KR20100085338A - 균등확률분할 히스토그램 평활화를 이용한 영상 화질 개선 방법 - Google Patents

균등확률분할 히스토그램 평활화를 이용한 영상 화질 개선 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20100085338A
KR20100085338A KR1020090004560A KR20090004560A KR20100085338A KR 20100085338 A KR20100085338 A KR 20100085338A KR 1020090004560 A KR1020090004560 A KR 1020090004560A KR 20090004560 A KR20090004560 A KR 20090004560A KR 20100085338 A KR20100085338 A KR 20100085338A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
histogram
image
pixels
sda
image quality
Prior art date
Application number
KR1020090004560A
Other languages
English (en)
Other versions
KR100999811B1 (ko
Inventor
최명렬
황정습
박규희
Original Assignee
한양대학교 산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 한양대학교 산학협력단 filed Critical 한양대학교 산학협력단
Priority to KR1020090004560A priority Critical patent/KR100999811B1/ko
Publication of KR20100085338A publication Critical patent/KR20100085338A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR100999811B1 publication Critical patent/KR100999811B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/90—Dynamic range modification of images or parts thereof
    • G06T5/92—Dynamic range modification of images or parts thereof based on global image properties
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/11—Region-based segmentation
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N5/00—Details of television systems
    • H04N5/44—Receiver circuitry for the reception of television signals according to analogue transmission standards
    • H04N5/57—Control of contrast or brightness

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

영상의 밝기가 과도하게 변화하는 문제점을 해결하여 자연스러운 콘트라스트 향상효과를 가져올 수 있는 히스토그램 평활화 화질 향상 방법이 개시된다. 입력이미지를 구성하는 픽셀들의 밝기 값 분포를 나타내는 전체 히스토그램을 작성하는 단계, 전체 히스토그램을 전체 히스토그램의 누적분포함수값을 m개(m는 2이상의 자연수)의 균등한 구간으로 분할한 하위영역들로 분할하는 단계, 분할된 각 하위영역에 포함된 픽셀수와 전체 이미지의 픽셀수의 비를 이용하여 분할된 각 하위영역의 재분포 영역을 결정하는 단계 및 m개 하위영역에 포함된 픽셀들의 밝기 값을 대응되는 m개 재분포 영역에 재분포시키는 단계를 포함하여 화질 향상 방법을 구성한다. 따라서, 히스토그램 평활화 기법의 적용시에 영상의 밝기가 과도하게 변화하는 문제점을 해결하여 자연스러운 콘트라스트 향상효과를 가져올 수 있다.
화질향상, 히스토그램, 평활화, 균등분할

