 제거부(350)는 타겟 채널의 확장 채널을 구성하는 네 개의 채널 영상(IR(·), IR-Gr(·), IR-Gb(·), IR-B(·)) 각각에 대해, 타겟 채널의 현재 픽셀(x)의 위치를 중심으로, 일정한 크기의 탐색 윈도우(SW: search window), (SWR(x), SWR-Gr(x), SWR-Gb(x) 및 SWR-B(x))를 설정한다. 또한, 잡음 제거부(350)는 설정된 각 탐색 윈도우 내에 존재하는 임의의 픽셀(y, y1, y2 또는 y3) 각각에 대해, 패턴 매칭을 위한, 비교 윈도우(CWR(y), CWR-Gr(y1), CWR-Gb(y2), 또는 CWR-B(y3))를 정의한다.
잡음 제거부(350)는 현재 픽셀(x)에서의 CWR(x)와 임의의 픽셀(y, y1, y2 또는 y3)에서의 CWR(y), CWR-Gr(y1), CWR-Gb(y2) 및 CWR-B(y3) 간의 패턴 유사도를 산출하고, 산출된 각 패턴 유사도를 기반으로 현재 픽셀(x)에서의 가중평균을 위한 가중치(ωR(x,y), ωR-Gr(x,y1), ωR-Gb(x,y2) 및 ωR-B(x,y3))를 생성할 수 있다. 예를 들어, 잡음 제거부(350)는 각 패턴 유사도를 각 패턴 유사도에 단조 증가하는 가중치로 변환할 수 있다. 즉, 잡음 제거부(350)는 패턴 유사도가 클수록 가중치가 1에 근접하며, 패턴 유사도가 작을수록 가중치가 0에 근접하는 가중치로 변환할 수 있다.
잡음 제거부(350)는 두 비교 윈도우(CWR(x)와 CWR(y), CWR(x)와 CWR-Gr(y1), CWR(x)와 CWR-Gb(y2) 및 CWR(x)와 CWR-B(y3)) 간의 패턴 유사도를 계산하기 위해, 영상 차분 메트릭(image difference metric)으로서 SAD (sum of absolute difference), SSD (sum of squared difference), 또는 normalized cross correlation 등 주지기술을 활용할 수 있다. 또한, 잡음 제거부(350)는 산출된 유사도를 0에서 1사이의 값으로 정규화하여 현재 픽셀(x)에서의 가중치로 변환하기 위해, 현재 픽셀(x)에서의 패턴 유사도값(즉, 영상 차분 메트릭)과 현재 픽셀(x)에서의 잡음 수준을 고려하여 보정한 후 지수(exponential) 함수에 적용한다.
도 9a 내지 도 9d는 잡음 제거부가 각 타겟 채널 영상의 잡음을 확장된 채널 영상들을 이용하여 제거하는 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 9a를 참조하면, 잡음 제거부(350)는 R 채널 영상의 확장된 채널 영상들(IR(·), IR-Gr(·), IR-Gb(·) 및 IR-B(·)) 및 [수학식 1]을 이용하여 타겟 채널 영상(IR(·))의 잡음을 제거할 수 있다. 잡음이 제거된 타겟 채널 영상(IR,NR(·))은 컬러 영상 재구성부(360)로 입력된다.
도 9b를 참조하면, 잡음 제거부(350)는 Gr 채널 영상의 확장된 채널 영상들(IGr(·), IGr-R(·), IGr-Gb(·) 및 IGr-B(·)) 및 [수학식 1]을 이용하여 타겟 채널 영상(IGr(·))의 잡음을 제거할 수 있다. 잡음이 제거된 타겟 채널 영상(IGr,NR(·))은 컬러 영상 재구성부(360)로 입력된다.
도 9c를 참조하면, 잡음 제거부(350)는 Gb 채널 영상의 확장된 채널 영상들(IGb(·), IGb-R(·), IGb-Gr(·) 및 IGb-B(·)) 및 [수학식 1]을 이용하여 타겟 채널 영상(IGb(·))의 잡음을 제거할 수 있다. 잡음이 제거된 타겟 채널 영상(IGb,NR(·))은 컬러 영상 재구성부(360)로 입력된다.
도 9d를 참조하면, 잡음 제거부(350)는 B 채널 영상의 확장된 채널 영상들(IB(·), IB-R(·), IB-Gr(·) 및 IB-Gb(·)) 및 [수학식 1]을 이용하여 타겟 채널 영상(IB(·))의 잡음을 제거할 수 있다. 잡음이 제거된 타겟 채널 영상(IB,NR(·))은 컬러 영상 재구성부(360)로 입력된다.
컬러 영상 재구성부(360)는 잡음이 제거된 복수의 채널 영상들(IR,NR(·), IGr,NR(·), IGb,NR(·), IB,NR(·))을 조합하여 잡음이 제거된 컬러 영상을 재구성할 수 있다. 재구성되는 컬러 영상은 잡음이 제거된 베이어 이미지일 수 있다.
