KR20090125950A - 영상 노이즈 제거 장치 및 방법 - Google Patents

영상 노이즈 제거 장치 및 방법 Download PDF

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KR20090125950A KR1020080052043A KR20080052043A KR20090125950A KR 20090125950 A KR20090125950 A KR 20090125950A KR 1020080052043 A KR1020080052043 A KR 1020080052043A KR 20080052043 A KR20080052043 A KR 20080052043A KR 20090125950 A KR20090125950 A KR 20090125950A
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Abstract

본 발명은 영상 노이즈 제거 장치 및 방법에 관한 것으로, 입력 영상 신호에 대해 소정 시간 간격으로 지연시킨 영상 지연 신호의 배열을 출력하는 신호 지연부; 상기 입력 영상 신호와 영상 지연 신호 간의 화소 차이값을 계산하고, 상기 계산된 화소 차이값을 근거하여 비선형 함수에 의해 상기 화소 차이값에 적용하는 가중치를 구하는 화소차 계산부; 상기 입력 영상 신호를 주파수 영역 신호로 변환하여 변환된 주파수 영역 신호로부터 주파수 별 가중치를 계산하고 신호대 잡음비의 파라메타를 출력하는 SNR 측정부; 및 상기 화소차 계산부로부터 구한 가중치의 범위를 상기 SNR 측정부로부터 출력되는 신호대 잡음비의 가중치에 적응시켜 최종 화소 값에 부여되어 노이즈를 제거하는 가중치를 생성하는 화소차 가중치 생성부를 포함하며, SNR 파라메타를 통해서 실제 화소 차이값에 적용될 가중치의 최대값을 제한하고, SNR 파라메타에 따른 최종 픽셀 보상값이 다이나믹하게 적용되어 영상의 래깅(lagging) 증상을 줄이고 고주파의 영상화면을 더욱 뚜렷하게 표현하는 효과를 제공한다.
영상 신호, 노이즈, 화소 차, SNR

Description

영상 노이즈 제거 장치 및 방법{Apparatus and method for image noise reduction}
본 발명은 영상 노이즈 제거 장치 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 노이즈에 의한 디스플레이 장치의 화질 열화를 줄이는 다이나믹 노이즈 제거 장치 및 방법에 관한 것이다.
최근 디스플레이의 화질을 개선하기 위하여 여러가지 신호 처리 방식이 개발, 적용되고 있다. 그리고, 통상의 디스플레이 장치에는 원치 않는 노이즈가 존재하는 것이 일반적인데, 이로 인한 화질 열화 때문에 이를 줄이기 위한 노이즈 감쇄 알고리즘 연구 개발도 진행되고 있다. 최근에는 영상 신호 처리를 디지털 방식으로 처리하고 있기 때문에 노이즈에 의한 영상 신호 열화는 많이 개선되었지만, 디스플레이 장치의 화면 크기가 대형화됨에 따라 잡음 신호, 블러링(blurring), 입력 영상 신호의 신호 대역 제한에 의한 해상도 저하 등의 문제가 발생한다.
특히, 기존의 노이즈 제거 알고리즘은 SNR이 높은 신호에 대해서 영상의 움직임이 고려되어지나, SNR이 낮은 신호에 대해선 영상의 움직임이 고려되어 지는 부분이 적어서, 출력 영상에 래깅(lagging) 증상이 나타나거나, 화소 차에 따른 노 이즈 제거 방법은 디지털 신호 처리 후 출력 영상에 노이즈가 여전히 포함되며 고주파 영상 신호를 선명하게 표현하지 못하는 문제점이 있다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로, 두 개의 매개 변수 즉, 실제 영상의 노이즈에 대한 정보와 실제 영상의 화소 차이값을 매개 변수로 사용하여 영상 픽셀 연산에 적용한다. 따라서, 본 발명은 순수한 노이즈 예상 확률을 높여 실제 영상의 노이즈만 제거하고, 영상의 디테일(detail)한 측면을 살리 수 있으므로, 최적의 화질 구현을 제공하는데 그 목적이 있다.
