KR20070122409A

KR20070122409A - 비디오 콘텐츠 검출기

Info

Publication number: KR20070122409A
Application number: KR1020070062585A
Authority: KR
Inventors: 그레그 닐
Original assignee: 제네시스 마이크로칩 인코포레이티드
Priority date: 2006-06-26
Filing date: 2007-06-26
Publication date: 2007-12-31
Also published as: JP2008042893A; SG138584A1; US20070297669A1; US7920755B2; TW200820136A; EP1873718A2; EP1873718A3

Abstract

본 발명은 다양한 이미지 개선 효과가 이뤄질 수 있도록, 인커밍 비트스트림의 이미지 콘텐츠를 판단하기 위한 것에 관련되어 있다. 본 발명은 각각 연계된 픽셀 데이터를 갖는 다수의 픽셀로 구성된 이미지의 자연성 값을, 상기 이미지의 휘도 값의 공간 분포를 측정함으로써, 판단하는 것을 제공한다. 우선 자연성 값은 각각의 서브 영역에 대해 생성된 휘도 히스토그램의 분석을 통해, 이미지 프레임의 서브영역에 대하여 판단된다. 최종적으로, 상기 서브영역의 자연성 값이 분석되어, 이미지 프레임에 대한 전체적인 자연성 값이 생성되고, 상기 이미지 프레임의 이미지 콘텐츠가 분류될 수 있다.

Description

비디오 콘텐츠 검출기{Video Content Detector}

도 1은 본 발명의 하나의 실시예에 따라, 이미지의 자연성 값을 판단하기 위한 프로세스를 도시한다.

도 2는 이미지 블록으로 분할된 대표적인 이미지 프레임을 도시한다.

도 3a는 예시적인 자연 이미지를 도시한다.

도 3b는 본 발명의 하나의 실시예에 따라, 도 3a의 연계된 자연 이미지의 예시적 자연성 값 도표를 도시한다.

도 4a는 예시적 합성 이미지를 도시한다.

도 4b는 본 발명의 하나의 실시예에 따라 도 4a의 연계된 합성 이미지의 예시적인 자연성 값의 도표를 도시한다.

도 5a는 비디오-인-윈도우 이미지를 도시한다.

도 5b는 본 발명의 하나의 실시예에 따르는 도 5a의 비디오-인-윈도우 이미지의 예시적인 자연성 값을 도시한다.

본 발명은 일반적으로 비디오 및 그래픽 품질을 개선하는 것에 관한 것이다. 세부적으로는, 본 발명은 비디오 이미지에 존재하는 이미지 콘텐츠의 타입, 가령 비디오인지, 또는 텍스트인지, 또는 이들의 혼합형 조합인지를 판단하기 위한 장치 및 방법에 관한 것이다.

텔레비전, 컴퓨터 모니터 및 그 밖의 다른 디스플레이 장치는 다양한 디스플레이 크기와 종횡 비(aspect ratio)로 존재한다. 예를 들어 종래의 텔레비전 디스플레이는 4:3(1.33:1)의 종횡 비(본원에서는 표준 디스플레이로서 참조)를 가지며, 와이드스크린 디스플레이, 가령 영화관이나 HDTV 디스플레이는 16:9(1.78:1)의 종횡 비를 갖는다. 또한 2.39:1이나 2.35:1의 종횡 비를 갖는 더 와이드한 디스플레이도 존재한다. 덧붙이자면, 주어진 디스플레이 유닛은 다양한 비디오 신호 포맷을 디스플레할 수 있다. 주어진 디스플레이 유닛이 자신의 고유 포맷(native format)이 아닌 포맷을 디스플레이하기 위해, 다양한 기법이 사용되어, 비-고유 포맷(nonnative format)의 종횡 비를 축소시키거나 늘릴 수 있다. 이러한 기법 중 다수는 원본 포맷의 비고유 이미지를 고유 디스플레이로 투사하는 단계와, 어떠한 이미지 정보도 존재하지 않는 "틈새(gap)"를 흑화(blackening)하는 단계를 포함한다.

레터박싱(letterboxing)은 원본 종횡 비는 보존하면서 더 넓은 비디오 포맷, 가령 16:9를 더 정사각형에 가까운 포맷으로 변환하는 방법이다. 최종 비디오 디스플레이는 픽처 영역의 상단 및 하단에서 가려진 영역, 일반적으로 검은 띠, 더욱 정확하게는 매트(matte)라고 일컬어지는 영역이 포함될 것이다. 이와 대조적으로 , 와이드스크린을 위해 처음부터 설계된 것이 아닌 비디오가 와이드스크린 디스플레이 상에 보여질 때, 필라박싱(pillarboxing), 또는 윈도우박싱(windowboxing)이 필 요하다. 원본 비디오는 축소되어, 수직의 검은 띠가 양 측부에 위치하면서, 와이드스크린 프레임의 중앙에 위치하게 된다. 결국, 검은 경계부가 둘러싸면서, 표준 비의 이미지가 레터박싱된 픽처의 중앙에 위치하는 경우가 존재한다. 이러한 효과는 매치박싱(matchboxing)이라고 일컬어지고, 이에 따라서 상당한 양의 스크린 공간이 낭비될 뿐 아니라, 원본 이미지의 분해능이 감소될 수 있다.

