KR100975516B1

KR100975516B1 - 불량 픽셀 보정 방법

Info

Publication number: KR100975516B1
Application number: KR1020080055219A
Authority: KR
Inventors: 이형욱
Original assignee: 엘지이노텍 주식회사
Priority date: 2008-06-12
Filing date: 2008-06-12
Publication date: 2010-08-11
Also published as: KR20090129117A

Abstract

본 발명의 실시 예는 불량 픽셀 보정 방법에 관한 것으로서, 인접 픽셀들을 블록별로 나누어서 이들의 블록 표준편차를 이용하여 불량 픽셀의 보정을 수행함을 특징으로 한다. 본 발명의 실시 예는, 본 발명의 실시 예는, 불량 픽셀과 동일한 색상의 주변 픽셀들을 다수의 블록으로 그룹화한 후, 각 블록의 픽셀값 평균인 블록평균을 산출하는 과정과, 각 블록평균의 사이의 관계에 따라 불량 픽셀의 픽셀값을 설정하는 과정을 포함한다. 또한, 각 블록평균의 평균인 전체블록평균을 구하는 과정을 더 포함하며, 상기 픽셀값 설정 과정은 제1블록의 블록평균값과 제2블록의 블록평균값의 차이가 임계치 이내이면 불량 픽셀의 픽셀값을 상기 전체블록평균으로 설정한다. 반면에, 임계치를 벗어난 경우에는, 제1블록의 블록평균값과 제2블록의 블록평균값의 차이의 정도에 따라 픽셀값에 블록 표준편차를 달리 적용하여 설정한다.

픽셀, 불량 픽셀, 보정, 인접, 표준편차, 거리차

Description

불량 픽셀 보정 방법{Method for compensating bad pixel}

본 발명의 실시 예는 불량 픽셀 보정 방법에 관한 것이다.

이미지 센서는 수십만에서 수백만 개의 화소로 구성된 화소 어레이와, 화소에서 감지한 아날로그 데이터를 디지털 데이터로 바꿔주는 장치와, 수백에서 수천 개의 저장 장치 등으로 구성된다. 그런데, 이때 이러한 많은 수의 장치들로 인해 이미지 센서는 항상 공정상 오류 가능성을 가지게 된다.

이러한 이미지 센서의 품질은 불량 픽셀(bad pixel)의 개수에 따라 제품의 등급이 결정되며, 불량 픽셀의 개수가 적을수록 양질의 제품이 된다. 이미지 센서에서 이러한 불량 픽셀로 인한 오류는 화면상에 작은 블루/레드(Blue/Red) 점의 형태로서 나타난다.

이러한 부분적인 불량 픽셀이 있는 이미지 센서 칩을 모두 불량 칩으로 처분하는 경우 수율이 나빠지기 때문에, 해당 불량 픽셀을 보정하여 사용한다.

상기 불량 픽셀의 보정은 도 1의 플로우를 거쳐 주변부의 동일 색상의 인접 픽셀에서의 최소값(Mim) 또는 최대값(Max)으로 해당 불량 픽셀값을 치환하여 보정하고 있다. 도 2는 주변부의 동일 색상을 갖는 인접 픽셀을 표시한 것으로서, 도 2(a)는 특정 레드 픽셀(R(i,j))이 불량 픽셀일 경우 주변 동일 색상인 레드 픽셀로 된 인접 픽셀을 표시한 그림이고, 도 2(b)는 특정 블루 픽셀(B(i,j))이 불량 픽셀일 경우 주변 동일 색상인 블루 픽셀로 된 인접 픽셀을 표시한 그림이고, 도 2(c)는 특정 그린 픽셀(G(i,j))이 불량 픽셀인 경우 주변 동일 색상인 그린 픽셀로 된 인접 픽셀을 표시한 그림이다.

그런데, 이러한 기존의 보정 방법은 원 픽셀의 값과 보정된 값의 차이가 커서 부자연스러운 화소를 이루는 문제가 있다.