Description

균등확률분할 히스토그램 평활화를 이용한 영상 화질 개선 방법{IMAGE QUALITY ENHANCEMENT METHOD USING HISTOGRAM EQUALIZATION BY PARITY PROBABILITY SEGMENTATION}
본 발명은 디지털 영상 처리에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 종래의 콘트라스트 향상 기법들에 이용되는 대표적인 기법인 히스토그램 평활화 기법의 문제점인 영상의 밝기가 과도하게 변화하는 문제점을 해결하여 자연스러운 콘트라스트 향상효과를 가져올 수 있는 영상 화질 향상 방법에 관한 것이다.
멀티미디어 시스템은 디스플레이 산업의 급격한 발전과 함께 향상되어 왔다. 다양한 전자 장치에서 인간과 인터페이싱하는 디스플레이 시스템의 중요성이 한층 증대되고 있는 것이다. 특히, LCD(Liquid Crystal Display)와 PDP(Plasma Display Panel), OLED(Organic Light Emitting Display)와 같은 평판형 디스플레이 장치의 경우 경박단소화가 중점적으로 이루어지고 있지만 평판 디스플레이의 화질은 아직까지도 CRT의 화질에 비해서는 열세에 있다. 따라서, 평판 디스플레이의 화질 향상을 위한 여러 가지 기법들 및 이를 적용한 장치들이 평판 디스플레이 산업의 중요한 기술적 이슈가 되어왔다. 특히, 현재까지의 평판 디스플레이들은 콘트라스트 표 현 능력에 한계를 가지고 있으므로 콘트라스트(contrast) 향상을 위하여 많은 연구가 이루어져 왔다.
디지털 영상 처리 및 화질 향상을 위한 기법은 크게 공간영역(spatial domain) 방법과 주파수 영역(frequency domain) 방법으로 나뉘어질 수 있다. 공간영역은 영상 평면 그 자체를 의미하며 영상을 구성하는 화소(pixel)들의 직접 조작에 기초한다. 반면에, 주파수 영역 처리 방법은 영상의 푸리에(Fourier) 변환에 기초한다.
공간영역 방법은 히스토그램(histogram)을 이용하는 것이 가장 대표적이고 보편적이다. 즉, 대부분의 콘트라스트 향상 알고리즘은 콘트라스트, 즉 밝음과 어둠 간의 대비에 대한 정보를 제공하는 히스토그램을 작성하고, 히스토그램을 평활화 또는 등화(equalization)시키는 방법을 적용하고 있다. 즉, 특정 영상을 구성하는 픽셀들의 밝기 분포가 집중되는 경우에 디스플레이 장치가 표현 가능한 밝기 값의 모든 범위를 골고루 활용할 수 있도록 픽셀들의 밝기 값들을 재분포시켜 이미지의 모든 픽셀값들이 넓은 영역에 걸쳐 표현 가능한 범위에 균일한 분포를 가지는 이상적 히스토그램을 가지도록 하는 것이다.
일반적인 히스토그램 평활화 기법은 다음과 같이 3단계로 이루어진다.
예컨대, 0에서 L-1까지의 그레이 레벨을 가진 이미지의 히스토그램은 다음과 같이 표현될 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112009003581280-PAT00001
여기에서, L은 그레이 레벨을 의미하며, Xk는 k번째 그레이 레벨을 의미한다. 또한, nk는 Xk 그레이 레벨을 가지는 픽셀의 수를 의미한다. 한편, 상기 히스토그램을 정규화(normalization)시킨 정규화 히스토그램은 다음과 같이 구해질 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112009003581280-PAT00002
여기에서, k=0,1,...,L-1이며, n은 이미지를 구성하는 픽셀의 전체수이다. 따라서, p(Xk)는 그레이 레벨 Xk가 나타날 수 있는 확률에 대한 예측을 나타내게 된다. 히스토그램 균등화 방법은 누적분포함수(CDF: Cumulative Distribution Function)에 기초하여 이루어진다. 그레이 레벨 Xk에서의 누적분포함수는 다음과 같이 정의된다.
[수학식 3]
Figure 112009003581280-PAT00003
즉, 그레이 레벨 Xk에서의 누적분포함수는 그레이 레벨 0에서 그레이 레벨 Xk까지의 그레이 레벨을 가질 확률을 의미하게 된다.
여기에서, k=0,1,2,...,L-1 이다. 참고적으로 CDF(XL-1)=1 이 된다.
