KR20140086147A - 영상 처리 장치 및 방법 - Google Patents

영상 처리 장치 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20140086147A
KR20140086147A KR1020120156282A KR20120156282A KR20140086147A KR 20140086147 A KR20140086147 A KR 20140086147A KR 1020120156282 A KR1020120156282 A KR 1020120156282A KR 20120156282 A KR20120156282 A KR 20120156282A KR 20140086147 A KR20140086147 A KR 20140086147A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
charge
amount
stored
phase
degrees
Prior art date
Application number
KR1020120156282A
Other languages
English (en)
Other versions
KR101904720B1 (ko
Inventor
강병민
김도균
이기창
Original Assignee
삼성전자주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 삼성전자주식회사 filed Critical 삼성전자주식회사
Priority to KR1020120156282A priority Critical patent/KR101904720B1/ko
Priority to US13/963,385 priority patent/US9628774B2/en
Publication of KR20140086147A publication Critical patent/KR20140086147A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101904720B1 publication Critical patent/KR101904720B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C3/00—Measuring distances in line of sight; Optical rangefinders
    • G01C3/02—Details
    • G01C3/06—Use of electric means to obtain final indication
    • G01C3/08—Use of electric radiation detectors
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/02—Systems using the reflection of electromagnetic waves other than radio waves
    • G01S17/06—Systems determining position data of a target
    • G01S17/08—Systems determining position data of a target for measuring distance only
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N13/00—Stereoscopic video systems; Multi-view video systems; Details thereof
    • H04N13/20—Image signal generators
    • H04N13/204—Image signal generators using stereoscopic image cameras
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
    • G01S17/89—Lidar systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N13/00—Stereoscopic video systems; Multi-view video systems; Details thereof

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Measurement Of Optical Distance (AREA)
  • Optical Radar Systems And Details Thereof (AREA)

Abstract

영상 처리 장치가 제공된다. 상기 영상 처리 장치는 수광부에 의해 생성된 전하가 제1 위상에서 저장되는 제1 전하량을, 제2 위상에서 저장되는 제2 전하량으로부터 계산하는 보정부, 및 상기 제1 전하량 및 상기 제2 전하량 중 적어도 하나를 이용하여 깊이 영상을 생성하는 영상 생성부를 포함할 수 있다.

