KR100738179B1 - Auto white balance cotrol device, and method for controling the same - Google Patents

Auto white balance cotrol device, and method for controling the same Download PDF

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    • H04N23/00Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/80Camera processing pipelines; Components thereof
    • H04N23/84Camera processing pipelines; Components thereof for processing colour signals
    • H04N23/88Camera processing pipelines; Components thereof for processing colour signals for colour balance, e.g. white-balance circuits or colour temperature control

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Abstract

본 발명은 반도체 제조 기술에 관한 것으로 특히, 단색 영상을 판별하여 자동 화이트 밸런스를 조정하는 자동 화이트 밸런스의 조절 방법에 관한 것이다. 이를 위해 본 발명은, 이미지 센서에서 영상 신호를 받아 들이는 영상 입력부, 상기 영상 신호를 고해상도 영상 신호로 변환하는 보간부, 상기 변환된 영상 신호가 단색 영상인지를 판별하는 단색 영상 판별부 및 상기 판별된 영상 신호를 색의 왜곡에 대한 이미지를 보상하는 자동 화이트 밸런스 처리부를 구비하는 자동 화이트 밸런스 조절 장치가 제공된다.BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to semiconductor manufacturing technology, and more particularly, to a method for adjusting an automatic white balance for determining a monochrome image and adjusting an automatic white balance. To this end, the present invention, an image input unit for receiving an image signal from the image sensor, an interpolation unit for converting the image signal into a high resolution image signal, a monochrome image determination unit for determining whether the converted image signal is a monochrome image and the determination There is provided an automatic white balance adjusting device including an automatic white balance processing unit for compensating an image for color distortion of an image signal.

또한, 이미지 센서에서 영상 신호를 받아 들이는 단계, 상기 영상 신호를 고해상도 영상 신호로 변환하는 단계, 상기 변환된 영상 신호가 단색 영상인지를 판별하는 단계 및 상기 판별된 영상 신호를 색의 왜곡에 대한 이미지를 보상하는 단계를 포함하는 자동 화이트 밸런스 조절 방법이 제공된다.The method may further include receiving an image signal from an image sensor, converting the image signal into a high resolution image signal, determining whether the converted image signal is a monochrome image, and converting the determined image signal into color distortion. An automatic white balance adjustment method is provided that includes compensating for an image.

..

자동 화이트 밸런스, 보정부, 프레임, 씨모스 이미지 센서, 블록 Auto White Balance, Compensator, Frame, CMOS Image Sensor, Block

Description

자동 화이트 밸런스 조절 장치 및 그 조절 방법{AUTO WHITE BALANCE COTROL DEVICE, AND METHOD FOR CONTROLING THE SAME}AUTO WHITE BALANCE COTROL DEVICE, AND METHOD FOR CONTROLING THE SAME}

도 1은 종래 기술에 따른 자동 화이트 밸런스 조절 과정을 나타낸 순서도.1 is a flow chart showing an automatic white balance adjustment process according to the prior art.

도 2는 본 발명에 따른 씨모스 이미지 센서의 자동 화이트 밸런스 조절 과정을 나타낸 순서도.Figure 2 is a flow chart showing the automatic white balance adjustment process of the CMOS image sensor according to the present invention.

도 3은 본 발명에 따른 단색 영상 판별 방법을 나타낸 순서도.Figure 3 is a flow chart showing a monochrome image discrimination method according to the present invention.

도 4는 영상 신호의 한 프레임을 여러 블록으로 나눈 것을 나타낸 도면.4 is a diagram illustrating dividing a frame of an image signal into blocks.

* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명 *Explanation of symbols on the main parts of the drawings

101 : 영상 입력부 102 : 보간부101: image input unit 102: interpolation unit

103 : 단색 영상 판별부 104 : 자동 화이트 밸런스 처리부103: monochrome image discrimination unit 104: automatic white balance processing unit

본 발명은 반도체 제조 기술에 관한 것으로 특히, 자동 화이트 밸런스 조절 장치에 관한 것이다. TECHNICAL FIELD The present invention relates to semiconductor manufacturing technology, and more particularly, to an automatic white balance adjusting device.

