KR102630653B1 - 컬러 정보를 생성하는 방법 및 장치 - Google Patents

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KR102630653B1 KR1020220131433A KR20220131433A KR102630653B1 KR 102630653 B1 KR102630653 B1 KR 102630653B1 KR 1020220131433 A KR1020220131433 A KR 1020220131433A KR 20220131433 A KR20220131433 A KR 20220131433A KR 102630653 B1 KR102630653 B1 KR 102630653B1
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Abstract

일 실시예에 따른, 두 개의 타겟 픽셀들, 한 개의 제1 픽셀, 및 한 개의 제2 픽셀을 포함하는 셀 구조를 반복적으로 포함하는 컬러 필터 어레이를 통해 생성된 센싱 정보를 수신하고, 센싱 정보에 기초하여 컬러 필터 어레이의 포화 영역을 설정하고, 센싱 정보에 기초하여 포화 영역에 포함된 픽셀들 각각이 포화되었는지 여부를 결정하고, 픽셀들 각각이 포화되었는지 여부에 기초하여 포화 영역의 픽셀들의 컬러 정보를 보정하고, 보정된 컬러 정보에 기초하여 포화 영역에 대한 제1 부분 센싱 정보를 생성하고, 제1 부분 센싱 정보에 기초하여 컬러 필터 어레이에 대한 컬러 정보를 생성하는 컬러 정보 생성 방법이 개시된다.

Description

컬러 정보를 생성하는 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR GENERATING CORLOR INFORMATION}
아래 실시예들은 컬러 필터 어레이를 통과한 빛에 대한 컬러 정보를 생성하는 기술에 관한 것이다.
컬러 필터 어레이(color filter array: CFA) 또는 컬러 필터 모자이크(color filter mosaic: CFM)는 컬러 정보를 캡쳐하는 이미지 센서 상에 배치되어 그 파장 범위에 따라 빛을 통과시키며, 통과된 빛의 강도는 빛의 컬러 정보를 포함한다. 예를 들어, 베이어 필터(Bayer filter)는 적색, 녹색, 및 청색 각각의 필터에서, 각 파장 영역에서 빛의 강도에 대한 정보를 제공할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 컬러 정보 생성 방법은, 두 개의 타겟 픽셀들, 한 개의 제1 픽셀, 및 한 개의 제2 픽셀을 포함하는 셀 구조를 반복적으로 포함하는 컬러 필터 어레이를 통해 생성된 센싱 정보를 수신하는 동작, 상기 센싱 정보에 기초하여 상기 컬러 필터 어레이의 포화 영역을 설정하는 동작, 상기 센싱 정보에 기초하여 상기 포화 영역에 포함된 픽셀들 각각이 포화되었는지 여부를 결정하는 동작, 상기 픽셀들 각각이 포화되었는지 여부에 기초하여 상기 포화 영역의 상기 픽셀들의 컬러 정보를 보정하는 동작, 상기 보정된 컬러 정보에 기초하여 상기 포화 영역에 대한 제1 부분 센싱 정보를 생성하는 동작, 및 상기 제1 부분 센싱 정보에 기초하여 상기 컬러 필터 어레이에 대한 컬러 정보를 생성하는 동작을 포함한다.
상기 포화 영역을 설정하는 동작은, 상기 컬러 필터 어레이 내의 타겟 픽셀들 중 제1 타겟 픽셀이 포화된 것으로 결정된 경우, 상기 제1 타겟 픽셀을 포함하는 미리 설정된 크기의 영역을 상기 포화 영역으로 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
상기 제1 타겟 픽셀은, 상기 제1 타겟 픽셀의 명도(intensity) 값이 임계 명도 이상의 값을 가지는 경우 포화된 것으로 결정될 수 있다.
상기 센싱 정보에 기초하여 상기 포화 영역에 포함된 픽셀들 각각이 포화되었는지 여부를 결정하는 동작은, 상기 생성된 센싱 정보에 기초하여 상기 타겟 픽셀의 명도 값이 임계 명도 이상의 값을 가지는지 여부를 결정하는 동작, 및 상기 생성된 센싱 정보에 기초하여 상기 제1 픽셀에 위치하는 가상 타겟 픽셀의 명도 값이 상기 임계 명도 이상의 값을 가지는지 여부를 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
상기 픽셀들 각각이 포화되었는지 여부에 기초하여 상기 포화 영역의 상기 픽셀들의 상기 컬러 정보를 보정하는 동작은, 상기 타겟 픽셀이 포화된 경우, 미리 설정된 컬러 정보에 기초하여 상기 타겟 픽셀의 컬러 정보를 보정하는 동작을 포함할 수 있다.
상기 픽셀들 각각이 포화되었는지 여부에 기초하여 상기 포화 영역의 상기 픽셀들의 상기 컬러 정보를 보정하는 동작은, 상기 타겟 픽셀이 포화되지 않은 경우, 상기 타겟 픽셀에 인접한 제1 픽셀에 대한 제1 컬러 정보 및 상기 타겟 픽셀에 인접한 제2 픽셀에 대한 제2 컬러 정보에 기초하여 상기 타겟 픽셀의 컬러 정보를 보정하는 동작을 포함할 수 있다.
상기 픽셀들 각각이 포화되었는지 여부에 기초하여 상기 포화 영역의 상기 픽셀들의 상기 컬러 정보를 보정하는 동작은, 상기 가상 타겟 픽셀의 포화 여부 및 상기 가상 타겟 픽셀에 대응하는 상기 제1 픽셀의 컬러 정보에 기초하여 제1 픽셀의 컬러 정보를 보정하는 동작을 포함할 수 있다.
