WO2019132208A1 - 전자장치 및 제어 방법 - Google Patents

전자장치 및 제어 방법 Download PDF

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WO2019132208A1
WO2019132208A1 PCT/KR2018/012480 KR2018012480W WO2019132208A1 WO 2019132208 A1 WO2019132208 A1 WO 2019132208A1 KR 2018012480 W KR2018012480 W KR 2018012480W WO 2019132208 A1 WO2019132208 A1 WO 2019132208A1
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WO
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gray level
value
frame
calculated
cumulative distribution
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Application number
PCT/KR2018/012480
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English (en)
French (fr)
Inventor
김민영
Original Assignee
경북대학교 산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
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Publication date
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Publication of WO2019132208A1 publication Critical patent/WO2019132208A1/ko

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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/90—Dynamic range modification of images or parts thereof
    • G06T5/92—Dynamic range modification of images or parts thereof based on global image properties

Definitions

  • the present invention has been made to solve the above problems, and it is an object of the present invention to provide an electronic device and a control method for minimizing the saturation phenomenon of an image and increasing the processing speed while improving the contrast ratio.
  • a method of controlling an electronic device comprising: detecting a gray level value of a pixel included in a first frame and a second frame of a photographed image; Calculating a first level of gray cumulative distribution value for a horizontal line of the frame and a second gray level cumulative distribution value for a vertical line of the second frame, And smoothing the second gray level cumulative distribution value to produce a first gray level smoothing value and a second gray level smoothing value, respectively, based on the calculated first gray level smoothing value and the second gray level smoothing value, Calculating an average gray level smoothing value of the pixel, and generating one image frame based on the calculated average gray level smoothing value.
  • the calculating of the first gray level cumulative distribution value and the second gray level cumulative distribution value may include calculating the first gray level cumulative distribution value based on one horizontal line of the first frame, The gray level cumulative distribution value 2019/132208 1 »(: 1 ⁇ ⁇ 2018/012480
  • the second gray level cumulative distribution value is calculated for all the horizontal lines of the low frame and the second gray level cumulative distribution value is calculated based on one vertical line of the low frame, Lt; / RTI >
  • the calculating of the first gray level smoothing value and the second gray level smoothing value may further include calculating the first gray level smoothing value based on one horizontal line and the entire gray level of the first frame, One gray level smoothing value is calculated for all the horizontal lines of the first frame and the second gray level smoothing value is calculated based on one vertical line and the entire gray level of the second frame, A level smoothing value may be calculated for the entire vertical line of the second frame.
  • the calculating of the average gray-level smoothing value of each pixel may further include calculating the average gray-level smoothing value corresponding to each pixel and the second gray-level smoothing value corresponding to each pixel so that the gray-level histogram in one image frame is formed in a Gaussian shape. Can be calculated.
  • the generating of the one image frame may generate the one image frame by applying an average gray level smoothing value of each of the calculated pixels. Meanwhile, the electronic device may further include outputting the generated one image frame.
  • the calculating of the first gray level cumulative distribution value and the second gray level cumulative distribution value may include calculating a peak value of the first gray level distribution based on one horizontal line of the first frame, Based on the first bias value 2019/132208 1 »(: 1 ⁇ ⁇ 2018/012480
  • the gray level cumulative distribution value can be calculated.
  • the first frame and the second frame may be the same frame.
  • an electronic device includes an image sensing unit for sensing an image and a control unit for detecting a gray level value of a pixel included in the first frame and the second frame of the sensed image, Wherein the control unit calculates a first gray (a yaw-level cumulative distribution value for a horizontal line of the first frame, a second gray-level cumulative distribution value for a vertical line of the second frame, Calculating a first gray level smoothing value and a second gray level smoothing value by smoothing the calculated first gray level cumulative distribution value and a second gray level cumulative distribution value to calculate a first gray level smoothing value and a second gray level smoothing value, 2 calculates an average gray level smoothing value of each pixel based on the gray level smoothing value, and generates one image frame based on the calculated average gray level smoothing value.
  • a first gray a yaw-level cumulative distribution value for a horizontal line of the first frame, a second gray-level cumulative distribution value for a vertical line of the second frame
  • the photographing unit may include at least one of a CCD sensor, a CMOS sensor, an IR detector, and a hyperspectral sensor.
  • the control unit may also calculate the first gray level cumulative distribution value and the low U gray level smoothing value simultaneously in parallel for each horizontal line of the first frame, At the same time, 2019/132208 1 »(: 1 ⁇ ⁇ 2018/012480
  • the first frame and the second frame may be the same frame.
  • the electronic device and the control method can enhance the detection performance of the object of interest by minimizing the saturation phenomenon of the image by performing image smoothing on a line-by-line basis and improving the contrast ratio.
  • the electronic device and the control method can minimize the nonuniformity of the image generated in the smoothing process of each region.
  • electronic devices and control methods can perform image processing faster than existing technologies.
  • A is a diagram illustrating a block diagram of an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIGS. 2 and 3 are diagrams illustrating a process of calculating a value associated with a gray level of a pixel according to a frame according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIGS. 3 to 3 show one embodiment for explaining the gray level of the image frame and the calculated level value.
  • FIGS. 4 to 4 are diagrams for explaining the results of the interlaced histogram smoothing method according to the embodiment of the present disclosure.
  • FIGS. 5 to 50 illustrate histograms of images according to various methods. 2019/132208 1 »(: 1 ⁇ ⁇ 2018/012480
  • 6 to 8 are views showing images according to various methods.
  • FIGS. 7 through 8 are diagrams comparing performance according to an embodiment of the present disclosure with an existing method.
  • FIG. 9 is a flowchart of an electronic device control method of an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 1 are views for explaining a process of removing non-uniform noise according to an embodiment of the present disclosure.
  • Figs. 11A to 11B are views showing images before and after noise suppression.
  • 12 is a diagram for explaining a process of processing lines of an image in parallel according to an embodiment of the present disclosure.
  • &quot comprises “ or “having ", and the like, specify that there is a feature, number, step, operation, component, It is to be understood that the invention does not preclude the presence or addition of one or more other features, integers, steps, operations, elements, components, or combinations thereof. It will be understood that when an element is referred to as being " It is to be understood that other components may be present in the middle of, or connected to, the other component, while other components may be referred to as being " When it is mentioned that there is a direct connection and is “directly connected”, it is understood that there are no other components in between Halgeotyida be.
  • module or “part” for components used in the present specification performs at least one function or operation.
  • module " or” module can perform functions or operations by hardware, software, or a combination of hardware and software.
  • a plurality of “modules " or “ parts “, other than the " module " or " part” It is possible. Unless the context clearly dictates otherwise, it includes plural expressions.
  • the electronic device 100 includes an imaging unit 110 and a control unit 120.
  • the electronic device 100 may be a military aircraft / trailer mounted forward looking infrared (FLIR), an electro optic infrared (EO / IR) (IRST), Security cameras (CCTV, TOD, etc.), Hyper spectral cameras, Medical thermal imaging cameras, Digital cameras, Unmanned aerial vehicles, Satellite, Industrial inspection devices, Mobile phones, Laptops A computer, a tablet PC, a wearable device, a desktop computer, or a kiosk.
  • the image pickup section 110 photographs an image.
  • the imaging unit 110 may include at least one of a CCD sensor, a CMOS sensor, an IR detector, and a hyperspectral sensor.
  • the image sensing unit 110 can transmit data such as RGB, image histogram, and the like to the controller 120.
  • the control unit 120 can transmit the monochrome image data.
  • image data for an ultraviolet region can be transmitted from the infrared region to the controller 120.
  • the control unit 120 receives the first frame of the photographed image and the second frame 2019/132208 1 »(: 1 ⁇ ⁇ 2018/012480
  • the control unit 120 calculates a first gray-level cumulative distribution value for the horizontal line of the first frame and a second gray-level cumulative distribution value for the vertical line of the second frame. That is, the controller 120 may calculate the first gray level cumulative distribution value based on one horizontal line of the first frame. The first gray level cumulative distribution value may be calculated for all the horizontal lines of the first frame. Similarly to the above, the controller 120 may calculate the second gray level cumulative distribution value based on the second frame and one vertical line. A second gray level cumulative distribution value may also be computed for all vertical lines of the second frame.
  • Controller 120 may be a first gray level cumulative distribution value tasks each second gray level cumulative distribution value calculated to smoothing (6 (11 wave 11 2 ⁇ 3 ⁇ 4). Smoothing of the pixels included in one image gray level
  • the control unit 120 may smooth the entire first gray level to the entire gray level in the horizontal line direction and smooth the gray level to the entire vertical gray level in the second frame .
  • the controller 120 calculates a first gray level smoothing value by performing a smoothing process on the entire horizontal lines with respect to the first frame and performs a smoothing process on the entire vertical lines with respect to the second frame, The smoothness value can be calculated.
  • the control unit 120 calculates an average gray level smoothing value of each pixel based on the calculated first gray level smoothing value and the second gray level smoothing value. That is, the controller 120 averages the first gray level smoothing value task 2 gray level smoothing value for the pixel, The gray level smoothing value can be calculated.
  • the histogram of the average gray level smoothing value of each pixel included in one image may have a Gaussian shape. If the gray level histogram has a Gaussian shape, the saturation region of the image can be significantly reduced.
  • the electronic device may further include other components.
