KR20160070580A - 적응 가능한 필터를 포함하는 영상 스케일러 - Google Patents

적응 가능한 필터를 포함하는 영상 스케일러 Download PDF

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KR20160070580A
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Abstract

본 발명의 일 실시 예에 따른 영상 스케일러는, 스케일링 비율에 따라 탭 수를 결정하는 탭 결정부 및 상기 탭 수에 따라 해당 픽셀의 주파수 특성을 분석하는 픽셀 분석부를 포함한다.

Description

적응 가능한 필터를 포함하는 영상 스케일러{Image Scaler for Having Adaptive Filter}
영상 스케일러 및 영상 스케일링 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 스케일링 비율에 대응하여 탭 수를 결정하고, 이에 따라 입력 영상의 주파수 성분을 분석하여 품질 좋은 영상을 제공할 수 있는 영상 스케일러 및 영상 스케일링 방법에 관한 것이다.
LCD(Liquid Crystal Display), DMD(Digital-Mirror Device), PDP(Plasma Display Panel)와 같은 디지털 디스플레이 장치는 디스플레이 해상도가 제품에 따라 각각 고정되어 있기 때문에 다양한 해상도를 갖는 입력 영상을 해당 디스플레이 장치의 해상도에 일치되도록 변환시켜 주어야 한다. 이와 같이 입력 영상과 출력 영상의 크기가 다를 경우, 입력 영상의 크기 즉, 입력 영상의 해상도를 변환하기 위한 스케일러(scaler)가 필요하다.
일반적으로 스케일러는 고정된 탭 수를 입력 영상에 적용하여 분석하고 스케일링 비율에 따라서 스케일링 필터를 선택하는 방식을 채용했다.
그러나, 이와 같은 스케일러는 입력 영상 신호에 대응되는 최적의 스케일링 필터가 적용되지 못하여 영상에 대한 미세한 질감을 표현하지 못하는 현상이 발생할 수 있다.
본 발명의 목적은 적응 가능한 필터를 포함하는 영상 스케일러 및 영상 스케일링 방법에 관한 것이다.
상기 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상 스케일러는, 스케일링 비율에 따라 탭 수를 결정하는 탭 결정부 및 상기 탭 수에 따라 해당 픽셀의 주파수 특성을 분석하는 픽셀 분석부를 포함한다.
실시예로서, 상기 탭 결정부는 입력 영상 해상도 대비 출력 영상 해상도를 통해 상기 스케일링 비율로서 정의한다.
실시예로서, 상기 탭 결정부는 상기 스케일링 비율이 1/n 내지 n의 범위이면, 상기 탭 수를 n으로서 설정한다.
실시예로서, 상기 픽셀 분석부는, 상기 탭 수에 응답하여 상기 해당 픽셀의 인접 픽셀 수를 결정한다.
실시예로서, 상기 픽셀 분석부는, 상기 해당 탭 수 범위 내의 인접 픽셀 간의 컬러 차이를 계산하여 고주파 및 저주파의 주파수 특성을 분석한다.
본 발명의 다른 실시예로서 영상 스케일러는, 입력 영상의 해상도에 따라 가변되는 탭 수를 제공하는 탭 결정부, 상기 탭 수에 따라 해당 픽셀의 주파수 특성을 분석하는 픽셀 분석부, 상기 주파수 특성에 따라 필터 계수를 선택하는 필터 선택부 및 상기 필터 계수를 이용하여 상기 입력 영상을 보간하는 영상 보간부를 포함한다.
실시예로서, 상기 탭 결정부는, 상기 입력 영상의 해상도 대비 출력 영상의 해상도의 비율로써 상기 스케일링 비율을 정의한다.
실시예로서, 상기 탭 결정부는 상기 스케일링 비율이 1/n 내지 n의 범위이면, 상기 탭 수를 n으로서 설정한다.
실시예로서, 상기 픽셀 분석부는, 상기 입력 영상의 픽셀들의 주파수 성분 분석 시, 상기 탭 수에 응답하여 인접 픽셀의 수를 결정한다.
실시예로서, 상기 픽셀 분석부는, 상기 해당 픽셀의 인접 픽셀 간의 컬러 차이를 계산하여 상기 주파수 특성을 분석한다.
실시예로서, 상기 픽셀 분석부는,상기 인접 픽셀 간의 컬러 차이의 절대값의 누적 결과를 평균내어 구한 값이 소정 기준값보다 큰지 작은지 여부로 상기 주파수 특성을 분석한다.
실시예로서, 상기 픽셀 분석부는, 상기 해당 픽셀의 인접 픽셀 분석 방향을 수직 또는 수평 방향 중 어느 한 방향으로 선택할 수 있다.
실시예로서, 상기 필터 선택부는, 상기 필터 계수를 저장하는 룩업 테이블을 더 포함한다.
실시예로서, 상기 필터 선택부는, 상기 픽셀 분석부의 상기 주파수 특성의 결과에 대응되는 상기 필터 계수를 상기 룩업 테이블로부터 로드할 수 있다.
