KR20090090333A - 초점 조력 시스템 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 이미지 초점에 관한 것이다. 특히 매뉴얼 초점 조력 시스템이 사용자에게 초점 레벨 데이터를 전달하는 것에 관한 것이다. 다른 디스플레이 방법들의 폭넓은 변화는 그래프들, 하이라이트들, 심볼들 및 밝기 또는 색상의 변환된 레벨들을 포함하나 제한되는 것이 아니다.

Description

초점 조력 시스템 및 방법{FOCUS ASSIST SYSTEM AND METHOD}
본 발명은 초점 정보를 제공하는 것에 관한 것입니다.
카메라 또는 광학 기기의 포커싱은 2가지 기본 방법들이 있다.
자동 초점 시스템(autofocus system)에서 카메라는 사용자 입력이 작거나 없이 초점 레벨을 설정한다. 카메라는 카메라 렌즈에서 물체들(objects)의 상대적 초점 레벨에 대한 데이터를 수집한다. 그것은 그 데이터를 해석하고, 최적 초점 레벨을 설정하기 위한 알고리즘을 사용한다. 그러나, 이러한 알고리즘은 반드시 사진사의 의도를 실행하는 것은 아니다. 많은 자동 초점 알고리즘들은 프레임의 중심에 근접하거나 밝게 빛나는 물체들을 우선시한다. 만약 사진사가 흥미를 가지는 물체가 중심을 벗어나거나(off-center) 희미하게 빛나는 경우, 자동 초점 알고리즘은 사진사가 흥미를 가지지 않는 물체를 기초로 하여 초점 레벨을 보정할 수 있다.
매뉴얼 초점 카메라들은 사용자로부터 더 많은 영향을 요구한다. 그러나, 그들은 또한 사진사에게 초점 레벨 이상의 더 많은 제어를 준다. 매뉴얼 초점 카메라들은 사용자의 희망에 더 응답하고, 잠재적으로 더 정확하기 때문에 전문가들이 자주 매뉴얼 초점 카메라들을 이용한다.
시스템의 능력(자동 초점 또는 매뉴얼 초점)이 적용되는 카메라가 어떤 시스템이든지 물체들이 포커스 내 또는 밖에 있는 것을 확인할 수 있는 사용자의 능력에 의존하여 바람직한 결과들을 초래한다. 자동 초점 시스템에서 만약 물체들이 초점 내 또는 밖에 있는지 불분명하다면, 사용자는 사용자의 흥미의 기본 물체들을 인식하고, 적절하게 초점 레벨을 설정하는 자동 초점 알고리즘을 확인할 수 없다. 매뉴얼 초점 시스템에서 만약 사용자가 물체들이 초점의 내 또는 밖에 있는지 확인할 수 없다면, 사용자는 초점 조정들의 정확성을 확인할 수 없다.
카메라 디스플레이들은 물체가 초점 내에 있거나 또는 초점 밖에 있거나 초점에 얼마나 벗어나든가 너무 작거나 애매한 경우 사용자에게 명백하게 전달할 수 없다. 그들은 초점 레벨에서 등급들 사이를 구분하거나 또는 뷰파인더(viewfinder)에서 다중 물체들 사이 초점 레벨을 맞추는 것을 사용자에게 종종 허락하지 않는다.
광학 렌즈(optical lens)는 이미지를 검출하기 위해 가변할 수 있는 초점 거리(variable focal length)를 가진다. 상기 렌즈는 센서상의 이미지에 대한 초점을 맞추고, 상기 센서는 개별 사진 요소들(individual picture elements: pixels)에 상응하는 정보를 캡쳐한다. 디스플레이는 검출된 이미지를 나타낸다.
이미지의 초점을 조정하는 사용자를 돕기 위해서 파형(waveform)이 초점의 정도(degree of focus)를 표시한다. 상기 파형은 이미지에 포개지거나 이미지에 근접하게 디스플레이될 수 있다. 대체적으로 상기 파형은 별도 스크린(separate screen)상에 디스플레이될 수 있다. 상기 파형은 실시간으로 업데이트되고, 동시에 초점을 조정하기 위해 사용자에게 주어질 수 있다. 초점의 정도의 디스플레이는 예를 들어, 정지 영상 카메라들(still cameras)과 동영상 카메라들(motion picture cameras)에 사용될 수 있다.
광학 센서는 렌즈로부터 이미지를 열과 행으로 정렬된 픽셀의 배열을 가지는 2차원, 픽셀들의 디지털 배열로 변환한다. 구체적으로 프로세서는 그 열에서 다수의 픽셀들을 위한 초점 레벨 데이터를 결정하기 위해 픽셀들의 열 상에서 동작한다.
파형은 색상 변화들(color variations), 강도 변화들(intensity variations), 농도 변화들(density variations), 진폭 변화들(amplitude variations) 또는 다른 시각 표시(visual indicia)를 통해 초점의 정도를 표시할 수 있다. 표시의 다른 형태의 결합이 사용될 수 있다.
초점 레벨 데이터는 예를 들어, 가장자리 검출 알고리즘(edge detection algorithm)을 가지고 결정될 수 있다. 일실시예에서 초점 레벨 데이터는 픽셀들의 디지털 배열의 적어도 일부분과 배열의 동일한 부분의 흐릿한 연출(blurred rendition)에 대한 비교에 의해 결정될 수 있다.
