KR100195122B1

KR100195122B1 - 저역 필터링된 신호의 평균-매칭 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선방법 및 그 회로

Info

Publication number: KR100195122B1
Application number: KR1019960035891A
Authority: KR
Inventors: 김영택
Original assignee: 윤종용; 삼성전자주식회사
Priority date: 1996-08-27
Filing date: 1996-08-27
Publication date: 1999-06-15
Anticipated expiration: 2016-08-27
Also published as: KR19980016347A

Abstract

저역 필터링된 신호의 평균-매칭 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선방법은 입력 영상신호를 저역 필터링해서 저역 필터링된 신호를 출력하고, 저역 필터링된 신호의 누적밀도함수를 변환함수로 사용하여 히스토그램 등화하되 저역 필터링된 신호의 평균레벨이 그 자신에게 맵핑되도록 변환함수를 조정하여 개선된 신호를 출력하고, 입력 영상신호로부터 저역 필터링된 신호와의 차를 구하고, 구해진 차값을 개선된 신호에 가산해서 출력신호를 출력함으로써 주어진 영상신호의 콘트라스트를 개선시 잡음이 향상되는 것을 억제시켜 화질을 개선한다.

Description

저역 필터링된 신호의 평균-매칭 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선방법 및 그 회로

본 발명은 저역 필터링된 신호의 평균-매칭 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선방법 및 그 회로에 관한 것으로, 특히 입력 영상을 저역 필터링하고, 저역 필터링된 신호를 평균-매칭 히스토그램 등화를 이용하여 콘트라스트를 개선함과 동시에 콘트라스트 개선시 잡음이 향상되는 것을 억제시켜 화질을 개선하는 방법 및 그 회로에 관한 것이다.

히스토그램 등화의 기본 동작은 입력 영상의 히스토그램을 토대로 주어진 입력 영상을 변환하는 것으로서, 여기서 히스토그램이라 함은 주어진 입력 영상에서의 그레이 레벨 분포를 나타낸다.

이러한 그레이 레벨(gray level)의 히스토그램은 영상(image)의 외양(appearance)의 전체적인 묘사를 제공한다. 영상의 샘플 분포에 따라 적절히 조절된 그레이 레벨은 외양 또는 영상의 콘트라스트를 개선시킨다.

콘트라스트 개선을 위한 많은 방법중에 영상의 샘플분포에 따라 주어진 영상의 콘트라스트를 개선하는 방법인 히스토그램 등화가 가장 널리 알려져 있으며, 이는 아래 문헌 [1], [2]에 개시되어 있다: [1] J.S.Lim, Two-Dimensional Signal and Image Processing, Prentice Hall, Englewood Cliffs, New Jersey, 1990, [2] R.C.Gonzalez and P.Wints, Digital Image Processing, Addison-Wesley, Reading, Massachusetts, 1977.

또한, 메디컬 영상 처리와 레이더 영상 처리를 포함하는 히스토그램 등화 방법의 유용한 응용은 아래 문헌 [3], [4]에 개시되어 있다: [3] J.Zimmerman, S.Pizer, E.Staab, E.Perry, W.McCartney, and B.Brenton, Evaluation of the effectiveness of adaptive histogram equalization for contrast enhancement, IEEE Tr.on Medical Imaging,pp.304-312, Dec.1988, [4] Y.Li, W.Wang, and D.Y.Yu, Application of adaptive histogram equalization to x-ray chest image, Proc. of the SPIE,pp.513-514,vol.2321,1994.

따라서, 주어진 영상의 히스토그램을 이용한 기법은 메디컬 영상 처리, 적외선 영상 처리, 레이더 영상 처리분야등 여러 분야에서 유용하게 응용되고 있다.

일반적으로, 히스토그램 등화는 동적 범위(dynamic range)를 늘이는(stretching) 효과를 갖기 때문에 히스토그램 등화는 결과 영상의 그레이 분포를 평평(flat)하게 하고, 그 결과로서 영상의 콘트라스트를 개선한다.

