KR20090028255A - 영상 획득 장치의 자동초점조절 방법 및 장치 - Google Patents

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    • G02B7/00—Mountings, adjusting means, or light-tight connections, for optical elements
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    • G02B7/38—Systems for automatic generation of focusing signals using image sharpness techniques, e.g. image processing techniques for generating autofocus signals measured at different points on the optical axis, e.g. focussing on two or more planes and comparing image data

Abstract

영상 획득 장치의 자동초점조절 방법 및 장치가 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 영상 획득 장치의 자동초점조절 방법은 영상 획득 장치의 초점 렌즈를 고정된 제 1 위치에 위치시켜 제 1 영상을 획득하고, 제 1 위치보다 이미지 센서부로부터의 거리가 더 가까운 고정된 제 2 위치에 위치시켜 제 2 영상을 획득하는 단계, 제 1 영상과 제 2 영상의 블러 레벨(blur level)을 계산하는 단계 및 제 1 위치와 제 2 위치에서 미리 획득한 영상으로부터 구한 물체와의 거리에 따른 다수의 블러 레벨 사이의 관계식에, 계산된 블러 레벨을 입력하여, 초점 렌즈의 위치를 구하는 단계를 포함한다.
오토 포커싱, 자동초점, auto focusing, 블러 레벨, blur level, DSC

Description

영상 획득 장치의 자동초점조절 방법 및 장치{Method and apparatus for auto focusing of image capturing}
본 발명은 영상 획득 장치의 자동초점조절 방법 및 장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는 획득한 영상의 블러 레벨(blur level)을 이용하여 노멀 모드(normal mode)와 매크로 모드(macro mode)의 변환을 하지 않고 물체와의 거리에 상관없이 빠르게 자동초점조절이 가능하도록 한 영상 획득 장치의 자동초점조절 방법 및 장치에 관한 것이다.
카메라의 자동초점조절(auto focusing) 기술은 카메라 렌즈로 포착되는 피사체의 신호를 이용해서 피사체를 검출하고 이 검출된 피사체에 맞추어 초점 렌즈(focus lens)를 자동으로 구동시켜 그 초점을 자동적으로 맞추는 기술이다.
특히, 최근에 널리 사용되는 디지털 카메라, 디지털 캠코더와 같은 영상 획득 장치에서는 자동초점조절 기능에 의해 영상의 화질을 향상시키려는 노력이 계속되고 있다.
도 1은 초점 렌즈의 위치에 따른 초점의 정확도를 나타내는 그래프이다.
영상을 획득하고자 하는 피사체와의 거리에 따라 영상 획득 장치의 초점 렌 즈의 위치는 달라진다. 도 1에서는 특정 위치에 있는 피사체에 대하여 초점 렌즈의 위치와 초점의 정확도 사이의 상관관계를 도시하고 있는 그래프이다. 종래에는 초점을 맞추기 위해서 초점 렌즈의 위치를 바꾸어 가면서 초점의 정확도를 비교해 가면서 최적의 초점 위치를 찾는 방법(High Pass Filtering 방법과 Hill Climbing 방법)을 사용하였다. 그러나, 이러한 방법은 최적의 초점 위치를 찾을 때까지 다수의 영상을 획득해야 하기 때문에 셔터 랙(shutter lag) 현상의 주요 원인이 되었다. 특히, 이 방법은 고속 촬영에 있어서는 접합하지 않는 방법이었다.
또 다른 방법으로, 고정된 두 지점에 초점 렌즈를 위치시켜 영상을 획득하고, 획득한 영상들을 픽셀 단위로 더하거나 뺀 영상의 주파수 성분을 분석하여 최적의 초점 렌즈의 위치를 구하는 방법이 제안되었다. 그러나 이 방법은 두 영상을 더하거나 빼기 위해 획득한 두 영상의 에지(edge) 부분이 정확하게 일치되어야 하고, 연산량이 많은 문제점이 있다.
또한, 종래의 자동초점조절 방법은 피사체와의 거리에 따라 근접 촬영을 위한 매크로 모드(macro mode)와 일반 촬영을 위한 노멀 모드(normal mode)의 전환이 필요했고, 모드 전환 없이 자동으로 초점을 맞추는 방법은 제시하지 않았다.
본 발명은 상기한 문제점을 개선하기 위해 고안된 것으로, 본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 최소 두 지점 또는 최대 세 지점이 고정된 위치에 초점 렌즈를 위치시켜 획득한 영상의 블러 레벨(blur level)을 이용하여, 빠르게 자동초점조절이 가능하도록 하고 노멀 모드(normal mode)와 매크로 모드(macro mode)의 변환 없이 자동초점조절이 가능하도록 한 것이다.
본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 실시예에 따른 영상 획득 장치의 자동초점조절 방법은 영상 획득 장치의 초점 렌즈를 고정된 제 1 위치에 위치시켜 제 1 영상을 획득하고, 상기 제 1 위치보다 이미지 센서부로부터의 거리가 더 가까운 고정된 제 2 위치에 위치시켜 제 2 영상을 획득하는 단계; 상기 제 1 영상과 제 2 영상의 블러 레벨(blur level)을 계산하는 단계; 및 상기 제 1 위치와 제 2 위치에서 미리 획득한 영상으로부터 구한 물체와의 거리에 따른 다수의 블러 레벨 사이의 관계식에, 상기 계산된 블러 레벨을 입력하여, 상기 초점 렌즈의 위치를 구하는 단계를 포함한다.
