KR950002073B1 - Three dimensional filter - Google Patents
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Abstract
Description
제1도는 본 발명의 일실시예의 3차원적 필터 회로의 블럭도를 나타내는 것이다.Figure 1 shows a block diagram of a three-dimensional filter circuit of one embodiment of the present invention.
제2도는 본 발명의 일실시예의 원영상 데이타를 나타내는 것이다.2 shows original image data of an embodiment of the present invention.
제3도는 본 발명의 일실시예의 노이즈가 포함된 데이타를 나타내는 것이다.3 shows data including noise of an embodiment of the present invention.
제4도는 본 발명의 다른 실시예의 노이즈가 포함된 데이타를 나타내는 것이다.4 shows data including noise of another embodiment of the present invention.
제5도는 제3도와 제4도에 나타낸 화소 데이타의 평균을 구한 데이타를 나타낸는 것이다.FIG. 5 shows data obtained by average of pixel data shown in FIG. 3 and FIG.
제6도는 제5도에 나타낸 데이타의 인터폴레이션을 수행한 후의 데이타를 나타내는 것이다.FIG. 6 shows data after performing interpolation of the data shown in FIG.
본 발명은 영상 데이타의 필터 방법 및 회로에 관한 것으로, 특히 영상 데이타의 3차원적 필터 방법 및 회로에 관한 것이다.The present invention relates to a method and circuit for filtering image data, and more particularly, to a three-dimensional filter method and circuit for image data.
3차원 데이타의 대표적인 예로써는 시간적으로 변화하는 영상 데이타 즉, 동영상 데이타를 들 수 있다. 영상 데이타에 있어서, 가우시안 랜덤 노이즈나 솔트-앤드-페퍼(selt-and-pepper) 노이즈를 제거하기 위하여 저역 통과 필터(Low Pass Filter)나 메디안 필터(Median filter)를 사용할 수 있는데, 성능면에서는 메디한 필터가 우수한 것으로 알려져 있지만 필터 영역내의 데이타들을 크기순으로 배열하기 위한 하드웨어의 구현이 복잡해지는 문제점을 가지고 있었다.Representative examples of three-dimensional data include video data that changes in time, that is, video data. In the image data, a low pass filter or a median filter can be used to remove Gaussian random noise or salt-and-pepper noise. Although one filter is known to be excellent, it has a problem that the hardware implementation for arranging the data in the filter area in order of size is complicated.
저역 통과 필터는 충분한 노이즈 제거 효과를 위해서, FIR필터의 경우 많은 필터 탭수가 소요되고 이는 하드웨어의 복잡성을 초래하게 된다. 한편 IIR필터의 경우, 필터 탭수는 줄일 수 있는 반면, 그룹 지연이 선형적이지 못하기 때문에 영상 데이타의 필터링에 적합하지 못한 단점을 가지고 있었다.The low pass filter requires a large number of filter taps in the case of the FIR filter for a sufficient noise canceling effect, which leads to hardware complexity. On the other hand, in the case of the IIR filter, the number of filter taps can be reduced, but the group delay is not linear, which is not suitable for filtering image data.
메디안 필터는 비교적 적은 수의 인접 화소를 사용하여 우수한 필터링 효과를 보이지만, 역시 모든 화소를 크기순으로 배열해야 하는 계산상의 어려움이 있었다.The median filter shows an excellent filtering effect using a relatively small number of adjacent pixels, but also has a computational difficulty in arranging all the pixels in size order.
따라서, 본 발명의 목적은 하나의 필드상에서의 이웃하는 화소와의 고립도에 따른 값과 하나의 필드와 다른 하나의 필드와의 안정도에 따른 값을 이용하여 필터링하는 3차원적인 필터 방법을 제공하는 데 있다.Accordingly, an object of the present invention is to provide a three-dimensional filter method for filtering using a value according to the degree of isolation between neighboring pixels on one field and a value according to the stability of one field with another field. There is.
본 발명의 다른 목적는 하드웨어를 줄일 수 있는 3차원적인 필터 회로를 제공하는데 있다.Another object of the present invention is to provide a three-dimensional filter circuit that can reduce the hardware.
