WO2016159647A1 - 영상 처리 방법 및 장치 - Google Patents

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WO2016159647A1 PCT/KR2016/003244 KR2016003244W WO2016159647A1 WO 2016159647 A1 WO2016159647 A1 WO 2016159647A1 KR 2016003244 W KR2016003244 W KR 2016003244W WO 2016159647 A1 WO2016159647 A1 WO 2016159647A1
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pixel
image processing
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민병석
김종만
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삼성전자 주식회사
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    • G09G2360/16—Calculation or use of calculated indices related to luminance levels in display data

Definitions

  • the disclosed embodiment relates to a computer-readable recording medium having recorded thereon an image processing method, an image processing apparatus, and a program for implementing the image processing method.
  • the existing technology has a problem in that distortion occurs in color conversion by collectively extending the color gamut of an image or by expanding the color gamut by mapping the color of an image based on a fixed mapping table. Therefore, it is necessary to develop a technology for minimizing color distortion while extending the gamut of an image.
  • An object of the present invention is to provide an image processing method and an image processing apparatus for converting colors of an input image signal by minimizing color distortion by considering characteristics of an input image signal.
  • An image processing method for determining a gain value for mapping a color value of at least one pixel among a plurality of pixels to a gamut boundary, and converting the color value of at least one pixel based on the determined gain value, is disclosed. do.
  • the image processing apparatus may provide a higher quality image by extending the color of the input image signal to a gamut boundary in consideration of characteristics of the input image signal.
  • FIG. 1 is a conceptual diagram illustrating an image processing method according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 2 is a flowchart illustrating an image processing method, according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram for describing a method of determining, by an image processing apparatus, a gain value of a pixel included in an input image signal, according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating a method of determining a gain value when a pixel having a preservation color is included in a plurality of pixels included in an input image signal, according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 5 is a diagram for describing a method of determining a gain value when an image processing apparatus according to an embodiment includes a pixel having a preservation color in a plurality of pixels included in an input image signal.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating a method of converting color values by classifying a plurality of pixels included in an input image signal into at least one group by an image processing apparatus, according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 7 is a diagram for describing a criterion for classifying a plurality of pixels included in an input image signal into at least one group by an image processing apparatus according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 8 is a diagram for describing a method of determining, by an image processing apparatus, a gain value of pixels included in a group, according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating a method of determining, by an image processing apparatus, a gain value of at least one pixel among a plurality of pixels included in an input image signal based on a previously determined gain value.
  • FIG. 10 is a flowchart for describing a method of determining, by an image processing apparatus, a gain value based on positions of a plurality of pixels included in an input image signal, according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 11 is a diagram for describing a method of determining, by an image processing apparatus, a gain value based on positions of a plurality of pixels included in an input image signal, according to an exemplary embodiment.
  • FIGS. 12 and 13 are block diagrams of an image processing apparatus, according to an exemplary embodiment.
  • An image processing method may include obtaining color information of each of a plurality of pixels included in an input image signal; Determining whether a color value of each of the plurality of pixels corresponds to a gamut boundary of the input image signal based on the acquired color information; Determining a gain value for mapping a color value of at least one pixel of the plurality of pixels to a gamut boundary based on the determination result; And converting a color value of at least one pixel based on the determined gain value.
  • the image processing method may further include selecting at least one pixel having a predetermined preservation color among the plurality of pixels based on the acquired color information, and determining the gain value by using the plurality of pixels.
  • a gain value for mapping a color value of a pixel other than at least one selected pixel of the pixel to a gamut boundary is determined.
  • the determining of the gain value may include determining a gain value of at least one selected pixel as a preset threshold.
  • the image processing method may further include classifying the plurality of pixels into at least one group based on a color value preset for the input image signal, and the determining of the gain may include: classifying at least A gain value for each of the at least one group is determined based on the color information of the pixels included in the one group.
  • the determining of the gain value may determine, as the gain value of each of the at least one group, the lowest gain value among the gain values of the pixels included in each of the classified at least one group. .
  • the determining of the gain value may include determining a color distribution of pixels included in each of the at least one group based on color information of pixels included in each of the classified at least one group. Doing; And based on the determined color distribution, when the number of pixels having the first color is less than the predetermined number, gain of each of the at least one group based on color information of pixels other than the pixel having the first color among the plurality of pixels. Determine the value.
  • the image processing method may further include selecting pixels included in a predetermined area in the input image signal, and determining the gain value may include selecting each of the selected pixels based on color information of the selected pixels. A gain value for mapping the color value of to a gamut boundary is determined.
  • the determining of the gain value may include obtaining a gain value of at least one pixel based on a predetermined gain value of at least one pixel included in a previously obtained input image signal.
  • An image processing method comprising: detecting a preset object from an input image signal; And selecting a pixel corresponding to the detected position of the preset object, wherein the determining of the gain value comprises: setting a color value of another pixel except at least one selected pixel among the plurality of pixels to a gamut boundary. Determine the gain value to match.
  • An image processing apparatus may include a color information obtaining unit obtaining color information of each of a plurality of pixels included in an input image signal; Based on the obtained color information, it is determined whether a color value of each of the plurality of pixels corresponds to a color gamut boundary of the input image signal, and based on the determination result, the color value of at least one pixel of the plurality of pixels is determined based on the color gamut. And determining a gain value to correspond to a boundary, and converting a color value of the at least one pixel based on the determined gain value.
  • the processor selects at least one pixel having a predetermined preservation color among a plurality of pixels based on the acquired color information, and at least one selected pixel among the plurality of pixels.
  • a gain value for mapping the color values of pixels other than to the gamut boundary is determined.
  • the processor determines a gain value of at least one selected pixel as a preset threshold.
  • the processor classifies a plurality of pixels into at least one group based on a color value preset for an input image signal, and colors the pixels included in the classified at least one group. Based on the information, a gain value for each of the at least one group is determined.
  • the processor determines the lowest gain value among the gain values of the pixels included in each of the classified at least one group as the gain value of each of the at least one group.
  • the processor determines a color distribution of pixels included in each of the at least one group based on color information of pixels included in each of the classified at least one group, and determines the determined color distribution. If the number of pixels having the first color is less than the predetermined number, the gain value for each of the at least one group is determined based on the color information of the pixels other than the pixel having the first color among the plurality of pixels. do.
  • the processor may select pixels included in a predetermined area from an input image signal and match color values of each of the selected pixels to color gamut boundaries based on color information of the selected pixels. Determine the gain value for
  • the processor determines a gain value of at least one pixel based on a predetermined gain value for at least one pixel included in a previously obtained input image signal.
  • FIG. 1 is a conceptual diagram illustrating an image processing method according to an exemplary embodiment.
  • the image processing apparatus may acquire color information of each of the plurality of pixels included in the input image signal.
  • the color information may include information regarding at least one of color, hue, saturation, and color difference Cb and Cr according to the color space in which the input image signal is defined.
  • this is only an example, and the color information may be determined according to the color space in which the input image signal is defined.
  • the image processing apparatus may determine whether a color value of each of the plurality of pixels corresponds to the color gamut boundary 120 of the input image signal based on color information of each of the plurality of pixels included in the input image signal. can do.
  • the gamut boundary 120 of the input image signal may represent a boundary region of a color reproducible in the color space in which the input image signal is defined. For example, when the input image signal is defined in the RGB color space, the gamut boundary 120 may be defined as 0 or more and 255 or less for each component of RGB.
  • the image processing apparatus may convert color values of at least one pixel among a plurality of pixels included in the input image signal based on the determined gain value. For example, the image processing apparatus may convert a color of at least one pixel by performing a multiplication operation on the color value of at least one pixel and G, which is a gain value.
  • the image processing apparatus maintains a plurality of colors based on the obtained color information to maintain the color value 115 of at least one pixel having a specific color among the plurality of pixels included in the input image signal. At least one pixel having a specific color may be selected among the pixels.
  • a specific color of a pixel which the image processing apparatus intends to maintain color will be described as a preserved color for convenience of description.
  • the image processing apparatus converts only the color values of other pixels except for the pixels having the preservation color among the plurality of pixels included in the input image signal to maintain the color value 115 of the pixels having the preservation color. can do.
  • the image processing apparatus may determine the gain value of the pixels having the preserved color as a preset threshold. However, this is only an example, and according to another exemplary embodiment, the image processing apparatus may determine the gain value of the pixels having the preserved color to be less than the preset threshold range.
  • the image processing autonomous may provide a user with an improved image quality by converting color values of each of the plurality of pixels included in the input image signal to correspond to the gamut boundary of the input image signal.
  • the image processing apparatus may provide a more natural image to the user by restricting the conversion of the color value corresponding to the preserved color among the colors of the input image signal.
  • FIG. 2 is a flowchart illustrating an image processing method, according to an exemplary embodiment.
  • the image processing apparatus acquires color information of each of the pixels included in the input image signal.
  • the image processing apparatus may include information about at least one of color, hue, saturation, and color difference Cb and Cr of each of the plurality of pixels included in the input image signal. Color information can be obtained. However, this is only an embodiment, and color information in the disclosed embodiment is not limited to the above-described example.
  • the image processing apparatus determines whether a color of each of the plurality of pixels corresponds to a gamut boundary of the input image signal based on the acquired color information.
  • the gamut boundary of the input image signal represents a boundary of a color range that can be reproduced in the color space in which the input image signal is defined.
  • the gamut boundary of the input image signal may represent the boundary of the color range reproducible in the RGB color space.
  • the gamut boundary of the input image signal may represent a boundary of the color range reproducible in the CbCr color space.
  • the image processing apparatus may set the boundary of the color range reproducible in the output device to which the input image signal is output, as the gamut boundary.
  • the image processing apparatus may determine coordinates in the color space of each of the plurality of pixels based on the acquired color information. For example, the image processing apparatus may determine coordinates on the RGB color space of each of the plurality of pixels. According to another example, the image processing apparatus may determine coordinates in the CbCr color space of each of the plurality of pixels.
  • the image processing apparatus may determine whether a color value of each of the plurality of pixels corresponds to a color gamut boundary as the coordinates of the color space of each of the plurality of pixels are determined. For example, the image processing apparatus may determine whether the coordinates in the color space of each of the plurality of pixels are located on the color gamut boundary, and determine whether the color value of each of the plurality of pixels corresponds to the gamut boundary. have.
  • the image processing apparatus determines a gain value for mapping the color value of at least one pixel among the plurality of pixels to the color gamut boundary based on the determination result.
  • the image processing apparatus may select at least one pixel having a color value that does not correspond to a gamut boundary among the plurality of pixels.
  • the image processing apparatus may determine a gain value multiplied by the coordinates of the selected pixel so that the coordinates of the selected pixel may be located on the color gamut boundary in the color space.
  • the image processing apparatus may classify the plurality of pixels into at least one group according to a preset color value.
  • the color value may represent one of color, saturation, hue, and color difference (cb, cr).
  • the image processing apparatus may determine a gain value for each classified group. For example, when a plurality of pixels are classified according to eight color difference values in the image processing apparatus, the image processing apparatus may determine a gain value for each of the eight classified groups. Here, the image processing apparatus may determine the smallest gain value among the gain values of the pixels included in the group as the gain value of the group. However, this is only an example, and the method of determining the gain value for each group by the image processing apparatus is not limited thereto. A method of determining a gain value of each classified group by the image processing apparatus will be described later in more detail with reference to FIGS. 6 to 8.
  • the image processing apparatus converts at least one pixel color based on the determined gain value.
  • the image processing apparatus may convert the color value of at least one pixel by multiplying the determined gain value by the color information of at least one pixel.
  • the image processing apparatus when the image processing apparatus determines the gain value for each group, the image processing apparatus multiplies the gain value determined for the specific group by the color information of each of the pixels included in the specific group, thereby resolving the pixels for each group. You can convert the color value of.
  • the image processing apparatus may maintain the color of some pixels among the plurality of pixels included in the input image signal.
