KR20070070771A - Apparatus and method for setting up threshold used for noise removal - Google Patents

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KR20070070771A KR1020050133629A KR20050133629A KR20070070771A KR 20070070771 A KR20070070771 A KR 20070070771A KR 1020050133629 A KR1020050133629 A KR 1020050133629A KR 20050133629 A KR20050133629 A KR 20050133629A KR 20070070771 A KR20070070771 A KR 20070070771A
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Abstract

An apparatus and a method for determining a threshold value used to remove noises are provided to set threshold value according to analysis result of characteristics of images which are input according to exposure for applying different noise removing methods for the images. An apparatus for determining a threshold value used to remove noises includes a first determination unit(410), a second determination unit(420), and a third determination unit(430). The first determination unit acquires samples from masks having a specific size in images captured with maximum exposure and minimum exposure, a difference between a maximum value and a minimum value of noise of each sample is obtained, and a mean value of the differences is determined. The second determination unit determines a maximum value and a minimum value of the threshold value by using the mean value at the maximum exposure and the mean value at the minimum exposure. The third determination unit determines the threshold value by using the maximum value and the minimum value of the threshold value, the maximum exposure, and the minimum exposure.

Description

노이즈 제거에 사용되는 임계값 결정 장치 및 방법{Apparatus and method for setting up threshold used for noise removal}Apparatus and method for setting up threshold used for noise removal

도 1은 본 발명에 따라 결정된 임계값에 따라 노이즈 제거를 수행하는 것을 설명하기 위한 개략도,1 is a schematic diagram for explaining performing noise removal according to a threshold determined according to the present invention;

도 2는 환경에 따른 카메라의 노출 특성 곡선,2 is an exposure characteristic curve of a camera according to an environment,

도 3a 및 도 3b는 노출에 따른 카메라의 노이즈 정도에 대한 특성 곡선,3a and 3b are characteristic curves for the noise level of the camera according to exposure;

도 4는 본 발명에 따른 임계값 결정 장치의 일실시예 구조도,4 is a structural diagram of an embodiment of a threshold value determination device according to the present invention;

도 5a는 조도에 따른 노출의 최대값 및 최소값을 설명하기 위한 그래프, 5A is a graph for explaining the maximum and minimum values of exposure according to illuminance;

도 5b는 노출에 따른 임계값의 최대값과 최소값을 설명하기 위한 그래프,5B is a graph for explaining the maximum and minimum values of the threshold value according to the exposure;

도 6은 본 발명에 따라 결정된 임계값을 적용한 노이즈 제거 장치의 구조도,6 is a structural diagram of a noise removing apparatus applying a threshold determined according to the present invention;

도 7은 도 6의 차이값 연산부의 동작을 설명하기 위한 개념도,7 is a conceptual diagram for describing an operation of a difference value calculator of FIG. 6;

도 8는 도 6의 차이값 연산부의 일실시예 상세 구조도,8 is a detailed structural diagram of an embodiment of a difference value calculator of FIG. 6;

도 9는 도 8의 가우시안 필터부의 일예시도,9 is an exemplary view illustrating a Gaussian filter unit of FIG. 8;

도 10은 도 6의 지퍼 노이즈 제거부의 일실시예 상세 구조도,10 is a detailed structural diagram of an embodiment of a zipper noise removing unit of FIG. 6;

도 11a 및 도 11b는 각각 도 10의 제1필터 및 제2필터의 일예시도, 11A and 11B illustrate an example of the first filter and the second filter of FIG. 10, respectively.

도 12는 도 11의 제1필터 및 제2필터에 Y 데이터가 입력되는 것을 나타낸 일 예시도.FIG. 12 is a diagram illustrating input of Y data to a first filter and a second filter of FIG. 11; FIG.

<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명><Explanation of symbols for the main parts of the drawings>

410 : 평균값 결정부 420 : 최대/최소 임계값 결정부410: average value determining unit 420: maximum / minimum threshold determination unit

430 : 임계값 결정부430: threshold determination unit

본 발명은 노이즈 제거에 사용되는 임계값 결정 장치 및 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 영상 처리 시스템 등에 사용되는 노이즈 제거에 사용되는 임계값 결정 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a threshold value determination device and method used for noise removal, and more particularly, to a threshold value determination device and method used for noise removal used in an image processing system and the like.

일반적으로, 영상 처리 시스템의 컬러 보간(color interpolation)이란, 영상신호의 표준방식 변환시 기존의 색상 정보로부터 새로운 색상 정보를 만들어 내는 것을 말한다.In general, color interpolation of an image processing system refers to generating new color information from existing color information when converting a standard method of an image signal.

이러한 컬러 보간은 픽셀(pixel) 주변의 다른 성분을 이용하여 현재 화소 위치에서 없는 성분을 생성하는 것이므로, 고주파 성분이 많은 위치(예를 들어, 에지 또는 경계)에서 지퍼(zipper) 모양의 노이즈가 발생하는 문제점이 있다.Since color interpolation uses components that are around pixels to produce components that are not present at the current pixel location, zipper-like noise occurs at locations with high frequency components (eg, edges or boundaries). There is a problem.

이러한 노이즈를 제거하기 위한 종래 기술이 많이 개시되어 있지만, 이러한 종래의 기술은 시스템이 구성된 이후로는 모든 영상에 대하여 동일하게 처리되는 것으로, 영상에 따라 달리 처리할 수 없는 문제점이 있다. 즉, 영상의 노이즈가 적어도 똑같이 노이즈 처리 과정을 거쳐야 함으로써, 시스템의 낭비를 초래하게 되는 문제점이 있다.Although many prior arts for removing such noise have been disclosed, such a prior art is processed in the same manner for all images since the system is configured, and there is a problem that cannot be processed differently depending on the image. In other words, the noise of the image must go through at least the same noise processing process, there is a problem that causes a waste of the system.

