KR100793288B1 - 영상 처리 장치 및 그 방법 - Google Patents

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KR100793288B1
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Abstract

본 발명은 영상 처리 장치 등에 관한 것이다.
이러한 본 발명에 따른 영상 처리 장치는 베이어 패턴 이미지로부터 대상 픽셀과 대상 픽셀 주변의 주변 픽셀들로 이루어진 대상 영역을 추출하는 대상 영역 추출부와, 대상 픽셀의 레벨에 따라 가변되는 결함 픽셀 판단 기준값에 기초하여 대상 픽셀이 결함 픽셀인지 여부를 판단하는 결함 픽셀 판단부 및 주변 픽셀들의 레벨 평균값에 따라 가변되는 결함 픽셀 보정 기준값에 기초하여 결함 픽셀로 판단된 대상 픽셀의 레벨을 보정하는 결함 픽셀 보정부를 포함한다.
이러한 본 발명에 따르면, 핫 픽셀과 잡음을 효과적으로 제거하는 등의 효과가 있다.
대상 픽셀, 주변 픽셀, 대상 영역 추출, 결함 픽셀 판단, 결함 픽셀 보정

Description

영상 처리 장치 및 그 방법{IMAGE PROCESSING APPARATUS AND METHOD THEREOF}
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상 처리 장치를 나타낸 도면.
도 2는 도 1에 포함된 대상 영역 추출부를 설명하기 위한 도면.
도 3은 도 1에 포함된 결함 픽셀 판단부를 설명하기 위한 도면.
도 4는 도 1에 포함된 결함 픽셀 보정부를 설명하기 위한 도면.
도 5는 도 1에 포함된 잡음 제거부를 설명하기 위한 도면.
도 6 내지 도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상 처리 장치의 실험 예를 나타낸 도면.
도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상 처리 방법을 나타낸 도면.
***** 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 *****
10: 대상 영역 추출부
11: G 채널 대상 영역 추출부
12: R/B 채널 대상 영역 추출부
20: 결함 픽셀 판단부
21: 결함 픽셀 판단 기준값 생성부
22: 비교/판단부
30: 결함 픽셀 보정부
31: 주변 픽셀 레벨 평균값 연산부
32: 결함 픽셀 보정 기준값 생성부
33: 제1 치환부
40: 잡음 제거부
41: 잡음 제거 기준값 생성부
42: 제2 치환부
본 발명은 영상 처리 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 이미지 센서의 결함 픽셀 및 잡음을 제거하여 고 품질의 영상을 획득하기 위한 영상 처리 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
일반적으로 이미지 센서(image sensor)는 여러 개의 픽셀(pixel)이 2차원으로 배열된 구조를 갖는다. 각 픽셀은 입력되는 빛의 밝기에 대응하는 전기적인 신호를 출력하며, 이러한 전기적인 신호를 이용하여 픽셀 단위의 이미지를 구성할 수 있다.
이러한 이미지 센서를 제조하는 공정상의 오류 등에 기인하여 불량픽셀(dead pixel) 또는 핫 픽셀(hot pixel) 등의 결함픽셀 들이 발생하여, 이미지 센서의 품질을 저하시키는 문제점이 있다. 결함픽셀에 의해 생성된 픽셀 데이터는 인접 픽셀에 의해 생성된 픽셀 데이터보다 지나치게 크거나 반대로 지나치게 작은 특징을 갖고 있다.
핫 픽셀을 제거하기 위한 선행 기술들이 대한민국 공개특허공보(공개번호: 1020060042312, 10200638681)에 개시되어 있다.
대한민국 공개특허공보(공개번호: 1020060042312, 10200638681)에 개시된 선행 기술들은 셔터 시간을 짧게 하여 촬영한 N장의 영상들을 조합하여 영상에서 존재할 수 있는 핫 픽셀들을 최소화하는 방식이다. 그러나 이에 따르면, 1) 셔터 시간을 짧게 하여 촬영한 N장의 영상을 조합하기 위하여 복수의 영상들을 저장하고 있을 N개의 프레임 버퍼 메모리(frame buffer memory)가 필요하고, 2) 촬영 당시에 발생할 수 있는 손 떨림 보정, 짧은 셔터 시간으로 인하여 발생할 수 있는 색감의 열화 보정 등의 후처리 과정이 필요한 문제점이 있다.
한편, 영상 처리 장치에는 이미지 센서를 통한 영상에 포함되는 잡음을 제거하기 위한 수단이 요구되는 것이 일반적이다.
이러한 잡음을 제거하기 위한 선행 기술들이 대한민국 특허공개공보(공개번호: 1020020093076, 1020020093073)에 개시되어 있다.