  • the image processing apparatus may limit the gain value of some pixels such that the gain value of the color of some pixels among the plurality of pixels included in the input image signal is less than or equal to the threshold range.
  • some pixels may be pixels having a preservation color preset in the image processing apparatus.
  • some pixels may be pixels located in a region where a predetermined object is displayed in the image processing apparatus.
  • FIG. 3 is a diagram for describing a method of determining, by an image processing apparatus, a gain value of a pixel included in an input image signal, according to an exemplary embodiment.
  • an image processing apparatus may represent color components of each of a plurality of pixels included in an input image signal as coordinates in a two-dimensional color difference space.
  • the gamut boundary 310 may be determined according to values that each of the Cb component and the Cr component may have.
  • the image processing apparatus may determine whether the color value of the first pixel corresponds to the color gamut boundary 310 based on the color information of the first pixel, which is one of a plurality of pixels included in the input image signal. Can be.
  • the image processing apparatus determines that the color value of the first pixel does not correspond to the gamut boundary 310. can do.
  • the image processing apparatus may determine a gain value for mapping the color value of the first pixel to the color gamut boundary 310 based on the color information of the first pixel. For example, the image processing apparatus may determine a gain value for moving the coordinates 320 on the color space of the first pixel to the coordinates 330 on the color gamut boundary for the specific color 315.
  • the image processing apparatus may convert the color of the first pixel 320 by multiplying the determined gain value by the color information of the first pixel.
  • the image processing apparatus may convert the color of at least one pixel included in the input image signal by performing the above process on at least one of the plurality of pixels included in the input image signal.
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating a method of determining a gain value when a pixel having a preservation color is included in a plurality of pixels included in an input image signal, according to an exemplary embodiment.
  • the image processing apparatus may acquire color information of each of the plurality of pixels included in the input image signal.
  • step S410 may correspond to step S210 described above with reference to FIG. 2.
  • the image processing apparatus may determine whether a color value of each of the plurality of pixels corresponds to a gamut boundary of the input image signal based on the obtained color information.
  • the image processing apparatus may represent color values of each of the plurality of pixels based on the acquired color information as coordinates on a color space in which an input image signal is defined.
  • the image processing apparatus may determine whether the coordinates in the color space of each of the plurality of pixels are located on the color gamut boundary, and determine whether the color value of each of the plurality of pixels corresponds to the gamut boundary of the input image signal. .
  • the image processing apparatus may determine whether the color value of the pixel corresponds to a preset preserved color.
  • the image processing apparatus may determine whether a color value of each pixel having a color that does not correspond to a gamut boundary corresponds to a preset preserved color.
  • the image processing apparatus may preset information regarding the preserved color.
  • the preservation color may include a color representing the human skin (hereinafter, described as flesh color for convenience of description), but this is only an example, and the preservation color according to the disclosed technology is not limited thereto.
  • the image processing apparatus may determine whether a color value of each of the plurality of pixels corresponds to a preset preserved color based on the color information of the plurality of pixels. For example, the image processing apparatus may determine whether a color value of each of the plurality of pixels corresponds to a flesh color that is a boundary color between red and yellow in the color space.
  • the preservation color may be set to a color range.
  • the image processing apparatus may determine whether the color value of the pixel is included in the preset color range.
  • the image processing apparatus may set the gain value of the pixel to a preset threshold value.
  • the image processing apparatus may set the gain value of the pixel to a preset threshold value when the color value of the pixel corresponds to the preserved color. For example, when the color value of the pixel corresponds to the preserved color, the image processing apparatus may set the gain value to 1.1 to limit the degree of conversion of the color of the pixel.
  • the image processing apparatus may set a gain value of a pixel having a color corresponding to the preserved color to be less than a preset threshold range.
  • the image processing apparatus may maintain the color of the pixel having the color corresponding to the preservation color by setting the gain value of the pixel having the color corresponding to the preservation color to 1.
  • the image processing apparatus may determine a gain value for mapping the color value of the pixel to the color gamut boundary.
  • the image processing apparatus may determine a gain value for mapping a color value of a pixel having a color that does not correspond to a preserved color, to a gamut boundary.
  • the image processing apparatus may determine a gain value for moving a coordinate in a color space of a pixel having a color that does not correspond to the preserved color, onto a gamut boundary.
  • the image processing apparatus may convert the color value of the pixel based on the determined gain value.
  • the image processing apparatus may perform a multiplication operation on color information of each of the plurality of pixels and a gain value determined for each of the plurality of pixels to convert colors of each of the plurality of pixels.
  • FIG. 5 is a diagram for describing a method of determining a gain value when an image processing apparatus according to an embodiment includes a pixel having a preservation color in a plurality of pixels included in an input image signal 500.
  • the image processing apparatus may acquire color information of the input image signal 500.
  • the image processing apparatus may select at least one pixel having a preservation color among a plurality of pixels included in the input image signal 500 based on the acquired color information.
  • the first preserved color 512 and the second preserved color 514 are preset in the image processing apparatus.
  • the first preserved color 512 and the second preserved color 514 can be set as a color range.
  • the image processing apparatus may select pixels 520 having a color corresponding to the first preservation color 512, from among a plurality of pixels included in the input image signal 500. Also, the image processing apparatus may select pixels 530 having a color corresponding to the second preservation color 514 from among a plurality of pixels included in the input image signal 500.
  • the image processing apparatus may determine a gain value for mapping a color value of another pixel except for the selected pixels 520 and 530 among the plurality of pixels included in the input image signal 500 to a gamut boundary. have.
  • the image processing apparatus may determine the gain values of the selected pixels 520 and 530 as preset thresholds. However, this is only an example, and the image processing apparatus may include the gain values of the pixels 520 having the color corresponding to the first preservation color 512 and the pixels 530 having the color corresponding to the second preservation color 514. You can also set the gain value of) differently.
  • the image processing apparatus may determine a gain value of the selected pixels 520 and 530 as 1 to maintain color values of the selected pixels 520 and 530.
  • the image processing apparatus may set the gain values of the selected pixels 520 and 530 to a value within a preset threshold range.
  • the method of selecting the pixels to limit the color conversion based on the color information has been described in the image processing apparatus, but the pixels to limit the color change in the image processing apparatus are selected.
  • the method is not limited to this.
  • the image processing apparatus when the image processing apparatus includes hardware capable of recognizing the object, the image processing apparatus may detect a preset object from the input image signal 500. For example, the image processing apparatus may detect a face of a person from the input image signal 500.
  • the image processing apparatus may select a pixel located in a region where a predetermined object is detected from the detected input image signal 500.
  • the image processing apparatus may maintain the color value of the selected pixels or determine a gain value of the color of the selected pixels within a threshold or a threshold range.
  • the image processing apparatus selects a pixel located in an area where a human face is detected in the input image signal 500 to maintain the color value of the selected pixels or to set the threshold or threshold of the gain value of the color of the selected pixels. It can be decided within the range.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating a method of converting color values by classifying a plurality of pixels included in an input image signal into at least one group by an image processing apparatus, according to an exemplary embodiment.
  • the image processing apparatus may obtain color information of each of the pixels included in the input image signal.
  • step S610 may correspond to step S210 described above with reference to FIG. 2.
  • the image processing apparatus may classify the plurality of pixels into at least one group based on a color value preset for the input image signal.
  • the color value may represent one of color, saturation, hue, and color difference (cb, cr).
  • the image processing apparatus may preset a color value as a reference for classifying the plurality of pixels into at least one group.
  • the image processing apparatus may be a color based on chromaticity values of a range corresponding to red, yellow, green, cyan, blue, and magenta, respectively.
  • the value can be set in advance.
  • the image processing apparatus may classify the plurality of pixels into at least one group based on a preset saturation value.
  • the image processing apparatus may determine gain values of pixels included in each of the classified at least one group.
  • the image processing apparatus may determine a gain value for mapping the color values of the pixels included in each of the classified at least one group to the gamut boundary. For example, the image processing apparatus may determine a gain value of each of the plurality of pixels included in the first group having a chromaticity value corresponding to red.
  • the image processing apparatus may determine a gain value of each of the at least one group based on the determined gain values of the pixels.
  • the image processing apparatus may determine a gain value for at least one group based on the determined gain values of the pixels. For example, the image processing apparatus may determine the lowest gain value among the gain values of the pixels included in the group as the gain value of the group.
  • the image processing apparatus may adjust the gain value of the group based on the color information of the pixels except for the pixel having the specific color. You can decide. For example, when the number of pixels having the first color in the group is less than the preset number, the image processing apparatus may obtain the lowest gain value among the gain values of the pixels other than the pixel having the first color among the pixels included in the group. May be determined as a gain value of a group including pixels.
  • the image processing apparatus may determine a gain value of the group by applying a weight to the gain value of the pixels according to the color distribution of the pixels included in the group.
  • the image processing apparatus may convert color values of pixels included in each of the at least one group based on the determined gain value of each of the at least one group.
  • the image processing apparatus may convert the color value of the pixel by multiplying the gain value of the group including the pixel by the color information of the pixels included in each of the at least one group.
  • the image processing apparatus may convert a color value of each pixel included in the first group by multiplying the color information of each pixel included in the first group by a gain value g1.
  • FIG. 7 is a diagram for describing a criterion for classifying a plurality of pixels included in an input image signal into at least one group by an image processing apparatus according to an exemplary embodiment.
  • the image processing apparatus may classify a plurality of pixels included in an input image signal into at least one group based on chromaticity values and chroma values.
  • the image processing apparatus may include a plurality of image processing apparatuses based on chromaticity values of six ranges corresponding to red, yellow, green, cyan, blue, and magenta. Pixels can be classified into groups.
  • the image processing apparatus may classify the plurality of pixels into groups based on the chroma values of the eight ranges.
  • the color value which is used as a reference for the image processing apparatus to classify each of the plurality of pixels, is not limited to the chroma and chroma values.
  • the image processing apparatus may classify each of the plurality of pixels into at least one group according to color.
  • FIG. 8 is a diagram for describing a method of determining, by an image processing apparatus, a gain value of pixels included in a group, according to an exemplary embodiment.
  • the image processing apparatus may acquire color information of each of the plurality of pixels included in the input image signal.
  • the image processing apparatus may classify the plurality of pixels into at least one group based on the obtained color information.
  • the image processing apparatus may determine a gain value of each of the plurality of pixels included in at least one group. Also. The image processing apparatus may determine the gain value of the group based on the gain value of each pixel included in the group. For example, the image processing apparatus may determine a gain value of the first group based on gain values of each of the plurality of pixels included in the first group having a chromaticity value corresponding to red.
  • FIG. 8 is a distribution diagram according to gain values of each of the plurality of pixels included in the first group.
  • the image processing apparatus may determine the gain value of the first group based on a gain value other than a gain value having the lowest ratio of the number of pixels among the gain values of each of the plurality of pixels. For example, the image processing apparatus may determine that 1.3, which is the lowest gain value among the other gain values except 1.1, which is the lowest gain value, as the gain value of the first group.
  • the image processing apparatus may calculate an average value obtained by applying a weight to each of the plurality of gain values according to a ratio of the number of pixels to each of the plurality of gain values.
  • the image processing apparatus may determine the calculated average value as the gain value of the first group.
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating a method of determining, by an image processing apparatus, a gain value of at least one pixel among a plurality of pixels included in an input image signal based on a previously determined gain value.
  • the image processing apparatus may acquire color information of each of the pixels included in the input image signal.
  • step S910 may correspond to step S210 described above with reference to FIG. 2.
  • the image processing apparatus may determine whether a color value of each of the plurality of pixels corresponds to a color gamut boundary of the input image signal based on the acquired color information.
  • the image processing apparatus may represent color values of each of the plurality of pixels based on the acquired color information as coordinates on a color space in which an input image signal is defined.
  • the image processing apparatus may determine whether the coordinates of each of the plurality of pixels in the color space are located on the color gamut boundary, and determine whether the color value of each of the plurality of pixels corresponds to the gamut boundary of the input image signal. have.
