KR100298070B1

KR100298070B1 - 비디오카메라의화이트밸런스보정방법

Info

Publication number: KR100298070B1
Application number: KR1019980035131A
Authority: KR
Inventors: 최기영
Original assignee: 윤종용; 삼성전자 주식회사
Priority date: 1998-08-28
Filing date: 1998-08-28
Publication date: 2001-10-26
Also published as: KR20000015303A; US6707491B1; JP2000092510A; JP3330905B2

Abstract

본 발명은 입력되는 영상 신호에 대한 화이트 밸런스 보정시 각각의 단위 셀에 축적된 데이터가 혼색(混色) 데이터인 지를 판단한 후에 그 결과를 보정 과정에서 반영할 수 있도록 한 비디오 카메라의 화이트 밸런스 보정 방법에 관한 것이다. 본 발명의 방법은 화면의 색차 신호의 평균값이 영이 되도록 포착된 영상 신호의 적색 이득 및 청색 이득을 조정하는 화이트 밸런스 보정 방법에 있어서, (A) 포착된 1화면분의 영상을 64개의 단위 셀로 구분하고, 각각의 셀 단위로 색차 신호를 축적하는 단계; (B) 상기 축적된 각각의 단위 셀의 데이터가 흑체 복사 곡선을 포함하는 소정의 영역 내에 존재되는 지의 여부에 의거하여 유효 셀을 추출하는 단계; (C) 상기 단계 (B)에서 추출된 유효 셀이 갖는 AF 데이터 량이 갖는 유효 데이터로서의 가중치와 인접한 셀들 사이의 상관도가 갖는 유효 데이터로서의 가중치를 종합하여 최종 가중치를 산출한 후에 이를 미리 정해진 기준치와 비교한 결과에 의해 당해 셀의 데이터가 단색 데이터인 지 혼색 데이터인 지를 판단하는 단계; (D) 상기 단계(C)에서 상기 유효 셀의 데이터가 혼색 데이터로 판정된 경우에는 당해 셀을 배제시킨 채로 화이트 밸런스 보정을 수행하는 단계; 및 (E) 상기 단계(C)에서 상기 유효 셀의 데이터가 단색 데이터로 판정된 경우에는 당해 셀을 적용하여 화이트 밸런스 보정을 수행하는 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.

Description

비디오 카메라의 화이트 밸런스 보정 방법

본 발명은 비디오 카메라의 화이트 밸런스 보정 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 입력되는 영상 신호에 대한 화이트 밸런스 보정시 각각의 단위 셀에 축적된 데이터가 혼색(混色) 데이터인 지를 판단한 후에 그 결과를 보정 과정에서 반영함으로써 화이트 밸런스의 보정이 보다 정확하게 수행될 수 있도록 한 비디오 카메라의 화이트 밸런스 보정 방법에 관한 것이다.

일반적으로 비디오 카메라는 색상의 포착 가부에 따라 흑백 비디오 카메라와 컬러 비디오 카메라로 구분되고, 다시 용도에 따라 기록 보관용(일반 가정용과 전문 방송용)과 감시용으로 구분될 수 있다. 이 중에서 기록 보관용의 비디오 카메라는 이른 바 캠코더(Camcoder)라고도 불리워 지는 바, 통상적으로 캠코더라고 하는 경우에는 카메라부, 녹화/재생부 및 모니터부가 단일의 케이스 내에 구비된 것을 말한다. 한편, 감시용의 비디오 카메라 시스템에서는 통상적으로 카메라부가 녹화/재생부나 모니터부와 별개의 몸체로 이루어져 있다. 따라서, 이러한 감시용 시스템에 있어서 비디오 카메라라고 함은 녹화/재생부나 모니터부를 제외하고 순수하게 카메라만을 지칭하는 용어로 사용되는 경우가 많다. 이하, 본 명세서에서 "비디오 카메라"라고 함은 기록 보관용의 컬러 비디오 카메라 즉, 컬러 캠코더의 카메라부와 감시용의 컬러 비디오 카메라를 통칭하는 용어로 사용함을 밝혀 둔다.

