KR101454988B1 - 아이 컬러 결함을 보상하기 위한 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램 제품 - Google Patents

Abstract

레드 아이 검출 및 보정 방법은 픽셀 세트의 레드 픽셀 세기 및 그린 픽셀 세기 사이의 차에 기초하여 제 1 차이 이미지를 계산하는 단계(702)를 포함한다. 픽셀 세트는 이미지의 제 1 아이 영역과 연관된다. 상기 방법은 적어도 하나의 그래디언트 및 적어도 하나의 그래디언트와 연관되는 적어도 하나의 프로젝션을 계산하기 위해 제 1 차이 이미지를 프로세싱하는 단계를 더 포함한다(704). 더욱이, 상기 방법은 적어도 하나의 프로젝션에 기초하여 적어도 하나의 중심 지점을 결정하는 단계(706); 그 후에 적어도 하나의 중심 지점 및 픽셀 세트 중의 복수의 레드 픽셀에 기초하여 제 1 아이 컬러 결함 영역을 계산하는 단계(708)를 포함한다. 상기 방법은 또한 원래의 고 해상도 이미지 상에 적용 가능하도록 저 해상도 이미지로부터 계산되는 아이 컬러 결함 위치 정보를 매핑하는 단계를 포함함으로써 재계산을 방지한다.

Description

아이 컬러 결함을 보상하기 위한 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램 제품{METHOD, APPARATUS AND COMPUTER PROGRAM PRODUCT FOR COMPENSATING EYE COLOR DEFECTS}

다양한 구현예들은 일반적으로 아이 컬러(eye color) 결점을 보상하기 위한 방법, 장치, 및 컴퓨터 프로그램 제품에 관한 것이다.

아이 컬러 결함(eye color defect) 현상(예를 들어 레드 아이(red eye))은 통상적으로 주변의 조명이 어두운 상태들에서 캡처된 이미지들에서 관찰된다. 전형적으로, 주변의 조명이 어두운 상태들에서, 이미지-캡처링 디바이스(카메라와 같은)의 플래시라이트(flashlight)는 피사체의 눈들의 동공들에 의해 반사되어 결과적으로 흔히 이미지 내의 동공 영역들이 부자연스럽게 적색화가 되어 버린다. 어떤 경우들에서, 피사체들의 눈들은 황금색, 오렌지색 등과 같은 다른 불그스름한 쉐이드(shade) 내에서 보일 수 있다. 아이 컬러 결함 현상의 발생은 또한 이미지 캡처링 디바이스의 플래시라이트 및 이의 렌즈 사이의 작은 각도, 피사체의 이미지 캡처링 디바이스와의 근접성 등과 같은 다양한 다른 요인들로부터 기인될 수 있다.

전형적으로, 이미지들 내에 레드 아이들이 나타나는 것을 방지하기 위해, 이미지를 캡처하기 전에 플래시를 터트리는 2차 램프 또는 광을 포함하는 이미지 캡처링 디바이스들이 이용된다. 2차 램프는 실제 플래시 라이트에 노출되기 전에 피사체의 눈들을 서너 초 동안 광에 노출시킴으로써, 동공들에게 수축할 충분한 시간을 제공한다. 일부 경우들에서, 하나의 완전한 플래시 대신, 이미지 캡처링 디바이스는 2차 램프의 단일 플래시에 의해 발생되는 바와 동일한 효과를 발생시킬 수 있는 다수의 선-플래시(pre-flash)들을 제공한다. 그러나, 이러한 이미지 캡처링 디바이스들에는 제 1 플래시 및 이미지의 실제 캡처링 사이에 시간 지연이 도입되고, 이 도입으로 인해 피사체는 실제 이미지가 캡처되기 전에 취하고 있는 자세로부터 이탈할 수 있다.

일부 경우들에서, 이미지들 내의 아이 컬러 결함 현상을 보정하는데 캡처된 이미지를 프로세싱하여 눈들로부터 컬러 결점을 제거함으로써 이용자 개입이 요구될 수 있다. 그러나, 아이 컬러 결함을 식별하고 제거하는데 있어서의 이러한 개입은 성가시고 비효율적인 것으로 판명될 것이다. 게다가, 이러한 디바이스들은 흔히 황금색 눈들, 오렌지색 눈들 등과 같이 다른 공지된 상이한 색조들 및 세기(intensity)들에 대한 아이 컬러 결점을 놓칠 수 있다.

본 발명의 예들의 다양한 양태들은 청구항들에서 제시된다.

제 1 양태에서, 픽셀 세트의 레드 픽셀 세기 및 그린 픽셀 세기 사이의 차에 기초하여 제 1 차이 이미지(difference image)를 계산하는 단계로서, 픽셀 세트는 이미지의 제 1 아이(eye) 영역과 연관되는, 계산 단계, 적어도 하나의 그래디언트(gradient) 및 적어도 하나의 그래디언트와 연관되는 적어도 하나의 프로젝션(projection)을 계산하기 위해 제 1 차이 이미지를 프로세싱하는 단계, 적어도 하나의 프로젝션에 기초하여 적어도 하나의 중심 지점을 결정하는 단계, 및 적어도 하나의 중심 지점 및 픽셀 세트 중 복수의 레드 픽셀에 기초하여 제 1 아이 컬러(eye color) 결함을 계산하는 단계를 포함하는 방법이 제공된다.

제 2 양태에서, 저 해상도(LR) 이미지 내에 제 1 아이 컬러 결함 영역을 결정하는 단계로서, LR 이미지는 고 해상도(HR) 이미지로부터 생성되는, 결정 단계, LR 이미지에 대한 아이 컬러 결함 정보를 결정하는 단계로서, 아이 컬러 결함 정보는 LR 이미지 내의 제 1 아이 컬러 결함 영역의 복수의 제 1 주변 부분과 연관되는 식별자 세트를 포함하는, 결정 단계, HR 이미지 상에 적용 가능하도록 LR 이미지로부터 계산되는 아이 컬러 결함 정보를 매핑하는 단계로서, HR 이미지는: LR 이미지 내의 제 1 아이 컬러 결함 영역에 대응하는 제 2 아이 컬러 검출 영역 및 제 1 아이 컬러 검출 영역의 복수의 제 1 주변 부분에 대응하는, 제 2 아이 컬러 검출 영역의 복수의 제 2 주변 부분을 포함하는, 매핑 단계, 및 식별자 세트에 기초하여 복수의 제 2 주변 부분 중 적어도 하나 내의 아이 컬러 결함을 식별하기 위해 HR 이미지를 프로세싱하는 단계를 포함하는 방법이 제공된다.

제 3 양태에서, 적어도 하나의 프로세서 및 컴퓨터 프로그램 코드를 포함하는 적어도 하나의 메모리를 포함하는 장치가 제공되고, 적어도 하나의 메모리 및 컴퓨터 프로그램 코드는 적어도 하나의 프로세서와 함께 장치로 하여금 적어도: 이미지의 제 1 아이 영역과 연관되어 있는 픽셀 세트의 레드 픽셀 세기 및 그린 픽셀 세기 사이의 차에 기초하여 제 1 차이 이미지를 계산하고 적어도 하나의 그래디언트 및 적어도 하나의 그래디언트와 연관되는 적어도 하나의 프로젝션을 계산하기 위해 제 1 차이 이미지를 프로세싱하고 적어도 하나의 프로젝션에 기초하여 적어도 하나의 중심 지점을 결정하고 적어도 하나의 중심 지점 및 픽셀 세트 중의 복수의 레드 픽셀에 기초하여 제 1 아이 컬러 결함 영역을 계산하게 하도록 구성된다.

제 4 양태에서, 적어도 하나의 프로세서 및 컴퓨터 프로그램 코드를 포함하는 적어도 하나의 메모리를 포함하는 장치를 제공하고, 적어도 하나의 메모리 및 컴퓨터 프로그램 코드는 적어도 하나의 프로세서와 함께 장치로 하여금 적어도 고 해상도(HR) 이미지로부터 생성되는 저 해상도(LR) 이미지 내에 제 1 아이 컬러 결함 영역을 결정하게 하고; LR 이미지에 대해, LR 이미지 내의 제 1 아이 컬러 결함 영역의 복수의 제 1 주변 부분과 연관되는 식별자 세트를 포함하는 아이 컬러 결함 정보를 결정하게 하고; HR 이미지 상에 적용 가능하도록 LR 이미지로부터 계산되는 아이 컬러 결함 정보를 매핑하게 하고, HR 이미지는 LR 이미지 내의 제 1 아이 컬러 결함 영역에 대응하는 제 2 아이 컬러 결함 영역 및 제 1 아이 컬러 결함 영역의 복수의 제 1 주변 부분에 대응하는, 제 2 아이 컬러 결함 영역의 복수의 제 2 주변 부분을 포함하고; 식별자 세트에 기초하여 복수의 제 2 주변 부분 중 적어도 하나 내의 아이 컬러 결함을 식별하기 위해 HR 이미지를 프로세싱하게 하도록 구성된다.

제 5 양태에서, 적어도 하나의 컴퓨터-판독 가능 저장 매체를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품을 제공하고, 컴퓨터-판독 가능 저장 매체는 명령어 세트를 포함하고, 명령어 세트는 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행될 때, 장치로 하여금 적어도: 이미지의 제 1 아이 영역과 연관되는 픽셀 세트의 레드 픽셀 세기 및 그린 픽셀 세기 사이의 차에 기초하여 제 1 차이 이미지를 계산하고, 적어도 하나의 그래디언트 및 적어도 하나의 그래디언트와 연관되는 적어도 하나의 프로젝션을 계산하기 위해 제 1 차이 이미지를 프로세싱하고, 적어도 하나의 프로젝션에 기초하여 적어도 하나의 중심 지점을 결정하고, 적어도 하나의 중심 지점 및 픽셀 세트 중 복수의 레드 픽셀에 기초하여 제 1 아이 컬러 결함 영역을 계산하는 것을 수행하게 한다.

제 6 양태에서, 적어도 하나의 컴퓨터-판독 가능 저장 매체를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품이 제공되고, 컴퓨터-판독 가능 저장 매체는 명령어 세트를 포함하고, 명령어 세트는 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행될 때, 장치로 하여금 적어도: 고 해상도(HR) 이미지로부터 생성되는 저 해상도(LR) 이미지 내에 제 1 아이 컬러 결함 영역을 결정하고; LR 이미지에 대하여, LR 이미지 내의 제 1 아이 컬러 결함 영역의 복수의 제 1 주변 부분과 연관되는 식별자 세트를 포함하는 아이 컬러 결함 정보를 결정하고; HR 이미지 상에 적용 가능하도록 LR 이미지로부터 아이 컬러 결함 정보를 매핑하고, HR 이미지는 LR 이미지 내의 제 1 아이 컬러 결함 영역에 대응하는 제 2 아이 컬러 결함 영역 및 제 1 아이 컬러 결함 영역의 복수의 제 1 주변 부분에 대응하는, 제 2 아이 컬러 결함 영역의 복수의 제 2 주변 부분을 포함하고; 식별자 세트에 기초하여 복수의 제 2 주변 부분 중 적어도 하나 내의 아이 컬러 결함을 식별하기 위해 HR 이미지를 프로세싱하는 것을 수행하게 한다.

