KR19980023635A

KR19980023635A - 화질 개선 회로 및 그 방법

Info

Publication number: KR19980023635A
Application number: KR1019960043133A
Authority: KR
Inventors: 김영택
Original assignee: 김광호; 삼성전자 주식회사
Priority date: 1996-09-30
Filing date: 1996-09-30
Publication date: 1998-07-06
Also published as: EP0833501A2; KR100200628B1; CN1149828C; JPH10136231A; CN1183696A; US6078686A; EP0833501A3; JP3187348B2

Abstract

화질 개선 회로 및 그 방법은 입력되는 루미넌스신호와 칼라신호 각각에 대해 임펄스를 검출하고, 임펄스가 검출되면 소정 크기의 윈도우의 트리미드된 평균을 출력하고, 그렇지 않으면 그대로 입력신호를 바이패스하여 잡음 감소된 루미넌스신호와 칼라신호를 출력하고, 잡음 감소된 루미넌스신호를 화면단위로 입력하여 그것의 평균값을 중심으로 분할된 서브 영상의 히스토그램을 얻어서 독립적으로 등화하여 개선된 루미넌스신호를 출력하고, 개선된 루미넌스신호에 대한 입력 샘플값과 입력 샘플을 포함한 소정크기의 윈도우내의 샘플들을 저역필터링한 값과의 차로서 정의되는 로컬 콘트라스트를 검출하여 검출된 로컬 콘트라스트에 따라 입력 샘플값을 적응적으로 가중하여 변화된 루미넌스 신호를 출력하고, 변화된 루미넌스신호에 따라 잡음 감소된 칼라신호를 보상하여 보상된 칼라신호를 출력함으로써 임펄스잡음을 효과적으로 제거하고, 루미넌스신호의 콘트라스트를 개선하면서 왜곡없는 칼라신호를 제공함으로써 화질을 크게 개선시킨다.

Description

화질 개선 회로 및 그 방법

본 발명은 잡음 감소, 평균-분리 히스토그램 등화를 근거로한 콘트라스트 개선, 로컬 콘트라스트 개선, 칼라 보상 등의 기능을 갖는 화질 개선 회로 및 그 방법에 관한 것이다.

일반적으로 비디오 신호는 여러 가지 요인에 의해 화질이 떨어질 수 있다. 화질 열화의 대표적인 요인중의 하나로 낮은 콘트라스트를 들 수 있다. 이의 보정을 위한 방법의 예로는 밝기의 변화에 따른 감마보정(Gamma Correction)이나 히스토그램 등화(Histogram Equalization) 등이 있다.

이 중 히스토그램 등화의 기본 동작은 입력 영상의 히스토그램을 토대로 주어진 입력 영상을 변환하는 것으로서, 여기서 히스토그램이라 함은 주어진 입력 영상에서의 그레이 레벨 분포를 나타낸다.

이러한 그레이 레벨(gray level)의 히스토그램은 영상(image)의 외양(appearance)의 전체적인 묘사를 제공한다. 영상의 샘플 분포에 따라 적절히 조절된 그레이 레벨은 외양 또는 영상의 콘트라스트를 개선시킨다.

콘트라스트 개선을 위한 많은 방법중에 영상의 샘플분포에 따라 주어진 영상의 콘트라스트를 개선하는 방법인 히스토그램 등화가 가장 널리 알려져 있으며, 이는 아래 문헌 [1], [2]에 개시되어 있다: [1] J.S.Lim, Two-Dimensional Signal and Image Processing, Prentice Hall, Englewood Cliffs, New Jersey, 1990, [2] R.C.Gonzalez and P.Wints, Digital Image Processing, Addison-Wesley, Reading, Massachusetts, 1977.

또한, 메디컬 영상 처리와 레이더 영상 처리를 포함하는 히스토그램 등화 방법의 유용한 응용은 아래 문헌 [3], [4]에 개시되어 있다: [3] J.Zimmerman, S.Pizer, E.Staab, E.Perry, W.McCartney, and B.Brenton, Evaluation of the effectiveness of adaptive histogram equalization for contrast enhancement, IEEE Tr.on Medical Imaging,pp.304-312, Dec.1988, [4] Y.Li, W.Wang, and D.Y.Yu, Application of adaptive histogram equalization to x-ray chest image, Proc. of the SPIE,pp.513-514,vol.2321,1994.

따라서, 주어진 영상의 히스토그램을 이용한 기법은 메디컬 영상 처리, 적외선 영상 처리, 레이더 영상 처리 분야등 여러 분야에서 유용하게 응용되고 있다.

일반적으로, 히스토그램 등화는 동적 범위(dynamic range)를 늘이는(stretching) 효과를 갖기 때문에 히스토그램 등화는 결과 영상의 분포밀도를 평평(flat)하게 하고, 그 결과로서 영상의 콘트라스트를 개선한다.

널리 알려진 히스토그램 등화의 이러한 특성은 실제적인 경우에서는 결점이 된다. 즉, 히스토그램 등화의 출력 밀도의 편평화 성질때문에 출력영상의 평균 밝기(brightness)는 중간 그레이 레벨에 가깝게 된다. 실제적으로, 아날로그 영상의 히스토그램 등화를 위하여, 히스토그램 등화에서 출력 영상의 평균 밝기는 입력 영상의 평균 밝기에는 무관하게 정확히 중간 그레이 레벨이다. 분명하게, 이 특성은 실제 응용에서는 바람직하지 않다. 예를 들어, 밤에 찍은 장면이 히스토그램 등화 후에 너무 밝아 보이는 것과 같은 문제점이 발생하게 된다.

다른 화질 열화의 요인으로는 임펄스 잡음을 들 수 있다. 이 독립적인 임펄스 잡음은 주파수영역상에서 일정하게 분포되어 있기 때문에 단순한 선형필터의 적용은 이미지의 세밀한 부분(details)을 흐리게할 뿐만 아니라 임펄스잡음의 고주파성분을 효과적으로 제거할 수 없는 문제점이 있었다.

또 다른 화질 열화의 요인으로는, 로우 콘트라스트를 개선하기 위한 감마보정이나 히스토그램 등화는 비디오 신호의 전체적인 콘트라스트 향상의 효과는 있지만 시각적으로 더욱 중요한 정보인 세세한 부근에서의 콘트라스트 즉, 로컬 콘트라스트 향상에는 그다지 효과적이지 못한 문제점이 있었다.

또 다른 화질 열화의 요인으로는 콘트라스트 개선을 위하여 루미넌스신호에 대해 위에서 언급한 히스토그램 등화와 같은 소정의 루미넌스처리를 하는 경우 발생하는 루미넌스 변화에 따라 칼라 신호에 대해서도 칼라 보상을 하지 않으면 순수 칼라 신호는 왜곡되는 문제점이 발생되었다.

따라서, 본 발명의 목적은 잡음 감소, 평균-분리 히스토그램 등화를 근거로 한 콘트라스트 개선, 로컬 콘트라스트 개선, 칼라 보상 등의 기능을 갖는 화질 개선 회로를 제공하는 데 있다.

본 발명의 다른 목적은 잡음 감소, 평균-분리 히스토그램 등화를 근거로 한 콘트라스트 개선, 로컬 콘트라스트 개선, 칼라 보상 등의 기능을 갖는 화질 개선 방법을 제공하는 데 있다.

상기의 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 의한 화질 개선 회로는 입력되는 영상신호에 대해 소정의 영상처리를 행하여 화질을 개선하는 회로에 있어서:

입력되는 루미넌스신호와 칼라신호 각각에 대해 임펄스를 검출하고, 임펄스가 검출되면 소정 크기의 윈도우의 트리미드된 평균을 출력하고, 그렇지 않으면 입력신호 그대로 바이패스하는 잡음 감소수단; 상기 잡음 감소수단으로부터 출력되는 화면단위의 루미넌스신호를 그것의 평균값을 중심으로 분할된 서브 영상의 히스토그램을 얻어서 독립적으로 등화하여 개선된 루미넌스신호를 출력하는 콘트라스트 개선수단; 상기 콘트라스트 개선수단으로부터 출력되는 루미넌스신호에 대한 입력 샘플값과 입력 샘플을 포함한 소정 크기의 윈도우내의 샘플들을 저역필터링한 값과의 차로서 정의되는 로컬 콘트라스트를 검출하여 검출된 로컬 콘트라스트에 따라 입력 샘플값을 적응적으로 가중하여 변화된 루미넌스신호를 출력하는 로컬 콘트라스트 개선수단; 및 상기 변화된 루미넌스 신호에 따라 상기 잡음 감소수단으로부터 출력되는 칼라신호를 보상하는 칼라 보상수단을 포함함을 특징으로 하고 있다.

상기의 다른 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 의한 화질 개선 방법은 입력되는 영상신호에 대해 소정의 영상처리를 행하여 화질을 개선하는 방법에 있어서: (a) 입력되는 루미넌스신호와 칼라신호 각각에 대해 임펄스를 검출하고, 임펄스가 검출되면 소정 크기의 윈도우의 트리미드된 평균을 출력하고, 그렇지 않으면 그대로 입력신호를 바이패스하여 잡음 감소된 루미넌스신호와 칼라신호를 출력하는 단계; (b) 상기 잡음 감소된 루미넌스신호를 화면단위로 입력하여 그것의 평균값을 중심으로 분할된 서브 영상의 히스토그램을 얻어서 독립적으로 등화하여 개선된 루미넌스신호를 출력하는 단계; (c) 상기 개선된 루미넌스신호에 대한 입력 샘플값과 입력 샘플을 포함한 소정 크기의 윈도우내의 샘플들을 저역필터링한 값과의 차로서 정의되는 로컬 콘트라스트를 검출하여 검출된 로컬 콘트라스트에 따라 입력 샘플값을 적응적으로 가중하여 변화된 루미넌스 신호를 출력하는 단계; 및 (d) 상기 변화된 루미넌스신호에 따라 상기 잡음 감소된 칼라신호를 보상하여 보상된 칼라신호를 출력하는 단계를 포함함을 특징으로 하고 있다.

