KR20050092595A - 가중치 값을 이용한 결함 픽셀 보정 장치 및 방법 - Google Patents

가중치 값을 이용한 결함 픽셀 보정 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 가중치 값을 이용한 결함 픽셀 보정 장치에 관한 것이다. 본 발명에 따른 장치는 이미지 센서와 결합된 결함 픽셀 보정 장치에 있어서 다수의 픽셀 레지스터를 포함하며, 이미지 센서로부터 순차적으로 출력되는 픽셀 값들을 일시 저장하고 있는 픽셀 레지스터부; 상기 픽셀 레지스터부에 저장된 픽셀의 값 중 검출 대상이 되는 픽셀의 상ㆍ하ㆍ좌ㆍ우 픽셀의 픽셀 값에 가중치 값을 합하거나 곱한후 상기 검출 대상이 되는 픽셀 값과 비교하여 결함 픽셀인지 여부를 결정하는 결함 픽셀 검출부; 및 상기 결함 픽셀 검출부에서 검출 대상이 되는 픽셀이 결함 픽셀로 결정되면, 상기 픽셀 레지스터에 저장된 픽셀을 이용하여 상기 검출 대상이 되는 픽셀을 보정하는 결함 픽셀 보정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 가중치 값을 이용한 결함 픽셀 보정 장치가 제공된다. 그 결과 본 발명은 결함 픽셀의 위치를 별도의 메모리에 저장할 필요가 없이 결함 픽셀의 검출과 동시에 보정이 이루어지게 함으로써 생산 효율을 증가시킬 수 있는 효과가 있다.

Description

가중치 값을 이용한 결함 픽셀 보정 장치 및 방법{Apparatus and Method for compensating defect pixel using weight value}
본 발명은 가중치 값을 이용한 결함 픽셀을 검출하고 보정하는 결함 픽셀 보정 장치 및 방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 결함 픽셀 검출의 대상이 되는 픽셀의 상ㆍ하ㆍ좌ㆍ우 픽셀에 각각의 가중치 값을 합하거나 곱하는 방법에 의하여 결함 픽셀을 검출하기 때문에 결함 픽셀의 위치를 별도의 메모리에 저장할 필요가 없이 결함 픽셀의 검출과 동시에 보정이 이루어지게 함으로써 생산 효율을 증가시킬 수 있는 결함 픽셀의 보정 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
이미지 센서는 여러 개의 픽셀이 2차원 구조로 배열되어 있다. 이미지 센서의 각 픽셀은 들어오는 빛의 밝기에 따라 이를 전기 신호로 변환시킨다. 이 전기 신호를 측정하면 각 픽셀에 들어오는 빛의 양을 알 수 있고, 이를 이용하여 픽셀 단위의 이미지를 구성할 수 있는 데 이와 같이 빛의 양에 상응하는 전기 신호를 픽셀 값이라고 한다.
일반적으로, 이미지 센서 제조 과정 중이 여러 가지 이유로 인하여 이미지 센서의 픽셀 중 정상적으로 동작하지 못하는 픽셀이 발생하게 되는데, 이러한 픽셀은 빛에 대해 정상적으로 반응하지 못한다. 이처럼, 빛에 대해 정상적으로 반응하지 못하는 픽셀에서 출력되는 값을 이용하여 이미지를 재구성하면 실제와는 다른 이미지가 표현된다.
한편, 빛에 대해 정상적으로 반응하지 못하는 픽셀은 실제보다 밝게 나타나거나 혹은 실제보다 어둡게 나타나는데, 이 중 주변 픽셀과 그 차이가 커서 눈에 현저하게 띄는 픽셀을 결함 픽셀이라 한다. 이 때, 실제보다 밝게 나타나는 결함 픽셀을 화이트 결함 픽셀이라 하며, 실제보다 어둡게 나타나는 결함 픽셀을 블랙 결함 픽셀이라 한다. 이러한 결함 픽셀은 결함 픽셀 보정(Defective Pixel Compensation : DPC) 과정을 통해 빛에 대해 정상적으로 반응할 수 있도록 해야 한다. 결함 픽셀 보정은 인터폴레이션 이전에 이루어지는 과정이며, 이를 위해 먼저 결함 픽셀을 검출하여 그 위치에 대한 정보를 저장해 두어야 한다. 즉, 결함 픽셀을 보정하기 전에, 테스트 모드 상태에서 이미지 센서의 결함 픽셀을 검출하고 이를 메모리에 저장한다.
도 1을 참조하여 종래의 결함 픽셀 보정 장치가 블랙 결함 픽셀과 화이트 결함 픽셀을 검출하고 보정하는 방법을 살펴본다. 도 1은 종래의 결함 픽셀 보정 장치를 개략적으로 나타내는 블록도이다.
블랙 결합 픽셀 검출 방법에 대해 먼저 설명하면 다음과 같다. 결함 픽셀 검출부(105)는 흰색 면을 촬영하기 위한 조명아래, 이미지 센서(101)를 적정 노출로 설정하여 흰색 면을 촬영한다. 픽셀 레지스터부(103)는 이미지 센서(101)로부터 순차적으로 출력되는 픽셀 값을 일시 저장하고 있다고 출력한다. 결함 픽셀 검출부(105)는 촬영된 이미지의 픽셀 값을 분석하여 소정의 화이트 임계값(white threshold)보다 낮은 픽셀 값이 있으면 이를 블랙 결함 픽셀로 간주하고, 해당 픽셀의 위치를 레지스터 또는 EEPROM과 같은 메모리(109)에 저장한다.
다음으로 화이트 결함 픽셀의 검출에 대해 설명하면, 결함 픽셀 검출부(105)는 검은색 면을 촬영하기 위한 조명아래, 이미지 센서(101)를 적정 노출로 설정하여 검은색 면을 촬영한다. 픽셀 레지스터부(103)는 이미지 센서(101)로부터 순차적으로 출력되는 픽셀 값을 일시 저장하고 있다고 출력한다. 결함 픽셀 검출부(105)는 촬영된 이미지의 픽셀 값을 분석하여 소정의 블랙 임계값(black threshold)보다 높은 픽셀 값이 있으면 이를 화이트 결함 픽셀로 간주하고, 해당 픽셀의 위치를 레지스터 또는 EEPROM과 같은 메모리(109)에 저장한다.
이상에서와 같은 방법으로 결함 픽셀이 검출되면, 결함 픽셀 보정부(107)는 메모리(109)에 저장된 위치의 결함 픽셀의 값을 주변 픽셀 값으로 대체함으로써 결함 픽셀에 대한 보정을 한다.
