KR20150087701A - 샤프닝 필터링 기반의 이미지 처리 장치 및 이미지 처리 방법 - Google Patents

Abstract

샤프닝 필터링 기반의 이미지 처리 장치 및 이미지 처리 방법이 개시된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 처리 방법은, 입력 영상 데이터를 복수 개의 방향성 필터들을 이용하여 필터링하는 단계와, 각각의 필터링 결과를 이에 대응하는 임계값과 비교하는 단계와, 상기 비교 결과에 따라, 상기 복수 개의 방향성 필터들의 출력값들 중 적어도 일부의 출력값들을 선택적으로 합산하는 단계 및 상기 입력 영상 데이터와 상기 합산 결과를 제1 연산하는 단계를 구비하는 것을 특징으로 한다.

Description

샤프닝 필터링 기반의 이미지 처리 장치 및 이미지 처리 방법{Image Processing Device and Method based on a sharpening filtering}

본 발명은 이미지 처리 장치 및 이미지 처리 방법에 관한 것으로서, 자세하게는 이미지 화질 향상 및 샤프닝 노이즈 감소가 가능한 샤프닝 필터링 기반의 이미지 처리 장치 및 이미지 처리 방법에 관한 것이다.

고해상도 또는 고화질 비디오 컨텐츠를 재생, 저장할 수 있는 하드웨어의 개발 및 보급에 따라, 고해상도 또는 고화질의 비디오 컨텐츠를 효과적으로 부호화하거나 복호화하는 비디오 코덱의 필요성이 증대하고 있다. 기존의 비디오 코덱에 따르면, 비디오는 소정 크기의 매크로블록에 기반하여 제한된 방식에 따라 부호화되고 있다.

부호화/복호화 되는 이미지의 화질 향상을 위한 다양한 방법이 제안되고 있으며, 예컨대 블록화 현상을 제거하거나 노이즈 제거 등을 위하여 필터링 방법이 제안되고 있다. 필터링 방법의 일예로서, 이미지의 경계선을 두드러지게 하기 위한 샤프닝 필터링 동작이 수행될 수 있으며, 샤프닝 필터링 동작의 일예로서 원래의 이미지 영상에 저주파 필터링을 거친 영상의 데이터를 감산하는 언샤프닝 필터링 동작이 수행될 수 있다. 그러나, 일반적인 샤프닝 필터링(또는 언샤프닝 필터링) 동작은 샤프닝 노이즈를 증가시키거나 높은 콘트라스트 영역(high-contrast region)에서 오버 샤프닝을 발생시키는 등 화질이 저하될 수 있는 문제가 있다.

본 발명의 기술적 사상은, 이미지에 대한 샤프닝 동작시 로우 콘트라스트 에지를 강화하면서 샤프닝 노이즈를 감소할 수 있는 샤프닝 이미지 처리 장치 및 이미지 처리 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.

상기와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 처리 방법은, 입력 영상 데이터를 복수 개의 방향성 필터들을 이용하여 필터링하는 단계와, 각각의 필터링 결과를 이에 대응하는 임계값과 비교하는 단계와, 상기 비교 결과에 따라, 상기 복수 개의 방향성 필터들의 출력값들 중 적어도 일부의 출력값들을 선택적으로 합산하는 단계 및 상기 입력 영상 데이터와 상기 합산 결과를 제1 연산하는 단계를 구비하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게는, 상기 제1 연산하는 단계는, 상기 입력 영상 데이터에 상기 합산 결과를 가산하여 출력 영상 데이터를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한 바람직하게는, 상기 복수 개의 방향성 필터들의 필터 계수값들을 합산한 결과는, 언샤프닝 커널의 마스크 계수값과 동일한 것을 특징으로 한다.

또한 바람직하게는, 상기 필터링하는 단계는, 상기 복수 개의 방향성 필터들을 이용하여 필터링한 결과를 적어도 하나의 나머지 필터를 통하여 필터링하는 하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한 바람직하게는, 상기 복수 개의 방향성 필터들의 필터 계수값들과 상기 적어도 하나의 나머지 필터의 필터 계수값들을 합산한 결과는, 언샤프닝 커널의 마스크 계수값과 동일한 것을 특징으로 한다.

또한 바람직하게는, 상기 복수 개의 방향성 필터들은, 수평 타입 필터, 수직 타입 필터 및 대각 타입 필터들 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한 바람직하게는, 상기 복수 개의 방향성 필터들은 m 개의 방향성 필터들을 포함하고, 상기 m 개의 방향성 필터들에 대응하여 m 개의 비교기들이 구비되며(단, m은 2 이상의 정수), 상기 비교 결과에 따라, m 개 미만의 방향성 필터들의 출력값들이 서로 합산되는 것을 특징으로 한다.

또한 바람직하게는, 상기 입력 영상 데이터를 수신하여 언샤프닝 필터링 알고리즘을 수행하는 N 개의 언샤프닝 커널들이 구비되고(단, N은 2 이상의 정수), 각각의 언샤프닝 커널에 상기 복수 개의 방향성 필터들 및 상기 비교 동작을 위한 복수 개의 비교기들이 구비되는 것을 특징으로 한다.

또한 바람직하게는, 상기 N 개의 언샤프닝 커널들 각각으로부터 선택적으로 합산한 결과가 제공되고, 상기 제1 연산하는 단계는, 상기 입력 영상 데이터와 상기 N 개의 언샤프닝 커널들의 합산 결과를 서로 가산하는 것을 특징으로 한다.

또한 바람직하게는, 상기 복수 개의 방향성 필터들에 대응하여 복수 개의 비교기들이 구비되고, 상기 복수 개의 비교기들로 동일한 값의 임계값이 제공되거나 서로 다른 값의 임계값이 제공되는 것을 특징으로 한다.

또한 바람직하게는, 상기 복수 개의 비교기들 각각은, 대응하는 방향성 필터의 출력값이 임계값 이상인 경우 상기 방향성 필터의 출력값을 출력하며, 대응하는 방향성 필터의 출력값이 임계값 미만인 경우 0의 값을 출력하는 것을 특징으로 한다.

