KR20160002517A

KR20160002517A - 디지털 이미지 향상 방법 및 장치와, 이를 이용한 영상 처리 장치

Info

Publication number: KR20160002517A
Application number: KR1020140081026A
Authority: KR
Inventors: 조준동; 송상협; 심상권; 윤원종; 조형준
Original assignee: 성균관대학교산학협력단
Priority date: 2014-06-30
Filing date: 2014-06-30
Publication date: 2016-01-08
Also published as: KR101621614B1

Abstract

본 발명의 실시예에 따른 컴퓨터에서 수행되는 디지털 이미지 향상 방법은 입력되는 디지털 이미지의 색공간을 RGB에서 YCbCr로 변환하여, 휘도 성분(Y 성분), Cb 성분 및 Cr 성분을 생성하는 단계, 휘도 성분을 소정의 컷오프 주파수를 가지는 평활화 필터로 필터링하여 조명 성분(L 성분)을 생성하는 단계, 각 픽셀마다 휘도 성분을 조명 성분으로 나눈 반사 성분에 기초하여 반사 성분 맵을 생성하는 단계, 반사 성분 맵의 히스토그램을 기초로 정규화하여 보정된 휘도 성분을 생성하는 단계 및 보정된 휘도 성분과 Cb 성분 및 Cr 성분을 YCbCr에서 RGB로 변환하여 디지털 향상 이미지를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

디지털 이미지 향상 방법 및 장치와, 이를 이용한 영상 처리 장치{METHOD AND APPARATUS FOR ENHANCING DIGITAL IMAGE, AND APPARATUS FOR IMAGE PROCESSING USING THE SAME}

본 발명은 영상 처리에 관한 것으로, 더욱 상세하게는, 이미지 향상 처리에 관한 것이다.

관심 대상 물체 뒤에 카메라를 향한 조명이 있는 역광 환경에서, 또는 관심 대상 물체 표면에 충분한 조명이 확보되지 않은 환경에서 디지털 이미지를 획득하면, 통상적으로 관심 대상의 물체 표면이 전반적으로 암부가 되어, 그러한 물체 표면의 형상과 정보를 인식하기 어렵다.

이에 따라, 이러한 디지털 이미지 내의 피사체와 시각적 정보를 구별할 수 있을 정도로 시각적으로 향상시키기 위한 디지털 이미지 향상(digital image enhancement) 기술이 다양하게 제안되고 있다.

특히 역광(backlit) 이미지의 경우에는 레티넥스 알고리즘(Retinex algorithm)이라 불리는 역광 감소 기술이 널리 알려져 있다.

레티넥스 알고리즘에 따르면, 휘도 성분(Brightness) = 반사 성분(reflected component) × 조명 성분(illuminance)이라는 가정 하에, 원본 이미지에서 조명 성분을 제거하여 암부의 밝기를 향상시킨다.

레티넥스 알고리즘은 많은 경우에 충분한 향상 효과를 보이지만, 컬러 영상의 경우에 R, G, B 채널 모두에서 각각 레티넥스 알고리즘을 수행하고, 각 채널별 레티넥스 수행 결과를 적절한 비율로 배합하여야 적절한 최종 영상이 도출될 수 있다. 이때 세 채널의 연산량도 적지 않을 뿐 아니라, 배합 비율을 정하는 것도 쉽지 않은 일이며, 배합 비율이 적절하지 않으면 최종 영상의 품질이 나빠진다.

레티넥스 알고리즘은 입력 영상에서 조명 성분을 제거하는 과정에서 로그 함수를 이용하는데, R, G, B 계조와 로그 함수를 이용함으로써, 베버의 법칙(Weber's law)에 따라 사람의 시각과 유사한 자연스러운 암부 향상을 구현할 수 있지만, 암부와 명부에서 각각 콘트라스트의 향상 정도가 서로 다르고, 동적 범위(dynamic range)도 좁아진다. 또한, 레니텍스 알고리즘은 조명 성분이 제거된 영상의 히스토그램이 정규 분포를 따른다는 가정에 기초하는데, 조명 성분이 제거된 영상의 히스토그램이 정규 분포를 따를 것이라는 보장이 없고, 실제로 정규 분포가 아닐 경우에는 암부 향상 효과가 미미하다.

이에 따라, 연산량이 적고, 배합 비율에 민감하지 않으며, 로그 함수를 이용하지 않고, 조명 성분이 제거된 영상의 히스토그램이 정규 분포를 따르지 않을 때에도 암부 향상 효과를 얻을 수 있는 이미지 향상 기법이 필요하다.

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 역광 환경의 암부에 관한 이미지 향상 장치 및 방법을 제공하는 데에 있다.

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 디지털 이미지 향상 방법을 이용한 영상 처리 장치를 제공하는 데에 있다.

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 연산량이 적고, 배합 비율에 민감하지 않은 디지털 이미지 향상 방법 및 장치, 이를 이용한 영상 처리 장치를 제공하는 데에 있다.

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 로그 함수를 이용하지 않아 암부와 명부의 처리가 서로 달라지는 현상이 없는 디지털 이미지 향상 방법 및 장치, 이를 이용한 영상 처리 장치를 제공하는 데에 있다.

본 발명이 해결하고자 하는 과제는 조명 성분이 제거된 영상의 히스토그램이 정규 분포를 따르지 않을 때에도 암부 향상 효과를 얻을 수 있는 이미지 향상 장치 및 방법, 이를 이용한 영상 처리 장치를 제공하는 데에 있다.

본 발명의 해결과제는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 해결과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확히 이해될 수 있을 것이다.

본 발명의 일 측면에 따른 컴퓨터에서 수행되는 디지털 이미지 향상 방법에 있어서,

입력되는 디지털 이미지의 색공간을 RGB에서 YCbCr로 변환하여, 휘도 성분(Y 성분), Cb 성분 및 Cr 성분을 생성하는 단계;

상기 휘도 성분을 소정의 컷오프 주파수를 가지는 평활화 필터로 필터링하여 조명 성분(L 성분)을 생성하는 단계;

각 픽셀마다 상기 휘도 성분을 상기 조명 성분으로 나눈 반사 성분에 기초하여 반사 성분 맵을 생성하는 단계;

상기 반사 성분 맵의 히스토그램을 기초로 정규화하여, 보정된 휘도 성분을 생성하는 단계; 및

상기 보정된 휘도 성분과 상기 Cb 성분 및 상기 Cr 성분을 YCbCr에서 RGB로 변환하여 디지털 향상 이미지를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따라, 상기 평활화 필터는 sinc 함수 필터, 버터워쓰 저역 통과 필터, 가우시안 저역 통과 필터 중 어느 하나로 구현될 수 있다.

