WO2009148262A2 - 영상 노이즈 제거 장치 및 방법 - Google Patents

영상 노이즈 제거 장치 및 방법 Download PDF

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WO2009148262A2
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김강수
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엘지전자 (주)
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    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N5/00—Details of television systems
    • H04N5/14—Picture signal circuitry for video frequency region
    • H04N5/21—Circuitry for suppressing or minimising disturbance, e.g. moiré or halo
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10016—Video; Image sequence

Definitions

  • the present invention relates to an apparatus and a method for removing image noise, and more particularly, to an apparatus and a method for removing dynamic noise which reduce image quality deterioration due to noise.
  • the conventional noise reduction algorithm considers the motion of the image with respect to a signal with a high SNR, but the motion of the image is less considered with respect to a signal with a lower SNR, resulting in lagging symptoms in the output image,
  • the noise removal method according to the pixel difference has a problem that noise is still included in the output image after the digital signal processing and the high frequency image signal cannot be clearly expressed.
  • the present invention is to solve the above problems, it is applied to the image pixel calculation using two parameters, namely the information about the noise of the real image and the pixel difference value of the real image as parameters. Accordingly, an object of the present invention is to provide an optimal image quality by increasing the pure noise prediction and removing only the noise of an actual image and utilizing the detail of the image.
  • the present invention considers both the information on the noise of the real image and the pixel difference of the real image, and applies to the calculation of the image pixel using two parameters as parameters, thereby increasing the accuracy of the pure noise prediction and removing only the noise of the real image. Therefore, the probability of utilizing the detailed aspects of the image is increased, which helps to realize the optimum image quality.
  • the present invention relates to an apparatus and method for removing video noise, comprising: a signal delay unit for outputting an array of video delay signals delayed at a predetermined time interval with respect to an input video signal; A pixel difference calculator configured to calculate a pixel difference value between the input image signal and the image delay signal, and obtain a weight applied to the pixel difference value by a nonlinear function based on the calculated pixel difference value; An SNR measurement unit converting the input image signal into a frequency domain signal to calculate a weight for each frequency from the converted frequency domain signal and output a parameter of a signal-to-noise ratio; And a pixel difference weight generation unit adapted to adapt the range of weights obtained from the pixel difference calculation unit to the weight of the signal-to-noise ratio output from the SNR measurement unit to give a final pixel value to generate a weight for removing noise, and the SNR parameter
  • the final pixel compensation value according to the SNR parameter is dynamically
  • FIG. 1 is a block diagram schematically illustrating an apparatus for removing noise of a video signal according to the present invention.
  • FIG. 2 (a, b) is an exemplary view showing a noise removal algorithm applied to the present invention.
  • 3 is a block diagram illustrating an SNR measuring unit of an image noise removing device according to the present invention.
  • 4A is a block diagram illustrating a pixel difference additive value generating unit of an image noise removing device according to the present invention.
  • 4B is an exemplary diagram illustrating a noise removal algorithm of pixel difference weights using SNR parameters according to an embodiment of the present invention.
  • 5 is a flowchart illustrating a method of removing image noise according to an exemplary embodiment of the present invention.
  • an apparatus for removing video noise including: a signal delay unit configured to output an array of video delay signals delayed at a predetermined time interval with respect to an input video signal; A pixel difference calculator configured to calculate a pixel difference value between the input image signal and the image delay signal, and obtain a weight applied to the pixel difference value by a nonlinear function based on the calculated pixel difference value; An SNR measurement unit converting the input image signal into a frequency domain signal to calculate a weight for each frequency from the converted frequency domain signal and output a parameter of a signal-to-noise ratio; And a pixel difference weight generation unit generating weights for removing noise by applying a range of weights obtained from the pixel difference calculator to the weight of the signal-to-noise ratio output from the SNR measurement unit to a final pixel value.
  • the apparatus may further include a calculation unit configured to perform a subtraction operation on the input image signal and the image delay signal output from the signal delay unit.
  • the apparatus may further include an absolute value detector which takes an absolute value of the filtered low frequency band image signal and outputs the detected absolute value to the pixel difference calculator.
  • the pixel difference calculator calculates a pixel difference value between the input image signal and the image delay signal located at both ends of a horizontal direction, a vertical direction, a left diagonal direction, and a right diagonal direction with respect to the image signal array.
  • P KYCLF + (1-K) Y DLF + YCHF, where P: video signal, K: weight, Y CLF : low frequency region signal of input video signal, Y DLF : low frequency region signal of video delay signal, Y CHF : High frequency region signal of input video signal.
  • the weight applied to the video signal has a size between 0 and 1.
  • the signal-to-noise ratio parameter includes an input value of the signal-to-noise ratio and an additive value of the signal-to-noise ratio applied to the input value by a nonlinear function.
  • the SNR measuring unit may include a frequency changing unit converting the input video signal into a frequency domain signal; A weight calculator configured to calculate a weight for each frequency based on the converted frequency domain signal; A signal calculator configured to calculate the weighted frequency domain signal by applying the calculated weight to the frequency domain signal; And an estimated noise calculator for calculating an estimated noise based on the calculated incremental frequency domain signal and outputting a parameter of a signal-to-noise ratio based on the frequency domain signal and the estimated noise.
  • the pixel difference weight generation unit may include a pixel difference threshold storage unit configured to store a pixel difference value calculated by the pixel difference calculation unit and a weight applied to the pixel difference value; An SNR weight adding unit configured to add a range of weights applied to the stored pixel difference value by using the signal-to-noise ratio parameter calculated by the SNR measuring unit; A comparison unit for comparing a weight range of the added value applied to the stored pixel difference value based on a parameter of the signal-to-noise ratio; And a pixel difference weighted maximum that calculates a weight to remove noise by applying a maximum value of a weight applied to a threshold value of the pixel difference value within a weight range of the signal-to-noise ratio based on the comparison determination result to remove a noise.
  • the apparatus further includes a value calculator.
  • A is a signal-to-noise ratio weighting
  • the pixel difference threshold storage unit updates and stores the pixel difference value and the weight by an input image signal.
  • the present invention provides a video noise removing method comprising the steps of: outputting an array of video delay signals delayed at a predetermined time interval with respect to an input video signal; Converting the input image signal into a frequency domain signal, calculating a weight for each frequency from the converted frequency domain signal, and outputting a signal-to-noise ratio parameter; Calculating a pixel difference value between the input image signal and the image delay signal and calculating a weight value applied to the pixel difference value by a nonlinear function based on the calculated pixel difference value; And assigning a weight value for removing noise generated by applying a weight range of the weight applied to the calculated pixel difference value to the weight of the output signal-to-noise ratio to the final pixel value.