상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 실시예에 따른 영상 획득 장치의 자동초점조절 장치는 광신호를 전기 신호로 변환하여 영상을 획득하는 이미지 센서부; 상기 획득한 영상의 블러 레벨(blur level)을 계산하는 블러 레벨 계산부; 및 물체와의 거리에 따른 다수의 블러 레벨 사이의 관계식에, 상기 계산된 블러 레벨을 입력하여, 초점 렌즈의 위치를 구하는 초점 렌즈 위치 계산부를 포함하며, 상기 이미지 센서부는 상기 초점 렌즈를 고정된 제 1 위치에 위치시켜 제 1 영상을 획득하고, 상기 제 1 위치보다 상기 이미지 센서부로부터의 거리가 더 가까운 고정된 제 2 위치에 위치시켜 제 2 영상을 획득하고, 상기 초점 렌즈 위치 계산부는 상기 제 1 위치와 제 2 위치에서 미리 획득한 영상으로부터 구한 다수의 블러 레벨 사이의 관계식에 상기 제 1 영상의 블러 레벨과 상기 제 2 영상의 블러 레벨을 입력하여, 상기 초점 렌즈의 위치를 구한다.
상기한 바와 같은 본 발명의 영상 획득 장치의 자동초점조절 방법 및 장치에 따르면 다음과 같은 효과가 하나 혹은 그 이상 있다.
첫째, 최소 두 지점 또는 최대 세 지점의 고정된 위치에 초점 렌즈를 위치시켜 획득한 영상의 블러 레벨을 이용하여 자동으로 빠르게 초점의 위치를 맞출 수 있다는 장점이 있다.
둘째,　노멀 모드와 매크로 모드의 변환 없이 양 모드에 대하여 자동으로 초점을 맞출 수 있다는 장점도 있다.
셋째, 물체까지의 거리를 기초로 영상의 3차원 맵을 작성할 수 있다는 장점도 있다.
실시예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
이하, 본 발명의 실시예들에 의한 영상 획득 장치의 자동초점조절 방법 및 장치를 설명하기 위한 블록도 또는 처리 흐름도에 대한 도면들을 참고하여 본 발명에 대해 설명하도록 한다. 이 때, 처리 흐름도 도면들의 각 블록과 흐름도 도면들의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 흐름 도 블록(들)에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다. 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑제되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.
자동초점조절(Auto Focusing)은 사용자가 영상을 획득하기 위하여 셔터를 눌렀을 때, 영상 처리를 통해 초점 렌즈의 최적의 위치를 계산한 후, 계산된 위치에 초점 렌즈를 이동시키는 것에 관한 것이다. 초점 렌즈를 이동시킨 후 최종적으로 영상을 획득하게 되는데, 초점 렌즈의 최적의 위치를 빠르게 찾아야지만 사용자가 피사체를 향하여 셔터를 눌렀을 때의 영상과 최종적으로 획득한 영상과의 차이가 작은 영상을 획득할 수 있다. 본 발명은 전술한 바와 같이 초점 렌즈의 최적 위치를 빠르게 찾는 것에 관한 것이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 획득 장치의 자동초점조절 방법의 흐름도이다.
먼저, 사용자가 영상을 획득하기 위해 셔터를 눌렀을 때, 영상 획득 장치의 초점 렌즈를 고정된 제 1 위치(S1)에 위치시켜 제 1 영상(I1)을 획득하고, 고정된 제 2 위치(S2)에 위치시켜 제 2 영상(I2)을 획득한다(S110).
도 3은 초점 거리와 초점이 맞춰진 피사체 거리 사이의 상관 관계를 도시한 도면인데, 초점 거리를 피사체로부터 반사되는 광신호를 센싱하는 이미지 센서부로부터 초점 렌즈 사이의 거리라고 할 때, 초점 거리가 길어질수록 영상 획득 장치로부터 거리가 먼 물체에 대하여 초점이 맞춰져서 먼 물체에 대하여 선명하게 영상을 획득할 수 있다. 따라서, 도 3에서 S1에서 S3 위치로 갈수록 가까운 피사체에 대해서 초점이 맞춰진 선명한 영상을 획득할 수 있다. S1 과 S2 사이를 일반적인 노멀 모드의 영상을 획득하기 위한 초점 렌즈의 위치라고 하고, S2 와 S3 사이를 근접 촬영을 위한 매크로 모드의 영상을 획득하기 위한 초점 렌즈의 위치라고 하면, 전술한 초점 렌즈의 제 1 위치와 제 2 위치를 일반적인 노멀 모드에서의 영상을 획득할 수 있는 범위의 경계인 S1, S2 위치로 정한다. 물론 이는 설명의 편의를 위한 것이고, 후술할 내용이지만 제 1 위치와 제 2 위치를 S2, S3의 위치로 정할 수 있음은 물론이다.
다음, 고정된 제 1 위치(S1)와 제 2 위치(S2)에 초점 렌즈를 위치시켜 각각의 영상(I1, I2)을 획득한 후, 각각의 영상의 블러 레벨(blur level)(B1, B2)을 계산한다(S120). 블러 레벨은 영상의 선명도 또는 퍼짐 등을 수치화한 것으로, 수치화하는 방법은 다양하게 제시되어 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 블러 레벨을 계산하는 방법은 도 10 및 도 11을 참조로 후술하기로 한다.
다음, 미리 구한 피사체와의 거리에 따른 다수의 블러 레벨 사이의 관계식에 계산한 블러 레벨(B1, B2)을 입력하여 초점 렌즈의 위치를 구한다(S130).