본 발명은 상기한 바와 같은 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로, 노출에 따라 입력되는 영상의 특성을 분석한 바에 따라 임계값을 설정하여, 이에 의해 영상의 노이즈 제거 방법을 달리 적용하도록 하기 위한, 노이즈 제거에 사용되는 임계값 결정 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.The present invention has been proposed in order to solve the above problems, and to set a threshold value according to the analysis of the characteristics of the input image according to the exposure, thereby to differently apply the noise reduction method of the image, noise It is an object of the present invention to provide an apparatus and method for determining a threshold value used for removal.

상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위해, 본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 최대 노출시와 최소 노출시에 각각 평탄면을 촬영하여 수신한 영상에서 랜덤하게 일정한 크기를 가진 마스크 내에서 샘플들을 취득하여 최대값과 최소값의 차이를 구하고, 그 값들의 평균값을 결정하기 위한 제1결정부; 상기 제1결정부가 결정한 최대 노출에서의 노이즈의 최대값과 최소값의 차이의 평균값과 최소 노출에서의 노이즈의 최대값과 최소값의 차이의 평균값을 이용하여 임계값의 최대값 및 최소값을 결정하기 위한 제2결정부; 및 상기 제2결정부가 결정한 임계값의 최대값 및 최소값과, 최대 노출 및 최소 노출을 이용하여 임계값을 결정하기 위한 제3결정부를 포함하는 임계값 결정 장치를 포함한다.In order to achieve the above object, according to a preferred embodiment of the present invention, by taking a flat surface at the maximum exposure and the minimum exposure, respectively, samples are acquired in a mask having a random size in a received image A first determining unit for obtaining a difference between a maximum value and a minimum value and determining an average value of the values; A first value for determining a maximum value and a minimum value of a threshold value using an average value of the difference between the maximum and minimum values of the noise at the maximum exposure and an average value of the difference between the maximum and minimum values of the noise at the minimum exposure determined by the first determination unit; A two-crystal part; And a third determination unit including a maximum and minimum values of the threshold determined by the second determination unit, and a third determination unit for determining the threshold value using the maximum exposure and the minimum exposure.

이때, 상기 제2결정부는, 임계값의 최대값을

Figure 112005077881886-PAT00001
(단,
Figure 112005077881886-PAT00002
는 임계값의 최대값이며,
Figure 112005077881886-PAT00003
는 최대 노출에서의 노이즈의 최대값과 최소값의 차이의 평균값임)과 같이 결정하며, 임계값의 최소값을
Figure 112005077881886-PAT00004
(단,
Figure 112005077881886-PAT00005
는 임계값의 최소값이며,
Figure 112005077881886-PAT00006
는 최소 노출에서의 노이즈의 최대값과 최소값의 차이의 평균값임)과 같이 결정한다.At this time, the second determination unit, the maximum value of the threshold value
Figure 112005077881886-PAT00001
(only,
Figure 112005077881886-PAT00002
Is the maximum value of the threshold,
Figure 112005077881886-PAT00003
Is the average of the difference between the maximum and minimum values of noise at the maximum exposure).
Figure 112005077881886-PAT00004
(only,
Figure 112005077881886-PAT00005
Is the minimum value of the threshold,
Figure 112005077881886-PAT00006
Is the average of the difference between the maximum and minimum values of noise at the minimum exposure.

상기 제3결정부는, 임계값을

Figure 112005077881886-PAT00007
(단,
Figure 112005077881886-PAT00008
는 최대 노출값이고,
Figure 112005077881886-PAT00009
는 최소 노출값임)과 같이 결정한다.The third determination unit, the threshold value
Figure 112005077881886-PAT00007
(only,
Figure 112005077881886-PAT00008
Is the maximum exposure value,
Figure 112005077881886-PAT00009
Is the minimum exposure value.

또한, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 최대 노출시와 최소 노출시에 각각 평탄면을 촬영하여 수신한 영상에서 랜덤하게 일정한 크기를 가진 마스크 내에서 샘플들을 취득하여 최대값과 최소값의 차이를 구하고, 그 값들의 평균값을 결정하는 단계(a); 상기 단계(a)에서 결정한 최대 노출에서의 노이즈의 최대값과 최소값의 차이의 평균값과 최소 노출에서의 노이즈의 최대값과 최소값의 차이의 평균값을 이용하여 임계값의 최대값 및 최소값을 결정하는 단계(b); 및 상기 단계(b)에서 결정한 임계값의 최대값 및 최소값과, 최대 노출 및 최소 노출을 이용하여 임계값을 결정하는 단계를 포함하는 임계값 결정 방법이 제공된다.In addition, according to another embodiment of the present invention, at the maximum exposure and at the minimum exposure, the flat surface is photographed, respectively, to obtain a difference between the maximum value and the minimum value by acquiring samples in a randomly sized mask from the received image. (A) determining an average value of the values; Determining the maximum and minimum values of the threshold value using the average value of the difference between the maximum and minimum values of noise at the maximum exposure and the average value of the difference between the maximum and minimum values of noise at the minimum exposure determined in step (a). (b); And determining the threshold value using the maximum and minimum values of the threshold determined in step (b) and the maximum and minimum exposures.

