KR20080021983A - 영상 보정 방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

본 발명은 영상 보정 방법 및 장치에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 품질 저하 없이도 영상의 보정 성능을 향상시킬 수 있는 영상 보정 방법 및 장치에 관한 것이다.

본 발명의 실시예에 따른 영상 보정 방법은, 입력 영상의 휘도 히스토그램에 기반한 누적밀도함수를 작성하는 단계, 서로 다른 복수개의 휘도 조정 함수에 각각 적용될 보정 파라미터를 상기 누적밀도함수로부터 산출하는 단계 및, 상기 복수개의 보정 파라미터와 상기 휘도 조정 함수를 이용하여 상기 입력 영상의 휘도를 조절하는 단계를 포함한다.

영상, 보정

Description

영상 보정 방법 및 장치{Method and apparatus for Image enhancement}

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 영상 보정 장치의 구성을 도시한 블록도이다.

도 2는 어떤 영상에 대하여 작성한 히스토그램을 예시한 도면이다.

도 3은 입력 영상을 6개의 대표 모델로 분류한 예를 도시한 도면이다.

도 4는 어떤 영상에 대하여 작성한 누적밀도함수를 예시한 도면이다.

도 5는 본 발명의 실시예에 따른 전처리 함수를 예시한 도면이다.

도 6은 본 발명의 실시예에 따른 휘도 조정 함수를 예시한 도면이다.

도 7은 본 발명의 실시예에 따른 서로 다른 3개의 휘도 조정 함수를 예시한 도면이다.

도 8은 낮은 휘도값을 갖는 화소가 많은 입력 영상의 누적밀도함수를 통해 각 휘도 조정 함수별 제1 보정 파라미터를 산출하는 방법을 보여주는 도면이다.

도 9는 낮은 휘도값을 갖는 화소가 적은 입력 영상의 누적밀도함수를 통해 각 휘도 조정 함수별 제1 보정 파라미터를 산출하는 방법을 보여주는 도면이다.

도 10은 도 1의 영상 처리부의 구성을 보다 상세히 도시한 블록도이다.

도 11은 도 7의 각 휘도 조정 함수에 대응하는 제1 대역 통과 함수를 예시한 도면이다.

도 12는 도 7의 각 휘도 조정 함수에 대응하는 제2 대역 통과 함수를 예시한 도면이다.

도 13은 본 발명의 실시예에 따른 영상 보정 방법을 도시한 흐름도이다.

<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>

100: 영상 보정 장치 110: 영상 입력부

120: 영상 분석부 130: 전처리부

140: 보정 파라미터 산출부 150: 영상 처리부

160: 디스플레이부

본 발명은 영상 보정 방법 및 장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는 품질 저하 없이도 영상의 보정 성능을 향상시킬 수 있는 영상 보정 방법 및 장치에 관한 것이다.

디지털 카메라와 같은 영상 획득 장치를 통하여 사용자에게 제공되는 정보는 단순한 텍스트 정보만을 포함하는 것이 아니라 정지 영상, 동영상, 사운드 등 다양한 컨텐츠를 포함한다. 특히, 다양한 형태의 멀티미디어 정보 중에서 동영상은 차세대 VOD(Video on Demand) 서비스나, 대화형 서비스(Interactive Service)의 기반을 이루고 있기 때문에, 관련 표준안에 관한 연구가 활발하게 이루어지고 있다.

디지털 전자공학 기술의 발전으로, 종래의 아날로그 데이터들은 디지털화 되 고 있으며, 이에 따라 방대한 데이터를 효율적으로 다루기 위하여 다양한 디지털 영상 자료의 처리 기술들이 등장하게 되었다. 이러한 디지털 영상 처리 기법의 장점을 살펴 보면 다음과 같다.

첫째, 아날로그 영상 처리 장치가 원래의 아날로그 신호를 처리하는데 있어서 필연적으로 불필요한 잡음이 부가되기 때문에, 이러한 처리 과정을 거쳐서 제공되는 아날로그 신호는 화질의 열화를 피하기 어렵다. 반면에, 디지털 영상 처리 장치에 있어서는 아날로그 영상 처리 장치에 비해 화질의 열화가 발생되지 않는다.

둘째, 신호를 디지털화하여 처리하므로 컴퓨터를 이용한 신호 처리가 가능해진다. 즉, 컴퓨터에 의하여 영상 신호를 처리함으로써 영상 정보를 압축하는 등 다양한 영상 처리(image processing)가 가능하게 된다.

현재 LCD(Liquid Crystal Display), PDP(Plasma Display Panel), OLED(Organic Light Emitting Diodes) 등 대부분의 디지털 영상신호 표시 장치에서는 RGB 컬러 모형을 채택하고 있다.

컬러 모형(또는 컬러 공간)이란 어떤 컬러와 다른 컬러들과의 관계를 표현하는 방법이다. 서로 다른 영상처리 시스템은 각각의 다른 이유로 인해 서로 다른 컬러 모형을 사용한다. RGB 컬러 공간은 서로 가산될 수 있는 삼원색인 빨강(이하 "R"로 표기함), 초록(이하 "G"로 표기함), 그리고 파랑(이하 "B"로 표기함)으로 구성된다. 이들 컬러의 분광 요소들이 부가적으로 복합되어 컬러를 만들어 낸다.

RGB 모형은 각 축의 모서리가 빨강, 초록, 그리고 파랑인 3차원 입방체로 표현되며, 그 원점에는 검정색이 위치하고, 흰색은 입방체의 반대 끝 부분에 위치한 다. 예를 들어, 컬러 채널당 8비트를 가지는 24비트 컬러 그래픽 시스템에서 빨강색은 (255,0,0)로 표현된다.

RGB 모형은 컴퓨터 그래픽 시스템의 설계를 간단히 하지만, 모든 어플리케이션에 이상적이지는 않다. 빨강, 초록, 파랑의 컬러 요소들은 상호 연관성(correlation)이 상당히 크기 때문이다. 히스토그램 평활화와 같은 많은 영상 처리 기술들은 영상의 명암도(brightness) 요소만으로 진행된다. 따라서, RGB 영상은 명암도 영상으로 자주 변환되어야 할 필요가 있다. 영상을 RGB 컬러에서 명암도 등급으로 변환하기 위해서는 통상 각 성분에 1/3을 곱하여 합한 값, 즉 평균값을 사용하기도 하지만, NTSC(National Television Systems Committee) 표준에 따라서 다음과 같은 수식을 사용기도 한다.

Y = 0.288R + 0.587G + 0.114B

이와 같은 RGB 부화소를 기반으로 한 영상 표현 기법에 관한 기술 분야의 하나로 영상 품질을 개선하기 위한 기술이 지속적으로 연구되어 오고 있다. 영상 품질을 개선하기 위하여 종래에는 영상의 전체적인 밝기를 조정하거나, 히스토그램 평활화를 수행한다.

그러나 영상의 전체적인 밝기를 조정하는 경우, 어두운 영역의 밝기는 개선시킬 수 있으나 밝은 영역에서는 포화(saturation)가 일어나 정보가 손실된다는 문제가 있다. 또한, 히스토그램 평활화는 수행 시간이 짧으나 출력 영상의 품질이 저하된다는 문제가 있다. 이외에도 Retinex 알고리즘을 사용하는 방법이 있으나, 원 하는 품질의 영상을 얻기 위해서는 큰 사이즈의 필터를 사용해야 하므로 계산량이 많아진다는 단점이 있다.

