KR100545062B1 - 광 마우스의 이미지 데이터 처리방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 광 마우스의 이미지 데이터 처리방법에 관한 것으로, 디지털 데이터로 변환된 이미지 픽셀 데이터를 이미지신호 프로세서(ISP)에서 처리하여 마우스의 움직임 벡터값을 계산하는데, 상기 이미지신호 프로세서는 상기 계산된 이미지 픽셀 데이터 중에서 X축에 대한 움직임에 대한 X축 기준 이미지 데이터를 처리하기 위한 X축 네비게이션 엔진과, 상기 계산된 이미지 픽셀 데이터 중에서 Y축에 대한 움직임에 대한 Y축 기준 이미지 데이터를 처리하기 위한 Y축 네비게이션 엔진을 포함하며, 상기 X축 및 Y축 네비게이션 엔진에는 n-1프레임 기준 이미지와 n프레임 현재 이미지 및 n프레임 기준 이미지를 포함하고, 상기 n-1프레임 기준 이미지를 n프레임 현재 이미지에 순차적으로 오버랩 해가면서 가장 근사하게 일치하는 부분을 마우스의 움직이는 방향으로 결정하여 인터페이스를 통하여 PC로 전달하는 것으로, 이미지 픽셀 어레이의 X축 및 Y축 각각에 따라 그 결과를 계산하여 광 마우스의 움직임을 추출하는 것이 광 마우스의 움직임 방향에 따른 특성의 변화량을 개선한 것이다.
광 마우스, 이미지, 네비게이션 엔진, 픽셀, 인터페이스, 프레임

Description

광 마우스의 이미지 데이터 처리방법{Image Data Processing Method of Optical Mouse}
도 1은 일반적인 광 마우스에서의 이미지 데이터를 처리하는 과정을 도식화한 도면,
도 2는 종래에 광 마우스의 이미지 데이터 처리방법을 도식적으로 나타낸 동작 설명도,
도 3은 종래에 1채널의 네비게이션 엔진 분리의 최적화된 구조를 도식화한 도면,
도 4는 본 발명에 따른 광 마우스에서의 이미지 데이터를 처리하는 알고리즘의 동작상태를 설명하기 위한 도면,
도 5는 네비게이션 엔진의 분리의 벡터합을 도식화한 도면,
도 6은 본 발명에 따른 2채널의 네비게이션 엔진 분리의 최적화된 구조를 도식화한 도면,
도 7은 본 발명에 따른 최적화된 네비게이션 엔진의 분리로 2채널의 이미지 데이터를 처리하는 알고리즘의 흐름도.
♣ 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명 ♣
10: 아날로그 처리부분 12: 이미지 픽셀 어레이
14: 아날로그/디지털 컨버터 20: 디지털 처리부분
22: 이미지신호 프로세서(ISP; Image Signal Processor)
24: PC 인터페이스
본 발명은 광 마우스에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 광 마우스의 2차원 평면 움직임 특성을 개선하기 위한 광 마우스의 이미지 데이터 처리방법에 관한 것이다.
일반적인 광 마우스의 데이터 처리 블록은 도 1에서 보인 것과 같이, 광 마우스의 바닥면의 이미지를 아날로그 데이터로 읽어 들여 디지털 데이터로 변환 처리하는 아날로그 처리부분(10)과, 디지털 데이터를 시간에 따른 모션(Motion; 움직임) 벡터값으로 산출 및 출력하는 디지털 처리부분(20)으로 대별된다.
상기 아날로그 처리부분(10)은 광 마우스 바닥면에서 반사되는 빛의 양과 강도에 반응하여 아날로그 이미지를 생성하는 이미지 픽셀 어레이(12)와, 상기 이미지 픽셀 어레이의 아날로그 데이터를 디지털 데이터로 변환하는 아날로그/디지털 컨버터(14)를 포함한다.
또한, 상기 디지털 처리부분(20)은 상기 디지털 데이터를 처리하여 광 마우스의 모션 벡터값을 계산하는 이미지신호 프로세서(ISP; Image Signal Processor)(22)와, 상기 이미지신호 프로세서에서 출력된 데이터를 통신을 통하여 송수신하는 PC 인터페이스(24)를 포함한다.
상기 이미지신호 프로세서(22)에서 광 마우스의 움직임을 찾아가는 광 마우스의 이미지 데이터 처리방법에 관한 알고리즘에 대하여 도 2를 참조하여 설명한다.
