KR20100020068A - 움직임 추정을 이용한 잡음 제거장치 - Google Patents

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KR20100020068A
KR20100020068A KR1020080078712A KR20080078712A KR20100020068A KR 20100020068 A KR20100020068 A KR 20100020068A KR 1020080078712 A KR1020080078712 A KR 1020080078712A KR 20080078712 A KR20080078712 A KR 20080078712A KR 20100020068 A KR20100020068 A KR 20100020068A
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Abstract

본 발명은 화소별로 움직임을 추정하여 잡음을 제거하는 움직임 추정을 이용한 잡음 제거장치에 관한 것으로서 현재 프레임에서 탬플릿의 크기를 계층적으로 축소시키면서 화소들의 움직임을 추정하고, 움직임이 추정되지 않은 화소들은 2차원 공간잡음을 제거하며, 움직임이 추정된 화소들에 대해서는 움직임 벡터 값 및 코릴레이션 값으로 가중치를 계산한 후 화소들의 잡음을 보상한다.
Figure P1020080078712
움직임, 잔상잡음, 추정, 잡음제거, 움직임 벡터, 코릴레이션, 탬플릿, 계층

Description

움직임 추정을 이용한 잡음 제거장치{Apparatus for removing noise using moving estimation}
본 발명은 영상신호의 움직임을 추정하여 잡음을 제거하는 움직임 추정을 이용한 잡음 제거장치에 관한 것이다.
아날로그 영상 표시장치에서 디지털 텔레비전 수상기 등과 같은 디지털 영상 표시장치로 변천함에 따라 디지털 영상 표시장치의 화면 대형화 및 화질의 향상 등이 매우 중요한 요소로 떠오르고 있다.
화면에 표시되는 영상의 화질을 향상시키기 위해서는 영상의 샘플링 율을 증가시키거나 해상도의 증가, 선명도의 증가 및 잡음을 감소시켜야 되고, 칼라 영상의 경우에는 색감을 향상시켜야 된다.
대형 화면을 가지고 있는 디지털 영상 표시장치에서 아날로그 영상신호를 입력하여 표시할 경우에 수신되는 아날로그 영상신호의 감도 저하에 의한 잡음이나 아날로그 영상신호를 디지털 영상신호로 변환하는 과정에서 잡음이 첨가되어 화질 을 저하시키게 된다.
그러므로 상기한 잡음에 대한 인간의 지각이 특별히 완만한 신호나 배경의 밝기변화(Luminance contrast)에 민감하므로 이러한 잡음들을 효과적으로 제거함으로써 화질의 개선에 기여할 수 있다.
화질에 영향을 주는 잡음에는 시스템 전반에 걸쳐 화면에 나타나는 공간잡음과 피사체들의 움직임에 따른 시간적인 잔상잡음을 고려할 수 있다. 공간잡음의 경우에 그 동안 많은 잡음제거방법들이 개발되어 왔으나, 피사체의 움직임에 대한 잔상잡음의 제거는 그 방법이 매우 복잡하여 처리속도를 고려해야 되는 영상 표시장치에 있어서는 그 적용이 부분적일 수밖에 없었다.
최근에는 프로세서의 발달로 처리속도가 빨라짐에 따라 사람들의 요구에 응해 피사체의 움직임에 따른 잔상 잡음의 제거에 관심이 증가되고 있다.
피사체의 움직임에 따른 잔상 잡음을 제거하는 잡음 제거장치는 현재 프레임의 영상과 이전 프레임의 영상을 화소별로 비교하여 움직임을 검출하고, 검출한 움직임에 정도에 따라 가중치를 설정하며, 설정한 가중치로 IIR(Infinite Impulse Response) 필터링을 수행하여 잡음을 제거하였다.
그러나 상기한 바와 같이 움직임을 검출하여 IIR 필터링으로 잡음을 제거하는 잡음 제거장치는 시간적인 중복성이 높은 화소들에 대해서는 좋은 결과를 얻을 수 있으나 움직임이 있는 피사체의 경우에는 시간적인 중복성이 매우 적으므로 시간적인 왜곡 현상이 나타나게 된다.
그러므로 본 발명이 해결하고자 하는 과제는 IIR 필터 방식이 움직임이 있는 피사체에 대하여 성능 저하 및 움직임 그을림 현상이 발생하는 단점을 개선하기 위한 것으로서 화소단위로 피사체들의 움직임을 정확하게 추정하고, 추정한 움직임에 따라 화소별로 잡음을 제거하는 움직임 추정을 이용한 잡음 제거장치를 제공한다.
본 발명의 움직임 추정을 이용한 잡음 제거장치의 제 1 특징에 따르면, 움직임 추정과, 움직임 벡터 신뢰도 및 잡음 제거로 구성하고, 화소 단위의 움직임 추정을 통해 얻어진 움직임 정보를 이용하여 이에 대한 신뢰성을 판단하고, 그에 따라 적응적으로 움직임 보상된 시간적 잡음제거를 수행하거나 2차원 공간 필터링을 수행하게 구성된다.
본 발명의 제 2 특징에 따르면, 화소 단위로 움직임을 추정하기 위하여 계층적 움직임 추정을 수행한다. 이를 위하여 본 발명에서는 원래의 영상의 해상도를 변경하지 않고, 탬플릿의 크기 및 탐색 영역의 크기를 계층적으로 줄여가면서 화소 단위로 움직임을 추정한다.
본 발명의 제 3 특징은 계층적 움직임을 추정할 경우에 잡음이 제거된 이전 프레임의 탐색 영역 내의 화소와 현재 프레임의 탬플릿 내의 화소들의 차이 값을 구한 후 그 차이 값의 절대치의 합(Sum Absolute Difference; SAD)을 계산하고, 계산한 SAD를 미리 설정한 임계값과 비교하여 다음 움직임 추정시 시작점을 바꾸도록 한다. SAD가 임계값 이상일 경우에 원래 초기의 제자리에서 움직임 추정을 수행하게 하고, SAD가 임계값 보다 작을 경우에 이전 단계에서 찾은 움직임 벡터를 이용하여 시작점을 바꾸도록 한다.
