KR20020007708A - 영상 신호의 잡음 크기 추정 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

영상신호에 포함된 잡음의 크기를 직접적으로 측정하는 방법 및 장치에 관한 것으로서 특히, 현재 프레임에 있는 화소를 읽어 와 각 화소에 대한 로컬 분산을 계산하는 단계와, 상기 단계에서 계산된 한 프레임에 존재하는 각 화소들의 로컬 분산에 대한 구간별 히스토그램을 계산하는 단계와, 상기 단계에서 현재 프레임에 대해 구해진 구간별 히스토그램을 입력받아 유효 히스토그램 값들을 결정하는 단계와, 상기 단계에서 결정된 유효 히스토그램 값들의 평균을 구하는 단계와, 상기 단계에서 구한 평균값보다 큰 히스토그램 값에 대응하는 분산들 중 최소의 분산을 현재 프레임에 포함된 잡음의 분산으로 결정하는 단계로 이루어져, 전송된 비디오 신호에 일정한 동기신호가 없는 경우에도 잡음 레벨을 측정할 수 있다.

Description

영상 신호의 잡음 크기 추정 방법 및 장치{Method and apparatus for estimating noise level of image signal}
본 발명은 비디오 영상 신호에 포함된 잡음의 크기를 예측하기 위한 방법 및 장치에 관한 것으로, 특히 직접적으로 영상신호에 포함된 잡음의 크기를 측정하는 영상 신호의 잡음 크기 추정 방법 및 장치에 관한 것이다.
카메라를 통해 획득되고 채널을 통해 전송된 텔레비전 비디오 신호에는 비디오 획득과정과 전송과정에서 필수적으로 잡음(noise)이 부가된다.
이러한 잡음은 시청자에게 열화된 영상을 제공하고, 보다 고품질의 영상을 제공하기 위한 영상 신호 처리 과정에서 부적절한 영향을 미친다.
따라서, 텔레비전 수신부 등에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 잡음 제거와 같은 처리를 수행하는데, 이때 영상에 부가된 잡음의 크기를 알지 못하면 정확하지 못한 처리 결과를 얻게 된다.
예를 들어, 잡음이 매우 작은 영상에 대하여 강한 잡음제거 처리를 수행하면 디테일(detail)한 영상 성분이 제거되므로, 선명하지 못한 즉, 흐릿한(blurred) 영상이 얻어진다.
반대로, 잡음이 큰 영상에 약한 잡음제거 처리를 수행하면 영상에 부가되어 있는 잡음을 충분히 제거하지 못한다.
또한, 최근 가정용 텔레비전 수신기가 고화질, 고품질화 되면서 수신기에서는 두 개의 영상 프레임 사이에서 발생하는 움직임을 검출하고, 이에 의해 얻어진 움직임 정보를 이용하여 디-인터레이싱(de-interlacing) 같은 화질 향상 처리를 수행한다.
이때, 움직임의 유무는 일반적으로 프레임 차(frame-difference) 신호의 크기와 잡음의 크기를 비교하여 결정한다.
이를 위해서는 신호에 포함되어 있는 잡음의 크기를 알아야 한다.
현재 알려진 잡음 크기 측정 방식은 NTSC(National Television System Committee) 또는 PAL(Phase Alternating by Line)과 같은 아날로그 텔레비전 신호에 포함된 동기신호의 변화량을 측정하는 방식으로 미국 특허 4,873,574, 5,025,316에 개시되어 있다.
이는 잡음이 없는 경우 동기신호는 항상 일정한 값을 유지하므로 동기신호에서 발생하는 변화량을 잡음으로 판단하는 것이다.
그러나, 디지털 방식으로 영상 압축과 전송을 수행하는 경우(예를 들어, MPEG(Moving Picture Experts Group)-2를 이용하여 압축을 수행하고 디지털 전송을 하는 디지털 방송 또는 DVD(Digital Versatile Disc))는 항상 일정한 값을 유지하는 동기신호가 존재하지 않고, 특정 장비에서는 동기신호를 새로이 발생시켜 영상신호에 인가하는 경우가 있으므로 상기된 기존 방식을 적용하기 어렵다.