일실시예에서 이미지는 광학 센서들의 2차원 배열을 이용하여 검출된다. 상기 검출된 이미지는 상기 광학 센서들에 의해 검출된 빛의 양을 나타내는 픽셀 값인 상기 검출된 이미지를 픽셀 값들의 2차원 배열로서 대표하는 데이터 구조로 변환된다. 흐릿한 이미지(burred image)는 선택된 픽셀 값의 근접으로부터 다수의 픽셀 값들 중 선택된 픽셀 값의 결합에 생성된다. 초점의 정도는 선택된 픽셀 값과 연관된 흐릿한 이미지 픽셀 값을 비교한 결과에 의해 결정된다. 초점의 정도의 시각 표시(visual indication)가 제공된다. 일실시예에서 초점의 정도의 시각 표시는 검출된 이미지의 표시(representation)에 오버레이될 수 있다. 다른 실시예에서 초점의 정도의 시각 표시는 검출된 이미지의 표시에 근접한다. 초점의 정도의 시각 표시를 제공하는 것은 초점의 정도에 상응하는 파형을 디스플레이하는 것을 포함할 수 있다. 파형상에 포인트는 다수의 수직 정렬된 픽셀들의 위한 초점의 평균 정도에 상응될 수 있다. 다른 실시예에서 파형상에 포인트는 다수의 수평 정렬된 픽셀들의 위한 초점의 평균 정도에 상응될 수 있다. 또 다른 일례에서 파형상에 포인트는 다수의 비인접 픽셀들의 위한 초점의 평균 정도에 상응될 수 있다.
일실시예에서 실시간으로 이미지 포커싱을 허락하기 위한 피드백을 제공하는 방법은 다수의 영역들의 초점의 정도를 결정하고, 각 영역의 초점의 정도의 시각 표시를 제공하기 위한 프로그램된 알고리즘을 이용한다. 상기 시각 표시는 예를 들어, 파형, 영역의 강조(relief) 변화 또는 기하학적 도형(geometric figure)에 의한 초점의 지시와 같은 포맷들의 변화를 가질 수 있다. 상기 영역은 예를 들어, 라인(line) 또는 규칙적인 기하학적 패턴(regular geometric pattern)일 수 있다. 다른 실시예에서 영역의 초점의 정도는 영역의 밝기 변화에 의해 표시될 수 있다. 상기 영역들은 가장자리 검출에 의해 설명될 수 있고, 각 영역의 초점의 정도는 예를 들어, 가장자리의 밝기 또는 색상 등의 변화에 의해 표시될 수 있다.
이러한 특징들은 이하 언급된 도면들에 의해 표현될 수 있다. 이러한 도면들과 연관된 설명은 본 발명의 언급된 실시예를 도시하기 위해 제공되며, 발명의 범위를 제한하는 것은 아니다.
도 1은 초점 레벨 데이터를 전달하는 수평선 그래프를 도시한다.
도 2는 초점 레벨 데이터를 전달하는 수직선 그래프를 도시한다.
도 3은 3개의 분리 라인들을 가지는 초점 레벨 데이터를 전달하는 수평선 그래프를 도시한다.
도 4는 그리드, 초점 레벨 데이터가 계산되거나 디스플레이된 이미지에 오버레이된 그리드를 도시한다.
도 5는 하이라이트들이 초점 레벨 데이터를 전달하고, 하이라이트들 주변 물체들을 도시한다.
도 6은 초점 조력 시스템의 하이 레벨 다이어그램을 도시한다.
도 7은 수평 스캔 라인으로부터 초점 레벨 데이터를 전달하는 수평선 그래프를 도시한다.
도 8은 가장자리 검출 알고리즘을 이용하여 계산된 초점 레벨 데이터에서 스캔 라인으로부터 초점 레벨 데이터를 전달하는 수평선 그래프를 도시한다.
도 9는 수직 스캔 라인으로부터 초점 레벨 데이터를 전달하는 수직선 그래프를 도시한다.
도 10은 각각 수평선 및 수직선 스캔 라인들로부터 초점 레벨 데이터를 전달하는 수평선 및 수직선 그래프를 도시한다.
도 11은 경사진 스캔 라인으로부터 초점 레벨 데이터를 전달하는 수평선 그래프를 도시한다.
도 12는 3개의 스캔 라인들로부터 평균된 초점 레벨 데이터를 전달하는 수평선 그래프를 도시한다.
도 13은 하나의 픽셀 폭보다 더 큰 스캔 라인으로부터 평균된 초점 레벨 데이터를 전달하는 수평선 그래프를 도시한다.
도 14는 다른 수평 스캔 라인에 상응하는 각 라인들, 3개 분리 라인들을 가지는 초점 레벨 데이터를 전달하는 수평선 그래프를 도시한다.
다른 실시예들의 이하 설명들은 단지 예를 들어 설명되는 것이므로 제한된 감각으로 받아들여져서는 안 된다. 본 발명의 범위는 단지 청구항들에 의해 한정된다.
일실시예에서 카메라는 사용자에게 초점 레벨 데이터를 디스플레이한다. 상기 초점 레벨 데이터는 제1 뷰파인더 스크린에 포개지거나 또는 제2 스크린에 디스플레이 될 수 있다. 다양한 광학 이미징 시스템은 예를 들어, 동영상 카메라 또는 사진 카메라로서 초점 레벨 데이터를 생성하고 디스플레이할 수 있다. 그러나, 본 발명은 카메라에 한정되지 않는다. 광학 이미징 시스템은 사용자에게 초점 레벨 정보를 디스플레이할 수 있다. 예를 들어, 상기 광학 이미징 시스템은 광 현미경들(light microscopes), 망원경(telescopes) 또는 쌍안경(binocular)을 포함한다. 유사하게 비광학 기기들(non-optical instruments)은 이미지를 생성하고, 또한 초 점 레벨 정보를 사용자에게 디스플레이할 수 있다. 일례는 전자 현미경이다. 게다가 알고리즘은 기록된 이미지 또는 비디오를 위해 사용자에게 초점 레벨 데이터를 생성하고 디스플레이할 수 있다.