한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 처리 장치는, 언샤프닝 필터링 알고리즘을 수행하는 하나 이상의 언샤프닝 커널 및 상기 하나 이상의 언샤프닝 커널의 출력과 입력 영상 데이터를 제1 연산하여 출력 영상 데이터를 생성하는 연산기를 구비하고, 상기 언샤프닝 커널은, 상기 입력 영상 데이터를 필터링하는 복수 개의 방향성 필터들을 포함하는 방향성 필터 세트와, 상기 복수 개의 방향성 필터들에 대응하여 복수 개의 비교기들을 포함하는 비교부 및 상기 복수 개의 비교기들의 비교 결과에 따라, 상기 복수 개의 방향성 필터들 중 적어도 일부의 방향성 필터의 출력값을 합산한 결과를 상기 언샤프닝 커널의 출력으로서 제공하는 합산기를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 실시예에 따른 샤프닝 필터링 기반의 이미지 처리 장치 및 이미지 처리 방법은, 이미지에 대한 샤프닝 동작시 로우 콘트라스트 에지를 강화하면서 샤프닝 노이즈를 감소할 수 있는 효과가 있다.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 샤프닝 필터링 기반의 이미지 처리 장치 및 이미지 처리 방법은, 언샤프닝 필터 알고리즘을 수행하기 위한 언샤프닝 커널을 다수 개의 방향성 필터들로 분해하여 에지 방향을 검출하므로, 별도의 방향성 필터를 위한 하드웨어 또는 소프트웨어를 필요로 하지 않으므로, 이미지 처리 효율을 향상할 수 있는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 이미지 처리 장치의 일 예를 나타내는 블록도이다.
도 2는 도 1의 필터링부의 일 구현예를 나타내는 블록도이다.
도 3a,b는 도 2의 언샤프닝 커널에서 수행되는 영상 처리 동작의 일 예를 나타내는 블록도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 샤프닝 필터링부를 구체화한 일 예를 나타내는 블록도이다.
도 5 내지 도 7a,b는 도 4의 샤프닝 필터링부의 일 구현예를 나타내는 블록도이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 언샤프닝 필터링 과정을 거친 영상을 나타내는 도면이다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 언샤프닝 필터링 과정에 의한 로우 콘트라스트 에지 프로파일의 변화를 나타내는 도면이다.
도 10은 본 발명의 다른 실시예에 따른 샤프닝 필터링부를 나타내는 블록도이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 언샤프닝 커널의 구분 동작을 나타내는 블록도이다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 샤프닝 필터링 기반의 이미지 처리 방법을 나타내는 플로우차트이다.
도 13은 본 발명의 다른 실시예에 따른 샤프닝 필터링 기반의 이미지 처리 방법을 나타내는 플로우차트이다.
도 14는 본 발명의 실시예에 따른 이미지 처리 장치를 포함하는 어플리케이션 프로세서를 나타내는 블록도이다.
도 15는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 처리 장치가 장착된 이동 단말기의 일 예를 나타내는 도면이다.

이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예에 대해 상세히 설명한다. 본 발명의 실시 예는 당 업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위하여 제공되는 것이다. 본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 개시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용한다. 첨부된 도면에 있어서, 구조물들의 치수는 본 발명의 명확성을 기하기 위하여 실제보다 확대하거나 축소하여 도시한 것이다.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 갖는다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 이미지 처리 장치의 일 예를 나타내는 블록도이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 이미지 처리 장치(10)는 입력 신호(Input)를 수신하고 이에 대한 데이터 부호화 또는 복호화 동작을 수행하며, 또한 입력 신호 에 대한 영상 처리의 일예로서 필터링 동작을 수행할 수 있다. 이미지 처리 장치(10)는 입력 신호(Input)에 대한 각종 처리 동작에 기반하여 출력 신호(Output)를 생성하며, 이를 위하여 프레임 저장부(100), 부호화/복호화부(200) 및 필터링부(300)를 포함할 수 있다.

이미지 처리 장치(10)는, 일 예로서 프레임 단위의 영상 데이터를 입력 신호(Input)로서 수신하고 이를 저장할 수 있다. 프레임 저장부(100)는 프레임 단위의 영상 데이터를 저장할 수 있다. 한편, 부호화/복호화부(200)는 다양한 포맷들 중 정의된 방식에 따라 부호화 또는 복호화 동작을 수행할 수 있다. 예컨대, 부호화 동작에 있어서, 인터 예측 방식에 따른 부호화 동작을 수행하기 위하여 움직임 추정 및 보상 기술이 적용될 수 있다. 이외에도, 상기 부호화/복호화부(200)는 인트라 예측, 주파수 변환 및 양자화 등을 거쳐 부호화된 영상 데이터를 생성할 수 있다.

필터링부(300)는 잡음 제거(Noise removal)나 영상 개선(Image Enhancement)을 위한 하나 이상의 필터들을 포함할 수 있으며, 예컨대 다양한 종류의 필터들이 필터링부(300)에 구비될 수 있다. 필터의 종류로서, 평균 필터(mean filter), 저대역 통과 필터(low pass filter), 고대역 통과 필터(high pass filter)들 중 적어도 하나의 필터가 필터링부(300)에 구비될 수 있다. 본 발명의 실시예에 따르면, 이미지 샤프닝 효과를 위하여 샤프닝 알고리즘을 수행하기 위한 필터가 구비될 수 있다. 예컨대 하나 이상의 고대역 통과 필터(high pass filter)가 필터링부(300)에 구비될 수 있다. 또는 언샤프닝(unsharpning) 마스킹 알고리즘이 적용되는 경우, 영상 데이터를 저대역 통과 필터(low pass filter)를 통과시키기 위한 저대역 통과 필터(low pass filter)가 필터링부(300)에 구비될 수 있다.

상기와 같은 샤프닝 필터링 알고리즘(또는, 언샤프닝 필터링 알고리즘)을 통한 이미지 샤프닝 효과를 위하여, 영상 데이터가 고대역 통과 필터(high pass filter)를 통해 처리될 수 있으며, 고대역 통과 필터(high pass filter)의 마스크(Mask)는 모든 계수의 합이 양의 값을 가질 수 있다. 예컨대, 마스크(Mask)의 중심 계수는 양의 값을 가지며, 중심 계수 주변의 주변 계수는 음의 값을 가질 수 있다. 또한, 마스크(Mask)의 모든 계수의 합은 0 이상의 값을 가질 수 있으며, 일예로서 마스크(Mask)의 모든 계수의 합은 1의 값을 가질 수 있다.

또한, 이미지 샤프닝 효과를 위한 하나의 방법으로서 언샤프닝 방법이 적용될 수 있으며, 상기 언샤프닝 방법은 원래의 영상 데이터와 저주파 필터링을 거친 영상 데이터를 서로 감산하여 영상 내의 저주파 성분을 감소하는 방식에 따라 이미지 샤프닝 효과를 얻을 수 있다. 이하, 본 발명의 실시예에 따른 샤프닝 동작을 설명함에 있어서, 전술한 바와 같은 언샤프닝 필터 알고리즘에 기반하는 샤프닝 동작이나 샤프닝(sharpening) 필터(또는, 고대역 통과 필터(high pass filter))에 기반하는 샤프닝 동작 중 어느 것이 적용되어도 무방하다.

