KR100558330B1 - 영상 시스템의 비네팅 효과를 보상하기 위한 방법 및 이를이용한 영상 장치 - Google Patents

영상 시스템의 비네팅 효과를 보상하기 위한 방법 및 이를이용한 영상 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 렌즈계를 이용한 디지털 카메라, 캠코더 등과 같은 영상 시스템에서 발생하는 비네팅 효과(vignetting effect)에 의한 영상 품질의 저하를 보상할 수 있는 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따른 영상 시스템의 비네팅 효과를 보상하기 위한 방법은, (a) 레퍼런스 영상을 획득하여 가로 방향의 각 로우에 대해 조도 분포 함수의 비선형 최적화를 수행함으로써 함수 파라미터를 계산하는 단계; (b) 임의의 영상을 획득하고 각 컬러 성분의 조도 분포에 대한 미리 저장된 함수 파라미터를 이용하여 상기 획득된 영상의 각 픽셀 위치에서의 보정치를 계산하는 단계; 및, (c) 상기 단계 (b)의 계산 과정을 상기 획득된 영상의 전체 행에 대하여 실시하여 각 픽셀 위치에서의 조도 저하에 대한 보상을 수행하고 결과 영상을 얻는 단계를 포함한다.
디지털 카메라, 비네팅(vignetting), 모델 최적화(model fitting), 영상 처리

Description

영상 시스템의 비네팅 효과를 보상하기 위한 방법 및 이를 이용한 영상 장치{METHOD FOR COMPENSATING VIGNETTING EFFECT OF IMAGING SYSTEM AND IMAGING APPARATUS USING THE SAME}
도 1은 렌즈계에서 비네팅 효과의 발생원리를 설명하기 위한 도면.
도 2는 비네팅 효과가 보상되지 않은 영상의 예를 나타낸 도면.
도 3a 및 도 3b는 본 발명의 실시예에 따른 비네팅 효과를 보상하기 위한 방법의 처리 흐름을 나타낸 순서도.
도 4a 및 도 4b는 영상의 가로 방향으로 추출한 임의의 1차원 픽셀 배열에 대한 조도 보정치의 예와 조도 분포 함수를 이용한 비선형 모델 최적화의 예를 나타낸 도면.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 비네팅 효과를 보상하기 위한 방법을 적용한 영상의 예를 나타낸 도면.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 비네팅 효과를 보상하기 위한 방법을 이용한 디지털 카메라의 예를 나타낸 도면.
본 발명은 영상 시스템의 비네팅 효과(vignetting effect)를 보상하기 위한 방법 및 이를 이용한 영상 장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 렌즈계를 이용한 디지털 카메라, 캠코더 등과 같은 영상 시스템에서 발생하는 비네팅 효과에 의한 영상 품질의 저하를 보상할 수 있는 방법 및 이를 이용한 영상 장치에 관한 것이다.
비네팅 효과란 영상 시스템에 의해 촬영된 영상의 가장자리가 둥그런 모양으로 어둡게 되는 현상을 말한다. 상기 비네팅 효과는 실제 렌즈계에서 반드시 나타나는 현상이며, 영상(image) 평면에서의 비균일 조사(non-uniform illumination)를 일으킨다. 이러한 비네팅 효과는 렌즈계의 광축(optical axis)으로부터 각도 거리가 증가할수록 렌즈계의 실효 구경(effective aperture)이 감소하는 것에 기인한다.
도 1에는 렌즈계에서 비네팅 효과의 발생원리를 설명하기 위한 도면이 도시되어 있다. 상기 도 1에 도시되어 있듯이, 두 개의 렌즈(L1, L2)로 이루어진 단순화된 렌즈계에는 두 개의 렌즈(L1, L2)에 의해 실린더 형태의 광도(optical path)가 형성되어 있고, 렌즈계의 광축에 대하여 비스듬한 방향으로 입사된 빛은 렌즈계의 앞단(front lens opening)과 뒷단(rear lens opening)에 의해 일정 부분 차단을 받게 된다. 상기 비네팅 효과는 획득된 영상 자체의 품질을 저하시킬 뿐만 아니라, 영상 전처리(pre-processing)에 있어서 스레숄딩(thresholding), 파노라마 영상 생성시의 합성(stitching) 후의 영상 품질 저하 및 영상 인식 등의 응용에 영향 을 미치게 된다.
