KR20050073565A

KR20050073565A - 샤프니스 개선

Info

Publication number: KR20050073565A
Application number: KR1020057006791A
Authority: KR
Inventors: 카를로 카살레; 데니스 데 몬테; 루이기 알바니; 기오바니 람포니
Original assignee: 코닌클리케 필립스 일렉트로닉스 엔.브이.
Priority date: 2002-10-23
Filing date: 2003-09-22
Publication date: 2005-07-14
Also published as: CN100438570C; JP2006504312A; US20060039622A1; AU2003265063A1; WO2004039063A1; EP1557033A1; CN1689318A

Abstract

2차원 개선 함수(HEF; VEF)는 동일한 제 1 공간 방향에서 동작하는 제 1 에지 검출기(HHP; VHP)와 제 2 에지 검출기(HBP; VBP)의 출력 신호에 기초하여 입력 신호(L(m,n))에 대한 피크 계수(CX; CY)를 결정한다. 이 방식에서, 제 1 공간 방향에서 입력 신호(L(m,n))에서 일어날 수 있는 다른 모든 종류의 경계가 구별된다. 이 2차원 개선 함수(HEF; VEF)는 피크의 양을 결정하는 값을 출력 신호(ZX,DX;ZY,DY)의 다른 조합에 할당한다. 각 종류의 경계에 가장 잘 맞는 원하는 피크의 양을 얻기 위해 다른 종류의 경계에 대해 2차원 개선 함수(HEF;VEF)가 할당하는 값을 다르게 선택하는 것이 가능하다.

Description

샤프니스 개선{SHARPNESS ENHANCEMENT}

본 발명은 샤프니스 개선 방법, 샤프니스 개선 회로, 및 그러한 샤프니스 개선 회로를 포함하는 디스플레이 장치에 관한 것이다.

본 발명은 특히 예를 들어 액정 디스플레이(LCD) 또는 유기 발광 다이오드(OLED)와 같은 매트릭스 디스플레이 상에 정지 이미지와 비디오 시퀀스의 샤프니스 개선에 관한 것이다.

WO-A-00/42772는 "샤프하지 않은 마스킹과 같은 방식으로" 휘도 에지(edge)에 오버슈트(overshoot)를 추가하여 샤프니스 개선을 하는 방법을 개시한다. 추가되는 오버슈트의 양은 국소적인 이미지 통계에 따라 좌우된다.

이 방법은 수평 고역통과 필터링된 입력 이미지 신호를 얻기 위해 수평 방향으로의 입력 이미지 신호를 필터링하는 공간 수평 고역통과 필터를 사용한다. 이 입력 이미지 신호는 정지 화상이나 동화상 비디오, 또는 이들 모두의 조합을 포함할 수 있다. 이 방법은 수직 고역통과 필터링된 입력 이미지 신호를 얻기 위해 수직 방향으로의 입력 이미지 신호를 필터링하는 공간 수직 고역통과 필터를 더 사용한다. 이 수평 고역통과 필터링된 입력 이미지 신호는 수평방향의 피크 이미지 신호를 얻기 위해 수평 피크 계수와 곱해진다. 수직 고역통과 필터링된 입력 이미지 신호는 수직방향의 피크 이미지 신호를 얻기 위해 수직 피크 계수와 곱해진다. 수평방향의 피크 이미지 신호와 수직방향의 피크 이미지 신호는 피크 이미지 신호를 얻기 위해 더해진다.

수평 피크 계수를 생성하는 방법은 이제 다음에서 설명되며 이와 동일한 방법으로 수직 피크 계수가 결정된다. 대역통과 필터는 대역통과 필터링된 입력 신호를 얻기 위해 수평 방향으로 입력 신호를 필터링한다. 비선형 함수는 대역통과 필터링된 입력 신호를, 대역통과 필터링된 입력 신호의 진폭에 따른 값을 갖는 제어 신호로 변환한다. 병렬 단계에서, 수평 고역통과 필터링된 입력 이미지 신호와 수직 고역통과 필터링 입력 이미지 신호 모두에 기초하여, 얇은 라인 개선 회로(thin-line-enhancement circuit)는, 수평, 수직, 또는 대각선 방향으로 얇은 선이 존재하는지 여부를 검출한다. 오버 피크 제어 함수(over-peaking control function)는 검출된 얇은 라인에 기초하여 얇은 라인 제어 신호를 공급한다. 얇은 라인이 검출된 경우에는, 얇은 라인 제어 신호가 수평 피크 계수로서 저역 통과 필터를 통해 공급된다. 얇은 라인이 검출되지 않는 경우에는, 비선형 함수가 공급하는 제어 신호가 수평 피크 계수로서 저역 통과 필터를 통해 공급된다.

이러한 샤프니스 개선 방법의 단점은, 이 얇은 라인 개선 회로의 존재에도 불구하고, 샤프니스 개선이 샤프한 에지(sharp edge)와 오버슈트(overshoot)를 갖는 에지에 대해서 너무 강해지게 된다는 점이다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 샤프니스 개선 회로의 블록도.

도 2는 고역통과 필터링된 입력 이미지 신호와 대역통과 필터링된 입력 이미지 신호의 어느 조합에 어느 종류의 에지가 관련되어 있는지를 나타내는 개략적 표시를 도시하는 도면.

도 3은 2차원 개선 함수 값의 개략 분포도.

도 4는 2차원 개선 함수의 일 실시예를 도시하는 도면.

도 5는 수평 및 수직 보정 계수를 합하는 가중 계수를 도시하는 도면.

도 6은 입력 이미지 신호에서 잡음 레벨의 표준 편차를 추정하는데 사용되는 휘도의 평균값에 근사시키기 위한 콘볼류션 마스크의 일실시예를 도시하는 도면.

도 7은 표준 편차의 추정값의 히스토그램의 일례를 도시하는 도면.

도 8은 잡음성 입력 이미지 신호에 대한 2차원 개선 함수의 일실시예를 도시하는 도면.

도 9는 본 발명에 따른 샤프니스 개선 회로를 갖는 매트릭스 디스플레이 장치의 일실시예를 도시하는 도면.

본 발명의 목적은 개선된 샤프니스 개선을 제공하는 것이다.

본 발명의 제 1 측면은 청구항 1에 기재되어 있는 샤프니스 개선 방법을 제공한다. 본 발명의 제 2 측면은 청구항 19에 기재된 샤프니스 개선 회로를 제공한다. 본 발명의 제 3 측면은 청구항 20에 기재된 디스플레이 장치를 제공한다. 유리한 실시예는 종속 청구항에 한정된다.

현재 PC 디스플레이와 텔레비전 디스플레이(LCD TV, 플라즈마 TV 등)에서 이미지 및 비디오 시퀀스의 샤프니스 개선 처리에 대한 관심이 증가하고 있다. 이것은 예를 들어 상세영역의 가시도를 증가시키고 및/또는 그 콘트라스트를 증가시키기 위해 스크린의 국소 영역을 하이라이트하는 응용에서 특히 그러하다. 몇몇 알고리즘이 음극선관이나 TV 장치를 위해 개발되었지만, 시장을 신속히 뚫은 LCD 또는 다른 매트릭스 디스플레이(예를 들어, 플라즈마 디스플레이 패널, 유기 발광 다이오드와 같은 디스플레이)에서는 그 유효성이 떨어졌다. 유효성이 낮은 주요 원인은 매트릭스 디스플레이 시스템에서 콘트라스트의 레벨이 높고 그 개구 특성이 서로 다르다는 것에 있으며, 이는 개선 알고리즘의 임의의 결함을 보다 잘 눈에 띄게 만든다.