다른 디스플레이 기술들의 넓은 변화는 사용자에게 초점 레벨 데이터를 전달한다. 예를 들어, 도 1은 이미지(302) 아래에 맞춰진 라인 그래프(300)를 도시한다. 대체적으로 카메라 또는 디스플레이는 이미지에 포개지는 라인 그래프를 나타낼 수 있다. 라인 그래프(300)는 더 큰 초점(306)에서 물체들을 위해 더 높은 값(304)을 디스플레이한다. 그것은 더 작게 적절하게 포커싱된 물체들(less well focused objects)(310)을 위해 더 낮은 값들(308)을 디스플레이한다. x-축(312)은 초점의 기준선 레벨(baseline level)을 나타내고, 기준선 레벨 보다 아래에 디스플레이되는 초점 레벨 데이터는 없다. x-축(312) 기준 값(threshold)은 다른 기준(different criteria)의 개수에 따라 설정될 수 있다. 그것은 이하 설명된 가장자리 검출 알고리즘에 의해 계산된 경사도의 기울기와 연관된 절대 숫자 값을 반영할 수 있다. 또는 상기 기준 값은 전체 영상(entire image)의 평균 초점 레벨로 동적으로 관련될 수 있다. 또한 상기 기준 값은 평균 초점 레벨의 150% 또는 200%로 설정될 수 있다. 이런 매커니즘은 디스플레이로부터 낮은 '노이즈' 값들을 제거되는데 이용되거나 초점 내 또는 상대적으로 초점 내인지를 고려되는 디스플레이 물체들을 위한 데이터를 디스플레이할 수 있다.
일실시예에서 초점 레벨 데이터는 초점 레벨 값들(또는 적어도 이산에서 연속적이고, 디지털 센스, 픽셀과 샘플링 속도에 의해 제한된)의 연속적인 범위를 커 버하는 라인 그래프(300)상에 디스플레이된다. 이것은 반드시 라인 그래프(300) 상의 값들이 이미지(302)에 주어진 포인트에 대한 초점 레벨 값으로 하나를 위해 하나에 상응하는 것을 의미하는 것은 아니다. 라인 그래프(300)는 연속적이며, 사용자에 의해 인지된 것보다 더 나은 미가공 초점 레벨 데이터(raw focus level)의 조정된 기능을 나타낼 수 있다.
도 1에서와 같이 단일, 수평선 그래프(300)는 이미지에서 수직으로 맞춰진 물체들의 초점 레벨 정보를 정확하게 전달할 수 없다. 라인 그래프는 각 수평 포인트를 위한 하나의 값을 단지 디스플레이하기 때문에 그 포인트에 대해 수직으로 맞춰진 다른 초점 레벨들이 분명하지 않을 수 있다.
도 2는 수직선 그래프(400) 디스플레이를 나타낸다. 이것은 수직으로 맞춰진 물체들을 위해 좀더 정확한 초점 레벨 정보를 디스플레이할 수 있으나 수평으로 맞춰진 물체들을 위한 다른 초점 레벨들이 애매할 수 있다. 다른 디스플레이는 수직 및 수평선 그래프들을 결합할 수 있다. 이러한 디스플레이는 수평 또는 수직 디스플레이들의 단점들을 극복할 수 있다. 그러나, 데이터가 어떻게 존재하는지 좌우되면, 잠깐 동안의 이미지(fleeting image)가 무엇인지를 위한 초점 레벨 정보를 획득하기 위해 사용자가 2개의 다른 위치들에 대해 잠깐 보는 동작이 요구될 수 있다.
도 3은 다른 수평선 그래프를 나타낸다. 그러나, 이 수평선 그래프는 몇 개의 라인들을 포함한다. 각 라인은 이미지(302)의 다른 영역의 초점 레벨 정보를 표시한다. 예를 들어, 하나 또는 그 이상의 선들(3001)은 이미지(302)의 꼭대 기(top)의 초점 레벨 정보를 표시하고, 하나 또는 그 이상의 선들(3002)은 이미지(302)의 중간(middle)의 초점 레벨 정보를 표시하고, 하나 또는 그 이상의 선들(3003)은 이미지(302)의 바닥(bottom)의 초점 레벨 정보를 표시한다. 이미지의 꼭대기, 중간 및 바닥에 매우 유사한 초점 레벨이 어디인가는, 라인들이 오버랩 및 보강을 시작한다.
다른 실시예들은 그래프 디스플레이를 이용하지 않는다. 예를 들어, 도 4는 이미지(302)상에 포개진 그리드(grid)(712)를 나타낸다. 그리드(712) 자체는 사용자에게 보일 필요는 없다. 그러나, 그리드 영역들(714)은 각각 초점 레벨을 나타낸다. 초점 레벨을 나타내는 하나의 방법은 영역(714)상에 색상 빛깔(color tint)이다. 매우 잘 초점된 영역(very well focused region)(714)은 예를 들어, 붉은색 빛깔(red tint)을 제1 색상으로 가질 수 있다. 매우 빈약하게 초점된 영역(very poorly focused region)(714)은 예를 들어, 보라색 빛깔(violet tint)을 제2 색상으로 가질 수 있다. 초점 레벨들을 가지는 영역들(714)은 매우 잘 또는 매우 빈약하게 초점이 아닌 경우, 각 초점 레벨들과 연관된 색상 스펙트럼에 따른 빛깔(tint)을 가질 수 있다.
