KR20160056729A - 극저조도 영상의 화질 개선 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 극저조도 영상의 화질 개선 방법은 화질 개선 장치의 시간 잡음 제거부에서, 입력 영상인 극저조도 동영상의 움직임 영역과 비움직임 영역에 따라 현재 프레임 및 이전 프레임 각각에 대한 비중을 달리하여 시간적 잡음을 제거함으로써 제1 중간 영상을 생성하는 단계; 및 상기 화질 개선 장치의 대조비 개선부에서, 상기 제1 중간 영상의 대조비를 개선하여 제2 중간 영상을 생성하는 단계를 포함한다.

Description

극저조도 영상의 화질 개선 장치 및 방법{VIDEO QUALITY ENHANCEMENT DEVICE AND METHOD FOR EXTREMELY LOW-LIGHT VIDEO}
본 발명의 실시예들은 영상 내의 대부분의 내용을 사람의 눈으로 인식할 수 없는 수준의 극저조도 환경에서 디지털 카메라로 촬영된 비디오 영상의 화질을 개선할 수 있는 극저조도 영상의 화질 개선 장치 및 방법에 관한 것이다.
저조도 영상 개선 알고리즘은 기본적으로 잡음 제거 부분과 대조비 개선 부분으로 구성되어 있다. 잡음 제거 부분은 영상에서 중요한 정보를 가지는 에지(edge)와 텍스쳐(texture)를 최대한 보존하면서 효과적으로 잡음을 제거하기 위하여, 양방향성 필터(Bilateral filter)나 구조 텐서(structure tensor) 기반의 필터를 이용한다. 최근에는 NLMF(Non-Local Means Filter)를 3차원으로 확장하여 비디오 영상의 잡음을 효과적으로 제거할 수 있다.
저조도 영상은 좁은 다이너믹 레인지(dynamic range)로 인하여 대조비가 매우 낮다. 대조비 개선에는 일반적으로 히스토그램 평활화(Histogram equalization) 방법이 사용된다. 이 밖에도, 비선형 함수나 로그 함수를 이용한 매핑(mapping) 방법을 사용하여 대조비 개선이 가능하다.
종래의 기술들은 대부분 극저조도 환경이 아닌 대부분의 배경과 물체가 사람의 눈으로 인식 가능한 수준의 저조도 환경(약 0.5 lux 이상)에서 촬영된 비디오 영상 개선을 위한 것이다.
극저조도 영상에서는 화소 값이 매우 작고 상대적으로 잡음의 크기가 크기 때문에 영상의 에지와 텍스쳐 정보들의 구분이 어렵기 때문에, 유사한 패치 영상을 정확하게 찾기 힘들다.
이에, 영상 내의 대부분의 내용을 사람의 눈으로 인식할 수 없는 수준의 극저조도 환경(약 0.1 lux 이하)에서 촬영된 영상의 화질을 개선할 수 있는 기술의 개발이 필요한 실정이다.
관련 선행기술로는 대한민국 등록특허공보 제10-1180409호(발명의 명칭: 히스토그램 정규화와 감마 보정 합성을 통하여 저조도 영상을 개선하는 방법 및 장치, 등록일자: 2012년 08월 31일)가 있다.
본 발명의 일 실시예는 영상 내의 대부분의 내용을 사람의 눈으로 인식할 수 없는 수준의 극저조도 환경에서 디지털 카메라로 촬영된 비디오 영상의 화질을 개선할 수 있는 극저조도 영상의 화질 개선 장치 및 방법을 제공한다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 이상에서 언급한 과제(들)로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제(들)은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 극저조도 영상의 화질 개선 방법은 화질 개선 장치의 시간 잡음 제거부에서, 입력 영상인 극저조도 동영상의 움직임 영역과 비움직임 영역에 따라 현재 프레임 및 이전 프레임 각각에 대한 비중을 달리하여 시간적 잡음을 제거함으로써 제1 중간 영상을 생성하는 단계; 및 상기 화질 개선 장치의 대조비 개선부에서, 상기 제1 중간 영상의 대조비를 개선하여 제2 중간 영상을 생성하는 단계를 포함한다.
상기 제1 중간 영상을 생성하는 단계는 상기 현재 프레임과 상기 이전 프레임의 화소 값 차이를 기반으로, 변형된 칼만 필터 수식을 이용하여 상기 입력 영상에 대한 시간적 잡음을 제거하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 변형된 칼만 필터 수식은 하기 수학식 3에 기초하여, 종래의 칼만 필터 방법의 예측(prediction) 및 갱신(update) 과정을 변형하여 구현될 수 있다.
