KR102368229B1 - 영상처리장치 및 방법 - Google Patents

영상처리장치 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR102368229B1
KR102368229B1 KR1020180014716A KR20180014716A KR102368229B1 KR 102368229 B1 KR102368229 B1 KR 102368229B1 KR 1020180014716 A KR1020180014716 A KR 1020180014716A KR 20180014716 A KR20180014716 A KR 20180014716A KR 102368229 B1 KR102368229 B1 KR 102368229B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
average value
value
image
block
calculated
Prior art date
Application number
KR1020180014716A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20190094976A (ko
Inventor
최은철
Original Assignee
한화테크윈 주식회사
비전넥스트 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 한화테크윈 주식회사, 비전넥스트 주식회사 filed Critical 한화테크윈 주식회사
Priority to KR1020180014716A priority Critical patent/KR102368229B1/ko
Priority to US16/007,096 priority patent/US10803563B2/en
Publication of KR20190094976A publication Critical patent/KR20190094976A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102368229B1 publication Critical patent/KR102368229B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/90—Dynamic range modification of images or parts thereof
    • G06T5/92—Dynamic range modification of images or parts thereof based on global image properties
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/90—Dynamic range modification of images or parts thereof
    • G06T5/94—Dynamic range modification of images or parts thereof based on local image properties, e.g. for local contrast enhancement
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/001—
    • G06T5/007—
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/20—Image enhancement or restoration using local operators
    • G06T5/30—Erosion or dilatation, e.g. thinning
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/40—Image enhancement or restoration using histogram techniques
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/50—Image enhancement or restoration using two or more images, e.g. averaging or subtraction
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/90—Dynamic range modification of images or parts thereof
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10024—Color image
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20021—Dividing image into blocks, subimages or windows
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20172—Image enhancement details
    • G06T2207/20208—High dynamic range [HDR] image processing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20212—Image combination
    • G06T2207/20216—Image averaging

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

본 발명의 실시예들은 영상처리장치 및 방법을 개시한다.
본 발명의 실시예들에 따른 영상처리장치는 영상을 복수의 블록들로 분할하고, 각 블록의 최소값, 하위 평균값, 평균값, 상위 평균값, 최대값을 이용하여 블록 단위로 콘트라스트를 향상시킬 수 있다.