이것을 구현하는 데는 픽셀 데이터를 저장하기 위한 메모리 공간이 적어도 3개를 필요로 한다. 즉 각 X축과 Y축에 대한 n-1프레임의 기준 이미지, n프레임의 현재 이미지, 그리고 n프레임의 기준 이미지이다.
상기 픽셀 데이터의 각각의 역할은, 먼저, n-1프레임의 기준 이미지는 n프레임에서 움직임을 찾기 위하여 n-1프레임의 전체 이미지 중에서 일부 이미지를 선택적으로 추출한 것이고, n프레임의 현재 이미지는 말 그대로 n프레임의 전체 이미지이다. 마지막으로 n프레임의 기준 이미지는 n프레임의 현재 이미지 중에서 일부 이미지를 선택적으로 추출한 것으로, n+1프레임의 움직임을 찾기 위한 기준 이미지가 된다.
이와 같이 n-1프레임의 기준 이미지를 n프레임의 현재 이미지에 순차적으로 오버랩(Overlap; 한 이미지에 다른 이미지가 겹침)하면서 일치하는 부분이 바로 움직이는 방향으로 결정된다. 이상적으로는 100% 동일해야 하지만 실제로 이미지 센서의 특성상 이미지의 노이즈(Noise) 성분 등으로 인하여 100% 일치하지는 못하고 가장 비슷하게 일치하는 부분을 찾게 된다.
이러한 과정을 반복적으로 수행함으로써 광 마우스의 움직임을 찾게 된다.
반복적으로 수행함에 있어서 고려해야 할 부분이 있다. 움직임을 계산하는 알고리즘에서는 이미지 센서의 물리적인 픽셀 사이즈가 있으므로, 1픽셀 이하의 에러가 항상 존재하는데, 매번 n-1프레임의 기준 이미지를 n프레임의 기준 이미지로 업데이트를 하게 되면 1픽셀 이하로 천천히 움직일 때에 광 마우스의 움직임을 검출하지 못하게 된다. 이것을 개선하기 위해서는 매번 n-1프레임의 기준 이미지를 업데이트하지 않고, 움직임이 검출되었을 때에만 업데이트를 하게 되면 에러를 최소화시키며, 천천히 움직일 때에도 대응할 수 있다.
도 3은 1채널 알고리즘을 적용한 경우로서 우선, 매 프레임(예를 들어, 588μsec)마다 X축 방향으로 0.5픽셀, Y축 방향으로 0.2픽셀만큼 움직이는 경우에 1픽셀 미만의 움직임은 검출하지 못한다.
이때, 프레임은 1프레임에서 6프레임까지를 예를 들어 설명한다.
따라서 실제 n프레임에서의 시간에 대한 움직임을 살펴보면, 제1프레임(588μsec*1)에서의 X축 및 Y축의 운동량이 (0, 0)이면, 두 번째 588μsec이후의 제2프레임(588μsec*2)의 운동량은 (0.5, 0.2)이고, 제3프레임(588μsec*3)에서의 운동량은 (1, 0.4)이며, 제4프레임(588μsec*4)의 운동량은 (1.5, 0.6)이고, 제5프레임(588μsec*5)에서의 운동량은 (2, 0.8)이며, 제6프레임(588μsec*6)의 운동량은 (2.5, 1)이 된다. 이렇게 제11프레임까지 확대 적용한 실제 움직인 운동량은 (5, 2)이지만, 검출한 운동량은 (5, 0)이 된다.
여기에서 VX(X축 방향 누적 벡터합) 및 VY(Y축 방향 누적 벡터합) 각각에 대하여 제2프레임에서는 제1프레임과 대비하여 X축 방향으로 0.5픽셀 Y축 방향으로 0.2픽셀만큼 움직인 상태에서는 (0, 0)이 표시된다. 이는 n-1프레임의 기준 이미 지(제1프레임)와 비교하여 1픽셀미만으로 움직인 거리에 대해서는 검출을 하지 않기 때문이다. 다음으로 제3프레임에서는 제2프레임과 대비하여 X축 방향으로 0.5픽셀만큼 움직이고, Y축 방향으로는 0.2픽셀만큼 움직인 상태에서는 (1, 0)이 표시된다. 왜냐하면 기준 이미지인 n-1프레임으로부터 X축 방향으로는 0.5픽셀씩 누적되어 1이 되고, Y축 방향으로는 0.2픽셀씩 누적되어 0.4가 된다. 이는 1이하의 값은 검출을 하지 않기 때문이다. 그리고 n-1프레임의 기준 이미지는 VX값이 0에서 1로 변하였으므로 제3프레임을 기준 이미지로 갱신한다.
