영상 품질 향상을 위한 색 사상 기반 실시간 광역역광보정 알고리즘의 하드웨어 설계 Hardware Design of Real-Time Wide Dynamic Range Algorithm Based on Tone Mapping Method for Image Quality Enhancement원문보기
영상의 화질을 개선하는 방법은 색 사상 방법과 레티넥스 방법으로 나누어진다. 색 사상 방법의 대표적인 예는 히스토그램을 기반으로 영상의 화질을 개선하는 방법이다. 본 논문에서는, 영상 품질 향상을 위한 색 사상 기반 실시간 광역역광보정 알고리즘의 하드웨어 설계를 제안한다. 제안하는 방법은 영상을 밝기 영역과 색 영역으로 나눈 후, 밝기 영역의 변화량을 기초하여 색 영역을 개선한다. 또한, 고품질의 영상을 원하는 흐름에 맞추어, 12bit로 확장된 신호를 사용하며, 기존의 8bit 신호와도 호환이 가능하게 설계하였다. 시뮬레이션 결과로 영상의 화질의 개선됨을 확인 하였으며, 하드웨어 설계 결과 최대 138.26MHz로 실시간 동작이 가능함을 확인하였다.
영상의 화질을 개선하는 방법은 색 사상 방법과 레티넥스 방법으로 나누어진다. 색 사상 방법의 대표적인 예는 히스토그램을 기반으로 영상의 화질을 개선하는 방법이다. 본 논문에서는, 영상 품질 향상을 위한 색 사상 기반 실시간 광역역광보정 알고리즘의 하드웨어 설계를 제안한다. 제안하는 방법은 영상을 밝기 영역과 색 영역으로 나눈 후, 밝기 영역의 변화량을 기초하여 색 영역을 개선한다. 또한, 고품질의 영상을 원하는 흐름에 맞추어, 12bit로 확장된 신호를 사용하며, 기존의 8bit 신호와도 호환이 가능하게 설계하였다. 시뮬레이션 결과로 영상의 화질의 개선됨을 확인 하였으며, 하드웨어 설계 결과 최대 138.26MHz로 실시간 동작이 가능함을 확인하였다.
Method for improving the image quality are divided into a tone mapping method and a retinex theory based method. Typical example of the image quality enhancement method using tone mapping method is one using image characteristics like histogram. In this paper, we propose a hardware design of real-ti...
Method for improving the image quality are divided into a tone mapping method and a retinex theory based method. Typical example of the image quality enhancement method using tone mapping method is one using image characteristics like histogram. In this paper, we propose a hardware design of real-time wide dynamic range algorithm based on tone mapping method for image quality enhancement. The proposed method divides the image into the luminance and chroma components and then improves the chroma region based on the variation of the luminance component. Adding to that, it is designed to be compatible with the existing 8-bit signal, using high quality image with 12-bit extended signal according to the desired flow. As a result of simulation, it is confirmed that the image quality is improved, and the hardware design is confirmed that the real-time operations is possible at the maximum frequency at 138.26MHz.
Method for improving the image quality are divided into a tone mapping method and a retinex theory based method. Typical example of the image quality enhancement method using tone mapping method is one using image characteristics like histogram. In this paper, we propose a hardware design of real-time wide dynamic range algorithm based on tone mapping method for image quality enhancement. The proposed method divides the image into the luminance and chroma components and then improves the chroma region based on the variation of the luminance component. Adding to that, it is designed to be compatible with the existing 8-bit signal, using high quality image with 12-bit extended signal according to the desired flow. As a result of simulation, it is confirmed that the image quality is improved, and the hardware design is confirmed that the real-time operations is possible at the maximum frequency at 138.26MHz.
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문제 정의
본 논문에서는 영상 품질 향상을 위한 색 사상 기반 실시간 광역역광보정 알고리즘의 하드웨어 설계를 제안하였다. 하드웨어 합성 결과 레지스터, 룩업테이블, 메모리가 목표 보드에 대하여 각각 0.
본 논문에서는, 화질 향상을 위한 색 사상 기반 실시간 광역역광보정 알고리즘의 하드웨어 설계 방법에 대하여 제안한다. 제안하는 방법은 하드웨어 IP로 설계하여 손쉬운 재사용과, 기존 시스템과의 호환성을 목표로 하여 설계한다.
영상의 화질 향상 방 법은 색역 사상 방법과 레티넥스 방법으로 분류 할 수 있다. 색역 사상 방법은 히스토그램과 같이 영상 내의 정보를 이용하며, 레티넥스 방법은 인간의 눈의 형상을 기초로 하여 품질을 개선하는 것을 목표로 한다[5]. 이러한 기존 연구자들의 노력에 힘입어, 영상은 그 사용처가 점점 확대 되고 있다.
제안 방법
본 장에서는 영상 품질 향상을 위한 색 사상 기반 실시간 광역역광보정 알고리즘에 대해 설명한다. 본 논문에서 사용하는 화질 향상 방법은 YCbCr 색 좌표계를 이용하여 밝기 성분과 색상 성분에 대해 신호 처리를 적용한다. 그림 1은 제안하는 방법의 흐름도이다.
밝기 개선 블록에서는 밝기 성분의 개선을 위해서 색 사상 방법 중에서 히스토그램을 이용한 방법을 사용한다. 영상의 히스토그램을 이용하여 누적 밀도 함수를 생성하고, 이를 바탕으로 밝기 성분을 개선하는 비선형 곡선을 생성한다. 비선형 곡선이 적용된 최종 밝기 성분은 수식 (1)의 형태로 결정된다.
