KR101615381B1 - Image acquisition method and digital camera system - Google Patents

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Abstract

본 발명의 디지털 카메라에서의 이미지 획득 방법은, 이미지를 촬영하는 단계; 외부 환경의 조도에 따라 노출 계산 영역을 결정하는 단계; 상기 촬영된 이미지 중 상기 노출 계산 영역의 이미지가 설정된 노출 값을 가지게 하는 밝기 보정 값을 결정하는 단계; 및 상기 촬영된 이미지를 상기 밝기 보정 값으로 보정하는 단계를 포함한다.A method of acquiring an image in a digital camera according to the present invention includes: photographing an image; Determining an exposure calculation area according to illuminance of an external environment; Determining a brightness correction value that causes the image of the exposure calculation area to have a set exposure value among the photographed images; And correcting the photographed image with the brightness correction value.

이미지 획득, 밝기 보정, 노출, 조도, 디지털 카메라 Image acquisition, brightness correction, exposure, illumination, digital camera

Description

이미지 획득 방법 및 디지털 카메라 시스템{IMAGE ACQUISITION METHOD AND DIGITAL CAMERA SYSTEM}IMAGE ACQUISITION METHOD AND DIGITAL CAMERA SYSTEM [0001]

본 발명은 디지털 카메라에서의 이미지 획득 방법에 관한 것으로, 특히, 차량용 주행 카메라에서 촬영한 이미지를 보정하는 방식으로 이미지를 획득하는 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method of acquiring an image in a digital camera, and more particularly, to a method of acquiring an image in a manner of correcting an image taken by a driving camera for a vehicle.

이미지 촬영을 위한 소자 및 이미지 프로세싱 기술의 발전은, 주행 중인 차량을 위한 다양한 이미지 처리 시스템을 개시한다.Advances in device and image processing techniques for image capture have disclosed various image processing systems for vehicles in motion.

즉, 디지털 카메라 모듈(이하, 디지털 카메라라고 약칭한다)에서 촬영된 이미지를 이용하여 차량의 주차를 수행하거나 보조하는 시스템이나, 일종의 블랙 박스로서 차량의 주행 중 이미지를 촬영하여 저장하는 시스템은 이미 상용화되어 있으며, 차량의 전방의 이미지를 촬영하는 카메라를 이용한 자동 주행 시스템도 개발이 진행 중이다. That is, a system that carries out or assists parking of a vehicle using an image photographed by a digital camera module (hereinafter, abbreviated as a digital camera), or a system that photographs and stores an image of a vehicle as a black box as a kind of black box has already been commercialized And an automatic traveling system using a camera that takes an image of the front of the vehicle is under development.

차량용 디지털 카메라도, 촬영을 위해서는 조리개 값 조정이 필요하다. 종래 의 차량용 카메라 모듈(예: 전방카메라, 주행녹화장치 등)에 구비된 이미지 센서(예: CCD, CMOS 이미지 센서 등)의 구동을 위한 조리개 값은 일반적인 디지털 카메라와 유사하게 설정된다.Even digital cameras for automobiles require adjustment of the aperture value for shooting. A diaphragm value for driving an image sensor (for example, a CCD, a CMOS image sensor, etc.) provided in a conventional camera module for a vehicle (e.g., a front camera, a driving recorder, etc.) is set similar to a general digital camera.

즉, 프리뷰 모드에서 획득되는 영상의 전체 화면 또는 그 일부 영역(예: 가운데에 치우친 사각형 부분 영역)에 대하여 설정된 노출 값의 이미지를 획득하기 위한 적절한 조리개 값을 연산한다. 상기와 같이 자동으로 조리개 값을 연산하기 위한 일부 영역을 ROI(Region of Interest)라고 칭하기도 한다.That is, a proper aperture value is obtained for acquiring an image of the exposure value set for the entire screen of the image obtained in the preview mode or a partial area thereof (e.g., a rectangular partial area shifted to the center). A region for automatically calculating the aperture value as described above may also be referred to as an ROI (Region of Interest).

다만, 주간과 야간의 환경이 다름을 고려하여, 주간과 야간에 적용할 ROI 및/또는 노출 값을 다르게 설정할 수 있다. 예컨대, 야간에는 주간보다 ROI 영역을 넓히거나, 및/또는 노출 값을 낮출 수 있다. However, the ROI and / or exposure value to be applied to daytime and nighttime may be set differently, considering the difference between the daytime and nighttime environments. For example, at night, the ROI area may be wider than the daytime, and / or the exposure value may be lowered.

이후, 이미지 센서의 종류에 따라 상기 획득된 조리개 값을 전체 화면에 적용하여 촬영을 수행하거나, 촬영된 이미지에 대하여 밝기 보정을 수행한다.Thereafter, the obtained diaphragm value is applied to the entire screen in accordance with the type of the image sensor, or brightness correction is performed on the photographed image.

그런데, 차량은 낮에도 터널 등을 통과하는 과정에서 촬영된 이미지의 전체 밝기가 급격하게 변할 수 있고, 밤에도 마주 오는 차량의 전조등에 의해 촬영된 이미지의 전체 밝기가 급격하게 변할 수 있다.However, the overall brightness of an image photographed in the course of passing through a tunnel or the like during a day can be drastically changed, and the overall brightness of an image photographed by a headlight of a vehicle coming in at night can be drastically changed.

