KR101967745B1 - 잡음 추정 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 잡음 추정 장치 및 방법에 관한 것으로, 텍스쳐를 잡음으로 잘못 판단할 수 있는 문제점을 해결하기 위한 것이다.
이를 위해 본 발명은 잡음 추정 방법에 있어서, 입력되는 영상 신호에 대해 초기 잡음맵을 생성하는 과정; 상기 영상 신호와 연속하는 영상신호의 시간적 변화에 따른 적어도 하나의 잡음맵들을 생성하는 과정; 상기 초기 잡음맵 및 상기 잡음맵들간 영역별 상관값을 계산하는 과정; 및 상기 상관값을 근거로 시간적 변화에 따른 영상의 잡음을 판단하는 과정을 포함한다.

Description

잡음 추정 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR ESTIMATING NOISE}
본 발명은 영상 신호의 잡음을 추정하기 위한 장치 및 방법에 관한 것이다.
지금까지 잡음 처리에 관해서 수많은 방법들이 개발되어 왔다. 특히 텔레비전과 같은 비디오 영상을 표출하는 장치에서 표출되는 영상 신호에는 잡음이 많이 끼어 있어서 화질이 크게 손상된 경우에는 잡음을 처리하면 화질 개선 효과를 크게 얻을 수 있다. 대표적인 잡음 제거 방법으로는 공간적 처리 방법인 2차원 잡음 제거 방법, 시공간적 잡음 제거 방법인 3차원 잡음 제거 방법 등이 있다.
상기의 잡음 제거 방법들은 심하게 잡음이 낀 영상에서는 잡음 제거라는 측면에서는 우수한 성능을 보인다. 그러나 상기의 잡음 제거 방법들은 상대적으로 잡음의 정도가 약한 방송영상에서는 잡음을 제거하는 동시에 영상 성분을 보호한다는 측면에서는 미흡한 성능을 보인다.
이러한 현상의 이유는 기존의 방법들이 잡음을 신호와 독립적인 성분으로 가정하여 잡음을 판단하는 기준인 잡음 분산 값을 영역에 상관없이 일정한 값으로 처리하기 때문이다. 그러나 실제 영상 신호에서 잡음의 크기는 영역에 따라 다르다. 또한 영역에 따라서 시간적으로 변하지 않는 잡음에 대해서는 오히려 영상에 잡음을 남겨 두는 것이 텍스쳐 감을 보존한다는 면에서 주관적으로 더 좋은 화질을 보여 줄 수 있다.
도 1은 일반적인 잡음 추정 블록 구성도이다.
영상 수신부(110)는 영상 신호를 수신하고, 프레임 버퍼(120)에 출력한다.
프레임 버퍼(120)는 입력된 영상 신호를 일정 단위로 버퍼링하고, 소정 시간 이후에 출력한다.
잡음 추정부(140)는 상기 프레임 버퍼(120)에서 출력된 영상 신호와 상기 영상 신호에 시간적으로 연속하는 영상신호를 입력받아 상기 시각에 의해 발생하는 잡음 중 특정치 이상의 잡음이 제거된 잡음의 분산값을 연산한다.
잡음 추정부(140)는 잡음 연산시, 주변 영상과 자신의 영상의 차이 값들에 대해 평균을 취하고, 전체 영역의 대표 잡음 분산값을 추정한다.
잡음 제거부(150)는 입력된 영상 신호에서 상기 추정된 잡음 분산값을 참조하여 잡음을 제거한다.
이때, 기존 방법은 잡음 분산 값을 영역에 상관없이 일정한 값으로 처리하기 때문에 잡음의 정도가 약한 방송영상에서는 미흡한 성능을 보인다.
남겨진 영상의 잡음은 소화면 디스플레이어에서 디스플레이될 경우, 재생되는 영상신호의 화질이나 해상도에 나쁜 영향을 미치지 않는다. 그러나 이러한 영상의 잡음이 대화면 디스플레이어에서 디스플레이될 경우, 잡음이 확대되어 디스플레이되기 때문에 재생되는 영상 신호의 화질이나 해상도에 나쁜 영향을 미친다. 이와 같은 화질 저하 문제점을 해결하기 위해 잡음 처리가 필요하다.
본 발명은 영상의 움직임에 따라 영역에 적응적인 잡음 추정 방법 및 장치를 제공한다.
본 발명은 화질을 높일 수 있는 방법 및 장치를 제공한다.