이하, 도 2를 참조하여 결함 픽셀에 대한 보정 방법을 구체적으로 설명한다. 도 2는 이미지 센서로 입력되는 RGB 신호 패턴의 일예를 나타낸다.
일반적으로, 이미지 센서로 입력되는 RGB 신호는 도 2에 도시된 예와 같이 제1열은 RGRGRG… 제2열은 GBGBGB…의 순서로 입력될 수 있으며, 홀수 열은 제1열의 반복 패턴을 가지고, 짝수 열은 제2열의 반복 패턴을 갖는다. 한편, 제1열의 최초 픽셀은 RGB 픽셀 중 어느 하나가 올 수 있으며, 이미지 센서로 입력되는 RGB 신호는 도 2에 도시된 패턴을 포함하여 최대 4개 종류의 패턴을 가질 수 있다.
예를 들어, 결함 픽셀 검출부(105) 및 보정부(107)는 R33 픽셀이 결함 픽셀로 검출되었다면, 적절한 보상 알고리즘을 적용하여 결함 픽셀을 보정할 수 있다. 대표적인 보상 알고리즘의 세 가지 예는 다음과 같다.
첫 번째, R33 픽셀 값을 주변의 픽셀 값 즉, R13, R31, R35 또는 R53의 값으로 대체한다.
두 번째, R33 픽셀 값을 주변의 4픽셀 값(R13, R31, R35 및 R53)의 조합평균값으로 대체한다.
세 번째, R33 픽셀 값을 주변의 4픽셀 값(R13, R31, R35 및 R53)의 평균값으로 대체한다.
이상에서 설명된 바와 같이, 종래에는 임계값(threshold)을 이용하여 결함 픽셀을 보정하기 때문에 결함 픽셀 검출부(105) 및 결함 픽셀 보정부(107)는 결함 픽셀을 검출하여 그 위치를 메모리에 저장한 후 이들을 이용하여 결함 픽셀을 보정한다.
결과적으로, 종래의 결합 픽셀 검출 및 보정 방법은 메모리를 이용하기 때문에 결함 픽셀 검출 과정과 결함 픽셀 보정 과정이 별도로 수행되어 생산 효율을 떨어뜨리는 문제점이 있다.
또한, 종래의 결함 픽셀 검출 및 보정 방법은 결함 픽셀을 검출할 때 좌ㆍ우 픽셀만 이용하였기 때문에 영상의 변화가 급격한 고주파 영역의 결함 픽셀을 검출할 수 없는 문제점이 있다.
또한, 종래의 결함 픽셀 검출 및 보정 방법은 고정된 임계값(threshold)을 이용하기 때문에 검출 영역의 가중을 둘 수 없어 결함 픽셀 검출의 유연성이 없다는 문제점이 있다.
따라서, 본 발명은 종래 기술의 제반 문제점을 해결하기 위하여 안출한 것으로서, 화이트 또는 블랙 결함 픽셀의 위치를 별도의 메모리에 저장할 필요가 없이 결함 픽셀의 검출과 동시에 보정이 이루어지게 함으로써 생산 효율을 증가시킬 수 있는 가중치 값을 이용한 결함 픽셀의 보정 장치 및 그 방법을 제공함에 그 목적이다.
또한, 본 발명의 목적은 종래의 전체 픽셀 값에 동일한 임계값(threshold)를 적용하는 방법에 비하여 결함 픽셀 검출의 대상이 되는 픽셀의 상ㆍ하ㆍ좌ㆍ우 픽셀에 각각의 가중치 값을 합하거나 곱하는 방법에 의하기 때문에 결함 픽셀 검출의 유연성이 뛰어난 가중치 값을 이용한 결함 픽셀의 보정 장치 및 그 방법을 제공함에 그 목적이다.
또한, 본 발명의 목적은 결함 픽셀 값을 검출할 때 상ㆍ하 픽셀을 이용함으로써 고주파 영역에 대한 결함 픽셀을 검출할 수 있는 가중치 값을 이용한 결함 픽셀의 보정 장치 및 그 방법을 제공함에 그 목적이다.
상술한 목적들을 달성하기 위하여 본 발명의 일 실시예에 따르면, 이미지 센서와 결합된 결함 픽셀 보정 장치에 있어서 다수의 픽셀 레지스터를 포함하며, 이미지 센서로부터 순차적으로 출력되는 픽셀 값들을 일시 저장하고 있는 픽셀 레지스터부; 상기 픽셀 레지스터부에 저장된 픽셀의 값 중 검출 대상이 되는 픽셀의 상ㆍ하ㆍ좌ㆍ우 픽셀의 픽셀 값에 가중치 값을 합하거나 곱한후 상기 검출 대상이 되는 픽셀 값과 비교하여 결함 픽셀인지 여부를 결정하는 결함 픽셀 검출부; 및 상기 결함 픽셀 검출부에서 검출 대상이 되는 픽셀이 결함 픽셀로 결정되면, 상기 픽셀 레지스터에 저장된 픽셀을 이용하여 상기 검출 대상이 되는 픽셀을 보정하는 결함 픽셀 보정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 가중치 값을 이용한 결함 픽셀 보정 장치가 제공된다.
여기서, 상기 결함 픽셀 검출부는 수학식을 이용하여 검출 대상이 되는 픽셀이 결함 픽셀 중 화이트 결함 픽셀인지 여부를 검출하되, 상기 수학식은 T = (R33 > (R31 * Ww)) AND (R33 > (R35 * Ww)) AND (R33 > (R13 * Ww)) AND (R33 > (R53 * Ww)) (여기서, 상기 수학식은 상기 검출 대상이 되는 픽셀 R33의 픽셀 값과 상ㆍ하ㆍ좌ㆍ우의 동일한 색상의 픽셀인 R31, R35, R13, R53의 픽셀 값에 각각 가중치 값(Ww, 예를 들어 1.1 내지 1.9의 가중치 곱 값으로서 조정가능)을 곱한 것을 각각 비교하여 픽셀 R33의 픽셀 값이 모두 크다면 T는 "true"이고, 그렇지 않다면 T는 "false"라는 것을 의미한다.)이며, T가 "true"인 경우에 화이트 결함 픽셀로 판단할 수 있다.