텔레비전 디스플레이를 위한 제어기가 수신되는 인커밍 신호(incoming signal)가 비디오 신호라는 것을 일반적으로 인지할지라도, 상기 제어기는 수신되는 인커밍 신호의 포맷을 알지 못하는 것이 일반적이다. 컴퓨터 모니터, 또는 일반적인 모니터의 경우, 인커밍 신호에 대하여 덜 알려지기도 한다. 즉, 상기 모니터는 비디오 신호(가령 DVD), 또는 텍스트 신호(가령 컴퓨터), 또는 이들의 조합을 수신하고 있는지의 여부를 인지하지 않는다. 따라서 디스플레이 제어기가 상기 인커밍 신호를 가장 바람직하게 처리하는 방법을 아는 것이 어렵다.

이미지 개선 효과, 가령 색채 보정, 또는 그래픽이나 비디오 이미지로의 그 밖의 다른 프로세싱을 적용하기 위해, 이미지 콘텐츠의 속성을 아는 것이 필수적이다, 즉, 이미지가 자연 이미지(필름, 또는 디지털 레코딩에 의한 이미지)인지 합성 이미지(인공 이미지, 또는 텍스트 이미지)인지의 여부를 아는 것이 바람직하다. 주어진 디스플레이가 레터박싱되거나, 또는 필러박싱되거나, 또는 이 둘 모두 적용되는 경우, 적정하고 효율적인 이미지 프로세싱이 이뤄지기 위해, 이미지 프레임의 어느 부분이 실제(real)이고, 어느 부분이 합성인지(synthetic)를 아는 것이 바람직하다.

일반적으로 말하자면, 이미지 개선 효과, 가령 더 나은 픽셀 할당과 증가된 휘도 콘트라스트 레벨이 획득될 수 있도록, 본 발명은 인커밍 비트스트림의 이미지 콘텐츠를 판단하는 것에 관한 것이다.

본 발명의 실시예에서, 각각 연계된 픽셀 데이터를 갖는 다수의 픽셀로 형성된 이미지의 자연성 값(realness value)을 판단하기 위한 방법이 기술된다. 상기 판단은 상기 이미지의 휘도 값(luminance value)의 공간적 분포를 측정함으로써 이뤄진다. 상기 방법은 상기 이미지를 다수의 이미지 블록(image block)으로 분할하는 단계와, 선택된 이미지 블록에 대한 휘도 히스토그램(luminance histogram)을 생성하는 단계와, 상기 선택된 이미지 블록의 각각에 대한 자연성 값(realness value)을 판단하기 위해 상기 휘도 히스토그램을 사용하는 단계에 의해 수행될 수 있다. 이미지 블록에 대한 자연성 값을 판단하기 위해 상기 휘도 히스토그램을 사용하는 단계는, 표현되는 휘도 값의 범위를 판단하는 단계와, 표현되는 휘도 값의 농도(density)를 판단하는 단계와, 표현되는 빈(bin)의 분포 패턴을 분석하고, 이에 따라 표현되는 휘도 값의 분포 패턴을 제공하는 단계 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 선택된 이미지 블록의 각각에 대한 자연성 값이 사용되어 상기 이미지의 자연성 값이 판단될 수 있다. 그 후 이미지에 대한 자연성 값이 하나 이상의 특정 값과 비교될 수 있다. 다양한 실시예에서, 상기 이미지의 자연성 값이 가장 큰 특정 값보다 큰 경우, 상기 이미지는 자연(real) 이미지라고 여겨지며, 상기 이미지의 자연성 값이 가장 작은 특정 값보다 작은 경우, 상기 이미지는 합성(synthetic) 이 미지라고 여겨지며, 상기 이미지의 자연성 값이 선택된 특정 값들 사이에 있을 경우, 상기 이미지는 혼합형(mixed) 이미지라고 여겨진다.

