KR20200080926A

KR20200080926A - 영상 처리 장치 및 그 영상 처리 방법

Info

Publication number: KR20200080926A
Application number: KR1020180170914A
Authority: KR
Inventors: 임형준; 안태경; 문영수
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2018-12-27
Filing date: 2018-12-27
Publication date: 2020-07-07
Also published as: EP3675503A1; EP3833031B1; EP3833031A1; US11443461B2; EP3675503B1; WO2020138630A1; JP2020108138A; US20220148235A1; CN111383202B; CN111383202A; US20200211234A1; US11954765B2; JP6783362B2; US20240221245A1

Abstract

영상 처리 장치가 개시된다. 영상 처리 장치는, 적어도 하나의 랜덤 패치에 대한 정보가 저장된 메모리 및, 적어도 하나의 랜덤 패치에 대한 정보로부터 획득된 복수의 랜덤 패치 각각과 입력 영상에 포함된 픽셀 블럭 간 상관 관계(correlation)를 획득하고, 획득된 상관 관계에 기초하여 복수의 랜덤 패치 각각에 대한 가중치를 획득하고, 복수의 랜덤 패치 각각에 대응되는 가중치를 적용하며, 가중치가 적용된 랜덤 패치를 픽셀 블럭에 적용하여 출력 영상을 획득하는 프로세서를 포함한다.

Description

영상 처리 장치 및 그 영상 처리 방법 { Display apparatus and image processing method thereof }

본 발명은 영상 처리 장치 및 그 제어 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 입력 영상의 텍스처 성분을 복원하는 영상 처리 장치 및 그 영상 처리 방법에 관한 것이다.

전자 기술의 발달에 힘입어 다양한 유형의 전자기기가 개발 및 보급되고 있다. 특히, 가정, 사무실, 공공 장소 등 다양한 장소에서 이용되는 영상 처리 장치는 최근 수년 간 지속적으로 발전하고 있다.

최근 4K UHD TV 등의 고해상도 디스플레이 패널들이 출시되어 널리 보급되어 있다. 하지만, 아직 고품질의 고해상도 컨텐츠는 많이 부족한 상황이다. 이에 저해상도 컨텐츠에서 고해상도 컨텐츠를 생성하기 위한 다양한 기술이 요구되는 상황이다. 아울러, MPEG/H.264/HEVC 등의 영상 압축으로 인해 컨텐츠의 텍스처 손실이 발생될 수 있고 이에 따라 손실된 텍스처 성분을 복원하기 위한 기술이 요구되는 상황이다.

본 발명은 상술한 필요성에 따른 것으로, 본 발명의 목적은, 영상 확대, 영상 압축 등으로 인해 텍스처가 손실된 영상에 대해 텍스처 생성을 통해 영상의 세밀감(detail)을 향상시키는 영상 처리 장치 및 그 영상 처리 방법을 제공함에 있다.

이상과 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상 처리 장치는, 적어도 하나의 랜덤 패치에 대한 정보가 저장된 메모리 및 상기 적어도 하나의 랜덤 패치에 대한 정보로부터 획득된 복수의 랜덤 패치 각각과 입력 영상에 포함된 픽셀 블럭 간 상관 관계(correlation)를 획득하고, 상기 획득된 상관 관계에 기초하여 상기 복수의 랜덤 패치 각각에 대한 가중치를 획득하고, 상기 복수의 랜덤 패치 각각에 대응되는 가중치를 적용하며, 상기 가중치가 적용된 랜덤 패치를 상기 픽셀 블럭에 적용하여 출력 영상을 획득하는 프로세서를 포함한다.

여기서, 상기 복수의 랜덤 패치 각각은, 복수의 의사 난수(pseudo random number)를 포함하며, 각 램덤 패치에 포함된 상기 복수의 의사 난수들의 평균은 0일 수 있다.

또한, 상기 복수의 의사 난수 중 적어도 일부는, 0 및 2^n(n≥1)으로 이루어진 정수 집합에서 선택된 적어도 하나의 정수들을 덧셈하여 생성되는 양의 의사 난수들을 포함하며, 상기 복수의 의사 난수 중 나머지는, 상기 양의 의사 난수들과 동일한 절대값을 가지는 음의 의사 난수들을 포함할 수 있다.

또한, 상기 적어도 하나의 랜덤 패치에 대한 정보는, 하나의 랜덤 패치를 생성하기 위해 이용될 복수의 의사 난수(pseudo random number)를 포함하며, 상기 프로세서는, 상기 복수의 의사 난수들의 순서를 변경하여 상기 복수의 램덤 패치를 획득할 수 있다.

또한, 상기 프로세서는, 상기 픽셀 블럭과 제1 랜덤 패치 간 상관 관계에 기초하여 제1 가중치를 획득하고, 상기 픽셀 블럭과 제2 랜덤 패치 간 상관 관계에 기초하여 제2 가중치를 획득하고, 상기 제1 가중치를 상기 제1 랜덤 패치에 곱셈하고, 상기 제2 가중치를 상기 제2 랜덤 패치에 곱셈하며, 상기 제1 가중치가 곱해진 제1 랜덤 패치 및 상기 제2 가중치가 곱해진 제2 랜덤 패치를 상기 픽셀 블럭에 적용하여 상기 출력 영상을 획득할 수 있다.

또한, 상기 프로세서는, 상기 픽셀 블럭에 포함된 제1 픽셀에 상기 제1 랜덤 패치에 포함된 제1 위치의 랜덤 값이 더해지도록, 상기 픽셀 블럭에 상기 제1 랜덤 패치를 적용하고, 상기 픽셀 블럭에 포함된 제1 픽셀에 상기 제2 랜덤 패치에 포함된 상기 제1 위치와 동일한 위치의 랜덤 값이 더해지도록, 상기 픽셀 블럭에 상기 제2 랜덤 패치를 적용할 수 있다.

또한, 상기 프로세서는, 상기 제1 가중치가 곱해진 제1 랜덤 패치에 포함된 제1 랜덤 값 및 상기 제2 가중치가 곱해진 제2 랜덤 패치에 포함된 상기 제1 랜덤 값과 동일한 위치의 제2 랜덤 값을 덧셈하고, 상기 제1 가중치가 곱해진 제1 랜덤 패치에 포함된 제3 랜덤 값 및 상기 제2 가중치가 곱해진 제2 랜덤 패치에 포함된 상기 제3 랜덤 값과 동일한 위치의 제4 랜덤 값을 덧셈하여, 텍스처 패치를 획득하고, 상기 픽셀 블럭에 상기 텍스처 패치를 적용하여 상기 출력 영상을 획득할 수 있다.

또한, 상기 프로세서는, 상기 획득된 텍스처 패치에 주파수 필터링을 적용하고, 상기 주파수 필터링이 적용된 텍스처 패치를 상기 픽셀 블럭에 적용하여 상기 출력 영상을 획득할 수 있다.

또한, 상기 출력 영상은, 4K UHD(Ultra High Definition) 영상 또는 8K UHD 영상일 수 있다.

또한, 디스플레이를 더 포함하며, 상기 프로세서는, 상기 출력 영상을 디스플레이하도록 상기 디스플레이를 제어할 수 있다.

한편, 본 개시의 일 실시 예에 따른 영상 처리 장치의 영상 처리 방법은, 적어도 하나의 랜덤 패치에 대한 정보로부터 획득된 복수의 랜덤 패치 각각과 입력 영상에 포함된 픽셀 블럭 간 상관 관계(correlation)를 획득하는 단계, 상기 획득된 상관 관계에 기초하여 상기 복수의 랜덤 패치 각각에 대한 가중치를 획득하고, 상기 복수의 랜덤 패치 각각에 대응되는 가중치를 적용하는 단계 및, 상기 가중치가 적용된 랜덤 패치를 상기 픽셀 블럭에 적용하여 출력 영상을 획득하는 단계를 포함한다.

또한, 상기 적어도 하나의 랜덤 패치에 대한 정보는, 하나의 랜덤 패치를 생성하기 위해 이용될 복수의 의사 난수(pseudo random number)를 포함하며, 상기 복수의 의사 난수들의 순서를 변경하여 상기 복수의 램덤 패치를 획득하는 단계;를 더 포함할 수 있다.

또한, 상기 가중치를 적용하는 단계는, 상기 픽셀 블럭과 제1 랜덤 패치 간 상관 관계에 기초하여 제1 가중치를 획득하고, 상기 픽셀 블럭과 제2 랜덤 패치 간 상관 관계에 기초하여 제2 가중치를 획득하고, 상기 제1 가중치를 상기 제1 랜덤 패치에 곱셈하고, 상기 제2 가중치를 상기 제2 랜덤 패치에 곱셈하며, 상기 출력 영상을 획득하는 단계는, 상기 제1 가중치가 곱해진 제1 랜덤 패치 및 상기 제2 가중치가 곱해진 제2 랜덤 패치를 상기 픽셀 블럭에 적용하여 상기 출력 영상을 획득할 수 았다.

또한, 상기 출력 영상을 획득하는 단계는, 상기 픽셀 블럭에 포함된 제1 픽셀에 상기 제1 랜덤 패치에 포함된 제1 위치의 랜덤 값이 더해지도록, 상기 픽셀 블럭에 상기 제1 랜덤 패치를 적용하고, 상기 픽셀 블럭에 포함된 제1 픽셀에 상기 제2 랜덤 패치에 포함된 상기 제1 위치와 동일한 위치의 랜덤 값이 더해지도록, 상기 픽셀 블럭에 상기 제2 랜덤 패치를 적용할 수 있다.