  • the signal-to-noise ratio parameter includes an input value of the signal-to-noise ratio and a weight of the signal-to-noise ratio applied to the input value by a nonlinear function.
  • the pixel difference value between the input image signal and the image delay signal calculates pixel difference values positioned at both ends of the horizontal, vertical, left and right diagonal directions with respect to the video signal array.
  • P video signal
  • K weight
  • Y CLF low frequency region signal of input video signal
  • Y DLF low frequency region signal of video delay signal
  • Y CHF high frequency region signal of input video signal
  • the weight applied to the video signal has a size between 0 and 1.
  • the assigning a weight to remove the noise to a final pixel value may include: storing the calculated pixel difference value and a weight applied to the pixel difference value; Adding a range of weights applied to the stored pixel difference value by using the output signal-to-noise ratio parameter; Comparing a weight range with a magnitude of a weight applied to the stored pixel difference based on a parameter of the signal-to-noise ratio; And calculating a weight value of the weight value applied to the final pixel value by removing the maximum value of the weight applied to the threshold value of the pixel difference value within the weight range of the signal-to-noise ratio based on the comparison determination result to remove the noise. It is done by: storing the calculated pixel difference value and a weight applied to the pixel difference value; Adding a range of weights applied to the stored pixel difference value by using the output signal-to-noise ratio parameter; Comparing a weight range with a magnitude of a weight applied to the stored pixel difference based on a parameter
  • the pixel difference value and the weight are updated and stored by the input image signal.
  • the range of weights K, which are applied to the final pixel value to remove noise, is 0 ⁇ K ⁇ A (A is a signal-to-noise ratio weighting).
  • 1 is a block diagram schematically illustrating an apparatus for removing noise of a video signal according to the present invention.
  • 2A is an exemplary diagram illustrating a noise removing algorithm applied to a pixel difference according to the present invention.
  • the noise canceling device for a video signal includes a signal delay unit 101, a low pass filter 102, an absolute value detector 103, a pixel difference calculator 104, and a pixel difference weight generator U0. And an SNR measuring unit 1 2 0.
  • the signal delay unit 101 delays the input image signal Y C in the horizontal and vertical directions to generate an image delay signal YD array.
  • the delay means to delay the video signal input at predetermined time intervals, that is, the pixel level signal by one period with respect to the currently input video signal.
  • the input image signal Y C is subtracted from the image delay signal Y D output from the signal delay unit 101 at S1.
  • the low pass filter 102 receives the image signal Y C -Y D calculated at S1 and passes only the low frequency band image signal YC-YD LF of the image signal Y C -Y D.
  • the absolute value detection unit 103 receives the low frequency band video signal ( ⁇ ⁇ 0 ) ⁇ filtered from the low pass filter 102 and detects the absolute value.
  • the pixel difference calculator 104 calculates a difference between pixel values between the current input image signal Y C and the delay image signal Y D based on the absolute value of the low frequency band image signal ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ . Calculate In particular, the pixel difference calculator 104 is arranged in a horizontal direction, a vertical direction, a left diagonal direction, and a right diagonal direction with respect to the image signal array generated by the difference between the current input image signal Y C and the delay image signal Y D. Compute the difference between the pixel values located at each end of.
  • the calculated pixel difference value includes threshold values (a, b) to obtain a weight K for removing noise by a nonlinear function. Accordingly, the image signal K (Y C -Y D ) LF to which the weight K is added at Ml is output based on the calculated pixel difference value. At this time, the weight K that is applied to the threshold values (a, b) of the pixel difference value to remove noise is a value existing between 0 and 1.
  • the video signal is a video signal (Yc-Y D) of the filtered low-frequency band of the video signal (Y C -Y D) calculated in S1 LI ⁇ subtraction operation to the video signal of the high frequency band in S2 (Y C -Y D) HF .
  • the video signal P ! In S3 is a weighted video signal K (Y C -Y D ) output from the pixel difference calculator 104 and a high frequency video signal Y C -Y D calculated in L1 ⁇ S2. ) HF is added and represented by the following formula.
  • the image signal P 2 is represented by the following equation by adding the image delay signal Y D output from the signal delay unit 101 and the image signal P0 calculated from S3.
  • the pixel difference weight generator 110 restricts the maximum value of the weight generated based on the difference in the pixel value of the input image signal P 2 through the SNR parameter, and applies a weight to remove the noise by applying the final pixel value. Create The final pixel value is dynamically compensated for the pixel compensation value between actual frames according to the SNR to reduce the lagging phenomenon of the image and more clearly express the high frequency image.
  • the SNR measuring unit 120 converts an input video signal into a frequency domain signal and calculates a weight from the converted frequency domain signal.
  • the frequency domain signal and the The signal-to-noise ratio is obtained based on the estimated noise obtained from the weighted frequency domain to which augmentation is applied, and is output to the pixel difference weight generator 110.
  • the noise includes not only impulse noise included in the video signal, but also various noises caused by Gaussian additional noise and other external factors.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating an SNR measuring unit of an image noise removing device according to the present invention.
  • 2B is an exemplary diagram illustrating a noise cancellation algorithm applied to a signal-to-noise ratio according to the present invention.
  • the frequency converter 121 converts the input image signal Y c into a frequency domain signal and outputs the converted frequency signal.
  • the weight calculator 123 calculates a weight based on the converted frequency domain signal output from the frequency converter 121. At this time, the signal-to-noise ratio for each frequency is calculated based on the frequency domain signal. As shown in FIG. You will get it.
  • the signal calculator 125 calculates the weighted frequency domain signal by applying the weight A calculated by the weight calculator 123 to the frequency domain signal.
  • the estimated noise calculator 127 calculates estimated noise based on the weighted frequency domain signal, and calculates a signal-to-noise ratio based on the frequency domain signal and the estimated noise.
  • 4A is a block diagram illustrating a pixel difference weight generator of the apparatus for removing video noise according to the present invention.
  • 4B is an exemplary diagram illustrating a noise removal algorithm of pixel difference weights using SNR parameters according to an embodiment of the present invention.
  • the pixel difference threshold storage unit 103 stores the pixel difference value calculated by the pixel difference calculation unit 104 and the weight K applied to the pixel difference value, and updates and stores respective values by the input image signal.
  • the SNR weight adding unit 106 sets a range of the weight (K) for removing noise to the pixel difference value of the input image through the signal-to-noise ratio parameter calculated by the estimated noise calculating unit 127.
  • the input value of the signal-to-noise ratio is a non-linear function that gives a weight (A) of 1 or 0 at the threshold (a, b), respectively.