따라서, 입력 이미지를 전 그레이 레벨 영역으로 맵핑(mapping)시키는 히스토그램 균등화 방법에 따른 전달 함수는 누적분포함수의 선형식(linear equation)으로서 다음과 같이 정의될 수 있다.
[수학식 4]
Figure 112009003581280-PAT00004
그러나, 이와 같은 히스토그램 평활화기법은 중요한 단점을 가지고 있는데, 히스토그램 평활화 기법을 적용하기 전의 영상과 히스토그램 평활화 기법을 적용한 이후의 영상의 밝기 값이 과도하게 변화해버린다는 점이다. 예컨대, 워시드 아웃 어피어런스(washed out appearance) 현상과 컬러 왜곡(color distortion) 현상이 대표적이다.
워시드 아웃 어피어런스 현상은 색 번짐 또는 등고선 현상이라고도 불리는 현상으로, 영상의 한 부분을 표현할 때 사용되는 색의 수가 줄어들어 나타나게 되는 현상이다. 예컨대, 20가지의 밝기 값으로 표현되던 부분이 어떤 이유로 인하여 5가지의 밝기 값만으로 표현될 경우에 그 부분에 대한 정확한 표현이 되지 않고 왜곡 되는 현상으로, 주로 명암 비 향상시에 과도한 향상으로 인한 부작용이다.
다음으로 컬러 왜곡 현상은 원래의 밝기 값이 너무 높아지거나 낮아 지는 것에 의하여 원래의 색을 잃어버리고 다른 색으로 표현이 되는 경우를 의미한다. 즉, RGB 색 공간을 사용하는 경우에 색 공간 영역을 벗어나거나 다른 색의 영역으로 표현이 되어버리는 부작용이다.
현실적으로, 이와 같은 두가지 현상의 대표적인 원인은 히스토그램 평활화기법이 원 영상의 히스토그램의 형태만을 유지한채 단순하게 이를 넓은 밝기 분포영역에 평활화시키기만 할 뿐, 원 영상의 히스토그램의 특성을 충분히 반영하지 못하기 때문에 발생된다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은, 종래의 히스트로그램 평활화기법의 적용시의 영상 밝기값의 과도한 변화를 방지하고 원 영상의 히스토그램의 특성을 충분히 반영할 수 있는 히스토그램 평활화 기법을 이용한 화질 향상 방법을 제공하는데 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 0, 1, ..., L(L은 자연수)의 밝기 값을 가진 픽셀들로 구성된 입력 이미지의 화질 향상에 있어서, 상기 픽셀들의 밝기 값 분포를 나타내는 전체 히스토그램을 작성하는 전체 히스토그램 작성 단계, 상기 전체 히스토그램을 상기 전체 히스토그램의 누적분포함수값을 m개(m는 2이상의 자연수)의 균등한 구간으로 분할한 하위영역들로 분할하는 단계, 상기 분할된 각 하위영역에 포함된 픽셀수와 전체 이미지의 픽셀수의 비를 이용하여 상기 분할된 각 하위영역의 재분포 영역을 결정하는 단계 및 상기 m개 하위영역에 포함된 픽셀들의 밝기 값을 상기 대응되는 m개 재분포 영역에 재분포시키는 히스트로그램 재분포 단계를 포함하는 화질 향상 방법을 제공한다.
여기에서, 상기 하위영역들로 분할하는 단계에서, 상기 누적분포함수값은 하기 수학식에 의해서 계산될 수 있다.
[수학식]
Figure 112009003581280-PAT00005
(여기에서,
Figure 112009003581280-PAT00006
임)
(여기에서, k=0,1,...,L-1이며, n은 이미지를 구성하는 픽셀의 전체수이며, nk는 밝기값 k를 가지는 픽셀수)
이때, 상기 하위영역들로 분할하는 단계에서, 상기 누적분포함수값이 1/m의 배수값을 가지는 픽셀 밝기값들(Sp1, Sp2, ..., Spm-1)을 구간 양 끝값으로 하여, 상기 입력 이미지가 가지는 L개의 밝기 값을 m개의 하위영역(SDA0, SDA1, ..., SDAm-1)으로 나누도록 구성될 수 있다.
이때, 상기 재분포 영역을 결정하는 단계에서, 상기 m개의 하위영역(SDA0, SDA1, ..., SDAm-1)에 대응되는 재분포영역(RDA0, RDA1, ..., RDAm-1)은 하기 수학식에 의해 결정되도록 구성될 수 있다.
[수학식]
Figure 112009003581280-PAT00007
(여기에서,
Figure 112009003581280-PAT00008
이고,
Figure 112009003581280-PAT00009
임)
(여기에서, h(Xi)는 i번째 밝기값의 히스토그램 빈도수이며, n은 이미지를 구성하는 총 픽셀수임)