Description

영상처리장치 및 방법{Image processing apparatus and method thereof}
본 발명의 실시예들은 영상처리장치 및 방법으로서, 구체적으로 콘트라스트를 향상시킬 수 있는 영상처리장치 및 방법에 관한 것이다.
콘트라스트 향상을 위해 전체영상의 히스토그램을 계산하고, 그것의 누적 히스토그램을 구해서 분포를 균일하게 펼쳐주어 일정 밝기에 몰려있는 영상을 균일하고 평탄하게 해주는 히스토그램 평활화 방법이 있다.
본 발명의 실시예들은 화질을 개선하고 메모리 효율성을 증가시킬 수 있는 영상처리장치 및 방법을 제공하고자 한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 영상처리장치는, 현재 영상을 복수의 블록들로 분할하는 분할부; 상기 현재 영상의 각 블록에서 제1 최소값, 제1 최대값 및 제1 평균값을 산출하는 제1 산출부; 상기 현재 영상에 앞선 제1 이전 영상의 각 대응 블록에서 산출된 제1 최소값, 제1 최대값 및 제1 평균값을 이용하여, 상기 현재 영상의 각 블록에서 제1 하위 평균값 및 제1 상위 평균값을 산출하는 제2 산출부; 상기 제1 이전 영상에 앞선 제2 이전 영상의 각 대응 블록에서 산출된 제1 최소값, 제1 최대값 및 제1 평균값과, 상기 제1 이전 영상의 각 대응 블록에서 산출된 제1 하위 평균값 및 제1 상위 평균값을 이용하여, 상기 현재 영상의 각 블록에 대한 기준 최소값, 기준 최대값, 기준 평균값, 기준 하위 평균값 및 기준 상위 평균값을 산출하는 제3 산출부; 및 상기 현재 영상의 각 블록에서 산출된 기준 최소값, 기준 최대값, 기준 평균값, 기준 하위 평균값 및 기준 상위 평균값을 이용하여, 상기 현재 영상의 각 픽셀의 출력 값을 생성하는 보정부;를 포함한다.
일 실시예에서, 상기 제3 산출부는, 상기 제2 이전 영상의 각 대응 블록에서 산출된 제1 최소값, 제1 최대값 및 제1 평균값과, 상기 제1 이전 영상의 각 대응 블록에서 산출된 제1 하위 평균값 및 제1 상위 평균값을, 상기 현재 영상의 각 블록에 대한 제2 최소값, 제2 최대값, 제2 평균값, 제2 하위 평균값 및 제2 상위 평균값으로 설정하고, 상기 현재 영상의 블록과 이웃 블록들 간의 중심 거리에 반비례하는 가중치를 적용하여, 상기 현재 영상의 블록과 이웃 블록들의 제2 최소값, 제2 최대값, 제2 평균값, 제2 하위 평균값 및 제2 상위 평균값 각각을 가중합함으로써, 상기 현재 영상의 각 블록에 대한 기준 최소값, 기준 최대값, 기준평균값, 기준 하위 평균값 및 기준 상위 평균값을 산출할 수 있다.
상기 보정부는, 상기 현재 영상의 각 블록에서 산출된 기준 최소값, 기준 최대값, 기준평균값, 기준 하위 평균값 및 기준 상위 평균값에 대응하는 출력 최소값, 출력 최대값, 출력 평균값, 출력 하위 평균값 및 출력 상위 평균값을 설정할 수 있다.
상기 보정부는, 상기 현재 영상의 각 블록에서 산출된 기준 최소값, 기준 최대값, 기준평균값, 기준 하위 평균값 및 기준 상위 평균값 사이의 픽셀 값을 갖는 픽셀에, 출력 최소값, 출력 최대값, 출력 평균값, 출력 하위 평균값 및 출력 상위 평균값의 보간에 의해 결정된 픽셀 값을 설정할 수 있다.
상기 출력 최소값, 출력 최대값, 출력 평균값, 출력 하위 평균값 및 출력 상위 평균값은 상기 현재 영상 프레임의 계조 레벨에 따라 설정될 수 있다.
일 실시예에서, 상기 제3 산출부는, 상기 제2 이전 영상의 각 대응 블록에서 산출된 제1 최소값, 제1 최대값 및 제1 평균값과, 상기 제1 이전 영상의 각 대응 블록에서 산출된 제1 하위 평균값 및 제1 상위 평균값을, 상기 현재 영상의 각 블록에 대한 제2 최소값, 제2 최대값, 제2 평균값, 제2 하위 평균값 및 제2 상위 평균값으로 설정하고, 상기 현재 영상의 각 블록에서 산출된 제2 최소값, 제2 최대값, 제2 평균값, 제2 하위 평균값 및 제2 상위 평균값과, 상기 제1 이전 영상의 각 대응 블록에서 산출된 제2 최소값, 제2 최대값, 제2 평균값, 제2 하위 평균값 및 제2 상위 평균값 각각을 가중합하여, 상기 현재 영상의 각 블록에 대한 기준 최소값, 기준 최대값, 기준평균값, 기준 하위 평균값 및 기준 상위 평균값을 산출할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 제3 산출부는, 상기 현재 영상의 각 블록에서 산출된 제2 최소값, 제2 최대값, 제2 평균값, 제2 하위 평균값 및 제2 상위 평균값과, 상기 제1 이전 영상의 각 대응 블록에서 산출된 제2 최소값, 제2 최대값, 제2 평균값, 제2 하위 평균값 및 제2 상위 평균값 각각의 가중합에 의해, 상기 현재 영상의 각 블록에 대한 제3 최소값, 제3 최대값, 제3 평균값, 제3 하위 평균값 및 제3 상위 평균값을 산출하고, 상기 현재 영상의 블록과 이웃 블록들 간의 중심 거리에 반비례하는 가중치를 적용하여, 제3 최소값, 제3 최대값, 제3 평균값, 제3 하위 평균값 및 제3 상위 평균값 각각을 가중합함으로써, 상기 현재 영상의 각 블록에 대한 기준 최소값, 기준 최대값, 기준 평균값, 기준 하위 평균값 및 기준 상위 평균값을 산출할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 영상처리방법은, 현재 영상을 복수의 블록들로 분할하는 단계; 상기 현재 영상의 각 블록에서 제1 최소값, 제1 최대값 및 제1 평균값을 산출하는 단계; 상기 현재 영상에 앞선 제1 이전 영상의 각 대응 블록에서 산출된 제1 최소값, 제1 최대값 및 제1 평균값을 이용하여, 상기 현재 영상의 각 블록에서 제1 하위 평균값 및 제1 상위 평균값을 산출하는 단계; 상기 제1 이전 영상에 앞선 제2 이전 영상의 각 대응 블록에서 산출된 제1 최소값, 제1 최대값 및 제1 평균값과, 상기 제1 이전 영상의 각 대응 블록에서 산출된 제1 하위 평균값 및 제1 상위 평균값을 이용하여, 상기 현재 영상의 각 블록에 대한 기준 최소값, 기준 최대값, 기준 평균값, 기준 하위 평균값 및 기준 상위 평균값을 산출하는 단계; 및 상기 현재 영상의 각 블록에서 산출된 기준 최소값, 기준 최대값, 기준 평균값, 기준 하위 평균값 및 기준 상위 평균값을 이용하여, 상기 현재 영상의 각 픽셀의 출력 값을 생성하는 단계;를 포함한다.
일 실시예에서, 상기 기준 값 산출 단계는, 상기 제2 이전 영상의 각 대응 블록에서 산출된 제1 최소값, 제1 최대값 및 제1 평균값과, 상기 제1 이전 영상의 각 대응 블록에서 산출된 제1 하위 평균값 및 제1 상위 평균값을, 상기 현재 영상의 각 블록에 대한 제2 최소값, 제2 최대값, 제2 평균값, 제2 하위 평균값 및 제2 상위 평균값으로 설정하는 단계; 및 상기 현재 영상의 블록과 이웃 블록들 간의 중심 거리에 반비례하는 가중치를 적용하여, 상기 현재 영상과 상기 이웃 블록들의 제2 최소값, 제2 최대값, 제2 평균값, 제2 하위 평균값 및 제2 상위 평균값 각각을 가중합함으로써, 상기 현재 영상의 각 블록에 대한 기준 최소값, 기준 최대값, 기준평균값, 기준 하위 평균값 및 기준 상위 평균값을 산출하는 단계;를 포함할 수 있다.
상기 출력 값 생성 단계는, 상기 현재 영상의 각 블록에서 산출된 기준 최소값, 기준 최대값, 기준평균값, 기준 하위 평균값 및 기준 상위 평균값에 대응하는 출력 최소값, 출력 최대값, 출력 평균값, 출력 하위 평균값 및 출력 상위 평균값을 설정하는 단계;를 포함할 수 있다.
상기 출력 값 생성 단계는, 상기 현재 영상의 각 블록에서 산출된 기준 최소값, 기준 최대값, 기준평균값, 기준 하위 평균값 및 기준 상위 평균값 사이의 픽셀 값을 갖는 픽셀에, 출력 최소값, 출력 최대값, 출력 평균값, 출력 하위 평균값 및 출력 상위 평균값의 보간에 의해 결정된 픽셀 값을 설정하는 단계;를 포함할 수 있다.
상기 출력 최소값, 출력 최대값, 출력 평균값, 출력 하위 평균값 및 출력 상위 평균값은 상기 현재 영상 프레임의 계조 레벨에 따라 설정될 수 있다.
일 실시예에서, 상기 기준 값 산출 단계는, 상기 제2 이전 영상의 각 대응 블록에서 산출된 제1 최소값, 제1 최대값 및 제1 평균값과, 상기 제1 이전 영상의 각 대응 블록에서 산출된 제1 하위 평균값 및 제1 상위 평균값을, 상기 현재 영상의 각 블록에 대한 제2 최소값, 제2 최대값, 제2 평균값, 제2 하위 평균값 및 제2 상위 평균값으로 설정하는 단계; 및 상기 현재 영상의 각 블록에서 산출된 제2 최소값, 제2 최대값, 제2 평균값, 제2 하위 평균값 및 제2 상위 평균값과, 상기 제1 이전 영상의 각 대응 블록에서 산출된 제2 최소값, 제2 최대값, 제2 평균값, 제2 하위 평균값 및 제2 상위 평균값 각각을 가중합하여, 상기 현재 영상의 각 블록에 대한 기준 최소값, 기준 최대값, 기준평균값, 기준 하위 평균값 및 기준 상위 평균값을 산출하는 단계;를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 기준 값 산출 단계는, 상기 현재 영상의 각 블록에서 산출된 제2 최소값, 제2 최대값, 제2 평균값, 제2 하위 평균값 및 제2 상위 평균값과, 상기 제1 이전 영상의 각 대응 블록에서 산출된 제2 최소값, 제2 최대값, 제2 평균값, 제2 하위 평균값 및 제2 상위 평균값 각각의 가중합에 의해, 상기 현재 영상의 각 블록에 대한 제3 최소값, 제3 최대값, 제3 평균값, 제3 하위 평균값 및 제3 상위 평균값을 산출하는 단계; 및 상기 현재 영상의 블록과 이웃 블록들 간의 중심 거리에 반비례하는 가중치에 의해 제3 최소값, 제3 최대값, 제3 평균값, 제3 하위 평균값 및 제3 상위 평균값 각각을 가중합하여, 상기 현재 영상의 각 블록에 대한 기준 최소값, 기준 최대값, 기준 평균값, 기준 하위 평균값 및 기준 상위 평균값을 산출하는 단계;를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 영상처리장치는, 영상을 복수의 블록들로 분할하는 분할부; 제1 영상의 각 블록에서 최소값, 최대값 및 평균값을 산출하는 제1 산출부; 상기 제1 영상에 후속하는 제2 영상의 각 블록에서, 상기 제1 영상의 대응 블록에서 산출된 최소값과 평균값 사이의 픽셀들의 픽셀 값 평균인 하위 평균값 및 최대값과 평균값 사이의 픽셀들의 픽셀 값 평균인 상위 평균값을 산출하는 제2 산출부; 상기 제2 영상에 후속하는 제3 영상의 각 블록에서, 상기 제1 영상의 대응 블록에서 산출된 최소값, 최대값 및 평균값과, 상기 제2 영상의 대응 블록에서 산출된 하위 평균값 및 상위 평균값을 이용하여, 상기 제3 영상의 각 블록에 대한 기준 최소값, 기준 최대값, 기준 평균값, 기준 하위 평균값 및 기준 상위 평균값을 산출하는 제3 산출부; 및 상기 제3 영상의 각 블록에 대한 기준 최소값, 기준 최대값, 기준 평균값, 기준 하위 평균값 및 기준 상위 평균값을 기초로, 상기 제3 영상의 각 블록의 픽셀들의 픽셀 값을 보정한 출력 값을 생성하는 보정부;를 포함한다.
일 실시예에서, 상기 제3 산출부는, 상기 제1 영상의 각 대응 블록에서 산출된 제1 최소값, 제1 최대값 및 제1 평균값과, 상기 제2 영상의 각 대응 블록에서 산출된 제1 하위 평균값 및 제1 상위 평균값을, 상기 제3 영상의 각 블록에 대한 제2 최소값, 제2 최대값, 제2 평균값, 제2 하위 평균값 및 제2 상위 평균값으로 설정하고, 상기 제3 영상의 블록과 이웃 블록들 간의 중심 거리에 반비례하는 가중치를 적용하여, 상기 제3 영상의 블록과 이웃 블록들의 제2 최소값, 제2 최대값, 제2 평균값, 제2 하위 평균값 및 제2 상위 평균값 각각을 가중합함으로써, 상기 제3 영상의 각 블록에 대한 기준 최소값, 기준 최대값, 기준평균값, 기준 하위 평균값 및 기준 상위 평균값을 산출할 수 있다.
