KR20030051161A

KR20030051161A - 언더슈트 및 오버슈트를 억압하면서 디지털 이미지를신장시키기 위한 방법

Info

Publication number: KR20030051161A
Application number: KR1020020047353A
Authority: KR
Inventors: 김영택
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2001-12-12
Filing date: 2002-08-10
Publication date: 2003-06-25
Also published as: CN100456318C; CN1426019A; KR100440974B1; US7433536B2; EP1320071A2; EP1320071A3; US20020067862A1; US20070009168A1; US7130483B2

Abstract

본 발명은 종래 기술에 의한 신장 처리 동안에 발생되는 슈트를 억압하거나 또는 방지하기 하면서 이미지의 디테일을 신장시키기 위한 방법이다. 신장 방법은 슈트가 신장되는 이미지의 에지에서 발생될 가능성이 있다는 것을 사실에 근거하여, 이미지의 에지에서 신장을 충분히 효과적으로 감소시키거나 심지어 가능한 한 제거하면 슈트는 억압되거나 또는 제거될 것이다. 이득 억압 함수는 이미지의 에지에서 신장을 감쇄시키는데 이용된다. 바람직하게, 이득 억압 함수는 신장되는 이미지의 에지를 선천적으로 식별한다.

Description

언더슈트 및 오버슈트를 억압하면서 디지털 이미지를 신장시키기 위한 방법{Method for enhancing a digital image while suppressing undershoots and overshoots}

본 발명은 신호 처리 방법에 관한 것으로서, 특히 신장 처리의 결과로서 일반적으로 발생되는 언더슈트(undershoot) 및 오버슈트(overshoot)를 억압하거나 또는 방지하면서 디지털 이미지를 신장시키기 위한 방법에 관한 것이다.

현재의 기술을 토대로 하여 디지털 이미지를 획득할 수 있는 방법들이 많이 있다. 예로서, 디지털 카메라, 스캐너로 디지털 이미지를 획득할 수 있으며, 또는 인터넷을 통하여 다운 로드 받을 수 있다. 비디오 신호 캡쳐 시스템은 또한 디지털 이미지 샘플 또는 비디오 샘플들을 얻을 수 있는 방법들을 제공한다. 디지털 이미지는 또한 내부적으로 이용될 수 있으며 DVD 플레이어 및 디지털 TV 시스템과 같은 멀티미디어 장치에서 처리된다.

이미지들은 여러 가지 이유로 인하여 나빠지는 경향이 있으므로, 보다 양질의 이미지를 얻기 위하여 신장시킬 필요가 있다. 많은 이미지 신장(image enhancement) 프로세스들이 알려져 있으며, 특히 이들 프로세스 중의 하나가 이미지의 저하 특성에 따라서 선택될 수 있다. 국부적인 콘트라스트 신장은 주어진 이미지의 시각적인 신호를 신장시키며, 또한 디테일 신장(detail enhancement)라 불린다. 디테일 신장의 기본적인 개념은 이미지의 시각적 윤곽이 첨예하게 될 수 있도록 하거나 인간에게 보다 생생하게 보일 수 있도록 이미지에 내포되어 있는 고주파 성분을 강조시키는 것이다.

가장 일반적으로 이용되는 디테일 신장은 언샤프 마스킹(unsharp masking)을 근거로 한다. 언샤프 마스킹의 예들은 참고 문헌에 삽입된 다음의 참조 문헌들을 조회하면 알 수 있다.

[1] Jain, Anil K. Fundamentals of Digital Image Processing, Prentice Hall, 1989. p.249

[2] Lim, Jae S. Two Dimensional Signal Processing and Image Processing, Prentice Hall, 1990. p.459

신장의 보다 복잡한 방법은 참고 문헌에 삽입되어 있는 "Method and Device for Local Contrast Enhancement of Video Signal"(미국 특허번호 5,930,402 : 김 영 택)에 기재되어 있다