상기 방법은, 상기 컬러 필터 어레이에 대한 상기 컬러 정보를 이용하여 영상을 생성하는 동작을 더 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 컬러 정보를 생성하는 전자 장치는, 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서가, 두 개의 타겟 픽셀들, 한 개의 제1 픽셀, 및 한 개의 제2 픽셀을 포함하는 셀 구조를 반복적으로 포함하는 컬러 필터 어레이를 통해 생성된 센싱 정보를 수신하는 동작, 상기 센싱 정보에 기초하여 상기 컬러 필터 어레이의 포화 영역을 설정하는 동작, 상기 센싱 정보에 기초하여 상기 포화 영역에 포함된 픽셀들 각각이 포화되었는지 여부를 결정하는 동작, 상기 픽셀들 각각이 포화되었는지 여부에 기초하여 상기 포화 영역의 상기 픽셀들의 컬러 정보를 보정하는 동작, 상기 보정된 컬러 정보에 기초하여 상기 포화 영역에 대한 제1 부분 센싱 정보를 생성하는 동작, 및 상기 제1 부분 센싱 정보에 기초하여 상기 컬러 필터 어레이에 대한 컬러 정보를 생성하는 동작을 수행한다.
상기 포화 영역을 설정하는 동작은, 상기 컬러 필터 어레이 내의 타겟 픽셀들 중 제1 타겟 픽셀이 포화된 것으로 결정된 경우, 상기 제1 타겟 픽셀을 포함하는 미리 설정된 크기의 영역을 상기 포화 영역으로 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
상기 제1 타겟 픽셀은, 상기 제1 타겟 픽셀의 명도(intensity) 값이 임계 명도 이상의 값을 가지는 경우 포화된 것으로 결정될 수 있다.
상기 센싱 정보에 기초하여 상기 포화 영역에 포함된 픽셀들 각각이 포화되었는지 여부를 결정하는 동작은, 상기 생성된 센싱 정보에 기초하여 상기 타겟 픽셀의 명도 값이 임계 명도 이상의 값을 가지는지 여부를 결정하는 동작; 및 상기 생성된 센싱 정보에 기초하여 상기 제1 픽셀에 위치하는 가상 타겟 픽셀의 명도 값이 상기 임계 명도 이상의 값을 가지는지 여부를 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 컬러 필터 어레이에 대한 상기 컬러 정보를 이용하여 영상을 생성하는 동작을 더 수행할 수 있다.
도 1 및 도 2는 컬러 필터 어레이의 패턴의 예시를 나타내는 도면이다.
도 3은 일 실시 예에 따른 타겟 픽셀의 포화를 나타내는 도면이다.
도 4는 일 실시 예에 따른 전자 장치의 구조의 예시를 나타내는 도면이다.
도 5는 일 실시 예에 따른 컬러 정보 생성 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 6은 일 실시예에 따른 컬러 필터 어레이의 포화 영역의 예시를 나타내는 도면이다.
도 7은 일 예에 따른 픽셀들의 컬러 정보를 보정하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 8은 일 실시 예에 따른 영상을 생성하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
실시예들에 대한 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 예시를 위한 목적으로 개시된 것으로서, 다양한 형태로 변경되어 구현될 수 있다. 따라서, 실제 구현되는 형태는 개시된 특정 실시예로만 한정되는 것이 아니며, 본 명세서의 범위는 실시예들로 설명한 기술적 사상에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.
제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이런 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 해석되어야 한다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설명된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함으로 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 실시예들을 첨부된 도면들을 참조하여 상세하게 설명한다. 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조 부호를 부여하고, 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
컬러 필터 어레이는 컬러 픽셀들을 2차원 어레이 형태로 포함할 수 있다. 컬러 필터 어레이는 일정 셀 구조를 반복적으로 포함할 수 있다. 셀 구조는 2*2, 4*4와 같은 미리 정해진 사이즈를 가질 수 있다. 사이즈의 각 차원은 각 차원 방향의 컬러 픽셀의 수를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 2*2의 셀 구조는 어느 한 차원 방향으로 두 개의 컬러 픽셀이 배치되고, 다른 한 차원 방향으로 두 개의 컬러 픽셀이 배치되는 형태를 나타낼 수 있다. 따라서, 컬러 필터 어레이의 셀 구조를 특정함으로써 컬러 필터 어레이의 전체적인 패턴이 특정될 수 있다. 컬러 픽셀은 컬러 필터 어레이의 각 엘리먼트를 나타낼 수 있다. 컬러 픽셀은 이미지 센서의 센싱 픽셀, 디스플레이 패널의 디스플레이 픽셀과 구분될 수 있다. 컬러 픽셀은 통과 파장 대역의 컬러의 명칭에 맞추어 지칭될 수 있다. 예를 들어, 녹색 파장 대역을 통과시키는 컬러 픽셀은 녹색 픽셀로 지칭될 수 있다.
도 1 및 도 2는 컬러 필터 어레이의 패턴의 예시를 나타내는 도면이다.
도 1 내지 도 3은 컬러 필터 어레이의 다양한 패턴의 예시를 나타내는 도면이다. 도 1의 RCCB 패턴(100)은 두 개의 클리어(C(clear)로 부를 수 있음) 픽셀, 한 개의 적색(R(read)로 부를 수 있음) 픽셀, 및 한 개의 청색(B(blue)로 부를 수 있음) 픽셀을 포함하는 2*2의 셀 구조를 반복적으로 포함할 수 있다. 2*2의 셀 구조에서 한 개의 R 픽셀 및 한 개의 B 픽셀은 어느 하나의 대각 방향으로 배치되고 두 개의 C 픽셀은 다른 하나의 대각 방향으로 배치될 수 있다. C 픽셀은 녹색(G(green)로 부를 수 있음) 픽셀보다 더 많은 빛을 받아들여 저조도 환경에서도 좀 더 많은 빛을 수광할 수 있게 한다. RCCB 패턴에서는 C 픽셀을 사용함에 따라 3원색 중 G 픽셀이 없기 때문에 C 픽셀에서 R 픽셀의 값과 B 픽셀의 값을 뺌으로써 G 값을 만드는 방식으로 RGB를 표현할 수 있다. C픽셀을 통해 획득되는 높은 휘도는 저조도에서 광량 확보에 유리할 수 있으나, 고조도(예: 밝은 태양빛 아래)에서 빠른 포화를 발생시키는 것과 같이 특정 환경에서 색상을 잘 표현하지 못할 수 있다.
