KR20060082605A - 프레임 기반의 적응적 시공간 ｙ/ｃ 분리를 위한 디지털영상 신호 처리 장치 및 방법 - Google Patents

프레임 기반의 적응적 시공간 ｙ/ｃ 분리를 위한 디지털영상 신호 처리 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

프레임 기반의 적응적 시공간 Y/C 분리를 위한 디지털 영상 신호 처리 장치 및 방법이 개시된다. 상기 디지털 영상 신호 처리 장치에서는, 적응적 3D BPF가 시공간 필터를 바탕으로 영상의 시공간적 국부 특성에 따라, 프레임 기반에서 에지 방향이 수직/수평/시간축으로 일정할 경우에 국부적인 콤/1D BPF/프레임 콤 필터링에 의하여 Y/C 분리를 수행하고, 그렇지 않은 일반적인 경우에는 전체 방향의 2D BPF 또는 3D BPF 필터링을 수행하며, 이러한 필터링의 조합은 불연속적으로 선택되지 않고 영상의 시공간적 국부 특성에 따라 연속적 형태로 변한다.

Description

프레임 기반의 적응적 시공간 Ｙ/Ｃ 분리를 위한 디지털 영상 신호 처리 장치 및 방법{Digital video signal processing apparatus and method for adaptive and temporal and spatial Y/C separation based on frame period}
본 발명의 상세한 설명에서 인용되는 도면을 보다 충분히 이해하기 위하여 각 도면의 간단한 설명이 제공된다.
도 1은 종래의 영상 신호 처리 장치의 블록도를 나타내는 일례이다.
도 2는 종래의 영상 신호 처리 장치의 블록도를 나타내는 다른 예이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 영상 신호 처리 장치의 블록도이다.
도 4는 NTSC 시스템의 색 신호 위상을 나타내는 도면이다.
도 5는 NTSC 시스템의 시공간 색 신호 위상 변화를 나타내는 도면이다.
도 6은 수평 필터 계수를 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 수직 필터 계수를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 시간 필터 계수를 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 픽셀의 수직 방향 변화를 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 픽셀의 수평 방향의 변화를 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 도 3의 3D BPF의 구체적인 도면이다.
도 12는 영상 신호의 수평 주파수와 수직 주파수에서 C 성분과 Y 성분을 설 명하는 스펙트럼 특성을 나타낸다.
도 13은 영상 신호의 시간 주파수와 수직 주파수에서 C 성분과 Y 성분을 설명하는 스펙트럼 특성을 나타낸다.
본 발명은 디지털 영상 신호 처리 장치에 관한 것으로서, 특히 NTSC(National Television System Committee) 시스템에서 프레임(frame) 기반의 시공간적(temporal and spatial), 즉, 3차원(3D) Y/C(Y:휘도(luminance), C: 색차(chrominance)) 분리를 위한 디지털 영상 신호 처리 장치 및 방법에 관한 것이다.
NTSC(National Television System Committee) 또는 PAL(Phase Aalternation By Line) 방송과 같은 컬러 TV(Television) 방송 시스템의 디스플레이 장치에서는 Y 신호와 C 신호가 복합된 CVBS(Composite Video Blanking Sync: 복합 비디오) 신호를 처리하는 장치를 구비한다. C 신호는 부반송파(subcarrier) 주파수(Fsc)로 직각 진폭 변조(Quadrature Amplitude Modulation)되므로, C 신호의 특성은 부반송파의 주파수 및 위상 특성에 의하여 결정된다. 따라서, 수신단의 디지털 영상 신호 처리 장치에서는 이러한 C 신호의 특성을 참조하여 Y/C 분리하고, 분리된 신호에 의하여 영상의 디스플레이가 이루어지도록 한다.
도 1은 종래의 영상 신호 처리 장치(100)의 블록도를 나타내는 일례이다. 도 1을 참조하면, 상기 영상 신호 처리 장치(100)는 콤(comb) 필터(110), 1D(dimension)-BPF(Band Pass Filter:1차원 대역 통과 필터)(120), 가중치 결정부(130), 합성기(140) 및 감산기(150)를 포함한다. 상기 콤 필터(110)는 입력 영상 신호를 수직 방향으로 1차원 대역 통과 필터링한다. 상기 1D-BPF(120)는 입력 영상 신호를 수평 방향으로 1차원 대역 통과 필터링한다. 상기 가중치 결정부(130)는 수직/수평 방향의 상관성과 C 신호의 위상 관계 등을 참조하여 상기 콤 필터(110) 출력과 상기 1D-BPF(120) 출력의 가중치를 결정하고, 이에 따라 상기 합성기(140)가 상기 가중치에 의하여 합성된 신호를 C 신호로서 생성한다. 상기 감산기(150)는 입력 CVBS 신호에서 상기 C 신호를 감산하여 Y 신호를 생성한다.
도 2는 종래의 영상 신호 처리 장치(200)의 블록도를 나타내는 다른 예이다. 도 2를 참조하면, 상기 영상 신호 처리 장치(200)는 2D(dimension)-BPF(Band Pass Filter:2차원 대역 통과 필터)(210), 감산기(220) 및 후처리기(230)를 포함한다. 상기 2D-BPF(210)은 변조된 C 성분을 추출하기 위한 2차원 콘볼루션(convolution) 형태로 이루어지고, 상기 추출된 C 신호는 상기 감산기(220)에서 생성되는 Y 신호와 함께 상기 후처리기(230)에서 처리된다. 상기 후처리기(230)는 상기 2D-BPF(210)에서 Y/C 분리가 잘못되었을 경우에 이를 보상하여 보상된 Y/C 신호를 생성한다.