  • the electronic device can calculate the first gray level cumulative distribution value for each horizontal line for the entire horizontal line of the first image frame 11. [ The electronic device may then detect a gray level value for a pixel in the second image frame 12. [ The electronic device may calculate a second gray level cumulative distribution value along a vertical line of the second image frame 12. [ For example, one vertical line of the second image frame 12 contains five pixels, and the gray level of each pixel is 0, 4, 2, 3,
  • the image frame may include 1280 pixels in the horizontal direction and 720 pixels in the vertical direction, and in the case of resolution, the image frame includes 3840 pixels in the horizontal direction and 2160 pixels in the vertical direction can do.
  • an embodiment of calculating a first gray-level cumulative distribution value along a horizontal line for the first frame 11 and a second gray-level cumulative distribution value along a vertical line for the second frame 12 The electronic device calculates the first gray level cumulative distribution value along the vertical line for the first frame 11 and calculates the second gray level cumulative distribution value along the horizontal line for the second frame 12 You may.
  • a first gray level cumulative distribution function may be computed along the horizontal line for the frame and a second gray level cumulative distribution function may be computed along the vertical line for one frame.
  • the gray level cumulative distribution function (or cumulative distribution value) of a frame and a frame is given by the following equation.
  • the first gray level cumulative distribution function calculated for each horizontal line of the first frame is a second gray level cumulative distribution function calculated for each vertical line of 11 frames (or a second frame), that is, a cumulative distribution function of gray levels for pixels per vertical line in a frame of 1 ⁇ 41 line do.
  • the electronic device may calculate a gray level smoothing function for the frame and 0 ( 11 frames based on the calculated gray level cumulative distribution function.)
  • the gray level smoothing function of the frame and 0 11 frames, Smoothed value is given by 2019/132208 1 »(: 1/10/06 018/012480
  • Equation 3-1 is the first gray level smoothing function of the frame (or first frame). That is, 1 3 ⁇ 4 means a smooth function of the gray levels of the pixels for each horizontal line in the? 0 ⁇ control frame of 3 ⁇ 41 line horizontal lines, vertical lines 3 ⁇ 41).
  • the 0 ⁇ 6 () in Equation 4 is the mean gray level smoothing function of each pixel for the frame image.
  • the 16 electronic device can generate an output image frame based on the average gray-level smoothing function of each calculated pixel.
  • the output image frame may be expressed as:
  • the electronic device can generate an image frame in which the saturation phenomenon is removed and the non-uniformity phenomenon is minimized according to the interlaced histogram smoothing method (I crime :).
  • the interlaced histogram smoothing of the present disclosure is performed with respect to the frame and 0
  • a concrete embodiment of the interlaced histogram smoothing method will be described below.
  • the process of calculating the level value in the horizontal direction in the frame (or the first frame) will be described.
  • the process of calculating the level value in the vertical direction in 1 frame (or 1 frame (or the second frame) is the same except for the process of calculating the level value in the horizontal direction and the vertical direction.
  • an image frame may have 8X8 resolution, and may include 8 horizontal lines and 8 vertical lines. That is, one horizontal line may include eight pixels, and one vertical line may include eight pixels.
  • the electronic device determines the cumulative distribution of the gray level in the first horizontal line of the image frame 2019/132208 1 »(: 1 ⁇ ⁇ 2018/012480
  • the gray level values of each pixel of the first horizontal line of the image frame shown in FIG. 3 are 52, 55, 61, 59, 70, 61, 76
  • the electronic device can perform the same process for the other horizontal lines of the image frame.
  • electronics for the other horizontal lines of the image frame can be carried out the same procedure.
  • a gray-level smoothing value of the first horizontal line Equation 3-1 to Equation 3-1 is a variable related to the number of pixels included in the horizontal line of the 1 ⁇ 41 galvanometer, which is 7 in the above example, and 255 is the total gray level 256 minus one.
  • the electronic device can perform the same process for the other horizontal lines of the image frame.
  • FIG. 18 shows a result of an interlaced histogram smoothing method according to an embodiment of the present disclosure.
  • an ideal gradient image is shown, and an image histogram according to various schemes is shown with reference to FIG. 4.
  • the method of the present disclosure is based on the histogram of the horizontal gray level of the first frame Problem 2
  • the histogram of the gray level in the vertical direction of the frame is smoothed and combined, it can be called an interlaced histogram smoothing method.
  • the histogram of the interlaced histogram is smoothed, the histogram of the gray level in the horizontal direction of the first frame and the histogram of the gray level in the vertical direction of the second frame are combined, so that a histogram similar to Gaussian can be displayed.
  • FIGS. 5A to 5C are views showing histograms of images according to various methods.
  • FIG. 5 to FIG. 50 a three-dimensional histogram of various images is shown.
  • the histogram according to 19 contains areas where no data exists.
  • the histogram according to the vertical line of the image according to the existing smoothing scheme shown in FIG. 5 includes an area in which there is no data.
  • the histogram according to the vertical line of the image and the histogram according to the horizontal line according to the interlaced scanning smoothing method of the present disclosure shown in FIG. 5 (:) are distributed as a whole.
  • FIGS. 6 through 6 are views showing images according to various methods.
  • FIGS. 4-8 are diagrams comparing performance according to an embodiment of the present disclosure with existing schemes.
  • the standard deviation of each image) and entropy are shown.
  • the standard deviation is an indicator for determining how much the saturation component is reduced, and the entropy is an indicator for determining how finely the contrast ratio is expressed.
  • the interlaced histogram smoothing method (1) of the present disclosure shows a similar level of entropy to the conventional histogram smoothing method and the contrast ratio processing / area division processing method, and exhibits the best standard deviation .
  • the entropy of the I suppression scheme is similar to that of the 20 scheme. But, Method reduces the standard deviation of the method to 87.3%, but the first four methods of the present disclosure can be reduced to 77.6% of the four methods.
  • one method of the present invention calculates a cumulative distribution value and a smoothing value on a line-by-line basis. Accordingly, one method can reduce a calculation amount in an image processing process.
  • the conventional method shows a large difference in the processing speed according to the image frame.
  • Method exhibits similar processing speed as a whole, and exhibits a faster image processing speed than the entire method.
  • FIG. 9 is a flowchart of an electronic device control method of an embodiment of the present disclosure.
  • the electronic device detects a gray level value of a pixel included in the first frame and the second frame of the photographed image (910).
  • the electronic device computes a first gray () level cumulative distribution value for the horizontal line of the first frame and a second gray level cumulative distribution value for the vertical line of the second frame.
  • the electronic device may calculate a first gray level cumulative distribution value based on one horizontal line of the first frame.
  • the electronic device may calculate a first gray level cumulative distribution value for the entire horizontal line of the first frame.
  • the electronic device may then calculate a second gray level cumulative distribution value based on one vertical line of the second frame.
  • the electronic device calculates an average gray level smoothing value of each pixel based on the calculated first gray level smoothing value and the second gray level smoothing value.
  • the electronic device can average gray level smoothing values of each pixel by averaging the first gray level smoothing value and the second gray level smoothing value corresponding to each pixel so that the gray level histogram in one image frame is formed in Gaussian form.
  • the electronic device generates one image frame based on the calculated average gray level smoothing value (ratio 950).
  • the electronic device can generate an image frame by applying an average gray level smoothing value of each calculated pixel. Then, the electronic device can output one generated image frame.
  • the first frame task of the present disclosure The two frames may be the same frame or different frames.
  • the electronic device may generate a horizontal 2019/132208 1 »(: 1 ⁇ ⁇ 2018/012480
  • Image processing can be performed on the 22 lines and the image processing can be performed on the vertical line in the second frame adjacent to the first frame (or the second frame input after the first frame).
  • the electronic device may perform image processing on the horizontal and vertical lines in the first frame of the input image.
  • FIG. 10 is a view for explaining a process of removing non-uniform noise according to an embodiment of the present disclosure.
  • the electronic device can detect the gray level of the pixel along the horizontal or vertical line of each image frame.
  • the electronic device detects the gray level of each pixel of the first horizontal line of the first image frame as 0, 12, 13, 244, 0, 0, and the second horizontal line
  • the gray level of each pixel of the third horizontal line is detected as 0, 0, 10, 133, 9, 2, and the gray level of each pixel of the third horizontal line is detected as 0, 20, 36, 20, 0, 1 shows the gray level only for the first horizontal line through the third horizontal line, Up to the gray level of the last horizontal line of the first image frame.
  • 10B shows histograms of the detected gray levels of the first to third horizontal lines.
  • the gray level histogram may show a large number of pixels at a specific gray level according to the distribution of the gray level, Number of pixels may be displayed. If the number of pixels in a particular table level is very large , it means that most of the line has pixel shifts or similar gray levels, which means that the line is close to a plane area such as sky, sea, and the like. It is not necessary to extend the contrast ratio for the plane region. Thus, the electronic device can adjust the contrast ratio expansion ratio.
  • a gray level in which the ratio of expansion ratio is adjusted is shown.
  • the electronic device is configured to distribute values ranging from 0 to 1 in the gray-level histogram of each horizontal line of the image frame from 0.3 to 0.7 based on the weighting parameter and the bias parameter .
  • Adjustment ratio can be adjusted.
  • the weighting parameters and bias parameters can be calculated using Equations 6 and 7.