실시예로서, 상기 영상 보간부는, 상기 필터 계수와 상기 해당 픽셀의 픽셀 데이터 값을 곱하여 상기 해당 픽셀의 영상 보간을 수행한다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 모바일 장치는, 렌즈를 통하여 영상을 수신하는 이미지 센서 및 상기 이미지 센서로부터 영상 신호를 수신하고, 상기 수신된 영상 신호를 영상 처리하는 애플리케이션 프로세서를 포함하며, 상기 애플리케이션 프로세서는, 입력 영상 대비 출력 영상에 대한 스케일링 비율을 반영하여 영상 스케일링 수행 및 해당 픽셀의 주파수 특성을 반영하여 출력 영상을 제공한다.
실시예로서, 상기 애플리케이션 프로세서는 영상 스케일러를 포함하며, 상기 영상 스케일러는 상기 스케일링 비율로써 탭 수를 결정하는 탭 결정부 및 상기 탭 수에 대응되어 상기 해당 픽셀의 주파수 특성을 분석하는 픽셀 분석부를 포함한다.
실시예로서, 상기 탭 결정부는, 상기 스케일링 비율이 1/n 내지 n의 범위이면, 상기 탭 수를 n으로서 설정한다.
실시예로서, 상기 픽셀 분석부는, 상기 탭 수에 응답하여 상기 해당 픽셀의 인접 픽셀 수를 결정한다.
실시예로서, 상기 픽셀 분석부는, 상기 해당 탭 수 범위 내의 인접 픽셀 간의 컬러 차이를 계산하여 고주파 및 저주파의 주파수 특성을 분석한다.
본 발명의 실시 예에 따른 영상 스케일러는, 스케일링 비율에 따라 탭 수를 결정하고, 탭 수에 따라 픽셀의 주파수 특성을 분석함에 따라 영상의 품질을 향상시키고 스케일링 연산의 양을 줄일 수 있다.
도 1은 입력 영상에 대해 다양한 필터를 적용하여 출력 영상의 도면,
도 2는 탭(tap) 수에 따른 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio) 그래프,
도 3은 일반적인 영상 스케일러의 블록도,
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상 스케일러의 블록도,
도 5는 도 4에 따른 탭 결정부의 탭 결정하는 것을 도식화한 블록도,
도 6a는 도 4에 따른 픽셀 분석부의 수직 방향으로 픽셀 분석하는 것을 도식화한 도면,
도 6b는 도 4에 따른 픽셀 분석부의 수평 방향으로 픽셀 분석하는 것을 도식화한 도면,
도 7a는 도 4에 따른 영상 보간부의 영상 보간 수행하는 것을 도식화한 도면,
도 7b는 도 4에 따른 영상 보간부의 영상 보간 수행하는 것의 다른 실시 예의 도면,
도 8은 도 4에 따른 영상 스케일러의 동작을 나타내는 순서도,
도 9는 도 4에 도시된 영상 스케일러를 포함하는 모바일 장치의 일 실시 예의 블록도,
도 10은 도 4에 도시된 영상 스케일러를 포함하는 모바일 장치의 다른 실시 예의 블록도,
도 11은, 디지털 이미지 및/또는 디지털 비디오를 프로세싱하도록 구성된 디지털 시스템(300)의 블록도이다.
이하, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명하기 위하여, 본 발명의 가장 바람직한 실시예를 첨부 도면을 참조하여 설명하기로 한다. 본 발명을 설명함에 있어서, 본 발명의 요지와 무관한 공지의 구성은 생략될 수 있다. 각 도면의 구성요소들에 참조 번호를 부가함에 있어서, 동일한 구성 요소들에 한해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 번호를 가지도록 하고 있음에 유의하여야 한다.
본문에 개시되어 있는 본 발명의 실시 예들에 대해서, 특정한 구조적 내지 기능적 설명들은 단지 본 발명의 실시 예를 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로, 본 발명의 실시 예들은 다양한 형태로 실시될 수 있으며 본문에 설명된 실시 예들에 한정되는 것으로 해석되어서는 안 된다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 본문에 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.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위로부터 이탈되지 않은 채 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.
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 개시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 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 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
한편, 어떤 실시 예가 달리 구현 가능한 경우에 특정 블록 내에 명기된 기능 또는 동작이 순서도에 명기된 순서와 다르게 일어날 수도 있다. 예를 들어, 연속하는 두 블록이 실제로는 실질적으로 동시에 수행될 수도 있고, 관련된 기능 또는 동작에 따라서는 상기 블록들이 거꾸로 수행될 수도 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예들을 설명한다.
도 1은 입력 영상에 대해 다양한 필터를 적용하여 출력 영상을 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, ①은 원본 영상을, ② 및 ③은 서로 다른 필터를 사용하여 다운 스케일링(down-scaling)을 수행한 출력 영상이다.