한편, 비디오 카메라의 영상 포착 소자로부터 제공되는 비디오 신호는 이후에 여러가지 신호 처리, 예를 들어 자동 초점(Automatic Focus; 이하 간단히 "AF"라고 칭한다) 조정이나 블루밍(Blooming) 방지 처리 등을 거쳐서 모니터 및 VCR로 출력되는데, 이러한 신호 처리 내용 중에 화이트 밸런스 보정 처리가 포함되어 있다.

화이트 밸런스(White Balance) 보정 처리에 관한 선행 기술 문헌으로는 예를 들어 미국 특허 번호 4,736,241호(특허일:1988년 4월 5일)가 있다. 상기 미국 특허 문헌에는 비디오 카메라의 영상 포착 소자로부터 제공된 색차 신호로부터 조명 광원의 색온도의 변화를 검출하고, 상기 검출 신호에 의거하여 적신호와 청신호를 처리함으로써 화이트 밸런스를 자동으로 조절하는 하드웨어 구성이 개시되어 있다.

이와 같이 비디오 카메라에 있어서의 화이트 밸런스 보정이라 함은 전체 화면에 대한 색차 신호인 r-y, b-y의 평균값이 영(零)이 되도록 적색 이득(red gain)과 청색 이득(blue gain)을 자동적으로 조정하는 기능을 말한다. 부연하여 설명하면, 인간의 눈은 색온도의 변화, 예를 들어 가을 하늘의 푸른 광원에서 저녁 노을이 물든 붉은 광원으로의 변화 등에 관계 없이 흰색 피사체를 정확하게 동일한 흰색으로 구별할 수 있다. 그러나, 전기 신호를 사용하는 비디오 카메라는 이러한 인간의 눈의 순응 효과를 제공하지 못한다. 즉, 3000[°k]의 조명 하에서 비디오 카메라를 통해 흰색 피사체를 촬영한 후에 이를 모니터를 통해 출력하는 경우에도 흰색으로 보이도록 적색 이득 및 청색 이득을 조정한 상태에서 다시 피사체 주위의 조명을 5000[°k]로 바꾸고 촬영하면 모니터 화면에 출력되는 피사체는 흰색이 아닌 청색으로 보이게 된다. 이와 같은 비디오 카메라의 맹점을 바로잡기 위한 방편이 바로 화이트 밸런스 보정 기능이다.

한편, 화이트 밸런스 보정을 소프트웨어적으로 처리하는 종래의 방법은 포착된 1화면분의 데이터를 소정 개수의 단위 셀로 분할한 상태에서 각각의 단위 셀 별로 색차 신호를 축적한 후에 흑체 복사 곡선을 이용하여 유효 셀을 선별하고, 이렇게 선별된 유효 셀의 색차 신호의 평균값이 영이 되도록 하는 것이다.

그러나, 전술한 바와 같은 종래의 비디오 카메라에 있어서의 화이트 밸런스 보정 방법에 따르면, 유효하다고 판정된 셀의 색상이 단색인 지 혼색인 지의 여부를 구분하지 않고 화이트 밸런스 보정을 수행하기 때문에 처리 결과가 정확하지 못하다고 하는 문제점이 있다.

