KR101451136B1 - 비네팅 보정 방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

본원 발명은 비네팅 및 Sensitivity 보정을 수행하는 방법에 관한 것이다. 본원 발명에서는 평면과의 오차가 가장 작은 함수를 나타내는 다항식의 차수별 계수값을 추정하는 2D polynomial fitting을 이용하여 정확하게 비네팅 함수를 추정하고, 이를 이용하여 비네팅 보정을 수행한다. 또한, 각 채널별로 비네팅 보정을 수행함으로써 센서의 Sensitivity에 따라 각 채널 별로 화소값이 달라지는 차이점을 보정한다.

Description

비네팅 보정 방법 및 장치{Method and Apparatus for correcting Vignetting}

본 발명은 디지털 촬영장치에 관한 것이다. 보다 상세히, 본 발명은 디지털 촬영장치에서 비네팅을 보정하는 방법에 관한 것이다.

종래에는 비네팅 보정을 단순히 White Frame을 이용하여 추정하는 방식을 이용하였다. 또한, 비네팅 보정과는 별개로 Sensitivity를 보정하는 방법을 추가적으로 적용하였다.

기존에 비네팅을 제거하는 방법은 단순히 White Frame 추정을 기초로 이루어져, 정확한 White Frame 추정이 어려웠다. 또한, 종래에는 비네팅 보정시 고정된 gain 값을 이용하여, 영상의 정보가 모두 Saturation 되어 사라지게 되는 문제점이 발생했다.

또한, 종래에는 비네팅 보정 문제와 별도로 Sensitivity 문제를 LPF(Low Pass Filter)를 이용하여 줄이는 방법을 이용했다. 그러나, 이 겨우 Sensitivity에 의한 영향을 줄일 수는 있으나, 영상이 지니고 있는 고주파 성분이 저하되는 문제점을 여전히 지니고 있다.

본원 발명에서는 2-D Polynominal fitting 방법 및 적응형 Gain을 이용한 비네팅 보정방법을 Bayer Pattern의 4개의 각 채널에 적용함으로써, 비네팅 보정 및 Sensitivity 보정을 함께 해결할 수 있다.

본 발명의 바람직한 일 실시예에서 비네팅보정방법은 평면과의 오차가 가장 작은 함수를 나타내는 다항식의 차수별 계수값을 추정하는 2D polynomial fitting을 영상에 적용하는 단계; 상기 영상 내의 현재 픽셀의 위치 정보 및 상기 추정된 다항식의 차수별 계수 값을 이용하여 비네팅 보정을 수행하는 단계;및 상기 영상에서 각 채널별로 상기 다항식의 차수별 계수값을 구하여, 각 채널별로 상기 비네팅 보정을 수행함으로써 Sensitivity를 보정하는 단계;를 포함한다.

바람직하게, 상기 다항식의 차수별 계수값은 상기 영상 내의 각 픽셀의 위치에서 실제 밝기의 세기값과 상기 각 픽셀의 위치에서 추정되는 밝기의 세기값의 차이값의 제곱의 합의 미분값을 영(0)으로 설정하여 도출하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게, 다항식의 차수별 계수값은 상기 비네팅 보정이 수행되기 전에 미리 계산되어 LUT 형식으로 저장되는 것을 특징으로 한다.

바람직하게, 상기 비네팅 보정을 수행하는 단계에서 상기 영상에 Gain값을 곱하여 상기 비네팅 보정을 수행하는 단계;를 더 포함하고, 이 경우 상기 Gain값은 상기 영상의 밝기에 따라 적응적으로 변하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 또 다른 바람직한 일 실시예로서 비네팅보정장치는 평면과의 오차가 가장 작은 함수를 나타내는 다항식의 차수별 계수값을 추정하는 2D polynomial fitting을 영상에 적용하는 비네팅함수 검출부; 상기 영상 내의 현재 픽셀의 위치 정보 및 상기 추정된 다항식의 차수별 계수 값을 이용하여 비네팅 보정을 수행하는 비네팅 보정부;및 상기 영상에서 각 채널별로 상기 다항식의 차수별 계수값을 구하여, 각 채널별로 상기 비네팅 보정을 수행함으로써 Sensitivity를 보정하는 Sensitivity보정부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