디지털 카메라 모듈의 노출 값을 일정하게 유지하는 기능에 따라, 상기와 같은 경우에도, 촬영된 이미지의 노출 값은 일정하게 유지된다. 그러나, 문제는 상기와 같이 급격히 밝기가 변하는 환경에서는, 차량의 안전 운행을 위해 관심이 있는 물체의 밝기는, 전체 이미지 또는 ROI의 평균값을 가지지 않는 경우가 많다. According to the function of keeping the exposure value of the digital camera module constant, the exposure value of the photographed image is kept constant even in the above case. However, the problem is that, in an environment in which the brightness rapidly changes as described above, the brightness of an object of interest for safe driving of the vehicle often does not have the average value of the entire image or the ROI.

예컨대, 터널의 출구에서 ROI가 출구의 밝은 영역에 설정된 경우, 전체 밝기 를 떨어뜨리므로, 터널 안쪽의 다른 차량에 대한 이미지의 식별성이 떨어지게 된다. For example, if the ROI at the exit of the tunnel is set to a bright area of the exit, the overall brightness is lowered, so that the image is less distinguishable from other vehicles in the tunnel.

따라서, 고정된 조리개 값에 의해 촬영된 이미지 및/또는 고정된 설정으로 밝기 보정된 이미지에서는, 오히려 관심 대상 물체가 식별이 어렵게 될 수 있다.Therefore, in an image photographed with a fixed aperture value and / or a brightness-corrected image with a fixed setting, the object of interest may be rather difficult to identify.

도 1a 및 1b는 상기 고정된 조리개 값에 의해 촬영된 이미지 및/또는 고정된 노출 값으로 촬영된 이미지에서의 식별 곤란성을 설명하기 위한 것이다.Figs. 1A and 1B are for explaining the difficulty of identification in an image photographed by the fixed aperture value and / or in an image photographed with a fixed exposure value.

도 1a는 주간에 차량 운행 중 터널을 빠져 나오기 직전의 차량의 주행 방향으로 촬영한 이미지로서 전체 화면에 대하여 고정된 노출 값으로 촬영된 것이다. 상기 고정된 노출 값을 얻기 위한 조리개 설정을 위해, 9개의 분할화면들(W1~W9)을 적용하였다. 도 1b는 상기 도 1a의 이미지 중 관심 있는 전방 주행 차량이 포함된 영역을 확대한 것이다. 도시한 바와 같이, 조리개 값이 너무 큰 값으로 촬영되어, 상기 도 1b의 이미지 영역은 과다 노출되어, 전방 주행 차량의 번호판을 식별할 수 없음을 알 수 있다.FIG. 1A is an image photographed in the running direction of a vehicle immediately before leaving a tunnel during a daytime of a vehicle, and is photographed at a fixed exposure value with respect to the entire screen. In order to set the iris for obtaining the fixed exposure value, nine divided screens (W1 to W9) are applied. FIG. 1B is an enlarged view of a region including the forward traveling vehicle of interest in the image of FIG. 1A. As shown in the figure, the diaphragm value is photographed at a too large value, and the image area of FIG. 1B is overexposed, so that it is not possible to identify the license plate of the forward driving vehicle.

본 발명은 관심 대상 물체의 식별성을 떨어뜨리지 않도록 디지털 카메라에서 이미지를 획득하는 방법을 제공하고자 한다.The present invention provides a method of acquiring an image from a digital camera so as not to degrade the discrimination of an object of interest.

본 발명의 일 실시예에 따른 디지털 카메라에서의 이미지 획득 방법은, 이미지를 촬영하는 단계; 외부 환경의 조도에 따라 노출 계산 영역을 결정하는 단계; 상기 촬영된 이미지 중 상기 노출 계산 영역의 이미지가 설정된 노출 값을 가지게 하는 밝기 보정 값을 결정하는 단계; 및 상기 촬영된 이미지를 상기 밝기 보정 값으로 보정하는 단계를 포함한다.A method of acquiring images in a digital camera according to an embodiment of the present invention includes: photographing an image; Determining an exposure calculation area according to illuminance of an external environment; Determining a brightness correction value that causes the image of the exposure calculation area to have a set exposure value among the photographed images; And correcting the photographed image with the brightness correction value.

본 발명의 다른 실시예에 따른 디지털 카메라 시스템은, 감광 센서를 포함하며 상기 감광 센서의 센싱 값들로 이미지를 생성하는 이미지 센싱부와, 상기 이미지 센싱부에서 생성한 이미지에 대하여 1차적으로 이미지 처리를 수행하는 내부 이미지 프로세서와, 외부 환경의 조도를 감지하는 조도 센싱부를 포함하는 센서 모듈; 및 상기 내부 이미지 프로세서가 이미지 프로세싱에 적용할 설정 값들을 저장하는 설정 값 저장부와, 상기 센서 모듈로부터 이미지를 입력받는 이미지 입력부와, 상기 조도 센싱부가 감지한 조도를 인식하는 주간/야간 인식부를 포함하는 이미지 처리 칩;을 포함한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a digital camera system including: an image sensing unit including a photosensor and generating an image based on sensed values of the photosensor; A sensor module including an internal image processor for performing illumination and an illuminance sensing unit for sensing illuminance of an external environment; And a setting value storage unit for storing setting values to be applied to image processing by the internal image processor, an image input unit for receiving an image from the sensor module, and a day / night recognition unit for recognizing the illuminance sensed by the illumination sensing unit And an image processing chip.