상기 보정부는, 상기 제3 영상의 각 블록에서 산출된 기준 최소값, 기준 최대값, 기준평균값, 기준 하위 평균값 및 기준 상위 평균값에 대응하는 출력 최소값, 출력 최대값, 출력 평균값, 출력 하위 평균값 및 출력 상위 평균값을 설정할 수 있다.
상기 출력 최소값, 출력 최대값, 출력 평균값, 출력 하위 평균값 및 출력 상위 평균값은 상기 현재 영상 프레임의 계조 레벨에 따라 설정될 수 있다.
일 실시예에서, 상기 제3 산출부는, 상기 제1 영상의 각 대응 블록에서 산출된 제1 최소값, 제1 최대값 및 제1 평균값과, 상기 제2 영상의 각 대응 블록에서 산출된 제1 하위 평균값 및 제1 상위 평균값을, 상기 제3 영상의 각 블록에 대한 제2 최소값, 제2 최대값, 제2 평균값, 제2 하위 평균값 및 제2 상위 평균값으로 설정하고, 상기 제3 영상의 각 블록에서 산출된 제2 최소값, 제2 최대값, 제2 평균값, 제2 하위 평균값 및 제2 상위 평균값과, 상기 제2 영상의 각 대응 블록에서 산출된 제2 최소값, 제2 최대값, 제2 평균값, 제2 하위 평균값 및 제2 상위 평균값 각각을 가중합하여, 상기 제3 영상의 각 블록에 대한 기준 최소값, 기준 최대값, 기준평균값, 기준 하위 평균값 및 기준 상위 평균값을 산출할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 제3 산출부는, 상기 제3 영상의 각 블록에서 산출된 제2 최소값, 제2 최대값, 제2 평균값, 제2 하위 평균값 및 제2 상위 평균값과, 상기 제2 영상의 각 대응 블록에서 산출된 제2 최소값, 제2 최대값, 제2 평균값, 제2 하위 평균값 및 제2 상위 평균값 각각의 가중합에 의해, 상기 제3 영상의 각 블록에 대한 제3 최소값, 제3 최대값, 제3 평균값, 제3 하위 평균값 및 제3 상위 평균값을 산출하고, 상기 제3 영상의 블록과 이웃 블록들 간의 중심 거리에 반비례하는 가중치를 적용하여, 제3 최소값, 제3 최대값, 제3 평균값, 제3 하위 평균값 및 제3 상위 평균값 각각을 가중합함으로써, 상기 제3 영상의 각 블록에 대한 기준 최소값, 기준 최대값, 기준 평균값, 기준 하위 평균값 및 기준 상위 평균값을 산출할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 영상처리방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공할 수 있다.
본 발명의 실시예들에 따른 영상처리장치는 화질을 개선하고 메모리 효율성을 증가시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상처리장치(1)를 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 프로세서의 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 3은 픽셀의 입력 값(PIN)에 대응하는 픽셀의 출력 값(POUT)의 대응 관계를 나타내는 룩업테이블의 일 예이다.
도 4는 도 2에 도시된 휘도산출부를 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 5는 도 4의 설명을 돕기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 제3 산출부(353)의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 7 내지 도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상처리방법을 개략적으로 설명하는 도면이다.
이하의 내용은 단지 본 발명의 원리를 예시한다. 그러므로 당업자는 비록 본 명세서에 명확히 설명되거나 도시되지 않았지만 본 발명의 원리를 구현하고 본 발명의 개념과 범위에 포함된 다양한 장치를 발명할 수 있는 것이다. 또한, 본 명세서에 열거된 모든 조건부 용어 및 실시예들은 원칙적으로, 본 발명의 개념이 이해되도록 하기 위한 목적으로만 명백히 의도되고, 이와 같이 특별히 열거된 실시예들 및 상태들에 제한적이지 않는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 본 발명의 원리, 관점 및 실시예들 뿐만 아니라 특정 실시예를 열거하는 모든 상세한 설명은 이러한 사항의 구조적 및 기능적 균등물을 포함하도록 의도되는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 이러한 균등물들은 현재 공지된 균등물뿐만 아니라 장래에 개발될 균등물 즉 구조와 무관하게 동일한 기능을 수행하도록 발명된 모든 소자를 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
따라서, 프로세서 또는 이와 유사한 개념으로 표시된 기능 블록을 포함하는 도면에 도시된 다양한 소자의 기능은 전용 하드웨어뿐만 아니라 적절한 소프트웨어와 관련하여 소프트웨어를 실행할 능력을 가진 하드웨어의 사용으로 제공될 수 있다. 프로세서에 의해 제공될 때, 기능은 단일 전용 프로세서, 단일 공유 프로세서 또는 복수의 개별적 프로세서에 의해 제공될 수 있고, 이들 중 일부는 공유될 수 있다. 또한, 프로세서, 제어 또는 이와 유사한 개념으로 제시되는 용어의 사용은 소프트웨어를 실행할 능력을 가진 하드웨어를 배타적으로 인용하여 해석되어서는 아니 되고, 제한 없이 디지털 신호 프로세서(DSP) 하드웨어, 소프트웨어를 저장하기 위한 롬(ROM), 램(RAM) 및 비휘발성 메모리를 암시적으로 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 주지 관용의 다른 하드웨어도 포함될 수 있다.
상술한 목적, 특징 및 장점들은 첨부된 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통하여 더욱 분명해 질 것이다. 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략하거나 간략하게 설명하는 것으로 한다.
한편, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라, 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 바람직한 실시예에 따른 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상처리장치(1)를 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 1을 참조하면, 영상처리장치(1)는 영상센서(10), 영상프로세서(30), 디스플레이(50) 및 입력수단(70)을 포함할 수 있다.
영상처리장치(1)는 비쥬얼 카메라, 열상 카메라, 특수 목적 카메라 등을 포함하는 감시용 카메라, 무선 통신 디바이스, PDA(personal digital assistant), 랩탑 컴퓨터, 데스크탑 컴퓨터, 캠코더, 디지털 카메라, CCTV, 액션 카메라, 디지털 기록 장치, 네트워크-인에이블 디지털 텔레비전, 휴대 전화, 셀룰러 폰, 위성 텔레폰, 카메라 폰, 양방향 통신 장치 등과 같은 다양한 장치일 수 있다. 또는, 영상처리장치(1)는 영상센서(10), 영상프로세서(30), 디스플레이(50) 및 입력수단(70) 중 적어도 하나가 별도로 구현되고, 유선 또는 무선으로 연결되어 데이터를 송수신하는 영상처리시스템일 수 있다.
영상센서(10)는 CCD(Charge Coupled Device)나 CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor) 등의 광전변환소자를 포함할 수 있다. 영상센서(10)는 전방의 장면을 촬영하여 영상 정보를 획득한다. 영상 센서(10) 전단에는 광신호를 수신하는 렌즈(미도시)가 구비될 수 있다.
영상프로세서(30)는 특정 기능들을 실행하는 다양한 개수의 하드웨어 또는/및 소프트웨어 구성들로 구현될 수 있다. 예를 들어, 영상프로세서(30)는 프로그램 내에 포함된 코드 또는 명령으로 표현된 기능을 수행하기 위해 물리적으로 구조화된 회로를 갖는, 하드웨어에 내장된 데이터 처리 장치를 의미할 수 있다. 이와 같이 하드웨어에 내장된 데이터 처리 장치의 일 예로써, 마이크로프로세서(microprocessor), 중앙처리장치(central processing unit: CPU), 프로세서 코어(processor core), 멀티프로세서(multiprocessor), ASIC(application-specific integrated circuit), FPGA(field programmable gate array) 등의 처리 장치를 망라할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.
영상프로세서(30)는 영상프레임의 노이즈를 저감하고, 감마 보정(Gamma Correction), 색필터 배열보간(color filter array interpolation), 색 매트릭스(color matrix), 색보정(color correction), 색 향상(color enhancement) 등의 화질 개선을 위한 신호 처리를 수행할 수 있다.
영상프로세서(30)는 영상센서(10)로부터 입력되는 영상의 휘도(밝기)를 분석하여 영상을 보정할 수 있다. 영상프로세서(30)는 입력 영상의 휘도 분포를 균일하게 함으로써 콘트라스트를 향상시키는 보정을 수행할 수 있다. 외부에 설치된 영상센서(10)가 강한 빛, 비, 눈, 먼지, 연기, 안개, 스모그 등에 노출되어 획득된 영상의 열화로 인해 씬(scene)의 상세 정보를 획득하지 못할 수 있다. 영상프로세서(30)는 외부 환경 조건에 의한 영상의 열화를 콘트라스트 향상을 통해 보정할 수 있다.
영상프로세서(30)는 입력 영상을 복수의 블록들로 분할하고, 각 블록의 휘도에 대한 최소값, 최대값, 평균값, 하위 평균값, 및 상위 평균값을 이용하여 블록 단위로 픽셀의 출력 값을 산출함으로써 콘트라스트 향상된 출력 영상을 생성할 수 있다. 하위 평균값은 최소값과 평균값 사이의 픽셀 값들의 평균이다. 상위 평균값은 평균값과 최대값 사이의 픽셀 값들의 평균이다.
디스플레이(50)는 영상프로세서(30)와 유선 또는 무선으로 연결되어 영상프로세서(30)로부터 출력되는 영상을 신호 처리하여 사용자에게 제공할 수 있다. 디스플레이(50)는 액정 디스플레이 패널(LCD), 유기 발광 디스플레이 패널(OLED), 전기 영동 디스플레이 패널(EPD) 등으로 이루어질 수 있다. 디스플레이(50)는 사용자의 터치를 통하여 입력을 받을 수 있도록 터치스크린 형태로 구비되어, 사용자 입력 인터페이스로서 동작할 수 있다.
입력수단(70)은 영상프로세서(30)와 유선 또는 무선으로 연결되어 영상프로세서(30)의 제어를 위한 입력 데이터를 발생시킨다. 입력수단(70)은 키 패드(key pad), 돔 스위치(dome switch), 터치 패드(접촉식 정전 용량 방식, 압력식 저항막 방식, 적외선 감지 방식, 표면 초음파 전도 방식, 적분식 장력 측정 방식, 피에조 효과 방식 등), 마우스, 리모컨, 조그 휠, 조그 스위치 등으로 구성될 수 있다. 사용자는 입력수단(70)을 사용하여 영상 보정을 위한 파라미터들을 입력할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 프로세서의 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 2를 참조하면, 영상 프로세서(30)는 분할부(301), 휘도산출부(303), 및 보정부(305)를 포함할 수 있다. 영상 프로세서(30)는 프레임 단위로 입력되는 영상을 분할부(301)로 전달할 수 있다.