자동 화이트 밸런스는 광원에 의해 야기되는 색의 왜곡에 의한 이미지를 보상하기 위한 벙법으로써, 광원에 따라 다르게 반사되어 이미지 센서로 입력되는 물체의 색을 자동 화이트 밸런스 조정 방법을 사용해 동일한 색으로 표현하는 기능을 가진다.Automatic white balance is a method for compensating an image due to color distortion caused by a light source. The function of expressing the color of an object that is reflected differently according to the light source and input to an image sensor using the automatic white balance adjustment method Has

최근 씨모스 이미지 센서가 내장된 셀룰러폰 및 PCS의 보급이 확산되면서 자동 화이트 밸런스(Auto White Balance)는 씨모스 이미지 센서의 필수적인 신호처리 과정이 되었다. With the recent proliferation of cellular phones and PCS embedded with CMOS image sensors, Auto White Balance has become an essential signal processing process for CMOS image sensors.

도 1은 종래 기술에 따른 자동 화이트 밸런스 조절 과정을 나타낸 순서도이다.1 is a flowchart illustrating an automatic white balance adjustment process according to the prior art.

도 1을 참조하여, 영상입력부(101), 보간부(102; Frame Mean Value Calculator), 자동 화이트 밸런스 처리부(103)를 구성한다.Referring to FIG. 1, an image input unit 101, an interpolator 102, and an automatic white balance processor 103 are configured.

더욱 자세하게 설명하면, 우선 상기 영상 입력부(101)는 상기 씨모스 이미지 센서로 부터 영상 신호를 입력 받는 역할을 수행하고, 상기 보간부(102)는 이웃한 화소의 단위 색상값들로부터 해당 화소의 R, G, B값을 유추하여 출력함으로써, 이미지센서의 저해상도 이미지 데이타를 고해상도 이미지 데이타로 변화하는 역할을 수행한다.In more detail, first, the image input unit 101 performs a role of receiving an image signal from the CMOS image sensor, and the interpolation unit 102 determines the R of the pixel from unit color values of neighboring pixels. By inferring and outputting values of G, B, the low resolution image data of the image sensor is converted into high resolution image data.

상기 자동 화이트 밸런스 처리부(103)는 상기 보간부(102)에서 출력한 값을 사용자가 셋팅(Setting)한 값과 비교하여 R, G, B값을 조절하는 역할을 수행한다.The automatic white balance processor 103 adjusts R, G, and B values by comparing the value output from the interpolator 102 with a value set by the user.

종래 기술에 따른 씨모스 이미지 센서의 자동 화이트 밸런스 조정 방법는 한 프레임의 평균을 취하면 무채색이라는 가정을 이용하여, 한 프레임의 평균값이 흰색 영역을 벗어나게 되면 R과 B의 이득을 조절하여 화이트 밸런스를 조정하게 된다. The automatic white balance adjustment method of the CMOS image sensor according to the related art uses the assumption that the average of one frame is achromatic, and when the average value of one frame is out of the white area, the white balance is adjusted by adjusting the gain of R and B. Done.

그런데, 이와 같은 종래 기술에 따른 자동 화이트 밸런스 조정 방법은 흰색이 아닌 단색의 영상에 적용할 경우 색을 심하게 왜곡 시키게 된다. 즉, 흰색이 아닌 단색의 영상에 대해 R과 B의 이득을 조절하여 흰색으로 맞추기 위한 종래 기술의 자동 화이트 밸런스의 수행으로 인해 본래 색의 영역에서 벗어나게 되는 문제점이 있다.By the way, the automatic white balance adjustment method according to the prior art severely distorts the color when applied to a single color image rather than white. That is, there is a problem in that it is out of the area of the original color by performing the automatic white balance of the prior art to adjust the gain of R and B to white for monochromatic images other than white.

본 발명은 상기한 종래기술의 문제점을 해결하기 위해 제안된 것으로서, 단색 영상인지를 판별하여 자동 화이트 밸런스를 조정하는 자동 화이트 밸런스 조정 방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.The present invention has been proposed to solve the above-mentioned problems of the prior art, and an object thereof is to provide an automatic white balance adjustment method for determining whether a monochrome image is used to adjust automatic white balance.

상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일측면에 따르면, 이미지 센서에서 영상 신호를 받아 들이는 영상 입력부, 상기 영상 신호를 고해상도 영상 신호로 변환하는 보간부, 상기 변환된 영상 신호가 단색 영상인지를 판별하는 단색 영상 판별부 및 상기 판별된 영상 신호를 색의 왜곡에 대한 이미지를 보상하는 자동 화이트 밸런스 처리부를 구비하는 자동 화이트 밸런스 조절 장치가 제공된다.According to an aspect of the present invention for achieving the above object, an image input unit for receiving an image signal in the image sensor, an interpolation unit for converting the image signal into a high resolution image signal, whether the converted image signal is a monochrome image There is provided an automatic white balance adjusting apparatus including a monochromatic image discriminating unit for discriminating and an automatic white balance processing unit for compensating an image for color distortion of the determined image signal.