상술한 목적, 특징들 및 장점은 첨부된 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통하여 보다 분명해 질 것이다. 우선 각 도면의 구성요소들에 참조 번호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 한해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 번호를 가지도록 하고 있음에 유의하여야 한다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 일실시예를 상세히 설명한다.The above objects, features and advantages will become more apparent from the following detailed description taken in conjunction with the accompanying drawings. First of all, in adding reference numerals to the components of each drawing, it should be noted that the same components have the same number as much as possible even if displayed on different drawings. Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명에 따라 결정된 임계값에 따라 노이즈 제거를 수행하는 것을 설명하기 위한 개략도이다.1 is a schematic diagram for explaining performing noise removal according to a threshold determined according to the present invention.

도면에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따라 임계값이 결정된 노이즈 제거에서는, 임계값에 따라 노이즈 제거 방식을 달리 수행하는데, 이는 영상의 특성인 화소의 최대값과 최소값의 차이값(화소값차)에 따라 다르게 적용되는 것이 바람직하다.As shown in the figure, in the noise removal in which the threshold value is determined according to the present invention, the noise removal method is differently performed according to the threshold value, which is based on the difference (pixel value difference) between the maximum value and the minimum value of the pixel which are characteristics of the image. It is desirable to apply differently accordingly.

도 1에서 영역 1에 해당하는 영상에 대해서는 지퍼 노이즈 제거를 수행한다. 따라서 임계값2는 에지로 판단되는 부분에 대해서 적용될 수 있도록 조정해야 한다. 그러나 센서의 특성상 노이즈 정도가 조금 심한 경우에는 임계값2를 임계값1로 맞추어 주어 영상이 바이패스되는 영역을(영역2)을 영역1과 같은 동작을 하도록 제어할 수 있다. 반면 임계값1의 경우에는 카메라의 노출 정도에 따라 값을 조정할 필요가 있다.In FIG. 1, zipper noise removal is performed on an image corresponding to region 1. Therefore, threshold 2 should be adjusted so that it can be applied to the part judged as an edge. However, if the noise level is slightly severe due to the characteristics of the sensor, the threshold value 2 may be adjusted to the threshold value 1 so that the region where the image is bypassed (region 2) may be controlled to operate like the region 1. On the other hand, in the case of threshold 1, the value needs to be adjusted according to the exposure level of the camera.

즉, 도 1에서, 임계값2는 영상의 에지 특성에 의해 결정되는 것으로서, 화소값차가 에지 특성이 있는지를 판단하는 것은 이미 알려진 바와 같다. 따라서, 본 발명에서는 임계값1의 설정 방식에 대하여 개시하고자 한다.That is, in FIG. 1, the threshold 2 is determined by the edge characteristic of the image, and it is already known to determine whether the pixel value difference has the edge characteristic. Therefore, the present invention will be described with respect to the setting method of the threshold value 1.

도 1에서 영역3의 목적은 에지 노이즈가 아닌, 영상에 존재하는 일반적인 노이즈의 제거에 있다. 따라서 임계값1은 노이즈에 따라 설정하는 것이 바람직하다. 이때, 외부 환경의 조도(照度, intensity of illumination) 조건에 대한 영상의 밝기는 일반적으로 카메라의 노출에 의해 결정된다. 이를 도면을 참조로 하여 설명하기로 하자.In FIG. 1, the purpose of region 3 is to remove general noise present in the image, not edge noise. Therefore, it is preferable to set the threshold value 1 in accordance with the noise. In this case, the brightness of the image with respect to the intensity of illumination condition of the external environment is generally determined by the exposure of the camera. This will be described with reference to the drawings.

도 2는 환경에 따른 카메라의 노출 특성 곡선이다.2 is an exposure characteristic curve of a camera according to an environment.

도면에 도시된 바와 같이, 일반적인 카메라의 노출 정도는 저조도에서 고조도로 갈수록 점차 작아 지게 되고 2000lux 이상의 고조도에서는 일정한 노출을 유지하게 된다. 이러한 카메라의 노출 정도에 따라 카메라로부터 얻어진 영상의 노이즈의 정도는 달라진다. 도 3a 및 도 3b는 노출에 따른 카메라의 노이즈 정도에 대한 특성 곡선이다.As shown in the figure, the exposure degree of a general camera gradually decreases from low light to high light, and maintains a constant exposure at high light of 2000 lux or higher. The degree of noise of the image obtained from the camera varies depending on the exposure level of the camera. 3A and 3B are characteristic curves of a noise level of a camera according to exposure.

도면에 도시된 바와 같이, 일반적으로 노이즈는 조도가 낮을 수록 심하게 나타나고 어느 정도의 조도 이상에서는 거의 일정하게 유지되는 성향을 보인다. 따라서 조도 정도를 감안하여 임계값1을 정할 수 있다. 이 때 외부 환경에 해당하는 조도는 카메라의 노출 정도를 결정하므로 임계값1은 카메라의 노출 정도에 따라 설정할 수 있을 것이다. 이하에서는, 위 ‘임계값1’을 ‘임계값’이라 하기로 하자.As shown in the figure, in general, noise tends to be more severe at lower illuminances and remains almost constant over a certain degree of illuminance. Therefore, threshold 1 can be determined in consideration of the degree of illuminance. At this time, the illuminance corresponding to the external environment determines the exposure level of the camera, so threshold 1 may be set according to the exposure level of the camera. Hereinafter, let 'threshold value 1' be referred to as 'threshold value'.