일반적으로 잡음은 영상 성분과 독립적일 뿐만 아니라 잡음성분들 간에도 서로 독립적인 특징을 갖는다.
따라서, 잡음이 부가된 영상에 있어서 평탄한 영상 영역의 분산(variance)은 잡음의 분산과 거의 동일한 분포를 갖게 된다.
결국, 영상에 포함된 잡음의 크기를 정확하게 측정하기 위해서는 영상영역 중 변화가 없는 평탄한 영역의 표준편차 또는 분산값을 측정하면 된다.
그러나, 영상에는 변화가 작은 디테일한 신호성분이 포함된 영역이 존재하므로, 이 영역에서의 변화가 잡음에 의한 것인지 신호에 의한 것인지를 판별하기가 어렵다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 본 발명의 목적은 잡음의 분포와 영상신호의 분포에 대한 특성을 이용하여 직접적으로 영상 신호에 포함된 잡음의 크기를 측정함으로써, 디지털 방식으로 영상 압축과 전송을 수행하는 경우나 디테일한 신호 성분이 포함된 영역에서도 영상 신호에 포함된 잡음의 크기를 측정하는 잡음 크기 추정 방법 및 장치를 제공함에 있다.
도 1은 일반적인 영상에 대한 화소 분산의 분포를 보인 그래프
도 2는 본 발명에 따른 영상 신호의 잡음 크기 추정 장치의 구성 블록도
도 3은 도 2의 구간별 히스토그램 계산부의 상세 구성 블록도
도 4a는 도 3의 양자화부의 동작 예를 보인 그래프
도 4b는 도 3의 양자화부의 설계 예를 보인 표
도 5는 도 3의 양자화부, 누적화부, 저장부의 상세 회로도
도 6은 본 발명에 따른 영상 신호의 잡음 크기 추정 방법을 수행하기 위한 흐름도
도 7은 'flower garden' 영상에 첨가된 잡음에 대한 잡음 레벨 추정 예를 보인 본 발명의 실험 그래프
도면의 주요부분에 대한 부호의 설명
101 : 화소 분산 검출부 102 : 구간별 히스토그램 계산부
103 : 유효 히스토그램 값 결정부
104 : 유효 히스토그램 평균값 계산부
105 : 잡음 레벨 결정부 201 : 양자화부
202 : 누적화부 203 : 저장부
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 영상 신호의 잡음 크기 추정 방법은, 각 화소에 대한 분산(또는 표준편차)를 계산하고, 상기 구해진 화소의 분산에 대한 구간별 히스토그램을 구한 후 상기 구해진 구간별 히스토그램 누적값이 미리 설정된 임계치를 넘지 않는 범위에 있는 히스토그램 값들을 선택하여 평균을 구하고, 상기 평균값보다 큰 히스토그램 값에 대응하는 분산들 중 최소의 분산을 잡음의 분산으로 결정하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 영상 신호의 잡음 크기 추정 장치는, 현재 프레임에 있는 화소를 읽어 와 각 화소에 대한 로컬 분산을 계산하는 화소 분산 검출부와, 한 프레임에 존재하는 각 화소들의 로컬 분산에 대한 구간별 히스토그램을 계산하는 구간별 히스토그램 계산부와, 상기 구간별 히스토그램을 입력받아 잡음의 분산 결정에 사용될 유효 히스토그램 값들을 결정하는 유효 히스토그램 값 결정부와, 상기 유효 히스토그램 값 결정부에서 출력되는 유효 히스토그램 값들의 평균을 구하는 유효 히스토그램 평균값 계산부와, 상기 평균값보다 큰 히스토그램 값에 대응하는 분산들 중 최소의 분산을 현재 프레임에 포함된 잡음의 분산으로 결정하는 잡음 레벨 결정부를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 다른 목적, 특성 및 이점들은 첨부한 도면을 참조한 실시 예들의 상세한 설명을 통해 명백해질 것이다.
