KR100637272B1 - Advanced Color Interpolation Considering Cross-channel Correlation - Google Patents
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Abstract
본 발명은 채널 간 상관관계를 고려한 색상 보간 방법에 관한 것으로서, CCD(Charge Coupled Device) 표면에 CFA(Color Filter Array)를 입혀서 픽셀에 따라 R(적색), G(녹색), B(청색) 중 선택적으로 하나의 값을 얻은 후 부족한 두 개의 채널 값은 근처 픽셀의 값을 보간하여 사용하는 CCD의 색상 보간 방법에 있어서, 상기 G 채널의 보간을 수행하는 제 1 과정과, 상기 R 위치에서 B채널 보간 과 B위치에서 R채널 보간을 수행하는 제 2 과정과, 상기 G위치에서 R채널과 B채널에 대한 보간된 이미지를 산출하는 제 3 과정을 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.The present invention relates to a color interpolation method in consideration of the correlation between channels, by applying a color filter array (CFA) on the surface of a charge coupled device (CCD), depending on the pixel among R (red), G (green), B (blue) In a color interpolation method of a CCD in which two channel values that are insufficient after selectively obtaining one value are interpolated using values of neighboring pixels, a first process of performing interpolation of the G channel, and a B channel at the R position And a third process of performing interpolation and R channel interpolation at the B position, and a third process of calculating interpolated images of the R channel and the B channel at the G position.
색상, 컬러, 채널, 보간, 상관관계, CCD, CIS, 에지Color, color, channel, interpolation, correlation, CCD, CIS, edge
Description
도 1a, 1b는 일반적인 CFA의 베이어 포맷을 설명하기 위한 도이고,1A and 1B are diagrams for explaining a Bayer format of a general CFA,
도 2 내지 도 4는 종래기술에 따른 채널 보간 방법을 설명하기 위한 도이고,2 to 4 are diagrams for explaining a channel interpolation method according to the prior art,
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 채널 간 상관관계를 고려한 색상 보간 과정의 흐름도이고,5 is a flowchart illustrating a color interpolation process considering channel correlations according to an embodiment of the present invention;
도 6은 도 5에서 G채널 보간 과정의 흐름도이고,FIG. 6 is a flowchart of a G channel interpolation process in FIG. 5;
도 7a, 7b는 G채널 보간을 설명하기 위한 도이고,7A and 7B are diagrams for explaining G channel interpolation,
도 8은 도 5에서 C위치에서 A채널 보간 과정의 흐름도이고,8 is a flowchart of an A-channel interpolation process at position C in FIG. 5,
도 9a, 9b는 C위치에서 A채널 보간을 설명하기 위한 도이고,9A and 9B are diagrams for explaining A channel interpolation at a C position,
도 10은 도 5에서 G위치에서 B, R채널 보간 과정의 흐름도이고,FIG. 10 is a flowchart of a B and R channel interpolation process at a G position in FIG. 5;
도 11a, 11b는 G위치에서 B, R채널 보간 과정을 설명하기 위한 도이다.11A and 11B illustrate an interpolation process of B and R channels at a G position.
본 발명은 색상 보간(Color Interpolation)방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 CCD(Charge Coupled Device)나 CIS(CMOS Imaging Sensor)의 각 픽셀(pixel) 마다 적색(R), 녹색(G), 청색(B)의 필터가 씌워진 센서를 통해 컬러영상을 얻는데, 채널 간의 상관관계를 고려하여 잃어버린 컬러 채널의 값을 보간하므로, 눈에 보이는 에러들을 제거하도록 하는 채널 간 상관관계를 고려한 색상 보간 방법에 관한 것이다.BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a color interpolation method, and more specifically, to each pixel of a charge coupled device (CCD) or a CMOS imaging sensor (CIS), red (R), green (G), and blue ( A color image is obtained through a sensor covered by the filter of B), and the color interpolation method considering inter-channel correlation to remove visible errors is performed by interpolating lost color channel values in consideration of inter-channel correlation. .
일반적으로, 디지털 카메라나 캠코더는 필름대신에 CCD나 CIS를 사용한다.In general, digital cameras or camcorders use CCD or CIS instead of film.
상기 CCD나 CIS는 한 pixel에서 렌즈를 통해 센서에 인가된 밝기 값을 디지털 신호로 바꿔주는 장치이다. 즉, 센서를 이용해 받아들이는 값은 밝기 값으로, 우리가 눈으로 보는 컬러 영상이 아닌 흑백 영상을 받아들이게 된다. 컬러 영상을 획득하기 위해서는 각 픽셀마다 R, G, B의 필터가 씌워진 센서를 사용하여 모든 점에서 R, G, B값을 얻으면 컬러 영상을 얻을 수 있다. 이때, R, G, B를 사용하는 이유는 빛의 3원색이기도 하고, 인간의 눈 속에 있는 원추 세포들이 주로 반응하는 파장대의 대역이기도 하기 때문이다.The CCD or CIS is a device that converts a brightness value applied to a sensor through a lens in one pixel into a digital signal. In other words, the value accepted by the sensor is the brightness value, which accepts a black and white image instead of the color image we see with our eyes. To obtain a color image, a color image may be obtained by obtaining R, G, and B values at all points using a sensor in which R, G, and B filters are applied to each pixel. At this time, the reason for using R, G, B is because the three primary colors of the light, because the cone band in the human eye is also the band of the band mainly react.