이에, 여러 발명(예를 들면, 한국공개특허 2004-080456 '카메라 결합형 이동통신 단말기의 화질 보정 방법')이 제시되었으나, 상술한 문제는 여전히 해결하고 있지 못하다.

본 발명은 상술한 문제를 해결하기 위해 안출된 것으로, 품질 저하 없이도 영상의 보정 성능을 향상시킬 수 있는 영상 보정 방법 및 장치를 제공하는데 그 목적이 있다.

그러나 본 발명의 목적들은 상기에 언급된 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상기 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 실시예에 따른 영상 보정 방법은, 입력 영상의 휘도 히스토그램에 기반한 누적밀도함수를 작성하는 단계, 서로 다른 복수개의 휘도 조정 함수에 각각 적용될 보정 파라미터를 상기 누적밀도함수로부터 산출하는 단계 및, 상기 복수개의 보정 파라미터와 상기 휘도 조정 함수를 이용하여 상기 입력 영상의 휘도를 조절하는 단계를 포함한다.

또한, 상기 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 실시예에 따른 영상 보정 장치는, 입력 영상의 휘도 히스토그램에 기반한 누적밀도함수를 작성하는 영상 분석 부, 서로 다른 복수개의 휘도 조정 함수에 각각 적용될 보정 파라미터를 상기 누적밀도함수로부터 산출하는 보정 파라미터 산출부 및, 상기 복수개의 보정 파라미터와 상기 휘도 조정 함수를 이용하여 상기 입력 영상의 휘도를 조절하는 영상 처리부를 포함한다.

기타 실시예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있으며, 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다.

그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.

이하, 첨부된 블록도 또는 처리 흐름도에 대한 도면들을 참고하여 본 발명의 실시예에 따른 영상 보정 방법 및 장치에 대해 설명하도록 한다. 이 때, 처리 흐름도 도면들의 각 블록과 흐름도 도면들의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다.

이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다.

컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑제되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.

또한, 각 블록은 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실행예들에서는 블록들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 영상 보정 장치(100)의 구성을 도시한 블록도이다. 도시된 바와 같이, 영상 보정 장치(100)는 영상 입력부(110), 영상 분석부(120), 전처리부(130), 보정 파라미터 산출부(140), 영상 처리부(150) 및 디스플레이부(160)를 포함하여 구성될 수 있다.

영상 입력부(110)는 소정의 영상 소스로부터 영상(정지 영상 또는 동영상)을 입력 받는다. 여기서, 상기 입력 영상은 자체가 RGB 형태의 신호로 되어 있는 경우도 있지만, YCbCr 등 다른 신호 포맷으로 되어 있는 경우도 있다.

입력 영상이 RGB 형태의 신호로 되어 있는 경우, 영상 입력부(110)는 상기 RGB 형태의 입력 영상을 휘도 신호와 색 신호로 구분되는 형태, 예를 들어, HSV 형태로 변환한다. 즉, 영상 입력부(110)는 RGB 색공간을 색상(Hue), 채도(Saturation), 휘도(Value)로 정의되는 HSV 색공간으로 변환한다. 이 때, 색공간 변환을 위해 수학식 2과 같은 계산식이 사용될 수 있다.

수학식 2는 R, G, B가 각각 0.0(최소) 내지 1.0(최대) 사이의 값을 가질 때 (R, G, B)값과 동일한 (H, S, V)값을 나타낸 것으로, MAX는 (R, G, B)의 최대값을 의미하며, MIN은 (R, G, B)의 최소값을 의미한다.

영상 분석부(120)는 입력 영상의 휘도 정보를 이용하여 상기 입력 영상의 확률밀도함수(Probability Density Function; PDF)를 작성하고, 상기 확률밀도함수(이하, '휘도 히스토그램'이라 한다)의 적분 연산을 통해 상기 입력 영상의 누적밀도함수를 작성한다. 이를 위해 영상 분석부(120)는 히스토그램 분석부(121)와, 누적밀도함수 분석부(122)를 포함하여 구성된다.

히스토그램 분석부(121)는 입력 영상의 휘도 정보(luminance information)를 이용하여 상기 입력 영상의 휘도 히스토그램을 작성하고, 상기 휘도 히스토그램을 대표할 수 있는 파라미터를 계산한다.

도 2는 어떤 영상에 대하여 작성한 휘도 히스토그램을 예시한 것이다. 휘도 히스토그램의 가로축은 입력 영상을 구성하는 화소의 휘도값을 나타낸다. 휘도값은 예를 들어 8비트 영상의 경우, 0 내지 255 사이의 값을 갖는다. 그리고, 세로축은 각 휘도값에 대하여 발생하는 빈도(frequency)를 나타낸다. 상기 가로축은 하위 대역(low band), 중간 대역(middle band), 및 상위 대역(high band)으로 나뉜다. 하위 대역과 중간 대역의 경계(L)는, 예를 들어 휘도 히스토그램의 하위 25%에 해당하는 휘도값을 의미하는 것으로 할 수 있으며, 중간 대역과 상위 대역의 경계(H)는 휘도 히스토그램의 상위 25%에 해당하는 휘도값을 의미하는 것으로 할 수 있다. 또한, 하위 대역(low band)은 제1 하위 대역(low-low band)과 제2 하위 대역(low-high band)으로 세분화될 수 있으며, 상위 대역(high band)은 제1 상위 대역(high-low band)과 제2 상위 대역(high-high band)로 세분화될 수 있다. 이 때, 제1 하위 대역과 제2 하위 대역의 경계(LL)는, 예를 들어 휘도 히스토그램의 하위 15%에 해당하는 휘도값으로 지정할 수 있으며, 제1 상위 대역과 제2 상위 대역의 경계(HH)는, 휘도 히스토그램의 상위 15%에 해당하는 휘도값으로 지정할 수 있다.

휘도 히스토그램을 대표하는 파라미터에는 예를 들어, 상위 대역에 포함되는 화소의 총 개수, 중간 대역에 포함되는 화소의 총 개수, 하위 대역에 포함되는 화소의 총 개수, 제1 하위 대역에 포함되는 화소의 총 개수, 제2 하위 대역에 포함되는 화소의 총 개수, 제1 상위 대역에 포함되는 화소의 총 개수, 제2 상위 대역에 포함되는 화소의 총 개수가 포함될 수 있다.

다시 도 1로 돌아가면, 히스토그램 분석부(121)는 상기 휘도 히스토그램을 바탕으로 상기 파라미터들을 계산하고, 계산된 파라미터를 분석하여, 입력 영상이 소정 개수의 대표 모델 중 어느 대표 모델에 해당하는지를 판단한다. 여기서, 도 3을 참조하여 대표 모델에 대해 설명하기로 한다.

도 3은 입력 영상을 6개의 대표 모델로 분류한 예를 도시한 도면이다. 여기서, 모델 (A)는 중간 대역에 속하는 화소수가 많고 상위 대역 및 하위 대역에 속하는 화소수가 적은 영상을 대표한다. 모델 (B)는 고른 휘도값 분포를 갖는 영상을 대표한다. 모델 (C)는 그래픽 작업을 통하여 생성된 영상과 같이 불연속 휘도값이 많은 영상을 대표한다. 모델 (D)는 하위 대역 및 상위 대역에 속하는 화소수가 많은 영상 즉, 높은 대비(contrast)를 나타내는 영상을 대표한다. 모델 (E)는 상위 대역에 속하는 화소수가 많고, 하위 대역 및 중간 대역에 속하는 화소수가 적은 영상 즉, 밝은 영상을 대표한다. 모델 (F)는 하위 대역에 속하는 화소수가 많고, 중 간 대역 및 상위 대역에 속하는 화소수가 적은 영상 즉, 어두운 영상을 대표한다.