도 1은 본 발명에 의한 화질 개선 회로의 블럭도이다.

도 2는 도 1에 도시된 제1 잡음 감소기의 상세 블럭도이다.

도 3은 도 2에 도시된 윈도우 발생기의 상세 회로도이다.

도 4는 도 1에 도시된 이득제어와 밝기보상을 갖는 평균-분리 히스토그램 등화에 근거한 콘트라스트 개선기의 상세 블럭도이다.

도 5a와 도 5b는 도 4에 도시된 밝기 보상기에 적용되는 밝기 보정함수의 예들이다.

도 6a와 도 6b는 도 5a와 도 5b에 도시된 밝기 보정함수에 의해 보상된 평균레벨과 입력 영상의 평균레벨과의 관계를 보인 도면이다.

도 7은 도 1에 도시된 로컬 콘트라스트 개선기의 상세 블록도이다.

도 8은 도 7에 도시된 MN 윈도우 발생기의 상세 회로도이다.

도 9는 도 7에 도시된 가중치회로에 적용되는 가중 함수의 특성도이다.

도 10은 루미넌스 변화에 따른 칼라 보상을 설명하기 위한 도면이다.

도 11은 칼라 포화를 방지하기 위한 칼라 보상 라인을 나타내는 도면이다.

도 12은 도 1에 도시된 칼라 보상기의 상세 회로도이다.

도 13은 도 1에 도시된 칼라 보상기의 다른 상세 회로도이다.

도 1은 본 발명에 의한 화질 개선 회로의 블록도이다.

도 1에 있어서, 제1 칼라변환기(100)는 R_in,G_in,B_in로 각각 표기된 기저대역 디지털 칼라신호를 수신해서 Y_in,U_in,V_in로 표기된 디지털 루미넌스신호와 시스템-정의된 칼라신호로 변환한다.

여기서, RGB신호는 신호방식에 따라 (Y,I,Q),(Y,U,V), (Y,R-Y,B-Y)칼라 시스템등과 같이 다양하게 다른 색신호로 변환될 수 있고, R,G,B신호와 새로운 칼라신호(Y,U,V)사이의 관계는 다음 수학식 1과 같이 나타낼 수 있다.

[수학식 1]

따라서, 본 발명에서는 (Y,U,V)를 칼라 시스템으로 정의하고, Y는 루미넌스 신호를 나타내고, U,V는 시스템-정의된 칼라 신호들을 각각 나타낸다.

화질 개선 회로의 첫 번째 기능은 임펄스 잡음 제거이다. 제1 내지 제3 잡음 제거기(200,220,240)는 임펄스 잡음을 제거하기 위해서 샘플 통계를 근거로 하여 이상치를 검출하고 트리밍하도록 구성된다. 다시 말하면, 제1 내지 제3 잡음 제거기(200,220,240)에서는 임펄스가 입력 샘플에서 검출되었을 때 주어진 윈도우의 트리미드된 평균을 출력하고, 그렇지 않으면 아무런 과정없이 그대로 입력 샘플을 출력한다.

그리고, 두 개의 다른 크기의 윈도우에서 계산된 샘플 통계는 임펄스의 오검출을 줄이는 데 유용하다. 오검출은 비디오 신호의 세밀한 부분을 지워버리는 주요한 요인이 될 수 있다. 이상치 검출정도는 파라미터 k에 의해 결정된다.

따라서, Y_in, U_in, V_in신호 각각에 대해 임펄스 잡음을 줄이기 위해서 독립적이지만 동일한 구성을 갖는 잡음 감소 기들(200,220,240)이 사용된다.

그러나, 통상 디지털 규격 영상은 4:2:0포맷 또는 4:2:2포맷을 갖기 때문에 U_in,V_in신호를 위한 각각의 제2 및 제3 잡음 감소기(220,240) 대신에 하나의 잡음 감소 블록을 사용할 수 있다. 하나의 잡음 감소 블럭을 사용하기 위해서는 U_in,V_in신호를 선택하는 멀티플렉서가 잡음 감소 블록 전단에, 그리고 잡음 감소된 U_in신호또는 V_in신호를 분리하기 위한 디멀티플렉서가 잡음 감소 블록 후단에 구성될 수 있다.

화질 개선 회로의 메인 기능은 이득제어와 밝기보상을 갖는 평균-분리 히스토그램 등화(mean-separate histogram equalization)에 근거한 콘트라스트 개선기(이하 콘트라스트 개선기라고 약칭함:300)에 의한 콘트라스트 개선 기능이다.

본 발명에서 제안하는 평균-분리 히스토그램 등화의 기본적인 개념은 주어진 영상을 그것의 평균값을 중심으로 2개의 개별적인 그룹으로 분리해서 각 분할된 서브 영상의 히스토그램을 얻어서 독립적으로 등화하는 것이다.

제안된 평균-분리 히스토그램 등화를 적용하면, 갑작스런 밝기 변화와 입력영상의 밀집된 히스토그램 분포를 가질 때 히스토그램 등화시 야기될 수 있는 아티펙트들을 효과적으로 방지할 수 있다.

그리고, 이득 조절과 밝기 보상기능이 평균-분리 히스토그램 등화와 결합할 수 있다.

밝기 보상은 간단하게 평균-분리 히스토그램 등화시 현재 평균을 원하는 출력 평균으로 맵핑하는 것에 의해 수행될 수 있다.

또한, 이득 조절은 입력신호의 레벨에 따라 평균-분리 히스토그램 등화에 의해 개선된 신호의 이득을 조절하여 과도한 콘트라스트 개선을 막는 기능을 행한다.

로컬 콘트라스트 개선기(400)는 윤곽(sharpness) 개선을 위한 것으로서, 입력 샘플값과 입력 샘플을 포함한 소정크기의 윈도우내의 샘플들을 저역필터링한 값사이의 차로서 정의되는 로컬 콘트라스트를 검출하여, 검출된 로컬 콘트라스트의 크기에 따라 가중함수에 의한 가중치를 로컬 콘트라스트에 부가하여 입력샘플에 적응적으로 가중한다.

칼라 보상기(500)는 로컬 콘트라스트 개선기(400)로부터 출력되는 변화된 루미넌스 신호(Y')에 따라 제2 및 제3 잡음 감소기(220,240)로부터 출력되는 칼라 신호(U,V)를 적절히 보상한다. 칼라 보상기(500)는 주어진 루미넌스 평면에 놓여진 현재 칼라 신호를, 칼라신호가 RGB공간에서 새로 개선된 루미넌스 평면과 교차할 때까지 주어진 칼라신호를 칼라 방향으로 이동해서 얻어지는 칼라 신호로 맵핑한다. 결과적으로 루미넌스 신호 변화와 동일한 비만큼 칼라신호 U,V를 변화해서 보상된 칼라신호 U',V'를 출력한다.

제2 칼라변환기(600)는 로컬 콘트라스트 개선기(400)로부터 출력되는 Y'신호와 칼라 보상기(500)로부터 출력되는 U',V'신호를 입력하여 제1 칼라변환기(100)에서 행해지는 변환의 역변환을 통해 R_out,G_out,B_out신호를 출력한다.

도 1에 도시된 외부 파라미터들은 유용하며, 이것은 화질 개선 회로의 전체 기능을 특징짓는다; 잡음 감소 정도를 위한 파라미터(k)와 반복/비반복 잡음 감소 모드선택을 위한 파라미터(S), 콘트라스트 개선기(300)에 입력되는 이득 제어 파라미터( _u, _L) 로컬 콘트라스트 개선기(400)에 입력되는 윤곽 제어 파라미터() 및 칼라보상기(500)에 입력되는 칼라 제어 파라미터()이다.

도 2는 도 1에 도시된 제1 잡음 제거기(200)의 상세 블록도로서, 제2 및 제3 잡음 제거기(220,240)도 같은 구성을 가지지만 여기서는 Y_in신호에 포함된 임펄스 잡음을 제거하는 제1 잡음제거기(200)에 대해서만 설명하기로 한다.

도 2에 있어서, 윈도우 발생기(202)는 다음과 같이 나타낼 수 있는 2개의 윈도우와 현재 입력샘플(Y[i][j])을 출력한다.

[수학식 2]

[수학식 3]

여기서, W_L과 W_M각각 큰 윈도우, 작은 윈도우라 부른다. 즉, L1 M1이다. 윈도우 발생기(202)에서 출력되는 큰 윈도우와 작은 윈도우의 구성샘플들은 반복/비반복 잡음 감소 모드신호(S)에 따라 달라진다. 이의 설명을 위하여, L₁=L₂=2, M₁=M₂=1의 예를 들어 보자.

즉, 비반복 잡음 감소모드일 때, 윈도우 발생기(202)에서 발생하는 5×5의 큰 윈도우(W_L)와 3×3의 작은 윈도우(W_M)는 다음과 같다.

[수학식 4]

[수학식 5]

그리고, 반복 잡음 감소모드일 때, 윈도우 발생기(202)에서 발생하는 5×5의 큰 윈도우(W_L)와 3×3의 작은 윈도우(W_M)는 다음과 같다.

[수학식 6]

[수학식 7]

여기서, Y_N[][]는 도 2에 도시된 바와 같이 본 발명의 잡음 감소기(200)에서 출력되는 신호 즉, 필터링된 신호를 나타낸다.

윈도우 발생기(202)의 상세 회로도는 도 3에 도시된 바와 같이, 복수개의 샘플딜레이(261-280)와 4개의 라인딜레이(281-284), 멀티플렉서(285)로 구성되어 있다. 여기서, 멀티플렉서(285)는 외부의 반복/비반복 잡음 감소 모드신호(S)에 따라 비반복 잡음 감소 모드일 때는 입력샘플(Y[i][j])을 선택하고, 반복 잡음 감소 모드일 때는 선택기(116)로부터 출력되는 최종출력신호(Y_N[i][j])를 선택한다. 그리고, D는 샘플딜레이를, H는 라인메모리를 각각 나타내고 있다.

