KR20070087447A - Method and device for detecting color temperature - Google Patents
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Abstract
Description
도 1은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 색 온도 검출이 가능한 이미지 시그널 프로세서를 나타낸 블록 구성도.1 is a block diagram illustrating an image signal processor capable of detecting a color temperature according to an exemplary embodiment of the present invention.
도 2는 흑체 복사 곡선과 색 온도 검출(CTD) 영역을 나타낸 그래프.2 is a graph showing blackbody radiation curves and color temperature detection (CTD) regions.
도 3은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 색 좌표계에서의 색 온도 판별선을 나타낸 도면.3 is a view showing a color temperature determination line in a color coordinate system according to an embodiment of the present invention.
도 4 및 도 5는 도 3에 도시된 색 온도 판별선을 이용한 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 색 온도 검출 방법을 나타낸 도면.4 and 5 are views showing a color temperature detection method according to an embodiment of the present invention using the color temperature discrimination line shown in FIG.
도 6은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 색 온도 검출 방법을 나타낸 흐름도.6 is a flowchart illustrating a color temperature detection method according to an exemplary embodiment of the present invention.
<도면의 주요부분에 대한 부호의 설명><Description of the symbols for the main parts of the drawings>
100 : 이미지 시그널 프로세서100: image signal processor
110 : 이미지 센서110: image sensor
120 : 보간부120: interpolator
130 : 영역 판별부130: region determination unit
135 : 데이터 수집부135: data collector
140 : MCU(Micro Control Unit)140: MCU (Micro Control Unit)
150 : 이득 조절부150: gain control unit
160 : 영상 처리부160: the image processing unit
본 발명은 색 온도 검출에 관한 것으로서, 촬상 장치(imaging apparatus)에서의 색 온도 검출 방법 및 장치에 관한 것이다.BACKGROUND OF THE
일반적으로 사람이 느끼는 색은 물리적 자극 외에 대뇌의 작용으로 인해 광원이 바뀌어도 같은 색으로 인지하는 특징이 있다. 즉, 광원이 청색 광원(예를 들어, 형광등)에서 적색 광원(예를 들어, 백열등)으로 바뀌어도 흰색은 흰색으로 인지된다.In general, the color that a person feels is recognized as the same color even if the light source changes due to the action of the cerebrum in addition to the physical stimulus. That is, even when the light source changes from a blue light source (for example, a fluorescent lamp) to a red light source (for example, an incandescent lamp), white is recognized as white.
그러나, 촬상 장치의 경우 광원에 따라 주어진 색 온도의 반사광을 그대로 재현 및 저장함으로써 색의 차이를 발생시킨다. 즉, 동일한 물체라도 다른 광원에 놓여지면 다르게 반사되는데, 이는 광원들마다 색 온도(color temperature)가 다르기 때문이다. 예를 들어, 흰색의 물체가 낮은 색 온도의 광원에 놓여지면 반사광은 붉어지며, 반대로 높은 색 온도의 광원에 놓여지면 반사광은 푸르게 된다.However, in the case of the imaging device, color difference is generated by reproducing and storing the reflected light of a given color temperature as it is according to the light source. That is, the same object is reflected differently when placed on different light sources because the color temperature of each light source is different. For example, when a white object is placed on a light source of low color temperature, the reflected light becomes red. On the contrary, when a white object is placed on a light source of high color temperature, the reflected light becomes blue.
따라서, 여러 광원의 서로 다른 색 온도로 인해 야기되는 색의 차이를 보상하기 위해 대부분의 촬상 장치(예를 들어, 카메라 등)는 자동 화이트 밸런스(AWB : Automatic White Balance)라는 방법을 사용한다. 이러한 자동 화이트 밸런스 기능은 이미지 센서에 피사체의 상(image)이 맺혀질 때 피사체에 주사되는 광원의 색 온도에 따른 영향을 보정하는 것이다. 따라서, 입력 영상의 색 온도를 검출해낼 필요가 있다.Therefore, in order to compensate for the color difference caused by different color temperatures of various light sources, most imaging devices (eg, cameras, etc.) use a method called Automatic White Balance (AWB). The automatic white balance function corrects the influence of the color temperature of the light source scanned on the subject when the image of the subject is formed on the image sensor. Therefore, it is necessary to detect the color temperature of the input image.
그러나, 종래의 방식에 의하면 색 온도의 검출을 위하여 색 온도 측정기와 같은 별도의 하드웨어를 추가하여야 하는 부담이 있었으며, 이를 소프트웨어적으로 구현하는 경우에도 색 온도 측정기만큼의 성능을 얻어내기 위하여 그 알고리즘을 보다 정교하게 구성하여야 하였다. 결국, 이는 색 온도 검출을 위한 연산량이 많아짐을 의미하며, 이미지 시그널 프로세서의 전반적인 제어를 하면서 동시에 자동 화이트 밸런스 조정 및 자동 초점 조정 등의 다양한 기능을 수행하여야 하는 MCU(Micro Control Unit)에 큰 부담을 주는 문제점이 있었다.However, according to the conventional method, there was a burden of adding a separate hardware such as a color temperature measuring device to detect the color temperature, and even when the software is implemented, the algorithm is applied to obtain the performance as the color temperature measuring device. More elaborate configuration was required. After all, this means that the amount of computation for color temperature detection is increased, which puts a heavy burden on the microcontrol unit (MCU), which has to perform various functions such as automatic white balance adjustment and auto focus adjustment while controlling the overall image signal processor. There was a problem.
따라서, 본 발명의 목적은 색 온도 검출에 따른 연산량을 최소화함으로써 MCU의 부담을 줄일 수 있는 색 온도 검출 방법 및 장치를 제공하기 위한 것이다.Accordingly, an object of the present invention is to provide a color temperature detection method and apparatus that can reduce the burden on the MCU by minimizing the amount of calculation according to the color temperature detection.
또한, 본 발명의 다른 목적은 저성능의 MCU에서도 큰 오차없이 색 온도의 실시간 검출이 가능한 색 온도 검출 방법 및 장치를 제공하기 위한 것이다.In addition, another object of the present invention is to provide a color temperature detection method and apparatus capable of real-time detection of color temperature without significant error even in a low-performance MCU.
또한, 본 발명의 또 다른 목적은 색 온도 검출을 위한 별도의 하드웨어를 부 가하지 않고도 이미지 시그널 프로세서 내에서 소프트웨어적으로 간단히 구현함으로써 이미지 시그널 프로세서의 제조 비용을 절감할 수 있는 색 온도 검출 방법 및 장치를 제공하기 위한 것이다.In addition, another object of the present invention is to provide a color temperature detection method and apparatus which can reduce the manufacturing cost of the image signal processor by simply implementing in software in the image signal processor without adding additional hardware for color temperature detection It is to provide.
본 발명의 이외의 목적들은 하기의 설명을 통해 쉽게 이해될 수 있을 것이다.Other objects of the present invention will be readily understood through the following description.