제 7 양태에서, 이미지의 제 1 아이 영역과 연관되는 픽셀 세트의 레드 픽셀 세기 및 그린 픽셀 세기 사이의 차에 기초하여 제 1 차이 이미지를 계산하는 수단, 적어도 하나의 그래디언트 및 적어도 하나의 그래디언트와 연관되는 적어도 하나의 프로젝션을 계산하기 위해 제 1 차이 이미지를 프로세싱하는 수단, 적어도 하나의 프로젝션에 기초하여 적어도 하나의 중심 지점을 결정하는 수단, 및 적어도 하나의 중심 지점 및 픽셀 세트 중의 복수의 레드 픽셀에 기초하여 제 1 아이 컬러 결함 영역을 계산하는 수단을 포함하는 장치가 제공된다.

제 8 양태에 있어서, 저 해상도(LR) 이미지 내에 제 1 아이 컬러 결함 영역을 결정하는 수단으로서, LR 이미지는 고 해상도(HR) 이미지로부터 생성되는 결정 수단, LR 이미지 내의 제 1 아이 컬러 결함 영역의 복수의 제 1 주변 부분과 연관되는 식별자 세트를 결정하는 수단, HR 이미지 상에 적용 가능하도록 LR 이미지로부터의 아이 컬러 결함 정보를 매핑하기 위한 수단으로서, HR 이미지는 LR 이미지 내의 제 1 아이 컬러 결함 영역에 대응하는 제 2 아이 컬러 검출 영역 및 제 1 아이 컬러 결함 영역의 복수의 제 1 주변 부분에 대응하는 제 2 아이 컬러 검출 영역의 복수의 제 2 주변 부분을 포함하는, 매핑 수단, 및 식별자 세트에 기초하여 복수의 제 2 주변 부분 중 적어도 하나 내의 아이 컬러 결함을 식별하기 위해 HR 이미지를 프로세싱하는 수단을 포함하는 장치가 제공된다.

제 9 양태에서, 이미지의 제 1 아이 영역과 연관되는 픽셀 세트의 레드 픽셀 세기 및 그린 픽셀 및 블루 픽셀 세기들 중 최대값 사이의 제곱 차에 기초하여 제 1 차이 이미지를 계산하는 단계, 적어도 하나의 그래디언트 및 적어도 하나의 그래디언트와 연관되는 적어도 하나의 프로젝션을 계산하기 위해 제 1 차이 이미지를 프로세싱하는 단계, 적어도 하나의 프로젝션에 기초하여 적어도 하나의 중심 지점을 결정하는 단계, 및 적어도 하나의 중심 지점 및 픽셀 세트 중 복수의 레드 픽셀에 기초하여 제 1 아이 컬러 결함 영역을 계산하는 단계를 포함하는 방법이 제공된다.

제 10 양태에서, 적어도 하나의 프로세서 및 컴퓨터 프로그램 코드를 포함하는 적어도 하나의 메모리를 포함하는 장치가 제공되고, 적어도 하나의 메모리 및 컴퓨터 프로그램 코드는 적어도 하나의 프로세서와 함께 장치로 하여금 적어도; 이미지의 제 1 아이 영역과 연관되는 픽셀 세트의 레드 픽셀 세기 및 그린 픽셀 및 블루 픽셀 세기들 중의 최대값 사이의 제곱 차에 기초하여 제 1 차이 이미지를 계산하고, 적어도 하나의 그래디언트 및 적어도 하나의 그래디언트와 연관되는 적어도 하나의 프로젝션을 계산하기 위해 제 1 차이 이미지를 프로세싱하고, 적어도 하나의 프로젝션에 기초하여 적어도 하나의 중심 지점을 결정하고, 적어도 하나의 중심 지점 및 픽셀 세트 중의 복수의 레드 픽셀에 기초하여 제 1 아이 컬러 결함 영역을 계산하게 하도록 구성된다.

제 11 양태에서, 명령어 세트를 포함하는 컴퓨터 프로그램을 제공하고, 명령어 세트는 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행될 때, 장치로 하여금 적어도; 이미지의 제 1 아이 영역과 연관되는 픽셀 세트의 레드 픽셀 세기 및 그린 픽셀 세기 사이의 차에 기초하여 제 1 차이 이미지를 계산하고, 적어도 하나의 그래디언트 및 적어도 하나의 그래디언트와 연관되는 적어도 하나의 프로젝션을 계산하기 위해 제 1 차이 이미지를 프로세싱하고, 적어도 하나의 프로젝션에 기초하여 적어도 하나의 중심 지점을 결정하고, 적어도 하나의 중심 지점 및 픽셀의 제 1 세트 중 복수의 레드 픽셀에 기초하여 제 1 아이 컬러 결함 영역을 계산하는 것을 수행하게 한다.

본 발명의 예시적인 실시예들을 더욱 완전하게 이해하기 위해, 이제 첨부 도면들과 관련하여 취해지는 다음의 기술들이 참조된다;
도 1은 예시적인 실시예에 따른 아이 컬러 결함을 도시하는 디지털 이미지의 개략도;
도 2는 예시적인 실시예에 따른 디바이스를 도시하는 도면;
도 3은 예시적인 실시예에 따른 장치를 도시하는 도면;
도 4a 및 도 4b는 예시적인 실시에에 따라 적어도 하나의 그래디언트와 연관되는 수평 프로젝션(projection) 및 수직 프로젝션을 도시하는 도면;
도 5a 및 도 5b는 예시적인 실시예에 따라 적어도 하나의 그래디언트와 연관되는 수평 프로젝션 및 수직 프로젝션을 도시하는 도면;
도 6은 예시적인 실시예에 따라, 저 해상도(LR) 이미지 및 대응하는 고 해상도(HR) 이미지 내의 아이 컬러 결함을 도시하는 블록도;
도 7은 예시적인 실시예에 따라 이미지들 내의 아이 컬러 결함을 보상하기 위한 예시적인 방법을 도시하는 흐름도; 및
도 8은 다른 예시적인 실시예에 따라 이미지들 내의 아이 컬러 결함을 보상하기 위한 예시적인 방법을 도시하는 흐름도.

예시적인 실시예들 및 이들의 잠재적인 이점들은 도면들 중 도 1 내지 도 8을 참조함으로써 이해된다.

도 1은 예시적인 실시예에 따른 아이 컬러 결함을 도시하는 디지털 이미지의 개략도이다. 도 1에서, 인간의 얼굴(102)을 묘사하는 이미지(100)가 도시된다. 얼굴(102)은 눈(104)과 같은 눈들을 포함하도록 도시된다. 눈들의 각각은 동공, 홍채 및 공막을 포함한다. 인간의 얼굴(102)의 눈들은 아이 컬러 결함 현상을 나타내는 것으로 가정될 수 있고, 따라서 이의 동공(106)은 레드 컬러, 예를 들어 진한 레드 컬러, 황금색 컬러, 오렌지색 컬러 등의 쉐이드들 중 하나에 나타난다. 도 1에서 아이 컬러 결함 현상을 도시하기 위해, 눈(104)의 동공(106)은 검은색 대신 더 밝은 컬러를 취하는 것으로 도시된다. 아이 컬러 결함 현상은 또한 레드 아이로 공지되어 있으므로, 따라서 본 명세서에서 용어들 ‘레드 아이’ 및 ‘아이 컬러 결함’은 상호 교환하여 이용될 수 있다.

본원에서 기술되는 바와 같이, 이미지(100)는 이미지 캡처링 장치, 예를 들어 카메라를 이용함으로써 캡처될 수 있다. 이미지 캡처링 장치의 다른 예들은 필름 카메라, 디지털 카메라, 비디오 카메라, 모바일 전화기 내의 카메라, 또는 이미지 캡처 능력들을 지니는 임의의 다른 멀티미디어 디바이스를 포함할 수 있으나, 이로 제한되지 않는다. 카메라는 카메라 상에 구성되며 피사체의 캡처된 이미지 내에 도 1에 도시된 바와 같은 아이 컬러 결함을 잠재적으로 일으킬 수 있는 플래시를 이용하여 이미지를 캡처할 수 있다. 본원에서 논의되는 바와 같이, 카메라에 의해 캡처되는 이미지들은 아이 컬러 결함에 대해 분석되고 그 후에 보상될 수 있다. 아이 컬러 결함 검출은 이미지 캡처링 디바이스에 의해 수행될 수 있거나, 대안으로, 캡처된 이미지들은 아이 컬러 결함을 검출할 수 있는 계산 디바이스로 전송될 수 있다. 아이 컬러 결함을 보상하기 위한 이러한 방법들, 장치들 및 컴퓨터 프로그램 제품들은 도 1 내지 도 8과 함께 상세하게 기술된다.

도 2는 예시적인 실시예에 따른 디바이스(200)를 도시하는 도면이다. 그러나, 도시되고 이후에 기술되는 바와 같은 디바이스(200)는 단지 다양한 실시예들로부터 이익을 얻을 수 있는 한 유형의 디바이스에 대한 설명으로 이해되어야 하고, 따라서 실시예들의 범위를 제한하는 것으로 취해져서는 안 된다. 이와 같으므로, 디바이스(200)와 관련하여 후술되는 구성요소들 중 적어도 일부는 선택적이고 따라서 예시적인 실시예에서는 도 2의 예시적인 실시예와 관련하여 기술된 것보다 더 많거나, 더 적거나, 또는 상이한 구성요소들을 포함할 수 있음이 인정되어야 한다. 도 2의 디바이스(200)는 다수의 유형들의 모바일 전자 디바이스들, 예를 들어 휴대용 디지털 보조장치(portable digital assistant; PDA)들, 모바일 텔레비전들, 게임기들, 셀룰러 폰들, 모든 유형들의 컴퓨터들(예를 들어 랩탑들, 모바일 컴퓨터들 또는 데스크탑들), 카메라들, 미디어 플레이어들, 모바일 디지털 보조장치들, 또는 상술한 것들의 임의의 결합 중 임의의 디바이스, 그리고 다른 유형들의 멀티미디어 디바이스들 일 수 있다.

디바이스(200)는 송신기(204) 및 수신기(206)와 동작하면서 통신하는 안테나(202)(또는 다수의 안테나들)를 포함할 수 있다. 디바이스(200)는 또한, 각각 송신기(204) 및 수신기(206)로 신호들을 제공하거나 이들로부터 신호들을 수신하는 제어기(208) 또는 다른 프로세싱 디바이스와 같은 장치를 포함할 수 있다. 신호들은 적용 가능한 셀룰러 시스템의 무선 인터페이스 표준에 따른 시그널링 정보를 포함할 수 있고/있거나 또한 이용자 음성, 수신된 데이터, 및/또는 이용자 생성 데이터에 대응하는 데이터를 포함할 수 있다. 이 점에 있어서, 디바이스(200)는 하나 이상의 무선 인터페이스 표준들, 통신 프로토콜들, 변조 유형들, 및 액세스 유형들로 동작 가능할 수 있다. 실례를 들면, 디바이스(200)는 다수의 제 1, 제 2, 제 3 및/또는 제 4 세대 통신 프로토콜들 등 중 임의의 프로토콜에 따라 동작 가능할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(200)는 2세대(2G) 무선 통신 프로토콜들 IS-136(시분할 다중 액세스(TDMA)), GSM(global system for mobile communication), 및 IS-95(코드 분할 다중 액세스(CDMA))에 따라, 또는 3세대(3G) 무선 통신 프로토콜들, 예를 들어 범용 모바일 전기통신 시스템(Universal Mobile Telecommunications System; UMTS), CDMA2000, 광대역 CDMA(WCDMA), 및 시 분할-동기 CDMA(TD-SCDMA)에 따라, 3.9G 무선 통신 프로토콜, 예를 들어 진화된-범용지상 무선 액세스 네트워크(evolved- universal terrestrial radio access network; E-UTRAN)에 따라, 4세대(4G) 무선 통신 프로토콜들에 따라, 또는 기타 등등에 따라 동작 가능할 수 있다. 대안으로(또는 추가적으로), 디바이스(200)는 비-셀룰러 통신 메커니즘들에 따라 동작 가능할 수 있다. 예를 들어, 인터넷, 로컬 에어리어 네트워크(local area network), 와이드 에어리어 네트워크(wide area network) 등과 같은 컴퓨터 네트워크들; Bluetooth® 네트워크들, Zigbee® 네트워크들, 전기전자 기술자 협회(Institute of Electric and Electronic Engineers; IEEE) 802.11x 네트워크들 등과 같은 단거리 무선 통신 네트워크들; 공중 교환 전화 네트워크(public switched telephone network; PSTN)와 같은 유선 전기통신 네트워크들이 있다.