본 발명의 또 다른 실시예에서, 각각 연계된 픽셀 데이터를 갖는 다수의 픽셀로 형성된 이미지의 자연성 값(realness value)을 판단하기 위한 장치가 기술된다. 상기 판단은 상기 이미지의 휘도 값(luminance value)의 공간적 분포를 측정함으로써 이뤄진다. 상기 장치는 상기 이미지를 다수의 이미지 블록(image block)으로 분할하는 수단과, 선택된 이미지 블록에 대한 휘도 히스토그램(luminance histogram)을 생성하는 수단과, 상기 선택된 이미지 블록의 각각에 대한 자연성 값(realness value)을 판단하기 위해 상기 휘도 히스토그램을 사용하는 수단에 의해 수행될 수 있다. 이미지 블록에 대한 자연성 값을 판단하기 위해 상기 휘도 히스토그램을 사용하는 수단은, 표현되는 휘도 값의 범위를 판단하는 수단과, 표현되는 휘도 값의 농도(density)를 판단하는 수단과, 표현되는 빈(bin)의 분포 패턴을 분석하고, 이에 따라 표현되는 휘도 값의 분포 패턴을 제공하는 수단 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 상기 장치는 또한 각각의 선택된 이미지 블록에 대하여 획득되는 자연성 값을 바탕으로 하여, 이미지의 자연성 값을 판단하기 위한 수단과, 상기 이미지에 대하여 획득된 자연성 값을 하나 이상의 특정 값과 비교하기 위한 수단을 포함할 수 있다.

본 발명의 또 다른 실시예에서, 각각 연계된 픽셀 데이터를 갖는 다수의 픽셀로 형성된 이미지의 자연성 값(realness value)을 판단하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독가능형 매체가 기술된다. 상기 판단은 상기 이미지의 휘도 값(luminance value)의 공간적 분포를 측정함으로써 이뤄진다. 상기 컴퓨터 판독가능형 매체는 상기 이미지를 다수의 이미지 블록(image block)으로 분할하는 컴퓨터 코드와, 선택된 이미지 블록에 대한 휘도 히스토그램(luminance histogram)을 생성하는 컴퓨터 코드와, 상기 선택된 이미지 블록의 각각에 대한 자연성 값(realness value)을 판단하기 위해 상기 휘도 히스토그램을 사용하는 컴퓨터 코드에 의해 수행될 수 있다. 이미지 블록에 대한 자연성 값을 판단하기 위해 상기 휘도 히스토그램을 사용하는 컴퓨터 코드는, 표현되는 휘도 값의 범위를 판단하는 컴퓨터 코드와, 표현되는 휘도 값의 농도(density)를 판단하는 컴퓨터 코드와, 표현되는 빈(bin)의 분포 패턴을 분석하고, 이에 따라 표현되는 휘도 값의 분포 패턴을 제공하는 컴퓨터 코드 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독가능형 매체는 또한 각각의 선택된 이미지 블록에 대하여 획득되는 자연성 값을 바탕으로 하여, 이미지의 자연성 값을 판단하기 위한 컴퓨터 코드와, 상기 이미지에 대하여 획득된 자연성 값을 하나 이상의 특정 값과 비교하기 위한 컴퓨터 코드를 포함할 수 있다.

본 발명의 또 다른 태양 및 이점이 도면을 참조하여 다음에서 상세하게 설명될 것이다.

본 발명의 태양에서, 이미지의 휘도 값(luminance value)의 공간적 분포를 측정함으로써, 관련 픽셀 데이터를 각각 포함하고 있는 다수의 픽셀로 구성된 이미지의 자연 값(realness value)을 판단하기 위한 방법이 설명된다. 일반적으로, 이미지가 대부분 합성일 경우, 텍스트 이미지이며, 이미지가 대부분 자연일 경우, 비 디오(또는 사진)이며, 이미지가 각각의 일부를 디스플레이하는 경우, "혼합형"이며, 균일하지 않게 분포되어 있는 경우, 또는 큰 장방형으로 집중되는 경우, "비디오-인-윈도우(video-in-window)"이다. 혼합된 신호의 예로는 합성 배경 상에 다수의 작은 자연 이미지를 디스플레이하는 인터넷 소스가 있다. 혼합된 신호의 예로는 더 실제처럼 보이도록 랜덤 휘도 증가를 통해 보강된 합성 사진, 또는 비디오 레코딩이 있을 수 있다. 비디오-인-윈도우 신호의 예로는, 에지(204)를 갖는 자연 비디오 이미지(206)와 합성 배경(208)을 포함하는 이미지 프레임(200)을 도시하는 도 2에서 나타나는 바와 같이, 합성 색채, 또는 텍스트를 디스플레이하는 더 큰 윈도우, 또는 배경이 둘러싸고 있는 애플리케이션 윈도우에서 사진이나 비디오 레코딩을 디스플레이하는 인터넷 소스가 있다.

하나의 실시예에서, 단계(102)에서, 임의의 숫자의 포맷, 가령 1.33:1 포맷, 또는 와이드스크린 1.78:1, 또는 와이드스크린 2.39:1 포맷으로 구성되는 텔리비전 디스플레이, 또는 컴퓨터 모니터 등의 디스플레이 유닛에서 이미지 프레임이 수신된다. 단계(104)에서, 이미지 프레임은 다수의 이미지 블록(202)으로 분할된다. 설명되는 실시예에서, 이미지 블록(202)의 각각은 물리적으로 동일한 크기를 갖는다. 이미지 블록은 N개의 행과 M개의 열로 조직된다. 예를 들어, 이미지 블록의 32개의 열 및 30개의 행(최종 960개의 장방형 이미지 블록)이 바람직하게 동작된다고 여겨진다. 이미지 블록(202)의 각각은 정사각형일 필요도 없고, 동일한 크기일 필요도 없음이 자명하다. 또 다른 실시예에서, 상기 이미지 블록은 디스플레이의 중앙에서, 또는 자연 이미지가 기대되는 곳에서 더 작을 수 있다.

