KR20040081358A - 화상 처리 장치, 화상 처리 방법 및 화상 처리 프로그램을기록한 기록 매체 - Google Patents

화상 처리 장치, 화상 처리 방법 및 화상 처리 프로그램을기록한 기록 매체 Download PDF

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KR20040081358A
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세이코 엡슨 가부시키가이샤
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Abstract

본 발명의 화상 처리 장치(100)는, 간단한 구성으로, 화면의 깜박거림(flickering)을 감소시키는 것으로, 통계값 연산부(10), 보정 파라미터 연산부(20) 및 화상 보정부(30)를 구비한다. 통계값 연산부(10)는 통계값 데이터(10A)를 생성한다. 보정 파라미터 연산부(20)는 장면의 전환 유무에 따라 시정수를 변화시키는 로우패스 필터를 이용해서, 통계값 데이터(10A)를 평활화하여 보정 파라미터를 생성한다. 그리고, 보정 파라미터에 근거해서 룩업 테이블이 생성된다.

Description

화상 처리 장치, 화상 처리 방법 및 화상 처리 프로그램을 기록한 기록 매체{IMAGE PROCESSING DEVICE, IMAGE PROCESSING METHOD, AND RECORDING MEDIUM FOR STORING IMAGE PROCESSING PROGRAM}
본 발명은 화상 데이터에 화상 보정을 실시하는 화상 처리 장치, 화상 처리 방법 및 화상 처리 프로그램에 관한 것이다.
화상 처리에서는, 1화면의 화상의 성질을 통계적으로 해석하여, 해석 결과에 따른 화상 보정 처리를 화상 데이터에 실시하는 것이 있다. 통계적인 해석 수법으로서, 계조의 빈도 분포(히스토그램)를 구하여, 히스토그램으로부터 보정 파라미터를 산출하는 수법이 알려져 있다.
그런데, 동화상의 화상 처리에서 보정 파라미터가 프레임 사이에서 크게 변화하면, 화면 전체의 계조나 밝기가 변화하여, 화상의 깜박거림(flickering)이 눈에 띄는 일이 있다. 또한, 화상 데이터에 잡음 등이 중첩하고 있으면, 화상의 깜박거림이 커진다. 이러한 문제를 해소하기 위해, 특허 문헌 1에는, 히스토그램을 생성할 때에, 히스토그램 분포의 데이터를 순회형 필터 회로를 통과시키는 것에 따라, 히스토그램 분포 변화의 시정수를 크게 하여, 보정 후의 화상 데이터의 진동을 억압하는 기술이 개시되어 있다.
(특허 문헌 1)
일본 특허 공고 평성 제7-99862호 공보(단락 번호 0018)
그러나, 통계값 연산의 소스로 되는 히스토그램을 생성할 때에 순회형 필터를 통과하는 것은 회로 규모가 대규모로 되고, 또한, 처리에 시간이 걸린다고 하는 문제가 있다. 특히, 휴대 전화 등의 휴대용 전자기기에서는, 장치의 소형화 및 소비 전력의 저감 등 관점으로부터, 회로 규모의 축소 및 처리의 고속화가 큰 문제로 된다.
본 발명은, 상술한 사정에 감안하여 행해진 것으로서, 간단한 구성이고, 화면의 깜박거림을 감소시킬 수 있는 화상 처리 장치, 화상 처리 방법 및 화상 처리 프로그램을 제공하는 것을 해결 과제로 한다.
도 1은 본 발명의 실시예 1에 따른 화상 처리 장치의 구성을 나타내는 블럭도,
도 2는 통계 연산 처리의 개요를 설명하기 위한 설명도,
도 3은 보정 파라미터 연산부(20)의 구성을 나타내는 블럭도,
도 4는 제 1 순회형 필터 f1의 동작을 설명하기 위한 설명도,
도 5는 통계값 데이터(10A)에 근거하는 화상 보정 처리를 설명하기 위한 설명도,
도 6은 동 실시예에 이용하는 룩업 테이블 LUT의 기억 내용의 일례를 나타내는 그래프,
도 7은 본 발명의 실시예 2에 이용하는 보정 파라미터 연산부(20')의 구성을 나타내는 블럭도,
도 8은 변형예에 관한 화상 처리 장치에 있어서의 프레임 레이트와 제 1 계수 A 및 제 2 계수 B의 관계를 나타내는 설명도이다.