상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 영상 노이즈 제거 장치는 입력 영상 신호에 대해 소정 시간 간격으로 지연시킨 영상 지연 신호의 배열을 출력하는 신호 지연부; 상기 입력 영상 신호와 영상 지연 신호 간의 화소 차이값을 계산하고, 상기 계산된 화소 차이값을 근거하여 비선형 함수에 의해 상기 화소 차이값에 적용하는 가중치를 구하는 화소차 계산부; 상기 입력 영상 신호를 주파수 영역 신호로 변환하여 변환된 주파수 영역 신호로부터 주파수 별 가중치를 계산하고 신호대 잡음비의 파라메타를 출력하는 SNR 측정부; 및 상기 화소차 계산부로부터 구한 가중치의 범위를 상기 SNR 측정부로부터 출력되는 신호대 잡음비의 가중치에 적응시켜 최종 화소 값에 부여되어 노이즈를 제거하는 가중치를 생성하는 화소차 가중치 생성부를 포함한다.
상기 입력 영상 신호와 상기 신호 지연부로부터 출력되는 영상 지연 신호의 감산 연산을 수행하는 연산부를 더 포함한다.
상기 입력 영상 신호와 상기 영상 지연 신호의 차를 입력받아 저주파 대역의 영상 신호를 필터링하는 저역통과 필터를 더 포함한다.
상기 필터링된 저주파 대역의 영상 신호를 절대값을 취하여 검출된 절대값을 화소차 계산부로 출력하는 절대값 검출부를 더 포함한다.
상기 화소차 계산부는 상기 입력 영상 신호와 영상 지연 신호 간의 화소 차이값은 영상 신호 배열에 대해 수평방향, 수직 방향, 좌대각선 방향 및 우대각선 방향의 각각의 양단에 위치된 화소 차이값을 계산하는 것을 특징으로 한다.
상기 화소차 계산부로부터 출력되는 가중치가 적용된 영상신호는
P = KYCLF + (1-K)YDLF +YCHF 이며, 이때, P: 영상신호, K: 가중치, YCLF : 입력 영상신호의 저주파 영역신호, YDLF: 영상 지연신호의 저주파 영역 신호, YCHF: 입력 영상신호의 고주파 영역신호이다.
상기 영상 신호에 적용되는 가중치는 0에서 1 사이의 크기를 갖는다.
상기 신호대 잡음비의 파라메타는 상기 신호대 잡음비의 입력값 및 비선형 함수에 의해 상기 입력값에 적용되는 신호대 잡음비의 가중치를 포함한다.
상기 SNR 측정부는 상기 입력 영상 신호를 주파수 영역 신호로 변환하는 주파수 변화부; 상기 변환된 주파수 영역 신호에 기초하여 주파수별 가중치를 계산하는 가중치 계산부; 상기 계산된 가중치를 상기 주파수 영역 신호에 부여하겨 가중 주파수 영역 신호를 계산하는 신호 계산부; 및 상기 계산된 가중 주파수 영역 신호에 기초하여 추정 잡음을 계산하고 상기 주파수 영역 신호와 추정 잡음에 기초한 신호대 잡음비의 파라메타를 출력하는 추정 잡음 계산부를 더 포함한다.
상기 화소차 가중치 생성부는 상기 화소차 계산부로부터 계산된 화소 차이값과 화소 차이 값에 적용된 가중치를 저장하는 화소차 임계값 기억부; 상기 SNR 측정부로부터 계산된 신호대 잡음비의 파라메타를 이용하여 상기 저장된 화소 차이값에 적용되는 가중치의 범위를 가산하는 SNR 가중치 가산부; 상기 저장된 화소 차이값에 적용된 가중치의 크기를 상기 신호대 잡음비의 파라메타를 기초하여 가중치 범위를 비교판단하는 비교부; 및 상기 비교판단 결과를 근거하여 상기 화소 차이값의 임계값에 적용되는 가중치의 최대값을 상기 신호대 잡음비의 가중치 범위 내에 적응시켜 최종 화소 값에 부여되어 노이즈를 제거하는 가중치를 계산하는 화소차 가중치 최대값 계산부를 더 포함한다.
상기 최종 화소 값에 부여되어 노이즈를 제거하는 가중치(K)의 범위는
Figure 112008039759904-PAT00001
인 것을 특징으로 한다.
상기 화소차 임계값 기억부는 입력 영상 신호에 의해 상기 화소 차이값과 가중치를 갱신하여 저장한다.