종래 기술에서 알려진 바와 같이, 채도 부분 적색, 녹색 및 청색을 포함하는 RGB 신호는 휘도 부분 Y와 두 개의 채도 부분 U 및 V를 포함하는 YUV 신호로 변환될 수 있다. 인커밍 RGB 색채 공간 신호가 이에 대응하는 YUV 색채 공감 신호로 변환되면, 단계(106)에서, 이미지 블록의 픽셀의 각각에 대하여 휘도 부분 Y이 휘도 히스토그램을 생성하기 위해 사용된다. 일부 실시예에서, 이미지 블록의 모든 픽셀이 사용되어, 각각 휘도 값의 범위를 나타내는 지정된 개수의 휘도 빈(luminance bin)(가령 128)을 갖는 휘도 히스토그램이 생성된다. 연산 시간 및 자원을 보존하기 위해, 휘도 히스토그램의 각각의 빈은 컴퓨터 메모리에서 단일 비트로서 표현될 수 있으며, 상기 단일 비트는 휘도 값의 특정 범위를 표현하느냐의 여부를 나타낸다. 예를 들어, 로직 1은 빈이 이미지 블록에서 표현됨을 의미하고, 로직 0은 특정 빈이 표현되지 않음을 의미할 수 있다.

특정 이미지 블록의 모든 픽셀이 사용되는 것이 고려될지라도, 일부 경우에서, 특정 이미지 블록의 픽셀 중 선택된 것만 사용되어 휘도 히스토그램을 생성하는 것이 바람직할 수 있다. 임의의 경우, 특정 이미지 블록에 대하여 휘도 히스토그램이 생성되면, 휘도 히스토그램은 모든, 또는 충분히 모든 이미지 블록에 대하여 생성된다(그러나 일부 경우에서, 이미지 블록 중 선택된 것만 사용되는 것이 바람직할 수도 있다).

모든 휘도 히스토그램이 생성되면, 단계(108)에서, 휘도 히스토그램이 분석되어, 디스플레이되는 이미지를 가로지르는 휘도의 공간적 분포가 판단될 수 있다. 상기 분석은 가장 높게 표현되는 휘도 값을 나타내는 빈을 찾는 단계와, 가장 낮게 표현되는 휘도 값을 나타내는 빈을 찾는 단계와, 이 사이의 빈의 개수를 판단하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 분석의 이러한 단계들은 이미지 블록에서의 표현되는 휘도 값의 범위를 산출할 수 있다. 상기 범위가 더 넓을수록, 이러한 이미지 블록에서 존재하는 콘텐츠가 자연(real) 콘텐츠, 즉 아날로그, 또는 디지털 레코딩을 통해 생성된 콘텐츠에 더 가깝다. 다양한 실시예에서, 이미지 프레임에서 표현되는 휘도 값의 농도가 판단될 수 있다. 일부 실시예에서, 상기 농도는 각각의 블록에 대한 표현되는 빈의 총 범위 밖에서 표현되는 빈의 숫자로서 측정될 수 있다. 표현되는 빈의 농도가 더 클수록, 이미지는 더 자연 이미지에 가깝다. 또 다른 실시예에서, 표현되는 빔의 패턴 이용하여 이뤄지는 분석의 세 번째 방법이 사용될 수 있다. 예를 들어, 표현된 빈이 산개되어 있는 경우, 즉 좁은 영역으로 밀집되어 있지 않는 경우, 이미지 블록은 자연 이미지에 가깝다.

앞서 언급된 분석 툴 중 하나 이상의 조합이 사용되어, 단계(110)에서, 이미지 프레임의 이미지 블록의 "자연성(realness)"을 측정할 수 있다. 예를 들어, 0 내지 10의 수치에서, 0은 전체적인 합성 이미지 블록을 가리키고, 10은 전체적인 자연 이미지 블록을 가리키며, 이는 이미지 블록에 대한 자연성 값(realness value)을 측정하기 위해 사용될 수 있다. 앞서 언급된 바와 같이, 합성 이미지는 매우 좁은 범위의 휘도를 갖거나, 또는 그 사이에 많은 틈새를 포함하는 넓은 범위를 가질 것이다. 자연 이미지는 더 넓은 범위의 휘도를 갖는 경향이 있으며, 상기 범위 내에서 대부분의 휘도가 표현된다.