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Abstract

전자 장치 및 제어 방법이 개시된다. 전자 장치의 제어 방법은 촬영된 영상의 제 1 프레임 및 제 2 프레임에 포함된 픽셀의 그레이 레벨 값을 검출하는 단계，제 1 프레임의 수평 라인에 대해 제 1 그레이 (grey) 레벨 누적 분포 값을 산출하고，제2 프레임의 수직 라인에 대해 제 2 그레이 레벨 누적 분포 값을 산출하는 단계, 산출된 제 1 그레이 레벨 누적 분포 값 및 제 2 그레이 레벨누적 분포 값을 평활화하여 각각 제 1 그레이 레벨 평활값및 제 2 그레이 레벨 평활 값을 산출하는 단계， 산출된 제 1 그레이 레벨평활값 및 제 2 그레이 레벨 평활 값에 기초하여 각 픽셀의 평균그레이 레벨 평활 값을 산출하는 단계 및 산출된 평균 그레이 레벨 평활 값에 기초하여 하나의 영상 프레임을 생성하는 단계를 포함한다.

Description

【명세세
【발명의명칭】
전자장치및제어방법
【기술분야】
본개시는전자장치 및 제어 방법에 관한것으로， 더욱상세하게는 영상의 포화현상을최소화하고대조비 (컨트라스트)를향상시키는전자장치및제어방법에 관한것이다.
【배경기술】
주야간영상카메라는군사무기, 보안， 의료등의 용도로활용도가급증하고 있다. 주야간 영상 카메라는 센서의 특성상 검출신호의 레벨이 낮아 대조비 강조처리가 필수적이다 그러나， 열 영상의 대조비 처리를 수행한 영상에는 포화 (saturat ion)현상이빈번하게발생되며,포화현상으로인해카메라의관심물체 관측성능이급격히저하된다.
기존의 영상대조비 강조처리는대부분빠른연산속도의 단순평활화방식을 주로사용하고있다. 그리고, 열영상카메라시스템의특수목적에 따라최대밝기 한계 (Contrast Limi t · CL) 대조비 처리기법 및 영역 분할 처리기법 (Local Area Processing: LAP)을사용하고있다.
그러나， CL 및 LAP 방식은 추가적인 연산이 필요하기 때문에 처리 속도가 느리고 영상의 불균일이 발생되는 단점이 있다. 따라서, 영상의 포화 현상을 최소화하고 대조비를 향상시키면서 빠른 연산을 수행할 수 있는 기술에 대한 2019/132208 1»（：1^1{2018/012480
2 필요성이존재한다.
【발명의상세한설명】
【기술적과제】
본개시는상술한문제점을해결하기 위한것으로， 본개시의 목적은영상의 포화현상을최소화하고, 대조비를향상시키면서 연산처리속도를증가시키는전자 장치및제어방법을제공하는것이다.
【기술적해결방법】
이상과 같은 목적을 달성하기 위한 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 전자 장치의 제어 방법은 촬영된 영상의 제 1 프레임 및 제 2 프레임에 포함된 픽셀의 그레이 레벨 값을 검출하는 단계， 상기 제 1 프레임의 수평 라인에 대해 제 1 그레이（용 레벨누적 분포값을산출하고, 상기 제 2프레임의 수직 라인에 대해 제 2그레이 레벨누적분포값을산줄하는단계, 상기산줄된제 1그레이 레벨누적 분포값및제 2그레이 레벨누적분포값을평활화하여각각제 1그레이 레벨평활 값및제 2그레이레벨평활값을산출하는단계,상기산출된제 1그레이 레벨평활 값및 제 2그레이 레벨평활값에 기초하여각픽셀의 평균그레이 레벨평활값을 산출하는단계 및상기 산출된평균그레이 레벨평활값에 기초하여 하나의 영상 프레임을생성하는단계를포함한다.
그리고, 상기 제 1그레이 레벨누적 분포값및 제 2그레이 레벨누적 분포 값을산출하는단계는상기 제 1 프레임의 하나의 수평 라인을 기준으로 상기 제 1 그레이 레벨누적 분포값을산출하고， 상기 제 1그레이 레벨누적 분포값은상기 2019/132208 1»（：1^1{2018/012480
3 저 프레임의 전체 수평 라인에 대해 산출되며， 상기 저ᅵ 2 프레임의 하나의 수직 라인을기준으로상기 제 2그레이 레벨누적 분포값을산출하고， 상기 제 2그레이 레벨누적분포값은상기제 2프레임의전체수직라인에대해산출될수있다. 또한,상기 제 1그레이 레벨평활값및제 2그레이 레벨평활값을산출하는 단계는상기 제 1프레임의 하나의수평 라인및 전체그레이 레벨을기준으로상기 제 1그레이 레벨평활값을산출하고， 상기 제 1그레이 레벨평활값은상기 제 1 프레임의 전체수평 라인에 대해산출되며，상기 제 2프레임의 하나의수직 라인및 전체그레이 레벨을기준으로상기 제 2그레이 레벨평활값을산출하고, 상기 제 2 그레에 레벨평활값은제 2프레임의전체수직라인에대해산출될수있다.
또한， 상기 각픽셀의 평균그레이 레벨평활값을산출하는단계는한영상 프레임 내의 그레이 레벨 히스토그램이 가우시안 형태로 형성되도록 각 픽셀에 대응하는상기 제 1그레이 레벨평활값및 제 2그레이 레벨평활값을평균하여 산출할수있다.
그리고， 상기 하나의 영상프레임을생성하는단계는상기 산출된각픽셀의 평균그레이레벨평활값을적용하여상기하나의영상프레임을생성할수있다. 한편， 전자 장치는상기 생성된 하나의 영상프레임을출력하는 단계를 더 포함할수있다.
그리고， 상기 제 1그레이 레벨누적 분포값및 제 2그레이 레벨누적 분포 값을산출하는단계는상기 제 1프레임의 하나의 수평 라인을기준으로제 1그레이 레벨 분포의 첨두치를 산출하고， 상기 첨두치에 기초하여 제 1 바이어스 값을 2019/132208 1»（：1^1{2018/012480
4 산출하며，상기산출된제 1그레이 레벨분포의 첨두치와상기산출된제 1바이어스 값에 기초하여 상기 제 1그레이 레벨누적 분포값을산출하고, 상기 제 2프레임의 하나의 수직 라인을 기준으로 제 2 그레이 레벨 분포의 첨두치를 산출하고， 상기 첨두치에 기초하여 제 2 바이어스 값을 산출하며， 상기 산출된 제 2 그레이 레벨 분포의 첨두치와상기 산출된 제 2 바이어스 값에 기초하여 상기 제 2 그레이 레벨 누적분포값을산출할수있다.
또한,상기제 1그레이 레벨누적분포값및제 2그레이레벨누적분포값을 산출하는 단계는상기 제 1 프레임의 각각의 수평 라인에 대해 동시에 병렬적으로 상기 제 1그레이 레벨누적 분포 값을산출하고， 상기 제 2프레임의 각각의 수직 라인에 대해 동시에 병렬적으로상기 제 2그레이 레벨 누적 분포 값을산출하며， 상기 제 1그레이 레벨평활값및제 2그레이 레벨평활값을산출하는단계는상기 제 1 프레임의 각각의 수평 라인에 대해 동시에 병렬적으로상기 제 1 그레이 레벨 평활값을산출하고，상기제 2프레임의각각의수직라인에 대해동시에병렬적으로 상기제 2그레이 레벨평활값을산출할수있다.
한편,상기제 1프레임과상기제 2프레임은동일한프레임일수있다.
이상과 같은 목적을 달성하기 위한본 개시의 일 실시 예에 따르면, 전자 장치는영상을촬영하는촬상부및상기 촬영된영상의 제 1프레임 및제 2프레임에 포함된픽셀의 그레이 레벨값을검출하는제어부를포함하고， 상기 제어부는상기 제 1프레임의 수평 라인에 대해 제 1그레이（요 레벨누적 분포값을산출하고, 상기 제 2프레임의 수직 라인에 대해 제 2그레이 레벨누적 분포값을산출하며， 상기 산출된 제 1 그레이 레벨 누적 분포 값 및 제 2그레이 레벨누적 분포 값을 평활화하여각각제 1그레이 레벨평활값및제 2그레이 레벨평활값을산출하고, 상기 산출된 제 1그레이 레벨평활값및 제 2그레이 레벨평활값에 기초하여 각 픽셀의 평균그레이 레벨평활값을산출하며， 상기산출된평균그레이 레벨평활 값에기초하여하나의영상프레임을생성한다.
그리고， 상기 생성된하나의 영상프레임을출력하는출력부를더 포함할수 있다.
한편， 상기 촬영부는 CCD 센서, CMOS 센서， IR 디텍터 (detector)및 하이퍼스펙트럴 (Hyperspectral)센서중적어도하나를포함할수있다.
그리고, 상기 제어부는상기 제 1프레임의 하나의 수평 라인을기준으로제 1 그레이 레벨분포의 첨두치를산출하고, 상기 첨두치에 기초하여 제 1바이어스값을 산출하며, 상기산출된제 그레이 레벨분포의 첨두치와상기산출된제호바이어스 값에 기초하여 상기 제 1그레이 레벨누적 분포값을산출하고， 상기 제 2프레임의 하나의 수직 라인을 기준으로 제 2 그레이 레벨 분포의 첨두치를 산출하고, 상기 첨두치에 기초하여 제 2 바이어스 값을 산출하며, 상기 산출된 제 2 그레이 레벨 분포의 첨두치와상기 산출된 제 2 바이어스 값에 기초하여 상기 제 2 그레이 레벨 누적분포값을산출할수있다.
또한， 상기 제어부는 상기 제 1 프레임의 각각의 수평 라인에 대해 동시에 병렬적으로상기 제 1그레이 레벨누적 분포값및상기 저 U그레이 레벨평활값을 산출하고， 상기 제 2프레임의각각의수직 라인에 대해동시에 병렬적으로상기 제 2 2019/132208 1»（：1^1{2018/012480
6 그레이레벨누적분포값및상기제 2그레이레벨평활값을산출할수있다. 한편，상기제 1프레임과상기제 2프레임은동일한프레임일수있다.
