KR20050077116A - 영상 처리 장치 및 그 방법 - Google Patents

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Abstract

저조도 환경에서 고선명의 영상을 구현할 수 있는 영상 처리 장치 및 그 방법이 개시된다.
본 발명의 영상 처리 장치는, 저조도 영상에 대한 히스토그램 분포로부터 상기 저조도 영상에 대한 밝기 수준을 바탕으로 신호 대 잡음비를 산출하기 위한 수단; 상기 저조도 영상으로부터 선택되는 다수의 지역 영상을 대상으로 각 지역 영상 평균값 및 각 지역 영상 분산값을 산출하기 위한 수단; 및 상기 신호 대 잡음비 및 상기 지역 영상 분산값의 대소에 따라 해당 지역 영상을 보정하기 위한 수단을 포함한다.
따라서, 저조도 환경에서 취득된 저조도 영상의 밝기 수준에 따라 차등적으로 노이즈를 제거함으로써, 조도 환경에 따라 최적의 노이즈를 제거하여 저조도 환경에서 보다 선명한 영상을 구현할 수 있다.

Description

영상 처리 장치 및 그 방법{Image processing device and method thereof}
본 발명은 영상 처리 분야에 관한 것으로, 특히 저조도 환경에서 고선명의 영상을 구현할 수 있는 영상 처리 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
최근 들어, 디지털 캠코더, 카메라폰 등을 포함하는 디지털 영상 처리 장치의 사용자 수요가 급격히 증대되면서 그 기능들이 갈수록 다양화되고 지능화 되고 있다.
이러한 영상 처리 장치에 의해 정지 영상 또는 동영상이 취득될 때 지원되는 해상도도 점차 늘어나면서, 일반 환경, 즉 대낮이나 형광램프 등의 조명 하에서의 고조도 환경에서의 영상취득은 어느 정도 사용자를 만족시키는 수준에 도달하고 있다.
하지만, 사용자는 일반환경에서의 영상취득뿐만 아니라 극장 안, 암실, 야간 등의 저조도 환경에서도 화질이 보장되는 영상을 취득하고자 하는 욕구가 강력하게 생기고 있다. 예를 들면, 콘서트 장에서 자신이 좋아하는 스타의 열광하는 모습이라든지, 야간에 바다를 배경으로 영상을 취득한다든지 할 때에는 일반환경이 아닌 저조도 환경이 될 것이다.
종래의 영상 처리 장치는 이러한 저조도 환경에서 플래쉬(flash)를 설정하여, 저조도 환경을 순간적인 광선에 의한 고조도 환경으로 변경시킨 다음, 원하는 영상을 취득하고 있다.
하지만, 이러한 종래의 영상 처리 장치는 플래쉬가 장착되지 않았다면 저조도 환경에서 영상 취득이 불가능하게 되며, 또한 극장 안과 같은 공공장소에서는 플래쉬에 의한 순간적인 광선이 다른 사람을 방해할 염려가 있으므로 플래쉬를 사용할 수 없게 된다. 따라서, 종래의 영상 취득 장치는 저조도 환경에서 영상을 취득하기가 용이하지 않으며, 비록 영상을 취득한다 하더라고 저조도 환경에 기인하여 선명한 영상을 얻을 수 없는 문제점이 있었다.
따라서, 본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출한 것으로서, 저조도 환경에서 취득된 영상을 대상으로 보정 및 노이즈 제거 등을 통해, 고선명의 영상을 획득할 수 있는 영상 처리 장치 및 그 방법을 제공함에 그 목적이 있다.
또한, 본 발명은 영상의 밝기 정도에 따라 차등적으로 노이즈를 제거함으로써, 조도 환경에 따라 최적의 노이즈 제거 방식을 수행할 수 있는 영상 처리 장치 및 그 방법을 제공함에 다른 목적이 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따르면, 영상 처리 방법은, 저조도 영상에 대한 히스토그램 분포를 기반으로 상기 저조도 영상의 밝기 수준에 따라 상이하게 노이즈를 제거하는 것을 특징으로 한다.