[수학식 3]
Figure pat00001
상기 수학식 3에서, 상기 W는 하기 수학식 4에 기초하여, 상기 움직임 영역에서 상기 현재 프레임과 상기 이전 프레임의 화소 값 차이가 증가함에 따라 감소하도록 정의될 수 있다.
[수학식 4]
Figure pat00002
상기 제2 중간 영상을 생성하는 단계는 상기 제1 중간 영상의 화소 값 범위 중 일부에 대해서만 감마 보정을 수행하여 상기 제2 중간 영상을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 제2 중간 영상을 생성하는 단계는 미리 정해진 상위 문턱치 및 하위 문턱치를 이용하여, 상기 제1 중간 영상의 제한된 화소 값 범위 내에서 히스토그램을 스트레칭 하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 상위 문턱치는 상기 제1 중간 영상에서, 총 화소 수의 99~99.9%가 누적되는 지점의 화소 값으로 정해지고, 상기 하위 문턱치는 상기 제1 중간 영상의 히스토그램에서, 최대 값을 갖는 화소 값으로 정해질 수 있다.
상기 히스토그램을 스트레칭 하는 단계는 하기 수학식 6에 미리 설정된 감마 값을 적용하여, 상기 상위 문턱치 및 상기 하위 문턱치를 통해 양 끝의 화소들이 잘린 히스토그램을 스트레칭 하는 단계를 포함할 수 있다.
[수학식 6]
Figure pat00003
본 발명의 일 실시예에 따른 극저조도 영상의 화질 개선 방법은 상기 화질 개선 장치의 공간 잡음 제거부에서, 상기 제2 중간 영상에 대하여 공간적 잡음을 제거하여 화질이 개선된 출력 영상을 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 출력 영상을 생성하는 단계는 상기 제1 중간 영상의 대조비를 개선하는 과정에서 증폭된 잡음을 제거하기 위해, NLMF(Non-Local Means Filter)를 통하여 상기 제2 중간 영상의 같은 프레임 내에서 유사한 패치 영상들을 찾아 잡음 제거를 위한 영역에 채워 넣음으로써 공간적 잡음을 제거하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 극저조도 영상의 화질 개선 방법은 상기 화질 개선 장치의 입력 인터페이스부에서, 색상 보간(color interpolation) 이전의 베이어 패턴(Bayer pattern) 영상을 상기 입력 영상으로서 입력받는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 극저조도 동영상은 0.1룩스(lux) 이하의 극저조도 환경에서 촬영된 영상일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 극저조도 영상의 화질 개선 장치는 입력 영상인 극저조도 동영상의 움직임 영역과 비움직임 영역에 따라 현재 프레임 및 이전 프레임 각각에 대한 비중을 달리하여 시간적 잡음을 제거함으로써 제1 중간 영상을 생성하는 시간 잡음 제거부; 및 상기 제1 중간 영상의 대조비를 개선하여 제2 중간 영상을 생성하는 대조비 개선부를 포함한다.
상기 시간 잡음 제거부는 상기 현재 프레임과 상기 이전 프레임의 화소 값 차이를 기반으로, 변형된 칼만 필터 수식을 이용하여 상기 입력 영상에 대한 시간적 잡음을 제거할 수 있다.
상기 변형된 칼만 필터 수식은 하기 수학식 3에 기초하여, 종래의 칼만 필터 방법의 예측(prediction) 및 갱신(update) 과정을 변형하여 구현될 수 있다.
[수학식 3]
Figure pat00004
상기 수학식 3에서, 상기 W는 하기 수학식 4에 기초하여, 상기 움직임 영역에서 상기 현재 프레임과 상기 이전 프레임의 화소 값 차이가 증가함에 따라 감소하도록 정의될 수 있다.
[수학식 4]
Figure pat00005
상기 대조비 개선부는 상기 제1 중간 영상의 화소 값 범위 중 일부에 대해서만 감마 보정을 수행하여 상기 제2 중간 영상을 생성할 수 있다.
상기 대조비 개선부는 미리 정해진 상위 문턱치 및 하위 문턱치를 이용하여, 상기 제1 중간 영상의 제한된 화소 값 범위 내에서 히스토그램을 스트레칭 할 수 있다.