상기 모델들은 입력 영상의 휘도 히스토그램을 기반으로 6개로 분류된 것이지만, 그 분류 개수 및 모델 형태는 보다 세분화되거나 단순화될 수 있다. 예를 들면, 모델 (D)의 경우, 모델 (D-1)과 모델 (D-2)로 세분화될 수 있다. 여기서, 모델 (D-1)은 제1 하위 대역 및 상위 대역에 속하는 화소수가 많은 영상 즉, 다크-섀도우 영역과 하이라이트 영역을 포함하는 영상을 대표한다. 그리고, 모델 (D-2)은 제2 하위 대역 및 상위 대역에 속하는 화소수가 많은 영상 즉, 섀도우 영역과 하이라이트 영역을 포함하는 영상을 대표한다.

또한, 모델 (E)의 경우, 모델 (E-1)과 모델 (E-2)로 세분화될 수 있다. 여기서, 모델 (E-1)은 제1 상위 대역에 속하는 화소수가 많은 영상 즉, 하이라이트 영상을 대표한다. 그리고 모델 (E-2)은 제2 상위 대역에 속하는 화소수가 많은 영상 즉, 휘도가 포화(saturation)된 영상을 대표한다.

또한, 모델 (F)의 경우, 모델 (F-1)과 모델 (E-2)로 세분화될 수 있다. 여기서, 모델 (F-1)은 제1 하위 대역에 속하는 화소수가 많은 영상 즉, 다크-섀도우 영상을 대표하며, 모델 (F-2)는 제2 하위 대역에 속하는 화소수가 많은 영상 즉, 섀도우 영상을 대표한다.

다시 도 1을 참조하면, 히스토그램 분석부(121)는 각 파라미터를 미리 정해진 임계값들과 비교하여 입력 영상을 분류한다. 구체적으로, 입력 영상의 휘도 히스토그램을 분석한 결과, 상위 대역에 속하는 총 화소수가 전체 화소수에 대한 임계 비율(예를 들면, 25%) 보다 크고, 하위 대역에 속하는 총 화소수가 상기 임계비 율 이내라면, 상기 입력 영상은 (E) 타입의 모델로 분류될 수 있다. 이 때, 제1 상위 대역에 속하는 총 화소수가 제2 상위 대역에 속하는 총 화소수 보다 많다면, 상기 입력 영상은 (E-1) 타입의 모델로 분류될 수 있다. 만약, 제2 상위 대역에 속하는 총 화소수가 제1 상위 대역에 속하는 총 화소수보다 많다면, 상기 입력 영상은 (E-2) 타입의 모델로 분류될 수 있다.

입력 영상의 휘도 히스토그램을 분석한 결과, 상위 대역에 속하는 총 화소수가 상기 임계비율 이내이고, 하위 대역에 속하는 총 화소수가 상기 임계비율 보다 크다면, 상기 입력 영상은 (F) 타입의 모델로 분류될 수 있다. 이 때, 제1 하위 대역에 속하는 총 화소수가 제2 하위 대역에 속하는 총 화소수 보다 많다면, 상기 입력 영상은 (F-1) 타입의 모델로 분류될 수 있다. 만약, 제2 하위 대역에 속하는 총 화소수가 제1 하위 대역에 속하는 총 화소수 보다 많다면, 상기 입력 영상은 (F-2) 타입의 모델로 분류될 수 있다.

한편, 상위 대역에 속하는 총 화소수 및 하위 대역에 속하는 총 화소수가 모두 역시 상기 임계 비율 보다 크다면, 입력 영상은 (D) 타입의 모델로 분류될 수 있다.

다시 도 1을 참조하면, 누적밀도함수 분석부(122)는 입력 영상의 휘도 히스토그램에 대한 적분 연산을 통해 상기 입력 영상의 누적밀도함수(Cumulative Density Function; CDF)를 작성한다.

도 4는 어떤 입력 영상의 휘도 히스토그램에 기반하여 작성된 누적밀도함수를 예시한 것이다. 누적밀도함수의 가로축은 입력 영상의 휘도값을 나타내며, 세로 축은 각 휘도값에 대하여 발생하는 빈도(frequency)의 누적값을 나타낸다. 도 4의 경우, 휘도값이 증가할수록 CDF값의 상승 폭(증가율)이 감소하는 것을 확인할 수 있다. 이는 입력 영상을 구성하는 화소의 대부분이 낮은 휘도값을 갖기 때문이다.

다시 도 1을 참조하면, 전처리부(130)는 입력 영상의 휘도를 조절하기 위한 복수의 전처리 함수 중에서 선택된 전처리 함수를 이용하여 입력 영상의 휘도를 증가시킨다. 이 때, 전처리부(130)는 낮은 휘도값을 갖는 화소가 많이 포함되어 있는 영상일수록 휘도를 더 많이 증가시키는 것이 바람직하다. 이와 같이, 입력 영상의 종류에 따라 휘도 증가 정도를 다르게 하기 위해서는 입력 영상의 누적밀도함수에서 소정 휘도값에 대응하는 CDF 값(Delta)을 파라미터로 하여 전처리 함수를 선택하는 것이 바람직하다.

구체적으로, 전처리부(130)는 누적밀도함수의 하위 대역에 속하는 휘도값 중에서 소정 휘도값(P_D)에 대응하는 CDF 값(Delta)을 전처리 함수 선택을 위한 파라미터로 선정한다. 전처리 함수 선택을 위한 파라미터가 선정되면, 전처리부(130)는 복수의 전처리 함수 중에서 상기 파라미터에 대응하는 전처리 함수를 선택한다. 예를 들어, 누적밀도함수를 통해 선정된 파라미터가 100인 경우, 전처리부(130)는 파라미터가 100인 경우에 대응하는 전처리 함수를 선택한다. 그리고 전처리부(130)는 선택된 전처리 함수에 근거하여 입력 영상을 구성하는 각 화소의 휘도를 증가시킨다.

보다 구체적인 설명을 위해 도 5를 참조하기로 한다. 여기서, 도 5는 누적밀 도함수를 통해 선정된 파라미터(Delta)에 따른 전처리 함수를 예시한 것이다. 전처리 함수의 가로축은 입력되는 휘도값을 나타내고, 세로축은 입력되는 휘도값에 대응하여 출력되는 휘도값을 나타낸다. 도 5는 휘도값의 범위를 0~1로 표준화하여 나타낸 것이다. 도 5를 참조하면, 전처리 함수들의 구체적인 형태는 다소 상이하나, 전반적으로 로그 함수의 형태를 가지고 있음을 알 수 있다. 이러한 전처리 함수는 입력 영상을 구성하는 각 화소의 휘도를 얼마로 증가시켜야 하는 것인지를 알려 준다. 예를 들어, 누적밀도함수를 통해 선정된 파라미터(Delta)가 Delta_max인 경우에 대응하는 전처리 함수의 경우, 휘도값이 0.1인 화소에 대해서는 해당 화소의 휘도값을 0.3으로 증가시킨다. 그리고, 휘도값이 0.6인 화소에 대해서는 해당 화소의 휘도값을 0.8로 증가시킨다. 이러한 전처리 함수를 통해 휘도가 증가된 입력 영상은 후술될 영상 처리부(150)로 제공된다.