상기 구성에 따른 본 발명의 디지털 카메라에서의 이미지 획득 방법을 실시하면, 밝기가 급격히 변하는 환경에서도 관심 대상 물체의 식별성을 떨어뜨리지 않는 이점이 있다.The image acquiring method in the digital camera according to the present invention according to the above configuration has an advantage in that the distinction of the object of interest is not deteriorated even in an environment in which the brightness rapidly changes.

이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 설명하겠다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 디지털 카메라에서의 이미지 획득 방법을 도시한다. 도 2에 도시한 디지털 카메라에서의 이미지 획득 방법은, 이미지를 촬영하는 단계(S120); 외부 환경의 조도에 따라 노출 계산 영역을 결정하는 단계(S140); 상기 촬영된 이미지 중 상기 노출 계산 영역의 이미지가 설정된 노출 값을 가지게 하는 밝기 보정 값을 결정하는 단계(S160); 및 상기 촬영된 이미지를 상기 밝기 보정 값으로 보정하는 단계(S180)를 포함한다.2 illustrates a method of acquiring an image in a digital camera according to an embodiment of the present invention. The image acquisition method in the digital camera shown in FIG. 2 includes: (S120) photographing an image; Determining an exposure calculation area according to the illuminance of the external environment (S140); A step (S160) of determining a brightness correction value that causes the image of the exposure calculation area among the photographed images to have a set exposure value; And correcting the photographed image with the brightness correction value (S180).

상기 이미지를 촬영하는 단계(S120)는 동영상 모드의 디지털 카메라에서 연속 촬영된 정지 영상 이미지를 획득할 수 있다.The step of photographing the image (S120) may acquire a still image successively photographed by the digital camera in the moving image mode.

상기 S140 단계의 조도는 연속적인 값들로 적용되거나, 또는 지정된 개수의 조도 레벨로 분류하는 식으로 단계적으로 적용될 수 있다. The illuminance in step S140 may be applied in successive values, or may be applied stepwise in such a manner that the illuminance level is classified into a specified number of illuminance levels.

상기 노출 계산 영역을 결정하는 단계(S140)에서는, 외부 환경의 조도의 높고 낮음을 하기 3가지 방법 중 하나로 판단할 수 있다. 첫째 방법은, 현재 시각(time)에 따라 외부 환경의 조도를 추정하는 것이다. 예컨대, 현재 시각이 일 출 시각과 일몰 시간 사이라면 외부 환경의 조도를 '낮' 조도로 추정하고, 그렇지 않다면 '밤' 조도로 추정하는 것이다.In the step of determining the exposure calculation area (S140), the high and low illuminance of the external environment can be determined by one of the following three methods. The first method is to estimate the illuminance of the external environment according to the current time. For example, if the current time is between the starting time and the sunset time, the illuminance of the outside environment is estimated as 'low' illuminance, and if not, the illuminance of 'night' illuminance is estimated.

둘째 방법은, 촬영된 이미지의 전체 밝기에서 외부 환경의 조도를 추정하는 것이다. 예컨대, 촬영된 이미지의 전체 픽셀의 밝기 값의 총합에 따라, 2개 이상의 조도 레벨로 분류할 수 있다.The second method is to estimate the illuminance of the external environment from the full brightness of the photographed image. For example, it can be classified into two or more illumination levels according to the sum of the brightness values of all the pixels of the photographed image.

세째 방법은, 차량에 별도로 설치된 조도계를 적용하는 것이다. 예컨대, 차량의 외부에 설치된 조도계로부터 입력받은 조도값에 따라, 2개 이상의 조도 레벨로 분류할 수 있다.The third method is to apply a separately installed illuminometer to the vehicle. For example, it can be classified into two or more illuminance levels according to illuminance values inputted from an illuminance meter provided outside the vehicle.

상기 S140 단계의 상기 노출 계산 영역은 일종의 ROI(Region of Interest)가 될 수 있으며, 상기 노출 계산 영역은 촬영된 전체 이미지 영역의 일부 영역으로서, 화면 중심부를 포함할 수 있다. 상기 S140 단계에서는 상기 조도에 따라, 상기 노출 계산 영역의 크기(예: 면적)을 결정할 수 있다. 예컨대, 상기 조도가 높거나, 높은 조도 레벨일수록, 상기 노출 계산 영역의 크기를 크게(면적을 넓게) 설정할 수 있다.In step S140, the exposure calculation area may be a kind of ROI (Region of Interest), and the exposure calculation area may include a center portion of the screen as a partial area of the entire captured image region. In step S140, the size (e.g., area) of the exposure calculation area may be determined according to the illumination. For example, the higher the illuminance or the higher the illuminance level, the greater the size of the exposure calculation area (the larger the area).

상기 S160 단계에서는, 상기 S140 단계에서 결정한 노출 계산 영역에 포함된 픽셀 값들에 소정의 연산을 적용하여, 밝기 보정 값을 산정할 수 있다.In step S160, the brightness correction value may be calculated by applying a predetermined operation to the pixel values included in the exposure calculation area determined in step S140.

