KR20150125244A - 다시점 카메라가 획득한 영상에 대한 색상 보정 방법 및 다시점 카메라가 획득한 영상에 대한 색상을 보정하는 장치 - Google Patents

다시점 카메라가 획득한 영상에 대한 색상 보정 방법 및 다시점 카메라가 획득한 영상에 대한 색상을 보정하는 장치 Download PDF

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다시점 카메라가 획득한 영상에 대한 색상 보정 방법은 컴퓨터 장치가 수평면상에 서로 다른 위치에 배치되는 복수의 카메라가 동일한 객체를 촬영한 영상을 수신하는 단계 및 상기 컴퓨터 장치가 상기 복수의 카메라 중 어느 하나의 카메라가 획득한 영상의 색상을 상기 어느 하나의 카메라의 양쪽에 인접한 카메라들이 획득한 영상을 기준으로 보정하는 단계를 포함한다.

Description

다시점 카메라가 획득한 영상에 대한 색상 보정 방법 및 다시점 카메라가 획득한 영상에 대한 색상을 보정하는 장치{COLOR CORRECTING METHOD FOR IMAGE OF MULTIVIEW CAMERAS AND COLOR CORRECTION SYSTEM FOR IMAGE OF MULTIVIEW CAMERAS}
이하 설명하는 기술은 복수의 다시점 카메라가 획득한 영상의 색상을 보정하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
다시점 영상은 한 대 이상의 카메라를 통해 촬영된 영상들을 공간적인 합성을 통하여 여러 방향의 다양한 시점을 사용자에게 제공하는 영상처리의 한 분야이다. 서로 다른 시점을 갖는 영상이 하나의 장면으로 연출되기 위해서 동일한 시점에서 촬영한 각 영상의 색상이 일정하게 유지되어야 한다.
한국공개특허 제2013-0135606호 한국공개특허 제2011-0071854호
동일한 종류의 카메라를 동일하게 설정하여도 복수의 카메라가 배치된 위치에 따라 조도 등의 환경이 다를 수 있다. 이 경우 복수의 다시점 카메라가 획득한 영상은 동일한 시점에 동일한 객체를 촬영함에도 불구하고, 서로 다른 색상, 밝기 등을 가질 수 있다. 다시점 영상은 복수의 카메라가 획득한 영상을 합성하여 단일 영상을 생성하게 되는데, 서로 다른 색상값을 갖는다면 생성된 영상은 자연스럽지 못하게 된다.
이하 설명하는 기술은 동일한 시점에서 복수의 다시점 카메라가 획득한 영상에 대한 색상을 일정하게 보정하고자 한다.
이하 설명하는 기술의 해결과제는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 해결과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
다시점 카메라가 획득한 영상에 대한 색상 보정 방법은 컴퓨터 장치가 서로 다른 위치에 배치되는 복수의 카메라가 동일한 객체를 촬영한 영상을 수신하는 단계 및 상기 컴퓨터 장치가 상기 복수의 카메라 중 어느 하나의 카메라가 획득한 영상의 색상을 상기 어느 하나의 카메라의 양쪽에 인접한 카메라들이 획득한 영상을 기준으로 보정하는 단계를 포함한다.
상기 보정하는 단계는 상기 컴퓨터 장치가 상기 어느 하나의 카메라가 획득한 영상인 타겟 영상 및 상기 인접한 카메라들이 획득한 영상인 제1 인접 영상 및 제2 인접 영상을 각각 동일한 보정구역으로 분할하는 단계 및 상기 컴퓨터 장치가 상기 보정구역 각각에 대하여 상기 타겟 영상의 보정구역 색상을 상기 타겟 영상의 보정구역에 대응되는 상기 제1 인접 영상의 보정구역 색상 및 제2 인접 영상의 보정 구역 색상을 기준으로 보정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 보정하는 단계는 상기 컴퓨터 장치가 RGB 색상 각각에 대하여 상기 제1 인접 영상의 보정구역의 평균 색상값과 상기 제2 인접 영상의 보정 구역의 평균 색상값을 평균한 기준 색상값을 연산하는 단계, 상기 타겟 영상의 보정구역 평균 색상값 연산하는 단계, 상기 기준 색상값과 상기 타겟 영상의 보정구역 평균 색상값을 평균하여 상기 보정구역에 대한 보정 테이블을 생성하는 단계 및 상기 보정 테이블을 기준으로 상기 타겟 영상의 보정구역에 대한 색상을 보정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 보정하는 단계는 상기 컴퓨터 장치가 상기 어느 하나의 카메라가 획득한 영상인 타겟 영상 및 상기 인접한 카메라들이 획득한 영상인 제1 인접 영상 및 제2 인접 영상을 각각 동일한 보정구역으로 분할하는 단계, 상기 컴퓨터 장치가 상기 보정구역 각각에 대하여 상기 타겟 영상의 보정구역 색상을 상기 타겟 영상의 보정구역에 대응되는 상기 제1 인접 영상의 보정구역 색상 및 제2 인접 영상의 보정 구역 색상을 기준으로 상기 타겟 영상의 보정 구역에 대한 보정 테이블을 생성하는 단계 및 상기 컴퓨터 장치가 상기 보정 테이블을 기준으로 상기 타겟 영상의 보정구역에 대한 색상을 보정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 보정하는 단계는 상기 컴퓨터 장치가 상기 어느 하나의 카메라가 획득한 영상인 타겟 영상 및 상기 인접한 카메라들이 획득한 영상인 제1 인접 영상 및 제2 인접 영상을 각각 동일한 보정구역으로 분할하는 단계, 상기 컴퓨터 장치가 상기 보정구역 각각에 대하여 상기 타겟 영상의 보정구역 색상을 상기 타겟 영상의 보정구역에 대응되는 상기 제1 인접 영상의 보정구역 색상 및 제2 인접 영상의 보정 구역 색상을 기준으로 상기 타겟 영상의 보정 구역에 대한 보정 테이블을 생성하는 단계, 상기 컴퓨터 장치가 상기 타겟 영상의 어느 하나의 보정구역의 보정 테이블과 상기 어느 하나의 보정구역과 좌우방향, 상하 방향 또는 사선 방향 중 적어도 하나의 방향에 인접한 보정구역의 보정 테이블을 비교하여 상기 어느 하나의 보정구역의 보정 테이블에 포함된 색상값이 기준값 이내의 편차를 갖도록 수정하는 단계 및 상기 컴퓨터 장치가 상기 수정된 보정 테이블을 기준으로 상기 타겟 영상의 보정구역에 대한 색상을 보정하는 단계를 포함할 수 있다.