본 발명의 제 4 특징은 매칭의 기준을 탐색 영역 내의 블록 SAD를 이용하여 움직임 벡터와 코릴레이션을 얻는 것을 특징으로 한다. 이 때 SAD 최대 값과 SAD 최소 값을 이용하여 그 차이 값이 미리 설정된 임계값 이내일 경우에 코릴레이션 및 움직임 벡터를 조정하여 잡음 제거시 효과를 나타낼 수 있게 조절한다.
본 발명의 제 5 특징에 따르면, 도 5와 같이 제안된 계층적 움직임 추정을 통해 얻어진 각 화소들에 대한 움직임 벡터와 코릴레이션 값을 이용하여 현재 위치의 화소에 대해 선택적으로 잡음 제거를 다르게 하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 제 6 특징에 따르면, 움직임 벡터가 잘 찾아진 경우 이전 프레임에서 움직임 보상된 화소를 이용하여 IIR 필터링으로 잡음을 제거한다. 새로운 프레임을 생성하는데 기여하는 두 프레임간의 기여도는 적응적으로 변화하는 가중치에 의해 결정되며 이 가중치는 정합으로부터 획득된 상관계수와 사용자가 미리 정의한 값으로부터 획득됨을 특징으로 한다.
본 발명의 제 7 특징에 따르면, 사용자가 미리 정의한 값은 0에서 1사이 값을 갖는 것으로서 0에 가까울수록 이전 프레임의 비중이 커지게 되고 1에 가까울 수록 현재 프레임의 비중이 커지게 된다. 여기서 비중이 커지는 것은 절대적인 값 이 아니고 적응적으로 변화하는 가중치에 대해서 시스템에 따라 직류 바이어스되는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 제 8 특징에 따르면, 만약 각 화소에 대한 움직임 벡터가 여러 가지 이유로 해서 추정되지 않을 경우에 상관계수를 0 또는 0에 가까운 값을 갖게된다. 이 상관계수를 이용하여 가중치를 결정되게 되므로 가중치 또한 0 값을 갖게되고 이것은 현재 프레임의 화소값이 그대로 반영된다는 것을 의미한다. 이 경우에 현재 프레임의 화소만을 이용하여 2차원 공간필터링을 수행함을 특징으로 한다. 이 때 이용하는 화소는 휘도신호만을 공간 필터링하며 칼라에 대해서는 공간필터링을 하지 않는다.
본 발명의 제 9 특징에 따르면, 잡음을 보상한 이전 프레임의 화소의 색차신호의 값과 현재 프레임의 화소의 색차신호의 값이 서로 동일한 사분면에 위치하는지의 여부를 판단하고, 동일한 사분면에 위치할 경우에 상기 가중치에 따라 상기 색차신호를 보상하며, 서로 상이한 사분면에 위치할 경우에 현재 프레임의 화소의 색차신호의 값을 그대로 갖도록 한다.
그러므로 본 발명의 움직임 추정을 이용한 잡음 제거장치는 현재 프레임을 복수의 화소들로 이루어지는 탬플릿으로 분할하고, 움직임이 보상된 이전 프레임에서 상기 탬플릿의 움직임을 추정할 탐색영역을 설정하며, 상기 탬플릿을 상기 탐색 영역에서 이동시키면서 화소들의 움직임을 추정하여 움직임 벡터 값 및 코릴레이션 값을 추출하는 계층적 움직임 추정부와, 상기 계층적 움직임 추정부가 움직임 추정 을 실패한 화소들의 공간잡음을 제거하는 공간잡음 제거부와, 상기 계층적 움직임 추정부가 움직임을 추정한 화소들의 움직임 벡터 값 및 코릴레이션 값으로 잡음을 보상할 가중치를 계산하는 가중치 계산부와, 상기 가중치 계산부가 계산한 가중치와, 상기 움직임 벡터 값과, 상기 움직임이 보상된 이전 프레임의 화소신호와 현재 프레임의 화소신호를 이용하여 화소의 잡음을 보상하는 잡음 보상부를 포함하여 구성됨을 특징으로 한다.
상기 계층적 움직임 추정부는 상기 탬플릿의 크기를 계층적으로 축소시키면서 화소들의 움직임을 추정하는 것을 특징으로 한다.
또한 상기 계층적 움직임 추정부는 상기 화소들의 움직임을 추정한 후 움직임을 추정한 화소들의 해당 탬플릿을 해당 탐색 영역에 위치시킨 각각의 위치에서의 SAD(Sum Absolute Difference)를 추출하고, 추출한 최대 값의 SAD에서 최소 값의 SAD를 감산한 값과 최소 SAD의 값이 모두 미리 설정된 임계값 이하일 경우에 해당 화소의 코릴레이션 값을 0으로 변환하는 것을 특징으로 한다.
또한 상기 계층적 움직임 추정부는 상기 탬플릿을 상기 탐색영역의 중앙부부터 나선형(spiral)으로 위치시키면서 움직임을 추정하는 것을 특징으로 한다.
상기 공간잡음 제거부는 2차원 공간 필터링을 수행하여 공간잡음을 제거하는 것을 특징으로 한다.
상기 가중치 계산부는 하기의 수학식 3에 따라 상관계수를 계산하고, 계산한 상관계수에서 사용자가 미리 정의한 값을 감산하여 가중치를 계산하는 것을 특징으로 한다.
