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높은 동적 영역(High Dynamic Range; HDR) 영상의 톤 맵핑 장치에 있어서,HDR 영상을 전역 압축(global compression)하고, 상기 전역 압축된 영상에 정규화(normalization)를 수행하며, 상기 정규화된 영상에 전역 콘트라스트(contrast) 향상 기법을 수행하여 전역 톤 맵핑(global tone mapping) 영상을 생성하는 전역 톤 맵핑부;상기 전역 압축된 영상의 각 픽셀 값과 적응적 기준 값(adaptive reference values)의 차이를 압축하고 콘트라스트 강화를 위한 알고리즘을 적용하여 국부 톤 맵핑(local tone mapping) 영상을 생성하는 국부 톤 맵핑부; 및상기 생성된 전역 톤 맵핑 영상과 국부 톤 맵핑 영상을 조합하여 최종 톤 맵핑 영상을 생성하는 톤 맵핑 영상 조합부를 포함하되,상기 국부 톤 맵핑부는상기 적응적 기준 값을 계산하되,상기 정규화된 영상에 제1 에지 보존 평활화 필터를 적용하여 제1 스무딩 영상을 생성하고, 상기 제1 스무딩 영상에 로우 패스 필터(Low Pass Filter)를 적용하여 제2 스무딩 영상을 생성하며, 상기 제1 스무딩 영상과 제2 스무딩 영상에 제2 에지 보존 평활화 필터를 적용하여 최종 스무딩 영상을 생성한 후,상기 최종 스무딩 영상과 상기 전역 압축된 영상 및 적응적 기준 값 변형 지수를 이용하여 상기 적응적 기준 값을 계산하는 것을 특징으로 하는 톤 맵핑 장치
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제1 항에 있어서,상기 적응적 기준 값 변경 지수는1보다 작은 임의의 상수 값으로서, 밝은 영역 또는 어두운 영역의 디테일을 선택적으로 유지하는데 사용되는 것을 특징으로 하는 톤 맵핑 장치
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제3 항에 있어서,상기 국부 톤 맵핑 영상부는아래의 수학식을 이용하여 상기 적응적 기준 값 R을 계산하는 것을 특징으로 하는 톤 맵핑 장치
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제4 항에 있어서,상기 국부 톤 맵핑부는아래의 수학식을 이용하여 상기 전역 압축된 영상의 각 픽셀 값과 적응적 기준 값(adaptive reference values)의 차이를 압축한 영상 ODCAR을 생성하는 것을 특징으로 하는 톤 맵핑 장치
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제5 항에 있어서,상기 비선형 압축 함수 지수 β는0≤β≤1 범위의 값을 가지며, 0에 가까울수록 상기 적응적 기준 값의 주변에 위치하는 픽셀 값의 콘트라스트를 강화시키는 것을 특징으로 하는 하는 톤 맵핑 장치
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제5 항에 있어서,상기 국부 톤 맵핑부는상기 ODCAR에 상기 콘트라스트 강화를 위한 알고리즘인 국부 콘트라스트 향상 기법을 적용하여 상기 국부 톤 맵핑 영상 OLTMO를 생성하되 아래의 수학식을 이용하는 것을 특징으로 하는 톤 맵핑 장치
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제1 항에 있어서,상기 톤 맵핑 영상 조합부는아래의 수학식을 이용하여 상기 최종 톤 맵핑 영상 OTMO를 생성하는 것을 특징으로 하는 톤 맵핑 장치
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제1 항에 있어서,상기 톤 맵핑 영상 조합부는시각적 주목도(visual saliency)를 가지는 디테일한 영상 영역을 적응적으로 반영하여 최종 톤 맵핑 영상 OTMO_L를 생성하되, 아래의 수학식을 이용하는 것을 특징으로 하는 톤 맵핑 장치
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제8 항 또는 제9 항에 있어서,상기 블렌딩 팩터 γ는 국부적인 디테일과 전역적인 루미넌스의 균형을 위한 것으로서 0부터 1까지의 범위를 가지며, 객관적 화질 평가 방법에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는 톤 맵핑 장치