이와같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 3차원적인 필터방법은 영상 데이타의 필터링을 위한 필터링 방법에 있어서, 영상 데이타를 입력하여 상하좌우의 영상 데이타와의 평균값을 구하는 평균값 계산단계, 상기 평균값과 상기 상하좌우의 영상 데이타와 차값에 따른 고립도 계수를 발생하기 위한 고립도 계수를 발생하고 상기 상하좌우의 영상 데이타와 상기 이전 필드의 동일한 위치의 영상 데이타와의 차값에 따른 변화도 계수를 발생하기 위한 계수 발생단계, 상기 계수들을 곱하기 상기 곱해진 계수들을 가산하여 제1값을 발생하고 자상기 계수들을 곱하고 상기 곱해진 계수들과 상기 상하좌우의 영상 데이타를 곱해서 상기 곱해진 값들을 가산하여 제2값을 발생하고 상기 제2값을 상기 제1값으로 나누어 최종적인 필터링된 출력을 얻기 위한 계산단계로 이루어진 것을 특징으로 한다.In the three-dimensional filtering method of the present invention for achieving the above object, in the filtering method for filtering the image data, the average value calculation step of calculating the average value with the image data of the upper, lower, left and right by inputting the image data, the average value and the To generate an isolation coefficient for generating the isolation coefficient according to the image data of the top, bottom, left and right and the difference coefficient according to the difference value between the image data of the top, bottom, left and right and the image data of the same position of the previous field. A coefficient generation step, multiplying the coefficients to generate a first value by adding the multiplied coefficients, multiplying the self-mechanical coefficients, multiplying the multiplied coefficients by the image data of the top, bottom, left and right, and adding the multiplied values to a second value Compute and divide the second value by the first value to obtain a final filtered output. Characterized in consisting of steps.
상기 다른 목적을 달성하기 위한 본 발명의 3차원적인 필터 회로는 영상 데이타를 필터링하기 위한 필터링 회로에 있어서, 상기 영상 데이타를 입력하여 평균값을 구하기 위한 평균값 계산수단, 상기 평균값을 입력하여 상기 영상 데이타와 상하좌우로 인접한 영상 데이타와의 차이에 따른 고립도 계수를 발생하고 상기 영상 데이타와 같은 위치에 표시되는 이전 필드의 영상 데이타와의 상기 상하좌우의 영상 데이타와의 차이에 따른 변화도 계수를 발생하기 위한 계수 발생수단, 상기 계수들을 곱하고 상기 곱해진 계수들을 가산하여 제1값을 발생하고 상기 계수들을 곱하고 상기 곱해진 계수들과 상기 상하좌우의 영상 데이타를 곱해서 상기 곱해진 값들을 가산하여 제2값을 발생하고 상기 제2값을 상기 제1값으로 나누어 최종적인 필터링된 출력을 얻기 위한 계산수단을 구비하여 구성되어 있다.The three-dimensional filter circuit of the present invention for achieving the another object is a filtering circuit for filtering the image data, the average value calculating means for obtaining the average value by inputting the image data, the average value and input the average value Generating an isolation coefficient according to a difference from adjacent image data up, down, left, and right, and generating a gradient coefficient according to a difference between the image data of the previous field displayed at the same position as the image data and the image data of the top, bottom, left, and right. Coefficient generating means for multiplying the coefficients and adding the multiplied coefficients to generate a first value, multiplying the coefficients, multiplying the multiplied coefficients by the image data of the top, bottom, left and right, and adding the multiplied values to a second value And dividing the second value by the first value to obtain a final filtered output. For is constituted by comprising a calculating means.
첨부된 도면을 참고로 하여 본 발명의 3차원적인 필터 방법과 회로를 설명하면 다음과 같다.Referring to the accompanying drawings, the three-dimensional filter method and circuit of the present invention will be described.
먼저, 3차원적인 필터 방법을 설명하면 다음과 같다.First, the three-dimensional filter method will be described.
첫째, 상하좌우로 인접한 화소의 평균을 구한다.First, the average of adjacent pixels on top, bottom, left and right is obtained.
둘째, 상기 평균값과 하나의 필드내에서의 상하좌우의 화소들과의 차이에 따른 고립도를 출력하고, 하나의 필드와 다른 하나의 필드의 화소의 차이에 따른 안정도를 출력한다.Second, the degree of isolation according to the difference between the average value and the pixels of up, down, left, and right in one field is output, and the stability according to the difference between pixels of one field and the other field is output.
세째, 상기 고립도와 안정도를 입력하고 다음의 식의 연산을 수행한다.Third, the isolation degree and the stability are inputted and the following equation is performed.