①의 원본 영상 내에 점선 부분을 보면, A는 영상 중심에 위치하는 단추로서 예시되어 있고, B는 서로 다른 영상의 경계(edge)를 나타내는 것으로서 예시되어 있다. 환언하면, A는 저주파 성분의 영상, B는 고주파 성분의 영상으로서 설명될 수 있다. 저주파 성분은 주요 이미지 또는 이미지의 배경을 포함한다. 그리고 고주파 성분은 이미지의 경계 라인을 포함한다.
②와 같이, 고주파용(high frequency) 필터를 적용하여 다운 스케일링 시, A'는 ①의 A 대비 영상이 왜곡되지 않았으나, B'는 ①의 B 대비 영상에 링잉(rigning) 현상이 발생됨을 알 수 있다.
③에서는, 저주파용(low frequency) 필터를 적용하여 다운 스케일링한 예로서, B는 ①의 B 대비 영상이 왜곡되지 않았으나, A는 ①의 A 대비 심한 블러링(blurring) 현상이 발생됨을 알 수 있다.
이와 같이, 원본 영상 내에 저주파 성분의 영상과 고주파 성분의 영상은 혼재되어 있는데 픽셀의 주파수 특성을 고려하지 않고 일방적인 필터를 사용한다면, 각각의 주파수 성분에 대한 영상이 제대로 표시되지 못할 수 있음을 알 수 있다. 즉, 영상 픽셀의 주파수 특성을 고려하여 선택적으로 필터를 사용하여야 품질 좋은 영상을 출력할 수 있다.
도 2는 탭(tap) 수에 따른 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio) 그래프이다.
도 2를 참조하면, X축은 스케일링 시 필요한 탭(tap) 수를 나타내고, Y축은 출력 신호 크기[dB]를 나타낸다. 탭은 영상 픽셀의 주파수 특성 분석 시, 참조해야 할 인접 픽셀 수를 의미한다. 여기서는, 수평 방향의 탭(H_tap) 및 수직 방향의 탭(V_tap)을 모두 실험 조건에 포함하였다.
도 2에서와 같이, 탭 수를 다양하게 가변하면서 출력되는 신호의 크기의 변화를 보면, 탭 수를 많이 증가시킨다고 출력되는 신호가 같이 증가하지 않음을 알 수 있다. 도 2의 실험 조건으로 보면, 일정 수준까지는 탭 수의 증가에 따라 신호 크기가 증가하다가 소정 수준에서 포화(saturation) 상태를 유지하게 된다. 다시 말해, 픽셀의 주파수 특성 분석 시, 탭 수를 무조건 증가시킨다고 품질 좋은 영상이 출력되지 않으며 소정 수준에서는 신호 크기가 변하지 않음을 의미한다. 이로써, 영상 스케일링 시, 영상에서 요구되는 적절한 탭 수를 사용할 때 보다 효과적이라는 것을 유추할 수 있다.
하지만, 종래에는 도 3과 같이 고정된 탭 수를 이용하여 영상 스케일링을 수행하였다.
도 3은 일반적인 영상 스케일러(10)의 블록도이다.
도 3을 참조하면, 영상 스케일러(10)는 폴리-페이즈 인터폴레이터(1) 및 고주파 인터폴레이터(3)를 포함한다.
폴리-페이즈 인터폴레이터(1)는 입력 영상(input image)을 수신하고 스케일링 비율(scaling ratio)에 따라 인터폴레이션(interpolation)하여 영상을 스케일링 한다. 이 때, 폴리-페이즈 인터폴레이터(1)는 고정된 탭 수를 적용한다. 여기서는 저주파 필터링을 전반적으로 수행하는 것으로 예시될 수 있다.
추 후, 고주파 성분의 영상에 대해서는 고주파 인터폴레이터(3)를 이용하여 추가로 스케일링을 수행하여 출력 영상을 제공할 수 있다.
전술된 바와 같이, 종래의 영상 스케일링은 고정된 탭 수, 즉 초기에 탭 수가 설정된 그대로 영상을 스케일링하도록 되어 있어, 효과적인 영상 스케일링을 하는 것에 제약이 있었다. 즉, 한번 설정된 탭 수를 이용해서 영상 스케일링을 하기 때문에 필요 이상의 탭 수가 적용될 수도 있었다. 이는 전력 효율 측면에서 불리할 수 있다.
또한, 일단 저주파 필터링을 수행 한 후, 추후에 필요 영역에 추가적인 고주파 필터링을 수행하도록 함으로써 해당 픽셀에는 과도한 연산량이 발생되며 이로 인해 전력 소비가 컸다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상 스케일러(100)의 블록도이다.