Description

영상 처리 장치 및 방법{IMAGE PROCESSING APPARATUS AND METHOD}
영상 처리 장치 및 방법에 연관되며, 보다 특정하게는 깊이 영상의 획득 시 포화(Saturation)에 의한 깊이 오차를 보정하는 장치 및 방법에 연관된다.
깊이 영상을 획득하기 위해 조사 광(Emitted light)을 이용하는 방법에는 예시적으로 두 가지 방법이 알려져 있다. 하나는 조사 광을 물체에 조사하여 입사한 각도와 반사한 각도를 이용하는 삼각 측량법이다.
다른 하나는 조사 광을 물체에 조사한 후 반사되어 돌아오는 시간을 이용하는 TOF(Time of Flight) 방법이다.
TOF 방법은 삼각 측량법에 비해 측정에 소요되는 시간이 짧아 실시간으로 깊이 영상을 생성할 수 있다.
다만, TOF 방법의 깊이 영상 생성에서는, 예를 들어 촬영 거리가 너무 짧거나 오브젝트의 반사도가 큰 등의 이유로 포화에 의한 깊이 값 왜곡이 발생할 수 있다.
일측에 따르면, 수광부에 의해 생성된 전하가 제1 위상에서 저장되는 제1 전하량을, 제2 위상에서 저장되는 제2 전하량으로부터 계산하는 보정부; 및 상기 제1 전하량 및 상기 제2 전하량 중 적어도 하나를 이용하여 깊이 영상을 생성하는 영상 생성부를 포함하는 영상 처리 장치가 제공된다.
일실시예에 따르면, 영상 처리 장치는 상기 제1 전하량이 미리 지정된 포화 레벨 이상인지의 여부를 판단하는 판단부를 더 포함할 수 있다.
이 경우, 상기 보정부는 상기 제1 전하량이 상기 미리 지정된 포화 레벨 이상인 경우에 상기 제2 전하량으로부터 상기 제1 전하량을 계산할 수 있다.
한편, 상기 판단 결과 상기 제1 전하량이 상기 미리 지정된 포화 레벨 미만인 경우에는 상기 보정부는 상기 저장된 상기 제1 전하량의 측정 치를 제1 전하량으로 결정할 수 있다. 이 경우에는 상기 제2 전하량으로부터 상기 제1 전하량을 계산하는 보정 과정이 생략될 수도 있다.
일실시예에 따르면, 상기 제2 전하량은, 상기 수광부에 의해 생성된 상기 전하가 저장되는 복수 개의 위상 중, 상기 제1 위상과 상이한 복수 개의 위상에서 저장된 전하량일 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 복수 개의 위상은 기준 위상인 0도, 상기 기준 위상과 상이한 90도, 180도 및 270도를 포함할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 제1 위상은 상기 0도 또는 상기 90도 중 어느 하나일 수 있다.
상기 제1 위상이 0도인 경우, 상기 보정부는, 상기 90도에서 저장되는 전하량과 상기 270도에서 저장되는 전하량의 합에서 상기 180도에서 저장되는 전하량을 뺀 값을 상기 제1 전하량으로 계산할 수 있다.
한편, 상기 제1 위상이 90도인 경우, 상기 보정부는, 상기 0도에서 저장되는 전하량과 상기 180도에서 저장되는 전하량의 합에서 상기 270도에서 저장되는 전하량을 뺀 값을 상기 제1 전하량으로 계산할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 영상 생성부는 TOF 방법을 이용하여 상기 깊이 영상을 생성할 수 있다.
한편, 일실시예에 따르면, 상기 미리 지정된 포화 레벨은, 상기 수광부에 의해 생성된 전하가 저장되는 전하 저장부의 용량(Capacitance)에 연관될 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 미리 지정된 포화 레벨을 실험적으로 결정될 수 있다. 이를테면, 상기 수광부에 입력되는 빛의 양이 커짐에 따라 상기 수광부가 생성하여 전하 저장부에 저장되는 전하량이 커지다가 더 이상 증가하지 않는 때의 전하량이 상기 미리 지정된 포화 레벨일 수 있다.
다른 일실시예에 따르면, 상기 미리 지정된 포화 레벨은, 상기 용량(Capacitance) 보다 미리 지정된 마진만큼 작은 전하량일 수도 있다.
다른 일측에 따르면, 수광부에 의해 생성된 전하가 제1 위상에서 저장되는 제1 전하량이 미리 지정된 포화 레벨 이상인 경우, 제2 위상에서 저장되는 제2 전하량으로부터 상기 제1 전하량을 계산하는 보정 단계; 및 상기 제1 전하량 및 상기 제2 전하량 중 적어도 하나를 이용하여 깊이 영상을 생성하는 영상 생성 단계를 포함하는 영상 처리 방법이 제공된다.
일실시예에 따르면, 상기 제2 전하량은, 상기 수광부에 의해 생성된 상기 전하가 저장되는 복수 개의 위상 중, 상기 제1 위상과 상이한 복수 개의 위상에서 저장된 전하량일 수 있다.
한편, 일실시예에 따르면, 상기 복수 개의 위상은 기준 위상인 0도, 상기 기준 위상과 상이한 90도, 180도 및 270도를 포함할 수 있다.
이 경우, 상기 제1 위상은 상기 0도 또는 상기 90도 중 어느 하나일 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 보정 단계는, 상기 제1 위상이 0도인 경우, 상기 90도에서 저장되는 전하량과 상기 270도에서 저장되는 전하량의 합에서 상기 180도에서 저장되는 전하량을 뺀 값을 상기 제1 전하량으로 계산할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 보정 단계는, 상기 제1 위상이 90도인 경우, 상기 0도에서 저장되는 전하량과 상기 180도에서 저장되는 전하량의 합에서 상기 270도에서 저장되는 전하량을 뺀 값을 상기 제1 전하량으로 계산할 수 있다.