또한, 이미지 센서에서 영상 신호를 받아 들이는 단계, 상기 영상 신호를 고해상도 영상 신호로 변환하는 단계, 상기 변환된 영상 신호가 단색 영상인지를 판별하는 단계 및 상기 판별된 영상 신호를 색의 왜곡에 대한 이미지를 보상하는 단계를 포함하는 자동 화이트 밸런스 조절 방법이 제공된다.The method may further include receiving an image signal from an image sensor, converting the image signal into a high resolution image signal, determining whether the converted image signal is a monochrome image, and converting the determined image signal into color distortion. An automatic white balance adjustment method is provided that includes compensating for an image.

이하, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 정도로 상세히 설명하기 위하여, 본 발명의 가장 바람직한 실시예를 첨부 도면을 참조하여 설명하기로 한다.Hereinafter, the preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those skilled in the art may easily implement the technical idea of the present invention. .

도 2는 본 발명에 따른 씨모스 이미지 센서의 자동 화이트 밸런스 조절 과정을 나타낸 순서도이다.2 is a flowchart illustrating an automatic white balance adjustment process of the CMOS image sensor according to the present invention.

도 2를 참조하여, 영상 입력부(201), 보간부(202), 단색 영상 판별부(203), 자동 화이트 밸런스 처리부(204)를 구성한다.Referring to FIG. 2, an image input unit 201, an interpolation unit 202, a monochrome image determination unit 203, and an automatic white balance processing unit 204 are configured.

더욱 자세하게 설명하면, 우선 상기 영상 입력부(201)는 상기 씨모스 이미지 센서로 부터 영상 신호를 입력 받는 역할을 수행하고, 상기 보간부(202)는 이웃한 화소의 단위 색상값들로부터 해당 화소의 R, G, B값을 유추하여 출력함으로써, 이미지센서의 저해상도 이미지 데이타를 고해상도 이미지 데이타로 변환하는 역할을 수행한다.In more detail, first, the image input unit 201 serves to receive an image signal from the CMOS image sensor, and the interpolation unit 202 receives the R of the pixel from unit color values of neighboring pixels. By inferring and outputting values of G, B, the low resolution image data of the image sensor is converted into high resolution image data.

이어서, 단색 영상 판별부(203)는 상기 입력 받은 영상 신호가 흰색이 아닌 단색 영상인지를 판단하는 역할을 수행하고, 상기자동 화이트 밸런스 처리부(204)는 상기 단색 영상 판별부(203)에서 판단한 영상 신호가 흰색 또는 단색 영상일 경우에 맞추어 자동 화이트 밸런스 공정을 수행한다.Subsequently, the monochrome image determining unit 203 determines whether the received image signal is a monochrome image instead of white, and the automatic white balance processing unit 204 determines the image determined by the monochrome image determining unit 203. The auto white balance process is performed when the signal is a white or monochrome image.

도 3은 본 발명에 따른 단색 영상 판별 방법을 나타낸 순서도이다.3 is a flowchart illustrating a method of determining a monochrome image according to the present invention.

도 3을 참조하면 우선, 상기 보간부(상기 도2 참조)를 거친 영상 신호의 한 프레임을 여러 블록(도 4 참조)으로 나누고, 상기 프레임의 각 블록의 R, G, B 값에 대해 각각의 대표값을 구한다.Referring to FIG. 3, first, a frame of an image signal passed through the interpolation unit (see FIG. 2) is divided into blocks (see FIG. 4), and each of R, G, and B values of each block of the frame is divided. Find the representative value.