본 발명의 실시 예에 따른 이미지를 처리하는 전자장치에서 잡음을 추정하는 방법은, 공간적 잡음 제거를 사용하여 연속하는 프레임들 각각에 대한 잡음 맵을 생성하는 과정과, 연속하는 두 개의 프레임들 각각에 대해 생성한 제1 잡음 맵과 제2 잡음 맵 사이의 영역별 상관 값을 획득하는 과정과, 상기 영역별로 획득된 상관 값에 기초하여 상기 연속하는 두 개의 프레임들 중 하나인 대상 프레임의 각 영역이 잡음인지를 결정하는 과정 및 상기 결정 결과에 기초하여 상기 대상 프레임의 각 영역에 대한 잡음 제거 강도를 조정하는 과정을 포함하며, 상기 잡음인지를 결정하는 과정은, 임계 값보다 작은 상관 값이 획득된 영역을 잡음이 아닌 것으로 결정하고, 상기 임계 값 이상인 상관 값이 획득된 영역을 잡음으로 결정하는 과정이며, 여기서, 상기 잡음 맵은,
Figure 112018091035944-pat00037
에 의해 생성되며, 상기
Figure 112018091035944-pat00038
은 n번째 프레임의 잡음 맵을 나타내고, 상기
Figure 112018091035944-pat00039
은 잡음 제거되지 않은 n번째 프레임을 나타내고, 상기
Figure 112018091035944-pat00040
은 잡음 제거된 n번째 프레임을 나타내며, n은 자연수임을 특징으로 한다.
본 발명의 실시 예에 따른 이미지를 처리하는 전자장치는, 공간적 잡음 제거를 사용하여 연속하는 프레임들 각각에 대한 잡음 맵을 생성하는 잡음 맵 생성부 및 연속하는 두 개의 프레임들 각각에 대해 생성한 제1 잡음 맵과 제2 잡음 맵 사이의 영역별 상관 값을 계산하고, 상기 영역별로 획득된 상관 값에 기초하여 상기 연속하는 두 개의 프레임들 중 하나인 대상 프레임의 각 영역이 잡음인지를 결정하며, 상기 결정 결과에 기초하여 상기 대상 프레임의 각 영역에 대한 잡음 제거 강도를 조정하는 잡음 추정부를 포함하고, 상기 잡음 추정부는, 임계 값보다 작은 상관 값이 획득된 영역을 잡음이 아닌 것으로 결정하고, 상기 임계 값 이상인 상관 값이 획득된 영역을 잡음으로 결정하며, 여기서, 상기 잡음 맵은,
Figure 112018091035944-pat00041
에 의해 생성되며, 상기
Figure 112018091035944-pat00042
은 n번째 프레임의 잡음 맵을 나타내고, 상기
Figure 112018091035944-pat00043
은 잡음 제거되지 않은 n번째 프레임을 나타내고, 상기
Figure 112018091035944-pat00044
은 잡음 제거된 n번째 프레임을 나타내며, n은 자연수임을 특징으로 한다.
본 발명은 영역에 적응적으로 잡음을 제거함으로써 화질을 개선할 수 있다.
본 발명은 텍스쳐를 잡음으로 잘못 판단할 수 있는 확률을 줄일 수 있다.
본 발명은 화질을 개선할 수 있다.
본 발명은 시간적으로 변하지 않는 잡음 및 텍스쳐는 보호하고 시간적으로 변하는 잡음들을 잡음 제거 과정을 통해 제거될 수 있다.
도 1은 일반적인 잡음 추정 블록 구성도;
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 잡음 추정 블록 구성도; 및
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 잡음 추정 방법을 도시한 흐름도.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예들을 상세히 설명한다. 이때 첨부된 도면에서 동일한 구성 요소는 가능한 동일한 부호로 나타내고 있음에 유의하여야 한다. 또한 본 발명의 요지를 흐리게 할 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략할 것이다.
또한 이하에서 설명되는 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념으로 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.
본 발명은 적응적인 잡음 추정 방법을 제안하며, 복수의 연속된 영상에서 초기 잡음맵을 생성하는 부분과 잡음맵들 간의 상관값을 구하여 잡음 분산을 최종 판단하는 부분으로 구성되어 있다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 잡음 추정 블록 구성도이다.
도 2는 도 1에 비해 잡음맵 생성부(230-n, 230-n-1)가 추가된다. 영상 수신부(210), 프레임 버퍼(220)는 도 1의 그것들과 동일하다.
