KR20100021235A - 영상의 에지 보정 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 영상의 에지(edge) 보정 방법에 관한 것으로서 입력영상의 에지를 보정하기 위한 방법에 있어서, 입력 영상으로부터 정방형의 윈도우를 추출하는 단계와; 상기 윈도우에 대해 균일 영역 및 불균일 영역을 결정하고, 상기 균일 영역에 대한 최대 윈도우와 상기 불균일 영역에 대한 최소 윈도우를 결정하는 단계와; 상기 최대 윈도우에 대해 노이즈 필터링을 수행하고, 상기 최소 윈도우 내에서 최소분산영역을 결정하는 단계와; 상기 결정된 최소분산영역에 대해 노이즈 필터링을 수행하는 단계를 포함하는 영상의 에지 보정 방법을 제공하며, 영상의 에지 뭉개짐 현상이 없으면서도 노이즈를 최대한 제거할 수 있어 보다 선명한 고품위의 표시품질을 제공할 수 있다.

Description

영상의 에지 보정 방법{Edge revision method for image}
본 발명은 영상의 에지 보정 방법에 관한 것으로서, 특히 영상 소스에 포함된 노이즈(noise) 성분의 제거 및 에지(edge) 부분의 뭉개짐 현상을 개선하기 위해 적응 윈도우잉 방식(Adaptive windowing)에 분산 교집합(Variance intersection) 방식을 적용한 영상 에지 보정 방법에 관한 것이다.
현재 널리 사용되는 액정표시장치(Liquid Crystal Display; 이하 'LCD')는 기판 상에 매트릭스 형태로 배열되어진 다수의 액정 화소들과 이들 액정 화소들 각각에 액정의 회전각도를 제어하여 광 투과량을 조절하기 위한 영상데이터의 공급을 제어하기 위한 박막트랜지스터(TFT)가 구비된 액정패널에 백라이트 유닛(Backlight Unit)에서 공급되는 광을 투과시켜 화면에 원하는 계조를 표시하게 된다.
이러한 액정표시장치를 통해 재현되는 디지털 영상은 양질의 표시품질을 얻지 위해 상기 디지털 영상에서 노이즈(noise) 성분을 제거하는 것이 매우 중요하다.
이러한 영상 노이즈에는, 예를 들면, 백색 노이즈(white noise) 및 임펄스 노이즈(impulse noise) 등이 있으며, 이러한 노이즈들은 상기 액정표시장치 등에 의하여 영상에 생성될 때 디지털 데이터에 부가된다.
이러한 노이즈를 제거하기 위한 가장 단순한 방법 중 하나는 로우패스필터(Low-pass filter:LPF)를 이용하는 것이며, 노이즈의 상당부분을 제거할 수 있으나 영상의 에지(edge)가 뭉개지는 현상(blurring)이 발생한다.
이러한 노이즈 제거를 위한 로우패스필터(LPF)는, 예를 들어 5*5 화소 크기로 고정된 필터 사이즈를 가지는데, 영상의 급격한 변화가 포함된 부분에서 고주파 성분의 색 정보가 왜곡되는 현상이 발생하게 되고 이에 영상의 에지 부분이 뭉개져 보이는 것이다.
따라서 영상의 노이즈 제거는 크게 노이즈 제거 및 에지 보존이라는 두가지 과제가 주된 관심 대상이 되고 있다.
이러한 두가지 과제를 만족하기 위해 제안된 방식으로, 1998년 대한전자공학회에서 발행한 신호처리합동학술대회 논문집 제11권 1호(페이지 719~722)에 개시된 "Speckle Filtering of SAR Images Based on Adaptive Windowing"가 있다.
상기 Adaptive Windowing 방식에 대해 간략히 설명하면, 먼저 영상의 분석을 통해 영상의 변화가 거의 없는 균일 영역(homogeneous area)과 영상의 변화가 많은 불균일 영역(heterogeneous area)으로 구분한다.