다시 도 1을 참조하면, 보정 파라미터 산출부(140)는, 후속으로 휘도 조정 함수를 통해 입력 영상을 구성하는 각 화소의 휘도가 보정될 때, 상기 휘도 조정 함수에 적용될 보정 파라미터를 산출한다. 여기서, 보정 파라미터란, 휘도 조정 함수에 적용되는 가중치를 의미한다. 즉, 보정 파라미터는 휘도 조정 함수를 이용하여 입력 영상의 휘도를 조정할 때, 휘도를 얼마로 조정할 것인지를 결정한다. 이러한 보정 파라미터는 입력 영상에서 저휘도 영역의 휘도를 보정하는데 필요한 보정 파라미터와(이하, '제1 보정 파라미터'라고 한다), 입력 영상에서 고휘도 영역의 휘도를 보정하는데 필요한 보정 파라미터(이하, '제2 보정 파라미터'라고 한다)를 포함한다. 제1 보정 파라미터는 상기 입력 영상의 누적밀도함수를 통해 구해질 수 있다. 그리고, 제2 보정 파라미터는 상기 제1 보정 파라미터로부터 구해질 수 있다. 여기서, '저휘도 영역'이라 함은 소정 임계치 이내의 휘도값을 갖는 화소를 포함하는 영역을 의미한다. 그리고 '고휘도 영역'이라 함은, 상기 임계치 보다 큰 휘도값을 갖는 화소를 포함하는 영역을 의미한다. 이 때, 상기 임계치는 휘도 조정 함수에 의해 결정될 수 있다.

다음으로, 입력 영상의 누적밀도함수를 통해 제1 보정 파라미터를 산출하는 방법을 설명하기에 앞서, 본 발명의 실시예에 따른 휘도 조정 함수에 대해 살펴보기로 한다.

도 6은 본 발명의 실시예에 따른 휘도 조정 함수(R_n(x))를 예시한 예시도이다. 휘도 조정 함수(R_n(x))의 가로축은 입력 영상을 구성하는 화소의 휘도값을 나타낸다. 그리고, 세로축은 가로축에 위치한 휘도값의 변경될 휘도값을 나타낸다. 가로축 및 세로축에서, 휘도값의 범위는 0~1의 범위로 표준화하여 나타낼 수 있다. 휘도 조정 함수(R_n(x))는 입력 영상을 구성하는 각 화소의 휘도를 얼마로 증가시켜야 하는지를 나타낸다. 이러한 휘도 조정 함수(R_n(x))는 최소 휘도값부터 소정 휘도값(P_n)까지 증가하며, 상기 소정 휘도값(P_n)부터 최대 휘도값까지 감소하는 형태를 갖는다. 구체적으로, 상기 휘도 조정 함수는 최소 휘도값부터 소정 휘도값(P_n)까지 선형으로 증가하며, 상기 소정 휘도값(P_n)부터 최대 휘도값까지 선형으로 감소하는 형태를 갖을 수 있다. 다른 예로써, 상기 휘도 조정 함수는 최소 휘도값부터 소 정 휘도값까지 단조 증가하며, 상기 소정 휘도값(P_n)부터 최대 휘도값까지 단조 감소하는 비선형 함수가 사용될 수도 있다. 이하, 본 명세서에서는 최소 휘도값부터 소정 휘도값(P_n)까지 선형으로 증가하고, 상기 소정 휘도값(P_n)부터 최대 휘도값까지 선형으로 감소하는 형태의 휘도 조정 함수를 예를 들어 설명한다. 수학식 3은 휘도 조정 함수에 의해 출력되는 휘도값을 수학적으로 표현한 것이다. 수학식 3에서 L_in은 입력 영상의 휘도값을 의미한다.

본 발명의 실시예에 따르면, P_n의 위치가 서로 다른 복수개의 휘도 조정 함수가 사용될 수 있다. 도 7은 P₁, P₂, P₃의 위치가 서로 다른 3개의 휘도 조정 함수 R₁(x), R₂(x) 및 R₃(x)를 예시한 것이다. 이하의 설명에서는 도 7에 예시된 휘도 조정 함수가 사용되는 경우를 실시예로 하여 설명하기로 한다.

도 7과 같이 복수개의 휘도 조정 함수가 사용되는 경우, 각 휘도 조정 함수별로 적용될 제1 보정 파라미터는 P_n의 크기에 비례하여 결정되는 것이 바람직하다. 구체적으로, 제1 휘도 조정 함수 (R₁(x))의 제1 보정 파라미터를 W₁, 제2 휘도 조정 함수 (R₂(x))의 제1 보정 파라미터를 W₂, 제3 휘도 조정 함수 (R₃(x))의 제1 보정 파라미터를 W₃이라고 하자. 이 때, P₁〉P₂〉P₃ 이므로, 각 휘도 조정 함수의 제1 보정 파라미터는 W₁〉W₂〉W₃ 인 것이 바람직하다. 이러한 조건을 만족시키기 위해서 W₁, W₂, W₃는 입력 영상의 누적밀도함수를 통해 산출될 수 있다.

구체적으로, 도 8을 참조하면, 제1 휘도 조정 함수 R₁(x)에 대한 제1 보정 파라미터 W₁은, P₁ 및, P₁에 대응하는 CDF값을 좌표값으로 하는 점(A(P₁, CDF₁))과, 원점을 통과하는 직선의 기울기(CDF₁/P₁)로 결정될 수 있다. 그리고, 제2 휘도 조정 함수 R₂(x)에 대한 제1 보정 파라미터 W₂는, P₁ 및, P₂에 대응하는 CDF값을 좌표값으로 하는 점(B(P₁, CDF₂))과, 원점을 통과하는 직선의 기울기(CDF₂/P₁)로 결정될 수 있다. 그리고, 제3 휘도 조정 함수 R₃(x)에 대한 제1 보정 파라미터 W₃은, P₁ 및, P₃에 대응하는 CDF값을 좌표값으로 하는 점(C(P₁, CDF₃))과, 원점을 통과하는 직선의 기울기(CDF₃/P₁)로 결정될 수 있다. 이와 같이, 각 휘도 조정 함수에 적용될 제1 보정 파라미터를 P_n에 비례하도록 설정하면, 각 휘도 조정 함수를 통해 입력 영상의 저휘도 영역이 보정된 저휘도 보정 영상을 얻었을 때, 상기 저휘도 보정 영상에서 부분적으로 계조 역전 현상이 나타나는 것을 방지할 수 있다.

또한, 입력 영상의 누적밀도함수를 통해 각 휘도 조정 함수의 제1 보정 파라 미터를 산출하게 되면, 입력 영상에 적응적으로 제1 보정 파라미터를 결정할 수 있다. 구체적인 설명을 위해 도 8과 도 9를 참조하기로 한다. 도 8에 도시된 누적밀도함수는, 휘도값이 증가할수록 CDF값의 상승 폭(증가율)이 감소하는 것을 확인할 수 있다. 즉, 도 8에 도시된 누적밀도함수는, 화소값이 작은 화소를 많이 포함하는 입력 영상에 대한 누적밀도함수임을 알 수 있다. 이에 비해 도 9에 도시된 누적밀도함수는, 휘도값이 증가할수록 CDF값의 상승 폭(증가율)이 증가하는 것을 확인할 수 있다. 즉, 도 9에 도시된 누적밀도함수는, 화소값이 큰 화소를 많이 포함하는 입력 영상에 대한 누적밀도함수임을 알 수 있다. 이 때, 도 8에 표시된 각 직선의 기울기와, 도 9에 표시된 각 직선의 기울기를 비교해 보면, 그 기울기가 서로 상이함을 알 수 있다.