일 실시예에 따라, 상기 조명 성분을 생성하는 단계는,

시간 도메인의 휘도 성분을 이산 프리에 변환하여 주파수 도메인의 휘도 성분을 생성하는 단계;

상기 이산 프리에 변환된 주파수 도메인의 휘도 성분에 대해 주파수 도메인에서 소정의 컷오프 주파수를 가지는 평활화 필터로 필터링하는 단계; 및

상기 필터링된 주파수 도메인의 휘도 성분을 역 이산 프리에 변환하여 시간 도메인으로 역변환함으로써, 상기 조명 성분을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따라, 상기 이산 프리에 변환은 고속 프리에 변환이고, 상기 역 이산 프리에 변환은 역 고속 프리에 변환일 수 있다.

일 실시예에 따라, 상기 반사 성분 맵의 히스토그램을 기초로 정규화하여, 보정된 휘도 성분을 생성하는 단계는,

상기 반사 성분 맵의 히스토그램을 기초로 트리밍 및 정규화하여, 보정된 휘도 성분을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 반사 성분 맵의 히스토그램을 생성하는 단계;

상기 반사 성분 맵의 히스토그램을 전체 계조 범위에 맞춰 신장하여 1차 정규화 히스토그램을 생성하는 단계;

상기 1차 정규화 히스토그램의 가장자리를 트리밍하고, 트리밍된 히스토그램을 전계 계조 범위에 맞춰 신장하여 2차 정규화 히스토그램을 생성하는 단계; 및

상기 2차 정규화 히스토그램에 따라 상기 반사 성분 맵의 각 픽셀들의 계조 값을 갱신하여, 보정된 휘도 성분을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따라, 상기 트리밍될 가장자리의 경계 계조 레벨은 최소 계조 레벨 또는 최대 계조 레벨로부터 특정 계조 레벨까지의 히스토그램 면적이 소정의 면적 문턱값에 도달하게 되는 때의 계조 레벨로 결정될 수 있다.

일 실시예에 따라, 트리밍될 낮은 가장자리에 관한 경계 계조 레벨의 면적 문턱값과 높은 가장자리에 관한 경계 계조 레벨의 면적 문턱값은 서로 다르게 설정될 수 있다.

일 실시예에 따라, 상기 트리밍될 가장자리의 경계 계조 레벨은 특정 계조 레벨의 히스토그램 값이 소정의 높이 문턱값과 같은 계조 레벨로 결정될 수 있다.

상기 반사 성분 맵의 히스토그램을 트리밍한 후에 한차례 신장한 정규화 히스토그램에 따라 보정된 휘도 성분을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

본 발명의 다른 측면에 따른 컴퓨터로 독출 가능한 기록 매체는 컴퓨터에서 일 실시예에 따른 디지털 이미지 향상 방법을 구현하는 프로그램이 수록된 컴퓨터로 독출 가능한 기록 매체일 수 있다.

본 발명의 다른 측면에 따른 이미지 향상 장치는,

입력되는 디지털 이미지의 색공간을 RGB에서 YCbCr로 변환하여, 휘도 성분(Y 성분), Cb 성분 및 Cr 성분을 생성하는 제1 변환부;

상기 휘도 성분을 소정의 컷오프 주파수를 가지는 평활화 필터로 필터링하여 조명 성분(L 성분)을 생성하는 평활화 필터링부;

각 픽셀마다 상기 휘도 성분을 상기 조명 성분으로 나눈 반사 성분에 기초하여 반사 성분 맵을 생성하는 반사 성분 맵 생성부;

상기 반사 성분 맵의 히스토그램을 기초로 정규화하여, 보정된 휘도 성분을 생성하는 히스토그램 정규화부; 및

상기 보정된 휘도 성분과 상기 Cb 성분 및 상기 Cr 성분을 YCbCr에서 RGB로 변환하여 디지털 향상 이미지를 생성하는 제2 변환부를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따라, 상기 평활화 필터링부는,

시간 도메인의 휘도 성분을 이산 프리에 변환하여 주파수 도메인의 휘도 성분을 생성하고,

상기 이산 프리에 변환된 주파수 도메인의 휘도 성분에 대해 주파수 도메인에서 소정의 컷오프 주파수를 가지는 평활화 필터로 필터링하며,

상기 필터링된 주파수 도메인의 휘도 성분을 역 이산 프리에 변환하여 시간 도메인으로 역변환함으로써, 상기 조명 성분을 생성하도록 동작할 수 있다.

일 실시예에 따라, 상기 히스토그램 정규화부는,

상기 반사 성분 맵의 히스토그램을 기초로 트리밍 및 정규화하여, 보정된 휘도 성분을 생성하도록 동작할 수 있다.

일 실시예에 따라, 상기 히스토그램 정규화부는,

상기 반사 성분 맵의 히스토그램을 생성하고,

상기 반사 성분 맵의 히스토그램을 전체 계조 범위에 맞춰 신장하여 1차 정규화 히스토그램을 생성하며,

상기 1차 정규화 히스토그램의 가장자리를 트리밍하고, 트리밍된 히스토그램을 전계 계조 범위에 맞춰 신장하여 2차 정규화 히스토그램을 생성하고,

상기 2차 정규화 히스토그램에 따라 상기 반사 성분 맵의 각 픽셀들의 계조 값을 갱신하여, 보정된 휘도 성분을 생성하도록 동작할 수 있다.

일 실시예에 따라, 상기 히스토그램 정규화부는,

상기 반사 성분 맵의 히스토그램을 트리밍한 후에 한차례 신장한 정규화 히스토그램에 따라 보정된 휘도 성분을 생성하도록 동작할 수 있다.

본 발명의 또 다른 측면에 따른 영상 처리 장치는,

전처리된 디지털 이미지를 생성하는 전처리부;

전처리된 디지털 이미지의 색공간을 RGB에서 YCbCr로 변환하여, 휘도 성분, Cb 성분 및 Cr 성분을 생성하고, 변환된 YCbCr 성분들 중 상기 휘도 성분을 소정의 컷오프 주파수를 가지는 평활화 필터로 필터링하여 조명 성분을 생성하고, 각 픽셀마다 상기 휘도 성분을 상기 조명 성분으로 나눈 반사 성분에 기초하여 반사 성분 맵을 생성하며, 상기 반사 성분 맵의 히스토그램을 기초로 정규화하여 보정된 휘도 성분을 생성하고, 상기 보정된 휘도 성분과 Cb 성분 및 Cr 성분을 YCbCr에서 RGB로 변환하여 디지털 향상 이미지를 생성하는 이미지 향상부; 및

상기 디지털 향상 이미지를 기초로 소정의 주기능을 처리하는 주기능 처리부를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따라, 상기 전처리부는,

입력된 디지털 이미지에 대해 휘도 조절, 콘트라스트 조절, 샤프니스 조절, 색조 조절, 알파 합성, 감마 보정, 아티팩트 또는 잡티 제거, 해상도 조절, 왜곡 보정, 배경 또는 전경 분리 기능들 중 적어도 하나의 전처리 기능을 수행하도록 동작할 수 있다.