비네팅 보정을 통해 디지털 촬영장치의 렌즈에서 발생하는 렌즈 쉐이딩(shading)효과를 보정함으로써, 영상 주변부의밝기를 보정할 수 있다. 또한, 본원 발명에서는 2D Polynomial fitting 방법을 이용함으로써, 비네팅 함수를 정확히 추정할 수 있는 이점이 있다. 그리고, 본원 발명에서는 적응형 Gain을 이용함으로써 비네팅 보정시에 발생할 수 있는 Saturation 문제를 해결할 수 있다. 이 외에도, R, B, G1 및 G2 채널 각각 비네팅 함수를 추정함으로써, 센서의 Sensitivity에 따라 각 채널 별로 화소값이 달라지는 문제점을 해결할 수 있다.

도 1 (a) 내지 (c)는 본원 발명의 바람직한 일 실시예로서, Vignetting 및 Sensitivity 보정과 관련된 영상을 도시한다.
도 2는 도 1(c)의 PSNR 값을 나타낸다.
도 3 은 비네팅 보정후 Saturation이 발생하는 문제점을 도시한다.
도 4 (a) 및 (b)는 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 비네팅 보정을 위한 함수의 일 예를 도시한다.
도 5(a) 및 (b) 는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따라, 비네팅 보정기법을 적용한 영상을 도시한다. 도 5(a)는 보정전 영상을, 도 5(b)는 비네팅 보정 후 영상을 각각 도시한다.
도 6은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따라, Saturation을 방지하는 비네팅 보정기법을 적용한 영상을 도시한다.
도 7 (a) 및 (b)는 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 비네팅 보정기법을 이용하여 Sensitivity를 보정하는 일 예를 도시한다.
도 8 (a) 및 (b)는 본원 발명의 바람직한 일 실시예에 따라, 비네팅 보정기법을 이용하여 Sensitivity를 보정한 영상의 일 예를 도시한다.
도 9 는 본원 발명의 바람직한 일 실시예에 따라, 비네팅 보정장치의 구성도를 도시한다.

이하 본 발명의 바람직한 실시예가 첨부된 도면들을 참조하여 설명될 것이다. 도면들 중 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 참조번호들 및 부호들로 나타내고 있음에 유의해야 한다. 하기에서 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다.

비네팅(Vignetting, Lens shading)은 디지털 촬영장치의 렌즈 주변부의 광량이 저하되어 촬영된 모서리나 외곽 부분이 어두워지거나 검게 가려지는 현상을 일컫는다. 렌즈의 중심부와 주변부와의 초점 거리가 크거나 또는 외부에 장착된 필터나 후드 등이 렌즈를 가리거나 또는 렌즈를 통과한 빛이 맺는 원형의 상의 지름이 촬영 화면의 대각선 길이보다 짧은 경우 비네팅이 발생할 수 있다.

비네팅이 발생하는 경우, 영상의 중앙부와 주변부의 밝기 차이가 발생하게 되어 화질이 떨어지게 된다. 일반적으로, White Frame을 촬영하는 경우, White Frame의 중앙부와 주변부의 밝기가 동일하여야 함에도 불구하고, 비네팅 현상으로 인해 영상의 중앙부는 밝은 값을 지니고, 영상의 주변부로 갈수록 밝기가 어두어지게 된다.

White Frame에서는 비네팅 효과 이외의 영상 정보는 존재하지 않음으로, 비네팅 현상을 정확히 추정할 수 있다. 따라서, White Frame에서 비네팅 효과의 역함수를 계산하고, 이를 원 영상에 곱함으로써 비네팅 현상을 보상할 수 있다.

본 발명에서는 평면 전체를 하나의 함수로 가정하고, 기설정된 조건하에 평면과의 오차가 가장 작은 함수의 계수를 추정하는 2-D polynomial fitting 방법을 이용하여 비네팅을 보정한다.

또한, 본원 발명에서는 Bayer Pattern 영상에서 각 채널 별로 비네팅 보정을 수행함으로써, 센서의 Sensitivity 문제를 함께 해결할 수 있다.

본 발명에서 사용하는 2-D polynomial fitting 방법은 수학식 1 및 2 와 같다.