또한, 상기 출력 영상을 획득하는 단계는, 상기 제1 가중치가 곱해진 제1 랜덤 패치에 포함된 제1 랜덤 값 및 상기 제2 가중치가 곱해진 제2 랜덤 패치에 포함된 상기 제1 랜덤 값과 동일한 위치의 제2 랜덤 값을 덧셈하고, 상기 제1 가중치가 곱해진 제1 랜덤 패치에 포함된 제3 랜덤 값 및 상기 제2 가중치가 곱해진 제2 랜덤 패치에 포함된 상기 제3 랜덤 값과 동일한 위치의 제4 랜덤 값을 덧셈하여, 텍스처 패치를 획득하고, 상기 픽셀 블럭에 상기 텍스처 패치를 적용하여 상기 출력 영상을 획득할 수 있다.

또한, 상기 출력 영상을 획득하는 단계는, 상기 획득된 텍스처 패치에 주파수 필터링을 적용하고, 상기 주파수 필터링이 적용된 텍스처 패치를 상기 픽셀 블럭에 적용하여 상기 출력 영상을 획득할 수 있다.

또한, 본 개시의 일 실시 예에 따른 영상 처리 장치의 프로세서에 의해 실행되는 경우 상기 영상 처리 장치가 동작을 수행하도록 하는 컴퓨터 명령을 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체에 있어서, 상기 동작은, 적어도 하나의 랜덤 패치에 대한 정보로부터 획득된 복수의 랜덤 패치 각각과 입력 영상에 포함된 픽셀 블럭 간 상관 관계(correlation)를 획득하는 단계, 상기 획득된 상관 관계에 기초하여 상기 복수의 랜덤 패치 각각에 대한 가중치를 획득하고, 상기 복수의 랜덤 패치 각각에 대응되는 가중치를 적용하는 단계 및, 상기 가중치가 적용된 랜덤 패치를 상기 픽셀 블럭에 적용하여 출력 영상을 획득하는 단계를 포함할 수 있다.

상술한 바와 같이 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 영상 확대 및/또는 영상 압축 등으로 인해 텍스처가 손실된 영상에 대해 텍스처 생성을 통해 영상의 세밀감을 향상시킬 수 있게 된다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상 처리 장치의 구현 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상 처리 장치의 구성을 나타내는 블럭도이다.
도 3은 본 개시의 일 실시 예에 따른 랜덤 패치의 예시를 도시한다.
도 4a는 본 개시의 일 실시 예에 따른 가중치 획득 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4b는 본 개시의 다른 실시 예에 따른 가중치 획득 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 4c는 본 개시의 또 다른 실시 예에 따른 가중치 획득 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5a는 본 개시의 일 실시 예에 따른 가중치 획득 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5b는 본 개시의 일 실시 예에 따른 텍스처 패치 획득 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6a는 본 개시의 일 실시 예에 따라 출력 영상을 획득하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6b는 본 개시의 다른 실시 예에 따라 출력 영상을 획득하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7a는 본 개시의 또 다른 실시 예에 따라 출력 영상을 획득하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7b는 본 개시의 또 다른 실시 예에 따라 출력 영상을 획득하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8a는 본 발명의 일 실시 예에 따른 가우시안 필터를 설명하기 위한 도면이다.
도 8b는 본 발명의 일 실시 예에 따라 텍스처 패치에 가우시안 블러링 처리하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8c는 본 발명의 일 실시 예에 따라 텍스처 패치에 가우시안 블러링 처리하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 영상 처리 장치의 구성을 나타내는 블럭도이다.
도 10은 본 개시의 일 실시 예에 따른 텍스처 생성 방법을 개략적으로 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 본 개시의 일 실시 예에 따른 영상 처리 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

이하에서는 도면을 참조하여 본 개시에 대해 상세히 설명하도록 한다. 본 개시를 설명함에 있어서, 관련된 공지 기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 개시의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그에 대한 상세한 설명은 생략한다. 덧붙여, 하기 실시 예는 여러 가지 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 개시의 기술적 사상의 범위가 하기 실시 예에 한정되는 것은 아니다. 오히려, 이들 실시 예는 본 개시를 더욱 충실하고 완전하게 하고, 당업자에게 본 개시의 기술적 사상을 완전하게 전달하기 위하여 제공되는 것이다.

또한, 어떤 구성요소를 '포함'한다는 것은, 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다는 것을 의미한다. 나아가, 도면에서의 다양한 요소와 영역은 개략적으로 그려진 것이다. 따라서, 본 개시의 기술적 사상은 첨부한 도면에 그려진 상대적인 크기나 간격에 의해 제한되지 않는다.

이하에서, 첨부된 도면을 이용하여 본 발명에 대하여 구체적으로 설명한다

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상 처리 장치의 구현 예를 설명하기 위한 도면이다.

영상 처리 장치(100)는 도 1에 도시된 바와 같이 TV로 구현될 수 있으나, , 이에 한정되는 것은 아니며 스마트 폰, 태블릿 PC, 노트북 PC, HMD(Head mounted Display), NED(Near Eye Display), LFD(large format display), Digital Signage(디지털 간판), DID(Digital Information Display), 비디오 월(video wall), 프로젝터 디스플레이 등과 같이 디스플레이 기능을 갖춘 장치라면 한정되지 않고 적용 가능하다.

영상 처리 장치(100)는 다양한 해상도의 영상 또는 다양한 압축 영상을 수신할 수 있다. 예를 들어, 영상 처리 장치(100)는 SD(Standard Definition), HD(High Definition), Full HD, Ultra HD 영상 중 어느 하나의 영상을 수신할 수 있다. 또한 영상 처리 장치(100)는 MPEG(예를 들어, MP2, MP4, MP7 등), AVC, H.264, HEVC 등으로 압축된 형태로 영상을 수신할 수도 있다.

일 실시 예에 따라 영상 처리 장치(100)가 UHD TV로 구현더라도, UHD 컨텐츠 자체가 부족하기 때문에 SD(Standard Definition), HD(High Definition), Full HD 등의 영상(이하 저해상도 영상이라 함)이 입력되는 경우가 많다. 이 경우, 입력된 저해상도 영상을 UHD 영상(이하 고해상도 영상이라 함)으로 확대하여 제공하는 방법을 이용할 수 있다. 하지만, 영상의 확대 과정에서 영상의 텍스처(texture)가 블러(Blur)되어 세밀감이 저하되는 문제가 있다. 여기서, 영상의 텍스처는 영상 중에서 동일한 질감으로 간주되는 영역의 특유의 무늬 또는 모양을 의미한다.

다른 실시 예에 따라 고해상도 영상이 입력되더라도 영상 압축 등으로 인해 텍스처의 손실이 발생되어 세밀감이 떨어지는 문제가 있다. 디지털 영상은 화소 수가 증가할수록 더 많은 데이터를 필요로 하게 되며, 대용량 데이터를 압축하게 되는 경우 압축으로 인한 텍스처의 손실은 불가피하기 때문이다.

따라서, 이하에서는 상술한 바와 같이 다양한 경우에 있어 손실된 텍스처 성분을 복원하여 영상의 세밀감을 향상시키는 다양한 실시 예에 대해 설명하도록 한다.

도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상 처리 장치의 구성을 나타내는 블럭도이다.

도 2에 따르면, 영상 처리 장치(100)는 메모리(110) 및 프로세서(120)를 포함한다.

메모리(110)는 프로세서(120)와 전기적으로 연결되며, 본 개시의 다양한 실시 예를 위해 필요한 데이터를 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리(110)는 프로세서(120)에 포함된 롬(ROM)(예를 들어, EEPROM(electrically erasable programmable read-only memory)), 램(RAM) 등의 내부 메모리로 구현되거나, 프로세서(120)와 별도의 메모리로 구현될 수도 있다. 이 경우, 메모리(110)는 데이터 저장 용도에 따라 영상 처리 장치(100)에 임베디드된 메모리 형태로 구현되거나, 영상 처리 장치(100)에 탈부착이 가능한 메모리 형태로 구현될 수도 있다. 예를 들어, 영상 처리 장치(100)의 구동을 위한 데이터의 경우 영상 처리 장치(100)에 임베디드된 메모리에 저장되고, 영상 처리 장치(100)의 확장 기능을 위한 데이터의 경우 영상 처리 장치(100)에 탈부착이 가능한 메모리에 저장될 수 있다. 한편, 영상 처리 장치(100)에 임베디드된 메모리의 경우 휘발성 메모리(예: DRAM(dynamic RAM), SRAM(static RAM), 또는 SDRAM(synchronous dynamic RAM) 등), 비휘발성 메모리(non-volatile Memory)(예: OTPROM(one time programmable ROM), PROM(programmable ROM), EPROM(erasable and programmable ROM), EEPROM(electrically erasable and programmable ROM), mask ROM, flash ROM, 플래시 메모리(예: NAND flash 또는 NOR flash 등), 하드 드라이브, 또는 솔리드 스테이트 드라이브(solid state drive(SSD)) 중 적어도 하나로 구현되고, 영상 처리 장치(100)에 탈부착이 가능한 메모리의 경우 메모리 카드(예를 들어, CF(compact flash), SD(secure digital), Micro-SD(micro secure digital), Mini-SD(mini secure digital), xD(extreme digital), MMC(multi-media card) 등), USB 포트에 연결가능한 외부 메모리(예를 들어, USB 메모리) 등과 같은 형태로 구현될 수 있다.