도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명
10 : 통계값 연산부 10A : 통계값 데이터(통계값)
20, 20' : 보정 파라미터 연산부 30 : 화상 보정부
100 : 화상 처리 장치 GDin : 입력 화상 데이터
GDout : 출력 화상 데이터 Rmax : 기준 최대값
Rmin : 기준 최소값 P : 보정 파라미터
SE : 검출 신호
상기 과제를 해결하기 위해, 본 발명에 따른 화상 처리 장치는 화상 데이터에 화상 처리를 실시하는 것으로서, 상기 화상 데이터에 통계 처리를 실시하여 통계값을 나타내는 통계값 데이터를 생성하는 통계값 연산 수단과, 상기 화상 데이터에 근거해서 장면의 전환 유무를 검출하는 장면 검출 수단과, 상기 장면 검출 수단의 검출 결과에 따른 가중치 부여를 복수 프레임의 상기 통계값 데이터로 실시하여 보정 파라미터를 연산하는 보정 파라미터 연산 수단과, 상기 보정 파라미터에 근거해서 상기 화상 데이터에 화상 보정 처리를 실시하는 화상 보정 수단을 구비하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따르면, 히스토그램이나 누적 히스토그램과 같은 통계값의 연산 과정에서 평활화 처리를 실행하는 것이 아니라, 통계값를 얻은 후에, 가중치 부여 처리를 실행하고 있다. 통계값의 생성 과정에서는, 화소 단위의 화상 데이터에 대하여 처리를 실행해야 하기 때문에, 연산 회로가 대규모이고, 또한, 처리 부하가 크다. 이에 대하여, 본 발명에서는, 통계값를 얻은 후에 가중치 부여를 행하여 보정 파라미터를 평활화하고 있으므로, 구성을 간단하게 할 수 있다. 또한, 장면의 전환 유무에 따라 가중치 부여를 변경할 수 있으므로, 화상의 변화에 대한 보정 파라미터의 응답성을 향상시킬 수 있어, 장면의 전환 시에 클린 화상을 표시시킬 수 있게 된다.
여기서, 상기 보정 파라미터 연산 수단은 상기 장면 검출 수단에 의해 장면의 전환이 있는 것으로 검출된 경우, 장면의 전환이 없는 경우보다도, 과거 프레임의 통계값 데이터에 대한 가중치 부여를 작게 한 연산에 의해 상기 보정 파라미터를 생성하는 것이 바람직하다. 장면의 전환이 있었던 경우에는, 통계값의 연속성을 상실하기 때문에, 과거 프레임에서의 통계값 데이터의 가중치 부여를 작게 함으로써 보정 파라미터의 응답성을 향상시킬 수 있다.
또한, 상기 보정 파라미터 연산 수단은 상기 장면 검출 수단에 의해 장면의 전환이 없는 것으로 검출된 경우, 상기 복수 프레임에 관한 통계값 데이터의 평균을 연산하고, 상기 보정 파라미터를 생성하는 것이 바람직하다. 이 경우에는, 화상 데이터에 포함되는 노이즈 성분 등의 영향이 제거되므로, 화면의 깜박거림을 효과적으로 방지할 수 있다.
또한, 상기 보정 파라미터 연산 수단은 상기 장면 검출 수단에 의해 장면의 전환이 있는 것으로 검출된 경우, 현재의 프레임에 관한 통계값 데이터를 상기 보정 파라미터로서 생성하는 것이 바람직하다. 이에 따라, 응답성을 향상시킬 수 있다.
또한, 상기 보정 파라미터 연산 수단은 상기 장면 검출 수단에 의해 장면의 전환이 없는 것으로 검출된 경우, 현재 프레임의 통계값 데이터를 S(n), 1 프레임 전의 보정 파라미터를 P(n-1), 제 1 계수를 A, 제 2 계수를 B로 했을 때, 현재 프레임에서의 보정 파라미터 P(n)는 P(n)=A*S(n)+B*P(n-1), 1=A+B에 따라 연산하는 것이 바람직하다.
이 경우에는, 순회형의 로우패스 필터에 의해 보정 파라미터를 생성할 수 있다.
여기서, 상기 보정 파라미터 연산 수단은, 상기 장면 검출 수단에 의해 장면의 전환이 있는 것이 검출된 경우, A=1, 또한, B=0으로 하는 것이 바람직하다. 이에 따라, 장면이 전환되기 전의 통계값의 영향을 보정 파라미터로부터 완전히 배제할 수 있다.
또한, 상기 보정 파라미터 연산 수단은 상기 화상 데이터의 프레임 레이트를 검지하여, 검지한 프레임 레이트 및 상기 장면 검출 수단의 검출 결과에 따른 가중치 부여를 복수 프레임의 상기 통계값 데이터에 실시하여 보정 파라미터를 연산하는 것이 바람직하다. 이 경우에는, 프레임 레이트를 고려하여 보정 파라미터를 결정할 수 있으므로, 프레임의 조밀(粗密)에 따라 적절한 화상 보정을 실시할 수 있다.