분할부(301)는 입력 영상(IN)을 복수의 블록(BL)들로 분할할 수 있다. 각 블록(BL)은 N x M (N≥1, M≥1) 크기를 가질 수 있다. 예를 들어, 분할부(301)는 1920 x 1088 해상도의 영상을 64 x 64 크기의 30 x 17 개의 블록들로 분할할 수 있다.
영상은 복수의 행들 및 열들에 배열된 복수의 픽셀들의 정보를 포함할 수 있다. 픽셀은 컬러 공간(color space)에서 정의되는 성분을 가질 수 있다. 컬러 공간은 RGB 컬러 공간, YUV 컬러 공간, YCbCr 컬러 공간 등일 수 있으며, 본 발명의 실시예는 전술된 컬러 공간에 한정되지 않고, 다양한 컬러 공간에 적용될 수 있다. 픽셀의 픽셀 값은 컬러 공간에서의 성분인 휘도 값(luminance value)으로 표현될 수 있다. 휘도 값은 영상 데이터의 비트 수에 따라 결정되는 계조 레벨의 동적 범위 내의 값을 가질 수 있다. 예를 들어, 8비트 영상에서 픽셀 값은 256 레벨(0~255) 중 하나의 값일 수 있고, 12비트 영상에서 픽셀 값은 4096 레벨(0~4095) 중 하나의 값일 수 있다.
휘도산출부(303)는 입력 영상(IN)에서 블록 단위로 픽셀 값들을 분석하여 기준 최소값(MINr), 기준 최대값(MAXr), 기준 평균값(MMr), 기준 하위 평균값(LMr) 및 기준 상위 평균값(HMr)을 산출할 수 있다. 휘도산출부(303)의 구체적 설명은 후술하겠다.
보정부(305)는 입력 영상(IN)의 블록 단위로, 기준 최소값(MINr), 기준 최대값(MAXr), 기준 평균값(MMr), 기준 하위 평균값(LMr) 및 기준 상위 평균값(HMr)을 이용하여, 픽셀들의 픽셀 값이 보정된 출력 영상(OUT)을 생성할 수 있다. 보정부(305)는 픽셀의 입력 값(PIN)에 대응하는 픽셀의 출력 값(POUT)의 맵핑 관계를 나타내는 룩업테이블(LUT)을 이용하여, 입력 영상(IN)의 픽셀 값을 블록 단위로 보정하여 콘트라스트를 향상시킬 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 픽셀의 입력 값(PIN)에 대응하는 픽셀의 출력 값(POUT)의 대응 관계를 나타내는 그래프로서, 룩업테이블의 일 예이다.
보정부(305)는 입력 영상(IN)의 블록(BL)마다 산출된 기준 최소값(MINr), 기준 최대값(MAXr), 기준 평균값(MMr), 기준 하위 평균값(LMr) 및 기준 상위 평균값(HMr)에 대응하는 출력 최소값(Tmin), 출력 최대값(Tmax), 출력 평균값(Tmm), 출력 하위 평균값(Tlm) 및 출력 상위 평균값(Thm)을 설정할 수 있다.
보정부(305)는 하기 식 (1)과 같이 1차 출력값(T')을 산출한 후, 식 (2)와 같이 1차 출력값을 이용하여 최종 출력값(T)을 산출할 수 있다. 이때 기준 평균값(MMr)의 1차 출력값(T'mm)이 먼저 산출된 후, 이를 이용하여 나머지 기준 최소값(MINr), 기준 최대값(MAXr), 기준 하위 평균값(LMr) 및 기준 상위 평균값(HMr) 각각의 1차 출력값(T'min, T'max, T'hm, T'lm)이 산출될 수 있다. 여기서, tgt_shift는 입력 영상(IN)의 콘트라스트(global contrast)를 유지할 것인지 콘트라스트 보정을 수행할 것인지를 조절하기 위한 파라미터이고, lgc는 콘트라스트 보정 강도 조절을 위한 파라미터이다.
T'mm = (1- tgt_shift) x 128 + (tgt_shift) x MMr
여기서, T'mm > 128이면,
T'max = 255
T'hm = (255 + T'mm) / 2
T'lm = T'mm - 64
T'min = T'mm - 128 이고,
그 외, 즉 T'mm ≤ 128이면,
T'max = T'mm +127
T'hm = T'mm + 64
T'lm = T'mm / 2
T'min = 0 .... (1)
Tmax = T'max x lgc + MAXr x (1-lgc)
Thm = T'hm x lgc + HMr x (1-lgc)
Tmm = T'mm x lgc + MMr x (1-lgc)
Tlm = T'lm x lgc + LMr x (1-lgc)
Tmin = T'min x lgc + MINr x (1-lgc) ... (2)
일 실시예에서, tgt_shift와 lgc를 각각 1로 설정하면, 출력 값은 Tmax = 255, Thm = 192, Tmm = 128, Tlm = 64, Tmin = 0으로 설정될 수 있다.
식 (1) 및 식 (2)는 계조 레벨이 256 레벨인 경우이며, 타 계조 레벨에도 유사하게 적용될 수 있음은 물론이다.
보정부(305)는 입력 영상(IN)의 블록(BL)마다, 픽셀 값이 기준 최소값(MINr) 이하인 픽셀들에 출력 최소값(Tmin)을 설정할 수 있다. 보정부(305)는 입력 영상(IN)의 블록(BL)마다, 픽셀 값이 기준 최대값(MAXr) 이상인 픽셀들에 출력 최대값(Tmax)을 설정할 수 있다. 보정부(305)는 입력 영상(IN)의 블록(BL)마다, 픽셀 값이 기준 평균값(MMr), 기준 하위 평균값(LMr) 및 기준 상위 평균값(HMr)인 픽셀에 각각 출력 평균값(Tmm), 출력 하위 평균값(Tlm) 및 출력 상위 평균값(Thm)을 설정할 수 있다. 보정부(305)는 입력 영상(IN)의 블록(BL)마다, 픽셀 값이 기준 최소값(MINr)과 기준 하위 평균값(LMr) 사이인 픽셀들에 출력 최소값(Tmin)과 출력 하위 평균값(Tlm)의 보간에 의해 산출된 출력 값을 설정할 수 있다. 보정부(305)는 입력 영상(IN)의 블록(BL)마다, 픽셀 값이 기준 하위 평균값(LMr)과 기준 평균값(MMr) 사이인 픽셀들에 출력 하위 평균값(Tlm)과 출력 평균값(Tmm)의 보간에 의해 산출된 출력 값을 설정할 수 있다. 보정부(305)는 입력 영상(IN)의 블록(BL)마다, 픽셀 값이 기준 평균값(MMr)과 기준 상위 평균값(HMr) 사이인 픽셀들에 출력 평균값(Tmm)과 출력 상위 평균값(Thm)의 보간에 의해 산출된 출력 값을 설정할 수 있다. 보정부(305)는 입력 영상(IN)의 블록(BL)마다, 픽셀 값이 기준 상위 평균값(HMr)과 기준 최대값(MAXr) 사이인 픽셀들에 출력 상위 평균값(Thm)과 출력 최대값(Tmax)의 보간에 의해 산출된 출력 값을 설정할 수 있다.
콘트라스트 향상을 위해 최소값, 평균값, 최대값과 같이 3개의 값만을 이용하는 경우, 콘트라스트 향상 효과를 얻지 못할 경우가 있다. 예를 들어, 256 레벨의 영상에서 잡음 등으로 인해 최소값이 0, 최대값이 255, 평균값이 128로 분포된 영상인 경우, 출력 최소값, 출력 최대값, 출력 평균값이 각각 0, 255, 128이 되면, 입력 영상과 출력 영상이 동일하게 된다.
본 발명의 실시예들은 각 블록의 최소값, 평균값, 최대값 외에 하위 평균값과 상위 평균값을 추가하여 콘트라스트 향상에 이용한다. 하위 평균값은 평균값보다 작은 픽셀들의 픽셀값을 기초로 산출되고, 상위 평균값은 평균값보다 큰 픽셀들의 픽셀값을 기초로 산출된다. 예를 들어, 출력 하위 평균값, 출력 상위 평균값은 각각 0과 128의 중간점인 64, 128과 255의 중간점인 192로 설정하고, 그 사이 값들은 보간에 의해 선형적으로 맵핑함으로써 픽셀 값을 보정할 수 있다. 이와 같이 본 발명의 실시예들은 하위 평균값과 상위 평균값을 이용함으로써 우수한 콘트라스트 향상 효과를 얻을 수 있다.
도 4는 도 2에 도시된 휘도산출부를 개략적으로 도시한 블록도이다. 도 5는 도 4의 설명의 이해를 돕기 위한 도면이다.
도 4 및 도 5를 참조하면, 휘도산출부(303)는 제1 산출부(313), 제2 산출부(333), 및 제3 산출부(353)를 포함할 수 있다. 이하에서, 설명의 편의를 위해, 현재 입력되는 영상(이하, '현재 영상'이라 함)(INn), 현재 영상(INn)에 앞선 이전 영상(이하, '제1 이전 영상'이라 함)(INn-1), 제1 이전 영상(INn-1)에 앞선 이전 영상(이하, '제2 이전 영상'이라 함)(INn-2)을 예로서 설명한다. 또한, 휘도산출부(303)는 블록 단위로 값을 산출하므로, 현재 영상(INn)에서 값을 산출하고자 하는 블록(이하, '현재 블록'이라 함)(BLn)을 중심으로 설명한다. 현재 영상(INn)의 현재 블록(BLn)에 대응하는 블록은 제1 이전 영상(INn-1)의 대응 블록(BLn-1) 및 제2 이전 영상(INn-2)의 대응 블록(BLn-2)이라 한다.
제1 산출부(313)는 현재 영상(INn)의 현재 블록(BLn)에서 제1 최소값(MINn), 제1 최대값(MAXn) 및 제1 평균값(MMn)을 산출할 수 있다. 제1 산출부(313)는 현재 영상(INn)의 현재 블록(BLn)에 포함된 픽셀들의 픽셀 값들 중 최소값과 최대값을 각각 제1 최소값(MINn)과 제1 최대값(MAXn)으로 할 수 있다. 제1 산출부(303)는 현재 영상(INn)의 현재 블록(BLn)에 포함된 픽셀들의 픽셀 값들의 평균을 제1 평균값(MMn)으로 할 수 있다.
제2 산출부(333)는 현재 영상(INn)의 현재 블록(BLn)에서 제1 하위 평균값(LMn) 및 제1 상위 평균값(HMn)을 산출할 수 있다. 제2 산출부(333)는 제1 이전 영상(INn-1)의 대응 블록(BLn-1)에서 산출된 제1 최소값(MINn-1), 제1 최대값(MAXn-1) 및 제1 평균값(MMn-1)을 이용하여, 현재 영상(INn)의 현재 블록(BLn)에서 제1 하위 평균값(LMn) 및 제1 상위 평균값(HMn)을 산출할 수 있다. 제2 산출부(333)는 현재 영상(INn)의 현재 블록(BLn)에서, 제1 이전 영상(INn-1)의 대응 블록(BLn-1)에서 산출된 제1 최소값(MINn-1)과 제1 평균값(AVGn-1) 사이의 픽셀 값들의 평균인 제1 하위 평균값(LMn)을 산출할 수 있다. 제2 산출부(333)는 현재 영상(INn)의 현재 블록(BLn)에서, 제1 이전 영상(INn-1)의 대응 블록(BLn-1)에서 산출된 제1 평균값(MMn-1)과 제1 최대값(MAXn-1) 사이의 픽셀 값들의 평균인 제1 상위 평균값(HMn)을 산출할 수 있다.
제3 산출부(353)는 제2 이전 영상(INn-2)의 대응 블록(BLn-2)에서 산출된 제1 최소값(MINn-2), 제1 최대값(MAXn-2) 및 제1 평균값(MMn-2)과, 제1 이전 영상(INn-1)의 대응 블록(BLn-1)에서 산출된 제1 하위 평균값(LMn-1) 및 제1 상위 평균값(HMn-1)을 이용하여, 현재 영상(INn)의 현재 블록(BLn)에 대한 기준 최소값(MINrn), 기준 최대값(MAXrn), 기준 평균값(MMrn), 기준 하위 평균값(LMrn) 및 기준 상위 평균값(HMrn)을 산출할 수 있다.
제3 산출부(353)는 제2 이전 영상(INn-2)의 대응 블록(BLn-2)에서 산출된 제1 최소값(MINn-2), 제1 최대값(MAXn-2) 및 제1 평균값(MMn-2)과, 제1 이전 영상(INn-1)의 대응 블록(BLn-1)에서 산출된 제1 하위 평균값(LMn-1) 및 제1 상위 평균값(HMn-1)을 각각, 현재 영상(INn)의 현재 블록(BLn)에 대한 제2 최소값(MINn'), 제2 최대값(MAXn'), 제2 평균값(MMn'), 제2 하위 평균값(LMn') 및 제2 상위 평균값(HMn')으로 설정할 수 있다.
일 실시예에서, 제3 산출부(353)는 현재 영상(INn)에서 블록 기반 공간적 가중합에 의해 기준 값을 산출할 수 있다. 블록 기반 공간적 가중합에 의해 블록들 간의 경계가 시인되는 것을 방지할 수 있다.
