KR20050041848A - 경사 이미지 모서리 위치 및 휘도 천이 범위 검출 방법 및장치 - Google Patents

경사 이미지 모서리 위치 및 휘도 천이 범위 검출 방법 및장치 Download PDF

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KR20050041848A
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Abstract

본 발명은 이미지 디테일 향상(detail enhancement)에 관한 것으로서, 특히 디지털 이미지에서 경사 이미지 모서리 위치뿐만 아니라 휘도 천이 범위를 검출하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.
본 발명에 의한 경사 이미지 모서리 위치 및 휘도 천이 범위 검출 방법은 이미지 처리 방법에 있어서, (a) 디지털 이미지에서 픽셀들의 2차원 윈도우를 한정하는 단계, (b) 상기 윈도우 내의 선택된 픽셀 주변의 복수의 픽셀들에 대한 분산값을 결정하는 단계, (c) 상기 분산값에 근거하여, 선택된 픽셀이 모서리 영역에 존재하는지 판단하는 단계, (d) 상기 선택된 픽셀이 모서리 영역에 있는 경우에, 선택된 픽셀이 실질적으로 경사 모서리의 휘도 천이 범위 내의 중심 픽셀에 해당되는지 판단하는 단계 및 (e) 상기 단계(d)의 판단 결과 선택된 픽셀이 경사 모서리의 휘도 천이 범위 내의 중심 픽셀에 해당되는 경우에, 경사 이미지 모서리의 휘도 천이 범위의 길이를 결정하는 단계를 포함함을 특징으로 한다.

Description

경사 이미지 모서리 위치 및 휘도 천이 범위 검출 방법 및 장치{Method and apparatus for detecting the location and luminance transition range of slant image edges}
본 발명은 이미지 디테일 향상(detail enhancement)에 관한 것으로서, 특히 디지털 이미지에서 경사 이미지 모서리 위치뿐만 아니라 휘도 천이 범위를 검출하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.
디지털 TV 시스템과 같은 디지털 이미지 시스템에서 비디오 품질을 향상시키기 위하여 이미지들은 디스플레이 되기 전에 이미지 디테일, 이미지 콘트라스트(contrast) 등과 같은 많은 다른 양상으로 종종 보강된다. 디지털 이미지에 있어서, 이미지에서 모서리(즉, 이미지 엣지)의 품질은 전체 이미지 품질에 있어서 매우 중요하다. 그러므로, 이미지 향상 처리 중에 각 이미지 모서리는 잘 보전되어야 한다. 다시 말하면, 이미지 향상은 이미지 모서리 품질을 희생시켜서는 안 된다. 다른 관점에서, 비록 특정 사양으로 이미지가 향상되었다 할지라도 이미지의 전체 시각 품질은 저하될 수도 있다.
이러한 시각적 품질 저하의 실례로 종래의 이미지 디테일 향상에 기인하여 지그재그 모서리 문제가 있다. 이미지 디테일 향상의 목적은 이미지 선명도를 개선시키는데 있으나, 특정 이미지 디테일이 추출한 고주파 이미지 성분은 강조되고 나서 본래의 이미지에 합해진다. 결과적으로, 이미지 처리에 있어서 이미지 디테일은 본래의 이미지에서 선명도를 보다 향상시키게 된다. 그러나, 이미지 향상으로 인하여 이미지 모서리에 몇몇 문제점들이 또한 발생될 수도 있다.
지그재그 모서리 문제점의 예를 도 1a-b를 참조하여 설명하기로 한다. 도 1a는 본래의 이미지 모서리 10을 보여주며, 이미지 모서리 10에서 각각의 작은 사각면 블록 11은 하나의 이미지 픽셀을 나타낸다. 모서리 방향은 수평 방향에 대하여 낮은 각도를 갖는다. 도 1a에 도시된 바와 같이, 모서리를 가로질러 수평 방향을 따라서 어두운 영역으로부터 밝은 영역까지의 긴 휘도 천이 영역이 발생된다. 휘도 천이 영역 12는 모서리를 가로질러 수평 방향 또는 수직 방향 중의 하나의 방향을 따른 모서리의 휘도 천이 영역의 길이를 나타낸다. 비록 모서리가 제한된 이미지 해상도를 갖는다 하더라도 도 1a에 도시된 모서리의 경계는 일반적으로 부드럽게 보인다.
종래의 이미지 디테일 향상 프로세스는 도 1b에 도시된 바와 같은 향상된 이미지를 생성시키기 위하여 도 1a의 이미지 모서리 10에 적용된다. 이미지 디테일 향상 프로세스에서 고주파 성분이 상승되기 때문에 휘도 천이 범위 12는 단축(또는 예리하게) 될 수 있다. 도 1b에서 알 수 있듯이, 수평 방향에 따른 휘도 천이 범위 12는 도 1a에 비하여 보다 단축된다. 그 결과로서 모서리 경계에 지그재그 모서리 문제점을 포함하게 된다. 이미지가 디테일 향상 프로세스에 의하여 보다 강조되면, 이러한 종류의 문제점들이 보다 확연하게 나타나게 된다. 결론적으로, 비록 도 1b에서 이미지 향상 프로세스를 실행하더라도, 이미지 품질은 모서리 품질의 저하로 인하여 나쁘게 보인다.
도 1b에 도시된 문제점들은 대부분의 경사 이미지 모서리에 대하여 존재한다. 경사 이미지 모서리는 방향이 정확하게 수직 또는 수평이 아닌 이미지 모서리를 의미한다. 이미지 모서리가 정확하게 수직 또는 수평이거나 또는 정확하게 ±45O(즉, +45O 또는 -45O) 방향을 갖는 경우에만, 도 1b에 도시된 문제점들이 발생되지 않는다. 반대로, 경사 이미지 모서리에서 만일 실질적으로 이미지 향상 프로세스가 실행되면 지그재그 모서리 문제들이 발생될 수 있다.