본 발명에서 제안한 방법은 우선 잡음맵 생성부(230-n-1)는 초기 잡음맵을 생성한다. 잡음맵 생성부(230-n)는 상기 초기 잡음맵 이후의 잡음맵들을 시간적 변화에 따라 생성한다.
잡음맵 생성부(230-n-1)에서의 초기 잡음맵의 생성은 공간적 잡음 제거 방법을 사용하여 초기 잡음이 제거된 영상과 잡음 제거 전 영상과의 차이 값으로 계산한다. 하기 <수학식 1>은 n 번째 프레임의 초기 잡음맵을 구하는 과정을 나타낸다.
Figure 112012073135927-pat00001
여기서
Figure 112012073135927-pat00002
은 n번째 프레임의 잡음맵을 나타내며,
Figure 112012073135927-pat00003
은 n번째 프레임의 잡음 제거된 결과를 나타낸다. Yn은 잡음 제거 전 영상을 의미한다. 잡음 제거 방법은 다양한 방법을 사용할 수 있음에 유의해야 한다. 구체적으로 잡음 제거 방법으로, 저주파 통과 필터(Loss Pass Filter : LPF)나 바이레터럴 필터(Bilateral Filter) 등을 사용할 수 있다.
초기 생성된 잡음맵은 잡음뿐만 아니라 영상의 신호적 특성이 유사한 에지(edge)의 일부 성분 및 텍스쳐 성분이 혼합될 수 있다. 그렇기 때문에 초기 잡음맵을 통해서 분리된 잡음을 모두 지우면 영상은 밋밋한 느낌을 준다.
또한 인간의 시각에는 공간적으로 변하는 잡음은 영상의 디테일한 느낌을 주는데 도움을 주지만 시간적으로 변하는 잡음에 매우 민감하기 때문에 시간적으로 변하는 잡음만을 선택적으로 제거하는 것이 필요하다.
본 발명에서의 잡음 추정부(240)는 현재 장(필드)에서 추출한 잡음맵 뿐만 아니라 주변 프레임에서 추출한 잡음맵을 잡음 판단에 이용한다. 잡음 추정부(240)는 전 또는 후 장에서 추출한 잡음맵과 현재장에서 추출한 잡음맵과의 상관값을 바탕으로 잡음을 선택적으로 판단한다. 즉 잡음맵들간의 상관값이 높은 부분은 시간적으로 변화가 작은 부분이므로 잡음 판단에서 제외하고, 상관값이 낮은 부분은 잡음으로 판단한다.
상관값을 구하는 방법은 다양한 방법을 사용할 수 있으며, 비교적 간단한 형태의 상관값은 두 잡음맵간의 차이 값으로 구할 수 있고, 하기 <수학식 2>와 같이 표현될 수 있다.
Figure 112012073135927-pat00004
여기서,
Figure 112012073135927-pat00005
은 두 잡음맵간의 상관값을 나타내고, c는 변경 가능한 상수 값이다.
최종 잡음 분산 맵은 연속된 프레임간의 상관값이 기준치 대비 높으면 가중치가 작아지며, 상관값이 기준치 대비 작으면 가중치가 높게 설정된다. 즉, 상관값에 반비례하여 영역별 잡음 분산을 추정한다.
최종 잡음 분산 맵은 하기 <수학식 3>과 같이 결정될 수 있다.
Figure 112012073135927-pat00006
여기서,
Figure 112012073135927-pat00007
은 i,j 번째 픽셀의 잡음 분산 크기이며, c 는 변경 가능한 상수 값이다.
잡음 제거부(250)는 최종 잡음 분산 맵의 크기에 따라 잡음의 분산값을 추정하며, 분산값에 따라 잡음 제거의 강약을 영역별로 조절하게 된다. 즉, 최종 잡음 분산 잡음맵의 크기에 따라 잡음 제거의 강약을 영역별로 조절하게 된다.
간단한 형태의 구현 형태는 혼합(Mixing) 형태로도 가능하며, 잡음 제거한 영상과 원 영상의 혼합 시의 가중치로 사용할 수 있다.
최종 잡음 제거의 결과는 하기 <수학식 4>와 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112012073135927-pat00008
여기서
Figure 112012073135927-pat00009
은 최종 잡음 제거의 결과이며,
Figure 112012073135927-pat00010
은 초기 잡음 제거 영상이다.