상기 구분된 영역 중 상기 균일 영역에서는 노이즈 필터링을 위한 윈도우 사이즈를 확대시켜 노이즈 필터링을 수행하는데 예를 들어 9*9 기준 노이즈 필터 이 미지 윈도우 사이즈에서 11*11 또는 13*13과 같이 윈도우 사이즈를 확대하고, 또한 상기 불균일 영역에서는 예를 들어 9*9 기준 노이즈 필터 이미지 윈도우 사이즈에서 7*7 또는 5*5와 같이 윈도우 사이즈를 축소시켜 노이즈 필터링을 수행함으로써 영상의 노이즈 제거와 더불어 에지가 뭉개지는 현상을 최소화하는 방법이다.
그런데, 상기 Adaptive Windowing 방식에서 제시한 방법 중, 필터링을 위해 윈도우 사이즈를 최소화하여 최소 윈도우를 결정하여 노이즈 필터링을 수행하더라도, 영상의 변화가 많은 상기 불균일 영역에서는 여전히 영상의 에지 부분이 뭉개지는 현상이 발생한다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 특히 Adaptive Windowing 방식에서 발생할 수 있는 영상의 에지 뭉개짐 현상을 개선하여 보다 고품위의 표시영상을 제공할 수 있는 영상의 에지 보정 방법을 제공하는데 목적이 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위해 본 발명은 입력영상의 에지를 보정하기 위한 방법에 있어서, 입력 영상으로부터 정방형의 윈도우를 추출하는 단계와; 상기 윈도우에 대해 균일 영역 및 불균일 영역을 결정하고, 상기 균일 영역에 대한 최대 윈도우와 상기 불균일 영역에 대한 최소 윈도우를 결정하는 단계와; 상기 최대 윈도우에 대해 노이즈 필터링을 수행하고, 상기 최소 윈도우 내에서 최소분산영역을 결정하는 단계와; 상기 결정된 최소분산영역에 대해 노이즈 필터링을 수행하는 단계를 포함하는 영상의 에지 보정 방법을 제안한다.
상기 에지 보정 방법에서 상기 최소분산영역을 결정하는 단계는, 상기 최소 윈도우의 중심 화소를 포함하는 상부(A), 하부(B), 좌측부(C), 우측부(D) 영역을 각각 결정하는 단계와; 상기 A, B, C, D 영역에 대한 분산 (σA)2, (σB)2, (σC)2, (σD)2 을 각각 결정하는 단계와; 상기 A 및 B 영역의 분산 비교결과와 상기 C 및 D 영역의 분산 비교 결과의 교집합 적용을 통해 제1최소분산영역 내지 제4최소분산영역 중 하나를 결정하는 단계를 포함한다.
상기 에지 보정 방법에서, 상기 제1최소분산영역 = {(σA)2 ≤ (σB)2}∩{(σC)2 > (σD)2}이고, 상기 제2최소분산영역 = {(σA)2 > (σB)2}∩{(σC)2 > (σD)2}이고, 상기 제3최소분산영역 = {(σA)2 > (σB)2}∩{(σC)2 ≤ (σD)2}이고, 상기 제4최소분산영역 = {(σA)2≤ (σB)2}∩{(σC)2 ≤ (σD)2} 으로 결정되는 것을 특징으로 한다.
상기 에지 보정 방법에서, 상기 제1최소분산영역 내지 제4최소분산영역은 최소 5*5 화소 사이즈를 가지는 것을 특징으로 한다.
상기 에지 보정 방법에서, 상기 각 분산은 상기 A, B, C, D 영역에 포함된 화소의 계조에 대한 분산인 것을 특징으로 한다.
상기 에지 보정 방법에서, 상기 노이즈 필터링은 로우패스필터를 이용하는 것을 특징으로 한다.
상기 에지 보정 방법에서, 상기 균일 영역과 불균일 영역의 결정 및 상기 균일 영역에 대한 최대 윈도우와 상기 불균일 영역에 대한 최소 윈도우의 결정 방법은 적응형 윈도우잉(Adaptive windowing) 방법으로 결정되는 것을 특징으로 한다.
상기한 특징을 가지는 본 발명에 따르면, 영상의 에지 뭉개짐 현상이 없으면서도 노이즈를 최대한 제거할 수 있어 보다 선명한 고품위의 표시품질을 제공할 수 있다.
