KR20150002013A - 시각적 임계치를 이용한 히스토그램 평활화 장치 - Google Patents

시각적 임계치를 이용한 히스토그램 평활화 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 시각적 임계치를 이용한 히스토그램 평활화 장치에 관한 것으로서, 사람이 배경과 물체를 구별할 수 있는 밝기차이에 대한 연구결과인 Weber의 법칙에 근거하여 입력영상의 히스토그램에 대한 임계치를 구하고, 임계치에 따라 변형된 히스토그램을 통해 평활화 하는 장치를 제공함에 그 목적이 있다. 을 제공함에 그 특징적인 목적이 있다.
이러한 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 입력영상의 히스토그램과 누적분포함수를 각각 계산하는 히스토그램 계산부; 상기 히스토그램 계산부를 통해 계산된 누적분포함수를 이용하여 히스토그램 평활화 맵을 구하여 시각적 임계치를 계산하는 임계치 계산부; 상기 임계치 계산부를 통해 계산된 시각적 임계치보다 큰 입력 히스토그램 성분들이 제거된 절삭 히스토그램을 구하고, 제거된 히스토그램 성분들을 절삭 히스토그램의 모든 밝기 레벨에 대해 동일하게 재분배하여 변형된 히스토그램을 구하고, 변형된 히스토그램의 누적분포함수를 계산하는 히스토그램 변형부; 및 변형된 히스토그램 평활화 맵을 구하여, 히스토그램 평활화를 수행하는 히스토그램 평활화부; 를 포함한다.

Description

시각적 임계치를 이용한 히스토그램 평활화 장치{Histogram equalization apparatus using visual threshold}
본 발명은 시각적 임계치를 이용한 히스토그램 평활화 장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 기존 히스토그램 평활화 방법을 사용할 때 명암대비가 향상된 영상에서 나타나는 과포화 현상(over-enhancement), 계조 현상(false contouring) 및 영상의 세부 정보가 없어지는 등의 왜곡 문제를 억제하면서 자연스럽게 영상의 명암대비를 향상시키는 히스토그램 변형 및 평활화 장치에 대한 것이다.
최근 고성능 영상 처리 장치의 요구가 커짐에 따라 다양한 배경과 환경에서 우수한 화질의 영상을 얻기 위한 많은 영상처리 기술들이 개발되고 있다. 그러나, 영상 처리장치의 핵심이라 할 수 있는 이미지 센서는 해상도와 dynamic range의 제약을 가지고 있다. 인간의 눈이 인지하는 실제 입력 영상의 dynamic range보다 이미지 센서가 반응하는 dynamic range가 좁기 때문에 영상 정보의 손실을 초래하며, 결과적으로 눈으로 보는 영상과 이미지 센서를 통해 획득한 영상이 다르게 보이는 원인이 된다. 또한 조명이 어둡거나 역광이 있는 영상의 경우 정확한 정보를 인지하지 못하는 경우가 있다.
이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 명암대비 향상을 위한 연구가 진행되고 있다. 영상의 명암대비를 향상시키는 대표적인 방법으로 히스토그램 평활화(Histogram Equalization) 방법이 있다. 그러나, 입력영상의 히스토그램이 특정 밝기값에 집중적으로 분포하는 경우 과포화 현상과 계조 현상이 발생하고, 발생 빈도수가 적은 히스토그램에 해당하는 밝기값은 명암대비 향상처리가 수행되지 않거나 해당 밝기값이 없어지게 되어 작은 영상영역의 세부정보가 손실되는 현상이 나타난다. 이러한 문제를 개선하기 위해 히스토그램 평활화의 변형된 방법에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있다.
영상을 개선하는 기술과 관련해서는, 한국등록특허 제10-0265008호(이하, '선행문헌') 외에 다수 출원 및 공개되어 있다. 상기한 선행문헌은, 입력된 영상으로부터 구해진 전역평균을 통해 기설정된 유형별 히스토그램 중 하나를 선택하고, 원영상의 히스토그램과 선택된 유형별 히스토그램의 누적분포함수를 비교하여 변환함수를 생성한다. 그러나, 상기한 선행문헌은 원영상의 히스토그램을 기설정된 유형별 히스토그램과 비교를 통해 영상을 개선한다.
