KR100839093B1 - 입력 영상의 휘도 및 색상 측정 방법 및 장치 - Google Patents

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KR100839093B1 KR1020070010086A KR20070010086A KR100839093B1 KR 100839093 B1 KR100839093 B1 KR 100839093B1 KR 1020070010086 A KR1020070010086 A KR 1020070010086A KR 20070010086 A KR20070010086 A KR 20070010086A KR 100839093 B1 KR100839093 B1 KR 100839093B1
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Abstract

본 발명은 영상 처리 방법에 관한 것이다. 보다 구체적으로, 본 발명은 입력 영상의 자동 노출 제어 및 자동 화이트밸런스 조정을 제공하기 위하여 입력 영상의 휘도(luminance) 및 색상(hue)을 측정하는 방법에 관한 것이다.
본 발명에 따른 입력 영상의 휘도 측정 방법은, 입력 영상을 복수의 블록으로 나누어 블록 각각에 대해 내부 화소들의 제1 색차신호(Cb)의 제1 분산(Db) 및 제2 색차신호(Cr)의 제2 분산(Dr)을 계산하는 단계, 제1 분산(Db) 및 제2 분산(Dr)을 기설정된 임계치와 비교하는 단계, 및 임계치 이상의 제1 분산(Db) 및 제2 분산(Dr)을 갖는 블록의 내부 화소들 전체의 휘도(Y)의 평균을 계산하는 단계를 포함한다.
본 발명에 의하여, 영상에 존재하는 피사체 자체의 색상에 무관하게 조명의 밝기와 종류에 따른 영상의 휘도 및 색상을 객관적으로 측정할 수 있다. 또한, 그 측정값을 이용하여 자동 노출 제어 및 자동 화이트밸런스 조정을 수행함으로써, 향상된 품질의 영상을 획득할 수 있다.
카메라, 자동 노출, 자동 화이트밸런스, 휘도, 색상, luminance, hue

Description

입력 영상의 휘도 및 색상 측정 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR MEASURING LUMINANCE AND HUE}
도 1은 촬상장치에서 자동 노출 제어 및 자동 화이트밸런스를 수행하는 종래의 방식의 일예를 나타낸 도면이다.
도 2는 종래의 방식에서 입력 영상의 휘도 및 색상을 측정하는 방법을 나타낸 모식도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 입력 영상의 휘도를 측정하는 방법의 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따라 입력 영상의 색상을 측정하는 방법의 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 또 다른 실시예에 따라 입력 영상의 휘도 및 색상을 측정하는 방법을 나타낸 모식도이다.
본 발명은 영상 처리 방법에 관한 것이다. 보다 구체적으로, 본 발명은 입력 영상의 자동 노출제어 및 자동 화이트밸런스 조정을 제공하기 위하여 입력 영상의 휘도(luminance) 및 색상(hue)을 측정하는 방법에 관한 것이다.
대부분의 비디오 카메라 또는 디지털 카메라에서, 자동 노출 제어 및 자동 화이트밸런스 조정이 제공된다.
자동 노출 제어는 촬상장치의 노출을 조절함으로써 이미지의 휘도를 최적화시키는 기능이다. 피사체에 역광 또는 과도한 전면광이 비춰지고 있는 경우, 그 피사체를 촬상하면 영상이 너무 밝거나 어둡게 나타난다. 이를 조정하기 위해 촬상된 영상의 휘도를 측정하여 촬상장치의 노출시간을 제어하는 등의 방법이 제안되어 있다.
화이트밸런스 조정은 촬영 장소의 조명에 관계없이 사람이 인식하는 색상에 최대한 유사한 색상의 영상을 얻을 수 있도록 영상의 색상을 조정하는 기능이다. 이를 위해서는 촬영된 영상의 색상을 적당한 방법으로 측정한 후 색상을 적절히 조절하여야 한다.
도 1은 촬상장치에서 자동 노출 제어 및 자동 화이트밸런스를 수행하는 종래의 방식의 일예를 나타낸 도면이다. 도 1을 참조하면, CCD(charge-coupled device) 및 CMOS(complementary metal-oxide semiconductor)와 같은 이미지 센서(101)에서 영상을 촬영하여 베이어(bayer) 형식의 영상을 제공하면, 영상 신호 처리부(ISP; Image signal processor; 103)에서 이를 휘도신호(Y), 제1 색차신호(Cb; color difference signal) 및 제2 색차신호(Cr)의 정보를 갖는 형식(YCbCr 형식)의 영상으로 변환한다. 이 신호를 영상제어부(105)에서 수신하여 영상의 휘도 및 색상을 측정하여 촬상장치를 적절히 제어하여 영상의 휘도 및 화이트밸런스를 조정한다.
