KR101348601B1 - 적응적인 임장감 향상 예측에 따른 임장감 향상 시스템 및방법 - Google Patents

적응적인 임장감 향상 예측에 따른 임장감 향상 시스템 및방법 Download PDF

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Abstract

적응적인 임장감 향상 예측에 따른 임장감 향상 시스템 및 방법이 개시된다. 임장감 향상 시스템은 입력 영상의 색 정보와 주파수 정보를 이용하여 상기 입력 영상을 전경 영상과 배경 영상으로 분리하는 전경/배경 분리부, 상기 전경 영상과 상기 배경 영상을 이용하여 상기 입력 영상의 임장감 향상 요소를 계산하는 임장감 향상 요소 계산부, 상기 임장감 향상 요소를 이용하여 상기 입력 영상의 임장감 향상 정도를 예측하는 임장감 향상 예측부 및 상기 예측된 임장감 향상 정도에 따라 임장감 향상이 필요한지 여부를 결정하여 상기 입력 영상의 임장감을 향상 처리하는 임장감 향상 처리부를 포함한다.
임장감, 시야각, 배경 영상, 전경 영상, 디테일 향상, 소프트 블러

Description

적응적인 임장감 향상 예측에 따른 임장감 향상 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR IMMERSIVE ENHANCEMENT ACCORDING TO ADAPTIVE IMMERSIVE ENHANCEMENT PREDICTION}
본 발명은 적응적인 임장감 향상 예측에 따른 임장감 향상 시스템 및 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로 입력 영상에 따라 적응적으로 임장감 향상 정도를 예측하여 임장감 향상 요소를 처리함으로써 입력 영상의 임장감을 향상시키는 임장감 향상 시스템 및 방법에 관한 것이다.
임장감(immersive)이란 현실성(realism), 관련성(involvement) 및 존재감(being there) 등을 포함하는 인간의 복잡한 감각 중 하나이다. 영상의 임장감은 영상의 품질을 측정할 수 있는 중요한 요소이다. 임장감은 여러 가지 요소에 영향을 받는다.
다만, 임장감은 인간의 감각 중 하나이기 때문에 자동적으로 예측할 수 없고, 임장감의 정도도 영상에 따라 다르다. 임장감은 영상에 따라 다르기 때문에 영상의 임장감을 향상시키는 방법은 영상에 따라 제한적으로 적용되어야 한다.
결국, 모든 영상에 따라 획일적인 방법을 통해 임장감을 생성할 수 없기 때 문에 영상의 특징으로 고려하여 임장감을 향상시키는 방법이 요구된다. 종래의 경우, 영상의 특징을 고려하지 않았기 때문에 영상의 임장감이 효과적으로 향상되지 않았다.
따라서, 영상의 특징에 따라 적응적으로 임장감을 향상시키는 방법이 요구된다.
본 발명의 일실시예에 따른 임장감 향상 시스템은 입력 영상의 색 정보와 주파수 정보를 이용하여 상기 입력 영상을 전경 영상(foreground Image)과 배경 영상(background image)으로 분리하는 전경/배경 분리부, 상기 전경 영상과 상기 배경 영상을 이용하여 상기 입력 영상의 임장감 향상 요소를 계산하는 임장감 향상 요소 계산부, 상기 임장감 향상 요소를 이용하여 상기 입력 영상의 임장감 향상 정도를 예측하는 임장감 향상 예측부 및 상기 예측된 임장감 향상 정도에 따라 임장감 향상이 필요한지 여부를 결정하여 상기 입력 영상의 임장감을 향상 처리하는 임장감 향상 처리부를 포함한다.
이 때, 상기 임장감 향상 요소 계산부는 상기 입력 영상의 전체 사이즈를 이용하여 시야각을 계산하는 시야각 계산부, 상기 입력 영상 전체에 대한 전경 비율을 계산하는 전경 비율 계산부, 상기 입력 영상의 전경 영상과 배경 영상 사이에 색 정보 차이를 계산하는 색 정보 차이 계산부 및 상기 입력 영상의 전경 영상과 배경 영상 사이에 영상 정보 차이를 계산하는 영상 정보 차이 계산부를 포함한다.
이 때, 상기 영상 정보 차이 계산부는 상기 입력 영상의 전경 영상과 배경 영상 사이에 에너지 차이를 계산하는 에너지 차이 계산부 및 상기 입력 영상의 전경 영상과 배경 영상 사이에 색 분배 차이를 계산하는 색 분배 차이 계산부를 포함한다.
본 발명의 일실시예에 따른 임장감 향상 방법은 입력 영상의 색 정보와 주파수 정보를 이용하여 상기 입력 영상을 전경 영상과 배경 영상으로 분리하는 단 계, 분리된 상기 전경 영상과 상기 배경 영상을 이용하여 상기 입력 영상의 임장감 향상 요소를 계산하는 단계, 상기 임장감 향상 요소를 이용하여 상기 입력 영상의 임장감 향상 정도를 예측하는 단계 및 상기 예측된 임장감 향상 정도에 따라 임장감 향상이 필요한지 여부를 결정하여 상기 입력 영상의 임장감을 향상 처리하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일실시예에 따르면, 입력 영상의 임장감 향상 요소를 이용하여 임장감 향상 정도를 적응적으로 예측하는 임장감 향상 시스템 및 방법이 제공된다.
본 발명의 일실시예에 따르면, 입력 영상의 전경 영상과 배경 영상에 기초하여 임장감 향상 정도를 예측함으로써 입력 영상의 특징을 적용하여 임장감을 향상시킬 수 있는 임장감 향상 시스템 및 방법이 제공된다.
본 발명의 일실시예에 따르면, 임장감 향상 정도를 고려하여 영상 처리 요소를 결정함으로써, 입력 영상의 임장감을 효과적으로 향상시킬 수 있는 임장감 향상 시스템 및 방법이 제공된다.