또한, 본 발명은 영상 노이즈 제거 방법에 있어서, 입력 영상 신호에 대해 소정 시간 간격으로 지연시킨 영상 지연 신호의 배열을 출력하는 단계; 상기 입력 영상 신호를 주파수 영역 신호로 변환하여 변환된 주파수 영역 신호로부터 주파수 별 가중치를 계산하고 신호대 잡음비의 파라메타를 출력하는 단계; 상기 입력 영상 신호와 영상 지연 신호 간의 화소 차이값을 계산하고, 상기 계산된 화소 차이값을 근거하여 비선형 함수에 의해 상기 화소 차이값에 적용하는 가중치를 계산하는 단계; 및 상기 계산된 화소 차이값에 적용하는 가중치의 범위를 상기 출력되는 신호대 잡음비의 가중치에 적응시켜 생성된 노이즈를 제거하는 가중치를 최종 화소 값에 부여하는 단계를 포함하여 이루어진다.
상기 신호대 잡음비의 파라메타를 출력하는 단계; 상기 입력 영상 신호를 주파수 영역 신호로 변환하는 단계; 상기 변환된 주파수 영역 신호에 기초하여 주파수별 가중치를 계산하는 단계; 상기 계산된 가중치를 상기 주파수 영역 신호에 부여하겨 가중 주파수 영역 신호를 계산하는 단계; 및 상기 계산된 가중 주파수 영역 신호에 기초하여 추정 잡음을 계산하고 상기 주파수 영역 신호와 추정 잡음에 기초한 신호대 잡음비의 파라메타를 출력하는 단계를 더 포함하여 이루어진다.
상기 신호대 잡음비의 파라메타는 상기 신호대 잡음비의 입력값 및 비선형 함수에 의해 상기 입력값에 적용되는 신호대 잡음비의 가중치를 포함한다.
상기 입력 영상 신호와 영상 지연 신호 간의 화소 차이값은 영상 신호 배열에 대해 수평방향, 수직 방향, 좌대각선 방향 및 우대각선 방향의 각각의 양단에 위치된 화소 차이값을 계산한다.
상기 화소 차이값에 적용하는 가중치를 계산하는 단계에서 가중치가 적용된 영상신호는 P = KYCLF + (1-K)YDLF +YCHF 이다. (P: 영상신호, K: 가중치, YCLF : 입력 영상신호의 저주파 영역신호, YDLF: 영상 지연신호의 저주파 영역 신호, YCHF: 입력 영상신호의 고주파 영역신호)
상기 영상 신호에 적용되는 가중치는 0에서 1 사이의 크기를 갖는다.
상기 노이즈를 제거하는 가중치를 최종 화소 값에 부여하는 단계는, 상기 계산된 화소 차이값과 화소 차이 값에 적용된 가중치를 저장하는 단계; 상기 출력된 신호대 잡음비의 파라메타를 이용하여 상기 저장된 화소 차이값에 적용되는 가중치의 범위를 가산하는 단계; 상기 저장된 화소 차이값에 적용된 가중치의 크기를 상기 신호대 잡음비의 파라메타를 기초하여 가중치 범위를 비교판단하는 단계; 및 상기 비교판단 결과를 근거하여 상기 화소 차이값의 임계값에 적용되는 가중치의 최대값을 상기 신호대 잡음비의 가중치 범위 내에 적응시켜 최종 화소 값에 부여되어 노이즈를 제거하는 가중치를 계산하는 단계를 더 포함하여 이루어진다.
상기 화소 차이값과 가중치는 입력 영상 신호에 의해 갱신되어 저장하는 것을 특징으로 한다.
상기 최종 화소 값에 부여되어 노이즈를 제거하는 가중치(K)의 범위는
Figure 112008039759904-PAT00002
인 것을 특징으로 한다.
본 발명은 노이즈 제거 알고리즘 적용에서 SNR 파라메타를 통해서 실제 화소 차이값에 적용되는 가중치의 최대값을 제한하고, SNR 파라메타에 따른 최종 픽셀 보상값이 다이나믹하게 적용되어 영상의 래깅(lagging) 증상을 줄이고 고주파 영상화면을 더욱 뚜렷하게 표현하는 효과를 제공한다.
또한, 본 발명은 노이즈 제거에 따른 영상의 번짐 현상(blurring) 및 선명도(Sharpness)와의 상과관계를 보다 최적화한다.
본 발명의 목적과 특징 및 장점은 첨부 도면 및 다음의 상세한 설명을 참조함으로써 더욱 쉽게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 영상 신호의 노이즈 제거 장치를 개략적으로 도시한 구성 블럭도이다. 도 2a는 본 발명에 따른 화소차에 적용된 노이즈 제거 알고리즘을 나타낸 예시도이다.