한편, 과포화 현상에 의한 영상의 과도한 밝기변화를 방지하기 위한 대표적인 방법으로 입력영상의 히스토그램을 클리핑(clipping)하여 특정 밝기값에 집중되어 있는 히스토그램을 분산하여 과도한 밝기변화를 제한하는 방법들[1]-[7]이 제안되었다.
SAPHE(Self-Adaptive Plateau Histogram Equalization)[1]과 MSAPHE(Modified SAPHE)[2]는 클리핑 임계치(clipping threshold)를 입력 히스토그램의 국소 최대값(local maxima)들의 median으로 선택하고 임계치를 넘는 히스토그램을 클리핑 처리하여 히스토그램을 변형하고, 변형된 히스토그램을 이용하여 평활화를 수행하였다. BUBOHE(Histogram Equalization with Bin Underflow and Bin Overflow)[3]의 경우는 사용자 제어변수에 의해 상한과 하한에 대한 임계치를 정의하고 임계치를 벗어난 히스토그램을 제거한 후 변형된 히스토그램을 이용하여 히스토그램 평활화를 수행하였다. WTHE(Weighted and Thresholded Histogram Equalization)[4]의 경우는 BUBOHE와 같이 상한과 하한에 대한 임계치를 벗어난 히스토그램을 제거하고, 임계치 사이에 있는 히스토그램에 대해서는 정규화된 지수법칙 함수(normalized power law function)을 사용하여 히스토그램을 변형한 후 평활화를 수행하였다. GC-CHE(Gain-Controllable Clipped Histogram Equalization)[5]은 클리핑 처리에 의해 제거된 히스토그램을 global gain에 따라 전체 밝기 영역에 재분배하고, local gain에 따라 밝은 영역과 어두운 영역에 추가적으로 재분배하여 변형된 히스토그램을 만드는 방식을 제시했다. BHEPL (Bi-Histogram Equalization with a Plateau Limit)[6]은 입력영상의 평균 밝기값을 유지하기 위하여 입력 영상의 평균값을 기준으로 2개의 밝기영역으로 히스토그램을 분할 한 후 각각의 영역에 대해 독립적으로 클리핑처리에 의한 히스토그램 평활화를 수행한다. QDHE (Quadrants Dynamic Histogram Equalization)[7]은 입력영상의 밝기에 대한 빈도수를 기준으로 입력 히스토그램을 4등분하고, 각각의 히스토그램 영역에 포함된 화소수를 기준으로 각 영역의 출력 밝기값 범위를 결정한 후 각각의 영역에 대해 독립적으로 클리핑 처리된 히스토그램을 사용하여 평활화를 수행한다.
상기 설명한 클리핑 기반의 히스토그램 평활화 방식들은 입력영상의 히스토그램이 과포화 현상과 계조현상의 발생을 억제하는 효과가 있지만, 히스토그램의 특성을 고려하지 않고 전체 히스토그램에 대해 동일한 임계치를 적용하기 때문에 명암대비 향상 효과가 감소하기도 한다.
[1] Bing-Jian Wang, Shang-Qian Liu, Qing Li, and Hui-Xin Zhou, "A real-time contrast enhancement algorithm for infrared images based on plateau histogram", Infrared Physics & Technology, vol. 48, no. 1, pp. 77-82, April 2006.
[2] Nicholas Sia Pik Kong, Haidi Ibrahim, Chen Hee Ooi, and Derek Chan Juinn Chieh, "Enhancement of microscopic images using modified self-adaptive plateau histogram equalization", submitted for publication in Proceedings of 2009 International Conference on Graphic and Image Processing (ICGIP 2009), Kota Kinabalu, Malaysia, November 2009.
[3] Seungjoon Yang, Jae Hwan Oh, and Yungfun Park, "Contrast enhancement using histogram equalization with bin underflow and bin overflow", In Image Processing, 2003. ICIP 2003. Proceedings. 2003 International Conference on, vol. 1, pp. 881-884, September 2003.
