KR20110064631A - Method and apparatus for converting dynamic ranges of input images - Google Patents

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    • G06T2207/20208High dynamic range [HDR] image processing

Abstract

PURPOSE: A method and an apparatus for changing the dynamic range of an input image are provided to acquire an LDR(Low Dynamic Range) image suitable for the visual system of the human from an HDR(High Dynamic Range) image. CONSTITUTION: According to the section feature of the brightness of an input image, a parameter generator(110) creates control parameters according to a section. A brightness control unit(120) controls the brightness of the input image according to the section. A chromaticity control unit(130) controls the chromaticity of the input image. Using the combination of the controlled chromaticity and the controlled brightness, a tone mapping unit(140) performs mapping to the color which can be displayed on a display device.

Description

입력 영상의 동적 범위를 변환하는 방법 및 장치{Method and Apparatus for converting dynamic ranges of input images}Method and Apparatus for converting dynamic ranges of input images}

본 발명은 영상 처리(image processing)에 관한 것으로, 보다 상세하게는 자연계에 존재하는 영상이 갖는 높은 동적 범위를 통상의 디스플레이 기기에서 재생이 가능한 낮은 동적 범위로 변환하는 기술에 관한 것이다.TECHNICAL FIELD The present invention relates to image processing, and more particularly, to a technique for converting a high dynamic range of an image existing in nature into a low dynamic range that can be reproduced in a conventional display device.

높은 동적 범위(high dynamic range, HDR) 촬상은 인간의 시각적 능력을 모방할 수 있는 매력적인 기술이다. HDR 촬상은 과학적, 의학적 시각화, 위성 사진, 디지털 카메라, 디지털 영화관 등의 다양한 어플리케이션에 사용된다. 특히, 실제 세계의 장면에서 휘도를 캡쳐하는 능력은 디지털 카메라의 필수 기능으로서 인식되어 왔다.High dynamic range (HDR) imaging is an attractive technique that can mimic human visual capabilities. HDR imaging is used in a variety of applications, including scientific and medical visualization, satellite photography, digital cameras, and digital cinemas. In particular, the ability to capture luminance in real world scenes has been recognized as an essential function of digital cameras.

도 1과 같이 108:1의 범위를 갖는 실제 세계의 휘도는 햇빛으로부터 별빛까지를 커버하는 HDR 촬상에 의해서만 표현이 가능하다. 그러나, 일반적으로 영상 표시에 사용되는 플라즈마, CRT, LCD, 프로젝터 등의 디스플레이 기기는 102~103:1 정도의 낮은 동적 범위(low dynamic range, LDR)를 갖는다.As shown in FIG. 1, the luminance of the real world having a range of 10 8 : 1 can be expressed only by HDR imaging that covers from sunlight to starlight. However, in general, display devices such as plasma, CRT, LCD, and projectors used for image display have a low dynamic range (LDR) of about 10 2 to 10 3 : 1.

HDR 모니터가 가까운 미래에 널리 사용될지는 모르지만, 그것은 현재로서는 매우 드물고 비싸다. 따라서, HDR 영상을 종래의 디스플레이 기기들에서 디스플레이하는 경우, 값들의 범위를 상당 폭 감소시키는 과정(톤 재생 또는 톤 매핑이라고 함)을 거쳐야 한다.HDR monitors may be widely used in the near future, but they are very rare and expensive at the moment. Therefore, when displaying an HDR image in conventional display devices, it is necessary to go through a process of significantly reducing the range of values (called tone reproduction or tone mapping).

상기 HDR 영상은 매우 어둡거나 매우 밝은 영역의 상세 부분은, 상기 톤 재생 과정 동안 LDR 영상으로 변환되면서 소실된다. 따라서, 인간의 시각 시스템(human visual system, HVS)에서 적합한 영상이 아닐 수 있다.The HDR image is lost as the details of the very dark or very bright areas are converted to LDR images during the tone reproduction process. Therefore, it may not be a suitable image in the human visual system (HVS).

이러한 이유로, HDR 영상을 디스플레이 가능한 범위로 변환하면서도, 상기 HDR영상이 포함하고 있는 상세 부분을 잘 보존할 수 있는 톤 재생 기술이 요구된다. 종래의 대부분의 톤 재생 기술들은 HDR 영상들을 압축하고 품질을 평가하는 것에 주안점을 두었다. For this reason, there is a need for a tone reproducing technique capable of preserving the detail included in the HDR image while converting the HDR image into a displayable range. Most conventional tone reproduction techniques have focused on compressing HDR images and evaluating their quality.

그러나, 이러한 종래의 톤 재생 알고리즘은 단순히 HDR 픽셀을 LDR 값으로 일괄 변환하였기 때문에, 특히 매우 어둡거나 밝은 영역에서 에지 등와 같은 상세 부분을 제대로 보존하지 못하였다. 왜냐하면, 이러한 기술들은 불필요한 인위성(artifacts)을 생성하지 않고, 국소적으로 모든 대비(contrast)를 보존하는 데에만 관심을 두었기 때문이다.However, this conventional tone reproduction algorithm simply converts the HDR pixels into LDR values, and thus fails to properly preserve details such as edges and the like, especially in very dark or bright areas. This is because these techniques only care about preserving all the contrast locally, without creating unnecessary artifacts.

한편, 이러한 종래의 기술들 중에는, 주변 픽셀들의 공간적 모델링 함수를 사용하는 로컬 연산자 기술이 있다. 여기에서, 연산자 함수들은 변환되어야 할 각각의 픽셀의 값의 주변 픽셀의 휘도 값의 평균을 이용한다. 그러나, 주변 픽셀 영역의 크기를 정확하게 결정하는 것은 어려울 뿐만 아니라 이러한 결정을 위해서는 연산량이 소요된다. 또한, 이러한 방식은 예측 오차가 커질수록 다양한 종류의 인위성이 발생되는 문제가 있다.On the other hand, among these conventional techniques, there is a local operator technique that uses the spatial modeling function of the surrounding pixels. Here, the operator functions use the average of the luminance value of the surrounding pixel of the value of each pixel to be converted. However, it is difficult to accurately determine the size of the surrounding pixel region and the computation amount is required for such determination. In addition, this method has a problem in that various kinds of artificiality are generated as the prediction error increases.

따라서, 인간의 시각 시스템에 적합하면서도 에지 등의 영상의 상세 부분을 잘 보존 할 수 있는 동적 범위 변환 기술이 개발될 필요가 있는 것이다.Therefore, there is a need to develop a dynamic range conversion technique that is suitable for human visual systems and can preserve the details of an image such as an edge.

본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는, HDR 영상의 에지 등의 영상의 상세 부분을 잘 보존하면서 LDR 영상으로 변환 할 수 있는 동적 범위 변환 기술을 제공하고자 하는 것이다.An object of the present invention is to provide a dynamic range conversion technology capable of converting into an LDR image while preserving details of an image such as an edge of an HDR image.