  • the image processing apparatus may determine a gain value of at least one pixel based on a predetermined gain value for at least one pixel included in a previously obtained input image signal.
  • the image processing apparatus may store a gain value for at least one pixel included in a previously obtained input image signal.
  • the image processing apparatus may determine gain values of pixels having a specific color among the plurality of pixels based on a gain value determined from an input image signal previously acquired for a specific color. For example, the gain value of the pixels included in the blue chromaticity range may be determined as a predetermined gain value for the pixels included in the blue chromaticity range from the previously obtained input image signal.
  • the image processing apparatus may convert color values of at least one pixel based on the determined gain value.
  • step S940 may correspond to step S240 described above with reference to FIG. 2.
  • FIG. 10 is a flowchart for describing a method of determining, by an image processing apparatus, a gain value based on positions of a plurality of pixels included in an input image signal, according to an exemplary embodiment.
  • the image processing apparatus may acquire color information of each of the plurality of pixels included in the input image signal.
  • step S1010 may correspond to step S210 described above with reference to FIG. 2.
  • the image processing apparatus may select pixels included in a preset area from among the plurality of pixels included in the input image signal.
  • the preset area may be a predetermined area on a frame composed of a plurality of pixels included in the input image signal.
  • the image processing apparatus may select pixels included in the center area on a frame composed of a plurality of pixels included in the input image signal.
  • the center area is only one example of a preset area, and the preset area is not limited to the center area in the disclosed technical idea.
  • the image processing apparatus may determine a gain value for mapping the color value of each of the selected pixels to the color gamut boundary based on the color information of the selected pixels.
  • the image processing apparatus may determine a gain value for moving the coordinates of each of the selected pixels to the color gamut boundary in the color space.
  • the image processing apparatus may determine a more optimized gain value for the pixels of the center area by selecting pixels of the center area having a relatively high interest of the user on a frame composed of a plurality of pixels.
  • the image processing apparatus may classify the selected pixels into at least one group according to a preset color value, and determine a gain value for each of the classified at least one group.
  • the method of determining the gain value for each of the at least one group by the image processing apparatus may correspond to the method described above with reference to FIG. 6.
  • the image processing apparatus may convert color values of the plurality of pixels based on the determined gain value.
  • the color values of the plurality of pixels may be converted by multiplying a gain value determined for the selected pixels by a color value of each of the plurality of pixels.
  • FIG. 11 is a diagram for describing a method of determining, by an image processing apparatus, a gain value based on positions of a plurality of pixels included in an input image signal, according to an exemplary embodiment.
  • the image processing apparatus may acquire color information of each of the plurality of pixels included in the input image signal.
  • the image processing apparatus may select pixels included in the center area 1110 in the frame 1100 including a plurality of pixels included in the input image signal.
  • the image processing apparatus may determine a gain value for mapping the color values of the selected pixels to the color gamut boundaries. For example, the image processing apparatus may classify a plurality of pixels into groups according to preset color values, and determine a gain value for each classified group.
  • the image processing apparatus may convert the color values of the plurality of pixels based on the determined gain value. For example, when the image processing apparatus determines the gain value of the pixels classified into the first group according to the color value as 1.3 within the preset area, it is located outside the preset area 1120 and according to the color value. The gain value of the pixels classified as can also be determined as 1.3.
  • the image processing apparatus determines a gain value based on pixels of a center region having a relatively high user interest on a frame composed of a plurality of pixels, thereby determining a more optimized gain value for pixels in the center region. Can be.
  • FIGS. 12 and 13 are block diagrams of an image processing apparatus 1200 according to an exemplary embodiment.
  • the image processing apparatus 1200 may include a color information acquirer 1210 and a processor 1220. However, not all illustrated components are essential components. The image processing apparatus 1200 may be implemented by more components than the illustrated components, and the image processing apparatus 1200 may be implemented by fewer components.
  • the image processing apparatus 1200 may further include the object detector 1230 and the display 1240 in addition to the color information acquirer 1210 and the processor 1220. It may also include.
  • the color information acquirer 1210 acquires color information of each of the plurality of pixels included in the input image signal.
  • the color information acquirer 1210 may include at least one of color, hue, saturation, and color difference Cb and Cr of each of the pixels included in the input image signal. It is possible to obtain color information including the information on.
  • the processor 1220 determines whether a color value of each of the plurality of pixels corresponds to a color gamut boundary of the input image signal based on the color information obtained from the color information acquirer 1210. In addition, the processor 1220 determines a gain value for mapping a color value of at least one pixel of the plurality of pixels to a gamut boundary based on the determination result. The processor 1220 converts a color value of at least one pixel based on the determined gain value. .
  • the processor 1220 may select at least one pixel having a predetermined preservation color among the plurality of pixels based on the obtained color information. In addition, the processor 1220 may determine a gain value for mapping a color value of another pixel except at least one selected pixel among the plurality of pixels to a gamut boundary. The processor 1220 may determine a gain value of at least one selected pixel as a preset threshold.
  • the processor 1220 may classify the plurality of pixels into at least one group based on a color value preset for the input image signal.
  • the processor 1220 may determine a gain value for each of the at least one group based on color information of the pixels included in the classified at least one group. For example, the processor 1220 may determine the lowest gain value among the gain values of the pixels included in each of the at least one group as the gain value of each of the at least one group.
  • the processor 1220 may determine the color distribution of the pixels included in each of the at least one group based on the color information of the pixels included in each of the classified at least one group.
  • the processor 1220 may include at least one of the plurality of pixels based on color information of other pixels except for the pixel having the first color.
  • the gain value for each group can be determined.
  • the processor 1220 may select pixels included in a predetermined region from an input image signal. In addition, the processor 1220 may determine a gain value for mapping the color value of each of the selected pixels to the color gamut boundary based on the color information of the selected pixels.
  • the processor 1220 may determine a gain value of at least one pixel based on a predetermined gain value for at least one pixel included in a previously obtained input image signal.
  • the processor 1220 may select a pixel corresponding to a position of a preset object from the input image signal. In addition, the processor 1220 may determine a gain value for mapping a color value of another pixel except at least one selected pixel among the plurality of pixels to a gamut boundary.
  • the object detector 1230 may detect a preset object from the input image signal. For example, the object detector 1230 may detect a face of a person from an input image signal.
  • the display 1240 may display the image signal acquired by the image processing apparatus 1200.
  • the display 1240 may display the input image signal converted based on the gain value determined by the processor 1220.
  • a device may include a processor, a memory for storing and executing program data, a permanent storage such as a disk drive, a communication port for communicating with an external device, a touch panel, a key, a button, and the like. Interface devices and the like.
  • Methods implemented by software modules or algorithms may be stored on a computer readable recording medium as computer readable codes or program instructions executable on the processor.
  • the computer-readable recording medium may be a magnetic storage medium (eg, read-only memory (ROM), random-access memory (RAM), floppy disk, hard disk, etc.) and an optical reading medium (eg, CD-ROM). ) And DVD (Digital Versatile Disc).
  • the computer readable recording medium can be distributed over network coupled computer systems so that the computer readable code is stored and executed in a distributed fashion.
  • the medium is readable by the computer, stored in the memory, and can be executed by the processor.
  • the disclosed embodiment can be represented in terms of functional block configurations and various processing steps. Such functional blocks may be implemented in various numbers of hardware or / and software configurations that perform particular functions.
  • the disclosed embodiments may be integrated circuit configurations, such as memory, processing, logic, look-up tables, etc., capable of executing various functions by the control of one or more microprocessors or other control devices. You can employ them.
  • the disclosed embodiment includes various algorithms implemented in data structures, processes, routines or other combinations of programming constructs, such as C, C ++ It may be implemented in a programming or scripting language such as Java, an assembler, or the like.
  • the functional aspects may be implemented with an algorithm running on one or more processors.
  • the disclosed embodiments may employ prior art for electronic configuration, signal processing, and / or data processing.
  • Terms such as “mechanism”, “element”, “means” and “configuration” can be used widely and are not limited to mechanical and physical configurations. The term may include the meaning of a series of routines of software in conjunction with a processor or the like.
  • connection or connection members of the lines between the components shown in the drawings by way of example shows a functional connection and / or physical or circuit connections, in the actual device replaceable or additional various functional connections, physical It may be represented as a connection, or circuit connections.
  • essential such as "essential”
  • important may not be a necessary component for the application of the disclosed embodiments.

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Abstract

입력 영상 신호에 포함된 복수의 픽셀들 각각의 색상 정보를 획득하고, 획득된 색상 정보를 기초로 복수의 픽셀들 각각의 색상 값이 입력 영상 신호의 색역 경계에 대응되는지 여부를 판단하며, 판단 결과에 기초하여, 복수의 픽셀들 중 적어도 하나의 픽셀의 색상 값을 색역 경계에 대응시키기 위한 게인값을 결정하고, 결정된 게인값을 기초로 적어도 하나의 픽셀의 색상 값을 변환하는 영상 처리 방법이 개시된다.

Description

영상 처리 방법 및 장치
개시된 실시예는 영상 처리 방법, 영상 처리 장치 및 영상 처리 방법을 구현하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체에 관한 것이다.
영화 스튜디오나 방송국에서 방송용으로 제작되는 영상은 BT 709 규격에 해당하는 sRGB 패널에 최적화된 협색역을 가지고 있다. 한편, 최근 IT 기술의 발달로 보다 고품질의 영상에 대한 사용자의 요구가 늘어남에 따라, 사용자의 요구가 늘어나고 있다. 이에 따라, 영상의 색역을 확장시키는 기술에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다.
하지만, 기존의 기술은 영상의 색역을 일괄적으로 확장하거나, 고정된 맵핑 테이블을 기초로 영상의 컬러를 맵핑하여 색역을 확장함으로써, 색상 변환 시, 왜곡이 발생한다는 문제점이 있다. 따라서, 영상의 색역을 확장하면서, 색상의 왜곡은 최소화하는 기술에 대한 개발이 필요한 실정이다.
입력 영상 신호의 특성을 고려함으로써, 색상의 왜곡을 최소화하여 입력 영상 신호의 색상을 변환하는 영상 처리 방법 및 영상 처리 장치를 제공하고자 한다.
입력 영상 신호에 포함된 복수의 픽셀들 각각의 색상 정보를 획득하고, 획득된 색상 정보를 기초로 복수의 픽셀들 각각의 색상 값이 입력 영상 신호의 색역 경계에 대응되는지 여부를 판단하며, 판단 결과에 기초하여, 복수의 픽셀들 중 적어도 하나의 픽셀의 색상 값을 색역 경계에 대응시키기 위한 게인값을 결정하고, 결정된 게인값을 기초로 적어도 하나의 픽셀의 색상 값을 변환하는 영상 처리 방법이 개시된다.
개시된 실시예들에 따르면, 영상 처리 장치에서 입력 영상 신호의 특성을 고려하여, 입력 영상 신호의 색상을 색역 경계로 확장시킴으로써, 보다 고품질의 영상을 제공할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 영상 처리 방법을 설명하기 위한 개념도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 영상 처리 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3은 일 실시예에 따른 영상 처리 장치가 입력 영상 신호에 포함된 픽셀의 게인값을 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 일 실시예에 따른 영상 처리 장치가 입력 영상 신호에 포함된 복수의 픽셀들에 보존 색상을 갖는 픽셀이 포함된 경우, 게인값을 결정하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5는 일 실시예에 따른 영상 처리 장치가 입력 영상 신호에 포함된 복수의 픽셀들에 보존 색상을 갖는 픽셀이 포함된 경우, 게인값을 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 영상 처리 장치가 입력 영상 신호에 포함된 복수의 픽셀들을 적어도 하나의 그룹으로 분류하여 색상 값을 변환하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 7은 일 실시예에 따른 영상 처리 장치가 입력 영상 신호에 포함된 복수의 픽셀들을 적어도 하나의 그룹으로 분류하는 기준을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 일 실시예에 따른 영상 처리 장치가 그룹에 포함된 픽셀들의 게인값을 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 일 실시예에 따른 영상 처리 장치가 이전에 결정된 게인값을 기초로 입력 영상 신호에 포함된 복수의 픽셀들 중 적어도 하나의 픽셀의 게인값을 결정하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 10은 일 실시예에 따른 영상 처리 장치가 입력 영상 신호에 포함된 복수의 픽셀들의 위치에 기초하여 게인값을 결정하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 11은 일 실시예에 따른 영상 처리 장치가 입력 영상 신호에 포함된 복수의 픽셀들의 위치에 기초하여 게인값을 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 12 및 도 13은 일 실시예에 따른 영상 처리 장치의 블록도이다.