도 4를 참조하면, 영상 스케일러(100)는 탭 결정부(110), 픽셀 분석부(120), 필터 선택부(130) 및 영상 보간부(140)를 포함한다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 탭 결정부(110)는 입력되는 스케일링 비율(sr)에 따라 탭 수를 결정한다. 즉, 탭 결정부(110)는 종래와 달리, 탭 수가 고정된 것이 아니라 스케일링 비율(sr)에 따라 탭 수를 가변시킬 수 있다. 스케일링 비율(sr)은 시스템에서 주어지는 경우도 있고 사용자가 제공하는 경우도 있다. 스케일링 비율(sr)은 출력 영상 대비 입력 영상의 비율이다. 탭 결정부(110)는 최대 탭 수를 포함하나, 입력 영상에 따라 탭 수를 다양하게 선택할 수 있다.
수학식 1을 참조하기로 한다.
[수학식 1]
스케일링 비율(sr) = 출력 영상/입력 영상
픽셀 분석부(120)는 입력 영상(input image)의 픽셀들의 주파수 성분을 분석할 수 있다. 이 때, 픽셀 분석부(120)는 탭 결정부(110)에서 결정된 탭 수에 따라 해당 픽셀 관련 참조 픽셀의 수가 대응된다. 이에 따라, 픽셀 분석부(120)는 탭 수에 기초하여 해당 픽셀의 주파수 성분이 고주파인지 저주파인지를 분석하고 그 결과를 출력한다. 이후 자세히 설명하겠지만, 픽셀 분석부(120)는 선택된 픽셀 주변 n개(n은 탭 수) 픽셀 간의 컬러 차이를 계산하고 컬러 차이에 따라 고주파, 저주파 성분(보다 자세히는 고주파, 저주파, 그것들의 중간 주파수 성분)으로 분류 및 분석할 수 있다.
필터 선택부(130)는 픽셀 분석부(120의 분석 결과에 따라 대응되는 필터를 선택할 수 있다. 필터 선택부(130)는 룩업 테이블(Look Up table; 132)을 포함하여, 주파수 특성 및 탭 수에 대응되는 필터 계수(filter coeffcient)를 룩업 테이블(132)로부터 로드할 수 있다. 룩업 테이블(132)은 필터 선택부(130) 내부에 포함하는 것으로 예시하였으나, 필터 선택부(130)와 별도의 데이터 베이스(data base)로서 존재할 수도 있음을 배제하지 않는다. 여기서는 룩업 테이블(132)의 위치 여부보다 필터 선택부(130)가 탭 수가 반영된 필터 계수(filter coeffcient)를 제공할 수 있다는 것이 발명의 목적 범위에 포함된다.
영상 보간부(140)는 입력 영상에 대해, 선택된 필터 계수 및 탭 수를 반영하여 영상 보간을 수행할 수 있다. 영상 보간부(140)는 탭 수에 따른 픽셀에 대해 각각의 필터 계수를 곱한 값으로 보간된 영상값을 출력할 수 있다. 이러한 영상 보간부(140)는 각각 수평 방향, 또는 수직 방향 모두 영상 보간을 수행하는 것이 가능할 수 있다.
도 5는 도 4에 따른 탭 결정부(110)의 탭 결정하는 것을 도식화한 블록도이다.
도 5를 참조하면, 탭 결정부(110)는 입력되는 스케일링 비율(sr)이 1/n~n이면 탭 수를 n으로 결정할 수 있다.
예로서, 입력 영상의 해상도 배율을 1, 출력 영상의 디스플레이 장치의 해상도 배율은 이에 비한 1/4이면, 입력 영상 대비 1/4로 다운 스케일링(down-scaling)해야 하므로 스케일링 비율(sr)은 1/4일 수 있다. 이에 따라, 탭 결정부(110)는 n이 4이므로 탭 수를 4로 설정한다.
이와 반대로, 입력 영상의 해상도 배율을 1, 출력 영상의 디스플레이 장치의 해상도 배율이 8이면, 입력 영상 대비 8배로 업 스케일링(up-scaling)해야 하므로 스케일링 비율은 8일 수 있다. 이에 따라, 탭 결정부(110)는 n이 8이므로 탭 수를 8로 설정할 수 있다.
종래에는 스케일링 비율과 무관하게 탭 수를 고정된 숫자로서 설정했었다. 본 발명의 일 실시예에서는 스케일링 비율(sr)에 따라 탭 수를 가변시킬 수 있다. 즉, 제공되는 입력 영상마다 스케일링 비율(sr)이 달라지면, 스케일링 비율(sr)에 따라 탭 수를 가변시킬 수 있는 것이다. 이로써, 영상 스케일링에 적절한 탭 수를 적용하는 것이 가능하다.
도 6a는 도 4에 따른 픽셀 분석부(120)의 수직 방향으로 픽셀 분석하는 것을 도식화하여 나타낸 도면이다.
도 6a를 참조하면, 점선으로 된 동그라미를 현재 선택된 픽셀이라 할 때, 탭 수가 8인 경우를 예시하였다.
픽셀 분석부(120)는 수직 방향으로 현재 선택된 픽셀 포함하여 8개의 참조 픽셀을 샘플링하여 현재 픽셀의 주파수 성분을 분석할 수 있다. 현재 픽셀(current pixel)을 중심으로 상, 하 8개의 픽셀이 샘플링 범위에 포함된다.
