KR102384338B1 - 영상 오류 검출 방법 및 그 장치 - Google Patents

영상 오류 검출 방법 및 그 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR102384338B1
KR102384338B1 KR1020200181189A KR20200181189A KR102384338B1 KR 102384338 B1 KR102384338 B1 KR 102384338B1 KR 1020200181189 A KR1020200181189 A KR 1020200181189A KR 20200181189 A KR20200181189 A KR 20200181189A KR 102384338 B1 KR102384338 B1 KR 102384338B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
windows
image
value
threshold
image error
Prior art date
Application number
KR1020200181189A
Other languages
English (en)
Inventor
고두영
윤석현
Original Assignee
주식회사 텔레칩스
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 텔레칩스 filed Critical 주식회사 텔레칩스
Priority to KR1020200181189A priority Critical patent/KR102384338B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102384338B1 publication Critical patent/KR102384338B1/ko

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N17/00—Diagnosis, testing or measuring for television systems or their details
    • H04N17/02—Diagnosis, testing or measuring for television systems or their details for colour television signals
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N5/00—Details of television systems
    • H04N5/44—Receiver circuitry for the reception of television signals according to analogue transmission standards
    • H04N5/57—Control of contrast or brightness
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N9/00—Details of colour television systems
    • H04N9/64—Circuits for processing colour signals

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

영상 오류 검출 방법 및 그 장치가 개시된다. 이 방법은 적어도 하나의 프로세서에 의해 동작하는 컴퓨팅 장치가 영상 오류를 검출하는 방법으로서, 영상 프레임의 복수의 윈도우 별로 각각 계산된 특징값이 임계 조건을 만족하는 윈도우 개수를 카운트하는 단계, 상기 카운트한 윈도우 개수가 제1 임계 개수 조건을 충족하면, 상기 제1 임계 개수 조건을 충족하는 복수의 윈도우를 포함하는 영상 프레임의 개수를 카운트하는 단계, 그리고 카운트한 영상 프레임의 개수가 제2 임계 개수 조건을 충족하면, 영상 오류로 판정하는 단계를 포함한다.