  • a weighting factor of 1 is output when the SNR is small and 0 when the SNR is large.
  • the comparison unit 107 adds an increment based on the parameter of the signal-to-noise ratio output from the SNR weight adding unit 106 to the pixel difference value stored in the pixel difference threshold storage unit 105 and the weight K applied to the pixel difference value.
  • the size of (K) is compared and judged.
  • the pixel difference weight maximum calculator 108 calculates the maximum value of the weight K applied to the threshold values 4b, a, b of the pixel difference values of the input image based on the determination result of the comparator 107. Calculate within the weight (A) range of signal-to-noise ratio.
  • the maximum value of the weight K that is applied to the pixel difference thresholds a and b to remove noise is limited by the weight A corresponding to the signal-to-noise ratio, and the pixel compensation value is determined. That is, the range of the weight K applied to the pixel difference value is represented by the following equation.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating a method of removing image noise according to an exemplary embodiment of the present invention.
  • the signal-to-noise ratio for the input image is obtained (S501).
  • the input video signal is converted into a frequency domain signal, and weighting is calculated based on the frequency domain signal.
  • a weighted frequency domain signal is obtained by applying the calculated weighting to the frequency domain signal, an estimation job is obtained based on the weighted frequency domain signal, and then a signal-to-noise ratio is calculated based on the frequency domain signal and the estimated noise.
  • the input value of the signal-to-noise ratio outputs a weight of 1 or 0 at the threshold (FIGS. 2b, a, b), respectively, by a nonlinear function.
  • a difference between pixel values located at both ends of the horizontal direction, the vertical direction, the left diagonal direction, and the right diagonal direction with respect to the input image and the delayed image signal array is calculated (S503).
  • the computed pixel difference values are given a weight of 0 or 1 at the thresholds (Figs. 2a, a, b), respectively, by a nonlinear function.
  • the maximum value of the weight applied to the pixel difference value to remove noise is determined (S505).
  • the pixel difference threshold memory 105 stores a calculated pixel difference value and a weight K obtained based on the difference value, The magnitude of the weight K applied to the stored pixel difference value is compared and determined based on the signal-to-noise ratio parameter from the SNR weight adding unit 106 and the comparing unit 107.
  • the pixel difference weight maximum calculation unit 108 limits the range of the maximum value of the additive value K applied to the pixel difference value of the input image to the weight A of the signal-to-noise ratio based on the determination result.
  • the present invention limits the maximum value of the weight applied to the actual pixel difference value through the SNR parameter in applying the noise reduction algorithm, and dynamically reduces the lagging symptom of the image by applying the final pixel compensation value dynamically according to the SNR parameter. It provides the effect of expressing the picture more clearly.
  • the present invention further optimizes the correlation between blurring and sharpness of the image due to noise removal.

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Abstract

본 발명은 영상 노이즈 제거 장치 및 방법에 관한 것으로, 입력 영상 신호에 대해 소정 시간 간격으로 지연시킨 영상 지연 신호의 배열을 출력하는 신호 지연부; 상기 입력 영상 신호와 영상 지연 신호 간의 화소 차이값을 계산하고, 상기 계산된 화소 차이값을 근거하여 비선형 함수에 의해 상기 화소 차이값에 적용하는 가중치를 구하는 화소차 계산부; 상기 입력 영상 신호를 주파수 영역 신호로 변환하여 변환된 주파수 영역 신호로부터 주파수 별 가중치를 계산하고 신호대 잡음비의 파라메타를 출력하는 SNR 측정부; 및 상기 화소차 계산부로부터 구한 가중치의 범위를 상기 SNR 측정부로부터 출력되는 신호대 잡음비의 가중치에 적응시켜 최종 화소 값에 부여되어 노이즈를 제거하는 가중치를 생성하는 화소차 가중치 생성부를 포함하며, SNR 파라메타를 통해서 실제 화소 차이값에 적용될 가중치의 최대값을 제한하고, SNR 파라메타에 따른 최종 픽셀 보상값이 다이나믹하게 적용되어 영상의 래깅(lagging) 증상을 줄이고 고주파의 영상화면을 더욱 뚜렷하게 표현하는 효과를 제공한다.

Description

【명세서】
【발명의 명칭】
영상 노이즈 제거 장치 및 방법
【기술분야】
본 발명은 영상 노이즈 제거 장치 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 노이즈에 의한 디스플레이 장치의 화질 열화를 줄이는 다이나믹 노이즈 제거 장치 및 방법에 관한 것이다.
【배경기술】
최근 디스플레이의 화질을 개선하기 위하여 여러가지 신호 처리 방식이 개발, 적용되고 있다. 그리고, 통상의 디스플레이 장치에는 원치 않는 노이즈가 존재하는 것이 일반적인데, 이로 인한 화질 열화 때문에 이를 줄이기 위한 노이즈 감쇄 알고리즘 연구 개발도 진행되고 있다.
최근에는 영상 신호 처리를 디지털 방식으로 처리하고 있기 때문에 노이즈에 의한 영상 신호 열화는 많이 개선되었지만, 디스플레이 장치의 화면 크기가 대형화됨에 따라 잡음 신호, 블러링 (blurring), 입력 영상 신호의 신호 대역 제한에 의한 해상도 저하 등의 문제가 발생한다.
특히, 기존의 노이즈 제거 알고리즘은 SNR이 높은 신호에 대해서 영상의 움직임이 고려되어지나, SNR이 낮은 신호에 대해선 영상의 움직임이 고려되는 부분이 적어서, 출력 영상에 래깅 (lagging) 증상이 나타나거나, 화소 차에 따른 노이즈 제거 방법은 디지털 신호 처리 후 출력 영상에 노이즈가 여전히 포함되며 고주파 영상 신호를 선명하게 표현하지 못하는 문제점이 있다.
【발명의 상세한 설명】
【기술적 과제】
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로, 두 개의 매개 변수 즉， 실제 영상의 노이즈에 대한 정보와 실제 영상의 화소 차이값을 매개 변수로 사용하여 영상 픽셀 연산에 적용한다. 따라서, 본 발명은 순수한 노이즈 예상 확를을 높여 실제 영상의 노이즈만 제거하고, 영상의 디테일 (detail)한 측면을 살리 수 있으므로, 최적의 화질 구현을 제공하는데 그 목적이 있다.
【기술적 해결 방법】
대체응지 (규칙 제 26조) 본 발명은 실제 영상의 노이즈에 대한 정보와 실제 영상의 픽셀 차이점을 다 고려하여， 두 인자를 매개 변수로 하여 영상 픽셀의 연산에 적용하므로 순수한 노이즈 예상에 대한 확를이 높아지고， 실제 영상의 노이즈만 제거하므로， 영상의 디테일한 측면을 살릴 수 있는 확률이 높아지므로 최적의 화질 구현에 도움이 된다.
