KR102604109B1 - 이미지 센싱 장치 - Google Patents

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Abstract

본 발명의 일실시예는, 촬영된 이미지에 대응하는 이미지값들을 생성하기 위한 이미지 센서; 및 상기 이미지값에 기초하여 커널별로 텍스처를 분석하기 위한 이미지 프로세서를 포함하며, 상기 이미지 프로세서는 대상 커널의 이미지값들 중 상기 대상 커널의 중앙에 대응하는 제1 이미지값과 상기 대상 커널의 주변에 대응하는 제2 이미지값들에 기초하여 상기 대상 커널의 텍스처를 분석하는 이미지 센싱 장치를 제공한다.

Description

이미지 센싱 장치{IMAGE SENSING DEVICE}
본 발명은 반도체 설계 기술에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 이미지 센싱 장치에 관한 것이다.
이미지 센싱 장치는 빛에 반응하는 반도체의 성질을 이용하여 이미지를 캡쳐(capture)하는 소자이다. 이미지 센싱 장치는 크게 CCD(Charge Coupled Device)를 이용한 이미지 센싱 장치와, CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)를 이용한 이미지 센싱 장치로 구분될 수 있다. 최근에는 아날로그 및 디지털 제어회로를 하나의 집적회로(IC) 위에 직접 구현할 수 있는 장점으로 인하여 CMOS를 이용한 이미지 센싱 장치가 많이 이용되고 있다.
본 발명의 실시예는 대상 커널(kernel)의 텍스처(texture)를 분석할 때 간단한 계산법을 이용하는 이미지 센싱 장치를 제공한다.
또한, 본 발명의 실시예는 대상 커널의 분석결과에 따라 보정 동작을 생략할 수 있는 이미지 센싱 장치를 제공한다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 이미지 센싱 장치는, 촬영된 이미지에 대응하는 이미지값들을 생성하기 위한 이미지 센서; 및 상기 이미지값에 기초하여 커널별로 텍스처를 분석하기 위한 이미지 프로세서를 포함할 수 있고, 상기 이미지 프로세서는 대상 커널의 이미지값들 중 상기 대상 커널의 중앙에 대응하는 제1 이미지값과 상기 대상 커널의 주변에 대응하는 제2 이미지값들에 기초하여 상기 대상 커널의 텍스처를 분석할 수 있다.
상기 이미지 프로세서는 상기 대상 커널의 텍스처를 분석할 때 상기 대상 커널에 결함 이미지값이 존재하는지를 함께 분석할 수 있다.
상기 이미지 프로세서는 상기 대상 커널의 텍스처를 분석한 결과 상기 대상 커널이 에지(edge) 영역보다 복잡한 텍스처 영역일 때 상기 대상 커널의 결함 이미지값을 보정하는 과정을 생략할 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 이미지 센싱 장치는, 촬영된 이미지에 대응하는 이미지값들을 생성하기 위한 이미지 센서; 및 상기 이미지값에 기초하여, N x N (단, N은 1보다 큰 정수) 픽셀들에 대응하는 커널별로 텍스처를 분석하기 위한 이미지 프로세서를 포함할 수 있고, 상기 이미지 프로세서는 대상 커널의 이미지값들 중 동일한 컬러 필터를 가지는 픽셀들의 이미지값들에 기초하여 상기 대상 커널의 텍스처를 분석할 수 있다.
상기 이미지 프로세서는 상기 대상 커널의 이미지값들 중 상기 대상 커널의 중앙에 대응하는 제1 이미지값과 상기 대상 커널의 주변에 대응하는 제2 이미지값들에 기초하여 상기 대상 커널의 텍스처를 분석할 수 있다.
상기 이미지 프로세서는 상기 대상 커널의 텍스처를 분석할 때 상기 대상 커널에 결함 이미지값이 존재하는지를 함께 분석할 수 있다.
상기 이미지 프로세서는 상기 대상 커널의 텍스처를 분석한 결과 상기 대상 커널이 에지(edge) 영역보다 복잡한 텍스처 영역일 때 상기 대상 커널의 결함 이미지값을 보정하는 과정을 생략할 수 있다.
본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 이미지 센싱 장치는, 대상 커널의 이미지값들 중 일부의 이미지값들에 기초하여, 상기 대상 커널의 상기 텍스처와 상기 대상 커널에 결함 이미지값의 존재 여부를 분석하고 그 분석결과에 대응하는 제어신호를 생성하기 위한 커널 분석부; 상기 대상 커널의 이미지값들과 상기 제어신호에 기초하여 상기 대상 커널의 결함 이미지를 보정하고 상기 대상 커널에 대응하는 보정된 이미지값들을 생성하기 위한 커널 보정부; 및 상기 제어신호에 기초하여 상기 대상 커널의 이미지값과 상기 보정된 이미지값들 중 어느 하나의 이미지값들을 출력하기 위한 이미지 출력부를 포함할 수 있다.
상기 일부의 이미지값들은 상기 대상 커널의 이미지값들 중 상기 대상 커널의 중앙에 대응하는 제1 이미지값과 상기 대상 커널의 주변에 대응하는 제2 이미지값들을 포함할 수 있다.