상기와 같은 본 발명에 따른 영상 화질 개선 방법을 이용할 경우에는, 종래의 히스트로그램 평활화기법의 적용시 영상 밝기값의 과도한 변화를 방지하여 자연스러운 화질 향상의 효과를 얻을 수 있다.
즉, 원래의 이미지에 대한 히스토그램을 하위영역별로 재분포시키는 과정에서 하위영역의 영역 크기가 아니라 균등한 확률분포로 재분포 영역을 설정하는 것에 의해서 영상 밝기값의 과도한 변화를 방지하고 자연스러운 화질 향상의 효과를 얻을 수 있다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소 에 대해 사용하였다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명에 따른 화질 향상 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 화질 향상 방법은 0, 1, ..., L(L은 2이상의 자연수)의 밝기 값을 가진 픽셀들로 구성된 입력 이미지의 화질 향상에 관한 것으로, 입력 이미지를 구성하는 픽셀들의 밝기 값 분포를 나타내는 전체 히스토그램을 작성하는 전체 히스토그램 작성 단계(S110), 전체 히스토그램을 상기 전체 히스토그램의 누적분포함수값을 m개(m는 2이상의 자연수)의 균등한 구간으로 분할한 하위영역들로 분할하는 단계(S120), 분할된 각 하위영역에 포함된 픽셀수와 전체 이미지의 픽셀수의 비를 이용하여 상기 분할된 각 하위영역의 재분포 영역을 결정하는 단계(S130) 및 m개 하위영역에 포함된 픽셀들의 밝기 값을 상기 대응되는 m개 재분포 영역에 재분포시키는 히스트로그램 재분포 단계(S140)를 포함하여 구성될 수 있다.
이하에서는, 도 1을 통하여 설명된 본 발명에 따른 화질 향상 방법을 구성하는 각각의 단계별로 상술한다.
1) 전체 히스토그램 작성 단계(S110)
히스토그램 작성 단계(S110)는 입력 이미지를 구성하는 픽셀들의 밝기 값 분포를 나타내는 히스토그램을 작성하는 단계이다.
예컨대, 입력 이미지를 구성하는 픽셀들의 밝기 값은 0 내지 L(L은 자연수)까지의 그레이 레벨(gray level)을 가질 수 있다. 만약, 픽셀들의 밝기 값이 8비트 값으로 표현된다면 픽셀들은 0부터 255까지의 그레이 레벨 값을 가질 수 있다. 따라서, 히스토그램 작성 단계(S110)에서 작성되는 히스토그램은 밝기 값 0 내지 255 까지를 가지는 픽셀들의 수를 카운팅하는 것에 의하여 작성될 수 있다.
예컨대, 히스토그램 작성 단계(S110)에서 작성되는 히스토그램은 하기 수학식 5에 의해서 표현가능하다.
[수학식 5]
Figure 112009003581280-PAT00010
여기에서, L은 그레이 레벨을 의미하며, Xk는 k번째 그레이 레벨을 의미한 다. 또한, nk는 Xk 그레이 레벨을 가지는 픽셀의 수를 의미한다.
2) 전체 히스토그램을 하위영역들로 분할하는 단계(S120)
다음으로, 히스토그램 분할 단계(S120)는 상기 작성된 히스토그램을 m(m은 2이상의 자연수) 개의 하위 영역으로 분할하는 단계이다.
도 2는 본 발명에 따른 화질 향상 방법의 일 실시예에서 히스토그램 분할 단계를 설명하기 위한 개념도이다.
도 2를 참조하면, 히스토그램 작성 단계(S110)에서 작성된 전체 히스토그램(200)는 m개(예컨대, m=4)의 서브 히스토그램(210, 220, 230, 240)으로 분할 된다. 히스토그램의 분할은 하기 수학식 6및 수학식 7에 의해서 표현되는 누적분포함수값의 구간(0 내지 1의 값을 가짐)을 균등하게 분할하는 방식으로 이루어지는 것이 본 발명의 특징이다.
먼저, 수학식 5에 의해 표현된 전체 히스토그램을 정규화시킨 히스토그램은 하기 수학식 6과 같이 표현된다.
[수학식 6]
Figure 112009003581280-PAT00011
여기에서, k=0,1,...,L-1이며, n은 이미지를 구성하는 픽셀의 전체수이다. 따라서, p(Xk)는 그레이 레벨 Xk가 나타날 수 있는 확률에 대한 예측을 나타내게 된다. 다음으로 상기 정규화시킨 히스토그램을 이용하여 전체 히스토그램의 누적분포함수(CDF: Cumulative Distribution Function), 그레이 레벨 Xk에서의 누적분포함수는 하기 수학식 7과 같이 정의된다.
[수학식 7]
