KR20120060278A - 이미지 시그널 프로세서의 자동 밝기 조절 방법 및 장치 - Google Patents

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KR20120060278A
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최성훈
박장현
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이성수
최정환
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한국전자통신연구원
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Abstract

이미지 시그널 프로세서를 위한 자동 밝기 조정 방법 및 장치가 제공된다. 영상 처리 장치는 히스토그램 생성부, 누적 분포 함수 연산부 및 히스토그램 평활화부를 포함한다. 히스토 그램 생성부는 입력 영상의 픽셀들의 밝기 값들에 대한 히스토그램을 생성한다. 누적 분포 함수 연산부는 생성된 히스토그램에 기반하여 누적 분포 함수 및 역방향 누적 분포 함수를 생성한다. 히스토그램 평활화부는 누적 분포 함수 및 역방향 누적 분포 함수에 기반하여 변환 함수를 생성하고, 입력 영상에 변환 함수에 따른 히스토그램 평활화를 적용함으로써 출력 영상을 생성한다.

Description

이미지 시그널 프로세서의 자동 밝기 조절 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR AUTOMATIC BRIGHTNESS ADJUSTMENT OF IMAGE SIGNAL PROCESSOR}
아래의 실시예들은 이미지 시그널 프로세서를 위한 자동 밝기 조정 방법 및 장치에 관한 것이다.
출력 영상의 적정 밝기를 조정하고 명암대비(contrast)를 향상 시키는 방법 및 장치가 개시된다.
이미지 시그널 프로세서(Image Signal Processor; ISP)는 이미지 센서로부터 입력되는 영상 신호가 응용 어플리케이션에서 사용될 수 있도록 영상 신호를 전처리하는 프로세서이다.
ISP는 컬러 인터폴레이션(color interpolation), 컬러 정정(color correction), 감마 정정(gamma correction) 및 컬러 공간 변환(color space conversion) 등의 영상 보정 처리를 수행하고, 이러한 영상 보정 처리 후 자동 백색 밸런스(Auto White Balance; AWB) 및 자동 밝기 조정(Auto Exposure; AE) 등의 영상 보정 처리를 수행한다.
AE는 영상의 밝기를 계산하고 상기 영상이 적절한 밝기 정도를 갖도록 자동으로 설정하는 처리(또는, 상기의 처리를 수행하는 블록)를 의미한다. 즉, AE는 영상의 밝기를, 광원의 조도에 독립적으로, 항상 최적의 상태로 유지하는 디지털(digital) 제어 기술 또는 이러한 디지털 제어 기술이 적용된 장치를 의미한다.
AE는 투사되는 빛의 양을 감지함으로써 조리개(iris), 셔터 속도(shutter speed) 및 아날로그 증폭(analog gain)을 제어한다.
일반적으로, AE는 영상의 평균 밝기를 계산하고, 영상의 밝기가 설정한 목표 밝기와 동일하게 되도록 증폭(gain)을 조정한다. AE에 의해 화면의 밝기가 조정됨으로써 영상의 부자연스러움이 해소될 수 있다.
그러나, 이러한 AE에 의한 밝기 조정은 비전(vision) 시스템에서 요구되는 객체의 특징 추출을 위해서는 충분하지 않을 수 있다. 비전 카메라에는, 일반 카메라와 달리, 객체 인식을 위한 영상 처리 기술이 적용되어야 한다.
특히, 영상의 밝기가 특정한 범위 내에 집중되어 있을 경우, AE만을 사용함으로써 물체의 경계선 또는 특징 등이 구분되도록 처리하는 것은 매우 어렵다. 이러한 경우, 집중적으로 분포되어 있는 밝기를 본래의 밝기 간격보다 더 넓히는 작업을 처리함으로써 영상의 명암대비를 향상시키는 처리가 요구된다.
히스토그램 평활화(Histogram Equalization; HE)는 입력 영상의 히스토그램을 이용하여 변환 함수를 생성시키는 방법으로서, 명암대비를 향상시키기 위해 사용된다.
HE는 입력 영상의 픽셀들의 밝기 값의 히스토그램 분포와는 독립적으로, 낮은 밝기 값을 갖는 픽셀들 및 높은 밝기 값을 갖는 픽셀들이 균등하게 분포된 출력 영상을 생성한다. 또한, HE는 영상의 평균 밝기 값을 일정하게 만든다. 따라서, 히스토그램 평활화에 의해 ISP의 AE 기능이 대체될 수 있다.
하드웨어 구현의 측면에서 보았을 때, HE는 히스토그램을 저장할 메모리 공간 만이 추가적으로 요구될 정도로 단순한 연산으로 구현된다. 단순하게 구현될 수 있기 때문에, HE는 큰 사이즈의 영상을 상대적으로 빠르게 처리할 수 있다.
