画像の種類によって適応的にコントラストを改善する方法であって、画像を読み込む段階と、前記画像の平均輝度値と輝度ヒストグラムを算出する段階と、前記平均輝度値と輝度ヒストグラムに基づいて画像の種類を判断する段階と、前記画像の種類によって互いに異なる係数をハイパボリックタンジェント関数曲線に適用してコントラスト参照曲線を生成する段階と、前記生成されたコントラスト参照曲線を使用して前記画像のコントラストの改善を遂行する段階と、を含むことを特徴とするコントラスト改善方法。前記画像の種類を判断する段階は、平均輝度値が、i0<Imean≦50である場合は、低照明画像であり、ii50<Imean≦200である場合は、通常照明画像であり、iii200<Imean≦255である場合は、逆光画像であり、iv輝度ヒストグラム分布で、最高ピクセル数を有する輝度値が高輝度と低輝度に分かれている場合は、ハイコントラスト画像である、と判断する段階を含む、請求項1に記載のコントラスト改善方法。前記コントラスト参照曲線を生成する段階は、輝度別に標準化されたピクセル値=ピクセル値/255を算出する段階と、x=×Amplitude_Factorを計算する段階と、を含み、PixValは0乃至255の輝度値であり、カットオフファクターと振幅ファクターは前記画像の種類別に与えられる係数である、請求項2に記載のコントラスト改善方法。前記画像の種類別に与えられる係数は、i前記画像が低照明画像である場合は、カットオフファクター=0.35、振幅ファクター0.74であり、ii前記画像が逆光画像である場合は、カットオフファクター=0.35、振幅ファクター=6であり、iii前記画像が通常照明画像である場合は、カットオフファクター=1、振幅ファクター=1.94であり、iv前記画像がハイコントラスト画像である場合は、カットオフファクター=1、振幅ファクター=0.0002である、請求項3に記載のコントラスト改善方法。コントラストの改善を遂行する段階は、前記画像のRGB値を読み込む段階と、前記RGB値をHSV値に変換する段階と、前記HSV値のうちのV値を、前記コントラスト参照曲線を使用してマッピングする段階と、前記マッピングされたV値をHS値と結合する段階と、結合されたHSV値をRGB値に変換する段階と、を含む、請求項1に記載のコントラスト改善方法。本発明は、全ての照明条件、特に、暗い照明や明るい照明条件下で撮影された画像に対して最適化された適応的コントラスト改善方法を提供することを目的とする。本発明の一実施例によって、画像の種類によって適応的にコントラストを改善する方法が提供される。このコントラスト改善方法は、画像を読み込む段階と、画像の平均輝度値と輝度ヒストグラムを算出する段階と、平均輝度値と輝度ヒストグラムに基づいて画像の種類を判断する段階と、画像の種類によって互いに異なる係数を使用してハイパボリックタンジェント曲線に適用してコントラスト参照曲線を生成する段階と、生成されたコントラスト参照曲線を使用して、画像のコントラストの改善を遂行する段階と、を含むことを特徴とする。本発明によれば、デジタルカメラによって撮影された画像におけるフェージング現象を防止することができる。また、本発明によれば、撮影された画像が不鮮明になる現象や画像の明るい部分と暗い部分との間の境目がふくらむ現象を防止することができる。以下、図面を参照して本発明の実施例について詳細に説明する。図1は、画像のヒストグラム分布の一例を示す。x軸は0~255の輝度値を示し、y軸は各輝度値を有するピクセル数を示す。カメラによって撮影された画像は、図1と同じか、または任意の形態の輝度分布を有することができる。輝度分布が特定の輝度値付近に偏っていれば、画像内の境目が薄暗くなり、肉眼で見たときに非常に明るいか、または非常に濁って見えるようになる。このような画像は、肉眼で鮮明に見えるようにするために、全輝度値の範囲にピクセルが分布するようにするためにコントラストを改善するためのプロセスを遂行する。本発明によって人の目のコントラスト感度と類似の特性を有するハイパボリックタンジェント曲線を使用して、画像のコントラスト改善のための参照曲線を生成し、生成された参照曲線に従ってコントラストを改善することができる。図2は、ハイパボリックタンジェント関数の一例であって、x軸の範囲は-5から5であり、最大値1、最小値-1に設定された場合のハイパボリックタンジェント関数である。図3は、肉眼のコントラスト感度を示すグラフである。x軸はカメラの画像センサーによって撮影された画像の輝度測定値であり、y軸は人の目が感じる輝度値である。図3に示されるように、人の目は低輝度領域では小さな輝度変化を大きく感じ、中間輝度領域では輝度変化に鈍感であり、再び高輝度領域では小さな輝度変化を大きく感じるようになる。図2と図3のグラフを参照すると、両者のパターンが類似していることが分かる。従って、カメラによって撮影された画像の輝度ヒストグラムにハイパボリックタンジェント関数の形態を有する曲線を参照曲線に使用してコントラストの改善を遂行すれば、人の目に適合したコントラストを得ることができる。