KR100753195B1 - 색 온도 검출 방법 및 장치 - Google Patents

색 온도 검출 방법 및 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR100753195B1
KR100753195B1 KR1020060017865A KR20060017865A KR100753195B1 KR 100753195 B1 KR100753195 B1 KR 100753195B1 KR 1020060017865 A KR1020060017865 A KR 1020060017865A KR 20060017865 A KR20060017865 A KR 20060017865A KR 100753195 B1 KR100753195 B1 KR 100753195B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
color temperature
value
ratio
light source
data
Prior art date
Application number
KR1020060017865A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20070087447A (ko
Inventor
전승헌
Original Assignee
엠텍비젼 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 엠텍비젼 주식회사 filed Critical 엠텍비젼 주식회사
Priority to KR1020060017865A priority Critical patent/KR100753195B1/ko
Publication of KR20070087447A publication Critical patent/KR20070087447A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR100753195B1 publication Critical patent/KR100753195B1/ko

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A47—FURNITURE; DOMESTIC ARTICLES OR APPLIANCES; COFFEE MILLS; SPICE MILLS; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
    • A47C—CHAIRS; SOFAS; BEDS
    • A47C7/00—Parts, details, or accessories of chairs or stools
    • A47C7/54—Supports for the arms
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A47—FURNITURE; DOMESTIC ARTICLES OR APPLIANCES; COFFEE MILLS; SPICE MILLS; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
    • A47C—CHAIRS; SOFAS; BEDS
    • A47C3/00—Chairs characterised by structural features; Chairs or stools with rotatable or vertically-adjustable seats
    • A47C3/04—Stackable chairs; Nesting chairs
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A47—FURNITURE; DOMESTIC ARTICLES OR APPLIANCES; COFFEE MILLS; SPICE MILLS; SUCTION CLEANERS IN GENERAL
    • A47C—CHAIRS; SOFAS; BEDS
    • A47C5/00—Chairs of special materials
    • A47C5/04—Metal chairs, e.g. tubular

Landscapes

  • Processing Of Color Television Signals (AREA)

Abstract

색 온도 검출 방법 및 장치가 개시된다. 본 발명의 실시예에 따르면 이미지 센서로부터 입력되는 전기적 영상 신호가 보간(interpolation) 처리된 픽셀 데이터를 입력받아 미리 설정된 색 온도 검출 영역 내에 포함되는 픽셀 데이터만을 선택적으로 출력하는 영역 판별부와, 영역 판별부로부터 입력되는 픽셀 데이터들에 대한 적색(R), 녹색(B) 및 청색(B)의 각 채널별 데이터 값을 누적 합산한 채널별 누적 값을 각 영상 프레임 단위로 출력하는 데이터 수집부와, 미리 선택된 2개 이상의 기준 광원이 갖는 색 온도에 따른 각각의 광원 색 비율값을 저장하며, 데이터 수집부로부터 입력되는 각 영상 프레임 단위의 채널별 누적 값으로부터 입력 색 비율값을 산출하고, 미리 설정된 2개의 기준 광원의 광원 색 비율값을 이용하여 형성한 기준선과 일정한 각도를 이루며 입력 색 비율값 및 각 광원 색 비율값을 각각 지나는 직선들이 미리 지정된 색 온도 판별선과 만나는 교점들간의 거리 비례 관계를 이용하여 입력 영상에 상응하는 색 온도를 검출하는 MCU(Micro Control Unit)를 포함하는 색 온도 검출이 가능한 이미지 시그널 프로세서가 제공된다. 본 발명에 의하면 색 온도 검출에 따른 연산량을 최소화함으로써 이미지 시그널 프로세서의 부담을 줄일 수 있는 효과가 있다.
이미지 시그널 프로세서, 화이트 밸런스, 색 온도.