일반적으로, HE는 입력 영상의 히스토그램 누적 분포 함수를 이용하여 밝은 방향으로 평활화된 출력 영상을 생성한다.
이러한 특성 때문에, 입력 영상의 밝기가 낮은 대역 또는 높은 대역에 집중되어 있는 경우, HE에 의한 출력 영상은 향상된 명암대비를 갖지만, 부자연스럽게 왜곡된다.
HE의 단점을 보완하는 알고리즘으로서, BBHE(Brightness preserving Bi-Histogram Equalization), DSIHE(Dualistic Sub-Image Histogram Equalization), RMSHE(Recursive Mean-Separate Histogram) 등이 있다. 그러나, 이러한 알고리즘은 복잡하며 많은 연산량이 요구된다. 따라서, 이러한 알고리즘이 하드웨어로서 구현될 경우, ISP 칩 전체의 성능 저하가 야기된다.
본 발명의 일 실시에는 히스토그램 평활화 방법에 기반한 자동 밝기 조정 장치 및 방법을 제공할 수 있다.
본 발명의 일 실시에는 양방향 누적 분포 함수에 기반한 자동 밝기 조정 장치 및 방법을 제공할 수 있다.
본 발명의 일측에 따르면, 입력 영상의 픽셀들의 밝기 값들에 대한 히스토그램을 생성하는 단계, 상기 히스토그램의 누적 분포 함수 및 역방향 누적 분포 함수에 기반하여 변환 함수를 생성하는 단계 및 상기 변환 함수에 기반하여 상기 입력 영상에 히스토그램 평활화를 적용함으로써 출력 영상을 생성하는 단계를 포함하는, 영상의 밝기를 자동으로 조정하는 방법이 제공된다.
상기 히스토그램을 생성하는 단계는, 입력 영상의 픽셀들을 샘플링하는 단계 및 상기 샘플링된 픽셀들에 기반하여 상기 히스토그램을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 변환 함수를 생성하는 단계는, 상기 히스토그램에 기반하여 상기 누적 분포 함수 및 상기 역방향 누적 분포 함수를 생성하는 단계 및 상기 누적 분포 함수 및 상기 역방향 누적 분포 함수에 기반하여 상기 변환 함수를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 역방향 누적 분포 함수는 히스토그램을 생성하기 위해 사용된 픽셀들의 개수, 상기 누적 분포함수 및 상기 히스토그램에 기반하여 생성될 수 있다.
상기 변환 함수는 상기 누적 분포 함수에 기반한 제1 히스토그램 평활화 함수 및 상기 역방향 누적 함수에 기반한 제2 히스토그램 평활화 함수에 기반하여 생성될 수 있다.
상기 변환 함수는 룩-업 테이블로서 구성될 수 있다.
본 발명의 다른 일측에 따르면, 입력 영상의 픽셀들의 밝기 값들에 대한 히스토그램을 생성하는 히스토그램 생성부, 상기 히스토그램에 기반하여 누적 분포 함수 및 역방향 누적 분포 함수를 생성하는 누적 분포 함수 연산부 및 상기 누적 분포 함수 및 상기 역방향 누적 분포 함수에 기반하여 변환 함수를 생성하고, 상기 입력 영상에 상기 변환 함수에 따른 히스토그램 평활화를 적용함으로써 출력 영상을 생성하는 히스토그램 평활화부를 포함하는, 영상 처리 장치.
상기 히스토그램 생성부는 듀얼-포트 SRAM을 포함할 수 있고, 상기 히스토그램 평활화부는 싱글-포트 SRAM을 포함할 수 있다.
상기 입력 영상의 픽셀의 밝기 값은 상기 듀얼 포트 SRAM의 주소로서 입력될 수 있고, 상기 입력에 의해 상기 SRAM의 상기 주소의 데이터 값은 1 증가될 수 있다.
상기 히스토그램 평활화부는 룩업-테이블을 사용함으로써 상기 입력 영상에 상기 변환 함수에 따른 히스토그램 평활화를 적용할 수 있다.
상기 누적 분포 함수 연산부는 상기 입력 영상의 픽셀들의 개수를 나타내는 값에 쉬프트 연산을 적용함으로써 상기 히스토그램을 생성하기 위해 사용된 픽셀들의 개수의 근사 값을 계산할 수 있다.
상기 히스토그램 생성부는 상기 입력 영상의 픽셀들을 샘플링할 수 있고, 상기 샘플링된 픽셀들에 기반하여 상기 히스토그램을 생성할 수 있다.
히스토그램 평활화 방법에 기반한 자동 밝기 조정 장치 및 방법이 제공된다.