본 발명의 바람직한 실시예를 첨부도면을 참조하여 상세히 설명한다.
본 발명에서는 잡음의 분포와 영상신호의 분포에 대한 아래의 사전 지식을 이용하여 영상 신호에 포함된 잡음의 크기를 측정한다.
첫째, 일반적으로 잡음의 분산은 영상 자체에 포함된 에지 또는 디테일 성분의 분산보다 작다. 따라서, 에지 또는 디테일 성분의 분산값보다 작은 화소의 분산은 잡음의 분포를 따른다. 예를 들어 도 1에 나타난 바와 같이, 화소의 분산(variance)의 분포 중 분산값이 작은 영역은 잡음의 분포를 따르고, 분산값이 큰 영역은 영상신호 자체의 분포를 따른다.
둘째, 수신되는 영상의 화질 범위를 미리 알 수 있다. 예를 들어, 현행 NTSC TV 방송 환경에서 평균적인 잡음의 크기와 잡음 크기의 범위를 알고 있다.
위의 사전 지식을 이용한 본 발명의 개요는 다음과 같다.
첫째, 각 화소에 대한 분산(또는 표준편차)를 계산한다.
둘째, 구해진 화소의 분산에 대한 구간별 히스토그램(또는 Probability Density Function ; PDF)를 구한다.
여기서, 히스토그램의 범위는 사전지식 두 번째에서 설명한 바와 같이, 허용되는 잡음의 범위에 따라 결정된다.
예를 들어, 도 1의 경우 'A'보다 작은 분산값에 대한 화소의 히스토그램 값만을 고려한다.
셋째, 구해진 히스토그램 누적값(또는 Cumulative Density Function ; CDF)이 미리 설정된 임계치를 넘지 않는 범위에 있는 히스토그램 값들을 선택한다.
예를 들어, 도 1의 경우 히스토그램의 누적값이 임계치 'TH'보다 크지 않도록 하기 위해서 'B'보다 작은 분산값에 대한 화소의 히스토그램 값만을 고려한다.
여기서, 임계치는 신뢰할 만한 잡음 측정 결과를 얻기 위해 필요한 화소 수인데, 만일 이 임계치가 지나치게 큰 경우는 영상의 디테일에 대한 분산의 분포가 잡음의 분산을 예측하는데 사용되므로 정확하지 않은 결과를 얻게 된다.
넷째, 두 번째 단계와 세 번째 단계를 만족하는 히스토그램 값들의 평균을 구하고, 이 평균값을 넘는 히스토그램 값에 대응하는 분산들 중 최소의 분산을 잡음의 분산으로 결정한다.
도 2는 상기된 본 발명의 개요에 따른 잡음 크기 추정 장치의 일 예를 보인구성 블록도로서, 입력 화소에 대한 로컬 분산값(local variance value)을 계산하는 화소 분산 검출부(101), 각 화소의 분산값에 대한 구간별 히스토그램을 계산하는 구간별 히스토그램 계산부(102), 잡음의 분산 결정에 사용될 히스토그램 값들의 개수 K를 결정하는 유효 히스토그램 값 결정부(103), 상기 유효 히스토그램 값 결정부(103)에서 출력되는 유효 히스토그램 값들의 평균을 구하는 유효 히스토그램 평균값 계산부(104), 및 상기 평균값을 넘는 히스토그램 값에 대응하는 분산들 중 최소의 분산을 잡음의 분산으로 결정하는 잡음 레벨 결정부(105)로 구성된다.
이와 같이 구성된 본 발명은 잡음이 있는 입력 영상 신호 즉, 입력 화소를g(i,j,t)라 하자.
여기서,(i,j,t)는 시공간 위치를 나타내는 것으로,g(i,j,t)는 수평방향으로i, 수직방향으로j, 시간축 방향으로t인 위치에 있는 입력 화소를 의미한다.