대부분의 디테일 신장 방법들은 신장의 결과로서 알려진 오버슈트 및 언더슈트가 발생되는 문제점을 안고 있다. 오버슈트 및 언더슈트는 시각적으로 거슬리며 바람직하지 않다. 예를 들어, 도 1은 수직적인 에지(edge) 또는 수평적인 에지를 표현할 수 있는 디테일 이미지 샘플들이다. 만일 전형적인 디테일 신장 방법이 이들 샘플들에 적용되면, 결과는 도 1c에 도시된 바와 같다. 기울기가 증가되었다는 것을 주목하면, 결과적으로 에지(edge)는 에지의 중심 주위에서 예리하게 된다. 그러나, 오버슈트 및 언더슈트는 도 1b에 나타난 신장된 샘플들에서 또한 존재한다는 것이 또한 관찰되며, 이전에 언급한 바와 같이, 만일 이 이미지가 예로서 텔레비전과 같은 디스플레이 장치에 표시되는 되면 오버슈트 및 언더슈트는 시각적으로 거슬리며 바람직하지 않게 된다. 오버슈트 및 언더슈트는 이하 "슈트(Shoots)"라 칭할 것이다. 바람직한 신장 결과는 슈트가 경감된 도 1c와 같을 것이다. 이러한 슈트의 시각적인 효과는 도 2a 및 2b에 표시되었다. 도 2a는 저하된 입력 이미지를 보여주고, 도 2b는 수평적 고역통과 필터에 근거하는 언샤프 마스킹(unsharp masking)의 결과를 보여준다. 전반적인 디테일 또는 선명도는 도 2b에 보여진 이미지에서 뚜렷하게 증가되나, 디테일 신장 프로세스로부터 초래되는 슈트는 시각적으로 바람직하지 않고 거슬리게 되는 것을 명확하게 보여준다. 일반적으로, 이러한 효과는 만일 이미지가 큰 스크린 텔레비전 세트에서와 같은 큰 디스플레이 장치로 디스플레이 되는 경우에는 보다 시각적으로 거슬리게 된다.

따라서, 이미지의 디테일 신장을 하면서 시각적인 거슬림을 야기하는 슈트의 발생을 억압하거나 방지하는 것이 매우 바람직하다.

본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 종래 기술에 의한 신장 프로세스 동안에 발생되는 슈트를 억압하거나 방지하면서 디테일 신장을 실행시키기 위한 방법을 제공하는데 있다.

본 발명에 의한 신장 방법은 슈트가 신장되는 이미지의 에지에서 발생 가능성이 있다는 사실에 근거하여, 만일 이미지의 에지에서 신장이 충분하게 감소되거나 또는 심지어 가능한 한 삭제되면, 슈트는 억압되거나 또는 심지어 가능한 한 삭제될 것이다. 이득 억제 함수는 이미지의 에지에서 신장을 감쇄시키는데 이용된다. 바람직하게, 이득 억제 함수는 신장되는 이미지의 에지를 선천적으로 식별한다.

도 1a는 에지를 표현하는 디지털 샘플들을 보여준다.

도 1b는 종래의 기술에 의한 디테일 신장 프로세스 실행 후의 도 1A의 이미지 디지털 샘플들을 보여준다.

도 1c는 바람직한 디테일 신장 프로세스 실행 후의 도 1의 디지털 이미지 샘플들을 보여준다.

도 2a는 품질이 저하된 이미지를 보여준다.

도 2b는 종래의 기술에 의한 디테일 신장 프로세스 실행 후의 도 2A의 이미지를 보여준다.

도 3은 M×N 디지털 픽셀로 배열된 디지털 이미지의 표시를 보여준다.

도 4는 종래의 기술에 의한 디테일 신장 회로를 보여준다.

도 5는 슈트를 억압하거나 방지하는 디테일 신장 회로를 보여준다.

도 6은 스파이크 신호의 중앙에 위치하는 입력 샘플을 보여준다.

도 7a-7d는 에지의 경계를 검출하기 위한 보다 이해하기 쉬운 결합 조건으로 사용되어 질 수 있는 4가지 가능한 경우의 이미지 샘플을 보여준다.