상기 커널 보정부는 상기 대상 커널이 플랫(flat) 영역 또는 에지(edge) 영역이고 상기 대상 커널에 상기 결함 이미지값이 존재할 때 인에이블되어 상기 결함 이미지값을 보정할 수 있고, 상기 커널 보정부는 상기 대상 커널이 상기 플랫 영역 또는 상기 에지 영역이고 상기 대상 커널에 상기 결함 이미지값이 존재하지 않을 때 디스에이블될 수 있고, 상기 커널 보정부는 상기 대상 커널이 상기 에지 영역보다 복잡한 텍스처 영역일 때 상기 결함 이미지값의 존재 여부에 상관없이 디스에이블될 수 있다.
본 발명의 실시예는 대상 커널(kernel)의 텍스처(texture)를 분석할 때 간단한 계산법을 이용함으로써 저전력화 및 고속화를 실현할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명의 실시예는 대상 커널의 분석결과에 따라 보정 동작을 생략함으로써 저전력화 및 고속화에 더욱 기여할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 이미지 센싱 장치의 블록 구성도이다.
도 2는 도 1에 도시된 이미지 센서의 블록 구성도이다.
도 3은 도 2에 도시된 픽셀 어레이의 일예를 보인 도면이다.
도 4는 도 1에 도시된 이미지 프로세서의 블록 구성도이다.
도 5는 도 4에 도시된 커널 분석부의 블록 구성도이다.
도 6은 도 5에 도시된 제어부의 블록 구성도이다.
도 7은 도 5에 도시된 제1 계산부를 부연 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 도 5에 도시된 제2 계산부를 부연 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 도 1에 도시된 이미지 센싱 장치의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
이하, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 정도로 상세히 설명하기 위하여, 본 발명의 실시예를 첨부 도면을 참조하여 설명하기로 한다.
그리고 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "접속"되어 있다고 할 때 이는 "직접적으로 접속"되어 있는 경우뿐만 아니라 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 접속"되어 있는 경우도 포함한다. 또한, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함" 또는 "구비"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함하거나 구비할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서 전체의 기재에 있어서 일부 구성요소들을 단수형으로 기재하였다고 해서, 본 발명이 그에 국한되는 것은 아니며, 해당 구성요소가 복수 개로 이루어질 수 있음을 알 것이다.
도 1에는 본 발명의 실시예에 따른 이미지 센싱 장치가 블록 구성도로 도시되어 있다.
도 1을 참조하면, 이미지 센싱 장치는 이미지 센서(100), 및 이미지 프로세서(200)를 포함할 수 있다.
이미지 센서(100)는 촬영된 이미지에 대응하는 이미지값들(DPXs)을 생성할 수 있다.
이미지 프로세서(200)는 이미지값들(DPXs)에 기초하여 상기 촬영된 이미지의 커널(kernel)별로 텍스처(texture)를 분석할 수 있다. 이미지 프로세서(200)는 상기 텍스처를 분석할 때 상기 대상 커널별로 결함이 발생한 픽셀의 이미지값(이하 "결함 이미지값"이라 칭함)의 존재 여부를 동시에 분석할 수 있다.
상기 텍스처는 대상 커널이 플랫(flat) 영역인지 또는 에지(edge) 영역인지 또는 상기 에지 영역보다 복잡한 텍스처 영역인지를 나타내는 특성 중 하나일 수 있다. 상기 플랫 영역은 상기 에지 영역보다 단순한 텍스처 영역을 의미할 수 있고, 상기 에지 영역은 수평 방향의 에지 또는 수직 방향의 에지 또는 대각선 방향의 에지 중 어느 하나를 포함하는 영역을 의미할 수 있고, 상기 복잡한 텍스처 영역은 상기 수평 방향의 에지와 상기 수직 방향의 에지와 상기 대각선 방향의 에지 중 적어도 2개의 에지를 포함하거나 또는 방향성 없이 여러가지 색상이 뒤섞인 영역을 의미할 수 있다.
이미지 프로세서(200)는 상기 텍스처를 분석한 결과와 상기 결함 이미지값의 존재 여부를 분석한 결과에 따라 상기 결함 이미지값의 보정 여부를 결정할 수 있다. 예컨대, 이미지 프로세서(200)는 상기 대상 커널이 상기 플랫 영역 또는 상기 에지 영역이고 상기 대상 커널에 결함 이미지값이 존재할 때 상기 결함 이미지값을 보정하는 동작을 실시할 수 있다. 반면, 이미지 프로세서(200)는 상기 대상 커널이 상기 플랫 영역 또는 상기 에지 영역이고 상기 대상 커널에 결함 이미지값이 존재하지 않을 때 상기 결함 이미지값을 보정하는 동작을 생략할 수 있다. 또한, 이미지 프로세서(200)는 상기 대상 커널이 상기 복잡한 텍스처 영역일 때 상기 대상 커널에 상기 결함 이미지값의 존재 여부에 상관없이 상기 결함 이미지값을 보정하는 동작을 생략할 수 있다.
상기 결함 이미지값을 보정하는 동작은 상기 결함 이미지값을 검출하는 동작과 그 검출된 결함 이미지값을 복원하는 동작을 포함할 수 있다. 본 발명의 실시예는 상기 텍스처를 분석한 결과와 상기 결함 이미지값의 존재 여부를 분석한 결과에 따라 상기 결함 이미지값을 보정하는 동작(특히, 상기 결함 이미지값을 검출하는 동작을 생략할 수 있다.
도 2에는 도 1에 도시된 이미지 센서(100)의 블록 구성도가 도시되어 있다.