Description

색 온도 검출 방법 및 장치{Method and device for detecting color temperature}
도 1은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 색 온도 검출이 가능한 이미지 시그널 프로세서를 나타낸 블록 구성도.
도 2는 흑체 복사 곡선과 색 온도 검출(CTD) 영역을 나타낸 그래프.
도 3은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 색 좌표계에서의 색 온도 판별선을 나타낸 도면.
도 4 및 도 5는 도 3에 도시된 색 온도 판별선을 이용한 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 색 온도 검출 방법을 나타낸 도면.
도 6은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 색 온도 검출 방법을 나타낸 흐름도.
<도면의 주요부분에 대한 부호의 설명>
100 : 이미지 시그널 프로세서
110 : 이미지 센서
120 : 보간부
130 : 영역 판별부
135 : 데이터 수집부
140 : MCU(Micro Control Unit)
150 : 이득 조절부
160 : 영상 처리부
본 발명은 색 온도 검출에 관한 것으로서, 촬상 장치(imaging apparatus)에서의 색 온도 검출 방법 및 장치에 관한 것이다.
일반적으로 사람이 느끼는 색은 물리적 자극 외에 대뇌의 작용으로 인해 광원이 바뀌어도 같은 색으로 인지하는 특징이 있다. 즉, 광원이 청색 광원(예를 들어, 형광등)에서 적색 광원(예를 들어, 백열등)으로 바뀌어도 흰색은 흰색으로 인지된다.
그러나, 촬상 장치의 경우 광원에 따라 주어진 색 온도의 반사광을 그대로 재현 및 저장함으로써 색의 차이를 발생시킨다. 즉, 동일한 물체라도 다른 광원에 놓여지면 다르게 반사되는데, 이는 광원들마다 색 온도(color temperature)가 다르기 때문이다. 예를 들어, 흰색의 물체가 낮은 색 온도의 광원에 놓여지면 반사광은 붉어지며, 반대로 높은 색 온도의 광원에 놓여지면 반사광은 푸르게 된다.
따라서, 여러 광원의 서로 다른 색 온도로 인해 야기되는 색의 차이를 보상하기 위해 대부분의 촬상 장치(예를 들어, 카메라 등)는 자동 화이트 밸런스(AWB : Automatic White Balance)라는 방법을 사용한다. 이러한 자동 화이트 밸런스 기능은 이미지 센서에 피사체의 상(image)이 맺혀질 때 피사체에 주사되는 광원의 색 온도에 따른 영향을 보정하는 것이다. 따라서, 입력 영상의 색 온도를 검출해낼 필요가 있다.
그러나, 종래의 방식에 의하면 색 온도의 검출을 위하여 색 온도 측정기와 같은 별도의 하드웨어를 추가하여야 하는 부담이 있었으며, 이를 소프트웨어적으로 구현하는 경우에도 색 온도 측정기만큼의 성능을 얻어내기 위하여 그 알고리즘을 보다 정교하게 구성하여야 하였다. 결국, 이는 색 온도 검출을 위한 연산량이 많아짐을 의미하며, 이미지 시그널 프로세서의 전반적인 제어를 하면서 동시에 자동 화이트 밸런스 조정 및 자동 초점 조정 등의 다양한 기능을 수행하여야 하는 MCU(Micro Control Unit)에 큰 부담을 주는 문제점이 있었다.
따라서, 본 발명의 목적은 색 온도 검출에 따른 연산량을 최소화함으로써 MCU의 부담을 줄일 수 있는 색 온도 검출 방법 및 장치를 제공하기 위한 것이다.
또한, 본 발명의 다른 목적은 저성능의 MCU에서도 큰 오차없이 색 온도의 실시간 검출이 가능한 색 온도 검출 방법 및 장치를 제공하기 위한 것이다.
또한, 본 발명의 또 다른 목적은 색 온도 검출을 위한 별도의 하드웨어를 부 가하지 않고도 이미지 시그널 프로세서 내에서 소프트웨어적으로 간단히 구현함으로써 이미지 시그널 프로세서의 제조 비용을 절감할 수 있는 색 온도 검출 방법 및 장치를 제공하기 위한 것이다.
본 발명의 이외의 목적들은 하기의 설명을 통해 쉽게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 이미지 센서로부터 입력되는 전기적 영상 신호가 보간(interpolation) 처리된 픽셀 데이터를 입력받아 미리 설정된 색 온도 검출 영역 내에 포함되는 픽셀 데이터만을 선택적으로 출력하는 영역 판별부; 영역 판별부로부터 입력되는 픽셀 데이터들에 대한 적색(R), 녹색(B) 및 청색(B)의 각 채널별 데이터 값을 누적 합산한 채널별 누적 값을 각 영상 프레임 단위로 출력하는 데이터 수집부; 및 미리 선택된 2개 이상의 기준 광원이 갖는 색 온도에 따른 각각의 광원 색 비율값을 저장하며, 데이터 수집부로부터 입력되는 각 영상 프레임 단위의 채널별 누적 값으로부터 입력 색 비율값을 산출하고, 미리 설정된 2개의 기준 광원의 광원 색 비율값을 이용하여 형성한 기준선과 일정한 각도를 이루며 입력 색 비율값 및 각 광원 색 비율값을 각각 지나는 직선들이 미리 지정된 색 온도 판별선과 만나는 교점들간의 거리 비례 관계를 이용하여 입력 영상에 상응하는 색 온도를 검출하는 MCU(Micro Control Unit)를 포함하는 색 온도 검출이 가능한 이미지 시그널 프로세서가 제공될 수 있다. 여기서, 광원 색 비율값은 기준 광원에서의 입력 영상 이 갖는 녹색 데이터 값에 대한 적색 데이터 값의 평균적인 비율(R/G ratio) 및 녹색 데이터 값에 대한 청색 데이터 값의 평균적인 비율(B/G ratio)을 의미한다.
여기서, 영역 판별부는 무채색 픽셀 추출 필터를 포함하며, 색 온도 검출 영역은 무채색 픽셀 데이터에 대응되는 영역일 수 있다.
여기서, 본 발명에 따른 기준선은 최고(最高) 색 온도를 가지는 기준 광원의 광원 색 비율값과 최저(最低) 색 온도를 가지는 기준 광원의 광원 색 비율값을 연결하는 직선일 수 있다.
여기서, 데이터 수집부는 영역 판별부로부터 입력되는 픽셀 데이터들의 개수를 각 영상 프레임 단위로 산출하고, MCU는 채널별 누적 값 중 적색 데이터에 대한 누적 값을 녹색 데이터에 대한 누적 값으로 나눈 제1 비율 및 청색 데이터에 대한 누적 값을 녹색 데이터에 대한 누적 값으로 나눈 제2 비율을 계산하되, 입력 색 비율값은 제1 비율 및 제2 비율을 영역 판별부로부터 입력되는 픽셀 데이터들의 개수로 나눈 각 평균값일 수 있다.
여기서, 본 발명에 따른 색 온도 판별선이 기준선인 경우, 입력 색 비율값에 상응하는 교점 및 각 광원 색 비율값에 상응하는 교점들 중 입력 색 비율값에 상응하는 교점과 최단거리에 존재하는 두 개의 교점간의 거리 비례 관계를 이용하여 색 온도를 검출할 수 있다. 이때, 기준선과 이루는 일정한 각도는 예를 들어 90°일 수 있다.
여기서, 색 온도 판별선이 녹색 데이터 값에 대한 청색 데이터 값의 비율 또는 녹색 데이터 값에 대한 적색 데이터 값의 비율을 0으로 설정한 세로축 선 또는 가로축 선인 경우, 입력 색 비율값에 상응하는 교점 및 각 광원 색 비율값에 상응하는 교점들 중 입력 색 비율값에 상응하는 교점과 최단거리에 존재하는 두 개의 교점간의 거리 비례 관계를 이용하여 색 온도를 검출할 수 있다.