본 발명의 일 측면에 따르면, 이미지 센서로부터 입력되는 전기적 영상 신호가 보간(interpolation) 처리된 픽셀 데이터를 입력받아 미리 설정된 색 온도 검출 영역 내에 포함되는 픽셀 데이터만을 선택적으로 출력하는 영역 판별부; 영역 판별부로부터 입력되는 픽셀 데이터들에 대한 적색(R), 녹색(B) 및 청색(B)의 각 채널별 데이터 값을 누적 합산한 채널별 누적 값을 각 영상 프레임 단위로 출력하는 데이터 수집부; 및 미리 선택된 2개 이상의 기준 광원이 갖는 색 온도에 따른 각각의 광원 색 비율값을 저장하며, 데이터 수집부로부터 입력되는 각 영상 프레임 단위의 채널별 누적 값으로부터 입력 색 비율값을 산출하고, 미리 설정된 2개의 기준 광원의 광원 색 비율값을 이용하여 형성한 기준선과 일정한 각도를 이루며 입력 색 비율값 및 각 광원 색 비율값을 각각 지나는 직선들이 미리 지정된 색 온도 판별선과 만나는 교점들간의 거리 비례 관계를 이용하여 입력 영상에 상응하는 색 온도를 검출하는 MCU(Micro Control Unit)를 포함하는 색 온도 검출이 가능한 이미지 시그널 프로세서가 제공될 수 있다. 여기서, 광원 색 비율값은 기준 광원에서의 입력 영상 이 갖는 녹색 데이터 값에 대한 적색 데이터 값의 평균적인 비율(R/G ratio) 및 녹색 데이터 값에 대한 청색 데이터 값의 평균적인 비율(B/G ratio)을 의미한다.According to an aspect of the present invention, there is provided an electronic image signal input from an image sensor, comprising: an area determining unit configured to selectively receive only pixel data included in a preset color temperature detection area by receiving interpolated pixel data; A data collector outputting a channel-specific cumulative value obtained by accumulating and summing data values of each channel of red (R), green (B), and blue (B) with respect to pixel data input from the area determination unit in each image frame unit. ; And store respective light source color ratio values according to color temperatures of two or more preselected reference light sources, calculate an input color ratio value from a cumulative value for each channel of each image frame unit input from the data collector, It forms a constant angle with the reference line formed by using the light source color ratio values of the two reference light sources, and uses the distance proportional relationship between the intersection points where the input color ratio values and the straight lines passing through the respective light source color ratio values meet a predetermined color temperature discrimination line. Accordingly, an image signal processor capable of detecting a color temperature including a micro control unit (MCU) for detecting a color temperature corresponding to an input image may be provided. Here, the light source color ratio value is an average ratio (R / G ratio) of the red data value to the green data value of the input image of the reference light source and the average ratio of the blue data value to the green data value (B / G ratio).
여기서, 영역 판별부는 무채색 픽셀 추출 필터를 포함하며, 색 온도 검출 영역은 무채색 픽셀 데이터에 대응되는 영역일 수 있다.The area determining unit may include an achromatic pixel extraction filter, and the color temperature detection area may be an area corresponding to the achromatic pixel data.
여기서, 본 발명에 따른 기준선은 최고(最高) 색 온도를 가지는 기준 광원의 광원 색 비율값과 최저(最低) 색 온도를 가지는 기준 광원의 광원 색 비율값을 연결하는 직선일 수 있다.Here, the reference line according to the present invention may be a straight line connecting the light source color ratio value of the reference light source having the highest color temperature and the light source color ratio value of the reference light source having the lowest color temperature.
여기서, 데이터 수집부는 영역 판별부로부터 입력되는 픽셀 데이터들의 개수를 각 영상 프레임 단위로 산출하고, MCU는 채널별 누적 값 중 적색 데이터에 대한 누적 값을 녹색 데이터에 대한 누적 값으로 나눈 제1 비율 및 청색 데이터에 대한 누적 값을 녹색 데이터에 대한 누적 값으로 나눈 제2 비율을 계산하되, 입력 색 비율값은 제1 비율 및 제2 비율을 영역 판별부로부터 입력되는 픽셀 데이터들의 개수로 나눈 각 평균값일 수 있다.Here, the data collector calculates the number of pixel data input from the area discriminator in each image frame unit, and the MCU calculates a first ratio obtained by dividing a cumulative value for red data by a cumulative value for green data among the cumulative values for each channel. The second ratio is calculated by dividing the cumulative value for the blue data by the cumulative value for the green data, and the input color ratio value is the average value of the first ratio and the second ratio divided by the number of pixel data input from the area discriminator. Can be.
여기서, 본 발명에 따른 색 온도 판별선이 기준선인 경우, 입력 색 비율값에 상응하는 교점 및 각 광원 색 비율값에 상응하는 교점들 중 입력 색 비율값에 상응하는 교점과 최단거리에 존재하는 두 개의 교점간의 거리 비례 관계를 이용하여 색 온도를 검출할 수 있다. 이때, 기준선과 이루는 일정한 각도는 예를 들어 90°일 수 있다.Here, when the color temperature discrimination line according to the present invention is a reference line, two points existing at the intersection point corresponding to the input color ratio value and the shortest distance among the intersection points corresponding to the input color ratio value and each light source color ratio value. The color temperature can be detected using a distance proportional relationship between two intersections. In this case, the predetermined angle formed with the reference line may be, for example, 90 °.
여기서, 색 온도 판별선이 녹색 데이터 값에 대한 청색 데이터 값의 비율 또는 녹색 데이터 값에 대한 적색 데이터 값의 비율을 0으로 설정한 세로축 선 또는 가로축 선인 경우, 입력 색 비율값에 상응하는 교점 및 각 광원 색 비율값에 상응하는 교점들 중 입력 색 비율값에 상응하는 교점과 최단거리에 존재하는 두 개의 교점간의 거리 비례 관계를 이용하여 색 온도를 검출할 수 있다.Here, when the color temperature determination line is a vertical line or a horizontal line in which the ratio of the blue data value to the green data value or the ratio of the red data value to the green data value is set to 0, the intersection point and the angle corresponding to the input color ratio value The color temperature may be detected by using a distance proportional relationship between an intersection corresponding to the input color ratio value and two intersection points existing at the shortest distance among the intersection points corresponding to the light source color ratio value.
여기서, 거리 비례 관계는 MCU에 의해 정규화되어 계산될 수 있다.Here, the distance proportional relationship may be normalized and calculated by the MCU.
본 발명의 다른 측면에 따르면, (a) 미리 선택된 2개 이상의 기준 광원이 갖는 색 온도에 따른 각각의 광원 색 비율값을 저장하는 단계; (b) 이미지 센서로부터 입력되는 전기적 영상 신호가 보간(interpolation) 처리된 픽셀 데이터를 입력받아 미리 설정된 색 온도 검출 영역 내에 포함되는 픽셀 데이터만을 선택적으로 출력하는 단계; (c) 선택적으로 출력된 픽셀 데이터들에 대한 적색(R), 녹색(B) 및 청색(B)의 각 채널별 데이터 값을 누적 합산하여 각 영상 프레임 단위로 채널별 누적 값을 생성하는 단계; (d) 채널별 누적 값으로부터 각 영상 프레임 단위의 입력 색 비율값을 산출하는 단계; (e) 미리 설정된 2개의 기준 광원의 광원 색 비율값을 이용하여 형성한 기준선과 일정한 각도를 이루며 입력 색 비율값 및 광원 색 비율값을 각각 지나는 직선들이 미리 지정된 색 온도 판별선과 만나는 교점들간의 거리 비례 관계를 이용하여 입력 영상에 상응하는 색 온도를 검출하는 단계를 포함하는 이미지 시그널 프로세서에서의 색 온도 검출 방법이 제공될 수 있다. 여기서, 광원 색 비율값은 기준 광원에서의 입력 영상이 갖는 녹색 데이터 값에 대한 적색 데이터 값의 평균적인 비율(R/G ratio) 및 녹색 데이터 값에 대한 청색 데이터 값의 평균적인 비율(B/G ratio)을 의미한다.According to another aspect of the invention, (a) storing each light source color ratio value according to the color temperature of the two or more pre-selected reference light sources; (b) receiving the interpolated pixel data of the electrical image signal input from the image sensor and selectively outputting only pixel data included in a preset color temperature detection area; (c) accumulating and summing data values for each channel of red (R), green (B), and blue (B) for the selectively output pixel data to generate a cumulative value for each channel in units of image frames; (d) calculating an input color ratio value of each image frame unit from a cumulative value for each channel; (e) The distance between the intersection points where the straight lines passing through the input color ratio value and the light source color ratio value meet a predetermined color temperature discrimination line at a constant angle with the reference line formed by using the light source color ratio values of the two reference light sources. A color temperature detection method in an image signal processor may be provided that includes detecting a color temperature corresponding to an input image using a proportional relationship. Here, the light source color ratio value is an average ratio (R / G ratio) of the red data value to the green data value of the input image in the reference light source and the average ratio of the blue data value to the green data value (B / G ratio).
