KR101204433B1 - 잡음에 강인한 초점값을 이용한 자동초점 장치 및 방법 - Google Patents

잡음에 강인한 초점값을 이용한 자동초점 장치 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR101204433B1
KR101204433B1 KR1020100136862A KR20100136862A KR101204433B1 KR 101204433 B1 KR101204433 B1 KR 101204433B1 KR 1020100136862 A KR1020100136862 A KR 1020100136862A KR 20100136862 A KR20100136862 A KR 20100136862A KR 101204433 B1 KR101204433 B1 KR 101204433B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
focus
value
dct
entropy
area
Prior art date
Application number
KR1020100136862A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20120074884A (ko
Inventor
백준기
전재환
Original Assignee
중앙대학교 산학협력단
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 중앙대학교 산학협력단 filed Critical 중앙대학교 산학협력단
Priority to KR1020100136862A priority Critical patent/KR101204433B1/ko
Publication of KR20120074884A publication Critical patent/KR20120074884A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101204433B1 publication Critical patent/KR101204433B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G03—PHOTOGRAPHY; CINEMATOGRAPHY; ANALOGOUS TECHNIQUES USING WAVES OTHER THAN OPTICAL WAVES; ELECTROGRAPHY; HOLOGRAPHY
    • G03B—APPARATUS OR ARRANGEMENTS FOR TAKING PHOTOGRAPHS OR FOR PROJECTING OR VIEWING THEM; APPARATUS OR ARRANGEMENTS EMPLOYING ANALOGOUS TECHNIQUES USING WAVES OTHER THAN OPTICAL WAVES; ACCESSORIES THEREFOR
    • G03B13/00—Viewfinders; Focusing aids for cameras; Means for focusing for cameras; Autofocus systems for cameras
    • G03B13/32—Means for focusing
    • G03B13/34—Power focusing
    • G03B13/36—Autofocus systems
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/11—Region-based segmentation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20048—Transform domain processing
    • G06T2207/20052—Discrete cosine transform [DCT]

Abstract

잡음에 강인한 초점값을 이용한 자동초점 장치 및 방법이 개시된다. 엔트로피 산출부는 입력영상을 복수의 단위영역으로 분할하고, 각각의 단위영역을 구성하는 화소들의 화소값을 기초로 각각의 단위영역에 대한 엔트로피 값을 산출한다. 초점영역 결정부는 단위영역들 중에서 엔트로피 값이 사전에 설정된 기준범위에 속하는 단위영역을 초점값 산출을 위한 초점영역으로 결정한다. 초점값 산출부는 초점영역을 구성하는 화소들의 이산 코사인 변환(Discrete Cosine Transform : DCT) 계수를 기초로 입력영상의 초점값을 산출한다. 본 발명에 따르면, 자동초점을 위한 초점영역 결정시 엔트로피 값을 사용함으로써 영상의 배경에 포함된 고주파 성분의 영향을 받지 않고 객체에 해당하는 영역을 정확하게 초점영역으로 결정할 수 있으며, 선택된 DCT 계수를 사용하여 초점값을 산출함으로써 영상에 포함된 잡음에 강인하도록 자동초점의 성능을 향상시킬 수 있다.