수학식 2는 인접 픽셀마다의 거리 차이를 ΔEn(n=1,2,3..)으로 표시할 때, 해당 탭 수의 각 인접 픽셀간 거리 차이, 더 자세히는 컬러 차이의 절대값을 누적하는 과정을 의사 코드(pseudo code)로 나타낸 것이다.
[ 수학식 2]
Figure pat00001

이후, 누적된 결과의 평균값을 소정 기준(t1, t2, t3,..) 에 따라 큰지, 작은지 여부를 판단하여 주파수 특성을 분석할 수 있다. 크게 고주파, 저주파 영역으로 분류할 수도 있지만, 보다 세밀한 분석을 위해 다양한 기준(t1, t2, t3,..)을 두고 고주파와 저주파의 중간 주파수 특성을 분석할 수 있다. 수학식 3을 참조하기로 한다.
[ 수학식 3]
Figure pat00002

수학식 3을 이용하여, 인접 픽셀간의 거리 차이 평균치가 소정 기준보다 큰지 작은지 여부의 판단 과정을 통해, 해당 주파수 특성 분석을 수치(M)로 나타낼 수 있다. 즉, 주파수 특성 분석 결과 데이터를 양자화된 값, M으로서 제공한다.
이 후, 필터 선택부(도 4의 130 참조)에서는, 분석 결과 데이터에 대응되는 스케일링 필터를 선택할 수 있다. 즉, 필터 선택부(도 4의 130 참조)는 분석 결과 데이터에 대응되는 필터 계수를 룩업 테이블(도 4의 132 참조)로부터 로드하고 이로써 스케일링 필터를 구현할 수 있다.
중요한 것은, 탭 수가 결정된 환경 하에서 선택 픽셀의 주파수 특성을 분석한 결과로서 이후에 필터 계수 선택하는 것이면 본 발명의 목적 범위를 만족시킬 수 있다.
도 6b는 도 4에 따른 픽셀 분석부(120)의 수평 방향으로 픽셀 분석하는 것을 도식화하여 나타낸 도면이다.
도 6b를 참조하면, 점선으로 된 동그라미를 현재 선택된 픽셀이라 할 때, 탭 수가 8인 경우를 예시하였다.
픽셀 분석부(120)는 수평 방향으로 현재 선택된 픽셀 포함하여 8개의 참조 픽셀을 샘플링하여 현재 픽셀의 주파수 성분을 분석할 수 있다.
즉, 픽셀 분석부(120)는 수평 방향 및 수직 방향 모두 유사한 원리로 픽셀의 주파수 성분을 분석할 수 있다.
이는 두 가지 방향 모두 병행하여 실시해야 하는 것을 의미하는 것이 아니며, 수평, 수직 중 어느 한 방향으로 실시하면 주파수 특성이 분석되는 것을 의미한다.
이로써, 해당 픽셀의 주파수 성분이 분석되면 필요한 필터가 선택되어 스케일링할 수 있으므로 해당 픽셀에 추가의 필터 적용이 불필요해진다.
도 7a는 도 4에 따른 영상 보간부(140)의 영상 보간 수행하는 것을 도식화한 도면이다.
도 7a를 참조하면, 수직 방향으로 영상 보간 수행하는 것을 나타내고 있다.
점선의 동그라미가 현재 선택된 픽셀이라면, 탭 수에 따라 영상 보간의 범위가 달라질 수 있다. 영상 보간부(140)는 이전 스테이지의 필터 선택부(도 4의 130 참조)에서 제공된 필터 계수에 각 픽셀의 픽셀 데이터를 곱하여 영상 보간을 수행할 수 있다.
예를 들어, 스케일링 필터 계수가 M비트, 픽셀 데이터가 K비트라면 영상 보간값은 수학식 4로 나타낼 수 있다.
[ 수학식 4]
영상 보간값= M x K
도 7b는 도 4에 따른 영상 보간부(140)의 영상 보간 수행하는 것의 다른 실시 예이다.
도 7b를 참조하면, 수평 방향으로 영상 보간 수행하는 것을 나타내고 있다.
점선의 동그라미가 현재 선택된 픽셀이라면, 탭 수에 따라 영상 보간의 범위가 달라질 수 있다. 영상 보간부(140)는 이전 스테이지의 필터 선택부(도 4의 130 참조)에서 제공된 필터 계수와 각 픽셀의 픽셀 데이터를 곱하여 영상 보간을 수행할 수 있다.
도 8은 도 4에 따른 영상 스케일러의 동작을 나타내는 순서도이다.
도 4 및 도 8을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상 스케일러(100)의 탭 결정부(110)는 스케일링 비율(sr)에 따라 탭 수를 결정한다(S10).
스케일링 비율(sr)은 입력 영상 대비 출력 영상의 비율로 나타내며, 이 스케일링 비율(sr)에 따라 탭 수가 결정된다.