이하, 첨부된 도면들에 기재된 내용들을 참조하여 본 발명에 따른 실시예를 상세하게 설명한다. 다만, 본 발명이 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 각 도면에 제시된 동일한 참조부호는 동일한 부재를 나타낸다. 본 발명의 일실시예에 따른 임장감 향상 방법은 임장감 향상 시스템에 의해 수행될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 임장감 향상 시스템을 도시한 블록 다이 어그램이다.
도 1을 참고하면, 본 발명의 일실시예에 따른 임장감 향상 시스템(101)은 전경/배경 분리부(102), 임장감 향상 요소 계산부(103), 임장감 향상 예측부(104) 및 임장감 향상 처리부(105)를 포함한다.
전경/배경 분리부(102)는 입력 영상을 전경 영상(foreground Image)과 배경 영상(background image)으로 분리할 수 있다. 본 발명에서 입력 영상을 전경 영상과 배경 영상으로 분리하는 방법은 한정되지 않고, 다양한 방법이 적용될 수 있다.
일례로, 전경/배경 분리부(102)는 인간의 감각과 유사한 특징을 나타내는 색 공간에서 입력 영상을 전경 영상과 배경 영상으로 분리할 수 있다. 즉, 영상의 임장감은 인간의 감각과 높은 관련성이 있기 때문에, 입력 영상은 인간의 시각 체계와 관련이 있는 색 공간에서 처리될 필요가 있다.
일례로, RGB 색 공간의 입력 영상은 밝기, 채도 및 색조와 같이 인간의 시각 체계와 관련이 있는 색 공간으로 변환되어 처리될 수 있다. 예를 들어, 인간의 시각 체계와 관련이 있는 색 공간은 CIELAB, CIECAM02 또는 HSV을 포함한다. 'CIECAM02'는 정확한 색 예측에 주로 이용되고, 'CIELAB'는 색 또는 영상의 차이를 평가하는데 주로 이용될 수 있다. 또한, 'HSV'는 색 디자인 및 간단한 산업적 응용에 주로 이용될 수 있다.
이 때, 하기 표 1에서와 같이 각각의 색 공간은 서로 다른 이름과 상기 세 가지 인간의 지각 특성에 대한 서로 다른 약어가 적용될 수 있다.
Figure 112008008368265-pat00001
전경/배경 분리부(102)는 색 공간 변환된 입력 영상의 색 정보 및 주파수 정보를 이용하여 전경 영상과 배경 영상으로 분리할 수 있다. 구체적으로, 전경/배경 분리부(102)는 입력 영상 전체에 대해 색 정보와 주파수 정보를 탐지할 수 있다. 이 때, 전경/배경 분리부(102)는 색 정보인 색조(Hue) 정보와 채도(Saturation)정보를 이용하여 입력 영상을 색 영역에 따라 나눌 수 있다. 그리고, 전경/배경 분리부(102)는 각 색 영역에 대해 픽셀의 비율을 계산할 수 있다. 이 때, 픽셀의 비율에 따라 각 색 영역의 부드러움(smoothness) 정도가 스캔될 수 있다.
전경/배경 분리부(102)는 스캔한 부드러움 정도를 이용하여 입력 영상을 전경영역과 배경 영역으로 설정할 수 있다. 이 때, 부드러움 정도가 미리 설정한 기준을 초과하는 영역은 배경 영역으로 설정되고, 부드러움 정도가 미리 설정한 기준 미만인 영역은 전경 영역으로 설정될 수 있다.
그리고, 전경/배경 분리부(102)는 주파수 정보에 따라 경계 영역을 정교하게 스캔하여 입력 영상을 전경 영상과 배경 영상으로 분리할 수 있다. 이 때, 전경 영상은 고주파수를 나타내는 픽셀을 포함하고, 배경 영상은 저주파수를 나타내는 픽셀을 포함할 수 있다.
이상에서 언급한 방법은 일례에 불과하고, 전경/배경 분리부(102)는 다양한 방법을 이용하여 입력 영상을 전경 영상과 배경 영상으로 분리할 수 있다.
임장감 향상 요소 계산부(103)는 전경 영상과 배경 영상을 이용하여 입력 영상의 임장감 향상 요소를 계산할 수 있다. 본 발명의 일실시예에 따른 임장감 향상 시스템(101)은 임장감 향상 요소로 입력 영상의 시야각, 전경 비율, 배경 영상과 전경 영상 사이의 색 정보 차이 및 영상 정보의 차이를 이용하여 임장감 향상 정도를 예측함으로써 적응적으로 입력 영상의 임장감을 향상시킬 수 있다.
임장감 향상 예측부(104)는 임장감 향상 요소를 이용하여 입력 영상의 임장감 향상 정도를 예측할 수 있다. 임장감 향상 예측부(104)는 임장감 향상 요소가 임장감 향상에 미치는 영향을 계산하여 임장감 향상 정도를 예측할 수 있다.
이 때, 임장감 향상 예측부(104)는 계산된 임장감 향상 요소 각각에 대한 임장감 지수 및 임장감 향상 지수를 이용하여 입력 영상의 임장감 향상 정도를 예측할 수 있다. 구체적으로, 임장감 향상 예측부(104)는 임장감 향상 요소 각각에 대한 임장감 지수를 이용하여 입력 영상의 임장감 지수를 결정할 수 있다.
또한, 임장감 향상 예측부(104)는 임장감 향상 요소 각각에 대한 임장감 향상 지수를 이용하여 입력 영상의 임장감 향상 지수를 결정할 수 있다. 결국, 임장감 향상 예측부(104)는 입력 영상의 임장감 지수와 입력 영상의 임장감 향상 지수를 통해 임장감 향상 정도를 예측할 수 있다. 임장감 향상 정도가 예측되는 과정은 도 2에서 구체적으로 설명된다.