[4] Qing Wang, and Rabab K. Ward, "Fast image/video contrast enhancement based on weighted thresholded histogram equalization", IEEE Trans. Consumer Electronics, vol. 53, no. 2, pp. 757-764, May 2007
[5] Taekyung Kim and Joonki Paik, "Adaptive contrast enhancement using gain-controllable clipped histogram equalization", IEEE Trans. on Consumer Electronics, vol. 54, no. 4, pp. 1803-1810, November 2008.
[6] Chen Hee Ooi, Sia Pik Kong, Haidi Ibrahim, "Bi-Histogram Equalization with a Plateau Limit for Digital Image Enhancement", IEEE Transactions on Consumer Electronics, Vol. 55, No. 4, pp. 2072 ?? 2080, NOVEMBER 2009
[7] Chen Hee Ooi and Nor Ashidi Mat Isa, "Quadrants Dynamic Histogram Equalization for Contrast Enhancement", IEEE Trans. Consumer Electronics, vol. 56, no. 4, pp. 2543-2551, May 2010
기존 히스토그램 평활화 방법을 사용하여 영상의 명암대비를 증가시킬 경우 과도한 밝기변화로 인한 해 과포화 현상(over-enhancement), 계조 현상(false contouring) 및 영상의 세부 정보가 없어지는 등의 왜곡이 발생한다. 특히 밝기 분포가 특정한 밝기 레벨에 밀집되어 있는 경우 이러한 왜곡이 두드러지게 나타나게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 임계치를 이용한 히스토그램 클리핑을 통해 입력 히스토그램을 변형하는 개선된 평활화 방법들이 제시되었지만, 입력영상의 히스토그램 특성을 고려하지 않고 전체 히스토그램에 대해 동일한 임계치를 적용하기 때문에 명암대비 향상효과가 감소하고, 입력 영상의 특성을 유지하지 못해 부자연스러운 영상이 얻어지기도 한다.
따라서, 본 발명은 상기와 같은 문제점을 감안하여 안출된 것으로, 사람이 배경과 물체를 구별할 수 있는 밝기차이에 대한 연구결과인 Weber의 법칙에 근거하여 입력영상의 히스토그램에 대한 임계치를 구하고, 임계치에 따라 변형된 히스토그램을 통해 평활화 하는 장치를 제공함에 그 목적이 있다.
이러한 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명은 시각적 임계치를 이용한 히스토그램 평활화 장치에 관한 것으로서, 입력영상의 히스토그램과 누적분포함수를 각각 계산하는 히스토그램 계산부; 상기 히스토그램 계산부를 통해 계산된 누적분포함수를 이용하여 히스토그램 평활화 맵을 구하여 시각적 임계치를 계산하는 임계치 계산부; 상기 임계치 계산부를 통해 계산된 시각적 임계치보다 큰 입력 히스토그램 성분들이 제거된 절삭 히스토그램을 구하고, 제거된 히스토그램 성분들을 절삭 히스토그램의 모든 밝기 레벨에 대해 동일하게 재분배하여 변형된 히스토그램을 구하고, 변형된 히스토그램의 누적분포함수를 계산하는 히스토그램 변형부; 및 변형된 히스토그램 평활화 맵을 구하여, 히스토그램 평활화를 수행하는 히스토그램 평활화부; 를 포함한다.
상기와 같은 본 발명에 따르면, 기존 히스토그램 평활화 방법에서 나타나는 과도한 밝기변화로 인해 과포화 현상과 계조 현상 및 작은 빈도수를 갖는 밝기값이 없어져서 영상의 디테일이 감소하는 등의 왜곡을 억제하면서, 입력영상의 특성에 따라 적합한 명암대비 향상 정도를 제어하여, 보다 입력 영상의 특성을 유지하면서도 자연스럽게 명암대비가 향상된 선명한 영상을 제공한다. 즉, 시각적 임계치보다 큰 입력 히스토그램 성분들을 제거하여 히스토그램 평활화된 영상에서 과도한 밝기변화가 발생하지 않도록 하여 히스토그램 평활화에 따른 과포화 현상과 계조 현상을 억제하고, 임계 처리에 의해 제거된 빈도수를 모든 밝기 레벨의 히스토그램에 재분배함으로써 빈도수가 매우 적은 밝기값이 출력영상에서 제거되는 문제를 억제할 수 있다. 따라서, 고화질 감시시스템, 차량용 영상 블랙박스, TV 수상기와 같은 멀티미디어 단말기 등의 영상의 명암대비 개선이 필요한 많은 영상처리 응용분야에서 적용이 가능한 효과가 있다.
