KR20060105809A - 히스토그램 모델링을 이용한 영상의 대조비 개선 장치 - Google Patents

히스토그램 모델링을 이용한 영상의 대조비 개선 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 밝기 변화에 따른 순간적인 열화 현상 및 리소스 문제를 해결하면서, 종래 기술에서 제시되지 못하던 대조비 최대화로 인한 화질 열화 및 저조도 영상에 대한 채도를 개선할 수 있도록 하는 대조비 개선 방법 즉, 디지털 영상 처리 과정에서 휘도 성분에 대하여 화질 열화없이 대조비를 개선할 수 있도록 하는 히스토그램 모델링을 이용한 영상의 대조비 개선 장치에 관한 것으로, 입력 영상에 대한 히스토그램(Hk)을 구하여 이로부터 히스토그램 평활화 전달함수(HTFk)를 생성하는 정규화 처리부와; 상기 정규화 처리를 통해 구한 히스토그램 평활화 전달함수(HTFk) 중 최적의 목표전달 함수 생성을 위한 매직넘버를 생성하는 매직넘버 처리부와; 상기 최적 목표전달 함수를 특정 범위로 한정하고 속도를 제어함으로써 다음 프레임에 적용될 차기 전달함수(NTFk)를 생성하여 이를 이용해 출력 휘도를 보간하여 출력하는 휘도 보간 처리부를 포함하여 구성함으로써 달성할 수 있다.

Description

히스토그램 모델링을 이용한 영상의 대조비 개선 장치{CONTRAST IMPROVEMENT APPARATUS USING HOSTOGRAM MODELING}
도 1은 일반적인 YUV 영역에서의 디지털 영상 처리를 위한 장치의 구성을 보인 블록도.
도 2는 히스토그램 평탄화 과정을 적용하기 전과 후를 비교하기 위해 모델링 한 히스토그램 예시도.
도 3은 본 발명에 따른 히스토그램 모델링을 이용한 영상의 대조비 개선 장치의 구성을 보인 블록도.
도 4는 본 발명에서 TTF의 후보가 되는 9개의 HTFk(x)를 보인 그래프도.
도 5는 본 발명의 산포 생성부에서 산포 생성을 위한 과정 설명을 위한 예시 그래프도.
도 6은 스무스 트랜지션(Smooth transition) 방법을 보인 그래프도.
*도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명*
101 : 히스토그램 생성부 102 : CDF 생성부
103 : 정규화부 104 : 산포 생성부
105 : 매직넘버 생성부 106 : 목표 전달함수 생성부
107 : 한계치 설정부 108 : 속도 제어부
109 : 차기 전달함수 생성부 110 : 출력휘도 보간부
111 : 채도 생성부
본 발명은 디지털 영상 처리 장치에 관한 것으로, 특히 디지털 카메라, 디지털 TV, LCD 모니터 등에 적용되는 디지털 영상 처리 시 대조비(Contrast)와 채도(Saturation)를 개선할 수 있도록 하는 히스토그램 모델링을 이용한 영상의 대조비 개선 장치에 관한 것이다.
최근 들어, 디지털 영상 기기는 보편화 대중화되었으며, 카메라 폰의 등장으로 1인 1카메라 시대로 접어들고 있을 뿐 아니라, 디지털 TV 방송의 개시로 디지털 TV가 가정에 보급되고 있는 상황이며, 상기와 같은 디지털 영상 기기에는 다양한 영상 처리 방법이 적용되어 영상의 화질을 높이고 있다.
상기 디지털 영상 처리 방법은, 첫 번째 밝기(Brightness) 개선, 두 번째 대조비(Contrast) 개선, 세 번째 선명도(edge, transition, resolution) 개선, 네 번째 색 재현성(hue/saturation) 개선, 다섯 번째 노이즈(Noise) 개선 방법으로 크게 분류할 수 있다.
도1은 일반적인 YUV 영역에서의 디지털 영상 처리를 위한 장치의 구성을 보인 블록도로서, 일반적으로는 휘도 신호(Y)와 색차 신호(Cb/Cr)에 대해 주로 적용 되며 RGB 신호에 대해서 적용되기도 한다.