널리 알려진 히스토그램 등화의 이러한 특성때문에 실제적인 경우에서는 결점이 될 수도 있다. 즉, 동적 범위를 늘여서 콘트라스트를 개선하는 특성 때문에 영상신호에 실린 배경잡음이 히스토그램 등화되면 배경잡음도 향상되므로 특히 일정한 레벨을 갖는 영역에서 화질을 열화시키는 요인이 되는 문제점이 있었다.

본 발명의 목적은 가우시안 형태의 잡음을 포함한 입력 영상을 저역 필터링하고, 저역 필터링된 입력 영상의 누적밀도함수를 변환함수로 사용하여 히스토그램 등화할 때 저역 필터링된 입력 영상의 평균 레벨이 그 자신에게 맵핑되도록 변환함수를 조정하여 콘트라스트를 개선함과 동시에 잡음이 향상되는 것을 억제하는 화질 개선방법을 제공하는 데 있다.

본 발명의 다른 목적은 가우시안 형태의 잡음을 포함한 입력 영상을 저역 필터링하고, 저역 필터링된 입력 영상의 누적밀도함수를 변환함수로 사용하여 히스토그램 등화할 때 저역 필터링된 입력 영상의 평균 레벨이 그 자신에게 맵핑되도록 변환함수를 조정하여 콘트라스트를 개선함과 동시에 잡음이 향상되는 것을 억제하는 화질 개선회로를 제공하는 데 있다.

상기의 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 의한 화질 개선방법은 소정수의 그레이 레벨로 표현되는 영상신호를 히스토그램 등화를 이용하여 화질을 개선하는 방법에 있어서: (a) 입력 영상신호를 저역 필터링해서 저역 필터링된 신호를 출력하는 단계; (b) 상기 저역 필터링된 신호의 누적밀도함수를 변환함수로 사용하여 히스토그램 등화하되 상기 저역 필터링된 신호의 평균레벨이 그 자신에게 맵핑되도록 상기 변환함수를 조정하여 개선된 신호를 출력하는 단계; (c) 상기 입력 영상신호로부터 상기 저역 필터링된 신호와의 차를 구하는 단계; 및 (d) 구해진 차값을 상기 개선된 신호에 가산해서 출력신호를 출력하는 단계를 포함함을 특징으로 하고 있다.

상기의 다른 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 의한 화질 개선회로는 소정수의 그레이 레벨로 표현되는 영상신호를 히스토그램 등화를 이용하여 화질을 개선하는 회로에 있어서: 입력되는 영상신호를 저역 필터링해서 저역 필터링된 신호를 출력하는 저역 필터링수단; 상기 저역 필터링된 신호의 누적밀도함수를 변환함수로 사용하여 히스토그램 등화하되 상기 저역 필터링된 신호의 평균레벨이 그 자신에게 맵핑되도록 상기 변환함수를 조정하여 개선된 신호를 출력하는 평균-매칭 히스토그램 등화수단; 상기 입력되는 영상신호에서 저역 필터링된 신호와의 차를 검출하는 검출수단; 및 검출된 차값과 상기 개선된 신호를 가산하여 출력신호를 출력하는 가산수단을 포함함을 특징으로 하고 있다.

도 1은 본 발명에 의한 저역 필터링된 신호의 평균-매칭 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선회로의 블록도이다.

도 2는 도 1에 도시된 화질 개선회로의 일 실시예에 따른 상세 회로도이다.

먼저, 본 발명에서 제안하는 화질 개선방법에 대하여 설명하기로 한다.

L개의 그레이 레벨 {X₀,X₁,...,X_L-1}로 구성된 입력 영상을 {Y(i,j)}라 하고, 입력 영상 {Y(i,j)}의 저역 필터링된 입력 영상을 {A(i,j)}라 하자. 그리고, 평균-매칭 히스토그램 등화를 이용하여 콘트라스트가 개선된 신호(이하 개선된 신호라고 함)를 A_eq(i,j)라고 하고, 최종 출력신호를 Y_H(i,j)라고 하자.