전술한 방법에 의해 각 휘도 조정 함수의 제1 보정 파라미터가 설정되면, 각 제1 보정 파라미터를 이용하여 각 휘도 조정 함수의 제2 보정 파라미터를 계산할 수 있다. 예를 들어, 제1 휘도 조정 함수 R₁(x)의 제2 보정 파라미터를 W₄, 제2 휘도 조정 함수 R₂(x)의 제2 보정 파라미터를 W₅, 제3 휘도 조정 함수 R₃(x)의 제2 보정 파라미터를 W₆이라고 하자. 이 때, W₄, W₅, W₆은 수학식 4에 의해 산출될 수 있다.

다른 실시예로서, W₄, W₅, W₆은 수학식 5와 같이 결정될 수도 있다.

이상, 본 발명의 실시예에 따른 휘도 조정 함수와, 각 휘도 조정 함수에 대응하는 보정 파라미터를 산출하는 방법에 대해서 설명하였다. 전술한 예에서는 휘도 조정 함수의 개수가 3개인 경우를 예로 들어 설명하였으나, 휘도 조정 함수의 개수는 전술한 예로 한정되지 않으며, 이보다 더 많은 개수의 휘도 조정 함수가 사용될 수도 있다. 또한, 전술한 예에서는 P_n의 각 위치가 고정된 경우에 한해서 제1 보정 파라미터를 산출하는 방법을 설명하였지만, P_n의 각 위치는 입력 영상의 종류에 따라 변경될 수도 있다. 예를 들어, 낮은 화소값을 갖는 화소의 개수가 많은 영상의 경우, P_n의 각 위치는 하위 대역쪽에 위치할 수 있다. 이에 비해 높은 화소값을 갖는 화소의 개수가 많은 영상의 경우, Pn의 각 위치는 상위 대역쪽으로 위치할 수 있다.

다시 도 1을 참조하면, 영상 처리부(150)는 다수개의 휘도 조정 함수, 및 각 휘도 조정 함수에 대응하는 보정 파라미터를 이용하여, 입력 영상의 휘도를 휘도별로 보정한다. 영상 처리부(150)에 대한 보다 구체적인 설명을 위해 도 10을 참조하기로 한다.

도 10은 도 1의 영상 처리부(150)를 보다 상세히 도시한 블록도이다. 도시된 영상 처리부(150)는 보정 영상 생성부(910), 필터부(920), 합성부(930), 중간 영상 생성부(940) 및 최종 영상 생성부(950)를 포함하여 구성될 수 있다.

보정 영상 생성부(910)는, 서로 다른 복수개의 휘도 조정 함수 및 보정 파라미터 산출부(140)에 의해 산출된 보정 파라미터를 이용하여 입력 영상의 휘도를 보정한다. 구체적으로, 보정 영상 생성부(910)는 제1 보정 영상 생성부(911) 및 제2 보정 영상 생성부(912)를 포함하여 구성된다.

먼저, 제1 보정 영상 생성부(911)는, 서로 다른 복수개의 휘도 조정 함수(R₁(x), R₂(x), R₃(x))와, 상기 복수개의 휘도 조정 함수에 각각 대응하는 제1 보정 파라미터(W₁, W₂, W₃)들을 이용하여 입력 영상의 휘도를 보정한다. 즉, 제1 보정 영상 생성부(911)는 입력 영상의 휘도값(L_in)을 휘도 보정 함수 R_n(x)에 대입한 후, 여기에 상기 휘도 보정 함수(R_n(x))에 대응하는 제1 보정 파라미터(W_n)를 곱한다. 그 결과, 휘도가 보정된 복수개의 제1 보정 영상을 생성한다. 이 때, 제1 보정 영상의 휘도는 수학식 6과 같이 표현될 수 있다.

휘도가 보정된 복수개의 제1 보정 영상은, 후술될 제1 합성부(960)로 제공된다.

다음으로, 제2 보정 영상 생성부(912)는, 서로 다른 복수개의 휘도 조정 함수(R₁(x), R₂(x), R₃(x))와, 상기 복수개의 휘도 조정 함수에 각각 대응하는 제2 보정 파라미터(W₄, W₅, W₆)들을 이용하여 입력 영상의 휘도를 보정한다. 구체적으로, 제2 보정 영상 생성부(912)는, 입력 영상의 휘도값(L_in)을 휘도 보정 함수 R_n(x)에 대입한 후, 여기에 상기 휘도 보정 함수 R_n(x)에 대응하는 제2 보정 파라미터(W_n+3)를 곱한다. 그 결과, 휘도가 보정된 복수개의 제1 보정 영상을 생성한다. 이 때, 제2 보정 영상의 휘도는 수학식 7과 같이 표현될 수 있다.

휘도가 보정된 복수개의 제2 보정 영상은 후술될 제1 합성부(960)로 제공된다.

한편, 필터부(920)는 서로 다른 복수개의 휘도 조정 함수에 각각 대응하는 대역 통과 함수를 이용하여 입력 영상을 필터링한다. 이를 위해 필터부(920)는 제1 필터부(921) 및 제2 필터부(922)를 포함하여 구성된다.

먼저, 제1 필터부(921)는 각 휘도 조정 함수(R_n(x))에 대응되는 제1 대역 통과 함수(S_n(x))를 이용하여, 입력 영상을 필터링한다. 여기서, 도 11을 참조하여, 각 휘도 조정 함수에 대응되는 제1 대역 통과 함수에 대하여 설명하기로 한다.

도 11은 각 휘도 조정 함수(R₁(x), R₂(x), R₃(x))에 대응되는 제1 대역 통과 함수(S₁(x), S₂(x), S₃(x))를 예시한 도면이다. 도 11에 도시된 제1 대역 통과 함수(S_n(x))는 수학식 8과 같이 표현된다.

수학식 8에서 L_in은 입력 영상의 휘도값을 나타낸다. 수학식 8과 같은 제1 대역 통과 함수는, 입력 영상의 휘도값 중 P_n 보다 작은 휘도값만을 통과시킨다. 상기 제1 대역 통과 함수를 이용하여 입력 영상을 필터링하면, 입력 영상에 비해 블러링(blurring)된 영상(이하, 제1 필터링 영상'이라 한다)을 얻을 수 있다. 이와 같이 입력 영상을 블러링시키는 이유는, 각 휘도 조정 함수에 의해 밝기가 조정된 제1 보정 영상을 서로 합성하였을 때, 품질이 저하되는 것을 방지하기 위함이다. 전술한 제1 대역 통과 함수는 저역 통과 필터(low-pass filter)로 구현될 수 있다. 큰 사이즈의 공간 저역 통과 필터를 구현하기 곤란할 경우, 입력 영상의 크기를 줄인 다음 작은 사이즈, 예를 들어, 5×5 크기의 가우시안 마스크(Gaussian mask)를 사용하여 입력 영상을 블러링시킨 후, 보간법(interpolation)을 이용하여 원래 영상 크기로 복원하는 방법을 사용할 수 있다. 이하의 설명에서는, 각각의 저역 통과 필터를 거쳐 블러링된 영상을 S_{n _ LPF}라 한다.

각 휘도 조정 함수에 대응하는 제1 대역 통과 함수를 이용하여 입력 영상을 필터링하면, 복수개의 제1 필터링 영상을 얻을 수 있다. 복수개의 제1 필터링 영상은 후술될 합성부(930)로 제공된다. 후술될 합성부(930)는 각 제1 필터링 영상의 휘도값과, 상기 각 제1 필터링 영상에 대응되는 제1 보정 영상의 휘도값을 곱하여 복수개의 제1 서브 밴드 영상을 생성한다. 여기서, 제1 서브 밴드 영상의 휘도는 수학식 9와 같이 표현될 수 있다.

다음으로, 제2 필터부(922)는 각 휘도 조정 함수(R_n)에 대응되는 제2 대역 통과 함수(H_n)를 이용하여, 입력 영상을 필터링한다. 여기서, 도 12를 참조하여, 각 휘도 조정 함수에 대응되는 제2 대역 통과 함수에 대하여 설명하기로 한다.

도 12는 각 휘도 조정 함수(R₁, R₂, R₃)에 대응되는 제2 대역 통과 함수(H₁(x), H₂(x), H₃(x))를 예시한 도면이다. 도 12에 도시된 제2 대역 통과 함 수(H_n(x))는 수학식 10과 같이 표현된다.

수학식 10에서 L_in은 입력 영상의 휘도값을 나타낸다. 수학식 10과 같은 제2 대역 통과 함수는, 입력 영상의 휘도값 중 P_n 보다 큰 휘도값만을 통과시킨다. 즉, P_n 이내의 휘도값을 차단한다. 수학식 10의 H_n이 저역 통과 필터를 거친 영상을 H_{n _ LPF}라 하고, 이는 1-S_{n_LPF}로 구할 수 있다.

각 휘도 조정 함수에 대응하는 제2 대역 통과 함수를 이용하여 입력 영상을 필터링하면, 복수개의 제2 필터링 영상을 얻을 수 있다. 복수개의 제2 필터링 영상은 후술될 합성부(930)로 제공된다. 후술될 합성부(930)는 각 제2 필터링 영상의 휘도값과, 상기 각 제2 필터링 영상에 대응되는 제2 보정 영상의 휘도값을 곱하여 복수개의 제2 서브 밴드 영상을 생성한다. 여기서, 제2 서브 밴드 영상의 휘도는 수학식 11과 같이 표현될 수 있다. 수학식 11에서 L_in은 입력 영상의 휘도값을 나타낸다.

합성부(930)는, 앞서 수학식 9에서 언급한 바와 같이, 복수개의 제1 서브 밴드 영상을 생성한 후, 각 제1 서브 밴드 영상의 휘도를 서로 합성한다. 그 결과, 입력 영상에서 저휘도 영역의 휘도가 보정된 저휘도 보정 영상을 생성한다. 이 때, 저휘도 보정 영상의 휘도(L_Shadow)는 수학식 12와 같이 표현된다.

또한, 합성부(930)는, 앞서 수학식 11에서 언급한 바와 같이, 복수개의 제2 서브 밴드 영상을 생성한 후, 각 제2 서브 밴드 영상의 휘도를 서로 합성한다. 그 결과, 입력 영상에서 고휘도 영역의 휘도가 보정된 고휘도 보정 영상을 생성한다. 이 때, 고휘도 보정 영상의 휘도(L_Highlight)는 수학식 13과 같이 표현된다.

합성부(930)에 의해 생성된 저휘도 보정 영상 및 고휘도 보정 영상은 후술될 중간 영상 생성부(940)로 제공된다.

중간 영상 생성부(940)는 입력 영상의 밝기(L_in)에 저휘도 보정 영상의 휘도(L_Shadow)를 가산하고, 고휘도 보정 영상의 휘도(L_Highlight)를 감산한다. 그 결과, 저휘도 영역의 휘도 및 고휘도 영역의 휘도가 모두 보정된 중간 영상을 생성한다. 여기서, 중간 영상의 휘도(L_mix)는 수학식 14와 같이 표현될 수 있다.

최종 영상 생성부(950)는 입력 영상의 휘도(L_in)와, 중간 영상의 휘도(L_mix)에 각각 소정 가중치를 적용한 후 합산하여(weighted sum) 최종 영상을 생성한다. 이 때, 최종 영상의 휘도(L_out)는 수학식 15와 같이 표현될 수 있다.

수학식 15에서 α는 입력 영상의 휘도와 중간 영상의 휘도를 각각 얼만큼의 비율로 합성할 것인지를 결정해 주는 가중치로서, 0≤α≤1의 값을 갖는다.

이 후, 최종 영상 생성부(950)는 최종 영상의 색 정보(color information)를 조정한다.

구체적으로, 최종 영상 생성부(950)는, 입력 영상의 채도를 조정하는 함수(F(x))에 입력 영상의 휘도값(L_in)을 대입한 후, 여기에 소정 이득(α)을 곱하여, 증가시킬 채도량(αF(L_in))을 결정한다. 이 후, 최종 영상 생성부(950)는, 상기 결정된 채도량(αF(L_in))을 입력 영상의 채도(C_in)에 합함으로써, 수학식 16과 같이, 최종 영상의 채도(C_out)를 계산한다.

최종 영상의 채도를 조정할 때, 최종 영상 생성부(950)는 입력 영상의 색상(Hue)값은 고정시킨 상태에서, 입력 영상의 휘도를 보정하기 위한 보정 파라미터(α)에 비례하여 최종 영상의 채도(saturation)를 증가시킬 수 있다. 이 때, 색상(Hue)값을 고정시키는 이유는 색감의 왜곡이 발생되지 않도록 하기 위해서이나, 입력 영상의 왜곡된 색상을 보정하기 위한 처리가 추가될 수도 있다.

최종 영상의 색 정보가 조정되면, 최종 영상 생성부(950)는 HVS 형태의 신호로 되어 있는 최종 영상을 RGB 형태의 신호로 변환한다.

디스플레이부(160)는, RGB 형태의 신호로 변환된 최종 영상을 디스플레이한다. 이러한 디스플레이부(160)는 LCD, PDP, LED, OLED, Flexible display 등의 다양한 디스플레이 수단에 의하여 구현될 수 있다.

다음으로, 도 13을 참조하여 도 1의 영상 보정 장치(100)를 구성하는 구성 요소들 간의 동작 과정에 대하여 설명하기로 한다.

도 13은 도 1의 영상 보정 장치(100)에 의한 영상 보정 방법을 도시한 흐름도이다.

먼저, 영상 입력부(110)는 입력 영상을 입력 받는다(S11).

다음으로, 영상 분석부(120)는 상기 입력 영상의 휘도 정보로부터 휘도 히스 토그램을 생성하고, 상기 휘도 히스토그램에 대한 적분 연산을 통해 상기 입력 영상의 누적밀도함수를 작성한다(S12).

이 후, 보정 파라미터 산출부(140)는 서로 다른 복수개의 휘도 조정 함수에 각각 적용될 보정 파라미터를 상기 누적밀도함수로부터 산출한다(S13). 상기 S13 단계는, 상기 입력 영상에서 저휘도 영역의 휘도를 보정하는데 필요한 복수개의 제1 보정 파라미터를 산출하는 단계와, 상기 입력 영상에서 고휘도 영역의 휘도를 보정하는데 필요한 복수개의 제2 보정 파라미터를 산출하는 단계로 이루어질 수 있다. 상기 휘도 조정 함수는 상기 입력 영상의 휘도값에 대한 변경될 휘도값을 나타내는 함수로서, 특정 임계값(P_n) 이내의 휘도값을 선형으로 증가시키고, 상기 임계값(P_n) 보다 큰 휘도값을 선형으로 감소시킨다. 상기 제1 보정 파라미터는 상기 임계값 중에서 최대 임계값과, 상기 임계값에 대응하는 CDF(Cumulativ Density Function)값을 좌표값으로 하는 점, 및 원점을 지나는 직선의 기울기로 정해진다. 그리고, 상기 제2 보정 파라미터는 상기 제1 보정 파라미터와의 합이 1이 되도록 정해진다.

보정 파라미터가 산출되면, 영상 처리부(150)는 상기 보정 파라미터 및 상기 복수개의 휘도 조정 함수를 이용하여 입력 영상의 휘도를 보정한다(S14). 상기 S14 단계는, 저휘도 영역의 휘도가 보정된 저휘도 보정 영상을 생성하는 단계와, 고휘도 영역의 휘도가 보정된 고휘도 보정 영상을 생성하는 단계와, 상기 입력 영상의 휘도에 상기 저휘도 보정 영상의 휘도를 가산한 다음 상기 고휘도 보정 영상의 휘 도를 감산하여 중간 영상을 생성하는 단계와, 상기 입력 영상의 휘도 및 상기 중간 영상의 휘도의 가중치 합으로부터 최종 영상을 생성하는 단계로 이루어질 수 있다.

한편, 상기 저휘도 보정 영상을 생성하는 단계는, 상기 복수개의 제1 보정 파라미터와 상기 복수개의 휘도 보정 함수를 이용하여 복수개의 제1 보정 영상을 생성하는 단계와, 상기 복수개의 휘도 보정 함수에 각각 대응하는 제1 대역 통과 함수를 이용하여 상기 입력 영상을 필터링하는 단계와, 상기 필터링 결과로 생성된 복수개의 제1 필터링 영상의 휘도값에 상기 각 제1 필터링 영상에 대응되는 제1 보정 영상의 휘도값을 곱하여 복수개의 제1 서브 밴드 영상을 생성하는 단계와, 상기 복수개의 제1 서브 밴드 영상을 합성하여 상기 저휘도 보정 영상을 생성하는 단계로 이루어질 수 있다. 여기서, 상기 제1 대역 통과 함수는 임계값(P_n) 이내의 휘도값만을 통과시킨다.

또한, 상기 고휘도 보정 영상을 생성하는 단계는, 상기 복수개의 제2 보정 파라미터와 상기 복수개의 휘도 보정 함수를 이용하여 복수개의 제2 보정 영상을 생성하는 단계와, 상기 복수개의 휘도 보정 함수에 각각 대응하는 제2 대역 통과 함수를 이용하여 상기 입력 영상을 필터링하는 단계와, 상기 필터링 결과로 생성된 복수개의 제2 필터링 영상의 휘도값에 상기 각 제1 필터링 영상에 대응되는 제2 보정 영상의 휘도값을 곱하여 복수개의 제2 서브 밴드 영상을 생성하는 단계와, 상기 복수개의 제2 서브 밴드 영상을 합성하여 상기 고휘도 보정 영상을 생성하는 단계로 이루어질 수 있다. 여기서, 상기 제2 대역 통과 함수는 임계값(P_n) 보다 큰 휘도 값만을 통과시킨다.

휘도가 보정된 최종 영상이 생성되면, 영상 처리부(150)는 최종 영상의 휘도에 따라 상기 최종 영상의 색 정보를 보정한다.

휘도 및 색상이 보정된 최종 영상은 디스플레이부(160)를 통해 디스플레이된다(S15). 본 발명은 종래 기술에 비하여 보다 세밀하고, 자연스러운 영상을 출력하게 된다.

이상과 같이 예시된 도면을 참조로 하여, 본 발명에 따른 영상 보정 장치 및 방법에 대해여 설명하였으나, 본 발명은 본 명세서에 개시된 실시예와 도면에 의해 한정되지 않으며, 그 발명의 기술사상 범위 내에서 당업자에 의해 다양한 변형이 이루어질 수 있음은 물론이다.

상기한 바와 같이 본 발명에 의한 영상 보정 장치 및 방법에 따르면 다음과 같은 효과가 하나 혹은 그 이상 있다.

입력 영상의 누적밀도함수를 이용함으로써, 입력 영상에 적응적으로 보정 파라미터를 설정할 수 있다는 장점이 있다.

입력 영상에 적응적으로 보정 파라미터를 설정함으로써, 영상 보정 성능을 향상시킬 수 있다는 장점이 있다.

복수개의 휘도 조정 함수를 사용하므로, 저휘도 영역 및 고휘도 영역을 보다 세밀하게 보정할 수 있고, 보다 자연스러운 최종 영상을 얻을 수 있다는 장점이 있다.

Claims (28)

1. 입력 영상의 휘도 히스토그램에 기반한 누적밀도함수를 작성하는 단계;

   서로 다른 복수개의 휘도 조정 함수에 각각 적용될 보정 파라미터를 상기 누적밀도함수로부터 산출하는 단계; 및

   상기 복수개의 보정 파라미터와 상기 휘도 조정 함수를 이용하여 상기 입력 영상의 휘도를 보정하는 단계를 포함하는 영상 보정 방법.
2. 제1항에 있어서, 상기 히스토그램은

   소정 휘도값을 갖는 화소의 빈도수를 나타내는 영상 보정 방법.
3. 제1항에 있어서, 상기 휘도 조정 함수는

   상기 입력 영상의 휘도값에 대한 변경될 휘도값을 나타내는 영상 보정 방법.
4. 제3항에 있어서, 상기 휘도 조정 함수는

   특정 임계값 이내의 휘도값을 증가시키고, 상기 임계값 보다 큰 휘도값을 감소시키는 영상 보정 방법.
5. 제4항에 있어서, 상기 보정 파라미터를 산출하는 단계는,

   상기 입력 영상에서 저휘도 영역의 휘도를 보정하기 위한 복수의 제1 보정 파라미터를 산출하는 단계; 및

   상기 제1 보정 파라미터를 이용하여 상기 입력 영상에서 고휘도 영역의 휘도를 보정하기 위한 제2 보정 파라미터를 산출하는 단계를 포함하는 영상 보정 방법.
6. 제5항에 있어서,

   상기 저휘도 영역은 상기 임계값 이내의 휘도값을 갖는 화소를 포함하며, 상기 고휘도 영역은 상기 임계값 보다 큰 휘도값을 갖는 화소를 포함하는 영상 보정 방법.
7. 제5항에 있어서, 상기 제1 보정 파라미터는,

   상기 임계값 중 최대 임계값과, 상기 임계값에 대응하는 CDF(Cumulative Density Function)값을 좌표값으로 하는 점, 및 원점을 지나는 직선의 기울기인 영상 보정 방법.
8. 제5항에 있어서, 상기 제2 보정 파라미터는,

   상기 제1 보정 파라미터와의 합이 1인 영상 보정 방법.
9. 제6항에 있어서, 상기 보정하는 단계는,

   상기 복수의 제1 보정 파라미터가 각각 적용된 상기 복수의 휘도 조정 함수를 통해 상기 저휘도 영역의 휘도가 보정된 저휘도 보정 영상을 생성하는 단계;

   상기 복수의 제2 보정 파라미터가 각각 적용된 상기 복수의 휘도 조정 함수를 통해 상기 고휘도 영역의 휘도가 보정된 고휘도 보정 영상을 생성하는 단계;

   상기 저휘도 보정 영상과 상기 고휘도 보정 영상을 합성하여 중간 영상을 생성하는 단계; 및

   상기 입력 영상의 휘도와, 상기 중간 영상의 휘도의 가중치 합(weighted sum)에 의해 최종 영상의 휘도를 결정하는 단계를 포함하는 영상 보정 방법.
10. 제9항에 있어서, 상기 저휘도 보정 영상을 획득하는 단계는,

    상기 복수의 제1 보정 파라미터가 각각 적용된 상기 복수의 휘도 조정 함수를 이용하여 휘도가 보정된 복수의 제1 보정 영상을 생성하는 단계;

    상기 각 휘도 조정 함수에 대응하는 제1 대역 통과 함수를 통해 상기 입력 영상을 필터링하여, 상기 각 제1 보정 영상에 대응하는 제1 필터링 영상을 생성하는 단계;

    상기 각 제1 보정 영상과 상기 각 제1 보정 영상에 대응하는 제1 필터링 영상을 합성하여, 복수개의 제1 서브 밴드 영상을 생성하는 단계; 및

    상기 각 제1 서브 밴드 영상을 합성하여 상기 저휘도 보정 영상을 획득하는 단계를 포함하는 영상 보정 방법.
11. 제10항에 있어서, 상기 제1 대역 통과 함수는,

    상기 임계값 이내의 휘도값만을 통과시키는 영상 보정 방법.
12. 제10항에 있어서, 상기 고휘도 보정 영상을 획득하는 단계는,

    상기 제2 보정 파라미터가 각각 적용된 상기 복수의 휘도 조정 함수를 이용하여 휘도가 보정된 복수의 제2 보정 영상을 생성하는 단계;

    상기 각 휘도 조정 함수에 대응하는 제1 대역 통과 함수를 통해 상기 입력 영상을 필터링하여, 상기 각 제1 보정 영상에 대응하는 제2 필터링 영상을 생성하는 단계;

    상기 각 제2 보정 영상과 상기 각 제1 보정 영상에 대응하는 제1 필터링 영상을 합성하여 복수개의 제2 서브 밴드 영상을 생성하는 단계; 및

    상기 각 제2 서브 밴드 영상을 합성하여, 상기 고휘도 보정 영상을 획득하는 단계를 포함하는 영상 보정 방법.
13. 제12항에 있어서, 상기 제2 대역 통과 함수는,

    상기 임계값 보다 큰 휘도값만을 통과시키는 영상 보정 방법.
14. 제9항에 있어서,

    상기 최종 영상의 휘도에 따라 상기 최종 영상의 색 정보를 보정하는 단계를 더 포함하는 영상 보정 방법.
15. 제1항에 있어서,

    상기 입력 영상에서 낮은 휘도값을 갖는 화소가 전체 화소수의 임계치 이상인 경우, 복수개의 전처리 함수 중 선택된 전처리 함수를 이용하여 상기 입력 영상의 휘도를 증가시키는 단계를 더 포함하는데,

    상기 전처리 함수의 선택은 소정 화소값에 대응하는 CDF(Cumulative Density Function)값에 의해 결정되는 영상 보정 방법.
16. 입력 영상의 휘도 히스토그램에 기반한 누적밀도함수를 작성하는 영상 분석부;

    서로 다른 복수개의 휘도 조정 함수에 각각 적용될 보정 파라미터를 상기 누적밀도함수로부터 산출하는 보정 파라미터 산출부; 및

    상기 복수개의 보정 파라미터와 상기 휘도 조정 함수를 이용하여 상기 입력 영상의 휘도를 보정하는 영상 처리부를 포함하는 영상 보정 장치.
17. 제16항에 있어서, 상기 히스토그램은

    소정 휘도값을 갖는 화소의 빈도수를 나타내는 영상 보정 장치.
18. 제16항에 있어서, 상기 휘도 조정 함수는

    상기 입력 영상의 휘도값에 대한 변경될 휘도값을 나타내는 영상 보정 장치.
19. 제18항에 있어서, 상기 휘도 조정 함수는

    특정 임계값 이내의 휘도값을 증가시키고, 상기 임계값 보다 큰 휘도값을 감소시키는 영상 보정 장치.
20. 제19항에 있어서, 상기 보정 파라미터 산출부는

    상기 입력 영상에서 저휘도 영역의 휘도를 보정하기 위한 복수의 제1 보정 파라미터를 산출하고, 상기 제1 보정 파라미터를 이용하여 상기 입력 영상에서 고휘도 영역의 휘도를 보정하기 위한 제2 보정 파라미터를 산출하는 영상 보정 장치.
21. 제20항에 있어서,

    상기 저휘도 영역은 상기 임계값 이내의 휘도값을 갖는 화소를 포함하며, 상기 고휘도 영역은 상기 임계값 보다 큰 휘도값을 갖는 화소를 포함하는 영상 보정 장치.
22. 제20항에 있어서, 상기 제1 보정 파라미터는,

    상기 임계값 중 최대 임계값과 상기 임계값에 대응하는 CDF(Cumulative Density Function)값을 좌표값으로 하는 점, 및 원점을 지나는 직선의 기울기인 영상 보정 장치.
23. 제20항에 있어서, 상기 제2 보정 파라미터는,

    상기 제1 보정 파라미터와의 합이 1인 영상 보정 장치.
24. 제21항에 있어서, 상기 영상 처리부는

    상기 복수의 제1 보정 파라미터가 각각 적용된 상기 복수의 휘도 조정 함수를 이용하여 휘도가 보정된 복수의 제1 보정 영상을 생성하고, 상기 복수의 제2 보정 파라미터가 각각 적용된 상기 복수의 휘도 조정 함수를 이용하여 휘도가 보정된 복수의 제2 보정 영상을 생성하는 보정 영상 생성부;

    상기 각 휘도 조정 함수에 대응하는 복수의 제1 대역 통과 함수에 의해 상기 입력 영상이 각각 필터링된 복수개의 제1 필터링 영상을 생성하고, 상기 각 휘도 조정 함수에 대응하는 복수의 제2 대역 통과 함수에 의해 상기 입력 영상이 각각 필터링된 복수개의 제2 필터링 영상을 생성하는 필터부;

    상기 각 제1 보정 영상과 상기 각 제1 보정 영상에 대응하는 제1 필터링 영상에 의해 생성된 복수개의 제1 서브 밴드 영상을 합성하여 상기 저휘도 영역의 휘도가 보정된 저휘도 보정 영상을 생성하고, 상기 각 제2 보정 영상과 상기 각 제2 보정 영상에 대응하는 제2 필터링 영상에 의해 생성된 복수개의 제2 서브 밴드 영상을 합성하여 상기 고휘도 영역의 휘도가 보정된 고휘도 보정 영상을 생성하는 합성부;

    상기 저휘도 보정 영상과 상기 고휘도 보정 영상을 합성하여 중간 영상을 생성하는 중간 영상 생성부; 및

    상기 입력 영상의 휘도와 상기 중간 영상의 휘도의 가중치의 합(weighted sum)에 의해 최종 영상을 생성하는 최종 영상 생성부를 포함하는 영상 보정 장치.
25. 제24항에 있어서, 상기 제1 대역 통과 함수는,

    상기 임계값 이내의 휘도값만을 통과시키는 영상 보정 장치.
26. 제24항에 있어서, 상기 제2 대역 통과 함수는,

    상기 임계값 보다 큰 휘도값만을 통과시키는 영상 보정 장치.
27. 제24항에 있어서, 상기 최종 영상 생성부는

    상기 최종 영상의 휘도에 따라 상기 최종 영상의 색 정보를 보정하는 영상 보정 장치.
28. 제16항에 있어서,

    상기 입력 영상에서 낮은 휘도값을 갖는 화소가 전체 화소수의 임계치 이상인 경우, 복수개의 전처리 함수 중 선택된 전처리 함수를 이용하여 상기 입력 영상의 휘도를 증가시키는 전처리부를 더 포함하는데,

    상기 전처리 함수의 선택은 소정 화소값에 대응하는 CDF(Cumulative Density Function)값에 의해 결정되는 영상 보정 장치.

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