KR101219509B1 - 가중 최소 자승법에 따라 동정된 색보정 행렬을 이용한 색보정 방법 및 장치 - Google Patents

가중 최소 자승법에 따라 동정된 색보정 행렬을 이용한 색보정 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

가중 최소 자승법(Weighted Least Square Method)에 따라 동정된 색보정 행렬을 이용한 색보정 방법 및 장치가 개시된다. 입력 영상에 상응하는 입력 영상 데이터를 입력받는 영상 입력부, 입력 영상 데이터에 대한 분석 결과 및 목표 영상에 상응하는 목표 영상 데이터에 대한 분석 결과에 대하여 색상별 가중치를 적용한 색보정 행렬을 동정(identification)하는 색보정 행렬 동정부 및 색보정 행렬을 입력 영상 데이터에 적용시켜 색보정을 수행하는 색보정 수행부를 포함하는 색보정 장치에 의하면, 각각의 색이 가지는 고유의 이상적인 색감에 보다 근접한 색을 표현할 수 있도록 하는 효과가 있다.

Description

가중 최소 자승법에 따라 동정된 색보정 행렬을 이용한 색보정 방법 및 장치{Color correction method and device using color correction matrix identificated by weighted least square method}
본 발명은 색보정 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 가중 최소 자승법(Weighted Least Square Method)에 따라 동정된 색보정 행렬을 이용한 색보정 방법 및 장치에 관한 것이다.
이미지 센서는 광학 영상(optical image)을 전기 신호로 변환시키는 반도체 소자이다. 이 중에서 전하결합소자(Charge Coupled Device, CCD)는 개개의 MOS(Metal-Oxide-Silicon) 커패시터가 서로 매우 근접한 위치에 있으면서 전하 캐리어가 커패시터에 저장되고 이송되는 소자이다. 씨모스(Complementary MOS; 이하 CMOS라 함) 이미지 센서는 제어회로 및 신호처리회로를 주변회로로 사용하는 CMOS 기술을 이용하여 화소 수만큼의 MOS 트랜지스터를 만들고 이것을 이용하여 순차적으로 화소의 출력을 검출하는 스위칭 방식을 채용하는 소자이다.
이미지 센서는 화소(pixel)들 또는 포토사이트(photosite)들로 불리는 작은 감광 다이오드들의 어레이로서 구성된다. 화소들 자체는 보통 광으로부터 컬러를 추출하지 않으며, 넓은 스펙트럼 밴드로부터의 광자들을 전자들로 변환할 뿐이다. 단일 센서를 가지고 컬러 이미지들을 기록하기 위해서, 센서는 상이한 화소들이 상이한 컬러 조명을 수신하도록 필터링된다. 이러한 타입의 센서는 컬러 필터 어레이(Color Filter Array)로 알려져 있다. 상이한 컬러 필터들이 센서를 가로질러 미리 정의된 패턴으로 배열된다.
이미지 센서로부터 제공된 이미지 데이터는 이미지 신호 프로세서(Image Signal Processor)를 통해 색 보간, 휘도 처리, 색채 처리, 색 포맷 변환 등의 다양한 신호 처리를 거쳐 휘도 신호 및 색 신호로 출력된다.
이러한 이미지 신호 프로세서에서의 이미지 신호 프로세싱 과정 중에 색보정(Color Correction)은 이미지 센서로부터 입력된 이미지의 색감(Color)을 보정하는 기능을 담당하고 있으며, 이는 이미지 신호 프로세서에서 매우 중요한 기능 중 하나이다.
색보정을 수행하기 위한 색보정 행렬(Color Correction Matrix)은 이미지 센서로부터 입력되는 모든 화소에 대하여 곱해지는 3 x 3 행렬로서, 입력 영상의 색감에 큰 영향을 미치게 된다.
도 1은 색보정 행렬의 기능을 나타낸 도면이다. 도 1을 참조하면, 입력 영상의 컬러 차트(Color Chart)(1)와, 이에 대하여 색보정 행렬(CC matrix)을 곱함으로써 획득되는 결과 영상의 컬러 차트(2)가 도시되어 있다.
색보정 행렬은 C11 내지 C33의 행렬요소를 가지고 있으며, 결과 영상의 컬러 차트(2)는 입력 영상의 컬러 차트(1)에 비해 각각의 색이 가지는 고유의 이상적인 색깔에 근접한 색을 표현하고 있음을 확인할 수 있다.
이러한 색보정을 위해서는 색보정 행렬을 동정(同定, identification)하는 것이 매우 중요하며, 색보정 행렬의 동정에는 일반적으로 최소 자승법(Least Square Method)이 사용되고 있다.
최소 자승법은 통계학이나 자연과학에서 측정되는 실험치를 이용하여 그 실험치를 잘 대표할 수 있는 함수를 모델링하거나 시스템의 입출력 데이터를 이용하여 시스템을 모델링할 수 있는 방법 중의 하나이다. 이에 의하면, 먼저 추정 모델을 정의하고, 추정 모델과 실제 시스템의 입출력 오차가 최소가 되도록 추정 모델의 파라미터를 결정한다. 일반적으로 최소 자승법은 입력변수를 그대로 사용하는, 즉 1차식을 기저함수로 이용하는 선형 최소 자승법(Linear-Least Square Method)을 지칭한다.