또한, 상기 결함 픽셀 검출부는 수학식을 이용하여 검출 대상이 되는 픽셀이 결함 픽셀 중 화이트 결함 픽셀인지 여부를 검출하되, 상기 수학식은 T = (R33 > (R31 + Pw)) AND (R33 > (R35 + Pw)) AND (R33 > (R13 + Pw)) AND (R33 > (R53 + Pw)) (여기서, 상기 수학식은 검출 대상이 되는 픽셀 R33의 픽셀 값과 상ㆍ하ㆍ좌ㆍ우의 동일한 색상인의 픽셀인 R31, R35, R13, R53의 픽셀 값에 각각 가중치 값(Pw)을 합한 것을 각각 비교하여 픽셀 R33의 피셀 값이 모두 크다면 T는 "true"이고, 그렇지 않다면 T는 "false"를 의미한다.)이며, T가 "true"인 경우에 화이트 결함 픽셀로 판단할 수 있다.
또한, 상기 결함 픽셀 검출부는 수학식을 이용하여 검출 대상이 되는 픽셀이 결함 픽셀 중 화이트 결함 픽셀인지 여부를 결정하되, 상기 수학식은 T = (|R33-R31| > V1) AND (|R33-R35| > V1) AND (|R33-R13|) > V1) AND (|R33-R53|) > V1) (여기서, 상기 수학식은 검출 대상이 되는 픽셀 R33의 픽셀 값와 상ㆍ하ㆍ좌ㆍ우 픽셀 R31, R35, R13, R53의 픽셀 값 차이의 절대 값과 바운더리 값(V1)을 각각 비교하여 절대 값이 바운더리 값(V1)보다 모두 크다면 T는 "true"이고, 그렇지 않다면 T는 "false"를 의미한다.)이며, T가 "true"인 경우에 화이트 결함 픽셀로 결정할 수 있다.
또한, 상기 결함 픽셀 검출부는 수학식을 이용하여 검출 대상이 되는 픽셀이 결함 픽셀 중 블랙 결함 픽셀인지 여부를 검출하되, 상기 수학식은 T = (R33 < (R31 * Wb)) AND (R33 < (R35 * Wb)) AND (R33 < (R13 * Wb)) AND (R33 < (R53 * Wb)) (여기서, 상기 수학식은 상기 검출 대상이 되는 픽셀 R33의 픽셀 값과 상ㆍ하ㆍ좌ㆍ우의 동일한 색상의 픽셀인 R31, R35, R13, R53의 픽셀 값에 각각 가중치 값(Wb, 약 0.1 내지 0.9의 가중치 곱 값으로서 조정가능)을 곱한 것을 각각 비교하여 픽셀 R33의 픽셀 값이 모두 작다면 T는 "true"이고, 그렇지 않다면 T는 "false"라는 것을 의미한다.)이며, T가 "true"인 경우에 블랙 결함 픽셀로 판단할 수 있다.
또한, 상기 결함 픽셀 검출부는 수학식을 이용하여 검출 대상이 되는 픽셀이 결함 픽셀 중 블랙 결함 픽셀인지 여부를 검출하되, 상기 수학식은 T = (R33 < (R31 + Pb)) AND (R33 < (R35 + Pb)) AND (R33 < (R13 + Pb)) AND (R33 < (R53 + Pb)) (여기서, 상기 수학식은 검출 대상이 되는 픽셀 R33의 픽셀 값과 상ㆍ하ㆍ좌ㆍ우의 동일한 색상인의 픽셀인 R31, R35, R13, R53의 픽셀 값에 각각 가중치 값(Pb)을 합한 것을 각각 비교하여 픽셀 R33의 피셀 값이 모두 작다면 T는 "true"이고, 그렇지 않다면 T는 "false"를 의미한다.)이며, T가 "true"인 경우에 블랙 결함 픽셀로 판단할 수 있다.
또한, 상기 결함 픽셀 검출부는 수학식을 이용하여 검출 대상이 되는 픽셀이 결함 픽셀 중 블랙 결함 픽셀인지 여부를 결정하되, 상기 수학식은 T = (|R33-R31| > V2) AND (|R33-R35| > V2) AND (|R33-R13|) > V2) AND (|R33-R53|) > V2) (여기서, 상기 수학식은 검출 대상이 되는 픽셀 R33의 픽셀 값와 상ㆍ하ㆍ좌ㆍ우 픽셀 R31, R35, R13, R53의 픽셀 값 차이의 절대 값과 바운더리 값(V2)을 각각 비교하여 절대 값이 바운더리 값(V2)보다 모두 크다면 T는 "true"이고, 그렇지 않다면 T는 "false"를 의미한다.)이며, T가 "true"인 경우에 블랙 결함 픽셀로 결정할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 이미지 센서와 결합된 이미지 보정 장치에서 결함 픽셀을 검출하고 보정하는 방법에 있어서, 결함 픽셀을 검출하고 보정하는 방법에 있어서, 상기 이미지 센서로부터 순차적으로 출력되는 픽셀 값 중 검출 대상이 되는 픽셀의 상ㆍ하ㆍ좌ㆍ우 픽셀의 픽셀 값에 가중치 값을 합하거나 곱한후 상기 검출 대상이 되는 픽셀 값과 비교하여 결함 픽셀인지 가능성 여부를 검출하는 단계; 결함 픽셀 가능성이 있다고 판단되는 경우 바운더리 값과 비교하여 결함 픽셀을 결정하는 단계; 및 결함 픽셀이라고 결정되는 경우 결함 픽셀을 보정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 가중치 값을 이용한 결함 픽셀 보정 방법이 제공된다.
이하, 본 발명에 따른 가중치 값을 이용한 결함 픽셀 보정 장치 및 방법을 첨부된 도면들을 참조하여 다음과 같이 설명한다.
도 3은 본 발명에 따른 결함 픽셀 보정 장치의 일실시예를 개략적으로 나타내는 블록도로서, 이미지 센서(301), 픽셀 레지스터부(303), 결함 픽셀 검출부(305) 및 결함 픽셀 보정부(307)를 포함하여 구성된다.
픽셀 레지스터부(303)는 제1 내지 제9 픽셀 레지스터들(303a 내지 303i)로 구성되며 이미지 센서(301)로부터 순차적으로 출력되는 픽셀 값들을 일시 저장하고 있다가 출력한다. 이 때, 픽셀 레지스터부(303)에 일시 저장되는 픽셀 패턴은 도 4a 내지 도 4d에 도시된 바와 같이 4가지 형태일 수 있다.