도 8은 슈트 억압 이득 함수 β의 제1실시 예에 의한 궤적이다.

전술한 것과 같이, 본 발명에 따른 기술적 과제를 달성하기 위한 이미지 신장 방법은 신호처리 방법에 있어서, 픽셀 값들을 포함하는 제1이미지 신호를 획득하는 단계, 상기 제1이미지 신호의 고주파 성분들을 갖는 고역 통과 이미지 신호를 획득하는 단계, 신장의 정도를 제어하는 0이 아닌 양의 가중 인자를 획득하는 단계, 상기 제1이미지에서 에지의 경계를 표현하는 에지 픽셀 값들을 선택하는 단계, 슈트 억압을 위하여, 에지 픽셀 값들에 상응하는 위치에서 고역 이미지 신호의 특유의 픽셀 값들과 곱해지는 감쇄 계수들을 갖는 이득 억압 함수를 정의하는 단계, 상기 고역 통과 이미지 신호에 가중 인자 및 결과로서 얻어진 상기 이득 억압 함수를 곱하는 단계 및 슈트가 억압되는 신장된 이미지 신호를 얻기 위하여 제1이미지 신호에 상기 곱한 결과를 더하는 단계를 포함함을 특징으로 한다.

본 발명의 추가된 특징에 따르면, 상기 선택하는 단계의 수행은 두 개의 독립적인 경계-판정 함수들을 계산함으로써 만일 두 개의 함수 모두 주어진 픽셀 값들의 하나가 경계에 있는 것을 가리키면 주어진 제1이미지의 픽셀 값들 중의 하나가 에지의 경계를 표현하는 것으로 판정하여 선택함을 특징으로 한다.

이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 상세히 설명하기로 한다.

본 발명은 수평 방향에서 슈트의 발생을 방지하거나 억압하면서 디지털 이미지를 신장시키는 방법에 관하여 우선 설명할 것이다. 그러나, 본 발명은 수직 방향에서 슈트의 발생을 방지하거나 억압하면서 디지털 이미지를 신장시키는 프로세스에 또한 적용할 수 있다.

체계적으로 본 발명을 기술하기 위하여, 수학적인 기호가 도입될 것이다. 디지털 이미지 샘플들이 획득될 때, 디지털 이미지는 전형적으로 픽셀 값에 상응하는 함수 값으로 표현되는 수평적 및 수직적 지수를 갖는 2차원 신호로서 표준화된다. 즉, {f}_M×N은 M과 N이 각각 높이(수직 방향에서의 샘플들의 수 또는 라인의 수) 및 폭(수평 방향에서의 샘플들의 수)을 표시하는 M×N 디지털 픽셀들로 구성된 디지털 이미지 또는 디지털 사진을 표현한다고 가정하자. 그러면, f(m,n)는 입력 이미지 {f}_M×N의 m번째 라인의 n번째 픽셀을 표현한다. 이러한 관계는 도 3에 표현되어 있다.

언샤프 마스킹에 근거한 디테일 신장의 보다 상세한 설명은 종래 기술을 논의하면서 인용된 참고 문헌을 참조하면 확인할 수 있을 것이다. 언샤프 마스킹 프로세스는 주어진 이미지에 경사도에 비례하는 신호 또는 고역 통과 신호를 더하는 것에 근거한다. 이 프로세스는 입력 이미지의 고역 통과 필터링된 이미지를 제공하는 디테일 신호 계산부(12)를 갖는 종래의 기술에 의한 신장 회로(10)를 보여주는 도 4로 설명된다. 일반적으로, 언샤프 마스킹 연산은 다음과 같이 쓰여질 수 있다.

여기에서은 출력 이미지를 표시하고,은의 고역 필터링된 이미지를 표시하고, α는 신장의 정도를 제어하는 0이 소정의 아닌 상수(가중 인자)이다.

언사프 마스킹 프로세스는 수학식 1과 같이 픽셀×픽셀 프로세스로서 등가적으로 표시할 수 있다.

