KR100819288B1 - 저조도 노이즈를 검출하는 방법 및 이를 위한 영상 압축장치 - Google Patents

저조도 노이즈를 검출하는 방법 및 이를 위한 영상 압축장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 카메라를 포함한 사진 및 영상 압축 시스템에서 입력되는 사진과 영상 이미지 중 저조도 노이즈가 있는 사진과 비디오 영상만 선택적으로 저조도 노이즈 제거 알고리즘을 적용한다. 이를 위해, 본 발명은 입력 이미지의 일부분에 대해서만 저조도 노이즈가 포함되는 지를 판단하고, 저조도 노이즈가 포함되어 있으면 해당 이미지에 대해 저조도 노이즈 제거 알고리즘을 수행한다.
Figure R1020060102596
저조도 노이즈, 영상 압축

Description

저조도 노이즈를 검출하는 방법 및 이를 위한 영상 압축 장치{Method of eliminating low-luminance noise and image compression apparatus}
도 1은 종래 기술에 따른 저조도 노이즈 제거 기능을 갖는 영상 압축 장치의 블록 구성도,
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 영상 압축 장치의 블록 구성도,
도 3은 저조도 노이즈가 나타나는 이미지를 도시한 도면,
도 4는 이미지의 일부에 대해 미디언 값을 취하는 경우의 예를 나타낸 도면,
도 5의 (a)는 저조도 노이즈를 갖는 이미지를 나타낸 도면,
도 5의 (b)는 저조도 노이즈가 포함되지 않는 이미지를 나타낸 도면,
도 6은 영상 압축 장치에서 저조도 노이즈를 검출하는 방법의 제어 흐름을 나타낸 도면.
본 발명은 영상 압축 장치 및 방법에 관한 것이다.
저조도 환경에서 촬영된 사진과 비디오 이미지에는 저조도 노이즈가 포함되 어 있어 압축을 해도 압축 효율이 좋지 않고 화질도 좋지 않다.
이러한 사진 또는 이미지의 압축 전에 저조도 노이즈 제거를 위해 저조도 노이즈 제거 알고리즘이 구현하는 예컨대, 카메라를 포함한 영상 압축 시스템이 제안되고 있다. 또한, 카메라 이미지 센서가 저조도 픽셀에 대해 선택적으로 검출하는 기능을 가지고 있다.
도 1은 종래 기술에 따른 저조도 노이즈 제거 기능을 갖는 영상 압축 장치의 블록 구성도를 도시한다. 도 1을 참조하면, 영상 압축 장치는 입력 영상을 획득하는 영상 취득부(10), 입력 영상으로부터 저조도 노이즈를 제거하는 저조도 노이즈 제거부(20) 및 저조도 노이즈가 제거된 영상을 압축하는 영상 압축부(30)를 포함한다. 영상 취득부(10)로부터 출력되는 영상은 저조도 노이즈 제거부(20)에 입력되기 때문에, 모든 영상이 저조도 노이즈 제거부(20)에 입력되며, 그에 따라 모든 영상에 대해 저조도 노이즈 제거 처리가 수행된다. 이와 같이, 종래에는 영상 압축 장치에서 모든 영상에 저조도 노이즈 제거 처리를 수행하였다.
그런데, 이 저조도 노이즈 제거 알고리즘은 많은 계산량을 요구하고 또한, 실시간으로 모든 사진과 비디오 이미지에 적용되기 어렵다. 또한, 저조도 노이즈는 카메라의 화소수가 올라갈수록 화질에 많은 영향을 미친다. 핸드폰에 탑재된 낮은 성능의 프로세서 등에는 적용하기 어렵고 과다한 전력 소모의 원인이 되기도 한다.
따라서 본 발명의 목적은 입력된 이미지에 저조도 노이즈가 있는지를 판단하 는 방법 및 장치에 대한 발명이다.
상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명은 저조도 노이즈를 검출하는 영상 압축 장치에 있어서, 이미지가 입력되면 상기 입력 이미지의 일부 영역의 픽셀들에 대해 미디언 필터를 사용하여 미디언 값을 계산하는 미디언 값 계산부와, 상기 미디언 값과 상기 일부 영역의 원래 픽셀값과의 차가 저조도 노이즈 판단 임계값을 초과하는 지를 판단하고, 저조도 노이즈 판단 임계값을 초과하는 픽셀 수를 카운트한 후, 저조도 노이즈의 분포를 확인함으로써 해당 이미지가 저조도 노이즈를 포함하는 지를 판단하는 저조도 노이즈 판단부와, 상기 입력 이미지가 저조도 노이즈를 포함하는 경우에만 상기 입력 이미지에 대해 저조도 노이즈 제거 알고리즘을 수행하는 저조도 노이즈 제거부를 포함한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 일실시예를 상세히 설명한다. 도면에서 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면에 표시되더라도 가능한 동일한 참조번호 및 부호로 나타내고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명은 생략한다.
