KR101024731B1 - 디지털 이미지의 모스키토 노이즈를 감소시키기 위한 방법 및 시스템 - Google Patents
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Abstract
디지털 이미지에서 모스키토 노이즈를 감소시키기 위한 방법 및 시스템이 제공된다. 본 방법 및 시스템은 디지털 이미지의 제 1 픽셀에 대한 입력 휘도값을 수신하고, 제 1 픽셀에 대한 입력 휘도값과 제 1 복수의 이웃하는 픽셀들의 휘도값 사이의 편차를 비교한 것에 기초하여 디지털 이미지에 나타나는 물체에 상기 제 1 픽셀이 비교적 근접해 있는지 여부를 결정한다. 만약 이 제 1 픽셀이 물체에 비교적 근접해 있다면, 본 방법은 상기 제 1 픽셀에 대한 필터링된 휘도값을 제공하기 위해 제 2 복수의 이웃하는 픽셀들의 휘도값들에 기초하여 상기 제 1 픽셀에 대한 입력 휘도값의 평균 필터링을 수행한다.
Description
본 발명은 일반적으로 디지털 이미지 디스플레이 방법 및 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 디지털 이미지의 모스키토 노이즈를 감소시키기 위한 방법 및 시스템에 관한 것이다.
디지털 TV 시스템과 같은 디지털 디스플레이 시스템은 보통 압축형 포맷(예컨대, MPEG 표준 포맷)으로 이미지를 수신하고 처리한다. 디지털 이미지를 압축하는 것은 디지털 이미지 파일의 전체적인 크기를 줄인다. 그러나, 이러한 압축된 디지털 이미지의 처리 및 디스플레이 시 가끔 "모스키토 노이즈" 혹은 이들 이미지 내 물체의 윤곽이 흐려지는 현상이 발생한다. 디지털 이미지의 물체 주변에 날아다니는 모기의 형상을 닮아서 명명된 이 모스키토 노이즈는 압축된 화상의 시각적 효과를 손상시킨다. 따라서, 압축형 이미지에서 모스키토 노이즈의 출연이나 영향을 줄이기 위한 노력이 지속되고 있다.
따라서, 디지털 이미지의 모스키토 노이즈를 줄이기 위한 방법 및 시스템을 제공하는 것이 바람직할 것이다.
일 실시형태에서, 본 발명은 디지털 이미지에서의 모스키토 이미지를 줄이기 위한 방법을 제공한다. 본 방법은, 상기 디지털 이미지의 제 1 픽셀에 대한 입력 휘도값을 수신하는 단계; 및 상기 제 1 픽셀에 대한 상기 입력 휘도값과 제 1 복수의 이웃하는 픽셀들의 휘도값들 사이의 편차 비교에 기초하여, 상기 제 1 픽셀이 상기 디지털 이미지에서 나타나는 물체에 비교적 근접해 있는지 여부를 결정하는 단계를 포함한다. 상기 제 1 픽셀이 물체에 비교적 근접해 있는 경우, 본 방법은 상기 제 1 픽셀에 대한 필터링된 휘도값을 제공하기 위하여, 제 2 복수의 이웃하는 픽셀들의 휘도값들에 기초하여, 상기 제 1 픽셀에 대한 상기 입력 휘도값의 평균 필터링을 수행한다.
본 발명의 다른 실시형태에서, 본 발명은 디지털 이미지에서 모스키토 노이즈를 감소시키기 위한 방법을 제공한다. 본 방법은 상기 디지털 이미지에서 제 1 픽셀을 선택하는 단계; 상기 제 1 픽셀의 휘도값과 제 1 복수의 이웃하는 픽셀들의 휘도값들 사이의 최대 편차를 연산하는 단계; 및 상기 최대 편차를 제 1 임계값에 비교함으로써, 상기 제 1 픽셀이 상기 디지털 이미지에서 나타나는 물체에 비교적 근접해 있는지 여부를 결정하는 단계를 포함한다. 상기 제 1 픽셀이 물체에 비교적 근접해 있는 경우, 본 방법은 상기 제 1 픽셀에 대한 필터링된 휘도값을 제공하기 위하여, 제 2 복수의 이웃하는 픽셀들의 휘도값들에 기초하여, 상기 제 1 픽셀에 대한 휘도값의 적응적 평균 필터링을 수행한다.
