KR20110138969A - 이미지 센서 노이즈 제거 방법 및 이미지 센서 - Google Patents

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Abstract

유효 픽셀에 대한 베이어 데이터로부터 평균 휘도를 추출하는 단계와, 이미지 프레임의 획득 환경의 조도를 나타내는 조도 정보를 추출하는 단계와, 조도 정보에 따라 베이어 데이터에 대한 클램핑 비트 수를 결정하는 단계와, 이미지 프레임의 각 픽셀에 대한 베이어 데이터의 하위 비트를 클램핑 비트 수만큼 클램핑하는 단계를 포함하는 이미지 센서 노이즈 제거 방법 및 이미지 센서를 제공한다.

Description

이미지 센서 노이즈 제거 방법 및 이미지 센서{METHOD FOR ELIMINATING NOISE OF IMAGE SENSOR AND IMAGE SENSOR}
본 발명은 이미지 센서 노이즈 제거 방법 및 이미지 센서에 관한 것으로, 더욱 상세하게는, 본 발명은 저조도 환경의 이미지 센서에서 열에 의해 발생되는 노이즈를 제거하는 이미지 센서 노이즈 제거 방법 및 이미지 센서에 관한 것이다.
이미지 센서는 광학적 영상을 전기적 신호로 변환시키는 반도체 소자로서, 최근 디지털 카메라, 이동 통신 단말기 등에 많이 사용되고 있다. 이러한 이미지 센서는 각 피사체에서 발생하는 빛을 감지하여 전기적인 값으로 변환하는 픽셀 어레이를 포함한다. 최근 이미지 센서가 고화소, 소형화로 인해 픽셀 사이즈가 줄어 들고, 이에 의해 수광 면적이 줄어들어 열에 의해 발생하는 전류인 암전류(dark current)의 영향이 커진다.
암전류의 증가는 소자의 성능 저하와 전하 저장 능력 저화와 같은 문제점을 야기하며, 특히 저도도 환경에서 암전류에 의해 나타나는 현상 중 하나인 암전류 노이즈를 증가시킨다. 암전류 노이즈의 증가는 각각의 픽셀들 간의 특성 편차를 더욱 더 크게 만들며, 이는 결국 저조도 환경에서 아날로그 게인을 키우거나 집광 시간(integration time) 늘릴 때 이미지에 자글자글한 노이즈가 생기게 하여 이미지 품질을 저하시킨다.
본 발명의 실시예는 암 전류 노이즈를 효과적으로 제거하는 이미지 센서 노이즈 제거 방법 및 이미지 센서를 제공한다.
본 발명의 일 양태에 따르면, 유효 픽셀에 대한 베이어 데이터로부터 평균 휘도를 추출하는 단계와, 이미지 프레임의 획득 환경의 조도를 나타내는 조도 정보를 추출하는 단계와, 조도 정보에 따라 베이어 데이터에 대한 클램핑 비트 수를 결정하는 단계와, 이미지 프레임의 각 픽셀에 대한 베이어 데이터의 하위 비트를 클램핑 비트 수만큼 클램핑하는 단계를 포함하는 이미지 센서 노이즈 제거 방법이 제공된다.
본 발명의 다른 양태에 따르면, 유효 픽셀에 대한 베이어 데이터로부터 평균 휘도를 추출하는 평균 휘도 추출부와, 이미지 프레임의 획득 환경의 조도를 나타내는 조도 정보를 추출하는 조도 정보 추출부와, 조도 정보에 따라 상기 베이어 데이터에 대한 클램핑 비트 수를 결정하여 이미지 프레임의 각 픽셀에 대한 베이어 데이터의 하위 비트를 상기 클램핑 비트 수만큼 클램핑하는 클램핑부를 포함하는 이미지 센서가 제공된다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 암전류에 의한 DC 성분 노이즈뿐만 아니라 AC 성분 노이즈를 함께 제거할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 센서 노이즈 제거 방법에 대한 플로우차트이다.