도면을 참조하면, 영상 신호의 노이즈 제거 장치는, 신호 지연부(101), 저역통과필터(102), 절대값 검출부(103), 화소차 계산부(104), 화소차 가중치 생성부(110) 및 SNR 측정부(120)를 구비한다.
신호 지연부(101)는 입력되는 영상 신호(YC)를 수평방향 및 수직 방향으로 지연 시켜 영상 지연 신호(YD) 배열을 생성한다. 여기서, 지연이라 함은 소정의 시간 간격으로 입력되는 영상 신호 즉, 화소 레벨 신호를 현재 입력되는 영상신호에 대해 한 주기 지연시키는 것을 의미하며, 화소 레벨 신호는 0 내지 255의 범위 내의 각각의 화소값을 말한다.
입력되는 영상 신호(YC)는 S1에서 신호 지연부(101)로부터 출력되는 영상 지연 신호(YD)와 감산연산이 수행된다.
저역통과 필터(102)는 S1에서 연산된 영상 신호(YC-YD)를 입력받아 영상 신호(YC-YD)의 저주파수 대역 영상 신호(YC-YD)LF 만을 통과시킨다.
절대값 검출부(103)는 저역통과 필터(102)로부터 필터링된 저주파수 대역의 영상 신호(YC-YD)LF 를 입력받아 절대값을 검출한다.
화소차 계산부(104)는 저주파수 대역의 영상 신호(YC-YD)LF의 절대값을 근거하여 현재 입력 영상 신호(YC)와 지연 영상 신호(YD) 간의 화소값의 차이를 계산한다. 특히, 화소차 계산부(104)는 현재 입력 영상 신호(YC)와 지연 영상 신호(YD)의 차이에 의해 생성된 영상 신호 배열에 대해 수평방향, 수직방향, 좌대각선 방향 및 우대각선 방향의 각각의 양단에 위치된 화소값의 차이를 계산한다. 도 2a와 같이, 계산된 화소 차이값은 임계치 값들(a,b)을 포함하여 비선형 함수에 의해 노이즈를 제거하는 가중치(K)를 구한다. 따라서, 계산된 화소 차이값을 근거하여 M1에서 가중치(K)가 부가된 영상 신호 K(YC-YD)LF를 출력한다. 이때, 화소 차이값의 임계치 값들(a,b)에 적용되어 노이즈를 제거하는 가중치(K)는 0에서 1 사이에 존재하는 값이다.
S2에서 영상신호는 S1에서 연산된 영상 신호(YC-YD)를 필터링된 저주파 대역 의 영상 신호(Yc-YD)LF와 감산 연산하여 고주파 대역의 영상신호(YC-YD)HF가 된다.
S3에서 영상신호(P1)는 화소차 계산부(104)로부터 출력되는 가중치가 부여된 영상 신호 K(YC-YD)LF와 S2에서 연산된 고주파 대역의 영상신호(YC-YD)HF를 가산연산하여 다음과 같은 수식으로 나타난다.
P1 = K(YC-YD)LF + (YC-YD)HF
S4에서 영상 신호(P2)는 신호 지연부(101)로부터 출력되는 영상 지연 신호(YD)와 S3로부터 연산된 영상신호(P1)가 더하여져 다음과 같은 수식으로 나타난다.
P2 = K(YC-YD)LF + (YC-YD)HF + YD, (YD = YDLF+YDHF)
즉, P2 = KYCLF + (1-K)YDLF +YCHF
화소차 가중치 생성부(110)는 입력 영상신호(P2)의 화소값의 차이를 근거하여 생성되는 가중치의 최대값을 SNR 파라미터를 통해 제한하고, 최종 화소 값에 적용되어 노이즈를 제거하는 가중치를 생성한다. 이는 최종 화소 값이 SNR에 따라 실제 프레임간의 픽셀 보상값이 다이나믹(dynamic)하게 보상되어 영상의 래깅(lagging) 현상을 줄이고, 고주파 영상을 더욱 뚜렷하게 표현할 수 있다.