상기 S160 단계의 과정은, 정지 영상을 촬영하기 위한 일반적인 디지털 카메라에서, 프리뷰 영상에서, 노출 계산 영역에 포함된 픽셀 값들에 소정의 연산을 적용하여 적절한 노출 값을 산정하는 과정과 유사할 수 있다. 다만, 상기 노출 값은 사진을 촬영하는데 적용하기 위한 것이며, 상기 밝기 보정 값은 촬영된 이미지를 촬영 후 보정하는데 적용하기 위한 것임에 차이가 있다.The process of step S160 may be similar to the process of calculating an appropriate exposure value by applying a predetermined operation to pixel values included in the exposure calculation area in a preview image in a general digital camera for photographing a still image. However, the exposure value is used for photographing a picture, and the brightness correction value is used for correcting a photographed image after photographing.

상기 S180 단계에서는, 촬영된 이미지에 상기 S160 단계에서 산정한 밝기 보정 값을 적용하여 보정을 수행한다. 상기 밝기 보정 값은 각 픽셀의 밝기 값에 곱하는 형태로 적용되는 비율 값이거나, 또는 각 픽셀의 밝기 값에 더하는 형태로 적용되는 가산 값일 수 있다.In step S180, the brightness correction value calculated in step S160 is applied to the photographed image to perform correction. The brightness correction value may be a ratio value applied in a form of multiplying the brightness value of each pixel or an addition value applied in a form added to the brightness value of each pixel.

도 3a 및 도 3b는 도 2에 도시한 이미지 획득 방법에 따라 이미지를 획득하는 개념을 설명하기 위한 것이다. 도시한 카메라 시스템은 외부 환경의 조도를 주간 또는 야간으로 2 레벨로 구분한다.Figs. 3A and 3B are for explaining the concept of acquiring an image according to the image acquisition method shown in Fig. The illustrated camera system divides the illuminance of the external environment into two levels of day or night.

도 3a에 도시한 화면은, 주간인 경우, 상기 노출 계산 영역을 넓게 하여 밝기 보정 값을 계산하는 것을 도시한다. 상기 노출 계산 영역이 전체 화면이 되고, 상기 전체 화면을 9등분하고, 각 분할 화면(W1 ~ W9)에서 평균 노출 레벨 또는 셈플링 픽셀(또는 픽셀들)(예: 분할화면 중심 픽셀)의 밝기 레벨을 검출한다. 이후, 상기 9개의 분할 화면들(W1 ~ W9)의 평균 노출 레벨들 또는 셈플링 픽셀의 밝기 레벨들을 평균하여, 상기 전체 화면의 노출 레벨을 결정한다. 따라서, 도 2a에 도시한 과정에 따라 결정된 전체 화면에 적용할 노출 레벨은, 전체 화면에 대한 노출 레벨이 된다.The screen shown in FIG. 3A shows that the brightness correction value is calculated by widening the exposure calculation area in the case of the daytime. The exposure calculation area becomes a full screen and the entire screen is divided into nine equal parts and the average exposure level or the brightness level of the sampling pixels (or pixels) (e.g., divided screen center pixel) in each of the divided screens W1 to W9 . Thereafter, the average exposure levels of the nine divided screens W1 to W9 or the brightness levels of the sampling pixels are averaged to determine the exposure level of the full screen. Therefore, the exposure level to be applied to the entire screen determined according to the procedure shown in FIG. 2A becomes the exposure level for the entire screen.

도 3b에 도시한 화면은, 야간인 경우, 상기 노출 계산 영역(r)을 좁게 하여 밝기 보정 값을 계산하는 것을 도시한다. 도면에서는 상기 노출 계산 영역(r)을 9등분하고, 각 분할 화면(w1 ~ w9)에서 평균 노출 레벨 또는 셈플링 픽셀(또는 픽셀 들)(예: 분할화면 중심 픽셀)의 밝기 레벨을 검출한다. 이후, 상기 9개의 분할 화면들(w1 ~ w9)의 평균 노출 레벨들 또는 셈플링 픽셀의 밝기 레벨들을 평균하여, 상기 전체 화면에 적용할 노출 레벨을 결정한다. 따라서, 도 3b에 도시한 과정에 따라 결정된 전체 화면에 적용할 노출 레벨은, 실질적으로는 전체 화면의 일부 영역인 상기 좁아진 노출 계산 영역(r)에 대한 노출 레벨이 된다.The screen shown in Fig. 3B shows that, in the case of the night, the brightness correction value is calculated by narrowing the exposure calculation region r. In the figure, the exposure calculation region r is divided into nine equal parts, and the average exposure level or the brightness level of the sampling pixels (or pixels) (for example, divided screen center pixels) is detected in each of the divided screens w1 to w9. Thereafter, the average exposure levels of the nine divided screens w1 to w9 or the brightness levels of the sampling pixels are averaged to determine an exposure level to be applied to the entire screen. Therefore, the exposure level to be applied to the entire screen determined according to the procedure shown in FIG. 3B is substantially the exposure level for the narrowed exposure calculation area r, which is a part of the entire screen.

도 4는 상기 도 3b에 따라, 전체 화면의 일부 영역인 상기 좁아진 노출 계산 영역(r)에 대한 노출 레벨을 이용하여, 이미지를 촬영 후 밝기 보정한 이미지의 확대 영상을 도시한다. 도시한 바와 같이, 전체적으로 어둡게 되어, 주변 영역은 식별이 어렵지만, 관심이 있는 영역에 존재하는 다른 차량의 번호판에 대한 식별이 용이하게 되었음을 알 수 있다.FIG. 4 shows an enlarged image of an image obtained by brightness-correcting an image after using the exposure level for the narrowed exposure calculation area r, which is a part of the entire screen, according to FIG. 3B. As shown in the figure, the entire area is darkened, and the surrounding area is difficult to identify, but it is easy to identify the license plates of other vehicles existing in the area of interest.