도 2에는 비네팅 효과가 보상되지 않은 영상의 예가 도시되어 있으며, 상기 도 2의 영상은 일반 저가형 디지털 카메라로 촬영한 영상이다.
상기 비네팅 효과를 보상하는 통상적인 접근 방식은 잘 조정된 균일 조명 하에서 균일한 반사율을 갖는 피사체를 촬영하고 이 때 관측되는 영상의 각 픽셀 위치에서의 조도 저하(illumination intensity drop-off)에 대한 보상치(correction factor)를 기록하는 룩업 테이블(look-up table) 방법이다. 이러한 접근 방식의 대표적인 예로서, Y. P. Chen and B. K. Mudunuri의 "An anti-vignetting technique for super wide field of view mosaicked images"(J. of Imaging Technology, vol. 12, no. 5, pp. 293-295, 1986)와, I. Dinstein, F. Merkle, T. D. Lam and K. Y. Wong의 "Imaging system response linearization and shading correction"(IEEE Int. Conf. Robotics and Automation, March 1984, vol. 1, pp. 204-209)의 선행 논문을 들 수 있다. 최근에는 J. Y. Hardeberg의 "Acquisition and reproduction of color images"(colorimetric and multispectral approaches, Universal publishers, 2001. Ch. 4)에서 디지털 박물관 구축 사업의 일환으로 유명 화가의 그림을 고화질 디지털 카메라로 전자화하는 과정에서 비네팅 효과를 보상하기 위해 룩업 테이블 방식을 적용한 사례가 보고되어 있다.
그러나, 상기 룩업 테이블 방식은 측정 데이터의 품질에 매우 의존적이어서 피사체 표면의 불균일성(irregularity)에 의한 난반사(specular reflection), 조명 혹은 렌즈와 피사체간의 중복 반사(multiple reflections) 및 전원 잡음 등에 의한 잡음 효과를 효과적으로 차단하는 기술을 필요로 한다. 또한, 이러한 잡음 차단 효과를 위해 도입되는 균일 조명과 균일 반사율의 피사체를 이용하는 방식은 일반적인 환경에서 실시하기 매우 어려울 뿐만 아니라 적용시에 상당한 숙련이 필요한 부분이기도 하다. 룩업 테이블 방식의 또 다른 문제점으로는, 비록 적절한 방법에 의해 잡음 효과를 효율적으로 차단하더라도 영상의 각 픽셀 위치에서의 조도 보상치를 기록하여야 하므로 영상의 크기가 증가할수록 소요되는 메모리의 양이 현저하게 증가하는 단점이 있다. 이것은 최근의 PDA, 스마트 폰, 차량용 카메라, 엔터테인먼트 등의 다양한 응용 시장에서 폭넓게 채택되고 있는 내장형 소형 카메라 플랫폼에 적용하기에는 어려움이 있다.
상기 룩업 테이블 방식에 의한 메모리 증가 문제는 비네팅 현상에 대한 적절한 모델을 수립하는 방법을 이용하여 해결할 수 있다. 즉, 조도 보상치를 각 픽셀 위치에서 기록하는 대신 해당 영상 시스템의 외부 조명에 대한 조도 분포(illumination intensity distribution)를 함수 형태로 표현하도록 하여 해당 함수의 파라미터만을 저장하는 방식이다. 이와 관련하여, 선행논문 A. A. Sawchuk의 "Real-time correction of intensity nonlinearities in imaging systems"(IEEE Trans. on Computers, vol. 26, no. 1, pp. 34-39, 1977)에서 측정치에 대한 분포를 테일러(Talyor) 시리즈 근사법에 의해 위치 종속적인 2차 다항식 (position-dependent quadratic polynomial)으로 표현하도록 하였고, 최근에 N. Asada, A. Amano 및 M. Baba의 "Photometric calibration of zoom lens systems"(IEEE Int. Conf. Pattern Recognition, vol. 1, pp. 186-190, Aug., 1996)에서는 광축과 피사 체간의 각도차를 고려하여 삼각함수의 조합으로 이루어진 비네팅 모델을 먼저 상정한 후에 시뮬레이션과 실험을 통해 검증하여 모델 기반의 비네팅 효과 보상 방법의 적용 가능성을 보인 사례가 있다. 전자의 경우 비록 테일러 전개에 의한 근사법을 통해 조도 분포 함수를 추출하고 있지만, 여전히 측정 데이터에 밀접하게 의존하고 있어 앞에서 설명한 적용상의 어려움이 내재하고 있을 뿐만 아니라, 측정에 의해 구해진 함수 형태는 수학적으로 정확하지 못한 측면이 있다. 후자의 경우, 제시한 모델은 비교적 정확하게 비네팅 현상을 예측하고 있으나, 실제 영상 시스템에 적용하기에는 계산량이 많아 복잡할 뿐만 아니라 수학적으로 정확한 근을 구하기 힘든 형태를 취하고 있다.