다른 실시형태에서, 본 발명은 디지털 이미지에서 모스키토 노이즈를 감소시키기 위한 시스템을 제공한다. 본 시스템은 상기 디지털 이미지의 제 1 픽셀에 대한 입력 휘도값을 수신하고, 상기 제 1 픽셀에 대한 상기 입력 휘도값과 제 1 복수의 이웃하는 픽셀들의 휘도값들 사이의 편차 비교에 기초하여, 상기 제 1 픽셀이 상기 디지털 이미지에서 나타나는 물체에 비교적 근접해 있는지 여부를 결정하는 물체 검출 모듈을 포함한다. 나아가 본 시스템은 상기 제 1 픽셀이 물체에 비교적 근접해 있는 것으로 결정된 경우, 상기 제 1 픽셀에 대한 필터링된 휘도값을 제공하기 위하여, 제 2 복수의 이웃하는 픽셀들의 휘도값들에 기초하여, 상기 제 1 픽셀에 대한 상기 입력 휘도값의 평균 필터링을 수행하는 필터링 모듈을 구비한다.
도 1은 본 발명의 일 실시형태에 따라 디지털 이미지의 모스키토 노이즈를 줄이기 위한 예시적인 방법을 나타내는 도면.
도 2는 물체의 일부가 검출 윈도우 내에 존재하는 경우에 픽셀, 검출 윈도우 그리고 물체 간의 공간적인 관계의 예를 나타내는 도면.
도 3은 물체가 전부 검출 윈도우 밖에 존재하는 경우에 픽셀, 검출 윈도우 그리고 물체 간의 공간적인 관계의 예를 나타내는 도면.
도 4는 9×14 검출 윈도우 내 픽셀과 이웃하는 픽셀들의 예를 나타내는 도면.
도 5는 최대 편차의 함수로서 블렌딩값(Blending Value), alpha_obj의 그래픽적인 표시를 나타내는 도면.
도 6은 본 발명의 일 실시형태에 따라 적응적 평균화(Adaptive Averaging)에 사용하기 위한 3×3 윈도우 내 픽셀과 이웃하는 픽셀들의 예를 나타내는 도면.
도 7은 본 발명의 다른 실시형태에 따라 디지털 이미지에서 모스키토 이미지를 줄이기 위한 시스템을 나타내는 도면.
이제, 당업자가 본 발명을 실시할 수 있도록 본 발명의 예시적인 사례로서 제공되는 도면을 참조하여 본 발명을 상세하게 설명한다. 특히, 본 발명의 특정 요소를 구현하는 것은 소프트웨어, 하드웨어, 펌웨어, 혹은 이들의 모든 조합을 이용하여 달성할 수 있으며, 이는 당업자에게 명백할 것이다. 이하의 도면과 예들은 본 발명의 범위를 한정하기 위하여 의도되는 것이 아니다. 나아가, 본 발명의 특정 요소가 공지의 구성요소들을 이용하여 부분적으로 혹은 전체적으로 구현 가능한 경우, 본 발명의 이해를 위해 필요한 그러한 공지의 구성요소들 중 해당 부분만을 설명할 것이며, 그러한 공지의 구성요소들 중 그 외의 부분에 대한 세부적인 설명은 본 발명을 명료하게 하기 위하여 생략할 것이다. 본 발명의 바람직한 실시형태를 도면을 참조하여 설명하며, 여러 도면들 중 동일하고 대응되는 부분들을 참조하는 경우에는 동일한 참조번호를 사용한다.