이때, 상기 화소 분산(pixel variance) 검출부(101)에서는 상기 입력 화소에 대한 로컬 분산 값을 하기의 수학식 1과 같이 계산하여 구간별 히스토그램 계산부(102)로 출력한다.
여기서, 연산자E[·]는 기대치(expectation)를 구하는 연산자이고,S는 서포트 영역(support region)을 의미한다.
예를 들어, 로컬 분산을 3×3 크기의 윈도우에 있는 화소들을 이용하여 구할 경우S는 입력 화소의 위치를 중심으로 하는 3×3 윈도우가 된다.
상기 구간별 히스토그램 계산부(102)는 상기 화소 분산 검출부(101)에서 출력되는 각 화소의 분산값에 대한 구간별 히스토그램을 계산한다.
도 3은 상기 구간별 히스토그램 계산부(102)의 상세 블록도로서, 각 화소의 분산값을 입력받아 양자화를 수행하는 양자화부(201), 상기 양자화부(201)의 출력이 미리 설정된 구간에 포함되는 경우 이 구간에 대한 카운팅(counting)값을 증가시키는 누적화부(202), 및 상기 누적화부(202)의 출력을 매 프레임 주기마다 갱신하는 저장부(203)로 구성된다.
상기 양자화부(201)는 도 4a, 도 4b에 나타낸 바와 같이, 입력 화소의 분산값의 크기가 결정 레벨(decision level) D(1)보다 작다면 상기 분산값은 재생 레벨(reconstruction level) N(1)으로 맵핑(mapping)되어 N(1)값이 출력되고, 만일 입력 화소의 분산값의 크기가 D(k)와 D(k+1) 사이의 값이면, 상기 분산값은 N(k+1)로 맵핑되어 N(k+1) 값이 출력된다.
예를 들어, 상기 양자화부(201)는 도 4b에 나타낸 표와 같이 설계할 수 있다. 상기 예에서는 설계자가 허용하는 잡음의 크기를 N(15)(=225)로 제한한 경우이다.
즉, N(15)보다 큰 화소 분산은 잡음에 의한 것이 아니라, 신호 자체의 변화에 의한 것으로 판별하는 것이다.
상기 양자화부(201)의 출력은 누적화기(202)에 입력되어 한 프레임 기간동안 양자화부(201)의 출력인 각 재생 레벨의 발생빈도가 측정된다.
그리고, 상기 측정된 발생 빈도는 저장부(203)에 저장된다.
도 5는 상기 구간별 히스토그램 계산부(102)의 구성 예를 나타낸 것으로 다음과 같이 동작한다.
즉, 입력 화소의 분산는 비교기들(301-1∼30n-1)에 동시에 입력되어 미리 설정된 결정 레벨 값들(D(1)∼D(r))과 비교된다.
이때, 상기 각 비교기(301-1∼30n-1)는 입력 분산값이 자신의 결정 레벨 값보다 작으면 '하이'값을 출력하고, 그렇지 않으면 '로우'값을 출력한다. 상기 비교기(301-1∼30n-1)의 출력들은 자신의 출력과 연결된 업-카운터(up-counter)(401∼40n)에 입력되는데, 제 1 비교기(301)의 출력은 제 1 업-카운터(401)에 직접 입력되므로, 상기 비교기(301)의 출력이 '하이'이면 상기 제 1 업-카운터(401)의 카운팅 값은 증가한다.
하지만, 나머지 업-카운터들(402∼40n)은 하위 비교기들(302-1∼30n-1)의 출력이 모두 '로우'이고, 자신에게 입력되는 비교기의 출력만이 '하이'값을 가질 때만 카운팅 값을 증가시킨다.