양방향 누적 분포 함수에 기반한 자동 밝기 조정 장치 및 방법이 제공된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 자동 밝기 조절 및 히스토그램 평활화의 성능을 비교한다.
도 2는 본 발명의 일 예에 따른 히스토그램 평활화를 설명한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 히스토그램 생성을 위한 픽셀 샘플링을 설명한다.
도 4은 본 발명의 일 실시예에 따른 양 방향 누적 분포 함수를 사용한 자동 밝기 조정 방법을 설명한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 양 방향 누적 분포 함수를 자동 밝기 조정 방법의 시뮬레이션 결과를 나타낸다.
도 6는 본 발명의 일 실시예에 따른 자동 밝기 조정을 수행하는 영상 처리 장치의 구조도이다.
도 7 내지 도 9는 본 발명의 일 예에 따른 시뮬레이션 결과를 도시한다.
이하에서, 본 발명의 일 실시예를, 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 그러나, 본 발명이 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 자동 밝기 조절 및 히스토그램 평활화의 성능을 비교한다.
우선, AE 증폭을 구하는 방법을 설명한다.
하기의 수학식 1은 출력 프레임에 적용되는 AE 증폭의 계산 방법을 나타낸다.
Figure pat00001
여기서, Target_Y는 출력 프레임에 대해 설정된 밝기 값이다. Frame_AVE는 입력 영상의 평균 밝기 값이다. Frame_Gain은 프레임에 대한 증폭 값이다.
하기의 수학식 2는 출력 프레임의 픽셀(pixel)의 밝기 값의 계산 방법을 나타낸다.
Figure pat00002
여기서, Pixelin은 입력 영상의 특정 픽셀의 밝기 값이다. Pixelout은 출력 영상의 상기 특정 픽셀에 대응하는 픽셀의 밝기 값이다.
하드웨어 구현의 측면에 보았을 때, 입력 영상의 평균 밝기는 일정한 값이 아니기 때문에 수학식 1에 따라 AE 증폭을 계산하기 위해서는 나눗셈 연산이 요구된다. 또한, 계산된 AE 증폭을 수학식 2에 따라 입력 영상에 적용하기 위해서는 곱셈 연산이 요구된다. 고선명 동영상을 위한 하드웨어를 구현함에 있어서, 이러한 나눗셈 연산 및 곱셈 연산은 비효율적이다.
비젼 시스템(vision system)은 영상의 밝기를 적절하게 조절할 수 있어야 하며, 영상 내의 객체가 구별되도록 영상을 조절할 수 있어야한다.
전술된 수학식 1 및 수학식 2에 따른 AE는 영상의 밝기 만을 조절할 수 있다. 따라서, AE는 강한 노출 또는 약한 노출을 갖는 영상을 보정할 수 있으나, 영상의 명암대비를 향상시키는 효과를 발휘할 수는 없다.
다음으로, HE에 대해서 설명한다.
HE의 누적 분포 함수는 하기의 수학식 3에 따라 계산될 수 있다.
Figure pat00003
여기서, Hist(k)는 영상 내의 픽셀들의 밝기 값들의 분포를 나타낸 것이다. 예컨대, Hist(k)는 영상 내의 픽셀들 중 밝기 값이 k인 픽셀들의 개수를 나타낸다. 즉, Hist는 입력 영상의 픽셀들의 밝기 값들의 히스토그램이다.
CDF(n)은 입력 영상의 히스토그램(Hist(k))의 누적 분포 함수(cumulative distribution function)이다. CDF(n)은 n 이하의 값들 각각에 대한 히스토그램들의 값을 모두 합한 값이다.
특정한 밝기 값 n에 대한, HE 함수 HE(n)은 하기의 수학식 4에 따라 계산될 수 있다.
Figure pat00004
여기서, Pixeltotal은 히스토그램을 생성하기 위해 사용된 픽셀들의 개수이다. 예컨대, Pixeltotal은 영상 내의 전체 픽셀들의 개수이다. Bmax는 픽셀의 밝기 값의 최대 값이다. HE(n)은 밝기 값 n의 변환된 밝기 값이다.
HE를 영상에 적용하기 위하여, 상기의 수학식 4에 의해 계산된, HE(n)(예컨대, n은 0 이상, Bmax 이하의 정수 값이다.)들로 구성된 룩-업 테이블(look-up table)이 이용될 수 있다. 룩-업 테이블은 입력 밝기 값들 각각에 대한 대체되는 출력 밝기 값들을 저장하는 테이블이다. 즉 룩-업 테이블의 인덱스는 입력 밝기 값에 대응하고, 룩-업 테이블 내의 엔트리들의 값은 출력 밝기 값에 대응할 수 있다.
상기의 룩-업 테이블이 사용될 경우, 하기의 수학식 5에서처럼, 별도의 연산 없이 특정한 입력 밝기 값에 대한 변환된 출력 밝기 값이 계산될 수 있다.
