| 1 |
1
0, 1,
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2
제 1 항에 있어서,
상기 이미지 축소 단계는 공간 축소(spatial reduction) 방법을 이용하여 상기 입력 이미지를 축소하여 상기 축소된 이미지를 출력하는 것을 특징으로 하는 화질 향상 방법
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3
제 1 항에 있어서,
상기 서브영역 누적분포값 연산 단계에서,
상기 복수 개의 서브영역은 하기 수학식에 의하여 정의되며,
(여기에서, k=0,1,
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| 4 |
4
제 3 항에 있어서,
상기 이미지 출력 단계에서,
상기 출력 전달 함수는 하기 수학식에 의하여 정의되는 것을 특징으로 하는 화질 향상 방법
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5
0, 1,
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| 6 |
6
제 5 항에 있어서,
상기 서브영역 누적분포값 연산 단계에서,
상기 복수 개의 서브영역은 하기 수학식에 의하여 정의되며,
(여기에서, k=0,1,
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| 7 |
7
제 6 항에 있어서,
상기 서브영역 결정 단계에서,
상기 확률밀도값은 하기 수학식에 의하여 결정되는 것을 특징으로 하는 화질 향상 방법
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| 8 |
8
0, 1,
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| 9 |
9
제 8 항에 있어서,
상기 서브영역 누적분포값 연산 단계에서,
상기 복수 개의 서브영역은 하기 수학식에 의하여 정의되며,
(여기에서, k=0,1,
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| 10 |
10
제 9 항에 있어서,
상기 축소된 이미지의 밝기 특성을 파악하는 단계에서,
상기 확률밀도값은 하기 수학식에 의하여 결정되는 것을 특징으로 하는 화질 향상 방법
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| 11 |
11
제 10 항에 있어서,
상기 이미지 출력 단계에서,
상기 출력 전달 함수는 하기 수학식에 의하여 정의되며,
상기 수학식에서,
및 은 각각 SRVk 번째 그레이 레벨 및 SRVk+1번째 그레이 레벨에 대한 이미지 향상 계수이며,
(여기에서, 는 SRVk 번째 그레이 레벨, 즉 에 대한 이미지 향상 계수, 이며, SRN은 서브영역의 숫자, L은 최대 그레이 레벨)
인 것을 특징으로 하는 화질 향상 방법
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12
0, 1,
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13
제 12 항에 있어서,
상기 복수 개의 서브영역을 어두운 영역과 밝은 영역으로 분할하고 상기 서브영역 누적분포값 연산부에서 연산된 상기 서브영역들의 누적분포값을 이용하여 양 영역의 확률밀도값을 연산하고 상기 양 영역의 확률밀도값 크기를 비교하여 상기 축소된 이미지의 밝기 특성을 파악하여 서브영역을 결정하는 서브영역 결정부를 추가로 포함하고,
상기 화질 개선 영상 출력부는 상기 서브영역 결정부에서 결정된 서브영역들의 누적분포값들을 이용한 내삽법을 통한 출력 전달 함수를 이용하여 상기 입력 이미지를 콘트라스트 향상 이미지로 변환하여 출력하는 것을 특징으로 하는 화질 향상 장치
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14
제 13 항에 있어서,
상기 서브영역 결정부에서, 상기 축소된 이미지의 밝기 특성이 어두운 영역에 치우친 것으로 판정되면 상기 어두운 영역에 대응된 이미지 향상 계수를 결정하여 출력하고, 상기 축소된 이미지의 밝기 특성이 밝은 영역에 치우친 것으로 판정되면 상기 밝은 영역에 대응된 이미지 향상 계수를 결정하여 출력하는 이미지 향상 계수 결정부를 추가로 포함하고,
상기 화질 개선 영상 출력부는 상기 서브영역 결정부에서 결정된 서브영역들의 누적분포값들을 이용한 내삽법을 통한 출력 전달 함수를 이용하여 상기 입력 이미지를 콘트라스트 향상 이미지로 변환하여 출력하되, 상기 축소된 이미지의 밝기 특성이 어두운 영역에 치우친 것으로 판정되면, 상기 출력 전달 함수에 상기 어두운 영역에 대응된 이미지 향상 계수를 반영하며, 상기 축소된 이미지의 밝기 특성이 밝은 영역에 치우친 것으로 판정되면, 상기 출력 전달 함수에 상기 밝은 영역에 대응된 이미지 향상 계수를 반영하는 것을 특징으로 하는 화질 향상 장치
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