일 실시 예에 따라 메모리(110)는 적어도 하나의 랜덤 패치에 대한 정보를 저장할 수 있다. "패치"는 기능을 고려하여 편의상 적용된 용어이므로, 패치라는 용어 이외에 다양한 용어가 본 실시 예에 적용될 수 있다. 예를 들면 각 패치는 복수의 패치 값이 픽셀 단위의 행렬 형태로 배열되는 구조를 가지는 바, 이러한 형태를 고려하여 마스크(mask)로 지칭될 수도 있다.

여기서, 적어도 하나의 랜덤 패치에 대한 정보는, 적어도 하나의 랜덤 패치를 생성하기 위해 이용되는 랜덤 값들을 포함할 수 있다. 이 경우 랜덤 값들은 의사 난수(pseudo random number)가 될 수 있다. 의사 난수란, 처음에 주어지는 초기 값을 이용하여 이미 결정되어 있는 메커니즘(의사 난수 생성기)에 의해 생성되는 수를 의미한다. 예를 들어, 본 개시의 일 실시 예에 따른 랜덤 패치에 이용되는 의사 난수는 0 및 2^n(n≥1)으로 이루어진 정수 집합에서 선택된 적어도 하나의 정수를 포함할 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니며, 0 및 3^n(n≥1)으로 이루어진 정수 집합에서 선택된 적어도 하나의 정수를 포함하는 형탤고 구현하는 것도 가능하다. 즉, 랜덤 패치에 이용되는 의사 난수는 프로세서(120)의 연산을 간소화할 수 있는 적절한 초기 값 및 매커니즘에 의해 생성될 수 있다. 그 밖의 랜덤 패치에 대한 자세한 설명은 후술하도록 한다.

프로세서(120)는 메모리(110)와 전기적으로 연결되어 영상 처리 장치(100)의 전반적인 동작을 제어한다.

일 실시 예에 따라 프로세서(120)는 디지털 영상 신호를 처리하는 디지털 시그널 프로세서(digital signal processor(DSP), 마이크로 프로세서(microprocessor), T-CON(Timing controller)으로 구현될 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니며, 중앙처리장치(central processing unit(CPU)), MCU(Micro Controller Unit), MPU(micro processing unit), 컨트롤러(controller), 어플리케이션 프로세서(application processor(AP)), 또는 커뮤니케이션 프로세서(communication processor(CP)), ARM 프로세서 중 하나 또는 그 이상을 포함하거나, 해당 용어로 정의될 수 있다. 또한, 프로세서(140)는 프로세싱 알고리즘이 내장된 SoC(System on Chip), LSI(large scale integration)로 구현될 수도 있고, FPGA(Field Programmable gate array) 형태로 구현될 수도 있다.

프로세서(120)는 입력 영상을 영상 처리하여 출력 영상을 획득한다. 구체적으로, 프로세서(120)는 입력 영상에 텍스처 향상 처리를 수행하여 출력 영상을 획득할 수 있다. 여기서, 출력 영상은 UHD(Ultra High Definition) 영상 특히, 4K UHD 영상 또는 8K UHD 영상일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.

이를 위해, 프로세서(120)는 텍스처 향상 처리에 이용될 복수의 랜덤 패치를 획득할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(120)는 적어도 하나의 랜덤 패치를 생성하기 위해 이용되는 랜덤 값들에 기초하여 복수의 랜덤 패치를 획득할 수 있다. 여기서, 랜덤 값은 상술한 바와 같이 의사 난수(pseudo random number)가 될 수 있다. 이 경우, 메모리(110)는 적어도 하나의 랜덤 패치를 생성하기 위해 이용되는 랜덤 값들만 저장하면 되므로 아주 적은 저장 공간 만을 이용할 수 있다.

프로세서(120)는 랜덤 패치의 크기에 기초하여 필요한 개수의 난수들을 획득하고, 획득된 난수들에 기초하여 복수의 랜덤 패치를 생성할 수 있다. 여기서, 기준 랜덤 패치는 n*n 형태가 될 수 있다. 예를 들어, 랜덤 패치의 크기는 4*4 가 될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며, 3*3, 5*5 등 다양한 크기로 구현 가능하다. 다만, 이하에서는 설명의 편의를 위하여 랜덤 패치가 4*4 크기로 구현되는 경우를 상정하여 설명하도록 한다. 예를 들어, 기준 랜덤 패치가 4*4 크기로 구현되는 경우, 16 개의 의사 난수가 이용될 수 있다.

일 실시 예에 따라 랜덤 패치를 생성하는데 이용되는 난수들은 0 및 2^n(n≥1)으로 이루어진 정수 집합으로부터 선택될 수 있다. 예를 들어, 난수들 중 적어도 일부(예를 들어, 전체 개수의 1/2)는, 0 및 2^n(n≥1)로 이루어진 정수 집합 A={0, 1, 2, 4, 8, 16, 32,…}에서 선택된 적어도 하나의 정수들을 덧셈하여 생성되는 양의 난수들을 포함하며, 난수들 중 나머지는, 양의 난수들과 동일한 절대값을 가지는 음의 난수들을 포함할 수 있다. 이에 따라 랜덤 패치에 포함된 복수의 난수들의 평균은 0이 될 수 있다.

일 예에 따라, 정수 집합 A={0, 1, 2, 4, 8, 16, 32,…}에서 적어도 하나의 정수를 선택한 후, 해당 정수들을 덧셈하여 난수들을 생성할 수 있다. 예를 들어, 하기와 같은 난수들이 생성될 수 있다.

0 = 0

1 = 2^0

2 = 2^1

3 = 2^1 + 2^0

4 = 2^2

5 = 2^2 + 2^0

6 = 2^2 + 2^1

8 = 2^3

9 = 2^3 + 2^0

10 = 2^3 + 2^1

12 = 2^3 + 2^2

16 = 2^4

17 = 2^4 + 2^0

18 = 2^4 + 2^1

20 = 2^4 + 2^2

24 = 2^4 + 2^3

32 = 2^5

프로세서(120)는 상기와 같은 방법으로 난수들을 생성하고, 생성된 난수들을 이용하여 복수의 랜덤 패치들을 생성할 수 있다. 예를 들어, 가로 W, 세로 H 크기의 랜덤 패치 N 개를 생성하는 경우, 우선 W*H/2 개의 양(+)의 난수를 생성하고, 양(+)의 난수들에 음의 부호(-)를 붙인 음의 난수를 추가하여 총 W*H 개의 숫자를 갖는 난수 집합을 생성할 수 있다. 이어서, 프로세서(120)는 난수 집합에 포함된 난수들을 N 번의 상이한 순서로 섞음으로써 N 개의 랜덤 패치를 만든다. 따라서 각 랜덤 패치에 포함된 난수들은 패치 별로 배열(순서)만 다를 뿐 같은 값들이 될 수 있다. 이러한 방식으로 평균은 0 이고, 표준 편차는 동일하지만 서로 다른 형태(모양)를 갖는 N 개의 랜덤 패치를 생성할 수 있다. 이는, 랜덤 패치들을 영상에 더하여도 픽셀 값들이 변할 뿐, 영상 전체의 밝기가 변하지 않고 유지되도록 하기 위함이다. 여기서, 또한, 평균은 기하평균, 조화평균 등 다양한 수학적 의미의 평균 공식이 적용될 수 있으며, 예를 들면 산술평균 방식에 기초하여 평균값이 도출될 수 있다. 또한, 표준 편차가 동일하다 함은, 기 설정된 표준 편차 값을 σ라고 할 때, 예를 들어, -σ≤k≤σ(여기서, k는 랜덤 패치의 표준 편차)를 만족하는 것을 의미할 수 있다.

경우에 따라 프로세서(120)는 생성된 복수의 랜덤 패치들을 메모리(110)에 저장하고 필요시 이용할 있다. 다만, 프로세서(120)는 랜덤 패치 생성에 이용될 난수들만을 저장하고, 필요시에 복수의 랜덤 패치를 생성할 수도 있다.

경우에 따라 메모리(110)는 복수의 랜덤 값들로부터 복수의 랜덤 패치를 생성하기 위한 오더링 정보를 저장할 수 있으며, 이 경우 프로세서(120)는 오더링 정보에 기초하여 복수의 랜덤 패치를 생성하는 것도 가능하다. 다만, 본 개시의 주요 실시 예와 같이 복수의 랜덤 패치를 복수의 랜덤 값들의 순서롤 랜덤으로 변경하여 생성될 수 있음은 물론이다.

도 3은 본 개시의 일 실시 예에 따른 랜덤 패치의 예시를 도시한다.