그러므로, 모서리 문제들을 가능한 회피하도록 경사 모서리에 속하는 픽셀들을 다른 이미지 영역으로부터 분리 또는 다르게 처리하도록 하기 위하여 경사 이미지 모서리의 위치 및 휘도 천이 범위를 검출하는 방법이 필요한데, 이러한 검출 기술이 개발되지 않아서 이미지 향상 프로세스에서 발생되는 모서리 문제들을 개선시킬 수 없는 문제점이 있었다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 상술한 문제점을 해결하기 위하여 경사 모서리에 속하는 픽셀들을 다른 이미지 영역으로부터 분리 또는 다르게 처리하도록 하기 위하여 각 경사 모서리 영역에 속하는 픽셀들의 위치 및 휘도 천이 범위를 검출하기 위한 방법 및 장치를 제공하는데 있다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위하여 본 발명에 의한 경사 이미지 모서리 위치 및 휘도 천이 범위 검출 방법은 이미지 처리 방법에 있어서, (a) 디지털 이미지에서 픽셀들의 2차원 윈도우를 한정하는 단계, (b) 상기 윈도우 내의 선택된 픽셀 주변의 복수의 픽셀들에 대한 분산값을 결정하는 단계, (c) 상기 분산값에 근거하여, 선택된 픽셀이 모서리 영역에 존재하는지 판단하는 단계, (d) 상기 선택된 픽셀이 모서리 영역에 있는 경우에, 선택된 픽셀이 실질적으로 경사 모서리의 휘도 천이 범위 내의 중심 픽셀에 해당되는지 판단하는 단계 및 (e) 상기 단계(d)의 판단 결과 선택된 픽셀이 경사 모서리의 휘도 천이 범위 내의 중심 픽셀에 해당되는 경우에, 경사 이미지 모서리의 휘도 천이 범위의 길이를 결정하는 단계를 포함함을 특징으로 한다.
상기 다른 기술적 과제를 달성하기 위하여 본 발명에 의한 경사 이미지 모서리 위치 및 휘도 천이 범위 검출 장치는 이미지 처리 장치에 있어서, 디지털 이미지에서 픽셀들의 2차원 윈도우 내에서 선택된 픽셀이 모서리 영역 내에 있는지를 판정하는 모서리 영역 검출부, 상기 선택된 픽셀이 모서리 영역에 있는 것으로 판정된 경우에, 상기 선택된 픽셀이 경사 모서리의 휘도 천이 범위 내의 중심 픽셀에 해당되는지를 판단하는 경사 모서리 중심 판정부 및 상기 선택된 픽셀이 경사 모서리의 휘도 천이 범위 내의 중심 픽셀로 판정된 경우에, 경사 이미지 모서리의 휘도 천이 범위를 길이를 결정하는 휘도 천이 범위 검출부를 포함함을 특징으로 한다.
상기 다른 기술적 과제를 달성하기 위하여 본 발명에 의한 경사 이미지 모서리 위치 및 휘도 천이 범위 검출 장치는 이미지 처리 장치에 있어서, 디지털 이미지에서 픽셀들의 2차원 윈도우 내에서 선택된 픽셀이 모서리 영역 내에 있는지를 판정하는 모서리 영역 검출부, 2진 패턴 데이터 생성기를 포함하여, 상기 선택된 픽셀이 모서리 영역에 있는 경우에, 상기 2진 패턴 데이터 생성기가 윈도우 내의 상기 복수의 픽셀들의 평균값에 근거하여 윈도우 내의 픽셀들에 대한 2진 패턴을 생성시키고, 상기 2진 패턴은 픽셀 값들에 상응하는 2진 값들이 포함되며, 상기 2진 패턴을 이용하여 상기 선택된 픽셀이 경사 모서리의 휘도 천이 범위 내의 중심 픽셀에 해당되는지를 판단하는 경사 모서리 중심 판정부 및 상기 선택된 픽셀이 경사 모서리의 휘도 천이 범위 내의 중심 픽셀로 판정된 경우에, 상기 선택된 픽셀 위치 주위의 휘도 천이 범위의 길이를 결정하는 휘도 천이 범위 검출부를 포함함을 특징으로 한다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 상세히 설명하기로 한다.
본 발명에 의한 실시 예에서 본 발명은 각 경사 모서리에 속하는 픽셀들은 다른 이미지 픽셀들과 분리하여 또는 다르게 처리될 수 있도록 하기 위하여 디지털 이미지에서 경사 이미지 모서리의 위치 및 휘도 천이 범위를 검출하기 위한 방법을 제공한다.
언급된 바와 같이, 제1실시 예에 의한 검출 방법은 픽셀 기준으로 처리되며, 현 픽셀을 중심으로 하는 직사각형 윈도우 내에서 각 픽셀들은 그것과 이웃하는 픽셀들과 함께 검사된다. 현 픽셀이 모서리 영역 또는 비 모서리 영역에 있는지를 판단하기 위하여 현 픽셀들을 중심으로 직사각형 윈도우 내에서 픽셀들의 분산 값이 검사된다.
만일 현 픽셀이 모서리 영역에 존재하는 경우에, 직사각형 윈도우 내의 각 픽셀들의 값은 윈도우 내의 모든 픽셀들의 평균값과 비교된다. 비교 결과들은 다음의 검출 프로세스에 이용된다. 프로세싱을 편리하게 하기 위하여 각 픽셀 위치에서의 이러한 비교 결과는 그 픽셀에 상응하는 2진 데이터로서 구해질 수 있다. 현 픽셀과 그것의 이웃하는 픽셀들의 2진 데이터를 이용하면, 현 픽셀이 경사 모서리의 휘도 천이 영역에서의 중심 픽셀인지 여부가 판단된다. 만일 중심 픽셀에 해당되면, 정확한 휘도 천이 범위가 이진 데이터(2진 패턴 데이터)에 근거하여 아래에 기술된 바와 같은 방법에 의하여 검출된다.