최소 자승법에서는 오차식(수학식 1 참조)을 최소로 하는 계수 x를 구하여 시스템을 모델링한다.
[수학식 1]
Figure 112011024047452-pat00001
상기 수학식 1을 x에 대해 편미분하여 정리하면 하기 수학식 2와 같은 정규 방정식(Normal Equation)을 얻을 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112011024047452-pat00002
상기 수학식 2를 색보정 행렬의 동정에 적용하기 위해 x와 y를 행렬 X와 Y로 확장하면, 하기 수학식 3을 얻을 수 있다.
[수학식 3]
Figure 112011024047452-pat00003
도 2는 컬러 차트를 이용하여 색보정 행렬을 동정하는 과정이 도식화된 도면이다. 여기서, 도 2에 도시된 컬러 차트는 예를 들어 24개의 색을 사용하는 맥베스 컬러 차트(Macbeth Color Chart)인 것을 가정한다.
도 2를 참조하면, 입력 영상의 컬러 차트(11)로부터 24 x 3 크기의 입력행렬 A을 생성한다. 컬러 차트(11)의 각 영역에 해당하는 색상의 R, G, B 값이 입력행렬 A의 각 행을 형성한다. 예를 들면, 입력행렬 A의 제1 행은 컬러 차트(11)의 (1, 1) 위치에 있는 색상(갈색)의 R, G, B 값인 97.3, 80.7, 65.0이고, 입력행렬 A의 제24 행은 컬러 차트(11)의 (4, 6) 위치에 있는 색상(검정색)의 R, G, B 값인 38.0, 38.8, 38.9일 것이다.
그리고 색보정을 통해 획득하고자 하는 이상적인 목표 영상의 컬러 차트(12)로부터 24 x 3 크기의 결과행렬 Y를 생성한다. 컬러 차트(12)의 각 영역에 해당하는 색상의 R, G, B 값이 입력행렬 Y의 각 행을 형성한다. 예를 들면, 결과행렬 Y의 제1 행은 컬러 차트(12)의 (1, 1) 위치에 있는 색상(갈색)의 R, G, B 값인 119, 83, 69이고, 결과행렬 Y의 제24 행은 컬러 차트(12)의 (4, 6) 위치에 있는 색상(검정색)의 R, G, B 값인 51, 52, 51일 것이다.
입력행렬 A와 결과행렬 Y의 각 행렬요소의 값이 결정되면, 전술한 수학식 3에 따른 최소 자승법을 이용하여 3 x 3 크기의 색보정 행렬 X를 동정할 수 있다.
이와 같이 최소 자승법을 이용한 색보정 행렬의 동정에 따르면 기본적인 R, G, B의 중요성은 전혀 고려하지 않고 컬러 차트에 속하는 24개의 색상에 대하여 균일하게 중요도를 부과하여 색보정 행렬을 구하게 되며, 이 경우 이상적인 색을 표현할 수 있는 색보정 행렬을 구하는 것이 어려운 문제점이 있다.
전술한 배경기술은 발명자가 본 발명의 도출을 위해 보유하고 있었거나, 본 발명의 도출 과정에서 습득한 기술 정보로서, 반드시 본 발명의 출원 전에 일반 공중에게 공개된 공지기술이라 할 수는 없다.
본 발명은 각각의 색이 가지는 고유의 이상적인 색감에 보다 근접한 색을 표현할 수 있도록 하는 가중 최소 자승법에 따라 동정된 색보정 행렬을 이용한 색보정 방법 및 장치를 제공하기 위한 것이다.
또한, 본 발명은 색보정 행렬을 구하는 과정에서 가중 최소 자승법을 이용하여 기본 3색인 적색(Red), 녹색(Green), 청색(Blue)의 중요도를 반영함으로써 이미지 센서 자체의 색감을 더욱 잘 보정하는 것이 가능한 가중 최소 자승법에 따라 동정된 색보정 행렬을 이용한 색보정 방법 및 장치를 제공하기 위한 것이다.
또한, 본 발명은 특정 이미지 센서의 출력 중 어떤 특정한 색이 원하는 색감을 표현하지 못할 때 해당 색의 가중치를 크게 하여 특정 색이 원하는 색감에 가깝게 표현되도록 튜닝하는 것이 가능한 가중 최소 자승법에 따라 동정된 색보정 행렬을 이용한 색보정 방법 및 장치를 제공하기 위한 것이다.
본 발명의 이외의 목적들은 하기의 설명을 통해 쉽게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 입력 영상의 각 색상을 목표 영상의 색감으로 표현하기 위한 색보정을 수행하는 장치로서, 상기 입력 영상에 상응하는 입력 영상 데이터를 입력받는 영상 입력부; 상기 입력 영상 데이터에 대한 분석 결과 및 상기 목표 영상에 상응하는 목표 영상 데이터에 대한 분석 결과에 대하여 색상별 가중치를 적용한 색보정 행렬을 동정(identification)하는 색보정 행렬 동정부; 및 상기 색보정 행렬을 상기 입력 영상 데이터에 적용시켜 색보정을 수행하는 색보정 수행부를 포함하는 색보정 장치가 제공된다.