여기서, 거리 비례 관계는 MCU에 의해 정규화되어 계산될 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, (a) 미리 선택된 2개 이상의 기준 광원이 갖는 색 온도에 따른 각각의 광원 색 비율값을 저장하는 단계; (b) 이미지 센서로부터 입력되는 전기적 영상 신호가 보간(interpolation) 처리된 픽셀 데이터를 입력받아 미리 설정된 색 온도 검출 영역 내에 포함되는 픽셀 데이터만을 선택적으로 출력하는 단계; (c) 선택적으로 출력된 픽셀 데이터들에 대한 적색(R), 녹색(B) 및 청색(B)의 각 채널별 데이터 값을 누적 합산하여 각 영상 프레임 단위로 채널별 누적 값을 생성하는 단계; (d) 채널별 누적 값으로부터 각 영상 프레임 단위의 입력 색 비율값을 산출하는 단계; (e) 미리 설정된 2개의 기준 광원의 광원 색 비율값을 이용하여 형성한 기준선과 일정한 각도를 이루며 입력 색 비율값 및 광원 색 비율값을 각각 지나는 직선들이 미리 지정된 색 온도 판별선과 만나는 교점들간의 거리 비례 관계를 이용하여 입력 영상에 상응하는 색 온도를 검출하는 단계를 포함하는 이미지 시그널 프로세서에서의 색 온도 검출 방법이 제공될 수 있다. 여기서, 광원 색 비율값은 기준 광원에서의 입력 영상이 갖는 녹색 데이터 값에 대한 적색 데이터 값의 평균적인 비율(R/G ratio) 및 녹색 데이터 값에 대한 청색 데이터 값의 평균적인 비율(B/G ratio)을 의미한다.
여기서, 본 발명에 따른 기준선은 최고(最高) 색 온도를 가지는 기준 광원의 광원 색 비율값과 최저(最低) 색 온도를 가지는 기준 광원의 광원 색 비율값을 연결하는 직선일 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 색 온도 검출 방법은 단계 (d) 이전에 (f) 선택적으로 출력된 픽셀 데이터들의 개수를 각 영상 프레임 단위로 산출하는 단계; 및 (g) 채널별 누적 값 중 적색 데이터에 대한 누적 값을 녹색 데이터에 대한 누적 값으로 나눈 제1 비율 및 청색 데이터에 대한 누적 값을 녹색 데이터에 대한 누적 값으로 나눈 제2 비율을 계산하는 단계를 더 포함하되, 입력 색 비율값은 제1 비율 및 제2 비율을 선택적으로 출력된 픽셀 데이터들의 개수로 나눈 각 평균값일 수 있다.
여기서, 본 발명에 따른 색 온도 판별선이 기준선인 경우, 입력 색 비율값에 상응하는 교점 및 각 광원 색 비율값에 상응하는 교점들 중 입력 색 비율값에 상응하는 교점과 최단거리에 존재하는 두 개의 교점간의 거리 비례 관계를 이용하여 색 온도를 검출할 수 있다.
여기서, 색 온도 판별선이 녹색 데이터 값에 대한 청색 데이터 값의 비율 또는 녹색 데이터 값에 대한 적색 데이터 값의 비율을 0으로 설정한 세로축 선 또는 가로축 선인 경우, 입력 색 비율값에 상응하는 교점 및 각 광원 색 비율값에 상응하는 교점들 중 입력 색 비율값에 상응하는 교점과 최단거리에 존재하는 두 개의 교점간의 거리 비례 관계를 이용하여 색 온도를 검출할 수 있다.
이하의 내용은 본 발명의 원리를 예시한다. 따라서, 본 발명의 원리 및 실시 예를 열거하는 모든 상세한 설명은 구조적 및 기능적 균등물들을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
또한, 본 발명에 따른 색 온도 검출 방법 및 장치는 카메라 기능을 구비한 휴대형 단말기, 디지털 카메라 등과 같이 외부 영상을 입력받아 표시부에 표시되도록 하는 모든 촬상 장치에 아무런 제한없이 적용될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 색 온도 검출이 가능한 이미지 시그널 프로세서를 나타낸 블록 구성도이고, 도 2는 흑체 복사 곡선과 색 온도 검출(CTD) 영역을 나타낸 그래프이다.
도 2의 흑체 복사 곡선은 R/G 비율 및 B/G 비율을 양 축(axis)으로 한 색 좌표계(color coordinate)에서의 광원별 일반적인 R/G 비율 및 B/G 비율 분포의 평균값을 연결한 선을 의미한다. R/G 비율 및 B/G 비율은 RGB 영상 데이터에서의 녹색(G) 데이터 값에 대한 적색(R) 데이터 값의 비율(ratio) 및 녹색(G) 데이터 값에 대한 청색(B) 데이터 값의 비율을 의미한다.
도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 이미지 시그널 프로세서(ISP : Image Signal Processor)(100)는 보간부(120), 영역 판별부(130), 데이터 수집부(135), MCU(140), 이득 조절부(150), 영상 처리부(160), 변환부(170) 및 출력부(180)를 포함한다.
보간부(120)는 이미지 센서(110)로부터 입력받은 전기적 영상 신호를 보간(interpolation) 처리하여 적색(R), 녹색(G) 및 청색(B)의 각 데이터(이하, 'RGB 데이터'라 약칭함)로 변환한다. 예를 들어, 보간부(120)는 이미지 센서(110)로부터 입력된 n(미리 설정된 임의의 자연수로서 예를 들어 10) 비트 베이어 패턴(Bayer pattern)의 R/Gr/Gb/B 형식의 영상 신호를 채널별 n비트의 RGB 데이터로 변환할 수 있다. 이러한 변환에는 보간 처리를 위해 사용되는 알고리즘에 따라 다양한 필터(예를 들어, 3×3, 5×5 필터 등)가 이용될 수 있다.
보간 처리된 RGB 데이터는 영역 판별부(130) 및 이득 조절부(150)로 각각 입력될 수 있다.
영역 판별부(130)는 보간 처리된 RGB 데이터를 화소(pixel) 단위로 입력받고, 입력된 화소가 미리 정의된(광원에 따라 설정되거나 또는 사용자에 의해 설정된) 색 온도 검출 영역(CTD zone : Color Temperature Detection zone) 내에 포함되는 화소인지 여부를 판단한다. 이러한 검출 영역의 판단에는 CTD 영역 필터(CTD zone filter) 또는 백색 영역 필터(white zone filter) 등의 무채색 화소 추출 필터가 이용될 수 있다.
무채색 화소 추출 필터를 이용하여 영역 판별부(130)는 입력받은 RGB 데이터 중 색 온도 검출 영역(도 2의 빗금 부분)에 해당하는 무채색의 데이터(이하, 이를 '백색 화소 데이터'라 함)만을 추출할 수 있다. 따라서, 무채색 화소 추출 필터에는 선별 추출해내고자 하는 색 온도 검출 영역이 미리 정의되어 있을 수 있다.
이때, 영역 판별부(130)는 입력된 화소가 CTD 영역 내의 화소인 것으로 판단되는 경우 해당 화소의 RGB 데이터를 데이터 수집부(135)로 입력한다. 보다 상세히 설명하면, 영역 판별부(130)는 보간부(130)를 거친 RGB 데이터의 R/G 비율 및 B/G 비율을 1개 화소씩 연산하여 도 2와 같은 색 좌표계에 위치시키고, 그 좌표가 미리 설정된 색 온도 검출 영역 내에 존재한다고 판단되면 해당 화소의 R, G 및 B 값을 데이터 수집부(135)로 전달한다.
이처럼 본 발명은 영역 판별부(130)를 통하여 RGB 데이터 중 무채색 화소만을 추출함으로써 이후 수행될 색 온도 추정에 있어 그 연산량을 크게 줄일 수 있게 된다. 또한, 유채색 화소를 이용하여 색 온도 추정을 하였을 시에 발생할 수 있는 색 온도 추정의 오류를 방지할 수 있는 효과가 있다. 이를 통하여 본 발명은 보다 정교하고 신속히 입력 영상의 색 온도를 검출해낼 수 있게 된다.