이렇게 하여 확대 적용된 제11프레임 째의 움직임에서도 X축으로의 움직임에 대해서만 검출되므로 역시 (5, 0)가 표시된다. 그러나 Y축 방향에 대해서는 0.2씩 움직이는 거리에 대해서는 검출이 불가능하여 실제로 Y축 방향으로 2만큼 이동하더라도 표시가 이루어지지 않는다.
다시 정리하면 누적한 X축 방향과 Y축 방향인 (VX, VY)=(0, 0)+(1, 0)+(0, 0)+(1, 0)+(0, 0)=(2, 0)이 된다. 따라서 제6프레임까지의 실제 운동량은 (2.5, 1)의 VY 운동량 (1)은 검출하지 못한다. X축 오차는 2.5-2=0.5이고, 0.5는 다음의 제7프레임에서 검출된다. 그러므로 제11프레임까지 확대하여 적용했을 경우에 실제 운동량이 (5, 2)이지만, 검출한 운동량은 (5, 0)이 되어 X축 방향으로만 검출되고, Y축 방향으로는 정확한 운동량의 값이 산출되지 않는다.
이와 같이 종래의 방법을 적용함에 있어서, 광 마우스와 같이 2차원의 평면적인 움직임에서는 보완이 필요하다.
즉 하나의 네비게이션 엔진(이미지 데이터를 처리하는 프로그램 형태의 알고 리즘)으로 2차원의 움직임을 계산하게 되면, 기준 이미지를 업데이트하는 조건에 따라 움직임에 대한 검출 에러가 증가하게 된다. 예를 들어, 업데이트 조건을 X축 움직임 또는 Y축 움직임이 발생했을 경우로 설정하면, X축 움직임이 크고 Y축 움직임이 1픽셀 이하일 때에 Y축 움직임을 검출하지 못하고, X축, Y축 움직임이 그 반대의 경우에도 마찬가지가 된다. 또 다른 경우로서, 업데이트 조건을 X축 움직임과 Y축 움직임이 발생했을 때로 설정하면 X축 움직임과 Y축 움직임이 동시에 검출될 때까지 기준 업데이트는 하지 않기 때문에 움직임 검출 에러가 증가하게 된다.
따라서, 종래의 광 마우스의 이미지 데이터 처리방법인 하나의 네비게이션 엔진으로 2차원 평면 움직임을 계산하게 되면, 실제 광 마우스에서 한 쪽 방향(X축 또는 Y축)의 1픽셀 이하에 대한 작은 움직임의 특성은 개선되지만, 다른 쪽 방향(Y축 또는 X축)의 움직임의 특성이 나빠지는 단점이 있다.
본 발명은 상기와 같은 종래의 단점들을 해소하기 위한 것으로, 2차원 평면 움직임을 찾아가는데 하나의 네비게이션 엔진을 사용하지 않고, X축 방향과 Y축 방향에 각각 네비게이션 엔진을 독립적으로 사용하여, X축 방향과 Y축 방향의 두 방향 모두에 대하여 움직임 특성을 개선하는 알고리즘을 제공하기 위한 것이 목적이다.
본 발명은 상술한 목적을 달성하기 위하여, 디지털 데이터로 변환된 이미지 픽셀 데이터를 이미지신호 프로세서(ISP)에서 처리하여 마우스의 움직임 벡터값을 계산하는데, 상기 이미지신호 프로세서는 상기 계산된 이미지 픽셀 데이터 중에서 X축에 대한 움직임에 대한 X축 기준 이미지 데이터를 처리하기 위한 X축 네비게이션 엔진과, 상기 계산된 이미지 픽셀 데이터 중에서 Y축에 대한 움직임에 대한 Y축 기준 이미지 데이터를 처리하기 위한 Y축 네비게이션 엔진을 포함하며, 상기 X축 및 Y축 네비게이션 엔진에는 n-1프레임 기준 이미지와 n프레임 현재 이미지 및 n프레임 기준 이미지를 포함하고, 상기 n-1프레임 기준 이미지를 n프레임 현재 이미지에 순차적으로 오버랩 해가면서 가장 근사하게 일치하는 부분을 마우스의 움직이는 방향으로 결정하여 인터페이스를 통하여 PC로 전달하는 광 마우스의 이미지 데이터 처리방법을 제공한다.