다음에, 본 발명에 따른 화상 처리 방법은 화상 데이터에 화상 처리를 실시하는 방법으로서, 상기 화상 데이터에 통계 처리를 실시하여 통계값을 나타내는 통계값 데이터를 생성하는 단계와, 상기 화상 데이터에 근거해서 장면의 전환 유무를 검출하는 단계와, 장면 검출 결과에 따른 가중치 부여를 복수 프레임의 상기 통계값 데이터에 실시하여 보정 파라미터를 연산하는 단계와, 상기 보정 파라미터에 근거해서 상기 화상 데이터에 화상 보정 처리를 실시하는 단계를 구비하는 것을 특징으로 한다. 본 발명에 따르면, 통계값를 얻은 후에 가중치를 부여하여 보정 파라미터를 평활화하고 있으므로, 구성을 간단하게 할 수 있다.
여기서, 상기 보정 파라미터를 연산하는 단계는, 장면의 전환이 있는 것으로 검출된 경우, 장면의 전환이 없는 경우보다도, 과거 프레임의 통계값 데이터에 대한 가중치 부여를 작게 한 연산에 의해 상기 보정 파라미터를 생성하는 것이 바람직하다. 이에 따라, 화상의 변화에 대한 보정 파라미터의 응답성을 향상시킬 수있어, 장면의 전환 시에 클린 화상을 표시시킬 수 있게 된다.
또한, 본 발명에 따른 화상 처리 프로그램은, 화상 데이터에 화상 처리를 실시하는 프로그램으로서, 컴퓨터를, 상기 화상 데이터에 통계 처리를 실시하여 통계값을 나타내는 통계값 데이터를 생성하는 통계값 연산 수단과, 상기 화상 데이터에 근거해서 장면의 전환 유무를 검출하는 장면 검출 수단과, 상기 장면 검출 수단의 검출 결과에 따른 가중치 부여를 복수 프레임의 상기 통계값 데이터에 실시하여 보정 파라미터를 연산하는 보정 파라미터 연산 수단과, 상기 보정 파라미터에 근거해서 상기 화상 데이터에 화상 보정 처리를 실시하는 화상 보정 수단으로서 기능시키는 것을 특징으로 한다. 본 발명에 따르면, 통계값를 얻은 후에 가중치 부여를 행하여 보정 파라미터를 평활화하고 있으므로, 처리 부하를 대폭 경감시킬 수 있다.
본 발명의 상기 및 그 밖의 목적, 특징, 국면 및 이익 등은 첨부 도면을 참조로 하여 설명하는 이하의 상세한 실시예로부터 더욱 명백해질 것이다.
이하, 도면을 참조하면서 본 발명에 따른 화상 처리 장치의 일 실시예를 설명한다. 도 1은 실시예 1에 따른 화상 처리 장치의 구성을 나타내는 블럭도이다. 화상 처리 장치(100)에는, 입력 화상 데이터 GDin이 공급된다. 입력 화상 데이터 GDin은 1화면을 구성하는 각 화소에 표시해야 할 계조값을 나타낸다. 또한, 본 예의 입력 화상 데이터 GDin은 1화소당 8비트의 동화상 데이터이다. 따라서, 입력 화상 데이터 GDin은 256계조를 나타내는 것이고, 그 최소값은 「0」, 최대값은 「255」로 된다. 화상 처리 장치(100)는 입력 화상 데이터 GDin에 통계 처리를 실시하여 통계값을 생성하고, 또한, 통계값을 이용하여 입력 화상 데이터 GDin에 보정 처리를 실시하여 출력 화상 데이터 GDout를 생성한다.
화상 처리 장치(100)는 통계값 연산부(10), 보정 파라미터 연산부(20) 및 화상 보정부(30)를 구비한다. 우선, 통계값 연산부(10)는 입력 화상 데이터 GDin에 소정의 통계 연산 처리를 실시하여, 통계값 데이터(10A)를 생성한다. 도 2를 참조하여, 통계 연산 처리의 개요를 설명한다. 통계 연산 처리에서는, 최소값 0으로부터 제 1 계조값 D1까지의 제 1 범위 T1 및 최대값 255로부터 제 2 계조값 D2까지의 제 2 범위 T2에 대하여, 쌍 방향으로 누적 히스토그램 HG1 및 HG2를 직접 생성하고, 생성된 누적 히스토그램 HG1 및 HG2의 도수(度數)가 미리 정해진 기준값 REF에 도달한 점을 기준 최소값 Rmin 및 기준 최대값 Rmax로서 특정하고, 이들을 나타내는 통계값 데이터(10A)를 생성한다. 또, 제 2 계조값 D2는 제 1 계조값 D1보다도 크다.
누적 히스토그램은 히스토그램의 도수를 일정 방향(최소값으로부터 최대값으로의 방향, 또는, 최대값으로부터 최소값으로의 방향)으로 누산한 도수를 각 계급(階級)마다 나타낸다.