상기 대조비 개선부는 하기 수학식 6에 미리 설정된 감마 값을 적용하여, 상기 상위 문턱치 및 상기 하위 문턱치를 통해 양 끝의 화소들이 잘린 히스토그램을 스트레칭 할 수 있다.
[수학식 6]
Figure pat00006
본 발명의 일 실시예에 따른 극저조도 영상의 화질 개선 장치는 상기 제2 중간 영상에 대하여 공간적 잡음을 제거하여 화질이 개선된 출력 영상을 생성하는 공간 잡음 제거부를 더 포함할 수 있다.
상기 공간 잡음 제거부는 상기 제1 중간 영상의 대조비를 개선하는 과정에서 증폭된 잡음을 제거하기 위해, NLMF(Non-Local Means Filter)를 통하여 상기 제2 중간 영상의 같은 프레임 내에서 유사한 패치 영상들을 찾아 잡음 제거를 위한 영역에 채워 넣음으로써 공간적 잡음을 제거할 수 있다.
기타 실시예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 첨부 도면들에 포함되어 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 색상 보간 이전의 베이어 패턴 영상을 입력으로 하여 메모리 소모 및 색감 왜곡을 최소화 할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 입력 영상의 현재 프레임과 이전 프레임의 화소 값 차이를 기반으로, 변형된 칼만 필터 수식을 이용하여 입력 영상에 대한 시간적 잡음을 제거함으로써, 움직이는 물체 영역의 끌림 및 흐림 현상을 최소화 할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 극저조도 영상의 대조비를 개선하여 종래 대조비 개선 기술에서 발생하는 색감 왜곡 현상을 최소화할 수 있으며, 나아가 색 공간의 변환 과정 없이 보다 안정적인 개선 영상을 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 극저조도 영상의 화질 개선 장치를 설명하기 위해 도시한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 극저조도 영상의 화질 개선 방법을 설명하기 위해 도시한 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 극저조도 영상의 화질 개선 장치의 각 구성요소들이 수행하는 일련의 동작 단계들을 보여주기 위한 도면이다.
도 4는 수학식 2에 따른 일례를 설명하기 위해 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 대조비 개선 과정에 따른 대조비 개선 효과를 보여주기 위해 도시한 도면이다.
도 6은 Non-Local Means Filter를 통하여 공간적 잡음을 제거하는 과정을 구현한 일례를 도시한 도면이다.
도 7 내지 도 9는 본 발명과 종래의 기술들을 비교한 결과를 보여주기 위한 도면이다.
본 발명의 이점 및/또는 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성요소를 지칭한다.
이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 극저조도 영상의 화질 개선 장치를 설명하기 위해 도시한 블록도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 극저조도 영상의 화질 개선 장치(100)는 입력 인터페이스부(110), 시간 잡음 제거부(120), 대조비 개선부(130), 공간 잡음 제거부(140), 및 제어부(150)를 포함할 수 있다.
도 1의 구성요소들을 설명하기에 앞서, 상기 화질 개선 장치(100)는 도 3에 도시된 바와 같이 칼만 필터 기반의 시간적 잡음 제거, 대조비 개선(Tone-mapping), 그리고 NLMF(Non-Local Means Filter) 기반의 공간적 잡음 제거의 3단계를 상기 구성요소들을 통해 수행함으로써 극저조도 영상의 화질을 개선할 수 있다. 이하에서는 상기 구성요소들에 대해서 자세히 설명한다.
상기 입력 인터페이스부(110)는 색상 보간(color interpolation) 이전의 베이어 패턴(Bayer pattern) 영상을 입력 영상으로서 입력받을 수 있다. 여기서, 상기 입력 영상은 0.1룩스(lux) 이하의 극저조도 환경에서 디지털 카메라로 촬영된 극저조도 동영상이다.
따라서, 본 발명의 일 실시예에 의하면, 상기 입력 인터페이스부(110)를 통해 색상 보간 이전의 베이어 패턴 영상을 입력으로 하기 때문에, 상기 화질 개선 장치(100)의 메모리 소모 및 색감 왜곡을 최소화 할 수 있다.
상기 시간 잡음 제거부(120)는 상기 입력 영상인 극저조도 동영상에서 움직임 영역과 비움직임 영역을 구분하고, 상기 구분된 두 영역에 따라 현재 프레임 및 이전 프레임 각각에 대한 비중을 달리하여 시간적 잡음을 제거함으로써 제1 중간 영상을 생성한다.