수학식 3
Figure 112008057508579-PAT00001
상기 잡음 보상부는 하기의 수학식 5에 따라 IIR(Infinite Impulse Response) 필터링을 수행하여 잡음을 보상하는 것을 특징으로 하는 움직임 추정을 이용한 잡음 제거장치.
수학식 5
Figure 112008057508579-PAT00002
여기서, G(t)는 잡음이 보상된 현재 프레임의 화소이고, α는 가중치이며,
Figure 112008057508579-PAT00003
는 잡음이 보상된 현재 프레임의 화소로서
Figure 112008057508579-PAT00004
는 움직임 벡터 값이며, F(t)는 잡음이 보상되지 않음 이전 프레임의 화소이다.
상기 계층적 움직임 추정부와 상기 가중치 계산부 및 공간잡음 제거부의 사이에 상기 계층적 움직임 추정부가 화소의 움직임을 추정하였는지의 여부를 판단하여 상기 가중치 계산부 및 상기 공간잡음 제거부를 선택적으로 동작시키는 움직임 추정 판단부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한 본 발명은 상기 공간잡음 제거부에서 출력되는 화소와 상기 잡음 보상부에서 출력되는 화소를 결합시키는 화소 결합부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
그리고 상기 잡음 보상부와 상기 화소 결합부의 사이에 상기 가중치 계산부가 계산한 가중치에 따라 색차신호를 보상하는 칼라 보상부를 더 포함하는 것을 특 징으로 한다.
상기 칼라 보상부는 색차신호 Cr 및 Cb의 중심값을 중심으로 XY 평면을 형성하고, 이전 프레임의 화소의 색차신호 Cb 및 Cr의 값과, 이전 프레임의 화소의 움직임이 추정된 현재 프레임의 화소의 색차신호 Cb 및 Cr의 값이 동일 사분면에 위치할 경우에 상기 가중치에 따라 색차신호 Cb 및 Cr을 보상하고, 상호간에 다른 사분면에 위치할 경우에 현재 프레임의 화소의 색차신호 Cb 및 Cr의 값을 그대로 설정하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 잡음 제거장치는 계층적으로 탬플릿의 크기를 축소시키면서 화소들의 움직임을 정확히 추정하고, 움직임이 추정되지 않은 화소들에 대해서는 2차원 공간 필터링을 수행하여 공간잡음을 제거한다. 그리고 움직임이 추정된 화소들에 대해서는 추정된 움직임에 따른 움직임 벡터 값 및 코릴레이션 값을 이용하여 가중치를 계산하고, 계산한 가중치에 따라 IIR(Infinite Impulse Response) 필터링을 수행한다. 또한 IIF 필터링된 화소들의 색차신호의 값을 이용하여 칼라를 보상한다.
그러므로 움직임이 있는 화소는 물론 움직임이 없는 화소들의 잡음을 정확하게 제거하여 시간적인 왜곡현상을 방지한다.
이하의 상세한 설명은 예시에 지나지 않으며, 본 발명의 실시 예를 도시한 것에 불과하다. 또한 본 발명의 원리와 개념은 가장 유용하고, 쉽게 설명할 목적으로 제공된다.
따라서, 본 발명의 기본 이해를 위한 필요 이상의 자세한 구조를 제공하고자 하지 않았음은 물론 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 실체에서 실시될 수 있는 여러 가지의 형태들을 도면을 통해 예시한다.
도 1은 일반적인 잡음 제거장치의 구성을 보인 블록도이다. 여기서, 부호 100은 움직임 검출부이다. 상기 움직임 검출부(100)는 입력되는 현재 프레임의 영상신호 F(t)와 잡음이 제거된 이전 프레임의 영상신호 G(t-1)를 입력하여 피사체의 움직임을 검출하고, 검출한 움직임에 따른 가중치 α를 생성한다.
상기 가중치 α는 움직임이 없을 경우에 1에 가깝고, 움직임이 증가할 경우에 0에 가까운 값을 갖는다.
상기 움직임 검출부(100)가 생성한 가중치 α는 IIR(Infinite Impulse Response) 필터(102)로 입력된다.
그러면, IIR 필터(102)는 수학식 1과 같이 상기 가중치 α와, 상기 현재 프레임의 영상신호 F(t)와 잡음이 제거된 이전 프레임의 영상신호 G(t-1)를 이용하여 잡음이 제거된 현재 프레임의 영상신호 G(t)를 생성한다.
G(t)= αG(t-1) + (1-α)F(t)
그러나 상기한 바와 같이 움직임을 추정하여 잡음을 제거하는 잡음 제거장치는 시간적인 중복성이 높은 화소들에 대해서는 좋은 결과를 얻을 수 있으나 움직임이 있는 피사체의 경우에는 시간적인 중복성이 매우 적으므로 오히려 좋지 않은 결과를 얻을 수 있다. 또한 영상 내의 다양한 국부적인 변화들에 따라서 가중치 α를 적응적으로 조절하는 것이 어려우므로 잘못된 처리 결과로 인한 시간적인 왜곡 현상이 나타나게 된다.
도 2는 본 발명의 움직임 추정을 이용한 잡음 제거장치의 바람직한 실시 예의 구성을 보인 블록도이다.
여기서, 부호 200은 계층적 움직임 추정부이다. 상기 계층적 움직임 추정부(200)는 입력되는 현재 프레임의 영상신호 F(t)와 잡음이 제거된 이전 프레임의 영상신호 G(t-1)를 이용하여 화소별로 움직임 벡터 값 및 코릴레이션 값을 추정한다.
상기 움직임 벡터 값 및 코릴레이션 값의 추정은 상기 계층적 움직임 추정부(200)가 도 3a에 도시된 바와 같이 입력되는 현재 프레임의 영상신호 F(t)에서 소정 크기의 화소들로 이루어지는 제 1 탬플릿을 설정한다(S300). 예를 들면, 도 4a에 도시된 바와 같이 입력되는 현재 프레임에서 8×8개의 화소들로 이루어지는 제 1 탬플릿(400)을 생성한다.