초기 잡음 제거 영상의 생성은 다양한 방법으로 생성 가능하다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 잡음 추정 방법을 도시한 흐름도이다.
단말은 301 단계에서 영상이 입력되고, 303 단계에서 입력된 영상에서 초기 잡음맵을 생성한다. 초기 잡음맵은 상기 <수학식 1>을 이용하여 구한다.
단말은 305 단계에서 잡음맵간 영역별 잡음을 연산한다. 즉, 단말은 입력되는 영상 신호와 연속하는 영상신호의 시간적 변화에 따른 적어도 하나의 잡음맵들을 생성한다.
단말은 307 단계에서 초기 잡음맵 및 상기 적어도 하나의 잡음맵간 영역별 상관값을 연산한다. 단말은 309 단계에서 상관값을 근거로 잡음을 판단한다.
즉, 잡음맵들간의 상관값이 높은 부분은 시간적으로 변화가 작은 부분이므로 잡음 판단에서 제외하고, 상관값이 낮은 부분은 잡음으로 판단한다. 일 예로, 잡음맵들간의 상관값이 미리 정해진 임계값과 비교하고, 잡음맵들간의 상관값이 상기 임계값 보다 작으면 잡음 판단에서 제외하고, 잡음맵들간의 상관값이 상기 임계값 이상이면, 잡음으로 판단할 수 있다.
본 발명은 잡음 추정의 정확도가 향상되어 기존 잡음 제거 방법의 성능을 향상시킬 수 있다. 즉 잡음으로 잘못 판단되어 손실될 수 있는 텍스쳐 성분을 보존하는 효과가 있다. 기존 방법으로 잡음 제거를 수행하였을 경우에는 머리결의 텍스쳐 성분이 손실되었지만 제안한 방법으로 잡음 제거를 하였을 경우에는 텍스쳐 성분이 보존될 수 있다.
본 발명의 실시예들은 컴퓨터 기록 매체 상에서 컴퓨터 기록이 가능한 코드로서 수행될 수 있다. 상기 컴퓨터 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 이후에 읽힐 수 있는 데이터를 저장할 수 있는 어떠한 데이터 저장 장치도 된다. 상기 컴퓨터 기록 매체의 예는 ROM(read-only memory), RAM(random-access memory), CD-ROM, 자기 테잎, 플로피 디스크와 광학적 데이터 저장 장치를 포함한다.
상기 컴퓨터 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터를 통해서 분산될 수 있어서, 상기 컴퓨터 기록 가능한 코드는 분산 방식으로 저장되고 수행될 수 있다. 또한, 본 발명의 실시예는 컴퓨터 캐리어 파형과 같은 기록 가능한 전송 매체를 통하여 송신되는 컴퓨터 프로그램으로서 기록될 수 있고, 범용 또는 상기 프로그램을 실행할 수 있는 특수 목적 컴퓨터에서 수신되고 실행될 수 있다. 또한, 상기 동영상 부호화 장치와 상기 동영상 복호화 장치의 하나 또는 그 이상의 유닛들은 컴퓨터 기록 매체에서 저장되는 컴퓨터 프로그램을 실행할 수 있는 프로세서 또는 마이크로 프로세서를 포함할 수 있다.
이상에서 설명한 본 발명은, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하므로 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니다.