제1 평균 및 편차 계산기(204)는 윈도우 발생기(202)에서 발생되는 큰 윈도우(W_L)의 각 샘플을 입력하여, 수학식 8에 의해 큰 윈도우(W_L)의 평균샘플값(A_L)을 구하고, 수학식 9에 의해 큰 윈도우(W_L)의 샘플들의 절대편차의 평균(D_L)을 계산한다.

[수학식 8]

[수학식 9]

제1 이상치 검출기(206)에서는 입력샘플(Y[i][j])과 큰 윈도우(W_L)의 평균샘플값(A_L)과의 절대차가, 소정의 파라미터(k)가 곱해진 절대편차의 평균(kD_L)보다 크면 즉, 이면, 입력샘플 Y[i][j]에 임펄스성분이 포함되어 있는 것으로 판단해서 제1 이상치 검출신호를 출력한다. 여기서, k는 잡음 감소 파라미터이다.

제2 평균 및 편차 계산기(208)는 윈도우 발생기(202)에서 발생하는 작은 윈도우(W_M)의 각 샘플을 입력하여, 수학식 10에 의해 작은 윈도우(W_M)의 평균샘플값(A_M)을 구하고, 수학식 11에 의해 작은 윈도우(W_M)의 샘플들의 절대편차의 평균(D_M)을 계산한다.

[수학식 10]

[수학식 11]

제2 이상치 검출기(210)에서는 입력샘플(Y[i][j])과 작은 윈도우(W_M)의 평균샘플값(A_M)과의 절대차가 파라미터(k)가 곱해진 절대편차의 평균(kD_M)보다 크면 즉, 이면, 입력샘플 Y[i][j]에 임펄스성분이 포함되어 있는 것으로 판단해서 제2 이상치 검출신호를 출력한다.

선택제어신호 발생기(212)에서는 제1 및 제2 이상치 검출기(206,210)에서 발생된 제1 및 제2 이상치 검출신호가 모두 발생되면 트리미드 평균 필터(214)의 출력을 선택하고, 그렇지 않으면 입력샘플 그대로 바이패스시키는 선택제어신호를 발생한다.

한편, 트리미드 평균 필터(214)에서는 윈도우 발생기(202)에서 발생하는 작은 윈도우(W_M)의 샘플을 다음의 수학식 12에 의해 트리밍시킨 후 남은 샘플들의 평균을 취해 출력신호 y_tr[i][j]를 출력한다.

[수학식 12]

여기서,이고,이고,은 트리밍되지 않은 샘플의 수 또는 이상치로서 판단되지 않은 샘플의 수를 나타낸다. 본 발명의 실시예에서는 작은 윈도우를 트리밍 윈도우로 사용하고 있으나 트리밍 윈도우의 크기는 가변될 수 있다.

선택기(216)에서는 선택제어신호 발생기(212)에서 발생하는 선택제어신호에 따라 즉, 제1 및 제2 이상치검출기(206,210)에서 모두 이상치가 검출될 때만 트리미드 평균 필터(214)의 출력 y_tr[i][j]을 선택하고, 그렇지 않으면 윈도우 발생기(202)에서 출력되는 입력샘플(Y[i][j])을 그대로 바이패스시켜 출력신호(Y=Y_N[i][j])를 출력한다.

이 출력신호(Y=Y_N[i][j])는 윈도우 발생기(202)에 피드백 입력함과 동시에 콘트라스트 개선기(300)에 출력한다.

도 4는 도 1에 도시된 콘트라스트 개선기(300)의 상세 블록도이다.

도 4에 있어서, 프레임 히스토그램 계산기(302)는 도 1에 도시된 제1 잡음 감소기(200)로부터 출력되는 루미넌스신호(Y)를 입력하여 1 화면 단위로 히스토그램을 계산한다. 즉, 프레임 영상의 그레이 레벨 분포도를 계산한다. 화면 단위는 필드도 될 수 있으나 여기서는 프레임으로 한다. 이때, 입력 영상신호 {Y}는 {X₀,X₁,...,X_L-1}로 나타내어지는 L개의 이산 레벨로 이루어져 있다.

프레임 평균 계산기(304)는 1 프레임 단위로 제1 잡음 감소기(200)로부터 출력되는 루미넌스신호의 평균레벨(X_m)을 계산한다. 이때, X_m {X₀,X₁,...,X_L-1}이다.

분할기(306)는 프레임 히스토그램 계산기(302)에서 계산된 그레이 레벨 분포도를 프레임 평균 계산기(304)에서 계산된 평균레벨(X_m)을 근거로하여 소정수(여기서는 2개)의 서브영상 {X}_L,{X}_U으로 분할하여 2개의 서브영상의 확률밀도함수()를 출력한다. 이 확률밀도함수()는 식(13) 및 식(14)으로 계산할 수 있다.

[수학식 13]

, for k=0,1,...,m

[수학식 14]

, for k=m+1,m+2,...,L-1

여기서, L은 레벨수이고,는 서브영상 {X}_L에서 k번째 그레이 레벨(X_k)의 확률이고,는 서브영상 {X}_U에서 k번째 그레이 레벨(X_k)의 확률이고, n_k ^L,n_k ^U는 각 서브영상에서 이 레벨이 나타나는 횟수를 나타내고, n_L,n_U은 서브영상 {X}_L, 서브영상 {X}_U에서각각의 전체 샘플수를 나타낸다.

제1 CDF 계산기(308)는 분할기(306)로부터 출력되는 모든 샘플이 평균레벨(X_m) 이하인 서브영상(이하 제1 서브영상이라고 함)의 확률밀도함수()를 입력하여 수학식 15를 이용하여 누적밀도함수()를 계산한다.

[수학식 15]

제2 CDF 계산기(310)는 분할기(306)로부터 출력되는 모든 샘플이 평균레벨(X_m) 보다 큰 서브영상(이하 제2 서브영상이라고 함)의 확률밀도함수()를 입력하여 수학식 16을 이용하여 누적밀도함수()를 계산한다.

[수학식 16]

CDF 메모리(312)에서는 제1 및 제2 CDF 계산기(308,310)에서 계산된 누적밀도함수(,)를 동기신호(SYNC)에 따라 프레임단위로 갱신하고, 갱신되는 동안에 이전에 저장된 한 프레임전의 누적밀도함수(,)를 제1 및 제2 맵퍼(316,318)에 공급한다. 여기서, 동기신호는 화면단위가 필드이면 필드 동기신호가 되고, 프레임이면 프레임 동기신호가 되고, CDF 메모리(312)는 버퍼로서 사용된다.

한편, 밝기 보상기(314)는 프레임 평균 계산기(304)에서 출력되는 평균레벨(X_m)을 입력하여 수학식 17에 도시된 바와 같이 콘트라스트 개선기(300)에 입력되는 신호의 평균밝기에 따른 보정치(△)를 평균레벨(X_m)에 가산하여 보상된 평균레벨(B_m)을 출력한다.

[수학식 17]

즉, B_m을 보상된 평균레벨이라고 하고, △은 평균밝기에 따른 소정의 보정함수에 의해 얻어지는 보정치라고 하면, 이 보정된 평균레벨(B_m)은 평균레벨(X_m)에 보정치(△)를 가산한 결과가 된다. 이때, B_m {X₀,X₁,...,X_L-1}이다.

이 보정치(△)는 도 5a 및 도 5b에 도시된 바와 같은 보정함수에 의해 결정된다. 본 발명은 도 5a 및 도 5b에 도시된 보정함수의 예에 국한되는 것이 아니고 다른 응용예가 있을 수 있다.

도 5a 및 도 5b에 도시된 바와 같은 보정함수에 따른 보정치에 의해 개선된 신호(Y_o)의 밝기를 조절하게 된다. 즉. 평균레벨(X_m)이 아주 작으면 즉, 아주 어두운 영상이면 0보다 큰 보정치(△)를 평균레벨(X_m)에 가산하여 본 발명에서 제안하고 있는 평균-분리 히스토그램 등화하면 개선된 신호(Y_o)의 평균밝기가 밝아지게 된다.

또한, 평균레벨(X_m)이 아주 크면 즉, 아주 밝은 영상이면 0보다 작은 보정치(△)를 평균레벨(X_m)에 가산하여 본 발명에서 제안하고 있는 평균-분리 히스토그램 등화하면 개선된 신호(Y_o)의 평균밝기가 어두워지게 된다. 따라서, 평균레벨(X_m)에 따라 소정의 적절한 보정치(△)에 의해 보상된 평균레벨(B_m)을 이용하여 평균-분리 히스토그램 등화를 하면 입력 영상의 화질을 크게 개선시킬 수 있다.

도 6a 및 도 6b는 도 5a 및 도 5b에 도시된 밝기 보정함수에 따른 보정치(△)가 가산된 보상된 평균레벨(B_m)과 평균레벨(X_m)과의 관계를 보인 도면이다.

한편, 도 4에 도시된 제1 맵퍼(316)는 제1 CDF 계산기(308)에서 계산된 누적밀도함수(c_L(X_k)), 제1 잡음 감소기(200)로부터 출력되는 신호(X_k), 프레임 평균 계산기(304)에서 계산된 평균레벨(X_m)과 밝기 보상기(314)로부터 출력되는 보상된 평균레벨(B_m)을 입력하여 제1 서브영상의 샘플들 {X}_L을 그 누적밀도함수에 따라 0에서 B_m까지의 그레이 레벨로 맵핑한다.

제2 맵퍼(318)는 제2 CDF 계산기(310)에서 계산된 누적밀도함수(c_U(X_k)), 제1 잡음 감소기(200)로부터 출력되는 신호(X_k), 프레임 평균 계산기(304)에서 계산된 평균레벨(X_m)과 밝기 보상기(314)로부터 출력되는 보상된 평균레벨(B_m)을 입력하여 제2 서브영상의 샘플들 {X}_U을 그 누적밀도함수에 따라 B_m'에서 X_L-1까지의 그레이 레벨로 맵핑한다.

제1 및 제2 맵퍼(316,318)에서 맵핑되는 출력은 수학식 18로 나타내어지고, B_m'는 수학식 19로 나타내어진다.