본 발명은 카메라를 포함한 사진 및 영상 압축 시스템에서 입력되는 사진과 영상 이미지 중 저조도 노이즈가 있는 사진과 비디오 영상만 선택적으로 저조도 노이즈 제거 알고리즘을 적용한다. 이를 위해, 본 발명은 입력 이미지의 일부분에 대해서만 저조도 노이즈가 포함되는 지를 판단하고, 저조도 노이즈가 포함되어 있으면 해당 이미지에 대해 저조도 노이즈 제거 알고리즘을 수행한다. 상기한 바와 같은 기능이 구현된 영상 압축 장치의 구성 요소 및 동작을 도 2를 참조하여 설명한다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 영상 압축 장치의 블록 구성도를 나타낸다. 도 2를 참조하면, 영상 압축 장치는 영상 취득부(110), 미디언 값 계산부(120), 저조도 판정부(130), 저조도 노이즈 제거부(140) 및 영상 압축부(150)를 포함한다.
영상 취득부(110)는 카메라 등의 이미지 센서에서 정지 영상이나 동영상의 이미지를 수신하여 캡쳐하여 미디언 값 계산부(120)에 제공한다.
미디언 값 계산부 (120)는 입력 이미지의 일부에 대해 미디언 필터(median filter)를 사용하여 미디언 값을 계산한다. 미디언 필터는 당업계에 공지된 바와 같이, 이미지의 각 픽셀을 차례로 고려하고 각 픽셀이 그 주변의 대표 픽셀이 되는 지를 판단하기 위해 그 이웃 픽셀들을 살펴본 후, 픽셀 값을 이웃 픽셀 값들의 평균값으로 대체하는 대신에, 이들 값들의 미디언값(median)으로 대체한다. 본 발명에서는 이러한 미디언 필터를 사용하여 입력 이미지 일부의 미디언 값을 획득할 수 있다.
구체적으로 다시 설명하면, 피사체의 이미지가 캡쳐될 때 저조도 환경은 캡쳐되는 이미지 전체에 영향을 미친다. 그러므로 저조도 노이즈가 발생할 경우 전체 화면에 나타나는 특징이 있다. 도 3은 저조도 노이즈가 나타나는 이미지를 도시한다. 도 3에 도시된 바와 같이, 저조도 노이즈는 화이트 노이즈 형태로 나타나는 특 징이 있다. 전체 이미지에 저조도 노이즈가 존재하는 지 알기 위해 전체 이미지의 일부분만 저조도 특성을 파악해도 전체 이미지의 저조도 노이즈 존재 유무를 알 수 있다. 따라서, 본 발명에서는 이미지 일부에 대해 저조도 노이즈가 존재하는 지를 판단함으로써, 전체 이미지에 저조도 노이즈가 존재하는 지를 판단할 수 있다. 예컨대, 전체 이미지중 1/16, 1/32 부분에 대해서만 저조도 노이즈가 존재하는지 판단하면, 전체 이미지에 저조도 노이즈가 존재하는 지를 알 수 있다.
도 4는 이미지의 일부에 대해 미디언 값을 취하는 경우의 예를 나타낸 도면이다. 도 4에 도시된 바와 같이, 저조도 노이즈가 들어 있는 이미지의 1/16, 1/32 부분에서 8x8 block의 64pixel에 대한 median filter를 취하여 64픽셀의 중간 값을 찾는다. Median 값은 소정 영역의 픽셀들중 중간 값을 취함으로써 획득되기 때문에 주변 중에 minimum값이나 maximam값에 민감하지 않다.
이러한, 미디언 값은 저조도 판정부(130)에 제공된다. 저조도 판정부(130)는 그리고 이 median 값과 미디언 값이 결정된 이미지의 일부 영역내의 각 픽셀의 원래 값과의 차를 구한다. 도 4의 예에서는 미디언 값과 64개의 픽셀값과의 차이가 구해진다. 이 차이 값이 클 경우 주변의 픽셀 값과 차이가 큰 값이 존재함을 알 수 있고 그 값이 존재하는 수와 범위를 통해 저조도 노이즈가 존재함을 알 수 있다. 즉, 저조도 노이즈에 의해 생긴 흰 점 등의 픽셀 값은 미디언 값과 큰 차이를 나타낼 것이다. 이러한 차이값이 저조도 노이즈 판단 임계값을 초과하면 해당 픽셀이 노이즈에 영향받은 것으로 판단될 수 있다.
그에 따라, 저조도 판정부(130)는 미디언 값과 원래 픽셀값과의 차가 미리 정해진 저조도 노이즈 판단 임계값을 초과하는 지를 판단하고, 저조도 노이즈 판단 임계값을 초과하는 픽셀 수를 카운트한다. 이는 아래 수학식 1과 같이 나타낼 수 있다.
픽셀 수 (ABS(image - median(image)) > 임계치)
그리고, 저조도 판정부(130)는 저조도 노이즈 판단 임계값을 초과하는 픽셀 수가 상기 수학식 1를 이용하여 계산되면 픽셀들의 분포를 계산한다. 왜냐하면, 노이즈가 아닌 픽셀을 노이즈로 인식할 수 있음으로 노이즈가 전체에 분포하는 지 확인해야 한다. 도 5의 (a)는 저조도 노이즈를 갖는 이미지를 나타낸 도면이고, 도 5의 (b)는 저조도 노이즈가 포함되지 않는 이미지를 나타낸다. 도 5의 (a)의 이미지와 도 5의 (b)의 이미지는 동일한 수의 임계치를 넘는 픽셀을 가지지만, 도 5의 (b)는 저조도 노이즈에 갖는 이미지가 아니다.