따라서, 본 발명의 최종 출력신호(Y_H(i,j))는 입력 신호(Y(i,j))에서 저역 필터링된 신호(A(i,j))를 감산한 신호를 개선된 신호(A_eq(i,j))에 가산한 결과이며, 이는 다음 수학식 1과 같이 주어진다.

[수학식 1]

여기서, Y(i,j) - A(i,j)는 원신호의 고주파수 성분에 해당한다.

본 발명의 기본적인 개념과 유용성을 출력신호(Y_H(i,j))를 나타내는 수학식 1을 다음과 같이 나타내면 쉽게 이해될 수 있다.

[수학식 2]

위 수학식 2는 최종 출력신호(Y_H(i,j))와 개선된 신호(A_eq(i,j))와의 차는 입력 신호(Y(i,j))와 히스토그램 등화전 신호 즉, 저역 필터링된 신호와의 차와 같다는 것을 의미한다.

이는, 서로 다른 두 샘플이 동일한 저역 필터링된 값을 갖는다면 이들 두 샘플의 차이는 본 발명의 입력단이나 출력단에서 일정하게 됨을 의미한다. 다시 말하면, 일정한 신호레벨을 갖는 영상영역에서 인접한 두 샘플이 가우시안 형태의 잡음에 의해 서로 다른 값을 가지고 있을 때 만일 이 두 샘플들의 저역 필터링된 값이 동일하다고 가정하면 이 두 샘플들의 차는 본 발명의 입력단 및 출력단에서 일정하게 유지됨을 나타내고, 이것은 본 발명이 평균-매칭 히스토그램 등화를 이용한 콘트라스트 개선시 잡음이 향상되는 것을 억제함을 의미한다.

그리고 일정한 신호레벨을 가지고 있는 영상신호에 가우시안 형태의 잡음이 섞여 있을 때 저역 필터링을 하면 일정한 신호레벨을 추출할 수 있음은 잘 알려져 있는 사실이다.

이제 상기 설명을 좀 더 자세히 설명하기 위하여, 입력샘플 Y(i,j)와 입력샘플 Y(i',j')가 동일한 저역 필터링된 값을 갖는다고 가정하자. 즉, A(i,j) = A(i',j')라고 가정하자. 따라서, A_eq(i,j) = A_eq(i',j')이다.

Y(i,j)와 Y(i',j')에 대응되는 출력신호는 각각 다음과 같이 주어진다.

[수학식 3]

[수학식 4]

A(i,j) = A(i',j')와 A_eq(i,j) = A_eq(i',j')를 이용하면

[수학식 5]

를 얻을 수 있다.

위 수학식 5는 두 입력 샘플의 차가 본 발명의 입력단 및 출력단에서 일정함을 의미하고, 이는 본 발명이 평균-매칭 히스토그램 등화를 이용하여 콘트라스트를 개선할 때 잡음이 향상되는 것을 억제함을 나타낸다.

다음은, 본 발명에서 사용되는 평균-매칭 히스토그램 등화 알고리즘에 대하여 설명하기로 한다.

저역 필터링된 입력 영상 {A(i,j)}은 L개의 이산(discrete) 그레이 레벨{X₀,X₁,...,X_L-1}로 구성되고, 여기서, X₀=0은 블랙레벨을 나타내고, X_L-1=1은 화이트 레벨을 나타낸다. 또한, X_m은 저역 필터링된 입력 영상 {A(i,j)}의 평균레벨을 나타내고, X_m∈ {X₀,X₁,...,X_L-1}이다.

확률 밀도 함수(probability density function:PDF)는 다음과 같이 정의된다.