계급의 폭은 임의로 설정할 수 있지만, 본 예의 계급의 폭은 1계조이다. 또한, 본 예에서는, 두 가지의 누적 히스토그램을 동시에 생성한다. 즉, 최소값으로부터 제 1 계조값 D1을 향한 누적 히스토그램 HG1과, 최대값으로부터 제 2 계조값 D2를 향한 누적 히스토그램 HG2가 생성된다.
다음에, 보정 파라미터 연산부(20)는, 통계값 데이터(10A)에 근거해서, 룩업테이블 LUT를 생성한다. 룩업 테이블 LUT에는, 입력 화상 데이터 GDin의 각 계조값과 보정 후의 각 계조값을 대응시켜 기억되고, 그 기억 내용은 통계값 데이터(10A)에 근거해서 갱신된다. 화상 보정부(30)는 룩업 테이블 LUT를 참조하여, 출력 화상 데이터 GDout를 생성한다. 구체적으로는, 입력 화상 데이터 GDin의 계조값을 판독 어드레스로서 룩업 테이블 LUT에 액세스하고, 룩업 테이블 LUT로부터 판독한 계조값을 출력 화상 데이터 GDout로서 출력한다.
도 3에, 보정 파라미터 연산부(20)의 상세한 구성을 나타낸다. 보정 파라미터 연산부(20)는 장면 검출부(21), 연산부(22), LUT 생성부(23) 및 룩업 테이블 LUT를 구비한다.
장면 검출부(21)는 입력 화상 데이터 GDin에 근거해서, 프레임 사이에서의 장면 전환을 검출하여, 장면의 전환이 있었을 경우에 하이 레벨로 되고, 장면의 전환이 없었을 경우에 로우 레벨로 되는 검출 신호 SE를 생성한다. 장면의 전환은 프레임간의 화상의 상관성에 근거해서 검출할 수 있지만, 예컨대, 현재 프레임의 평균 휘도와 1프레임 과거의 평균 휘도의 차분을 연산하여, 차분값이 미리 정해진 기준값을 상회하는 경우에 장면의 전환이 있었다고 검출하고, 차분값이 기준값을 이하인 경우에 장면의 전환이 없었다고 검출할 수 있다. 또, 평균 휘도의 그 외에 무엇인가의 통계값에 근거해서 장면의 전환 유무를 검출하여도 좋다.
연산부(22)는 제 1 순회형 필터 f1 및 제 2 순회형 필터 f2를 구비한다. 이들 필터 F1, F2는 로우패스 필터로서 작용하고, 기준 최소값 Rmin 및 기준 최대값 Rmax의 급격한 변화를 억압하여 보정 파라미터 P를 생성한다. 제 1 순회형 필터f1은 제 1 계수기(221), 제 2 계수기(222), 가산기(223) 및 메모리(224)를 구비한다. 또, 제 2 순회형 필터 F2는 제 1 순회형 필터 F1과 마찬가지로 구성되어 있으므로, 설명을 생략한다.
제 1 계수기(222)는 승산 회로를 구비하고, 기준 최소값 Rmin과 제 1 계수 A를 승산하고, 승산 결과를 가산기(223)로 출력한다. 제 2 계수기(222)는 승산 회로를 구비하고, 1프레임 전의 보정 파라미터 P(n-1)와 제 2 계수 B를 승산하여, 승산 결과를 가산기(223)로 출력한다. 가산기(223)는 제 1 계수기(221) 및 제 2 계수기(222)의 출력 신호를 가산하여, 보정 파라미터 P(n)을 생성한다. 메모리(224)는 1프레임의 지연 수단으로서 작용하고, 보정 파라미터 P(n)를 기억하여, 다음 프레임으로 출력한다. 이 때문에, 메모리(224)로부터는 1프레임 전의 보정 파라미터 P(n-1)이 출력된다.
이상의 구성에서, 현재의 프레임에서의 보정 파라미터 P(n)는 이하의 식으로 주어진다.
P(n)=A*S(n)+B*P(n-1), 1=A+B
단, 현재 프레임의 기준 최소값 Rmin을 S(n), 1프레임 전의 보정 파라미터를 P(n-1)로 한다.
제 1 계수 A 및 제 2 계수 B의 각 값은, 검출 신호 SE에 근거해서 선택되게 되어 있다. 예컨대, 검출 신호 SE가 로우 레벨(장면의 전환 없음)일 경우, A= B=1/2로 하고, 검출 신호 SE가 하이 레벨(장면의 전환 있음)일 경우, A=1, B=0으로 하여도 좋다. 즉, 장면의 전환이 있는 것으로 검출된 경우, 장면의 전환이 없는경우보다도, 과거 프레임의 기준 최소값 Rmin(통계값 데이터(10A))에 대한 가중치 부여를 작게 한 연산에 의해 보정 파라미터 P를 생성하는 것이 바람직하다.
