KR101478380B1 - 비디오 카메라 - Google Patents

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토마스 그래임 나트리스
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Abstract

비디오 카메라는 외형적으로 손실 없는 방법으로 비디오 데이터를 상당히 압축하기 위해서 구성될 수 있다. 카메라는 데이터의 압축성을 향상시키는 수단으로 블루와 레드 이미지 데이터를 변형하기 위해 구성될 수 있다. 게다가, 데이터는 이러한 형태로 압축되거나 저장될 수 있다. 이것은 사용자가 디모자이크시 외형적으로는 손실 없는 오리지널 로(Raw) 데이터의 변형된 버전을 위해 오리지날 로 데이터를 얻기 위해 레드 및 블루데이터를 재구성하는 것을 가능하게 한다. 게다가, 데이터는 그린 이미지 엘리먼트들이 처음으로 디모자이크되고, 이후 레드와 블루 엘리먼트들이 디모자이크된 그린 이미지 엘리먼트들의 값에 기초하여 구성되는 방법으로 프로세스 될 수 있다.
비디오, 카메라, 압축, 그린, 레드, 블루, 엘리먼트, 이미지, 동영상

Description

비디오 카메라{VIDEO CAMERA}
본 발명은 정지 또는 동영상을 캡처하기 위한 것들과 같은 디지털카메라, 특히, 이미지를 압축하는 디지털 카메라와 같은 디지털 카메라에 관련된 것이다.
디지털 비디오 카메라의 유용성에도 불구하고, 주요한 동영상 제작자들과 몇몇 텔레비전 브로드캐스트 미디어는 필름 카메라에 계속하여 의존한다. 그러한 것을 위해 사용되는 필름은 비디오 에디터에게 대체 수단에 의해 편집될 수 있는 매우 고성능의 해상도 이미지를 제공한다. 그러나 최근에는 그러한 필름이 종종 스캔 되거나 디지털화 및 디지털 적으로 편집된다.
현재 이용가능한 몇몇 디지털 비디오 카메라는 고해상도 이미지 센서를 포함하고, 따라서 고 해상도 비디오를 출력하며, 그러한 카메라상에 사용되는 이미지 프로세싱 및 압축 기술은 너무 손실이 많아서, 상기에서 언급된 시장의 하이 엔드 부분들에서 허용되기엔 너무나 많은 로(raw) 이미지 데이터가 제거된다. 여기에서 개시된 적어도 하나의 실시예의 관점은 메이저 동영상 시장과 같은 상기에서 주목된 시장의 하이 엔드 부분들을 위해 허용될 수 있는 비디오 질이 초당 적어도 약 23프레임의 프레임 비율과 적어도 약 2K의 해상도를 가지는 로(raw) 또는 본질적인 로(raw) 이미지 데이터를 캡처하고 저장할 수 있는 카메라에 의해 만족되는 구현을 포함한다.
따라서, 실시예에 따라, 비디오 카메라는 포터블 하우징(portable housing) 및 하우징(housing)에 의해 지지되고 라이트를 포커싱 하기 위해 구성된 렌즈 어셈블리(lens assembly)를 포함할 수 있다. 라이트 검출 디바이스(light sensitive device)는 포커싱된 라이트를 초당 적어도 약 23프레임의 프레임 비율로, 적어도 2K의 해상도를 가지는 로(raw) 이미지 데이터로 변환하기 위해 구성될 수 있다.
카메라는 적어도 6:1의 압축비와 외형적으로 손실 없이 존재하고, 초당 약 23프레임의 비율로 로(raw) 이미지 데이터를 메모리 디바이스(memory device)에 압축하고 저장하기 위해 구성된 이미지 프로세싱 시스템(image processing system)과 메모리 디바이스(memory device)를 또한 포함할 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 카메라를 이용한 동영상을 저장하는 방법은 광 검출 디바이스상(light sensitive device)에 라이트를 유도하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 방법은 라이트 검출 소자에 의해 수신된 라이트를 초당 23프레임보다 적어도 더 큰 비율로 로(raw) 이미지 데이터를 변환하는 단계, 상기 로(raw) 이미지 디지털 이미지 데이터를 압축하는 단계 및 스토리지 디바이스(storage device)상에 초당 적어도 약 23프레임의 비율로 로(raw) 이미지 데이터를 저장하는 단계를 또한 포함할 수 있다.
또 다른 실시예에 다르면, 비디오 카메라는 하우징(housing)에 의해 지지되고 라이트를 포커싱 하기 위한 렌즈 어셈블리(lens assembly)와 포커싱된 라이트를 포커싱된 라이트를 나타내는 로(raw) 이미지 데이터의 시그널로 변환하기 위한 라이트 검출 디바이스(light sensitive device)를 포함할 수 있다. 카메라는 메모리 디바이스(memory device)와, 초당 적어도 약 23프레임의 비율로 로(raw) 이미지 데이터를 압축하고 저장하기 위한 수단(means)을 또한 포함할 수 있다.
또 다른 실시예에 따르면, 비디오 카메라는 카메라의 비디오 녹화 동작 동안 사용자가 하우징의 움직임의 적어도 하나의 각도에 관련한 방향을 조작 가능하도록 구성된 적어도 하나의 핸들을 가지는 포터블 하우징(portable housing)을 포함할 수 있다. 렌즈 어셈블리(lens assembly)는 하우징(housing)에 의해 지지되고 상기 하우징(housing) 내부에 배열된 면에 라이트를 포커싱 하기 위해 구성된 적어도 하나의 렌즈를 포함할 수 있다. 라이트 검출 디바이스(light sensitive device)는 포커싱된 라이트를 적어도 2K의 수평 해상도와 적어도 약 초당 23프레임의 프레임 비율을 가지는 로(raw) 이미지 데이터로 변환하기 위해 구성될 수 있다. 메모리 디바이스(memory device)는 비디오 이미지 데이터를 저장하기 위해 구성될 수 있다. 이미지 프로세싱 시스템(image processing system)은 적어도 6:1의 압축비와 외형적으로는 손실 없고, 초당 적어도 약 23프레임의 비율로 로(raw) 이미지 데이터를 메모리 디바이스에 압축하고 저장하기 위해 구성될 수 있다.
여기에서 개시된 본 발명의 적어도 하나의 다른 면은, 인간의 눈은 어떠한 다른 컬러보다 그린 파장에 매우 민감하기 때문에, 이미지 센서에서 출력되는 이미지 데이터의 변경에 기초한 그린 이미지 데이터가 데이터의 압축력을 향상시키기 위해 사용될 수 있고, 높은 질의 비디오 이미지를 제공한다. 그러한 기술은 데이터 압축 이전에 검출된 레드 및/또는 블루 라이트의 크기에서 검출된 그린 라이트의 크기를 공제하는 단계를 포함할 수 있다. 이것은 레드 및/또는 블루 이미지 데이터를 더 많은 압축 가능한 형태로 변환할 수 있다. 예를 들어서, 감마 수정된 RGB 데이터를 Y'CbCr로 변환하기 위한 알려진 프로세스에서, 이미지는 "비상관(decorrelated)"되고, Y'(루마(luma)라고 알려진)에서 대부분의 이미지 데이터가 남으며, 그것으로서 잔여 크로마 컴포넌트들은 더욱 압축적이다. 그러나 Y'CrCb 포맷으로 변환하기 위한 알려진 기술은 베이어 패턴 필터(Bayer pattern filter)에 바로 적용될 수 없는데, 그 이유는 각각의 컬러 데이터가 공간적으로 상관되지 않고, 베이어 패턴 필터(Bayer pattern filter)는 블루 또는 레드 이미지 데이터보다 두 배 많은 그린 이미지 데이터를 포함하기 때문이다. 여기에서 개시된 어떠한 실시예에 따르면, 그린 이미지 데이터 공제(subtraction) 단계는 이미지 데이터의 대부분이 그린 이미지 데이터에 남아있고, 잔여 데이터(remaining data)는 더욱 압축력 있는 형태로 남아 있다는 점에서 상기 주목한 Y'CbCr 변환에 유사할 수 있다.
게다가, 그린 이미지 데이터 공제(subtraction) 단계는 가역적일 수 있고, 모든 오리지널 로(raw) 데이터를 보존할 수 있다. 따라서, 그러한 기술을 이용한 결과 시스템 및 방법은 손실 없거나 외형적으로 손실이 없고 그러한 비디오 이미지 데이터의 향상된 압축력을 제공할 수 있다.
따라서, 실시예에 따르면, 비디오 카메라는 하우징에 의해 지지되고, 라이트를 포커싱 하기 위해 구성된 렌즈 어셈블리(lens assembly)와, 포커싱 된 라이트를 적어도 제 1, 제2 및 제3의 포커싱된 컬러로 나타내는 이미지 데이터의 로(raw) 시그널로 변환하기 위한 라이트 검출 디바이스(light sensitive device)를 포함할 수 있다. 이미지 프로세싱 모듈(image processing module)은 상기 제 3컬러의 이미지 데이터에 기초한 적어도 하나의 제 1 및 제 2컬러의 이미지 데이터를 변경하기 위해 구성될 수 있다. 게다가 비디오 카메라는 메모리 디바이스(memory device) 및 제 1, 제 2 및 제 3컬러의 이미지를 압축하고, 초당 적어도 약 23프레임의 프레임 비율로 이미지 데이터를 메모리 디바이스(memory device)에 압축된 이미지 데이터를 저장하기 위해 구성된 압축 디바이스(compression device)를 포함할 수 있다.
다른 실시예에 따르면, 이미지를 프로세싱 방법이 제공될 수 있다. 방법은 이미지 및 을 제 1컬러를 나타내는 로(raw) 제 1 이미지 데이터, 제 2컬러를 나타내는 로(raw) 제 2 이미지 데이터, 및 제 3컬러를 나타내는 로(raw) 제 3 이미지 데이터로 변환하는 단계와, 상기 로(raw) 제 3 이미지 데이터에 기초한 적어도 로(raw) 제 1 이미지 데이터 및 로(raw) 제 2 이미지 데이터를 변경하는 단계와, 로(raw) 제 3 이미지 데이터와 변경된 로(raw) 제 1 및 로(raw) 제 2 이미지 데이터를 압축하는 단계; 및 압축된 데이터를 저장하는 단계를 포함할 수 있다.
또 다른 실시예에 따르면, 비디오 카메라는 하우징에 의해 지지되고, 라이트를 포커싱 하기 위해 구성된 렌즈 어셈블리(lens assembly)를 포함할 수 있다. 라이트 검출 디바이스(light sensitive device)는 포커싱 된 라이트를 적어도 제 1, 제2 및 제3의 포커싱된 컬러로 나타내는 이미지 데이터의 로(raw) 시그널로 변환하기 위해 구성될 수 있다. 카메라는 상기 제 3컬러의 이미지 데이터에 기초한 적어도 하나의 제 1 및 제 2컬러의 이미지 데이터를 변경하기 위한 수단(means), 메모리 디바이스(memory device); 및 제 1, 제 2 및 제 3컬러의 이미지를 압축하고, 메모리 디바이스 상에 압축된 이미지 데이터를 저장하기 위해 구성된 압축 디바이스(compression device)를 포함할 수 있다.