픽셀 분석부(120)는 결정된 탭 수를 반영하여 픽셀의 주파수 특성을 분석한다(S20).
탭 수에 따라 선택된 픽셀 주변의 인접 픽셀 수가 결정되고, 이들 픽셀 간의 컬러 차이, 또는 거리 차이의 평균값으로써 고주파 영상인지 저주파 영상인지를 분석할 수 있다.
필터 선택부(130)는 주파수 특성에 따라 필터 계수를 선택할 수 있다.
필터 계수는 필터 선택부(130)의 룩업 테이블(132)에 저장된 값 중 일부를 로딩하여 선택할 수 있다. 이러한 필터 계수는 저주파용, 고주파용, 또는 저주파와 고주파의 중간 주파수용 등으로 세분화된 범위의 계수 값들을 포함할 수 있다.
영상 보간부(140)는 필터 계수를 이용하여 탭 수의 범위 내에서 선택 픽셀의 영상 보간을 수행한다(S40).
구체적으로는, 픽셀 데이터 값에 선택된 필터 계수를 곱하여 영상 보간을 수행할 수 있다. 이로써, 스케일링 비율(sr)에 적합하도록 스케일링된 출력 영상이 제공될 수 있다.
이와 같이, 본 발명의 일 실시 예에 따르면 입력되는 영상에서 요구되는 스케일링 비율을 이용하여 적절한 탭 수를 결정할 수 있다. 이는 탭 수를 이용하여 스케일링 연산을 하게 되는데, 과도한 연산을 방지할 수 있으며 적절한 연산량을 도출할 수 있다.
또한, 저주파 또는 고주파를 위한 추가의 픽셀 스케일링을 할 필요가 없으므로 추가의 연산을 배제하므로 전력 소비를 개선하고 연산 시간 및 연산 데이터의 부담을 경감시킬 수 있다.
더 나아가, 각 픽셀마다 주파수 특성에 맞도록 필터 계수를 이용하므로 각 픽셀마다 영상 특징을 잘 표현할 수 있다. 즉, 저주파는 부드러운(smppth) 영상을, 고주파는 샤프한(sharp) 영상을 표현하므로 영상의 품질을 높일 수 있다.
도 9는 도 4에 도시된 영상 스케일러를 포함하는 모바일 장치(210)의 일 실시 예를 나타낸다.
도 9를 참조하면, 모바일 장치(210)는 스마트 폰(smart-phone), 테블릿(tablet) PC, UMPC(Ultra Mobile Personal Computer), PDA (personal digital assistant), PMP(portable multimedia player), MP3 플레이어, 또는 MP4 플레이어로 구현될 수 있다.
모바일 장치(210)는 메모리 장치(211), 메모리 장치(211)을 제어하는 메모리 컨트롤러를 포함하는 애플리케이션 프로세서(212), 모뎀(213), 안테나(214), 디스플레이 장치(215) 및 이미지 센서(216)를 포함할 수 있다.
모뎀(213)은 안테나(214)를 통하여 무선 신호를 주거나 받을 수 있다. 예컨대, 모뎀(213)은 안테나(214)를 통하여 수신된 무선 신호를 애플리케이션 프로세서(212)에서 처리될 수 있는 신호로 변경할 수 있다. 하나의 실시 예에 있어서, 모뎀(213)은 LTE(long term evolution) 송수신기, HSDPA/WCDMA(high speed downlink packet access/wideband code division multiple access) 송수신기, 또는 GSM(global system for mobile communications) 송수신기일 수 있다.
따라서, 애플리케이션 프로세서(212)는 모뎀(213)으로부터 출력된 신호를 처리하고 처리된 신호를 디스플레이 장치(215)로 전송할 수 있다. 또한, 모뎀(213)은 애플리케이션 프로세서(212)으로부터 출력된 신호를 무선 신호로 변경하고 변경된 무선 신호를 안테나(214)를 통하여 외부 장치로 출력할 수 있다.
이미지 센서(216)는 렌즈를 통하여 영상을 수신한다. 따라서, 애플리케이션 프로세서(212)는 이미지 센서(216)로부터 영상을 수신하고, 수신된 영상 신호를 영상 처리한다. 이러한 애플리케이션 프로세서(212)는 영상 스케일러(100)를 포함한다. 영상 스케일러(100)는 입력 영상 대비 출력 영상에 대한 스케일링 비율을 반영하여 적절한 스케일링을 할 수 있고, 각 픽셀의 주파수 특성을 반영하여 품질 좋은 영상을 제공할 수 있다. 일 실시 예에 있어서, 영상 스케일러(100)는 도 4에 도시된 영상 스케일러(100)를 포함할 수 있다.
도 10은 도 4에 도시된 영상 스케일러를 포함하는 모바일 장치(220)의 다른 실시 예를 나타낸다.
도 10을 참조하면, 모바일 장치(220)는 이미지 처리 장치(Image Process Device), 예컨대 디지털 카메라 또는 디지털 카메라가 부착된 이동 전화기, 또는 태블릿(tablet)으로 구현될 수 있다.