본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.Technical problems of the present invention are not limited to the technical problems mentioned above, and other technical problems not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.

상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 입력 영상의 동적 범위를 변환하는 장치는, 상기 입력 영상의 휘도를 조절하는 데에 사용되는 제어 파라미터를 상기 입력 영상의 휘도의 구간별 특성에 따라 구간별로 생성하는 파라미터 생성부; 상기 생성된 제어 파라미터를 사용하여 상기 입력 영상의 휘도를 상기 구간 별로 조절하여 최종 휘도를 얻는 휘도 조절부; 상기 구간 별로 조절된 휘도를 기초로, 상기 입력 영상의 색도를 조절하는 색도 조절부; 및 상기 구간 별로 조절된 휘도와 상기 조절된 색도를 조합하여 디스플레이 기기에서 표시 가능한 색도로 매핑하는 톤 매핑부를 포함한다.An apparatus for converting a dynamic range of an input image according to an embodiment of the present invention for achieving the technical problem, the control parameter used to adjust the brightness of the input image characteristics of each section of the brightness of the input image A parameter generator for generating sections according to the intervals; A brightness controller which adjusts the brightness of the input image for each section by using the generated control parameter to obtain a final brightness; A chromaticity controller configured to adjust chromaticity of the input image based on the luminance adjusted for each section; And a tone mapping unit for combining the adjusted luminance and the adjusted chromaticity for each section to map the chromaticities that can be displayed on the display device.

상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 입력 영상의 동적 범위를 변환하는 방법은, (a) 상기 입력 영상의 휘도를 조절하는 데에 사용되는 제어 파라미터를, 상기 입력 영상의 휘도의 구간별 특성에 따라 구간별로 생성 하는 단계; (b) 상기 생성된 제어 파라미터를 사용하여 상기 입력 영상의 휘도를 상기 구간 별로 조절하여 최종 휘도를 얻는 단계; (c) 상기 구간 별로 조절된 휘도를 기초로, 상기 입력 영상의 색도를 조절하는 단계; 및 (d) 상기 구간 별로 조절된 휘도와 상기 조절된 색도를 조합하여 디스플레이 기기에서 표시 가능한 색도로 매핑하는 단계를 포함한다.According to an aspect of the present invention, a method for converting a dynamic range of an input image includes: (a) a control parameter used to adjust the brightness of the input image; Generating each section according to the characteristics of each section of the section; (b) obtaining final luminance by adjusting the luminance of the input image for each section using the generated control parameter; (c) adjusting chromaticity of the input image based on the luminance adjusted for each section; And (d) combining the adjusted luminance and the adjusted chromaticity for each of the sections to map the chromaticities that can be displayed on the display device.

상술한 바와 같이 본 발명에 동적 범위 변환 기술에 의하면, 연산량을 과도하게 증가시키지 않고서도, HDR 영상으로부터 인간의 시각 시스템에 적합한 LDR 영상을 얻을 수 있다.As described above, according to the dynamic range conversion technique of the present invention, an LDR image suitable for a human visual system can be obtained from an HDR image without excessively increasing the amount of computation.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.Advantages and features of the present invention and methods for achieving them will be apparent with reference to the embodiments described below in detail with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but will be implemented in various forms, and only the present embodiments are intended to complete the disclosure of the present invention, and the general knowledge in the art to which the present invention pertains. It is provided to fully convey the scope of the invention to those skilled in the art, and the present invention is defined only by the scope of the claims. Like reference numerals refer to like elements throughout.

이하 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 일 실시예를 상세히 설명한다.Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 2는 이상적인 LDR 디스플레이의 개념을 보여준다.2 shows the concept of an ideal LDR display.

실제 세계의 장면은 촬상 기기에 의하여 촬영 영상으로 변환된다. 이러한 촬 영 영상은 톤 매핑을 통하여 LDR 영상으로 변환되어 LDR 디스플레이에 의해 표시된다. 관찰자는 결국, 실제 세계의 장면이 아니라 LDR 디스플레이에 표시된 대로의 영상을 관찰할 뿐이다.The scene of the real world is converted into a captured image by the imaging device. These captured images are converted to LDR images by tone mapping and displayed on the LDR display. The observer eventually observes the image as it appears on the LDR display, not the scene in the real world.

한편, 상기 관찰자가 실제 세계의 장면을 관찰할 수 있게 되었다고 하면, 과연 디스플레이에 의해 표시된 영상과 육안으로 관찰한 영상을 동일하다고 인지하지는 않을 것이다. 다만, LDR 디스플레이에 의하여 표시된 영상이 관찰자의 육안으로 실제 세계에서 관찰된 영상과 얼마나 근접할 수 있는 가가 관건이다. 이와 같이, 실제 세계의 장면과 보다 유사한 영상을 디스플레이 기기에 의하여 구현하는 것은 상기 디스플레이 기기의 하드웨어 성능을 향상시키는 것과는 별도로, 얼마나 정확한 톤 매핑 작업을 수행하는가에 달려 있다.On the other hand, if the observer can observe the scene of the real world, it will not be recognized that the image displayed by the display and the image observed by the naked eye are the same. However, the key is how close the image displayed by the LDR display can be to the image observed in the real world with the observer's naked eye. As such, the implementation of the image by the display device that is more similar to the scene of the real world depends on how accurate tone mapping is performed separately from improving the hardware performance of the display device.

도 3은 종래의 선형 스케일링 기법을 사용하여 얻은 LDR 영상 (a)과, 높은 휘도 부분의 휘도를 낮추어 얻은 LDR 영상 (b)을 비교한 것이다. 도 3의 영상들은 높은 휘도 부분에서 상세 영상이 얼마나 보존되어 있어야 하는지를 보여주는 좋은 예이다. 상기 관찰자는 적어도, 좌측의 영상을 실감 있는 영상이라고 생각하지는 않을 것이다.FIG. 3 compares an LDR image (a) obtained using a conventional linear scaling technique with an LDR image (b) obtained by lowering a luminance of a high luminance portion. The images of FIG. 3 are good examples showing how detailed images should be preserved in the high luminance portion. The observer will not at least think of the image on the left as a realistic image.

이에, 본 발명은 전역 조절 및 로컬 조절을 함께 사용하여 동적 범위 변환 이후에 얻어지는 LDR 영상의 상세 부분을 보존하면서도 인간의 시각 시스템에 보다 자연스러운 영상을 얻고자 한다. Accordingly, the present invention seeks to obtain a more natural image in the human visual system while preserving the detail of the LDR image obtained after the dynamic range conversion by using global adjustment and local adjustment together.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 동적 범위 변환 장치(100)의 구성을 보여준다. 동적 범위 변환 장치(100)는 색공간 변환부(105), 파라미터 생성부(110), 휘도 조절부(120), 색도 조절부(130), 톤(tone) 매핑부 (140)를 포함하여 구성될 수 있다.4 shows a configuration of a dynamic range conversion apparatus 100 according to an embodiment of the present invention. The dynamic range converting apparatus 100 includes a color space converting unit 105, a parameter generating unit 110, a luminance adjusting unit 120, a chromaticity adjusting unit 130, and a tone mapping unit 140. Can be.