데이터 수집부(135)는 영역 판별부(130)에 의해 백색 화소 데이터로 판별된 화소의 R, G 및 B 값을 입력받고, 이를 채널별로(즉, R, G 및 B 성분의 데이터별로) 합산한다. 데이터 수집부(135)에 의한 채널별 합산은 프레임(frame)별로 이루어진다. 즉, 데이터 수집부(135)는 1 프레임의 영상을 구성하는 데이터 중 백색 데이터로 판별된 모든 데이터에 대한 채널별 합산을 수행하고, 그 다음 프레임에 대해 동일한 방법으로 채널별 합산을 수행하게 된다.
여기서, 채널별로 합산된 값은 이미지 시그널 프로세서(100) 내의 해당 레지 스터(미도시)에 업데이트(update)되는 방식으로 저장될 수 있다. 즉, 데이터 수집부(135)가 임의의 1 프레임 내에 포함된 각 백색 화소 데이터의 R, G 및 B 값을 채널별로 합산할 때마다 해당 레지스터에 저장된 종전 합산 값을 새로이 합산된 누적 값으로 갱신할 수 있다. 이때, 레지스터에 저장된 합산 값은 다음 프레임에 해당하는 백색 화소 데이터의 입력이 시작됨과 동시에 MCU(140)에 전달된 뒤, 다시 "0"으로 초기화되게 된다. 여기서, 레지스터 값이 "0"으로 초기화되기 직전에 해당 레지스터에 저장되는 1 프레임에 대한 합산 값을 채널별 누적 값이라 하기로 한다.
이와 같이 데이터 수집부(135)에 의해 프레임별로 계산된 채널별 누적 값은 MCU(140)에 채널별로 병렬 입력된다(도 1의 'R Sum', 'G Sum' 및 'B Sum'참조).
또한, 데이터 수집부(135)는 영역 판별부(130)로부터 입력된 백색 화소 데이터의 개수를 각 영상 프레임 단위로 합산하여 MCU(140)에 전달할 수 있다(도 1의 'Cnt'참조). 영상 프레임별 백색 화소 데이터의 개수는 후술할 기준 데이터의 취득시 이용될 수 있다.
MCU(Micro Control Unit)(140)는 이미지 시그널 프로세서(100)의 전반적인 제어를 담당하며, 이미지 시그널 프로세서(100)에 구비된 다양한 기능(예를 들어, 자동 노출 기능(AE), 자동 초점 기능(AF), 자동 화이트 밸런스 기능(AWB) 등)을 수행할 수 있다.
특히, 본 발명에 따른 MCU(140)에는 색 온도 검출을 위한 알고리즘이 미리 정의되어 내장된다. MCU(140)는 색 온도 검출 알고리즘을 이용하여 데이터 수집부(135)로부터 입력되는 채널별 누적 값 및 백색 화소 데이터의 개수로부터 후술할 기준 데이터를 취득한다(도 4 및 도 5의 설명 참조). 또한, 취득된 기준 데이터를 분석함으로써 입력된 영상 데이터의 색 온도를 검출해낼 수 있다. 이러한 색 온도 검출 방법에 대해서는 이하 도 3 내지 도 6에서 상세히 설명한다.
MCU(140)는 검출된 색 온도를 이용하여 자동 화이트 밸런스(AWB)의 수행에 필요한 이득 값(이하, 이를 '밸런스 이득 값'이라 함)을 생성하고, 후술할 영상 처리부(160)의 영상 처리를 위한 각종 설정 값(이하, 이를 '영상 처리 설정 값'이라 함)을 생성시킬 수 있다. MCU(140)는 이러한 밸런스 이득 값 또는 영상 처리 설정 값을 이득 조절부(150) 또는 영상 처리부(160)로 전달/제어할 수 있다. 다만, 본 발명에서는 입력 영상의 색 온도를 검출하는 방법이 그 요지이므로 밸런스 이득 값 및 영상 처리 설정 값의 생성 방법에 관한 상세한 설명은 생략하기로 한다.
이득 조절부(150)는 MCU(140)로부터 입력된 밸런스 이득 값을 이용하여 보간부(120)로부터 입력받은 RGB 데이터의 R/G 이득 및 B/G 이득을 조절한다. 즉, 이득 조절부(150)는 보간 처리된 RGB 데이터에 밸런스 이득 값을 곱하여 출력한다. 이때, 이득 조절된 RGB 데이터는 영상 처리부(160)에 입력된다.
영상 처리부(160)는 이미지 시그널 프로세서(100)에 있어 입력된 RGB 데이터에 대한 다양한 영상 처리를 수행한다. 예를 들어, 영상 처리부(160)는 영상 데이터의 크기 조정(Scaling)을 하거나, 영상 데이터의 감마 보정(Gamma Correction) 및 컬러 보정(Color Correction) 등을 수행할 수 있다. 따라서, 영상 처리부(160)에는 스케일러(Scaler), 감마 보정부, RGB 영상 필터 및 컬러 보정 행렬 등이 포함될 수 있다.
또한, 영상 처리부(150)는 MCU(140)로부터 입력받은 검출된 색 온도에 따른 영상 처리 설정 값을 적용함으로써 RGB 영상 필터의 조절 또는 컬러 보정 행렬 값의 조절을 할 수도 있다.
영상 처리부(160)에 의해 영상 처리된 RGB 데이터는 변환부(170)로 입력된다. 이때, 영상 처리부(160) 내의 감마 보정부(미도시)는 입력받은 n비트의 RGB 데이터를 m(미리 설정된 임의의 자연수로서 예를 들어 8)비트의 RGB 데이터로 변환하게 되므로, 변환부(170)로 입력되는 영상 데이터는 m비트의 RGB 데이터일 수 있다.
변환부(170)는 영상 처리부(160)로부터 입력된 RGB 데이터를 YUV 데이터로 변환한다. YUV 데이터는 휘도(Luminance) 성분인 Y 신호, 색차(Chrominance) 성분인 C 신호(즉, Cr 신호 및 Cb 신호)를 의미한다. 즉, 변환부(170)는 RGB 데이터를 Y 신호와 C 신호로 분리하고, 이때 분리된 Y 신호 및 C 신호는 각각 변환부(170) 내의 Y 영상 처리 블록 및 C 영상 처리 블록으로 각각 병렬로 입력되어 영상 처리된다. Y 영상 처리 블록 및 C 영상 처리 블록을 거친 YUV 데이터는 출력부(180)로 입력된다.
출력부(180)는 변환부(170)로부터 입력받은 YUV 데이터를 이미지 시그널 프로세서(100)의 클럭 신호(clock signal)에 동기시켜 출력한다. 만일 출력부(180)에 의해 출력되는 YUV 데이터가 4:2:2 형식의 데이터인 경우에는 1개 화소 당 2개의 클럭 신호가 필요하므로, 이미지 시그널 프로세서(100)의 클럭 신호의 2배를 출력 클럭으로 사용하게 될 것이다.
도 3은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 색 좌표계에서의 색 온도 판별선을 나타낸 도면이고, 도 4 및 도 5는 도 3에 도시된 색 온도 판별선을 이용한 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 색 온도 검출 방법을 나타낸 도면이며, 도 6은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 색 온도 검출 방법을 나타낸 흐름도이다. 여기서, 도 5는 도 4의 A부분을 확대하여 나타낸 것이다.
도 3을 참조하면, R/G 비율 및 B/G 비율을 양 축으로 하는 색 좌표계에는 4개의 기준 광원인'HOR', 'INC', 'CWF' 및 'DL'이 분포되고 있다. 여기서, 'HOR'은 저녁 무렵 지평선(Horizon)에서 보이는 석양(sunset)과 비슷한 색 온도(약 2300K)를 갖는 표준 광원을 의미하며, 도 3의 색 좌표계에는 그 표준 광원이 갖는 평균적인 R/G 비율 및 B/G 비율에 대한 분포 값이 표시(도 3에서 적색 점으로 표시됨)되고 있다. 'INC'는 백열등(Incandescent)과 비슷한 색 온도(약 2800K)를 갖는 표준 광원을 의미하고, 'CWF'는 형광등(cool white Fluorescent)과 비슷한 색 온도(약 4300K)를 갖는 표준 광원을 의미하며, 'DL'은 대낮의 일광(Daylight)과 비슷한 색 온도(약 6500K)를 갖는 표준 광원을 의미한다. 이러한 'INC', 'CWF'및 'DL'역시 각각 그 표준 광원이 갖는 평균적인 R/G 비율 및 B/G 비율에 대한 분포 값이 도 3의 색 좌표계에 표시(순서대로 도 3에서 주황색 점, 녹색 점 및 청록색 점으로 표시됨)되고 있다. 도 3을 보면, 색 온도는 B/G 비율이 증가함에 따라 상승하고 R/G 비율이 증가함에 따라 떨어짐을 알 수 있다. 이하, 색 좌표계에 표시되는 기준 광원의 R/G 비율 및 B/G 비율 분포를 광원 비율점이라 명명한다.