따라서, 저조도 판정부(130)는 저조도 노이즈 판단 임계값을 초과하는 픽셀 수의 분포를 간단히 알기 위해 상기 일부 이미지의 전체 픽셀의 위치상 중간값을 구하고 상기 위치상 중간값을 갖는 픽셀의 지점과 상기 저조도 노이즈 판단 임계값을 초과하는 값을 갖는 각 픽셀간의 거리의 차를 구하여 이들 거리의 차들을 평균하여 미리 정해진 값과 비교함으로써 분포 정도를 확인할 수 있다.
상세하게, 저조도 판정부(130)는 상기 일부 이미지의 전체 픽셀의 벡터 중간값(vector median)을 구하면 전체 픽셀에 위치상 가운데 픽셀을 구할 수 있다. 그리고 저조도 판정부(130)는 구해진 중간 픽셀과 상기 저조도 노이즈 판단 임계값을 초과하는 값을 갖는 각 픽셀간의 거리차를 구하여 평균을 구한다. 도 5의 (b)에 도시된 바와 같이 픽셀이 한쪽에 모여 있는 경우 중간 픽셀과의 거리 차의 평균은 전체에 퍼져 있는 경우 보다 작아 진다. 즉, 거리차의 평균 값은 전체 화면의 크기와 비례하며, 이는 수학식 2로 나타낼 수 있다.
분산도 = AVG(픽셀위치 - 중간 픽셀 위치)/전체 화면 길이
이와 같이, 저조도 판정부(130)는 상기 거리차의 평균값이 미리 정해진 값보다 크면 이미지가 저조도 이미지를 포함하는 지를 판단할 수 있다. 이어서 저조도 판정부(130)는 상기 판단 결과를 저조도 노이즈 제거부(140)에 제공한다.
저조도 노이즈 제거부(140)는 저조도 노이즈를 갖는 이미지에서 저조도 노이즈를 제거한다. 만약 입력 이미지가 저조도 노이즈를 포함하지 않으면 저조도 노이즈 제거부(140)는 입력 이미지에 대해 저조도 노이즈 제거 처리를 행하지 않고 영상 압축부(150)로 출력한다.
이와 같이, 영상 압축 장치에서 저조도 노이즈를 검출하는 방법의 제어 흐름을 도 6을 참조하여 설명한다.
도 6을 참조하면, 영상 압축 장치는 단계 210에서 소정의 이미지를 획득한다. 이어서 영상 압축 장치는 단계 220로 진행하여 저조도 노이즈 판단 임계값을 결정한다. 이 저조도 노이즈 판단 임계값은 실험적으로 결정될 수도 있다.
저조도 노이즈 판단 임계값을 결정한 후 영상 압축 장치는 단계 130에서 입력 이미지의 일부 영역에 대한 미디언 값을 결정한다. 도 6의 실시예에서는 입력 이미지의 1/16 부분 또는 1/32 부분의 4x4 픽셀들의 미디언 값이 결정되었지만, 당업자에 의해 변경될 수 있다. 이어서, 영상 압축 장치는 단계 240에서 미디언 값과 원래 픽셀값과의 차가 미리 정해진 저조도 노이즈 판단 임계값을 초과하는 지를 판단하고, 저조도 노이즈 판단 임계값을 초과하는 픽셀 수를 카운트한다. 저조도 노이즈 판단 임계값을 초과하는 픽셀 수를 카운트한 후, 저조도 판정부(130)는 상기 일부 이미지의 전체 픽셀의 위치상 중간값을 구한다. 그리고 영상 압축 장치는 단계 240에서 상기 위치상 중간값을 갖는 픽셀의 지점과 상기 저조도 노이즈 판단 임계값을 초과하는 값을 갖는 각 픽셀간의 거리의 차를 구하여 이들 거리차들을 평균한다.
이어서 영상 압축 장치는 단계 260에서 상기 거리차들의 평균값과 미리 정해진 값과 비교함으로써 분포 정도를 확인한다. 즉, 영상 압축 장치는 단계 260에서 해당 이미지가 저조도 노이즈를 포함하는 지를 판단한다. 만약 해당 이미지가 저조도 노이즈를 포함하고 있으면 영상 압축 장치는 단계 270에서 저조도 노이즈를 포함하는 이미지에 대해 저조도 노이즈 제거 알고리즘을 수행하여 저조도 노이즈를 제거한다. 그리고, 만약 해당 이미지가 저조도 노이즈를 포함하고 있지 않으면 영상 압축 장치는 단계 280에서 해당 이미지에 대해 저조도 노이즈 제거 알고리즘을 수행하지 않고 해당 이미지를 압축한다.
상술한 본 발명의 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 여러 가지 변형이 본 발명의 범위에서 벗어나지 않고 실시할 수 있다. 따라서 본 발명의 범위는 설명된 실시 예에 의하여 정할 것이 아니고 특허청구범위와 특허청구범위의 균등한 것에 의해 정해 져야 한다.
이와 같이, 본 발명은 영상 압축 장치에서 모든 입력 이미지에 대해 저조도 노이즈 제거 알고리즘을 수행하지 않고, 선택적으로 저조도 노이즈 제거 알고리즘을 적용함으로써 낮은 성능의 프로세서에도 적용 가능하고 전력 소모도 줄일 수 있어 휴대폰에 적용 시 사용 시간을 늘리면서도 고화질의 영상을 촬영할 수 있다.