도 2를 참조하면, 이미지 센서(100)는 픽셀 어레이(110), 및 신호 변환기(120)를 포함할 수 있다.
픽셀 어레이(110)는 로우(row) 방향과 컬럼(column) 방향으로 배열된 상기 복수의 픽셀들을 포함할 수 있다(도 3 참조). 픽셀 어레이(110)는 로우 별로 픽셀신호들(VPXs)를 생성할 수 있다. 예컨대, 픽셀 어레이(100)는 제1 로우 시간 동안 제1 로우에 배열된 픽셀들로부터 픽셀신호들(VPXs)을 생성할 수 있고, 제n 로우 시간 동안 제n 로우에 배열된 픽셀들로부터 픽셀신호들(VPXs)을 생성할 수 있다(단, 'n'은 2보다 큰 정수임). 픽셀신호들(VPXs)은 각각 아날로그 타입의 픽셀신호일 수 있다.
신호 변환기(120)는 상기 아날로그 타입의 픽셀신호들(VPXs)을 디지털 타입의 이미지값들(DPXs)로 변환할 수 있다. 예컨대, 신호 변환기(120)는 아날로그 투 디지털 컨터버(analog to digital converter)를 포함할 수 있다.
도 3에는 도 2에 도시된 픽셀 어레이(110)의 일예들을 보인 구성도가 도시되어 있다.
도 3을 참조하면, 픽셀 어레이(110)는 예정된 패턴으로 배열될 수 있다. 예컨대, 픽셀 어레이(120)는 베이어(Bayer) 패턴으로 배열될 수 있다. 상기 베이어 패턴은 2 x 2 픽셀들의 반복 셀로 구성되며, 각각의 셀에는 그린(green) 컬러 필터를 가지는 2개의 픽셀들(Gb, Gr)이 대각선으로 대향하도록 배치되고, 1개의 블루(blue) 컬러 필터를 가지는 1개의 픽셀(B)과 레드(red) 컬러 필터를 가지는 1개의 픽셀(R)이 나머지 코너에 배치될 수 있다. 상기 4개의 픽셀들(B, Gb, Gr, R)은 도 3에 도시된 배치 구조에 반드시 한정되는 것은 아니며, 앞서 설명한 베이어 패턴을 전제로 하되 다양하게 배치될 수 있다.
픽셀 어레이(110)는 5 x 5 픽셀들로 구분할 수 있다. 상기 5 x 5 픽셀들은 상기 대상 커널에 대응할 수 있다. 상기 대상 커널의 사이즈는 상기 텍스처의 분석 성능과 상기 결함 이미지값의 보정 성능에 따라 결정될 수 있다.
도 4에는 도 1에 도시된 이미지 프로세서(200)의 블록 구성도가 도시되어 있다.
도 4를 참조하면, 이미지 프로세서(200)는 커널 분석부(210), 결함 보정부(220), 이미지 출력부(230), 및 바이패스부(240)를 포함할 수 있다.
커널 분석부(210)는 이미지값들(DPXs)에 기초하여 상기 촬영된 이미지의 커널 별로 텍스처를 분석할 수 있다. 즉, 커널 분석부(210)는 상기 대상 커널이 어떤 특성을 가지는 영역 - 상기 플랫 영역, 상기 에지 영역, 및 상기 복잡한 텍스처 영역 중 어느 하나의 영역일 수 있음 - 인지를 분석할 수 있다. 커널 분석부(210)는 상기 대상 커널의 이미지값들 중 일부의 이미지값들을 이용하여 상기 대상 커널의 텍스처를 분석할 수 있다. 예컨대, 커널 분석부(210)는 상기 대상 커널의 이미지값들 중 같은 컬러 필터를 가지는 픽셀들의 이미지값들에 기초하여 상기 대상 커널의 텍스처를 분석할 수 있다.
커널 분석부(210)는 상기 대상 커널의 텍스처를 분석할 때 상기 대상 커널에 포함된 이미지값들 중 상기 결함 이미지값이 존재하는지를 함께 분석할 수 있다. 즉, 커널 분석부(210)는 한 번의 분석 동작으로 상기 대상 커널의 텍스처와 상기 대상 커널에 상기 결함 이미지값의 존재 여부를 동시에 분석할 수 있다.
커널 분석부(210)는 상기 대상 커널의 텍스처를 분석한 결과와 상기 대상 커널에 상기 결함 이미지값의 존재 여부를 분석한 결과에 따라 상기 대상 커널에 대응하는 제어신호(CTRL)을 생성할 수 있다. 제어신호(CTRL)는 하이 논리(high logic) 레벨과 로우 논리(low logic) 레벨 중 어느 하나의 레벨로 조절되는 단일 비트(bit)의 신호일 수 있다.
커널 보정부(220)는 제어신호(CTRL)에 기초하여 인에이블되거나 또는 디스에이블될 수 있다. 커널 보정부(220)는 인에이블된 경우 이미지값(DPXs)에 기초하여 상기 대상 커널에 대응하는 보정된 이미지값들(DPXs')를 생성할 수 있다.