그리드 영역(714)내에서 초점 레벨을 나타내는 다른 방법은 각 영역(714)의 밝기 레벨을 변화하는 것이다. 매우 잘 초점된 영역(714)은 상대적으로 높은 제1 밝기를 가질 수 있다. 매우 빈약하게 초점된 영역(714)은 상대적으로 낮은(어두운) 제2 밝기를 가질 수 있다. 사이의 초점 레벨들을 가지는 영역들(714)은 그들의 각 초점 레벨들에 상응하는 밝기의 레벨을 가질 수 있다.
다른 디스플레이 실시예들은 일반적인 영역을 위해 초점 레벨 데이터를 디스플레이하기 위한 그리드들 또는 그래프들을 사용하는 대신에 물체들 자체를 하이라이트한다. 도 5에서 가장 잘 초점된 물체(most focused object)(306)는 물체의 가장자리를 추적하는 밝은 하이라이트(bright highlight)(818)를 가진다. 가장 적게 초점된 물체들(least focused objects)(310)은 매우 흐린 하이라이트들(dim highlights)(822)을 가진다. 물체의 초점 레벨에 따라 하이라이트의 밝기는 변한다.
대체적으로, 디스플레이는 각 초점 레벨을 나타내기 위해 물체들의 가장자리들의 주변을 색상 빛깔로 그릴 수 있다. 일례로 매우 잘 초점된 물체들(306)은 예를 들어, 그들의 가장자리에 붉은색 빛깔로 제1 색상을 가질 수 있다. 매우 빈약하게 초점된 물체들(310)은 예를 들어, 그들의 가장자리에 보라색 빛깔로 제2 색상을 가질 수 있다. 가장 잘 또는 가장 빈약하게 초점된 물체들이 아닌 경우 그들의 각 초점 레벨들에 상응하는 그들의 가장자리에 따라 빛깔을 가질 수 있다.
각 물체 주변을 단지 하이라이팅하는 것 보다 오히려 그것이 초점일 때 전체 물체의 강조(relief)를 올리는 편이 낫다. 물체들은 초점(310)을 벗어나면 평탄(flat)하거나 또는 음의 강조(negative relief)로 나타낸다. 초점된 물체들(306)은 이미지로부터 올리고, 비초점된 물체들(310)은 움푹 들어가게 한다. 각 물체의 강조는 그들의 초점 레벨과 연관한다. 이 적용은 초점 레벨 데이터를 수집하기 위한 뷰파인더에서 사용자가 물체들에 집중할 수 있는 장점을 가진다. 이러한 실시예는 아주 직관적이기 때문에 사용자가 디스플레이에서 물체들의 상대적 초 점 레벨들을 결정하기 위해 많은 디스플레이 데이터를 이해할 필요가 없다.
도 6은 카메라의 구조의 실시예를 나타낸다. 카메라는 카메라 렌즈(926)로부터 시각 데이터(visual data)(924)를 수집한다. 카메라는 시각 데이터(924)를 기록하고, 뷰파인더(930)에 시각 데이터(924)의 표시(representation)를 디스플레이한다. 또한 카메라는 시각 데이터(924)를 프로세서(928)로 전송한다. 프로세서는 시각 데이터(924)를 위한 초점 레벨 데이터(932)를 분석하기 위한 알고리즘을 사용한다. 프로세서는 초점 레벨 데이터(932)를 뷰파인더로 전송하고, 사용자(934)는 뷰파인더에 포개진 시각 데이터(924)를 본다. 뷰파인더(930)는 프로세서(928)로부터 초점 레벨 데이터(932) 및 렌즈(926)로부터 시각 데이터(924)를 동시에 나타낸다.
대체 실시예(도시되지 않음)에서, 자동초점 카메라에서, 프로세서는 시각 데이터를 획득하고, 초점 레벨 데이터를 분석하고, 또한 프로세서는 자동초점 시스템을 위한 초점 레벨 데이터를 분석한다. 자동초점 시스템은 자동적으로 적절한 초점 레벨 설정을 결정하기 위한 초점 레벨 데이터를 생성한다. 이러한 실시예에서 데이터는 재사용된다. 카메라는 적절한 초점 설정을 달성하기 위한 초점 레벨 데이터를 사용할 뿐만 아니라 데이터는 뷰파인더를 통해 사용자에게 전송된다. 사용자가 관심을 가지는 물체 또는 물체들을 위한 초점 레벨을 인식하고 설정하는 자동초점 시스템을 사용자는 인식할 수 있다.
프로세서는 사용자에게 디스플레이되는 초점 레벨 데이터를 계산하기 위한 알고리즘을 사용한다.