도 2의 RYYCy 패턴(CYYR 패턴으로도 부를 수 있음)(200)의 경우 한 개의 청록색(Cy(cyan)로 부를 수 있음) 픽셀, 두 개의 황색(Y(yellow)로 부를 수 있음) 픽셀, 및 한 개의 R 픽셀을 포함하는 2*2의 셀 구조를 반복적으로 포함할 수 있다. 2*2의 셀 구조에서 한 개의 R 픽셀 및 한 개의 Cy 픽셀은 어느 하나의 대각 방향으로 배치되고 두 개의 Y 픽셀은 다른 하나의 대각 방향으로 배치될 수 있다. RYYCy 패턴(200)의 R 픽셀 및 Y 픽셀은 R 값과 Y 값의 식별을 용이하게 하며, 이를 통해 물체 인식(예: 도로 상 표지판, 차선 등)에 적합한 컬러 정보가 제공될 수 있다. 또한, RYYCy 패턴(200)의 Cy 픽셀, R 픽셀, 및 Y 픽셀은 빛을 많이 받아들여 저도도 환경에서 빛을 확보하기에 용이하다. 일반적으로 Y 픽셀은 G 픽셀 대비 빛을 더 많이 받아들이는 특성이 있다. RYYCy 패턴(200)은 RGB를 만들어 사람이 보는 것처럼 색상을 재현하는데 한계를 가질 수 있다.
도 3은 일 실시 예에 따른 타겟 픽셀의 포화를 나타내는 도면이다.
픽셀이 포화되었다는 것은, 특정한 파장의 빛의 세기가 각각의 픽셀이 감지할 수 있는 최대 값을 초과하는 경우를 의미한다. 즉, 픽셀의 명도(intensity) 값이 임계 명도 이상의 값을 가지는 경우 픽셀이 포화된 것으로 결정될 수 있다. 예를 들어, RGGB 패턴의 경우 빛의 양 또는 밝기에 따라 각각의 R, G, B 픽셀이 포화되는 편차가 크지 않은 반면, RCCB 패턴 및 RYYCy 패턴의 경우 각각 C 및 Y 픽셀이 G 픽셀보다 더 많은 빛을 수광할 수 있는 특성에 의하여 개별 픽셀이 포화되는 편차가 비교적 클 수 있다.
도 3을 참조하면, RCCB 패턴의 경우 R 픽셀 및 B 픽셀 보다 C 픽셀이 포화되는 속도가 비교적 빠를 수 있다. 포화도 그래프(300)의 A 지점에서 R 픽셀 및 B 픽셀은 포화되지 않았지만 C 픽셀은 픽셀이 감지할 수 있는 빛의 세기가 최대에 도달했으므로 포화되어 A 지점 이후로 왜곡되거나 잘못된 컬러가 발생할 수 있다. 마찬가지로, RYYCy 패턴의 경우 R 픽셀 및 Cy픽셀 보다 Y 픽셀이 포화되는 속도가 비교적 빠를 수 있다.
도 4는 일 실시 예에 따른 전자 장치의 구조의 예시를 나타내는 도면이다.
일 측면에 따른, 전자 장치(400)는 통신부(410), 프로세서(420), 및 메모리(430)를 포함한다. 추가적으로 전자 장치(400)는 카메라를 더 포함할 수 있다.
통신부(410)는 프로세서(420), 메모리(430) 및 카메라와 연결되어 데이터를 송수신한다. 통신부(410)는 외부의 다른 장치와 연결되어 데이터를 송수신할 수 있다. 이하에서 "A"를 송수신한다라는 표현은 "A를 나타내는 정보(information) 또는 데이터"를 송수신하는 것을 나타낼 수 있다.
통신부(410)는 전자 장치(400) 내의 회로망(circuitry)으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 통신부(410)는 내부 버스(internal bus) 및 외부 버스(external bus)를 포함할 수 있다. 다른 예로, 통신부(410)는 전자 장치(400)와 외부의 장치를 연결하는 요소일 수 있다. 통신부(410)는 인터페이스(interface)일 수 있다. 통신부(410)는 외부의 장치로부터 데이터를 수신하여, 프로세서(420) 및 메모리(430)에 데이터를 전송할 수 있다.
프로세서(420)는 통신부(410)가 수신한 데이터 및 메모리(430)에 저장된 데이터를 처리한다. "프로세서"는 목적하는 동작들(desired operations)을 실행시키기 위한 물리적인 구조를 갖는 회로를 가지는 하드웨어로 구현된 데이터 처리 장치일 수 있다. 예를 들어, 목적하는 동작들은 프로그램에 포함된 코드(code) 또는 인스트럭션들(instructions)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 하드웨어로 구현된 데이터 처리 장치는 마이크로프로세서(microprocessor), 중앙 처리 장치(central processing unit), 프로세서 코어(processor core), 멀티-코어 프로세서(multi-core processor), 멀티프로세서(multiprocessor), ASIC(Application-Specific Integrated Circuit), FPGA(Field Programmable Gate Array)를 포함할 수 있다.
프로세서(420)는 메모리(예를 들어, 메모리(430))에 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드(예를 들어, 소프트웨어) 및 프로세서(420)에 의해 유발된 인스트럭션들을 실행한다.