본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 화면을 다수개로 분할하여 구성되는 각각의 단위 셀에 대해 자동 초점 데이터 또는 인접 셀들과의 상관도에 의거하여 그 구성 색상의 단색/혼색 여부를 구별하고, 그 결과를 반영함으로써 화이트 밸런스 보정 처리가 보다 정확하게 수행될 수 있도록 한 비디오 카메라의 화이트 밸런스 보정 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명은 화면의 색차 신호의 평균값이 영이 되도록 포착된 영상 신호의 적색 이득 및 청색 이득을 조정하는 화이트 밸런스 보정 방법에 있어서, (A) 상기 포착된 1화면분의 영상을 소정 개수의 단위 셀로 구분하고, 상기 구분된 각각의 셀 단위로 색차 신호를 축적하는 단계; (B) 상기 축적된 각각의 단위 셀의 데이터가 화이트 밸런스 보정에 적용할 수 있는 데이터인 지의 여부에 의거하여 유효 셀을 추출하는 단계; (C) 상기 단계 (B)에서 추출된 유효 셀의 데이터가 단색 데이터인 지 혼색 데이터인 지를 판단하는 단계; (D) 상기 단계(C)에서 상기 유효 셀의 데이터가 혼색 데이터로 판정된 경우에는 당해 셀을 배제시킨 채로 화이트 밸런스 보정을 수행하는 단계; 및 (E) 상기 단계(C)에서 상기 유효 셀의 데이터가 단색 데이터로 판정된 경우에는 당해 셀을 적용하여 화이트 밸런스 보정을 수행하는 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.

전술한 구성에서, 각각의 단위 셀에 축적된 데이터가 화이트 밸런스 보정에 필요한 데이터인 지의 여부에 대한 판단은 상기 축적된 데이터가 흑체 복사 곡선을 포함하는 소정의 영역 내에 존재되는 지의 여부에 의거하여 수행될 수 있다. 그리고, 상기 단계(C)에서의 단색 데이터인 지의 여부에 대한 판단은 당해 셀이 갖는 AF 데이터 량 또는 당해 셀과 당해 셀에 인접한 셀이 갖는 상관도에 의거하여 수행될 수 있다.

도 1은 본 발명이 적용될 수 있는 비디오 카메라의 블록 구성도,

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 비디오 카메라의 화이트 밸런스 보정 방법을 설명하기 위한 플로우차트,

도 3은 본 발명의 비디오 카메라의 화이트 밸런스 보정 방법에서 유효 셀을 추출하는데 이용되는 흑체 복사 곡선을 보인 도,

도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 비디오 카메라의 화이트 밸런스 보정 방법을 설명하기 위한 플로우차트,

도 5는 본 발명의 화이트 밸런스 보정 방법을 설명하기 위한 1필드분의 화면 구성 예시도,

도 6은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 비디오 카메라의 화이트 밸런스 보정 방법을 설명하기 위한 플로우차트,

도 7은 도 6에서 AF 데이터에 의한 가중치를 산출하는 과정을 설명하기 위한 도,

도 8은 도 6에서 인접 셀들과의 상관도에 의한 가중치를 산출하는 과정을 설명하기 위한 도,

도 9는 도 6에서 최종 가중치를 산출하는 과정을 설명하기 위한 도이다.

* 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명

10: 영상 포착부 20: A/D변환부

30: 메모리부 40: 마이크로컴퓨터

50: D/A변환부 60: 메모리 제어부

이하에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 양호한 실시예에 따른 비디오 카메라의 화이트 밸런스 보정 방법에 대해서 상세하게 설명한다.