도 2에 도시된 본 발명에 의한 실시 예에 따른 블록도를 참조하면, 본 발명의 위의 방법을 실행하는 검출 시스템(100)은 3개의 기능 처리 블록을 포함하며, 세부적으로 모서리 영역 검출부(110), 경사 모서리 중심 판정부(120) 및 휘도 천이 범위 검출부(130)를 포함한다. 모서리 영역 검출부(110)에서 직사각형 윈도우 내의 픽셀들에 대한 분산값이 계산된다. 분산값에 근거하여 현 픽셀이 모서리 영역 또는 비 모서리 영역에 속하는지 분류될 수 있다. 만일, 현 픽셀이 비 모서리 영역에 존재하면, 더 이상의 검사가 필요하지 않아 다음 픽셀이 처리된다. 그러나, 만일 현 픽셀이 모서리 영역에 존재하면, 경사 모서리 중심 판정부(120)에서 현 픽셀이 경사 모서리의 휘도 천이 영역에서 중심 픽셀에 해당되는지를 판단한다.
경사 모서리 중심 판정부(120)에서는 직사각형 윈도우 내의 각 픽셀의 값이 윈도우 내의 모든 픽셀들의 평균값과 비교된다. 비교 결과들은 다음의 검출 프로세스에서 이용된다. 위의 2진 패턴 데이터를 이용하여 현 픽셀이 경사 모서리의 휘도 천이 영역에서의 중심 픽셀에 해당되는지 판정한다. 일 예로서, 현 픽셀 위치에서 2진 패턴 데이터와 그것의 이웃하는 픽셀들의 2진 패턴 데이터(일 예로서, 직접 접해있는 8개의 이웃하는 이진 패턴 데이터)는 현 픽셀이 경사 모서리의 휘도 천이 범위에서의 중심 픽셀에 해당되는지 판단하는데 이용된다. 만일, 중심 픽셀에 해당되면 휘도 천이 범위 검출부(130)는 직사각형 윈도우 내에서 보다 많은 2진 데이터를 검사함으로써 경사 모서리의 휘도 천이 범위의 길이를 검출한다.
이러한 검출 프로세스를 통하여 경사 이미지 모서리의 중심 위치와 휘도 천이 범위 모두가 판정될 수 있다. 도 2에서 검출 시스템(100)의 입력은 디지털 이미지(f)이고, 검출 시스템(100)의 출력은 입력 이미지(f)에서의 경사 이미지 모서리의 휘도 천이 범위뿐만 아니라 중심 위치를 제공한다.
검출 시스템(100)의 경사 모서리 정보 출력은 일 예로써 데이터 구조로 구해질 수 있으며, 경사 모서리 픽셀들에 대한 특별한 프로세싱을 제공하는 응용 회로에서 이용된다. 예를 들어, 이러한 경사 모서리 정보는 이미지 디테일 향상 시스템에 이용될 수 있고, 특히 휘도 천이 범위에서 경사 모서리 픽셀과 관련 있는 위치에 종속적이며, 억압의 적절한 레벨은 지그재그 모서리 문제를 방지하기 위하여 해당 픽셀 위치에서의 이미지 향상 프로세스에 공급될 수 있다. 이러한 경사 모서리 정보는 또한 다른 이미지 프로세싱 응용 회로에 적용될 수 있으며, 특히 모서리 픽셀들은 비 모서리 픽셀들과 다르게 처리될 필요가 있다.
다음으로, 도 2의 검출 시스템(100)에서 3개의 프로세싱 블록/모듈(110, 120, 130) 각각의 기능에 대하여 도 3을 참조하여 상세하게 설명하기로 한다.
우선, 검출 시스템(100)에 따른 적절한 프로세싱을 모든 픽셀 위치에서 2번 실행시키는 것이 효과적이며, 한번은 수평 방향에 맞는 방향의 이미지 모서리를 검사하고, 또 한번은 수직 방향에 맞는 방향의 이미지 모서리를 검사한다. 아래에는 수평 방향에 맞는 모서리 방향에 근거하여 설명하였다. 그러나, 직사각형 윈도우에서 행 및 열의 처리를 교환함으로써, 같은 방법으로 단계들이 수직 방향에 맞는 모서리 방향에 적용될 수 있다.
도 3은 픽셀(p)들을 포함하는 직사각형 윈도우(300)의 블록도 예를 보여주며, 윈도우(300)는 본래의 이미지(f) 내에서 정의된다. 본 실시 예에서, 윈도우(300)에서 현(또는 선택된) 픽셀(320)이 중심에 위치한다. 직사각형 윈도우(300) 내부의 픽셀들만이 현 픽셀 위치에서 경사 이미지 모서리의 검출에 이용된다. 직사각형 윈도우(300)는 수평 방향으로 W픽셀과 수직 방향으로 H 픽셀의 차원을 갖으며, 이 경우에 직사각형 윈도우(300) 내부의 픽셀들(310)의 전체 개수 L은 L=W*H가 된다. 본 예에서, H와 W는 모두 홀수이다. 첨자 i 및 j는 대응되는 픽셀에 대한 행과 열을 표현하며, pi,j 는 윈도우(300) 내부의 픽셀(310)을 나타내고, Ii,j 는 픽셀 pi,j 의 휘도 값을 나타내며, bi,j 는 대응되는 2진 패턴 데이터를 나타낸다.
도 3에 도시된 바와 같이, 검출 시스템(100, 도 2)에 따른 검출은 p0,0 로 표현된 현 픽셀(320)을 중심으로 하는 직사각형 윈도우 내에서 이웃하는 픽셀들에 근거한다. 현 픽셀 p0,0 는 십자가 있는 원으로 표현되었다. 속이 빈 원들은 현 픽셀 p0,0 의 이웃하는 픽셀들/샘플들을 표시한다. 본 실시 예에서는 비록 직접적으로 이웃하는 8개의 픽셀들이 본 실시 예에서 이용되었으나, 현 픽셀 p0,0 에 관련 있는 다른 위치에서 다른 개수의 이웃하는 픽셀들에 또한 사용될 수 있음은 본 발명이 속하는 기술 분야에서는 당연한 사실이다.
윈도우(300)에서 수평 방향에 근접한 경사 모서리를 검출하기 위하여 H는 3으로 W는 3보다 큰 값을 취한다. 위에서 지적한 바와 같이, 대칭적으로 수직 방향에 근접한 방향의 경사 모서리를 검출하기 위하여 W는 3으로 H는 3보다 큰 값을 취한다.