예컨대, 도 3과 같이 B(i,j)가 불량 픽셀로 판정되어 이를 도 1의 플로우를 거쳐 보정할 경우, 영상의 변화가 큰 영역의 경우 B(i,j)는 Max인 220(B(i,j)=220이상인 경우) 또는 Min인 92(B(i,j)=92이하인 경우)로 치환 보정되기 때문에, B(i,j)가 원래 가져야하는 픽셀값인 142와는 각각 78, 50이라는 큰 편차를 가지게 되는 문제가 있다.

본 발명의 실시 예는 불량 픽셀의 보정값이 원래 픽셀값과 큰 편차를 가지지 않도록 하는 보정 방법이다.

본 발명의 실시 예는, 불량 픽셀과 동일한 색상의 주변 픽셀들을 다수의 블록으로 그룹화한 후, 각 블록의 픽셀값 평균인 블록평균을 산출하는 과정과, 각 블록평균의 사이의 관계에 따라 불량 픽셀의 픽셀값을 설정하는 과정을 포함한다.

상기 불량 픽셀과 동일한 색상을 가지는 주변 픽셀 중에서 불량 픽셀의 어느 한쪽에 위치한 주변 픽셀들을 제1블록, 상기 어느 한쪽의 반대쪽에 위치한 주변 픽셀들을 제2블록으로 그룹화한다.

또한, 본 발명의 실시 예는, 각 블록평균의 평균인 전체블록평균을 구하는 과정을 더 포함하며, 상기 픽셀값 설정 과정은 제1블록의 블록평균값과 제2블록의 블록평균값의 차이가 임계치 이내이면 불량 픽셀의 픽셀값을 상기 전체블록평균으로 설정한다.

또한, 본 발명의 실시 예는, 각 블록평균의 평균인 전체블록평균을 구하는 과정을 더 포함하며, 상기 픽셀값 설정 과정은 제1블록의 블록평균값과 제2블록의 블록평균값이 동일하면 불량 픽셀의 픽셀값을 상기 전체블록평균으로 설정한다.

상기 불량 픽셀과 동일한 색상을 가지는 주변 픽셀 중에서 불량 픽셀과 동일한 열 또는 행에 위치한 주변 픽셀들을 제3블록으로 그룹화하는 것을 더 포함한다.

또한, 본 발명의 실시 예는, 상기 제1블록, 제2블록, 제3블록의 픽셀들의 표준편차인 블록표준편차를 구하는 과정과, 상기 제1블록의 블록평균값과 제3블록의 블록평균값의 차이의 절대값인 제1절대거리차와, 상기 제2블록의 블록평균값과 제3블록의 블록평균값의 차이의 절대값인 제2절대거리차를 구하는 과정을 더 포함하며, 상기 픽셀값 설정과정은, 제1블록의 블록평균값과 제2블록의 블록평균값의 차이가 임계치를 벗어난 경우에, i) 제1절대거리차가 제2절대거리차보다 크고 제1블록의 블록평균값이 제2블록의 블록평균값보다 크거나, 또는 ii) 제2절대거리차가 제1절대거리차보다 크고 제2블록의 블록평균값이 제1블록의 블록평균값보다 큰 경우에는 상기 전체블록평균에 상기 블록표준편차를 더한 값을 상기 불량 픽셀의 픽셀값으로 설정하며, 그렇지 않은 경우에는 상기 전체블록평균에서 상기 블록표준편차를 뺀 값을 상기 불량 픽셀의 픽셀값으로 설정한다.

상기 제1블록, 제2블록, 제3블록의 픽셀들의 표준편차인 블록표준편차를 구하는 과정과, 상기 제1블록의 블록평균값과 제3블록의 블록평균값의 차이의 절대값인 제1절대거리차와, 상기 제2블록의 블록평균값과 제3블록의 블록평균값의 차이의 절대값인 제2절대거리차를 구하는 과정을 더 포함하며, 상기 픽셀값 설정과정은, 제1블록의 블록평균값과 제2블록의 블록평균값이 같지 않은 경우에, i) 제1절대거리차가 제2절대거리차보다 크고 제1블록의 블록평균값이 제2블록의 블록평균값보다 크거나, 또는 ii) 제2절대거리차가 제1절대거리차보다 크고 제2블록의 블록평균값이 제1블록의 블록평균값보다 큰 경우에는 상기 전체블록평균에 상기 블록표준편차를 더한 값을 상기 불량 픽셀의 픽셀값으로 설정하며, 그렇지 않은 경우에는 상기 전체블록평균에서 상기 블록표준편차를 뺀 값을 상기 불량 픽셀의 픽셀값으로 설정한다.