그러나, 종래 Y/C 분리 기술들에서는, 검출된 영상의 에지(edge) 방향에 따라 수직 방향으로 상관성이 많은 경우에 콤 필터링을 기반으로 이루어지고, 수평 방향으로 상관성이 많은 경우에 1D BPF 필터링을 기반으로 이루어진다. 이와 같이, 어느 한쪽의 필터링이 선택되도록 하는 종래 방식에서는 에지 검출 시에 사용되는 임계치(threshold)에 시스템 성능이 크게 의존하게 된다. 즉, 에지 검출의 부정확성으로 필터링 선택이 잘못되면 Y/C 분리가 잘못되거나 불안정할 수 있다. 어느 한쪽의 필터링을 선택하지 않고 이들의 결과를 합성하는 종래 Y/C 기술들에서는 상기 문제점이 어느 정도 해결될 수 있으나, 수평 혹은 수직방향의 1차원 필터링에 기반을 두므로 에지의 방향이 일정치 않은 경우에 근본적으로 아티팩트(artifact)를 수반하게 된다.
다시 말하여, 일반적인 영상에서 에지의 방향이 일정치가 않은 경우, 불연속적으로 선택되는 콤 필터링 또는 1D-BPF 필터링만에 의하여 Y/C 분리가 제대로 이루어지지 않는 경우에, 디스플레이 영상에 크로스-루마(cross-luma)와 크로스-컬러(cross-color)가 나타날 수 있다는 문제점이 있다. 참고적으로, 크로스-루마는 분리된 Y 신호에 C 성분이 잔존하여 발생하는 점 모양의 아티팩트이고, 크로스-컬러는 분리된 C 신호에 Y 성분이 잔존하여 발생하는 무지개 색 패턴의 아티팩트이다.
이와 같은 공간(spatial) 필터링 방식을 개선하기 위하여, 종래의 영상 신호 처리 장치에는 시공간(temporal and spatial) 필터링을 이용하는 방식이 있다. 시공간 필터를 이용하는 방식에서는 현재 처리되는 픽셀 데이터를 위하여 한 필드(field) 전후 또는 한 프레임(frame) 전후의 픽셀 데이터들의 상관성을 이용한다. 이와 같은 시공간 필터링 방식에서는 필드 또는 프레임 전후의 데이터를 저장하기 위한 메모리가 요구된다. 시공간 필터의 구현 비용은 공간 필터의 구현 비용보다 비싸지만, 최근 들어, 고화질의 영상이 요구되는 경우에 시공간 필터링 방식이 자 주 사용된다.
하지만, CVBS 신호의 프레임내/프레임간 상관 관계에 따라 공간/시공간 필터를 불연속적으로 선택하는 종래 Y/C 분리 기술들에서는, 상관 관계의 측정 결과에 오류가 있을 경우 인위적으로 크로스-루마와 크로스-컬러와 같은 아티팩트를 수반하며, 기본적으로 상술한 2차원 공간 Y/C 분리 기술의 한계를 가지고 있다.
따라서, 본 발명이 이루고자하는 기술적 과제는, NTSC 시스템 CVBS 신호의 Y/C 분리에 적합한 스펙트럼 특성을 가지는 시공간 필터를 바탕으로 프레임 기반에서 CVBS 신호의 시공간 특성에 따라 적응적이고 연속적인 형태로 Y/C 분리하는 디지털 영상 신호 처리 장치를 제공하는데 있다.
본 발명이 이루고자하는 다른 기술적 과제는, NTSC 시스템 CVBS 신호의 시공간 특성에 따라 적응적이고 연속적인 형태로 Y/C 분리하는 영상 신호 처리 방법을 제공하는데 있다.
상기의 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명에 따른 영상 신호 처리 장치는, 메모리, 가중치 결정부, 필터 및 감산부를 구비하는 것을 특징으로 한다. 상기 메모리는 입력 영상 신호의 다수 프레임 데이터를 저장한다. 상기 가중치 결정부는 상기 다수 프레임 데이터를 이용하여 2D 가중치 계수들 및 3D 가중치 계수들을 생성한다. 상기 필터는 상기 가중치 계수들을 기반으로 구성된 수평 계수 마스크, 수직 계수 마스크 및 시간 계수 마스크와 상기 다수 프레임 데이터의 해당 데이터 윈 도우를 회선 연산하여 그 결과를 상기 입력 영상 신호의 C 신호로서 생성한다. 상기 감산부는 현재 처리될 픽셀의 입력 영상 신호에서 상기 필터에서 생성된 C 신호를 감산하여 그 결과를 Y 신호로서 생성한다.
여기서, 상기 필터는 상기 입력 영상 신호의 시공간적 국부 특성에 따라 적응적으로 국부적인 수직 콤 필터링, 수평 BPF 필터링, 프레임 콤 필터링 및 2D/3D BPF 필터링을 연속적으로 수행하는 것을 특징으로 한다. 상기 필터는 한 프레임 간격을 가지는 적어도 3 필드 데이터 각각에 대하여, 수직 방향으로 상관성이 높은 국부적인 특성에서는 국부적인 수직 콤 필터링, 수평 방향으로 상관성이 높은 국부적인 특성에서는 국부적인 수평 BPF 필터링, 시간 방향으로 상관성이 높은 국부적인 특성에서는 국부적인 프레임 콤 필터링, 및 다 방향으로 상관성이 높거나 낮은 국부적인 특성에서는 2D BPF 또는 3D BPF 필터링을 수행하는 것을 특징으로 한다. 상기 영상 신호 처리 장치는 NTSC 방식에 적용된다.
상기의 다른 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명에 따른 영상 신호 처리 방법은, 입력 영상 신호의 다수 프레임 데이터를 저장하는 단계; 상기 다수 프레임 데이터를 이용하여 2D 가중치 계수들 및 3D 가중치 계수들을 생성하는 단계; 및 상기 가중치 계수들을 기반으로 구성된 수평 계수 마스크, 수직 계수 마스크 및 시간 계수 마스크와 상기 다수 프레임 데이터의 해당 데이터 윈도우를 회선 연산하여 그 결과를 상기 입력 영상 신호의 C 신호로서 생성하는 단계를 구비하고, 상기 입력 영상 신호의 시공간적 국부 특성에 따라 적응적으로 국부적인 수직 콤 필터링, 수평 BPF 필터링, 프레임 콤 필터링 및 2D/3D BPF 필터링이 연속적으로 수행되는 것 을 특징으로 한다.