상기 색보정 행렬 동정부는 상기 색상별 가중치에 의한 가중 최소 자승법(Weighted Least Square Method)에 따라 상기 색보정 행렬을 구할 수 있다.
상기 색보정 행렬 동정부는, 상기 입력 영상 데이터에 대한 분석 결과와 상기 목표 영상 데이터에 대한 분석 결과를 이용하여 색보정 시스템을 모델링하는 시스템 모델링부와; 모델링된 상기 색보정 시스템에 적용되는 가중치 행렬 내의 대각 행렬요소인 색상별 가중치를 설정하는 색상별 가중치 설정부와; 상기 색상별 가중치를 상기 색보정 시스템에 적용하여 산출되는 색보정 행렬을 결정하는 색보정 행렬 결정부를 포함할 수 있다.
상기 시스템 모델링부는 상기 입력 영상 데이터에 대한 분석 결과인 제1 컬러 차트에 속하는 n개의 색상에 대한 제1 화소값 행렬과, 상기 목표 영상 데이터에 대한 분석 결과인 제2 컬러 차트에 속하는 n개의 색상에 대한 제2 화소값 행렬과, 상기 가중치 행렬을 이용하여 상기 색보정 시스템을 모델링하되, 상기 n은 자연수일 수 있다. 여기서, 상기 제1 화소값 행렬 및 상기 제2 화소값 행렬은 n x 3 크기의 행렬이고, 상기 가중치 행렬은 n x n 크기의 대각 행렬이며, 상기 색보정 행렬은 3 x 3 크기의 행렬일 수 있다.
상기 색보정 행렬 결정부는 하기 수학식에 따라 상기 색보정 행렬을 구할 수 있다.
Figure 112011024047452-pat00004
여기서, X는 상기 색보정 행렬, A는 상기 제1 화소값 행렬, Y는 상기 제2 화소값 행렬, W는 상기 가중치 행렬이다.
상기 색상별 가중치는 디폴트로 정해지거나 사용자에 의해 정해질 수 있다.
또는 상기 색상별 가중치는 기본 3색인 적색, 녹색, 청색에 대하여 상대적으로 높게 설정될 수 있다. 또한, 상기 색상별 가중치는 상기 기본 3색의 보색인 시안(Cyan), 마젠타(Magenta), 옐로우(Yellow)에 대하여 상기 기본 3색보다는 낮고 나머지 색보다는 높게 설정될 수 있다.
한편 본 발명의 다른 측면에 따르면, 입력 영상의 각 색상을 목표 영상의 색감으로 표현하기 위해 색보정 장치에서 수행되는 색보정 방법 및 이를 수행하기 위한 프로그램이 기록된 기록매체가 제공된다.
일 실시예에 따른 색보정 방법은, 상기 입력 영상에 상응하는 입력 영상 데이터를 입력받는 단계; 상기 입력 영상 데이터에 대한 분석 결과 및 상기 목표 영상에 상응하는 목표 영상 데이터에 대한 분석 결과에 대하여 색상별 가중치를 적용한 색보정 행렬을 동정하는 단계; 및 상기 색보정 행렬을 상기 입력 영상 데이터에 적용시켜 색보정을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 색보정 행렬 동정 단계는 상기 색상별 가중치에 의한 가중 최소 자승법에 따라 상기 색보정 행렬을 구할 수 있다.
상기 색보정 행렬 동정 단계는, 상기 입력 영상 데이터에 대한 분석 결과와 상기 목표 영상 데이터에 대한 분석 결과를 이용하여 색보정 시스템을 모델링하는 단계와; 모델링된 상기 색보정 시스템에 적용되는 가중치 행렬 내의 대각 행렬요소인 색상별 가중치를 설정하는 단계와; 상기 색상별 가중치를 상기 색보정 시스템에 적용하여 산출되는 색보정 행렬을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 시스템 모델링 단계에서는, 상기 입력 영상 데이터에 대한 분석 결과인 제1 컬러 차트에 속하는 n개의 색상에 대한 제1 화소값 행렬과, 상기 목표 영상 데이터에 대한 분석 결과인 제2 컬러 차트에 속하는 n개의 색상에 대한 제2 화소값 행렬과, 상기 가중치 행렬을 이용하여 상기 색보정 시스템을 모델링하되, 상기 n은 자연수일 수 있다. 여기서, 상기 제1 화소값 행렬 및 상기 제2 화소값 행렬은 n x 3 크기의 행렬이고, 상기 가중치 행렬은 n x n 크기의 대각 행렬이며, 상기 색보정 행렬은 3 x 3 크기의 행렬일 수 있다.
상기 색보정 행렬 결정 단계는 하기 수학식에 따라 상기 색보정 행렬을 구하는 것일 수 있다.