상기 영상 처리 방법에 따르면, 상기 저조도 영상에 대한 히스토그램 분포로부터 상기 저조도 영상에 대한 밝기 수준을 바탕으로 신호 대 잡음비를 산출하는 단계; 상기 저조도 영상으로부터 선택되는 다수의 지역 영상을 대상으로 각 지역 영상 평균값 및 각 지역 영상 분산값을 산출하는 단계; 및 상기 신호 대 잡음비 및 상기 지역 영상 분산값의 대소에 따라 해당 지역 영상을 보정하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 바람직한 다른 실시예에 따르면, 영상 처리 장치는, 저조도 영상에 대한 히스토그램 분포로부터 상기 저조도 영상에 대한 밝기 수준을 바탕으로 신호 대 잡음비를 산출하기 위한 수단; 상기 저조도 영상으로부터 선택되는 다수의 지역 영상을 대상으로 각 지역 영상 평균값 및 각 지역 영상 분산값을 산출하기 위한 수단; 및 상기 신호 대 잡음비 및 상기 지역 영상 분산값의 대소에 따라 해당 지역 영상을 보정하기 위한 수단을 포함한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명한다.
도 1은 본 발명의 바람직한 제1 실시예에 따른 영상 처리 장치의 개략적인 구성을 나타낸 블록도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 제1 실시예에 따른 영상 처리 장치는 저조도 영상을 취득하기 위한 영상 취득부(1)와, 상기 취득된 저조도 영상을 보정하기 위한 영상 보정부(2)와, 상기 보정된 영상을 사용자에게 제공하기 위한 영상 출력부(3)로 구성된다. 여기서, 상기 저조도 영상은 저조도 환경(예컨대, 암실, 극장 내, 야간 등)에서 취득되어 입력된 영상을 의미한다.
상기 영상 취득부(1)는 특정 피사체 및 배경으로부터 영상을 취득하기 위한 부재로서, 렌즈, 필터, CCD(Charge Coupled Device) 센서 또는 CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor) 센서 중 하나로 이루어지는 것이 바람직하다.
상기 영상 보정부(2)는 조명이 없는 저조도 환경에서 영상을 취득할 때, 플래쉬 등의 부가 조명 장치 없이도 사람의 눈으로 보기에 적절한 수준까지 소프트웨어에 기반하여 상기 저조도 영상을 밝게 보정할 수 있다. 즉, 상기 영상 보정부(2)는 상기 입력되는 저조도 영상을 대상으로 히스토그램 평활화를 이용하여 고조도 영상으로 보정한다.
여기서, 히스토그램 평활화는 영상의 계조(gray level) 분포가 일정 계조에 국한되어 있을 때, 이를 평활화 하여 영상의 밝기값을 향상시킬 수 있도록 하는 기법이다.
상기 영상 보정부(2)의 히스토그램 평활화에 의해 보정된 고조도 영상은 상기 영상 출력부(3)를 통해 사용자에게 제공될 수 있다.
도 2a에 나타낸 바와 같이, 상기 저조도 영상에 대한 히스토그램 분포는 주로 저 계조 영역에 분포하게 된다. 이때, 히스토그램 평활화를 수행하면, 도 2b에 나타낸 바와 같이 저 계조 영역에 상대적으로 많이 분포하는 저조도 영상이 0~255의 모든 계조 범위로 재배치 및 확대되게 된다. 따라서, 저조도 영상의 경우, 히스토그램 평활화를 수행하면, 배경과 피사체에 대해 전체적으로 어두운 영상이 어느 정도 식별이 가능한 영상으로 변환될 수 있도록 보정된다.
도 3a는 영상 보정되기 전의 원영상을 나타낸 도면이고, 도 3b는 영상 보정된 후의 영상을 나타낸 도면이다.
도 3a에 나타낸 바와 같이, 저조도 영상 환경에서 취득된 영상은 매우 어두운 영상이 획득되게 되어 결과적으로 피사체와 주변 대상물과의 경계가 흐릿하게 보여 서로 식별이 잘 안 되는 것을 알 수 있다.
이에 반해, 도 3b에 나타낸 바와 같이, 히스토그램 평활화를 이용하여 영상을 보정하게 되면, 보다 밝은 조도의 영상이 획득되게 되어, 도 3a의 원영상에 비해 상당한 식별력을 갖는 영상을 얻을 수 있다.
한편, 일반적으로 상기 저조도 영상에는 원래부터 부가된 노이즈가 존재하게 된다.
이때, 이와 같이 상기 저조도 영상을 히스토그램 평활화에 의해 고조도 영상으로 처리하게 되면, 원래부터 상기 저조도 영상에 부가된 노이즈는 증폭되게 된다.