본 발명과 본 발명의 동작상의 이점 및 본 발명의 실시에 의하여 달성되는 목적을 충분히 이해하기 위해서는 본 발명의 바람직한 실시예를 예시하는 첨부 도면 및 도면에 기재된 내용을 참조하여야 한다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 설명함으로써, 본 발명을 상세히 설명한다. 각 도면에 제시된 동일한 참조부호는 동일한 부재를 나타낸다.
본 발명의 일실시예에 따른 영상 신호 처리 장치(300)의 블록도가 도 3에 도시되어 있다. 도 3을 참조하면, 상기 영상 신호 처리 장치(300)는 메모리(310), 가중치 결정부(320), 3D BPF(3-Dimension Band Pass Filter)(330) 및 감산부(340)를 구비한다.
상기 영상 신호 처리 장치(300)는 NTSC(National Television System Committee) 시스템에 사용될 수 있고, 디지털 CVBS(Composite Video Banking Sync: 복합 비디오) 신호를 입력 영상 신호로서 수신하여 Y 신호와 C 신호를 분리한다. 상기 입력 영상 신호는 아날로그 CVBS 신호의 액티브 비디오 영역이 소정 주파수(4Fsc)로 샘플링되어 디지털로 변환된 신호일 수 있다.
NTSC 시스템의 입력 영상 신호 CVBS(t)는 [수학식 1]과 같이 표시될 수 있다. [수학식 1]에서 U 및 V는 C 성분들이고, fsc는 부반송파 주파수, t는 시간이다. 이에 따라, NTSC 시스템에서 4fsc로 샘플링된 픽셀들의 색 신호 위상은 도 4와 같이 나타난다. 즉, 픽셀 신호들은 각 수평 스캔(scan) 라인에서 Y+U, Y+V, Y-U, Y-V,...형태로 반복되고, 도 4에는 색 신호 성분들의 위상 관계만 도시되어 있다. 도 4와 같이, NTSC 시스템에서는 이웃 수평 스캔 라인에 대하여 수직 방향으로 색 신호 위상이 180도씩 바뀐다.
[수학식 1]
CVBS(t) = Y + U*sin2πfsct + V*cos2πfsct
도 4와 같은 NTSC 시스템의 입력 영상 신호 CVBS(t)는 시공간적으로는 도 5와 같이 나타난다. 즉, 도 5를 참조하면, 현재 처리될 중심 픽셀 신호 (i,j,t)의 C 신호 성분의 위상이 +U일 때, 시공간적으로 한쪽 대각 방향의 픽셀 신호들, 즉, 현재 처리되는 필드(field)의 픽셀 신호 (i,j,t), 다음 필드의 픽셀 신호 (i-1,j,t+1), 및 이전 필드의 픽셀 신호 (i,j,t-1)등은 서로 같은 +U 위상을 가진다. 다른 한편, 시공간적으로 다른쪽 대각 방향의 픽셀 신호들, 즉, 다음 필드의 픽셀 신호 (i,j,t+1), 및 이전 필드의 픽셀 신호 (i-1,j,t-1)등은 중심 픽셀 신호(i,j,t)의 C 신호 성분의 위상과 반전되는 -U 위상을 가진다.
상기 영상 신호 처리 장치(300)에서 분리된 Y 신호와 C 신호(U 및 V 신호)는 후속 회로에서 요구되는 포맷으로 변환되어 저장 혹은 디스플레이 장치로 전송된다. 예를 들어, 삼색 신호, 즉, R(Red), G(Green), B(Blue) 신호로 보간되어 LCD(Liquid Crystal Display)를 통하여 디스플레이될 수 있다.
상기 영상 신호 처리 장치(300)는 시공간적으로 콤 필터링 또는 1D BPF 필터 링이 불연속적으로 이루어지는 것이 아니라, 상기 입력 영상 신호(CVBS)의 시공간적 국부 특성(local characteristic)에 따라 적응적으로 동작한다.
이를 위하여, 상기 메모리(310)는 상기 입력 영상 신호(CVBS)의 다수 프레임(frame)에 해당하는 디지털 데이터를 저장한다. 상기 메모리(310)에는 한 프레임 데이터씩 저장하는 다수의 프레임 메모리들(311,312)이 포함된다. NTSC 시스템에서, 한 프레임은 2개의 필드, 즉, 홀수(odd) 필드 및 짝수(even) 필드로 이루어지고, 상기 프레임 메모리들(311,312)에는 2 필드 데이터씩 저장된다. 상기 프레임 메모리들(311,312)은 2개인 것을 예를 들었으나, 필터링에 필요한 만큼 다른 메모리를 더 포함할 수 있다.
상기 메모리(310)에 저장된 다수 프레임 데이터와 현재 입력되는 영상 데이터는 상기 가중치 결정부(320)로 출력된다. 상기 가중치 결정부(320)는 상기 다수 프레임 데이터를 이용하여 상기 3D BPF(330)에서의 필터링에 이용될 2D 가중치 계수들(Wu, Wd, Wl, Wr) 및 3D 가중치 계수들(Wb,Wf)을 생성한다.
이에 따라, 상기 3D BPF(330)는 상기 2D 가중치 계수들(Wu, Wd, Wl, Wr) 및 3D 가중치 계수들(Wb,Wf)을 이용하여 상기 입력 영상 신호의 C 신호를 생성한다. 상기 감산부(340)는 현재 처리되는 픽셀의 영상 신호(CVBS)에서 상기 3D BPF(330)에서 생성된 C 신호(U 또는 V 신호)를 감산하여 Y 신호를 생성한다. 예를 들어, 현재 픽셀의 영상 신호(CVBS) Y+U에서, C 신호로 생성된 U가 감산되면, Y 신호가 생성된다.