메모리(430)는 통신부(410)가 수신한 데이터 및 프로세서(420)가 처리한 데이터를 저장한다. 예를 들어, 메모리(430)는 프로그램(또는 어플리케이션, 소프트웨어)을 저장할 수 있다. 저장되는 프로그램은 영상을 생성할 수 있도록 코딩되어 프로세서(420)에 의해 실행 가능한 신텍스(syntax)들의 집합일 수 있다.
일 측면에 따르면, 메모리(430)는 하나 이상의 휘발성 메모리, 비휘발성 메모리 및 RAM(Random Access Memory), 플래시 메모리, 하드 디스크 드라이브 및 광학 디스크 드라이브를 포함할 수 있다.
메모리(430)는 전자 장치(400)를 동작 시키는 명령어 세트(예를 들어, 소프트웨어)를 저장한다. 전자 장치(400)를 동작 시키는 명령어 세트는 프로세서(420)에 의해 실행된다.
일 측면에 따르면, 전자 장치(400)는 렌즈, 컬러 필터 어레이, 이미지 센서, 및 신호 처리부를 포함할 수 있다. 전자 장치(400)는 렌즈로 빛을 집광하고, 컬러 필터 어레이를 통과한 빛을 이미지 센서에 의해 수광하여 센싱 정보를 생성할 수 있다. 이미지 센서의 각 센싱 픽셀은 각 대응 컬러 픽셀의 파장 대역을 통과한 빛의 강도를 센싱할 수 있다. 신호 처리부는 센싱 정보에 대응하는 컬러 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 신호 처리부는 ISP(image signal processor)에 해당할 수 있다.
전자 장치(400)는 이동 전화, 스마트 폰, PDA, 넷북, 태블릿 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터 등과 같은 모바일 장치, 스마트 워치, 스마트 밴드, 스마트 안경 등과 같은 웨어러블 디바이스, 데스크탑, 서버 등과 같은 컴퓨팅 장치, 텔레비전, 스마트 텔레비전, 냉장고 등과 같은 가전 제품, 도어 락 등과 같은 보안 장치, 자율주행 차량, 스마트 차량 등과 같은 차량의 일부로 구현될 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(400)는 카메라와 같은 이미징 센서로 이용될 수 있다.
도 5는 일 실시 예에 따른 컬러 정보 생성 방법을 나타내는 흐름도이다.
아래의 동작 510 내지 동작 560에서 컬러 필터 어레이에 관한 설명 중 RCCB 패턴에 대응하는 설명은, Cy 픽셀의 값은 B 값과 G 값을 합하고, Y 픽셀의 값은 R 값과 G 값을 합하는 방식으로 만들 수 있다는 점을 참조하여 RYYCy 패턴에 대하여도 적용될 수 있다.
동작 510에서, 전자 장치(예: 도 4의 전자 장치(400))의 프로세서(예: 도 4의 프로세서(420))는 컬러 필터 어레이(예: 도 1의 RCCB 패턴(100)을 가지는 컬러 필터 어레이 또는 도 2의 RYYCy 패턴(200)을 가지는 컬러 필터 어레이)를 통해 생성된 센싱 정보를 이미지 센서로부터 수신할 수 있다. 컬러 필터 어레이는 두 개의 타겟 픽셀들, 한 개의 제1 픽셀, 및 한 개의 제2 픽셀을 포함하는 셀 구조를 반복적으로 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, RCCB 패턴에 대응하여, 두 개의 타겟 픽셀들은 C 픽셀, 한 개의 제1 픽셀은 R 픽셀, 및 한 개의 제2 픽셀은 B 픽셀일 수 있다.
일 실시 예에 따르면, RYYCy 패턴에 대응하여, 두 개의 타겟 픽셀들은 Y 픽셀, 한 개의 제1 픽셀은 R 픽셀, 및 한 개의 제2 픽셀은 Cy 픽셀일 수 있다.
동작 520에서, 전자 장치는 센싱 정보에 기초하여 컬러 필터 어레이의 포화 영역을 설정할 수 있다. 예를 들어, 이미지 센서의 각 센싱 픽셀이 각 대응 컬러 픽셀의 파장 대역을 통과한 빛의 강도를 센싱함으로써 생성된 센싱 정보는, 아날로그 신호 형태로부터 디지털 신호 형태로 변환될 수 있다. 포화 영역 설정시 타겟 픽셀의 포화 여부가 이용되는 경우, 디지털 신호 형태의 센싱 정보가 나타내는 타겟 픽셀의 명도 값이 디지털 신호 형태의 임계 명도 이상을 가지는지 여부가 결정될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치는 컬러 필터 어레이 내의 타겟 픽셀들 중 제1 타겟 픽셀이 포화된 것으로 결정된 경우, 제1 타겟 픽셀을 포함하는 미리 설정된 크기의 영역을 포화 영역으로 결정할 수 있다. 컬러 필터 어레이의 포화 영역은, 아래에서 도 6을 참조하여 상세히 설명된다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치는 제1 타겟 픽셀의 명도 값이 임계 명도 이상의 값을 가지는 경우 제1 타겟 픽셀을 포화된 것으로 결정할 수 있다.
