KR20110031577A - Apparatus and method for noise reducing in image display device - Google Patents

Abstract

PURPOSE: An apparatus and method for reducing the noise of an image display device are provided to reduce noise generated in performing an image quality compensation process. CONSTITUTION: A computing unit produces a noise compensation value based on the luminance increase level of an input image data. A determining unit determines the brightness level of the inputted image data. A control unit performs noise reduction operation control according to the brightness increasing level based on the computed noise compensation value.

Description

영상표시기기에서 노이즈 저감을 위한 장치 및 방법{Apparatus and method for noise reducing in image display device}Apparatus and method for noise reducing in image display device}

본 발명은 영상신호를 처리하여 출력하는 영상표시기기에서 영상의 노이즈 저감을 위한 장치 및 방법에 관한 것이다. The present invention relates to an apparatus and method for noise reduction of an image in an image display apparatus that processes and outputs an image signal.

일반적으로 입력되는 영상의 레벨 동작 범위는 영상처리를 위한 하드웨어 범위보다 작게 분포하며, 콘트라스트 개선 장치와 같이 하드웨어 범위 보다 작게 분포하는 영상 레벨의 동적 범위를 하드웨어 범위에 가깝도록 신장함으로서, 코느ㅌ라스트를 향상 시킨다. In general, the level operation range of the input image is smaller than the hardware range for image processing, and the dynamic range of the image level distributed smaller than the hardware range, such as a contrast enhancement device, is extended to be closer to the hardware range, thereby increasing the cornelast. Improve.

도 1은 종래의 히스토그램 분포도 및 히스토그램에 따른 DCR(Dynamic Contrast Ratio)감마 커브를 도시한 그래프이다. 1 is a graph illustrating a DCR (Dynamic Contrast Ratio) gamma curve according to a conventional histogram distribution and histogram.

기존의 DCR알고리즘은 YCbCr 색공간에서 이루어지는데, 이 공간에서 히스토그램 분석을 통해 Y신호의 확장을 하고 최적의 다이나믹 콘트라스트를 얻도록 하는 알고리즘 이다. Conventional DCR algorithms are implemented in the YCbCr color space, which is an algorithm that expands the Y signal and obtains the optimal dynamic contrast through histogram analysis.

이러한 알고리즘은 Y신호만을 분석하여 Y신호의 확장을 수행함에 따라 색상에 대한 정보가 무시되는 단점이 있다. Such an algorithm has a disadvantage in that information on color is ignored as the Y signal is extended by analyzing only the Y signal.

이러한 단점이 반영된 영상이 화면에 디스플레이되는 경우 컬러 시프트에 의한 컬러 왜곤 및 컬러의 명확도가 감소하는 현상으로 나타나게 된다. 즉, 도 1의 (b)와 같이 오직 Y신호의 영상 정보만을 이용하여 출력 Y의 감마 커브의 이득을 키우는 방법으로 실제 영상의 컬러 정보를 전혀 알 수 없고 Y신호의 확장으로 인해 색포화와 같은 왜곡 및 색 레벨의 감소를 가져오게 된다. When the image reflecting these disadvantages is displayed on the screen, the color distortion due to the color shift and the clarity of the color are reduced. That is, as shown in (b) of FIG. 1, the gain of the gamma curve of the output Y is increased using only the image information of the Y signal, and thus the color information of the actual image is not known at all, and the color signal is expanded due to the expansion of the Y signal. This results in a reduction in distortion and color levels.

신호 왜곡에 대한 보정 방법으로는 도 2에 개시된 바와 같은 모션을 포함하는 프레임(a)과 2차영상(b)에 대한 노이즈 필터를 적용하는 동작을 수행하나 이는 일반적인 lumna histogram을 이용한 확장에 의해 각 프레임간 또는 공간에 대한 고려를 하지 않은 선형적인 확장에 의한 노이즈 발생은 고려하지 않아 그에 따른 영상의 열화 현상이 발생한다. As a method for correcting the signal distortion, a noise filter is applied to a frame (a) and a secondary image (b) including a motion as shown in FIG. 2, but this can be achieved by expansion using a general lumna histogram. Noise generation due to linear expansion without consideration of inter-frame or space is not taken into account, resulting in image degradation.