임장감 향상 처리부(105)는 예측된 임장감 향상 정도에 따라 임장감 향상이 필요한지 여부를 결정하여 입력 영상의 임장감을 향상 처리할 수 있다. 이 때, 임장감 향상 처리부(105)는 예측된 임장감 향상 정도가 미리 설정한 임장감 향상 정도의 임계치를 초과하는 입력 영상에 대해서 임장감을 향상 처리할 수 있다. 임장감 향상 처리부(105)가 입력 영상에 대해 임장감을 향상 처리하는 과정은 도 3 및 도 4에서 구체적으로 설명된다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 임장감 향상 시스템의 임장감 향상 요소 계산부를 구체적으로 설명하기 위한 블록 다이어그램이다.
도 2를 참고하면, 임장감 향상 요소 계산부(103)는 시야각 계산부(201), 전경 비율 계산부(202), 색 정보 차이 계산부(203) 및 영상 정보 차이 계산부(204)를 포함한다.
시야각 계산부(201)는 입력 영상의 전체 사이즈를 이용하여 시야각을 계산할 수 있다. 이 때, 입력 영상의 전체 사이즈는 입력 영상을 표현하는 디스플레이의 크기에 대응할 수 있다. 또한, 입력 영상의 전체 사이즈는 입력 영상의 해상도에 대응할 수 있다. 하기 표 2는 표준 디스플레이 크기에 따른 시야각을 나타낸다.
Figure 112008008368265-pat00002
일례로, 시야각 계산부(201)는 하기 수학식 1에 따라 입력 영상의 사이즈를 이용하여 시야각을 계산할 수 있다.
시야각=tan-1(입력 영상의 사이즈 /시청 거리)
수학식 1을 참고하면, 시야각은 입력 영상의 전체 사이즈에 비례하며, 시청 거리에 반비례하는 것을 알 수 있다. 일반적으로, 시야각이 클수록 임장감은 큰 값을 나타낸다.
전경 비율 계산부(202)는 입력 영상 전체에 대한 전경 비율을 계산할 수 있다. 여기서, 전경 비율은 입력 영상 전체에 대해 전경 영상이 차지하는 비율을 의미한다. 이 때, 전경 비율 계산부(202)는 전경 영상에 포함된 픽셀들의 개수를 이용하여 입력 영상 전체에 대한 전경 비율을 계산할 수 있다.
일례로, 전경 비율 계산부(202)는 하기 수학식 2를 이용하여 전경 비율을 계산할 수 있다.
Figure 112008008368265-pat00003
이 때, A는 전경 비율을 의미한다. 그리고,
Figure 112008008368265-pat00004
는 전경 영상에 포함된 픽셀들의 개수,
Figure 112008008368265-pat00005
는 입력 영상 전체에 포함된 픽셀들의 개수를 의미한다. 전경 비율이 클수록 임장감은 크게 나타난다.
색 정보 차이 계산부(203)는 입력 영상의 전경 영상과 배경 영상 사이에 색 정보 차이를 계산할 수 있다. 이 때, 색 정보 차이 계산부(203)는 입력 영상의 전경 영상과 배경 영상 사이에 밝기(Brightness), 채도(Saturation) 및 색조(Hue)의 차이를 계산할 수 있다. 이 때, 각각의 색 정보 차이는 전경 영상과 배경 영상 각각에 대해 밝기, 채도, 및 색조의 평균값의 차이를 의미한다.
영상 정보 차이 계산부(204)는 입력 영상의 전경 영상과 배경 영상 사이에 영상 정보 차이를 계산할 수 있다. 도 2를 참고하면, 영상 정보 차이 계산부(204)는 에너지 차이 계산부(205) 및 색 분배 차이 계산부(206)를 포함한다.
에너지 차이 계산부(205)는 입력 영상의 전경 영상과 배경 영상 사이에 에너지 차이를 계산할 수 있다. 이 때, 에너지 차이 계산부(205)는 밝기 정보를 이 용하여 입력 영상의 전경 영상과 배경 영상 사이에 영상 그레디언트(image gradient) 비율을 계산할 수 있다. 일례로, 에너지 차이 계산부(205)는 전경 영상과 배경 영상 각각에 소벨 그레디언트 마스크(Sobel Gradient mask)를 적용하여 에너지 차이를 계산할 수 있다.
일례로, 에너지 차이 계산부(205)는 하기 수학식 3을 이용하여 에너지 차이를 계산할 수 있다.
Figure 112008008368265-pat00006
Figure 112008008368265-pat00007
여기서,
Figure 112008008368265-pat00008
와
Figure 112008008368265-pat00009
는 각각 전경 영상과 배경 영상의 영상 그레디언트를 의미한다. 그리고,
Figure 112008008368265-pat00010
와
Figure 112008008368265-pat00011
는 소벨 그레디언트 마스크를 적용하기 전의 픽셀 밝기값이고,
Figure 112008008368265-pat00012
와
Figure 112008008368265-pat00013
는 각각 가로 방향의 소벨 그레디언트 마스크 및 세로 방향의 소벨 그레디언트 마스크를 적용한 픽셀 밝기값을 의미한다.
이 때, 소벨 그레디언트 마스크를 이용하여 에너지 차이를 계산하는 방법은 일례에 불과하다. 에너지 차이 계산부(205)는 특정 방법에 제한되지 않고, 다양한 방법을 적용하여 입력 영상의 전경 영상과 배경 영상 사이에 에너지 차이를 계산할 수 있다. 에너지 차이가 클수록 임장감은 크게 나타난다.