여기에서, g(m,n)과 h(m,n)은 각각 m=1,2,...,M 및 n=1,2,...,N에 대한과의 픽셀 값을 표시한다. 수학식 1로부터 결과적으로 고주파 성분으로 이루어진 이미지의 세부(detail)를 증폭시키기 위하여 입력 이미지에 입력 이미지의 고주파 성분이 더해진다는 것을 알 수 있다. 언샤프 마스킹 프로세스의 일반적인 특성은 오로지 고역 통과 필터의 설계 및 신장 이득 제어 파라미터로서 알려진 상수 α값에 좌우된다.

고역 통과 필터를 설계하고 분석하는 방법은 이미지 또는 비디오 신호 처리 기술에서 잘 알려져 있으며, 결과적으로 이러한 방법들은 본 발명의 설명에서 깊게 논의되지 않을 것이다. 앞에서 인용된 참고문헌 "Fundamentals of Digital Image Processing" 및 "Two Dimensional Signal Processing"의 전문에 기재된 정보가 참조될 수 있을 것이다.

고역 통과 필터의 몇 가지 기본적인 예들은 주어질 것이다. 첫 번째 예로서 고역 통과 필터는 수학식 2와 같이 표현될 수 있다.

h(m,n)=f(m,n)-(f(m,n-1)+f(m,n+1))/2

수학식 2는 단지 수평적 기울기만이 고려되는 의미를 갖는 수평 고역 통과필터를 표시한다. 유사하게, 수직적 고역 통과 필터는 수학식 3과 같이 표현될 수 있다.

h(m,n)=f(m,n)-(f(m-1,n)+f(m+1,n))/2

2차원 고역 통과 필터는 수학식 4와 같이 표현될 수 있다.

f(m,n)=f(m,n)-(f(m,n-1)+f(m,n+1)+f(m-1,n)+f(m+1,n))/4

수학식 4는 (m,n)의 샘플 위치 주위의 수평 및 수직적인 방향에서 신호의 평균 변화와 관련이 있다.

수학식 1에서 h(m,n)의 기본적인 역할은 이미지의 부분적인 콘트라스트(contrast) 및 부분적인 디테일을 평가하는 것이다. 예로서, 미국 특허 번호 5,930,402에 기재된 방법과 같이 이미지의 디테일을 평가하기 위한 보다 정교한 방법이 이용될 수 있다. 즉, 본 발명의 주목적은 디테일 신장 방법에서 선천적으로 발생되는 오버슈트/언더슈트를 억압하거나 방지하기 위한 것이므로, 본 발명은 h(m,n)를 구하는 어떤 특별한 방법에 한정되지 않는다. 보다 좋은 디테일 신장을 위하여, 슈트를 억압하거나 방지하는 본 발명에 의한 디테일 신장 방법은 이미지의 고주파 성분의 획득하는 어떠한 가능한 방법과도 결합되어 사용되어 질 수 있다.

도 5는 슈트를 억압하거나 방지하는 본 발명에 의한 디테일 신장 방법을 수행하기 위한 디테일 신장 회로(20)를 보여준다. 신장된 출력 신호는 수학식 5와 같이 주어진다.

여기에서, β(m,n)는 (m,n)에서 신호의 특성에 의존하는 픽셀간에 변화되는 슈트 억압 이득 함수(0≤β(m,n) ≤1)이고, αㆍh(m,n)는 일반적인 신장 항이다. 도 5는 아래에서 기술할 방법에서의 슈트 억압 이득 함수 β(m,n)를 생성시키기 위한 슈트 억압 이득 회로(22)를 보여준다. 디테일 신호 계산부(12)는 도 4에서 이미 기술되어져 있다.