본 발명은 영상의 노이즈 제거 및 에지 보존의 두가지 현안을 동시에 만족시키기 위해 제안된 방법으로서, 적응형 윈도우잉(Adaptive Windowing) 방식과 분산 교집합(various intersection) 방식의 혼합형이라 할 수 있다.
즉, 상기 적응형 윈도우잉 방식의 결점인 불균일 영역(heterogeneous area)에 대한 최소 윈도우 영역에서 발생되는 에지 뭉개짐 현상을 상기 분산 교집합 방식을 통해 개선하는 방법이다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 대해 상세하게 설명한다.
도 1과 도 2는 각각 본 발명에 따른 영상의 에지 보정 방법을 설명하기 위한 동작 블록도이다.
먼저 도 1을 참조하면, 적응형 윈도우잉 방식에 따라 영상의 에지 보정을 위해 입력 영상으로부터 소정 크기의 윈도우를 추출한다.(st1)
이때 추출되는 윈도우의 크기는 정방형으로서, 바람직하게는 9*9 화소 사이즈 등이 제시되지만 필요와 응용에 따라 다양하게 추출 가능하다.
다음으로, 역시 적응형 윈도우잉 방식에 따라, 상기 추출된 윈도우의 영상의 분석을 통해 영상의 변화가 거의 없는 균일 영역(homogeneous area)과 영상의 변화가 많은 불균일 영역(heterogeneous area)으로 구분한다.
이에 상기 균일 영역은 영상의 변화가 실질적으로 없는 영역이므로 노이즈 필터링을 위한 윈도우 사이즈를 확대하여 최대 윈도우를 결정하고, 또한 상기 불균일 영역은 영상의 변화가 많은 영역이므로 노이즈 필터링을 위한 윈도우 사이즈를 줄여 최소 윈도우를 결정한다.(st2)
이때 상기 균일 영역 또는 불균일 영역으로의 구분 및 상기 최대 윈도우와 최소 윈도우의 결정 방법은 종래기술에서 언급한 1998년 대한전자공학회에서 발행한 신호처리합동학술대회 논문집 제11권 1호(페이지 719~722)에 개시된 "Speckle Filtering of SAR Images Based on Adaptive Windowing"을 참조한다.
다음으로, 상기 균일 영역에 대한 최대 윈도우에 대해서는 종래의 적응형 윈도우잉 방식과 동일하게 노이즈 필터링을 수행하지만, 상기 불균일 영역의 최소 윈도우에 대해서는 별도의 방식을 통해 다시 "최소분산영역"을 결정하게 된다.(st3)
즉, 상기 제3단계(st3)까지는 대부분 종래의 적응형 윈도우잉 방식을 적용하지만, 상기 불균일 영역의 최소 윈도우에 대한 노이즈 필터링에 있어서는 영상의 에지 보존을 위해 "분산 교집합 방식(various intersection)"으로 명칭되는 별도의 방식을 한번더 적용하는 것이다.
이에 도 2를 참조하여"분산 교집합 방식"의 적용을 설명한다.
먼저 상기 "최소분산영역"은 상기 영상의 불균일 영역에서 결정된 최소 윈도우 내에서 노이즈 필터링이 수행될 영역을 말하며, 상기 최소 윈도우의 중심 화소 를 기준으로 분산이 작은 부분으로 나타난다.
이에, 도 3과 같이, 상기 최소 윈도우의 중심 화소(i,j)를 포함한 상부(A), 하부(B), 좌측부(C), 우측부(D) 영역을 각각 결정한다.(st3-1) 상기 각 영역(A, B, C, D)의 결정 방법은, 예를 들어 5*5 화소 사이즈의 최소 윈도우가 있을 경우 상기 상부(A) 영역은 상부로부터 하부 방향으로 제1~제3수평화소열을 포함하는 영역이 될 것이고, 상기 좌측부(C) 영역은 좌측으로부터 우측방향으로 제1~제3수직화소열을 포함하는 영역이 될 것이다.