색공간 변환부(105)는 입력되는 RGB 영상을 삼자극치(tristimulus values) 영상, 예를 들어, CIE(Commission Internationale de l'Eclairage)의 XYZ 영상으로 변환한다. ITU-R BT.709에 의하여 정의된 표준 매트릭스는 다음의 수학식 1과 같다.The color space converter 105 converts the input RGB image into a tristimulus values image, for example, an XYZ image of a Commission Internationale de l'Eclairage (CIE). The standard matrix defined by ITU-R BT.709 is represented by Equation 1 below.

Figure 112009075788727-PAT00001
Figure 112009075788727-PAT00001

파라미터 생성부(110)는 휘도 조절부(120)에서의 휘도를 조절할 수 있도록 해 주는 제어 파라미터를 생성한다. 특히, 상기 제어 파라미터는 상기 입력 영상의 휘도의 구간별 특성에 따라 구간별로 생성된다. 상기 파라미터에는 구간, 즉 Bin 별 특성을 나타내는 가중치 wi와 구간별 휘도의 평균치 Yai가 포함될 수 있다. 상기 첨자 i는 각각의 구간(Bin)을 식별하는 인덱스이고, 상기 첨자 a는 평균 값임을 표시한다. 이하에서는, 상기 파라미터, 즉 가중치 wi와 Yai를 계산하는 구체적인 실시예를 설명한다.The parameter generator 110 generates a control parameter that enables to adjust the brightness of the brightness controller 120. In particular, the control parameter is generated for each section according to the characteristics of each section of the luminance of the input image. The parameter may include a weight w i representing a characteristic of each section, that is, a bin and an average value Y ai of luminance of each section. The subscript i is an index for identifying each section Bin, and the subscript a is an average value. Hereinafter, a specific embodiment of calculating the parameters, that is, the weights w i and Y ai will be described.

먼저, 파라미터 생성부(110)는 상기 수학식 1에서 같이 얻어지는 휘도(Y)에 대한 픽셀 카운트에 기초하여, 휘도 히스토그램을 생성한다. 이 때, 상기 휘도 히 스토그램은 구간(Bin)으로 나누어 표시된다. 예를 들면, 파라미터 생성부(110)는 다음의 수학식 2와 같이 상기 구간(Bin)의 크기 Δb를 결정할 수 있다.First, the parameter generator 110 generates a luminance histogram based on the pixel count of the luminance Y obtained as in Equation 1 above. In this case, the luminance histogram is displayed by dividing the interval Bin. For example, the parameter generator 110 may determine the size Δb of the section Bin as shown in Equation 2 below.

Figure 112009075788727-PAT00002
Figure 112009075788727-PAT00002

여기서, Ymax는 입력 영상의 최대 휘도, Ymin은 영상의 최소 휘도, NB(number of bin)는 분할된 구간의 개수를 각각 나타낸다. 예를 들어, "Memorial church"라는 대표 영상을 10개의 휘도 구간으로 나눈 경우의 확률 분포 함수는 도 5와 같이 도시될 수 있다. 이와 같은 확률 분포 함수에 있어서 각 구간(Bin)에서의 값은 0에서 1사이의 값을 가지고, 이하의 전체의 구간의 값을 더하면 1이 된다.Here, Y max represents the maximum luminance of the input image, Y min represents the minimum luminance of the image, and NB represents the number of divided sections. For example, the probability distribution function when the representative image of "Memorial church" is divided into ten luminance sections may be illustrated as shown in FIG. 5. In this probability distribution function, the value in each section Bin has a value between 0 and 1, and the value of all the following sections is added to 1.

이러한 확률 분포 함수(t)는 다음의 수학식 3과 같이 계산될 수 있다.This probability distribution function t may be calculated as in Equation 3 below.

Figure 112009075788727-PAT00003
Figure 112009075788727-PAT00003

이와 같이, 휘도 히스토그램에 기초한 확률 분포 함수가 결정되면, 상기 결정된 확률 분포 함수의 값에 대응되는 가중치(wi)를 결정할 수 있다. 이러한 가중치는 확률 분포 함수의 값이 클수록(즉, 높은 빈도를 갖는 Bin일수록) 큰 값을 갖도록 설정되어야 한다. 이는, 입력 영상의 전체 동적 범위 중에서 높은 빈도를 갖는 구간에 높은 가중치를 부여하고 낮은 빈도를 갖는 구간에 낮은 가중치를 부여한다 는 의미이다. As such, when the probability distribution function based on the luminance histogram is determined, a weight w i corresponding to the value of the determined probability distribution function may be determined. This weight should be set to have a larger value as the probability distribution function has a larger value (ie, a bin having a higher frequency). This means that a high weight is given to a section having a high frequency and a low weight is given to a section having a low frequency among all dynamic ranges of the input image.

이는 다시 말해서, 입력 영상을 톤 매핑에 의하여 변환할 때, 빈도 발생이 적은 구간에 비하여 빈도 발생이 많은 구간에 속하는 디테일이 보존될 가능성이 높다는 것을 의미한다. 특정 구간에만 빈도가 집중되어 있는 영상을 그 이외의 구간과 동일한 가중치로 매핑하여 동적 범위를 축소한다면, 상기 특정 구간에서의 디테일을 소실될 가능성이 높다. 따라서, 구간의 빈도에 따라 가변적으로 가중치를 부여할 필요가 있는 것이다.In other words, when the input image is converted by tone mapping, it is more likely that the details belonging to the frequency-prone section are preserved more than the frequency-prone section. If the image in which the frequency is concentrated only in a specific section is mapped with the same weight as other sections, the dynamic range is reduced, and the detail in the specific section is likely to be lost. Therefore, it is necessary to vary the weight according to the frequency of the interval.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 가중치를 구하는 그래프를 보여준다. 확률 분포(t)와 가중치(w) 간의 관계를 나타내는 그래프는 직선 등 다양한 관계 그래프를 생각할 수 있겠지만, 본 발명에서는 바람직한 예로서, 도 6과 같은 2차 곡선을 이용한다. 도 6에서 보면, 확률 분포(t)가 0에서 0.6까지 증가할 때, 가중치(w)는 대략 0.8에서 1.6 사이의 값을 갖는다. 예를 들어, 도 5에서 Bin4의 확률 분포가 0.38이므로, 도 6의 가로축에 이 값을 대입하면 가중치(w)는 대략 1.5가 된다. 이러한 도 6에서의 그래프의 구체적인 형태는 경험적으로 선택될 수 있으며 당업자의 필요에 따라 다양한 변형이 가능하다.6 shows a graph for obtaining a weight according to an embodiment of the present invention. As a graph showing the relationship between the probability distribution t and the weight w, various relation graphs such as a straight line can be considered. However, in the present invention, a quadratic curve as shown in FIG. 6 is used. In FIG. 6, when the probability distribution t increases from 0 to 0.6, the weight w has a value between approximately 0.8 and 1.6. For example, since the probability distribution of Bin 4 in FIG. 5 is 0.38, the weight w is approximately 1.5 when this value is substituted in the horizontal axis of FIG. 6. The specific form of the graph in FIG. 6 may be selected empirically and various modifications may be made according to the needs of those skilled in the art.