수학식 5에서 슈트 이득 함수의 역할은 필요할 때 슈트를 억압하도록 신장의 정도를 조정한다. 즉, 슈트가 발생될 가능성이 있는 것으로 판단될 때, β(m,n)의 값은 신장의 영향이 최소화될 수 있도록 작아진다. 도 5에 보여진 출력 신호는 만일 β(m,n)=0 이면 g(m,n)=f(m,n)로 단순화되며, 이는 입력 이미지에 대하여 아무런 변화 또는 신장이 발생되지 않는 것을 의미한다. 반대로, 슈트가 발생될 가능성이 없는 것으로 판단될 때, β(m,n)의 값은 입력 이미지가 신장되도록 커진다. 도 5에서 출력 신호는 만일 β(m,n)=1 이면 g(m,n)=f(m,n)+αㆍh(m,n)로 단순화되며, 이는 입력 이미지가 αㆍh(m,n)에 의하여 충분히 신장되는 것을 의미한다. 그러므로, 수학식 5의 기본적인 처리 및 도 5에 보여진 신장 회로는 슈트가 발생되는 것으로 평가되는지 않은지에 따라서 신장의 정도를 조정하는 슈트 억압 이득 함수를 이용하고 있다.

그러면, 수학식 5에서 슈트 억압을 갖는 디테일 신장 연산을 실현시키기 위하여 입력되는 입력 샘플이 존재하는 곳에서 슈트 억압 이득 함수 β(m,n)를 계산하는 문제를 살펴보기로 한다. 그러므로, 신장 처리를 실행할 때 슈트가 발생될 가능성을 어떻게 평가하는 지가 기본적인 문제이다. 슈트 발생의 관찰 결과는 도 1b 및 도 2b에 도시된 바와 같이 슈트는 에지의 경계에서 전형적으로 발생되는 것으로 귀결된다.

그러므로, 에지의 경계를 검출하고, 수학식 5에 기술되고 및 도 5에 보여진 신장 처리를 실행하기 위해서 사용되어 질 수 있는 관련 슈트 억압 이득 함수 β(m,n)를 생성시키기 위한 발전적인 방법의 문제를 살펴보기로 한다. 이러한 슈트 억압 이득 함수 β(m,n)에 도달되는 것은 다음 수학식에서 계산되는 양에 달려있다.

여기에서 f_L(m,n) 및 f_R(m,n)은 수학식 7 및 8과 같다.

d를 정규화시키기 위하여 수학식 9를 계산한다.

여기에서 D 및 J는 0이 아닌 소정의 양의 상수이다. x(m,n)의 값이 0에 근접되는 것은 샘플 f(m,n)가 에지의 경계에 위치할 가능성이 있다는 것을 알려준다. 그러나, x(m,n)의 값이 0에 근접하는 사실은 반드시 샘플 f(m,n)가 에지의 경계에 위치하고 있다는 것을 가리키는 것은 또한 아니다. x(m,n)의 작은 값은 f_L(m,n) 및 f_R(m,n)의 값이 모두 작은 값을 갖는 균일(constant) 영역 주변에서 또한 얻어질 수 있다. 그러므로, 현재의 입력 샘플 f(m,n)가 단지 x(m,n)에 근거하여 에지의 경계에 위치하고 있는지 또는 그렇지 않은지를 결정하는 것만으로는 충분하지 않다.

현재의 입력 샘플 f(m,n)가 에지의 경계에 위치하는지를 결정하는 불충분한 조건을 보상하기 위하여 다음과 같은 수평 기울기 신호의 크기를 조사한다. 수평 라플라시안(Laplacian) 신호의 정규화된 크기를 수학식 10과 같이 정의하기로 하자.

여기에서, H는 정규화에 이용되는 0이 아닌 소정의 양의 상수이고, K는 0이 아닌 소정의 양의 상수이며, △(m,n)는 다음과 같이 근사화될 수 있는 개별적 수평라플라시안 신호를 가리킨다.

라플라시안의 0 교차점을 찾음으로써, 라플라시안이 에지 검출에 이용될 수 있다는 것은 잘 알려져 있다. 예를 들어, 이전에 인용된 문헌인 "Fundamentals of Digital Image Processing"과 "Two Dimensional Signal Processing and Image Processing"을 참조할 수 있다. 이와 대조적으로, 라플라시안이 큰 값을 가질 때, 즉 y(m,n)의 값이 1에 근접될 때 샘플 f(m,n) 주위의 1차 차신호에서 중요한 변화가 있다는 것을 가리킨다. 이는 샘플 f(m,n)가 에지의 경계에 위치할 가능성이 있다는 것을 암시한다. 그러나, 이는 도 6에 도시된 바와 같이 샘플 f(m,n)가 스파이크 신호의 중앙에 위치하는 경우에 y(m,n)가 또한 큰 값을 가질 것이기 때문에 반드시 그렇지만은 않다.