[수학식 6]

, for k=0,1,...,L-1

여기서, n_k는 저역 필터링된 입력 영상 {A(i,j)}에서 그레이 레벨(X_k)이 나타나는 횟수를 나타내고, n은 저역 필터링된 입력 영상 {A(i,j)}의전체 샘플수를 나타낸다. 그때, 누적 밀도 함수(cumulative density function:CDF)는 다음과 같이 정의된다.

[수학식 7]

누적 밀도 함수를 근거로 해서, 전형적인 히스토그램 등화후의 출력 (Y_t)은 저역 필터링된 신호 (A(i,j)=X_k)에 대해 다음과 같이 주어진다.

[수학식 8]

이러한 전형적인 히스토그램 등화의 가장 큰 문제점은 변환함수로 사용되는 누적밀도함수에 따라 입출력 신호간의 평균밝기가 현저하게 변할 수 있다는 것이다.

이러한 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명에서는 평균-매칭 히스토그램 등화후의 출력 A_eq(i,j)은 누적밀도함수와 결합하여 저역 필터링된 입력 영상의 평균에 근거로 한 다음의 맵핑동작을 제안한다.

[수학식 9]

이것은 평균(X_m)이하인 입력 샘플은 변환함수에 의해 X₀에서 X_m까지의 그레이레벨로 맵핑되고, 평균(X_m)이상인 입력 샘플은 변환함수에 의해 X_m에서 X_L-1까지의 그레이레벨로 맵핑된다. 위 수학식 9에서 X_m은 다시 X_m으로 맵핑됨을 알 수 있다.

따라서, 저역 필터링된 입력 영상을 계산된 누적밀도함수에 따라 히스토그램 등화할 때, 저역 필터링된 입력 영상의 평균신호가 그 자신에게 다시 맵핑되도록 누적밀도함수에 근거한 변환함수를 수학식 9와 같이 조정함으로써 주어진 영상의 평균밝기가 히스토그램 등화시 많은 변화가 생기지 않도록 하는 방법을 본 발명에서는 평균-매칭 히스토그램 등화라고 칭한다.

이어서, 도 1 및 도 2를 결부시켜 본 발명에 의한 저역 필터링된 신호의 평균-매칭 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선회로의 바람직한 실시예를 설명하기로 한다.

도 1에 있어서, 저역통과필터(100)는 입력 신호(Y(i,j))를 저역 필터링해서 저역 필터링된 신호(A(i,j)=X_k)를 출력한다.

평균-매칭 히스토그램 등화기(200)는 저역통과필터(100)에서 출력되는 저역 필터링된 신호(A(i,j))를 평균-매칭 히스토그램 등화를 이용하여 저역 필터링된 신호의 콘트라스트를 개선해서 개선된 신호(A_eq(i,j))를 출력한다.

감산기(300)는 입력 신호(Y(i,j))에서 저역통과필터(100)에서 출력되는 저역 필터링된 신호(A(i,j))를 감산한다.

가산기(400)는 평균-매칭 히스토그램 등화기(200)에서 출력되는 개선된 신호(A_eq(i,j))와 감산기(300)의 출력을 가산해서 최종 출력신호(Y_H(i,j))를 출력한다. 이 출력신호(Y_H(i,j))는 위 수학식 1로 나타내어진다.

도 2는 도 1에 도시된 회로의 상세 회로도로서, 평균-매칭 히스토그램 등화기(200)를 중심으로 설명하기로 한다.

도 2에 있어서, 프레임 히스토그램 계산기(202)는 저역통과필터(100)로부터 출력되는 저역 필터링된 신호(A(i,j)=X_k)를 화면단위로 입력하여 그레이 레벨 분포도를 계산하고, 계산된 그레이 레벨 분포도를 근거로하여 위 식(6)으로 표현되는 확률밀도함수(p(X_k))를 계산한다. 화면 단위는 필드도 될 수 있으나 여기서는 프레임으로 한다.