그리고 상기 계층적 움직임 추정부(200)는 입력되는 잡음이 제거된 이전 프 레임의 영상신호 G(t-1)에서 도 4b에 도시된 바와 같이 상기 제 1 탬플릿(400)의 위치를 기준으로 하여 소정 크기의 화소들로 이루어지는 제 1 탐색 영역(402)을 설정한다(S302). 예를 들면, 상기 제 1 탬플릿(400)의 위치가 중심에 위치되고 16×16개의 화소들로 이루어지는 제 1 탐색 영역(402)을 생성한다.
여기서, 상기 생성하는 제 1 탐색 영역(402)의 크기는 예를 들면, 수학식 2에 따른다.
SWH - PBH = SWW - PBH = 2N
여기서, SWH는 제 1 탐색 영역(402)의 높이이고, PBH는 제 1 탬플릿(400)의 높이이며, SWW는 제 1 탐색 영역의 폭이며, PBH는 제 1 탬플릿(400)의 폭이며, N은 자연수이다.
상기 제 1 탬플릿(400) 및 제 1 탐색 영역(402)이 생성되면, 계층적 움직임 추정부(200)는 상기 제 1 탬플릿(400)을 상기 제 1 탐색 영역(402)의 중앙에 위치시키고(S304), 해당 위치에서의 움직임 벡터 값과 코릴레이션 값을 추출한다(S306).
그리고 상기 계층적 움직임 추정부(200)는 상기 제 1 탬플릿(400)을 이동시켜 상기 제 1 탐색 영역(402) 전체에서 탐색이 완료되었는지의 여부를 판단한다(S308). 상기 판단 결과 탐색이 완료되지 않았을 경우에 상기 계층적 움직임 추정부(200)는 제 1 탬플릿(400)을 이동시키고(S310), 상기 단계(S306)로 복귀하여 피사체들의 움직임에 따른 움직임 벡터 값과 코릴레이션 값을 추출한 후 제 1 탐색 영역(402) 전체에서 탐색이 완료되었는지의 여부를 판단하는 동작을 반복 수행한다.
여기서, 상기 제 1 탬플릿(400)의 이동은 제 1 탐색 영역(402)의 중앙으로부터 제 1 탬플릿(400)을 나선형(spiral)으로 회전시키면서 이동시켜 탐색하도록 하는 것이 바람직하다.
그리고 상기 제 1 탬플릿(400)을 상기 제 1 탐색 영역(402) 전체에서 이동시키면서 움직임 벡터 값 및 코릴레이션 값의 추출이 완료되면, 상기 계층적 움직임 추정부(200)는 추출한 움직임 벡터 값 및 코릴레이션 값에서 최적의 움직임 벡터 값 및 코릴레이션 값을 추출한다(S312). 즉, 상기 계층적 움직임 추정부(200)는 코릴레이션 값이 가장 큰 값과, 코릴레이션 값이 가장 큰 값을 가질 때의 움직임 벡터 값을 최적의 움직임 벡터 값 및 코릴레이션 값으로 추출한다.
그리고 상기 계층적 움직임 추정부(200)는 상기 추출한 최적의 코릴레이션 값이 미리 설정된 제 1 설정 값 이상인지의 여부를 판단한다(S314).
상기 판단 결과 추출한 최적의 코릴레이션 값이 미리 설정된 제 1 설정 값 이상일 경우에 피사체의 움직임을 어느 정도 정확하게 추정한 것으로서 상기 계층적 움직임 추정부(200)는 도 3b에 도시된 바와 같이 제 1 탬플릿(400)을 분할하여 제 2 탬플릿을 생성한다(S316). 예를 들면, 도 4a에 도시된 바와 같이 상기 계층적 움직임 추정부(200)는 8×8개의 화소로 이루어지는 제 1 탬플릿(400)을 분할하여 4×4개의 화소들로 이루어지는 4개의 제 2 탬플릿(404)을 생성한다.
상기 제 2 탬플릿(404)이 생성되면, 상기 계층적 움직임 추정부(200)는 상기 생성한 복수의 제 2 탬플릿(404)들 중에서 하나의 제 2 탬플릿(404)을 선택하고(S318), 그 선택한 제 2 탬플릿(404)의 위치를 기준으로 하여, 입력되는 잡음이 제거된 이전 프레임의 영상신호 G(t-1)에서 소정 크기의 화소들로 이루어지는 제 2 탐색 영역을 생성한다(S320). 예를 들면, 상기 제 2 탬플릿(404)의 위치가 중심에 위치되고 8×8개의 화소들로 이루어지는 제 2 탐색 영역을 생성한다.
그리고 상기 계층적 움직임 추정부(200)는 상기 제 2 탬플릿(404)을 상기 제 2 탐색 영역의 중앙에 위치시키고(S322), 해당 위치에서의 움직임 벡터 값과 코릴레이션 값을 추출한다(S324).
상기 움직임 벡터 값과 코릴레이션 값이 추출되면, 상기 계층적 움직임 추정부(200)는 상기 제 2 탬플릿(404)을 이동시켜 상기 제 2 탐색 영역 전체에서 탐색이 완료되었는 지의 여부를 판단한다(S326). 상기 판단 결과 탐색이 완료되지 않았을 경우에 상기 계층적 움직임 추정부(200)는 제 2 탬플릿(404)을 이동시키고(S328), 상기 단계(S324)로 복귀하여 해당 위치에서의 움직임 벡터 값과 코릴레이션 값을 추출한 후 제 2 탐색 영역 전체에서 탐색이 완료되었는지의 여부를 판단하는 동작을 반복 수행한다.
