KR102462804B1 - 베이어 패턴 이미지에 기반한 렌즈 왜곡 보정 장치 및 그 보정 방법 - Google Patents

베이어 패턴 이미지에 기반한 렌즈 왜곡 보정 장치 및 그 보정 방법 Download PDF

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Abstract

렌즈 왜곡 보정 장치는, 베이어 패턴 이미지의 좌표 정보를 입력받아, 포워드 매핑 함수를 이용하여 포워드 매핑 후, 반올림하여 보정 좌표를 산출하는 보정 좌표 산출부; 상기 보정 좌표를, 상기 포워드 매핑 함수의 역함수를 이용하여 인버스 매핑하여, 왜곡 이미지에서의 왜곡 좌표를 생성하는 인버스 매핑부; 및 이중 선형 보간 방정식에 의해 상기 보정 좌표에 대해 픽셀별로 픽셀값을 산출하여, 상기 베이어 패턴 이미지에 대한 보정된 이미지를 생성하는 보정 이미지 생성부;를 포함한다.

Description

베이어 패턴 이미지에 기반한 렌즈 왜곡 보정 장치 및 그 보정 방법{LENS DISTORTION CORRECTION APPARATUS BASED ON BAYER PATTERN IMAGE AND CORRECTION METHOD THEREFOR}
본 발명은 베이어 이미지에 기반한 렌즈 왜곡 보정 장치 및 그 보정 방법에 관한 것이다.
렌즈를 통해 이미지 센서에 의해 획득되는 이미지는, 기하학적인 왜곡이 존재한다. 이러한 기하학적인 왜곡을 기하학적 변환(Geometry Transformation)에 의해 보정을 할 필요가 있다.
다만, 원본 이미지를 기하학적 변환을 하게 되면, 좌표가 완벽하게 대응이 되지 않아 공백(Hole)이 발생할 수도 있고, 이 공백 픽셀의 해소가 요구된다. 아울러, 변환된 영상의 화질을 개선하기 위해 변환된 좌표에서의 적절한 픽셀의 값을 지정할 필요도 있다.
국내공개특허 제10-2015-0029924호 : 디모자이크가 결합된 렌즈 왜곡 보정 장치 및 방법(2015년 03월 19일 공개).
본 발명은 전술한 바와 같은 기술적 과제를 해결하는 데 목적이 있는 발명으로서, 원본 이미지를 기하학적 변환 시, 변환된 좌표에서의 적절한 픽셀의 값이 지정 가능하고 공백 픽셀의 해소가 가능하여, 화질을 개선할 수 있는 베이어 패턴 이미지에 기반한 렌즈 왜곡 보정 장치 및 그 보정 방법을 제공하는 것에 그 목적이 있다.
렌즈 왜곡 보정 장치는, 왜곡 이미지인 베이어 패턴 이미지의 좌표 정보를 입력받아, 포워드 매핑 함수를 이용하여 포워드 매핑 후, 반올림하여 보정 좌표를 산출하는 보정 좌표 산출부; 상기 보정 좌표를, 상기 포워드 매핑 함수의 역함수를 이용하여 인버스 매핑하여, 왜곡 좌표를 생성하는 인버스 매핑부; 상기 베이어 패턴 이미지에 대한 보정된 이미지를 생성하는 보정 이미지 생성부; 및 상기 보정 이미지 생성부에 의해 생성된 이미지 중, 상기 보정 좌표 산출부에 의해 보정 좌표가 산출되지 않은 빈 픽셀에 대해 픽셀값을 보간하여, 최종적으로 보정된 이미지를 생성하는 공백 픽셀 보간부;를 포함한다.
상기 보정 이미지 생성부 상기 보정 좌표에서의 색상 정보; 상기 왜곡 좌표의 정수 부분에 의한 정수화 좌표에서의 색상 정보; 상기 왜곡 좌표로부터 상기 정수화 좌표를 뺀 나머지값 정보; 및 상기 왜곡 이미지의 상기 정수화 좌표와 관련된 색상의 배열 정보; 중 다수를 이용하여, 해당 보정 좌표에 적용할 이중 선형 보간 방정식을 선택하고, 선택된 이중 선형 보간 방정식에 의해 상기 보정 좌표에 대해 픽셀별로 픽셀값을 산출한다.
아울러, 상기 보정 이미지 생성부는, 해당 픽셀에 대한 상기 보정 좌표에서의 색상 정보가 레드(RED) 또는 블루(BLUE) 중 하나인 경우 및 해당 픽셀에 대한 상기 보정 좌표에서의 색상 정보가 그린(GREEN)인 경우 각각에 대해, 4가지의 이중 선형 보간 방정식 중 하나에 의해 상기 보정 좌표에 대한 픽셀값을 산출한다.
또한, 상기 보정 이미지 생성부는, 상기 보정 좌표에서의 색상 정보와 동일한 색상 정보를 갖는 상기 왜곡 이미지 상에서의 4개의 픽셀의 픽셀값을 이용하여 상기 보정 좌표에 대한 픽셀값을 산출한다.
바람직하게는, 상기 보정 이미지 생성부는, 해당 픽셀에 대한 상기 보정 좌표에서의 색상 정보가 레드 또는 블루 중 하나인 경우, 해당 픽셀에 대한 상기 정수화 좌표에서의 색상 정보가 상기 보정 좌표에서의 색상 정보와 동일한 경우; 해당 픽셀에 대한 상기 정수화 좌표에서의 색상 정보가 그린이고, 상기 왜곡 이미지 상에서 해당 픽셀에 대한 상기 정수화 좌표의 좌우에 상기 보정 좌표에서의 색상 정보와 동일한 색상 정보의 픽셀이 배열된 경우; 해당 픽셀에 대한 상기 정수화 좌표에서의 색상 정보가 그린이고, 상기 왜곡 이미지 상에서 해당 픽셀에 대한 상기 정수화 좌표의 상하에 상기 보정 좌표에서의 색상 정보와 동일한 색상 정보의 픽셀이 배열된 경우; 및 해당 픽셀에 대한 상기 정수화 좌표에서의 색상 정보가 레드 또는 블루 중 다른 하나인 경우;의 4가지 경우로 분류하여, 각각의 경우에 대해 상이한 이중 선형 보간 방정식에 의해 상기 보정 좌표에 대한 픽셀값을 산출한다.