일 실시 예에 따라 도 3에 도시된 바와 같이 4*4 크기의 랜덤 패치를 생성하는 경우, 8개의 난수를 생성할 수 있다. 예를 들어, {2, 6, 10, 12, 16, 18, 20, 24}의 난수가 생성된 경우를 가정한다. 이와 같은 양의 난수들에 대응되는 음의 난수를 추가하면 {2, 6, 10, 12, 16, 18, 20, 24, -2, -6, -10, -12, -16, -18, -20, -24}의 난수 집합이 만들어진다. 해당 난수들의 배열을 상이하게 변경하여, 도시된 R[0], R[1], R[2]와 같은 다양한 랜덤 패치를 생성할 수 있다. 여기서, 서로 다른 랜덤 패치를 생성하기 위한 난수들의 배열 변경은 랜덤하게 이루어질 수 있다. 다만, 경우에 따라서는 일부 기설정된 오더링 순서를 적용하여 난수들의 배열을 변경하는 것도 가능하다.

도 2로 돌아와서, 프로세서(120)는 복수의 랜덤 패치가 획득되면, 획득된 복수의 랜덤 패치 각각과 입력 영상에 포함된 픽셀 블럭(이하, 대상 픽셀 블럭) 간 유사도 정보를 획득할 수 있다. 여기서, 유사도 정보는, 복수의 랜덤 패치 각각과 입력 영상에 포함된 픽셀 블럭 간 상관 관계(correlation)(또는 상관도 또는 연관도)가 될 수 있다. 여기서, 상관 관계는 일정한 수치로 계산되어 두 변량 x, y이 서로 관련성이 있다고 추측되는 관계를 의미하며, 관계성의 정도는 상관 계수(correlation coefficient)라고 불리는 수치로 나타내어질 수 있다. 예를 들어, 상관 계수는 -1.0 에서 +1.0 사이의 수치로 표현될 수 있으며, 부호에 상관없이 숫자의 절대값이 클수록 관련성이 더 크다고 볼 수 있다. 예를 들어, 음(-)의 값은 부적 상관을 나타내고, 양(+)의 값은 정적 상관을 나타낼 수 있다.

예를 들어, 입력 영상에서 대상 픽셀 블럭에 포함된 픽셀 값 I = [i₀, i₁, ..., i_n-1], 램덤 패치 R[n]에 포함된 난수 값 R[n] = [r₀, r₁, ..., r_n-1]라 하면, 상관 값 C[n]은 E[I*R[n]] = Σi_i* r_i로 획득될 수 있다.

또는, 대상 픽셀 블럭에 포함된 픽셀 값들의 평균을 m(I), 램덤 패치 R[n]에 포함된 난수들의 평균을 m(R[n])라 하면, 상관 값은 하기와 같은 수학식 1에 기초하여 획득될 수 있다.

이 경우, 각 랜덤 패치의 평균은 0이므로, 수학식 1은 하기 수학식 1과 같이 유도될 수 있다.

본 개시의 일 실시 예에 따라 의사 난수를 이용하는 경우 대상 픽셀 블럭 및 랜덤 패치 간 상관 관계 산출에 있어 곱셈 연산을 bit-shift 및 덧셈 연산으로 대체할 수 있게 된다. 예를 들어, 난수 12를 사용할 경우, 대상 픽셀 블럭에 포함된 픽셀 값 a와 난수 12를 곱하는 계산은 ‘a×12’ 대신에 ‘(a<<3) + (a<<2)’로 대체할 수 있다. bit-shift 연산 및 add 연산이 곱셈 연산보다 하드웨어 구현 시 소요되는 복잡도가 매우 작으므로 연산 복잡도를 현저히 줄일 수 있게 된다. 또한, 후술하는 바와 같이 복수의 랜덤 패치 각각에 대응되는 가중치를 곱하는 과정에서도 해당 계산 방법이 이용될 수 있으므로 연산 복잡도를 현저히 줄일 수 있게 된다.

한편, 프로세서(120)는 획득된 상관 관계에 기초하여 복수의 랜덤 패치 각각에 대응되는 가중치를 획득할 수 있다.

일 예로, 프로세서(120)는 복수의 랜덤 패치 각각에 대해 획득된 상관 값을 각 랜덤 패치에 대응되는 가중치로서 획득할 수 있다. 다른 예로, 프로세서(120)는 복수의 랜덤 패치 각각에 대해 획득된 상관 값에 기설정된 비례 상수를 곱하여 획득된 값을 각 랜덤 패치에 대응되는 가중치로서 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 복수의 랜덤 패치 각각에 대해 획득된 상관 값에 기초하여 0 내지 1 범위의 가중치를 획득할 수 있다. 일 예에 따라 상관 관계가 랜덤 패치에 가중치 0을 적용하는 경우, 해당 랜덤 패치는 대상 픽셀 영역에 더해지지 않게 된다. 이 경우, 평탄한 영역이나 강한 에지(edge)가 포함된 영역에서는 모든 랜덤 패치에 대한 상관 관계가 매우 낮을 가능성이 높기 때문에 아무런 texture도 생기지 않게 된다. 이 경우, 에지 영역에서 발생할 수 있는 링잉 현상을 방지할 수 있고, 평탄한 영역에 불필요한 텍스처가 더해지는 것을 방지할 수 있게 된다.

다만, 본 개시의 다른 실시 예에 따르면, 복수의 랜덤 패치 각각과 대상 픽셀 블럭 간 유사도 정보는, 상술한 상관 관계 외에, 다양한 비용 함수에 의해 획득될 수도 있다. 예를 들어, 유사성을 판단하는 비용 함수(cost function)로는 MSE(Mean Square Error), SAD(Sum of absolute difference), MAD(Median Absolute Deviation), correlation 등을 사용할 수 있다. 예를 들어, MSE를 적용하는 경우, 대상 픽셀 블럭의 MSE를 산출하고, MSE 관점에서 대상 픽셀 블럭와 각 랜덤 패치 간 유사도를 획득할 수 있다. 예를 들어, MSE 차이에 기초하여 유사도 가중치가 결정될 수 있다.

프로세서(120)는 획득된 가중치를 복수의 랜덤 패치에 각각에 적용하고, 가중치가 적용된 랜덤 패치를 대상 픽셀 블럭에 적용하여 출력 영상을 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 대상 픽셀 블럭과 제1 랜덤 패치 간 상관 관계에 기초하여 제1 가중치를 획득하고, 픽셀 블럭과 제2 랜덤 패치 간 상관 관계에 기초하여 제2 가중치를 획득하고, 제1 가중치를 제1 랜덤 패치에 곱셈하고, 제2 가중치를 제2 랜덤 패치에 곱셈하며, 제1 가중치가 곱해진 제1 랜덤 패치 및 제2 가중치가 곱해진 제2 랜덤 패치를 대상 픽셀 블럭에 적용하여 출력 영상을 획득할 수 있다.

일 실시 예에 따라, 프로세서(120)는 가중치가 적용된 복수의 랜덤 패치를 모두 더하여 텍스처를 생성하고, 생성된 텍스처를 대상 픽셀 블럭에 적용하여 출력 영상을 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 제1 가중치가 곱해진 제1 랜덤 패치에 포함된 제1 랜덤 값(즉, 난수 값) 및 제2 가중치가 곱해진 제2 랜덤 패치에 포함된 제1 랜덤 값과 동일한 위치의 제2 랜덤 값을 덧셈하고, 제1 가중치가 곱해진 제1 랜덤 패치에 포함된 제3 랜덤 값 및 제2 가중치가 곱해진 제2 랜덤 패치에 포함된 제3 랜덤 값과 동일한 위치의 제4 랜덤 값을 덧셈하여, 텍스처 패치를 획득할 수 있다. 이어서, 프로세서(120)는 대상 픽셀 블럭에 텍스처 패치를 적용(예를 들어, 덧셈)하여 출력 영상을 획득할 수 있다.

다른 실시 예에 따라, 프로세서(120)는 가중치가 적용된 복수의 랜덤 패치 각각을 순차적으로 대상 픽셀 블럭에 적용하여 텍스처를 포함하는 출력 영상을 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 대상 픽셀 블럭에 포함된 제1 픽셀에 제1 랜덤 패치에 포함된 제1 위치의 랜덤 값이 더해지도록, 대상 픽셀 블럭에 제1 랜덤 패치를 적용하고, 대상 픽셀 블럭에 포함된 제1 픽셀에 제2 랜덤 패치에 포함된 제1 위치와 동일한 위치의 랜덤 값이 더해지도록, 픽셀 블럭에 제2 랜덤 패치를 적용할 수 있다.

도 4a 내지 도 4c는 본 개시의 다양한 실시 예에 따른 가중치 획득 방법을 설명하기 위한 도면들이다.

본 개시의 일 실시 예에 따르면, 도 4a에 도시된 바와 같이 상관 값 E[IR]에 따라 가중치는 기설정된 범위, 예를 들어 0 내지 1 사이 범위에서 선형적으로 증가하는 형태로 결정될 수 있다. 예를 들어, 도시된 바와 같이 복수의 상관 값 중 상관 값 E[IR]이 최소인 경우 가중치 0으로 결정하고, 상관값 E[IR]이 최대인 경우 가중치 1로 결정하며, 상관 값 E[IR]이 최소 내지 최대 사이에서는 선형적으로 증가되도록 가중치를 결정할 수 있다. 이 경우, 최소 값 및 최대 값은 일 예에 따라 특정 대상 픽셀 블럭에 의해 산출된 복수의 상관 값 중 최소값 및 최대값이 될 수 있다. 이 경우, 픽셀 블럭 별로 동일한 상관 값에 대해 상이한 가중치가 적용될 수 있다. 하지만, 다른 예에 따라 입력 영상의 모든 픽셀 블럭에 대해 최소 값(예를 들어 0) 및 최대 값(예를 들어 100)이 결정되어 있을 수도 있다. 이 경우, 모든 픽셀 블럭에서 상관 값이 동일한 경우에는 동일한 가중치가 적용될 수 있다.