[수학식 1]

z = f(x,y) =a₀x^ky^k + a₁x^ky^{k -1} + a₂x^ky^{k -2} + ...+ a_(k+1) ² _-3y² + a_(k+1) ² _-2y +a_(k+1) ² _-1

[수학식 2]

수학식 1, 2에서 z는 각 위치별 밝기의 세기 값, f(x,y)는 각 위치에서 추정되는 밝기의 세기값, (x, y)는 수직, 수평 위치 정보, 그리고 a는 다항식의 차수별 계수를 나타낸다. 다만, 4개의 채널 R, B, G1 및 G2 각각에서 x, y값이 다르므로, 4개의 채널 각각에 대한 a 값은 상이하다는 것을 주의하여야 한다.

수학식 2의 행렬은 각 위치별 밝기의 세기 값 z와 추정 밝기의 세기 f(x,y)의 차이값의 제곱의 합인 R²의 미분 값이 0이 될 때 다항식의 차수별 계수 a를 구하기 위한 용도로 사용된다. R²의 값이 작을수록 각 위치별 밝기의 세기값과 추정 밝기의 세기값이 가까워진다.

일반적으로, 차수가 증가하면 추정 성능이 증가하지만, 추가적인 계산이 필요하다. 예를 들어, k=3일 경우, 3차 다항식으로 추정을 하면 전체 평면에 대하여 (3+1)² =16개 의 계수(ex,a₀, a₁, a₀......a_(k+1) ² _-1) 를 구할 수 있다. 구해진 계수값을 수학식 2의 행렬에 넣고, 현재 화소의 위치 정보를 넣으면 바로 비네팅 보정이 가능하다. 또한, 수학식 2의 행렬은 위치에 관한 행렬로서, 사전에 이미 알고 있는 정보이므로,[a₀, a₁, a₀......a_(k+1) ² _-1] 와 같이 미리 구하여 LUT 형식으로 저장해 놓을 수 있다.

도 1 (a) 내지 (c)는 본원 발명의 바람직한 일 실시예로서, Vignetting 및 Sensitivity 보정과 관련된 영상을 도시한다.

도 1(a)는 Vignetting 및 Sensitivity를 보정하지 않은 영상을 나타낸다.

도 1(b)는 영상을 촬영하는 환경과 동일하게 White Frame을 촬영하고 이를 이용하여 Vignetting 및 Sensitivity를 보정한 이상적인 기준영상을 나타낸다. 도 1(c)는 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 2-D polynomial fitting 방법을 이용하여 Vignetting 및 Sensitivity를 보정한 일 예를 도시한다.

도 2는 도 1(c)의 PSNR 값을 나타낸다.

PSNR 값을 살펴보면, 차수가 증가하면 추정 성능이 증가하는 것을 알 수 있다. 다만, 차수가 무한히 커지면, 잡음 등과 같이 픽셀 단위의 값까지 고려하게 됨으로써, 인티저 코드의 경우 4차로 설계가 가능하다.

도 3 은 비네팅 보정후 Saturation이 발생하는 문제점을 도시한다.

영상의 주변부에 밝은 물체가 있는 경우 비네팅 보정 과정에서 영상이 saturation 되어, 영상이 가지고 있는 정보가 손실될 수 있다. 예를 들어, 도 3 의 좌측은 비네팅 보정 전의 영상을 도 3 의 우측은 비네팅 보정 후의 영상을 나타낸다.

도 3에서 볼 수 있듯이, 비네팅 보정 후 밝은 부분의 영상 정보가 많이 손실된 것을 알 수 있다. 본원 발명에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 비네팅 보정시 Saturation을 방지하기 위해, 개선된 비네팅 보정함수를 이용한다.

도 4 (a) 및 (b)는 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 비네팅 보정을 위한 함수의 일 예를 도시한다. 도 4(a)는 일반적인 비네팅 보정함수를 도시한다. 도 4(b)는 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 개선된 비네팅 보정함수를 도시한다.

도 4(a)의 일반적인 비네팅 보정함수에서는, 고정된 gain값을 사용한다. 예를 들어, 도 4(a)에 도시된 바와 같이 gain 값으로 1+C (C> 0보다 큰 정수)를 이용할 수 있다. 이 경우, 영상의 어느 영역에나 일정하게 1+C 값을 곱하면, 영상에서 표현할 수 있는 범위(0~255 Intensity)를 넘어서는 영역이 발생하게 된다. 또한, 이러한 영역은 영상의 정보가 모두 Saturation 되어 사라지게 되는 문제점이 발생한다.