이하 본 발명을 첨부된 도면을 참고하면서 좀 더 구체적으로 설명하면 다음과 같다.
도 4는 네비게이션 엔진 분리의 최적화된 구조로 구현하였다.
본 발명에서는 2차원적인 광 마우스의 움직임 검출 에러를 최소화시키기 위하여 X축과 Y축 방향에 각각의 네비게이션 엔진 분리를 제공하는 것이다. 즉 도 5의 네비게이션 엔진의 분리의 벡터 합을 도식화한 도면을 참조하면, X축 네비게이션 엔진에서 계산된 움직임을
Figure 112002038701038-pat00001
라 하고, Y축 네비게이션 엔진에서 계산된 움직임을
Figure 112002038701038-pat00002
라 하며, 벡터의 합으로 계산하여 마우스의 2차원 움직임의 벡터인
Figure 112002038701038-pat00003
는
Figure 112002038701038-pat00004
이 된다.
이렇게 하여 얻을 수 있는 이점은 2차원의 움직임, 예를 들면, 사선이나 원 에서 보다 정확한 움직임 벡터값을 구할 수 있다. 광 마우스의 경우에는 보다 실제와 가까운 자연스러운 움직임을 구할 수가 있다.
이 네비게이션 엔진 분리의 개념은 얼마든지 1차원 이상인, 2차원, 3차원으로 확장되어 질 수 있다.
더욱이 본 발명에 관하여 다음의 실시예로서, 2채널에 의한 알고리즘의 적용예를 들어 설명하면 더욱 명확해질 것이다. 여기서 채널(Channel)은 편의상 차원(Dimension)의 의미로서 1채널은 한 방향(X축 또는 Y축; 1차원)을 나타내고, 2채널은 두 방향(X축 및 Y축; 2차원)을 나타낸다.
도 6의 2채널 알고리즘을 적용한 경우에는 1채널 알고리즘과 동일하게 매 프레임(예를 들어, 588μsec)마다 X축 방향으로 0.5픽셀, Y축 방향으로 0.2픽셀만큼 움직이는 경우에 1픽셀 미만의 움직임은 검출하지 못한다.
이때, 프레임은 1프레임에서 6프레임까지를 예를 들어 설명한다.
따라서, 현재 n프레임에서의 시간에 대한 움직임을 살펴보면, 제1프레임(588μsec*1)에서의 운동량이 (0, 0)이면, 두 번째 588μsec이후의 제2프레임(588μsec*2)의 운동량은 (0.5, 0.2)이고, 제3프레임(588μsec*3)에서의 운동량은 (1, 0.4)이며, 제4프레임(588μsec*4)의 운동량은 (1.5, 0.6)이고, 제5프레임(588μsec*5)에서의 운동량은 (2, 0.8)이며, 제6프레임(588μsec*6)의 운동량은 (2.5, 1)이 된다. 이렇게 제11프레임까지 확대 적용한 실제 움직인 운동량은 (5, 2)이 된다.
여기에서 VX에 대하여 제1프레임에서 제2프레임까지는 0이 된다. 이는 각각 1픽셀미만으로 움직인 거리에 대해서는 검출이 이루어지지 않는다. 다음으로 제3프레임에서는 X축 방향으로 1픽셀만큼 움직인 상태이므로 1이 표시된다. 그리고 이때 X축 방향의 움직임이 0이 아닌 값이 검출되었으므로 n-1 프레임의 기준이미지도 n 프레임 기준이미지로 갱신되어야 한다. 이렇게 하여 확대하여 적용한 제11프레임 째의 움직임에서도 X축으로의 움직임에 대해서만 검출되므로 5가 표시된다.
한편, VY에 대하여 제1프레임에서 제2프레임까지는 0이 된다. 이는 각각 1픽셀미만으로 움직인 거리에 대해서는 검출이 이루어지지 않는다. 다음으로 제3프레임에서 제5프레임까지는 Y축 방향으로 1픽셀미만으로 움직인 상태이므로 0이 표시된다. 이렇게 하여 제6프레임 째의 움직임에서는 Y축으로의 움직임에 대해서 검출되므로 1이 표시되고, n-1프레임의 기준이미지를 n프레임 기준이미지로 갱신한다. 이러한 과정이 확대 적용한 11프레임까지 지속된다.