본 개시의 다른 실시 예에 따르면, 도 4b에 도시된 바와 같이 상관 값 E[IR]이 제1 임계 값(Th1) 미만인 경우 가중치 0으로 결정하고, 상관 값이 제2 임계값(Th2) 이상인 경우 가중치 1로 결정하고, 상관 값 E[IR]이 제1 임계 값(Th1) 이상 제2 임계값(Th2) 미만인 범위 내에서 가중치가 선형적으로 증가되도록 가중치를 결정할 수 있다. 이 경우, 제1 임계 값(Th1) 및 제2 임계값(Th2)은 모든 픽셀 블럭에 대해 동일한 값으로 설정될 수 있다. 다만, 제1 임계 값(Th1) 및 제2 임계값(Th2)은 각 픽셀 블럭 별로 상이한 값으로 설정되는 것도 가능하다.

본 개시의 또 다른 실시 예에 따르면, 도 4c에 도시된 바와 같이 상관 값 E[IR]이 제3 임계 값(Th3) 미만인 경우 가중치 0으로 결정하고, 상관 값이 제3 임계값(Th3) 이상인 경우 가중치 1로 결정할 수 있다. 이 경우, 상관 값이 제3 임계값(Th3) 이상인 경우의 랜덤 패치 만이 텍스처로 이용되게 된다. 여기서, 제3 임계 값(Th3)은 모든 픽셀 블럭에 대해 동일한 값으로 설정될 수 있다. 다만, 제3 임계 값(Th3)은 각 픽셀 블럭 별로 상이한 값으로 설정되는 것도 가능하다.

도 5a 및 도 5b는 본 개시의 일 실시 예에 따른 텍스처 패치 획득 방법을 설명하기 위한 도면들이다.

도 5a에 도시된 바와 같이 프로세서(120)는 입력 영상(500)에 포함된 대상 픽셀 블럭(510)과 제1 랜덤 패치(R[0]) 간 상관 관계에 기초하여 제1 랜덤 패치(R[0])에 대응되는 가중치 w0를 획득할 수 있다. 또한, 프로세서(120)는 대상 픽셀 블럭(510)과 제2 랜덤 패치(R[1]) 간 상관 관계에 기초하여 제2 랜덤 패치(R[1])에 대응되는 가중치 w1을 획득할 수 있다. 또한, 프로세서(120)는 대상 픽셀 블럭(510)과 제3 랜덤 패치(R[2]) 간 상관 관계에 기초하여 제3 랜덤 패치(R[3])에 대응되는 가중치 w2를 획득할 수 있다.

이어서, 도 5b에 도시된 바와 같이 프로세서(120)는 제1 랜덤 패치(R[0])에 대응되는 가중치 w0을 곱셈하고, 제2 랜덤 패치(R[1])에 대응되는 가중치 w1을 곱셈하고, 제3 랜덤 패치(R[2])에 대응되는 가중치 w2를 곱셈한 후, 가중치가 곱해진 제1 내지 제3 랜덤 패치를 더하여, 텍스처 패치를 생성할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(120)는 가중치가 곱해진 제1 랜덤 패치(R[0])의 (1,1) 위치의 값 w0*6, 가중치가 곱해진 제2 랜덤 패치(R[1])의 (1,1) 위치의 값 w1*(-18) 및 가중치가 곱해진 제3 랜덤 패치(R[2])의 (1,1) 위치의 값 w2*(-20)을 더하여 텍스처 패치(520)의 (1,1) 위치 값 t1을 획득할 수 있다. 텍스처 패치(520)의 나머지 위치 값들도 가중치가 곱해진 각 랜덤 패치의 대응되는 위치 값을 더함으로써 획득될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 가중치가 곱해진 제1 랜덤 패치(R[0])를 메모리(110)에 저장하고, 가중치가 곱해진 제2 랜덤 패치(R[1])를 메모리(110)에 저장된 패치에 오버랩하여 저장하고, 가중치가 곱해진 제3 랜덤 패치(R[2])를 메모리(110)에 저장된 패치에 오버랩하여 저장하여 텍스처 패치를 획들할 수 있다. 여기서, 오버랩하여 저장한다는 의미는 각 랜덤 패치의 대응되는 위치의 값들을 더하는 방식이 될 수 있다.

도 6a 및 도 6b는 본 개시의 일 실시 예에 따라 출력 영상을 획득하는 방법을 설명하기 위한 도면들이다.

도 6a는 본 발명의 일 실시 예에 따라 입력 영상에 대응되는 텍스처를 획득한 후, 획득된 텍스처를 입력 영상에 적용하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

일 실시 예에 따라 프로세서(120)는 도 6a에 도시된 바와 같이 대상 픽셀 블럭에 대응되는 텍스처 패치(520)를 도 5b에 도시된 방법으로 생성한 후, 생성된 텍스처 패치(520)를 대상 픽셀 영역에 적용할 수 있다. 여기서, 적용이란, 대상 픽셀 영역에 포함된 각 픽셀 값에 텍스처 패치(520)의 대응되는 영역에 포함된 값을 덧셈하는 방식이 될 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니며 단순 덧셈 외의 추가 처리가 수행될 수도 있다.

이와 같이 프로세서(120)는 입력 영상에 포함된 모든 픽셀을 기준으로 대상 픽셀 블럭을 설정한 후 대응되는 텍스처를 순차적으로 적용하여 보정된 영상을 획득할 수 있다.

도 6b는 본 발명의 다른 실시 예에 따라 가중치가 적용된 랜덤 패치를 실시간으로 입력 영상에 적용하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

다른 실시 예에 따라 프로세서(120)는 도 6b에 도시된 바와 같이 가중치가 적용된 복수의 랜덤 패치(610, 620) 각각을 순차적으로 대상 픽셀 블럭에 적용하여 텍스처를 포함하는 출력 영상을 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 도시된 바와 같이 가중치가 적용된 제1 랜덤 패치(610)를 대상 픽셀 영역에 적용한 후, 가중치가 적용된 제2 랜덤 패치(620)를, 가중치가 적용된 제1 랜덤 패치(610)가 적용된 대상 픽셀 영역에 적용할 수 있다. 여기서, 적용이란, 대상 픽셀 영역에 포함된 각 픽셀 값에 가중치가 적용된 복수의 랜덤 패치(610, 620)의 대응되는 영역에 포함된 값을 덧셈하는 방식이 될 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니며 단순 덧셈 외의 추가 처리가 수행될 수도 있다.

이와 같이 프로세서(120)는 입력 영상에 포함된 모든 픽셀을 기준으로 대상 픽셀 블럭을 설정한 후 대응되는 램덤 패치를 순차적으로 적용하여 보정된 영상을 획득할 수 있다.

도 7a 및 도 7b는 본 개시의 다른 실시 예에 따라 출력 영상을 획득하는 방법을 설명하기 위한 도면들이다.

도 7a 및 도 7b에서는 설명의 편의를 위하여 도 6a에 도시된 바와 같이 대상 픽셀 영역에 대응되는 텍스처 패치를 생성한 후, 입력 영상에 적용하는 방법을 사정하도록 한다.

도 7a에 도시된 바와 같이 제1 대상 픽셀 블럭(510)에 대응되는 제1 텍스처 패치(710)를 해당 픽셀 블럭에 적용한 후, 도 7b에 도시된 바와 같이 제2 대상 픽셀 블럭(520)에 대응되는 제2 텍스처 패치(720)를 해당 픽셀 블럭에 적용할 수 있다. 이 경우, 제1 및 제2 대상 픽셀 블럭은 적어도 하나의 픽셀 단위로 식별될 수 있다. 예를 들어 입력 영상에서 (1,1) 위치의 픽셀(501)이 대상 픽셀 블럭의 (1,1) 위치에 포함되도록 제1 대상 픽셀 블럭(예를 들어, 4*4 크기)(510)을 식별하고, 입력 영상에서 (1, 2) 위치의 픽셀(502)이 대상 픽셀 블럭의 (1,1) 위치에 포함되도록 제2 대상 픽셀 블럭(520)을 식별할 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니며, 입력 영상에서 (1,1) 위치의 픽셀이 대상 픽셀 블럭의 (1,1) 위치에 포함되도록 제1 대상 픽셀 블럭(예를 들어, 4*4 크기)을 식별하고, 입력 영상에서 (1, 3) 위치의 픽셀이 대상 픽셀 블럭의 (1,1) 위치에 포함되도록 제2 대상 픽셀 블럭을 식별할 수도 있다.

도 2로 돌아와서, 본 개시의 다른 실시 예에 따르면, 프로세서(120)는 텍스처 패치가 획득되면, 텍스처 패치에 주파수 필터링을 적용하고, 주파수 필터링이 적용된 텍스처 패치를 대상 픽셀 블럭에 적용할 수도 있다. 즉, 프로세서(120)는 텍스처 패치를 입력 영상에 더하기 전에 주파수 필터링을 적용하여, 텍스처 패치의 주파수 범위를 변형시킬 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 high-pass filter를 사용하여 고주파 텍스처를 생성할 수도 있고, low-pass filter를 사용하여 저주파 텍스처를 생성할 수 있다. 하기 수학식 3은 필터링된 텍스처(Filter(T))를 입력 영상(I)과 더해 출력 영상(O)을 획득하는 과정을 나타낸다.