도 1은 본 발명의 일 실시형태에 따라 디지털 이미지에서 모스키토 노이즈를 줄이기 위한 일반적인 방법(100)을 나타낸다. 디지털 이미지는 배경 위로 나타나는 하나 이상의 물체를 포함할 수 있다. 모스키토 노이즈는 보통 물체의 주변(예컨대, 고 전환(High Transition)이 일어나는 영역)에서 발생하기 때문에, 본 방법(100)은 우선 해당 픽셀이 물체 주변에 존재하는지를, 바꾸어 말하면 물체가 해당 픽셀 주변에(예컨대, 픽셀을 둘러싸는 소정의 영역 내에) 존재하는지를 검출한다. 해당 픽 셀이 물체에 비교적 근접해 있다면(즉, 물체와 배경 사이의 전환 부분, 다시 말해 "물체 전환"), 본 방법(100)은 선택적으로 해당 픽셀을 필터링한다. 이 실시형태는 주로 방법(100)에 관하여 기술되어 있지만, 도 1에 도시한 부분이나 블록들 각각은 종래의 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 및/또는 하드웨어, 소프트웨어 및 펌웨어의 모든 조합을 이용하는 디지털 디스플레이 시스템이나 TV 칩 내에서 구현될 수 있는 논리 블록을 나타낼 수 있다는 점을 이해해야 한다.
방법(100)은 스텝(102)에 나타낸 바와 같이 디지털 이미지의 픽셀을 선택함으로써 개시된다. 디지털 이미지는 디지털 디스플레이 시스템 상에 디스플레이되는 일련의 프레임 중 하나의 프레임을 나타낼 수 있다. 본 방법(100)은 이러한 시스템에 의해 디스플레이되는 각 프레임의 각 픽셀 상에서 수행될 수 있다. 스텝(104)에서, 본 방법은 해당 픽셀이 물체 주변에 있는지 여부(혹은 물체가 해당 픽셀 주변의 소정 영역 내에 적어도 부분적으로 존재하는지 여부)를 결정한다. 일 실시형태에서, 본 방법은 해당 픽셀을 둘러싸는 소정 크기의 검출 윈도우 내에 물체가 적어도 부분적으로 존재하는지 여부를 결정함으로써 그 픽셀이 물체 주변(혹은 "물체 전환" 부근)에 존재하는지 여부를 결정한다. 일 실시형태에서, 이 검출 윈도우는 일반적으로 수직 방향으로 M 픽셀의 높이와 수평 방향으로 N 픽셀의 폭을 갖는 직사각형이다. 도 2는 픽셀, 검출 윈도우 및 물체 간의 공간적인 관계의 일례를 나타내며, 여기서 이 물체는 검출 윈도우 내에 부분적으로 위치해 있다. 반면에, 도 3은 이 물체가 완전히 검출 윈도우 밖에 위치하는 경우에 픽셀, 검출 윈도우 및 물체 간의 공간적인 관계의 예를 나타낸다.
일 실시형태에서, 본 방법은 검출 윈도우에서 현재 픽셀의 휘도값과 다른 픽셀들의 휘도값들 간의 편차를 검사함으로써 해당 픽셀을 둘러싸는 M×N 검출 윈도우 내에 물체(혹은 물체의 전환)가 적어도 부분적으로 존재하는지 여부를 결정한다. 더욱 상세하게는, 본 방법은 픽셀들 간 휘도의 최대 편차를 연산한다. 일 실시형태에서, 본 방법은 최대 편차값을 연산하기 위해 다음 식을 사용한다.
여기서, M은 수직 검출 범위(즉, 픽셀 단위로 된 검출 윈도우의 높이)이고, N은 수평 검출 범위(즉, 픽셀 단위로 된 검출 윈도우의 폭)이고, Y(i,j)는 현재 픽셀(i,j)의 휘도값이며, s와 t는 정수값(예컨대, s와 t는 다음의 가장 큰 정수까지 반올림된 것일 수 있음)이다. 도 4는, 윈도우 내 픽셀 (i,j)와 그것을 둘러싸는 픽셀들을 포함하여, 크기 M, N(여기서, M=9이고, N=14임)을 갖는 예시적인 검출 윈도우를 나타낸다. 도 4에 나타낸 윈도우의 크기는 단지 예시적인 목적을 위한 것으로, 실제로는 더 큰(혹은 더 작은) 윈도우를 선택할 수 있다는 점을 이해해야 한다.