최근, 디지털 이미징(imaging) 기술의 발달에 의해 일반 사용자들도 손쉽게 영상을 획득할 수 있게 되었다. 특히, 인터넷과 같은 유무선 통신망의 광범위한 전개에 힘입어 일반 사용자가 임의의 장소, 임의의 촬영 상태에서 획득한 영상으로부터 정보를 추출하고 전송, 교환 및 저장하기 위한 영상 처리 기술의 필요성이 새롭게 부각되고 있다. 상기 설명한 비네팅 효과를 보상하기 위한 방법도 새로운 이미징 환경에 적용하기 위해 기존의 고정된 플랫폼 및 환경 하에서의 적용 방법으로부터 임의의 환경 및 임의의 영상 처리 플랫폼에서도 적용 가능한 형태로 바뀌어져야 한다. 그러나, 이와 관련한 적합한 방법은 아직 개발되어 있지 않은 상태이며 현재의 디지털 이미징 관련 제품 및 기술의 빠른 전개를 고려할 때 시급히 해결되어야 한다.
본 발명은 상기 설명한 종래의 기술적 과제를 해결하기 위한 것으로서, 영상 시스템 개발자를 포함하여 일반 사용자들도 임의의 환경 하에서 특별한 조명 장비나 기술의 도입 없이도 비네팅 효과에 의한 영상 품질의 저하를 보정할 수 있는 영상 시스템의 비네팅 효과를 보상하기 위한 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 영상 시스템의 비네팅 효과를 보상하기 위한 방법은,
(a) 레퍼런스 영상을 획득하여 가로 방향의 각 로우에 대해 조도 분포 함수의 비선형 최적화를 수행함으로써 함수 파라미터를 계산하는 단계;
(b) 임의의 영상을 획득하고 각 컬러 성분의 조도 분포에 대한 미리 저장된 함수 파라미터를 이용하여 상기 획득된 영상의 각 픽셀 위치에서의 보정치를 계산하는 단계; 및
(c) 상기 단계 (b)의 계산 과정을 상기 획득된 영상의 전체 행에 대하여 실시하여 각 픽셀 위치에서의 조도 저하에 대한 보상을 수행하고 결과 영상을 얻는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 영상 시스템의 비네팅 효과를 보상하기 위한 방법을 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다.
도 3a 및 도 3b에는 본 발명의 실시예에 따른 비네팅 효과를 보상하기 위한 방법의 처리 흐름을 나타낸 순서도가 각각 도시되어 있다.
동작이 시작되면, 상기 도 3a에 도시되어 있듯이, 먼저 레퍼런스 영상(reference image)이 획득된다(S10). 이 때, 레퍼런스 영상으로 사용되는 피사체는 일반 환경에서 흔히 구할 수 있는 것이다. 예를 들어, 프린터용 A4 용지와 같은 형태의 하얀색 종이 정도면 가능하다. 레퍼런스 영상을 위한 피사체는 특정한 색을 지니고 있어도 상관없다. 이 경우에, 해당 피사체의 색은 전체적으로 고르게 분포된 단일 색이어야 한다. 또한, 상기 레퍼런스 피사체 촬영을 위해 별도의 조명은 필요없다. 이와 같이 촬영자는 일반적인 환경 하에서 임의의 영상 시스템을 이용하여 상기 레퍼런스 피사체를 촬영하는데, 이 때 영상 입력시 피사체에 영상 시스템이나 기타 다른 원인에 의해 그림자가 드리워지지 않도록 하는 주의가 필요하다. 그러나, 영상 입력시의 이러한 제한은 약간의 주의를 기울이면 피할 수 있는 것으로서, 본 발명의 실시에 영향을 미치지 못하는 것으로 생각할 수 있다.