한편, 상기 3D BPF(330)는 NTSC 시스템에서, 시공간적 국부 특성에 따라 적 응적으로 국부적인 수직 콤 필터링, 수평 BPF 필터링, 프레임 콤 필터링 및 2D/3D BPF 필터링을 연속적으로 수행한다. 즉, 상기 3D BPF(330)는 한 프레임 간격을 가지는 적어도 3 필드 데이터와 시공간 영역에서 정의되는 3차원 필터 마스크들을 이용하여 회선(convolution) 연산하고, 현재 처리될 중심 픽셀에 대하여, 공간적 수직 방향으로 상관성이 높은 국부적인 특성에서는 국부적인 수직 콤 필터링, 공간적 수평 방향으로 상관성이 높은 국부적인 특성에서는 국부적인 수평 BPF 필터링, 시간축 방향으로 상관성이 높은 국부적인 특성에서는 국부적인 프레임 콤 필터링, 및 다 방향으로 상관성이 높거나 낮은 국부적인 특성에서는 2D 또는 3D BPF 필터링을 수행한다.
상기 3D BPF(330)에는 필터 마스크, 즉, 상기 2D 가중치 계수들(Wu, Wd, Wl, Wr) 및 상기 3D 가중치 계수들(Wb,Wf)을 기반으로 구성된 수평 계수 마스크, 수직 계수 마스크 및 시간 계수 마스크가 이용된다. 상기 수평 계수 마스크를 hh(i,j,t), 상기 수직 계수 마스크를 hv(i,j,t), 및 상기 시간 계수 마스크를 ht(i,j,t)라 할 때, 상기 3D BPF(330)에서 생성되는 C 신호 C(i,j,t)는 [수학식 2]와 같이 표현된다. 즉, 상기 3D BPF(330)는 수평 계수 마스크 hh(i,j,t), 상기 수직 계수 마스크 hv(i,j,t), 상기 시간 계수 마스크 ht(i,j,t) 및 상기 메모리(310)에 저장된 다수 프레임 데이터의 해당 데이터 윈도우 CVBS(i,j)를 3차원 회선 연산한 결과 C(i,j,t)를 상기 입력 영상 신호의 C 신호로서 생성한다. 상기 감산부(340)에서 출력되는 Y 신호 Y(i,j,t)는 [수학식 3]과 같이, 현재 처리될 중심 픽셀 (i,j,t)의 CVBS 데이터 CVBS(i,j,t)에서 상기 C 신호 C(i,j,t)를 감산한 결과로 표현된다.
[수학식 2]
Figure 112005001912462-PAT00001
[수학식 3]
Figure 112005001912462-PAT00002
상기 수평 계수 마스크 hh(i,j,t), 상기 수직 계수 마스크 hv(i,j,t) 및 상기 시간(프레임 단위) 계수 마스크 ht(i,j,t)는 [수학식 4]와 같이 1차원 형태를 가진다. [수학식 4]에서 계수 Nh, Nv, Nt는 Nh, Nv, Nt 각각의 절대치와 상기 2D 가중치 계수들(Wu, Wd, Wl, Wr) 및 3D 가중치 계수들(Wb,Wf) 각각의 절대치들의 합이 1이 되도록 정규화(normalization) 시킬 때의 값으로 정해 질 수 있다.
[수학식 4]
Figure 112005001912462-PAT00003
[수학식 2]에서 상기 3개의 1차원 계수 마스크들(hh,hv,ht)로부터 구해지는 3차원 공간상의 계수 마스크들은 [수학식 5]와 같다. 따라서, 상기 3D BPF(330)의 회선 연산 [수학식 2]에 이용되는 데이터 CVBS(i,j,t)는, 3차원 계수 마스크들(h1, h2, h3)에 대응되는 3개의 데이터 윈도우이다. 즉, [수학식 2]의 회선 연산에 [수학식 5]와 같은 필터 마스크들 각각에 대응되는 3×5 매트릭스의 CVBS 데이터가 이용된다. [수학식 5]에서, h2(i,j,t)는 현재 처리될 필드에 대한 계수 마스크이고, h1(i,j,t)은 한 프레임 이전 필드에 대한 계수 마스크이며, h3(i,j,t)은 한 프레임 이후 필드에 대한 계수 마스크이다. 즉, [수학식 2]의 3차원 회선 연산에는 서로 한 프레임 간격을 가지는 3개 필드의 데이터(BEFRM, PRFRM, AFFRM)가 이용된다. [수학식 5]에서, Ns=Nh*Nv이다.
특히, [수학식 5]에서 0이 아닌 계수로 이루어진 원소들에 대응하는 각 필드의 데이터, 즉, 각각의 필드 데이터 내의 이웃하는 수평 스캔 라인 3개의 디지털 데이터 중, 중심 픽셀(도 4에서 +U)과 C 성분 위상이 반전된 수직 및 수평 방향의 데이터들(도 4에서 -U) 및 중심 픽셀(도 4에서 +U)과 C 성분 위상이 같은 대각 방향의 데이터들(도 4에서 +U)이 회선 연산에 이용된다.
[수학식 5]
Figure 112005001912462-PAT00004
[수학식 4] 및 [수학식 5]에서 Wu, Wd, Wl, Wr은 현재 처리되는 필드에서 중심 픽셀 (i, j)과 위상이 반전된 픽셀들(도 4의 -U)에 적용되는 가중치들로서 각 방향으로의 영상의 공간적 국부 특성에 따라 각각 -0.5 ~ 0 사이의 값을 가진다. 이에 따라 대각 방향에 위치한 가중치들 WuWl, WdWl, WuWr, WdWr은 국부적인 특성에 따라 0 ~ 0.25 사이의 값을 가진다. 또한, 상기 3D 가중치 계수들(Wb, Wf)은 시간축으로 움직임 변화율을 반영하기 위한 가중치 계수들로서, -0.5~0 사이의 값을 가지며, 시간축 상의 상관성을 나타내는 측정치는 어떠한 것이든지 사용될 수 있다.