【발명의효과】
이상설명한바와같이， 본개시의 다양한실시 예에 따르면， 전자장치 및 제어 방법은 라인별 영상 평활화를 수행하여 영상의 포화 현상을 최소화하고 대조비를향상시킴으로써관심물체의검출력을향상시킬수있다.
그리고, 전자장치 및 제어 방법은영역별평활화과정에서 발생되는영상의 불균일현상을최소화할수있다.
또한， 전자 장치 및 제어 방법은 기존의 기술에 비해 영상 처리를 빠르게 수행할수있다.
【도면의간단한설명】
도 ！ A 내지 도 는 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 블록도를 설명하는도면이다.
도 2쇼 내지 도 2는 본 개시의 일 실시 예에 따른 프레임에 따라 픽셀의 그레이 레벨과관련된값을산출하는과정을설명하는도면이다.
도 3쇼내지도 3표는영상프레임의그레이레벨및산출된레벨값을설명하는 일실시 예이다.
도 4요내지도 4묘는본개시의 일실시예에따른비월주사히스토그램평활화 방식의결과를설명하는도면이다.
도 5쇼 내지 도 50는 다양한 방식에 따른 영상의 히스토그램을 나타내는 2019/132208 1»（：1^1{2018/012480
7 도면이다.
도 6쇼내지도 6（：는다양한방식에따른영상을나타내는도면이다.
도 7요내지도 8은본개시의 일실시 예에따른성능을기존방식과비교하는 도면이다.
도 9는본개시의일실시예의전자장치제어방법의흐름도이다.
도 1 내지도 1에는본개시의 일실시 예에따른불균일노이즈를제거하는 과정을설명하는도면이다.
도 11요내지도 1피는불균일노이즈억제전후의영상을나타내는도면이다. 도 12는본 개시의 일 실시 예에 따른 영상의 라인을 병렬적으로 처리하는 과정을설명하는도면이다.
【발명의실시를위한최선의형태】
이하에서는첨부된도면을참조하여다양한실시 예를보다상세하게설명한다. 본명세서에기재된실시 예는다양하게변형될수있다.특정한실시 예가도면에서 묘사되고상세한설명에서자세하게설명될수있다. 그러나, 첨부된도면에 개시된 특정한실시 예는다양한실시예를쉽게이해하도록하기위한것일뿐이다.따라서， 첨부된도면에 개시된특정 실시 예에 의해 기술적 사상이 제한되는 것은아니며, 발명의 사상및 기술범위에 포함되는모든균등물또는대체물을포함하는것으로 이해되어야한다.
제 1, 제 2등과같이서수를포함하는용어는다양한구성요소들을설명하는데 사용될 수 있지만， 이러한구성요소들은 상술한 용어에 의해 한정되지는 않는다. 2019/132208 1»（：1^1{2018/012480
8 상술한 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
본 명세서에서， ’ '포함한다’’ 또는 "가지다’ 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자， 단계， 동작， 구성요소， 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지， 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품또는이들을조합한것들의존재또는부가가능성을미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어” 있다거나 '’접속되어” 있다고 언급된 때에는， 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나또는접속되어 있을수도있지만, 중간에 다른구성요소가존재할 수도있다고이해되어야할것이다.반면에,어떤구성요소가다른구성요소에 ''직접 연결되어’’있다거나 "직접 접속되어’’있다고언급된때에는,중간에다른구성요소가 존재하지않는것으로이해되어야할것이다.
한편, 본 명세서에서 사용되는구성요소에 대한 "모듈" 또는 "부"는 적어도 하나의 기능 또는 동작을 수행한다. 그리고， "모듈'' 또는 "부”는 하드웨어， 소프트웨어또는하드웨어와소프트웨어의조합에 의해기능또는동작을수행할수 있다. 또한， 특정 하드웨어에서 수행되어야 하거나 적어도 하나의 제어부에서 수행되는 '’모듈'’또는’’부"를제외한복수의 "모듈들'’또는복수의 ’’부들’’은적어도 하나의 모듈로통합될 수도 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는한，복수의표현을포함한:다.
그밖에도， 본발명을설명함에 있어서, 관련된공지 기능혹은구성에 대한 구체적인설명이본발명의요지를불필요하게흐릴수있다고판단되는경우， 그에 대한상세한설명은축약하거나생략한다.
도 1A 내지 도 피는 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 블록도를 설명하는도면이다.
도 를참조하면, 전자장치 (100)는촬상부 (110)및제어부 (120)를포함한다. 예를 들어, 전자 장치 (100)는 군사용 항공기/함정 장착 전방 감시 열 영상 카메라 (Forward Looking Infra Red: FLIR) , 전자광학 열상 카메라 (Electro Opt ic Infra Red: E0/IR) , 열영상탐지추적 장치 ( Infra Red Search and Tracking system: IRST) , 보안용 카메라 (CCTV, TOD 등)， 다중파장 카메라 (Hyper spectral camera) , 의료용열영상카메라，디지털카메라，무인항공기,인공위성,산업용검사장치, 휴대폰， 노트북컴퓨터, 태블릿 PC, 웨어러블장치， 데스크탑컴퓨터또는키오스크 등을포함할수있다.
촬상부 (110)는 영상을촬영한다. 예를 들어， 촬상부 (110)는 CCD 센서, CMOS 센서， IR 디텍터 (detector) 및 하이퍼스펙트럴 (Hyperspectral) 센서 중 적어도 하나를포함할수있다. 촬상부 (110)가 CCD센서 또는 CMOS센서를포함하는경우, 촬상부 (110)는 RGB, 영상히스토그램등의 데이터를제어부 (120)로전달할수있다. 촬상부 (110)가 IR디텍터를포함하는경우흑백영상데이터를제어부 (120)로전달할 수 있다. 촬상부 (110)가 하이퍼스펙트럴 센서를 포함하는 경우 적외선 영역부터 자외선영역에대한영상데이터를제어부 (120)로전달할수있다.
제어부 (120)는촬영된 영상의 제 1프레임 및 제 1프레임 다음프레임인 제 2 2019/132208 1»（：1^1{2018/012480
10 프레임 각각에 대해 영상픽셀의 그레이 레벨 (奸67 1 이) 값을검출한다. 그리고， 제어부 (120)는 제 1 프레임의 수평 라인에 대해 제 1 그레이 레벨 누적 분포 값을 산출하고,제 2프레임의수직라인에대해제 2그레이 레벨누적분포값을산출한다. 즉， 제어부 (120)는제 1프레임의하나의수평라인을기준으로제 1그레이 레벨누적 분포값을산출할수있다.제 1그레이 레벨누적분포값은제 1프레임의모든수평 라인에 대해서산출될수있다. 상술한바와유사하게, 제어부 (120)는제 2프레임와 하나의수직라인을기준으로제 2그레이 레벨누적분포값을산출할수있다. 제 2 그레이레벨누적분포값도제 2프레임의모든수직라인에대해서산출될수있다. 제어부 (120)는산출된제 1그레이 레벨누적분포값과제 2그레이 레벨누적 분포 값 각각을 평활화 (6(11파112^¾)할 수 있다. 평활화는 하나의 영상에 포함된 픽셀의 그레이 레벨을 전체 그레이 레벨로 분산시키는 과정을 의미한다. 제어부 (120)는 제 1 프레임에 대해서는 수평 라인 방향으로 전체 그레이 레벨로 평활화하고, 제 2 프레임에 대해서는 수직 라인 방향으로 전체 그레이 레벨로 평활화할 수 있다. 제어부 (120)는 제 1 프레임에 대해서 전체 수평 라인에 대해 평활화과정을수행하여 제 1그레이 레벨평활값을산출하고， 제 2프레임에 대해서 전체수직 라인에 대해평활화과정을수행하여 제 2그레이 레벨평활값을산출할 수있다.
제어부 (120)는산출된제 1그레이레벨평활값및제 2그레이레벨평활값에 기초하여 각픽셀의 평균그레이 레벨평활값을산출한다. 즉， 제어부 (120)는각 픽셀에대해서제 1그레이레벨평활값과제 2그레이 레벨평활값을평균하여평균 그레이 레벨 평활 값을 산출할 수 있다. 하나의 영상에 포함된 각 픽셀의 평균 그레이 레벨평활값에 대한히스토그램은가우시안형태를가질 수 있다. 그레이 레벨의 히스토그램이 가우시안형태를가지는경우, 영상의 포화 영역은현저하게 줄어들수있다.
제어부 (120)는산출된각픽셀의평균그레이 레벨평활값에기초하여하나의 영상프레임을 생성한다. 즉， 제어부 (120)는 각픽셀에 대해 산출된 평균 그레이 레벨평활값을적용할수있다. 하나의 영상내에포함된모든픽셀에 대해산출된 평균 그레이 레벨 평활 값이 적용되면 본 개시의 실시 예에 따른 평활화된 영상 프레임이생성될수있다.
한편, 전자장치는다른구성부를더포함할수있다.