도 4(b)는 본원 발명의 바람직한 일 실시예로서, 개선된 비네팅 보정함수를 도시한다.

본원 발명의 바람직한 일 실시예에서는, 영상의 밝기에 따라 적응적으로 변하는 적응형 gain 값을 사용하여, 영상의 정보를 0~255 Intensity(410)에서 표현할 수 있다.

[수학식 3]

q(x₁, y₁)={1.0+V(x₁, y₁)}p(x₁, y₁)

수학식 3에서 (x₁, y₁)는 영상에서 픽셀의 위치, p(x₁, y₁)는 입력 영상의 밝기값, q(x₁, y₁)는 비네팅이 보정된 픽셀의 밝기값 및 V(x₁, y₁)은 anti-Venetting 함수를 각각 나타낸다. V(x₁, y₁)은 수학식 2의 f(x,y)과도 같은 함수를 나타낸다.

수학식 3은 도 4(a)와 같은 일반적인 비네팅 보정함수를 나타낸다. 본원 발명에서는 수학식 3에서 (x₁, y₁) 근처 픽셀에서는 비네팅 보정 함수 커브 곡선이 일정하다고 가정할 수 있다. 즉, (x₁, y₁) 근처 픽셀에서 V(x₁, y₁)= C (C>0 정수)라고 가정할 수 있다. 이 경우, 수학식 3은 수학식 4와 같이 쓸 수 있다.

[수학식 4]

q={1.0 + C}p

수학식 3과 같은 일반적인 비네팅 보정 함수의 경우, 모든 픽셀 값에 대해 일정한 상수의 Gain값을 이용하므로, 영상이 Saturation되는 문제가 발생한다. 따라서, 본 발명에서는 픽셀 값의 밝기에 따라 적응형 Gain을 부가하면 수학식 5와 같이 표시할 수 있다.

[수학식 5]

q=[1.0 + C{1.0-f(p)}]p

수학식 5에서 f(p)는 p의 밝기값에 대한 함수로서, p 값이 커지면 f(p)는 감소한다.

본원 발명의 적응형 Gain 값을 이용하여 비네팅 보정을 수행하기 위해서는 다음 두 가지를 필요조건으로 한다.

1) 비네팅 보정 후 밝기값이 어두워지지 않음

2) p₁ > p₂ 이면, q₁ > q₂ 이어야 한다. 밝기의 역전 현상이 발생하지 않아야 한다즉, 보정 전에 더 밝은 픽셀은 보정 후에도 더 밝아야 한다.

Vignetting correction은 주변 값의 어두워진 부분을 밝게 맞추어주는 것이기 때문에 보정 후 픽셀 값이 어두워지면 안되며, 일정영역에서 원래 밝았던 밝기 값은 보정 후에도 더 밝아야 한다. p1이 p2 보다 원래 밝았다면 보정 후인 값인 q1도 역시 q2보다 밝아야 한다.

이러한 필요조건 하에서 f(p)를 f(p)>0인 단조 증가함수함수로 가정할 수 있다. 일 예로, f(p)를 1차 함수로 가정하면 f(p)=bp'로 표시할 수 있다. f(p)=bp'에서 이상의 필요조건을 만족시키기 위한 b의 값은 아래 수학식 6에서 구할 수 있다.

[수학식 6]

수학식 6에서 Max는 현재 픽셀에 인접한 주변 픽셀 중 가장 밝은 값을 나타낸다. 수학식 6에서는, 인접한 주변 픽셀의 밝기와의 일관성을 위해 주변 픽셀 중 가장 밝은 값 Max와 현재 픽셀의 밝기값의 평균을 구하여 Saturation을 방지한다.

수학식 6을 보면, 픽셀의 Intensity 범위가 0~255에서 0~191로 변경되었음을 알 수 있다. 다만, 수학식 6에서 64는 기설정된 임계값으로 변경이 가능함을 유의하여야 한다. 따라서, 픽셀의 Intensity 범위는 0 부터 rangeMax-Th(영상이 표현할 수 있는 최대 Intensity - 기설정된 스레쉬홀드값)까지 이다.