다시점 카메라가 획득한 영상에 대한 색상을 보정하는 장치는 서로 다른 위치에 배치되는 복수의 다시점 카메라가 동일한 객체를 촬영한 영상을 저장하는 저장 장치, 상기 복수의 카메라 중 어느 하나의 카메라가 획득한 영상의 색상을 상기 어느 하나의 카메라의 양쪽에 인접한 카메라들이 획득한 영상을 기준으로 보정하는 프로그램이 저장되는 메모리 장치 및 상기 프로그램을 이용하여 상기 어느 하나의 카메라가 획득한 영상을 색상을 보정하는 프로세서 장치를 포함한다.
상기 프로세서 장치는 상기 어느 하나의 카메라가 획득한 영상인 타겟 영상 및 상기 인접한 카메라들이 획득한 영상인 제1 인접 영상 및 제2 인접 영상을 각각 동일한 보정구역으로 분할하고, 상기 보정구역 각각에 대하여 상기 타겟 영상의 보정구역 색상을 상기 타겟 영상의 보정구역에 대응되는 상기 제1 인접 영상의 보정구역 색상 및 제2 인접 영상의 보정 구역 색상을 기준으로 보정할 수 있다.
상기 프로세서 장치는 RGB 색상 각각에 대하여 상기 제1 인접 영상의 보정구역의 평균 색상값과 상기 제2 인접 영상의 보정 구역의 평균 색상값을 평균한 기준 색상값을 연산하고, 상기 기준 색상값과 상기 타겟 영상의 보정구역 평균 색상값을 평균하여 상기 보정구역에 대한 보정 테이블을 생성한 후 상기 보정 테이블을 기준으로 상기 타겟 영상의 보정구역에 대한 색상을 보정할 수 있다.
상기 프로세서 장치는 상기 타겟 영상의 어느 하나의 보정구역의 보정 테이블과 상기 어느 하나의 보정구역과 좌우방향, 상하 방향 또는 사선 방향 중 적어도 하나의 방향에 인접한 보정구역의 보정 테이블을 비교하여 상기 어느 하나의 보정구역의 보정 테이블에 포함된 색상값이 기준값 이내의 편차를 갖도록 수정할 수 있다.
이하 설명하는 기술은 복수의 다시점 카메라가 획득한 영상에 대한 색상을 보정하여 균일한 품질의 영상을 제공한다.
이하 설명하는 기술의 효과는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 효과들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 이하 설명하는 기술이 적용되는 복수의 다시점 카메라에서 특정 객체를 촬영하는 장면을 도시한 예이다.
도 2는 복수의 다시점 카메라가 배치되는 예이다.
도 3은 도 1의 다시점 카메라 중 일부가 동일 시점에 동일 객체를 촬영한 화면의 예이다.
도 4는 다시점 카메라가 획득한 영상에 대한 색상 보정 방법에 대한 순서도의 예이다.
도 5는 다시점 카메라가 획득한 영상에서 하나의 보정구역에 대한 보정 테이블이 생성되는 과정에 대한 예이다
도 6은 다시점 카메라가 획득한 영상에서 모든 보정구역에 대한 보정 테이블이 생성된 후 생성된 보정 테이블을 추가적으로 수정하는 예이다
도 7은 복수의 다시점 카메라에서 보정 대상이 되는 카메라의 영상을 선택하는 예이다.
도 8은 다시점 카메라가 획득한 영상에 대한 색상을 보정하는 장치의 구성을 도시한 블록도의 예이다.
이하 설명하는 기술은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 이하 설명하는 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 이하 설명하는 기술의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 해당 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않으며, 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 이하 설명하는 기술의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
본 명세서에서 사용되는 용어에서 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 해석되지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함한다" 등의 용어는 설시된 특징, 개수, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 의미하는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 개수, 단계 동작 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
도면에 대한 상세한 설명을 하기에 앞서, 본 명세서에서의 구성부들에 대한 구분은 각 구성부가 담당하는 주기능 별로 구분한 것에 불과함을 명확히 하고자 한다. 즉, 이하에서 설명할 2개 이상의 구성부가 하나의 구성부로 합쳐지거나 또는 하나의 구성부가 보다 세분화된 기능별로 2개 이상으로 분화되어 구비될 수도 있다. 그리고 이하에서 설명할 구성부 각각은 자신이 담당하는 주기능 이외에도 다른 구성부가 담당하는 기능 중 일부 또는 전부의 기능을 추가적으로 수행할 수도 있으며, 구성부 각각이 담당하는 주기능 중 일부 기능이 다른 구성부에 의해 전담되어 수행될 수도 있음은 물론이다. 따라서, 본 명세서를 통해 설명되는 각 구성부들의 존재 여부는 기능적으로 해석되어야 할 것이며, 이러한 이유로 이하 설명하는 기술의 다시점 카메라가 획득한 영상에 대한 색상 보정 방법 내지 다시점 카메라가 획득한 영상에 대한 색상 보정 장치에 따른 구성부들의 구성은 이하 설명하는 기술의 목적을 달성할 수 있는 한도 내에서 대응하는 도면과는 상이해질 수 있음을 명확히 밝혀둔다.
또, 방법 또는 동작 방법을 수행함에 있어서, 상기 방법을 이루는 각 과정들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않은 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 과정들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.
이하에서는 도면을 참조하면서 다시점 카메라가 획득한 영상에 대한 색상 보정 방법(200) 및 다시점 카메라가 획득한 영상에 대한 색상을 보정하는 장치(300)에 관하여 구체적으로 설명하겠다.
