KR101618298B1 - 고감도 영상 생성 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

고감도 영상 생성 장치 및 방법이 개시된다. 본 발명의 일 양상에 따라, 입력 영상은 저주파 성분의 base layer와 고주파 성분의 texture layer로 분리된다. base layer에 대해서는 휘도 변환이 수행되고, texture layer에 대해서는 디테일 복원이 수행된다. 그리고 휘도 변환된 base layer와 디테일이 복원된 texture layer를 합성함으로써 한계 ISO 감도를 확장시키고 고감도의 영상을 획득하는 것이 가능하다.
ISO 감도, ISO 확장 값, 바이레터럴 필터, 휘도 변환 값, 이득 조절 값

Description

고감도 영상 생성 장치 및 방법{High ISO image generating apparatus and method}
카메라의 ISO 감도를 확장하기 위한 기술과 관련된다.
ISO 감도란 카메라가 빛에 반응하는 정도를 수치로 나타낸 것을 말한다. 디지털 카메라는 사용자의 설정에 따라 또는 주변 환경에 따라 ISO 감도를 조절하는 것이 가능하다. 예컨대, 저조도 촬영환경에서, 사용자는 디지털 카메라의 ISO 감도 수치를 높여서 충분한 셔터 스피드를 얻고 손떨림으로 인한 촬영 환경을 개선할 수 있다.
한편, 디지털 카메라에는 빛에 반응하여 전기 신호를 출력하는 이미지 센서가 탑재된다. 이미지 센서는 빛에 대응되는 전류를 방출하는데, 빛 이외의 다른 원인에 의해 발생한 암전류를 방출하기도 한다. 이러한 암전류는 영상의 노이즈로 작용한다.
디지털 카메라의 ISO 감도를 높이는 일반적인 방법 중 하나는 이미지 센서의 출력 전류를 증폭시키는 방법이 있다. 그런데, 이 때 전술한 암전류가 함께 증폭됨으로써 영상의 노이즈 역시 증폭될 수가 있다. 또한, 최근 디지털 카메라, 카메 라 폰에 적용되는 이미지 센서는 점점 소형화되고 자체적으로 빛에 대한 감도도 높아지는 방향으로 발전됨에 따라, ISO 감도의 조절은 high-level noise를 수반하게 된다.
ISO 감도를 높임에 따라 발생한 노이즈는 다양한 노이즈 제거 방법으로 제거하는 것이 가능하다. 그렇지만, ISO 감도가 높아지는 대신 영상의 화질이 떨어지게 되는 문제점이 있다.
화질에 영향을 미치지 아니하면서 카메라의 한계 ISO 감도를 확장시킬 수 있는 고감도 영상 생성 장치 및 방법이 제공된다.
본 발명의 일 양상에 따른 고감도 영상 생성 장치는, 영상을 저주파 성분의 제 1 영상과 고주파 성분의 제 2 영상으로 분리하는 영상 분리부, 제 1 영상의 휘도를 변환하는 제 1 영상 처리부, 제 2 영상의 디테일을 복원하는 제 2 영상 처리부, 및 휘도가 변환된 제 1 영상과 디테일이 복원된 제 2 영상을 합성하는 영상 합성부를 포함할 수 있다.
또한, 영상 분리부는, 영상에 바이레터럴 필터(bilateral filter)를 적용하며, 바이레터럴 필터의 필터 계수는 영상의 크기, 영상의 평균 픽셀 값, 및 설정된 ISO 감도 중 적어도 어느 하나에 기초하여 결정되는 것이 가능하다.
또한, 제 1 영상 처리부는, ISO 감도 확장 값 또는 영상의 평균 픽셀 값에 따라 제 1 영상의 밝기 변환 값을 결정하고, 결정된 밝기 변환 값을 제 1 영상의 각 픽셀에 적용하는 것이 가능하다. 이 때, 각 픽셀에 적용되는 밝기 변환 값은, 제 1 영상의 각 픽셀의 픽셀 값에 따라 적응적으로 증가 또는 감소될 수 있다.
또한, 제 2 영상 처리부는, ISO 감도 확장 값에 따라 제 2 영상의 이득 조절 값을 결정하고, 결정된 이득 조절 값을 제 2 영상의 각 픽셀에 적용한 후, 고주파 패스 필터링을 수행하는 것이 가능하다. 이 때, 각 픽셀에 적용되는 이득 조절 값 은, 제 2 영상의 각 픽셀을 포함하는 주변 픽셀 값들의 통계량에 따라 적응적으로 증가 또는 감소될 수 있다.