색 분배 차이 계산부(206)는 채도 정보 및 색조 정보를 이용하여 상기 입력 영상의 전경 영상과 배경 영상 사이에 색 분배 차이를 계산할 수 있다. 일례로, 색 분배 차이 계산부(206)는 채도 정보 및 색조 정보를 이용하여 입력 영상의 전경 영상과 배경 영상 각각에 대해 색 영역(colour area)의 총합을 계산할 수 있다. 계산된 입력 영상의 전경 영상과 배경 영상 각각의 색 영역의 총합 비율을 이용하여 색 분배 차이를 계산할 수 있다.
하기 표 3과 표 4는 각각 전경 영상의 색 영역 및 배경 영상의 색 영역을 통해 색 분배 차이를 계산하는 과정을 설명하기 위한 예시이다.
Figure 112008008368265-pat00014
Figure 112008008368265-pat00015
표 3은 전경 영상의 색 영역을 계산하기 위한 색조 정보 및 채도 정보를 나타낸다. 표 4는 배경 영상의 색 영역을 계산하기 위한 색조 정보 및 채도 정보를 나타낸다. 표 3과 표 4는 전경 영상과 배경 영상 각각에 대해 0°에서 360°에 해당하는 색조의 전체 영역을 20°간격으로 나누어, 설정된 18개의 색조 구간 각각에 대응하는 픽셀들의 비율을 나타낸다. 그리고, 채도가 10 미만(C<10)인 경우, 해당 영역은 회색으로 설정된다.
일례로, 색 분배 차이 계산부(206)는 색조 구간 각각에 대응하는 픽셀들의 비율이 5% 이상인 영역의 총합을 전경 영상과 배경 영상 각각의 색 영역으로 결정할 수 있다. 표 3에서 전경 영상에 대한 색 영역의 총합은 6이고, 표 4에서 배경 영상에 대한 색 영역의 총합은 4이다. 이 때, 색 분배 차이는 전경 영상에 대한 색 영역의 총합과 배경 영상에 대한 색 영역의 총합의 비율로 계산될 수 있다. 따라서, 색 분배 차이는 6/4=1.5로 계산될 수 있다. 이 때, 색 분배 차이가 클수록 임장감은 작게 나타날 수 있다.
임장감 향상 예측부(104)는 임장감 향상 요소 각각에 대한 임장감 지수(Image Immersive Index: IMI)를 이용하여 입력 영상의 임장감 지수를 결정할 수 있다. 일례로, 임장감 향상 예측부(104)는 임장감 향상 요소인 시야각, 전경 비율, 색 정보 차이 및 영상 정보 차이 각각에 대한 임장감 지수를 결정할 수 있다.
일례로, 임장감 향상 예측부(104)는 하기 수학식 4를 이용하여 시야각에 대한 임장감 지수(
Figure 112008008368265-pat00016
)를 결정할 수 있다.
Figure 112008008368265-pat00017
여기서,
Figure 112008008368265-pat00018
는 수학식 1을 통해 결정된 입력 영상의 시야각을 의미하고,
Figure 112008008368265-pat00019
는 미리 설정한 시야각의 임계치를 의미한다. 일례로,
Figure 112008008368265-pat00020
는 90°로 설정될 수 있다.
Figure 112008008368265-pat00021
는 상수를 의미하며, 시스템의 구성에 따라 달라질 수 있다.
일례로, 임장감 향상 예측부(104)는 하기 수학식 5를 이용하여 전경 비율에 대한 임장감 지수(
Figure 112008008368265-pat00022
)를 결정할 수 있다.
Figure 112008008368265-pat00023
여기서,
Figure 112008008368265-pat00024
는 수학식 2를 통해 결정된 입력 영상의 전경 비율을 의미하고,
Figure 112008008368265-pat00025
는 미리 설정한 전경 비율의 임계치를 의미한다.
Figure 112008008368265-pat00026
는 상수를 의미하며, 시스템의 구성에 따라 달라질 수 있다.
일례로, 임장감 향상 예측부(104)는 하기 수학식 6을 이용하여 색 정보 차이에 대한 임장감 지수(
Figure 112008008368265-pat00027
)를 결정할 수 있다.
Figure 112008008368265-pat00028
여기서,
Figure 112008008368265-pat00029
는 입력 영상의 색 정보 차이를 의미하고,
Figure 112008008368265-pat00030
는 미리 설정한 색 정보 차이의 임계치를 의미한다.
Figure 112008008368265-pat00031
는 상수를 의미하며, 시스템의 구성에 따라 달라질 수 있다.
일례로, 임장감 향상 예측부(104)는 하기 수학식 7을 이용하여 영상 정보 차이에 대한 임장감 지수(
Figure 112008008368265-pat00032
)를 결정할 수 있다. 이 때, 영상 정보 차이에 대한 임장감 지수는 입력 영상의 전경 영상과 배경 영상 사이에 에너지 차이 및 색 분배 차이를 이용하여 계산될 수 있다.
Figure 112008008368265-pat00033
여기서,
Figure 112008008368265-pat00034
는 입력 영상의 에너지 차이를 의미하고,
Figure 112008008368265-pat00035
는 미리 설정한 에너지 차이의 임계치를 의미한다. 그리고,
Figure 112008008368265-pat00036
는 입력 영상의 색 분배 차이를 의미하고,
Figure 112008008368265-pat00037
는 미리 설정한 색 분배 차이의 임계치를 의미한다.
Figure 112008008368265-pat00038
와
Figure 112008008368265-pat00039
는 각각 상수를 의미하며, 시스템의 구성에 따라 달라질 수 있다.
일례로, 임장감 향상 예측부(104)는 하기 수학식 8을 이용하여 입력 영상의 임장감 지수를 결정할 수 있다.
Figure 112008008368265-pat00040
Figure 112008008368265-pat00041
는 전체 임장감 지수를 의미한다.
