KR19980014480A

KR19980014480A - 이득 조절 기능을 가진 양자화된 평균-분리 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선 방법 및 그 회로

Info

Publication number: KR19980014480A
Application number: KR1019960033469A
Authority: KR
Inventors: 김영택
Original assignee: 김광호; 삼성전자 주식회사
Priority date: 1996-08-12
Filing date: 1996-08-12
Publication date: 1998-05-25
Anticipated expiration: 2016-08-12
Also published as: KR100195118B1

Abstract

본 발명에 의한 화질 개선 방법과 그 회로는 입력되는 영상신호의 레벨을 양자화하고, 입력되는 영상신호를 화면단위로 평균을 구해서 구해진 평균을 양자화하여 양자화된 평균레벨을 출력하고, 양자화된 영상신호를 양자화된 평균레벨에 따라 소정수의 양자화된 서브영상으로 분할하고, 그레이 레벨 분포를 근거로 하여 양자화된 서브영상별로 누적 밀도 함수값을 구하고, 입력되는 영상신호와 양자화된 서브영상별로 구해진 누적 밀도 함수값을 근거로 하여 보간에 의해 서브영상별로 보간된 누적 밀도 함수값을 출력하고, 서브영상별로 보간된 누적 밀도 함수값을 근거로 하여 서브영상별로 독립적으로 히스토그램 등화하여 개선된 신호를 출력하고, 입력되는 영상신호와 개선된 신호와의 그레이 레벨 변화량과 입력되는 영상신호의 레벨에 따라 변화량을 조절하므로서 콘트라스트를 개선하면서 주어진 영상의 평균 밝기를 일정하게 유지하고, 또한 과도한 개선에 따른 아티펙트를 방지함으로써 화질을 개선한다.

Description

이득 조절 기능을 가진 양자화된 평균-분리 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선 방법 및 그 회로

본 발명은 이득 조절 기능을 가진 양자화된 평균-분리 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선 방법과 그 회로에 관한 것으로, 특히 입력되는 영상신호를 양자화하여 양자화된 영상신호를 소정수의 서브영상으로 분할하여 분할된 영상에 대하여 독립적으로 히스토그램 등화하여 콘트라스트 개선하면서 과도한 개선에 의한 아티펙트를 막기 위하여 개선된 신호의 이득을 조절하여 화질을 개선하는 방법 및 그 회로에 관한 것이다.

히스토그램 등화의 기본 동작은 입력영상의 히스토그램을 토대로 주어진 입력영상을 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 레이다 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, 레이다 영상 처리분야등 여러 분야에서 유용하게 응용되고 있다.

그러나, 주어진 영상에 대해 히스토그램 등화를 근거로 한 콘트라스트 개선시 발생할 수 있는 문제점으로는 입출력간 차이가 클 수 있다는 것을 들 수 있다. 다시 말해서, 입력 영상의 히스토그램에 의존하는 알고리즘을 근거로 한 히스토그램 등화에 의해 과도하게 콘트라스트가 개선될 수 있으며, 이것은 원하지 않는 형태의 영상의 제공을 초래하는 문제점이 있었다.

또한, 종래의 히스토그램 등화회로는 모든 그레이 레벨의 발생횟수를 모두 저장할 수 있는 구성이 필요하므로 하드웨어 비용이 높아지는 문제점이 발생되었다. 예를 들어, 그레이 레벨(L)이 L=256라고 가정하면, 모든 레벨의 발생횟수를 저장하기 위해 256개의 메모리소자가 요구되고, 모든 레벨의 발생횟수를 누적하기 위해 256개의 누적기가 필요하였다.

본 발명의 목적은 입력영상을 양자화하여 양자화된 입력영상을 소정수의 서브영상으로 분할하여 분할된 서브영상에 대하여 독립적으로 히스토그램 등화하여 콘트라스트를 개선하면서 평균밝기가 일정하게 유지되도록 하며, 입력되는 영상신호의 레벨에 따라 적응적으로 개선된 신호의 이득을 조절하여 화질을 개선하는 방법을 제공하는 데 있다.

본 발명의 다른 목적은 입력영상을 양자화하여 양자화된 입력영상을 소정수의 서브영상으로 분할하여 분할된 서브영상에 대하여 독립적으로 히스토그램 등화하여 콘트라스트를 개선하면서 평균밝기가 일정하게 유지되도록 하며, 입력되는 영상신호의 레벨에 따라 적응적으로 개선된 신호의 이득을 조절하여 화질을 개선하는 회로를 제공하는 데 있다.