또한, 본 발명의 일 양상에 따라, 고감도 영상 생성 장치는, 영상의 노이즈를 제거하는 노이즈 제거부를 더 포함할 수 있으며, 노이즈 제거부는, 영상을 웨이블렛 영상으로 변환하고, 변환된 웨이블렛 영상의 각 서브 밴드 중 일부의 서브 밴드에 대해 공간 필터(spatial filter)를 적용하고, 다른 일부의 서브 밴드에 대해 웨이블릿 계수 축소를 적용하는 것이 가능하다. 또한, 공간 필터의 필터 계수는 설정된 ISO 감도에 기초하여 결정되고, 웨이블릿 계수 축소는 영상의 평균 픽셀 값에 따른 노이즈 레벨을 ISO 감도 별로 나타내는 함수들의 집합인 노이즈 프로파일에 기초하여 수행될 수 있다.
한편, 본 발명의 일 양상에 따른 고감도 영상 생성 방법은, 영상을 저주파 성분의 제 1 영상과 고주파 성분의 제 2 영상으로 분리하는 단계, 제 1 영상의 휘도를 변환하는 단계, 제 2 영상의 디테일을 복원하는 단계, 및 휘도가 변환된 제 1 영상과 디테일이 복원된 제 2 영상을 합성하는 단계를 포함할 수 있다.
개시된 내용에 따르면, 영상을 주파수에 따라 분리하고 각 주파수 별로 휘도 변환 및 디테일 복원이 별개로 수행된 후 합성되므로, 화질 저하를 방지하면서 ISO 감도를 확장하는 것이 가능해진다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시를 위한 구체적인 예를 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 카메라를 도시한다.
도 1에서, 카메라(100)는 렌즈(101), 이미지 센서(102), 아날로그-디지털 컨버터(ADC)(103), ISP 모듈(104), 메모리(105), 및 디스플레이부(106)를 포함한다.
피사체로부터 반사된 빛은 렌즈(101)를 거쳐 이미지 센서(102)로 입사된다. 이미지 센서(102)는 입사된 빛을 감지하고 감지된 빛에 대응되는 영상 신호를 출력한다.
이미지 센서(102)는 Charge-Coupled Device(CCD) 또는 Complemetary Metal-Oxide Semiconductor(CMOS)와 같은 고체 촬상 소자 될 수 있다. 이미지 센서(102)는 빛에 대하여 특정한 감도 특성을 갖는다. 본 실시 예에서, ISO 감도란 이미지 센서(102)가 빛에 반응하는 정도를 수치로 나타낸 것을 의미한다. 이미지 센서(102)의 빛에 대한 감도 특성은 크게 변하지 않는다. 따라서 ISO 감도는 이미지 센서(102)가 빛에 대응되는 전기적인 영상 신호를 출력할 때, 출력되는 전기적인 영상 신호를 증폭 또는 감소시켜서 조절될 수 있다. ISO 감도는 촬영 시 사용자로부터 그 값을 입력 받거나 카메라(100)가 주변 광량 등을 참조하여 자동으로 설정하는 것이 가능하다.
이미지 센서(102)로부터 출력된 영상 신호는 ADC(104)를 통해 디지털 영상 신호로 변환된다. 변환된 디지털 영상 신호는 ISP 모듈(104)로 입력된다. ISP(image signal processing) 모듈(104)은 수신된 영상 신호에 대해 영상 처리를 수행한다. IPS 모듈(104)을 거친 영상 신호는 메모리(105)에 저장되거나 디스플레 이부(106)를 통해 사용자에게 표시된다.