모바일 장치(220)는 메모리 장치(221)와 메모리 장치(221)의 데이터 처리 동작을 제어할 수 있는 메모리 컨트롤러를 포함하는 애플리케이션 프로세서(222), 입력 장치(223), 디스플레이 장치(224) 및 이미지 센서(225)를 포함한다.
입력 장치(223)는 애플리케이션 프로세서(222)의 동작을 제어하기 위한 제어 신호 또는 애플리케이션 프로세서(222)에 의하여 처리될 데이터를 입력할 수 있는 장치로서, 터치 패드(touch pad)와 컴퓨터 마우스(computer mouse)와 같은 포인팅 장치(pointing device), 키패드(keypad), 또는 키보드로 구현될 수 있다.
애플리케이션 프로세서(222)는 메모리 장치(221)에 저장된 데이터를 디스플레이 장치(224)를 통하여 디스플레이할 수 있다. 애플리케이션 프로세서(222)는 모바일 장치(220)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다.
이미지 센서(225)는 렌즈를 통하여 영상을 수신한다. 따라서, 애플리케이션 프로세서(222)는 이미지 센서(225)로부터 영상을 수신하고, 수신된 영상 신호를 영상 처리한다. 이러한 또한, 애플리케이션 프로세서(222)는 영상 스케일러(100)를 포함한다. 영상 스케일러(100)는 입력 영상 대비 출력 영상에 대한 스케일링 비율을 반영하여 적절한 스케일링을 할 수 있고, 각 픽셀의 주파수 특성을 반영하여 품질 좋은 영상을 제공할 수 있다. 일 실시 예에 있어서, 영상 스케일러(100)는 도 4에 도시된 영상 스케일러(100)를 포함할 수 있다.
도 11은, 디지털 이미지 및/또는 디지털 비디오를 프로세싱하도록 구성된 디지털 시스템(300)을 도시한다.
디지털 시스템(300)은, 이미지 및/또는 비디오 시퀀스를 캡처, 생성, 프로세싱, 변형, 스케일링, 인코딩, 디코딩, 송신, 저장, 및 디스플레이 할 수도 있다. 디지털 시스템(300)은, 디바이스, 예를 들어, 디지털 텔레비전, 디지털 직접 방송 시스템, 무선 통신 디바이스, PDA (personal digital assistant), 랩탑 컴퓨터, 데스크탑 컴퓨터, 디지털 카메라, 디지털 레코딩 디바이스, 네트워크-가능 디지털 텔레비전, 셀룰러 폰, 위성 전화기, 지상-기반 무선전화기,(종종 "워키-토키 (walkie-talkie)" 로 지칭되는) 직접 양방향 통신 디바이스 또는 이미지 프로세싱 능력을 갖는 임의의 다른 디바이스로 나타날 수도 있거나 구현될 수도 있다.
디지털 시스템(300)은, 센서 (301), 이미지 프로세싱 유닛 (310), 트랜시버 (330) 및 디스플레이 및/또는 출력부 (320)를 포함할 수도 있다. 센서 (301) 는 이미지 또는 비디오 시퀀스를 캡처하는데 적합한 카메라 또는 비디오 카메라 센서일 수도 있다. 이 센서는, 개별적인 센서의 표면상에 배열된 컬러 필터 어레이 (CFA; Color Filter Array) 를 포함할 수도 있다.
이미지 프로세싱 유닛(310)은 프로세서 (302), 다른 하드웨어 (314), 및 저장 유닛(304)을 포함할 수도 있다. 저장 유닛(304)은 프로세싱 이전 및 이후의 이미지 또는 비디오 시퀀스를 저장할 수도 있다. 저장 유닛(304)은 휘발성 스토리지(306) 및 비휘발성 스토리지(308)를 포함할 수도 있다. 저장 유닛(304)은 임의의 유형의 데이터 저장 수단, 예를 들어, DRAM (dynamic random access memory), FLASH 메모리, NOR 또는 NAND 게이트 메모리, 또는 임의의 다른 데이터 저장 기술을 포함할 수도 있다.
이미지 프로세싱 유닛(310) 은 이미지 및/또는 비디오 시퀀스를 프로세싱할 수도 있다. 이미지 프로세싱 유닛(310) 은, 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어, 및/또는 하나 이상의 마이크로프로세서, DSP (Digital Signal Processor), ASIC (Application Specific Integrated Circuit), FPGA (Field Programmable Gate Array), 또는 이들의 다양한 조합을 포함할 수도 있는, 모바일 무선전화에 대한 칩 셋을 포함할 수도 있다.