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 이미지 센서 노이즈 제거 방법에 대한 플로우차트이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 센서에 대한 블록도이다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 이미지 센서에 대한 블록도이다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 이미지 센서 노이즈 제거 방법 및 이미지 센서에 대하여 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 센서 노이즈 제거 방법에 대한 플로우차트이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 이미지 센서 노이즈 제거 방법은, 베이어 패턴을 갖는 이미지 센서에서 생성된 이미지 프레임의 빛을 수광하는 유효 픽셀에 대한 베이어 데이터로부터 평균 휘도를 추출하는 단계(S110)와, 이미지 프레임의 획득 환경의 조도를 나타내는 조도 정보를 추출하는 단계(S120)와, 조도 정보에 따라 베이어 데이터에 대한 클램핑 비트 수를 결정하는 단계(S130)와, 이미지 프레임의 각 픽셀에 대한 베이어 데이터의 하위 비트를 클램핑 비트 수만큼 클램핑하는 단계(S140)를 포함한다.
이미지 센서를 통해 이미지를 포착하는 명령이 주어지면, 베이어 패턴(bayer pattern)을 갖는 이미지 센서의 각 픽셀은 소정의 집광 시간 동안 수광을 한 후, 수광에 의해 축적된 광전하를 전기 신호로 제공하며, 이 신호는 베이어 데이터를 이룬다. 한편, 이미지 센서는 유효 픽셀과 다크 픽셀를 포함하는데, 유효 픽셀은 이미지 센서의 픽셀 중에서 빛을 수광하는 픽셀을 말하며, 다크 픽셀은 이미지센서의 픽셀 중에서 메탈 등으로 덮여져 빛을 수광하지 않는 픽셀을 말한다.
단계 S110에서, 유효 픽셀에 대한 베이어 데이터에서 이미지의 평균 휘도를 구한다. 이미지 센서는 적색(R), 녹색(G) 및 청색(B)을 이용하여 자연에 존재하는 모든 색상을 표현하는데, 예를 들어 CMOS 이미지 센서에는 복수의 포토 다이오드가 베이어 패턴에 따라 배치되며, 각 포토 다이오드는 광신호를 R(Red), G(Green) 및 B(Blue) 값 중 하나로 변환하여 베이어 데이터로서 출력한다. 한편, 녹색 색상이 적색 및 청색 색상보다 휘도에 대한 정보를 더 많이 가지고 있으므로, 베이어 데이터 중에서 G 값을 평균함으로써, 평균 휘도를 추출할 수 있다.
한편, 베이어 데이터 중에서 G 값을 평균하는 대신에, 베이어 데이터를 보간(interpolation)한 후에 보간된 화상 신호로부터 휘도 신호(Y)와 색차 신호(U, V)로 YUV 변환처리함으로써 얻은 휘도 신호(Y)를 평균함으로써 평균 휘도를 추출할 수 있다. 이러한 과정을 통하여 단계 S110에서 현재의 이미지 프레임의 평균 휘도를 추출할 수 있다.
다음으로, 단계 S120에서, 이미지 프레임의 조도 정보를 추출한다. 조도 정보는 다음의 수학식 1을 이용하여 구할 수 있다.
Figure pat00001
여기에서, α는 집광 시간에 대한 가중치이고, β는 아날로그 이득의 가중치이다.
이와 같이, 조도 정보는 집광 시간과 아날로그 이득에 비례하고, 평균 휘도에 반비례하는 것으로 정의된다. 집광 시간이 길거나 아날로그 이득이 크거나, 평균 휘도가 작은 경우에는 조도 정보의 값이 커지고, 반대로 집광 시간이 짧거나 아날로그 이득이 작거나 평균 휘도가 큰 경우는 조도 정보의 값은 작아진다.
이미지 센서를 이용하여 이미지를 포착하는 경우에 적절히 노출된 이미지를 얻기 위해서는, 주위 조도가 낮은 경우에 평균 휘도는 작아지고, 집광 시간은 길어지며 아날로그 이득은 커진다. 따라서, 조도가 낮은 경우에는 조도 정보의 값은 커진다. 이와 반대로, 주위 조도가 높은 경우에는 평균 휘도는 커지고, 집광 시간은 짧아지며 아날로그 이득은 작아진다. 그러므로, 조도가 높은 경우에는 조도 정보의 값은 작아진다.
따라서, 상술한 바와 같이 집광 시간과 아날로그 이득 및 평균 휘도 사이의 관계를 이용하여 조도 정보를 구할 수 있다. 한편, α와 β는 집광 시간과 아날로그 이득이 얼마나 노이즈에 기인하는지 정도를 반영하는 가중치로서, 테스트 등을 통해 적절한 값으로 설정될 수 있다.