이와 같이, 고화질의 컬러 영상을 얻기 위해서는 흑백영상에 비해 3배의 CCD나 CIS의 픽셀수가 필요하다. 센서의 가격이 카메라의 가격 결정에 큰 영향을 미치는 고가의 소자이기 때문에 방송장비들의 경우는 고가의 3CCD(3개의 CCD에서 각각 R, G, B를 받아들여 원색을 얻는다.)를 사용하지만 일반 사용자의 경우는 감당하기 어려운 가격이고 3CCD를 위한 내부에 들어가는 추가 기술 때문에 널리 사용되지 않는다.As described above, in order to obtain a high quality color image, the number of pixels of a CCD or CIS three times that of a black and white image is required. Since the price of the sensor is an expensive device that greatly influences the camera's pricing, broadcast equipment uses expensive 3CCDs (receive R, G, and B in each of the three CCDs to obtain the primary colors), but ordinary users This is an unattainable price and is not widely used because of the additional technology going inside for 3CCD.
일반적으로는 한 개의 CCD 표면에 CFA(Color Filter Array)를 입혀서 픽셀에 따라 R, G, B 중에서 선택적으로 하나의 값을 얻은 다음에 부족한 두 개의 채널 값 은 근처 픽셀의 값을 보간하여 사용한다. CFA는 대표적으로 베이어 포맷(Bayer Format)을 사용한다. 이때 어떤 보간법을 사용하느냐에 따라서 얻어지는 영상의 질이 달라진다.In general, CFA (Color Filter Array) is applied to one CCD surface to obtain one value among R, G, and B according to the pixel, and then two missing channel values are used by interpolating the values of neighboring pixels. CFA typically uses Bayer Format. At this time, the quality of the obtained image depends on which interpolation method is used.
이렇게 잃어버린 컬러 채널의 값을 보간하는 일은 디지털 카메라 속에서나 기타 영상을 처리하는 여러 가지의 단계 중에서 가장 먼저 해야 하는 처리 과정이다. 이 과정에서 얼마나 좋은 결과를 얻느냐에 따라 후속 처리 과정들이 더 단순한 처리로도 더 좋은 결과를 얻을 수 있다. 그런데 기존의 보간법들은 시스템의 처리시간이나 메모리를 고려하다보니 단순하긴 하지만 결과 영상에 눈에 띄는 오류들이 많이 발생하는 문제점이 있었다.Interpolating these lost color channel values is the first step in a variety of steps in digital cameras and other video processing. Depending on how good the results are in this process, subsequent processes may yield better results with simpler processes. By the way, the existing interpolation methods are simple considering the processing time and memory of the system, but there are a lot of prominent errors in the resulting image.
도 1a, 1b는 여러 가지 CFA 중에서 가장 일반적으로 사용되는 베이어 포맷을 설명하기 위한 도로서, 네 가지 형태 중에서 어느 것이 계속 연결된 형태도 결국은 마찬가지라는 것을 알 수 있다. 처리하는 입장에서는 인덱스(index)들이 하나씩 밀리는 차이만 있을 뿐 결과적으로는 같은 방법으로 처리하면 된다.1A and 1B are diagrams for explaining Bayer formats most commonly used among various CFAs, and it can be seen that any of four types are continuously connected. In terms of processing, the indexes are only pushed one by one, but in the same way.
컬러를 보간하는 기술들은 모두 R혹은 B채널 값만 존재하는 pixel들에서 G채널을 먼저 복원하고 B채널, R채널 혹은 R채널, B채널의 순서로 비어있는 값들을 채워 R, G, B 세 개의 채널을 복원한다. 이때 B채널이나 R채널을 복원하는 경우는 두가지 다른 경우가 존재한다. 원래 G채널만 존재하던 pixel에서 R이나 B채널 값을 채워 넣는 경우가 있고, R채널이 존재하던 pixel에서 B를 채우거나 혹은 B에서 R을 채우는 경우가 있다.Color interpolation techniques restore the G channel first from pixels with only R or B channel values, and then fill the empty values in order of B, R, R, and B channels. Restore At this time, there are two different cases of restoring the B channel or the R channel. Sometimes R or B channel values are filled in the pixel where only the G channel existed. In some cases, B is filled in the pixel where R channel exists or R is filled in B.
도 2내지 도 4는 종래기술에 따른 채널 보간 방법을 설명하기 위한 도이다.2 to 4 are diagrams for explaining a channel interpolation method according to the prior art.
도 2는 근접화소복제(Nearest Neighbor Replication)방법으로서,2 is a method of Nearest Neighbor Replication.
1)G채널의 복원(R값만 있는 픽셀 또는 B값만 있는 픽셀)1) Reconstruction of G channel (pixels with only R values or pixels with only B values)
A22에서 G채널 값은 다음 수학식 1에서와 같이 가장 가까운 값을 대입한다.In A 22 , the G channel value is substituted with the closest value as shown in Equation 1 below.