여기서, 본 발명에 따른 기준선은 최고(最高) 색 온도를 가지는 기준 광원의 광원 색 비율값과 최저(最低) 색 온도를 가지는 기준 광원의 광원 색 비율값을 연결하는 직선일 수 있다.Here, the reference line according to the present invention may be a straight line connecting the light source color ratio value of the reference light source having the highest color temperature and the light source color ratio value of the reference light source having the lowest color temperature.
또한, 본 발명에 따른 색 온도 검출 방법은 단계 (d) 이전에 (f) 선택적으로 출력된 픽셀 데이터들의 개수를 각 영상 프레임 단위로 산출하는 단계; 및 (g) 채널별 누적 값 중 적색 데이터에 대한 누적 값을 녹색 데이터에 대한 누적 값으로 나눈 제1 비율 및 청색 데이터에 대한 누적 값을 녹색 데이터에 대한 누적 값으로 나눈 제2 비율을 계산하는 단계를 더 포함하되, 입력 색 비율값은 제1 비율 및 제2 비율을 선택적으로 출력된 픽셀 데이터들의 개수로 나눈 각 평균값일 수 있다.In addition, the color temperature detection method according to the present invention comprises the steps of (f) calculating the number of selectively output pixel data before each step (d) in each image frame unit; And (g) calculating a first ratio of a cumulative value for red data divided by a cumulative value for green data and a second ratio of a cumulative value for blue data divided by a cumulative value for green data. Further, the input color ratio may be an average value obtained by dividing the first ratio and the second ratio by the number of selectively output pixel data.
여기서, 본 발명에 따른 색 온도 판별선이 기준선인 경우, 입력 색 비율값에 상응하는 교점 및 각 광원 색 비율값에 상응하는 교점들 중 입력 색 비율값에 상응하는 교점과 최단거리에 존재하는 두 개의 교점간의 거리 비례 관계를 이용하여 색 온도를 검출할 수 있다.Here, when the color temperature discrimination line according to the present invention is a reference line, two points existing at the intersection point corresponding to the input color ratio value and the shortest distance among the intersection points corresponding to the input color ratio value and each light source color ratio value. The color temperature can be detected using a distance proportional relationship between two intersections.
여기서, 색 온도 판별선이 녹색 데이터 값에 대한 청색 데이터 값의 비율 또는 녹색 데이터 값에 대한 적색 데이터 값의 비율을 0으로 설정한 세로축 선 또는 가로축 선인 경우, 입력 색 비율값에 상응하는 교점 및 각 광원 색 비율값에 상응하는 교점들 중 입력 색 비율값에 상응하는 교점과 최단거리에 존재하는 두 개의 교점간의 거리 비례 관계를 이용하여 색 온도를 검출할 수 있다.Here, when the color temperature determination line is a vertical line or a horizontal line in which the ratio of the blue data value to the green data value or the ratio of the red data value to the green data value is set to 0, the intersection point and the angle corresponding to the input color ratio value The color temperature may be detected by using a distance proportional relationship between an intersection corresponding to the input color ratio value and two intersection points existing at the shortest distance among the intersection points corresponding to the light source color ratio value.
이하의 내용은 본 발명의 원리를 예시한다. 따라서, 본 발명의 원리 및 실시 예를 열거하는 모든 상세한 설명은 구조적 및 기능적 균등물들을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.The following discussion illustrates the principles of the present invention. Accordingly, all detailed descriptions enumerating the principles and embodiments of the present invention should be understood to include structural and functional equivalents. In the following description of the present invention, if it is determined that the detailed description of the related known technology may obscure the gist of the present invention, the detailed description thereof will be omitted.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings, and the same or corresponding components will be denoted by the same reference numerals regardless of the reference numerals and redundant description thereof will be omitted.
또한, 본 발명에 따른 색 온도 검출 방법 및 장치는 카메라 기능을 구비한 휴대형 단말기, 디지털 카메라 등과 같이 외부 영상을 입력받아 표시부에 표시되도록 하는 모든 촬상 장치에 아무런 제한없이 적용될 수 있을 것이다.In addition, the method and apparatus for detecting color temperature according to the present invention may be applied without limitation to any image capturing apparatus that receives an external image and displays it on a display unit, such as a portable terminal having a camera function or a digital camera.
도 1은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 색 온도 검출이 가능한 이미지 시그널 프로세서를 나타낸 블록 구성도이고, 도 2는 흑체 복사 곡선과 색 온도 검출(CTD) 영역을 나타낸 그래프이다. 1 is a block diagram illustrating an image signal processor capable of detecting color temperature according to an exemplary embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a graph showing a blackbody radiation curve and a color temperature detection (CTD) region.
도 2의 흑체 복사 곡선은 R/G 비율 및 B/G 비율을 양 축(axis)으로 한 색 좌표계(color coordinate)에서의 광원별 일반적인 R/G 비율 및 B/G 비율 분포의 평균값을 연결한 선을 의미한다. R/G 비율 및 B/G 비율은 RGB 영상 데이터에서의 녹색(G) 데이터 값에 대한 적색(R) 데이터 값의 비율(ratio) 및 녹색(G) 데이터 값에 대한 청색(B) 데이터 값의 비율을 의미한다.The blackbody radiation curve of FIG. 2 connects the average values of the general R / G ratio and B / G ratio distribution for each light source in a color coordinate with R / G ratio and B / G ratio on both axes. Means good. The R / G ratio and B / G ratio are the ratios of the red (R) data values to the green (G) data values in the RGB image data and the blue (B) data values to the green (G) data values. Means percentage.