도1을 참조하면, 대조비 개선은 휘도 신호(Y)에 대하여 수행된다. 즉, 입력 휘도 신호에 이득(gain)을 주어 출력 휘도 신호를 생성하는 것으로, 휘도 성분 신호에 대한 대조비(contrast) 개선 방법은 이미 여러 디지털 영상 처리 교과서에 언급되어 있다.
예컨대, 상기 대조비 개선 방법에는 대조비 신장(Contrast stretching) 방법과 히스토그램 평탄화(Histogram equalization) 방법이 있다.
상기 대조비 신장 방법은 휘도 성분의 히스토그램 모양을 고려하지 않고, 최대값과 최소값을 추출하여 히스토그램을 신장(stretching)시키는 간단한 알고리즘으로써, 대조비 개선 성능은 그리 뛰어나지 않다.
다음, 상기 히스토그램 평탄화 방법은 도2에 도시된 바와 같이 영상의 히스토그램을 분석하여 시각적으로 대조비를 최대화하도록 히스토그램을 다시 모델링 하는 방법으로써, 상기 대조비 신장 방법에 비해서 복잡한 알고리즘을 사용하지만 성능이 뛰어나다.
그러나, 상기 히스토그램 평탄화 방법은 우수한 알고리즘이지만 디지털 영상 처리 시 다음과 같은 문제점이 있다.
먼저, 급격하게 밝기가 변화하는 영상에 대하여 순간적인 화질 열화가 발생하는 문제점이 있으며, 동영상에 대하여 소프트웨어 처리 시 계산량이 많고, 하드웨어로 구현할 경우에도 많은 하드웨어 리소스가 요구되는 문제점이 있다.
또한, 상기 히스토그램 평탄화 방법은 대조비를 최대화하는 방법일 뿐, 모든 영상에 대한 화질 개선 방법이 아니기 때문에, 대조비를 최대화한다고 하여 화질이 개선된다고 할 수 없는 문제점이 있고, 히스토그램 평탄화 방법 자체가 휘도 신호에 대해서 대조비를 늘리기 때문에, 저조도 영상에서는 오히려 영상의 채도가 낮아지는 문제점이 있다.
상기와 같은 문제점에 대하여 기존의 일부 공지 기술에서, 밝기 변화에 따른 순간적인 열화 현상과, 많은 리소스가 요구되는 문제점에 대해서 어느 정도 해결 방법을 제시하고 있으나, 대조비 개선으로 화질까지 개선할 수 있도록 하는 방법이나, 저조도 영상에서 채도를 개선할 수 있는 방법은 아직 제시하지 못하고 있는 상황이다.
따라서, 본 발명은 상기와 같은 종래의 문제점을 해결하기 위하여 창출한 것으로, 밝기 변화에 따른 순간적인 열화 현상 및 리소스 문제를 해결하면서, 종래 기술에서 제시되지 못하던 대조비 최대화로 인한 화질 열화 및 저조도 영상에 대한 채도를 개선할 수 있도록 하는 대조비 개선 방법 즉, 디지털 영상 처리 과정에서 휘도 성분에 대하여 화질 열화없이 대조비를 개선할 수 있도록 하는 히스토그램 모델링을 이용한 영상의 대조비 개선 장치를 제공함에 그 목적이 있다.
또한, 본 발명은 영상의 히스토그램을 분석한 후 영상 적응적 히스토그램 모델링을 수행함으로써, 화질 열화 없이 대조비와 채도를 개선하기 위한 장치 및 고속의 영상 처리를 위한 하드웨어 구현 시 회로의 크기를 최적화 할 수 있도록 하는 장치의 제공을 목적으로 한다.
이와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 입력 영상에 대한 히스토그램(Hk)을 구하여 이로부터 히스토그램 평활화 전달함수(HTFk)를 생성하는 정규화 처리부와; 상기 정규화 처리를 통해 구한 히스토그램 평활화 전달함수(HTFk) 중 최적의 목표전달 함수 생성을 위한 매직넘버를 생성하는 매직넘버 처리부와; 상기 최적 목표전달 함수를 특정 범위로 한정하고 속도를 제어함으로써 다음 프레임에 적용될 차기 전달함수(NTFk)를 생성하여 이를 이용해 출력 휘도를 보간하여 출력하는 휘도 보간 처리부를 포함하여 구성하는 것을 특징으로 한다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
도3은 본 발명에 따른 히스토그램 모델링을 이용한 영상의 대조비 개선 장치의 구성을 보인 블록도로서, 본 발명은 히스토그램 모델링을 이용하여 대조비 및 채도를 개선한다.