도피에는다른실시 예에따른전자장치의블록도가도시되어 있다.도 를 참조하면， 전자장치 (10如)는촬상부 (110)， 제어부 (120)및출력부 (13⑴를포함할수 있다.촬상부 (110)및제어부 (120)에대한설명은상술한바와동일하므로생략한다. 출력부 (130)는 생성된 영상 프레임을 출력할 수 있다. 예를 들어, 출력부 (130)는디스플레이를포함할수있다. 출력부 (130)가디스플레이를포함하는 경우， 출력부 (130)는 화면 상에 생성된 영상 프레임을 출력할 수 있다. 또한， 출력부 (130)는통신인터페이스를포함할수있다.출력부 (130)가통신인터페이스를 포함하는 경우, 줄력부 (130)는 유무선 통신 방식을 이용하여 외부 전자 장치로 생성된영상프레임을전송할수도있다.
아래에서는본개시에따른비월주사히스토그램평활화 ( Inter laced Histogram Equal izat ion: I HE)방식에대해구체적으로설명한다.
도 2A 내지 도 2B는 본 개시의 일 실시 예에 따른 프레임에 따라픽셀의 그레이 레벨과관련된값을산출하는과정을설명하는도면이다.도 2A에는제 1영상 프레임 (11)이도시되어 있고,도 2B에는제 2영상프레임 (12)이도시되어 있다.
전자장치는제 1영상프레임 (11)의각픽셀에 대한그레이 레벨값을검출할 수있다. 그레이 레벨은그레이 강도 (intnesi ty)로표현할수도있다. 그리고, 전자 장치는제 1영상프레임 (11)의 수평 라인을따라제 1그레이 레벨누적 분포값을 산출할 수 있다. 예를 들어, 제 1 영상 프레임 (11)의 하나의 수평 라인은 5개의 픽셀을포함하고, 각각의 픽셀의 그레이 레벨이 1， 3, 5, 5, 4라면， 그레이 레벨 1까지는 1개， 그레이 레벨 3까지는 2개， 그레이 레벨 4까지는 3개, 그레이 레벨
5까지는 5개이다.따라서 ,수평라인의그레이 레벨누적분포값 (또는，그레이 레벨 누적 분포 함수) cdf( cumulat ive distribut ion funct ion)(l)은 1, cdf(3)은 2, cdf(4)는 3, cdf(5)는 5일수있다. 전자장치는제 1영상프레임 (11)의 전체수평 라인에대해각각의수평라인별로제 1그레이 레벨누적분포값을산출할수있다. 그리고, 전자장치는제 2영상프레임 (12)의각픽셀에 대한그레이 레벨값을 검출할수있다. 전자장치는제 2영상프레임 (12)의 수직 라인을따라제 2그레이 레벨누적 분포 값을산출할수 있다. 예를들어, 제 2 영상프레임 (12)의 하나의 수직 라인은 5개의 픽셀을포함하고， 각각의 픽셀의 그레이 레벨이 0, 4, 2, 3,
4라면,수직라인의그레이 레벨누적분포값 cdf(0)은 1， cdf(2)는 2, cdf(3)은 3, cdf(4)는 5일수있다. 전자장치는제 2영상프레임 (12)의 전체수직 라인에 대해 2019/132208 1»（：1/10公018/012480
13 각각의수직라인별로제 2그레이레벨누적분포값을산출할수있다.
예를들어， 해상도인경우영상프레임은수평 방향으로 1280개의픽셀및 수직 방향으로 720개의 픽셀을포함할수 있고， _해상도인 경우 영상프레임은 수평방향으로 3840개의픽셀및수직방향으로 2160개의픽셀을포함할수있다. 한편， 제 1프레임 (11)에 대해 수평 라인을따라제 1그레이 레벨누적 분포 값을산출하고, 제 2프레임 (12)에대해수직라인을따라제 2그레이 레벨누적분포 값을산출하는실시 예를설명하였으나, 전자장치는제 1프레임 (11)에 대해 수직 라인을따라제 1그레이 레벨누적분포값을산출하고,제 2프레임 (12)에대해수평 라인을따라제 2그레이레벨누적분포값을산출할수도있다.
도 3요내지도 3요는영상프레임의그레이 레벨및산출된레벨값을설명하는 일실시예이다.
일반적으로， 하나의 영상 프레임에서 1 레벨 (또는， 강도)의 픽셀이 존재할 확률은아래식과같다. even
Figure imgf000014_0001
⑴
여기서, 1＞은 이미지에 표현되는 전체 그레이 레벨을 의미한다. 전형적으로 그레이 레벨은 256개로표현될수있으므로느은 256이 될수있다. II은하나의 영상 프레임에 포함된 전체 픽셀 수이다. 도 3쇼에 도시된 바와 같이， 하나의 영상 프레임이 8X8해상도를가지는경우, II은 64일수있다. ¾는 1레벨의픽셀이 발생 개수를의미한다.즉， ¾은영상전체에서그레이 레벨이 3인픽셀개수를의미한다. 2019/132208 1»（：1^1{2018/012480
14 프레임과 0(1(1프레임은제 1및 제 2프레임을의미할수 있다. 설명의 편의를 위해 프레임은제 1프레임, 선프레임은제 2프레임인것으로간주한다.
전자장치는
Figure imgf000015_0001
프레임에대해수평라인을따라제 1그레이 레벨누적분포 함수를산출하고， 1프레임에 대해수직 라인을따라제 2그레이 레벨누적 분포 함수를산출할수 있다. 일 실시 예에 따른, 프레임과 1프레임의 그레이 레벨누적분포함수 (또는,누적분포값)는아래식과같다.
Figure imgf000015_0002
제 1 프레임)의 수평 라인별로산출된 제 1그레이 레벨누적 분포함수이다. 즉,
Figure imgf000015_0003
라인의 프레임어개의수평 라인， 1\1개의 수직 라인)에서 수평 라인별로 ¾1개의 픽셀에 대한그레이 레벨의 누적 분포함수를의미한다.유사하게，식 2-2의
Figure imgf000015_0004
0(11프레임 (또는， 제 2프레임)의 수직 라인별로 산출된 제 2 그레이 레벨 누적 분포 함수이다. 즉， 。 는 ¾1 라인의 프레임에서 수직 라인별로 개의 픽셀에 대한 그레이 레벨의 누적 분포 함수를의미한다.
전자장치는산출된그레이 레벨누적 분포함수에 기초하여 프레임 및 0(11프레임에 대해 그레이 레벨평활함수를산출할수있다. 일 실시 예에 따른, 프레임과 0(11프레임의 그레이 레벨 평활함수 (또는， 평활값)는 아래 식과 2019/132208 1»(：1/10公018/012480
15 같다.
Figure imgf000016_0003
식 3-1의 比 은 에 프레임（또는， 제 1 프레임）의 제 1 그레이 레벨 평활 함수이다. 즉， 1¾ 은 ?0<¾1라인의 프레임어개의 수평 라인， ¾1개의 수직 라인）에서 수평 라인별로 개의 픽셀에 대한그레이 레벨의 평활함수를의미한다. 유사하게， 식 3-2의뇨 는 0（1（1프레임（또는， 제 2프레임）의제 2그레이 레벨평활함수이다.즉， 1¾ 는 ¾1라인의프레임에서수직라인별로 N개의픽셀에대한그레이 레벨의평활 함수이다. 즉, 전체그레이 레벨이 256단계로표현되는경우， 식 3-1및식 3-2의 255는전체 그레이 레벨의 개수에서 1을뺀 값이다. 만일, 전체 그레이 레벨이 64 단계로표현되는경우，식 3-1및식 3-2의 255는 63（= 64-1）이될수있다.
전자장치는산출된그레이 레벨평활함수에 기초하여 출력 영상프레임에 대한각픽셀의평균그레이 레벨평활함수를산출할수있다. 일실시 예에따른, 평균그레이 레벨평활함수（또는평균그레이 레벨평활값）는아래식과같다.
Figure imgf000016_0001
⑷
식 4의 0 ^6（ ）는줄력 영상프레임에 대한각픽셀의평균그레이 레벨 평활함수이다. 즉,
Figure imgf000016_0002
프레임에서 산출된 제 1그레이 레벨평활 함수와 0（½프레임에서산출된제 2그레이 레벨평활함수의평균을의미한다. 2019/132208 1»（：1/10公018/012480
16 전자장치는산출된각픽셀의 평균그레이 레벨평활함수에 기초하여 출력 영상프레임을생성할수있다. 일실시 예에 따른， 출력 영상프레임은아래식과 같이나타낼수있다.
Figure imgf000017_0001
따라서， 전자 장치는 비월주사 히스토그램 평활화 방식（I犯：）에 따라 포화 현상이 제거되고불균일현상이 최소화된영상프레임을생성할수있다.본개시의 비월주사히스토그램 평활화는 레프레임과 0（1（1프레임에서 각각다른방향으로 히스토그램 평활화 과정을 수행하고, 순차적으로 두 프레임을 비월주사 처리하는 방식으로출력영상프레임을생성하는방식을의미한다.
아래에서는비월주사히스토그램평활화방식의구체적인실시 예를설명한다. 도 3쇼내지도 3표에서는일실시 예로서
Figure imgf000017_0002
프레임（또는， 제 1프레임）에서 수평 방향으로 레벨 값을 산출하는 과정을 설명한다. 0（1（1 프레임（또는, 제 2 프레임）에서 수직 방향으로 레벨 값을산출하는 과정은수평 방향으로 레벨 값을 산출하는과정과수직방향이라는점만제외하면동일하다.
도 3쇼를참조하면， 영상프레임에 포함된각픽셀의 그레이 레벨이 도시되어 있다. 일 실시 예로서， 영상프레임은 8X8 해상도를 가질 수 있고， 8개의 수평 라인과 8개의 수직 라인을포함할수 있다. 즉, 하나의 수평 라인은 8개의 픽셀을 포함할수있고，하나의수직라인은 8개의픽셀을포함할수있다.