본 발명의 제 1 측면에 따른 샤프니스 개선 방법에 있어서, 2차원 개선 함수인 피크 함수는, 동일한 공간 방향에서 동작하는 제 1 에지 검출기 신호와 제 2 에지 검출기 신호에 기초하여 피크 계수를 결정한다. 2 개의 다른 에지 검출기의 사용은 더 많은 다른 종류의 에지를 검출할 수 있게 한다. 2차원 개선 함수는 제 1 에지 검출기 신호 값과 제 2 에지 검출기 신호 값에 따라 좌우되는 값을 갖는 피크 계수를 생성한다.

바람직하게는, 특정 공간 방향, 예를 들어, 느린 경사진 에지, 부드러운 곡선 에지, 샤프한 에지, 오버슈트를 갖는 에지, 및 얇은 라인과 같은 공간 방향에서 입력 이미지에서 일어날 수 있는 다른 모든 종류의 경계(border)를 구분할 수 있을만큼 충분한 정보가 얻어질 수 있는 검출기가 선택된다. 제 1 에지 검출기 신호와 제 2 에지 검출기 신호의 다른 조합에 기초하여, 종래 기술에서보다 더 많은 다른 종류의 경계를 검출할 수 있기 때문에, 다른 경계의 피크가 개선된다.

청구항 2에 기재된 실시예에서, 2차원 개선 함수인 피크 함수는 고역통과 필터링된 입력 이미지 신호와 대역통과 필터링된 입력 이미지 신호에 기초하여 피크 계수를 결정한다.

고역통과 필터와 대역통과 필터의 출력 신호들은 함께 예를 들어, 느린 경사진 에지, 부드러운 곡선 에지, 샤프한 에지, 오버슈트를 갖는 에지, 및 얇은 라인과 같은 입력 이미지에서 일어날 수 있는 모든 다른 종류의 경계를 구분할 수 있을만큼 충분한 정보를 제공하는 것으로 나타났다. 이 2차원 개선 함수는 피크의 양을 결정하는 값을, 고역통과 필터링된 입력 이미지 신호와 대역통과 필터링된 입력 이미지 신호의 다른 조합에 할당한다. 고역통과 필터링된 입력 이미지 신호와 대역통과 필터링된 입력 이미지 신호의 다른 조합에 기초하여, 모든 다른 종류의 경계를 검출하는 것이 가능하기 때문에, 각 종류의 경계에 가장 잘 맞는 원하는 피크의 양을 얻기 위해 다른 종류의 경계에 대해 2차원 개선 함수가 할당하는 값을 다르게 선택하는 것이 가능하다.

이것은, 이하의 개선을 추가하면서, 종래 기술의 알고리즘에 비해 샤프니스 레벨의 개선을 획득할 수 있게 한다. 얇은 라인과 부드러운 또는 샤프한 에지의 개선 처리의 불연속성이 최소화된다. 일부 피크 알고리즘이나 필터(오버슈트를 갖는 에지를 야기하는)가 이미 처리한 실제 이미지에 대한 다른 알고리즘에 의해 삽입된 과도한 오버슈트가 제한된다. 그리고, 개선 처리 후 대각선 방향의 얇은 라인에 있는 "계단 효과(staircase effect)"의 가시도(visibility)가 제한된다.

청구항 3에 기재된 실시예에서, 일반적으로 라인마다 어드레스지정되는 픽셀 라인이 연장하는 방향인 입력 이미지 신호의 수평 성분에 대해 고역통과 필터링과 대역통과 필터링이 수행된다. 수평 개선 함수는 수평 피크 계수에 대한 출력 값을 제공한다. 이 출력값은 수평 고역통과 필터링된 신호 값과 수평 대역통과 필터링된 신호 값의 입력 조합에 따라 좌우된다.

청구항 4에 기재된 실시예에서, 수평 개선 함수는, 샤프한 에지, 이미 오버슈트를 갖는 에지, 및 얇은 라인에 대해서도 수평 방향으로 최적의 샤프니스 개선을 가능하게 하는 값을 가진다.

청구항 5에 기재된 실시예에서, 또한 일반적으로 입력 이미지 신호의 라인이 서로 연속하는 방향인 입력 이미지 신호의 수직 성분에 대해 수직 고역통과 필터링과 수직 대역통과 필터링이 수행된다. 이 수직 개선 함수는 수직 피크 계수에 대한 출력 값을, 수직 고역통과 필터링된 신호 값과 수직 대역통과 필터링된 신호 값의 입력 조합에 제공한다. 이제, 샤프니스 개선은 수평 방향과 수직 방향 모두에서 최적화된다.

청구항 6에 기재된 실시예에서, 수직 개선 함수는 샤프한 에지, 이미 오버슈트를 한 에지, 및 얇은 라인에 대해 수직 방향으로 최적화된 샤프니스 개선을 가능하게 하는 값을 가진다.

청구항 7에 기재된 실시예에서, 수평 보정 계수는, 수평 피크 계수와 수평 고역통과 필터링된 신호를 곱하여 얻어지며, 수직 보정 계수는, 수직 피크 계수와 수직 고역통과 필터링된 신호를 곱하여 얻어진다. 총 보정 계수는 수평 보정 계수와 수직 보정 계수의 합이다. 입력 이미지 신호의 샤프니스 개선은 입력 이미지 신호에 총 보정 계수를 추가하여 얻어진다.

청구항 8에 기재된 실시예에서, 총 보정 계수는 수평과 수직 보정 계수의 가중 합(weighted sum)이다. 이 수평 보정 계수의 가중 계수는 수직 보정 계수의 값에 좌우되고 수직 보정 계수의 가중 계수는 수평 보정 계수의 값에 좌우된다. 수직 보정 계수의 값이 미리결정된 임계 레벨보다 더 크게 된 경우, 수평 가중 계수는 감소한다. 동일한 방식으로, 수평 보정 계수의 값이 미리결정된 임계 레벨보다 더 크게 된 경우, 수직 가중 계수는 감소한다. 이것은, 코너에 있고 고립된 픽셀에 대해 과도한 개선이 회피되는 잇점을 제공한다.

청구항 9에 기재된 실시에에서, 수평 및/또는 수직 개선 함수는 입력 이미지 신호에 있는 잡음 레벨에 따라 수정된다. 이것은 피크의 양이 검출된 잡음의 양에 따라 좌우되는 잇점을 제공한다. 높은 잡음 레벨에서, 피크의 양은 잡음의 가시도를 낮추기 위해 감소한다.

청구항 16에 기재된 실시예에서, 제 1 공간 방향으로의 입력 신호의 샘플에 작용하는 2개의 고역통과 필터가 에지 검출기로서 사용된다.