상기 방법을 이용한 본 발명의 3차원적 필터 회로에 대하여 설명하면 다음과 같다.Referring to the three-dimensional filter circuit of the present invention using the above method as follows.
제1도는 본 발명의 3차원적 필터 회로의 블럭도를 나타내는 것이다.1 shows a block diagram of the three-dimensional filter circuit of the present invention.
제1도에 있어서, 화소 데이타를 저장하기 위한 저장수단(10), 상기 저장수단(10)의 출력신호를 저장하기 위한 저장수단(20), 상기 화소 데이타를 1H지연하기 위한 1H지연수단(30), 1H지연수단(30)의 출력신호를 저장하기 위한 레지스터(40), 상기 레지스터(40)의 출력신호를 저장하기 위한 레지스터(50), 상기 레지스터(50)의 출력 신호를 저장하기 위한 레지스터(60), 상기 1H지연수단(30)의 출력신호를 다시 1H지연하기 위한 1H지연수단(70), 상기 1H지연수단(70)의 출력신호를 저장하기 위한 레지스터(80), 상기 레지스터(80)의 출력신호를 저장하기 위한 레지스터(90), 상기 레지스터들(60, 90)의 출력신호를 가산하기 위한 가산기(100), 상기 레지스터들(20, 40)의 출력신호를 가산하기 위한 가산기(110), 상기 가산기들(100, 110)의 출력신호를 가산하기 위한 가산기(120), 상기 레지스터(50)의 출력신호와 상기 가산기(120)의 출력신호를 가산하기 위한 가산기(130), 상기 화소 데이타를 필드 단위로 저장하기 위한 필드 메모리(140), 상기 필드 메모리(140)의 출력신호를 1H지연하기 위한 1H지연수단(150), 상기 1H지연수단(150)의 출력신호를 저장하기 위한 레지스터(160), 상기 저장수단(20)의 출력신호와 상기 가산기(130)의 출력신호의 차값에 따른 고립도 계수를 발생하기 위한 고립도 계수 발생수단(170), 상기 저장수단(20)의 출력신호와 상기 저장수단(160)의 출력신호의 차에 따른 안정성 계수를 발생하기 위한 변화도 계수 발생수단(180), 상기 저장수단(40)의 출력신호와 상기 가산기(130)의 출력신호의 차에 따른 고립도 계수를 발생하기 위한 고립도 계수 발생수단(190), 상기 저장수단(40)의 출력신호와 상기 저장수단(160)의 출력신호의 차에 따른 변화도 계수를 발생하기 위한 변화도 계수 발생수단(200), 상기 저장수단(60)의 출력신호와 상기 가산기(130)의 출력신호의 차에 따른 고립도 계수를 발생하기 위한 고립도 계수 발생수단(210), 상기 저장수단(60)의 출력신호와 상기 저장수단(160)의 출력신호의 차에 따른 변화도 계수를 발생하기 위한 변화도 계수 발생수단(220), 상기 저장수단(90)의 출력신호와 상기 가산기(130)의 출력신호의 차에 따른 고립도 계수를 발생하기 위한 고립도 계수 발생수단(230), 상기 저장수단(90)의 출력신호와 상기 저장수단(160)의 출력신호의 차에 따른 변화도 계수를 발생하기 위한 변화도 계수 발생수단(240), 상기 고립도 계수 발생수단(170)과 상기 변화도 계수 발생수단(180)의 출력신호를 곱하기 위한 곱셈기(250), 상기 고립도 계수 발생수단(190)과 상기 변화도 계수 발생수단(200)의 출력신호를 곱하기 위한 곱셈기(260), 상기 고립도 계수 발생수단(210)과 상기 변화도 계수 발생수단(220)의 출력신호를 곱하기 위한 곱셈기(270), 상기 고립도 계수 발생수단(230)과 상기 변화도 계수 발생수단(240)의 출력신호를 곱하기 위한 곱셈기(280), 상기 저장수단(20)의 출력신호와 상기 곱셈기(250)의 출력신호를 곱하기 위한 곱셈기(290), 상기 저장수단(40)의 출력신호와 상기 곱셈기(260)의 출력신호를 곱하기 위한 곱셈기(300), 상기 저장수단(60)의 출력신호와 상기 곱셈기(270)의 출력신호를 곱하기 위한 곱셈기(310), 상기 저장수단(90)의 출력신호와 상기 곱셈기(280)의 출력신호를 곱하기 위한 곱셈기(320), 상기 곱셈기들(250, 260)의 출력신호들을 가산하기 위한 가산기(330), 상기 곱셈기들(270, 280)의 출력신호들을 가산하기 위한 가산기(340), 상기 가산기들(330, 340)의 출력신호들을 가산하기 위한 가산기(350), 상기 곱셈기들(290, 300)의 출력신호들을 가산하기 위한 가산기(360), 상기 곱셈기들(310, 320)의 출력신호들을 가산하기 위한 가산기(370), 상기 가산기들(360, 370)의 출력신호들을 가산하기 위한 가산기(380), 상기 가산기(370)의 출력신호를 상기 가산기(380)의 출력신호로 나누기 위한 분배수단(390)으로 구성되어 있다. 상기 구성에서 1H지연수단은 라인 메모리를 사용하여 하나의 수평라인의 화소 데이타를 저장하고 1V지연수단은 필드 메모리를 사용하여 하나의 필드의 화소 데이타를 저장한다.1, a storage means 10 for storing pixel data, a storage means 20 for storing an output signal of the storage means 10, and a 1H delay means 30 for delaying the pixel data 1H. ), A register 40 for storing the output signal of the 1H delay means 30, a register 50 for storing the output signal of the register 40, a register for storing the output signal of the register 50; 60, a 1H delay means 70 for delaying the output signal of the 1H delay means 30 again by 1H, a register 80 for storing the output signal of the 1H delay means 70, and the register 80 Register 90 for storing the output signal of the signal, an adder 100 for adding the output signal of the registers 60, 90, and an adder for adding the output signal of the registers 20, 40 ( 110, an adder 120 and the register for adding output signals of the adders 100 and 110. An adder 130 for adding the output signal of the emitter 50 and the output signal of the adder 120, a field memory 140 for storing the pixel data in field units, and an output signal of the field memory 140. 