이하, 설명의 편의를 위해 픽셀 레지스터부(303)에는 도 4a와 같은 형태의 픽셀 패턴이 일시 저장된 것으로 설명한다. 이 경우, 제1, 제2, 제3, 제4, 제5, 제6, 제7, 제8 및 제9 픽셀 레지스터(303a, 303b, 303c, 303d, 303e, 303f, 303g, 303h, 303i)에는 R31, G32, R33, G34, R35, R13, G23, G43 및 R53의 픽셀이 각각 저장된다. 한편, 설명의 편의를 위해 결함 픽셀 검출의 대상이 되는 픽셀로서 제3 픽셀 레지스터(303c)에 저장된 R33 픽셀에 대한 픽셀 결함 검출 및 보정을 설명한다. 여기서, 각 픽셀 값은 0~255 사이의 값으로 표현될 수 있으며, 픽셀 레지스터는 플립플롭으로 구현될 수 있다.
결함 픽셀 검출부(305)는 픽셀 R33과 동일한 색상을 갖는 픽셀 R31, R35, R13, R53에 가중치 값을 곱하거나 합하여 픽셀 R33의 결함 픽셀일 가능성을 판단한다. 또한, 결함 픽셀 검출부(305)는 검출 대상이 되는 픽셀의 픽셀 값과 주변 픽셀의 픽셀 값의 차이가 크지 않은 경우 결함 픽셀이 아님에도 불구하고 가중치 값의 판단 오류에 의해 결함 픽셀로 간주되는 것을 방지하기 위해 바운더리 값과의 비교를 통해 결함 픽셀을 결정한다.
결함 픽셀 보정부(307)는 픽셀 R33이 결함 픽셀로 판별되면, 픽셀 레지스터부(303)에 일시 저장된 픽셀들 중, 픽셀 R33과 동일한 색상의 픽셀들 픽셀 R31, R35, R13, R53을 이용하여 픽셀 R33을 보정한다. 예를 들어, 픽셀 R31, R35, R13, R53의 평균값으로 픽셀 R33을 보정할 수 있다. 한편, 도 3에서는 픽셀 레지스터(303)가 9개의 픽셀 레지스터들(303a 내지 303i)을 이용하는 것으로 도시되었으나, 그 이상을 사용할 수 있다.
도 5는 도 3에 도시된 가중치 값을 이용한 결함 픽셀 보정 장치의 결함 픽셀 검출 및 보정부(305)에서 결함 픽셀을 검출하는 방법의 일실시예를 나타내는 흐름도이다. 마찬가지로, 설명의 편의를 위해 픽셀 레지스터부(303)에는 도 4a와 같은 형태의 픽셀 패턴이 일시 저장된 것으로 설명한다.
도 3 및 도 5를 참조하여, 결함 픽셀 검출부(305)는 결함 픽셀 검출 대상이 되는 픽셀과 그 대상이 되는 픽셀의 상ㆍ하ㆍ좌ㆍ우 픽셀을 입력한다(단계 501). 예를 들어, 결함 픽셀 검출부(305)는 제3 픽셀 레지스터(303c)에 일시 저장된 픽셀 R33이 결함 픽셀인지 검출하기 위해, 픽셀 레지스터부(303)로터 픽셀 R31, R35, R13, R53을 입력한다(단계 501).
그 후 결함 픽셀 검출부(305)는 상ㆍ하ㆍ좌ㆍ우 픽셀에 가중치 값을 부여한다(단계 503). 구체적으로, 결함 픽셀 검출부(305)는 상ㆍ하ㆍ좌ㆍ우 픽셀에 다음과 같은 가중치 값을 합하거나 곱한다.
Weight_w(이하 Ww로 표현) : 약 1.1 내지 1.9의 가중치 곱 값으로서 사용자가 조정가능
Weight_b(이하 Wb로 표현) : 약 0.1 내지 0.9의 가중치 곱 값으로서 사용자가 조정가능
Plus_w(이하 Pw로 표현) : 가중치 합 값으로서 사용자가 조정가능
Plus_b(이하 Pb로 표현) : 가중치 합 값으로서 사용자가 조정가능
그 후 결함 픽셀 검출부(305) 및 결함 픽셀 보정부(307)는 화이트 결함 픽셀을 검출하고 보정한다(단계 505, 507, 509).
구체적으로 결함 픽셀 검출부(305)는 수학식 1 또는 수학식 2와 같이 검출 대상이 되는 픽셀의 상ㆍ하ㆍ좌ㆍ우 픽셀을 통해 검출 대상이 되는 픽셀이 화이트 결함 픽셀일 가능성을 판단한다(단계 505).
T = (R33 > (R31 * Ww)) AND (R33 > (R35 * Ww)) AND (R33 > (R13 * Ww)) AND (R33 > (R53 * Ww))
T = (R33 > (R31 + Pw)) AND (R33 > (R35 + Pw)) AND (R33 > (R13 + Pw)) AND (R33 > (R53 + Pw))
수학식 1은 가중치 곱 값을 이용하여 화이트 결함 픽셀이 될 가능성을 판단하는 수식으로서 픽셀 R33의 픽셀 값과 상ㆍ하ㆍ좌ㆍ우 픽셀인 R31, R35, R13, R53의 픽셀 값에 각각 가중치 값(Ww)을 곱한 것을 각각 비교하여 픽셀 R33의 픽셀 값이 모두 크다면 T는 "true"이고, 그렇지 않다면 T는 "false"라는 것을 의미한다.
수학식 1의 T가 "true"인 경우 결함 픽셀 검출부(305)는 검출 대상이 되는 픽셀이 화이트 결함 픽셀일 가능성이 높다고 판단한다. 한편, 수학식 1의 T가 "false"인 경우 결함 픽셀 검출부(305)는 검출 대상이 되는 픽셀이 화이트 결함 픽셀이 아닌 것으로 판단한다.
수학식 2는 가중치 합 값(Pw)을 이용하여 화이트 결함 픽셀이 될 가능성을 판단하는 수식으로서 픽셀 R33의 픽셀 값과 상ㆍ하ㆍ좌ㆍ우 픽셀인 R31, R35, R13, R53의 픽셀 값에 각각 가중치 값(Pw)을 합한 것을 각각 비교하여 픽셀 R33의 피셀 값이 모두 크다면 T는 "true"이고, 그렇지 않다면 T는 "false"를 의미한다.
수학식 2의 T가 "true"인 경우 결함 픽셀 검출부(305)는 검출 대상이 되는 픽셀이 화이트 결함 픽셀일 가능성이 높다고 판단한다. 한편, 수학식 2의 T가 "false"인 경우 결함 픽셀 검출부(305)는 검출 대상이 되는 픽셀이 화이트 결함 픽셀이 아닌 것으로 판단한다.