상기 단계(S10)에서 레퍼런스 영상을 획득한 다음에는 획득된 영상을 R, G, B 컬러 성분으로 분리한다(S12). 상기 분리된 컬러 성분은 각각에 할당된 이미지 버퍼에 저장된다. 상기 단계(S12) 이후의 각 단계(S14, S16, S18)는 각각의 컬러 성분에 대해 적용된다.
다음으로, 분리된 컬러 성분에 대해 각각의 픽셀 위치에서 조도 보상치(correction factor)를 계산한다(S14). 아래의 수학식 1은 m X n의 크기를 갖는 이미지에 대하여 상기 조도 보상치를 계산하는 방식을 나타낸다.
PLUT(i,j) = Pref,max/Pref(i,j), i = 1 ‥‥ m, j = 1 ‥‥ n
상기 수학식 1에서 Pref(i,j)는 (i,j)의 픽셀 위치에서의 측정값이며, Pref,max는 Pref(i,j)의 값 중에서 최대값을 나타낸다. 기존의 룩업 테이블 방식에서는 상기 수학식 1에 의해 계산된 조도 보상치 PLUT(i,j)를 메모리에 저장한 후, 임의의 영상에서 관측된 픽셀 값에 곱하도록 하여 조도 저하를 보정하고 있다. 이러한 룩업 테이블 방식은 이미지의 크기가 증가할수록 상기 보상치의 저장에 필요한 메모리의 양이 현저하게 증가하는 단점이 있다.
본 발명의 실시예에 따른 비네팅 효과를 보상하기 방법에서는 이에 대처하기 위해 비네팅 효과를 묘사하는 함수 모델을 사용한다. 상기 비네팅 효과를 묘사하는 함수 모델은 조도 분포 함수(illumination intensity distribution function)로서, 비네팅에 의해 이미지의 중앙 부분에서는 조도가 거의 일정하고 방사상 방향(radial direction)으로 지수적으로 감소하는 형태에 기반하고 있다. 그러나, 방사상 방향으로 픽셀을 액세스(access)하는 경우 픽셀 위치가 정수 형태로 구해지지 않을 뿐만 아니라, 이미지 버퍼의 가로축으로부터의 샘플링 각도에 따라 중복 샘플링되거나 샘플링되지 않는 픽셀이 나타날 수 있다. 따라서, 본 발명에서는 룩업 테이블의 가로축 방향으로 1차원 조도 보상치 데이터 배열을 액세스하도록 하고 추출된 데이터에 대하여 조도 분포 함수를 모델링하도록 한다.
상기 수학식 1로 표현된 각 픽셀 위치에 대한 조도 보상치가 저장된 룩업 테이블로부터 가로 방향으로 추출한 임의의 1차원 배열에 대한 모델로서 아래의 수학 식 2와 같은 형태의 조도 분포 함수가 사용될 수 있다.
yj = cosh(ai(x'j - x'i,0)) + ci i = 1 ‥‥ m j = 1 ‥‥ n
상기 수학식 2에서 cosh(X) = {exp(-X) + exp(X)}/2 이며 좌우 대칭 형태이다. 상기 수학식 2에서 x'i,0 는 좌우 대칭의 중심 지점에 해당한다. 상기 x'i,0 파라미터가 도입된 이유는 임의의 영상 시스템에서 광축(optical axis)과 이미지 버퍼의 중심은 정확히 일치하지 않는 경우가 대부분이기 때문이다. 상기 수학식 2에서 ai는 해당 영상 시스템의 특성에 따라 나타나는 조도의 감소율을 나타내는 스케일 파라미터(scale parameter)이며, xj는 추출된 1차원 픽셀 배열에서의 인덱스를 나타내는 스케일링된 좌표값으로 아래의 수학식 3과 같이 구해진다.
x'j = {Ymaxxj}/n
상기 수학식 3에서 Ymax는 룩업 테이블의 가로축을 따라 추출된 임의의 1차원 배열에서의 측정된 조도값의 최대치이며, xj는 이미지 버퍼에서의 가로 방향의 픽셀 위치값에 해당한다. 이와 같이, 수학식 3으로 표현된 스케일링 방식이 도입되는 이유는 관측된 조도 보상치의 변화 범위가 1 내지 5 정도인데 반해, xj의 범위는 영상의 크기에 따라 백 단위 이상이므로, 나중에 설명할 조도 분포 함수에 의한 비선형 모델 최적화(fitting) 후의 함수 파라미터가 유효한 값으로 수렴하는 것을 보장 하기 위한 것이다. 따라서, 상기 수학식 3의 형태는 고정된 것이 아니고 상기 설명한 두 좌표값의 범위를 비슷한 범위로 변환할 수 있으면 어떤 형태라도 상관없다. 상기 수학식 2에서 yj 는 조도 분포 함수에 의해 계산되는 x'j 위치에서의 값이며, ci 는 해당 영상 시스템의 특성에 의해 나타나는 바이어스 값에 해당한다.