이를 위해, 상기 시간 잡음 제거부(120)는 상기 현재 프레임과 상기 이전 프레임의 화소 값 차이를 기반으로, 변형된 칼만 필터 수식을 이용하여 상기 입력 영상에 대한 시간적 잡음을 제거할 수 있다.
하기의 수학식 1은 종래의 일반적인 다이너믹 이미지 획득 모델(Dynamic image acquisition model)을 나타낸다.
[수학식 1]
Figure pat00007
여기서, Xt : 시간 t에서 클리어 이미지 프레임(Clear image frame at time t), Yt : 시간 t에서 잡음 이미지 프레임(Noisy image frame at time t), St : 프로세스 노이즈[Process noise (가우시안 분포)], Qt -1 : 움직임 추정량 St의 공분산 행렬(Covariance matrix of St), Vt : 측정 노이즈[Measurement noise (가우시안 분포)], Ct -1 : 측정 노이즈의 공분산 행렬(Covariance matrix of Vt)을 가리킨다.
종래의 다이너믹 이미지 획득 모델 수식에서는 아래의 상기 수학식 1에서와 같이 이전과 현재 프레임 사이의 움직임을 나타내는 Mt (Motion matrix)를 사용하였으나, 대조비가 개선되지 않은 극저조도 영상에서는 프레임간의 움직임을 추정하기 위한 영상의 특징(edge, corner)들을 인식하기 어려운 단점이 있다. 따라서, 본 발명의 일 실시예에서는 Kalman filter를 통하여 시간적 잡음만을 제거하기 위해 Mt를 고려하지 않는 것이 바람직하다. 즉, 본 발명에서는 동일한 위치에서의 패치(patch)들만을 고려하여 시간적 잡음을 제거한다. 하기의 수학식 2는 본 발명에서의 변형된 다이너믹 이미지 획득 모델을 나타낸다.
[수학식 2]
Figure pat00008
상기 변형된 다이너믹 이미지 획득 모델 수식에서 Yt로부터 Xt를 구하는 방법으로 칼만 필터를 사용하며, 그 해는 하기 수학식 3의 변형된 예측 및 갱신 방정식(prediction and update equations)을 통하여 구할 수 있다.
[수학식 3]
Figure pat00009
여기서, : 시간 t의 예측(Prediction at time t), 　: 시간 t의 예측 공분산 행렬(Prediction covariance matrix at time t),
Figure pat00010
: 노이즈 제거 프레임(Denoised frame),　
Figure pat00011
: 노이즈 제거 프레임의 공분산 행렬(Covariance matrix of
Figure pat00012
), Yt : 시간 t에서의 노이즈 이미지 프레임(noisy image frame at time t).
특히, 상기 수학식 3에서, 상기 W는 하기 수학식 4에 기초하여, 상기 움직임 영역에서 상기 현재 프레임과 상기 이전 프레임의 화소 값 차이가 증가함에 따라 감소하도록 정의될 수 있다. 따라서, 도 4에서와 같이 움직이는 물체 영역에서는 현재 프레임에 더 큰 비중을 두어 끌림 및 흐림 현상(motion blur)이 최소화 되고, 반대로 고정된 배경 영역에서는 추정된 이전 프레임에 비중이 증가하여 잡음 제거가 최대화 된다.
[수학식 4]
Figure pat00013
여기서, Wt(i,j): (i, j) 픽셀 위치에서의 칼만 이득 제어를 위한 가중치(Weight for controlling Kalman gain at (i,j) pixel location), Gp: 표준편차를 가지는 변형 가우시안 스무딩 필터(Modified Gaussian smoothing filter with its standard deviation ρ), Ri ,j : Yt 의 (i,j) 위치에서 일정 크기의 patch 영상을 추출하는 연산자(Patch extract operator, 참고로 본 실시예에서는 8*8 크기의 패치가 사용될 수 있다), δ2 S : 모션 탐지를 위한 민감도 파라미터(Sensitivity parameter for the motion detection)를 가리킨다.
이와 같이, 본 발명의 일 실시예에서는 상기 입력 영상의 현재 프레임과 이전 프레임의 화소 값 차이를 기반으로, 상기 변형된 칼만 필터 수식을 이용하여 상기 입력 영상에 대한 시간적 잡음을 제거함으로써, 움직이는 물체 영역의 끌림 및 흐림 현상을 최소화 할 수 있다.