Claims (8)

  1. 저조도 노이즈를 검출하는 영상 압축 장치에 있어서,
    이미지가 입력되면 상기 입력 이미지의 일부 영역의 픽셀들에 대해 미디언 필터를 사용하여 미디언 값을 계산하는 미디언 값 계산부와,
    상기 미디언 값과 상기 일부 영역의 원래 픽셀값과의 차가 저조도 노이즈 판단 임계값을 초과하는 지를 판단하고, 저조도 노이즈 판단 임계값을 초과하는 픽셀 수를 카운트한 후, 저조도 노이즈의 분포를 확인함으로써 해당 이미지가 저조도 노이즈를 포함하는 지를 판단하는 저조도 노이즈 판단부와,
    상기 입력 이미지가 저조도 노이즈를 포함하는 경우에만 상기 입력 이미지에 대해 저조도 노이즈 제거 알고리즘을 수행하는 저조도 노이즈 제거부를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 압축 장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 저조도 노이즈 판단부는 상기 입력 이미지의 전체 픽셀의 위치상 중간값을 구하고 상기 위치상 중간값을 갖는 픽셀의 지점과 상기 저조도 노이즈 판단 임계값을 초과하는 값을 갖는 각 픽셀간의 거리의 차를 구하고 이들 거리차들의 평균값을 이용하여 분포 정도를 확인하는 것을 특징으로 하는 영상 압축 장치.
  3. 제1항에 있어서, 상기 미디언 값 계산부는 상기 입력 이미지의 1/16 부분의 픽셀들에 대한 미디언 값을 계산하는 것을 특징으로 하는 영상 압축 장치.
  4. 제1항에 있어서, 상기 미디언 값 계산부는 상기 입력 이미지의 1/32 부분의 픽셀들에 대한 미디언 값을 계산하는 것을 특징으로 하는 영상 압축 장치.
  5. 저조도 노이즈를 검출하는 방법에 있어서,
    이미지가 입력되면 상기 입력 이미지의 일부 영역의 픽셀들에 대해 미디언 필터를 사용하여 미디언 값을 계산하는 단계와,
    상기 미디언 값과 상기 일부 영역의 원래 픽셀값과의 차가 저조도 노이즈 판단 임계값을 초과하는 지를 판단하고 저조도 노이즈 판단 임계값을 초과하는 픽셀 수를 카운트하는 단계와,
    저조도 노이즈의 분포를 확인함으로써 해당 이미지가 저조도 노이즈를 포함하는 지를 판단하는 단계와,
    상기 입력 이미지가 저조도 노이즈를 포함하는 경우에만 상기 입력 이미지에 대해 저조도 노이즈 제거 알고리즘을 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 저조도 노이즈 검출 방법.
  6. 제4항에 있어서, 상기 저조도 노이즈 분포를 확인하는 단계는 상기 입력 이미지의 전체 픽셀의 위치상 중간값을 구하고 상기 위치상 중간값을 갖는 픽셀의 지점과 상기 저조도 노이즈 판단 임계값을 초과하는 값을 갖는 각 픽셀간의 거리의 차를 구하고 이들 거리차들의 평균값을 이용하여 분포 정도를 확인하는 것을 특징으로 하는 저조도 노이즈 검출 방법.
  7. 제5항에 있어서, 상기 입력 이미지의 일부 영역은 상기 입력 이미지의 1/16 부분인 것을 특징으로 하는 저조도 노이즈 검출 방법.
  8. 제5항에 있어서, 상기 입력 이미지의 일부 영역은 상기 입력 이미지의 1/32 부분인 것을 특징으로 하는 저조도 노이즈 검출 방법.
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101860661A (zh) * 2009-04-08 2010-10-13 佳能株式会社 图像处理设备和图像处理方法
KR20150053189A (ko) * 2013-11-07 2015-05-15 삼성전기주식회사 카메라 모듈 및 그 제어 방법
US11659141B2 (en) 2019-11-22 2023-05-23 Hanwha Techwin Co., Ltd. Image processing apparatus and method