한편, 일실시예에 따르면, 상기 미리 지정된 포화 레벨은, 상기 수광부에 의해 생성된 전하가 저장되는 전하 저장부의 용량(Capacitance)에 비례할 수 있다.
도 1은 일실시예에 따른 영상 처리 장치의 블록도이다.
도 2는 일실시예에 따른 영상 처리 장치의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 일실시예에 따른 2탭(tap)/4위상(phase) 예에서 픽셀 구조와 저장되는 전하량을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 일실시예에 따른 2탭/ 4위상 방식에서 게이트 제어 신호의 파형과 각 위상에서 저장되는 전하를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 일실시예에 따른 영상 처리 장치의 동작을 설명하기 위한 개념도이다.
도 6은 일실시예에 따라 획득되는 깊이 영상을 설명하기 위한 개념도이다.
도 7은 일실시예에 따라 도 6에서 설명한 깊이 영상보다 오브젝트가 더 근거리에 있는 경우에 획득되는 다른 깊이 영상을 설명하기 위한 개념도이다.
도 8은 일실시예에 따른 2탭/ 4위상 방식에서 오브젝트가 근거리에 있는 경우의 각 위상을 제어 신호의 파형과 함께 도시한 도면이다.
도 9는 포화가 일어나는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 포화가 일어나는 경우에 획득되는 깊이 영상을 설명하기 위한 개념도이다.
도 11은 일실시예에 따른 영상 처리 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
이하에서, 일부 실시예들을, 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 그러나, 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.
도 1은 일실시예에 따른 영상 처리 장치(100)의 블록도이다.
일실시예에 따르면, 영상 처리 장치(100)는 이를테면, 깊이 센서 내의 전하 저장부 중 적어도 하나가 포화되는 경우 이를 보정하여 정확한 전하량을 계산할 수 있다. 이하에서는 예시적으로 깊이 카메라 센서의 픽셀이 포화되는 경우를 설명하지만, 깊이 데이터와 칼라 데이터를 모두 획득할 수 있는 카메라의 예 등 다른 응용을 배제하는 것으로 의도되지 않는다.
일실시예에 따르면, 판단부(110)는 깊이 카메라의 수광부(Sensor)가 생성한 전하가 서로 다른 위상에서 전하 저장부에 저장되는 경우, 어느 한 위상에서 전하 저장부가 포화되었는지(Saturated)의 여부를 판단할 수 있다. 이하에서는 이렇게 포화되었는지의 여부를 판단할 전하 저장부를 "제1 전하 저장부"로 지칭할 수 있다.
여기서 제1 전하 저장부는 예시적으로 TOF 방식의 깊이 카메라에서 기준 위상인 0도 위상에서 전달되는 전하량을 저장하는 커패시터(Capacitor)일 수 있다. 물론 카메라 방식의 차이나 전하 저장 소자 등의 변경은 얼마든지 있을 수 있다.
만약 제1 전하 저장부에 저장된 전하량이 미리 지정된 임계치(이하, "포화 레벨(Saturation Level)"이라고 할 수 있음) 이상인 경우 상기 판단부(110)는 상기 제1 전하 저장부가 포화된 것으로 판단할 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 미리 지정된 포화 레벨은, 실험적으로 결정될 수 있다. 이를테면, 상기 수광부에 입력되는 빛의 양이 커짐에 따라 상기 수광부가 생성하여 상기 제1 전하 저장부에 저장되는 전하량이 커지다가 더 이상 증가하지 않는 때의 전하량이 상기 미리 지정된 포화 레벨일 수 있다. 선형성(Linearity)을 잃어버리는 전하량의 크기라고 이해할 수도 있다.
이러한 포화 레벨은 상기 제1 전하 저장부의 용량(Capacitance)와 동일할 수도 있다. 그러나 포화 레벨은 상기 제1 전하 저장부의 용량보다 작은 값일 수 있다.
이를테면, 상기 제1 전하 저장부의 용량에서 어느 정도 마진(Margin)만큼 작은 값으로 결정될 수도 있다.
또한, 상기 포화 레벨은 상기 제1 전하 저장부의 용량에 비례할 수 있다. 이상에서 상기 포화 레벨을 지정하는 방법에 대한 예들을 설명하였으나, 설명된 예들에 국한되는 것은 아니며, 필요에 따라 포화 레벨은 얼마든지 다르게 지정될 수 있다.
한편, TOF 방식 깊이 계산을 위해 복수 개의 서로 다른 위상에서 상기 수광부에 의해 생성된 전하량이 측정될 수 있다.
제1 위상에서 상기 제1 전하 저장부에 저장되는 제1 전하량이 상기 포화 레벨 이상으로 판단되는 경우, 보정부(120)는 상기 제1 전하량을 보정할 수 있다.
이러한 보정은, 상기 제1 전하 저장부가 포화되었기 때문에 제1 전하량의 측정치를 신뢰할 수 없기 때문에 수행될 수 있다.
이 경우, 상기 제1 전하량의 측정치를 깊이 계산에 이용하지 않고, 다른 위상에서 측정된 전하량(이하에서는 "제2 전하량"이라고 할 수 있음)으로부터 상기 제1 전하량을 계산하는 것이 보정으로 이해될 수 있다.