도 4는 본 발명에 따른 임계값 결정 장치의 일실시예 구조도이다.Figure 4 is a structural diagram of an embodiment of a threshold value determination device according to the present invention.

도면에 도시된 바와 같이, 본 발명의 결정 장치는, 평균값 결정부(410), 최대/최소 임계값 결정부(420) 및 임계값 결정부(430)를 포함하여 구성된다.As shown in the figure, the determination apparatus of the present invention includes an average value determiner 410, a maximum / minimum threshold value determiner 420, and a threshold value determiner 430.

평균값 결정부(410)는 먼저 최대 노출시와 최소 노출시 각각의 경우에 평탄면을 촬영하여 수신한 영상에서 랜덤(random)하게 일정한 크기를 가진 마스크 내에서 샘플들을 취득하여 최대값과 최소값의 차이를 구한 뒤, 그 값들의 평균값을 계산하는 기능을 담당한다. 이때,

Figure 112005077881886-PAT00010
를 최대 노출에서의 노이즈의 최대/최소 차이의 평균값이라 하고,
Figure 112005077881886-PAT00011
를 최소 노출에서의 노이즈의 최대/최소 차이의 평균값이라 하자.The average value determiner 410 first acquires samples in a mask having a random size randomly from a received image by photographing a flat surface at each of a maximum exposure and a minimum exposure, and then a difference between a maximum value and a minimum value. After calculating, we are in charge of calculating the average of these values. At this time,
Figure 112005077881886-PAT00010
Is the average of the maximum and minimum differences in noise at maximum exposure,
Figure 112005077881886-PAT00011
Let be the average of the maximum and minimum differences in noise at the minimum exposure.

최대/최소 임계값 결정부(420)는 위 평균값 결정부(410)로부터 수신한 최대 노출 및 최소 노출에서의 노이즈의 표준편차를 이용하여 임계값의 최대값 및 최소값을 결정하는 기능을 담당한다. The maximum / minimum threshold determination unit 420 is responsible for determining the maximum and minimum values of the threshold value using the standard deviation of the noise at the maximum exposure and the minimum exposure received from the above average value determination unit 410.

임계값의 최대값을 ‘thmax’라 하고, 임계값의 최소값을 ‘thmin’이라 하면, thmax와 thmin은 각각 최대 노이즈와 최소 노이즈 정도에 따라 결정할 수 있다. 최대 노이즈는 최대 노출에서 발생하고 최소 노이즈는 최소 노출에서 발생한다고 가정한다. 최대/최소 노이즈는 최대 노출에서의 표준편차와 노이즈의 최대/최소 차이의 평균값로 구할 수 있으므로, thmax와 thmin은 각각 다음 수학식 1 및 수학식2와 같이 결정된다.When the maximum value of the threshold is called 'th max ' and the minimum value of the threshold is called 'th min ', th max and th min may be determined according to the maximum noise and the minimum noise, respectively. It is assumed that the maximum noise occurs at the maximum exposure and the minimum noise occurs at the minimum exposure. Since the maximum / minimum noise can be obtained as the average value of the standard deviation at the maximum exposure and the maximum / minimum difference of noise, th max and th min are determined as in Equations 1 and 2, respectively.

Figure 112005077881886-PAT00012
Figure 112005077881886-PAT00012

Figure 112005077881886-PAT00013
Figure 112005077881886-PAT00013

노이즈의 정도가 심할 수록 임계값을 높여 노이즈 영역이 도 1의 영역 3에서 노이즈 제거를 수행하도록 하여야 한다.As the degree of noise increases, the threshold value must be raised so that the noise region performs noise removal in region 3 of FIG. 1.

도 5a는 조도에 따른 노출의 최대값 및 최소값을 설명하기 위한 그래프이며, 도 5b는 노출에 따른 임계값의 최대값과 최소값을 설명하기 위한 그래프이다.FIG. 5A is a graph illustrating the maximum and minimum values of exposure according to illuminance, and FIG. 5B is a graph illustrating the maximum and minimum values of a threshold value according to exposure.

앞서 설명한 바와 같이, 노이즈는 주로 저조도에서 많이 나타나고 저조도에서는 노출값이 도 5a에 도시된 바와 같이 높다. 따라서 최대 노출값(Max Exposure)에서 가장 노이즈가 많다는 가정 하에 th을 최대로 설정하고 어느 정도 조도 이상에서 노출이 고정되는 시점인 최소 노출값(Min Exposure)에서 th의 최소인 thmin을 설정한다. 그 내부 영역에 대해서는 임계값이 선형적인 특성을 갖고 형성될 수 있을 것이다. 따라서 도 5b의 그래프 특성에 따라 임계값 결정부(430)는 노출에 따른 임계값 th를 다음과 같이 결정할 수 있다.As described above, noise is mainly present in low light, and in low light, the exposure value is high as shown in FIG. 5A. Therefore, on the assumption that there is the most noise at the maximum exposure value, th is set to the maximum, and th min , the minimum of th, is set at the minimum exposure value (Min Exposure) at which the exposure is fixed at a certain level of illumination or more. For that inner region, the threshold may be formed with a linear characteristic. Accordingly, according to the graph characteristic of FIG. 5B, the threshold value determiner 430 may determine the threshold value th according to the exposure as follows.

Figure 112005077881886-PAT00014
Figure 112005077881886-PAT00014

이와 같이 결정한 임계값을 이용하여, 컬러 보간을 수행할 수 있다.Color interpolation may be performed using the threshold value determined as described above.