도 4는 현 픽셀이 모서리 영역에 속하는지를 판단하기 위한 방법의 일 예를 보여준다. 도 3의 구성도와 연계하여 도 4에 도시된 단계들의 예를 참조하면, 현 픽셀이 모서리 영역에 속하는지 판단하기 위하여 픽셀들(310)의 윈도우(300)를 선택한다(단계402). 본 실시 예에서 H=3이고, 이는 이미지 픽셀들의 행의 수가 3임을 나타내며, 수평 방향을 따라서 검사될 수 있는 휘도 천이 범위의 최대 길이를 결정하기 때문에 W는 3보다 큰 값을 갖는다. 도 3에서는 W=11이다. W와 H에 대한 선택 값은 단순히 예에 불과하며, 또한 다른 값으로 선택될 수 있다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서는 당연한 사실이다.
설명된 바와 같이, 윈도우(300) 내의 각 픽셀은 pi,j 로 나타낸다. 윈도우(300)의 선택 후에 도 2의 검출 시스템에서 모서리 영역 검출부(110)는 우선 현 픽셀 p0,0 가 모서리 범위 내에 존재하는지를 판단한다. 이러한 판단을 하기 위하여 직사각형 윈도우에서 현 픽셀 p0,0 주변의 복수의 픽셀들을 근거로 하여 분산 값 σ이 계산된다(단계404). 분산 값 σ은 수학식1에 의하여 계산된다.
여기에서, Ii,j 는 픽셀 pi,j의 휘도 값을 나타내고, m은 직사각형 윈도우 내의 복수의 픽셀들의 평균값이고 수학식 2에 따라 결정된다.
그리고 나서, 분산값 σ 을 소정의 임계값 T(T≥0)와 비교한다(단계406). 만일 σ가 T보다 작으면, 현 픽셀 p0,0 는 비 모서리 영역에 있는 것으로 판단된다. 이 경우에, 현 픽셀 p0,0 위치에서 더 이상의 검사가 필요하지 않으므로 프로세스를 다음 픽셀로 이동시킨다(단계408).
그러나, 만일 분산값 σ이 임계값 T 보다 작지 않으면, 현 픽셀 p0,0 는 모서리 영역에 존재하는 것으로 판단되고, 경사 모서리 중심 판정부(120, 도 2)는 현 픽셀이 경사 모서리의 휘도 천이 범위에서 중심 픽셀에 해당되는지를 판단한다. 경사 모서리 중심 판정부(120)에서 직사각형 윈도우(300) 내의 각 픽셀의 값이 윈도우(300) 내의 모든 픽셀들의 평균값과 비교된다. 비교 결과는 다음의 검출 프로세스에서 이용된다. 언급된 바와 같이, 프로세싱을 간소화시키기 위하여 각 픽셀에서의 비교 결과는 도 5a-b의 예에 도시된 바와 같이, 픽셀에 대응되는 2진 데이터로 구해진다. 도 5a는 현 픽셀 p0,0 을 중심으로 하는 윈도우(300) 내의 이미지 픽셀 데이터의 예를 도시한 것이고, 도 5b는 도 5a에 도시된 픽셀 데이터로부터 생성된 2진 데이터(500)의일 예를 보여준다.
위에서 언급한 바와 같이, 도 3에 도시된 윈도우와 도 5a-5b 는 동일한 차원을 갖으며, 도 3에서 관련하여 설명한 바와 같은 방식으로 이 값들은 행 및 열에서 각각 표현된 것이다. 또한 도 6의 일 실시 예에 의한 흐름도를 참조하면, 경사 모서리 중심 판정부(120)에서 직사각형 윈도우(300) 내의 각 픽셀의 휘도 값 Ii,j은 평균값 m과 비교되며(단계600), 그 결과인 2진 데이터 bi,j 는 수학식 3에 의하여 생성된다.
도 5a에 도시된 예에서, 픽셀 휘도는 [0, 255] 범위 내에 있다. Ii,j =255의 값은 가장 밝은 휘도 레벨을 표현하고, Ii,j =0의 값은 가장 어두운 휘도 레벨을 표현한다. 위의 관계를 이용하면, 도 5a에서 픽셀 값들에 대하여 평균 값 m은 123으로 계산되며, 도 5b는 2진 데이터(510)의 패턴(500)이 수학식 3에 따라서 도 5a에 도시된 픽셀 데이터로부터 생성됨을 보여준다.
이러한 이진 데이터(500)는 프로세스의 몇몇 중간 결과들을 저장하는 버퍼에 저장되는데, 이는 선택적 사항이다. 그러나, 이진 데이터를 이용하면 비교적 적은 메모리의 사용으로 복잡성을 줄이고 검출 프로세스의 속도를 향상시키는 것을 도와준다. 본 발명의 설명을 단순화시키기 위하여 이후의 설명에 2진 데이터(500)를 사용하였다. 그러나, 주의할 것은 직사각형 윈도우(300) 내의 각 픽셀 값과 윈도우(300) 내의 모든 픽셀들의 휘도 평균 값 사이의 관계가 빠르게 얻어질 수 있기 때문에 이 프로세스에서 반드시 2진 데이터(500)가 생성될 필요는 없다는 것이다.
도 2의 경사 모서리 중심 판정부(120)를 참조하면, 현 픽셀 p0,0 이 경사 이미지 모서리의 휘도 천이 범위의 중심 픽셀에 해당되는지 판단하기 위하여 픽셀 p0,0 의 위치에서의 패턴(500)에서 2진 데이터 값들과 그것의 직접적으로 이웃하는 8개의 2진 데이터 값들이 검사된다. 현 픽셀 p0,0 의 위치에 상응하는 2진 값은 b0,0 이고, 현 픽셀 p0,0 의 이웃하는 8개의 픽셀들에 상응하는 2진 값들은 bi,j, i, j =-1, 0, 1이며, 자신의 값인 b0,0 은 제외된다. 이에 따라서, 가장 근접되어 이웃하는 4개의 2진 패턴 데이터 b-1,0, b1,0, b0,-1 및 b0,1 이 우선 검사된다(단계602). 만일 b-1,0 와 b1,0 가 다른 값을 가지면, b0,-1 와 b0,1 또한 다른 값을 갖고, 현 픽셀 p0,0 은 경사 모서리의 휘도 천이 범위에서의 중앙 픽셀에 대한 후보로 간주된다. 이들 조건은 수학식 4와 같이 표현될 수 있다.