Description

영상 오류 검출 방법 및 그 장치{METHOD AND APPARATUR FOR IMAGE ERROR DETECTION}
본 발명은 영상 오류 검출 방법 및 그 장치에 관한 것이다.
최근 출시되는 차량의 운전석 전면에는 카메라 영상을 출력하는 디스플레이 장치가 설치되어 안전한 차량 운행에 필요한 정보를 제공하고 있다.
차량 카메라에서 출력되는 영상 신호의 무결성은 안전 운전으로 직결된다. 만약, 운전자가 차량 영상 신호의 오류를 인지하지 못하고 그 영상 신호를 운행에 참조하게 되면, 운전자의 생명 뿐만 아니라 다른 운전자에게 위협을 가할 수 있으므로 차량 영상 신호의 무결성을 검증하는 기술이 매우 필요한 실정이다.
종래에 차량 영상 신호의 무결성을 검증하는 기술은 크게 아날로그 방식과 디지털 방식으로 구분할 수 있다. 아날로그 방식은 한국공개특허 제10-2010-0114680호와 같이, SNMP(Simple Network Management Protocol)를 사용하여 카메라 고장을 감지할 수 있다. 디지털 방식은 한국공개특허 제10-2017-0118262호와 같이, 카메라에 인가하는 전압을 검출한 다음 미리 저장한 정상 전압과 비교하여 이상 유무를 판단할 수 있다. 또 다른 디지털 방식은 미국등록특허 제10-6671389호와 같이, 설정된 이미지 사이즈 또는 해상도보다 크거나 작은지 비교하여 이미지의 이상 유무를 판단할 수 있다.
그러나, 전술한 종래의 방식들은 카메라의 동작 유무만 판단할 수 있고 추가적인 기능에 대한 판단은 쉽지 않다. 일반적으로, 카메라의 전압과 파일 사이즈가 이상이 없더라도 카메라의 오동작 및 세팅 이슈로 이상 화면이 나타날 수 있지만, 이러한 문제를 종래와 같은 방식으로는 검출하지 못한다.
[선행기술문헌]
[특허문헌]
(특허문헌 1) KR10-2010-0114680
(특허문헌 2) KR10-2017-0118262
(특허문헌 3) US10-6671389
해결하고자 하는 과제는 영상 프레임 내 소정의 영역으로 지정되는 윈도우를 대상으로 정해진 특징값을 계산하여 이를 토대로 다양한 영상 오류를 검출하는 방법 및 그 장치를 제공하는 것이다.
해결하고자 하는 과제는 차량 내 카메라를 통해 입력받은 영상 프레임을 대상으로 동일한 영상 프레임이 반복되는 정지(Frozen) 영상 오류, 영상 프레임이 단색으로 고정되는 솔리드 컬러(Solid color) 영상 오류, 휘도(Lum) 평균값이 임계값을 초과하는 브라이트(Bright) 영상 오류 및 휘도 평균값이 임계값 미만인 다크(Dark) 영상 오류 중 적어도 하나의 영상 오류를 검출하여 운전자에게 알림으로써, 안전 운전을 지원하는 방법 및 그 장치를 제공하는 것이다.
한 특징에 따르면, 적어도 하나의 프로세서에 의해 동작하는 컴퓨팅 장치가 영상 오류를 검출하는 방법으로서, 영상 프레임의 복수의 윈도우 별로 각각 계산된 특징값이 임계 조건을 만족하는 윈도우 개수를 카운트하는 단계, 상기 카운트한 윈도우 개수가 제1 임계 개수 조건을 충족하면, 상기 제1 임계 개수 조건을 충족하는 복수의 윈도우를 포함하는 영상 프레임의 개수를 카운트하는 단계, 그리고 카운트한 영상 프레임의 개수가 제2 임계 개수 조건을 충족하면, 영상 오류로 판정하는 단계를 포함한다.
상기 영상 오류는, 동일한 영상 프레임이 반복되는 정지(Frozen) 영상 오류를 포함하고, 상기 특징값은, 윈도우에 대한 CRC(Cyclic Redundancy Check)값을 포함하며, 상기 윈도우 개수를 카운트하는 단계는, 윈도우 별로 이전 영상 프레임의 CRC값과 현재 영상 프레임의 CRC값이 동일한 윈도우 개수를 카운트할 수 있다.
상기 윈도우에서 특정 색상을 나타내는 픽셀은, 비트 마스크가 적용되어 상기 CRC값 계산 대상에서 제외될 수 있다.
상기 영상 오류는, 영상 프레임이 단색으로 고정되는 솔리드 컬러(Solid color) 영상 오류를 포함하고, 상기 특징값은, 윈도우의 B(Blue)에 대한 G(Green)의 상대적인 색상 비율인 G/B값 그리고 R(Red)에 대한 G(Green)의 상대적인 색상 비율인 G/R값을 포함하며, 상기 윈도우 개수를 카운트하는 단계는, 상기 G/B값 및 상기 G/R값이 제1 임계값과 제2 임계값으로 이루어진 임계 범위를 벗어난 윈도우 개수를 카운트할 수 있다.
상기 영상 오류는, 영상 프레임의 브라이트(Bright) 영상 오류를 포함하고, 상기 특징값은, 윈도우의 휘도(Lum) 평균값을 포함하고, 상기 윈도우 개수를 카운트하는 단계는, 상기 휘도 평균값이 제1 휘도 임계값을 초과하거나 또는 상기 제1 휘도 임계값 이상인 윈도우 개수를 카운트할 수 있다.
상기 영상 오류는, 영상 프레임의 다크(Dark) 영상 오류를 포함하고, 상기 특징값은, 윈도우의 휘도(Lum) 평균값을 포함하고, 상기 윈도우 개수를 카운트하는 단계는, 상기 휘도 평균값이 제2 휘도 임계값 미만이거나 또는 상기 제2 휘도 임계값이하인 윈도우 개수를 카운트할 수 있다.
다른 특징에 따르면, 컴퓨팅 장치는 영상 오류 검출 프로그램이 저장된 메모리, 그리고 상기 영상 오류 검출 프로그램을 실행하는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 영상 오류 검출 프로그램은, 영상 프레임 내 소정의 영역으로 지정된 윈도우에 대하여 이전 영상 프레임과 현재 영상 프레임에서 각각 계산된 CRC(Cyclic Redundancy Check)값들이 동일한 정지(Frozen) 영상 오류, 상기 윈도우에서 B(Blue)에 대한 G(Green)의 상대적인 색상 비율인 G/B값 그리고 R(Red)에 대한 G(Green)의 상대적인 색상 비율인 G/R값이 제1 임계값 및 제2 임계값으로 이루어진 임계 범위 내에 속하지 않는 솔리드 컬러(Solid color) 영상 오류, 상기 윈도우의 휘도(Lum) 평균값이 제1 휘도 임계값 초과이거나 또는 이상인 브라이트(Bright) 영상 오류, 그리고 상기 윈도우의 휘도 평균값이 제2 휘도 임계값 미만이거나 또는 이상인 다크(Dark) 영상 오류 중에서 적어도 하나의 영상 오류를 검출하는 명령어들(Instructions)을 포함할 수 있다.
상기 영상 오류 검출 프로그램은, 상기 영상 프레임 내 오류 검출 대상인 윈도우를 복수개 설정하고, 상기 CRC값들이 동일한 윈도우 개수, 상기 G/B값 및 상기 G/R값이 상기 임계 범위 내에 속하지 않는 윈도우 개수, 상기 휘도 평균값이 상기 제1 휘도 임계값을 초과하거나 또는 이상인 윈도우 개수, 그리고 상기 휘도 평균값이 상기 제2 휘도 임계값 미만이거나 또는 이하인 윈도우 개수를 각각 카운트하고, 카운트한 각각의 윈도우 개수 중에서 적어도 하나의 윈도우 개수가 제1 임계 개수 초과이거나 또는 이상이면, 영상 오류로 판정하는 명령어들을 포함할 수 있다.