Figure 112009003581280-PAT00012
따라서, 누적분포함수는 밝기 값, k값에 따라서 0~1의 값을 가지게 되는데, 전체 히스토그램을 하위영역들로 분할하는 단계(S120)에서는 이를 균등하게 분할하여 m개의 하위영역으로 구성한다.
즉, 상기 누적분포함수값이 1/m의 배수값을 가지는 픽셀 밝기값들(Sp1, Sp2, ..., Spm-1)을 구간 양 끝값으로 하여, 상기 입력 이미지가 가지는 L개의 밝기 값을 m개의 하위영역(SDA0, SDA1, ..., SDAm-1)으로 나누게 된다.
예컨대, 도 2를 다시 참조하면 누적분포함수 그래프(210)상에서 k=4 인 경우를 가정하면, 누적분포함수값이 0.25, 0.5, 0.75의 값을 가지는 지점(p1, p2, p3)에서 히스토그램이 분할된다.
이때, 상기 누적분포함수 그래프(210)에 전체 히스토그램(220)를 대응시키면,
누적분포함수값이 0.25, 0.5, 0.75 및 1인 지점에서의 입력 이미지의 밝기값들(Sp1, Sp2, Sp3)을 샘플 포인트로 정하고, 결정된 샘플 포인트들(Sp1, Sp2, Sp3) 간의 영역을 하위 동적 영역(SDA: Sub-Dynamic Area)으로 정의한다. 예컨대, SDA0는 Sp0부터 Sp1까지의 구간이며, SDA1는 Sp1부터 Sp2까지의 구간으로 정의된다.
3) 분할된 각 하위영역의 재분포 영역을 결정하는 단계(S130)
다음으로 분할된 각 하위영역의 재분포 영역을 결정한다. 각 하위영역에 대한 재분포 영역은 분할된 각 하위영역에 포함된 픽셀수와 전체 이미지의 픽셀수의 비를 이용하여 결정될 수 있다.
재분포 영역의 결정은 하기 수학식 8 및 수학식 9로 표현되는 하위영역의 확률분포(PSDA: Probability distribution of SDA) 및 확률분포에 따른 하위영역의 크기 결정에 의해서 계산될 수 있다.
[수학식 8]
Figure 112009003581280-PAT00013
여기에서, h(Xi)는 i번째 밝기값의 히스토그램 빈도수이다. 따라서, PSDA0은 하위영역 SDA0에 속하는 픽셀들의 총숫자가 되며, PSDA1은 하위영역 SDA1에 속하는 픽셀들의 총숫자가 된다.
[수학식 9]
Figure 112009003581280-PAT00014
여기에서, n은 이미지를 구성하는 총 픽셀수이다. 따라서, RSDA0는 이미지를 구성하는 전체 픽셀수에 대한 하위영역 SDA0에 속하는 픽셀수의 비율이 되며, RSDA1은 이미지를 구성하는 전체 픽셀수에 대한 하위영역 SDA1에 속하는 픽셀수의 비율이 된다.
마지막으로, 하위영역(SDA0, ..., SDA3)에 대한 재분포 영역(RDA0, ..., RDA3)은 하기 수학식 10에 의해서 정의된다.
[수학식 10]
Figure 112009003581280-PAT00015
여기에서, L은 히스토그램의 최대 그레이레벨로 규정된다. 즉, 각 하위영역에 대응되는 재분포 영역(RDAk)는 각 하위영역을 구성하는 픽셀수의 전체 이미지 픽셀수에 대한 비율을 기준으로 결정됨을 알 수 있다.
따라서, 원래의 히스토그램상에서 하위영역의 영역이 좁더라도 하위영역을 구성하는 픽셀수의 전체 이미지 픽셀수에 대한 비율이 크다면 재분포 영역이 커지게 된다.
도 3은 하위영역과 재분포 영역의 관계를 설명하기 위한 개념도로서, 예컨대, 도 3을 참조하면, 원래의 히스토그램상의 하위영역(SDA1)은 원래의 히스토그램 상에서는 좁은 영역을 가지나, 원래의 영역보다 넓은 균등한 재분포 영역(RDA1)을 가지게 된다. 마찬가지로, 도 3을 참조하면, 원래의 히스토그램상의 하위영역(SDA3)은 원래의 히스토그램 상에서는 넓은 영역을 가지나, 원래의 영역보다 좁아진 균등한 재분포 영역(RAD3)을 가지게 된다.
4) 히스토그램 재분포 단계(S140)
마지막으로, 히스토그램 재분포 단계(S140)는 상기 m개 하위영역(SDA0, SDA1, SDA2, SDA3)에 포함된 픽셀들의 밝기 값을 상기 대응되는 m개 재분포 영역(RDA0, RDA1, RDA2, RDA3)에 재분포시키는 단계이다.
히스토그램 재분포는 배경 기술에서 언급된 바와 같이, 각각의 서브 히스토그램별로 누적분포함수(CDF: Cumulative Distribution Function)를 산출하고, 서브 히스토그램에 속한 밝기 값들을 재분포 영역으로 맵핑(mapping)시키는 전달 함수를 이용하는 것에 의하여 이루어질 수 있다. 일반적으로 전달함수는 누적분포함수의 선형식으로 정의된다.