Description

잡음에 강인한 초점값을 이용한 자동초점 장치 및 방법{Apparatus and method for auto-focusing using noise robust focus measure}
본 발명은 잡음에 강인한 초점값을 이용한 자동초점 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 입력영상으로부터 초점값 산출을 위한 초점영역을 선택하고, 선택된 초점영역으로부터 초점값을 산출하여 자동초점을 수행하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
디지털 카메라에 의해 얻어지는 영상의 품질을 개선하기 위한 가장 중요한 기술 중 하나인 자동초점 기술은 초점 렌즈를 자동으로 조절하여 입력영상의 주된 객체에 초점이 맞추어지도록 하는 기법이다. 자동초점 기술은 CCD나 CMOS 센서를 통해 얻어진 영상 내에서 객체가 존재하는 영역을 초점영역으로 선택하는 단계, 선택된 초점영역에서의 영상의 선명한 정도를 수치화하는 초점값 계산 단계 및 초점값이 최대가 되는 위치로 초점렌즈를 이동시키는 단계로 구분된다.
배경이 아닌 객체에 초점을 정확히 맞추기 위해서는 객체가 존재하는 영역을 초점영역으로 선택하는 것이 중요하다. 자동초점 기술에서 사용되는 기존의 초점영역 선택 방법은 영상의 중앙부에 고정된 영역을 선택하는 방법, 영상의 에지나 고주파 성분을 이용하는 방법 및 다수의 초점영역을 사용하는 방법 등이 있다. 그러나 영상에서 초점영역을 선택하는 방법에 관한 연구는 초점값 산출 방법이나 초점렌즈를 이동시키는 방법에 비하여 충분한 연구가 수행되지 않았다. 또한 기존의 초점영역 선택 방법들은 객체의 위치나 배경의 고주파 성분으로 인하여 그 성능에 영향을 받을 수 있으며, 이를 개선하기 위해 연산량을 늘리게 되면 자동초점의 처리 속도가 저하되는 문제가 있었다.
한편, 초점값 산출 방법에 관하여는 자동초점의 속도와 정확도를 결정하는 중요한 요소로서 많은 연구가 진행되어 왔으며, 그 대부분이 실험을 통한 경험적인 연구에 해당한다. 기존의 초점값 산출 방법에는 소벨(Sobel), SML(Sum-Modified Laplacian), FSWM(Frequency Selective Weighted Median filter) 및 EOL(Energy of image Laplacian) 등이 있으며, BE(Bayes-spectral-Entropy) 및 MF-DCT(Mid-Frequency-DCT)와 같이 이산 코사인 변환(Discrete Cosine Transform : DCT)을 이용한 방법도 있다. 이러한 기존 방법들은 대부분 노이즈에 민감한데, 이는 초점값이 영상의 고주파 성분으로부터 산출되기 때문이다.
이러한 기존 방법들의 단점을 극복하고 자동초점의 속도와 정확도를 향상시킬 수 있는 새로운 자동초점 방법이 요구된다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는, 객체가 존재하는 영역을 자동으로 추정하여 초점영역을 결정하며, 영상에 포함된 노이즈에 영상을 받지 않는 잡음에 강인한 초점값을 이용한 자동초점 장치 및 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명이 이루고자 하는 다른 기술적 과제는, 객체가 존재하는 영역을 자동으로 추정하여 초점영역을 결정하며, 영상에 포함된 노이즈에 영상을 받지 않는 잡음에 강인한 초점값을 이용한 자동초점 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공하는 데 있다.