이하에서는, 수학식 3에서 구한 임계값을 ‘임계값1’로 칭하여, 위에서 언급한 에지 정도에 따라 결정되는 임계값2를 가지고 컬러 보간을 수행하는 방법에 대하여 설명하기로 한다.Hereinafter, a method of performing color interpolation with the threshold value 2 determined according to the edge level mentioned above will be referred to as the threshold value obtained in Equation 3 as 'threshold value 1'.

도 6은 본 발명에 따라 결정된 임계값을 적용한 노이즈 제거 장치의 구조도이다.6 is a structural diagram of a noise removing apparatus applying a threshold determined according to the present invention.

도면에 도시된 바와 같이, 본 발명의 제거 장치는, 차이값 연산부(610), 노이즈 제거 방식 결정부(620), 지퍼 노이즈 제거부(630) 및 가우시안 필터부(Gaussian filter)(40)를 포함하여 구성된다.As shown in the figure, the removal apparatus of the present invention includes a difference value calculation unit 610, a noise removal method determination unit 620, a zipper noise removal unit 630 and a Gaussian filter (Gaussian filter) 40 It is configured by.

이하, 본 발명의 제거 장치에 입력되는 데이터에 대하여 휘도(Y) 데이터를 그 예를 들어서 설명하겠으나, 적(R)/녹(G)/청(B) 데이터를 사용하는 것도 무방하다 할 것이다. RGB 데이터와 Y 데이터는 수식에 의해 간단히 변환될 수 있기 때문이다.Hereinafter, the luminance (Y) data will be described as an example for the data input to the removing device of the present invention. However, the red (R) / green (G) / blue (B) data may be used. This is because the RGB data and the Y data can be simply converted by the equation.

도 6의 차이값 연산부(610)는 입력되는 3×3 구조의 Y 데이터에 대하여 구성 원소의 최대값과 최소값을 연산하는 기능을 담당한다. 차이값 연산부(610)의 동작을 도 7을 참조로 설명하기로 하자.The difference value calculator 610 of FIG. 6 is responsible for calculating the maximum and minimum values of the constituent elements with respect to the input Y data having a 3 × 3 structure. An operation of the difference value calculator 610 will be described with reference to FIG. 7.

도 7은 도 6의 차이값 연산부의 동작을 설명하기 위한 개념도이다.FIG. 7 is a conceptual diagram for describing an operation of the difference value calculator of FIG. 6.

도면에 도시된 바와 같이, 도 2의 차이값 연산부(610)는, 입력되는 3×3 구조의 Y 데이터(710)에 대하여 먼저 Y 데이터(710)를 구성하는 원소 중 가장 작은 값을 1픽셀의 최소값 min_Y(720)로 결정하고, Y 데이터(710)를 구성하는 원소 중 가장 큰 값을 1픽셀의 최대값 max_Y(730)로 결정한다. 이와 같이 결정된 최소값 및 최대값을 이용하여, 그 차인 차이값 diff_Y(740)를 결정한다. 한편, 3×3 구조의 Y 데이터가 노이즈 제거를 위하여 바이패스(bypass)된다(750).As illustrated in FIG. 2, the difference calculator 610 of FIG. 2 first selects the smallest value among elements constituting the Y data 710 with respect to the input Y data 710 having a 3 × 3 structure. The minimum value min_Y 720 is determined, and the largest value among the elements constituting the Y data 710 is determined as the maximum value max_Y 730 of 1 pixel. The difference value diff_Y 740, which is the difference, is determined using the minimum and maximum values determined in this way. Meanwhile, Y data having a 3x3 structure is bypassed to remove noise (750).

도 8는 도 6의 차이값 연산부의 일실시예 상세 구조도이다.8 is a detailed structural diagram of an embodiment of the difference calculator of FIG. 6.

도면에 도시된 바와 같이, 본 발명의 차이값 연산부(610)는, 최대값 결정부(611), 최소값 결정부(612) 및 차이값 결정부(613)를 포함하여 구성된다.As shown in the figure, the difference value calculator 610 of the present invention includes a maximum value determiner 611, a minimum value determiner 612, and a difference value determiner 613.

최대값 결정부(611)는 3×3 구조의 Y 데이터의 원소 중 최대값 max_Y를 결정하는 기능을 담당하며, 최소값 결정부(612)는 3×3 구조의 Y 데이터의 원소 중 최소값 min_Y를 결정하는 기능을 담당한다. 차이값 결정부(613)는 최대값 결정부(611) 및 최소값 결정부(612)로부터 수신한 최대값과 최소값의 차이값 diff_Y를 결정하는 기능을 담당한다. The maximum value determining unit 611 is responsible for determining the maximum value max_Y among the elements of the Y data having the 3 × 3 structure, and the minimum value determining unit 612 determines the minimum value min_Y among the elements of the Y data having the 3 × 3 structure. In charge of the function. The difference value determination unit 613 is responsible for determining a difference value diff_Y between the maximum value and the minimum value received from the maximum value determination unit 611 and the minimum value determination unit 612.