제3 산출부(353)는 현재 영상(INn)의 현재 블록(BLn)을 둘러싸는 하나 이상의 이웃 블록(BLnn)들을 선택할 수 있다. 제3 산출부(353)는 이웃 블록(BLnn)들의 제2 최소값(MINn'), 제2 최대값(MAXn'), 제2 평균값(MMn'), 제2 하위 평균값(LMn') 및 제2 상위 평균값(HMn')을 이용하여, 현재 블록(BLn)의 기준 최소값(MINrn), 기준 최대값(MAXrn), 기준 평균값(MMrn), 기준 하위 평균값(LMrn) 및 기준 상위 평균값(HMrn)을 산출할 수 있다.
제3 산출부(353)는 이웃 블록(BLnn)들의 제2 최소값(MINn'), 제2 최대값(MAXn'), 제2 평균값(MMn'), 제2 하위 평균값(LMn') 및 제2 상위 평균값(HMn')에 제1 가중치를 부여할 수 있다. 이때 제1 가중치는 현재 블록(BLn)과 이웃 블록(BLnn) 간의 중심 거리에 따라 다르게 설정될 수 있다. 제3 산출부(353)는 현재 블록(BLn)에 가장 큰 제1 가중치를 부여하고, 이웃 블록(BLnn)들은 현재 블록(BLn)과의 중심 거리에 반비례하는 제1 가중치를 부여할 수 있다.
제3 산출부(353)는 현재 블록(BLn)의 제2 최소값(MINn')과 이웃 블록(BLnn)들의 제2 최소값(MINn')들에 제1 가중치를 적용하여 가중합함으로써, 현재 블록(BLn)의 기준 최소값(MINrn)을 산출할 수 있다. 제3 산출부(353)는 현재 블록(BLn)의 제2 최대값(MAXn')과 이웃 블록(BLnn)들의 제2 최대값(MAXn')들에 제1 가중치를 적용하여 가중합함으로써, 현재 블록(BLn)의 기준 최대값(MAXrn)을 산출할 수 있다. 제3 산출부(353)는 현재 블록(BLn)의 제2 평균값(MMn')과 이웃 블록(BLnn)들의 제2 평균값(MMn')들에 제1 가중치를 적용하여 가중합함으로써, 현재 블록(BLn)의 기준 평균값(MMrn)을 산출할 수 있다. 제3 산출부(353)는 현재 블록(BLn)의 제2 하위 평균값(LMn')과 이웃 블록(BLnn)들의 제2 하위 평균값(LMn')들에 제1 가중치를 적용하여 가중합함으로써, 현재 블록(BLn)의 기준 하위 평균값(LMrn) 산출할 수 있다. 제3 산출부(353)는 현재 블록(BLn)의 제2 상위 평균값(HMn')과 이웃 블록(BLnn)들의 제2 상위 평균값(HMn')들에 제1 가중치를 적용하여 가중합함으로써, 현재 블록(BLn)의 기준 상위 평균값(HMrn)을 산출할 수 있다. 제3 산출부(353)는 현재 블록을 중앙 블록으로 하는 k x k 블록들 간의 제2 값의 가중합을 이용할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 제3 산출부(353)의 동작을 설명하기 위한 도면이다. 도 6을 참조하면, 5 x 5 블록들의 중앙에 위치한 m번째 블록과 이를 둘러싸는 24개의 이웃 블록들 간의 공간적 가중합에 의해 기준 값을 산출할 수 있다. m번째 블록과 24개의 이웃 블록들 간의 중심 거리(d1,...,di,...,d24)에 반비례하는 제1 가중치가 이웃 블록들에 부여될 수 있다. m번째 블록에는 가장 큰 제1 가중치가 부여될 수 있다.
전술된 실시예에서는 현재 블록(BLn)과 이웃 블록(BLnn) 간의 중심 거리를 이용하고 있으나, 본 발명의 실시예는 이에 한정되지 않는다. 예를 들어, 현재 블록(BLn)의 각 픽셀과 이웃 블록(BLnn)들의 중심 간의 거리에 반비례하는 제1 가중치를 현재 블록(BLn)과 이웃 블록(BLnn)들에 각각 적용하고, 현재 블록(BLn)의 픽셀들에 대해 계산된 값을 평균하여 현재 블록(BLn)의 기준 값을 산출할 수도 있다.
다른 실시예에서, 제3 산출부(353)는 현재 영상(INn)과 제1 이전 영상(INn-1)의 블록 기반 시간적 가중합에 의해 기준 값을 산출할 수 있다. 블록 기반 시간적 가중합에 의해 영상의 플리커링을 방지할 수 있다.
제3 산출부(353)는 현재 영상(INn)과 제1 이전 영상(INn-1)의 대응 블록들의 제2 값을 알파 블렌딩(alpha blending)하여 현재 영상(INn)의 기준 최소값(MINrn), 기준 최대값(MAXrn), 기준 평균값(MMrn), 기준 하위 평균값(LMrn) 및 기준 상위 평균값(HMrn)을 산출할 수 있다. 알파 블렌딩(alpha blending)에 사용되는 알파 값(α)은 현재 영상(INn)과 제1 이전 영상(INn-1)의 합성 비율을 나타내며, 현재 영상(INn)의 현재 블록(BLn)의 제2 가중치일 수 있다. 제1 이전 영상(INn-1)의 대응 블록(BLn-1)에 부여되는 제2 가중치는 (1-α)일 수 있다. 알파 값(α)이 클수록 현재 영상(INn)의 영상데이터가 제1 이전 영상(INn-1)의 영상데이터보다 더 크게 반영된다.
제3 산출부(353)는 현재 영상(INn)의 현재 블록(BLn)의 제2 최소값(MINn')과 제1 이전 영상(INn-1)의 대응 블록(BLn-1)의 제2 최소값(MINn-1')에 각각 제2 가중치를 적용하여 가중합함으로써, 현재 영상(INn)의 현재 블록(BLn)의 기준 최소값(MINrn)을 산출할 수 있다. 제3 산출부(353)는 현재 영상(INn)의 현재 블록(BLn)의 제2 최대값(MAXn')과 제1 이전 영상(INn-1)의 대응 블록(BLn-1)의 제2 최대값(MAXn-1')에 각각 제2 가중치를 적용하여 가중합함으로써, 현재 영상(INn)의 현재 블록(BLn)의 기준 최대값(MAXrn)을 산출할 수 있다. 제3 산출부(353)는 현재 영상(INn)의 현재 블록(BLn)의 제2 평균값(MMn')과 제1 이전 영상(INn-1)의 대응 블록(BLn-1)의 제2 평균값(MMn-1')에 각각 제2 가중치를 적용하여 가중합함으로써, 현재 영상(INn)의 현재 블록(BLn)의 기준 평균값(MMrn)을 산출할 수 있다. 제3 산출부(353)는 현재 영상(INn)의 현재 블록(BLn)의 제2 하위 평균값(LMn')과 제1 이전 영상(INn-1)의 대응 블록(BLn-1)의 제2 하위 평균값(LMn-1')에 각각 제2 가중치를 적용하여 가중합함으로써, 현재 영상(INn)의 현재 블록(BLn)의 기준 하위 평균값(LMrn)을 산출할 수 있다. 제3 산출부(353)는 현재 영상(INn)의 현재 블록(BLn)의 제2 상위 평균값(HMn')과 제1 이전 영상(INn-1)의 대응 블록(BLn-1)의 제2 상위 평균값(HMn-1')에 각각 제2 가중치를 적용하여 가중합함으로써, 현재 영상(INn)의 현재 블록(BLn)의 기준 상위 평균값(HMrn)을 산출할 수 있다.
제3 산출부(353)는 제1 이전 영상(INn-1)의 대응 블록(BLn-1)의 제2 최소값(MINn-1'), 제2 최대값(MAXn-1'), 제2 평균값(MMn-1'), 제2 하위 평균값(LMn-1') 및 제2 상위 평균값(HMn-1') 대신, 기준 최소값(MINr(n-1)), 기준 최대값(MAXr(n-1)), 기준 평균값(MMr(n-1)), 기준 하위 평균값(LMr(n-1)) 및 기준 상위 평균값(HMr(n-1))을 이용할 수 있다.
다른 실시예에서, 제3 산출부(353)는 현재 영상(INn)과 제1 이전 영상(INn-1)의 블록 기반 시간적 가중합 및 현재 영상(INn)에서 블록 기반 공간적 가중합에 의해 기준 값을 산출할 수 있다.
제3 산출부(353)는 현재 영상(INn)과 제1 이전 영상(INn-1)의 대응 블록들에 각각 제2 가중치를 부여하여, 현재 영상(INn)의 현재 블록(BLn)의 제3 최소값(MINn"), 제3 최대값(MAXn"), 제3 평균값(MMn"), 제3 하위 평균값(LMn") 및 제3 상위 평균값(HMn")을 산출할 수 있다.
제3 산출부(353)는 현재 영상(INn)의 현재 블록(BLn)의 제2 최소값(MINn')과 제1 이전 영상(INn-1)의 대응 블록(BLn-1)의 제2 최소값(MINn-1')에 각각 제2 가중치를 적용하여 가중합함으로써, 현재 영상(INn)의 현재 블록(BLn)의 제3 최소값(MINn")을 산출할 수 있다. 제3 산출부(353)는 현재 영상(INn)의 현재 블록(BLn)의 제2 최대값(MAXn')과 제1 이전 영상(INn-1)의 대응 블록(BLn-1)의 제2 최대값(MAXn-1')에 각각 제2 가중치를 적용하여 가중합함으로써, 현재 영상(INn)의 현재 블록(BLn)의 제3 최대값(MAXn")을 산출할 수 있다. 제3 산출부(353)는 현재 영상(INn)의 현재 블록(BLn)의 제2 평균값(MMn')과 제1 이전 영상(INn-1)의 대응 블록(BLn-1)의 제2 평균값(MMn-1')에 각각 제2 가중치를 적용하여 가중합함으로써, 현재 영상(INn)의 현재 블록(BLn)의 제3 평균값(MMn")을 산출할 수 있다. 제3 산출부(353)는 현재 영상(INn)의 현재 블록(BLn)의 제2 하위 평균값(LMn')과 제1 이전 영상(INn-1)의 대응 블록(BLn-1)의 제2 하위 평균값(LMn-1')에 각각 제2 가중치를 적용하여 가중합함으로써, 현재 영상(INn)의 현재 블록(BLn)의 제3 하위 평균값(LMn")을 산출할 수 있다. 제3 산출부(353)는 현재 영상(INn)의 현재 블록(BLn)의 제2 상위 평균값(HMn')과 제1 이전 영상(INn-1)의 대응 블록(BLn-1)의 제2 상위 평균값(HMn-1')에 각각 제2 가중치를 적용하여 가중합함으로써, 현재 영상(INn)의 현재 블록(BLn)의 제3 상위 평균값(HMn")을 산출할 수 있다.
제3 산출부(353)는 제1 이전 영상(INn-1)의 대응 블록(BLn-1)의 제2 최소값(MINn-1'), 제2 최대값(MAXn-1'), 제2 평균값(MMn-1'), 제2 하위 평균값(LMn-1') 및 제2 상위 평균값(HMn-1') 대신, 기준 최소값(MINr(n-1)), 기준 최대값(MAXr(n-1)), 기준 평균값(MMr(n-1)), 기준 하위 평균값(LMr(n-1)) 및 기준 상위 평균값(HMr(n-1))을 이용할 수 있다.
그리고 제3 산출부(353)는 현재 영상(INn)의 현재 블록(BLn)의 제3 최소값(MINn")과 이웃 블록(BLnn)들의 제3 최소값(MINn")들에 제1 가중치를 적용하여 가중합함으로써, 현재 블록(BLn)의 기준 최소값(MINrn)을 산출할 수 있다. 제3 산출부(353)는 현재 블록(BLn)의 제3 최대값(MAXn")과 이웃 블록(BLnn)들의 제3 최대값(MAXn")들에 제1 가중치를 적용하여 가중합함으로써, 현재 블록(BLn)의 기준 최대값(MAXrn)을 산출할 수 있다. 제3 산출부(353)는 현재 블록(BLn)의 제3 평균값(MMn")과 이웃 블록(BLnn)들의 제3 평균값(MMn")들에 제1 가중치를 적용하여 가중합함으로써, 현재 블록(BLn)의 기준 평균값(MMrn)을 산출할 수 있다. 제3 산출부(353)는 현재 블록(BLn)의 제3 하위 평균값(LMn")과 이웃 블록(BLnn)들의 제3 하위 평균값(LMn")들에 제1 가중치를 적용하여 가중합함으로써, 현재 블록(BLn)의 기준 하위 평균값(LMrn) 산출할 수 있다. 제3 산출부(353)는 현재 블록(BLn)의 제3 상위 평균값(HMn")과 이웃 블록(BLnn)들의 제3 상위 평균값(HMn")들에 제1 가중치를 적용하여 가중합함으로써, 현재 블록(BLn)의 기준 상위 평균값(HMrn)을 산출할 수 있다.
도 7 내지 도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상처리방법을 개략적으로 설명하는 도면이다. 도 7 내지 도 11에 도시된 영상처리방법은 전술된 영상프로세서(30)에 의해 수행될 수 있다. 이하에서는 전술된 내용과 중복하는 내용의 상세한 설명은 생략한다.