대한민국 특허공개공보(공개번호: 1020020093076, 1020020093073)에 개시된 선행 기술들은 관심 픽셀과 주변 픽셀들간의 레벨 차와 미리 설정되어 있는 기준값을 이용하여 평균화 연산을 수행하는 방식이다. 그러나 이에 따르면, 적절하지 않 은 기준값으로 인하여 영상에 포함된 잡음이 효과적으로 제거되지 않는 문제점이 있다. 즉 1) 기준값을 지나치게 크게하면 영상 내의 어두운 부분의 상세 부분이 많이 흐려지고, 2) 기준값을 지나치게 작게 하면 영상 내의 밝은 부분에 존재하는 잡음이 원하는 만큼 감쇠되지 않는 현상이 발생하는 문제점이 있다.
이러한 문제점을 해결하기 위한 본 발명은 입력 영상의 상세 부분을 유지하면서도 핫 픽셀 또는 잡음을 효과적으로 제거하는 것을 목적으로 한다.
또한, 본 발명은 핫 픽셀 및 잡음 제거를 동시에 수행하여 이미지 신호 처리의 과정을 줄이는 것을 목적으로 한다.
또한, 이미지 내의 밝은 부분과 어두운 부분의 상세 부분과 평탄 부분을 최대한 보장하면서도 핫 픽셀 및 잡음을 제거하는 것을 목적으로 한다.
또한, 베이어 패턴에 존재하는 각 칼라 채널(color channel) 상의 격자 잡음을 제거하는 것을 목적으로 한다.
이러한 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명에 따른 영상 처리 장치는 베이어 패턴 이미지로부터 대상 픽셀과 상기 대상 픽셀 주변의 주변 픽셀들로 이루어진 대상 영역을 추출하는 대상 영역 추출부와, 상기 대상 픽셀의 레벨에 따라 가변되는 결함 픽셀 판단 기준값에 기초하여 상기 대상 픽셀이 결함 픽셀인지 여부를 판 단하는 결함 픽셀 판단부 및 상기 주변 픽셀들의 레벨 평균값에 따라 가변되는 결함 픽셀 보정 기준값에 기초하여 상기 결함 픽셀로 판단된 대상 픽셀의 레벨을 보정하는 결함 픽셀 보정부를 포함한다.
상기 대상 영역 추출부는 칼라 채널 별로 상기 대상 영역을 추출하는 것이 바람직하다.
상기 대상 영역 추출부는 G 채널의 대상 영역을 추출하는 G 채널 대상 영역 추출부 및 R 채널과 B 채널의 대상 영역을 추출하는 R/B 채널 대상 영역 추출부를 포함하는 것이 바람직하다.
상기 결함 픽셀 판단부는 상기 대상 픽셀의 레벨에 반비례하는 결함 픽셀 판단 가중치를 상기 대상 픽셀의 레벨에 부가하여 제1 상한값과 제1 하한값으로 이루어진 결함 픽셀 판단 기준값을 생성하는 결함 픽셀 판단 기준값 생성부 및 상기 주변 픽셀의 레벨들과 상기 결함 픽셀 판단 기준값을 비교하여 상기 대상 픽셀이 결함 픽셀인지 여부를 판단하는 비교/판단부를 포함하는 것이 바람직하다.
상기 비교/판단부는 상기 주변 픽셀들의 레벨이 모두 상기 제1 상한값과 같거나 큰 경우 또는 상기 주변 픽셀들의 레벨이 모두 상기 제1 하한값과 같거나 작은 경우 상기 대상 픽셀을 결함 픽셀로 판단하는 것이 바람직하다.
상기 결함 픽셀 보정부는 상기 주변 픽셀들의 레벨 평균값을 연산하는 주변 픽셀 레벨 평균값 연산부와, 상기 주변 픽셀들의 레벨 평균값에 반비례하는 결함 픽셀 보정 가중치를 상기 주변 픽셀들의 레벨 평균값에 부가하여 제2 상한값과 제2 하한값으로 이루어진 결함 픽셀 보정 기준값을 생성하는 결함 픽셀 보정 기준값 생 성부 및 상기 대상 픽셀의 레벨을 상기 제2 하한값 이상이고 상기 제2 상한값 이하의 레벨을 갖는 주변 픽셀들의 레벨 평균값으로 치환하는 제1 치환부를 포함하는 것이 바람직하다.
상기 대상 픽셀의 레벨에 따라 가변되는 잡음 제거 기준값에 기초하여 상기 대상 픽셀의 잡음을 제거하는 잡음 제거부를 더 포함하는 것이 바람직하다.
상기 잡음 제거부는 상기 대상 픽셀의 레벨에 반비례하는 잡음 제거 가중치를 상기 대상 픽셀의 레벨에 부가하여 제3 상한값과 제3 하한값으로 이루어진 잡음 제거 기준값을 생성하는 잡음 제거 기준값 생성부 및 상기 대상 픽셀의 레벨을 상기 제3 하한값 이상이고 상기 제3 상한값 이하의 레벨을 갖는 주변 픽셀들의 레벨 평균값으로 치환하는 제2 치환부를 포함하는 것이 바람직하다.
상기 제2 치환부는 상기 주변 픽셀들의 레벨에 부가되는 가중치보다 큰 가중치를 상기 대상 픽셀에 부가하는 것이 바람직하다.