일실시예에서 프로세서는 비교 이미지를 생성하기 위해 이미지 데이터를 흐리게 한다. 예를 들어, 프로세서는 가우시안(Gaussian) 또는 빠른 상자 흐림 접근(quick box blur approximation)을 사용하거나 이미지를 감쌀 수 있다. 흐려진 이미지는 우선 초점된 물체들(306)의 가장자리들에서 원본 이미지와 다르다. 초점된 물체(306)를 가지고, 흐림 프로세스(blurring process)는 물체(306)의 가장자리와 주변들 사이에서 선명한 대조(sharp contrast)를 씻어 버린다. 흐림 프로세스는 비초점된 물체들(310)의 가장자리들에서 더 적은 변화를 생성한다. 비초점된 물체들(310)의 가장자리와 그 주변들 사이에서 부드러운 대조(soft contrast)는 비교 이미지를 흐릿하게 한 부드러운 대조를 남긴다. 가장자리들은 전형적으로 픽셀들로 구성되고, 픽셀들은 흐림 프로세스 동안에 가장 많이 변화하기 때문에 초점된 물체들의 가장자리들을 발견할 수 있다.
몇 개의 대체 알고리즘들은 초점에서 이미지가 있는지 여부를 검출하기 위해 존재한다. 가장자리 검출 알고리즘들은 많다. 예를 들어, 가장자리 검출 알고리즘들은 안일 케이. 제인에 의한 디지털 이미지 프로세싱(Fundamentals of Digital Image Processing by Anil K. Jain,)에서 발견될 수 있으며, 참조에 의해 그것의 전체가 여기에 편입된다.
한 알고리즘은 가장자리들은 검출하기 위해 기울기 연산자들(gradient operators)을 사용한다. 기울기 연산자들은 마스크들(masks), 단순한 매트릭스들(simple matrices)이며, 기울기 맵(gradient map)을 생성하기 위해 이용된다. 기울기 연산자들은 이미지에서 픽셀들을 휘감을 때 2개의 직교 방향(orthogonal directions)에 기울기 맵을 산출한다. 유사하게 나침반 연산자들(compass operators)은 나침반 방향들과 상응하는 방향들의 선택된 수에서 기울기 맵을 산출한다. 기울기가 계산될 때 가장자리는 기준 값(threshold)을 초과한 기울기의 지점(spot)을 위한 검색에 의해 인식된다. 초점의 레벨은 일반적으로 기울기의 처사(severity)에 상응한다.
다른 가장자리 검출 알고리즘들은 이미지에 대한 제2차 미분계수(second-order derivative)을 적용한다. 미분계수는 이미지를 통과하는 픽셀 강도(pixel intensity)의 변화 비율을 검출한다. 다시 알고리즘은 일반적으로 연산자를 가지고 이미지를 휘감는다. 가장자리들은 기준 값을 초과한 기울기의 위치 또는 좀더 일반적으로 제2 미분계수 파형이 제로와 교차하는 지점을 위한 검색에 의해 인식된다. 가장자리들을 검출하기 위해 유용한 제로 크로싱(zero crossing)은 바이너리 값으로 돌아오고, 정확한 초점 레벨 데이터를 전송하지 않는다. 여기서 다시, 초점 레벨은 일반적으로 물체들의 가장자리들에 기울기의 처사와 연관한다.
기울기는 인접한 픽셀들의 강도(intensity)에서 변화들을 측정한다. 강도는 각 픽셀의 하나 또는 그 이상의 여러 다른 요소들에 따라 측정될 수 있다. 강도는 픽셀 또는 픽셀들의 결합에 대한 빨강, 녹색 또는 파랑 내용물을 나타낼 수 있다. YCbCr 시스템들에서 강도는 각 필셀 또는 결합 픽셀의 루마 또는 채도 요소(luma or chroma component)를 나타낼 수 있다. HSV 시스템들에서 강도는 픽셀 또는 픽셀의 결합에 대한 색상(hue), 채도(saturation) 또는 명도(brightness)를 나타낼 수 있다. 프로세싱 및 디스플레이 시스템들의 색상 공간에 의존하는 프로세서는 최적 기울기 맵 또는 최적 초점 레벨 데이터를 획득하기 위한 픽셀 값의 어느 쪽 요소든지 사용할 수 있다.
가장자리들보다 전체 이미지를 위한 초점 레벨 데이터를 얻기 위한 가장자리 검출 알고리즘을 사용하는 한 방법은 경계 추출(boundary extraction)을 위해 사용된다. 가장자리들 접속에 의해, 경계들을 물체의 외형으로 한정한다. 만약 가장자리들이 초점 내에 있는 경우 전체 물체가 초점 내에 있다고 가정하면, 카메라는 물체의 형태를 결정하기 위해 경계 검출(boundary detection)을 사용할 수 있고, 형태의 나머지에 대한 물체의 가장자리에 초점 레벨을 전가한다.
윤곽 다음 알고리즘(contour following algorithm)은 시행착오(trial and error)에 의해 선택된 수평 또는 수직 단계들(steps)의 시리즈들을 이용하는 경계 추출 알고리즘이다. 정정 단계(correct step)는 상기 단계가 경계 내부 또는 외부에 도달하였는지 여부에 따라 결정된다.
다른 경계 추출 알고리즘은 동적 프로그래밍의 컴퓨터 과학 원리를 이용한다. 큰 문제에 대한 동적 프로그래밍 해법은 부문제들(sub-problems)에 대한 해법들의 기능이다. 경계 추출 컨텍스트(boundary extraction context)는 최적 경계(optimal boundary)를 이끄는 최적 부경로들(sub-paths)을 의미한다.
초점 레벨 검출 알고리즘은 픽셀들의 선택을 위한 초점 레벨을 계산한다. 초점 레벨 데이터를 계산하는 어느 알고리즘을 위한 픽셀의 수 및 위치는 계산의 속도의 기능, 초점 레벨 데이터의 상세 및 사용자에 의해 디스플레이되기를 바라는 초점 데이터의 형태이다.