상기 도 3에 도시된 단계(S10)에 대한 설명에서 언급하였듯이, 본 발명의 실시를 위해 별도의 조명이나 피사체에 대한 조건을 제한하지 않으므로 실제 획득되는 영상에서는 다양한 형태의 영상 잡음이 존재한다. 도 4a는 영상의 임의의 위치에서 가로 방향으로 추출한 1차원 픽셀 배열 값에 대한 조도 보정치의 예를 나타낸 것이다. 상기 도 3a의 단계(S16)는 상기 잡음에 의해 변질된 실제 조도 보정치 분포로부터 상기 수학식 2에서 설명한 조도 분포 함수의 파라미터를 추출하기 위하여 가로 방향의 각 로우(row)에 대한 조도 분포 함수의 비선형 최적화를 수행하는 단계이다. 이것은 관측치와 상정된 함수 모델을 이용하여 관측치를 가장 잘 묘사하는 함수의 파라미터를 추출하는 문제로서 전형적인 비선형 최적화의 형태를 가지고 있다. 본 발명에 따른 실시예에서는 이를 위해 레벤버그-마쿼르트(Levenberg-Marquardt) 최적화 알고리즘을 사용하여 상기 수학식 2에서 소개한 함수의 파라미터를 추출한다. 도 4b에는 상기 최적화 알고리즘을 적용하여 상기 도 4a에 예시한 측정된 조도 보정치 분포로부터 구해진 함수 파라미터를 이용하여 계산된 조도 분포 그래프가 함께 도시되어 있다.
상기 단계(S16)를 거치면, 각 1차원 배열에 대해 3개의 함수 파라미터가 얻 어지며, m X n의 크기를 갖는 컬러 이미지인 경우에는 9mk 바이트(byte)의 기억 용량이 소요된다. 여기서, k는 하나의 파라미터를 표현하기 위해 필요한 바이트 수를 의미한다. 예를 들어, 640 X 480 크기의 이미지인 경우에 각 파라미터 당 한 바이트가 소요된다고 했을 때(k = 1), 4320 바이트가 소요된다. 반면, 기존의 룩업 테이블 방식인 경우에는 921600 바이트가 소요된다. 즉, 메모리 요구량이 n/3 만큼 줄어든다. 상기 도 3a의 단계(S18)에서는 상기 계산된 함수 파라미터를 저장한다.
상기 도 3b에는 상기 도 3a의 과정을 거쳐 영상 시스템 내의 메모리에 저장된 각 1차원 조도 보상치 배열에 대한 조도 분포 함수의 파라미터 값을 이용하여 비네팅 효과를 보상하는 과정이 도시되어 있다.
먼저, 임의의 영상을 획득하고(S20), 최상단의 최좌측 픽셀 위치로부터 오른쪽으로 스캔하여 1차원 픽셀 배열 값을 읽어온다. 다음으로, 이 때의 1차원 픽셀 배열 위치에 해당하는 조도 분포 함수의 파라미터 값을 읽어들인다(S22). 그 다음, 상기 읽어온 조도 분포 함수의 파라미터 값을 이용하여 각 픽셀 위치에서의 보정치를 상기 수학식 2에 표현된 조도 분포 함수를 이용하여 계산한다(S24). 이 때, 보정 대상인 1차원 픽셀 배열의 위치값은 상기 수학식 3을 이용하여 변환한 후, 수학식 2의 x'j에 입력한다. 다음으로, 각 픽셀 위치에서의 조도 저하에 대한 보상을 수행하기 위하여 상기 과정을 전체 행에 대하여 순차적으로 실시한다(S26). 이렇게 함으로써, 비네팅 효과가 보상된 결과 영상이 얻어진다(S28).
도 5에는 상기 설명된 본 발명의 실시예에 따른 영상 시스템의 비네팅 효과 를 보상하기 위한 방법을 도 2의 영상에 대해 적용하여 얻어지는 영상이 도시되어 있다. 도 5에 도시된 영상을 도 2에 도시된 영상과 비교하면, 그 가장자리 부분에서 비네팅 효과로 인한 영상 품질이 개선됨을 알 수 있다.