도 1은 이하 설명하는 기술이 적용되는 복수의 다시점 카메라에서 특정 객체를 촬영하는 장면을 도시한 예이다. 도 1에 도시된 복수의 카메라(50)는 서로 다른 시점을 갖는 다시점 카메라에 해당한다. 이하 카메라라고 명명하는 장치는 도 1에 도시된 카메라와 같이 서로 다른 시점을 갖는 다시점 카메라를 의미한다. 도 1에서는 이후 설명을 위해 카메라 a(50a)부터 카메라 i(50i)까지 도면 부호를 별도로 부여하였다.
이하 설명하는 기술은 도 1에 도시한 바와 같이 복수의 카메라(50)가 촬영 대상인 객체(5)를 중심에 두고 원형으로 배치되는 경우에 적용된다. 보다 정확하게 표현하면 복수의 카메라는 일정한 높이를 갖는 가상의 수평면상에 원호(圓弧, arc)형태로 배치된다. 사전적으로 원호는 원둘레 또는 기타 곡선 위의 두 점에 의하여 한정된 부분을 의미한다. 카메라가 원의 중심 영역에 위치한 객체(5)를 둘러싼 형태로 원둘레에 배치될 수 있고, 또는 원둘레의 일정한 부분에 배치될 수 있다. 도 1은 원둘레 중 점선으로 도시한 부분에 복수의 카메라가 일정한 간격으로 배치된 예를 도시한다.
복수의 카메라(50)는 카메라가 고정되는 받침대 장치(30) 위에 위치한다. 각 카메라가 별도의 삼발이와 같은 장치에 배치될 수도 있고, 도 1에 도시한 받침대 장치(30)와 같이 하나의 원호 형태의 레일에 복수의 카메라(50)가 연속하여 배치될 수도 있다.
도 1에 도시된 같은 카메라 장치는 객체(5)를 회전하는 효과를 갖는 영상을 생성할 수 있다. 예컨대, 도 1의 카메라 장치는 영화 '매트릭스'에서 정지상태에서 회전하면서 인물의 움직임을 표현한 영상을 생성할 수 있다. 이러한 영상 기술을 소위 타임 슬라이싱(Time Slicing)이라고도 한다.
그러나 이하 설명하는 기술이 반드시 도 1과 같은 형태의 다시점 카메라에만 적용되는 것은 아니다. 다시점 카메라는 동일 시점에 동일한 객체 내지 인접한 객체를 촬영하기만 하면 충분하다. 도 2는 복수의 다시점 카메라가 배치되는 예이다.
도 2(a)는 도 1과 같이 카메라(50)가 원호 형태로 배치되어 촬영 대상인 객체(5)와 일정한 거리를 갖는 경우이다. 도 2(b)는 카메라(50)가 직선 형태로 배열하여 객체(5)와의 거리가 서로 상이한 경우이다. 도 2(c)는 복수의 카메라(50)가 랜덤(random)하게 배치된 경우이다.
이하 설명하는 기술은 복수의 카메라가 동일한 시간에 서로 동일한 객체를 촬영하는 경우 영상의 색상을 균일하게 하기 위한 것이다. 따라서 사실 카메라의 배치 상태와는 관련이 없다. 카메라의 배치 상태에 따라 영상에서 객체의 크기 등이 달라질 수 있지만 이는 필요하다면 별도의 작업을 통해 보정해야할 대상이다. 따라서 이하 설명하는 기술은 복수의 카메라의 배치 상태와 관련이 없고, 동일한 시간에 동일한 객체 또는 서로 중첩되는 객체를 촬영하는 경우에 적용할 수 있다.
카메라는 정지 영상을 촬영하는 카메라, 동영상을 촬영하는 카메라를 포함하는 의미이다. 다만 다시점 영상을 합성하기 위한 카메라는 보통 디지털 카메라 또는 디지털 캠코더와 같은 디지털 영상 장치를 의미한다.
객체(5)에 대한 회전 효과를 부여하기 위하여 복수의 카메라(50)는 동시에 영상을 획득해야 한다. 복수의 카메라(50)에 유선으로 연결된 제어 장치(80)는 복수의 카메라(50)에 대하여 동일한 시간에 촬영 명령을 전송한다. 도 1에 도시한 제어 장치(80)는 주로 복수의 카메라(50)가 동시에 객체(5)를 촬영하기 위한 제어를 수행한다.
기본적으로 복수의 카메라(50)는 동일한 종류의 카메라이고 동일한 영상 설정을 사용하여 객체(5)를 촬영한다.
카메라(50)를 설치하면서 모든 카메라가 촬영하는 영상의 중심 좌표가 동일하도록 설정하겠지만, 각 카메라가 위치하는 지점이 다르고 각 카메라가 받는 조도가 다를 수 있다. 이 경우 동일한 시점에 동일한 객체를 촬영하여도 각 카메라가 획득한 영상의 색상, 채도 등이 다를 수 있다.
도 3은 도 1의 다시점 카메라 중 일부가 동일 시점에 동일 객체를 촬영한 화면의 예이다. 예컨대, 도 3(a), 도 3(b), 도 3(c) 및 도 3(d)는 차례대로 도 1에 도시한 카메라(50a), 카메라(50b), 카메라(50c) 및 카메라(50d)가 획득한 영상일 수 있다. 도 3(a)는 획득한 영상의 RGB 평균값이 각각 100, 50, 80이고, 도 3(b)는 RGB 평균값이 각각 95, 55, 81이고, 도 3(c)는 RGB 평균값이 각각 110, 60, 85이며, 도 3(d)는 RGB 평균값이 각각 80, 60, 75이다. 따라서 동일한 시간에 바로 인접한 카메라에서 촬영한 영상임에도 불구하고 색상값이 서로 조금씩 다르다. 도 3(b), 도 3(c) 및 도 3(d)에서 빗금 내지 점선으로 표시한 것은 색상값이 서로 다르다는 것을 의미한다. 객체(5)가 회전하는 다시점 영상을 생성하게 되면 도 3(a)부터 도 3(d)까지의 영상이 차례대로 출력된다. 따라서 시청자는 화면이 밝아지거나, 어두워지거나 또는 깜빡이는 느낌을 받게 된다.
따라서 종래 작업자는 촬영된 사진을 USB, SD 카드 등과 같은 저장매체를 통해 컴퓨터 장치로 옮기고나서 동일한 시간대에 촬영된 사진을 일일이 비교하면서 색상을 보정하여 다시점 영상을 생성하는 작업을 하였다.
