KR20180051856A - 영상 개선 방법 및 그 장치 - Google Patents

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KR20180051856A KR1020160148717A KR20160148717A KR20180051856A KR 20180051856 A KR20180051856 A KR 20180051856A KR 1020160148717 A KR1020160148717 A KR 1020160148717A KR 20160148717 A KR20160148717 A KR 20160148717A KR 20180051856 A KR20180051856 A KR 20180051856A
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Abstract

영상 개선 방법 및 그 장치가 개시된다. 영상 개선 방법은 (a) 입력 영상의 휘도 성분을 이용하여 각 픽셀에 대한 반사 성분을 각각 예측하는 단계; (b) 상기 각 픽셀의 예측된 반사 성분과 상기 각 픽셀의 휘도 성분을 이용하여 반사 성분 비대칭도 및 휘도 성분 비대칭도를 각각 계산하는 단계; (c) 상기 휘도 성분 비대칭도를 이용하여 매개변수를 계산하는 단계; (d) 상기 반사 성분 비대칭도를 이용하여 상기 반사 성분의 이득 및 오프셋을 계산하는 단계; (e) 상기 매개 변수, 상기 반사 성분의 이득과 오프셋을 이용하여 상기 각 픽셀에 대해 상기 예측된 반사 성분을 보정하는 단계; 및 (f) 상기 각 픽셀의 보정된 반사 성분을 이용하여 상기 각 픽셀의 휘도 성분을 보정하는 단계를 포함한다.

Description

영상 개선 방법 및 그 장치{Image enhancement method and apparatus}
본 발명은 영상 개선 방법 및 그 장치에 관한 것이다.
영상 획득 디바이스의 고성능화 및 소형화로 인해 모바일 기기를 포함한 다양한 응용 분야에서 영상 정보가 활용되고 있다. 특히, 영상 인식 및 영상 기반 보안 시스템 등의 응용 시스템을 위해 의미 있는 영상 정보의 획득, 표현 및 처리는 매우 중요한 연구 분야로 인식되어 왔다. 그러나 영상 획득 과정에서 환경의 영향으로 인한 영상 왜곡은 응용 시스템의 성능 저하를 발생시키는 주요 원인이 된다.
조도량의 부족은 외부 환경에 의한 영상 왜곡의 대표적인 원인으로서, 상기 문제를 해결하기 위해 많은 연구가 진행되어 왔다. 대표적인 방식으로는 히스토그램 평활화(histogram equalization), 자동 노출 조정(auto exposure correction), 감마 조정(gamma correction) 등이 활용되어 왔으나 저연산량의 이점에도 불구하고 성능 개선의 한계점을 갖고 있다.
저조도 및 역광 현상 문제를 해결하기 위해 인간 시각 모델에 대한 연구가 진행되어 왔으며, 인간의 시각 모델은 물체의 반사를 통해서 들어오는 반사(reflectance) 성분과 광원을 통하여 들어오는 조명(illuminance) 성분으로 표현될 수 있음이 실험적으로 입증되었다. 더불어, 이와 같은 시각 모델과 인간의 지각 모델인 Werber-Fachner Law를 바탕으로 SSR(Single Scale Retinex) 방식이 발표되었다. SSR 방식은 관측 영상의 반사 성분을 예측 및 보정하여 저조도 영상을 효과적으로 개선할 수 있으나, 색차 왜곡, 필터 의존성 및 후광 현상 등의 문제점이 존재한다.
이와 같은 문제점을 해결하기 위해 다수의 가우시안 필터를 기반으로 하는 MSR(Multi Scale Retinex) 및 MSR 방식에서 색차 보정 과정이 추가된 MSRCR(Multi Scale Retienx with Color Restoration) 방식이 제안되었다. 또한, 반사 성분 예측 과정에 random spray 모델을 적용한 RSR(Random Spray Retinex) 등의 방식들이 제안되었다. 그러나 상기 방식들의 성능은 각 색신호 성분에 대해 독립적인 처리를 수행하며, 반사 성분 예측에 적용되는 가우시안 필터의 표준 편차 및 필터 윈도우 크기에 따라 성능 편차가 큰 문제점이 있다.
이와 같은 문제를 해결하기 위한 방안으로 AMSR(Adaptive Muti Scale Retinex) 방식이 제안되었다. 이러한 방식은 YCbCr 영역에서 휘도(luminance) 성분에 대해서 MSR 방식을 적용하여 입력 영상에 대한 적응성을 향상시키고자 하였다. 휘도 채널을 통하여 반사 성분을 예측 및 보정하고, 보정된 반사 성분을 이용하여 휘도 및 밝기 정보를 보정하는 과정으로 구성되어 있다. 상기 방식은 연산 속도 향상의 이점이 있으나 광원 색도의 왜곡 성분을 제거하는데 한계가 있으며, 이로 인해 채도성분에 대한 표현이 자연스럽지 못한 단점이 있다.