일실시예에 따르면, 상기 복수 개의 위상은 TOF 방식의 깊이 계산을 위해 전하량을 측정하는 서로 다른 위상(Phase)들일 수 있다.
예시적으로, 4 위상(4 Phase) 방식의 경우에는, 상기 복수 개의 위상에 기준 위상인 0도를 비롯하여, 90도, 180도 및 270도가 포함될 수 있다. 이해를 돕기 위해, 이하에서는 0도 위상에서 측정된 전하량을 Q0o으로, 90도 위상에서 측정된 전하량을 Q90o로 지칭할 수 있다. 마찬가지로 180도 위상에서 측정된 전하량은 Q180o로, 270도 위상에서 측정된 전하량은 Q270o로 각각 언급될 수 있다.
이러한 복수 개의 측정 전하량들 중, 어느 한 위상에서 측정된 전하량이 상기 포화 레벨 이상인 경우에는 보정부(120)가 그 위상에서 측정된 전하량을 보정한다.
그러면, 영상 생성부(130)는 보정에 의해 계산된 전하량을 이용하여 정확한 깊이 영상을 생성할 수 있다.
보정부(120)의 상세한 동작은 도 3 내지 도 10을 이용하여 보다 상세히 후술한다.
도 2는 일실시예에 따른 영상 처리 장치의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
일실시예에 따르면, 영상 처리 장치(100)는 상기 깊이 카메라(200)의 수광부(230)에서 발생한 전하가 어느 위상에서 전하 저장부를 포화 시킴으로써 발생되는 깊이 값 왜곡을 보정할 수 있다.
영상 처리 장치(100)는 깊이 카메라(200)에 연결되거나 및/또는 임베드될 수 있다.
카메라(200)의 제어부(210)의 제어에 의해 광 조사부(220)가 광, 이를테면 적외선(221)을 조사한다.
일실시예에 따르면 광 조사부(210)가 깊이(Depth)를 측정하기 위해 오브젝트(201)에 조사하는 광(Light)은 적외선, 근적외선(Near Infra-Red: NIR), 자외선(UV), 가시광선 등일 수 있다. 따라서, 일부 실시예에 따른 특정 종류의 광으로 한정되지 않는다.
한편, 광 조사부(210)는 LED 어레이(Light Emitting Diode Array) 또는 레이저(LASER) 장치 등에 의해 구현될 수 있다.
한편, 조사된 적외선(221)은 오브젝트(201)에 반사되어 반사광(222)의 형태로 렌즈(240)에 집광된다.
렌즈(240)가 반사광(222)을 수광부(230)(Sensor)에 전달하며, 수광부(230)는 이를 전하(Charge)로 변환할 수 있다. 수광부(230)는 수신된 빛 에너지를 전하로 바꿀 수 있는 소자이다.
일실시예에 따르면, 수광부(230)는 포토 다이오드(photo-diode) 어레이 또는 포토 게이트(photo-gate) 어레이로 이루어 질 수 있다.
이하에서는 수광부(230)의 픽셀이 포토 다이오드로 이루어지는 것을 가정하여 설명할 수 있다. 그러나, 이는 어디까지나 예시적인 것에 불과하므로, 다른 형태의 수광부(230)에 의한 다른 실시예를 배제하는 것으로 해석되지 않는다.
영상 처리 장치(100)는 수광부(230)가 생성한 전하를 TOF 방식에 따라 서로 다른 위상에서 측정한 측정 값을 가지고 깊이 영상을 생성하는 신호 처리 모듈로 이해될 수도 있다.
영상 처리 장치(100)의 동작에 대해 도 3 이하를 참조하여 상술한다.
도 3은 일실시예에 따른 2탭(tap)/4위상(phase) 예에서 픽셀 구조와 저장되는 전하량을 설명하기 위한 도면이다.
복수 개의 위상에서 측정된 전하량의 차이를 이용하여 TOF 방식에 따른 깊이가 계산될 수 있다.
예시적인 2탭 구조에서는, 서로 다른 위상에서 저장된 전하량을 분리하기 위해 상기 전송 게이트 TX1이 추가될 수 있다.
TX0와 TX1은 서로 상보된 시간 구간에서 포토 다이오드(PD)가 반사광(222)을 수신하여 생성한 전하를 각각의 커패시터 Cfd0 및 Cfd1에 저장한다. 이를테면, TX0는 포토 다이오드(PD)가 생성한 전하량을 기준 위상인 0도에서 커패시터 Cfd0에 전달하여 저장할 수 있다. 그리고, TX1은 포토 다이오드(PD)가 생성한 전하량을 180도에서 커패시터 Cfd1에 전달하여 저장할 수 있다.
예시적으로 2탭/4위상 방식의 실시예를 제시하는 도 3을 참조하면, TX0이 0도에서 전하를 커패시터 Cfd0에 전달하여 저장한 전하량이 Q0o(310)일 수 있다. 그리고 TX1이 180도에서 전하를 커패시터 Cfd1에 전달하여 저장한 전하량이 Q180o(320)일 수 있다.
그리고, 2탭 구조에서는 Cfd0와 Cfd1에서 두 번의 측정이 수행되어 4위상(4 Phase)의 전하량이 측정될 수 있다. 예를 들면, 상기 TX0와 TX1은 90도 지연된 상태로, 서로간에는 여전히 상보된 시간 구간에서 포토 다이오드(PD)가 생성한 전하를 각각의 커패시터 Cfd0 및 Cfd1에 저장한다. 이를테면, TX0는 90도에서, TX1은 270도에서 전하를 각각의 커패시터에 전달하여 저장한다.
TX0이 90도에서 전하를 커패시터 Cfd0에 전달하여 저장한 전하량이 Q90o(330)일 수 있다. 그리고 TX1이 270도에서 전하를 커패시터 Cfd1에 전달하여 저장한 전하량이 Q270o(340)일 수 있다.