도시한 구현에서는, 분할화면을 9개를 사용하였지만, 다른 구현에서는, 다른 개수의 분할화면들을 적용할 수 있다. 분할화면이 많을수록 전체 화면에 적용할 노출 레벨을 정확하게 결정할 수 있다.In the illustrated implementation, nine split screens are used, but in other implementations, a different number of split screens can be applied. The more divided screens, the more accurately the exposure level to be applied to the entire screen can be determined.

또한, 다른 구현에서는, 상기 분할 화면들의 평균 노출 레벨들 또는 셈플링 픽셀의 밝기 레벨들을 평균할 때, 중심에 위치한 분할 화면의 평균 노출 레벨 또는 셈플링 픽셀의 밝기 레벨에 가산 비율을 부여할 수 있다. 이는, 상기 노출 계산 영역 내부와 외부 경계 영역에서 발생하는 이득의 급격한 증감을 방지하기 위함이다.In another implementation, when the average exposure levels of the divided screens or the brightness levels of the sampling pixels are averaged, the addition ratio may be added to the average exposure level of the divided screen at the center or the brightness level of the sampling pixel . This is to prevent a sharp increase or decrease in gain occurring in the exposure calculation area and the outer boundary area.

또한, 본 발명의 사상에 따른 이미지 처리 시스템은, 주간과 야간의 환경이 다름을 고려하여, 주간과 야간에 적용할 ROI 및/또는 노출 값을 다르게 설정할 수 있다. 예컨대, 야간에는 주간보다 ROI 영역을 넓히거나, 및/또는 노출 값을 낮출 수 있다. In addition, the image processing system according to the present invention may set the ROI and / or the exposure value to be applied to the daytime and the nighttime differently in consideration of the difference between the daytime and nighttime environments. For example, at night, the ROI area may be wider than the daytime, and / or the exposure value may be lowered.

여기서, 상기 주간과 야간의 환경을 구분하는 것은 현재 시각(time)에 따라 구분할 수 있다. 또는, 차량은 낮에도 터널 등을 통과하는 과정에서 촬영된 이미지의 전체 밝기가 급격하게 변할 수 있고, 밤에도 마주 오는 차량의 전조등에 의해 촬영된 이미지의 전체 밝기가 급격하게 변하는 것을 감안하여, 외부 환경의 전체 조도를 고려하여 구분할 수 있다.Here, the distinction between the daytime and nighttime environments can be classified according to the current time. Alternatively, when the vehicle is passing through a tunnel or the like even during the daytime, the entire brightness of the photographed image may change drastically. Considering that the total brightness of the image photographed by the headlights of vehicles coming in at night is rapidly changed, It can be distinguished by considering the overall illuminance of the environment.

후자의 경우, 상기 외부 환경의 전체 조도를 파악하는 방법으로서, 디지털 카메라에서 획득된 영상의 전체 밝기에서 산정하거나 또는, 차량에 별도로 설치된 조도계로부터 획득할 수 있다.In the latter case, a method of grasping the entire illuminance of the external environment may be calculated from the total brightness of the image obtained from the digital camera or obtained from an illuminometer installed separately in the vehicle.

한편, 다른 구현에서는, 상기 도 2의 과정에 따라 획득된 밝기 보정 값을, 동영상 모드의 다음 프레임의 촬영 때의 노출 값에 적용할 수 있다. 이는 단순히 촬영 후 밝기 보정하는 것 보다는, 촬영 전에 노출 값을 목적에 맞게 수정한 다음 촬영하는 것이 원하는 영역의 이미지를 보다 정밀하게 얻을 수 있기 때문이다. 예컨대, 밝기 보정 값이 원래 픽셀 값의 밝기는 높이는 값이라면, 노출이 부족한 것이라고 판단하여, 노출 값을 높이도록 노출 값을 보정한다. Meanwhile, in another implementation, the brightness correction value obtained according to the procedure of FIG. 2 may be applied to the exposure value of the next frame of the moving image mode. This is because, rather than simply correcting the brightness after photographing, it is possible to obtain an image of a desired area more precisely by correcting the exposure value before the photographing and then photographing it. For example, if the brightness correction value is a brightness value of the original pixel value, it is determined that the exposure is insufficient, and the exposure value is corrected to increase the exposure value.

상술한 경우의 이미지 획득 방법을 도시하면 도 5에 도시한 바와 같다. 추가된 S190 단계 및 그 순환 구조를 제외하고는 도 2의 경우와 유사하므로 중복 설명을 생략하겠다.The image acquisition method in the case described above is as shown in FIG. 2, except for the added step S190 and the circulation structure thereof, so that redundant description will be omitted.