도 1은 본 발명이 적용될 수 있는 비디오 카메라의 개략적인 블록 구성도이다. 도 1에 도시한 바와 같이, 본 발명에 따른 비디오 카메라는 렌즈(미도시)로부터 들어오는 빛을 전기 신호로 변환시키는 영상 포착부(10), 영상 포착부(10)에 의해 포착된 아날로그 비디오 신호를 대응되는 디지털 비디오 신호로 변환하는 A/D 변환부(20), 디지탈 비디오 신호를 1 프레임 또는 1 필드의 화면 단위(이하, 1필드의 화면 단위로 저장하는 것을 예로 들어 설명을 진행한다)로 저장하는 메모리부(30), 메모리부(30)에 대한 디지털 비디오 신호의 기입 및 독출을 제어하는 메모리 제어부(60), 메모리부(30)로부터 독출된 디지털 형태의 비디오 신호를 아날로그 형태의 비디오 신호로 변환하여 출력하는 D/A 변환부(50) 및 화이트 밸런스 보정을 비롯한 비디오 카메라의 동작을 총괄적으로 제어하는 마이크로 컴퓨터(40)를 구비하여 이루어진다. 전술한 구성에서, 영상 포착부(10)는 전하 결합 소자(Charge Coupled Device)로 양호하게 구현될 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 비디오 카메라의 화이트 밸런스 보정 방법을 설명하기 위한 플로우차트이고, 도 3은 본 발명의 비디오 카메라의 화이트 밸런스 보정 방법에서 유효 셀을 추출하는데 이용되는 흑체 복사 곡선을 보인 도이다. 도 5는 본 발명의 화이트 밸런스 보정 방법을 설명하기 위한 1필드분의 화면 구성 예시도이다. 먼저 도 2에 도시한 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 비디오 카메라의 화이트 밸런스 보정 방법에 의하면, 단계(S10)에서는 비디오 카메라의 영상 포착부(10)에 의해 포착된 후에 A/D 변환부(20)에 의해 디지털 형태로 변환된 비디오 신호로부터 각 필드별로 휘도 신호(y)와 색차 신호(r-y),(b-y)를 추출한다. 비디오 카메라에서 휘도 신호(y)와 색차 신호(r-y),(b-y)는 모두 1필드라는 기간동안 축적된 후에 다음의 1필드분이 입력될 때 읽혀지게 되는데, 이 과정에서 도 5에 도시한 바와 같이 전체 화면이 소정 개수, 예를 들어 64개의 단위 셀로 분할되고 이렇게 분할된 각 단위 셀 별로 색차 신호(r-y),(b-y)가 축적된 후에 읽혀지게 된다.

단계(S20)에서는 단계(S10)에서 읽혀진 각 단위 셀의 데이터가 화이트 밸런스 보정에 필요한 유효 데이터인 지의 여부에 의거하여 유효 셀을 추출하게 된다. 이 때 유효 데이터 여부의 판단은 도 3에 도시한 바와 같은 흑체 복사 곡선에 의해 양호하게 수행될 수 있다. 도 3에 도시된 흑체 복사 곡선은 색 온도에 따른 광원의 분포도를 나타내는 것으로써, 이러한 흑체 복사 곡선을 포함하는 임의의 영역(A) 내에 존재하는 데이터만을 화이트 밸런스 보정에 필요한 유효 데이터로 판정하게 된다. 그리고, 상기한 임의의 영역(A)은 물리적인 실험을 통하여 적절하게 설정될 수 있다.

다음에는 단계(S20)에서 유효하다고 판정된 각 셀에 대하여 거기에 축적된 데이터가 단색 데이터인 지 아니면 혼색 데이터인 지를 판단하기 위한 필터링을 수행한다. 본 실시예에서 이 단계(S30)는 당해 셀의 AF 데이터의 량이 미리 정해진 기준치(R1)를 초과하는 지의 여부에 의거하여 수행된다. 이렇게 하는 이유는 물체의 경계면에서는 고주파 성분이 많이 발생되는데, AF 데이터 량이 많다는 것은 결과적으로 당해 셀에 물체의 경계면이 존재할 확률이 크다는 것이고, 이는 또한 당해 셀에 서로 다른 색상을 가진 물체가 혼재해 있을 확률이 크다는 것을 의미하기 때문이다.

단계(S30)에서의 판단 결과, AF 데이터의 량이 기준치(R1) 이상인 경우에는 단계(S40)로 진행하여 당해 셀의 데이터를 혼색 데이터로 간주하고 화이트 밸런스 보정 시에 그 데이터를 배제시키게 된다. 반면에 단계(S30)에서의 판단 결과, AF 데이터의 량이 기준치(R1) 미만인 경우에는 단계(S50)로 진행하여 당해 셀의 데이터를 단색 데이터로 간주하고 그 데이터도 이용하여 화이트 밸런스를 보정하게 된다. 즉, 현재 필드에서 유효한 단색 데이터만을 갖는 셀의 색차 신호(r-y),(b-y)의 총 평균값이 영(零)이 되도록 적색 이득 및 청색 이득을 조정하게 된다.