한편, 전술한 바와 같이 조도 정보가 집광 시간과 아날로그 이득에 비례하고, 평균 휘도에 반비례하는 것으로 정의되었지만, 본 발명은 이에 한정되지 않고 다른 실시예에서 집광 시간과 아날로그 이득에 반비례하고, 평균 휘도에 비례하는 것으로 정의될 수 있다. 이 경우, 조도가 낮은 경우에는 조도 정보의 값이 작아지고, 조도가 높은 경우에는 조도 정보의 값이 커진다. 이하, 전자의 경우를 예를 들어 계속 설명한다.
다음으로, 조도 정보가 구해지면, 단계 S130에서 구해진 조도 정보에 따라 베이어 데이터에 대한 클램핑 비트 수를 결정하며, 단계 S140에서 이미지 프레임의 각 픽셀에 대한 베이어 데이터의 하위 비트를 클램핑 비트 수만큼 클램핑한다.
암전류의 AC 성분인 암전류 노이즈는 주로 베이어 데이터의 하위 비트에 나타나며, 조도가 낮은 환경일수록 더 많은 하위 비트에 나타나는 경향이 있다. 따라서, 베이어 데이터의 하위 비트를 조도에 따라 정해지는 클램핑 비트 수만큼 '0' 또는 '1'로 클램핑함으로써 암전류 노이즈를 제거할 수 있다.
이러한 과정에 대한 코드의 예는 다음과 같다.
if(Luminanace Info < Thr 1)
ClampBitNum = 0;
else if(Luminanace Info < Thr 2)
ClampBitNum = 1;
else
ClampBitNum = 2;
본 예에서, 2개의 문턱값(Thr 1, Thr 2)이 미리 설정되며, 조도 정보(Luminance Info)가 제1 문턱값(Thr 1)보다 작은 경우 클램프 비트 수(ClampBitNum)를 0으로 설정하고, 조도 정보(Luminance Info)가 제1 문턱값(Thr 1) 이상이고 제2 문턱값(Thr 2)보다 작은 경우 클램프 비트 수(ClampBitNum)를 1로 설정하고, 조도 정보(Luminance Info)가 제2 문턱값(Thr 2)보다 큰 경우 클램프 비트 수(ClampBitNum)를 2으로 설정한다. 본 예에서, 2개의 문턱값과 조도 정보를 비교했지만, 이는 예시적인 것으로, 이보다 더 적거나 더 많은 문턱값과 조도 정보를 비교하여 클램빙 비트 수를 결정할 수 있다.
이와 같이, 이미지 프레임의 유효 픽셀의 평균 휘도를 추출하고, 추출된 휘도와 이미지 프레임의 집광 시간 및 아날로그 이득을 이용한 조도 정보를 계산한 다음, 조도 정보에 따라 베이어 데이터의 하위 비트를 클램핑함으로써 암전류 노이즈, 특히 암전류에 의한 AC 성분 노이즈를 효과적으로 제거할 수 있다.
다음으로, 본 발명의 다른 실시예에 따른 이미지 센서 노이즈 제거 방법을 설명한다. 도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 이미지 센서 노이즈 제거 방법에 대한 플로우차트이다. 도 2에 도시된 바와 같이, 본 실시예에 따른 이미지 센서 노이즈 제거 방법은, 이미지 센서의 빛을 수광하지 않는 픽셀인 다크 픽셀에 대한 베이어 데이터의 평균값을 구하는 단계(S210)와, 이미지 센서의 빛을 수광하는 픽셀인 유효 픽셀의 베이어 데이터를 다크 픽셀의 베이어 데이터의 평균값으로 감산하는 단계(S220)와, 감산된 유효 픽셀에 대한 베이어 데이터로부터 이미지 센서에서 생성된 이미지 프레임의 평균 휘도를 추출하는 단계(S230)와, 이미지 프레임의 획득 환경의 조도를 나타내는 조도 정보를 추출하는 단계(S240)와, 조도 정보에 따라 감산된 베이어 데이터에 대한 클램핑 비트 수를 결정하는 단계(S250)와, 이미지 프레임의 각 픽셀에 대한 감산된 베이어 데이터의 하위 비트를 클램핑 비트 수만큼 클램핑하는 단계(S260)를 포함한다.
본 실시예에서는 도 1을 참조하여 설명한 이미지 센서 노이즈 제거 방법에서 이미지 프레임의 이미지 센서에서 빛을 수광하지 않는 픽셀인 다크 픽셀의 베이어 데이터의 평균값을 구하는 단계(S210)와 유효 픽셀의 베이어 데이터에서 다크 픽셀의 베이어 데이터의 평균값을 빼는 단계(S220)를 더 포함한다. 도 2에 도시된 단계 S230 내지 S260은 도 1을 이용하여 설명한 단계 S110 내지 S140에 대응하므로, 이하 차이점을 제외하고는 상세한 설명은 생략한다.