한편, 이상에서 설명한 2 Tap/ 4 Phase 방식은 일실시예에 불과하다. 따라서, 1 Tap 구조에서 위상을 달리 하여 4 Phase를 구현하거나, 또는 4 Tap 구조에서 각각의 Tap이 서로 다른 위상에 대응하는 전하를 측정할 수도 있다. 그러므로 별다른 언급이 없더라도 2 Tap/ 4 Phase 방식 외에 다양한 구조, 다양한 전하 측정 방식 또한 가능하다.
2 Tap/ 4 Phase 방식에 따른 TX0와 TX1의 제어, 전하의 전달 및 전하의 저장은 도 4를 참조하여 보다 상세히 후술한다.
도 4는 일실시예에 따른 2탭/ 4위상 방식에서 게이트 제어 신호의 파형과 각 위상에서 저장되는 전하를 설명하기 위한 도면이다.
도 4의 (a)를 참조하면, 조사광(Emitted NIR)과 반사광(Reflected NIR)은 td 만큼의 시간차 또는 위상차를 갖는다.
이러한 시간차 td는 광 조사부(220)와 수광부(230) 사이의 거리에 비례한다. 상기 거리는 빛의 왕복 주행기산(Time Of Flight)에 비례하므로, 상수인 빛의 속도(C = 3*108 m/s)를 이용하면 거리 Depth는 아래와 같이 계산될 수 있다.
Figure pat00001
그리고 이러한 시간차 td가 얼마인지는 Q0o, Q90o, Q180o 및 Q270o을 측정하여 비교함으로써 계산될 수 있다.
도 4의 (b)와 (c)를 참조하면, 상기 Q0o, Q90o, Q180o 및 Q270o의 측정은 두 차례의 신호 인가 및 제어에 의해 이루어진다.
예를 들어, 2 Tap/ 4 Phase 방식의 경우, TX0 게이트는 0도 위상(Phase)(Q0o)와 90도 위상(Q90o)의 두 차례에 걸쳐 전하를 전달하고, TX1 게이트는 180도 위상(Q180o)과 270도 위상 (Q270o)의 두 차례에 걸쳐 전하를 전달한다.
1 Tap/ 4 Phase 방식의 실시예에서는 탭이 하나이고, 전송 게이트도 하나이므로, TX1은 없을 수 있다. 이 경우, 도 4의 (b) 및 (c)에서는 TX1 대신 모두 TX0이 되는 것으로 이해될 수 있다.
또한, 4 Tap/ 4 Phase 방식의 실시예에서는 탭이 네 개이고, 전송 게이트 또한 네 개이므로, TX0, TX1 외에도 TX2 및 TX3가 있을 수 있다. 이때는, 도 4의 (c)에서는 TX2가 TX0을 대체하고, TX3가 TX1을 대체하는 것으로 이해될 수 있다.
한편, 전달된 전하는 도 4의 (d)와 같이 저장될 수 있다.
그러면, td에 비례하는 깊이 값 Depth는 아래 수학식과 같이 계산될 수 있다.
Figure pat00002
여기서 Rmax는 변조 주파수와 빛의 속도로 이루진 값으로 Depth 센서가 취득할 수 있는 이론적 최대 거리를 의미한다.
예를 들어 변조 주파수가 30MHz의 경우 Rmax는 5m, 20MHz의 경우 Rmax는 7.5m를 갖는다.
도 1의 영상 생성부(130)는 상기 수학식 2를 이용하여 각 픽셀에 대응하는 깊이 값을 계산할 수 있다.
그런데, 오브젝트와의 거리가 가까워 반사된 광이 많이 들어온 경우, 픽셀은 포화되어(Saturated) 깊이 값 계산에 오차가 발생될 수 있다.
이러한 픽셀의 포화(Saturation)의 과정을 설명하기 위해 도 5 내지 도 10을 참조한다.
도 5는 일실시예에 따른 영상 처리 장치의 동작을 설명하기 위한 개념도이다.
오브젝트(510)이 깊이 카메라(501)에 의해 촬영되는 경우, 상대적으로 카메라로부터 가까이 있는 면(511)은 조금 더 멀리 있는 면(512)와 다른 깊이 값을 가질 수 있다.
그런데, 깊이 카메라(501)가 오브젝트와 점점 가까워지는 경우, 이를테면 위치(502)에 있는 경우 너무 가까워서 반사광의 양이 커지면 픽셀의 포화가 일어날 수 있다.
도 6은 일실시예에 따라 획득되는 깊이 영상을 설명하기 위한 개념도(600)이다.
도 5의 깊이 카메라(501)가 오브젝트(510)을 촬영하여 깊이 영상을 생성하는 경우, 둘 사이의 거리가 적절한 범위 내에 있다면 픽셀 포화 또는 깊이 접힘 등이 발생되지 않을 수 있다.
그러면, 깊이 영상 내에서 오브젝트 영역(611 및 612)는 배경 영역(620)과 구분될 뿐만 아니라, 오브젝트 영역(611) 및 오브젝트 영역(612) 둘은 서로간에도 구분될 수 있다.
왜냐하면 오브젝트 영역(611)은 면(511)에 대응하고, 오브젝트 영역(612)은 면(512)에 대응하는데 면(511)과 면(512)은 깊이 카메라(501)로부터의 거리가 서로 다르기 때문이다.
그런데, 깊이 카메라(501)가 오브젝트(510)에 더 가까워지는 경우, 이를테면 위치 (502)에서 촬영하는 경우에는 이러한 구분이 잘 되지 않을 수도 있다. 적어도 일부의 픽셀이 지나치게 많은 반사광의 양 때문에 포화될 수 있기 때문이다.
도 7은 일실시예에 따라 도 6에서 설명한 깊이 영상보다 오브젝트가 더 근거리에 있는 경우에 획득되는 다른 깊이 영상을 설명하기 위한 개념도(700)이다.
깊이 카메라(501)가 위치 (502)에서 오브젝트(510)를 촬영하는 경우에 픽셀의 포화 등 에러가 없다면 도 7에서 도시된 바와 같이 오브젝트 영역(711 및 712)는 배경 영역(720)과 구분될 뿐만 아니라, 오브젝트 영역(711) 및 오브젝트 영역(712) 둘은 서로간에도 구분되어야 한다.
그러나 픽셀 포화 등에 의해 이 오브젝트 영역(711)과 오브젝트 영역(712)이 서로 구분되지 않는 경우가 있을 수 있다.
