KR20150040559A - Apparatus for Improving Image Quality and Computer-Readable Recording Medium with Program Therefor - Google Patents

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KR20150040559A KR20130119219A KR20130119219A KR20150040559A KR 20150040559 A KR20150040559 A KR 20150040559A KR 20130119219 A KR20130119219 A KR 20130119219A KR 20130119219 A KR20130119219 A KR 20130119219A KR 20150040559 A KR20150040559 A KR 20150040559A
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Abstract

Provided is an apparatus for improving an image quality based on an interesting area and a computer-readable recording medium therefor. The apparatus comprises the steps of: obtaining a recorded image; dividing the image into a plurality of blocks; calculating a degree of movement of a target block by the divided blocks; generating one or more block groups by grouping similar blocks according to the degree of the movement which is calculated by the blocks; and revising a block pixel value for a different block group by using a different method for a quality improvement.

Description

관심영역 기반의 화질개선 장치와 그를 위한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체{Apparatus for Improving Image Quality and Computer-Readable Recording Medium with Program Therefor}BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an image quality improvement apparatus based on a region of interest and a computer readable recording medium therefor.

본 실시예는 관심영역 기반의 화질개선 장치와 그를 위한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 관한 것이다.The present embodiment relates to a picture quality improvement apparatus based on a region of interest and a computer-readable recording medium therefor.

이하에 기술되는 내용은 단순히 본 실시예와 관련되는 배경 정보만을 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것이 아님을 밝혀둔다.It should be noted that the following description merely provides background information related to the present embodiment and does not constitute the prior art.

영상을 획득하는 카메라 센서는 조명 및 날씨 등 주위 환경변화에 민감하게 작용하여 저 조도, 악천후 환경에서 영상의 식별이 어려울 정도로 화질을 저하시킬 수 있다. 따라서, 이러한 환경에서 영상의 화질개선 기술은 아주 중요한 요소이며, 특히 실외에 설치되어 운영되는 영상보안 감시 카메라에서는 필수 불가결이라 하다 ㅎ 수 있다.Camera sensors that acquire images are sensitive to environmental changes such as lighting and weather, and may degrade the image quality to such an extent that it is difficult to identify images in a low-light and bad weather environment. Therefore, in this environment, image quality improvement technology is a very important factor and it is indispensable for a video surveillance camera installed and operated outdoors.

일반적으로 화질이 저하된 영상을 개선하키는 방법으로 대조비 향상(Contrast Enhancement), 선명도 향상(Sharpness Enhancement), 잡음제거(Noise Reduction) 기술 등을 들 수 있다.Contrast enhancement, sharpness enhancement, and noise reduction techniques are commonly used to improve images with degraded image quality.

이러한 화질개선 기법들은 영상의 전체영역을 대상으로 화질을 개선시키는 전역적인 방법(Global Method)과 영상을 여러 개의 블록으로 나누어 각각의 블록들을 독립적으로 처리하여 화질을 개선시키는 지역적인 방법(Local Method)으로 구분할 수 있다.These image enhancement techniques are classified into a global method for improving the image quality of an entire area of the image and a local method for improving the image quality by dividing the image into a plurality of blocks and processing each block independently. .

전역기법의 경우, 영상 전체를 균일화히여 화질을 개선시킴으로써 알고리즘이 간단하고 처리속도가 빠른 장점이 있는 반면 화질 개선효과가 미미하며, 반면에 지역기법의 경우에는, 영상의 부분 특징을 고려하여 화질을 개선함으로써 전역기법에 비해 개선효과가 우수하나 영상처리 알고리즘이 복잡하여 처리속도가 늦어지는 문제점이 있다.In the case of the global technique, the algorithm is simplified and the processing speed is fast by improving the image quality by uniformizing the entire image, but the image quality improvement effect is small. On the other hand, in the case of the regional technique, The improvement is more effective than the global technique, but the image processing algorithm is complicated and the processing speed is slowed down.

본 발명의 실시예는 촬영된 영상에서 전경과 배경 영역에 서로 다른 화질개선 방법을 적용함으로써 기존방법 대비 관심영역 중심으로 화질을 균형있게 향상시키고 연산량을 줄여 속도를 향상하고자 하는 데에 주된 목적이 있다.The embodiment of the present invention has a main purpose of improving the image quality by improving the image quality at the center of the area of interest compared to the existing method by applying different image quality improvement methods to the foreground and background areas in the photographed image and improving the speed by reducing the amount of computation .

본 발명의 일 실시예에 따르면, 촬영된 영상을 획득하는 영상 획득부; 상기 영상을 복수개의 블록으로 분할하는 블록 분할부; 상기 분할된 블록별로 해당 블록의 움직임 정도를 산출하는 움직임 산출부; 상기 블록별로 산출된 움직임정도에 따라 유사블록들을 그룹화하여 하나 이상의 블록 그룹을 생성하는 블록 그룹화부; 및 서로 다른 블록 그룹별에 대하여 서로 다른 화질개선 방법으로 블록의 화소값을 보정하는 화질개선부를 포함하는 것을 특징으로 하는 화질개선 장치를 제공한다.According to an embodiment of the present invention, there is provided an image processing apparatus including an image acquiring unit acquiring a photographed image; A block dividing unit dividing the image into a plurality of blocks; A motion calculating unit for calculating the degree of motion of the corresponding block for each of the divided blocks; A block grouping unit for grouping similar blocks according to the degree of motion calculated for each block to generate at least one block group; And an image quality enhancement unit for correcting pixel values of the block by different image quality improvement methods for different block groups.

여기서, 상기 화질개선 장치는, 상기 임계값을 설정하기 위한 입력을 수신하는 임계값 설정부를 더 포함할 수 있다.Here, the image quality improving apparatus may further include a threshold value setting unit that receives an input for setting the threshold value.