도 2는 종래의 방식에서 입력 영상의 휘도 및 색상을 측정하는 방식을 나타낸 도면이다. 입력 영상의 모든 화소는 각각 휘도값(Y), 제1 색차신호값(Cb) 및 제2 색차신호값(Cr)의 정보를 포함한다. 각 화소의 휘도값의 평균치를 그 영상의 휘도로 판단하고, 마찬가지 방식으로 각 화소의 제1 색차신호의 평균 및 제2 색차신호의 평균을 계산하여 영상의 색상을 판단한다.
이러한 종래의 방법에서는, 휘도가 높은 물체 또는 특정한 유채색의 물체가 영상의 상당 부분을 차지하고 있을 경우, 촬상된 영상이 조명의 밝기와 종류 등에 무관하게 실제 피사체의 휘도 또는 색상과 다른 휘도 또는 색상을 가지는 것으로 인식되는 문제점이 있다.
전술한 문제점을 해결하기 위해, 본 발명의 목적은, 영상에 존재하는 피사체 자체의 색상에 무관하게 조명의 밝기와 종류에 따른 영상의 휘도 및 색상을 객관적으로 판단하여 자동 노출 제어 및 자동 화이트밸런스 조정을 통해 영상을 적절히 보정할 수 있게 하는, 영상의 휘도 및 색상을 측정하는 방법을 제공하는 것이다.
또한, 본 발명의 다른 목적은 측정된 휘도 및 색상을 이용하여 노출을 제어하고 화이트밸런스를 조정하는 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 입력 영상의 휘도 측정 방법은, 입력 영상을 복수의 블록으로 나누어 블록 각각에 대해 내부 화소들의 제1 색차신호(Cb)의 제1 분산(Db) 및 제2 색차신호(Cr)의 제2 분산(Dr)을 계산하는 단계, 제1 분산(Db) 및 제2 분산(Dr)을 기설정된 임계치와 비교하는 단계, 및 블록 중 제1 분산(Db) 및 제2 분산(Dr)이 임계치 이상인 블록에 포함된 내부 화소들 전체의 휘도(Y)의 평균을 계산하는 단계를 포함한다.
여기서, 제1 색차신호(Cb)의 제1 분산(Db)은 수학식
Figure 112007009599913-pat00001
을 만족하고, 제2 색차신호(Cr)의 제2 분산(Dr)은 수학식
Figure 112007009599913-pat00002
을 만족하며, 두 수학식에서, Cb(i,j)는 제i 행 제j 열 화소의 Cb값이고, Mb는 블록 내 화소들의 Cb값의 평균이고, Cr(i,j)는 제i 행 제j 열 화소의 Cr값이고, Mr는 블록 내 화소들의 Cr값의 평균이고, N은 해당 블록의 화소수이다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 촬상장치의 자동 노출 제어방법은, 촬상장치에 입력된 입력 영상을 복수의 블록으로 나누어 블록 각각에 대해 내부 화소들의 제1 색차신호(Cb)의 제1 분산(Db) 및 제2 색차신호(Cr)의 제2 분산(Dr)을 계산하는 단계, 제1 분산(Db) 및 제2 분산(Dr)을 기설정된 임계치와 비교하는 단계, 임계치 이상의 제1 분산(Db) 및 제2 분산(Dr)을 갖는 블록의 내부 화소들 전체의 휘도(Y)의 평균을 계산하는 단계, 휘도(Y)의 평균이 기설정된 제2 임계치보다 높으면 촬상장치의 노출시간을 줄이는 단계 및 휘도(Y)의 평균이 기설정된 제2 임계치보다 낮으면 촬상장치의 노출시간을 늘리는 단계를 포함한다.