도 1에서는 각 카메라(50)가 제어 장치(80)에 유선으로 연결된 형태를 도시한다. 즉, 제어 장치(80)가 각 카메라(50)가 획득한 영상을 실시간으로 또는 일정한 시간간격으로 수신할 수 있다. 복수의 카메라(50)와 제어 장치(80)를 연결하는 인터페이스 장치는 카메라(50)에 내장된 통신 모듈(소켓)과 제어 장치(80)에 내장된 통신 모듈 사이에 유선 또는 무선으로 정보를 전달하는 장치이다. 인터페이스 장치는 카메라(50)와 컴퓨터 장치인 제어 장치(80) 사이의 동일한 프로토콜을 사용하여 데이터를 전송하는 유선 장치 또는 무선 네트워크 장치일 수도 있다. 인터페이스 장치는 관련된 분야에 사용되는 다양한 형태의 장치, 프로토콜 등이 사용될 수 있다.
이하 설명하는 기술은 도 1에서 제어 장치(80)에 해당하는 컴퓨터 장치에 관한 것이다. 컴퓨터 장치는 복수의 카메라(50)로부터 영상을 모두 수신하고, 인접한 카메라가 획득한 영상의 색상값을 비교하여 색상을 보정하는 기능을 수행한다.
도 4는 다시점 카메라가 획득한 영상에 대한 색상 보정 방법(300)에 대한 순서도의 예이다.
다시점 카메라가 획득한 영상에 대한 색상 보정 방법(300)에서 컴퓨터 장치는 먼저 수평면상에 원호(圓弧) 형태로 배치되는 복수의 카메라(50)가 동일한 객체를 촬영한 영상을 수신한다(210). 복수의 카메라(50)가 동작하는 객체에 대한 모든 영상을 촬영하고, 컴퓨터 장치가 모든 영상을 수신한 후 이후 단계로 진행할 수도 있고, 복수의 카메라(50)가 촬영하는 영상을 실시간으로 또는 일정한 시간 간격을 갖고 컴퓨터 장치가 수신한 후 수신한 영상에 대해 먼저 보정작업을 수행할 수도 있다. 즉, 후자의 경우 카메라(50)가 영상을 획득하는 동시에 병렬적으로 컴퓨터 장치가 영상에 대한 색상 보정을 수행할 수도 있는 것이다.
컴퓨터 장치는 복수의 카메라가 동일한 시간에 촬영한 프레임에 대해 보정 작업을 수행하는 것이 바람직하다. 나아가 컴퓨터 장치는 몇 개의 프레임을 하나의 그룹으로 묶어서 그룹 단위로 동일한 보정 테이블을 생성할 수도 있다. 예컨대, 객체의 동작 변화 또는 배경의 변화가 심하지 않다면 후자의 방법을 사용할 수 있다.
컴퓨터 장치는 복수의 카메라(50) 중 3개의 인접한 카메라를 하나의 단위로 보정을 수행한다. 3개의 카메라 중 중앙에 위치한 카메라가 획득한 영상이 보정 대상이 되고, 중앙 카메라의 양쪽에 위치한 카메라들이 획득한 영상이 보정의 기준이 된다. 보정 대상이 되는 카메라를 타겟 카메라라고 명명하고, 타겟 카메라의 바로 옆에 위치한 카메라들을 제1 인접 카메라 및 제2 인접 카메라라고 명명한다. 예컨대, 도 1에서 카메라 a(50a), 카메라 b(50b) 및 카메라 c(50c)가 보정을 수행하는 하나의 단위 그룹이라면 카메라 b(50b)가 타겟 카메라가 되고, 카메라 a(50a)가 제1 인접 카메라이고, 카메라 c(50c)가 제2 인접 카메라가 될 수 있다.
타겟 카메라가 획득한 영상이 보정 대상이 되는 영상이다. 이를 타겟 영상이라고 명명한다. 제1 인접 카메라가 획득한 영상을 제1 인접 영상이라고 명명하고, 제2 인접 카메라가 획득한 영상을 제2 인접 영상이라고 명명한다.
컴퓨터 장치는 복수의 카메라(50) 중 어느 하나의 카메라가 획득한 영상인 타겟 영상 및 인접한 카메라들이 획득한 영상인 제1 인접 영상 및 제2 인접 영상을 각각 동일한 보정구역으로 분할한다. 보정 구역은 보정 대상이 되는 구역이라는 의미로 명명한 것이고, 각 영상은 동일한 크기 및 위치를 갖는 보정 구역들로 분할된다. 후술하는 도 5등에서 도시한 바와 같이 보정 구역은 사각형 형태로 균등하게 분할된 형태일 수 있다. 보정 구역의 크기나 모양은 달라질 수 있을 것이다. 다만 모양은 디스플레이 장치의 화면 특성상 사각형 형태가 바람직하다. 또한 보정 구역의 크기는 화면에 많은 객체가 위치하는지 또는 객체의 움직임이 심한지 등에 따라 달라질 수 있다. 촬영되는 영상이 색상이 복잡하거나 동적이라면 보정 구역의 개수를 늘리는 것이 바람직하다.
도 4에서는 타겟 영상 등을 분할하는 과정을 별도로 도시하지 않았다. 이는 실제 컴퓨터 장치가 타겟 영상을 분할하는 것이 아니고, 타겟 영상이 일정하게 분할되었다고 가정하여 각 보정 구역마다 보정을 수행하는 것이기 때문이다. 즉, 타겟 영상의 보정은 타겟 영상의 보정 구역 중 어느 하나의 보정 구역(TAi)과 제1 인접 영상 및 제2 인접 영상에서 대응되는 보정 구역을 비교하여 보정 구역마다 수행되는 것이다. 여기서 i는 보정 구역의 번호를 의미한다. i는 1부터 n(보정 구역의 개수)까지이다.
도 4에 대한 설명으로 돌아가서, 컴퓨터 장치는 RGB 색상 각각에 대하여 타겟 영상의 어느 하나의 보정 구역(TAi)에 대한 평균 색상값(TVi)을 연산한다(220). 또 컴퓨터 장치는 TAi에 대응되는 제1 인접 영상의 보정 구역에 대한 RGB 평균 색상값과 제2 인접 영상의 보정 구역에 대한 RGB 평균 색상값을 평균하여 기준 영상값(AVi)을 연산한다(220). 220 단계와 230 단계는 순서에 상관없이 수행되고, 병렬적으로 수행될 수도 있다.