다시 정리하면 누적한 X축 방향의 벡터합 VX=0+1+0+1+0=2이고, Y축 방향의 벡터합 VY=0+0+0+0+1=1이 된다. 따라서 누적한 VX 및 VY의 벡터합은 (2, 1)이므로, 실제 운동량인 (2.5, 1)의 VY의 운동량은 (1)을 검출하게 되고, X축 오차는 2.5-2=0.5이고, 0.5는 다음의 제7프레임에서 검출된다. 그러므로 제11프레임까지 확대하여 적용했을 경우에 실제 운동량이 (5, 2)이고, 검출한 운동량 역시 (5, 2)이 되어 X축 방향과 Y축 방향으로 운동량이 검출되게 된다.
이와 같은 X축 방향과 Y축 방향에 대한 2채널의 알고리즘에 대하여 도 7의 흐름도를 참조하면 다음과 같다.
이미지 픽셀 어레이에서 검출한 아날로그 값을 디지털 값으로 변환된 영상 이미지 데이터를 입력받는다(S11). 입력받은 영상 이미지 데이터 값은 n프레임의 현재 버퍼에 저장하고(S12), 또한, n프레임의 현재 버퍼에서 일부분을 추출하여 n프레임의 기준 버퍼에 저장한다(S13).
그리고 저장된 n프레임의 현재 이미지와 X축 n-1프레임의 기준 이미지를 서로 비교하고, n프레임의 현재 이미지와 Y축 n-1프레임의 기준 이미지를 서로 비교한다(S14). n프레임의 현재 이미지와 X축 n-1프레임의 기준 이미지를 서로 비교하여 가장 일치하는 부분에서 X축 방향의 벡터값인 VX를 산출하고, n프레임의 현재 이미지와 Y축 n-1프레임의 기준 이미지를 서로 비교하여 가장 일치하는 부분에서 Y축 방향의 벡터값인 VY를 산출한다(S15).
이와 같이 산출된 VX값이 “0”이 아니면, X축 n-1프레임 기준 이미지를 n프레임 기준 이미지로 갱신하고, “0”이면, X축 n-1프레임 기준 이미지를 그대로 유지한다. 그리고 산출된 VY값이 “0”이 아니면, Y축 n-1프레임 기준 이미지를 n프레임 기준 이미지로 갱신하고, “0”이면, Y축 n-1프레임 기준 이미지 데이터를 그대로 유지한다(S16). 이로서 산출된 벡터값 VX와 VY를 벡터합으로서 최종적인 벡터값으로 산출한다(S17).
상기 n-1프레임 기준 이미지는 N(N=1∼3)개이고, n프레임 현재 이미지와 n프레임 기준 이미지는 각각 1개인 것이 바람직하다. 상기 N=1은 1차원이고, N=2는 2차원이며, N=3은 3차원일 경우이다.
이와 같이 본 발명에서는 하나의 네비게이션 엔진(1채널)을 사용하지 않고, X축 방향과 Y축 방향에 각각 네비게이션 엔진을 독립적으로 사용하여 산출된 벡터 값 VX와 VY를 벡터합으로 최종적인 벡터값으로 하는 과정을 수행함으로써, 그 결과로서 2차원적인 움직임으로 자연스러운 움직임을 나타낼 수 있도록 하였다.
상술한 바와 같이, 본 발명에서는 광 마우스용 집적회로(IC)의 이미지 픽셀 어레이에서 입력되는 이미지 데이터를 디지털 데이터로 변환하고, 이 변환된 이미지 데이터를 네비게이션 알고리즘에 적용하여 이미지 데이터(영상)의 위치 이동을 산출하는데 있어, X축 및 Y축 각각에 네비게이션 알고리즘을 적용하여 산출된 벡터값 VX와 VY를 벡터합으로 최종적인 벡터값으로 계산하여 광 마우스의 2차원 움직임 방향에 따른 특성을 개선하는 효과를 갖는다.
상술한 구체적인 예는 본 발명의 이해를 돕기 위해 제시된 실시예로서 본 발명의 범주를 한정하지 않고, 단순한 변형 내지 변경은 모두 본 발명의 영역에 속하는 것으로 본 발명의 구체적인 보호범위는 첨부된 특허청구범위에 의하여 명확해질 것이다.