결국, 상기 영상 보정부(1)에 의해 보다 선명한 영상을 구현할 수는 있지만, 노이즈 현상은 보정 이전보다 더 심하게 되는 문제점이 있게 된다.
이와 같은 문제점을 해결하기 위한 도면이 도 4에 도시되어 있다.
도 4는 본 발명의 바람직한 제2 실시예에 따른 영상 처리 장치의 개략적인 구성을 나타낸 블록도이다. 도 5는 도 4의 영상 노이즈 제거부의 구성을 상세하게 나타낸 블록도이다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 제2 실시예에 따른 영상 처리 장치는 저조도 영상을 취득하기 위한 영상 취득부(1)와, 상기 취득된 영상의 밝기 수준을 산출하기 위한 저조도 레벨 산출부(6)와, 상기 영상의 밝기 수준에 따라 차등적으로 노이즈를 제거하기 위한 영상 노이즈 제거부(10)와, 상기 노이즈가 제거된 영상을 사용자에게 제공하기 위한 영상 출력부(3)로 구성된다.
상기 영상취득부(1)는 도 3에서와 동일하게 특정 피사체 및 배경으로부터 영상을 취득하기 위한 부재로서, 렌즈, 필터, CCD(Charge Coupled Device) 센서 또는 CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor) 센서 중 하나로 이루어지는 것이 바람직하다.
상기 밝기 수준 산출부(6)는 히스토그램 분포, 즉 계조별 밝기 분포를 기반으로 밝기 수준을 산출한다.
즉, 상기 영상취득부(1)에서 취득된 저조도 영상은 히스토그램 분포에 따라 저계조로부터 고계조에 걸쳐서 그 밝기값들이 분포하게 된다. 이때, 저조도 영상의 경우에는 주로 저계조 영역에 분포하게 된다.
이때, 상기 히스토그램 분포에서 상위 계조로부터의 밝기값을 고려할 때, 전체 히스토그램에 대한 일정 비율을 차지하는 최소의 밝기값으로부터 저조도 영상에 대한 밝기 수준이 산출되게 된다. 따라서, 일정 비율을 어떻게 설정하느냐에 따라 밝기 수준은 상이하게 산출될 수 있다.
이와 같이 산출된 저조도 영상에 대한 밝기 수준은 상기 영상 노이즈 제거부(10)로 제공된다.
상기 영상 노이즈 제거부(10)는 도 5에 나타낸 바와 같이, SN(Signal to Noise) 비 산출부(12), 지역 영상 평균 산출부(14), 지역 영상 분산 산출부(16) 및 영상 보정부(18)로 구성된다.
상기 SN비 산출부(12)는 상기 저조도 영상에 대한 밝기 수준을 바탕으로 신호 대 잡음비를 산출한다. 이때, 신호 대 잡음비는 하기의 수학식 1과 같이 표현될 수 있다.
SN=(10000-α*I)/β
여기서, SN은 신호 대 잡음비이고, I는 저조도 영상에 대한 밝기 수준이며, α와 β은 각각 영상 취득부의 잡음 특성값을 나타낸다.
이러한 잡음 특성값(α, β)은 상기 영상 취득부의 잡음 특성에 따라 변화하고, 그 값은 실험을 통하여 얻어질 수 있다. 도 4의 영상 취득부에서는 α와 β가 각각 100과 21을 갖는다.
수학식 1에 나타낸 바와 같이, 신호 대 잡음비(SN)는 신호에 대해 잡음이 얼마나 되는지를 표시하고 있다.
이에 따라, 상기 영상 취득부(1)의 잡음 특성값(α, β)이 고정되어 있다고 할 때, 저조도 영상에 대한 밝기 수준(I)이 클수록 신호 대 잡음비는 작아지게 되어 잡음이 많아지게 되고, 반대로 저조도 영상에 대한 밝기 수준(I)이 작을수록 신호 대 잡음비는 커지게 되므로 잡음이 줄어들게 된다.
한편, 지역 영상 평균 산출부(14)는 영상을 복원할 픽셀(x, y)에 대한 일정 크기를 갖는 매크로 블록 단위(예컨대, 3*3)에 대한 지역 영상 평균값을 산출한다. 이러한 지역 영상 평균값(Mlocal)은 하기 수학식 2와 같이 표현될 수 있다.
여기서, xi는 I번째 픽셀의 밝기값을 나타내고, n은 픽셀 개수를 나타내며, M은 지역 영상의 평균값을 나타낸다.