노이즈 제거 방식 결정부(620)는 본 발명에 따라 결정된 임계값1과 영상의 에지 정도에 따라 결정되는 임계값2를 미리 설정한다. 노이즈 제거 방식 결정부(620)는 차이값 diff_Y가 임계값1보다 작은 경우에는, 입력되는 영상이 에지가 아니고, 조도가 낮은 것으로 판단하여, 일반적인 필터링을 수행하도록 한다. 즉, 가우시안 필터부(640)를 적용하여 노이즈를 제거하도록 결정하며, 가우시안 필터부(640)는 이 3×3 구조의 Y 데이터에 대하여 가우시안 필터링을 수행하는 기능을 담당한다. 도 9는 도 8의 가우시안 필터부의 일예시도이다.The noise removing method determiner 620 presets a threshold value 1 determined according to the present invention and a threshold value 2 determined according to an edge degree of an image. When the difference value diff_Y is smaller than the threshold value 1, the noise removing method determiner 620 determines that the input image is not an edge and the illuminance is low to perform general filtering. That is, the Gaussian filter unit 640 is applied to remove the noise, and the Gaussian filter unit 640 is responsible for performing Gaussian filtering on the Y data having the 3 × 3 structure. 9 is an exemplary view illustrating the Gaussian filter unit of FIG. 8.

다만, 본 발명에서는 가우시안 필터링을 특정하여 설명하였으나, 이에 한정되는 것은 아니라 할 것이며, 그 외 일반적으로 에지가 아닌 영상에 적용할 수 있는 필터링을 수행하는 것으로 한다.However, in the present invention, Gaussian filtering has been described in detail, but the present invention is not limited thereto. In addition, in general, the filtering may be applied to an image other than an edge.

한편, 노이즈 제거 방식 결정부(620)는 diff_Y가 임계값1보다 크거나 같고, 임계값2보다 작으면, 영상에 에지는 없지만, 플랫하지 않은, 즉 윤곽 등의 특징이 있다고 판단하고(즉, 이때는 일반적인 영상을 말함), 출력(Y_out)을 Y5로 결정한다. 즉, 영역에 해당하는 영상에 대해서는 노이즈 제거가 필요 없는 것으로 판단하는 것이다.On the other hand, if the diff_Y is greater than or equal to the threshold 1 and less than the threshold 2, the noise removing method determination unit 620 determines that there is no edge in the image but is not flat, i.e., features such as contours (i.e., In this case, the general image is referred to) and the output Y_out is determined as Y5. That is, it is determined that noise removal is not necessary for the image corresponding to the region.

또한, 노이즈 제거 방식 결정부(630)는 차이값 diff_Y가 임계값2보다 크거나 같으면, 에지가 존재한다고 판단하여, 지퍼 노이즈 제거를 수행하도록 결정한다. 이에 따라 지퍼 노이즈 제거부(630)는 지퍼 노이즈 제거를 수행하는 기능을 담당한다. 이하, 도면을 참조로 설명하기로 하자.In addition, if the difference value diff_Y is greater than or equal to the threshold value 2, the noise removal method determination unit 630 determines that the edge exists, and determines to perform zipper noise removal. Accordingly, the zipper noise removing unit 630 is responsible for performing the zipper noise removal. Hereinafter, a description will be given with reference to the drawings.

도 10은 도 6의 지퍼 노이즈 제거부의 일실시예 상세 구조도이다.10 is a detailed structural diagram of an embodiment of a zipper noise removing unit of FIG. 6.

도면에 도시된 바와 같이, 본 발명의 지퍼 노이즈 제거부(630)는, 제1 및 제2필터(631, 632), 제1 및 제2절대값 검출부(633, 634), 덧셈부(635) 및 제어부(636)를 포함하여 구성된다.As shown in the figure, the zipper noise removing unit 630 of the present invention includes the first and second filters 631 and 632, the first and second absolute value detectors 633 and 634, and the adder 635. And a control unit 636.

제1 및 제2필터(631, 632)는 각각 입력되는 Y 성분의 수평 및 수직 방향의 에지 성분이 얼마나 되는지를 판별하는 기능을 담당하는 것으로, 3×3 필터인 것이 바람직하다. 이를 위하여 입력되는 Y 성분 데이터 역시 3×3인 것이 바람직하다. 본 발명의 일실시예에 따라 도 7의 750과 같은 데이터가 입력된다. 다만, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니며, 차이값 연산부(610)에 입력되는 데이터에 따라 N×N 구조의 필터가 사용될 수도 있음은 자명하다.The first and second filters 631 and 632 are in charge of determining the number of edge components in the horizontal and vertical directions of the input Y components, respectively, and are preferably 3x3 filters. For this purpose, the input Y component data is also preferably 3 × 3. According to an embodiment of the present invention, data such as 750 of FIG. 7 is input. However, the present invention is not limited thereto, and it is obvious that an N × N filter may be used according to the data input to the difference calculator 610.

도 11a 및 도 11b는 각각 도 10의 제1필터 및 제2필터의 일예시도이며, 도 12는 도 11의 제1필터 및 제2필터에 Y 데이터가 입력되는 것을 나타낸 일예시도이다. 11A and 11B illustrate an example of the first and second filters of FIG. 10, and FIG. 12 illustrates an example of inputting Y data to the first and second filters of FIG. 11.

도 11a 및 도 11b의 각각 제1 및 제2필터는, 위에서 설명한 바와 같이, 각각 입력되는 Y 성분 데이터의 수평 및 수직 방향의 에지를 판단하기 위한 것으로써, 도 12와 같이 Y 성분 데이터가 입력되면 각 성분에 대하여 같은 위치에서 원소들을 곱하게 된다. 도 12에서 ‘.×’는 같은 위치에서 원소들의 곱을 의미하는 것이다.As described above, the first and second filters of FIGS. 11A and 11B are for determining edges in the horizontal and vertical directions of the Y component data, respectively, as described above. For each component, the elements are multiplied at the same location. In FIG. 12, '. ×' means the product of elements in the same position.