상기의 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 의한 화질 개선 방법은 소정수의 그레이 레벨로 표현되는 영상신호를 히스토그램 등화하여 화질을 개선하는 방법에 있어서: (a) 입력되는 영상신호의 레벨을 양자화하는 단계; (b) 입력되는 영상신호를 화면단위로 평균을 구해서 구해진 평균을 양자화하여 양자화된 평균레벨을 출력하는 단계; (c) 상기 (a)단계에서 양자화된 영상신호를 상기 양자화된 평균레벨에 따라 소정수의 양자화된 서브영상으로 분할하는 단계; (d) 그레이 레벨 분포를 근거로 하여 상기 양자화된 서브영상별로 누적 밀도 함수값을 구하는 단계; (e) 입력되는 영상신호와 상기 양자화된 서브영상별로 구해진 누적 밀도 함수값을 근거로 하여 보간에 의해 서브영상별로 보간된 누적 밀도 함수값을 출력하는 단계; (f) 서브영상별로 보간된 누적 밀도 함수값을 근거로 하여 서브영상별로 독립적으로 히스토그램 등화하여 개선된 신호를 출력하는 단계; 및 (g) 상기 입력되는 영상신호와 상기 개선된 신호와의 그레이 레벨 변화량과 상기 입력되는 영상신호의 레벨에 따라 상기 변화량을 조절하는 단계를 포함함을 특징으로 하고 있다.

상기의 다른 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 의한 화질 개선 회로는 소정수의 그레이 레벨로 표현되는 영상신호를 히스토그램 등화하여 화질을 개선하는 회로에 있어서: 입력되는 영상신호의 레벨을 양자화하여 양자화된 영상신호를 출력하는 제1양자화수단; 양자화된 영상신호를 화면단위로 그레이 레벨 분포를 계산하는 제1계산수단; 입력되는 영상신호를 화면단위로 평균레벨을 계산하는 제2계산수단; 상기 평균레벨을 양자화하여 양자화된 평균레벨을 출력하는 제2양자화수단; 상기 제1계산수단에서 계산된 그레이 레벨 분포를 상기 양자화된 평균레벨에 따라 소정수의 양자화된 서브영상으로 분할해서 양자화된 서브영상별로 누적 밀도 함수값을 계산하는 제3계산수단; 입력되는 영상신호와 상기 양자화된 서브영상별로 계산된 누적 밀도 함수값을 근거로하여 보간에 의해 서브영상별로 보간된 누적 밀도 함수값을 출력하는 보간수단; 상기 입력되는 영상신호를 상기 양자화된 서브영상별로 계산된 누적 밀도 함수값에 따라 그레이 레벨로 맵핑하여 개선된 신호를 출력하는 출력수단; 및 상기 입력되는 영상신호와 상기 개선된 신호와의 그레이 레벨의 변화량과 상기 입력되는 영상신호의 레벨에 따라 상기 개선된 신호의 이득을 제어하는 이득 제어 수단을 포함함을 특징으로 하고 있다.

도 1은 본 발명의 양자화 개념을 설명하기 위하여 L레벨 이산 신호를 Q레벨 이산 신호로 양자화하는 예를 보인 도면이다.

도 2는 본 발명에 적용되는 보간 개념을 설명하기 위한 도면이다.

도 3은 본 발명에 의한 이득 조절 기능을 가진 양자화된 평균-분리 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선 회로의 일 실시예에 따른 블럭도이다.

도 4는 본 발명에 의한 이득 조절 기능을 가진 양자화된 평균-분리 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선 회로의 다른 실시예에 따른 블럭도이다.

본 발명에서 제안하는 이득 조절 기능을 가진 양자화된 평균-분리 히스토그램 등화(Quantized Mean-Separate Histogram Equalization)를 이용한 화질 개선 방법에 대해 설명하기로 한다.

먼저, 양자화된 평균-분리 히스토그램 등화 알고리즘에 대하여 설명하기로 한다.

주어진 영상 {X}은 L개의 이산(discrete) 그레이 레벨{X0,X1,...,XL-1}로 구성되고, 여기서, X0=0은 블랙레벨이고, XL-1=1은 화이트 레벨을 나타낸다.

원래의 이산 입력 레벨{X0,X1,...,XL-1}을 {Z0,Z1,...,ZQ-1}로 정의되는 Q 이산레벨로 양자화하되, 여기서, ZQ-1 = XL-1이라 하고, 또한 Q 1 L 이고, {Z0,Z1,...,ZQ-1} 1C {X0,X1,...,XL-1}라고 가정한다.

이와 같이 L레벨 이산 신호를 Q레벨 이산신호로 양자화하는 예는 제1도에 도시되어 있다.

Q[Xk]는 양자화 연산이라고 하고, 다음과 같이 정의한다.

Q[Xk] = Zq if Zq-1 XK 1 Zq

{Z} = Q[{X}]과 Zm = Q[Xm]라고 둘 때, Xm는 원래 영상의 평균 레벨을, {Z}는 양자화된 입력 영상을, Zm은 양자화된 평균 레벨을 각각 나타내고, 양자화된 입력영상 {Z}을 Zm을 중심으로 2개의 서브영상 {Z}L,{Z}U로 분할한다. 여기서, 양자화된 서브영상 {Z}L에서의 모든 샘플은 양자화된 평균레벨(Zm) 이하이고, 양자화된 서브영상 {Z}U에서의 모든 샘플은 양자화된 평균레벨(Zm) 보다 크다.