이후 컴퓨터 장치는 TVi와 AVi가 기준값 이상 차이가 나는지 판단할 수 있다(240). 기준값 이상 차이가 나지 않는다면 컴퓨터 장치는 다음 보정 구역(TAi +1)에 대하여 220 단계 내지 240 단계를 수행한다. 다음 보정 구역(TAi +1)의 순서는 다양한 형태가 가능하다. 예컨대, 다음 보정 구역(TAi +1)은 인접한 구역이 될 수도 있고, 인접하지 않는 구역이 될 수도 있다.
나아가 TVi와 AVi가 기준값 이상 차이가 나는지 판단하는 단계(240)는 임의적인 단계이다. 즉, 240 단계 없이 바로 250 단계로 진행할 수도 있다.
컴퓨터 장치는 기준 색상값(AVi)과 타겟 영상의 평균 색상값(TVi)을 평균하여 보정 구역(TAi)에 대한 보정 테이블을 생성한다(250). 컴퓨터 장치는 타겟 영상의 모든 보정 구역(1 부터 n까지)에 대한 보정 테이블이 완성되었는지 판단하여(260), 완성되지 않았다면 다음 보정 구역에 대한 보정 테이블 작업을 수행하고, 완성되었다면 완성된 보정 테이블에 기반하여 각 보정 구역의 색상을 보정한다(280). 보정 테이블이 동일한 보정 구역에 포함된 픽셀의 색상값에 대한 레퍼런스가 되는 것이다. 예컨대, 종래 보정 구역의 RGB 평균 색상값(TVi)에 대해 해당 보정 구역에 대한 수정된 색상값이 있다면 해당 편차만큼 모든 픽셀의 색상을 조절할 수도 있다. 보정 테이블을 이용한 색상 보정 기법은 종래 다양한 기법이 이용되고 있으므로 자세한 설명은 생략한다.
컴퓨터 장치가 보정 테이블을 이용한 보정 구역의 색상 보정(280) 이전에, 타겟 영상의 모든 보정 구역에 대하여 마련된 보정 테이블을 수정할 수 있다(270). 테이블 수정(270)에 대한 예는 후술하도록 한다.
도 5는 다시점 카메라가 획득한 영상에서 하나의 보정구역에 대한 보정 테이블이 생성되는 과정에 대한 예이다. 도 5는 도4에서 보정 테이블을 생성하는 과정에 대한 일 예에 해당한다.
도 5는 왼쪽에서 오른쪽 순서대로 제1 인접 영상, 타겟 영상 및 제2 인접 영상을 도시한다. 도 5는 도면이 4개의 가로 행으로 구성되며, 도 5(a) 내지 도 5(d)는 각각 같은 가로 행의 도면을 의미한다.
도 5(a)는 각 영상이 동일한 보정 구역으로 분할된 형태를 도시한다. 컴퓨터 장치는 도 5(b)에 도시한 바와 같이 제1 인접 영상, 타겟 영상 및 제2 인접 영상에서 빗금으로 표시된 보정 구역에 대한 RGB 평균값을 연산한다.
이후 컴퓨터 장치는 도 5(c)에 도시한 바와 같이 제1 인접 영상의 보정 구역에 대한 RGB 평균값(R:100, G:50, B:80)과 제2 인접 영상의 보정 구역에 대한 RGB 평균값(R:90, G:40, B:90)을 평균하여 기준 색상값(R:95, G:45, B:85)을 연산한다.
컴퓨터 장치는 도 5(d)와 같이 기준 색상값과 타겟 영상의 보정 구역에 대한 평균 색상값(R:80, G:30, B: 70)을 평균하여 최종적으로 타겟 영상의 보정 구역에 대한 보정 테이블(R:87, G:37, B:77)을 생성한다.
컴퓨터 장치는 도 5와 같은 작업을 타겟 영상의 모든 보정 구역에 대해 수행한다. 모든 보정 구역에 대한 보정 테이블이 마련되면 컴퓨터 장치가 타겟 영상에 대한 색상 보정을 수행할 수 있다.
한편 도 4에서 타겟 영상의 보정 구역에 대한 색상 보정 전에 마련된 보정 테이블을 수정(270)할 수 있다고 설명하였다. 이에 대해 구체적으로 설명하고자 한다.
도 6은 다시점 카메라가 획득한 영상에서 모든 보정구역에 대한 보정 테이블이 생성된 후 생성된 보정 테이블을 추가적으로 수정하는 예이다. 즉 도 4의 270 단계에 대한 일 예이다.
250 단계에서 생성된 보정 테이블의 추가적인 수정은 두 개의 인접한 보정 구역을 비교하여 연속적으로 수행될 수 있다. 도 6(a)는 두 개의 인접한 보정 구역 A 및 B를 비교하여 보정 테이블을 수정하는 예이다.
보정 구역 A는 카메라가 최초 획득한 원본 영상의 RGB 평균값이 (R: 90, G: 40, B: 90)이었고, 이에 대해 보정된 데이터는 (R: 93, G: 35, B: 94)있었다. 따라서 "원본 영상 색상값 - 보정된 데이터의 색상값"으로 표현될 수 있는 변화량은 (R: -3, G: +5, B: -3)에 해당한다.
보정 구역 B에 대해서는 원본 영상의 RGB 평균값이 (R: 95, G: 30 B: 95)이고, 보정된 데이터는 (R: 100, G: 35, B: 90)이고, 변화량은 (R: -3, G: -5, B: +5)이다.
270 단계는 인접한 보정 구역이 갖는 변화량의 크기를 일정한 기준값 범위내에서 조절하는 방식으로 수행될 수 있다. 예컨대, 도 6(a)에 도시된 바와 같이 보정 구역 A의 변화량을 기준으로 보정 구역 B의 변화량이 일정한 범위 내에 있도록 보정 구역 B의 보정 테이블을 수정할 수 있다. 연속되는 보정 구역에서 허용되는 색상 변화량은 ±2라고 가정한다. 허용되는 색상 변화량을 허용 편차값이라고 명명한다.