여기서, 제1 색차신호(Cb)의 제1 분산(Db)은 수학식
Figure 112007009599913-pat00003
을 만족하고, 제2 색차신호(Cr)의 제2 분산(Dr)은 수 학식
Figure 112007009599913-pat00004
을 만족하며, 두 수학식에서, Cb(i,j)는 제i 행 제j 열 화소의 Cb값이고, Mb는 블록 내 화소들의 Cb값의 평균이고, Cr(i,j)는 제i 행 제j 열 화소의 Cr값이고, Mr는 블록 내 화소들의 Cr값의 평균이고, N은 해당 블록의 화소수이다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따른 입력 영상의 색상 측정 방법은, 입력 영상을 복수의 블록으로 나누어 블록 각각에 대해 내부 화소들의 제1 색차신호(Cb)의 제1 분산(Db) 및 제2 색차신호(Cr)의 제2 분산(Dr)을 계산하는 단계, 제1 분산(Db) 및 제2 분산(Dr)을 기설정된 임계치와 비교하는 단계 및 블록 중 제1 분산(Db) 및 제2 분산(Dr)이 임계치 이상인 블록에 포함된 내부 화소들 전체의 제1 색차신호(Cb)의 제1 평균 및 제2 색차신호(Cr)의 제2 평균을 계산하는 단계를 포함한다.
여기서, 제1 색차신호(Cb)의 제1 분산(Db)은 수학식
Figure 112007009599913-pat00005
을 만족하고, 제2 색차신호(Cr)의 제2 분산(Dr)은 수학식
Figure 112007009599913-pat00006
을 만족하며, 두 수학식에서, Cb(i,j)는 제i 행 제j 열 화소의 Cb값이고, Mb는 블록 내 화소들의 Cb값의 평균이고, Cr(i,j)는 제i 행 제j 열 화소의 Cr값이고, Mr는 블록 내 화소들의 Cr값의 평균이고, N은 해당 블록의 화소수이다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따른 입력 영상의 화이트밸런스 조정 방법은, 입력 영상을 복수의 블록으로 나누어 블록 각각에 대해 내부 화소들의 제1 색차신호(Cb)의 제1 분산(Db) 및 제2 색차신호(Cr)의 제2 분산(Dr)을 계산하는 단계, 제1 분산(Db) 및 제2 분산(Dr)을 기설정된 임계치와 비교하는 단계, 임계치 이상의 제1 분산(Db) 및 제2 분산(Dr) 을 갖는 블록의 내부 화소들 전체의 제1 색차신호(Cb)의 제1 평균(Cb') 및 제2 색차신호(Cr)의 제2 평균(Cr')을 계산하는 단계, 제1 평균(Cb')에 소정의 제1 이득값(k1)을 곱한 값이 제2 평균(Cr')에 제2 이득값(k2)을 곱한 값과 동일하게 하는 제2 이득값(k2)을 계산하는 단계 및 입력 영상 전체 화소의 제1 색차신호(Cb)를 제1 이득값(k1) 배로 증폭하고, 입력 영상 전체 화소의 제2 색차신호(Cr)를 제 2 이득값(k2) 배로 증폭하는 단계를 포함한다.
여기서, 제1 색차신호(Cb)의 제1 분산(Db)은 수학식
Figure 112007009599913-pat00007
을 만족하고, 제2 색차신호(Cr)의 제2 분산(Dr)은 수학식
Figure 112007009599913-pat00008
을 만족하며, 두 수학식에서, Cb(i,j)는 제i 행 제j 열 화소의 Cb값이고, Mb는 블록 내 화소들의 Cb값의 평균이고, Cr(i,j)는 제i 행 제j 열 화소의 Cr값이고, Mr는 블록 내 화소들의 Cr값의 평균이고, N은 해당 블록의 화소수이다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따른 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에는, 입력 영상을 복수의 블록으로 나누어 블록 각각에 대해 내부 화소들의 제1 색차신호(Cb)의 제1 분산(Db) 및 제2 색차신호(Cr)의 제2 분산(Dr)을 계산하는 단계, 제1 분산(Db) 및 제2 분산(Dr)을 기설정된 임계치와 비교하는 단계 및 블록 중 제1 분산(Db) 및 제2 분산(Dr)이 임계치 이상인 블록에 포함된 내부 화소들 전체의 휘도(Y)의 평균을 계산하는 단계를 포함하는 입력 영상의 휘도 측정 방법을 컴퓨터로 실행하기 위한 프로그램이 기록되어 있다.