다시 말하여, 도 6을 참조하면, Nh는 현재 처리될 중심 픽셀 (i,j,t)에, Wl은 중심 픽셀 (i,j,t)로부터 좌로 두 픽셀 간격을 두고 위치한 픽셀 (i,j-2,t)에, Wr은 중심 픽셀 (i,j,t)로부터 우로 두 픽셀 간격을 두고 위치한 픽셀 (i,j+2,t)에 적용되는 가중치이다. 도 7을 참조하면, Nv는 현재 처리될 중심 픽셀 (i,j,t)에, Wu는 중심 픽셀 (i,j,t)로부터 한 수평 스캔 라인 위의 픽셀 (i-1,j,t)에 적용되고, Wd는 중심 픽셀 (i,j,t)로부터 한 수평 스캔 라인 아래의 픽셀 (i+1,j,t)에 적용되는 가중치이다. 도 8을 참조하면, Nt는 현재 처리될 필드의 중심 픽셀 (i,j,t)에, Wb는 한 프레임 전 필드 데이터 내에서 현재 처리될 중심 픽셀 (i,j,t)과 같은 위치 픽셀 (i,j,t-2)에 적용되고, Wf는 한 프레임 후 필드 데이터 내에서 현재 처리될 중심 픽셀 (i,j,t)과 같은 위치 픽셀 (i,j,t+2)에 적용되는 가중치이다.
상기 [수학식 4] 및 [수학식 5]에 사용되는 상기 2D 가중치 계수들(Wu, Wd, Wl, Wr) 및 3D 가중치 계수들(Wb,Wf)은, [수학식 6]을 만족하도록 정해진다. [수학 식 6]에서, VARv는 공간영역의 수직 방향 변화율, VARh는 공간영역의 수평 방향 변화율, VARt는 시간영역의 시간 방향 변화율, VARu는 공간영역의 위(top) 방향 변화율, VARd는 공간영역의 아래(bottom) 방향 변화율, VARl은 공간영역의 좌방향 변화율, VARr은 공간영역의 우방향 변화율, VARb는 시간영역의 이전 방향 변화율, 및 VARf는 시간영역의 이후 방향 변화율이다.
[수학식 6]을 좀더 구체적으로 표현하기 위하여 [수학식 7]과 같은 값들이 제안된다. [수학식 7]에서, Difv는 입력 영상 신호의 수직 방향 차이 절대치, Difh는 수평 방향 차이 절대치, Difu는 위 방향 차이 절대치, Difd는 아래 방향 차이 절대치, Difl은 좌방향 차이 절대치, 및 Difr은 우방향 차이 절대치이다. 예를 들어, 도 9를 참조하면, 현재 처리되는 중심 픽셀 (i, j)에 대하여, Difv = du + dd + dv, Difu = du, Difd = dd이다. 도 10을 참조하면, Difh = dl + dr + dh, Difl = dl, Difr = dr이다. 여기서, du는 픽셀 데이터 (i, j) 및 (i-2, j) 간의 차이 절대치, dd는 픽셀 데이터 (i, j) 및 (i+2, j) 간의 차이 절대치, dv는 픽셀 데이터 (i-1, j) 및 (i+1, j) 간의 차이 절대치이다. 또한, dl은 픽셀 데이터 (i, j) 및 (i, j-4) 간의 차이 절대치, dr은 픽셀 데이터 (i, j) 및 (i, j+4) 간의 차이 절대치, dh는 픽셀 데이터 (i, j-2) 및 (i, j+2) 간의 차이 절대치이다. 또한, Dift는 시간축으로의 전체 변화량을 나타내고, Diff 및 Difb는 각각 이 후 혹은 이 전 프레임 방향으로의 변화량을 나타낸다. Dift, Diff 및 Difb는 현재 위치의 픽셀과 시간축으로 같은 위상을 가지는 픽셀들을 조합하여 계산할 수 있다. [수학식 7]에서, 서로 위상이 같은 픽셀 데이터 간의 차이 절대치들이 이용됨을 알 수 있고, 특히, 이러한 차이 절대치 계산을 위하여 이웃하는 5개의 수평 스캔 라인 데이터들이 참조됨을 알 수 있다. 이외에도, 동위상을 가지는 픽셀 데이터들 간의 다양한 조합으로 수평/수직/좌/우/상/하/시간축 방향의 변화율을 대표하도록 정해질 수 있다.
[수학식 6]
Figure 112005001912462-PAT00005
[수학식 7]
Figure 112005001912462-PAT00006
결국, Wu는 중심 (i ,j) 픽셀에 대하여, 수직 방향 및 위 방향으로의 상관성 에 비례하도록 정해진다. 다시말하여, [수학식 7]을 참조하면, Wu는 중심 (i ,j) 픽셀에 대하여, 수직 방향의 상관성에 비례, 또는 수평 방향 및 시간 방향 상관성에 반비례 하면서 위 방향으로의 상관성에 비례하거나 아래 방향으로의 상관성에 반비례한다. Wd는 수직 방향 및 아래 방향으로의 상관성에 비례하도록 정해진다. 다시말하여, [수학식 7]을 참조하면, Wd는 수직 방향의 상관성에 비례, 또는 수평 방향 및 시간 방향 상관성에 반비례 하면서 아래 방향으로의 상관성에 비례하거나 위 방향으로의 상관성에 반비례한다. Wl은 수평 방향 및 좌 방향으로의 상관성에 비례하도록 정해진다. 다시말하여, [수학식 7]을 참조하면, Wl은 수평 방향의 상관성에 비례, 또는 수직 방향 및 시간 방향 상관성에 반비례 하면서 좌 방향으로의 상관성에 비례하거나 우 방향으로의 상관성에 반비례한다. Wr은 수평 방향 및 우 방향으로의 상관성에 비례하도록 정해진다. 다시말하여, [수학식 7]을 참조하면, Wr은 수평 방향의 상관성에 비례, 또는 수직 방향 및 시간 방향 상관성에 반비례 하면서 우 방향으로의 상관성에 비례하거나 좌 방향으로의 상관성에 반비례한다.