한편, 픽셀 R33과 R31, R35, R13, R52의 값 차이가 크지 않을 경우, 결함 픽셀 검출부(305)는 단계 505에서 픽셀 R33이 화이트 결합 픽셀이 아님에도 불구하고 화이트 결함 픽셀인 것으로 검출할 수 있다.
따라서 단계 505에서 화이트 결함 픽셀일 가능성이 있다고 판단되는 경우 결함 픽셀 검출부(305)는 수학식 3과 같이 결함 픽셀 검출의 대상이 되는 픽셀의 픽셀 값과 그 대상이 되는 픽셀의 상ㆍ하ㆍ좌ㆍ우 픽셀의 픽셀 값의 차이값을 바운더리값과 비교하여 화이트 결함 픽셀을 결정한다(단계 507).
T = (|R33-R31| > V1) AND (|R33-R35| > V1) AND (|R33-R13|) > V1) AND (|R33-R53|) > V1)
(단, V1은 바운더리(boundary) 값으로서 사용자가 조정가능)
수학식 3은 결함 픽셀 검출의 대상이 되는 픽셀과 그 대상이 되는 픽셀의 상ㆍ하ㆍ좌ㆍ우 픽셀의 차이값을 바운더리값과 비교하는 수식으로서 결함 픽셀 검출의 대상이 되는 픽셀(R33)의 픽셀값와 상ㆍ하ㆍ좌ㆍ우 픽셀(R31, R35, R13, R53)의 픽셀 값 차이의 절대 값과 바운더리 값(V1)을 각각 비교하여 절대 값이 바운더리 값(V1)보다 모두 크다면 T는 "true"이고, 그렇지 않다면 T는 "false"를 의미한다.
수학식 3의 T가 "true"인 경우 결함 픽셀 검출부(305)는 검출 대상이 되는 픽셀을 화이트 결함 픽셀로 결정한다. 한편, 수학식 3의 T가 "false"인 경우 결함 픽셀 검출부(305)는 검출 대상이 되는 픽셀을 화이트 결함 픽셀이 아닌 것으로 결정한다.
화이트 결함 픽셀의 검출을 위한 소정의 바운더리 값(V1)은 실험을 통해 최적의 값으로 설정될 수 있다.
결함 픽셀 보정부(307)는 검출 대상이 되는 픽셀(R33)이 화이트 결함 픽셀로 결정되면 화이트 결함 픽셀을 보정한다(단계 509). 구체적으로 결함 픽셀 보정부(307)는 검출 대상의 되는 픽셀(R33)의 어드레스를 메모리에 저장하는 과정이 필요없이 보상 알고리즘을 이용하여 화이트 결함 픽셀을 보정한다.
한편, 단계 505에서 화이트 결함 픽셀 가능성이 없다고 판단되거나 단계 507에서 화이트 결함 픽셀이 아니라고 결정되거나 단계 509에서 화이트 결함 픽셀에 대해 보정을 한 경우 결함 픽셀 검출부(305) 및 결함 픽셀 보정부(307)는 블랙 결함 픽셀을 검출하고 보정하는 단계(단계 511, 513, 515)로 진행한다.
먼저, 결함 픽셀 검출부(305)는 수학식 4 또는 수학식 5와 같이 검출 대상이 되는 픽셀의 상ㆍ하ㆍ좌ㆍ우 픽셀을 통해 검출 대상이 되는 픽셀이 블랙 결함 픽셀일 가능성을 판단한다(단계 511).
T = (R33 < (R31 * Wb)) AND (R33 < (R35 * Wb)) AND (R33 < (R13 * Wb)) AND (R33 < (R53 * Wb))
T = (R33 < (R31 + Pb)) AND (R33 < (R35 + Pb)) AND (R33 < (R13 + Pb)) AND (R33 < (R53 + Pb))
수학식 4는 가중치 곱 값을 이용하여 블랙 결함 픽셀이 될 가능성을 판단하는 수식으로서 픽셀 R33의 픽셀 값과 상ㆍ하ㆍ좌ㆍ우 픽셀인 R31, R35, R13, R53의 픽셀 값에 각각 가중치 값(Wb)을 곱한 것을 각각 비교하여 픽셀 R33의 픽셀 값이 모두 작다면 T는 "true"이고, 그렇지 않다면 T는 "false"라는 것을 의미한다.
수학식 4의 T가 "true"인 경우 결함 픽셀 검출부(305)는 검출 대상이 되는 픽셀(R 33)이 블랙 결함 픽셀일 가능성이 높다고 판단한다. 한편, 수학식 4의 T가 "false"인 경우 결함 픽셀 검출부(305)는 검출 대상이 되는 픽셀(R33)이 블랙 결함 픽셀이 아닌 것으로 판단한다.
수학식 5는 가중치 합 값(Pb)을 이용하여 블랙 결함 픽셀이 될 가능성을 판단하는 수식으로서 픽셀 R 33의 픽셀 값과 상ㆍ하ㆍ좌ㆍ우 픽셀인 R31, R35, R13, R53의 픽셀 값에 각각 가중치 값(Pb)을 합한 값을 각각 비교하여 픽셀 R33의 픽셀 값이 모두 작다면 T는 "true"이고, 그렇지 않다면 T는 "false"를 의미한다.
수학식 5의 T가 "true"인 경우 결함 픽셀 검출부(305)는 검출 대상이 되는 픽셀(R 33)이 블랙 결함 픽셀일 가능성이 높다고 판단한다. 한편, 수학식 5의 T가 "false"인 경우 결함 픽셀 검출부(305)는 검출 대상이 되는 픽셀(R13)이 블랙 결함 픽셀이 아닌 것으로 판단한다.
한편, 픽셀 R33의 픽셀 값과 픽셀 R31, R35, R13, R52의 값 차이가 크지 않을 경우, 결함 픽셀 검출부(305)는 단계 511에서 픽셀 R33이 블랙 결합 픽셀이 아님에도 불구하고 블랙 결함 픽셀인 것으로 검출할 수 있다.
따라서 단계 511에서 블랙 결함 픽셀일 가능성이 있다고 판단되는 경우 결함 픽셀 검출부(305)는 수학식 6과 같이 검출 대상이 되는 픽셀과 그 대상이 되는 픽셀의 상ㆍ하ㆍ좌ㆍ우 픽셀의 차이값을 바운더리 값과 비교하여 블랙 결함 픽셀을 결정한다(단계 513).