여기서, 제1 색차신호(Cb)의 제1 분산(Db)은 수학식
Figure 112007009599913-pat00009
을 만족하고, 제2 색차신호(Cr)의 제2 분산(Dr)은 수학식
Figure 112007009599913-pat00010
을 만족하며, 두 수학식에서, Cb(i,j)는 제i 행 제j 열 화소의 Cb값이고, Mb는 블록 내 화소들의 Cb값의 평균이고, Cr(i,j)는 제i 행 제j 열 화소의 Cr값이고, Mr는 블록 내 화소들의 Cr값의 평균이고, N은 해당 블록의 화소수이다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따른 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에는, 입력 영상을 복수의 블록으로 나누어 블록 각각에 대해 내부 화소들의 제1 색차신호(Cb)의 제1 분산(Db) 및 제2 색차신호(Cr)의 제2 분산(Dr)을 계산하는 단계, 제1 분산(Db) 및 제2 분산(Dr)을 기설정된 임계치와 비교하는 단계 및 블록 중 제1 분산(Db) 및 제2 분산(Dr)이 임계치 이상인 블록에 포함된 내부 화소들 전체의 제1 색차신호(Cb)의 제1 평균 및 제2 색차신호(Cr)의 제2 평균을 계산하는 단계를 포함하는 입력 영상의 색상 측정 방법을 컴퓨터로 실행하기 위한 프로그램이 기록되어 있다.
여기서, 제1 색차신호(Cb)의 제1 분산(Db)은 수학식
Figure 112007009599913-pat00011
을 만족하고, 제2 색차신호(Cr)의 제2 분산(Dr)은 수학식
Figure 112007009599913-pat00012
을 만족하며, 두 수학식에서, Cb(i,j)는 제i 행 제j 열 화소의 Cb값이고, Mb는 블록 내 화소들의 Cb값의 평균이고, Cr(i,j)는 제i 행 제j 열 화소의 Cr값이고, Mr는 블록 내 화소들의 Cr값의 평균이고, N은 해 당 블록의 화소수이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 상세하게 설명한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 입력 영상의 휘도를 측정하는 방법의 흐름도이다.
우선, 입력된 영상을 복수의 블록으로 분할한다(S302). 이는 이후의 단계에서 블록별로 그 블록에 속하는 화소들에 대해 별개의 연산을 하기 위한 것이다. 입력 영상을 예를 들어, 2×2, 4×4, 5×5 또는 m×n의 영역으로 분할할 수 있으며, 여기서, m,n은 임의의 정수이다. 입력 영상을 복수개의 블록으로 분할하기만 하면 되므로, 영상의 가로와 세로를 동일한 개수로 분할할 필요는 없으며, 각 분할되는 블록의 넓이 및 형상이 동일하지 않아도 무방하다.
다음으로, 각 블록에 대해서 제1 색차신호(Cb)의 제1 분산(Db) 및 제2 색차신호(Cr)의 제2 분산(Dr)을 각각 계산한다(S303). 분산을 계산함에 있어, 수학식 1 및 수학식 2의 계산을 통해 각각의 분산을 계산할 수 있다. 두 수학식에서, Cb(i,j)는 제i 행 제j 열의 제1 색차신호값이고, Cr(i,j)는 제i행 제j 열의 제2 색차신호값이고, Mb는 블록 내 화소들의 제1 색차신호값의 평균이고, Mr은 블록 내 화소들의 제2 색차신호값의 평균이고, N은 해당 블록의 화소수이다.
Figure 112007009599913-pat00013
Figure 112007009599913-pat00014
다음으로, 앞에서 구한 제1 분산 및 제2 분산이 기설정된 임계치와 비교된다(S304). 제1 및 제2 분산 모두가 기설정된 임계치와 동일하거나 임계치를 초과하는 블록에 대해서만 이후의 연산이 이루어지게 된다.
다음으로, 이전 단계(S304)에서 비교한 결과에 따라 제1 분산 및 제2 분산이 임계치 이상의 값을 가지는 블록 전부의 내부 화소들 전체의 휘도(Y)의 평균을 계산한다(S305). 이렇게 계산된 평균값이 입력 영상의 휘도 측정치이다. 이후, 프로세스가 종료된다(S306)
이상의 과정을 도 5의 (a)를 참조하여 예를 들어 설명하도록 한다. 도 5의 (a)를 참조하면, 입력 영상이 25개의 블록으로 분할되어 있으며, 각 블록은 복수의 화소들로 구성된다. 도 5의 (a)에서, 입력 영상의 모든 화소들의 제1 및 제2 색차신호의 평균값(Mb 및 Mr)을 계산하고, 이 평균값을 이용하여, 각 블록에 대해 수학식 1 및 수학식 2를 이용하여 제1 분산 및 제2 분산을 계산한 결과, 제1 분산과 제2 분산이 기설정된 임계치 이상의 값을 가지는 블록은 제12 블록과 제14 블록으로 판단되었다. 따라서, 제12 블록에 포함된 화소들과 제14 블록에 포함된 화소들의 휘도값을 평균한 값이 입력 영상의 휘도 측정값이다.