일실시예에서 초점 레벨 알고리즘은 하나 또는 그 이상의 스캔 라인들을 위한 초점 레벨 데이터를 계산한다. 스캔 라인의 가장 단순한 예는 도 7에 묘사된다. 도면에서 단일 스캔 라인(1144)은 이미지(302)를 가로질러 수평으로 확장된다. 스캔 라인(1144)은 수직으로 중심을 둘 필요는 없다. 사용자는 스캔 라인(1144)의 위치를 조정할 수 있다. 초점 레벨 알고리즘은 스캔 라인(1144)을 따른 각 픽셀의 초점 레벨 값을 계산하고, 라인 그래프(300)을 따른 지점을 디스플레이한다. 다른 실시예에서 프로세싱 시간을 절약하기 위해 초점 레벨 알고리즘은 예를 들어, 모든 다른 픽셀 또는 스캔 라인(1144)상의 모든 몇 개의 픽셀들을 계산하는 것에 비해 다만 픽셀의 50% 또는 25%을 계산할 수 있다. 라인 그래프(300)는 스캔 라인(1144)을 따라 각 픽셀에서 계산된 초점 레벨이 어떻게 디스플레이되는지 나타낸다.
도 8에서 스캔 라인(1144) 및 디스플레이 기술은 도 11의 그것들과 일치한다. 그러나, 평탄한 파형(smooth waveform)을 대신하여 라인 그래프(300)는 스파이크들(spikes)을 가진다. 초점 레벨 데이터는 물체의 가장자리들에서 보다 정확하다. 초점된 바들(bars)(306)의 가장자리들에서 그래프(300)는 높은 값을 나타낸다. 마찬가지로, 비초점된 바들(310)의 가장자리들에서 그래프(300)는 낮은 값을 나타낸다. 그러나, 그래프(300)는 물체들의 중간 부분들을 위한 높은 또는 낮은 값들을 나타내지 않는다. 물체들의 중간 부분들에서 가장자리 검출 알고리즘에 의존한 높은 대조(가장자리 검출 알고리즘에 의존)와 높은 초점 사이에서 연관성은 더 낮게 신뢰할 수 있다. 이것은 물체들의 중간 부분들이 초점내이든지 아니든지 높은 대조 값들을 가지기 위해 더 같지 않기 때문이다.
도 9에서 수평으로 맞추기보다 오히려 스캔 라인(1344)은 수직으로 맞추질 수 있다. 수직 스캔 라인(1344)은 뷰파인더에서 수직으로 맞춰지는 물체들이 시리즈들을 위해 더 나은 초점 레벨 데이터를 준다. 수평 스캔 라인을 위한 수평 차트와 마찬가지로 수직 차트(400)는 수직 스캔 라인을 위한 초점 레벨 디스플레이한다. 도 10에서 수직(1344) 및 수평(1144) 스캔 라인들과 수직(400) 및 수평(300) 그래프들을 둘 다 적용하여 다른 더 상세한 실시예를 묘사한다.
스캔 라인은 이미지를 정확하게 수평으로(수직으로) 가로질러 돌진할 필요는 없다. 스캔 라인(1144)은 도 11에서처럼 경사를 돌진할 수 있다.
도 12에서 디스플레이는 다시 단일 라인 그래프(300)를 구성한다. 그리고, 알고리즘은 다시 초점 레벨 데이터를 계산하기 위한 픽셀을 인식하는 스캔 라인을 사용한다. 그러나, 단일 스캔 라인을 사용하는 대신에 예를 들어, 적어도 2개의 몇몇 실시예에서 적어도 5개, 다른 실시예에서 적어도 10개의 스캔 라인과 같은 다중 스캔 라인(1144)로부터 알고리즘 평균 데이터를 사용한다. 이미지에서 물체의 스캔 라인들의 위치에 의존하여 이 기술은 초점 레벨 디스플레이의 정확도를 향상시킬 수 있다. 프로세서가 더 많은 스캔 라인들(1144)을 적용하고, 더 많은 초점 데이터를 수집할수록 정확도가 더 향상될 수 있다. 그러나, 프로세서는 더 많은 스캔 라인들(1144)을 적용할수록 더 많은 계산을 수행함으로써 초점 레벨 데이터 생성이 더 늦어질 것이다. 다시 카메라는 스캔 라인 기술을 위해 수직 스캔 라인(1344) 대신에 수평 스캔 라인(1144)을 사용할 수 있다.
도 13에서 스캔 라인에 기초한 다른 실시예를 나타낸다. 그러나, 이 실시예에서 스캔 라인(1144)는 폭에서 픽셀보다 더 크다. 스캔 라인 폭(1746)은 바람직한 많은 또는 적은 픽셀들에 의해 설정될 수 있다. 사실상, 이것은 도 12에서 나타나는 다중 스캔 라인 상의 변화이다. 스캔 라인(1144)은 폭(1746)에서 픽셀의 수는 폭에서 각 하나의 픽셀, 인접 스캔 라인들의 동일한 수와 동일하다. 예를 들어, 스캔 라인(1144) 5개 픽셀들 폭(1746)의 평균 초점 레벨은 다음으로 인접한 5개의 스캔 라인들(1144)의 평균 초점 레벨로 인식된다. 전력 소모를 제한하거나 또는 계산 시간을 줄이기 위해 프로세서는 각 다른 인접 스캔 라인(1144) 또는 인접 스캔 라인들(1144) 중 어느 하나에 대해서만 초점 레벨 데이터를 계산할 수 있다.