청구항 17에 기재된 실시에에서, 제 1 공간 방향은 수평 방향이다. 청구항 17에 기재된 주제가 비록 제 1 공간 방향으로의 입력 신호의 피크에 대해서만 관련된 것이지만, 통상 수직 방향인 제 2 공간 방향으로의 입력 신호에 대해 추가적인 피크를 수행하는 것도 가능하다. 바람직하게는, 수직 방향에서 사용되는 2개의 고역통과 필터는 수평 방향에서 사용되는 2개의 고역통과 필터와 동일하다.

본 발명의 이들 및 다른 측면은 이하 서술되는 실시예를 참조하여 명백하며 명료하게 설명될 것이다.

여러 도면에서 동일한 참조 부호는 동일한 신호를 언급하거나 동일한 기능을 수행하는 동일한 요소를 언급한다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 샤프니스 개선 회로의 블록도를 도시한다.

입력 이미지 신호(L(m,n))는, X와 같은 수평 방향으로의 디스플레이 픽셀(디스플레이 요소)의 수(n으로 표시)와, Y와 같은 수직 방향으로의 픽셀의 수(m으로 표시)를 갖는 매트릭스 디스플레이(DI)(도 9 참조) 상에 디스플레이된다. 입력 이미지 신호(L(m,n))에 속하는 입력 이미지 픽셀(디스플레이 픽셀 상에 디스플레이될 비디오 픽셀)은 정수(m, n)의 세트로 표시되며, 여기서 1≤m≤Y이며, 1≤n≤X이다.

특정 비디오 픽셀은 대응하는 디스플레이 픽셀 상에 디스플레이되어야 하기 때문에, 이하에서 픽셀이라는 용어는 비디오 픽셀과 디스플레이 픽셀 모두에 대해 사용된다.

입력 이미지 신호(L(m,n))는 위치(m,n)에 위치된 픽셀의 휘도에 관련된 양을 나타낸다. 예를 들어, L(m,n)은 이하의 식, 즉 L(m,n) = 0.289 R(m,n) + 0.597 G(m,n) + 0.114 B(m,n)에 따라 산출되며, 여기서 R(m,n), G(m,n), B(m,n)는 각각 일(1)로 정규화된 픽셀(m,n)의 적색, 녹색 및 청색의 휘도값이다.

수평 고역통과 필터(HHP)는 수평 고역통과 필터링된 신호(ZX)(이후 또한 ZX(m,n)으로도 표시함)를 얻기 위해 입력 이미지 신호(L(m,n))를 필터링한다. 수평 대역통과 필터(HBP)는 수평 대역통과 필터링된 신호(DX)(이후 또한 DX(m,n)으로도 표시함)를 얻기 위해 입력 이미지 신호(L(m,n))를 필터링한다. 수평 개선 함수 회로(HE)는 수평 개선 함수(HEF)(도 4 및 도 8 참조)를 수행하며, 이 수평 개선 함수(HEF)는 수평 고역통과 필터링된 신호(ZX)와 수평 대역통과 필터링된 신호(DX)를 수평 피크 계수(CX)로 변환한다. 입력 이미지 신호(L(m,n))의 각 값에 대해, 수평 피크 계수(CX)는 수평 고역통과 필터링 신호(ZX)와 수평 대역통과 필터링된 신호(DX) 모두의 값에 기초한 값이다. 곱셈기(MX)는 수평 보정 계수(DEX)를 얻기 위해 수평 피크 계수(CX)와 수평 고역통과 필터링된 신호(ZX)를 곱한다.

수직 고역통과 필터(VHP)는 수직 고역통과 필터링된 신호(ZY)(이후 또한 ZY(m,n)으로도 언급함)를 얻기 위해 입력 이미지 신호(L(m,n))를 필터링한다. 수직 대역통과 필터(VBP)는 수직 대역통과 필터링된 신호(DY)(이후 또한 DY(m,n)으로도 언급함)를 얻기 위해 입력 이미지 신호(L(m,n))를 필터링한다. 수직 개선 함수 회로(VE)는 수직 개선 함수(VEF)(도 4 및 도 8 참조)를 수행하며, 이 수직 개선 함수(VEF)는 수직 고역통과 필터링된 신호(ZY)와 수직 대역통과 필터링된 신호(DY)를 수직 피크 계수(CY)로 변환한다. 입력 이미지 신호(L(m,n))의 각 값에 대해, 수직 피크 계수(CY)는 수직 고역통과 필터링된 신호(ZY)와 수직 대역통과 필터링된 신호(DY) 모두의 값에 기초한 값이다. 곱셈기(MY)는 수직 보정 계수(DEY)를 얻기 위해 수직 피크 계수(CY)와 수직 고역통과 필터링된 신호(ZY)를 곱한다.

가산기(SU1)는 총 보정 계수(CWC)를 얻기 위해 수평 보정 계수(DEX)와 수직 보정 계수(DEY)를 가산한다. 바람직하게는, 이 합은 가중 계수를 사용하여 수행된다. 수평 보정 계수(DEX)는 수평 가중 계수로 곱해지고, 수직 보정 계수(DEY)는 수직 가중 계수로 곱해지며, 그리고 곱해진 보정 계수가 합산된다.

곱셈기(MU1)는, 보정 계수(TCF)를 얻기 위해 피크의 전체 양을 결정하는 제어 값(OF)과 총 보정 계수(CWC)를 곱한다. 이 제어 값(OF)은 피크의 양을 사용자가 선호하는 양으로 제어하기 위해 사용자에 의해 설정될 수 있다.

가산기(SU2)는 피크 개선 입력 이미지 신호(L(m,n))인 출력 신호(u(m,n))를 얻기 위해 입력 이미지 신호(L(m,n))에 보정 계수(TCF)를 합산한다.

선택적인 잡음 추정기(LND)는 잡음(ro(m,n))의 추정된 표준 편차(standard deviation)를 얻기 위해 입력 이미지 신호(L(m,n)) 내의 잡음 레벨을 추정한다. 수정 회로(MPF)는 제어 신호(EV)를 수평 개선 함수 회로(HE)에 그리고 수직 개선 함수 회로(VE)에 공급하여, 검출된 잡음의 양에 따라 수평 개선 함수(HEF)와 수직 개선 함수(VEF)를 수정한다. 검출된 잡음의 양에 응답하여 수평 개선 함수(HEF)와 수직 개선 함수(VEF)를 서로 다르게 수정하는 것도 가능하다.

선호되는 실시예에서, 수평 및 수직 방향으로의 고역통과 필터는 다음의 필터, 즉

ZX(m,n)=2L(m,n) - L(m,n-1) - L(m,n+1)

ZY(m,n)=2L(m,n) - L(m-1,n) - L(m+1,n)

으로 실현되며,

대역통과 필터는,

DX(m,n)= L(m,n+1) - L(m,n-1)

DY(m,n)= L(m+1,n) - L(m-1,n)

으로 실현된다,

개선 함수 회로(HE, VE)는 바람직하게는 2차원 유리 함수 블록(rational function block)이다.

간단하게 하기 위해, 다음에서는, 샤프니스 개선 회로의 동작이 수평 방향에 대해서만 서술된다. 바람직하게는, 샤프니스 개선은 수직 방향으로도 수행된다. 수직 방향으로의 샤프니스 개선 회로의 동작은 수평 방향에서와 동일한 방법으로 수행된다.