도 4는 제 1 순회형 필터 f1의 입출력 특성의 일례를 설명하기 위한 설명도이다. 기준 최소값 Rmin이, 도 4(a)에 나타내는 바와 같이, 변화했다고 한다. 본 예에서는, 기준 최소값 Rmin에는 진폭이 작은 고주파 성분이 포함되어 있다. 또한, 제 n 프레임과 제 n+1 프레임에서 기준 최소값 Rmin의 값은 크게 변화하고 있다. 동화상의 보정 처리에서, 보정 파라미터 P를 짧은 주기로 변화시키면 사람의 눈에는 화면의 깜박거림이 보인다.
여기서, 상술한 제 1 계수 A 및 제 2 계수 B의 값을 장면의 전환 유무에 관계없이 고정하면, 제 1 순회형 로우패스 필터 f1의 출력은 도 4(b)에 나타내는 것으로 된다. 이 경우에는, 기준 최소값 Rmin에 중첩하는 소진폭의 고주파 성분을 제거할 수 있지만, 장면의 전환이 있었던 n프레임과 n+1프레임 사이에서 응답에 지연이 생긴다.
그러나, 본 실시예에서는, 장면의 전환 유무에 따라 제 1 계수 A 및 제 2 계수 B를 변화시키고 있다. 이 때문에, 제 1 순회형 로우패스 필터 f1의 출력은 도 4(c)에 나타내는 것으로 된다. 이 경우에는, 기준 최소값 Rmin에 중첩하는 소진폭의 고주파 성분이 제거되고, 또한 응답성이 대폭 개선된다. 이에 따라, 장면의 전환 시에 클린 화상을 표시시킬 수 있다.
다음에, 도 3에 나타내는 LUT 생성부(23)는 연산부(22)로부터 출력되는 보정 파라미터 P에 근거해서, 룩업 테이블 LUT에 소정의 데이터를 기억한다. 보정 파라미터 P는 제 1 순회형 필터 f1로부터 출력되는 보정된 기준 최소값 Rmin'와 제 2 순회형 필터 f1로부터 출력되는 보정된 기준 최대값 Rmax'를 포함한다.
다음에, 보정 파라미터 P에 근거하는 화상 보정 처리에 대하여 도 5에 나타내는 예를 참조해서 설명한다. 예컨대, 1화면의 입력 화상 데이터 GDin의 계조값이 도 5(a)의 히스토그램에 표시되도록 분포하고, 상술한 통계 연산 처리에 의해 기준 최소값 Rmin 및 기준 최대값 Rmax를 얻을 수 있었다고 한다. 이 경우, 화상 보정부(30)는, 도 5(b)에 나타내는 바와 같이, 계조값이 기준 최소값 Rmin을 하회하는 어두운 부분(shaded portion)과, 계조값이 기준 최대값 Rmax를 상회하는 밝은 부분(highlighted portion)을 제거한다.
이 때문에, 보정 파라미터 연산부(20)는 출력 화상 데이터 GDout의 최소값이 보정된 기준 최소값 Rmin'로 되고, 그 최대값이 보정된 기준 최대값 Rmax'로 되도록 룩업 테이블 LUT를 생성한다. 구체적으로는, 화상 보정 처리의 입출력 계조 특성이 이하의 식으로 인가되도록 룩업 테이블 LUT를 생성한다.
GDout=fa*GDin-fb
fa=256/(Rmax'-Rmin')
fb=fa*Rmin
또, fa는 입출력 계조 특성의 기울기이며, fb는 절편(intercept)이다.
도 6에, 룩업 테이블 LUT의 기억 내용의 일례를 나타낸다. 동 도면에서, 점선은 화상 보정 처리를 실행하지 않는 경우의 특성이며, 실선은 화상 보정 처리를 실행하는 경우의 입출력 계조 특성이다. 이 도면에 나타내는 바와 같이, 입력 화상 데이터 GDin의 계조값이 최소값 「0」으로부터 보정된 기준 최소값 Rmin'까지의 범위에서, 출력 화상 데이터 GDout의 계조값이 최소값 「0」으로 된다. 또한, 입력 화상 데이터 GDin의 계조값이 최대값 「255」로부터 보정된 기준 최대값 Rmax'까지의 범위에서, 출력 화상 데이터 GDout의 계조값이 최대값 「255」로 된다. 따라서, 어두운 부분과 밝은 부분이 제거되어, 도면에 나타내는 화살표의 방향에 계조 전체가 신장된다.
이상 설명한 바와 같이, 본 실시예에 따르면, 기준 최소값 Rmin 및 기준 최대값 Rmax 등의 통계값에 대하여 고주파 성분을 제거하는 처리를 실시했으므로, 통계값을 얻기 위한 소스로 되는 히스토그램을 생성하는 과정에서, 고주파 성분을 제거하는 경우와 비교하여 구성을 대폭 간략화할 수 있어, 처리 부하의 경감을 도모하는 것이 가능해진다. 또한, 장면의 전환 유무에 따라, 로우패스 필터의 시정수를 전환하도록 했으므로, 장면이 바뀌었을 때에도 적절한 화상 보정을 즉시 실시하는 것이 가능해진다.