일 실시예에 따라, 상기 주기능 처리부는,

상기 디지털 향상 이미지를 기초로 문자 인식 기능, 번호판 인식 기능, 도로 인식, 표지판 인식, 물체 인식 기능, 물체 추적 기능, 보행자 계수 기능 또는 영상 감시 기능 중 적어도 하나를 수행할 수 있다.

본 발명의 디지털 이미지 향상 방법 및 장치와 이를 이용한 영상 처리 장치에 따르면, 역광 환경의 암부에 관하여 디지털 이미지의 품질을 향상시킬 수 있다.

본 발명의 디지털 이미지 향상 방법 및 장치와 이를 이용한 영상 처리 장치에 따르면, 낮은 연산량을 요구하며, 배합 비율에 민감하지 않으면서 디지털 이미지의 품질을 향상시킬 수 있다.

본 발명의 디지털 이미지 향상 방법 및 장치와 이를 이용한 영상 처리 장치에 따르면, 로그 함수를 이용하지 않아 암부와 명부의 처리가 서로 달라지는 현상이 없다.

본 발명의 디지털 이미지 향상 방법 및 장치와 이를 이용한 영상 처리 장치에 따르면, 조명 성분이 제거된 영상의 히스토그램이 정규 분포를 따르지 않을 때에도 암부 향상 효과를 얻을 수 있다.

본 발명의 효과는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 효과들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 디지털 이미지 향상 방법을 예시한 순서도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 디지털 이미지 향상 방법의 평활화 필터링 단계에서 구체적인 절차들을 예시한 순서도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 디지털 이미지 향상 방법의 히스토그램 트리밍 정규화 단계에서 구체적인 절차들을 예시한 순서도이다.
도 4 및 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 디지털 이미지 향상 방법의 히스토그램 트리밍 정규화(trimmed normalization) 단계에서 히스토그램의 트리밍을 예시한 그래프들이다.
도 6, 도 7 및 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 디지털 이미지 향상 방법에 따른 결과 이미지들을 원본 이미지 및 기존의 레티넥스 기법에 따라 처리된 결과 이미지에 각각 비교한 도면들이다.
도 9는 본 발명의 다른 실시예에 따른 이미지 향상 장치를 예시한 블록도이다.
도 10은 본 발명의 다른 실시예에 따른 영상 처리 장치를 예시한 블록도이다.

본문에 개시되어 있는 본 발명의 실시예들에 대해서, 특정한 구조적 내지 기능적 설명들은 단지 본 발명의 실시예를 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로, 본 발명의 실시예들은 다양한 형태로 실시될 수 있으며 본문에 설명된 실시예들에 한정되는 것으로 해석되어서는 아니 된다.

이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 디지털 이미지 향상 방법을 예시한 순서도이다.

본 발명의 디지털 이미지 향상 방법은 소정의 정보 처리 능력을 갖춘 컴퓨터에서 수행될 수 있다.

도 1을 참조하면, 디지털 이미지 향상 방법은 단계(S11)에서, 디지털 이미지의 색공간(color space)을 RGB에서 YCbCr로 변환하여, 휘도 성분(Y 성분), Cb 성분 및 Cr 성분을 생성한다.

RGB는 색을 빛의 삼원색인 적(red), 녹(green) 및 청(blue)의 성분들의 혼합으로서 표현하는 색공간이고, YCbCr은 휘도 성분(Y)과 색차 성분들(Cb, Cr)로 표현하는 색공간이다.

R, G, B 성분들이 각각 8 비트(0 ~ 255)로 표시되는 픽셀의 R, G, B 성분들을 Y, Cb, Cr 성분들로 변환하는 관계는 다음과 같다.

Y = krR + kgG + kbB

Cb = B - Y

Cr = R - Y

Cg = G - Y

여기서, kb + kr + kg=1이고, 디지털 표준(SD) 텔레비전에 관한 표준인 ITU-R BT.601에 따르면, kr = 0.299, kg = 0.587 및 kb = 0.114로 정해진다. 다만, 디지털 고선명(HD) 텔레비전에 관한 표준인 ITU-R BT.709에서는 값이 다소 달라서, kr = 0.2126, kg = 0.7152, kb = 0.0722로 정해져 있다.

kg는 kb와 kr로 표현할 수 있기 때문에 위 수식을 다시 쓰면, 다음과 같이 정리될 수 있다.

Y = krR + (1 - kb - kr)G + kbB

Cb = 0.5(B - Y)/(1 - kb)

Cr = 0.5(R - Y)/(1 - kr)

ITU-R BT.601에 따르면 Y, Cb, Cr은 다음과 같이 쓸 수 있다.

Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B

Cb = 0.5643(B - Y) + 128

Cr = 0.7132(R - Y) + 128

한편, 역으로 YCbCr로부터 RGB로 변환하는 관계는 다음과 같다.

R = Y + (1 - kr)Cr/0.5

G = Y - 2kb(1 - kb)Cb/(1 - kb - kr) - 2kr(1 - kr)Cr/(1 - kb - kr)

B = Y + (1 - kb)Cb/0.5

ITU-R BT.601에 따르면 다음과 같이 쓸 수 있다.

R = Y + 1.402(Cr - 128)

G = Y - 0.334(Cb - 128) - 0.714(Cr - 128)

B = Y + 1.772(Cb - 128)

단계(S12)에서, 변환된 YCbCr 성분들 중 휘도 성분(Y 성분)을 소정의 컷오프 주파수(cut off frequency)를 가지는 평활화 필터(smoothing filter)로 필터링하여 조명 성분(L 성분)을 생성한다.

컷오프 주파수는 경험적으로 결정될 수 있으며, 예를 들어 3 ~ 10 Hz 범위에서 결정될 수 있다.

평활화 필터는 소정 컷오프 주파수보다 높은 주파수 성분을 억제(suppress)하고 에지(edge)를 부드럽게 만드는 필터로서, 예를 들어 sinc 함수 필터(sinc filter), 버터워쓰 저역 통과 필터(Butterworth Low Pass Filter, BLPF), 가우시안 저역 통과 필터(Gaussian Low Pass Filter, GLPF) 중 어느 하나로 구현될 수 있다.