도 6(a)를 기준으로 설명하면 보정 구역 A의 R 색상 변화량은 -3인데 보정 구역 B의 R 색상 변화량도 -3이므로 R 색상에 대한 추가적인 수정은 필요 없다.
보정 구역 A의 G 색상 변화량은 +5인데 보정 구역 B의 G 색상 변화량은 -5이므로 허용 편차값을 벗어난다. 따라서 보정 구역 B의 G 색상값을 +3이 될 수 있도록 보정 구역 B의 보정 테이블을 수정한다. 이는 보정 구역 A의 G 색상 변화량인 +5를 기준으로 허용 편차값의 최대값을 적용한 결과(+5 + (-2) = +3)이다. 허용 편차값의 최대값이 음(-)의 값을 갖는 것은 원래 보정 구역 B의 색상 변화량이 보정 구역 A에 대해 음의 값을 갖기 때문이다.
보정 구역 A의 B 색상 변화량은 -3인데 보정 구역 B의 B 색상 변화량은 +5이므로 허용 편차값을 벗어난다. 따라서 전술한 방식과 동일하게 보정 구역 B의 B 색상 변화량이 -1이 되도록 보정 구역 B의 보정 테이블을 수정한다.
최종적으로 보정 구역 B의 수정된 색상값은 (R: 92, G: 33, B: 94)의 값을 갖게 보정된다. 보정 구역 B의 보정 테이블은 최종적인 변화량 (R: -3, G: +3, B: -1)의 값을 갖게 될 것이다.
도 6은 인접 보정 구역의 보정 테이블과 허용 편차값을 ±2로 두고, 보정 구역 B의 보정 테이블을 수정한 예이다. 보정 테이블을 수정하는데 이용하는 허용 편차값은 보정 구역의 개수, 객체의 개수, 객체의 움직임 등에 따라 다른 기준값을 사용할 수 있다. 예컨대, 보정 구역의 개수가 많다면 허용 편차값을 적게 둘 수 있지만, 보정 구역의 개수가 적다면 허용 편차값을 비교적 넓게 두어야 할 것이다. 또한 객체의 개수가 많거나 움직임이 크다면 허용 편차값을 비교적 넓게 두어야 할 것이다.
도 6(b) 및 도 6(c)는 도 6(a)와 같은 방식을 사용하여 보정 구역의 보정 테이블을 수정하는 경우 진행하는 방향에 대한 예를 도시한다. 도 6(b)는 보정 구역의 각 행에서 좌측에서 우측으로 수정을 수행하는 경우이고, 도 6(c)는 타겟 영상의 좌측 상단 보정 구역에서 시작하여 우측 하단의 보정 구역까지 연속적으로 수정을 수생하는 경우이다. 도 6에 도시한 순서 외에 다양한 순서가 사용될 수 있음은 자명하다. 예컨대, 사선 방향으로 인접한 보정 구역 순서로 보정 테이블을 수정할 수도 있다.
전술한 바와 같이 컴퓨터 장치는 3개의 인접한 카메라가 획득한 영상을 하나의 단위로 보정을 수행한다. 보정 단위에 포함되는 영상은 순서대로 제1 인접 영상, 타겟 영상 및 제2 인접 영상이다. 보정을 수행하는 3개의 영상을 어떻게 설정하느냐의 문제가 있다.
도 7은 복수의 다시점 카메라에서 보정 대상이 되는 카메라의 영상을 선택하는 예를 도시한다. 도 7에서 도시한 카메라 번호는 도 1에 도시한 번호와 동일하다. 즉, 카메라 50a에서 카메라 50i는 연속하여 배치되는 카메라이다. 또 도 7에서 빗금으로 표시한 영상은 타겟 영상이다. 점선으로 표시한 그룹은 하나의 보정 단위를 의미한다.
도 7(a)는 카메라 50a, 카메라 50b 및 카메라 50c가 제1 보정 단위, 카메라 50d, 카메라 50e 및 카메라 50f가 제2 보정 단위이고 카메라 50g, 카메라 50h 및 카메라 50i가 제3 보정 단위인 예이다. 도 7(a)와 같이 보정 단위를 설정해도 되겠지만 보정 단위 사이에 색상 편차가 발생할 수 있다.
도 7(b)는 카메라 50a, 카메라 50b 및 카메라 50c가 제1 보정 단위, 카메라 50c, 카메라 50d 및 카메라 50e가 제2 보정 단위이고 카메라 50d, 카메라 50e 및 카메라 50f가 제3 보정 단위인 예이다. 도 7(b)와 같이 보정 단위를 설정하면 각 보정 단위에서 기준 색상값 연산에 사용되는 인접 영상이 겹치기 때문에 어느 정도 색상의 통일성을 기대할 수 있을 것이다.
도 7(c)는 타겟 영상을 인접 카메라 중 하나의 방향으로 하나씩 이동한 경우이다. 즉, 도 7(c)는 카메라 50a, 카메라 50b 및 카메라 50c가 제1 보정 단위, 카메라 5b, 카메라 50c 및 카메라 50d가 제2 보정 단위이고 카메라 50c, 카메라 50d 및 카메라 50e가 제3 보정 단위이고, 카메라 50d, 카메라 50e 및 카메라 50f가 제4 보정 단위인 예이다. 도 7에서 가장 연산 시간이 오래 걸리는 경우이다.
어떤 형태로 보정 단위를 설정할지는 시스템 내지 사용자가 설정할 수 있을 것이다.
도 8은 다시점 카메라가 획득한 영상에 대한 색상을 보정하는 장치(300)의 구성을 도시한 블록도의 예이다. 다시점 카메라가 획득한 영상에 대한 색상을 보정하는 장치(300)는 전술한 컴퓨터 장치에 해당하는 장치이다. 이하 전술한 다시점 카메라가 획득한 영상에 대한 색상 보정 방법(200)과 중복되는 내용은 생략하거나 간략하게 설명한다.