다음에, 본 발명의 실시예 2에 대한 화상 처리 장치에 대하여 설명한다. 실시예 2에 대한 화상 처리 장치는 연산부(22) 대신 연산부(22')를 이용하는 점을 제외하고, 도 1에 나타내는 실시예 1의 화상 처리 장치(100)와 마찬가지이다.
도 7은 실시예 2에 따른 보정 파라미터 연산부(20)의 상세한 구성을 나타내는 블럭도이다. 또, 도 3에 나타내는 구성 부분과 동일한 구성에는 동일한 부호를 붙인다. 본 예의 연산부(22')는 제 1 로우패스 필터 f1 및 제 2 로우패스 필터 f2를 구비한다. 이들 필터 f1, f2는 기준 최소값 Rmin 및 기준 최대값 Rmax의 급격한 변화를 억압하여 보정 파라미터 P를 생성한다. 제 1 로우패스 필터 f1은 제 1 계수기(225), 제 2 계수기(226), 가산기(228) 및 메모리(227)를 구비한다. 또, 제 2 로우패스 필터 f2는 제 1 로우패스 필터 f1과 마찬가지로 구성되어 있으므로, 설명을 생략한다.
메모리(227)에는 1프레임 전의 기준 최소값 Rmin이 기억된다. 여기서, 현재 프레임에서의 기준 최소값 Rmin을 S(n), 1프레임 전의 기준 최소값 Rmin을 S(n-1)이라 하면, 현재 프레임에서의 보정 파라미터 P(n)는 이하의 식으로 주어진다.
P(n)=A*S(n)+B*S(n-1), 1=A+B
제 1 계수 A 및 제 2 계수 B의 각 값은 실시예 1과 마찬가지로 검출 신호 SE에 근거해서 선택되게 되어 있다. 예컨대, 검출 신호 SE가 로우 레벨(장면의 전환 없음)일 경우, A=B=1/2로 하고, 검출 신호 SE가 하이 레벨(장면의 전환 있음)일 경우, A=1, B=0으로 하여도 좋다. 이 경우에는, 장면의 전환이 없는 경우에는, 복수 프레임에서의 기준 최소값 Rmin의 평균값에 근거해서 보정 파라미터 P를 생성할 수 있고, 장면의 전환이 있는 경우에는, 현재의 프레임에서의 기준 최소값 Rmin을 보정 파라미터 P로서 출력할 수 있다.
따라서, 실시예 2는 실시예 1과 마찬가지로, 기준 최소값 Rmin 및 기준 최대값 Rmax 등의 통계값에 대하여 고주파 성분을 제거하는 처리를 실시했으므로, 통계값을 얻기 위한 소스로 되는 히스토그램을 생성하는 과정에서, 고주파 성분을 제거하는 경우와 비교해서 구성을 대폭 간략화할 수 있어, 처리 부하의 경감을 도모할 수 있게 된다. 또한, 장면의 전환 유무에 따라, 로우패스 필터의 시정수를 전환하도록 했으므로, 장면이 바뀌었을 때에도 적절한 화상 보정을 즉시 실시하는 것이 가능해진다.
또, 본 발명은 상술한 실시예 1, 2에 한정되는 것이 아니라, 예컨대, 이하의 변형이 가능하다.
(1) 상술한 각 실시예에서, 장면의 전환이 없는 경우의 제 1 계수 A 및 제 2 계수 B를 입력 화상 데이터 GDin의 프레임 레이트에 따라 전환하여도 좋다. 예컨대, 도 8에 나타내는 바와 같이, 프레임 레이트가 낮아질수록, 필터의 시정수를 크게 하여 평활화 정도를 증가시키도록 하여도 좋다. 이것은, 프레임 레이트가 낮아지면, 프레임간의 상관성이 저하하기 때문에, 프레임간의 통계값 데이터(10A)의 차분값이 커지기 때문이다.
(2) 상술한 각 실시예에서는, 보정 파라미터 연산부(20)에서의 처리를 하드웨어에 의해 구성했지만 이것을 소프트웨어에 의해 구성하여도 되는 것은 물론이다. 이 경우, CPU를 소정의 화상 처리 프로그램에 따라 동작시키면 좋다.