상기 S190 단계에서는 상기 S160 단계에서 획득한 밝기 보정값을 그대로 다 음 번 촬영시의 노출 값에 적용할 수도 있고, 소정 비율에 따른 연산을 수행한 값을 상기 노출 값에 적용할 수 있다. In step S190, the brightness correction value acquired in step S160 may be applied to the exposure value at the time of photographing the next time, or a value obtained by performing calculation according to a predetermined ratio may be applied to the exposure value.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 획득 방법을 수행할 수 있는 카메라 시스템의 일 례를 도시한다. 도시한 카메라 시스템에서는, 별도의 조도 센서와 촬영용 이미지 센서를 하나의 센서 모듈로 일체형으로 구현하였으며, 본 발명의 사상에 따른 이미지 획득 방법을 이미지 처리 칩에서 수행하도록 구현하였다.6 shows an example of a camera system capable of performing an image acquisition method according to an embodiment of the present invention. In the illustrated camera system, a separate illuminance sensor and a photographing image sensor are integrated into a single sensor module, and an image obtaining method according to the present invention is implemented in an image processing chip.

도시한 카메라 시스템의 센서 모듈(100)은, 감광 센서를 포함하며 상기 감광 센서의 센싱 값들로 이미지를 생성하는 이미지 센싱부(120); 상기 이미지 센싱부에서 생성한 이미지에 대하여 1차적으로 이미지 처리를 수행하는 내부 이미지 프로세서(140); 외부 환경의 조도를 감지하는 조도 센싱부(160)를 포함한다.The sensor module 100 of the camera system shown includes an image sensing unit 120 including a photosensor and generating an image at sensed values of the photosensor; An internal image processor 140 for primarily performing image processing on the image generated by the image sensing unit; And a roughness sensing unit 160 for sensing the roughness of the external environment.

도시한 카메라 시스템의 이미지 처리 칩(200)은, 상기 내부 이미지 프로세서(140)가 이미지 프로세싱에 적용할 설정 값들을 저장하는 설정 값 저장부(240); 상기 센서 모듈(100)로부터 이미지를 입력받는 이미지 입력부(220); 상기 조도 센싱부(160)가 감지한 조도에서 주간 또는 야간을 인식하는 주간/야간 인식부(260); 연속적으로 상기 입력받은 이미지를 압축하여 동영상을 작성하는 영상 압축부(270); 및 상기 작성된 동영상을 녹화하는 영상 녹화부(280)를 포함한다.The image processing chip 200 of the illustrated camera system includes a setting value storage unit 240 for storing setting values to be applied to image processing by the internal image processor 140; An image input unit 220 for receiving an image from the sensor module 100; A day / night recognizing unit 260 recognizing the day or night in the illuminance sensed by the illuminance sensing unit 160; An image compressing unit 270 compressing the input image continuously to generate a moving image; And a video recording unit 280 for recording the created moving picture.

상기 이미지 센싱부(120)는 CCD나 CMOS 센서 등 감광 센서와, 기계식/전자식 조리개, 렌즈 모듈 등을 구비할 수 있다.The image sensing unit 120 may include a photosensitive sensor such as a CCD or a CMOS sensor, a mechanical / electronic diaphragm, and a lens module.

상기 이미지 센싱부(120)는 감광 센서를 이용한 센싱 값들로 이루어진 베이어 이미지를 생성하고, 상기 내부 이미지 프로세서(140) 지정된 규칙에 따라 상기 베이어 이미지를 처리한다. 이때, 상기 내부 이미지 프로세서(140)는 상기 이미지 처리 칩(200)에서 인가되는 밝기 보정 값에 따라, 상기 베이어 이미지를 밝기 보정할 수 있다.The image sensing unit 120 generates a Bayer image made up of sensing values using a photosensor, and processes the Bayer image according to a predetermined rule of the internal image processor 140. At this time, the internal image processor 140 may perform brightness correction of the Bayer image according to the brightness correction value applied from the image processing chip 200.

도시한 주간/야간 인식부(260)는 입력받은 조도를 주간 또는 야간으로 2단계로 인식하지만, 다른 구현에서는 보다 많은 단계로 상기 입력받은 조도를 인식할 수 있다.The daytime / night recognition unit 260 shown in FIG. 5 recognizes the input illuminance in two steps of day or night, but in other implementations, it can recognize the input illuminance in more steps.

상기 설정 값 저장부(240)에는 본 발명의 사상에 따라 이미지 획득 방법을 수행하는데 사용되는 노출 계산 영역에 대한 정보들을 저장할 수 있다. 도시한 설정 값 저장부(240)에서는 주간에 적용할 노출 계산 영역의 면적과, 야간에 적용할 노출 영역의 면적이 저장될 수 있다. 다른 구현에서는 상기 주간에 적용할 노출 계산 영역의 대각선 꼭지점들의 화면상 좌표들과 상기 야간에 적용할 노출 계산 영역의 대각선 꼭지점들의 화면상 좌표들이 저장될 수 있다.The set value storage unit 240 may store information on the exposure calculation area used to perform the image acquisition method according to the present invention. The set value storage unit 240 may store the area of the exposure calculation area to be applied during the day and the area of the exposure area to be applied at night. In another embodiment, on-screen coordinates of diagonal vertices of the exposure calculation area to be applied to the daytime and on-screen coordinates of diagonal vertices of the exposure calculation area to be applied to the nighttime may be stored.