상기의 기술적 과제를 달성하기 위한, 본 발명에 따른 잡음에 강인한 초점값을 이용한 자동초점 장치는, 입력영상을 복수의 단위영역으로 분할하고, 상기 각각의 단위영역을 구성하는 화소들의 화소값을 기초로 상기 각각의 단위영역에 대한 엔트로피 값을 산출하는 엔트로피 산출부; 상기 단위영역들 중에서 상기 엔트로피 값이 사전에 설정된 기준범위에 속하는 단위영역을 초점값 산출을 위한 초점영역으로 결정하는 초점영역 결정부; 및 상기 초점영역을 구성하는 화소들의 이산 코사인 변환(Discrete Cosine Transform : DCT) 계수를 기초로 상기 입력영상의 초점값을 산출하는 초점값 산출부;를 구비한다.
상기의 기술적 과제를 달성하기 위한, 본 발명에 따른 잡음에 강인한 초점값을 이용한 자동초점 방법은, (a) 입력영상을 복수의 단위영역으로 분할하고, 상기 각각의 단위영역을 구성하는 화소들의 화소값을 기초로 상기 각각의 단위영역에 대한 엔트로피 값을 산출하는 단계; (b) 상기 단위영역들 중에서 상기 엔트로피 값이 사전에 설정된 기준범위에 속하는 단위영역을 초점값 산출을 위한 초점영역으로 결정하는 단계; 및 (c) 상기 초점영역을 구성하는 화소들의 이산 코사인 변환(Discrete Cosine Transform : DCT) 계수를 기초로 상기 입력영상의 초점값을 산출하는 단계;를 갖는다.
본 발명에 따른 잡음에 강인한 초점값을 이용한 자동초점 장치 및 방법에 의하면, 자동초점을 위한 초점영역 결정시 엔트로피 값을 사용함으로써 영상의 배경에 포함된 고주파 성분의 영향을 받지 않고 객체에 해당하는 영역을 정확하게 초점영역으로 결정할 수 있으며, 선택된 DCT 계수를 사용하여 초점값을 산출함으로써 영상에 포함된 잡음에 강인하도록 자동초점의 성능을 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명에 따른 잡음에 강인한 초점값을 이용한 자동초점 장치에 대한 바람직한 실시예의 구성을 도시한 블록도,
도 2는 다양한 크기의 단위영역에 대하여 산출된 엔트로피를 나타낸 도면,
도 3은 DCT 블록에서 초점값 산출을 위한 DCT 계수를 결정하기 위해 선택된 DCT 계수들을 나타낸 도면,
도 4는 선택된 8개의 DCT 계수 각각을 사용하여 산출된 초점값의 초점렌즈 위치에 따른 변화를 도시한 그래프,
도 5는 기존의 초점영역 선택 방법과 본 발명에서 제안된 초점영역 선택 방법에 의해 초점렌즈의 위치가 결정되는 결과를 나타낸 도면,
도 6은 기존의 초점값 산출 기법들과 본 발명에 의한 초점값 산출 기법의 결과를 초점렌즈의 위치에 따라 비교하여 도시한 도면, 그리고,
도 7은 본 발명에 따른 잡음에 강인한 초점값을 이용한 자동초점 방법에 대한 바람직한 실시예의 수행과정을 도시한 흐름도이다.
이하에서 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명에 따른 잡음에 강인한 초점값을 이용한 자동초점 장치 및 방법의 바람직한 실시예에 대해 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명에 따른 잡음에 강인한 초점값을 이용한 자동초점 장치에 대한 바람직한 실시예의 구성을 도시한 블록도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 자동초점 장치는, 엔트로피 산출부(110), 초점영역 결정부(120) 및 초점값 산출부(130)를 구비한다. 엔트로피 산출부(110) 및 초점영역 결정부(120)는 자동초점 기술에서 초점값을 산출하기 위한 초점영역을 결정하며, 초점값 산출부(130)는 초점영역으로부터 초점값을 산출한다. 이후 산출된 초점값을 기초로 최적의 초점렌즈 위치가 결정된다.
엔트로피 산출부(110)는 입력영상을 복수의 단위영역으로 분할하고, 각각의 단위영역을 구성하는 화소들의 화소값을 기초로 각각의 단위영역에 대한 엔트로피 값을 산출한다. 또한 초점영역 결정부(120)는 단위영역들 중에서 엔트로피 값이 사전에 설정된 기준범위에 속하는 단위영역을 초점값 산출을 위한 초점영역으로 결정한다.