도 10의 제1절대값 검출부(633)는 제1필터(631)의 출력에서 각 원소들의 합을 구하여 이의 절대값을 검출하는 기능을 담당한다. 제1절대값 검출부(633)의 출력은 다음의 수학식 4와 같다.The first absolute value detector 633 of FIG. 10 takes a function of obtaining the sum of the elements from the output of the first filter 631 and detecting the absolute value thereof. The output of the first absolute value detector 633 is expressed by Equation 4 below.

Figure 112005077881886-PAT00015
Figure 112005077881886-PAT00015

여기서 ‘abs’는 절대값을 나타낸다. 또한, 도 10의 제2절대값 검출부(634)는 제2필터(632)의 출력에서 각 원소들의 합을 구하여 이의 절대값을 검출하는 기능을 담당한다. 제2절대값 검출부(634)의 출력은 다음의 수학식 5와 같다.Where 'abs' represents an absolute value. In addition, the second absolute value detection unit 634 of FIG. 10 takes a function of detecting the absolute value of each element by obtaining the sum of the elements at the output of the second filter 632. The output of the second absolute value detector 634 is expressed by Equation 5 below.

Figure 112005077881886-PAT00016
Figure 112005077881886-PAT00016

덧셈부(635)는 제1 및 제2절대값 검출부(633, 634)의 출력의 합(abs_S)을 구하는 기능을 담당한다. 이를 수학식으로 나타내면 다음과 같다. The adder 635 is responsible for obtaining a sum abs_S of the outputs of the first and second absolute value detectors 633 and 634. This is expressed as the following equation.

Figure 112005077881886-PAT00017
Figure 112005077881886-PAT00017

제어부(636)는 덧셈부(635)의 출력(abs_S)에 따라 필터링 된 Y 데이터를 출 력하는 기능을 담당한다. 즉, 제어부(636)는 abs_S가 소정의 임계값3보다 크면, 이를 에지로 판단하고, 수평 방향의 에지인지 수직 방향의 에지인지를 판단한다. The controller 636 is responsible for outputting the filtered Y data according to the output abs_S of the adder 635. That is, if abs_S is greater than the predetermined threshold 3, the controller 636 determines this as an edge and determines whether the edge is in the horizontal direction or the edge in the vertical direction.

즉, abs_S1이 abs_S2에 소정의 임계값4를 더한 것보다 크면, 제어부(636)는 출력(Y_out)을 중심에 가중치(weight)를 부가한 중간 행의 수평 방향의 평균으로 한다. 이 경우 출력은 다음의 수학식 7과 같다. That is, if abs_S1 is larger than abs_S2 plus a predetermined threshold 4, the control unit 636 sets the output Y_out as the average in the horizontal direction of the middle row in which the weight is added to the center. In this case, the output is as follows.

Figure 112005077881886-PAT00018
Figure 112005077881886-PAT00018

한편, abs_S2가 abs_S1에 소정의 임계값4를 더한 것보다 크면, 제어부(636)는 출력(Y_out)을 중심에 가중치를 부가한 중간 열의 수직 방향의 평균으로 한다. 즉, 이 경우 출력은 다음의 수학식 8과 같다. On the other hand, if abs_S2 is larger than abs_S1 plus the predetermined threshold 4, the control unit 636 sets the output Y_out as the average of the vertical direction of the middle column in which the weight is centered. That is, in this case, the output is as shown in Equation 8 below.

Figure 112005077881886-PAT00019
Figure 112005077881886-PAT00019

abs_S가 소정의 임계값3보다 크지만, 위 두 경우에 해당하지 않는 경우, 제어부(636)는 중심에 모두 가중치를 둔 중간 행/렬의 수평/수직 방향의 평균을 그 출력(Y_out)으로 한다. 다음 수학식 9와 같다. If abs_S is larger than the predetermined threshold 3 but does not correspond to the above two cases, the control unit 636 sets the output Y_out as the average of the horizontal / vertical directions of the middle rows / columns, which are all weighted at the center. . Equation 9 below.

Figure 112005077881886-PAT00020
Figure 112005077881886-PAT00020

만약, abs_S가 소정의 임계값3보다 작은 경우에는 해당 영상에는 에지가 없 는 것으로 판단하여, 제어부(636)는 그 출력(Y_out)을 영상의 중간값인 Y5로 할 수 있다.If abs_S is smaller than the predetermined threshold 3, it is determined that the corresponding image has no edge, and the controller 636 may set the output Y_out to Y5, which is an intermediate value of the image.

여기서, 임계값3은 조정 가능하며, 임계값4는 50으로 정할 수 있지만, 이에 한정되는 것은 아니다.Here, the threshold 3 is adjustable, and the threshold 4 may be set to 50, but is not limited thereto.

이와 같이, 제어부(636)는 지퍼 노이즈 제거부(630)의 출력인 Y_out을 제어할 수 있다.As such, the controller 636 may control Y_out which is an output of the zipper noise removing unit 630.

이와 같이, 종래의 노이즈 제거 방법은 영상 전체에 대해 하나의 노이즈 제거 필터만을 적용하였지만, 본 발명에 따르면, 영상의 특성에 따라 노이즈 방식을 결정함으로써, 시스템의 낭비를 막을 수 있다.As described above, the conventional noise removing method applies only one noise removing filter to the entire image, but according to the present invention, it is possible to prevent waste of the system by determining the noise method according to the characteristics of the image.

이상에서 설명한 본 발명은 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니고, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하다는 것이 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 명백할 것이다.The present invention described above is not limited to the above-described embodiments and the accompanying drawings, and various substitutions, modifications, and changes can be made in the art without departing from the technical spirit of the present invention. It will be clear to those of ordinary knowledge.