본 발명에 따른 영상 처리 방법은 베이어 패턴 이미지로부터 대상 픽셀과 상기 대상 픽셀 주변의 주변 픽셀들로 이루어진 대상 영역을 추출하는 대상 영역 추출단계와, 상기 대상 픽셀의 레벨에 따라 가변되는 결함 픽셀 판단 기준값에 기초하여 상기 대상 픽셀이 결함 픽셀인지 여부를 판단하는 결함 픽셀 판단단계 및 상기 주변 픽셀들의 레벨 평균값에 따라 가변되는 결함 픽셀 보정 기준값에 기초하여 상기 결함 픽셀로 판단된 대상 픽셀의 레벨을 보정하는 결함 픽셀 보정단계를 포함한다.
상기 대상 영역 추출단계에서 칼라 채널 별로 상기 대상 영역을 추출하는 것 이 바람직하다.
상기 대상 영역 추출단계는 G 채널의 대상 영역을 추출하는 G 채널 대상 영역 추출단계 및 R 채널과 B 채널의 대상 영역을 추출하는 R/B 채널 대상 영역 추출단계를 포함하는 것이 바람직하다.
상기 결함 픽셀 판단단계는 상기 대상 픽셀의 레벨에 반비례하는 결함 픽셀 판단 가중치를 상기 대상 픽셀의 레벨에 부가하여 제1 상한값과 제1 하한값으로 이루어진 결함 픽셀 판단 기준값을 생성하는 결함 픽셀 판단 기준값 생성단계 및 상기 주변 픽셀의 레벨들과 상기 결함 픽셀 판단 기준값을 비교하여 상기 대상 픽셀이 결함 픽셀인지 여부를 판단하는 비교/판단단계를 포함하는 것이 바람직하다.
상기 비교/판단단계에서 상기 주변 픽셀들의 레벨이 모두 상기 제1 상한값과 같거나 큰 경우 또는 상기 주변 픽셀들의 레벨이 모두 상기 제1 하한값과 같거나 작은 경우 상기 대상 픽셀을 결함 픽셀로 판단하는 것이 바람직하다.
상기 결함 픽셀 보정단계는 상기 주변 픽셀들의 레벨 평균값을 연산하는 주변 픽셀 레벨 평균값 연산단계와, 상기 주변 픽셀들의 레벨 평균값에 반비례하는 결함 픽셀 보정 가중치를 상기 주변 픽셀들의 레벨 평균값에 부가하여 제2 상한값과 제2 하한값으로 이루어진 결함 픽셀 보정 기준값을 생성하는 결함 픽셀 보정 기준값 생성단계 및 상기 대상 픽셀의 레벨을 상기 제2 하한값 이상이고 상기 제2 상한값 이하의 레벨을 갖는 주변 픽셀들의 레벨 평균값으로 치환하는 제1 치환단계를 포함하는 것이 바람직하다.
상기 대상 픽셀의 레벨에 따라 가변되는 잡음 제거 기준값에 기초하여 상기 대상 픽셀의 잡음을 제거하는 잡음 제거단계를 더 포함하는 것이 바람직하다.
상기 잡음 제거단계는 상기 대상 픽셀의 레벨에 반비례하는 잡음 제거 가중치를 상기 대상 픽셀의 레벨에 부가하여 제3 상한값과 제3 하한값으로 이루어진 잡음 제거 기준값을 생성하는 잡음 제거 기준값 생성단계 및 상기 대상 픽셀의 레벨을 상기 제3 하한값 이상이고 상기 제3 상한값 이하의 레벨을 갖는 주변 픽셀들의 레벨 평균값으로 치환하는 제2 치환단계를 포함하는 것이 바람직하다.
상기 제2 치환 단계에서 상기 주변 픽셀들의 레벨에 부가되는 가중치보다 큰 가중치를 상기 대상 픽셀에 부가하는 것이 바람직하다.
이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예를 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상 처리 장치를 나타낸 도면이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상 처리 장치는 대상 영역 추출부(10)와, 결함 픽셀 판단부(20) 및 결함 픽셀 보정부(30)를 포함한다.
대상 영역 추출부(10)는 입력되는 베이어 패턴 이미지로부터 대상 픽셀과 대상 픽셀 주변의 주변 픽셀들로 이루어진 대상 영역을 추출한다.
이를 도 2를 참조하여 보다 상세히 설명한다. 도 2는 도 1에 포함된 대상 영역 추출부(10)를 설명하기 위한 도면이다.
도 2를 참조하면, 대상 영역 추출부(10)는 입력된 베이어 패턴 이미지로부터 예를 들어 3×3의 9개의 픽셀들로 이루어진 대상 영역을 추출한다. 이러한 대상 영역의 중심에 대상 픽셀이 위치한다. 대상 영역에 포함된 픽셀들 중 대상 픽셀을 제외한 픽셀들은 주변 픽셀이다. 대상 영역 추출부(10)는 칼라 채널 별로 대상 영역을 추출하는 것이 바람직하다. 이러한 대상 영역 추출부(10)는 G 채널의 대상 영역을 추출하는 G 채널 대상 영역 추출부(11)와 R 채널과 B 채널의 대상 영역을 추출하는 R/B 채널 대상 영역 추출부(12)를 포함하여 구성될 수 있다.