본 단계(S130)를 설명하기 위해, 먼저 블러 레벨 사이의 관계식을 구하는 것에 관하여 설명하기로 한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 블러 레벨 사이의 관계식을 구하는 방법을 도시한 순서도이고, 도 5는 도 4의 순서도에 따라 블러 레벨 사이의 관계식을 구하는 방법을 설명하기 위한 도면이며, 도 6은 물체와의 거리에 따라 다수의 블러 레벨 사이의 관계식을 도시한 도면이다.
먼저, 특정 거리에 물체의 종류를 달리하면서, 초점 렌즈를 고정된 두 위치에 위치시켜, 각각의 영상을 획득한다(S310). S120에서 S1, S2 위치에서 획득한 영상의 블러 레벨(B1, B2)을 이용할 것이므로, 블러 레벨 사이의 관계식을 구하기 위해 초점 렌즈의 고정된 두 위치는 마찬가지로 S1, S2 위치이어야 한다. 특정 거리에 A물체를 놓고 초점 렌즈의 위치를 S1, S2 위치로 바꾸면서 두 영상을 획득하고, 다음 B 물체를 같은 위치에 놓고 초점 렌즈의 위치를 S1, S2 위치로 바꾸면서 두 영상을 획득하며, 이러한 과정을 반복하면서 복수의 영상 데이터를 획득한다.
다음, 각각의 영상에 대하여 특정 거리에 놓여진 물체에 대하여 블러 레벨을 계산한다(S320). 즉, 특정 거리에 있는 각각의 물체에 대하여 S1, S2 거리에서 획득한 영상의 블러 레벨 좌표값을 구하게 되는데, 이를 (B1, B2) 좌표계에 도시한 것이 도 5의 좌측 도면이다. 도 5에서는 영상 획득 장치에서 100cm의 위치에 물체를 두고 구한 블러 레벨 좌표값들을 도시하고 있다.
다음, 도 5의 좌측에 도시한 블러 레벨 사이의 관계를 n차 다항식(polynomial)으로 피팅(fitting)을 하여 다항식을 구한다(S330). 도 5의 우측에는 피팅에 의해 최종적으로 구한 다항식 Y=f100(X)를 도시하고 있는데, 이른 영상 획득 장치로부터 100cm의 거리의 물체에 대하여 구한 블러 레벨 사이의 관계식을 뜻한다.
도 6에서는 도 4의 방법으로 물체의 거리에 따라 구한 다수의 블러 레벨 사이의 관계식을 도시한다. 물체와의 거리를 30cm부터 150cm 까지 20cm 등간격으로 달리하여 구한 블러 레벨 사이의 관계식과 그래프를 보여준다. 도 6에서는 1차 다항식으로 피팅한 결과를 도시하고 있는데, 더욱 정확한 관계식을 얻기 위해서 더 높은 차수의 다항식으로 피팅을 수행할 수도 있고, 도 6은 본 발명을 설명하기 위한 일예에 불과하다.
따라서, 전술한 S120 단계에서 구한 (B1, B2)를 다수의 블러 레벨 사이의 관계식에 입력하여 초점 렌즈의 위치를 구할 수 있다.
초점 렌즈의 위치를 구하는 방법을 도 7과 도 8을 참조로 설명하기로 한다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 블러 레벨 사이의 관계식에 블러 레벨을 입력하여 초점 렌즈의 위치를 계산하는 방법의 순서도이고, 도 8은 초점 렌즈의 위치를 계산하는 방법을 설명하기 위해 다수의 블러 레벨 사이의 관계식과 획득한 영상의 블러 레벨(B1, B2)를 도시한 도면이다.
먼저, 전술한 블러 레벨 사이의 관계식에 S120에서 구한 B1 값을 입력한 값과 B2 값을 비교하여 최소 오차를 가지는 두 개의 블러 레벨 사이의 관계식을 추출한다(S410). 즉, 각 관계식에 B1 값을 입력한 f30(B1), f50(B1), f70(B1), f90(B1), f110(B1), f130(B1), f150(B1)의 값과 B2 갑과 비교하여 최소 오차를 가지는 블러 레벨 사이의 관계식을 구한다. 도 8에서는 Y=f130(X)와 Y=f110(X)이 최소 오차를 가지는 관계식이다. 이로부터 획득한 영상에서 물체와의 거리는 110cm 와 130cm 사이에 있음을 알 수 있다. 도 3을 참조로 전술한 바와 같이 물체와의 거리를 알면 최적의 초점 거리를 알 수 있다. 즉, 물체와의 거리를 알면 최적의 영상을 획득하기 위한 초점 렌즈의 위치를 알 수 있다.
다음, 물체와의 거리를 더욱 정확하게 알기 위해서, 구한 두 개의 블러 레벨 사이의 관계식에 오차 비율에 따라서 물체와의 거리(P)를 구한다(S420). 예를 들어 도 8에서 E1: E2 = f130(B1)-B2 : B2-f110(B1) = 130-P : P-110 의 상관 관계를 가진다. 이를 P에 관하여 정리하면 물체와의 거리를 더욱 정확하게 구할 수 있다.