전술한 실시예에서와 같이, 필터링부(300)는 이미지 샤프닝 효과를 위한 하나 이상의 샤프닝 필터(및/또는 언샤프닝 필터, 이하 샤프닝 필터는 언샤프닝 필터를 포함하는 개념으로 지칭함)를 포함할 수 있다. 샤프닝 필터는 이미지 샤프닝 효과를 얻기 위한 마스크 값을 가질 수 있다. 일 예로서, 샤프닝 필터의 마스크는 N*N(N은 2 이상의 정수) 개의 계수들을 가질 수 있다. 또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 하나의 샤프닝 필터는 복수 개의 방향성 필터들로 분해(decompose)될 수 있으며, 예컨대 하나의 샤프닝 필터는 적어도 두 개의 방향으로의 화소의 밝기 값의 변화 정도를 나타내는 출력 값을 나타내는 적어도 두 개의 방향성 필터들로 분해될 수 있다. 상기 복수 개의 방향성 필터들은 에지 검출 필터에 대응할 수 있다.

도 1의 필터링부의 구체적인 동작을 설명하면 다음과 같다. 도 2는 도 1의 필터링부의 일 구현예를 나타내는 블록도이다.

도 2에 도시된 바와 같이, 필터링부(300)는 하나 이상의 종류의 필터들을 포함할 수 있으며, 예컨대 필터링부(300)는 이미지 샤프닝 효과를 위한 샤프닝 필터링부(310)를 포함할 수 있다. 샤프닝 필터링부(310)는 다수의 커널(kernel)들을 포함할 수 있으며, 예컨대 제1 내지 제N 샤프닝 커널들(또는 언샤프닝 커널들, 310_1~310_N)을 포함할 수 있다. 샤프닝 필터링부(310)는 입력 영상 데이터(I(x,y))를 수신하고 이를 필터링하여 출력 영상 데이터(g(x,y))를 생성할 수 있다. 제1 내지 제N 샤프닝 커널들(310_1~310_N) 각각은 하나 이상의 필터들을 포함할 수 있으며, 예컨대 전술한 바와 같이 샤프닝 필터 또는 언샤프닝 필터를 포함할 수 있다. 제1 내지 제N 샤프닝 커널들(310_1~310_N) 각각은 샤프닝 필터링 알고리즘(또는, 언샤프닝 필터링 알고리즘)을 수행할 수 있으며, 제1 내지 제N 샤프닝 커널들(310_1~310_N) 각각은 언샤프닝 커널 계수들(coefficients)을 갖는다. 용어의 정의상, 각각의 샤프닝 커널은 샤프닝 필터로 정의되어도 무방하다. 본 발명의 실시예들을 설명함에 있어서, 샤프닝 필터링부(310)에 언샤프닝 커널이 구비되어 언샤프닝 필터링 알고리즘을 수행하는 것으로 가정하며, 도 2의 구성들의 동작의 일 예를 도 3a,b를 참조하여 설명하면 다음과 같다.

도 3a,b는 도 2의 언샤프닝 커널에서 수행되는 영상 처리 동작의 일 예를 나타내는 블록도이다. 도 3a에서는 각각의 언샤프닝 커널에 포함되는 언샤프닝 필터링 알고리즘을 수행하기 위한 구성이 도시되며, 도 3b에서는 도 3a의 언샤프닝 필터링 알고리즘을 수행하기 위한 구성의 일 구현예가 도시된다.

언샤프닝 커널은 언샤프닝 알고리즘 수행부(400) 및 연산기(440)를 포함할 수 있다. 언샤프닝 알고리즘 수행부(400)는 입력 영상 데이터(I(x,y))를 수신하고 이를 필터링한 결과를 출력한다. 연산기(440)는 입력 영상 데이터(I(x,y))와 언샤프닝 알고리즘 수행부(400)의 출력을 연산함으로써 출력 영상 데이터(g(x,y))를 생성할 수 있다. 예컨대, 연산기(440)는 가산기를 포함할 수 있으며, 입력 영상 데이터(I(x,y))와 언샤프닝 알고리즘 수행부(400)의 출력을 가산함에 의하여 출력 영상 데이터(g(x,y))를 생성할 수 있다.

한편, 도 3b에 도시된 바와 같이, 언샤프닝 알고리즘 수행부(400)는 하나 이상의 방향성 필터들(410_1~410_m)과 하나 이상의 비교기들(420_1~420_m) 및 합산기(430)를 포함할 수 있다. 도 3b의 언샤프닝 알고리즘 수행부(400)는 하나의 언샤프닝 커널에 구비되는 구성들일 수 있으며, 연산기(440)는 하나 이상의 언샤프닝 커널의 출력들을 합산할 수 있다. 상기 하나 이상의 방향성 필터들(410_1~410_m)은 방향성 필터 세트로 정의될 수 있다.

언샤프닝 필터링 알고리즘을 수행하기 위하여, 언샤프닝 필터의 마스크 계수에 따라 하나 이상의 방향성 필터들(410_1~410_m)이 설정될 수 있다. 예컨대, 언샤프닝 필터는 소정의 사이즈를 가질 수 있으며, 예컨대 A*A(A는 2 이상의 정수) 크기의 필터에 해당할 수 있다. 하나 이상의 방향성 필터들(410_1~410_m)의 계수들의 전체 합은 언샤프닝 필터의 마스크 계수와 서로 동일하도록 설정될 수 있다. 또한, 하나 이상의 방향성 필터들(410_1~410_m) 각각은 서로 다른 방향들의 에지를 검출하기 위한 계수 값을 가질 수 있다. 예컨대, 하나 이상의 방향성 필터들(410_1~410_m)은 가로 방향, 세로 방향 및 대각선 방향들 중 적어도 하나의 방향의 에지를 검출하기 위한 필터 타입을 가질 수 있다.

언샤프닝 필터의 사이즈와 하나 이상의 방향성 필터들(410_1~410_m) 각각의 사이즈는 서로 동일하거나 또는 다를 수 있다. 예컨대, 방향성 필터들(410_1~410_m) 각각은 A*A(A는 2 이상의 정수) 크기의 필터에 해당할 수 있다. 또는, 방향성 필터들(410_1~410_m) 각각은 언샤프닝 필터의 사이즈보다 작을 수 있다. 방향성 필터들(410_1~410_m)의 계수들의 전체 합은 언샤프닝 필터의 마스크 계수와 서로 동일하도록 설정되기 위하여, 방향성 필터들(410_1~410_m) 각각의 위치(position)가 설정될 수 있다.