도 2의 (a)는 G 채널 대상 영역 추출부(11)에 의해 추출된 대상 영역을 나타낸 것이다.
도 2의 (a)를 참조하면, 5×5의 25개의 픽셀들로 이루어진 픽셀 영역으로부터 G13, G22, G24, G31, G33, G35, G42, G44, G53 픽셀이 추출되어 p11, p12, p13, p21, p22, p23, p31, p32, p33으로 이루어진 G 채널 대상 영역이 매트릭스 형태로 배열되어 있다. p11은 G22 픽셀의 레벨이고, p12은 G13 픽셀의 레벨이고, p13은 G24 픽셀의 레벨이고, p21은 G31 픽셀의 레벨이고, p22은 G33 픽셀의 레벨이고, p23은 G35 픽셀의 레벨이고, p31은 G42 픽셀의 레벨이고, p32은 G53 픽셀의 레벨이고, p33은 G44 픽셀의 레벨이다. 도 2의 (a)에서 G33은 대상 픽셀이고, p22는 대상 픽셀의 레벨이다.
도 2의 (b)는 R/B 채널 대상 영역 추출부(12)에 의해 추출된 대상 영역을 나타낸 것이다.
도 2의 (b)를 참조하면, 5×5의 25개의 픽셀들로 이루어진 픽셀 영역으로부터 C11, C13, C15, C31, C33, C35, C51, C53, C55 픽셀이 추출되어 p11, p12, p13, p21, p22, p23, p31, p32, p33으로 이루어진 R/B 채널 대상 영역이 매트릭스 형태로 배열되어 있다. C는 G 채널이 아닌 즉, R 또는 B 채널을 가르킨다.
결함 픽셀 판단부(20)는 대상 픽셀의 레벨에 따라 가변되는 결함 픽셀 판단 기준값에 기초하여 대상 픽셀이 결함 픽셀인지 여부를 판단한다. 이를 도 3을 참조하여 보다 상세히 설명한다. 도 3은 도 1에 포함된 결함 픽셀 판단부(20)를 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참조하면, 결함 픽셀 판단부(20)는 결함 픽셀 판단 기준값 생성부(21)와 비교/판단부(22)를 포함한다.
결함 픽셀 판단 기준값 생성부(21)는 대상 픽셀의 레벨(p22)에 반비례하는 결함 픽셀 판단 가중치(a1)를 대상 픽셀의 레벨(p22)에 부가하여 제1 상한값(θHD1)과 제1 하한값(θHD2)으로 이루어진 결함 픽셀 판단 기준값을 생성한다. 결함 픽셀 판단 가중치(a1)는 룩업 테이블 등의 형태로 메모리에 저장될 수 있다. 이와 같이 결함 픽셀 판단 가중치(a1)를 메모리에 저장하고 대상 픽셀의 레벨(p22)에 대응하는 결함 픽셀 판단 가중치(a1)를 메모리를 참조하여 설정함으로써, 대상 픽셀의 레벨(p22)에 적응적인 결함 픽셀 판단 가중치(a1)를 설정할 수 있다. 예를 들어, 1) 대상 픽셀의 레벨(p22)이 10인 경우, 대상 픽셀 레벨 10에 대응하는 결함 픽셀 판단 가중치 0.4를 참조한다. 따라서 레벨 10을 갖는 대상 픽셀의 결함 픽셀 판단 기준값의 제1 상한값은 10+10*0.4=14가 된다. 또한 대상 픽셀의 결함 픽셀 판단 기준값의 제1 하한값은 10-10*0.4=6이 된다. 2) 대상 픽셀의 레벨(p22)이 200인 경우, 대상 픽셀 레벨 200에 대응하는 결함 픽셀 판단 가중치 0.1를 참조한다. 따라서 레벨 200을 갖는 대상 픽셀의 결함 픽셀 판단 기준값의 제1 상한값은 200+200*0.1=220가 된다. 또한 대상 픽셀의 결함 픽셀 판단 기준값의 제1 하한값은 200-200*0.1=180이 된다.
