KR20160024298A - Rgbw 센서를 이용한 rgb 및 nir 추출방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 RGB 필터의 픽셀과 클리어(Clear) 필터의 픽셀이 결합된 RGBW 센서를 이용하여 RGB 및 NIR 영상 정보를 동시에 추출함으로써 영상 정보 처리 성능을 향상시킬 수 있으며, 적외선 차단 필터를 적용하지 않고, NIR 영상 정보를 추출할 수 있으므로 원가를 절감할 수 있는 RGBW 센서를 이용한 RGB 및 NIR 추출방법을 제공한다.
본 발명의 일실시예에 따른 RGBW 센서를 이용한 RGB 및 NIR 추출방법은 광이 RGBW 필터를 투과하는 단계, 투과된 상기 광이 RGBW 센서에 의해 센싱되어 캡처된 RGBW 이미지 값(R_c, G_c, B_c, W_c)이 추출되는 단계 및 캡처된 상기 RGBW 이미지 값과 역행렬(A) 값을 곱하여 RGB값 및 NIR값이 추출되는 단계를 포함한다.

Description

RGBW 센서를 이용한 RGB 및 NIR 추출방법{Method for extracting RGB and NIR using RGBW sensor}
본 발명은 RGBW 센서를 이용한 RGB 및 NIR 추출방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 RGBW 센서를 이용하되, 적외선 차단 필터를 사용하지 않고 RGB 및 NIR 정보를 동시에 추출하는 기술에 관한 것이다.
운전자 상태 감시 등을 위한 차량 내 설치되는 카메라에는 주야간 모두 적용하기 위하여 NIR 조명을 이용하여 운전자의 야간 운전에 방해를 주지 않으면서 빛이 없는 야간에도 영상을 취득할 수 있다.
특히, 주간에는 태양광에 의한 영상 왜곡을 방지하기 위해서 NIR pass 필터 및 RGB cut 필터를 적용하고, 야간에는 전방 및 후방 차량 헤드라이트, 거리 불빛의 RGB 값이 외란으로 작용하는 것을 방지 하기 위해서 NIR pass 필터 및 RGB cut 필터를 적용한다.
여기서, NIR pass 필터 및 RGB cut 필터를 각각 카메라에 적용하게 되면, NIR pass 필터의 가격이 높기 때문에 원가가 상승하는 문제점이 있다.
아울러, RGB 필터 및 NIR 필터가 결합된 RGB 및 NIR 필터 어레이 구조는 NIR 정보 및 RGB 정보를 동시에 추출할 수 있으며, 외부 조명 환경을 추정하여 색 기반의 얼굴 검출이 가능하지만, NIR 필터의 가격이 높기 때문에 원가가 상승하는 문제점이 있다.
본 발명은 RGB 필터의 픽셀과 클리어(Clear) 필터의 픽셀이 결합된 RGBW 센서를 이용하여 RGB 및 NIR 정보를 동시에 추출함으로써 영상 정보 처리 성능을 향상시킬 수 있으며, 적외선 차단 필터를 적용하지 않고, NIR 정보를 추출할 수 있으므로 원가를 절감할 수 있는 RGBW 센서를 이용한 RGB 및 NIR 추출방법을 제공한다.
본 발명의 일실시예에 따른 RGBW 센서를 이용한 RGB 및 NIR 추출방법은 광이 RGBW 필터를 투과하는 단계, 투과된 상기 광이 RGBW 센서에 의해 센싱되어 캡처된 RGBW 이미지 값(R_c, G_c, B_c, W_c)이 추출되는 단계 및 캡처된 상기 RGBW 이미지 값과 역행렬(A) 값을 곱하여 RGB값 및 NIR값이 추출되는 단계를 포함한다.
또한, 상기 RGBW 필터는 RGB 필터 및 클리어 필터를 포함할 수 있다.
또한, 상기 광의 적색 광(R), 녹색 광(G), 청색 광(B) 및 적외선(IR)이 각각 Sat(a_R * (R+ IR) * DelT), Sat(a_G * (G+ IR) * DelT), Sat(a_B * (B+ IR) * DelT) 및 Sat(a_W * (R+G+B+ IR) * DelT)되어 RGBW 이미지 값(R_c, G_c, B_c, W_c)이 추출될 수 있다.