상기 움직임 산출부는, 이전 프레임에서 움직임을 추정하여 산출한 움직임벡터를 상기 움직임정도로서 산출할 수 있다.The motion calculation unit may calculate a motion vector calculated by estimating motion in the previous frame as the motion degree.

또한, 상기 블록 그룹화부는, 상기 블록 사이의 움직임정도의 차이가 임계값 이하인 블록끼리 상기 블록 그룹을 생성하며, 상기 하나 이상의 블록 그룹으로서, 상기 움직임 정도가 기설정 크기보다 큰 블록 그룹은 관심영역 그룹으로 설정하고 상기 움직임 정도가 기설정 크기 이하인 블록 그룹은 배경 그룹으로 설정한다.In addition, the block grouping unit may generate the block group among the blocks whose difference in degree of motion between the blocks is equal to or less than a threshold value, and the block group in which the motion degree is larger than the preset size, And a block group whose motion level is equal to or less than a predetermined size is set as a background group.

상기 화질 개선부는, 상기 관심영역 그룹에 대해서, 각 블록에 대해 각각 대조비 향상을 위한 히스토그램 조정 및 에지 선명도 향상을 위한 감마 조정 중에서 적어도 하나를 수행하며, 상기 배경 그룹에 대해서, 전역적으로 휘도의 분포를 균일화하기 위하여 광원 추정 및 에지 분석 중 적어도 하나를 수행하고, 또한, 상기 관심영역 그룹 및 배경 그룹의 경계 부분은 블렌딩 처리를 할 수도 있다.Wherein the image quality enhancement unit performs at least one of histogram adjustment for improving the contrast ratio and gamma adjustment for improving edge sharpness for each block for the ROI group, And at least one of the boundary of the ROI group and the background group may be subjected to a blending process.

또한, 본 발명의 다른 실시예에 의하면, 컴퓨터에, 촬영된 영상을 획득하는 과정; 상기 영상을 기설정 크기의 블록으로 분할하는 과정; 상기 분할된 블록별로 해당 블록의 움직임 정도를 산출하는 과정; 상기 블록별로 산출된 움직임정도에 따라 유사블록들을 그룹화하여 하나 이상의 블록 그룹을 생성하는 과정; 및 서로 다른 블록 그룹별에 대하여 서로 다른 화질개선 방법으로 블록의 화소값을 보정하는 과정을 실행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공한다.According to another embodiment of the present invention, there is provided a computer-readable storage medium storing a program for causing a computer to execute: Dividing the image into blocks of preset sizes; Calculating a degree of motion of the corresponding block for each of the divided blocks; Generating at least one block group by grouping similar blocks according to the degree of motion calculated for each block; And correcting a pixel value of a block by different image quality improving methods for different block groups. The present invention also provides a computer-readable recording medium having recorded thereon a program for performing a correction of a pixel value of a block.

본 발명의 실시예는 영상의 관심영역인 전경 부분에는 지역적인 화질개선 기법을 사용하여 개선효과를 극대화시키고, 배경 부분에는 전역적인 화질개선 기법을 사용하여 불필요한 연산을 줄임으로써 속도를 향상할 수 있는 효과가 있다.The embodiment of the present invention can maximize the improvement effect by using the local image quality improvement technique and improve the speed by reducing the unnecessary operation by using the global image quality improvement technique in the background part, It is effective.

또한, 영상의 관찰자 중심에서 의미있는 정보 기반으로 화질을 개선함으로써 기존방법 대비 개선효과와 속도를 동시에 향상할 수 있다.In addition, it is possible to simultaneously improve the improvement effect and the speed compared to the conventional method by improving the image quality based on meaningful information based on the viewer of the image.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 화질개선 장치(100)를 개략적으로 나타낸 블록 구성도이다.
도 2는 영상의 블록을 그룹화한 결과를 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 화질개선 방법을를 개략적으로 나타낸 흐름도이다.
1 is a block diagram schematically showing an image quality improving apparatus 100 according to an embodiment of the present invention.
2 is a diagram showing the result of grouping blocks of an image.
3 is a flowchart schematically illustrating an image quality improvement method according to an embodiment of the present invention.

이하, 본 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.Hereinafter, the present embodiment will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 화질개선 장치(100)를 개략적으로 나타낸 블록 구성도이다.1 is a block diagram schematically showing an image quality improving apparatus 100 according to an embodiment of the present invention.

도 1에서 도시하듯이, 본 발명의 일 실시예에 따른 화질개선 장치(100)는 영상 획득부(110), 영상 저장부(120), 블록 분할부(130), 움직임 산출부(140), 블록 그룹화부(150), 임계값 설정부(160) 및 화질 개선부(170)를 포함한다. 본 발명의 일 실시예에 따른 화질개선 장치(100)에서는 영상 획득부(110), 영상 저장부(120), 블록 분할부(130), 움직임 산출부(140), 블록 그룹화부(150), 임계값 설정부(160) 및 화질 개선부(170)를 포함하는 것으로 기재하고 있으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 일부 구성요소는 생략되거나 추가로 다른 구성요소를 포함하여 구현될 수도 있다.1, the image quality improvement apparatus 100 according to an exemplary embodiment of the present invention includes an image acquisition unit 110, an image storage unit 120, a block division unit 130, a motion calculation unit 140, A block grouping unit 150, a threshold setting unit 160, and an image quality improving unit 170. The image quality improving apparatus 100 according to an exemplary embodiment of the present invention includes an image obtaining unit 110, an image storing unit 120, a block dividing unit 130, a motion calculating unit 140, a block grouping unit 150, The threshold value setting unit 160 and the image quality improving unit 170. However, the present invention is not limited thereto, and some of the components may be omitted or may be implemented by including other components.