[수학식 18]

[수학식 19]

여기서, B_m'는 보상된 평균레벨(B_m)보다 높은 영역에서 맵핑되는 첫번째 그레이 레벨을 나타낸다.

따라서, 위 수학식 18은 입력 샘플들이 평균레벨(X_m)보다 같거나 작으면 (0,B_m)에 맵핑시킨 결과이고, 입력 샘플들이 평균레벨(X_m)보다 크면 (B_m',X_L-1)에 맵핑시킨 결과이다.

또한, 보정치가 0보다 크면(△ 0), 등화된 출력(Y_o)이 밝아질 것이고, 보정치가 0보다 작으면(△ 0), 등화된 출력(Y_o)이 어두워질 것이다. △가 증가할수록 낮은(lower) 영역의 다이나믹 범위는 개선될 것이고, △가 감소할수록 높은(upper) 영역의 다이나믹 범위는 개선될 것이다. 평균레벨(X_m)에 의존하는 소정의 적절한 보상된 평균레벨(B_m)은 입력영상의 화질을 크게 개선시킨다.

비교기(320)는 제1 잡음 감소기(200)로부터 출력되는 신호(X_k)와 프레임 평균 계산기(304)에서 출력되는 평균레벨(X_m)을 비교하여 선택제어신호를 발생한다.

제1 선택기(322)는 선택제어신호에 따라 제1 잡음 감소기(200)로부터 출력되는 신호(X_k)가 평균레벨(X_m)이하이면 제1 맵퍼(316)를 선택하고, 그렇지 않으면 제2 맵퍼(318)를 선택한다.

여기서, 제1 및 제2 맵퍼(316,318)에 입력되는 신호(X_k)는 CDF 메모리(312)로부터 출력되는 누적밀도함수에 비해서 다음 프레임의 신호이다.

따라서, CDF 메모리(312)로부터 출력되는 누적밀도함수와 동일 프레임의 신호를 제1 및 제2 맵퍼(316,318)에 입력시키기 위하여 제1 잡음 감소기(200)로부터 출력되는 신호를 1프레임 지연하는 프레임 메모리가 더 구성될 수 있다. 그러나, 인접프레임간에는 높은 상관성을 가진다는 특성을 이용하여 프레임 메모리를 생략함으로써 하드웨어를 감소시킨다.

또한, 프레임 히스토그램 계산기(302)와 CDF 계산기(308,310)를 별도로 사용하지 않고, 프레임 히스토그램 계산기(302)없이 CDF 계산기(308,310)에서 분할된 영상신호의 그레이 레벨 분포를 계산하여 이를 근거로 하여 CDF를 계산할 수 있다.

한편, 감산기(324) 내지 가산기(334)는 개선된 신호(Y_o)의 이득을 조절하는 기능을 수행한다.

여기서, 이득 제어의 기본개념은 평균-분리 히스토그램 등화를 이용하여 콘트라스트 개선시 입력신호(Y)의 최대 그레이 레벨의 변화를 콘트라스트 개선 정도에 따라 제한하기 위한 것이다.

우선, 입력신호(Y=X_k)와 개선된 신호(Y_o)사이의 관계는 아래 식(20) 또는 식(21)로 나타낼 수 있다.

[수학식 20]

또는,

[수학식 21]

여기서, △_k는 입력 샘플이 X_k일 때, 평균-분리 히스토그램 등화에 의해 만들어지는 변화량(개선 정도) 즉, 입력신호(Y=X_k)의 레벨과 평균-분리 히스토그램 등화에 의해 새로운 그레이 레벨로 맵핑된 레벨(Y_o)과의 차이를 말한다.

히스토그램 등화에 의한 과도한 개선을 막기 위하여, 본 발명에서는 변화량 △_k는 다음과 같이 제한한다.

[수학식 22]

△_k 1· g(X_k)

여기서, g(X_k)를 최대 한계 함수(maximum bounding function)로 정의하며, 이 g(X_k)는 입력신호(Y=X_k)의 함수이고, 항상 양의 값이고, 즉, g(X_k) 1 0 이고,(1 0)는 이득 제어 파라미터이다.

위 수학식 22를, 동등한 식으로서 다음 수학식 23과 같이 나타낼 수 있다.

[수학식 23]

-· g(X_k) 1 △_i1· g(X_k)

위 수학식 22에 도시된 변화량(△_k)을 제한하는 개념은 웨버의 비(Weber's ratio)와 관련되어 있다. 사실, g(X_k) = X_k라고 하면 위 수학식 22로부터 다음과 같은 수학식 24를 얻을 수 있다.

[수학식 24]

여기서,가 웨버의 비에 대응되는 양이다. 이 웨버의 비는, X₁가X₁만큼 변화하고, X₂가X₂만큼 변화할 때 인간은 그 변화 정도가 동일하다고 느낀다는 것을 의미하는 실험적인 사실이다.

따라서, 본 발명에 적용되는 이득 조절 개념은 웨버의 비를 근거로 하여 밝기 보상기능을 갖는 평균-분리 히스토그램을 이용하여 개선된 신호의 이득 즉, 개선 정도를 제어하는 것이다.

따라서, 도 4에 도시된 감산기(324)는 제1 선택기(322)로부터 출력되는 개선된 신호(Y_o)로부터 제1 잡음 감소기(200)로부터 출력되는 입력신호(Y=X_k)를 감산해서 밝기 보상기능을 갖는 평균-분리 히스토그램 등화에 의해 만들어진 변화량(△_k)을 구한다.

이득특성 결정기(326)는 입력신호(X_k)의 함수인 최대 한계 함수(g(X_k))를 이용하여 입력신호(X_k)의 개선을 제한한다.

예를 들어, g(X_k) = K1이고, 이 K1는 상수일 때, 이것은 입력 그레이 레벨값에 무관하게 입력 개선을 동일한 양만큼 제한하며, 최대 한계 함수는(여기서, a는 상수) 또는(여기서, a는 상수)와 같은 형태가 될 수 있으며, 이것은 입력 그레이 레벨값에 따라 입력 영상의 개선되는 양을 달리 제한하게 된다.

제2 선택기(328)는 입력신호(X_k)와 프레임 평균 계산기(304)에서 출력되는 평균레벨(X_m)을 비교하여 입력신호(X_k)가 평균레벨(X_m) 이하이면 제1 이득 제어파라미터( _L)를 선택하고, 그렇지 않으면 제2 이득 제어파라미터( _U)를 선택한다. 여기서, 제1 이득 제어파라미터( _L)는 제1 서브영상신호를 위한 파라미터이고, 제2 이득 제어파라미터( _U)는 제2 서브영상신호를 위한 파라미터이다.

여기서, 제1 및 제2 이득 제어 파라미터( _L, _U)는 각 서브영상별로 이득 제어 파라미터가 주어지는 것과는 달리 입력신호에 대해 동일한 값으로 주어질 수도 있다.

승산기(330)는 이득특성 결정기(326)에서 출력되는 최대 한계 함수(g(X_k))값과 제2 선택기(328)에 의해 선택된 이득 제어 파라미터()를 승산하여 한계값(·g(X_k))을 출력한다. 여기서, 한계값· g(X_k)는 본 발명의 이득 제어의 특성이다.

리미터(332)는 감산기(324)로부터 출력되는 변화량(△_k)을 승산기(330)로부터 출력되는 한계값(·g(X_k))과 비교하여 변화량(△_k)을 제한하여 식(25)와 같은 제한된 변화량(△_k')을 출력한다.

[수학식 25]

즉, 변화량(△_k)의 절대값이·g(X_k)이하이면 그대로 변화량(△_k)을 제한된 변화량(△_k')으로 사용하고, 변화량(△_k)이·g(X_k)보다 크면·g(X_k)로 제한하고, 변화량(△_k)이 -·g(X_k)보다 작으면 -·g(X_k)로 제한해서 개선된 신호(Y_o)의 이득을 제어한다.

가산기(334)는 입력신호(X_k)와 리미터(332)에서 출력되는 제한된 변화량(△_k')을 가산하여 아래 수학식 26에 도시된 바와 같은 출력신호(Y_H)를 출력한다.

따라서, 콘트라스트 개선기(300)의 최종 출력신호(Y_H)는 다음과 같이 나타낼 수 있다.

[수학식 26]

도 7은도 1에 도시된 로컬 콘트라스 개선기(400)의 상세 블럭도이다.

도 7에 있어서, 도 1에 도시된 콘트라스트 개선기(300)의 출력(Y_H)을 입력하는 MN 윈도우 발생기(402)는 다음 수학식 27과 같이 표현할 수 있는 MN 윈도우(W)를 발생하여 MN 저역통과필터(LPF:404)에 출력한다.

[수학식 27]

W₁₁,W₁₂,...,W_1N

W = W₂₁,W₂₂,...,W_2N

W_M1,W_M2,...,W_MN

또한, MN 윈도우(W)의 중심라인의 중심샘플(x)을 감산기(406) 및 가산기(414)에 입력한다.

여기서, 중심라인의 중심샘플(x)이 콘트라스트를 향상하고자 하는 입력샘플이다.

M=N=3인 경우의 MN 윈도우 발생기(402)의 상세 회로도는 도 8에 도시되어 있다. 도 8에 도시된 D는 샘플지연기를 나타내고, H는 라인메모리를 각각 나타내고 있다.

따라서, 도 7에 도시된 MN LPF(404)의 출력신호(m)는 아래 수학식 28과 같이 나타낼 수 있다.

[수학식 28]

여기서, b_ij는 기설정된 계수이고,이 MN LPF(404)의 임펄스 응답에 해당한다.

감산기(406)는 중심 샘플값(x)에서 MN LPF(404)의 출력신호(m)를 감산한다. 절대치회로(408)는 감산기(406)의 출력을 절대값으로 변환하고, 가중치회로(410)는 절대치회로(408)의 출력에 대해 소정의 가중함수 f(x-m)에 의해 가중된 값을 출력한다. 제1 승산기(412)는 소정의 파라미터()와 가중치회로(410)의 출력을 승산한다.