최대 편차값은 검출 윈도우에 물체가 적어도 부분적으로 존재하는지 여부를 검출하기 위해 하나 이상의 소정값과 비교될 수 있다. 검출 윈도우 내 픽셀들의 휘도 간 차이가 크다는 것은 고 전환(예컨대, 물체와 배경 간의 전환)의 영역이 존재함을 의미하는 반면에, 작은 차이는 보통 저 전환(Low Transition, 예컨대 배경)의 영역을 의미한다. 만약 최대 휘도 편차가 제 1 임계값 TH1보다 작다면, 그 픽셀을 둘러싸는 영역 내에 물체가 존재하지 않는 것(혹은 그 픽셀이 물체 전환의 부근에 존재하지 않는 것)으로 가정한다. 이 경우, 본 방법은 해당 픽셀을 필터링하지 않고 스텝(108)으로 진행한다.
만약 최대 휘도 편차가 제 1 임계값 TH1보다 크다면, 그 픽셀을 둘러싸는 영역 내에 물체가 존재하는 것(혹은 그 픽셀이 물체 전환의 부근에 존재하는 것)으로 가정한다. 이 경우, 해당 픽셀은 스텝(106)에 나타낸 바와 같이 적응적으로 필터링된다. 일 실시형태에서, 본 방법은 해당 픽셀의 입력 휘도값과 해당 픽셀의 필터링된 휘도값을 혼합하기 위해 사용되는 블렌딩값, alpha_obj를 생성하기 위하여, 제 1 및 제 2 임계값(TH1 및 TH2)을 사용한다. 도 5는 최대 편차에 기초하여 가변적인 alpha_obj값에 대한 하나의 그래픽적인 표시를 나타낸다. 도 5에 나타낸 바와 같이, 만약 최대 편차값이 제 2 임계값보다 크다면, 해당 픽셀이 물체의 전환에 거의 근접해 있는 것으로 가정하고, 이 alpha_obj값을 1로 설정한다. 이 경우, 출력값은 필터링된 값과 같을 것이다. 만약 최대 편차가 제 1 임계값(TH1)과 제 2 임계값(TH2) 사이에 있다면, 출력 휘도값은 다음 식에 따라서 해당 픽셀의 입력 휘도값과 해당 픽셀의 필터링된 휘도값 간의 혼합일 것이다.
여기서, Y''(i,j)는 픽셀 (i,j)에 대한 출력 휘도이며, Y'(i,j)는 필터링된 휘도값이고, Y(i,j)는 입력 휘도값이며, alpha_obj(i,j)는 픽셀 (i,j)에 대한 블렌딩값이다. 일 실시형태에서, 이 블렌딩값, alpha _ obj (i,j)는 도 5에 나타낸 바와 같이 max_variation 값이 TH1보다 작거나 같은 경우에 "0"이고, max_variation 값이 TH2보다 크거나 같은 경우에 "1"이고, 그 외의 경우에는 max_variation 값에 기초한 0과 1 사이의 값(예컨대, max_variation에 비례함)과 같다.
일 실시형태에서, 필터링된 휘도값 Y' (i,j)는 픽셀 (i,j)를 둘러싸는 이웃하는 일련의 픽셀들 상에서 취해진 적응적인 평균 휘도값이다. 일 예에서, 일련의 이웃하는 포인트들은 도 6에 나타낸 바와 같이 픽셀 (i,j) 주변의 3×3 윈도우를 포함하며, 다음 식이 사용될 수 있다.
여기서, Y(i,j)는 픽셀 (i,j)에 대한 입력 휘도값이고, a는 현재 픽셀과 주변 픽셀들 사이의 상관 관계이며, 이는 일 실시형태에 있어서 다음의 값과 같을 수 있다.
다른 실시형태에서, 상기 적응적 평균은 m×n 윈도우(즉, m 픽셀 높이 × n 픽셀 폭) 상에서 다음 식에 따라 취해질 수 있다.
여기서, c(i,j)는 주변 픽셀들의 소정 계수이며, Y(i,j)는 픽셀 (i,j)의 입력 휘도이고, α(i,j)는 현재 픽셀과 주변 픽셀들 사이의 상관 관계이며, REG_TH1, REG_TH2는 소정의 임계값들이고, m×n은 필터 윈도우 크기이다.