영상 획득부(110)는 화질개선 장치(100)와 연동된 영상 촬영장치(미도시)로부터 영상 촬영장치가 촬영한 영상을 획득한다. 즉, 영상 획득부(110)는 특정 지점에 설치되어 있는 영상 촬영장치로부터 촬영하고자 하는 기 설정된 영역이 촬영된 영상을 획득한다. 여기서, 촬영된 영상은 하나의 프레임인 것이거나 복수 개의 프레임을 포함한 영상으로 구성될 수도 있다. 한편, 영상 획득부(110)는 영상 촬영장치로부터 촬영된 영상을 실시간으로 수신할 수도 있으나 기 설정된 주기별로 영상 촬영장치에서 기 촬영되어 저장되어 있는 영상을 획득할 수도 있다. 또한, 본 실시예에서는 영상 획득부(110)가 영상 촬영장치로부터 촬영된 영상을 획득한다고 명시하였지만 반드시 이에 한정되지는 않고, 화질개선 장치(100)가 영상을 촬영하기 위한 촬영 모듈을 구비하고, 해당 촬영 모듈을 이용하여 촬영된 영상을 직접 획득할 수도 있다.The image acquiring unit 110 acquires an image taken by the image photographing apparatus from an image photographing apparatus (not shown) interlocked with the image quality improving apparatus 100. That is, the image acquiring unit 110 acquires the photographed image of a predetermined area to be photographed from the image photographing apparatus installed at a specific point. Here, the photographed image may be a single frame or an image including a plurality of frames. On the other hand, the image acquisition unit 110 may receive the image photographed from the image photographing apparatus in real time, but may acquire the stored image in the image photographing apparatus by a predetermined period. In this embodiment, the image acquisition unit 110 specifies that the image acquisition unit 110 acquires an image photographed from the image photographing apparatus. However, the present invention is not limited to this, and the image quality improvement apparatus 100 may include a photographing module for photographing the image, It is possible to directly acquire the photographed image by using the corresponding photographing module.

또한, 촬영된 영상을 획득함에 있어서, 영상 원본을 직접 수신할 수도 있으나 촬영 영상을 부호화한 형태로 영상을 수신할 수도 있다.In addition, in acquiring the photographed image, the image source may be directly received, but the image may be received in a form in which the photographed image is encoded.

영상 저장부(120)는 영상 획득부(110)가 획득한 영상을 저장하고, 영상의 화질 개선을 수행하는 과정에서 촬영된 영상을 저장한다. 즉, 영상 저장부(120)는 촬영된 영상을 저장하고, 움직임 산출부(140) 등이 촬영된 영상을 요청하는 경우 저장된 영상을 제공한다.The image storage unit 120 stores the image acquired by the image acquisition unit 110 and stores the captured image in the process of improving the image quality. That is, the image storage unit 120 stores the photographed image, and provides the stored image when the motion calculation unit 140 or the like requests the photographed image.

블록 분할부(130)는 획득한 영상을 복수개의 블록으로 분할한다. 블록 분할부(130)는 입력된 영상의 관심영역을 구분하기 전에 영상을 일정 크기 또는 다양한 크기의 블록으로 구분한다. 한편, 영상 내에서 블록은 분할하는 방법으로 기설정 크기로 분할할 수도 있지만 분할된 블록별로 전송된 영상 정보에 포함된 움직임벡터를 움직임정도로서 사용할 수도 있다.The block dividing unit 130 divides the acquired image into a plurality of blocks. The block dividing unit 130 divides an image into blocks of a predetermined size or various sizes before dividing the region of interest of the input image. On the other hand, the block may be divided into a predetermined size by dividing the block in the image, but a motion vector included in the image information transmitted for each divided block may be used as the degree of motion.

일반적으로 영상의 부호화에 관한 H.264/AVC 표준에서는 동영상 부호화 과정 중네 영상 내 움직임이 많고 세밀한 영역의 경우 4×4, 4×8, 8×4, 8×8과 같은 작은 블록으로 나뉘고, 영상 내 움직임이 적고 단순한 영역의 경우에는 8×8, 8×16, 16×8, 16×16 등의 상대적으로 큰 블록으로 나뉜다. 위와 같은 여러가지 타입의 가변적인 크기를 갖는 블록을 이용하여 영상 프레임 사이의 움직임 정도를 측정할 수 있다.In general, in the H.264 / AVC standard for image coding, the motion of the moving image in the moving image coding process is divided into small blocks such as 4 × 4, 4 × 8, 8 × 4, and 8 × 8, In the case of a simple area with little motion, it is divided into relatively large blocks such as 8 × 8, 8 × 16, 16 × 8, and 16 × 16. The degree of motion between image frames can be measured by using blocks having variable sizes of various types as described above.

움직임 산출부(140)는 분할된 블록별로 움직임을 추정하여 해당 블록의 움직임 정도를 산출한다. 움직임 산출부(140)는 영상 저장부(120)에 저장된 이전 프레임을 영상 저장부(120)로부터 수신하고, 현재 프레임의 각 블록에 대하여 이전 프레임 내의 여러 위치에 대하여 해당 블록과 같은 크기의 블록과 비교한 후 SAD(Sum of Difference)가 가장 작은 경우를 찾는 움직임 추정(Motion Estimation)을 수행하고 움직임 추정의 결과에 따라 움직임벡터를 산출한다. 여기서 분할된 블록별로 산출된 움직임벡터를 움직임정도로서 사용할 수 있다. 여기서 움직임 추정을 통한 움직임벡터의 산출 방법은 공지된 사항이므로 더 이상의 상세한 설명은 생략한다.The motion calculation unit 140 estimates the motion for each of the divided blocks and calculates the degree of motion of the corresponding block. The motion calculation unit 140 receives a previous frame stored in the image storage unit 120 from the image storage unit 120 and calculates a motion vector for each block in the current frame, A motion estimation (Motion Estimation) for finding the smallest SAD (Sum of Difference) is performed, and a motion vector is calculated according to the result of the motion estimation. Here, the motion vector calculated for each divided block can be used as the degree of motion. Here, the method of calculating a motion vector through motion estimation is a well-known matter, and thus a detailed description thereof will be omitted.