앞에서 설명한 바와 같이 입력영상에서 초점영역을 결정하기 위한 기존의 방법들은 객체가 영상의 중심에 위치하여야 하거나 복수의 영상을 이용하여야 하는 단점이 있었다. 또한 객체가 아닌 배경 부분의 고주파 성분에 영향을 받아 초점영역이 정확하게 결정되지 못한다는 문제점을 가진다.
이러한 기존 방법들의 문제점을 극복하기 위하여 본 발명에 따른 자동초점 장치는 입력영상의 엔트로피 특성을 분석하여 객체가 존재하는 영역, 즉 초점이 맞추어져야 하는 영역을 자동으로 추정한다.
엔트로피는 영상이 가지는 정보의 양을 나타내며, 다음의 수학식 1과 같이 정의된다.
Figure 112010086828692-pat00001
여기서, E는 엔트로피이며, Pi는 영상에서 화소값 i가 발생할 확률로서, 다음의 수학식 2에 의해 산출된다.
Figure 112010086828692-pat00002
여기서, ni는 M×N 크기의 영상에서 화소값 i를 가지는 화소의 개수이다.
엔트로피 산출부는 입력영상을 복수의 단위영역으로 분할하고, 각각의 단위영역을 구성하는 화소들의 화소값을 기초로 위 수학식 1에 의하여 각각의 단위영역에 대한 엔트로피 값을 산출한다.
이때 단위영역의 크기는 초점영역의 위치, 즉 입력영상에서 객체의 위치를 추정하는 데 영향을 미치게 된다. 즉, 단위영역의 크기가 너무 작으면 에지 영역에서 엔트로피 값이 커져 배경의 고주파 성분에 의해 영향을 받게 되므로 기존의 방법이 가진 문제점이 나타날 수 있으며, 단위영역의 크기가 너무 크면 정확한 객체의 위치를 추정하기 어렵다.
도 2는 다양한 크기의 단위영역에 대하여 산출된 엔트로피를 나타낸 도면으로, 각각의 단위영역으로부터 산출된 엔트로피 값은 색에 의해 나타내었다. 도 2의 (a)는 입력영상이고, (b)는 입력영상이 분할된 16×16 크기의 단위영역에 대하여 각각 엔트로피 값이 산출된 결과, 그리고 (c) 및 (d)는 각각 64×64 크기의 단위영역 및 256×256 크기의 단위영역을 나타낸 것이다.
도 2의 (a)에서, 입력영상에서 초점이 맞추어져야 할 객체가 위치하는 영역(배에 해당하는 영역)을 구성하는 단위영역들에 대하여 높은 엔트로피 값이 산출되고, 해당 단위영역들로 구성된 영역이 초점영역으로 결정된다. 그런데 도 2의 (b)와 같이 단위영역의 크기가 너무 작은 경우에는 객체에 해당하는 단위영역과 배경에서 고주파성분이 포함된 단위영역들에 대하여 유사한 엔트로피 값이 산출되므로 초점영역을 정확하게 추정하기 어렵다.
또한 도 2의 (d)와 같이 단위영역의 크기가 객체의 크기에 비하여 너무 큰 경우에는 정확한 객체의 위치를 추정하기 어려워 자동초점의 성능이 저하될 수 있다. 그러나 도 2의 (c)와 같이 단위영역의 크기가 적절하게 설정된 경우에는 입력영상에서 객체가 위치하는 영역에 해당하는 단위영역의 엔트로피 값이 주변 영역에 비하여 높게 나타나므로 초점영역을 정확하게 추정할 수 있다.
초점영역 결정부(120)는 단위영역들 중에서 엔트로피 값이 사전에 설정된 기준범위에 속하는 단위영역을 초점값 산출을 위한 초점영역으로 결정한다.
앞에서 도 2를 참조하여 설명한 바와 같이 객체가 위치하는 부분은 배경 부분에 비해 높은 엔트로피 값을 가진다. 따라서 초점영역 결정부(120)는 일정 임계값 이상의 엔트로피 값을 가지는 단위영역을 객체가 위치하는 영역으로 추정하여 초점영역을 결정하게 된다. 구체적으로, 초점영역은 다음의 수학식 3에 의해 결정된다.
Figure 112010086828692-pat00003
여기서, EBlock은 각각의 단위영역에 대하여 산출되는 엔트로피 값, Emin은 복수의 단위영역에 대하여 산출된 엔트로피 값들 중에서 최소값, Emax는 복수의 단위영역에 대하여 산출된 엔트로피 값들 중에서 최대값, 그리고 T는 사전에 설정된 임계값으로, 0과 1 사이에서 실험적으로 결정되며, 바람직하게는 T의 값이 0.95로 설정되었을 때 최적의 초점영역을 결정할 수 있다.