다크 픽셀은 전술한 바와 같이 이미지 센서의 픽셀 중에서 메탈 등으로 덮여져 빛을 수광하지 않으므로, 암전류(dark current)에 의해 발생된 값만을 가진다. 따라서, 단계 S210에서, 다크 픽셀의 베이어 데이터의 평균값을 구하며, 이 값은 암전류에 의한 DC 성분 노이즈에 해당한다. 따라서, 유효 픽셀의 베이어 데이터에서 이 값을 단계 S220에서 감산하며, 이에 따라 유효 픽셀에서 암전류의 DC 성분 노이즈가 제거될 수 있다.
그러므로, 단계 S210 및 S220을 통해 유효 픽셀의 베이어 데이터에서 암전류의 DC 성분 노이즈가 제거되며, 유효 픽셀의 베이어 데이터는 암전류의 AC 성분 노이즈만 남게 된다. 단계 S230에서 오프셋(다크 픽셀의 베이어 데이터의 평균값)이 제거된 유효 픽셀의 베이어 데이터로부터 평균 휘도를 추출하고, 단계 S240에서 평균 휘도와 집광시간 및 아날로그 게인으로부터 이미지 프레임의 조도 정보를 구한 다음, 단계 S250에서 조도 정보에 따라 클램핑 비트 수를 결정하고, 단계 S260에서 오프셋이 제거된 유효 픽셀의 베이어 데이터에서 클램핑 비트 수의 하위 비트를 클램핑한다. 이러한 과정을 통하여 유효 픽셀에서 암전류의 AC 성분 노이즈가 제거될 수 있다.
이와 같이, 본 실시예에 따르면, 단계 S210 및 S220을 통해 암전류의 DC 성분 노이즈가 제거되고 단계 S230 내지 S260을 통해 암전류의 AC 성분 노이즈가 제거될 수 있어, 양호한 품질의 이미지가 획득될 수 있다.
다음으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 센서에 대하여 설명한다. 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 센서(300)에 대한 블록도를 도시한다. 도 3에 도시된 바와 같이, 이미지 센서(300)는, 베이어 패턴을 갖는 픽셀 어레이(30)에서 생성된 이미지 프레임의 빛을 수광하는 유효 픽셀에 대한 베이어 데이터로부터 평균 휘도를 추출하는 평균 휘도 추출부(310)와, 이미지 프레임의 획득 환경의 조도를 나타내는 조도 정보를 추출하는 조도 정보 추출부(320)와, 조도 정보에 따라 베이어 데이터에 대한 클램핑 비트 수를 결정하여 이미지 프레임의 각 픽셀에 대한 베이어 데이터의 하위 비트를 상기 클램핑 비트 수만큼 클램핑하는 클램핑부(330)를 포함하는 이미지 센서 노이즈 제거 장치(300)가 제공된다.
평균 휘도 추출부(310)는 픽셀 어레이(30)에서 베이어 데이터가 공급되면, 유효 픽셀에 대한 베이어 데이터에서 이미지의 평균 휘도를 구한다. 이 때, 녹색 색상이 적색 및 청색 색상보다 휘도에 대한 정보를 더 많이 가지고 있으므로, 베이어 데이터 중에서 G 값을 평균함으로써, 평균 휘도를 추출할 수 있다. 또한, 이 대신에, 베이어 데이터가 YUV 변환 처리된 후에 휘도 신호(Y)의 평균함으로써 평균 휘도를 추출할 수 있다.
평균 휘도 추출부(310)에서 추출된 평균 휘도는 조도 정보 추출부(320)로 공급된다. 조도 정보 추출부는 평균 휘도 추출부(310)에서 공급된 평균 휘도와, 집광 시간 및 아날로그 게인을 이용하여 조도 정보를 계산한다. 조도 정보의 계산 방법은 전술한 실시예에서의 계산 방법과 동일하므로 이에 대한 설명은 생략한다. 조도 정보 추출부(320)에서 추출된 조도 정보는 클램핑부(330)로 공급된다.