프로세서는 다중 스캔 라인들을 위한 평균 초점 레벨을 생산할 필요가 없다. 도 14는 각 스캔 라인(1144)과 연관된 그래프 라인(3001-03)을 가지는 그래프 디스플레이를 나타낸다. 대체적으로 각 그래프 라인은 사용자를 돕기 위해 다중 스캔 라인들로부터 평균 초점 레벨 데이터를 전달할 수 있다.
부가적으로 프로세서(928)은 하나 또는 그 이상의 스캔 라인들로부터 초점 레벨 데이터로 제2 필터링 알고리즘을 적용할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(928)은 기준값 이하 모든 초점 레벨 값들을 제로에 맞추는 알고리즘을 적용할 수 있다. 이러한 알고리즘은 사용자의 혼란을 피하기 위해 디스플레이로부터 노이즈를 제거할 수 있다. 기준 값은 디스플레이에서 라인 그래프(300)의 바람직한 높이에 의존하는 디스플레이에서 기준선 x-축(312)에서 동일한 지점을 설정할 수도 있고 하지 않을 수도 있다. 사실상 카메라는 사용자가 기준 값을 설정할 수 있다. x-축(312) 기준선과 같이 이 알고리즘 기준은 가장자리 검출 알고리즘에 의해 계산된 기울기의 경사도와 연관된 절대값에 따라 설정될 수 있다. 또한 그것은 이미지의 초점의 평균 레벨의 기능이다. 예를 들어, 알고리즘은 이미지의 평균 초점 레벨의 150%와 같은 기준 값보다 적은 값을 가지는 물체를 위한 초점 레벨 값을 제거할 수 있다. 2차 알고리즘은 단순화된, 사용자에게 쉽게 인지된 파형으로 존재하기 위한 초점 레벨 데이터를 부드럽게 할 수 있다. 이러한 기술은 스파이크들을 생산하는 경향이 있는 가장자리 검출 알고리즘들이 유용하다.
즉, 스캔 라인 실시예들은 어떤 특정 스캔 라인들 또는 스캔 라인들 내 픽셀의 선택에 의해 제한되지 않는다. 더 정확하게 말하면, 스캔 라인들은 계산 속도, 정보의 상세 및 사용자에 대한 디스플레이 방법 사이의 바람직한 균형을 만족하는 순열이 적용될 수 있다.
스캔 라인들은 다만 초점 레벨 검출 알고리즘을 적용하기 위한 한 방법이다. 알고리즘은 전체 이미지 또는 그 이미지의 몇몇 대체 서브셋(subset)을 위한 초점 레벨 정보를 분석할 수 있다. 대체 서브셋은 기하학적인 영역(geometric area)일 수 있다. 기하학적 영역은 예를 들어, 뷰파인더에서 움직이는 물체를 추적하기 위해 사용자에 의해 한정되거나 또는 알고리즘에 의해 설정될 수 있다. 또한 대체 서브셋은 상세의 낮은 레벨 및 더 낮은 분석을 요구하는 경우 이미지의 대표적인 샘플링으로 디자인된 픽셀의 패턴일 수 있다.
만약 알고리즘은 이미지의 대표적인 샘플링을 위한 적어도 충분한 초점 레벨 데이터를 계산할 수 있다면, 이미지상에 포개진 가장자리들에 기초한 초점 레벨 정보를 사용자에게 디스플레이할 수 있다. 가장자리 검출 알고리즘은 각 물체의 가장자리들과 연관된 데이터를 리턴하기 때문에 디스플레이는 실시간으로 뷰파인더에서 물체들의 가장자리를 하이라이트하기 위한 데이터를 사용할 수 있다. 이것은 물체의 가장자리의 밝기를 변화하거나 또는 물체들 주변 색상, 초점의 정도와 연관된 그림자 또는 폭을 그림으로써 가능하다.
전체 물체를 위한 신뢰성 있는 초점 레벨 데이터를 생성하는 알고리즘은 다른 디스플레이 기술들을 가능할 수 있다. 하나의 디스플레이는 초점 레벨에 따른 물체의 양각을 변화한다. 또한 초점 물체에서 그림을 부풀게 하고, 비초점된 물체보다 더 두드러지게 될 수 있다. 유사하게 다른 디스플레이는 물체가 초점될 때 3차원에서 물체를 랜더링한다. 초점에서 더 벗어난 경우 디스플레이에서 물체는 더 평평해질 수 있다.
이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 카메라는 물리적으로 분리 이미지 프로세싱 장치 예를 들어, 컴퓨터와 인터페이스할 수 있거나 또는 카메라 내에서 적용될 수 있는 이미지 프로세싱 능력이 있다. 게다가, 알고리즘들은 예를 들어, 하드웨어, 소프트웨어 또는 하드웨어와 소프트웨어가 결합된 다양한 방법으로 적용될 수 있다. 그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.