상기 대조비 개선부(130)는 상기 제1 중간 영상의 대조비를 개선하여 제2 중간 영상을 생성한다. 즉, 상기 대조비 개선부(130)는 상기 제1 중간 영상의 화소 값 범위 중 일부에 대해서만 감마 보정을 수행하여 상기 제2 중간 영상을 생성할 수 있다.
도 5에 도시된 바와 같이, 상기 극저조도 영상의 다이너믹 레인지(dynamic range)는 매우 좁다. 이때, 종래의 히스토그램 평활화 방법을 그대로 적용하면 도면 5의 (e)와 같이 영상 전체의 평균적인 화소 값이 증가된 결과만을 얻게 되어 대조비 개선의 효과가 감소된다.
따라서, 상기 대조비 개선부(130)는 미리 정해진 상위 문턱치 및 하위 문턱치를 이용하여, 상기 제1 중간 영상의 제한된 화소 값 범위 내에서 히스토그램을 스트레칭 할 수 있다.
여기서, 상기 상위 문턱치 및 상기 하위 문턱치는 하기 수학식 5에서와 같이 정의될 수 있다. 즉, 상기 상위 문턱치는 상기 제1 중간 영상에서, 총 화소 수의 99~99.9%가 누적되는 지점의 화소 값으로 정해질 수 있으며, 상기 하위 문턱치는 상기 제1 중간 영상의 히스토그램에서, 최대 값을 갖는 화소 값으로 정해질 수 있다.
[수학식 5]
Figure pat00014
여기서, λlow .c : 각 컬러 채널에 대한 하위 문턱치(Low clipping threshold for each color channel), λhigh .c : 각 컬러 채널에 대한 상위 문턱치(High clipping threshold for each color channel), h(x) : 정규화된 화소 값 x에 대한 히스토그램(Histogram for the normalized pixel intensity value x), α : 선택된 상위 문턱치 아래의 총 픽셀 비율(Proportion of total pixels below a chosen high threshold), M : 영상 프레임의 총 필셀 수(Total number of pixels in a video frame)를 가리킨다.
이때, 상기 대조비 개선부(130)는 하기 수학식 6에 미리 설정된 감마 값(γ)을 적용하여, 상기 상위 문턱치 및 상기 하위 문턱치를 통해 양 끝의 화소들이 잘린 히스토그램을 스트레칭 할 수 있다.
[수학식 6]
Figure pat00015
여기서,
Figure pat00016
: 대조비 개선된 프레임(Tone-mapped frame),
Figure pat00017
: 양 끝의 화소들이 잘린 프레임(Truncated frame)을 가리킨다. 또한, T[]는 대조비 개선(Tone-mapping)을 수행하는 연산자(Tone-mapping operator)를 가리킨다. 예컨대, A=T[B]라 할 때, B의 대조비를 개선하여 A를 출력하는 함수이다.
이와 같이, 본 발명의 일 실시예에서는 상기 수학식 3에서 정의된 상위 문턱치 및 하위 문턱치를 이용하여 상기 입력 영상의 화소 값 범위의 일부만을 스트레칭 하여 상기 극저조도 영상의 대조비를 개선함으로써 도 5의 (f)와 같이 보다 개선된 영상을 얻을 수 있다.
이로써, 본 발명의 일 실시예에 의하면, 종래 대조비 개선 기술에서 발생하는 색감 왜곡 현상을 최소화할 수 있으며, 나아가 색 공간의 변환 과정 없이 보다 안정적인 개선 영상을 제공할 수 있다.
상기 공간 잡음 제거부(140)는 상기 제2 중간 영상에 대하여 공간적 잡음을 제거하여 화질이 개선된 출력 영상을 생성한다. 상기 공간적 잡음 제거 단계는 도 6과 같이 Non-Local Means Filter를 통하여 구현될 수 있다.
즉, 상기 공간 잡음 제거부(140)는 상기 Non-Local Means Filter를 통하여 상기 제2 중간 영상의 같은 프레임 내에서 유사한 패치 영상들을 찾아 잡음 제거를 위한 영역에 채워 넣음으로써 공간적 잡음을 제거하여 화질이 개선된 상기 출력 영상을 생성할 수 있다.
이로써, 본 발명의 일 실시예에 의하면, 대조비가 개선된 이후에 영상의 에지와 텍스쳐 정보들의 구분이 분명해짐에 따라, 하기 수학식 7 및 8을 통해 찾아진 유사한 패치 영상들의 정확도가 증가하여 Non-Local Means Filter가 효과적으로 잡음을 제거할 수 있으며, 이를 통해 상기 제1 중간 영상의 대조비를 개선하는 과정에서 증폭된 잡음을 효과적으로 제거할 수 있다.