제1블록 및 제2블록은 상기 불량 픽셀과 인접하는 3개의 픽셀들로 각각 구성된다. 상기 제1블록은 상기 불량 픽셀의 좌측에 위치하는 픽셀들로 이루어지며, 제2블록은 상기 불량 픽셀의 우측에 위치하는 픽셀들로 이루어진다.

상기 제1블록은 상기 불량 픽셀의 위쪽에 위치하는 픽셀들로 이루어지며, 제2블록은 상기 불량 픽셀의 아래쪽에 위치하는 픽셀들로 이루어진다. 상기 제3블록은 상기 불량 픽셀과 같은 행에 위치하는 좌측 및 우측의 2개의 픽셀들로 이루어진다.

상기 제3블록은 상기 불량 픽셀과 같은 열에 위치하는 아래쪽 및 위쪽의 2개의 픽셀들로 이루어진다.

본 발명의 실시 예는 불량 픽셀의 인접 픽셀들을 다수개로 블록화하고 이들의 표준편차를 이용하여 보정함으로써, 보정값이 원래 픽셀값과 큰 편차를 가지지 않는 효과가 있다. 따라서 불량 픽셀에서 주변과 조화되는 자연스러운 색상을 낼 수 있는 효과가 있다.

이하, 본 발명의 실시 예들의 상세한 설명이 첨부된 도면들을 참조하여 설명될 것이다. 하기에서 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다.

도 4는 본 발명의 실시 예에 따라 불량 픽셀 보정 과정을 도시한 플로차트이다.

이하에서, 불량 픽셀의 인접 픽셀이라 함은 불량 픽셀과 동일 색상의 픽셀로서, 해당 불량 픽셀과 가장 인접한 주변의 픽셀을 말한다.

우선, 불량 픽셀(i,j)에 인접한 인접 픽셀 중에서 해당 불량 픽셀과 동일한 색상을 가진 인접 픽셀들을 각각 블록화(S41)하여 이러한 블록들의 평균을 각각 산출하고, 아울러, 모든 블록평균을 더하여 전체 블록의 수로 나눈 전체 블록평균을 산출 과정(S42)을 가진다.

상기 각 블록 픽셀과 동일한 색상을 가지는 주변 픽셀 중에서, 불량 픽셀의 어느 한쪽에 위치한 주변 픽셀들을 제1블록, 상기 어느 한쪽의 반대쪽에 위치한 주 변 픽셀들을 제2블록, 불량 픽셀과 동일한 열 또는 행에 위치한 주변 픽셀들을 제3블록으로 그룹지어 블록화(S41)하여, 이들 블록들의 개별 평균 및 전체 블록평균을 산출(S42)한다.

상기 블록화는 다양한 위치 방향에서 블록화가 이루어질 수 있는데, 예컨대, 상기 불량 픽셀의 좌측에 위치하는 픽셀들로 이루어진 블록을 제1블록, 상기 불량 피셀의 우측에 위치하는 픽셀들로 이루어진 블록을 제2블록, 상기 불량 픽셀과 같은 열에 위치하는 아래쪽 및 위쪽의 2개의 픽셀들로 이루어지도록 할 수 있다.

참고로, 제1,제2블록 각각 3개의 픽셀로 상기와 같이 블록화가 이루어질 때, 도 5(a)는 R(i,j)의 불량 픽셀에서 픽셀들의 블록화를 도시한 그림이고, 도 5(b)는 B(i,j)의 불량 픽셀에서의 픽셀들의 블록화를 도시한 그림이고, 도 5(c)는 G(i,j)의 불량 픽셀에서의 픽셀들의 블록화를 도시한 그림이다.