Claims (14)

  1. 이미지를 처리하는 전자장치에서 잡음을 추정하는 방법에 있어서,
    공간적 잡음 제거를 사용하여 연속하는 프레임들 각각에 대한 잡음 맵을 생성하는 과정;
    연속하는 두 개의 프레임들 각각에 대해 생성한 제1 잡음 맵과 제2 잡음 맵 사이의 영역별 상관 값을 획득하는 과정;
    상기 영역별로 획득된 상관 값에 기초하여 상기 연속하는 두 개의 프레임들 중 하나인 대상 프레임의 각 영역이 잡음인지를 결정하는 과정; 및
    상기 결정 결과에 기초하여 상기 대상 프레임의 각 영역에 대한 잡음 제거 강도를 조정하는 과정을 포함하며,
    상기 잡음인지를 결정하는 과정은, 임계 값보다 작은 상관 값이 획득된 영역을 잡음이 아닌 것으로 결정하고, 상기 임계 값 이상인 상관 값이 획득된 영역을 잡음으로 결정하는 과정이며,
    여기서, 상기 잡음 맵은,
    Figure 112018091035944-pat00045
    에 의해 생성되며, 상기
    Figure 112018091035944-pat00046
    은 n번째 프레임의 잡음 맵을 나타내고, 상기
    Figure 112018091035944-pat00047
    은 잡음 제거되지 않은 n번째 프레임을 나타내고, 상기
    Figure 112018091035944-pat00048
    은 잡음 제거된 n번째 프레임을 나타내며, n은 자연수인 잡음 추정 방법.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 상관 값은,
    Figure 112018091035944-pat00014
    에 의해 획득되며,
    여기서, 상기
    Figure 112018091035944-pat00015
    은 상기 제1 및 제2 잡음 맵 간의 상관 값을 나타내고, 상기 c는 상수 값을 나타내고, Mapn-1 은 n-1번째 프레임의 잡음 맵을 나타내며, n은 자연수인 잡음 추정 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 잡음 인지를 결정하는 과정은,
    상기 영역별로 획득한 상관 값에 기초하여 최종 잡음 분산 맵을 결정하는 과정을 포함하고,
    상기 최종 잡음 분산 맵은,
    Figure 112018091035944-pat00016
    에 의해 결정되며,
    여기서, 상기
    Figure 112018091035944-pat00017
    은 (i,j) 번째 픽셀의 잡음 분산 크기를 나타내고, 상기 c 는 상수 값을 나타내고, 여기서 i, j, n은 자연수인 잡음 추정 방법.
  5. 이미지를 처리하는 전자장치에 있어서,
    공간적 잡음 제거를 사용하여 연속하는 프레임들 각각에 대한 잡음 맵을 생성하는 잡음 맵 생성부; 및
    연속하는 두 개의 프레임들 각각에 대해 생성한 제1 잡음 맵과 제2 잡음 맵 사이의 영역 별 상관 값을 계산하고, 상기 영역 별로 획득된 상관 값에 기초하여 상기 연속하는 두 개의 프레임들 중 하나인 대상 프레임의 각 영역이 잡음인지를 결정하며, 상기 결정 결과에 기초하여 상기 대상 프레임의 각 영역에 대한 잡음 제거 강도를 조정하는 잡음 추정부를 포함하고,
    상기 잡음 추정부는, 임계 값보다 작은 상관 값이 획득된 영역을 잡음이 아닌 것으로 결정하고, 상기 임계 값 이상인 상관 값이 획득된 영역을 잡음으로 결정하며,
    여기서, 상기 잡음 맵은,
    Figure 112018091035944-pat00049
    에 의해 생성되며, 상기
    Figure 112018091035944-pat00050
    은 n번째 프레임의 잡음 맵을 나타내고, 상기
    Figure 112018091035944-pat00051
    은 잡음 제거되지 않은 n번째 프레임을 나타내고, 상기
    Figure 112018091035944-pat00052
    은 잡음 제거된 n번째 프레임을 나타내며, n은 자연수인 전자 장치.
  6. 삭제
  7. 제5항에 있어서,
    상기 상관 값은,
    Figure 112018091035944-pat00033
    에 의해 획득되며,
    여기서, 상기
    Figure 112018091035944-pat00034
    은 상기 제1 및 제2 잡음 맵 간의 상관 값을 나타내고, 상기 c는 상수 값을 나타내고, Mapn-1 은 n-1번째 프레임의 잡음 맵을 나타내며, n은 자연수인 전자 장치.
  8. 제5항에 있어서,
    상기 잡음 추정부는 상기 영역별로 획득한 상관 값에 기초하여 최종 잡음 분산 맵을 결정하고,
    상기 최종 잡음 분산 맵은,
    Figure 112018091035944-pat00035
    에 의해 결정되며,
    여기서, 상기
    Figure 112018091035944-pat00036
    은 (i,j) 번째 픽셀의 잡음 분산 크기를 나타내고, 상기 c 는 상수 값을 나타내고, Mapn-1 은 n-1번째 프레임의 잡음 맵을 나타내며, i, j, n은 자연수인 전자 장치.
  9. 제3항 또는 제4항에 있어서, 상기 상수 값은 가변적인 잡음 추정 방법.
  10. 삭제
  11. 제1항에 있어서, 상기 임계 값은 미리 결정되는 잡음 추정 방법.
  12. 제7항 또는 제8항에 있어서, 상기 상수 값은 가변적인 전자 장치.
  13. 삭제
  14. 제5항에 있어서, 상기 임계 값은 미리 결정되는 전자 장치.
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