도 3a 및 3b는 자연 이미지 및 이에 연계된 이미지의 모든 이미지 블록에 대 해 획득되는 자연성 값(realness value)을 보여주는 3-차원 도표의 2-차원적 번역을 도시한다. 상기 도표는 31개의 행 및 32개의 열로 분할되었으며, 이미지 블록의 자연성 값을 나타내는 0 내지 30의 높이 스케일을 갖는 이미지 프레임을 보여준다. 마찬가지로, 도 4a 및 4b가 합성 이미지와 이에 연계된 3-차원 자연성 값 도표를 도시한다. 마찬가지로, 도 5a 및 5b가 비디오-인-윈도우 이미지 및 이에 연계된 3-차원 자연성 값 도표를 도시한다. 비디오-인-윈도우 예제에서, 중앙 영역이 이미지 프레임의 자연 부분을 명료하게 보여준다.

단계(112)에서, 그 후, 전체 이미지 프레임에 대하여 계산된 자연성 값이 분석될 수 있다. 예를 들어, 상기 계산된 자연성 값이 단순히 더해져서, 상기 이미지 프레임의 영역, 또는 이미지 프레임 전체에 대한 자연성 값이 구해질 수 있다. 단계(114)에서, 이미지 프레임의 이미지 콘텐츠의 속성이 판단된다. 상기 이미지는, 자신의 자연성 값과 하나 이상의 특정된 값의 비교를 토대로, 다수의 카테고리 중 하나로 분류될 수 있다. 이미지에 대해 계산된 자연성 값이 가장 큰 특정 값보다 더 큰 경우, 상기 이미지는 자연 이미지라고 여겨질 수 있으며, 상기 이미지의 자연성 값이 가장 작은 특정 값보다 작은 경우, 상기 이미지는 합성 이미지라고 여겨질 수 있고, 상기 이미지의 자연성 값이 선택된 특정 값들 사이에 있는 경우, 상기 이미지는 혼합형 이미지라고 여겨질 수 있다. 비교를 위해 사용되는 특정 값은 고정된 지정 숫자, 또는 가변 숫자일 수 있다.

앞서 언급된 바와 같이, 혼합형 이미지의 경우, 다양한 이미지 개선 효과가 자연 부분(윈도우 부분) 상에서 수행될 수 있도록, 상기 혼합형 이미지가 비디오- 인-윈도우 이미지인지를 판단하는 것이 더욱 바람직하다. 이미지 프레임의 이미지 블록의 자연성 값의 분포를 분석함으로써, 비디오-인-윈도우 검출이 이뤄질 수 있다. 고유 비디오 포맷(native video format)을 디스플레이하도록 구성된 디스플레이 유닛에서, 비디오-인-윈도우 신호가 검출되는 경우, 픽셀의 더 나은 할당이 이뤄질 수 있다. 배경 기술에서 언급된 바와 같이, 매칭박싱(matchingboxing) 효과는레터박싱(letterboxing)과, 이에 뒤따르는 필러박싱(pillarboxing) 효과의 조합으로부터 초래되며, 상기 효과는 예를 들어, 표준 포맷의 광고가 표준 포맷 디스플레이 유닛 상에서 디스플레이되는 와이드스크린 디스플레이 포맷으로 적용되는 경우에 관찰될 것이다. 이러한 방식으로, 크기 및 분해능이 획기적으로 감소된 비디오-인-윈도우 신호가 디스플레이에 호환될 뿐 아니라 소스에 의해 의도된 포맷으로 디스플레이될 수 있다. 이러한 이미지 개선을 이루기 위해, 비디오 윈도우의 에지(edge), 즉 자연 비디오와 합성 배경 간의 경계부를 형성하는 것이 필수적이다. 이러한 경계부 에지 검출 프로세스(116)는 함께 출원된 Neal의 특허 출원 "Video Window Detector(비디오 윈도우 검출기), 11/565,464"에서 더욱 상세하게 기술되어 있으며, 본원에서 이를 참조로서 인용한다.

최종적으로, 설명된 자연성 측정은 모든 실시예에서 매 프레임마다 수행되어야 하는 것은 아니다. 예를 들어, 많은 경우에서, 메모리 자원에 부담을 주지 않고, 매 4개의 프레임마다 자연성 측정이 수행되는 것이 충분하다.

본원에서 공개되는 장치를 포함하는 본 발명의 실시예는 디지털 전자 회로로 구현되거나, 컴퓨터 하드웨어, 또는 펌웨어, 또는 소프트웨어, 또는 이들의 조합으 로 구현될 수 있다. 본 발명의 장치 실시예는 프로그램 가능 프로세서에 의해 실행되기 위해, 기계 판독 가능한 저장 장치에 내장된 컴퓨터 프로그램 프로덕트로 구현될 수 있으며, 본 발명의 방법 단계들은, 입력 데이터에 의해 동작하고 출력을 생성함으로써 본 발명의 기능을 수행하기 위해 프로그램을 실행시키는 프로그램 가능 프로세서에 의해 수행될 수 있다. 본 발명의 실시예는, 데이터 저장 시스템, 하나 이상의 입력 장치 및 하나 이상의 출력 장치로부터 데이터 및 명령어를 수신하고 데이터 및 명령어를 송신하기 위해 하나 이상의 프로그램 가능 프로세서를 포함하는 프로그램 가능 시스템에서 실행될 수 있는 하나 이상의 컴퓨터 프로그램에서 바람직하게 구현될 수 있다. 각각의 컴퓨터 프로그램은 하이-레벨 프로시저, 또는 객체 지향 프로그래밍 언어로, 또는 바람직할 경우에는 어셈블리나 기계 언어로 구현될 수 있으며, 임의의 경우, 상기 언어는 컴파일된, 또는 번역된 언어일 수 있다.