도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 이미지 시그널 프로세서(ISP : Image Signal Processor)(100)는 보간부(120), 영역 판별부(130), 데이터 수집부(135), MCU(140), 이득 조절부(150), 영상 처리부(160), 변환부(170) 및 출력부(180)를 포함한다.Referring to FIG. 1, an image signal processor (ISP) 100 according to the present invention includes an
보간부(120)는 이미지 센서(110)로부터 입력받은 전기적 영상 신호를 보간(interpolation) 처리하여 적색(R), 녹색(G) 및 청색(B)의 각 데이터(이하, 'RGB 데이터'라 약칭함)로 변환한다. 예를 들어, 보간부(120)는 이미지 센서(110)로부터 입력된 n(미리 설정된 임의의 자연수로서 예를 들어 10) 비트 베이어 패턴(Bayer pattern)의 R/Gr/Gb/B 형식의 영상 신호를 채널별 n비트의 RGB 데이터로 변환할 수 있다. 이러한 변환에는 보간 처리를 위해 사용되는 알고리즘에 따라 다양한 필터(예를 들어, 3×3, 5×5 필터 등)가 이용될 수 있다.The
보간 처리된 RGB 데이터는 영역 판별부(130) 및 이득 조절부(150)로 각각 입력될 수 있다.The interpolated RGB data may be input to the
영역 판별부(130)는 보간 처리된 RGB 데이터를 화소(pixel) 단위로 입력받고, 입력된 화소가 미리 정의된(광원에 따라 설정되거나 또는 사용자에 의해 설정된) 색 온도 검출 영역(CTD zone : Color Temperature Detection zone) 내에 포함되는 화소인지 여부를 판단한다. 이러한 검출 영역의 판단에는 CTD 영역 필터(CTD zone filter) 또는 백색 영역 필터(white zone filter) 등의 무채색 화소 추출 필터가 이용될 수 있다.The
무채색 화소 추출 필터를 이용하여 영역 판별부(130)는 입력받은 RGB 데이터 중 색 온도 검출 영역(도 2의 빗금 부분)에 해당하는 무채색의 데이터(이하, 이를 '백색 화소 데이터'라 함)만을 추출할 수 있다. 따라서, 무채색 화소 추출 필터에는 선별 추출해내고자 하는 색 온도 검출 영역이 미리 정의되어 있을 수 있다.Using the achromatic pixel extraction filter, the
이때, 영역 판별부(130)는 입력된 화소가 CTD 영역 내의 화소인 것으로 판단되는 경우 해당 화소의 RGB 데이터를 데이터 수집부(135)로 입력한다. 보다 상세히 설명하면, 영역 판별부(130)는 보간부(130)를 거친 RGB 데이터의 R/G 비율 및 B/G 비율을 1개 화소씩 연산하여 도 2와 같은 색 좌표계에 위치시키고, 그 좌표가 미리 설정된 색 온도 검출 영역 내에 존재한다고 판단되면 해당 화소의 R, G 및 B 값을 데이터 수집부(135)로 전달한다.In this case, when it is determined that the input pixel is a pixel in the CTD area, the
이처럼 본 발명은 영역 판별부(130)를 통하여 RGB 데이터 중 무채색 화소만을 추출함으로써 이후 수행될 색 온도 추정에 있어 그 연산량을 크게 줄일 수 있게 된다. 또한, 유채색 화소를 이용하여 색 온도 추정을 하였을 시에 발생할 수 있는 색 온도 추정의 오류를 방지할 수 있는 효과가 있다. 이를 통하여 본 발명은 보다 정교하고 신속히 입력 영상의 색 온도를 검출해낼 수 있게 된다.As described above, the present invention extracts only achromatic pixels from the RGB data through the
데이터 수집부(135)는 영역 판별부(130)에 의해 백색 화소 데이터로 판별된 화소의 R, G 및 B 값을 입력받고, 이를 채널별로(즉, R, G 및 B 성분의 데이터별로) 합산한다. 데이터 수집부(135)에 의한 채널별 합산은 프레임(frame)별로 이루어진다. 즉, 데이터 수집부(135)는 1 프레임의 영상을 구성하는 데이터 중 백색 데이터로 판별된 모든 데이터에 대한 채널별 합산을 수행하고, 그 다음 프레임에 대해 동일한 방법으로 채널별 합산을 수행하게 된다.The
여기서, 채널별로 합산된 값은 이미지 시그널 프로세서(100) 내의 해당 레지 스터(미도시)에 업데이트(update)되는 방식으로 저장될 수 있다. 즉, 데이터 수집부(135)가 임의의 1 프레임 내에 포함된 각 백색 화소 데이터의 R, G 및 B 값을 채널별로 합산할 때마다 해당 레지스터에 저장된 종전 합산 값을 새로이 합산된 누적 값으로 갱신할 수 있다. 이때, 레지스터에 저장된 합산 값은 다음 프레임에 해당하는 백색 화소 데이터의 입력이 시작됨과 동시에 MCU(140)에 전달된 뒤, 다시 "0"으로 초기화되게 된다. 여기서, 레지스터 값이 "0"으로 초기화되기 직전에 해당 레지스터에 저장되는 1 프레임에 대한 합산 값을 채널별 누적 값이라 하기로 한다.Here, the sum totaled for each channel may be stored in a manner of being updated in a corresponding register (not shown) in the
이와 같이 데이터 수집부(135)에 의해 프레임별로 계산된 채널별 누적 값은 MCU(140)에 채널별로 병렬 입력된다(도 1의 'R Sum', 'G Sum' 및 'B Sum'참조).In this way, the cumulative channel-specific values calculated for each frame by the
또한, 데이터 수집부(135)는 영역 판별부(130)로부터 입력된 백색 화소 데이터의 개수를 각 영상 프레임 단위로 합산하여 MCU(140)에 전달할 수 있다(도 1의 'Cnt'참조). 영상 프레임별 백색 화소 데이터의 개수는 후술할 기준 데이터의 취득시 이용될 수 있다.In addition, the
MCU(Micro Control Unit)(140)는 이미지 시그널 프로세서(100)의 전반적인 제어를 담당하며, 이미지 시그널 프로세서(100)에 구비된 다양한 기능(예를 들어, 자동 노출 기능(AE), 자동 초점 기능(AF), 자동 화이트 밸런스 기능(AWB) 등)을 수행할 수 있다.The MCU (Micro Control Unit) 140 is responsible for the overall control of the
특히, 본 발명에 따른 MCU(140)에는 색 온도 검출을 위한 알고리즘이 미리 정의되어 내장된다. MCU(140)는 색 온도 검출 알고리즘을 이용하여 데이터 수집부(135)로부터 입력되는 채널별 누적 값 및 백색 화소 데이터의 개수로부터 후술할 기준 데이터를 취득한다(도 4 및 도 5의 설명 참조). 또한, 취득된 기준 데이터를 분석함으로써 입력된 영상 데이터의 색 온도를 검출해낼 수 있다. 이러한 색 온도 검출 방법에 대해서는 이하 도 3 내지 도 6에서 상세히 설명한다.In particular, the
MCU(140)는 검출된 색 온도를 이용하여 자동 화이트 밸런스(AWB)의 수행에 필요한 이득 값(이하, 이를 '밸런스 이득 값'이라 함)을 생성하고, 후술할 영상 처리부(160)의 영상 처리를 위한 각종 설정 값(이하, 이를 '영상 처리 설정 값'이라 함)을 생성시킬 수 있다. MCU(140)는 이러한 밸런스 이득 값 또는 영상 처리 설정 값을 이득 조절부(150) 또는 영상 처리부(160)로 전달/제어할 수 있다. 다만, 본 발명에서는 입력 영상의 색 온도를 검출하는 방법이 그 요지이므로 밸런스 이득 값 및 영상 처리 설정 값의 생성 방법에 관한 상세한 설명은 생략하기로 한다.The
이득 조절부(150)는 MCU(140)로부터 입력된 밸런스 이득 값을 이용하여 보간부(120)로부터 입력받은 RGB 데이터의 R/G 이득 및 B/G 이득을 조절한다. 즉, 이득 조절부(150)는 보간 처리된 RGB 데이터에 밸런스 이득 값을 곱하여 출력한다. 이때, 이득 조절된 RGB 데이터는 영상 처리부(160)에 입력된다.The
영상 처리부(160)는 이미지 시그널 프로세서(100)에 있어 입력된 RGB 데이터에 대한 다양한 영상 처리를 수행한다. 예를 들어, 영상 처리부(160)는 영상 데이터의 크기 조정(Scaling)을 하거나, 영상 데이터의 감마 보정(Gamma Correction) 및 컬러 보정(Color Correction) 등을 수행할 수 있다. 따라서, 영상 처리부(160)에는 스케일러(Scaler), 감마 보정부, RGB 영상 필터 및 컬러 보정 행렬 등이 포함될 수 있다.The