일 실시예에 따른 영상 처리 방법은, 입력 영상 신호에 포함된 복수의 픽셀들 각각의 색상 정보를 획득하는 단계; 획득된 색상 정보를 기초로 복수의 픽셀들 각각의 색상 값이 입력 영상 신호의 색역 경계에 대응되는지 여부를 판단하는 단계; 판단 결과에 기초하여, 복수의 픽셀들 중 적어도 하나의 픽셀의 색상 값을 색역 경계에 대응시키기 위한 게인값을 결정하는 단계; 및 결정된 게인값을 기초로 적어도 하나의 픽셀의 색상 값을 변환하는 단계를 포함한다.
일 실시예에 따른 영상 처리 방법은, 획득된 색상 정보를 기초로 복수의 픽셀들 중 기 설정된 보존 색상을 갖는 적어도 하나의 픽셀을 선택하는 단계를 더 포함하고, 게인값을 결정하는 단계는, 복수의 픽셀들 중 선택된 적어도 하나의 픽셀을 제외한 다른 픽셀의 색상 값을 색역 경계에 대응시키기 위한 게인값을 결정한다.
일 실시예에 따른 영상 처리 방법에 있어서, 게인값을 결정하는 단계는, 선택된 적어도 하나의 픽셀의 게인값을 기 설정된 임계값으로 결정한다.
일 실시예에 따른 영상 처리 방법은, 복수의 픽셀들을 입력 영상 신호에 대해 기 설정된 색상 값에 기초하여 적어도 하나의 그룹으로 분류하는 단계를 더 포함하고, 게인값을 결정하는 단계는, 분류된 적어도 하나의 그룹에 포함된 픽셀들의 색상 정보에 기초하여, 적어도 하나의 그룹 각각에 대한 게인값을 결정한다.
일 실시예에 따른 영상 처리 방법에 있어서, 게인값을 결정하는 단계는, 분류된 적어도 하나의 그룹 각각에 포함된 픽셀들의 게인값 중 가장 낮은 게인값을 적어도 하나의 그룹 각각의 게인값으로 결정한다.
일 실시예에 따른 영상 처리 방법에 있어서, 게인값을 결정하는 단계는, 분류된 적어도 하나의 그룹 각각에 포함된 픽셀들의 색상 정보를 기초로 적어도 하나의 그룹 각각에 포함된 픽셀들의 색상 분포를 결정하는 단계; 및 결정된 색상 분포에 기초하여, 제 1 색상을 갖는 픽셀의 수가 기 설정된 개수 미만인 경우, 복수의 픽셀들 중 제 1 색상을 갖는 픽셀을 제외한 다른 픽셀들의 색상 정보를 기초로 적어도 하나의 그룹 각각의 게인값을 결정한다.
일 실시예에 따른 영상 처리 방법은, 입력 영상 신호에서 기 설정된 영역 내에 포함된 픽셀들을 선택하는 단계를 더 포함하고, 게인값을 결정하는 단계는, 선택된 픽셀들의 색상 정보를 기초로 선택된 픽셀들 각각의 색상 값을 색역 경계에 대응시키기 위한 게인값을 결정한다.
일 실시예에 따른 영상 처리 방법에 있어서, 게인값을 결정하는 단계는,이전에 획득된 입력 영상 신호에 포함된 적어도 하나의 픽셀에 대해 기 결정된 게인값을 기초로 적어도 하나의 픽셀의 게인값을 결정한다.
일 실시예에 따른 영상 처리 방법에 있어서, 입력 영상 신호에서 기 설정된 객체를 검출하는 단계; 및 검출된 기 설정된 객체의 위치에 대응되는 픽셀을 선택하는 단계를 더 포함하고, 게인값을 결정하는 단계는, 복수의 픽셀들 중 선택된 적어도 하나의 픽셀을 제외한 다른 픽셀의 색상 값을 색역 경계에 대응시키기 위한 게인값을 결정한다.
일 실시예에 따른 영상 처리 장치는, 입력 영상 신호에 포함된 복수의 픽셀들 각각의 색상 정보를 획득하는 색상 정보 획득부; 획득된 색상 정보를 기초로 복수의 픽셀들 각각의 색상 값이 입력 영상 신호의 색역 경계에 대응되는지 여부를 판단하고, 판단 결과에 기초하여, 복수의 픽셀들 중 적어도 하나의 픽셀의 색상 값을 색역 경계에 대응시키기 위한 게인값을 결정하고, 결정된 게인값을 기초로 상기 적어도 하나의 픽셀의 색상 값을 변환하는 프로세서를 포함한다.
일 실시예에 따른 영상 처리 장치에 있어서, 프로세서는, 획득된 색상 정보를 기초로 복수의 픽셀들 중 기 설정된 보존 색상을 갖는 적어도 하나의 픽셀을 선택하고, 복수의 픽셀들 중 선택된 적어도 하나의 픽셀을 제외한 다른 픽셀의 색상 값을 색역 경계에 대응시키기 위한 게인값을 결정한다.
일 실시예에 따른 영상 처리 장치에 있어서, 프로세서는, 선택된 적어도 하나의 픽셀의 게인값을 기 설정된 임계값으로 결정한다.
일 실시예에 따른 영상 처리 장치에 있어서, 프로세서는, 복수의 픽셀들을 입력 영상 신호에 대해 기 설정된 색상 값에 기초하여 적어도 하나의 그룹으로 분류하고, 분류된 적어도 하나의 그룹에 포함된 픽셀들의 색상 정보에 기초하여, 적어도 하나의 그룹 각각에 대한 게인값을 결정한다.
일 실시예에 따른 영상 처리 장치에 있어서, 프로세서는, 분류된 적어도 하나의 그룹 각각에 포함된 픽셀들의 게인값 중 가장 낮은 게인값을 적어도 하나의 그룹 각각의 게인값으로 결정한다.
일 실시예에 따른 영상 처리 장치에 있어서, 프로세서는, 분류된 적어도 하나의 그룹 각각에 포함된 픽셀들의 색상 정보를 기초로 적어도 하나의 그룹 각각에 포함된 픽셀들의 색상 분포를 결정하고, 결정된 색상 분포에 기초하여, 제 1 색상을 갖는 픽셀의 수가 기 설정된 개수 미만인 경우, 복수의 픽셀들 중 제 1 색상을 갖는 픽셀을 제외한 다른 픽셀들의 색상 정보를 기초로 적어도 하나의 그룹 각각에 대한 게인값을 결정한다.
일 실시예에 따른 영상 처리 장치에 있어서, 프로세서는, 입력 영상 신호에서 기 설정된 영역 내에 포함된 픽셀들을 선택하고, 선택된 픽셀들의 색상 정보를 기초로 선택된 픽셀들 각각의 색상 값을 색역 경계에 대응시키기 위한 게인값을 결정한다.
일 실시예에 따른 영상 처리 장치에 있어서, 프로세서는, 이전에 획득된 입력 영상 신호에 포함된 적어도 하나의 픽셀에 대해 기 결정된 게인값을 기초로 적어도 하나의 픽셀의 게인값을 결정한다.
일 실시예에 따른 영상 처리 장치는, 입력 영상 신호에서 기 설정된 객체를 검출하는 객체 검출부를 더 포함하고, 프로세서는, 검출된 기 설정된 객체의 위치에 대응되는 픽셀을 선택하고, 복수의 픽셀들 중 선택된 적어도 하나의 픽셀을 제외한 다른 픽셀의 색상 값을 색역 경계에 대응시키기 위한 게인값을 결정한다.
본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 본 발명에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.
본 발명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 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.
아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
도 1은 일 실시예에 따른 영상 처리 방법을 설명하기 위한 개념도이다.
일 실시예에 따른 영상 처리 장치는 입력 영상 신호에 포함된 복수의 픽셀들 각각의 색상 정보를 획득할 수 있다. 여기에서, 색상 정보는 입력 영상 신호가 정의된 색 공간에 따라 색(color), 색도(hue), 채도(saturation) 및 색차(Cb, Cr) 중 적어도 하나에 관한 정보를 포함할 수 있다. 다만, 이는 일 실시예일 뿐, 색상 정보는 입력 영상 신호가 정의된 색 공간에 따라 결정될 수 있다.
예를 들어, 영상 처리 장치는 입력 영상 신호에 포함된 복수의 픽셀들 각각의 RGB(Red Green Blue) 값을 획득할 수 있다. 도 1을 참고하면, 영상 처리 장치에서 획득된 복수의 픽셀들 각각의 RGB 값(110)은 색 공간 상의 좌표로 표시될 수 있다. 다만, 이는 일 실시예일 뿐, 영상 처리 장치에서 처리 가능한 입력 영상 신호의 색상 정보가 이에 한정되는 것은 아니다. 다른 예에 따라, 영상 처리 장치는 YCH(Luminance Chroma Hue), LCH(Lightness Chroma Hue) 및 HSV(Hue Saturation Value) 등의 색 공간 상에서 정의된 입력 영상 신호의 색상 정보를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따른 영상 처리 장치는 입력 영상 신호에 포함된 복수의 픽셀들 각각의 색상 정보를 기초로 복수의 픽셀들 각각의 색상 값이 입력 영상 신호의 색역 경계(120)에 대응되는지 여부를 판단할 수 있다. 여기에서, 입력 영상 신호의 색역 경계(120)란 입력 영상 신호가 정의된 색 공간 상에서 재현 가능한 색의 경계 영역을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 입력 영상 신호가 RGB 색 공간에서 정의된 경우, 색역 경계(120)는 RGB 각각의 성분에 대해 0 이상 255이하로 정의될 수 있다.
일 실시예에 따른 영상 처리 장치는 입력 영상 신호에 포함된 복수의 픽셀들 중 색역 경계(120)에 대응되는 색상 값을 갖지 않는 픽셀들을 선택할 수 있다. 영상 처리 장치는 선택된 픽셀들 각각의 색상 값을 색역 경계(120)에 대응시키기 위한 게인값을 결정할 수 있다.
일 실시예에 따른 영상 처리 장치는 결정된 게인값을 기초로 입력 영상 신호에 포함된 복수의 픽셀들 중 적어도 하나의 픽셀의 색상 값을 변환할 수 있다. 예를 들어, 영상 처리 장치는 적어도 하나의 픽셀의 색상 값과 게인값인 G에 대해 곱셈 연산을 수행하여, 적어도 하나의 픽셀의 색상을 변환할 수 있다.
한편, 일 실시예에 따른 영상 처리 장치는 입력 영상 신호에 포함된 복수의 픽셀들 중에서 특정 색상을 갖는 적어도 하나의 픽셀의 색상 값(115)을 유지하기 위해, 획득된 색상 정보를 기초로 복수의 픽셀들 중에서 특정 색상을 갖는 적어도 하나의 픽셀을 선택할 수 있다. 이하에서는, 영상 처리 장치가 색상을 유지하고자 하는 픽셀의 특정 색상을 설명의 편의상 보존 색상으로 설명하도록 한다.