Figure 112011024047452-pat00005
여기서, X는 상기 색보정 행렬, A는 상기 제1 화소값 행렬, Y는 상기 제2 화소값 행렬, W는 상기 가중치 행렬이다.
상기 색상별 가중치는 디폴트로 정해지거나 사용자에 의해 정해질 수 있다.
또는 상기 색상별 가중치는 기본 3색인 적색, 녹색, 청색에 대하여 상대적으로 높게 설정될 수 있다. 또한, 상기 색상별 가중치는 상기 기본 3색의 보색인 시안, 마젠타, 옐로우에 대하여 상기 기본 3색보다는 낮고 나머지 색보다는 높게 설정될 수 있다.
전술한 것 외의 다른 측면, 특징, 이점이 이하의 도면, 특허청구범위 및 발명의 상세한 설명으로부터 명확해질 것이다.
본 발명의 실시예에 따르면, 각각의 색이 가지는 고유의 이상적인 색감에 보다 근접한 색을 표현할 수 있도록 하는 효과가 있다.
또한, 색보정 행렬을 구하는 과정에서 가중 최소 자승법을 이용하여 기본 3색인 적색, 녹색, 청색의 중요도를 반영함으로써 이미지 센서 자체의 색감을 더욱 잘 보정하는 것이 가능한 효과가 있다.
또한, 특정 이미지 센서의 출력 중 어떤 특정한 색이 원하는 색감을 표현하지 못할 때 해당 색의 가중치를 크게 하여 특정 색이 원하는 색감에 가깝게 표현되도록 튜닝하는 것이 가능한 효과가 있다.
도 1은 색보정 행렬의 기능을 나타낸 도면,
도 2는 컬러 차트를 이용하여 색보정 행렬을 동정하는 과정이 도식화된 도면,
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 색보정 장치의 개략적인 구성 블록도,
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 색보정 행렬 동정부의 개략적인 구성 블록도,
도 5는 각 색상별 가중치를 부여하는 일 실시예가 도시된 도면,
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 색보정 방법의 순서도,
도 7은 일반 최소 자승법을 적용한 색보정 행렬의 동정 결과와 본 발명의 일 실시예에 따른 가중 최소 자승법을 적용한 색보정 행렬의 동정 결과를 나타낸 도면.
본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
또한, 명세서에 기재된 "…부", "…모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
또한, 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
이하, 본 발명의 실시예에 대해 관련 도면들을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 색보정 장치의 개략적인 구성 블록도이고, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 색보정 행렬 동정부의 개략적인 구성 블록도이며, 도 5는 각 색상별 가중치를 부여하는 일 실시예가 도시된 도면이다.
본 실시예에 따른 색보정 장치(100)는 이미지 센서의 후단에 배치되어 이미지 센서에서 출력되는 전기 신호에 대하여 소정의 신호 처리(예를 들면, 렌즈 셰이딩 보상(Lens Shading Compensation), 잡음 제거(Noise Reduction), 위색 억제(False Color Suppression), 결함 화소 보정(Dead Pixel Correction), 색상 보간(Color Interpolation), 자동 화이트 밸런스(Auto White Balance) 등)를 수행하는 이미지 신호 프로세서에 포함되는 신호 처리 모듈 중 하나일 수 있다.
도 3을 참조하면, 본 실시예에 따른 색보정 장치(100)는 영상 입력부(110), 색보정 행렬 동정부(120), 색보정 수행부(130)를 포함한다.
본 실시예에 따른 색보정 장치(100)는 입력받은 보정대상 입력 영상의 컬러 차트를 분석한 결과 및 원하는 목표 영상의 컬러 차트를 분석한 결과를 이용하여 색보정 행렬을 동정하는 과정 중에, 색의 중요도에 상응하는 색상별 가중치를 적용한 가중 최소 자승법을 이용하여 색보정 행렬을 동정하여 색보정에 이용함으로써 색보정된 결과 영상에서 이상적인 색이 더 잘 표현되도록 하는 특징을 가진다.
영상 입력부(110)는 색보정 장치(100)의 전단에 배치된 구성요소로부터 색보정 대상이 되는 입력 영상 데이터를 입력받는다.
예를 들면, 이미지 신호 프로세서 내에 본 실시예에 따른 색보정 장치(100)만이 구비되어 있거나 본 실시예에 따른 색보정 장치(100)가 최선단에 배치된 경우에는 이미지 센서에서 출력되는 영상 신호를 영상 입력부(110)는 입력받게 된다. 또는 본 실시예에 따른 색보정 장치(100)가 이미지 신호 프로세서 내에서 소정의 신호 처리 모듈의 후단에 배치된 경우에는 전단에 배치된 모듈에 따른 신호 처리를 거친 영상 신호가 영상 입력부(110)에 입력된다.
색보정 행렬 동정부(120)는 영상 입력부(110)에 입력된 입력 영상 데이터에 상응하는 제1 컬러 차트를 추출하고, 색보정을 통해 표현하고자 하는 목표 영상 데이터에 상응하는 제2 컬러 차트를 추출하며, 제1 컬러 차트와 제2 컬러 차트를 이용하여 색보정 행렬을 동정한다.