또한, 영상 처리부(150)는 MCU(140)로부터 입력받은 검출된 색 온도에 따른 영상 처리 설정 값을 적용함으로써 RGB 영상 필터의 조절 또는 컬러 보정 행렬 값의 조절을 할 수도 있다.In addition, the
영상 처리부(160)에 의해 영상 처리된 RGB 데이터는 변환부(170)로 입력된다. 이때, 영상 처리부(160) 내의 감마 보정부(미도시)는 입력받은 n비트의 RGB 데이터를 m(미리 설정된 임의의 자연수로서 예를 들어 8)비트의 RGB 데이터로 변환하게 되므로, 변환부(170)로 입력되는 영상 데이터는 m비트의 RGB 데이터일 수 있다.The RGB data processed by the
변환부(170)는 영상 처리부(160)로부터 입력된 RGB 데이터를 YUV 데이터로 변환한다. YUV 데이터는 휘도(Luminance) 성분인 Y 신호, 색차(Chrominance) 성분인 C 신호(즉, Cr 신호 및 Cb 신호)를 의미한다. 즉, 변환부(170)는 RGB 데이터를 Y 신호와 C 신호로 분리하고, 이때 분리된 Y 신호 및 C 신호는 각각 변환부(170) 내의 Y 영상 처리 블록 및 C 영상 처리 블록으로 각각 병렬로 입력되어 영상 처리된다. Y 영상 처리 블록 및 C 영상 처리 블록을 거친 YUV 데이터는 출력부(180)로 입력된다.The
출력부(180)는 변환부(170)로부터 입력받은 YUV 데이터를 이미지 시그널 프로세서(100)의 클럭 신호(clock signal)에 동기시켜 출력한다. 만일 출력부(180)에 의해 출력되는 YUV 데이터가 4:2:2 형식의 데이터인 경우에는 1개 화소 당 2개의 클럭 신호가 필요하므로, 이미지 시그널 프로세서(100)의 클럭 신호의 2배를 출력 클럭으로 사용하게 될 것이다.The
도 3은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 색 좌표계에서의 색 온도 판별선을 나타낸 도면이고, 도 4 및 도 5는 도 3에 도시된 색 온도 판별선을 이용한 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 색 온도 검출 방법을 나타낸 도면이며, 도 6은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 색 온도 검출 방법을 나타낸 흐름도이다. 여기서, 도 5는 도 4의 A부분을 확대하여 나타낸 것이다.3 is a view showing a color temperature determination line in the color coordinate system according to an embodiment of the present invention, Figures 4 and 5 is a preferred embodiment of the present invention using the color temperature determination line shown in FIG. 6 is a flowchart illustrating a color temperature detection method, and FIG. 6 is a flowchart illustrating a color temperature detection method according to an exemplary embodiment of the present invention. 5 is an enlarged view of a portion A of FIG. 4.
도 3을 참조하면, R/G 비율 및 B/G 비율을 양 축으로 하는 색 좌표계에는 4개의 기준 광원인'HOR', 'INC', 'CWF' 및 'DL'이 분포되고 있다. 여기서, 'HOR'은 저녁 무렵 지평선(Horizon)에서 보이는 석양(sunset)과 비슷한 색 온도(약 2300K)를 갖는 표준 광원을 의미하며, 도 3의 색 좌표계에는 그 표준 광원이 갖는 평균적인 R/G 비율 및 B/G 비율에 대한 분포 값이 표시(도 3에서 적색 점으로 표시됨)되고 있다. 'INC'는 백열등(Incandescent)과 비슷한 색 온도(약 2800K)를 갖는 표준 광원을 의미하고, 'CWF'는 형광등(cool white Fluorescent)과 비슷한 색 온도(약 4300K)를 갖는 표준 광원을 의미하며, 'DL'은 대낮의 일광(Daylight)과 비슷한 색 온도(약 6500K)를 갖는 표준 광원을 의미한다. 이러한 'INC', 'CWF'및 'DL'역시 각각 그 표준 광원이 갖는 평균적인 R/G 비율 및 B/G 비율에 대한 분포 값이 도 3의 색 좌표계에 표시(순서대로 도 3에서 주황색 점, 녹색 점 및 청록색 점으로 표시됨)되고 있다. 도 3을 보면, 색 온도는 B/G 비율이 증가함에 따라 상승하고 R/G 비율이 증가함에 따라 떨어짐을 알 수 있다. 이하, 색 좌표계에 표시되는 기준 광원의 R/G 비율 및 B/G 비율 분포를 광원 비율점이라 명명한다.Referring to FIG. 3, four reference light sources 'HOR', 'INC', 'CWF' and 'DL' are distributed in a color coordinate system having R / G ratio and B / G ratio as both axes. Here, 'HOR' means a standard light source having a color temperature (approximately 2300K) similar to the sunset seen in the horizon at evening, and the average coordinates of R / G of the standard light source in the color coordinate system of FIG. The distribution values for the ratio and the B / G ratio are displayed (indicated by the red dots in FIG. 3). 'INC' means standard light source with incandescent color temperature (approximately 2800K), 'CWF' means standard light source with color temperature (approximately 4300K) similar to fluorescent light (cool white Fluorescent), 'DL' refers to a standard light source with a color temperature (approximately 6500K) similar to daylight in daylight. These 'INC', 'CWF' and 'DL' are also displayed in the color coordinate system of FIG. , Green dots and turquoise dots). 3, it can be seen that the color temperature increases as the B / G ratio increases and drops as the R / G ratio increases. Hereinafter, the R / G ratio and B / G ratio distribution of the reference light source displayed in the color coordinate system are called light source ratio points.
상술한 바에서 알 수 있듯이, 도 3에 예시된 4개의 기준 광원은 사용자들이 일상 생활에서 접하게 되는 촬상 환경을 대략적으로 포함시킬 수 있는 표준 광원들이며, 이러한 기준 광원들은 실험실에서 쉽게 구할 수 있는 표준 광원들이다. 기준 광원은 제조자의 필요 또는 사용자의 요구에 따라 달리 선택될 수 있음은 물론이다.As can be seen from the foregoing, the four reference light sources illustrated in FIG. 3 are standard light sources that can roughly include an imaging environment that users encounter in daily life, and these reference light sources are standard light sources that can be easily obtained in a laboratory. admit. Of course, the reference light source can be selected differently according to the needs of the manufacturer or the needs of the user.