아울러, 상기 보정 이미지 생성부는, 해당 픽셀에 대한 상기 보정 좌표에서의 색상 정보가 그린인 경우, 해당 픽셀에 대한 상기 정수화 좌표에서의 색상 정보가 레드 또는 블루 중 하나이고, 상기 나머지값 중 X축 좌표에 대한 제 1 나머지값과 Y축 좌표에 대한 제 2 나머지값의 합이 1을 초과하고 2 미만인 경우; 해당 픽셀에 대한 상기 정수화 좌표에서의 색상 정보가 레드 또는 블루 중 하나이고, 상기 제 1 나머지값과 상기 제 2 나머지값의 합이 0을 초과하고 1 이하인 경우; 해당 픽셀에 대한 상기 정수화 좌표에서의 색상 정보가 그린이고, 상기 제 1 나머지값이 상기 제 2 나머지값을 초과하는 경우; 및 해당 픽셀에 대한 상기 정수화 좌표에서의 색상 정보가 그린이고, 상기 제 1 나머지값이 상기 제 2 나머지값 이하인 경우;의 4가지 경우로 분류하여, 각각의 경우에 대해 상이한 이중 선형 보간 방정식에 의해 상기 보정 좌표에 대한 픽셀값을 산출하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 공백 픽셀 보간부는, 1차 지정된 4개의 픽셀 중 하나의 픽셀이라도 빈 픽셀이 아니라면 상기 1차 지정된 4개의 픽셀의 평균값을 이용하여 해당 빈 픽셀의 픽셀값을 산출하고, 상기 1차 지정된 4개의 픽셀 모두가 빈 픽셀이라면 2차 지정된 4개의 픽셀의 평균값을 이용하여 해당 빈 픽셀의 픽셀값을 산출하되, 상기 1차 지정된 4개의 픽셀 및 상기 2차 지정된 4개의 픽셀은 모두, 해당 빈 픽셀과 동일한 색상 정보를 갖는 것을 특징으로 한다. 구체적으로, 상기 1차 지정된 4개의 픽셀은 모두, 해당 빈 픽셀과 동일한 색상 정보를 갖는 픽셀 중 해당 빈 픽셀과 가장 인접한 픽셀이고, 상기 2차 지정된 4개의 픽셀은 모두, 해당 빈 픽셀과 동일한 색상 정보를 갖는 픽셀 중, 상기 1차 지정된 4개의 픽셀 다음으로 해당 빈 픽셀과 가장 인접한 픽셀인 것이 바람직하다.
본 발명의 베이어 패턴 이미지에 기반한 렌즈 왜곡 보정 장치 및 그 보정 방법에 따르면, 원본 이미지를 기하학적 변환 시, 변환된 좌표에서의 적절한 픽셀의 값이 지정 가능하고 공백 픽셀의 해소가 가능하여, 화질을 개선할 수 있다.
도 1은 일실시예에 따른 베이어 패턴 이미지에 기반한 렌즈 왜곡 보정 장치의 구성도.
도 2 및 도 3은 각각, 일실시예에 따른 베이어 패턴 이미지에 기반한 렌즈 왜곡 보정 장치의 동작 설명도.
도 4는 베이어 패턴 이미지의 레드(RED), 블루(BLUE) 및 그린(GREEN) 픽셀의 배열 정보.
도 5는 왜곡 이미지에서의 정수화 좌표 및 나머지값에 대한 설명도.
도 6은 해당 픽셀에 대한 보정 좌표에서의 색상 정보가 레드 또는 블루 중 하나인 경우를 4가지로 다시 분류하는 과정에 대한 설명도.
도 7은 해당 픽셀에 대한 보정 좌표에서의 색상 정보가 그린인 경우를 4가지로 다시 분류하는 과정에 대한 설명도.
도 8은 공백 픽셀 보간부의 동작 설명도.
도 9는 렌즈 왜곡 보정 장치에 의해 보정된 이미지의 예시도.
도 10은 일실시예에 따른 베이어 패턴 이미지에 기반한 렌즈 왜곡 보정 방법의 흐름도.
이하, 첨부된 도면을 참조하면서 본 발명의 실시예에 따른 베이어 패턴 이미지에 기반한 렌즈 왜곡 보정 장치 및 그 보정 방법에 대해 상세히 설명하기로 한다.
본 발명의 하기의 실시예는 본 발명을 구체화하기 위한 것일 뿐 본 발명의 권리 범위를 제한하거나 한정하는 것이 아님은 물론이다. 본 발명의 상세한 설명 및 실시예로부터 본 발명이 속하는 기술 분야의 전문가가 용이하게 유추할 수 있는 것은 본 발명의 권리 범위에 속하는 것으로 해석된다.
먼저, 도 1은 일실시예에 따른 베이어 패턴 이미지에 기반한 렌즈 왜곡 보정 장치(100)의 구성도를 나타낸다. 아울러, 도 2 및 도 3은 각각 일실시예에 따른 베이어 패턴 이미지에 기반한 렌즈 왜곡 보정 장치(100)의 동작 설명도를 나타낸다.
도 1 내지 도 3에 의해 렌즈 왜곡 보정 장치(100)에 대해 설명하기로 한다.
렌즈 왜곡 보정 장치(100)는, 보정 좌표 산출부(10), 인버스 매핑부(20), 보정 이미지 생성부(30) 및 공백 픽셀 보간부(40)를 포함하여 구성될 수 있다. 참고로, 인버스 매핑부(20), 보정 이미지 생성부(30) 및 공백 픽셀 보간부(40) 각각은, 회로, 프로세서, 또는 회로와 프로세서의 조합에 의해 구현 가능하다. 즉, 인버스 매핑부(20), 보정 이미지 생성부(30) 및 공백 픽셀 보간부(40) 각각은, 회로를 이용하여 하드웨어적으로 구성하거나, 프로세서를 이용하여 소프트웨어적으로 구성하거나, 하드웨어나 소프트웨어의 조합에 의해 구성 가능하다. 즉, 렌즈 왜곡 보정 장치(100)는, 회로, 프로세서, 또는 회로와 프로세서의 조합에 의해 구현 가능하다. 아울러, 프로세서에 의한 구현은 컴퓨터 프로그램의 형태로 실시될 수 있을 것이다.