Y 성분은 휘도 성분이므로, 휘도 성분(Y 성분)의 매우 낮은 주파수 대역은 디지털 이미지 상의 피사체에 전반적으로 비추고 있는 조명에 상응한다고 볼 수 있다. 따라서, 휘도 성분(Y 성분)을 낮은 컷오프 주파수로써 평활화 필터링하면, 조명에 의한 휘도 성분, 즉 조명 성분(L 성분)을 얻을 수 있다.

좀더 구체적으로, 단계(S12)를 설명하기 위해 도 2를 참조하면, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 디지털 이미지 향상 방법의 평활화 필터링 단계에서 구체적인 절차들을 예시한 순서도이다.

도 2에서, 단계(S12)는 단계(S121) 내지 단계(S123)로 구성될 수 있다.

단계(S121)에서, 시간 도메인의 휘도 성분(Y 성분)을 이산 프리에 변환(Discrete Fourier Transform, DFT)하여 주파수 도메인의 휘도 성분(Y 성분)을 생성한다. 구체적으로 이산 프리에 변환(DFT)은 고속 프리에 변환(Fast Fourier Transform, FFT)일 수 있다.

단계(S122)에서, 이산 프리에 변환된 주파수 도메인의 휘도 성분(Y 성분)에 대해 주파수 도메인에서 소정의 컷오프 주파수를 가지는 평활화 필터로 필터링한다.

단계(S123)에서, 필터링된 주파수 도메인의 휘도 성분(Y 성분)을 역 이산 프리에 변환(Inverse DFT, IDFT)하여 시간 도메인으로 역변환함으로써, 조명 성분(L 성분)을 생성한다. 구체적으로 역 이산 프리에 변환(IDFT)은 역 고속 프리에 변환(Inverse FFT, IFFT)일 수 있다.

물론, 단계(S12)에서, 상술하듯 푸리에 변환 후 주파수 도메인에서 평활화 필터링하고 다시 역 푸리에 변환하여 조명 성분(L 성분)을 얻는 대신에, 휘도 성분(Y 성분)과 필터링 함수를 시간 도메인에서 컨볼루션 연산하여 조명 성분(L 성분)을 얻을 수도 있다.

다시 도 1로 돌아가서, 단계(S13)에서, 각 픽셀마다 휘도 성분(Y 성분)을 조명 성분(L 성분)으로 나눈 반사 성분에 기초하여 반사 성분 맵을 생성한다. 반사 성분 맵의 각 픽셀 값은 반사 성분 값과 같을 수도 있고, 또는 반사 성분 값을 소정의 산술 연산으로 연산한 값일 수도 있다.

단계(S14)에서, 반사 성분 맵의 히스토그램을 기초로 정규화(normalization)하여, 보정된 휘도 성분(Y' 성분)을 생성한다.

실시예에 따라, 단계(S14)에서, 반사 성분 맵의 히스토그램을 기초로 트리밍 및 정규화(trimmed normalization)하여, 보정된 휘도 성분(Y' 성분)을 생성할 수도 있다.

구체적으로, 단계(S14)를 예시하기 위해 도 3을 참조하면, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 디지털 이미지 향상 방법의 히스토그램 트리밍 정규화 단계에서 구체적인 절차들을 예시한 순서도이다.

도 3에서, 단계(S14)는 단계(S141) 내지 단계(S143)로 구성될 수 있다.

단계(S141)에서, 반사 성분 맵의 히스토그램을 생성한다.

단계(S142)에서, 반사 성분 맵의 히스토그램을 전체 계조 범위에 맞춰 신장(stretching)하여 1차 정규화 히스토그램을 생성한다.

예를 들어, 전체 계조 범위가 최소 0에서 최대 255까지의 범위이고, 단계(S13)에서 생성한 반사 성분 맵의 히스토그램이 최소 레벨 10에서 최대 레벨 100까지 분포하였다면, 최소 레벨이었던 레벨 10의 히스토그램 값이 레벨 0의 자리로, 최대 레벨이었던 레벨 100의 히스토그램 값이 레벨 255의 자리로 이동하도록 비례적으로 신장함으로써 정규화한다.

단계(S143)에서, 1차 정규화 히스토그램의 가장자리를 트리밍하고, 트리밍된 히스토그램을 전계 계조 범위에 맞춰 신장하여 2차 정규화 히스토그램을 생성한다.

구체적으로 단계(S143)의 동작을 예시하기 위해 도 4 및 도 5를 참조하면, 도 4 및 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 디지털 이미지 향상 방법의 히스토그램 트리밍 정규화(trimmed normalization) 단계에서 히스토그램의 트리밍을 예시한 그래프들이다.

도 4에서, 1차 정규화 히스토그램은 낮은 가장자리 또는 높은 가장자리에 아주 작은 히스토그램 값을 보인다. 이러한 아주 작은 히스토그램 값의 계조 레벨들은 일종의 노이즈(noise)로서, 그러한 작은 히스토그램 값의 계조 레벨들에 상응하는 픽셀들이 관심 대상 피사체를 구성하는 유의미한 픽셀들 사이에 분포할 경우에는, 피사체의 식별을 방해하는 요인이 될 수 있다. 따라서, 이러한 1차 정규화 히스토그램의 낮은 가장자리나 높은 가장자리, 또는 두 가장자리들을 모두 트리밍(trimming)함으로써 이러한 낮은 빈도의 계조 레벨들을 제거하는 것은 피사체의 식별에 도움이 될 수 있다.

실시예에 따라, 트리밍될 가장자리의 경계 계조 레벨은 최소 계조 레벨(즉, 계조 레벨 0) 또는 최대 계조 레벨(즉, 계조 레벨 255)로부터 특정 계조 레벨까지의 히스토그램 면적이 소정의 면적 문턱값, 예를 들어 전체 히스토그램 면적의 2 %에 도달하게 되는 때의 계조 레벨로 결정될 수 있다.

실시예에 따라, 낮은 가장자리에 관한 경계 계조 레벨의 면적 문턱값과 높은 가장자리에 관한 경계 계조 레벨의 면적 문턱값은 서로 같게 설정될 수 있다.

실시예에 따라, 낮은 가장자리에 관한 경계 계조 레벨의 면적 문턱값과 높은 가장자리에 관한 경계 계조 레벨의 면적 문턱값은 서로 다르게 설정될 수 있다.

한편, 도 4에서 예시된 1차 정규화 히스토그램은 정규 분포(normal distribution)이거나 정규 분포와 유사한 분포를 가진다. 하지만 현실적으로 반사 성분 맵의 히스토그램이 항상 정규 분포나 이와 유사한 유니모달 분포(unimodal distribution)를 가질 것이라 기대하기는 어려우며, 예를 들어 도 5와 같이 종종 가장자리에서 국부적인 피크를 가지는 멀티모달 분포(multimodal distribution)를 가질 수도 있다.