또한, 상기 RGBW 이미지 값(R_c, G_c, B_c, W_c)이 추출되는 단계에서, 광효율 및 광 노출시간을 조절하여 색의 포화도에 따라 상기 RGBW 이미지 값이 추출될 수 있다.
또한, 상기 RGBW 센서가 포화되지 않은 경우에 상기 RGBW 이미지 값과 역행렬 값을 곱하여 상기 RGB값과 NIR값이 추출될 수 있다.
본 기술은 RGB 및 NIR 영상 정보를 동시에 추출하여 영상 정보 처리 성능을 향상시킬 수 있다.
아울러, 본 기술은 적외선 차단 필터를 적용하지 않고, NIR 정보를 추출할 수 있으므로 원가를 절감할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 RGBW 센서를 이용하여 캡처된 RGBW 이미지 값을 구하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 RGBW 이미지 값에서 RGB값 및 NIR값을 추출하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 NIR값을 이용하여 운전자의 얼굴을 검출하는 방법을 설명하는 순서도이다.
상술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 후술되어 있는 상세한 설명을 통하여 보다 명확해 질 것이며, 그에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 RGBW 센서를 이용하여 캡처된 RGBW 이미지값을 구하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 1을 참조하면, 광원(100)은 적색 광(R), 녹색 광(G), 청색 광(B) 및 적외선(IR)을 포함할 수 있다. 여기서, 광원(100)에 포함된 다양한 종류의 광들이 RGBW 필터를 투과하여 RGBW 센서(110)에 의해 센싱되어 캡처된 RGBW 이미지 값(120)이 추출된다. 여기서, RGBW 필터는 RGB 필터와 클리어(Clear) 필터를 통합하여 하나의 필터로 구성되고, 이러한 RGBW 필터를 통과한 적색 광, 녹색 광, 청색 광 및 적외선은 각각 적색, 녹색, 청색 및 백색의 출력값으로 변환된다. 여기서, RGBW 필터는 RGB 필터 및 클리어 필터를 포함하는데, 클리어 필터는 투명 필터로써 렌즈 보호용 필터와 유사하다.
예를 들어, 카메라의 경우에 RGBW 필터의 상단에는 광을 수신하는 마이크로 렌즈들이 위치할 수 있고, RGBW 필터의 하단에는 RGBW 필터를 통과한 신호를 센싱하는 RGBW 센서(110)를 포함할 수 있다.
종래기술에서 RGB 필터 상단에는 IR 성분 집광을 차단하기 위하여 적외선 차단 필터(NIR cut-off filter)를 더 구비하고, IR 필터 상단에는 IR 성분 집광을 위하여 적외선 통과 필터(NIR pass filter)를 더 구비하는데, 본원발명에서는 적외선 차단 필터(NIR cut-off filter)를 RGB 필터 상단에 구비하지 않아도 되고, 클리어 필터를 이용하므로 적외선 통과 필터(NIR pass filter)를 구비하지 않아도 되는 장점이 있다.
구체적으로, 광원(100)에 포함된 적색 광(R), 녹색 광(G), 청색 광(B) 및 적외선(IR)이 RGBW 필터에 투과되고 RGBW 센서(110)에 의해 각각 Sat(a_R * (R+ IR) * DelT), Sat(a_G * (G+ IR) * DelT), Sat(a_B * (B+ IR) * DelT) 및 Sat(a_W * (R+G+B+ IR) * DelT)됨으로써, 캡처된 RGBW 이미지 값(120)이 출력된다. 여기서, RGBW 이미지 값(120)은 R_c, G_c, B_c, W_c 값으로 표현할 수 있다.