서브영상 {Z}L,{Z}U의 각각의 양자화된 확률 밀도 함수(probablity density function:PDF)는 아래 수학식 1 및 수학식 2으로 나타낼 수 있다.

[수학식 1]

[수학식 2]

여기서, PL(Zq)는 양자화된 서브영상 {Z}L에서 q번째 양자화 그레이 레벨(Zq)의 확률이고, PU(Zq)는 양자화된 서브영상 {Z}U에서 q번째 양자화 그레이 레벨(Zq)의 확률이고, NqL,NqU는 각각 양자화된 서브영상{Z}L, 양자화된 서브영상 {Z}U에서 이 레벨(Zq)이 나타나는 횟수를 나타내고, NL,NU은 양자화된 서브영상 {Z}L, 양자화된 서브영상 {Z}U의 각각의 전체 샘플수를 나타낸다.

그때, 양자화된 서브영상 {Z}L, 양자화된 서브영상 {Z}U의 각각의 누적 밀도 함수(cumulative density function:CDF)는 다음 수학식 3과 수학식 4와 같이 정의된다.

[수학식 3]

[수학식 4]

여기서, CL(Zm) = 1 와 CU(ZQ-1) = 1 이다.

보간된 누적 밀도 함수 cL(Xk),cU(Xk)는 CL(Zq), CU(Zq)로부터 선형보간을 통해 대략적으로 계산할 수 있다.

도 2에 도시된 바와 같이, Q[Xk] = Zq 1 Zm로 가정하면, Z-1 = 0 이고, cL(Xk)는 다음 수학식 5와 같이 보간된다.

[수학식 5]

유사하게, Q[Xk] = Zq Zm 로 가정하면 cU(Xk)는 다음 수학식 6과 같이 보간된다.

[수학식 6]

여기서, CU(Zm)=0 이다.

마지막으로, 보간된 누적 밀도 함수를 근거로 해서, 제안된 양자화된 평균-분리 히스토그램 등화의 출력(YH)은 주어진 입력영상(Xk)에 대해 다음과 수학식 7과 같이 주어진다.

[수학식 7]

여기서, Zm' = Zm + XL-1/(L-1)이고, 이것은 {X0,X1,...,XL-1}에서 Zm 이후 다음 그레이 레벨이다.

다음은 양자화된 평균-분리 히스토그램 등화에 의해 개선된 신호의 이득을 조절하는 알고리즘에 대하여 설명하기로 한다.

이득 제어의 기본개념은 양자화된 평균-분리 히스토그램 등화를 이용하여 콘트라스트 개선시 입력 영상신호(Yi=Xk)의 최대 그레이 레벨의 변화를 콘트라스트 개선 정도에 따라 제한하기 위한 것이다.

우선, 입력 영상신호(Yi=Xk)와 개선된 신호(YH) 사이의 관계는 아래 수학식 8 또는 수학식 9로 나타낼 수 있다.

[수학식 8]

또는,

[수학식 9]

여기서, △는 양자화된 평균-분리 히스토그램 등화에 의해 만들어지는 변화량(개선 정도) 즉, 입력 영상신호(Yi)의 레벨과 양자화된 평균-분리 히스토그램 등화에 의해 새로운 그레이 레벨로 맵핑된 레벨(YH)과의 차이를 말한다.

히스토그램 등화에 의한 과도한 개선을 막기 위하여, 본 발명에서는 변화량 △를 다음과 같이 제한한다.

[수학식 10]

1|△1| 1 g· f(Yi)

여기서, f(Yi)를 최대 한계 함수(maximum bounding function)로 정의하며, 이 f(Yi)는 입력 (Yi)의 함수이고, 항상 양의 값이고, 즉, f(Yi) 1 0 이고, g(g 1 0)는 이득 제어 파라미터이다.

위 수학식 10을, 동등한 식으로서 다음 수학식 11과 같이 나타낼 수 있다.

[수학식 11]

- g· f(Yi) 1 △ 1 g· f(Yi)

위 수학식 10에 도시된 변화량(△)을 제한하는 개념은 웨버의 비(Weber's ratio)와 관련되어 있다. 사실, f(Yi) = Yi라고 하면 위 수학식 10으로부터 다음과 같은 수학식 12을 얻을 수 있다.

[수학식 12]

여기서,가 웨버의 비에 대응되는 양이다. 이 웨버의 비는, Y1가 gY1만큼 변화하고, Y2가 gY2만큼 변화할 때 인간은 그 변화 정도가 동일하다고 느낀다는 것을 의미하는 실험적인 사실이다.

따라서, 본 발명에 적용되는 이득 조절 개념은 웨버의 비를 근거로 하여 양자화된 평균-분리 히스토그램을 이용하여 개선된 신호의 이득 즉, 개선 정도를 제어하는 것이다.