또한, 렌즈 왜곡 보정 장치(100)는, 하나의 반도체 칩에 내장되어 제작될 수 있다.
렌즈 왜곡 보정 장치(100)는 왜곡 이미지인 원본 베이어 패턴 이미지를 이용하여, 렌즈의 왜곡을 보정한다. 도 4는 베이어 패턴 이미지의 레드(RED), 블루(BLUE) 및 그린(GREEN) 픽셀의 배열 정보를 나타낸다. 여기서, 원본 베이어 패턴 이미지는 렌즈 왜곡을 보정하기 이전의 이미지라는 의미이다.
하기 설명에서 색상 정보라는 것은 해당 좌표가 위치한 이미지 상에서의 픽셀의 색상 정보를 말하는 것이다. 예를 들면, 도 4에서 최초 픽셀의 색상 정보는 레드이다.
하기 설명에서 사용되는 좌표는, 행렬 상으로 배열된 픽셀의 위치 정보로서, 가로 방향을 X축, 세로 방향을 Y축으로 지정하여 표시하였다. 아울러 최초의 픽셀을 (0,0)으로 지정하고, 마지막 픽셀을 (H-1, V-1)로 그 좌표를 지정하되, H는 이미지의 가로 방향의 해상도, V는 이미지의 세로 방향의 해상도를 나타낸다.
보정 좌표 산출부(10)는, 원본 베이어 패턴 이미지의 좌표 정보를 입력받아, 포워드 매핑 함수를 이용하여 포워드 매핑 후, 반올림하여 보정 좌표를 산출한다. 즉, 보정 좌표 산출부(10)에 의해 원본 베이어 패턴 이미지는 원본 좌표계에서 보정된 이미지에서의 보정 좌표계로 변환된다.
보정 좌표 산출부(10)에 의한 보정 좌표의 산출은, 다음의 [수학식 1]과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112021073978742-pat00001
[수학식 1]에서 P2(a, b)는 보정 좌표계에서의 보정 좌표, P1(m, n)은 원본 베이어 패턴 이미지에서의 좌표 정보, f는 포워드 매핑 함수를 나타낸다. a는 0 이상이고 해당 보정 이미지의 X축의 이미지의 가로 방향의 해상도 미만의 정수, b는 0 이상이고 해당 보정 이미지의 Y축의 이미지의 세로 방향의 해상도 미만의 정수를 나타낸다. 또한, m은 0 이상이고 원본 베이어 패턴 이미지의 X축의 이미지의 가로 방향의 해상도 미만의 정수, n은 0 이상이고 원본 베이어 패턴 이미지의 Y축의 이미지의 세로 방향의 해상도 미만의 정수를 나타낸다.
인버스 매핑부(20)는, 보정 좌표를, 포워드 매핑 함수의 역함수를 이용하여 인버스 매핑하여, 왜곡 이미지에서의 왜곡 좌표를 생성하는 역할을 한다. 즉, 인버스 매핑부(20)에 의해 보정 좌표계에서 왜곡 이미지에서의 왜곡 좌표계로 변환된다.
인버스 매핑부(20)에 의한 왜곡 좌표의 산출은, 다음의 [수학식 2]과 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112021073978742-pat00002
[수학식 2]에서 P3(j, k)는 왜곡 이미지에서의 왜곡 좌표, f-1는 포워드 매핑 함수의 역함수를 나타낸다. 아울러, j, k는 각각, 양의 실수인 것을 특징으로 한다.
보정 이미지 생성부(30)는, 보정 좌표에서의 색상 정보; 왜곡 좌표의 정수 부분에 의한 정수화 좌표에서의 색상 정보; 왜곡 좌표로부터 정수화 좌표를 뺀 나머지값 정보; 및 왜곡 이미지의 정수화 좌표와 관련된 색상의 배열 정보; 중 다수를 이용하여, 해당 보정 좌표에 적용할 이중 선형 보간 방정식을 선택하고, 선택된 이중 선형 보간 방정식에 의해 보정 좌표에 대해 픽셀별로 픽셀값을 산출하여, 원본 베이어 패턴 이미지에 대한 보정된 이미지를 생성한다.
도 5는 왜곡 이미지에서의 정수화 좌표 및 나머지값에 대한 설명도를 나타낸다.
정수화 좌표 및 나머지값은 각각, 다음의 [수학식 3] 및 [수학식 4]와 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112021073978742-pat00003
Figure 112021073978742-pat00004
[수학식 3] 및 [수학식 4]에서 P3(p, q)는 왜곡 이미지에서의 정수화 좌표 , P3(u, w)은 왜곡 이미지에서의 나머지값을 나타낸다. 구체적으로, u는 X축 좌표에 대한 나머지값인 제 1 나머지값, w는 Y축 좌표에 대한 나머지값인 제 2 나머지값을 나타낸다. 또한, p 및 q는 각각 정수이고, u 및 w는 각각 0 이상 1 미만의 실수인 것이 바람직하다. 즉, j=p+u, k=q+w의 관계가 성립한다.
아울러, 공백 픽셀 보간부(40)는, 보정 이미지 생성부(30)에 의해 생성된 이미지 중, 보정 좌표 산출부(10)에 의해 보정 좌표가 산출되지 않은 빈 픽셀에 대해 공백 픽셀 보간 방정식을 이용하여 픽셀값을 보간하여, 최종적으로 보정된 이미지를 생성한다. 즉, 보정 이미지 생성부(30)에서 1차 보정 이미지를 생성하고, 1차 보정 이미지 중의 빈 픽셀인 공백에 대해 공백 픽셀 보간부(40)가 보간하여, 최종적인 2차 보정 이미지가 생성된다.