상술한 바에서 알 수 있듯이, 도 3에 예시된 4개의 기준 광원은 사용자들이 일상 생활에서 접하게 되는 촬상 환경을 대략적으로 포함시킬 수 있는 표준 광원들이며, 이러한 기준 광원들은 실험실에서 쉽게 구할 수 있는 표준 광원들이다. 기준 광원은 제조자의 필요 또는 사용자의 요구에 따라 달리 선택될 수 있음은 물론이다.
여기서, 각 기준 광원이 갖는 평균적인 R/G 비율 및 B/G 비율에 대한 분포 값은 제조자에 의해 미리 구해져야 하며, 본 발명에 따른 색 온도 검출 알고리즘의 설계시 테이블 또는 행렬의 형태로 반영될 수 있다. 따라서, 제조자에 의해 사용자에게 놓인 촬상 환경에 맞춘 최적의 기준 광원들이 선택된다면 보다 정확한 색 온도 검출이 가능할 것이다. 또한, 제조자는 MCU(140)의 성능에 따라 기준 광원의 개수를 선택할 수도 있다. 고성능의 MCU(140)를 포함하는 이미지 시그널 프로세서(100)라면 보다 많은 기준 광원을 선택함으로써 색 온도 검출의 정확도를 더욱 높일 수 있을 것이고, 저성능의 MCU(140)라면 기준 광원의 수를 줄여 MCU(140)의 연산 부담을 줄임으로써 안정적인 색 온도 검출을 할 수 있을 것이다.
다만, 이하에서는 도 3이 예시한 4개의 표준 광원을 기준 광원으로 선택한 경우를 중심으로 설명한다.
도 3이 예시하는 색 온도 판별선은 'HOR'광원의 비율점과 'DL'광원의 비율점을 잇는 직선으로 색 좌표계에 표시되고 있다. 즉, 본 발명에 따른 색 온도 판별선은 기준 광원 중 색 온도가 가장 낮은 광원(본 예에서는 'HOR'광원임)과 색 온도가 가장 높은 광원(본 예에서는 'DL'광원임)의 각각의 비율점간을 잇는 직선으로 선택될 수 있다. 여기서, 기준 광원 중 색 온도가 가장 낮은 광원과 가장 높은 광원을 선택한 이유는 사용자에게 놓일 수 있는 일반적인 촬상 환경을 모두 포함시키기 위함이다.
물론, 광원에 따른 흑체 복사 곡선 자체 또는 도 3의 점선들과 같은 기준 광원별 비율점간을 잇는 각각의 직선을 색 온도 판별선으로서 이용할 수도 있지만, 이러한 경우 색 온도 검출을 위한 연산량이 많아져 MCU(140)에 부담을 증가시킬 수 있다. 특히, 색 온도 판별선으로서 흑체 복사 곡선 등과 같은 곡선을 선택하게 되면, 2차원의 공간에서 색 온도의 판별을 시도하기 때문에 색 온도 검출을 위한 알고리즘이 복잡해진다. 또한, 그 계산량에 있어서도 동일한 알고리즘을 사용할 때를 기준으로 1차원 공간에서 색 온도를 판별할 때보다 무려 4배 이상 계산량이 증가하게 된다. 또한, 색 온도 판별선으로서 수개의 직선을 이용하는 경우에도 계산량에 있어서 다소 이점은 있으나, 색 온도 검출을 위한 기준 및 알고리즘을 간략화할 수 없는 단점이 있다.
따라서, 본 발명에서는 색 온도 판별선으로서 기준 광원 중 색 온도가 가장 낮은 광원과 가장 높은 광원의 비율점간을 잇는 하나의 직선만을 선택하고 있는 것이다. 이를 통하여 연산량 부담을 대폭 줄임으로써 저성능의 MCU(140)에서도 큰 오차없이 실시간으로 색 온도의 검출을 수행할 수 있게 된다.
다만, 색 온도 판별선은 후술할 1차원상의 거리 비례 관계(도 6의 단계 S606의 설명 참조)를 이용하여 입력 영상의 색 온도를 검출해내기 위해 임의로 설정한 직선에 불과하다. 따라서, 본 발명에 따른 색 온도 판별선은 색 온도 검출에 이용되는 거리 비례 관계를 대변할 수 있는 어떠한 직선이라도 이용 가능함은 물론이 다. 예를 들어, 색 좌표계상의 R/G축 또는 B/G축이 색 온도 판별선으로서 이용될 수도 있을 것이다. 이는 이하의 설명을 통해 보다 쉽게 이해될 수 있을 것이다.
이하, 도 4 내지 도 5을 참조하여 도 6의 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 색 온도 검출 방법을 상세히 설명하기로 한다.
도 6을 참조하면, 단계 S601에서 영역 판별부(130)는 입력 영상 데이터로부터 색 온도 검출 영역 내에 존재하는 백색 화소 데이터를 추출하고, 단계 S602에서 데이터 수집부(135)는 입력되는 백색 화소 데이터로부터 채널별 누적 값 및 백색 화소 데이터의 개수를 계산한다. 단계 S601 및 단계 S602는 앞서 도 1의 영역 판별부(130) 및 데이터 수집부(135)에 대한 설명에서 상세히 설명하였는바, 이에 대한 구체적인 설명은 생략한다.
단계 S603 내지 단계 S606은 모두 MCU(140)가 미리 정의된 색 온도 검출 알고리즘을 이용하여 수행하는 것이다. 또한, 이하에서는 한 개의 기준 데이터에 대한 색 온도 검출 과정만을 설명하지만, 프레임마다 취득되는 기준 데이터 각각에 대해서도 동일한 색 온도 검출 과정이 순차적으로 진행될 것임은 물론이다. 또한, 기준 데이터는 색 좌표계 상에서 도 4가 예시하는 지점에 위치하는 것으로 가정하여 설명한다.
단계 S603에서, MCU(140)는 데이터 수집부(135)로부터 입력받은 채널별 누적 값 및 백색 화소 데이터의 개수를 이용하여 기준 데이터를 취득한다. MCU(140)는 입력된 1 프레임에 대한 채널별 누적 값을 기준으로 R/G 비율 및 B/G 비율을 계산 한다. 이어 MCU(140)는 앞서 계산한 R/G 비율 및 B/G 비율을 백색 화소 데이터의 개수로 각각 나눔으로써 입력된 영상 프레임의 평균적인 R/G 비율 및 B/G 비율을 구할 수 있다. 이때, 계산된 평균적인 R/G 비율 및 B/G 비율이 곧 기준 데이터가 된다. 예를 들어, R, G 및 B 채널의 누적 값이 각각 RT, GT 및 BT이고 백색 화소 데이터의 개수가 k개라 가정하면 MCU(140)에 의해 취득되는 기준 데이터의 평균 비율점(이하, 이를 '기준 비율점'이라 함)은 색 좌표계 상에 RT/GT/k 및 BT/GT/k 인 지점에 위치하게 될 것이다.
이때, 취득된 기준 데이터의 기준 비율점은 MCU(140)에 의해 색 좌표계 상에 분포된다(도 4 참조).
단계 S604에서, MCU(140)는 기준 비율점과 미리 정의된 색 온도 판별선간을 잇는 법선(이하, 이를 '기준 법선'이라 함)을 색 좌표계 상에 생성시킨다. 단계 S605에서, MCU(140)는 기준 법선과 색 좌표계 상의 R/G축간의 교점(이하, 이를 '기준 교점'이라 함)을 계산한다.
도 6에서는 도 4 및 도 5에서 예시하는 바와 같이, 기준 교점을 획득하기 위해 기준 비율점과 색 온도 판별선간을 잇는 법선을 이용하는 경우를 중심으로 설명하지만, 반드시 법선이어야 하는 것이 아님은 자명하다. 즉, 색 온도 판별선과 수직 교차하는 직선일 필요는 없으며, 색 온도 판별선과 일정한 각도를 이루며 기준 비율점을 지나는 어떠한 직선이라도 이용될 수 있다. 다만, 이때에는 색 온도 알고리즘에 미리 설정되는 광원 교점들도 후술하는 것과 같이 광원 법선을 이용하는 것 이 아니라, 앞선 직선과 동일한 기울기를 갖는(즉, 평행한) 직선을 이용하여 계산하면 될 것이다.