여기서, 각 기준 광원이 갖는 평균적인 R/G 비율 및 B/G 비율에 대한 분포 값은 제조자에 의해 미리 구해져야 하며, 본 발명에 따른 색 온도 검출 알고리즘의 설계시 테이블 또는 행렬의 형태로 반영될 수 있다. 따라서, 제조자에 의해 사용자에게 놓인 촬상 환경에 맞춘 최적의 기준 광원들이 선택된다면 보다 정확한 색 온도 검출이 가능할 것이다. 또한, 제조자는 MCU(140)의 성능에 따라 기준 광원의 개수를 선택할 수도 있다. 고성능의 MCU(140)를 포함하는 이미지 시그널 프로세서(100)라면 보다 많은 기준 광원을 선택함으로써 색 온도 검출의 정확도를 더욱 높일 수 있을 것이고, 저성능의 MCU(140)라면 기준 광원의 수를 줄여 MCU(140)의 연산 부담을 줄임으로써 안정적인 색 온도 검출을 할 수 있을 것이다.Here, the distribution values for the average R / G ratio and B / G ratio of each reference light source should be obtained in advance by the manufacturer, and will be reflected in the form of a table or matrix when designing the color temperature detection algorithm according to the present invention. Can be. Therefore, more accurate color temperature detection will be possible if the optimal reference light sources are selected for the imaging environment placed on the user by the manufacturer. In addition, the manufacturer may select the number of reference light sources according to the performance of the
다만, 이하에서는 도 3이 예시한 4개의 표준 광원을 기준 광원으로 선택한 경우를 중심으로 설명한다.However, hereinafter, the description will be made with respect to a case where four standard light sources illustrated in FIG. 3 are selected as reference light sources.
도 3이 예시하는 색 온도 판별선은 'HOR'광원의 비율점과 'DL'광원의 비율점을 잇는 직선으로 색 좌표계에 표시되고 있다. 즉, 본 발명에 따른 색 온도 판별선은 기준 광원 중 색 온도가 가장 낮은 광원(본 예에서는 'HOR'광원임)과 색 온도가 가장 높은 광원(본 예에서는 'DL'광원임)의 각각의 비율점간을 잇는 직선으로 선택될 수 있다. 여기서, 기준 광원 중 색 온도가 가장 낮은 광원과 가장 높은 광원을 선택한 이유는 사용자에게 놓일 수 있는 일반적인 촬상 환경을 모두 포함시키기 위함이다.The color temperature discrimination line illustrated in FIG. 3 is displayed on the color coordinate system as a straight line connecting the ratio point of the 'HOR' light source and the ratio point of the 'DL' light source. That is, the color temperature discrimination line according to the present invention is characterized in that each of the light source having the lowest color temperature (in this example, 'HOR' light source) and the light source having the highest color temperature (in this example, 'DL' light source) among the reference light sources. It can be selected as a straight line between the ratio points. Here, the reason why the light source having the lowest color temperature and the highest light source among the reference light sources is selected is to include all general imaging environments that may be placed on the user.
물론, 광원에 따른 흑체 복사 곡선 자체 또는 도 3의 점선들과 같은 기준 광원별 비율점간을 잇는 각각의 직선을 색 온도 판별선으로서 이용할 수도 있지만, 이러한 경우 색 온도 검출을 위한 연산량이 많아져 MCU(140)에 부담을 증가시킬 수 있다. 특히, 색 온도 판별선으로서 흑체 복사 곡선 등과 같은 곡선을 선택하게 되면, 2차원의 공간에서 색 온도의 판별을 시도하기 때문에 색 온도 검출을 위한 알고리즘이 복잡해진다. 또한, 그 계산량에 있어서도 동일한 알고리즘을 사용할 때를 기준으로 1차원 공간에서 색 온도를 판별할 때보다 무려 4배 이상 계산량이 증가하게 된다. 또한, 색 온도 판별선으로서 수개의 직선을 이용하는 경우에도 계산량에 있어서 다소 이점은 있으나, 색 온도 검출을 위한 기준 및 알고리즘을 간략화할 수 없는 단점이 있다.Of course, each of the straight lines connecting the black body radiation curve itself according to the light source or the ratio point for each reference light source such as the dotted lines in FIG. 3 may be used as the color temperature discrimination line. 140) may increase the burden. In particular, when a curve such as a black body radiation curve is selected as the color temperature discrimination line, an attempt is made to determine the color temperature in a two-dimensional space, which complicates an algorithm for color temperature detection. In addition, also in the calculation amount, the calculation amount is increased by four times or more than when determining the color temperature in the one-dimensional space on the basis of using the same algorithm. In addition, although several straight lines are used as the color temperature discrimination line, there are some advantages in the calculation amount, but there is a disadvantage in that the criteria and algorithms for the color temperature detection cannot be simplified.
따라서, 본 발명에서는 색 온도 판별선으로서 기준 광원 중 색 온도가 가장 낮은 광원과 가장 높은 광원의 비율점간을 잇는 하나의 직선만을 선택하고 있는 것이다. 이를 통하여 연산량 부담을 대폭 줄임으로써 저성능의 MCU(140)에서도 큰 오차없이 실시간으로 색 온도의 검출을 수행할 수 있게 된다.Therefore, in the present invention, only one straight line connecting the ratio point between the light source having the lowest color temperature and the highest light source is selected as the color temperature determination line. This greatly reduces the computational load, so that even the low-
다만, 색 온도 판별선은 후술할 1차원상의 거리 비례 관계(도 6의 단계 S606의 설명 참조)를 이용하여 입력 영상의 색 온도를 검출해내기 위해 임의로 설정한 직선에 불과하다. 따라서, 본 발명에 따른 색 온도 판별선은 색 온도 검출에 이용되는 거리 비례 관계를 대변할 수 있는 어떠한 직선이라도 이용 가능함은 물론이 다. 예를 들어, 색 좌표계상의 R/G축 또는 B/G축이 색 온도 판별선으로서 이용될 수도 있을 것이다. 이는 이하의 설명을 통해 보다 쉽게 이해될 수 있을 것이다.However, the color temperature discrimination line is merely a straight line arbitrarily set in order to detect the color temperature of the input image by using the one-dimensional distance proportional relationship (see the description of step S606 in FIG. 6) to be described later. Therefore, the color temperature discrimination line according to the present invention can be used as any straight line that can represent the distance proportional relationship used for color temperature detection. For example, the R / G axis or the B / G axis on the color coordinate system may be used as the color temperature discrimination line. This may be more readily understood through the following description.
이하, 도 4 내지 도 5을 참조하여 도 6의 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 색 온도 검출 방법을 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, the color temperature detection method according to an exemplary embodiment of the present invention of FIG. 6 will be described in detail with reference to FIGS. 4 to 5.