한편, 하나 이상의 비교기들(420_1~420_m)은 하나 이상의 방향성 필터들(410_1~410_m)의 출력 값과 기 설정되는 임계값들(Th1~Thm)을 비교하여 그 비교 결과를 발생할 수 있다. 예컨대, 제1 방향성 필터(410_1)의 출력과 제1 임계값(Th1)은 제1 비교기(420_1)로 제공되며, 제1 비교기(420_1)는 제1 방향성 필터(410_1)의 출력과 제1 임계값(Th1)을 비교한 결과에 따른 결과를 합산기(430)로 제공할 수 있다. 일예로서, 제1 임계값(Th1)은 방향성 필터의 출력이 샤프닝 노이즈로 간주될 수 있는 기준에 해당하는 값일 수 있으며, 제1 비교기(420_1)는 제1 방향성 필터(410_1)의 출력과 제1 임계값(Th1)을 비교한 결과에 따라 "0"에 해당하는 값을 출력하거나 또는 제1 방향성 필터(410_1)의 출력에 상응하는 값을 합산기(430)로 제공할 수 있다. 또한, 일예로서, 제1 비교기(420_1)는 제1 방향성 필터(410_1)의 출력이 제1 임계값(Th1) 이상인 경우에, 제1 방향성 필터(410_1)의 출력에 상응하는 값을 합산기(430)로 제공할 수 있다.

하나 이상의 방향성 필터들(410_1~410_m)은 입력 영상 데이터(I(x,y))를 각각 필터링한 결과를 제공한다. 하나 이상의 방향성 필터들(410_1~410_m)의 출력들 중 일부는 각각에 대응하는 임계값 이상일 수 있으며, 반면에 하나 이상의 방향성 필터들(410_1~410_N)의 출력들 중 다른 일부는 각각에 대응하는 임계값보다 작을 수 있다. 이에 따라, 합산기(430)는 하나 이상의 방향성 필터들(410_1~410_m) 중 일부의 필터들의 출력들만을 합산한 결과를 발생할 수 있다.

전술한 동작에 따라, 각각의 언샤프닝 커널에 포함되는 방향성 필터 세트에서, 기 설정되는 임계값들에 따라 일부의 방향성 필터들의 출력이 선택적으로 합산될 수 있다. 또한, 다수의 언샤프닝 커널들로부터의 합산 결과가 각각 가산기(440)로 제공되며, 상기 가산기(440)의 출력이 최종 샤프닝 값으로서 생성될 수 있다.

임계값들(Th1~Thm)은 서로 그 값이 동일할 수도 또는 상이할 수도 있다. 또한, 임계값들(Th1~Thm)을 생성하기 위한 임계값 생성부(미도시)는 언샤프닝 커널 내부에 배치될 수 있으며, 또는 언샤프닝 커널 외부에 배치될 수 있다. 또한, 임계값들(Th1~Thm)은 각각 서로 다른 임계값 생성부들(미도시)에 의해 생성될 수 있으며, 이에 따라 비교기들(420_1~420_m) 각각에 대응하여 m 개의 임계값 생성부들이 하나의 언샤프닝 커널에 구비될 수도 있다.

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 샤프닝 필터링부를 구체화한 일 예를 나타내는 블록도이다. 도 4에서는 멀티 스케일(multi-scale) 언샤프닝 필터링이 적용됨에 따라, 다수 개(예컨대, N 개, N은 2 이상의 정수)의 언샤프닝 커널들이 샤프닝 필터링부에 구비되는 예가 도시된다.

샤프닝 필터링부(1000)는 제1 내지 제N 언샤프닝 커널을 포함할 수 있으며, 입력 영상 데이터(I(x,y))는 제1 내지 제N 언샤프닝 커널로 제공될 수 있다. 제1 내지 제N 언샤프닝 커널들은 방향성 필터 세트(1100_1~1100_N)와 합산기(1200_1~1200_N)를 포함할 수 있다. 또한, 제1 내지 제N 언샤프닝 커널의 출력에 대한 가산 동작을 수행하기 위한 가산기(1300)가 샤프닝 필터링부(1000)에 더 구비될 수 있다. 가산기(1300)의 출력은 상기 입력 영상 데이터(I(x,y))에 대응하는 출력 영상 데이터(g(x,y))로서 제공될 수 있다.

제1 내지 제N 언샤프닝 커널들 각각에 포함되는 방향성 필터 세트(1100_1~1100_N)는 임계값 생성부, 방향성 필터링부 및 비교부를 포함할 수 있다. 예컨대, 제1 언샤프닝 커널은 임계값 생성부(1110), 방향성 필터링부(1120) 및 비교기(1130)를 포함할 수 있다. 방향성 필터링부(1120)는 언샤프닝 필터링 알고리즘 수행과 관련된 계수 값들을 갖는 다수의 방향성 필터들을 포함하며, 예컨대 m 개의 방향성 필터들(m은 2 이상의 정수)이 방향성 필터링부(1120)에 포함될 수 있다. 전술한 실시예에서와 같이, 방향성 필터들의 개수와 동일한 개수의 비교기들이 배치될 수 있으며, 이에 따라 비교부(1130)는 m 개의 비교기들을 포함할 수 있다.

한편, 제1 임계값 생성부(1110)는 제1 언샤프닝 커널에 대응하는 임계값을 생성할 수 있다. 또한, 방향성 필터링부(1120)는 다수 개의 방향성 필터들을 포함할 수 있으며, 임계값 생성부(1110)는 다수 개의 방향성 필터들 각각에 대응하는 임계값을 생성할 수 있다. 예컨대, 다수 개의 방향성 필터들 각각에 대응하여 서로 다른 임계값이 생성되거나, 또는 다수 개의 방향성 필터들 각각에 대응하여 서로 동일한 임계값이 생성될 수 있다.

비교부(1130)에 구비되는 비교기들 각각은, 대응하는 방향성 필터들의 출력과 수신된 임계값을 서로 비교하며, 그 비교 결과에 따른 출력을 발생할 수 있다. 예컨대, 상기 방향성 필터들 각각을 통해 출력되는 값이 이에 대응하는 임계값보다 작은 경우, 해당 방향에 따른 사프닝 노이즈가 발생된 것으로 판단되어, 상기 성분이 출력 영상에서 제거(또는 감소)될 수 있도록 한다. 반면에, 상기 방향성 필터들 각각을 통해 출력되는 값이 이에 대응하는 임계값 이상인 경우, 해당 방향에 따른 에지 정도를 나타내는 출력값으로서 제공될 수 있다. 즉, 비교부(1130)에 구비되는 각각의 비교기는 해당 방향성 필터의 출력값이 임계값 이상인 경우에 선택적으로 그 출력값을 합산기(1200_1)로 제공할 수 있다.

이에 따라, 각각의 언샤프닝 커널에 구비되는 다수 개의 방향성 필터들의 출력들 중 적어도 일부만이 합산될 수 있으며, 각각의 언샤프닝 커널에서의 합산 결과가 가산기(1300)로 제공된다. 가산기(1300)의 출력값인 출력 영상 데이터(g(x,y))가 최종 샤프닝 처리된 값으로서 제공될 수 있다.