앞에 언급된 a_R *, a_G *, a_B * 및 a_W *는 RGB 필터 및 클리어 필터에 의한 광효율을 나타내고, DelT는 노출시간을 의미하며, Sat는 색상 포화(Saturation)를 의미한다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 RGBW 이미지 값에서 RGB값 및 NIR 값을 추출하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 2를 참조하면, RGBW 이미지 값(120)은 R_c, G_c, B_c, W_c 값으로, 캡쳐된 영상정보 값으로 표현할 수 있으며, I_c = A x I_0의 관계로 설명될 수 있다. 여기서, I_c는 캡쳐된 RGB 이미지 값(120)을 나타내고, I_0는 조명의 세기(빛의 세기)를 나타내며, A는 변환 행렬(transfer matrix) 값이다.
즉, I_c = [R_c, G_c, B_c, W_c]로 나타낼 수 있고, I_0 = [R G B IR]로 나타낼 수 있다.
여기서, 필터의 NIR 대역 효율이 같은 경우에는 하기와 같이 나타낼 수 있다.
A = [a_R*DelT 0 0 a_R*DelT
0 a_G*DelT 0 a_G*DelT
0 0 a_B*DelT a_B*DelT
[1 1 1 1]*a_W*DelT]
위의 수식은 각 센서가 포화되지 않는 경우에 성립되며, I_0 = inverse(A) * I_c로 구할 수 있다. 여기에서 inverse(A)는 A 행렬의 역행렬(inverse matrix)을 의미한다 이러한 수식을 이용하여 RGB값(130a) 및 NIR값(130b)을 추출할 수 있다. 여기서, 역행렬을 정의하면, 2개의 매트릭스 [A], [B]에서 [A][B]＝[1]이 되는 [B]를 [A]의 역행렬이라 하고, 그 때의 관계를 [B]＝[A]-1로 나타내어진다. 또한 [1]은 단위 행렬이라 한다.
그러나, 필터의 NIR 대역 효율이 다를 경우에는 하기와 같이 나타낼 수 있다.
A = [a_R*DelT, 0, 0, a_RIR*DelT
0, a_G*DelT, 0, a_GIR*DelT
0, 0, a_B*DelT, a_BIR*DelT
a_WR*DelT, a_WG*DelT, a_WB*DelT, a_WIR*DelT]
여기에서, a_RIR, a_GIR, a_BIR, a_WIR은 각각 RGBW 필터의 NIR대역 효율을 나타낸다. RGB값 및 NIR값은 I_0 = inverse(A) * I_c의 식을 이용하여 구할 수 있다. 여기에서 inverse(A)는 A 행렬의 역행렬(inverse matrix)을 의미한다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 NIR값을 이용하여 운전자의 얼굴을 검출하는 방법을 설명하는 순서도이다.
도 3을 참조하면, 광원에서 NIR값을 추출하기 위한 조명의 세기(I_0) 및 노출 시간(DelT)을 조절한다(S200).
다음에는, RGBW 이미지 값(RGBW 영상 정보)을 출력한다(S210).
다음으로, RGB값 및 NIR값을 추출한다(S220).
다음에는, 컬러정보를 이용하여 외란광을 추출하고, 영향을 감소시킨다(S230). 여기서, 운전자의 표준 피부색과 검출된 피부색을 대비하여, 차량 주변의 광원 종류를 판단하고, RGB값을 이용하여 외부 광원의 세기를 측정할 수 있다.
다음에는, NIR값을 이용하여 운전자 얼굴을 검출한다(S240). 여기서, 피부색 정보를 이용해서 추출된 얼굴 영역 후보군에서 NIR값을 이용하여 정확한 얼굴 영역 정보를 획득한다.
전술한 바와 같이, 본 기술은 RGB 및 NIR 정보를 동시에 추출하여 영상 정보 처리 성능을 향상시킬 수 있으며, 적외선 차단 필터를 적용하지 않고, NIR 정보를 추출할 수 있으므로 원가를 절감할 수 있다.
이상, 본 발명은 비록 한정된 구성과 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명의 기술적 사상은 이러한 것에 한정되지 않으며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해, 본 발명의 기술적 사상과 하기 기재될 특허청구범위의 균등범위 내에서 다양한 수정 및 변형 실시가 가능할 것이다.