소정의 임계치 이상의 색차신호 분산을 가지는 영역은 다양한 색상이 섞여 있는 영역이므로, 특정한 유채색의 물체가 그 영역의 상당 부분을 차지하고 있을 가능성이 낮다. 따라서, 그러한 영역의 휘도를 측정하면 조명의 밝기와 종류에 따 른 실제 영상의 휘도를 객관적으로 측정할 수 있는 것이다.
본 발명은 또한, 이상과 같은 방식으로 측정된 입력 영상의 휘도를 이용하여 촬상장치의 자동 노출을 제어하는 방법을 제공한다. 전술한 방법으로 측정한 영상의 휘도가 소정의 임계치보다 높으면 노출시간을 줄이고, 영상의 휘도가 소정의 임계치보다 낮으면 노출시간을 늘린다. 도 1을 참조하면, 영상제어부(105)에서 영상의 휘도를 측정하여 그 값이 소정의 임계치보다 높거나 낮은지 여부에 따라 이미지 센서(101)에 노출시간을 제어하는 신호를 제공하여 자동 노출을 제어하게 된다.
다음으로, 도 4를 참조하여, 본 발명의 다른 실시예에 따라 입력 영상의 색상을 측정하는 방법을 설명한다. 도 4는 본 발명의 또 다른 실시예에 따라 입력 영상의 색상을 측정하는 방법의 흐름도이다.
우선, 입력된 영상을 복수의 블록으로 분할한다(S402). 이는 이후의 단계에서 블록별로 그 블록에 속하는 화소들에 대해 별개의 연산을 하기 위한 것이다. 입력 영상을 예를 들어, 2×2, 4×4, 5×5 또는 m×n의 영역으로 분할할 수 있으며, 여기서, m,n은 임의의 정수이다. 입력 영상을 복수개의 블록으로 분할하기만 하면 되므로, 영상의 가로와 세로를 동일한 개수로 분할할 필요는 없으며, 각 분할되는 블록의 넓이 및 형상이 동일하지 않아도 무방하다.
다음으로, 각 블록에 대해서 제1 색차신호(Cb)의 제1 분산(Db) 및 제2 색차신호(Cr)의 제2 분산(Dr)을 각각 계산한다(S403). 분산을 계산함에 있어, 수학식 3 및 수학식 4의 계산을 통해 각각의 분산을 계산할 수 있다. 두 수학식에서, Cb(i,j)는 제i 행 제j 열의 제1 색차신호값이고, Cr(i,j)는 제i행 제j 열의 제2 색차신호값이고, Mb는 블록 내 화소들의 제1 색차신호값의 평균이고, Mr은 블록 내 화소들의 제2 색차신호값의 평균이고, N은 해당 블록의 화소수이다.
Figure 112007009599913-pat00015
Figure 112007009599913-pat00016
다음으로, 이전 단계(S403)에서 구한 제1 분산 및 제2 분산이 기설정된 임계치와 비교된다(S404). 제1 및 제2 분산 모두가 기설정된 임계치와 동일하거나 임계치를 초과하는 블록에 대해서만 이후의 연산이 이루어지게 된다.
다음으로, 전단계(S404)에서 비교한 결과에 따라 제1 분산 및 제2 분산이 임계치 이상의 값을 가지는 블록 전부의 내부 화소들 전체의 제1 색차신호(Cb)의 평균 및 제2 색차신호(Cr)의 평균을 각각을 계산한다(S405). 이렇게 계산된 평균값들이 입력 영상의 색상 측정치이다. 이후, 프로세스가 종료된다(S406).