다음으로, 상기 각 A, B, C, D 영역 각각에 포함된 화소의 계조에 대한 분산 (σA)2, (σB)2, (σC)2, (σD)2 을 구하고(st3-2), 상기 A 및 B 영역의 분산 비교결과와 상기 C 및 D 영역의 분산 비교 결과의 교집합 적용을 통해 상기 최소분산영역을 결정한다.(st3-3)
즉, 상기 A 및 B 영역 중 분산이 작은 영역을 선택하고 또한 상기 C, D 영역 중 분산이 작은 영역을 선택하여 각각 선택된 영역의 공통 영역을 다시 선택하게 되면 상기 최소분산영역이 된다.
이에 도 4를 참조하면, 상기 최소분산영역으로 선택되어질 수 있는 영역은 4가지로서, 제1최소분산영역 내지 제4최소분산영역(area1 내지 area4)으로 명칭되는데 이는 아래와 같은 방법으로 결정할 수 있다.
상기 제1최소분산영역(area1) = {(σA)2 ≤ (σB)2}∩{(σC)2 > (σD)2}
상기 제2최소분산영역(area2) = {(σA)2 > (σB)2}∩{(σC)2 > (σD)2}
상기 제3최소분산영역(area3) = {(σA)2 > (σB)2}∩{(σC)2 ≤ (σD)2}
상기 제4최소분산영역(area4) = {(σA)2≤ (σB)2}∩{(σC)2 ≤ (σD)2}
따라서 상기 제1최소분산영역(area1)은 분산이 작은 A 영역과 D 영역의 공통영역이고, 상기 제2최소분산영역(area2)은 분산이 작은 B 영역과 D 영역의 공통영역이고, 상기 제3최소분산영역(area3)은 분산이 작은 B 영역과 C 영역의 공통영역이고, 상기 제4최소분산영역(area4)은 분산이 작은 A 영역과 C 영역의 공통영역임을 의미한다.
이때 상기 제1최소분산영역 내지 제4최소분산영역(area1 내지 area4) 각각의 크기는 상기 최소 윈도우 영역의 설정에 따라 달라질 수 있으나, 최소 5*5 화소 사이즈인 것이 동작 소요시간 등을 고려할 때 가장 바람직하다.
도 5a 및 도 5b는 각각 불균일 영역 내에서 결정된 5*5 최소 윈도우에서의 최소분산영역 결정 예시를 도시한 도면으로서, 영상 변화에 따라 화소의 계조 레벨이 상이하게 분포되고 이에 각각 상기 영상 변화에 대응하여 3*3 화소 사이즈로 제4최소분산영역(area4)과 제2최소분산영역(area2)으로 각각 결정되어지는 것을 보여준다.
이후 도 1을 다시 참조하면, 상기 도 2 내지 도 5를 통해 설명한 "분산 교집합 방식"에 의해 최소 윈도우 내에서 제1최소분산영역 내지 제4최소분산영역(area1 내지 area4) 중 하나로 결정된 최소분산영역에 대해서만 노이즈 필터링을 수행한다.(st4)
이때 상기 노이즈 필터링은 바람직하게는 로우패스필터(LPF)를 적용하여 수행한다.
도 6은 종래기술과 본 발명의 영상 품질 개선 정도를 비교한 도면으로서, 불균일 영역의 최소 윈도우에서의 일 화소에 제공되는 최초 영상 신호(original signal)와, 종래 기술에 따른 적응형 윈도우잉 방식에 의한 영상신호와 본 발명에 따른 영상 에지 보정 방법에 의한 영상 신호를 각각 도시하였다.
그래프를 보면, 가장 이상적인 형태는 최초 영상 신호(original signal) 형태로서 본 발명의 보정 방법이 적응형 윈도우잉 방식에 비해 신호 왜곡이 상대적으로 적은 것을 볼 수 있으며, 이는 목표한 화상의 표현 정도가 더욱 높아 보다 고품위의 영상 표시 품질을 제공할 수 있음을 입증하는 것이다.
이상과 같이 설명한 본 발명에 따른 영상의 에지 보정 방법은, 적응형 윈도우잉 방식에서 불균일 영역(heterogeneous area)에 대한 최소 윈도우에서 상기"분산 교집합 방식"에 의해 결정되는 최소분산영역에 대해서만 노이즈 필터링을 수행하게 되면, 상기 최소 윈도우에서 발생되는 영상의 에지 뭉개짐 현상이 없으면서도 노이즈를 최대한 제거할 수 있어 보다 선명한 고품위의 표시품질을 제공할 수 있다.