그러나, 구한 초점 렌즈의 위치가 매크로 모드 영상을 획득하기 위한 위치이면, 즉 물체와의 거리가 가까우면 전술한 방법으로 정확한 초점 렌즈의 위치를 구할 수 없다. 도 9에서 블러 레벨 사이의 관계식은 S1, S2 위치에 초점 렌즈를 위치시키고 획득한 영상으로부터 구한 것이다. 도 9를 살펴보면 각각의 관계식은 물체와의 거리를 20cm 등간격으로 변화시키면서 구한 것인데, 물체와의 거리가 가까운 곳에서는 관계식의 간격이 좁고, 물체와의 거리가 먼 곳에서는 관계식의 간격이 넓음을 알 수 있다. 예를 들어 Y=f30(X)와 Y=f50(X)는 그래프의 간격이 좁은 반면에, Y=f130(X)와 Y=f150(X)는 그래프의 간격이 넓다. 노멀 모드 영상을 획득하기 위한 위치 S1, S2에 초점 렌즈를 위치시켰을 경우에는 근거리의 관계식의 그래프가 상대적으로 촘촘하게 나오고, 매크로 모드의 영상을 획득하기 위한 S2, S3 위치에 초점 렌즈를 위치시켰을 경우에는 원거리의 관계식의 그래프가 상대적으로 촘촘하게 나온다. 따라서 도 9와 같이 노멀 모드의 블러 레벨 사이의 관계식으로부터 구한 초점 렌즈의 위치가 매크로 모드의 위치에 해당하는 근거리가 나왔을 때에는 물체 사 이의 거리, 즉 초점 렌즈의 위치를 정확하게 구할 수 없다. 왜냐하면 블러 레벨 값 (B1, B2) 자체도 오차 범위를 가지는 데, 관계식 사이의 간격이 좁아서 최소 오차 범위를 가지는 두 식을 추출하는 데 있어서 오류가 생길 수 있기 때문이다.
다시, 도 2로 돌아와서 노멀 모드의 블러 레벨 사이의 관계식으로부터 구한 초점 렌즈의 위치가 노멀 모드 영상을 획득하기 위한 위치이면(S140) 초점 렌즈를 그 위치로 옮긴 다음 영상을 획득한다. 만약, 매크로 모드의 영상을 획득하기 위한 위치(S140)이면 후술하는 바와 같이 제 3 영상을 다시 획득하여 매크로 모드의 블러 레벨 사이의 관계식을 이용하여 초점 렌즈의 위치를 다시 구한다.
도 9와 같이 노멀 모드의 블러 레벨 사이의 관계식으로부터 구한 초점 렌즈의 위치가 매크로 모드의 영상을 획득하기 위한 위치이면, 고정된 제 3의 위치(S) 초점 렌즈를 위치시켜 제 3 영상(I3)을 획득한다(S210).
다음, 제 3 영상의 블러 레벨(B3)을 계산한다(S220).
다음, 매크로 모드에서 구한 블러 레벨 사이의 관계식에 S2 위치와 S3 위치에서 구한 블러 레벨 (B2, B3)를 입력하여 초점 렌즈의 위치를 다시 구한다(S230). 매크로 모드에서 구한 블러 레벨 사이의 관계식은 도 4, 도 5를 참조로 전술한 방법과 동일하게 구하고, 단지 초점 렌즈의 위치를 근접 촬영을 위한 매크로 위치인 S2, S3에 위치시켜 구하는 점이 다르다. 매크로 모드에서 구한 블러 레벨 사이의 관계식에 (B2, B3)값을 입력하여 초점 렌즈의 위치를 구하는 방법은 도 7, 도 8을 참조로 전술한 방법과 동일하다.
다시 정리하면, 최초 노멀 모드의 영상을 획득하기 위한 초점 렌즈의 고정된 두 위치 S1, S2에서 영상을 획득하여 획득한 영상(I1, I2)으로부터 블러 레벨(B1, B2)을 구하고, 노멀 모드에서 구한 블러 레벨 사이의 관계식에 블러 레벨(B1, B2)을 입력하여 초점 렌즈의 위치를 구한다. 만약, 노멀 모드를 기준으로 구한 초점 렌즈의 위치가 매크로 모드의 영상을 획득하기 위한 위치이면, 고정된 S3 위치에서 다시 영상을 획득(I3)하고 블러 레벨(B3)을 구한다. 미리 구한 매크로 모드에서 구한 블러 레벨 사이의 관계식에 블러 레벨(B2, B3)를 입력하여 초점 렌즈의 위치를 다시 구한다. 이러한 방법으로 초점 렌즈의 위치를 구한 다음에 그 위치로 초점 렌즈를 이동시키고 최종적으로 영상을 획득한다.
이는 설명을 위한 것으로 최초 매크로 모드의 영상을 획득하기 위한 초점 렌즈의 위치 S2, S3에서 영상을 획득하여 획득한 영상(I2, I3)로부터 블러 레벨(B2, B3)을 구하고, 매크로 모드에서 구한 블러 레벨 사이의 관계식에 블러 레벨(B2, B3)을 입력하여 초점 렌즈의 위치를 구하고, 만약 매크로 모드를 기준으로 구한 초점 렌즈의 위치가 노멀 모드의 영상을 획득하기 위한 위치이면, 고정된 S1 위치에서 다시 영상을 획득(I1)하여 미리 구한 노멀 모드에서 구한 블러 레벨 사이의 관계식에 블러 레벨(B1, B2)를 입력하여 초점 렌즈의 위치를 다시 구할 수도 있을 것이다.
따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 자동초점조절 방법은 근접 촬영을 위한 매크로 모드와 일반 촬영을 위한 노멀 모드를 설정할 필요 없이 자동으로 초점의 조절이 가능하다. 또한, 두 개 또는 최대 세 개의 영상으로부터 초점 렌즈의 위치를 구할 수 있으므로, 초점 렌즈의 위치를 구하는 시간이 빠르다.