한편, 도 5와 같은 블록화 이외에 다른 실시 예로서, 불량픽셀의 위쪽에 위치하는 픽셀들로 이루어진 블록을 제1블록, 상기 불량픽셀의 아래쪽에 위치하는 픽셀들로 이루어진 블록을 제2블록, 상기 불량 픽셀과 같은 행에 위치하는 좌측 및 우측의 2개의 픽셀들로 이루어지는 블록을 제3블록으로 블록화할 수 있다.

상기와 같이 불량 픽셀의 인접 픽셀들의 블록화를 이룬 후에, 각 블록들의 평균값인 블록평균과, 이들 블록들의 전체 블록 평균을 산출(S42)한다.

그 후, 이들 블록들의 표준편차를 산출(S43)한다. 변량값 <X1,X2,...Xn>의 평균값을 X라 할 때, 표준편차는 공지된 바와 같이 [수식 1]의 표준편차 공식에 의 하여 구할 수 있다.

[수식 1]

표준편차 =

따라서 보정하고자 하는 중앙 픽셀에 인접한 픽셀이 8개 있다고 가정할 경우, 블록 표준편차는 하기 [수식 2]에 의하여 구해질 수 있다.

[수식 2]

블록 표준편차 =

전체 블록평균은 모든 블록평균을 더하여 전체 블록의 수로 나눈 전체 블록의 평균값이다.

상기와 같이 블록 표준편차를 산출(S43)한 후에는, 하기 [수식 3]과 같이 불량 픽셀이 위치한 블록(제1블록)과 인접한 다른 블록들간의 평균값의 절대 거리차를 산출(S44)한다.

[수식 3]

제1 절대 거리차 = │제1블록평균 - 제3블록평균│

제2 절대 거리차 = │제2블록평균 - 제3블록평균│

그 후, 이들 제1블록의 블록 평균값과 제2블록의 블록 평균값을 비교(S45)하여 동일하거나 또는 이들 차이가 임계치 이내라면, 불량 픽셀의 픽셀값을 상기 전체블록평균으로 설정한다. 반면에, 제1블록의 블록 평균값과 제2블록의 블록 평균값의 차이가 동일하지도 않고 임계치를 벗어난 경우 라면 상기 차이의 정도(S46)에 따라 상기 불량 픽셀의 픽셀값에 블록 표준편차를 달리 적용 설정(S48,S49)하여 보정한다.

각 블록평균간의 차이와 각 절대 거리차의 판정(S45,S46)에 따라, 불량 픽셀의 픽셀값을 {전체 블록평균}, {전체 블록평균 + 블록 표준편차}, {전체 블록평균 - 블록 표준편차} 중 어느 하나의 값으로 치환 보정(S47,S48,S49)한다.

예컨대, 상기 제1블록평균과 제2블록평균이 같은 값을 같거나 그 차이가 임계치 이내인 제1경우라면, 불량 픽셀의 값을 전체 블록평균의 값으로 치환 보정(S47)한다.

만약, 상기 제1블록평균이 제2블록평균보다 크고 상기 제1 절대 거리차에서 제2 절대 거리차를 뺀 값이 양수이거나, 또는, 상기 제2블록평균이 제1블록평균보다 크고 상기 제2 절대 거리차에서 제1절대 거리차를 뺀 값이 양수인 제2경우라면, 불량 픽셀의 값을 {전체 블록평균 + 블록 표준편차}의 값으로 치환 보정(S48)한다.

만약, 상기 제1경우 및 제2경우 모두 해당되지 않는다면, 불량 픽셀의 값을 {전체 블록평균 - 블록 표준편차}의 값으로 치환 보정(S49)한다.

참고로, 도 6과 같이 불량 픽셀인 R(i,j) 픽셀인 경우, 도 4의 플로우에 따라 R(i,j)의 픽셀 값을 보정하는 과정을 의사 코드로서 하기 의사코드1에 기재한다.