상기 영상 오류 검출 프로그램은, 상기 제1 임계 개수 초과 또는 이상인 윈도우 개수를 가진 영상 프레임이 제2 임계 개수 초과 또는 이상으로 검출되면, 영상 오류로 판정하는 명령어들을 포함할 수 있다.
상기 복수의 윈도우는, 사용자 설정에 따라 또는 영상 오류 종류에 따라 상호 독립적으로 온 또는 오프될 수 있다.
실시예에 따르면, 차량에 설치된 카메라의 입력 영상을 검사하여 입력 영상에서 발생될 수 있는 오동작을 효율적으로 검출함으로써, 영상의 무결성을 확보하고 이상 발생시 운전자에게 알려 안전 운전을 도모할 수 있다.
도 1은 한 실시예에 따른 영상 오류 검출 장치의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 2는 실시예에 따른 영상 오류 검출 장치의 적용 예시도이다.
도 3은 한 실시예에 영상 오류 검출 방법을 나타낸 순서도이다.
도 4는 실시예에 따른 윈도우 예시도이다.
도 5는 한 실시예에 따른 영상 오류 검출 방법을 나타낸 순서도이다.
도 6은 실시예에 따른 주차 라인을 나타낸다.
도 7은 다른 실시예에 따른 영상 오류 검출 방법을 나타낸 순서도이다.
도 8a는 정상적인 영상 프레임을 나타낸다.
도 8b는 B-컬러 오류가 발생한 영상 프레임을 나타낸다.
도 8c는 G-컬러 오류가 발생한 영상 프레임을 나타낸다.
도 8d는 R-컬러 오류가 발생한 영상 프레임을 나타낸다.
도 9는 또 다른 실시예에 따른 영상 오류 검출 방법을 나타낸 순서도이다.
도 10은 또 다른 실시예에 따른 영상 오류 검출 방법을 나타낸 순서도이다.
도 11은 다른 실시예에 따른 영상 오류 검출 장치의 하드웨어 구성을 나타낸 블록도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
또한, 명세서에 기재된 "…부", "…기", "…모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
본 발명에서 설명하는 장치들은 적어도 하나의 프로세서, 메모리 장치, 통신 장치 등을 포함하는 하드웨어로 구성되고, 지정된 장소에 하드웨어와 결합되어 실행되는 프로그램이 저장된다. 하드웨어는 본 발명의 방법을 실행할 수 있는 구성과 성능을 가진다. 프로그램은 도면들을 참고로 설명한 본 발명의 동작 방법을 구현한 명령어(instructions)를 포함하고, 프로세서와 메모리 장치 등의 하드웨어와 결합하여 본 발명을 실행한다.
본 명세서에서 "전송 또는 제공"은 직접적인 전송 또는 제공하는 것 뿐만 아니라 다른 장치를 통해 또는 우회 경로를 이용하여 간접적으로 전송 또는 제공도 포함할 수 있다.
본 명세서에서 단수로 기재된 표현은 "하나" 또는 "단일" 등의 명시적인 표현을 사용하지 않은 이상, 단수 또는 복수로 해석될 수 있다.
본 명세서에서 도면에 관계없이 동일한 도면번호는 동일한 구성요소를 지칭하며, "및/또는" 은 언급된 구성 요소들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다.
본 명세서에서, 제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어들은 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를들어, 본 개시의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.
본 명세서에서 도면을 참고하여 설명한 흐름도에서, 동작 순서는 변경될 수 있고, 여러 동작들이 병합되거나, 어느 동작이 분할될 수 있고, 특정 동작은 수행되지 않을 수 있다.
도 1은 한 실시예에 따른 영상 오류 검출 장치의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 1을 참조하면, 영상 오류 검출 장치(100)는 제어부(110), 컬러 컨버터(120), 계산부(130) 및 오류 판단부(140)를 포함한다.
제어부(110)는 컬러 컨버터(120), 계산부(130) 및 오류 판단부(140) 각각의 동작을 제어하는 역할을 한다. 제어부(110)는 영상 프레임 내 소정의 영역으로 지정되는 복수의 윈도우 정보를 저장할 수 있다.
복수의 윈도우는 사용자 설정에 따라 또는 영상 오류 종류에 따라 상호 독립적으로 온 또는 오프될 수 있다.
컬러 컨버터(120)는 외부로부터 프레임 단위로 입력받은 영상 데이터를 소정의 포맷으로 변환하여 계산부(130)로 출력할 수 있다. 컬러 컨버터(120)는 영상 데이터를 구성하는 픽셀값들을 빛의 삼원색을 표현하는 RGB값들로 변환할 수 있다. 컬러 컨버터(120)는 영상 데이터를 구성하는 픽셀값들을 빛의 밝기를 나타내는 휘도(Y)와 색상신호 2개(U, V)로 표현하는 YUV값들로 변환할 수 있다. 이처럼, 컬러 컨버터(120)를 통해 다양한 입력 포맷을 지원할 수 있다.
계산부(130)는 제어부(110)의 제어 명령에 따라 영상 프레임 내 복수의 윈도우 별로 특징값을 계산한다. 특징값은 영상 오류 유형 별로 지시하는 연산값으로서, CRC(Cyclic Redundancy Check)값, G/B값, G/R값, 휘도(Lum) 평균값 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
오류 판단부(140)는 계산부(130)로부터 영상 프레임의 복수의 윈도우 별로 각각 계산된 특징값을 입력받는다. 오류 판단부(140)는 특징값이 임계 조건을 만족하는 윈도우 개수를 카운트하고, 카운트한 윈도우 개수가 제1 임계 개수를 초과하는지 판단한다. 제1 임계 개수를 초과하면, 오류 판단부(140)는 제1 임계 개수를 초과하는 복수의 윈도우를 포함하는 영상 프레임의 개수를 카운트하여, 카운트한 영상 프레임의 개수가 제2 임계 개수를 초과하면, 영상 오류로 판정한다.