즉, 앞서 배경기술에서 설명된 수학식 1 내지 수학식 4를 이용하여 설명된 방법이 그대로 적용될 수도 있으며, 기타 다양한 방법들이 적용될 수 있을 것이다.
종래 기술과의 결과물 비교
실험 이미지는 영상의 밝기 분포가 집중되어 있어 히스토그램 평활화시 과도한 밝기 변화가 나타나는 Pepper 이미지를 이용하였다.
도 4a는 실험 이미지의 원본 이미지와 히스토그램을 도시한 것이며, 도 4b 내지 도 4e는 종래의 화질 향상 방법들을 실험 이미지에 적용한 경우의 결과 이미지와 히스토그램들이다. 도 4f는 본 발명에 따른 화질 향상 방법이 적용된 결과 이미지 및 히스토그램을 나타낸 것이다.
먼저, 도 4b는 종래의 히스토그램 평활화(HE: Historgram Equalization) 기 법이 적용된 결과이미지와 히스토그램를 나타낸 것이고, 도 4d는 재귀적 평균값 분할을 이용한 히스토그램 평활화(RMSHE: Recursive Mean-Separate Histogram Equalization) 기법이 적용된 결과 이미지와 히스토그램을 나타낸 것이지만 배경화면의 명암비가 높지 못하고 색 바램과 경계선 부분이 자연스럽지 못한 결과를 가져옴을 알 수 있다.
또한, 평균값 히스토그램 평활화(BBHE: Brightness Preserving Bi-Histogram Equalization) 기법을 적용한 도 4c 및 DSIHE(Dualistic Sub-image Histogram Equalization) 기법을 적용한 도 4e에서는 자연스럽지 못한 색 경계선과 암부 부분에서 색의 왜곡 현상이 나타남을 알 수 있다. 반면에, 본 발명에 따른 화질 향상 방법이 적용된 도 4e의 경우에는 자연스러운 색의 경계선 표현 및 향상된 명암비가 보여짐을 알 수 있다.
이러한 정성적인 비교 이외에, 각각의 이미지들의 밝기 평균값, 표준편차, 중간값에 대한 수치를 비교하는 것에 의한 정량적인 평가 또한 가능하다.
하기 표 1은 도 4a 내지 도 4f의 결과 이미지들에 대한 밝기 평균값(값이 작을수록 어두운 이미지인 것을 의미하게 됨), 표준 편차(평균값을 중심으로 밝기값의 분포, 값이 클수록 평균값을 중심으로 밝기가 고르게 분포되어 있음을 의미), 중간값(평균과는 무관한 이미지의 밝기 중앙값)에 대한 수치를 정리한 도표이다.
[표 1]
이미지 원본 HE BBHE RMSHE DSIHE 본 발명
평균
(mean)		 141.82 129.58 119.22 135.72 120.48 80.34
표준편차
(Standard deviation)		 53.71 73.28 72.18 63.26 73.57 83.78
중간값
(median)		 111 129 113 129 111 49
상기 표 1을 살펴보면, 실험 이미지의 경우에 본 발명에 따른 화질 향상 방법이 적용되었을 때에 결과 이미지의 표준 편차값이 다른 어떠한 종래 화질 향상 방법이 적용된 경우의 결과 이미지의 표준 편차값보다 높은 값을 보여줌을 알 수 있다. 즉, 본 발명에 따른 화질 향상 방법이 적용될 경우에 히스토그램의 분포가 가장 고르게 이루어짐을 알 수 있다.
이를 통하여, 본 발명에 따른 화질 향상 방법이 적용된 경우에는 종래의 화질 향상 기법들이 적용되는 경우보다 과도한 밝기 변화를 억제하면서도 더 넓은 히스토그램 분포를 가져 명함비 향상 효과를 얻을 수 있음을 확인 가능하다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 화질 향상 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 2는 본 발명에 따른 화질 향상 방법의 일 실시예에서 히스토그램 분할 단계를 설명하기 위한 개념도이다.
도 3은 하위영역과 재분포 영역의 관계를 설명하기 위한 개념도이다.
도 4a는 실험 이미지의 원본 이미지와 히스토그램을 도시한 것이며, 도 4b 내지 도 4e는 종래의 화질 향상 방법들을 실험 이미지에 적용한 경우의 결과 이미지와 히스토그램들이며, 도 4f는 본 발명에 따른 화질 향상 방법이 적용된 결과 이미지 및 히스토그램을 나타낸 것이다.