본 방법이 출력 휘도 Y'' (i,j)를 결정하고 나면, 본 방법은 스텝(108)으로 진행하여 선택될 프레임에 있어서 현재 픽셀이 최종 픽셀인지 여부를 결정한다. 만약 그 픽셀이 해당 프레임의 최종 픽셀이라면, 본 방법은 종료한다. 만약 선택될 프레임에서 그 픽셀이 최종 픽셀이 아니라면, 본 방법은 스텝(110)으로 진행하여, 픽셀 수를 올리고 다시 스텝(102)로 진행하여 다음 픽셀을 선택한다. 이러한 방식으로, 본 방법(100)은 해당 프레임의 각 픽셀이 물체 검출을 위하여 검사될 때까지 반복된다.
이러한 방식으로, 본 방법(100)은 물체 전환의 검출을 제공하고, 이들 영역에서 통상적으로 발생하는 디지털 이미지의 모스키토 노이즈를 실질적으로 제거하거나 줄이기 위하여 물체 혹은 물체의 전환 부근 픽셀들에 대한 대응하는 평균화/평활화 동작을 제공한다. 당업자라면 스텝(102 내지 110)의 각 단계가 도 1에 나타 낸 순서대로 이루어질 필요가 없다는 점을 이해할 것이다. 특정한 단계는 다중 픽셀들 상에서 동시에 및/또는 서로 다른 순서로 수행될 수 있다. 부가적으로는, 당업자라면 디지털 타입의 비디오 입출력 신호가 디스플레이 이전에 다른 종래의 필터링 및 프로세싱 동작을 거칠 수 있다는 점을 이해할 것이다. 또한, 상술한 설명은 이러한 측면들을 실행하기 위한 특정 방법을 나타내고 있지만, 그것이 본 방법에 대한 유일한 리스트는 아니다. 예컨대, "블렌딩"을 제공하기 위하여 복수의 임계값을 설명하였지만, 단일의 임계값을 사용하는 것도 가능하다. 검출 및 평균화 윈도우의 다양한 크기와 형태를 사용할 수 있다. 마찬가지로, 물체 혹은 물체의 전환을 검출하기 위해 다른 기준과 알고리즘을 사용할 수 있다. 또한, 물체 혹은 물체의 전환에 비교적 가깝게 근접한 픽셀들이 주변 픽셀들의 적응적 평균에 따라 평활화되지만, 본 발명이 여기에 한정될 필요는 없다. 적응적인 수리적 평균을 채택하지 않아도 되며, 그 대신 어떠한 공지의 방법으로도 픽셀들을 그 주변 픽셀들에 따라 평활화하는 것이 가능하다.
도 7은 디지털 디스플레이 시스템에 있어서 본 발명을 구현하는데 사용할 수 있는 시스템(200)의 일 실시형태를 나타낸다. 일 실시형태에서, 시스템(200)은 디스플레이 컨트롤러나 디지털 TV 칩의 일부를 구성하거나 그 내부에 존재할 수 있다. 도 7에 나타낸 회로 설계는 종래의 하드웨어 요소(예컨대, 회로소자), 소프트웨어 요소, 펌웨어 요소 및/또는 이들의 어떠한 조합으로부터도 형성될 수 있다. 일 실시형태에서, 시스템(200)은 물체 검출 모듈 내지 회로(202), 적응적 평균 필터 모듈 내지 회로(204), 승산기 블록(206 및 208) 및 가산기 블록(210)을 포함한 다. 물체 검출 모듈(202), 적응적 평균 필터 모듈(204) 및 승산기(208)는 통신하도록 결합되어, 프레임에서 각 픽셀에 대한 입력 휘도값 Y(i,j)를 수신한다. 승산기 블록(206)은 필터 모듈(204)로부터 필터링된 휘도값 Y' (i,j)를 수신하도록 결합되어 있다. 승산기 회로(206 및 208)는 가산기(210)에 결합된다. 도 6에 나타낸 이러한 시스템(200)은 부가적인 혹은 상이한 회로나 모듈을 포함할 수도 있다는 점을 이해해야 한다. 본 발명의 이해를 위해 유용한 요소들만 도시하고 설명하였다. 또한, 당업자라면 휘도값을 제공하는 디지털화된 비디오 신호가 디스플레이 이전에 다른 종래의 필터링 및 프로세싱 회로 소자에 의해 필터링되고 프로세스될 수 있다는 점을 이해할 것이다.