このとき、本発明によって、撮影される画像別にコントラスト改善のための参照曲線を生成し、生成された参照曲線を使用して画像の改善を遂行することができる。画像の特性によって生成される参照曲線を変えることができ、適応的に最適化されたコントラストの改善を遂行することができる。本発明の一実施例によって、撮影される画像は、照明の強度によって以下のような4つのタイプに区分することができる。1.低照明画像2.逆光画像3.通常照明画像4.ハイコントラスト画像撮影された画像がどのタイプに属するかを判断するために、下記のように撮影された画像の平均輝度値と輝度ヒストグラム分布を使用することができる。i0<Imean≦50である場合低照明画像ii50<Imean≦200である場合通常照明画像iii200<Imean≦255である場合逆光画像iv輝度ヒストグラム分布で、最高ピクセル数を有する輝度値が高輝度と低輝度に分かれている場合ハイコントラスト画像画像のタイプを計算した後、参照曲線であるハイパボリックタンジェント関数曲線を生成しなければならないが、このとき、下記のようにタイプ別に他の係数、カットオフファクター及び振幅ファクターを使用する。下記の係数は全て実験値によって計算された最適係数である。i低照明画像Cutoff_Factor0.35Amplitude_Factor0.74ii逆光画像Cutoff_Factor0.35Amplitude_Factor6iii通常照明画像Cutoff_Factor1Amplitude_Factor1.94ivハイコントラスト画像Cutoff_Factor1Amplitude_Factor0.0002各種類の画像に対する参照曲線は、次のようにして計算することができる。1.輝度別に標準化されたピクセル値=ピクセル値/255を計算する。ここでピクセル値は0~255の値である。2.x=×Amplitude_Factorを計算する。ここで、Cutoff_FactorとAmplitude_Factorは画像の種類別に与えられる係数である。3.tanhを計算する。4.tanhの最大値と最小値を求める。5.tanhの値を0~255範囲に標準化する。上記のようなプロセスを通じて生成されたコントラスト参照曲線を使用して画像のコントラストの改善を遂行することができる。図4乃至図7は、各画像の種類別に求められた参照曲線を示す。各図面で点線は線形分布、すなわち、コントラスト改善が必要でない場合を示す。具体的には、図4は低照明画像に対する参照曲線を示し、図5は逆光画像に対する参照曲線を示し、図6は通常照明画像に対する参照曲線を示し、図7はハイコントラスト画像に対する参照曲線を示す。図4乃至図7で、x軸は輝度値0乃至255を0乃至1に標準化した値であり、y軸は0乃至255の輝度値である。図7を参照すれば、ハイコントラスト画像は、線形分布の点線と比べてコントラスト改善が全く必要ないか、またはコントラスト改善による変化がほとんど生じないことが分かる。図8は、本発明の一実施例によって、参照曲線を生成する方法を一括的に示した流れ図である。ステップで画像を読み込む。画像はデジタルカメラによって撮影されることもでき、記録媒体から読み込むこともできる。ステップで読み込んだ画像に対して平均輝度値と輝度ヒストグラムを算出する。ステップで計算された平均輝度値と輝度ヒストグラムに基づいて画像の種類を判断する。画像の種類は、低照明画像、逆光画像、通常照明画像、ハイコントラスト画像のうちの一つである場合がある。ステップで画像の種類別に係数コントラスト参照曲線係数を決める。この係数は前述したように、各画像の種類別に実験値によって最適化された値である。ステップで決まった係数をハイパボリックタンジェント関数曲線に適用してコントラスト参照曲線を生成する。画像の種類別に生成された参照曲線は、図4乃至図7に示されている。上記のようなステップを経て生成されたコントラスト参照曲線を使用してコントラストの改善を遂行することができる。図9は、本発明の一実施例によってコントラストの改善を遂行する方法を示す流れ図である。ステップで画像のRGB値を読み込む。RGB値はそれぞれ色差成分も含んでいるので、輝度成分だけを分離するためにステップでHSV空間値HSV値に変換する。ステップでHSV値のうちのV値を画像の種類別にコントラスト参照曲線を使用して新しいV値にマッピングする。ステップでマッピングされた新しいV値をHS値と結合して、ステップで結合されたHSV値を再びRGB値に変換する。コントラスト改善値が元の目標値と非常に異なる場合、このようなプロセスを繰り返して処理することができる。実施例において、HSV値ではなくYCbCr値に変換して同一のステップを遂行することもできる。すなわち、読み込んだ画像のRGB値をYCbCr値に変換して、参照曲線を使用してY値をマッピングして、マッピングされたY値をYCbCr値と結合した後、YCbCr値を再びRGBに変換することもできる。以上、実施例について説明したが、本発明の範囲は上記の実施例に限定されない。上述した実施例に多様な変形を加えることができるし、その変形された実施例も本発明の範囲に含まれる。