도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 비디오 카메라의 화이트 밸런스 보정 방법을 설명하기 위한 플로우차트인 바, 본 실시예에서 단계(60) 및 단계(S70)는 전술한 도 2의 실시예와 동일한 방법으로 수행된다. 다음으로 단계(S80)에서는 당해 셀과 당해 셀 주위의 셀들과의 상관도를 조사한다. 즉, 도 5의 예에서 당해 셀(B)과 그 셀(B)을 에워싸고 있는 셀들(B1 내지 B8) 사이의 상관도를 조사하게 된다. 구체적으로는 셀(B)의 상·하·좌·우에 있는 셀들(B2),(B6),(B8),(B4)의 색차 신호(r-y),(b-y)의 벡터합(이하, 간단히 인접 셀의 벡터합이라고 칭한다)을 구하고, 이렇게 구해진 인접 셀의 벡터합과 당해 셀(B) 자체의 색차 신호(r-y),(b-y)의 벡터합(이하, 간단히 당해 셀의 벡터합이라고 칭한다)을 비교하여 상관도를 구하게 된다. 일 예로 도 5에서 상측에 있는 피사체(F)의 색이 노란색이고 하측에 있는 피사체(G)의 색이 마젠타라고 가정하면 중심에 있는 셀(B)은 이 들이 혼합되어 흐린 적색을 띠게 되는 한편, 이 셀(B)의 상·하측 셀들(B2),(B6)의 혼합색과 좌·우측 셀들(B8),(B4)의 혼합색도 역시 각각 흐린 적색을 띠게 되어 셀(B)과의 상관도가 커지게 된다. 결과적으로, 당해 셀과 인접 셀들과의 사이에 상관도가 클 경우, 달리 설명하여 벡터 합 사이의 거리차가 적을 경우에는 당해 셀이 갖는 색이 혼색일 확률이 커지게 된다.

다음으로, 단계(S90)에서는 단계(S80)에서 구해진 상관도를 미리 정해진 기준치(R2)와 비교하게 된다. 단계(S90)에서의 비교 결과, 상관도가 기준치(R2) 이상인 경우에는 단계(S100)로 진행하여 당해 셀의 데이터를 혼색 데이터로 간주하여 이를 배제시킨 채로 화이트 밸런스 보정을 수행하고, 반면에 상관도가 기준치(R2) 미만인 경우에는 이 셀도 이용하여 화이트 밸런스 보정을 수행한다.

도 6은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 비디오 카메라의 화이트 밸런스 보정 방법을 설명하기 위한 플로우차트인 바, 도 6의 실시예는 도 2 및 도 4의 실시예들을 종합한 것이다. 먼저, 단계(S120) 및 단계(S130)는 도 2에서의 단계(S10) 및 단계(S20)와 동일한 방법으로 수행된다. 다음, 단계(S140)에서는 당해 셀이 갖는 AF 데이터의 량에 의해 그 셀이 갖는 유효 데이터로서의 가중치를 산출하게 된다.

도 7은 도 6에서 AF 데이터에 의한 가중치를 산출하는 과정을 설명하기 위한 도이다. 도 7에서 (ㄱ)과 (ㄴ)에 도시한 그래프는 각각 AF 데이터의 량의 증가 곡선과 이에 대응하는 가중치 곡선을 나타내고 있다. 도 7에서 알 수 있는 바와 같이, 당해 셀이 갖는 AF 데이터의 량이 x2 이상이면 포화 상태인 1(정규화된 값임)의 값을 갖는데, 이 경우에는 가중치도 포화 상태인 1(정규화된 값임)의 값을 갖게 된다. 이와 같은 방식으로 당해 셀이 갖는 AF 데이터의 량이 x1인 경우에는 이에 대응되는 가중치는 x3의 값을 갖게 된다.