도 1 은 본 발명에 따른 시각적 임계치를 이용한 히스토그램 평활화 장치에 관한 전체 구성도.
도 2 는 입력영상의 히스토그램
Figure pat00001
가 균일분포(uniform distribution)이고 c = 0.01일 때, 본 발명에 따른 시각적 밝기 변화율에 대한 시뮬레이션 결과를 보이는 일예시도.
도 3 은 입력영상의 히스토그램
Figure pat00002
가 균일분포(uniform distribution)이고 c = 0.01일 때, 본 발명에 따른 시각적 임계치에 대한 시뮬레이션 결과를 보이는 일예시도.
도 4 는 본 발명에 따른 히스토그램 변형과 변형된 히스토그램을 이용한 평활화를 보이는 일예시도.
본 발명의 구체적 특징 및 이점들은 첨부도면에 의거한 다음의 상세한 설명으로 더욱 명백해질 것이다. 이에 앞서 본 발명에 관련된 공지 기능 및 그 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는, 그 구체적인 설명을 생략하였음에 유의해야 할 것이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 상세하게 설명한다.
본 발명에 따른 시각적 임계치를 이용한 히스토그램 평활화 장치에 관하여 도 1 내지 도 4 를 참조하여 설명하면 다음과 같다.
히스토그램 평활화는 명암대비 향상에 효율적인 대표적인 알고리즘이다. 그러나, 히스토그램이 한쪽으로 치우친 영상에 히스토그램 평활화 방법을 적용하였을 경우, 과도한 밝기변화로 인하여 과포화 현상이나 잘못된 경계가 나타나는 왜곡이 발생할 수 있다. 이러한 현상을 방지하기 위해, 특정 레벨에 지나치게 치우친 확률밀도함수를 분산시키기 위한 히스토그램을 변형 처리하는 과정이 필요하다.
본 발명에서는 기존 방식에서 발생하는 문제를 해결하기 위하여, 사람이 배경과 물체를 구별하는 밝기 차이에 대한 연구결과인 Weber의 법칙에 근거하여 입력영상의 히스토그램에 대한 임계치를 구하고, 임계치를 이용하여 구한 변형된 히스토그램을 통해 평활화 하는 방법과 장치를 제안한다.
도 1 은 본 발명에 따른 시각적 임계치를 이용한 히스토그램 평활화 장치에 관한 전체 구성도로서, 도시된 바와 같이 히스토그램 계산부(100), 임계치 계산부(200), 히스토그램 변형부(300) 및 히스토그램 평활화부(400)를 포함하여 이루어진다.
히스토그램 계산부(100)는 입력영상의 히스토그램(
Figure pat00003
)과 누적분포함수(CDF : Cumulative Distribution Function)(
Figure pat00004
)를 [수식 1] 과 [수식 2] 와 같이 각각 계산한다.
[수식 1]
Figure pat00005
[수식 2]
Figure pat00006
여기서, N 은 입력영상의 전체 화소수이고, K 는 표현 가능한 밝기값의 갯수로 8bit 디지털 영상은 K = 256이며, nk 는 명암도 레벨 Xk 에 대응하는 화소수이다.
임계치 계산부(200)는 히스토그램 계산부(100)를 통해 계산된 누적분포함수 (
Figure pat00007
)를 이용하여 히스토그램 평활화 맵을 구하여 시각적 임계치를 계산한다.
구체적으로, 임계치 계산부(200)는 [수식 2] 에서 구한 누적분포함수(
Figure pat00008
)를 이용하여 히스토그램 평활화를 위한 매핑(mapping) 함수를 [수식 3] 과 같이 구할 수 있다. 즉, 입력화소의 밝기가
Figure pat00009
이면 히스토그램 평활화 처리된 영상의 밝기는
Figure pat00010
가 된다.