-의사코드1-

인접픽셀 = R_Pixels = {R(i-2,j-2), R(i-2,j), R(i-2,j+2), R(i,j-2), R(i,j+2), R(i+2,j-2), R(i+2,j), R(i+2,j+2)}

제1블록 = R_Block1 = {R(i-2,j-2), R(i-2,j), R(i-2,j+2)}

제3블록 = R_Block3 = {R(i,j-2), R(i,j+2)}

제2블록 = R_Block2 = {R(i+2,j-2), R(i+2,j), R(i+2,j+2)}

제1블록평균 = R_1_Mean = {Mean(R_Block1)} = {[R(i-2,j-2) + R(i-2,j) + R(i-2,j+2)]/3}

제3블록평균 = R_3_Mean = {Mean(R_Block3)} = {[R(i,j-2) + R(i,j+2)]/2}

제2블록평균 = R_2_Mean = {Mean(R_Block2)} = {[R(i+2,j-2) + R(i+2,j) + R(i+2,j+2)]/3}

전체 블록평균 = R_T_Mean = {Sum[R_1_Mean, R_3_Mean, R_2_Mean]/3}

블록 표준편차 = R_T_Std = Root{[(R(i-2,j-2) - R_T_Mean)²+ (R(i-2,j) - R_T_Mean)²+ (R(i-2,j+2) - R_T_Mean)²+ (R(i,j-2) - R_T_Mean)²+ (R(i,j+2) - R_T_Mean)²+ (R(i+2,j-2) - R_T_Mean)²+ (R(i+2,j) - R_T_Mean)²+ (R(i+2,j+2) - R_T_Mean)²]/8}

제1 절대 거리차 = R_1_Dis = ABS(R_1_Mean - R_3_Mean)

제2 절대 거리차 = R_2_Dis = ABS(R_2_Mean - R_3_Mean)

R(i,j) = {R_T_Mean; If R_1_Mean = R_2_Mean}

R(i,j) = {R_T_Mean + R_T_Std; If [(R_1_Dis - R_2_Dis) > 0) and (R_1_Mean > R_2_Mean)], or, If [(R_2_Dis - R_1_Dis) > 0) and (R_1_Mean < R_2_Mean)]}

R(i,j) = {R_T_Mean - R_T_Std; Others}

한편, 불량 픽셀인 B(i,j) 픽셀인 경우, 블루(B) 불량 픽셀은 레드(R) 불량 픽셀과 동일한 인접 픽셀 구조를 가지므로 상기와 같은 동일한 구조의 의사코드를 가지므로 이에 대한 의사코드 기재는 생략한다.

한편, 도 7과 같이 불량 픽셀인 G(i,j) 픽셀인 경우 R,B와 다른 인접 픽셀 구조를 가지지만, 마찬가지로, 도 4의 플로우에 따라 G(i,j)의 픽셀 값을 보정하는데 이러한 과정을 의사 코드로서 하기 의사코드2로 기재한다.

-의사코드2-

인접픽셀 = G_Pixels = {G(i-2,j), G(i-1,j-1), G(i-1,j+1), G(i,j-2), G(i,j+2), G(i+1,j-1), G(i+1,j+1), G(i+2,j)}

제1블록 = G_Block1 = {G(i-2,j), G(i-1,j-1), G(i-1,j+1)}

제3블록 = G_Block3 = {G(i,j-2), G(i,j+2)}

제2블록 = G_Block2 = {G(i+1,j-1), G(i+1,j+1), G(i+2,j)}

제1블록평균 = G_1_Mean = {Mean(G_Block1)} = {[G(i-2,j) + G(i-1,j-1) + G(i-1,j+1)]/3}

제3블록평균 = G_3_Mean = {Mean(G_Block3)} = {[G(i,j-2) + G(i,j+2)]/2}

제2블록평균 = G_2_Mean = {Mean(G_Block2)} = {[G(i+1,j-1) + G(i+1,j+1) + G(i+2,j)]/3}

전체 블록평균 = G_T_Mean = {Sum[G_1_Mean, G_3_Mean, G_2_Mean]/3}

블록 표준편차 = G_T_Std = Root{[(G(i-2,j) - G_T_Mean)²+ (G(i-1,j-1) - G_T_Mean)²+ (G(i-1,j+1) - G_T_Mean)²+ (G(i,j-2) - G_T_Mean)²+ (G(i,j+2) - G_T_Mean)²+ (G(i+1,j-1) - G_T_Mean)²+ (G(i+1,j+1) - G_T_Mean)²+ (G(i+2,j) - G_T_Mean)²]/3}