도 1은 실시예에 따른 하드웨어를 포함할 수 있고/있거나 비디오 이미지 데이터를 프로세싱하기 위한 방법을 수행하도록 구성되는 시스템을 도시화한 블록도 이다.
도 2는 도 1에 개략적으로 도시된 카메라를 위한 하우징의 임의의 실시예이다.
도 3은 도 1에 도시된 시스템을 사용할 수 있는 베이어 패턴 필터(Bayer Pattern Filter)을 가지는 이미지 센서의 개략적인 레이아웃이다.
도 4는 도 1에 도시된 시스템에서 사용될 수 있는 이미지 프로세싱 모듈의 개략적인 블록 다이어그램이다.
도 5는 도 3의 이미지 센서의 그린(green) 센서 셀에서의 그린 이미지 데이터의 개략적인 레이아웃이다.
도 6은 수개의 오리지널 그린 이미지 데이터의 선택적 삭제 프로세스 후 남은 도 5의 그린 이미지 데이터의 개략적인 레이아웃이다.
도 7은 도 1의 이미지 프로세싱 모듈에서 프로세싱을 위해 조직된 도 5의 레드(red), 블루(blue) 및 그린(green) 이미지 데이터의 개략적인 레이아웃이다.
도 8은 도 1에 도시된 시스템을 가지고 사용될 수 있는 이미지 변환(transformation) 기술을 도시한 플로어차트이다.
도 8A는 도 1에 도시된 시스템을 가지고 또한 사용될 수 있는 도 8의 이미지 데이터 변환 기술의 변경(modification)을 도시한 플로어 차트이다.
도 9는 도 8의 이미지 변환 프로세스의 결과인 블루 이미지 데이터의 개략적인 레이 아웃이다.
도 10은 도 8의 이미지 변환 프로세스의 결과인 레드 이미지 데이터의 개략적인 레이아웃이다.
도 11은 감마 수정을 위해 이미지 데이터에 적용될 수 있는 대표적인 선택 변환을 도시한 것이다.
도 12는 이미지 데이터를 압축해제하고 디모자이크(demosaic) 하기 위한 도 1의 시스템을 가지고 사용될 수 있는 제어 루틴의 플로어 차트이다.
도 12A는 도 1에 도시된 시스템을 가지고 또한 사용될 수 있는 도 12의 제어 루틴의 변경을 도시한 플로어 차트이다.
도 13은 도 12의 플로어차트에 따른 압축해제되고 디모자이크된 그린 이미지의 개략적인 레이아웃이다.
도 14는 도 12의 플로어차트에 따른 압축해제되고 디모자이크된 도 13에서의 오리지널 그린 이미지 데이터의 반의 개략적인 레이아웃이다.
도 15는 도 12의 플로어차트에 따른 압축해제된 블루 이미지 데이터의 개략적인 레이아웃이다.
도 16은 도 12의 플로어차트에 따라 디모자이크된 도 15의 블루 이미지 데이터의 개략적인 레이아웃이다.
도 1은 동영상을 위한 비디오 카메라와 관련하여 묘사된, 이미지 센싱(image sensing), 프로세싱(processing) 및 압축 모듈(compression module)을 가지는 카메라의 개략적인 다이어그램이다. 여기에서 개시된 실시예는 베이어 패턴(Bayer pattern)을 가지는 싱글 센서 디바이스를 가지는 비디오 카메라와 관련하여 묘사되는데, 그 이유는 이러한 실시예들은 이와 관련된 특별한 유용성을 가지기 때문이다. 그러나 여기에서의 실시예와 발명들은 다른 형태의 이미지 센서(예를 들어서, CMY 베이어 및 다른 비-베이어 패턴)와 다른 이미지 포맷 형태상에서 작동되고, 정지영상 및/또는 동영상을 위해 구성된 다른 수 개의 이미지 센서를 가지는 카메라들에도 또한 적용될 수 있다. 이와 같이, 여기서 개시된 실시예들은 대표적이나 제한되지 않은 실시예들임은 이해할 수 있으며, 따라서, 여기에서 개시된 발명들은 개시된 대표 실시예들에 의해서 제한되지 않는다.
도 1에 연속하여, 카메라 10은 비디오 이미지 데이터를 검색, 처리 및 선택적으로 저장 및/또는 재생하기 위해 구성된 시스템 14를 지지하기 위해 형성된 바디(body) 또는 하우징(housing) 12를 포함한다. 예를 들어서, 상기 시스템 14는 옵틱 하드웨어 16(optics hardware), 이미지 센서(image sensor) 18, 이미지 프로세싱 모듈(image processing module) 20, 압축모듈(compression module) 22 및 스토리지 디바이스(storage device) 24를 포함할 수 있다. 선택적으로, 카메라 10은 모니터 모듈(monitor module) 26, 플레이 백 모듈(play back module) 28 및 디스플레이(display) 30을 또한 포함할 수 있다.
도 2는 카메라 10의 제한되지 않은 대표적인 실시예를 도시하였다. 도 2에 서 보여지는 바와 같이, 옵틱 하드웨어(optics hardware) 16은 어느 정도 그것의 외부 표면에서 노출되도록 하는 하우징(housing) 12에 의해 지지될 수 있다. 어떤 실시예들에서, 상기 시스템 14는 하우징(housing) 12 내에서 지지될 수 있다. 예를 들어서, 이미지 센서(image sensor) 18, 이미지 프로세싱 모듈(image precessing module) 20 및 압축 모듈(compression module) 22는 하우징(housing) 12 내에서 수용될 수 있다. 스토리지 디바이스(storage device) 24는 하우징 12에 마운트 될 수 있다. 부가적으로, 어떤 실시예들에서는, 스토리지 디바이스(storage device) 24는 하우징(housing) 12의 외부에 마운트 될 수 있고, 어떠한 형태의 커넥터 또는 케이블을 통하여 상기 시스템 14의 잔여 부분에 연결될 수 있다. 부가적으로, 스토리지 디바이스(storage device) 24는 신축 케이블을 가지고 상기 하우징 12에 연결될 수 있고, 따라서, 상기 스토리지 디바이스(storage device) 24가 하우징 12에서 다소 독립적으로 이동 가능하도록 한다. 예를 들어서, 그러한 신축 케이블 접속을 이용하여, 상기 스토리지 디바이스(storage device) 24는 사용자의 벨트 상에서 휴대 될 수 있고, 상기 하우징 12의 총 무게가 감소되는 것을 가능하게 한다. 또한, 다른 실시예들에서, 상기 하우징은 적어도 하나 이상의 스토리지 디바이스(storage device) 24를 내부에 포함할 수 있고, 그것의 외부에 마운트 될 수 있다. 게다가, 상기 하우징 12는 상기 모니터 모듈(monitor module) 26 및 플레이 백 모듈(play back module) 28을 지지하기 위해 제공될 수 있다. 또한, 어떤 실시예들에서는, 상기 디스플레이(display) 30은 하우징 12의 외부에 마운트(mount) 되도록 구성될 수 있다.
상기 옵틱 하드웨어(optics hardware) 16은 유입되는 이미지를 상기 이미지 센서(image sensor) 18위에 포커스 하기 위해서 구성된 적어도 하나의 렌즈를 가지는 렌즈 시스템의 형태로 존재할 수 있다. 선택적으로, 상기 옵틱 하드웨어(optics hardware) 16은 다양한 줌, 조리개(aperture) 및 포커스를 제공하는 멀티렌즈 시스템의 형태로 존재할 수도 있다. 게다가, 옵틱 하드웨어(optics hardware) 16은 하우징 12에 의해서 지지되고, 예들 들어서, 한정되지는 않으나, 옵틱 하드웨어(optics hardware) 16은 50-100mm(F2.8) 줌렌즈, 18-50 mm(F2.8) 줌 렌즈, 300mm(F2.8) 줌렌즈, 15 mm(F2.8) 렌즈, 25mm(F1.9) 렌즈, 35mm(F1.9)렌즈, 50mm(F1.9)렌즈, 85mm(F1.9) 렌즈 및/또는 다른 렌즈를 포함하는 다양한 사이즈의 렌즈 시스템들을 수용하도록 구성된 소켓을 포함하는 복수의 다른 형태의 렌즈 시스템을 수용하기 위해 구성되는 렌즈 소켓의 형태로 존재할 수 있다. 상기에서 주목한 것처럼, 옵틱 하드웨어(optics hardware) 16은 어떠한 렌즈가 그곳에 부착됨에도 불구하고, 이미지들이 이미지 센서(image sensor) 18의 라이트 검출 표면상에 포커스 될 수 있도록 구성된다.
이미지 센서(image sensor) 18은 어떠한 형태의 비디오 센서 디바이스가 될 수 있는데, 예를 들어서, 한정되는 것은 아니나, CCD, CMOS, Foveon? 센서, 또는 센서들 사이에 빛을 분할하기 위해 프리즘을 사용하는 멀티 센서 어레이와 같은 수직형-스택(vertically-stacked) CMOS 디바이스를 포함할 수 있다. 어떠한 실시예들에서는, 상기 이미지 센서 18은 약 1200만 포토셀을 가지는 CMOS 디바이스를 포함할 수 있다. 그러나 다른 사이즈의 센서도 사용될 수 있다. 어떠한 구성들에서는, 카메라 10은 "2K"(예를 들어, 2048 x 1152 픽셀), "4K"(예를 들어서, 4,096 x 2,540), "4.5K" 수평 해상도 또는 그 이상의 해상도로 비디오를 출력하도록 구성될 수 있다. 여기에서 사용된 것처럼, xk(상기에서 주목한 2K 및 4K와 같은)의 포맷으로 표현된 용어에서, 상기 "x" 양은 개략적인 수평 해상도를 나타낸다. 그것으로서, "4K" 해상도는 약 4000 또는 그 이상의 수평 픽셀에 대응하고, "2K"는 2000 또는 그 이상의 픽셀에 대응한다. 현재 상업적으로 가능한 하드웨어를 사용할 때, 상기 센서는 약 0.5인치(8mm)만큼 작을 수 있으나, 약 1.0인치 또는 그 이상일 수도 있다. 게다가, 상기 이미지 센서 18은 상기 센서 18의 오직 미리 결정된 부분을 선택적으로 출력하는 것에 의해서 다양한 해상도를 제공하도록 구성될 수 있다. 예를 들어서, 상기 센서 18 및/또는 상기 이미지 프로세싱 모듈(image processing module)은 사용자가 이미지 데이터 출력의 해상도를 확인하도록 구성될 수 있다.
카메라 10은 다운샘플(downsample)하고 2K, 1080p, 720p 또는 다른 해상도로 비디오 출력을 배출하기 위해 센서 18의 출력을 연속적으로 프로세스 하기 위하여 또한 구성될 수 있다. 예를 들어서, 상기 센서 18에서 이미지 데이터는 윈도우화(windowed) 될 수 있고, 그것에 의해서 출력 이미지의 사이즈를 감소하고, 더 높은 리드 아웃 속도가 가능하게 한다. 그러나 다른 사이즈의 센서들 또한 사용될 수 있다. 게다가, 상기 카메라 10은 고 해상도에서 비디오 출력을 생산하기 위해 상기 센서 18의 출력을 업샘플(upsample)하기 위해 구성될 수 있다.