△'는 제한된 변화량으로 정의하며, 다음 수학식 13과 같이 나타낼 수 있다.

[수학식 13]

즉, 변화량(△)의 절대값이 gf(Yi)이하이면 그대로 변화량(△)을 제한된 변화량(△')으로 사용하고, 변화량(△)이 gf(Yi)보다 크면 gf(Yi)로 제한하고, 변화량(△)이 -gf(Yi)보다 작으면 -gf(Yi)로 제한해서 개선된 신호(YH)의 이득을 제어한다.

따라서, 본 발명의 최종 출력신호(YOUT)는 다음 수학식 14과 같이 나타낼 수 있다.

[수학식 14]

이어서, 도 3 및 도 4를 결부시켜 이득 조절 기능을 가진 양자화된 평균-분리 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선 회로의 실시예를 설명하기로 한다.

도 3에 있어서, 제1 양자화기(102)는 L 이산 레벨의 입력 영상신호(Xk)를 Q 이산레벨로 양자화하여 양자화된 영상(Zq)을 출력한다. 프레임 히스토그램 계산기(104)는 양자화된 입력영상(Zq)을 1 화면단위로 그레이 레벨 분포를 계산한다. 여기서, 화면단위는 필드도 될 수 있으나 프레임으로 한다.

프레임 평균 계산기(106)는 1 프레임 단위로 입력 영상신호의 평균레벨(Xm)을 계산한다. 제2 양자화기(108)는 입력 영상신호(Xk)의 평균레벨(Xm)을 양자화해서 양자화된 평균레벨(Zm)을 출력한다.

분할기(110)는 프레임 히스토그램 계산기(104)에서 계산된 양자화된 그레이 레벨 분포를 제2 양자화기(108)로부터 출력되는 양자화된 평균레벨(Zm)을 근거로하여 소정수(여기서는 2개)의 양자화된 서브영상({Z}L,{Z}U)으로 분할해서 2개의 양자화된 서브영상의 각각의 확률밀도함수(PL(Zq), PU(Zq))를 출력하는 데, 이 확률밀도함수(PL(Zq), PU(Zq))는 위 수학식 1 및 수학식 2으로 계산할 수 있다.

여기서, 양자화된 서브영상 {Z}L에서의 모든 샘플은 양자화된 평균레벨(Zm) 이하이고, 양자화된 서브영상 {Z}U에서의 모든 샘플은 양자화된 평균레벨(Zm) 보다 크다.

제1 CDF계산기(112)는 분할기(110)로부터 모든 영상샘플이 양자화된 평균레벨 이하인 양자화된 서브영상 {Z}L의 확률밀도함수(PL(Zq))를 입력하여 양자화된 서브영상 {Z}L의 누적 밀도 함수값을 위 수학식 3을 이용하여 계산한다.

제2 CDF계산기(114)는 분할기(110)로부터 출력되는 모든 영상샘플이 양자화된 평균레벨(Zm) 보다 큰 양자화된 서브영상 {Z}U의 확률밀도함수(PU(Zq))를 입력하여 양자화된 서브영상 {Z}U의 누적 밀도 함수값을 위 수학식 4를 이용하여 계산한다.

CDF 메모리(116)는 제1 및 제2 CDF계산기(112,114)에서 계산된 양자화된 서브영상 ({Z}L,{Z}U)의 누적 밀도 함수값(CL(Zq), CU(Zq))을 동기신호(SYNC)에 따라 화면단위로 갱신하고, 갱신되는 동안 저장된 한 화면전의 누적 밀도 함수값(CL(Zq), CU(Zq))은 제1 및 제2 보간기(118,120)에 공급된다. 여기서, 동기신호(SYNC)는 화면단위가 필드이면 필드동기신호가 되고, 프레임이면 프레임 동기신호가 되며, CDF 메모리(116)는 버퍼로서 사용된다.

제1 보간기(118)는 양자화된 서브영상 {Z}L의 누적 밀도 함수와 입력 영상신호(XK)를 입력하여 위 수학식 5에 의해 선형보간하여 보간된 누적 밀도 함수값(cL(Xk))을 출력한다.

제1 맵퍼(120)는 보간된 누적 밀도 함수(cL(Xk)), 입력 영상신호(Xk)와 양자화된 평균레벨(Zm)을 입력하여 양자화된 평균레벨(Zm) 이하인 서브영상 {Z}L의 샘플들을 보간된 누적 밀도 함수(cL(Xk))에 따라 X0에서 Zm까지의 그레이레벨로 맵핑한다.

제2 보간기(122)는 양자화된 서브영상 {Z}U의 누적 밀도 함수(CU(Zq))와 입력 영상신호(Xk)를 입력하여 위 수학식 6에 의해 선형보간하여 보간된 누적 밀도 함수(cU(Xk))를 출력한다.