한편, 수학식 3의 조건을 만족하는 단위영역의 복수인 경우에는 복수의 단위영역이 모두 초점영역으로 결정될 수 있다. 그런데 조건을 만족하는 복수의 단위영역이 입력영상 내에서 서로 인접하여 위치하지 않는 경우가 나타날 수 있다. 이를 위해 초점영역 결정부는 복수의 단위영역으로 구성된 초점영역의 크기를 사전에 설정하고, 수학식 3의 조건을 만족하는 단위영역을 최대로 포함하는 영역을 초점영역으로 결정할 수 있다.
초점값 산출부(130)는 초점영역을 구성하는 화소들의 DCT 계수를 기초로 입력영상의 초점값을 산출한다. DCT는 영상의 주파수 특성을 파악할 수 있으며, 실시간으로 구현이 가능하다는 장점을 가진다.
DCT 계수를 사용하여 초점값을 산출하는 기존의 방법 중에서 BE(Bayes-spectral-Entropy)는 영상의 선명함에 따른 DCT 스펙트럼의 분포 면화를 Bayes-entropy를 사용하여 측정하고, 임계값 t를 이용하여 잡음에 둔감하도록 한다. BE에 의한 초점값 산출은 다음의 수학식 4에 의해 수행된다.
Figure 112010086828692-pat00004
본 발명에 따른 자동초점 장치의 초점값 산출부(130)는 기존의 BE 방법을 개선함으로써 안정된 초점값을 얻기 위한 것으로, 각 DCT 계수로부터 산출된 초점값의 초점렌즈 위치에 따른 변화를 기초로 하여 초점값 산출에 사용될 DCT 계수를 선택한다.
초점값 산출부(130)는 먼저 초점영역 결정부(120)에 의해 입력영상으로부터 결정된 초점영역을 복수의 DCT 블록으로 분할한다. DCT 블록의 크기가 8×8일 때 각각의 DCT 블록을 구성하는 화소들의 DCT 계수는 다음의 수학식 5에 의해 산출된다.
Figure 112010086828692-pat00005
여기서, Sw ,v는 DCT 블록의 (w,v) 위치에 해당하는 DCT 계수, fx ,y는 그레이 레벨의 영상을 나타내며,
Figure 112010086828692-pat00006
, 그리고 w,v≠0일 때 Cw=Cv=1이다.
각 DCT 블록의 DCT 계수들 중에서 초점값 산출에 사용될 DCT 계수는 사전에 결정될 수 있으며, 각 DCT 블록으로부터 저주파 및 고주파 성분을 대표하는 일정 개수의 DCT 계수를 선택하고, 각각의 DCT 계수를 사용하여 산출된 초점값들의 초점렌즈 위치에 따른 변화를 기초로 초점값 산출을 위한 DCT 계수를 선택할 수 있다.
도 3은 DCT 블록에서 초점값 산출을 위한 DCT 계수를 결정하기 위해 선택된 DCT 계수들을 나타낸 도면으로, DCT 계수들 Sw ,v 중에서 w=v인 8개의 DCT 계수들이 선택된다. 초점값 산출부(130)는 8개의 DCT 계수 각각을 사용하여 다음의 수학식 6에 의해 초점값을 산출한다.
Figure 112010086828692-pat00007
여기서, FVw ,w는 복수의 DCT 블록의 (w,w) 위치의 DCT 계수들로부터 산출된 초점값이고, 초점영역의 크기는 M×N이다.
도 4는 선택된 8개의 DCT 계수 각각을 사용하여 산출된 초점값의 초점렌즈 위치에 따른 변화를 도시한 그래프이다. 도 4의 (a)는 입력영상에 잡음이 없는 경우 얻어진 결과이며, (b)는 가우시안 잡음(σ=0.03)이 추가된 경우, (c)는 임펄스 잡음(3%)이 추가된 경우에 얻어진 결과이다. 먼저 도 4의 (a)에서 FV1 ,1 및 FV2 ,2는 초점렌즈의 위치에 따른 변화율이 크지 않으므로 실제 초점값 산출 과정에서 제외하는 것이 바람직하다. 또한 도 4의 (b) 및 (c)와 같이 입력영상에 잡음이 추가된 경우에는 FV3 ,3 및 FV4 ,4를 제외한 나머지 초점값들이 초점렌즈의 위치에 따라 큰 변화를 보이지 않는다.