전술한 실시예에 따르면, 별도의 에지 검출 필터 없이 샤프닝 동작에 기반하여 방향성 필터링 동작을 수행하므로, 필터링 자원을 절약할 수 있을 뿐 아니라 샤프닝 노이즈가 증가하는 것을 방지할 수 있으며, 또한 로우 콘트라스트 에지(low contrast edge)를 향상시킬 수 있다.

도 5 내지 도 7a,b는 도 4의 샤프닝 필터링부의 일 구현예를 나타내는 블록도이다. 도 5에 도시된 바와 같이, 샤프닝 필터링부는 N 개의 언샤프닝 커널을 포함할 수 있으며, 각각의 언샤프닝 커널은 다수의 방향성 필터들을 포함하는 방향성 필터 세트와 합산부를 포함할 수 있다. 예컨대, 제1 언샤프닝 커널은 제1 방향성 필터 세트(1100_1)와 제1 합산부(1200_1)를 포함할 수 있다. 제1 방향성 필터 세트(1100_1)는 전술한 실시예에서와 같이 다수의 방향성 필터들을 포함할 수 있다. 이외에도, 비교기들과 임계값 생성부가 각각의 방향성 필터 세트에 포함되는 것으로 도시되었으나, 상기 비교기들과 임계값 생성부는 방향성 필터 세트의 외부에 배치되는 것으로 설명되어도 무방하다.

제1 방향성 필터 세트(1100_1)는 각각의 방향성 필터에 대응하는 비교기들을 구비할 수 있다. 또한 제1 방향성 필터 세트(1100_1)는 각각의 비교기로 임계값을 제공하기 위한 임계값 생성부를 포함할 수 있다. 이와 함께, 각각의 언샤프닝 커널에 대하여 임계값을 이용한 비교 결과에 따라 다수의 방향성 필터들 중 적어도 일부의 방향성 필터들의 출력값을 합산하기 위한 합산기(1200_1)가 구비될 수 있으며, 또한 다수의 합산기들의 출력을 가산하여 출력 영상 데이터(g(x,y))를 생성하기 위한 가산기(1300)가 구비될 수 있다.

각각의 언샤프닝 커널에서 수행되는 필터링 알고리즘에 따라 영상의 에지 성분이 증폭될 수 있으며, 이와 같은 언샤프닝 필터링 알고리즘은 다음과 같은 수학식 1에 대응할 수 있다. 하기 수학식 1에서 g(x,y)는 원래 이미지(I(x,y))의 샤프닝 처리된 샤프닝 이미지에 해당하며, Cn은 샤프닝 게인에 해당한다. 또한, LPn(I(x,y))은 스케일 넘버 n 에 대한 공간 로우패스 필터 연산자에 해당한다.

언샤프닝 필터링 알고리즘을 수행하기 위한 언샤프닝 필터는 전술한 수학식 1의 I(x,y) - LPn(I(x,y))에 해당하는 연산을 수행하기 위한 마스크 계수값을 가질 수 있다. 또한, 언샤프닝 필터는 다수 개의 방향성 필터들로 구분될 수 있다. 이 때, 언샤프닝 필터의 마스크 계수값은, 다수 개의 방향성 필터들의 필터 계수값들을 합산한 결과와 동일한 값을 가질 수 있다. 예컨대, 도 6에 도시된 바와 같이, 언샤프닝 커널에 대응하는 필터가 3*3 필터에 해당하고 도 6에서와 같은 계수값을 갖는 경우, 상기 언샤프닝 커널은 다수 개(예컨대, 4 개)의 방향성 필터들로 구분될 수 있다. 전체 방향성 필터들의 계수들의 합은 언샤프닝 커널에 대응하는 마스크 계수 값과 동일할 수 있다. 또한, 하나의 언샤프닝 커널은 다수 개의 방향에 따른 방향성 필터들로 구분될 수 있으며, 예컨대 도 6에 도시된 바와 같이 수평 및 수직 방향으로의 에지를 검출하기 위한 방향성 필터들로 구분될 수 있다.

한편, 도 7a,b는 5*5의 사이즈를 갖는 언샤프닝 커널의 일예를 나타낸다. 도 7a에 도시된 바와 같이, 언샤프닝 커널은 다수의 방향성 필터들을 포함하는 방향성 필터 세트를 포함할 수 있다. 이외에도, 언샤프닝 커널은 전술한 실시예에서의 임계값 생성부나 비교기들(이상, 미도시)을 더 포함할 수 있다. 도 7b는 언샤프닝 커널은 다수의 방향성 필터들 이외에도 나머지 커널(residue kernel)을 더 포함하는 실시예를 나타낸다. 도 7a에서 언샤프닝 커널의 마스크 필터값과 다수의 방향성 필터들의 필터값들을 합산한 값을 서로 동일한 값을 가질 수 있다. 또는, 도 7b의 예에서와 같이, 언샤프닝 커널의 마스크 필터값은 다수의 방향성 필터들의 필터값들과 나머지 커널(residue kernel)의 필터값을 합산한 값과 서로 동일한 값을 가질 수 있다.

다수의 방향성 필터들의 개수는 필터값의 설정에 따라 가변할 수 있다. 도 7a,b에서는 5*5의 필터값을 갖는 언샤프닝 커널이 9 개의 방향성 필터들로 구분되는 예가 도시되었으나, 본 발명의 실시예는 이에 국한될 필요는 없다. 언샤프닝 커널을 다수의 방향성 필터들로 구분함에 있어서, 방향성 필터들의 방향 타입이나 위치들은 조절이 가능하며, 일예로서 필터들의 계수값을 조절함에 의하여 방향성 필터들이 결정될 수 있다. 방향성 필터들이 설정된 후에는 나머지 필터의 계수들 값이 설정되며, 이에 따라 원래의 언샤프 커널의 계수 값과 상기 설정된 필터들의 계수 값이 서로 동일할 수 있다.

한편, 방향성 필터들의 에지 검출 방향은 다양하게 설정될 수 있으며, 도 7a,b에서는 그 일예로서 대각선 방향의 에지를 검출하기 위한 대각 타입 필터들과 수평 및 수직 에지를 검출하기 위한 수평 및 수직 타입 필터들이 설정될 수 있다. 또한, 상기 방향성 필터들의 위치를 설정함에 있어서 4 개의 대각 타입 필터들을 원 커널의 4 군데의 코너에 위치시킬 수 있으며, 수평 및 수직 타입 필터들을 각각 원 커널의 수평 방향 및 수직 방향에 위치시킬 수 있다. 이외에도, 원래의 언샤프닝 커널로부터 다양한 형태의 방향성 필터들의 적절한 세트가 추출될 수 있을 것이다.