만일 수학식 4의 조건이 만족되지 않는 경우에, 현 픽셀 p0,0 은 경사 이미지 모서리의 휘도 천이 범위에서의 중심 픽셀에 해당되지 않으며, 현 픽셀 위치에서 더 이상의 검사가 필요하지 않게 되어 다음 위치로 프로세스를 이동시킨다(단계606). 반대로, 만일, 수학식 4의 조건이 만족되는 경우에, 다른 4개의 경계 패턴 데이터 b-1,-1 , b-1,1 , b1,-1 및 b1,1 이 검사된다(단계604). 만일, b-1,-1 와 b-1,1 모두 b-1,0 와 같은 값을 갖고, 또한 b1,-1 와 b 1,1 모두 b1,0 와 같은 값을 갖는 경우에, 현 픽셀 p0,0 은 경사 모서리의 휘도 천이 범위에서의 중심 픽셀로 간주된다. 추가적으로, 현 픽셀을 중심으로 하는 휘도 천이 범위는 적어도 3픽셀 폭을 갖는다고 가정될 수 있다. 이러한 조건들은 다음의 수학식으로 표현될 수 있다.
만일 수학식 5가 만족되지 않는 경우에, 현 픽셀 p0,0 은 경사 이미지 모서리의 휘도 천이 범위에서의 중심 픽셀에 해당되지 않으며, 현 픽셀 위치에서 더 이상의 검사를 필요로 하지 않으므로 프로세스를 다음 위치로 이동시킨다(단계606).
반대로, 만일 수학식 5가 만족되는 경우에, 도 7에 도시된 흐름도에 보여진 것과 같이, 도 2의 휘도 천이 범위 검출부(130)는 검사 프로세스에 관련된 2진 패턴 데이터 이상의 휘도 천이 범위의 길이를 검출한다. 휘도 천이 범위 검출부(130)에서 휘도 천이 범위의 검출은 도 5b에 도시된 바와 같이, 2진 패턴(500)에서 현 픽셀 p0,0 주변의 2열과 -2열로부터 시작하여 동시에 좌/우로 이동된다(단계700). 매번 2진 패턴 데이터의 2 열 이상이 포함되며, 현 픽셀의 좌측으로부터 1열 및 우측으로부터 1열이 포함된다.
예를 들어, 초기에 -2열로부터 2진 값들 b-1,-2 , b0,-2 및 b1,-2 와 2열로부터 2진 값들 b-1,2 , b0,2 및 b1,2 이 프로세스에 포함된다. 만일 b -1,-2 , b0,-2 및 b1,-2 각각이 b-1,-1 , b0,-1 및 b1,-1 와 동일한 값을 갖고, b-1,2 , b0,2 및 b1,2 각각이 b-1,1 , b0,1 및 b1,1 와 각각 동일한 값을 가지면, b0,-2 에 대응되는 픽셀과 b0,2 에 대응되는 픽셀은 또한 모서리의 휘도 천이 범위에 속하는 것으로 간주될 수 있으므로 휘도 천이 범위는 적어도 5픽셀 폭을 갖는다고 가정될 수 있다.
같은 방법을 이용하면, 2진 패턴 데이터의 -3열 및 3열은 또한 검사될 수 있다. 만일 -3열에 있는 데이터가 -2열에 있는 데이터와 같고, 한편 3열에 있는 데이터가 2열에 있는 데이터와 같으면, 휘도 천이 범위는 적어도 7픽셀 폭을 갖는다고 가정될 수 있다.
이와 같이, 일반적으로 k-1 열과 -(k-1)가 검사된 후에, 휘도 천이 범위는 적어도 2*(k-1)+1 픽셀 폭으로 가정될 수 있으며, 이 때 k열과 -k열이 검사될 수 있다. 여기에서, k는 2 ≤ k ≤ (W-1)/2 이다. 예를 들어, k열과 -k열에서 2진 패턴 데이터가 수학식 6을 만족하는지 검사한다(단계702).
만일 수학식 6의 조건을 충족시키면, k열 및 -k열은 각각 k-1열 및 -(k-1)열과 동일한 데이터를 갖고, 휘도 천이 범위는 적어도 2*k+1 픽셀 폭을 갖는다고 가정될 수 있다. 그래서, 고려될 수 있는 또 다른 열이 있기만 하다면(단계704), 프로세스는 위에서 지적한 바와 같이 추가적인 열들로 확장된다(단계706).
그러므로, 수학식 6의 조건을 충족시키지 못할 때까지 또는 직사각형 윈도우에서 모든 2진 패턴 데이터가 단계702, 704 및 706에 따라서 검사될 때까지 이러한 검사 프로세스는 연속적으로 실행되며, 수학식 6의 조건을 충족시키지 못하는 경우에 프로세스는 단계710으로 이동된다. 예를 들어, 검사 프로세스가 k열 및 -k열에 도달되었다고 가정할 경우, 만일 수학식 6의 조건을 충족시키지 못하면 현 픽셀 p0,0 위치에 대한 검출 프로세스는 종료하고, 휘도 천이 범위는 2*(k-1)+1 픽셀 폭으로 간주된다(단계710). 그러나, 만일 수학식 6의 조건을 충족시키지만 k가 (W-1)/2인 경우에는(단계704), 직사각형 윈도우 내의 모든 2진 데이터가 검사되었다는 것을 의미함으로 현 픽셀 p0,0 위치에 대한 검출 프로세스는 종료하고, 휘도 천이 범위는 W=2*k+1 픽셀 폭으로 간주된다(단계708).
위의 프로세스에서 경사 모서리에 대한 휘도 천이 범위를 검출하는 것은 수학식 6의 조건에 따라서 유도되며, k=2에서 검출을 시작한다(단계700). k열 및 -k열에 있는 2진 패턴 데이터는 매번 각각 k-1열 및 -(k-1)열에 있는 데이터와 비교된다. 만일 비교 결과 동일하고, k ＜ (W-1)/2 이면(단계704), k는 1씩 증가되고(단계706) 동일한 검사 프로세스를 계속 실행한다. 만일 비교 결과 동일하고, k=(W-1)/2이면, 현 픽셀 p0,0 에 대한 검사를 종료하고 휘도 천이 범위는 현 픽셀을 중심으로 하는 W 픽셀 폭으로 간주된다(단계708).