또한, 움직임벡터는 영상으로부터 직접 움직임 추정을 통하여 추출할 수도 있지만 전송되는 영상이 부호화되어 전송되는 경우 전송되는 영상 정보에 움직임벡터가 포함되어 전송될 수도 있다. 따라서, 이 경우 움직임 산출부(140)는 전송된 영상 정보에 포함된 움직임 벡터를 이용하여 각 블록의 움직임 정도를 산출할 수 있다.The motion vector may be extracted directly from the image through motion estimation, but may be transmitted with the motion vector included in the transmitted image information when the transmitted image is coded and transmitted. In this case, the motion calculating unit 140 may calculate the degree of motion of each block using the motion vector included in the transmitted image information.

블록 그룹화부(150)는 블록별로 산출된 움직임정도, 예컨대 움직임벡터에 따라 유사블록들을 그룹화하여 하나 이상의 블록 그룹을 생성한다.The block grouping unit 150 groups similar blocks according to the degree of motion calculated for each block, for example, a motion vector to generate one or more block groups.

도 2는 영상의 블록을 그룹화한 결과를 나타낸 도면이다.2 is a diagram showing the result of grouping blocks of an image.

도 2는 영상이 다양한 크기의 블록으로 분할된 후 블록별로 산출된 움직임 벡터에 따라 그룹화된 결과를 나타낸다.FIG. 2 shows a result obtained by dividing an image into blocks of various sizes and then grouping the motion vectors according to the blocks.

도 2의 영상에서 보듯이, 영상 내에서 자동차를 포함하는 블록들은 이전 프레임과 비교할 때 모두가 서로 비슷한 움직임정도를 나타내게 된다. 즉, 영역 A의 블록들은 이전 프레임과 비교할 때 서로 비슷한 움직임을 나타내게 된다. 즉, 움직임 벡터를 움직임정도를 나타내는 척도로 사용하는 경우, 영역 A의 블록들이 비슷한 크기의 움직임 벡터를 갖게 된다. 따라서 영역 A의 블록들을 유사블록으로서 하나의 블록 그룹으로 그룹화할 수 있다.As can be seen from the image of FIG. 2, the blocks including the car in the image have similar degrees of motion when compared with the previous frame. That is, the blocks in the area A show similar motion when compared with the previous frame. That is, when a motion vector is used as a measure indicating the degree of motion, the blocks in the area A have similar motion vectors. Therefore, the blocks of the area A can be grouped into one block group as a similar block.

영역 A와 유사하게 영역 B의 경우에도 해당 블록들이 서로 유사한 크기의 움직임 벡터를 갖는 경우 영역 B의 블록들을 하나의 블록 그룹으로 그룹화할 수 있다.Similarly to the area A, in the case of the area B, the blocks of the area B can be grouped into one block group when the corresponding blocks have the similar size of motion vectors.

이러한 블록 그룹화를 하는 움직임벡터 크기의 기준은 실시예에 따라 달라질 수 있으며, 영상 특성에 따라 조절하여 설정할 수 있다.The reference of the motion vector size for performing the block grouping may be changed according to the embodiment, and may be adjusted according to the image characteristics.

임계값 설정부(160)는 움직임벡터를 그룹화하는 움직임벡터 사이의 최대 크기 차이인 임계값을 설정하기 위한 입력을 사용자로부터 키보드 등의 입력장치를 이용하여 수신한다. 또한, 임계값 설정부(160)는 일정크기 이상의 움직임벡터 값을 갖는 블록들을 그룹화하기 위해 최소 움직임 벡터 크기도 설정할 수 있다. The threshold value setting unit 160 receives an input from a user using a keyboard or other input device to set a threshold value which is a maximum size difference between motion vectors for grouping motion vectors. In addition, the threshold setting unit 160 may set a minimum motion vector size to group blocks having a motion vector value equal to or greater than a predetermined size.

블록의 움직임 벡터가 설정된 최소 움직임 벡터 크기 이상을 갖는지 여부에 따라 전경 블록그룹 및 배경 블록그룹으로 그룹화하는 기준으로 삼을 수 있다.The reference block group and the background block group may be grouped according to whether the motion vector of the block has a set minimum motion vector size or more.

이와 같이, 블록 그룹화부(150)는 움직임 벡터의 크기가 기설정크기 이상이면서 블록 사이의 움직임 벡터의 크기 차이가 임계값 이하인 블록끼리 전경 블록 그룹을 생성하고 움직임 벡터의 크기가 기설정크기 이하인 경우에 배경 블록그룹을 생성한다.In this manner, the block grouping unit 150 generates a foreground block group among blocks having a size of a motion vector equal to or larger than a preset size and a size difference between motion vectors of blocks is equal to or less than a threshold value, To generate a background block group.

따라서, 움직임이 커서 움직임 벡터가 상대적으로 큰 블록 그룹은 전경 그룹, 즉 관심영역 그룹으로 설정하며, 움직임이 적어서 움직임 벡터가 기설정 크기 이하인 블록들은 배경 그룹으로 설정한다.Therefore, a block group having a relatively large motion vector and a relatively large motion vector is set as a foreground group, that is, a region of interest, and blocks having a motion vector of less than a predetermined size are set as a background group.