예를 들어, 제 2 업-카운터(402)에는 제 1 비교기(301-1)의 출력을 반전시킨 값과 제 2 비교기(302-1)의 출력을 논리곱하는 제 1 앤드 게이트(302-2)의 출력이 입력된다. 따라서, 상기 제 1 비교기 (301-1)의 출력은 '로우'이고, 제 2 비교기(302-1)의 출력이 '하이'인 경우에만 제 2 업-카운터(402)의 카운팅 값이 증가한다.
이와 같은 처리에 의해 입력 분산이 D(1)보다 크고, D(2)보다 작을 때, 이에 대응하는 N(2)의 발생 빈도를 증가시키는 것이다.
그리고, 상기 업-카운터들(401∼40n)의 출력은 매 프레임마다 레지스터(register)들(501∼50n)로 구성된 저장부(500)에 각각 저장되고, 업-카운터들(401∼40n)은 프레임 동기에 의해 '0'으로 초기화된다.
이와 같은 일련의 과정에 의해 한 프레임에 존재하는 화소들의 로컬 분산에 대한 구간별 히스토그램을 얻는다.
한편, 상기와 같이 구간별 히스토그램 계산부(102)에서 구한 구간별 히스토그램 H(k)은 유효 히스토그램 값 결정부(103)에 입력되고, 상기 유효 히스토그램 값 결정부(103)는 하기의 수학식 2에 의해서 잡음의 분산 결정에 사용될 히스토그램 값들의 개수 K를 결정한다.
상기의 수학식 2에 의해 얻어진 K의 의미는 상기 구간별 히스토그램 계산부(102)의 출력들을 누적화한 결과가 임계치 'TH'보다 작은 조건을 만족하는 누적치 중 최대값들의 개수에 포함되는 히스토그램들의 개수이다.
즉, 도 1의 경우 히스토그램의 누적값이 임계치 'TH'보다 크지 않도록 하기 위해서 'B'보다 작은 분산값에 대한 화소의 히스토그램 값만을 고려하는 것이다. 여기서, 임계치 'TH'는 신뢰할 만한 잡음의 측정 결과를 얻기 위해 필요한 화소 수인데, 실험 결과에 의하면 한 화면에 포함된 전체 화소 수의 25% 정도가 적합하다.
한편, 상기 유효 히스토그램 평균값 계산부(104)에서는 상기 유효 히스토그램 값 결정부(103)의 출력인 유효 히스토그램 값들의 평균을 하기의 수학식 3과 같이 구하여 잡음 레벨 결정부(105)로 출력한다.
상기 잡음 레벨 결정부(105)에서는 하기의 수학식 4와 같은 처리에 의해 유효 히스토그램 평균값인 Havg보다 큰 유효 히스토그램 값에 대응하는 양자화부(201)의 재생 레벨 중 최소값을 t 번째 프레임에 포함된 잡음의 평균 분산으로 결정한다.
이때, 상기 수학식 4로부터 얻어진 잡음 분산이 이웃한 프레임 사이에서 급격하게 변하는 것을 막기 위해서는 하기의 수학식 5와 같이 잡음 분산을 반복적으로(recursive) 구하면 된다.
도 6은 본 발명에 따른 잡음 크기 추정 방법을 수행하기 위한 흐름도로서, 상기 도 2의 잡음 크기 추정 장치의 각 부의 동작을 흐름도로 나타낸 것이다.
먼저, t번째 프레임에 대한 잡음 레벨 추정을 시작하기 위해서 초기값을 설정한다. 예를 들면, 변수 K=1, k=1, H_sum은 0으로 초기화한다(단계 601). 그리고나서, 현재 프레임에 있는 화소를 읽는다(단계 602).
이어서, 상기 화소에 대한 로컬 분산을 상기된 수학식 1과 같이 구하고(단계 603), 상기 로컬 분산 값으로부터 구간별 히스토그램을 상기된 도 3에서 설명한 바와 같이 구한다(단계 604).
그리고, 단계 605 내지 607에서는 상기 단계 604에서 현재 프레임에 대해 구해진 구간별 히스토그램 H(k)을 입력받아 수학식 2의 동작을 수행하여 유효 히스토그램 값들을 결정한다.