다음 설명은 이 시스템(200)과 그 구성요소들의 동작을 설명한다. 동작 시, 시스템(200)은 비디오 프레임에서 각 픽셀에 대한 입력 휘도값 Y(i,j)을 수신하며, 모스키토 노이즈를 실질적으로 제거하거나 감소시키기 위해 필터링 및/또는 평활화된 출력 휘도값 Y'' (i,j)을 출력한다. 물체 검출 모듈(202)은 현재 픽셀이 물체나 물체의 전환 부근에 존재하는지 여부를 결정한다. 일 실시형태에서, 물체 검출 모듈(202)은, 방법(100)의 스텝(104)에서 상술한 바와 같이, 현재 픽셀의 휘도값과 그 픽셀을 둘러싸는 M×N 검출 윈도우 내 다른 모든 픽셀들의 휘도값 간의 편차를 검사함으로써 이와 같은 결정을 실행한다. 물체가 검출된다면, 검출 모듈(202)은 해당 픽셀 상에서 필터링을 수행하도록 필터 모듈(204)에 신호를 보낸다. 물체 검출 모듈(202)은 또한 도 5를 참조하여 상술한 것과 동일한 방법론에 따라 현재 픽셀에 대한 블렌딩값, alpha_obj(i,j)를 연산할 수 있다.
물체(혹은 물체의 전환)가 모듈(202)에 의해 해당 픽셀 부근에서 검출된다면, 필터 모듈(204)은 픽셀 (i,j) 주변의 일련의 이웃하는 포인트들 상에서 적응적 평균 휘도값 Y' (i,j)를 연산한다. 일 실시형태에서, 모듈(204)에 의해 수행되는 필터링 프로세스는 방법(100)의 스텝(106)에서 상술한 프로세스와 실질적으로 동일하다. 필터링된 휘도 출력 Y' (i,j)는 승산기(206)로 전달된다. 승산기(206, 208) 및 가산기(210)는 그 픽셀에 대한 블렌딩값 alpha_obj(i,j)를 이용하여 필터링된 값 Y'(i,j)에 대한 블렌딩을 수행한다. 특히, 승산기(206)는 해당 픽셀에 대한 블렌딩값 alpha_obj(i,j)에 의해 필터링된 휘도값 Y' (i,j)를 승산하고, 승산기(208)는 1에서 블렌딩값 alpha_ojb(i,j)를 뺀 값으로 입력 휘도값 Y(i,j)를 승산한다. 가산기(210)는 Y' (i,j)× alpha _ obj (i,j) + Y(i,j)(1- alpha _ obj (i,j))와 같은 출력 휘도 Y''(i,j)를 생성하도록 이들 값을 결합한다. 본 시스템은 이후 디스플레이 장치 상에서 디스플레이하기 위한 종래의 출력 회로 소자에 이 출력 휘도값을 전달할 수 있다.
상술한 바로부터, 개시된 실시형태가 디지털 이미지에서 모스키토 노이즈를 줄이기 위하여 개선된 방법 및 시스템을 제공한다는 점은 명백하다. 본 방법 및 시스템은 일반적으로 디지털 이미지에서 물체의 부근에 나타나는 모스키토 노이즈를 실질적으로 제거하거나 감소한다.
상술한 바는 본 발명의 특정 실시형태를 참조한 것이지만, 당업자라면 첨부한 청구범위에 의해 정의되는 범위를 갖는 본 발명의 원리나 개념을 벗어나지 않으면서 이들 실시형태에 대한 변경이 이루어질 수 있다는 점을 이해할 것이다.