다음, 단계(S150)에서는 당해 셀과 인접 셀들과의 상관도에 의한 가중치를 산출하게 된다. 도 8은 도 6에서 인접 셀들과의 상관도에 의한 가중치를 산출하는 과정을 설명하기 위한 도로서, (ㄱ)과 (ㄴ)에 도시한 그래프는 각각 당해 셀과 인접 셀의 벡터 합 사이의 거리차와 이에 대응하는 가중치 곡선을 나타내고 있다. 전술한 바와 같이, 당해 셀의 벡터 합과 그 인접 셀의 벡터 합 사이의 거리차가 크면 클수록 상관도는 적어지게 되어 결과적으로 유효 데이터로서의 가중치는 커지게 된다. 도 8에서 당해 셀의 벡터 합과 그 인접 셀의 벡터 합 사이의 거리차가 x4인 경우에 가중치는 x5의 값을 갖게 된다.

다음, 단계(S160)에서는 단계(S140) 및 단계(S150)에서 각각 산출된 가중치를 종합하여 최종 가중치를 산출하게 된다. 도 9는 도 5에서 최종 가중치를 산출하는 과정을 설명하기 위한 도이다. 도 9에 도시한 바와 같이, 단계(S160)에서는 도 7에서 당해 셀의 AF 데이터의 량을 나타내는 x1의 수직축 값인 t1 아래에 있는 가중치 그래프 상에서의 면적과 도 8에서 당해 셀과 인접 셀의 벡터 합 사이의 거리차를 나타내는 x4의 수직축 값인 t2 아래에 있는 가중치 그래프 상에서의 면적을 중첩시키고, 다시 이들 면적의 무게 중심을 구하여 최종적인 가중치를 산출하게 된다. 다음으로, 단계(S170)에서는 단계(S160)에서 구해진 최종 가중치를 미리 정해진 기준치(R3)와 비교한다. 단계(S170)에서의 비교 결과 최종 가중치가 기준치(R) 이상인 경우에는 당해 셀의 데이터가 단색 데이터라고 판단하고, 단계(S180)로 진행하여 당해 셀도 이용하여 화이트 밸런스 보정을 수행한다. 반면에 단계(S170)에서의 비교 결과 최종 가중치가 기준치(R3) 미만인 경우에는 당해 셀의 데이터가 혼색 데이터라고 판단하고, 단계(S190)로 진행하여 이를 배제시킨 채로 화이트 밸런스 보정을 수행한다.

본 발명의 비디오 카메라의 화이트 밸런스 보정 방법은 전술한 실시예에 국한되지 않고 본 발명의 기술 사상이 허용하는 범위 내에서 다양하게 변형하여 실시할 수가 있다. 예를 들어 1필드분이 아니고 1프레임분(이하, 특허청구의 범위에서는 이를 총칭하여 1화면분이라고 칭한다)에 대하여 화이트 밸런스 보정을 수행할 수도 있다. 또한, 단위 셀의 개수를 적절하게 증감할 수도 있을 것이다. 한편, 각각의 기준치인 R1, R2, R3와 도 7 및 도 8에 도시한 그래프의 기울기 및 포화점은 실험에 의해 적절하게 결정될 수 있고, 최종 가중치의 산출 방법도 무게 중심법이 아닌 다른 방법으로 구현될 수 있다. 나아가, 최종적인 유효 셀 판정 방식도 AF 데이터 법과 인접 셀과의 상관도법을 순차적으로 수행하는 방법 등으로도 구현될 수 있는 바, 이 경우에는 AF 데이터 량에 의해 유효 셀이라고 판정된 셀에 대해 다시 인접 셀과의 상관도 관계를 조사하여 이러한 상관도가 미리 정해진 기준치를 만족시키는 경우에만 최종적으로 유효 셀로 취할 수도 있을 것이다. 또한 상관도 산출 시의 인접 셀을 당해 셀의 상·하·좌·우 셀이 아닌 대각점에 위치한 셀로 설정할 수도 있고, 당해 셀에 인접한 모든 셀로 설정할 수도 있다.