제2 승산기(414)는 감산기(406)의 출력과 제1 승산기(412)의 출력을 승산해서 승산결과 f(x-m)(x-m)를 출력하고, 가산기(416)는 이 승산결과와 MN 윈도우 발생기(402)의 중심샘플(x)을 가산한다.

이때, MN 윈도우 발생기(402)의 중심샘플(x)과 MN LPF(404)의 출력신호(m)와의 차는 사람이 시각적으로 느끼는 콘트라스트 즉, 로컬 콘트라스트로 정의할 수 있다.

다시 말해x-m값이 큰 곳은 하이 콘트라스트,x-m값이 작은 곳은 로우 콘트라스트를 가진 영역이라 할 수 있다.

이와 같이 정의되는 로컬 콘트라스트에 따라 다음과 같이 로컬 콘트라스트를 향상시킨다.

즉,x-m을 f(x-m)만큼 증폭하여 원신호(x)에 가산하므로써 가산기(416)의 출력(Y')는 다음 수학식 29와 같이 주어진다.

[수학식 29]

여기서, 함수 f()는 가중함수로x-m의 함수이다. 가중함수를 적절히 선택함으로써 다양한 형태의 로컬 콘트라스트 개선 특성을 실현할 수 있다. 또한,는 전체적인 로컬 콘트라스트 개선량을 조절하는 파라미터이다.

예를 들면, 만약 f(x-m) = 0 이면 Y' = x 즉, 콘트라스트 개선 효과가 없게 된다. 만약x-mT 일 때 f(x-m) = K2 이고,x-mT 일 때 f(x-m) = 0 으로 주어지면, 단 여기서, T, K2는 상수이고, 위 식(29)로부터 로컬 콘트라스트가 작은 영역에서는, 즉,x-mT 인 영역에서는 그 로컬 콘트라스트를 K2배 증폭하고, 상기 로컬 콘트라스트가 이미 크다고 판단되는 영역에서는 입력 샘플을 바이패스시키는 적응적인 로컬 콘트라스트 개선을 행하게 된다.

도 9는x-m에 따라 로컬 콘트라스트의 가중치를 결정하는 가중함수의 일 예들로서, (a),(b)와 같이 가중함수를 사용해서 다양한 콘트라스트 개선 특성을 얻을 수 있다.

한편, 도 1에 도시된 칼라 보상기(500)를 설명하기 전 칼라 보상 방법에 대하여 도 10 및 도 11을 결부시켜 설명하기로 한다.

칼라신호 C = (R,G,B)와 위 수학식 1로부터 루미넌스신호 Y=a₁R+a₂G+a₃B로 주어지고, Y는 앞서 설명한 콘트라스트 개선기(300) 및 로컬 콘트라스트 개선기(400)를 통해 Y'로 변화한다. 이때, Y가 Y'로 변화한 것에 따라 최초 칼라신호 C=(R,G,B)를 적절히 변화시키고자하는 것이 칼라보상의 목적이다.

본 발명의 칼라 보상의 기본적인 개념은 주어진 칼라를 (R,G,B)공간에서 그 칼라 방향으로 변화시킨다는 것이다.

우선, Y = a₁R + a₂G + a₃B 에서, 일정한 Y값을 갖는 (R,G,B)들은 (R,G,B)공간에서 평면을 형성한다. 즉, Y = a₁R + a₂G + a₃B 인 평면상에 놓인 모든 칼라신호는 동일한 루미넌스 값을 가진다. Y에서 Y'로 루미넌스가 변화하는 것은 주어진 칼라 C가 도 10에 도시된 바와 같이 Y'평면상의 한 위치로 이동된다는 것을 내포한다. 이때, 본 발명에서는 C와 C'는 같은 칼라 방향을 가진다고 가정하고, 여기서, C'=(R',G',B'), 이것은 직선(OC)이 직선(OC')과 일치한다는 것을 의미한다. 따라서, Y'평면상의 보상된 칼라 C'는 직선(OC)과 Y'평면의 교점을 찾는 것에 의해 얻어진다. 요약하면, 도 10에 도시된 원래의 칼라 신호 C는 그 루미넌스값이 Y에서 Y'로 바뀔 때 새로운 칼라신호 C'로 맵핑되며, 이것은 직선 OC와 Y'평면의 교점이다.

이제, C'를 구하기 위하여, (l,m,n)를 주어진 칼라 C의 방향 코사인(directional cosine)이라고 정의하고, 이는 다음 수학식 30과 같이 주어진다.

[수학식 30]

l = R/r, m = G/r, n=B/r

여기서,이다.

유사하게, 출력 칼라 신호 C' = (R',G',B')의 방향 코사인(l',m',n')은 수학식 31과 같이 나타낼 수 있다.

[수학식 31]

l' = R'/r', m' = G'/r', n'= B'/r'

여기서,이다. 이 두가지 칼라가 동일한 칼라 방향을 가지도록 하기 위해서, 다음 수학식 32 또는 수학식 33과 같은 관계가 성립하여야 한다.

[수학식 32]

l = l', m = m', n= n'

[수학식 33]

R'/r'=R/r, G'/r'=G/r, B'/r'=B/r

따라서,

[수학식 34]

[수학식 35]

[수학식 36]

위 수학식 34, 수학식 35 그리고 수학식 36에서 주어진 관계를 Y' = a₁R' + a₂G' + a₃B'에 대입하면,

[수학식 37]

[수학식 38]

[수학식 39]

이다.

그러므로, 다음 수학식 40과 같은 결과를 얻는다.

[수학식 40]

한편, 수학식 34-수학식 36는 수학식 40의 결과를 이용하면 아래 수학식 41-수학식 43으로 나타낼 수 있다.

[수학식 41]

[수학식 42]

[수학식 43]

결론적으로, C'는 다음과 같이 얻을 수 있다.

[수학식 44]

[수학식 45]

여기서, q=Y'/Y이고, 이것은 원래의 루미넌스 신호와 결과 루미넌스 신호 사이의 비이다. 이것은 루미넌스의 변화의 비는 칼라의 변화의 비와 같다는 것을 의미하므로 본 발명에서는 루미넌스의 변화에 따라 칼라값을 변화시켜 칼라 보상을 행한다.

위 수학식 45의 결과를 이용하여 다른 칼라 시스템의 칼라 보상도 쉽게 행할 수 있다. 즉, 예를 들어, 수학식 1과 같이 주어진 (Y,U,V)신호는 위 수학식 45에 주어진 칼라보상의 결과로서 다음 수학식 46-수학식 51에 도시된 바와 같이 (qY,qU,qV)로 변환되어야 한다.

[수학식 46]

[수학식 47]

[수학식 48]

그리고,

[수학식 49]

[수학식 50]

[수학식 51]

이제, 상술한 화질 개선 방법에 의한 칼라 포화(saturation)를 막기 위하여, 다음과 같이 칼라 보상을 행한다.

루미넌스 비는 q로 주어지고, 도 11에 도시된 보상 라인 (R',G',B')=q(R,G,B)에 의해 칼라 보상을 할 경우, b(=Max/q)레벨과 최대(Max)레벨사이의 칼라신호는 최대값(Max)으로 보상되고, 이것은 포화됨을 내포한다. 왜냐하면 b와 Max사이의 칼라는 상술한 보정방법에 의하면 결과적으로 Max로 맵핑되어 서로 구별이 되지 않기 때문이다.

이 칼라 포화를 막기 위해서, 보상라인 (R',G',B')=q(R,G,B)을 a(=b)레벨과 최대(Max)레벨사이의 칼라신호를 위하여 보상라인 (R',G',B')=A(R,G,B)+K 으로 근사한다. 여기서, 파라미터()는 0 11 1이고, A와 K는 식 (52) 및 식(53)과 같이 나타낼 수 있다.

[수학식 52]

그리고,

[수학식 53]

도 12는 도 1에 도시된 칼라 보상기(500)의 상세 회로도이다.

도 12에 있어서, 연산기(502)는 도 1에 도시된 제1 잡음 감소기(200)로부터 출력되는 Y신호와 로컬 콘트라스트 개선기(400)로부터 출력되는 Y'신호간의 비(q) 즉, Y'/Y를 연산한다.

제1 승산기(504)는 도 1에 도시된 제2 잡음 감소기(220)로부터 출력되는 U신호와 연산기(502)로부터 출력되는 비(q)를 승산해서 U'신호를 출력한다.

제2 승산기(506)는 도 1에 도시된 제3 잡음 감소기(240)로부터 출력되는 V신호와 연산기(502)로부터 출력되는 비(q)를 승산해서 V'신호를 출력한다.

도 13은 도 1에 도시된 칼라 보상기(500)의 다른 상세 회로도이다.

도 13에 있어서, 연산기(512)는 도 1에 도시된 제1 잡음 감소기(200)로부터 출력되는 Y신호와 로컬 콘트라스트 개선기(400)로부터 출력되는 Y'신호간의 비(q) 즉, Y'/Y를 연산한다.

제1 근사치 조정기(514)와 제2 근사치 조정기(516)는 도 11에 도시된 근사화된 보상라인으로 칼라 포화를 막기 위한 것이다.

제1 근사치 조정기(514)는 도 1에 도시된 제2 잡음 감소기(220)로부터 출력되는 U신호, 연산기(512)로부터 출력되는 비(q), 파라미터()를 입력해서 도 11에 도시된 바와 같이 입력되는 U신호가 최소레벨에서 a(=b)레벨이면 보상라인 (R',G',B')=q(R,G,B)에 의해 보상된 U'신호를 출력하고, 입력되는 U신호가 a레벨에서 최대(Max)레벨이면 근사화된 보상라인 (R',G',B')=A(R,G,B)+K에 의해 보상된 U'신호를 출력한다.