【유리한 효과】
본 발명은 영상 노이즈 제거 장치 및 방법에 관한 것으로, 입력 영상 신호에 대해 소정 시간 간격으로 지연시킨 영상 지연 신호의 배열을 출력하는 신호 지연부; 상기 입력 영상 신호와 영상 지연 신호 간의 화소 차이값을 계산하고, 상기 계산된 화소 차이값을 근거하여 비선형 함수에 의해 상기 화소 차이값에 적용하는 가중치를 구하는 화소차 계산부; 상기 입력 영상 신호를 주파수 영역 신호로 변환하여 변환된 주파수 영역 신호로부터 주파수 별 가중치를 계산하고 신호대 잡음비의 파라메타를 출력하는 SNR 측정부; 및 상기 화소차 계산부로부터 구한 가중치의 범위를 상기 SNR 측정부로부터 출력되는 신호대 잡음비의 가중치에 적응시켜 최종 화소 값에 부여되어 노이즈를 제거하는 가중치를 생성하는 화소차 가중치 생성부를 포함하며, SNR 파라메타를 통해서 실제 화소 차이값에 적용될 가중치의 최대값을 제한하고, SNR 파라메타에 따른 최종 픽셀 보상값이 다이나믹하게 적용되어 영상의 래깅 (lagging) 증상을 즐이고 고주파의 영상화면을 더욱 뚜렷하게 표현하는 효과를 제공한다.
【도면의 간단한 설명】
도 1은 본 발명에 따른 영상 신호의 노이즈 제거 장치를 개략적으로 도시한 구성 블록도이다.
도 2(a,b)는 본 발명에 적용된 노이즈 제거 알고리즘을 나타낸 예시도이다. 도 3은 본 발명에 의한 영상 노이즈 제거 장치의 SNR 측정부를 나타낸 구성블럭도이다.
도 4a는 본 발명에 의한 영상 노이즈 제거 장치의 화소차 가증치 생성부를 나타낸 구성 블록도이다.
도 4b는 본 발명의 실시 예에 따른 SNR 파라메타를 이용한 화소차 가중치의 노이즈 제거 알고리즘을 나타낸 예시도이다. 도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 영상 노이즈 제거 방법을 나타낸 순서도이다.
【발명의 실시를 위한 최선의 형태】
상기의 목적올 달성하기 위한 본 발명의 영상 노이즈 제거 장치는 입력 영상 신호에 대해 소정 시간 간격으로 지연시킨 영상 지연 신호의 배열을 출력하는 신호 지연부; 상기 입력 영상 신호와 영상 지연 신호 간의 화소 차이값을 계산하고, 상기 계산된 화소 차이값을 근거하여 비선형 함수에 의해 상기 화소 차이값에 적용하는 가중치를 구하는 화소차 계산부; 상기 입력 영상 신호를 주파수 영역 신호로 변환하여 변환된 주파수 영역 신호로부터 주파수 별 가중치를 계산하고 신호대 잡음비의 파라메타를 출력하는 SNR 측정부; 및 상기 화소차 계산부로부터 구한 가중치의 범위를 상기 SNR 측정부로부터 출력되는 신호대 잡음비의 가중치에 적웅시켜 최종 화소 값에 부여되어 노이즈를 제거하는 가중치를 생성하는 화소차 가중치 생성부를 포함한다.
상기 입력 영상 신호와 상기 신호 지연부로부터 출력되는 영상 지연 신호의 감산 연산을 수행하는 연산부를 더 포함한다.
상기 입력 영상 신호와 상기 영상 지연 신호의 차를 입력받아 저주파 대역의 영상 신호를 필터링하는 저역통과 필터를 더 포함한다.
상기 필터링된 저주파 대역의 영상 신호를 절대값을 취하여 검출된 절대값을 화소차 계산부로 출력하는 절대값 검출부를 더 포함한다.
상기 화소차 계산부는 상기 입력 영상 신호와 영상 지연 신호 간의 화소 차이값은 영상 신호 배열에 대해 수평방향， 수직 방향, 좌대각선 방향 및 우대각선 방향의 각각의 양단에 위치된 화소 차이값을 계산한다.
상기 화소차 계산부로부터 출력되는 가중치가 적용된 영상신호는
P = KYCLF + (1-K)YDLF +YCHF이며, 이때, P: 영상신호， K: 가중치, YCLF: 입력 영상신호의 저주파 영역신호, YDLF: 영상 지연신호의 저주파 영역 신호, YCHF: 입력 영상신호의 고주파 영역신호이다.
상기 영상 신호에 적용되는 가중치는 0에서 1 사이의 크기를 갖는다.
상기 신호대 잡음비의 파라메타는 상기 신호대 잡음비의 입력값 및 비선형 함수에 의해 상기 입력값에 적용되는 신호대 잡음비의 가증치를 포함한다. 상기 SNR 측정부는 상기 입력 영상 신호를 주파수 영역 신호로 변환하는 주파수 변화부; 상기 변환된 주파수 영역 신호에 기초하여 주파수별 가중치를 계산하는 가중치 계산부; 상기 계산된 가중치를 상기 주파수 영역 신호에 부여하겨 가중 주파수 영역 신호를 계산하는 신호 계산부; 및 상기 계산된 가증 주파수 영역 신호에 기초하여 추정 잡음을 계산하고 상기 주파수 영역 신호와 추정 잡음에 기초한 신호대 잡음비의 파라메타를 출력하는 추정 잡음 계산부를 더 포함한다.
상기 화소차 가중치 생성부는 상기 화소차 계산부로부터 계산된 화소 차이값과 화소 차이 값에 적용된 가중치를 저장하는 화소차 임계값 기억부; 상기 SNR 측정부로부터 계산된 신호대 잡음비의 파라메타를 이용하여 상기 저장된 화소 차이값에 적용되는 가중치의 범위를 가산하는 SNR 가중치 가산부; 상기 저장된 화소 차이값에 적용된 가증치의 크기를 상기 신호대 잡음비의 파라메타를 기초하여 가중치 범위를 비교판단하는 비교부; 및 상기 비교판단 결과를 근거하여 상기 화소 차이값의 임계값에 적용되는 가중치의 최대값을 상기 신호대 잡음비의 가중치 범위 내에 적웅시켜 최종 화소 값에 부여되어 노이즈를 제거하는 가중치를 계산하는 화소차 가중치 최대값 계산부를 더 포함한다.