제2 맵퍼(124)는 보간된 누적 밀도 함수(cU(Xk)), 입력 영상신호(Xk)와 양자화된 평균레벨(Zm)을 입력하여 양자화된 평균레벨(Zm) 보다 큰 서브영상 {Z}U의 샘플들을 보간된 누적 밀도 함수(cU(Xk))에 따라 Zm'에서 XL-1까지의 그레이레벨로 맵핑한다. 여기서, Zm' = Zm + XL-1/(L-1)이다.

즉, 제1 및 제2 보간기(118,122)에 입력되는 영상신호(Xk)는 제1 양자화기(102) 및 프레임 평균 계산기(104)에 입력되는 영상신호(Xk)의 다음 프레임의 영상신호이다. 그러나, 인접프레임간에는 높은 상관성을 가진다는 특성을 이용하여 프레임 메모리를 생략함으로써 하드웨어를 감소시킬 수 있다.

선택기(126)는 입력 영상신호(Xk)와 제2 양자화기(108)로부터 출력되는 양자화된 평균레벨(Zm)을 비교하여 입력 영상신호(Xk)가 양자화된 평균레벨(Zm)이하이면 제1 맵퍼(120)를 선택하고, 그렇지 않으면 제2 맵퍼(124)를 선택해서 위 식(7)로 나타낼 수 있는 개선된 신호(YH)를 출력한다.

여기서, 제1 양자화기(102) 내지 제1 선택기(126)는 양자화된 평균-분리 히스토그램 등화기(100)라고 지칭될 수 있다.

또한, 프레임 히스토그램 계산기(104)와 CDF 계산기(112,114)를 별도로 사용하지 않고, 프레임 히스토그램 계산기(102)없이 CDF 계산기(112,114)에서 분할된 영상신호의 그레이 레벨 분포를 계산하여 이를 근거로 하여 CDF를 계산할 수 있다.

한편, 이득 제어기(200)의 감산기(202)는 제1 선택기(126)로부터 출력되는 개선된 신호(YH)로부터 입력 영상신호(Yi=Xk)를 감산해서 양자화된 평균-분리 히스토그램 등화기(100)에 의해 만들어진 변화량(△)을 구한다.

이득 특성 결정기(204)는 입력 영상신호(Yi)의 함수인 최대 한계 함수(f(Yi))를 이용하여 입력 영상신호(Yi)의 개선을 제한한다. 즉, 입력 영상신호(Yi)의 한계 개선량을 계산한다.

예를 들어, f(Yi) = K이고, 이 K는 상수일 때, 이것은 입력 그레이 값에 무관하게 입력 개선을 동일하게 제한하며, 최대 한계 함수는(여기서, a는 미리 설정된 상수) 또는(여기서, a는 미리 설정된 상수)와 같은 형태가 될 수 있으며, 이것은 입력 그레이 레벨값에 따라 입력 영상의 개선되는 양을 달리 제한한다.

제2 선택기(206)는 입력되는 영상신호(Xk)와 제2 양자화기(108)로부터 출력되는 양자화된 평균레벨(Zm)을 비교하여 입력되는 영상신호(Xk)가 양자화된 평균레벨(Zm)이하이면 제1 이득 제어파라미터(gL)를 선택하고, 그렇지 않으면 제2 이득 제어파라미터(gU)를 선택한다. 여기서, 제1 이득 제어파라미터(gL)는 양자화된 평균레벨(Zm)이하인 서브영상신호를 위한 파라미터이고, 제2이득 제어파라미터(gU)는 양자화된 평균레벨(Zm)보다 큰 서브영상신호를 위한 파라미터이다.

승산기(208)는 이득특성 결정기(204)에서 출력되는 최대 한계 함수(f(Yi))값과 제2선택기(206)에 의해 선택된 이득 제어 파라미터(g)를 승산하여 한계값(gf(Yi))을 출력한다. 여기서, 한계값 g· f(Yi)는 본 발명의 이득 제어기(200)의 특성이다.

리미터(210)는 감산기(202)로부터 출력되는 변화량(△)을 승산기(208)로부터 출력되는 한계값(gf(Yi))과 비교하여 변화량(△)을 제한하여 위 수학식 13과 같은 제한된 변화량(△')을 출력한다.

가산기(212)는 입력 영상신호(Yi)와 리미터(210)에서 출력되는 제한된 변화량(△')을 가산하여 위 수학식 14에 도시된 바와 같은 이득 제어기(200)의 출력신호(Yout)를 출력한다.

도 4는 본 발명에 의한 이득 조절 기능을 가진 양자화된 평균-분리 히스토그램 등화를 이용한 화질 개선 회로의 다른 실시예에 따른 블록도로서, 도 3에 도시된 구성과 비교해서 동일한 구성에 대해서는 동일한 부호를 부치며, 그 상세한 설명은 생략하기로 한다.

따라서, 여기서는 도 3에 도시된 구성과 상이한 이득 제어기(200')를 중심으로 설명하기로 한다.