도 5에서 국부적인 피크에 상응하는 계조 레벨들을 가지는 픽셀들은 단순히 노이즈가 아니고, 중간의 계조 레벨들에 비해 빈도만 상대적으로 적을 뿐이고 실제로 어떤 유의미한 픽셀일 수도 있다.

이러한 경우에 트리밍될 가장자리의 경계 계조 레벨은 특정 계조 레벨의 히스토그램 값이 소정의 높이 문턱값, 예를 들어 전체 히스토그램 면적의 0.2 %에 해당하는 값과 같은 계조 레벨로 결정될 수 있다.

실시예에 따라, 낮은 가장자리에 관한 경계 계조 레벨의 높이 문턱값과 높은 가장자리에 관한 경계 계조 레벨의 높이 문턱값은 서로 같게 설정될 수 있다.

실시예에 따라, 낮은 가장자리에 관한 경계 계조 레벨의 높이 문턱값과 높은 가장자리에 관한 경계 계조 레벨의 높이 문턱값은 서로 다르게 설정될 수 있다.

다시 도 3으로 돌아가서, 단계(S144)에서, 2차 정규화 히스토그램에 따라 반사 성분 맵의 각 픽셀들의 계조 값을 갱신하여, 보정된 휘도 성분(Y' 성분)을 생성한다.

한편, 실시예에 따라, 단계(S142) 내지 단계(S144)에서, 반사 성분 맵의 히스토그램을 1차 신장하고 트리밍한 후 2차 신장하는 대신에, 반사 성분 맵의 히스토그램을 트리밍한 후에 한차례만 신장한 정규화 히스토그램에 따라 보정된 휘도 성분(Y' 성분)을 생성할 수도 있다.

다시 도 1로 돌아가서, 단계(S15)에서, 보정된 휘도 성분(Y' 성분)과 Cb 성분 및 Cr 성분을 YCbCr에서 RGB로 변환하여 디지털 향상 이미지를 생성한다.

본 발명의 디지털 이미지 향상 방법을 통해 생성된 디지털 향상 이미지들의 암부 향상 효과를 예시하기 위해 도 6 내지 도 8을 참조한다.

도 6, 도 7 및 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 디지털 이미지 향상 방법에 따른 디지털 향상 이미지들을 원본 이미지 및 기존의 레티넥스 기법에 따라 처리된 디지털 향상 이미지에 각각 비교한 도면들이다.

도 6에서, 좌측 (a)는 원본 이미지이고, 중앙의 (b)는 기존의 레티넥스 기법에 따라 얻은 디지털 향상 이미지이다. (b)의 디지털 향상 이미지는 표지판의 암부가 전혀 가독할 정도로 향상되지 못하였고 오히려 쓸데없이 암부 주위가 밝게 변하는 결과만 얻을 뿐이다.

이에 비해, 우측의 (c)는 본 발명의 디지털 이미지 향상 방법에 따른 디지털 향상 이미지로서, 표지판의 암부가 극적으로 향상되어 원본 이미지와 레티넥스 기반의 향상 이미지에서는 전혀 보이지 않던 표지판 내의 문자가 확연하게 식별 가능할 정도로 나타났음을 알 수 있다. 비록 기둥 피사체의 내부도 밝아져 왜곡이 발생한 것처럼 보이나, 만약 기둥 피사체에도 문자가 있었다면 그 문자도 식별 가능하게 되었을 것이다.

다만, 사람의 시각을 기준으로 보면 기존의 레티넥스 기법에 비해 부자연스럽게 느껴지지만, 예를 들어 머신 비전(machine vision), 문자 인식, 물체 인식 응용 분야와 같이 자연스러움을 필요로 하지 않는 분야에서는 이러한 점은 문제가 되지 않는다.

도 7에서, 좌측 (a)는 원본 이미지이고, 중앙의 (b)는 기존의 레티넥스 기법에 따라 얻은 디지털 향상 이미지이다. (b)의 디지털 향상 이미지는 도 6의 (b)에 비해 넓은 표지판의 암부가 큰 표지판의 중앙에서는 어느 정도 가독할 정도로 향상되었지만 가장자리로 갈수록 덜 향상된다. 또한 큰 표지판 위의 작은 표지판들은 여전히 전혀 향상되지 않는다.

이에 비해, 우측의 (c)는 본 발명의 디지털 이미지 향상 방법에 따른 디지털 향상 이미지로서, 표지판의 암부가 전체적으로 향상되어 원본 이미지와 레티넥스 기반의 향상 이미지에서는 잘 보이지 않던 큰 표지판의 가장자리까지 문자가 확연하게 식별 가능할 정도로 나타나고 작은 표지판들의 문자들도 식별 가능할 수 있음을 알 수 있다. 아래쪽의 트럭에서도 마찬가지로 문자들이 향상되었다.

도 8에서도, 중앙의 (b)의 디지털 향상 이미지는 표지판의 암부가 전혀 가독할 정도로 향상되지 못하였지만, 우측의 (c)의 본 발명의 디지털 이미지 향상 방법에 따른 디지털 향상 이미지는 표지판의 암부가 극적으로 향상되어 표지판 내의 문자가 어느 정도 식별 가능할 정도로 나타났음을 알 수 있다.

표 1은 도 6, 도 7 및 도 8의 이미지들의 문자 영역들에서 각각 산출한 계조 표준 편차 값들이다. 표준 편차가 높을수록 배경과 문자가 잘 구분되므로 식별 가능성 내지 인식률이 개선된다.

구분	표준 편차
구분	원본 이미지	레티넥스 기법	본 발명
도 6	4.48	8.22	49.86
도 7	13.43	32.57	40.85
도 8	6.90	12.23	27.03

도 6, 도 7 및 도 8의 원본 이미지들에서 표준 편차는 레티넥스 기법의 이미지들에서 두 배 정도로 개선되었지만, 본 발명에 따른 디지털 이미지 향상 방법에 의한 이미지들에서는 약 3 배에서 약 10 배까지 향상되었다. 따라서 문자 인식률이나 물체 인식률이 크게 개선될 것임을 기대할 수 있다.

도 9는 본 발명의 다른 실시예에 따른 이미지 향상 장치를 예시한 블록도이다.

도 9를 참조하면, 이미지 향상 장치(90)는 제1 변환부(91), 평활화 필터링부(92), 반사 성분 맵 생성부(93), 히스토그램 정규화부(94) 및 제2 변환부(95)를 포함할 수 있다.

제1 변환부(91)는 디지털 이미지의 색공간을 RGB에서 YCbCr로 변환하여, 휘도 성분(Y 성분), Cb 성분 및 Cr 성분을 생성한다.

평활화 필터링부(92)는 변환된 YCbCr 성분들 중 휘도 성분(Y 성분)을 소정의 컷오프 주파수를 가지는 평활화 필터로 필터링하여 조명 성분(L 성분)을 생성한다.