적합한 프로세서로는, 예를 들어, 범용 마이크로프로세서와 특수 목적 마이크로프로세서를 모두 포함한다. 일반적으로 프로세서는 판독 전용 메모리(read-only memory), 또는 랜덤 액세스 메모리(random access memory)로부터 명령 및 데이터를 수신할 것이다. 일반적으로, 컴퓨터는 데이터 파일을 저장하기 위한 하나 이상의 대용량 저장 장치를 포함할 것이며, 상기 저장 장치는 내부 하드 디스크와 이동형 디스크 등의 자성 디스크와, 자성-광학 디스크와, 광학 디스크가 있다. 컴퓨터 프로그램 명령어와 데이터를 내장하기에 적합한 저장 장치는 비=휘발성 메모리의 모든 형태를 포함하며, 그 예로는 EPROM, EEPROM, 플래시 메모리 장치 등의 반도체 메모리 장치와, 내부 하드 디스크와 이동형 디스크 등의 자성 디스크와, 자성-광학 디스크와, CD-ROM 디스크가 있다. 앞서 언급된 것 중 임의의 것은 ASIC(application-specific integrated circuit)에 의해 보조, 또는 상기 ASIC에 통합될 수 있다.

본 발명에 의해, 이미지 개선 효과, 가령 색채 보정, 또는 그래픽이나 비디오 이미지로의 그 밖의 다른 프로세싱을 적용하기 위해, 이미지 콘텐츠의 속성을 알 수 있다, 즉, 이미지가 자연 이미지(필름, 또는 디지털 레코딩에 의한 이미지)인지 합성 이미지(인공 이미지, 또는 텍스트 이미지)인지의 여부를 알 수 있다. 주어진 디스플레이가 레터박싱되거나, 또는 필러박싱되거나, 또는 이 둘 모두 적용되는 경우, 적정하고 효율적인 이미지 프로세싱이 이뤄지기 위해, 이미지 프레임의 어느 부분이 실제(real)이고, 어느 부분이 합성인지(synthetic)를 알 수 있다.

Claims

각각 연계된 픽셀 데이터를 갖는 다수의 픽셀로 형성된 이미지의 자연성 값(realness value)을 판단하기 위한 방법에 있어서, 상기 판단은 상기 이미지의 휘도 값(luminance value)의 공간적 분포를 측정함으로써 이뤄지는 것을 특징으로 하는 이미지의 자연성 값을 판단하기 위한 방법.
제 1 항에 있어서,

상기 이미지를 다수의 이미지 블록(image block)으로 분할하는 단계,

선택된 이미지 블록에 대한 휘도 히스토그램(luminance histogram)을 생성하는 단계, 그리고

상기 선택된 이미지 블록의 각각에 대한 자연성 값(realness value)을 판단하기 위해 상기 휘도 히스토그램을 사용하는 단계

를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지의 자연성 값을 판단하기 위한 방법.
제 2 항에 있어서, 상기 이미지는 동일한 크기의 이미지 블록으로 분할되는 것을 특징으로 하는 이미지의 자연성 값을 판단하기 위한 방법.
제 2 항에 있어서, 상기 휘도 히스토그램의 각각의 빈(bin)은, 상기 이미지 블록에서 휘도 값의 특정 범위가 표현되는지의 여부를 가리키는 1 비트로 표현되는 것을 특징으로 하는 이미지의 자연성 값을 판단하기 위한 방법.
제 2 항에 있어서, 이미지 블록에 대한 자연성 값을 판단하기 위해 상기 휘도 히스토그램을 사용하는 단계는, 표현되는 휘도 값의 범위를 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지의 자연성 값을 판단하기 위한 방법.
제 5 항에 있어서, 이미지 블록에 대한 자연성 값을 판단하기 위해 상기 휘도 히스토그램을 사용하는 단계는, 표현되는 휘도 값의 농도(density)를 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지의 자연성 값을 판단하기 위한 방법.
제 6 항에 있어서, 이미지 블록에 대한 자연성 값을 판단하기 위해 상기 휘도 히스토그램을 사용하는 단계는, 표현되는 빈(bin)의 분포 패턴을 분석하고, 이에 따라 표현되는 휘도 값의 분포 패턴을 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지의 자연성 값을 판단하기 위한 방법.
제 7 항에 있어서, 상기 자연성 값은, 표현되는 휘도 값과, 표현되는 휘도 값의 농도와, 표현되는 휘도 값의 분포 패턴 중 하나 이상을 바탕으로 선택되는 것을 특징으로 하는 이미지의 자연성 값을 판단하기 위한 방법.
제 2 항에 있어서, 상기 이미지의 이미지 블록 각각 전부에 대하여, 자연성 값을 판단하는 단계