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI376645B (en) * 2008-07-29 2012-11-11 Sonix Technology Co Ltd Image processing methof of noise reduction and apparatus thereof
US9635212B2 (en) 2014-05-30 2017-04-25 Apple Inc. Dynamic compression ratio selection

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20050103773A (ko) * 2004-04-27 2005-11-01 매그나칩 반도체 유한회사 이미지센서의 암 결함 은폐 방법
KR20050117173A (ko) * 2004-06-10 2005-12-14 엘지전자 주식회사 적응적 화질 보상기법

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7065255B2 (en) * 2002-05-06 2006-06-20 Eastman Kodak Company Method and apparatus for enhancing digital images utilizing non-image data
KR100800888B1 (ko) * 2005-12-08 2008-02-04 연세대학교 산학협력단 패턴 정보를 이용한 영상잡음 제거방법
JP4378341B2 (ja) * 2005-12-26 2009-12-02 キヤノン株式会社 撮像装置及び補正方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20050103773A (ko) * 2004-04-27 2005-11-01 매그나칩 반도체 유한회사 이미지센서의 암 결함 은폐 방법
KR20050117173A (ko) * 2004-06-10 2005-12-14 엘지전자 주식회사 적응적 화질 보상기법

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101860661A (zh) * 2009-04-08 2010-10-13 佳能株式会社 图像处理设备和图像处理方法
CN101860661B (zh) * 2009-04-08 2013-09-25 佳能株式会社 图像处理设备和图像处理方法
KR20150053189A (ko) * 2013-11-07 2015-05-15 삼성전기주식회사 카메라 모듈 및 그 제어 방법
US11659141B2 (en) 2019-11-22 2023-05-23 Hanwha Techwin Co., Ltd. Image processing apparatus and method

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