이미지 센서(102)로부터 출력된 영상 신호는 10bits 이상의 high bit depth 데이터로서 그 신호의 크기가 노출 시간에 선형적으로 비례할 수 있다. 그런데, ISP 모듈(104)은 수신된 신호에 대해 비-선형 처리를 하므로, 이미지 센서(102)로부터 출력된 영상 신호가 ISP 모듈(104)로 들어가면 원래의 선형 특성을 잃어버리고 비-선형 특성을 나타내게 된다. 또한, ISP 모듈(104)은 수신된 데이터를 저장 또는 표시에 적합한 8bit 데이터로 변환하여 출력하기 때문에, 10bits 이상의 high bit depth 데이터인 이미지 센서(102)의 영상 신호에서 데이터 손실이 발생할 수도 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 고감도 영상 생성 장치의 일부의 구성은 이러한 ISP 모듈(104)의 전단에서 이미지 센서(102)의 영상 신호를 전처리(pre-processing)하는 것이 가능하다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 고감도 영상 생성 장치는 카메라(100)에서 제공하는 ISO 감도의 최대 값을 확장하는 것이 가능하다. 예컨대, 카메라(100)의 최대 ISO 감도 수치가 6400인 경우, 본 실시 예에 따른 고감도 영상 생성 장치는 같은 조건에서 ISO 감도 수치를 12800으로 증가시킬 수 있다. 이러한 경우, ISO 감도가 2배 증가하였는데, ISO 감도의 확장되는 정도를 ISO 확장 값이라고 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 ISO 확장 값을 도시한다.
도 2에서, ISO 확장 값(EISO)은 원하는 ISO 감도(DISO)와 설정된 ISO 감 도(SISO) 간의 비율로 정의된다. 설정된 ISO 감도(SISO)는 카메라에서 제공되는 ISO 감도의 최대 값이 될 수 있다. 예를 들어, 어떤 카메라에서 제공되는 ISO 감도의 수치 범위가 40 ~ 3200인 경우, 설정된 ISO 감도(SISO)는 3200이 될 수 있다. 이 때, 사용자가 ISO 6400의 감도를 원하는 경우, ISO 확장 값(EISO)은 2가 될 수 있다. 마찬가지로, 사용자가 ISO 12800의 감도를 원하는 경우, ISO 확장 값(EISO)은 4가 될 수 있다.
도 2에서는, ISO 확장 값(EISO)을 원하는 ISO 감도(DISO)와 설정된 ISO 감도(SISO) 간의 비율로 정의하였으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 원하는 ISO 감도(DISO)와 설정된 ISO 감도(SISO)에 기초하여 다양한 방식으로 정의될 수 있음은 물론이다. 또한, ISO 확장 값(EISO)은 사용자로부터 원하는 ISO 감도(DISO)를 입력 받아 계산될 수도 있고, 직접 사용자로부터 입력 받을 수도 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 고감도 영상 생성 장치를 도시한다.
도 3에서, 고감도 영상 생성 장치(300)는 영상 분리부(301), 제 1 영상 처리부(302), 제 2 영상 처리부(303), 및 영상 합성부(304)를 포함할 수 있다.
영상 분리부(301)로 입력되는 영상(I)은 ISP 모듈(104)의 비-선형 특성의 영향을 줄이기 위해 ISP 모듈(104)로 입력되기 전의 영상인 Bayer pattern data의 각 채널 별 sub-image가 될 수 있다.
영상 분리부(301)는 영상(I)을 저주파 성분의 제 1 영상(I1)과 고주파 성분의 제 2 영상(I2)으로 분리한다. 예컨대, 제 1 영상(I1)은 저주파 성분이 많은 base layer가 될 수 있고, 제 2 영상(I2)은 고주파 성분이 많은 texture layer가 될 수 있다.
영상 분리부(301)가 영상(I)을 제 1 영상(I1)과 제 2 영상(I2)으로 나누는 방법은 다양한 필터링 기법이 이용될 수 있다. 예컨대, 영상 분리부(301)는 영상(I)에 대해 바이레터럴 필터(bilateral filter)를 적용하는 것이 가능하다. 본 실시 예에 따른 바이레터럴 필터는 입력 신호와 소정의 가우시안 함수(Gaussian function)를 컨볼루젼(convolution)하여 입력 신호를 필터링한다. 이 때, 바이레터럴 필터의 필터 계수는 영상(I)의 크기, 영상(I)의 평균 픽셀 값, 및 설정된 ISO 감도(SISO) 중 적어도 어느 하나에 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 영상(I)의 크기를 이용하여 가우시안 함수의 제 1 표준 편차인 geometric distance width를 구하고, 영상(I)의 크기, 영상(I)의 평균 픽셀 값, 및 설정된 ISO 감도(SISO)를 이용하여 가우시안 함수의 제 2 표준 편차인 photometric distance width를 구한 후, 구해진 geometric distance width 및 photometric distance width에 기초하여 바이레터럴 필터의 필터 계수를 구하는 것이 가능하다.