도 4로부터 저주파수 또는 고주파수에 가까운 DCT 계수들은 초점렌즈의 위치에 따른 초점값의 변화가 적으므로 실제 초점값을 산출하는 데 적합하지 않음을 확인할 수 있다. 따라서 (3,3) 및 (4,4) 위치에 해당하는 DCT 계수만을 사용하여 입력영상의 초점값을 산출하는 것이 바람직하다. 결정된 DCT 계수들을 사용한 입력영상의 초점값은 다음의 수학식 7에 의해 산출된다.
다만, 초점값 산출을 위한 DCT 계수의 선택은 자동초점의 수행시마다 이루어지는 것이 아니며, (3,3) 및 (4,4) 위치에 해당하는 DCT 계수만을 초점값 산출에 사용하도록 사전에 설정한 후 초점영역에 대하여 해당 DCT 계수를 사용하여 초점값을 산출함으로써 최적 초점렌즈 위치를 결정하도록 할 수 있다. 그에 따라 자동초점의 속도를 향상시킬 수 있다.
도 5는 기존의 초점영역 선택 방법과 본 발명에서 제안된 초점영역 선택 방법에 의해 초점렌즈의 위치가 결정되는 결과를 나타낸 도면이다.
도 5의 (a)는 초점영역이 입력영상의 중심에 위치하도록 고정된 경우이며, (b)는 고주파 성분의 에너지가 높은 영역이 초점영역으로 선택되는 경우, 그리고 (c)는 본 발명에 따른 자동초점 장치에 의해 초점영역이 선택되는 경우를 나타낸다.
먼저 도 5의 (a)는 초점이 맞추어져야 할 객체가 입력영상의 중심에 위치하지 않으며, 입력영상의 중심에 고주파 성분이 존재하지 않기 때문에 자동초점 기능이 제대로 수행되지 못한다. 또한 도 5의 (b)는 배경에 강한 고주파 성분이 존재하기 때문에 초점영역이 정확하게 결정되지 않으며, 그 결과 자동초점 결과가 잘못될 수 있다. 그러나 본 발명을 사용하는 경우에는 도 5의 (c)와 같이 항상 객체가 존재하는 영역이 초점영역으로 선택됨으로써 자동초점의 성능을 향상시킬 수 있다.
도 6은 기존의 초점값 산출 기법들과 본 발명에 의한 초점값 산출 기법의 결과를 초점렌즈의 위치에 따라 비교하여 도시한 도면이다. 도 6의 (a)는 입력영상에 잡음이 존재하지 않는 경우이며, (b)는 입력영상에 가우시안 잡음(σ=0.03)이 추가된 경우, 그리고 (c)는 임펄스 잡음(3%)이 추가된 경우를 나타낸다.
초점렌즈의 위치에 따른 초점값의 변화를 나타내는 초점 곡선은 정 초점 위치에서의 기울기가 크고, 국소 최대값이 작은 경우에 좋은 성능을 보이는 것으로 간주된다. 도 6의 (a)와 같이 입력영상에 잡음이 없는 경우에는 기존의 초점값 산출 기법들과 본 발명 모두 좋은 결과를 보이지만, (b) 및 (c)와 같이 입력영상에 잡음이 포함되는 경우에는 본 발명을 사용한 자동초점이 가장 좋은 결과를 보임을 확인할 수 있다.
도 7은 본 발명에 따른 잡음에 강인한 초점값을 이용한 자동초점 방법에 대한 바람직한 실시예의 수행과정을 도시한 흐름도이다.
도 7을 참조하면, 엔트로피 산출부(110)는 입력영상이 분할된 복수의 단위영역 각각에 대하여 화소값을 기초로 한 엔트로피 값을 산출한다(S710). 초점영역 결정부(120)는 산출된 엔트로피 값을 기초로 하여 초점값 산출을 위한 초점영역을 결정하되, 단위영역들 중에서 엔트로피 값이 사전에 설정된 기준범위에 속하는 단위영역을 초점영역으로 결정한다(S720).
초점값 산출부(130)는 초점영역을 구성하는 화소들의 DCT 계수를 기초로 입력영상의 초점값을 산출하며(S730), 이때 선택된 DCT 계수만을 사용하되, DCT 블록의 각 DCT 계수에 대응하여 산출된 초점값의 초점렌즈 위치에 따른 변화를 기초로 초점값 산출에 사용될 DCT 계수가 선택된다.
본 발명은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
이상에서 본 발명의 바람직한 실시예에 대해 도시하고 설명하였으나, 본 발명은 상술한 특정의 바람직한 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형 실시가 가능한 것은 물론이고, 그와 같은 변경은 청구범위 기재의 범위 내에 있게 된다.
110 - 엔트로피 산출부
120 - 초점영역 결정부
130 - 초점값 산출부