를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지의 자연성 값을 판단하기 위한 방법.
제 2 항에 있어서, 상기 이미지의 자연성 값을 판단하기 위해, 상기 선택된 이미지 블록의 각각에 대한 자연성 값을 사용하는 단계

를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지의 자연성 값을 판단하기 위한 방법.
제 10 항에 있어서, 상기 이미지에 대해 판단된 자연성 값을 하나 이상의 특정 값과 비교하는 단계

를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지의 자연성 값을 판단하기 위한 방법.
제 11 항에 있어서, 상기 이미지의 자연성 값이 가장 큰 특정 값보다 큰 경우, 상기 이미지는 자연(real) 이미지라고 여겨지며, 상기 이미지의 자연성 값이 가장 작은 특정 값보다 작은 경우, 상기 이미지는 합성(synthetic) 이미지라고 여겨지며, 상기 이미지의 자연성 값이 선택된 특정 값들 사이에 있을 경우, 상기 이미지는 혼합형(mixed) 이미지라고 여겨지는 것을 특징으로 하는 이미지의 자연성 값을 판단하기 위한 방법.
각각 연계된 픽셀 데이터를 갖는 다수의 픽셀로 형성된 이미지의 자연성 값(realness value)을 판단하기 위한 장치에 있어서, 상기 판단은 상기 디스플레이되는 이미지의 휘도 값(luminance value)의 공간적 분포를 측정함으로써 이뤄지는 것을 특징으로 하는 이미지의 자연성 값을 판단하기 위한 장치.
제 13 항에 있어서,

상기 이미지를 다수의 이미지 블록(image block)으로 분할하는 수단,

선택된 이미지 블록에 대한 휘도 히스토그램(luminance histogram)을 생성하는 수단, 그리고

상기 선택된 이미지 블록의 각각에 대한 자연성 값(realness value)을 판단하기 위해 상기 휘도 히스토그램을 사용하는 수단

를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지의 자연성 값을 판단하기 위한 장치.
제 14 항에 있어서, 상기 이미지는 동일한 크기의 이미지 블록으로 분할되는 것을 특징으로 하는 이미지의 자연성 값을 판단하기 위한 장치.
제 14 항에 있어서, 상기 휘도 히스토그램의 각각의 빈(bin)은, 상기 이미지 블록에서 휘도 값의 특정 범위가 표현되는지의 여부를 가리키는 1 비트로 표현되고, 저장 수단에 저장되는 것을 특징으로 하는 이미지의 자연성 값을 판단하기 위 한 방법.
제 14 항에 있어서, 이미지 블록에 대한 자연성 값을 판단하기 위해 상기 휘도 히스토그램을 사용하는 수단은, 표현되는 휘도 값의 범위를 판단하는 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지의 자연성 값을 판단하기 위한 장치.
제 17 항에 있어서, 이미지 블록에 대한 자연성 값을 판단하기 위해 상기 휘도 히스토그램을 사용하는 수단은, 표현되는 휘도 값의 농도(density)를 판단하는 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지의 자연성 값을 판단하기 위한 장치.
제 18 항에 있어서, 이미지 블록에 대한 자연성 값을 판단하기 위해 상기 휘도 히스토그램을 사용하는 수단은, 표현되는 빈(bin)의 분포 패턴을 분석하고, 이에 따라 표현되는 휘도 값의 분포 패턴을 제공하는 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지의 자연성 값을 판단하기 위한 장치.
제 19 항에 있어서, 상기 자연성 값은, 표현되는 휘도 값과, 표현되는 휘도 값의 농도와, 표현되는 휘도 값의 분포 패턴 중 하나 이상을 바탕으로 선택되는 것을 특징으로 하는 이미지의 자연성 값을 판단하기 위한 장치.
제 14 항에 있어서, 상기 이미지의 이미지 블록 각각 전부에 대하여, 자연성 값을 판단하는 수단

을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지의 자연성 값을 판단하기 위한 장치.
제 14 항에 있어서, 상기 이미지의 자연성 값을 판단하기 위해, 상기 선택된 이미지 블록의 각각에 대한 자연성 값을 사용하는 수단

을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지의 자연성 값을 판단하기 위한 장치.
제 22 항에 있어서, 상기 이미지에 대해 판단된 자연성 값을 하나 이상의 특정 값과 비교하는 수단