여기서, 상기 제 2 탬플릿(404)의 이동도 제 2 탐색 영역의 중앙으로부터 제 2 탬플릿(404)을 나선형(spiral)으로 회전시키면서 이동시켜 탐색하도록 하는 것이 바람직하다.
그리고 상기 제 2 탬플릿(404)을 상기 제 2 탐색 영역 전체에서 이동시키면서 움직임 벡터 값 및 코릴레이션 값의 추출이 완료되면, 상기 계층적 움직임 추정 부(200)는 추출한 움직임 벡터 값 및 코릴레이션 값에서 최적의 움직임 벡터 값 및 코릴레이션 값을 추출하고(S330), 제 2 탬플릿(404)을 모두 선택하여 탐색하였는 지의 여부를 판단한다(S322).
상기 판단 결과 제 2 탬플릿(404)을 모두 선택하여 탐색을 하지 않았을 경우에 상기 계층적 움직임 추정부(200)는 상기 단계(S318)로 복귀하여 다음의 제 2 탬플릿(404)을 선택하고, 제 2 탐색영역을 설정하며, 탐색을 수행하여 제 2 탬플릿(404)을 이동시킨 위치에서의 움직임 벡터 값 및 코릴레이션 값을 추출하는 동작을 반복 수행한다.
그리고 상기 단계(S332)의 판단 결과 제 2 탬플릿(404)을 모두 선택하여 탐색을 하였을 경우에 상기 계층적 움직임 추정부(200)는 움직임 벡터 값 및 코릴레이션 값을 추출하는 동작을 종료한다.
한편, 상기 단계(S314)에서 코릴레이션 값이 미리 설정된 제 1 설정값 보다 작을 경우에 상기 계층적 움직임 추정부(200)는 도 3c에 도시된 바와 같이 제 1 탬플릿(400)을 분할하여 제 2 탬플릿(404)을 생성한다(S334)하고, 상기 생성한 복수의 제 2 탬플릿(404)들 중에서 하나의 제 2 탬플릿(404)을 선택하며(S336), 그 선택한 제 2 탬플릿(404)의 위치를 기준으로 하여, 입력되는 잡음이 제거된 이전 프레임의 영상신호 G(t-1)에서 소정 크기의 화소들로 이루어지는 제 2 탐색 영역을 생성한다(S338).
그리고 상기 계층적 움직임 추정부(200)는 상기 제 2 탬플릿(404)을 상기 제 2 탐색 영역의 중앙에 위치시키고(S340), 해당 위치에서의 움직임 벡터 값과 코릴 레이션 값을 추출한다(S342).
상기 움직임 벡터 값과 코릴레이션 값이 추출되면, 상기 계층적 움직임 추정부(200)는 상기 제 2 탬플릿(404)을 이동시켜 상기 제 2 탐색 영역 전체에서 탐색이 완료되었는지의 여부를 판단한다(S344). 상기 판단 결과 탐색이 완료되지 않았을 경우에 상기 계층적 움직임 추정부(200)는 제 2 탬플릿(404)을 이동시키고(S346), 상기 단계(S342)로 복귀하여 제 2 탬플릿(404)을 이동시킨 각각의 위치에서의 움직임 벡터 값과 코릴레이션 값을 추출한 후 제 2 탐색 영역 전체에서 탐색이 완료되었는지의 여부를 판단하는 동작을 반복 수행한다.
여기서, 상기 제 2 탬플릿(404)의 이동도 제 2 탐색 영역의 중앙으로부터 제 2 탬플릿(404)을 나선형(spiral)으로 회전시키면서 이동시켜 탐색하도록 하는 것이 바람직하다.
그리고 상기 제 2 탬플릿(404)을 상기 제 2 탐색 영역 전체에서 이동시켜 움직임 벡터 값 및 코릴레이션 값을 추출하는 것이 완료되면, 상기 계층적 움직임 추정부(200)는 추출한 움직임 벡터 값 및 코릴레이션 값에서 최적의 움직임 벡터 값 및 코릴레이션 값을 추출하고(S348), 추출한 최적의 코릴레이션 값이 미리 설정한 제 2 설정 값 이상인지의 여부를 판단한다(S350).
상기 판단 결과 추출한 최적의 코릴레이션 값이 미리 설정한 제 2 설정 값 이상일 경우에 상기 움직임 벡터 값 및 코릴레이션 값을 정확하게 추정한 것으로서 상기 계층적 움직임 추정부(200)는 제 2 탬플릿(404)을 모두 선택하여 탐색하였는 지의 여부를 판단한다(S352).
상기 판단 결과 제 2 탬플릿(404)을 모두 선택하여 탐색을 하지 않았을 경우에 상기 계층적 움직임 추정부(200)는 상기 단계(S336)로 복귀하여 다음의 제 2 탬플릿(404)을 선택하고, 제 2 탐색영역을 설정하며, 탐색을 수행하여 움직임 벡터 값 및 코릴레이션 값을 추출하는 동작을 반복 수행한다.
그리고 상기 판단 결과 제 2 탬플릿(404)을 모두 선택하여 탐색을 하였을 경우에 상기 계층적 움직임 추정부(200)는 움직임 벡터 값 및 코릴레이션 값을 추출하는 동작을 종료한다.
한편, 상기 단계(S350)에서의 판단 결과 추출한 최적의 코릴레이션 값이 미리 설정한 제 2 설정 값 이상이 아닐 경우에 상기 움직임 벡터 값 및 코릴레이션 값을 정확하게 추정하지 못한 것으로서 상기 계층적 움직임 추정부(200)는 도 3d에 도시된 바와 같이 제 2 탬플릿(404)을 분할하여 제 3 탬플릿을 생성한다(S356). 예를 들면, 도 4a에 도시된 바와 같이 상기 계층적 움직임 추정부(200)는 4×4개의 화소로 이루어지는 제 2 탬플릿(404)을 분할하여 2×2개의 화소들로 이루어지는 4개의 제 3 탬플릿(406)을 생성한다.