다음, 본 발명의 일 실시예에 따른 획득한 영상으로부터 블러 레벨을 계산하는 방법을 설명하기로 한다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 블러 레벨을 계산하는 방법의 순서도이고, 도 11은 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 블러 레벨을 계산하는 방법의 순서도이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 블러 레벨을 계산하는 방법을 도 10을 참조로 설명을 하면, 먼저 획득한 영상의 포커스 윈도우(focus window)를 지정한다(S510). 포커스 윈도우는 획득한 영상의 전체 영역 중에서 사용자가 초점을 맞추어서 영상을 획득하려는 물체가 있는 영역에 대하여 임의로 지정한 영역을 말한다. 통상적으로 관심 있는 영역을 전체 영역의 가운데에 맞추어서 영상을 획득하므로, 전체 영상의 가운데 부분이 포커스 윈도우가 될 수 있다. 물론 포커스 윈도우를 사용자가 임의로 지정할 수도 있을 것이고, 획득한 영상의 신호를 분석하여 자동으로 임의의 영역을 포커스 윈도우로 지정할 수도 있을 것이다.
포커스 윈도우를 지정한 후에, 포커스 윈도우의 각 픽셀별 이산 코사인 변환(DCT; Discrete Cosine Transform) 값의 절대값의 평균값을 계산(S520)하면 이 값이 블러 레벨이 된다.
다음, 본 발명의 다른 실시예에 따른 블러 레벨을 계산하는 방법을 설명하면, 전술한 바와 같이 획득한 영상에 대하여 포커스 윈도우를 지정한다(S610).
다음, 지정된 포커스 윈도우의 영역을 소정의 간격으로 분할한다(S620). 예를 들어 포커스 윈도우를 32*32 픽셀 단위로 분할할 수 있을 것이다. 물론, 이는 예를 들기 위한 것으로 다양한 크기의 영역으로 분할할 수 있다.
다음, 분할된 각 영역에 대하여 이산 코사인 변환 값의 절대값의 평균값(M)을 구한다(S630).
마지막으로, 각 영역의 평균값(M)들의 평균값을 구하는데(S640), 이 값이 블러 레벨이 된다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 획득 장치의 자동초점조절 장치를 도시한 블록도이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 영상 획득 장치는 이미지 센서부(1100), 블러 레벨 계산부(1200) 및 초점 렌즈 계산부(1300)를 포함하여 구성된다.
이미지 센서부(1100)는 광신호를 전기 신호로 변환하여 영상을 획득한다. 이미지 센서부(1100)는 렌즈에 의해 모아진 광을 검출하여 전기적인 이미지 신호로 변환하는 역할을 한다. 이미지 센서는, 크게 촬상관(Camera tube)과 고체 이미지 센서로 나뉠 수 있으며, 고체 이미지 센서의 대표적인 예로써, 전하 결합 소자(Charge Coupled Device, CCD), 및 금속 산화물 반도체(Complementary Metal Oxide Semiconductor, CMOS) 등이 있다.
이미지 센서부(1100)는 초점 렌즈를 고정된 제 1 위치(S1)에 위치시켜 제 1 영상(I1)을 획득하고, 제 2 위치보다 이미지 센서부(1100)로부터 거리가 더 가까운 고정된 제 2 위치(S2)에 위치시켜 제 2 영상(I2)을 획득한다. 이때, 제 1 위치와 제 2 위치는 노멀 모드의 영상을 획득하기 위한 초점 렌즈의 서로 다른 위치이다.
블러 레벨 계산부(1200)는 획득한 영상으로부터 블러 레벨을 계산한다. 이 때, 제 1 영상, 제 2 영상으로부터 각각 블러 레벨 B1, B2를 구할 수 있다.
블러 레벨 계산부(1200)는 획득한 영상의 포커스 윈도우를 지정하고, 포커스 윈도우의 각 픽셀별 이산 코사인 변환 값의 절대값의 평균값을 계산하여 블러 레벨을 계산할 수 있다.
또는, 블러 레벨 계산부(1200)는 획득한 영상의 포커스 윈도우를 지정하고, 포커스 윈도우의 영역을 소정의 영역으로 분할한 후, 분할된 각 영역에 대하여 각 픽셀별 이산 코사인 변환 값의 절대값의 평균값을 계산하고, 각 평균값들의 평균값을 계산하여 블러 레벨을 계산할 수 있다.
초점 렌즈 위치 계산부(1300)는 물체와의 거리에 따른 다수의 블러 레벨 사이의 관계식에, 초점 렌즈의 위치를 달리하여 획득한 영상으로부터 구한 블러 레벨(B1, B2)을 입력하여 초점 렌즈의 위치를 구한다.
다수의 블러 레벨 관계식은 초점 렌즈를 고정된 두 위치에 위치시켜 물체의 종류를 달리하며 획득한 영상의 블러 레벨들의 관계를 다항식으로 피팅하여 구할 수 있다. 이때, 고정된 두 위치가 노멀 모드의 영상을 획득하기 위한 위치(S1, S2)이면 노멀 모드의 블러 레벨 사이의 관계식이고, 고정된 두 위치가 매크로 모드의 영상을 획득하기 위한 위치(S2, S3)이면 매크로 모드의 블러 레벨 사이의 관계식이 된다.
이때, 영상을 획득할 때 초점 렌즈의 위치가 노멀 모드의 영상을 획득하기 위한 위치(S1, S2)이면 노멀 모드의 블러 레벨 사이의 관계식을 이용해서 초점 렌즈의 위치를 계산한다. 반면에 영상을 획득할 때 초점 렌즈의 위치가 매크로 모드 의 영상을 획득하기 위한 위치(S2, S3)이면 매크로 모드의 블러 레벨 사이의 관계식을 이용해서 초점 렌즈의 위치를 계산하다.