예를 들어, 프로세서(120)는 텍스처 패치에 가우시안 블러링(또는 가우시안 필터링)과 같은 low-pass filter를 적용할 수 있다. 가우시안 블러링은 가우시안 확률 분포에 기초한 가우시안 필터를 이용하여 블러 처리하는 방법으로, 가우시안 필터를 텍스처 패치에 적용하게 되면 고주파 성분은 차단되어 블러 처리가 된다.

도 8a 내지 도 8c는 본 발명의 일 실시 예에 따른 텍스처 패치에 대한 블러링 방법을 설명하기 위한 도면들이다. 설명의 편의를 위하여 텍스처 패치가 3*3 형태인 경우로 상정하였다.

예를 들어, 가우시안 필터는 도 8a에 도시된 바와 같이 x축의 0은 가중치가 크고, +/- 부분로 갈수록 가중치가 적어지는 형태가 될 수 있고, 이러한 가우시안 필터를 3*3 형태의 마스크(50)에 적용하면 마스크(50) 중심은 가중치가 크고, 마스크(50)의 가장자리로 갈수록 가중치가 적어지는 형태가 될 수 있다. 다만 도 8a에 도시된 수치는 예로 든 것이며, 필터링 수치는 가우시안 함수의 시그마 값에 따라 달라짐은 물론이다.

프로세서(120)는 도 8b에 도시된 바와 같이 가우시안 마스크(50)를 텍스처 패치(520)에 포함된 각 픽셀 값에 적용하여 텍스처 패치(520)를 가우시안 블러링 처리할 수 있다. 구체적으로, 프로세서(120)는 텍스처 패치(520)에 포함된 각 픽셀 값이 가우시안 마스크(50)의 중심에 위치하도록 가우시안 마스크(50)를 이동시켜 가며 각 픽셀 값에 대해 필터링을 수행할 수 있다.

이 경우, 프로세서(120)는 텍스처 패치(520)의 경계에 위치한 픽셀 값에 대해서는 미러링한 픽셀 값에 기초하여 필터링을 수행할 수 있다. 예를 들어, 텍스처 패치(520)의 (1,1) 위치의 픽셀 값 즉 P1을 가우시안 마스크(50)의 중심에 위치시켜 필터링을 수행하는 경우에는 도 8c에 도시된 바와 같이 경계 위치의 픽셀 값들을 미러링하여 P1 값을 중심으로 하는 가상의 제2 패치(60)를 생성한 후 P1 값을 가우시안 마스크(50)의 중심에 위치시켜 필터링을 수행할 수 있다.

이와 같이 프로세서(120)는 텍스처 패치(520)에 포함된 모든 픽셀 값들에 대한 가우시안 필터링을 수행하여, 블러링된 텍스처 패치(800)를 획득할 수 있다.

한편, 상술한 영상 처리 과정 즉, 텍스처 향상 처리는 실시 예에 따라 영상의 스케일링 이전 또는 이후에 수행될 수 있다. 예를 들어, 저해상도 영상을 고해상도 영상으로 확대하는 스케일링 이후에 상술한 영상 처리를 수행하거나, 압축 영상을 디코딩하는 과정에서 상술한 영상 처리를 수행한 후 스케일링을 수행할 수도 있다.

도 9는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 영상 처리 장치의 구성을 나타내는 블럭도이다. 도 9에 따르면, 영상 처리 장치(100')는 메모리(110), 프로세서(120), 입력부(130), 디스플레이(140), 출력부(150) 및 사용자 인터페이스(160)을 포함한다. 도 9에 도시된 설명 중 도 2에 도시된 구성과 중복되는 구성에 대해서는 자세한 설명을 생략하도록 한다.

본 개시의 일 실시 예에 따르면, 메모리(110)는 본 개시에 따른 다양한 동작들에서 생성되는 데이터를 저장하는 단일 메모리로 구현될 수 있다,

다만, 본 개시의 다른 실시 예에 따르면, 메모리(110)는 제1 내지 제3 메모리를 포함하도록 구현될 수 있다.

제1 메모리는 입력부(130)를 통해 입력된 영상 중 적어도 일부를 저장할 수 있다. 특히, 제1 메모리는 입력된 영상 프레임 중 적어도 일부 영역을 저장할 수 있다. 이 경우 적어도 일부 영역은 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상 처리를 수행하기에 필요한 영역이 될 수 있다. 일 실시 예에 따라, 제1 메모리는 N 라인 메모리로 구현될 수 있다. 예를 들어, N 라인 메모리는 세로 방향으로 17 라인 상당의 용량을 가지는 메모리가 될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 1080p(1,920×1,080의 해상도)의 Full HD 영상이 입력되는 경우 Full HD 영상에서 17 라인의 영상 영역 만이 제1 메모리는에 저장된다. 이와 같이 제1 메모리는 N 라인 메모리로 구현되고, 입력된 영상 프레임 중 일부 영역 만이 영상 처리를 위해 저장되는 이유는 하드웨어적 한계에 따라 제1 메모리의 메모리 용량이 제한적이기 때문이다. 이와 같은 이유로 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 제1 저장부(120)는 입력된 영상 프레임 중 기설정된 개수의 라인의 영상 영역 만을 저장하여 영상 처리를 수행하고, 적어도 1 라인 만큼 지연된 영상 영역을 저장하면서 연속적으로 영상 처리를 수행할 수도 있다.

제2 메모리는 획득된 랜덤 패치, 텍스처 패치 등을 저장하기 위한 메모리로, 본 발명의 다양한 실시 예에 따라 다양한 사이즈의 메모리로 구현될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 일 실시 예에 따라 입력 영상의 각 픽셀 값에 대응되는 텍스처 성분을 모두 획득하여 저장한 후 입력 영상에 적용하도록 구현되는 경우, 제2 메모리는 입력 영상의 크기와 같거나 큰 사이즈로 구현될 수 있다. 다른 실시 예에 따라 제1 메모리의 사이즈에 대응되는 영상 단위로 텍스처 성분을 적용하거나, 픽셀 라인 단위로 획득된 텍스처 성분을 픽셀 라인 단위로 적용하는 등의 경우에는 해당 영상 처리를 위한 적절한 사이즈로 구현될 수도 있다.

제3 메모리는 획득된 텍스처 성분을 적용하여 영상 처리한 출력 영상이 저장되는 메모리로, 본 발명의 다양한 실시 예에 따라 다양한 사이즈의 메모리로 구현될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 일 실시 예에 따라 입력 영상의 각 픽셀 값에 대응되는 텍스처 성분을 모두 적용하여 출력 영상을 획득하여 디스플레하도록 구현되는 경우, 제3 메모리는 입력 영상의 크기와 같거나 큰 사이즈로 구현될 수 있다. 다른 실시 예에 따라 제1 메모리의 사이즈에 대응되는 영상 단위로 영상을 출력하거나, 픽셀 라인 단위로 출력하는 등의 경우에는 해당 영상 저장을 위한 적절한 사이즈로 구현될 수도 있다.

다만, 제1 메모리 또는 제2 메모리에 출력 영상이 오버라이트되거나, 출력 영상이 저장되지 않고 바로 디스플레이되는 형태로 구현되는 경우 등에 제3 메모리는 필요하지 않을 수 있다.

입력부(130)는 다양한 타입의 컨텐츠, 예를 들어 영상 신호를 수신한다. 예를 들어 입력부(130)는 AP 기반의 Wi-Fi(와이파이, Wireless LAN 네트워크), 블루투스(Bluetooth), 지그비(Zigbee), 유/무선 LAN(Local Area Network), WAN, 이더넷, IEEE 1394, HDMI(High Definition Multimedia Interface), MHL (Mobile High-Definition Link), USB (Universal Serial Bus), DP(Display Port), 썬더볼트(Thunderbolt), VGA(Video Graphics Array)포트, RGB 포트, D-SUB(D-subminiature), DVI(Digital Visual Interface) 등과 같은 통신 방식을 통해 외부 장치(예를 들어, 소스 장치), 외부 저장 매체(예를 들어, USB), 외부 서버(예를 들어 웹 하드) 등으로부터 스트리밍 또는 다운로드 방식으로 영상 신호를 입력받을 수 있다. 여기서, 영상 신호는 디지털 신호가 될 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.

디스플레이(140)는 LCD(liquid crystal display), OLED(organic light-emitting diode), ED(Light-Emitting Diode), micro LED, LCoS(Liquid Crystal on Silicon), DLP(Digital Light Processing), QD(quantum dot) 디스플레이 패널 등과 같은 다양한 형태로 구현될 수 있다.

출력부(150)는 음향 신호를 출력한다.

예를 들어, 출력부(150)는 프로세서(140)에서 처리된 디지털 음향 신호를 아날로그 음향 신호로 변환하고 증폭하여 출력할 수 있다. 예를 들어, 출력부(150)는 적어도 하나의 채널을 출력할 수 있는, 적어도 하나의 스피커 유닛, D/A 컨버터, 오디오 앰프(audio amplifier) 등을 포함할 수 있다. 일 예로, 출력부(150)는 L 채널, R 채널을 각각 재생하는 L 채널 스피커 및 R 채널 스피커를 포함할 수 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니며, 출력부(150)는 다양한 형태로 구현가능하다. 다른 예로, 출력부(150)는 L 채널, R 채널, Center 채널을 재생하는 사운드 바 형태로 구현되는 것도 가능하다.