다시점 카메라가 획득한 영상에 대한 색상을 보정하는 장치(300)는 수평면상에 원호(圓弧) 형태로 배치되는 복수의 다시점 카메라가 동일한 객체를 촬영한 영상을 저장하는 저장 장치(320), 복수의 카메라 중 어느 하나의 카메라가 획득한 영상의 색상을 어느 하나의 카메라의 양쪽에 인접한 카메라들이 획득한 영상을 기준으로 보정하는 프로그램이 저장되는 메모리 장치(340) 및 프로그램을 이용하여 어느 하나의 카메라가 획득한 영상을 색상을 보정하는 프로세서 장치(330)를 포함한다.
도 8에 도시한 인터페이스(310)는 각 카메라(50)로부터 영상 데이터를 수신하는 장치이다. 카메라(50)로부터 수신한 영상 데이터는 저장 장치(321)에 저장된다. 타겟 영상의 색상을 보정하는 프로그램이 별도의 메모리 장치(340)에 저장된다고 도시하였으나, 메모리 장치(340)과 저장 장치(320)는 동일한 내부 메모리 장치일 수도 있다. 한편 타겟 영상의 색상을 보정하는 프로그램은 전술한 다시점 카메라가 획득한 영상에 대한 색상 보정 방법(200)을 구현한 프로그램에 해당한다.
프로세서 장치(330)는 메모리 장치(340)에 저장된 보정 프로그램을 이용하여 어느 하나의 카메라가 획득한 영상인 타겟 영상 및 인접한 카메라들이 획득한 영상인 제1 인접 영상 및 제2 인접 영상을 각각 동일한 보정구역으로 분할하고, 보정구역 각각에 대하여 타겟 영상의 보정구역 색상을 타겟 영상의 보정구역에 대응되는 제1 인접 영상의 보정구역 색상 및 제2 인접 영상의 보정 구역 색상을 기준으로 보정할 수 있다.
프로세서 장치(330)는 RGB 색상 각각에 대하여 제1 인접 영상의 보정구역의 평균 색상값과 제2 인접 영상의 보정 구역의 평균 색상값을 평균한 기준 색상값을 연산하고, 기준 색상값과 타겟 영상의 보정구역 평균 색상값을 평균하여 보정구역에 대한 보정 테이블을 생성한 후 보정 테이블을 기준으로 타겟 영상의 보정구역에 대한 색상을 보정할 수 있다.
프로세서 장치(330)는 보정 테이블을 이용해 타겟 영상의 색상을 보정하기 전에 타겟 영상의 어느 하나의 보정구역의 보정 테이블과 어느 하나의 보정구역과 좌우방향, 상하 방향 또는 사선 방향 중 적어도 하나의 방향에 인접한 보정구역의 보정 테이블을 비교하여 어느 하나의 보정구역의 보정 테이블에 포함된 색상값이 기준값 이내의 편차를 갖도록 수정할 수도 있다.
본 실시예 및 본 명세서에 첨부된 도면은 전술한 기술에 포함되는 기술적 사상의 일부를 명확하게 나타내고 있는 것에 불과하며, 전술한 기술의 명세서 및 도면에 포함된 기술적 사상의 범위 내에서 당업자가 용이하게 유추할 수 있는 변형 예와 구체적인 실시예는 모두 전술한 기술의 권리범위에 포함되는 것이 자명하다고 할 것이다.
5 : 객체 30 : 받침대 장치
50 : 카메라 80 : 제어 장치
300 : 다시점 카메라가 획득한 영상에 대한 색상을 보정하는 장치
310 : 인터페이스 320 : 저장 장치
321 : 소스영상 322 : 보정 테이블
330 : 프로세서 장치 340 : 메모리 장치

Claims (13)

  1. 컴퓨터 장치가 서로 다른 위치에 배치되는 복수의 카메라가 동일한 객체를 촬영한 영상을 수신하는 단계; 및
    상기 컴퓨터 장치가 상기 복수의 카메라 중 어느 하나의 카메라가 획득한 영상의 색상을 상기 어느 하나의 카메라의 양쪽에 인접한 카메라들이 획득한 영상을 기준으로 보정하는 단계를 포함하는 다시점 카메라가 획득한 영상에 대한 색상 보정 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 컴퓨터 장치는 상기 복수의 카메라가 동일한 시간에 촬영한 프레임에 대해 상기 보정하는 단계를 수행하는 다시점 카메라가 획득한 영상에 대한 색상 보정 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 보정하는 단계는
    상기 컴퓨터 장치가 상기 어느 하나의 카메라가 획득한 영상인 타겟 영상 및 상기 인접한 카메라들이 획득한 영상인 제1 인접 영상 및 제2 인접 영상을 각각 동일한 보정구역으로 분할하는 단계; 및
    상기 컴퓨터 장치가 상기 보정구역 각각에 대하여 상기 타겟 영상의 보정구역 색상을 상기 타겟 영상의 보정구역에 대응되는 상기 제1 인접 영상의 보정구역 색상 및 제2 인접 영상의 보정 구역 색상을 기준으로 보정하는 단계를 포함하는 다시점 카메라가 획득한 영상에 대한 색상 보정 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 보정하는 단계는
    상기 컴퓨터 장치가 RGB 색상 각각에 대하여 상기 제1 인접 영상의 보정구역의 평균 색상값과 상기 제2 인접 영상의 보정 구역의 평균 색상값을 평균한 기준 색상값을 연산하는 단계;
    상기 타겟 영상의 보정구역 평균 색상값 연산하는 단계;
    상기 기준 색상값과 상기 타겟 영상의 보정구역 평균 색상값을 평균하여 상기 보정구역에 대한 보정 테이블을 생성하는 단계; 및
    상기 보정 테이블을 기준으로 상기 타겟 영상의 보정구역에 대한 색상을 보정하는 단계를 포함하는 다시점 카메라가 획득한 영상에 대한 색상 보정 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 보정하는 단계는
    상기 컴퓨터 장치가 상기 어느 하나의 카메라가 획득한 영상인 타겟 영상 및 상기 인접한 카메라들이 획득한 영상인 제1 인접 영상 및 제2 인접 영상을 각각 동일한 보정구역으로 분할하는 단계;
    상기 컴퓨터 장치가 상기 보정구역 각각에 대하여 상기 타겟 영상의 보정구역 색상을 상기 타겟 영상의 보정구역에 대응되는 상기 제1 인접 영상의 보정구역 색상 및 제2 인접 영상의 보정 구역 색상을 기준으로 상기 타겟 영상의 보정 구역에 대한 보정 테이블을 생성하는 단계; 및