Figure pat00005
다음으로, 자동 밝기 조정 및 히스토그램 평활화 간의 성능을 비교한다.
좌측 이미지들(110, 120 및 130)은 비교적 고른 히스토그램 분포를 갖는다. 히스토그램 분포는 이미지 내의 픽셀들의 밝기 값들의 히스토그램 분포이다. 우측 이미지들(115, 125 및 135)에서, 이미지 내의 픽셀들의 밝기 값들은 높은 부분에 집중적으로 분포되었다. 제1 열의 이미지들(110 및 115)은 원본(original) 이미지들이다.
제2 열의 이미지들(120 및 125)는 AE 이미지(AE의 목표 밝기는 픽셀의 밝기의 최대 값의 1/2)들이다.
제3 열의 이미지들(130 및 135)은 HE 이미지들이다.
좌측 이미지들(110, 120 및 130)을 검토한다.
원본 이미지(110) 및 AE 이미지(120) 간에는 큰 차이가 없다. HE 이미지(130)는, 원본 이미지(110)와 비교되었을 때, 전체적인 평균 밝기 값을 유지하면서, 향상된 명암대비를 갖는다.
우측 이미지들(115, 125 및 135)을 검토한다.
AE 이미지(125)는 목표 밝기에 따라 영상 전체의 밝기를 낮춘다. 따라서, AE 이미지(125)는 왜곡되었다. HE 이미지(135)의 명암 대비는 크게 향상되었다. 그러나, 원본 이미지(115) 및 HE 이미지(135) 간의 밝기 차이가 증가되었기 때문에, HE 이미지는 부자연스럽게 보인다.
하드웨어 구현의 측면에서 AE 및 HE를 비교한다.
AE는 수학식 1에서 나타난 것처럼, 증폭 값을 계산하기 위해 불가피하게 나눗셈 연산을 수행하여야 한다. 또한, AE가 계산된 증폭 값을 입력 영상에 적용하기 위해서는, 수학식 2에서 나타난 것처럼 곱셈 연산이 요구된다. 따라서, 영상의 크기가 증가할수록 나눗셈 연산 및 곱셈 연산으로 인한 부담이 AE에게 가해진다.
HE는 수학식 4와 같은 방법을 통해 룩-업 테이블을 생성할 수 있다. 일반적으로, 영상 내의 픽셀들의 개수 및 영상의 픽셀의 밝기의 최대 값은 항상 일정하다. 따라서, HE는 곱셈 및 나눗셈 연산을 사용하지 않고 구현될 수 있다.
HE를 영상에 적용하는 방법 또한, 룩-업 테이블이 이용될 수 있기 때문에, 별도의 연산 없이 빠르게 수행될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 예에 따른 히스토그램 평활화를 설명한다.
제1 이미지(215)는 원본 이미지이다. 제1 히스토그램(210)은 제1 이미지(215)의 히스토그램이다.
제2 이미지(225)는 AE 이미지이다. 제2 히스토그램(220)은 제2 이미지(225)의 히스토그램이다.
제3 이미지(235)는 HE 이미지이다. 제3 히스토그램(230)은 제3 이미지(235)의 히스토그램이다.
전술된 것처럼, HE는 단순한 연산만을 사용함으로써 영상의 명암대비를 향상시킬 수 있다.
그러나, 특정 영역에 픽셀들의 밝기 값들이 집중적으로 분포된 경우, HE에 의해 생성된 영상은 도 1의 제3 열의 이미지들(130 및 135)과 같이 부자연스러운 영상일 수 있다. 이는, 특정한 값 n에 대한 누적 분포 함수의 결과 값 CDF(n)은 상기 n의 히스토그램 값 Hist(n)을 포함하기 때문이다.
특히, 밝기 값들이 집중적으로 분포된 영역이 어두운 부분일 경우, 해당 영역은 HE에 의해 심하게 밝은 영역으로 변환된다.
원본 이미지(215)의 픽셀들의 밝기 값들은 특정 영역에 분포되어 있다. 원본 이미지(215)에서, 가장 어두운 부분은 가장 밝은 부분에 비해 두 배 정도 많다.
원본 이미지(215)는 평균적인 밝기를 갖는다. 따라서, AE 이미지(225)에서는 밝기 및 명암대비가 거의 변화하지 않았다.
HE 이미지(235)는 원본 이미지(215) 및 AE 이미지(225)에 비해 향상된 명암대비를 갖는다. 그러나, 히스토그램 분포는 밝기가 더 높아지는 방향으로만 이동되었다. 따라서, HE 이미지(235)는 부자연스럽게 보인다.