즉, 본 발명의 사상에 따라 추가된 기능 동작을 위한 센서의 레지스터 값은 상기 설정 값 저장부(240)에 미리 저장될 수 있다. 다른 구현에서 상기 설정 값 저장부(240)는 외부 메모리로 구현될 수 있다. 상기 설정 값 저장부(240)에 저장된 설정 값은 조도 변화에 따라, 상기 내부 이미지 프로세서(140)로 로딩될 수 있다. 상기 내부 이미지 프로세서(140)는, 주간에 적용할 노출 계산 영역 정보 및 야간에 적용할 노출 계산 영역 정보 중 상기 주간/야간 인식부(260)의 동작에 따라 선택된 하나를, 상기 설정 값 저장부(240)로부터 독출할 수 있다.That is, the register value of the sensor for the functional operation added according to the idea of the present invention may be stored in the setting value storage unit 240 in advance. In another implementation, the set value storage unit 240 may be implemented as an external memory. The set value stored in the set value storage unit 240 may be loaded into the internal image processor 140 according to the illumination change. The internal image processor 140 receives the exposure calculation area information to be applied during the day and the exposure calculation area information to be applied at night according to the operation of the day / 240).

그러면, 상기 내부 이미지 프로세서(140)는, 실시간적으로 상기 설정 값 저장부(240)를 모니터링 하면서 노출 계산 영역을 조정할 수 있다.Then, the internal image processor 140 can adjust the exposure calculation area while monitoring the set value storage unit 240 in real time.

다음, 상기 내부 이미지 프로세서(140)는, 상기 이미지 센싱부(120)에서 입력받은 베이어 이미지의 전체 화면 중 상기 노출 계산 영역을 분할 화면들로 분할하고, 상기 분할 화면들의 평균 노출 레벨들 또는 셈플링 픽셀의 밝기 레벨들을 평균하여, 상기 전체 화면에 적용할 노출 레벨을 결정할 수 있다. 다음 상기 내부 이미지 프로세서(140)는, 상기 결정된 전체 화면에 적용할 노출 레벨로부터 밝기 보정값을 결정하고, 이에 따라, 상기 이미지 센싱부(120)에서 입력받은 베이어 이미지를 밝기 보정할 수 있다.Next, the internal image processor 140 divides the exposure calculation area of the entire screen of the Bayer image received from the image sensing unit 120 into divided screens, and calculates average exposure levels of the divided screens, The brightness levels of the pixels may be averaged to determine the exposure level to apply to the full screen. Next, the internal image processor 140 may determine a brightness correction value from an exposure level to be applied to the determined entire screen, and thereby perform brightness correction on the Bayer image received from the image sensing unit 120. [

상기 영상 입력부(220); 영상 압축부(270) 및 영상 녹화부(280)는 일반적인 이미지 처리 칩의 구성과 유사하므로 상세 설명은 생략한다.The image input unit 220; The image compressing unit 270 and the image recording unit 280 are similar to those of a general image processing chip, and thus a detailed description thereof will be omitted.

한편, 다른 구현에서는, 이미지 처리 칩(200)의 노이지 리덕션 기능도 상기 조도 센싱부(160)에서 감지한 조도에 따라 수행될 수 있다. 예컨대, 낮은 조도에서는 노이즈가 많이 발생하므로, 화질 보다는 신속한 노이즈 처리를 수행할 수 있는 노이즈 리덕션 알고리즘을 적용하고, 높은 조도에서는 화질이 보다 우수한 노이즈 리덕션 알고리즘을 적용할 수 있다.In another embodiment, the noise reduction function of the image processing chip 200 may be performed according to the illuminance sensed by the illuminance sensing unit 160. For example, since a large amount of noise occurs at a low illuminance, a noise reduction algorithm that can perform fast noise processing rather than image quality is applied, and a noise reduction algorithm having a higher image quality at a high illuminance can be applied.

본 발명의 기술사상은 상기 바람직한 실시예에 따라 구체적으로 기술되었으나, 상기한 실시예는 그 설명을 위한 것이며, 그 제한을 위한 것이 아님을 주의하 여야 한다. 또한, 본 발명의 기술분야의 통상의 전문가라면 본 발명의 기술사상의 범위에서 다양한 실시예가 가능함을 이해할 수 있을 것이다.It is to be noted that the technical spirit of the present invention has been specifically described in accordance with the above preferred embodiments, but it should be noted that the above-mentioned embodiments are intended to be illustrative and not restrictive. In addition, it will be understood by those of ordinary skill in the art that various embodiments are possible within the scope of the technical idea of the present invention.

도 1a 및 1b는 상기 고정된 조리개 값에 의해 촬영된 이미지 및/또는 고정된 설정으로 밝기 보정된 이미지에서의 식별 곤란성을 설명하기 위한 촬영 화면들.Figs. 1A and 1B are photographing screens for explaining the difficulty of identification in an image photographed by the fixed aperture value and / or an image brightness-corrected by a fixed setting. Fig.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 디지털 카메라에서의 이미지 획득 방법을 도시한 흐름도.2 is a flowchart illustrating a method of acquiring an image in a digital camera according to an embodiment of the present invention.

도 3a 및 도 3b는 도 2에 도시한 이미지 획득 방법에 따라 이미지를 획득하는 개념을 설명하기 위한 촬영 화면들.Figs. 3A and 3B are photographing screens for explaining a concept of acquiring an image according to the image acquiring method shown in Fig. 2;

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 디지털 카메라에서의 이미지 획득 방법에 따른 개선 효과를 설명하기 위한 촬영 화면.4 is a photographing screen for explaining an improvement effect according to an image acquisition method in a digital camera according to an embodiment of the present invention.

도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 디지털 카메라에서의 이미지 획득 방법을 도시한 흐름도.5 is a flowchart illustrating a method of acquiring an image in a digital camera according to another embodiment of the present invention.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 디지털 카메라 시스템을 도시한 블록도.6 is a block diagram illustrating a digital camera system according to an embodiment of the present invention.