도 1 내지 3에 있어서, 어떠한 실시예들에서는, 상기 센서 18이 베이어 패턴 필터(Bayer pattern filter)를 포함할 수 있다. 그것으로서, 그 칩셋(도면 미도시) 에 의해서, 상기 센서 18은 상기 이미지 센서(image sensor) 18의 개별적인 포토셀들에 의해 검출된 레드, 그린 또는 블루 라이트의 크기를 나타내는 데이터를 출력한다. 도 3은 상기 센서 18의 베이어 패턴 출력을 개략적으로 도시하였다. 어떤 실시예들에서는, 예를 들어서, 도 3에서 보여지는 것과 같이, 상기 베이어 패턴 필터는 레드 엘리먼트들(elements)의 수와 블록 엘리먼트들(elements)의 개수보다 두 배 많은 수의 그린 엘리먼트들(elements)을 가진다. 상기 이미지 센서 18의 칩셋은 상기 이미지 센서의 각 엘리먼트상에 차지(charge)를 읽기 위해 사용될 수 있고, 따라서, 잘 알려진 RGB 포맷 출력에서 값의 스트림을 출력한다.
도 4에 계속하여, 이미지 프로세싱 모듈(image processing module) 20은 어떠한 잘 알려진 수단에서 상기 이미지 센서(image sensor) 18에서의 데이터 스트림을 포맷하기 위해 선택적으로 구성될 수 있다. 어떠한 실시예들에서, 상기 이미지 프로세싱 모듈 (image processing module) 20은 그린, 레드 및 블루 이미지 데이터를 세 개 또는 네 개의 분리 데이터 컴파일(separate data compilations)로 분해하기 위해 구성될 수 있다. 예를 들어서, 상기 이미지 프로세싱 모듈(image processing module) 20은 레드 데이터를 하나의 레드 데이터 엘리먼트로 분리, 블루 데이터를 하나의 블루 데이터 엘리먼트로 분리, 및 그린 데이터를 하나의 그린 데이터 엘리먼트로 분리하기 위해서 구성될 수 있다. 예를 들어서, 도 4에 있어서, 상기 이미지 프로세싱 모듈(image processing module) 20은 레드 데이터 프로세싱 모듈 32, 블루 데이터 이미지 프로세싱 모듈 34, 및 제 1 그린 이미지 데이터 프로세싱 모듈 36을 포함할 수 있다.
그러나 상기에서 주목한 바와 같이, 도 3에 도시된 베이어 패턴 데이터는 다른 두 컬러보다 두 배의 많은 그린 픽셀을 가진다. 도 5는 블루와 레드 데이터가 제거된 데이터 컴포넌트(component)를 도시한 것으로, 단지 오리지널 그린 이미지 데이터만이 남아있다.
어떤 실시들에서, 상기 카메라 10은 몇몇의 그린 이미지 데이터를 삭제하거나 누락하기 위해 구성될 수 있다. 예를 들어서, 어떠한 실시예들에서는, 상기 이미지 프로세싱 모듈(image processing module) 20은 총 그린 이미지 데이터량이 블루 및 레드 이미지 데이터의 총 양과 같도록 하기 위해서 그린 이미지 데이터의 1/2를 삭제하도록 구성될 수 있다. 예를 들어서, 도 6은 상기 이미지 프로세싱 모듈(image processing module) 20이 그린 이미지 데이터의 1/2를 삭제한 후 잔여 데이터를 도시한 것이다. 도 6의 도시된 실시예에서는, n-3, n-1, n+1 및 n+3 열이 삭제되었다. 이것은 삭제될 수 있는 그린 이미지 데이터의 패턴의 하나의 전형적인 예시이다. 다른 패턴과 다른 많은 그린 이미지 데이터가 삭제될 수 있다.
다른 대안에서는, 상기 카메라 10이 레드 및 블루 이미지 데이터가 그린 이미지 데이터에 기초하여 변형된 후 그린 이미지 데이터의 1/2을 삭제하기 위해 구성될 수 있다. 이러한 선택적인 기술은 하기에 따라오는 다른 컬러 이미지 데이터 에서 그린 이미지 데이터 값의 공제의 기술에서 묘사된다.
선택적으로, 상기 이미지 프로세싱 모듈(image processing module) 20은 그린 이미지 데이터를 선택적으로 삭제하기 위해서 구성될 수 있다. 예를 들어서, 상기 이미지 프로세싱 모듈(image processing module) 20은 삭제하기 위한 어떠한 그린 이미지 데이터를 선택적으로 결정하기 위해 구성된 삭제 분석 모듈(deletion analysis module)(도면 미도시)을 포함할 수 있다. 예를 들어서, 그러한 삭제 모듈(deletion module)은 그린 이미지 데이터에서 한 열의 패턴을 삭제하는 것이 모아레 라인(Moire line) 또는 다른 시각적으로 감지할 수 있는 인공엘리먼트들(artifacts)과 같은 인공엘리먼트들을 엘리어싱(aliasing)하는 결과를 만들어 낼지를 결정하기 위해서 구성될 수 있다. 삭제 모듈(deletion module)은 그러한 인공요소들을 생성하는 작은 위험을 제공하는 그린 이미지 데이터를 삭제하기 위해 선택되도록 더 구성될 수 있다. 예를 들어서, 상기 삭제 모듈(deletion module)은 그것이 상기 이미지 센서(image sensor) 18에 의해 캡처된 이미지가 복수의 평행 수평선들에 의해서 특성화된 이미지 특징(feature)을 포함하는 것을 결정한다면, 교체된 수직 행들의 그린 이미지 데이터 삭제 패턴을 선택하기 위해 구성될 수 있다. 이 삭제 패턴은 이미지에서 검출된 수평 라인들에 평행한 이미지 데이터의 변경된 라인들의 삭제 패턴에서 야기된 모아레 라인(Moire Line)과 같은 인공엘리먼트들(artifacts)을 감소하거나 제거할 수 있다.
그러나 이것은 삭제 모듈(deletion module)에 의해 사용될 수 있는 삭제 패턴들 이미지 특성들(features)의 하나의 제한되지 않은 예에 불과하다. 삭제 모듈(deletion module)은 예를 들어서, 이에 한정되지는 않으나, 교차열(alternating rows)의 삭제, 교차 대각선(alternating diagonal lines) 또는 다른 패턴과 같은 다른 이미지 데이터 삭제 패턴을 사용하고 다른 이미지 특성을 검출하기 위해서 구성될 수 있다. 게다가, 삭제 모듈은, 레드 및 블루 데이터 또는 사용된 센서의 형태에 의존하는 다른 이미지 데이터와 같은 그 다른 이미지 데이터의 부분을 삭제하기 위해 구성될 수 있다.
부가적으로, 카메라 10은 데이터 필드를 데이터 필드가 삭제된 것을 지시하는 이미지 데이터로 삽입되도록 구성될 수 있다. 예를 들어서, 한정되지는 않으나, 카메라 10은 데이터 필드를 스토리지 디바이스(storage device) 24로 저장된 어떠한 비디오 클립의 시작에 삽입하기 위해 구성될 수 있고, 이는 비디오 클립의 각 "프레임들"에서 삭제된 것을 나타낸다. 어떠한 실시예들에서, 카메라는 데이터 필드를 센서 18에 의해 캡춰된 각 프레임에 삽입하기 위해 구성될 수 있고, 이는 이미지 데이터가 삭제된 것을 나타낸다. 예를 들어서, 어떤 실시예들에서는, 이미지 프로세싱 모듈(image processing module) 20이 하나의 삭제 패턴에서 그린 이미지 데이터의 1/2를 삭제하기 위해 구성되는 곳에서, 데이터 필드는 단일(single) 비트 데이터 필드만큼 작을 수 있으며, 이는 이미지 데이터가 삭제되었는지를 나타낸다. 이미지 프로세싱 모듈(image processing module) 20은 단지 하나의 패턴에서 데이 터를 삭제하도록 구성되었기 때문에, 단일 비트는 데이터가 삭제되었는지를 나타내기에 충분하다.
어떠한 실시예들에서는, 상기에서 주목한 바와 같이, 이미지 프로세싱 모듈(image processing module) 20이 하나의 패턴보다 더 많은 패턴에서 이미지 데이터를 선택적으로 삭제하기 위해 구성될 수 있다. 따라서, 이미지 데이터 삭제 필드는 더 커질 수 있으며, 이는 복수의 다른 이미지 데이터 삭제 패턴이 사용됨의 지시를 제공하기 위한 충분한 수의 값을 포함한다.
이 데이터 필드는 다운스트림 컴포넌트들 및/또는 잔여 이미지 데이터가 응답하는 공간 위치를 결정하기 위한 프로세스에 의해 사용될 수 있다.
어떠한 실시예들에서, 이미지 프로세스 모듈(image processing module)은 예를 들어서, 도 5에서 도시된 데이터와 같은, 모든 로(raw) 그린 이미지 데이터의 보유하기 위해 구성될 수 있다.
상기에서 주목한 바와 같이, 알려진 베이어 패턴 필터에서, 레드 엘리먼트들과 블루 엘리먼트들의 수보다 두 배 많은 그린 엘리먼트들이 존재한다. 즉, 레드 엘리먼트들은 총 베이어 패턴 필터의 25%를 구성하고, 블루 엘리먼트들은 베이어 패턴 어레이의 25%에 상응되며, 그린 엘리먼트들은 베이어 패턴 어레이의 엘리먼트 들의 50%를 구성한다. 이와 같이, 어떠한 실시예들에서는, 모든 그린 이미지 데이터가 보유되는 곳에서, 이미지 프로세싱 모듈(image processing module) 20이 제 2 그린 데이터 이미지 프로세싱 모듈 38을 포함할 수 있다. 그것처럼, 제 1 그린 데이터 이미지 프로세싱 모듈 36은 그린 엘리먼트들의 절반을 처리할 수 있고, 제 2 그린 이미지 데이터 프로세싱 모듈 38은 잔여 그린 엘리먼트들을 처리할 수 있다. 그러나 본 발명은 예를 들어서, 제한은 없지만, CMY 및 RGBW와 같은 다른 형태의 패턴과 함께 사용될 수 있다.
도 7은 모듈 32, 34, 36 및 38(도 4)에 의해 프로세스 된 레드, 블루 및 두 개의 그린 데이터를 개략적으로 도시한 것을 포함한다. 이것은 그들이 거의 동일한 양의 데이터를 핸들링하므로, 이러한 모듈들의 각 크기 및 구성이 거의 같을 수 있기 때문에, 보다 유리함을 제공할 수 있다. 게다가, 이미지 프로세싱 모듈(image processing module) 20은 모든 그린 이미지 데이터(모듈 36 및 38 모두 사용에 의해)를 처리하는 모드 및 그린 데이터의 1/2가 삭제(그것은 모듈 36 및 38의 단지 하나만을 이용)하는 모드 사이에서 선택적으로 스위치 될 수 있다. 그러나 다른 구성 또한 사용 가능하다.