영상 오류의 종류를 다양할 수 있다. 예를들어, 카메라의 노출이 잘못 세팅되어 화면이 어둡거나(Dark) 또는 밝아지는(Bright) 경우가 있을 수 있다. 또는 처음에 카메라는 정상적으로 동작하여 카메라 출력을 메모리에 저장하지만, 이후 카메라의 비정상적인 동작으로 인하여 카메라의 출력이 나오지 않아 메모리에 저장된 이미지를 계속 출력함으로써 카메라 화면이 정지(Frozen)하는 경우가 있을 수 있다. 또는 카메라의 출력 포트 이상, 예를들어, 포트 출력이 0이나 1로 고착되는 경우가 있을 수 있다. 이 경우, 단색으로 고착(solid)된 화면이 재생된다. 이러한 정지(Frozen) 영상 오류, 솔리드 컬러(Solid color) 영상 오류, 브라이트(Bright) 영상 오류, 다크(Dark) 영상 오류는 종래와 같이 카메라 아날로그 신호, 전압, 영상 파일 사이즈를 분석하는 기술로는 판정할 수 없다.
그러나, 본 발명의 실시예에 따른 영상 오류 검출 장치(100)는 입력 영상을 여러 개의 윈도우로 구분지어 각 윈도우별로 CRC(cyclic redundancy check)값을 산출하고, Y(lum.)값, R, G, B 각각의 픽셀값을 구한 후에 Y 평균, G/R, G/B값을 산출하여 이들을 기초로 영상 오류를 판정할 수 있다.
도 2는 실시예에 따른 영상 오류 검출 장치의 적용 예시도이다.
도 2를 참조하면, 도 1에서 설명한 영상 오류 검출 장치(100)는 차량 시스템(1)에 탑재될 수 있다. 이때, 차량 시스템(1)은 영상 오류 검출 장치(100), 차량 카메라(200), 이미지 프로세서(300) 및 디스플레이 장치(400)를 포함할 수 있다.
차량 카메라(200)가 생성한 차량 영상 신호는 이미지 프로세서(300)로 입력되어, 이미지 프로세서(300)에 의해 그래픽 처리된 후, 디스플레이 장치(400)로 출력된다. 디스플레이 장치(400)는 차량의 운전자가 확인할 수 있는 차량 내 위치에 장착될 수 있다. 예를들어, 디스플레이 장치(400)는 차량 내부 운전자 시야의 전방에 설치될 수 있으며, 디지털 클러스터 화면을 생성할 수 있다.
이때, 영상 오류 검출 장치(100)는 이미지 프로세서(300)가 디스플레이 장치(400)에게 프레임 단위로 출력하는 차량 영상 데이터를 입력받아, 앞서 설명한 방식으로 영상 오류를 검출할 수 있다. 영상 오류가 검출된 경우, 디스플레이 장치(400)로 영상 오류 검출 정보를 출력할 수 있다. 영상 오류 검출 정보는 운전자에게 영상 오류 알림의 형태로 제공하며, 시각적 알림 또는 청각적 알림 중 적어도 하나의 방식을 사용할 수 있다. 이외에도 운전자에게 영상 오류 알림을 전달하는 방식이라면 무엇이든 사용될 수 있다.
도 3은 한 실시예에 영상 오류 검출 방법을 나타낸 순서도이다.
도 3을 참조하면, 영상 오류 검출 장치(100)는 영상 프레임의 복수의 윈도우 별로 특징값을 각각 계산한다(S101).
영상 오류 검출 장치(100)는 S101에서 계산된 각각의 특징값에 대하여 임계 조건을 만족하는 윈도우 개수를 카운트한다(S103).
영상 오류 검출 장치(100)는 S103에서 카운트한 윈도우 개수가 제1 임계 개수를 초과하는지 판단한다(S105).
영상 오류 검출 장치(100)는 S105에서 제1 임계 개수를 초과하는 것으로 판단되면, 연속된 임계 시간 동안 제1 임계 개수를 초과하는 복수의 윈도우를 포함하는 영상 프레임의 개수를 카운트한다(S107).
영상 오류 검출 장치(100)는 S107에서 카운트한 영상 프레임의 개수가 제2 임계 개수를 초과하는지 판단한다(S109).
S109에서 제2 임계 개수를 초과하는 것으로 판단되면, 영상 오류 검출 장치(100)는 영상 프레임에 대하여 영상 오류로 판정한다(S111).
S109에서 제2 임계 개수 이하로 판단된 경우, S101로 회귀한다.
또한, S105에서 제1 임계 개수 이하로 판단되면, 영상 오류 검출 장치(100)는 지금까지 카운트한 영상 프레임의 개수를 초기화(S113)하고, S101로 회귀한다. 이처럼, S113을 통해 누적된 영상 프레임의 개수를 초기화하면, 검출 신뢰도를 높일 수 있다.
도 4는 실시예에 따른 윈도우 예시도이다.
도 4를 참조하면, 영상 오류 검출 대상인 복수의 윈도우(Window)(0, …, 8)를 나타내며, 복수의 윈도우는 영상 프레임(500) 내 소정의 영역으로 지정된다. 예시에 따르면, 한 영상 프레임(500)내 윈도우는 9개가 지정될 수 있다.
이때, 복수의 윈도우는 서로 다른 영상 프레임 영역으로 지정되지만, 서로 겹치는 영역을 포함할 수 있다.
또한, 복수의 윈도우는 시스템 설정 또는 사용자 입력에 따라 자유롭게 설정될 수 있다.
또한, 윈도우 별로 오류 검출 대상으로 사용할지 말지를 선택적으로 적용할 수 있다. 즉, 윈도우 별로 오류 검출 기능을 온 또는 오프할 수 있다. 이 경우, 영상 프레임에서 고정된 부분, 예를들어, 위, 아래, 좌, 우 정보 표시창이 있을 경우, 이를 제외시켜 영상 오류 판별에 필요 없는 부분을 제거함으로써 판별 신뢰도를 높일 수 있다.
또한, 특정 영상 오류 검출 유형에서는 복수의 윈도우 중에서 일부 윈도우를 이용할 수 있다. 예를들어, 윈도우 0이 정지 영상 판별을 위한 CRC값 계산에 사용될 수 있다. 그리고 윈도우 0에 다른 윈도우들을 추가함으로써, 정지 영상 판별을 위한 대상을 변경, 확장할 수 있다.
실시예에 따르면, 영상 오류 유형은 정지(Frozen) 영상 오류, 솔리드 컬러(Solid color) 영상 오류, 브라이트(Bright) 영상 오류, 다크(Dark) 영상 오류를 포함할 수 있다.
예를들어, 영상 오류 검출 장치(100)는 윈도우 0 ~ 윈도우 8 각각에 대한 CRC값을 계산하고, 단위 시간 동안 생성되는 영상 프레임을 대상으로 동일한 윈도우에서 CRC값들을 산출할 수 있다. 즉, 윈도우 0, 윈도우 1, … 윈도우 8에 대한 이전 영상 프레임의 CRC값과 현재 영상 프레임의 CRC값을 산출할 수 있다. 산출한 CRC값이 동일한 윈도우가 5개이고, 이러한 5개의 윈도우가 연속된 3개의 영상 프레임에서 검출되면, 영상 오류 검출 장치(100)는 정지(Frozen) 영상 오류 발생으로 판정할 수 있다.
또한, 영상 오류 검출 장치(100)는 윈도우 0 ~ 윈도우 8 각각에 대하여 각각 G/B값 및 G/R값을 산출할 수 있다. 이때, G/B값 및 G/R값이 임계 범위에 포함되지 않는, 윈도우가 5개이고, 이러한 5개의 윈도우가 연속된 3개의 영상 프레임에서 검출되면, 영상 오류 검출 장치(100)는 솔리드 컬러 영상 오류 발생으로 판정할 수 있다.
또한, 영상 오류 검출 장치(100)는 윈도우 0 ~ 윈도우 8 각각에 대하여 휘도 평균값을 산출할 수 있다. 이때, 휘도 평균값이 제1 임계값을 초과하는 윈도우가 5개이고 이러한 5개의 윈도우가 연속된 3개의 영상 프레임에서 검출되면, 영상 오류 검출 장치(100)는 브라이트 영상 오류 발생으로 판정할 수 있다.