상기와 같이 기존 레티넥스 방식들은 조도에 의한 왜곡 정도를 반영하기 위한 매개 변수의 부족으로 인해 가우시안 필터의 표준편차 선택에 의한 성능의 민감성, 복원 영상의 색신호 성분 왜곡 및 신호 분포 특성의 손실 등의 문제점을 갖고 있다.
본 발명은 영상의 저조도 영역을 개선할 수 있는 영상 개선 방법 및 그 장치를 제공하기 위한 것이다.
또한, 본 발명은 레티넥스 방식을 기반으로 하는 변형 특성을 활용하여 영상의 조도를 개선할 수 있는 영상 개선 방법 및 그 장치를 제공하기 위한 것이다.
또한, 본 발명은 영상 내에서 조명 성분을 예측하고, 예측된 조명 성분을 제거하여 얻어진 반사 성분을 구하고, 영상의 전역 통계특성 중 하나인 변형 특성(Skewness)를 이용하여 반사 성분 왜곡을 예측하여 적응적으로 보정함으로써 조도를 개선할 수 있는 영상 개선 방법 및 그 장치를 제공하기 위한 것이다.
본 발명의 일 측면에 따르면 영상의 저조도 영역을 개선할 수 있는 영상 개선 방법이 제공된다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, (a) 입력 영상의 휘도 성분을 이용하여 각 픽셀에 대한 반사 성분을 각각 예측하는 단계; (b) 상기 각 픽셀의 예측된 반사 성분과 상기 각 픽셀의 휘도 성분을 이용하여 반사 성분 비대칭도 및 휘도 성분 비대칭도를 각각 계산하는 단계; (c) 상기 휘도 성분 비대칭도를 이용하여 매개변수를 계산하는 단계; (d) 상기 반사 성분 비대칭도를 이용하여 상기 반사 성분의 이득 및 오프셋을 계산하는 단계; (e) 상기 매개 변수, 상기 반사 성분의 이득과 오프셋을 이용하여 상기 각 픽셀에 대해 상기 예측된 반사 성분을 보정하는 단계; 및 (f) 상기 각 픽셀의 보정된 반사 성분을 이용하여 상기 각 픽셀의 휘도 성분을 보정하는 단계를 포함하는 영상 개선 방법이 제공될 수 있다.
상기 각 픽셀의 휘도 성분을 보정하는 단계 이후에, 상기 각 픽셀의 휘도 성분과 보정된 휘도 성분을 이용하여 상기 각 픽셀의 휘도 성분의 이득을 계산하는 단계; 및 상기 각 픽셀의 휘도 성분의 이득을 반영하여 상기 각 픽셀의 색차 성분을 보정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 (b) 단계는, 상기 각 픽셀에 대해 상기 예측된 반사 성분의 평균값 및 표준편차값을 각각 계산하는 단계; 상기 각 픽셀에 대해 예측된 반사 성분, 상기 예측된 반사 성분의 평균값 및 상기 표준편차값을 이용하여 상기 반사 성분 비대칭도를 계산하는 단계; 상기 각 픽셀의 휘도 성분에 대한 평균값 및 표준편차값을 각각 계산하는 단계; 및 상기 각 픽셀에 대한 휘도 성분의 값, 상기 휘도 성분에 대한 평균값 및 상기 표준편차값을 이용하여 상기 휘도 성분 비대칭도를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 (d) 단계는, 상기 반사 성분의 이득이 상기 반사 성분의 오프셋보다 작도록 상기 반사 성분의 이득과 상기 반사 성분의 오프셋이 계산될 수 있다.
상기 (d) 단계는, 상기 입력 영상이 저조도 영상인 경우, 상기 예측된 반사 성분의 평균값과 상기 반사 성분의 이득의 차이값에 대한 절대값이 상기 예측된 반사 성분의 평균값과 상기 반사 성분의 오프셋의 차이값에 대한 절대값보다 작도록 상기 반사 성분의 이득과 오프셋이 계산될 수 있다.
상기 (d) 단계는, 상기 입력 영상이 고조도 영상인 경우, 상기 예측된 반사 성분의 평균값과 상기 반사 성분의 이득의 차이값에 대한 절대값이 상기 예측된 반사 성분의 평균값과 상기 반사 성분의 오프셋의 차이값에 대한 절대값보다 크도록 상기 반사 성분의 이득과 오프셋이 계산될 수 있다.
상기 (d) 단계는, 상기 반사 성분의 이득과 오프셋은 하기 수학식을 이용하여 계산되되,
Figure pat00001
여기서,
Figure pat00002
는 각 픽셀에 대해 예측된 반사 성분의 평균값을 나타내고,
Figure pat00003
는 각 픽셀에 대해 예측된 반사 성분의 표준편차값을 나타내며,
Figure pat00004
는 이득과 오프셋을 위한 보정 상수를 나타내며,
Figure pat00005
는 비대칭도 보정 상수를 나타내고,
Figure pat00006
는 반사 성분 비대칭도를 나타낸다.