일 실시예에 따른 영상 처리 장치는 보존 색상을 갖는 픽셀들의 색상 값(115)을 유지하기 위해, 입력 영상 신호에 포함된 복수의 픽셀들 중 보존 색상을 갖는 픽셀들을 제외한 다른 픽셀들의 색상 값만을 변환할 수 있다. 다른 실시예에 따라, 영상 처리 장치는 보존 색상을 갖는 픽셀들의 게인값을 기 설정된 임계값으로 결정할 수 있다. 다만, 이는 일 실시예일 뿐, 다른 실시예에 따라, 영상 처리 장치는 보존 색상을 갖는 픽셀들의 게인값을 기 설정된 임계 범위 미만으로 결정할 수도 있다.
일 실시예에 따른 영상 처리 자치는 입력 영상 신호의 색역 경계에 대응되도록 입력 영상 신호에 포함된 복수의 픽셀들 각각의 색상 값을 변환함으로써, 보다 개선된 화질의 영상을 사용자에게 제공할 수 있다. 또한, 영상 처리 장치는 입력 영상 신호의 색상 중 보존 색상에 대응되는 색상 값이 변환되는 것을 제한함으로써, 보다 자연스러운 영상을 사용자에게 제공할 수 있다.
도 2는 일 실시예에 따른 영상 처리 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
단계 S210에서, 영상 처리 장치는 입력 영상 신호에 포함된 복수의 픽셀들 각각의 색상 정보를 획득한다.
예를 들어, 영상 처리 장치는 입력 영상 신호에 포함된 복수의 픽셀들 각각의 색(color), 색도(hue), 채도(saturation) 및 색차(Cb, Cr) 중 적어도 하나에 관한 정보를 포함하는 색상 정보를 획득할 수 있다. 다만, 이는 일 실시예일 뿐, 개시된 실시예에서의 색상 정보가 전술한 예에 한정되는 것은 아니다.
단계 S220에서, 영상 처리 장치는 획득된 색상 정보를 기초로 복수의 픽셀들 각각의 색상이 입력 영상 신호의 색역 경계에 대응되는지 여부를 판단한다.
여기에서, 입력 영상 신호의 색역 경계는 입력 영상 신호가 정의된 색 공간에서 재현 가능한 색상 범위의 경계를 나타낸다. 예를 들어, 입력 영상 신호가 RGB 색 공간에서 정의된 경우, 입력 영상 신호의 색역 경계는 RGB 색 공간에서 재현 가능한 색상 범위의 경계를 나타낼 수 있다. 다른 예에 따라, 입력 영상 신호가 YCbCr 색 공간에서 정의된 경우, 입력 영상 신호의 색역 경계는 CbCr 색 공간에서 재현 가능한 색상 범위의 경계를 나타낼 수 있다.
다만, 이는 일 실시예일 뿐, 다른 실시예에 따라, 영상 처리 장치는 입력 영상 신호가 출력되는 출력 장치에서 재현 가능한 색상 범위의 경계를 색역 경계로서 설정할 수도 있다.
일 실시예에 따른 영상 처리 장치는 획득된 색상 정보를 기초로 복수의 픽셀들 각각의 색 공간 상에서의 좌표를 결정할 수 있다. 예를 들어, 영상 처리 장치는 복수의 픽셀들 각각의 RGB 색 공간 상에서의 좌표를 결정할 수 있다. 다른 예에 따라, 영상 처리 장치는 복수의 픽셀들 각각의 CbCr 색 공간에서의 좌표를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따른 영상 처리 장치는 복수의 픽셀들 각각의 색 공간에서의 좌표가 결정됨에 따라, 복수의 픽셀들 각각의 색상 값이 색역 경계에 대응되는지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 영상 처리 장치는 복수의 픽셀들 각각의 색 공간에서의 좌표가 색역 경계 상에 위치하는지 여부를 판단하여, 복수의 픽셀들 각각의 색상 값이 색역 경계에 대응되는지 여부를 판단할 수 있다.
단계 S230에서, 영상 처리 장치는 판단 결과에 기초하여, 복수의 픽셀들 중 적어도 하나의 픽셀의 색상 값을 색역 경계에 대응시키기 위한 게인값을 결정한다.
일 실시예에 따른 영상 처리 장치는 복수의 픽셀들 중 색역 경계에 대응되지 않는 색상 값을 가진 적어도 하나의 픽셀을 선택할 수 있다. 또한, 영상 처리 장치는 색 공간 상에서, 선택된 픽셀의 좌표가 색역 경계 상에 위치할 수 있도록 선택된 픽셀의 좌표에 곱해지는 게인값을 결정할 수 있다.
한편, 일 실시예에 따른 영상 처리 장치는 복수의 픽셀들을 기 설정된 색상 값에 따라 적어도 하나의 그룹으로 분류할 수 있다. 여기에서, 색상 값은 색(color), 채도(saturation), 색도(hue) 및 색차(cb, cr) 중 어느 하나의 값을 나타낼 수 있다.
일 실시예에 따른 영상 처리 장치는 분류된 그룹별로 게인값을 결정할 수 있다. 예를 들어, 영상 처리 장치에서 8개의 색차값에 따라 복수의 픽셀들을 분류한 경우, 영상 처리 장치는 분류된 8개의 그룹별로 게인값을 결정할 수 있다. 여기에서, 영상 처리 장치는 그룹에 포함된 픽셀들의 게인값 중 가장 작은 게인값을 그룹의 게인값으로 결정할 수 있다. 다만, 이는 일 실시예일 뿐, 영상 처리 장치가 그룹별로 게인값을 결정하는 방법이 이에 한정되는 것은 아니다. 영상 처리 장치가 분류된 그룹들 각각의 게인값을 결정하는 방법에 대해서는 도 6 내지 도 8을 참고하여 보다 구체적으로 후술하도록 한다.
단계 S240에서, 영상 처리 장치는 결정된 게인값을 기초로 적어도 하나의 픽셀의 색상을 변환한다.
일 실시예에 따른 영상 처리 장치는 결정된 게인값을 적어도 하나의 픽셀의 색상 정보에 곱함으로써, 적어도 하나의 픽셀의 색상값을 변환할 수 있다. 다른 실시예에 따라, 영상 처리 장치에서 그룹별로 게인값을 결정한 경우, 영상 처리 장치는 특정 그룹에 대해 결정된 게인값을 특정 그룹에 포함된 픽셀들 각각의 색상 정보에 곱함으로써, 그룹별로 픽셀들 각각의 색상 값을 변환할 수 있다.
한편, 다른 실시예에 따라 영상 처리 장치는 입력 영상 신호에 포함된 복수의 픽셀들 중 일부 픽셀의 색상을 유지할 수 있다. 또 다른 실시예에 따라, 영상 처리 장치는 입력 영상 신호에 포함된 복수의 픽셀들 중 일부 픽셀의 색상의 게인값이 임계 범위 미만이 되거나 임계값에 대응되도록 일부 픽셀의 게인값을 제한할 수 있다. 여기에서, 일부 픽셀은 영상 처리 장치에서 기 설정된 보존 색상을 갖는 픽셀일 수 있다. 또한, 일부 픽셀은 영상 처리 장치에서 기 설정된 객체가 표시된 영역에 위치하는 픽셀일 수 있다.
도 3은 일 실시예에 따른 영상 처리 장치가 입력 영상 신호에 포함된 픽셀의 게인값을 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참고하면, 일 실시예에 따른 영상 처리 장치는 입력 영상 신호에 포함된 복수의 픽셀들 각각의 색상 성분을 2차원 색차 공간 상의 좌표로 나타낼 수 있다. 2차원 색차 공간 상에서, Cb 성분 및 Cr 성분 각각이 가질 수 있는 값에 따라 색역 경계(310)가 결정될 수 있다.
일 실시예에 따른 영상 처리 장치는 입력 영상 신호에 포함된 복수의 픽셀들 중 하나인 제 1 픽셀의 색상 정보를 기초로 제 1 픽셀의 색상 값이 색역 경계(310)에 대응되는지 여부를 판단할 수 있다. 여기에서, 제 1 픽셀의 색 공간 상에서의 좌표(320)가 색역 경계(310) 상에 위치하지 않는 경우, 영상 처리 장치는 제 1 픽셀의 색상 값이 색역 경계(310)에 대응되지 않는 것으로 판단할 수 있다.
일 실시예에 따른 영상 처리 장치는 제 1 픽셀의 색상 정보를 기초로, 제 1 픽셀의 색상 값을 색역 경계(310)에 대응시키기 위한 게인값을 결정할 수 있다. 예를 들어, 영상 처리 장치는 제 1 픽셀의 색 공간 상에서의 좌표(320)를 특정 색상(315)에 대한 색역 경계 상의 좌표(330)로 이동시키기 위한 게인값을 결정할 수 있다.
일 실시예에 따른 영상 처리 장치는 결정된 게인값을 제 1 픽셀의 색상 정보에 곱함으로써, 제 1 픽셀(320)의 색상을 변환할 수 있다. 영상 처리 장치는 전술한 프로세스를 입력 영상 신호에 포함된 복수의 픽셀들 중 적어도 하나에 수행함으로써, 입력 영상 신호에 포함된 적어도 하나의 픽셀의 색상을 변환할 수 있다.
도 4는 일 실시예에 따른 영상 처리 장치가 입력 영상 신호에 포함된 복수의 픽셀들에 보존 색상을 갖는 픽셀이 포함된 경우, 게인값을 결정하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
단계 S410에서, 영상 처리 장치는 입력 영상 신호에 포함된 복수의 픽셀들 각각의 색상 정보를 획득할 수 있다.
한편, 단계 S410은 도 2를 참고하여 전술한 단계 S210과 대응될 수 있다.
단계 S420에서, 영상 처리 장치는 획득된 색상 정보를 기초로 복수의 픽셀들 각각의 색상 값이 입력 영상 신호의 색역 경계에 대응되는지 여부를 판단할 수 있다.
일 실시예에 따른 영상 처리 장치는 획득된 색상 정보를 기초로 복수의 픽셀들 각각의 색상 값을 입력 영상 신호가 정의된 색 공간 상의 좌표로 나타낼 수 있다. 영상 처리 장치는 복수의 픽셀들 각각의 색 공간 상의 좌표가 색역 경계 상에 위치하는지 여부를 판단하여, 복수의 픽셀들 각각의 색상 값이 입력 영상 신호의 색역 경계에 대응되는지 여부를 판단할 수 있다.
단계 S430에서, 영상 처리 장치는 픽셀의 색상 값이 기 설정된 보존 색상에 대응되는지 여부를 판단할 수 있다.
일 실시예에 따른 영상 처리 장치는 색역 경계에 대응되지 않는 색상을 갖는 픽셀들 각각의 색상 값이 기 설정된 보존 색상에 대응되는지 여부를 판단할 수 있다.
일 실시예에 따른 영상 처리 장치는 보존 색상에 관한 정보를 기 설정할 수 있다. 여기에서, 보존 색상은 인간의 피부를 나타내는 색상(이하, 설명의 편의상 살색으로 기술)이 포함될 수 있으나, 이는 일 실시예일 뿐, 개시된 기술적 사상에 따른 보존 색상이 이에 한정되는 것은 아니다.
일 실시예에 따른 영상 처리 장치는 복수의 픽셀들의 색상 정보에 기초하여, 복수의 픽셀들 각각의 색상 값이 기 설정된 보존 색상에 대응되는지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 영상 처리 장치는 복수의 픽셀들 각각의 색상 값이 색 공간 상에서 붉은색과 노란색 사이의 경계색인 살색에 대응되는지 여부를 판단할 수 있다.
다만, 이는 일 실시예일 뿐, 보존 색상은 색상 범위로 설정될 수 있다. 보존 색상이 색상 범위로 설정되는 경우, 영상 처리 장치는 픽셀의 색상 값이 기 설정된 색상 범위에 포함되는지 여부를 판단할 수 있다.
단계 S440에서, 영상 처리 장치는 픽셀의 게인값을 기 설정된 임계값으로 설정할 수 있다.