화질 개선부(170)는 서로 다른 블록 그룹별에 대하여 서로 다른 화질개선 방법으로 블록의 화소값을 보정한다.The image quality improving unit 170 corrects the pixel values of the blocks by different image quality improving methods for different block groups.

화질 개선부(170)는 블록 특성에 기반한 화질개선을 수행한다. 즉, 움직임 정도에 따라 배경으로 분류된 블록 그룹들에 대해서는 블록 그룹 전체에 대해 전역적인 화질개선 기법을 적용하고, 전경으로 분류된 블록 그룹들에 대해서는 각 블록별로 지역적인 화질개선 기법을 적용한다.The picture quality improvement unit 170 performs picture quality improvement based on the block characteristics. That is, the global picture quality improvement technique is applied to the entire block group for the block groups classified into the background according to the degree of motion, and the local picture quality improvement technique is applied to each block for the block groups classified into the foreground.

화질 개선부(170)는 배경 블록그룹에 대해서는 블록의 구별 없이 전역적으로 모든 블록에 대하여 공통적으로 광원 추정을 통해 휘도의 분포를 균일화시켜 대조비(Contrast)를 향상시키고 에지 분석을 통해 에지의 선명도를 향상시킨다. 여기서, 휘도의 분포를 균일화하기 위한 광원 추정 및 에지 분석을 모두 수행할 수도 있지만, 두 방법 중에서 어느 하나만을 수행할 수도 있다.The image quality improvement unit 170 improves the contrast ratio by uniformly distributing the luminance through the light source estimation for all the blocks globally, without distinction of the blocks for the background block group, and enhances the sharpness of the edges . Here, both the light source estimation and the edge analysis for equalizing the distribution of the luminance may be performed, but either one of the two methods may be performed.

빛에는 색온도라 불리는 특유의 색이 있는데, 그 단위로 켈빈(K)이 사용된다. 일반적으로, 인간의 시각 능력은 자동으로 색에 대한 감수성을 조절하기 때문에 어떤 색온도의 빛이 비추어지더라도 색채에 대한 인간의 인식 차이는 매우 미미하다. 그러나, 카메라나 캠코더와 같은 이미지 픽업(pick up) 장치는 색온도가 반영된 색채를 그대로 감지하기 때문에 광원이 변하게 되면 이미지 픽업 장치가 촬영한 이미지들이 서로 다른 색채를 띠게 된다.Light has a distinctive color called color temperature, in which Kelvin (K) is used. Generally, human vision ability automatically adjusts the sensitivity to color, so even if light of any color temperature is illuminated, human perception of color is very slight. However, since an image pick-up device such as a camera or a camcorder senses the color reflecting the color temperature as it is, when the light source is changed, the images taken by the image pick-up device have different colors.

예를 들면, 맑은 날에 태양광은 색온도가 높기 때문에 이미지 픽업 장치가 촬영한 이미지는 전체적으로 청색을 띠는 반면, 일출이나 일몰 시간대의 태양광은 색온도가 낮기 때문에 이미지 픽업 장치가 촬영한 이미지는 전체적으로 붉은색을 띠게 된다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 광원 추정을 한 후 화이트 밸런싱(White Balancing)을 한다. 이는 촬영된 이미지가 색온도에 따라서 적색(R), 녹색(G), 청색(B) 성분 중 적어도 한 방향으로 편향되는 경우, 이미지의 색조가 왜곡되는 현상을 보정해주는 역할을 한다.For example, sunlight on a sunny day has a high color temperature, so images taken by an image pickup device are blue overall, while sunlight at sunset or sunset time has a low color temperature, It becomes red. To solve this problem, white balance is performed after light source estimation. This serves to correct the distortion of the image tones when the photographed image is deflected in at least one of the red (R), green (G), and blue (B) components according to the color temperature.

여기서, 광원 추정 및 화이트 밸런싱 방법은 공지된 사항이므로 더 이상의 상세한 설명은 생략한다.Here, the method of estimating the light source and the method of balancing the white are known matters, so that detailed description will be omitted.

또한, 에지분석은, 영상 내의 에지 성분을 검출하고 이를 분석하여 수평성분 에지 또는 수직 성분 에지 등의 선명도를 조절하는 등의 다양한 방법으로 수행할 수 있다. 이러한 에지 분석을 통한 에지 선명도 조절은 공지된 사항이므로 더 이상의 상세한 설명은 생략한다.The edge analysis can be performed by various methods such as detecting the edge components in the image and analyzing the edge components to adjust the sharpness of the horizontal component edge or the vertical component edge. Since the edge sharpness adjustment through the edge analysis is a known matter, a further detailed description will be omitted.

또한, 화질 개선부(170)는 전경 블록 그룹에 대해서는 각 블록에 대해 독립적으로 히스토그램 조정을 통해 대조비를 향상시키고 감마 조정을 통해 블록 내 에지의 선명도를 향상시킨다. 여기서, 대조비 향상을 위한 히스토그램 조정 및 에지 선명도 향상을 위한 감마 조정을 모두 수행할 수도 있지만, 두 방법 중에서 어느 하나만을 수행할 수도 있다.In addition, the picture quality improving unit 170 improves the contrast ratio by adjusting the histogram independently for each block in the foreground block group and improves the sharpness of the edge in the block through gamma adjustment. Here, both the histogram adjustment for improving the contrast ratio and the gamma adjustment for improving the edge sharpness may be performed, but either one of the two methods may be performed.

히스토그램 조정 방법은 블록의 히스토그램을 분석하여 시각적으로 대조비를 최대화하도록 히스토그램을 다시 모델링하는 방법이다.The histogram adjustment method is a method of re-modeling the histogram so as to maximize the contrast ratio visually by analyzing the histogram of the block.