예를 들어, 3*3의 매크로 블록 단위에서 픽셀 개수(n)는 9개가 되고, 각 픽셀에 밝기값이 갖는다고 할 때, 지역 영상 평균값(M)은 9개의 픽셀들의 밝기값을 모두 더해서 픽셀 개수 9로 나눈 값으로 산출될 수 있다.
이어서, 상기 지역 영상 분산 산출부(16)는 상시 산출된 지역 영상 평균값을 이용하여 해당 지역 영상의 분산값을 산출한다. 이때, 지역 영상 분산값(Vlocal)은 하기 수학식 3과 같이 표현될 수 있다.
수학식 3에서 산출된 지역 영상 분산값을 수학식 1에서 산출된 신호 대 잡음비와 비교함으로써, 현재 복원한 지역 영상이 피사체 또는 배경인지 아니면 경계 영역에 해당하는지를 알 수 있다.
즉, 상기 영상 보정부(18)는 신호 대 잡음비(SN)와 상기 지역 영상 분산값(Vlocal)을 비교하여, 해당 지역 영상이 피사체 또는 배경인지 아니면 경계 영역인지를 판단하게 된다.
신호 대 잡음비가 지역 영상 분산값보다 큰 경우(SN>Vlocal), 해당 지역 영상은 피사체 또는 배경 영역에 해당되고, 신호 대 잡음비가 지역 영상 분산값보다 작은 경우(SN<Vlocal), 경계 영역에 해당되게 된다.
이와 같은 비교를 통해 해당 영역이 결정되면, 그에 따라 영상을 보정하여 준다.
즉, 해당 지역 영상이 피사체 또는 배경 영역인 경우에는 해당 지역 영상이 수학식 2의 지역 영상 평균값을 갖도록 하고, 해당 지역 영상이 경계 영역인 경우에는 해당 지역 영상이 상기 영상 취득부(1)로부터 취득된 저조도 영상을 그대로 갖도록 한다.
이때, 해당 지역 영상에 포함된 모든 픽셀(본 발명에서는 3*3)이 상기 지역 영상 평균값을 갖게 된다.
본 발명에서는 하나의 지역 영상을 선택하여 영상 보정하는 것을 설명하고 있지만, 실제로는 상기 영상 취득부(1)로부터 취득된 전체 영상에 대해 선택되는 다수의 지역 영상을 대상으로 상기 수학식 2 및 수학식 3을 산출하여 상기 다수의 지역 영상에 대해 보정을 수행할 수 있다.
이상과 같이 저조도 영상에 대한 밝기 수준에 따라 상이하게 노이즈를 제거함으로써, 도 6에 나타낸 바와 같이, 도 3a 및 도 3b에 비해 보다 선명한 영상을 구현할 수 있다. 특히 경계 영역 부분에서 보다 선명한 경계 윤곽을 보임을 알 수 있다.
본 발명은 신호 대 잡음비를 통해 취득된 저조도 영상에 혼입된 잡음의 정도를 파악하고, 영상을 복원하고자 하는 소정의 지역 영상을 선택하여 지역 영상 평균값과 지역 영상 분산값을 각각 산출하고, 신호 대 잡음비와 지역 영상 분산값을 비교하여 그 대소에 따라 선택된 지역 영상을 상이하게 보정하여 줄 수 있다.
이상에서 살펴본 바와 같이, 본 발명에 의하면, 저조도 환경에서 취득된 영상을 대상으로 보정 및 노이즈 제거 등을 통해, 고선명의 영상을 획득할 수 있다.
또한, 영상의 밝기 정도에 따라 차등적으로 노이즈를 제거함으로써, 조도 환경에 따라 최적의 노이즈를 제거할 수 있으므로 저조도 환경에서도 보다 선명한 화질을 구현할 수 있다.
도 1은 본 발명의 바람직한 제1 실시예에 따른 영상 처리 장치의 개략적인 구성을 나타낸 블록도.
도 2a 및 도 2b는 도 1에서 원영상과 보정된 영상에 대한 히스토그램 분포를 나타낸 도면.
도 3a 및 도 3b는 도 1에서 원영상과 보정된 영상을 각각 도시한 예시도.
도 4는 본 발명의 바람직한 제2 실시예에 따른 영상 처리 장치의 개략적인 구성을 나타낸 블록도.
도 5는 도 4의 영상 노이즈 제거부의 구성을 상세하게 나타낸 블록도.