도 10은 영상잡음 제거장치의 영상잡음 제거방법의 다른 예를 설명하기 위한 흐름도이다.
1010단계에서, 컬러 영상은 컬러 영상 분리부(310)에서 복수의 채널 영상들로 분리될 수 있다. 컬러 영상은 예를 들어, RGB 영상이며, 컬러 영상을 구성하는 채널 영상들은 R 채널 영상, Gr 채널 영상, Gb 채널 영상 및 B 채널 영상일 수 있다.
1020단계에서, 분리된 각 채널 영상들은 각각 주파수 대역 분리부(320)에서 저주파 대역의 영상과 고주파 대역의 영상으로 분리되어, 도 5에 도시된 바와 같이, 복수의 채널 영상들에 대응하는 복수의 라플라시안 피라미드로 생성될 수 있다.
1030단계에서, 각 라플라시안 피라미드 중 타겟 채널 영상의 피라미드(LP(R))를 이용하여, 도 6에 도시된 바와 같이, 나머지 채널 영상의 피라미드들(LP(Gr), LP(Gb) 및 LP(B))이 채널 영상 보정부(330)에서 보정될 수 있다. 예를 들어, 1030단계에서, 나머지 채널 영상의 피라미드들 중 저주파 대역의 영상은 타겟 채널 영상의 저주파 대역의 영상으로 대체됨으로써 보정될 수 있다.
1040단계에서, 타겟 채널 영상과 보정된 나머지 채널 영상들의 라플라시안 피라미드들은, 도 7에 도시된 바와 같이, 채널 영상 복원부(340)에서 복수의 채널 영상들로 복원될 수 있다.
1050단계에서, 복원된 타겟 채널 영상의 잡음은 타겟 채널 영상의 확장 채널 영상들을 이용하여, 잡음 제거부(350)에서 도 8 및 도 9를 참조하여 설명한 방식에 의해 제거될 수 있다. 타겟 채널 영상의 확장 채널 영상은 타겟 채널 영상과 보정 후 복원된 나머지 채널 영상들을 포함한다.
1060단계에서, 1010단계에서 분리된 채널 영상들 중 현재 처리할 영상이 남아 있으면, 1070단계에서 다음에 처리할 채널 영상(예를 들어, IGr)은 타겟 채널 영상으로 설정된다. 그리고, 1010단계 내지 1050단계를 수행하여 타겟 채널 영상(IGr)의 잡음이 제거되도록 한다.
1060단계에서, 1010단계에서 분리된 모든 채널 영상들의 잡음이 제거되면, 1080단계에서, 잡음이 제거된 모든 채널 영상들은 컬러 영상 재구성부(360)에 의해 조합되어 컬러 영상으로 재구성될 수 있다.
상술한 영상잡음 제거장치(100, 300) 및 방법은, 잡음을 가지는 컬러 영상에서 잡음을 제거하기 위하여, 다른 컬러 채널 영상들을 보정하여 현재 처리할 채널 영상의 잡음 제거에 사용할 수 있다. 이는, 각 채널 영상 중 고주파 성분은 서로 유사하거나 동일한 특성을 가지므로, 저주파 성분을 현재 채널 영상의 저주파 성분을 고려하여 보정하면, 결과적으로 보정된 다른 채널 영상들도 현재 채널 영상과 함께 동시에 잡음제거를 위해 사용될 수 있다.
즉, 영상잡음 제거장치(100, 300) 및 방법은, 단일 채널만을 사용하여 잡음 제거를 수행하지 않고, 컬러 채널간에 존재하는 유사성(coherence)을 이용하여 타겟 채널을 기준으로 나머지 채널들을 보정할 수 있다. 이로써, 타겟 채널에 대한 확장 채널을 구성하고, 확장 채널(즉, 멀티 채널)을 잡음 제거에 적용함으로써, 타겟 채널에 대해 보다 우수한 잡음제거 결과를 제시할 수 있다.
또한, 상술한 영상잡음 제거장치(100, 300)는 영상 센서를 탑재하고 있는 다양한 영상 디지털 미디어 기기(예를 들어, 디지털 카메라, 캠코더, 모바일 폰, PMP 폰 등), 개인 컴퓨터, 텔레비전, 셋탑박스 등의 다양한 전자기기, 주변 환경을 자동으로 감지하기 위한 영상 센서가 탑재되는 자동차 등에 적용가능하다. 디지털 카메라의 경우, 영상잡음 제거장치(100, 300)는 센서를 통해 획득되는 센서 영상으로부터 고화질 영상을 복원하기 위한 ISP(Image Signal Processor) 또는 DSP(Digital Signal Processor)로 구현될 수 있으며, 또는, 영상처리 프로그램으로 설계될 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 방법들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.
그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
100: 영상잡음 제거장치 110: 채널 영상 보정부
120: 잡음 제거부 130: 컬러 영상 재구성부