이때, 파라미터()의 값에 의해 보상라인 (R',G',B')=q(R,G,B)에 의해 보상할 수도 있고, 근사화된 보상라인 (R',G',B')=A(R,G,B)+K에 의해 보상할 수도 있다. 즉,=1이면 보상라인 (R',G',B')=q(R,G,B)에 의해 보상하고, 01이면 최소레벨에서 a(=b)레벨의 U,V신호는 보상라인 (R',G',B')=q(R,G,B)에 의해 보상하고, a레벨에서 최대(Max)레벨의 U,V신호는 근사화된 보상라인 (R',G',B')=A(R,G,B)+K에 의해 보상한다.

제2 근사치 조정기(516)는 도 1에 도시된 제3 잡음 감소기(240)로부터 출력되는 V신호, 연산기(512)로부터 출력되는 비(q), 파라미터()를 입력해서, 입력되는 V신호가 최소레벨에서 a레벨이면 보상라인 (R',G',B')=k(R,G,B)에 의해 보상된 V'신호를 출력하고, 입력되는 V신호가 a레벨에서 최대(Max)레벨이면 근사화된 보상라인 (R',G',B')=A(R,G,B)+K에 의해 보상된 V'신호를 출력한다.

따라서, 본 발명은 영상신호의 화질 개선에 관련된 광범위한 분야에 응용될 수 있다. 즉, 방송기기, 레이더 신호 처리 시스템, 의용공학, 가전제품등에 응용될 수 있다.

상술한 바와 같이, 입력영상의 평균밝기에 따른 보정치를 고려하고, 과도한 개선을 막기 위한 이득조절기능을 갖는 평균-분리 히스토그램 등화를 이용하는 본 발명은 종래의 히스토그램 등화에서 발생하는 갑작스런 밝기 변화와 아티펙트를 효과적으로 줄여서 콘트라스트를 개선하면서 입력영상의 화질을 크게 개선시킨다.

또한, 본 발명은 이중의 임펄스 검출방법을 통하여 그 신뢰도를 높임으로써 임펄스잡음을 효과적으로 제거하여 화질을 개선하는 효과와, 로컬 콘트라스트의 개선을 통하여 화질 향상 효과가 있다. 게다가, 본 발명은 콘트라스트 개선을 위한 소정처리에 의해 루미넌스가 변화했을 때 그 변화에 따라 칼라값을 변화시킴으로써 왜곡 없는 칼라신호를 제공할 수 있는 효과가 있다.

Claims

입력되는 영상신호에 대해 소정의 영상처리를 행하여 화질을 개선하는 회로에 있어서:

입력되는 루미넌스신호와 칼라신호 각각에 대해 임펄스를 검출하고, 임펄스가 검출되면 소정 크기의 윈도우의 트리미드된 평균을 출력하고, 그렇지 않으면 입력신호 그대로 바이패스하는 잡음 감소수단;

상기 잡음 감소수단으로부터 출력되는 화면단위의 루미넌스신호를 그것의 평균값을 중심으로 분할된 서브 영상의 히스토그램을 얻어서 독립적으로 등화하여 개선된 루미넌스신호를 출력하는 콘트라스트 개선수단;

상기 콘트라스트 개선수단으로부터 출력되는 루미넌스신호에 대한 입력 샘플값과 입력 샘플을 포함한 소정 크기의 윈도우내의 샘플들을 저역필터링한 값과의 차로서 정의되는 로컬 콘트라스트를 검출하여 검출된 로컬 콘트라스트에 따라 입력 샘플값을 적응적으로 가중하여 변화된 루미넌스신호를 출력하는 로컬 콘트라스트 개선수단; 및

상기 변화된 루미넌스 신호에 따라 상기 잡음 감소수단으로부터 출력되는 칼라신호를 보상하는 칼라 보상수단을 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
제1항에 있어서, 입력되는 RGB신호를 루미넌스신호와 칼라신호로 변환하여 상기 잡음 감소수단으로 출력하는 제1 칼라 변환수단; 및

상기 로컬 콘트라스트 개선수단으로부터 출력되는 루미넌스신호와 상기 칼라보상수단으로부터 출력되는 보상된 칼라신호를 R'G'B'신호로 출력하는 제2 칼라 변환수단을 더 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
제2항에 있어서, 상기 제1 칼라 변환수단은 입력되는 RGB신호를 Y,U,V신호로 변환함을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
제2항에 있어서, 상기 제1 칼라 변환수단은 입력되는 RGB신호를 Y,R-Y,B-Y신호로 변환함을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
제2항에 있어서, 상기 제1 칼라 변환수단은 입력되는 RGB신호를 Y,I,Q신호로 변환함을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
제1항에 있어서, 상기 잡음 감소수단은 상기 루미넌스신호와 칼라신호 각각에 대하여 임펄스잡음을 감소시키는 복수개의 잡음 감소기를 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
제1항에 있어서, 상기 잡음 감소수단은

입력되는 루미넌스신호에 포함된 임펄스잡음을 감소시키는 제1 잡음 감소기;

입력되는 두가지의 칼라신호 중 하나를 선택하는 선택기;

상기 선택기에 의해 선택된 칼라신호에 포함된 임펄스잡음을 감소시키는 제2 잡음 감소기; 및

상기 제2 잡음 감소기에서 잡음 감소된 칼라신호를 분리하는 분리기를 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
제6항에 있어서, 상기 잡음 감소수단의 각 잡음 감소기는

입력신호를 포함하는 서로 다른 소정크기의 복수개의 윈도우를 발생하는 윈도우 발생기;

각 윈도우의 평균 샘플값과 샘플들의 절대편차의 평균을 검출해서 입력신호가 이상치임을 검출하는 복수개의 이상치 검출기;

상기 복수개의 이상치 검출기에서 모두 입력신호가 이상치로 검출되면 선택제어신호를 선택제어신호 발생기;

소정 크기의 트리밍 윈도우를 이용하여 입력신호를 트리밍해서 트리미드된 평균을 출력하는 트리미드 평균 필터; 및

상기 선택제어신호에 따라 상기 입력신호에 임펄스성분이 존재하면 상기 트리미드된 평균을 출력신호로서 출력하고, 그렇지 않으면 입력신호를 그대로 출력신호로서 출력하는 선택기를포함함을 특징으로 화질 개선 회로.
제8항에 있어서, 상기 윈도우 발생기는 반복/비반복 잡음 감소 모드신호에 따라 반복 잡음 감소 모드에서는 상기 입력신호를 출력신호로 대체한 후 다음 입력신호를 위한 복수개의 윈도우를 발생함을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
제8항에 있어서, 상기 윈도우 발생기는 입력신호를 포함하는 서로 다른 크기의 제1 윈도우와 제2 윈도우를 발생함을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
제9항에 있어서, 상기 복수개의 이상치 검출기는

입력신호와 제1 윈도우의 평균샘플값과의 절대차가, 소정의 잡음 감소를 위한 파라미터가 곱해진 제1 윈도우의 절대편차의 평균보다 크면 입력신호에 임펄스성분이 포함되어 있는 것으로 판단해서 제1 이상치 검출신호를 출력하는 제1 이상치 검출기; 및

입력신호와 제2 윈도우의 평균샘플값과의 절대차가 소정 의 잡음 감소를 위한 파라미터가 곱해진 제2 윈도우의 절대편차의 평균보다 크면 입력신호에 임펄스성분이 포함되어 있는 것으로 판단해서 제2 이상치 검출신호를 출력하는 제2 이상치 검출기를 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
제8항에 있어서, 상기 트리밍 윈도우는 상기 복수개의 윈도우 중 하나의 윈도우를 사용함을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
제1항에 있어서, 상기 콘트라스트 개선수단은

상기 잡음 감소수단으로부터 출력되는 잡음 감소된 루미넌스신호를 화면단위로 입력하여 그레이 레벨 분포도를 계산하는 제1 계산수단;

상기 잡음 감소된 루미넌스신호를 화면단위로 입력하여 평균레벨을 계산하는 제2 계산수단;

계산된 화면단위의 그레이 레벨 분포도를 상기 평균레벨에 따라 소정수의 서브영상으로 분할하고 서브영상별로 누적밀도함수를 계산하는 제3 계산수단; 및

상기 잡음 감소된 루미넌스신호를 상기 서브영상별로 계산된 누적밀도함수값에 따라 그레이 레벨로 맵핑하여 개선된 루미넌스신호를 출력하는 출력수단을 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
제13항에 있어서, 상기 화면단위는 프레임단위이고, 소정수는 2임을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
제13항에 있어서, 상기 제3 계산수단에서 계산된 누적밀도함수와 동일 프레임의 신호를 상기 출력수단에 입력시키기 위하여 상기 잡음 감소된 루미넌스신호를 화면단위로 지연하는 화면메모리를 더 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
제13항에 있어서, 상기 제3 계산수단에서 계산된 상기 누적밀도함수를 화면단위로 갱신하고, 갱신되는 동안 저장된 누적밀도함수값을 상기 출력수단에 공급하는 버퍼를 더 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
제13항에 있어서, 상기 출력수단은

상기 잡음 감소된 루미넌스신호가 평균레벨이하의 제1 서브영상이면 이에 대응하는 누적밀도함수값에 따라 제1 범위의 그레이 레벨로 맵핑하는 제1 맵퍼;

상기 잡음 감소된 루미넌스신호가 평균레벨보다 큰 제2 서브영상이면 이에 대응하는 누적밀도함수값에 따라 제2 범위의 그레이 레벨로 맵핑하는 제2 맵퍼;

상기 잡음 감소된 루미넌스신호와 상기 평균레벨을 비교해서 선택제어신호를 발생하는 비교기; 및

상기 선택제어신호에 따라 상기 잡음 감소된 루미넌스신호가 제1 서브영상이면 제1 맵퍼를 선택하고, 그렇지 않으면 제2 맵퍼를 선택하는 선택기를 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
제15항에 있어서, 상기 출력수단은

상기 화면메모리로부터 출력되는 루미넌스신호가 평균레벨이하의 제1 서브영상이면 이에 대응하는 누적밀도함수값에 따라 제1 범위의 그레이 레벨로 맵핑하는 제1 맵퍼;