[수식 3]
Figure pat00011
[수식 3] 으로부터 입력영상의 밝기가 한 단계 증가할 경우, 히스토그램 평활화 처리된 영상의 밝기 증가량은 [수식 4] 와 같다.
[수식 4]
Figure pat00012
[수식 4] 로부터 히스토그램 평활화 처리된 영상의 밝기변화
Figure pat00013
는 입력영상의 히스토그램에 비례함을 알 수 있고, 만일 특정 히스토그램이 매우 많은 빈도수를 갖는 경우 과도한 밝기변화가 생겨서 과포화 현상이나 계조 현상이 발생하게 된다. 반면, 빈도수가 매우 적은 히스토그램에 해당하는 밝기값은 이웃한 밝기값과 합쳐져서 작은 영상 영역의 정보가 손실되게 된다.
예를 들어, 입력화소의 밝기가
Figure pat00014
이고 이웃한 화소의 밝기가
Figure pat00015
일 때 사람은 이웃한 화소의 밝기차이(
Figure pat00016
)를 느낄 수 없지만, 밝기
Figure pat00017
의 빈도수가 매우 많은 경우(즉,
Figure pat00018
값이 매우 큰 경우) 히스토그램 평활화 결과에 의한 두 화소간의 밝기차이
Figure pat00019
는 [수식 4] 에 의해 큰 값을 갖게 되고, 이로 인해 과포화 현상이나 계조 현상을 느낄 수 있게 된다.
반대로, 밝기
Figure pat00020
의 빈도수가 매우 적은 경우(즉,
Figure pat00021
값이 매우 작은 경우)는 히스토그램 평활화 결과에 의한 두 화소간의 밝기차이
Figure pat00022
는
Figure pat00023
보다 작으므로 결국 이웃한 화소는 동일한 밝기값을 갖게 되어 영상의 세부 정보가 없어지는 결과가 발생한다.
이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 발명에서는 사람의 시각특성을 고려하여 히스토그램 평활화에 의한 과포화나 계조현상을 느끼지 않도록 Weber의 법칙에 근거한 임계치를 구하고, 임계치를 넘는 히스토그램의 제거와 제거된 히스토그램을 모든 밝기성분의 히스토그램에 재분배한다. 이와 같은 히스토그램의 변형에 의해 많은 빈도수를 갖는 밝기에서 나타나는 과포화나 계조현상과 적은 빈도수를 갖는 밝기에서 나타나는 밝기값 제거로 인한 영상의 세부 정보의 손실 문제를 억제한다.
Weber 상수는 주어진 자극의 변화를 인지하는 순간의 원래 자극과 자극의 변화량의 비율로서, Weber 상수는 감각기 마다 일정한 값을 가지며, 상수값이 작을수록 예민한 감각기임을 의미한다. Weber 상수값은 시각의 경우 1/120 ~ 1/100, 미각은 1/6, 청각은 1/7 정도의 값을 갖는 것으로 알려져 있다.
밝기가 X 인 일정한 조명을 평평한 배경에 비추고 일부 영역에
Figure pat00024
만큼의 밝기변화를 주었을 때, 50%의 관찰자기 밝기변화를 인지하는 순간의 비율
Figure pat00025
를 Weber의 비율(ratio)라고 한다.
만일, 이 비율이 높은 경우는
Figure pat00026
가 커야 사람이 밝기변화를 인지할 수 있고, 반대로 비율이 낮은 경우는
Figure pat00027
가 작아도 쉽게 밝기변화를 인지할 수 있다. 사람의 시각특성에 따른 Weber의 비율
Figure pat00028
는 배경이 매우 밝은 경우 일정한 값을 유지하지만 배경이 어두워질수록 큰 값을 갖게 된다. 또한 사람의 시각특성은 실제 밝기값과 인지하는 밝기의 관계가 대수적(logarithmic) 관계를 가지고 있다.