도 6을 참조하면, 단계 S601에서 영역 판별부(130)는 입력 영상 데이터로부터 색 온도 검출 영역 내에 존재하는 백색 화소 데이터를 추출하고, 단계 S602에서 데이터 수집부(135)는 입력되는 백색 화소 데이터로부터 채널별 누적 값 및 백색 화소 데이터의 개수를 계산한다. 단계 S601 및 단계 S602는 앞서 도 1의 영역 판별부(130) 및 데이터 수집부(135)에 대한 설명에서 상세히 설명하였는바, 이에 대한 구체적인 설명은 생략한다.Referring to FIG. 6, in step S601, the
단계 S603 내지 단계 S606은 모두 MCU(140)가 미리 정의된 색 온도 검출 알고리즘을 이용하여 수행하는 것이다. 또한, 이하에서는 한 개의 기준 데이터에 대한 색 온도 검출 과정만을 설명하지만, 프레임마다 취득되는 기준 데이터 각각에 대해서도 동일한 색 온도 검출 과정이 순차적으로 진행될 것임은 물론이다. 또한, 기준 데이터는 색 좌표계 상에서 도 4가 예시하는 지점에 위치하는 것으로 가정하여 설명한다.Steps S603 to S606 are both performed by the
단계 S603에서, MCU(140)는 데이터 수집부(135)로부터 입력받은 채널별 누적 값 및 백색 화소 데이터의 개수를 이용하여 기준 데이터를 취득한다. MCU(140)는 입력된 1 프레임에 대한 채널별 누적 값을 기준으로 R/G 비율 및 B/G 비율을 계산 한다. 이어 MCU(140)는 앞서 계산한 R/G 비율 및 B/G 비율을 백색 화소 데이터의 개수로 각각 나눔으로써 입력된 영상 프레임의 평균적인 R/G 비율 및 B/G 비율을 구할 수 있다. 이때, 계산된 평균적인 R/G 비율 및 B/G 비율이 곧 기준 데이터가 된다. 예를 들어, R, G 및 B 채널의 누적 값이 각각 RT, GT 및 BT이고 백색 화소 데이터의 개수가 k개라 가정하면 MCU(140)에 의해 취득되는 기준 데이터의 평균 비율점(이하, 이를 '기준 비율점'이라 함)은 색 좌표계 상에 RT/GT/k 및 BT/GT/k 인 지점에 위치하게 될 것이다.In step S603, the
이때, 취득된 기준 데이터의 기준 비율점은 MCU(140)에 의해 색 좌표계 상에 분포된다(도 4 참조).At this time, the reference ratio points of the acquired reference data are distributed on the color coordinate system by the MCU 140 (see FIG. 4).
단계 S604에서, MCU(140)는 기준 비율점과 미리 정의된 색 온도 판별선간을 잇는 법선(이하, 이를 '기준 법선'이라 함)을 색 좌표계 상에 생성시킨다. 단계 S605에서, MCU(140)는 기준 법선과 색 좌표계 상의 R/G축간의 교점(이하, 이를 '기준 교점'이라 함)을 계산한다.In step S604, the
도 6에서는 도 4 및 도 5에서 예시하는 바와 같이, 기준 교점을 획득하기 위해 기준 비율점과 색 온도 판별선간을 잇는 법선을 이용하는 경우를 중심으로 설명하지만, 반드시 법선이어야 하는 것이 아님은 자명하다. 즉, 색 온도 판별선과 수직 교차하는 직선일 필요는 없으며, 색 온도 판별선과 일정한 각도를 이루며 기준 비율점을 지나는 어떠한 직선이라도 이용될 수 있다. 다만, 이때에는 색 온도 알고리즘에 미리 설정되는 광원 교점들도 후술하는 것과 같이 광원 법선을 이용하는 것 이 아니라, 앞선 직선과 동일한 기울기를 갖는(즉, 평행한) 직선을 이용하여 계산하면 될 것이다.In FIG. 6, as illustrated in FIGS. 4 and 5, a case in which a normal line connecting a reference ratio point and a color temperature discrimination line is used to obtain a reference intersection is described. However, it is not necessarily required to be a normal line. That is, it is not necessary to be a straight line perpendicular to the color temperature discrimination line, and any straight line passing through the reference ratio point at an angle with the color temperature discrimination line may be used. In this case, light source intersections preset in the color temperature algorithm may also be calculated using a straight line having the same inclination (ie, parallel) as the previous straight line, rather than using a light source normal as described below.
단계 S606에서, MCU(140)는 기준 교점과 기준 광원의 광원 교점들의 크기를 비교하여 기준 데이터의 기준 비율점이 어느 2개의 기준 광원 사이에 위치하는지를 판별한다. 이때, MCU(140)는 색 온도 판별 기준 교점과 앞서 판별된 2개의 기준 광원에 대한 광원 교점들간의 비례관계를 이용하여 이에 상응하는 기준 데이터의 색 온도를 검출해낼 수 있게 된다.In step S606, the
여기서, 광원 교점은 기준 광원의 광원 비율점과 색 온도 판별선간을 잇는 법선(이하, 이를 '광원 법선'이라 함)이 색 좌표계 상의 R/G축 또는 B/G축과 만나는 교점을 말한다. 광원 교점은 각 기준 광원별로 미리 계산되어 색 온도 검출 알고리즘에 미리 설정되게 된다. 다만, 이하의 설명에서 광원 교점은 도 4 및 도 5가 예시하는 바와 같이 R/G축 상의 교점인 것으로 가정한다.Here, the light source intersection refers to an intersection where a normal line connecting the light source ratio point of the reference light source and the color temperature discrimination line (hereinafter, referred to as a 'light source normal') meets the R / G axis or the B / G axis on the color coordinate system. The light source intersection is precomputed for each reference light source and preset in the color temperature detection algorithm. However, in the following description, it is assumed that the intersection of the light sources is an intersection on the R / G axis as illustrated in FIGS. 4 and 5.
도 5를 예로 들어 단계 S606을 보다 구체적으로 설명하면, 단계 S604를 통해 기준 데이터의 기준 비율점(식별번호 2)과 색 온도 판별선(식별번호 40)간을 잇는 기준 법선(식별번호 20)이 생성된다. 또한, 단계 S605를 통해 기준 법선(식별번호 20)과 색 좌표계 상의 R/G축간의 기준 교점(식별번호 2')이 구해지게 된다.Referring to FIG. 5 as an example, step S606 will be described in more detail. Through step S604, a reference normal line (identification number 20) connecting the reference ratio point (identification number 2) and the color temperature determination line (identification number 40) of the reference data is obtained. Is generated. Further, a reference intersection point (identification number 2 ') between the reference normal line (identification number 20) and the R / G axis on the color coordinate system is obtained through step S605.
여기서, 기준 광원'HOR'의 광원 교점(식별번호 1')은 그 비율점(식별번호 1)과 색 온도 판별선(식별번호 40)간을 잇는 광원 법선(식별번호 10)이 색 좌표계 상의 R/G축과 만나는 교점으로 미리 설정된다. 또한, 기준 광원 'INC'의 광원 교점(식별번호 3')은 그 비율점(식별번호 3)과 색 온도 판별선(식별번호 40)간을 잇는 광원 법선(식별번호 30)이 색 좌표계 상의 R/G축과 만나는 교점으로 미리 설정된다. 기준 광원 'CWF' 및 'DL'의 광원 교점들도 이와 동일한 방법으로 구해져 미리 설정되게 된다.Here, the light source intersection point (identification number 1 ') of the reference light source' HOR 'is a light source normal line (identification number 10) connecting the ratio point (identification number 1) and the color temperature discrimination line (identification number 40) to R on the color coordinate system. Preset to the intersection with the / G axis. In addition, the light source intersection point (identification number 3 ') of the reference light source' INC 'is a light source normal line (identification number 30) connecting the ratio point (identification number 3) and the color temperature discrimination line (identification number 40). Preset to the intersection with the / G axis. Light source intersections of the reference light sources 'CWF' and 'DL' are also obtained in this manner and set in advance.