[수학식 7]
Figure pat00018
[수학식 8]
Figure pat00019
여기서,
Figure pat00020
: 최종 개선된 영상 프레임(Final enhanced video frame), : 대조비 개선된 프레임의 잡음 레벨(Noise level of tone-mapped frame), β : 스무딩 양 조절을 위한 파라미터(Parameter for adjusting the amount of smoothing)를 가리킨다. 또한,
Figure pat00021
는 상기 수학식 6의 R, G, B 마다 각각 tone-mapping된
Figure pat00022
들을 합친 것, 즉, tone-mapping된 영상을 의미하며, 아래첨자 c는 수학식 5에 정의되어 있듯이 R, G, B 중에 어느 하나를 의미한다. 즉, Tone-mapping 부분(수학식 5, 6)은 Bayer pattern의 R, G, B마다 따로 수행되며, 잡음 제거 부분은 Bayer pattern 전체에서 수행된다. 참고로,
Figure pat00023
: 각 컬러 채널에 대해 대조비가 개선된 프레임(Tone-mapped frame for each color channel),　
Figure pat00024
: 대조비 개선된 프레임(Tone-mapped frame)을 가리킨다.
상기 제어부(150)는 본 발명의 일 실시예에 따른 극저조도 영상의 화질 개선 장치(100), 즉 상기 입력 인터페이스부(110), 상기 시간 잡음 제거부(120), 상기 대조비 개선부(130), 및 상기 공간 잡음 제거부(140) 등의 동작을 전반적으로 제어할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 극저조도 영상의 화질 개선 방법을 설명하기 위해 도시한 흐름도이다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 단계(210)에서 상기 화질 개선 장치(100)의 입력 인터페이스부(110)는 색상 보간(color interpolation) 이전의 베이어 패턴(Bayer pattern) 영상을 입력 영상으로서 입력받는다.
다음으로, 단계(220)에서 상기 화질 개선 장치(100)의 시간 잡음 제거부(120)는 상기 입력 영상인 극저조도 동영상에서 움직임 영역과 비움직임 영역을 구분한다.
다음으로, 단계(230)에서 상기 시간 잡음 제거부(120)는 상기 구분된 영역에 따라 현재 프레임 및 이전 프레임 각각에 대한 비중을 달리하여 시간적 잡음을 제거함으로써 제1 중간 영상을 생성한다.
즉, 상기 시간 잡음 제거부(120)는 상기 현재 프레임과 상기 이전 프레임의 화소 값 차이를 기반으로, 변형된 칼만 필터 수식을 이용하여 상기 입력 영상에 대한 시간적 잡음을 제거함으로써 상기 제1 중간 영상을 생성할 수 있다.
다음으로, 단계(240)에서 상기 화질 개선 장치(100)의 대조비 개선부(130)는 상기 제1 중간 영상의 대조비를 개선하여 제2 중간 영상을 생성한다. 즉, 상기 대조비 개선부(130)는 상기 제1 중간 영상의 화소 값 범위 중 일부에 대해서만 감마 보정을 수행하여 상기 제2 중간 영상을 생성할 수 있다.
다음으로, 단계(250)에서 상기 화질 개선 장치(100)의 공간 잡음 제거부(140)는 상기 제2 중간 영상에 대하여 공간적 잡음을 제거하여 화질이 개선된 출력 영상을 생성한다.
이때, 상기 공간 잡음 제거부(140)는 상기 제1 중간 영상의 대조비를 개선하는 과정에서 증폭된 잡음을 제거하기 위하여, NLMF(Non-Local Means Filter)를 통하여 상기 제2 중간 영상의 같은 프레임 내에서 유사한 패치 영상들을 찾아 잡음 제거를 위한 영역에 채워 넣음으로써 공간적 잡음을 제거할 수 있다.
실시예
도 7에서는 본 발명의 일 실시예에서 제안된 극저조도 영상의 화질 개선 알고리즘의 성능을 종래의 기술들(ST3D, DNLM)과 비교하였다. 도 7을 통해서, 종래의 방법들에 비하여 제안된 알고리즘을 통하여 개선된 영상에서 움직이는 물체 영역의 끌림 현상이 적고, 배경 영역의 잡음 제거 효과가 큰 것을 확인할 수 있다.