Claims (11)

  1. 입력영상을 복수의 단위영역으로 분할하고, 상기 각각의 단위영역을 구성하는 화소들의 화소값을 기초로 상기 각각의 단위영역에 대한 엔트로피 값을 산출하는 엔트로피 산출부;
    상기 단위영역들 중에서 상기 엔트로피 값이 하기 수학식을 만족하는 단위영역을 초점값 산출을 위한 초점영역으로 결정하는 초점영역 결정부; 및
    상기 초점영역을 구성하는 화소들의 이산 코사인 변환(Discrete Cosine Transform : DCT) 계수를 기초로 상기 입력영상의 초점값을 산출하는 초점값 산출부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동초점 장치:
    Figure 112012055900062-pat00009

    여기서, EBlock은 상기 각각의 단위영역에 대하여 산출되는 엔트로피 값, Emin은 상기 복수의 단위영역에 대하여 산출된 엔트로피 값들 중에서 최소값, Emax는 상기 복수의 단위영역에 대하여 산출된 엔트로피 값들 중에서 최대값, 그리고 T는 사전에 설정된 임계값이다.
  2. 삭제
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 초점값 산출부는 상기 입력영상이 분할된 복수의 DCT 블록에 대하여 각각 얻어진 DCT 계수들 중에서 초점렌즈의 위치에 따른 초점값의 변화를 기초로 선택된 DCT 계수를 사용하여 상기 초점값을 산출하는 것을 특징으로 하는 자동초점 장치.
  4. 제 3항에 있어서,
    상기 초점값 산출부는 상기 각각의 DCT 블록에서 동일한 위치에 해당하는 DCT 계수들을 기초로 상기 초점렌즈의 위치에 따른 초점값을 각각 산출하여 상기 초점렌즈의 위치에 따른 초점값의 변화율이 가장 큰 DCT 계수를 상기 초점값 산출을 위한 DCT 계수로 결정하는 것을 특징으로 하는 자동초점 장치.
  5. 제 3항에 있어서,
    상기 초점값 산출부는 상기 각각의 DCT 블록에서 (3,3) 및 (4,4) 위치에 해당하는 DCT 계수를 사용하여 상기 초점값을 산출하는 것을 특징으로 하는 자동초점 장치.
  6. (a) 입력영상을 복수의 단위영역으로 분할하고, 상기 각각의 단위영역을 구성하는 화소들의 화소값을 기초로 상기 각각의 단위영역에 대한 엔트로피 값을 산출하는 단계;
    (b) 상기 단위영역들 중에서 상기 엔트로피 값이 하기 수학식을 만족하는 단위영역을 초점값 산출을 위한 초점영역으로 결정하는 단계; 및
    (c) 상기 초점영역을 구성하는 화소들의 이산 코사인 변환(Discrete Cosine Transform : DCT) 계수를 기초로 상기 입력영상의 초점값을 산출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동초점 방법:
    Figure 112012055900062-pat00010

    여기서, EBlock은 상기 각각의 단위영역에 대하여 산출되는 엔트로피 값, Emin은 상기 복수의 단위영역에 대하여 산출된 엔트로피 값들 중에서 최소값, Emax는 상기 복수의 단위영역에 대하여 산출된 엔트로피 값들 중에서 최대값, 그리고 T는 사전에 설정된 임계값이다.
  7. 삭제
  8. 제 6항에 있어서,
    상기 (c) 단계에서, 상기 입력영상이 분할된 복수의 DCT 블록에 대하여 각각 얻어진 DCT 계수들 중에서 초점렌즈의 위치에 따른 초점값의 변화를 기초로 선택된 DCT 계수를 사용하여 상기 초점값을 산출하는 것을 특징으로 하는 자동초점 방법.
  9. 제 8항에 있어서,
    상기 (c) 단계에서, 상기 각각의 DCT 블록에서 동일한 위치에 해당하는 DCT 계수들을 기초로 상기 초점렌즈의 위치에 따른 초점값을 각각 산출하여 상기 초점렌즈의 위치에 따른 초점값의 변화율이 가장 큰 DCT 계수를 상기 초점값 산출을 위한 DCT 계수로 결정하는 것을 특징으로 하는 자동초점 방법.
  10. 제 8항에 있어서,
    상기 (c) 단계에서, 상기 각각의 DCT 블록에서 (3,3) 및 (4,4) 위치에 해당하는 DCT 계수를 사용하여 상기 초점값을 산출하는 것을 특징으로 하는 자동초점 방법.
  11. 제 6항에 기재된 자동초점 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
KR1020100136862A 2010-12-28 2010-12-28 잡음에 강인한 초점값을 이용한 자동초점 장치 및 방법 KR101204433B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020100136862A KR101204433B1 (ko) 2010-12-28 2010-12-28 잡음에 강인한 초점값을 이용한 자동초점 장치 및 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020100136862A KR101204433B1 (ko) 2010-12-28 2010-12-28 잡음에 강인한 초점값을 이용한 자동초점 장치 및 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20120074884A KR20120074884A (ko) 2012-07-06
KR101204433B1 true KR101204433B1 (ko) 2012-11-26