이상의 과정을 도 5의 (b) 및 (c)를 참조하여 예를 들어 설명하도록 한다. 도 5의 (b)는 입력 영상의 각 화소의 Cb값들의 평면이고, (c)는 입력 영상의 각 화소의 Cr값들의 평면이다. 입력 영상은 25개의 블록으로 분할되어 있으며, 각 블록은 복수의 화소들로 구성된다. 도 5의 (b)에서, 입력 영상의 모든 화소들의 제1 및 제2 색차신호의 평균값(Mb 및 Mr)을 계산하고, 이 평균값을 이용하여, 각 블록에 대해 수학식 3 및 수학식 4를 이용하여 제1 분산 및 제2 분산을 계산한 결과, 제1 분산과 제2 분산이 기설정된 임계치 이상의 값을 가지는 블록은 제12 블록과 제14 블록으로 판단되었다. 따라서, 제12 블록에 포함된 화소들과 제14 블록에 포함된 화소들의 제1 색차신호값을 평균한 값을 입력 영상의 제1 색차신호값의 평균으로 정의한다. 마찬가지 방식으로, 도 5의 (c)를 참조하면, 제12 블록과 제14 블록에 포함된 화소들의 제2 색차신호값의 평균을 입력 영상의 제2 색차신호값의 평균으로 정의한다. 이렇게 계산된 제1 색차신호값의 평균 및 제2 색차신호값의 평균을 입력 영상의 색상으로 정의한다.
자동 화이트밸런스를 수행하기 위해서는 입력 영상의 객관적인 색상을 측정할 수 있어야 한다. 종래의 방법에서는 단순히 영상의 전체 화소의 제1 색차신호 및 제2 색차신호를 각각 평균하기 때문에, 특정한 유채색의 물체가 영상의 상당 부분을 차지하고 있는 경우, 조명의 종류 및 밝기에 따른 색상의 차이를 인식하기 힘들었다. 본 발명에 의한 색상 측정 방법을 이용함으로써, 영상의 색상을 적절하게 측정할 수 있어 자동 화이트밸런스 조정시 결과 영상의 품질이 향상된다.
본 발명은 또한, 이상과 같은 방식으로 측정된 입력 영상의 색상을 이용하여 영상의 화이트밸런스를 조정하는 방법을 제공한다.
전술한 방법으로 입력 영상의 제1 색차신호의 평균(제1 평균) 및 제2 색차신호의 평균(제2 평균)를 측정하여, 제1 평균에 소정의 제1 이득값(k1)을 곱한 값이 제2 평균에 제2 이득값(k2)을 곱한 값과 동일하게 하는 제2 이득값(k2)을 계산한다. 그 후, 입력 영상의 전체 화소에 대해, 제1 색차신호를 k1배 만큼 증폭하고, 제2 색차신호를 k2배 만큼 증폭한다. 예를 들어, 입력 영상의 제1 색차신호 성분이 대체로 큰 경우(예를 들어, 맑은 날씨에 외부에서 촬영한 경우), 제1 색차신호에 비해 제2 색차신호를 더욱 크게 증폭하여 사람이 실제로 인식하는 것과 유사한 영상으로 보정할 수 있다.
이상, 입력 영상을 복수의 블록으로 나누어 각 블록에 대한 연산을 통해 입력 영상의 휘도 및 색상을 측정하는 방법을 설명하였다. 도 3 및 도 4를 참조하여 휘도 및 색상을 측정하는 방법을 별개로 설명하였으나, 하나의 프로세스를 통해서 휘도 및 색상이 동시에 측정될 수도 있으며, 그 결과를 이용하여 영상의 휘도 조정 및 화이트밸런스 조정을 동시에 할 수도 있음을 당업자는 명확히 이해할 것이다. 이상 구체적인 예를 들어 본 발명을 설명하였으나, 이는 본 발명의 권리범위를 한정하기 위한 것이 아니라 단지 예를 들기 위한 것임을 당업자는 명확히 이해할 것이다. 당업자는 본 발명의 상세한 설명에 의해 본 발명의 다양한 변형 또는 등가 발명을 실현할 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명은 발명의 사상 및 범위 내에 속하는 그러한 변형 및 등가 발명을 권리범위에 포함하는 것으로 의도된다.
본 발명에 의하여, 영상에 존재하는 피사체 자체의 색상에 무관하게 조명의 밝기와 종류에 따른 영상의 휘도 및 색상을 객관적으로 측정할 수 있다. 또한, 그 측정값을 이용하여 자동 노출 제어 및 자동 화이트밸런스 조정을 수행함으로써, 향상된 품질의 영상을 획득할 수 있다.