SNR 측정부(120)는 입력되는 영상 신호를 주파수 영역 신호로 변환하여 변환된 주파수 영역 신호로부터 가중을 계산한다. 상기 주파수 영역 신호와 상기 가중이 부여된 가중 주파수 영역으로부터 구해진 추정 잡음에 기초하여 신호대 잡음비를 구하여 상기 화소차 가중치 생성부(110)로 출력하게 된다. 상기 잡음은 영상신호에 포함된 임펄스 노이즈 뿐만 아니라 가우시안의 부가적 노이즈 및 다른 외부적 요인에 의한 다양한 노이즈를 포함한다.
도 3은 본 발명에 의한 영상 노이즈 제거 장치의 SNR 측정부를 나타낸 구성블럭도이다. 도 2b는 본 발명에 따른 신호대 잡음비에 적용된 노이즈 제거 알고리즘을 나타낸 예시도이다.
주파수 변환부(121)는 입력되는 영상 신호(YC)를 주파수 영역 신호로 변환하여 출력한다.
가중치 계산부(123)는 상기 주파수 변환부(121)로부터 출력되는 변환된 주파수 영역 신호에 기초하여 가중치를 계산한다. 이때, 주파수 영역 신호에 기초하여 주파수별 신호대 잡음 비를 계산하는데, 도 2b와 같이 신호대 잡음비의 입력 값은 임계치 값들(a,b)을 포함하여 비선형 함수에 의해 노이즈를 제거하는 가중치(A)를 구하게 된다.
신호 계산부(125)는 가중치 계산부(123)에서 계산된 가중치(A)를 주파수 영역 신호에 부여하여 가중 주파수 영역 신호를 계산한다.
추정 잡음 계산부(127)는 가중 주파수 영역 신호에 기초하여 추정 잡음을 계 산하고, 상기 주파수 영역 신호와 추정 잡음에 기초한 신호대 잡음 비를 계산한다.
도 4a는 본 발명에 의한 영상 노이즈 제거 장치의 화소차 가중치 생성부를 나타낸 구성 블럭도이다. 도 4b는 본 발명의 실시 예에 따른 SNR 파라메타를 이용한 화소차 가중치의 노이즈 제거 알고리즘을 나타낸 예시도이다.
화소차 임계값 기억부(103)는 화소차 계산부(104)에서 계산된 화소 차이값과 화소 차이 값에 적용된 가중치(K)를 저장하며 입력 영상 신호에 의해 각각의 값들을 갱신하여 저장한다.
SNR 가중치 가산부(106)는 추정 잡음 계산부(127)로부터 계산된 신호대 잡음 비의 파라메타를 통해 입력 영상의 화소 차이 값에 노이즈를 제거하는 가중치(K)의 범위를 신호대 잡음비의 가중치(A)로 가산한다. 신호대 잡음비의 입력 값은 비선형 함수에 의해 임계치(a,b)에서 각각 1 또는 0의 가중치(A)를 출력하며, SNR이 작을 때는 1을, SNR이 클때는 0의 가중 계수를 출력한다.
비교부(107)는 화소차 임계값 기억부(105)에 저장된 화소 차이값과 화소 차이 값에 적용된 가중치(K)가 SNR 가중치 가산부(106)로부터 출력되는 신호대 잡음비의 파라메타를 기초하여 가중치(K)의 크기를 비교 판단한다.
화소차 가중치 최대값 계산부(108)는 비교부(107)의 판단 결과를 근거로 입력 영상의 화소 차이값의 임계값(4b,a,b)들에 적용되는 가중치(K)의 최대값을 신호대 잡음비의 가중치(A) 범위 내에서 계산한다. 도 4b와 같이, 화소차 임계값들(a,b)에 부여되어 노이즈를 제거하는 가중치(K)의 최대값은 신호대 잡음비에 따른 가중치(A)에 의해 제한되며 화소 보상 값이 결정된다. 즉, 화소 차이값에 적용 되는 가중치(K)의 범위는 다음 수식으로 나타난다.
Figure 112008039759904-PAT00003
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 영상 노이즈 제거 방법을 나타낸 순서도이다.
입력 영상에 대한 신호대 잡음비를 구한다(S501). 이때, 입력 영상 신호를 주파수 영역 신호로 변환하여, 주파수 영역 신호에 기초하여 가중을 계산한다. 계산한 가중을 상기 주파수 영역 신호에 부여하여 가중 주파수 영역 신호를 구하고, 가중 주파수 영역 신호에 기초하여 추정 잡을 구한 다음, 상기 주파수 영역 신호와 상기 추정 잡음에 기초하여 신호대 잡음비를 계산한다. 신호대 잡음비의 입력값은 비선형 함수에 의해 임계치(도 2b,a,b)에서 각각 1 또는 0의 가중치를 출력한다.