Figure 112008008368265-pat00042
,
Figure 112008008368265-pat00043
,
Figure 112008008368265-pat00044
,
Figure 112008008368265-pat00045
는 수학식 4 내지 수학식 7을 통해 결정된 임장감 향상 요소 각각에 대한 임장감 지수를 의미한다.
또한, 임장감 향상 예측부(104)는 임장감 향상 요소 각각에 대한 임장감 향상 지수를 이용하여 입력 영상의 임장감 향상 지수(Immersive Enhancement Index: IEI)를 결정할 수 있다. 입력 영상의 임장감 향상 지수는 입력 영상에 대해 효과적으로 임장감을 향상 처리하기 위해 사용될 수 있다.
일례로, 임장감 향상 예측부(104)는 하기 수학식 9을 이용하여 임장감 향상 요소 각각에 대한 임장감 향상 지수를 결정할 수 있다.
Figure 112008008368265-pat00046
(1)
Figure 112008008368265-pat00047
(2)
Figure 112008008368265-pat00048
(3)
Figure 112008008368265-pat00049
(4)
여기서,
Figure 112008008368265-pat00050
,
Figure 112008008368265-pat00051
,
Figure 112008008368265-pat00052
,
Figure 112008008368265-pat00053
는 각각 영상의 시야각, 전경 비율, 색 정보 차이, 영상 정보 차이 각각에 대한 임장감 향상 지수를 의미한다.
Figure 112008008368265-pat00054
는 상수를 의미하며, 시스템의 구성에 따라 달라질 수 있다. 이외의 변수는 상기 수학식 4 내지 수학식 7에 이미 설명하였다.
일례로, 임장감 향상 예측부(104)는 하기 수학식 10을 이용하여 입력 영상의 임장감 향상 지수(IEI)를 결정할 수 있다.
Figure 112008008368265-pat00055
일례로, 임장감 향상 예측부(104)는 하기 수학식 11을 이용하여 입력 영상의 임장감 향상 정도(
Figure 112008008368265-pat00056
)를 결정할 수 있다.
Figure 112008008368265-pat00057
여기서,
Figure 112008008368265-pat00058
는 임장감 향상 정도를 의미한다. 결국, 임장감 향상 예측부(104)는 입력 영상의 임장감 지수(IMI)와 입력 영상의 임장감 향상 지수(IEI)를 통해 임장감 향상 정도를 예측할 수 있다. 본 발명에 일실시예에 따른 임장감 향상 시스템은 임장감 향상 정도가 미리 설정한 임장감 향상 정도의 임계치를 초과하는 입력 영상에 대해서 임장감을 향상 처리할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 임장감 향상 시스템의 임장감 향상 처리부를 구체적으로 설명하기 위한 블록 다이어그램이다.
도 3을 참고하면, 임장감 향상 처리부(105)는 영상 처리 요소 결정부(301) 및 영상 처리부(302)를 포함할 수 있다. 앞에서 이미 언급했듯이, 임장감 향상 처리부(105)는 예측된 임장감 향상 정도에 따라 임장감 향상이 필요한지 여부를 결정하여 상기 입력 영상의 임장감을 향상 처리할 수 있다. 이 때, 임장감 향상 처리부(105)는 예측된 임장감 향상 정도가 미리 설정한 임장감 향상 정도의 임계치를 초과하는 입력 영상에 대해서 임장감을 향상 처리할 수 있다.
영상 처리 요소 결정부(301)는 임장감 향상을 위한 영상 처리 요소를 결정할 수 있다. 이 때, 영상 처리 요소 결정부(301)는 영상 처리 요소에 대한 임장감 향상 지수를 이용하여 영상 처리 요소를 결정할 수 있다. 그리고, 영상 처리 부(302)는 결정된 영상 처리 요소에 대응하여 입력 영상에 대해 임장감을 향상 처리할 수 있다.
이 때, 영상 처리부(302)는 영상 처리 요소가 색 정보 차이인 경우, 상기 입력 영상의 밝기와 채도를 처리하고, 상기 영상 처리 요소가 영상 정보 차이인 경우, 상기 입력 영상에 대해 디테일 향상과 소프트 블러를 처리할 수 있다. 임장감 향상 처리부(105)에 대해 도 4에서 구체적으로 설명된다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 임장감 향상 처리부가 수행하는 구체적인 동작을 설명하기 위한 도면이다.
영상 처리 요소 결정부(301)는 임장감 향상을 위한 영상 처리 요소를 결정할 수 있다. 이 때, 도 4를 참고하면, 영상 처리 요소 결정부(301)는 색 정보 차이(Colour information Difference: CD)에 따른 임장감 향상 정도 및 영상 정보 차이(Image information Difference: ID)에 대한 임장감 향상 정도를 미리 설정한 임계치(Th1, Th2)와 비교하여(S401, S402), 영상 처리 요소를 결정할 수 있다.
일례로, 색 정보 차이에 대한 임장감 향상 정도와 영상 정보 차이에 대한 임장감 향상 정도는 하기 수학식 12를 통해 결정될 수 있다.
Figure 112008008368265-pat00059
Figure 112008008368265-pat00060
여기서,
Figure 112008008368265-pat00061
,
Figure 112008008368265-pat00062
는 각각 색 정보 차이에 대한 임장감 향상 정도와 영상 정보 차이에 대한 임장감 향상 정도를 의미한다. 이외의 다른 변수는 수학식 6, 수학식 7 및 수학식 9에서 이미 설명하였다.
그리고, 미리 설정한 임계치(Th1, Th2)는 50%로 설정될 수 있다. 따라서, 색 정보 차이에 대한 임장감 향상 정도와 영상 정보 차이에 대한 임장감 향상 정도 중 어느 하나가 미리 설정한 임계치를 초과하는 임장감 향상 정도에 대한 영상 처리 요소가 결정될 수 있다. 미리 설정한 임계치를 초과하지 못한 임장감 향상 정도에 대한 영상 처리 요소는 영상 처리를 수행하는 데 이용되지 않는다(S404).