하기에 보정 이미지 생성부(30)에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.
보정 이미지 생성부(30)는, 해당 픽셀에 대한 보정 좌표에서의 색상 정보가 레드 또는 블루 중 하나인 경우 및 해당 픽셀에 대한 보정 좌표에서의 색상 정보가 그린인 경우 각각에 대해, 4가지의 이중 선형 보간 방정식 중 하나에 의해 보정 좌표에 대한 픽셀값을 산출한다. 즉, 보정 이미지 생성부(30)는, 전체 8가지의 이중 선형 보간 방정식 중 하나를 선택하고, 해당 보정 좌표에 대한 픽셀값을 산출한다.
구체적으로, 보정 이미지 생성부(30)는, 보정 좌표에서의 색상 정보와 동일한 색상 정보를 갖는 왜곡 이미지 상에서의 4개의 픽셀의 픽셀값을 이용하여 보정 좌표에 대한 픽셀값을 산출하는 것을 특징으로 한다. 아울러, 왜곡 이미지 상에서 해당 왜곡 좌표는 4개의 픽셀을 연결한 사각형의 내부, 꼭짓점 또는 변 중 하나에 위치한다. 즉, 4개의 픽셀에 의해 해당 왜곡 좌표로부터 가장 인접하고, 보정 좌표에서의 색상 정보와 동일한 색상 정보를 갖는 4개의 꼭짓점을 갖는 사각형이 구성된다.
도 6은 해당 픽셀에 대한 보정 좌표에서의 색상 정보가 레드 또는 블루 중 하나인 경우를 4가지로 다시 분류하는 과정에 대한 설명도이다. 도 6은 왜곡 이미지를 도시한 것이다.
도 6으로부터 알 수 있는 바와 같이, 보정 이미지 생성부(30)는, 해당 픽셀에 대한 보정 좌표에서의 색상 정보가 레드 또는 블루 중 하나인 경우, 다음과 같이 4가지의 이중 선형 보간 방정식 중 하나를 적용하기 위하여, 다음과 같이 4가지로 케이스를 분류한다.
- 케이스 1 : 해당 픽셀에 대한 정수화 좌표에서의 색상 정보가 보정 좌표에서의 색상 정보와 동일한 경우
- 케이스 2 : 해당 픽셀에 대한 정수화 좌표에서의 색상 정보가 그린이고, 왜곡 이미지 상에서 해당 픽셀에 대한 정수화 좌표의 좌우에 보정 좌표에서의 색상 정보와 동일한 색상 정보의 픽셀이 배열된 경우
- 케이스 3 : 해당 픽셀에 대한 정수화 좌표에서의 색상 정보가 그린이고, 왜곡 이미지 상에서 해당 픽셀에 대한 정수화 좌표의 상하에 보정 좌표에서의 색상 정보와 동일한 색상 정보의 픽셀이 배열된 경우
- 케이스 4 : 해당 픽셀에 대한 정수화 좌표에서의 색상 정보가 레드 또는 블루 중 다른 하나인 경우
도 7은 해당 픽셀에 대한 보정 좌표에서의 색상 정보가 그린인 경우를 4가지로 다시 분류하는 과정에 대한 설명도이다. 도 7은 왜곡 이미지를 도시한 것이다.
도 7로부터 알 수 있는 바와 같이, 보정 이미지 생성부(30)는, 해당 픽셀에 대한 보정 좌표에서의 색상 정보가 그린인 경우, 다음과 같이 4가지의 이중 선형 보간 방정식 중 하나를 적용하기 위하여, 다음과 같이 4가지로 케이스를 분류한다.
- 케이스 5 : 해당 픽셀에 대한 정수화 좌표에서의 색상 정보가 레드 또는 블루 중 하나이고, 나머지값 중 X축 좌표에 대한 제 1 나머지값과 Y축 좌표에 대한 제 2 나머지값의 합이 1을 초과하고 2 미만인 경우
- 케이스 6 : 해당 픽셀에 대한 정수화 좌표에서의 색상 정보가 레드 또는 블루 중 하나이고, 제 1 나머지값과 제 2 나머지값의 합이 0을 초과하고 1 이하인 경우
- 케이스 7 : 해당 픽셀에 대한 정수화 좌표에서의 색상 정보가 그린이고, 제 1 나머지값이 제 2 나머지값을 초과하는 경우
- 케이스 8 : 해당 픽셀에 대한 정수화 좌표에서의 색상 정보가 그린이고, 제 1 나머지값이 제 2 나머지값 이하인 경우
케이스 1 내지 케이스 8에서 해당 픽셀에 대한 보정 좌표에서의 색상 정보는 보정된 이미지에서의 좌표인 P2(a, b)의 위치에 해당하는 픽셀의 색상 정보를 말한다. 아울러, 해당 픽셀에 대한 정수화 좌표에서의 색상 정보는, 보정 좌표인 P2(a, b)를 인버스 매핑한 경우의 왜곡 이미지에서의 좌표인 P3(p, q)의 위치에 해당하는 픽셀의 색상 정보를 말한다.
케이스 1 내지 케이스 8 각각에 대해, 다음의 [수학식 5] 내지 [수학식 12]에 나타낸 바와 같이, 보정 이미지 생성부(30)는 서로 상이한 이중 선형 보간 방정식에 의해, 보정 좌표에 대한 픽셀값을 산출한다.
Figure 112021073978742-pat00005
Figure 112021073978742-pat00006
Figure 112021073978742-pat00007
Figure 112021073978742-pat00008
Figure 112021073978742-pat00009
Figure 112021073978742-pat00010
Figure 112021073978742-pat00011
Figure 112021073978742-pat00012
[수학식 5] 내지 [수학식 12]에서, V_P2(a, b)는, 보정 좌표인 P2(a, b)의 픽셀값, V_P3는 P3의 위치에서의 왜곡 이미지인 원본 베이어 패턴 이미지의 픽셀값을 각각 나타낸다. P3(p, q)는 P2(a, b)을 포워드 매핑 함수의 역함수로 변환 후, 정수를 취한 값에 해당한다.