입력 영상과 지연된 영상 신호 배열에 대해 수평방향, 수직방향, 좌대각선 방향 및 우대각선 방향의 각각의 양단에 위치된 화소값의 차이를 계산한다(S503). 계산된 화소 차이값은 비선형 함수에 의해 임계치(도 2a,a,b)에서 각각 0 또는 1의 가중치를 얻는다.
계산된 SNR의 파라메타를 이용하여 화소 차이값에 부여되어 노이즈를 제거하는 가중치의 최대값을 결정한다(S505). 이때, 화소차 임계값 기억부(105)는 계산된 화소 차이값과 상기 차이값을 근거로 구하여진 가중치(K)를 저장하고, SNR 가중치 가산부(106) 및 비교부(107)로부터 신호대 잡음비의 파라메타를 기초하여 상기 저장된 화소 차이값에 적용되는 가중치(K)의 크기를 비교 판단한다. 화소차 가중치 최대값 계산부(108)에서 상기 판단 결과를 근거하여 입력영상의 화소 차이값에 적용되는 가중치(K)의 최대값의 범위를 신호대 잡음비의 가중치(A)로 제한한다.
신호대 잡음비(SNR)의 파라메타를 통한 화소 차이값에 적용되어 노이즈를 제거하는 가중치(K)의 최대값을 신호대 잡음비의 가중치(A)로 제한하여 입력 영상의 노이즈 제거 및 픽셀의 보상을 수행한다(S507).
한편, 본 발명에서 사용되는 용어(terminology)들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의 내려진 용어들로써 이는 해당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있으므로 그 정의는 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
이상의 본 발명은 상기에 기술된 실시 예들에 의해 한정되지 않고 당업자들에 의해 다양한 변형 및 변경을 가져올 수 있으며, 이는 첨부된 청구항에서 정의되는 본 발명의 취지와 범위에 포함된다.
도 1은 본 발명에 따른 영상 신호의 노이즈 제거 장치를 개략적으로 도시한 구성 블럭도.
도 2a 및 도 2b는 본 발명에 적용된 노이즈 제거 알고리즘을 나타낸 예시도.
도 3은 본 발명에 의한 영상 노이즈 제거 장치의 SNR 측정부를 나타낸 구성블럭도.
도 4a는 본 발명에 의한 영상 노이즈 제거 장치의 화소차 가중치 생성부를 나타낸 구성 블럭도.
도 4b는 본 발명의 실시 예에 따른 SNR 파라메타를 이용한 화소차 가중치의 노이즈 제거 알고리즘을 나타낸 예시도.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 영상 노이즈 제거 방법을 나타낸 순서도.
*도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명*
101. 신호 지연부 102. 저역 통과 필터
103. 절대값 검출부 104. 화소차 계산부
105. 화소차 임계값 기억부 106. SNR 가중치 가산부
107. 비교부 108. 화소차 가중치 최대값 계산부
110. 화소차 가중치 검출부 120. SNR 측정부
121. 주파수 변환부 123. 가중치 계산부
125. 신호 계산부 127. 추정 잡음 계산부

Claims (21)

  1. 입력 영상 신호에 대해 소정 시간 간격으로 지연시킨 영상 지연 신호의 배열을 출력하는 신호 지연부;
    상기 입력 영상 신호와 영상 지연 신호 간의 화소 차이값을 계산하고, 상기 계산된 화소 차이값을 근거하여 비선형 함수에 의해 상기 화소 차이값에 적용하는 가중치를 구하는 화소차 계산부;
    상기 입력 영상 신호를 주파수 영역 신호로 변환하여 변환된 주파수 영역 신호로부터 주파수 별 가중치를 계산하고 신호대 잡음비의 파라메타를 출력하는 SNR 측정부; 및
    상기 화소차 계산부로부터 구한 가중치의 범위를 상기 SNR 측정부로부터 출력되는 신호대 잡음비의 가중치에 적응시켜 최종 화소 값에 부여되어 노이즈를 제거하는 가중치를 생성하는 화소차 가중치 생성부를 포함하는 영상 노이즈 제거 장치.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 입력 영상 신호와 상기 신호 지연부로부터 출력되는 영상 지연 신호의 감산 연산을 수행하는 연산부를 더 포함하는 영상 노이즈 제거 장치.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 입력 영상 신호와 상기 영상 지연 신호의 차를 입력받아 저주파 대역의 영상 신호를 필터링하는 저역통과 필터를 더 포함하는 영상 노이즈 제거 장치.