도3을 참조하면, 히스토그램 생성부(101)는 입력 영상의 히스토그램(Hk)을 다음 수학식1에 의해 생성한다. 이때, 본 발명에서는 하드웨어 최적화를 위한 휘도 입력 값으로, 8 비트의 휘도 값을 16부터 235사이의 값을 사용하는데, 오프셋을 제거하여 0 ~ 219 사이의 값을 가지도록 만든다.
즉, 입력 휘도 범위(L)는 0부터 219 까지가 되며, L = 220 이 된다.
그리고, 본 발명에서는 총 220단계를 가지는 누적밀도함수 CDF를 8 개의 위 치(point)로 축약하는데, 그 위치는 P0=0, P1=32, P2=64, P3=96, P4=128, P5=160, P6=192, P7=219 으로서 32의 간격을 가지는 것을 특징으로 한다.
Figure 112005017806078-PAT00001
Figure 112005017806078-PAT00002
다음, CDF 생성부(102)는 상기 히스토그램 생성부에서 생성된 히스토그램을 이용하여 수학식 2에 의해 누적밀도함수 CDFk(Cumulative Density Function)를 생성한다.
Figure 112005017806078-PAT00003
다음, 정규화부(103)는 상기 생성된 누적밀도함수(CDFk)를 정규화하여 히스토그램 평활화 전달함수(HTFk)를 생성한다. 즉, 다음 수학식 3에 의해 입력 영상 크기별 정규화 계수(N) 테이블을 생성하고, 그 값을 2의 보수(2's complement) 고정 소수점으로 표현한다.
Figure 112005017806078-PAT00004
다음, 수학식4에 의해 히스토그램 평활화 전달함수(HTFk)를 구한다.(목표전달함수 1차 생성) 참고로, 도4는 TTF의 후보가 되는 9개의 HTFk(x)를 보인 그래프도이다.
Figure 112005017806078-PAT00005
다음, 산포 생성부(104)는 도5에 도시된 바와 같이 상기 생성된 히스토그램을 8단계의 대조비로 세분화하여 그 영상 히스토그램의 산포(variance)를 다음 수학식 5에 의해 구한다.
이때, 히스토그램의 평균값(Havg)은 미리 구하여 설정한다.
Figure 112005017806078-PAT00006
Figure 112005017806078-PAT00007
다음, 수학식6에 의해 히스토그램 평활화 전달함수(HTF)를 8단계로 세분화한다.
Figure 112005017806078-PAT00008
Figure 112005017806078-PAT00009
다음, 매직넘버 생성부(105)는 상기 생성한 히스토그램 산포(V)를 이용하여, 상기 HTFk(0)부터 HTFk(8) 중에서 최적의 전달곡선을 선택하기 위한 변수(M, 매직넘버)를 다음 수학식 7에 의해 구한다. 이때, 산포 최대치(Vmax)는 미리 구하여 설정한다.
Figure 112005017806078-PAT00010
Figure 112005017806078-PAT00011
이때, M 은 0 ~ 8 사이의 정수값.
다음, 룩업 테이블(LUT(k))로부터 상기 매직넘버(M) 값을 다음 수학식 8과 같이 수정한다. 이때, 룩업 테이블은 0 ~ 8의 정수값을 갖는다(즉, k=0,...,8).
M' = LUT(M)
다음, 목표 전달함수 생성부(106)는 상기 수정된 매직넘버(M') 값으로 히스토그램 평활화 전달함수(HTFk) 중 최적의 것을 선택하여 목표 전달함수(TTFk)를 생성한다.
이때, 한계치 설정부(107)는 상기 목표 전달함수(TTFk)의 범위를 특정치로 한정시키는데, 이때, 한계치(Rk) 이상의 값은 다음 수학식 9와 같이 한계치로 한정한다.
TTFk = LIMIT{HTFk(M')}
다음, 속도 제어부(108)는 영상의 급격한 변화 방지를 위해 상기 목표 전달함수에 천천히 접근할 수 있도록 속도를 제어한다.
다음, 차기 전달함수 생성부(109)는 상기 속도 제어를 통해 다음 프레임에 실제로 적용될 전달함수(NTFk)를 생성한다. 즉, 다음 수학식 10을 이용하여 현재 전달함수(CTFk)로부터 차기 전달함수(NTFk)를 구한다.