Claims (16)

  1. 복수의 채널 영상들 중 현재 처리할 채널 영상 외의 나머지 채널 영상들을 상기 현재 처리할 채널 영상을 이용하여 보정하는 채널 영상 보정부;
    상기 보정된 나머지 채널 영상들과 상기 현재 처리할 채널 영상을 이용하여 상기 현재 처리할 채널 영상의 잡음을 제거하는 잡음 제거부; 및
    상기 복수의 채널 영상들이 모두 처리됨에 따라 상기 복수의 채널 영상들의 잡음이 제거되면, 상기 잡음이 제거된 복수의 채널 영상들을 조합하여 잡음이 제거된 컬러 영상을 재구성하는 컬러 영상 재구성부
    를 포함하고,
    상기 채널 영상 보정부는 상기 현재 처리할 채널 영상 중 저주파 대역에 대응하는 영상으로 상기 나머지 채널 영상들의 저주파 대역에 대응하는 영상을 대체하여 상기 나머지 채널 영상들을 보정하는,
    영상잡음 제거장치.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 복수의 채널 영상들 각각을 저주파 대역의 영상과 고주파 대역의 영상으로 분리하여 상기 복수의 채널 영상들에 대응하는 복수의 라플라시안 피라미드를 생성하는 주파수 대역 분리부
    를 더 포함하며,
    상기 채널 영상 보정부는, 상기 나머지 채널 영상들에 대응하는 상기 복수의 라플라시안 피라미드들의 저주파 대역을 보정하여 보정된 복수의 라플라시안 피라미드들을 출력하는 영상잡음 제거장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 채널 영상 보정부는 상기 복수의 라플라시안 피라미드들의 저주파 대역 중 전체 또는 일부를 보정하는 영상잡음 제거장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 나머지 채널 영상에 대응하는 보정된 복수의 라플라시안 피라미드들을 상기 복수의 채널 영상들로 복원하는 채널 영상 복원부
    를 더 포함하는 영상잡음 제거장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 잡음 제거부는,
    잡음을 제거할 현재 픽셀을 중심으로, 패턴 매칭을 수행하기 위한 탐색 영역을 상기 현재 처리할 채널 영상 및 상기 보정된 나머지 채널 영상들에 설정하고, 상기 현재 픽셀의 주변 픽셀에 대해 가중치가 부여된 밝기의 누적결과와 상기 가중치의 누적결과를 이용하여 상기 현재 픽셀의 잡음을 제거하는 영상잡음 제거장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 잡음 제거부는 상기 밝기의 누적결과를 상기 가중치의 누적결과로 제산하여 상기 현재 픽셀의 잡음을 제거하는 영상잡음 제거장치.
  8. 제1항에 있어서,
    입력되는 컬러 영상을 상기 복수의 채널 영상들로 분리하는 컬러 영상 분리부
    를 더 포함하는 영상잡음 제거장치.
  9. 복수의 채널 영상들 중 현재 처리할 채널 영상 외의 나머지 채널 영상들을 상기 현재 처리할 채널 영상을 이용하여 보정하는 단계;
    상기 보정된 나머지 채널 영상들과 상기 현재 처리할 채널 영상을 이용하여 상기 현재 처리할 채널 영상의 잡음을 제거하는 단계; 및
    상기 복수의 채널 영상들이 모두 처리됨에 따라 상기 복수의 채널 영상들의 잡음이 제거되면, 상기 잡음이 제거된 복수의 채널 영상들을 조합하여 잡음이 제거된 컬러 영상을 재구성하는 단계
    를 포함하고,
    상기 보정하는 단계는 상기 현재 처리할 채널 영상 중 저주파 대역에 대응하는 영상으로 상기 나머지 채널 영상들의 저주파 대역에 대응하는 영상을 대체하여 상기 나머지 채널 영상들을 보정하는 단계를 포함하는,
    영상잡음 제거방법.
  10. 삭제
  11. 제9항에 있어서,
    상기 복수의 채널 영상들 각각을 저주파 대역의 영상과 고주파 대역의 영상으로 분리하여 상기 복수의 채널 영상들에 대응하는 복수의 라플라시안 피라미드를 생성하는 단계
    를 더 포함하며,
    상기 보정하는 단계는,
    상기 나머지 채널 영상들에 대응하는 상기 복수의 라플라시안 피라미드들의 저주파 대역을 보정하여 보정된 복수의 라플라시안 피라미드들을 출력하는 영상잡음 제거방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 보정하는 단계는,
    상기 복수의 라플라시안 피라미드들의 저주파 대역 중 전체 또는 일부를 보정하는 영상잡음 제거방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 나머지 채널 영상에 대응하는 보정된 복수의 라플라시안 피라미드들을 상기 복수의 채널 영상들로 복원하는 단계
    를 더 포함하는 영상잡음 제거방법.
  14. 제9항에 있어서,
    상기 제거하는 단계는,
    잡음을 제거할 현재 픽셀을 중심으로, 패턴 매칭을 수행하기 위한 탐색 영역을 상기 현재 처리할 채널 영상 및 상기 보정된 나머지 채널 영상들에 설정하고, 상기 현재 픽셀의 주변 픽셀에 대해 가중치가 부여된 밝기의 누적결과와 상기 가중치의 누적결과를 이용하여 상기 현재 픽셀의 잡음을 제거하는 영상잡음 제거방법.
  15. 제9항에 있어서,
    입력되는 컬러 영상을 상기 복수의 채널 영상들로 분리하는 단계
    를 더 포함하는 영상잡음 제거방법.
  16. 제9항 및 제11항 내지 제15항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 프로그램을 기록하는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102409700B1 (ko) 2021-03-15 2022-06-15 아주대학교산학협력단 이미지 처리 장치 및 방법