클램핑부(330)는 조도 정보 추출부(320)로부터 공급된 조도 정보에 따라 픽셀 어레이(30)에서 공급된 베이어 데이터의 클램핑 비트 수를 결정하고, 픽셀 어레이(30)의 각 픽셀에 대한 베이어 데이터의 하위 비트를 결정된 클램핑 비트 수만큼 클램핑하여, 암전류 노이즈가 제거된 베이어 데이터를 공급한다. 클램프 비트 수를 결정하는 방법은 전술한 실시예에서의 결정 방법과 동일하므로 이에 대한 상세한 설명은 생략한다.
따라서, 본 실시예에 따르면, 이미지 프레임에서 유효 픽셀의 평균 휘도를 추출하고, 추출된 휘도와 이미지 프레임의 집광 시간 및 아날로그 이득을 이용한 조도 정보를 계산한 다음, 조도 정보에 따라 베이어 데이터의 하위 비트를 클램핑함으로써 암전류 노이즈, 특히 암전류에 의한 AC 성분 노이즈를 효과적으로 제거할 수 있다.
다음으로, 도 4를 참조하여 본 발명의 다른 실시예에 따른 이미지 센서에 대하여 설명한다. 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 센서(400)에 대한 블록도를 도시한다. 도 3에 도시된 바와 같이, 이미지 센서(400)는, 유효 픽셀의 베이어 데이터에서 다크 픽셀의 베이어 데이터의 평균값을 감산하여 평균 휘도 추출부(410)와 클램핑(430)에 공급하는 휘도 오프셋부(440)와, 휘도 오프셋부(440)에서 공급된 베이어 데이터에로부터 픽셀 어레이(30)에서 생성된 이미지 프레임의 평균 휘도를 추출하는 평균 휘도 추출부(410)와, 이미지 프레임의 획득 환경의 조도를 나타내는 조도 정보를 추출하는 조도 정보 추출부(420)와, 조도 정보에 따라 휘도 오프셋부(440)에서 공급된 베이어 데이터에 대한 클램핑 비트 수를 결정하고, 이미지 프레임의 각 픽셀에 대한 휘도 오프셋부(440)에서 공급된 베이어 데이터의 하위 비트를 클램핑 비트 수만큼 클램핑하는 클램핑부(430)를 포함한다.
본 실시예는 휘도 오프셋부(440)를 더 포함하고, 휘도 오프셋부(440)에서 공급된 휘도 오프셋(다크 픽셀의 베이어 데이터의 평균값)이 감산된 베이어 데이터가 평균 휘도 추출부(410)와 클램부(430)에 공급되어 평균 휘도 추출부(410)와 클램부(430)가 이에 따라 동작한다는 점에서 도 3을 참조하여 설명한 실시예와 다르나, 그 외의 점은 동일하므로 이에 대한 상세한 설명을 생략한다.
휘도 오프셋부(440)에서 다크 픽셀의 평균값을 구한 다음, 유효 픽셀의 베이어 데이터에서 그 값을 감산함으로써 유효 픽셀의 암전류에 의한 DC 성분 노이즈가 제거되며, DC 성분 노이즈가 제거된 베이어 데이터에서 평균 휘도를 평균 휘도 추출부(410)에서 추출하고, 평균 휘도와 집광시간 및 아날로그 게인으로부터 조도 정보 추출부(420)가 조도 정보를 추출하여, 클램핑부(430)가 이를 기초로 DC 성분 노이즈가 제거된 베이어 데이터를 클램핑하여 AC 성분 노이즈까지 제거할 수 있다.
이와 같이, 본 실시예에 따르면, 암전류에 의한 DC 및 AC 성분 노이즈 모두를 효과적으로 제거할 수 있다..
본 발명은 상술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니며, 첨부된 청구범위에 의해서만 한정되는 것으로 의도된다. 따라서, 청구범위에 기재된 범위 및 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 당 기술분야의 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 형태의 치환, 변형 및 변경이 가능할 것이며, 이 또한 본 발명의 범위에 속한다고 할 것이다.