제어기(208)는 무엇보다도, 디바이스(200)의 오디오 및 논리 기능들을 구현하는 회로소자를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제어기(208)는 하나 이상의 디지털 신호 프로세서 디바이스들, 하나 이상의 마이크로프로세서 디바이스들, 수반하는 디지털 신호 프로세서(들)를 구비하는 하나 이상의 프로세서(들), 수반하는 디지털 신호 프로세서(들)를 구비하지 않는 하나 이상의 프로세서(들), 하나 이상의 특수 목적용 컴퓨터 칩들, 하나 이상의 필드-프로그래머블 게이트 어레이(field-programmable gate arrays; FPGA)들, 하나 이상의 제어기들, 하나 이상의 주문형 반도체(application-specific integrated circuit; ASIC)들, 하나 이상의 컴퓨터(들), 다양한 아날로그 대 디지털 변환기들, 디지털 대 아날로그 변환기들, 및/또는 다른 지원 회로들을 포함할 수 있으나, 이로 제한되지 않는다. 디바이스(200)의 제어 및 신호 프로세싱 기능들은 디바이스 각각의 케이퍼빌리티(capability)에 따라 상기 디바이스들 사이에 할당된다. 따라서 제어기(208)는 메시지 및 데이터를 변조 및 송신 전에 컨벌루션(convolution) 식으로 인코딩하고 인터리빙하는 기능을 포함할 수 있다. 제어기(208)는 내부 보이스 코더를 추가하여 포함할 수 있고 내부 데이터 모델을 포함할 수 있다. 게다가, 제어기(208)는 메모리에 저장될 수 있는 하나 이상의 소프트웨어 프로그램을 동작시키는 기능을 포함할 수 있다. 예를 들어, 제어기(208)는 종래의 웹 브라우저와 같은 접속 프로그램을 동작시키는 것이 가능할 수 있다. 접속 프로그램에 의해 이후에 디바이스(200)가 위치 기반 컨텐츠 및/또는 다른 웹 페이지 컨텐츠와 같은 웹 컨텐츠를, 예를 들어 무선 애플리케이션 프로토콜(Wireless Application Protocol; WAP), 하이퍼텍스트 전송 프로토콜(Hypertext Transfer Protocol; HTTP), 등등에 따라 송신 및 수신하는 것이 가능하다. 예시적인 실시예에서, 제어기(208)는 듀얼 또는 쿼드 코어 프로세서와 같은 다중-코어 프로세서로 구현될 수 있다. 그러나, 임의의 수효의 프로세서들이 제어기(208) 내에 포함될 수 있다.

디바이스(200)는 또한 링거(ringer)(210), 이어폰 또는 스피커(212), 마이크로폰(214), 디스플레이(216), 및 이용자 입력 인터페이스와 같이, 제어기(208)에 결합될 수 있는 이용자 인터페이스를 포함할 수 있다. 디바이스(200)가 데이터를 수신하는 것을 가능하게 하는 이용자 입력 인터페이스는 키보드(218), 터치 디스플레이, 마이크로폰 또는 다른 입력 디바이스와 같이, 디바이스(200)가 데이터를 수신할 수 있게 하는 다수의 디바이스들 중 임의의 디바이스를 포함할 수 있다. 키패드(218)를 포함하는 실시예들에서, 키패드(218)는 숫자(0 내지 9) 및 관련 키들(#, *) 및 디바이스(200)를 동작시키는데 이용되는 다른 하드 및 소프트 키들을 포함할 수 있다. 대안으로, 키패드(218)는 종래의 쿼티(QWERTY) 키패드 배열을 포함할 수 있다. 키패드(218)는 또한 연관된 기능들을 가지는 다양한 소프트 키들을 포함할 수 있다. 게다가, 또는 대안으로, 디바이스(200)는 조이스틱 또는 다른 이용자 입력 인터페이스와 같은 인터페이스 디바이스를 포함할 수 있다. 디바이스(200)는 디바이스(200)를 동작시키는데 이용되는 다양한 회로들에 전력을 공급할 뿐만 아니라 검출 가능한 출력으로서 기계적 진동을 선택적으로 제공하기 위해 진동 배터리 팩과 같은 배터리(220)를 더 포함한다.

예시적인 실시예에서, 디바이스(200)는 제어기(208)와 통신하는 이미지 캡처링 소자, 예를 들어 카메라, 비디오 및/또는 오디오 모듈을 포함한다. 이미지 캡처링 소자는 이미지를 캡처하기 위한, 저장, 디스플레이, 또는 송신을 위한 임의의 수단일 수 있다. 이미지 캡처링 소자가 카메라 모듈(222)인 예시적인 실시예에서, 카메라 모듈(222)는 캡처된 이미지로부터 디지털 이미지 파일을 형성할 수 있는 디지털 카메라를 포함할 수 있다. 이와 같으므로, 카메라 모듈(222)은 렌즈 또는 다른 광학 부품(들)과 같은 하드웨어, 및 캡처된 이미지로부터 디지털 이미지를 생성하는데 필요한 소프트웨어를 포함한다. 대안으로, 카메라 모듈(222)은 이미지를 보는데 필요한 하드웨어만을 포함할 수 있고, 반면에 디바이스(200)의 메모리 디바이스는 제어기(208)에 의해 실행되는 명령들을 캡처된 이미지로부터 디지털 이미지 파일을 생성하는 소프트웨어 형태로 저장한다. 예시적인 실시예에서, 카메라 모듈(222)는 이미지 데이터를 프로세싱할 때 제어기(208)를 보조하는 코-프로세서(co-processor) 및 이미지 데이터를 압축 및/또는 압축 해제하기 위한 인코더 및/또는 디코더와 같은 프로세싱 소자를 더 포함한다. 인코더 및/또는 디코더는 JPEG 표준 포맷 또는 다른 유사한 포맷에 따라 인코딩 및/또는 디코딩할 수 있다. 비디오의 경우, 인코더 및/또는 디코더는 예를 들어 H.261, H.262/MPEG-2, H.263, H.264, H.264/MPEG-4, MPEG-4 등과 연관되는 표준들과 같은 복수의 표준 포맷들 중 임의의 포맷을 이용할 수 있다. 일부 경우들에서, 카메라 모듈(222)은 디스플레이(216)에 라이브 이미지 데이터를 제공할 수 있다. 더욱이, 예시적인 실시예에서, 디스플레이(216)는 디바이스(200)의 한 측에 위치될 수 있고, 카메라 모듈(222)는 디스플레이(216)에 대하여 디바이스(200)의 반대 측 상에 위치된 렌즈를 포함할 수 있어서 카메라 모듈(222)은 디바이스(200)의 한 측에서 이미지들을 캡처하는 것이 가능하고 이러한 이미지들의 뷰(view)를 디바이스(200)의 다른 측에 위치되어 있는 이용자에게 제공한다.

디바이스(200)는 이용자 아이텐티티 모듈(user identity module; UIM)(224)을 더 포함할 수 있다. UIM(224)은 프로세서가 내장되어 있는 메모리 디바이스일 수 있다. UIM(224)은 예를 들어 가입자 아이덴티티 모듈(subscriber identity module; SIM), 범용 집적 회로 카드(universal integrated circuit card; UICC), 범용 가입자 아이덴티티 모듈(universal subscriber identity module; USIM), 제거 가능 이용자 아이덴티티 모듈(removable user identity module; R-UIM), 또는 다른 스마트 카드를 포함할 수 있다. UIM(224)은 전형적으로 모바일 가입자에 관련되는 정보 요소들을 저장한다. UIM(224) 외에도, 디바이스(200)에는 메모리가 설치될 수 있다. 예를 들어, 디바이스(200)는 데이터의 임시 저장을 위한 캐시 영역을 포함하는 휘발성 임의 액세스 메모리(RAM)과 같은 휘발성 메모리(226)를 포함할 수 있다. 디바이스(200)는 또한 내장될 수 있고/있거나 제거될 수 있는 다른 비-휘발성 메모리(228)를 포함할 수 있다. 비-휘발성 메모리(228)는 추가적으로 또는 대안으로 전기적 소거 가능 프로그래머블 판독 전용 메모리(electrically erasable programmable read only memory; EEPROM), 플래시 메모리, 하드 드라이브 등을 포함할 수 있다. 메모리들은 디바이스(200)의 기능들을 구현하기 위해 디바이스(200)에 의해 이용되는 다수의 정보들의 피스들 및 데이터 중 임의의 하나를 저장할 수 있다.

도 3은 예시적인 실시예에 따른 장치(300)를 도시한다. 장치(300)는 예를 들어 도 2의 디바이스(200)에서 이용될 수 있다. 그러나, 디바이스(200)는 모바일 및 고정 이 둘 모두의 다양한 다른 장치들 상에서 이용될 수 있으므로, 도 2의 디바이스(200)와 같은 디바이스에 대한 적용으로 제한되지 않아야 한다는 것이 주목되어야 한다. 대안으로, 실시예들은 예를 들어 상기에 기재된 것들을 포함하는 디바이스들의 결합체 상에서 이용될 수 있다. 따라서, 다양한 실시예들은 전적으로 디바이스에서(예를 들어 디바이스(200) 또는 클라이언트/서버 관계에 있는 장치들에 의해) 구현될 수 있다. 더욱이, 후술되는 장치들 및 요소들은 의무사항이 아닐 수 있으므로 특정 실시예들에서는 생략될 수 있음이 주목되어야 한다.