Families Citing this family (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8237830B2 (en) 2007-04-11 2012-08-07 Red.Com, Inc. Video camera
KR101503227B1 (ko) 2007-04-11 2015-03-16 레드.컴 인코포레이티드 비디오 카메라
KR101669819B1 (ko) * 2010-11-11 2016-10-27 삼성전자주식회사 깊이 영상의 고정밀 복원을 위한 필터링 장치 및 방법
KR101931332B1 (ko) * 2012-06-29 2018-12-20 삼성전자주식회사 영상의 노이즈 제거 장치 및 방법
JP6071419B2 (ja) 2012-10-25 2017-02-01 キヤノン株式会社 画像処理装置及び画像処理方法
US9521384B2 (en) 2013-02-14 2016-12-13 Red.Com, Inc. Green average subtraction in image data
US9852353B2 (en) * 2014-11-12 2017-12-26 Adobe Systems Incorporated Structure aware image denoising and noise variance estimation
GB2563627A (en) * 2017-06-21 2018-12-26 Nokia Technologies Oy Image processing
CN110999298A (zh) 2017-07-05 2020-04-10 Red.Com有限责任公司 电子装置中的视频图像数据处理
US10902558B2 (en) * 2018-05-18 2021-01-26 Gopro, Inc. Multiscale denoising of raw images with noise estimation
CN111709891B (zh) * 2020-06-12 2023-11-24 北京小米松果电子有限公司 图像去噪模型的训练方法、图像去噪方法、装置及介质