도 7을 참조하면, 영상프로세서(30)는 입력되는 현재 영상을 복수의 블록들로 분할할 수 있다(S20).
영상프로세서(30)는 블록 단위로, 현재 영상의 기준 최소값(MINrn), 기준 최대값(MAXrn), 기준 평균값(MMrn), 기준 하위 평균값(LMrn) 및 기준 상위 평균값(HMrn)을 산출할 수 있다(S40).
도 8을 함께 참조하면, 영상프로세서(30)는 현재 영상(INn)의 현재 블록(BLn)에서 제1 최소값(MINn), 제1 최대값(MAXn) 및 제1 평균값(MMn)을 산출할 수 있다(S401).
영상프로세서(30)는 현재 영상(INn)의 현재 블록(BLn)에 대응하는 제1 이전 영상(INn-1)의 대응 블록(BLn-1)에서 산출된 제1 최소값(MINn-1), 제1 최대값(MAXn-1) 및 제1 평균값(MMn-1)을 이용하여, 현재 영상(INn)의 현재 블록(BLn)에 대한 제1 하위 평균값(LMn) 및 제1 상위 평균값(HMn)을 산출할 수 있다(S403).
영상프로세서(30)는 제2 이전 영상(INn-2)의 대응 블록(BLn-2)에서 산출된 제1 최소값(MINn-2), 제1 최대값(MAXn-2) 및 제1 평균값(MMn-2)과, 제1 이전 영상(INn-1)의 대응 블록(BLn-1)에서 산출된 제1 하위 평균값(LMn-1) 및 제1 상위 평균값(HMn-1)을 이용하여, 현재 영상의 현재 블록(BLn)에서 기준 최소값(MINrn), 기준 최대값(MAXrn), 기준 평균값(MMrn), 기준 하위 평균값(LMrn) 및 기준 상위 평균값(HMrn)을 산출할 수 있다(S405).
영상프로세서(30)는 블록 단위로, 현재 영상(INn)의 픽셀 값을 보정한 출력 값을 산출할 수 있다(S60). 영상프로세서(30)는 블록 단위로, 현재 영상(INn)의 기준 최소값(MINrn), 기준 최대값(MAXrn), 기준 평균값(MMrn), 기준 하위 평균값(LMrn) 및 기준 상위 평균값(HMrn)에 대응하는 출력 최소값(Tmin), 출력 최대값(Tmax), 출력 평균값(Tmm), 출력 하위 평균값(Tlm) 및 출력 상위 평균값(Thm)을 설정할 수 있다.
영상프로세서(30)는 블록 단위로, 현재 영상(INn)의 픽셀 값이 기준 평균값(MMrn), 기준 하위 평균값(LMrn) 및 기준 상위 평균값(HMrn)인 픽셀에 각각 출력 평균값(Tmm), 출력 하위 평균값(Tlm) 및 출력 상위 평균값(Thm)을 출력 값으로 설정할 수 있다. 영상프로세서(30)는 픽셀 값이 기준 최소값(MINrn)과 기준 하위 평균값(LMrn) 사이인 픽셀들에 출력 최소값(Tmin)과 출력 하위 평균값(Tlm)의 보간에 의해 산출된 출력 값을 설정할 수 있다. 영상프로세서(30)는 픽셀 값이 기준 하위 평균값(LMrn)과 기준 평균값(MMrn) 사이인 픽셀들에 출력 하위 평균값(Tlm)과 출력 평균값(Tmm)의 보간에 의해 산출된 출력 값을 설정할 수 있다. 영상프로세서(30)는 픽셀 값이 기준 평균값(MMrn)과 기준 상위 평균값(HMrn) 사이인 픽셀들에 출력 평균값(Tmm)과 출력 상위 평균값(Thm)의 보간에 의해 산출된 출력 값을 설정할 수 있다. 영상프로세서(30)는 픽셀 값이 기준 상위 평균값(HMrn)과 기준 최대값(MAXrn) 사이인 픽셀들에 출력 상위 평균값(Thm)과 출력 최대값(Tmax)의 보간에 의해 산출된 출력 값을 설정할 수 있다.
도 9는 도 8의 단계 405의 일 예(S405a)를 나타낸 도면이다.
도 9를 참조하면, 영상프로세서(30)는 제2 이전 영상(INn-2)의 대응 블록(BLn-2)에서 산출된 제1 최소값(MINn-2), 제1 최대값(MAXn-2) 및 제1 평균값(MMn-2)과, 제1 이전 영상(INn-1)의 대응 블록(BLn-1)에서 산출된 제1 하위 평균값(LMn-1) 및 제1 상위 평균값(HMn-1)을 각각, 현재 영상(INn)의 현재 블록(BLn)의 제2 최소값(MINn'), 제2 최대값(MAXn'), 제2 평균값(MMn'), 제2 하위 평균값(LMn') 및 제2 상위 평균값(HMn')으로 산출할 수 있다(S415).
영상프로세서(30)는 현재 영상(INn)에서 현재 블록(BLn)과 이웃블록(BLnn)들 간의 제2 값의 가중합에 의해, 현재 영상(INn)의 현재 블록(BLn)에 대한 기준 최소값(MINrn), 기준 최대값(MAXrn), 기준 평균값(MMrn), 기준 하위 평균값(LMrn) 및 기준 상위 평균값(HMrn)을 산출할 수 있다(S425). 영상프로세서(30)는 현재 블록(BLn)과 이웃블록(BLnn)의 중심 거리에 반비례하는 제1 가중치를 현재 블록(BLn)과 이웃블록(BLnn)들 각각에 부여할 수 있다. 즉, 현재 블록(BLn)의 제1 가중치가 가장 큰 값을 가질 수 있다.
도 10은 도 8의 단계 405의 다른 예(S405b)를 나타낸 도면이다.
도 10을 참조하면, 영상프로세서(30)는 제2 이전 영상(INn-2)의 대응 블록(BLn-2)에서 산출된 제1 최소값(MINn-2), 제1 최대값(MAXn-2) 및 제1 평균값(MMn-2)과, 제1 이전 영상(INn-1)의 대응 블록(BLn-1)에서 산출된 제1 하위 평균값(LMn-1) 및 제1 상위 평균값(HMn-1)을 각각, 현재 영상(INn)의 현재 블록(BLn)의 제2 최소값(MINn'), 제2 최대값(MAXn'), 제2 평균값(MMn'), 제2 하위 평균값(LMn') 및 제2 상위 평균값(HMn')으로 산출할 수 있다(S435).
영상프로세서(30)는 현재 영상(INn)과 이전 영상의 대응 블록들 간의 제2 값의 가중합에 의해, 현재 영상(INn)의 각 블록에 대한 기준 최소값(MINrn), 기준 최대값(MAXrn), 기준 평균값(MMrn), 기준 하위 평균값(LMrn) 및 기준 상위 평균값(HMrn)을 산출할 수 있다(S445). 여기서 이전 영상은 제1 이전 영상(INn-1)일 수 있다. 영상프로세서(30)는 현재 영상(INn)과 제1 이전 영상(INn-1)의 대응 블록들에 각각 알파 블렌딩을 위한 알파 값에 따라 제2 가중치를 부여할 수 있다. 현재 영상(INn)의 현재 블록(BLn)에 부여된 제2 가중치와 제1 이전 영상(INn-1)의 대응 블록(BLn-1)에 부여된 제2 가중치의 합은 1이다.
영상프로세서(30)는 현재 영상(INn)의 현재 블록(BLn)의 제2 최소값(MINn'), 제2 최대값(MAXn'), 제2 평균값(MMn'), 제2 하위 평균값(LMn') 및 제2 상위 평균값(HMn') 각각을 제1 이전 영상(INn-1)의 대응 블록(BLn-1)의 제2 최소값(MINn'), 제2 최대값(MAXn'), 제2 평균값(MMn'), 제2 하위 평균값(LMn') 및 제2 상위 평균값(HMn') 각각과 가중합함으로써, 현재 영상(INn)의 현재 블록(BLn)에 대한 기준 최소값(MINrn), 기준 최대값(MAXrn), 기준 평균값(MMrn), 기준 하위 평균값(LMrn) 및 기준 상위 평균값(HMrn)을 산출할 수 있다.
도 11은 도 8의 단계 405의 또 다른 예(S405c)를 나타낸 도면이다.
도 11을 참조하면, 영상프로세서(30)는 제2 이전 영상(INn-2)의 대응 블록(BLn-2)에서 산출된 제1 최소값(MINn-2), 제1 최대값(MAXn-2) 및 제1 평균값(MMn-2)과, 제1 이전 영상(INn-1)의 대응 블록(BLn-1)에서 산출된 제1 하위 평균값(LMn-1) 및 제1 상위 평균값(HMn-1)을 각각, 현재 영상(INn)의 현재 블록(BLn)의 제2 최소값(MINn'), 제2 최대값(MAXn'), 제2 평균값(MMn'), 제2 하위 평균값(LMn') 및 제2 상위 평균값(HMn')으로 산출할 수 있다(S455).
영상프로세서(30)는 현재 영상(INn)과 이전 영상의 대응 블록들 간의 제2 값의 가중합에 의해, 현재 영상(INn)의 각 블록에 대한 제3 최소값(MINn"), 제3 최대값(MAXn"), 제3 평균값(MMn"), 제3 하위 평균값(LMn") 및 제3 상위 평균값(HMn")을 산출할 수 있다(S465). 여기서 이전 영상은 제1 이전 영상(INn-1)일 수 있다. 영상프로세서(30)는 현재 영상(INn)과 제1 이전 영상(INn-1)의 대응 블록들의 알파 블렌딩을 위해 현재 영상(INn)과 제1 이전 영상(INn-1)의 대응 블록들에 각각 제2 가중치를 부여할 수 있다. 현재 영상(INn)의 현재 블록(BLn)에 부여된 제2 가중치는 알파 블렌딩의 알파 값일 수 있다.
영상프로세서(30)는 현재 영상(INn)의 현재 블록(BLn)의 제2 최소값(MINn'), 제2 최대값(MAXn'), 제2 평균값(MMn'), 제2 하위 평균값(LMn') 및 제2 상위 평균값(HMn') 각각을 제1 이전 영상(INn-1)의 대응 블록(BLn-1)의 제2 최소값(MINn'), 제2 최대값(MAXn'), 제2 평균값(MMn'), 제2 하위 평균값(LMn') 및 제2 상위 평균값(HMn') 각각과 가중합함으로써, 현재 영상(INn)의 현재 블록(BLn)에 대한 제3 최소값(MINn"), 제3 최대값(MAXn"), 제3 평균값(MMn"), 제3 하위 평균값(LMn") 및 제3 상위 평균값(HMn")을 산출할 수 있다.
영상프로세서(30)는 현재 영상(INn)의 현재 블록(BLn)과 이웃블록(BLnn)들 간의 제3 값의 가중합에 의해, 현재 영상(INn)의 현재 블록(BLn)에 대한 기준 최소값(MINrn), 기준 최대값(MAXrn), 기준 평균값(MMrn), 기준 하위 평균값(LMrn) 및 기준 상위 평균값(HMrn)을 산출할 수 있다(S475). 영상프로세서(30)는 현재 블록(BLn)과 이웃블록(BLnn)의 중심 거리에 반비례하는 제1 가중치를 현재 블록(BLn)과 이웃블록(BLnn)들 각각에 부여할 수 있다. 즉, 현재 블록(BLn)의 제1 가중치가 가장 큰 값을 가질 수 있다.
영상을 블록으로 나누고, 각 블록의 히스토그램을 구하고, 각각을 평활화하여 영상의 콘트라스트를 향상시키는 블록기반 히스토그램 평활화 방법은 영상의 밝기별 히스토그램을 저장할 메모리가 필요하다. 예를 들어, 밝기가 256 레벨이고, 해상도가 1920 x 1088인 영상을 64 x 64 크기의 블록 단위로 콘트라스트 향상시킬 경우, 30 x 17 개의 블록이 사용되고, 각 블럭마다 256 x 2^12 비트의 메모리가 소요된다. 즉, 30 x 17 x 256 x 4096 비트 (= 65,280 kB)의 거대한 메모리가 필요하다. 이는 상당한 양의 메모리이므로 하드웨어로 구현하기에 용이하지 않다.
본 발명의 실시예들은 각 블록의 히스토그램을 모두 구하는 것이 아니라, 각 블록의 최소값, 하위 평균값, 평균값, 상위 평균값, 최대값만을 이용한다. 즉, 히스토그램을 연산하기 위한 256개의 메모리 공간 대신 5개의 메모리 공간만을 사용함으로써, 기존의 블록기반 히스토그램 평활화 방법과 유사한 콘트라스트 개선 효과를 가지면서 메모리 사용량을 5/256으로 절감할 수 있다.
본 발명에 따른 영상처리장치의 영상처리방법은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의해 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광데이터 저장장치 등이 있다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고, 본 발명을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.
본 발명은 첨부된 도면에 도시된 일 실시예를 참고로 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 보호 범위는 첨부된 청구 범위에 의해서만 정해져야 할 것이다.