전자장치는 영상프레임의 첫번째 수평 라인에서 그레이 레벨의 누적 분포 2019/132208 1»（：1^1{2018/012480
17 값을산출할 수 있다. 즉, 도 3쇼에 도시된 영상 프레임의 첫번째 수평 라인 각 픽셀의 그레이 레벨값은 52, 55, 61, 59, 70, 61, 76, 61이다. 전자장치는영상 프레임의 다른수평 라인에 대해서도동일한과정을수행할수 있다. 전자장치는 첫번째수평 라인의 그레이 레벨누적 분포값을산출할수있다. 상술한식 2-1에 따라산출된첫번째수평 라인의누적 분포값은 0( (52)=1, 0( (55)=2, 0(^(59)=3, 0(江(61)=6, 0산代70)=7, 0(«(76)=8이다. 전자장치는영상프레임의다른수평라인에 대해서도동일한과정을수행할수 있다. 전자장치는첫번째 수평 라인의 그레이 레벨평활값을산출할수있다.상술한식 3-1에서 ¾1은하나의수평 라인에포함된 픽셀수와관련된변수로서 상술한예에서 7이다. 그리고, 255는전체 그레이 레벨 256단계에서 1을뺀값이다.식 3-1에 따라산출된그레이 레벨평활값은 «52)=0, 55)=36， 11(59)=73， 11(61)=182, 뱌70)=218， ^1(76)=255이다. 전자 장치는 영상 프레임의다른수평라인에대해서도동일한과정을수행할수있다.
도 3쇼의 영상프레임의 첫번째 수평 라인에 대해 산출된 그레이 레벨 누적 분포값및그레이 레벨평활값은도 3요에도시되어 있다.상술한바와같이， 전자 장치는 0(1(1 프레임 (또는, 제 2 프레임)에서 수직 방향으로 상술한 과정과 동일한 과정을수행할수있다.
전자장치는수평방향으로산출한 프레임의그레이 레벨평활값과수직 방향으로산출한 0(1(1프레임의그레이 레벨평활값을평균하여출력 영상프레임내 각픽셀의 평균레벨값을산출할수있다. 그리고, 전자장치는산출된평균레벨 값을적용하여출력영상프레임을생성할수있다. 2019/132208 1»（：1^1{2018/012480
18 도 4쇼내지도 4묘는본개시의일실시 예에따른비월주사히스토그램평활화 방식의결과를설명하는도면이다.
도 를 참조하면， 이상적인 그래디언트 영상이 도시되어 있고, 도 4묘를 참조하면여러방식에따른영상히스토그램이도시되어 있다.상술한바와같이，본 개시의 방식은제 1프레임의 수평 방향그레이 레벨의 히스토그램과제 2프레임의 수직 방향 그레이 레벨의 히스토그램을 평활화하고 조합하기 때문에 비월주사 히스토그램 평활화 방식이라고 부를 수 있다. 또한， 비월주사 히스토그램 평활화 과정을수행한영상프레임은제 1프레임의 수평 방향그레이 레벨의 히스토그램과 제 2 프레임의 수직 방향 그레이 레벨의 히스토그램을 조합하기 때문에 가우시안 유사한형태의히스토그램을나타낼수있다.
도 4요에 도시된 바와 같이， 원본 영상의 히스토그램은 저레벨 및 고레벨의 그레이 레벨에서포화성분을포함한다. 또한, 기존의평활화방식이수행된영상의 히스토그램도전체 그레이 레벨로평활화는되었지만원본영상과유사하게 저레벨 및 고레벨의 그레이 레벨에서 포화성분을포함한다. 그러나， 본개시의 비월주사 히스토그램 평활화 방식이 수행된 영상의 히스토그램은 전체적으로 평활화되고, 가우시안형태로나타날수있다.따라서,포화성분이제거될수있다.
도 5요 내지 도 5（：는 다양한 방식에 따른 영상의 히스토그램을 나타내는 도면이다.
도 5쇼내지 도 50를참조하면, 다양한영상의 3차원 히스토그램이 도시되어 있다. 도 5쇼에 도시된 원본 영상의 수직 라인에 따른히스토그램 및 수평 라인에 2019/132208 1»（：1^1{2018/012480
19 따른히스토그램은데이터가존재하지 않는영역을포함한다. 도 5요에 도시된기존 평활화방식에 따른영상의수직 라인에 따른히스트그램도데이터가존재하지 않는 영역을포함한다. 그러나, 도 5（：에 도시된본개시의 비월주사평활화방식에 따른 영상의수직 라인에 따른히스토그램및수평 라인에 따른히스토그램은전체적으로 데이터가분포한다.
도 6요내지도 6（：는다양한방식에따른영상을나타내는도면이다.
도 6쇼내지 도 6（：를참조하면, 다양한실제 영상이 도시되어 있다. 도 6쇼에 도시된 원본 영상은 전체적으로 어둡게 표시된다. 그리고, 도 6요에 도시된 기존 평활화방식에 따른영상은상단영역을식별할수있도록표시되지만, 하단영역을 식별하기 어렵게 표시된다. 그러나, 도 6（：에 도시된 본 개시의 비월주사 평활화 방식에 따른 영상에는 상단 영역 및 하단 영역이 명확하게 표시된다. 특히， 각 영상의하단영역（13）은차이가확연하게나타난다.
도 ¾내지도 8은본개시의 일실시 예에따른성능을기존방식과비교하는 도면이다. 도 ¾내지 도 를참조하면, 각영상의 표준편차 ） 및 엔트로피가 도시되어 있다. 표준편차는포화성분을얼마나줄였는지판단할수있는지표이고, 엔트로피는대조비를얼마나세밀하게표현하는지판단할수있는지표이다.
도 참조하면 동일한 영상에서 본 개시의 비월주사 히스토그램 평활화 방식（1 ）은 기존 히스토그램 평활화 방식（抑:） 및 대조비 처리/영역 분할 처리 방식此 ）과유사한수준의 엔트로피를나타내며，가장좋은표준편차를나타낸다. 도 를참조하면기존히스토그램평활화방식（四）와비교하여느 방식과본 2019/132208 1»（：1^1{2018/012480
20 개시에 따른 I抑:방식의 엔트로피는유사한수준이다. 그러나，
Figure imgf000021_0001
방식은 방식 대비 표준편차를 87.3%로 줄이지만， 본 개시의 1四 방식은四 방식 대비 77.6%로 줄일수있다.
도 8을참조하면， 방식과본 개시에 따른 1 방식의 실행 시간결과가 도시되어 있다. 상술한바와같이,본개시의 1 방식은라인별로누적분포값및 평활값을산출한다.따라서， 1 방식은영상처리과정에서연산량을줄일수있다. 도 8에 도시된바와같이， 기존의 방식은영상프레임에 따라처리 속도에 많은 차이를 나타낸다. 그러나, 본 개시의
Figure imgf000021_0002
방식은 전체적으로유사한 처리 속도를 나타내며 , 전체적으로 방식보다빠른영상처리속도를나타낸다.
지금까지, 전자장치의 다양한실시 예를설명하였다. 아래에서는전자장치 제어방법의흐름도를설명한다.
도 9는본개시의일실시 예의전자장치제어방법의흐름도이다.
전자장치는촬영된영상의제 1프레임및제 2프레임에포함된픽셀의그레이 레벨 값을 검출한다 ½910) . 전자 장치는 제 1 프레임의 수평 라인에 대해 제 1 그레이 ( ) 레벨누적 분포값을산출하고, 제 2프레임의 수직 라인에 대해 제 2 그레이 레벨누적분포값을산출한다 ½920). 전자장치는제 1프레임의하나의수평 라인을기준으로제 1그레이 레벨누적분포값을산출할수있다. 전자장치는제 1 프레임의 전체수평 라인에 대해 제 1그레이 레벨누적 분포값을산출할수있다. 그리고， 전자장치는제 2프레임의 하나의 수직 라인을기준으로제 2그레이 레벨 누적 분포값을산출할수있다. 전자장치는제 2프레임의 전체수직 라인에 대해 2019/132208 1»（：1^1{2018/012480
21 제 2그레이 레벨누적분포값을산출할수있다.
전자장치는산출된제 1그레이 레벨누적 분포값및 제 2그레이 레벨누적 분포값을평활화하여각각제 1그레이 레벨평활값및제 2그레이 레벨평활값을 산출한다 ½930). 전자장치는제 1프레임의하나의수평라인및전체그레이 레벨을 기준으로 제 1그레이 레벨평활값을산출할수 있다. 전자장치는제 1프레임의 전체수평 라인에 대해 제 1그레이 레벨평활값을산출할수있다. 그리고, 전자 장치는제 2프레임의하나의수직라인및전체그레이 레벨을기준으로제 2그레이 레벨평활값을산출할수있다. 전자장치는제 2프레임의 전체수직 라인에 대해 제 2그레에 레벨평활값을산출할수있다.
전자장치는산출된제 1그레이 레벨평활값및 제 2그레이 레벨평활값에 기초하여 각픽셀의 평균그레이 레벨평활값을산출한다 ½940) . 전자장치는한 영상프레임내의그레이 레벨히스토그램이 가우시안형태로형성되도록각픽셀에 대응하는 제 1 그레이 레벨 평활 값 및 제 2 그레이 레벨 평활 값을 평균하여 각 픽셀의평균그레이 레벨평활값을산출할수있다.