한편, 정교한 조도계를 통하여 조성된 0.1 lux 이하의 실내 극저조도 환경에서 CMOS 카메라로 촬영된 영상을 본 발명의 일 실시예에서 제안된 알고리즘을 통하여 개선한 결과를 도 8에 도시하였다.
또한, 도 9에서는 실외 극저조도 환경에서 촬영된 영상들에 대한 개선 결과들을 종래의 다른 방법들과 비교하였다. 도 9에서는 본 발명의 일 실시예에서 제안된 알고리즘을 통한 개선 영상에서 색 왜곡과 끌림 및 흐림 현상이 더 적은 것을 알 수 있다.
본 발명의 실시예들은 다양한 컴퓨터로 구현되는 동작을 수행하기 위한 프로그램 명령을 포함하는 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함한다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 로컬 데이터 파일, 로컬 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크와 같은 자기-광 매체, 및 롬, 램, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
지금까지 본 발명에 따른 구체적인 실시예에 관하여 설명하였으나, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서는 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 안 되며, 후술하는 특허 청구의 범위뿐 아니라 이 특허 청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 이는 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서, 본 발명 사상은 아래에 기재된 특허청구범위에 의해서만 파악되어야 하고, 이의 균등 또는 등가적 변형 모두는 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
110: 입력 인터페이스부
120: 시간 잡음 제거부
130: 대조비 개선부
140: 공간 잡음 제거부
150: 제어부

Claims (21)

  1. 화질 개선 장치의 시간 잡음 제거부에서, 입력 영상인 극저조도 동영상의 움직임 영역과 비움직임 영역에 따라 현재 프레임 및 이전 프레임 각각에 대한 비중을 달리하여 시간적 잡음을 제거함으로써 제1 중간 영상을 생성하는 단계; 및
    상기 화질 개선 장치의 대조비 개선부에서, 상기 제1 중간 영상의 대조비를 개선하여 제2 중간 영상을 생성하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 극저조도 영상의 화질 개선 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제1 중간 영상을 생성하는 단계는
    상기 현재 프레임과 상기 이전 프레임의 화소 값 차이를 기반으로, 변형된 칼만 필터 수식을 이용하여 상기 입력 영상에 대한 시간적 잡음을 제거하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 극저조도 영상의 화질 개선 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 변형된 칼만 필터 수식은
    하기 수학식 3에 기초하여, 종래의 칼만 필터 방법의 예측(prediction) 및 갱신(update) 과정을 변형하여 구현되는 것을 특징으로 하는 극저조도 영상의 화질 개선 방법.
    [수학식 3]
    Figure pat00025

  4. 제3항에 있어서,
    상기 수학식 3에서,
    상기 W는 하기 수학식 4에 기초하여, 상기 움직임 영역에서 상기 현재 프레임과 상기 이전 프레임의 화소 값 차이가 증가함에 따라 감소하도록 정의되는 것을 특징으로 하는 극저조도 영상의 화질 개선 방법.
    [수학식 4]
    Figure pat00026
  5. 제1항에 있어서,
    상기 제2 중간 영상을 생성하는 단계는
    상기 제1 중간 영상의 화소 값 범위 중 일부에 대해서만 감마 보정을 수행하여 상기 제2 중간 영상을 생성하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 극저조도 영상의 화질 개선 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 제2 중간 영상을 생성하는 단계는
    미리 정해진 상위 문턱치 및 하위 문턱치를 이용하여, 상기 제1 중간 영상의 제한된 화소 값 범위 내에서 히스토그램을 스트레칭 하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 극저조도 영상의 화질 개선 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 상위 문턱치는
    상기 제1 중간 영상에서, 총 화소 수의 99~99.9%가 누적되는 지점의 화소 값으로 정해지고,
    상기 하위 문턱치는
    상기 제1 중간 영상의 히스토그램에서, 최대 값을 갖는 화소 값으로 정해지는 것을 특징으로 하는 극저조도 영상의 화질 개선 방법.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 히스토그램을 스트레칭 하는 단계는
    하기 수학식 6에 미리 설정된 감마 값을 적용하여, 상기 상위 문턱치 및 상기 하위 문턱치를 통해 양 끝의 화소들이 잘린 히스토그램을 스트레칭 하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 극저조도 영상의 화질 개선 방법.