예시적인 실시예에서, 장치(300)는 아이 컬러 결함을 보상하는 것이 가능할 수 있다. 예시적인 실시예에서, 장치(300)는 아이 컬러 결함 보상 장치(300)로 칭해질 수 있다. 장치(300)는 적어도 하나의 프로세서(302), 적어도 하나의 메모리(304), 이용자 인터페이스(306), 및 통신 인터페이스(308), 및 디코더(310)를 포함하거나 그렇지 않으면 통신을 행할 수 있다. 적어도 하나의 메모리(304)의 예들은 휘발성 메모리 및/또는 비-휘발성 메모리들을 포함하지만, 이로 제한되지 않는다. 휘발성 메모리의 일부 예들은 임의 액세스 메모리, 동적 임의 액세스 메모리, 정적 임의 액세스 메모리 등을 포함하지만, 이로 제한되지 않는다. 비휘발성 메모리의 일부 예들은 하드 디스크들, 자기 테이프들, 광 디스크들, 프로그램 가능 판독 전용 메모리, 소거 가능 프로그래머블 판독 전용 메모리, 전기적 소거 가능 프로그래머블 판독 전용 메모리, 플래시 메모리들을 포함하지만, 이로 제한되지 않는다. 메모리(304)는 장치(300)가 다양한 예시적인 실시예들에 따라 다양한 기능들을 실행 가능하게 하기 위해 정보, 데이터, 애플리케이션들, 명령들 등을 저장하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 메모리(304)는 프로세서(302)에 의한 프로세싱을 위해 입력 데이터를 버퍼링(buffering)하도록 구성될 수 있다. 추가적으로 또는 대안으로, 메모리(304)는 프로세서(302)에 의한 실행을 위해 명령들을 저장하도록 구성될 수 있다.

도 2의 제어기(208)의 예일 수 있는 프로세서(302)는 다수의 상이한 방식들로 구현될 수 있다. 프로세서(302)는 다중-코어 프로세서, 단일 코어 프로세서; 또는 다중-코어 프로세서들 및 단일 코어 프로세서들의 결합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(302)는 코프로세서, 마이크로프로세서, 제어기, 디지털 신호 프로세서(DSP), 수반하는 DSP가 구비되거나 구비되지 않은 프로세싱 회로소자, 또는 예를 들어 주문형 반도체(ASIC), 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA), 마이크로제어기 유닛(MCU), 하드웨어 가속기, 특수 목적 컴퓨터 칩 등과 같은 집적 회로들을 포함하는 다양한 다른 프로세싱 디바이스들과 같은 다양한 프로세싱 수단 중 하나 이상으로 구현될 수 있다. 예시적인 실시예에서, 다중-코어 프로세서는 메모리(304) 내에 저장되거나 그렇지 않으면 프로세서(302)에 액세스 가능한 명령들을 실행하도록 구성될 수 있다. 대안으로 또는 추가적으로, 프로세서(302)는 하드 코딩 기능을 실행하도록 구성될 수 있다. 이와 같으므로, 하드웨어 또는 소프트웨어 방법들에 의해, 구성되는 아니면 이들의 결합에 의해 구성되든, 프로세서(302)는 예를 들어 회로소자 내에 물리적으로 내장되고 따라서 구성되어 있는 동안 다양한 실시예들에 따라 동작들을 수행할 수 있는 엔티티(entity)를 표현할 수 있다. 그러므로, 예를 들어, 프로세서(302)가 ASIC, FPGA 등에서 2개 이상으로 구현되면, 프로세서(302)는 본원에서 기술되는 동작들을 행하도록 구체적으로 구성되는 하드웨어일 수 있다. 대안으로, 다른 예로서, 프로세서(302)가 소프트웨어 명령들의 실행자로서 구현되면, 명령들은 프로세서(302)를 구체적으로 구성하여 명령들이 실행될 때 본원에 기술되는 알고리즘들 및/또는 동작들을 실행할 수 있다. 그러나, 일부 경우들에서, 프로세서(302)는 특정한 디바이스, 예를 들어 모바일 단말기 또는 본원에 기술되는 알고리즘들 및/또는 동작들을 수행하기 위하여 명령들에 의한 프로세서(302)의 추가 구성에 의해 실시예들을 이용하도록 적응되는 네트워크 디바이스의 프로세서일 수 있다. 프로세서(302)는 그 중에서도, 클럭, 산술 논리 유닛(arithmetic logic unit; ALU), 및 프로세서(302)의 동작을 지원하도록 구성되는 논리 게이트들을 포함할 수 있다.

사용자 인터페이스(306)는 프로세서(302)와 통신할 수 있다. 이용자 인터페이스(306)의 예들은 입력 인터페이스 및/또는 출력 인터페이스를 포함하지만, 이로 제한되지 않는다. 입력 인터페이스는 이용자 입력의 표시를 수신하도록 구성된다. 출력 이용자 인터페이스는 오디오, 비주얼, 기계적 또는 다른 출력 및/또는 피드백을 이용자에게 제공할 수 있다. 입력 인터페이스의 예들은 키보드, 마우스, 조이스틱, 키패드, 터치 스트린, 소프트 키들 등을 포함할 수 있으나, 이로 제한되지 않는다. 입력 인터페이스의 예들은 발광 다이오드 디스플레이, 박막 트랜지스터(TFT) 디스플레이, 액정 디스플레이들, 능동 매트릭스 유기 발광 다이오드(active-matrix organic light-emitting diode; AMOLED) 디스플레이등과 같은 디스플레이, 마이크로폰, 스피커, 링거들, 진동기들 등을 포함할 수 있으나 이로 제한되지 않는다. 예시적인 실시예에서, 이용자 인터페이스(306)는 다른 디바이스들 또는 요소들 중에서, 스피커, 마이크로폰, 디스플레이, 및 키보드, 터치 스크린 중의 임의의 디바이스 또는 이 모두를 포함할 수 있다. 이 점에 있어서, 예를 들어, 프로세서(302)는 예를 들어 스피커, 링거, 마이크로폰, 디스플레이, 및/또는 등등과 같은 이용자 인터페이스 중 하나 이상의 요소들의 적어도 일부의 기능들을 제어하도록 구성되는 이용자 인터페이스 회로소자를 포함할 수 있다. 프로세서(302) 및/또는 프로세서(302)를 포함하는 이용자 인터페이스(306) 회로소자는 프로세서(302)에 액세스 가능한 메모리, 예를 들어 적어도 하나의 메모리(304) 및/또는 등등에 저장되는 컴퓨터 프로그램 명령들, 예를 들어 소프트웨어 및/또는 펌웨어를 통해 이용자 인터페이스(306)의 하나 이상의 요소들의 하나 이상의 기능들을 제어하도록 구성될 수 있다.

예시적인 실시예에서, 프로세서(302)는 디코더(310)로서 구현되거나, 디코더(310)를 포함하거나 그렇지 않으면 디코더(310)를 제어할 수 있다. 디코더(310)는 소프트웨어에 따라 동작하거나 또는 그렇지 않으면 하드웨어 내에 구현되는 디바이스 또는 회로소자, 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합체와 같은 임의의 수단일 수 있다. 예를 들어, 소프트웨어의 제어 하에서 동작하는 프로세서(302), 본원에서 기술되는 동작들을 수행하도록 구체적으로 구성되는 ASIC 또는 FPGA로서 구현되는 프로세서(302), 또는 이들의 결합체에 의해, 디코더(310)의 대응하는 기능들을 수행하는 장치 또는 회로소자를 구성한다.

실시예에서, 프로세서(302)는 메모리(304)의 컨텐츠와 함께, 그리고 선택적으로 본원에서 기술되는 다른 구성요소들과 함께 구성되어, 장치(300)로 하여금 적어도 눈을 포함하는 눈 영역 및 눈의 인접 영역에서 레드 아이와 같은 아이 컬러 결함을 검출하도록 한다. 예시적인 실시예에서, 눈 영역은 이미지(100) 내의 얼굴(102)과 같은 얼굴의 위치 또는 영역을 우선 검출하고 그 후에 얼굴(102)의 검출된 영역 내의 눈(104)과 같은 눈들의 대략의 위치를 결정함으로써 검출될 수 있다. 예시적인 실시예에서, 얼굴의 영역은 패턴 인식 안면 검출 기술을 이용하여 결정될 수 있다. 얼굴의 방위는 또한 패턴 인식 안면 검출 기술을 이용하여 획득될 수 있다.

실시예에서, 프로세서(302)는 메모리(304)의 컨텐츠와 함께, 그리고 선택적으로 본원에서 기술되는 다른 구성요소들과 함께 구성되어, 장치(300)로 하여금 검출된 얼굴 영역 상의 눈들의 대략적인 위치를 결정하게 한다. 눈들의 대략의 영역들은 얼굴 좌표들 및 얼굴 방위에 기초하여 결정될 수 있다. 예시적인 실시예에서, 얼굴 영역은 4개의 사분면들로 분할될 수 있다. 정면 수직의 얼굴의 경우, 상부 좌측 사분면 및 상부 우측 사분면은 후보 눈들, 예를 들어 좌측 눈 및 우측 눈을 각각 포함하는 것으로 가정될 수 있다. 후보 눈들 각각마다, 아이 컬러 결함을 보상하기 위한 프로세싱이 개별적으로 수행될 수 있다. 후보 눈은 이후에 제 1 아이 영역으로 칭해질 수 있다. 제 1 아이 영역은 픽셀의 제 1 세트를 에워쌀 수 있다. 픽셀의 제 1 세트는 제 1 아이 컬러 결함 영역에 대응하는 픽셀을 결정하기 위해서 이용될 수 있다.

예시적인 실시예에서, 프로세서(302)는 RGB(Red Green Blue) 비트맵으로부터 도출되는 이미지 공간 상에서 프로세싱을 수행하도록 구성된다. 다른 예시적인 실시예에서, 프로세서(302)는 프로세싱을 위해서 다른 포맷들로 입수 가능한 이미지들의 입력 데이터를 RGB 포맷으로 변환하도록 구성된다. 예를 들어, YUV 포맷의 이미지에 대한 입력 데이터는 우선 RGB 포맷으로 변환되고, 그 후에 프로세서(302)에 의해 프로세싱될 수 있다. RGB 비트맵에서, 이미지 공간의 레드 영역들은 강조될 수 있고, 다른 영역들은 억제될 수 있다. 예시적인 실시예에서, 상기 이미지 공간은 차 이미지를 계산함으로써 도출될 수 있다. 예시적인 실시예에서, 프로세서(302)는 메모리(304)의 컨텐츠와 함께, 그리고 선택적으로 본원에 기술되는 다른 구성요소들과 함께 구성되어, 장치(300)로 하여금 제 1 차이 이미지를 계산하게 한다. 예시적인 실시예에서, 제 1 차이 이미지는 제 1 아이 영역과 연관되는 픽셀 세트의 레드 픽셀 세기 및 그린 픽셀 세기 사이의 차에 기초하여 계산된다.

이 실시예에서, 제 1 차이 이미지 d1(x,y)의 계산은 다음과 같은 수학식에 의해 표현될 수 있다

r(x,y) > g(x,y)인 경우 d1(x,y) = [r(x,y) - g(x,y)]^2,--------------(1),

그 밖의 경우 d1(x,y) = 0

여기서 r(x,y)는 이미지 내의 위치(x,y)에서의 레드 픽셀 세기고, g(x,y)는 위치(x,y)에서의 그린 픽셀 세기를 나타낸다.

다른 예시적인 실시예에서, 제 1 차이 이미지 d1(x,y)는 다음과 같이 계산된다:

r(x,y) > g(x,y)인 경우 d1(x,y) = [r(x,y) - g(x,y)]^2/r(x,y),-------(2),

그 밖의 경우 d1(x,y) = 0.

d1(x,y)의 계산에 대한 식 (2)가 레드의 조금 더 연한 색들에 더 민감하기 때문에, 차 이미지의 계산에 대한 식 (2)를 이용하는 것이 제 1 식(1)보다 장점이 있다. 그러므로, 아이 컬러 결함 영역들에서의 레드 또는 레드 아이들은 상이한 쉐이드들을 가질 수 있기 때문에, 다수의 측정치들(및 대응하는 공간들)을 이용하여 이들을 검출하는 것은 매우 높은 검출률을 보장한다.