전자 장치는 산출된 평균 그레이 레벨 평활 값에 기초하여 하나의 영상 프레임을 생성한다比950). 전자 장치는산출된 각픽셀의 평균그레이 레벨 평활 값을적용하여 하나의 영상프레임을생성할수있다. 그리고， 전자장치는생성된 하나의영상프레임을출력할수있다.
본개시의 제 1프레임과제 2프레임은동일한프레임일 수 있고, 서로다른 프레임일 수도있다. 예를들어， 전자장치는 입력된 영상의 제 1프레임에서 수평 2019/132208 1»（：1^1{2018/012480
22 라인에 대해 영상 처리를 수행하고, 제 1 프레임과 인접한 제 2 프레임（또는, 제 1 프레임다음으로입력되는제 2프레임）에서수직라인에대해영상처리를수행할수 있다. 또는， 전자장치는입력된영상의 제 1프레임에서 수평 라인및수직 라인에 대해영상처리를수행할수도있다.
한편， 본개시에 따른영상처리 방식은대조비의 향상과빠르게실시간으로 영상 처리를 할 수 있지만 하늘， 바다와 같은 플레인（미 11） 영역 상의 불균일 노이즈를 발생시킬 수도 있다. 불균일 노이즈의 발생 원인은 각 라인별 그레이 레벨（강도）의 분포를극단적으로평활화하기 때문이다. 불균일 노이즈는전자광학 이미징시스템에서사용자가목표를검색하고감지하는데방해가될수있다.따라서， 영상처리를하는전자장치에는불균일 노이즈를 억제하는방식이 추가로 적용될 수도있다.
도 10요내지도 1（ 는본개시의일실시 예에따른불균일노이즈를제거하는 과정을설명하는도면이다.
상술한바와같이 , 전자장치는각영상프레임의수평라인또는수직라인을 따라픽셀의그레이 레벨을검출할수있다. 일실시 예로서 , 도 1 에도시된바와 같이 전자장치는제 1영상프레임의 제 1수평 라인의 각픽셀의 그레이 레벨을 0, 12, 13, 244, 0 , 0으로 검출하고， 제 2수평 라인의 각픽셀의 그레이 레벨을 0, 0， 10.. 133, 9, 2로 검출하며, 제 3수평 라인의 각픽셀의 그레이 레벨을 0, 20. 36, 20, 0, 0으로검출할수있다. 도 1 는제 1수평 라인내지 제 3수평 라인에 대해서만그레이 레벨을도시하고있으나， 전자장치는 제 1영상프레임의마지막수평라인의그레이 레벨까지검출할수있다. 도 10B에는 제 1 내지 제 3 수평 라인의 검출된 그레이 레벨의 히스토그램이 도시되어 있다.그레이레벨히스토그램에는그레이 레벨의분포에따라특정그레이 레벨에서 많은수의 픽셀이 표시될수 있고, 다양한그레이 레벨에서 비슷한수의 픽셀수표시될수도있다. 만일， 특정 그테이 레벨의 픽셀수가매우많다면, 그 라인의대부분픽셀이동일하거나유사한그레이 레벨을가진다는것을의미하고，그 라인은 하늘， 바다 등과 같은 플레인 영역에 가까운 라인이라는 것을 의미한다. 플레인영역에 대해서는대조비를확장할필요가없다. 따라서, 전자장치는대조비 확장비율을조절할수있다.
도 10C에는대조비 확장비가조절된 그레이 레벨이 도시되어 있다. 일 실시 예로서， 도 10C에 도시된 바와 같이, 전자 장치는 영상 프레임 각 수평 라인의 그레이 레벨 히스토그램에서 0에서 1사이에 분포하는 값을 가중치 파라미터와 바이어스 파라미터에 기초하여 0.3에서 0.7 사이에 분포하도록.대조비 확장비를 조절할수 있다. 가중치 파리미터와 바이어스 파라미터는 식 6 및 7을 이용하여 산출될수있다.
wH (x) = weight H[x] = MAX(cntx [i])/M _ (이
bH (x) = biasH[x] = (wH[x] - 1)/(wH[x] x 2) _ ⑵
여기서, WH(X)는가중치 파리미터이고， MAX(cntx[i] )는 첨두치 (peak value)를 의미한다. 그리고， bH(x)는바이어스파라미터이다. 첨두치는하나의 수평 라인에서 가장 많은 픽셀이 검출된 그레이 레벨의 픽셀 수이다. 그리고, 은 하나의 수평 2019/132208 1»（：1^1{2018/012480
24 라인에 포함된픽셀수와관련된변수로서픽셀수 - 1일수있다. 예를들어， 제 1 수평 라인의픽셀수가 8개이고， 각픽셀의 그레이 레벨이 0, 42, 55, 55, 55, 55, 55, 42이라면, 01 [0]=1， 1[42]=2, 1[55]=5이므로■（ 山⑴）=5가된다. ¾1=7 이므로仰（）0=5/7이된다.가중치파라미터는그레이 레벨평활화를억제하는역할을 수행하고， 바이어스파라미터는그레이 레벨평활화의중심 지점으로평활화영역을 이동시키는역할을수행할수있다. 즉， 하나의 수평 라인에 동일한그레이 레벨의 픽셀수가많은경우（ 값이 큰경우）, 상대적으로그레이 레벨평활화가억제될 수있다. 한편, 영상프레임의 수직 라인에 대해서도수평 라인과동일한방식으로 가중치파라미터와바이어스파라미터가산출될수있다.
도 1（®에는상술한예에서 제 1내지 제 3수평 라인각각의 히스토그램과각 라인의 첨두치가도시되어 있다. 첨두치는 가우시안분포 피팅과표준 편차 값을 이용하여 구할수도 있지만, 이러한방식은이미지 처리의 속도에 악영향을줄수 있다.
전자장치는 가중치 파라미터와바이어스 파라미터를 적용하여 그레이 레벨 누적분포함수를산출하고，산출된그레이 레벨누적분포함수에기초하여그레이 레벨 평활 함수를 산출할 수 있다. 그리고， 산출된 그레이 레벨 평활 함수에 기초하여 평균 그레이 레벨 평활 함수를 산출할 수 있다. 가중치 파라미터 및 바이어스파라미터를적용한그레이 레벨누적분포함수，그레이레벨평활함수및 평균그레이 레벨평활함수는각각아래와같다. 식 8은그레이 레벨누적 분포 함수， 식 9-1은수평 라인에 대한그레이 레벨평활함수, 식 9-2는수직 라인에 2019/132208 1»(：1/10公018/012480
25 대한 그레이 레벨 평활 함수, 그리고, 식 10은 평균 그레이 레벨 평활 함수를 나타낸다.
Figure imgf000026_0001
식 8에서 뱌 비 )은 0에서 1까지의 히스토그램 분석 결과인 도 라인의 1번째 (레벨이 0부터 시작하므로) 히스토그램 분포 레벨을 의미한다. 예를들어, 제 2라인이 10개의픽셀로이루어지고，각픽셀의그레이 레벨은 0, 3, 7, 7, 7, 7, 7, 6, 6， 3이며， 전체 그레이 레벨이 0부터 7 사이라고 가정한다. 제 2 레벨의
( ［0~7］ = {1， 0, 0, 2, 0, 0, 2, 5}이고,。江［0~7］ = {1, 1, 1， 3, 3, 3, 5, 1아일 것이다. 제 2 라인의 4번째 히스토그램 분포
Figure imgf000026_0002
0(1［0］)八!10-0(江［0］) >< (8-1)) = 1을산출한후, 정규화 01001131 6(1)하면, 17(8-1) = 0.14가된다.
도 1(®에는일실시 예에 따른제 1내지 제 3수평 라인각각의 억제된그레이 레벨누적분포값이도시되어 있으며, 도 1 에는일실시 예에따른제 1내지 제 3 수평 라인 각각의 출력 히스토그램이 도시되어 있다. 전자장치는 상술한 과정을 통해플레인영역에대한평활화를억제함으로써불균일노이즈를억제할수있다. 2019/132208 1»（：1^1{2018/012480
26 도 11요내지도 1 는불균일노이즈억제전후의영상을나타내는도면이다. 도 1 에는불균일 노이즈 억제 전 영상과히스토그램이 도시되어 있고， 도 1 에는불균일노이즈억제후영상과히스토그램이도시되어 있다.도 11쇼와대비해 볼때， 도 1 의 히스토그램의 양측단영역에는평활화가억제된것이 확인되고, 도 1피의 영상내의사각형부분에는불균일노이즈가억제된것이확인된다.
한편， 본 개시에 따른 영상 처리 방식은 영상을프로세서 (예, 抑)를 통해 병렬처리함으로써연산속도를향상시킬수있다.
도 12는본 개시의 일 실시 예에 따른 영상의 라인을 병렬적으로 처리하는 과정을설명하는도면이다.
본 개시에 따른 영상처리 방식은 라인 별로 영상을 처리한다. 따라서, 본 개시의 영상처리방식은복수의프로세서를통해영상을병렬적으로처리할수있다. 일 실시 예로서， 도 12에 도시된 바와같이， 입력 영상의 크기가 10 ><10인 경우， 프로세서는 라인별 픽셀의 입력에 10배, 라인별 히스토그램 산출에 2 , 라인별 평활화에 1113의시간이소요된다고가정한다.본개시에따른영상처리방식은병렬 처리가가능하기때문에 10X 10영상의 입력부터평활화까지 261 가소요될수있다. 그러나， 기존의 방식은 이미지 전체을 입력받아 평활화 처리를 하기 때문에 10개 라인에 대한 픽셀의 입력에 10(X18 , 히스토그램 산출에 20 ， 10개 라인에 대한 평활화에 1(X13의 시간이 소요되므로 10X 10 영상의 입력부터 평활화까지 130예가 소요될수있다.