Claims (4)

  1. 0, 1, ..., L(L은 자연수)의 밝기 값을 가진 픽셀들로 구성된 입력 이미지의 화질 향상에 있어서,
    상기 픽셀들의 밝기 값 분포를 나타내는 전체 히스토그램을 작성하는 전체 히스토그램 작성 단계;
    상기 전체 히스토그램을 상기 전체 히스토그램의 누적분포함수값을 m개(m는 2이상의 자연수)의 균등한 구간으로 분할한 하위영역들로 분할하는 단계;
    상기 분할된 각 하위영역에 포함된 픽셀수와 전체 이미지의 픽셀수의 비를 이용하여 상기 분할된 각 하위영역의 재분포 영역을 결정하는 단계; 및
    상기 m개 하위영역에 포함된 픽셀들의 밝기 값을 상기 대응되는 m개 재분포 영역에 재분포시키는 히스트로그램 재분포 단계를 포함하는 화질 향상 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 하위영역들로 분할하는 단계에서, 상기 누적분포함수값은 하기 수학식에 의해서 계산되는 것을 특징으로 하는 화질 향상 방법.
    [수학식]
    Figure 112009003581280-PAT00016
    (여기에서,
    Figure 112009003581280-PAT00017
    임)
    (여기에서, k=0,1,...,L-1이며, n은 이미지를 구성하는 픽셀의 전체수이며, nk는 밝기값 k를 가지는 픽셀수)
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 하위영역들로 분할하는 단계에서, 상기 누적분포함수값이 1/m의 배수값을 가지는 픽셀 밝기값들(Sp1, Sp2, ..., Spm-1)을 구간 양 끝값으로 하여, 상기 입력 이미지가 가지는 L개의 밝기 값을 m개의 하위영역(SDA0, SDA1, ..., SDAm-1)으로 나누는 것을 특징으로 하는 화질 향상 방법.
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 재분포 영역을 결정하는 단계에서, 상기 m개의 하위영역(SDA0, SDA1, ..., SDAm-1)에 대응되는 재분포영역(RDA0, RDA1, ..., RDAm-1)은 하기 수학식에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는 화질 향상 방법.
    [수학식]
    Figure 112009003581280-PAT00018
    (여기에서,
    Figure 112009003581280-PAT00019
    이고,
    Figure 112009003581280-PAT00020
    이며, k는 0, …, m-1의 값을 가짐)
KR1020090004560A 2009-01-20 2009-01-20 균등확률분할 히스토그램 평활화를 이용한 영상 화질 개선 방법 KR100999811B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020090004560A KR100999811B1 (ko) 2009-01-20 2009-01-20 균등확률분할 히스토그램 평활화를 이용한 영상 화질 개선 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020090004560A KR100999811B1 (ko) 2009-01-20 2009-01-20 균등확률분할 히스토그램 평활화를 이용한 영상 화질 개선 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20100085338A true KR20100085338A (ko) 2010-07-29
KR100999811B1 KR100999811B1 (ko) 2010-12-08