상기 매개변수는 하기 수학식을 이용하여 계산되되,
Figure pat00007
여기서,
Figure pat00008
는 비대칭도 보정 상수를 나타내고,
Figure pat00009
는 휘도 성분 비대칭도를 나타낸다.
상기 각 픽셀의 휘도 성분의 이득은 하기 수학식을 이용하여 계산되되,
Figure pat00010
여기서,
Figure pat00011
는 각 픽셀에 대해 보정된 휘도 성분을 나타내고,
Figure pat00012
는 각 픽셀의 휘도 성분을 나타내며,
Figure pat00013
는 색차 성분 보정 상수를 나타낸다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 영상의 저조도 영역을 개선할 수 있는 영상 개선 장치가 제공된다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 입력 영상의 휘도 성분을 이용하여 각 픽셀에 대한 반사 성분을 각각 예측하는 반사 성분 예측부; 각 픽셀의 예측된 반사 성분과 상기 각 픽셀의 휘도 성분을 이용하여 반사 성분 비대칭도 및 휘도 성분 비대칭도를 각각 계산하는 비대칭도 계산부; 상기 휘도 성분 비대칭도 및 상기 반사 성분 비대칭도를 이용하여 상기 각 픽셀에 대해 상기 예측된 반사 성분을 보정하는 반사 성분 보정부; 및 상기 각 픽셀의 보정된 반사 성분을 이용하여 상기 각 픽셀의 휘도 성분을 보정하는 휘도 성분 보정부를 포함하는 영상 개선 장치가 제공될 수 있다.
상기 각 픽셀의 휘도 성분 및 상기 보정된 휘도 성분을 이용하여 각 픽셀의 색차 성분을 보정하는 색차 성분 보정부를 더 포함할 수 있다.
상기 반사 성분 보정부는, 상기 휘도 성분 비대칭도를 이용하여 매개변수를 계산하고, 상기 반사 성분 비대칭도를 이용하여 상기 반사 성분의 이득 및 오프셋을 계산하며, 상기 매개 변수, 상기 반사 성분의 이득과 오프셋을 이용하여 상기 각 픽셀에 대해 상기 예측된 반사 성분을 보정할 수 있다.
상기 반사 성분 보정부는, 상기 입력 영상이 저조도 영상인 경우, 상기 예측된 반사 성분의 평균값과 상기 반사 성분의 이득의 차이값에 대한 절대값이 상기 예측된 반사 성분의 평균값과 상기 반사 성분의 오프셋의 차이값에 대한 절대값보다 작도록 상기 반사 성분의 이득과 오프셋이 계산될 수 있다.
상기 반사 성분 보정부는, 상기 입력 영상이 고조도 영상인 경우, 상기 예측된 반사 성분의 평균값과 상기 반사 성분의 이득의 차이값에 대한 절대값이 상기 예측된 반사 성분의 평균값과 상기 반사 성분의 오프셋의 차이값에 대한 절대값보다 크도록 상기 반사 성분의 이득과 오프셋이 계산될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 영상 개선 방법 및 그 장치를 제공함으로써, 영상의 저조도 영역을 개선할 수 있다.
또한, 본 발명은 레티넥스 방식을 기반으로 하는 변형 특성을 활용하여 영상의 조도를 개선할 수 있다.
또한, 본 발명은 영상 내에서 조명 성분을 예측하고, 예측된 조명 성분을 제거하여 얻어진 반사 성분을 구하고, 영상의 전역 통계특성 중 하나인 변형 특성(Skewness)를 이용하여 반사 성분 왜곡을 예측하여 적응적으로 보정함으로써 조도를 개선할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 개선 방법을 나타낸 순서도.
도 2 및 도 3은 종래와 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 저조도 개선 방법에 대한 CPP(Contrast Per Pixel) 및 연산량 성능을 비교한 표.
도 4 내지 도 7을 통해 종래와 본 발명의 일 실시예에 따른 시각적 성능 비교를 도시한 결과.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 개선 장치의 내부 구성을 나타낸 블록도.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 비선형 사상 함수에 사용되는 매개면수
Figure pat00014
에 따른 개선된 반사 성분의 결과 그래프.
본 명세서에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "구성된다" 또는 "포함한다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 여러 구성 요소들, 또는 여러 단계들을 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 개선 방법을 나타낸 순서도이다.
단계 110에서 영상 개선 장치(100)는 영상(편의상 입력 영상이라 칭하기로 함)을 입력받는다. 여기서, 입력 영상은 RGB 형태일 수 있다.