  4. 제 3항에 있어서,
    상기 필터링된 저주파 대역의 영상 신호를 절대값을 취하여 검출된 절대값을 화소차 계산부로 출력하는 절대값 검출부를 더 포함하는 영상 노이즈 제거 장치.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 화소차 계산부는 상기 입력 영상 신호와 영상 지연 신호 간의 화소 차이값은 영상 신호 배열에 대해 수평방향, 수직 방향, 좌대각선 방향 및 우대각선 방향의 각각의 양단에 위치된 화소 차이값을 계산하는 것을 특징으로 하는 영상 노이즈 제거 장치.
  6. 제 1항에 있어서,
    상기 화소차 계산부로부터 출력되는 가중치가 적용된 영상신호는
    P = KYCLF + (1-K)YDLF +YCHF 인 것을 특징으로 하는 영상 노이즈 제거 장치.
    (P: 영상신호, K: 가중치, YCLF : 입력 영상신호의 저주파 영역신호, YDLF: 영상 지연신호의 저주파 영역 신호, YCHF: 입력 영상신호의 고주파 영역신호)
  7. 제 6항에 있어서,
    상기 영상 신호에 적용되는 가중치는 0에서 1 사이의 크기를 갖는 것을 특징으로 하는 영상 노이즈 제거 장치.
  8. 제 1항에 있어서,
    상기 신호대 잡음비의 파라메타는 상기 신호대 잡음비의 입력값 및 비선형 함수에 의해 상기 입력값에 적용되는 신호대 잡음비의 가중치를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 노이즈 제거 장치.
  9. 제 1항에 있어서,
    상기 SNR 측정부는
    상기 입력 영상 신호를 주파수 영역 신호로 변환하는 주파수 변화부;
    상기 변환된 주파수 영역 신호에 기초하여 주파수별 가중치를 계산하는 가중치 계산부;
    상기 계산된 가중치를 상기 주파수 영역 신호에 부여하겨 가중 주파수 영역 신호를 계산하는 신호 계산부; 및
    상기 계산된 가중 주파수 영역 신호에 기초하여 추정 잡음을 계산하고 상기 주파수 영역 신호와 추정 잡음에 기초한 신호대 잡음비의 파라메타를 출력하는 추정 잡음 계산부를 더 포함하는 영상 노이즈 제거 장치.
  10. 제 1항에 있어서,
    상기 화소차 가중치 생성부는
    상기 화소차 계산부로부터 계산된 화소 차이값과 화소 차이 값에 적용된 가중치를 저장하는 화소차 임계값 기억부;
    상기 SNR 측정부로부터 계산된 신호대 잡음비의 파라메타를 이용하여 상기 저장된 화소 차이값에 적용되는 가중치의 범위를 가산하는 SNR 가중치 가산부;
    상기 저장된 화소 차이값에 적용된 가중치의 크기를 상기 신호대 잡음비의 파라메타를 기초하여 가중치 범위를 비교판단하는 비교부; 및
    상기 비교판단 결과를 근거하여 상기 화소 차이값의 임계값에 적용되는 가중치의 최대값을 상기 신호대 잡음비의 가중치 범위 내에 적응시켜 최종 화소 값에 부여되어 노이즈를 제거하는 가중치를 계산하는 화소차 가중치 최대값 계산부를 더 포함하는 영상 노이즈 제거 장치.
  11. 제 1항 또는 제 10항에 있어서,
    상기 최종 화소 값에 부여되어 노이즈를 제거하는 가중치(K)의 범위는
    Figure 112008039759904-PAT00004
    인 것을 특징으로 하는 영상 노이즈 제거 장치.
  12. 제 10항에 있어서,
    상기 화소차 임계값 기억부는 입력 영상 신호에 의해 상기 화소 차이값과 가중치를 갱신하여 저장하는 것을 특징으로 하는 영상 노이즈 제거 장치.