상기 제 3 탬플릿(406)이 생성되면, 상기 계층적 움직임 추정부(200)는 생성한 제 3 탬플릿(406)들 중에서 하나의 제 3 탬플릿(406)을 선택하고(S358), 선택한 제 3 탬플릿(406)의 위치를 기준으로 하여 입력되는 잡음이 제거된 이전 프레임의 영상신호 G(t-1)에서 소정 크기의 화소들로 이루어지는 제 3 탐색 영역을 설정하며(S360), 상기 선택한 제 3 탬플릿(406)을 상기 제 3 탐색 영역의 중앙에 위치시킨다(S362).
그리고 상기 계층적 움직임 추정부(200)는 제 3 탬플릿(406)의 위치에서 움직임 벡터 값 및 코릴레이션 값을 추출하고(S364), 제 3 탐색 영역에서 탐색이 완료되었는지의 여부를 판단한다(S366).
상기 판단 결과 제 3 탐색 영역에서 탐색이 완료되지 않았을 경우에 상기 계층적 움직임 추정부(200)는 제 3 탬플릿(406)을 상기 제 3 탐색 영역 내에서 이동시키고, 상기 단계(S364)로 복귀하여 제 3 탬플릿(406)을 이동시킨 각각의 위치에서의 움직임 벡터 값 및 코릴레이션 값을 추출하는 동작을 반복 수행한다.
그리고 상기 판단 결과 제 3 탐색 영역에서 탐색이 완료되었을 경우에 상기 계층적 움직임 추정부(200)는 최적의 움직임 벡터 값 및 코릴레이션 값을 추출하고(S370), 추출한 최적의 코릴레이션 값이 미리 설정된 제 3 설정값 이상인지의 여부를 판단한다(S372).
상기 단계(S372)의 판단 결과 최적의 코릴레이션 값이 미리 설정된 제 3 설정값 이상이 아닐 경우에 상기 계층적 움직임 추정부(200)는 움직임 추정을 실패한 것으로 판단하고, 움직임 벡터 값 및 코릴레이션 값을 모두 0으로 결정한다(S374).
그리고 상기 계층적 움직임 추정부(200)는 제 3 탬플릿(406)을 모두 선택하여 탐색하였는 지의 여부를 판단한다(S376).
상기 판단 결과 제 3 탬플릿(406)을 모두 선택하여 탐색을 하지 않았을 경우에 상기 계층적 움직임 추정부(200)는 상기 단계(S358)로 복귀하여 다음의 제 3 탬플릿(406)을 선택하고, 제 3 탐색영역을 설정하며, 탐색을 수행하여 움직임 벡터 값 및 코릴레이션 값을 추출하는 동작을 반복 수행한다.
그리고 상기 판단 결과 제 3 탬플릿(406)을 모두 선택하여 탐색을 하였을 경우에 상기 계층적 움직임 추정부(200)는 도 3c의 단계(S352)에서 제 3 탬플릿(406)을 모두 선택하여 탐색하였는 지의 여부를 판단하는 동작부터 수행한다.
이와 같이 화소별로 움직임을 추정하여 움직임 벡터 값 및 코릴레이션 값이 추출되면, 상기 계층적 움직임 추정부(200)는 움직임 추정의 수정 동작을 수행한다.
상기 움직임 추정의 수정은 도 5에 도시된 바와 같이 상기 계층적 움직임 추정부(200)가 화소들의 움직임을 추정한 탬플릿을 해당 탐색 영역에 위치시킨 각각의 위치에서의 SAD(Sum Absolute Difference)를 추출한다(S500).
상기 SAD의 추출은 예를 들면, 탬플릿을 탐색 영역에 위치시킨 각각의 위치에서 탬플릿을 구성하는 각각의 화소들의 휘도신호 값에서 탬플릿을 구성하는 각각의 화소들에 대응하는 탐색 영역 내의 화소들의 휘도신호의 값을 감산하여 차이 값을 계산하고, 계산한 복수의 차이 값의 절대 값을 각기 계산하며, 계산한 복수의 절대 값을 모두 합산하여 SAD를 추출한다.
상기 SAD가 추출되면, 상기 계층적 움직임 추정부(200)는 추출한 SAD들 중에서 최대 값을 갖는 SAD와 최소 값을 갖는 SAD를 추출하고(S502), 추출한 최대 값의 SAD에서 최소 값의 SAD를 감산한 값이 미리 설정된 임계값 미만인지의 여부를 판단하며(S504), 상기 추출한 최소 값의 SAD가 미리 설정된 임계 값 미만인지의 여부를 판단한다(S506).
상기 판단 결과 최대 값의 SAD에서 최소 값의 SAD를 감산한 값이 미리 설정된 임계값 미만이고, 또한 최소 값의 SAD가 미리 설정된 임계 값 미만일 경우에 상기 계층적 움직임 추정부(200)는 해당 화소의 코릴레이션 값을 0으로 설정하고, 움직임 벡터의 값은 상기 움직임 추정에서 획득한 값으로 설정한다(S508).
그리고 상기 판단 결과 최대 값의 SAD에서 최소 값의 SAD를 감산한 값이 미리 설정된 임계값 미만이 아니거나 또는 최소 값의 SAD가 미리 설정된 임계 값 미만이 아닐 경우에 상기 계층적 움직임 추정부(200)는 코릴레이션 값 및 움직임 벡터 값을 모두 움직임 추정을 수행하여 획득한 값으로 설정한다.
이와 같이 상기 계층적 움직임 추정부(200)가 움직임의 추정 및 수정한 움직임 벡터 값 및 코릴레이션 값은 움직임 추정 판단부(202)로 입력된다.