본 실시예에서 색보정 행렬 동정부(120)는 가중 최소 자승법(Weighted LSM)을 이용하여 색보정 행렬을 동정하게 된다. 즉, 본 실시예에 따른 색보정 행렬 동정부(120)에 의해 색상별 중요도가 반영된 색보정 행렬을 동정하게 됨으로써, 결과 영상에서 상대적으로 중요한 색상의 오차율을 줄이고 다른 색상에 대해서는 자연스럽게 오차가 줄어들게 되어 이상적인 색상(즉, 목표로 하는 목표 색상)에 더욱 근접하는 색보정이 수행되도록 한다.
도 4를 참조하면, 색보정 행렬 동정부(120)는 시스템 모델링부(122), 색상별 가중치 설정부(124), 색보정 행렬 결정부(126)를 포함한다.
시스템 모델링부(122)는 입력 영상 데이터에 상응하는 제1 컬러 차트와, 결과 영상 데이터에 상응하는 제2 컬러 차트를 추출하고, 제1 컬러 차트에 속하는 색상들의 화소값 행렬과 제2 컬러 차트에 속하는 색상들의 화소값 행렬을 이용하여 표현하고자 하는 목표 영상에 관한 데이터(목표 영상 데이터) 및 입력 영상에 관한 데이터(입력 영상 데이터)에 관한 색보정 시스템을 모델링한다. 여기서, 시스템 모델링부(122)는 각 데이터의 분산이 같다고 가정하고 시스템을 모델링하게 되며, 색상별 중요도에 상응하는 가중치가 부여되도록 한다.
[수학식 4]
Figure 112011024047452-pat00006
시스템 모델링부(122)에 의해 모델링되는 기본 함수가 수학식 4에 기재되어 있다. 여기서, E(x)는 오차식이며, wi는 색상별 가중치(즉, i번째 색상의 가중치)이고, yi는 i번째 색상의 목표 화소값, αi는 i번째 색상의 입력 화소값, x는 색보정 계수이다.
즉, 수학식 4의 E(x)가 최소가 되도록 하는 색보정 계수 x를 찾음으로써, 목표로 하는 목표 영상 데이터에 가장 근접한 결과 영상 데이터가 출력되도록 할 수 있다.
수학식 4를 최소로 하기 위해 x에 대하여 편미분하고 정리한 후 행렬로 확장하면, 최종적으로 수학식 5와 같이 표현되는 색보정 시스템에 관한 함수를 얻을 수 있다.
[수학식 5]
Figure 112011024047452-pat00007
여기서, X는 색보정 행렬이고, A는 입력 영상 데이터에 대한 제1 컬러 차트에 속하는 색상별 R, G, B 값에 관한 입력화소값 행렬(n x 3 크기), Y는 목표 영상 데이터에 대한 제2 컬러 차트에 속하는 색상별 R, G, B 값에 관한 결과화소값 행렬(n x 3 크기), W는 색상별 가중치를 나타내는 가중치 행렬(n x n 크기)로서, 색상별 중요도를 나타내는 대각 행렬(diagonal matrix)이다.
여기서, n은 자연수로서, 컬러 차트에 속하는 색상의 수이다. 입력화소값 행렬 및 결과화소값 행렬의 경우 제1 및 제2 컬러 차트에 속하는 색상별 화소값이 R, G, B의 3가지 값을 가지기 때문에 행에 대하여 3개의 행렬요소가 포함되어서 3이라는 열 크기를 가지게 된다. 이로 인해 추후 동정될 색보정 행렬 X는 3 x 3 크기를 가지게 된다.
본 실시예에서는 색보정 행렬을 구하기 위한 입력 영상의 컬러 차트와 목표 영상의 컬러 차트로서 도 2에 도시된 제1 컬러 차트(11)(24 x 3 크기)와 제2 컬러 차트(12)(24 x 3 크기)가 이용되는 경우를 가정한다. 이 경우 가중치 행렬 W는 수학식 6과 같이 표현될 수 있다.
[수학식 6]
Figure 112011024047452-pat00008
w1은 컬러 차트의 첫번째 색, 즉 (1, 1) 위치의 색인 갈색에 대한 색상별 가중치를 나타내고, w24는 컬러 차트의 마지막 색, 즉 (4, 6) 위치의 색인 검정색에 대한 색상별 가중치를 나타낸다.
여기서, 가중치 행렬 W가 24 x 24 크기를 가지는 것은 도 2에 도시된 것과 같이 본 발명에서 사용된 컬러 차트의 색상 개수가 24개이기 때문에 24개의 색상별 가중치(w1, w2, …, w24)를 가지는 것이다. 실시예에 따라 컬러 차트의 색상 개수가 변경되는 경우 가중치 행렬 W의 크기 역시 변경되며, 예를 들면 전술한 것과 같이 컬러 차트의 색상 개수가 n개인 경우 가중치 행렬 W의 크기는 n x n 이 될 것이다.