다른 예시적인 실시예에서, 제 1 차이 이미지는 이미지의 제 1 아이 영역과 연관되는 픽셀 세트의 레드 픽셀 세기 및 그린 및 블루 픽셀 세기의 최대치 사이의 제곱 차에 기초하여 계산된다. 이 실시예에서, 제 1 차이 이미지 d1(x,y)의 계산은 다음과 같은 수학식들에 의해 표현될 수 있다:

r(x,y) > max(g(x,y),b(x,y))인 경우 d1(x,y) = [r(x,y) - max(g(x,y), b(x,y))]^2 ------(3),

그 밖의 경우 d1(x,y) = 0,

또는

r(x,y) > max(g(x,y),b(x,y))인 경우 d1(x,y) = [r(x,y) - max(g (x,y),b(x,y))]^2/r(x,y) ------(4),

그 밖의 경우 d1(x,y) = 0.

레드 픽셀 세기 및 그린 픽셀 및 블루 픽셀 세기의 최대치 사이의 제곱 차를 이용하는 장점은, 아이 컬러 결함과 같이 레드 픽셀 세기 및 그린 픽셀 세기 사이의 차가 높은 상기 이미지 영역들의 경우, 상기 차 이미지 세기의 값이 피부 영역에서 더 낮을 수 있다는 점이다.

실시예에서, 이와 같이 계산된 제 1 차이 이미지 d1(x,y)는 정규화되어 0 내지 255 범위의 값들을 취할 수 있다.

예시적인 실시예에서, 프로세서(302)는 메모리(304)의 컨텐츠와 함께, 그리고 선택적으로 본원에 기술되는 다른 구성요소들과 함께 구성되어, 장치(300)로 하여금 적어도 하나의 그래디언트 및 상기 적어도 하나의 그래디언트와 연관되는 적어도 하나의 프로젝션을 계산하기 위해 제 1 차이 이미지를 프로세싱하게 한다. 예시적인 실시예에서, 1차 1차원 그래디언트는 아래에서 규정되는 바와 같이 x-방향으로 계산된다:

r(x,y) > g(x,y)인 경우 Gx(x,y) = d1(x,y) - d1(x-1,y)

r(x,y) <= g(x,y)인 경우 Gx(x,y) = 0.

그래디언트 Gx와 같은 적어도 하나의 그래디언트의 적어도 하나의 수직 프로젝션들은 다음과 같이 계산될 수 있다:

Vp(x) =∑abs(Gx(x,y)), 여기서 총합은 모든 y에 걸친 값이다, 1 <= y <= 높이

유사한 방식으로, y-방향으로의 1차 1차원 그래디언트Gy(x,y), 및 상기 그래디언트와 연관되는 수평 프로젝션 Hp(y)가 계산된다.

상기 실시예가 1차 그래디언트들의 도움으로 설명될지라도, 상기 실시예들은 제 2 차 그래디언트들, 분산들, 및 그래디언트 이미지들 내의 값들의 차/분산을 측정하는데 이용될 수 있는 임의의 다른 분류자들의 도움으로 설명 또는 실시될 수 있다.

계산된 적어도 하나의 프로젝션에 기초하여, 프로세서(302)가 메모리(304)의 컨텐츠와 함께, 그리고 선택적으로 본원에 기술되는 다른 구성요소들과 함께 구성되어, 장치(300)로 하여금 적어도 하나의 중심 지점을 결정하게 한다. 실시예에서, 적어도 하나의 중심 지점은 적어도 하나의 프로젝션으로부터 획득될 수 있다. 예시적인 실시예에서, 적어도 하나의 프로젝션은 적어도 하나의 피크를 포함할 수 있고, 적어도 하나의 유효 피크에 대응하는 픽셀 위치는 아이 컬러 결함 영역의 중심 지점을 구성한다.

예시적인 실시예에서, 수평 프로젝션 및 수직 프로젝션은 도 4a 및 도 4b에 각각 도시되어 있는 바와 같이, 단일의 유효 피크를 포함할 수 있다. 특히, 도 4a 및 도 4b는 예시적인 실시예에 따라 적어도 하나의 그래디언트와 연관되는 수평 프로젝션 및 수직 프로젝션을 도시한다.

다른 예시적인 실시예에서, 적어도 하나의 프로젝션은 하나보다 더 많은 유효 피크를 가질 수 있다. 예를 들어, 도 5a 및 도 5b는 다른 예시적인 실시예에 따라 적어도 하나의 그래디언트와 연관되는 수평 프로젝션 및 수직 프로젝션을 도시하고, 여기서 수평 프로젝션은 2개의 유효 피크들을 포함하는 반면에 수직 프로젝션은 하나의 유효 피크를 포함한다. 이러한 경우에, 2개의 가능한 아이 위치 후보들, 즉 (x1, y1) 및 (x1, y2)가 있을 수 있다. 이 경우에 중심 지점을 결정하기 위해서, (x1, y1) 및 (x1, y2) 이 둘 모두 주위의 작은 영역이 고려될 수 있고, 차 이미지 d1(x,y)의 최대 값은 이 영역에서 결정될 수 있다. d1(x,y)의 더 높은 최대 값을 가지는 지점은 잠재적인 아이 컬러 결함 영역의 중심 영역이 되도록 선택될 수 있다.

픽셀의 제 1 세트 중 복수의 레드 픽셀 및 중심 지점들을 이용하여, 프로세서(302)는 메모리(304)의 컨텐츠와 함께, 그리고 선택적으로 본원에 기술되는 다른 구성요소들과 함께 구성되어, 장치(300)로 하여금 제 1 아이 컬러 결함 영역을 계산하게 한다. 실시예에서, 제 1 아이 컬러 결함 영역을 계산하는데 영역 확장 기법(region growing technique)이 이용될 수 있다. 예를 들어, 하나의 특정한 영역 확장 기법에서, 특정한 소정 임계치 세기보다 더 큰 차 이미지 픽셀 세기를 가질 수 있는, 상기 제 1 차이 이미지 d1(x,y)의 픽셀이 고려될 수 있다. 이러한 픽셀은 이웃 접속에 기초하여 레드 아이 영역의 제 1 중심 지점에 접속되어 레드 아이 영역의 접속된 영역을 생성할 수 있다. 예시적인 실시예에서, 픽셀은 8개의 이웃 접속에 기초하여 접속될 수 있다. 대안의 예시적인 실시예에서, 픽셀은 4개의 이웃 접속에 기초하여 접속될 수 있다. 그렇게 계산되는 접속된 영역은 아이 컬러 결함 영역의 ‘인스턴스(instance)’로서 고려될 수 있고, 아이 컬러 결함의 특성들에 대해 검증될 수 있다.

실시예에서, 프로세서(302)는 또한 메모리(304)의 컨텐츠와 함께, 그리고 선택적으로 본원에 기술되는 다른 구성요소들과 함께 구성되어, 장치(300)로 하여금 제 1 아이 컬러 결함 영역 내의 제 1 아이 컬러 결함의 존재에 대한 하나 이상의 검증을 수행하게 한다. 예시적인 실시예에서, 하나 이상의 검증은 제 1 아이 컬러 결함 영역에서의 픽셀 세기들에 기초할 수 있다. 예시적인 실시예에서, 하나 이상의 검증은 최소 경계 사각 기술에 의해 실행될 수 있고, 여기서 계산된 아이 컬러 결함 영역을 최소 경계 사각형 내에 둘러싸일 수 있다. 최소 경계 사각형의 이웃 영역은 복수의 영역들(N)로 분할될 수 있고 그 후에 최소 경계 사각형이 제 1 아이 컬러 결합 영역의 경계에 있는지가 결정될 수 있다. 최소 경계 사각형이 선택된 아이 결함 영역의 경계에 있다고 결정되면, 후속 패스는 계산된 아이 컬러 검출 영역에서 아이 컬러 결함의 존재를 검출하도록 수행될 수 있다. 그러나, 최소 경계 사각형이 레드 아이 영역의 경계에 존재하지 않으면, 최소 경계 사각형의 이웃 영역들 각각의 평균 픽셀 세기가 계산된다. 또한, 둘러싸인 제 1 아이 컬러 결함 영역의 평균 픽셀 세기의 사전 결정된 프랙션(fraction)보다 더 작은 차 이미지 d1(x,y)의 평균 픽셀 세기를 가지는 이웃 영역들의 수(Nr1)가 계산되고, 후속해서 Nr1은 사전 결정된 이웃 영역들의 임계 수와 비교된다. Nr1의 값이 이웃 영역들의 사전 결정된 임계 수보다 더 크다고 결정되면, 계산된 제 1 아이 컬러 결함 영역에 아이 컬러 결함이 존재한다고 결정될 수 있고, 그 후에 계산된 제 1 아이 컬러 영역에 대한 후속 검증이 수행될 수 있다.

예시적인 실시예에서, 프로세서(302)는 또한 메모리(304)의 컨텐츠와 함께, 그리고 선택적으로 본원에 기술되는 다른 구성요소들과 함께 구성되어, 장치(300)로 하여금 자체의 형상에 기초하여 아이 컬러 결함 영역에 대한 하나 이상의 검증을 수행하게 한다.

예시적인 실시예에서, 프로세서(302)는 또한 메모리(304)의 컨텐츠와 함께, 그리고 선택적으로 본원에 기술되는 다른 구성요소들과 함께 구성되어, 장치(300)로 하여금 계산된 제 1 아이 컬러 결함 영역에 제 1 아이 컬러 결함이 존재하는 것을 표시하기 위한 신뢰 표시자를 결정하게 한다. 예시적인 실시예에서, 신뢰 표시자는 Nr1/N의 비로 규정될 수 있다. 신뢰 표시자가 제 1 소정 임계치를 초과한다고 결정되면, 제 1 아이 컬러 결함 영역 내에 제 1 아이 컬러 결함이 존재한다고 표시된다. 예시적인 실시예에서, 제 1 소정 임계치는 0.75이다. 그러나, 신뢰 표시자가 제 2 소정 임계치 미만으로 결정되면, 제 1 아이 컬러 결함 영역 내에 제 1 아이 컬러 결함이 존재하지 않는다고 표시된다. 예시적인 실시예에서, 제 2 소정 임계치는 0.33이다.

실시예에서, 후속 패스는 신뢰 표시자의 값이 제 1 소정 임계치 및 제 2 소정 임계치 사이에 있다고 결정되자마자 수행될 수 있다. 예시적인 실시예에서, 제 2 패스는 제 2 아이 영역과 연관되는 픽셀의 제 2 세트에 대해 수행될 수 있다. 제 2 아이 영역은 제 1 아이 영역의 경계들을 확장시킴으로써 획득될 수 있다. 제 2 패스에서, 제 2 차 이미지 d1(x,y)는 하나의 실시예에서, 레드 픽셀 세기 및 제 2 아이 영역 내의 그린 픽셀 및 블루 픽셀 세기들의 최대값 사이의 제곱 차 대 상기 레드 픽셀 세기 및 픽셀의 제 2 세트의 세기 레벨에 기초하여 계산될 수 있다. 다른 실시예에서, 제 2 차 이미지 d1(x,y)는 하나의 실시예에서, 레드 픽셀 세기 및 제 2 아이 영역 내의 그린 픽셀 및 블루 픽셀 세기들의 최대값 사이의 제곱 차 대 상기 레드 픽셀 세기의 비 및 픽셀의 제 2 세트의 세기 레벨에 기초하여 계산될 수 있다. 예시적인 실시예에서, 또한 정밀도 함수로서 공지되어 있는 가중 함수 p(r(x,y))는 제 2 차 이미지 d2(x,y)를 계산하는데 이용될 수 있다. 정밀도 함수는 자체의 값이 저 세기 픽셀에 대해 작고 고 세기 픽셀에 대해 크도록 설계됨으로써, 저 세기 영역들 내에서의 오 검출을 감소시키는 것을 촉진할 수 있다.