을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지의 자연성 값을 판단하기 위한 장치.
제 23 항에 있어서, 상기 이미지의 자연성 값이 가장 큰 특정 값보다 큰 경우, 상기 이미지는 자연(real) 이미지라고 여겨지며, 상기 이미지의 자연성 값이 가장 작은 특정 값보다 작은 경우, 상기 이미지는 합성(synthetic) 이미지라고 여겨지며, 상기 이미지의 자연성 값이 선택된 특정 값들 사이에 있을 경우, 상기 이미지는 혼합형(mixed) 이미지라고 여겨지는 것을 특징으로 하는 이미지의 자연성 값을 판단하기 위한 장치.
각각 연계된 픽셀 데이터를 갖는 다수의 픽셀로 형성된 이미지의 자연성 값(realness value)을 판단하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독가능형 매체에 있어서, 상기 판단은 상기 디스플레이되는 이미지의 휘도 값(luminance value)의 공간적 분포를 측정함으로써 이뤄지는 것을 특징으로 하는 이미지의 자연성 값을 판단하기 위한 컴퓨터 판독가능형 매체.
제 25 항에 있어서,

상기 이미지를 다수의 이미지 블록(image block)으로 분할하는 컴퓨터 코드,

선택된 이미지 블록에 대한 휘도 히스토그램(luminance histogram)을 생성하는 컴퓨터 코드, 그리고

상기 선택된 이미지 블록의 각각에 대한 자연성 값(realness value)을 판단하기 위해 상기 휘도 히스토그램을 사용하는 컴퓨터 코드

를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지의 자연성 값을 판단하기 위한 컴퓨터 판독형 매체.
제 26 항에 있어서, 상기 이미지는 동일한 크기의 이미지 블록으로 분할되는 것을 특징으로 하는 이미지의 자연성 값을 판단하기 위한 컴퓨터 판독형 매체.
제 26 항에 있어서, 상기 휘도 히스토그램의 각각의 빈(bin)을, 상기 이미지 블록에서 휘도 값의 특정 범위가 표현되는지의 여부를 가리키는 1 비트로 표현하는 컴퓨터 코드

를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지의 자연성 값을 판단하기 위한 컴퓨터 판독형 매체.
제 26 항에 있어서, 이미지 블록에 대한 자연성 값을 판단하기 위해 상기 휘도 히스토그램을 사용하는 컴퓨터 코드는, 표현되는 휘도 값의 범위를 판단하는 컴퓨터 코드를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지의 자연성 값을 판단하기 위한 컴퓨터 판독형 매체.
제 29 항에 있어서, 이미지 블록에 대한 자연성 값을 판단하기 위해 상기 휘도 히스토그램을 사용하는 컴퓨터 코드는, 표현되는 휘도 값의 농도(density)를 판단하는 컴퓨터 코드를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지의 자연성 값을 판단하기 위한 컴퓨터 판독형 매체.
제 30 항에 있어서, 이미지 블록에 대한 자연성 값을 판단하기 위해 상기 휘도 히스토그램을 사용하는 컴퓨터 코드는, 표현되는 빈(bin)의 분포 패턴을 분석하고, 이에 따라 표현되는 휘도 값의 분포 패턴을 제공하는 컴퓨터 코드를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지의 자연성 값을 판단하기 위한 컴퓨터 판독형 매체.
제 31 항에 있어서, 상기 자연성 값은, 표현되는 휘도 값과, 표현되는 휘도 값의 농도와, 표현되는 휘도 값의 분포 패턴 중 하나 이상을 바탕으로 선택되는 것을 특징으로 하는 이미지의 자연성 값을 판단하기 위한 컴퓨터 판독형 매체.
제 26 항에 있어서, 상기 이미지의 이미지 블록 각각 전부에 대하여, 자연성 값을 판단하는 컴퓨터 코드

를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지의 자연성 값을 판단하기 위한 컴퓨터 판독형 매체.
제 26 항에 있어서, 상기 이미지의 자연성 값을 판단하기 위해, 상기 선택된 이미지 블록의 각각에 대한 자연성 값을 사용하는 컴퓨터 코드

를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지의 자연성 값을 판단하기 위한 컴퓨터 판독형 매체.
제 34 항에 있어서, 상기 이미지에 대해 판단된 자연성 값을 하나 이상의 특정 값과 비교하는 컴퓨터 코드

를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지의 자연성 값을 판단하기 위한 컴퓨터 판독형 매체.
제 35 항에 있어서, 상기 이미지의 자연성 값이 가장 큰 특정 값보다 큰 경 우, 상기 이미지는 자연(real) 이미지라고 여겨지며, 상기 이미지의 자연성 값이 가장 작은 특정 값보다 작은 경우, 상기 이미지는 합성(synthetic) 이미지라고 여겨지며, 상기 이미지의 자연성 값이 선택된 특정 값들 사이에 있을 경우, 상기 이미지는 혼합형(mixed) 이미지라고 여겨지는 것을 특징으로 하는 이미지의 자연성 값을 판단하기 위한 컴퓨터 판독형 매체.