Claims (10)

이미지를 촬영하는 단계; Photographing an image; 차량의 외부에 설치된 조도계로부터 입력받은 조도값에 따라서 2개 이상의 조도 레벨로 분류하고, 이에 기초해서 노출 계산 영역의 크기를 결정하는 단계; Classifying the illuminance level into two or more illuminance levels according to illuminance values input from an illuminance meter installed outside the vehicle and determining the size of the exposure calculation area based on the illuminance levels; 상기 촬영된 이미지 중 상기 노출 계산 영역의 이미지가 설정된 노출 값을 가지게 하는 밝기 보정 값을 결정하는 단계; Determining a brightness correction value that causes the image of the exposure calculation area to have a set exposure value among the photographed images; 상기 촬영된 이미지를 상기 밝기 보정 값으로 보정하는 단계; 및Correcting the photographed image with the brightness correction value; And 상기 결정된 밝기 보정 값을 동영상 모드의 다음 프레임의 촬영 때의 노출 값에 적용하는 단계;Applying the determined brightness correction value to an exposure value at the time of photographing of a next frame of a moving image mode; 를 포함하는 디지털 카메라에서의 이미지 획득 방법.Wherein the digital camera is a digital camera. 제 1 항에 있어서,The method according to claim 1, 상기 노출 계산 영역을 결정하는 단계에서는, 상기 노출 계산 영역의 면적 또는 좌표를 결정하는 디지털 카메라에서의 이미지 획득 방법.Wherein the step of determining the exposure calculation area determines the area or coordinates of the exposure calculation area. 제 1 항에 있어서,The method according to claim 1, 상기 노출 계산 영역을 결정하는 단계에서는, In the step of determining the exposure calculation area, 상기 조도가 높을수록, 상기 노출 계산 영역의 크기를 크게 설정하는 디지털 카메라에서의 이미지 획득 방법.And setting the size of the exposure calculation area to be larger as the illuminance is higher. 제 1 항에 있어서, The method according to claim 1, 상기 조도는, 현재 시각에 따라 주간 또는 야간으로 판정되는 디지털 카메라에서의 이미지 획득 방법.Wherein the illuminance is determined to be daytime or nighttime according to the current time. 제 1 항에 있어서, The method according to claim 1, 상기 조도는, Preferably, 상기 촬영된 영상의 전체 밝기에서 산정하거나, 또는, 별도의 감지 수단으로부터 획득되는 디지털 카메라에서의 이미지 획득 방법.And calculating the total brightness of the photographed image or obtained from a separate sensing means. 삭제delete 감광 센서를 포함하며 상기 감광 센서의 센싱 값들로 이미지를 생성하는 이미지 센싱부와, An image sensing unit including a photosensitive sensor and generating an image with sensed values of the photosensitive sensor; 상기 이미지 센싱부에서 생성한 이미지에 대하여 1차적으로 이미지 처리를 수행하는 내부 이미지 프로세서와, An internal image processor for primarily performing image processing on the image generated by the image sensing unit, 외부 환경의 조도를 감지하는 조도 센싱부An illuminance sensing unit for sensing the illuminance of the external environment 를 포함하는 센서 모듈; 및A sensor module including the sensor module; And 상기 내부 이미지 프로세서가 이미지 프로세싱에 적용할 설정 값들을 저장하는 설정 값 저장부와, A setting value storage unit for storing setting values to be applied to the image processing by the internal image processor; 상기 센서 모듈로부터 이미지를 입력받는 이미지 입력부와,An image input unit for receiving an image from the sensor module, 상기 조도 센싱부가 감지한 조도를 인식하는 주간/야간 인식부The day / night recognition unit recognizes the illuminance sensed by the illumination sensing unit 를 포함하는 이미지 처리 칩;An image processing chip; 을 포함하고,/ RTI > 상기 센서 모듈은, 상기 설정 값 저장부에 저장된 설정값에 기초해서 다음 프레임의 좔영 때의 노출값에 적용하는 것을 특징으로 하는 디지털 카메라 시스템.Wherein the sensor module applies the present invention to an exposure value of a next frame based on a set value stored in the set value storage unit. 제 7 항에 있어서,8. The method of claim 7, 상기 설정 값 저장부에는,In the set value storage section, 주간에 적용할 노출 계산 영역의 면적(또는 좌표)과, 야간에 적용할 노출 영역 면적(또는 좌표)이 저장되는 디지털 카메라 시스템.(Or coordinates) of the exposure calculation area to be applied during the day, and the area of the exposure area (or coordinates) to be applied at night. 제 7 항에 있어서,8. The method of claim 7, 상기 이미지 처리 칩은,The image processing chip includes: 연속적으로 상기 입력받은 이미지를 압축하여 동영상을 작성하는 영상 압축부; 및 An image compressing unit for continuously compressing the input image to create a moving image; And 상기 작성된 동영상을 녹화하는 영상 녹화부And a video recording unit 를 더 포함하는 디지털 카메라 시스템.The digital camera system further comprising: 제 7 항에 있어서,8. The method of claim 7, 상기 이미지 센싱부는, The image sensing unit includes: 감광 센서; 조리개; 및 렌즈 모듈A photosensor; iris; And a lens module 을 포함하는 디지털 카메라 시스템.The digital camera system comprising:
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