Claims (29)

  1. 가변할 수 있는 초점 길이(variable focal length)를 가지는 렌즈(lens);
    상기 렌즈의 초점 길이를 조절하는 매뉴얼 초점 조절(manual focus adjustment);
    상기 렌즈로부터 시각 데이터 이미지를 2차원, 픽셀들의 디지털 배열로 변환하는 광학 센서(optical sensor);
    적어도 하나의 열에서 다수의 픽셀들을 위한 초점 레벨 데이터를 결정하기 위한 픽셀의 적어도 하나의 열에 동작하기 위해 구성되는 프로세서(processor); 및
    상기 렌즈로부터 이미지 데이터를 디스플레이하고, 상기 이미지에 포개진 적어도 하나의 파형, 동시에 상기 이미지를 가지고 업데이트되고, 픽셀들의 적어도 하나의 열을 위한 상기 프로세서에 의해 결정된 초점 레벨 데이터를 묘사하는 디스플레이
    를 포함하고,
    상기 렌즈는 상기 렌즈에 들어가는 빛으로부터 시각 데이터 이미지(visual data image)를 생성하고, 상기 픽셀들의 배열은 열 및 행들로 정렬되는, 이미지의 초점을 조정하는 조력 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    동영상 카메라(motion picture camera)에 추가되는, 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 파형은 가변할 수 있는 색상을 가지고, 초점 레벨 데이터를 나타내는 색상 변화들(color variations)을 가지는, 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 파형은 가변할 수 있는 강도(intensity)를 가지고, 초점 레벨 데이터를 나타내는 강도 변화들(intensity variations)을 가지는, 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 파형은 가변할 수 있는 농도(density)를 가지고, 초점 레벨 데이터를 나타내는 농도 변화들(density variations)을 가지는, 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 파형은 가변할 수 있는 진폭(amplitude)을 가지고, 초점 레벨 데이터를 나타내는 진폭 변화들(amplitude variations)을 가지는, 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    초점 레벨 데이터를 결정하기 위해 가장자리 검출 알고리즘(edge detection algorithm)을 사용하는, 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 초점 레벨 데이터는 픽셀들의 디지털 배열의 적어도 한 부분과 상기 배열의 동일한 부분의 흐릿한 연출을 비교에 의해 결정되는, 장치.
  9. 광학 센서들의 2차원 배열을 이용하여 이미지를 검출하는 단계;
    상기 검출된 이미지 신호들을 픽셀 값들의 2차원 배열로서 상기 검출된 이미지를 표현하는 데이터 구조로 변환하는 단계;
    선택된 픽셀 값과 상기 선택된 픽셀 값의 부근으로부터 다수의 픽셀 값을 결합하여 흐릿한 이미지를 생성하는 단계;
    초점의 정도를 결정하기 위해 상기 선택된 픽셀 값과 연관된 흐릿한 이미지 픽셀 값을 비교하는 단계; 및
    상기 초점의 정도(degree)의 시각 표시(visual indication)를 제공하는 단계
    를 포함하고,
    상기 픽셀 값들은 상기 광학 센서들에 의해 검출된 빛의 양을 표현하는, 초점의 정도의 표시를 제공하는 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 초점의 정도의 시각 표시는 상기 검출된 이미지의 표 현(representation)에 오버레이되는, 방법.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 초점의 정보의 시각 표시는 상기 검출된 이미지의 표현에 근접하는, 방법.
  12. 제9항에 있어서,
    상기 초점의 정도의 시각 표시를 제공하는 단계는,
    상기 초점의 정도에 상응하는 파형을 디스플레이하는 단계를 포함하는, 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 파형상에 포인트는 다수의 수직으로 정렬된 픽셀들(aligned pixels)을 위한 초점의 평균 정도(average degree)에 상응하는, 방법.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 파형상에 포인트는 다수의 수평으로 정렬된 픽셀들을 위한 초점의 평균 정도에 상응하는, 방법.
  15. 제12항에 있어서,
    상기 파형상에 포인트는 블록(block)에서 다수의 픽셀들을 위한 초점의 평균 정도에 상응하는, 방법.
  16. 제12항에 있어서,
    상기 파형상에 포인트는 다수의 비인접 픽셀들(non-adjacent pixels)을 위한 초점의 평균 정도에 상응하는, 방법.
  17. 다수의 영역들의 초점의 정도를 결정하기 위해 프로그램된 알고리즘을 이용하는 단계; 및
    각 영역의 초점의 정도의 시각 표시를 제공하는 단계
    를 포함하는 실시간으로 이미지를 포커싱을 허락하기 위한 피드백을 제공하는 방법.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 시각 표시는 적어도 하나의 파형을 포함하는, 방법.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 파형은 가변할 수 있는 강도(variable intensity)인, 방법.
  20. 제18항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 파형은 이미지상에 포개지는(superimposed), 방법.
  21. 제17항에 있어서,
    상기 영역의 초점의 정도는 그 영역의 강조(relief)를 변경함으로써 표시되는, 방법.
  22. 제17항에 있어서,
    상기 영역의 초점의 정도는 기하학적 도형(geometric figure)에 의해 표시되는, 방법.
  23. 제17항에 있어서,
    상기 각 영역은 라인(line)인, 방법.
  24. 제17항에 있어서,
    상기 영역들은 규칙적인 기하학적 패턴(regular geometric pattern)에 의해 표현되는, 방법.
  25. 제24항에 있어서,
    상기 각 영역의 초점의 정도는 각 영역의 색상을 변경함으로써 표시되는, 방 법.
  26. 제24항에 있어서,
    상기 각 영역의 초점의 정도는 각 영역의 밝기를 변경함으로써 표시되는 방법.
  27. 제17항에 있어서,
    상기 영역들은 가장자리 검출(edge detection)에 의해 표시되는, 방법.
  28. 제27항에 있어서,
    상기 각 영역의 초점의 정도는 각 가장자리의 밝기를 변경함으로써 표시되는, 방법.
  29. 제27항에 있어서,
    상기 각 영역의 초점의 정도는 각 가장자리의 색상을 변경함으로써 표시되는, 방법.
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