예컨대, 커널 보정부(220)는 상기 대상 커널이 상기 플랫 영역 또는 상기 에지 영역이고 상기 대상 커널에 상기 결함 이미지값이 존재할 때 인에이블될 수 있다. 커널 보정부(220)는 인에이블된 경우 상기 대상 커널의 이미지값들 중 적어도 하나의 결함 이미지값을 보정할 수 있다. 커널 보정부(220)는 보정기법에 따라, 상기 대상 커널에 포함된 이미지값들 중 일부 또는 전부에 기초하여, 상기 결함 이미지값을 검출하고 그 검출된 결함 이미지값을 복원할 수 있다. 예컨대, 상기 보정기법은 상기 대상 커널에 포함된 이미지값들 중 최대 1개의 결함 이미지값을 검출 및 복원할 수 있는 1(single) 결함 픽셀 보정기법, 상기 대상 커널에 포함된 이미지값들 중 최대 2개의 결함 이미지값들을 검출 및 복원할 수 있는 2(couplet) 결함 픽셀 보정기법, 및 상기 대상 커널에 포함된 이미지값들 중 최대 3개의 결함 이미지값들을 검출 및 복원할 수 있는 3(triplet) 결함 픽셀 보정기법 등을 포함할 수 있다. 반면, 커널 보정부(220)는 상기 대상 커널이 상기 플랫 영역 또는 상기 에지 영역이고 상기 대상 커널에 상기 결함 이미지값이 존재하지 않을 때 디스에이블될 수 있다. 또한, 커널 보정부(220)는 상기 대상 커널이 상기 복잡한 텍스처 영역일 때 상기 결함 이미지값의 존재 여부에 상관없이 디스에이블될 수 있다.
바이패스부(240)는 제어신호(CTRL)에 기초하여 이미지값들(DPXs)을 이미지 출력부(230)로 바이패스(bypass)할 수 있다. 바이패스부(240)는 실시예에 따라 구성되지 않을 수도 있고, 바이패스부(240)가 구성되지 않을 경우 이미지값들(DPXs)은 직접적으로 이미지 출력부(230)에게 입력될 수 있다.
이미지 출력부(230)는 제어신호(CTRL)에 기초하여 상기 대상 커널별로 바이패스된 이미지값들(DPX1s)과 보정된 이미지값들(DPXs') 중 어느 하나의 값들을 출력할 수 있다. 예컨대, 이미지 출력부(230)는 상기 대상 커널이 커널 보정부(220)의 인에이블 조건에 대응할 때 보정된 이미지값들(DPXs')를 출력할 수 있고, 상기 대상 커널이 커널 보정부(220)의 디스에이블 조건에 대응할 때 바이패스된 이미지값들(DPX1s)을 출력할 수 있다.
도 5에는 도 4에 도시된 커널 분석부(210)의 블록 구성도가 도시되어 있다.
도 5를 참조하면, 커널 분석부(210)는 제1 계산부(211), 제2 계산부(213), 제3 계산부(215), 및 제어부(217)를 포함할 수 있다.
제1 계산부(211)는 이미지값들(DPXs)에 기초하여 상기 대상 커널별로 제1 분산값(VV1)을 계산할 수 있다. 제1 계산부(211)는 상기 대상 커널에 포함된 이미지값들 중 일부 이미지값들을 이용하여 제1 분산값(VV1)을 계산할 수 있다. 예컨대, 제1 계산부(211)는 상기 대상 커널의 중앙에 배치된 픽셀의 제1 이미지값과 상기 대상 커널의 주변에 배치된 픽셀들의 제2 이미지값들을 이용하여 제1 분산값(VV1)을 계산할 수 있다. 상기 제1 이미지값과 상기 제2 이미지값들은 같은 컬러 필터를 가지는 픽셀들의 이미지값들일 수 있다. 제1 분산값(VV1)은 도 7을 참조하여 더욱 자세하게 설명한다.
제2 계산부(213)는 이미지값들(DPXs)에 기초하여 상기 대상 커널별로 제2 분산값(VV2)을 계산할 수 있다. 제2 계산부(213)는 상기 대상 커널에 포함된 이미지값들 중 일부 이미지값들을 이용하여 제2 분산값(VV2)을 계산할 수 있다. 예컨대, 제2 계산부(213)는 상기 제2 이미지값들을 이용하여 제2 분산값(VV2)을 계산할 수 있다. 제2 분산값(VV2)은 도 8을 참조하여 더욱 자세하게 설명한다.
제3 계산부(215)는 제1 분산값(VV1)과 제2 분산값(VV2)에 기초하여 제3 분산값(VV3)을 생성할 수 있다. 예컨대, 제3 분산값(VV3)은 제1 분산값(VV1)과 제2 분산값(VV2) 간의 차이값에 대응할 수 있다.
제어부(217)는 제1 분산값(VV1)과 제2 분산값(VV2)과 제3 분산값(VV3)과 이미지값들(DPXs)에 기초하여 제어신호(CTRL)를 생성할 수 있다. 이미지값들(DPXs)은 제어신호(CTRL)를 생성할 때 반드시 필요하진 않을 수도 있다. 예컨대, 제어신호(CTRL)는 다음의 "표 1"에 따라 생성될 수 있다.
"표 1"에서, "↑"는 상대적으로 큰 값을 의미할 수 있고, "↓"는 상대적으로 작은 값을 의미할 수 있고, "1"는 하이 논리 레벨을 의미할 수 있고, "0"는 로우 논리 레벨을 의미할 수 있다.