사용자 인터페이스(160)는 버튼, 터치 패드, 마우스 및 키보드와 같은 장치로 구현되거나, 상술한 디스플레이 기능 및 조작 입력 기능도 함께 수행 가능한 터치 스크린, 리모콘 수신부 등으로 구현될 수 있다. 여기서, 버튼은 영상 처리 장치(100)의 본체 외관의 전면부나 측면부, 배면부 등의 임의의 영역에 형성된 기계적 버튼, 터치 패드, 휠 등과 같은 다양한 유형의 버튼이 될 수 있다.

도 10은 본 개시의 일 실시 예에 따른 텍스처 생성 방법을 개략적으로 설명하기 위한 도면이다.

도 10에 따르면, 우선 복수의 랜덤 패치를 획득한다(1010). 여기서, 복수의 랜덤 패치 각각은, 복수의 의사 난수(pseudo random number)를 포함하며, 각 램덤 패치에 포함된 복수의 의사 난수들의 평균은 0일 수 있다.

이어서, 입력 영상에 포함된 입력 패치(대상 픽셀 블럭)와 복수의 랜덤 패치 각각의 상관 관계에 기초하여 각 랜덤 패치에 대응되는 가중치를 산출한다(1020).

이어서, 복수의 랜덤 패치 각각에 대응되는 가중치를 적용하고, 가중치가 적용된 랜덤 패치를 합산하여(1030), 입력 패치에 대응되는 텍스처 성분을 생성할 수 있다.

한편, 도 10에는 도시되지 않았지만, 본 개시의 실시 예에 따른 영상 처리 전에 입력 영상의 노이즈를 제거하는 프리 필터링을 추가적으로 적용하는 것도 가능하다. 예를 들어, 가우시안 필터와 같은 스무딩 필터(Smoothing Filter), 입력 영상을 기설정된 가이던스(guidance)에 대비시켜 필터링하는 가이디드(guided) 필터 등을 적용하여 두드러진 노이즈를 제거할 수 있다.

도 11은 본 개시의 일 실시 예에 따른 영상 처리 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

도 11에 도시된 영상 처리 방법에 따르면, 적어도 하나의 랜덤 패치에 대한 정보로부터 획득된 복수의 랜덤 패치 각각과 입력 영상에 포함된 픽셀 블럭 간 상관 관계(correlation)를 획득한다(S1110).

이어서, 획득된 상관 관계에 기초하여 복수의 랜덤 패치 각각에 대한 가중치를 획득하고, 복수의 랜덤 패치 각각에 대응되는 가중치를 적용한다(S1120).

이어서, 가중치가 적용된 랜덤 패치를 픽셀 블럭에 적용하여 출력 영상을 획득할 수 있다(S1130).

여기서, 복수의 랜덤 패치 각각은, 복수의 의사 난수(pseudo random number)를 포함하며, 각 램덤 패치에 포함된 복수의 의사 난수들의 평균은 0일 수 있다.

또한, 복수의 의사 난수 중 적어도 일부는, 0 및 2^n(n≥1)으로 이루어진 정수 집합에서 선택된 적어도 하나의 정수들을 덧셈하여 생성되는 양의 의사 난수들을 포함하며, 복수의 의사 난수 중 나머지는, 양의 의사 난수들과 동일한 절대값을 가지는 음의 의사 난수들을 포함할 수 있다.

또한, 적어도 하나의 랜덤 패치에 대한 정보는, 하나의 랜덤 패치를 생성하기 위해 이용될 복수의 의사 난수(pseudo random number)를 포함할 수 있다. 이 경우, 영상 처리 방법은, 복수의 의사 난수들의 순서를 변경하여 복수의 램덤 패치를 획득하는 단계를 더 포함할 수 있다.

또한, 가중치를 적용하는 S1120 단계에서는, 픽셀 블럭과 제1 랜덤 패치 간 상관 관계에 기초하여 제1 가중치를 획득하고, 픽셀 블럭과 제2 랜덤 패치 간 상관 관계에 기초하여 제2 가중치를 획득하고 제1 가중치를 제1 랜덤 패치에 곱셈하고, 제2 가중치를 제2 랜덤 패치에 곱셈할 수 있다. 이 경우, 출력 영상을 획득하는 S1130 단계에서는, 제1 가중치가 곱해진 제1 랜덤 패치 및 제2 가중치가 곱해진 제2 랜덤 패치를 픽셀 블럭에 적용하여 출력 영상을 획득할 수 았다.

또한, 출력 영상을 획득하는 S1130 단계에서는, 픽셀 블럭에 포함된 제1 픽셀에 제1 랜덤 패치에 포함된 제1 위치의 랜덤 값이 더해지도록, 픽셀 블럭에 제1 랜덤 패치를 적용하고, 픽셀 블럭에 포함된 제1 픽셀에 제2 랜덤 패치에 포함된 제1 위치와 동일한 위치의 랜덤 값이 더해지도록, 픽셀 블럭에 제2 랜덤 패치를 적용할 수 있다.

또한, 출력 영상을 획득하는 S1130 단계에서는, 제1 가중치가 곱해진 제1 랜덤 패치에 포함된 제1 랜덤 값 및 제2 가중치가 곱해진 제2 랜덤 패치에 포함된 제1 랜덤 값과 동일한 위치의 제2 랜덤 값을 덧셈하고, 제1 가중치가 곱해진 제1 랜덤 패치에 포함된 제3 랜덤 값 및 제2 가중치가 곱해진 제2 랜덤 패치에 포함된 제3 랜덤 값과 동일한 위치의 제4 랜덤 값을 덧셈하여, 텍스처 패치를 획득하고, 픽셀 블럭에 텍스처 패치를 적용하여 출력 영상을 획득할 수 있다.

또한, 출력 영상을 획득하는 S1130 단계에서는, 획득된 텍스처 패치에 주파수 필터링을 적용하고, 주파수 필터링이 적용된 텍스처 패치를 픽셀 블럭에 적용하여 출력 영상을 획득할 수 있다.

상술한 다양한 실시 예들에 따르면, 영상 확대 및/또는 영상 압축 등으로 인해 텍스처가 손실된 영상에 대해 텍스처 생성을 통해 영상의 세밀감을 향상시킬 수 있게 된다. 또한, 상관 관계를 고려하지 않고 랜덤 패치를 이용하는 경우 발생할 수 있는 링잉(Ringing) 등의 부작용을 방지할 수 있게 된다. 또한, 영상의 비트수에 기초한 개수(예를 들어, 8비트 영상의 경우 256개)의 랜덤 패치를 저장하는 경우에 비해 메모리 공간을 적게 이용할 수 있게 된다. 또한, 하나의 대상 픽셀 블럭 기준으로 하나의 랜덤 패치 만이 더해지는 경우에 비해 풍성한 텍스처를 생성할 수 있게 된다.

다만, 본 발명의 다양한 실시 예들은 영상 처리 장치 뿐 아니라, 셋탑 박스와 같은 영상 수신 장치, 영상 처리 장치 등 영상 처리가 가능한 모든 전자 장치에 적용될 수 있음은 물론이다.

한편, 이상에서 설명된 다양한 실시 예들은 소프트웨어(software), 하드웨어(hardware) 또는 이들의 조합을 이용하여 컴퓨터(computer) 또는 이와 유사한 장치로 읽을 수 있는 기록 매체 내에서 구현될 수 있다. 일부 경우에 있어 본 명세서에서 설명되는 실시 예들이 프로세서(120) 자체로 구현될 수 있다. 소프트웨어적인 구현에 의하면, 본 명세서에서 설명되는 절차 및 기능과 같은 실시 예들은 별도의 소프트웨어 모듈들로 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈들 각각은 본 명세서에서 설명되는 하나 이상의 기능 및 동작을 수행할 수 있다.

한편, 상술한 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 음향 출력 장치(100)의 프로세싱 동작을 수행하기 위한 컴퓨터 명령어(computer instructions)는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체(non-transitory computer-readable medium) 에 저장될 수 있다. 이러한 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 명령어는 특정 기기의 프로세서에 의해 실행되었을 때 상술한 다양한 실시 예에 따른 음향 출력 장치(100)에서의 처리 동작을 특정 기기가 수행하도록 한다.

비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체란 레지스터, 캐쉬, 메모리 등과 같이 짧은 순간 동안 데이터를 저장하는 매체가 아니라 반영구적으로 데이터를 저장하며, 기기에 의해 판독(reading)이 가능한 매체를 의미한다. 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체의 구체적인 예로는, CD, DVD, 하드 디스크, 블루레이 디스크, USB, 메모리카드, ROM 등이 있을 수 있다.

이상에서는 본 개시의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 개시는 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 개시의 요지를 벗어남이 없이 당해 개시에 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 개시의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.