(3) 또한, 상술한 각 실시예는, 액정 패널, 전계 발광(EL) 패널, 디지털 마이크로미러 디바이스(DMD) 패널, 플라즈마 발광이나 전자 방출에 의한 형광 등을 이용한 여러 가지 전기 광학 패널을 구비한 전자기기에 이용하는 것이 바람직하다. 이 경우, 전자기기는 출력 화상 데이터 GDout에 근거해서 전기 광학 패널을 제어하기 위한 제어 신호를 발생시키는 타이밍 신호 발생 회로와, 출력 화상 데이터 GDout으로부터 전기 광학 패널에 공급하는 화상 신호를 생성하는 화상 신호 생성 회로, 전기 광학 패널을 구동하는 구동 회로 및 전기 광학 패널을 구비한다. 전자기기로는, 예컨대, 모바일형 퍼스널 컴퓨터, 휴대 전화, 텔레비전이나, 뷰파인더형, 모니터 직시형의 비디오 테이프 리코더, 카네비게이션 장치, 호출기, 전자 수첩, 전자 계산기, 워드 프로세서, 워크스테이션, 화상 전화, POS 단말, 터치 패널을 구비한 장치 등등을 들 수 있다.
본 발명에 따르면, 히스토그램이나 누적 히스토그램과 같은 통계값의 연산 과정에서 평활화 처리를 실행하는 것이 아니라, 통계값를 얻은 후에, 가중치 부여 처리를 실행하고 있다. 통계값의 생성 과정에서는, 화소 단위의 화상 데이터에 대하여 처리를 실행해야 하기 때문에, 연산 회로가 대규모이고, 또한, 처리 부하가 크다. 이에 대하여, 본 발명에서는, 통계값를 얻은 후에 가중치 부여를 행하여 보정 파라미터를 평활화하고 있으므로, 구성을 간단하게 할 수 있다. 또한, 장면의 전환 유무에 따라 가중치 부여를 변경할 수 있으므로, 화상의 변화에 대한 보정 파라미터의 응답성을 향상시킬 수 있어, 장면의 전환 시에 클린 화상을 표시시킬 수 있게 된다.
여기서, 상기 보정 파라미터 연산 수단은 상기 장면 검출 수단에 의해 장면의 전환이 있는 것으로 검출된 경우, 장면의 전환이 없는 경우보다도, 과거 프레임의 통계값 데이터에 대한 가중치 부여를 작게 한 연산에 의해 상기 보정 파라미터를 생성하는 것이 바람직하다. 장면의 전환이 있었던 경우에는, 통계값의 연속성을 상실하기 때문에, 과거 프레임에서의 통계값 데이터의 가중치 부여를 작게 함으로써 보정 파라미터의 응답성을 향상시킬 수 있다.
또한, 상기 보정 파라미터 연산 수단은 상기 장면 검출 수단에 의해 장면의 전환이 없는 것으로 검출된 경우, 상기 복수 프레임에 관한 통계값 데이터의 평균을 연산하고, 상기 보정 파라미터를 생성하는 것이 바람직하다. 이 경우에는, 화상 데이터에 포함되는 노이즈 성분 등의 영향이 제거되므로, 화면의 깜박거림을 효과적으로 방지할 수 있다.
또한, 상기 보정 파라미터 연산 수단은 상기 장면 검출 수단에 의해 장면의 전환이 있는 것으로 검출된 경우, 현재의 프레임에 관한 통계값 데이터를 상기 보정 파라미터로서 생성하는 것이 바람직하다. 이에 따라, 응답성을 향상시킬 수 있다.
또한, 상기 보정 파라미터 연산 수단은 상기 장면 검출 수단에 의해 장면의 전환이 없는 것으로 검출된 경우, 현재 프레임의 통계값 데이터를 S(n), 1 프레임 전의 보정 파라미터를 P(n-1), 제 1 계수를 A, 제 2 계수를 B로 했을 때, 현재 프레임에서의 보정 파라미터 P(n)는 P(n)=A*S(n)+B*P(n-1), 1=A+B에 따라 연산하는 것이 바람직하다.
이 경우에는, 순회형의 로우패스 필터에 의해 보정 파라미터를 생성할 수 있다.
여기서, 상기 보정 파라미터 연산 수단은, 상기 장면 검출 수단에 의해 장면의 전환이 있는 것이 검출된 경우, A=1, 또한, B=0으로 하는 것이 바람직하다. 이에 따라, 장면이 전환되기 전의 통계값의 영향을 보정 파라미터로부터 완전히 배제할 수 있다.
또한, 상기 보정 파라미터 연산 수단은 상기 화상 데이터의 프레임 레이트를 검지하여, 검지한 프레임 레이트 및 상기 장면 검출 수단의 검출 결과에 따른 가중치 부여를 복수 프레임의 상기 통계값 데이터에 실시하여 보정 파라미터를 연산하는 것이 바람직하다. 이 경우에는, 프레임 레이트를 고려하여 보정 파라미터를 결정할 수 있으므로, 프레임의 조밀(粗密)에 따라 적절한 화상 보정을 실시할 수 있다.
이상 본 발명자에 의해서 이루어진 발명을 상기 실시예에 따라 구체적으로 설명하였지만, 본 발명은 상기 실시예에 한정되는 것이 아니고, 그 요지를 이탈하지 않는 범위에서 여러 가지로 변경 가능한 것은 물론이다.