동작 530에서, 전자 장치는 센싱 정보에 기초하여 포화 영역에 포함된 픽셀들 각각이 포화되었는지 여부를 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치는 센싱 정보에 기초하여 포화 영역에 포함된 타겟 픽셀의 명도 값이 임계 명도 이상의 값을 가지는지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, RCCB 패턴에 대응하여, 전자 장치는 포화 영역에 포함된 C 픽셀의 명도 값이 임계 명도 이상의 값을 가지는지 여부를 결정할 수 있다. 동작 520에서 설명된 타겟 픽셀의 포화 여부 결정에 대한 내용이 동일하게 적용될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치는 센싱 정보에 기초하여 포화 영역에 포함된 제1 픽셀의 위치에 위치하는 가상 타겟 픽셀의 명도 값이 임계 명도 이상의 값을 가지는지 여부를 결정할 수 있다. 실제로는 제1 픽셀(또는, 제2 픽셀)이 위치하지만, 해당 위치에 제1 픽셀이 아닌 타겟 픽셀이 배치되는 상황이 가정될 수 있고, 해당 위치에 배치되는 타겟 픽셀은 가상 타겟 픽셀로 아래에서 명명될 수 있다. 예를 들어, RCCB 패턴에 대응하여, R 픽셀에 위치하는 가상 타겟 픽셀의 명도 값은 R 픽셀에 접한 C 픽셀들의 C 값들의 평균값을 나타내고, 전자 장치는 포화 영역에 포함된 R 픽셀에 접한 C 픽셀들의 C 값들의 평균값이 임계 명도 이상의 값을 가지는 경우 해당 R 픽셀을 포화된 것으로 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치는 센싱 정보에 기초하여 포화 영역에 포함된 제2 픽셀에 위치하는 가상 타겟 픽셀의 명도 값이 임계 명도 이상의 값을 가지는지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, RCCB 패턴에 대응하여, B 픽셀에 위치하는 가상 타겟 픽셀의 명도 값은 B 픽셀에 접한 C 픽셀들의 C 값들의 평균값을 나타내고, 전자 장치는 포화 영역에 포함된 B 픽셀에 접한 C 픽셀들의 C 값들의 평균값이 임계 명도 이상의 값을 가지는 경우 해당 B 픽셀을 포화된 것으로 결정할 수 있다.
예를 들어, RYYCy 패턴에 대응하여, 포화 영역에 포함된 픽셀들 각각이 포화되었는지 여부를 결정하는 방법이 마찬가지로 적용될 수 있다.
동작 540에서, 전자 장치는 픽셀들 각각이 포화되었는지 여부에 기초하여 포화 영역의 픽셀들의 컬러 정보를 보정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치는 타겟 픽셀의 포화 여부에 기초하여 타겟 픽셀의 컬러 정보를 보정할 수 있다. 예를 들어, RCCB 패턴에 대응하여, C 픽셀의 포화 여부에 기초하여 C 픽셀에 대응하는 G 값이 보정될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치는 가상 타겟 픽셀의 포화 여부 및 가상 타겟 픽셀에 대응하는 제1 픽셀의 컬러 정보에 기초하여 제1 픽셀의 컬러 정보를 보정할 수 있다. 예를 들어, RCCB 패턴에 대응하여, R 픽셀에 위치하는 가상 타겟 픽셀의 포화 여부 및 가상 타겟 픽셀에 대응하는 R 픽셀의 R 값에 기초하여 해당 R 픽셀의 R 값이 보정될 수 있다. B 픽셀에 대하여도 마찬가지로 B 값이 보정될 수 있다. 포화 영역의 픽셀들의 컬러 정보를 보정하는 방법은 도 7을 참조하여 상세히 설명된다. 타겟 픽셀이 포화되었는지 여부에 기초하여 타겟 픽셀에 대한 타겟 컬러 정보를 생성할 수 있다. 타겟 픽셀에 대한 타겟 컬러 정보는, RGB 정보일 수 있다. 타겟 컬러 정보의 생성은 아래에서 도 7을 참조하여 상세히 설명된다.
동작 550에서, 전자 장치는 보정된 컬러 정보에 기초하여 포화 영역에 대한 제1 부분 센싱 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, RCCB 패턴에 대응하여, 보정된 컬러 정보는 C 픽셀에 대응하는 보정된 G 값, R 픽셀에 대응하는 보정된 R 값, 및 B 픽셀에 대응하는 보정된 B 값을 나타낼 수 있다. 제1 부분 센싱 정보는 포화 영역에 포함된 픽셀들 각각에 대응하는 보정된 R, G, 또는 B 값들을 나타낼 수 있다.
동작 560에서, 전자 장치는 제1 부분 센싱 정보에 기초하여 컬러 필터 어레이에 대한 컬러 정보를 생성할 수 있다. 컬러 필터 어레이의 포화 영역은 하나 이상 설정될 수 있고, 각각의 포화 영역에 대한 부분 센싱 정보가 생성될 수 있다. 전자 장치는 적어도 제1 부분 센싱 정보에 기초하여 전체 컬러 필터 어레이에 대한 컬러 정보(또는, RGB 정보)를 생성할 수 있다. 컬러 필터 어레이에 대한 컬러 정보는 컬러 필터 어레이에 포함된 모든 픽셀들의 RGB 정보를 나타낼 수 있다.
도 6은 일 실시예에 따른 컬러 필터 어레이의 포화 영역의 예시를 나타내는 도면이다.
컬러 필터 어레이의 패턴은 두 개의 타겟 픽셀들, 한 개의 제1 픽셀, 및 한 개의 제2 픽셀을 포함하는 2*2의 셀 구조를 반복적으로 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, RCCB 패턴에 대응하여, 두 개의 타겟 픽셀들은 C 픽셀, 한 개의 제1 픽셀은 R 픽셀, 및 한 개의 제2 픽셀은 B 픽셀 일 수 있다. 전자 장치(예: 도 4의 전자 장치(400))는 컬러 필터 어레이의 C 픽셀들 중 특정 C 픽셀이 포화된 것으로 결정된 경우, 해당 C 픽셀을 포함하는 미리 설정된 크기의 영역을 포화 영역으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 도 6을 참조하면, 12, 14, 16, 21, 23, 및 25번 픽셀들은 타겟 픽셀, 즉 C 픽셀에 해당할 수 있다. 임의의 C 픽셀의 명도 값이 임계 명도 이상의 값을 가지는 경우 포화된 것으로 결정될 수 있다. 전자 장치는 23번 픽셀이 포화된 것으로 결정된 경우, 23번 픽셀을 포함하는 5*5의 영역을 포화 영역(600)으로 결정할 수 있다. 포화 영역(600)은 포화된 타겟 픽셀을 중앙으로 하여 인접한 픽셀들을 포함하는 영역일 수 있다. 미리 설정된 크기의 영역은 3*3, 5*5, 또는 7*7의 크기를 가질 수 있으며, 본 개시에 제한되지 않는다.