즉, HE는, 입력 영상의 히스토그램이 낮은 밝기 또는 높은 밝기에 집중하여 분포된 경우, 상기 히스토그램을 더 밝은 방향으로 평활화시킨다. 따라서, HE에 의해 왜곡된 출력 영상이 생성될 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 히스토그램 생성을 위한 픽셀 샘플링을 설명한다.
원본 이미지가 Full HD급의 이미지인 경우, 약 2 백만(1920x1080) 개의 픽셀들을 갖는다.
이러한 크기의 영상에 대한 히스토그램이 계산되기 위해서는 16.59Kb 정도의 메모리가 요구된다.
원본 이미지를 샘플링하여 입력 영상을 생성함으로써 메모리 사용양 및 연산량을 감축시킬 수 있다. 이러한 감축에 의해 하드웨어 자원이 효율적으로 사용될 수 있다.
일반적으로, 영상의 정보 측면에서 고선명 영상 및 이러한 영상을 일정 크기로 줄인 저해상도 영상 간에는 큰 차이점이 없다.
도 3에서 도시된 것과 같이 1920x1080 크기의 영상을 1/16 크기로 샘플링한 480x270 크기의 영상(즉, 도 3의 검은 점으로 구성된 영상) 간의 전체 평균 밝기는 거의 동일하다. 따라서, 양 영상들 간의 오차는 무시될 수 있다.
샘플링이 사용될 경우, Pixeltotal은 샘플링된 픽셀들의 개수이다.
도 4은 본 발명의 일 실시예에 따른 양 방향 누적 분포 함수를 사용한 자동 밝기 조정 방법을 설명한다.
단계(S410)에서, 입력 영상의 픽셀들의 밝기 값들에 대한 히스토그램이 생성된다.
단계(S410)에서, 입력 영상의 픽셀들을 샘플링하는 단계 및 샘플링된 픽셀들에 기반하여 히스토그램을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
단계(S420)에서, 생성된 히스토그램에 기반하여 누적 분포 함수 및 역방향 누적 분포 함수가 생성된다.
도 2를 참조하여 전술된 HE에서 발생한 문제점은 한 방향만의 누적 분포 함수가 사용되었기 때문에 발생한 것이다. 개선된 HE는 누적 분포 함수 및 역방향 누적 분포 함수를 사용함으로써 기존의 HE를 보완할 수 있다.
역방향 누적 분포 함수 CDFinv는 하기의 수학식 6에 따라 계산될 수 있다.
Figure pat00006
즉, 역방향 누적 분포 함수(CDFinv)는 히스토그램을 생성하기 위해 사용된 픽셀들의 개수(Pixeltotal), 누적 분포함수(CDF) 및 히스토그램(Hist)에 기반하여 생성될 수 있다.
단계(S430)에서, 히스토그램의 누적 분포 함수 및 역방향 누적 분포 함수에 기반하여 변환 함수가 생성된다.
변환 함수는 CDF에 기반한 HE 함수 및 CDFinv에 기반한 역 HE 함수 HEinv에 기반하여 생성될 수 있다.
HEinv는 하기의 수학식 7에 따라 계산될 수 있다.
Figure pat00007
개선된 변환 함수 Proposed_HE는 HE 및 HEinv의 가중치가 부여된 합일 수 있다. 부여된 가중치가 동일한 경우, Proposed_HE는 하기의 수학식 8에 따라 계산될 수 있다.
Figure pat00008
Figure pat00009
수학식 6 및 수학식 8에 따라, 하기의 수학식 9가 성립한다.
단계(S440)에서, 변환 함수에 기반하여 상기 입력 영상에 히스토그램 평활화를 적용함으로써 출력 영상이 생성된다.
Figure pat00010
하드웨어 구현의 측면에서, 수학식 9에 따른 구현은 수학식 4에 따른 구현에 "-Hist(n)/2"를 추가함으로써 이루어진다.
변환 함수는 룩-업 테이블로서 구성될 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 양 방향 누적 분포 함수를 자동 밝기 조정 방법의 시뮬레이션 결과를 나타낸다.
도 5의 Proposed_He 이미지(515)는 도 2의 제1 이미지(215)에 도 3을 참조하여 설명된 방법을 적용함으로써 생성된 이미지이다. 도 5의 히스토그램(510)은 Proposed_He 이미지(515)의 히스토그램이다.
이미지(515)는, 원본 이미지(215) 또는 기존의 HE 이미지(235)에 비해 향상된 명암 대비를 갖는다. 히스토그램(510) 또한 밝기 값이 낮은 부분 또는 밝기 값이 높은 부분에 집중적으로 분포되지 안는다.
도 6는 본 발명의 일 실시예에 따른 자동 밝기 조정을 수행하는 영상 처리 장치의 구조도이다.