도 8은 일실시예에 따른 2탭/ 4위상 방식에서 오브젝트가 근거리에 있는 경우의 각 위상을 제어 신호의 파형과 함께 도시한 도면이다.
도 8의 (a) 내지 (c)를 참조하면 조사광과 반사광의 시간차 또는 위상차인 td가 너무 작아, 0도 위상(Phase)(Q0o)가 매우 큰 값이 되었다. 이러한 경우 Q0o 는 커패시터 Cfd0의 용량을 초과할 수도 있다.
이러한 상황을 픽셀의 포화라고 할 수 있다. 픽셀의 포화 및 실시예들에 따른 이의 보정은 도 9를 참조하여 보다 상세히 설명한다.
도 9는 포화가 일어나는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 9의 (a)를 참조하면 Q0o 가 너무 큰 값이 되어, 커패시터 Cfd0의 용량보다 전달된 전하 량이 영역(910)만큼 더 크다. 이렇게 초과된 전하량은 소실될 수 있다.
따라서 도 9의 (b) 처럼 Q0o는 실제보다 영역(910)만큼 작은 영역(911)만큼만 측정될 수 있다.
그러면 위 수학식 2에서 Depth 값이 계산 식(2)는 커지는 결과를 갖게 되어, 깊이 영상에서 해당 부분은 실제 객체보다 더 멀리 있는 것으로 보일 수 있다.
이를 해결하기 위해서는 조사광의 양을 줄여 반사광의 양을 줄일 수도 있다. 그러나 이러한 경우 깊이 영상의 노이즈가 커지고 정확도는 낮아지는 등 품질 열화가 발생될 수 있다.
따라서 일실시예에 따르면 포화되어 정확하지 않은 Q0o 을 직접 측정하는 대신, 도 1의 보정부(120)가 Q0o 을 계산한다. 보정부(120)는 포화 되지 않은 다른 세 개의 위상들에서의 전하량 측정치(Q90o, Q180o, Q270o)를 이용하여 간접적으로 Q0o 을 계산한다. 그리고 이러한 계산이 Q0o의 측정치를 대체하여 깊이 계산에 이용된다.
이렇게 포화 때문에 Q0o이 신뢰할 수 없는 경우에 Q0o을 Q90o, Q180o 및 Q270o로부터 계산하는 과정은 아래 수학식과 같다.
Figure pat00003
포화(Saturation)가 발생되지 않았을 경우 0도 위상과 180도 위상에서 측정된 전하량의 합(Q0o + Q180o)은 90도 위상과 270도 위상에서 측정된 전하량의 합(Q90o + Q270o)과 같아야 한다는 원리에 기초한 접근이다. 도 8의 (b) 및 (c)를 통해 위 수학식 3은 쉽게 이해될 수 있다.
일실시예에 따르면, 이러한 Q0o의 계산이 항상 수행되는 것은 아닐 수 있다.
도 1의 판단부(110)가 Q0o의 크기가 일정한 임계치, 이를테면 포화 레벨 이상이라고 판단하는 경우에만 이러한 Q0o의 계산에 의한 보정이 수행될 수 있다.
물론 Q0o는 항상 측정이 아닌 수학식 3에 의한 계산에 의해서만 구해질 수도 있으며, 일부 실시예의 제시가 이러한 변형 가능성을 배제하는 것은 아니다.
한편, 위에서는 Q0o가 보정되는 과정을 설명하였으나, 90도에서 측정된 전하량(Q90o)이 포화로 인해 부정확할 때 Q90o를 보정하는 과정도 유사하다. 제어 신호 TX0의 Duty의 50%보다 상기 td가 커지는 경우에는 Q90o의 보정이 필요할 수도 있다. 이 경우, Q90o의 보정은 아래 수학식과 같다.
Figure pat00004
도 10은 포화가 일어나는 경우에 획득되는 깊이 영상을 설명하기 위한 개념도(1000)이다.
포화가 일어나는 경우, 근거리에 있는 부분은 깊이 차이가 정확하지 않을 수 있다. 따라서 오브젝트 영역(1010)과 배경 영역(1020)은 서로 구분되지만, 오브젝트 영역(1010) 내에서는 깊이 차이 정보가 소실되었다.
예시적으로 0도 위상에서 측정된 전하량인 Q0o이 포화된 경우, 수학식 3을 이용하여 Q0o를 간접적으로 계산함으로써 픽셀의 포화를 보정할 수 있다. 이러한 실시예들에 의해 Q0o를 구하는 경우 도 7에서 도시된 바와 같이 정확한 깊이 영상이 생성될 수 있다.
도 11은 일실시예에 따른 영상 처리 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
단계(1110)에서 카메라부(200)의 수광부(230)에서는 각 위상에서 측정되는 전하량이 생성되고 서로 다른 위상에서 전하량이 측정된다.
일실시예에 따르면, 영상 처리 장치(100)는 픽셀이 포화되는 경우 이를 보정하여 정확한 깊이 영상을 생성할 수 있다.
따라서, 이러한 픽셀의 포화 여부를 판단하는 과정이 수행될 수 있다.
단계(1120)에서 영상 처리 장치(100)의 판단부(110)는 깊이 카메라의 수광부(230)가 생성한 전하를 저장하는 제1 전하 저장부가 포화되었는지의 여부를 판단할 수 있다.
이러한 판단은 상기한 Q0o를 미리 지정된 포화 레벨(Saturation Level)과 비교함으로써 수행된다.
판단 결과 Q0o가 포화 레벨보다 작아서 픽셀 포화가 일어나지 않은 것으로 판단된 경우, 단계(1140)에서 수학식 2를 이용한 픽셀 값 계산이 수행된다.
그러나, 상기 판단 결과 Q0o가 포화 레벨 이상이어서 픽셀 포화가 일어난 것으로 판단된 경우, 단계(1130)에서 수학식 3을 이용한 Q0o 값 보정이 수행된다.
그리고 나서 이렇게 보정된 Q0o 값을 이용하여 단계(1140)이 수행될 수 있다.
각 단계에 대한 상세한 설명과 다양한 실시예는 도 2 내지 도 10을 참조하여 상술한 바와 같다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (16)