CDF 계산기(204)는 프레임 히스토그램 계산기(202)에서 계산된 1프레임의 확률밀도함수(p(X_k))를 근거로 하여 위 식(7)을 이용하여 누적밀도함수(c(X_k))를 계산한다.

프레임 평균 계산기(206)에서는 1프레임의 저역 필터링된 신호의 평균레벨(X_m)을 계산한다. 이때, 프레임 평균 계산기(206)는 동기신호(SYNC)에 따라 계산된 평균레벨(X_m)을 CDF 메모리(208), 제1 및 제2 맵퍼(210,212)에 출력한다.

CDF 메모리(208)는 CDF 계산기(204)에서 계산된 누적밀도함수(c(X_k))를 동기신호(SYNC)에 따라 프레임단위로 갱신하고, 갱신되는 동안 저장된 한 프레임전의 누적밀도함수중에서 저역 필터링된 신호(X_k)에 대응되는 누적밀도함수값(c(X_k))과 프레임 평균 계산기(206)에서 출력되는 평균레벨(X_m)에 대한 평균 누적밀도함수값(c(X_m))을 출력한다.

제1 맵퍼(210)는 CDF 메모리(208)로부터 출력되는 저역 필터링된 신호(X_k)에 대응되는 누적밀도함수값(c(X_k))과 평균레벨에 대한 누적밀도함수값(c(X_m)), 프레임 평균 계산기(206)로부터 출력되는 평균레벨(X_m) 및 저역통과필터(100)로부터 출력되는 저역 필터링된 신호(X_k)를 입력하여 평균레벨(X_m)이하인 저역 필터링된 신호(X_k)를 위 수학식 9를 이용하여 X₀에서 X_m까지의 그레이 레벨로 맵핑한다.

제2 맵퍼(212)는 CDF 메모리(208)로부터 출력되는 저역 필터링된 신호(X_k)에 대응되는 누적밀도함수값(c(X_k))과 평균레벨(X_m)에 대한 누적밀도함수값(c(X_m)), 프레임 평균 계산기(206)로부터 출력되는 평균레벨(X_m) 및 저역통과필터(100)로부터 저역 필터링된 신호(X_k)를 입력하여 위 수학식 9를 이용하여 평균레벨(X_m)이상인 저역 필터링된 신호(X_k)를 X_m에서 X_L-1까지의 그레이 레벨로 맵핑한다.

이때, 제1 및 제2 맵퍼(210,212)에 입력되는 저역 필터링된 신호(X_k)는 CDF 메모리(208)로부터 출력되는 누적밀도함수값에 비해서 다음 프레임의 신호이다.

따라서, CDF 메모리(208)로부터 출력되는 누적밀도함수값과 동일 프레임의 저역 필터링된 신호를 제1 및 제2 맵퍼(210,212)에 입력시키기 위하여 저역통과필터(100)로부터 출력되는 저역 필터링된 신호를 1프레임 지연하는 프레임메모리가 구성될 수 있다. 그러나, 본 발명에서는 인접프레임간에는 높은 상관성을 가진다는 특성을 이용하여 프레임 메모리를 생략함으로써 하드웨어를 감소시킬 수 있다.

비교기(214)는 저역 필터링된 신호(X_k)와 프레임 평균 계산기(206)에서 출력되는 평균레벨(X_m)을 비교하여 선택제어신호를 발생한다.

선택기(216)는 선택제어신호에 따라 저역 필터링된 신호(X_k)가 평균레벨(X_m)이하이면 제1 맵퍼(210)를 선택하고, 그렇지 않으면 제2 맵퍼(212)를 선택한다. 여기서, 프레임 히스토그램 계산기(202) 내지 선택기(216)는 평균-매칭 히스토그램 등화기(200)라고 지칭된다.