일 실시예에 따른 영상 처리 장치는 픽셀의 색상 값이 보존 색상에 대응되는 경우, 픽셀의 게인값을 기 설정된 임계값으로 설정할 수 있다. 예를 들어, 영상 처리 장치는 픽셀의 색상 값이 보존 색상에 대응되는 경우, 픽셀의 색상의 변환 정도를 제한하기 위해, 게인값을 1.1로 설정할 수 있다.
다만, 이는 일 실시예일 뿐, 영상 처리 장치는 보존 색상에 대응되는 색상을 갖는 픽셀의 게인값을 기 설정된 임계 범위 미만으로 설정할 수도 있다. 또 다른 실시예에 따라, 영상 처리 장치는 보존 색상에 대응되는 색상을 갖는 픽셀의 게인값을 1로 설정하여, 보존 색상에 대응되는 색상을 갖는 픽셀의 색상을 유지할 수 있다.
단계 S450에서, 영상 처리 장치는 픽셀의 색상 값을 색역 경계에 대응시키기 위한 게인값을 결정할 수 있다.
일 실시예에 따른 영상 처리 장치는 보존 색상에 대응되지 않는 색상을 갖는 픽셀의 색상 값을 색역 경계에 대응시키기 위한 게인값을 결정할 수 있다. 영상 처리 장치는 보존 색상에 대응되지 않는 색상을 갖는 픽셀의 색 공간 상의 좌표를 색역 경계 상으로 이동시키기 위한 게인값을 결정할 수 있다.
단계 S460에서, 영상 처리 장치는 결정된 게인값을 기초로 픽셀의 색상 값을 변환할 수 있다.
일 실시예에 따른 영상 처리 장치는 복수의 픽셀들 각각의 색상 정보와 복수의 픽셀들 각각에 대해 결정된 게인값에 대해 곱셈 연산을 수행하여, 복수의 픽셀들 각각의 색상을 변환할 수 있다.
도 5는 일 실시예에 따른 영상 처리 장치가 입력 영상 신호(500)에 포함된 복수의 픽셀들에 보존 색상을 갖는 픽셀이 포함된 경우, 게인값을 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5를 참고하면, 영상 처리 장치는 입력 영상 신호(500)의 색상 정보를 획득할 수 있다. 일 실시예에 따른 영상 처리 장치는 획득된 색상 정보를 기초로, 입력 영상 신호(500)에 포함된 복수의 픽셀들 중 보존 색상을 갖는 적어도 하나의 픽셀을 선택할 수 있다. 여기에서, 영상 처리 장치에는 제 1 보존 색상(512) 및 제 2 보존 색상(514)이 기 설정되어 있다고 가정한다. 또한, 도 5의 실시예에서, 제 1 보존 색상(512) 및 제 2 보존 색상(514)은 색상 범위로서 설정될 수 있다.
일 실시예에 따른 영상 처리 장치는 입력 영상 신호(500)에 포함된 복수의 픽셀들 중에서, 제 1 보존 색상(512)에 대응되는 색상을 갖는 픽셀들(520)을 선택할 수 있다. 또한, 영상 처리 장치는 입력 영상 신호(500)에 포함된 복수의 픽셀들 중에서, 제 2 보존 색상(514)에 대응되는 색상을 갖는 픽셀들(530)을 선택할 수 있다.
일 실시예에 따른 영상 처리 장치는 입력 영상 신호(500)에 포함된 복수의 픽셀들 중 선택된 픽셀들(520, 530)을 제외한 다른 픽셀의 색상 값을 색역 경계에 대응시키기 위한 게인값을 결정할 수 있다.
또한, 영상 처리 장치는 선택된 픽셀들(520, 530)의 게인값을 기 설정된 임계값으로 결정할 수 있다. 다만, 이는 일 예일 뿐, 영상 처리 장치는 제 1 보존 색상(512)에 대응되는 색상을 갖는 픽셀들(520)의 게인값과 제 2 보존 색상(514)에 대응되는 색상을 갖는 픽셀들(530)의 게인값을 다르게 설정할 수도 있다. 또한, 다른 실시예에 따라, 영상 처리 장치는 선택된 픽셀들(520, 530)의 게인값을 1로 결정하여, 선택된 픽셀들(520, 530)의 색상 값을 유지할 수 있다. 또 다른 실시예에 따라, 영상 처리 장치는 선택된 픽셀들(520, 530)의 게인값을 기 설정된 임계 범위 내의 값으로 설정할 수도 있다.
한편, 도 5를 참고하여 전술한 실시예에서는 영상 처리 장치가 색상 정보를 기초로 색상 변환을 제한하고자 하는 픽셀들을 선택하는 방법에 대해 설명하였으나, 영상 처리 장치에서 색상 변화를 제한하고자 하는 픽셀들을 선택하는 방법이 이에 한정되는 것은 아니다.
다른 실시예에 따라, 영상 처리 장치에 객체를 인식할 수 있는 하드웨어가 포함된 경우, 영상 처리 장치는 입력 영상 신호(500)에서 기 설정된 객체를 검출할 수 있다. 예를 들어, 영상 처리 장치는 입력 영상 신호(500)에서 사람의 얼굴을 검출할 수 있다.
또한, 영상 처리 장치는 검출된 입력 영상 신호(500)에서 기 설정된 객체가 검출된 영역에 위치하는 픽셀을 선택할 수 있다. 영상 처리 장치는 선택된 픽셀들의 색상 값을 유지하거나 선택된 픽셀들의 색상의 게인값을 임계값 또는 임계 범위 이내로 결정할 수 있다. 예를 들어, 영상 처리 장치는 입력 영상 신호(500)에서 사람의 얼굴이 검출된 영역에 위치하는 픽셀을 선택하여, 선택된 픽셀들의 색상 값을 유지하거나 선택된 픽셀들의 색상의 게인값을 임계값 또는 임계 범위 이내로 결정할 수 있다.
도 6은 일 실시예에 따른 영상 처리 장치가 입력 영상 신호에 포함된 복수의 픽셀들을 적어도 하나의 그룹으로 분류하여 색상 값을 변환하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
단계 S610에서, 영상 처리 장치는 입력 영상 신호에 포함된 복수의 픽셀들 각각의 색상 정보를 획득할 수 있다.
한편, 단계 S610은 도 2를 참고하여 전술한 단계 S210과 대응될 수 있다.
단계 S620에서, 영상 처리 장치는 복수의 픽셀들을 입력 영상 신호에 대해 기 설정된 색상 값에 기초하여 적어도 하나의 그룹으로 분류할 수 있다. 여기에서, 색상 값은 색(color), 채도(saturation), 색도(hue) 및 색차(cb, cr) 중 어느 하나의 값을 나타낼 수 있다.
일 실시예에 따른 영상 처리 장치는 복수의 픽셀들을 적어도 하나의 그룹으로 분류하기 위한 기준이 되는 색상 값을 기 설정할 수 있다. 예를 들어, 영상 처리 장치는 빨강(red), 노랑(yellow), 초록(green), 청록(cyan), 파랑(blue) 및 보라(magenta)에 대응되는 범위의 색도값을 각각 기준이 되는 색상 값으로 기 설정할 수 있다. 다만, 이는 일 예일 뿐, 다른 예에 따라 영상 처리 장치는 기 설정된 채도값에 기초하여, 복수의 픽셀들을 적어도 하나의 그룹으로 분류할 수 있다.
단계 S630에서, 영상 처리 장치는 분류된 적어도 하나의 그룹 각각에 포함된 픽셀들의 게인값을 결정할 수 있다.
일 실시예에 따른 영상 처리 장치는 분류된 적어도 하나의 그룹 각각에 포함된 픽셀들의 색상 값을 색역 경계에 대응시키기 위한 게인값을 결정할 수 있다. 예를 들어, 영상 처리 장치는 빨강에 대응되는 색도값을 갖는 제 1 그룹에 포함된 복수의 픽셀들 각각의 게인값을 결정할 수 있다.
단계 S640에서, 영상 처리 장치는 결정된 픽셀들의 게인값에 기초하여, 적어도 하나의 그룹 각각의 게인값을 결정할 수 있다.
일 실시예에 따른 영상 처리 장치는 결정된 픽셀들의 게인값에 기초하여, 적어도 하나의 그룹 별로 게인값을 결정할 수 있다. 예를 들어, 영상 처리 장치는 그룹에 포함된 픽셀들의 게인값 중 가장 낮은 게인값을 그룹의 게인값으로 결정할 수 있다.
다른 예에 따라, 영상 처리 장치는 그룹에 포합된 픽셀들 중에서, 특정 색상을 갖는 픽셀의 수가 기 설정된 개수 미만인 경우, 특정 색상을 갖는 픽셀을 제외한 다른 픽셀들의 색상 정보를 기초로 그룹의 게인값을 결정할 수 있다. 예를 들어, 영상 처리 장치는 그룹 내에서 제 1 색상을 갖는 픽셀의 수가 기 설정된 개수 미만인 경우, 그룹에 포함된 픽셀들 중 제 1 색상을 갖는 픽셀을 제외한 나머지 픽셀들의 게인값 중 가장 낮은 게인값을 픽셀들이 포함된 그룹의 게인값으로 결정할 수 있다.
또 다른 예에 따라, 영상 처리 장치는 그룹에 포함된 픽셀들의 색상 분포 에 따라 픽셀들의 게인값에 가중치를 적용하여 그룹의 게인값을 결정할 수 있다.
단계 S650에서, 영상 처리 장치는 결정된 적어도 하나의 그룹 각각의 게인값을 기초로 적어도 하나의 그룹 각각에 포함된 픽셀들의 색상 값을 변환할 수 있다.
일 실시예에 따른 영상 처리 장치는 적어도 하나의 그룹 각각에 포함된 픽셀들의 색상 정보에 픽셀이 포함되는 그룹의 게인값을 곱하여, 픽셀의 색상 값을 변환할 수 있다. 예를 들어, 영상 처리 장치는 제 1 그룹에 포함된 픽셀들 각각의 색상 정보에 게인값 g1을 곱하여, 제 1 그룹에 포함된 픽셀들 각각의 색상 값을 변환할 수 있다.
도 7은 일 실시예에 따른 영상 처리 장치가 입력 영상 신호에 포함된 복수의 픽셀들을 적어도 하나의 그룹으로 분류하는 기준을 설명하기 위한 도면이다.
도 7을 참고하면, 영상 처리 장치는 색도값 및 채도값을 기준으로 입력 영상 신호에 포함된 복수의 픽셀들을 적어도 하나의 그룹으로 분류할 수 있다. 예를 들어, 영상 처리 장치는 빨강(red), 노랑(yellow), 초록(green), 청록(cyan), 파랑(blue) 및 보라(magenta)에 대응되는 6개의 범위의 색도값에 기초하여 복수의 픽셀들을 그룹으로 분류할 수 있다. 또한, 영상 처리 장치는 8개의 범위의 채도값에 기초하여 복수의 픽셀들을 그룹으로 분류할 수 있다.
다만, 이는 일 실시예일 뿐, 영상 처리 장치가 복수의 픽셀들 각각을 분류하는데 기준이 되는 색상 값이 색도값 및 채도값에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 영상 처리 장치는 복수의 픽셀들 각각을 색(color)에 따라 적어도 하나의 그룹으로 분류할 수 있다.
도 8은 일 실시예에 따른 영상 처리 장치가 그룹에 포함된 픽셀들의 게인값을 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
일 실시예에 따른 영상 처리 장치는 입력 영상 신호에 포함된 복수의 픽셀들 각각의 색상 정보를 획득할 수 있다. 또한, 영상 처리 장치는 획득된 색상 정보를 기초로 복수의 픽셀들을 적어도 하나의 그룹으로 분류할 수 있다.
일 실시예에 따른 영상 처리 장치는 적어도 하나의 그룹에 포함된 복수의 픽셀들 각각의 게인값을 결정할 수 있다. 또한. 영상 처리 장치는 그룹에 포함된 픽셀들 각각의 게인값을 기초로 그룹의 게인값을 결정할 수 있다. 예를 들어, 영상 처리 장치는 빨강에 대응되는 색도값을 갖는 제 1 그룹에 포함된 복수의 픽셀들 각각의 게인값을 기초로 제 1 그룹의 게인값을 결정할 수 있다.