본 발명은 상기한 바와 같은 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로, 노출에 따라 입력되는 영상의 특성을 분석한 바에 따라 임계값을 설정하여, 이에 의해 영상의 노이즈 제거 방법을 달리 적용하도록 하기 위한, 노이즈 제거에 사용되는 임계값 결정 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.The present invention has been proposed in order to solve the above problems, and to set a threshold value according to the analysis of the characteristics of the input image according to the exposure, thereby to differently apply the noise reduction method of the image, noise It is an object of the present invention to provide an apparatus and method for determining a threshold value used for removal.

Claims (5)

최대 노출시와 최소 노출시에 각각 평탄면을 촬영하여 수신한 영상에서 랜덤하게 일정한 크기를 가진 마스크 내에서 샘플들을 취득하여 최대값과 최소값의 차이를 구하고, 그 값들의 평균값을 결정하기 위한 제1결정부;A first method for obtaining a difference between a maximum value and a minimum value by acquiring samples in a mask having a random size from a received image by photographing a flat surface at a maximum exposure and a minimum exposure, respectively, and determining an average value of the values. Decision unit; 상기 제1결정부가 결정한 최대 노출에서의 노이즈의 최대값과 최소값의 차이의 평균값과 최소 노출에서의 노이즈의 최대값과 최소값의 차이의 평균값을 이용하여 임계값의 최대값 및 최소값을 결정하기 위한 제2결정부; 및A first value for determining a maximum value and a minimum value of a threshold value using an average value of the difference between the maximum and minimum values of the noise at the maximum exposure and an average value of the difference between the maximum and minimum values of the noise at the minimum exposure determined by the first determination unit; A two-crystal part; And 상기 제2결정부가 결정한 임계값의 최대값 및 최소값과, 최대 노출 및 최소 노출을 이용하여 임계값을 결정하기 위한 제3결정부를 포함하는 임계값 결정 장치.And a third determination unit for determining the threshold value using the maximum and minimum values of the threshold determined by the second determination unit, and the maximum and minimum exposures. 제1항에 있어서, 상기 제2결정부는, 임계값의 최대값을 다음 수학식과 같이 결정하는 임계값 결정 장치.The apparatus of claim 1, wherein the second determination unit determines the maximum value of the threshold value as in the following equation.
Figure 112005077881886-PAT00021
Figure 112005077881886-PAT00021
 (단,
Figure 112005077881886-PAT00022
는 임계값의 최대값이며,
Figure 112005077881886-PAT00023
는 최대 노출에서의 노이즈의 최대값과 최소값의 차이의 평균값임)(only,
Figure 112005077881886-PAT00022
Is the maximum value of the threshold,
Figure 112005077881886-PAT00023
Is the average of the difference between the maximum and minimum values of noise at maximum exposure) 제1항에 있어서, 상기 제2결정부는, 임계값의 최소값을 다음 수학식과 같이 결정하는 임계값 결정 장치.The threshold value determining apparatus of claim 1, wherein the second determination unit determines the minimum value of the threshold value as in the following equation.
Figure 112005077881886-PAT00024
Figure 112005077881886-PAT00024
 (단,
Figure 112005077881886-PAT00025
는 임계값의 최소값이며,
Figure 112005077881886-PAT00026
는 최소 노출에서의 노이즈의 최대값과 최소값의 차이의 평균값임)(only,
Figure 112005077881886-PAT00025
Is the minimum value of the threshold,
Figure 112005077881886-PAT00026
Is the average of the difference between the maximum and minimum values of noise at the minimum exposure) 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 제3결정부는, 임계값을 다음의 수학식과 같이 결정하는 임계값 결정 장치.The threshold value determination device according to any one of claims 1 to 3, wherein the third determination unit determines the threshold value as in the following equation.
Figure 112005077881886-PAT00027
Figure 112005077881886-PAT00027
 (단,
Figure 112005077881886-PAT00028
는 최대 노출값이고,
Figure 112005077881886-PAT00029
는 최소 노출값임)(only,
Figure 112005077881886-PAT00028
Is the maximum exposure value,
Figure 112005077881886-PAT00029
Is the minimum exposure value) 최대 노출시와 최소 노출시에 각각 평탄면을 촬영하여 수신한 영상에서 랜덤하게 일정한 크기를 가진 마스크 내에서 샘플들을 취득하여 최대값과 최소값의 차이를 구하고, 그 값들의 평균값을 결정하는 단계(a);Obtaining the difference between the maximum value and the minimum value by acquiring samples in a mask having a random size from the received image by photographing the flat surface at the maximum exposure and the minimum exposure, respectively, and determining the average value of the values (a ); 상기 단계(a)에서 결정한 최대 노출에서의 노이즈의 최대값과 최소값의 차이의 평균값과 최소 노출에서의 노이즈의 최대값과 최소값의 차이의 평균값을 이용 하여 임계값의 최대값 및 최소값을 결정하는 단계(b); 및Determining the maximum and minimum values of the threshold value using the average value of the difference between the maximum and minimum values of noise at the maximum exposure and the average value of the difference between the maximum and minimum values of noise at the minimum exposure determined in step (a). (b); And 상기 단계(b)에서 결정한 임계값의 최대값 및 최소값과, 최대 노출 및 최소 노출을 이용하여 임계값을 결정하는 단계를 포함하는 임계값 결정 방법.Determining the threshold value using the maximum and minimum values of the threshold determined in step (b) and the maximum and minimum exposures.
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