T = (|R33-R31| > V2) AND (|R33-R35| > V2) AND (|R33-R13|) > V2) AND (|R33-R53|) > V2)
(단, V2는 바운더리(boundary) 값으로서 사용자가 조정가능)
수학식 6은 검출 대상이 되는 픽셀과 그 대상이 되는 픽셀의 상ㆍ하ㆍ좌ㆍ우 픽셀의 차이 값을 바운더리 값과 비교하는 수식으로서 결함 픽셀 검출의 대상이 되는 픽셀(R33)과 상ㆍ하ㆍ좌ㆍ우 픽셀(R31, R35, R13, R53)의 차이의 절대 값과 바운더리 값(V2)을 각각 비교하여 절대 값이 바운더리 값(V2)보다 모두 크다면 T는 "true"이고, 그렇지 않다면 T는 "false"를 의미한다.
수학식 6의 T가 "true"인 경우 결함 픽셀 검출부(305)는 검출 대상이 되는 픽셀을 블랙 결함 픽셀로 결정한다. 한편, 수학식 6의 T가 "false"인 경우 결함 픽셀 검출부(305)는 검출 대상이 되는 픽셀을 블랙 결함 픽셀이 아닌 것으로 결정한다.
블랙 결함 픽셀의 검출을 위한 소정의 바운더리 값(V2)은 실험을 통해 최적의 값으로 설정될 수 있다.
결함 픽셀 보정부(307)는 검출 대상이 되는 픽셀(R33)이 블랙 결함 픽셀로 결정되면 블랙 결함 픽셀을 보정한다(단계 515). 구체적으로 결함 픽셀 보정부(307)는 검출 대상의 되는 픽셀(R33)의 어드레스를 메모리에 저장하는 과정이 필요없이 보상 알고리즘을 이용하여 블랙 결함 픽셀을 보정한다.
한편, 도 5에서는 검출 대상이 되는 픽셀의 화이트 결함 여부를 먼저 판단한 후, 블랙 결함 여부를 판단하는 것으로 설명하였으나 그 순서는 바뀔 수 있으며, 화이트 결함 픽셀과 블랙 결함 픽셀을 동시에 검출 및 보정할 수도 있다.
또한, 본 발명의 바람직한 일 실시예에 의하면 본 발명은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광데이터 저장 장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
이상 도면과 명세서에서 최적 실시예들이 개시되었다. 여기서 특정한 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이지 의미 한정이나 특허청구범위에 기재된 본 발명의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다. 그러므로 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.
본 발명에 따른 가중치 값을 이용한 결함 픽셀 보정 장치 및 그 방법은 화이트 또는 블랙 결함 픽셀의 위치를 별도의 메모리에 저장할 필요가 없으며 결함 픽셀의 검출과 동시에 보정이 이루어지므로 생산 효율을 증대시킬 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 종래의 전체 픽셀에 동일한 임계값(threshold)을 적용하는 방법에 비하여 검출 대상이 되는 픽셀의 상ㆍ하ㆍ좌ㆍ우 픽셀에 각각의 가중치 값을 합하거나 곱하는 방법에 의하기 때문에 결함 픽셀 검출의 유연성이 뛰어나다는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 결함 픽셀을 검출할 때 상ㆍ하 픽셀을 이용함으로써 고주파 영역에 대한 결함 픽셀을 검출할 수 있다는 효과가 있다.
도 1은 종래의 결함 픽셀 보정 장치.
도 2는 이미지 센서로 입력되는 RGB 신호 패턴의 일예.
도 3은 본 발명에 따른 결함 픽셀 보정 장치의 일실시예.
도 4는 본 발명에 따른 픽셀 레지스터부에 일시 저장되는 픽셀 패턴의 예시도.
도 5는 가중치 값을 이용한 결함 픽셀 보정 장치의 결함 픽셀 검출 및 보정부에서 결함 픽셀을 검출하는 방법의 일실시예를 나타내는 흐름도.
<도면의 주요부분에 대한 부호의 설명>
301 : 이미지 센서
303 : 픽셀 레지스터
305 : 결함 픽셀 검출 및 보정부

Claims (15)

  1. 이미지 센서와 결합된 결함 픽셀 보정 장치에 있어서,
    다수의 픽셀 레지스터를 포함하며, 이미지 센서로부터 순차적으로 출력되는 픽셀 값들을 일시 저장하고 있는 픽셀 레지스터부;
    상기 픽셀 레지스터부에 저장된 픽셀의 값 중 검출 대상이 되는 픽셀의 상ㆍ하ㆍ좌ㆍ우 픽셀의 픽셀 값에 가중치 값을 합하거나 곱한후 상기 검출 대상이 되는 픽셀 값과 비교하여 결함 픽셀인지 여부를 결정하는 결함 픽셀 검출부; 및
    상기 결함 픽셀 검출부에서 검출 대상이 되는 픽셀이 결함 픽셀로 결정되면, 상기 픽셀 레지스터에 저장된 픽셀을 이용하여 상기 검출 대상이 되는 픽셀을 보정하는 결함 픽셀 보정부를 포함하는 것
    을 특징으로 하는 가중치 값을 이용한 결함 픽셀 보정 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 결함 픽셀 검출부는 수학식을 이용하여 검출 대상이 되는 픽셀이 결함 픽셀 중 화이트 결함 픽셀인지 여부를 검출하되,
    상기 수학식은
    T = (R33 > (R31 * Ww)) AND (R33 > (R35 * Ww)) AND (R33 > (R13 * Ww)) AND (R33 > (R53 * Ww))
    (여기서, 상기 수학식은 상기 검출 대상이 되는 픽셀 R33의 픽셀 값과 상ㆍ하ㆍ좌ㆍ우의 동일한 색상의 픽셀인 R31, R35, R13, R53의 픽셀 값에 각각 가중치 값(Ww, 예를 들어 1.1 내지 1.9의 가중치 곱 값으로서 조정가능)을 곱한 것을 각각 비교하여 픽셀 R33의 픽셀 값이 모두 크다면 T는 "true"이고, 그렇지 않다면 T는 "false"라는 것을 의미한다.)