Claims (8)

  1. 광 마우스의 데이터 처리방법에 있어서,
    이미지 신호 프로세서가 이미지 픽셀 어레이에서 검출한 아날로그값이 디지털값으로 변환된 영상 이미지를 데이터를 입력받는 제 1 단계:
    상기 이미지 신호 프로세서가 입력받은 영상 이미지 데이터값을 n프레임의 현재 버퍼에 저장하고, n프레임의 현재 버퍼에서 일부분을 추출하여 n프레임의 기준 버퍼에 저장하는 제 2 단계;
    상기 이미지신호 프로세서는 상기 저장된 이미지 데이터 중에서 X축에 대한 움직임에 대한 X축 기준 이미지 데이터를 처리하기 위한 X축 네비게이션 엔진을 이용하여 상기 저장된 n프레임의 현재 이미지와 X축 n-1프레임의 기준 이미지를 서로 비교하여 가장 일치하는 부분에서 X축 방향의 벡터값인 VX를 산출하는 제 3 단계;
    상기 이미지신호 프로세서가 상기 저장된 이미지 데이터 중에서 Y축에 대한 움직임에 대한 Y축 기준 이미지 데이터를 처리하기 위한 Y축 네비게이션 엔진을 이용하여 n프레임의 현재 이미지와 Y축 n-1프레임의 기준 이미지를 서로 비교하여 가장 일치하는 부분에서 Y축 방향의 벡터값인 VY를 산출하는 제 4 단계; 및
    상기 산출된 벡터값 VX와 VY를 벡터합으로 최종적인 벡터값으로 산출하는 제 5 단계를 포함하여 구성되되,
    상기 제 4 단계 이후에 산출된 VX값이 “0”이 아니면, X축 n-1프레임 기준 이미지를 n프레임 기준 이미지로 갱신하고, “0”이면, X축 n-1프레임 기준 이미지를 그대로 유지하고, 그리고 산출된 VY값이 “0”이 아니면, Y축 n-1프레임 기준 이미지를 n프레임 기준 이미지로 갱신하고, “0”이면, Y축 n-1프레임 기준 이미지를 그대로 유지하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 광 마우스의 이미지 데이터 처리방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 제 5 단계에서 최종적인 벡터값을 산출하는 과정은 상기 X축 네비게이션 엔진에서 계산된 움직임을
    Figure 112004056326718-pat00005
    와, Y축 네비게이션 엔진에서 계산된 움직임을
    Figure 112004056326718-pat00006
    을 벡터의 합으로 계산하여 마우스의 2차원 움직임의 벡터인
    Figure 112004056326718-pat00007
    는
    Figure 112004056326718-pat00008
    로 마우스의 움직임을 결정하는 것을 특징으로 하는 광 마우스의 데이터 처리방법.
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 광 마우스의 디지털 데이터로 변환된 이미지 픽셀 데이터를 처리하는 이미지신호 프로세서의 이미지 데이터 처리방법에 있어서,
    상기 이미지 신호 프로세서가 입력받은 영상 이미지 데이터값을 n프레임의 현재 버퍼에 저장하고, n프레임의 현재 버퍼에서 일부분을 추출하여 n프레임의 기준 버퍼에 저장하는 제 1 단계;
    상기 이미지신호 프로세서는 저장된 상기 저장된 이미지 데이터 중에서 X축에 대한 움직임에 대한 X축 기준 이미지 데이터를 처리하기 위한 X축 네비게이션 엔진을 이용하여 상기 저장된 n프레임의 현재 이미지와 X축 n-1프레임의 기준 이미지를 서로 비교하여 가장 일치하는 부분에서 X축 방향의 벡터값인 VX를 산출하는 제 2 단계;
    상기 이미지신호 프로세서가 상기 저장된 이미지 데이터 중에서 Y축에 대한 움직임에 대한 Y축 기준 이미지 데이터를 처리하기 위한 Y축 네비게이션 엔진을 이용하여 n프레임의 현재 이미지와 Y축 n-1프레임의 기준 이미지를 서로 비교하여 가장 일치하는 부분에서 Y축 방향의 벡터값인 VY를 산출하는 제 3 단계; 및
    상기 산출된 벡터값 VX와 VY를 벡터합으로 최종적인 벡터값으로 산출하는 제 4 단계를 포함하여 구성되되,
    상기 제 3 단계 이후에 산출된 VX값이 “0”이 아니면, X축 n-1프레임 기준 이미지 를 n프레임 기준 이미지로 갱신하고, “0”이면, X축 n-1프레임 기준 이미지를 그대로 유지하고, 그리고 산출된 VY값이 “0”이 아니면, Y축 n-1프레임 기준 이미지를 n프레임 기준 이미지로 갱신하고, “0”이면, Y축 n-1프레임 기준 이미지를 그대로 유지하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지신호 프로세서의 데이터 처리방법.
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