이때, 노멀 모드의 블러 레벨 사이의 관계식을 이용해서 구한 초점 렌즈의 위치가 매크로 모드의 영상을 획득하기 위한 위치이면, 매크로 모드의 영상을 획득하기 위한 위치인 S3 위치에 초점 렌즈를 위치시켜 영상을 획득하고 블러 레벨(B3)를 계산한다. 다음 매크로 모드의 블러 레벨 관계식에 B2, B3를 입력하여 초점 렌즈의 위치를 다시 구한다. 마찬가지로, 매크로 모드의 블러 레벨 사이의 관계식을 이용해서 구한 초점 렌즈의 위치가 노멀 모드의 영상을 획득하기 위한 위치이면, 노멀 모드의 영상을 획득하기 위한 위치인 S1 위치에 초점 렌즈을 위치시켜 영상을 획득하고 블러 레벨(B1)을 계산한다. 다음 노멀 모드의 블러 레벨 관계식에 B1, B2를 입력하여 초점 렌즈의 위치를 다시 구한다.
전술한 바와 같이 물체와의 거리로부터 최적의 초점 렌즈의 위치를 알 수 있다. 따라서, 본 발명에서는 최적의 초점 렌즈의 위치를 구함은 물체와의 거리를 구함과 동일한 의미를 가진다. 따라서, 본 발명의 영상 획득 장치의 자동초점조절 방법 및 장치를 이용하여 물체와의 거리를 구할 수 있다. 포커스 윈도우의 위치를 임으로 조절할 수 있으면 본 발명의 방법 및 장치를 이용해서 하나의 획득한 영상으로부터 영상에 포함되어 있는 각 물체에 포커스 윈도우를 지정하여 각 물체에 대하여 거리를 구할 수 있다. 이때 거리에 따라 영상에 포함되어 있는 각 물체의 색깔을 달리 표시함으로써 영상의 3차원 맵도 생성할 수 있다.
본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구의 범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구의 범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
도 1은 초점 렌즈의 위치에 따른 초점의 정확도를 나타내는 그래프이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 획득 장치의 자동초점조절 방법의 흐름도이다.
도 3은 초점 거리와 초점이 맞춰진 피사체 거리 사이의 상관 관계를 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 블러 레벨 사이의 관계식을 구하는 방법을 도시한 순서도이다.
도 5는 도 4의 순서도에 따라 블러 레벨 사이의 관계식을 구하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 물체와의 거리에 따라 다수의 블러 레벨 사이의 관계식을 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 블러 레벨 사이의 관계식에 블러 레벨을 입력하여 초점 렌즈의 위치를 계산하는 방법의 순서도이다.
도 8은 초점 렌즈의 위치를 계산하는 방법을 설명하기 위해 다수의 블러 레벨 사이의 관계식과 획득한 영상의 블러 레벨(B1, B2)을 도시한 도면이다.
도 9는 노멀 모드의 블러 레벨 사이의 관계식으로부터 구한 초점 렌즈의 위치가 매크로 모드(macro mode) 영상을 획득하기 위한 위치인 경우를 도시한 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 블러 레벨을 계산하는 방법의 순서도이 다.
도 11은 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 블러 레벨을 계산하는 방법의 순서도이다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 획득 장치의 자동초점조절 장치를 도시한 블록도이다.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>
1100: 이미지 센서부
1200: 블러 레벨 계산부
1300: 초점 렌즈 계산부

Claims (17)

  1. 영상 획득 장치의 초점 렌즈를 고정된 제 1 위치에 위치시켜 제 1 영상을 획득하고, 상기 제 1 위치보다 이미지 센서부로부터의 거리가 더 가까운 고정된 제 2 위치에 위치시켜 제 2 영상을 획득하는 단계;
    상기 제 1 영상과 제 2 영상의 블러 레벨(blur level)을 계산하는 단계; 및
    상기 제 1 위치와 제 2 위치에서 미리 획득한 영상으로부터 구한 물체와의 거리에 따른 다수의 블러 레벨 사이의 관계식에, 상기 계산된 블러 레벨을 입력하여, 상기 초점 렌즈의 위치를 구하는 단계를 포함하는, 영상 획득 장치의 자동초점조절 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 1 위치와 제 2 위치는 노멀 모드(normal mode) 영상을 획득하기 위한 상기 초점 렌즈의 위치인, 영상 획득 장치의 자동초점조절 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 구한 초점 렌즈의 위치가 매크로 모드(macro mode) 영상을 획득하기 위한 위치이면,
    상기 초점 렌즈를 상기 제 2 위치보다 이미지 센서부로부터의 거리가 더 가까운 고정된 제 3 위치에 위치시켜 제 3 영상을 획득하는 단계;
    상기 제 3 영상의 블러 레벨을 계산하는 단계; 및
    상기 제 2 위치와 상기 제 3 위치에서 미리 획득한 영상으로부터 구한 물체와의 거리에 따른 다수의 블러 레벨 사이의 관계식에, 상기 계산된 제 2 영상과 제 3 영상의 블러 레벨을 입력하여, 상기 초점 렌즈의 위치를 다시 구하는 단계를 더 포함하는, 영상 획득 장치의 자동초점조절 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 제 2 위치와 제 3 위치는 매크로 모드 영상을 획득하기 위한 상기 초점 렌즈의 위치인, 영상 획득 장치의 자동초점조절 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 블러 레벨을 계산하는 단계는,
    상기 획득한 영상의 포커스 윈도우(focus window)를 지정하는 단계; 및
    상기 포커스 윈도우의 각 픽셀별 이산 코사인 변환(DCT; Discrete Cosine Transform) 값의 절대값의 평균값을 계산하는 단계를 포함하는, 영상 획득 장치의 자동초점조절 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 블러 레벨을 계산하는 단계는,
    상기 획득한 영상의 포커스 윈도우를 지정하는 단계;
    상기 포커스 윈도우의 영역을 분할하는 단계;
    상기 분할된 각 영역에 대하여 각 픽셀별 이산 코사인 변환 값의 절대값의 평균값을 계산하는 단계; 및
    상기 각 평균값들의 평균값을 구하는 단계를 포함하는, 영상 획득 장치의 자동초점조절 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 블러 레벨 사이의 관계식은,
    특정 거리에 물체의 종류를 달리하며, 상기 초점 렌즈를 상기 제 1 위치와 제 2 위치에 위치시켜 각각의 영상을 획득하는 단계;
    상기 획득한 영상의 블러 레벨을 계산하는 단계; 및
    상기 블러 레벨 사이의 관계를 다항식(polynomial)으로 피팅(fitting)하는 단계를 포함하여 구해지는, 영상 획득 장치의 자동초점조절 방법.