상기 화면메모리로부터 출력되는 루미넌스신호가 평균레벨보다 큰 제2 서브영상이면 이에 대응하는 누적밀도함수값에 따라 제2 범위의 그레이 레벨로 맵핑하는 제2 맵퍼;

상기 화면메모리로부터 출력되는 루미넌스신호와 상기 평균레벨을 비교해서 선택제어신호를 발생하는 비교기; 및

상기 선택제어신호에 따라 상기 화면메모리로부터 출력되는 루미넌스신호가 제1 서브영상이면 제1 맵퍼를 선택하고, 그렇지 않으면 제2 맵퍼를 선택하는 선택기를 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
제13항에 있어서, 상기 콘트라스트 개선수단은

소정의 보정함수에 따른 보정치를 상기 평균레벨에 가산하여 보상된 평균레벨을 출력하는 밝기 보상수단을 더 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
제19항에 있어서, 상기 밝기 보상수단은 상기 평균레벨이 아주 작으면 제로보다 큰 보정치를 상기 평균레벨에 가산하고, 상기 평균레벨이 아주 크면 제로보다 작은 보정치를 평균레벨에 가산하여 보상된 평균레벨을 출력함을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
제19항에 있어서, 상기 출력수단은

상기 잡음 감소된 루미넌스신호가 상기 평균레벨 이하이면 이에 해당하는 서브영상의 누적밀도함수에 따라 최소 그레이 레벨에서 보상된 평균레벨(B_m)까지의 그레이레벨로 맵핑하는 제1 맵퍼;

상기 루미넌스신호가 평균레벨 보다 크면 이에 해당하는 서브영상의 누적밀도함수에 따라 B_m'에서 최대 그레이 레벨(X_L-1)까지의 그레이 레벨로 맵핑하되, 여기서 B_m'은인 제2 맵퍼;

상기 잡음 감소된 루미넌스신호와 상기 평균레벨을 비교해서 선택제어신호를 발생하는 비교기; 및

상기 선택제어신호에 따라 상기 잡음 감소된 루미넌스신호가 제1 서브영상이면 제1 맵퍼를 선택하고, 그렇지 않으면 제2 맵퍼를 선택하는 선택기를 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
제19항에 있어서, 상기 콘트라스트 개선수단은

상기 잡음 감소된 루미넌스신호와 상기 개선된 루미넌스신호와의 그레이 레벨의 변화량과 상기 잡음 감소된 루미넌스신호의 레벨에 따라 상기 개선된 루미넌스신호의 이득을 제어하는 이득 제어 수단을 더 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
제22항에 있어서, 상기 이득 제어 수단은 웨버비에 근거하여 상기 개선된 루미넌스신호의 이득을 제어함을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
제22항에 있어서, 상기 이득 제어 수단은

상기 개선된 루미넌스신호로부터 상기 잡음 감소된 루미넌스신호를 감산해서 차에 해당하는 변화량을 검출하는 감산기;

소정의 최대 한계 함수에 의해 상기 잡음 감소된 루미넌스신호의 개선을 제한하기 위하여 상기 잡음 감소된 루미넌스신호의 레벨에 따라 최대 한계 함수값을 계산하는 이득특성 결정기;

상기 잡음 감소된 루미넌스신호와 상기 평균레벨을 비교하여 상기 잡음 감소된 루미넌스신호가 평균레벨 이하이면 제1 이득 제어파라미터를 선택하고, 그렇지 않으면 제2 이득 제어 파라미터중 하나를 선택하는 선택기;

상기 최대 한계 함수값에 상기 선택기에 의해 선택된 이득 제어 파라미터를 승산하여 한계 함수값을 출력하는 승산기;

상기 한계 함수값과 상기 변화량을 비교하여 비교한 결과에 따라 상기 변화량을 제한하여 제한된 변화량을 출력하는 리미터; 및

상기 잡음 감소된 루미넌스신호에 상기 제한된 변화량을 가산하는 가산기를 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
제24항에 있어서, 상기 최대 한계 함수 g(X_k)는이고, a는 상수인 것을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
제24항에 있어서, 상기 최대 한계 함수 g(X_k)는이고, a는 상수인 것을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
제24항에 있어서, 상기 리미터는 상기 변화량의 절대값이 상기 한계 함수값 이하일 때는 그대로 상기 변화량을 상기 제한된 변화량으로 출력하고, 그 외에는 상기 한계 함수값을 상기 제한된 변화량으로 출력함을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
제22항에 있어서, 상기 이득 제어 수단은

상기 개선된 루미넌스신호로부터 상기 잡음 감소된 루미넌스신호를 감산해서 차에 해당하는 변화량을 검출하는 감산기;

소정의 최대 한계 함수에 의해 상기 잡음 감소된 루미넌스신호의 개선을 제한하기 위하여 상기 잡음 감소된 루미넌스신호의 레벨에 따라 최대 한계 함수값을 계산하는 이득특성 결정기;

상기 최대 한계 함수값에 소정값의 이득 제어 파라미터를 승산하여 한계 함수값을 출력하는 승산기;

상기 한계 함수값과 상기 변화량을 비교하여 비교한 결과에 따라 상기 변화량을 제한하여 제한된 변화량을 출력하는 리미터; 및

상기 잡음 감소된 루미넌스신호에 상기 제한된 변화량을 가산하는 가산기를 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
제28항에 있어서, 상기 최대 한계 함수 g(X_k)는이고, a는 상수인 것을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
제28항에 있어서, 상기 최대 한계 함수 g(X_k)는이고, a는 상수인 것을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
제28항에 있어서, 상기 리미터는 상기 변화량의 절대값이 상기 한계 함수값 이하일 때는 그대로 상기 변화량을 상기 제한된 변화량으로 출력하고, 그 외에는 상기 한계 함수값을 상기 제한된 변화량으로 출력함을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
제1항에 있어서, 상기 로컬 콘트라스트 개선수단은

상기 콘트라스트 개선수단으로부터 출력되는 개선된 루미넌스신호에 대한 입력샘플과 입력샘플을 포함한 소정크기의 윈도우를 발생하는 윈도우 발생기;

상기 윈도우 발생기에서 발생된 윈도우의 샘플들을 저역필터링하여 저역필터링된 신호를 출력하는 저역통과필터;

상기 윈도우 발생기로부터 출력되는 입력샘플로부터 상기 저역필터링된 신호의 차를 구하여 사람이 시각적으로 느낄 수 있는 콘트라스트에 해당하는 로컬 콘트라스트 신호를 발생하는 감산기;

상기 로컬 콘트라스트 신호를 절대값으로 변환하여 하이 및 로우 콘트라스트를 갖는 영역을 검출하는 절대치회로;

소정의 가중함수에 의한 가중치를 상기 절대치회로의 출력에 부가하는 가중치회로;

상기 가중치회로의 출력과 로컬 콘트라스트 개선량을 제어하는 파라미터를 승산하는 제1 승산기;

상기 로컬 콘트라스트 신호와 상기 제1 승산기의 출력을 승산하는 제2 승산기; 및

상기 제2 승산기의 출력과 상기 윈도우 발생기로부터 출력되는 입력샘플을 가산하여 변화된 루미넌스신호를 출력하는 가산기로 구성됨을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
제32항에 있어서, 상기 가중함수는 로컬 콘트라스트 신호의 절대값이 소정값보다 작으면 상기 로컬 콘트라스트 신호를 개선하고, 소정값 이상이면 상기 로컬 콘트라스트 신호를 개선하지 않고 그대로 바이패스시키는 특성을 가짐을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
제1항에 있어서, 상기 칼라 보상수단은

상기 잡음 감소수단으로부터 출력되는 루미넌스신호와 상기 로컬 콘트라스트 개선수단으로부터 출력되는 변화된 루미넌스신호간의 비를 연산하는 연산기; 및

상기 잡음 감소수단으로부터 출력되는 칼라신호와 상기 연산기로부터 출력되는 비를 승산해서 보상된 칼라신호를 출력하는 승산기들을 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
제2항에 있어서, 상기 칼라 보상수단은

상기 잡음 감소수단으로부터 출력되는 루미넌스신호와 상기 로컬 콘트라스트 개선수단으로부터 출력되는 변화된 루미넌스신호간의 비를 연산하는 연산기; 및

상기 잡음 감소수단으로부터 출력되는 칼라신호, 상기 연산기로부터 출력되는 비와 소정의 파라미터()를 입력해서 소정의 보상라인에 의해 칼라신호의 값을 변화해서 보상된 칼라신호를 출력하는 조정기들을 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
제35항에 있어서, 상기 잡음 감소수단으로부터 출력되는 루미넌스신호와 상기 로컬 콘트라스트 개선수단으로부터 출력되는 변화된 루미넌스신호간의 비는 q로 주어질 때, 상기 보상 라인은 다음과 같이 주어짐을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
제35항에 있어서, 상기 잡음 감소수단으로부터 출력되는 루미넌스신호와 상기 로컬 콘트라스트 개선수단으로부터 출력되는 변화된 루미넌스신호간의 비는 q로 주어질 때 보상라인은 다음과 같이 주어짐을 특징으로 하는 화질 개선 회로.