상기 최종 화소 값에 부여되어 노이즈를 제거하는 가중치 (K)의 범위는
0≤K≤A(A는 신호대 잡음비 가중치) 인 것을 특징으로 한다.
상기 화소차 임계값 기억부는 입력 영상 신호에 의해 상기 화소 차이값과 가중치를 갱신하여 저장한다.
또한, 본 발명은 영상 노이즈 제거 방법에 있어서， 입력 영상 신호에 대해 소정 시간 간격으로 지연시킨 영상 지연 신호의 배열을 출력하는 단계; 상기 입력 영상 신호를 주파수 영역 신호로 변환하여 변환된 주파수 영역 신호로부터 주파수 별 가중치를 계산하고 신호대 잡음비의 파라메타를 출력하는 단계; 상기 입력 영상 신호와 영상 지연 신호 간의 화소 차이값을 계산하고, 상기 계산된 화소 차이값을 근거하여 비선형 함수에 의해 상기 화소 차이값에 적용하는 가중치를 계산하는 단계; 및 상기 계산된 화소 차이값에 적용하는 가중치의 범위를 상기 출력되는 신호대 잡음비의 가중치에 적웅시켜 생성된 노이즈를 제거하는 가중치를 최종 화소 값에 부여하는 단계를 포함하여 이루어진디-. 상기 신호대 잡음비의 파라메타를 출력하는 단계; 상기 입력 영상 신호를 주파수 영역 신호로 변환하는 단계; 상기 변환된 주파수 영역 신호에 기초하여 주파수별 가중치를 계산하는 단계; 상기 계산된 가중치를 상기 주파수 영역 신호에 부여하겨 가중 주파수 영역 신호를 계산하는 단계; 및 상기 계산된 가중 주파수 영역 신호에 기초하여 추정 잡음올 계산하고 상기 주파수 영역 신호와 추정 잡음에 기초한 신호대 잡음비의 파라메타를 출력하는 단계를 더 포함하여 이루어진다
상기 신호대 잡음비의 파라메타는 상기 신호대 잡음비의 입력값 및 비선형 함수에 의해 상기 입력값에 적용되는 신호대 잡음비의 가중치를 포함한다.
상기 입력 영상 신호와 영상 지연 신호 간의 화소 차이값은 영상 신호 배열에 대해 수평방향, 수직 방향, 좌대각선 방향 및 우대각선 방향의 각각의 양단에 위치된 화소 차이값을 계산한다.
상기 화소 차이값에 적용하는 가중치를 계산하는 단계에서 가중치가 적용된 영상신호는 P =KYCLF + (1-K)YDLF+YCHF이다. (P: 영상신호 , K: 가중치, YCLF: 입력 영상신호의 저주파 영역신호, YDLF: 영상 지연신호의 저주파 영역 신호, YCHF: 입력 영상신호의 고주파 영역신호)
상기 영상 신호에 적용되는 가중치는 0에서 1 사이의 크기를 갖는다.
상기 노이즈를 제거하는 가중치를 최종 화소 값에 부여하는 단계는, 상기 계산된 화소 차이값과 화소 차이 값에 적용된 가중치를 저장하는 단계; 상기 출력된 신호대 잡음비의 파라메타를 이용하여 상기 저장된 화소 차이값에 적용되는 가중치의 범위를 가산하는 단계; 상기 저장된 화소 차이값에 적용된 가중치의 크기를 상기 신호대 잡음비의 파라메타를 기초하여 가중치 범위를 비교판단하는 단계; 및 상기 비교판단 결과를 근거하여 상기 화소 차이값의 임계값에 적용되는 가중치의 최대값을 상기 신호대 잡음비의 가중치 범위 내에 적웅시켜 최종 화소 값에 부여되어 노이즈를 제거하는 가중치를 계산하는 단계를 더 포함하여 이루어진다.
상기 화소 차이값과 가중치는 입력 영상 신호에 의해 갱신되어 저장하는 것을 특징으로 한다.
상기 최종 화소 값에 부여되어 노이즈를 제거하는 가중치 (K)의 범위는 0≤K≤A(A는 신호대 잡음비 가중치) 인 것을 특징으로 한다.
【발명의 실시를 위한 형태】
본 발명의 다른 목적, 특성 및 이점들은 첨부한 도면을 참조한 실시 예들의 상세한 설명을 통해 명백해질 것이다. 아울러 본 발명에서 사용되는 용어는 가능한 한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어를 선택하였다. 그러나 특정한 경우는 출원인이 임의로 용어를 선정하였으며， 이 경우에는 해당되는 부분에서 상세히 그 의미를 기재하였다. 따라서, 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 야닌 그 용어가 가지는 의미로서 파악하여야 할 것이다.
이하 상기의 목적을 구체적으로 실현할 수 있는 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 설명한다.
도 1은 본 발명에 따른 영상 신호의 노이즈 제거 장치를 개략적으로 도시한 구성 블럭도이다. 도 2a는 본 발명에 따른 화소차에 적용된 노이즈 제거 알고리즘을 나타낸 예시도이다.
도면을 참조하면, 영상 신호의 노이즈 제거 장치는, 신호 지연부 (101)， 저역통과필터 (102), 절대값 검출부 (103), 화소차 계산부 (104), 화소차 가중치 생성부 (U0) 및 SNR 측정부 (120)를 구비한다.
신호 지연부 (101)는 입력되는 영상 신호 (YC)를 수평방향 및 수직 방향으로 지연 시켜 영상 지연 신호 (YD) 배열을 생성한다. 여기서, 지연이라 함은 소정의 시간 간격으로 입력되는 영상 신호 즉, 화소 레벨 신호를 현재 입력되는 영상신호에 대해 한 주기 지연시키는 것을 의미하며, 화소 레벨 신호는 0 내지 255의 범위 내의 각각의 화소값을 말한다.
입력되는 영상 신호 (YC)는 S1에서 신호 지연부 (101)로부터 출력되는 영상 지연 신호 (YD)와 감산연산이 수행된다.
저역통과 필터 (102)는 S1에서 연산된 영상 신호 (YC-YD)를 입력받아 영상 신호 (YC-YD)의 저주파수 대역 영상 신호 (YC-YD)LF만을 통과시킨다.
절대값 검출부 (103)는 저역통과 필터 (102)로부터 필터링된 저주파수 대역의 영상 신호 ( -¥0)^를 입력받아 절대값을 검출한다.