상기 움직임 추정 판단부(202)는 상기 계층적 움직임 추정부(200)가 출력하는 각각의 화소들의 움직임 벡터 값 및 코릴레이션 값을 판단하고, 판단한 움직임 벡터 값 및 코릴레이션 값이 모두 0일 경우에 공간잡음 제거부(204)를 동작시켜 해당 화소의 공간잡음을 제거하게 한다.
여기서, 상기 공간잡음 제거부(204)는 민(mean) 필터 또는 미디움(medium) 필터 등과 같은 2차원 공간필터로 2차원 공간 필터링을 수행하여 공간잡음을 제거한다.
그리고 상기 움직임 추정 판단부(202)가 판단한 움직임 벡터 값 및 코릴레이션 값이 모두 0이 아닐 경우에 움직임 추정 판단부(202)는 가중치 설정부(206)를 동작시켜 해당 화소의 움직임 벡터 값 및 코릴레이션 값으로 움직임 보상을 위한 가중치를 계산하게 한다.
여기서, 상기 가중치의 계산은 먼저 수학식 3과 같이 상관 계수를 계산한다.
Figure 112008057508579-PAT00005
그리고 상기 상관계수가 계산되면, 수학식 4와 같이 계산된 상관 계수에서 사용자가 미리 정의한 값을 감산하여 가중치를 계산한다.
가중치 = 상관계수 - 사용자 정의 값
이와 같이 가중치가 계산되면, 가중치 계산부(206)는 계산된 가중치를 잡음 보상부(208)로 출력한다.
그러면, 잡음 보상부(208)는 입력되는 현재 프레임의 영상신호 F(t)와 잡음이 제거된 이전 프레임의 영상신호 G(t-1)와, 상기 가중치와, 상기 계층적 움직임 추정부(202)가 출력하는 움직임 벡터 값들을 이용하여 잡음을 보상한다.
예를 들면, 상기 잡음 보상부(208)는 IIR(Infinite Impulse Response) 필터로서 수학식 5와 같이 IIR 필터링을 수행하여 잡음을 보상한다.
Figure 112008057508579-PAT00006
여기서, G(t)는 잡음이 보상된 현재 프레임의 화소이고, α는 가중치이며,
Figure 112008057508579-PAT00007
는 잡음이 보상된 현재 프레임의 화소로서
Figure 112008057508579-PAT00008
는 움직임 벡터 값이며, F(t)는 잡음이 보상되지 않음 이전 프레임의 화소이다.
상기 잡음 보상부(208)에서 잡음이 보상된 화소들은 칼라 보상부(210)로 입력된다.
상기 칼라 보상부(210)는 잡음이 보상된 이전 프레임의 화소의 색차신호 Cb 및 Cr의 값과, 현재 프레임의 화소의 색차신호 Cb 및 Cr의 값이 동일한 사분면에 위치하는 지의 여부를 판단한다.
예를 들면, 상기 색차신호 Cb 및 Cr는 0∼255의 값을 가지는 것으로서 도 6에 도시된 바와 같이 색차신호 Cr의 중심값 128의 위치에 X축을 형성하고, 색차신호 Cb의 중심값 128의 위치에 Y축을 형성한다.
일 예(600)로 이전 프레임의 화소의 색차신호 Cb 및 Cr의 값(600a)과, 이전 프레임의 화소의 움직임이 추정된 현재 프레임의 화소의 색차신호 Cb 및 Cr의 값(600b)이 모두 제 1 사분면 또는 모두 제 3 사분면에 위치할 경우에 상기 칼라 보상부(210)는 상기 가중치에 따라 색차신호 Cb 및 Cr의 값을 보상한다.
그리고 다른 예로 이전 프레임의 화소의 색차신호 Cb 및 Cr의 값(602a)과, 이전 프레임의 화소의 움직임이 추정된 현재 프레임의 화소의 색차신호 Cb 및 Cr의 값(602b)이 제 1 사분면 및 모두 제 3 사분면에 분산되어 위치할 경우에 상기 칼라 보상부(210)는 상기 가중치에 따라 색차신호 Cb 및 Cr의 값을 보상하지 않고, 현재 프레임의 화소의 색차신호 Cb 및 Cr의 값(602b)을 그대로 취한다.
상기 칼라 보상부(210)에서 칼라가 보상된 화소 신호와 상기 공간잡음 제거부(204)에서 공간잡음이 제거된 화소 신호는 화소 결합부(212)로 입력되는 것으로 서 화소 결합부(212)는 상기 움직임 추정 판단부(202)의 출력신호에 따라 칼라 보상부(210)에서 출력되는 화소 신호와 공간잡음 제거부(204)에서 출력되는 화소 신호를 선택하여 출력한다.
즉, 상기 화소 결합부(212)는 예를 들면, 멀티플렉서로서 움직임 추정 판단부(202)의 출력신호에 따라 칼라 보상부(210)에서 출력되는 화소 신호와 공간잡음 제거부(204)에서 출력되는 화소 신호를 선택하여 출력한다.
이상에서는 대표적인 실시 예를 통하여 본 발명에 대하여 상세하게 설명하였으나, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 상술한 실시 예에 대하여 본 발명의 범주에서 벗어나지 않는 한도 내에서 다양한 변형이 가능함을 이해할 것이다.
그러므로 본 발명의 권리범위는 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 안 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
본 발명은 디지털 영상 표시장치에서 화소별로 움직임을 추정하고, 추정한 움직임에 따라 잡음을 제거하는 것으로서 사용자에게 깨끗한 영상 화면을 제공한다.