필터링된 신호(DX 및 ZX)의 절대값 |DX| 및 |ZX|은 입력 이미지 신호(L(m,n))에서 일어나는 여러 종류의 에지를 구분하는데 사용된다. 단독으로 사용되는 경우, 고역통과 필터링된 신호(ZX)는, 그 값이 전술된 모든 경우에서 높기 때문에, 얇은 라인(하나의 픽셀의 두께를 가지는 라인)과 샤프한 에지 또는 오버슈트를 갖는 에지를 구분하지 못한다. 동일한 방식으로, 대역통과 필터링된 신호(DX)는 그 출력이 얇은 라인에 대해서는 거의 제로(0)이기 때문에 얇은 라인의 발생에 대한 정보를 제공하지 못한다. 고역통과 필터링된 신호(ZX)와 대역통과 필터링된 신호(DX) 모두를 조합하면, 도 2에 도시된 바와 같이, 부드러운 에지, 샤프한 에지, 얇은 라인 및 오버슈트를 갖는 에지를 구분하는 것이 가능하다.

고역통과 필터(HHP)와 대역통과 필터(HBP) 대신에, 다른 에지 검출기를 사용하는 것도 가능하다. 예를 들어, 다른 에지 검출기는 2개의 고역통과 필터(HHP 및 HBP)이며, 이들 2개의 고역통과 필터는 수평 공간 방향으로 동작하며 그리고

ZX = L(m,n-1) - L(m,n)

DX = L(m,n) - L(m,n+1)

으로 한정된다.

다시, 이제 이하에서 설명되는 바와 같이 수평 방향으로 일어나는 모든 에지를 검출하는 것도 가능하다.

수평 방향으로의 얇은 라인은,

|ZX||DX| 및 ZX > 0 및 DX < 0, 또는

|ZX||DX| 및 ZX < 0 및 DX > 0

인 경우 검출된다.

가파른 에지는,

|ZX|=high 및 |DX|=low, 또는

|ZX|=low 및 |DX|=high

인 경우 검출된다.

수평 방향으로의 부드러운 에지는,

|ZX||DX| 및 ZX > 0 및 DX > 0, 또는

|ZX||DX| 및 ZX < 0 및 DX < 0

인 경우 검출된다.

수평 방향으로의 오버슈트를 갖는 에지는,

|ZX|=high, 및 |DX|=medium, 및 ZX > 0 및 DX < 0, 또는

|ZX|=high, 및 |DX|=medium, 및 ZX < 0 및 DX > 0

인 경우 검출된다.

2차원 수평 개선 함수(HEF)를 한정하는 기준은 이미 서술된 에지 센서(고역통과 필터와 대역통과 필터)에 사용된 기준과 유사하다.

동일한 방식으로, 모두 수직 방향에서 동작하는 2개의 대응하는 고역통과 필터가 사용될 수도 있다.

도 2는 고역통과 필터링된 입력 이미지 신호와 대역통과 필터링된 입력 이미지 신호의 어느 조합에 어느 종류의 에지가 관련되어 있는지를 나타내는 개략적 표시를 도시한다. 수직축은 고역통과 필터링된 입력 이미지 신호(ZX)의 절대값 |ZX|을 나타내며, 수평축은 대역통과 필터링된 입력 이미지 신호(DX)의 절대값 |DX|을 나타낸다. 도 2에 도시된 상승 에지(rising edge) 및 대응하는 하강 에지(falling edge)(미도시)에 대한 절대값(|ZX| 및 |DX|)은 동일하다.

부드러운 에지에 대해, |ZX|의 값은 작고, |DX|의 값은 높은데, 이는 도 2에 0<|ZX|<|DX|로 표시되어 있다. 샤프한 에지에 대해, |ZX|와 |DX| 값은 모두 높고 이들 값은 동일하거나 거의 동일할 수 있는데, 이는 도 2에 |ZX||DX|로 표시되어 있다. 얇은 라인은 |DX|의 값이 작고 |ZX|의 값이 큰 것을 특징으로 하며, 이는 도 2에 |ZX|>0 및 |DX|0으로 표시되어 있다. 오버슈트를 갖는 에지는 |ZX|의 값이 높고 |DX|의 값이 평균값인 것을 특징으로 하며, 이는 도 2에 0<|DX|<|ZX|로 표시되어 있다.

그리하여, |ZX|와 |DX|의 값이 주어지면, 모든 가능한 에지 구성을 검출할 수 있다. 본 발명의 선호되는 실시예에서, |ZX|와 |DZ|의 값은 앞서 한정된 수식을 사용하여 결정된다. 이것은 3-픽셀 창(픽셀 값 L(m-1,n), L(m,n), L(m+1,n)) 내 픽셀 값만이 사용되어야 한다는 것을 의미한다.

이제, |ZX|와 |DX| 평면에 있는 위치에 따라 모든 가능한 에지들을 구분하는 것이 가능하며, |ZX|와 |DX| 평면에 있는 위치에 따라 다른 값을 피크 계수(CX)에 할당하는 것도 가능하다.

도 3은 2차원 개선 함수의 값의 개략 분포도를 도시한다.

G. Scognamiglio 등이 저술한 문헌 "비디오 및 블록 코딩된 이미지 시퀀스의 화상 개선(PICTURE ENHANCEMENT IN VIDEO AND BLOCK-CODED IMAGE SEQUENCE)"(IEEE Trans. on Consumer Electronics, vol.45, no. 3, pp. 680-689, August 1999)에 사용된 유리 함수(rational function)는 부드러운 에지의 잡음 민감도와 과도한 오버슈트 모두에 대하여 우수한 성능을 보여준다.

본 발명에 따른 바람직한 실시예에서, |DX|축을 따른 2차원 개선 함수(HEF)는 종래 기술의 유리 함수인 것으로 선택된다. 나아가, 얇은 라인은, 매우 높은 콘트라스트의 얇은 라인에 일어나는, 휘도 값을 클리핑하는 것에 의해 야기된 상세영역의 손실과 과도한 잡음의 증폭을 모두 방지하기 위해 부드러운 에지와 유사한 방법으로 처리되어야 한다. 이 경우에, 개선된 결과를 제공하기 위해서는 (즉, |ZX|축을 따른) 종래 기술의 것과 다른 파라미터를 갖는 유리 함수가 사용되어야 한다.

단차 에지(step edge)는, 이 단차 에지가 완전히 수평이 아니거나 완전히 수직이 아닌 얇은 라인에 인접한 픽셀에서 자주 일어나기 때문에, 얇은 라인보다 덜 개선되어야 하며 과도한 개선시에는 디지털 이미지에 "계단 효과(staircase effect)"를 일으키는 주요 원인이 된다.

오버슈트를 갖는 에지의 경우에, 우리는 이 상황에 나타날 수 있는 너무 밝은 경계를 회피하기 위해 매우 낮은 개선 레벨을 유지하기를 원한다. 이 단점은 아마도 획득 단계에서의 후처리로 인해 이미 오버슈트하게 개선된 에지를 갖는 이미지 및 비디오 시퀀스에 대해 특히 눈에 띌 수도 있다. 이 경우에, 추가적인 샤프니스의 개선 처리는 유해할 수 있는데, 그 이유는 이 개선 처리가 오버슈트를 더 강조하고 이미지를 부자연스럽게 만들 수도 있기 때문이다.