만일 k열 및 -k열에 있는 2진 패턴 데이터가 각각 k-1열 및 -(k-1)열에 있는 2진 패턴 데이터와 같지 않으면, 현 픽셀 p0,0 에 대한 검사를 종료하고 휘도 천이 범위는 현 픽셀을 중심으로 2*(k-1)+1 픽셀 폭으로 간주된다(단계710).
이와 같이, 위에서 언급된 도 2에 도시된 검출 시스템(100)의 일 예와 본 발명에 따른 방법은 경사 이미지 모서리의 중심 위치와 휘도 천이 범위 모두를 결정한다. 이는 다른 이미지 영역으로부터 검출된 픽셀들과 분리시킨 또는 상이한 프로세싱에 허용된다. 예를 들어, 이러한 검출 결과들이 이미지 디테일 향상 프로세스에 이용될 때, 다른 이미지 영역에서 효과적으로 향상시키면서도 이미지 모서리 특히 경사 모서리의 품질을 잘 보존할 수 있다. 이러한 검출 방법은 이미지 디테일 향상에서만 유용할 뿐만 아니라 이미지 프로세싱 기술에서 유용하게 이용될 수 있으며, 여기에서 이미지 모서리는 반드시 다른 이미지 영역과 분리하거나 다르게 처리되어야 한다.
본 발명은 많은 다른 형태로 구현될 있는데, 첨부된 도면에 도시되어 설명된 특정의 실시 예들은 단지 본 발명의 예로서 이해되어 지고, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 본 발명에 기술된 기술적 사상의 범위에서도 다양한 다른 변경이 발생될 수 있으므로, 본 발명은 예시된 특정의 구성 및 배열로 한정되지 않는 것은 자명하다. 본 발명에 따른 전술된 검출 시스템은 다양한 방법으로 구현할 수 있으며, 예로서 프로세서에 의한 실행을 위한 프로그램 명령, 논리 회로, ASIC, 펌웨어 등과 같은 이 기술 분야에서 널리 알려진 수단들에 의하여 구현될 수 있다. 그러므로, 본 발명은 설명되어진 실시 예에 의하여 한정되어 지는 것은 아니다.
본 발명은 특정 실시 예들을 참조하여 설명하였으나, 구체적으로 언급하지 않은 다른 다양한 변경도 가능하다. 그러므로, 본원의 청구항들의 기술적 사상 및 범위는 설명되어진 실시 예에 의하여 한정되는 것은 아니다.
상술한 바와 같이, 본 발명에 의하면 경사 모서리 영역에 속하는 픽셀들의 위치 및 휘도 천이 범위를 검출하도록 이미지를 처리함으로써, 이미지 프로세싱 특히, 디테일 향상 프로세스를 포함하는 이미지 향상 프로세스에서 경사 모서리에 속하는 픽셀들을 다른 이미지 영역으로부터 분리하거나 또는 다르게 처리할 수 있게 되어 경사 모서리 영역에서의 화질을 개선시킬 수 있는 효과가 발생된다.
도 1a는 디테일 향상 전의 부드럽게 보이는 이미지 모서리를 도시한 것이다.
도 1b는 이미지 향상 프로세스에 의하여 모서리가 지그재그 되는 현상을 보여주는 디테일 향상 후의 도 1a의 모서리 상태를 보여준다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 경사 이미지 모서리의 중심 위치 및 휘도 천이 범위를 검출하기 위한 검출 시스템의 블록도를 도시한 것이다.
도 3은 현 픽셀 위치에서 경사 이미지 모서리의 검출을 위한 현(선택된) 픽셀을 중심으로 하는 윈도우 내의 픽셀들을 도시한 것이다.
도 4는 도 2의 모서리 영역 검출부에서 실행되는 프로세스 흐름도를 도시한 것이다.
도 5a는 현 픽셀을 중심으로 하는 윈도우 내의 이미지 픽셀 데이터의 예를 도시한 것이다.
도 5b는 도 5a에 도시된 픽셀 데이터로부터 생성된 2진 데이터의 예를 도시한 것이다.
도 6은 도 2의 경사 모서리 중심 판정부에서 실행되는 프로세스 흐름도를 도시한 것이다.
도 7은 도 2의 휘도 천이 범위 검출부에서 실행되는 프로세스 흐름도를 도시한 것이다.

Claims (23)

  1. 이미지 처리 방법에 있어서,
    (a) 디지털 이미지에서 픽셀들의 2차원 윈도우를 한정하는 단계;
    (b) 상기 윈도우 내의 선택된 픽셀 주변의 복수의 픽셀들에 대한 분산값을 결정하는 단계;
    (c) 상기 분산값에 근거하여, 선택된 픽셀이 모서리 영역에 존재하는지 판단하는 단계;
    (d) 상기 선택된 픽셀이 모서리 영역에 있는 경우에, 선택된 픽셀이 실질적으로 경사 모서리의 휘도 천이 범위 내의 중심 픽셀에 해당되는지 판단하는 단계; 및
    (e) 상기 단계(d)의 판단 결과 선택된 픽셀이 경사 모서리의 휘도 천이 범위 내의 중심 픽셀에 해당되는 경우에, 경사 이미지 모서리의 휘도 천이 범위의 길이를 결정하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 경사 이미지 모서리 위치 및 휘도 천이 범위 검출 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 단계(a)에서 윈도우는 상기 선택된 픽셀을 중심으로 L=W x H 픽셀을 포함하는 W x H 윈도우를 포함하고;
    상기 단계(b)에서 상기 복수의 픽셀들에 대한 분산 값 σ은 다음과 같은 수학식
    (여기에서, i 및 j는 윈도우에 대한 행 및 열을 나타내고,
    Ii,j 는 i행 j열에의 윈도우 픽셀 pi,j 의 휘도 값을 나타내고, 선택된 픽셀은 0행 0열에 있으며,
    m은 상기 복수의 픽셀들의 평균값을 나타낸다)
    에 따라서 결정됨을 특징으로 하는 경사 이미지 모서리 위치 및 휘도 천이 범위 검출 방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 m은 다음의 수학식
    에 따라서 결정됨을 특징으로 하는 경사 이미지 모서리 위치 및 휘도 천이 범위 검출 방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 단계(c)는
    상기 분산값과 임계 값 T를 비교하는 단계; 및
    상기 분산값이 T보다 작지 않으면, 선택된 픽셀이 모서리 영역에 있는 것으로 판정하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 경사 이미지 모서리 위치 및 휘도 천이 범위 검출 방법.