    [수학식 6]
    Figure pat00027

  9. 제1항에 있어서,
    상기 화질 개선 장치의 공간 잡음 제거부에서, 상기 제2 중간 영상에 대하여 공간적 잡음을 제거하여 화질이 개선된 출력 영상을 생성하는 단계
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 극저조도 영상의 화질 개선 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 출력 영상을 생성하는 단계는
    상기 제1 중간 영상의 대조비를 개선하는 과정에서 증폭된 잡음을 제거하기 위해, NLMF(Non-Local Means Filter)를 통하여 상기 제2 중간 영상의 같은 프레임 내에서 유사한 패치 영상들을 찾아 잡음 제거를 위한 영역에 채워 넣음으로써 공간적 잡음을 제거하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 극저조도 영상의 화질 개선 방법.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 화질 개선 장치의 입력 인터페이스부에서, 색상 보간(color interpolation) 이전의 베이어 패턴(Bayer pattern) 영상을 상기 입력 영상으로서 입력받는 단계
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 극저조도 영상의 화질 개선 방법.
  12. 제1항에 있어서,
    상기 극저조도 동영상은
    0.1룩스(lux) 이하의 극저조도 환경에서 촬영된 영상인 것을 특징으로 하는 극저조도 영상의 화질 개선 방법.
  13. 입력 영상인 극저조도 동영상의 움직임 영역과 비움직임 영역에 따라 현재 프레임 및 이전 프레임 각각에 대한 비중을 달리하여 시간적 잡음을 제거함으로써 제1 중간 영상을 생성하는 시간 잡음 제거부; 및
    상기 제1 중간 영상의 대조비를 개선하여 제2 중간 영상을 생성하는 대조비 개선부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 극저조도 영상의 화질 개선 장치.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 시간 잡음 제거부는
    상기 현재 프레임과 상기 이전 프레임의 화소 값 차이를 기반으로, 변형된 칼만 필터 수식을 이용하여 상기 입력 영상에 대한 시간적 잡음을 제거하는 것을 특징으로 하는 극저조도 영상의 화질 개선 장치.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 변형된 칼만 필터 수식은
    하기 수학식 3에 기초하여, 종래의 칼만 필터 방법의 예측(prediction) 및 갱신(update) 과정을 변형하여 구현되는 것을 특징으로 하는 극저조도 영상의 화질 개선 장치.
    [수학식 3]
    Figure pat00028

  16. 제15항에 있어서,
    상기 수학식 3에서,
    상기 W는 하기 수학식 4에 기초하여, 상기 움직임 영역에서 상기 현재 프레임과 상기 이전 프레임의 화소 값 차이가 증가함에 따라 감소하도록 정의되는 것을 특징으로 하는 극저조도 영상의 화질 개선 장치.
    [수학식 4]
    Figure pat00029
  17. 제13항에 있어서,
    상기 대조비 개선부는
    상기 제1 중간 영상의 화소 값 범위 중 일부에 대해서만 감마 보정을 수행하여 상기 제2 중간 영상을 생성하는 것을 특징으로 하는 극저조도 영상의 화질 개선 장치.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 대조비 개선부는
    미리 정해진 상위 문턱치 및 하위 문턱치를 이용하여, 상기 제1 중간 영상의 제한된 화소 값 범위 내에서 히스토그램을 스트레칭 하는 것을 특징으로 하는 극저조도 영상의 화질 개선 장치.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 대조비 개선부는
    하기 수학식 6에 미리 설정된 감마 값을 적용하여, 상기 상위 문턱치 및 상기 하위 문턱치를 통해 양 끝의 화소들이 잘린 히스토그램을 스트레칭 하는 것을 특징으로 하는 극저조도 영상의 화질 개선 장치.
    [수학식 6]
    Figure pat00030

  20. 제13항에 있어서,
    상기 제2 중간 영상에 대하여 공간적 잡음을 제거하여 화질이 개선된 출력 영상을 생성하는 공간 잡음 제거부
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 극저조도 영상의 화질 개선 장치.
  21. 제20항에 있어서,
    상기 공간 잡음 제거부는
    상기 제1 중간 영상의 대조비를 개선하는 과정에서 증폭된 잡음을 제거하기 위해, NLMF(Non-Local Means Filter)를 통하여 상기 제2 중간 영상의 같은 프레임 내에서 유사한 패치 영상들을 찾아 잡음 제거를 위한 영역에 채워 넣음으로써 공간적 잡음을 제거하는 것을 특징으로 하는 극저조도 영상의 화질 개선 장치.
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