KR100795343B1 - 이미지 캡쳐링 시스템 및 방법 - Google Patents

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마츠모토 카즈야
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윈본드 일렉트로닉스 코포레이션
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Abstract

방법들 및 관련 컴퓨터 프로그램 제품들, 시스템들, 및 이미지 캡쳐링 시스템에서 오토-포커싱을 위한 디바이스들은 렌즈 거리들의 제 1 구간에서 오토-포커싱 회로로부터 출력 신호들을 샘플링하는 것 및 렌즈 거리들의 제 1 구간에서 샘플링된 출력 신호들의 2개의 최고값들에 대응하는 제 1 렌즈 거리 및 제 2 렌즈 거리를 결정하는 것을 포함한다.
관련 컴퓨터 프로그램 제품, 시스템들, 이미지 캡쳐링 시스템, 오토-포커싱, 렌즈 거리

Description

이미지 캡쳐링 시스템 및 방법{System and method for image capturing}
도 1은 오토-포커싱 시스템의 블록도.
도 2는 오토-포커싱 회로로부터 출력된 오토-포커싱 신호의 그라프.
도 3은 오토-포커싱 처리의 플로차트.
도 4는 플리커 보정 처리의 플로차트.
도 5는 이미징 디바이스 상의 화소 컬러 패턴을 나타낸 도면.
도 6은 이미징 디바이스 상의 화소 컬러 패턴을 나타낸 도면.
도 7은 이미징 디바이스 상의 화소 컬러 패턴을 나타낸 도면.
도 8은 오토-화이트 밸런싱 차트를 나타낸 그라프.
도 9는 이미징 디바이스 상의 G 화소 패턴을 나타낸 도면.
도 10은 프리-감마 보정 함수를 나타낸 그라프.
도 11은 필터의 그래픽 표현.
도 12는 필터의 그래픽 표현.
도 13은 필터의 그래픽 표현.
도 14는 오토 포커스 시스템의 블록도.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>
30 : 이미징 디바이스 40 : 옵티컬 블랙 클램핑 회로
50 : 결함 보정 회로 60 : 렌즈 세이딩 보정 회로
70 : 오프셋 게인 회로 80 : 자동 노광 회로
90 : 오토-화이트 밸런싱 회로 100 : 오토 포커싱 회로
110 : 프리-감마 보정 회로 120 : 공간 필터링 회로
130 : 가중 및 적분 회로 150 : 포커스 모터
160 : 줌 모터
관련 출원의 교차 참조
본 출원은 2005년 3월 15일자로 제출된 일본 출원 번호 제 2005-73339 호, 2005년 3월 15일자로 제출된 일본 출원 번호 제 2005-73340 호, 2005년 3월 15일자로 제출된 일본 출원 번호 제 2005-73338 호로부터의 우선권을 주장하며, 이들 출원의 각각의 전체 내용은 본원에 참조된다.
배경
비디오 카메라 시스템들 및 스틸 카메라 시스템들과 같은 이미지 캡쳐링 시스템들은 종종 이미지의 오토-포커싱을 가능하게 하는 회로를 포함한다. 오토-포커싱 시스템들은 종종 광센서들 및 신호 처리 회로들의 조합을 포함한다. 광센서들로 부터 수신된 신호들에 기초하여, 신호 처리 회로들은 이미지 캡쳐링 시스템을 위한 다양한 설정들을 결정할 수 있다.
요약
본 발명의 일 특징에 따르면, 이미지 캡쳐링 시스템에서의 오토-포커싱 방법은, 렌즈 거리들의 제 1 구간에서 오토-포커싱 회로로부터 출력 신호들을 샘플링하는 단계; 상기 렌즈 거리들의 제 1 구간에서 샘플링된 출력 신호들의 2개의 최고값에 대응하는 제 1 렌즈 거리 및 제 2 렌즈 거리를 결정하는 단계를 포함한다. 상기 방법은 또한 상기 제 1 렌즈 거리와 상기 제 2 렌즈 거리 사이의 제 2 구간에서 상기 오토-포커싱 회로로부터 출력 신호들을 샘플링하는 단계를 포함한다.
실시예들은 다음과 같은 것들 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
상기 방법은, 상기 제 2 구간에서 상기 샘플링된 출력 신호들의 최대값에 대응하는 렌즈 거리를 결정하는 단계; 및 상기 결정된 렌즈 거리에 상기 초점 위치를 설정하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 제 2 구간은 상기 제 1 구간보다 작을 수 있다. 상기 제 1 구간은 각각의 상기 렌즈 위치들 사이에 제 1 거리를 갖는 렌즈 위치들의 제 1 세트를 포함하고 상기 제 2 구간은 각각의 상기 렌즈 위치들 사이에 제 2 거리를 가진 렌즈 위치들의 제 2 세트를 포함한다. 상기 제 2 거리는 상기 제 1 거리보다 작을 수 있다.
상기 방법은 또한 상기 오토-포커싱 회로에서 신호 처리를 수행하는 단계를 포함한다. 상기 신호 처리를 수행하는 단계는, 소정의 함수 유형에 따라 프리-감마 보정을 수행하는 단계; 이미지 신호들을 공간적으로 필터링하는 단계; 상기 필터링된 신호들을 가중 및 적분하는 단계; 및 상기 가중 및 적분된 신호들을 오토-포커싱 신호들로서 출력하는 단계, 를 포함할 수 있다. 상기 방법은 또한 상기 렌즈 거리들의 제 2 구간에서 상기 샘플링된 출력 신호들의 2개의 최고값에 대응하는 제 3 렌즈 거리 및 제 4 렌즈 거리를 결정하는 단계; 상기 제 3 렌즈 거리와 상기 제 4 렌즈 거리 사이의 제 3 구간에서 상기 오토-포커싱 회로로부터 출력 신호들을 샘플링하는 단계; 상기 제 3 구간에서 상기 샘플링된 출력 신호들의 상기 최대값에 대응하는 렌즈 거리를 결정하는 단계; 및 상기 결정된 렌즈 거리에 상기 초점 위치를 설정하는 단계, 를 포함할 수 있다.