    이며, T가 "true"인 경우에 화이트 결함 픽셀로 판단하는 것
    을 특징으로 하는 가중치 값을 이용한 결함 픽셀 보정 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 결함 픽셀 검출부는 수학식을 이용하여 검출 대상이 되는 픽셀이 결함 픽셀 중 화이트 결함 픽셀인지 여부를 검출하되,
    상기 수학식은
    T = (R33 > (R31 + Pw)) AND (R33 > (R35 + Pw)) AND (R33 > (R13 + Pw)) AND (R33 > (R53 + Pw))
    (여기서, 상기 수학식은 검출 대상이 되는 픽셀 R33의 픽셀 값과 상ㆍ하ㆍ좌ㆍ우의 동일한 색상인의 픽셀인 R31, R35, R13, R53의 픽셀 값에 각각 가중치 값(Pw)을 합한 것을 각각 비교하여 픽셀 R33의 피셀 값이 모두 크다면 T는 "true"이고, 그렇지 않다면 T는 "false"를 의미한다.)
    이며, T가 "true"인 경우에 화이트 결함 픽셀로 판단하는 것
    을 특징으로 하는 가중치 값을 이용한 결함 픽셀 보정 장치.
  4. 제2항 또는 제3항에 있어서,
    상기 결함 픽셀 검출부는 수학식을 이용하여 검출 대상이 되는 픽셀이 결함 픽셀 중 화이트 결함 픽셀인지 여부를 결정하되,
    상기 수학식은
    T = (|R33-R31| > V1) AND (|R33-R35| > V1) AND (|R33-R13|) > V1) AND (|R33-R53|) > V1)
    (여기서, 상기 수학식은 검출 대상이 되는 픽셀 R33의 픽셀 값와 상ㆍ하ㆍ좌ㆍ우 픽셀 R31, R35, R13, R53의 픽셀 값 차이의 절대 값과 바운더리 값(V1)을 각각 비교하여 절대 값이 바운더리 값(V1)보다 모두 크다면 T는 "true"이고, 그렇지 않다면 T는 "false"를 의미한다.)
    이며, T가 "true"인 경우에 화이트 결함 픽셀로 결정하는 것
    을 특징으로 하는 가중치 값을 이용한 결함 픽셀 보정 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 결함 픽셀 검출부는 수학식을 이용하여 검출 대상이 되는 픽셀이 결함 픽셀 중 블랙 결함 픽셀인지 여부를 검출하되,
    상기 수학식은
    T = (R33 < (R31 * Wb)) AND (R33 < (R35 * Wb)) AND (R33 < (R13 * Wb)) AND (R33 < (R53 * Wb))
    (여기서, 상기 수학식은 상기 검출 대상이 되는 픽셀 R33의 픽셀 값과 상ㆍ하ㆍ좌ㆍ우의 동일한 색상의 픽셀인 R31, R35, R13, R53의 픽셀 값에 각각 가중치 값(Wb, 예를 들어 0.1 내지 0.9의 가중치 곱 값으로서 조정가능)을 곱한 것을 각각 비교하여 픽셀 R33의 픽셀 값이 모두 작다면 T는 "true"이고, 그렇지 않다면 T는 "false"라는 것을 의미한다.)
    이며, T가 "true"인 경우에 블랙 결함 픽셀로 판단하는 것
    을 특징으로 하는 가중치 값을 이용한 결함 픽셀 보정 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 결함 픽셀 검출부는 수학식을 이용하여 검출 대상이 되는 픽셀이 결함 픽셀 중 블랙 결함 픽셀인지 여부를 검출하되,
    상기 수학식은
    T = (R33 < (R31 + Pb)) AND (R33 < (R35 + Pb)) AND (R33 < (R13 + Pb)) AND (R33 < (R53 + Pb))
    (여기서, 상기 수학식은 검출 대상이 되는 픽셀 R33의 픽셀 값과 상ㆍ하ㆍ좌ㆍ우의 동일한 색상인의 픽셀인 R31, R35, R13, R53의 픽셀 값에 각각 가중치 값(Pb)을 합한 것을 각각 비교하여 픽셀 R33의 피셀 값이 모두 작다면 T는 "true"이고, 그렇지 않다면 T는 "false"를 의미한다.)
    이며, T가 "true"인 경우에 블랙 결함 픽셀로 판단하는 것
    을 특징으로 하는 가중치 값을 이용한 결함 픽셀 보정 장치.
  7. 제5항 또는 제6항에 있어서,
    상기 결함 픽셀 검출부는 수학식을 이용하여 검출 대상이 되는 픽셀이 결함 픽셀 중 블랙 결함 픽셀인지 여부를 결정하되,
    상기 수학식은
    T = (|R33-R31| > V2) AND (|R33-R35| > V2) AND (|R33-R13|) > V2) AND (|R33-R53|) > V2)
    (여기서, 상기 수학식은 검출 대상이 되는 픽셀 R33의 픽셀 값와 상ㆍ하ㆍ좌ㆍ우 픽셀 R31, R35, R13, R53의 픽셀 값 차이의 절대 값과 바운더리 값(V2)을 각각 비교하여 절대 값이 바운더리 값(V2)보다 모두 크다면 T는 "true"이고, 그렇지 않다면 T는 "false"를 의미한다.)
    이며, T가 "true"인 경우에 블랙 결함 픽셀로 결정하는 것
    을 특징으로 하는 가중치 값을 이용한 결함 픽셀 보정 장치.
  8. 이미지 센서와 결합된 이미지 보정 장치에서 결함 픽셀을 검출하고 보정하는 방법에 있어서, 결함 픽셀을 검출하고 보정하는 방법에 있어서,
    상기 이미지 센서로부터 순차적으로 출력되는 픽셀 값 중 검출 대상이 되는 픽셀의 상ㆍ하ㆍ좌ㆍ우 픽셀의 픽셀 값에 가중치 값을 합하거나 곱한후 상기 검출 대상이 되는 픽셀 값과 비교하여 결함 픽셀인지 가능성 여부를 검출하는 단계;
    결함 픽셀 가능성이 있다고 판단되는 경우 바운더리 값과 비교하여 결함 픽셀을 결정하는 단계; 및
    결함 픽셀이라고 결정되는 경우 결함 픽셀을 보정하는 단계를 포함하는 것
    을 특징으로 하는 가중치 값을 이용한 결함 픽셀 보정 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    결함 픽셀인지 가능성 여부를 검출하는 단계는,
    수학식을 이용하여 검출 대상이 되는 픽셀이 결함 픽셀 중 화이트 결함 픽셀인지 가능성 여부를 검출하되,
    상기 수학식은
    T = (R33 > (R31 * Ww)) AND (R33 > (R35 * Ww)) AND (R33 > (R13 * Ww)) AND (R33 > (R53 * Ww))
    (여기서, 상기 수학식은 상기 검출 대상이 되는 픽셀 R33의 픽셀 값과 상ㆍ하ㆍ좌ㆍ우의 동일한 색상의 픽셀인 R31, R35, R13, R53의 픽셀 값에 각각 가중치 값(Ww, 약 1.5 내지 1.9의 가중치 곱 값으로서 조정가능)을 곱한 것을 각각 비교하여 픽셀 R33의 픽셀 값이 모두 크다면 T는 "true"이고, 그렇지 않다면 T는 "false"라는 것을 의미한다.)