수학식 9 및 10에 설명된 조건들을 함께 결합함으로써, 현재의 입력 샘플 f(m,n)가 종래 기술에 의한 신장에서 슈트 문제를 야기할 수 있는 에지의 경계에 위치하는지를 결정하기 위한 충분한 조건을 갖게 된다. 즉, 만일 x(m,n)가 0에 근접되고 동시에 y(m,n)가 1에 근접되는 경우에, 입력 샘플 f(m,n)가 에지의 경계에 위치하게 된다고 쉽게 단언할 수 있다. x(m,n)가 0에 근접되는 조건은 순방향 또는 역방향 1차 샘플 차(f_L(m,n) 또는 f_R(m,n)) 중에서 적어도 하나가 작다는 것을 암시하며, 이는 적어도 한쪽이 균일 영역에 있다는 것을 의미한다. 그러므로, x(m,n)가 0에 근접되는 조건은 샘플 f(m,n)가 스파이크 신호의 중앙에 있는 도 6에 보여준경우를 명료하게 배제시킨다. 동시에, y(m,n)가 1에 근접되는 조건은 샘플 f(m,n)가 스파이크 신호의 에지의 경계에 있거나 또는 중앙에 있다는 것을 암시한다. 그러므로, y(m,n)가 1에 근접되는 조건은 균일 영역의 경우라는 사실을 명료하게 배제시킨다. 그러나, x(m,n)가 0에 근접되기 때문에 스파이크 신호의 경우를 또한 배제시켜, 이로 인하여 2개의 기준을 이용함으로써 샘플 f(m,n)가 에지의 경계에 위치한다고 결정하기 위한 충분 조건을 갖게 된다.

도 7a-7d는 에지의 경계를 검출하기 위한 결합 조건을 보다 이해하는데 이용될 수 있는 4가지 가능한 경우를 보여준다. 도 7a는 x(m,n) 및 y(m,n) 모두 작은 (0에 근접) 균일 영역을 표현하는 이미지 샘플들을 보여준다. 도 7b는 x(m,n)가 크고(1에 근접) y(m,n)가 작은(0에 근접) 에지 포인트의 샘플들을 보여준다. 도 7c는 x(m,n)가 작고(0에 근접) y(m,n)가 큰(1에 근접) 에지 경계의 샘플들을 보여준다. 도 7d는 x(m,n) 및 y(m,n)가 모두 큰(1에 근접) 스파이크 신호를 보여준다.

결합 조건들에 근거하여, 다음과 같은 경계 조건을 만족시키는 슈트 억압 이득 함수 β(m,n)가 구성된다.

x→0 이고 y→0 인 경우에 β→1 ;

x→0 이고 y→1 인 경우에 β→0 ;

x→1 이고 y→0 인 경우에 β→1 ; 및

x→1 이고 y→1 인 경우에 β→1 ;

이러한 함수의 제1실시 예로서, 슈트 억압 이득 함수 β는 수학식 12를 충족시킬 수 있다.

여기에서, p 및 q는 미리 결정된 상수들이다. 도 8은 p=1.75 및 q=0.75인 경우에 β(x,y)의 궤적을 보여준다. x(m,n) 및 y(m,n)가 각각 0 및 1로 수렴하면 β(x,y)의 값은 0에 수렴하는데, 이는 입력 샘플 f(m,n)가 에지의 경계에 위치하는 조건에 해당된다.

수학식 12에 주어진 슈트 억압 이득 함수 β의 약간의 변화는 수학식 11에 규정된 바와 같은 동일한 수렴 특성을 갖게 생성될 수 있다. 예로서, 슈트 억압 이득 함수 β의 제2실시 예는 수학식 11에 특정된 수렴 특성을 갖고, 수학식 13과 같이 표현된다.