수학식 6을 이용하여, f(p)=bp'를 수학식 5에 삽입하면 수학식 7과 같다.

[수학식 7]

기설정된 Th값을 64라고 하면, 수학식 7은 다음과 같이 표시될 수 있다.

도 5(a) 및 (b) 는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따라, 비네팅 보정기법을 적용한 영상을 도시한다. 도 5(a)는 보정전 영상을, 도 5(b)는 비네팅 보정 후 영상을 각각 도시한다.

도 6은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따라, Saturation을 방지하는 비네팅 보정기법을 적용한 영상을 도시한다.

도 7 (a) 및 (b)는 본 발명의 바람직한 일 실시예로서, 비네팅 보정기법을 이용하여 Sensitivity를 보정하는 일 예를 도시한다.

채널의 sensitivity에 의한 문제점을 해결하기 위한 일반적인 방법으로 채널의 sensitivity를 일종의 잡음으로 간주하고 low-pass filter를 사용하여 이에 대한 영향을 줄이는 방법이 있다. 그러나, 이와 같은 방식은 sensitivity에 의한 영향을 줄일 수는 있지만 이는 근본적인 원인을 해결하는 것이 아닐뿐더러 영상이 가지고 있는 고주파 성분까지도 저하시킬 수 있는 문제점이 있다.

본원 발명의 바람직한 일 실시예에서는 영상의 고주파 성분을 보존하고 효과적으로 채널의 sensitivity에 의한 문제점을 해결하기 위하여 제안된 방식은 white-frame에 반영된 G 채널간의 sensitivity를 사용한다. 즉, G1과 G2에 대한 각각의 white-frame을 추정하고 각각 vignetting correction을 수행하면 두 채널 모두 평탄한 영상이 되고 이 영상의 gain만 비슷하게 조절한다면 G1, G2 채널이 가지고 있던 sensitivity 문제를 vignetting correction과 동시에 없앨 수 있다.

도 8 (a) 및 (b)는 본원 발명의 바람직한 일 실시예에 따라, 비네팅 보정기법을 이용하여 Sensitivity를 보정한 영상의 일 예를 도시한다. 도 8(a)는 보정 전 영상을, 도 8(b)는 Sensitivity가 보정된 후의 영상을 도시한다.

도 9 는 본원 발명의 바람직한 일 실시예에 따라, 비네팅 보정장치의 구성도를 도시한다.

비네팅 보정장치는 비네팅함수 검출부(910), 비네팅 보정부(920) 및 Sensitivity보정부(930)를 포함한다.

비네팅함수 검출부(910)에서는 영상에 평면과의 오차가 가장 작은 함수를 나타내는 다항식의 차수별 계수값을 추정하는 2D polynomial fitting을 적용하여 비네팅 보정을 수행하기 위한 비네팅함수를 결정한다. 수학식 1 및 2를 활용하여 다항식의 차수별 계수값을 추정함으로써 평면과의 오차가 가장 작은 함수를 구하여 비네팅함수로 사용할 수 있다.

비네팅 보정부(920)는 영상 내의 현재 픽셀의 위치 정보 및 상기 추정된 다항식의 차수별 계수 값을 이용하여 비네팅 보정을 수행한다. 즉, 비네팅함수 검출부(910)에서 구해진 다항식의 차수별 계수 값을 수학식 2의 행렬에 넣고, 현재 화소의 위치 정보를 넣으면 바로 비네팅 보정이 가능하다. 이 경우, 수학식 2의 행렬은 위치에 관한 행렬로서, 사전에 이미 알고 있는 정보이므로,[a₀, a₁, a₀......a_(k+1) ² _-1] 와 같이 미리 구하여 LUT 형식으로 저장해 놓을 수 있다.

또한, 비네팅 보정과정에서 Gain값을 활용할 수 있다. 비네팅 보정부(920)에서는 수학식 5 내지 7과 관련하여 서술한, 영상의 밝기에 따라 적응적으로 변하는 Gain값을 활용함으로써, 비네팅 보정과정에서 Saturation을 방지할 수 있다.

Sensitivity보정부(930)는 R, B, G1 및 G2 각 채널별로 각각 다항식의 차수별 계수값을 구하여, 각 채널별로 상기 비네팅 보정을 수행함으로써 Sensitivity를 보정한다.