한편, 본 발명의 실시예에 따른 비네팅 효과를 보상하기 위한 방법을 일반 디지털 카메라에 적용하면, 각 디지털 카메라에 채택된 센서의 특성 및 A/D 컨버터를 포함한 신호처리 모듈의 특성 및 성능에 의해 다양한 품질의 영상을 획득할 수 있다. 예를 들어, 이미징 소자의 컬러 특성에 의해 적용 전의 영상의 색분포가 적용 후에 달라지는 경우가 발생할 수 있다. 본 발명의 실시예에 따른 비네팅 효과를 보상하기 위한 방법은 보상 전의 영상에 대해 전체적으로 밝기 성분이 강화되면서 고르게 분포하도록 만드는 효과를 가져오기 때문에 대상 카메라의 특성에 따라 화이트 밸런스나 채도(luminance) 조정 등의 후처리를 실시할 수 있다.
도 6에는 본 발명의 실시예에 따른 비네팅 효과를 보상하기 위한 방법을 적용한 디지털 카메라(100)가 예시되어 있다.
상기 도 6에 도시된 디지털 카메라(100)는 영상 획득부(10), 비네팅 보상 모듈(11), 렌즈 기하학적 왜곡 보상 모듈(12), 영상 개선 모듈(13) 및 통신 모듈(14)을 포함한다.
상기 영상 획득부(11)는 사용자의 스위치(S/W) 조작에 의해 작동되어 소정의 영상을 획득한다. 상기 획득된 영상은 상기 비네팅 보상 모듈(11)로 전달되어, 위에서 설명된 바와 같은 비네팅 효과로 인한 영상 품질 저하가 보정된다. 이 때, 경우에 따라 상기 렌즈 기하학적 왜곡 보상 모듈(12)에 의해 광학계의 불완전성에 기인하는 영상의 왜곡이 보정된다.
비네팅 효과가 보정된 영상은 카메라의 특성에 따라 상기 영상 개선 모듈(13)에서 밝기 성분 보정 또는 화질 개선을 위한 다양한 영상 후처리 과정을 거칠 수 있다. 여기에는 에지 강화 처리(edge sharpening process) 또는 콘트라스트(contrast) 강화 처리 등이 포함될 수 있다.
한편, 본 발명의 실시예에 따른 비네팅 효과를 보상하기 위한 방법을 실시하는 사람은 도 6에서 예시된 바와 같이 카메라 내부에 비네팅 보상 모듈을 설치하는 것이 물론 가능하며, 향후에 좀 더 정확하고 효율적인 조도 분포 함수의 개발을 통해 함수 파라미터의 값에 대한 변경이 필요한 경우 인터넷이나 기타 유무선 통신망을 통하여 카메라 내부의 통신 모듈(14)이 카메라 외부의 서버(15)와 통신함으로써 카메라 내부의 해당 모듈을 개선하기 위한 자료를 업데이트할 수 있다. 상기 통신 모듈(14)은 경우에 따라 카메라에 내장된 USB 포트나 직렬 포트 등 다양한 인터페이스를 통해 PC로부터 직접 다운로드 가능한 형태로 대치될 수 있다.
상기와 같이 이루어지는 본 발명의 실시예에 따른 영상 시스템의 비네팅 효과를 보상하기 위한 방법 및 이를 이용한 영상 장치는 임의의 환경 하에서 특별한 조명 장비나 이와 관련된 기술의 도입 없이도 비네팅 효과에 의한 영상 품질 저하를 보상하는 것이 가능하도록 한다.
이상으로 설명한 것은 본 발명에 따른 영상 시스템의 비네팅 효과를 보상하 기 위한 방법 및 이를 이용한 영상 장치를 실시하기 위한 하나의 실시예에 불과한 것으로서, 본 발명은 상기한 실시예에 한정되지 않고, 상기 디지털 카메라 외에 PDA, 휴대폰을 포함한 휴대형 단말 장치에 사용될 수 있는 영상 장치에도 확대 적용이 가능하다. 또한, 아래의 특허청구의 범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변경 실시가 가능한 범위까지 본 발명의 기술적 정신이 미친다고 할 것이다.