Claims (20)

  1. 현재 영상을 복수의 블록들로 분할하는 분할부;
    상기 현재 영상의 각 블록에서 픽셀들의 휘도 값들로부터 제1 최소값, 제1 최대값 및 제1 평균값을 산출하는 제1 산출부;
    상기 현재 영상에 앞선 제1 이전 영상의 각 대응 블록에서 픽셀들의 휘도 값들로부터 산출된 제1 최소값, 제1 최대값 및 제1 평균값을 이용하여, 상기 현재 영상의 각 블록에서 제1 하위 평균값 및 제1 상위 평균값을 산출하는 제2 산출부;
    상기 제1 이전 영상에 앞선 제2 이전 영상의 각 대응 블록에서 픽셀들의 휘도 값들로부터 산출된 제1 최소값, 제1 최대값 및 제1 평균값과, 상기 제1 이전 영상의 각 대응 블록에서 산출된 제1 하위 평균값 및 제1 상위 평균값을 이용하여, 상기 현재 영상의 각 블록에 대한 기준 최소값, 기준 최대값, 기준 평균값, 기준 하위 평균값 및 기준 상위 평균값을 산출하는 제3 산출부; 및
    상기 현재 영상의 각 블록에서 산출된 기준 최소값, 기준 최대값, 기준 평균값, 기준 하위 평균값 및 기준 상위 평균값을 이용하여, 상기 현재 영상의 각 픽셀의 출력 값을 생성하는 보정부;를 포함하는 영상처리장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 제3 산출부는,
    상기 제2 이전 영상의 각 대응 블록에서 산출된 제1 최소값, 제1 최대값 및 제1 평균값과, 상기 제1 이전 영상의 각 대응 블록에서 산출된 제1 하위 평균값 및 제1 상위 평균값을, 상기 현재 영상의 각 블록에 대한 제2 최소값, 제2 최대값, 제2 평균값, 제2 하위 평균값 및 제2 상위 평균값으로 설정하고,
    상기 현재 영상의 블록과 이웃 블록들 간의 중심 거리에 반비례하는 가중치를 적용하여, 상기 현재 영상의 블록과 이웃 블록들의 제2 최소값, 제2 최대값, 제2 평균값, 제2 하위 평균값 및 제2 상위 평균값 각각을 가중합함으로써, 상기 현재 영상의 각 블록에 대한 기준 최소값, 기준 최대값, 기준평균값, 기준 하위 평균값 및 기준 상위 평균값을 산출하는, 영상처리장치.
  3. 제1항에 있어서, 상기 보정부는,
    상기 현재 영상의 각 블록에서 산출된 기준 최소값, 기준 최대값, 기준평균값, 기준 하위 평균값 및 기준 상위 평균값에 대응하는 출력 최소값, 출력 최대값, 출력 평균값, 출력 하위 평균값 및 출력 상위 평균값을 설정하는, 영상처리장치.
  4. 제3항에 있어서, 상기 보정부는,
    상기 현재 영상의 각 블록에서 산출된 기준 최소값, 기준 최대값, 기준평균값, 기준 하위 평균값 및 기준 상위 평균값 사이의 픽셀 값을 갖는 픽셀에, 출력 최소값, 출력 최대값, 출력 평균값, 출력 하위 평균값 및 출력 상위 평균값의 보간에 의해 결정된 픽셀 값을 설정하는, 영상처리장치.
  5. 삭제
  6. 제1항에 있어서, 상기 제3 산출부는,
    상기 제2 이전 영상의 각 대응 블록에서 산출된 제1 최소값, 제1 최대값 및 제1 평균값과, 상기 제1 이전 영상의 각 대응 블록에서 산출된 제1 하위 평균값 및 제1 상위 평균값을, 상기 현재 영상의 각 블록에 대한 제2 최소값, 제2 최대값, 제2 평균값, 제2 하위 평균값 및 제2 상위 평균값으로 설정하고,
    상기 현재 영상의 각 블록에서 산출된 제2 최소값, 제2 최대값, 제2 평균값, 제2 하위 평균값 및 제2 상위 평균값과, 상기 제1 이전 영상의 각 대응 블록에서 산출된 제2 최소값, 제2 최대값, 제2 평균값, 제2 하위 평균값 및 제2 상위 평균값 각각을 가중합하여, 상기 현재 영상의 각 블록에 대한 기준 최소값, 기준 최대값, 기준평균값, 기준 하위 평균값 및 기준 상위 평균값을 산출하는, 영상처리장치.
  7. 제6항에 있어서, 상기 제3 산출부는,
    상기 현재 영상의 각 블록에서 산출된 제2 최소값, 제2 최대값, 제2 평균값, 제2 하위 평균값 및 제2 상위 평균값과, 상기 제1 이전 영상의 각 대응 블록에서 산출된 제2 최소값, 제2 최대값, 제2 평균값, 제2 하위 평균값 및 제2 상위 평균값 각각의 가중합에 의해, 상기 현재 영상의 각 블록에 대한 제3 최소값, 제3 최대값, 제3 평균값, 제3 하위 평균값 및 제3 상위 평균값을 산출하고,
    상기 현재 영상의 블록과 이웃 블록들 간의 중심 거리에 반비례하는 가중치를 적용하여, 제3 최소값, 제3 최대값, 제3 평균값, 제3 하위 평균값 및 제3 상위 평균값 각각을 가중합함으로써, 상기 현재 영상의 각 블록에 대한 기준 최소값, 기준 최대값, 기준 평균값, 기준 하위 평균값 및 기준 상위 평균값을 산출하는, 영상처리장치.
  8. 삭제
  9. 삭제
  10. 삭제
  11. 삭제
  12. 삭제
  13. 삭제
  14. 삭제
  15. 삭제
  16. 삭제
  17. 삭제
  18. 삭제
  19. 삭제
  20. 삭제
KR1020180014716A 2018-02-06 2018-02-06 영상처리장치 및 방법 KR102368229B1 (ko)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180014716A KR102368229B1 (ko) 2018-02-06 2018-02-06 영상처리장치 및 방법
US16/007,096 US10803563B2 (en) 2018-02-06 2018-06-13 Image processing apparatus and method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020180014716A KR102368229B1 (ko) 2018-02-06 2018-02-06 영상처리장치 및 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20190094976A KR20190094976A (ko) 2019-08-14
KR102368229B1 true KR102368229B1 (ko) 2022-03-03