하기에 공백 픽셀 보간부(40)에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.
도 8은 공백 픽셀 보간부(40)의 동작 설명도를 나타낸다.
공백 픽셀 보간부(40)는, 1차 지정된 4개의 픽셀 중 하나의 픽셀이라도 빈 픽셀이 아니라면 1차 지정된 4개의 픽셀의 평균값을 이용하여 해당 빈 픽셀의 픽셀값을 산출하고, 1차 지정된 4개의 픽셀 모두가 빈 픽셀이라면 2차 지정된 4개의 픽셀의 평균값을 이용하여 해당 빈 픽셀의 픽셀값을 산출한다. 여기서, 1차 지정된 4개의 픽셀 및 2차 지정된 4개의 픽셀은 모두, 해당 빈 픽셀과 동일한 색상 정보를 갖는다.
해당 빈 픽셀의 색상 정보가 레드 또는 블루 중 하나인 경우, 1차 지정된 4개의 픽셀 각각은, 해당 빈 픽셀의 X 좌표값과 Y 좌표값 중 하나의 좌표값과는 좌표값이 동일하고, 해당 빈 픽셀의 X 좌표값과 Y 좌표값 중 다른 하나의 좌표값과는 2 만큼 좌표값이 차이가 난다. 아울러, 해당 빈 픽셀의 색상 정보가 레드 또는 블루 중 하나인 경우, 2차 지정된 4개의 픽셀 각각은, 해당 빈 픽셀의 X 좌표값과 2 만큼 X 좌표값이 차이가 나고, 해당 빈 픽셀의 Y 좌표값과 2 만큼 Y 좌표값이 차이가 난다.
아울러, 해당 빈 픽셀의 색상 정보가 그린인 경우, 1차 지정된 4개의 픽셀 각각은, 해당 빈 픽셀의 X 좌표값과 1 만큼 X 좌표값이 차이가 나rg, 해당 빈 픽셀의 Y 좌표값과 1 만큼 Y 좌표값이 차이가 난다. 해당 빈 픽셀의 색상 정보가 그린인 경우, 2차 지정된 4개의 픽셀 각각은, 해당 빈 픽셀의 X 좌표값과 Y 좌표값 중 하나의 좌표값과는 좌표값이 동일하고, 해당 빈 픽셀의 X 좌표값과 Y 좌표값 중 다른 하나의 좌표값과는 2 만큼 좌표값이 차이가 난다.
즉, 1차 지정된 4개의 픽셀은 해당 빈 픽셀과 동일한 색상 정보를 갖는 픽셀 중 해당 빈 픽셀과 가장 인접한 픽셀이고, 2차 지정된 4개의 픽셀은 해당 빈 픽셀과 동일한 색상 정보를 갖는 픽셀 중, 상기 1차 지정된 4개의 픽셀 다음으로 해당 빈 픽셀과 가장 인접한 픽셀이다.
도 9는 렌즈 왜곡 보정 장치(100)에 의해 보정된 이미지의 예시도를 나타낸다.
도 9로부터 알 수 있는 바와 같이, 보정 이미지 생성부(30)에 의해 1차 보정 이미지가 생성되고, 공백 픽셀 보간부(40)에 의해 공백 픽셀이 보간되어 2차 보정 이미지가 생성되는 것을 알 수 있다.
도 10은 일실시예에 따른 베이어 패턴 이미지에 기반한 렌즈 왜곡 보정 방법의 흐름도를 나타낸다.
베이어 패턴 이미지에 기반한 렌즈 왜곡 보정 방법은, 상술한 렌즈 왜곡 보정 장치(100)를 이용하므로, 별도의 설명이 없더라고 렌즈 왜곡 보정 장치(100)의 특징으로 모두 포함하고 있음은 물론이다. 아울러, 렌즈 왜곡 보정 방법은, 회로, 프로세서, 또는 회로와 프로세서의 조합에 의해 실시될 수 있다.
도 10으로부터 알 수 있는 바와 같이, 베이어 패턴 이미지에 기반한 렌즈 왜곡 보정 방법은, 왜곡 이미지인 원본 베이어 패턴 이미지의 좌표 정보를 입력받아, 포워드 매핑 함수를 이용하여 포워드 매핑 후, 반올림하여 보정 좌표를 산출하는 보정 좌표 산출 단계(S10); 보정 좌표를, 포워드 매핑 함수의 역함수를 이용하여 인버스 매핑하여, 왜곡 좌표를 생성하는 인버스 매핑 단계(S20); 이중 선형 보간 방정식에 의해 보정 좌표에 대해 픽셀별로 픽셀값을 산출하여, 원본 베이어 패턴 이미지에 대한 보정된 이미지를 생성하는 보정 이미지 생성 단계(S30); 및 보정 이미지 생성 단계(S30)에 의해 생성된 이미지 중, 보정 좌표 산출 단계(S10)에 의해 보정 좌표가 산출되지 않은 빈 픽셀에 대해 픽셀값을 보간하여, 최종적으로 보정된 이미지를 생성하는 공백 픽셀 보간 단계(S40);를 포함한다.
구체적으로, 보정 이미지 생성 단계(S30)에서는, 보정 좌표에서의 색상 정보; 왜곡 좌표의 정수 부분에 의한 정수화 좌표에서의 색상 정보; 왜곡 좌표로부터 정수화 좌표를 뺀 나머지값 정보; 및 왜곡 이미지의 정수화 좌표와 관련된 색상의 배열 정보; 중 다수를 이용하여, 해당 보정 좌표에 적용할 이중 선형 보간 방정식을 선택하고, 선택된 이중 선형 보간 방정식에 의해 보정 좌표에 대해 픽셀별로 픽셀값을 산출한다.
보정 이미지 생성 단계(S30)에서는, 해당 픽셀에 대한 보정 좌표에서의 색상 정보가 레드(RED) 또는 블루(BLUE) 중 하나인 경우 및 해당 픽셀에 대한 보정 좌표에서의 색상 정보가 그린(GREEN)인 경우 각각에 대해, 4가지의 이중 선형 보간 방정식 중 하나에 의해 보정 좌표에 대한 픽셀값을 산출한다.