영상 처리 장치(600)는 고화질의 동영상 카메라를 위한 ISP일 수 있다. 영상 처리 장치(600)는 ISP 내의 구성 요소일 수 있다. 또한, ISP의 자동 조정 기능을 보완할 수 있다.
영상 처리 장치(600)는 히스토그램 생성부(610), 누적 분포 함수 연산부(620) 및 히스토그램 평활화부(630)를 포함한다.
히스토그램 생성부(610)는 입력 영상의 픽셀들의 밝기 값들에 대한 히스토그램을 생성한다.
히스토그램 생성부(610)는 입력 영상의 픽셀들을 샘플링할 수 있으며, 샘플링된 픽셀들에 기반하여 히스토그램을 생성할 수 있다.
누적 분포 함수 연산부(620)는 생성된 히스토그램에 기반하여 누적 분포 함수 및 역방향 누적 분포 함수를 생성한다.
히스토그램 평활화부(630)는 누적 분포 함수 및 역방향 누적 분포 함수에 기반하여 변환 함수를 생성하고, 입력 영상에 변환 함수에 기반하여 히스토그램 평활화를 적용함으로써 출력 영상을 생성한다.
히스토그램 평활화부(630)는 룩업-테이블을 포함할 수 있다. 즉, 히스토그램 평활화부(630)는 룩업-테이블 사용하여 변환 함수를 구현할 수 있고, 룩업-테이블을 사용함으로써 입력 영상에 변환 함수에 따른 히스토그램 평활화를 적용할 수 있다.
히스토그램 생성부(610), 누적 분포 함수 연산부(620) 및 히스토그램 평활화부(630)는 도 6에서 도시된 것과 같은 구성 요소들을 포함할 수 있다.
예컨대, 히스토그램 생성부(610)는 듀얼-포트(dual-port) 정적 임의 접근 메모리(Static Random Access Memory; SRAM)를 포함할 수 있고, 히스토그램 생성부(630)는 싱글-포트(single-port) SRAM을 포함할 수 있다.
또한, 도 6은 히스토그램 생성부(610), 누적 분포 함수 연산부(620) 및 히스토그램 평활화부(630)의 동작 원리를 설명한다.
예컨대, 누적 분포 함수 연산부(620)는 입력 영상의 픽셀들의 개수를 나타내는 값에 쉬프트 연산을 적용함으로써 히스토그램을 생성하기 위해 사용된 픽셀들의 개수(또는, 픽셀들의 개수의 근사 값)를 개산할 수 있다. 쉬프트 연산에 의해 입력 영상의 픽셀들의 개수를 나타내는 값은 2n으로 나뉘어 진다. (n은 쉬프트 연산이 이동시키는 비트들의 개수이다.) 이 때, 쉬프트 연산의 결과로서 생성된 값과 실제로 히스토그램을 생성하기 위해 사용된 픽셀들의 개수는 정확하게 일치하지 않을 수 있다. 즉, 양 값들 간에는 특정 범위 내의 오차가 허용된다.
상기의 오차로 인한 오류을 감소시키기 위해, Hist(k)는 영상 내의 픽셀들 중 밝기 값이 k인 픽셀들의 개수에 특정한 값을 더한 값일 수 있다. 즉, 영상 내의 픽셀들의 밝기 값을 검사함으로써 Hist(k)가 계산되기 전에, Hist(k)는 0이 아닌 특정한 값으로 초기화될 수 있다.
예컨대, 히스토그램 생성부(610)는 입력 영상의 한 픽셀의 밝기 값을 SRAM의 메모리 접근 주소로서 사용할 수 있다. 히스토그램 생성부(610)는 상기의 메미로 접근 주소를 사용하여 데이터 값을 독출(read)할 수 있고, 독출된 데이터 값을 1 증가시킨 뒤, 증가된 데이터 값을 기입(write)할 수 있다.
예컨데, 1 프레임의 픽셀 데이터가 모두 히스토그램 생성부(610)의 듀얼-포트 SRAM으로 입력되면, 입력 영상의 히스토그램은 완성될 수 있다. 제어(control) 블록에 의하여 영상의 수직동기(vsync) 동안 수학식 9에 따른 연산이 진행되어, 연산의 결과 값이 히스토그램 평활화부(630)의 싱글-포트 SRAM에 저장될 수 있다.
앞서 도 1 내지 도 5를 참조하여 설명된 본 발명의 일 실시예에 따른 기술 적 내용들이 본 실시예에도 그대로 적용될 수 있다. 따라서 보다 상세한 설명은 이하 생략하기로 한다.
도 7 내지 도 9는 본 발명의 일 예에 따른 시뮬레이션 결과를 도시한다.
도 7 내지 도 9의 제1 히스토그램 및 이미지(710, 810 및 910)는 원본 이미지 및 원본 이미지에 대한 히스토그램이다.