제 2 패스 동안, 높은 신뢰 표시자의 값은 제 2 패스에서 계산된 제 2 아이 컬러 결함 영역이 아이 컬러 결함을 가지고 있다는 것을 표시한다. 그러나, 신뢰 표시자가 낮은 경우, 제 2 아이 컬러 결함 영역은 아이 컬러 결함에 부합하지 않을 수 있다. 이러한 시나리오에서, 프로젝션이 2 피크들을 포함하는 것으로 결정되면, 새로운 아이 컬러 결함 영역은 제 2 피크에 대응하는 다른 중심 지점을 이용하여 확장될 수 있고 자신의 영역에서 아이 컬러 결함이 존재하는지에 대해 검증될 수 있다.

실시예에서, 프로세서(302)는 메모리(304)의 컨텐츠와 함께, 그리고 선택적으로 본원에 기술되는 다른 구성요소들과 함께 구성되어, 장치(300)로 하여금 제 1 아이 컬러 결함을 보정하게 한다.

예시적인 실시예에서, 이미지는 저 해상도(LR) 이미지이다. 그러나, 특정한 적용예들에서, 이미지의 해상도는 높을 수 있고, 따라서 아이 컬러 결함의 검출 및 이의 HR 이미지에서의 보정은 상대적으로 복잡하고 시간 소모적이다. 이러한 시나리오에서, 아이 컬러 결함의 검출은 LR 이미지에서 수행될 수 있고, 이의 보정은 HR 이미지에서 수행될 수 있다.

도 6은 예시적인 실시예에 따라, LR 이미지 내의 아이 컬러 결함 및 HR 이미지 내의 대응하는 아이 컬러 결함을 도시하는 블록도이다. 전형적으로, 카메라와 같은 이미지 캡처링 디바이스에서는, 보정이 고 및 저 해상도 이미지들 모두에서 보정이 행해져야 하는 것이 흔히 바람직하고, 여기서 HR 이미지는 메모리에 저장되고 LR 이미지는 뷰파인터(viewfinder) 상에 도시된다.

도 6을 참조하면, LR 이미지(610) 내의 아이 컬러 결함, 및 HR 이미지(650) 내의 대응하는 아이 컬러 결함이 도시된다. LR 이미지(610)는 아이 컬러 결함 영역(쉐이딩된 경사선들로 도시됨)을 포함한다. 실시예에서, 프로세서(302)는 메모리(304)의 컨텐츠와 함께, 그리고 선택적으로 본원에서 기술되는 다른 구성요소들과 함께 구성되어, 장치(300)로 하여금 LR 이미지(610) 내의 제 1 아이 컬러 결함 영역에 외접하는 제 1 사각형(612) 및 제 1 아이 컬러 결함 영역에 내접하는 제 2 사각형(614)를 결정하게 한다. 제 2 사각형(614)은 아이 컬러 결함 영역의 내부 파트를 나타낸다. 제 1 사각형(612) 및 제 2 사각형(614) 사이의 영역들은 복수의 영역들로, 예를 들어 4개의 사분면들로 분할될 수 있다. 예시적인 실시예에서, 4개의 사분면들의 각각은 부분(616)과 같은 아이 컬러 결함 부분 및 부분(618)과 같은 비 결함 아이 부분을 가질 수 있다. 네 사분면들에 대응하는 이러한 복수의 부분들은 이후에 총칭하여 제 1 복수의 주변 영역들로 칭해질 수 있다.

실시예에서, 프로세서(302)는 메모리(304)의 컨텐츠와 함께, 그리고 선택적으로 본원에 기술되는 다른 구성요소들과 함께 구성되어, 장치(300)로 하여금 LR 이미지에 대한 아이 컬러 결함 정보를 결정하게 한다. 예시적인 실시예에서, 아이 컬러 결함 정보는 LR 이미지 내의 제 1 아이 컬러 결함 영역의 복수의 제 1 주변 부분과 연관되는 식별자 세트를 포함한다. 예시적인 실시예에서, 식별자 세트의 값은 적어도 하나의 아이 컬러 결함 부분 및 적어도 하나의 비-결함 아이 부분의 평균 세기 값들을 포함한다. 따라서, 본 실시예에서, 식별자 세트는 8개의 세기 값들을 포함할 수 있고, 세기 값들 중 4개는 4개의 아이 컬러 결함 부분들(부분(616)과 같은)에 대응하고, 세기 값들 중 4개는 제 1 아이 컬러 결함 영역의 4개의 비-결함 아이 부분들(부분(618)과 같은)에 대응한다.

실시예에서, 프로세서(302)는 메모리(304)의 컨텐츠와 함께, 그리고 선택적으로 본원에 기술되는 다른 구성요소들과 함께 구성되어, 장치(300)로 하여금 LR 이미지를 HR 이미지로 변환하게 한다. 다른 예시적인 실시예에서, 프로세서(302)는 메모리(304)의 컨텐츠와 함께, 그리고 선택적으로 본원에 기술되는 다른 구성요소들과 함께 구성되어, 장치(300)로 하여금 LR 이미지로부터 계산된 아이 컬러 결함 정보를 HR 이미지에 적용 가능하도록 매핑하게 한다. 예시적인 실시예에서, 변환 중에, LR 이미지(610)와 연관되는 제 1 사각형(612) 및 제 2 사각형(614)은 도 6에 도시된 바와 같이, HR 이미지(650)와 연관되는 제 1 사각형(652) 및 제 2 사각형(654)으로 확장될 수 있다. 제 2 사각형(654)는 HR 이미지 내의 아이 컬러 결함 영역의 내부 파트를 나타낸다. 그러나, 변환 시에, HR 이미지(650)와 연관되는 제 1 사각형(652) 및 제 2 사각형(654)은 스케일링(scaling)으로 인해 LR 이미지(610)와 유사한 방식으로 아이 컬러 결함 영역에 닿지 않을 수 있다. 따라서, 제 1 사각형(652)은 아이 컬러 결함 영역보다 상당히 더 클 수 있고, 제 2 사각형(654)은 HR 이미지 내의 아이 컬러 결함 영역보다 상당히 더 작을 수 있다. 또한, 부분(616)과 같은 아이 컬러 결함 부분들 및 LR 이미지(610)의 부분(618)과 같은 비-결함 아이 부분들은 HR 이미지(650) 내에서 부분(656)과 같은 아이 컬러 결함 부분 및 비-결함 아이 부분(658)으로 확장될 수 있다.

실시예에서, 프로세서(302)는 메모리(304)의 컨텐츠와 함께, 그리고 선택적으로 본원에 기술되는 다른 구성요소들과 함께 구성되어, 장치(300)로 하여금 HR 이미지(650)를 프로세싱하게 한다. HR 이미지(650)는 복수의 제 2 주변 부분의 차 이미지 픽셀 세기를 LR 이미지(610)로부터 계산된 평균 차이 이미지 세기 값들과 비교함으로써 프로세싱될 수 있다. 예시적인 실시예에서, 복수의 제 2 주변 부분의 제 2 주변 부분은 HR 이미지(650) 내의 제 2 주변 부분의 차 이미지 픽셀 세기가 LR 이미지(610) 내의 대응하는 비-결함 아이 부분의 평균 차이 이미지 세기보다 대응하는 아이 컬러 결함 부분의 평균 차이 이미지 세기 값에 더 가까울 때 아이 컬러 결함을 구성한다고 결정될 수 있다.

실시예에서, 프로세서(302)는 메모리(304)의 컨텐츠와 함께, 그리고 선택적으로 본원에 기술되는 다른 구성요소들과 함께 구성되어, 장치(300)로 하여금 아이 컬러 결함을 보정하게 한다.

도 7은 예시적인 실시예에 따라, 이미지(100)와 같은 이미지 내의 아이 컬러 결함을 보상하기 위한 예시적인 방법(700)을 도시하는 흐름도이다. 흐름도에 도시된 방법은 예를 들어 도 3의 장치(300)에 의해 실행될 수 있다. 실시예에서, 이미지(100)는 LR 이미지일 수 있다.

블록 702에서, 제 1 차이 이미지가 계산된다. 예시적인 실시예에서, 제 1 차이 이미지는 픽셀 세트의 레드 픽셀 세기 및 그린 픽셀 세기 사이의 차에 기초하여 계산된다. 다른 예시적인 실시예에서, 제 1 차이 이미지는 픽셀 세트의 레드 픽셀 세기 및 그린 픽셀 세기 사이의 차에 기초하여 계산된다. 픽셀 세트는 LR 이미지의 제 1 아이 영역과 연관되는 픽셀이다. 제 1 차이 이미지는 제 1 아이 영역 내의 아이 컬러 결함 영역을 표시할 수 있다.

블록 704에서, 제 1 차이 이미지는 적어도 하나의 그래디언트 및 적어도 하나의 그래디언트와 연관되는 적어도 하나의 프로젝션을 계산하도록 프로세싱된다. 예시적인 실시예에서, 적어도 하나의 프로젝션은 적어도 하나의 그래디언트와 연관되는 적어도 하나의 수평 프로젝션 및 적어도 하나의 수직 프로젝션을 포함한다. 예시적인 실시예에서, 적어도 하나의 그래디언트는 1차 1차원 그래디언트일 수 있다. 대안으로, 적어도 하나의 그래디언트는 2차 그래디언트들, 분산 등을 포함할 수 있다.

블록 706에서, 적어도 하나의 중심 지점은 적어도 하나의 프로젝션에 기초하여 결정된다. 예시적인 실시예에서, x-방향으로의 1차 그래디언트 및 y-방향으로의 1차 그래디언트가 계산될 수 있고, 그 후에 상기 그래디언트들과 연관되는 수직 프로젝션 및 수평 프로젝션이 계산될 수 있다. 실시예에서, 수직 프로젝션 및 수평 프로젝션은 적어도 하나의 유효 피크를 포함할 수 있고, 여기서 적어도 하나의 유효 피크에 대응하는 픽셀 위치는 이미지 내의 아이 컬러 결함 영역의 적어도 하나의 중심 지점이다. 예시적인 실시예에서, 적어도 하나의 프로젝션은 도 5a 및 도 5b에 도시된 바와 같이, 단 하나의 유효 피크를 가질 수 있다. 그러나, 특정한 경우들에서, 적어도 하나의 프로젝션은 도 6a에 도시되는 바와 같이, 다수의 피크들을 가질 수 있다. 이러한 시나리오에서, 2개의 가능한 아이 위치 후보들, 즉 (x1, y1) 및 (x1, y2)가 있을 수 있다. 이 경우에 중심 지점을 결정하기 위해서, (x1, y1) 및 (x1, y2) 이 둘 모두 주위의 작은 영역이 고려될 수 있고, 차 이미지 d1(x,y)의 최대 값은 이 영역에서 결정될 수 있다. 더 높은 d1(x,y)의 최대 값을 가지는 지점은 잠재적인 아이 컬러 결함 영역의 중심 지점이 되도록 선택될 수 있다.