[수학식 1] [ Equation 1 ]
G22 = G21 G 22 = G 21
설명의 단순화를 위해 R, B는 상황에 따라 A로 대체한다. 즉 A는 R일 수도 있고 B일 수도 있는 대표 문자다. 이때 상대방 채널 (R을 관심 가질 때는 B가 상대방 채널, B를 관심 가질 때는 R이 상대방 채널이다.)은 C로 표기한다.For simplicity, R and B are replaced with A depending on the situation. That is, A is a representative character which may be R or B. In this case, the counterpart channel (B is interested in R and B is interested in R is R).
2)A채널의 복원(R값만 있는 픽셀 또는 B값만 있는 픽셀)2) A channel reconstruction (pixels with only R values or pixels with only B values)
C33에서 A채널 값은 다음 수학식 2에서와 같이 좌측 상단의 가장 가까운 점을 대입하여 산출한다.In C 33 , the A channel value is calculated by substituting the nearest point of the upper left side as shown in Equation 2 below.
[수학식 2] [ Equation 2 ]
A33 = A22 A 33 = A 22
도 3은 쌍일차 보간법(Bilinear Interpolation)을 설명하기 위한 도로서,FIG. 3 is a diagram for describing bilinear interpolation.
1)G채널의 복원(R값만 있는 pixel 혹은 B값만 있는 pixel)1) Restoration of G channel (pixel with R value only or pixel with B value only)
A33에서 G 채널 값은 다음 수학식 3에서와 같이 구한다.The G channel value at A 33 is obtained as in Equation 3 below.
[수학식 3] [ Equation 3 ]
주변 4개 픽셀의 G값들의 평균을 낸다.Average the G-values of the surrounding four pixels.
2) A 채널의 복원 (R값만 있는 pixel 혹은 B값만 있는 pixel)2) Restoring A channel (pixel with R value only or pixel with B value only)
C22에서 A 채널 값은 다음 수학식 4와 같이 구한다.The channel value of A in C 22 is obtained as shown in Equation 4 below.
[수학식 4] [ Equation 4 ]
대각선 방행 주변 네 pixel의 A값들을 평균을 낸다.Average the A values of the four pixels around the diagonal line.
3) A 채널의 복원 ( G값만 있는 pixel )3) Restoring A channel (pixel with G value only)
G23 에서 A 채널 값은 다음 수학식 5와 같이 구한다.The channel A value in G 23 is obtained as shown in
[수학식 5] [ Equation 5 ]
G32 에서 A 채널 값은 다음 수학식 6에서와 같이 구한다.The A channel value at G 32 is obtained as shown in Equation 6 below.
[수학식 6] [ Equation 6 ]
복원하고자 하는 채널과 같은 채널이 있는 방향 2개를 평균한다.Average two directions in which the same channel as the channel to be restored is located.
도 4는 종래기술에 따른 평탄 색상 변화 보간법(Smooth hue transition interpolation)을 설명하기 위한 도로서, 선형 노출 공간(Linear Exposure Space)과 대수 노출 공간(Logarithmic Exposure Space)으로 각각 나눠서 생각할 수 있다.FIG. 4 is a view for explaining a smooth hue transition interpolation according to the prior art, and may be divided into a linear exposure space and a logarithmic exposure space.
전자의 경우는 채널 간 비율 즉, 두 채널의 나눈 값이 일정하다는 가정에서 실행이 된다. 후자는 두 채널의 차이 즉, 뺀 값이 일정하다는 가정에서 실행이 된다. 비율의 관계는 나눗셈 연산이 많이 들어가 계산량을 증가시키는 무리가 있다. 여기서는 차이의 관계를 이용한 것만 소개한다. 빼기 연산은 덧셈 연산과 동일한 프로세싱 사이클에 처리가 가능하므로 쌍일차(bilinear) 방식보다 성능은 향상이 있으면서 계산량에서는 크게 차이가 나지 않는다.The former case is based on the assumption that the ratio between the channels, that is, the division of the two channels, is constant. The latter works on the assumption that the difference between the two channels, that is, the subtraction, is constant. The relation of ratios has a lot of division operations and increases the amount of computation. This section only introduces the difference relationship. The subtraction operation can be processed in the same processing cycle as the addition operation, so there is an improvement in performance over the bilinear method and there is no significant difference in the calculation amount.
여기서의 가정은 G-B 또는 G-R 즉 G채널과 다른 채널의 차이 값은 일정한 값이다.The assumption here is that GB or GR, that is, the difference between the G and other channels, is constant.
1)G 채널의 복원 (R값만 있는 픽셀 또는 B값만 있는 픽셀)1) Reconstruction of G channel (pixels with only R values or pixels with only B values)
A 33에서 G 채널 값은 다음 수학식 7과 같이 구한다. The G channel value at A 33 is obtained as shown in Equation 7 below.
[수학식 7] [ Equation 7 ]
주변 네 pixel에서의 차영상 G-A'의 평균값을 현재의 pixel에 존재하는 A값에 더한다.The average value of the difference image G-A ' at four neighboring pixels is added to the A value present in the current pixel.
2) A 채널의 복원 ( R값만 있는 pixel 혹은 B값만 있는 pixel )2) Restoring A channel (pixel with R value only or pixel with B value only)
C 22에서 A 채널 값은 다음 수학식 8과 같이 구한다. The channel A value in C 22 is obtained as shown in Equation 8.
[수학식 8] [ Equation 8 ]
상기 G들은 이미 ①에서 보간된 것들을 사용한다. 대각선 방행 주변 4개의 pixel의 차영상 값들을 1)과 같이 평균을 산출한다.The G's use the ones already interpolated in ①. The difference image values of four pixels around a diagonal line are averaged as in 1).