  5. 제1항에 있어서, 상기 단계(d)에서 선택된 픽셀의 값과 이웃하는 픽셀들의 값을 이용하여 선택된 픽셀이 경사 모서리의 휘도 천이 범위에서의 중심 픽셀에 해당되는지를 판단함을 특징으로 하는 경사 이미지 모서리 위치 및 휘도 천이 범위 검출 방법.
  6. 제5항에 있어서, 상기 단계(d)는 윈도우 내의 상기 복수의 픽셀들의 평균값을 결정하고, 상기 평균값과 각 픽셀의 휘도 값을 비교하는 단계를 더 포함함을 특징으로 하는 경사 이미지 모서리 위치 및 휘도 천이 범위 검출 방법.
  7. 제6항에 있어서, 상기 단계(d)는 윈도우 내의 각 픽셀에 대한 2진 데이터로 비교 결과를 구하고, 만일 픽셀 휘도 값이 상기 평균값보다 작으면 2진 패턴 형태를 갖는 2진 값 x가 그 픽셀에 대하여 선택되고, 반대의 경우에는 다른 2진 값 y가 그 픽셀에 대하여 선택되는 단계를 더 포함함을 특징으로 하는 경사 이미지 모서리 위치 및 휘도 천이 범위 검출 방법.
  8. 제7항에 있어서, 상기 2진 데이터 bi,j 는 다음의 수학식
    (여기에서, i 및 j는 윈도우에 대한 행 및 열을 나타내고,
    Ii,j 는 i행 j열에서 윈도우 픽셀 pi,j의 휘도 값을 나타내고, 선택된 픽셀은 0행 0열에 있으며, m은 직사각형 윈도우 내의 복수의 픽셀들의 평균값을 나타낸다)
    에 따라서 결정되고,
    선택된 픽셀이 경사 모서리의 휘도 천이 범위에서의 중심 픽셀에 해당되는지를 판단하는 단계는 다음의 수학식
    ,
    의 2조건 모두를 충족시키는 경우에만, 선택된 픽셀을 경사 이미지 모서리의 휘도 천이 범위에서의 중심 픽셀로 결정함을 특징으로 하는 경사 이미지 모서리 위치 및 휘도 천이 범위 검출 방법.
  9. 제1항에 있어서, 상기 단계(e)는
    상기 2진 패턴에서 k는 2 ≤ k ≤ (W-1)/2이고, 초기에 k=2로 선택되는 k열에 대하여, k 주위에서 표시된 루프에서 단계를 실행시키고,
    k열 및 -k열에서의 2진 패턴 값들과 k-1열 및 -(k-1)열에서의 2진 패턴 값들을 각각 비교하여,
    만일 상기 비교 결과 동일하고 k＜(W-1)/2이면, k를 1씩 증가시켜서 비교를 반복하고,
    이와는 다르게 상기 비교 결과 동일하고 k=(W-1)/2이면, 선택된 픽셀에 대한 프로세스 실행을 종료하고, 선택된 픽셀을 중심으로 주위의 휘도 천이 범위를 W 픽셀 폭으로 선택하고,
    만일 상기 비교 결과 상이하면, 선택된 픽셀에 대한 프로세스 실행을 종료하고, 선택된 픽셀을 중심으로 주위의 휘도 천이 범위를 2*(k-1)+1 픽셀 폭으로 선택함을 특징으로 하는 경사 이미지 모서리 위치 및 휘도 천이 범위 검출 방법.
  10. 제9항에 있어서, 상기 k열 및 -k열에서의 2진 패턴 값들과 k-1열 및 -(k-1)열에서의 2진 패턴 값들을 각각 비교하는 프로세스는 선택된 픽셀 및 이웃하는 픽셀들에 대하여 다음의 수학식
    을 충족시키는 경우에, 상기 비교 결과 동일한 것으로 판정함을 특징으로 하는 경사 이미지 모서리 위치 및 휘도 천이 범위 검출 방법.
  11. 이미지 처리 장치에 있어서,
    디지털 이미지에서 픽셀들의 2차원 윈도우 내에서 선택된 픽셀이 모서리 영역 내에 있는지를 판정하는 모서리 영역 검출부;
    상기 선택된 픽셀이 모서리 영역에 있는 것으로 판정된 경우에, 상기 선택된 픽셀이 경사 모서리의 휘도 천이 범위 내의 중심 픽셀에 해당되는지를 판단하는 경사 모서리 중심 판정부; 및
    상기 선택된 픽셀이 경사 모서리의 휘도 천이 범위 내의 중심 픽셀로 판정된 경우에, 경사 이미지 모서리의 휘도 천이 범위를 길이를 결정하는 휘도 천이 범위 검출부를 포함함을 특징으로 하는 경사 이미지 모서리 위치 및 휘도 천이 범위 검출 장치.
  12. 제11항에 있어서, 상기 모서리 영역 검출부는 선택된 픽셀 주변의 복수의 픽셀들에 대한 분산값을 결정하고, 상기 분산값에 근거하여 선택된 픽셀이 모서리 영역에 있는지를 판정함을 특징으로 하는 경사 이미지 모서리 위치 및 휘도 천이 범위 검출 장치.