Claims (23)
- 디지털 이미지에서 모스키토 노이즈(Mosquito Noise)를 감소시키기 위한 방법에 있어서,상기 디지털 이미지의 제 1 픽셀에 대한 입력 휘도값을 수신하는 단계;상기 제 1 픽셀에 대한 상기 입력 휘도값과 제 1 복수의 이웃하는 픽셀들의 휘도값들 사이의 편차 비교에 기초하여, 상기 디지털 이미지에서 나타나는 물체가 상기 제 1 픽셀 주변의 소정 영역 내에 적어도 부분적으로 존재하는지 여부에 따라 상기 제 1 픽셀과 물체의 근접 여부를 결정하는 단계; 및상기 제 1 픽셀이 물체에 근접해 있는 경우, 상기 제 1 픽셀에 대한 필터링된 휘도값을 제공하기 위하여, 상기 제 1 복수의 이웃하는 픽셀들과는 다른 제 2 복수의 이웃하는 픽셀들의 휘도값들에 기초하여, 상기 제 1 픽셀에 대한 상기 입력 휘도값의 평균 필터링을 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
- 제 1 항에 있어서,상기 방법은, 상기 제 1 픽셀의 휘도값과 상기 제 1 복수의 이웃하는 픽셀들의 휘도값들 사이의 최대 편차를 연산함으로써 상기 픽셀과 물체의 근접 여부를 결정하는 것을 특징으로 하는 방법.
- 제 2 항에 있어서,상기 제 1 복수의 이웃하는 픽셀들은 상기 픽셀을 둘러싸는 M×N 윈도우 내 에 위치하는 것을 특징으로 하는 방법.
- 제 3 항에 있어서,상기 제 1 복수의 이웃하는 픽셀들은 상기 픽셀을 둘러싸는 9×14 윈도우 내에 위치하는 것을 특징으로 하는 방법.
- 제 1 항에 있어서,상기 제 1 픽셀에 대한 휘도값과 상기 제 1 복수의 이웃하는 픽셀들의 휘도값들 사이의 편차 비교에 기초하여, 블렌딩값(Blending Value)을 연산하는 단계; 및상기 블렌딩값에 기초하여, 상기 제 1 픽셀에 대한 상기 필터링된 휘도값과 상기 제 1 픽셀의 상기 입력 휘도값을 혼합함으로써 출력 휘도를 결정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
- 제 5 항에 있어서,상기 블렌딩값은 상기 제 1 픽셀의 휘도값과 상기 제 1 이웃하는 픽셀들의 휘도값들 사이의 최대 편차에 비례하는 것을 특징으로 하는 방법.
- 제 1 항에 있어서,상기 평균 필터링은 적응적 평균 필터링(Adaptive Average Filtering)인 것 을 특징으로 하는 방법.
- 제 7 항에 있어서,상기 제 2 복수의 이웃하는 픽셀들은 상기 제 1 픽셀을 둘러싸는 3×3 윈도우 내에 위치하는 것을 특징으로 하는 방법.
- 디지털 이미지에서 모스키토 노이즈를 감소시키기 위한 방법에 있어서,상기 디지털 이미지에서 제 1 픽셀을 선택하는 단계;상기 제 1 픽셀의 휘도값과 제 1 복수의 이웃하는 픽셀들의 휘도값들 사이의 최대 편차를 연산하는 단계;상기 최대 편차를 제 1 임계값에 비교함으로써, 상기 디지털 이미지에서 나타나는 물체가 상기 제 1 픽셀 주변의 소정 영역 내에 적어도 부분적으로 존재하는지 여부에 따라 상기 제 1 픽셀과 물체의 근접 여부를 결정하는 단계; 및상기 제 1 픽셀이 물체에 근접해 있는 경우, 상기 제 1 픽셀에 대한 필터링된 휘도값을 제공하기 위하여, 상기 제 1 복수의 이웃하는 픽셀들과는 다른 제 2 복수의 이웃하는 픽셀들의 휘도값들에 기초하여, 상기 제 1 픽셀에 대한 휘도값의 적응적 평균 필터링을 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
- 제 9 항에 있어서,블렌딩값을 생성하기 위하여 상기 최대 편차를 제 2 임계값에 비교하는 단계; 및상기 블렌딩값에 기초하여, 상기 제 1 픽셀에 대한 상기 필터링된 휘도값과 상기 제 1 픽셀의 입력 휘도값을 혼합함으로써 출력 휘도를 결정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
- 제 11 항에 있어서,alpha _ obj (i,j)는, 상기 최대 편차가 상기 제 1 임계값보다 작거나 같은 경우 "0"이고, 상기 최대 편차가 상기 제 2 임계값보다 크거나 같은 경우 "1"이며, 그 외의 경우에는 상기 최대 편차에 비례하는 0과 1 사이의 값과 같은 것을 특징으로 하는 방법.