  8. 제 3 항에 있어서,
    상기 블러 레벨 사이의 관계식은,
    특정 거리에 물체의 종류를 달리하며, 상기 제 2 위치와 제 3 위치에서 각각의 영상을 획득하는 단계;
    상기 획득한 영상의 블러 레벨을 계산하는 단계; 및
    상기 블러 레벨 사이의 관계를 다항식(polynomial)으로 피팅(fitting)하는 단계를 포함하여 구해지는, 영상 획득 장치의 자동초점조절 방법.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 초점 렌즈의 위치를 구하는 단계는,
    상기 다수의 블러 레벨 사이의 관계식에 상기 제 1 영상의 블러 레벨을 입력하여 계산된 값과 상기 제 2 영상의 블러 레벨을 비교하여 최소 오차를 가지는 두 개의 블러 레벨 사이의 관계식을 추출하는 단계; 및
    상기 두 개의 블러 레벨 사이의 관계식에 오차 비율에 따라 상기 초점 렌즈의 위치를 구하는 단계를 포함하는, 영상 획득 장치의 자동초점조절 방법.
  10. 광신호를 전기 신호로 변환하여 영상을 획득하는 이미지 센서부;
    상기 획득한 영상의 블러 레벨(blur level)을 계산하는 블러 레벨 계산부; 및
    물체와의 거리에 따른 다수의 블러 레벨 사이의 관계식에, 상기 계산된 블러 레벨을 입력하여, 초점 렌즈의 위치를 구하는 초점 렌즈 위치 계산부를 포함하며,
    상기 이미지 센서부는 상기 초점 렌즈를 고정된 제 1 위치에 위치시켜 제 1 영상을 획득하고, 상기 제 1 위치보다 상기 이미지 센서부로부터의 거리가 더 가까운 고정된 제 2 위치에 위치시켜 제 2 영상을 획득하고,
    상기 초점 렌즈 위치 계산부는 상기 제 1 위치와 제 2 위치에서 미리 획득한 영상으로부터 구한 다수의 블러 레벨 사이의 관계식에 상기 제 1 영상의 블러 레벨 과 상기 제 2 영상의 블러 레벨을 입력하여, 상기 초점 렌즈의 위치를 구하는, 영상 획득 장치의 자동초점조절 장치.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 제 1 위치와 제 2 위치는 노멀 모드(normal mode) 영상을 획득하기 위한 상기 초점 렌즈의 위치인, 영상 획득 장치의 자동초점조절 장치.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 구한 초점 렌즈의 위치가 매크로 모드(macro mode) 영상을 획득하기 위한 위치이면,
    상기 이미지 센서부는 상기 초점 렌즈을 상기 제 2 위치보다 상기 이미지 센서부로부터의 거리가 더 가까운 고정된 제 3 위치에 위치시켜 제 3 영상을 획득하고,
    상기 초점 렌즈 위치 계산부는 상기 제 2 위치와 제 3 위치에서 미리 획득한 영상으로부터 구한 다수의 블러 레벨 사이의 관계식에 상기 블러 레벨 계산부에서 구한 제 2 영상의 블러 레벨과 상기 제 3 영상의 블러 레벨을 입력하여, 상기 초점 렌즈의 위치를 다시 구하는, 영상 획득 장치의 자동초점조절 장치.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 제 2 위치와 제 3 위치는 매크로 모드 영상을 획득하기 위한 상기 초점 렌즈의 위치인, 영상 획득 장치의 자동초점조절 장치.
  14. 제 10 항에 있어서,
    상기 블러 레벨 계산부는
    상기 획득한 영상의 포커스 윈도우(focus window)를 지정하고, 상기 포커스 윈도우의 각 픽셀별 이산 코사인 변환(DCT; Discrete Cosine Transform) 값의 절대값의 평균값을 계산하여 상기 블러 레벨을 구하는, 영상 획득 장치의 자동초점조절 장치.
  15. 제 10 항에 있어서,
    상기 블러 레벨 계산부는
    상기 획득한 영상의 포커스 윈도우를 지정하고, 상기 포커스 윈도우의 영역을 분할한 후, 상기 분할된 각 영역에 대하여 각 픽셀별 이산 코사인 변환 값의 절대값의 평균값을 계산하고, 상기 각 평균값들의 평균값을 계산하여 상기 블러 레벨을 구하는, 영상 획득 장치의 자동초점조절 장치.