도 6은 도 4에서 노이즈 제거된 영상을 도시한 예시도.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 명칭>
1 : 영상 취득부 3 : 영상 출력부
6 : 밝기 수준 산출부 10 : 영상 노이즈 제거부
12 : SN비 산출부 14 : 지역 영상 평균 산출부
16 : 지역 영상 분산 산출부 18 : 영상 보정부

Claims (15)

  1. 저조도 영상으로부터 노이즈를 제거하기 위한 영상 처리 방법에 있어서,
    상기 저조도 영상에 대한 히스토그램 분포를 기반으로 상기 저조도 영상의 밝기 수준에 따라 상이하게 노이즈를 제거하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 저조도 영상에 대한 히스토그램 분포로부터 상기 저조도 영상에 대한 밝기 수준을 바탕으로 신호 대 잡음비를 산출하는 단계;
    상기 저조도 영상으로부터 선택되는 다수의 지역 영상을 대상으로 각 지역 영상 평균값 및 각 지역 영상 분산값을 산출하는 단계; 및
    상기 신호 대 잡음비 및 상기 지역 영상 분산값의 대소에 따라 해당 지역 영상을 보정하는 단계
    를 포함하는 영상 처리 방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 신호 대 잡음비를 산출하는 단계 이전에,
    상기 저조도 영상을 취득하는 단계; 및
    상기 취득된 저조도 영상에 대한 히스토그램 분포로부터 상기 저조도 영상에 대한 밝기 수준을 산출하는 단계
    를 더 포함하는 영상 처리 방법.
  4. 제1항 또는 제3항에 있어서, 상기 밝기 수준은 상기 히스토그램 분포에서 상위 계조로부터의 밝기값을 고려할 때, 전체 히스토그램에 대한 일정 비율을 차지하는 최소의 밝기값으로부터 산출되는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법.
  5. 제2항에 있어서, 상기 보정된 저조도 영상을 사용자에게 제공하는 단계
    를 더 포함하는 영상 처리 방법.
  6. 제2항에 있어서, 상기 신호 대 잡음비가 상기 지역 영상 분산값보다 큰 경우, 해당 지역 영상은 상기 지역 영상 평균값을 갖게 되는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법.
  7. 제6항에 있어서, 상기 해당 지역 영상은 피사체 또는 배경을 나타내는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법.
  8. 제2항에 있어서, 상기 신호 대 잡음비가 상기 지역 영상 분산값보다 작은 경우, 해당 지역 영상은 상기 취득된 저조도 영상의 대응하는 지역 영상을 그대로 갖는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법.
  9. 제8항에 있어서, 상기 해당 지역 영상은 경계 영역을 나타내는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법.
  10. 저조도 영상으로부터 노이즈를 제거하기 위한 영상 처리 장치에 있어서,
    상기 저조도 영상에 대한 히스토그램 분포로부터 상기 저조도 영상에 대한 밝기 수준을 바탕으로 신호 대 잡음비를 산출하기 위한 수단;
    상기 저조도 영상으로부터 선택되는 다수의 지역 영상을 대상으로 각 지역 영상 평균값 및 각 지역 영상 분산값을 산출하기 위한 수단; 및
    상기 신호 대 잡음비 및 상기 지역 영상 분산값의 대소에 따라 해당 지역 영상을 보정하기 위한 수단
    을 포함하는 영상 처리 장치.
  11. 제10항에 있어서, 상기 저조도 영상을 취득하기 위한 수단; 및
    상기 취득된 저조도 영상에 대한 히스토그램 분포로부터 상기 저조도 영상에 대한 밝기 수준을 산출하기 위한 수단
    을 더 포함하는 영상 처리 장치.
  12. 제11항에 있어서, 상기 취득 수단은, 렌즈, 필터, CCD 센서 또는 CMOS 센서 중 하나로 이루어지는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치.
  13. 제10항에 있어서, 상기 보정된 저조도 영상을 사용자에게 제공하기 위한 수단
    을 더 포함하는 영상 처리 장치.
  14. 제10항에 있어서 상기 신호 대 잡음비가 상기 지역 영상 분산값보다 큰 경우, 해당 지역 영상은 상기 지역 영상 평균값을 갖게 되는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치.
  15. 제10항에 있어서, 상기 신호 대 잡음비가 상기 지역 영상 분산값보다 작은 경우, 해당 지역 영상은 상기 취득된 저조도 영상의 대응하는 지역 영상을 그대로 갖는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치.
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