Claims (12)

  1. 입력 영상을 복수의 블록으로 나누어 상기 블록 각각에 대해 내부 화소들의 제1 색차신호(Cb)의 제1 분산(Db) 및 제2 색차신호(Cr)의 제2 분산(Dr)을 계산하는 단계;
    상기 제1 분산(Db) 및 제2 분산(Dr)을 기설정된 임계치와 비교하는 단계; 및
    상기 블록 중 상기 제1 분산(Db) 및 제2 분산(Dr)이 상기 임계치 이상인 블록에 포함된 내부 화소들 전체의 휘도(Y)의 평균을 계산하는 단계;를 포함하는, 입력 영상의 휘도 측정 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제1 색차신호(Cb)의 제1 분산(Db)은 수학식
    Figure 112007009599913-pat00017
    을 만족하고,
    상기 제2 색차신호(Cr)의 제2 분산(Dr)은 수학식
    Figure 112007009599913-pat00018
    을 만족하며,
    상기 두 수학식에서, Cb(i,j)는 제i 행 제j 열 화소의 Cb값이고, Mb는 블록 내 화소들의 Cb값의 평균이고, Cr(i,j)는 제i 행 제j 열 화소의 Cr값이고, Mr는 블록 내 화소들의 Cr값의 평균이고, N은 상기 해당 블록의 화소수인, 입력 영상의 휘도 측정 방법.
  3. 촬상장치에 입력된 입력 영상을 복수의 블록으로 나누어 상기 블록 각각에 대해 내부 화소들의 제1 색차신호(Cb)의 제1 분산(Db) 및 제2 색차신호(Cr)의 제2 분산(Dr)을 계산하는 단계;
    상기 제1 분산(Db) 및 제2 분산(Dr)을 기설정된 임계치와 비교하는 단계;
    상기 임계치 이상의 상기 제1 분산(Db) 및 제2 분산(Dr)을 갖는 블록의 내부 화소들 전체의 휘도(Y)의 평균을 계산하는 단계;
    상기 휘도(Y)의 평균이 기설정된 제2 임계치보다 높으면 상기 촬상장치의 노출시간을 줄이는 단계; 및
    상기 휘도(Y)의 평균이 기설정된 상기 제2 임계치보다 낮으면 상기 촬상장치의 노출시간을 늘리는 단계;를 포함하는, 촬상장치의 자동 노출 제어방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 제1 색차신호(Cb)의 제1 분산(Db)은 수학식
    Figure 112007009599913-pat00019
    을 만족하고,
    상기 제2 색차신호(Cr)의 제2 분산(Dr)은 수학식
    Figure 112007009599913-pat00020
    을 만족하며,
    상기 두 수학식에서, Cb(i,j)는 제i 행 제j 열 화소의 Cb값이고, Mb는 블록 내 화소들의 Cb값의 평균이고, Cr(i,j)는 제i 행 제j 열 화소의 Cr값이고, Mr는 블 록 내 화소들의 Cr값의 평균이고, N은 상기 해당 블록의 화소수인, 촬상장치의 자동 노출 제어방법.
  5. 입력 영상을 복수의 블록으로 나누어 상기 블록 각각에 대해 내부 화소들의 제1 색차신호(Cb)의 제1 분산(Db) 및 제2 색차신호(Cr)의 제2 분산(Dr)을 계산하는 단계;
    상기 제1 분산(Db) 및 제2 분산(Dr)을 기설정된 임계치와 비교하는 단계; 및
    상기 블록 중 상기 제1 분산(Db) 및 제2 분산(Dr)이 상기 임계치 이상인 블록에 포함된 내부 화소들 전체의 상기 제1 색차신호(Cb)의 제1 평균 및 상기 제2 색차신호(Cr)의 제2 평균을 계산하는 단계를 포함하는, 입력 영상의 색상 측정 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 제1 색차신호(Cb)의 제1 분산(Db)은 수학식
    Figure 112007009599913-pat00021
    을 만족하고,
    상기 제2 색차신호(Cr)의 제2 분산(Dr)은 수학식
    Figure 112007009599913-pat00022
    을 만족하며,
    상기 두 수학식에서, Cb(i,j)는 제i 행 제j 열 화소의 Cb값이고, Mb는 블록 내 화소들의 Cb값의 평균이고, Cr(i,j)는 제i 행 제j 열 화소의 Cr값이고, Mr는 블록 내 화소들의 Cr값의 평균이고, N은 상기 해당 블록의 화소수인, 입력 영상의 색 상 측정 방법.