도 8은 본 발명의 실시예에 따른 언샤프닝 필터링 과정을 거친 영상을 나타내는 도면이다. 도 8의 (a) 내지 (c)는 본 발명의 실시예에 따른 언샤프닝 필터링 결과를 나타내며, 도 8의 (d) 내지 (f)는 종래의 언샤프닝 필터링 결과를 나타낸다. 또한, 도 8의 (a) 내지 (f)는 서로 다른 필터 사이즈를 갖는 언샤프닝 필터링 결과를 나타내며, 예컨대 도 8의 (a) 및 (d)는 9*9 필터 사이즈, 도 8의 (b) 및 (e)는 5*5 필터 사이즈, 도 8의 (c) 및 (f)는 3*3 필터 사이즈를 갖는 예가 도시된다. 도 8에서는 본 발명의 실시예에 따른 언샤프닝 필터링에 의하여, 영상의 에지 성분이 강화될 뿐만 아니라 샤프닝 노이즈가 감소된 필터링 결과가 발생되는 예가 도시된다.

도 9는 본 발명의 실시예에 따른 언샤프닝 필터링 과정에 의한 로우 콘트라스트 에지 프로파일의 변화를 나타내는 도면이다. 도 9의 (a)는 에지 프로파일 박스를 나타내는 샤프닝 맵이며, 도 9의 (b)는 샤프닝 노이즈를 및 로우 콘트라스트 에지를 갖는 에지 프로파일 이미지를 나타낸다. 본 발명의 실시예에 따른 언샤프닝 필터링 결과는 도 9의 (c)에 도시된 바와 같이 에지가 강화되는 것과 함께 로우 콘트라스트 에지가 남아있는 반면에, 종래의 언샤프닝 필터링 결과는 도 9의 (d)에 도시된 바와 같이 로우 콘트라스트 에지가 감소된 것을 볼 수 있다.

도 10은 본 발명의 다른 실시예에 따른 샤프닝 필터링부를 나타내는 블록도이다. 도 10에 도시된 바와 같이, 샤프닝 필터링부(2000)는 다수 개의 언샤프닝 커널에 해당하는 방향성 필터 세트들을 포함하는 필터 세트부(2100), 각각의 방향성 필터 세트에 대응하여 합산기가 배치되는 합산부(2300), 그리고 다수 개의 언샤프닝 커널들 각각에 대응하는 임계값을 생성하는 임계값 생성부(2200)를 포함할 수 있다. 또한, 합산부(2300)에 구비되는 다수의 합산기들의 출력 결과를 서로 가산하는 가산기(2400)이 샤프닝 필터링부(2000)에 더 구비될 수 있다. 샤프닝 필터링부(2000)는 입력 영상 데이터(I(x,y))을 멀티 스케일에 따라 다수 개의 언샤프닝 커널들 각각으로 제공하고, 가산기(2400)의 출력을 최종 출력 영상 데이터(g(x,y))로서 제공할 수 있다.

전술한 실시예에서와 같이, 각각의 커널에 포함되는 방향성 필터 세트(2110)는 다양한 종류의 에지를 검출하기 위한 다수 개의 방향성 필터들을 포함할 수 있다. 또한, 다수 개의 방향성 필터들의 필터 계수와 방향성 필터들의 위치를 설정함에 있어서, 전술한 바와 같이 언샤프닝 필터에 대응하는 마스크 계수와 상기 다수 개의 방향성 필터들의 계수들의 합이 동일하도록 방향성 필터들이 설정될 수 있다. 예컨대, 도 10에서 제1 언샤프닝 커널은 방향성 마스크부(2110)와 비교기부(2120)를 포함할 수 있으며, 방향성 필터 세트(2110)는 다수 개(예컨대 m 개, m은 2 이상의 정수)의 방향성 필터들을 포함할 수 있으며, 비교기부(2120)는 각각의 방향성 필터의 출력을 수신하는 m 개의 비교기들을 포함할 수 있다.

한편, 임계값 생성부(2200)는 언샤프닝 커널들의 외부에 배치되어 각각의 방향성 마스크들에 대응하는 임계값을 생성할 수 있다. 전술한 실시예에서와 같이 임계값 생성부(2200)는 다수 개의 방향성 필터들 각각에 대응하는 임계값을 생성할 수 있다. 예컨대, 다수 개의 방향성 필터들 각각에 대응하여 서로 다른 임계값이 생성되거나, 또는 다수 개의 방향성 필터들 각각에 대응하여 서로 동일한 임계값이 생성될 수 있다. 또한, 각각의 언샤프닝 커널에 대응하여 동일한 임계값을 생성하거나, 또는 다른 임계값을 생성할 수 있다.

비교부(2120)에 구비되는 다수의 비교기들 각각은 대응하는 방향성 필터의 출력과 임계값을 수신하고 이를 비교하며, 그 비교 결과에 따라 서로 다른 값을 출력할 수 있다. 예컨대, 방향성 필터의 출력이 임계값 이상인 경우, 해당 에지를 강화하기 위하여 방향성 필터의 출력값을 그대로 그 비교 결과로서 출력할 수 있다. 또는, 방향성 필터의 출력이 임계값보다 작은 경우, 해당 이미지에는 노이즈가 발생된 것으로 가정될 수 있으며, 이에 따라 비교기의 출력값이 0으로 설정되어 출력될 수 있다.

도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 언샤프닝 커널의 구분 동작을 나타내는 블록도이다. 도 11에 도시된 바와 같이 언샤프닝 커널에서 언샤프닝 필터링 알고리즘을 수행하기 위한 마스크 필터 값에 따라 다양한 형태로 구분 동작이 수행되어 방향성 필터들이 설정될 수 있다. 도 11에서는 언샤프닝 커널 마스크가 a 개의 방향성 필터들과 b 개의 나머지 필터들로 구분되는 예가 도시된다.

일 실시예로서, 언샤프닝 커널의 사이즈와 방향성 필터들의 사이즈는 서로 동일할 수 있다. 이 경우, 언샤프닝 커널 마스크 계수와 방향성 필터들의 계수들의 합을 서로 감산한 결과에 따라 하나 이상의 나머지 필터들이 설정될 수 있다. 또는, 언샤프닝 커널의 사이즈와 방향성 필터들의 사이즈보다 클 수 있으며, 방향성 필터들의 위치가 적절하게 설정될 수 있다. 이와 같이 설정된 방향성 필터들의 계수값들을 합산하고, 이를 언샤프닝 커널 마스크 계수와 감산함에 따라 하나 이상의 나머지 필터들이 설정될 수 있다. 일예로서, 나머지 필터들의 사이즈는 언샤프닝 커널의 사이즈와 동일할 수 있다.

도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 샤프닝 필터링 기반의 이미지 처리 방법을 나타내는 플로우차트이다. 도 12에서는 언샤프닝 커널을 다수 개의 방향성 필터들로 구분하여 설정하는 방법 예가 도시된다.