단계 S606에서, MCU(140)는 기준 교점과 기준 광원의 광원 교점들의 크기를 비교하여 기준 데이터의 기준 비율점이 어느 2개의 기준 광원 사이에 위치하는지를 판별한다. 이때, MCU(140)는 색 온도 판별 기준 교점과 앞서 판별된 2개의 기준 광원에 대한 광원 교점들간의 비례관계를 이용하여 이에 상응하는 기준 데이터의 색 온도를 검출해낼 수 있게 된다.
여기서, 광원 교점은 기준 광원의 광원 비율점과 색 온도 판별선간을 잇는 법선(이하, 이를 '광원 법선'이라 함)이 색 좌표계 상의 R/G축 또는 B/G축과 만나는 교점을 말한다. 광원 교점은 각 기준 광원별로 미리 계산되어 색 온도 검출 알고리즘에 미리 설정되게 된다. 다만, 이하의 설명에서 광원 교점은 도 4 및 도 5가 예시하는 바와 같이 R/G축 상의 교점인 것으로 가정한다.
도 5를 예로 들어 단계 S606을 보다 구체적으로 설명하면, 단계 S604를 통해 기준 데이터의 기준 비율점(식별번호 2)과 색 온도 판별선(식별번호 40)간을 잇는 기준 법선(식별번호 20)이 생성된다. 또한, 단계 S605를 통해 기준 법선(식별번호 20)과 색 좌표계 상의 R/G축간의 기준 교점(식별번호 2')이 구해지게 된다.
여기서, 기준 광원'HOR'의 광원 교점(식별번호 1')은 그 비율점(식별번호 1)과 색 온도 판별선(식별번호 40)간을 잇는 광원 법선(식별번호 10)이 색 좌표계 상의 R/G축과 만나는 교점으로 미리 설정된다. 또한, 기준 광원 'INC'의 광원 교점(식별번호 3')은 그 비율점(식별번호 3)과 색 온도 판별선(식별번호 40)간을 잇는 광원 법선(식별번호 30)이 색 좌표계 상의 R/G축과 만나는 교점으로 미리 설정된다. 기준 광원 'CWF' 및 'DL'의 광원 교점들도 이와 동일한 방법으로 구해져 미리 설정되게 된다.
MCU(140)는 계산된 기준 교점(식별번호 2')이 미리 설정된 광원 교점들 중 어느 2개의 광원 교점 사이에 위치하는지를 판별한다. 이는 기준 교점의 R/G축 상의 좌표값과 광원 교점들의 좌표값간의 크기 비교를 통해 쉽게 판별할 수 있을 것이다. 도 5의 경우 기준 교점(식별번호 2')은 'HOR'의 광원 교점(식별번호 1')과 'INC'의 광원 교점(식별번호 3') 사이에 위치하고 있다. 이러한 비교를 통하여 기준 데이터가 갖는 색 온도의 대략적인 범위를 추정할 수 있게 된다. 즉, 기준 데이터의 색 온도는 'HOR'광원의 색 온도(2300K)보다는 크고 'INC'광원의 색 온도(2800K)보다는 작은 값을 가지는 것으로 추정될 수 있다.
상술한 비교 과정을 통해 기준 데이터가 갖는 색 온도의 범위가 대략적으로 추정되면, MCU(140)는 기준 교점과 그 기준 교점을 포함하는 2개의 광원 교점간의 거리를 각각 계산한다. 예를 들어, MCU(140)는 색 좌표계의 R/G축 상에서 기준 교점(식별 번호 2')의 좌표값과 'HOR'의 광원 교점(식별번호 1')의 좌표값간의 차(difference)(즉, a) 및 기준 교점(식별번호 2')의 좌표값과 'INC'의 광원 교점(식별번호 3')의 좌표값간의 차(즉, b)로써 거리를 쉽게 계산해 낼 수 있다. 물론, 음의 값을 갖는 교점과 양의 값을 갖는 교점간의 거리 계산에는 각 절대값의 합을 계산하는 등의 방법이 이용될 수 있을 것이다.
여기서, 기준 교점과 각 광원 교점간 거리(도 5의 a 및 b 참조)는 MCU(140) 에 의해 정규화(normalization)되어 계산되는 것이 바람직하다. 예를 들어, a와 b의 합이 임의의 자연수(예를 들어,"1")이 되도록 하는 기준 교점과 광원 교점간 거리 비율로서 계산될 수 있다. 여기서, a와 b의 합을 예를 들어 "1"로 한다는 것은 결국 기준 광원간 거리를 정규화한다는 것을 의미한다. 다시 설명하면, 임의의 광원 수개를 기준 광원으로 선택하여 각각 2개의 기준 광원간이 갖는 색 온도의 차를 "1"로 정규화하여 설정해 놓는다는 것을 의미하기도 한다.
이때, MCU(140)는 정규화된 기준 교점과 광원 교점간 거리 비례 관계를 이용하여 기준 데이터의 색 온도를 추정해낼 수 있다. 예를 들어, 도 5에서 기준 교점과 광원 교점간의 정규화된 거리가 a는 0.7 및 b는 0.3이라고 계산되었다고 가정하면, 기준 데이터의 색 온도는 약 2650K(2300 + (2800 - 2300) × 0.7)로 간단히 계산될 수 있다.
여기서, 상술한 방법에 의해 검출된 기준 데이터의 색 온도는 근사화된 값임은 물론이다. 도 5를 통해 알 수 있듯이, 기준 데이터의 기준 교점(식별번호 2')과 'HOR'의 광원 교점(식별번호 1')간 및 기준 데이터의 기준 교점(식별번호 2')과 'INC'의 광원 교점(식별번호 3')간의 각각의 거리(즉, a 및 b)의 비(ratio)는 색 온도 판별선(식별번호 40) 상의 식별번호 2"와 식별번호 1"간 및 식별번호 2"와 식별번호 3"간의 거리(즉, a'및 b')의 비(ratio)와 동일하다. 즉, 상술한 색 온도 검출 방법은 기준 데이터의 기준 비율점(식별번호 2) 및 기준 광원의 실제 비율점들(식별번호 1 및 식별번호 3)이 색 온도 판별선 상에 투영된 근사 비율점들(식별번호 1" 내지 식별번호 3")간의 비례 관계를 이용하여 색 온도를 검출해내는 것이다.
이와 같이 색 온도 판별선 상의 근사 비율점들간의 비례관계를 이용하는 이유는 색 온도 판별선(즉, 직선)이 갖는 선형성(linearity)을 이용하여 색 온도 검출에 있어 MCU(140)의 연산량 부담을 줄이기 위함이다. 즉, 이러한 선형성에 기초한 색 온도 판별선 상의 근사 비율점들 간의 비례관계는 색 좌표계의 R/G축 상에서 기준 교점과 광원 교점들간 1차원상의 거리 비례 관계로 대변될 수 있다.
결국, MCU(140)는 2차원 공간 상이 아닌 색 좌표계의 R/G축(즉, 1차원 공간) 상에서만 연산을 수행하여 그 비례 관계에 따라 기준 데이터의 색 온도를 검출해낼 수 있다. 1차원 공간 상에서의 연산은 2차원 공간 상에서의 연산에서 보다 MCU(140)의 연산 부담을 4배 이상 줄일 수 있는 효과가 있으며, 이를 통하여 저성능의 MCU(140)에서도 큰 오차없이 실시간으로 색 온도를 검출할 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 색 온도 검출 방법을 이용함으로써 색 온도 검출을 위한 별도의 하드웨어를 부가하지 않고도 간단하고 효율적인 색 온도 검출이 가능하며, 이를 통하여 전체 이미지 시그널 프로세서의 제조 비용을 절감할 수 있게 된다.
상술한 바와 같이, 본 발명에 따른 색 온도 검출 방법 및 장치는 색 온도 검출에 따른 연산량을 최소화함으로써 MCU의 부담을 줄일 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 저성능의 MCU에서도 큰 오차없이 색 온도를 실시간으로 검출할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 색 온도 검출을 위한 별도의 하드웨어를 부가하지 않고도 이미지 시그널 프로세서 내에서 소프트웨어적으로 간단히 구현함으로써 이미지 시그널 프로세서의 제조 비용을 절감할 수 있는 효과가 있다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