색상별 가중치 설정부(124)는 수학식 6과 같은 가중치 행렬에 대하여 색상별로 가중치를 설정한다. 색상별 가중치는 통계적 실험에 의해 미리 결정되어 있거나 사용자에 의해 임의로 변경될 수 있다.
예를 들면, 색상의 기본적인 3요소인 적색, 녹색, 청색에 대하여 상대적으로 큰 가중치가 적용되도록 설정될 수 있다.
또는 적색, 녹색, 청색 이외에 이의 보색인 시안(Cyan), 마젠타(Magenta), 옐로우(Yellow)에 대해서도 소정의 가중치(적색, 녹색, 청색보다는 작지만 나머지 색상보다는 큰 값)가 적용되도록 할 수도 있다.
또는 이미지 센서의 특성에 따라 특정 색상이 원하는 목표 색상을 표현하고 있지 못하는 경우, 해당 색상에 대하여 가중치를 상대적으로 크게 부여함으로써 해당 색상이 원하는 색감에 가깝게 표현되도록 할 수도 있을 것이다.
도 5를 참조하면, 청색, 녹색, 적색을 나타내는 컬러 차트의 (3, 1), (3, 2), (3, 3) 위치의 색상에 대한 가중치 w13, w14, w15에 대해서는 가중치 4를 주고, 옐로우, 마젠타, 시안을 나타내는 컬러 차트의 (3, 4), (3, 5), (3, 6) 위치의 색상에 대한 가중치 w16, w17, w18에 대해서는 가중치 2를 주며, 나머지 색상에 대해서는 가중치 1을 주고 있는 일 실시예가 도시되어 있다.
다시 도 4를 참조하면, 색보정 행렬 결정부(126)는 색상별 가중치 설정부(124)에 의해 설정된 색상별 가중치에 따른 가중치 행렬 W를 수학식 5에 적용시킴으로써 최종적으로 색보정 과정에 이용하게 될 색보정 행렬 X를 결정한다.
다시 도 3을 참조하면, 색보정 수행부(130)는 영상 입력부(110)에 입력된 입력 영상 데이터의 각 화소값에 대하여 색보정 행렬 동정부(120)에 의해 동정된 색보정 행렬을 이용하여 색보정을 수행함으로써 목표 영상의 색감에 근접한 결과 영상을 출력한다.
색보정 과정에 따르면, 입력 영상 데이터의 각 화소에 상응하는 R, G, B 입력화소값이 하나의 행을 이루는 행렬(1 x 3 크기)에 대하여 색보정 행렬(3 x 3 크기)을 곱함으로써 색보정이 적용된 R, G, B 결과화소값에 관한 행렬(1 x 3 크기)을 획득하게 된다.
이하에서는 본 실시예에 따른 색보정 장치에서 수행되는 색보정 방법에 대하여 관련 도면을 참조하여 설명하기로 한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 색보정 방법의 순서도이다. 이하에서 설명되는 각각의 단계는 색보정 장치(100)의 각 내부 구성요소에 의해 수행될 수 있다.
우선 단계 S210에서 영상 입력부(110)는 색보정 장치(100)의 전단에 배치된 구성요소로부터 색보정 대상이 되는 입력 영상 데이터를 입력받는다. 입력 영상 데이터는 RGB 포맷을 가지고 있는 것을 가정하며, YUV 포맷이나 YCbCR 포맷을 가지고 있는 경우에는 RGB 포맷으로 포맷 변환하는 포맷 컨버터가 영상 입력부(110)의 전단에 배치되어 있을 수 있다.
단계 S220에서 색보정 행렬 동정부(120)는 입력 영상 데이터에 관한 색상 분석 결과와 표현하고자 하는 목표 영상 데이터에 관한 색상 분석 결과를 이용하여 색보정 행렬을 동정한다. 이 과정에서 동일한 가중치를 적용하는 것이 아니라 색상별 중요도에 따라 가중치를 다르게 설정한 가중 최소 자승법을 이용하여 색보정 행렬를 구한다.
보다 상세하게는, 단계 S222에서 시스템 모델링부(122)는 입력 영상 데이터에 관한 색상 분석 결과, 즉 제1 컬러 차트 및 목표 영상 데이터에 관한 색상 분석 결과, 즉 제2 컬러 차트를 추출하고, 추출 결과를 이용하여 색보정 시스템을 모델링한다. 모델링에 이용되는 수학식은 전술한 수학식 4 내지 6과 같다.
단계 S224에서 색상별 가중치 설정부(124)는 모델링된 색보정 시스템에 대하여 색상별 중요도에 따라 가중치를 설정한다. 색상별 가중치는 통계적, 실험적으로 미리 설정되어 있거나 사용자에 의해 설정될 수 있을 것이다. 예를 들면, 기본적인 색의 3요소인 적색, 녹색, 청색에 대해서만 높은 가중치를 부여하는 방법 혹은 적색, 녹색, 청색에 대해서는 가장 높은 가중치를 부여하고 보색인 시안, 마젠타, 옐로우에 대해서는 중간 가중치를 부여하며 나머지 색에 대해서는 가장 낮은 가중치를 부여하는 방법 등이 이용될 수 있다. 또는 이미지 센서의 특성에 따라 색감 오차가 큰 색상에 대하여 높은 가중치를 부여하여 목표로 하는 이상적인 색상으로 보다 효과적인 색보정이 이루어지도록 할 수도 있을 것이다.