제1 절대 거리차 = G_1_Dis = ABS(G_1_Mean - G_3_Mean)

제2 절대 거리차 = G_2_Dis = ABS(G_2_Mean - G_3_Mean)

G(i,j) = {G_T_Mean; If G_1_Mean = G_2_Mean}

G(i,j) = {G_T_Mean + G_T_Std; If [(G_1_Dis - G_2_Dis) > 0) and (G_1_Mean > G_2_Mean)], or, If [(G_2_Dis - G_1_Dis) > 0) and (G_1_Mean < G_2_Mean)]}

G(i,j) = {G_T_Mean - G_T_Std; Others}

한편, 상기 실시 예를 레드(R) 배드 픽셀을 예로 들어서, 각 수치의 구체적 실시 예를 도 8과 함께 설명한다.

도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 보정 값과 기존 보정에 의한 보정 값과의 에러 차이를 나타낸 테이블 그림이다.

도 8(a)와 같은 픽셀을 갖는 어레이에서 (i,j)픽셀은 223의 레드 픽셀값을 가져야 하나 이러한 레드 픽셀(R(i,j))이 불량 픽셀이고 주변의 각 픽셀 값이 도 8(a)와 같다고 가정하면, 도 4의 과정(즉, 상기 의사코드1)들을 거친 값들은 다음과 같다.

제1블록 = R_Block1 = {R(i-2,j-2)=221, R(i-2,j)=220, R(i-2,j+2)=220}

제3블록 = R_Block3 = {R(i,j-2)=232, R(i,j+2)=217}

제2블록 = R_Block2 = {R(i+2,j-2)=231, R(i+2,j)=221, R(i+2,j+2)=221}

제1블록평균 = R_1_Mean = {Mean(R_Block1)} = {[221 + 220 + 220)]/3} = 220.3333

제3블록평균 = R_3_Mean = {Mean(R_Block3)} = {[232 + 217)]/2} = 224.5

제2블록평균 = R_2_Mean = {Mean(R_Block2)} = {[231 + 221 + 221]/3} = 224.3333

전체 블록평균 = R_T_Mean = {Sum[R_1_Mean, R_3_Mean, R_2_Mean]/3} = [220.3333 + 224.5 + 224.3333]/3 = 223.0555

블록 표준편차

= R_T_Std

= Root{[(R(i-2,j-2) - R_T_Mean)²+ (R(i-2,j) - R_T_Mean)²+ (R(i-2,j+2) - R_T_Mean)²+ (R(i,j-2) - R_T_Mean)²+ (R(i,j+2) - R_T_Mean)²+ (R(i+2,j-2) - R_T_Mean)²+ (R(i+2,j) - R_T_Mean)²+ (R(i+2,j+2) - R_T_Mean)²]/8}

= Root{[ (221-223.0555)²+ (220-223.0555)²+ (220-223.0555)²+ (232-223.0555)²+ (217-223.0555)²+ (231-223.0555)²+ (221-223.0555)²+ (221-223.0555)²]/8} = Root{155.9652/8} = 4.4154

제1 절대 거리차 = R_1_Dis = ABS(R_1_Mean - R_3_Mean) = │220.3333 - 224.5│ = 4.1667

제2 절대 거리차 = R_2_Dis = ABS(R_2_Mean - R_3_Mean) = │224.3333 - 224.5│ = 0.1667

상기 값들을 이용하여 보정되는 값은 하기 의사코드에 따라 이루어진다.,

R(i,j) = {R_T_Mean; If R_1_Mean = R_2_Mean}

R(i,j) = {R_T_Mean - R_T_Std; Others}

본 실시의 경우, 제1 절대 거리차(R_1_Dis)가 제2 절대 거리차(R_2_Dis)보다 크고, 제1블록 평균이 제2블록 평균보다 작음을 알 수 있다. 따라서, 기타 다른 경우에 해당하기 때문에, 블록평균(R_T_Mean)의 223.0555에서 블록 표준편차(R_T_Std)의 4.4154을 뺀 값인 218.6401로서 레드 불량 픽셀인 R(i,j)을 치환 보정한다.