- 제 11 항에 있어서,상기 제 1 복수의 이웃하는 픽셀들은 상기 픽셀을 둘러싸는 M×N 윈도우 내 에 위치하는 것을 특징으로 하는 방법.
- 디지털 이미지에서 모스키토 노이즈를 감소시키기 위한 시스템에 있어서,상기 디지털 이미지의 제 1 픽셀에 대한 입력 휘도값을 수신하고, 상기 제 1 픽셀에 대한 상기 입력 휘도값과 제 1 복수의 이웃하는 픽셀들의 휘도값들 사이의 편차 비교에 기초하여, 상기 디지털 이미지에서 나타나는 물체가 상기 제 1 픽셀 주변의 소정 영역 내에 적어도 부분적으로 존재하는지 여부에 따라 상기 제 1 픽셀과 물체의 근접 여부를 결정하는 물체 검출 모듈; 및상기 제 1 픽셀이 물체에 근접해 있는 것으로 결정된 경우, 상기 제 1 픽셀에 대한 필터링된 휘도값을 제공하기 위하여, 상기 제 1 복수의 이웃하는 픽셀들과는 다른 제 2 복수의 이웃하는 픽셀들의 휘도값들에 기초하여, 상기 제 1 픽셀에 대한 상기 입력 휘도값의 평균 필터링을 수행하는 필터링 모듈을 구비하는 것을 특징으로 하는 시스템.
- 제 15 항에 있어서,상기 물체 검출 모듈은, 상기 제 1 픽셀의 휘도값과 상기 제 1 복수의 이웃하는 픽셀들의 휘도값들 사이의 최대 편차를 연산함으로써 상기 픽셀과 물체의 근접 여부를 결정하는 것을 특징으로 하는 시스템.
- 제 16 항에 있어서,상기 제 1 복수의 이웃하는 픽셀들은 상기 픽셀을 둘러싸는 M×N 윈도우 내에 위치하는 것을 특징으로 하는 시스템.
- 제 15 항에 있어서,상기 물체 검출 모듈은, 상기 제 1 픽셀에 대한 휘도값과 상기 제 1 복수의 이웃하는 픽셀들의 휘도값들 사이의 편차 비교에 기초하여, 블렌딩값을 연산하도록 추가적으로 구성되어 있고,상기 시스템은, 상기 블렌딩값에 기초하여, 상기 제 1 픽셀에 대한 상기 필터링된 휘도값과 상기 제 1 픽셀의 상기 입력 휘도값을 혼합함으로써 출력 휘도를 결정하기 위한 회로 소자를 더 구비하는 것을 특징으로 하는 시스템.
- 제 19 항에 있어서,alpha_obj(i,j)는, 상기 편차의 최대값이 제 1 임계값보다 작거나 같은 경우 "0"이고, 상기 편차의 최대값이 제 2 임계값보다 크거나 같은 경우 "1"이며, 그 외의 경우에는 상기 편차의 최대값에 비례하는 0과 1 사이의 값과 같은 것을 특징으로 하는 시스템.
- 제 15 항에 있어서,상기 제 1 복수의 이웃하는 픽셀들은 상기 제 2 복수의 이웃하는 픽셀들보다 큰 것을 특징으로 하는 시스템.
- 제 15 항에 있어서,상기 물체 검출 모듈과 필터링 모듈은 디지털 TV 칩 내에서 동작하도록 배치되는 것을 특징으로 하는 시스템.
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