Family

ID=46708951

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020100136862A KR101204433B1 (ko) 2010-12-28 2010-12-28 잡음에 강인한 초점값을 이용한 자동초점 장치 및 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101204433B1 (ko)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20150100405A (ko) * 2014-02-25 2015-09-02 한화테크윈 주식회사 자동 초점 조절 방법
KR20160121718A (ko) 2015-04-10 2016-10-20 한국교통대학교산학협력단 다중 카메라를 이용한 자동 초점 장치 및 그 방법

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102130758B1 (ko) 2014-06-10 2020-07-06 한화테크윈 주식회사 Ｄｃｔ 기반 ａｆ 필터 시스템
KR102095558B1 (ko) * 2014-08-27 2020-03-31 한화테크윈 주식회사 자동 초점 조절 방법

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100645636B1 (ko) * 2004-12-09 2006-11-15 삼성전기주식회사 Ｄｃｔ 계수를 이용한 카메라의 자동초점조절장치 및 그방법

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100645636B1 (ko) * 2004-12-09 2006-11-15 삼성전기주식회사 Ｄｃｔ 계수를 이용한 카메라의 자동초점조절장치 및 그방법

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
논문:대한전자공학회

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20150100405A (ko) * 2014-02-25 2015-09-02 한화테크윈 주식회사 자동 초점 조절 방법
KR102104414B1 (ko) * 2014-02-25 2020-04-24 한화테크윈 주식회사 자동 초점 조절 방법
KR20160121718A (ko) 2015-04-10 2016-10-20 한국교통대학교산학협력단 다중 카메라를 이용한 자동 초점 장치 및 그 방법

Also Published As

Publication number Publication date
KR20120074884A (ko) 2012-07-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP4415188B2 (ja) 画像撮影装置
KR101112139B1 (ko) 부호화된 영상의 확대비 및 노이즈 강도 추정장치 및 방법
US9501834B2 (en) Image capture for later refocusing or focus-manipulation
KR101361644B1 (ko) 영상 처리 장치 및 영상 내의 안개 제거 방법
KR102049080B1 (ko) 영상 처리 장치 및 방법
US20050244077A1 (en) Method, apparatus and program for image processing
US10013772B2 (en) Method of controlling a quality measure and system thereof
KR20120114263A (ko) 객체-인식 비디오 인코딩 전략
Shih Autofocus survey: a comparison of algorithms
US20090074396A1 (en) Auto-focus method, medium, and apparatus for image-capturing
KR101204433B1 (ko) 잡음에 강인한 초점값을 이용한 자동초점 장치 및 방법
CN105354817A (zh) 一种噪声图像自动聚焦方法
US20130177260A1 (en) Image processing apparatus, imaging apparatus, and image processing method
WO2020052270A1 (zh) 一种视频审核的方法、装置和设备
US8249376B2 (en) Apparatus and method of restoring an image
CN109714530B (zh) 一种航空相机图像调焦方法
CN107886518B (zh) 图片检测方法、装置、电子设备及可读取存储介质
US11503203B2 (en) Apparatus and method
JP2005332381A (ja) 画像処理方法および装置並びにプログラム
JP6545007B2 (ja) 撮像装置
CN111311562B (zh) 虚焦图像的模糊度检测方法及装置
JP2006049949A (ja) 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム
JP2010035177A (ja) 画像撮影装置及び画像処理システム
KR101025568B1 (ko) 영상의 엔트로피를 이용한 초점위치 결정장치 및 방법
CN113038135B (zh) 基于块效应检测的crf自适应方法

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20151028

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20171011

Year of fee payment: 6

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20190110

Year of fee payment: 7

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20191001

Year of fee payment: 8