  16. 제 10 항에 있어서,
    상기 블러 레벨 사이의 관계식은,
    상기 이미지 센서부에서 특정 거리에 물체의 종류를 달리하며, 상기 초점 렌즈를 상기 제 1 위치와 제 2 위치에서 위치시켜 각각의 영상을 획득하고,
    상기 블러 레벨 계산부에서 상기 획득한 영상의 블러 레벨을 계산한 후, 상기 블러 레벨 사이의 관계를 다항식(polynomial)으로 피팅(fitting)하여 구해지는, 영상 획득 장치의 자동초점조절 방법.
  17. 제 10 항에 있어서,
    상기 초점 렌즈 위치 계산부는,
    상기 다수의 블러 레벨 사이의 관계식에 상기 제 1 영상의 블러 레벨을 입력하여 계산된 값과 상기 제 2 영상의 블러 레벨을 비교하여 최소 오차를 가지는 두 개의 블러 레벨 사이의 관계식을 추출하고,
    상기 두 개의 블러 레벨 사이의 관계식에 오차 비율에 따라 상기 초점 렌즈의 위치를 계산하는, 영상 획득 장치의 자동초점조절 방법.
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Families Citing this family (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8280194B2 (en) 2008-04-29 2012-10-02 Sony Corporation Reduced hardware implementation for a two-picture depth map algorithm
CN101676683A (zh) * 2008-09-19 2010-03-24 鸿富锦精密工业（深圳）有限公司 尺寸侦测系统及侦测方法
US8194995B2 (en) * 2008-09-30 2012-06-05 Sony Corporation Fast camera auto-focus
US8553093B2 (en) * 2008-09-30 2013-10-08 Sony Corporation Method and apparatus for super-resolution imaging using digital imaging devices
US8199248B2 (en) * 2009-01-30 2012-06-12 Sony Corporation Two-dimensional polynomial model for depth estimation based on two-picture matching
US8837576B2 (en) * 2009-11-06 2014-09-16 Qualcomm Incorporated Camera parameter-assisted video encoding
US10178406B2 (en) * 2009-11-06 2019-01-08 Qualcomm Incorporated Control of video encoding based on one or more video capture parameters
KR101594000B1 (ko) * 2009-12-02 2016-02-26 삼성전자주식회사 포커스 렌즈의 이동 방향을 결정하는 오토포커싱 방법, 상기 방법을 기록한 기록 매체, 오토포커싱 장치
JP5587930B2 (ja) * 2012-03-09 2014-09-10 日立オートモティブシステムズ株式会社 距離算出装置及び距離算出方法
US20150201182A1 (en) * 2013-04-11 2015-07-16 Altek Semiconductor Corp. Auto focus method and auto focus apparatus
JP5866493B2 (ja) * 2013-11-19 2016-02-17 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 撮像装置
JP5866537B2 (ja) * 2013-11-19 2016-02-17 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 撮像装置
CN104811603B (zh) * 2014-01-24 2017-09-19 昆盈企业股份有限公司 辅助对焦装置及方法
CN108022306B (zh) * 2017-12-30 2021-09-21 华自科技股份有限公司 基于增强现实的场景识别方法、装置、存储介质和设备
CN115380524A (zh) * 2020-04-14 2022-11-22 三星电子株式会社 用于实时捕捉增强的媒体的方法和系统

Family Cites Families (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3055961B2 (ja) 1991-04-02 2000-06-26 オリンパス光学工業株式会社 自動焦点装置
JPH0993480A (ja) * 1995-09-27 1997-04-04 Canon Inc 撮像装置
JP2000298298A (ja) * 1999-04-14 2000-10-24 Olympus Optical Co Ltd カメラ
SE518836C2 (sv) * 1999-05-25 2002-11-26 Flir Systems Ab Anordning och förfarande för ett infrarött bildanalyserande autofokus
JP3980799B2 (ja) 1999-08-19 2007-09-26 株式会社リコー 自動合焦装置およびその合焦方法
KR100334953B1 (ko) 2000-01-18 2002-05-04 한헌수 소형 다이스 홀 검사용 카메라의 고속 자동초점조절방법
JP3921069B2 (ja) * 2001-10-15 2007-05-30 株式会社リコー 撮像装置
US7053953B2 (en) * 2001-12-21 2006-05-30 Eastman Kodak Company Method and camera system for blurring portions of a verification image to show out of focus areas in a captured archival image
CN1260612C (zh) * 2002-05-17 2006-06-21 奥林巴斯株式会社 自动焦点调节装置
JP2005284135A (ja) * 2004-03-30 2005-10-13 Olympus Corp 合焦情報取得用検出装置及びそれを用いた撮像装置
KR100645636B1 (ko) 2004-12-09 2006-11-15 삼성전기주식회사 Ｄｃｔ 계수를 이용한 카메라의 자동초점조절장치 및 그방법
JP2006323172A (ja) * 2005-05-19 2006-11-30 Olympus Corp 合焦情報取得装置
JP4794963B2 (ja) * 2005-06-28 2011-10-19 キヤノン株式会社 撮像装置および撮像プログラム
US7929801B2 (en) 2005-08-15 2011-04-19 Sony Corporation Depth information for auto focus using two pictures and two-dimensional Gaussian scale space theory
JP4665718B2 (ja) * 2005-10-28 2011-04-06 株式会社ニコン 撮影装置
JP2007199633A (ja) * 2006-01-30 2007-08-09 Olympus Corp 合焦検出装置

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