영상 분리부(301)가 영상(I)에 바이레터럴 필터를 적용하면, 저주파 성분의 제 1 영상(I1)이 출력된다. 영상 분리부(301)는 출력된 제 1 영상(I1)과 영상(I) 간의 비율을 계산하여 고주파 성분의 제 2 영상(I2)을 출력한다. 또는 영상(I)에서 제 1 영상(I1)을 빼서 제 2 영상(I2)을 출력할 수도 있다. 영상 분리부(301)에서 출력된 제 1 영상(I1)과 제 2 영상(I2)은 각각 제 1 영상 처리부(302) 및 제 2 영상 처리부(303)로 입력된다.
제 1 영상 처리부(302)는 제 1 영상(I1)의 각 픽셀 값에 소정의 밝기 변환 값을 적용하여 제 1 영상(I1)의 휘도를 변환한다.
본 실시 예에서, 각 픽셀 값은 휘도 레벨로 표현될 수 있으며, 밝기 변환 값은 ISO 확장 값(EISO) 및 영상(I)의 평균 픽셀 값에 따라 정해질 수 있다. 정해진 밝기 변환 값은 제 1 영상(I1)의 각 픽셀에 적용되는데, 제 1 영상(I1)의 각 픽셀의 픽셀 값에 따라 증가 또는 감소되어 적용되는 것이 가능하다. 예컨대, ISO 확장 값(EISO)이 3인 경우, 밝기 변환 값은 1부터 3까지의 값을 가질 수 있으며, 영상(I)의 평균 픽셀 값에 따라 1부터 3까지의 밝기 변환 값 중 어느 하나의 값이 선택되는 것이 가능하다. 그리고 선택된 밝기 변환 값은 제 1 영상(I1)의 각 픽셀의 픽셀 값에 따라 약간씩 증가하거나 감소되어 각 픽셀에 적용되는 것이 가능하다. 제 1 영상 처리부(302)가 밝기 변환 값을 제 1 영상(I1)의 각 픽셀에 적용하는 방법에 대한 더 구체적인 설명은 후술한다.
또한, 제 1 영상 처리부(302)는 제 1 영상(I1)의 휘도를 변환한 후에, matrix 기반의 color correction과 같은 컬러 보정을 수행하는 것도 가능하다.
제 2 영상 처리부(303)는 제 2 영상(I2)의 고주파 성분을 강화하기 위해 소정의 이득 조절 값을 제 2 영상(I2)에 적용하고, 이득 조절 값이 적용된 제 2 영상(I2)을 고주파 패스 필터링한다.
본 실시 예에 따라, 이득 조절 값은 소정의 상수(constant)가 될 수 있으며, ISO 감도 확장 값(EISO)에 의존할 수 있다. 예컨대, ISO 감도 확장 값(EISO)이 2인 경우, 이득 조절 값도 2로 결정될 수 있다. 결정된 이득 조절 값은 제 2 영상(I2)의 각 픽셀에 적용되는데, 적용되는 이득 조절 값은 각 픽셀을 포함하는 주변 픽셀들의 특정한 통계량에 따라 증가 또는 감소하는 것이 가능하다. 통계량은 몇 개의 픽셀을 포함하는 윈도우(window)를 설정하고, 설정된 윈도우 내의 픽셀들의 평균 값을 이용할 수 있다. 윈도우 내의 중심 픽셀에 대해 이득 조절 값을 적용하는 경우, 구해진 윈도우 내의 픽셀들의 평균 값과 정해진 임계 값을 비교하고, 비교 결과에 따라 적용되는 이득 조절 값을 약간씩 증가시키거나 감소시키는 것이 가능하다. 제 2 영상 처리부(303)가 이득 조절 값을 제 2 영상(I1)의 각 픽셀에 적용하는 방법에 대한 더 구체적인 설명은 후술한다.
또한, 제 2 영상(I2)의 각 픽셀에 대해 이득이 조절되면, 고주파 패스 필터를 적용하여 텍스쳐(texture)를 복원한다. 이 때, 고주파 패스 필터의 필터 계수는 설정된 ISO 감도(SISO)에 따라 결정될 수 있다.
영상 합성부(304)는 휘도가 변환된 제 1 영상(I1`)과 디테일이 복원된 제 2 영상(I2`)을 합성한다. 예를 들어, 영상 분리부(301)가 입력 영상(I)과 제 1 영상(I1) 간의 비율에 기초하여 제 2 영상(I2)을 출력한 경우, 휘도가 변환된 제 1 영상(I1`)과 디테일이 복원된 제 2 영상(I2`)이 서로 곱해지며, 영상 분리부(301)가 입력 영상(I)에서 제 1 영상(I1)을 빼서 제 2 영상(I2)을 출력한 경우, 휘도가 변환된 제 1 영상(I1`)과 디테일이 복원된 제 2 영상(I2`)이 서로 더해질 수 있다.
이와 같이, 수신된 영상을 주파수에 따라 분리하고 분리된 각각의 영상에 대해 휘도 변환과 디테일 복원을 별도로 수행한 후 합성하므로, 카메라의 한계 ISO 감도 이상의 고감도 영상을 획득하는 것이 가능하다.
도 4는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 고감도 영상 생성 장치를 도시한다.
도 4에서, 고감도 영상 생성 장치(400)는 노이즈 제거부(401), 영상 분리부(301), 제 1 영상 처리부(302), 제 2 영상 처리부(303), 및 영상 합성부(304)를 포함한다. 도 4에서, 영상 분리부(301), 제 1 영상 처리부(302), 제 2 영상 처리부(303), 및 영상 합성부(304)는 도 3에서 설명한 것과 동일하다.
노이즈 제거부(401)는 입력 영상(I)에 대해 N 레벨 웨이블렛 변환을 적용하여 입력 영상(I)을 다수의 서브 밴드 별로 분해한다.
웨이블릿 변환(wavelet transform)이란 두 개 이상의 필터(filter)를 이용하여 주어진 신호를 여러 개의 다른 주파수 대역으로 분해하는 것을 말한다. 2차원 영상의 웨이블릿 변환은 이러한 주파수 분해 과정이 수평, 수직 방향으로 각각 수행된다. 주파수 분해는 영상 신호를 고주파 패스 필터 또는 저주파 패스 필터에 통과시키는 방법으로 수행될 수 있다. 예컨대, 어떠한 영상이 웨이블릿 변환을 거치면, HH, HL, LH, LL 등의 서브 밴드로 분할되는 것이 가능하다. 서브 밴드에서 H는 고주파 성분을, L은 저주파 성분을 나타낸다. 예컨대, HH 서브 밴드는 영상의 수평, 수직 방향을 모두 고주파 필터에 통과시킨 결과가 될 수 있다. 이 때, LL은 근사정보를, HH, HL, LH는 상세정보를 포함한다. 이러한 분할 과정은 여러 번 수행될 수가 있다. 예컨대, 3레벨 웨이블릿 변환은 이러한 분할 과정이 3번 반복된 것을 의미하며, HL(2)는 분할이 한 번 이루어진 LL(1) 서브 밴드에 대해 웨이블릿 변환을 한 번 더 수행한 서브 밴드가 될 수 있다. 즉, HL(2)는 LL(1) 서브 밴드의 수평 방향을 고주파 필터로 처리하고 수직 방향을 저주파 필터로 처리한 서브 밴드가 될 수 있다.
노이즈 제거부(401)는 변환된 웨이블릿 영상에서 근사 정보를 나타내는 LL 서브 밴드에 대해 공간 필터를 적용하고, 상세 정보를 나타내는 HH, HL, LH 서브 밴드에 대해 픽셀 계수 축소(shrinkage)를 적용한다. 이 때, 공간 필터의 필터 계수는 설정된 ISO 감도(SISO) 또는 영상(I)의 크기에 기초하여 정해질 수 있다. 픽셀 계수 축소는 영상(I)의 평균 휘도에 따른 노이즈 레벨을 ISO 감도 별로 나타내는 함수들의 집합으로 구성된 노이즈 프로파일을 기반으로 수행될 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 휘도 변환 값을 도시한다.
도 5를 참조하여, 제 1 영상 처리부(302)가 제 1 영상(I1)의 휘도를 변환하는 방법을 더 구체적으로 살펴본다.
먼저, 제 1 영상 처리부(302)는 global weight(L1)를 계산한다. global weight(L1)는 ISO 확장 값(EISO) 및 영상(I)의 평균 픽셀 값 또는 평균 휘도에 따라 달라질 수 있다. 예컨대, ISO 감도의 최대치가 6400인 카메라에서 ISO 감도를 12800까지 높이고자 하는 경우, ISO 확장 값(EISO)은 2가 된다. 첫 번째 그래프에서, ISO 확장 값(EISO)이 2인 경우, global weight(L1)는 1.8 ~ 2.2 사이의 값을 가질 수 있다. 직선 a, b, c의 기울기는 영상(I)의 평균 픽셀 값 또는 평균 휘도에 대응된다. 만약, 영상(I)의 평균 픽셀 값 이 b와 같다면, global weight(L1)는 2로 결정된다.
그리고 제 1 영상 처리부(302)는 local weight(L2)를 계산한다. local weight(L2)는 제 1 영상(I1)의 각 픽셀 값에 따라 달라진다. 예컨대, 두 번째 그래프에서, 제 1 영상(I1)의 각 픽셀 값에 따라 특정한 local weight(L2)가 결정되는 것이 가능하다.
본 실시 예에서, 휘도 변환 값은 global weight(L1)와 local weight(L2)의 합으로 주어질 수 있다. 따라서, 제 1 영상 처리부(302)가 제 1 영상(I1)의 각 픽셀에 휘도 변환 값을 적용하는 경우, 먼저 전체적인 global weight(L1)를 구하고 각 픽셀에 따라 local weight(L2)만큼 global weight(L1)를 증가시키거나 감소시켜 서 휘도 변환 값을 적용하는 것이 가능하다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 이득 조절 값을 도시하고, 도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 제 2 영상(I2)의 픽셀을 도시한다.
도 6 및 도 7을 참조하여, 제 2 영상 처리부(303)가 제 2 영상(I2)의 디테일을 복원하는 방법을 더 구체적으로 설명한다.
먼저, 제 2 영상 처리부(303)는 global weight(G1)를 계산한다. global weight(G1)는 ISO 확장 값(EISO)에 따라 달라질 수 있다. 예컨대, ISO 감도의 최대치가 6400인 카메라에서 ISO 감도를 12800까지 높이고자 하는 경우, ISO 확장 값(EISO)은 2가 된다. ISO 확장 값(EISO)이 2인 경우, 카메라 A의 global weight(G1)는2가 되고, 카메라 B의 global weight(G1)는 2.1이 된다. 이와 같이, global weight(G1)은 카메라 별로 ISO 확장 값(EISO)을 기초로 정해지는 것이 가능하다.
그리고 제 2 영상 처리부(303)는 local weight(G2)를 계산한다. local weight(G2)는 제 2 영상(I2)의 특정한 윈도우 내의 픽셀 통계량에 따라 달라진다. 예컨대, 도 7에서, 3x3 크기의 윈도우(701) 내의 픽셀 값들의 평균 값을 본 실시 예에 따른 통계량으로 사용하는 것이 가능하다. 도 6에서, local weight(G2)는 계산된 통계량과 정해진 임계 값의 비교 결과에 따라 정해질 수 있다.
본 실시 예에서, 이득 조절 값은 global weight(G1)와 local weight(G2)의 합으로 주어질 수 있다. 따라서, 제 2 영상 처리부(303)가 제 2 영상(I2)의 각 픽 셀에 이득 조절 값을 적용하는 경우, 먼저 전체적인 global weight(G1)를 구하고 각 픽셀에 따라 local weight(G2)만큼 global weight(G1)를 증가시키거나 감소시켜서 이득 조절 값을 적용하는 것이 가능하다. 여기서 각 픽셀은 도 7에서 윈도우(701)의 중심 픽셀이 될 수 있다.
제 2 영상(I2)의 각 픽셀의 이득이 조절되면, 제 2 영상 처리부(303)는 윈도우(701)에 대응되는 커널을 이동시키면서 고주파 패스 필터링을 수행한다. 이 때, 커널의 계수들 역시 설정된 ISO 감도(SISO)에 따라 적응적으로 변화시키는 것도 가능하다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 고감도 영상 생성 방법을 도시한다.
도 8을 참조하면, 먼저, 입력된 영상(I)을 저주파 성분의 제 1 영상(I1)과 고주파 성분의 제 2 영상(I2)으로 분리한다. 예컨대, 영상 분리부(301)는 입력된 영상(I)에 바이레터럴 필터를 적용하여 영상(I)을 분리하는 것이 가능하다.
또한, 선택적으로, 영상 분리 전에 영상(I)의 노이즈를 제거하는 것도 가능하다. 노이즈 제거 방법은, 예컨대, 노이즈 제거부(401)가 영상(I)을 웨이블릿 변환하고 각 서브 밴드에 대해 공간 필터링 또는 웨이블릿 계수 축소를 수행하는 방법이 사용될 수 있다.
영상(I)이 제 1 영상(I1)과 제 2 영상(I2)으로 분리되면, 제 1 영상 처리부(302)가 제 1 영상(I1)의 휘도를 변환한다. 예컨대, 제 1 영상 처리부(302)는 제 1 영상(I1)의 각 픽셀에 대해 도 5에서 설명한 것과 같은 방식으로 휘도 변환 값을 적용하는 것이 가능하다.
또한, 선택적으로, 제 1 영상(I1)의 휘도를 변환한 후에, matrix 기반의 color correction, color interpolation을 수행하는 것도 가능하다.
한편, 제 2 영상 처리부(303)는 제 2 영상(I2)의 디테일을 복원한다. 예컨대, 제 2 영상 처리부(303)는 제 2 영상(I2)의 각 픽셀에 대해 도 6 및 도 7에서 설명한 것과 같은 방식으로 이득 조절 값을 적용하고 고주파 패스 필터링을 수행하는 것이 가능하다.
그리고, 휘도가 변환된 제 1 영상(I1`)과 디테일이 복원된 제 2 영상(I2`)을 합성한다. 예컨대, 영상 합성부(304)가 휘도가 변환된 제 1 영상(I1`)과 디테일이 복원된 제 2 영상(I2`)을 더하거나 곱하는 것이 가능하다.
한편, 본 발명의 실시 예들은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현하는 것을 포함한다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨 터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 본 발명을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술 분야의 프로그래머들에 의하여 용이하게 추론될 수 있다.
이상에서 본 발명의 실시를 위한 구체적인 예를 살펴보았다. 전술한 실시 예들은 본 발명을 예시적으로 설명하기 위한 것으로 본 발명의 권리범위가 특정 실시 예에 한정되지 아니할 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 카메라를 도시한다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 ISO 확장 값을 도시한다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 고감도 영상 생성 장치를 도시한다.
도 4는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 고감도 영상 생성 장치를 도시한다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 휘도 변환 값을 도시한다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 이득 조절 값을 도시한다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 윈도우를 도시한다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 고감도 영상 생성 방법을 도시한다.

Claims (20)

  1. 영상을 저주파 성분의 제 1 영상과 고주파 성분의 제 2 영상으로 분리하는 영상 분리부;
    ISO 감도 확장 값 또는 상기 영상의 평균 픽셀 값에 따라 상기 제 1 영상의 밝기 변환 값을 결정하고, 결정된 밝기 변환 값을 상기 제 1 영상의 각 픽셀에 적용하여 상기 제 1 영상의 휘도를 변환하는 제 1 영상 처리부;
    상기 제 2 영상의 디테일을 복원하는 제 2 영상 처리부; 및
    상기 휘도가 변환된 제 1 영상과 상기 디테일이 복원된 제 2 영상을 합성하는 영상 합성부; 를 포함하는 고감도 영상 생성 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 영상 분리부는, 상기 영상에 바이레터럴 필터(bilateral filter)를 적용하며, 상기 바이레터럴 필터의 필터 계수는 상기 영상의 크기, 상기 영상의 평균 픽셀 값, 및 설정된 ISO 감도 중 적어도 어느 하나에 기초하여 결정되는, 고감도 영상 생성 장치.
  3. 삭제
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 각 픽셀에 적용되는 밝기 변환 값은, 상기 제 1 영상의 각 픽셀의 픽셀 값에 따라 증가 또는 감소하는, 고감도 영상 생성 장치.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 1 영상 처리부는, 상기 제 1 영상의 휘도를 변환하고, 상기 제 1 영상의 컬러를 보정하는, 고감도 영상 생성 장치.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 2 영상 처리부는, ISO 감도 확장 값에 따라 상기 제 2 영상의 이득 조절 값을 결정하고, 결정된 이득 조절 값을 상기 제 2 영상의 각 픽셀에 적용하는, 고감도 영상 생성 장치.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 각 픽셀에 적용되는 이득 조절 값은, 상기 제 2 영상의 각 픽셀을 포함하는 주변 픽셀 값들의 통계량에 따라 증가 또는 감소하는, 고감도 영상 생성 장치.
  8. 제 6 항에 있어서,
    상기 제 2 영상 처리부는, 상기 이득 조절 값이 적용된 제 2 영상에 대해 고 주파 패스 필터(high pass filter)를 적용하는, 고감도 영상 생성 장치.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 영상의 노이즈를 제거하는 노이즈 제거부; 를 더 포함하며,
    상기 노이즈 제거부는, 상기 영상을 웨이블렛 영상으로 변환하고, 변환된 웨이블렛 영상의 각 서브 밴드 중 일부의 서브 밴드에 대해 공간 필터(spatial filter)를 적용하고, 다른 일부의 서브 밴드에 대해 웨이블릿 계수 축소를 적용하는, 고감도 영상 생성 장치.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 공간 필터의 필터 계수는 설정된 ISO 감도에 기초하여 결정되고, 상기 웨이블릿 계수 축소는 상기 영상의 평균 픽셀 값에 따른 노이즈 레벨을 ISO 감도 별로 나타내는 함수들의 집합인 노이즈 프로파일에 기초하여 수행되는, 고감도 영상 생성 장치.
  11. 영상을 저주파 성분의 제 1 영상과 고주파 성분의 제 2 영상으로 분리하는 단계;
    ISO 감도 확장 값 또는 상기 영상의 평균 픽셀 값에 따라 상기 제 1 영상의 밝기 변환 값을 결정하고, 결정된 밝기 변환 값을 상기 제 1 영상의 각 픽셀에 적용하여, 상기 제 1 영상의 휘도를 변환하는 단계;
    상기 제 2 영상의 디테일을 복원하는 단계; 및
    상기 휘도가 변환된 제 1 영상과 상기 디테일이 복원된 제 2 영상을 합성하는 단계; 를 포함하는 고감도 영상 생성 방법.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 영상을 분리하는 단계는, 상기 영상에 바이레터럴 필터(bilateral filter)를 적용하는 과정을 포함하며, 상기 바이레터럴 필터의 필터 계수는 상기 영상의 크기, 상기 영상의 평균 픽셀 값, 및 상기 영상의 ISO 감도 중 적어도 어느 하나에 기초하여 결정되는, 고감도 영상 생성 방법.
  13. 삭제
  14. 제 11 항에 있어서,
    상기 각 픽셀에 적용되는 밝기 변환 값은, 상기 제 1 영상의 각 픽셀의 픽셀 값에 따라 증가 또는 감소하는, 고감도 영상 생성 방법.
  15. 제 11 항에 있어서,
    상기 제 1 영상의 휘도를 변환하는 단계는, 상기 제 1 영상의 휘도를 변환하고, 상기 제 1 영상의 컬러를 보정하는 과정을 포함하는, 고감도 영상 생성 방법.
  16. 제 11 항에 있어서,
    상기 제 2 영상의 디테일을 복원하는 단계는, ISO 감도 확장 값에 따라 상기 제 2 영상의 이득 조절 값을 결정하고, 결정된 이득 조절 값을 상기 제 2 영상의 각 픽셀에 적용하는 과정을 포함하는, 고감도 영상 생성 방법.
  17. 제 16 항에 있어서,
    상기 각 픽셀에 적용되는 이득 조절 값은, 상기 각 픽셀을 포함하는 주변 픽셀 값들의 통계량에 따라 증가 또는 감소하는, 고감도 영상 생성 방법.
  18. 제 16 항에 있어서,
    상기 제 2 영상의 디테일을 복원하는 단계는, 상기 이득 조절 값이 적용된 제 2 영상에 대해 고주파 패스 필터(high pass filter)를 적용하는 과정을 포함하는, 고감도 영상 생성 방법.
  19. 제 11 항에 있어서,
    상기 영상을 웨이블렛 영상으로 변환하고, 변환된 웨이블렛 영상의 각 서브 밴드 중 일부의 서브 밴드에 대해 공간 필터(spatial filter)를 적용하고, 다른 일부의 서브 밴드에 대해 웨이블릿 계수 축소를 적용하여 상기 영상의 노이즈를 제거하는 단계; 를 더 포함하는 고감도 영상 생성 방법.
  20. 제 19 항에 있어서,
    상기 공간 필터의 필터 계수는 설정된 ISO 감도에 기초하여 결정되고, 상기 웨이블릿 계수 축소는 상기 영상의 평균 픽셀 값에 따른 노이즈 레벨을 ISO 감도 별로 나타내는 함수들의 집합인 노이즈 프로파일에 기초하여 수행되는, 고감도 영상 생성 방법.
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