부가적으로, 어떤 실시예들에서는, 이미지 프로세싱 모듈(image processing module) 20이 다른 모듈을 포함할 수 있고/있거나 예를 들어서, 제한되지는 않으나, 감마 수정 프로세스, 노이즈 필터링 프로세스 등과 같은 다른 프로세스를 수행 하기 위해 구성될 수 있다.
게다가, 어떠한 실시예들에서는, 이미지 프로세싱 모듈(image processing module) 20은 블루 엘리먼트 및/또는 레드 엘리먼트의 값에서 그린 엘리먼트의 값을 공제하기 위해 구성될 수 있다. 그것처럼, 어떠한 실시예들에서, 어떠한 컬러는 이미지 센서 18에 의해 검출될 때, 대응하는 레드 또는 블루 엘리먼트는 0으로 감소할 수 있다. 예를 들어서, 많은 사진들에서, 많은 영역의 블랙, 화이트 또는 그레이 또는 레드 또는 블루 컬러로 편향된 그레이에서 변경된 어떠한 색이 존재할 수 있다. 이와 같이, 만약 이미지 센서 18의 대응 픽셀이 그레이 영역을 검출한다면, 그린, 레드 및 블루의 크기는 거의 동일할 것이다. 이와 같이, 만약 그린 값이 레드 및 블루 값들에서 공제된다면, 레드 및 블루 값들은 0 또는 0 근처로 떨어질 것이다. 이와 같이, 연속적인 압축 프로세싱에서, 블랙, 화이트 또는 그레이 영역을 검출한 픽셀에서 생성된 많은 0 들이 존재할 것이고, 이 결과 데이터는 더욱 압축화될 것이다. 게다가, 하나 또는 두 대의 다른 컬러에서 그린의 공제는 결과 이미지 데이터가 다른 이유들에 의해 더욱 압축화 되도록 만들 것이다.
그러한 기술은 더 높은 효율의 압축비를 달성하고, 오리지널 이미지 데이터의 엔트로피(entropy)로의 그것의 관계 때문에 외형적으로는 손실이 없게 여전히 남을 수 있도록 도울 수 있다. 예를 들어서, 이미지의 엔트로피가 이미지상에서 많은 양의 무작위와 관련된다. 예를 들어서, 다른 컬러의 이미지 데이터에서 하나의 컬러 이미지 데이터의 공제는 무작위성(randomness)을 감소할 수 있고, 따라서 그러한 컬러의 이미지 데이터의 엔트로피를 감소하며, 그것에 의해서 데이터가 적은 손실을 가지고 높은 압축비에서 압축되도록 한다. 일반적으로, 이미지는 랜덤 컬러 값의 컬렉션이 아니다. 오히려, 주위(surrounding) 픽처 엘리먼트들 사이에 어떠한 정도의 상호연관성(correlation)이 종종 존재한다. 따라서, 공제기술(subtraction technique)은 더 나은 압축을 달성하기 위하여 픽처 엘리먼트의 상호연관성을 이용할 수 있다. 많은 양의 압축은, 적어도 일부분에서, 이미지상에서 오리지널 정보의 엔트로피에 의존할 것이다.
어떠한 실시예들에서 레드 또는 블루 픽셀에서 공제된 크기는 주요 레드(subject red) 또는 블루 픽셀에 인접한 그린 픽셀에서 출력된 값의 크기가 될 수 있다. 게다가, 어떤 실시예에서는, 레드 또는 블루 픽셀에서 추출된 그린 크기는 주위 그린 엘리먼트의 평균에서 유도될 수 있다. 그러한 기술은 아래에서 더욱더 자세히 묘사될 것이다. 그러나 다른 기술도 또한 사용가능하다.
선택적으로, 이미지 프로세싱 모듈(image processing module) 20은 다른 컬러에서 그린 이미지 데이터를 선택적으로 공제하기 위해서 구성될 수 있다. 예를 들어서, 이미지 프로세싱 모듈(image processing module) 20은 다른 컬러 중 하나의 이미지 데이터의 부분에서 그린 이미지 데이터를 공제하는 것이 더 나은 압축력을 제공할지 여부를 결정하기 위해 구성될 수 있다. 이러한 모드에서, 이미지 프로 세싱 모듈(image processing module) 20은 플래그(flags)를 어떤 이미지 데이터의 부분이 변경되었는지(예를 들어, 그린 이미지 데이터 공제)와 어떤 부분이 꽤 변경되지 않았는지를 나타내는 이미지 데이터 내에 삽입하기 위해 구성될 수 있다. 그러한 플래그를 가지고, 다운스트림 디모자이크/재구성(reconstruction) 컴포넌트는 그린 이미지 값을 다른 컬러의 이미지 데이터에 되돌려 선택적으로 부가할 수 있고, 이는 그러한 데이터 플래그의 상태에 기초한다.
선택적으로, 이미지 프로세싱 모듈(image processing module) 20은 레드 및 블루 데이터의 값을 라운드(round)하기 위해 구성된 다른 데이터 감소 모듈(도면 미도시)을 또한 포함할 수 있다. 예를 들어서, 그린 크기의 추출 후에, 레드 또는 블루데이터는 거의 0이다(예를 들어서, 고해상도 시스템을 위해 0-255 또는 그 이상의 크기의 범위를 가지는 8-비트 스케일 범위 상에서 1 또는 2 이내). 예를 들어서, 센서 18은 0-4095 스케일 상에 레드, 블루 및 그린 데이터를 출력하는 12-비트 센서가 될 수 있다. 데이터의 어떠한 라운딩(rounding) 또는 필터링(filtering)은 라운딩 모듈이 바람직한 효과를 달성하도록 조정될 수 있는 것을 수행한다. 예를 들어서, 라운딩은 손실 없는 출력을 가지는 것이 바람직하다면 덜 수행될 수 있고, 어떠한 손실이나 손실 출력이 허용된다면 대부분 수행될 것이다. 어떤 라운딩은 수행될 수 있고, 여전히 외형적으로 손실 없는 출력 결과를 가진다. 예를 들어서, 8-비트 스케일 상에서, 2 또는 3까지의 절대값을 가지는 레드 또는 블루 데이터는 0으로 라운딩 되고, 여전히 외형적으로 무손실 출력을 제공한다. 게다가, 12-비트 스케일에서, 10에서 20까지의 절대값을 가지는 레드 또는 블루 데이터는 0으로 라운드 될 수 있고, 여전히 외형적으로 손실 없는 출력을 제공한다.
게다가, 0으로 라운드 될 수 있거나 다른 값으로 라운드 될 수 있는 값의 크기는 여전히 시스템의 구성에 의존하여 외형적으로 손실 없는 출력을 여전히 제공하는데, 이러한 시스템은 옵틱 하드웨어 16, 이미지 센서 18, 이미지 센서의 해상도, 이미지센서 18의 컬러 해상도(비트), 필터링 형태, 앤티-앨리어싱 기술 또는 이미지 프로세싱 모듈 20에 의해 수행되는 다른 기술, 압축 모듈 22에 의해 수행되는 압축기술 및/또는 카메라 10의 다른 파라미터 또는 특성을 포함한다.
상기에서 주목한 것처럼, 어떠한 실시예들에서, 카메라 10은 레드 및 블루 이미지 데이터가 그린 이미지 데이터에 기초하여 변형된 이후 그린 이미지 데이터의 1/2을 삭제하기 위해서 구성될 수 있다. 예를 들어서, 한정하는 것은 아니나, 프로세서 모듈 20은 주위 그린 데이터 값의 크기의 평균이 레드 및 블루 데이터 값에서 공제된 이후 그린 이미지 데이터의 1/2를 삭제하기 위해 구성될 수 있다. 그린 데이터에서 이러한 공제는 연관된 하드웨어 상에서 처리량 요구를 감소할 수 있다. 게다가, 잔여 그린 이미지 데이터는 레드와 블루 이미지 데이터를 재구성하기 위해 사용될 수 있고, 이는 도 14 내지 16과 관련한 하기에서 보다 설명된다.
상기에서 주목한 것처럼, 카메라 10은 압축 모듈(compression module) 22를 또한 포함할 수 있다. 압축 모듈(compression module) 22는 분리 칩의 형태로 존재할 수 있고, 그것은 소프트웨어나 다른 프로세서를 가지고 구현될 수 있다. 예를 들어서, 압축 모듈(compression module) 22는 JPEG2000 표준 또는 다른 압축 기술에 따른 압축 기술을 수행하는 상업적으로 이용가능한 압축 칩의 형태로 존재할 수 있다.
압축모듈은 이미지 프로세싱 모듈(image processing module) 20에서 데이터 상의 어떠한 형태의 압축 프로세스를 수행하기 위해 구성될 수 있다. 어떠한 실시예들에서, 압축 모듈(compression module) 22는 이미지 프로세싱 모듈(image processing module) 20에 의해 수행되는 기술의 이점을 이용하는 압축 기술을 수행한다. 예를 들어서, 상기에서 주목한 것처럼, 이미지 프로세싱 모듈(image processing module) 20은 그린 이미지 데이터의 크기를 공제함으로써 레드 및 블루 데이터의 값의 크기를 감소하기 위해 구성될 수 있고, 이로 인하여, 더 큰 0의 값뿐만 아니라 다른 효과까지도 야기한다. 게다가, 이미지 프로세싱 모듈(image processing module) 20은 이미지 데이터의 엔트로피를 이용하는 로(raw) 데이터의 조작을 수행할 수 있다. 이와 같이, 압축 모듈 22에 의해 수행되는 압축 기술은 거기에서 출력된 압축된 데이터의 사이즈를 감소하기 위해 더 큰 0의 큰 스트링의 존재에서 이득을 얻는 형태일 수 있다.
게다가, 압축모듈(compression module) 22는 외형적으로 손실 없는 출력을 야기하기 위해 이미지 프로세싱 모듈(image processing module) 20에서 이미지 데이터를 압축하기 위해 구성될 수 있다. 예를 들어서, 처음으로, 압축모듈(compression module)은, 제한은 없으나, JPEG2000, 모션JPEG, 모든 DCT 기본 코덱, 압축된 GRB 이미지 데이터를 위해 디자인된 모든 코덱, H.264, MPEG4, 호프만, 또는 다른 기술과 같은 모든 알려진 압축 기술을 적용하기 위해 구성될 수 있다.