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 기록 장치를 포함한다.

컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플라피 디스크, 광데이터 저장장치 등이 있다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.

이상 도면과 명세서에서 최적 실시예 들이 개시되었다. 여기서 특정한 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이지 의미 한정이나 특허청구범위에 기재된 본 발명의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다.

그러므로 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.

Claims (8)

1. 평면 전체를 하나의 함수로 가정하고, 기설정된 조건하에 상기 평면과의 오차가 가장 작은 함수를 나타내는 다항식의 차수별 계수값을 추정하는 2차원 다항식 추정방법(2D polynomial fitting)을 영상에 적용하는 단계;
   상기 영상 내의 현재 픽셀의 위치 정보 및 상기 추정된 다항식의 차수별 계수 값을 이용하여 비네팅 보정을 수행하는 단계;및
   상기 영상에서 각 채널별로 상기 다항식의 차수별 계수값을 구하여, 각 채널별로 상기 비네팅 보정을 수행함으로써 센서의 민감도(Sensitivity)를 보정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 비네팅보정방법.
2. 제 1 항에 있어서, 상기 다항식의 차수별 계수값은
   상기 영상 내의 각 픽셀의 위치에서 실제 밝기의 세기값과 상기 각 픽셀의 위치에서 추정되는 밝기의 세기값의 차이값의 제곱의 합의 미분값을 영(0)으로 설정하여 도출하는 것을 특징으로 하는 비네팅보정방법.
3. 청구항 3은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.

   제 1 항에 있어서, 상기 다항식의 차수별 계수값은
   상기 비네팅 보정이 수행되기 전에 미리 계산되어 LUT 형식으로 저장되는 것을 특징으로 하는 비네팅보정방법.
4. 청구항 4은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.

   제 1 항에 있어서, 상기 각 채널은
   상기 영상의 R, B, G1 및 G2 채널을 포함하는 것을 특징으로 하는 비네팅보정방법.
5. 청구항 5은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.

   제 1 항에 있어서, 상기 비네팅 보정을 수행하는 단계에서
   상기 영상에 Gain값을 곱하여 상기 비네팅 보정을 수행하는 단계;를 더 포함하고, 이 경우 상기 Gain값은 상기 영상의 밝기에 따라 적응적으로 변하는 것을 특징으로 하는 비네팅보정방법.
6. 청구항 6은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.

   제 5 항에 있어서,
   상기 영상에 Gain 값을 곱하여 상기 비네팅 보정시, 상기 비네팅 보정 전 상기 영상의 밝기값보다 상기 비네팅 보정 후 상기 영상의 밝기값이 더 밝아야 하며, 상기 영상 내의 픽셀의 밝기가 p₁ > p₂ (p 는 비네팅 보정 전 영상 내의 픽셀의 밝기)이면 상기 Gain 값을 곱한 비네팅 보정 후 픽셀의 밝기도 q₁ > q₂ (q 는 비네팅 보정 후 영상 내의 픽셀의 밝기)인 것을 전제로 하는 것을 특징으로 하는 비네팅보정방법.
7. 평면 전체를 하나의 함수로 가정하고, 기설정된 조건하에 상기 평면과의 오차가 가장 작은 함수를 나타내는 다항식의 차수별 계수값을 추정하는 2차원 다항식 추정방법(2D polynomial fitting)을 영상에 적용하는 비네팅함수 검출부;
   상기 영상 내의 현재 픽셀의 위치 정보 및 상기 추정된 다항식의 차수별 계수 값을 이용하여 비네팅 보정을 수행하는 비네팅 보정부;및
   상기 영상에서 각 채널별로 상기 다항식의 차수별 계수값을 구하여, 각 채널별로 상기 비네팅 보정을 수행함으로써 센서의 민감도(Sensitivity)를 보정하는 Sensitivity보정부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 비네팅보정장치.
8. 청구항 8은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.

   제 7 항에 있어서, 상기 비네팅 보정부는
   상기 영상에 Gain값을 곱하여 상기 비네팅 보정을 추가로 수행하고, 이 경우 상기 Gain값은 상기 영상의 밝기에 따라 적응적으로 변하는 것을 특징으로 하는 비네팅보정장치.

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