도 1은 일반적인 잡음 제거장치의 구성을 보인 블록도,
도 2는 본 발명의 잡음 제거장치의 바람직한 실시 예의 구성을 보인 블록도,
도 3a 내지 도 3d는 본 발명의 잡음 제거장치에서 계층적 움직임 추정부가 움직임을 추정하는 동작을 보인 신호흐름도,
도 4a 및 도 4b는 본 발명에 따라 계층적으로 탬플릿 및 탐색 영역을 축소시키면서 움직임을 추정하는 동작을 설명하기 위한 도면,
도 5는 본 발명의 잡음 제거장치에서 움직임 추정을 수정하는 동작을 보인 신호흐름도, 및
도 6은 본 발명의 잡음 제거장치에서 칼라를 보상하는 동작을 설명하기 위한 도면이다.

Claims (11)

  1. 현재 프레임을 복수의 화소들로 이루어지는 탬플릿으로 분할하고, 움직임이 보상된 이전 프레임에서 상기 탬플릿의 움직임을 추정할 탐색영역을 설정하며, 상기 탬플릿을 상기 탐색 영역에서 이동시키면서 화소들의 움직임을 추정하여 움직임 벡터 값 및 코릴레이션 값을 추출하는 계층적 움직임 추정부;
    상기 계층적 움직임 추정부가 움직임 추정을 실패한 화소들의 공간잡음을 제거하는 공간잡음 제거부;
    상기 계층적 움직임 추정부가 움직임을 추정한 화소들의 움직임 벡터 값 및 코릴레이션 값으로 잡음을 보상할 가중치를 계산하는 가중치 계산부; 및
    상기 가중치 계산부가 계산한 가중치와, 상기 움직임 벡터 값과, 상기 움직임이 보상된 이전 프레임의 화소신호와 현재 프레임의 화소신호를 이용하여 화소의 잡음을 보상하는 잡음 보상부;를 포함하여 구성된 움직임 추정을 이용한 잡음 제거장치.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 계층적 움직임 추정부는;
    상기 탬플릿의 크기를 계층적으로 축소시키면서 화소들의 움직임을 추정하는 것을 특징으로 하는 움직임 추정을 이용한 잡음 제거장치.
  3. 제 1 항에 있어서, 상기 계층적 움직임 추정부는;
    상기 화소들의 움직임을 추정한 후 움직임을 추정한 화소들의 해당 탬플릿을 해당 탐색 영역에 위치시킨 각각의 위치에서의 SAD(Sum Absolute Difference)를 추출하고, 추출한 최대 값의 SAD에서 최소 값의 SAD를 감산한 값과 최소 SAD의 값이 모두 미리 설정된 임계값 이하일 경우에 해당 화소의 코릴레이션 값을 0으로 변환하는 것을 특징으로 하는 움직임 추정을 이용한 잡음 제거장치.
  4. 제 1 항에 있어서, 상기 계층적 움직임 추정부는;
    상기 탬플릿을 상기 탐색영역의 중앙부부터 나선형(spiral)으로 회전시켜 위치시키면서 움직임을 추정하는 것을 특징으로 하는 움직임 추정을 이용한 잡음 제거장치.
  5. 제 1 항에 있어서, 상기 공간잡음 제거부는;
    2차원 공간 필터링을 수행하여 공간잡음을 제거하는 것을 특징으로 하는 움직임 추정을 이용한 잡음 제거장치.
  6. 제 1 항에 있어서, 상기 가중치 계산부는;
    하기의 수학식 3에 따라 상관계수를 계산하고, 계산한 상관계수에서 사용자가 미리 정의한 값을 감산하여 가중치를 계산하는 것을 특징으로 하는 움직임 추정을 이용한 잡음 제거장치.
    수학식 3
    Figure 112008057508579-PAT00009
  7. 제 1 항에 있어서, 상기 잡음 보상부는;
    하기의 수학식 5에 따라 IIR(Infinite Impulse Response) 필터링을 수행하여 잡음을 보상하는 것을 특징으로 하는 움직임 추정을 이용한 잡음 제거장치.
    수학식 5
    Figure 112008057508579-PAT00010
    여기서, G(t)는 잡음이 보상된 현재 프레임의 화소이고, α는 가중치이며,
    Figure 112008057508579-PAT00011
    는 잡음이 보상된 현재 프레임의 화소로서
    Figure 112008057508579-PAT00012
    는 움직임 벡터 값이며, F(t)는 잡음이 보상되지 않음 이전 프레임의 화소이다.
  8. 제 1 항에 있어서, 상기 계층적 움직임 추정부와 상기 가중치 계산부 및 공 간잡음 제거부의 사이에;
    상기 계층적 움직임 추정부가 화소의 움직임을 추정하였는지의 여부를 판단하여 상기 가중치 계산부 및 상기 공간잡음 제거부를 선택적으로 동작시키는 움직임 추정 판단부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 추정을 이용한 잡음 제거장치.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 공간잡음 제거부에서 출력되는 화소와 상기 잡음 보상부에서 출력되는 화소를 결합시키는 화소 결합부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 추정을 이용한 잡음 제거장치.
  10. 제 9 항에 있어서, 상기 잡음 보상부와 상기 화소 결합부의 사이에;
    상기 가중치 계산부가 계산한 가중치에 따라 색차신호를 보상하는 칼라 보상부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 움직임 추정을 이용한 잡음 제거장치.
  11. 제 10 항에 있어서, 상기 칼라 보상부는;
    색차신호 Cr 및 Cb의 중심값을 중심으로 XY 평면을 형성하고, 이전 프레임의 화소의 색차신호 Cb 및 Cr의 값과, 이전 프레임의 화소의 움직임이 추정된 현재 프레임의 화소의 색차신호 Cb 및 Cr의 값이 동일 사분면에 위치할 경우에 상기 가중치에 따라 색차신호 Cb 및 Cr을 보상하고, 상호간에 다른 사분면에 위치할 경우에 현재 프레임의 화소의 색차신호 Cb 및 Cr의 값을 그대로 설정하는 것을 특징으로 하는 움직임 추정을 이용한 잡음 제거장치.
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