Claims (5)

  1. 광이 RGBW 필터를 투과하는 단계;
    투과된 상기 광이 RGBW 센서에 의해 센싱되어 캡처된 RGBW 이미지 값(R_c, G_c, B_c, W_c)이 추출되는 단계; 및
    캡처된 상기 RGBW 이미지 값과 역행렬(A) 값을 곱하여 RGB값 및 NIR값이 추출되는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 RGBW 센서를 이용한 RGB 및 NIR 추출방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 RGBW 필터는 RGB 필터 및 클리어 필터를 포함하는 것을 특징으로 하는 RGBW 센서를 이용한 RGB 및 NIR 추출방법.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 광의 적색 광(R), 녹색 광(G), 청색 광(B) 및 적외선(IR)이 각각 Sat(a_R * (R+ IR) * DelT), Sat(a_G * (G+ IR) * DelT), Sat(a_B * (B+ IR) * DelT) 및 Sat(a_W * (R+G+B+ IR) * DelT)되어 RGBW 이미지 값(R_c, G_c, B_c, W_c)이 추출되는 것을 특징으로 하는 RGBW 센서를 이용한 RGB 및 NIR 추출방법.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 RGBW 이미지 값(R_c, G_c, B_c, W_c)이 추출되는 단계에서,
    광효율 및 광 노출시간을 조절하여 색의 포화도에 따라 상기 RGBW 이미지 값이 추출되는 것을 특징으로 하는 RGBW 센서를 이용한 RGB 및 NIR 추출방법.
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 RGBW 센서가 포화되지 않은 경우에 상기 RGBW 이미지 값과 역행렬 값을 곱하여 상기 RGB값과 NIR값이 추출되는 것을 특징으로 하는 RGBW 센서를 이용한 RGB 및 NIR 추출방법.
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Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9693427B2 (en) * 2014-01-06 2017-06-27 Fibar Group S.A. RGBW controller
US10574909B2 (en) 2016-08-08 2020-02-25 Microsoft Technology Licensing, Llc Hybrid imaging sensor for structured light object capture
CN108419061B (zh) 2017-02-10 2020-10-02 杭州海康威视数字技术股份有限公司 基于多光谱的图像融合设备、方法及图像传感器
US10567723B2 (en) 2017-08-11 2020-02-18 Samsung Electronics Co., Ltd. System and method for detecting light sources in a multi-illuminated environment using a composite RGB-IR sensor
CN108965654B (zh) * 2018-02-11 2020-12-25 浙江宇视科技有限公司 基于单传感器的双光谱摄像机系统和图像处理方法
CN110572583A (zh) * 2018-05-18 2019-12-13 杭州海康威视数字技术股份有限公司 拍摄图像的方法及摄像机
CN110493506B (zh) * 2018-12-12 2021-03-02 杭州海康威视数字技术股份有限公司 一种图像处理方法和系统
CN113271414B (zh) * 2020-02-14 2022-11-18 上海海思技术有限公司 图像获取方法和装置
CN111837132B (zh) * 2020-03-27 2024-02-06 深圳市汇顶科技股份有限公司 指纹检测的装置和电子设备

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20080092867A (ko) * 2007-04-12 2008-10-16 삼성전자주식회사 화상형성장치 및 그 제어방법
KR20110023757A (ko) * 2009-08-31 2011-03-08 소니 주식회사 화상 처리 장치, 화상 처리 방법, 및 프로그램
WO2014029806A1 (en) * 2012-08-23 2014-02-27 Ams Ag Light sensor system and method for processing light sensor signals

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8619143B2 (en) * 2010-03-19 2013-12-31 Pixim, Inc. Image sensor including color and infrared pixels
KR20110137700A (ko) * 2010-06-17 2011-12-23 삼성전자주식회사 광학 장치 및 광학장치를 이용한 이미징 장치
EP2624569B1 (en) * 2012-02-06 2016-09-28 Harvest Imaging bvba Method for correcting image data from an image sensor having image pixels and non-image pixels, and image sensor implementing the same
JP6029954B2 (ja) * 2012-11-30 2016-11-24 クラリオン株式会社 撮像装置
EP3014875A2 (en) * 2013-06-24 2016-05-04 Technology Innovation Momentum Fund (Israel) Limited Partnership A system and method for color image acquisition
US9185377B1 (en) * 2014-06-26 2015-11-10 Himax Imaging Limited Color processing system and apparatus

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20080092867A (ko) * 2007-04-12 2008-10-16 삼성전자주식회사 화상형성장치 및 그 제어방법
KR20110023757A (ko) * 2009-08-31 2011-03-08 소니 주식회사 화상 처리 장치, 화상 처리 방법, 및 프로그램
WO2014029806A1 (en) * 2012-08-23 2014-02-27 Ams Ag Light sensor system and method for processing light sensor signals

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