한편, 파라미터 생성부(110)는 구간별 휘도의 평균치를 계산한다. 상기 평균치는, 예를 들면, 다음의 수학식 4와 같이, 휘도 값에 대한 로그 평균치이다. 이는 픽셀의 밝기가 2진수(예를 들어, 256 계조의 경우 28, 즉 8비트로 표시됨)로 표현된다는 점이 고려된 것이다.Meanwhile, the parameter generator 110 calculates an average value of luminance for each section. The average value is, for example, a logarithmic average value with respect to the luminance value, as shown in Equation 4 below. This is taken into account that the brightness of the pixel is represented in binary (e.g., 2 8 , or 8 bits, for 256 gray scales).

Figure 112009075788727-PAT00004
Figure 112009075788727-PAT00004

여기서, Ni은 i번째 Bin에 포함되는 픽셀의 수이고, Yi(x,y)는 영상의 x, y위치에서의 픽셀의 입력 휘도 값이다. 그런데, Yi(x,y)이 0인 경우 연산시 로그 함수의 에러가 발생하는 것을 방지하기 위하여 매우 작은 상수 값(δ)이 부가될 수도 있다.Here, N i is the number of pixels included in the i-th bin, and Y i (x, y) is the input luminance value of the pixel at the x and y positions of the image. However, when Y i (x, y) is 0, a very small constant value δ may be added to prevent an error of a log function during operation.

파라미터 생성부(110)는 이상과 같이 구한, 휘도 조절을 위한 제어 파라미터, wi 및 Yai를 휘도 조절부(120)에 제공한다.The parameter generator 110 provides the brightness controller 120 with the control parameters w i and Y ai for the brightness adjustment, obtained as described above.

다시, 도 4를 참조하면, 휘도 조절부(120)는 파라미터 생성부(110)로부터 제공된 제어 파라미터를 이용하여, 입력 영상(X, Y, Z) 중 휘도(Y)에 대한 조절(adjustment)을 수행한다. 이러한 조절에는, 영상 전체의 특성을 고려한 "전역 조절(global adjustment)"과, 영상의 구간별 특성을 고려한 "지역 조절(local adjustment)"이 포함된다. 다만, 실시예에 따라서는 지역 조절만 사용하고 상기 전역 조절은 부가적으로 수행될 수도 있다.Referring back to FIG. 4, the brightness controller 120 adjusts the adjustment of the brightness Y among the input images X, Y, and Z by using the control parameter provided from the parameter generator 110. To perform. Such adjustment includes "global adjustment" in consideration of the characteristics of the entire image, and "local adjustment" in consideration of the characteristics of each section of the image. However, according to an embodiment, only regional adjustment may be used and the global adjustment may be additionally performed.

상기 전역 조절이란 영상이 가지는 전체 동적 범위를 축소시키는 것으로, 영상의 특성에 따라 적절한 범위로 축소시킬 필요가 있다. 즉, 영상의 특성에 따라 동적 범위의 그 축소의 폭이 일률적으로 결정된다는 뜻이다.The global adjustment is to reduce the overall dynamic range of the image, and it is necessary to reduce the range to an appropriate range according to the characteristics of the image. In other words, the width of the reduction of the dynamic range is determined uniformly according to the characteristics of the image.

먼저, 휘도 조절부(120)는 입력 휘도 성분에 대한 전역 조절을 수행한다.First, the luminance controller 120 performs global adjustment on the input luminance component.

휘도 조절부(120)는 이와 같이 구한 평균 휘도와, 입력 영상의 최대 휘도 및 최소 휘도를 이용하여 다음의 수학식 5과 같이 전역 스케일 인자 α를 계산할 수 있다.The brightness controller 120 may calculate the global scale factor α as shown in Equation 5 by using the average brightness and the maximum brightness and the minimum brightness of the input image.

Figure 112009075788727-PAT00005
Figure 112009075788727-PAT00005

여기서, Ymax는 입력 영상의 최대 휘도이고, Ymin은 입력 영상의 최소 휘도이며, Ya는 입력 휘도를 전체 구간에서의 평균치이다. 상기 Ya는 파라미터 생성부(110)로부터 제공된 구간별 휘도의 평균치 Yai를 이용하여, 다음의 수학식 6에 따라 간단히 계산될 수 있다.Here, Y max is the maximum luminance of the input image, Y min is the minimum luminance of the input image, and Y a is the average value of the input luminance in the entire section. The Y a may be simply calculated according to Equation 6 below using the average value Y ai of the luminance for each section provided from the parameter generator 110.

Figure 112009075788727-PAT00006
Figure 112009075788727-PAT00006

상기 f는 영상에 있어서 입력 영상의 최대 휘도 및 최소 휘도와, 평균 휘도 간의 거리(편차)를 의미한다고 볼 수 있다. 그런데, f는 양의 값 또는 음의 값을 모두 가질 수 있으므로 전역 스케일 인자(α)가 항상 양수가 될 수 있도록 수학식 5에서와 같이, 2f로 표시될 수 있다. 상기 전역 스케일 인자(α)는 영상의 어둡거나 밝은 부분과 높은 연관성을 갖는 값이라고 볼 수 있다.The f may be regarded as a distance (deviation) between the maximum luminance and the minimum luminance and the average luminance of the input image in the image. However, since f may have both a positive value and a negative value, f may be represented by 2 f so that the global scale factor α may always be positive. The global scale factor α may be regarded as a value having a high correlation with dark or light portions of an image.

한편, 수학식 5에서 f 값을 보다 안정적으로 구할 수 있기 위해서는 노이즈 등의 이유로, 매우 낮은 휘도를 갖는 경우와 매우 높은 휘도를 갖는 경우를 배제할 필요가 있다. 실험적으로 볼 때, 입력 영상에서 매우 어두운 부분 또는 매우 밝은 부분에 속하는, 전체 대비 3%에 해당하는 픽셀들이 배제되도록 하는 것이 바람직하다. 이 경우 수학식 4 및 5의 계산은 당연히 나머지 97%의 픽셀들을 대상으로 하여 이루어질 것이다.On the other hand, in order to be able to obtain the f value more stably in Equation 5, it is necessary to exclude the case of having a very low luminance and the case of having a very high luminance for reasons such as noise. Experimentally, it is desirable to exclude pixels corresponding to 3% of the total, which belong to a very dark or very bright part of the input image. In this case, the calculations of Equations 4 and 5 will be made for the remaining 97% of pixels.