아울러, 보정 이미지 생성 단계(S30)에서는, 보정 좌표에서의 색상 정보와 동일한 색상 정보를 갖는 왜곡 이미지 상에서의 4개의 픽셀의 픽셀값을 이용하여 보정 좌표에 대한 픽셀값을 산출한다.
구체적으로, 보정 이미지 생성 단계(S30)에서는, 해당 픽셀에 대한 보정 좌표에서의 색상 정보가 레드 또는 블루 중 하나인 경우, 해당 픽셀에 대한 정수화 좌표에서의 색상 정보가 보정 좌표에서의 색상 정보와 동일한 경우; 해당 픽셀에 대한 정수화 좌표에서의 색상 정보가 그린이고, 왜곡 이미지 상에서 해당 픽셀에 대한 정수화 좌표의 좌우에 보정 좌표에서의 색상 정보와 동일한 색상 정보의 픽셀이 배열된 경우; 해당 픽셀에 대한 정수화 좌표에서의 색상 정보가 그린이고, 왜곡 이미지 상에서 해당 픽셀에 대한 정수화 좌표의 상하에 보정 좌표에서의 색상 정보와 동일한 색상 정보의 픽셀이 배열된 경우; 및 해당 픽셀에 대한 정수화 좌표에서의 색상 정보가 레드 또는 블루 중 다른 하나인 경우;의 4가지 경우로 분류하여, 각각의 경우에 대해 상이한 이중 선형 보간 방정식에 의해 보정 좌표에 대한 픽셀값을 산출한다.
또한, 보정 이미지 생성 단계(S30)에서는, 해당 픽셀에 대한 보정 좌표에서의 색상 정보가 그린인 경우, 해당 픽셀에 대한 정수화 좌표에서의 색상 정보가 레드 또는 블루 중 하나이고, 나머지값 중 X축 좌표에 대한 제 1 나머지값과 Y축 좌표에 대한 제 2 나머지값의 합이 1을 초과하고 2 미만인 경우; 해당 픽셀에 대한 정수화 좌표에서의 색상 정보가 레드 또는 블루 중 하나이고, 제 1 나머지값과 제 2 나머지값의 합이 0을 초과하고 1 이하인 경우; 해당 픽셀에 대한 정수화 좌표에서의 색상 정보가 그린이고, 제 1 나머지값이 제 2 나머지값을 초과하는 경우; 및 해당 픽셀에 대한 정수화 좌표에서의 색상 정보가 그린이고, 제 1 나머지값이 제 2 나머지값 이하인 경우;의 4가지 경우로 분류하여, 각각의 경우에 대해 상이한 이중 선형 보간 방정식에 의해 보정 좌표에 대한 픽셀값을 산출한다.
구체적으로 공백 픽셀 보간 단계(S40)에서는, 1차 지정된 4개의 픽셀 중 하나의 픽셀이라도 빈 픽셀이 아니라면 1차 지정된 4개의 픽셀의 평균값을 이용하여 해당 빈 픽셀의 픽셀값을 산출하고, 1차 지정된 4개의 픽셀 모두가 빈 픽셀이라면 2차 지정된 4개의 픽셀의 평균값을 이용하여 해당 빈 픽셀의 픽셀값을 산출한다.
아울러, 1차 지정된 4개의 픽셀은 모두, 해당 빈 픽셀과 동일한 색상 정보를 갖는 픽셀 중 해당 빈 픽셀과 가장 인접한 픽셀이다. 또한, 2차 지정된 4개의 픽셀은 모두,해당 빈 픽셀과 동일한 색상 정보를 갖는 픽셀 중, 상기 1차 지정된 4개의 픽셀 다음으로 해당 빈 픽셀과 가장 인접한 픽셀이다.
상술한 바와 같이, 본 발명의 베이어 패턴 이미지에 기반한 렌즈 왜곡 보정 장치(100) 및 그 보정 방법에 따르면, 원본 이미지를 기하학적 변환 시, 변환된 좌표에서의 적절한 픽셀의 값이 지정 가능하고 공백 픽셀의 해소가 가능하여, 화질을 개선할 수 있음을 알 수 있다.
100 : 렌즈 왜곡 보정 장치
10 : 보정 좌표 산출부
20 : 인버스 매핑부
30 : 보정 이미지 생성부
40 : 공백 픽셀 보간부

Claims (18)

  1. 삭제
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 렌즈 왜곡 보정 장치에 있어서,
    왜곡 이미지인 베이어 패턴 이미지의 좌표 정보를 입력받아, 포워드 매핑 함수를 이용하여 포워드 매핑 후, 반올림하여 보정 좌표를 산출하는 보정 좌표 산출부;
    상기 보정 좌표를, 상기 포워드 매핑 함수의 역함수를 이용하여 인버스 매핑하여, 왜곡 좌표를 생성하는 인버스 매핑부; 및
    상기 보정 좌표에서의 색상 정보; 상기 왜곡 좌표의 정수 부분에 의한 정수화 좌표에서의 색상 정보; 상기 왜곡 좌표로부터 상기 정수화 좌표를 뺀 나머지값 정보; 및 상기 왜곡 이미지의 상기 정수화 좌표와 관련된 색상의 배열 정보; 중 다수를 이용하여, 해당 보정 좌표에 적용할 이중 선형 보간 방정식을 선택하고, 선택된 이중 선형 보간 방정식에 의해 상기 보정 좌표에 대해 픽셀별로 픽셀값을 산출하여, 상기 베이어 패턴 이미지에 대한 보정된 이미지를 생성하는 보정 이미지 생성부;를 포함하고,
    상기 보정 이미지 생성부는, 해당 픽셀에 대한 상기 보정 좌표에서의 색상 정보가 레드(RED) 또는 블루(BLUE) 중 하나인 경우,
    해당 픽셀에 대한 상기 정수화 좌표에서의 색상 정보가 상기 보정 좌표에서의 색상 정보와 동일한 경우; 해당 픽셀에 대한 상기 정수화 좌표에서의 색상 정보가 그린이고, 상기 왜곡 이미지 상에서 해당 픽셀에 대한 상기 정수화 좌표의 좌우에 상기 보정 좌표에서의 색상 정보와 동일한 색상 정보의 픽셀이 배열된 경우; 해당 픽셀에 대한 상기 정수화 좌표에서의 색상 정보가 그린이고, 상기 왜곡 이미지 상에서 해당 픽셀에 대한 상기 정수화 좌표의 상하에 상기 보정 좌표에서의 색상 정보와 동일한 색상 정보의 픽셀이 배열된 경우; 및 해당 픽셀에 대한 상기 정수화 좌표에서의 색상 정보가 레드 또는 블루 중 다른 하나인 경우;의 4가지 경우로 분류하여, 각각의 경우에 대해 상이한 이중 선형 보간 방정식에 의해 상기 보정 좌표에 대한 픽셀값을 산출하는, 렌즈 왜곡 보정 장치.