또한, 영상 오류 검출 장치(100)는 윈도우 0 ~ 윈도우 8 각각에 대하여 휘도 평균값을 산출할 수 있다. 이때, 휘도 평균값이 제2 임계값 미만인 윈도우가 5개이고 이러한 5개의 윈도우가 연속된 3개의 영상 프레임에서 검출되면, 영상 오류 검출 장치(100)는 다크 영상 오류 발생으로 판정할 수 있다.
각 영상 오류 별로 검출 과정에 대해 설명하기로 한다. 이하, 도 5 내지 도 10의 순서도는 도 3의 다양한 실시예들에 해당한다.
도 5는 한 실시예에 따른 영상 오류 검출 방법을 나타낸 순서도이고, 도 6은 실시예에 따른 주차 라인을 나타낸다.
도 5를 참조하면, 영상 오류 검출 장치(100)는 현재 영상 프레임(Tn) 내 윈도우 단위로 CRC(Tn)값을 계산한다(S201).
영상 오류 검출 장치(100)는 기 저장되어 있는, 이전 영상 프레임(Tn-1)에서 계산된 윈도우 단위의 CRC(Tn-1)값과 S201에서 계산된 CRC(Tn)값을 동일 윈도우에 대하여 비교한다(S203). 예를들어, 도 4에서 윈도우 0에 대하여 CRC(Tn)값과 CRC(Tn-1)값을 계산하여 이들을 비교할 수 있다.
영상 오류 검출 장치(100)는 S203의 비교 결과를 토대로, CRC(Tn)값과 CRC(Tn-1)값이 동일한 윈도우 개수를 카운트한다(S205).
영상 오류 검출 장치(100)는 S205에서 카운트한 윈도우 개수가 제1 임계 개수(FN)를 초과하는지 판단한다(S207).
영상 오류 검출 장치(100)는 제1 임계 개수(FN)를 초과하는 윈도우 개수를 가진 영상 프레임 개수를 카운트한다(S209).
영상 오류 검출 장치(100)는 S209에서 카운트한 영상 프레임 개수가 연속된 임계 시간 동안 제2 임계 개수(FM)를 초과하는지 판단한다(S211).
영상 오류 검출 장치(100)는 S211에서 제2 임계 개수(FM) 초과로 판단되면, 정지(Frozen) 영상 오류로 판정한다(S215).
반면, S211에서 제2 임계 개수(FM) 이하로 판단되면, S201로 회귀한다.
또한, 영상 오류 검출 장치(100)는 S207에서 제1 임계 개수(FN) 이하로 판단되면, 이전 시점까지 누적된 카운트한 영상 프레임 개수를 초기화(S213)하고, S201 로 회귀한다.
이때, 영상 오류 검출 장치(100)는 복수의 윈도우에 대한 CRC값을 계산할때, 특정 색상을 나타내는 픽셀에 비트 마스크를 적용하여 CRC값 계산 대상에서 제외시킬 수 있다.
도 6을 참고하면, 영상 오류 검출 장치(100)가 후방 카메라 영상을 입력받아 영상 오류를 검출하는 경우, 후방 카메라 영상에는 기본적으로 주차 유도 라인(P1, P2)이 표시된다. 영상 오류 검출 장치(100)는 이러한 주차 유도 라인(P1, P2)을 나타내는 색상 픽셀, 예컨대, 빨간색 픽셀(P1) 또는 연두색 픽셀(P2)에 비트 마스크를 적용하여 CRC값 계산 대상에서 제외시킬 수 있다.
도 7은 다른 실시예에 따른 영상 오류 검출 방법을 나타낸 순서도이고, 도 8a는 정상적인 영상 프레임을 나타내고, 도 8b는 B-컬러 오류가 발생한 영상 프레임을 나타내고, 도 8c는 G-컬러 오류가 발생한 영상 프레임을 나타내고, 도 8d는 R-컬러 오류가 발생한 영상 프레임을 나타낸다.
도 7을 참조하면, 영상 오류 검출 장치(100)는 현재 영상 프레임(Tn) 내 윈도우 단위로 G/R값 및 G/B값을 각각 계산한다(S301).
여기서, G/R값 및 G/B값은 입력 R, G, B 데이터 값으로서, 화이트 밸런스 게인(White Balance Gain)값이다. G/R값은 윈도우의 R(Red)에 대한 G(Green)의 상대적인 색상 비율이다. G/B값은 윈도우의 B(Blue)에 대한 G(Green)의 상대적인 색상 비율이다.
영상 오류 검출 장치(100)는 S301에서 계산한 G/R값 및 G/B값이 제1 임계값(Smin)보다 크고 제2 임계값(Smax)보다 작은지 판단한다(S303).
영상 오류 검출 장치(100)는 S301에서 계산한 G/R값 및 G/B값이 제1 임계값(Smin)보다 크고 제2 임계값(Smax)보다 작으면, S301로 회귀한다.
반면, 영상 오류 검출 장치(100)는 S301에서 계산한 G/R값 및 G/B값이 제1 임계값(Smin)보다 크고 제2 임계값(Smax) 보다 작은 임계 범위 내에 있지 않으면, 이러한 G/R값 및 G/B값을 가지는 윈도우 개수를 카운트한다(S305). 즉, G/R값 및 G/B값이 제1 임계값(Smin) 이하이거나 또는 제2 임계값(Smax) 이상인 윈도우 개수를 카운트한다.
영상 오류 검출 장치(100)는 S305에서 카운트한 윈도우 개수가 제1 임계 개수(SN)를 초과하는지 판단한다(S307).
S307에서 제1 임계 개수(SN)를 초과하는 것으로 판단되면, 영상 오류 검출 장치(100)는 연속된 임계 시간 동안 제1 임계 개수(SN)를 초과하는 윈도우 개수를 가진 영상 프레임의 개수를 카운트한다(S309).
영상 오류 검출 장치(100)는 S309에서 카운트한 영상 프레임 개수가 연속된 임계 시간 동안 제2 임계 개수(SM)를 초과하는지 판단한다(S311). S311을 통하여 차량이 터널로 들어가거나 나올 때 W/B가 맞지 않은 경우 등을 영상 오류로 검출되지 않도록 할 수 있다.
영상 오류 검출 장치(100)는 S311에서 카운트한 영상 프레임 개수가 제2 임계 개수(SM)를 초과하는 것으로 판단되면, 솔리드(Solid) 영상 오류로 판정한다(S313).
반면, S311에서 제2 임계 개수(SM) 이하로 판단되면, S301로 회귀한다.
또한, S307에서 카운트한 영상 프레임 개수가 제1 임계 개수(SN) 이하라고 판단되면, 이전 시점까지 누적된 카운트한 영상 프레임 개수를 초기화(S315)한 후, S301로 회귀한다.
이러한 솔리드 영상 오류에 대해 설명하면, 도 8과 같다.
도 8(a)에는 정상적인 영상 프레임을 나타냈으며, 도 8(b), 도 8(c), 도 8(d)에는 컬러가 정상 컬러와 다를 경우, 즉, 솔리드 영상 오류를 나타낸다.
카메라에서 W/B(white balance)가 맞게 출력을 해주다가 카메라 고장으로 인한 W/B 이상이 발생하면 솔리드 영상 오류로 판정된다. 도 8(b)는 RGB값에서 B-컬러 오류가 발생한 영상 프레임을 나타낸다. 도 8(c)는 RGB값에서 G-컬러 오류가 발생한 영상 프레임을 나타낸다. 도 8(d)는 RGB값에서 R-컬러 오류가 발생한 영상 프레임을 나타낸다.
도 9는 또 다른 실시예에 따른 영상 오류 검출 방법을 나타낸 순서도이다.