한편, 도 8에는 제 1 그룹에 포함된 복수의 픽셀들 각각의 게인값에 따른 분포도가 도시되어 있다. 일 실시예에 따른 영상 처리 장치는 복수의 픽셀들 각각의 게인값 중 픽셀들의 개수의 비율이 가장 낮은 게인값을 제외한 나머지 게인값을 기초로 제 1 그룹의 게인값을 결정할 수 있다. 예를 들어, 영상 처리 장치는 픽셀들의 개수의 비율이 가장 낮은 게인값인 1.1을 제외한 나머지 게인값들 중 가장 낮은 게인값인 1.3을 제 1 그룹의 게인값으로 결정할 수 있다.
다른 실시예에 따라,영상 처리 장치는 복수의 게인값들 각각에 대한 픽셀들의 개수의 비율에 따라, 복수의 게인값을 각각에 가중치를 적용한 평균값을 산출할 수 있다. 영상 처리 장치는 산출된 평균값을 제 1 그룹의 게인값으로 결정할 수 있다.
도 9는 일 실시예에 따른 영상 처리 장치가 이전에 결정된 게인값을 기초로 입력 영상 신호에 포함된 복수의 픽셀들 중 적어도 하나의 픽셀의 게인값을 결정하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
단계 S910에서, 영상 처리 장치는 입력 영상 신호에 포함된 복수의 픽셀들 각각의 색상 정보를 획득할 수 있다.
한편, 단계 S910은 도 2를 참고하여 전술한 단계 S210과 대응될 수 있다.
단계 S920에서, 영상 처리 장치는 획득된 색상 정보를 기초로 복수의 픽셀들 각각의 색상 값이 입력 영상 신호의 색역 경계에 대응되는지 여부를 판단할 수 있다.
일 실시예에 따른 영상 처리 장치는 획득된 색상 정보를 기초로 복수의 픽셀들 각각의 색상 값을 입력 영상 신호가 정의된 색 공간 상의 좌표로 나타낼 수 있다. 영상 처리 장치는 색 공간에서의 복수의 픽셀들 각각의 좌표가 색역 경계 상에 위치하는지 여부를 판단하여, 복수의 픽셀들 각각의 색상 값이 입력 영상 신호의 색역 경계에 대응되는지 여부를 판단할 수 있다.
단계 S930에서, 영상 처리 장치는 이전에 획득된 입력 영상 신호에 포함된 적어도 하나의 픽셀에 대해 기 결정된 게인값을 기초로 적어도 하나의 픽셀의 게인값을 결정할 수 있다.
일 실시예에 따른 영상 처리 장치는 이전에 획득된 입력 영상 신호에 포함된 적어도 하나의 픽셀에 대한 게인값을 저장할 수 있다. 영상 처리 장치는 특정 색상에 대해 이전에 획득된 입력 영상 신호에서 결정된 게인값을 기초로 복수의 픽셀들 중 특정 색상을 갖는 픽셀들의 게인값을 결정할 수 있다. 예를 들어, 파랑 색도 범위에 포함되는 픽셀들의 게인값을 이전에 획득된 입력 영상 신호에서 파랑 색도 범위에 포함된 픽셀들에 대해 기 결정된 게인값으로 결정할 수 있다.
단계 S940에서, 영상 처리 장치는 결정된 게인값을 기초로 적어도 하나의 픽셀의 색상 값을 변환할 수 있다.
한편, 단계 S940은 도 2를 참고하여 전술한 단계 S240과 대응될 수 있다.
도 10은 일 실시예에 따른 영상 처리 장치가 입력 영상 신호에 포함된 복수의 픽셀들의 위치에 기초하여 게인값을 결정하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
단계 S1010에서, 영상 처리 장치는 입력 영상 신호에 포함된 복수의 픽셀들 각각의 색상 정보를 획득할 수 있다.
한편, 단계 S1010은 도 2를 참고하여 전술한 단계 S210과 대응될 수 있다.
단계 S1020에서, 영상 처리 장치는 입력 영상 신호에 포함된 복수의 픽셀들 중에서 기 설정된 영역 내에 포함된 픽셀들을 선택할 수 있다. 여기에서, 기 설정된 영역은 입력 영상 신호에 포함된 복수의 픽셀들로 구성된 프레임 상에서의 소정 영역일 수 있다.
예를 들어, 영상 처리 장치는 입력 영상 신호에 포함된 복수의 픽셀들로 구성된 프레임 상에서, 중심 영역에 포함되는 픽셀들을 선택할 수 있다. 다만, 중심 영역은 기 설정된 영역의 일 예일 뿐, 개시된 기술적 사상에서 기 설정된 영역이 중심 영역에 한정되는 것은 아니다.
단계 S1030에서, 영상 처리 장치는 선택된 픽셀들의 색상 정보를 기초로 선택된 픽셀들 각각의 색상 값을 색역 경계에 대응시키기 위한 게인값을 결정할 수 있다.
일 실시예에 따른 영상 처리 장치는 색 공간상에서, 선택된 픽셀들 각각의 좌표를 색역 경계로 이동시키기 위한 게인값을 결정할 수 있다. 영상 처리 장치는 복수의 픽셀들로 구성된 프레임 상에서 상대적으로 사용자의 관심도가 높은 중심 영역의 픽셀들을 선택함으로써, 중심 영역의 픽셀에 대해 보다 최적화된 게인값을 결정할 수 있다.
한편, 다른 실시예에 따라, 영상 처리 장치는 선택된 픽셀들을 기 설정된 색상값에 따라 적어도 하나의 그룹으로 분류하여, 분류된 적어도 하나의 그룹 각각에 대해 게인값을 결정할 수 있다. 여기에서, 영상 처리 장치가 적어도 하나의 그룹 각각에 대해 게인값을 결정하는 방법은 도 6을 참조하여 전술한 방법과 대응될 수 있다.
단계 S1040에서, 영상 처리 장치는 결정된 게인값을 기초로 복수의 픽셀들의 색상 값을 변환할 수 있다.
일 실시예에 따른 영상 처리 장치에서 선택된 픽셀들에 대해 결정된 게인값을 복수의 픽셀들 각각의 색상 값에 곱함으로써, 복수의 픽셀들의 색상 값을 변환할 수 있다.
도 11은 일 실시예에 따른 영상 처리 장치가 입력 영상 신호에 포함된 복수의 픽셀들의 위치에 기초하여 게인값을 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 11을 참고하면, 영상 처리 장치는 입력 영상 신호에 포함된 복수의 픽셀들 각각의 색상 정보를 획득할 수 있다.
일 실시예에 따른 영상 처리 장치는 입력 영상 신호에 포함된 복수의 픽셀들로 구성된 프레임(1100)에서 중심 영역(1110) 내에 포함된 픽셀들을 선택할 수 있다.
또한, 영상 처리 장치는 선택된 픽셀들의 색상 값을 색역 경계에 대응시키기 위한 게인값을 결정할 수 있다. 예를 들어, 영상 처리 장치는 복수의 픽셀들을 각각 기 설정된 색상 값에 따라 그룹으로 분류하여, 분류된 그룹별로 게인값을 결정할 수 있다.
일 실시예에 따른 영상 처리 장치는 결정된 게인값에 기초하여 복수의 픽셀들의 색상 값을 변환할 수 있다. 예를 들어, 영상 처리 장치는 기 설정된 영역 내에서 색상 값에 따라 제 1 그룹으로 분류된 픽셀들의 게인값을 1.3으로 결정한 경우, 기 설정된 영역의 외부(1120)에 위치하고 색상 값에 따라 제 1 그룹으로 분류된 픽셀의 게인값 역시 1.3으로 결정할 수 있다.
일 실시예에 따른 영상 처리 장치는 복수의 픽셀들로 구성된 프레임 상에서 상대적으로 사용자의 관심도가 높은 중심 영역의 픽셀들을 기준으로 게인값을 결정함으로써, 중심 영역의 픽셀에 대해 보다 최적화된 게인값을 결정할 수 있다.
도 12 및 도 13은 일 실시예에 따른 영상 처리 장치(1200)의 블록도이다.
도 12에 도시된 바와 같이, 일 실시예에 따른 영상 처리 장치(1200)는, 색상 정보 획득부(1210) 및 프로세서(1220)를 포함할 수 있다. 그러나 도시된 구성요소 모두가 필수구성요소인 것은 아니다. 도시된 구성요소보다 많은 구성요소에 의해 영상 처리 장치(1200)가 구현될 수도 있고, 그보다 적은 구성요소에 의해서도 영상 처리 장치(1200)는 구현될 수 있다.
예를 들어, 도 13에 도시된 바와 같이, 일 실시예에 따른 영상 처리 장치(1200)는, 색상 정보 획득부(1210) 및 프로세서(1220) 이외에 객체 검출부(1230) 및 디스플레이(1240)를 더 포함할 수도 있다.
색상 정보 획득부(1210)는 입력 영상 신호에 포함된 복수의 픽셀들 각각의 색상 정보를 획득한다.
일 실시예에 따른 색상 정보 획득부(1210)는 입력 영상 신호에 포함된 복수의 픽셀들 각각의 색(color), 색도(hue), 채도(saturation) 및 색차(Cb, Cr) 중 적어도 하나에 관한 정보를 포함하는 색상 정보를 획득할 수 있다.
프로세서(1220)는 색상 정보 획득부(1210)로부터 획득한 색상 정보를 기초로 복수의 픽셀들 각각의 색상 값이 입력 영상 신호의 색역 경계에 대응되는지 여부를 판단한다. 또한, 프로세서(1220)는 판단 결과에 기초하여, 복수의 픽셀들 중 적어도 하나의 픽셀의 색상 값을 색역 경계에 대응시키기 위한 게인값을 결정한다. 프로세서(1220)는 결정된 게인값을 기초로 적어도 하나의 픽셀의 색상 값을 변환한다. .
일 실시예에 따른 프로세서(1220)는 획득된 색상 정보를 기초로 복수의 픽셀들 중 기 설정된 보존 색상을 갖는 적어도 하나의 픽셀을 선택할 수 있다. 또한, 프로세서(1220)는 복수의 픽셀들 중 선택된 적어도 하나의 픽셀을 제외한 다른 픽셀의 색상 값을 색역 경계에 대응시키기 위한 게인값을 결정할 수 있다. 한편, 프로세서(1220) 선택된 적어도 하나의 픽셀의 게인값을 기 설정된 임계값으로 결정할 수 있다.
일 실시예에 따른 프로세서(1220)는 복수의 픽셀들을 입력 영상 신호에 대해 기 설정된 색상 값에 기초하여 적어도 하나의 그룹으로 분류할 수 있다. 또한, 프로세서(1220)는 분류된 적어도 하나의 그룹에 포함된 픽셀들의 색상 정보에 기초하여, 적어도 하나의 그룹 각각에 대한 게인값을 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(1220)는 분류된 적어도 하나의 그룹 각각에 포함된 픽셀들의 게인값 중 가장 낮은 게인값을 적어도 하나의 그룹 각각의 게인값으로 결정할 수 있다. 다른 예에 따라, 프로세서(1220)는, 분류된 적어도 하나의 그룹 각각에 포함된 픽셀들의 색상 정보를 기초로 적어도 하나의 그룹 각각에 포함된 픽셀들의 색상 분포를 결정할 수 있다. 프로세서(1220)는 결정된 색상 분포에 기초하여, 제 1 색상을 갖는 픽셀의 수가 기 설정된 개수 미만인 경우, 복수의 픽셀들 중 제 1 색상을 갖는 픽셀을 제외한 다른 픽셀들의 색상 정보를 기초로 적어도 하나의 그룹 각각에 대한 게인값을 결정할 수 있다.