사용된 압축 기술의 형태에 의존하여, 압축기술의 다양한 파라미터가 외형적으로 손실 없는 출력을 제공하기 위해 배치될 수 있다. 예를 들어서, 상기에서 주목한 많은 압축 기술은 다른 압축비로 조정될 수 있고, 여기에서 압축해제될 때, 결과 이미지는 낮은 압축비를 위해 향상된 질이고, 높은 압축비를 위해서는 낮은 질이다. 이와 같이, 압축모듈은 외형적으로 손실 없는 출력을 제공하는 방법에서 이미지 데이터를 압축하기 위해서 구성될 수 있거나, 사용자가 외형적으로 손실 없는 출력을 얻기 위한 다양한 파라미터를 조정하도록 구성될 수 있다. 예를 들어서, 압축 모듈 22는 약 6:1, 7:1, 8:1 또는 그 이상의 압축비에서 이미지 데이터를 압축하도록 구성될 수 있다. 어떠한 실시예들에서, 압축 모듈 22가 12:1 또는 그 이상의 비로 이미지 데이터를 압축하기 위해 구성될 수 있다.
게다가, 압축 모듈(compression module) 22는 사용자가 압축 모듈(compression module) 22에 의해 달성된 압축비를 조정할 수 있도록 구성될 수 있다. 예를 들어서, 카메라 10은 사용자가 압축모듈(compression module) 22가 압 축비가 변하도록 하는 명령을 입력할 수 있도록 하는 유저 인터페이스를 포함할 수 있다. 이와 같이, 어떤 실시예들에서는 카메라 10이 다양한 압축을 제공할 수 있다.
여기에서 사용된 것처럼, "외형적으로 손실 없는"이라는 용어는, 동일한 디스플레이 디바이스상에서 오리지널 이미지 데이터(압축되지 않은)를 가지고 나란히 비교될 때, 당업자 중의 하나가 이미지의 단순한 시각적인 검사에 기초하여, 어떤 이미지가 논리적인 정확도를 가지는 오리지널인지 결정할 수 없는 출력을 포함하도록 의도된다.
도 1에 계속하여, 카메라 10은 스토리지 디바이스(storage device) 24를 또한 포함한다. 스토리지 디바이스(storage device)는 예들 들어서, 한정되지는 않으나, 하드디스크, 플래시 메모리 또는 다른 형태의 메모리 디바이스와 같은 어떤 형태의 디지털 스토리지의 형태가 될 수 있다. 어떠한 실시예들에서, 스토리지 디바이스(storage device) 24의 크기는 12 메가 픽셀 해상도, 12-비트 컬러 해상도 및 초당 60프레임에서 적어도 약 비디오의 30분에 대응하는 압축모듈 22에서 이미지 데이터를 저장하기 위해 충분히 클 수 있다. 그러나 스토리지 디바이스(storage device) 24는 어떠한 크기를 가질 수 있다.
어떤 실시예들에서, 스토리지 디바이스(storage device) 24가 하우 징(housing) 12의 외측상에 마운트 될 수 있다. 게다가, 어떤 실시예들에서는, 스토리지 디바이스(storage device) 24가 예를 들어서, 한정되지는 않으나, IEEE1394, USB 2.0, IDE, SATA 등을 포함하는 표준 통신 포트를 통하여 시스템 14의 다른 컴포넌트들에 연결될 수 있다. 더욱이, 어떤 실시예들에서는, 스토리지 디바이스(storage device) 24는 RAID 프로토콜 상에서 운영되는 복수의 하드 드라이브를 포함할 수 있다. 그러나 어떠한 형태의 스토리지 다비이스가 사용될 수도 있다.
도 1에 계속하여, 상기에서 주목한 바와 같이, 어떠한 실시예들에서, 시스템은 사용자가 동작 동안 이미지 센서(image sensor) 18에 의해 캡처된 비디오 이미지를 볼 수 있도록 구성된 모니터 모듈(monitor module) 26과 디스플레이 디바이스(display device) 30을 포함할 수 있다. 어떠한 실시예들에서는, 이미지 프로세싱 모듈(image processing module) 20은 감소된 해상도 이미지 데이터를 모니터 모듈(monitor module) 26에 출력하기 위해 구성된 서브샘플링 시스템을 포함할 수 있다. 예를 들어서, 그러한 서브샘플링 시스템은 2K, 1080p, 720p 또는 다른 해상도를 지원하기 위한 미디어 이미지 데이터를 출력하기 위해 구성될 수 있다. 어떠한 실시예들에서, 디모자이크를 위해 사용된 필터는 다운샘플링 및 필터링을 또한 수행하기 위해 채용될 수 있고, 그러한 다운샘플링 및 필터링은 동시에 수행될 수 있다. 모니터 모듈(monitor module) 26은 이미지 프로세싱 모듈(image processing module) 20에서의 데이터에 어떠한 형태의 디모자이크 프로세싱을 수행하기 위해 구성될 수 있다. 그 후, 모니터 모듈(monitor module) 26은 디모자이크된 이미지 데이터를 디스플레이(display) 30에 출력할 수 있다.
디스플레이(display) 30은 어떠한 형태의 모니터링 디바이스일 수 있다. 예를 들어서, 한정은 아니나, 디스플레이(display) 30은 하우징(housing) 12에 의해 지지되는 4-인치 LCD 패널일 수 있다. 예를 들어서, 어떤 실시예들에서는, 디스플레이(display) 30은 사용자가 하우징(housing) 12와 관련한 어떠한 각도에서도 디스플레이(display) 30을 볼 수 있도록 하기 위해서, 디스플레이(display) 30이 하우징(housing) 12와 관련한 어떠한 위치로도 조정될 수 있도록 구성된 무한정 조정 가능한 마운트에 연결될 수 있다. 어떠한 실시예들에서, 디스플레이(display) 30은 예를 들어서, RGB 또는 YCC 포맷 비디오 케이블과 같은 어떠한 형태의 비디오 케이블을 통하여 모니터 모듈로 연결된다.
선택적으로, 플레이 백 모듈(play back module) 28은 스토리지 디바이스(storage device) 24에서 데이터를 수신하고, 이미지 데이터를 압축해제 및 디모자이크 하고 나서, 이미지 데이터를 디스플레이(display) 30에 출력하도록 구성될 수 있다. 어떤 실시예들에서는 모니터 모듈(monitor module) 26 및 플레이 백 모듈 (play back module) 28은 매개(intermediary) 디스플레이 컨트롤러(도면 미도시)를 통하여 디스플레이에 연결될 수 있다. 그것처럼, 디스플레이(display) 30은 디스플레이 컨트롤러에 단일커넥터를 가지고 연결될 수 있다. 디스플레이 컨트롤러는 모 니터 모듈(monitor module) 26 또는 플레이 백 모듈(play back module) 28에서 디스플레이(display) 30에 데이터를 전송하기 위해 구성될 수 있다.
도 8은 카메라에 10에 의한 이미지 데이터의 프로세싱을 도시한 플로어 차트 50을 포함한다. 어떤 실시예들에서, 플로어 차트 50은 스토리지 디바이스(storage device) 24 또는 카메라 10 내부에 또 다른 스토리지 디바이스(도면 미도시)와 같은 메모리 디바이스에 저장된 컨트롤 루틴을 나타낼 수 있다. 게다가, 중앙 처리 장치(CPU)(도면 미도시)는 컨트롤 루틴을 수행하기 위해 구성될 수 있다. 플로어 차트 50에 대응하는 방법의 하기 기술사항은 비디오 카메라 데이터의 단일 프레임의 처리과정이 묘사된 것이다. 따라서, 그 기술은 단위 정지 이미지의 처리과정에 적용될 수 있다. 이러한 프로세스들은 12보다 큰 프레임 비율뿐만 아니라 20, 23.974, 24, 30, 60 및 120 또는 이러한 프레임 또는 더 큰 사이에 존재하는 다른 프레임 비율과 같은 연속적인 비디오의 처리과정에 또한 적용될 수 있다.
도 8에 계속하여, 컨트롤 루틴은 시행 블록(operation block) 52에서 시작될 수 있다. 시행 블록 52에서, 카메라 10은 센서 데이터를 획득한다. 예를 들어서, 도 1에서, 베이어 센서 및 칩셋을 포함할 수 있는 이미지 데이터 18은 이미지 데이터를 출력할 수 있다.
예를 들어, 한정되지는 않으나, 도 3에 있어서, 이미지 센서는 그 라이트 수 신 표면상에 베이어 패턴 필터를 가지는 CMOS 디바이스를 포함할 수 있다. 이와 같이, 옵틱 하드웨어 16에서 포커싱된 이미지는 이미지 센서(image sensor) 18의 CMOS 디바이스 상의 베이어 패턴 필터 상에 포커싱 된다. 도 3은 CMOS 디바이스상에 베이어 패턴 필터의 정렬에 의해서 생성된 베이어 패턴의 예를 나타낸 것이다.
도 3에서, 열 m은 베이어 배턴의 좌측 에지에서 4번째 열이고, 열 n은 패턴의 상단에서 4번째 열이다. 나머지 행 및 열은 행 m 및 열 n과 관련하여 라벨(label)된다. 그러나 이러한 레이아웃은 도시화(illustration) 목적을 위해 임의적으로 단지 선택된 것으로, 여기에서 개시된 실시예 및 발명의 어떠한 한정도 하지 않는다.
상기에서 주목한 것처럼, 알려진 베이어 패턴 필터는 블루 및 레드 엘리먼트들보다 두 배의 그린 엘리먼트들을 종종 포함한다. 도 5의 패턴에서, 블루 엘리먼트들은 열 n-3, n-1, n+1 및 n+3 에서 유일하게 나타난다. 레드 엘리먼트들은 열 n-2, n, n+2 및 n+4 에서 유일하게 나타난다. 그러나 그린 엘리먼트들은 모든 열 및 행에서 나타나며, 레드와 블루와 함께 산재된다.
이와 같이, 시행 블록 52에서, 이미지 센서 18에서 출력되는 레드, 블루 및 그린 이미지 데이터는 이미지 프로세싱 모듈(image processing module) 20에 의해 수신되고, 도 7에 도시된 것과 같이, 분리된 컬러 데이터 컴포넌트들로 구성될 수 있다. 도 7에서 보여지는 바와 같이, 도 4와 함께 상기에서 묘사된 것처럼, 이미지 프로세싱 모듈(image processing module) 20은 레드, 블루, 및 그린 이미지 데이터를 네 개의 분리된 컴포넌트들로 분리할 수 있다. 도 7은 두 개의 그린 컴포넌트(그린 1 및 그린 2), 블루 컴포넌트 및 레드 컴포넌트를 도시한다. 그러나 이것은 이미지 센서(image sensor) 18에서 이미지 데이터를 프로세싱하는 단지 하나의 예일 뿐이다. 부가적으로, 상기에서 주목한 바와 같이, 선택적으로, 이미지 프로세싱 모듈은 그린 이미지 데이터의 1/2를 임의적으로 또는 선택적으로 삭제할 수 있다.
시행 블럭 52 이후, 플로어 차트 50은 시행블록 54로 이동할 수 있다. 시행블록 54에서, 이미지 데이터는 더 처리될 수 있다. 예들 들어서, 선택적으로, 어떠한 하나 또는 모든 결과 데이터(예를 들어, 그린 1, 그린 2, 도 9의 블루 이미지 데이터 및 도 10의 레드 이미지 데이터)는 더 처리될 수 있다.