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톤 맵핑 장치가 높은 동적 영역(High Dynamic Range; HDR) 영상을 톤 맵핑하는 방법에 있어서,(a) HDR 영상을 전역 압축(global compression)하는 단계;(b) 상기 전역 압축된 영상에 정규화(normalization)를 수행하고, 상기 정규화된 영상에 전역 콘트라스트 향상 기법을 수행하여 전역 톤 맵핑(global tone mapping) 영상을 생성하며,상기 전역 압축된 영상의 각 픽셀 값과 적응적 기준 값(adaptive reference values)의 차이를 압축하고 콘트라스트(contrast) 강화를 위한 알고리즘을 적용하여 국부 톤 맵핑(local tone mapping) 영상을 생성하는 단계; 및(c) 상기 생성된 전역 톤 맵핑 영상과 국부 톤 맵핑 영상을 조합하여 최종 톤 맵핑 영상을 생성하는 단계를 포함하되,상기 (b) 단계는상기 적응적 기준 값을 계산하는 단계를 포함하되,상기 적응적 기준 값을 계산하는 단계는상기 정규화된 영상에 제1 에지 보존 평활화 필터를 적용하여 제1 스무딩 영상을 생성하는 단계;상기 제1 스무딩 영상에 로우 패스 필터(Low Pass Filter)를 적용하여 제2 스무딩 영상을 생성하는 단계;상기 제1 스무딩 영상과 제2 스무딩 영상에 제2 에지 보존 평활화 필터를 적용하여 최종 스무딩 영상을 생성하는 단계; 및상기 최종 스무딩 영상과 상기 전역 압축된 영상 및 적응적 기준 값 변형 지수를 이용하여 상기 적응적 기준 값을 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 톤 맵핑 방법
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제11 항에 있어서,상기 상기 적응적 기준 값 변경 지수는1보다 작은 임의의 상수 값으로서, 밝은 영역 또는 어두운 영역의 디테일을 선택적으로 유지하는데 사용되는 것을 특징으로 하는 톤 맵핑 방법
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제13 항에 있어서,상기 (b) 단계는상기 전역 압축된 영상의 각 픽셀 값과 적응적 기준 값(adaptive reference values)의 차이를 압축한 영상 ODCAR을 생성하되,0≤β≤1 범위의 값을 가지며, 0에 가까울수록 상기 적응적 기준 값의 주변에 위치하는 픽셀 값의 콘트라스트를 강화시키는 비선형 압축 함수 지수를 반영하여 생성하는 것을 특징으로 하는 톤 맵핑 방법
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제14 항에 있어서,상기 (b) 단계는상기 ODCAR에 상기 콘트라스트 강화를 위한 알고리즘인 국부 콘트라스트 향상 기법을 적용하여 상기 국부 톤 맵핑 영상 OLTMO를 생성하는 것을 특징으로 하되,상기 국부 콘트라스트 향상 기법은 대비 제한의 적응적 히스토그램 평활화(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization; CLAHE)를 포함하는 것을 특징으로 하는 톤 맵핑 방법
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제11 항에 있어서,상기 (c) 단계는블렌딩 팩터(blending factor)를 적용하여 상기 최종 톤 맵핑 영상 OTMO를 생성하되,상기 블렌딩 팩터는 국부적인 디테일과 전역적인 루미넌스의 균형을 위한 것으로서 0부터 1까지의 범위를 가지며, 객관적 화질 평가 방법에 의해 결정되는 것을 특징으로 하는 톤 맵핑 방법
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제11 항에 있어서,상기 (c) 단계는블렌딩 팩터(blending factor) 및 시각적 주목도(visual saliency)를 가지는 디테일한 영상 영역을 적응적으로 반영하여 최종 톤 맵핑 영상 OTMO_L를 생성하되,상기 블렌딩 팩터는 국부적인 디테일과 전역적인 루미넌스의 균형을 위한 것으로서 0부터 1까지의 범위를 가지며, 객관적 화질 평가 방법에 의해 결정되고, 상기 시각적 주목도는 관심 영역 지도(saliency map)로서 가중치 함수(saliency aware weighting function)로 사용되는 것을 특징으로 하는 톤 맵핑 방법
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제11 항에 따른 방법을 수행하기 위한 일련의 명령을 포함하는 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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