영상 처리부(302)는 결정된 영상 처리 요소에 대응하여 입력 영상에 대해 임장감을 향상 처리할 수 있다. 이 때, 영상 처리부(302)는 결정된 영상 처리 요소가 색 정보 차이인 경우, 입력 영상의 밝기와 채도를 처리할 수 있다(S403). 그리고, 영상 처리부(302)는 결정된 영상 처리 요소가 영상 정보 차이인 경우, 입력 영상에 대해 디테일 및 블러링을 처리할 수 있다(S405).
영상 처리부(302)가 밝기와 채도를 처리하는 과정은 특정 방법에 제한되지 않고, 다양한 방법이 적용될 수 있다. 또한, 영상 처리부(302)가 블러링과 디테일을 처리하는 과정은 특정 방법에 제한되지 않고, 다양한 방법이 적용될 수 있다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따라 입력 영상의 임장감 향상 정도를 예측하는 예시를 설명하기 위한 도면이다. 도 5를 참고하면, 테스트 영상은 입력 영상을 의미한다.
도 5는 상기 수학식 4 내지 수학식 12를 적용하여 결정된 예시이다. 각 수학식에서 상수는 다르게 적용되었다. CD는 색 정보 차이, IDE는 에너지 차이, IDC는 색 분배 차이, SIZE는 시야각, FAR는 전경 비율을 의미한다. 또한, IMI는 임장감 지수를 의미하며, IEI는 임장감 향상 지수를 의미한다. 그리고, CD의 백분율과 IDE의 백분율은 수학식 12를 통해 결정될 수 있다. 또한, IMI에 대한 SUM은 수학식 8, IEI에 대한 SUM은 수학식 9를 통해 결정될 수 있다.
결국, 도 5를 참고하면, 임장감 향상 정도는 (18.62/50.00)*100%=37.08%를 의미한다. 이 때, 미리 설정한 임장감 향상 정도의 임계치가 30%인 경우, 임장감 향상 처리부(105)는 입력 영상에 대해 임장감을 향상 처리할 수 있다. 반면에, 미리 설정한 임장감 향상 정도의 임계치가 40%인 경우, 임장감 향상 처리부(105)는 입력 영상에 대해 임장감을 향상 처리하지 않는다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 임장감 향상 방법을 도시한 플로우차트이다.
본 발명의 일실시예에 따른 임장감 향상 방법은 입력 영상의 색 정보와 주파수 정보를 이용하여 상기 입력 영상을 전경 영상과 배경 영상으로 분리할 수 있 다(S601).
본 발명의 일실시예에 따른 임장감 향상 방법은 분리된 상기 전경 영상과 상기 배경 영상을 이용하여 상기 입력 영상의 임장감 향상 요소를 계산할 수 있다(S602).
본 발명의 일실시예에 따른 임장감 향상 방법은 상기 입력 영상의 전체 사이즈를 이용하여 시야각을 계산할 수 있다(S603).
본 발명의 일실시예에 따른 임장감 향상 방법은 상기 입력 영상 전체에 대한 전경 비율을 계산할 수 있다(S604).
본 발명의 일실시예에 따른 임장감 향상 방법은 상기 입력 영상의 전경 영상과 배경 영상 사이에 색 정보 차이를 계산할 수 있다(S605).
이 때, 색 정보 차이를 계산하는 단계(S605)는 입력 영상의 전경 영상과 배경 영상 사이에 밝기(Brightness), 채도(Saturation) 및 색조(Hue)의 차이를 계산할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 임장감 향상 방법은 상기 입력 영상의 전경 영상과 배경 영상 사이에 영상 정보 차이를 계산할 수 있다(S606).
이 때, 영상 정보 차이를 계산하는 단계(S606)는 입력 영상의 전경 영상과 배경 영상 사이에 에너지 차이를 계산하는 단계(S607) 및 입력 영상의 전경 영상과 배경 영상 사이에 색 분배 차이를 계산하는 단계(S608)를 포함할 수 있다.
이 때, 에너지 차이를 계산하는 단계(S607)는 밝기 정보를 이용하여 상기 입력 영상의 전경 영상과 배경 영상 사이에 영상 그레디언트(image gradient) 비율 을 계산할 수 있다.
이 때, 색 분배 차이를 계산하는 단계(S608)는 채도 정보 및 색조 정보를 이용하여 상기 입력 영상의 전경 영상과 배경 영상 사이에 색 분배 차이를 계산할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 임장감 향상 방법은 임장감 향상 요소를 이용하여 상기 입력 영상의 임장감 향상 정도를 예측할 수 있다(S609).
이 때, 입력 영상의 임장감 향상 정도를 예측하는 단계(S609)는 상기 임장감 향상 요소 각각에 대한 임장감 지수 및 임장감 향상 지수를 이용하여 상기 입력 영상의 임장감 향상 정도를 예측할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 임장감 향상 방법은 상기 예측된 임장감 향상 정도에 따라 임장감 향상이 필요한지 여부를 결정하여 상기 입력 영상의 임장감을 향상 처리할 수 있다(S610).
이 때, 입력 영상의 임장감을 향상 처리하는 단계(S610)는 상기 예측된 임장감 향상 정도가 미리 설정한 임장감 향상 정도의 임계치를 초과하는 입력 영상에 대해서 임장감을 향상 처리할 수 있다.
이 때, 입력 영상의 임장감을 향상 처리하는 단계(S610)는 임장감 향상을 위한 영상 처리 요소를 결정하는 단계(S611) 및 상기 결정된 영상 처리 요소에 대응하여 상기 입력 영상에 대해 임장감을 향상 처리하는 단계(S612)를 포함할 수 있다.