도 9를 참조하면, 영상 오류 검출 장치(100)는 현재 영상 프레임(Tn) 내 윈도우 단위로 휘도(Lum) 평균값을 계산한다(S401).
영상 오류 검출 장치(100)는 S401에서 계산된 휘도 평균값이 제1 휘도 임계값(BL)을 초과하는지 판단한다(S403).
S403에서 제1 휘도 임계값(BL) 이하로 판단되면, S401로 회귀한다.
S403에서 제1 휘도 임계값(BL) 초과로 판단되면, 영상 오류 검출 장치(100)는 제1 휘도 임계값(BL) 초과인 윈도우 개수를 카운트한다(S405).
영상 오류 검출 장치(100)는 S405에서 카운트한 윈도우 개수가 제1 임계 개수(BN) 초과인지 판단한다(S407).
S407에서 제1 임계 개수(BN) 초과로 판단되면, 영상 오류 검출 장치(100)는 제1 임계 개수(BN)를 초과하는 윈도우 개수를 가진 영상 프레임의 개수를 카운트한다(S409).
영상 오류 검출 장치(100)는 S409에서 카운트한 영상 프레임 개수가 연속된 임계 시간 동안 제2 임계 개수(BM) 초과인지 판단한다(S411).
S411에서 제2 임계 개수(BM) 초과로 판단되면, 영상 오류 검출 장치(100)는 브라이트(Bright) 영상 오류로 판정한다(S413). 즉, 휘도가 임계값을 초과하도록 밝은 브라이트(Bright) 영상 오류로 판정한다.
반면, S411에서 제2 임계 개수(BM) 이하로 판단되면 S401로 회귀한다.
또한, S407에서 제1 임계 개수(BN) 이하로 판단되면, 영상 오류 검출 장치(100)는 이전 시점까지 누적된 카운트한 영상 프레임 개수를 초기화(S415)한 후, S401로 회귀한다.
도 10은 또 다른 실시예에 따른 영상 오류 검출 방법을 나타낸 순서도이다.
도 10을 참조하면, 영상 오류 검출 장치(100)는 현재 영상 프레임(Tn) 내 윈도우 단위로 휘도(Lum) 평균값을 계산한다(S501).
영상 오류 검출 장치(100)는 S501에서 계산된 휘도 평균값이 제2 휘도 임계값(DL) 미만인지 판단한다(S503).
S503에서 휘도 평균값이 제2 휘도 임계값(DL) 이상으로 판단되면, S501로 회귀한다.
S503에서 휘도 평균값이 제2 휘도 임계값(DL) 미만으로 판단되면, 영상 오류 검출 장치(100)는 제2 휘도 임계값(DL) 미만인 휘도 평균값을 가진 윈도우 개수를 카운트한다(S505).
영상 오류 검출 장치(100)는 S505에서 카운트한 윈도우 개수가 제1 임계 개수(DN) 초과인지 판단한다(S507).
S507에서 제1 임계 개수(DN) 초과로 판단되면, 영상 오류 검출 장치(100)는 제1 임계 개수(DN)를 초과하는 윈도우 개수를 가진 영상 프레임 개수를 카운트한다(S509).
영상 오류 검출 장치(100)는 카운트한 영상 프레임 개수가 연속된 임계 시간 동안 제2 임계 개수(DM) 초과인지 판단한다(S511).
S511에서 초과하지 않으면, S501로 회귀한다.
반면, S511에서 영상 프레임 개수가 제2 임계 개수(DM) 초과로 판단되면, 다크(Dark) 영상 오류로 판정한다(S513).
또한, S507에서 영상 프레임 개수가 제1 임계 개수(DN) 이하로 판단되면, 지금까지 누적된 카운트한 영상 프레임 개수를 초기화(S515)한 후, S501로 회귀한다.
이상 기술한 바에 따르면, 윈도우 단위로 계산된 CRC값, G/B값, G/R값, 휘도 평균값이 임계 조건을 충족하는지 판단하는 1단계, 1단계에서 임계 조건을 충족하는 윈도우 개수가 제1 임계 개수 조건을 충족하는지 판단하는 2단계, 2단계에서 제1 임계 개수를 충족하는 영상 프레임 개수가 일정 시간동안 제2 임계 개수 조건을 충족하는지 판단하는 3단계로 구성하여 영상 오류를 판정함으로써, 알고리즘의 강인성을 높일 수 있다.
또한, 도 3의 S105, S109, 도 4의 S207, S211, 도 7의 S307, S311, 도 9의 S403, S407, S411, 도 10의 S503, S507, S511에서는 초과 또는 미만인 경우를 판단하였지만, 이는 한 실시예로서, 이상 또는 이하인 경우를 판단할 수도 있다.
한편, 도 11은 다른 실시예에 따른 영상 오류 검출 장치의 하드웨어 구성을 나타낸 블록도이다.
도 11을 참고하면, 도 1 내지 도 10에서 설명한 영상 오류 검출 장치(100)는 적어도 하나의 컴퓨팅 장치(600)로 구현될 수 있고, 본 개시의 동작을 실행하도록 기술된 명령들(instructions)이 포함된 컴퓨터 프로그램을 실행할 수 있다.
컴퓨팅 장치(600)의 하드웨어는 적어도 하나의 프로세서(610), 메모리(630), 스토리지(650), 통신 인터페이스(670)를 포함할 수 있고, 버스를 통해 연결될 수 있다. 이외에도 입력 장치 및 출력 장치 등의 하드웨어가 포함될 수 있다. 컴퓨팅 장치(600)는 컴퓨터 프로그램을 구동할 수 있는 운영 체제를 비롯한 각종 소프트웨어가 탑재될 수 있다.
프로세서(610)는 컴퓨팅 장치(600)의 동작을 제어하는 장치로서, 컴퓨터 프로그램에 포함된 명령들을 처리하는 다양한 형태의 프로세서일 수 있고, 예를 들면, CPU(Central Processing Unit), MPU(Micro Processor Unit), MCU(Micro Controller Unit), GPU(Graphic Processing Unit) 등 일 수 있다. 또한, 프로세서(610)는 위에서 설명한 방법을 실행하기 위한 프로그램에 대한 연산을 수행할 수 있다.
메모리(630)는 각종 데이터, 명령 및/또는 정보를 저장한다. 메모리(630)는 본 개시의 동작을 실행하도록 기술된 명령들이 프로세서(610)에 의해 처리되도록 해당 컴퓨터 프로그램을 스토리지(650)로부터 로드할 수 있다. 메모리(630)는 예를들면, ROM(read only memory), RAM(random access memory) 등일 수 있다. 스토리지(650)는 본 개시의 동작을 실행하는데 요구되는 각종 데이터, 컴퓨터 프로그램 등을 저장할 수 있다. 스토리지(650)는 컴퓨터 프로그램을 비임시적으로 저장할 수 있다. 스토리지(650)는 비휘발성 메모리로 구현될 수 있다. 프로세서(610)는 통신 인터페이스(670)를 통해 네트워크에 연결된다.
이상에서 설명한 본 발명의 실시예는 장치 및 방법을 통해서만 구현이 되는 것은 아니며, 본 발명의 실시예의 구성에 대응하는 기능을 실현하는 프로그램 또는 그 프로그램이 기록된 기록 매체를 통해 구현될 수도 있다.
이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.