슈트 억압 이득 함수 β는 또한 수직 방향에서 슈트의 발생을 방지하거나 또는 억압하도록 유도될 수 있다. 수학식 11에 정의된 경계 조건들이 여전히 적용될 수 있으므로 수학식 12 및 13은 이 경우에 또한 이용될 수 있게 된다. 단지 수학식 6-8들은 수학식 9로 대체되기 전에 수직 방향에서 동작하도록 변경될 것이고 수학식 10으로 대체되기 전에 개별적 수직 라플라시안 신호는 근사화될 것이라는 차이가 있다. 수학식 6-8의 수직적인 동작 등식들은 수학식 14와 같다.

;

; 및

개별의 수직 라플라시안 신호의 근사식은 수학식 15와 같다.

수직 및 수평 양 방향으로 슈트를 억압하면서 디지털 이미지를 신장시키기 위하여, 수평 방향에서 슈트를 억압시키기 위한 슈트 억압 이득 함수 beta _h 및 수평 방향에서 슈트를 억압시키기 위한 슈트 억압 이득 함수 beta _v 모두 beta = beta _v * beta _h로 수학식 5를 대체할 수 있게 된다.

본 발명은 방법, 장치, 시스템 등으로서 실행될 수 있다. 소프트웨어로 실행될 때, 본 발명의 구성 수단들은 필연적으로 필요한 작업을 실행하는 코드 세그먼트들이다. 프로그램 또는 코드 세그먼트들은 프로세서 판독 가능 매체에 저장되어 질 수 있으며 또는 전송 매체 또는 통신망에서 반송파와 결합된 컴퓨터 데이터 신호에 의하여 전송될 수 있다. 프로세서 판독 가능 매체는 정보를 저장 또는 전송할 수 있는 어떠한 매체도 포함한다. 프로세서 판독 가능 매체의 예로는 전자 회로, 반도체 메모리 소자, ROM, 플레쉬 메모리, E²PROM, 플로피 디스크, 광 디스크, 하드 디스크, 광 섬유 매체, 무선 주파수(RF) 망, 등이 있다. 컴퓨터 데이터 신호는 전자 망 채널, 광 섬유, 공기, 전자계, RF 망, 등과 같은 전송 매체 위로 전파될 수있는 어떠한 신호도 포함된다.

첨부된 도면에 도시되어 설명된 특정의 실시 예들은 단지 본 발명의 예로서 이해되어 지고, 본 발명의 범위를 한정하는 것이 아니며, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 본 발명에 기술된 기술적 사상의 범위에서도 다양한 다른 변경이 발생될 수 있으므로, 본 발명은 보여지거나 기술된 특정의 구성 및 배열로 제한되지 않는 것은 자명하다.

상술한 바와 같이, 본 발명에 의하면 신장 처리 동안에 발생되는 슈트를 억압하거나 또는 방지하기 하면서 이미지의 디테일을 신장시킴으로써, 언더슈트나 오버슈트에 의하여 신장된 화질이 시각적으로 나빠지는 것을 방지할 수 있는 효과가 발생된다.

Claims

신호처리 방법에 있어서,

픽셀 값들을 포함하는 제1이미지 신호를 획득하는 단계;

상기 제1이미지 신호의 고주파 성분들을 갖는 고역 통과 이미지 신호를 획득하는 단계;

신장의 정도를 제어하는 0이 아닌 양의 가중 인자를 획득하는 단계;

상기 제1이미지에서 에지의 경계를 표현하는 에지 픽셀 값들을 선택하는 단계;

슈트 억압을 위하여, 에지 픽셀 값들에 상응하는 위치에서 고역 이미지 신호의 특유의 픽셀 값들과 곱해지는 감쇄 계수들을 갖는 이득 억압 함수를 정의하는 단계;