레티넥스 기반 영상 개선 방법은 영상의 휘도 성분을 통해 반사 성분을 예측하고, 예측된 반사 성분의 보정 과정을 통해 휘도 성분을 보정하는 방식이다.
따라서, 단계 115에서 영상 개선 장치(100)는 입력 영상의 색공간을　YCbCr 형태로 변환한다.
단계 120에서 영상 개선 장치(100)는 색공간이 변환된 영상의 각 픽셀의 휘도 성분(Y)을 이용하여 각 픽셀의 반사 성분을 예측한다.
예를 들어, 영상의 각 채널에 N개의 center/surround 가우시안 필터를 적용하고, 각 결과에 가중치를 적용함으로써 각 픽셀에 대한 반사 성분을 예측할 수 있다.
영상 개선 장치(100)는 수학식 1을 이용하여 각 픽셀에 대한 반사 성분을 예측할 수 있다.
Figure pat00015
여기서, G는 가우시안 저주파 통과 필터를 나타내고,
Figure pat00016
는 컨볼루션(convolution) 연산자를 나타낸다.
Figure pat00017
는 가중치를 나타낸다.
또한,
Figure pat00018
로, K 및 c는 정규화 상수 및 표준편차를 나타내며, S는 가우시안 필터를 적용하는 2차원 윈도우 영역을 나타낸다.
단계 125에서 영상 개선 장치(100)는 각 픽셀에 대해 예측된 반사 성분을 이용하여 반사 성분 비대칭도를 계산하고, 각 픽셀에 대한 휘도 성분을 이용하여 휘도 성분 비대칭도를 각각 계산한다.
예를 들어, 영상 개선 장치(100)는 반사 성분 비대칭도와 휘도 성분 비대칭도를 하기 수학식 2를 이용하여 계산할 수 있다.
Figure pat00019
여기서,
Figure pat00020
는 휘도 성분의 비대칭도를 나타내고,
Figure pat00021
는 반사 성분에 대한 비대칭도를 나타낸다.
또한,
Figure pat00022
는 각 픽셀에 대한 휘도 성분의 평균값을 나타내고,
Figure pat00023
는 각 픽셀에 대한 휘도 성분의 표준편차값을 나타내고,
Figure pat00024
는 각 픽셀에 대해 예측된 반사 성분의 평균값을 나타내고,
Figure pat00025
는 각 픽셀에 대해 예측된 반사 성분의 표준편차값을 나타낸다.
각 픽셀의 휘도 성분 및 각 픽셀에 대해 예측된 반사 성분의 분포가 평균값을 기준으로 좌우 대칭인 경우 비대칭도는 "0"이 된다.
그러나, 각 픽셀의 휘도 성분 및 각 픽셀에 대해 예측된 반사 성분의 분포가 평균값을 기준으로 좌측으로 밀집될수록 비대칭도는 커지게 된다.
조도양이 작아짐에 따라 각 픽셀의 휘도 성분 및 해당 휘도 성분으로부터 예측된 반사 성분의 왜곡이 존재하게 된다.
따라서, 왜곡된 휘도 성분 및 반사 성분의 왜곡 특성을 보정하기 위한 매개 변수가 필요하다.
이를 위해, 단계 130에서 영상 개선 장치(100)는 휘도 성분 비대칭도를 이용하여 매개 변수를 계산한다.
영상 개선 장치(100)는 수학식 3를 이용하여 매개 변수를 계산할 수 있다.
Figure pat00026
여기서,
Figure pat00027
는 비대칭도 보정 상수를 나타낸다.
휘도양이 작을수록 휘도 성분에 대한 비대칭도(
Figure pat00028
)는 큰 값을 가지고 되고, 매개변수(
Figure pat00029
)도 비례하여 큰 값을 가지게 된다. 반면, 휘도양이 커질수록 매개변수(
Figure pat00030
)는 작은 값을 갖게 된다.
대조비 개선이 효과적이기 위해서는 반사 성분 보정 함수는 휘도 성분 비대칭도가 클수록 반사 성분의 표현 영역을 확장하고, 휘도 성분 비대칭도가 작을수록 반사 성분의 표현 영역을 축소하는 특성을 지녀야 한다.
따라서, 이와 같은 특성을 반영하기 위해 매개 변수를 이용하여 각 픽셀에 대한 예측된 반사 성분을 보정해야 한다.
이를 위해, 단계 135에서 영상 개선 장치(100)는 반사 성분 비대칭도를 이용하여 반사 성분 이득 및 오프셋을 계산한다.
각 픽셀의 예측된 반사 성분은 조도양에 따라 왜곡 성분을 포함할 수 있다. 이로 인해, 각 픽셀의 예측된 반사 성분은 비대칭적인 분포 특성을 갖고 있다.