화소차 계산부 (104)는 저주파수 대역의 영상 신호 (丫^丫^^의 절대값을 근거하여 현재 입력 영상 신호 (YC)와 지연 영상 신호 (YD) 간의 화소값의 차이를 계산한다. 특히, 화소차 계산부 (104)는 현재 입력 영상 신호 (YC)와 지연 영상 신호 (YD)의 차이에 의해 생성된 영상 신호 배열에 대해 수평방향, 수직방향, 좌대각선 방향 및 우대각선 방향의 각각의 양단에 위치된 화소값의 차이를 계산한다.
도 2a와 같이, 계산된 화소 차이값은 임계치 값들 (a,b)을 포함하여 비선형 함수에 의해 노이즈를 제거하는 가중치 (K)를 구한다. 따라서, 계산된 화소 차이값을 근거하여 Ml에서 가중치 (K)가 부가된 영상 신호 K(YC-YD)LF를 출력한다. 이때, 화소 차이값의 임계치 값들 (a,b)에 적용되어 노이즈를 제거하는 가중치 (K)는 0에서 1 사이에 존재하는 값이다.
S2에서 영상신호는 S1에서 연산된 영상 신호 (YC-YD)를 필터링된 저주파 대역의 영상 신호 (Yc-YD)LI^^ 감산 연산하여 고주파 대역의 영상신호 (YC-YD)HF가 된다.
S3에서 영상신호 (P!)는 화소차 계산부 (104)로부터 출력되는 가중치가 부여된 영상 신호 K(YC-YD)L1^ S2에서 연산된 고주파 대역의 영상신호 (YC-YD)HF를 가산연산하여 다음과 같은 수식으로 나타난다.
【수학식 11
P, = K(YC-YD)LF+(YC-YD)HF
S4에서 영상 신호 (P2)는 신호 지연부 (101)로부터 출력되는 영상 지연 신호 (YD)와 S3로부터 연산된 영상신호 (P0가 더하여져 다음과 같은 수식으로 나타난다.
【수학식 2]
?2 = K(YC-YD)LF+ (YC-YD)HF + YD, (YD = YDLF+YDHF)
즉， P2 = YCLF + (1-K)YDLF +YCHF
화소차 가중치 생성부 (110)는 입력 영상신호 (P2)의 화소값의 차이를 근거하여 생성되는 가중치의 최대값을 SNR 파라미터를 통해 제한하고, 최종 화소 값에 적용되어 노이즈를 제거하는 가중치를 생성한다. 이는 최종 화소 값이 SNR에 따라 실제 프레임간의 픽셀 보상값이 다이나믹 (dynamic)하게 보상되어 영상의 래깅 (laggmg) 현상을 줄이고, 고주파 영상을 더욱 뚜렷하게 표현할 수 있다.
SNR 측정부 (120)는 입력되는 영상 신호를 주파수 영역 신호로 변환하여 변환된 주파수 영역 신호로부터 가중을 계산한다. 상기 주파수 영역 신호와 상기 가증이 부여된 가중 주파수 영역으로부터 구해진 추정 잡음에 기초하여 신호대 잡음비를 구하여 상기 화소차 가중치 생성부 (110)로 출력하게 된다. 상기 잡음은 영상신호에 포함된 임필스 노이즈 뿐만 아니라 가우시안의 부가적 노이즈 및 다른 외부적 요인에 의한 다양한 노이즈를 포함한다.
도 3은 본 발명에 의한 영상 노이즈 제거 장치의 SNR 측정부를 나타낸 구성블럭도이다. 도 2b는 본 발명에 따른 신호대 잡음비에 적용된 노이즈 제거 알고리즘을 나타낸 예시도이다.
주파수 변환부 (121)는 입력되는 영상 신호 (Yc)를 주파수 영역 신호로 변환하여 출력한다.
가중치 계산부 (123)는 상기 주파수 변환부 (121)로부터 출력되는 변환된 주파수 영역 신호에 기초하여 가중치를 계산한다. 이때, 주파수 영역 신호에 기초하여 주파수별 신호대 잡음 비를 계산하는데， 도 2b와 같이 신호대 잡음비의 입력 값은 임계치 값들 (a,b)을 포함하여 비선형 함수에 의해 노이즈를 제거하는 가중치 (A)를 구하게 된다.
신호 계산부 (125)는 가중치 계산부 (123)에서 계산된 가중치 (A)를 주파수 영역 신호에 부여하여 가중 주파수 영역 신호를 계산한다.
추정 잡음 계산부 (127)는 가중 주파수 영역 신호에 기초하여 추정 잡음을 계산하고, 상기 주파수 영역 신호와 추정 잡음에 기초한 신호대 잡음 비를 계산한다.
도 4a는 본 발명에 의한 영상 노이즈 제거 장치의 화소차 가중치 생성부를 나타낸 구성 블럭도이다. 도 4b는 본 발명의 실시 예에 따른 SNR 파라메타를 이용한 화소차 가중치의 노이즈 제거 알고리즘을 나타낸 예시도이다.
화소차 임계값 기억부 (103)는 화소차 계산부 (104)에서 계산된 화소 차이값과 화소 차이 값에 적용된 가중치 (K)를 저장하며 입력 영상 신호에 의해 각각의 값들을 갱신하여 저장한다.
SNR 가중치 가산부 (106)는 추정 잡음 계산부 (127)로부터 계산된 신호대 잡음 비의 파라메타를 통해 입력 영상의 화소 차이 값에 노이즈를 제거하는 가중치 (K)의 범위를 신호대 잡음비의 가중치 (A)로 가산한다. 신호대 잡음비의 입력 값은 비선형 함수에 의해 임계치 (a,b)에서 각각 1 또는 0의 가중치 (A)를 출력하며, SNR이 작을 때는 1을, SNR이 클때는 0의 가중 계수를 출력한다.
비교부 (107)는 화소차 임계값 기억부 (105)에 저장된 화소 차이값과 화소 차이 값에 적용된 가중치 (K)가 SNR 가중치 가산부 (106)로부터 출력되는 신호대 잡음비의 파라메타를 기초하여 가증치 (K)의 크기를 비교 판단한다.
화소차 가중치 최대값 계산부 (108)는 비교부 (107)의 판단 결과를 근거로 입력 영상의 화소 차이값의 임계값 (4b,a,b)들에 적용되는 가중치 (K)의 최대값을 신호대 잡음비의 가중치 (A) 범위 내에서 계산한다.
도 4b와 같이 , 화소차 임계값들 (a, b)에 부여되어 노이즈를 제거하는 가중치 (K)의 최대값은 신호대 잡음비에 따른 가중치 (A)에 의해 제한되며 화소 보상 값이 결정된다. 즉, 화소 차이값에 적용되는 가중치 (K)의 범위는 다음 수식으로 나타난다.