실시예에 따라, 평활화 필터는 예를 들어 sinc 함수 필터, 버터워쓰 저역 통과 필터, 가우시안 저역 통과 필터 중 어느 하나로 구현될 수 있다.

실시예에 따라, 평활화 필터링부(92)는 휘도 성분(Y 성분)과 필터링 함수를 시간 도메인에서 컨볼루션 연산하여 조명 성분(L 성분)을 얻을 수 있다.

실시예에 따라, 평활화 필터링부(92)는 시간 도메인의 휘도 성분(Y 성분)을 이산 프리에 변환하여 주파수 도메인의 휘도 성분(Y 성분)을 생성하고, 이산 프리에 변환된 주파수 도메인의 휘도 성분(Y 성분)에 대해 주파수 도메인에서 소정의 컷오프 주파수를 가지는 평활화 필터로 필터링하며, 필터링된 주파수 도메인의 휘도 성분(Y 성분)을 역 이산 프리에 변환하여 시간 도메인으로 역변환함으로써, 조명 성분(L 성분)을 생성할 수 있다.

구체적으로, 이산 프리에 변환은 고속 프리에 변환이고, 역 이산 프리에 변환은 역 고속 프리에 변환일 수 있다.

반사 성분 맵 생성부(93)는 각 픽셀마다 휘도 성분(Y 성분)을 조명 성분(L 성분)으로 나눈 반사 성분에 기초하여 반사 성분 맵을 생성한다. 반사 성분 맵의 각 픽셀 값은 반사 성분 값과 같을 수도 있고, 또는 반사 성분 값을 소정의 산술 연산으로 연산한 값일 수도 있다.

히스토그램 정규화부(94)는 반사 성분 맵의 히스토그램을 기초로 정규화하여, 보정된 휘도 성분(Y' 성분)을 생성한다.

실시예에 따라, 히스토그램 정규화부(94)는 반사 성분 맵의 히스토그램을 기초로 트리밍 및 정규화하여, 보정된 휘도 성분(Y' 성분)을 생성할 수도 있다.

구체적으로, 히스토그램 정규화부(94)는 반사 성분 맵의 히스토그램을 생성하고, 반사 성분 맵의 히스토그램을 전체 계조 범위에 맞춰 신장하여 1차 정규화 히스토그램을 생성하며, 1차 정규화 히스토그램의 적어도 한 가장자리를 트리밍하고, 트리밍된 히스토그램을 전계 계조 범위에 맞춰 신장하여 2차 정규화 히스토그램을 생성하며, 2차 정규화 히스토그램에 따라 반사 성분 맵의 각 픽셀들의 계조 값을 갱신하여, 보정된 휘도 성분(Y' 성분)을 생성한다.

실시예에 따라, 트리밍될 가장자리의 경계 계조 레벨은 특정 계조 레벨의 히스토그램 값이 소정의 높이 문턱값, 예를 들어 전체 히스토그램 면적의 0.2 %에 해당하는 값과 같은 계조 레벨로 결정될 수 있다.

한편, 실시예에 따라, 히스토그램 정규화부(94)는 반사 성분 맵의 히스토그램을 트리밍한 후에 신장한 정규화 히스토그램에 따라 보정된 휘도 성분(Y' 성분)을 생성할 수도 있다.

제2 변환부(95)는 보정된 휘도 성분(Y' 성분)과 Cb 성분 및 Cr 성분을 YCbCr에서 RGB로 변환하여 디지털 향상 이미지를 생성한다.

도 10은 본 발명의 다른 실시예에 따른 영상 처리 장치를 예시한 블록도이다.

도 10을 참조하면, 영상 처리 장치(100)는 전처리부(110), 이미지 향상부(120) 및 주기능 처리부(130)를 포함할 수 있다.

전처리부(110)는 입력된 디지털 이미지에 대해 예를 들어 휘도(brightness) 조절, 콘트라스트(contrast) 조절, 샤프니스(sharpness) 조절, 색조(tone) 조절, d알파 합성(alpha composition), 감마 보정(gamma correction), 아티팩트(artifact) 또는 잡티(salt and pepper noise) 제거, 해상도 조절, 왜곡(distortion) 보정, 배경(background) 또는 전경(foreground) 분리 등과 같은 전처리 기능들 중 적어도 하나의 전처리 기능을 수행하고, 전처리된 디지털 이미지를 생성할 수 있다.

이미지 향상부(120)는 전처리된 디지털 이미지의 색공간을 RGB에서 YCbCr로 변환하여, 휘도 성분(Y 성분), Cb 성분 및 Cr 성분을 생성한다.

이어서, 이미지 향상부(120)는 변환된 YCbCr 성분들 중 휘도 성분(Y 성분)을 소정의 컷오프 주파수를 가지는 평활화 필터로 필터링하여 조명 성분(L 성분)을 생성하고, 각 픽셀마다 휘도 성분(Y 성분)을 조명 성분(L 성분)으로 나눈 반사 성분에 기초하여 반사 성분 맵을 생성한다.

실시예에 따라, 이미지 향상부(120)는 예를 들어 sinc 함수 필터, 버터워쓰 저역 통과 필터, 가우시안 저역 통과 필터 중 어느 하나로 구현되는 평활화 필터로 필터링할 수 있다.

실시예에 따라, 이미지 향상부(120)는 휘도 성분(Y 성분)과 필터링 함수를 시간 도메인에서 컨볼루션 연산하여 조명 성분(L 성분)을 얻을 수 있다.

실시예에 따라, 이미지 향상부(120)는 시간 도메인의 휘도 성분(Y 성분)을 이산 프리에 변환하여 주파수 도메인의 휘도 성분(Y 성분)을 생성하고, 이산 프리에 변환된 주파수 도메인의 휘도 성분(Y 성분)에 대해 주파수 도메인에서 소정의 컷오프 주파수를 가지는 평활화 필터로 필터링하며, 필터링된 주파수 도메인의 휘도 성분(Y 성분)을 역 이산 프리에 변환하여 시간 도메인으로 역변환함으로써, 조명 성분(L 성분)을 생성할 수 있다.

다음으로, 이미지 향상부(120)는 반사 성분 맵의 히스토그램을 기초로 정규화하여, 보정된 휘도 성분(Y' 성분)을 생성하고, 보정된 휘도 성분(Y' 성분)과 Cb 성분 및 Cr 성분을 YCbCr에서 RGB로 변환하여 디지털 향상 이미지를 생성한다.

실시예에 따라, 이미지 향상부(120)는 반사 성분 맵의 히스토그램을 기초로 트리밍 및 정규화하여, 보정된 휘도 성분(Y' 성분)을 생성할 수도 있다.