Family

ID=67476811

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020180014716A KR102368229B1 (ko) 2018-02-06 2018-02-06 영상처리장치 및 방법

Country Status (2)

Country Link
US (1) US10803563B2 (ko)
KR (1) KR102368229B1 (ko)

Family Cites Families (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100334722B1 (ko) * 1999-06-05 2002-05-04 강호석 Ｍｐｅｇ 데이터를 이용한 입체영상생성방법 및 그 장치
US6650774B1 (en) * 1999-10-01 2003-11-18 Microsoft Corporation Locally adapted histogram equalization
KR100512976B1 (ko) * 2003-08-09 2005-09-07 삼성전자주식회사 화면의 콘트라스트를 향상시키는 블랙/화이트 스트레칭시스템 및 그의 스트레칭 방법
CN101686306A (zh) * 2003-09-11 2010-03-31 松下电器产业株式会社 可视处理装置、基于它的装置以及可视处理方法
WO2005027041A1 (ja) * 2003-09-11 2005-03-24 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. 視覚処理装置、視覚処理方法、視覚処理プログラムおよび半導体装置
US7840066B1 (en) * 2005-11-15 2010-11-23 University Of Tennessee Research Foundation Method of enhancing a digital image by gray-level grouping
EP1840831A1 (en) 2006-03-31 2007-10-03 Sony Deutschland Gmbh Adaptive histogram equalization for images with strong local contrast
KR100916073B1 (ko) 2007-09-27 2009-09-08 삼성전기주식회사 영상의 콘트라스트를 향상시키는 히스토그램 스트레칭 장치및 방법
KR101408255B1 (ko) * 2007-11-28 2014-06-16 엘지디스플레이 주식회사 콘트라스트 개선 장치 및 방법
US8648873B1 (en) 2010-11-19 2014-02-11 Exelis, Inc. Spatially variant dynamic range adjustment for still frames and videos
KR20130040611A (ko) * 2011-10-14 2013-04-24 삼성전자주식회사 영상 출력 장치 및 그의 영상 출력 방법
JP2013148870A (ja) * 2011-12-19 2013-08-01 Canon Inc 表示装置及びその制御方法
US8958658B1 (en) * 2013-09-10 2015-02-17 Apple Inc. Image tone adjustment using local tone curve computation
US20150244946A1 (en) * 2013-11-04 2015-08-27 Sos Agaian Method and systems for thermal image / video measurements and processing
KR102584522B1 (ko) * 2016-12-27 2023-10-05 한화비전 주식회사 영상처리장치 및 그의 영상보정방법

Also Published As

Publication number Publication date
US10803563B2 (en) 2020-10-13
KR20190094976A (ko) 2019-08-14
US20190244333A1 (en) 2019-08-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10475188B2 (en) Image processing device and image enhancing method
US11132943B2 (en) Display method, display optimization device, and display device
JP5980294B2 (ja) データ処理装置、撮像装置、およびデータ処理方法
US10467734B2 (en) Group management method, terminal, and storage medium
WO2019200657A1 (zh) 图像边缘处理方法、电子装置及计算机可读存储介质
US20140119602A1 (en) Method and apparatus for implementing motion detection
US20150279006A1 (en) Method and apparatus for reducing noise of image
US8823617B2 (en) Liquid crystal display apparatus and program used for the same
US20140375846A1 (en) Image correction apparatus and imaging apparatus
CN104919490A (zh) 用于图像处理的结构描述符
US9800793B2 (en) Method for generating target gain value of wide dynamic range operation
US11978183B2 (en) Image processing device and image enhancing method thereof
US20150062436A1 (en) Method for video recording and electronic device thereof
KR102282457B1 (ko) 컬러 모아레 저감 방법, 컬러 모아레 저감 장치 및 영상 처리 장치
KR102368229B1 (ko) 영상처리장치 및 방법
WO2016197323A1 (zh) 视频编解码方法和视频编解码器
KR20100064808A (ko) 픽셀의 휘도 정보에 기초한 영상 향상 장치 및 방법
KR20060098227A (ko) 이미지 보정 회로 및 이미지 보정 방법
JP6583008B2 (ja) 画像補正装置、画像補正方法及び画像補正用コンピュータプログラム
JP2016213717A (ja) 画像処理装置及び画像処理方法、プログラム、記憶媒体
JP2019153972A (ja) 撮像装置、撮像装置の制御方法、及び、プログラム
WO2020047859A1 (en) Electronic apparatus, image correction method, and non-transitory computer-readable recording medium
US20210152722A1 (en) Apparatus, method, and storage medium each relating to image composition
US10530996B2 (en) Electronic device
US20220230280A1 (en) Temporal de-noising

Legal Events

Date Code Title Description
N231 Notification of change of applicant
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right