도 4에 있어서, 이득제어기(200')의 감산기(222)는 선택기(126)로부터 출력되는 개선된 신호(YH)로부터 입력 영상신호(Yi=Xk)를 감산해서 양자화된 평균-분리 히스토그램 등화기(100)에 의해 만들어진 변화량(△)을 구한다. 이득특성 결정기(224)는 입력 영상신호(Yi)의 함수인 최대 한계 함수(f(Yi))를 이용하여 입력 영상신호(Yi)의 개선을 제한한다.

승산기(226)는 이득특성 결정기(224)에서 출력되는 최대 한계 함수(f(Yi))값과 입력되는 이득 제어 파라미터(g)를 승산하여 한계값(gf(Yi))을 출력한다.

여기서, 이득 제어 파라미터(g)는 도 3에서 각 양자화된 서브영상별로 이득 제어 파라미터가 주어진 것과는 달리 입력 영상신호에 대해 동일한 값으로 주어진다.

리미터(228)는 감산기(222)로부터 출력되는 변화량(△)을 승산기(226)로부터 출력되는 한계값(gf(Yi))과 비교하여 변화량(△)을 제한하여 위 수학식 13과 같은 제한된 변화량(△')을 출력한다.

가산기(230)는 입력 영상신호(Yi)과 리미터(228)에서 출력되는 제한된 변화량(△')을 가산하여 위 수학식 14에 도시된 바와 같은 이득 제어기(200')의 출력신호(Yout)를 출력한다.

본 발명은 영상신호의 화질 개선에 관련된 광범위한 분야에 응용될 수 있다. 즉, 방송기기, 레이다 신호처리시스템, 의용공학, 가전제품 등에 응용될 수 있다.

상술한 바와 같이, 본 발명은 종래의 히스토그램 등화에서 발생하는 갑작스런 밝기 변화와 아티펙트를 효과적으로 줄여서 콘트라스트를 개선하면서 주어진 영상의 전체 밝기를 유지하는 효과와 웨버의 비를 근거로 하여 개선된 신호의 이득을 조절하여 히스토그램 등화시 콘트라스트의 과도한 개선에 따른 아티펙트를 방지함으로써 화질을 개선하는 효과가 있다.

또한, 본 발명의 회로는 입력 영상신호를 양자화해서 소정수로 분할된 서브영상을 독립적으로 히스토그램 등화함으로써 CDF 계산을 위하여 양자화된 레벨의 발생횟수만을 저장하고, 누적함으로써 하드웨어가 간단해지고 비용이 절감되는 효과가 있다.

Claims

소정수의 그레이 레벨로 표현되는 영상신호를 히스토그램 등화하여 화질을 개선하는 방법에 있어서:

(a) 입력되는 영상신호의 레벨을 양자화하는 단계;

(b) 입력되는 영상신호를 화면단위로 평균을 구해서 구해진 평균을 양자화하여 양자화된 평균레벨을 출력하는 단계;

(c) 상기 (a)단계에서 양자화된 영상신호를 상기 양자화된 평균레벨에 따라 소정수의 양자화된 서브영상으로 분할하는 단계;

(d) 그레이 레벨 분포를 근거로 하여 상기 양자화된 서브영상별로 누적 밀도 함수값을 구하는 단계;

(e) 입력되는 영상신호와 상기 양자화된 서브영상별로 구해진 누적 밀도 함수값을 근거로 하여 보간에 의해 서브영상별로 보간된 누적 밀도 함수값을 출력하는 단계; (f) 서브영상별로 보간된 누적 밀도 함수값을 근거로 하여 서브영상별로 독립적으로 히스토그램 등화하여 개선된 신호를 출력하는 단계; 및

(g) 상기 입력되는 영상신호와 상기 개선된 신호와의 그레이 레벨 변화량과 상기 입력되는 영상신호의 레벨에 따라 상기 변화량을 조절하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 방법.
제1항에 있어서, 상기 (c)단계에서는 상기 양자화된 영상신호를 상기 양자화된 평균레벨에 따라 2개의 서브영상으로 분할함을 특징으로 하는 화질 개선 방법.
제1항에 있어서, 상기 (e)단계에서 보간은 선형보간임을 특징으로 하는 화질 개선 방법.
제1항에 있어서, 상기 입력되는 영상신호를 화면단위로 지연해서 지연된 영상신호를 상기 (e)단계로 출력하는 단계(e1)를 더 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 방법.
제1항에 있어서, 상기 (f)단계는

(f1) 서브영상별로 보간된 누적 밀도 함수값에 따라 각 양자화된 서브영상의 샘플들을 그레이 레벨로 맵핑하는 단계; 및

(f2) 상기 입력되는 영상신호와 상기 양자화된 평균레벨을 비교해서 비교한 결과에 따라 상기 양자화된 서브영상별로 그레이 레벨로 맵핑된 신호중 하나를 선택하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 방법.
제1항에 있어서, 상기 (g)단계에서 상기 개선된 신호의 이득의 조절은 웨버의 비에 근거함을 특징으로 하는 화질 개선 방법.
제1항에 있어서, 상기 (g)단계는