단계 S226에서 색보정 행렬 결정부(126)는 단계 S224에서 설정된 색상별 가중치를 단계 S222에서 모델링된 색보정 시스템에 적용시킴으로써 색보정 행렬을 결정한다. 색보정 행렬의 결정을 위한 수학식은 수학식 5에 나타나 있다.
단계 S230에서 색보정 수행부(130)는 색보정 행렬 동정부(120)에 의해 동정된 색보정 행렬을 입력 영상 데이터의 각 화소에 적용시킴으로써 색보정을 수행한다. 색보정 행렬을 이용한 색보정 방법은 이미지 신호 프로세싱 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 바 상세한 설명은 생략한다.
전술한 색보정 방법에 따르면, 색상별 중요도에 따라 가중치를 달리 함으로써 일괄적으로 색보정을 수행하는 것에 비해 색감의 오차를 줄일 수 있어 이상적인 색감 표현이 가능해진다. 그리고 전단의 이미지 센서 등에서의 오동작으로 인해 적절히 표현되지 못한 색상이 있는 경우, 해당 색상에 대해서 개별적으로 높은 가중치를 부여하여 색보정하는 것이 가능하여 전체적인 영상의 색감을 흐트리지 않고서도 소정의 색상을 튜닝하는 것이 가능한 효과가 있다.
상술한 색보정 방법은 색보정 장치(100)에 내장된 소프트웨어 프로그램 등에 의해 시계열적 순서에 따른 자동화된 절차로 수행될 수도 있음은 자명하다. 상기 프로그램을 구성하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 당해 분야의 컴퓨터 프로그래머에 의하여 용이하게 추론될 수 있다. 또한, 상기 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 정보저장매체에 저장되고, 컴퓨터에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써 상기 방법을 구현한다. 상기 정보저장매체는 자기 기록매체, 광 기록매체 및 캐리어 웨이브 매체를 포함한다.
도 7은 일반 최소 자승법을 적용한 색보정 행렬의 동정 결과와 본 발명의 일 실시예에 따른 가중 최소 자승법을 적용한 색보정 행렬의 동정 결과를 나타낸 도면이다. 도 7의 (a)는 일반 최소 자승법을 적용한 경우이며, (b)는 가중 최소 자승법을 적용한 경우이다.
도 7을 참조하면, 색감 오차(Color errors)에 해당하는 ΔC*ab chroma corr, ΔC*ab uncorr, ΔE*ab의 3가지 수치가 (a)의 경우 5.69, 8.3, 12.7이었으나, (b)의 경우 5.64, 7.75, 12.3으로 줄어들어 이상적인 색상에 가까워진 것을 확인할 수 있다.
상기에서는 본 발명의 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
100: 색보정 장치
110: 영상 입력부
120: 색보정 행렬 동정부
130: 색보정 수행부
122: 시스템 모델링부
124: 색상별 가중치 설정부
126: 색보정 행렬 결정부

Claims (19)

  1. 입력 영상의 각 색상을 목표 영상의 색감으로 표현하기 위한 색보정(Color Correction)을 수행하는 장치로서,
    상기 입력 영상에 상응하는 입력 영상 데이터를 입력받는 영상 입력부;
    상기 입력 영상 데이터에 대한 분석 결과 및 상기 목표 영상에 상응하는 목표 영상 데이터에 대한 분석 결과에 대하여 색상별 가중치를 적용한 색보정 행렬을 동정(identification)하는 색보정 행렬 동정부; 및
    상기 색보정 행렬을 상기 입력 영상 데이터에 적용시켜 색보정을 수행하는 색보정 수행부를 포함하되,
    상기 색보정 행렬 동정부는,
    상기 입력 영상 데이터에 대한 분석 결과와 상기 목표 영상 데이터에 대한 분석 결과를 이용하여 색보정 시스템을 모델링하는 시스템 모델링부와;
    모델링된 상기 색보정 시스템에 적용되는 가중치 행렬 내의 대각 행렬요소인 색상별 가중치를 설정하는 색상별 가중치 설정부와;
    상기 색상별 가중치를 상기 색보정 시스템에 적용하여 산출되는 색보정 행렬을 결정하는 색보정 행렬 결정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 색보정 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 색보정 행렬 동정부는 상기 색상별 가중치에 의한 가중 최소 자승법(Weighted Least Square Method)에 따라 상기 색보정 행렬을 구하는 것을 특징으로 하는 색보정 장치.