도 8(b)를 보면, 종래의 알고리즘에서는 223 픽셀값을 원래 가져야 하는 불량 픽셀인 R(i,j)가 232의 픽셀값으로 보정될 경우 9의 편차가 발생하며, 최소값인 217의 픽셀값으로 보정될 경우에도 6의 편차가 발생함을 알 수 있다.

그러나, 본 발명의 알고리즘을 적용할 경우, 218.6401로 보정되기 때문에 원래 가져야 하는 픽셀값인 223과 비교할 때 4.3599의 편차만이 발생할 뿐이라는 걸 알 수 있다. 따라서 종래의 9나 6의 편차보다 적은 편차를 가짐을 알 수 있다.

상술한 본 발명의 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 여러 가지 변형이 본 발명의 범위에서 벗어나지 않고 실시될 수 있다. 따라서 본 발명의 특허 범위는 상기 설명된 실시 예에 의하여 정할 것이 아니고 특허청구범위뿐 아니라 균등 범위에도 미침은 자명할 것이다.

도 1은 주변부의 동일 색상의 인접 픽셀에서의 최소값(Mim) 또는 최대값(Max)으로 해당 불량 픽셀값을 치환 보정하는 종래의 과정을 도시한 플로차트이다.

도 2는 주변부의 동일 색상을 갖는 인접 픽셀을 표시한 그림이다.

도 3은 각 픽셀들의 값이 표시된 그림이다.

도 5는 본 발명의 실시 예에 따라 R(i,j), B(i,j), G(i,j) 각각의 불량 픽셀에서 인접 픽셀들의 블록화를 도시한 그림이다.

도 6은 R(i,j)의 인접 픽셀의 위치넘버를 표시한 그림이다.

도 7은 G(i,j)의 인접 픽셀의 위치넘버를 표시한 그림이다.

도 8은 본 발명의 실시 예에 따라 보정값의 편차를 나타낸 그림이다.

Claims

삭제
삭제
불량 픽셀과 동일한 색상을 갖는 주변 픽셀들 중에서 불량 픽셀의 어느 한쪽에 위치한 주변 픽셀들을 제1블록, 상기 어느 한쪽의 반대쪽에 위치한 주변 픽셀들을 제2블록으로 그룹화한 후, 각 블록의 픽셀 값들의 평균인 블록평균을 산출하는 과정;

상기 각 블록평균들의 평균인 전체블록평균을 산출하는 과정; 및

상기 제1블록의 블록평균과 제2블록의 블록평균의 차이가 임계치 이내이면 상기 불량 픽셀의 픽셀 값을 상기 전체블록평균으로 설정하는 픽셀값 설정 과정

을 구비하는 불량 픽셀 보정 방법.
불량 픽셀과 동일한 색상을 갖는 주변 픽셀들 중에서 불량 픽셀의 어느 한쪽에 위치한 주변 픽셀들을 제1블록, 상기 어느 한쪽의 반대쪽에 위치한 주변 픽셀들을 제2블록으로 그룹화한 후, 각 블록의 픽셀 값들의 평균인 블록평균을 산출하는 과정;

상기 각 블록평균들의 평균인 전체블록평균을 산출하는 과정; 및

상기 제1블록의 블록평균과 제2블록의 블록평균이 동일하면 상기 불량 픽셀의 픽셀 값을 상기 전체블록평균으로 설정하는 픽셀값 설정 과정

을 구비하는 불량 픽셀 보정 방법.
제3항에 있어서, 상기 불량 픽셀과 동일한 색상을 가지는 주변 픽셀 중에서 불량 픽셀과 동일한 열 또는 행에 위치한 주변 픽셀들을 제3블록으로 그룹화하는 것을 더 포함하는 불량 픽셀 보정 방법.
제5항에 있어서, 상기 제1블록, 제2블록, 제3블록의 픽셀들의 표준편차인 블록표준편차를 구하는 과정과,