도 3에 도시된 맵은 |DX|와 |ZX|의 값에 따른 샤프니스 개선의 원하는 레벨의 일 실시예를 도시한다. L 문자는, 샤프니스 개선이 낮아야 하는 |DX|와 |ZX| 평면의 영역을 나타내며, M 은 샤프니스 개선이 중간 정도인 영역을 나타내며, H 는 샤프니스 개선이 높을 수 있는 영역을 나타낸다.

도 4는 2차원 개선 함수의 일 실시예를 도시한다. 바람직한 실시예에서, 2차원 개선 함수(HEF)는 전체 |DX|와 |ZX| 평면에 걸쳐 연속적이다. 함수(HEF)의 값은 잡음 증폭을 회피하기 위해 원점에 가까운 제로(0)에 근접하며 이미 잘 보이는 에지에 추가적인 강조를 회피하기 위하여 |DX|와 |ZX|의 높은 값에 대해서는 감소한다. 도 4에 도시된 2차원 개선 함수(HEF)는 도 3에 도시된 값의 분포도를 구현하는 일례이며, 도 3에 도시된 기본적인 분포도를 구현하는 다른 비선형 함수도 사용될 수 있다.

2차원 개선 함수는b 연속적인 함수의 균일한 또는 불균일한 샘플링일 수 있는 값을 저장하는 룩업 테이블(LUT)로 실현될 수 있다. CX의 출력 값은 저장된(샘플링된) 값의 쌍선형 보간기(bilinear interpolator)에 의하여 얻어진다.

도 5는 수평 및 수직 보정 계수를 합산하는 가중 계수를 도시한다.

도 5a는 수직 보정 값(DEY)의 함수로서 수평 가중 함수(HWF)를 도시한다. 도시된 실시예에서, 수평 가중 함수(HWF)는 수직 보정 값(DEY)의 낮은 값에 대해 값 1로 시작한다. 수평 가중 함수(HWF)는 수직 보정 값(DEY)의 미리결정된 값으로부터 수직 임계값(THY)에서의 값 0.5에 도달하기까지 선형적으로 감소한다. 수평 가중 계수(HWF)는 수직 임계값(THY)보다 더 높은 수직 보정 값(DEY)의 값들에 대해 값 0.5를 유지한다.

도 5b는 수평 보정 값(DEX)의 함수로서 수직 가중 함수(VWF)를 도시한다. 도시된 실시예에서, 수직 가중 함수(VWF)는 수평 보정 값(DEX)의 낮은 값에 대해 값 1로 시작한다. 수직 가중 함수(VWF)는 수평 임계값(THX)에서의 값 0.5에 도달하기 까지 감소한다. 그리고, 수직 가중 함수(VWF)는 수평 임계값(THX)보다 더 높은 수평 보정 값(DEX)의 값들에 대해 값 0.5를 유지한다.

수평 가중 함수(HWF)로 곱한 수평 보정 값(DEX)과 수직 가중 함수(VWF)로 곱한 수직 보정값(DEY)이 합산된다. 그 결과, 수직 보정 계수(DEY)가 수직 임계값(THY)보다 더 큰 경우, 수평 가중 함수(HWF)는 더 작아지며, 수평 보정 값(DEX)의 기여는 코너에 있고 고립된 픽셀에 대해 과도한 개선을 회피하기 위하여 감소될 수 있다. 이 방식으로, 잡음의 가시도를 제한하는 것이 가능하다. 수평 가중 계수와 수직 가중 계수가 동일해야 할 필요는 없다.

도 6은 입력 신호(L(m,n))의 평균값(vgl(m,n))을 근사시키기 위한 콘볼류션 마스크(convolution mask)의 일 실시예를 도시한다. 이 평균값(vgl(m,n))은 입력 신호(L(m,n))에 있는 잡음 레벨의 표준 편차(ro(m,n))를 근사시키는데 사용된다.

잡음 추정기(NLD)는 입력 이미지 신호(L(m,n))에 존재하는 잡음 레벨을 평가한다. 2차원 개선 함수(HEF 및 VEF)는 잡음의 증가를 회피하기 위하여 추정된 잡음 레벨에 기초하여 수정된다.

예를 들어, 잡음 레벨의 표준 편차(ro(m,n))는

에 따라 추정될 수 있으며, 여기서 vgl(m,n)은, 위치(m,n)에 있는 픽셀(PI)이 중심에 있는 3x3 픽셀 창(pixel window) 내의 픽셀(PI)의 휘도 값의 평균값의 근사값이다.

이 평균값(vgl(m,n))은 vgl(m,n)=L(m,n)**W1으로 결정될 수 있으며, 여기서, **은 콘볼류션을 나타내며, W1은 3x3 픽셀 창 내의 각 픽셀(PI)에 대한 가중 계수를 나타내는 콘볼류션 마스크이다. 도 6은 콘볼류션 마스크(W1)의 일실시예를 도시한다.

도 7은 표준 편차의 근사값의 히스토그램(histogram)의 일례를 도시한다.

도 7에 도시된 실시예에서, 잡음 레벨의 표준 편차(ro(m,n))의 히스토그램은 다음 식, 즉

h(k) = (i) | {(m,n) | k-1/2<=ro(m,n)<k+1/2} if k=1,2, ...,kmax,

(ⅱ) 2 | {(m,n) | 0<=ro(m,n)<1/2} if k=0

으로 산출되며,

여기서 |{...}|는 {...} 세트의 요소의 수를 나타낸다.

이 히스토그램의 이 실시예에서, kmax =32이다.

잡음(ro(m,n))의 표준 편차에 대한 추정 값은 히스토그램의 모드 파라미터(이후에, M이라고도 언급됨), 즉 히스토그램의 피크에 대응하는 k의 값이다. 예를 들어, 도 7은 잡음이 추가된 이미지의 히스토그램을 보여주는데, 여기서 잡음의 표준 편차는 5이며, 모드 파라미터 M의 값은 5이다. M의 값은 2차원 개선 함수(HEF 및/또는 VEF)를 제어하는데 사용된다.

도 8은 잡음성 입력 이미지 신호에 대한 2차원 개선 함수의 일실시예를 도시한다.

바람직한 실시예에서, 도 4에 도시된 2차원 함수(HEF, VEF)는 미리결정된 값(Mmin)보다 더 작은 파라미터 M의 값을 갖는 입력 이미지 신호(L(m,n))에 대해 사용되며, 도 8에 도시된 2차원 함수(HEF, VEF)는 미리결정된 값 Mmax 보다 더 큰 파라미터 M의 값을 갖는 입력 이미지 신호(L(m,n))에 대해 사용된다. 도 8의 2차원 함수(HEF, VEF)는 |DX| 및 |ZX|의 더 높은 값 쪽으로 이동되며, 2차원 함수(HEF, VEF)가 최대값을 갖는 대역, 즉 범위는 도 4의 2차원 함수(HEF, VEF)에서보다 감소된다. M의 중간 값(즉, Mmin<M<Mmax)에 대해, 피크 계수(CX)는 도 4 및 도 8에 도시된 2차원 함수의 대응하는 값을 보간(interpolating)하여 결정된다.