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서,
    상기 시스템 모델링부는 상기 입력 영상 데이터에 대한 분석 결과인 제1 컬러 차트에 속하는 n개의 색상에 대한 제1 화소값 행렬과, 상기 목표 영상 데이터에 대한 분석 결과인 제2 컬러 차트에 속하는 n개의 색상에 대한 제2 화소값 행렬과, 상기 가중치 행렬을 이용하여 상기 색보정 시스템을 모델링하되, 상기 n은 자연수인 것을 특징으로 하는 색보정 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 제1 화소값 행렬 및 상기 제2 화소값 행렬은 n x 3 크기의 행렬이고, 상기 가중치 행렬은 n x n 크기의 대각 행렬이며, 상기 색보정 행렬은 3 x 3 크기의 행렬인 것을 특징으로 하는 색보정 장치.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 색보정 행렬 결정부는 하기 수학식에 따라 상기 색보정 행렬을 구하는 것을 특징으로 하는 색보정 장치.
    [수학식]
    Figure 112011024047452-pat00009

    여기서, X는 상기 색보정 행렬, A는 상기 제1 화소값 행렬, Y는 상기 제2 화소값 행렬, W는 상기 가중치 행렬임.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 색상별 가중치는 디폴트로 정해지거나 사용자에 의해 정해지는 것을 특징으로 하는 색보정 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 색상별 가중치는 기본 3색인 적색, 녹색, 청색에 대하여 상대적으로 높게 설정되는 것을 특징으로 하는 색보정 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 색상별 가중치는 상기 기본 3색의 보색인 시안(Cyan), 마젠타(Magenta), 옐로우(Yellow)에 대하여 상기 기본 3색보다는 낮고 나머지 색보다는 높게 설정되는 것을 특징으로 하는 색보정 장치.
  10. 입력 영상의 각 색상을 목표 영상의 색감으로 표현하기 위해 색보정(Color Correction) 장치에서 수행되는 색보정 방법으로서,
    상기 입력 영상에 상응하는 입력 영상 데이터를 입력받는 단계;
    상기 입력 영상 데이터에 대한 분석 결과 및 상기 목표 영상에 상응하는 목표 영상 데이터에 대한 분석 결과에 대하여 색상별 가중치를 적용한 색보정 행렬을 동정(identification)하는 단계; 및
    상기 색보정 행렬을 상기 입력 영상 데이터에 적용시켜 색보정을 수행하는 단계를 포함하되,
    상기 색보정 행렬 동정 단계는,
    상기 입력 영상 데이터에 대한 분석 결과와 상기 목표 영상 데이터에 대한 분석 결과를 이용하여 색보정 시스템을 모델링하는 단계와;
    모델링된 상기 색보정 시스템에 적용되는 가중치 행렬 내의 대각 행렬요소인 색상별 가중치를 설정하는 단계와;
    상기 색상별 가중치를 상기 색보정 시스템에 적용하여 산출되는 색보정 행렬을 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 색보정 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 색보정 행렬 동정 단계는 상기 색상별 가중치에 의한 가중 최소 자승법(Weighted Least Square Method)에 따라 상기 색보정 행렬을 구하는 것을 특징으로 하는 색보정 방법.
  12. 삭제
  13. 제10항에 있어서,
    상기 시스템 모델링 단계에서는, 상기 입력 영상 데이터에 대한 분석 결과인 제1 컬러 차트에 속하는 n개의 색상에 대한 제1 화소값 행렬과, 상기 목표 영상 데이터에 대한 분석 결과인 제2 컬러 차트에 속하는 n개의 색상에 대한 제2 화소값 행렬과, 상기 가중치 행렬을 이용하여 상기 색보정 시스템을 모델링하되, 상기 n은 자연수인 것을 특징으로 하는 색보정 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 제1 화소값 행렬 및 상기 제2 화소값 행렬은 n x 3 크기의 행렬이고, 상기 가중치 행렬은 n x n 크기의 대각 행렬이며, 상기 색보정 행렬은 3 x 3 크기의 행렬인 것을 특징으로 하는 색보정 방법.
  15. 제13항에 있어서,
    상기 색보정 행렬 결정 단계는 하기 수학식에 따라 상기 색보정 행렬을 구하는 것을 특징으로 하는 색보정 방법.
    [수학식]
    Figure 112011024047452-pat00010

    여기서, X는 상기 색보정 행렬, A는 상기 제1 화소값 행렬, Y는 상기 제2 화소값 행렬, W는 상기 가중치 행렬임.
  16. 제10항에 있어서,
    상기 색상별 가중치는 디폴트로 정해지거나 사용자에 의해 정해지는 것을 특징으로 하는 색보정 방법.
  17. 제10항에 있어서,
    상기 색상별 가중치는 기본 3색인 적색, 녹색, 청색에 대하여 상대적으로 높게 설정되는 것을 특징으로 하는 색보정 방법.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 색상별 가중치는 상기 기본 3색의 보색인 시안(Cyan), 마젠타(Magenta), 옐로우(Yellow)에 대하여 상기 기본 3색보다는 낮고 나머지 색보다는 높게 설정되는 것을 특징으로 하는 색보정 방법.
  19. 제10항 내지 제11항 및 제13항 내지 제18항 중 어느 한 항에 기재된 색보정 방법을 수행하기 위해 디지털 처리 장치에 의해 실행될 수 있는 명령어들의 프로그램이 유형적으로 구현되어 있으며 디지털 처리 장치에 의해 판독될 수 있는 기록매체.
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