본 발명이 일 특징에 따르면, 이미지-캡쳐링 시스템은 포커스 렌즈 및 오토-포커싱 회로를 포함할 수 있다. 오토-포커싱 회로는 렌즈 거리들의 제 1 구간으로부터 출력 신호들을 샘플링하고 렌즈 거리들의 제 1 구간에서 샘플링된 출력 신호들의 2개의 최고값들에 대응하는 제 1 렌즈 거리 및 제 2 렌즈 거리를 결정하도록 구성될 수 있다. 오토-포커싱 회로는 또한 제 1 렌즈 거리와 제 2 렌즈 거리 사이의 제 2 구간에서 출력 신호들을 샘플링하도록 구성될 수 있고, 상기 제 2 구간은 상기 제 1 구간보다 작다.
실시예들은 다음과 같은 것의 하나 이상을 포함할 수 있다.
오토-포커싱 회로는 또한 제 2 구간에서 샘플링된 출력 신호들의 최대값에 대응하는 렌즈 거리를 결정하고 상기 초점 위치를 상기 결정된 렌즈 거리에 설정하 도록 구성될 수 있다. 이미지-캡쳐링은 또한 신호 처리 회로를 포함할 수 있다. 신호 처리 회로는 소정의 함수 유형에 따라 프리-감마 보정을 수행하고, 상기 이미지 신호들을 공간적으로 필터링하고, 상기 필터링된 신호들을 가중 및 적분하고, 상기 가중 및 적분된 신호들을 오토-포커싱 신호들로서 상기 오토-포커싱 회로에 출력하도록, 구성될 수 있다.
본 발명의 일 특징에 따르면, 조명 조건(illumination condition)에 기초하여 노광 패러미터를 결정하는 방법은, 녹색 (R/G) 값에 의해 나누어지는 적색을 계산하는 단계; 녹색 (B/G) 값에 의해 나누어지는 청색을 계산하는 단계; 및 상기 노광 패러미터를 결정하기 위해 상기 R/G 및 B/G 값들을 소정의 오토-화이트 밸런싱 맵과 비교하는 단계, 를 포함한다.
실시예들은 다음과 같은 것들 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
상기 방법은 또한 이미징 디바이스의 소정 영역에서 적색 신호, 청색 신호, 제 1 녹색 신호, 및 제 2 녹색 신호를 선택하는 단계를 포함한다. 상기 소정 영역은 4개의 인접 화소들을 포함한다. 상기 R/G 값을 계산하는 단계는, 상기 제 1 녹색 신호에 기초하여 제 1 1/G 값을 결정하는 단계; 및 상기 적색 신호를 상기 제 1 1/G 값으로 승산하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 B/G 값을 계산하는 단계는, 상기 제 2 녹색 신호에 기초하여 제 2 1/G 값을 결정하는 단계; 및 상기 청색 신호를 상기 제 2 1/G 값으로 승산하는 단계를 포함한다.
상기 오토-화이트 밸런싱 맵은 상기 상이한 조명 조건들에 대응하는 복수의 영역들을 포함할 수 있다. 상기 오토-화이트 밸런싱 맵은 형광등 조명에 대응하는 영역을 포함할 수 있다. 상기 방법은 또한 R/G 및 B/G값들이 형광등 조명에 대응하는 영역에 대응하면 상기 결정된 노광 패러미터에 기초하여 플리커 보정 신호를 발생하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 노광 패러미터는 셔터 속도일 수 있다.
상기 R/G 값을 계산하는 단계 및 상기 B/G 값을 계산하는 단계는, 이미징 디바이스의 복수의 소정 영역들에서 적색 신호, 청색 신호, 제 1 녹색 신호, 및 제 2 녹색 신호를 선택하는 단계; 상기 복수의 소정 영역들에서 상기 선택된 적색 신호, 상기 선택된 청색 신호, 상기 선택된 제 1 녹색 신호, 및 상기 선택된 제 2 녹색 신호에 기초하여 복수의 중간 R/G 값들 및 중간 B/G 값들을 계산하는 단계; 상기 R/G 값을 발생하기 위해 상기 계산된 중간 R/G 값들을 평균화하는 단계; 및 상기 B/G 값을 발생하기 위해 상기 계산된 중간 B/G 값들을 평균화하는 단계, 를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 특징에 따르면, 이미지-캡쳐링 시스템은 녹색 (R/G) 값으로 나누어진 적색을 계산하고, 녹색 (B/G) 값으로 나누어진 청색을 계산하고, 노광 패러미터를 결정하기 위해 R/G 및 B/G 값들을 소정 오토-화이트 밸런싱 맵과 비교하도록 구성된 회로를 포함할 수 있다.
실시예들은 다음과 것들의 하나 이상을 포함할 수 있다.
오토-화이트 밸런싱 맵은 상이한 조명 조건들에 대응하는 복수의 영역들을 포함할 수 있다. 오토-화이트 밸런싱 맵은 형광등 조명에 대응하는 영역을 포함할 수 있고, 상기 회로는 R/G 및 B/G 값들이 형광등 조명에 대응하는 영역에 대응하면 상기 결정된 노광 패러미터에 기초하여 플리커 보정 신호를 발생하도록 구성된다.
본 발명의 일 특징에 따르면, 일 방법은 제 1 영역, 제 2 영역, 및 제 3 영역을 가진 프리-감마 함수를 제공하는 단계를 포함하고, 상기 제 2 영역에서의 상기 함수의 도함수는 상기 제 1 및 제 3 영역들에서의 함수의 도함수보다 크다. 상기 방법은 또한 이미징 디바이스 상의 소정 수의 위치들로부터 이미지 신호들을 수신하는 단계; 및 프리-감마 보정된 이미지 신호를 발생하기 위해 상기 프리-감마 함수를 이용하여 상기 수신된 이미지 신호들에 대해 프리-감마 보정을 수행하는 단계를 포함한다.