먼저, 언샤프닝 커널에서 수행되는 언샤프닝 필터링 알고리즘에 따라 마스크 계수를 확인한다(S11). 언샤프닝 커널을 다수 개의 방향성 필터들로 구분함에 있어서, 확인된 마스크 계수에 따라 다수의 방향성 필터들의 계수값이 설정된다(S12). 방향성 필터들은 하나 이상의 에지를 검출하기 위한 필터로서, 수평 타입 필터, 수직 타입 필터 및 대각 타입 필터 중 적어도 하나가 적용될 수 있다. 또한, 언샤프닝 커널의 마스크 계수와 다수의 방향성 필터들의 계수값을 합산한 값이 동일해지도록 상기 다수의 방향성 필터들의 위치가 설정될 수 있다(S13).

한편, 언샤프닝 커널의 마스크 계수와 다수의 방향성 필터들의 계수값을 합산한 값이 동일하지 않을 수 있으며, 이 경우 하나 이상의 나머지 필터를 이용하여 계수 값이 동일해지도록 할 수 있다. 이를 위하여, 언샤프닝 커널의 마스크 계수와 다수의 방향성 필터들의 계수값을 합산한 값의 차이값에 해당하는 계수 값을 갖도록 나머지 필터의 계수값이 설정될 수 있다(S14). 상기와 같은 다수의 방향성 필터들과 나머지 필터가 설정되면, 상기 방향성 필터들과 나머지 필터를 언샤프닝 커널에 배치함으로써 입력 영상이 상기 필터들을 통과하도록 한다.

도 13은 본 발명의 다른 실시예에 따른 샤프닝 필터링 기반의 이미지 처리 방법을 나타내는 플로우차트이다. 도 13에서는 입력 영상에 대한 언샤프닝 필터링 과정을 통해 출력 영상을 생성하는 방법 예가 도시된다.

도 13에 도시된 바와 같이, 다수의 언샤프닝 커널들로 입력 영상이 수신되며(S21), 각각의 언샤프닝 커널은 각 커널에 대응하는 언샤프닝 필터링 알고리즘을 수행한다. 이를 위하여, 먼저 각각의 커널에서 입력 영상에 대해 다수 개의 방향성 필터링이 수행되고(S22), 방향성 필터들 각각의 출력이 이에 대응하는 비교기로 제공된다. 또한, 하나 이상의 임계값이 생성됨에 따라 각각의 비교기로 제공되고, 비교기는 대응하는 방향성 필터의 출력과 임계값을 비교하는 동작을 수행한다(S23).

상기 비교 결과에 따라, 다수의 방향성 필터들의 출력들 중 일부는 임계값 이상의 값을 가질 수 있는 반면에, 다른 일부는 임계값보다 작은 값을 가질 수 있다. 각각의 비교기는 비교 결과에 따라 방향성 필터의 출력값을 선택적으로 출력하거나, 또는 그 출력을 0의 값으로 설정할 수 있다. 하나의 합산기는 상기 다수의 방향성 필터들에 대응하여 배치될 수 있으며, 상기 비교 결과에 따라 일부의 방향성 필터들의 출력을 선택적으로 합산할 수 있다(S24). 이후, 다수의 커널들의 선택적 합산 결과와 입력 영상이 가산기에 의해 가산되며(S25), 상기 가산 결과가 입력 영상의 언샤프닝 커널을 통한 출력 영상으로서 제공될 수 있다(S26).

도 14는 본 발명의 실시예에 따른 이미지 처리 장치를 포함하는 어플리케이션 프로세서를 나타내는 블록도이다. 도 14에 도시된 어플리케이션 프로세서(3000)는 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 예컨대 상기 어플리케이션 프로세서(3000)는 시스템 온 칩(System on Chip, SoC)으로 구현될 수 있다. 시스템 온 칩(SoC)은 여러 기능을 갖는 시스템을 하나의 반도체 칩에 집적하여 구현되며, 다수의 IP(Intellectual Property)들이 SoC에 집적될 수 있다. 다수의 IP들 각각은 SoC 내에 구현되어 각각의 특정 기능을 수행한다.

어플리케이션 프로세서(3000)는 다양한 IP들을 포함할 수 있으며, 예컨대 도 14에 도시된 바와 같이 시스템 버스로서 인터커넥트 버스(3100)와, 이에 연결되는 중앙 처리장치(CPU, 3200), 멀티미디어 유닛(3300), 메모리 장치(3400) 및 주변 회로(3500)를 포함할 수 있다.

인터커넥트 버스(3100)는 소정의 표준 버스 규격을 갖는 프로토콜이 적용된 버스로 구현될 수 있다. 예컨대, 표준 버스 규격으로서, ARM(Advanced RISC Machine) 사의 AMBA(Advanced Microcontroller Bus Architecture) 프로토콜이 적용될 수 있다. AMBA 프로토콜의 버스 타입에는 AHB(Advanced High-Performance Bus), APB(Advanced Peripheral Bus), AXI(Advanced eXtensible Interface), AXI4, ACE(AXI Coherency Extensions) 등이 포함될 수 있다. 전술한 버스 타입들 중 AXI는 IP들 사이의 인터페이스 프로토콜로서, 다중 아웃스탠딩 어드레스(multiple outstanding address) 기능과 데이터 인터리빙(data interleaving) 기능 등을 제공한다. 이외에도, 소닉사(SONICs Inc.)의 uNetwork 이나 IBM의 CoreConnect, OCP-IP의 오픈 코어 프로토콜(Open Core Protocol) 등 다른 타입의 프로토콜이 인터커넥트 버스(3100)에 적용되어도 무방하다.

한편, 도 14에 도시된 각종 IP들 각각은 고유한 동작을 수행하는 기능 블록으로 구현될 수 있다. 예컨대, 중앙 처리장치(3200)는 마스터 IP에 해당할 수 있으며, 어플리케이션 프로세서(3000)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 또한, 멀티미디어 유닛(3300)은 영상을 부호화하기 위한 장치 및/또는 영상을 복호화하기 위한 장치를 포함할 수 있다. 또한, 멀티미디어 유닛(3300)은 전술한 실시예에 따른 영상에 대한 필터링 동작을 수행할 수 있으며, 예컨대 언샤프닝 커널을 통한 필터링을 수행함에 있어서 다수의 방향성 필터들 및 하나 이상의 나머지 필터를 이용하여 영상에 대한 필터링을 수행할 수 있다. 메모리 장치(3400)는 어플리케이션 프로세서(3000)의 동작에 관련된 각종 정보들을 일시 저장하기 위한 메모리로서, 예컨대 DRAM 등의 메모리를 포함할 수 있다. 또한, 주변 회로(3500)는 외부와 인터페이스하기 위한 각종 인터페이스 수단을 포함할 수 있으며, 기타 어플리케이션 프로세서(3000)의 기능을 구현하기 위한 각종 주변 장치들을 포함할 수 있다. 예컨대, DRAM 이외에도 다른 메모리를 포함할 수 있거나, 또는 외부의 저장 장치를 억세스하기 위한 수단 등을 포함할 수 있다.