입력영상의 밝기값이
Figure pat00029
에서
Figure pat00030
로 한단계 증가할 때 히스토그램 평활화의 출력 밝기와 밝기의 증가량의 비율은 [수식 3] 과 [수식 4] 로부터 다음의 [수식 5] 와 같이 구할 수 있다.
[수식 5]
Figure pat00031
만일, [수식 5] 의 출력 밝기 증가율이 Weber의 비율보다 큰 경우, 밝기변화를 감지하게 되는데, 본 발명에서는 Weber의 비율에 대응하는 시각적 밝기 변화율을 다음의 [수식 6] 과 같이 정의한다.
[수식 6]
Figure pat00032
여기서, c 는 명암대비 향상에 관계된 상수로서 c 가 약 0.01의 값을 갖는데, c 값이 클수록 명암대비는 향상되지만 영상에 따라 과포화나 계조 현상이 나타날 가능성은 증가한다.
도 2 는 입력영상의 히스토그램
Figure pat00033
가 균일분포(uniform distribution)이고 c = 0.01일 때 시각적 밝기 변화율
Figure pat00034
를 도시한 것이다.
결국, [수식 5] 에서 입력 히스토그램
Figure pat00035
가 시각적 밝기 변화율
Figure pat00036
와 입력영상의 누적분포함수
Figure pat00037
의 곱보다 크면 히스토그램 평활화에 의한 이웃한 밝기의 변화를 사람이 감지할 수 있게 된다. 따라서, 시각적 밝기 변화율을 고려한 입력 히스토그램에 대한 시각적 임계치는 [수식 7] 과 같이 구할 수 있다.
[수식 7]
Figure pat00038
그런데, 특정 밝기에 대한 히스토그램 빈도수가 평균 빈도수보다 적은 경우는 평활화에 의한 밝기 변화량이 입력 밝기 변화량보다 작기 때문에 임계치를 부여할 필요가 없다.
따라서, 최종적으로 입력 히스토그램에 적용할 임계치는 [수식 8] 과 같이
Figure pat00039
의 시작점이 히스토그램의 평균값 이상의 최소값 Tmin으로 설정하는 선형 변환한 시각적 임계치를 적용한다.
도 3 은 도 2 에 대응하는 시각적 임계치를 보여준다.
[수식 8]
Figure pat00040

히스토그램 변형부(300)는 임계치 계산부(200)를 통해 계산된 시각적 임계치보다 큰 입력 히스토그램 성분들이 제거된 절삭 히스토그램을 구하고, 제거된 히스토그램 성분들을 절삭 히스토그램의 모든 밝기 레벨에 대해 동일하게 재분배하여 변형된 히스토그램을 구하고, 변형된 히스토그램의 누적분포함수를 계산하는 기능을 수행하는 바, 상기 도 1 에 도시된 바와 같이 절삭모듈(310), 재분배모듈(320) 및 누적분포 계산모듈(330)을 포함한다.
구체적으로, 절삭모듈(310)은 히스토그램 계산부(100)를 통해 계산된 히스토그램
Figure pat00041
와 임계치 계산부(200)를 통해 계산된 시각적 임계치
Figure pat00042
를 입력받아, [수식 9] 의 조건에 따라 임계치 계산부(200)를 통해 계산된 시각적 임계치
Figure pat00043
보다 큰 빈도수 즉, 시각적 임계치보다 큰 입력 히스토그램 성분들을 제거함으로써, 시각적 임계치보다 큰 입력 히스토그램 성분들이 제거된 절삭 히스토그램을 구한다.
[수식 9]
Figure pat00044

[수식 9] 를 통한 임계치 처리과정을 수행 후, 손실된 화소수(입력 히스토그램에서 임계 이상의 히스토그램을 뺀 빈도수)를 [수식 10] 에서와 같이 모든 밝기 레벨에 대해 동일하게 재분배하여 변형된 히스토그램을 구한다.
즉, 재분배모듈(320)은 [수식 10] 과 같이 입력영상에 대한 히스토그램
Figure pat00045
와 절삭모듈(310)을 통해 절삭 히스토그램
Figure pat00046
와의 차를, 절삭된 히스토그램에 균일하게 더하여 변형된 히스토그램
Figure pat00047
을 출력한다.