도 1과 도 2는 각각 본 발명에 따른 영상의 에지 보정 방법을 설명하기 위한 동작 블록도
도 3은 본 발명에 따른 영상의 에지 조정 방법 중 분산 교집합 방식에 의해 최소 윈도우의 상부(A), 하부(B), 좌측부(C), 우측부(D) 영역을 각각 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면
도 4는 본 발명에 따른 영상의 에지 조정 방법 중 분산 교집합 방식에 의해 최소 윈도우의 제1최소분산영역 내지 제4최소분산영역(area1 내지 area4)의 결정 방법을 설명하기 위한 도면
도 5a 및 도 5b는 각각 본 발명에 따른 영상의 에지 조정 방법에서 불균일 영역 내에서 결정된 5*5 최소 윈도우에서의 최소분산영역 결정 예시를 도시한 도면
도 6은 종래기술과 본 발명의 영상 품질 개선 정도를 비교한 도면
<도면의 주요부분에 대한 간단한 설명>
A, B, C, D : 상부, 하부, 좌측부, 우측부 영역

Claims (7)

  1. 입력영상의 에지를 보정하기 위한 방법에 있어서,
    입력 영상으로부터 정방형의 윈도우를 추출하는 단계와;
    상기 윈도우에 대해 균일 영역 및 불균일 영역을 결정하고, 상기 균일 영역에 대한 최대 윈도우와 상기 불균일 영역에 대한 최소 윈도우를 결정하는 단계와;
    상기 최대 윈도우에 대해 노이즈 필터링을 수행하고, 상기 최소 윈도우 내에서 최소분산영역을 결정하는 단계와;
    상기 결정된 최소분산영역에 대해 노이즈 필터링을 수행하는 단계
    를 포함하는 영상의 에지 보정 방법
  2. 청구항 제 1 항에 있어서,
    상기 최소분산영역을 결정하는 단계는,
    상기 최소 윈도우의 중심 화소를 포함하는 상부(A), 하부(B), 좌측부(C), 우측부(D) 영역을 각각 결정하는 단계와;
    상기 A, B, C, D 영역에 대한 분산 (σA)2, (σB)2, (σC)2, (σD)2 을 각각 결정하는 단계와;
    상기 A 및 B 영역의 분산 비교결과와 상기 C 및 D 영역의 분산 비교 결과의 교집합 적용을 통해 제1최소분산영역 내지 제4최소분산영역 중 하나를 결정하는 단계
    를 포함하는 영상의 에지 보정 방법
  3. 청구항 제 2 항에 있어서,
    상기 제1최소분산영역 = {(σA)2 ≤ (σB)2}∩{(σC)2 > (σD)2}이고,
    상기 제2최소분산영역 = {(σA)2 > (σB)2}∩{(σC)2 > (σD)2}이고,
    상기 제3최소분산영역 = {(σA)2 > (σB)2}∩{(σC)2 ≤ (σD)2}이고,
    상기 제4최소분산영역 = {(σA)2≤ (σB)2}∩{(σC)2 ≤ (σD)2}
    으로 결정되는 영상의 에지 보정 방법
  4. 청구항 제 3 항에 있어서,
    상기 제1최소분산영역 내지 제4최소분산영역은 최소 5*5 화소 사이즈를 가지는 것을 특징으로 하는 영상의 에지 보정 방법
  5. 청구항 제 2 항에 있어서,
    상기 각 분산은 상기 A, B, C, D 영역에 포함된 화소의 계조에 대한 분산인 것을 특징으로 하는 영상의 에지 보정 방법
  6. 청구항 제 1 항에 있어서,
    상기 노이즈 필터링은 로우패스필터를 이용하는 것을 특징으로 하는 영상의 에지 보정 방법
  7. 청구항 제 1 항에 있어서,
    상기 균일 영역과 불균일 영역의 결정 및 상기 균일 영역에 대한 최대 윈도우와 상기 불균일 영역에 대한 최소 윈도우의 결정 방법은 적응형 윈도우잉(Adaptive windowing) 방법으로 결정되는 것을 특징으로 하는 영상의 에지 보정 방법
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