(여기서,이고,이고,이고,는 최대값이다)
입력되는 영상신호에 대해 소정의 영상처리를 행하여 화질을 개선하는 방법에 있어서:

(a) 입력되는 루미넌스신호와 칼라신호 각각에 대해 임펄스를 검출하고, 임펄스가 검출되면 소정 크기의 윈도우의 트리미드된 평균을 출력하고, 그렇지 않으면 그대로 입력신호를 바이패스하여 잡음 감소된 루미넌스신호와 칼라신호를 출력하는 단계;

(b) 상기 잡음 감소된 루미넌스신호를 화면단위로 입력하여 그것의 평균값을 중심으로 분할된 서브 영상의 히스토그램을 얻어서 독립적으로 등화하여 개선된 루미넌스신호를 출력하는 단계;

(c) 상기 개선된 루미넌스신호에 대한 입력 샘플값과 입력 샘플을 포함한 소정 크기의 윈도우내의 샘플들을 저역필터링한 값과의 차로서 정의되는 로컬 콘트라스트를 검출하여 검출된 로컬 콘트라스트에 따라 입력 샘플값을 적응적으로 가중하여 변화된 루미넌스 신호를 출력하는 단계; 및

(d) 상기 변화된 루미넌스신호에 따라 상기 잡음 감소된 칼라신호를 보상하여 보상된 칼라신호를 출력하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 방법.
제38항에 있어서, 입력되는 RGB신호를 루미넌스신호와 칼라신호로 변환하여 상기 (a)단계로 출력하는 단계(e1); 및

상기 변화된 루미넌스신호와 상기 보상된 칼라신호를 R'G'B'신호로 출력하는 단계(e2)를 더 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 방법.
제39항에 있어서, 상기 (e1)단계에서는 입력되는 RGB신호를 Y,U,V신호로 변환함을 특징으로 하는 화질 개선 방법.
제39항에 있어서, 상기 (e1)단계에서는 입력되는 RGB신호를 Y R-Y,B-Y신호로 변환함을 특징으로 하는 화질 개선 방법.
제39항에 있어서, 상기 (e1)단계에서는 입력되는 RGB신호를 Y,I,Q신호로 변환함을 특징으로 하는 화질 개선 방법.
제38항에 있어서, 상기 (a)단계는

(a1) 입력신호를 포함하는 서로 다른 크기의 복수개의 윈도우를 발생하는 단계;

(a2) 각 윈도우에 대해 평균샘플값과 샘플들의 절대편차의 평균을 구하는 단계;

(a3) 구해진 각 윈도우의 평균샘플값과 샘플들의 절대편차의 평균을 이용하여 입력신호에 임펄스성분이 존재하는지를 검출하는 단계; 및

(a4) 상기 입력신호에 임펄스성분이 검출되면 소정크기의 트리밍 윈도우내의 샘플들을 트리밍해서 트리미드된 평균을 출력하고, 그렇지 않으면 입력신호를 그대로 바이패스하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 방법.
제43항에 있어서, 상기 (a3)단계에서는 적어도 둘 이상의 윈도우에서 입력신호에 임펄스성분이 검출될 때 입력신호에 임펄스성분이 존재하는 것으로 판단함을 특징으로 하는 화질 개선 방법.
제43항에 있어서, 상기 트리밍 윈도우는 상기 복수개의 윈도우 중 하나의 윈도우를 사용함을 특징으로 하는 잡음 감소 방법.
제43항에 있어서, 상기 입력신호를 상기 출력신호로서 대체한 후 다음 입력신호로 이동하여 상기 (a1)단계로 피드백하는 단계(a5)를 더 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 방법.
제38항에 있어서, 상기 (b)단계는

(b1) 상기 잡음 감소된 루미넌스신호를 화면단위로 입력하여 평균레벨을 계산하는 단계;

(b2) 상기 계산된 평균레벨에 근거하여 분할된 서브영상별로 그레이 레벨 분포에 근거한 누적밀도함수를 구하는 단계; 및

(b3) 상기 서브영상별로 구해진 누적밀도함수를 근거로하여 서브영상별로 독립적으로 히스토그램 등화하여 개선된 루미넌스신호를 출력하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 방법.
제47항에 있어서, 상기 (b2)단계에서는 화면단위의 잡음 감소된 루미넌스신호를 상기 평균레벨에 따라 2개의 서브영상으로 분할함을 특징으로 하는 화질 개선 방법.
제47항에 있어서, 상기 (b3)단계는

(b31) 서브영상별로 구해진 누적밀도함수에 따라 각 서브영상의 샘플들을 그레이 레벨로 맵핑하는 단계; 및

(b32) 상기 잡음 감소된 루미넌스신호의 레벨과 상기 평균레벨을 비교해서 비교한 결과에 따라 상기 서브영상별로 그레이 레벨로 맵핑된 신호중 하나를 선택하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 방법.
제49항에 있어서, 상기 잡음 감소된 루미넌스신호를 화면단위로 지연해서 지연된 신호를 상기 (b32)단계로 출력하는 단계(b33)를 더 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 방법.
제47항에 있어서, 소정의 보정함수에 따른 보정치를 상기 평균레벨에 가산하여 보상된 평균레벨을 출력하는 단계(b4)를 더 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 방법.
제51항에 있어서, 상기 (b4)단계에서는 상기 평균레벨이 아주 작으면 제로보다 큰 보정치를 상기 평균레벨에 가산하고, 상기 평균레벨이 아주 크면 제로보다 작은 보정치를 상기 평균레벨에 가산하여 보상된 평균레벨을 출력함을 특징으로 하는 화질 개선 방법.
제51항에 있어서, 상기 (b3)단계는

(b31') 상기 잡음 감소된 루미넌스신호가 상기 평균레벨 이하이면 이에 해당하는 서브영상의 누적밀도함수에 따라 최소 그레이 레벨에서 보상된 평균레벨(B_m)까지의 그레이레벨로 맵핑하는 단계; 및

(b32') 상기 루미넌스신호가 상기 평균레벨 보다 크면 이에 해당하는 서브영상의 누적밀도함수에 따라 B_m'에서 최대 그레이 레벨(X_L-1)까지의 그레이레벨로 맵핑하되 여기서인 단계를 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 방법.
제51항에 있어서, 상기 잡음 감소된 루미넌스신호와 상기 개선된 루미넌스신호와의 그레이 레벨 변화량과 상기 잡음 감소된 루미넌스신호의 레벨에 따라 개선된 신호의 이득을 조절하는 단계(b5)를 더 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 방법.
제54항에 있어서, 상기 (b5)단계에서 상기 개선된 루미넌스신호의 이득의 조절은 웨버의 비에 근거함을 특징으로 하는 화질 개선 방법.
제54항에 있어서, 상기 (b5)단계는

(b51) 상기 개선된 신호로부터 상기 루미넌스신호를 감산해서 차에 해당하는 변화량을 검출하는 단계;

(b52) 소정의 최대 한계 함수와 소정의 이득 제어 파라미터에 의해 상기 루미넌스신호의 한계 개선량을 계산하는 단계;

(b53) 상기 한계 개선량과 상기 변화량을 비교하여 비교한 결과에 따라 상기 변화량을 제한하여 제한된 변화량을 출력하는 단계; 및

(b54) 상기 제한된 변화량을 상기 잡음 감소된 루미넌스신호에 가산하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 방법.
제56항에 있어서, 상기 (b52)단계는

(b521) 소정의 최대 한계 함수에 의해 상기 잡음 감소된 루미넌스신호의 개선을 제한하기 위하여 상기 잡음 감소된 루미넌스신호의 레벨에 따라 최대 한계 함수값을 계산하는 단계; 및

(d522) 상기 최대 한계 함수값에 소정의 이득 제어 파라미터를 승산해서 한계 개선량을 출력하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 방법.
제57항에 있어서, 상기 소정의 이득 제어 파라미터는 분할된 서브영상별로 복수개의 이득 제어 파라미터로 되어 있는 것을 특징으로 하는 화질 개선 방법.
제57항에 있어서, 상기 소정의 이득 제어파라미터는 상기 잡음 감소된 루미넌스신호에 동일하게 적용되는 하나의 이득 제어 파라미터로 되어 있는 것을 특징으로 하는 화질 개선 방법.
제57항에 있어서, 상기 최대 한계 함수 g(X_k)는이고, a는 상수인 것을 특징으로 하는 화질 개선 방법.
제57항에 있어서, 상기 최대 한계 함수 g(X_k)는이고, a는 상수인 것을 특징으로 하는 화질 개선 방법.
제56항에 있어서, 상기 (b53)단계에서는 상기 변화량의 절대값이 상기 한계 개선량 이하일 때는 그대로 상기 변화량을 상기 제한된 변화량으로 출력하고, 그 외에는 상기 한계 개선량을 상기 제한된 변화량으로 출력함을 특징으로 하는 화질 개선 방법.
제38항에 있어서, 상기 (c)단계는

(c1) 상기 개선된 루미넌스신호에 대한 입력 샘플값과 입력샘플을 포함한 소정크기의 윈도우 샘플들을 저역필터링한 값과의 차에 해당하는 로컬 콘트라스트를 검출하는 단계; 및

(c2) 상기 검출된 로컬 콘트라스트값에 따라 소정의 가중함수에 의한 가중치를 상기 입력 샘플값에 적응적으로 가중하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 방법.
제63항에 있어서, 상기 가중함수는 검출된 로컬 콘트라스트값이 소정값보다 작으면 상기 로컬 콘트라스트값을 개선하고, 소정값 이상이면 상기 로컬 콘트라스트값을 개선하지 않고 그대로 바이패스시키는 특성을 가짐을 특징으로 하는 화질 개선 방법.
제38항에 있어서, 상기 (d)단계에서 상기 보상된 칼라신호는 상기 잡음 감소된 칼라신호가 갖는 동일한 방향으로 변화함을 특징으로 하는 화질 개선 방법.
제38항에 있어서, 상기 (d)단계에서 상기 변화된 루미넌스신호는 칼라신호 공간에서 변화된 루미넌스 평면을 형성하고, 형성된 루미넌스 평면에서의 모든 칼라신호의 루미넌스값은 동일함을 특징으로 하는 화질 개선 방법.
제66항에 있어서, 상기 (d)단계에서 상기 보상된 칼라신호는 상기 잡음 감소된 칼라신호의 방향을 잇는 라인과 변화된 루미넌스 평면의 교점에 의해 얻어지는 것을 특징으로 하는 화질 개선 방법.
제67항에 있어서, 상기 잡음 감소된 루미넌스신호와 상기 변화된 루미넌스신호간의 비는 q로 주어질 때, 상기 보상 라인은 다음과 같이 주어짐을 특징으로 하는 화질 개선 방법.
제67항에 있어서, 상기 잡음 감소된 루미넌스신호와 상기 변화된 루미넌스신호간의 비는 q로 주어질 때 상기 보상라인은 다음과 같이 주어짐을 특징으로 하는 화질 개선 방법.

(여기서,이고,이고,이고,는 최대값이다)