(g1) 상기 개선된 신호로부터 상기 입력되는 영상신호를 감산해서 차에 해당하는 변화량을 검출하는 단계;

(g2) 소정의 최대 한계 함수와 소정의 이득 제어 파라미터에 의해 상기 입력되는 영상신호의 한계 개선량을 계산하는 단계;

(g3) 상기 한계 개선량과 상기 변화량을 비교하여 비교한 결과에 따라 상기 변화량을 제한하여 제한된 변화량을 출력하는 단계; 및

(g4) 상기 제한된 변화량을 상기 입력되는 영상신호에 가산하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 방법.
제7항에 있어서, 상기 (g2)단계에서는 소정의 최대 한계 함수에 의해 상기 입력되는 영상신호의 개선을 제한함을 특징으로 하는 화질 개선 방법.
제7항에 있어서, 상기 (g2)단계는

(g21) 소정의 최대 한계 함수에 의해 상기 입력되는 영상신호의 개선을 제한하여 제한된 영상신호를 출력하는 단계; 및

(g22) 상기 제한된 영상신호에 소정의 이득 제어 파라미터를 승산해서 한계 개선량을 출력하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 방법.
제9항에 있어서, 상기 소정의 이득 제어 파라미터는 양자화된 서브영상별로 복수개의 이득 제어 파라미터로 되어 있는 것을 특징으로 하는 화질 개선 방법.
제9항에 있어서, 상기 소정의 이득 제어파라미터는 입력되는 영상신호에 동일하게 적용되는 하나의 이득 제어 파라미터로 되어 있는 것을 특징으로 하는 화질 개선 방법.
제9항에 있어서, 상기 최대 한계 함수 f(Yi)는이고, a는 미리 설정된 상수인 것을 특징으로 하는 화질 개선 방법.
제9항에 있어서, 상기 최대 한계 함수 f(Yi)는이고, a는 미리 설정된 상수인 것을 특징으로 하는 화질 개선 방법.
제9항에 있어서, 상기 (g3)단계에서는 상기 변화량의 절대값이 상기 한계 함수값 이하일 때는 그대로 상기 변화량을 상기 제한된 변화량으로 출력하고, 그 외에는 상기 한계 함수값을 상기 제한된 변화량으로 출력함을 특징으로 하는 화질 개선 방법.
소정수의 그레이 레벨로 표현되는 영상신호를 히스토그램 등화하여 화질을 개선하는 회로에 있어서:

입력되는 영상신호의 레벨을 양자화하여 양자화된 영상신호를 출력하는 제1양자화수단;

양자화된 영상신호를 화면단위로 그레이 레벨 분포를 계산하는 제1계산수단;

입력되는 영상신호를 화면단위로 평균레벨을 계산하는 제2계산수단;

상기 평균레벨을 양자화하여 양자화된 평균레벨을 출력하는 제2양자화수단;

상기 제1계산수단에서 계산된 그레이 레벨 분포를 상기 양자화된 평균레벨에 따라 소정수의 양자화된 서브영상으로 분할해서 양자화된 서브영상별로 누적 밀도 함수값을 계산하는 제3계산수단;

입력되는 영상신호와 상기 양자화된 서브영상별로 계산된 누적 밀도 함수값을 근거로하여 보간에 의해 서브영상별로 보간된 누적 밀도 함수값을 출력하는 보간수단;

상기 입력되는 영상신호를 상기 양자화된 서브영상별로 계산된 누적 밀도 함수값에 따라 그레이 레벨로 맵핑하여 개선된 신호를 출력하는 출력수단; 및

상기 입력되는 영상신호와 상기 개선된 신호와의 그레이 레벨의 변화량과 상기 입력되는 영상신호의 레벨에 따라 상기 개선된 신호의 이득을 제어하는 이득 제어 수단을 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
제15항에 있어서, 상기 화면단위는 프레임단위이고, 소정수는 2임을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
제15항에 있어서, 상기 제3계산수단에서 계산된 누적 밀도 함수와 동일프레임의 영상신호를 상기 보간수단에 입력시키기 위하여 상기 입력되는 영상신호를 화면단위로 지연하는 화면 메모리를 더 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
제15항에 있어서, 상기 제3계산수단에서 양자화된 서브영상별로 계산된 누적 밀도 함수를 화면단위로 갱신하고, 갱신되는 동안 저장된 누적 밀도 함수값을 상기 보간수단에 공급하는 버퍼를 더 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
제15항에 있어서, 상기 보간은 선형보간임을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
제15항에 있어서, 상기 출력수단은

상기 입력되는 영상신호가 양자화된 평균레벨이하의 제1서브영상이면 이에 대응하는 양자화된 서브영상의 누적 밀도 함수값에 따라 제1범위의 그레이 레벨로 맵핑하는 제1맵퍼;

