KR20090106669A - 압축 영상 복원에 있어서 모스키토 노이즈 제거 방법 및장치 - Google Patents

Abstract

본 발명은 압축된 영상을 복호화한 경우 복원된 영상의 물체 윤곽 주위에 흔히 나타나는 모스키토 노이즈를 제거하는 기술에 관한 것으로, 시간 영역 필터와 공간 영역 필터를 사용하여 필터링을 수행한다.

본 발명은 시간 영역 필터링을 수행함에 있어 기준 프레임 이전 이후 소정의 개수의 프레임을 참조하여 특정 픽셀에 대한 RGB 계조 평균값을 취함으로써 필터링을 수행하되, 블러링 아티팩트를 방지하기 위하여 움직임이 있는 프레임은 위의 평균값 연산에서 제거하는 것을 특징으로 한다. 또한, 본 발명은 공간 영역 필터링을 수행함에 있어, 필터링을 수행하려는 픽셀이 물체의 윤곽 영역에 있는지 여부를 판단하고, 만일 윤곽 영역이라면 어떤 형태의 윤곽 형태를 취하고 있는지를 선정된 필터 마스크를 사용한 연산으로 판단하여, 이해 대응한 에지 마스크로 중앙값 연산을 수행함으로써 공간 영역 필터링을 수행한다.

모스키토 노이즈, 블러링, 엠펙, 압축, 영상, 복호, 복원, 영상 압축, MPEG.

Description

압축 영상 복원에 있어서 모스키토 노이즈 제거 방법 및 장치{METHOD AND DEVICE FOR ELIMINATING MOSQUITTO NOISE FOR DECODING THE COMPRESSED IMAGE DATA}

본 발명은 모스키토 노이즈(mosquitto noise) 제거 방법에 관한 것으로, 특히 압축된 영상을 복호화한 후에 복원된 영상의 물체 경계 영역에 발생하는 모스키토 노이즈를 필터링하는 신호 처리 기술에 관한 것이다.

멀티미디어 분야의 디지털 기술 발달은 기존의 아날로그 기술을 빠른 속도로 대체하고 있으며, 특히 방송 시스템 분야의 디지털화는 매우 빠르게 진행되고 있다. 또한, 본 시스템의 중요성이 커지면서 DVR(digital video recorder) 시스템 관련 분야도 매우 빠르게 디지털화가 진행되고 있다.

디지털 방송과 DVR 시스템에서는 영상 데이터의 전송과 저장을 효율적으로 수행하기 위하여, 영상을 압축처리하는 과정이 필수적이며, MPEG 또는 JPEG와 같이 DCT(discrete cosine transform) 기반의 영상 압축 방법이 주로 사용된다. 영상을 압축 복원하는 과정에서는 필연적으로 아티팩트(artifact)가 발생하여 화질의 저하가 생긴다. 흔히 발생하는 아티팩트로는 매크로블록킹(macroblocking)과 모스키토 노이즈가 있다.

특히 모스키토 노이즈는 영상의 윤곽선 부근에서 많이 발생하며, 압축 효율을 높일수록 보다 많은 모스키토 노이즈가 발생한다. 한정된 전송/저장용량에 보다 많은 프로그램을 전송/저장하기 위해 압축률을 높이려고 하기 때문에, 이와 같은 아티팩트는 점점 중요한 문제로 부각하고 있다.

엠펙(MPEG) 규약에 따라 압축처리된 영상 데이터를 이산 코사인 역변환 (Inverse DCT)에 의해 복호화하는 과정에서, 물체의 경계 영역에 마치 모기떼가 날고 있는 듯한 느낌을 주는 잡음이 발생하는데, 이를 모스키토 노이즈라 칭한다. 이는, 영상 압축 단계에서 물체의 경계 부분에 있는 고주파 성분을 제거하여 압축을 하였다가 복호화 단계에서 영상을 복원하면 필요한 고주파 성분이 없어서 화질이 열화 되기 때문이다.