따라서, 영상 개선 장치(100)는 반사 성분 비대칭도, 각 픽셀에 대해 예측된 반사 성분의 평균값 및 표준편차값을 이용하여 반사 성분의 이득과 오프셋을 각각 계산할 수 있다.
이를 수학식으로 나타내면, 수학식 4와 같다.
Figure pat00031
여기서, T는 이득 및 오프셋을 위한 보정 상수를 나타낸다.
Figure pat00032
조건을 만족하기 위해서는 T>0인 상수로 정의되어야 한다.
반사 성분 이득 및 오프셋은 다음과 같은 특성을 가지도록 계산되어야 한다.
저조도로 인해 반사 성분 비대칭도가 양의 값을 갖는 경우, 각 픽셀에 대해 예측된 반사 성분은 평균값보다 작은 영역에 밀집되어 있다. 따라서,
Figure pat00033
로 설정하여 각 픽셀에 대해 예측된 반사 성분의 밀집도가 큰 영역은 각 픽셀에 대해 예측된 반사 성분의 좁은 영역을 반사 성분 보정 과정에 사용하고, 밀집도가 작은 영역은 각 픽셀의 예측된 반사 성분의 넓은 영역을 반사 성분 보정 과정에 사용함으로써, 밀집도에 따라 반사 성분 보정 과정에 사용하는 화소수의 균형을 유지하도록 할 수 있다.
반면에, 고조도 영상인 경우,
Figure pat00034
로 설정하여 예측된 반사 성분의 밀집도에 따라 반사 성분 보정 과정에 사용하는 예측된 반사 성분의 값이 큰 영역과 작은 영역의 화소수의 균형을 유지하도록 할 수 있다.
단계 140에서 영상 개선 장치(100)는 매개변수, 반사 성분의 이득과 오프셋을 이용하여 각 픽셀의 예측된 반사 성분을 보정한다.
예를 들어, 영상 개선 장치(100)는 수학식 5를 이용하여 각 픽셀에 대해 예측된 반사 성분을 보정할 수 있다.
Figure pat00035
수학식 5에 의해 각 픽셀에 대해 예측된 반사 성분은 [0,1] 사이의 값으로 정규화될 수 있다.
단계 145에서 영상 개선 장치(100)는 각 픽셀의 보정된 반사 성분을 이용하여 각 픽셀의 휘도 성분을 보정한다.
예를 들어, 영상 개선 장치(100)는 하기 수학식 6을 이용하여 각 픽셀의 휘도 성분을 보정할 수 있다.
Figure pat00036
단계 150에서 영상 개선 장치(100)는 각 픽셀의 휘도 성분의 값 및 보정된 휘도 성분의 값을 이용하여 휘도 성분의 이득을 계산한다.
본 발명의 일 실시예에서는 휘도 성분과 색차 신호의 상관성 유지 및 연산량의 절감을 위해, 휘도 성분의 이득을 이용하여 색차 성분 보정에 이용할 수 있다. 이를 위해, 영상 개선 장치(100)는 하기 수학식 7을 이용하여 각 픽셀의 휘도 성분의 이득을 계산할 수 있다.
Figure pat00037
여기서,
Figure pat00038
는 색차 성분 보정 상수를 나타낸다.
Figure pat00039
가 커질수록 색차 성분 포화 현상이 발생한다.
따라서, 본 발명의 일 실시예에서는
Figure pat00040
에서 색차 성분 보정을 수행할 수 있다.
단계 155에서 영상 개선 장치(100)는 각 픽셀에 대한 휘도 성분 이득을 이용하여 각 픽셀의 색차 성분을 각각 보정한다.
이를 수학식으로 나타내면, 수학식 8과 같다.
Figure pat00041
단계 160에서 영상 개선 장치(100)는 색공간을 RGB 형식으로 변환한다.
도 2 및 도 3은 종래와 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 저조도 개선 방법에 대한 CPP(Contrast Per Pixel) 및 연산량 성능을 비교한 표이다.
U x V 크기의 영상에 대해 CPP는 수학식 9와 같이 기술된다.
Figure pat00042
CPP는 주변 화소와의 변화 정도를 표현하는 지표이다. 도 2에서 보여지는 바와 같이, MSRCR 방식이 RSR 방식보다 CPP 측면에서 효과적인 것을 알 수 있으며, 본 발명의 일 실시예에 따른 저조도 영상 개선 방법이 종래의 기술보다 CPP 개선 효과가 우수함을 알 수 있다. 특히, 본 발명의 일 실시예에 따른 저조도 개선 방법은 저조도 영상 대비 평균 100%, MSRCR 대비 평균 37%, RSR 대비 75% CPP 개선 효과가 있음을 알 수 있다.