원본 이미지들은 전체적으로 어두우며, 좁은 히스토그램 분포를 갖는다.
도 7 내지 도 9의 제2 히스토그램 및 이미지(720, 820 및 020)는 AE 이미지 및 AE 이미지에 대한 히스토그램이다.
AE에 의해 전체적으로 어두운 이미지들이 평균 밝기로 강제적으로 변환되었다. 원본 이미지에서 밝기가 높았던 영역은 AE 이미지에서 포화되었고, 번짐 현상이 발생하였다. 또한, 원본 이미지에서 집중 분포되었던 밝기가 낮은 부분은 AE 이미지에서는 제대로 평탄화되지 않았다. 따라서, AE 이미지의 명암대비는 낮다.
도 7 내지 도 9의 제3 히스토그램 및 이미지(730, 830 및 930)는 누적 분포 함수를 사용하는 HE 이미지 및 HE 이미지에 대한 히스토그램이다.
전체적으로, AE 이미지에 비해, HE 이미지가 더 좋은 결과를 얻었으나, 히스토그램을 보면 가장 어두운 영역이 밝기가 높아지는 쪽으로 많이 이동하였으며, 가장 밝은 영역은 밝기의 최대값에 집중적으로 분포되었다.
도 7 내지 도 9의 제4 히스토그램 및 이미지(740, 840 및 940)는 개선된 HE 에 의해 생성된 이미지 및 개선된 HE 이미지에 대한 히스토그램이다.
개선된 HE 이미지는 HE 이미지에 비해, 상대적으로 어두운 부분이 더 낮은 밝기 값을 갖는다. 따라서, 개선된 HE 이미지는 향상된 명암대비를 갖는다.
본 발명의 일 실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(Magnetic Media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(Optical Media), 플롭티컬 디스크(Floptical Disk)와 같은 자기-광 매체(Magneto-Optical Media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.
그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
600: 영상 처리 장치
610: 히스토그램 생성부
620: 누적 분포 함수 연산부
630: 히스토그램 평활화부

Claims (20)

  1. 입력 영상의 픽셀들의 밝기 값들에 대한 히스토그램을 생성하는 단계;
    상기 히스토그램의 누적 분포 함수 및 역방향 누적 분포 함수에 기반하여 변환 함수를 생성하는 단계; 및
    상기 변환 함수에 기반하여 상기 입력 영상에 히스토그램 평활화를 적용함으로써 출력 영상을 생성하는 단계
    를 포함하는, 영상의 밝기를 자동으로 조정하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 히스토그램을 생성하는 단계는,
    입력 영상의 픽셀들을 샘플링하는 단계; 및
    상기 샘플링된 픽셀들에 기반하여 상기 히스토그램을 생성하는 단계
    를 포함하는, 영상의 밝기를 자동으로 조정하는 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 변환 함수를 생성하는 단계는,
    상기 히스토그램에 기반하여 상기 누적 분포 함수 및 상기 역방향 누적 분포 함수를 생성하는 단계; 및
    상기 누적 분포 함수 및 상기 역방향 누적 분포 함수에 기반하여 상기 변환 함수를 생성하는 단계
    를 포함하는, 영상의 밝기를 자동으로 조정하는 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 누적 분포 함수는 하기의 수학식 1에 기반하여 생성되는, 영상의 밝기를 자동으로 조정하는 방법.
    [수학식 1]
    Figure pat00011

    여기서, CDF는 상기 누적 분포 함수이고, Hist는 상기 히스토그램임.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 역방향 누적 분포 함수는 히스토그램을 생성하기 위해 사용된 픽셀들의 개수, 상기 누적 분포함수 및 상기 히스토그램에 기반하여 생성된, 영상의 밝기를 자동으로 조정하는 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 역방향 누적 분포 함수는 하기의 수학식 2에 기반하여 생성되는, 영상의 밝기를 자동으로 조정하는 방법.
    [수학식 2]
    Figure pat00012

    여기서, CDFinv는 상기 역방향 누적 분포 함수이고, Pixeltotal은 상기 히스토그램을 생성하기 위해 사용된 픽셀들의 개수이고, CDF는 상기 누적 분포 함수이고, Hist는 상기 히스토그램임.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 변환 함수는 상기 누적 분포 함수에 기반한 제1 히스토그램 평활화 함수 및 상기 역방향 누적 함수에 기반한 제2 히스토그램 평활화 함수에 기반하여 생성되는, 영상의 밝기를 자동으로 조절하는 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 제1 히스토그램 평활화 함수는 하기의 수학식 3에 기반하여 생성되는, 영상의 밝기를 자동으로 조정하는 방법.