일 실시예에 따른 프로세서(1220)는 입력 영상 신호에서 기 설정된 영역 내에 포함된 픽셀들을 선택할 수 있다. 또한, 프로세서(1220)는 선택된 픽셀들의 색상 정보를 기초로 선택된 픽셀들 각각의 색상 값을 색역 경계에 대응시키기 위한 게인값을 결정할 수 있다.
일 실시예에 따른 프로세서(1220)는, 이전에 획득된 입력 영상 신호에 포함된 적어도 하나의 픽셀에 대해 기 결정된 게인값을 기초로 적어도 하나의 픽셀의 게인값을 결정할 수 있다.
일 실시예에 따른 프로세서(1220)는 입력 영상 신호에서 기 설정된 객체의 위치에 대응되는 픽셀을 선택할 수 있다. 또한, 프로세서(1220)는 복수의 픽셀들 중 선택된 적어도 하나의 픽셀을 제외한 다른 픽셀의 색상 값을 색역 경계에 대응시키기 위한 게인값을 결정할 수 있다.
객체 검출부(1230)는 입력 영상 신호에서 기 설정된 객체를 검출할 수 있다. 예를 들어, 객체 검출부(1230)는 입력 영상 신호에서 사람의 얼굴을 검출할 수 있다.
디스플레이(1240)는 영상 처리 장치(1200)에 획득된 영상 신호를 표시할 수 있다. 예를 들어, 디스플레이(1240)는 프로세서(1220)에서 결정된 게인값을 기초로 변환된 입력 영상 신호를 표시할 수 있다.
개시된 실시예에 따른 장치는 프로세서, 프로그램 데이터를 저장하고 실행하는 메모리, 디스크 드라이브와 같은 영구 저장부(permanent storage), 외부 장치와 통신하는 통신 포트, 터치 패널, 키(key), 버튼 등과 같은 사용자 인터페이스 장치 등을 포함할 수 있다.　 소프트웨어 모듈 또는 알고리즘으로 구현되는 방법들은 상기 프로세서상에서 실행 가능한 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드들 또는 프로그램 명령들로서 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체 상에 저장될 수 있다.　 여기서 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체로 마그네틱 저장 매체(예컨대, ROM(read-only memory), RAM(random-access memory), 플로피 디스크, 하드 디스크 등) 및 광학적 판독 매체(예컨대, 시디롬(CD-ROM), 디브이디(DVD: Digital Versatile Disc)) 등이 있다.　 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템들에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 판독 가능한 코드가 저장되고 실행될 수 있다.　 매체는 컴퓨터에 의해 판독가능하며, 메모리에 저장되고, 프로세서에서 실행될 수 있다.
개시된 실시예에서 인용하는 공개 문헌, 특허 출원, 특허 등을 포함하는 모든 문헌들은 각 인용 문헌이 개별적으로 및 구체적으로 병합하여 나타내는 것 또는 게시된 실시예에서 전체적으로 병합하여 나타낸 것과 동일하게 개시된 실시예에 병합될 수 있다.
개시된 실시예의 이해를 위하여, 도면에 도시된 바람직한 실시 예들에서 참조 부호를 기재하였으며, 개시된 실시 예들을 설명하기 위하여 특정 용어들을 사용하였으나, 특정 용어에 의해 개시된 실시예가 한정되는 것은 아니며, 개시된 실시예들은 당업자에 있어서 통상적으로 생각할 수 있는 모든 구성 요소들을 포함할 수 있다.
개시된 실시예는 기능적인 블록 구성들 및 다양한 처리 단계들로 나타내어질 수 있다.　 이러한 기능 블록들은 특정 기능들을 실행하는 다양한 개수의 하드웨어 또는/및 소프트웨어 구성들로 구현될 수 있다.　 예를 들어, 개시된 실시예는 하나 이상의 마이크로프로세서들의 제어 또는 다른 제어 장치들에 의해서 다양한 기능들을 실행할 수 있는, 메모리, 프로세싱, 로직(logic), 룩업 테이블(look-up table) 등과 같은 직접 회로 구성들을 채용할 수 있다.　 개시된 실시예의 구성 요소들이 소프트웨어 프로그래밍 또는 소프트웨어 요소들로 실행될 수 있는 것과 유사하게, 개시된 실시예는 데이터 구조, 프로세스들, 루틴들 또는 다른 프로그래밍 구성들의 조합으로 구현되는 다양한 알고리즘을 포함하여, C, C++, 자바(Java), 어셈블러(assembler) 등과 같은 프로그래밍 또는 스크립팅 언어로 구현될 수 있다.　 기능적인 측면들은 하나 이상의 프로세서들에서 실행되는 알고리즘으로 구현될 수 있다.　 또한, 개시된 실시예는 전자적인 환경 설정, 신호 처리, 및/또는 데이터 처리 등을 위하여 종래 기술을 채용할 수 있다.　 “매커니즘”, “요소”, “수단”, “구성”과 같은 용어는 넓게 사용될 수 있으며, 기계적이고 물리적인 구성들로서 한정되는 것은 아니다.　 상기 용어는 프로세서 등과 연계하여 소프트웨어의 일련의 처리들(routines)의 의미를 포함할 수 있다.
개시된 실시예에서 설명하는 특정 실행들은 일 실시 예들로서, 어떠한 방법으로도 개시된 실시예의 범위를 한정하는 것은 아니다.　 명세서의 간결함을 위하여, 종래 전자적인 구성들, 제어 시스템들, 소프트웨어, 상기 시스템들의 다른 기능적인 측면들의 기재는 생략될 수 있다.　 또한, 도면에 도시된 구성 요소들 간의 선들의 연결 또는 연결 부재들은 기능적인 연결 및/또는 물리적 또는 회로적 연결들을 예시적으로 나타낸 것으로서, 실제 장치에서는 대체 가능하거나 추가의 다양한 기능적인 연결, 물리적인 연결, 또는 회로 연결들로서 나타내어질 수 있다.　 또한, “필수적인”, “중요하게” 등과 같이 구체적인 언급이 없다면 개시된 실시예의 적용을 위하여 반드시 필요한 구성 요소가 아닐 수 있다.

Claims (15)

  1. 입력 영상 신호에 포함된 복수의 픽셀들 각각의 색상 정보를 획득하는 단계;
    상기 획득된 색상 정보를 기초로 상기 복수의 픽셀들 각각의 색상 값이 상기 입력 영상 신호의 색역 경계에 대응되는지 여부를 판단하는 단계;
    상기 판단 결과에 기초하여, 상기 복수의 픽셀들 중 적어도 하나의 픽셀의 색상 값을 상기 색역 경계에 대응시키기 위한 게인값을 결정하는 단계; 및
    상기 결정된 게인값을 기초로 상기 적어도 하나의 픽셀의 색상 값을 변환하는 단계를 포함하는 영상 처리 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 획득된 색상 정보를 기초로 상기 복수의 픽셀들 중 기 설정된 보존 색상을 갖는 적어도 하나의 픽셀을 선택하는 단계를 더 포함하고,
    상기 게인값을 결정하는 단계는,
    상기 복수의 픽셀들 중 상기 선택된 적어도 하나의 픽셀을 제외한 다른 픽셀의 색상 값을 상기 색역 경계에 대응시키기 위한 게인값을 결정하는 영상 처리 방법.
  3. 제 2 항에 있어서, 상기 게인값을 결정하는 단계는,
    상기 선택된 적어도 하나의 픽셀의 게인값을 기 설정된 임계값으로 결정하는 영상 처리 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 복수의 픽셀들을 상기 입력 영상 신호에 대해 기 설정된 색상 값에 기초하여 적어도 하나의 그룹으로 분류하는 단계를 더 포함하고,
    상기 게인값을 결정하는 단계는,
    상기 분류된 적어도 하나의 그룹에 포함된 픽셀들의 색상 정보에 기초하여, 상기 적어도 하나의 그룹 각각에 대한 게인값을 결정하는 영상 처리 방법.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 입력 영상 신호에서 기 설정된 영역 내에 포함된 픽셀들을 선택하는 단계를 더 포함하고,
    상기 게인값을 결정하는 단계는,
    상기 선택된 픽셀들의 색상 정보를 기초로 상기 선택된 픽셀들 각각의 색상 값을 상기 색역 경계에 대응시키기 위한 게인값을 결정하는 영상 처리 방법.
  6. 제 1항에 있어서, 상기 게인값을 결정하는 단계는,
    이전에 획득된 입력 영상 신호에 포함된 적어도 하나의 픽셀에 대해 기 결정된 게인값을 기초로 상기 적어도 하나의 픽셀의 게인값을 결정하는 영상 처리 방법.
  7. 제 1항에 있어서,
    상기 입력 영상 신호에서 기 설정된 객체를 검출하는 단계; 및
    상기 검출된 기 설정된 객체의 위치에 대응되는 픽셀을 선택하는 단계를 더 포함하고,
    상기 게인값을 결정하는 단계는,
    상기 복수의 픽셀들 중 상기 선택된 적어도 하나의 픽셀을 제외한 다른 픽셀의 색상 값을 상기 색역 경계에 대응시키기 위한 게인값을 결정하는 영상 처리 방법.
  8. 입력 영상 신호에 포함된 복수의 픽셀들 각각의 색상 정보를 획득하는 색상 정보 획득부;
    상기 획득된 색상 정보를 기초로 상기 복수의 픽셀들 각각의 색상 값이 상기입력 영상 신호의 색역 경계에 대응되는지 여부를 판단하고, 상기 판단 결과에 기초하여, 상기 복수의 픽셀들 중 적어도 하나의 픽셀의 색상 값을 상기 색역 경계에 대응시키기 위한 게인값을 결정하고, 상기 결정된 게인값을 기초로 상기 적어도 하나의 픽셀의 색상 값을 변환하는 프로세서를 포함하는 영상 처리 장치.
  9. 제 8 항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 획득된 색상 정보를 기초로 상기 복수의 픽셀들 중 기 설정된 보존 색상을 갖는 적어도 하나의 픽셀을 선택하고, 상기 복수의 픽셀들 중 상기 선택된 적어도 하나의 픽셀을 제외한 다른 픽셀의 색상 값을 상기 색역 경계에 대응시키기 위한 게인값을 결정하는 영상 처리 장치.
  10. 제 9 항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 선택된 적어도 하나의 픽셀의 게인값을 기 설정된 임계값으로 결정하는 영상 처리 장치.
  11. 제 8 항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 복수의 픽셀들을 상기 입력 영상 신호에 대해 기 설정된 색상 값에 기초하여 적어도 하나의 그룹으로 분류하고, 상기 분류된 적어도 하나의 그룹에 포함된 픽셀들의 색상 정보에 기초하여, 상기 적어도 하나의 그룹 각각에 대한 게인값을 결정하는 영상 처리 장치.
  12. 제 8항에 있어서, 상기 프로세서는,
    상기 입력 영상 신호에서 기 설정된 영역 내에 포함된 픽셀들을 선택하고, 상기 선택된 픽셀들의 색상 정보를 기초로 상기 선택된 픽셀들 각각의 색상 값을 상기 색역 경계에 대응시키기 위한 게인값을 결정하는 영상 처리 장치.
  13. 제 8항에 있어서, 상기 프로세서는,
    이전에 획득된 입력 영상 신호에 포함된 적어도 하나의 픽셀에 대해 기 결정된 게인값을 기초로 상기 적어도 하나의 픽셀의 게인값을 결정하는 영상 처리 장치.
  14. 제 18항에 있어서, 상기 영상 처리 장치는,
    상기 입력 영상 신호에서 기 설정된 객체를 검출하는 객체 검출부를 더 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 검출된 기 설정된 객체의 위치에 대응되는 픽셀을 선택하고, 상기 복수의 픽셀들 중 상기 선택된 적어도 하나의 픽셀을 제외한 다른 픽셀의 색상 값을 상기 색역 경계에 대응시키기 위한 게인값을 결정하는 영상 처리 장치.
  15. 제 1항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
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