밝기 성분의 변화에 따라 색상 성분을 강조함으로 인 하여 잡음 성분들이 함께 강조될 수 있다. 잡음 성분이 강조되면서 영상의 품질을 저해하는 것을 막기 위해서, 본 논문에서는 중심화(Coring)를 사용하였다. 그림 6은 중심화를 사용하지 않았을 때의 각 색상 성분 채널의 전달 함수이다.
본 논문에서는, 화질 향상을 위한 색 사상 기반 실시간 광역역광보정 알고리즘의 하드웨어 설계 방법에 대하여 제안한다. 제안하는 방법은 하드웨어 IP로 설계하여 손쉬운 재사용과, 기존 시스템과의 호환성을 목표로 하여 설계한다.
대상 데이터
표 1은 하드웨어 합성 도구인 Xilinx Vivado를 이용하여 제안하는 방법을 FPGA(Filed Programmable Gate Array)로 구현하였을 때 소모되는 자원을 보여준다. 목표 보드는 XC7Z045FFG900-2APSoC를 사용하였다. 구현 결과 슬라이스 레지스터 0.
이론/모형
디더링은 영상 신호를 풍부하게 확장하는 기능을 한다. 밝기 개선 블록에서는 밝기 성분의 개선을 위해서 색 사상 방법 중에서 히스토그램을 이용한 방법을 사용한다. 영상의 히스토그램을 이용하여 누적 밀도 함수를 생성하고, 이를 바탕으로 밝기 성분을 개선하는 비선형 곡선을 생성한다.
성능/효과
목표 보드는 XC7Z045FFG900-2APSoC를 사용하였다. 구현 결과 슬라이스 레지스터 0.64%, 슬라이스 LUT(Look-UP-Table) 2.53%, BRAM(Block Random Access Memory) 0.9%를 소모하였으며 동작 주파수는 138.26MHz로 구현되었다. 또한, 구현된 하드웨어는 시뮬레이션과 동일한 결과를 나타냄을 확인하였다.
26MHz로 구현되었다. 또한, 구현된 하드웨어는 시뮬레이션과 동일한 결과를 나타냄을 확인하였다.
9% 의 점유율을 기록하였다. 시뮬레이션 결과와 함께 보면 작은 크기의 하드웨어를 추가함으로 인하여, 영상의 품질이 높아짐을 확인하였다. 추후, 논문에서 제안하는 방법의 화질 향상 하드웨어를 이용하여 기존의 영상 혹 은 기존의 화질 향상 방법과 정량적인 비교를 통하여 제안하는 방법의 성능을 향상시키는 연구를 후속 연구로 진행 할 예정이다.
그림 9는 그림 2의 영상에 대해 밝기 성분과 색상 성분에 대해 처리한 결과영상이다. 원본 영상과 비교 해 보았을 때, 밝기와 색상 정보가 모두 개선됨을 알 수 있다.
본 논문에서는 영상 품질 향상을 위한 색 사상 기반 실시간 광역역광보정 알고리즘의 하드웨어 설계를 제안하였다. 하드웨어 합성 결과 레지스터, 룩업테이블, 메모리가 목표 보드에 대하여 각각 0.64%, 2.53%, 0.9% 의 점유율을 기록하였다. 시뮬레이션 결과와 함께 보면 작은 크기의 하드웨어를 추가함으로 인하여, 영상의 품질이 높아짐을 확인하였다.
후속연구
시뮬레이션 결과와 함께 보면 작은 크기의 하드웨어를 추가함으로 인하여, 영상의 품질이 높아짐을 확인하였다. 추후, 논문에서 제안하는 방법의 화질 향상 하드웨어를 이용하여 기존의 영상 혹 은 기존의 화질 향상 방법과 정량적인 비교를 통하여 제안하는 방법의 성능을 향상시키는 연구를 후속 연구로 진행 할 예정이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
디더링은 무엇인가?
그림 1의 흐름도에서 영상의 밝기 성분 향상에 해당 하는 기능 블록은 디더링(Dithering)과 밝기 개선(Luminance Enhancement) 블록이다. 디더링은 영상 신호를 풍부하게 확장하는 기능을 한다. 밝기 개선 블록에서는 밝기 성분의 개선을 위해서 색 사상 방법 중에서 히스토그램을 이용한 방법을 사용한다.
디스플레이 기술의 발달로 인한 결과는 무엇인가?
현대에 영상은 일상생활에서 가장 쉽고 흔하게 접근 할 수 있는 매체로 성장하였다. 언제 어디서나 쉽게 접할 수 있는 영상은 디스플레이 기술의 발달로 인하여 그 해상도가 초고해상도로 높아졌으며, 장치가 가질 수 있는 색역이 넓어지고 있다[1, 2]. 이러한 디스플레이 기술의 발달에도 불구하고 대부분의 장치에서는 아직 좁은 대역의 색역을 사용하고 있다.
꾸준한 영상의 품질 향상을 위한 연구로 인해 영상의 사용처가 어떻게 확대 되었는가?
색역 사상 방법은 히스토그램과 같이 영상 내의 정보를 이용하며, 레티넥스 방법은 인간의 눈의 형상을 기초로 하여 품질을 개선하는 것을 목표로 한다[5]. 이러한 기존 연구자들의 노력에 힘입어, 영상은 그 사용처가 점점 확대 되고 있다. 초기의 영상은 방송이나 사진과 같은 국한된 영역에 존재하였으나, 현대에는 수없이 많은 장치가 디스플레이 패널을 포함하고 있으며 사용 분야도 스마트폰, 자동차 등으로 넓어지고 있다.
참고문헌 (14)
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H. Cho, D. Choi, I. Seo, and B. Kang, "Hardware Implementation of Low-power Display Method for OLED Panel using Adaptive Luminance Decreasing," International Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 17, no. 7, pp. 1702-1708, July. 2013.
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