Figure 112005017806078-PAT00012
다음, 출력 휘도 보간부(110)는 상기 생성된 다음 전달함수(NTFk)를 이용해 출력 휘도를 보간 출력한다.
상기와 같은 절차를 통해 한 프레임에 대한 처리가 끝나면 현재 전달함수(CTFk)를 갱신한다. 즉, 차기 전달함수(NTFk)를 현재 전달함수(CTFk)로 갱신하는 것이다. 참고로, 도6은 스무스 트랜지션(Smooth transition) 방법을 보인 그래프도이다.
다음, 채도 생성부(111)는 상기 출력 휘도 보간부(110)에서 보간된 영상의 대조비 증가에 따른 채도 보상값을 구하여 출력한다. 즉, 다음 수학식 11과 같이 휘도의 이득 증가분에 sfactor를 곱하여 매 픽셀(pixel)에 대한 채도값(S)을 출력 한다.
Figure 112005017806078-PAT00013
이상, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면들을 참조로 설명하였다. 여기서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니되며, 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.
따라서, 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고, 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 발명 히스토그램 모델링을 이용한 영상의 대조비 개선 장치는 디지털 영상 처리 과정에서 휘도 성분에 대하여 화질 열화없이 대조비를 개선할 수 있도록 하는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 대조비 개선과 함께 채도를 개선하여 영상의 색감을 풍부하게 할 뿐 아니라, 카메라폰, 디지털 카메라, 카메라가 장착된 휴대용 카메라 기기의 DSP 부분에 적용하여 화질을 개선하는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 기존의 복잡한 알고리즘을 단순화 시켜 계산시간을 단축할 수 있도록 함으로써, 성능상의 큰 손실 없이도 하드웨어의 소형화 및 저전력화를 실현하여 최적화 시킬 수 있도록 하는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 누적밀도함수 CDF를 위한 8 개의 위치(point) 사이의 간격이 32이므로 보간(interpolation) 시 제산기를 사용하지 않고 시프트(shift) 연산으로 대체할 수 있고, 또한, 정규화를 위해 필요한 제산기는 입력 영상의 크기별로 고정 소수점 표현된 계수를 사용하여 곱셈기로 대체하여 하드웨어 단가를 낮출 수 있도록 하는 효과가 있다.

Claims (11)

  1. 입력 영상에 대한 히스토그램(Hk)을 구하여 이로부터 히스토그램 평활화 전달함수(HTFk)를 생성하는 정규화 처리부와;
    상기 정규화 처리를 통해 구한 히스토그램 평활화 전달함수(HTFk) 중 최적의 목표전달 함수 생성을 위한 매직넘버를 생성하는 매직넘버 처리부와;
    상기 최적 목표전달 함수를 특정 범위로 한정하고 속도를 제어함으로써 다음 프레임에 적용될 차기 전달함수(NTFk)를 생성하여 이를 이용해 출력 휘도를 보간하여 출력하는 휘도 보간 처리부를 포함하여 구성하는 것을 특징으로 하는 히스토그램 모델링을 이용한 영상의 대조비 개선 장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 정규화 처리부는 입력 영상의 히스토그램(Hk)을 구하는 히스토그램 생성부와; 상기 히스토그램 생성부에서 생성된 히스토그램을 이용하여 누적밀도함수 CDFk를 생성하는 CDF 생성부와; 상기 생성된 누적밀도함수(CDFk)를 정규화하여 히스토그램 평활화 전달함수(HTFk)를 생성하는 정규화부로 구성되는 것을 특징으로 하는 히스토그램 모델링을 이용한 영상의 대조비 개선 장치.
  3. 제1항에 있어서, 상기 매직넘버 처리부는 상기 생성된 히스토그램을 8단계의 대조비로 세분화하여 그 영상 히스토그램의 산포(variance)를 구하는 산포 생성부와; 상기 생성한 히스토그램 산포(V)를 이용하여, 상기 HTFk(0)부터 HTFk(8) 중에서 최적의 전달곡선을 선택하기 위한 변수(M, 매직넘버)를 구하는 매직넘버 생성부로 구성되는 것을 특징으로 하는 히스토그램 모델링을 이용한 영상의 대조비 개선 장치.