마찬가지로, Wb는 현재 처리될 중심 픽셀 데이터와 한 프레임 전 필드 데이터와의 상관성에 비례하는 값으로서, 도 8과 같이, 현재 처리될 중심 픽셀 (i,j,t)과 한 프레임 전 필드 데이터 내에서 같은 위치이고 위상이 같은 픽셀들과의 차이값으로 대표될 수 있다. 또한, Wf는 현재 처리될 중심 픽셀 데이터와 한 프레임 후 필드 데이터와의 상관성에 비례하는 값으로서, 현재 처리될 중심 픽셀 (i,j,t)과 한 프레임 후 필드 데이터 내에서 같은 위치이고 위상이 같은 픽셀들과의 차이값으로 대표될 수 있다. 다시말하여, [수학식 7]을 참조하면, Wb는 현재 처리될 픽셀 데이터에 대하여, 시간방향 상관성에 비례, 또는 공간방향 상관성에 반비례 하면서 한 프레임 전 필드 데이터 사이의 상관성에 비례하거나 한 프레임 후 필드 데이터 사이의 상관성에 반비례한다. Wf는 시간방향 상관성에 비례, 또는 공간방향 상관성에 반비례 하면서 한 프레임 후 필드 데이터 사이의 상관성에 비례하거나 한 프레임 전 필드 데이터 사이의 상관성에 반비례한다.
이와 같이 정해지는 가중치 계수들(Wu, Wd, Wl, Wr, Wb, Wf)을 이용하여, 상기 3D BPF(330)는 [수학식 2]에 따른 회선 연산을 통한 필터링을 수행한다.
도 3의 3D BPF(330)의 구체적인 블록도가 도 11에 도시되어 있다. 도 11을 참조하면, 상기 3D BPF(330)는 제1 필터(331), 제2 필터(332), 제3 필터(333), 및 합산부(334)를 포함한다.
상기 제1 필터(331)는 [수학식 5]의 h1(i,j,k) 필터 마스크를 이용한다. 상기 제1 필터(331)는 상기 입력 영상 신호의 제1 필드 데이터(BEFRM)의 해당 데이터 윈도우와 h1(i,j,k) 필터 마스크를 회선 연산한다. 상기 제1 필터(331)에서 연산되는 제1 필드 데이터(BEFRM)의 해당 데이터 윈도우는, 현재 처리되고 있는 제2 필드 데이터(PRFRM) 보다 한 프레임 앞선 필드 데이터에 존재한다. 즉, 한 프레임 전 필드 데이터(BEFRM)의 이웃하는 수평 스캔 라인 3개의 디지털 데이터 중, [수학식 5]의 0이 아닌 원소들에 대응되는 데이터들이 이용된다. 이러한 데이터들은 중심 픽셀과 C 성분 위상이 반전된 수직 및 수평 방향의 데이터들 및 중심 픽셀과 C 성분 위상이 같은 대각 방향의 데이터들이다.
상기 제2 필터(332)는 [수학식 5]의 h2(i,j,k) 필터 마스크를 이용한다. 상 기 제2 필터(332)는 상기 입력 영상 신호의 제2 필드 데이터(PRFRM)의 해당 데이터 윈도우와 h2(i,j,k) 필터 마스크를 회선 연산한다. 상기 제2 필터(332)에서 연산되는 제2 필드 데이터(PRFRM)의 해당 데이터 윈도우는, 현재 처리되고 있는 필드 데이터에 존재한다. 즉, 여기서는, 현재 필드 데이터(PRFRM)의 이웃하는 수평 스캔 라인 3개의 디지털 데이터 중, [수학식 5]의 0이 아닌 원소들에 대응되는 데이터들이 이용된다. 이러한 데이터들도 중심 픽셀과 C 성분 위상이 반전된 수직 및 수평 방향의 데이터들 및 중심 픽셀과 C 성분 위상이 같은 대각 방향의 데이터들이다.
상기 제3 필터(333)는 [수학식 5]의 h3(i,j,k) 필터 마스크를 이용한다. 상기 제3 필터(333)는 상기 입력 영상 신호의 제3 필드 데이터(AFFRM)의 해당 데이터 윈도우와 h3(i,j,k) 필터 마스크를 회선 연산한다. 상기 제3 필터(333)에서 연산되는 제3 필드 데이터(AFFRM)의 해당 데이터 윈도우는, 현재 처리되고 있는 제2 필드 데이터(PRFRM) 보다 한 프레임 후의 필드 데이터에 존재한다. 즉, 여기서는, 한 프레임 후 필드 데이터(AFFRM)의 이웃하는 수평 스캔 라인 3개의 디지털 데이터 중, [수학식 5]의 0이 아닌 원소들에 대응되는 데이터들이 이용된다. 이러한 데이터들도 중심 픽셀과 C 성분 위상이 반전된 수직 및 수평 방향의 데이터들 및 중심 픽셀과 C 성분 위상이 같은 대각 방향의 데이터들이다.
이에 따라, 상기 합산부(334)는 제1 필터(331), 제2 필터(332), 및 제3 필터(333)에서의 상기 회선 연산 결과들을 모두 합산하여 그 결과를 상기 C 신호로서 출력한다.
상기 3D BPF(330)는 위와 같은 작용을 통하여, 입력 영상 신호의 시공간적 국부 특성에 따라 적응적으로 콤 필터링, 1D BPF 필터링, 프레임 콤 필터링 및 2D/3D BPF 필터링을 연속적으로 수행한다.
예를 들어, 본 발명의 3D BPF(330)는 시공간의 모든 방향으로 상관성이 크거나 작은 경우에는, [수학식 6]의 2D 가중치 계수들(Wu, Wd, Wl, Wr) 및 3D 가중치 계수들(Wb,Wf)이 모두 영향을 미치고, 이에 따라 도 12의 수평(H) 주파수에 대한 수직(V) 주파수 사이의 스펙트럼 특성에서, Y 성분(910)에 포함된 C의 고주파 성분(920)이 930과 같이 바람직한 형태로 날카롭게 추출됨으로써, 아티팩트 제거 효과를 개선한다. 즉, 상관성이 모든 방향으로 큰 경우에는, [수학식 6]의 가중치 계수들에 따라 주위 픽셀 간의 평균 효과가 반영되어 안정화되고, 상관성이 모든 방향으로 작은 경우에는, 스펙트럼 특성에서 C 성분을 가장 날카롭게 분리하므로 크로스컬러 아티팩트를 최소화하고 이에 따라 Y 성분의 고주파 성분이 뚜렷하게 추출된다. 마찬가지로, 도 13과 같은 시간(T) 주파수에 대한 수직(V) 주파수 사이의 스펙트럼 특성에서, Y 성분(950)에 포함된 C의 고주파 성분(960)이 970과 같이 바람직한 형태로 날카롭게 추출됨으로써, 아티팩트 제거 효과를 개선한다.