또한 본 발명의 일실시예에 따른 임장감 향상 방법은 다양한 컴퓨터로 구현 되는 동작을 수행하기 위한 프로그램 명령을 포함하는 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함한다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 이는 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서, 본 발명 사상은 아래에 기재된 특허청구범위에 의해서만 파악되어야 하고, 이의 균등 또는 등가적 변형 모두는 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 임장감 향상 시스템을 도시한 블록 다이어그램이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 임장감 향상 시스템의 임장감 향상 요소 계산부를 구체적으로 설명하기 위한 블록 다이어그램이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 임장감 향상 시스템의 임장감 향상 처리부를 구체적으로 설명하기 위한 블록 다이어그램이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 임장감 향상 처리부가 수행하는 구체적인 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따라 입력 영상의 임장감 향상 정도를 예측하는 예시를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 임장감 향상 방법을 도시한 플로우차트이다.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>
101: 임장감 향상 시스템
102: 전경/배경 분리부
103: 임장감 향상 요소 계산부
104: 임장감 향상 예측부
105: 임장감 향상 처리부

Claims (20)

  1. 입력 영상의 색 정보와 주파수 정보를 이용하여 상기 입력 영상을 전경 영상(foreground Image)과 배경 영상(background image)으로 분리하는 전경/배경 분리부;
    상기 전경 영상과 상기 배경 영상을 이용하여 상기 입력 영상의 임장감 향상 요소를 계산하는 임장감 향상 요소 계산부;
    상기 임장감 향상 요소를 이용하여 상기 입력 영상의 임장감 향상 정도를 예측하는 임장감 향상 예측부; 및
    상기 예측된 임장감 향상 정도에 따라 임장감 향상이 필요한지 여부를 결정하여 상기 입력 영상의 임장감을 향상 처리하는 임장감 향상 처리부
    를 포함하는 임장감(immersive) 향상 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 임장감 향상 요소 계산부는,
    상기 입력 영상의 전체 사이즈를 이용하여 시야각을 계산하는 시야각 계산부;
    상기 입력 영상 전체에 대한 전경 비율을 계산하는 전경 비율 계산부;
    상기 입력 영상의 전경 영상과 배경 영상 사이에 색 정보 차이를 계산하는 색 정보 차이 계산부; 및
    상기 입력 영상의 전경 영상과 배경 영상 사이에 영상 정보 차이를 계산하는 영상 정보 차이 계산부
    를 포함하는 임장감 향상 시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 전경 비율 계산부는,
    상기 전경 영상에 포함된 픽셀들의 개수를 이용하여 상기 전경 비율을 계산하는 임장감 향상 시스템.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 색 정보 차이 계산부는,
    상기 입력 영상의 전경 영상과 배경 영상 사이에 밝기(Brightness), 채도(Saturation) 및 색조(Hue)의 차이를 계산하는 임장감 향상 시스템.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 영상 정보 차이 계산부는,
    상기 입력 영상의 전경 영상과 배경 영상 사이에 에너지 차이를 계산하는 에너지 차이 계산부; 및
    상기 입력 영상의 전경 영상과 배경 영상 사이에 색 분배 차이를 계산하는 색 분배 차이 계산부
    를 포함하는 임장감 향상 시스템.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 에너지 차이 계산부는,
    밝기 정보를 이용하여 상기 입력 영상의 전경 영상과 배경 영상 사이에 영상 그레디언트(image gradient) 비율을 계산하는 임장감 향상 시스템.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 색 분배 차이 계산부는,
    채도 정보 및 색조 정보를 이용하여 상기 입력 영상의 전경 영상과 배경 영상 사이에 색 분배 차이를 계산하는 임장감 향상 시스템.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 임장감 향상 예측부는,
    상기 임장감 향상 요소 각각에 대한 임장감 지수 및 임장감 향상 지수를 이용하여 상기 입력 영상의 임장감 향상 정도를 예측하는 임장감 향상 시스템.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 임장감 향상 처리부는,
    상기 예측된 임장감 향상 정도가 미리 설정한 임장감 향상 정도의 임계치를 초과하는 입력 영상에 대해서 임장감을 향상 처리하는 임장감 향상 시스템.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 임장감 향상 처리부는,
    임장감 향상을 위한 영상 처리 요소를 결정하는 영상 처리 요소 결정부; 및
    상기 결정된 영상 처리 요소에 대응하여 상기 입력 영상에 대해 임장감을 향상 처리하는 영상 처리부
    를 포함하는 임장감 향상 시스템.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 영상 처리부는,
    상기 영상 처리 요소가 색 정보 차이인 경우, 상기 입력 영상의 밝기와 채도를 처리하고,
    상기 영상 처리 요소가 영상 정보 차이인 경우, 상기 입력 영상에 대해 디테일 향상과 소프트 블러를 처리하는 임장감 향상 시스템.
  12. 입력 영상의 색 정보와 주파수 정보를 이용하여 상기 입력 영상을 전경 영상과 배경 영상으로 분리하는 단계;
    분리된 상기 전경 영상과 상기 배경 영상을 이용하여 상기 입력 영상의 임장감 향상 요소를 계산하는 단계;
    상기 임장감 향상 요소를 이용하여 상기 입력 영상의 임장감 향상 정도를 예측하는 단계; 및
    상기 예측된 임장감 향상 정도에 따라 임장감 향상이 필요한지 여부를 결정하여 상기 입력 영상의 임장감을 향상 처리하는 단계
    를 포함하는 임장감(immersive) 향상 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    입력 영상의 임장감 향상 요소를 계산하는 상기 단계는,
    상기 입력 영상의 전체 사이즈를 이용하여 시야각을 계산하는 단계;
    상기 입력 영상 전체에 대한 전경 비율을 계산하는 단계;
    상기 입력 영상의 전경 영상과 배경 영상 사이에 색 정보 차이를 계산하는 단계; 및
    상기 입력 영상의 전경 영상과 배경 영상 사이에 영상 정보 차이를 계산하는 단계
    를 포함하는 임장감 향상 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    색 정보 차이를 계산하는 상기 단계는,
    상기 입력 영상의 전경 영상과 배경 영상 사이에 밝기(Brightness), 채도(Saturation) 및 색조(Hue)의 차이를 계산하는 임장감 향상 방법.