  1. 수광부에 의해 생성된 전하가 제1 위상에서 저장되는 제1 전하량을, 제2 위상에서 저장되는 제2 전하량으로부터 계산하는 보정부; 및
    상기 제1 전하량 및 상기 제2 전하량 중 적어도 하나를 이용하여 깊이 영상을 생성하는 영상 생성부
    를 포함하는 영상 처리 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 영상 처리 장치는 상기 제1 전하량이 미리 지정된 포화 레벨 이상인지의 여부를 판단하는 판단부를 더 포함하고,
    상기 보정부는 상기 제1 전하량이 상기 미리 지정된 포화 레벨 이상인 경우에 상기 제2 전하량으로부터 상기 제1 전하량을 계산하는 영상 처리 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 제2 전하량은, 상기 수광부에 의해 생성된 상기 전하가 저장되는 복수 개의 위상 중, 상기 제1 위상과 상이한 복수 개의 위상에서 저장된 전하량인 영상 처리 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 복수 개의 위상은 기준 위상인 0도, 상기 기준 위상과 상이한 90도, 180도 및 270도를 포함하는 영상 처리 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 제1 위상은 상기 0도 또는 상기 90도 중 어느 하나인 영상 처리 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 제1 위상이 0도인 경우, 상기 보정부는, 상기 90도에서 저장되는 전하량과 상기 270도에서 저장되는 전하량의 합에서 상기 180도에서 저장되는 전하량을 뺀 값을 상기 제1 전하량으로 계산하는 영상 처리 장치.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 영상 생성부는 TOF 방법을 이용하여 상기 깊이 영상을 생성하는 영상 처리 장치.
  8. 제2항에 있어서,
    상기 미리 지정된 포화 레벨은, 상기 수광부에 의해 생성된 전하가 저장되는 전하 저장부의 커패시턴스에 연관되는 영상 처리 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 미리 지정된 포화 레벨은, 상기 커패시턴스 보다 미리 지정된 마진만큼 작은 전하량인 영상 처리 장치.
  10. 수광부에 의해 생성된 전하가 제1 위상에서 저장되는 제1 전하량이 미리 지정된 포화 레벨 이상인 경우, 제2 위상에서 저장되는 제2 전하량으로부터 상기 제1 전하량을 계산하는 보정 단계; 및
    상기 제1 전하량 및 상기 제2 전하량 중 적어도 하나를 이용하여 깊이 영상을 생성하는 영상 생성 단계
    를 포함하는 영상 처리 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 제2 전하량은, 상기 수광부에 의해 생성된 상기 전하가 저장되는 복수 개의 위상 중, 상기 제1 위상과 상이한 복수 개의 위상에서 저장된 전하량인 영상 처리 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 복수 개의 위상은 기준 위상인 0도, 상기 기준 위상과 상이한 90도, 180도 및 270도를 포함하는 영상 처리 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 제1 위상은 상기 0도 또는 상기 90도 중 어느 하나인 영상 처리 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 보정 단계는,
    상기 제1 위상이 0도인 경우, 상기 90도에서 저장되는 전하량과 상기 270도에서 저장되는 전하량의 합에서 상기 180도에서 저장되는 전하량을 뺀 값을 상기 제1 전하량으로 계산하는
    영상 처리 방법.
  15. 제10항에 있어서,
    상기 미리 지정된 포화 레벨은, 상기 수광부에 의해 생성된 전하가 저장되는 전하 저장부의 커패시턴스에 비례하는 영상 처리 방법.
  16. 제10항 내지 제15항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 영상 처리 방법을 수행하는 프로그램을 포함한 컴퓨터 판독 가능 기록매체.
KR1020120156282A 2012-12-28 2012-12-28 영상 처리 장치 및 방법 KR101904720B1 (ko)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020120156282A KR101904720B1 (ko) 2012-12-28 2012-12-28 영상 처리 장치 및 방법
US13/963,385 US9628774B2 (en) 2012-12-28 2013-08-09 Image processing method and apparatus