    이며, T가 "true"인 경우에 화이트 결함 픽셀일 가능성이 있는 것으로 판단하는 것
    을 특징으로 하는 가중치 값을 이용한 결함 픽셀 보정 방법.
  10. 제8항에 있어서,
    결함 픽셀인지 가능성 여부를 검출하는 단계는,
    수학식을 이용하여 검출 대상이 되는 픽셀이 결함 픽셀 중 화이트 결함 픽셀인지 가능성 여부를 검출하되,
    상기 수학식은
    T = (R33 > (R31 + Pw)) AND (R33 > (R35 + Pw)) AND (R33 > (R13 + Pw)) AND (R33 > (R53 + Pw))
    (여기서, 상기 수학식은 검출 대상이 되는 픽셀 R33의 픽셀 값과 상ㆍ하ㆍ좌ㆍ우의 동일한 색상인의 픽셀인 R31, R35, R13, R53의 픽셀 값에 각각 가중치 값(Pw)을 합한 것을 각각 비교하여 픽셀 R33의 피셀 값이 모두 크다면 T는 "true"이고, 그렇지 않다면 T는 "false"를 의미한다.)
    이며, T가 "true"인 경우에 화이트 결함 픽셀일 가능성이 있는 것으로 판단하는 것
    을 특징으로 하는 가중치 값을 이용한 결함 픽셀 보정 방법.
  11. 제8항에 있어서,
    결함 픽셀을 결정하는 단계는,
    수학식을 이용하여 검출 대상이 되는 픽셀이 결함 픽셀 중 화이트 결함 픽셀인지 여부를 결정하되,
    상기 수학식은
    T = (|R33-R31| > V1) AND (|R33-R35| > V1) AND (|R33-R13|) > V1) AND (|R33-R53|) > V1)
    (여기서, 상기 수학식은 검출 대상이 되는 픽셀 R33의 픽셀 값와 상ㆍ하ㆍ좌ㆍ우 픽셀 R31, R35, R13, R53의 픽셀 값 차이의 절대 값과 바운더리 값(V1)을 각각 비교하여 절대 값이 바운더리 값(V1)보다 모두 크다면 T는 "true"이고, 그렇지 않다면 T는 "false"를 의미한다.)
    이며, T가 "true"인 경우에 화이트 결함 픽셀로 결정하는 것
    을 특징으로 하는 가중치 값을 이용한 결함 픽셀 보정 방법.
  12. 제8항에 있어서,
    결함 픽셀인지 가능성 여부를 검출하는 단계는,
    수학식을 이용하여 검출 대상이 되는 픽셀이 결함 픽셀 중 블랙 결함 픽셀인지 가능성 여부를 검출하되,
    상기 수학식은
    T = (R33 < (R31 * Wb)) AND (R33 < (R35 * Wb)) AND (R33 < (R13 * Wb)) AND (R33 < (R53 * Wb))
    (여기서, 상기 수학식은 상기 검출 대상이 되는 픽셀 R33의 픽셀 값과 상ㆍ하ㆍ좌ㆍ우의 동일한 색상의 픽셀인 R31, R35, R13, R53의 픽셀 값에 각각 가중치 값(Wb, 약 0.1 내지 0.5의 가중치 곱 값으로서 조정가능)을 곱한 것을 각각 비교하여 픽셀 R33의 픽셀 값이 모두 작다면 T는 "true"이고, 그렇지 않다면 T는 "false"라는 것을 의미한다.)
    이며, T가 "true"인 경우에 블랙 결함 픽셀일 가능성이 있는 것으로 판단하는 것
    을 특징으로 하는 가중치 값을 이용한 결함 픽셀 보정 방법.
  13. 제8항에 있어서,
    결함 픽셀인지 가능성 여부를 검출하는 단계는,
    수학식을 이용하여 검출 대상이 되는 픽셀이 결함 픽셀 중 블랙 결함 픽셀인지 가능성 여부를 검출하되,
    상기 수학식은
    T = (R33 < (R31 + Pb)) AND (R33 < (R35 + Pb)) AND (R33 < (R13 + Pb)) AND (R33 < (R53 + Pb))
    (여기서, 상기 수학식은 검출 대상이 되는 픽셀 R33의 픽셀 값과 상ㆍ하ㆍ좌ㆍ우의 동일한 색상인의 픽셀인 R31, R35, R13, R53의 픽셀 값에 각각 가중치 값(Pb)을 합한 것을 각각 비교하여 픽셀 R33의 피셀 값이 모두 작다면 T는 "true"이고, 그렇지 않다면 T는 "false"를 의미한다.)
    이며, T가 "true"인 경우에 블랙 결함 픽셀일 가능성이 있는 것으로 판단하는 것
    을 특징으로 하는 가중치 값을 이용한 결함 픽셀 보정 방법.
  14. 제8항에 있어서,
    결함 픽셀을 결정하는 단계는,
    수학식을 이용하여 검출 대상이 되는 픽셀이 결함 픽셀 중 블랙 결함 픽셀인지 여부를 결정하되,
    상기 수학식은
    T = (|R33-R31| > V2) AND (|R33-R35| > V2) AND (|R33-R13|) > V2) AND (|R33-R53|) > V2)
    (여기서, 상기 수학식은 검출 대상이 되는 픽셀 R33의 픽셀 값와 상ㆍ하ㆍ좌ㆍ우 픽셀 R31, R35, R13, R53의 픽셀 값 차이의 절대 값과 바운더리 값(V2)을 각각 비교하여 절대 값이 바운더리 값(V2)보다 모두 크다면 T는 "true"이고, 그렇지 않다면 T는 "false"를 의미한다.)
    이며, T가 "true"인 경우에 블랙 결함 픽셀로 결정하는 것
    을 특징으로 하는 가중치 값을 이용한 결함 픽셀 보정 방법.
  15. 제8항 내지 제14항의 방법들 중 어느 하나의 방법을 컴퓨터에서 실행 가능한 프로그램 코드로 기록한 기록 매체.
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