상기 고역 통과 이미지 신호에 가중 인자 및 결과로서 얻어진 상기 이득 억압 함수를 곱하는 단계; 및

슈트가 억압되는 신장된 이미지 신호를 얻기 위하여 제1이미지 신호에 상기 곱한 결과를 더하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 이미지 신장 방법.
제1항에 있어서, 상기 선택하는 단계의 수행은 두 개의 독립적인 경계-판정 함수들을 계산함으로써 만일 두 개의 함수 모두 주어진 픽셀 값들의 하나가 경계에 있는 것을 가리키면 주어진 제1이미지의 픽셀 값들 중의 하나가 에지의 경계를 표현하는 것으로 판정하여 선택함을 특징으로 하는 이미지 신장 방법.
제1항에 있어서,

상기 제1이미지 신호의 픽셀 값들의 각각은 수직 방향을 표시하는 m 및 수평 방향을 표시하는 n에 의하여 f(m,n)로 표현되고;

에지 픽셀을 선택하는 단계와 이득 억압 함수를 정의하는 단계의 결합은 다음과 같은

;

;

; 및

(여기에서, D 및 J는 소정의 음이 아닌 상수)

계산을 포함하고;

상기 에지 픽셀 값들을 선택하는 단계와 상기 이득 억압 함수를 정의하는 단계의 결합은 다음과 같은

; 및

(여기에서, K는 소정의 0이 아닌 상수)

계산을 포함하고;

β(m,n)에 의하여 표현되는 이득 억압 함수는 다음과 같이 정의된

x→0 이고 y→0 인 경우에 β→1 ;

x→0 이고 y→1 인 경우에 β→0 ;

x→1 이고 y→0 인 경우에 β→1 ; 및

x→1 이고 y→1 인 경우에 β→1 ;

특성들을 갖는 것을 특징으로 하는 이미지 신장 방법.
제3항에 있어서, 상기 이득 억압 함수는

(여기에서, p 및 q는 소정의 상수)

임을 특징으로 하는 이미지 신장 방법.
제3항에 있어서, 상기 이득 억압 함수는

(여기에서, p 및 q는 소정의 상수)

임을 특징으로 하는 이미지 신장 방법.
제1항에 있어서, 상기 에지는 수평 방향으로 미치는 것을 특징으로 하는 이미지 신장 방법.
제1항에 있어서, 상기 에지는 수직 방향으로 미치는 것을 특징으로 하는 이미지 신장 방법.
제1항에 있어서, 상기 고역 통과 이미지 신호를 획득하는 단계는 제1이미지 신호를 필터링 하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 이미지 신장 방법.
제1항에 있어서, 상기 이득 억압 함수는 에지 픽셀 값들을 선택하는 단계를선천적으로 실행함을 특징으로 하는 이미지 신장 방법.
제1항에 있어서,

상기 제1이미지 신호의 픽셀 값들의 각각은 수직 방향을 표시하는 m 및 수평 방향을 표시하는 n에 의하여 f(m,n)로 표현되고;

에지 픽셀을 선택하는 단계와 이득 억압 함수를 정의하는 단계의 결합은 다음과 같은

;

;

; 및

(여기에서, D 및 J는 소정의 음이 아닌 상수)

계산을 포함하고;

상기 에지 픽셀 값들을 선택하는 단계와 상기 이득 억압 함수를 정의하는 단계의 결합은 다음과 같은

; 및

(여기에서, K는 소정의 0이 아닌 상수)

계산을 포함하고;

β(m,n)에 의하여 표현되는 이득 억압 함수는 다음과 같이 정의된

x→0 이고 y→0 인 경우에 β→1 ;

x→0 이고 y→1 인 경우에 β→0 ;

x→1 이고 y→0 인 경우에 β→1 ; 및

x→1 이고 y→1 인 경우에 β→1 ;

특성들을 갖는 것을 특징으로 하는 이미지 신장 방법.
제10항에 있어서, 상기 이득 억압 함수는

(여기에서, p 및 q는 소정의 상수)

임을 특징으로 하는 이미지 신장 방법.
제10항에 있어서, 상기 이득 억압 함수는

(여기에서, p 및 q는 소정의 상수)

임을 특징으로 하는 이미지 신장 방법.