구체적으로, 이미지 향상부(120)는 반사 성분 맵의 히스토그램을 생성하고, 반사 성분 맵의 히스토그램을 전체 계조 범위에 맞춰 신장하여 1차 정규화 히스토그램을 생성하며, 1차 정규화 히스토그램의 적어도 한 가장자리를 트리밍하고, 트리밍된 히스토그램을 전계 계조 범위에 맞춰 신장하여 2차 정규화 히스토그램을 생성하며, 2차 정규화 히스토그램에 따라 반사 성분 맵의 각 픽셀들의 계조 값을 갱신하여, 보정된 휘도 성분(Y' 성분)을 생성한다.

실시예에 따라, 이미지 향상부(120)는 반사 성분 맵의 히스토그램을 트리밍한 후에 신장한 정규화 히스토그램에 따라 보정된 휘도 성분(Y' 성분)을 생성할 수도 있다.

최종적으로, 이미지 향상부(120)는 보정된 휘도 성분(Y' 성분)과 Cb 성분 및 Cr 성분을 YCbCr에서 RGB로 변환하여 디지털 향상 이미지를 생성한다.

주기능 처리부(130)는 디지털 향상 이미지를 기초로 영상 처리 장치(100)의 소정의 주기능, 예를 들어, 문자 인식 기능, 번호판 인식 기능, 도로 인식, 표지판 인식, 물체 인식 기능, 물체 추적 기능, 보행자 계수 기능 또는 영상 감시 기능 중 적어도 하나를 수행할 수 있다.

본 실시예 및 본 명세서에 첨부된 도면은 본 발명에 포함되는 기술적 사상의 일부를 명확하게 나타내고 있는 것에 불과하며, 본 발명의 명세서 및 도면에 포함된 기술적 사상의 범위 내에서 당업자가 용이하게 유추할 수 있는 변형예와 구체적인 실시예는 모두 본 발명의 권리범위에 포함되는 것이 자명하다고 할 것이다.

또한, 본 발명에 따른 장치는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽힐 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 기록매체의 예로는 ROM, RAM, 광학 디스크, 자기 테이프, 플로피 디스크, 하드 디스크, 비휘발성 메모리 등을 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.

90 이미지 향상 장치
91 제1 변환부
92 평활화 필터링부
93 반사 성분 맵 생성부
94 히스토그램 정규화부
95 제2 변환부
100 영상 처리 장치
110 전처리부
120 이미지 향상부
130 주기능 처리부