상기 제1블록의 블록평균값과 제3블록의 블록평균값의 차이의 절대값인 제1절대거리차와, 상기 제2블록의 블록평균값과 제3블록의 블록평균값의 차이의 절대값인 제2절대거리차를 구하는 과정을 더 포함하며,

상기 픽셀값 설정과정은, 제1블록의 블록평균값과 제2블록의 블록평균값의 차이가 임계치를 벗어난 경우에, i) 제1절대거리차가 제2절대거리차보다 크고 제1블록의 블록평균값이 제2블록의 블록평균값보다 크거나, 또는 ii) 제2절대거리차가 제1절대거리차보다 크고 제2블록의 블록평균값이 제1블록의 블록평균값보다 큰 경우에는 상기 전체블록평균에 상기 블록표준편차를 더한 값을 상기 불량 픽셀의 픽셀값으로 설정하며, 그렇지 않은 경우에는 상기 전체블록평균에서 상기 블록표준편차를 뺀 값을 상기 불량 픽셀의 픽셀값으로 설정하는 것인 불량 픽셀 보정 방법.
제4항에 있어서, 상기 불량 픽셀과 동일한 색상을 가지는 주변 픽셀 중에서 불량 픽셀과 동일한 열 또는 행에 위치한 주변 픽셀들을 제3블록으로 그룹화하는 것을 더 포함하는 불량 픽셀 보정 방법.
제7항에 있어서, 상기 제1블록, 제2블록, 제3블록의 픽셀들의 표준편차인 블록표준편차를 구하는 과정과,

상기 제1블록의 블록평균값과 제3블록의 블록평균값의 차이의 절대값인 제1절대거리차와, 상기 제2블록의 블록평균값과 제3블록의 블록평균값의 차이의 절대값인 제2절대거리차를 구하는 과정을 더 포함하며,

상기 픽셀값 설정과정은, 제1블록의 블록평균값과 제2블록의 블록평균값이 같지 않은 경우에, i) 제1절대거리차가 제2절대거리차보다 크고 제1블록의 블록평균값이 제2블록의 블록평균값보다 크거나, 또는 ii) 제2절대거리차가 제1절대거리차보다 크고 제2블록의 블록평균값이 제1블록의 블록평균값보다 큰 경우에는 상기 전체블록평균에 상기 블록표준편차를 더한 값을 상기 불량 픽셀의 픽셀값으로 설정하며, 그렇지 않은 경우에는 상기 전체블록평균에서 상기 블록표준편차를 뺀 값을 상기 불량 픽셀의 픽셀값으로 설정하는 것인 불량 픽셀 보정 방법.
제3항, 제4항, 제6항 또는 제8항에 있어서, 제1블록 및 제2블록은 상기 불량 픽셀과 인접하는 3개의 픽셀들로 각각 구성되는 것인 불량 픽셀 보정 방법.
제9항에 있어서, 제1블록은 상기 불량 픽셀의 좌측에 위치하는 픽셀들로 이루어지며, 제2블록은 상기 불량 픽셀의 우측에 위치하는 픽셀들로 이루어지는 불량 픽셀 보정 방법.
제9항에 있어서, 제1블록은 상기 불량 픽셀의 위쪽에 위치하는 픽셀들로 이루어지며, 제2블록은 상기 불량 픽셀의 아래쪽에 위치하는 픽셀들로 이루어지는 불량 픽셀 보정 방법.
제5항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 제3블록은 상기 불량 픽셀과 같은 행에 위치하는 좌측 및 우측의 2개의 픽셀들로 이루어지는 불량 픽셀 보정 방법.
제5항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 제3블록은 상기 불량 픽셀과 같은 열에 위치하는 아래쪽 및 위쪽의 2개의 픽셀들로 이루어지는 불량 픽셀 보정 방법.