Claims (13)

  1. 이미지 센서로부터 입력되는 전기적 영상 신호가 보간(interpolation) 처리된 픽셀 데이터를 입력받아 미리 설정된 색 온도 검출 영역 내에 포함되는 픽셀 데이터만을 선택적으로 출력하는 영역 판별부;
    상기 영역 판별부로부터 입력되는 픽셀 데이터들에 대한 적색(R), 녹색(B) 및 청색(B)의 각 채널별 데이터 값을 누적 합산한 채널별 누적 값을 각 영상 프레임 단위로 출력하는 데이터 수집부; 및
    미리 선택된 2개 이상의 기준 광원이 갖는 색 온도에 따른 각각의 광원 색 비율값을 저장하며, 상기 데이터 수집부로부터 입력되는 각 영상 프레임 단위의 상기 채널별 누적 값으로부터 입력 색 비율값을 산출하고, 미리 설정된 2개의 기준 광원의 광원 색 비율값을 이용하여 형성한 기준선과 일정한 각도를 이루며 상기 입력 색 비율값 및 상기 각 광원 색 비율값을 각각 지나는 직선들이 미리 지정된 색 온도 판별선과 만나는 교점들간의 거리 비례 관계를 이용하여 입력 영상에 상응하는 색 온도를 검출하는 MCU(Micro Control Unit)를 포함하되,
    상기 광원 색 비율값은 상기 기준 광원에서의 입력 영상이 갖는 녹색 데이터 값에 대한 적색 데이터 값의 평균적인 비율(R/G ratio) 및 녹색 데이터 값에 대한 청색 데이터 값의 평균적인 비율(B/G ratio)을 의미하는 것을 특징으로 하는 색 온도 검출이 가능한 이미지 시그널 프로세서.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 영역 판별부는 무채색 픽셀 추출 필터를 포함하며, 상기 색 온도 검출 영역은 무채색 픽셀 데이터에 대응되는 것을 특징으로 하는 색 온도 검출이 가능한 이미지 시그널 프로세서.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 기준선은 최고(最高) 색 온도를 가지는 기준 광원의 광원 색 비율값과 최저(最低) 색 온도를 가지는 기준 광원의 광원 색 비율값을 연결하는 직선인 것을 특징으로 하는 색 온도 검출이 가능한 이미지 시그널 프로세서.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 데이터 수집부는 상기 영역 판별부로부터 입력되는 상기 픽셀 데이터들의 개수를 각 영상 프레임 단위로 산출하고, 상기 MCU는 상기 채널별 누적 값 중 적색 데이터에 대한 누적 값을 녹색 데이터에 대한 누적 값으로 나눈 제1 비율 및 청색 데이터에 대한 누적 값을 녹색 데이터에 대한 누적 값으로 나눈 제2 비율을 계산하되,
    상기 입력 색 비율값은 상기 제1 비율 및 상기 제2 비율을 상기 영역 판별부 로부터 입력되는 픽셀 데이터들의 개수로 나눈 각 평균값인 것을 특징으로 하는 색 온도 검출이 가능한 이미지 시그널 프로세서.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 색 온도 판별선이 상기 기준선인 경우, 상기 입력 색 비율값에 상응하는 교점 및 상기 각 광원 색 비율값에 상응하는 교점들 중 상기 입력 색 비율값에 상응하는 교점과 최단거리에 존재하는 두 개의 교점간의 거리 비례 관계를 이용하는 것을 특징으로 하는 색 온도 검출이 가능한 이미지 시그널 프로세서.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 일정한 각도는 90°인 것을 특징으로 하는 색 온도 검출이 가능한 이미지 시그널 프로세서.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 거리 비례 관계는 상기 MCU에 의해 정규화되어 계산되는 것을 특징으로 하는 색 온도 검출이 가능한 이미지 시그널 프로세서.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 색 온도 판별선이 녹색 데이터 값에 대한 청색 데이터 값의 비율 또는 녹색 데이터 값에 대한 적색 데이터 값의 비율을 0으로 설정한 세로축 선 또는 가로축 선인 경우, 상기 입력 색 비율값에 상응하는 교점 및 상기 각 광원 색 비율값에 상응하는 교점들 중 상기 입력 색 비율값에 상응하는 교점과 최단거리에 존재하는 두 개의 교점간의 거리 비례 관계를 이용하여 계산하는 것을 특징으로 하는 색 온도 검출이 가능한 이미지 시그널 프로세서.
  9. (a) 미리 선택된 2개 이상의 기준 광원이 갖는 색 온도에 따른 각각의 광원 색 비율값을 저장하는 단계;
    (b) 이미지 센서로부터 입력되는 전기적 영상 신호가 보간(interpolation) 처리된 픽셀 데이터를 입력받아 미리 설정된 색 온도 검출 영역 내에 포함되는 픽셀 데이터만을 선택적으로 출력하는 단계;
    (c) 상기 선택적으로 출력된 픽셀 데이터들에 대한 적색(R), 녹색(B) 및 청색(B)의 각 채널별 데이터 값을 누적 합산하여 각 영상 프레임 단위로 채널별 누적 값을 생성하는 단계;
    (d) 상기 채널별 누적 값으로부터 각 영상 프레임 단위의 입력 색 비율값을 산출하는 단계;
    (e) 미리 설정된 2개의 기준 광원의 광원 색 비율값을 이용하여 형성한 기준선과 일정한 각도를 이루며 상기 입력 색 비율값 및 상기 광원 색 비율값을 각각 지나는 직선들이 미리 지정된 색 온도 판별선과 만나는 교점들간의 거리 비례 관계를 이용하여 입력 영상에 상응하는 색 온도를 검출하는 단계를 포함하되,
    상기 광원 색 비율값은 상기 기준 광원에서의 입력 영상이 갖는 녹색 데이터 값에 대한 적색 데이터 값의 평균적인 비율(R/G ratio) 및 녹색 데이터 값에 대한 청색 데이터 값의 평균적인 비율(B/G ratio)을 의미하는 것을 특징으로 하는 이미지 시그널 프로세서에서의 색 온도 검출 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 기준선은 최고(最高) 색 온도를 가지는 기준 광원의 광원 색 비율값과 최저(最低) 색 온도를 가지는 기준 광원의 광원 색 비율값을 연결하는 직선인 것을 특징으로 하는 이미지 시그널 프로세서에서의 색 온도 검출 방법.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 단계 (d) 이전에
    (f) 상기 선택적으로 출력된 픽셀 데이터들의 개수를 각 영상 프레임 단위로 산출하는 단계; 및
    (g) 상기 채널별 누적 값 중 적색 데이터에 대한 누적 값을 녹색 데이터에 대한 누적 값으로 나눈 제1 비율 및 청색 데이터에 대한 누적 값을 녹색 데이터에 대한 누적 값으로 나눈 제2 비율을 계산하는 단계를 더 포함하되,
    상기 입력 색 비율값은 상기 제1 비율 및 상기 제2 비율을 상기 선택적으로 출력된 픽셀 데이터들의 개수로 나눈 각 평균값인 것을 특징으로 하는 이미지 시그널 프로세서에서의 색 온도 검출 방법.
  12. 제9항에 있어서,
    상기 색 온도 판별선이 상기 기준선인 경우, 상기 입력 색 비율값에 상응하는 교점 및 상기 각 광원 색 비율값에 상응하는 교점들 중 상기 입력 색 비율값에 상응하는 교점과 최단거리에 존재하는 두 개의 교점간의 거리 비례 관계를 이용하는 것을 특징으로 하는 이미지 시그널 프로세서에서의 색 온도 검출 방법.
  13. 제9항에 있어서,
    상기 색 온도 판별선이 녹색 데이터 값에 대한 청색 데이터 값의 비율 또는 녹색 데이터 값에 대한 적색 데이터 값의 비율을 0으로 설정한 세로축 선 또는 가로축 선인 경우, 상기 입력 색 비율값에 상응하는 교점 및 상기 각 광원 색 비율값에 상응하는 교점들 중 상기 입력 색 비율값에 상응하는 교점과 최단거리에 존재하 는 두 개의 교점간의 거리 비례 관계를 이용하여 계산하는 것을 특징으로 하는 이미지 시그널 프로세서에서의 색 온도 검출 방법.
KR1020060017865A 2006-02-23 2006-02-23 색 온도 검출 방법 및 장치 KR100753195B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020060017865A KR100753195B1 (ko) 2006-02-23 2006-02-23 색 온도 검출 방법 및 장치