Claims (8)

  1. (a) 레퍼런스 영상을 획득하여 가로 방향의 각 로우에 대해 조도 분포 함수의 비선형 최적화를 수행함으로써 함수 파라미터를 계산하는 단계;
    (b) 임의의 영상을 획득하고 각 컬러 성분의 조도 분포에 대한 미리 저장된 함수 파라미터를 이용하여 상기 획득된 임의의 영상의 최상단의 최좌측에서 오른쪽으로 스캔한 각 픽셀 위치에서의 보정치를 계산하는 단계; 및
    (c) 상기 단계 (b)의 계산 과정을 상기 획득된 임의의 영상의 전체 행에 대하여 순차적으로 실시하여 각 픽셀 위치에서의 조도 저하에 대한 보상을 수행하고 결과 영상을 얻는 단계를 포함하는
    영상 시스템의 비네팅 효과를 보상하기 위한 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 단계 (a)는
    (d) 레퍼런스 영상을 획득하여 획득된 레퍼런스 영상으로부터 R, G, B의 컬러 성분으로 분리하는 단계;
    (e) 상기 각 컬러 성분에 대해 각각의 픽셀 위치에서 조도 보상치를 계산하는 단계; 및
    (f) 상기 획득된 레퍼런스 영상의 가로 방향의 각 로우에 대해 조도 분포 함 수의 비선형 최적화를 수행하여 함수 파라미터를 계산하고 이를 저장하는 단계를 포함하는
    영상 시스템의 비네팅 효과를 보상하기 위한 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 단계 (f)는 비네팅 효과를 표현하는 조도 분포 함수를 사용하고, 관측된 조도 보상치 분포로부터 조도 분포 함수의 파라미터를 자동으로 추출하는
    영상 시스템의 비네팅 효과를 보상하기 위한 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 조도 분포 함수는 획득된 레퍼런스 영상의 가로 방향의 임의의 1차원 픽셀 배열에 대해 적용되는
    영상 시스템의 비네팅 효과를 보상하기 위한 방법.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 추출된 조도 분포 함수의 파라미터는 영상 시스템의 외부로부터 다운로드를 통해 업데이터가 가능한
    영상 시스템의 비네팅 효과를 보상하기 위한 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 단계 (b)는
    (g) 임의의 영상을 획득하여 R, G, B의 각 컬러 성분의 조도 분포에 대한 미리 저장된 함수 파라미터를 읽어오는 단계; 및
    (h) 상기 읽어온 함수 파라미터를 이용하여 상기 획득된 임의의 영상의 각 픽셀 위치에서의 보정치를 계산하는 단계를 포함하는
    영상 시스템의 비네팅 효과를 보상하기 위한 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 조도 분포 함수는 아래의 수학식으로 표현되는
    yj = cosh(ai(x'j - x'i,0)) + ci i = 1 ‥‥ m, j = 1 ‥‥ n
    (상기 수학식에서 cosh(X) = {exp(-X) + exp(X)}/2로서 좌우 대칭 형태이며, x'i,0 는 좌우 대칭의 중심 지점에 해당하고, x'j 는 추출된 1차원 픽셀 배열에서의 인덱스를 나타내는 스케일링된 좌표값이고, ci는 해당 영상 시스템의 특성에 의해 나타나는 바이어스 값이다)
    영상 시스템의 비네팅 효과를 보상하기 위한 방법.
  8. 사용자의 스위치 조작에 의해 작동되어 소정의 영상을 얻는 영상 획득부;
    상기 얻어진 영상에 대해 각 컬러 성분의 조도 분포에 대한 미리 저장된 함수 파라미터를 이용하여 각 픽셀 위치에서의 조도 저하에 대한 보상을 수행하고 결과 영상을 얻는 비네팅 보상 모듈;
    상기 비네팅 보상 모듈을 거친 영상에 대해 광학계의 불완전성에 기인하는 영상의 왜곡을 보정하는 렌즈 기하학적 왜곡 보상 모듈;
    상기 렌즈 기하학적 왜곡 보상 모듈을 거친 영상에 대해 밝기 성분 보정 또는 화질 개선을 위한 영상 후처리 과정을 수행하는 영상 개선 모듈; 및,
    영상 장치 외부의 유무선 통신망과 통신하여 영상 장치 내부의 상기 모듈들에 필요한 데이터를 송수신하는 통신 모듈을 포함하는
    영상 장치.
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