이어서, 수평 방향으로 단색을 판정하는 방법으로 상기 대표값에 대하여 현재 블록과 수평으로 이웃하는 한 블록과의 차감값(Diff_R, Diff_G, Diff_B)을 구한다. 이때, R의 차감값이 사용자가 설정(Setting)한 한계값(Diff_Limit) 보다 크거나, 또는 G의 차감값이 상기 한계값보다 크거나, 또는 B의 차감값이 상기 한계값보다 클 경우에는 1을 현재 블록에 할당한다. 같은 방법으로, R의 차감값이 한계값 보다 작거나, 또는 G의 차감값이 한계값보다 작거나, 또는 B의 차감값이 한계값보다 작을 경우에는 0을 현재 블록에 할당한다Subsequently, a subtraction value (Diff_R, Diff_G, Diff_B) of one block horizontally neighboring the current block is obtained with respect to the representative value by a method of determining a single color in the horizontal direction. In this case, when the deduction value of R is larger than the limit value (Diff_Limit) set by the user, the deduction value of G is larger than the limit value, or the deduction value of B is larger than the limit value, 1 Is assigned to the current block. In the same way, 0 is assigned to the current block if the subtraction of R is less than the threshold, or the subtraction of G is less than the threshold, or the subtraction of B is less than the threshold.

상기 설명을 프로그래밍 언어로 표현하면 프로그램1(301)과 같다.The above description in a programming language is equivalent to program 1 (301).

(프로그램1)(Program 1)

If(Diff_R > Diff_Limit) or (Diff_G > Diff_Limit) or (Diff_B > Diff_Limit) return = 1;If (Diff_R> Diff_Limit) or (Diff_G> Diff_Limit) or (Diff_B> Diff_Limit) return = 1;

Else return = 0;Else return = 0;

이어서, 현재 블록에 할당된 값을 판단하여, 상기 할당값이 0이면 수평제로카운트(수평_zero_count)를 1씩 증가 시키고, 현재 블록의 R, G, B의 대표값을 각각 누적 시킨다. 그리고, 상기 할당값이 1이면 누적된 R, G, B의 대표값을 수평제로카운트로 나눠서 평균을 취하고, 현재까지 증가된 수평제로카운트의 값과 저장되 어 있는 이전 수평제로카운트의 값을 비교하여 큰 값을 저장한다. 그리고, 이전의 수평제로카운트를 다시 저장시킬 경우 R, G, B 대표값의 평균값은 이전의 값을 그대로 사용하며, 새로운 수평제로카운트를 저장 시킬 경우 현재 계산된 R, G, B 대표값의 평균값을 새롭게 저장한다.Subsequently, the value assigned to the current block is determined. When the allocation value is 0, the horizontal zero count (horizontal_zero_count) is increased by 1, and the representative values of R, G, and B of the current block are accumulated. When the allocation value is 1, the accumulated representative values of R, G, and B are divided by horizontal zero counts, and the average is taken. The value of the horizontal zero count increased so far is compared with the value of the previous horizontal zero count stored. To store large values. If the previous horizontal zero count is stored again, the average value of the R, G, and B representative values is the same as the previous value, and when the new horizontal zero count is saved, the average value of the currently calculated R, G, and B representative values is used. Save the new file.

그리고, 최종적으로 수평제로카운트, R 평균(AvgR), G 평균(AvgG), B 평균(AvgB) 모두를 0으로 초기화 시킨다.Finally, the horizontal zero count, the R average (AvgR), the G average (AvgG), and the B average (AvgB) are all initialized to zero.

상기 설명을 프로그래밍 언어로 표현하면 프로그램2(302)와 같다.Expressed in programming language, the description is the same as program 2 (302).

(프로그램2)(Program 2)

If(return == 0){If (return == 0) {

수평_zero_count ++;Horizontal_zero_count ++;

R++; G++; B++; }R ++; G ++; B ++; }

Else(return == 0) {Else (return == 0) {

[Saved zero_count, Index] = Max[수평_zero_count, Saved zero_count];[Saved zero_count, Index] = Max [Horizontal_zero_count, Saved zero_count];

if(Index == 1) {if (Index == 1) {

AvgR = R/수평_zero_count;AvgR = R / horizontal_zero_count;

AvgG = G/수평_zero_count;AvgG = G / horizontal_zero_count;

AvgB = B/수평_zero_count;AvgB = B / horizontal_zero_count;

}}

이어서, 상기의 순서를 마지막 열까지 반복하며, 이때의 각 행은 독립적으로 상기 순서를 수행한다. 마지막 열에서는 최종적으로 저장된 수평제로카운트 값이 사용자가 설정한 기준값과 비교하여, 단색행 기준값(horizon_Tr1)보다 수평제로카운트 값이 클 경우에는 그 행은 단색행이라고 판정(horizon_uni = 1)하고, 기준값 보다 작을 경우에는 단색행이 아니라고 판정(horizon_uni = 0)한다.Subsequently, the above sequence is repeated to the last column, in which each row performs the sequence independently. In the last column, if the last stored horizontal zero count value is larger than the one color row reference value (horizon_Tr1), the row is determined as a single color row (horizon_uni = 1). If smaller, it is determined that it is not a monochrome row (horizon_uni = 0).

상기 설명을 프로그래밍 언어로 표현하면 프로그램3(303)와 같다.The above description in programming language is equivalent to program 3 (303).

(프로그램3)(Program 3)

If(max.수평_zero_count > horizon_Tr1) horizon_uni = 1;If (max. Horizontal_zero_count> horizon_Tr1) horizon_uni = 1;

Else horizon_uni = 0;Else horizon_uni = 0;

이어서, 단색행이라고 판정된 행의 개수를 모두 더한 값(sum.Horizon_uni)이 수평 기준값(horizon_Tr2)과 비교해서 클 경우에는 수평방향으로 단색인 이미지라고 판정하고, 수평 기준값(horizon_Tr2)보다 작을 경우에는 수평방향으로 단색이 아닌 이미지라고 판정한다.Subsequently, when the sum (sum.Horizon_uni) of the sum of the number of rows determined to be a monochromatic row is larger than the horizontal reference value (horizon_Tr2), the image is determined to be a monochrome image in the horizontal direction, and when smaller than the horizontal reference value (horizon_Tr2). It is determined that the image is not a single color in the horizontal direction.

상기 설명을 프로그래밍 언어로 표현하면 프로그램4(304)와 같다. Expressed in programming language, the description is the same as program 4 (304).

(프로그램4)(Program 4)

If(sum.Horizon_uni > horizon_Tr2) 수평방향으로 단색인 이미지;If (sum.Horizon_uni> horizon_Tr2) horizontally monochromatic image;

Else 수평방향으로 단색이 아닌 이미지;Else horizontal non-monochrome image;

계속해서, 수직 방향으로의 단색 판별 방법은 다음과 같다.Subsequently, the monochromatic discrimination method in the vertical direction is as follows.

상기 수평 방향의 단색 판별로 인해 얻어진 각 행의 최종적으로 저장된 R 평균(AvgR), G 평균(AvgG), B 평균(AvgB)을 이용한다.The last stored R average (AvgR), G average (AvgG), and B average (AvgB) of each row obtained due to the horizontal monochrome determination are used.

여러 블록으로 나눠진 한 프레임을 수직 방향으로 R 평균 또는 G 평균 또는 B 평균의 차감값(Diff_AvgR, Diff_AvgG, Diff_AvgB)을 구하고, 상기 R 평균 또는 G 평균 또는 B 평균의 차감값이 사용자가 설정한 한계값(Diff_Limit) 클 경우에는 1을, 상기 R 평균, G 평균, B 평균 각각의 차감값이 모두 상기 한계값보다 작을 경우에는 0을 할당한다.A frame divided into several blocks is obtained by subtracting the R average or the G average or the B average in the vertical direction (Diff_AvgR, Diff_AvgG, Diff_AvgB), and the subtraction value of the R average or the G average or the B average is set by the user. If (Diff_Limit) is large, 1 is assigned. If the subtraction values of the R, G, and B averages are all smaller than the threshold, 0 is assigned.

상기 설명을 프로그래밍 언어로 표현하면 프로그램5(305)와 같다.Expressed in a programming language, the description is the same as program 5 (305).

(프로그램5)(Program 5)

If(Diff_AvgR > Diff_Limit) or (Diff_AvgG > Diff_Limit) or (Diff_AvgB > Diff_Limit) return = 1;If (Diff_AvgR> Diff_Limit) or (Diff_AvgG> Diff_Limit) or (Diff_AvgB> Diff_Limit) return = 1;

Else return = 0;Else return = 0;

이어서, 상기 할당된 값이 0이면 수직제로카운트(수직_zero_count)를 1씩 증가시키고, R 평균, G 평균, B 평균을 각각 누적시킨다.Subsequently, when the assigned value is 0, the vertical zero count (vertical_zero_count) is increased by 1, and the R average, the G average, and the B average are accumulated.

그리고, 상기 할당된 값이 1이면 누적된 R 평균, G 평균, B 평균을 수직제로카운트로 나눠서 평균을 취하고, 현재까지 증가된 수직제로카운트의 값과 저장되어 있는 이전의 수직제로카운트값을 비교하여 큰 값을 저장한다. When the assigned value is 1, the accumulated R average, G average, and B average are divided by the vertical zero count to take an average, and the value of the vertical zero count increased so far is compared with the previous vertical zero count value stored. To store large values.

이때, 이전의 상기 수직제로카운트를 다시 저장시킬 경우 R 평균, G 평균, B 평균은 이전의 값을 그대로 사용하며, 새로운 수직제로카운트를 저장시킬 경우는 현재 계산된 R 평균, G 평균, B 평균을 새롭게 저장한다. 그리고, 최종적으로 수직제로카운트, R 평균, G 평균, B 평균 모두를 0으로 초기화 시킨다.In this case, when the previous vertical zero count is stored again, the R average, the G average, and the B average use the old value as it is, and when the new vertical zero count is stored, the currently calculated R average, the G average, and the B average Save the new file. Finally, we initialize all of the vertical zero counts, the R mean, the G mean, and the B mean to zero.

상기 설명을 프로그래밍 언어로 표현하면 프로그램6(306)와 같다.Expressed in programming language, the description is the same as program 6 (306).

(프로그램6)(Program 6)

If(return == 0){If (return == 0) {

수직_zero_count ++;Vertical_zero_count ++;

R++; G++; B++; }R ++; G ++; B ++; }

Else(return == 0) {Else (return == 0) {

[Saved zero_count, Index] = Max[수직_zero_count, Saved zero_count];[Saved zero_count, Index] = Max [Vertical_zero_count, Saved zero_count];

if(Index == 1) {if (Index == 1) {

AvgR = AvgR/수직_zero_count;AvgR = AvgR / Vertical_zero_count;

AvgG = AvgG/수직_zero_count;AvgG = AvgG / Vertical_zero_count;

AvgB = AvgB/수직_zero_count;AvgB = AvgB / Vertical_zero_count;

}}

수직 방향으로는 이러한 동작이 한 번만 수행된다. 수직 방향에서는 최종적으로 저장된 수직제로카운트의 값이 사용자가 설정해둔 기준값(vertical_Tr)과 비교하여, 상기 기준값보다 수직제로카운트가 클 경우에는 수직 방향으로 단색이라고 판정하고, 기준값보다 작을 경우에는 수직 방향으로 단색이 아니다라고 판정한다.In the vertical direction, this operation is performed only once. In the vertical direction, the value of the finally stored vertical zero count is compared with the reference value (vertical_Tr) set by the user. When the vertical zero count is larger than the reference value, it is determined to be a solid color in the vertical direction. It is determined that it is not a single color.

상기 설명을 프로그래밍 언어로 표현하면 프로그램7(307)와 같다. Expressed in a programming language, the description is the same as program 7 (307).

(프로그램7)(Program 7)

If(max.수직_zero_count > vertical_Tr) 수직 방향으로 단색인 이미지;If (max. Vertical_zero_count> vertical_Tr) monochrome image in the vertical direction;

Else 수직 방향으로 단색이 아닌 이미지;Else non-monochrome image in vertical direction;

이어서, 수평 방향 또는 수직 방향으로 단색이라고 판정이 될 경우에는 단색 보정 이득을 적용한 자동 화이트 밸런스를 수행하며, 수평 방향 그리고 수직 방향으로 모두 단색이 아니라고 판정 될 경우에는 기존의 자동화이트 밸런스 동작을 수행한다.Subsequently, if it is determined that the color is monochromatic in the horizontal or vertical direction, the automatic white balance is applied with the monochromatic correction gain. If it is determined that the color is not monochromatic in the horizontal and vertical directions, the existing automatic white balance operation is performed. .

상술한 바와 같은 본 발명은 씨모스 이미지 센서로부터 들어온 영상 신호의 한 프레임을 여러 블록으로 나누어 기준 블록에서 수직 또는 수평 방향의 블록과의 차를 구하고, 연속적으로 그 차이가 기준값 보다 작은값을 더한 최대값이 전체 영상에서 차지하는 비중이 크다면 단색으로 판정하는 방법이다.As described above, the present invention divides one frame of an image signal input from the CMOS image sensor into several blocks to obtain a difference from the reference block in the vertical or horizontal direction, and continuously adds a value smaller than the reference value. If the value occupies a large portion of the entire image, it is determined as a single color.

이때, 흰색이 아닌 단색 영상이 들어 왔다고 판단 되었을 경우에는 단색 자동 화이트 밸런스 방법을 적용하여 단색의 영상이 본래의 색상을 잃지 않게 한다.At this time, when it is determined that a monochrome image other than white is input, the monochrome automatic white balance method is applied so that the monochrome image does not lose its original color.

이상에서 설명한 본 발명은 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니고, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하다는 것이 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 명백할 것이다.The present invention described above is not limited to the above-described embodiments and the accompanying drawings, and various substitutions, modifications, and changes can be made in the art without departing from the technical spirit of the present invention. It will be clear to those of ordinary knowledge.

이상에서 살펴본 바와 같이, 본 발명은 흰색이 아닌 단색의 영상을 고려하고, 단색일 경우에는 단색 자동 화이트 밸런스를 수행하여 흰색이 아닌 단색의 영상이 입력 되었을 때, 본래의 색을 잃지 않아 왜곡이 생기지 않게 하는 효과를 갖는다.As described above, the present invention considers the image of a single color rather than white, and in the case of a single color, when the image of a single color other than white is input by performing a single color automatic white balance, the original color does not lose and distortion does not occur. Have the effect of preventing.

Claims (6)

이미지 센서에서 영상 신호를 받아 들이는 영상 입력부;An image input unit which receives an image signal from an image sensor; 상기 영상 신호를 고해상도 영상 신호로 변환하는 보간부;An interpolator for converting the video signal into a high resolution video signal; 상기 변환된 영상 신호가 단색 영상인지를 판별하며, 수평 방향과 수직 방향으로 판별하되, 상기 수평 방향을 상기 수직 방향보다 먼저 판별하는 단색 영상 판별부; 및A monochromatic image discriminating unit for discriminating whether the converted image signal is a monochromatic image and discriminating in the horizontal direction and the vertical direction, and determining the horizontal direction before the vertical direction; And 상기 판별된 영상 신호를 색의 왜곡에 대한 이미지를 보상하는 자동 화이트 밸런스 처리부Automatic white balance processing unit for compensating for the image distortion of the determined image signal color 를 구비하는 자동 화이트 밸런스 조절 장치.Automatic white balance adjustment device having a. 이미지 센서에서 영상 신호를 받아 들이는 단계;Receiving an image signal at an image sensor; 상기 영상 신호를 고해상도 영상 신호로 변환하는 단계;Converting the video signal into a high resolution video signal; 상기 변환된 영상 신호가 단색 영상인지를 판별하는 단계; 및Determining whether the converted video signal is a monochrome image; And 상기 판별된 영상 신호를 색의 왜곡에 대한 이미지를 보상하는 단계를 포함하며,Compensating for the distortion of the color of the determined image signal; 상기 변환된 영상 신호가 단색 영상인지를 판별하는 단계는 수평 방향과 수직 방향으로 판별하되, 상기 수평 방향을 상기 수직 방향보다 먼저 판별하는 것을 특징으로 하는 자동 화이트 밸런스 조절 방법.The determining of whether the converted image signal is a monochrome image is performed in the horizontal direction and the vertical direction, wherein the horizontal direction is determined before the vertical direction. 삭제delete 제2항에 있어서,The method of claim 2, 상기 수평 방향으로 단색 영상인지를 판별하는 단계는The step of determining whether the image is a monochrome image in the horizontal direction 상기 영상 신호의 한 프레임을 여러 블록으로 나누는 단계;Dividing a frame of the video signal into blocks; 상기 여러 블록의 R, G, B 대표값을 구하는 단계;Obtaining representative values of R, G, and B of the various blocks; 기준 블록에서 우측으로 이웃하는 블록과의 상기 R, G, B 대표값의 차감값을 구하는 단계;Obtaining a subtraction value of the R, G, and B representative values from a reference block to a right neighboring block; 상기 R, G, B 차감값이 미리 설정한 한계값과 비교하여 상기 차감값이 크면 1을, 작으면 0을 해당 블록에 할당하여 할당값을 형성하는 단계;Forming an allocation value by allocating 1 to a corresponding block when the deduction value is large and 0 when the deduction value is large compared to a preset threshold value of the R, G, and B subtraction values; 상기 할당값이 0이면 수평제로카운트를 1씩 증가 및 해당 블록의 상기 R, G, B 대표값을 누적시키고, 상기 할당값이 1이면 상기 R, G, B 대표값을 수평제로카운트로 나누어 평균값을 형성하고, 상기 수평제로카운트 중 큰 값을 저장하는 단계;If the allocation value is 0, the horizontal zero count is increased by 1 and the R, G, and B representative values of the corresponding block are accumulated. If the allocation value is 1, the R, G, and B representative values are divided by the horizontal zero counts and the average value is accumulated. Forming a value and storing a large value among the horizontal zero counts; 상기 수평제로카운트, 상기 R, G, B 평균값을 초기화하는 단계;Initializing the horizontal zero count, the R, G, and B mean values; 상기 블록의 마지막 열까지 동작 후, 최종적으로 저장된 상기 수평제로카운트와 미리 설정한 기준값과 비교하여 상기 수평제로카운트가 크면 해당 블록의 행은 단색이고, 작으면 단색이 아니라고 판정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 화이트 밸런스 조절 방법.After operation up to the last column of the block, comparing the finally stored horizontal zero count with a preset reference value and determining that the row of the block is monochromatic if the horizontal zero count is large, and not monochromatic if it is small. The automatic white balance adjustment method characterized by the above-mentioned. 제2항에 있어서,The method of claim 2, 상기 수직 방향으로 단색 영상인지를 판별하는 단계는The step of determining whether the image is a monochrome image in the vertical direction 상기 수직 방향 판별에 의해 판정된 상기 R, G, B 평균값에 대하 기준 블록에서 수직 방향으로 이웃하는 블록과의 차감값을 구하는 단계;Obtaining a subtraction value from neighboring blocks in the vertical direction from the reference block with respect to the R, G, and B average values determined by the vertical direction determination; 상기 R, G, B 차감값이 미리 설정한 한계값과 비교하여 상기 차감값이 크면 1을, 작으면 0을 해당 블록에 할당하여 할당값을 형성하는 단계;Forming an allocation value by allocating 1 to a corresponding block when the deduction value is large and 0 when the deduction value is large compared to a preset threshold value of the R, G, and B subtraction values; 상기 할당값이 0이면 수직제로카운트를 1씩 증가 및 해당 블록의 상기 R, G, B 평균값을 누적시키고, 상기 할당값이 1이면 상기 R, G, B 평균값을 수직제로카운트로 나누어 평균값을 형성하고, 상기 수직제로카운트 중 큰 값을 저장하는 단계;If the allocation value is 0, the vertical zero count is increased by 1 and the R, G, and B average values of the corresponding blocks are accumulated. If the allocation value is 1, the average value is divided by the vertical zero count to form an average value. And storing a large value of the vertical zero counts; 상기 수직제로카운트, 상기 R, G, B 평균값을 초기화하는 단계;Initializing the vertical zero count and the R, G, and B mean values; 상기 블록의 첫 번째 행까지 동작 후, 저장된 상기 수직제로카운트와 미리 설정한 기준값과 비교하여 상기 수직제로카운트가 크면 해당 블록의 행은 단색이고, 작으면 단색이 아니라고 판정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 화이트 밸런스 조절 방법.After operation up to the first row of the block, comparing the stored vertical zero count with a preset reference value and determining that the row of the block is monochromatic if the vertical zero count is large and not monochromatic if it is small. How to adjust the white balance automatically. 제2항에 있어서,The method of claim 2, 상기 수직 방향 및 수평 방향으로의 단색 판별은 수평 또는 수직 방향이 단색이라고 판정될 경우 단색 보정 이득을 적용한 자동 화이트 밸런스를 수행하고, 수평 그리고 수직 방향이 단색이 아니라고 판정될 경우 통상적인 자동 화이트 밸런스를 수행하는 것을 특징으로 하는 자동 화이트 밸런스 조절 방법.The monochromatic discrimination in the vertical direction and the horizontal direction performs automatic white balance with monochromatic correction gain when it is determined that the horizontal or vertical direction is monochromatic, and performs normal automatic white balance when it is determined that the horizontal and vertical directions are not monochromatic. Auto white balance adjustment method, characterized in that performed.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20020057287A (en) * 2000-12-30 2002-07-11 박종섭 Auto white balance circuit responds to light source and movie camera using auto white balence circuit responds to light source
KR20040067086A (en) * 2003-01-21 2004-07-30 엘지전자 주식회사 Automatic white balance apparatus and method thereof

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20020057287A (en) * 2000-12-30 2002-07-11 박종섭 Auto white balance circuit responds to light source and movie camera using auto white balence circuit responds to light source
KR20040067086A (en) * 2003-01-21 2004-07-30 엘지전자 주식회사 Automatic white balance apparatus and method thereof

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9595086B2 (en) 2014-09-04 2017-03-14 Samsung Electronics Co., Ltd. Image processing device, image processing system and method for image processing

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