상기 입력되는 영상신호가 양자화된 평균레벨보다 큰 제2서브영상이면 이에 대응하는 양자화된 서브영상의 누적 밀도 함수값에 따라 제2범위의 그레이 레벨로 맵핑하는 제2맵퍼; 및

상기 입력되는 영상신호와 상기 양자화된 평균레벨을 비교해서 제1서브영상이면 제1 맵퍼를 선택하고, 그렇지 않으면 제2맵퍼를 선택하는 선택기를 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
제17항에 있어서, 상기 출력수단은

상기 화면메모리로부터 출력되는 영상신호가 양자화된 평균레벨 이하의 제1서브영상이면 이에 대응하는 양자화된 서브영상의 누적 밀도 함수값에 따라 제1범위의 그레이 레벨로 맵핑하는 제1맵퍼;

상기 화면메모리로부터 출력되는 영상신호가 양자화된 평균레벨보다 큰 제2서브영상이면 이에 대응하는 양자화된 서브영상의 누적 밀도 함수값에 따라 제2범위의 그레이 레벨로 맵핑하는 제2맵퍼; 및

상기 화면메모리로부터 출력되는 영상신호와 상기 양자화된 평균레벨을 비교해서 제1서브영상이면 제1 맵퍼를 선택하고, 그렇지 않으면 제2맵퍼를 선택하는 선택기를 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
제15항에 있어서, 상기 이득 제어 수단은 웨버비에 근거하여 상기 개선된 신호의 이득을 제어함을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
제15항에 있어서, 상기 이득 제어 수단은

상기 개선된 신호로부터 상기 입력되는 영상신호를 감산해서 차에 해당하는 변화량을 검출하는 검출수단;

소정의 최대 한계 함수에 의해 상기 입력되는 영상신호의 개선을 제한하기 위하여 상기 입력되는 영상신호의 레벨에 따라 최대 한계 함수값을 계산하는 이득특성 결정수단;

상기 입력되는 영상신호와 양자화된 평균레벨을 비교하여 상기 입력되는 영상신호가 양자화된 평균레벨 이하이면 제1 이득 제어파라미터를 선택하고, 그렇지 않으면 제2 이득 제어 파라미터중 하나를 선택하는 선택수단;

상기 최대 한계 함수값에 상기 선택수단에 의해 선택된 이득 제어 파라미터를 승산하여 한계 함수값을 출력하는 승산수단;

상기 한계 함수값과 상기 변화량을 비교하여 비교한 결과에 따라 상기 변화량을 제한하여 제한된 변화량을 출력하는 리미팅수단; 및

상기 입력되는 영상신호에 제한된 변화량을 가산하여 상기 개선된 신호의 이득이 조절된 신호를 출력하는 가산수단을 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
제23항에 있어서, 상기 최대 한계 함수 f(Yi)는이고, a는 미리 설정된 상수인 것을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
제23항에 있어서, 상기 최대 한계 함수 f(Yi)는이고, a는 미리 설정된 상수인 것을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
제23항에 있어서, 상기 리미팅수단은 상기 변화량의 절대값이 상기 한계 함수값 이하일 때는 그대로 상기 변화량을 상기 제한된 변화량으로 출력하고, 그 외에는 상기 한계 함수값을 상기 제한된 변화량으로 출력함을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
제15항에 있어서, 상기 이득 제어 수단은

상기 개선된 신호로부터 상기 입력되는 영상신호를 감산해서 차에 해당하는 변화량을 검출하는 검출수단;

소정의 최대 한계 함수에 의해 입력되는 영상신호의 개선을 제한하기 위하여 상기 입력되는 영상신호의 레벨에 따라 최대 한계 함수값을 계산하는 이득특성 결정수단;

상기 최대 한계 함수값에 소정값의 이득 제어 파라미터를 승산하여 한계 함수값을 출력하는 승산수단;

상기 한계 함수값과 상기 변화량을 비교하여 비교한 결과에 따라 상기 변화량을 제한하여 제한된 변화량을 출력하는 리미팅수단; 및

상기 입력되는 영상신호에 제한된 변화량을 가산하여 상기 개선된 신호의 이득이 조절된 신호를 출력하는 가산수단을 포함함을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
제27항에 있어서, 상기 최대 한계 함수 f(Yi)는이고, a는 미리 설정된 상수인 것을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
제27항에 있어서, 상기 최대 한계 함수 f(Yi)는이고, a는 미리 설정된 상수인 것을 특징으로 하는 화질 개선 회로.
제27항에 있어서, 상기 리미팅수단은 상기 변화량의 절대값이 상기 한계 함수값 이하일 때는 그대로 상기 변화량을 상기 제한된 변화량으로 출력하고, 그 외에는 상기 한계 함수값을 상기 제한된 변화량으로 출력함을 특징으로 하는 화질 개선 회로.