상기 단계 605 내지 607를 통해 유효 히스토그램 값들을 결정되면 상기된 수학식 3의 동작을 수행하여 유효 히스토그램 값들의 평균 Havg을 구한다(단계 608).
상기 단계 608에서 유효 히스토그램 값들의 평균 Havg이 구해지면 상기된 수학식 4의 연산을 수행하여 Havg보다 큰 유효 히스토그램 값에 대응하는 양자화부(201)의 재생 레벨 중 최소값을 현재 프레임에 포함된 잡음의 분산인로 결정한다(단계 609).
그리고, 상기 수학식 5에서 설명한 바와 같이, 잡음 분산을 반복적으로 구하면, 잡음 분산이 이웃한 프레임 사이에서 급격하게 변하는 것을 막을 수 있다.
한편, 도 7은 'flower garden' 영상에 잡음의 분산이 약 65인 잡음을 첨가한 후 제안된 방식으로 잡음 레벨을 추정한 예를 보여준다.
여기서, '히스토그램'은 구간별 히스토그램 계산부(102)의 출력을 나타낸 것이고, 'CDF'는 히스토그램 값들을 누적화 한 결과이다.
상기 CDF와 임계치 'TH'로부터 얻어진 유효 히스토그램 값들과 상기 유효 히스토그램 값들의 평균인 Havg를 구한 결과가 나타나 있다.
마지막으로, Havg를 넘는 유효 히스토그램 값에 대응하는 양자화부의 재생레벨 중 최소값을 t번째 프레임에 포함된 잡음의 평균 분산으로 결정한다.
따라서, 본 발명은 텔레비전 수신기에서 수행하는 잡음제거 또는 움직임 검출 등에 적용이 가능하다.
이상에서와 같이 본 발명에 따른 영상 신호의 잡음 크기 추정 방법 및 장치에 의하면, 직접적으로 영상신호에 포함된 잡음의 크기를 측정함으로써, 전송된 비디오 신호에 일정한 동기신호가 없는 경우에도 잡음 레벨을 측정할 수 있다. 특히, 디테일한 신호 성분이 포함된 영역에서의 변화가 잡음에 의한 것인지 신호에 의한 것인지의 판별을 용이하게 한다. 또한, 회로 구현이 간단하고, 실험 결과에서 알 수 있듯이, 정확한 잡음 레벨 추정 결과를 얻을 수 있다.
이상 설명한 내용을 통해 당업자라면 본 발명의 기술 사상을 이탈하지 아니하는 범위에서 다양한 변경 및 수정이 가능함을 알 수 있을 것이다.
따라서, 본 발명의 기술적 범위는 실시 예에 기재된 내용으로 한정되는 것이 아니라 특허 청구의 범위에 의하여 정해져야 한다.

Claims (10)

  1. 영상 신호에 포함된 잡음의 크기를 추정하는 방법에 있어서,
    현재 프레임에 있는 화소를 읽어 와 각 화소에 대한 로컬 분산을 계산하는 단계;
    상기 단계에서 계산된 한 프레임에 존재하는 각 화소들의 로컬 분산에 대한 구간별 히스토그램을 계산하는 단계;
    상기 단계에서 현재 프레임에 대해 구해진 구간별 히스토그램을 입력받아 유효 히스토그램 값들을 결정하는 단계;
    상기 단계에서 결정된 유효 히스토그램 값들의 평균을 구하는 단계; 그리고
    상기 단계에서 구한 평균값보다 큰 히스토그램 값에 대응하는 분산들 중 최소의 분산을 현재 프레임에 포함된 잡음의 분산으로 결정하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 영상 신호의 잡음 크기 추정 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 구간별 히스토그램 계산 단계에서 히스토그램의 범위는 허용되는 잡음의 범위에 따라 결정되는 것을 특징으로 하는 영상 신호의 잡음 크기 추정 방법.