이러한 재분배 과정을 통해 빈도수가 매우 적은 히스토그램에 해당하는 밝기가 히스토그램 평활화에 의해 제거되는 현상을 억제할 수 있다.
[수식 10]
Figure pat00048

누적분포 계산모듈(330)은 재분배모듈(320)을 통해 변형된 히스토그램
Figure pat00049
에 대한 누적분포함수(
Figure pat00050
)를 [수식 11] 을 통해 계산한다.
[수식 11]
Figure pat00051

히스토그램 평활화부(400)는 변형된 히스토그램 평활화 맵을 구하여, 히스토그램 평활화를 수행한다.
구체적으로, 히스토그램 평활화부(400)는 [수식 12] 와 같이 히스토그램 변형부(300)를 통해 계산된 변형된 누적분포함수(
Figure pat00052
)와 밝기값의 개수 K 와의 연산을 통해 히스토그램 평활화 맵을 구하고, 입력 영상의 화소를 히스토그램 평활화 맵에 대입하여 출력 화소의 밝기(
Figure pat00053
)를 출력한다.
즉, 입력화소의 밝기가
Figure pat00054
이면 히스토그램 평활화 처리된 영상의 밝기는
Figure pat00055
가 된다.
[수식 12]
Figure pat00056

도 4 는 본 발명에 따른 히스토그램 변형과 변형된 히스토그램을 이용한 평활화의 예를 나타낸 것이다. (a) 는 입력영상이고, (b) 는 입력영상에 대한 히스토그램이다. (c) 는 입력영상의 히스토그램에 [수식 8] 에 의해 구한 시각적 임계치
Figure pat00057
를 함께 도시한 것이고, (d) 는 [수식 10] 에 의한 히스토그램 변형 결과이다. (e) 는 히스토그램 평활화된 출력영상이고, (f) 는 출력영상의 히스토그램을 보여준다.
이상으로 본 발명의 기술적 사상을 예시하기 위한 바람직한 실시예와 관련하여 설명하고 도시하였지만, 본 발명은 이와 같이 도시되고 설명된 그대로의 구성 및 작용에만 국한되는 것이 아니며, 기술적 사상의 범주를 일탈함이 없이 본 발명에 대해 다수의 변경 및 수정이 가능함을 당업자들은 잘 이해할 수 있을 것이다. 따라서, 그러한 모든 적절한 변경 및 수정과 균등물들도 본 발명의 범위에 속하는 것으로 간주되어야 할 것이다.
100: 히스토그램 계산부 200: 임계치 계산부
300: 히스토그램 변형부 400: 히스토그램 평활화부
310: 절삭모듈 320: 재분배모듈
330: 누적분포 계산모듈
Figure pat00058
: k번째로 밝은 입력영상의 밝기값
Figure pat00059
: 입력영상의 히스토그램(빈도수) 분포 함수
Figure pat00060
: 입력영상의 히스토그램의 누적분포 함수
Figure pat00061
: 히스토그램 평활화 맵핑 함수(입력영상의 누적분포함수를 이용한 히스토그램 평활화 맵)
Figure pat00062
: 입력 밝기값이
Figure pat00063
에서
Figure pat00064
로 한 단계 증가할 경우 히스토그램 평활화 처리된 영상의 밝기 증가량
Figure pat00065
: 출력 밝기 증가율 (밝기값이
Figure pat00066
에서
Figure pat00067
로 한 단계 증가할 때 히스토그램 평활화의 출력 밝기
Figure pat00068
와 밝기의 증가량
Figure pat00069
의 비율)

Claims (7)

  1. 입력영상의 히스토그램(
    Figure pat00070
    )과 누적분포함수(CDF : Cumulative Distribution Function)(
    Figure pat00071
    )를 각각 계산하는 히스토그램 계산부(100);
    상기 히스토그램 계산부(100)를 통해 계산된 누적분포함수(
    Figure pat00072
    )를 이용하여 히스토그램 평활화 맵을 구하여 시각적 임계치를 계산하는 임계치 계산부(200);
    상기 임계치 계산부(200)를 통해 계산된 시각적 임계치보다 큰 입력 히스토그램 성분들이 제거된 절삭 히스토그램을 구하고, 제거된 히스토그램 성분들을 절삭 히스토그램의 모든 밝기 레벨에 대해 동일하게 재분배하여 변형된 히스토그램을 구하고, 변형된 히스토그램의 누적분포함수를 계산하는 히스토그램 변형부(300); 및
    변형된 히스토그램 평활화 맵을 구하여, 히스토그램 평활화를 수행하는 히스토그램 평활화부(400); 를 포함하는 시각적 임계치를 이용한 히스토그램 평활화 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 임계치 계산부(200)는,
    시각적 밝기 변화율(
    Figure pat00073
    )과 상기 히스토그램 계산부(100)를 통해 계산된 누적분포함수(
    Figure pat00074
    )를 이용하여 입력 히스토그램에 대한 시각적 임계치()를 계산하는 것을 특징으로 하는 시각적 임계치를 이용한 히스토그램 평활화 장치.