3) A 채널의 복원 ( G값만 있는 pixel )3) Restoring A channel (pixel with G value only)
G 23에서 A 채널 값은 다음 수학식 9와 같이 구한다. The channel A value in G 23 is obtained as in Equation 9 below.
[수학식 9] [ Equation 9 ]
G 32에서 A 채널 값은 다음 수학식 10과 같이 구한다. The channel A value in G 32 is obtained as in Equation 10 below.
[수학식 10] [ Equation 10 ]
G들은 이미 상기 1)에서 보간된 것들을 사용한다. 쌍일차(bilinear)처럼 복원하고자 하는 채널과 같은 채널이 있는 방향 2개를 평균한다. G already uses those interpolated in 1) above. Like bilinear, average two directions of the same channel as the channel you want to reconstruct.
이와 같이 종래기술은 대부분 시스템의 복잡도를 낮춰 하드웨어 부하를 줄이기 위해 위에서 설명한 세 가지 대표적인 방법 중에서 상기 근접화소복제(Nearest Neighbor Replication)방법과 쌍일차 보간법(Bilinear Interpolation)이 주로 사용된다.As described above, in order to reduce the hardware load of the conventional system, the above-mentioned neighboring neighbor replication method and bilinear interpolation method are mainly used.
상기 설명한 방식을 그대로 적용하지 않고 나름대로의 시스템으로 변형시켜 만든 것들이 최근까지 나와 있는 특허들의 형태이다.It is the form of the patents that have been made until recently, modified by their own system without applying the above-described method.
그런데 어떤 방법들도 문제점은 시스템들은 실제로 사용이 가능할 정도로 계산이 간단하지만 눈에 거슬리는 잘못된 색상 오류(False Color Error)나 물결무늬 효과(Moire Effect)를 잘 제거하지 못한다. 이들은 주로 영상에서 중요한 정보인 에지(Edge, 물체의 윤곽이나 경계선)들에서 주로 발생하기 때문에 화질이 더욱 나빠 보이게 된다.The problem with either method is that systems are simple enough to actually use, but they don't eliminate unobtrusive false color errors or moire effects. These images occur mainly at edges (edges, outlines or boundaries of objects), which are important information in the image, and thus the image quality looks worse.
잘못된 색상 오류(False Color Error)는 말 그대로 원래의 색과는 전혀 다른 색이 보간된 경우로 곳곳의 pixel들이 주위와 부드럽지 못하고 눈에 띄게 튀어 보이게 되는 현상이다.False Color Error is a phenomenon where a color that is completely different from the original color is interpolated, and pixels in various places appear to be noticeably bounced out around.
물결무늬 효과(Moire Effect)는 주로 체크무늬들에서 많이 볼 수 있는데, TV를 볼 때도 많이 볼 수 있는 현상들이다. 체크무늬 옷이나 넥타이를 입은 사람들에서 무지개같이 알록달록하게 색깔이 망가지는 현상을 볼 수 있다. 이를 개선하기 위한 연구들을 속속 내놓고 있지만 결과가 만족스럽지는 못한 문제점이 있었다.The moire effect is often seen in checkered patterns, a phenomenon often seen when watching TV. People wearing checkered clothes or ties can see colorful colors like rainbows. There are studies to improve this one after another, but the results were not satisfactory.
본 발명은 상기한 종래기술의 제반 문제점을 해결하기 위한 것으로, 그 목적은 CCD(Charge Coupled Device)나 CIS(CMOS Imaging Sensor)의 각 픽셀(pixel)마다 적색(R), 녹색(G), 청색(B)의 필터가 씌워진 센서를 통해 컬러영상을 얻는데, 채널간의 상관관계를 고려하여 잃어버린 컬러 채널의 값을 보간하므로, 눈에 보이는 에러들을 제거하도록 하는 채널 간 상관관계를 고려한 색상 보간 방법을 제공함에 있다.The present invention is to solve the above-mentioned problems of the prior art, the purpose of which is red (R), green (G), blue for each pixel of the CCD (Charge Coupled Device) or CIS (CMOS Imaging Sensor) A color image is obtained through the sensor covered with the filter of (B), and the interpolation of the lost color channel value is taken into account in consideration of the correlation between the channels, thereby providing a color interpolation method considering the inter-channel correlation to remove visible errors. Is in.
본 발명의 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 채널 간 상관관계를 고려한 색상 보간 과정은 CCD(Charge Coupled Device) 표면에 CFA(Color Filter Array)를 입혀서 픽셀에 따라 R(적색), G(녹색), B(청색) 중 선택적으로 하나의 값을 얻은 후 부족한 두 개의 채널 값은 근처 픽셀의 값을 보간하여 사용하는 CCD의 색상 보간 방법에 있어서, 상기 G 채널의 보간 수행하는 제 1 과정과, 상기 R 위치에서 B채널 보간 과 B위치에서 R채널 보간을 수행하는 제 2 과정과, 상기 G위치에서 R채널과 B채널에 대한 보간된 이미지를 산출하는 제 3 과정을 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.In order to achieve the object of the present invention, the color interpolation process considering the inter-channel correlation according to the present invention is coated with a color filter array (CFA) on a charge coupled device (CCD) surface, depending on the pixel R (red), G (green) In the color interpolation method of a CCD in which two channel values which are insufficient after obtaining one value of B (blue) are interpolated by using a neighboring pixel value, the first process of performing interpolation of the G channel, and And a third process of performing interpolation of the B channel at the R position and the R channel interpolation at the B position, and a third process of calculating the interpolated image of the R channel and the B channel at the G position.
이와 같이 이루어진 본 발명의 실시 예에 따른 작용을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하면 다음과 같다.When described in detail with reference to the accompanying drawings, the operation according to an embodiment of the present invention made as follows.
도 5는 본 발명의 일실시 예에 따른 채널 간 상관관계를 고려한 색상 보간 과정의 전체 흐름도로서, 먼저, G채널 보간,(R값만 있는 픽셀 또는 B값만 있는 픽셀의 경우)(S110), R위치에서 B채널 보간과 B위치에서 R채널 보간을 수행하고,(S120) G위치에서 R과 B채널 보간을 수행한다.(S130)FIG. 5 is a flowchart illustrating a color interpolation process considering channel correlation according to an embodiment of the present invention. First, G channel interpolation, (in the case of a pixel having only R value or a pixel having only B value) (S110) and an R position In the B-channel interpolation and the B position, and performs the R channel interpolation (S120), and performs the R and B channel interpolation at the G position (S130).
상기 과정을 통해 보간된 이미지(Interpolated Image)를 산출한다.The interpolated image is calculated through the above process.
도 6은 도 5에서 G채널 보간 과정의 상세 흐름도로서, 먼저 처리 채널을 변환한다. 즉, 'DA'를 생성한다.(S111)FIG. 6 is a detailed flowchart of a G channel interpolation process in FIG. 5. First, a processing channel is converted. That is, it generates 'D A ' (S111).
상기 DA 생성방법은 도 7a를 참조하여 설명하면 다음과 같다The D A generation method is described below with reference to FIG. 7A.
A33값 위치에서 보간하는 것을 일실시예로 설명하면 다음과 같다.Interpolating at a position A 33 is described as an example.
먼저, 설명을 위해'T'는 위쪽(Top), 'B'는 아래쪽(Bottom), 'L'은 왼쪽(Left), 'R'은 오른쪽(Right)을 나타내고 A는 R과 B중에 하나를 갖는 대표로 설정한다. D(Difference)는 차영상의 채널이다.First, for the sake of explanation, 'T' is Top, 'B' is Bottom, 'L' is Left, 'R' is Right and A is one of R and B. Set as representative. D (Difference) is a channel of the difference image.
즉, D R = G - R 혹은 D B = G - B 이다. 여기서는 D AT 라고 하면 R이나 B에서 위쪽방향에 있는 D A (G-R이나 G-B)를 뜻한다.That is, D R = G-R or D B = G-B . In this case, D AT means D A (GR or GB) in the upward direction from R or B.
이와 같은 G채널 보간법은 모든 처리를 원래 존재하는 R, G, B 채널보다는 차영상 채널에서 모든 것을 처리하는 것이 핵심이다. 따라서, A 33의 위치에서의 경우 수학식 11에서와 같이 산출한다.(S112)In the G-channel interpolation method, it is important to process everything in the difference image channel rather than the existing R, G, and B channels. Therefore, in the case of the position A 33 is calculated as in Equation 11 (S112).
[수학식 11] [ Equation 11 ]
이를 현존하는 A채널과 새로 만들어진 D 채널의 관계로 다시 표현하면 도 7b 에 도시한 바와 같이 된다.This is represented as the relationship between the existing A channel and the newly created D channel, as shown in FIG. 7B.
상기 G채널을 보간하기 위해서는 관심 갖는 픽셀이 에지에 속해 있는지 아닌지를 판단해야하고, 만약 에지에 있다면 어느 방향으로 에지가 있는지를 판단해야 한다.In order to interpolate the G channel, it is necessary to determine whether the pixel of interest belongs to an edge, and if so, to determine in which direction the edge exists.
에지 유무와 방향을 알기위해 여기에서는 시스템을 간단히 하기 위해 기울기(Gradient)의 절대값을 사용하도록 한다.In order to know the edge presence and direction, we use the absolute value of the gradient to simplify the system.
먼저, α=│D AT - D AB │, β=│D AL - D AR │를 산출한다.(S112)First, α = D AT - D AB | and β = D AL - D AR | are calculated (S112).
즉, 상하 방향의 차이 값과 좌우 값의 차이값을 미리 산출한다.That is, the difference value of the difference value of an up-down direction and the left-right value is calculated beforehand.
상황에 따른 보간 방법의 결정을 위한 처리 방법은 다음과 같다.The processing method for determining the interpolation method according to the situation is as follows.
본 발명에서는 두 가지 임계값을 사용한다. 각각 Th1과 Th2로 부른다. Th1은 α와 β의 차이값에 관련되고 Th2는 α, β 중 더 작은 값에 관련된다. 임계값들과 α, β의 관계에 따라 다음과 같이 분류된다.(S113)Two thresholds are used in the present invention. Called Th 1 and Th 2 respectively. Th 1 is related to the difference between α and β, and Th 2 is related to the smaller of α and β. According to the relationship between the thresholds and α, β is classified as follows (S113).
'Pseudo Code' 방법으로 표현하면,In the Pseudo Code method,
과 같다.Same as
여기서, Th1은 영상 픽셀의 최대 밝기 값의 2%로 하고, Th2는 영상 픽셀의 최대 밝기 값의 8%로 한다.Here, Th 1 is 2% of the maximum brightness value of the image pixel, and Th 2 is 8% of the maximum brightness value of the image pixel.
ⓐ 에지 방향 보간(S114)Ⓐ edge direction interpolation (S114)
에지의 대부분은 상하 혹은 좌우 방향이다. 알고리듬의 기본이 되는 방법은 α, β 중 작은 값 쪽으로 평균 내는 것이다. 위에서 Get_min()을 통해 둘 중에 작은 것을 구하면, 그 방향이 에지를 건너지 않고 에지 방향일 가능성이 더 높기 때문에 그 방향으로 D채널의 평균값을 이용해 처리해 주면 된다.Most of the edges are in the vertical or horizontal direction. The basis of the algorithm is to average over the smaller of α and β. If you get the smaller of the two using Get_min () above, it is more likely that the direction is the edge direction without crossing the edge, so you can use the average value of the D channel in that direction.
α가 작은 경우는 다음 수학식 12If α is small,
[수학식 12] [ Equation 12 ]
β가 작은 경우는 다음 수학식 13If β is small,
[수학식 13] [ Equation 13 ]
을 사용한다.Use
여기서, 소문자 g를 사용하는 이유는 원래 G가 존재하는 pixel과 보간된 픽셀을 구분하기 위해서이다. 즉 대문자는 원래 존재하는 픽셀이고 소문자는 보간된 픽셀이다.Here, the reason for using the lowercase letter g is to distinguish between the pixel where G originally exists and the interpolated pixel. The uppercase letter is the original pixel and the lowercase letter is the interpolated pixel.
ⓑ 에러 방지 보간(S115)Ⓑ Error prevention interpolation (S115)
α, β 중 더 작은 값이 임계값 Th2를 넘어가면 이는 가로 세로 방향 모두에서 적절하지 않을 가능성이 있다. 그래서 튀는 것을 방지하기 위해 적절한 처리를 해주어야 한다. 이 경우는 전체 영상에서 극소수에서 발생하는 경우이지만 잘못 처 리해서 에러가 발생할 경우 가장 눈에 띄는 문제가 되는 부분이다. 여기서는 다음 수학식 14와 같이, 'Suppression' 함수를 사용한다.If the smaller of α, β exceeds the threshold Th 2, it is likely not appropriate in both the transverse and longitudinal directions. So you need to take proper care to prevent splashing. This is the case where very few occur in the whole image, but this is the most prominent problem when an error occurs due to mishandling. Here, the 'Suppression' function is used, as shown in
[수학식 14] [ Equation 14 ]
여기서, Suppression 함수는 상하좌우 네 방향에 위치하는 차영상 채널들의 값들을 각각 두 개씩 차이를 낸 값이 가장 작은 값을 택하게 된다. 총 6가지의 경우가 나오게 된다. 그래서 가장 차이가 작게 나오는 것을 두 개 선택해서 보간하게 되면 에러를 많이 줄일 수 있다. 또는 시스템을 단순화하기 위해 중앙(Median)값을 변형해서 적용하는 것도 좋은 방법이다.Here, the Suppression function selects the value having the smallest difference between two values of the difference image channels positioned in four directions of up, down, left, and right. A total of six cases will come out. So if you choose two interpolations with the smallest difference, you can reduce the error a lot. Another option is to modify the median to simplify the system.
ⓒ 쌍일차(bilinear) 보간 방법은 실제 처리에서 가장 많은 픽셀이 이 경우에 해당한다. α, β의 값 차이가 미세하면 여기는 평탄한 점이므로 다음 수학식 15과 같이 보간된 G채널을 산출하게 된다.(S116)The bilinear interpolation method corresponds to the largest number of pixels in the actual process. If the difference between α and β is minute, the excitation is a flat point, and thus an interpolated G channel is calculated as shown in Equation 15 (S116).
[수학식 15] [ Equation 15 ]
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 R위치에서 B채널과 B위치에서 R채널 보간법의 흐름도로서, C위치에서 A채널의 보간은 도 9a에서 도시한 바와 같다. 먼저 처리 채널을 변환한다. 즉, 'DA'를 생성한다.(S111)FIG. 8 is a flowchart illustrating interpolation of the B channel at the R position and the R channel at the B position according to an exemplary embodiment of the present invention. First, the processing channel is converted. That is, it generates 'D A ' (S111).
C22의 경우를 예를 들어 설명하면 다음과 같다. 즉, 이미 G채널은 보간이 끝 났기 때문에 G값은 모두 존재한다고 설정한다. 그러면 C 22에서도 G값이 존재하고 A에서도 G값들은 존재한다. C 22에서 A값을 구하기 위해서는 A값들이 존재하는 대각선 방향으로 차영상 채널로 변환해야 한다. 결과는 도 9b 및 다음 수학식 16과 같다.For example, the case of C 22 is as follows. That is, since the G channel has already interpolated, the G value is set to exist. Then there are G values in C 22 and G values in A. In order to obtain the A value in C 22 , it is necessary to convert to the difference image channel in the diagonal direction where the A values exist. The result is shown in FIG. 9B and the following equation (16).
[수학식 16] [ Equation 16 ]
G 채널을 보간할 때처럼 α, β를 구하는 있어서, 다음과 같이 정의한다.(S122)As in the case of interpolating the G channel, α and β are defined as follows (S122).
여기서, α는 좌상에서 우하 방향으로의 에지를 판단하기 위한 것이고, β는 우상에서 좌하방향으로의 에지를 판단하기 위한 것이다. 줄여서 좌상에지와 우상에지로 설정한다. 나머지 방법들은 위에서 이미 설명한 G채널의 보간 방법과 같으므로 그 상세한 설명은 생략한다. 또한 보간 방법 결정은 G채널 보간시 제시한 방법과 같다.(S123)Here, α is for judging the edge from the upper left to the lower right direction, and β is for judging the edge from the upper right to the lower left direction. Set it to the upper left and right upper edges. Since the remaining methods are the same as the interpolation method of the G channel described above, the detailed description thereof will be omitted. In addition, the interpolation method is determined in the same way as the G channel interpolation method (S123).
ⓐ 에지 방향 보간(S124)Ⓐ edge direction interpolation (S124)
α가 작은 경우는 다음 수학식 17을 사용한다.When α is small, the following equation (17) is used.
[수학식 17] [ Equation 17 ]
β가 작은 경우는 다음 수학식 18을 사용한다.If β is small, the following equation (18) is used.
[수학식 18] [ Equation 18 ]
을 사용한다.Use
이때, 소문자 α를 사용하므로, 원래 A가 존재하는 픽셀과 보간된 픽셀을 구분한다. 즉 대문자는 원래 존재하는 픽셀이고 소문자는 보간된 픽셀이다.In this case, since the lower-case alpha is used, the pixel in which the original A exists is distinguished from the interpolated pixel. The uppercase letter is the original pixel and the lowercase letter is the interpolated pixel.
ⓑ 에러 방지 보간(S125)Ⓑ Error prevention interpolation (S125)
G 채널이 잘 보간되면 A 채널 보간이 간단해져도 결과에 큰 차이가 없다. 그러므로 R, B채널 보간 시에는 에러방지 보간을 제외해도 무방하다. 필요에 따라 수학식 19와 같이 Suppression 함수를 사용한다.If the G channel is well interpolated, there will be no significant difference in the result even if the A channel interpolation is simple. Therefore, error prevention interpolation may be excluded in the R and B channel interpolation. If necessary, the Suppression function is used as shown in Equation 19.
[수학식 19] [ Equation 19 ]
여기서 Suppression 함수는 대각선 네 방향에 위치하는 차영상 채널들의 값들을 각각 두 개씩 차이를 낸 값이 가장 작은 값을 선택하게 된다. 이때, 총 6가지의 경우가 나오게 된다. 따라서 가장 차이가 작게 나오는 것을 두 개 택해서 보간하게 되면 에러를 많이 줄일 수 있다. 또는 시스템을 단순화하기 위해 중간(Median)값을 변형해서 적용하는 것도 좋은 방법이다.In this case, the Suppression function selects a value having the smallest difference between two values of difference image channels positioned in four diagonal directions. At this time, a total of six cases will come out. Therefore, if two interpolations are made with the smallest difference, the error can be greatly reduced. Another option is to modify the median to simplify the system.
ⓒ 쌍일차 보간법은 실제 처리에서 가장 많은 pixel이 이 경우에 해당한다. α, β의 값 차이가 미세하면 여기는 평탄한 점이므로 수학식 20과 같이 구한다.(S126)Ⓒ For bilinear interpolation, this is the case with the most pixels in the actual process. If the difference between the values of α and β is minute, the excitation is a flat point and is obtained as shown in Equation 20 (S126).
[수학식 20] [ Equation 20 ]
도 10은 본 발명의 실시 예에 따른 G위치에서의 A채널(B 또는 R 채널) 보간 과정의 흐름도로서, 상기 도 8의 C위치에서 A채널 보간 과정에서 R에서 b값을 B에서 r값을 모두 산출하였는데, 여기서는 G에서 r, b값을 찾아서 보간을 마무리하는 과정이다. 보간 과정은 상기 도 8의 C위치에서 A채널 보간 과정과 같으나, 단지 대각선 대신 다시 상하좌우 방향으로 차이 값이 적은 쪽을 이용한다.FIG. 10 is a flowchart illustrating an A channel (B or R channel) interpolation process at a G position according to an embodiment of the present invention. All of them are calculated. Here, the process of finding the r and b values in G and finishing the interpolation. The interpolation process is the same as the A channel interpolation process at the C position of FIG. 8, but uses a smaller difference value in the up, down, left, and right directions instead of a diagonal line.
G 22의 경우를 살펴보면 다음과 같다. 상기 과정들에서 상하 좌우의 픽셀에는 R, G, B가 모두 보간되어 완전해졌다. 상기 G 22에서 A값을 구하기 위해서는 A값들이 존재하는 상하와 보간된 좌우 방향으로 차영상 채널로 변환해야 한다. A와 C의 자리가 바뀌는 경우도 동일한 방법으로 보간하게 된다. 그 결과는 도 11b 및 수학식 21과 같다.(S131)(S132)The case of G 22 is as follows. In the above processes, R, G, and B are interpolated to the pixels on the top, bottom, left, and right sides to complete the process. In order to obtain the A value from the G 22 , the A value should be converted into a difference image channel in the interpolated left and right directions interpolated with the A values. When A and C are replaced, the same method is used to interpolate. The result is shown in FIG. 11B and
[수학식 21] [ Equation 21 ]
여기서, 상기 G 채널을 보간할 때와 같이 α, β를 구해야 하는데 다음 수학식 22과 같이 정의 한다Here, α and β must be obtained as in the interpolation of the G channel, and are defined as in
[수학식 22] [ Equation 22 ]
여기서, α는 상하 방향으로의 에지를 판단하기 위한 것이고, β는 좌우 방향으로의 에지를 판단하기 위한 것이다. 나머지 방법들은 위에서 이미 설명한 G채널의 보간 방법과 같다. 보간 방법 결정은 G채널 보간시 제시한 방법과 같다.Here, α is for judging the edge in the vertical direction, and β is for judging the edge in the left and right directions. The remaining methods are the same as the G channel interpolation method described above. The interpolation method decision is the same as the method presented for G channel interpolation.
즉, 계수를 이용하여 처리방법을 에지방향보간, 에러방지보간, 쌍일차 보간 방법을 사용한다.(S133)In other words, the processing method using the coefficients is an edge interpolation, an error prevention interpolation, and a bilinear interpolation method (S133).
먼저, ⓐ 에지방향보간 방법(S134)은First, the edge direction interpolation method (S134)
α가 작은 경우는 다음 수학식 23If α is small,
[수학식 23] [ Equation 23 ]
을 사용한다. β가 작은 경우는 다음 수학식 24Use If β is small,
[수학식 24] [ Equation 24 ]
을 사용한다.Use
이때 소문자 α를 사용하는 이유는 원래 A가 존재하는 픽셀과 보간된 픽셀을 구분하기 위해서이다. 즉 대문자는 원래 존재하는 픽셀이고 소문자는 보간된 픽셀 이다.In this case, the reason for using the lowercase α is to distinguish between the pixel where A originally exists and the interpolated pixel. The uppercase letter is the original pixel, and the lowercase letter is the interpolated pixel.
두 번째, ⓑ 에러 방지 보간 방법(S135)은Second, ⓑ the error prevention interpolation method (S135)
G 채널이 잘 보간되면 A 채널 보간이 간단해져도 결과에 큰 차이가 없다. 그러므로 R, B채널 보간 시에는 에러방지 보간을 제외해도 무방하다. 필요에 따라 다음 수학식 25와 같이 Suppression 함수를 사용한다.If the G channel is well interpolated, there will be no significant difference in the result even if the A channel interpolation is simple. Therefore, error prevention interpolation may be excluded in the R and B channel interpolation. If necessary, use the Suppression function as shown in
[수학식 25] [ Equation 25 ]
여기서, Suppression 함수는 상하좌우 네 방향에 위치하는 차영상 채널들의 값들을 각각 두 개씩 차이를 낸 값이 가장 작은 값을 택하게 된다. 총 6가지의 경우가 나오게 된다. 그래서 가장 차이가 작게 나오는 것을 두 개 택해서 보간하게 되면 에러를 많이 줄일 수 있다. 또는 시스템을 단순화하기 위해 중간(Median)값을 변형해서 적용하는 것도 좋은 방법이다.Here, the Suppression function selects the value having the smallest difference between two values of the difference image channels positioned in four directions of up, down, left, and right. A total of six cases will come out. So if you choose two interpolations with the smallest difference, you can reduce the error a lot. Another option is to modify the median to simplify the system.
세 번째, ⓒ 쌍일차 보간 방법은 (S136)은 실제 처리에서 가장 많은 픽셀이 이 경우에 해당한다. α, β의 값 차이가 미세하면 여기는 평탄한 점이므로 다음 수학식 26을 통해 산출하게 된다.Third, in the? Bilinear interpolation method (S136), the most pixels in the actual processing correspond to this case. If the difference between the values of α and β is minute, the excitation is a flat point and is calculated through the following equation (26).
[수학식 26] [ Equation 26 ]
이상에서 본 발명에 따른 바람직한 실시 예에 대해 설명하였으나, 보간 방법에 따라 다양한 변형이 가능하며, 본 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 특허청구범위를 벗어남이 없이 다양한 변형 예 및 수정 예를 실시할 수 있을 것으로 이해된다.Although a preferred embodiment according to the present invention has been described above, various modifications are possible according to the interpolation method, and those skilled in the art may various modifications and modifications without departing from the claims of the present invention. It is understood that examples may be practiced.
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명에 따른 채널 간 상관관계를 고려한 색상 보간 방법은 CCD나 CIS의 각 픽셀마다 R, G, B의 필터가 씌워진 센서를 통해 컬러영상을 얻는데, 채널 간의 상관관계를 고려하여 잃어버린 컬러 채널의 값을 보간하므로, 눈에 보이는 에러들을 제거할 수 있는 효과가 있다.As described above, the color interpolation method considering the inter-channel correlation according to the present invention obtains a color image through a sensor in which R, G, and B filters are applied to each pixel of the CCD or CIS. By interpolating the lost color channel values, there is an effect of eliminating visible errors.
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