예를 들어서, 이미지 데이터는 다른 방법으로 프리엠퍼시스(pre-emphasis) 되거나 처리될 수 있다. 어떠한 실시예에서, 이미지 데이터는 더욱 비선형적으로(수학적으로) 처리될 수 있다. 어떠한 압축 알고리즘은 압축 이전에 픽처 엘리먼트들 상에 그러한 선형성을 수행하는 데에서 이점을 얻는다. 그러나 다른 기술이 또한 사용될 수 있다. 예를 들어서, 이미지 데이터는 선형 커브를 가지고 처리될 수 있으며, 이는 본질적으로 어떠한 엠퍼시스(emphasis)도 제공하지 않는다.
어떠한 실시예들에서, 실행 블록 54는 함수 y=x^0.5에 의해 정의되는 커브를 사용한 이미지 데이터를 처리할 수 있다. 어떠한 실시예들에서, 이 커브는 이미지 데이터가, 예를 들어서, 한정하는 것은 아니나, 정규화된 0-1 범위에서 플로팅 포인트 데이터일 때 사용될 수 있다. 다른 실시예에서는, 예를 들어서, 이미지 데이터가 12-비트데이터 일 때, 이미지는 커브 y=(x/4095)^0.5를 가지고 처리될 수 있다. 게다가, 이미지 데이터는 0.01<g<1 및 c=오프셋, 어떠한 실시예에서는 0 일수 있는 y=(x+c)^g와 같은, 다른 커브를 가지고 처리될 수 있다. 또한, 로그 커브가 사용될 수 있다. 예를 들어서, y=A*log(B*x+C) 여기에서 A,B 및 C는 상수인 형태의 커브가 바람직한 결과를 제공하기 위해 선택된다. 부가적으로, 상기 커브들과 프로세스들은 잘 알려진 Rec709 감마 커브에서 이용되는 그러한 기술들과 유사하게, 블랙의 근처에서 더욱더 선형 영역을 제공하기 위해 변경될 수 있다. 이미지 데이터에 이러한 프로세스들을 적용하는데에, 동일한 프로세스들이 모든 이미지 데이터에 적용될 수 있고, 또는 다른 프로세스가 이미지 데이터의 다른 컬러에 적용될 수 있다. 그러나 이들은 이미지 데이터를 처리하기 위해 적용되는 단순한 하나의 예시에 지나지 않으며, 커브 및 트랜스 폼이 또한 사용될 수 있다. 게다가, 이러한 프로세싱 기술들은 상기에서 주목한 것 또는 룩업 테이블(LUTs)과 같은 수학적 함수를 이용하여 적용될 수 있다. 또한, 다른 프로세스, 기술 또는 트랜스 폼은 다른 형태의 이미지 데이터, 이미지 데이터의 레코딩 동안 사용되는 다른 ISO 세팅, 온도(이것은 노이즈 레벨에 영향을 줄 수 있다)를 위해 사용될 수 있다.
시행 블록 54 이후, 플로어차트 50은 시행블록 56으로 이동할 수 있다. 시행블록 56에서, 레드 및 블루 픽처 엘리먼트들은 변형될 수 있다. 예를 들어서, 상기에서 주목한 것처럼, 그린 이미지 데이터는 각각의 블루 및 레드 이미지 데이터 컴포넌트에서 공제될 수 있다. 어떠한 실시예들에서, 레드 또는 블루 이미지 데이터 값은 레드 또는 블루 픽처 엘리먼트에 인접한 적어도 하나의 그린 픽처 엘리먼트들의 그린 이미지 데이터 값을 추출하는 것에 의해서 변형될 수 있다. 어떠한 실시예에서, 복수의 인접한 그린 픽처 엘리먼트들의 데이터 값들의 평균값은 레드, 또는 블루 이미지 데이터 값에서 공제될 수 있다. 예를 들어서, 한정하는 것은 아니나, 2,3,4의 평균값 또는 더 많은 그린 이미지 데이터 값은 그린 픽춰 엘리먼트들의 부근에서 레드 또는 블루 픽처 엘리먼트들에서 계산되고 공제될 수 있다.
예를 들어서, 한정하는 것은 아니나, 도 3에 있어서 레드 엘리먼드 Rm -2,n- 2 를 위한 로(raw) 출력은 네 개의 그린 픽처 엘리먼트 Gm -2,n-3, Gm -1,n-2, Gm -3,n-2 및 Gm -2,n-1에 의해 포위된다. 이와 같이, 레드 엘리먼트 Rm -2,n-2 는 다음과 같이 포위된 그린 엘리먼트의 평균값을 공제하는 것에 의해서 변경될 수 있다.
(1) Rm ,n = Rm ,n - (Gm ,n-1 + Gm +1,n + Gm ,n+1 + Gm -1,n)/4
유사하게, 블루 엘리먼트들도 포위된 그린 엘리먼트들의 평균을 공제함으로 써 유사한 방법으로 변형될 수 있고, 다음과 같다.
(2) Bm +1,n+1 = Rm +1,n+1 - (Gm ,n-1 + Gm +2,n+1 + Gm +1,n+2 + Gm ,n+1)/4
도 9는 오리지널 블루 로(raw) 데이터 Bm -1,n-1이 변형된 곳에서, 결과 블루 데이터 컴포넌트를 도시한 것으로, 새로운 값은 B'm -1,n- 1으로 라벨되었다. (컴포넌트에 단지 하나의 값이 채워지고, 동일한 기술이 모든 블루 엘리먼트를 위해 사용될 수 있다). 유사하게, 도 10은 변형된 레드 엘리먼트 Rm -2,n-2가 R'm -2,n-2로 동일화될 때, 변형된 레드 데이터 컴포넌트를 도시화한 것이다. 이 상태에서, 이미지 데이터는 "로(raw)" 데이터로 여전히 고려될 수 있다. 예를 들어서, 데이터 상에서 수행된 수학적 프로세스는 너무 완전히 리버서블하여 모든 오리지날 값이 그러한 프로세스들을 리버스함에 의해서 얻어질 수 있다.
도 8에 계속하여, 시행 블록 56 이후에, 플로어 차트 50은 시행 블록 58로 이동할 수 있다. 시행 블록 58에서, 로(raw) 또는 본질적으로 로(raw) 일 수 있는 결과 데이터는 어떠한 알려진 압축 알고리즘을 이용하여 더 압축될 수 있다. 예를 들어서, 압축 모듈(compression module) 22(도 1)는 그러한 압축 알고리즘을 수행하기 위해 구성될 수 있다. 압축 이후에, 압축된 로(raw) 데이터는 스토리지 디바이스 24(도 1)에 저장될 수 있다.
도 8A은 플로어차트의 변형을 도시한 것으로, 참조 번호 50'로 나타난다. 플로어차트 50과 관련하여 상기에서 묘사된 어떠한 단계는 플로어차트 50'의 몇몇 대응되는 단계와 유사하거나 동일하고, 따라서 같은 참조번호로 인용된다.
도 8A에서 보여지는 바와 같이, 어떠한 실시예들에서, 플로어차트 50'는 실행 블록 54를 선택적으로 생략할 수 있다. 어떠한 실시예들어서, 플로어차트 50'는 룩업 테이블이 이미지 데이터에 적용될 수 있는 실행 블록 57을 또한 포함할 수 있다. 예를 들어서, 도 11의 커브에 의해서 대표되는, 선택적인 룩-업 테이블은 다른 압축을 향상시키기 위해 사용될 수 있다. 어떠한 실시예들에서, 룩-업 테이블은 레드 및 블루 픽춰 엘리먼트들을 위해 또한 사용될 수 있다. 동일한 룩-업 테이블은 세 개의 다른 컬러를 위해 사용될 수 있거나, 각각의 컬러가 자신의 룩-업 테이블을 가질 수도 있다. 게다가, 도 11의 커브에 의해서 대표되는 것 이외의 다른 프로세스들이 또한 적용될 수 있다.
도 8 및 도 8A와 관련하여 상기에서 묘사된 방법에서 이미지 데이터를 프로세싱하는 것에 의해서, 이미지 센서 18에서의 이미지 데이터가 6:1의 압축비 또는 그보다 더 높은 비율에 의해서 압축될 수 있고, 외형적으로 손실 없이 존재하는 것이 발견되었다. 부가적으로, 이미지 데이터는 변형되었을 지라도(예, 그린 이미지 데이터의 공제), 모든 로(raw) 이미지 데이터는 엔드 유저에서 여전히 유용하다. 예를 들어서, 어떠한 프로세스를 리버스 하는 것에 의해, 모든 또는 본질적으로 모든 오리지널 로(raw) 데이터가 추출될 수 있고, 따라서 사용자가 바라는 어떠한 프로세스를 사용하여 더 프로세스되고, 필터링 되고/되거나 디모자이크 할 수 있다.
예를 들어서, 도 12와 관련하여, 스토리지 디바이스(storage device) 24에서 저장된 데이터는 압축해제되고 디모자이크 될 수 있다. 선택적으로, 카메라 10은 플로어차트 60에 의해 도시된 방법을 수행하기 위해 구성될 수 있다. 예를 들어서, 한정하는 것은 아니나, 플레이 백 모듈(play back module) 28은 플로어차트 60에 의해 도시된 방법을 수행하기 위해 구성될 수 있다. 그러나 사용자는 또한 스토리지 디바이스(storage device) 24에서의 데이터를 분리 워크스테이션으로 또한 전달할 수 있고, 플로어차트 60의 어떤 또는 모든 단계 및/또는 동작을 시행할 수 있다.
도 12에 계속하여, 플로어차트 60은 실행 블록 62와 시작될 수 있고, 여기에서 스토리지 디바이스(storage device) 24에서의 데이터가 압축해제될 수 있다. 예를 들어서, 실행블록 62에서 데이터의 압축해제는 실행 블록 58(도 8)에서 수행되는 압축 알고리즘의 역이 될 수 있다. 실행 블록 62 이후에, 플로어차트 60은 실행 블록 64로 이동할 수 있다.
실행 블록 64에서, 실행 블록 56(도 8)에서 수행된 프로세스는 거꾸로 될 수 있다. 예를 들어서, 도 11의 커브의 역이나 도 8 및 도 8A의 실행 블록 56과 관련하여 묘사된 어떠한 다른 함수의 역이 이미지 데이터에 적용될 수 있다. 실행 블록 64 이후에, 플로어차트 60은 단계 66으로 이동할 수 있다.
실행 블록 66에서, 그린 픽처 엘리먼트는 디모자이크 될 수 있다. 예를 들어서, 상기에서 주목한 바와 같이, 데이터 컴포넌트 그린 1 및/또는 그린 2(도 7)에서 모든 값은 스토리지 디바이스(storage device) 24에 저장될 수 있다. 예를 들어서, 도 5와 관련하여, 데이터 컴포넌트 그린 1, 그린 2에서 그린 이미지 데이터는 이미지 센서(image sensor) 18에 의해 적용된 오리지널 베이어 패턴에 따라 정렬될 수 있다. 그린 데이터는 예를 들어, 선형 중첩(linear interpolation), 쌍일차 방정식(bilinear) 등과 같은 어떠한 알려진 기술에 의해 더욱더 디모자이크 될 수 있다.