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020120156282A KR101904720B1 (ko) 2012-12-28 2012-12-28 영상 처리 장치 및 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20140086147A true KR20140086147A (ko) 2014-07-08
KR101904720B1 KR101904720B1 (ko) 2018-10-05

Family

ID=51016750

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020120156282A KR101904720B1 (ko) 2012-12-28 2012-12-28 영상 처리 장치 및 방법

Country Status (2)

Country Link
US (1) US9628774B2 (ko)
KR (1) KR101904720B1 (ko)

Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9952323B2 (en) * 2014-04-07 2018-04-24 Samsung Electronics Co., Ltd. High resolution, high frame rate, low power image sensor
CN107710015B (zh) * 2015-07-03 2021-08-24 新唐科技日本株式会社 距离测量装置以及距离图像合成方法
DE102015112398A1 (de) 2015-07-29 2017-02-02 Infineon Technologies Ag Bilderzeugungsvorrichtung und Bilderzeugungsverfahren zum Erfassen von Bilderzeugungsdaten über ein Pixelarray
JP6834211B2 (ja) * 2016-07-15 2021-02-24 株式会社リコー 測距装置、移動体、ロボット、３次元計測装置及び測距方法
JP6673084B2 (ja) * 2016-08-01 2020-03-25 株式会社デンソー 光飛行型測距装置
KR101774779B1 (ko) * 2016-09-05 2017-09-06 한국표준과학연구원 거리 측정 장치 및 거리 측정 장치의 동작 방법
EP3663801B1 (en) * 2018-12-07 2022-09-28 Infineon Technologies AG Time of flight sensor module, method, apparatus and computer program for determining distance information based on time of flight sensor data
WO2021016781A1 (zh) * 2019-07-29 2021-02-04 深圳市汇顶科技股份有限公司 三维图像传感器以及相关三维图像传感模组及手持装置
KR20210123602A (ko) * 2020-04-03 2021-10-14 에스케이하이닉스 주식회사 이미지 센싱 장치 및 그의 동작 방법
CN113298778B (zh) * 2021-05-21 2023-04-07 奥比中光科技集团股份有限公司 一种基于飞行时间的深度计算方法、系统及存储介质

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0611937A (ja) 1991-11-14 1994-01-21 Matsushita Electric Ind Co Ltd 画像濃度制御装置
US6580496B2 (en) 2000-11-09 2003-06-17 Canesta, Inc. Systems for CMOS-compatible three-dimensional image sensing using quantum efficiency modulation
JP4280822B2 (ja) 2004-02-18 2009-06-17 国立大学法人静岡大学 光飛行時間型距離センサ
US7379163B2 (en) * 2005-02-08 2008-05-27 Canesta, Inc. Method and system for automatic gain control of sensors in time-of-flight systems
JP5422735B2 (ja) 2009-05-11 2014-02-19 ウニヴェルシテート ツ リューベック 可変姿勢を含む画像シーケンスのリアルタイム利用可能なコンピュータ支援分析方法
JP5716462B2 (ja) 2010-10-20 2015-05-13 株式会社リコー 画像形成装置
US9151842B2 (en) 2010-11-12 2015-10-06 Texas Instruments Incorporated Method and apparatus for time of flight sensor 2-dimensional and 3-dimensional map generation
KR101887099B1 (ko) * 2010-12-29 2018-08-09 삼성전자주식회사 이미지 처리 시스템 및 이미지 처리 방법
EP2477043A1 (en) 2011-01-12 2012-07-18 Sony Corporation 3D time-of-flight camera and method

Also Published As

Publication number Publication date
US9628774B2 (en) 2017-04-18
US20140184746A1 (en) 2014-07-03
KR101904720B1 (ko) 2018-10-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101904720B1 (ko) 영상 처리 장치 및 방법
US10430956B2 (en) Time-of-flight (TOF) capturing apparatus and image processing method of reducing distortion of depth caused by multiple reflection
US10686994B2 (en) Imaging device, and solid-state imaging element used for same
US11536804B2 (en) Glare mitigation in LIDAR applications
US9237333B2 (en) Method and apparatus of measuring depth information for 3D camera
CN102460209B (zh) 距离测量装置
KR20110085785A (ko) 거리 정보 추출 방법 및 상기 방법을 채용한 광학 장치
KR20110134842A (ko) 비행 시간 이미저
KR20120025858A (ko) 깊이 센싱 장치 및 방법
US11143750B2 (en) Optical crosstalk calibration for ranging systems
US20120162370A1 (en) Apparatus and method for generating depth image
JP6696349B2 (ja) 光飛行型測距装置および光飛行型測距の異常検出方法
KR20190032789A (ko) 차량용 라이다 센서 및 라이다 센서의 동작 방법
JP7025317B2 (ja) 測距装置を有する物体監視システム
KR20160054156A (ko) 거리 측정 장치
US20210173054A1 (en) Optical range calculation apparatus and method of range calculation
CN113466836A (zh) 一种测距方法、装置及激光雷达
CN111684304B (zh) 距离飞行时间模组
KR20160092137A (ko) 티오에프 방식의 거리 측정 장치에서 제어 방법
KR20200079743A (ko) 펄스 위상 이동을 이용한 3차원 거리측정 카메라의 비선형 거리 오차 보정 방법
EP3663801B1 (en) Time of flight sensor module, method, apparatus and computer program for determining distance information based on time of flight sensor data
JP2020160044A (ja) 測距装置および測距方法
CN113030999A (zh) 飞行时间感测系统和其中使用的图像传感器
JP2015200566A (ja) 距離測定装置、距離測定方法および距離測定プログラム
Seiter et al. Correction of a phase dependent error in a time-of-flight range sensor

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right