30: 픽셀 어레이
300, 400: 이미지 센서 노이즈 제거 장치
310, 410: 평균 휘도 추출부
320, 420: 조도 정보 추출부
330, 430: 클램핑부
440: 휘도 오프셋부

Claims (12)

  1. 유효 픽셀에 대한 베이어 데이터로부터 평균 휘도를 추출하는 단계;
    이미지 프레임의 획득 환경의 조도를 나타내는 조도 정보를 추출하는 단계;
    상기 조도 정보에 따라 상기 베이어 데이터에 대한 클램핑 비트 수를 결정하는 단계; 및
    상기 이미지 프레임의 각 픽셀에 대한 베이어 데이터의 하위 비트를 상기 클램핑 비트 수만큼 클램핑하는 단계;
    를 포함하는,
    이미지 센서 노이즈 제거 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    다크 픽셀에 대한 베이어 데이터의 평균값을 구하는 단계; 및
    상기 유효 픽셀의 베이어 데이터를 상기 다크 픽셀의 베이어 데이터의 평균값으로 감산하는 단계;
    를 더 포함하고,
    상기 평균 휘도를 추출하는 단계는, 감산된 상기 유효 픽셀에 대한 베이어 데이터로부터 상기 이미지 센서에서 생성된 이미지 프레임의 평균 휘도를 추출하며,
    상기 클램핑하는 단계는, 감산된 상기 베이어 데이터의 하위 비트를 상기 클램핑 비트 수만큼 클램핑하는,
    이미지 센서 노이즈 제거 방법.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 평균 휘도를 추출하는 단계는 상기 베이어 데이터의 G 값을 평균하여 상기 평균 휘도를 추출하는,
    이미지 센서 노이즈 제거 방법.
  4. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 평균 휘도를 추출하는 단계는 상기 베이어 데이터로부터 변환된 YUV 데이터의 Y 값을 평균하여 상기 평균 휘도를 추출하는,
    이미지 센서 노이즈 제거 방법.
  5. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 조도 정보는 상기 이미지 프레임의 노출 시간과 상기 이미지 프레임의 아날로그 이득의 곱을 상기 평균 휘도로 나눈 값에 비례하는,
    이미지 센서 노이즈 제거 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 클램핑 비트 수를 결정하는 단계는, 상기 조도 정보가 큰 값을 가질수록 더 큰 클램핑 비트 수를 결정하는,
    이미지 센서 노이즈 제거 방법.
  7. 유효 픽셀에 대한 베이어 데이터로부터 평균 휘도를 추출하는 평균 휘도 추출부;
    이미지 프레임의 획득 환경의 조도를 나타내는 조도 정보를 추출하는 조도 정보 추출부; 및
    상기 조도 정보에 따라 상기 베이어 데이터에 대한 클램핑 비트 수를 결정하여 상기 이미지 프레임의 각 픽셀에 대한 베이어 데이터의 하위 비트를 상기 클램핑 비트 수만큼 클램핑하는 클램핑부;
    를 포함하는
    이미지 센서.
  8. 제7항에 있어서,
    다크 픽셀에 대한 베이어 데이터의 평균값을 구하고, 상기 유효 픽셀의 베이어 데이터를 상기 다크 픽셀의 베이어 데이터의 평균값으로 감산하여 공급하는 휘도 오프셋부;
    를 더 포함하고,
    상기 평균 휘도 추출부는, 상기 휘도 오프셋부로부터 공급된 상기 유효 픽셀에 대한 베이어 데이터로부터 상기 이미지 센서에서 생성된 이미지 프레임의 평균 휘도를 추출하고,
    상기 클램핑부는, 상기 휘도 오프셋부로부터 공급된 상기 유효 픽셀에 대한 베이어 데이터의 하위 비트를 상기 클램핑 비트 수만큼 클램핑하는,
    이미지 센서.
  9. 제7항 또는 제8항에 있어서,
    상기 평균 휘도를 추출하는 단계는 상기 베이어 데이터의 G 값을 평균하여 상기 평균 휘도를 추출하는,
    이미지 센서.
  10. 제7항 또는 제8항에 있어서,
    상기 평균 휘도를 추출하는 단계는 상기 베이어 데이터로부터 변환된 YUV 데이터의 Y 값을 평균하여 상기 평균 휘도를 추출하는,
    이미지 센서.
  11. 제7항 또는 제8항에 있어서,
    상기 조도 정보는 상기 이미지 프레임의 노출 시간과 상기 이미지 프레임의 아날로그 이득의 곱을 상기 평균 휘도로 나눈 값에 비례하는,
    이미지 센서.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 클램핑부는, 상기 조도 정보가 큰 값을 가질수록 더 큰 클램핑 비트 수를 결정하는,
    이미지 센서.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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US9185376B2 (en) 2012-06-29 2015-11-10 Samsung Electronics Co., Ltd. Apparatus and method of reducing noise of image
US11184568B2 (en) 2017-06-14 2021-11-23 Eye-Tech S.R.L. Pixel charge control circuit in digital devices for images acquisition

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