어플리케이션 프로세서(3000)는 모바일 장치 등 각종 단말기에 장착되어 메인 프로세서로서 동작할 수 있으며, 멀티미디어 유닛(3300)은 모바일 장치로 제공된 부호화된 비트 스트림을 복호화하여 원본 영상을 제공할 수 있으며, 또한 모바일 장치 내의 원본 영상을 부호화하여 비트 스트림으로서 제공할 수 있다. 또한 전술한 실시예에서와 같이, 멀티미디어 유닛(3300)은 다수의 방향성 필터들을 이용함과 함께, 방향성 필터들의 출력과 임계값과의 비교 동작에 근거한 선택적 합산 동작을 수행함으로써, 로우 콘트라스트 에지를 강화함게 함께 샤프닝 노이즈를 감소할 수 있다.

도 15는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 처리 장치가 장착된 이동 단말기의 일 예를 나타내는 도면이다. 도 15의 이동 단말기(4000)는 도 14에 도시된 어플리케이션 프로세서(3000)가 장착될 수 있다. 이동 단말기(4000)는 기능이 제한되어 있지 않고 응용 프로그램을 통해 상당 부분의 기능을 변경하거나 확장할 수 있는 스마트폰일 수 있다. 이동 단말기(4000)는, 무선기지국과 RF신호를 교환하기 위한 내장 안테나(4100)을 포함하고, 카메라(4300)에 의해 촬영된 영상들 또는 안테나(4100)에 의해 수신되어 복호화된 영상들을 디스플레이하기 위한 LCD(Liquid Crystal Display), OLED(Organic Light Emitting Diodes)화면 같은 디스플레이화면(4200)를 포함한다. 이동 단말기(4000)는 제어버튼, 터치패널을 포함하는 동작 패널(4400)를 포함할 수 있다. 또한 디스플레이화면(4200)이 터치스크린인 경우, 동작 패널(4400)은 디스플레이화면(4200)의 터치감지패널을 더 포함할 수 있다. 이동 단말기(4000)은 음성, 음향을 출력하기 위한 스피커(4800) 또는 다른 형태의 음향출력부와, 음성, 음향이 입력되는 마이크로폰(4500) 또는 다른 형태의 음향입력부를 포함한다. 이동 단말기(4000)는 비디오 및 정지영상을 촬영하기 위한 CCD 카메라와 같은 카메라(4300)를 더 포함한다. 또한, 이동 단말기(4000)는 카메라(4300)에 의해 촬영되거나 이메일(E-mail)로 수신되거나 다른 형태로 획득된 비디오나 정지영상들과 같이, 부호화되거나 복호화된 데이터를 저장하기 위한 저장매체(4700), 그리고 저장매체(4700)를 이동 단말기(4000)에 장착하기 위한 슬롯(4600)을 포함할 수 있다. 저장매체(4700)는 SD카드 또는 플라스틱 케이스에 내장된 EEPROM(electrically erasable and programmable read only memory)와 같은 다른 형태의 플래쉬 메모리일 수 있다.

상기한 실시예의 설명은 본 발명의 더욱 철저한 이해를 위하여 도면을 참조로 예를 든 것에 불과하므로, 본 발명을 한정하는 의미로 해석되어서는 안될 것이다. 또한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 본 발명의 기본적 원리를 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 변화와 변경이 가능함은 명백하다 할 것이다.

Claims (10)

1. 입력 영상 데이터를 복수 개의 방향성 필터들을 이용하여 필터링하는 단계;
   각각의 필터링 결과를 이에 대응하는 임계값과 비교하는 단계;
   상기 비교 결과에 따라, 상기 복수 개의 방향성 필터들의 출력값들 중 적어도 일부의 출력값들을 선택적으로 합산하는 단계; 및
   상기 입력 영상 데이터와 상기 합산 결과를 제1 연산하는 단계를 구비하는 것을 특징으로 하는 이미지 처리 방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 제1 연산하는 단계는, 상기 입력 영상 데이터에 상기 합산 결과를 가산하여 출력 영상 데이터를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 처리 방법.
3. 제1항에 있어서,
   상기 복수 개의 방향성 필터들의 필터 계수값들을 합산한 결과는, 언샤프닝 커널의 마스크 계수값과 동일한 것을 특징으로 하는 이미지 처리 방법.
4. 제1항에 있어서, 상기 필터링하는 단계는,
   상기 복수 개의 방향성 필터들을 이용하여 필터링한 결과를 적어도 하나의 나머지 필터를 통하여 필터링하는 하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 처리 방법.
5. 제4항에 있어서,
   상기 복수 개의 방향성 필터들의 필터 계수값들과 상기 적어도 하나의 나머지 필터의 필터 계수값들을 합산한 결과는, 언샤프닝 커널의 마스크 계수값과 동일한 것을 특징으로 하는 이미지 처리 방법.
6. 제1항에 있어서,
   상기 복수 개의 방향성 필터들은, 수평 타입 필터, 수직 타입 필터 및 대각 타입 필터들 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 처리 방법.
7. 제1항에 있어서,
   상기 복수 개의 방향성 필터들은 m 개의 방향성 필터들을 포함하고, 상기 m 개의 방향성 필터들에 대응하여 m 개의 비교기들이 구비되며(단, m은 2 이상의 정수),
   상기 비교 결과에 따라, m 개 미만의 방향성 필터들의 출력값들이 서로 합산되는 것을 특징으로 하는 이미지 처리 방법.
8. 언샤프닝 필터링 알고리즘을 수행하는 하나 이상의 언샤프닝 커널; 및
   상기 하나 이상의 언샤프닝 커널의 출력과 입력 영상 데이터를 제1 연산하여 출력 영상 데이터를 생성하는 연산기를 구비하고,
   상기 언샤프닝 커널은,
   상기 입력 영상 데이터를 필터링하는 복수 개의 방향성 필터들을 포함하는 방향성 필터 세트;
   상기 복수 개의 방향성 필터들에 대응하여 복수 개의 비교기들을 포함하는 비교부; 및
   상기 복수 개의 비교기들의 비교 결과에 따라, 상기 복수 개의 방향성 필터들 중 적어도 일부의 방향성 필터의 출력값을 합산한 결과를 상기 언샤프닝 커널의 출력으로서 제공하는 합산기를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 처리 장치.
9. 제8항에 있어서,
   상기 복수 개의 비교기들로 각각 임계값을 제공하는 임계값 생성부를 더 구비하는 것을 특징으로 하는 이미지 처리 장치.
10. 제9항에 있어서,
    상기 언샤프닝 커널은 상기 복수 개의 방향성 필터들의 출력값을 필터링하는 하나 이상의 나머지 필터들을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 처리 장치.

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