제어부(217)는 제1 분산값(VV1)과 제2 분산값(VV2)과 제3 분산값(VV3)에 기초하여, 상기 대상 커널의 상기 텍스처를 분석한 결과와 상기 대상 커널에 상기 결함 이미지값의 존재 여부를 분석한 결과가 모두 반영된 제어신호(CTRL)를 생성할 수 있다. 예컨대, 제어부(217)는 제1 분산값(VV1)과 제1 기준값을 비교하여 제1 분산값(VV1)이 큰 값인지 또는 작은 값인지를 판단할 수 있고, 제2 분산값(VV1)과 제2 기준값을 비교하여 제2 분산값(VV2)이 큰 값인지 또는 작은 값인지를 판단할 수 있고, 제3 분산값(VV1)과 제3 기준값을 비교하여 제3 분산값(VV3)이 큰 값인지 또는 작은 값인지를 판단할 수 있다. 상기 제1 내지 제3 기준값은 서로 다른 값이거나 또는 서로 같은 값이거나 또는 다른 값과 같은 값이 섞여 있을 수 있다. 제어부(217)는 제1 분산값(VV1)과 제2 분산값(VV2)과 제3 분산값(VV3)이 각각 큰 값인지 또는 작은 값인지에 따라 상기 대상 커널의 상기 텍스처를 분석한 결과와 상기 대상 커널에 상기 결함 이미지값의 존재 여부를 분석한 결과를 알 수 있다. 더욱이, 제어부(217)는 제1 분산값(VV1)과 제2 분산값(VV2)과 제3 분산값(VV3)과 함께 이미지값들(DPXs)을 기초로 할 경우 상기 대상 커널에 상기 결함 이미지값의 존재 여부를 더욱 명확하게 분석할 수 있다(도 6 참조). 제어부(217)는 상기 대상 커널의 상기 텍스처를 분석한 결과와 상기 대상 커널에 상기 결함 이미지값의 존재 여부를 분석한 결과에 따라 상기 대상 커널에 대응하는 제어신호(CTRL)의 논리 레벨을 결정할 수 있다.
도 6에는 도 5에 도시된 제어부(217)가 블록 구성도로 도시되어 있다.
도 6을 참조하면, 제어부(217)는 커널영역판단부(2171), 결함화소판단부(2173), 및 제어신호생성부(2175)를 포함할 수 있다.
커널영역판단부(2171)는 제1 분산값(VV1)과 제2 분산값(VV2)과 제3 분산값(VV3)에 기초하여 상기 대상 커널의 상기 텍스처를 분석한 결과에 대응하는 제1 영역판단신호(flatEN)와 제2 영역판단신호(edgeEN)와 제3 영역판단신호(cpxEN)를 생성할 수 있다. 커널영역판단부(2171)는 제1 영역판단부(JDG1), 제2 영역판단부(JDG2), 및 제3 영역판단부(JDG3)를 포함할 수 있다. 제1 영역판단부(JDG1)는 제1 분산값(VV1)과 제2 분산값(VV2)과 제3 분산값(VV3)에 기초하여 상기 플랫 영역에 대응하는 제1 영역판단신호(flatEN)를 생성할 수 있다. 제2 영역판단부(JDG2)는 제1 분산값(VV1)과 제2 분산값(VV2)과 제3 분산값(VV3)에 기초하여 상기 에지 영역에 대응하는 제2 영역판단신호(edgeEN)를 생성할 수 있다. 제3 영역판단부(JDG3)는 제1 분산값(VV1)과 제2 분산값(VV2)과 제3 분산값(VV3)에 기초하여 상기 복잡한 텍스처 영역에 대응하는 제3 영역판단신호(cpxEN)를 생성할 수 있다. 제1 영역판단신호(flatEN), 제2 영역판단신호(edgeEN), 및 제3 영역판단신호(cpxEN)는 다음의 '표 2'와 같이 생성될 수 있다.
결함화소판단부(2173)는 제1 분산값(VV1)과 제2 분산값(VV2)과 제3 분산값(VV3)에 기초하여 상기 대상 커널에 상기 결함 이미지값의 존재 여부를 분석한 결과에 대응하는 결함판단신호(defEN)를 생성할 수 있다. 결함화소판단부(2173)는 제1 분산값(VV1)과 제2 분산값(VV2)과 제3 분산값(VV3)과 함께 이미지값들(DPXs)을 기초로 할 경우 결함 분석 능력을 더욱 향상시킬 수 있다. 예컨대, 결함화소판단부(2173)는 상기 제1 이미지값과 상기 제2 이미지값들 간의 차이값들을 문턱값과 비교함으로써 상기 결함 이미지값의 존재 여부를 판단할 수 있다. 상기 문턱값은 상기 플랫 영역인지 또는 상기 에지 영역 인지 또는 상기 복잡한 텍스처 영역인지에 따라 다르게 설정될 수 있다. 예컨대, 상기 문턱값은 제1 분산값(VV1)과 제2 분산값(VV2)과 제3 분산값(VV3)에 기초하여 설정될 수 있다. 결함판단신호(defEN)는 다음의 '표 3'과 같이 생성될 수 있다.
제어신호 생성부(2175)는 제1 영역판단신호(flatEN)와 제2 영역판단신호(edgeEN)와 제3 영역판단신호(cpxEN)와 결함판단신호(defEN)에 기초하여 제어신호(CTRL)를 생성할 수 있다.
도 7에는 도 5에 도시된 제1 계산부(211)를 부연 설명하기 위한 도면이 도시되어 있다.