이상에서 설명한 바와 같은 본 발명의 비디오 카메라의 화이트 밸런스 보정 방법에 따르면, 자동 초점 데이터 또는 주위 셀들과의 상관도에 의거하여 그 구성 색상의 단색/혼색 여부를 구별하고, 그 결과를 보정 시에 반영함으로써 화이트 밸런스 보정 처리가 보다 정확하게 수행될 수가 있다.

Claims

포착된 1화면분의 영상을 소정 개수의 단위 셀로 구분하고, 상기 구분된 각각의 셀 단위로 색차 신호를 축적한 후, 상기 축적된 각각의 단위 셀의 데이터가 화이트 밸런스 보정에 적용할 수 있는 데이터인 지의 여부에 의거하여 유효 셀을 추출하는 것을 포함하는, 화면의 색차 신호의 평균값이 영이 되도록 포착된 영상 신호의 적색 이득 및 청색 이득을 조정하는 화이트 밸런스 보정 방법에 있어서,

(A) 상기 추출된 유효 셀의 데이터가 단색 데이터인 지 혼색 데이터인 지를 판단하는 단계;

(B) 상기 단계(A)에서 상기 유효 셀의 데이터가 혼색 데이터로 판정된 경우에는 당해 셀을 배제시킨 채로 화이트 밸런스 보정을 수행하는 단계; 및

(C) 상기 단계(A)에서 상기 유효 셀의 데이터가 단색 데이터로 판정된 경우에는 당해 셀을 적용하여 화이트 밸런스 보정을 수행하는 단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 비디오 카메라의 화이트 밸런스 보정 방법.
제 1 항에 있어서, 상기 단계(A)에서의 단색 데이터와 혼색 데이터의 판단은 당해 셀이 갖는 AF 데이터 량에 의거하여 수행되는 것을 특징으로 하는 비디오 카메라의 화이트 밸런스 보정 방법.
제 2 항에 있어서, 상기 AF 데이터 량에 의거하여 단색 데이터를 갖는 것으로 판정된 셀에 대해 인접 셀들과의 상관도를 재차 조사하고, 상기 조사 결과에 의거하여 최종적으로 단색 데이터인 지 혼색 데이터인 지를 판단하는 것을 특징으로 하는 비디오 카메라의 화이트 밸런스 보정 방법.
제 3 항에 있어서, 상기 당해 셀과 인접 셀들과의 상관도는 당해 셀에 축적된 색차 신호 데이터의 벡터합과 상기 당해 셀의 상·하·좌·우에 위치한 셀들의 색차 신호 데이터의 벡터합 사이의 거리차에 의거하여 산출되는 것을 특징으로 하는 비디오 카메라의 화이트 밸런스 보정 방법.
제 1 항에 있어서, 상기 단계(A)에서의 단색 데이터와 혼색 데이터의 판단은 당해 셀과 인접 셀들 사이의 상관도에 의거하여 수행되는 것을 특징으로 하는 비디오 카메라의 화이트 밸런스 보정 방법.
제 5 항에 있어서, 상기 당해 셀과 인접 셀들 사이의 상관도는 당해 셀에 축적된 색차 신호 데이터의 벡터합과 상기 당해 셀의 상·하·좌·우에 위치한 셀들의 색차 신호 데이터의 벡터합 사이의 거리차에 의거하여 산출되는 것을 특징으로 하는 비디오 카메라의 화이트 밸런스 보정 방법.
제 1 항에 있어서, 상기 단계(A)에서 단색 데이터인 지 혼색 데이터인 지의 판단은 당해 셀이 갖는 AF 데이터량에 의거한 유효 데이터로서의 가중치와 당해 셀과 인접한 셀들 사이의 상관도가 갖는 유효 데이터로서의 가중치를 종합하여 최종 가중치를 산출한 후에 상기 산출된 최종 가중치를 미리 정해진 기준치와 비교한 결과에 의해 수행되는 것을 특징으로 하는 비디오 카메라의 화이트 밸런스 보정 방법.
제 1 항 내지 제 7 항중 어느 한 항에 있어서, 상기 단위 셀의 개수는 64개인 것을 특징으로 하는 비디오 카메라의 화이트 밸런스 보정 방법.