    [수학식 3]
    Figure pat00013

    여기서, HE는 상기 제1 히스토그램 평활화 함수이고, CDF는 상기 누적 분포 함수이고, Pixeltotal은 상기 히스토그램을 생성하기 위해 사용된 픽셀들의 개수이고, Bmax는 상기 입력 영상의 픽셀의 밝기 값의 최대 값임.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 제2 히스토그램 평활화 함수는 하기의 수학식 4에 기반하여 생성되는, 영상의 밝기를 자동으로 조정하는 방법.
    [수학식 4]
    Figure pat00014

    여기서, HEinv는 상기 제2 히스토그램 평활화 함수이고, CDFinv는 상기 역방향 누적 분포 함수이고, Pixeltotal은 상기 히스토그램을 생성하기 위해 사용된 픽셀들의 개수이고, Bmax는 상기 입력 영상의 픽셀의 밝기 값의 최대 값임.
  10. 제7항에 있어서,
    상기 변환 함수는 상기 제1 히스토그램 평활화 함수 및 상기 제2 히스토그램 평활화 함수의 가중치가 부여된 합인, 영상의 밝기를 자동으로 조절하는 방법.
  11. 제7항에 있어서,
    상기 변환 함수는 하기의 수학식 5에 기반하여 생성되는, 영상의 밝기를 자동으로 조정하는 방법.
    [수학식 5]
    Figure pat00015

    여기서, Proposed_HE는 상기 변환 함수이고, HE는 상기 제1 히스토그램 평활화 함수이고, HEinv는 상기 제2 히스토그램 평활화 함수임.
  12. 제1항에 있어서,
    상기 변환 함수는 하기의 수학식 6에 기반하여 생성되는, 영상의 밝기를 자동으로 조정하는 방법.
    [수학식 6]
    Figure pat00016

    여기서, Proposed_HE는 상기 변환 함수이고, Pixeltotal은 상기 히스토그램을 생성하기 위해 사용된 픽셀들의 개수이고, CDF는 상기 누적 분포 함수이고, CDFinv는 상기 역방향 누적 분포 함수이고, Bmax는 상기 입력 영상의 픽셀의 밝기 값의 최대 값임.
  13. 제1항에 있어서,
    상기 변환 함수는 하기의 수학식 7에 기반하여 생성되는, 영상의 밝기를 자동으로 조정하는 방법.
    [수학식 7]
    Figure pat00017

    여기서, Proposed_HE는 상기 변환 함수이고, Pixeltotal은 상기 히스토그램을 생성하기 위해 사용된 픽셀들의 개수이고, CDF는 상기 누적 분포 함수이고, Hist는 상기 히스토그램이고, Bmax는 상기 입력 영상의 픽셀의 밝기 값의 최대 값임.
  14. 제1항에 있어서,
    상기 변환 함수는 룩-업 테이블로서 구성되는, 영상의 밝기를 자동으로 조정하는 방법.
  15. 입력 영상의 픽셀들의 밝기 값들에 대한 히스토그램을 생성하는 히스토그램 생성부;
    상기 히스토그램에 기반하여 누적 분포 함수 및 역방향 누적 분포 함수를 생성하는 누적 분포 함수 연산부; 및
    상기 누적 분포 함수 및 상기 역방향 누적 분포 함수에 기반하여 변환 함수를 생성하고, 상기 입력 영상에 상기 변환 함수에 따른 히스토그램 평활화를 적용함으로써 출력 영상을 생성하는 히스토그램 평활화부
    를 포함하는, 영상 처리 장치.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 히스토그램 생성부는 듀얼-포트 SRAM을 포함하고, 상기 히스토그램 평활화부는 싱글-포트 SRAM을 포함하는, 영상 처리 장치.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 입력 영상의 픽셀의 밝기 값은 상기 듀얼 포트 SRAM의 주소로서 입력되고, 상기 입력에 의해 상기 SRAM의 상기 주소의 데이터 값은 1 증가되는, 영상 처리 장치.
  18. 제15항에 있어서,
    상기 히스토그램 평활화부는 룩업-테이블을 사용함으로써 상기 입력 영상에 상기 변환 함수에 따른 히스토그램 평활화를 적용하는, 영상 처리 장치.
  19. 제15항에 있어서,
    상기 누적 분포 함수 연산부는 상기 입력 영상의 픽셀들의 개수를 나타내는 값에 쉬프트 연산을 적용함으로써 상기 히스토그램을 생성하기 위해 사용된 픽셀들의 개수의 근사 값을 계산하는, 영상 처리 장치.
  20. 제15항에 있어서,
    상기 히스토그램 생성부는 상기 입력 영상의 픽셀들을 샘플링하고, 상기 샘플링된 픽셀들에 기반하여 상기 히스토그램을 생성하는, 영상 처리 장치.
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