  6. 렌즈 왜곡 보정 장치에 있어서,
    왜곡 이미지인 베이어 패턴 이미지의 좌표 정보를 입력받아, 포워드 매핑 함수를 이용하여 포워드 매핑 후, 반올림하여 보정 좌표를 산출하는 보정 좌표 산출부;
    상기 보정 좌표를, 상기 포워드 매핑 함수의 역함수를 이용하여 인버스 매핑하여, 왜곡 좌표를 생성하는 인버스 매핑부; 및
    상기 보정 좌표에서의 색상 정보; 상기 왜곡 좌표의 정수 부분에 의한 정수화 좌표에서의 색상 정보; 상기 왜곡 좌표로부터 상기 정수화 좌표를 뺀 나머지값 정보; 및 상기 왜곡 이미지의 상기 정수화 좌표와 관련된 색상의 배열 정보; 중 다수를 이용하여, 해당 보정 좌표에 적용할 이중 선형 보간 방정식을 선택하고, 선택된 이중 선형 보간 방정식에 의해 상기 보정 좌표에 대해 픽셀별로 픽셀값을 산출하여, 상기 베이어 패턴 이미지에 대한 보정된 이미지를 생성하는 보정 이미지 생성부;를 포함하고,
    상기 보정 이미지 생성부는, 해당 픽셀에 대한 상기 보정 좌표에서의 색상 정보가 그린(GREEN)인 경우,
    해당 픽셀에 대한 상기 정수화 좌표에서의 색상 정보가 레드 또는 블루 중 하나이고, 상기 나머지값 중 X축 좌표에 대한 제 1 나머지값과 Y축 좌표에 대한 제 2 나머지값의 합이 1을 초과하고 2 미만인 경우; 해당 픽셀에 대한 상기 정수화 좌표에서의 색상 정보가 레드 또는 블루 중 하나이고, 상기 제 1 나머지값과 상기 제 2 나머지값의 합이 0을 초과하고 1 이하인 경우; 해당 픽셀에 대한 상기 정수화 좌표에서의 색상 정보가 그린이고, 상기 제 1 나머지값이 상기 제 2 나머지값을 초과하는 경우; 및 해당 픽셀에 대한 상기 정수화 좌표에서의 색상 정보가 그린이고, 상기 제 1 나머지값이 상기 제 2 나머지값 이하인 경우;의 4가지 경우로 분류하여, 각각의 경우에 대해 상이한 이중 선형 보간 방정식에 의해 상기 보정 좌표에 대한 픽셀값을 산출하는, 렌즈 왜곡 보정 장치.
  7. 제5항 또는 제6항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 렌즈 왜곡 보정 장치는,
    상기 보정 이미지 생성부에 의해 생성된 이미지 중, 상기 보정 좌표 산출부에 의해 보정 좌표가 산출되지 않은 빈 픽셀에 대해 픽셀값을 보간하여, 최종적으로 보정된 이미지를 생성하는 공백 픽셀 보간부;를 더 포함하는, 렌즈 왜곡 보정 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 공백 픽셀 보간부는,
    1차 지정된 4개의 픽셀 중 하나의 픽셀이라도 빈 픽셀이 아니라면 상기 1차 지정된 4개의 픽셀의 평균값을 이용하여 해당 빈 픽셀의 픽셀값을 산출하고, 상기 1차 지정된 4개의 픽셀 모두가 빈 픽셀이라면 2차 지정된 4개의 픽셀의 평균값을 이용하여 해당 빈 픽셀의 픽셀값을 산출하되,
    상기 1차 지정된 4개의 픽셀 및 상기 2차 지정된 4개의 픽셀은 모두,
    해당 빈 픽셀과 동일한 색상 정보를 갖는, 렌즈 왜곡 보정 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 1차 지정된 4개의 픽셀은 모두,
    해당 빈 픽셀과 동일한 색상 정보를 갖는 픽셀 중 해당 빈 픽셀과 가장 인접한 픽셀이고,
    상기 2차 지정된 4개의 픽셀은 모두,
    해당 빈 픽셀과 동일한 색상 정보를 갖는 픽셀 중, 상기 1차 지정된 4개의 픽셀 다음으로 해당 빈 픽셀과 가장 인접한 픽셀인, 렌즈 왜곡 보정 장치.