히스토그램 조정을 통한 대조비 행상 방법에는 다양한 방법이 있으며 이러한 사항은 공지된 사항이므로 더 이상의 상세한 설명은 생략한다.There are a variety of methods for controlling the contrast ratio through the adjustment of the histogram, and these are known matters and will not be described in detail.

감마보정(Gamma Correction)동작은, 카메라로 입력되는 광학적 신호와 디스플레이 장치로부터 출력되는 광학적 신호간에 선형적인 관계가 유지되도록 하여 에지의 선명도를 향상하는 방법으로서, 감마 보정 방법에 대한 사항은 공지된 사항이므로 더 이상의 상세한 설명은 생략한다.The gamma correction operation is a method for improving the sharpness of the edge by maintaining a linear relationship between the optical signal input to the camera and the optical signal output from the display device. The detailed description will be omitted.

화질 개선부(170)는 전경 그룹 및 배경 그룹 사이의 경계 부분은 블렌딩 처리를 하여 전경 및 배경간 불연속성을 제거하여 영상이 자연스럽게 보일 수 있도록 처리한다.The image quality improving unit 170 performs a blending process on the boundary between the foreground group and the background group to remove the discontinuity between the foreground and the background so that the image can be seen as natural.

위와 같이 블록 그룹별로 이미지 처리를 수행하는 경우 두 블록 그룹 사이의 경계선에 컬러 정보가 급격히 변할 수 있어서 부자연스러운 선이 보일 수가 있으므로 이와 같은 경계선에 색 블렌딩을 통하여 두 블록 그룹 사이의 이미지가 원활히 이어질 수 있도록 한다. 한편, 블렌딩 방법에 대한 사항은 공지된 사항이므로 더 이상의 상세한 설명은 생략한다.When image processing is performed for each block group as described above, the color information may be abruptly changed at the boundary line between two block groups, so unnatural lines can be seen. Therefore, images can be smoothly transferred between the two block groups through color blending . Meanwhile, since the details of the blending method are well known, a detailed description thereof will be omitted.

디지털 영상기기 사용이 급증하면서 영상의 화질저하는 다양한 환경에서 발생된다. 대표적으로 야외 설치된 CCTV 카메라의 경우 안개/해무/연기 등 악천후로 인해 사물의 인식이 어려울 정도로 화질저하가 발생될 수 있으며, 저조도 및 역광과 같은 조명변화에 대해 특히 민감하게 화질을 저하시킨다.As the use of digital imaging equipment increases rapidly, image degradation occurs in various environments. Typically, outdoor CCTV cameras may degrade image quality due to bad weather such as fog, sea, smoke, etc., and may degrade the picture quality especially for illumination changes such as low light and backlight.

이러한 화질저하 현상은 영상을 왜곡시켜 선명도를 떨어뜨리기 때문에 영상 화질개선 기법을 통한 보정기술은 사용자에게 필수적이라 할 수 있다.Since the degradation of the image degrades the image and degrades the sharpness, the correction technique using the image enhancement technique is essential to the user.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 화질개선 방법을 개략적으로 나타낸 흐름도이다.3 is a flowchart schematically illustrating an image quality improvement method according to an embodiment of the present invention.

도 3에 도시한 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 화질개선 방법은 촬영된 영상을 획득하는 과정(S510), 영상을 복수개의 블록으로 분할하는 과정(S520), 분할된 블록별로 해당 블록의 움직임 정도를 산출하는 과정(S530), 블록별로 산출된 움직임정도에 따라 유사블록들을 그룹화하여 하나 이상의 블록 그룹을 생성하는 과정(S540) 및 서로 다른 블록 그룹별에 대하여 서로 다른 화질개선 방법으로 블록의 화소값을 보정하는 과정(S550)을 포함한다.As shown in FIG. 3, the image quality improvement method according to an exemplary embodiment of the present invention includes a process of acquiring a photographed image (S510), a process of dividing an image into a plurality of blocks (S520) A step S540 of grouping similar blocks according to the degree of motion calculated for each block to generate one or more block groups in operation S540, (Step S550).

영상을 획득하는 과정(S510)에서는 영상 촬영장치(미도시)로부터 영상 촬영장치가 촬영한 영상을 획득한다. 즉, 영상 획득부(110)는 특정 지점에 설치되어 있는 영상 촬영장치로부터 촬영하고자 하는 기 설정된 영역이 촬영된 영상을 획득한다.In the process of acquiring an image (S510), an image photographed by the image photographing device is acquired from a photographing device (not shown). That is, the image acquiring unit 110 acquires the photographed image of a predetermined area to be photographed from the image photographing apparatus installed at a specific point.

영상을 복수개의 블록으로 분할하는 과정(S520)은 획득한 영상을 예컨대 기설정 크기의 블록으로 분할하는데, 기설정 크기란 반드시 모두 동일한 크기를 의미하는 것은 아니다. 전술하였듯이, 전송되는 영상에 블록이 분할되는 크기에 대한 정보가 포함되어 전송될 수도 있다.In the process of dividing an image into a plurality of blocks (S520), the acquired image is divided into blocks of a preset size, for example. However, the predetermined size does not necessarily mean the same size. As described above, information about the size at which the block is divided into the transmitted image may be transmitted.

블록의 움직임 정도를 산출하는 과정(S530)은 분할된 블록별로 움직임을 추정하여 해당 블록의 움직임 정도를 산출한다. 여기서 분할된 블록별로 전송된 영상 정보에 포함된 움직임벡터를 움직임정도로서 사용할 수도 있다.In step S530 of calculating the degree of motion of the block, motion is estimated for each of the divided blocks to calculate the degree of motion of the corresponding block. Here, a motion vector included in the image information transmitted for each of the divided blocks may be used as the degree of motion.