본 발명은 상기한 문제점를 해결하기 위한 것으로, 입력되는 영상 데이터에 대하여 노이즈 저감을 위한 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다. An object of the present invention is to provide an apparatus and a method for reducing noise with respect to input image data.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명은 화상데이터를 입력받는 입력 수단; 입력된 화상 데이터의 휘도 신장 레벨에 근거하여 산출하는 노이즈 보정값을 산출하는 산출수단; 입력된 화상 데이터의 휘도레벨 판별하는 판별수단: 산출 수단에 의해 산출된 노이즈 보정값에 의해 상기 화상데이터의 휘도 신장 레벨에 따른 노이즈 저감 동작 제어를 수행하는 제어수단;으로 구성됨을 특징으로 한다. The present invention for achieving the above object is an input means for receiving image data; Calculating means for calculating a noise correction value calculated based on the luminance decompression level of the input image data; And discriminating means for discriminating the brightness level of the input image data, comprising: control means for performing noise reduction operation control according to the brightness decompression level of the image data by the noise correction value calculated by the calculation means.

또한 본 발명은 외부로부터 수신되는 화상 데이터에 대한 휘도레벨을 기 설정된 레벨로 신장하는 단계; 상기 신장된 휘도레벨에 대해 노이즈 필터링 범위를 설정하는 단계; 상기 설정된 범위에 대한 1차 노이즈 필터링을 수행하는 단계; 1차 노이즈 필터링 계수값에 따른 2차 필터링을 위한 계수값을 산출하는 단계; 산출된 계수값을 적용한 필터링을 수행하는 단계;로 구성됨을 특징으로 한다. In addition, the present invention includes the steps of extending the luminance level for the image data received from the outside to a predetermined level; Setting a noise filtering range for the extended luminance level; Performing first order noise filtering on the set range; Calculating a coefficient value for secondary filtering according to the primary noise filtering coefficient value; And performing filtering by applying the calculated coefficient value.

상기와 같이 본 발명은 입력되는 영상에 대하여 화질 보정에 따른 노이즈 신장에 대한 저감을 수행함으로, 사용자에게 보다 선명하고 명확한 영상을 제공할 수 있도록 하는 효과를 가지고 있다. As described above, the present invention has an effect of providing a clearer and clearer image to the user by reducing the noise extension according to the image quality correction on the input image.

이하에서는 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예를 상세히 설명한다. Hereinafter, with reference to the drawings will be described an embodiment of the present invention;

도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 가중 함수 범위 설정을 위한 그래프이며, 도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 동적 영상의 노이즈 저감을 위한 함수값을 나타낸 그래프 예시도이고, 도 5는 도 4의 함수값에 따라 적용되는 계수값을 나타낸 룩-업 테이블이며, 도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 정적 영상의 노이즈 저감을 위한 함수값을 나타낸 그래프 예시도 이며, 도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 영상에 대한 노이즈 저감 동작 흐름도 이다. 3 is a graph for setting a weighted function range according to an embodiment of the present invention, FIG. 4 is a graph illustrating a function value for noise reduction of a dynamic image according to an embodiment of the present invention, and FIG. 5 is FIG. 4. Figure 6 is a look-up table showing a coefficient value applied according to the function value of, Figure 6 is a graph showing a function value for reducing noise of the static image according to an embodiment of the present invention, Figure 7 is an embodiment of the present invention A flowchart of a noise reduction operation for an image according to an example.

외부로부터 화상 데이터가 입력되면(705단계) 영상표시기기에서는 영상의 선명화 또는 노이즈 제거를 위한 소정 동작을 수행하게 된다. 이때 상기 화상 데이터에 대한 휘도레벨에 따른 히스토그램을 분석하게 된다.(710단계) 상기 히스토그램 분석은 도 1 (a)에서와 같이 종래의 히스토그램 분석에 의해 입력영상에 대한 휘도 레벨의 분포를 분석하게 된다. When image data is input from the outside (step 705), the image display device performs a predetermined operation for sharpening an image or removing noise. In this case, the histogram according to the luminance level of the image data is analyzed (step 710). The histogram analysis analyzes a distribution of luminance levels of the input image by a conventional histogram analysis as shown in FIG. .

상기 분석된 히스토그램 분포에 따라 입력 화상데이터에 대한 신장(715단계) 된 휘도 레벨에 포함된 노이즈 저감을 위한 필터링을 위한 범위를 설정하게 된다.(720단계) 이때 상기 필터링을 위한 범위는 상기 화상데이터에서 기 설정된 저계조 범위에 포함된 영역{bin(0)~ bin(x)}까지 설정될 수 있다. 이때 설정된 영역에 포함된 픽셀의 개수{∑bin(x)}를 산출하게 된다. According to the analyzed histogram distribution, a range for filtering to reduce noise included in the extended luminance level of the input image data (step 715) is set (step 720). The range for the filtering is the image data. Up to a region {bin (0) to bin (x)} included in a preset low gradation range may be set. At this time, the number {Σbin (x)} of pixels included in the set area is calculated.

∑bin(x)= Histo_sub_Total pixel number∑bin (x) = Histo_sub_Total pixel number

상기 설정된 필터링 적용 범위에 대하여 노이즈 레벨에 따른 필터링 계수값{weighting(x)}을 산출하게 된다. 상기 필터링 계수값은 휘도 신장에 따른 노이즈 증가에 대하여 기 설정된 기준 필터값을 적용한 후 상기 기준 값을 신장하기 위한 계수값이다. 따라서 도 3의 (a)에서와 같이 1차 필터링에 따라 적용할 계수값에 대한 설정을 수행하고,(725단계) 상기 설정된 계수값에 따라 도 4의 (a)와 같이 기준 필터계수값에 소정 범위 신장된 제1차 필터링 계수값을 산출 및 적용하여 제1차 노이즈 필터링을 수행한다.(730단계) The filtering coefficient value {weighting (x)} according to the noise level is calculated for the set filtering application range. The filtering coefficient value is a coefficient value for extending the reference value after applying a preset reference filter value to the noise increase according to the luminance increase. Therefore, as shown in (a) of FIG. 3, a coefficient value to be applied is applied according to the first order filtering (step 725), and a predetermined value is set to the reference filter coefficient value as shown in (a) of FIG. First noise filtering is performed by calculating and applying a range-extended first filtering coefficient value (step 730).

상기 제1차 노이즈 필터링은 입력 화상 데이터에서 동영상 영역에 대하여 소정 프레임간의 움직임을 예측을 통해 노이즈 필터링 값을 산출 및 적용하게 된다. The first noise filtering calculates and applies a noise filtering value by predicting a movement between predetermined frames in the moving image area in the input image data.

Final DNR LUT = original DNR LUT + (original DNR LUT *DNR Weighting}Final DNR LUT = original DNR LUT + (original DNR LUT * DNR Weighting}

상기의 수학식 1 에서와 같이 기준 노이즈 필터링 계수값에 대하여 저계조 레벨에 포함된 노이즈에 저감을 위한 필터링 계수값을 산출한다. 상기와 같이 산출된 계수값에 의해 도 5의 표 (a)에 개시된 바와 같이 룩업테이블에 기 설정된 Table Y Reg값 만큼의 노이즈 필터링 레벨값이 설정된다.As shown in Equation 1, the filtering coefficient value for reducing the noise included in the low gray level is calculated with respect to the reference noise filtering coefficient value. The count value calculated as described above is applied to the lookup table as disclosed in Table (a) of FIG. The noise filtering level value is set as much as the preset Table Y Reg value.

상기 제1 노이즈 필터링은 화상 데이터에서 동영상에 대한 노이즈 저감동작이며 상기 제1 노이즈 필터링이 완료되면 영상에서 정지영상에 대한 노이즈 필터링을 수행하기 위한 제2차 노이즈 필터링에 대한 범위 및 계수값을 산출한다.(735단계) 이는 도 6에 도시된 (a)와 같이 상기 1차 필터링이 적용된 범위에 대하여 정지 영상에 대한 필터링 계수값을 산출하여 소정 계수만큼 신장하여 적용한다.(740단계)The first noise filtering is a noise reduction operation of a moving image in image data, and when the first noise filtering is completed, a range and a coefficient value for the second noise filtering for performing the noise filtering on the still image in the image are calculated. (Step 735) As shown in (a) of FIG. 6, the filtering coefficient value for the still image is calculated and extended by a predetermined coefficient for the range to which the primary filtering is applied.

Final P_SNR LUT = original P_SNR LUT + (origianl P_SNR LUT* Post NR WeightingFinal P_SNR LUT = original P_SNR LUT + (origianl P_SNR LUT * Post NR Weighting

상기 제1차 및 2차로 노이즈 필터링이 적용된 화상 데이터에 대해서는 디스플레이부를 통해 영상을 출력하게 된다.(745단계)The image data to which the first and second noise filtering is applied is outputted through the display unit (step 745).

도 1은 종래의 영상의 히스토그램 분포도 및 휘도 신호조정 곡선 예시도. 1 is a diagram illustrating a histogram distribution and luminance signal adjustment curve of a conventional image.

도 2는 종래의 히스토그램 분포에 따른 동적/정적 영상의 노이즈 저감을 위한 함수 변화 그래프. 2 is a function change graph for reducing noise of a dynamic / static image according to a conventional histogram distribution.

도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 가중 함수 범위 설정을 위한 그래프. 3 is a graph for setting a weighted function range according to an embodiment of the present invention.

도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 동적 영상의 노이즈 저감을 위한 함수값을 나타낸 그래프 예시도. 4 is a graph illustrating a function value for noise reduction of a dynamic image according to an exemplary embodiment of the present invention.

도 5는 도 4의 함수값에 따라 적용되는 계수값을 나타낸 룩-업 테이블FIG. 5 is a look-up table showing coefficient values applied according to the function values of FIG. 4. FIG.

도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 정적 영상의 노이즈 저감을 위한 함수값을 나타낸 그래프 예시도. 6 is a graph illustrating a function value for noise reduction of a static image according to an exemplary embodiment of the present invention.

도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 영상에 대한 노이즈 저감 동작 흐름도. 7 is a flowchart illustrating noise reduction of an image according to an exemplary embodiment of the present invention.

Claims (10)