도 7을 참조하면, 상기 대상 커널은 5 x 5 픽셀들에 대응할 수 있다. 상기 제1 계산부(211)는 상기 제1 이미지값과 상기 제2 이미지값들을 이용하여 제1 분산값(VV1)을 계산할 수 있다. 상기 제1 이미지값은 상기 대상 커널의 중앙에 배치된 1개의 픽셀의 이미지값일 수 있고, 상기 제2 이미지값들은 상기 대상 커널의 주변에 배치된 8개의 이미지값들일 수 있다.
제1 계산부(211)는 상기 대상 커널의 중앙에 배치된 1개의 픽셀의 제1 이미지값과 상기 대상 커널의 주변에 배치된 8개의 픽셀들의 제2 이미지값들에 기초하여 제1 분산값(VV1)을 계산할 수 있다. 제1 분산값(VV1)은 아래의 "수학식 1"에 따라 계산될 수 있다.
Figure 112020133254093-pat00004
여기서, "CV"는 상기 제1 이미지값을 의미할 수 있고, "PVi"는 제2 이미지값들을 의미할 수 있다.
제1 분산값(VV1)은 상기 제1 이미지값과 상기 제2 이미지값들 간의 차이값들을 합산하여 얻어질 수 있다. 즉, 제1 분산값(VV1)은 도 7에 도시된 8개의 화살표 각각의 양단에 배치된 2개의 픽셀 간의 이미지값의 차이값들을 모두 더하여 얻어질 수 있다.
도 8에는 도 5에 도시된 제2 계산부(213)를 부연 설명하기 위한 도면이 도시되어 있다.
도 8을 참조하면, 상기 대상 커널은 5 x 5 픽셀들에 대응할 수 있다. 상기 제2 계산부(213)는 상기 제2 이미지값들을 이용하여 제2 분산값(VV2)을 계산할 수 있다. 상기 제2 이미지값들은 상기 대상 커널의 주변에 배치된 8개의 이미지값들일 수 있다.
제2 계산부(213)는 상기 대상 커널의 주변에 배치된 8개의 픽셀들의 상기 제2 이미지값들에 기초하여 제2 분산값(VV2)을 계산할 수 있다. 제2 분산값(VV2)은 아래의 "수학식 2"에 따라 계산될 수 있다.
Figure 112020133254093-pat00005
여기서, "PV1", "PV2", "PV3", "PV4", "PV5", "PV6", "PV7", 및 "PV8"은 상기 제2 이미지값들을 의미할 수 있다.
제2 분산값(VV2)은 상기 제2 이미지값들 간의 차이값을 합산하여 얻어질 수 있다. 즉, 제2 분산값(VV2)은 도 8에 도시된 8개의 화살표 각각의 양단에 배치된 2개의 픽셀 간의 이미지값의 차이값들을 모두 더하여 얻어질 수 있다.
이하, 상기와 같은 구성을 가지는 본 발명의 실시예에 따른 이미지 센싱 장치의 동작을 설명한다.
도 9에는 도 1에 도시된 이미지 센싱 장치의 동작을 설명하기 위한 흐름도가 도시되어 있다.
도 9를 참조하면, 이미지 센서(100)는 촬영된 이미지에 대응하는 이미지값들(DPXs)를 생성할 수 있다(S101).
이미지 프로세서(200)는 이미지값들(DPXs)에 기초하여 커널별로 텍스처를 분석할 수 있다(S103). 이미지 프로세서(200)는 상기 테스처를 분석할 때 커널별로 결함 이미지값의 존재 여부를 함께 분석할 수 있다. 다시 말해, 이미지 프로세서(200)는 한 번의 분석 동작으로 대상 커널의 텍스처와 상기 대상 커널에 상기 결함 이미지값의 존재 여부를 동시에 분석할 수 있다. 예컨대, 이미지 프로세서(200)는 위의 "수학식 1"에 따라 상기 대상 커널의 제1 분산값(VV1)을 계산할 수 있고, 위의 "수학식 2"에 따라 상기 대상 커널의 제2 분산값(VV2)을 계산할 수 있고, 제1 분산값(VV1)과 제2 분산값(VV2)에 기초하여 제3 분산값(VV3)을 계산할 수 있다. 이미지 프로세서(200)는 제1 분산값(VV1)과 제2 분산값(VV2)과 제3 분산값(VV3)에 기초하여, 상기 대상 커널의 텍스처와 상기 대상 커널에 상기 결함 이미지값의 존재 여부를 모두 분석할 수 있다(위의 "표 1" 참조).
이미지 프로세서(200)는 상기 대상 커널이 상기 플랫 영역이고(S105의 "Yes") 상기 대상 커널에 결함 이미지값이 존재할 때(S107의 "Yes") 상기 결함 이미지값을 보정하는 동작을 실시할 수 있다(S109). 또는, 이미지 프로세서(200)는 상기 대상 커널이 상기 에지 영역이고(S111의 "Yes") 상기 대상 커널에 결함 이미지값이 존재할 때(S107의 "Yes") 상기 결함 이미지값을 보정하는 동작을 실시할 수 있다(S109).