비교/판단부(22)는 주변 픽셀의 레벨들(p11, p12, p13, p21, p23, p31, p32, p33)과 결함 픽셀 판단 기준값(θHD1, θHD2)을 비교하여 대상 픽셀(p22)이 결함 픽셀인지 여부를 판단한다. 이러한 비교/판단부(22)는 주변 픽셀들의 레벨이 모두 제1 상한값(θHD1)과 같거나 큰 경우 또는 주변 픽셀들의 레벨이 모두 제1 하한값(θHD2)과 같거나 작은 경우 대상 픽셀을 결함 픽셀로 판단한다. 예를 들어, 1) 대상 픽셀의 레벨이 10이고, 대상 픽셀 레벨 10에 대응하는 결함 픽셀 판단 가중치가 0.4이고, 레벨 10을 갖는 대상 픽셀의 결함 픽셀 판단 기준값의 제1 상한값이 14이고, 대상 픽셀의 결함 픽셀 판단 기준값의 제1 하한값이 6인 경우, 비교/판단부는 주변 픽셀의 레벨들이 모두 6 이하이거나 14 이상인 경우 대상 픽셀을 결함 픽셀로 판단하고, 주변 픽셀의 레벨들이 6과 14 사이에 있을 경우 대상 픽셀은 결함 픽셀이 아닌 것으로 판단한다. 2) 대상 픽셀의 레벨이 200이고, 대상 픽셀 레벨 200에 대응하는 결함 픽셀 판단 가중치 0.1이고, 레벨 200을 갖는 대상 픽셀의 결함 픽셀 판단 기준값의 제1 상한값이 220이고, 대상 픽셀의 결함 픽셀 판단 기준값의 제1 하한값이 180인 경우, 비교/판단부는 주변 픽셀의 레벨들이 모두 180 이하이거나 220 이상인 경우 대상 픽셀을 결함 픽셀로 판단하고, 주변 픽셀의 레벨들이 180과 220 사이에 있을 경우 대상 픽셀은 결함 픽셀이 아닌 것으로 판단한다.
결함 픽셀 보정부(30)는 주변 픽셀들의 레벨 평균값(Average)에 따라 가변되는 결함 픽셀 보정 기준값(a2)에 기초하여 결함 픽셀로 판단된 대상 픽셀의 레벨을 보정한다.
이를 도 4를 참조하여 보다 상세히 설명한다. 도 4는 도 1에 포함된 결함 픽셀 보정부(30)를 설명하기 위한 도면이다.
도 4를 참조하면, 결함 픽셀 보정부(30)는 주변 픽셀 레벨 평균값 연산부(31)와, 결함 픽셀 보정 기준값 생성부(32) 및 제1 치환부(33)를 포함한다.
주변 픽셀 레벨 평균값 연산부(31)는 주변 픽셀들의 레벨 평균값(Average)을 연산한다.
결함 픽셀 보정 기준값 생성부(32)는 주변 픽셀들의 레벨 평균값(Average)에 반비례하는 결함 픽셀 보정 가중치(a2)를 주변 픽셀들의 레벨 평균값(Average)에 부가하여 제2 상한값(θHR1)과 제2 하한값(θHR2)으로 이루어진 결함 픽셀 보정 기준값을 생성한다. 결함 픽셀 보정 가중치 및 결함 픽셀 보정 기준값 생성 방법은 앞서 상세히 설명한 결함 픽셀 판단 가중치 및 결함 픽셀 판단 기준값 생성 방법과 실질적으로 동일하므로, 결함 픽셀 보정 가중치 및 결함 픽셀 보정 기준값 생성 방법에 대한 상세한 설명은 결함 픽셀 판단 가중치 및 결함 픽셀 판단 기준값 생성 방법에 대한 상세한 설명으로 대체한다.
제1 치환부(33)는 대상 픽셀의 레벨을 제2 하한값(θHR2) 이상이고 제2 상한값(θHR1) 이하의 레벨을 갖는 주변 픽셀들의 레벨 평균값으로 치환한다.
이하에서는 이해의 편의를 위하여 실제 데이터를 이용하여 결함 픽셀 보정부의 기능 및 동작을 설명한다.
예를 들어, 1) p11의 레벨이 60이고, p12의 레벨이 70이고, p13의 레벨이 200이고, p21의 레벨이 50이고, p22의 레벨이 500이고, p23의 레벨이 50이고, p31의 레벨이 50이고, p32의 레벨이 50이고, p33의 레벨이 50인 경우, 주변 픽셀 레벨 평균값은 (60+70+200+50+50+50+50+50)/8=72.5이다. 2) 72.5를 갖는 주변 픽셀 레벨 평균값에 대응하는 결함 픽셀 보정 가중치가 0.3인 경우, 결함 픽셀 보정 기준값의 제2 상한값은 72.5+72.5*0.3=94.25이고, 결함 픽셀 보정 기준값의 제2 하한값은 72.5-72.5*0.3=50.9이다. 3) 따라서 제1 치환부는 대상 픽셀의 레벨 500을 제2 하한값 50.9 이상이고 제2 상한값 94.25 이하의 레벨을 갖는 p11, p12, p21, p23, p31, p32, p33 픽셀들의 레벨 평균값인 (60+70+50+50+50+50+50)/7=54로 치환한다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 영상 처리 장치는 잡음 제거부를 더 포함할 수 있다. 이러한 잡음 제거부는 대상 픽셀의 레벨에 따라 가변되는 잡음 제거 기준값에 기초하여 상기 대상 픽셀의 잡음을 제거한다.
이를 도 5를 참조하여 보다 상세히 설명한다. 도 5는 도 1에 포함된 잡음 제거부(40)를 설명하기 위한 도면이다.
도 5를 참조하면, 잡음 제거부(40)는 잡음 제거 기준값 생성부(41) 및 제2 치환부(42)를 포함한다.
잡음 제거 기준값 생성부(41)는 대상 픽셀의 레벨(p22)에 반비례하는 잡음 제거 가중치(a3)를 대상 픽셀의 레벨(p22)에 부가하여 제3 상한값(θNR1)과 제3 하한값(θNR2)으로 이루어진 잡음 제거 기준값을 생성한다. 잡음 제거 가중치 및 잡음 제거 기준값 생성 방법은 앞서 상세히 설명한 결함 픽셀 판단 가중치 및 결함 픽셀 판단 기준값 생성 방법과 실질적으로 동일하므로, 잡음 제거 가중치 및 잡음 제거 기준값 생성 방법에 대한 상세한 설명은 결함 픽셀 판단 가중치 및 결함 픽셀 판단 기준값 생성 방법에 대한 상세한 설명으로 대체한다.
제2 치환부(42)는 대상 픽셀의 레벨을 제3 하한값(θNR2) 이상이고 제3 상한값(θNR1) 이하의 레벨을 갖는 주변 픽셀들의 레벨 평균값으로 치환한다. 이러한 제2 치환부는 주변 픽셀들의 레벨에 부가되는 가중치보다 큰 가중치(a4)를 대상 픽셀에 부가하는 것이 바람직하다. 이러한 제2 치환부의 동작원리는 주변 픽셀에 부가되는 가중치보다 큰 가중치가 대상 픽셀에 부가된다는 점을 제외하고 앞서 상세히 설명한 제1 치환부의 동작원리와 실질적으로 동일하므로, 제2 치환부에 대한 상세한 설명은 제1 치환부에 대한 상세한 설명으로 대체한다.
도 6 내지 도 10은 종래의 경우와 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상 처리 장치의 영상 처리 결과를 비교하여 나타낸 도면이다.
도 6 내지 도 10을 참조하면 알 수 있는 바와 같이 본 발명의 일 실 시 예에 따른 영상 처리 장치에 따르면, 1) 이미지 내에 존재하는 핫 픽셀(Hot-Pixe) 등의 결함 픽셀과 잡음(Noise)이 이미지의 상세 부분의 흐려짐 없이 효과적으로 동시에 제거 또는 감쇠된다. 이에 따라 보다 양질의 이미지가 획득된다. 2) 각 픽셀의 레벨에 대해 적응적인 기준값들을 설정함으로써, 이미지의 어두운 부분과 밝은 부분에 대하여 유연하게 상세 부분을 유지하면서도 잡음을 효과적으로 제거할 수 있다. 특히, 카메라 센서의 입력으로 사용되는 베이어 영상에서의 영상 품질(image quality)을 개선함으로써 이후의 영상 처리의 효과적인 입력으로 사용될 수 있다.
도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상 처리 방법을 나타낸 도면이다.
도 11을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상 처리 방법은 베이어 패턴 이미지로부터 대상 픽셀과 대상 픽셀 주변의 주변 픽셀들로 이루어진 대상 영역을 추출하는 대상 영역 추출단계(S10)와, 대상 픽셀의 레벨에 따라 가변되는 결함 픽셀 판단 기준값에 기초하여 대상 픽셀이 결함 픽셀인지 여부를 판단하는 결함 픽셀 판단단계(20) 및 주변 픽셀들의 레벨 평균값에 따라 가변되는 결함 픽셀 보정 기준값에 기초하여 결함 픽셀로 판단된 대상 픽셀의 레벨을 보정하는 결함 픽셀 보정단계(30)를 포함한다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 영상 처리 방법의 작동 원리는 앞서 상세히 설명한 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상 처리 장치와 실질적으로 동일하므로 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상 처리 방법에 대한 상세한 설명은 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상 처리 장치에 대한 상세한 설명으로 대체한다.
이상에서 보는 바와 같이, 본 발명이 속하는 기술 분야의 당업자는 본 발명 이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시 예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해해야만 하고, 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
이상에서 상세히 설명한 바와 같이 본 발명에 따르면, 입력 영상의 상세 부분을 유지하면서도 핫 픽셀 또는 잡음을 효과적으로 제거할 수 있다.
또한 본 발명에 따르면, 핫 픽셀 및 잡음 제거를 동시에 수행하여 이미지 신호 처리의 과정을 줄일 수 있다.
또한 본 발명에 따르면, 이미지 내의 밝은 부분과 어두운 부분의 상세 부분과 평탄 부분을 최대한 보장하면서도 핫 픽셀 및 잡음을 제거할 수 있다.
또한 본 발명에 따르면, 베이어 패턴에 존재하는 각 칼라 채널(color channel) 상의 격자 잡음을 제거할 수 있다.

Claims (18)

  1. 베이어 패턴 이미지로부터 대상 픽셀과 상기 대상 픽셀 주변의 주변 픽셀들로 이루어진 대상 영역을 추출하는 대상 영역 추출부;
    상기 주변 픽셀의 레벨이 상기 대상 픽셀의 레벨에 따라 가변되는 결함 픽셀 판단 기준 범위에 해당되는지 여부로 상기 대상 픽셀이 결함 픽셀인지 여부를 판단하는 결함 픽셀 판단부; 및
    상기 주변 픽셀들의 레벨 평균값에 따라 가변되는 결함 픽셀 보정 기준 범위에 해당되는 상기 주변 픽셀의 레벨 평균값으로 상기 결함 픽셀로 판단된 대상 픽셀의 레벨을 보정하는 결함 픽셀 보정부를 포함하고,
    상기 결함 픽셀 판단 기준 범위는 상기 대상 픽셀의 레벨에 따라 차등적인 가중치가 상기 대상 픽셀 레벨에 부가되어 생성되고, 상기 결함 픽셀 보정 기준 범위는 상기 주변 픽셀들의 레벨 평균값에 따라 차등적인 결함 픽셀 보정 가중치가 상기 주변 픽셀들의 레벨 평균값에 부가되어 생성되는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 대상 영역 추출부는 칼라 채널 별로 상기 대상 영역을 추출하는, 영상 처리 장치.
  3. 제2 항에 있어서,
    상기 대상 영역 추출부는
    G 채널의 대상 영역을 추출하는 G 채널 대상 영역 추출부; 및
    R 채널과 B 채널의 대상 영역을 추출하는 R/B 채널 대상 영역 추출부;
    를 포함하는, 영상 처리 장치.
  4. 제1 항에 있어서, 상기 결함 픽셀 판단부는,
    상기 대상 픽셀의 레벨에 반비례하는 결함 픽셀 판단 가중치를 상기 대상 픽셀의 레벨에 부가하여 제1 상한값과 제1 하한값으로 이루어진 결함 픽셀 판단 기준범위를 생성하는 결함 픽셀 판단 기준값 생성부; 및
    상기 주변 픽셀의 레벨들과 상기 결함 픽셀 판단 기준범위를 비교하여 상기 대상 픽셀이 결함 픽셀인지 여부를 판단하는 비교/판단부를 포함하는 영상 처리 장치.
  5. 제4 항에 있어서,
    상기 비교/판단부는
    상기 주변 픽셀들의 레벨이 모두 상기 제1 상한값과 같거나 큰 경우 또는 상기 주변 픽셀들의 레벨이 모두 상기 제1 하한값과 같거나 작은 경우 상기 대상 픽셀을 결함 픽셀로 판단하는, 영상 처리 장치.
  6. 제1 항에 있어서,
    상기 결함 픽셀 보정부는
    상기 주변 픽셀들의 레벨 평균값을 연산하는 주변 픽셀 레벨 평균값 연산부;
    상기 주변 픽셀들의 레벨 평균값에 반비례하는 결함 픽셀 보정 가중치를 상기 주변 픽셀들의 레벨 평균값에 부가하여 제2 상한값과 제2 하한값으로 이루어진 결함 픽셀 보정 기준범위를 생성하는 결함 픽셀 보정 기준값 생성부; 및
    상기 대상 픽셀의 레벨을 상기 제2 하한값 이상이고 상기 제2 상한값 이하의 레벨을 갖는 주변 픽셀들의 레벨 평균값으로 치환하는 제1 치환부;
    를 포함하는, 영상 처리 장치.
  7. 제1 항에 있어서,
    상기 대상 픽셀들의 레벨에 따라 가변되는 잡음 제거 기준 범위에 해당하는 상기 주변 픽셀의 레벨 평균값으로 상기 대상 픽셀의 잡음을 제거하는 잡음 제거부를 더 포함하고,
    상기 잡음 제거 기준 범위는 상기 대상 픽셀에 따라 차등적으로 부여되는 잡음 제거 가중치가 상기 대상 픽셀의 레벨에 부가되어 생성되는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치.
  8. 제7 항에 있어서,
    상기 잡음 제거부는
    상기 대상 픽셀의 레벨에 반비례하는 잡음 제거 가중치를 상기 대상 픽셀의 레벨에 부가하여 제3 상한값과 제3 하한값으로 이루어진 잡음 제거 기준범위를 생성하는 잡음 제거 기준값 생성부; 및
    상기 대상 픽셀의 레벨을 상기 제3 하한값 이상이고 상기 제3 상한값 이하의 레벨을 갖는 주변 픽셀들의 레벨 평균값으로 치환하는 제2 치환부;
    를 포함하는, 영상 처리 장치.
  9. 제8 항에 있어서,
    상기 제2 치환부는
    상기 주변 픽셀들의 레벨에 부가되는 가중치보다 큰 가중치를 상기 대상 픽셀에 부가하는, 영상 처리 장치.
  10. 베이어 패턴 이미지로부터 대상 픽셀과 상기 대상 픽셀 주변의 주변 픽셀들로 이루어진 대상 영역을 추출하는 대상 영역 추출단계;
    상기 주변 픽셀의 레벨이 상기 대상 픽셀의 레벨에 따라 가변되는 결함 픽셀 판단 기준 범위에 해당되는지 여부로 상기 대상 픽셀이 결함 픽셀인지 여부를 판단하는 결함 픽셀 판단단계; 및
    상기 주변 픽셀들의 레벨 평균값에 따라 가변되는 결함 픽셀 보정 기준 범위에 해당되는 상기 주변 픽셀의 레벨 평균값으로 상기 결함 픽셀로 판단된 대상 픽셀의 레벨을 보정하는 결함 픽셀 보정단계를 포함하고,
    상기 결함 픽셀 판단 기준 범위는 상기 대상 픽셀의 레벨에 따라 차등적인 가중치가 상기 대상 픽셀 레벨에 부가되어 생성되고, 상기 결함 픽셀 보정 기준 범위는 상기 주변 픽셀들의 레벨 평균값에 따라 차등적인 결함 픽셀 보정 가중치가 상기 주변 픽셀들의 레벨 평균값에 부가되어 생성되는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법.
  11. 제10 항에 있어서,
    상기 대상 영역 추출단계에서 칼라 채널 별로 상기 대상 영역을 추출하는, 영상 처리 방법.
  12. 제11 항에 있어서,
    상기 대상 영역 추출단계는
    G 채널의 대상 영역을 추출하는 G 채널 대상 영역 추출단계; 및
    R 채널과 B 채널의 대상 영역을 추출하는 R/B 채널 대상 영역 추출단계;
    를 포함하는, 영상 처리 방법.
  13. 제10 항에 있어서,
    상기 결함 픽셀 판단단계는
    상기 대상 픽셀의 레벨에 반비례하는 결함 픽셀 판단 가중치를 상기 대상 픽셀의 레벨에 부가하여 제1 상한값과 제1 하한값으로 이루어진 결함 픽셀 판단 기준범위를 생성하는 결함 픽셀 판단 기준값 생성단계; 및
    상기 주변 픽셀의 레벨들과 상기 결함 픽셀 판단 기준범위를 비교하여 상기 대상 픽셀이 결함 픽셀인지 여부를 판단하는 비교/판단단계;
    를 포함하는, 영상 처리 방법.
  14. 제13 항에 있어서,
    상기 비교/판단단계에서 상기 주변 픽셀들의 레벨이 모두 상기 제1 상한값과 같거나 큰 경우 또는 상기 주변 픽셀들의 레벨이 모두 상기 제1 하한값과 같거나 작은 경우 상기 대상 픽셀을 결함 픽셀로 판단하는, 영상 처리 방법.
  15. 제10 항에 있어서,
    상기 결함 픽셀 보정단계는
    상기 주변 픽셀들의 레벨 평균값을 연산하는 주변 픽셀 레벨 평균값 연산단계;
    상기 주변 픽셀들의 레벨 평균값에 반비례하는 결함 픽셀 보정 가중치를 상기 주변 픽셀들의 레벨 평균값에 부가하여 제2 상한값과 제2 하한값으로 이루어진 결함 픽셀 보정 기준범위를 생성하는 결함 픽셀 보정 기준값 생성단계; 및
    상기 대상 픽셀의 레벨을 상기 제2 하한값 이상이고 상기 제2 상한값 이하의 레벨을 갖는 주변 픽셀들의 레벨 평균값으로 치환하는 제1 치환단계;
    를 포함하는, 영상 처리 방법.
  16. 제10 항에 있어서,
    상기 대상 픽셀들의 레벨에 따라 가변되는 잡음 제거 기준 범위에 해당하는 상기 주변 픽셀의 레벨 평균값으로 상기 대상 픽셀의 잡음을 제거하는 잡음 제거단계를 더 포함하고,
    상기 잡음 제거 기준 범위는 상기 대상 픽셀에 따라 차등적으로 부여되는 잡음 제거 가중치가 상기 대상 픽셀의 레벨에 부가되어 생성되는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법.
  17. 제16 항에 있어서,
    상기 잡음 제거단계는
    상기 대상 픽셀의 레벨에 반비례하는 잡음 제거 가중치를 상기 대상 픽셀의 레벨에 부가하여 제3 상한값과 제3 하한값으로 이루어진 잡음 제거 기준범위를 생성하는 잡음 제거 기준값 생성단계; 및
    상기 대상 픽셀의 레벨을 상기 제3 하한값 이상이고 상기 제3 상한값 이하의 레벨을 갖는 주변 픽셀들의 레벨 평균값으로 치환하는 제2 치환단계;
    를 포함하는, 영상 처리 방법.
  18. 제17 항에 있어서,
    상기 제2 치환 단계에서 상기 주변 픽셀들의 레벨에 부가되는 가중치보다 큰 가중치를 상기 대상 픽셀에 부가하는, 영상 처리 방법.
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