110: 메모리 120: 프로세서

Claims

적어도 하나의 랜덤 패치에 대한 정보가 저장된 메모리; 및
상기 적어도 하나의 랜덤 패치에 대한 정보로부터 획득된 복수의 랜덤 패치 각각과 입력 영상에 포함된 픽셀 블럭 간 상관 관계(correlation)를 획득하고,
상기 획득된 상관 관계에 기초하여 상기 복수의 랜덤 패치 각각에 대한 가중치를 획득하고, 상기 복수의 랜덤 패치 각각에 대응되는 가중치를 적용하며,
상기 가중치가 적용된 랜덤 패치를 상기 픽셀 블럭에 적용하여 출력 영상을 획득하는 프로세서;를 포함하는 영상 처리 장치.
제1항에 있어서,
상기 복수의 랜덤 패치 각각은,
복수의 의사 난수(pseudo random number)를 포함하며,
각 램덤 패치에 포함된 상기 복수의 의사 난수들의 평균은 0인, 영상 처리 장치.
제2항에 있어서,
상기 복수의 의사 난수 중 적어도 일부는,
0 및 2^n(n≥1)으로 이루어진 정수 집합에서 선택된 적어도 하나의 정수들을 덧셈하여 생성되는 양의 의사 난수들을 포함하며,
상기 복수의 의사 난수 중 나머지는,
상기 양의 의사 난수들과 동일한 절대값을 가지는 음의 의사 난수들을 포함하는, 영상 처리 장치.
제1항에 있어서,
상기 적어도 하나의 랜덤 패치에 대한 정보는,
하나의 랜덤 패치를 생성하기 위해 이용될 복수의 의사 난수(pseudo random number)를 포함하며,
상기 프로세서는,
상기 복수의 의사 난수들의 순서를 변경하여 상기 복수의 램덤 패치를 획득하는, 영상 처리 장치.
제1항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 픽셀 블럭과 제1 랜덤 패치 간 상관 관계에 기초하여 제1 가중치를 획득하고, 상기 픽셀 블럭과 제2 랜덤 패치 간 상관 관계에 기초하여 제2 가중치를 획득하고,
상기 제1 가중치를 상기 제1 랜덤 패치에 곱셈하고, 상기 제2 가중치를 상기 제2 랜덤 패치에 곱셈하며,
상기 제1 가중치가 곱해진 제1 랜덤 패치 및 상기 제2 가중치가 곱해진 제2 랜덤 패치를 상기 픽셀 블럭에 적용하여 상기 출력 영상을 획득하는, 영상 처리 장치.
제5항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 픽셀 블럭에 포함된 제1 픽셀에 상기 제1 랜덤 패치에 포함된 제1 위치의 랜덤 값이 더해지도록, 상기 픽셀 블럭에 상기 제1 랜덤 패치를 적용하고,
상기 픽셀 블럭에 포함된 제1 픽셀에 상기 제2 랜덤 패치에 포함된 상기 제1 위치와 동일한 위치의 랜덤 값이 더해지도록, 상기 픽셀 블럭에 상기 제2 랜덤 패치를 적용하는, 영상 처리 장치.
제5항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 제1 가중치가 곱해진 제1 랜덤 패치에 포함된 제1 랜덤 값 및 상기 제2 가중치가 곱해진 제2 랜덤 패치에 포함된 상기 제1 랜덤 값과 동일한 위치의 제2 랜덤 값을 덧셈하고, 상기 제1 가중치가 곱해진 제1 랜덤 패치에 포함된 제3 랜덤 값 및 상기 제2 가중치가 곱해진 제2 랜덤 패치에 포함된 상기 제3 랜덤 값과 동일한 위치의 제4 랜덤 값을 덧셈하여, 텍스처 패치를 획득하고,
상기 픽셀 블럭에 상기 텍스처 패치를 적용하여 상기 출력 영상을 획득하는, 영상 처리 장치.
제7항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 획득된 텍스처 패치에 주파수 필터링을 적용하고, 상기 주파수 필터링이 적용된 텍스처 패치를 상기 픽셀 블럭에 적용하여 상기 출력 영상을 획득하는, 영상 처리 장치.
제1항에 있어서,
상기 출력 영상은,
4K UHD(Ultra High Definition) 영상 또는 8K UHD 영상인, 영상 처리 장치.
제1항에 있어서,
디스플레이;를 더 포함하며,
상기 프로세서는,
상기 출력 영상을 디스플레이하도록 상기 디스플레이를 제어하는, 영상 처리 장치.
영상 처리 장치의 영상 처리 방법에 있어서,
적어도 하나의 랜덤 패치에 대한 정보로부터 획득된 복수의 랜덤 패치 각각과 입력 영상에 포함된 픽셀 블럭 간 상관 관계(correlation)를 획득하는 단계;
상기 획득된 상관 관계에 기초하여 상기 복수의 랜덤 패치 각각에 대한 가중치를 획득하고, 상기 복수의 랜덤 패치 각각에 대응되는 가중치를 적용하는 단계; 및
상기 가중치가 적용된 랜덤 패치를 상기 픽셀 블럭에 적용하여 출력 영상을 획득하는 단계;를 포함하는 영상 처리 방법.
제11항에 있어서,
상기 복수의 랜덤 패치 각각은,
복수의 의사 난수(pseudo random number)를 포함하며,
각 램덤 패치에 포함된 상기 복수의 의사 난수들의 평균은 0인, 영상 처리 방법.
제12항에 있어서,
상기 복수의 의사 난수 중 적어도 일부는,
0 및 2^n(n≥1)으로 이루어진 정수 집합에서 선택된 적어도 하나의 정수들을 덧셈하여 생성되는 양의 의사 난수들을 포함하며,
상기 복수의 의사 난수 중 나머지는,
상기 양의 의사 난수들과 동일한 절대값을 가지는 음의 의사 난수들을 포함하는, 영상 처리 방법.
제11항에 있어서,
상기 적어도 하나의 랜덤 패치에 대한 정보는,
하나의 랜덤 패치를 생성하기 위해 이용될 복수의 의사 난수(pseudo random number)를 포함하며,
상기 복수의 의사 난수들의 순서를 변경하여 상기 복수의 램덤 패치를 획득하는 단계;를 더 포함하는, 영상 처리 방법.
제11항에 있어서,
상기 가중치를 적용하는 단계는,
상기 픽셀 블럭과 제1 랜덤 패치 간 상관 관계에 기초하여 제1 가중치를 획득하고, 상기 픽셀 블럭과 제2 랜덤 패치 간 상관 관계에 기초하여 제2 가중치를 획득하고,
상기 제1 가중치를 상기 제1 랜덤 패치에 곱셈하고, 상기 제2 가중치를 상기 제2 랜덤 패치에 곱셈하며,
상기 출력 영상을 획득하는 단계는,
상기 제1 가중치가 곱해진 제1 랜덤 패치 및 상기 제2 가중치가 곱해진 제2 랜덤 패치를 상기 픽셀 블럭에 적용하여 상기 출력 영상을 획득하는, 영상 처리 방법.
제15항에 있어서,
상기 출력 영상을 획득하는 단계는,
상기 픽셀 블럭에 포함된 제1 픽셀에 상기 제1 랜덤 패치에 포함된 제1 위치의 랜덤 값이 더해지도록, 상기 픽셀 블럭에 상기 제1 랜덤 패치를 적용하고,
상기 픽셀 블럭에 포함된 제1 픽셀에 상기 제2 랜덤 패치에 포함된 상기 제1 위치와 동일한 위치의 랜덤 값이 더해지도록, 상기 픽셀 블럭에 상기 제2 랜덤 패치를 적용하는, 영상 처리 방법.
제15항에 있어서,
상기 출력 영상을 획득하는 단계는,
상기 제1 가중치가 곱해진 제1 랜덤 패치에 포함된 제1 랜덤 값 및 상기 제2 가중치가 곱해진 제2 랜덤 패치에 포함된 상기 제1 랜덤 값과 동일한 위치의 제2 랜덤 값을 덧셈하고, 상기 제1 가중치가 곱해진 제1 랜덤 패치에 포함된 제3 랜덤 값 및 상기 제2 가중치가 곱해진 제2 랜덤 패치에 포함된 상기 제3 랜덤 값과 동일한 위치의 제4 랜덤 값을 덧셈하여, 텍스처 패치를 획득하고,
상기 픽셀 블럭에 상기 텍스처 패치를 적용하여 상기 출력 영상을 획득하는, 영상 처리 방법.
제17항에 있어서,
상기 출력 영상을 획득하는 단계는,
상기 획득된 텍스처 패치에 주파수 필터링을 적용하고, 상기 주파수 필터링이 적용된 텍스처 패치를 상기 픽셀 블럭에 적용하여 상기 출력 영상을 획득하는, 영상 처리 방법.
제11항에 있어서,
상기 출력 영상은,
4K UHD(Ultra High Definition) 영상 또는 8K UHD 영상인, 영상 처리 방법.
영상 처리 장치의 프로세서에 의해 실행되는 경우 상기 영상 처리 장치가 동작을 수행하도록 하는 컴퓨터 명령을 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체에 있어서, 상기 동작은,
적어도 하나의 랜덤 패치에 대한 정보로부터 획득된 복수의 랜덤 패치 각각과 입력 영상에 포함된 픽셀 블럭 간 상관 관계(correlation)를 획득하는 단계;
상기 획득된 상관 관계에 기초하여 상기 복수의 랜덤 패치 각각에 대한 가중치를 획득하고, 상기 복수의 랜덤 패치 각각에 대응되는 가중치를 적용하는 단계; 및
상기 가중치가 적용된 랜덤 패치를 상기 픽셀 블럭에 적용하여 출력 영상을 획득하는 단계;를 포함하는 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체.