【수학식 3】
0<K≤A(A는 신호대 잡음비 가중치)
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 영상 노이즈 제거 방법을 나타낸 순서도이다.
입력 영상에 대한 신호대 잡음비를 구한다 (S501). 이때, 입력 영상 신호를 주파수 영역 신호로 변환하여, 주파수 영역 신호에 기초하여 가중을 계산한다. 계산한 가중을 상기 주파수 영역 신호에 부여하여 가중 주파수 영역 신호를 구하고, 가중 주파수 영역 신호에 기초하여 추정 잡을 구한 다음, 상기 주파수 영역 신호와 상기 추정 잡음에 기초하여 신호대 잡음비를 계산한다. 신호대 잡음비의 입력값은 비선형 함수에 의해 임계치 (도 2b,a,b)에서 각각 1 또는 0의 가중치를 출력한다.
입력 영상과 지연된 영상 신호 배열에 대해 수평방향, 수직방향, 좌대각선 방향 및 우대각선 방향의 각각의 양단에 위치된 화소값의 차이를 계산한다 (S503). 계산된 화소 차이값은 비선형 함수에 의해 임계치 (도 2a,a,b)에서 각각 0 또는 1의 가중치를 얻는다.
계산된 SNR의 파라메타를 이용하여 화소 차이값에 부여되어 노이즈를 제거하는 가중치의 최대값을 결정한다 (S505). 이띠 1, 화소차 임계값 기억부 (105)는 계산된 화소 차이값과 상기 차이값을 근거로 구하여진 가중치 (K)를 저장하고, SNR 가중치 가산부 (106) 및 비교부 (107)로부터 신호대 잡음비의 파라메타를 기초하여 상기 저장된 화소 차이값에 적용되는 가중치 (K)의 크기를 비교 판단한다. 화소차 가중치 최대값 계산부 (108)에서 상기 판단 결과를 근거하여 입력영상의 화소 차이값에 적용되는 가증치 (K)의 최대값의 범위를 신호대 잡음비의 가중치 (A)로 제한한다.
신호대 잡음비 (SNR)의 파라메타를 통한 화소 차이값에 적용되어 노이즈를 제거하는 가중치 (K)의 최대값을 신호대 잡음비의 가중치 (A)로 제한하여 입력 영상의 노이즈 제거 및 픽셀의 보상을 수행한다 (S507).
이상의 본 발명은 상기에 기술된 실시 예들에 의해 한정되지 않고 당업자들에 의해 다양한 변형 및 변경을 가져올 수 있으며, 이는 첨부된 청구항에서 정의되는 본 발명의 취지와 범위에 포함된다.
【산업상 이용가능성】
본 발명은 노이즈 제거 알고리즘 적용에서 SNR 파라메타를 통해서 실제 화소 차이값에 적용되는 가중치의 최대값을 제한하고， SNR 파라메타에 따른 최종 픽샐 보상값이 다이나믹하게 적용되어 영상의 래깅 (lagging) 증상을 줄이고 고주파 영상화면을 더욱 뚜렷하게 표현하는 효과를 제공한다.
또한, 본 발명은 노이즈 제거에 따른 영상의 번짐 현상 (blurring) 및 선명도 (Sharpness)와의 상과관계를 보다 최적화한다.

Claims

청구의 범위
【청구항 1】
입력 영상 신호에 대해 소정 시간 간격으로 지연시킨 영상 지연 신호의 배열을 출력하는 신호 지연부;
상기 입력 영상 신호와 영상 지연 신호 간의 화소 차이값을 계산하고, 상기 계산된 화소 차이값을 근거하여 비선형 함수에 의해 상기 화소 차이값에 적용하는 가증치를 구하는 화소차 계산부;
상기 입력 영상 신호를 주파수 영역 신호로 변환하여 변환된 주파수 영역 신호로부터 주파수 별 가증치를 계산하고 신호대 잡음비의 파라메타를 출력하는
SNR 측정부; 및
상기 화소차 계산부로부터 구한 가증치의 범위를 상기 SNR 측정부로부터 출력되는 신호대 잡음비의 가중치에 적응시켜 최종 화소 값에 부여되어 노이즈를 제거하는 가중치를 생성하는 화소차 가중치 생성부를 포함하는 영상 노이즈 제거 장치.
【청구항 2】
제 1항에 있어서,
상기 입력 영상 신호와 상기 신호 지연부로부터 출력되는 영상 지연 신호의 감산 연산을 수행하는 연산부를 더 포함하는 영상 노이즈 제거 장치.
【청구항 3】
제 1항에 있어서,
상기 입력 영상 신호와 상기 영상 지연 신호의 차를 입력받아 저주파 대역의 영상신호를 필터링하는 저역통과 필터를 더 포함하는 영상 노이즈 제거 장치.
【청구항 4】
거1 3항에 있어서,
상기 필터링된 저주파 대역의 영상 신호를 절대값을 취하여 검출된 절대값을
대체응지 (규칙 제 26조) 화소차 계산부로 출력하는 절대값 검출부를 더 포함하는 영상 노이즈 제거 장치.
【청구항 5】
제 1항에 있어서，
상기 화소차 계산부는 상기 입력 영상 신호와 영상 지연 신호 간의 화소 차이값은 영상 신호 배열에 대해 수평방향， 수직 방향, 좌대각선 방향 및 우대각선 방향의 각각의 양단에 위치된 화소 차이값을 계산하는 것을 특징으로 하는 영상 노이즈 제거 장치.
【청구항 6】
제 1항에 있어서，
상기 화소차 계산부로부터 출력되는 가중치가 적용된 영상신호는
P = KYCLF + (1-K)YDLF +YCHF인 것을 특징으로 하는 영상 노이즈 제거 장치.
(P: 영상신호， K: 가중치, YCLF: 입력 영상신호의 저주파 영역신호， YDLF: 영상 지연신호의 저주파 영역 신호， YCHF: 입력 영상신호의 고주파 영역신호)
【청구항 7】
제 6항에 있어서,
상기 영상 신호에 적용되는 가중치는 0에서 1 사이의 크기를 갖는 것을 특징으로 하는 영상 노이즈 제거 장치.
【청구항 8】
제 1항에 있어서，
상기 신호대 잡음비의 파라메타는 상기 신호대 잡음비의 입력값 및 비선형 함수에 의해 상기 입력값에 적용되는 신호대 잡음비의 가중치를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 노이즈 제거 장치.
【청구항 9】
제 1항에 있어서, 상기 SNR측정부는
상기 입력 영상 신호를 주파수 영역 신호로 변환하는 주파수 변화부;
상기 변환된 주파수 영역 신호에 기초하여 주파수별 가중치를 계산하는 가중치 계산부;
상기 계산된 가중치를 상기 주파수 영역 신호에 부여하겨 가중 주파수 영역 신호를 계산하는 신호 계산부; 및
상기 계산된 가중 주파수 영역 신호에 기초하여 추정 잡음을 계산하고 상기 주파수 영역 신호와 추정 잡음에 기초한 신호대 잡음비의 파라메타를 출력하는 추정 잡음 계산부를 더 포함하는 영상 노이즈 제거 장치.
【청구항 10]
제 1항에 있어서，
상기 화소차 가중치 생성부는
상기 화소차 계산부로부터 계산된 화소 차이값과 화소 차이 값에 적용된 가중치를 저장하는 화소차 임계값 기억부;
상기 SNR 측정부로부터 계산된 신호대 잡음비의 파라메타를 이용하여 상기 저장된 화소 차이값에 적용되는 가중치의 범위를 가산하는 SNR가중치 가산부; 상기 저장된 화>소 차이값에 적용된 가중치의 크기를 상기 신호대 잡음비의 파라메타를 기초하여 가증치 범위를 비교판단하는 비교부; 및
상기 비교판단 결과를 근거하여 상기 화소 차이값의 임계값에 적용되는 가중치의 최대값을 상기 신호대 잡음비의 가중치 범위 내에 적응시켜 최종 화소 값에 부여되어 노이즈를 제거하는 가중치를 계산하는 화소차 가중치 최대값 계산부를 더 포함하는 영상 노이즈 제거 장치.
【청구항 11】
' 제 1항 또는 제 10항에 있어서,
상기 최종 화소 값에 부여되어 노이즈를 제거하는 가중치 (K)의 범위는
0 < K < A (A는 신호대 잡음비 가증치)
인 것을 특징으로 하는 영상 노이즈 제거 장치.
【청구항 12]
제 10항에 있어서，
상기 화소차 임계값 기억부는 입력 영상 신호에 의해 상기 화소 차이값과 가중치를 갱신하여 저장하는 것을 특징으로 하는 영상 노이즈 제거 장치.
【청구항 13】
입력 영상 신호에 대해 소정 시간 간격으로 지연시킨 영상 지연 신호의 배열을 출력하는 단계;
상기 입력 영상 신호를 주파수 영역 신호로 변환하여 변환된 주파수 영역 신호로부터 주파수 별 가중치를 계산하고 신호대 잡음비의 파라메타를 출력하는 단계;
상기 입력 영상 신호와 영상 지연 신호 간의 화소 차이값을 계산하고, 상기 계산된 화소 차이값을 근거하여 비선형 함수에 의해 상기 화소 차이값에 적용하는 가중치를 계산하는 단계; 및
상기 계산된 화소 차이값에 적용하는 가중치의 범위를 상기 출력되는 신호대 잡음비의 가중치에 적웅시켜 생성된 노이즈를 제거하는 가중치를 최종 화소 값에 부여하는 단계를 포함하여 이루어진 영상 노이즈 제거 방법.
【청구항 14】
제 13항에 있어서，
상기 신호대 잡음비의 파라메타를 출력하는 단계;
상기 입력 영상 신호를 주파수 영역 신호로 변환하는 단계;
상기 변환된 주파수 영역 신호에 기초하여 주파수별 가중치를 계산하는 단계;
상기 계산된 가중치를 상기 주파수 영역 신호에 부여하여 가중 주파수 영역 신호를 계산하는 단계; 및
상기 계산된 가중 주파수 영역 신호에 기초하여 추정 잡음을 계산하고 상기 주파수 영역 신호와 추정 잡음에 기초한 신호대 잡음비의 파라메타를 출력하는 단계를 더 포함하여 이루어진 영상 노이즈 제거 방법.
【청구항 15]
게 14항에 있어서，
상기 신호대 잡음비의 파라메타는 상기 신호대 잡음비의 입력값 및 비선형 함수에 의해 상기 입력값에 적용되는 신호대 잡음비의 가중치를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 노이즈 제거 방법.
【청구항 16】
제 13항에 있어서，
상기 입력 영상 신호와 영상 지연 신호 간의 화소 차이값은 영상 신호 배열에 대해 수평방향， 수직 방향， 좌대각선 방향 및 우대각선 방향의 각각의 양단에 위치된 화소 차이값을 계산하는 것을 특징으로 하는 영상 노이즈 제거 방법.
【청구항 17】
제 13항에 있어서,
상기 화소 차이값에 적용하는 가중치를 계산하는 단계에서 가중치가 적용된 영상신호는
P = YCLF + (1-K)YDLF +YCHF ， (P: 영상신호, K: 가중치， YCLF ： 입력 영상신호의 저주파 영역신호, YDLF: 영상 지연신호의 저주파 영역 신호， YCHF: 입력 영상신호의 고주파 영역신호)
인 것을 특징으로 하는 영상 노이즈 제거 방법.
【청구항 18】
제 17항에 있어서，
상기 영상 신호에 적용되는 가중치는 0에서 1 사이의 크기를 갖는 것을 특징으로 하는 영상 노이즈 제거 방법.
【청구항 19】
제 13항에 있어서，
상기 노이즈를 제거하는 가중치를 최종 화소 값에 부여하는 단계는， 상기 계산된 화소 차이값과 화소 차이 값에 적용된 가중치를 저장하는 단계; 상기 출력된 신호대 잡음비의 파라메타를 이용하여 상기 저장된 화소 차이값에 적용되는 가중치의 범위를 가산하는 단계;
상기 저장된 화소 차이값에 적용된 가중치의 크기를 상기 신호대 잡음비꾀 파라메타를 기초하여 가중치 범위를 비교판단하는 단계; 및
상기 비교판단 결과를 근거하여 상기 화소 차이값의 임계값에 적용되는 가중치의 최대값을 상기 신호대 잡음비의 가중치 범위 내에 적웅시켜 최종 화소 값에 부여되어 노이즈를 제거하는 가중치를 계산하는 단계를 더 포함하여 이루어진 영상 노이즈 제거 방법.
【청구항 20]
제 19항에 있어서，
상기 화소 차이값과 가중치는 입력 영상 신호에 의해 갱신되어 저장하는 것을 특징으로 하는 영상 노이즈 제거 방법.
【청구항 21]
제 13항 또는 제 19항에 있어서,
상기 최종 화소 값에 부여되어 노이즈를 제거하는 가중치 (K)의 범위는
0 < K < A (A는 신호대 잡음비 가중치)
인 것을 특징으로 하는 영상 노이즈 제거 방법.
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