KR101110373B1 - 감시용 카메라를 통하여 취득한 영상의 보정 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 감시용 카메라를 통하여 취득한 영상의 보정 방법에 있어서, 카메라에 의하여 촬영된 영상데이터를 RGB 영역으로 변환하는 단계와, 각 R, G, B 값을 1 이상의 차수를 갖는 지수함수에 의하여 변환하는 제 1 변환 단계와, 하이값과 로우값을 설정하여, 제 1 변환 단계에서 변환된 값이 로우값보다 작은 경우 이를 일괄적으로 제로값을 부여하고, 제 1 변환 단계에서 변환된 값이 하이값보다 큰 값을 갖는 경우 고정값을 부여하며, 제 1 변환 단계에서 변환된 값이 로우값보다 크고 하이값보다 작은 값을 갖는 경우는 로우값과의 차를 하이값과 로우값의 차로 나눈 값을 부여하여 변환하는 제 2 변환 단계와, 상기 제 1 변환 및 상기 제 2 변환을 거친 R, G, B 영상데이터를 YCbCr 영역으로 변환하여 출력하는 단계로 이루어지는 영상 보정 방법에 관한 것이다.

영상, 보정

Description

감시용 카메라를 통하여 취득한 영상의 보정 방법{An image compensating method for a monitoring camera}

본 발명은 감시용 카메라를 통하여 취득한 영상 보정 방법에 관한 것이다.

감시용 카메라가 설치된 곳이 안개가 많이 발생하는 구릉지나 습지인 경우 감시용 카메라가 정상적으로 동작을 하더라도 영상 인식에 있어서 많은 문제점을 발생시킨다. 안개가 발생하는 경우 카메라를 통하여 취득한 이미지는 고계조의 영상을 많이 포함하여 사물의 식별이 어려워진다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 종래에는 일반적으로 히스토그램의 평활화를 이용하여 영상 개선을 한다. 그런데 하드웨어로 구성시 히스토그램 평활화를 위하여 많은 하드웨어 재원을 사용하여야 한다. 히스토그램 평활화를 하드웨어로 구성하게 되면 동영상 한 장면의 모든 RGB 픽셀 각각에 대해 연산을 수행하여야 한다. 이렇게 될 경우 엄청난 수의 게이트를 사용하게 되고 따라서 칩 제조비용이 상승하게 되는 문제가 있었다.

본 발명은 많은 하드웨어 재원이 소요되는 하드웨어 방식의 히스토그램 평활화를 사용하지 않고도 안개가 발생하여 고계조의 영상이 많이 포함되어 있는 카메라 촬영 영상을 선명하게 보정하는 방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.

본 발명은 감시용 카메라를 통하여 취득한 영상의 보정 방법에 있어서, 카메라에 의하여 촬영된 영상데이터를 RGB 영역으로 변환하는 단계와, 각 R, G, B 값을 1 이상의 차수를 갖는 지수함수에 의하여 변환하는 제 1 변환 단계와, 하이값과 로우값을 설정하여, 제 1 변환 단계에서 변환된 값이 로우값보다 작은 경우 이를 일괄적으로 제로값을 부여하고, 제 1 변환 단계에서 변환된 값이 하이값보다 큰 값을 갖는 경우 고정값을 부여하며, 제 1 변환 단계에서 변환된 값이 로우값보다 크고 하이값보다 작은 값을 갖는 경우는 로우값과의 차를 하이값과 로우값의 차로 나눈 값을 부여하여 변환하는 제 2 변환 단계와, 상기 제 1 변환 및 상기 제 2 변환을 거친 R, G, B 영상데이터를 YCbCr 영역으로 변환하여 출력하는 단계로 이루어지는 영상 보정 방법에 관한 것이다.

본 발명은 많은 하드웨어 재원이 소요되는 하드웨어 방식의 히스토그램 평활 화를 사용하지 않고도 안개가 발생하여 고계조의 영상이 많이 포함되어 있는 카메라 촬용 영상을 선명하게 보정하는 방법을 제공하는 효과를 갖는다.

이하 첨부도면을 참조하여 본 발명을 상세히 설명한다.

우선 안개가 발생한 경우 취득한 영상 데이터의 휘도 값을 지수함수를 사용하여 변환하여 준다. 즉 도 7의 블럭도에 도시된 바와 같이 입력된 영상데이터를 우선 YCbCr형식 데이터에서 RGB 데이터를 변환하여 RGB 값을 얻은 후 제 1 변환부와 제 2 변환부에서 두 번에 걸쳐 변환한 후 변환을 거친 데이터를 다시 RGB 형식에서 YCbCr형식으로 변환하여 영상을 출력함으로써 전체 과정을 마치게 된다. 여기서, 제 1 변환 및 제 2 변환의 변환을 조정하기 위하여 각각 제 1 변환조정부와 제 2 변환 조정부를 통해 변환의 수식을 변화시킬 수 있게 함은 물론이다. 제 1 변환 과정과 제 2 변환 과정의 각각의 과정의 블럭도는 도 8 및 도 9에 도시되어 있다.