도 3에서 보여지는 바와 같이, RSR 방식은 각 화소에 적용되는 random spray 필터 수 및 필터 윈도우 크기가 큰 관계로 가장 많은 연산량을 필요로 하며, MSRCR 방식은 각 채널의 독립적인 반사 성분 보정 과정으로 인해 본 발명의 일 실시예에 따른 저조도 영상 개선 방법에 비해 많은 연산량을 필요로 하는 것을 알 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 저조도 영상 개선 방법은 휘도 성분만 비선형 함수를 이용하여 보정하고, 색 신호 성분은 휘도 성분의 이득을 이용한 관계로 연산량이 가장 낮음을 알 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 저조도 영상 개선 방법의 연산량은 MSRCR 방식의 평균 50%, RSR 방식의 평균 6%을 나타냄을 알 수 있다.
도 4 내지 도 7을 통해 종래와 본 발명의 일 실시예에 따른 시각적 성능 비교를 도시한 결과이다. 도 4 내지 도 7에서 (a)는 저조도 영상, (b)는 MSRCR 방식을 이용한 결과 영상, (c)는 RSR 방식을 이용한 결과 영상을 나타내고, (d)는 본 발명의 일 실시예에 따른 저조도 영상 개선 방법에 따른 결과 영상을 나타낸다.
도 4 내지 도 7에서 보여지는 바와 같이, MSRCR 방식은 대조비 개선 측면에서는 효과적이지만, 저조도 영상의 비대칭성에 대한 고려 미흡하여 신호의 포화 현상 및 색신호 왜곡 현상이 존재함을 알 수 있다.
또한, RSR 방식은 색신호는 효과적으로 유지되었으나, 대조비 개선에 한계를 갖고 있음을 확인할 수 있었다.
반면에 본 발명의 일 실시예에 따른 저조도 영상 개선 방법은 영상들의 분포 특성을 효과적으로 반영하여 대조비 개선 및 색 신호 성분을 효과적으로 유지함을 확인할 수 있다.
따라서, 도 2 내지 도 7에서 보여지는 바와 같이, 영상 조도양에 대한 사전 정보 없이 관측 영상 및 예측된 반사 성분의 비대칭성을 이용하여 대조비 개선, 색신호 보존 및 연산량 측면에서 종래에 비해 성능 개선이 효과적으로 이루어진 것을 알 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 개선 장치의 내부 구성을 나타낸 블록도이다.
도 8을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 개선 장치(100)는 입력부(810), 변환부(815), 반사 성분 예측부(820), 비대칭도 계산부(825), 반사 성분 보정부(830), 휘도 성분 보정부(835), 색차 성분 보정부(840), 메모리(845) 및 프로세서(850)를 포함하여 구성된다.
입력부(810)는 영상을 입력받기 위한 수단이다. 여기서, 영상은 RGB 형태의 영상을 나타낸다.
변환부(815)는 영상의 색공간을 변환하기 위한 수단이다.
변환부(815)는 RGB 형태의 영상을 YCbCr 형태로 변환한다. 또한, 변환부(815)는 조도 개선이 완료된 YCbCr 형태의 영상을 RGB 형태로 변환하는 기능을 한다.
반사 성분 예측부(820)는 입력 영상의 휘도 성분을 이용하여 각 픽셀에 대한 반사 성분을 각각 예측하는 기능을 한다.
비대칭도 계산부(825)는 각 픽셀의 예측된 반사 성분과 각 픽셀의 휘도 성분을 이용하여 반사 성분 비대칭도 및 휘도 성분 비대칭도를 각각 계산하는 기능을 한다.
반사 성분 보정부(830)는 휘도 성분 비대칭도 및 반사 성분 비대칭도를 이용하여 각 픽셀에 대해 예측된 반사 성분을 보정하는 기능을 한다.
반사 성분 보정부(830)는 휘도 성분 비대칭도를 이용하여 매개변수를 계산하고, 반사 성분 비대칭도를 이용하여 반사 성분의 이득 및 오프셋을 계산한다. 또한, 반사 성분 보정부(830)는 매개 변수, 반사 성분의 이득과 오프셋을 이용하여 각 픽셀에 대해 예측된 반사 성분을 보정할 수 있다.
휘도 성분 보정부(835)는 각 픽셀의 보정된 반사 성분을 이용하여 각 픽셀의 휘도 성분을 보정하는 기능을 한다.
색차 성분 보정부(840)는 각 픽셀의 휘도 성분 및 보정된 휘도 성분을 이용하여 각 픽셀의 색차 성분을 보정하는 기능을 한다.
반사 성분 예측부(820), 비대칭도 계산부(825), 반사 성분 보정부(830), 휘도 성분 보정부(835), 색차 성분 보정부(840)의 각 기능은 도 1에서 상세히 설명한 바와 동일하므로 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
메모리(845)는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 개선 방법을 수행하기 위한 알고리즘, 이 과정에서 파생되는 다양한 데이터 등을 저장하기 위한 수단이다.