  13. 제12항에 있어서, 상기 윈도우는 L=W×H 픽셀을 포함하는 W×H를 포함하고, 상기 윈도우는 선택된 픽셀을 중심으로 해서 설정되고,
    상기 모서리 영역 검출부는 상기 복수의 픽셀들에 대한 분산 값 σ이 다음의 수학식
    (여기에서, Ii,j 는 i행 j열에서 윈도우 픽셀 pi,j의 휘도 값을 나타내고, 선택된 픽셀은 0행 0열에 있으며, m은 직사각형 윈도우 내의 복수의 픽셀들의 평균값을 나타낸다)
    에 의하여 결정함을 특징으로 하는 경사 이미지 모서리 위치 및 휘도 천이 범위 검출 장치.
  14. 제13항에 있어서, 상기 m은 다음의 수학식
    에 따라서 결정됨을 특징으로 하는 경사 이미지 모서리 위치 및 휘도 천이 범위 검출 장치.
  15. 제12항에 있어서, 상기 모서리 영역 검출부는 상기 분산값과 임계값 T를 비교함으로써 선택된 픽셀이 모서리 영역에 있는지를 판단하며, 세부적으로 상기 분산값이 T보다 작지 않으면 선택된 픽셀이 모서리 영역에 있는 것으로 판정함을 특징으로 하는 경사 이미지 모서리 위치 및 휘도 천이 범위 검출 장치.
  16. 제11항에 있어서, 상기 경사 모서리 중심 검출부는 선택된 픽셀의 값과 이웃하는 픽셀들의 값을 이용하여 선택된 픽셀이 경사 모서리의 휘도 천이 범위에서의 중심 픽셀에 해당되는지를 판단함을 특징으로 하는 경사 이미지 모서리 위치 및 휘도 천이 범위 검출 장치.
  17. 이미지 처리 장치에 있어서,
    디지털 이미지에서 픽셀들의 2차원 윈도우 내에서 선택된 픽셀이 모서리 영역 내에 있는지를 판정하는 모서리 영역 검출부;
    2진 패턴 데이터 생성기를 포함하여, 상기 선택된 픽셀이 모서리 영역에 있는 경우에, 상기 2진 패턴 데이터 생성기가 윈도우 내의 상기 복수의 픽셀들의 평균값에 근거하여 윈도우 내의 픽셀들에 대한 2진 패턴을 생성시키고, 상기 2진 패턴은 픽셀 값들에 상응하는 2진 값들이 포함되며, 상기 2진 패턴을 이용하여 상기 선택된 픽셀이 경사 모서리의 휘도 천이 범위 내의 중심 픽셀에 해당되는지를 판단하는 경사 모서리 중심 판정부; 및
    상기 선택된 픽셀이 경사 모서리의 휘도 천이 범위 내의 중심 픽셀로 판정된 경우에, 상기 선택된 픽셀 위치 주위의 휘도 천이 범위의 길이를 결정하는 휘도 천이 범위 검출부를 포함함을 특징으로 하는 경사 이미지 모서리 위치 및 휘도 천이 범위 검출 장치.
  18. 제17항에 있어서, 상기 모서리 영역 검출부는 선택된 픽셀 주변의 복수의 픽셀들에 대한 분산값을 결정하고, 상기 분산값에 근거하여 선택된 픽셀이 모서리 영역에 있는지를 판정함을 특징으로 하는 경사 이미지 모서리 위치 및 휘도 천이 범위 검출 장치.
  19. 제18항에 있어서, 상기 윈도우는 L=W×H 픽셀을 포함하는 W×H를 포함하고, 상기 윈도우는 선택된 픽셀을 중심으로 해서 설정되고,
    상기 모서리 영역 검출부는 상기 복수의 픽셀들에 대한 분산 값 σ이 다음의 수학식
    (여기에서, Ii,j 는 i행 j열에서 윈도우 픽셀 pi,j의 휘도 값을 나타내고, 선택된 픽셀은 0행 0열에 있으며, m은 직사각형 윈도우 내의 복수의 픽셀들의 평균값을 나타낸다)
    에 의하여 결정함을 특징으로 하는 경사 이미지 모서리 위치 및 휘도 천이 범위 검출 장치.
  20. 제19항에 있어서, 상기 m은 다음의 수학식
    에 따라서 결정됨을 특징으로 하는 경사 이미지 모서리 위치 및 휘도 천이 범위 검출 장치.
  21. 제18항에 있어서, 상기 모서리 영역 검출부는 상기 분산값과 임계값 T를 비교함으로써 선택된 픽셀이 모서리 영역에 있는지를 판단하며, 세부적으로 상기 분산값이 T보다 작지 않으면 선택된 픽셀이 모서리 영역에 있는 것으로 판정함을 특징으로 하는 경사 이미지 모서리 위치 및 휘도 천이 범위 검출 장치.
  22. 제17항에 있어서, 상기 2진 패턴 데이터 생성기는 윈도우 내의 상기 복수의 픽셀들의 평균값을 결정하고, 상기 평균값과 각 픽셀의 휘도 값을 비교하여, 만일 픽셀 휘도 값이 상기 평균값보다 작으면 2진 패턴 형태를 갖는 2진 값 x가 그 픽셀에 대하여 선택되고, 반대의 경우에는 다른 2진 값 y가 그 픽셀에 대하여 선택됨을 특징으로 하는 경사 이미지 모서리 위치 및 휘도 천이 범위 검출 장치.
  23. 제22항에 있어서, 상기 선택된 픽셀을 중심으로 해서 L=W×H 픽셀을 포함하는 W×H 윈도우를 선택하고, 상기 2진 데이터 bi,j는 상기 수학식
    (여기에서, i 및 j는 윈도우에 대한 행 및 열을 나타내고,
    Ii,j 는 i행 j열에서 윈도우 픽셀 pi,j의 휘도 값을 나타내고, 선택된 픽셀은 0행 0열에 있으며, m은 직사각형 윈도우 내의 복수의 픽셀들의 평균값을 나타낸다)
    에 따라서 결정되고, 상기 선택된 픽셀 및 이웃하는 픽셀들에 상응하는 2진 값들을 이용하여 상기 선택된 픽셀이 경사 모서리의 휘도 천이 범위에서의 중심 픽셀에 해당되는지를 판단함을 특징으로 하는 경사 이미지 모서리 위치 및 휘도 천이 범위 검출 장치.
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