이와는 달리, 이미지 프로세서(200)는 상기 대상 커널이 상기 플랫 영역이고(S105의 "Yes") 상기 대상 커널에 상기 결함 이미지값이 존재하지 않을 때(S107의 "No") 상기 결함 이미지값을 보정하는 동작을 생략할 수 있다. 또는, 이미지 프로세서(200)는 상기 대상 커널이 상기 에지 영역이고(S111의 "Yes") 상기 대상 커널에 상기 결함 이미지값이 존재하지 않을 때(S107의 "No") 상기 결함 이미지값을 보정하는 동작을 생략할 수 있다. 또는, 이미지 프로세서(200)는 상기 대상 커널이 상기 복잡한 텍스처 영역일 때(S113) 상기 대상 커널에 상기 결함 이미지값의 존재 여부에 상관없이 상기 결함 이미지값을 보정하는 동작을 생략할 수 있다.
이와 같은 본 발명의 실시예에 따르면, 간단한 계산법으로 분산값을 계산하고 상기 분산값에 기초하여 대상 커널의 텍스처와 상기 대상 커널에 결함 이미지값의 존재 여부를 용이하게 분석 가능한 이점이 있다.
본 발명의 기술 사상은 상기 실시예에 따라 구체적으로 기술되었으나, 이상에서 설명한 실시예는 그 설명을 위한 것이며 그 제한을 위한 것이 아님을 주의하여야 한다. 또한, 본 발명의 기술 분야의 통상의 전문가라면 본 발명의 기술 사상의 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경으로 다양한 실시예가 가능함을 이해할 수 있을 것이다.
100 : 이미지 센서 200 : 이미지 프로세서
210 : 커널 분석부 211 : 제1 계산부
213 : 제2 계산부 215 : 제3 계산부
217 : 제어부 220 : 커널 보정부
230 : 이미지 출력부

Claims (20)

  1. 촬영된 이미지에 대응하는 이미지값들을 생성하기 위한 이미지 센서; 및
    상기 이미지값에 기초하여 커널별로 텍스처를 분석하기 위한 이미지 프로세서를 포함하며,
    상기 이미지 프로세서는 대상 커널의 이미지값들 중 상기 대상 커널의 중앙에 대응하는 제1 이미지값과 상기 대상 커널의 주변에 대응하는 제2 이미지값들에 기초하여 상기 대상 커널의 텍스처를 분석하고,
    상기 이미지 프로세서는,
    상기 대상 커널의 이미지값들 중 상기 제1 및 제2 이미지값들에 기초하여 상기 대상 커널의 상기 텍스처와 상기 대상 커널에 결함 이미지값의 존재 여부를 분석하고 그 분석결과에 대응하는 제어신호를 생성하기 위한 커널 분석부;
    상기 대상 커널의 이미지값들과 상기 제어신호에 기초하여 상기 대상 커널의 결함 이미지를 보정하고 상기 대상 커널에 대응하는 보정된 이미지값들을 생성하기 위한 커널 보정부; 및
    상기 제어신호에 기초하여 상기 대상 커널의 이미지값과 상기 보정된 이미지값들 중 어느 하나의 이미지값들을 출력하기 위한 이미지 출력부를 포함하고,
    상기 커널 분석부는,
    상기 제1 및 제2 이미지값들에 기초하여 제1 분산값을 계산하기 위한 제1 계산부;
    상기 제2 이미지값들에 기초하여 제2 분산값을 계산하기 위한 제2 계산부;
    상기 제1 및 제2 분산값에 기초하여 제3 분산값을 계산하기 위한 제3 계산부; 및
    상기 제1 내지 제3 분산값에 기초하여 상기 제어신호를 생성하기 위한 제어부를 포함하는 이미지 센싱 장치.
  2. ◈청구항 2은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제1항에 있어서,
    상기 이미지 프로세서는 상기 대상 커널의 텍스처를 분석할 때 상기 대상 커널에 결함 이미지값이 존재하는지를 함께 분석하는 이미지 센싱 장치.
  3. ◈청구항 3은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제1항에 있어서,
    상기 이미지 프로세서는 상기 대상 커널의 텍스처를 분석한 결과 상기 대상 커널이 에지(edge) 영역보다 복잡한 텍스처 영역일 때 상기 대상 커널의 결함 이미지값을 보정하는 과정을 생략하는 이미지 센싱 장치.
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. ◈청구항 6은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제1항에 있어서,
    상기 제1 분산값은 상기 제1 이미지값과 상기 제2 이미지값들 간의 차이값들을 합산하여 얻어지는 이미지 센싱 장치.
  7. ◈청구항 7은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제1항에 있어서,
    상기 제2 분산값은 상기 제2 이미지값들 간의 차이값들을 합산하여 얻어지는 이미지 센싱 장치.
  8. ◈청구항 8은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제1항에 있어서,
    상기 제3 분산값은 상기 제1 분산값과 상기 제2 분산값 간의 차이값인 이미지 센싱 장치.
  9. ◈청구항 9은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제1항에 있어서,
    상기 제어부는 상기 제어신호를 생성할 때 상기 제1 및 제2 이미지값들을 더 이용하는 이미지 센싱 장치.