수학적으로, 바람직한 실시예에서, 각 픽셀(PI)에 대해, 피크 계수(CX)의 값은,

M ≤Mmin 이면, CX(m,n)는 CX1(m,n)이고,

M ≤Mmax 이면, CX(m,n)는 CX2(m,n)이고,

M의 다른 값에 대해서는, CX(m,n)는 CX1(m,n)+(CX2(m,n)- CX1(m,n) * (M - Mmin)/(Mmax-Mmin)인 것으로

얻어진다. 여기서 |ZX|=|ZX(m,n)| 그리고 |DX|=|DX(m,n)|에 대해, CX1(m,n)은 도 4에 도시된 2차원 함수(HEF, VEF)의 값이며, CX2(m,n)는 도 8에 도시된 2차원 함수(HEF, VEF)의 값이다.

도 9는 본 발명에 따른 샤프니스 개선 회로를 갖는 매트릭스 디스플레이 장치의 일실시예를 도시한다.

이 매트릭스 디스플레이 장치는, 선택 전극(SEL)과 데이터 전극(DEL)이 교차하는 교차점과 연관된 픽셀(PI) 어레이를 갖는 매트릭스 디스플레이(DI)를 포함한다. 이 매트릭스 디스플레이(DI)는 통상 수평 방향으로 연장하는 선택 전극(SEL) 방향으로 X개의 픽셀과, 통상 수직 방향으로 연장하는 데이터 전극(DEL)의 방향으로 Y개의 픽셀을 구비한다. 이 매트릭스 디스플레이(DI) 내 픽셀(PI)의 위치는 2개의 수(m,n)로 표시되며, 여기서 수(m, n)는 좌상 픽셀(top left pixel)(PI)에 대한 (1,1)로부터 우하 픽셀(bottom right pixel)(PI)에 대한 (Y,X)로까지 진행된다. 수(m)는 데이터 전극(DEL)을 따른 위치를 나타내며, 그리하여 이 실시예에서는 수직 위치를 나타낸다. 수(n)는 선택 전극(SEL)을 따른 위치를 나타내며 그리하여 이 실시예에서는 수평 방향의 위치를 나타낸다.

선택 드라이버(SD)는 선택 전극(SEL)에 선택 신호를 공급한다. 데이터 드라이버(DD)는 데이터 전극(DEL)에 데이터 신호를 공급한다. 제어기(CO)는 제어 신호(CS1)를 데이터 드라이버(DD)에 그리고 제어 신호(CS2)를 선택 드라이버(SD)에 공급한다. 통상, 이 제어기(CO)는 라인마다 픽셀(PI)을 선택하기 위해 선택 드라이버(SD)를 제어하며, 픽셀(PI)의 선택된 라인과 병렬로 적절한 데이터 전압을 공급하기 위해 데이터 드라이버를 제어한다.

샤프니스 개선 회로(SE)는 입력 이미지 신호(L(m,n))를 수신하며, 개선된 데이터 신호(u(m,n))를 데이터 드라이버(DD)에 공급한다. 이 입력 이미지 신호(L(m,n))는, 매트릭스 디스플레이(DI)의 픽셀(PI)의 수에 맞추기 위해 라인마다 X개의 샘플과 Y개의 라인을 가지는 시간 이산 신호(time discrete signal)이다. 입력 이미지 신호(L(m,n))의 샘플은 통상 (비디오) 픽셀이라고 언급된다. 매트릭스 디스플레이(DI)의 디스플레이 픽셀(PI)은 통상 또한 픽셀이라고도 언급된다. 그리하여, 픽셀을 사용하여 비디오 픽셀과 디스플레이 픽셀 모두가 표시될 수 있다. L(m,n)이라는 용어는 위치(m,n)에서의 픽셀(PI)의 휘도와 입력 이미지 신호를 표시하는데 사용된다. 픽셀 및 L(m,n)이라는 용어의 의미는 위 문맥으로부터 분명할 것이다.

전술된 실시예는 본 발명을 제한하는 것이 아니라 예시하는 것이며, 이 기술 분야에 숙련된 자라면 첨부된 청구항의 범위를 벗어나지 않고 많은 다른 실시예를 설계할 수 있을 것이라는 것을 주목하여야 한다.

청구항에서, 괄호 사이에 있는 임의의 참조 부호는 청구항을 제한하는 것으로 해석되어서는 아니된다. "포함하는"이라는 단어는 청구항에 나열된 요소나 단계가 아닌 요소나 단계의 존재를 배제하지 않는다. 본 발명은 수 개의 별개의 요소를 포함하는 하드웨어에 의하여 그리고 적절히 프로그래밍되는 컴퓨터나 디지털 신호 프로세서(DSP)에 의하여 구현될 수 있다. 수 개의 수단을 나열하는 디바이스 청구항에서, 이들 수단 중 일부는 하나의 동일한 하드웨어 물품으로 구현될 수 있다. 특정 조치가 서로 다른 종속 청구항에 언급되어 있다는 단순한 사실은 이들 조치의 조합이 유리하게 사용될 수 없다는 것을 나타내는 것은 아니다.

본 발명은 동일한 제 1 공간 방향에서 동작하는 제 1 에지 검출기와 제 2 에지 검출기의 출력 신호에 기초하여 입력 신호에 대한 피크 계수를 결정하는 2차원 개선 함수를 제공한다. 이 방법에서, 제 1 공간 방향으로의 입력 신호에서 있어날 수 있는 모든 서로다른 종류의 경계가 구분된다. 2차원 개선 함수는 피크의 양을 결정하는 값을 출력 신호의 다른 조합에 할당한다. 각종 종류의 경계에 가장 잘 맞는 원하는 피크의 양을 얻기 위해 서로 다른 종류의 경계에 대해 2차원 개선 함수가 할당하는 값을 서로 다르게 선택하는 것도 가능하다.

결론적으로, 본 발명의 바람직한 실시예에서, 샤프니스 개선 방법은, 고역 통과 필터와 대역통과 필터 또는 이와 균등한 검출기로 제어되는 2차원 함수를 사용하여, 자연적인 이미지에서 일어날 수 있는 모든 에지 구성, 즉 부드러운 에지, 샤프한 에지, 얇은 라인, 및 오버슈트를 갖는 에지를 모두 구분할 수 있다. 2차원 함수는 위에 나열된 서로다른 에지 종류 중 각 하나에 적용된 개선을 개별적으로 제어할 수 있게 한다. 나아가, 바람직하게는, 이 2차원 함수는 입력 이미지 신호의 잡음 레벨에 따라 적응된다. 바람직하게는, 이 입력 이미지 신호의 잡음을 측정하는 방법은 3x3픽셀 창에서 평가된 표준 편차의 히스토그램을 사용한다.

전술된 바와 같이, 본 발명은, 입력 신호의 샤프니스를 개선하는 등에 이용가능하다.

Claims

입력 신호의 샤프니스(sharpness) 개선 방법에 있어서,

제 1 검출기 신호를 얻기 위해 상기 입력 신호에서 제 1 공간 방향으로의 제 1 에지 서브세트(subset of edge)를 검출하는 단계와,

제 2 검출기 신호를 얻기 위해 상기 입력 신호에서 상기 제 1 공간 방향으로의 제 2 에지 서브세트를 검출하는 단계로서, 상기 제 2 에지 서브세트는 상기 제 1 서브세트와는 다른, 제 2 에지 서브세트를 검출하는 단계와,

상기 제 1 검출기 신호 값과 상기 제 2 검출기 신호 값의 조합에 피크 계수(peaking factor)에 대한 값을 할당하는 미리결정된 2차원 개선 함수를 사용하여 피크 계수를 결정하는 단계와,

피크 신호를 얻기 위해 상기 피크 계수와 상기 제 1 검출기 신호를 곱하는 단계

를 포함하는, 입력 신호의 샤프니스 개선의 방법.
제 1 항에 있어서, 상기 제 1 에지 서브세트를 검출하는 단계는, 고역통과 필터링 신호를 얻기 위해 상기 입력 이미지 신호를 고역통과 필터링하는 단계를 포함하며,

상기 제 2 에지 서브세트를 검출하는 단계는 대역통과 필터링된 신호를 얻기 위해 상기 입력 이미지 신호를 대역통과 필터링하는 단계를 포함하며,

미리결정된 2차원 개선 함수를 사용하여 상기 피크 계수를 결정하는 단계는, 상기 피크 계수에 대한 값을 상기 고역통과 필터링된 신호 값과 상기 대역통과 필터링된 신호 값의 조합에 할당하고,

상기 피크 계수에 기초한 곱셈 계수(multiplying factor)와 상기 고역통과 필터링된 신호를 곱하기 위해 적응되는,

입력 신호의 샤프니스 개선의 방법.
제 2 항에 있어서, 상기 고역통과 필터링은 수평 고역통과 필터링된 신호를 얻기 위해 상기 입력 이미지 신호의 수평 성분의 수평 고역통과 필터링을 포함하며,

상기 대역통과 필터링은 수평 대역통과 필터링된 신호를 얻기 위해 상기 입력 이미지 신호의 상기 수평 성분의 수평 대역통과 필터링을 포함하며,

상기 피크 계수를 결정하는 단계는, 상기 수평 고역통과 필터링된 신호 값과 수평 대역통과 필터링된 신호 값의 조합에 수평 피크 계수에 대한 값을 할당하기 위해 미리결정된 2차원 수평 개선 함수를 사용하는 것을 포함하는,

입력 신호의 샤프니스 개선의 방법.
제 3 항에 있어서, 상기 수평 개선 함수는,

(i) 상기 수평 고역통과 필터링된 신호 값과 상기 수평 대역통과 필터링된 신호 값이 거의 동일하거나,

(ⅱ) 상기 수평 고역통과 필터링된 신호 값이 제 1 미리결정된 값보다 더 크거나, 또는

(ⅲ) 상기 수평 대역통과 필터링된 신호 값이 제 2 미리결정된 값보다 더 큰 경우에는

비교적 낮은 값을 가지고,

만약 (i)이 유효하지 않은 경우에는, 상기 수평 개선 함수는,

(ⅳ) 상기 수평 고역통과 필터링된 신호 값이 상기 제 1 미리결정된 값보다 더 작거나,

(ⅴ) 상기 수평 대역통과 필터링된 신호 값이 상기 제 2 미리결정된 값보다 더 작은 경우

비교적 높은 값을 가지는,

입력 신호의 샤프니스 개선의 방법.
제 3 항에 있어서,

수직 고역통과 필터링된 신호를 얻기 위해 상기 입력 이미지 신호의 수직 성분을 수직 고역통과 필터링하는 단계와,

수직 대역통과 필터링된 신호를 얻기 위해 상기 입력 이미지 신호의 상기 수직 성분을 수직 대역통과 필터링하는 단계

를 더 포함하며,

상기 피크 계수를 결정하는 단계는 수직 피크 계수에 대한 값을 상기 수직 고역통과 필터링된 신호 값과 수직 대역통과 필터링된 신호 값의 조합에 할당하기 위해 미리결정된 2차원 수직 개선 함수를 사용하는 것을 포함하는,

입력 신호의 샤프니스 개선의 방법.
제 5 항에 있어서, 상기 수직 개선 함수는,

(i) 상기 수직 고역통과 필터링된 신호 값과 상기 수직 대역통과 필터링된 신호 값이 거의 동일하거나,

(ⅱ) 상기 수직 고역통과 필터링된 신호 값이 비교적 크거나, 또는

(ⅲ) 상기 수직 대역통과 필터링된 신호 값이 비교적 큰 경우에는

비교적 낮은 값을 가지고,

상기 수직 개선 함수는,

(ⅳ) 상기 수직 고역통과 필터링된 신호 값이 비교적 작고 (i)이 유효하지 않거나, 또는

(ⅴ) 상기 수직 대역통과 필터링된 신호 값이 비교적 작고 (i)이 유효하지 않은 경우에는

비교적 높은 값을 가지는,

입력 신호의 샤프니스 개선의 방법.
제 5 항에 있어서,

상기 곱하는 단계는,

수평 보정 계수를 얻기 위해 상기 수평 피크 계수와 상기 수평 고역통과 필터링된 신호를 곱하는 단계와,

상기 수직 보정 계수를 얻기 위해 상기 수직 피크 계수와 상기 수직 고역통과 필터링된 신호를 곱하는 단계와,

상기 총 보정 계수를 얻기 위해 상기 수평 보정 계수와 상기 수직 보정 계수를 합하는 단계와,

상기 총 보정 계수를 상기 입력 이미지 신호에 합산하는 단계

를 포함하는, 입력 신호의 샤프니스 개선의 방법.
제 7 항에 있어서, 상기 수평 보정 계수와 상기 수직 보정 계수를 합하는 단계는 상기 수평 보정 계수를 수평 가중 계수(weighting factor)로 가중하는 단계와 상기 수직 보정 계수를 수직 가중 계수로 가중하는 단계를 포함하며, 상기 수평 가중 계수는 상기 수직 보정 계수가 제 1 임계값을 초과할 때 낮은 값을 가지고, 상기 수직 가중 계수는 상기 수평 보정 계수가 제 2 임계값을 초과할 때 낮은 값을 가지는, 입력 신호의 샤프니스 개선의 방법.
제 7 항에 있어서, 상기 입력 이미지 신호에 존재하는 잡음 레벨을 결정하는 단계와, 잡음의 상승을 저감하기 위하여 상기 잡음 레벨에 따라 상기 수평 피크 계수 및/또는 수직 피크 계수를 수정하는 단계를 더 포함하는, 입력 신호의 샤프니스 개선의 방법.
제 9 항에 있어서, 상기 잡음 레벨을 결정하는 단계는 상기 잡음의 표준 편차를 추정하는 단계를 포함하는, 입력 신호의 샤프니스 개선의 방법.
제 3 항에 있어서, 상기 입력 이미지 신호는 픽셀 매트릭스로 형성된 이미지를 나타내며, 상기 매트릭스 내 픽셀의 위치는, 지수(m,n)로 한정되며, 여기서 상기 지수 n 은 수평 위치를 나타내며, 상기 지수 m 은 수직 위치를 나타내며, 상기 수평 고역통과 필터링은 Zx(m,n)=2L(m,n)-L(m,n-1)-L(m,n+1)로 한정된 라플라스 필터링(Laplacian filtering)을 포함하며, 그리고 상기 수평 대역통과 필터링은 Dx(m,n)=L(m,n+1)-L(m,n-1)으로 한정된 필터링을 포함하며, L(m,n)은 위치(m,n)에서의 픽셀의 휘도와 관련되며, L(m,n-1)은 위치(m,n-1)에서의 픽셀의 휘도와 관련되며, L(m,n+1)은 위치(m,n+1)에서의 픽셀의 휘도와 관련된, 입력 신호의 샤프니스 개선의 방법.
제 5 항에 있어서, 상기 입력 이미지 신호는 픽셀 매트릭스로 형성된 이미지를 나타내며, 상기 매트릭스 내 픽셀의 위치는 지수(m,n)로 한정되며, 여기서 상기 지수 n 은 수평 위치를 나타내고, 상기 지수 m 은 수직 위치를 나타내며, 상기 수직 고역통과 필터는 Zy(m,n)=2L(m,n)-L(m-1,n)-L(m+1,n)으로 한정된 라플라스 필터를 포함하며, 상기 수직 대역통과 필터는 Dy(m,n)=L(m+1,n)-L(m-1,n)으로 한정된 필터이며, L(m,n)은 위치(m,n)에서의 픽셀의 휘도와 관련되고, L(m-1,n)은 위치(m-1,n)에서의 픽셀의 휘도와 관련되며, L(m+1,n)은 위치(m+1,n)에서의 픽셀의 휘도와 관련된, 입력 신호의 샤프니스 개선의 방법.
제 10 항에 있어서, 상기 표준 편차를 추정하는 단계는, 각 픽셀에 대해 3 x 3 픽셀창(pixel window), 즉

을 결정하는 단계를 포함하며,

여기서 vgl(m,n)은 상기 3x3 픽셀 창 내 픽셀의 휘도 값의 평균 값의 근사값인, 입력 신호의 샤프니스 개선의 방법.
제 13 항에 있어서, 상기 평균 값은 vgl(m,n)=L(m,n)**W1으로 결정되며, 여기서, **은 콘볼류션(convolution)을 나타내고, W1은 3x3 픽셀 창 내 각 픽셀에 대한 가중 계수를 나타내는 콘볼루션 마스크(convolution mask)인, 입력 신호의 샤프니스 개선의 방법.
제 14 항에 있어서, 각 픽셀에 대해, 히스토그램(histogram)은, 다음 식, 즉

h(k) = | {(m,n) | k-1/2<=ro(m,n)<k+1/2} if k=1,2, ...,kmax, 또는

2 | {(m,n) | 0<=ro(m,n)<1/2} if k=0

으로 산출되며, |{...}|은 세트{...}의 요소의 수를 나타내며,

상기 잡음 레벨의 표준 편차에 대한 추정 값은 상기 히스토그램에서의 최고 값에 대응하는 값 k=M이며, 상기 수평 피크 계수와 상기 수직 피크 계수는 상기 추정된 값에 따라 좌우되는, 입력 신호의 샤프니스 개선의 방법.
제 1 항에 있어서,

상기 제 1 에지 서브세트를 검출하는 단계는, 제 1 고역통과 필터링된 신호를 얻기 위해 상기 입력 이미지 신호를 고역통과 필터링하는 단계를 포함하며,

상기 제 2 에지 서브세트를 검출하는 단계는 제 2 고역통과 필터링된 신호를 얻기 위해 상기 입력 이미지 신호를 고역통과 필터링하는 단계를 포함하며,

상기 미리결정된 2차원 개선 함수를 사용하여 상기 피크 계수를 결정하는 단계는, 상기 제 1 고역통과 필터링된 신호 값과 상기 제 2 고역통과 필터링된 신호 값의 조합에 상기 피크 계수에 대한 값을 할당하고,

상기 피크 계수와 상기 제 1 고역통과 필터링된 신호를 곱하기 위해 적응되는,

입력 신호의 샤프니스 개선의 방법.
제 16 항에 있어서,

상기 제 1 고역통과 필터링 단계는 제 1 수평 고역통과 필터링된 신호를 얻기 위해 상기 입력 이미지 신호의 수평 성분의 수평 고역통과 필터링 단계를 포함하며,

상기 제 2 고역통과 필터링 단계는 제 2 수평 대역통과 필터링된 신호를 얻기 위해 상기 입력 이미지 신호의 상기 수평 성분의 수평 고역통과 필터링 단계를 포함하며,

상기 피크 계수를 결정하는 단계는 상기 제 1 수평 고역통과 필터링된 신호 값과 상기 제 2 수평 고역통과 필터링된 신호 값의 조합에 수평 피크 계수에 대한 값을 할당하기 위해 미리결정된 2차원 수평 개선 함수를 사용하는 단계를 포함하는, 입력 신호의 샤프니스 개선의 방법.
제 17 항에 있어서,

제 1 수직 고역통과 필터링된 신호를 얻기 위해 상기 입력 이미지 신호의 수직 성분을 제 1 수직 고역통과 필터링하는 단계와,

제 2 수직 대역통과 필터링된 신호를 얻기 위해 상기 입력 이미지 신호의 상기 수직 성분을 제 2 수직 고역통과 필터링하는 단계

를 더 포함하며,

상기 피크 계수를 결정하는 단계는 상기 제 1 수직 고역통과 필터링된 신호 값과 상기 제 2 수직 고역통과 필터링된 신호 값의 조합에 수직 피크 계수에 대한 값을 할당하기 위해 미리결정된 2차원 수직 개선 함수를 사용하는 단계를 포함하는, 입력 신호의 샤프니스 개선의 방법.
샤프니스 개선 회로에 있어서,

제 1 검출기 신호를 얻기 위해 입력 신호에서 제 1 공간 방향으로의 제 1 에지 서브세트를 검출하는 제 1 에지 검출기와,

제 2 검출기 신호를 얻기 위해 상기 입력 신호에서 상기 제 1 공간 방향으로의 제 2 에지 서브세트를 검출하는 제 2 에지 검출기로서, 상기 제 2 서브세트는 상기 제 1 서브세트와는 다른, 제 2 에지 검출기와,

상기 제 1 검출기 신호 값과 상기 제 2 검출기 신호 값의 조합에 피크 계수에 대한 값을 할당하는 미리결정된 2차원 개선 함수를 사용하여 피크 계수를 결정하는 수단과,

피크 입력 신호(peaked input signal)를 얻기 위해 상기 피크 계수와 상기 제 1 검출기 신호를 곱하기 위한 곱셈기

를 포함하는, 샤프니스 개선 회로.
디스플레이 장치로서,

매트릭스 디스플레이와, 제 19 항에 기재된 샤프니스 개선 회로를 포함하는 디스플레이 장치.