반면에, 시공간적으로 특정 방향으로 상관성이 상대적으로 큰 경우에는, 해당 방향 가중치 계수들은 커지지만, 다른 방향 가중치 계수들은 작아지므로 중심 픽셀 주위 영역의 콤, 1D BPF, 프레임 콤, 또는 2D/3D BPF 필터링이 이루어져 Y/C 분리됨으로써 아티팩트가 최소화된다.
위에서 기술한 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 영상 신호 처리 장치(300)에서는, 적응적 3D BPF(330)가 시공간 필터를 바탕으로 영상의 시공간적 국부 특성에 따라, 프레임 기반에서 시공간상 에지 방향이 수직/수평/시간축으로 일정할 경우에 국부적인 콤/1D BPF/프레임 콤 필터링에 의하여 Y/C 분리를 수행하고, 그렇지 않은 일반적인 경우에는 전체 방향의 2D BPF 또는 3D BPF 필터링을 수행하며, 이러한 필터링의 조합은 불연속적으로 선택되지 않고 영상의 시공간적 국부 특성에 따라 연속적 형태로 변한다.
이상에서와 같이 도면과 명세서에서 최적 실시예가 개시되었다. 여기서 특정한 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이지 의미한정이나 특허청구범위에 기재된 본 발명의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다. 그러므로 본 기술분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.
상술한 바와 같이 본 발명에 따른 영상 신호 처리 장치는, NTSC 시스템에서 영상의 시공간적 국부 특성에 따라, 국부적인 콤 필터링/1D BPF 필터링/프레임 콤 필터링, 또는 전체 방향의 2D/3D BPF 필터링을 적응적이고 연속적으로 수행하므로, 종래의 필터링 선택이 불연속적인 것에 비하여 영상의 에지 검출이 정확해지며, Y/C 분리가 안정적으로 이루어진다. 이에 따라, 이를 디스플레이 장치에 적용 시 디스플레이 영상에 크로스-루마(cross-luma)와 크로스-컬러(cross-color)와 같은 아티팩트를 획기적으로 제거하여 디스플레이 품질을 개선할 수 있는 효과가 있다.

Claims (20)

  1. 입력 영상 신호의 다수 프레임 데이터를 저장하는 메모리;
    상기 다수 프레임 데이터를 이용하여 2D 가중치 계수들 및 3D 가중치 계수들을 생성하는 가중치 결정부; 및
    상기 가중치 계수들을 기반으로 구성된 수평 계수 마스크, 수직 계수 마스크 및 시간 계수 마스크와 상기 다수 프레임 데이터의 해당 데이터 윈도우를 회선 연산하여 그 결과를 상기 입력 영상 신호의 C 신호로서 생성하는 필터를 구비하고,
    상기 필터는 상기 입력 영상 신호의 시공간적 국부 특성에 따라 적응적으로 국부적인 수직 콤 필터링, 수평 BPF 필터링, 프레임 콤 필터링 및 2D/3D BPF 필터링을 연속적으로 수행하는 것을 특징으로 하는 영상 신호 처리 장치.
  2. 제 1항에 있어서, 상기 영상 신호 처리 장치는,
    NTSC 방식에 적용되는 것을 특징으로 하는 영상 신호 처리 장치.
  3. 제 1항에 있어서, 상기 필터는,
    한 프레임 간격을 가지는 적어도 3 필드 데이터들을 이용하여, 수직 방향으로 상관성이 높은 국부적인 특성에서는 국부적인 수직 콤 필터링, 수평 방향으로 상관성이 높은 국부적인 특성에서는 국부적인 수평 BPF 필터링, 시간축 방향으로 상관성이 높은 국부적인 특성에서는 국부적인 프레임 콤 필터링, 및 다 방향으로 상관성이 높거나 낮은 국부적인 특성에서는 2D 또는 3D BPF 필터링을 수행하는 것을 특징으로 하는 영상 신호 처리 장치.
  4. 제 1항에 있어서, 상기 필터는,
    상기 입력 영상 신호의 제1 필드 데이터의 해당 데이터 윈도우와 제1 필터 마스크를 회선 연산하는 제1 필터;
    상기 입력 영상 신호의 제2 필드 데이터의 해당 데이터 윈도우와 제2 필터 마스크를 회선 연산하는 제2 필터;
    상기 입력 영상 신호의 제3 필드 데이터의 해당 데이터 윈도우와 제3 필터 마스크를 회선 연산하는 제3 필터; 및
    상기 회선 연산 결과들을 모두 합산하여 그 결과를 상기 C 신호로서 출력하는 합산부를 포함하고,
    상기 제1 필터 마스크, 상기 제2 필터 마스크 및 제3 필터 마스크는 상기 수평 계수 마스크, 상기 수직 계수 마스크 및 상기 시간 계수 마스크의 3차원 회선 연산으로부터 생성되는 것을 특징으로 하는 영상 신호 처리 장치.
  5. 제 4항에 있어서, 상기 제1 필드 데이터와 상기 제2 필드 데이터 사이 및 상기 제2 필드 데이터와 상기 제3 필드 데이터 사이는 한 프레임 간격을 가지는 것을 특징으로 하는 영상 신호 처리 장치.
  6. 제 4항에 있어서, 상기 수평 계수 마스크, 상기 수직 계수 마스크 및 상기 시간 계수 마스크는 1차원 형태인 것을 특징으로 하는 영상 신호 처리 장치.
  7. 제 4항에 있어서, 상기 필터들 각각은,
    각각의 필드 데이터의 이웃하는 수평 스캔 라인 다수개의 디지털 데이터 중, 각 필드의 중심 픽셀과 C 성분 위상이 반전된 수직 및 수평 방향의 데이터들 및 중심 픽셀과 C 성분 위상이 같은 대각 방향의 데이터들을 포함하는 각각의 계수 마스크에 대응되는 데이터 윈도우를 이용하는 것을 특징으로 하는 영상 신호 처리 장치.