  13. 입력 영상 신호에 대해 소정 시간 간격으로 지연시킨 영상 지연 신호의 배열을 출력하는 단계;
    상기 입력 영상 신호를 주파수 영역 신호로 변환하여 변환된 주파수 영역 신호로부터 주파수 별 가중치를 계산하고 신호대 잡음비의 파라메타를 출력하는 단계;
    상기 입력 영상 신호와 영상 지연 신호 간의 화소 차이값을 계산하고, 상기 계산된 화소 차이값을 근거하여 비선형 함수에 의해 상기 화소 차이값에 적용하는 가중치를 계산하는 단계; 및
    상기 계산된 화소 차이값에 적용하는 가중치의 범위를 상기 출력되는 신호대 잡음비의 가중치에 적응시켜 생성된 노이즈를 제거하는 가중치를 최종 화소 값에 부여하는 단계를 포함하여 이루어진 영상 노이즈 제거 방법.
  14. 제 13항에 있어서,
    상기 신호대 잡음비의 파라메타를 출력하는 단계;
    상기 입력 영상 신호를 주파수 영역 신호로 변환하는 단계;
    상기 변환된 주파수 영역 신호에 기초하여 주파수별 가중치를 계산하는 단 계;
    상기 계산된 가중치를 상기 주파수 영역 신호에 부여하겨 가중 주파수 영역 신호를 계산하는 단계; 및
    상기 계산된 가중 주파수 영역 신호에 기초하여 추정 잡음을 계산하고 상기 주파수 영역 신호와 추정 잡음에 기초한 신호대 잡음비의 파라메타를 출력하는 단계를 더 포함하여 이루어진 영상 노이즈 제거 방법.
  15. 제 14항에 있어서,
    상기 신호대 잡음비의 파라메타는 상기 신호대 잡음비의 입력값 및 비선형 함수에 의해 상기 입력값에 적용되는 신호대 잡음비의 가중치를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 노이즈 제거 방법.
  16. 제 13항에 있어서,
    상기 입력 영상 신호와 영상 지연 신호 간의 화소 차이값은 영상 신호 배열에 대해 수평방향, 수직 방향, 좌대각선 방향 및 우대각선 방향의 각각의 양단에 위치된 화소 차이값을 계산하는 것을 특징으로 하는 영상 노이즈 제거 방법.
  17. 제 13항에 있어서,
    상기 화소 차이값에 적용하는 가중치를 계산하는 단계에서 가중치가 적용된 영상신호는
    P = KYCLF + (1-K)YDLF +YCHF , (P: 영상신호, K: 가중치, YCLF : 입력 영상신호의 저주파 영역신호, YDLF: 영상 지연신호의 저주파 영역 신호, YCHF: 입력 영상신호의 고주파 영역신호)
    인 것을 특징으로 하는 영상 노이즈 제거 방법.
  18. 제 17항에 있어서,
    상기 영상 신호에 적용되는 가중치는 0에서 1 사이의 크기를 갖는 것을 특징으로 하는 영상 노이즈 제거 방법.
  19. 제 13항에 있어서,
    상기 노이즈를 제거하는 가중치를 최종 화소 값에 부여하는 단계는,
    상기 계산된 화소 차이값과 화소 차이 값에 적용된 가중치를 저장하는 단계;
    상기 출력된 신호대 잡음비의 파라메타를 이용하여 상기 저장된 화소 차이값에 적용되는 가중치의 범위를 가산하는 단계;
    상기 저장된 화소 차이값에 적용된 가중치의 크기를 상기 신호대 잡음비의 파라메타를 기초하여 가중치 범위를 비교판단하는 단계; 및
    상기 비교판단 결과를 근거하여 상기 화소 차이값의 임계값에 적용되는 가중치의 최대값을 상기 신호대 잡음비의 가중치 범위 내에 적응시켜 최종 화소 값에 부여되어 노이즈를 제거하는 가중치를 계산하는 단계를 더 포함하여 이루어진 영상 노이즈 제거 방법.
  20. 제 19항에 있어서,
    상기 화소 차이값과 가중치는 입력 영상 신호에 의해 갱신되어 저장하는 것을 특징으로 하는 영상 노이즈 제거 방법.
  21. 제 13항 또는 제 19항에 있어서,
    상기 최종 화소 값에 부여되어 노이즈를 제거하는 가중치(K)의 범위는
    Figure 112008039759904-PAT00005
    인 것을 특징으로 하는 영상 노이즈 제거 방법.
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