또한, 프레임 히스토그램 계산기(202)와 CDF 계산기(204)를 별도로 사용하지 않고, 저역 필터링된 신호(X_k)에 대해 1화면단위로 그레이 레벨 분포도를 계산하여 이를 근거로 하여 CDF를 계산하는 하나의 블록으로 구성될 수 있다.

또한, 본 발명은 영상신호의 화질 개선에 관련된 광범위한 분야에 응용될 수 있다. 즉, 방송 기기, 레이더 신호 처리 시스템, 의용 공학, 가전 제품등에 응용될 수 있다.

상술한 바와 같이, 본 발명은 입력신호를 저역 필터링하고, 저역 필터링된 신호의 누적밀도함수에 따라 히스토그램 등화할 때 저역 필터링된 신호의 평균 그레이 레벨이 그 자신에게 맵핑되도록 변환함수를 조정함으로써 콘트라스트를 개선함과 동시에 콘트라스트 개선시 잡음이 향상되는 것을 억제시켜 화질을 개선하는 효과가 있다.

Claims

소정수의 그레이 레벨로 표현되는 영상신호를 히스토그램 등화를 이용하여 화질을 개선하는 방법에 있어서:

(a) 입력 영상신호를 저역 필터링해서 저역 필터링된 신호를 출력하는 단계;

(b) 상기 저역 필터링된 신호의 누적밀도함수를 변환함수로 사용하여 히스토그램 등화하되 상기 저역 필터링된 신호의 평균레벨이 그 자신에게 맵핑되도록 상기 변환함수를 조정하여 개선된 신호를 출력하는 단계;

(c) 상기 입력 영상신호로부터 상기 저역 필터링된 신호와의 차를 구하는 단계; 및

(d) 구해진 차값을 상기 개선된 신호에 가산해서 출력신호를 출력하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 화질 개선방법.
제1항에 있어서, 상기 (b)단계는

(b1) 상기 저역 필터링된 신호를 화면단위로 입력하여 누적밀도함수를 구하는 단계;

(b2) 상기 저역 필터링된 신호를 화면단위로 입력하여 평균레벨을 계산하는 단계; 및

(b3) 구해진 누적밀도함수를 변환함수로 사용하여 상기 저역 필터링된 신호의 레벨을 변환시키되 상기 구해진 평균레벨이 그대로 평균레벨로 맵핑되도록 상기 변환함수를 조정하여 개선된 신호를 출력하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 화질 개선방법.
제1항에 있어서, 상기 저역 필터링된 신호를 화면단위로 지연해서 지연된 신호를 상기 (b3)단계로 출력하는 단계(b31)를 더 포함함을 특징으로 하는 화질 개선방법.
제2항에 있어서, 상기 출력신호와 상기 개선된 신호와의 차는 상기 입력 영상신호와 상기 저역 필터링된 신호와의 차와 같음을 특징으로 하는 화질 개선방법.
소정수의 그레이 레벨로 표현되는 영상신호를 히스토그램 등화를 이용하여 화질을 개선하는 회로에 있어서:

입력되는 영상신호를 저역 필터링해서 저역 필터링된 신호를 출력하는 저역 필터링수단;

상기 저역 필터링된 신호의 누적밀도함수를 변환함수로 사용하여 히스토그램 등화하되 상기 저역 필터링된 신호의 평균레벨이 그 자신에게 맵핑되도록 상기 변환함수를 조정하여 개선된 신호를 출력하는 평균-매칭 히스토그램 등화수단;

상기 입력되는 영상신호에서 저역 필터링된 신호와의 차를 검출하는 검출수단; 및

검출된 차값과 상기 개선된 신호를 가산하여 출력신호를 출력하는 가산수단을 포함함을 특징으로 하는 화질 개선회로.
제5항에 있어서, 상기 평균-매칭 히스토그램 등화수단은

상기 저역 필터링된 신호를 화면단위로 입력하여 평균레벨을 계산하는 제1 계산수단;