  4. 제1항에 있어서, 상기 휘도 보간 처리부는 상기 매직넘버 값으로 히스토그램 평활화 전달함수(HTFk) 중 최적의 것을 선택하여 목표 전달함수(TTFk)를 생성하는 목표 전달함수 생성부와; 상기 목표 전달함수(TTFk)의 범위를 특정치로 한정시키기 위한 한계치 설정부와; 영상의 급격한 변화 방지를 위해 상기 목표 전달함수에 천천히 접근할 수 있도록 속도를 제어하는 속도 제어부와; 상기 속도 제어를 통해 다음 프레임에 실제로 적용될 차기 전달함수(NTFk)를 생성하는 차기 전달함수 생성부와; 상기 생성된 차기 전달함수(NTFk)를 이용해 출력 휘도를 보간 출력하는 출력 휘도 보간부와; 상기 출력 휘도 보간부에서 보간된 영상의 대조비 증가에 따른 채도 보상값을 구하여 출력하는 채도 생성부로 구성되는 것을 특징으로 하는 히스토그램 모델링을 이용한 영상의 대조비 개선 장치.
  5. 제2항에 있어서, 상기 히스토그램 생성부에 입력되는 휘도 값은, 8 비트의 휘도 값을 16부터 235사이의 값을 사용하는데, 오프셋을 제거하여 0 ~ 219 사이의 값을 가지도록 하여, 입력 휘도 범위(L)가 220 이 되게 설정하는 것을 특징으로 하는 히스토그램 모델링을 이용한 영상의 대조비 개선 장치.
  6. 제2항에 있어서, 상기 CDF 생성부는 누적밀도함수 CDF를 8 개의 위치(P0=0, P1=32, P2=64, P3=96, P4=128, P5=160, P6=192, P7=219)로 축약하는데, 그 위치는 32의 간격을 가지는 것을 특징으로 하는 히스토그램 모델링을 이용한 영상의 대조비 개선 장치.
  7. 제2항에 있어서, 상기 정규화부는 다음 수학식 3에 의해 입력 영상 크기별 정규화 계수(N) 테이블을 생성하여 그 값을 2의 보수(2's complement) 고정 소수점으로 표현하고, 다음 수학식 4에 의해 히스토그램 평활화 전달함수(HTFk)를 구하는 것을 특징으로 하는 히스토그램 모델링을 이용한 영상의 대조비 개선 장치.
    (수학식 3)
    Figure 112005017806078-PAT00014
    (수학식 4)
    Figure 112005017806078-PAT00015
  8. 제3항에 있어서, 상기 산포 생성부는 다음 수학식5에 의해 영상 히스토그램의 산포(variance)를 구하고, 수학식6에 의해 히스토그램 평활화 전달함수(HTF)를 8단계로 세분화하는 것을 특징으로 하는 히스토그램 모델링을 이용한 영상의 대조비 개선 장치.
    (수학식 5)
    Figure 112005017806078-PAT00016
    (수학식 6)
    Figure 112005017806078-PAT00017
    Figure 112005017806078-PAT00018
  9. 제3항 또는 제8항에 에 있어서, 상기 매직넘버 생성부는 상기 생성한 히스토그램 산포(V)를 이용하여, 상기 HTFk(0)부터 HTFk(8) 중에서 최적의 전달곡선을 선택하기 위한 변수(M, 매직넘버)를 다음 수학식 7에 의해 구하는 것을 특징으로 하는 히스토그램 모델링을 이용한 영상의 대조비 개선 장치.
    (수학식 7)
    Figure 112005017806078-PAT00019
    Figure 112005017806078-PAT00020
  10. 제4항에 있어서, 상기 차기 전달함수 생성부는 다음 수학식 10을 이용하여 현재 전달함수(CTFk)로부터 차기 전달함수(NTFk)를 구하는 것을 특징으로 하는 히스토그램 모델링을 이용한 영상의 대조비 개선 장치.
    (수학식 10)
    Figure 112005017806078-PAT00021
  11. 제4항에 있어서, 상기 채도 생성부는 휘도의 이득 증가분(Yout/Yin)에 소정의 인자(sfactor)를 곱하여 매 픽셀(pixel)에 대한 채도값(S)을 출력하는 것을 특징으로 하는 히스토그램 모델링을 이용한 영상의 대조비 개선 장치.
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