  15. 제13항에 있어서,
    영상 정보 차이를 계산하는 상기 단계는,
    상기 입력 영상의 전경 영상과 배경 영상 사이에 에너지 차이를 계산하는 단계; 및
    상기 입력 영상의 전경 영상과 배경 영상 사이에 색 분배 차이를 계산하는 단계
    를 포함하는 임장감 향상 방법.
  16. 제15항에 있어서,
    에너지 차이를 계산하는 상기 단계는,
    밝기 정보를 이용하여 상기 입력 영상의 전경 영상과 배경 영상 사이에 영상 그레디언트(image gradient) 비율을 계산하는 임장감 향상 방법.
  17. 제15항에 있어서,
    색 분배 차이를 계산하는 상기 단계는,
    채도 정보 및 색조 정보를 이용하여 상기 입력 영상의 전경 영상과 배경 영상 사이에 색 분배 차이를 계산하는 임장감 향상 방법.
  18. 제12항에 있어서,
    입력 영상의 임장감 향상 정도를 예측하는 상기 단계는,
    상기 임장감 향상 요소 각각에 대한 임장감 지수 및 임장감 향상 지수를 이용하여 상기 입력 영상의 임장감 향상 정도를 예측하는 임장감 향상 방법.
  19. 제12항에 있어서,
    입력 영상의 임장감을 향상 처리하는 상기 단계는,
    상기 예측된 임장감 향상 정도가 미리 설정한 임장감 향상 정도의 임계치를 초과하는 입력 영상에 대해서 임장감을 향상 처리하는 임장감 향상 방법.
  20. 제19항에 있어서,
    입력 영상의 임장감을 향상 처리하는 상기 단계는,
    임장감 향상을 위한 영상 처리 요소를 결정하는 단계; 및
    상기 결정된 영상 처리 요소에 대응하여 상기 입력 영상에 대해 임장감을 향상 처리하는 단계
    를 포함하는 임장감 향상 방법.
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Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101590511B1 (ko) * 2009-01-23 2016-02-02 에스케이텔레콤 주식회사 움직임 벡터 부호화/복호화 장치 및 방법과 그를 이용한 영상 부호화/복호화 장치 및 방법
CN101887518B (zh) * 2010-06-17 2012-10-31 北京交通大学 人体检测装置与方法
WO2013057928A1 (ja) * 2011-10-18 2013-04-25 パナソニック株式会社 聴覚事象関連電位計測システム、聴覚事象関連電位計測装置、聴覚事象関連電位計測方法およびそのコンピュータプログラム
KR102379185B1 (ko) * 2015-08-31 2022-03-25 엘지디스플레이 주식회사 표시 장치
US9934600B2 (en) * 2015-12-22 2018-04-03 Whatsapp Inc. Techniques to configure device display

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH10146325A (ja) * 1996-11-21 1998-06-02 Hitachi Medical Corp 画像補正処理方法
KR20060099019A (ko) * 2005-03-10 2006-09-19 엘지전자 주식회사 텔레비젼 수상기의 영상 조정 장치 및 방법
KR20070002912A (ko) * 2005-06-30 2007-01-05 엘지.필립스 엘시디 주식회사 표시장치
KR20090060029A (ko) * 2007-12-07 2009-06-11 삼성전자주식회사 영상 시퀀스 디스플레이에 대한 몰입감 향상 방법 및시스템

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE10204500A1 (de) * 2002-02-03 2003-08-14 Fraunhofer Ges Forschung Echtzeitfähiges Erkennungs- und Kompensationsverfahren von Beleuchtungsschwankungen in digitalen Farbbildsignalen
KR20020041387A (ko) 2002-05-13 2002-06-01 (주)이지스 2차원 공간정보를 활용한 솔리드모델 타입의 3차원 공간정보구축 자동화방법 및 3차원 공간정보 운용방법
US7177483B2 (en) * 2002-08-29 2007-02-13 Palo Alto Research Center Incorporated. System and method for enhancement of document images
JP4171354B2 (ja) 2003-06-17 2008-10-22 三菱電機株式会社 カラー画像処理装置及び方法
JP2005190134A (ja) 2003-12-25 2005-07-14 Canon Inc 画像処理方法、画像処理装置
US7376265B2 (en) * 2004-06-17 2008-05-20 Seiko Epson Corporation Segmentation-based hybrid compression scheme for scanned documents
CN101297545B (zh) * 2005-10-28 2012-05-02 株式会社尼康 摄影装置、图像处理装置
US7869649B2 (en) * 2006-05-08 2011-01-11 Panasonic Corporation Image processing device, image processing method, program, storage medium and integrated circuit
US8009903B2 (en) * 2006-06-29 2011-08-30 Panasonic Corporation Image processor, image processing method, storage medium, and integrated circuit that can adjust a degree of depth feeling of a displayed high-quality image

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH10146325A (ja) * 1996-11-21 1998-06-02 Hitachi Medical Corp 画像補正処理方法
KR20060099019A (ko) * 2005-03-10 2006-09-19 엘지전자 주식회사 텔레비젼 수상기의 영상 조정 장치 및 방법
KR20070002912A (ko) * 2005-06-30 2007-01-05 엘지.필립스 엘시디 주식회사 표시장치
KR20090060029A (ko) * 2007-12-07 2009-06-11 삼성전자주식회사 영상 시퀀스 디스플레이에 대한 몰입감 향상 방법 및시스템

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