Claims (10)

  1. 적어도 하나의 프로세서에 의해 동작하는 컴퓨팅 장치가 영상 오류를 검출하는 방법으로서,
    영상 프레임 내 오류 검출 대상인 윈도우를 복수개 설정하는 단계,
    복수개의 윈도우 별로 이전 영상 프레임의 CRC(Cyclic Redundancy Check)값과 현재 영상 프레임의 CRC값이 동일한 윈도우 개수를 카운트하고, 카운트한 윈도우 개수가 임계 조건을 충족하면 동일한 영상 프레임이 반복되는 정지(Frozen) 영상 오류로 판정하는 단계,
    상기 복수개의 윈도우 별로 각 윈도우의 B(Blue)에 대한 G(Green)의 상대적인 색상 비율인 G/B값 그리고 R(Red)에 대한 G(Green)의 상대적인 색상 비율인 G/R값이 임계 범위를 벗어난 윈도우 개수를 카운트하고, 카운트한 윈도우 개수가 임계 조건을 충족하면 영상 프레임이 단색으로 고정되는 솔리드 컬러(Solid color) 영상 오류로 판정하는 단계,
    상기 복수개의 윈도우 별로 휘도(Lum) 평균값을 계산하고, 휘도 평균값이 제1 임계 조건을 충족하는 윈도우 개수를 카운트하여 카운트한 윈도우 개수가 임계 조건을 충족하면 영상 프레임의 브라이트(Bright) 영상 오류로 판정하는 단계, 그리고
    상기 휘도 평균값이 제2 임계 조건을 충족하는 윈도우 개수를 카운트하여 카운트한 윈도우 개수가 임계 조건을 충족하면 영상 프레임의 다크(Dark) 영상 오류로 판정하는 단계
    를 포함하는, 방법.
  2. 삭제
  3. 제1항에서,
    상기 윈도우에서 특정 색상을 나타내는 픽셀은,
    비트 마스크가 적용되어 상기 CRC값 계산 대상에서 제외되는, 방법.
  4. 삭제
  5. 제1항에서,
    상기 브라이트 영상 오류로 판정하는 단계는,
    상기 휘도 평균값이 제1 휘도 임계값을 초과하거나 또는 상기 제1 휘도 임계값 이상인 윈도우 개수를 카운트하는, 방법.
  6. 제1항에서,
    상기 다크 영상 오류로 판정하는 단계는,
    상기 휘도 평균값이 제2 휘도 임계값 미만이거나 또는 상기 제2 휘도 임계값이하인 윈도우 개수를 카운트하는, 방법.
  7. 영상 오류 검출 프로그램이 저장된 메모리, 그리고
    상기 영상 오류 검출 프로그램을 실행하는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
    상기 영상 오류 검출 프로그램은,
    영상 프레임 내 소정의 영역으로 지정된 오류 검출 대상인 복수의 윈도우를 설정하고,
    상기 복수의 윈도우에 대하여 이전 영상 프레임과 현재 영상 프레임에서 각각 계산된 CRC(Cyclic Redundancy Check)값들이 동일한 윈도우 개수를 카운트하여 카운트한 윈도우 개수가 임계 조건을 충족하면 정지(Frozen) 영상 오류를 검출하고,
    상기 복수의 윈도우에 대하여 B(Blue)에 대한 G(Green)의 상대적인 색상 비율인 G/B값 그리고 R(Red)에 대한 G(Green)의 상대적인 색상 비율인 G/R값이 제1 임계값 및 제2 임계값으로 이루어진 임계 범위 내에 속하지 않는 윈도우 개수를 카운트하여 카운트한 윈도우 개수가 임계 조건을 충족하면 솔리드 컬러(Solid color) 영상 오류를 검출하며,
    상기 복수의 윈도우에 대하여 휘도(Lum) 평균값이 제1 휘도 임계값 초과이거나 또는 이상인 윈도우 개수를 카운트하여 카운트한 윈도우 개수가 임계 조건을 충족하면 브라이트(Bright) 영상 오류를 검출하고,
    상기 복수의 윈도우에 대하여 휘도 평균값이 제2 휘도 임계값 미만이거나 또는 이상인 윈도우 개수를 카운트하여 카운트한 윈도우 개수가 임계 조건을 충족하면 다크(Dark) 영상 오류를 검출하는 명령어들(Instructions)을 포함하는, 컴퓨팅 장치.
  8. 삭제
  9. 제7항에서,
    상기 영상 오류 검출 프로그램은,
    윈도우 개수가 임계 조건을 충족하는영상 프레임이 임계 개수 초과 또는 이상으로 검출되면, 상기 정지 영상 오류, 상기 솔리드 컬러 영상 오류, 상기 브라이트 영상 오류 및 상기 다크 영상 오류 중 하나의 오류로 판정하는 명령어들을 포함하는, 컴퓨팅 장치.
  10. 제7항에서,
    상기 복수의 윈도우는,
    사용자 설정에 따라 또는 영상 오류 종류에 따라 상호 독립적으로 온 또는 오프되는, 컴퓨팅 장치.
KR1020200181189A 2020-12-22 2020-12-22 영상 오류 검출 방법 및 그 장치 KR102384338B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200181189A KR102384338B1 (ko) 2020-12-22 2020-12-22 영상 오류 검출 방법 및 그 장치