실시예들은 다음과 같은 것들의 하나 이상을 포함할 수 있다.
상기 수신된 이미지 신호들에 대해 프리-감마 보정을 수행하는 단계는 상기 수신된 신호의 조명 레벨에 대응하는 상기 프리-감마 함수의 영역에서의 상기 프리-감마 함수의 도함수로 상기 수신된 이미지 신호들을 승산하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 이미지 신호들은 복수의 녹색 화소들을 위한 상기 이미지 신호들에 대응할 수 있다. 상기 프리-감마 함수는 대략 s형상 함수(approximately s-shaped function)일 수 있다. 상기 방법은 또한 상기 프리-감마 보정된 신호에 대해 신호 처리를 수행하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 프리-감마 보정된 신호에 대해 신호 처리를 수행하는 단계는, 상기 이미지 신호들을 공간적으로 필터링하는 단계; 상기 필터링된 신호들을 가중 및 적분하는 단계; 및 상기 가중 및 적분된 신호들을 오토-포커싱 신호들로서 출력하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 이미지 신호들을 공간적으로 필터링하는 단계는, 라플라시안 필터링(Lapracian filtering) 또는 미분 필터링(differential filtering)을 이용하여 상기 이미지 신호들을 공간적으로 필터 링하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 특징에 따르면, 이미지 캡쳐링 시스템은 제 1 영역, 제 2 영역, 및 제 3 영역을 가진 프리-감마 함수를 제공하도록 구성된 회로를 포함하며, 상기 제 2 영역에서의 함수의 도함수는 제 1 및 제 3 영역들에서의 함수의 도함수보다 크고, 또한 상기 회로는 이미징 디바이스 상의 소정 수의 위치들로부터 이미지 신호들을 수신하고, 프리-감마 보정된 이미지 신호를 발생하기 위해 프리-감마 함수를 이용하여 상기 수신된 신호의 조명 레벨에 대응하는 프리-감마 함수의 영역에서의 상기 프리-감마 함수의 도함수로 수신된 이미지 신호들을 승산함으로써 수신된 이미지 신호들에 대해 프리-감마 보정을 수행하도록 구성되어 있다.
실시예들은 다음과 같은 것들의 하나 이상을 포함할 수 있다.
상기 프리-감마 함수는 대략 s형상 함수일 수 있다..
몇몇 실시예들에서, 다중-샘플링을 수행하는 것은 더욱 높은 오토-포커싱 정밀도를 제공할 수 있고 및/또는 오토 포커스 처리 중 원치않은 신호 피크를 선택할 가능성을 감소시킬 수 있다.
몇몇 실시예들에 있어서, 다중-샘플링을 수행하는 단계는 오토-포커스 처리를 위한 총 시간을 감소시킬 수 있다.
몇몇 실시예들에 있어서, 상기 오토-포커싱 시스템은 다중-샘플링 처리로 인해 더 높은 포커싱 정밀도 및 더 짧은 포커싱 시간 모두를 실현할 수 있다.
몇몇 실시예들에 있어서, 플리커 보정은 오토-화이트 밸런싱을 위한 기존 하드웨어 및 소프트웨어 자원들을 이용하여 구현되므로 저비용의 플리커 보정 시스템 및 방법을 제공할 수 있다. 게다가, 몇몇 실시예들에서, 플리커 보정 시간이 감소될 수 있는 데, 그 이유는 플리커 보정은 기존 AWB 처리 시간을 제외하고는 추가 처리 시간을 필요로 하지 않기 때문이다.
본 발명의 하나 이상의 실시예들의 상세들은 첨부 도면들 및 이하의 상세한 설명에 기술된다.
상세한 설명
먼저 도 1에는 포커스 렌즈(10) 및 줌 렌즈(20)를 구비하는 오토-포커싱 시스템(12)의 블록도가 도시되어 있다. 포커스 렌즈(10) 및 줌 렌즈(20)를 통해, 광 이미지가 이미징 디바이스(30) 상의 복수의 화소들 위에 투영된다. 화소들은 광 이미지를 전기 아날로그 이미지 신호들로 변환한다. 전기 아날로그 이미지 신호들은 아날로그 디지털 (A/D) 컨버터 (도시하지 않음)에 의해 디지털 이미지 신호들로 변환된다. 디지털 이미지 신호들은 옵티컬 블랙(optical black; OB) 클램핑 회로(40)에 공급되고 소정 레벨들로 클램핑된다. 클램핑된 디지털 이미지 신호들은 상기 신호들을 전기적으로 보정하는 결함 보정 회로(50)에 공급된다. 보정된 이미지 신호들은 렌즈 세이딩 보정 회로(60)에 공급되고 및 렌즈 세이딩 없이 이미지 신호들로 전기적으로 보정된다.
렌즈 세이딩 보정 회로(60)의 출력 신호 라인은 다중 라인들(예컨대, 4개의 라인들)로 분할된다. 제 1 신호 라인은 비디오 신호 처리 회로 (도시하지 않음)에 연결되는 오프셋 게인 회로(70)에 연결된다. 제 2 신호 라인은 자동-노광(auto- exposing; AE) 회로(80)에 연결된다. 제 3 신호 라인은 오토-화이트-밸런싱(auto-white-balancing; AWB) 회로(90)에 연결된다. 제 4 신호 라인은 오토-포커싱(auto-focusing; AF) 회로(100)에 연결된다.
오토-포커싱(AF) 회로(100)는 프리-감마 보정 회로(110), 공간 필터링 회로(120), 및 가중 및 적분 회로(130)를 구비한다. 가중 및 적분 회로(130)는 오토-포커싱 신호를 출력한다. 오토-포커싱 (AF) 회로(100)로부터의 오토-포커싱 (AF) 출력 신호는 CPU(140)에 공급된다. CPU(140)는 포커스 렌즈(10) 및 줌 렌즈(20)를 초점 위치로 이동시키는 포커스 모터(focus motor; 150) 및 줌 모터(160)를 구동하기 위해 구동 신호들을 공급한다.
오토-포커싱 동작 중, 오토-포커싱 회로(100)는 이미징 디바이스(30)로부터의 신호들을 분석한다. 오토-포커싱 회로는 모터(150)를 이용하여 포커스 렌즈(10)의 거리를 변경하고 이미지가 초점에 있는지의 여부를 결정하기 위해 여러 초점 거리들에서 이미지들의 특징들을 관찰한다.
도 2에는 포커스 렌즈(10)의 거리가 변경될 때의 오토-포커싱 회로(100)에 의해 측정된 이미지 샘플들의 그라프(200)가 도시되어 있다. 수평축(204)은 포커스 렌즈(10)의 렌즈 이동 거리이고 수직축(202)은 오토-포커스 신호 출력의 진폭이다. 오토-포커스 신호 출력의 진폭은 렌즈(10)의 거리가 변경됨에 따라 변한다. 더 큰 진폭 신호는 이미지가 더 낮은 진폭 신호보다 더 포커싱된다는 것을 나타낸다. 오토-포커스 신호 출력은 초점 위치 (XAF)(232)에서 초점 진폭(AAF)(231)으로 최대화된 다.
도 3에는 다중-샘플링 처리(170)를 이용하는 오토-포커싱 동작의 플로 차트가 도시되어 있다. 처리 170은 렌즈 이동 거리들의 제 1 구간 내에서 오토-포커싱 회로(100)로부터 오토-포커스 신호 출력들의 제 1 세트를 측정하는 단계를 포함한다(단계 172). 제 1 샘플링은 상대적으로 큰 스텝 사이즈를 이용하여 넓은 범위의 렌즈 위치들에 걸쳐 AF 신호 출력들의 거친 샘플링(rough sampling)을 발생한다. 예를 들면, 도 2에 도시된 것과 같이, 제 1 샘플링은 화살표 226로 표시된 스텝 사이즈를 이용하여 수행되고 렌즈 거리들(206, 208, 210, 212, 214, 216, 218, 및 219)에서 오토-포커스 신호에 대한 AF 진폭들을 발생한다.
샘플들 렌즈 거리들에서의 AF 신호의 결정된 진폭에 기초하여, 처리 170는 AF 신호의 최대 진폭을 가진 2개의 샘플들을 결정한다(단계 174). 이들 2개의 샘플들은 초점 진폭 (AAF)(231) 및 초점 위치 (XAF)(232)가 놓일 것으로 예상되는 좁은 범위의 렌즈 거리들을 제공한다. 예를 들면, 도 2에서, 샘플링된 값들(230, 234)은 최대 진폭을 가지므로, 초점 진폭 (AAF)(231)은 렌즈 거리(210)와 렌즈 거리(212) 사이에 놓이는 것으로 예상된다.
제 1 샘플링 후, 제 2 샘플링이 출발 렌즈 위치로서의 선택된 제 1 최대값과 연관된 렌즈 위치를 이용하여 그리고 샘플링된 영역의 최종 위치로서의 선택된 제 2 최대값과 연관된 렌즈 위치를 이용하는 렌즈에 대한 더 작은 스텝 사이즈를 이용하여 수행된다(단계 176). 예를 들면, 도 2에 있어서, 제 2 샘플링을 위한 스텝 사 이즈는 제 1 샘플링(화살표 228로 나타냄)을 위한 스텝 사이즈의 1/4이고 위치 210에서 시작해서 위치 212에서 끝난다.
제 2 샘플링에 기초하여, 처리 170는 오토-포커스 신호의 최대값이 존재하는 위치를 결정한다(단계 178). 처리 170은 이러한 렌즈 거리를 초점 위치로서 설정한다(단계 180). 예들 들면, 도 2에서, 포인트(232)는 최고의 측정된 AF 값을 가진다. 그러므로, AF 값(232)에 대응하는 렌즈 거리(222)는 오토-포커스 처리(170)에 기초한 렌즈 오토 포커스 거리로서 설정될 것이다.
멀티-샘플링을 수행하는 것은 더 높은 오토-포커싱 정밀도를 제공하고 및/또는 오토 포커스 처리 중 원치않은 신호 피크를 선택할 확률을 감소시킬 수 있는 것으로 믿어진다.
또한 멀티-샘플링을 수행하는 것은 오토-포커스 처리를 위한 총 시간을 감소시킬 수 있는 것으로 믿어진다. 오토 포커스 처리 중 렌즈에 대한 정확한 거리를 결정하기 위해, 렌즈는 여러 위치들로 이동되어야 하고 샘플들은 여러 위치들에서 취해져야 한다. 예를 들면, 오토 포커스 과정이 16개의 렌즈 위치들(도 2에 도시된 것과 같은)을 이용하고 렌즈를 이동시키고 각 렌즈 위치에서 AF 신호를 측정하는 데 100ms가 필요하면, 이 때 총 1.6초가 16개의 위치들을 측정하는 데 필요로 될 수도 있다. 그러나, 전술한 다중-샘플링 처리를 이용하면, 제 1 샘플링은 총 800ms의 시간에 이르는 8단계들을 가지며 제 2 샘플링은 총 400ms 시간에 이르는 4단계들을 이용한다. 그러므로, 다중-샘플링 처리를 위한 전체 시간은 모든 16개의 위치들을 샘플링하는 상기 처리를 위한 1.6초에 비교되는 1.2초이다. 다중-샘플링 처리 는 오토-포커싱에 요구되는 전체 시간량을 감소시키면서 오토-포커스의 정밀도를 유지한다(예컨대, 동일 스텝 사이즈를 낳는다).
상기한 바와 같이, 오토-포커싱 회로(100)는 이중 샘플링에 의한 초점 위치 근방에서의 상세 조사로 인해, 더 높은 포커싱 정밀도 및 더 짧은 포커싱 시간 모두를 실현할 수 있다.
전술한 다중-샘플링 처리는 이중-샘플링 처리(doublle-sampling process)를 이용하여 도시되었지만, 오토-포커싱 처리는 이중-샘플링 처리에 제한되지 않는다. 오히려, 오토-포커싱할 수 있는 임의의 다중-샘플링, 예컨대 3중-샘플링, 4중 샘플링 또는 그 이상이 이용될 수 있다.
몇몇 실시예들에 있어서, 오토-포커싱 시스템은 2개의 샘플들 대신에 오토-포커스 신호의 최고 진폭을 가진 하나의 샘플을 이용할 수 있고 제 2 샘플링은 이러한 샘플 주위에서 수행될 수 있다.
도 1을 다시 참조하면, 이미징 시스템(12)은 다양한 상이한 조명 조건들에서 이용될 수 있다. 이들 상이한 조명 조건들은 이미징에 있어서 다양한 변경들을 일으킬 수 있다. 예를 들면, 이미징 시스템(12)이 실외에서 사용될 경우, 태양 또는 자연 채광은 조명(illumination)을 제공한다. 대조적으로, 이미징 시스템(12)이 실내에서 사용될 경우, 형광등이 실내 조명을 제공할 수 있다. 형광등에 의해 제공되는 조명에 기인한 광 강도는 주기적으로 변한다(예컨대, 50Hz 또는 60Hz). 이러한 현상은 플리커 노이즈(flicker noise)라 불린다. 몇몇 경우에, 플리커 노이즈는 공간적으로 변하는 휘도 변경과 같은 얻어진 이미지에 바람직하지 않은 영향들을 줄 수 있다. 종래의 자동-노광 회로들은 종종 광 강도의 평균값을 측정함으로써 노광 패러미터들을 결정하고 플리커 노이즈 환경에서 노광 패러미터들을 보정하지 않는다. 시스템(12)에 있어서, 오토-화이트-밸런싱(auto-white-balancing ; AWB) 회로(90)는 컬러 강도와 다양한 조명 조건들에 대한 컬러 강도의 소정 매핑과의 비교에 기초하여 플리커 노이즈를 보정한다.
도 4를 참조하면, 이미지의 화소들의 컬러 강도에 기초하여 플리커 노이즈를 제거하기 위한 AWB 매핑을 위한 처리 250가 도시된다. 도 5는 이미징 디바이스 상의 컬러 화소들의 예시적인 매핑들을 도시한다. 도 6 및 도 7은 AWB 처리를 위한 서브-샘플링된 화소들을 도시한다. 오토-화이트-밸런싱 회로는 이미징 디바이스 상의 이들 컬러 화소들 모두 또는 일부를 이용할 수 있다. 컬러 매핑들은 서로 인접한 4개의 컬러 화소들로부터 얻은 4개의 컬러 신호들을 포함한다. 예를 들면, 이미징 디바이스 상의 소정 영역의 적색, 녹색, 청색 및 녹색(RGBG) 화소들의 세트가 이용될 수 있다.
처리 250은 R/G 및 B/G에 대한 값을 계산한다(단계 254). 몇몇 실시예들에 있어서, 녹색(G) 신호는 소정 변환 테이블을 이용하여 1/G 신호로 변환된다. R 신호 및 B 신호는 1/G 신호와 승산되어 R/G 신호 및 B/G 신호를 얻는다. 다른 실시예들에서, 시스템은 먼저 1/G를 계산하지 않고 녹색 신호로 적색 신호를 나누고 녹색 신호로 청색 신호를 나눈다.
계산된 R/G 및 B/G 값들은 조명 형태를 결정하기 위해 소정의 오토-화이트 밸런싱(AWB) 맵과 비교된다(단계 256). 도 8은 B/G값이 x-축(262) 상에 도시되고 R/G 값이 y축(264) 상에 도시된 예시적인 AWB 맵(260)을 도시한다. AWB 맵(260)은 다양한 조명 조건들에 대응하는 다중 영역들(예컨대, 영역들 266, 268, 272, 274, 276, 278, 및 280)로 분할된다. 상기 영역들은 여러 상이한 조명 조건들에서 취해진 이미지들에 대한 장면 정보(scene information)에 기초하여 결정된다. 예를 들면, 영역 280은 공통 장면(common scene)이고, 영역 284은 실내 장면이고, 영역들 266, 268, 272, 274, 및 278은 형광등 장면들이고 영역 276은 실외 장면이다. 장면들의 수 및/또는 대응하는 AWB 영역들의 형상은 원하는 대로 변할 수 있다. AWB 맵은 실험적으로 결정될 수 있고 또는 미리 얻어진 이미지 정보에 기초하여 계산될 수 있다. R/G 신호 (x-축 262) 및 B/G 신호 (y-축 264)를 AWB 맵과 비교함으로써, 상기 시스템은 형광등 조명이 사용되는지의 여부를 결정한다. 그렇다면, 시스템(90)은 플리커 보정 신호를 발생하고 플리커 보정 신호에 따라 노광 패러미터들을 수정한다(단계 258). 예를 들면, 분석된 이미지가 형광등 조명에 대응하면, 셔터 속도는 얻어진 이미지로부터 플리커를 감소 또는 제거하기 위해 10ms보다 더 크게 되도록 증가될 수 있다.
상기 실시예에서, R/G 및 B/G의 단일 계산이 이용되어 AWB 맵에 기초한 조명 조건들을 결정하였지만, 다수의 계산들이 이용될 수 있다. 몇몇 실시예들에서, 상기 시스템은 이미지의 다양한 부분들로부터 다중 R/G 및 B/G 값들을 계산한다. 이들 값들은 AWB 매핑으로부터 조명 조건을 결정하는 데 이용될 평균 R/G 및 평균 B/G 값을 결정하기 위해 평균화된다.
몇몇 실시예들에 있어서, 전술한 플리커 보정은 기존의 하드웨어 및 소프트 자원들을 이용하여 구현되므로, 낮은 비용의 플리커 보정 시스템 및 방법을 제공할 수 있다. 더욱이, 플리커 보정 시간은 크게 감소될 수 있는 데 그 이유는 그것이 기존의 AWB 처리 시간을 제외하고는 추가의 처리 시간을 필요로 하지 않기 때문이다.
도 1을 다시 참조하면, 이미징 디바이스(30) 상의 화소들로부터 얻어진 이미지 신호들은 이미징 디바이스(30)의 오토 포커스 동작의 정밀도에 영향을 미치는 노이즈를 포함할 수 있다. 예를 들면, 이미지에 낮은 광도가 존재하면 높은 광도 이미지에 비해 낮은 오토 포커스 정밀도가 있을 수 있다. 그러므로, 낮은 광도 이미지에 포함된 노이즈는 상기 시스템의 포커싱에 더 큰 영향을 줄 수 있다. 오토-포커싱 동작에 대한 광도 레벨의 영향을 감소시키기 위해, 입력 신호는 프리-감마 보정 함수에 의해 수정될 수 있다. 오토 포커싱 회로(100)는 오토 포커스 동작에 대한 저 레벨 조명에서의 노이즈의 영향을 감소시키기 위해 이미지 신호에 프리-감마 보정을 제공한다.
이미지 캡쳐링 시스템(12)내의 오토-포커싱 회로(100)는 이미징 디바이스(30) 상의 소정의 화소들로부터 얻어진 이미지 신호들에 프리-감마 보정을 수행하고 프리-감마-보정된 이미지 신호들에 대해 신호 처리를 수행한다. 프리-감마-보정된 이미지 신호들의 신호 처리는 이미지 신호들의 공간 필터링, 필터링된 신호들의 가중 및 적분, 및 오토-포커싱 신호들로서의 가중 및 적분된 신호들의 출력을 포함할 수 있다. 프리-감마 보정은 소정 구간들에서 샘플링된 다중 신호들에 대해 수행된다.
이미징 디바이스(30) 상의 소정 화소들로부터 얻어진 이미지 신호들의 예를 나타내는 도 9를 참조하면, 이미징 디바이스(30) 상의 화소들은 이미징 디바이스(30) 상의 소정 위치들에 복수의 녹색(G) 화소들을 나타낸다.
도 10을 참조하면, 오토-포커싱 시스템을 위한 예시적인 프리-감마 보정 함수(310)가 도시된다. 프리-감마 보정은 함수 310를 이용하여 소정 구간들에서 샘플링된 다중 신호들에 대해 수행된다. 프리-감마 함수 310의 그라프에 있어서, x-축은 입력 신호 광도를 나타내고 y-축은 입력 신호의 수학적 변환에 기초한 출력 신호를 나타낸다. 프리-감마 함수는 s-형상 함수(s-shaped function)를 낳는 상이한 기울기를 가진 다중 영역들(316, 318, 320, 322, 324, 326, 328, 및 330)을 포함한다. 각 영역의 기울기는 상기 영역의 2개의 끝점들 사이에 형성된 라인의 기울기에 기초하여 결정된다. 상기 기울기는 또한 특정 위치에서 "s-형상" 함수의 도함수에 기초하여 결정될 수 있다. 상대적으로 낮은 광도를 가진 영역들(예컨대 영역들 316 및 318) 및 상대적으로 높은 광도를 가진 영역들(예컨대, 영역들 328 및 330)의 기울기는 보통의 광도를 가진 영역들(예컨대, 영역들 322, 324, 및 326)의 기울기보다 작다.
동작에 있어서, 입력 신호(예컨대, 도 9에 도시된 입력)의 값은 관련 광도 레벨에 대한 프리-감마 함수의 기울기로 승산된다. 프리-감마 신호의 기울기가 상대적으로 낮은 또는 상대적으로 높은 광도들을 가진 신호 입력들에 대해 낮으므로, 상기 이미지에서의 낮은 광도 및 높은 광도 신호들의 고주파수 성분이 감소된다. 예를 들면, 신호가 입력에서 낮은 광도 레벨에 있으면 신호의 차이는 함수 310를 이용한 프리-감마 보정을 계산한 후 다른 신호들에 비해 낮아질 것이다.
프리-감마 보정을 수행한 후, 추가의 필터링이 오토-포커싱 회로(100)에서 수행될 수 있다. 도 11, 12, 및 13은 라플라시안 필터링, 수직 미분 필터링(vertical differential filtering), 및 래터럴 미분 필터링(lateral differential filtering)의 그래픽 표현들을 각각 나타낸다. 상기 필터링은 이미지의 에지 성분들을 강조하기 위해 사용될 수 있다.
도 14는 오토-포커싱 회로(100)내의 가중 및 적분 회로(130)를 나타낸다. 이미징 디바이스 상의 소정 화소들로부터 얻은 이미지 신호들(예컨대, 화살표 109로 나타냄)은 프리-감마 보정 회로(110)에 입력된다. 이미지 신호들(109)에 대한 프리-감마 보정은 s형상 함수(310)에 기초한다. 프리-감마 보정 회로(110)는 적절한 광도 범위에서 입력 신호들을 프리-감마 함수(310)의 기울기로 승산한다. 프리-감마-보정된 이미지 신호들(예컨대, 화살표 134로 나타냄)은 도 11, 12, 13에 도시된 것과 같은 필터를 이용하여 이미지의 에지 성분들을 강조하는 공간 필터링 회로(120)에 공급된다. 필터링된 이미지 신호들은 평균 가중된 신호를 발생하기 위해 필터링된 이미지 신호들을 평균화하는 가중 및 적분 회로(130)에 입력된다. 가중 및 적분된 이미지 신호들은 CPU(140)에 공급된다.
CPU(140)는 가중 및 적분된 이미지 신호들(오토-포커싱 신호라고도 함)을 수신하고 상기 수신된 신호에 기초하여 포커스 모터(150)를 구동하기 위한 구동 신호를 생성한다. 포커스 모터(150)는 포커스 렌즈(10)를 초점 위치로 이동시킨다. 예를 들면, 오토 포커스값이 높으면, 상기 값은 고주파수 성분을 나타낸다. 일반적으 로, 고주파수 성분은 이미지가 초점에 있으면 더 클 것이고, 이미지가 초점에 있지 않으면, 이 때 고주파수 성분은 작을 것이다. 고주파수 성분의 크기는 이미지의 포커싱을 보정하기 위해 렌즈 거리에 대해 이루어져야 하는 보정 형태를 구동 모터에 표시한다.
상기한 바와 같이, 오토-포커싱 회로(100)는 더 높은 포커싱 및 더 짧은 포커싱 시간 모두를 실현할 수 있다.
끝으로, 본 발명은 특히 위에 나타내고 기술했지만, 본 발명은 그것에 제한되지 않는다. 예를 들면, 본 발명은 도시 및 기술된 프리-감마 보정된 이미지 신호들에 대한 신호 처리로만 제한되지 않는다. 오히려, 오토-포커싱할 수 있는 임의의 신호 처리가 이용될 수 있다. 그러므로, 형태 및 상세들에 있어서의 이들 및 다른 변경들이 첨부 청구항들에 의해 정의된 본 발명의 진정한 사상 및 범위를 벗어나지 않고 최선 실시예들에 대해 만들어질 수 있다.
따라서, 다른 실시예들은 다음의 청구항들의 범위 내에 있다.
본 발명에 의하면, 몇몇 실시예들에서, 다중-샘플링을 수행하는 것은 더욱 높은 오토-포커싱 정밀도를 제공할 수 있고 및/또는 오토 포커스 처리 중 원치않은 신호 피크를 선택할 가능성을 감소시킬 수 있다.
몇몇 실시예들에 있어서, 다중-샘플링을 수행하는 단계는 오토-포커스 처리를 위한 총 시간을 감소시킬 수 있다.
몇몇 실시예들에 있어서, 상기 오토-포커싱 시스템은 다중-샘플링 처리로 인 해 더 높은 포커싱 정밀도 및 더 짧은 포커싱 시간 모두를 실현할 수 있다.

Claims (22)

  1. 이미지 캡쳐링 시스템(image-capturing system)에서의 오토-포커싱(auto-focusing) 방법에 있어서,
    렌즈 거리들의 제 1 구간에서 오토-포커싱 회로로부터 출력 신호들을 샘플링하는 단계;
    상기 렌즈 거리들의 제 1 구간에서 샘플링된 출력 신호들의 2개의 최고값에 대응하는 제 1 렌즈 거리 및 제 2 렌즈 거리를 결정하는 단계;
    상기 제 1 렌즈 거리와 상기 제 2 렌즈 거리 사이의 제 2 구간에서 상기 오토-포커싱 회로로부터 출력 신호들을 샘플링하는 단계;를 포함하는, 이미지 캡쳐링 시스템에서의 오토-포커싱 방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 제 2 구간에서 상기 샘플링된 출력 신호들의 최대값에 대응하는 렌즈 거리를 결정하는 단계; 및
    상기 결정된 렌즈 거리에 초점 위치를 설정하는 단계;를 더 포함하는, 이미지 캡쳐링 시스템에서의 오토-포커싱 방법.
  3. 제 1 항에 있어서, 상기 제 2 구간의 범위는 상기 제 1 구간의 범위 보다 작은 것을 특징으로 하는 이미지 캡쳐링 시스템에서의 오토-포커싱 방법.
  4. 제 1 항에 있어서, 상기 제 1 구간은 각각의 상기 렌즈 위치들 사이에 제 1 거리를 갖는 렌즈 위치들의 제 1 세트를 포함하고 상기 제 2 구간은 각각의 상기 렌즈 위치들 사이에 제 2 거리를 가진 렌즈 위치들의 제 2 세트를 포함하고, 상기 제 2 거리의 길이는 상기 제 1 거리의 길이 보다 작은 것을 특징으로 하는 이미지 캡쳐링 시스템에서의 오토-포커싱 방법.
  5. 제 1 항에 있어서, 상기 오토-포커싱 회로에서 신호 처리를 수행하는 단계를 더 포함하는, 이미지 캡쳐링 시스템에서의 오토-포커싱 방법.
  6. 제 5 항에 있어서, 신호 처리를 수행하는 단계는:
    소정의 함수 유형에 따라 프리-감마 보정을 수행하는 단계;
    이미지 신호들을 공간적으로 필터링하는 단계;
    상기 필터링된 신호들을 가중 및 적분하는 단계; 및
    상기 가중 및 적분된 신호들을 출력 신호들로서 출력하는 단계;를 포함하는, 이미지 캡쳐링 시스템에서의 오토-포커싱 방법.
  7. 제 6 항에 있어서, 상기 출력 신호들은 오토-포커싱 신호들인, 이미지 캡쳐링 시스템에서의 오토-포커싱 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 렌즈 거리들의 제 2 구간에서 상기 샘플링된 출력 신호들의 2개의 최고값에 대응하는 제 3 렌즈 거리 및 제 4 렌즈 거리를 결정하는 단계;
    상기 제 3 렌즈 거리와 상기 제 4 렌즈 거리 사이의 제 3 구간에서 상기 오토-포커싱 회로로부터 출력 신호들을 샘플링하는 단계;
    상기 제 3 구간에서 상기 샘플링된 출력 신호들의 상기 최대값에 대응하는 렌즈 거리를 결정하는 단계; 및
    상기 결정된 렌즈 거리에 초점 위치를 설정하는 단계;를 더 포함하는, 이미지 캡쳐링 시스템에서의 오토-포커싱 방법.
  9. 조명 조건(illumination condition)에 기초하여 노광 패러미터를 결정하는 방법에 있어서,
    녹색 (R/G) 값에 의해 나누어지는 적색을 계산하는 단계;
    녹색 (B/G) 값에 의해 나누어지는 청색을 계산하는 단계; 및
    상기 노광 패러미터를 결정하기 위해 상기 R/G 및 B/G 값들을 소정 오토-화이트 밸런싱 맵(auto-white balancing map)과 비교하는 단계;를 포함하는, 조명 조건에 기초하여 노광 패러미터를 결정하는 방법.
  10. 제 9 항에 있어서, 이미징 디바이스의 복수의 화소들로 구성된 영역에서 적색 신호, 청색 신호, 제 1 녹색 신호, 및 제 2 녹색 신호를 선택하는 단계를 더 포함하는, 조명 조건에 기초하여 노광 패러미터를 결정하는 방법.
  11. 제 10 항에 있어서, 상기 복수의 화소들로 구성된 영역은 4개의 인접 화소들을 포함하는, 조명 조건에 기초하여 노광 패러미터를 결정하는 방법.
  12. 제 10 항에 있어서,
    상기 R/G 값을 계산하는 단계는,
    상기 제 1 녹색 신호에 기초하여 제 1 1/G 값을 결정하는 단계; 및
    상기 적색 신호를 상기 제 1 1/G 값으로 승산하는 단계를 더 포함하고;
    상기 B/G 값을 계산하는 단계는,
    상기 제 2 녹색 신호에 기초하여 제 2 1/G 값을 결정하는 단계; 및
    상기 청색 신호를 상기 제 2 1/G 값으로 승산하는 단계를 더 포함하는, 조명 조건에 기초하여 노광 패러미터를 결정하는 방법.
  13. 제 9 항에 있어서, 상기 오토-화이트 밸런싱 맵은 상이한 조명 조건들에 대응하는 복수의 영역들을 포함하는, 조명 조건에 기초하여 노광 패러미터를 결정하는 방법.
  14. 제 9 항에 있어서, 상기 노광 패러미터는 셔터 속도인, 조명 조건에 기초하여 노광 패러미터를 결정하는 방법.
  15. 제 9 항에 있어서, 상기 R/G 값을 계산하는 단계 및 상기 B/G 값을 계산하는 단계는,
    이미징 디바이스의 복수의 소정 영역들에서 적색 신호, 청색 신호, 제 1 녹색 신호, 및 제 2 녹색 신호를 선택하는 단계;
    상기 복수의 소정 영역들에서 상기 선택된 적색 신호, 상기 선택된 청색 신호, 상기 선택된 제 1 녹색 신호, 및 상기 선택된 제 2 녹색 신호에 기초하여 복수의 중간 R/G 값들 및 중간 B/G 값들을 계산하는 단계;
    상기 R/G 값을 발생하기 위해 상기 계산된 중간 R/G 값들을 평균화하는 단계; 및
    상기 B/G 값을 발생하기 위해 상기 계산된 중간 B/G 값들을 평균화하는 단계;를 더 포함하고,
    상기 소정 영역은 복수의 화소들로 구성되는 영역인 것을 특징으로 하는, 조명 조건에 기초하여 노광 패러미터를 결정하는 방법.
  16. 제 1 영역, 제 2 영역, 및 제 3 영역을 가진 프리-감마 함수를 제공하는 단계로서, 상기 제 2 영역에서의 상기 함수의 도함수는 상기 제 1 및 제 3 영역들에서의 상기 함수의 도함수보다 큰 것을 특징으로 하는 상기 프리-감마 함수를 제공하는 단계;
    이미징 디바이스로부터 이미지 신호들을 수신하는 단계; 및
    프리-감마 보정된 이미지 신호를 발생하기 위해 상기 프리-감마 함수를 이용하여 상기 수신된 이미지 신호들에 대해 프리-감마 보정을 수행하는 단계;를 포함하는, 프리-감마 보정 방법.
  17. 제 16 항에 있어서, 상기 수신된 이미지 신호들에 대해 프리-감마 보정을 수행하는 단계는 상기 수신된 이미지 신호들의 조명 레벨에 대응하는 상기 프리-감마 함수의 영역에서의 상기 프리-감마 함수의 도함수로 상기 수신된 이미지 신호들을 승산하는 단계를 포함하는, 프리-감마 보정 방법.
  18. 제 16 항에 있어서, 상기 이미지 신호들은 복수의 녹색 화소들에 대한 이미지 신호들에 대응하는, 프리-감마 보정 방법.
  19. 제 16 항에 있어서, 상기 프리-감마 함수는 s형상 함수(approximately s-shaped function)를 포함하는, 프리-감마 보정 방법.
  20. 제 16 항에 있어서, 상기 프리-감마 보정된 신호에 대해 신호 처리를 수행하는 단계를 더 포함하는, 프리-감마 보정 방법.
  21. 제 20 항에 있어서, 상기 프리-감마 보정된 신호에 대해 신호 처리를 수행하는 단계는:
    상기 이미지 신호들을 공간적으로 필터링하는 단계;
    상기 필터링된 신호들을 가중 및 적분하는 단계; 및
    상기 가중 및 적분된 신호들을 오토-포커싱 신호들로서 출력하는 단계;를 포함하는, 프리-감마 보정 방법.
  22. 제 21 항에 있어서, 상기 이미지 신호들을 공간적으로 필터링하는 단계는, 라플라시안 필터링(Lapracian filtering) 또는 미분 필터링(differential filtering)을 이용하여 상기 이미지 신호들을 공간적으로 필터링하는 단계를 포함하는, 프리-감마 보정 방법.
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