Claims (10)

  1. 화상 데이터에 화상 처리를 실시하는 화상 처리 장치에 있어서,
    상기 화상 데이터에 통계 처리를 실시하여 통계값을 나타내는 통계값 데이터를 생성하는 통계값 연산 수단과,
    상기 화상 데이터에 근거해서 장면의 전환 유무를 검출하는 장면 검출 수단과,
    상기 장면 검출 수단의 검출 결과에 따른 가중을 복수 프레임의 상기 통계값 데이터에 실시하여, 보정 파라미터를 연산하는 보정 파라미터 연산 수단과,
    상기 보정 파라미터에 근거해서 상기 화상 데이터에 화상 보정 처리를 실시하는 화상 보정 수단
    을 구비하는 것을 특징으로 하는 화상 처리 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 보정 파라미터 연산 수단은, 상기 장면 검출 수단에 의해 장면의 전환이 있는 것으로 검출된 경우, 장면의 전환이 없는 경우보다도, 과거의 프레임의 통계값 데이터에 대한 가중을 작게 한 연산에 의해 상기 보정 파라미터를 생성하는
    것을 특징으로 하는 화상 처리 장치.
  3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    상기 보정 파라미터 연산 수단은, 상기 장면 검출 수단에 의해, 장면의 전환이 없는 것으로 검출된 경우, 상기 복수 프레임에 관한 통계값 데이터의 평균을 연산하여, 상기 보정 파라미터를 생성하는
    것을 특징으로 하는 화상 처리 장치.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 보정 파라미터 연산 수단은, 상기 장면 검출 수단에 의해, 장면의 전환이 있는 것으로 검출된 경우, 현재 프레임에 관한 통계값 데이터를 상기 보정 파라미터로서 생성하는
    것을 특징으로 하는 화상 처리 장치.
  5. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    상기 보정 파라미터 연산 수단은, 상기 장면 검출 수단에 의해 장면의 전환이 없는 것으로 검출된 경우,
    현재 프레임의 통계값 데이터를 S(n), 1프레임 전의 보정 파라미터를 P(n-1), 제 1 계수를 A, 제 2 계수를 B로 했을 때, 현재 프레임에서의 보정 파라미터P(n)은,
    P(n)=A*S(n)+B*P(n-1), 1=A+B
    에 따라 연산하는 것을 특징으로 하는 화상 처리 장치.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 보정 파라미터 연산 수단은, 상기 장면 검출 수단에 의해 장면의 전환이 있는 것이 검출된 경우, A=1, 또한, B=0으로 하는
    것을 특징으로 하는 화상 처리 장치.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 보정 파라미터 연산 수단은, 상기 화상 데이터의 프레임 레이트를 검지하고, 검지한 프레임 레이트 및 상기 장면 검출 수단의 검출 결과에 따른 가중을 복수 프레임의 상기 통계값 데이터에 실시하여, 보정 파라미터를 연산하는
    것을 특징으로 하는 화상 처리 장치.
  8. 화상 데이터에 화상 처리를 실시하는 화상 처리 방법에 있어서,
    상기 화상 데이터에 통계 처리를 실시하여 통계값을 나타내는 통계값 데이터를 생성하는 단계와,
    상기 화상 데이터에 근거해서 장면의 전환 유무를 검출하는 단계와,
    장면 검출 결과에 따른 가중을 복수 프레임의 상기 통계값 데이터에 실시하여, 보정 파라미터를 연산하는 단계와,
    상기 보정 파라미터에 근거해서 상기 화상 데이터에 화상 보정 처리를 실시하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 화상 처리 방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 보정 파라미터를 연산하는 단계는, 장면의 전환이 있는 것으로 검출된 경우, 장면의 전환이 없는 경우보다도, 과거의 프레임의 통계값 데이터에 대한 가중을 적게 한 연산에 의해 상기 보정 파라미터를 생성하는
    것을 특징으로 하는 화상 처리 방법.
  10. 화상 데이터에 화상 처리를 실시하는 화상 처리 프로그램을 기록한 기록 매체로서,
    컴퓨터를,
    상기 화상 데이터에 통계 처리를 실시하여 통계값을 나타내는 통계값 데이터를 생성하는 통계값 연산 수단과,
    상기 화상 데이터에 근거해서 장면의 전환 유무를 검출하는 장면 검출 수단과,
    상기 장면 검출 수단의 검출 결과에 따른 가중을 복수 프레임의 상기 통계값 데이터에 실시하여, 보정 파라미터를 연산하는 보정 파라미터 연산 수단과,
    상기 보정 파라미터에 근거해서 상기 화상 데이터에 화상 보정 처리를 실시하는 화상 보정 수단으로서
    기능시키는 것을 특징으로 하는 화상 처리 프로그램을 기록한 기록 매체.
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