    상기 컴퓨터 장치가 상기 보정 테이블을 기준으로 상기 타겟 영상의 보정구역에 대한 색상을 보정하는 단계를 포함하는 다시점 카메라가 획득한 영상에 대한 색상 보정 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 보정하는 단계는
    상기 컴퓨터 장치가 상기 어느 하나의 카메라가 획득한 영상인 타겟 영상 및 상기 인접한 카메라들이 획득한 영상인 제1 인접 영상 및 제2 인접 영상을 각각 동일한 보정구역으로 분할하는 단계;
    상기 컴퓨터 장치가 상기 보정구역 각각에 대하여 상기 타겟 영상의 보정구역 색상을 상기 타겟 영상의 보정구역에 대응되는 상기 제1 인접 영상의 보정구역 색상 및 제2 인접 영상의 보정 구역 색상을 기준으로 상기 타겟 영상의 보정 구역에 대한 보정 테이블을 생성하는 단계;
    상기 컴퓨터 장치가 상기 타겟 영상의 어느 하나의 보정구역의 보정 테이블과 상기 어느 하나의 보정구역과 좌우방향, 상하 방향 또는 사선 방향 중 적어도 하나의 방향에 인접한 보정구역의 보정 테이블을 비교하여 상기 어느 하나의 보정구역의 보정 테이블에 포함된 색상값이 기준값 이내의 편차를 갖도록 수정하는 단계; 및
    상기 컴퓨터 장치가 상기 수정된 보정 테이블을 기준으로 상기 타겟 영상의 보정구역에 대한 색상을 보정하는 단계를 포함하는 다시점 카메라가 획득한 영상에 대한 색상 보정 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 보정하는 단계에서 상기 컴퓨터 장치는
    상기 어느 하나의 카메라가 획득한 영상인 타겟 영상 및 상기 인접한 카메라들이 획득한 영상인 제1 인접 영상 및 제2 인접 영상에서 상기 타겟 영상에 대한 보정 또는 보정 테이블 생성이 완료되면
    상기 제1 인접 영상 또는 제2 인접 영상 중 어느 하나를 새로운 타겟 영상으로 하여 상기 새로운 타겟 영상의 색상을 상기 새로운 타겟 영상을 획득한 카메라에 인접한 카메라들이 획득한 영상을 기준으로 보정 또는 테이블을 생성하는 다시점 카메라가 획득한 영상에 대한 색상 보정 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 보정하는 단계에서 상기 컴퓨터 장치는
    상기 어느 하나의 카메라가 획득한 영상인 타겟 영상 및 상기 인접한 카메라들이 획득한 영상인 제1 인접 영상 및 제2 인접 영상에서 상기 타겟 영상에 대한 보정 또는 보정 테이블 생성이 완료되면
    상기 타겟 영상을 획득한 카메라로부터 상기 제1 인접 영상 또는 상기 제2 인접 영상을 촬영한 카메라 방향으로 2번째에 위치한 카메라가 획득한 영상을 새로운 타겟 영상으로 하여 상기 새로운 타겟 영상의 색상을 상기 새로운 타겟 영상을 획득한 카메라에 인접한 카메라들이 획득한 영상을 기준으로 보정 또는 테이블을 생성하는 다시점 카메라가 획득한 영상에 대한 색상 보정 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 보정하는 단계는
    상기 컴퓨터 장치가 상기 복수의 카메라 중 양쪽에 인접한 카메라가 있는 타겟 카메라가 획득한 영상에 대하여 하나의 인접 방향으로 순차적으로 보정하거나 보정 테이블을 생성하는 다시점 카메라가 획득한 영상에 대한 색상 보정 방법.
  10. 서로 다른 위치에 배치되는 복수의 다시점 카메라가 동일한 객체를 촬영한 영상을 저장하는 저장 장치;
    상기 복수의 카메라 중 어느 하나의 카메라가 획득한 영상의 색상을 상기 어느 하나의 카메라의 양쪽에 인접한 카메라들이 획득한 영상을 기준으로 보정하는 프로그램이 저장되는 메모리 장치; 및
    상기 프로그램을 이용하여 상기 어느 하나의 카메라가 획득한 영상을 색상을 보정하는 프로세서 장치를 포함하는 다시점 카메라가 획득한 영상에 대한 색상을 보정하는 장치.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 프로세서 장치는
    상기 어느 하나의 카메라가 획득한 영상인 타겟 영상 및 상기 인접한 카메라들이 획득한 영상인 제1 인접 영상 및 제2 인접 영상을 각각 동일한 보정구역으로 분할하고, 상기 보정구역 각각에 대하여 상기 타겟 영상의 보정구역 색상을 상기 타겟 영상의 보정구역에 대응되는 상기 제1 인접 영상의 보정구역 색상 및 제2 인접 영상의 보정 구역 색상을 기준으로 보정하는 다시점 카메라가 획득한 영상에 대한 색상을 보정하는 장치.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 프로세서 장치는
    RGB 색상 각각에 대하여 상기 제1 인접 영상의 보정구역의 평균 색상값과 상기 제2 인접 영상의 보정 구역의 평균 색상값을 평균한 기준 색상값을 연산하고, 상기 기준 색상값과 상기 타겟 영상의 보정구역 평균 색상값을 평균하여 상기 보정구역에 대한 보정 테이블을 생성한 후 상기 보정 테이블을 기준으로 상기 타겟 영상의 보정구역에 대한 색상을 보정하는 다시점 카메라가 획득한 영상에 대한 색상을 보정하는 장치.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 프로세서 장치는
    상기 타겟 영상의 어느 하나의 보정구역의 보정 테이블과 상기 어느 하나의 보정구역과 좌우방향, 상하 방향 또는 사선 방향 중 적어도 하나의 방향에 인접한 보정구역의 보정 테이블을 비교하여 상기 어느 하나의 보정구역의 보정 테이블에 포함된 색상값이 기준값 이내의 편차를 갖도록 수정하는 다시점 카메라가 획득한 영상에 대한 색상을 보정하는 장치.
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