잠재적인 아이 컬러 결함 영역의 중심 지점을 결정하자마자, 제 1 아이 컬러 결함 영역은 블록 808에서 픽셀의 제 1 세트의 복수의 레드 픽셀 및 계산된 중심 지점에 기초하여 계산된다. 예시적인 실시예에서, 아이 컬러 결함 영역은 영역 확장 기법을 이용함으로써 계산될 수 있다.

예시적인 실시예에서, 신뢰 표시자가 결정될 수 있다. 신뢰 표시자는 계산된 제 1 아이 컬러 결함 영역에 제 1 아이 컬러 결함이 존재하는 것을 표시할 수 있다. 실시예에서, 신뢰 표시자의 값이 제 1 소정 임계치를 초과한다고 결정되면, 제 1 아이 컬러 결함 영역 내에 제 1 아이 컬러 결함이 존재한다고 표시된다. 다른 예시적인 실시예에서, 신뢰 표시자의 값이 제 1 소정 임계치 미만이라고 결정되면, 제 1 아이 컬러 결함 영역 내에 제 1 아이 컬러 결함이 존재하지 않는다고 표시된다. 또 다른 예시적인 실시예에서, 후속 패스는 신뢰 표시자의 값이 제 1 소정 임계치 및 제 2 소정 임계치 사이에 있다고 결정될 때 수행될 수 있다.

실시예에서, 제 1 아이 컬러 결함 영역에서 제 1 아이 컬러 결함이 존재하는지에 대한 하나 이상의 검증은 제 1 아이 컬러 결함 영역을 결정하자마자 수행될 수 있다. 예시적인 실시예에서, 하나 이상의 검증은 최소 경계 사각 방법에 기초하여 실행될 수 있다. 대안의 예시적인 실시예에서, 하나 이상의 검증은 아이 컬러 결함 영역의 형상에 기초하여 수행될 수 있다.

실시예에서, 이미지 내의 제 1 아이 컬러 영역에서 검출된 아이 컬러 결함은 보정될 수 있다. 예시적인 실시예에서, 아이 컬러 결함은 아이 컬러 결함과 연관되는 레드 픽셀을 본래의 아이 컬러 픽셀, 예를 들어 본래의 검은색의 픽셀로 대체함으로써 보정될 수 있다.

실시예에서, LR 이미지로부터의 아이 컬러 결함 정보는 HR 이미지로 매핑될 수 있고, LR 이미지 내에서 검출된 아이 컬러 결함은 HR 이미지 내에서 보정될 수 있다. LR 이미지를 HR 이미지로 변환함으로써 아이 컬러 결함을 보상하는 방법은 도 8과 함께 설명된다.

도 8은 다른 예시적인 실시예에 따라 이미지들 내의 아이 컬러 결함을 보상하기 위한 예시적인 방법(800)을 도시하는 흐름도이다. 블록 802에서, LR 이미지에서 아이 컬러 결함 영역이 결정된다(LR 이미지 내에서 아이 컬러 결함을 검출하기 위한 방법은 도 7과 함께 설명된다). 실시예에서, LR 이미지는 HR 이미지로부터 생성될 수 있다.

블록 804에서, LR 이미지에 대한 아이 컬러 결함 정보가 결정될 수 있다. 예시적인 실시예에서, 아이 컬러 결함 정보는 LR 이미지에서 식별된 아이 컬러 결함 영역에 대해 결정되는 식별자 세트를 포함한다(도 6에 도시된 바와 같이). 식별자 세트는 LR 이미지 내의 제 1 아이 컬러 결함의 복수의 제 1 주변 부분과 연관될 수 있다. 예시적인 실시예에서, 식별자 세트의 값은 LR 이미지 내에서의 적어도 하나의 아이 컬러 결함 부분 및 적어도 하나의 비-결함 아이 부분의 차 이미지 평균 세기 값들을 포함할 수 있다.

블록 806에서, LR 이미지로부터의 아이 결함 정보는 HR 이미지로 매핑될 수 있다. HR 이미지는 LR 이미지 내의 제 1 아이 컬러 결함 영역에 대응하는 제 2 아이 컬러 결함 영역, 및 제 1 아이 컬러 결함 영역의 복수의 제 1 주변 부분에 대응하는 제 2 아이 컬러 결함 영역의 복수의 제 2 주변 부분을 포함할 수 있다.

블록 808에서, HR 이미지는 식별자 세트에 기초하여 복수의 제 2 주변 부분 중 적어도 하나에서의 아이 컬러 결함을 식별하기 위해서 프로세싱될 수 있다. 예시적인 실시예에서, HR 이미지를 프로세싱하는 것은 복수의 제 2 주변 부분의 차 이미지 픽셀 세기를 LR 이미지로부터 계산된 대응하는 평균 차이 이미지 세기와 비교하는 것을 포함한다. 예시적인 실시예에서, 복수의 제 2 주변 부분의 제 2 주변 부분은 HR 이미지 내의 제 2 주변 부분의 차 이미지 픽셀 세기가 LR 이미지 내의 대응하는 비-결함 아이 부분의 평균 차이 이미지 세기보다 대응하는 아이 컬러 결함 부분의 평균 차이 이미지 세기 값에 더 가까운 경우 아이 컬러 결함으로 결정될 수 있다.

실시예에서, HR 이미지 내에서 검출된 아이 컬러 결함은 보정될 수 있다. 예시적인 실시예에서, HR 이미지 내의 아이 컬러 결함의 보정은 아이 검출에 대응하는 픽셀을 HR 이미지 내의 본래의 아이 컬러에 대응하는 픽셀로 대체하는 것을 포함한다.

아무튼 아래에 기재된 청구항들의 범위, 해석 또는 응용을 제한하지 않고, 본원에 개시된 예시적인 실시예들 중 하나 이상의 기술 효과는 이미지 내의 아이 컬러 결함을 보상하는 것이다. 본원에 개시된 예시적인 실시예들 중 하나 이상의 다른 기술 효과는 LR 이미지 내의 아이 컬러 결함을 검출하고 그 후에 LR 이미지 내에서 검출된 아이 컬러 결함을 보정하는 것이다. 본원에 개시된 예시적인 실시예들 중 하나 이상의 다른 기술 효과는 LR 이미지 내의 아이 컬러 결함을 검출하고 그 후에 HR 이미지 내에서 검출된 아이 컬러 결함을 보정하는 것이다. 본원에 개시된 예시적인 실시예들 중 하나 이상의 또 다른 기술 효과는 매우 정확한 방식으로 아이 컬러 결함을 보상하는 것이다. 또한 아이 컬러 결함의 적색화 특성이 본원에서 이용되므로, 아이 컬러 결함을 결정하는데 있어서의 복잡성이 현저하게 감소된다. 또한, 상이한 측정치들에 대해 다수의 패스들을 이용함으로써, 모드 색들 및 쉐이드들의 아이 컬러 결함이 신뢰성 있게 검출되는 것을 보장함으로써, 매우 높은 검출률이 보장된다. 또한 각각의 패스로부터의 신뢰 점수는 임의의 스테이지에서 계산된 아이 컬러 결함 영역이 아이 컬러 결함일 수 없음이 높은 신뢰도로 공지되는 경우 조기 퇴출들을 가능하게 함으로써 계산의 복잡성이 감소된다.

프로젝션들이 다수의 유효 피크들을 가지면 아이 영역 내의 다수의 아이 후보들 사이에서 선택이 가능할 수 있는 방법들 및 장치들이 제공된다. 또한, 아이 컬러 결함 제거가 매우 높은 해상도의 이미지 상에서 행해질 필요가 있는 경우들에 대해, 저 해상도에서 검출을 실행하고 그 결과를 이용하여 더 높은 해상도에서 매우 효율적이고 정확하게 보정을 수행하는 방법이 제안된다.

상술한 다양한 실시예들은 소프트웨어, 하드웨어, 애플리케이션 로직, 또는 소프트웨어, 하드웨어 및 애플리케이션 로직의 결합물에서 구현될 수 있다. 소프트웨어, 애플리케이션 로직 및/또는 하드웨어는 적어도 하나의 메모리, 적어도 하나의 프로세서, 장치, 또는 컴퓨터 프로그램 제품에 상주할 수 있다. 원하는 경우, 소프트웨어, 애플리케이션 로직 및/또는 하드웨어의 일부는 아이 컬러 결함을 검출하는 디바이스 상에 상주할 수 있고, 소프트웨어, 애플리케이션 로직 및/또는 하드웨어는 아이 컬러 결함을 보정하는 디바이스 상에 상주할 수 있다. 예시적인 실시예에서, 애플리케이션 로직, 소프트웨어, 또는 명령 세트는 다양한 종래의 컴퓨터 판독 가능 매체 중 임의의 매체 상에서 유지된다. 본 문서의 컨텍스트에서, “컴퓨터 판독 가능 매체”는 컴퓨터와 같이 본원에서 기술되고 도시되는 컴퓨터의 한 예로서의 명령 실행 시스템, 장치, 또는 디바이스에 의해 또는 이들과 관련되어 이용되는 명령들을 포함, 저장, 통신, 전파 또는 전달할 수 있는 임의의 매체 또는 수단일 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터와 같이 명령 수행 시스템, 장치, 또는 디바이스에 의해 또는 이들과 관련되어 이용되는 명령들은 포함 또는 저장할 수 있는 임의의 매체 또는 수단일 수 있는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체를 포함할 수 있다.

원하는 경우, 본원에서 논의된 상이한 기능들은 상이한 순서 및/또는 서로 동시에 수행될 수 있다. 더욱이, 원하는 경우, 상술한 기능들 중 하나 이상은 선택적일 수 있거나 결합될 수 있다.

본 발명의 다양한 양태들이 독립 청구항들에 제시되어 있을지라도, 본 발명의 다른 양태들은 기술된 실시예들 및/또는 종속 청구항들로부터의 특징들과 독립 청구항들의 특징들의 다른 결합들을 포함하고, 청구항들에 명시적으로 제시된 결합들만을 포함하지는 않는다.

또한 본원에서는 본 발명의 예시적인 실시예들이 상술될지라도, 이 기술들은 제한하는 의미로 간주되어서는 안 되는 것이 주목된다. 오히려, 첨부된 청구항들에서 규정된 바와 같은 본 발명의 범위를 벗어나지 않고 행해질 수 있는 여러 변형들 및 수정들이 존재한다.

Claims (50)

1. 픽셀 세트의 레드 픽셀 세기(red pixel intensity) 및 그린 픽셀 세기(green pixel intensity) 사이의 차에 기초하여 제 1 차이 이미지(difference image)를 계산하는 단계―상기 픽셀 세트는 이미지의 제 1 아이 영역(eye region)과 연관됨―와,
   적어도 하나의 그래디언트(gradient) 및 상기 적어도 하나의 그래디언트와 연관되는 적어도 하나의 프로젝션(projection)을 계산하기 위해 상기 제 1 차이 이미지를 프로세싱하는 단계와,
   상기 적어도 하나의 프로젝션에 기초하여 적어도 하나의 중심 지점(at least one central point)을 결정하는 단계와,
   상기 적어도 하나의 중심 지점 및 상기 픽셀 세트 중 복수의 레드 픽셀에 기초하여 제 1 아이 컬러 결함 영역(eye color defect region)을 계산하는 단계를 포함하는
   방법.
   