  10. 삭제
  11. 삭제
  12. 삭제
  13. 삭제
  14. 렌즈 왜곡 보정 방법에 있어서,
    왜곡 이미지인 베이어 패턴 이미지의 좌표 정보를 입력받아, 포워드 매핑 함수를 이용하여 포워드 매핑 후, 반올림하여 보정 좌표를 산출하는 보정 좌표 산출 단계;
    상기 보정 좌표를, 상기 포워드 매핑 함수의 역함수를 이용하여 인버스 매핑하여, 왜곡 좌표를 생성하는 인버스 매핑 단계; 및
    상기 보정 좌표에서의 색상 정보; 상기 왜곡 좌표의 정수 부분에 의한 정수화 좌표에서의 색상 정보; 상기 왜곡 좌표로부터 상기 정수화 좌표를 뺀 나머지값 정보; 및 상기 정수화 좌표와 관련된 색상의 배열 정보; 중 다수를 이용하여, 해당 보정 좌표에 적용할 이중 선형 보간 방정식을 선택하고, 선택된 이중 선형 보간 방정식에 의해 상기 보정 좌표에 대해 픽셀별로 픽셀값을 산출하여, 상기 베이어 패턴 이미지에 대한 보정된 이미지를 생성하는 보정 이미지 생성 단계;를 포함하고,
    상기 보정 이미지 생성 단계에서는, 해당 픽셀에 대한 상기 보정 좌표에서의 색상 정보가 레드(RED) 또는 블루(BLUE) 중 하나인 경우,
    해당 픽셀에 대한 상기 정수화 좌표에서의 색상 정보가 상기 보정 좌표에서의 색상 정보와 동일한 경우; 해당 픽셀에 대한 상기 정수화 좌표에서의 색상 정보가 그린이고, 상기 왜곡 이미지 상에서 해당 픽셀에 대한 상기 정수화 좌표의 좌우에 상기 보정 좌표에서의 색상 정보와 동일한 색상 정보의 픽셀이 배열된 경우; 해당 픽셀에 대한 상기 정수화 좌표에서의 색상 정보가 그린이고, 상기 왜곡 이미지 상에서 해당 픽셀에 대한 상기 정수화 좌표의 상하에 상기 보정 좌표에서의 색상 정보와 동일한 색상 정보의 픽셀이 배열된 경우; 및 해당 픽셀에 대한 상기 정수화 좌표에서의 색상 정보가 레드 또는 블루 중 다른 하나인 경우;의 4가지 경우로 분류하여, 각각의 경우에 대해 상이한 이중 선형 보간 방정식에 의해 상기 보정 좌표에 대한 픽셀값을 산출하는, 렌즈 왜곡 보정 방법.
  15. 렌즈 왜곡 보정 방법에 있어서,
    왜곡 이미지인 베이어 패턴 이미지의 좌표 정보를 입력받아, 포워드 매핑 함수를 이용하여 포워드 매핑 후, 반올림하여 보정 좌표를 산출하는 보정 좌표 산출 단계;
    상기 보정 좌표를, 상기 포워드 매핑 함수의 역함수를 이용하여 인버스 매핑하여, 왜곡 좌표를 생성하는 인버스 매핑 단계; 및
    상기 보정 좌표에서의 색상 정보; 상기 왜곡 좌표의 정수 부분에 의한 정수화 좌표에서의 색상 정보; 상기 왜곡 좌표로부터 상기 정수화 좌표를 뺀 나머지값 정보; 및 상기 정수화 좌표와 관련된 색상의 배열 정보; 중 다수를 이용하여, 해당 보정 좌표에 적용할 이중 선형 보간 방정식을 선택하고, 선택된 이중 선형 보간 방정식에 의해 상기 보정 좌표에 대해 픽셀별로 픽셀값을 산출하여, 상기 베이어 패턴 이미지에 대한 보정된 이미지를 생성하는 보정 이미지 생성 단계;를 포함하고,
    상기 보정 이미지 생성 단계에서는, 해당 픽셀에 대한 상기 보정 좌표에서의 색상 정보가 그린(GREEN)인 경우,
    해당 픽셀에 대한 상기 정수화 좌표에서의 색상 정보가 레드 또는 블루 중 하나이고, 상기 나머지값 중 X축 좌표에 대한 제 1 나머지값과 Y축 좌표에 대한 제 2 나머지값의 합이 1을 초과하고 2 미만인 경우; 해당 픽셀에 대한 상기 정수화 좌표에서의 색상 정보가 레드 또는 블루 중 하나이고, 상기 제 1 나머지값과 상기 제 2 나머지값의 합이 0을 초과하고 1 이하인 경우; 해당 픽셀에 대한 상기 정수화 좌표에서의 색상 정보가 그린이고, 상기 제 1 나머지값이 상기 제 2 나머지값을 초과하는 경우; 및 해당 픽셀에 대한 상기 정수화 좌표에서의 색상 정보가 그린이고, 상기 제 1 나머지값이 상기 제 2 나머지값 이하인 경우;의 4가지 경우로 분류하여, 각각의 경우에 대해 상이한 이중 선형 보간 방정식에 의해 상기 보정 좌표에 대한 픽셀값을 산출하는, 렌즈 왜곡 보정 방법.
  16. 제14항 또는 제15항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 렌즈 왜곡 보정 방법은,
    상기 보정 이미지 생성 단계에 의해 생성된 이미지 중, 상기 보정 좌표 산출 단계에 의해 보정 좌표가 산출되지 않은 빈 픽셀에 대해 픽셀값을 보간하여, 최종적으로 보정된 이미지를 생성하는 공백 픽셀 보간 단계;를 더 포함하는, 렌즈 왜곡 보정 방법.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 공백 픽셀 보간 단계에서는,
    1차 지정된 4개의 픽셀 중 하나의 픽셀이라도 빈 픽셀이 아니라면 상기 1차 지정된 4개의 픽셀의 평균값을 이용하여 해당 빈 픽셀의 픽셀값을 산출하고, 상기 1차 지정된 4개의 픽셀 모두가 빈 픽셀이라면 2차 지정된 4개의 픽셀의 평균값을 이용하여 해당 빈 픽셀의 픽셀값을 산출하되,
    상기 1차 지정된 4개의 픽셀 및 상기 2차 지정된 4개의 픽셀은 모두,
    해당 빈 픽셀과 동일한 색상 정보를 갖는, 렌즈 왜곡 보정 방법.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 1차 지정된 4개의 픽셀은 모두,
    해당 빈 픽셀과 동일한 색상 정보를 갖는 픽셀 중 해당 빈 픽셀과 가장 인접한 픽셀이고,
    상기 2차 지정된 4개의 픽셀은 모두,
    해당 빈 픽셀과 동일한 색상 정보를 갖는 픽셀 중, 상기 1차 지정된 4개의 픽셀 다음으로 해당 빈 픽셀과 가장 인접한 픽셀인, 렌즈 왜곡 보정 방법.
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