  7. 입력 영상을 복수의 블록으로 나누어 상기 블록 각각에 대해 내부 화소들의 제1 색차신호(Cb)의 제1 분산(Db) 및 제2 색차신호(Cr)의 제2 분산(Dr)을 계산하는 단계;
    상기 제1 분산(Db) 및 제2 분산(Dr)을 기설정된 임계치와 비교하는 단계;
    상기 임계치 이상의 상기 제1 분산(Db) 및 제2 분산(Dr) 을 갖는 블록의 내부 화소들 전체의 제1 색차신호(Cb)의 제1 평균(Cb') 및 제2 색차신호(Cr)의 제2 평균(Cr')을 계산하는 단계;
    상기 제1 평균(Cb')에 소정의 제1 이득값(k1)을 곱한 값이 상기 제2 평균(Cr')에 제2 이득값(k2)을 곱한 값과 동일하게 하는 상기 제2 이득값(k2)을 계산하는 단계; 및
    상기 입력 영상 전체 화소의 상기 제1 색차신호(Cb)를 상기 제1 이득값(k1) 배로 증폭하고, 상기 입력 영상 전체 화소의 상기 제2 색차신호(Cr)를 상기 제 2 이득값(k2) 배로 증폭하는 단계;를 포함하는, 입력 영상의 화이트밸런스 조정 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 제1 색차신호(Cb)의 제1 분산(Db)은 수학식
    Figure 112007009599913-pat00023
    을 만족하고,
    상기 제2 색차신호(Cr)의 제2 분산(Dr)은 수학식
    Figure 112007009599913-pat00024
    을 만족하며,
    상기 두 수학식에서, Cb(i,j)는 제i 행 제j 열 화소의 Cb값이고, Mb는 블록 내 화소들의 Cb값의 평균이고, Cr(i,j)는 제i 행 제j 열 화소의 Cr값이고, Mr는 블록 내 화소들의 Cr값의 평균이고, N은 상기 해당 블록의 화소수인, 입력 영상의 화이트밸런스 조정 방법.
  9. 입력 영상을 복수의 블록으로 나누어 상기 블록 각각에 대해 내부 화소들의 제1 색차신호(Cb)의 제1 분산(Db) 및 제2 색차신호(Cr)의 제2 분산(Dr)을 계산하는 단계;
    상기 제1 분산(Db) 및 제2 분산(Dr)을 기설정된 임계치와 비교하는 단계; 및
    상기 블록 중 상기 제1 분산(Db) 및 제2 분산(Dr)이 상기 임계치 이상인 블록에 포함된 내부 화소들 전체의 휘도(Y)의 평균을 계산하는 단계;를 포함하는 입력 영상의 휘도 측정 방법을 컴퓨터로 실행하기 위한 프로그램이 기록된, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 제1 색차신호(Cb)의 제1 분산(Db)은 수학식
    Figure 112007009599913-pat00025
    을 만족하고,
    상기 제2 색차신호(Cr)의 제2 분산(Dr)은 수학식
    Figure 112007009599913-pat00026
    을 만족하며,
    상기 두 수학식에서, Cb(i,j)는 제i 행 제j 열 화소의 Cb값이고, Mb는 블록 내 화소들의 Cb값의 평균이고, Cr(i,j)는 제i 행 제j 열 화소의 Cr값이고, Mr는 블록 내 화소들의 Cr값의 평균이고, N은 상기 해당 블록의 화소수인, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
  11. 입력 영상을 복수의 블록으로 나누어 상기 블록 각각에 대해 내부 화소들의 제1 색차신호(Cb)의 제1 분산(Db) 및 제2 색차신호(Cr)의 제2 분산(Dr)을 계산하는 단계;
    상기 제1 분산(Db) 및 제2 분산(Dr)을 기설정된 임계치와 비교하는 단계; 및
    상기 블록 중 상기 제1 분산(Db) 및 제2 분산(Dr)이 상기 임계치 이상인 블록에 포함된 내부 화소들 전체의 상기 제1 색차신호(Cb)의 제1 평균 및 상기 제2 색차신호(Cr)의 제2 평균을 계산하는 단계;를 포함하는 입력 영상의 색상 측정 방법을 컴퓨터로 실행하기 위한 프로그램이 기록된, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 제1 색차신호(Cb)의 제1 분산(Db)은 수학식
    Figure 112007009599913-pat00027
    을 만족하고,
    상기 제2 색차신호(Cr)의 제2 분산(Dr)은 수학식
    Figure 112007009599913-pat00028
    을 만족하며,
    상기 두 수학식에서, Cb(i,j)는 제i 행 제j 열 화소의 Cb값이고, Mb는 블록 내 화소들의 Cb값의 평균이고, Cr(i,j)는 제i 행 제j 열 화소의 Cr값이고, Mr는 블록 내 화소들의 Cr값의 평균이고, N은 상기 해당 블록의 화소수인, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
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