따라서, 본 개시에 따른 영상 처리 방식은 프로세서에 의한 병렬 처리를 가능하게하고， 연산속도를향상시킬수있는장점이 있다.
상술한 다양한 실시 예에 따른 전자 장치의 제어 방법은 컴퓨터 프로그램 제품으로제공될수도 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 S/W프로그램 자체 또는 S/W 프로그램이 저장된 비일시적 판독 가능 매체 (non-transitory computer readable medium)를포함할수있다.
비일시적판독가능매체란레지스터， 캐쉬 ,메모리등과같이짧은순간동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독 (reading)이 가능한 매체를 의미한다. 구체적으로는， 상술한 다양한 어플리케이션 또는 프로그램들은 CD, DVD, 하드 디스크, 블루레이 디스크， USB, 메모리카드, ROM등과같은비일시적판독가능매체에저장되어제공될수있다. 또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만，본발명은상술한특정의실시 예에한정되지아니하며, 청구범위에서 청구하는본발명의요지를벗어남이 없이 당해발명이 속하는기술분야에서통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은본발명의 기술적 사상이나전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될것이다.

Claims

2019/132208 1»（：1^1{2018/012480
28
【청구의범위】
【청구항 11
촬영된 영상의 제 1프레임 및 제 2프레임에 포함된픽셀의 그레이 레벨값을 검출하는단계;
상기 제 1프레임의 수평 라인에 대해 제 1그레이（밝6 레벨누적 분포값을 산출하고， 상기 제 2프레임의 수직 라인에 대해 제 2그레이 레벨누적 분포 값을 산출하는단계 ;
상기 산출된 제 1그레이 레벨누적 분포 값및 제 2그레이 레벨누적 분포 값을 평활화하여 각각 제 1 그레이 레벨 평활 값 및 제 2 그레이 레벨 평활 값을 산출하는단계;
상기산출된제 1그레이 레벨평활값및제 2그레이 레벨평활값에기초하여 각픽셀의평균그레이레벨평활값을산출하는단계; 및
상기 산출된 평균 그레이 레벨 평활 값에 기초하여 하나의 영상 프레임을 생성하는단계;를포함하는전자장치의제어방법.
【청구항 2]
제 1항에 있어서,
상기 제 1 그레이 레벨 누적 분포 값 및 제 2 그레이 레벨 누적 분포 값을 산출하는단계는，
상기 제 1프레임의 하나의 수평 라인을기준으로상기 제 1그레이 레벨누적 분포값을산출하고, 상기 제 1그레이 레벨누적분포값은상기 제 1프레임의 전체 2019/132208 1»（：1^1{2018/012480
29 수평 라인에 대해산출되며， 상기 제 2프레임의 하나의 수직 라인을기준으로상기 제 2그레이 레벨누적 분포값을산출하고， 상기 제 2그레이 레벨누적 분포값은 상기제 2프레임의전체수직라인에대해산출되는， 전자장치의제어방법.
【청구항 3]
제 1항에있어서,
상기제 1그레이레벨평활값및제 2그레이레벨평활값을산출하는단계는, 상기 제 1프레임의 하나의 수평 라인 및 전체 그레이 레벨을기준으로상기 제 1그레이 레벨평활값을산출하고, 상기 제 1그레이 레벨평활값은상기 제 1 프레임의 전체수평 라인에 대해산출되며，상기 제 2프레임의하나의수직 라인및 전체그레이 레벨을기준으로상기 제 2그레이 레벨평활값을산출하고， 상기 제 2 그레에 레벨평활값은제 2프레임의 전체수직라인에 대해산출되는, 전자장치의 제어방법.
【청구항 4]
제 1항에 있어서,
상기각픽셀의평균그레이레벨평활값을산출하는단계는,
한영상프레임 내의 그레이 레벨히스토그램이 가우시안형태로형성되도록 각픽셀에 대응하는상기 제 1그레이 레벨평활값및 제 2그레이 레벨평활값을 평균하여산출하는， 전자장치의제어방법.
【청구항 5]
제 1항에 있어서, 2019/132208 1»（：1^1{2018/012480
30 상기하나의영상프레임을생성하는단계는,
상기 산출된 각픽셀의 평균그레이 레벨평활값을 적용하여 상기 하나의 영상프레임을생성하는, 전자장치의제어방법 .
【청구항 6】
제 1항에 있어서,
상기생성된하나의 영상프레임을출력하는단계 ;를더포함하는전자장치의 제어방법.
【청구항 7]
제 1항에 있어서,
상기 제 1 그레이 레벨 누적 분포 값 및 제 2 그레이 레벨 누적 분포 값을 산줄하는단계는,
상기 제 1 프레임의 하나의 수평 라인을 기준으로 제 1 그레이 레벨 분포의 첨두치를 산출하고， 상기 첨두치에 기초하여 제 1 바이어스 값을 산출하며, 상기 산출된제 1그레이 레벨분포의 첨두치와상기 산출된제 1바이어스값에 기초하여 상기제 1그레이 레벨누적분포값을산출하고，
상기 제 2 프레임의 하나의 수직 라인을 기준으로 제 2 그레이 레벨 분포의 첨두치를 산출하고, 상기 첨두치에 기초하여 제 2 바이어스 값을 산출하며， 상기 산출된제 2그레이 레벨분포의 첨두치와상기 산출된제 2바이어스값에 기초하여 상기제 2그레이 레벨누적분포값을산줄하는, 전자장치의제어방법 .
【청구항 8】 2019/132208 1»（그1^1{2018/012480
31 제 1항에있어서,
상기 제 1 그레이 레벨 누적 분포 값 및 제 2 그레이 레벨 누적 분포 값을 산출하는단계는，
상기 제 1 프레임의 각각의 수평 라인에 대해 동시에 병렬적으로 상기 제 1 그레이 레벨누적분포값을산출하고，상기 제 2프레임의각각의수직 라인에 대해 동시에병렬적으로상기제 2그레이 레벨누적분포값을산출하며，
상기제 1그레이 레벨평활값및제 2그레이 레벨평활값을산출하는단계는， 상기 제 1 프레임의 각각의 수평 라인에 대해 동시에 병렬적으로 상기 제 1 그레이 레벨 평활 값을 산출하고， 상기 제 2 프레임의 각각의 수직 라인에 대해 동시에 병렬적으로상기 제 2그레이 레벨 평활값을산출하는， 전자장치의 제어 방법.
【청구항 9]
제 1항에 있어서，
상기 제 1 프레임과상기 제 2 프레임은 동일한프레임인, 전자 장치의 제어 방법 .
【청구항 10】
영상을촬영하는촬상부; 및
상기 촬영된영상의 제 1프레임 및 제 2프레임에 포함된픽셀의 그레이 레벨 값을검출하는제어부;를포함하고，
상기제어부는， 상기 제 1프레임의 수평 라인에 대해 제 1그레이 (grey) 레벨누적 분포값을 산출하고， 상기 제 2프레임의 수직 라인에 대해 제 2그레이 레벨누적 분포 값을 산출하며,상기산출된제 1그레이레벨누적분포값및제 2그레이 레벨누적분포 값을 평활화하여 각각 제 1 그레이 레벨 평활 값 및 제 2 그레이 레벨 평활 값을 산출하고， 상기 산출된 제 1 그레이 레벨 평활 값 및 제 2 그레이 레벨 평활 값에 기초하여각픽셀의평균그레이 레벨평활값을산출하며，상기산출된평균그레이 레벨평활값에기초하여하나의영상프레임을생성하는， 전자장치 .
【청구항 11】
제 10항에 있어서，
상기생성된하나의 영상프레임을출력하는출력부;를더포함하는전자장치 .
【청구항 12】
제 10항에 있어서，
상기촬상부는，
CCD센서, CMOS센서， IR디텍터 (detector)및 하이퍼스펙트럴 (Hyperspectral) 센서중적어도하나를포함하는, 전자장치.
【청구항 13】
제 10항에 있어서,
상기제어부는,
상기 제 1 프레임의 하나의 수평 라인을 기준으로 제 1 그레이 레벨 분포의 첨두치를 산줄하고， 상기 첨두치에 기초하여 제 1 바이어스 값을 산줄하며, 상기 2019/132208 1»（：1^1{2018/012480
33 산출된제 1그레이 레벨분포의 첨두치와상기산출된제 1바이어스값에 기초하여 상기 제 1그레이 레벨누적 분포 값을산출하고， 상기 제 2프레임의 하나의 수직 라인을 기준으로 제 2 그레이 레벨 분포의 첨두치를 산출하고， 상기 첨두치에 기초하여 제 2 바이어스 값을 산출하며, 상기 산출된 제 2 그레이 레벨 분포의 첨두치와상기산출된제 2바이어스값에 기초하여상기 제 2그레이 레벨누적 분포 값을산출하는， 전자장치 .
【청구항 14】
제 10항에 있어서,
상기제어부는,
상기 제 1 프레임의 각각의 수평 라인에 대해 동시에 병렬적으로 상기 저 그레이 레벨누적 분포값및상기 제 1그레이 레벨평활값을산출하고， 상기 제 2 프레임의 각각의 수직 라인에 대해 동시에 병렬적으로상기 제 2그레이 레벨누적 분포값및상기제 2그레이 레벨평활값을산출하는， 전자장치 .
【청구항 15】
제 10항에 있어서,
상기제 1프레임과상기제 2프레임은동일한프레임인， 전자장치.
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