  3. 영상 신호에 포함된 잡음의 크기를 추정하는 장치에 있어서,
    현재 프레임에 있는 화소를 읽어 와 각 화소에 대한 로컬 분산을 계산하는화소 분산 검출부;
    한 프레임에 존재하는 각 화소들의 로컬 분산에 대한 구간별 히스토그램을 계산하는 구간별 히스토그램 계산부;
    상기 구간별 히스토그램을 입력받아 잡음의 분산 결정에 사용될 유효 히스토그램 값들을 결정하는 유효 히스토그램 값 결정부;
    상기 유효 히스토그램 값 결정부에서 출력되는 유효 히스토그램 값들의 평균을 구하는 유효 히스토그램 평균값 계산부; 그리고
    상기 평균값보다 큰 히스토그램 값에 대응하는 분산들 중 최소의 분산을 현재 프레임에 포함된 잡음의 분산으로 결정하는 잡음 레벨 결정부를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 영상 신호의 잡음 크기 추정 장치.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 화소 분산 검출부는 하기의 식을 적용하여 각 입력 화소에 대한 로컬 분산 값을 구하는 것을 특징으로 하는 영상 신호의 잡음 크기 추정 장치.
    여기서, 연산자E[·]는 기대치(expectation)를 구하는 연산자이고,S는 서포트 영역을 의미하며, g(i,j,t)는 잡음이 포함되는 입력 화소임.
  5. 제 3 항에 있어서, 상기 구간별 히스토그램 계산부는
    각 화소의 분산값을 입력받아 양자화를 수행하는 양자화부와,
    상기 양자화부의 출력이 미리 설정된 구간에 포함되는 경우 이 구간에 대한 카운팅 값을 증가시키는 누적화부와,
    상기 누적화부의 출력을 매 프레임 주기마다 갱신하는 저장부로 구성되는 것을 특징으로 하는 영상 신호의 잡음 크기 추정 장치.
  6. 제 5 항에 있어서, 상기 양자화부는
    상기 입력 화소의 분산값의 크기가 결정 레벨 D(1)보다 작다면 상기 분산값을 재생 레벨 N(1)으로 맵핑하여 N(1)값으로 출력하고, 입력 화소의 분산값의 크기가 D(k)와 D(k+1) 사이의 값이면, 상기 분산값을 N(k+1)로 맵핑하여 N(k+1) 값으로 출력하는 것을 특징으로 하는 영상 신호의 잡음 크기 추정 장치.
  7. 제 3 항에 있어서,
    상기 유효 히스토그램 값 결정부는 하기의 식을 적용하여 잡음의 분산 결정에 사용될 유효 히스토그램 값들의 개수 K를 결정하는 것을 특징으로 하는 영상 신호의 잡음 크기 추정 장치.
    여기서, 상기 K는 상기 구간별 히스토그램 계산부의 출력들을 누적화한 결과가 임계치 'TH'보다 작은 조건을 만족하는 누적치 중 최대값에 포함되는 히스토그램들의 개수임.
  8. 제 3 항에 있어서,
    상기 유효 히스토그램 평균값 계산부는 하기의 식을 적용하여 유효 히스토그램 값들의 평균을 구하는 것을 특징으로 하는 영상 신호의 잡음 크기 추정 장치.
  9. 제 3 항에 있어서,
    상기 잡음 레벨 결정부는 하기의 식을 적용하여 유효 히스토그램 평균값인 Havg보다 큰 유효 히스토그램 값에 대응하는 양자화부의 재생 레벨 중 최소값을 t번째 프레임에 포함된 잡음의 분산으로 결정하는 것을 특징으로 하는 영상 신호의 잡음 크기 추정 장치.
  10. 제 9 항에 있어서, 상기 잡음 레벨 결정부는
    잡음 분산을 하기의 식을 적용하여 반복적으로 구하는 것을 특징으로 하는 영상 신호의 잡음 크기 추정 장치.
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