프로세서(850)는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 개선 장치(100)의 내부 구성 요소들(예를 들어, 입력부(810), 변환부(815), 반사 성분 예측부(820), 비대칭도 계산부(825), 반사 성분 보정부(830), 휘도 성분 보정부(835), 색차 성분 보정부(840), 메모리(845) 등)을 제어하는 기능을 한다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 비선형 사상 함수에 사용되는 매개면수
Figure pat00043
에 따른 개선된 반사 성분의 결과 그래프이다. 도 9를 참조하면,
Figure pat00044
> 1 일 때 밝게 사상 되고, 0<
Figure pat00045
< 1 일 때 어둡게 사상 됨을 알 수 있다.
한편, 전술된 실시예의 구성 요소는 프로세스적인 관점에서 용이하게 파악될 수 있다. 즉, 각각의 구성 요소는 각각의 프로세스로 파악될 수 있다. 또한 전술된 실시예의 프로세스는 장치의 구성 요소 관점에서 용이하게 파악될 수 있다.
또한 앞서 설명한 기술적 내용들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예들을 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(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 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. 하드웨어 장치는 실시예들의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
상기한 본 발명의 실시예는 예시의 목적을 위해 개시된 것이고, 본 발명에 대한 통상의 지식을 가지는 당업자라면 본 발명의 사상과 범위 안에서 다양한 수정, 변경, 부가가 가능할 것이며, 이러한 수정, 변경 및 부가는 하기의 특허청구범위에 속하는 것으로 보아야 할 것이다.
100: 영상 개선 장치
810: 입력부
815: 변환부
820: 반사 성분 예측부
825: 비대칭도 계산부
830: 반사 성분 보정부
835: 휘도 성분 보정부
840: 색차 성분 보정부
845: 메모리
850: 프로세서

Claims (15)

  1. (a) 입력 영상의 휘도 성분을 이용하여 각 픽셀에 대한 반사 성분을 각각 예측하는 단계;
    (b) 상기 각 픽셀의 예측된 반사 성분과 상기 각 픽셀의 휘도 성분을 이용하여 반사 성분 비대칭도 및 휘도 성분 비대칭도를 각각 계산하는 단계;
    (c) 상기 휘도 성분 비대칭도를 이용하여 매개변수를 계산하는 단계;
    (d) 상기 반사 성분 비대칭도를 이용하여 상기 반사 성분의 이득 및 오프셋을 계산하는 단계;
    (e) 상기 매개 변수, 상기 반사 성분의 이득과 오프셋을 이용하여 상기 각 픽셀에 대해 상기 예측된 반사 성분을 보정하는 단계; 및
    (f) 상기 각 픽셀의 보정된 반사 성분을 이용하여 상기 각 픽셀의 휘도 성분을 보정하는 단계를 포함하는 영상 개선 방법.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 각 픽셀의 휘도 성분을 보정하는 단계 이후에,
    상기 각 픽셀의 휘도 성분과 보정된 휘도 성분을 이용하여 상기 각 픽셀의 휘도 성분의 이득을 계산하는 단계; 및
    상기 각 픽셀의 휘도 성분의 이득을 반영하여 상기 각 픽셀의 색차 성분을 보정하는 단계를 더 포함하는 영상 개선 방법.
  3. 제1 항에 있어서, 상기 (b) 단계는,
    상기 각 픽셀에 대해 상기 예측된 반사 성분의 평균값 및 표준편차값을 각각 계산하는 단계;
    상기 각 픽셀에 대해 예측된 반사 성분, 상기 예측된 반사 성분의 평균값 및 상기 표준편차값을 이용하여 상기 반사 성분 비대칭도를 계산하는 단계;
    상기 각 픽셀의 휘도 성분에 대한 평균값 및 표준편차값을 각각 계산하는 단계; 및
    상기 각 픽셀에 대한 휘도 성분의 값, 상기 휘도 성분에 대한 평균값 및 상기 표준편차값을 이용하여 상기 휘도 성분 비대칭도를 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 개선 방법.
  4. 제1 항에 있어서, 상기 (d) 단계는,
    상기 반사 성분의 이득이 상기 반사 성분의 오프셋보다 작도록 상기 반사 성분의 이득과 상기 반사 성분의 오프셋이 계산되는 것을 특징으로 하는 영상 개선 방법.
  5. 제1 항에 있어서, 상기 (d) 단계는,
    상기 입력 영상이 저조도 영상인 경우, 상기 예측된 반사 성분의 평균값과 상기 반사 성분의 이득의 차이값에 대한 절대값이 상기 예측된 반사 성분의 평균값과 상기 반사 성분의 오프셋의 차이값에 대한 절대값보다 작도록 상기 반사 성분의 이득과 오프셋이 계산되는 것을 특징으로 하는 영상 개선 방법.