상기 저역 필터링된 신호를 화면단위로 입력하여 그레이 레벨 분포도를 계산해서 계산된 그레이 레벨 분포도를 근거로 하여 화면단위의 누적밀도함수값과 상기 평균레벨에 대한 누적밀도함수값을 계산하는 제2 계산수단; 및

상기 저역 필터링된 신호에 대응한 누적밀도함수값과 상기 평균레벨에 대한 누적밀도함수값에 따라 상기 저역 필터링된 신호의 그레이 레벨을 변환시키되, 상기 평균레벨이 그대로 평균레벨로 맵핑하여 개선된 신호를 출력하는 출력수단을 포함함을 특징으로 하는 화질 개선회로.
제6항에 있어서, 상기 제2 계산수단에서 계산된 누적밀도함수값과 동일 프레임의 신호를 상기 출력수단에 입력시키기 위하여 상기 저역 필터링된 신호를 한 화면단위로 지연하는 화면 메모리를 더 포함함을 특징으로 하는 화질 개선회로.
제7항에 있어서, 상기 화면단위는 프레임단위임을 특징으로 하는 화질 개선회로.
제6항에 있어서, 상기 제2 계산수단에서 계산된 상기 누적밀도함수값을 화면단위로 갱신하고, 갱신되는 동안 저장된 누적밀도함수값과 상기 평균레벨에 대한 누적밀도함수값을 상기 출력수단에 출력하는 버퍼를 더 포함함을 특징으로 하는 화질 개선회로.
제6항에 있어서, 상기 출력수단은

구해진 누적밀도함수를 변환함수로 사용하여 상기 변환함수를 조정하여 상기 제1 계산수단에서 계산된 평균레벨은 그대로 평균레벨로 맵핑하고, 평균레벨이하의 저역 필터링된 신호는 이에 대응하는 누적밀도함수값과 상기 평균레벨에 대한 누적밀도함수값에 따라 제1 범위의 그레이 레벨로 맵핑하는 제1 맵퍼;

상기 제1 계산수단에서 계산된 평균레벨보다 큰 저역 필터링된 신호는 이에 대응하는 누적밀도함수값과 상기 평균레벨에 대한 누적밀도함수값에 따라 제2 범위의 그레이 레벨로 맵핑하는 제2 맵퍼;

상기 저역 필터링된 신호와 상기 평균레벨을 비교해서 선택제어신호를 발생하는 비교기; 및

상기 선택제어신호에 따라 상기 저역 필터링된 신호가 상기 평균레벨이하이면 제1 맵퍼를 선택하고, 그렇지 않으면 제2 맵퍼를 선택하는 선택기를 포함함을 특징으로 하는 화질 개선회로.
제7항에 있어서, 상기 출력수단은

구해진 누적밀도함수를 변환함수로 사용하여 상기 변환함수를 조정하여 상기 제1 계산수단에서 계산된 평균레벨은 그대로 평균레벨로 맵핑하고, 상기 화면메모리로부터 출력되는 평균레벨 이하인 저역 필터링된 신호는 이에 대응하는 누적밀도함수값과 상기 평균레벨에 대한 누적밀도함수값에 따라 제1 범위의 그레이 레벨로 맵핑하는 제1 맵퍼;

상기 화면메모리로부터 출력되는 평균레벨보다 큰 저역 필터링된 신호는 이에 대응하는 누적밀도함수값과 상기 평균레벨에 대한 누적밀도함수값에 따라 제2 범위의 그레이 레벨로 맵핑하는 제2 맵퍼;

상기 화면메모리로부터 출력되는 저역 필터링된 신호와 상기 평균레벨을 비교해서 선택제어신호를 발생하는 비교기; 및

상기 선택제어신호에 따라 상기 화면메모리로부터 출력되는 저역 필터링된 신호가 상기 평균레벨이하이면 제1 맵퍼를 선택하고, 그렇지 않으면 제2 맵퍼를 선택하는 선택기를 포함함을 특징으로 하는 화질 개선회로.