일 실시 예에 따르면, RYYCy 패턴에 대응하여, 두 개의 타겟 픽셀들은 Y 픽셀, 한 개의 제1 픽셀은 R 픽셀, 및 한 개의 제2 픽셀은 Cy 픽셀일 수 있다. 전자 장치는 컬러 필터 어레이의 Y 픽셀들 중 특정 Y 픽셀이 포화된 것으로 결정된 경우, 해당 Y 픽셀을 포함하는 미리 설정된 크기의 영역을 포화 영역으로 결정할 수 있다. 상기의 RCCB 패턴에 대응하는 설명이 RYYCy 패턴에 대하여도 적용되며 이하 중복되는 내용은 반복하지 않는다.
도 7은 일 예에 따른 픽셀들의 컬러 정보를 보정하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
일 실시 예에 따르면, 도 5를 참조하여 전술된 동작 540은 아래의 동작들 710-1, 710-2, 720-1, 및 720-2를 포함할 수 있다. 동작 710-1 내지 710-2는 타겟 픽셀의 컬러 정보를 보정하는 방법에 관한 것이고, 동작 720-1 내지 720-2는 제1 픽셀 및 제2 픽셀의 컬러 정보를 보정하는 방법에 관한 것이다.
동작 710-1에서, 타겟 픽셀이 포화된 경우, 전자 장치(예: 도 4의 전자 장치(400))는 미리 설정된 컬러 정보에 기초하여 타겟 픽셀의 컬러 정보를 보정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, RCCB 패턴에 대응하여, 포화된 타겟 픽셀은 C 픽셀일 수 있다. 미리 설정된 컬러 정보는, G 값이 255라는 정보일 수 있다. 일반적으로, C 픽셀을 사용함에 따라 3원색의 G 값을 직접적으로 획득할 수 없기 때문에 C픽셀에서 R픽셀의 값과 B 픽셀의 값을 뺌으로써 G값을 만드는 방식으로 RGB가 표현될 수 있다. 단, C 픽셀이 포화된 경우 C 픽셀에서 R픽셀의 값과 B 픽셀의 값을 뺄 수 없으므로 G 값은 미리 설정된 값을 가질 수 있다. 포화된 C 픽셀은 255로 보정된 G 값을 가질 수 있다.
일 실시 예에 따르면, RYYCy 패턴에 대응하여, 포화된 타겟 픽셀은 Y 픽셀일 수 있다. 미리 설정된 컬러 정보는, G 값이 255라는 정보일 수 있다.
동작 710-2에서, 타겟 픽셀이 포화되지 않은 경우, 전자 장치는 타겟 픽셀에 인접한 제1 픽셀에 대한 제1 컬러 정보 및 타겟 픽셀에 인접한 제2 픽셀에 대한 제2 컬러 정보에 기초하여 타겟 픽셀의 컬러 정보를 보정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, RCCB 패턴에 대응하여, 포화되지 않은 타겟 픽셀은 C 픽셀, 타겟 픽셀에 인접한 제1 픽셀은 R 픽셀, 및 타겟 픽셀에 인접한 제2 픽셀은 B 픽셀일 수 있다. 제1 컬러 정보는, 포화된 C 픽셀을 포함하는 포화 영역 내 R 픽셀들의 값들에 기초하여 결정되는 R 값일 수 있다. 제2 컬러 정보는, 포화된 C 픽셀을 포함하는 포화 영역 내 B픽셀들의 값들에 기초하여 결정되는 B 값일 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제1 컬러 정보는, 포화된 C 픽셀에 접한 R 픽셀들의 값들의 평균에 보정인자를 곱한 값일 수 있다. 제2 컬러 정보는, 포화된 C 픽셀에 접한 B 픽셀들의 평균에 보정인자를 곱한 값일 수 있다. 보정인자는, C픽셀과 R 픽셀 또는 B 픽셀 사이의 거리를 보정하기 위한 값일 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제1 컬러 정보는, 포화된 C픽셀을 포함하는 포화 영역 내 R픽셀들의 최대값 및 최소값의 평균에 보정인자를 곱한 값일 수 있다. 제2 컬러 정보는, 포화된 C 픽셀을 포함하는 포화 영역 내 B 픽셀들의 최대값 및 최소값의 평균에 보정인자를 곱한 값일 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제1 컬러 정보는, 포화된 C 픽셀을 포함하는 포화 영역 내 특정 수의 R픽셀들의 값들의 평균에 보정인자를 곱한 값일 수 있다. 제2 컬러 정보는, 포화된 C 픽셀을 포함하는 포화 영역 특정 수의 B 픽셀들의 값들의 평균에 보정인자를 곱한 값일 수 있다. 예를 들어, 특정 수는, 포화된 C 픽셀을 포함하는 포화 영역 내 모든 R 픽셀들 또는 B 픽셀들의 수일 수 있다.