    [수식 7]
    Figure pat00076

  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 임계치 계산부(200)는,
    특정 밝기에 대한 히스토그램 빈도수가 평균 빈도수보다 적은 경우, 시각적 임계치(
    Figure pat00077
    )의 시작점이 히스토그램의 평균값 이상의 최소값 Tmin으로 설정하는 선형 변환한 시각적 임계치를 적용하는 것을 특징으로 하는 시각적 임계치를 이용한 히스토그램 평활화 장치.
    [수식 8]
    Figure pat00078

    여기서,
    Figure pat00079
    : k번째로 밝은 입력영상의 밝기값
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 시각적 밝기 변화율은,
    다음의 [수식 6] 을 통해 계산되는 것을 특징으로 하는 시각적 임계치를 이용한 히스토그램 평활화 장치.
    [수식 6]
    Figure pat00080

    여기서,
    Figure pat00081
    : 히스토그램 평활화 맵핑 함수(입력영상의 누적분포함수를 이용한 히스토그램 평활화 맵)
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 히스토그램 변형부(300)는,
    상기 히스토그램 계산부(100)를 통해 계산된 히스토그램(
    Figure pat00082
    )과 임계치 계산부(200)를 통해 계산된 시각적 임계치(
    Figure pat00083
    )를 입력받아, 상기 임계치 계산부(200)를 통해 계산된 시각적 임계치(
    Figure pat00084
    ) 보다 큰 입력 히스토그램 성분들을 제거함으로써, 시각적 임계치보다 큰 입력 히스토그램 성분들이 제거된 절삭 히스토그램을 구하는 절삭모듈(310);
    상기 절삭모듈(310)을 통해 제거된 히스토그램 성분들을 모든 밝기 레벨에 대해 동일하게 재분배하여 변형된 히스토그램을 구하는 재분배모듈(320); 및
    상기 재분배모듈(320)을 통해 변형된 히스토그램(
    Figure pat00085
    ) 에 대한 누적분포함수를 계산하는 누적분포 계산모듈(330); 을 포함하는 것을 특징으로 하는 시각적 임계치를 이용한 히스토그램 평활화 장치.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 재분배모듈(320)은,
    입력영상에 대한 히스토그램(
    Figure pat00086
    )과 상기 절삭모듈(310)을 통해 절삭 히스토그램(
    Figure pat00087
    ) 와의 차를, 절삭된 히스토그램에 균일하게 더하여 변형된 히스토그램(
    Figure pat00088
    ) 을 출력하는 것을 특징으로 하는 시각적 임계치를 이용한 히스토그램 평활화 장치.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 히스토그램 평활화부(400)는,
    상기 히스토그램 변형부(300)를 통해 계산된 변형된 누적분포함수(
    Figure pat00089
    ) 와 밝기값의 개수 K 와의 연산을 통해 히스토그램 평활화 맵을 구하고, 입력 영상의 화소를 히스토그램 평활화 맵에 대입하여 출력 화소의 밝기(
    Figure pat00090
    )를 출력하는 것을 특징으로 하는 시각적 임계치를 이용한 히스토그램 평활화 장치.
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