도 13은 모든 로(raw) 그린 이미지 데이터에 디모자이크 된 그린 이미지 데이터의 전형적인 레이아웃을 도시하였다. 문자 Gx로 표시되는 그린 이미지 엘리먼트들은 오리지널 로(raw)(압축해제된) 이미지 데이터이고, "DGx"로 나타나는 엘리먼트들은 디모자이크 프로세싱을 통해 오리지널 데이터에서 유도된 엘리먼트들을 나타낸다. 이러한 명명은 다른 컬러를 위한 디모자이크 프로세싱의 하기 묘사에 대해서도 사용될 것이다. 도 14는 오리지널 그린 이미지 데이터의 1/2에서 디모자이크 된 그린 이미지 데이터를 위한 대표적인 이미지 데이터를 도시하였다.
도 12에 계속하여, 시행 블록 66 이후, 플로어 차트 60은 실행 블록 68로 이동할 수 있다. 실행 블록 68에서, 디모자이크된 그린 이미지 데이터는 더 프로세스될 수 있다. 예를 들어서, 한정하는 것은 아니나, 노이즈 감소 기술은 그린 이미지 데이터에 적용될 수 있다. 그러나 앤티앨리어싱 기술과 같은 다른 이미지 프로세싱 기술은 그린 이미지 데이터에 또한 적용될 수 있다. 실행 블록 68 이후, 플로어차트 60은 실행 블록 70으로 이동할 수 있다.
실행 블록 70에서, 레드 및 블루 이미지는 디모자이크 될 수 있다. 예를 들어서, 첫 번째로, 도 9의 블루 이미지 데이터는 오리지널 베이어 패턴(도 15)에 따라 재정렬될 수 있다. 도 16에서 보여지는 바와 같이, 서라운딩 엘리먼트는 선형 중첩(linear interpolation), 쌍일차 방정식(bilinear) 등을 포함한 어떠한 알려진 디모자이크 기술을 사용한 존재하는 블루 이미지 데이터에서 디모자이크될 수 있다. 디모자이크 단계 결과, 도 16에서 보여지는 것처럼 모든 픽셀을 위한 블루 이미지 데이터가 존재할 수 있는데, 즉, 이는 그린 이미지 데이터 값이 공제된 블루 이미지 데이터 값이다.
실행 블록 70은 레드 이미지 데이터의 디모자이크 처리를 또한 포함할 수 있다. 예를 들어서, 도 10에서 레드 이미지 데이터는 선형 중첩(linear interpolation), 쌍일차 방정식(bilinear) 등과 같은 어떤 알려진 디모자이크 프로세스에 의해 더 디모자이크될 수 있고, 오리지널 베이어 패턴에 따라 재정렬될 수 있다.
실행 블록 70 이후, 플로어차트는 실행 블록 72로 이동할 수 있다. 실행 블록 72에서, 디모자이크된 레드 및 블루 이미지는 디모자이크된 그린 이미지 데이터에서 재구성될 수 있다.
어떤 실시예들에서, 각각의 레드 및 블루 이미지 데이터 엘리먼트는 동일위치(co-sited) 그린 이미지 엘리먼트(동일한 행 "m" 및 열 "n" 위치에서의 그린 이미지 엘리먼트)에서의 그린 값에 추가에 의해서 재구성될 수 있다. 예를 들어서, 디모자이크 이후에, 블루 이미지 데이터는 블루 엘리먼트 값 DBm -2,n-2를 포함한다. 도 3의 오리지널 베이어 배턴은 이러한 위치에서 블루 엘리먼트를 포함하지 않았기 때문에, 이러한 블루 값 DBm -2,n-2은 예를 들어서, 엘리먼트들 Bm -3,n-3, Bm -1,n-3, Bm -3,n-1 및 Bm -1,n-1의 어느 엘리먼트들에서 블루의 값에 기초하거나, 어떠한 다른 기술 또는 다른 블루 이미지 엘리먼트들에 의해서 상기 주목한 디모자이크 프로세싱을 통하여 유도되었다. 상기에서 주목한 것과 같이, 이러한 값들은 실행 블록 54(도 8)에서 변형되고, 따라서 이미지 센서 18에 의해 검출된 오리지널 블루 이미지 데이터에 대응하지 않는다. 오히려, 평균 그린 값은 각각의 이들의 값에서 공제되었었다. 따 라서, 결과 블루 이미지 데이터 DBm -2,n-2는 그린 이미지 데이터가 공제되었던 블루 데이터를 또한 나타낸다. 따라서, 하나의 실시예들에서, 엘리먼트 DGm -2,n-2를 위한 디모자이크된 그린 이미지 데이터는 블루 이미지 값 DBm -2,n-2에 부가될 수 있고, 그 결과 재구성된 블루 이미지 데이터 값을 제공한다.
어떠한 실시예들에서, 선택적으로 블루 및/또는 레드 이미지 데이터는 디모자이크 이전에 처음으로 재구성될 수 있다. 예를 들어서, 변형된 블루 이미지 데이터 B'm -1,n- 1는 서라운딩 그린 엘리먼트들의 평균값을 부가하는 것에 의해서 처음으로 재구성될 수 있다. 그 결과 오리지널 블루 이미지 데이터 Bm-1,n-1을 획득하거나 계산한다. 이러한 프로세스는 모든 블루 이미지 데이터 상에서 수행된다. 계속적으로, 블루 이미지 데이터는 어떠한 잘 알려진 디모자이크 기술에 의해 더욱 더 디모자이크 될 수 있다. 레드 이미지 데이터는 동일하거나 유사한 방법으로 또한 처리될 수 있다.
도 12A는 플로어차트 60의 변형을 도시하고, 참조번호 60'로 나타난다. 플로어차트 60과 관련하여 상기에서 묘사된 몇몇 단계는 플로어 차트 60'의 대응되는 몇몇 단계들과 유사하거나 동일할 수 있으므로, 동일한 참조 번호로 나타낸다.
도 12A에서 보여지는 것처럼, 플로어차트 60'는 실행 블록 62 다음에 실행블 록 68'를 포함할 수 있다. 실행 블록 68'에서, 잡음 감소 기술이 이미지 데이터 상에서 수행될 수 있다. 예를 들어서, 한정하는 것은 아니나, 잡음 감소 기술은 그린 이미지 데이터에 적용될 수 있다. 그러나 앤티-앨리어싱 기술과 같은, 어떠한 다른 이미지 프로세싱 기술이 그린 이미지 데이터에 또한 적용될 수 있다. 실행 블록 68' 이후, 플로어차트는 실행 블록 70'로 이동할 수 있다.
실행 블록 70'에서, 이미지 데이터는 디모자이크 될 수 있다. 실행 블록 66 및 70과 관련하여 상기에서 설명한 기술에서, 그린, 레드 및 블루 이미지 데이터는 두 단계에서 디모자이크될 수 있다. 그러나 현재 플로어 차트 60'에서는, 상기에서 묘사된 동일한 디모자이크 기술이 이 디모자크 프로세스를 위해 사용될지라도, 이미지 데이터의 모든 세 가지 컬러의 디모자이크가 단일 단계로 나타날 수 있다. 실행 블록 70' 이후, 플로어 차트는 레드 및 블루 이미지 데이터가 재구성되는 실행 블록 72로 이동할 수 있고, 역 룩-업 테이블이 적용될 수 있는 실행 블록 64로 이동할 수 있다.
이미지 데이터가 플로어 차트 70 또는 70' 중의 어느 하나 혹은 어떠한 다른 적당한 프로세스에 따라 압축해제되고 프로세스 된 이후, 이미지 데이터는 디모자이크된 이미지 데이터와 같이 더 프로세스 될 수 있다.
레드 및 블루 이미지 데이터를 재구성하기 이전에 그린 이미지 데이터를 디 모자이크 하는 것에 의해서, 어떠한 다른 이점이 수행될 수 있다. 예를 들어서, 상기에서 주목한 것처럼, 인간의 눈은 그린 광에 더욱 민감하다. 그린 이미지 데이터를 디모자이크하고 프로세싱하는 것은 인간의 눈이 더욱 민감한 그린 이미지 값을 최적화하는 것이다. 따라서, 레드 및 블루 이미지 데이터의 연속적인 재구성은 그린 이미지 데이터의 프로세싱에 의해 영향을 받을 수 있다.
게다가, 베이어 패턴은 레드 및 블루 엘리먼트들 보다 두 배의 그린 엘리먼트를 가진다. 이와 같이, 모든 그린 데이터가 유지되는 실시예들에서는, 레드 또는 블루 이미지 데이터 엘리먼트들 중 하나와 비교하여 두 배의 그린 엘리먼트를 위한 이미지 데이터가 존재한다. 따라서, 디모자이크 기술, 필터 및 다른 이미지 프로세싱 기술은 더 나은 디모자이크, 샤픈 또는 다른 필터된 이미지의 결과를 제공한다. 레드 및 블루 이미지 데이터를 재구성하고 디모자이크 하기 위해 이러한 디모자이크된 값들을 사용하는 것은 프로세스, 재구성, 및 레드 및 블루 엘리먼트들의 디모자이크의 고 해상도와 연관된 이점을 전달한다. 그것으로서, 결과 이미지는 더욱더 향상된다.
레드 및 블루 이미지 데이터를 재구성하기 이전에 그린 이미지 데이터를 디모자이크 하는 것에 의해서, 어떠한 다른 이점이 수행될 수 있다. 예를 들어서, 상기에서 주목한 것처럼, 인간의 눈은 그린 광에 더욱 민감하다. 그린 이미지 데이터 를 디모자이크하고 프로세싱하는 것은 인간의 눈이 더욱 민감한 그린 이미지 값을 최적화하는 것이다. 따라서, 레드 및 블루 이미지 데이터의 연속적인 재구성은 그린 이미지 데이터의 프로세싱에 의해 영향을 받을 수 있다.
게다가, 베이어 패턴은 레드 및 블루 엘리먼트들 보다 두 배의 그린 엘리먼트를 가진다. 이와 같이, 모든 그린 데이터가 유지되는 실시예들에서는, 레드 또는 블루 이미지 데이터 엘리먼트들 중 하나와 비교하여 두 배의 그린 엘리먼트를 위한 이미지 데이터가 존재한다. 따라서, 디모자이크 기술, 필터 및 다른 이미지 프로세싱 기술은 더 나은 디모자이크, 샤픈 또는 다른 필터된 이미지의 결과를 제공한다. 레드 및 블루 이미지 데이터를 재구성하고 디모자이크 하기 위해 이러한 디모자이크된 값들을 사용하는 것은 프로세스, 재구성, 및 레드 및 블루 엘리먼트들의 디모자이크의 고 해상도와 연관된 이점을 전달한다. 그것으로서, 결과 이미지는 더욱더 향상된다.