이미지 프로세싱 유닛(310)은, 이미지/비디오 코딩 유닛 및 전단 (front-end) 이미지/비디오 프로세싱 유닛에 연결된 로컬 메모리를 포함할 수도 있다. 코딩 유닛은, 디지털 비디오 데이터를 인코딩 (또는 압축) 및 디코딩 (또는 압축해제) 하기 위한 인코더/디코더 (CODEC) 를 포함할 수도 있다. 로컬 메모리는 저장 유닛(304) 에 대해 보다 소형이며 고속인 메모리 공간을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 로컬 메모리는 SDRAM (synchronous DRAM)을 포함할 수도 있다. 로컬 메모리는, 이미지 프로세싱 유닛 (310) 의 다른 컴포넌트와 함께 집적된 "온-칩 (on-chip)" 메모리를 포함하여, 프로세서-집약형 코딩 프로세스 중에 데이터로의 고속 액세스를 제공할 수도 있다. 이미지 프로세싱 유닛 (310) 은 비디오 시퀀스의 프레임에 대해 하나 이상의 이미지 프로세싱 기술을 수행하여, 이미지 품질을 개선하고, 이에 따라 비디오 시퀀스의 품질을 개선할 수도 있다. 예를 들어, 이미지 프로세싱 유닛 (310) 은, 예를 들어, 디모자이킹, 렌즈 롤오프 보정(lens rolloff correction), 스케일링, 컬러 보정, 컬러 변환, 및 공간 필터링 (spatial filtering) 과 같은 기술을 수행할 수도 있다. 또한, 이미지 프로세싱 유닛 (310) 은 다른 기술을 수행할 수도 있다.
이러한 이미지 프로세싱 유닛(310)은 본 발명의 일 실시 예의 영상 스케일러(도 4의 100 참조)를 포함할 수 있다. 영상 스케일러(100)는 입력 영상 대비 출력 영상에 대한 스케일링 비율을 반영하여 적절한 스케일링을 할 수 있고, 각 픽셀의 주파수 특성을 반영하여 품질 좋은 영상을 제공할 수 있다.
트랜시버 (330) 는 코딩된 이미지 또는 비디오 시퀀스를 다른 디바이스로 수신 및/또는 송신할 수도 있다. 트랜시버 (330) 는, 무선 통신 표준, 예를 들어, CDMA (code division multiple access) 를 이용할 수도 있다. CDMA 표준의 예시는 CDMA, 1xEV-DO, WCDMA 등을 포함한다.
본 발명은 도면에 도시된 일 실시 예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시 예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 등록 청구 범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.
본 발명은 영상 스케일러, 특히 영상 처리 시스템에 적용이 가능하다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
110: 탭 결정부
120: 픽셀 분석부
130: 필터 선택부
140: 영상 보간부

Claims (10)

  1. 스케일링 비율에 따라 탭 수를 결정하는 탭 결정부; 및
    상기 탭 수에 따라 해당 픽셀의 주파수 특성을 분석하는 픽셀 분석부를 포함하는 영상 스케일러.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 탭 결정부는,
    입력 영상 해상도 대비 출력 영상 해상도를 통해 상기 스케일링 비율로서 인식하는 영상 스케일러.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 탭 결정부는 상기 스케일링 비율이 1/n 내지 n의 범위이면, 상기 탭 수를 n으로서 설정하는 영상 스케일러.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 픽셀 분석부는,
    상기 탭 수에 응답하여 상기 해당 픽셀의 인접 픽셀 수를 결정하는 영상 스케일러.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 픽셀 분석부는,
    상기 해당 탭 수 범위 내의 인접 픽셀 간의 컬러 차이를 계산하여 고주파 및 저주파의 주파수 특성을 분석하는 영상 스케일러.
  6. 렌즈를 통하여 영상을 수신하는 이미지 센서; 및
    상기 이미지 센서로부터 영상 신호를 수신하고, 상기 수신된 영상 신호를 영상 처리하는 애플리케이션 프로세서를 포함하며,
    상기 애플리케이션 프로세서는,
    입력 영상 대비 출력 영상에 대한 스케일링 비율을 반영하여 영상 스케일링 수행 및 해당 픽셀의 주파수 특성을 반영하여 출력 영상을 제공하는 모바일 장치.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 애플리케이션 프로세서는 영상 스케일러를 포함하며,
    상기 영상 스케일러는 상기 스케일링 비율로써 탭 수를 결정하는 탭 결정부; 및
    상기 탭 수에 대응되어 상기 해당 픽셀의 주파수 특성을 분석하는 픽셀 분석부를 포함하는 모바일 장치.
  8. 제 7항에 있어서,
    상기 탭 결정부는,
    상기 스케일링 비율이 1/n 내지 n의 범위이면, 상기 탭 수를 n으로서 설정하는 모바일 장치.
  9. 제 7항에 있어서,
    상기 픽셀 분석부는,
    상기 탭 수에 응답하여 상기 해당 픽셀의 인접 픽셀 수를 결정하는 모바일 장치.
  10. 제 9항에 있어서,
    상기 픽셀 분석부는,
    상기 해당 탭 수 범위 내의 인접 픽셀 간의 컬러 차이를 계산하여 고주파 및 저주파의 주파수 특성을 분석하는 모바일 장치.
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