  10. 촬영된 이미지에 대응하는 이미지값들을 생성하기 위한 이미지 센서; 및
    상기 이미지값에 기초하여, N x N (단, N은 1보다 큰 정수) 픽셀들에 대응하는 커널별로 텍스처를 분석하기 위한 이미지 프로세서를 포함하며,
    상기 이미지 프로세서는 대상 커널의 이미지값들 중 동일한 컬러 필터를 가지는 픽셀들의 제1 및 제2 이미지값들에 기초하여 상기 대상 커널의 텍스처를 분석하고,
    상기 이미지 프로세서는,
    상기 대상 커널의 상기 이미지값들 중 상기 제1 및 제2 이미지값들에 기초하여 상기 대상 커널의 상기 텍스처와 상기 대상 커널에 결함 이미지값의 존재 여부를 분석하고 그 분석결과에 대응하는 제어신호를 생성하기 위한 커널 분석부;
    상기 대상 커널의 이미지값들과 상기 제어신호에 기초하여 상기 대상 커널의 결함 이미지를 보정하고 상기 대상 커널에 대응하는 보정된 이미지값들을 생성하기 위한 커널 보정부; 및
    상기 제어신호에 기초하여 상기 대상 커널의 이미지값과 상기 보정된 이미지값들 중 어느 하나의 이미지값들을 출력하기 위한 이미지 출력부를 포함하고,
    상기 커널 분석부는,
    상기 제1 및 제2 이미지값들에 기초하여 제1 분산값을 계산하기 위한 제1 계산부;
    상기 제2 이미지값들에 기초하여 제2 분산값을 계산하기 위한 제2 계산부;
    상기 제1 및 제2 분산값에 기초하여 제3 분산값을 계산하기 위한 제3 계산부; 및
    상기 제1 내지 제3 분산값에 기초하여 상기 제어신호를 생성하기 위한 제어부를 포함하는 이미지 센싱 장치.
  11. ◈청구항 11은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제10항에 있어서,
    상기 이미지 프로세서는 상기 대상 커널의 이미지값들 중 상기 대상 커널의 중앙에 대응하는 제1 이미지값과 상기 대상 커널의 주변에 대응하는 제2 이미지값들에 기초하여 상기 대상 커널의 텍스처를 분석하는 이미지 센싱 장치.
  12. ◈청구항 12은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제10항에 있어서,
    상기 이미지 프로세서는 상기 대상 커널의 텍스처를 분석할 때 상기 대상 커널에 결함 이미지값이 존재하는지를 함께 분석하는 이미지 센싱 장치.
  13. ◈청구항 13은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제10항에 있어서,
    상기 이미지 프로세서는 상기 대상 커널의 텍스처를 분석한 결과 상기 대상 커널이 에지(edge) 영역보다 복잡한 텍스처 영역일 때 상기 대상 커널의 결함 이미지값을 보정하는 과정을 생략하는 이미지 센싱 장치.
  14. 삭제
  15. 삭제
  16. ◈청구항 16은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제10항에 있어서,
    상기 제1 분산값은 상기 제1 이미지값과 상기 제2 이미지값들 간의 차이값들을 합산하여 얻어지고,
    상기 제2 분산값은 상기 제2 이미지값들 간의 차이값들을 합산하여 얻어지고,
    상기 제3 분산값은 상기 제1 분산값과 상기 제2 분산값 간의 차이값인 이미지 센싱 장치.
  17. ◈청구항 17은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제10항에 있어서,
    상기 제어부는 상기 제어신호를 생성할 때 상기 제1 및 제2 이미지값들을 더 이용하는 이미지 센싱 장치.
  18. 대상 커널의 이미지값들 중 일부의 제1 및 제2 이미지값들에 기초하여, 상기 대상 커널의 텍스처와 상기 대상 커널에 결함 이미지값의 존재 여부를 분석하고 그 분석결과에 대응하는 제어신호를 생성하기 위한 커널 분석부;
    상기 대상 커널의 이미지값들과 상기 제어신호에 기초하여 상기 대상 커널의 결함 이미지를 보정하고 상기 대상 커널에 대응하는 보정된 이미지값들을 생성하기 위한 커널 보정부; 및
    상기 제어신호에 기초하여 상기 대상 커널의 이미지값과 상기 보정된 이미지값들 중 어느 하나의 이미지값들을 출력하기 위한 이미지 출력부를 포함하고,
    상기 커널 분석부는,
    상기 제1 및 제2 이미지값들에 기초하여 제1 분산값을 계산하기 위한 제1 계산부;
    상기 제2 이미지값들에 기초하여 제2 분산값을 계산하기 위한 제2 계산부;
    상기 제1 및 제2 분산값에 기초하여 제3 분산값을 계산하기 위한 제3 계산부; 및
    상기 제1 내지 제3 분산값에 기초하여 상기 제어신호를 생성하기 위한 제어부를 포함하는 이미지 센싱 장치.
  19. ◈청구항 19은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제18항에 있어서,
    상기 일부의 이미지값들은 상기 대상 커널의 이미지값들 중 상기 대상 커널의 중앙에 대응하는 제1 이미지값과 상기 대상 커널의 주변에 대응하는 제2 이미지값들을 포함하는 이미지 센싱 장치.
  20. ◈청구항 20은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.◈
    제18항에 있어서,
    상기 커널 보정부는 상기 대상 커널이 플랫(flat) 영역 또는 에지(edge) 영역이고 상기 대상 커널에 상기 결함 이미지값이 존재할 때 인에이블되고,
    상기 커널 보정부는 상기 대상 커널이 상기 플랫 영역 또는 상기 에지 영역이고 상기 대상 커널에 상기 결함 이미지값이 존재하지 않을 때 디스에이블되고,
    상기 커널 보정부는 상기 대상 커널이 상기 에지 영역보다 복잡한 텍스처 영역일 때 상기 결함 이미지값의 존재 여부에 상관없이 디스에이블되는 이미지 센싱 장치.
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