영상 복호화 단계에서 전술한 모스키토 노이즈를 제거하기 위한 기술이 대한민국 특허공개공보 제1996-00250538호, 제2006-0088692호 및 제2007-0021576호에 개시되어 있다. 그런데, 종래 기술은 압축 영상을 복호화하는 과정 중에 처리하기 때문에, 기존 영상처리 MPEG 관련 칩 또는 시스템에는 적용할 수 없는 단점이 있다. 더욱이, 종래 기술은 모스키토 잡음 제거시에 잡음만을 제거하는 것이 아니라 원래의 영상까지도 필터링 과정에서 손상하는 문제점이 있다.

따라서, 본 발명의 제1 목적은 압축된 영상을 복호화하여 복원하는 과정에서 원래의 영상을 손상하지 않으면서 효율적으로 모스키토 잡음을 제거할 수 있는 신호 처리 기술을 제공하는 데 있다.

본 발명의 제2 목적은 상기 제1 목적에 부가하여, 기존의 MPEG 영상 압축 및 복호화 시스템에 접속하여 후처리 하여 모스키토 잡음을 제거할 수 있는 신호 처리 기술을 제공하는 데 있다.

상기 목적을 해결하기 위하여, 본 발명은 시간 영역 필터(temporal filter)와 공간 영역 필터(spacial filter) 방식을 사용하여 모스키토 노이즈를 제거하되, 제거 과정에서 블러링 아티팩트 발생을 방지하기 위하여, 모스키토 노이즈의 정도와 물체의 움직임 정보 및 경계 윤곽 정보를 바탕으로 연산하는 적응 필터를 사용함으로써 아티팩트를 현저히 줄이고 잡음 제거 효과는 증대시킨 모스키토 제거 기술을 제공한다. 더욱이, 본 발명은 모스키토 노이즈 제거를 위하여 시간 영역 필터와 공간 영역 필터를 사용하며 이들 필터들을 압축 복원된 영상에 적용하여 후처리 하므로, 기존의 MPEG 시스템에 바로 적용할 수 있다.

본 발명에 따른 시간 영역 필터(temporal filter)는 현재 처리하려고 하는 프레임(이하, "기준 프레임"이라 칭한다)을 기준으로 하여, 이전 s개의 프레임과 이후 s개의 프레임을 참조하여(따라서, 모두 2s + 1개의 프레임이 필터링 연산에 참여하며 아래에 설명하는 알고리즘에 따라 최대 2s + 1개 최소 1개가 최종적으로 필터링에 참여), 프레임간 픽셀의 픽셀 값, 즉 RGB 계조(level of brightness) 값의 차이를 연산하여 필터링 한다.

여기서, 픽셀의 픽셀 값이란 컬러 영상의 경우 R(red), G(green), B(blue) 픽셀로 구현되는데, 각각의 RGB 픽셀은 예를 들어 256 레벨의 밝기로 구별되며, 이를 계조라 부른다.

이때에, 프레임과 프레임 사이에 물체의 움직임이 있는 경우에 물체의 움직임이 있는 해당 픽셀에 대해 시간 영역 필터링을 하면 블러링 아티팩트(blurring artifact)가 발생하므로, 본 발명은 움직임이 있는 영역과 움직임이 없는 영역을 판단하고 움직임이 있다고 판단되는 프레임은 필터링에서 제외하는 것을 특징으로 한다. 즉, 기준 프레임을 포함하여 총 (2s+1) 개의 프레임 중에서 움직임이 없다고 판단된 프레임에 대해서만 시영역 필터링을 수행한다.

공간 영역 필터링은 기준 픽셀 주변으로 p x p 크기의 정방형 필터 마스크를 사용해서 기준 픽셀이 물체의 경계 윤곽 부위에 있는지를 판단한다. 본 발명은 필터 마스크 세트를 제공하며, 아래의 상세한 설명에서는 5 x 5 크기의 필터 마스크를 예로 들어서 설명을 하지만 반드시 여기에 국한할 필요는 없다. 그러나, 테스트를 할 해당 픽셀을 필터 마스크의 중앙 셀에 위치하여야 하므로, 홀수 x 홀수 크기의 픽셀로 구성된 필터 마스크를 사용하여야 한다.

본 발명은 해당 픽셀이 물체의 윤곽 부위에 있다고 판단되면, 해당 픽셀이 어떤 모양의 윤곽선인지까지도 판단하여, 윤곽선 형태에 알맞는 에지 마스크를 선택하여 중앙값 필터링(median filtering)을 수행한다. 여기서, 중앙값 필터링이란 에지 마스크 내부에 있는 모든 픽셀들의 RGB 계조를 최소값부터 최대값까지 늘어 놓았을 때 중앙값을 취하는 필터링 방식이다.

이는 모스키토 노이즈가 주로 물체의 윤곽 부분에 두드러지게 나타나기 때문에 윤곽 부분에서의 잡음 효과를 극대화하기 위함이다. 본 발명은 윤곽 판별 마스크 패턴(본 명세서에서 "필터 마스크"라 칭함)을 제공하는데, 본 발명에 따른 윤곽 판별 마스크는 노이즈에 의한 윤곽 측정 오류를 최소화하는 특징이 있다.

이상과 같이, 해당 픽셀이 윤곽선에 있는지 여부를 판단한 후에, 만일 해당 픽셀이 윤곽선에 있는 경우 어떠한 모양의 윤곽선인지를 판단하여 이에 알맞은 적응 필터에 사용될 마스크 모양(본 명세서에서 "에지 마스크"라 칭함)을 선택한다. 이때에, 위의 필터 마스크 세트(본 명세서에서 8개의 필터 마스크를 예로 들어서 설명하고 있음) 전체에 대해 테스트를 한 결과, 만일 해당 픽셀이 윤곽에 있지 않은 것으로 판명되면 중앙값 필터링은 p x p 픽셀 전체에 대해 수행하게 된다.

본 발명은 모스키토 노이즈 제거를 위해 시간 영역 필터와 공간 영역 필터를 사용하며, 시간 영역 필터링 단계에서는 움직임이 있는 경우를 판단하여 블러링 아티팩트를 최소화하며 공간 영역 필터링에서는 해당 픽셀이 윤곽선에 있는지 여부를 판단하여 필터링 함으로써 현저히 줄일 수 있다. 본 발명에 따른 공간 영역 필터링은 윤곽선 모양에 따라 필터에 사용할 마스크 모양을 달리하므로 아티팩트를 최소화하고 마스크를 고정화할 때 잡음 제거 효과가 뛰어나다.

이하에서는, 첨부 도면 도1 내지 도4를 참조하여 본 발명에 따른 모스키토 노이즈 제거 기술을 상세히 설명한다. 이하의 상세한 설명에서 설명하는 모스키토 노이즈 제거 기술은 기존에 당업계에서 사용하고 있는 엠펙(MPEG; moving picture engineer group) 규격의 압축 영상을 복호화한 후 화면에 전사하기 전 단계에 적용함으로써 그 효과를 기대할 수 있으며, 본 발명에 따른 모스키토 노이즈 기술은 MPEG 복호화 칩에 내장하거나 스탠드 얼론 방식으로 반도체 칩으로 구현할 수 있다. 물론, 본 발명에 따른 모스키토 노이즈 제거 기술은 마이크로프로세서가 소프트웨어적으로 처리하여 복호화 영상 복원한 후에 처리할 수도 있다.

본 발명은 압축 영상 데이터를 복호화한 후 시영역 필터링을 하고 이어서 공간 영역 필터링을 수행함을 특징으로 한다. 도1은 본 발명에 따라 시간 영역 필터링을 수행하는 일처리 흐름도이다. 우선, 필터링을 하고자 하는 현재의 영상 프레임('기준 프레임')을 기준으로 해서 이전의 s 개의 프레임과 이후 s 개의 프레임을 영상 데이터 저장 공간으로부터 액세스하여 가져와서, 프레임을 구성하는 m x n의 픽셀 각각에 대해 물체의 움직임이 있는지 여부를 판단한다(단계 S100).

본 발명의 양호한 실시예로서, s = 2, 즉 기준 프레임으로부터 이전 2개의 프레임과 이후 2개의 프레임 픽셀 데이터를 가져와서 모두 5개 (2s + 1 = 2 x 2 + 1)의 프레임을 이하에서 설명하는 시공간 필터링 방법으로 처리할 수 있다. 여기서, 픽셀 데이터란 픽셀의 RGB 계조(level of brightness)를 나타내는 값을 의미하는 것임은 이미 설명한 바 있다.

본 발명에 있어서 물체의 움직임이 있는지 여부를 판단하는 방법은 다음과 같다. 위의 2s + 1 개의 프레임에 대해서, 판단하고자하는 대상 픽셀을 중앙에 두고 가로세로 u x u (u ≤ m, n) 크기의 정방형 마스크 안에 들어오는 픽셀에 대한 픽셀 데이터의 평균값을 취한다(단계 S110).

임의 프레임 (이전 s 개의 프레임과 이후 s 개의 프레임 중의 어느 하나)에 있어서, 대상 픽셀의 마스크 내의 픽셀 데이터 값의 평균값과 기준 프레임에 있어서 대상 픽셀의 마스크 내 픽셀 데이터 값의 평균값의 차이가 선정된 임계값(threshold)을 넘는 경우, 본 발명은 움직임이 있는 것으로 판단한다(단계 S120). 예를 들어, 기준 프레임의 계조 레벨 평균값이 1 ~ 256 레벨 중 124 레벨인데, 바로 전의 프레임의 대상 픽셀의 마스크 내 픽셀 평균값이 250이라 할 때에, 계조 레벨의 차이는 126이며, 만일 임계값이 36이라면 본 발명에 따르면 물체의 움직임이 있는 것으로 판단하고, 시간 영역 필터링 시에 해달 프레임을 제거한다.

이때에, 본 발명의 바람직한 실시예로서 RGB 중 어느 하나라도 픽셀 데이터값의 평균값이 임계값을 넘을 경우 움직임이 있는 것으로 판단할 수 있다(단계 S130). 본 발명의 양호한 실시예로서, 대상 픽셀을 중앙에 두고 16 x 16 (u = 16) 픽셀을 취하여 픽셀 평균값을 취할 수 있다(단계 S140). 이상과 같은 방식으로, 특정 픽셀에 대하여 움직임이 있는지 여부를 판단한 후 움직임이 있는 프레임은 삽입하지 않고 제거함으로써, 기준 프레임에 대해 시영역 필터링을 수행하기 위한 프레임의 개수를 최소 1개에서 최대 2s + 1 개까지(s = 2 인 경우 5개까지) 가변적으로 조절하여 아티팩트 노이즈를 최소화하면서 필터 효과를 극대화할 수 있다.

기준 프레임의 픽셀에 대해 RGB 픽셀값을 이전 이후 모두 (2s+1)개의 픽셀값의 평균값을 가지고 필터링을 하는데, 합산하게 되는 항은 움직임이 있는가 여부에 따라 최소 1개에서 최대 (2s+1)개를 평균하게 된다.

이상과 같이, 시간 영역의 필터링이 완료되면 이하에서 설명하는 바와 같이 공간 영역에서의 필터링이 수행된다.

도2는 본 발명에 따라 공간 영역 필터링을 수행하는 방법을 나타낸 일처리 흐름도이다. 본 발명에 따른 공간 영역 필터링 방법은 특정 픽셀이 물체의 윤곽에 해당하는지 여부를 판단하며, 더욱이 어떤 형태의 윤곽 인지를 판단하여 필터링한다. 이하에서는, 본 발명의 사상을 이해하기 쉽게 설명하기 위하여 8개의 필터 마스크를 사용하여 특정 픽셀이 물체의 윤곽 경계에 놓여 있는지 여부를 판단하는 방법을 설명하지만 반드시 이에 국한할 필요는 없다.

도3은 본 발명의 양호한 실시예에 따라 해당 픽셀이 물체의 윤곽 경계에 놓여 있는지 여부를 판단하기 위하여 사용하는 필터 마스크 세트를 나타낸 도면이다. 특정 픽셀이 물체의 윤곽 경계에 놓여 있는지를 판단하기 위하여, 도3에 도시한 필터 마스크를 특정 셀 위에 올려놓고 순차적으로 실시한다.

이때에, 특정 필터 마스크를 가지고 아래에서 설명하는 방식으로 테스트를 한 결과 윤곽에 있는 것으로 판단되면 이후의 필터 마스크 테스트는 진행할 필요가 없이 중단된다. 예를 들어 5 x 5 (p x p) 크기의 필터 마스크라면 필터 마스크의 정중앙의 가로세로 세번째 셀을 해당 셀에 포개어 올려놓고 이하에서 설명하는 연산을 수행한다. 즉, 도3의 첫번째 필터 마스크(12)를 해당 픽셀 위에 포개어 놓고 섀도우된 부위(12a)와 밝은 부위(12b)에 해당된 픽셀들의 픽셀값(RGB의 계조)의 평균값을 각각 계산하고 섀도우 부위(12a)와 밝은 부위(12b) 사이의 계조 평균값의 차이가 임계값보다 큰지 여부를 판단한다.

이때에, 픽셀 평균값이 임계값보다 큰 경우에는 해당 픽셀의 윤곽의 경계에 있는 것으로 판단하고, 그렇지 않은 경우는 다음 단계의 필터 마스크를 사용하여 윤곽 여부를 판단한다. 즉, 도3에 예시한 8개의 필터 마스크를 순차적으로 해당 픽셀 위에 포개어 올려놓고 분할된 두 영역(섀도우 영역과 밝은 영역)에 대해 RGB 픽셀 평균값의 차이를 계산하여 미리 정한 임계값과 비교하여, 그 차이가 작은 경우에는 다음 필터 마스크로 이전하여 반복 연산을 수행하고, 그 차이가 큰 경우에는 연산을 중단하고 해당 픽셀이 해당 필터 마스크에 대응된 형태의 윤곽에 있다고 판단하다.

다시, 도2를 참조하여 본 발명에 따른 공간 영역 필터링 방법을 상세히 설명한다. 우선, 본 발명에 따른 공간 영역 필터링을 수행하기 위하여 미리 정해진 필터 마스크 세트가 필요하다. 도3에는 양호한 실시예에 따라 5 x 5 크기의 필터 마스크 8개가 도시되어 있으며, 각각 제1 필터 마스크(12)와 제2 필터 마스크(13)는 해당 픽셀을 정중앙 셀에 위치시켰을 때에 좌우로 5 x 2 와 5 x 3의 크기의 두 개 영역을 양분하고 있다.

편의상, 위 두개의 양분된 영역을 각각 제1 영역(12a, 13a; 섀도우 영역)(12b, 13b; 밝은 영역)이라 부르기로 한다. 즉, 제1 영역(섀도우 영역)에 속한 픽셀들과 제2 영역(밝은 영역)에 속한 픽셀들에 대해 RGB 픽셀 값들의 평균을 취해서(단계 S200), 그들의 차이가 임계값보다 큰지 여부를 판단한다(단계 S210).

만일, 제1 영역의 픽셀들의 RGB 계조 평균값과 제2 영역의 픽셀들의 RGB 계조 평균값과의 차이가 임계값 이상이 되는 경우, 이것은 해당 픽셀이 물체의 윤곽 에 위치하고 있음을 암시하는 것이며 도4에 예시한 대응 에지 마스크를 취해서 에지 마스크 내의 픽셀에 대해 중앙값(median)을 취해 필터링한다(단계 S240).

만일, 단계 S210에서 그 차이가 임계값보다 작은 경우에는 물체의 윤곽에 있지 않음을 의미하므로, 도3에 도시한 필터 마스크 중 다음 필터 마스크로 순차적으로 위의 과정을 반복한다. 즉, 제i 번째 필터 마스크에서 제i+1 번째 필터 마스크를 이용해서(단계 S230) 픽셀 평균값을 연산한다. 이때에, 준비된 필터 마스크 q개 모두를 사용해서 제1 영역과 제2 영역 사이의 픽셀값과 그 평균값을 비교한 결과 임계값 보다 크지 않다면(단계 S220), 해당 픽셀은 윤곽에 위치하고 있지 않음을 의미하므로 p x p 전체 내의 픽셀에 대해 중앙값을 취한다(단계 S250).

도3에 도시한 필터 마스크(12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19)는 p x p (p = 2r+1, r = 정수)크기를 지니고 있으며(일 실시예로 5 x 5를 예시), 중앙 셀(r + 1, r + 1)을 포함하여 수직으로, 수평 또는 대각선 셀들을 경계로 하여 두 영역으로 양분한다.

도4는 본 발명의 양호한 실시예로서 에지 마스크를 나타낸 도면이다. 도4를 참조하면, 에지 마스크(20)는 도3의 필터 마스크(12, 13)를 가지고 윤곽 여부 판단 결과 윤곽으로 판단되었을 때에 단계 S240에서 사용되는 에지 마스크이다. 즉, 에지 마스크(21)는 필터 마스크(16, 17)에 대응되고, 에지 마스크(22)는 필터 마스크(15, 18)에 대응되고, 에지 마스크(23)는 필터 마스크(14, 19)에 각각 대응된다. 또한, 에지 마스크(24)는 단계 S250에 해당하는 것으로 해당 픽셀이 윤곽에 위치하지 않는 경우이다.

전술한 내용은 후술할 발명의 특허 청구 범위를 보다 잘 이해할 수 있도록 본 발명의 특징과 기술적 장점을 다소 폭넓게 개설하였다. 본 발명의 특허 청구 범위를 구성하는 부가적인 특징과 장점들이 이하에서 상술 될 것이다. 개시된 본 발명의 개념과 특정 실시예는 본 발명과 유사 목적을 수행하기 위한 다른 구조의 설계나 수정의 기본으로서 즉시 사용될 수 있음이 당해 기술 분야의 숙련된 사람들에 의해 인식되어야 한다.

또한, 본 발명에서 개시된 발명 개념과 실시예가 본 발명의 동일 목적을 수행하기 위하여 다른 구조로 수정하거나 설계하기 위한 기초로서 당해 기술 분야의 숙련된 사람들에 의해 사용되어 질 수 있을 것이다. 또한, 당해 기술 분야의 숙련된 사람에 의한 그와 같은 수정 또는 변경된 등가 구조는 특허 청구 범위에서 기술한 발명의 사상이나 범위를 벗어나지 않는 한도 내에서 다양한 진화, 치환 및 변경이 가능하다.

본 발명은 시간 영역 필터(temporal filter)와 공간 영역 필터(spacial filter) 방식을 사용하여 모스키토 노이즈를 제거하되, 제거 과정에서 블러링 아티팩트 발생을 방지하기 위하여, 모스키토 노이즈의 정도와 물체의 움직임 정보 및 경계 윤곽 정보를 바탕으로 연산하는 적응 필터를 사용함으로써 아티팩트를 현저히 줄이고 잡음 제거 효과는 증대시킨 모스키토 제거 기술을 제공한다. 더욱이, 본 발명은 모스키토 노이즈 제거를 위하여 시간 영역 필터와 공간 영역 필터를 사용하며 이들 필터들을 압축 복원된 영상에 적용하여 후처리 하므로, 기존의 MPEG 시스 템에 바로 적용할 수 있다.

도1은 본 발명에 따라 시간 영역 필터링을 수행하는 일처리 흐름도를 나타낸 도면.

도2는 본 발명에 따라 공간 영역 필터링을 수행하는 방법을 나타낸 일처리 흐름도를 나타낸 도면.

도3은 본 발명의 양호한 실시예에 따른 필터 마스크 세트를 나타낸 도면.

도4는 본 발명의 양호한 실시예에 따른 에지 마스크를 나타낸 도면.

Claims (4)

1. m x n 크기의 픽셀로 프레임을 구성하는 영상 데이터에 대해 시간 영역 필터링과 공간 영역 필터링을 수행하는 모스키토 노이즈 제거 방법에 있어서, 상기 시간 영역 필터링은

   (a) 필터링을 하고자하는 현재의 프레임(이하, "기준 프레임"이라 칭함) 영상 데이터와, 기준 프레임 이전 s 개의 프레임 영상 데이터 및 기준 프레임 이후 s 개의 프레임 영상 데이터를 액세스하는 단계; 및

   (b) 상기 기준 프레임 이전 이후 프레임 모두 2s 개의 프레임에 대해, 프레임을 구성하는 m x n 개의 픽셀 중에서 필터링을 하고자 하는 기준 프레임의 픽셀(이하, "대상 픽셀"이라 칭함)과 동일 위치의 픽셀이 물체의 움직임에 해당하는 픽셀인지 여부를 판단하고, 상기 2s개의 프레임 중에서 물제의 움직임에 해당하지 않는 프레임만을 취사선택하여, 상기 기준 프레임 및 상기 2s 개 프레임 중 선택된 프레임에 대해 대상 픽셀과 동일한 위치에 있는 픽셀들의 픽셀값 평균을 계산하여 상기 기준 프레임의 대상 픽셀의 픽셀 값으로 하는 단계

   로 구성되고, 상기 공간 영역 필터링은

   (c) 중앙 셀을 지나는 선분 상의 픽셀들을 경계로 하여 제1 영역과 제2 영역으로 구분하는 가로 세로 p x p (p는 홀수, p ≤ m, n))인 정방형의 필터 마스크 q 개 중 제i번째 필터 마스크(i = 1, 2, ....., q)의 중앙 셀을 상기 대상 픽셀에 정렬하고, 상기 제1 영역의 픽셀값 평균과 상기 제2 영역의 픽셀값 평균의 차이를 임 계값과 대소 비교를 하는 단계; 및

   (d) 상기 단계(c)의 평균 차이가 임계값보다 큰 경우 상기 대상 픽셀이 물체의 경계 윤곽에 있는 것으로 판단하고 상기 단계(c)에서 사용한 필터 마스크(제i번째 필터 마스크)에 대응한 에지 마스크의 중앙 셀 위에 상기 대상 픽셀을 정렬하고 상기 에지 마스크 내의 픽셀들에 대해 픽셀값의 중앙값을 취하여 상기 대상 픽셀의 픽셀값으로 하고, 상기 단계(c)의 평균 차이가 임계값보다 작은 경우 제(i+1)번째 필터 마스크에 대해 상기 단계(c)의 연산을 반복 수행하되 i = q 인 경우 상기 대상 픽셀이 물체의 경계 윤곽에 있지 않은 것으로 판단하고 p x p 필터 마스크 전체 내의 픽셀들에 대해 픽셀값의 중앙값을 취하여 상기 대상 픽셀의 픽셀값으로 하는 단계

   를 포함하는 모스키토 노이즈 제거 방법.
2. 제1항에 있어서, 상기 단계 (b)는

   (b1) 상기 기준 프레임 및 이전 이후 프레임 모두 (2s + 1) 개의 프레임에 대해, 가로 세로 u x u (u ≤ m, n) 크기의 정방형 마스크를, 프레임을 구성하는 m x n 개의 픽셀 중에서 필터링을 하고자 하는 픽셀(이하, "대상 픽셀"이라 칭함)이 중앙에 위치하도록 상기 대상 픽셀 위에 정렬하고, 상기 u x u 크기의 정방형 마스크 내에 들어오는 u x u 개의 픽셀의 픽셀값의 평균값(이하, "제1 평균값"이라 칭함)을 연산하는 단계;

   (b2) 상기 기준 프레임의 이전 s 개 프레임 및 이후 s 개 프레임의 제1 평균 값 2s 개 모두에 대해 상기 기준 프레임의 제1 평균값 사이의 차이 2s 개를 계산하는 단계; 및

   (b3) 상기 제1 평균값 차이가 선정된 임계값 이하인 해당 프레임들과 상기 기준 프레임에 대해서, 상기 대상 픽셀과 동일한 위치에 있는 픽셀들의 픽셀값 평균을 계산하여 상기 대상 픽셀의 픽셀값으로 하는 단계

   를 포함하는 모스키토 노이즈 제거 방법.
3. 제1항에 있어서, 상기 단계 (c)의 필터 마스크를 제1 영역과 제2 영역으로 구분하는 경계 윤곽은 상기 필터 마스크의 중앙 셀을 포함한 수직선, 수평선 또는 대가선 상의 셀로 구성됨을 특징으로 하는 모스키토 노이즈 제거 방법.
4. 제1항 또는 제2항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 픽셀의 평균값은 픽셀의 계조의 평균값인 것을 특징으로 하는 모스키토 노이즈 제거 방법.

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