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 이미지는 저 해상도(low resolution; LR) 이미지인
   방법.
   
3. 제 1 항에 있어서,
   상기 적어도 하나의 프로젝션은 상기 적어도 하나의 그래디언트와 연관되는 적어도 하나의 수평 프로젝션 및 적어도 하나의 수직 프로젝션을 포함하는
   방법.
   
4. 제 1 항에 있어서,
   적어도 하나의 중심 지점을 결정하는 단계는 상기 적어도 하나의 프로젝션의 적어도 하나의 유효 피크(significant peak)를 결정하는 단계를 포함하고, 상기 적어도 하나의 유효 피크에 대응하는 픽셀 위치는 상기 제 1 아이 컬러 결함 영역의 적어도 하나의 중심 지점인
   방법.
   
5. 제 1 항에 있어서,
   상기 제 1 아이 컬러 결함 영역이 계산될 때 상기 제 1 아이 컬러 결함 영역 내에서의 제 1 아이 컬러 결함의 존재에 대한 하나 이상의 검증을 수행하는 단계를 더 포함하는
   방법.
6. 제 5 항에 있어서,
   상기 제 1 아이 컬러 결함 영역에서 상기 제 1 아이 컬러 결함이 존재함을 표시하기 위해 신뢰 표시자(a confidence indicator)를 결정하는 단계를 더 포함하고,
   상기 신뢰 표시자가 제 1 소정 임계치보다 더 클 때 상기 제 1 아이 컬러 결함이 상기 제 1 아이 컬러 결함 영역 내에 존재한다고 결정되고,
   상기 신뢰 표시자가 제 2 소정 임계치보다 더 작을 때 상기 제 1 아이 컬러 결함이 상기 제 1 아이 컬러 결함 영역 내에 존재하지 않는다고 결정되는
   방법.
   
7. 제 2 항에 있어서,
   상기 LR 이미지에 대한 아이 컬러 결함 정보를 결정하는 단계―상기 아이 컬러 결함 정보는 상기 LR 이미지 내의 상기 제 1 아이 컬러 결함 영역의 복수의 제 1 주변 부분과 연관되는 식별자 세트를 포함하고, 상기 제 1 아이 컬러 결함 영역은 제 1 아이 컬러 결함을 포함함―와,
   고 해상도(high revolution; HR) 이미지 상에 적용 가능하도록 상기 LR 이미지로부터 계산되는 상기 아이 컬러 결함 정보를 매핑(mapping)하는 단계―상기 HR 이미지는, 상기 LR 이미지 내의 상기 제 1 아이 컬러 결함 영역에 대응하는 제 2 아이 컬러 결함 영역, 및 상기 제 1 아이 컬러 결함 영역의 복수의 제 1 주변 부분에 대응하는, 상기 제 2 아이 컬러 결함 영역의 복수의 제 2 주변 부분을 포함함―와,
   상기 식별자 세트에 기초하여 상기 복수의 제 2 주변 부분 중 적어도 하나 내의 아이 컬러 결함을 식별하기 위해 상기 HR 이미지를 프로세싱하는 단계를 더 포함하는
   방법.
   
8. 적어도 하나의 프로세서 및
   컴퓨터 프로그램 코드를 포함하는 적어도 하나의 메모리를 포함하는 장치로서,
   상기 적어도 하나의 메모리 및 상기 컴퓨터 프로그램 코드는 상기 적어도 하나의 프로세서와 함께 상기 장치로 하여금 적어도,
   이미지의 제 1 아이 영역과 연관되어 있는 픽셀 세트의 레드 픽셀 세기 및 그린 픽셀 세기 사이의 차에 기초하여 제 1 차이 이미지를 계산하고,
   적어도 하나의 그래디언트 및 상기 적어도 하나의 그래디언트와 연관되는 적어도 하나의 프로젝션을 계산하기 위해 상기 제 1 차이 이미지를 프로세싱하고,
   상기 적어도 하나의 프로젝션에 기초하여 적어도 하나의 중심 지점을 결정하고,
   상기 적어도 하나의 중심 지점 및 상기 픽셀 세트 중의 복수의 레드 픽셀에 기초하여 상기 제 1 아이 컬러 결함 영역을 계산하게 하도록 구성되는
   장치.
   
9. 제 8 항에 있어서,
   상기 이미지는 저 해상도(LR) 이미지인
   장치.
   
10. 제 8 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로젝션은 상기 적어도 하나의 그래디언트와 연관되는 적어도 하나의 수평 프로젝션, 및 적어도 하나의 수직 프로젝션을 포함하는
    장치.
    
11. 제 8 항에 있어서,
    상기 장치는 추가로 적어도 부분적으로, 상기 적어도 하나의 프로젝션의 적어도 하나의 유효 피크를 결정함으로써 상기 적어도 하나의 중심 지점을 결정하게 되고, 상기 적어도 하나의 유효 피크에 대응하는 픽셀 위치는 상기 제 1 아이 컬러 결함 영역의 상기 적어도 하나의 중심 지점인
    장치.
    
12. 제 8 항에 있어서,
    상기 장치는 추가로 적어도 부분적으로, 상기 제 1 아이 컬러 결함 영역이 계산될 때 상기 제 1 아이 컬러 결함 영역 내의 제 1 아이 컬러 결함의 존재에 대한 하나 이상의 검증을 수행하게 되는
    장치.
    
13. 제 12 항에 있어서,
    상기 장치는 추가로 적어도 부분적으로, 상기 제 1 아이 컬러 결함 영역에서 상기 제 1 아이 컬러 결함이 존재함을 표시하기 위해 신뢰 표시자를 결정하게 되고,
    상기 신뢰 표시자가 제 1 소정 임계치보다 더 클 때 상기 제 1 아이 컬러 결함은 상기 제 1 아이 컬러 결함 영역 내에 존재한다고 결정되고,
    상기 신뢰 표시자가 제 2 소정 임계치보다 더 작을 때 상기 제 1 아이 컬러 결함은 상기 제 1 아이 컬러 결함 영역 내에 존재하지 않는다고 결정되는
    장치.
    
14. 제 9 항에 있어서,
    상기 장치는 또한 적어도 부분적으로,
    상기 LR 이미지에 대한 아이 컬러 결함 정보 ― 상기 아이 컬러 결함 정보는 상기 LR 이미지 내의 상기 제 1 아이 컬러 결함 영역의 복수의 제 1 주변 부분과 연관되는 식별자 세트를 포함하고, 상기 제 1 아이 컬러 결함 영역은 제 1 아이 컬러 결함을 포함함 ― 를 결정하게 되고,
    고 해상도(high revolution; HR) 이미지 상에 적용 가능하도록 상기 LR 이미지로부터 계산되는 상기 아이 컬러 결함 정보를 매핑하게 되고 ― 상기 HR 이미지는 상기 LR 이미지 내의 제 1 아이 컬러 결함 영역에 대응하는 제 2 아이 컬러 결함 영역, 및 상기 제 1 아이 컬러 결함 영역의 복수의 제 1 주변 부분에 대응하는 상기 제 2 아이 컬러 결함 영역의 복수의 제 2 주변 부분을 포함함 ―,
    상기 식별자 세트에 기초하여 상기 복수의 제 2 주변 부분 중 적어도 하나 내의 아이 컬러 결함을 식별하기 위해 상기 HR 이미지를 프로세싱하게 되는
    장치.
    
15. 명령어 세트를 포함하는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체로서, 상기 명령어 세트는 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, 장치로 하여금 적어도
    이미지의 제 1 아이 영역과 연관되는 픽셀 세트의 레드 픽셀 세기 및 그린 픽셀 세기 사이의 차에 기초하여 제 1 차이 이미지를 계산하고,
    적어도 하나의 그래디언트 및 상기 적어도 하나의 그래디언트와 연관되는 적어도 하나의 프로젝션을 계산하기 위해 상기 제 1 차이 이미지를 프로세싱하고,
    상기 적어도 하나의 프로젝션에 기초하여 적어도 하나의 중심 지점을 결정하고,
    상기 적어도 하나의 중심 지점 및 상기 픽셀 세트 중 복수의 레드 픽셀에 기초하여 제 1 아이 컬러 결함 영역을 계산하는 것을 수행하도록 하는
    컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
    
16. 제 15 항에 있어서,
    상기 이미지는 LR 이미지인
    컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
    
17. 제 15 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로젝션은 상기 적어도 하나의 그래디언트와 연관되는 적어도 하나의 수평 프로젝션, 및 적어도 하나의 수직 프로젝션을 포함하는
    컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
    
18. 제 15 항에 있어서,
    상기 장치는 추가로 적어도 부분적으로, 상기 적어도 하나의 프로젝션의 적어도 하나의 유효 피크를 결정함으로써 상기 적어도 하나의 중심 지점을 결정하게 되고, 상기 적어도 하나의 유효 피크에 대응하는 픽셀 위치는 상기 제 1 아이 컬러 결함 영역의 상기 적어도 하나의 중심 지점인
    컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
    
19. 제 15 항에 있어서,
    상기 장치는 추가로 적어도 부분적으로, 상기 제 1 아이 컬러 결함 영역이 계산될 때 상기 제 1 아이 컬러 결함 영역 내의 제 1 아이 컬러 결함의 존재에 대한 하나 이상의 검증을 수행하게 되는
    컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
    
20. 제 19 항에 있어서,
    상기 장치는 추가로 적어도 부분적으로, 상기 제 1 아이 컬러 결함 영역에서 상기 제 1 아이 컬러 결함이 존재함을 표시하기 위해 신뢰 표시자를 결정하게 되고,
    상기 신뢰 표시자가 제 1 소정 임계치보다 더 클 때 상기 제 1 아이 컬러 결함이 상기 제 1 아이 컬러 결함 영역 내에 존재한다고 결정되고,
    상기 신뢰 표시자가 제 2 소정 임계치보다 더 작을 때 상기 제 1 아이 컬러 결함이 상기 제 1 아이 컬러 결함 영역 내에 존재하지 않는다고 결정되는
    컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
    
21. 제 16 항에 있어서,
    상기 장치는 또한 적어도 부분적으로,
    상기 LR 이미지에 대한 아이 컬러 결함 정보 ― 상기 아이 컬러 결함 정보는 LR 이미지 내의 상기 제 1 아이 컬러 결함 영역의 복수의 제 1 주변 부분과 연관되는 식별자 세트를 포함하고, 상기 제 1 아이 컬러 결함 영역은 제 1 아이 컬러 결함을 포함함 ― 를 결정하게 되고,
    고 해상도(HR) 이미지 상에 적용 가능하도록 상기 LR 이미지로부터 계산되는 상기 아이 컬러 결함 정보를 매핑 ― 상기 HR 이미지는, 상기 LR 이미지 내의 상기 제 1 아이 컬러 결함 영역에 대응하는 제 2 아이 컬러 결함 영역, 및 상기 제 1 아이 컬러 결함 영역의 복수의 제 1 주변 부분에 대응하는, 상기 제 2 아이 컬러 결함 영역의 복수의 제 2 주변 부분을 포함함 ― 하게 되고,
    상기 식별자 세트에 기초하여 상기 복수의 제 2 주변 부분 중 적어도 하나에서의 아이 컬러 결함을 식별하기 위해 상기 HR 이미지를 프로세싱하게 되는
    컴퓨터 판독 가능 저장 매체.
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