화상데이터를 입력받는 입력 수단;Input means for receiving image data; 상기 입력된 화상 데이터의 휘도 신장 레벨에 근거하여 산출하는 노이즈 보정값을 산출하는 산출수단;Calculating means for calculating a noise correction value calculated on the basis of the luminance extension level of the input image data; 상기 입력된 화상 데이터의 휘도레벨 판별하는 판별수단;Discriminating means for discriminating the brightness level of the input image data; 상기 산출 수단에 의해 산출된 노이즈 보정값에 의해 상기 화상데이터의 휘도 신장 레벨에 따른 노이즈 저감 동작 제어를 수행하는 제어수단;으로 구성됨을 특징으로 하는 영상표시기기. And control means for controlling the noise reduction operation according to the brightness decompression level of the image data by the noise correction value calculated by the calculating means. 제 1항에 있어서, 상기 보정값 산출 수단은 메모리에 저장된 입력되는 화상데이터의 휘도 신장에 따른 노이즈 분포에 대응되는 필터값을 독출하는 것을 특징으로 하는 영상표시기기. The image display device according to claim 1, wherein the correction value calculating means reads out a filter value corresponding to a noise distribution according to the luminance increase of the input image data stored in the memory. 제 1항에 있어서, 상기 휘도레벨 판별 수단은 상기 입력된 화상 데이터의 휘도 분포에 따른 히스토그램을 산출하도록 함을 특징으로 하는 영상표시기기. The video display device of claim 1, wherein the brightness level determining means calculates a histogram according to the brightness distribution of the input image data. 제 1항에 있어서, 상기 제어수단은 상기 입력된 화상 데이터에 대하여 동영상과 정지영상에 대해 각각 필터 계수를 적용하여 노이즈 저감동작을 수행하도록 제어함을 특징으로 하는 영상표시기기. The video display device of claim 1, wherein the control unit controls the input image data to perform a noise reduction operation by applying filter coefficients to the moving image and the still image, respectively. 제 4항에 있어서, 상기 노이즈 저감 동작은 동영상에 대한 노이즈 저감 동작인 1차 필터링과 상기 1차 필터링 결과값에 의거하여 정지 영상에 대한 노이즈 저감동작을 수행하는 2차 필터링으로 수행됨을 특징으로 하는 영상표시기기. The method of claim 4, wherein the noise reduction is performed by primary filtering, which is a noise reduction operation on a moving image, and secondary filtering, which performs a noise reduction operation on a still image based on the first filtering result. Video display device. 화상데이터의 노이즈 저감 방법에 있어서, In the noise reduction method of the image data, 외부로부터 수신되는 화상 데이터에 대한 휘도레벨을 기 설정된 레벨로 신장하는 단계;Extending the luminance level of the image data received from the outside to a predetermined level; 상기 신장된 휘도레벨에 대해 노이즈 필터링 범위를 설정하는 단계;Setting a noise filtering range for the extended luminance level; 상기 설정된 범위에 대한 1차 노이즈 필터링을 수행하는 단계;Performing first order noise filtering on the set range; 상기 1차 노이즈 필터링 계수값에 따른 2차 필터링을 위한 계수값을 산출하는 단계;Calculating a coefficient value for secondary filtering according to the primary noise filtering coefficient value; 상기 산출된 계수값을 적용한 필터링을 수행하는 단계;로 구성됨을 특징으로 하는 영상표시기기에서 노이즈 저감 방법. And performing filtering by applying the calculated coefficient value. 제 6항에 있어서, 상기 필터링 범위 설정 단계는 상기 화상데이터의 휘도에 따른 히스토그램을 분석하는 단계;The method of claim 6, wherein the setting of the filtering range comprises: analyzing a histogram according to luminance of the image data; 상기 분석된 히스토그램에 대한 기준레벨을 설정하는 단계로 구성됨을 특징으로 하는 영상표시기기에서 노이즈 저감 방법. And setting a reference level with respect to the analyzed histogram. 제 7항에 있어서, 상기 기준 레벨은 상기 화상 데이터의 저계조 레벨로 설정된 범위임을 특징으로 하는 영상표시기기에서 노이즈 저감 방법. 8. The method of claim 7, wherein the reference level is a range set to a low gradation level of the image data. 제 6항에 있어서, 상기 제1차 노이즈 필터링은 화상 데이터의 동영상에 대한 노이즈 필터링이며 제2차 노이즈 필터링은 정지영상에 대한 노이즈 필터링임을 특징으로 하는 영상표시기기에서 노이즈 저감 방법. 7. The method of claim 6, wherein the first noise filtering is noise filtering on a moving image of image data, and the second noise filtering is noise filtering on a still image. 제 9항에 있어서, 상기 제2차 노이즈 필터링은 상기 제1차 노이즈 필터링에 의해 산출된 레벨값을 참조하여 수행됨을 특징으로 하는 영상표시기기에서 노이즈 저감 방법. 10. The method of claim 9, wherein the second noise filtering is performed by referring to a level value calculated by the first noise filtering.

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