일 실시 예에 따르면, RYYCy 패턴에 대응하여, 포화되지 않은 타겟 픽셀은 Y 픽셀, 타겟 픽셀에 인접한 제1 픽셀은 R 픽셀, 및 타겟 픽셀에 인접한 제2 픽셀은 Cy 픽셀 일 수 있다. 제1 컬러 정보는, 포화된 Y 픽셀을 포함하는 포화 영역 내 R 픽셀들의 값들에 기초하여 결정되는 R 값일 수 있다. 제2 컬러 정보는, 포화된 Y 픽셀을 포함하는 포화 영역 내 Cy 픽셀들의 값들에 기초하여 결정되는 Cy 값일 수 있다. 제1 컬러 정보 및 제2 컬러 정보의 합에서 타겟 픽셀(예: Y 픽셀)의 컬러 정보를 뺀 B 값이 계산될 수 있다. 예를 들어, G 값은 제2 컬러 정보(Cy)에서 B 값을 빼서 만들 수 있다. 다른 예로, G 값은 타겟 픽셀의 컬러 정보(Y)에서 제1 컬러 정보(R)를 빼서 만들 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제1 컬러 정보는, 포화된 Y 픽셀에 접한 R 픽셀들의 값들의 평균에 보정인자를 곱한 값일 수 있다. 제2 컬러 정보는, 포화된 Y 픽셀에 접한 Cy 픽셀들의 값들의 평균에 보정인자를 곱한 값일 수 있다. 보정인자는, Y 픽셀과 R 픽셀 또는 Cy 픽셀 사이의 거리를 보정하기 위한 값일 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제1 컬러 정보는, 포화된 Y 픽셀을 포함하는 포화 영역 내 R 픽셀들의 최대값 및 최소값의 평균에 보정인자를 곱한 값일 수 있다. 제2 컬러 정보는, 포화된 Y 픽셀을 포함하는 포화 영역 내 Cy 픽셀들의 최대값 및 최소값의 평균에 보정인자를 곱한 값일 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제1 컬러 정보는, 포화된 Y 픽셀을 포함하는 포화 영역 내 특정 수의 R 픽셀들의 값들의 평균에 보정인자를 곱한 값일 수 있다. 제2 컬러 정보는, 포화된 Y 픽셀을 포함하는 포화 영역 특정 수의 Cy 픽셀들 값들의 평균에 보정인자를 곱한 값일 수 있다. 예를 들어, 특정 수는, 포화된 Y픽셀들을 포함하는 포화 영역 내 모든 R 픽셀들 또는 Cy 픽셀들의 수일 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치는 타겟 픽셀의 컬러 정보를 타겟 픽셀에 인접한 제1 픽셀에 대한 제1 컬러 정보 및 타겟 픽셀에 인접한 제2 픽셀에 대한 제2 컬러 정보의 평균에 오프셋을 보정한 G 값으로 보정할 수 있다. 예를 들어, 포화된 C 픽셀은 동작 710-2에서 설명된 제1 컬러 정보 및 제2 컬러 정보의 임의의 평균에 오프셋이 보정된 G 값을 가질 수 있다.
동작 720-1에서, 가상 타겟 픽셀이 포화된 경우, 전자 장치는 제1 게인, 가상 타겟 픽셀의 포화 여부, 및 가상 타겟 픽셀에 대응하는 제1 픽셀의 컬러 정보에 기초하여 제1 픽셀의 컬러 정보를 보정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, RCCB 패턴에 대응하여, R 픽셀에 위치하는 가상 타겟 픽셀이 포화된 경우(또는, 가상 타겟 픽셀에 대응하는 R 픽셀에 접한 C 픽셀들의 C 값들의 평균값이 임계 명도 이상의 값을 가지는 경우), 전자 장치는 가상 타겟 픽셀에 대응하는 R 픽셀의 R 값에 제1 게인(예: 1.25)을 곱함으로써 해당 R 값을 보정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, B 픽셀에 대하여도 상기 내용이 마찬가지로 적용될 수 있다.
동작 720-2에서, 가상 타겟 픽셀이 포화되지 않은 경우, 전자 장치는 제2 게인, 가상 타겟 픽셀의 포화 여부, 및 가상 타겟 픽셀에 대응하는 제1 픽셀의 컬러 정보에 기초하여 제1 픽셀의 컬러 정보를 보정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, RCCB 패턴에 대응하여, R 픽셀에 위치하는 가상 타겟 픽셀이 포화되지 않은 경우(또는, 가상 타겟 픽셀에 대응하는 R 픽셀에 접한 C 픽셀들의 C 값들의 평균값이 임계 명도 미만의 값을 가지는 경우), 전자 장치는 가상 타겟 픽셀에 대응하는 R 픽셀의 R 값에 제2 게인을 곱함으로써 해당 R 값을 보정할 수 있다. 예를 들어, 제2 게인은 제1 게인보다 작은 값일 수 있다. 일 실시 예에 따르면, B 픽셀에 대하여도 상기 내용이 마찬가지로 적용될 수 있다.
도 8은 일 실시 예에 따른 영상을 생성하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
일 실시 예에 따르면, 아래의 동작 810은 도 5를 참조하여 전술된 동작 560 이후에 수행될 수 있다.
동작 810에서, 전자 장치(예: 도 4의 전자 장치(400))는 생성된 컬러 정보를 이용하여 영상을 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치는 생성된 컬러 정보를 이용하여 영상을 생성할 수 있다. 구체적으로, 전자 장치의 신호 처리부는 컬러 정보를 이용하여 RGB 정보를 기반으로 인식용 영상 및/또는 사용자 영상을 생성할 수 있다. 예를 들어, 인식용 영상은 R/Y 정보를 포함한 색상 정보를 기반으로 생성될 수 있고, 사용자 영상은 R/G/B 정보를 포함한 색상 정보를 기반으로 생성될 수 있다. 일례로, 인식용 영상은 R/Y 정보 및 G 정보에 기초하여 생성될 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 컬러 필터 어레이의 컬러 정보에 대해 RGB 베이어 처리(Bayer processing)함으로써 영상을 생성할 수 있다.
이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 컨트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 저장할 수 있으며 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
위에서 설명한 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 또는 복수의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.