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020060017865A KR100753195B1 (ko) 2006-02-23 2006-02-23 색 온도 검출 방법 및 장치

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20070087447A KR20070087447A (ko) 2007-08-28
KR100753195B1 true KR100753195B1 (ko) 2007-08-30

Family

ID=38613469

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020060017865A KR100753195B1 (ko) 2006-02-23 2006-02-23 색 온도 검출 방법 및 장치

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR100753195B1 (ko)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113938662B (zh) * 2019-11-22 2024-08-13 Oppo广东移动通信有限公司 一种自动白平衡的补偿方法、终端以及计算机存储介质
CN112181347A (zh) * 2020-09-07 2021-01-05 北京小米移动软件有限公司 屏幕色温调节方法、装置、系统、存储介质及电子设备
CN115597726B (zh) * 2022-09-30 2023-12-15 深圳市汇顶科技股份有限公司 色温检测的方法、装置和电子设备

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS63284435A (ja) 1987-05-15 1988-11-21 Canon Inc 色温度検出装置
JPH07245764A (ja) * 1994-03-04 1995-09-19 Fuji Photo Film Co Ltd オートホワイトバランス装置
JPH08237673A (ja) * 1995-02-27 1996-09-13 Fuji Photo Film Co Ltd オートホワイトバランス装置及びビデオカメラの製造方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS63284435A (ja) 1987-05-15 1988-11-21 Canon Inc 色温度検出装置
JPH07245764A (ja) * 1994-03-04 1995-09-19 Fuji Photo Film Co Ltd オートホワイトバランス装置
JPH08237673A (ja) * 1995-02-27 1996-09-13 Fuji Photo Film Co Ltd オートホワイトバランス装置及びビデオカメラの製造方法

Also Published As

Publication number Publication date
KR20070087447A (ko) 2007-08-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5398156B2 (ja) ホワイトバランス制御装置およびその制御方法並びに撮像装置
KR100513342B1 (ko) 디지털 자동 화이트 밸런스 장치
JP5205007B2 (ja) 光源推定方法および装置
JP2008504751A (ja) 自動ホワイト・バランス方法及び装置
TW200400762A (en) Digital color image pre-processing
JP6274931B2 (ja) マルチエリアホワイトバランス制御装置、マルチエリアホワイトバランス制御方法、マルチエリアホワイトバランス制御プログラム、マルチエリアホワイトバランス制御プログラムを記録したコンピュータ、マルチエリアホワイトバランス画像処理装置、マルチエリアホワイトバランス画像処理方法、マルチエリアホワイトバランス画像処理プログラム、マルチエリアホワイトバランス画像処理プログラムを記録したコンピュータ及びマルチエリアホワイトバランス画像処理装置を備えた撮像装置
JP2002027491A (ja) 画像入力装置、ホワイトバランス調整方法、およびその方法を実行するためのプログラムを格納したコンピュータが読取可能な記録媒体
US9307213B2 (en) Robust selection and weighting for gray patch automatic white balancing
US20150138221A1 (en) Method and apparatus for controlling camera for color calibration of multi-displays
KR20170030933A (ko) 영상 처리 장치 및 그것의 자동 화이트 밸런싱 방법
KR100566564B1 (ko) 색 온도 검출 방법 및 장치
US20210360214A1 (en) Image processing apparatus, image processing method, and storage medium
US20110285745A1 (en) Method and apparatus for touch screen assisted white balance
US9654756B1 (en) Method and apparatus for interpolating pixel colors from color and panchromatic channels to color channels
JP6904788B2 (ja) 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム
KR20210078656A (ko) 화이트 밸런스를 제공하는 방법 및 이를 지원하는 전자 장치
KR100753195B1 (ko) 색 온도 검출 방법 및 장치
JP2019165315A (ja) 画像信号処理装置、画像処理回路
KR20180040423A (ko) 이미지센서 자동 화이트밸런스 기반 공간 색온도 추정 시스템
JP5743456B2 (ja) 画像処理装置、画像処理方法及び撮像装置
CN113766206B (zh) 一种白平衡调整方法、装置及存储介质
CN115426487A (zh) 色彩校正矩阵调整方法、装置、电子设备及可读存储介质
JP2007043329A (ja) 撮像装置及びホワイトバランス調整方法
JP2008042694A (ja) 画像処理装置、撮像装置及び画像処理方法
JP2021182673A (ja) 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20120710

Year of fee payment: 6

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20130731

Year of fee payment: 7

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20140728

Year of fee payment: 8

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20150729

Year of fee payment: 9

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20160801

Year of fee payment: 10