Claims

컴퓨터에서 수행되는 디지털 이미지 향상 방법에 있어서,
입력되는 디지털 이미지의 색공간을 RGB에서 YCbCr로 변환하여, 휘도 성분(Y 성분), Cb 성분 및 Cr 성분을 생성하는 단계;
상기 휘도 성분을 소정의 컷오프 주파수를 가지는 평활화 필터로 필터링하여 조명 성분(L 성분)을 생성하는 단계;
각 픽셀마다 상기 휘도 성분을 상기 조명 성분으로 나눈 반사 성분에 기초하여 반사 성분 맵을 생성하는 단계;
상기 반사 성분 맵의 히스토그램을 기초로 정규화하여, 보정된 휘도 성분을 생성하는 단계; 및
상기 보정된 휘도 성분과 상기 Cb 성분 및 상기 Cr 성분을 YCbCr에서 RGB로 변환하여 디지털 향상 이미지를 생성하는 단계를 포함하는 디지털 이미지 향상 방법.
청구항 1에 있어서, 상기 평활화 필터는 sinc 함수 필터, 버터워쓰 저역 통과 필터, 가우시안 저역 통과 필터 중 어느 하나로 구현되는 것을 특징으로 하는 디지털 이미지 향상 방법.
청구항 1에 있어서, 상기 조명 성분을 생성하는 단계는,
시간 도메인의 휘도 성분을 이산 프리에 변환하여 주파수 도메인의 휘도 성분을 생성하는 단계;
상기 이산 프리에 변환된 주파수 도메인의 휘도 성분에 대해 주파수 도메인에서 소정의 컷오프 주파수를 가지는 평활화 필터로 필터링하는 단계; 및
상기 필터링된 주파수 도메인의 휘도 성분을 역 이산 프리에 변환하여 시간 도메인으로 역변환함으로써, 상기 조명 성분을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털 이미지 향상 방법.
청구항 3에 있어서, 상기 이산 프리에 변환은 고속 프리에 변환이고, 상기 역 이산 프리에 변환은 역 고속 프리에 변환인 것을 특징으로 하는 디지털 이미지 향상 방법.
청구항 1에 있어서, 상기 반사 성분 맵의 히스토그램을 기초로 정규화하여, 보정된 휘도 성분을 생성하는 단계는,
상기 반사 성분 맵의 히스토그램을 기초로 트리밍 및 정규화하여, 보정된 휘도 성분을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털 이미지 향상 방법.
청구항 1에 있어서, 상기 반사 성분 맵의 히스토그램을 기초로 정규화하여, 보정된 휘도 성분을 생성하는 단계는,
상기 반사 성분 맵의 히스토그램을 생성하는 단계;
상기 반사 성분 맵의 히스토그램을 전체 계조 범위에 맞춰 신장하여 1차 정규화 히스토그램을 생성하는 단계;
상기 1차 정규화 히스토그램의 가장자리를 트리밍하고, 트리밍된 히스토그램을 전계 계조 범위에 맞춰 신장하여 2차 정규화 히스토그램을 생성하는 단계; 및
상기 2차 정규화 히스토그램에 따라 상기 반사 성분 맵의 각 픽셀들의 계조 값을 갱신하여, 보정된 휘도 성분을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털 이미지 향상 방법.
청구항 6에 있어서, 트리밍될 가장자리의 경계 계조 레벨은 최소 계조 레벨 또는 최대 계조 레벨로부터 특정 계조 레벨까지의 히스토그램 면적이 소정의 면적 문턱값에 도달하게 되는 때의 계조 레벨로 결정되는 것을 특징으로 하는 디지털 이미지 향상 방법.
청구항 7에 있어서, 트리밍될 낮은 가장자리에 관한 경계 계조 레벨의 면적 문턱값과 높은 가장자리에 관한 경계 계조 레벨의 면적 문턱값은 서로 다르게 설정되는 것을 특징으로 하는 디지털 이미지 향상 방법.
청구항 6에 있어서, 트리밍될 가장자리의 경계 계조 레벨은 특정 계조 레벨의 히스토그램 값이 소정의 높이 문턱값과 같은 계조 레벨로 결정되는 것을 특징으로 하는 디지털 이미지 향상 방법.
청구항 1에 있어서, 상기 반사 성분 맵의 히스토그램을 기초로 정규화하여, 보정된 휘도 성분을 생성하는 단계는,
상기 반사 성분 맵의 히스토그램을 트리밍한 후에 한차례 신장한 정규화 히스토그램에 따라 보정된 휘도 성분을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 디지털 이미지 향상 방법.
컴퓨터에서 청구항 1 내지 청구항 10 중 어느 한 청구항에 따른 디지털 이미지 향상 방법을 구현하는 프로그램이 수록된 컴퓨터로 독출 가능한 기록 매체.
입력되는 디지털 이미지의 색공간을 RGB에서 YCbCr로 변환하여, 휘도 성분(Y 성분), Cb 성분 및 Cr 성분을 생성하는 제1 변환부;
상기 휘도 성분을 소정의 컷오프 주파수를 가지는 평활화 필터로 필터링하여 조명 성분(L 성분)을 생성하는 평활화 필터링부;
각 픽셀마다 상기 휘도 성분을 상기 조명 성분으로 나눈 반사 성분에 기초하여 반사 성분 맵을 생성하는 반사 성분 맵 생성부;
상기 반사 성분 맵의 히스토그램을 기초로 정규화하여, 보정된 휘도 성분을 생성하는 히스토그램 정규화부; 및
상기 보정된 휘도 성분과 상기 Cb 성분 및 상기 Cr 성분을 YCbCr에서 RGB로 변환하여 디지털 향상 이미지를 생성하는 제2 변환부를 포함하는 디지털 이미지 향상 장치.
청구항 12에 있어서, 상기 평활화 필터는 sinc 함수 필터, 버터워쓰 저역 통과 필터, 가우시안 저역 통과 필터 중 어느 하나로 구현되는 것을 특징으로 하는 디지털 이미지 향상 장치.
청구항 12에 있어서, 상기 평활화 필터링부는,
시간 도메인의 휘도 성분을 이산 프리에 변환하여 주파수 도메인의 휘도 성분을 생성하고,
상기 이산 프리에 변환된 주파수 도메인의 휘도 성분에 대해 주파수 도메인에서 소정의 컷오프 주파수를 가지는 평활화 필터로 필터링하며,
상기 필터링된 주파수 도메인의 휘도 성분을 역 이산 프리에 변환하여 시간 도메인으로 역변환함으로써, 상기 조명 성분을 생성하도록 동작하는 것을 특징으로 하는 디지털 이미지 향상 장치.
청구항 14에 있어서, 상기 이산 프리에 변환은 고속 프리에 변환이고, 상기 역 이산 프리에 변환은 역 고속 프리에 변환인 것을 특징으로 하는 디지털 이미지 향상 장치.
청구항 12에 있어서, 상기 히스토그램 정규화부는,
상기 반사 성분 맵의 히스토그램을 기초로 트리밍 및 정규화하여, 보정된 휘도 성분을 생성하도록 동작하는 것을 특징으로 하는 디지털 이미지 향상 장치.
청구항 16에 있어서, 상기 히스토그램 정규화부는,
상기 반사 성분 맵의 히스토그램을 생성하고,
상기 반사 성분 맵의 히스토그램을 전체 계조 범위에 맞춰 신장하여 1차 정규화 히스토그램을 생성하며,
상기 1차 정규화 히스토그램의 가장자리를 트리밍하고, 트리밍된 히스토그램을 전계 계조 범위에 맞춰 신장하여 2차 정규화 히스토그램을 생성하고,
상기 2차 정규화 히스토그램에 따라 상기 반사 성분 맵의 각 픽셀들의 계조 값을 갱신하여, 보정된 휘도 성분을 생성하도록 동작하는 것을 특징으로 하는 디지털 이미지 향상 장치.
청구항 17에 있어서, 트리밍될 가장자리의 경계 계조 레벨은 최소 계조 레벨 또는 최대 계조 레벨로부터 특정 계조 레벨까지의 히스토그램 면적이 소정의 면적 문턱값에 도달하게 되는 때의 계조 레벨로 결정되는 것을 특징으로 하는 디지털 이미지 향상 장치.
청구항 18에 있어서, 트리밍될 낮은 가장자리에 관한 경계 계조 레벨의 면적 문턱값과 높은 가장자리에 관한 경계 계조 레벨의 면적 문턱값은 서로 다르게 설정되는 것을 특징으로 하는 디지털 이미지 향상 장치.
청구항 17에 있어서, 트리밍될 가장자리의 경계 계조 레벨은 특정 계조 레벨의 히스토그램 값이 소정의 높이 문턱값과 같은 계조 레벨로 결정되는 것을 특징으로 하는 디지털 이미지 향상 장치.
청구항 12에 있어서, 상기 히스토그램 정규화부는,
상기 반사 성분 맵의 히스토그램을 트리밍한 후에 한차례 신장한 정규화 히스토그램에 따라 보정된 휘도 성분을 생성하도록 동작하는 것을 특징으로 하는 디지털 이미지 향상 장치.
전처리된 디지털 이미지를 생성하는 전처리부;
전처리된 디지털 이미지의 색공간을 RGB에서 YCbCr로 변환하여, 휘도 성분, Cb 성분 및 Cr 성분을 생성하고, 변환된 YCbCr 성분들 중 상기 휘도 성분을 소정의 컷오프 주파수를 가지는 평활화 필터로 필터링하여 조명 성분을 생성하고, 각 픽셀마다 상기 휘도 성분을 상기 조명 성분으로 나눈 반사 성분에 기초하여 반사 성분 맵을 생성하며, 상기 반사 성분 맵의 히스토그램을 기초로 정규화하여 보정된 휘도 성분을 생성하고, 상기 보정된 휘도 성분과 Cb 성분 및 Cr 성분을 YCbCr에서 RGB로 변환하여 디지털 향상 이미지를 생성하는 이미지 향상부; 및
상기 디지털 향상 이미지를 기초로 소정의 주기능을 처리하는 주기능 처리부를 포함하는 영상 처리 장치.
청구항 22에 있어서, 상기 전처리부는,
입력된 디지털 이미지에 대해 휘도 조절, 콘트라스트 조절, 샤프니스 조절, 색조 조절, 알파 합성, 감마 보정, 아티팩트 또는 잡티 제거, 해상도 조절, 왜곡 보정, 배경 또는 전경 분리 기능들 중 적어도 하나의 전처리 기능을 수행하도록 동작하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치.
청구항 22에 있어서, 상기 주기능 처리부는,
상기 디지털 향상 이미지를 기초로 문자 인식 기능, 번호판 인식 기능, 도로 인식, 표지판 인식, 물체 인식 기능, 물체 추적 기능, 보행자 계수 기능 또는 영상 감시 기능 중 적어도 하나를 수행하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치.