MCU(140)는 계산된 기준 교점(식별번호 2')이 미리 설정된 광원 교점들 중 어느 2개의 광원 교점 사이에 위치하는지를 판별한다. 이는 기준 교점의 R/G축 상의 좌표값과 광원 교점들의 좌표값간의 크기 비교를 통해 쉽게 판별할 수 있을 것이다. 도 5의 경우 기준 교점(식별번호 2')은 'HOR'의 광원 교점(식별번호 1')과 'INC'의 광원 교점(식별번호 3') 사이에 위치하고 있다. 이러한 비교를 통하여 기준 데이터가 갖는 색 온도의 대략적인 범위를 추정할 수 있게 된다. 즉, 기준 데이터의 색 온도는 'HOR'광원의 색 온도(2300K)보다는 크고 'INC'광원의 색 온도(2800K)보다는 작은 값을 가지는 것으로 추정될 수 있다.The
상술한 비교 과정을 통해 기준 데이터가 갖는 색 온도의 범위가 대략적으로 추정되면, MCU(140)는 기준 교점과 그 기준 교점을 포함하는 2개의 광원 교점간의 거리를 각각 계산한다. 예를 들어, MCU(140)는 색 좌표계의 R/G축 상에서 기준 교점(식별 번호 2')의 좌표값과 'HOR'의 광원 교점(식별번호 1')의 좌표값간의 차(difference)(즉, a) 및 기준 교점(식별번호 2')의 좌표값과 'INC'의 광원 교점(식별번호 3')의 좌표값간의 차(즉, b)로써 거리를 쉽게 계산해 낼 수 있다. 물론, 음의 값을 갖는 교점과 양의 값을 갖는 교점간의 거리 계산에는 각 절대값의 합을 계산하는 등의 방법이 이용될 수 있을 것이다. When the range of the color temperature of the reference data is estimated through the above-described comparison process, the
여기서, 기준 교점과 각 광원 교점간 거리(도 5의 a 및 b 참조)는 MCU(140) 에 의해 정규화(normalization)되어 계산되는 것이 바람직하다. 예를 들어, a와 b의 합이 임의의 자연수(예를 들어,"1")이 되도록 하는 기준 교점과 광원 교점간 거리 비율로서 계산될 수 있다. 여기서, a와 b의 합을 예를 들어 "1"로 한다는 것은 결국 기준 광원간 거리를 정규화한다는 것을 의미한다. 다시 설명하면, 임의의 광원 수개를 기준 광원으로 선택하여 각각 2개의 기준 광원간이 갖는 색 온도의 차를 "1"로 정규화하여 설정해 놓는다는 것을 의미하기도 한다.Here, it is preferable that the distance between the reference intersection point and each light source intersection point (see a and b of FIG. 5) is normalized and calculated by the
이때, MCU(140)는 정규화된 기준 교점과 광원 교점간 거리 비례 관계를 이용하여 기준 데이터의 색 온도를 추정해낼 수 있다. 예를 들어, 도 5에서 기준 교점과 광원 교점간의 정규화된 거리가 a는 0.7 및 b는 0.3이라고 계산되었다고 가정하면, 기준 데이터의 색 온도는 약 2650K(2300 + (2800 - 2300) × 0.7)로 간단히 계산될 수 있다.In this case, the
여기서, 상술한 방법에 의해 검출된 기준 데이터의 색 온도는 근사화된 값임은 물론이다. 도 5를 통해 알 수 있듯이, 기준 데이터의 기준 교점(식별번호 2')과 'HOR'의 광원 교점(식별번호 1')간 및 기준 데이터의 기준 교점(식별번호 2')과 'INC'의 광원 교점(식별번호 3')간의 각각의 거리(즉, a 및 b)의 비(ratio)는 색 온도 판별선(식별번호 40) 상의 식별번호 2"와 식별번호 1"간 및 식별번호 2"와 식별번호 3"간의 거리(즉, a'및 b')의 비(ratio)와 동일하다. 즉, 상술한 색 온도 검출 방법은 기준 데이터의 기준 비율점(식별번호 2) 및 기준 광원의 실제 비율점들(식별번호 1 및 식별번호 3)이 색 온도 판별선 상에 투영된 근사 비율점들(식별번호 1" 내지 식별번호 3")간의 비례 관계를 이용하여 색 온도를 검출해내는 것이다.Here, of course, the color temperature of the reference data detected by the above-described method is an approximated value. As can be seen from Figure 5, between the reference intersection (identification number 2 ') of the reference data and the light source intersection (identification number 1') of the 'HOR' and the reference intersection (identification number 2 ') and' INC 'of the reference data The ratio of each distance (i.e., a and b) between the light source intersections (identification number 3 ') is determined between
이와 같이 색 온도 판별선 상의 근사 비율점들간의 비례관계를 이용하는 이유는 색 온도 판별선(즉, 직선)이 갖는 선형성(linearity)을 이용하여 색 온도 검출에 있어 MCU(140)의 연산량 부담을 줄이기 위함이다. 즉, 이러한 선형성에 기초한 색 온도 판별선 상의 근사 비율점들 간의 비례관계는 색 좌표계의 R/G축 상에서 기준 교점과 광원 교점들간 1차원상의 거리 비례 관계로 대변될 수 있다. The reason for using the proportional relationship between the approximate ratio points on the color temperature discrimination line is to reduce the computational burden on the
결국, MCU(140)는 2차원 공간 상이 아닌 색 좌표계의 R/G축(즉, 1차원 공간) 상에서만 연산을 수행하여 그 비례 관계에 따라 기준 데이터의 색 온도를 검출해낼 수 있다. 1차원 공간 상에서의 연산은 2차원 공간 상에서의 연산에서 보다 MCU(140)의 연산 부담을 4배 이상 줄일 수 있는 효과가 있으며, 이를 통하여 저성능의 MCU(140)에서도 큰 오차없이 실시간으로 색 온도를 검출할 수 있다.As a result, the
또한, 본 발명에 따른 색 온도 검출 방법을 이용함으로써 색 온도 검출을 위한 별도의 하드웨어를 부가하지 않고도 간단하고 효율적인 색 온도 검출이 가능하며, 이를 통하여 전체 이미지 시그널 프로세서의 제조 비용을 절감할 수 있게 된다.In addition, the color temperature detection method according to the present invention enables simple and efficient color temperature detection without adding additional hardware for color temperature detection, thereby reducing the overall manufacturing cost of the image signal processor. .
상술한 바와 같이, 본 발명에 따른 색 온도 검출 방법 및 장치는 색 온도 검출에 따른 연산량을 최소화함으로써 MCU의 부담을 줄일 수 있는 효과가 있다.As described above, the method and apparatus for detecting color temperature according to the present invention has the effect of reducing the burden on the MCU by minimizing the amount of calculation according to the color temperature detection.
또한, 본 발명은 저성능의 MCU에서도 큰 오차없이 색 온도를 실시간으로 검출할 수 있는 효과가 있다.In addition, the present invention has the effect of detecting the color temperature in real time without a large error even in a low-performance MCU.
또한, 본 발명은 색 온도 검출을 위한 별도의 하드웨어를 부가하지 않고도 이미지 시그널 프로세서 내에서 소프트웨어적으로 간단히 구현함으로써 이미지 시그널 프로세서의 제조 비용을 절감할 수 있는 효과가 있다.In addition, the present invention has the effect of reducing the manufacturing cost of the image signal processor by simply implementing in software in the image signal processor without adding a separate hardware for color temperature detection.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.Although the above has been described with reference to a preferred embodiment of the present invention, those skilled in the art to which the present invention pertains without departing from the spirit and scope of the present invention as set forth in the claims below It will be appreciated that modifications and variations can be made.
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