1H delay means 150 for delaying 1H, a register 160 for storing the output signal of the 1H delay means 150, an output signal of the storage means 20 and an output signal of the adder 130. Degree of variation for generating stability coefficient according to the difference between the isolation coefficient generating means 170 and the output signal of the storage means 20 and the output signal of the storage means 160 for generating the isolation coefficient according to the difference value. Coefficient generator 180, the isolation coefficient generator 190 for generating an isolation coefficient according to the difference between the output signal of the storage means 40 and the output signal of the adder 130, the storage means 40 Side according to the difference between the output signal of the control signal and the output signal of the storage means 160 An isolation coefficient generating means for generating an isolation coefficient according to a difference between the gradient coefficient generating means 200 for generating the degree coefficient and an output signal of the storage means 60 and an output signal of the adder 130 ( 210, the gradient coefficient generating means 220 for generating the gradient coefficient according to the difference between the output signal of the storage means 60 and the output signal of the storage means 160, the output of the storage means 90 The isolation coefficient generating means 230 for generating the isolation coefficient according to the difference between the signal and the output signal of the adder 130, the output signal of the storage means 90 and the output signal of the storage means 160. A gradient coefficient generator 240 for generating a gradient coefficient according to a difference, a multiplier 250 for multiplying an output signal of the isolation coefficient generator 170 and the gradient coefficient generator 180, and Isolation coefficient generating means 190 and the gradient coefficient generating means 200 A multiplier 260 for multiplying an output signal, a multiplier 270 for multiplying an output signal of the isolation coefficient generating means 210 and the gradient coefficient generating means 220, and the isolation coefficient generating means 230; A multiplier 280 for multiplying the output signal of the gradient coefficient generator 240, a multiplier 290 for multiplying the output signal of the storage means 20, and an output signal of the multiplier 250, the storage means ( A multiplier 300 for multiplying the output signal of the multiplier 260 and an output signal of the multiplier 260, a multiplier 310 for multiplying the output signal of the storage means 60 and the output signal of the multiplier 270, the storage A multiplier 320 for multiplying the output signal of the means 90 with the output signal of the multiplier 280, an adder 330 for adding the output signals of the multipliers 250, 260, the multipliers 270, An adder 340 for adding the output signals of 280, the adders 330, 3 An adder 350 for adding the output signals of 40, an adder 360 for adding the output signals of the multipliers 290, 300, and an adder for adding the output signals of the multipliers 310, 320; 370, an adder 380 for adding the output signals of the adders 360 and 370, and a distribution means 390 for dividing the output signal of the adder 370 into the output signal of the adder 380. Consists of. In the above configuration, the 1H delay means stores the pixel data of one horizontal line using a line memory, and the 1V delay means stores the pixel data of one field using a field memory.
상기 구성에 따른 동작을 설명하면 다음과 같다.The operation according to the above configuration is as follows.
저장수단들(20, 40, 50, 60, 90)은 처리하고자 하는 화소 데이타의 상하좌우 데이타를 저장한다. 가산기들(100, 110, 120)은 상기 저장수단들(20, 40, 60, 90)의 출력신호들을 입력하여 가산하고 최하위 비트 2비트를 버림으로써 평균을 구하고 가산기(130)는 상기 가산기(120)의 출력신호와 상기 저장수단(50)의 출력신호를 입력하여 가산하고 최하위 1비트를 버림으로써 최종적인 평균을 구한다. 상기 1V지연수단(140)은 이전 필드에 해당하는 화소 데이타를 저장한다. 1H지연수단(140)은 이전 필드에 해당하는 화소 데이타를 저장한다. 1H지연수단(150)은 상기 1V지연수단(140)의 1H에 해당하는 데이타를 저장한다. 저장수단(160)은 상기 1H지연수단(150)으로부터의 하나의 화소 데이타를 저장한다. 고립도 계수 발생수단들(170, 190, 210, 230)은 상기 저장수단들(20, 40, 50, 60, 90)으로부터의 데이타와 상기 가산기(130)으로부터의 값을 비교하여 차값에 따른 고립도 계수를 발생한다. 변화도 계수 발생수단들(180, 200, 220, 240)은 상기 저장수단들(20, 40, 50, 60, 90)으로부터의 데이타와 상기 저장수단(160)으로부터의 이전 필드의 같은 위치에 해당하는 화소 데이타와의 차값에 따른 변화도 계수를 발생한다. 곱셈기(250)는 상기 고립도 계수 발생수단(170)과 변화도 계수 발생수단(180)으로부터의 출력신호들(a1, b1)을 곱한 결과(a1, b1)를 출력한다. 곱셈기(260)는 상기 고립도 계수 발생수단(190)과 상기 변화도 계수 발생수단(200)으로부터의 출력신호들(a2, b2)을 곱한 결과(a2, b2)를 출력한다. 곱셈기(270)는 상기 고립도 계수 발생수단(210)과 상기 변화도 계수 발생수단(220)으로부터의 출력신호들(a3, b3)을 곱한 결과(a3, b3)를 출력한다. 곱셈기(280)는 상기 고립도 계수 발생수단(230)과 상기 변화도 계수 발생수단(240)으로부터의 출력신호들(a4, b4)을 곱한 결과(a4, b4)를 출력한다. 곱셈기(290)는 상기 화소 데이타(x1)와 상기 곱셈기(250)의 출력신호(a1b1)를 곱한 결과(a1b1x1)를 출력한다. 곱셈기(300)는 상기 화소 데이타(x2)와 상기 곱셈기(260)의 출력신호(a2b2)를 곱한 결과(a2b2x2)를 출력한다. 곱셈기(310)는 상기 화소 데이타(x3)와 상기 곱셈기(270)의 출력신호(a3b3)를 곱한 결과(a3b3x3)를 출력한다. 곱셈기(320)는 상기 화소 데이타(x4)와 상기 곱셈기(280)의 출력신호(a4b4)를 곱한 결과(a4b4x4)를 출력한다. 가산기(330)는 상기 곱셈기들(25, 260)의 출력신호(a1b1, a2b2)를 가산한 결과(a1b1+ a2b2)를 출력한다. 가산기(340)는 상기 곱셈기들(270, 280)의 출력신호를 가산한 결과(a3b3, a4b4)를 가산한 결과(a3b3+ a4b4)를 출력한다. 가산기(350)는 상기 가산기들(330, 340)의 출력신호들(a1b1+ a2b2, a3b3+ a4b4)을 가산한 결과(a1b1+ a2b2+ a3b3+ a4b4)를 출력한다. 가산기(360)는 상기 곱셈기들(290, 300)의 출력신호(a1b1x1, a2b2x2)를 가산한 결과(a1b1x1+ a2b2x2)를 출력한다. 가산기(370)는 상기 곱셈기들(310, 320)의 출력신호를 가산한 결과(a3b3x3, a4b4x4)를 가산한 결과(a3b3x3+ a4b4x4)를 출력한다. 가산기(380)는 상기 가산기들(360, 370)의 출력신호들 The storage means 20, 40, 50, 60, 90 store up, down, left, and right data of the pixel data to be processed. The adders 100, 110, and 120 input and add output signals of the storage means 20, 40, 60, and 90 to obtain an average by discarding the least significant two bits, and the adder 130 adds the adder 120. The final average is obtained by inputting and adding the output signal of the < RTI ID = 0.0 >)< / RTI > The 1V delay means 140 stores pixel data corresponding to the previous field. The 1H delay means 140 stores the pixel data corresponding to the previous field. The 1H delay means 150 stores data corresponding to 1H of the 1V delay means 140. The storage means 160 stores one pixel data from the 1H delay means 150. The isolation coefficient generating means 170, 190, 210, 230 compares the data from the storage means 20, 40, 50, 60, 90 with the value from the adder 130 to isolate the difference according to the difference value. Generates degree coefficients. Gradient coefficient generating means 180, 200, 220, 240 correspond to the same position of the data from the storage means 20, 40, 50, 60, 90 and the previous field from the storage means 160. The gradient coefficient according to the difference value with the pixel data is generated. The multiplier 250 outputs a result (a 1 , b 1 ) multiplied by the output coefficients a 1 , b 1 from the isolation coefficient generating means 170 and the gradient coefficient generating means 180. The multiplier 260 outputs a result (a 2 , b 2 ) of the isolation coefficient generating means 190 and the output signals a 2 , b 2 from the gradient coefficient generating means 200. The multiplier 270 outputs a result (a 3 , b 3 ) of the isolation coefficient generating means 210 and the output signals a 3 , b 3 from the gradient coefficient generating means 220. The multiplier 280 outputs a result (a 4 , b 4 ) of the isolation coefficient generating means 230 and the output signals a 4 , b 4 from the gradient coefficient generating means 240. The multiplier 290 outputs a result (a 1 b 1 x 1 ) of the pixel data x 1 multiplied by the output signal a 1 b 1 of the multiplier 250. The multiplier 300 outputs a result (a 2 b 2 x 2 ) of the pixel data x 2 multiplied by the output signal a 2 b 2 of the multiplier 260. The multiplier 310 outputs a result (a 3 b 3 x 3 ) of the pixel data x 3 multiplied by the output signal a 3 b 3 of the multiplier 270. The multiplier 320 outputs a result (a 4 b 4 x 4 ) of the pixel data x 4 multiplied by the output signal a 4 b 4 of the multiplier 280. The adder 330 outputs the result (a 1 b 1 + a 2 b 2 ) of the output signals a 1 b 1 and a 2 b 2 of the multipliers 25 and 260. The adder 340 outputs the result of adding the output signals of the multipliers 270 and 280 (a 3 b 3 , a 4 b 4 ) (a 3 b 3 + a 4 b 4 ). Adder 350 is the output signals of the adders (330, 340) (a 1 b 1 + a 2 b 2, a 3 b 3 + a 4 b 4) the result of adding the (a 1 b 1 + a 2 b 2 + a 3 b 3 + a 4 b 4 ) The adder 360 adds the output signals a 1 b 1 x 1 and a 2 b 2 x 2 of the multipliers 290 and 300 (a 1 b 1 x 1 + a 2 b 2 x 2 ). Outputs The adder 370 adds the result of adding the output signals of the multipliers 310 and 320 (a 3 b 3 x 3 , a 4 b 4 x 4 ) (a 3 b 3 x 3 + a 4 b 4 x 4 ) The adder 380 outputs the output signals of the adders 360 and 370.
산한 결과(a1b1x1+ a2b2x2+ a3b3x3+ a4b4x4)를 출력한다. 나눗셈수단(360)은 상기 가산기(380)의 출력신호(a1b1x1+ a2b2x2+ a3b3x3+ a4b4x4)를 상기 가산기(350)의 출력신호 (a1b1+ a2b2+ a3b3+ a4b4)로 나누어 출력한다. 상기 과정을 통하여 처리하고자 하는 화소 데이타(x0)의 필터링된 값(x)이 구해진다.Output the result (a 1 b 1 x 1 + a 2 b 2 x 2 + a 3 b 3 x 3 + a 4 b 4 x 4 ). The dividing means 360 divides the output signal a 1 b 1 x 1 + a 2 b 2 x 2 + a 3 b 3 x 3 + a 4 b 4 x 4 of the adder 380 from the adder 350. The output signal (a 1 b 1 + a 2 b 2 + a 3 b 3 + a 4 b 4 ) is divided and output. Through the above process, the filtered value x of the pixel data x 0 to be processed is obtained.
본 발명의 일실시예의 노이즈 제거기능을 제2도에서 제6도를 이용하여 설명하면 다음과 같다.The noise canceling function of an embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 2 to 6 as follows.
제2도는 노이즈가 없는 정상적인 화소 데이타를 나타내는 것이다. 제2도는 7 * 7화소로 구성된 영상을 나타내고 있으며 중심부 9개의 화소는 100의 밝기를 가지고, 나머지는 20의 값을 가지고 있다.2 shows normal pixel data without noise. 2 shows an image composed of 7 * 7 pixels, with 9 pixels in the center having brightness of 100 and the rest having values of 20. FIG.
제3도와 제4도는 제2도의 영상에 각기 서로 다른 가우시안 랜덤 노이즈가 인가된 두개의 시간적으로 연속적인 영상을 나타내는 것이다.3 and 4 illustrate two temporally successive images in which different Gaussian random noises are applied to the image of FIG. 2.
제5도는 제3도에 보여진 영상이 입력되었을 때 제1도에 나타낸 가산기(130)으로부터 출력되는 평균값의 영상을 나타내는 것이다. 이때 상하좌우 가장자리의 평균값은 무시하기로 한다. 만일,0를 (3, 3)번째의 화소라고 할 때 이 값에 해당하는 평균값 xm=82가 되고, 각각의 a1, a2, a3, a4는 아래의 표 1에 의해서 다음과 같이 구해진다.FIG. 5 shows an image of the average value output from the adder 130 shown in FIG. 1 when the image shown in FIG. 3 is input. At this time, the average value of the top, bottom, left and right edges will be ignored. If 0 is the (3, 3) th pixel, the mean value x m = 82 corresponds to this value, and each a 1 , a 2 , a 3 , a 4 is Obtained together.
a1=0, a2=0, a3=2, a4=2a 1 = 0, a 2 = 0, a 3 = 2, a 4 = 2
[표 1]TABLE 1
또한, 제4도로부터 xold=100으로 얻어지고 이에 따른 변화도 계수인 b1, b2, b3, b4는 아래의 표 2에 의해서 다음과 같이 구해진다.Further, x old = 100 is obtained from FIG. 4, and thus the change coefficients b 1 , b 2 , b 3 , and b 4 are obtained as follows according to Table 2 below.
b1=1, b2=1, b3=4, b4=8b 1 = 1, b 2 = 1, b 3 = 4, b 4 = 8
[표 2]TABLE 2
제6도는 최종 필터의 출력 영상을 나타내는 것이다. 제6도로부터 제5도에 나타낸 것과 같은 단순한 평균필터를 이용한 것과 달리 노이즈가 크게 줄어들었음을 알 수 있다. 또한, 20에서 100으로 변화하는 급격한 엣지 부분에서도 열화없이 보존되고 있음을 알 수 있다.6 shows the output image of the final filter. It can be seen that the noise is greatly reduced, unlike the use of a simple average filter as shown in FIGS. In addition, it can be seen that even in the sharp edge portion that changes from 20 to 100, it is preserved without deterioration.
본 발명의 두번째 실시예를 설명하면 다음과 같다.The second embodiment of the present invention is described as follows.
영상 안정화 시스템에 있어서, 시간적으로 변화하는 다수의 로컬 모션 벡터로부터 필드 모션 벡터를 구하는 방법을 설명하면 다음과 같다.In the image stabilization system, a method of obtaining a field motion vector from a plurality of local motion vectors that change in time will be described.
먼저, 제1도의 앞단에 위치한 1V저장수단(140)과 1H저장수단(150)은 필요가 없으며 대신에 각각의 로컬 모션벡터들을 저장할 레지스터와 이전 필드의 모션 벡터를 저장할 레이지스터가 필요하다.First, the 1V storage means 140 and the 1H storage means 150 located at the front of FIG. 1 need not be used. Instead, a register for storing respective local motion vectors and a register for storing the motion vector of the previous field are needed.
예를 들어, 4개의 로컬 모션 벡터가 (-3, -1), (-3, -1), (5, 2), (-3, -1)이라 하고 이전 필드의 필드 모션 벡터가 (0, 0)이면, 이들의 평균을 구하는 회로는 x방향과 y방향에 대해 각각 평균값 xm과 ym을 구하며 고립도 계수 발생수단과 변화도 계수 발생수단은 각각의 로컬 모션 벡터에 대해 x방향의 차분 절대값과 y방향의 차분 절대값을 합한 값에 대해 가중치 계수를 발생시킨다. 상기 예에서는 ym=-1, xm=0이 된다. 따라서, 첫번째 로컬 모션 벡터의 경우에 산술 평균과 y방향의 차분 절대값은 2, x방향의 차분 절대값은 0이고 이들의 합은 2, 결과적으로 고립도 계수는 8을 얻을 수 있다. 그리고, 이전 필드의 필드 모션 벡터의 값이 (0, 0)이므로 이 값과 첫번째 로컬 모션 벡터(-3, -1)과의 y방향 차분 절대값은 3, x방향의 차분 절대값은 1이 되어 변화도 계수는 4를 얻게 된다. 이와 같은 방법에 의해서 나머지 로컬 모션 벡터들에 대해서도 a2=8, b2=4, a3=1, b3=2, a4=8, b4=4를 얻게 되어 최종적인 모션벡터는 가중 평균값인(-3,-1)을 얻게 된다.For example, four local motion vectors are (-3, -1), (-3, -1), (5, 2), (-3, -1), and the field motion vector of the previous field is (0). , 0), the averaged circuit calculates the mean values x m and y m for the x and y directions, respectively, and the isolation coefficient generating means and the gradient coefficient generating means in the x direction for each local motion vector. A weighting factor is generated for the sum of the difference absolute value and the difference absolute value in the y direction. In this example, y m = -1 and x m = 0. Thus, in the case of the first local motion vector, the arithmetic mean and the absolute difference value in the y direction are 2, the absolute difference value in the x direction is 0, the sum thereof is 2, and as a result, the isolation coefficient is 8. Since the value of the field motion vector of the previous field is (0, 0), the absolute value of the y direction difference between the value and the first local motion vector (-3, -1) is 3, and the absolute value of the difference value of the x direction is 1. The gradient coefficient is 4. By this method, we obtain a 2 = 8, b 2 = 4, a 3 = 1, b 3 = 2, a 4 = 8, and b 4 = 4 for the remaining local motion vectors. You get an average value of (-3, -1).
고립도 계수 발생은 다음의 표 3에 따라 발생된다.The isolation coefficient generation is generated according to Table 3 below.
[표 3]TABLE 3
변화도 계수 발생은 다음의 표 4에 따라 발생된다.Gradient coefficient generation is generated according to Table 4 below.
[표 4]TABLE 4
변화도 계수 발생은 다음의 표 4에 따라 발생된다.Gradient coefficient generation is generated according to Table 4 below.
상술한 고립도 계수 발생수단과 변화도 계수 발생수단은 두개의 입력 데이타의 차분 절대값을 구한 후 이값의 크기에 따라 계수를 발생시켜 주는 회로로써 고립도 계수는 일반적으로 차분 절대값이 증가함에 따라 감소하는 특성을 가지고 있다.The above-described isolation coefficient generating means and gradient coefficient generating means obtain a absolute value of the difference between two input data and generate a coefficient according to the magnitude of the value, and the isolation coefficient generally increases as the difference absolute value increases. It has a declining characteristic.
따라서, 본 발명에 따른 3차원적 필터 방법 및 회로는 첫째, 영상 데이타 처리 시스템의 신뢰성을 높일 수 있다.Therefore, the three-dimensional filter method and circuit according to the present invention can firstly increase the reliability of the image data processing system.
둘째, 데이타 전송이나 복원과정에서 생길 수 있는 비트 오류를 줄일 수 있다.Second, it is possible to reduce bit errors that can occur during data transfer or restoration.
세째, 메디안 필터와 같이 데이타를 크기순으로 분류하기 위한 회로를 사용하지 않으며 하드웨어를 간략화할 수 있다.Third, it does not use a circuit for classifying data in order of magnitude like a median filter and can simplify hardware.
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