Family

ID=42644265

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020090004560A KR100999811B1 (ko) 2009-01-20 2009-01-20 균등확률분할 히스토그램 평활화를 이용한 영상 화질 개선 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR100999811B1 (ko)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20180092416A (ko) * 2017-02-09 2018-08-20 고려대학교 산학협력단 영상의 대조비 개선 장치 및 방법
KR20180093389A (ko) * 2017-02-13 2018-08-22 고려대학교 산학협력단 영상의 대조비 개선 장치 및 방법
KR20230045169A (ko) * 2021-09-28 2023-04-04 주식회사 스마트비전글로벌 영상분석방법 및 그를 포함하는 영상처리방법

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101462421B1 (ko) 2013-03-05 2014-11-17 전남대학교산학협력단 히스토그램 압축 평활화를 이용한 영상 명암대비 개선 방법 및 장치
US10762611B2 (en) 2018-08-07 2020-09-01 Sensors Unlimited, Inc. Scaled two-band histogram process for image enhancement

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4208396B2 (ja) 2000-08-31 2009-01-14 キヤノン株式会社 画像処理方法、装置および記録媒体
JP3667181B2 (ja) * 1999-12-28 2005-07-06 キヤノン株式会社 画像処理方法および画像処理装置
JP2006101421A (ja) 2004-09-30 2006-04-13 Toshiba Corp 映像信号処理回路

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20180092416A (ko) * 2017-02-09 2018-08-20 고려대학교 산학협력단 영상의 대조비 개선 장치 및 방법
KR20180093389A (ko) * 2017-02-13 2018-08-22 고려대학교 산학협력단 영상의 대조비 개선 장치 및 방법
KR20230045169A (ko) * 2021-09-28 2023-04-04 주식회사 스마트비전글로벌 영상분석방법 및 그를 포함하는 영상처리방법

Also Published As

Publication number Publication date
KR100999811B1 (ko) 2010-12-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5095290B2 (ja) シャドウ領域補償方法、媒体およびシステム
CN109716427A (zh) 一种亮度调节方法及终端
JP7175197B2 (ja) 画像処理方法および装置、記憶媒体、コンピュータ装置
CN107257452B (zh) 一种图像处理方法、装置及计算设备
WO2019100675A1 (zh) 一种分区背光控制方法及其装置
CN107590791B (zh) 图像增强方法以及图像处理装置
US9165210B1 (en) Systems and methods for localized contrast enhancement
CN103778900B (zh) 一种图像处理方法及系统
US20080037868A1 (en) Method and apparatus for controlling contrast
CN110189714A (zh) 具有区域调节背光的显示方法及装置、电子设备、介质
CN109686342B (zh) 一种图像处理方法及装置
KR100999811B1 (ko) 균등확률분할 히스토그램 평활화를 이용한 영상 화질 개선 방법
CN113516939B (zh) 亮度校正方法、装置、显示设备、计算设备及存储介质
JP2018526755A (ja) 画像コントラストの増強方法
CN105070247A (zh) 显示屏中亮度不均匀像素点的确定方法
CN107068042A (zh) 图像处理方法
WO2007024722A2 (en) A method for reducing mosquito noise
CN107025641A (zh) 基于对比度分析的图像融合方法
CN114930381A (zh) 图像处理方法、装置、电子设备及存储介质
KR100900678B1 (ko) 동적 영역 분할을 이용한 영상 화질 개선 방법
CN109509161A (zh) 图像增强装置及图像增强方法
TWI760934B (zh) 顯示面板Mura補償方法、系統、電子裝置及存儲介質
CN108564534A (zh) 一种基于检索的图像对比度调整方法
US7305126B2 (en) Photo dazzle color temperature correction
CN113139921A (zh) 图像处理方法、显示装置、电子设备及存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20131014

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20141014

Year of fee payment: 5

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20151002

Year of fee payment: 6

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20160927

Year of fee payment: 7

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20171204

Year of fee payment: 8

LAPS Lapse due to unpaid annual fee