  8. 제 1항에 있어서, 상기 2D 가중치 계수들은,
    현재 처리될 픽셀에 대하여, 수직 방향 및 위 방향으로의 상관성에 비례하는 제1 계수, 수직 방향 및 아래 방향으로의 상관성에 비례하는 제2 계수, 수평 방향 및 좌 방향으로의 상관성에 비례하는 제3 계수, 및 수평 방향 및 우 방향으로의 상관성에 비례하는 제4 계수를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 신호 처리 장치.
  9. 제 1항에 있어서, 상기 3D 가중치 계수들은,
    현재 처리될 픽셀 데이터와 한 프레임 전 필드 데이터 사이의 상관성에 비례하는 제1 계수, 및 현재 처리될 픽셀 데이터와 한 프레임 후 필드 데이터 사이의 상관성에 비례하는 제2 계수를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 신호 처리 장치.
  10. 제 1항에 있어서, 상기 영상 신호 처리 장치는,
    현재 처리될 픽셀의 입력 영상 신호에서 상기 필터에서 생성된 C 신호를 감산하여 그 결과를 Y 신호로서 생성하는 감산부를 더 구비하는 것을 특징으로 하는 영상 신호 처리 장치.
  11. 입력 영상 신호의 다수 프레임 데이터를 저장하는 단계;
    상기 다수 프레임 데이터를 이용하여 2D 가중치 계수들 및 3D 가중치 계수들을 생성하는 단계; 및
    상기 가중치 계수들을 기반으로 구성된 수평 계수 마스크, 수직 계수 마스크 및 시간 계수 마스크와 상기 다수 프레임 데이터의 해당 데이터 윈도우를 회선 연산하여 그 결과를 상기 입력 영상 신호의 C 신호로서 생성하는 단계를 구비하고,
    상기 입력 영상 신호의 시공간적 국부 특성에 따라 적응적으로 국부적인 수직 콤 필터링, 수평 BPF 필터링, 프레임 콤 필터링 및 2D/3D BPF 필터링이 연속적으로 수행되는 것을 특징으로 하는 영상 신호 처리 방법.
  12. 제 11항에 있어서, 상기 영상 신호 처리 방법은,
    NTSC 방식에 적용되는 것을 특징으로 하는 영상 신호 처리 방법.
  13. 제 11항에 있어서, 한 프레임 간격을 가지는 적어도 3 필드 데이터들을 이용 하여, 수직 방향으로 상관성이 높은 국부적인 특성에서는 상기 국부적인 수직 콤 필터링, 수평 방향으로 상관성이 높은 국부적인 특성에서는 상기 국부적인 수평 BPF 필터링, 시간축 방향으로 상관성이 높은 국부적인 특성에서는 국부적인 프레임 콤 필터링, 및 다 방향으로 상관성이 높거나 낮은 국부적인 특성에서는 상기 2D 또는 3D BPF 필터링이 수행되는 것을 특징으로 하는 영상 신호 처리 방법.
  14. 제 11항에 있어서, 상기 C 신호 생성 단계는,
    상기 입력 영상 신호의 제1 필드 데이터의 해당 데이터 윈도우와 제1 필터 마스크를 회선 연산하는 단계;
    상기 입력 영상 신호의 제2 필드 데이터의 해당 데이터 윈도우와 제2 필터 마스크를 회선 연산하는 단계;
    상기 입력 영상 신호의 제3 필드 데이터의 해당 데이터 윈도우와 제3 필터 마스크를 회선 연산하는 단계; 및
    상기 회선 연산 결과들을 모두 합산하여 그 결과를 상기 C 신호로서 출력하는 단계를 포함하고,
    상기 제1 필터 마스크, 상기 제2 필터 마스크 및 제3 필터 마스크는 상기 수평 계수 마스크, 상기 수직 계수 마스크 및 상기 시간 계수 마스크의 3차원 회선 연산으로부터 생성되는 것을 특징으로 하는 영상 신호 처리 방법.
  15. 제 14항에 있어서, 상기 제1 필드 데이터와 상기 제2 필드 데이터 사이 및 상기 제2 필드 데이터와 상기 제3 필드 데이터 사이는 한 프레임 간격을 가지는 것을 특징으로 하는 영상 신호 처리 방법.
  16. 제 14항에 있어서, 상기 수평 계수 마스크, 상기 수직 계수 마스크 및 상기 시간 계수 마스크는 1차원 형태인 것을 특징으로 하는 영상 신호 처리 방법.
  17. 제 14항에 있어서, 상기 회선 연산 단계들 각각에 이용되는 데이터는,
    각각의 필드 데이터의 이웃하는 수평 스캔 라인 다수개의 디지털 데이터 중, 각 필드의 중심 픽셀과 C 성분 위상이 반전된 수직 및 수평 방향의 데이터들 및 중심 픽셀과 C 성분 위상이 같은 대각 방향의 데이터들을 포함하는 각각의 계수 마스크에 대응되는 데이터 윈도우인 것을 특징으로 하는 영상 신호 처리 방법.
  18. 제 11항에 있어서, 상기 2D 가중치 계수들은,
    현재 처리될 픽셀에 대하여, 수직 방향 및 위 방향으로의 상관성에 비례하는 제1 계수, 수직 방향 및 아래 방향으로의 상관성에 비례하는 제2 계수, 수평 방향 및 좌 방향으로의 상관성에 비례하는 제3 계수, 및 수평 방향 및 우 방향으로의 상관성에 비례하는 제4 계수를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 신호 처리 방법.
  19. 제 11항에 있어서, 상기 3D 가중치 계수들은,
    현재 처리될 픽셀 데이터와 한 프레임 전 필드 데이터 사이의 상관성에 비례 하는 제1 계수, 및 현재 처리될 픽셀 데이터와 한 프레임 후 필드 데이터 사이의 상관성에 비례하는 제2 계수를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 신호 처리 방법.
  20. 제 11항에 있어서, 상기 영상 신호 처리 방법은,
    현재 처리될 픽셀의 입력 영상 신호에서 상기 C 신호를 감산하여 그 결과를 Y 신호로서 생성하는 단계를 더 구비하는 것을 특징으로 하는 영상 신호 처리 방법.
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