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000331153A (ja) 1999-05-19 2000-11-30 Fuji Photo Film Co Ltd 画像処理方法および画像処理装置
US20090167902A1 (en) 2007-12-31 2009-07-02 Altek Corporation Image noise reduction method based on optimal primary-color signal

Family Cites Families (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR0170657B1 (ko) * 1994-08-31 1999-03-30 김광호 색신호에 있는 윤곽을 보정하는 방법 및 이를 칼라 비디오기기에서 구현하기 위한 회로
US5467145A (en) * 1994-10-26 1995-11-14 Samsung Electronics Co., Ltd. Circuitry for enhancing detail in color video signals
JPH0950519A (ja) 1995-06-01 1997-02-18 Canon Inc 画像処理装置及び方法
US6687414B1 (en) * 1999-08-20 2004-02-03 Eastman Kodak Company Method and system for normalizing a plurality of signals having a shared component
US6771833B1 (en) * 1999-08-20 2004-08-03 Eastman Kodak Company Method and system for enhancing digital images
US6975354B2 (en) * 2000-06-29 2005-12-13 Texas Instruments Incorporated Digital still camera color filter array interpolation system and method
JP4055927B2 (ja) * 2000-08-25 2008-03-05 シャープ株式会社 画像処理装置およびデジタルカメラ
US6804393B2 (en) 2001-01-02 2004-10-12 Eastman Kodak Company Method of calculating noise from a digital image utilizing color cross correlation statistics
JP2003134352A (ja) 2001-10-26 2003-05-09 Konica Corp 画像処理方法及び装置並びにプログラム
JP2003284084A (ja) * 2002-03-20 2003-10-03 Sony Corp 画像処理装置および方法、並びに画像処理装置の製造方法
ITVA20040038A1 (it) * 2004-10-04 2005-01-04 St Microelectronics Srl Metodo di interpolazione del colore di una immagine acquisita da un sensore digitale mediante il filtraggio direzionale
US20060093234A1 (en) * 2004-11-04 2006-05-04 Silverstein D A Reduction of blur in multi-channel images
KR100667803B1 (ko) * 2005-06-21 2007-01-11 삼성전자주식회사 컬러 채널 상호간의 특성을 고려한 컬러 잡음 제거 방법 및장치
JP5183880B2 (ja) * 2006-03-14 2013-04-17 ソニー株式会社 カラーフィルタおよび撮像素子
KR101161471B1 (ko) * 2006-04-03 2012-07-03 옴니비젼 씨디엠 옵틱스 인코퍼레이티드 비선형 및/또는 공간적으로 변하는 이미지 프로세싱을 이용한 광학 이미징 시스템 및 방법
JP4240117B2 (ja) * 2006-11-30 2009-03-18 セイコーエプソン株式会社 カラー画像補正装置、カラー画像補正方法およびプログラム
JP4523008B2 (ja) 2007-01-10 2010-08-11 学校法人神奈川大学 画像処理装置および撮像装置
JP4894594B2 (ja) * 2007-04-05 2012-03-14 ソニー株式会社 画像処理装置
US8391635B2 (en) 2007-08-31 2013-03-05 Olympus Corporation Noise removal device, noise removal method, and computer readable recording medium
JP4465002B2 (ja) * 2007-11-16 2010-05-19 オリンパス株式会社 ノイズ低減システム、ノイズ低減プログラム及び撮像システム。
KR101385961B1 (ko) * 2007-12-21 2014-04-16 삼성전자주식회사 영상신호의 색 노이즈 제거 장치 및 방법
US8824833B2 (en) * 2008-02-01 2014-09-02 Omnivision Technologies, Inc. Image data fusion systems and methods
US8120679B2 (en) * 2008-08-01 2012-02-21 Nikon Corporation Image processing method
KR101531709B1 (ko) * 2008-10-17 2015-07-06 삼성전자 주식회사 고감도 컬러 영상을 제공하기 위한 영상 처리 장치 및 방법

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000331153A (ja) 1999-05-19 2000-11-30 Fuji Photo Film Co Ltd 画像処理方法および画像処理装置
US20090167902A1 (en) 2007-12-31 2009-07-02 Altek Corporation Image noise reduction method based on optimal primary-color signal

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102409700B1 (ko) 2021-03-15 2022-06-15 아주대학교산학협력단 이미지 처리 장치 및 방법

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US8718361B2 (en) 2014-05-06
KR20110091117A (ko) 2011-08-11

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