휘도 조절부(120)는 다음의 수학식 7에 따라서 입력 영상의 모든 휘도 성분을 일률적으로 조절하는 작업, 즉 전역 조절을 수행한다.The brightness controller 120 uniformly adjusts all brightness components of the input image according to Equation 7 below, that is, globally.

Figure 112009075788727-PAT00007
Figure 112009075788727-PAT00007

다음으로, 휘도 조절부(120)는 상기 전역 조절이 수행된 휘도 Yg에 대하여, 지역 조절을 수행한다. 이러한 지역 조절을 수행하기 위해서는, 파라미터 생성부(110)로부터 제공된 제어 파라미터 wi, Yai가 사용된다.Next, the brightness controller 120 performs area control on the brightness Y g on which the global control is performed. In order to perform such local adjustment, the control parameters w i and Y ai provided from the parameter generator 110 are used.

구체적으로, 휘도 조절부(120)는 다음의 수학식 8에 따라 지역 스케일 인자(αi)를 계산할 수 있다. In detail, the brightness controller 120 may calculate the local scale factor α i according to Equation 8 below.

Figure 112009075788727-PAT00008
Figure 112009075788727-PAT00008

수학식 8은 구간(i) 별로 계산되어야 한다는 점 외에는 수학식 5와 기본적으로 유사하다. 따라서, Ymax(i)는 입력 영상 중 i번째 구간(Bin)에 속하는 휘도들 중 최대 값이고, Ymin (i)는 입력 영상 중 i번째 구간(Bin)에 속하는 휘도들 중 최소 값이며, Yai는 수학식 4에서와 같이 해당 구간에서의 휘소들의 평균 값이다. 따라서, 이와 같이 얻어지는 지역 스케일 인자(αi)는, 전역 스케일 인자(α)와는 달리, 스케일 NB의 수만큼 구해진다.Equation 8 is basically similar to Equation 5 except that it should be calculated for each interval (i). Therefore, Y max (i) is the maximum value among the luminance belonging to the i th section Bin of the input image, Y min (i) is the minimum value among the luminance belonging to the i th section Bin of the input image, Y ai is an average value of the volutes in the corresponding interval as in Equation 4. Therefore, unlike the global scale factor α, the local scale factor α i obtained as described above is obtained by the number of scales NB.

휘도 조절부(120)는 상기 지역 스케일 인자(αi)를 이용하여, 다음의 수학식 9와 같이, 최종적으로 조절된 휘도(Ygl(i))(이하, '최종 휘도'라고 함)를 구한다.The luminance adjusting unit 120 uses the local scale factor α i to determine the finally adjusted luminance Y gl (i ) (hereinafter, referred to as “final luminance”) as shown in Equation 9 below. Obtain

Figure 112009075788727-PAT00009
Figure 112009075788727-PAT00009

상기 첨자 gl은 전역(global) 조절 및 지역(local) 조절을 거친 결과라는 의미이고, 상기 i는 구간별 인덱스이다. 따라서, 상기 최종 휘도는 구간별(i)로 각각 다른 값을 가진다. 이와 같이, 영상에 따라 구간별로 적절하게 다른 방식으로 휘도 를 조절함으로써, 최종 영상(LDR 영상)의 상세 부분을 보존하면서도 인간의 시각 시스템에 보다 자연스러운 영상을 얻을 수 있는 것이다.The subscript gl means a result of global control and local control, and i is an index for each section. Therefore, the final luminance has a different value for each section (i). In this way, by adjusting the luminance in a different manner according to each section according to the image, it is possible to obtain a more natural image to the human visual system while preserving the detail of the final image (LDR image).

휘도 조절부(120)에 의하여 구해진 최종 휘도는 색도 조절부(130)에서 색도 조절을 수행하는 데에 사용될 수 있다.The final luminance obtained by the luminance controller 120 may be used to perform chromaticity adjustment in the chromaticity controller 130.

색도 조절부(130)는 색도의 조절 정도를 결정하는 색도 조절 계수를 구하고, 상기 색도 조절 계수를 입력 영상의 RGB 성분에 각각 적용하여 조절된 RGB 성분을 얻는다.The chromaticity adjusting unit 130 obtains chromaticity adjustment coefficients for determining the degree of adjustment of chromaticity, and applies the chromaticity adjustment coefficients to the RGB components of the input image, respectively, to obtain adjusted RGB components.

이 때, 색도 조절부(130)는 입력 영상의 RGB 성분을 직접 이용할 수도 있지만, 바람직하게는 휘도 조절부(120)에서 휘도 성분에 대하여 전역 및 지역 조절된 결과인 Ygl(i)를 이용하여 입력 영상의 RGB를 복원하는 것이 바람직하다. 다시 말하면, 색도 조절부(130)는 다음의 수학식 10 및 11을 이용하여 입력 영상의 R, G, B 성분을 복원

Figure 112009075788727-PAT00010
한다.In this case, although the chromaticity adjuster 130 may directly use the RGB component of the input image, preferably, the luminance adjuster 120 uses Y gl (i) which is the result of global and local adjustment of the luminance component. It is desirable to restore the RGB of the input image. In other words, the chromaticity adjusting unit 130 restores the R, G, and B components of the input image using the following equations (10) and (11).
Figure 112009075788727-PAT00010
do.

Figure 112009075788727-PAT00011
Figure 112009075788727-PAT00011

Figure 112009075788727-PAT00012
Figure 112009075788727-PAT00012

물론, 수학식 10에서 R, G, B는 Y가 Ygl(i)로 변경되었으므로 최초 입력 영상의 R, G, B와는 상이한 값일 수 있다. 한편, 색도 조절부(130)는 각각의 색 성분(R, G, B)에 적용하기 위한 색도 조절 계수(D)를 다음의 수학식 12와 같이 계산한다.Of course, in Equation 10, since R is changed to Y gl (i) , R, G, and B may have different values from R, G, and B of the first input image. Meanwhile, the chromaticity adjusting unit 130 calculates a chromaticity adjustment coefficient D for applying to each of the color components R, G, and B as shown in Equation 12 below.

Figure 112009075788727-PAT00013
Figure 112009075788727-PAT00013

여기서, F는 색도 조절 계수에 비례하는 상수이고, LA는 적응된 필드의 휘도 값이다.Where F is a constant proportional to the chromaticity adjustment coefficient and L A is the luminance value of the adapted field.

상기 비례 상수 F는 경험적으로 결정될 수 있는 값으로서, 평균적인 밝기의 주변 영상인 경우에는 1.0, 약간 어두운 주변 영상인 경우에는 0.9, 어두운 주변 영상인 경우에는 0.8 정도의 값을 갖는다. 또한, LA는 적응된 필드에서 화이트의 휘도 값의 상위 20%에 위치하는 휘도 값, 즉 상위 5분위 휘도 값을 의미한다.The proportional constant F is a value that can be determined empirically and has a value of 1.0 for an ambient image of average brightness, 0.9 for a slightly darker ambient image, and 0.8 for a darker ambient image. In addition, L A means a luminance value located at the top 20% of the luminance value of white in the adapted field, that is, the upper fifth quartile luminance value.

이와 같이, 색도 조절부(130)는 상기와 같이 색도 조절 계수를 계산한 후에 는 복원된 색 성분(R, G, B)에 상기 색도 조절 계수를 적용하여 다음의 수학식 13과 같이 조절된 색 성분(Rc, Gc, Bc)을 구한다.As described above, after the chromaticity adjusting unit 130 calculates the chromaticity adjusting coefficient as described above, the chromaticity adjusting unit 130 applies the chromaticity adjustment coefficient to the restored color components R, G, and B, and adjusts the color as shown in Equation 13 below. Obtain the components (R c , G c , B c ).

Figure 112009075788727-PAT00014
Figure 112009075788727-PAT00014

여기서, Rw, Gw, Bw는 각각 다음의 표 1에 기재된 환경 중 어느 하나에 기재된 화이트의 삼자극치, 즉 Xw, Yw, Zw를 이용하여 계산된 RGB 색공간에서의 값들이다. Xw, Yw, Zw로부터 Rw, Gw, Bw를 구하는 계산에 있어서는 전술한 수학식 10 및 11을 이용할 수 있다.Where R w , G w , and B w are the values in the RGB color space calculated using the tristimulus values of white described in any one of the environments listed in Table 1, that is, X w , Y w , and Z w , respectively. . In from X w, Y w, Z w in the calculation to obtain the R w, G w, B w described above can be used to equation (10) and 11.

Figure 112009075788727-PAT00015
Figure 112009075788727-PAT00015

한편, 색도 조절부(130)는 상기 구한 Rc, Gc 및 Bc를 조절된 최종 색도 값으로 톤 매핑부(140)에 제공할 수도 있지만, 바람직하게는 상기 값들을 다시 다음의 수학식 14 및 15에 의하여 변환함으로써 조절된 최종 색도 값 R', G' 및 B'을 구하고 이를 톤 매핑부(140)에 제공한다.Meanwhile, although the chromaticity adjusting unit 130 may provide the obtained R c , G c, and B c to the tone mapping unit 140 with the adjusted final chromaticity value, preferably, the values are again represented by Equation 14 below. And the final chromaticity values R ', G', and B 'adjusted by the conversion by 15 and provided to the tone mapping unit 140.

Figure 112009075788727-PAT00016
Figure 112009075788727-PAT00016

Figure 112009075788727-PAT00017
Figure 112009075788727-PAT00017

다시, 도 4를 참조하면, 톤 매핑부(140)는 휘도 조절부(120)에서 제공된 전역 조절된 최종 휘도과, 색도 조절부(130)에서 제공된 조절된 색도를 이용하여 디스플레이 기기에서 표시 가능한 색도 값(Rd, Gd, Bd), 즉 LDR 영상을 출력한다.Again, referring to FIG. 4, the tone mapping unit 140 displays chromaticity values that can be displayed on the display device using the globally adjusted final luminance provided by the luminance adjusting unit 120 and the adjusted chromaticity provided by the chromaticity adjusting unit 130. (R d , G d , B d ), that is, LDR images are output.

톤 매핑부(140)는 예를 들어, 다음의 수학식 16에 따라 LDR 영상의 색도 값(Rd, Gd, Bd)을 구할 수 있다. 결국, 동적 범위 변환 장치(100)에 최초의 HDR 영상(R, G, B)이 입력되어 최종적으로 LDR 영상(Rd, Gd, Bd)이 출력되는 것이다.The tone mapping unit 140 may obtain chromaticity values R d , G d , and B d of the LDR image, for example, according to Equation 16 below. As a result, the first HDR image (R, G, B) is input to the dynamic range converter 100, and finally the LDR image (R d , G d , B d ) is output.

Figure 112009075788727-PAT00018
Figure 112009075788727-PAT00018

수학식 16에서, R', G', B'는 색도 조절부(130)에서 제공된 색도 값이고, Y'는 R', G', B'로부터 얻을 수 있는 휘도 값이다. 또한, s는 감마 수정(gamma correction)을 위하여 사용되는 사용자 파라미터로서 대략 0.45 정도의 값이 사용될 수 있다.In Equation 16, R ', G', and B 'are chromatic values provided by the chromaticity adjusting unit 130, and Y' is a luminance value that can be obtained from R ', G', and B '. In addition, s may be a value of approximately 0.45 as a user parameter used for gamma correction.

한편, 휘도 조절부(120)에서 조절된 최종 휘도(Ygl(i))는 임의의 범위를 가지므로 수학식 16에 적용하기 전에, 이를 정규화할 필요가 있다. 즉, Yd(i)는 휘도 조절부(120)에서 조절된 최종 휘도로부터 0 내지 1사이로 정규화된 휘도를 의미한다.Meanwhile, since the final luminance Y gl (i) adjusted by the luminance controller 120 has an arbitrary range, it is necessary to normalize it before applying it to Equation 16. That is, Y d (i) means the luminance normalized to 0 to 1 from the final luminance adjusted by the luminance adjusting unit 120.

지금까지 도 4의 각 구성요소들은 메모리 상의 소정 영역에서 수행되는 태스크, 클래스, 서브 루틴, 프로세스, 오브젝트, 실행 스레드, 프로그램와 같은 소프트웨어(software)나, FPGA(field-programmable gate array)나 ASIC(application-specific integrated circuit)과 같은 하드웨어(hardware)로 구현될 수 있으며, 또한 상기 소프트웨어 및 하드웨어의 조합으로 이루어질 수도 있다. 상기 구성요소들 은 컴퓨터로 판독가능한 저장 매체에 포함되어 있을 수도 있고, 복수의 컴퓨터에 그 일부가 분산되어 분포될 수도 있다. Up to now, each component of FIG. 4 is a software such as a task, a class, a subroutine, a process, an object, an execution thread, a program, or a field-programmable gate array (ASGA) or an ASIC (application) performed in a predetermined area of memory. It may be implemented in hardware, such as a -specific integrated circuit, or may be a combination of the above software and hardware. The components may be included in a computer readable storage medium, or a part of the components may be distributed and distributed over a plurality of computers.

또한, 각 블록은 특정된 논리적 기능들을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실행예들에서는 블록들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능하다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 그 블록들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.In addition, each block may represent a module, segment, or portion of code that includes one or more executable instructions for executing specified logical functions. It is also possible in some alternative implementations that the functions mentioned in the blocks occur out of order. For example, the two blocks shown in succession may in fact be executed substantially concurrently, and the blocks may sometimes be executed in the reverse order, depending on the corresponding function.

이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야 한다.Although the embodiments of the present invention have been described above with reference to the accompanying drawings, those skilled in the art to which the present invention pertains may implement the present invention in other specific forms without changing the technical spirit or essential features thereof. I can understand that. Therefore, it should be understood that the embodiments described above are exemplary in all respects and not restrictive.

도 1은 실제 세계의 장면들의 휘도 범위(HDR)를 보여주는 도면.1 shows the luminance range (HDR) of scenes in the real world.

도 2는 이상적인 LDR 디스플레이의 개념을 보여주는 도면.2 shows the concept of an ideal LDR display.

도 3은 종래의 선형 스케일링 기법을 사용하여 얻은 LDR 영상과, 높은 휘도 부분의 휘도를 낮추어 얻은 LDR 영상을 비교한 도면.3 is a view comparing an LDR image obtained using a conventional linear scaling technique with an LDR image obtained by lowering a luminance of a high luminance portion.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 동적 범위 변환 장치의 구성을 보여주는 블록도.Figure 4 is a block diagram showing the configuration of a dynamic range conversion apparatus according to an embodiment of the present invention.

도 5는 "Memorial church" 영상을 10개의 휘도 구간으로 나눈 경우의 확률 분포 함수를 보여주는 도면.FIG. 5 is a diagram illustrating a probability distribution function when a “memorial church” image is divided into ten luminance sections. FIG.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 가중치를 구하는 그래프를 보여주는 도면.6 is a diagram showing a graph for obtaining a weight according to an embodiment of the present invention.

(도면의 주요부분에 대한 부호 설명) (Symbol description of main part of drawing)

100: 동적 범위 변환 장치 105: 색공간 변환부100: dynamic range conversion unit 105: color space conversion unit

110: 파라미터 생성부 120: 휘도 조절부110: parameter generator 120: luminance controller

130: 색도 조절부 140: 톤 매핑부130: chromaticity control unit 140: tone mapping unit

Claims (18)

입력 영상의 동적 범위를 변환하는 장치에 있어서,An apparatus for converting a dynamic range of an input image, 상기 입력 영상의 휘도를 조절하는 데에 사용되는 제어 파라미터를, 상기 입력 영상의 휘도의 구간별 특성에 따라 구간별로 생성하는 파라미터 생성부;A parameter generator configured to generate control parameters used to adjust the luminance of the input image for each section according to characteristics of each of the luminance of the input image; 상기 생성된 제어 파라미터를 사용하여 상기 입력 영상의 휘도를 상기 구간 별로 조절하여 최종 휘도를 얻는 휘도 조절부;A brightness controller which adjusts the brightness of the input image for each section by using the generated control parameter to obtain a final brightness; 상기 구간 별로 조절된 휘도를 기초로, 상기 입력 영상의 색도를 조절하는 색도 조절부; 및A chromaticity controller configured to adjust chromaticity of the input image based on the luminance adjusted for each section; And 상기 구간 별로 조절된 휘도와 상기 조절된 색도를 조합하여 디스플레이 기기에서 표시 가능한 색도로 매핑하는 톤 매핑부;A tone mapping unit for combining the adjusted luminance and the adjusted chromaticity for each section to map the chromaticities that can be displayed on a display device; 를 포함하는 장치./ RTI > 제1항에 있어서,The method of claim 1, 상기 입력 영상의 색도를 CIE(Commission Internationale de l'Eclairage)의 XYZ 영상으로 변환하는 색공간 변환부를 더 포함하는 장치.And a color space converter configured to convert the chromaticity of the input image into an XYZ image of a Commission Internationale de l'Eclairage (CIE). 제1항에 있어서, 상기 제어 파라미터는The method of claim 1, wherein the control parameter 구간 별로 생성된 가중치를 적어도 포함하는 장치.At least a weight generated for each section. 제3항에 있어서, 상기 구간별 가중치는 대응되는 구간에서 상기 입력 영상의 휘도 값의 빈도가 클수록 큰 값을 가지고, 상기 빈도가 작을수록 작은 값을 가지는 장치.The apparatus of claim 3, wherein the weight for each section has a larger value as the frequency of the luminance value of the input image increases in a corresponding section, and has a smaller value as the frequency becomes smaller. 제4항에 있어서, 상기 상기 구간별 가중치와 상기 빈도는The method of claim 4, wherein the weights and frequency of each section are 2차 곡선 그래프에 따른 관계를 갖는 장치.Devices with relationships according to quadratic curve graphs. 제3항에 있어서, 상기 휘도 조절부는The method of claim 3, wherein the brightness control unit 상기 입력 영상의 구간별 최대 휘도 및 최소 휘도와, 구간별 평균 휘도 간의 거리를 나타내는 지역 스케일 인자; 및A local scale factor indicating a distance between a maximum luminance and a minimum luminance for each interval of the input image and an average luminance for each interval; And 상기 구간별 가중치;Weight for each section; 를 상기 입력 영상의 휘도에 곱함으로써 상기 최종 휘도를 얻는 장치.And obtaining the final luminance by multiplying by the luminance of the input image. 제3항에 있어서, 상기 휘도 조절부는The method of claim 3, wherein the brightness control unit 상기 입력 영상의 최대 휘도 및 최소 휘도와, 평균 휘도 간의 거리를 나타내는 전역 스케일 인자; A global scale factor representing a distance between maximum and minimum luminance and an average luminance of the input image; 상기 입력 영상의 구간별 최대 휘도 및 최소 휘도와, 구간별 평균 휘도 간의 거리를 나타내는 지역 스케일 인자; 및A local scale factor indicating a distance between a maximum luminance and a minimum luminance for each interval of the input image and an average luminance for each interval; And 상기 구간별 가중치를 상기 입력 영상의 휘도에 곱함으로써 상기 최종 휘도를 얻는 장치.And obtaining the final luminance by multiplying the interval-specific weights by the luminance of the input image. 제1항에 있어서, 상기 톤 매핑부는 상기 색도를 출력하기 전에,The method of claim 1, wherein the tone mapping unit before outputting the chromaticity, 상기 최종 휘도를 0에서 1 사이의 값을 갖도록 정규화하는 장치.And normalize the final luminance to have a value between 0 and 1. 제8항에 있어서, 상기 톤 매핑부는The method of claim 8, wherein the tone mapping unit 상기 정규화된 최종 휘도가 클수록 이에 비례하여 상기 출력되는 색도가 커지도록 매핑하는 장치.And mapping the output chromaticity in proportion to the normalized final luminance. 입력 영상의 동적 범위를 변환하는 방법에 있어서,In the method for converting the dynamic range of the input image, (a) 상기 입력 영상의 휘도를 조절하는 데에 사용되는 제어 파라미터를, 상기 입력 영상의 휘도의 구간별 특성에 따라 구간별로 생성하는 단계;(a) generating a control parameter used to adjust the brightness of the input image for each section according to the section-specific characteristics of the brightness of the input image; (b) 상기 생성된 제어 파라미터를 사용하여 상기 입력 영상의 휘도를 상기 구간 별로 조절하여 최종 휘도를 얻는 단계;(b) obtaining final luminance by adjusting the luminance of the input image for each section using the generated control parameter; (c) 상기 구간 별로 조절된 휘도를 기초로, 상기 입력 영상의 색도를 조절하는 단계; 및(c) adjusting chromaticity of the input image based on the luminance adjusted for each section; And (d) 상기 구간 별로 조절된 휘도와 상기 조절된 색도를 조합하여 디스플레이 기기에서 표시 가능한 색도로 매핑하는 단계;(d) combining the adjusted luminance and the adjusted chromaticity for each of the sections and mapping them to a chromaticity that can be displayed on a display device; 를 포함하는 방법.How to include. 제10항에 있어서, 상기 (a) 단계 이전에The method according to claim 10, wherein before step (a) 상기 입력 영상의 색도를 CIE(Commission Internationale de l'Eclairage)의 XYZ 영상으로 변환하는 단계를 더 포함하는 방법.And converting the chromaticity of the input image into an XYZ image of a Commission Internationale de l'Eclairage (CIE). 제10항에 있어서, 상기 제어 파라미터는The method of claim 10, wherein the control parameter 구간 별로 생성된 가중치를 적어도 포함하는 방법.At least a weight generated for each interval. 제12항에 있어서, 상기 구간별 가중치는 대응되는 구간에서 상기 입력 영상의 휘도 값의 빈도가 클수록 큰 값을 가지고, 상기 빈도가 작을수록 작은 값을 가지는 방법.The method of claim 12, wherein the weight for each section has a larger value as the frequency of the luminance value of the input image increases in a corresponding section, and has a smaller value as the frequency becomes smaller. 제13항에 있어서, 상기 상기 구간별 가중치와 상기 빈도는The method of claim 13, wherein the interval-weighted weight and the frequency 2차 곡선 그래프에 따른 관계를 갖는 방법.Method with relation according to quadratic curve graph. 제12항에 있어서, 상기 (b) 단계는The method of claim 12, wherein step (b) 상기 입력 영상의 구간별 최대 휘도 및 최소 휘도와, 구간별 평균 휘도 간의 거리를 나타내는 지역 스케일 인자; 및A local scale factor indicating a distance between a maximum luminance and a minimum luminance for each interval of the input image and an average luminance for each interval; And 상기 구간별 가중치;Weight for each section; 를 상기 입력 영상의 휘도에 곱함으로써 상기 최종 휘도를 얻는 단계를 포함하는 방법.And obtaining the final luminance by multiplying by the luminance of the input image. 제12항에 있어서, 상기 (b) 단계는The method of claim 12, wherein step (b) 상기 입력 영상의 최대 휘도 및 최소 휘도와, 평균 휘도 간의 거리를 나타내는 전역 스케일 인자; A global scale factor representing a distance between maximum and minimum luminance and an average luminance of the input image; 상기 입력 영상의 구간별 최대 휘도 및 최소 휘도와, 구간별 평균 휘도 간의 거리를 나타내는 지역 스케일 인자; 및A local scale factor indicating a distance between a maximum luminance and a minimum luminance for each interval of the input image and an average luminance for each interval; And 상기 구간별 가중치를 상기 입력 영상의 휘도에 곱함으로써 상기 최종 휘도를 얻는 단계를 포함하는 방법.And obtaining the final luminance by multiplying the interval weights by the luminance of the input image. 제10항에 있어서, 상기 (d) 단계는 상기 색도를 출력하기 전에,The method of claim 10, wherein the step (d) before the output of the chromaticity, 상기 최종 휘도를 0에서 1 사이의 값을 갖도록 정규화하는 단계를 포함하는 방법.Normalizing the final luminance to have a value between 0 and 1. 제17항에 있어서, 상기 (d) 단계는18. The method of claim 17, wherein step (d) 상기 정규화된 최종 휘도가 클수록 이에 비례하여 상기 출력되는 색도가 커지도록 매핑하는 단계를 더 포함하는 방법.And mapping the output chromaticity in proportion to the normalized final luminance.
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2836983B1 (en) 2012-10-08 2017-07-12 Koninklijke Philips N.V. Luminance changing image processing with color constraints
CN107533832A (en) * 2015-05-12 2018-01-02 索尼公司 Image processing apparatus, image processing method and program
US10110921B2 (en) 2012-01-06 2018-10-23 Thomson Licensing Method of and device for encoding an HDR video together with an LDR video, method of and device for reconstructing one of an HDR video and an LDR video coded together and PF storage medium
WO2021020627A1 (en) * 2019-07-31 2021-02-04 엘지전자 주식회사 Display device and operation method thereof

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002312781A (en) * 2001-04-17 2002-10-25 Honda Motor Co Ltd Image processor
KR20060056304A (en) * 2006-05-04 2006-05-24 한양대학교 산학협력단 Apparatus and method for adaptive image enhancement
JP2007310887A (en) * 2006-05-17 2007-11-29 Xerox Corp Automatic mapping method of image data, and image processing device
KR20080095671A (en) * 2007-04-25 2008-10-29 삼성전자주식회사 Method and apparatus to display images with wide color gamut

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002312781A (en) * 2001-04-17 2002-10-25 Honda Motor Co Ltd Image processor
KR20060056304A (en) * 2006-05-04 2006-05-24 한양대학교 산학협력단 Apparatus and method for adaptive image enhancement
JP2007310887A (en) * 2006-05-17 2007-11-29 Xerox Corp Automatic mapping method of image data, and image processing device
KR20080095671A (en) * 2007-04-25 2008-10-29 삼성전자주식회사 Method and apparatus to display images with wide color gamut

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10110921B2 (en) 2012-01-06 2018-10-23 Thomson Licensing Method of and device for encoding an HDR video together with an LDR video, method of and device for reconstructing one of an HDR video and an LDR video coded together and PF storage medium
US10708620B2 (en) 2012-01-06 2020-07-07 Interdigital Vc Holdings, Inc. Method of and device for encoding an HDR video together with an LDR video, method of and device for reconstructing one of an HDR video and an LDR video coded together and non-transitory storage medium
EP2836983B1 (en) 2012-10-08 2017-07-12 Koninklijke Philips N.V. Luminance changing image processing with color constraints
CN107533832A (en) * 2015-05-12 2018-01-02 索尼公司 Image processing apparatus, image processing method and program
WO2021020627A1 (en) * 2019-07-31 2021-02-04 엘지전자 주식회사 Display device and operation method thereof

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