  6. 제1 항에 있어서, 상기 (d) 단계는,
    상기 입력 영상이 고조도 영상인 경우, 상기 예측된 반사 성분의 평균값과 상기 반사 성분의 이득의 차이값에 대한 절대값이 상기 예측된 반사 성분의 평균값과 상기 반사 성분의 오프셋의 차이값에 대한 절대값보다 크도록 상기 반사 성분의 이득과 오프셋이 계산되는 것을 특징으로 하는 영상 개선 방법.
  7. 제1 항에 있어서, 상기 (d) 단계는,
    상기 반사 성분의 이득과 오프셋은 하기 수학식을 이용하여 계산되는 것을 특징으로 하는 영상 개선 방법.
    Figure pat00046

    여기서,
    Figure pat00047
    는 각 픽셀에 대해 예측된 반사 성분의 평균값을 나타내고,
    Figure pat00048
    는 각 픽셀에 대해 예측된 반사 성분의 표준편차값을 나타내며,
    Figure pat00049
    는 이득과 오프셋을 위한 보정 상수를 나타내며,
    Figure pat00050
    는 비대칭도 보정 상수를 나타내고,
    Figure pat00051
    는 반사 성분 비대칭도를 나타냄.
  8. 제1 항에 있어서,
    상기 매개변수는 하기 수학식을 이용하여 계산되는 것을 특징으로 하는 영상 개선 방법.
    Figure pat00052

    여기서,
    Figure pat00053
    는 비대칭도 보정 상수를 나타내고,
    Figure pat00054
    는 휘도 성분 비대칭도를 나타냄.
  9. 제2 항에 있어서,
    상기 각 픽셀의 휘도 성분의 이득은 하기 수학식을 이용하여 계산되는 것을 특징으로 하는 영상 개선 방법.
    Figure pat00055

    여기서,
    Figure pat00056
    는 각 픽셀에 대해 보정된 휘도 성분을 나타내고,
    Figure pat00057
    는 각 픽셀의 휘도 성분을 나타내며,
    Figure pat00058
    는 색차 성분 보정 상수를 나타냄.
  10. 제1 항 내지 제9 항 중 어느 하나의 항에 따른 방법을 수행하기 위한 프로그램 코드를 기록한 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체 제품.
  11. 입력 영상의 휘도 성분을 이용하여 각 픽셀에 대한 반사 성분을 각각 예측하는 반사 성분 예측부;
    각 픽셀의 예측된 반사 성분과 상기 각 픽셀의 휘도 성분을 이용하여 반사 성분 비대칭도 및 휘도 성분 비대칭도를 각각 계산하는 비대칭도 계산부;
    상기 휘도 성분 비대칭도 및 상기 반사 성분 비대칭도를 이용하여 상기 각 픽셀에 대해 상기 예측된 반사 성분을 보정하는 반사 성분 보정부; 및
    상기 각 픽셀의 보정된 반사 성분을 이용하여 상기 각 픽셀의 휘도 성분을 보정하는 휘도 성분 보정부를 포함하는 영상 개선 장치.
  12. 제11 항에 있어서,
    상기 각 픽셀의 휘도 성분 및 상기 보정된 휘도 성분을 이용하여 각 픽셀의 색차 성분을 보정하는 색차 성분 보정부를 더 포함하는 영상 개선 장치.
  13. 제11 항에 있어서,
    상기 반사 성분 보정부는,
    상기 휘도 성분 비대칭도를 이용하여 매개변수를 계산하고, 상기 반사 성분 비대칭도를 이용하여 상기 반사 성분의 이득 및 오프셋을 계산하며, 상기 매개 변수, 상기 반사 성분의 이득과 오프셋을 이용하여 상기 각 픽셀에 대해 상기 예측된 반사 성분을 보정하는 것을 특징으로 하는 영상 개선 장치.
  14. 제13 항에 있어서,
    상기 반사 성분 보정부는,
    상기 입력 영상이 저조도 영상인 경우, 상기 예측된 반사 성분의 평균값과 상기 반사 성분의 이득의 차이값에 대한 절대값이 상기 예측된 반사 성분의 평균값과 상기 반사 성분의 오프셋의 차이값에 대한 절대값보다 작도록 상기 반사 성분의 이득과 오프셋이 계산되는 것을 특징으로 하는 영상 개선 장치.
  15. 제13 항에 있어서,
    상기 반사 성분 보정부는,
    상기 입력 영상이 고조도 영상인 경우, 상기 예측된 반사 성분의 평균값과 상기 반사 성분의 이득의 차이값에 대한 절대값이 상기 예측된 반사 성분의 평균값과 상기 반사 성분의 오프셋의 차이값에 대한 절대값보다 크도록 상기 반사 성분의 이득과 오프셋이 계산되는 것을 특징으로 하는 영상 개선 장치.

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