Claims (43)

  1. 포터블 하우징;
    상기 하우징에 의해 지지되고, 라이트(light)를 포커싱 하기 위해 구성된 렌즈 어셈블리;
    포커싱 된 라이트(light)를 적어도 초당 23프레임의 프레임 비에서 적어도 2K의 해상력을 가지는, 상기 포커싱된 라이트(light)의 적어도 제1, 제2 및 제3 컬러를 나타내는 로(raw) 모자이크된(mosaiced) 이미지 데이터로 변환하기 위해 구성된 라이트(light) 검출 디바이스;
    메모리 디바이스; 및
    외형적인 무손실을 유지하도록, 로(raw) 모자이크된 이미지 데이터를 메모리 디바이스에 압축하고 저장하기 위해 구성된 이미지 프로세싱 시스템
    을 포함하고,
    상기 이미지 프로세싱 시스템은 제1 평균 값을 획득하기 위해 상기 제1 컬러의 센서 셀 주위의 적어도 네 개의 센서 셀로부터 상기 제3 컬러의 이미지 데이터의 평균 값을 계산하고, 제2 평균 값을 획득하기 위해 상기 제2 컬러의 센서 셀 주위의 적어도 네 개의 센서 셀로부터 상기 제3 컬러의 이미지 데이터의 평균 값을 계산하며, 상기 제1 컬러의 상기 센서 셀로부터 상기 이미지 데이터의 값으로부터 상기 제1 평균 값을 공제(subtract)하고 상기 제2 컬러의 상기 센서 셀로부터 상기 이미지 데이터의 값으로부터 상기 제2 평균 값을 공제함으로써 상기 이미지 데이터를 변경(modify)하도록 구성되는 이미지 프로세싱 모듈을 포함하고, 상기 공제 후(following the subtraction) 상기 이미지 프로세싱 시스템은 상기 변경된 로(raw) 모자이크된 이미지 데이터를 압축하고 상기 압축된 로(raw) 모자이크된 이미지 데이터를 초당 적어도 23프레임의 비율에서 저장하도록 구성되는,
    비디오 카메라.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 제 3컬러는 그린인 것을 특징으로 하는 비디오 카메라.
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 제1항에 있어서
    상기 이미지 프로세싱 시스템은
    상기 제 3컬러를 나타내는 이미지 데이터의 반을 삭제하기 위해 구성되는 비디오 카메라.
  7. 제 6항에 있어서,
    상기 라이트(light) 검출 디바이스는,
    제 1컬러를 검출하기 위해 구성된 센서 셀의 제 1 그룹,
    제 2컬러를 검출하기 위해 구성된 센서 셀의 제 2 그룹,
    제 3컬러를 검출하기 위해 구성된 센서 셀의 제 3 그룹을 포함하고,
    상기 센서 셀의 제 3 그룹은 센서 셀의 제 2 그룹보다 두 배 많은 센서 셀을 포함하는 비디오 카메라.
  8. 제 1항에 있어서,
    상기 메모리 디바이스는 하우징 내에 배열된 비디오 카메라.
  9. 제 1항에 있어서,
    상기 메모리 디바이스는 하우징 외측상에 지지되는 비디오 카메라.
  10. 제 1항에 있어서,
    상기 메모리 디바이스는 신축 케이블을 가지고 하우징에 연결되는 비디오 카메라.
  11. 제 1항에 있어서,
    상기 이미지 프로세싱 시스템은 압축 이전에 로(raw) 이미지 데이터의 엔트로피를 감소하기 위하여 로(raw) 모자이크된 이미지 데이터를 조작하기 위해 구성되는 비디오 카메라.
  12. 제 1항에 있어서,
    상기 이미지 프로세싱 시스템은 압축 이전에 로(raw) 모자이크된 이미지 데이터의 엔트로피를 감소하기 위해 구성되는 비디오 카메라.
  13. 삭제
  14. 삭제
  15. 삭제
  16. 삭제
  17. 삭제
  18. 삭제
  19. 제1항에 있어서,
    라이트(light) 검출 디바이스는 베이어 센서를 포함하는 비디오 카메라.
  20. 라이트(light)를 라이트(light) 검출 소자에 유도하는 단계;
    상기 라이트(light) 검출 소자에 의해 수신된 라이트(light)를 초당 23프레임보다 적어도 큰 비율에서 적어도 2k의 해상력을 가지는 적어도 제1, 제2 및 제3 컬러를 나타내는 로(raw) 모자이크된 디지털 이미지 데이터로 변형하는 단계;
    상기 로(raw) 디지털 이미지 데이터가 외형적으로는 무손실을 유지하도록 상기 로(raw) 모자이크된 디지털 이미지 데이터를 압축하는 단계; 및
    스토리지 디바이스 상에 초당 적어도 23프레임의 비율 및 적어도 2k의 해상력으로 로(raw) 모자이크된 디지털 이미지 데이터를 저장하는 단계를 포함하고,
    상기 압축된 로(raw) 모자이크된 디지털 이미지 데이터는 본질적으로 외형적으로는 무손실을 유지하고, 하기 방법은 제1 평균 값을 획득하기 위해 상기 제1 컬러의 센서 셀에 인접한 적어도 네 개의 센서 셀로부터 상기 제3 컬러의 이미지 데이터의 평균 값을 계산하는 단계, 제2 평균 값을 획득하기 위해 상기 제2 컬러의 센서 셀에 인접한 적어도 네 개의 센서 셀로부터 상기 제3 컬러의 이미지 데이터의 평균 값을 계산하는 단계, 및 상기 제1 컬러의 상기 센서 셀로부터 상기 이미지 데이터의 값으로부터 상기 제1 평균 값을 공제하고 상기 제2 컬러의 상기 센서 셀로부터 상기 이미지 데이터의 값으로부터 상기 제2 평균 값을 공제함으로써 상기 이미지 데이터를 변경하는 단계를 포함하고, 상기 공제 후(following the subtraction) 상기 변경된 압축된 로(raw) 디지털 이미지 데이터는 상기 스토리지 디바이스 상에 저장되는,
    비디오를 이용한 동영상 저장방법.
  21. 제 20항에 있어서,
    상기 로(raw) 디지털 이미지 데이터를 압축하는 단계는
    적어도 6:1의 효과적인 압축 비율로 로(raw) 디지털 이미지 데이터를 압축하는 단계를 포함하는 비디오를 이용한 동영상 저장방법.
  22. 제 20항에 있어서,
    상기 로(raw) 이미지 데이터를 압축하는 단계는
    적어도 12:1의 효과적인 압축 비율로 로(raw) 디지털 이미지 데이터를 압축하는 단계를 포함하는 비디오를 이용한 동영상 저장방법.
  23. 삭제
  24. 제 20항에 있어서,
    상기 저장하는 단계는
    압축된 로(raw) 모자이크된 디지털 이미지 데이터를 저장하는 단계를 포함하는 비디오를 이용한 동영상 저장방법.
  25. 제 20항에 있어서,
    상기 저장하는 단계는
    스토리지 디바이스 상에 초당 적어도 23.976의 비율로 로(raw) 모자이크된 디지털 이미지 데이터를 저장하는 단계를 포함하는 비디오를 이용한 동영상 저장방법.
  26. 제 20항에 있어서,
    상기 저장하는 단계 이전에
    로(raw) 모자이크된 디지털 이미지 데이터의 엔트로피를 감소하기 위해 로(raw) 이미지 데이터를 조작하는 단계를 더 포함하는 비디오를 이용한 동영상 저장방법.
  27. 제 20항에 있어서,
    상기 저장하는 단계 이전에
    로(raw) 모자이크된 디지털 이미지 데이터의 엔트로피를 감소하기 위한 단계를 더 포함하는 비디오를 이용한 동영상 저장방법.
  28. 제 27항에 있어서,
    상기 엔트로피를 감소하는 단계 이후에
    외형적으로 손실 없는 방법으로 로(raw) 모자이크된 디지털 이미지 데이터를 압축하는 단계를 더 포함하는 비디오를 이용한 동영상 저장방법.
  29. 삭제
  30. 제20항에 있어서,
    상기 저장하는 단계는
    변환 단계를 위해 사용된 라이트(light) 검출 소자를 포함하는 카메라상에 압축된 데이터를 저장하는 단계를 포함하는 비디오를 이용한 동영상 저장방법.
  31. 제20항에 있어서,
    상기 제 3 이미지 데이터의 반을 삭제하는 단계를 더 포함하는 비디오를 이용한 동영상 저장방법.
  32. 삭제
  33. 삭제
  34. 제20항에 있어서,
    상기 이미지 데이터는 그린 이미지 데이터를 나타내는 비디오를 이용한 동영상 저장방법.
  35. 제20항에 있어서,
    상기 압축된 로(raw) 모자이크된 디지털 이미지 데이터와 변형된 제 1 및 제 2 이미지 데이터를 압축해제하는 단계를 더 포함하는 비디오를 이용한 동영상 저장방법.
  36. 제 35항에 있어서,
    상기 압축해제된 디지털 이미지 데이터를 디모자이크하는 단계를 더 포함하는 비디오를 이용한 동영상 저장방법.
  37. 삭제
  38. 삭제
  39. 삭제
  40. 하우징에 의해 지지되고, 라이트(light)를 포커싱 하기 위해 구성된 렌즈 어셈블리;
    포커싱된 라이트(light)를, 포커싱된 라이트(light)를 나타내고 적어도 2k의 해상력을 가지는 적어도 제1, 제2 및 제3 컬러를 나타내는 로(raw) 모자이크된 이미지 데이터의 신호로 변환하기 위해 구성된 라이트(light) 검출 디바이스;
    메모리 디바이스; 및
    압축해제시 상기 로(raw) 이미지 데이터가 외형적으로는 무손실을 유지하도록, 초당 적어도 23프레임의 프레임 비율(frame rate)로 로(raw) 모자이크된 이미지 데이터를 상기 메모리 디바이스에 압축하고 저장하기 위한 수단을 포함하고,
    상기 압축된 로(raw) 모자이크된 디지털 이미지 데이터는 본질적으로 외형적으로는 무손실을 유지하고, 압축하고 저장하기 위한 수단은 제1 평균 값을 획득하기 위해 상기 제1 컬러의 센서 셀에 인접한 적어도 네 개의 센서 셀로부터 상기 제3 컬러의 이미지 데이터의 평균 값을 계산하고, 제2 평균 값을 획득하기 위해 상기 제2 컬러의 센서 셀에 인접한 적어도 네 개의 센서 셀로부터 상기 제3 컬러의 이미지 데이터의 평균 값을 계산하며, 상기 제1 컬러의 상기 센서 셀로부터 상기 이미지 데이터의 값으로부터 상기 제1 평균 값을 공제하고 상기 제2 컬러의 상기 센서 셀로부터 상기 이미지 데이터의 값으로부터 상기 제2 평균 값을 공제함으로써 상기 이미지 데이터를 변경하도록 구성되며, 상기 공제 후(following the subtraction) 상기 변경된 압축된 로(raw) 디지털 이미지 데이터는 스토리지 디바이스 상에 저장되는,
    비디오 카메라.
  41. 삭제
  42. 삭제
  43. 삭제
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