이와 같이, 움직임 벡터의 크기가 기설정크기 이상이면서 블록 사이의 움직임 벡터의 크기 차이가 임계값 이하인 블록끼리 전경 블록 그룹을 생성하고 움직임 벡터의 크기가 기설정크기 이하인 경우에 배경 블록그룹을 생성한다.In this manner, when a size of a motion vector is equal to or larger than a preset size, a foreground block group is generated among blocks having a size difference of motion vectors between blocks equal to or less than a threshold value, and a background block group is generated when the size of the motion vector is equal to or less than a preset size .

블록의 화소값을 보정하는 과정(S550)은 서로 다른 블록 그룹별에 대하여 서로 다른 화질개선 방법으로 블록의 화소값을 보정한다. 즉, 블록의 움직임 정도에 따라 배경 그룹으로 분류된 블록 그룹들에 대해서는 전역적인 화질개선 기법을 적용하고, 전경 그룹으로 분류된 블록 그룹들에 대해서는 지역적인 화질개선 기법을 적용한다.In the process of correcting the pixel value of the block (S550), the pixel value of the block is corrected by different image quality improving methods for different block groups. That is, a global picture quality improvement technique is applied to the block groups classified into the background group according to the degree of motion of the block, and a local picture quality improvement technique is applied to the block groups classified into the foreground group.

배경 블록그룹에 대해서는 블록의 구별 없이 전역적으로 광원 추정을 통해 휘도의 분포를 균일화시켜 대조비(Contrast)를 향상시키고 에지 분석을 통해 에지의 선명도를 향상시킨다.For the background block group, uniform distribution of luminance is uniformed through light source estimation globally without distinction of blocks, and contrast ratio is improved and edge sharpness is improved by edge analysis.

또한, 전경 블록 그룹에 대해서는 각 블록에 대해 독립적으로 히스토그램 조정을 통해 대조비를 향상시키고 감마 조정을 통해 블록 내 에지의 선명도를 향상시킨다.Also, for the foreground block group, the contrast ratio is improved by adjusting the histogram independently for each block, and the sharpness of the edge in the block is improved by gamma adjustment.

또한, 화소값을 보정한 후에는 전경 그룹 및 배경 그룹 사이의 경계 부분은 블렌딩 처리를 하여 전경 및 배경간 불연속성을 제거하여 영상이 자연스럽게 보일 수 있도록 처리한다.After the pixel value is corrected, the boundary between the foreground group and the background group is subjected to a blending process to remove the discontinuity between the foreground and the background so that the image can be seen as natural.

도 3에서는 단계 S310 내지 단계 S350을 순차적으로 실행하는 것으로 기재하고 있으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 즉, 도 3에 기재된 단계를 변경하여 실행하거나 하나 이상의 단계를 병렬적으로 실행하는 것으로 적용 가능할 것이므로, 도 3은 시계열적인 순서로 한정되는 것은 아니다.3, steps S310 to S350 are sequentially executed. However, the present invention is not limited thereto. That is, FIG. 3 is not limited to the time series order, since it would be applicable to changing or executing the steps described in FIG. 3 or executing one or more steps in parallel.

전술한 바와 같이, 도 3에 기재된 화질개선을 수행하는 방법은 프로그램으로 구현되고 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록될 수 있다. 본 실시예에 따른 화질개선을 수행하는 방법을 구현하기 위한 프로그램이 기록되고 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 이러한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수도 있다. 또한, 본 실시예를 구현하기 위한 기능적인(Functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 실시예가 속하는 기술분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있을 것이다.As described above, the method for performing the image quality improvement described in FIG. 3 can be implemented by a program and recorded on a computer-readable recording medium. A program for implementing the image quality improvement according to the present embodiment is recorded and a computer-readable recording medium includes all kinds of recording devices for storing data that can be read by a computer system. Examples of such computer-readable recording media include ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, optical data storage, etc., and also implemented in the form of a carrier wave (e.g., transmission over the Internet) . The computer readable recording medium may also be distributed over a networked computer system so that computer readable code is stored and executed in a distributed manner. In addition, functional programs, codes, and code segments for implementing the present embodiment can be easily inferred by programmers in the technical field to which the present embodiment belongs.

이상의 설명은 본 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 실시예들은 본 실시예의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 실시예의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 실시예의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 실시예의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.The foregoing description is merely illustrative of the technical idea of the present embodiment, and various modifications and changes may be made to those skilled in the art without departing from the essential characteristics of the embodiments. Therefore, the present embodiments are to be construed as illustrative rather than restrictive, and the scope of the technical idea of the present embodiment is not limited by these embodiments. The scope of protection of the present embodiment should be construed according to the following claims, and all technical ideas within the scope of equivalents thereof should be construed as being included in the scope of the present invention.

100: 화질개선 장치 110: 영상 획득부
120: 영상 저장부 130: 블록 분할부
140: 움직임 산출부 150: 블록 그룹화부
160: 임계값 설정부 170: 화질 개선부
100: Picture quality improvement device 110:
120: image storage unit 130: block division unit
140: motion calculation unit 150: block grouping unit
160: threshold value setting unit 170: image quality improvement unit

Claims (11)