여기서, 제 1 변환은 아래의 수식 1과 같은 수식을 사용하여 변환한다. 지수함수는 감마 값의 변화에 따라 출력되는 값이 다르게 되는데 예를 들어 감마 값이 1이면 아무런 변화가 없게 되고 감마 값이 커질수록 저계조로 분포하게 된다. 즉, 처음에는 감마값을 1을 기준으로 하여 0.1 단위로 변화시켜 줄 때 고계조의 휘도 값이 중간에서 저계조로 지수함수의 값에 따라 변화하게 된다. 적정한 감마값은 안 개가 어느 정도 짙게 형성되었는지에 따라 다르나 1 내지 2 사이에서 0.1씩 바꾸어가면서 어렵지 않게 찾을 수 있다.

제 1 변환

수식 1

여기서 γ값이 커짐에 따라 전체 영상 데이터는 저계조로 분포하게 된다. 위 수식에 의하여 각각의 R, G, B 값이 변환한다.

도 1에 도시된 바와 같이 안개가 낀 지역을 촬영한 영상 데이터는 도시된 바와 같이 고계조의 영상이 많이 포함되게 되는데 이러한 경우 수식 1과 같은 변환에 의하여 보정하여 주면 고계조의 영상 데이터값이 저계조로 지수함수의 값에 따라 변화하게 되어 도 2와 같이 이동되게 된다.

한편, 수식 1의 곡선에 의해 변화된 영상 데이터 값은 저계조 영역에 분포하게 되는데 이를 다음과 같은 식 2를 사용하여 다시 변환시킨다.

제 2 변환

수식 2

수식 2의 변환의 원리는 다음과 같다. 하이값과 로우값을 설정하여 수식 1을 통해 변환된 값이 로우값보다 작은 경우 이를 일괄적으로 제로로 변화시키고 하이보다 큰 값은 고정값을 부여한 것이며, 그 사이 영역에서는 로우값과의 차를 하이값과 로우값의 차로 나눈 값을 부여하여 변환시키는 것이다. 이는 도 2와 같은 영상데이터를 스트레칭하여 주게 되어 이를 통하여 도 2의 영상데이터가 도 3과 같이 변화하게 되는 것이다.

도 1의 영상 데이터와 도 3의 영상데이터를 비교하면, 도 1의 경우는 고계조에 집중적으로 분포되어 식별력이 떨어지게 되나, 도 3과 같이 영상 보정된 영상데이터는 이러한 집중도가 훨씬 완화되어 영상의 식별력이 크게 개선되는 것이다.

한편, 제 2 변환의 경우

와 같이 αβ값을 통하여 변환을 변화시킬 수 있음은 물론이다.

누적 분포 그래프를 보면 도 4와 같은 원영상의 누적분포가 제 1 변환에 의하여 도 5와 같이 변화되고, 다시 제 2 변환에 의하여 도 6과 같이 분포되게 되어 분포의 균일도가 크게 개선되는 것을 알 수 있다.

이상에서 설명한 본 발명의 실시예는 본 발명의 실시 태양 중 하나의 예를 든 것으로 본 발명은 이에 한정되지 아니하고 이와 등가물, 균등물을 포함함을 밝혀 둔다.

도 1은 원영상의 그래프이다.

도 2는 제 1 변환을 거친 영상의 그래프이다.

도 3은 제 1 변환 및 제 2 변환을 거친 영상의 그래프이다.

도 4는 원영상의 누적그래프이다.

도 5는 제 1 변환을 거친 영상의 누적그래프이다.

도 6은 제 1 변환 및 제 2 변환을 거친 영상의 누적그래프이다.

도 7은 본 발명의 일 실시예의 블럭도이다.

도 8은 본 발명의 제 1 변환에 관련된 블럭도이다.

도 9는 본 발명의 제 2 변환에 관련된 블럭도이다.

Claims (1)

1. 감시용 카메라를 통하여 취득한 영상의 보정 방법에 있어서,

   카메라에 의하여 촬영된 영상데이터를 RGB 영역으로 변환하는 단계와,

   각 R, G, B 값을 1 이상의 차수를 갖는 지수함수에 의하여 변환하는 제 1 변환 단계와,

   제 1 변환 단계에서 변환된 값을 입력받아 하이 비교값 및 로우 비교값과 비교하여 변환하는 제 2 변환단계로서, 제 1 변환 단계에서 변환된 값이 로우 비교값보다 작은 경우 제로값으로 변환하여 출력하고, 제 1 변환 단계에서 변환된 값이 하이 비교값보다 큰 값을 갖는 경우 고정값을 부여하여 출력하고, 제 1 변환 단계에서 변환된 값이 로우 비교값보다 크고 하이 비교값보다 작은 값을 갖는 경우는 로우 비교값과의 차를 하이 비교값과 로우 비교값의 차로 나눈 값을 부여하여 변환하는 제 2 변환 단계와,

   상기 제 1 변환 및 상기 제 2 변환을 거친 R, G, B 영상데이터를 YCbCr 영역으로 변환하여 출력하는 단계로 이루어지는

   영상 보정 방법

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