100: RCCB 패턴
200: RYYCy 패턴
400: 전자 장치
600: 포화 영역

Claims (14)

  1. 두 개의 타겟 픽셀들, 한 개의 제1 픽셀, 및 한 개의 제2 픽셀을 포함하는 셀 구조를 반복적으로 포함하는 컬러 필터 어레이를 통해 생성된 센싱 정보를 수신하는 동작;
    상기 센싱 정보에 기초하여 상기 컬러 필터 어레이의 포화 영역을 설정하는 동작;
    상기 센싱 정보에 기초하여, 상기 포화 영역에 포함된 타겟 픽셀의 명도(intensity) 값 및 제1 픽셀에 위치하는 가상 타겟 픽셀의 명도 값이 임계 명도 이상의 값을 가지는지 여부를 결정함으로써, 픽셀들 각각이 포화되었는지 여부를 결정하는 동작;
    상기 픽셀들 각각이 포화되었는지 여부에 기초하여 상기 포화 영역의 상기 타겟 픽셀 및 상기 제1 픽셀의 컬러 정보를 보정하는 동작;
    상기 보정된 컬러 정보에 기초하여 상기 포화 영역에 대한 제1 부분 센싱 정보를 생성하는 동작; 및
    상기 제1 부분 센싱 정보에 기초하여 상기 컬러 필터 어레이에 대한 컬러 정보를 생성하는 동작
    을 포함하는,
    컬러 정보 생성 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 포화 영역을 설정하는 동작은,
    상기 컬러 필터 어레이 내의 타겟 픽셀들 중 제1 타겟 픽셀이 포화된 것으로 결정된 경우, 상기 제1 타겟 픽셀을 포함하는 미리 설정된 크기의 영역을 상기 포화 영역으로 결정하는 동작
    을 포함하는,
    컬러 정보 생성 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 제1 타겟 픽셀은,
    상기 제1 타겟 픽셀의 명도 값이 임계 명도 이상의 값을 가지는 경우 포화된 것으로 결정되는,
    컬러 정보 생성 방법.
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서,
    상기 픽셀들 각각이 포화되었는지 여부에 기초하여 상기 포화 영역의 상기 픽셀들의 상기 컬러 정보를 보정하는 동작은,
    상기 타겟 픽셀이 포화된 경우, 미리 설정된 컬러 정보에 기초하여 상기 타겟 픽셀의 컬러 정보를 보정하는 동작
    을 포함하는,
    컬러 정보 생성 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 픽셀들 각각이 포화되었는지 여부에 기초하여 상기 포화 영역의 상기 픽셀들의 상기 컬러 정보를 보정하는 동작은,
    상기 타겟 픽셀이 포화되지 않은 경우,
    상기 타겟 픽셀에 인접한 제1 픽셀에 대한 제1 컬러 정보 및 상기 타겟 픽셀에 인접한 제2 픽셀에 대한 제2 컬러 정보에 기초하여 상기 타겟 픽셀의 컬러 정보를 보정하는 동작
    을 포함하는,
    컬러 정보 생성 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 픽셀들 각각이 포화되었는지 여부에 기초하여 상기 포화 영역의 상기 픽셀들의 상기 컬러 정보를 보정하는 동작은,
    상기 가상 타겟 픽셀의 포화 여부 및 상기 가상 타겟 픽셀에 대응하는 상기 제1 픽셀의 컬러 정보에 기초하여 제1 픽셀의 컬러 정보를 보정하는 동작
    을 포함하는,
    컬러 정보 생성 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 컬러 필터 어레이에 대한 상기 컬러 정보를 이용하여 영상을 생성하는 동작
    을 더 포함하는,
    컬러 정보 생성 방법.
  9. 제1항 내지 제3항 및 제5항 내지 제8항 중 어느 한 항에 따른 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 저장하고 있는 컴퓨터 판독가능한 기록매체.
  10. 컬러 정보를 생성하는 전자 장치는,
    프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서가,
    두 개의 타겟 픽셀들, 한 개의 제1 픽셀, 및 한 개의 제2 픽셀을 포함하는 셀 구조를 반복적으로 포함하는 컬러 필터 어레이를 통해 생성된 센싱 정보를 수신하는 동작;
    상기 센싱 정보에 기초하여 상기 컬러 필터 어레이의 포화 영역을 설정하는 동작;
    상기 센싱 정보에 기초하여, 상기 포화 영역에 포함된 타겟 픽셀의 명도(intensity) 값 및 제1 픽셀에 위치하는 가상 타겟 픽셀의 명도 값이 임계 명도 이상의 값을 가지는지 여부를 결정함으로써, 픽셀들 각각이 포화되었는지 여부를 결정하는 동작;
    상기 픽셀들 각각이 포화되었는지 여부에 기초하여 상기 포화 영역의 상기 타겟 픽셀 및 상기 제1 픽셀의 컬러 정보를 보정하는 동작;
    상기 보정된 컬러 정보에 기초하여 상기 포화 영역에 대한 제1 부분 센싱 정보를 생성하는 동작; 및
    상기 제1 부분 센싱 정보에 기초하여 상기 컬러 필터 어레이에 대한 컬러 정보를 생성하는 동작
    을 수행하는,
    전자 장치.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 포화 영역을 설정하는 동작은,
    상기 컬러 필터 어레이 내의 타겟 픽셀들 중 제1 타겟 픽셀이 포화된 것으로 결정된 경우, 상기 제1 타겟 픽셀을 포함하는 미리 설정된 크기의 영역을 상기 포화 영역으로 결정하는 동작
    을 포함하는,
    전자 장치.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 제1 타겟 픽셀은,
    상기 제1 타겟 픽셀의 명도 값이 임계 명도 이상의 값을 가지는 경우 포화된 것으로 결정되는,
    전자 장치.
  13. 삭제
  14. 제10항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 컬러 필터 어레이에 대한 상기 컬러 정보를 이용하여 영상을 생성하는 동작
    을 더 수행하는,
    전자 장치.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR20190116077A (ko) * 2018-04-03 2019-10-14 애피컬 리미티드 이미지 처리

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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR20190116077A (ko) * 2018-04-03 2019-10-14 애피컬 리미티드 이미지 처리

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