촬영된 영상을 획득하는 영상 획득부;
상기 영상을 기설정 크기의 블록으로 분할하는 블록 분할부;
상기 분할된 블록별로 해당 블록의 움직임 정도를 산출하는 움직임 산출부;
상기 블록별로 산출된 움직임정도에 따라 유사블록들을 그룹화하여 하나 이상의 블록 그룹을 생성하는 블록 그룹화부; 및
서로 다른 블록 그룹별에 대하여 서로 다른 화질개선 방법을 적용하는 화질개선부
를 포함하는 것을 특징으로 하는 화질개선 장치.
An image acquiring unit acquiring a photographed image;
A block dividing unit dividing the image into blocks of predetermined sizes;
A motion calculating unit for calculating the degree of motion of the corresponding block for each of the divided blocks;
A block grouping unit for grouping similar blocks according to the degree of motion calculated for each block to generate at least one block group; And
An image quality improvement unit that applies different image quality improvement methods to different block groups,
And an image quality enhancement device for enhancing image quality.
제 1항에 있어서,
상기 움직임 산출부는, 이전 프레임에서 움직임을 추정하여 산출한 움직임벡터를 상기 움직임정도로서 산출하는 것을 특징으로 하는 화질개선 장치.
The method according to claim 1,
Wherein the motion calculating unit calculates a motion vector calculated by estimating motion in a previous frame as the motion degree.
제 2항에 있어서,
상기 블록 그룹화부는, 상기 블록 사이의 움직임정도의 차이가 임계값 이하인 블록끼리 상기 블록 그룹을 생성하는 것을 특징으로 하는 화질개선 장치.
3. The method of claim 2,
Wherein the block grouping unit generates the block group among the blocks whose difference in degree of motion between the blocks is equal to or less than a threshold value.
제 3항에 있어서, 상기 화질개선 장치는,
상기 임계값을 설정하기 위한 입력을 수신하는 임계값 설정부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 화질개선 장치.
The image quality improvement apparatus according to claim 3,
Further comprising: a threshold value setting unit configured to set a threshold value for receiving an input for setting the threshold value.
제 1항에 있어서, 상기 블록 그룹화부는,
상기 하나 이상의 블록 그룹으로서, 상기 움직임 정도가 기설정 크기보다 큰 블록 그룹은 관심영역 그룹으로 설정하고 상기 움직임 정도가 기설정 크기 이하인 블록 그룹은 배경 그룹으로 설정하는 것을 특징으로 하는 화질개선 장치.
The apparatus of claim 1, wherein the block grouping unit comprises:
Wherein the at least one block group is set as a region of interest group in which the motion level is greater than a predetermined size and the block group in which the motion level is less than a preset level is set as a background group.
제 5항에 있어서, 상기 화질 개선부는,
상기 관심영역 그룹에 대해서, 각 블록에 대해 각각 대조비 향상을 위한 히스토그램 조정 및 에지 선명도 향상을 위한 감마 조정 중에서 적어도 하나를 수행하는 것을 특징으로 하는 화질개선 장치.
6. The image processing apparatus according to claim 5,
Wherein at least one of histogram adjustment for improving the contrast ratio and gamma adjustment for improving edge sharpness is performed for each of the blocks in the ROI.
제 5항에 있어서, 상기 화질 개선부는,
상기 배경 그룹에 대해서, 전역적으로 휘도의 분포를 균일화하기 위하여 광원 추정 및 에지 분석 중 적어도 하나를 수행하는 것을 특징으로 하는 화질개선 장치.
6. The image processing apparatus according to claim 5,
Wherein at least one of light source estimation and edge analysis is performed on the background group to equalize the distribution of brightness globally.
제 5항에 있어서, 상기 화질 개선부는,
상기 관심영역 그룹 및 배경 그룹의 경계 부분은 블렌딩 처리를 하는 것을 특징으로 하는 화질개선 장치.
6. The image processing apparatus according to claim 5,
Wherein the boundary region between the ROI group and the ROI group is subjected to a blending process.
컴퓨터에,
촬영된 영상을 획득하는 과정;
상기 영상을 기설정 크기의 블록으로 분할하는 과정;
상기 분할된 블록별로 해당 블록의 움직임 정도를 산출하는 과정;
상기 블록별로 산출된 움직임정도에 따라 유사블록들을 그룹화하여 하나 이상의 블록 그룹을 생성하는 과정; 및
서로 다른 블록 그룹별에 대하여 서로 다른 화질개선 방법으로 블록의 화소값을 보정하는 과정
을 실행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
On the computer,
Acquiring a photographed image;
Dividing the image into blocks of preset sizes;
Calculating a degree of motion of the corresponding block for each of the divided blocks;
Generating at least one block group by grouping similar blocks according to the degree of motion calculated for each block; And
A process of correcting a pixel value of a block by different image quality improving methods for different block groups
Readable recording medium having recorded thereon a program for executing the program.
제 9항에 있어서,
상기 하나 이상의 블록 그룹을 생성하는 과정은,
상기 하나 이상의 블록 그룹으로서, 상기 움직임 정도가 기설정 크기보다 큰 블록 그룹은 관심영역 그룹으로 설정하고 상기 움직임 정도가 기설정 크기 이하인 블록 그룹은 배경 그룹으로 설정하는 것을 특징으로 하는 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
10. The method of claim 9,
Wherein the generating the at least one block group comprises:
Wherein the block group having the motion level greater than the predefined size is set as the ROI group and the block group having the motion level equal to or less than the predefined size is set as the background group as the at least one block group. Readable recording medium.
제 10항에 있어서, 상기 보정하는 과정은,
상기 관심영역 그룹에 대해서, 각 블록에 대해 각각 히스토그램 조정 및 감마 조정 중에서 적어도 하나를 수행하고,
상기 배경 그룹에 대해서, 휘도의 분포를 균일화하기 위한 광원 추정 및 에지 선명도 향상을 위한 에지 분석 중 적어도 하나를 수행하는 것을 특징으로 하는 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
11. The method of claim 10,
Performing at least one of histogram adjustment and gamma adjustment on each block for the ROI group,
Wherein at least one of light source estimation for equalizing the luminance distribution and edge analysis for improving the edge sharpness is performed for the background group.
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