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020200181189A KR102384338B1 (ko) 2020-12-22 2020-12-22 영상 오류 검출 방법 및 그 장치

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR102384338B1 true KR102384338B1 (ko) 2022-04-08

Family

ID=81183098

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020200181189A KR102384338B1 (ko) 2020-12-22 2020-12-22 영상 오류 검출 방법 및 그 장치

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102384338B1 (ko)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20080078210A (ko) * 2007-02-22 2008-08-27 엘지디스플레이 주식회사 영상보상회로와, 이를 포함하는 액정표시장치 및 이의구동방법
KR20100095827A (ko) * 2009-02-23 2010-09-01 삼성전자주식회사 영상 분류 장치 및 방법
JP2011259071A (ja) * 2010-06-07 2011-12-22 Renesas Electronics Corp 画像処理装置
JP2015131635A (ja) * 2014-12-17 2015-07-23 ルネサスエレクトロニクス株式会社 自動車
KR102153718B1 (ko) * 2019-06-12 2020-09-08 주식회사 텔레칩스 화면 멈춤을 초래하는 정지 프레임을 결정하는 차량 클러스터 장치 및 그 방법

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20080078210A (ko) * 2007-02-22 2008-08-27 엘지디스플레이 주식회사 영상보상회로와, 이를 포함하는 액정표시장치 및 이의구동방법
KR20100095827A (ko) * 2009-02-23 2010-09-01 삼성전자주식회사 영상 분류 장치 및 방법
JP2011259071A (ja) * 2010-06-07 2011-12-22 Renesas Electronics Corp 画像処理装置
JP2015131635A (ja) * 2014-12-17 2015-07-23 ルネサスエレクトロニクス株式会社 自動車
KR102153718B1 (ko) * 2019-06-12 2020-09-08 주식회사 텔레칩스 화면 멈춤을 초래하는 정지 프레임을 결정하는 차량 클러스터 장치 및 그 방법

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20180324287A1 (en) Camera assembly and mobile electronic device
US9529562B2 (en) Image display apparatus, image output apparatus, and control methods therefor
EP2068569A1 (en) Method of and apparatus for detecting and adjusting colour values of skin tone pixels
US20130155125A1 (en) Display apparatus and control method thereof
US9846925B2 (en) Defog system and defog method
US9317910B2 (en) Defogging system and defogging method
US11707984B2 (en) Circuit device, electronic apparatus, and mobile body
CN112672114B (zh) 监控设备日夜模式的切换方法、系统、设备及存储介质
JPH0950258A (ja) 情報処理システム及びプラズマディスプレイ装置
JP2008216334A (ja) 画面表示故障の検知方法と検知装置
KR102384338B1 (ko) 영상 오류 검출 방법 및 그 장치
US9147115B2 (en) Method and device for detecting an object in an image
JP2007300547A (ja) カメラの異常検出方法
KR20040007821A (ko) 비 정상 비디오 신호를 판별하는 디스플레이 장치 및 그방법
CN111510669A (zh) 视频信号处理装置、视频冻结检测电路和视频冻结的检测方法
US20040028137A1 (en) Motion detection camera
EP3226554B1 (en) Imaging device and vehicle
KR20190102918A (ko) 차량 전방 설치용 노선안내 엘이디 전광판
KR20190021646A (ko) 카메라의 동작모드 결정 방법 및 장치
US20220239868A1 (en) Optical sensor device and calibration method capable of avoiding false motion alarm
WO2014061124A1 (ja) ディスプレイ装置、及び画像表示方法
CN112770021A (zh) 摄影机与滤片切换方法
JP7333135B2 (ja) 信号処理回路
US7675482B2 (en) Apparatus and method for driving an interlaced plasma display panel
CN112513609A (zh) 路灯闪烁效应分析方法及终端

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant