KR20160076645A - 영상의 비네팅 보정 방법 및 장치 - Google Patents

영상의 비네팅 보정 방법 및 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR20160076645A
KR20160076645A KR1020140186920A KR20140186920A KR20160076645A KR 20160076645 A KR20160076645 A KR 20160076645A KR 1020140186920 A KR1020140186920 A KR 1020140186920A KR 20140186920 A KR20140186920 A KR 20140186920A KR 20160076645 A KR20160076645 A KR 20160076645A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
vignetting
dimensional image
function
image
estimating
Prior art date
Legal status (The legal status 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 status listed.)
Granted
Application number
KR1020140186920A
Other languages
English (en)
Other versions
KR101662407B1 (ko
Inventor
이승용
조호진
이현준
Original Assignee
포항공과대학교 산학협력단
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 포항공과대학교 산학협력단 filed Critical 포항공과대학교 산학협력단
Priority to KR1020140186920A priority Critical patent/KR101662407B1/ko
Priority to US14/757,620 priority patent/US9740958B2/en
Publication of KR20160076645A publication Critical patent/KR20160076645A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101662407B1 publication Critical patent/KR101662407B1/ko
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/90—Dynamic range modification of images or parts thereof
    • G06T5/94—Dynamic range modification of images or parts thereof based on local image properties, e.g. for local contrast enhancement
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/80—Camera processing pipelines; Components thereof
    • H04N23/81—Camera processing pipelines; Components thereof for suppressing or minimising disturbance in the image signal generation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/20—Image enhancement or restoration using local operators

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Studio Devices (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

영상의 비네팅 보정 방법 및 장치가 개시된다. 본 발명에 따른 영상의 비네팅 보정 방법은 이차원 영상을 수신하는 단계, 이차원 영상의 광도를 나타내는 레이디얼 브라이트 채널을 산출하는 단계, 레이디얼 브라이트 채널과의 유사성을 가지는 이차원 영상의 비네팅 함수를 추정하는 단계 및 비네팅 함수를 이용하여 이차원 영상의 비네팅 현상을 보정하는 단계를 포함한다. 본 발명에 의하면 적은 양의 메모리를 사용하여 신속하게 영상의 비네팅 현상을 보정할 수 있고, 임의의 단일 영상에 대하여 카메라 셋팅 방법 및 렌즈 정보에 영향 없이 비네팅 현상을 보정할 수 있다.

Description

영상의 비네팅 보정 방법 및 장치{METHOD FOR VIGNETTING CORRECTION OF IMAGE AND APPARATUS THEREFOR}
본 발명은 이차원 영상을 보정하는 기술에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 이차원 영상의 비네팅 현상을 나타내는 비네팅 함수를 추정하여 영상의 비네팅 현상을 보정하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
일반적으로 비네팅(vignetting)은 영상 기술분야에서 영상의 광축(optical center)을 중심으로 휘도(intensity) 즉, 빛의 강도가 방사상(radially)으로 동일하게 감쇠하는 현상을 의미한다. 이러한 비네팅 현상은 영상에 담긴 장면(scene)을 정확하게 전달하지 못하게 한다.
따라서, 영상 기술분야에서는 영상의 비네팅 현상을 보정하기 위해 다양한 방법들이 연구되고 있다. 가장 일반적으로 사용되는 비네팅 보정 방법은 카메라 셋팅 방법 및 렌즈에 따라 미리 정의된 템플릿(template) 영상을 이용하여 카메라의 고유한 비네팅 함수를 측정하는 광도계 교정(photometric calibration)을 이용하는 것이다. 그러나, 대표적인 광도계 교정에 기반한 기법들은 카메라 셋팅 방법과 렌즈에 해당하는 비네팅 현상만을 제거할 수 있으며, 임의의 영상에 대해 비네팅 보정을 수행할 수 없는 문제점이 있다.
다른 한편으로, 서로 다른 휘도 감쇠(intensity attenuation)를 가지는 복수의 영상들을 이용하여 비네팅 현상을 보정하는 기법들이 사용되고 있다. 이러한 기법들은 동일한 카메라로부터 촬영된 서로 다른 영상들이 동일한 비네팅 함수를 가진다는 특성을 이용하므로, 미리 정의된 템플릿 영상을 사용하지 않을 수 있다. 그러나, 복수의 영상들이 필요하기 때문에 인터넷(internet)으로부터 다운로드(download)한 임의의 영상에 대한 비네팅이 어렵다는 문제점이 있다.
최근에는 임의의 단일 영상으로부터 비네팅을 보정하는 방법들이 제시되었다. 예를 들어, 영상의 색상 또는 텍스쳐(texture)가 균일한(homogeneous) 영역들을 영상 분할(image segmentation)을 이용하여 분할된 각 영역의 휘도 감쇠를 이용한 비네팅 함수 추정 방법을 제시되었다. 또한, 영상의 방사형 그라디언트(radial gradient) 분포의 대칭성(symmetry)을 이용하여 비네팅 함수를 추정하는 방법이 제시되기도 하였다.
이러한, 단일 영상을 이용한 비네팅 추정 및 보정 방법들은 다양한 영상들에 대해 유연하게 적용될 수 있지만, 영상 분할을 이용하는 기법은 영상의 노이즈(noise)에 취약하며, 방사형 그라디언트 분포의 대칭성을 이용한 기법은 계산 양이 많고 수치 오차에 민감한 문제점이 있다. 특히, 이러한 방법들은 이차원 영상 최적화를 이용하기 때문에 비네팅 함수 추정 속도가 느리다는 문제점이 있다.
상기한 바와 같은 문제점을 극복하기 위한 본 발명의 목적은 영상의 비네팅 현상에 대한 함수를 추정하여, 영상의 비네팅 현상을 보정하는 방법을 제공하는 것이다.
또한, 본 발명의 다른 목적은 영상의 비네팅 현상에 대한 함수를 추정하여, 영상의 비네팅 현상을 보정하는 장치를 제공하는 것이다.
상술한 본 발명의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 영상의 비네팅 방법은 영상의 비네팅 현상을 보정하는 장치에서 수행되는 영상의 비네팅 보정 방법으로, 이차원 영상을 수신하는 단계, 상기 이차원 영상의 광도를 나타내는 레이디얼 브라이트 채널을 산출하는 단계, 상기 산출된 레이디얼 브라이트 채널과의 유사성을 가지는 상기 이차원 영상의 비네팅 함수를 추정하는 단계 및 상기 추정된 비네팅 함수를 이용하여 상기 이차원 영상의 비네팅 현상을 보정하는 단계를 포함한다.
여기서, 상기 레이디얼 브라이트 채널은 상기 이차원 영상의 광축을 중심으로 거리에 따른 광도를 나타낼 수 있다.
여기서, 상기 비네팅 함수를 추정하는 단계는 상기 레이디얼 브라이트 채널이 나타내는 광도와 유사성을 최대로 가지는 일차원 비네팅 함수를 추정하는 단계 및 상기 일차원 비네팅 함수에 포함된 복수의 파라미터들에 상응하는 값들을 상기 레이디얼 브라이트 채널을 분석하여 획득하는 단계 및 상기 획득된 값들을 상기 복수의 파라미터들 각각에 대입하여 상기 이차원 영상의 비네팅 함수를 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 일차원 비네팅 함수를 추정하는 단계는 상기 레이디얼 브라이트 채널이 나타내는 상기 이차원 영상의 광도에 대한 정보를 미리 설정된 비네팅 모델 함수에 적용하여 상기 일차원 비네팅 함수를 추정할 수 있다.
여기서, 상기 미리 설정된 비네팅 모델 함수는 상기 이차원 영상의 축외 조명에 대한 정보 및 상기 이차원 영상의 기하 요인에 대한 정보를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 복수의 파라미터들은 상기 레이디얼 브라이트 채널의 길이, 상기 비네팅 함수의 광도와 상기 레이디얼 브라이트 채널의 광도가 유사하도록 상기 비네팅 함수를 스케일링하는 보정 계수 및 상기 비네팅 함수의 광도와 상기 레이디얼 브라이트 채널의 광도 간의 차이를 비교하여 상기 이차원 영상의 아웃라이어를 판단하기 위한 미리 설정된 임계값을 포함할 수 있다.
여기서, 상기 비네팅 함수를 추정하는 단계는 상기 이차원 영상의 비네팅 함수를 추정한 후, 상기 이차원 영상의 아웃라이어를 처리하기 위한 가중치를 설정하는 단계 및 상기 설정된 가중치 및 미리 설정된 임계값 간의 비교 결과에 따라 상기 가중치 및 상기 임계값을 갱신하여 상기 비네팅 함수를 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 이차원 영상의 비네팅 현상을 보정하는 단계는 상기 추정된 비네팅 함수가 나타내는 비네팅 영상의 크기를 상기 이차원 영상의 크기에 상응하는 영상의 크기로 변환하는 단계 및 상기 이차원 영상에서 상기 영상의 크기가 변환된 비네팅 영상을 제거하여 상기 이차원 영상의 비네팅 현상을 보정하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 다른 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 영상의 비네팅 보정 장치는, 영상의 비네팅 현상을 보정하는 영상의 비네팅 보정 장치로서, 프로세서 및 상기 프로세서를 통해 실행되는 적어도 하나의 프로그램 명령이 저장된 메모리를 포함하고, 상기 적어도 하나의 명령 프로그램은, 이차원 영상을 수신하는 단계, 상기 이차원 영상의 광도를 나타내는 레이디얼 브라이트 채널을 산출하는 단계, 상기 산출된 레이디얼 브라이트 채널과의 유사성을 가지는 상기 이차원 영상의 비네팅 함수를 추정하는 단계 및 상기 추정된 비네팅 함수를 이용하여 상기 이차원 영상의 비네팅 현상을 보정하는 단계를 포함한다.
여기서, 상기 레이디얼 브라이트 채널은 상기 이차원 영상의 광축을 중심으로 거리에 따른 광도를 나타낼 수 있다.
여기서, 상기 비네팅 함수를 추정하는 단계는 상기 레이디얼 브라이트 채널이 나타내는 광도와 유사성을 최대로 가지는 일차원 비네팅 함수를 추정하는 단계 및 상기 일차원 비네팅 함수에 포함된 복수의 파라미터들에 상응하는 값들을 상기 레이디얼 브라이트 채널을 분석하여 획득하는 단계 및 상기 획득된 값들을 상기 복수의 파라미터들 각각에 대입하여 상기 이차원 영상의 비네팅 함수를 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 일차원 비네팅 함수를 추정하는 단계는 상기 레이디얼 브라이트 채널이 나타내는 상기 이차원 영상의 광도에 대한 정보를 미리 설정된 비네팅 모델 함수에 적용하여 상기 일차원 비네팅 함수를 추정할 수 있다.
여기서, 상기 미리 설정된 비네팅 모델 함수는 상기 이차원 영상의 축외 조명에 대한 정보 및 상기 이차원 영상의 기하 요인에 대한 정보를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 복수의 파라미터들은 상기 레이디얼 브라이트 채널의 길이, 상기 비네팅 함수의 광도와 상기 레이디얼 브라이트 채널의 광도가 유사하도록 상기 비네팅 함수를 스케일링하는 보정 계수 및 상기 비네팅 함수의 광도와 상기 레이디얼 브라이트 채널의 광도 간의 차이를 비교하여 상기 이차원 영상의 아웃라이어를 판단하기 위한 미리 설정된 임계값을 포함할 수 있다.
여기서, 상기 비네팅 함수를 추정하는 단계는 상기 이차원 영상의 비네팅 함수를 추정한 후, 상기 이차원 영상의 아웃라이어를 처리하기 위한 가중치를 설정하는 단계 및 상기 설정된 가중치 및 미리 설정된 임계값 간의 비교 결과에 따라 상기 가중치 및 상기 임계값을 갱신하여 상기 비네팅 함수를 추정하는 단계를 포함할 수 있다.
여기서, 상기 이차원 영상의 비네팅 현상을 보정하는 단계는 상기 추정된 비네팅 함수가 나타내는 비네팅 영상의 크기를 상기 이차원 영상의 크기에 상응하는 영상의 크기로 변환하는 단계 및 상기 이차원 영상에서 상기 영상의 크기가 변환된 비네팅 영상을 제거하여 상기 이차원 영상의 비네팅 현상을 보정하는 단계를 포함할 수 있다.
상술한 바와 같은 영상의 비네팅 보정 방법은 적은 양의 메모리를 사용하여 신속하게 영상의 비네팅 현상을 보정할 수 있고, 임의의 단일 영상에 대하여 카메라 셋팅 방법 및 렌즈 정보에 영향 없이 비네팅 현상을 보정할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상의 비네팅 보정 방법을 나타내는 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상의 비네팅 보정 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 3은 도 2에 도시된 영상의 비네팅 보정 방법에서 가중치를 설정하여 이차원 영상의 아웃라이어를 처리하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상의 비네팅 보정 장치를 나타내는 블록도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다.
그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 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.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 이하, 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상의 비네팅 보정 방법을 나타내는 개념도이다.
도 1을 참조하면, 비네팅(vignetting) 보정 방법은 영상(image)에 포함된 비네팅 현상을 보정하는 영상의 비네팅 보정 장치(이하, '비네팅 보정 장치'라 함)에서 수행될 수 있다.
먼저, 비네팅 보정 장치는 이차원 영상을 수(10)신할 수 있고, 수신된 이차원 영상의 레이디얼 브라이트 채널(radial bright channel)을 산출(20)할 수 있고, 산출된 레이디얼 브라이트 채널을 통해 이차원 영상의 비네팅 함수의 추정 및 아웃라이어(outlier)를 처리(30)하여 보정된 이차원 영상을 생성(40)할 수 있다.
여기서, 비네팅 보정 장치는 비네팅 함수를 추정하고 아웃라이어를 처리(30)하는 과정에서, 비네팅 함수에 포함된 가중치(weight) 및 미리 설정된 임계값을 갱신하면서 비네팅 함수를 추정할 수 있다. 이하에서는, 도 2 내지 도 3을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 영상의 비네팅 보정 방법이 수행되는 과정이 구체적으로 설명될 것이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상의 비네팅 보정 방법을 나타내는 흐름도이고, 도 3은 도 2에 도시된 영상의 비네팅 보정 방법에서 가중치를 설정하여 이차원 영상의 아웃라이어를 처리하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
먼저, 도 2를 참조하면 비네팅 보정 장치는 이차원 영상을 수신할 수 있다(S210). 예를 들어, 비네팅 보정 장치는 인터넷(internet)과 연결된 경우, 연결된 인터넷으로부터 이차원 영상을 다운로드(download)할 수 있다. 또는, 비네팅 보정 장치는 이차원 영상이 미리 저장된 저장 장치와 연결되어, 연결된 저장 장지로부터 이차원 영상을 수신할 수도 있다. 여기서, 이차원 영상은 비네팅 현상을 가지고 있는 이차원 영상을 의미할 수 있다.
이후, 비네팅 보정 장치는 수신된 이차원 영상의 광도(intensity)를 나타내는 레이디얼 브라이트 채널을 산출할 수 있다(S220). 여기서, 레이디얼 브라이트 채널은 상기 이차원 영상의 광축(optical center)을 중심으로 거리에 따른 광도를 의미할 수 있다. 예를 들어, 레이디얼 브라이트 채널은 x축 및 y축을 가지는 그래프 형태로 산출될 수 있다. 여기서, x축은 이차원 영상의 광축으로부터의 거리를 의미할 수 있고, y축은 각 x축에서의 광도를 의미할 수 있다. 또한, 레이디얼 브라이트 채널에서 광도는 빛의 강도를 의미할 수 있으며, 빛의 강도는 빛의 삼원색인 적색, 녹색, 파란색(RGB, red-green-blue) 값 중에서 최대 값을 의미할 수 있다.
여기서, 레이디얼 브라이트 채널은 상술한 바와 같은 레이디얼 브라이트 채널의 특성을 통해 이차원 영상의 비네팅 현상을 보정하는 경우에 한정되는 것이 아니라, 이차원 영상의 비네팅 보정 방법 이외에 이차원 영상을 처리하는 방법에서도 활용될 수 있다.
이후, 비네팅 보정 장치는 산출된 레이디얼 브라이트 채널과의 유사성을 가지는 상기 이차원 영상의 비네팅 함수를 추정할 수 있다(S230). 비네팅 보정 장치가 비네팅 함수를 추정하는 구체적인 과정을 살펴보면, 먼저 비네팅 보정 장치는 산출된 레이디얼 브라이트 채널이 나타내는 광도와 유사성을 최대로 가지는 일차원 비네팅 함수를 추정할 수 있다(S231).
여기서, 비네팅 보정 장치는 산출된 레이디얼 브라이트 채널이 나타내는 상기 이차원 영상의 광도에 대한 정보를 미리 설정된 비네팅 모델 함수에 적용하여 상기 일차원 비네팅 함수를 추정할 수 있다. 여기서, 미리 설정된 모델 함수는 이차원 영상의 비네팅 현상을 나타내는 비네팅 함수를 추정하기 위해 사용되는 원시 비네팅 함수를 의미할 수 있다.
즉, 비네팅 보정 장치는 이차원 영상의 레이디얼 브라이트 채널을 분석하여, 이차원 영상의 광도에 대한 정보를 획득할 수 있다. 이후, 비네팅 보정 장치는 획득된 광도에 대한 정보를 비네팅 모델 함수에 포함된 각각의 파라미터에 대입하는 방법으로 일차원 비네팅 함수를 추정할 수 있다. 여기서, 비네팅 정보가 레이디얼 브라이트 채널로부터 획득하는 광도에 대한 정보는 이차원 영상의 축외 조명(off-axis illumination)에 대한 정보 및 상기 이차원 영상의 기하 요인(geometric factor)에 대한 정보를 포함할 수 있다.
이하에서는, 비네팅 보정 장치에서 수신된 이차원 영상에 대해 레이디얼 브라이트 채널을 산출하고, 산출된 레이디얼 브라이트 채널을 이용하여 일차원 비네팅 함수를 추정하는 과정에 사용되는 복수의 수학식들이 설명될 것이다.
먼저, 비네팅 보정 장치에서 수신한 이차원 영상은 비네팅 현상을 가진 상태일 수 있다. 구체적으로, 이차원 영상의 광축을 중심으로 거리가 멀어질수록 빛의 강도가 감소하여 이차원 영상의 가장자리 부분이 어두운 상태를 의미할 수 있다. 이러한 비네팅 현상을 가진 이차원 영상, 상술한 일차원 비네팅 함수 및 비네팅 현상이 존재하지 않는 이차원 영상에 대한 관계는 하기의 수학식 1과 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00001
상기 수학식 1의 Z는 비네팅 현상이 포함된 이차원 영상을 의미할 수 있고,
Figure pat00002
는 비네팅 현상이 포함된 영상 Z에서 광축을 원점으로 하는 극좌표계(polar coordinates)를 기반으로 하는 거리 및 각도에 대한 좌표를 의미할 수 있다. 또한, 상기 수학식 1의 V는 일차원 비네팅 함수를 의미할 수 있고, I는 비네팅 현상이 존재하지 않는 이차원 영상을 의미할 수 있다.
본 발명에서 설명되는 일차원 비네팅 함수 V는 광축에 대하여 회전 대칭의 특성을 가지는 것으로 가정할 수 있고, 모든 각도 θ에 대하여 동일하고 거리 r에 대해서만 의존하는 것으로 가정할 수 있다.
또한, 비네팅 현상이 존재하지 않는 이차원 영상 I의 일차원 레이디얼 브라이트 채널 IRB는 하기의 수학식 2와 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00003
상기 수학식 2의 C는
Figure pat00004
를 의미할 수 있고, θ는
Figure pat00005
를 의미할 수 있고, IC는 비네팅 현상이 존재하지 않는 이차원 영상 I의 컬러 채널(color channel)을 의미할 수 있다.
또한, 비네팅 보정 장치가 일차원 비네팅 함수를 추정하기 위해 사용하는 미리 설정된 비네팅 모델 함수는 하기의 수학식 3과 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00006
상기 수학식 3의 A(r)는 이차원 영상의 축외 조명을 의미할 수 있으며, 하기의 수학식 4와 같이 나타낼 수 있으며, 수학식 4의 f는 카메라의 초점 거리(focal length)를 의미할 수 있다. 또한, 상기 수학식 3의 G(r)는 이차원 영상의 기하 요인을 의미 할 수 있으며, 하기의 수학식 5와 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00007
Figure pat00008
상기 수학식 5의 n은 레이디얼 브라이트 채널의 길이를 의미할 수 있다.
다시 도 2를 참조하면, 비네팅 보정 장치는 추정된 일차원 비네팅 함수에 포함된 복수의 파라미터(parameter)들을 상응하는 값들을 레이디얼 브라이트 채널을 분석하여 획득할 수 있다(S232). 여기서, 복수의 파라미터들은 레이디얼 브라이트 채널의 길이, 비네팅 함수의 광도와 레이디얼 브라이트 채널의 광도가 유사하도록 비네팅 함수를 스케일링(scaling)하는 보정 계수 및 비네팅 함수의 광도와 레이디얼 브라이트 채널의 광도 간의 차이를 비교하여 이차원 영상의 아웃라이어를 판단하기 위한 미리 설정된 임계값을 포함할 수 있다.
이후, 비네팅 보정 장치는 획득된 값들을 일차원 비네팅 함수에 포함된 복수의 파라미터들 각각에 대입하여 이차원 영상의 비네팅 함수를 추정할 수 있다(S233). 이때, 비네팅 보정 장치가 추정하는 비네팅 함수는 이차원 영상의 영상 노이즈(noise) 및 포화 픽셀(saturation pixel)로 인해 부정확할 수 있다. 따라서, 비네팅 보정 장치는 비네팅 함수의 정확성 향상을 위해 이차원 함수에 포함된 가중치 및 임계값을 조절하여 비네팅 함수의 정확성을 향상 시킬 수 있다.
구체적으로, 도 3을 참조하면 비네팅 보정 장치는 이차원 영상의 비네팅 함수를 추정한 후, 이차원 영상의 아웃라이어를 처리하기 위한 가중치를 설정할 수 있다(S234).
여기서, 가중치는 이차원 영상의 레이디얼 브라이트 채널에 대한 신뢰성(reliable)에 따라 초기 가중치 값이 우선적으로 설정될 수 있다. 여기서, 레이티얼 브라이트 채널의 신뢰성은 이차원 영상의 광축을 중심으로 가까운 거리일수록 큰 값을 가질 수 있고, 이차원 영상의 광축을 중심으로 먼 거리일수록 작은 값을 가질 수 있다.
이하에서는, 비네팅 보정 장치에서 이차원 영상의 비네팅 현상을 보정하기 위한 비네팅 함수를 추정하는 과정에 사용되는 복수의 수학식들이 설명될 것이다.
먼저, 상술한 단계 S232에서 설명한 바와 같이, 비네팅 보정 장치가 복수의 파라미터들에 상응하는 값들을 대입하는 일차원 비네팅 함수의 형태는 하기의 수학식 6과 같이 나타낼 수 있다.
즉, 비네팅 보정 장치는 하기의 수학식 6에 포함된 복수의 파라미터들에 상응하는 값들을 이차원 영상의 레이디얼 브라이트 채널을 분석하여 획득할 수 있고, 획득된 값들을 하기의 수학식 6에 대입함으로써, 이차원 영상에 포함된 비네팅 현상을 나타내는 비네팅 함수를 추정할 수 있다.
Figure pat00009
상기 수학식 6의 Edata는 이차원 영상의 레이디얼 브라이트 채널과 추정되는 비네팅 함수가 유사성을 갖는데 필요한 데이터(data) 항을 의미할 수 있으며, 하기의 수학식 7과 같이 나타낼 수 있다.
즉, 비네팅 보정 장치는 하기의 수학식 7을 통해서, 추정되는 비네팅 함수가 이차원 영상의 레이디얼 브라이트 채널에 포함된 이차원 영상의 광도에 대한 정보를 보다 정확하게 반영하도록 할 수 있다.
Figure pat00010
상기 수학식 7의 n은 레이디얼 브라이트 채널의 길이를 의미할 수 있고, Co는 추정되는 비네팅 함수 V가 일반적으로 0에서 1 사이의 값을 가지므로, 비네팅 함수 V를 스케일링 하여 ZRB와 유사한 값을 갖도록 보정하는 보정 계수를 의미할 수 있다. 또한, 상기 수학식 7의 δ는 추정되는 비네팅 함수 V와 이차원 영상의 레이디얼 브라이트 채널 ZRB의 차이를 비교하여 아웃라이어로 판단하기 위해 사용되는 임계값을 의미할 수 있다.
또한, 상기 수학식 7의 w(r)는 이차원 영상의 레이디얼 브라이트 채널의 신뢰성을 고려한 가중치를 의미할 수 있다. 즉, 이차원 영상의 레이디얼 브라이트 채널에 포함된 값들은 이차원 영상의 광축을 중심으로 거리가 멀어질수록 부정확해질 수 있다. 따라서, 비네팅 보정 장치는 비네팅 함수에 레이디얼 브라이트 채널에 대한 신뢰성을 의미하는 가중치를 설정할 수 있으며, 초기 설정되는 가중치는 하기의 수학식 8과 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00011
또한, 상기 수학식 6의
Figure pat00012
는 보정 계수 Co가 이차원 영상의 레이디얼 브라이트 채널의 최대값과 유사하도록 하는 값을 의미할 수 있고, Ef는 초점 거리 f가 이차원 영상의 크기 S=max(width,height)와 유사하도록 하는 값을 의미할 수 있고, Eα는 이차원 영상의 비네팅 함수에 대한 기하 요인을 부드럽게(smooth)하는 값을 의미할 수 있다. 구체적으로, 상기
Figure pat00013
, Ef 및 Eα는 하기의 수학식 9와 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00014
또한, 상기 수학식 6에 포함된 비네팅 함수는 비증가성(non-increasing)에 대한 제약(constraint)을 가질 수 있다. 구체적으로, 비네팅 함수는 하기의 수학식 10과 같은 함수 형태를 통해, 비증가성에 대한 제약을 가질 수 있다.
Figure pat00015
상기 수학식 10의 Cdec는 비증가성의 제약을 의미할 수 있다. 구체적으로, 상기 수학식 10은 Co값이 비네팅 함수 V의 값을 1 보다 커지지 않도록 제약하는 것을 의미할 수 있다.
또한, 상기 수학식 6이 나타내는 일차원 비네팅 함수는 초기에 설정된 초기 가중치와 미리 설정된 임계값을 갱신하는 과정을 통해, 이차원 영상의 비네팅 함수를 보다 정확하게 추정할 수 있다. 구체적으로, 비네팅 보정 장치는 하기의 수학식 11에 기초하여 일차원 비네팅 함수의 가중치 및 임계값을 갱신할 수 있다.
Figure pat00016
다시, 도 2를 참조하면, 비네팅 보정 장치는 설정된 가중치 및 미리 설정된 임계값 간의 비교 결과에 따라 가중치 및 임계값을 갱신하여 비네팅 함수를 추정할 수 있다(S235). 구체적으로, 비네팅 보정 장치는 상기 수학식 11에 기초하여 가중치 및 임계값을 갱신할 수 있다.
이후, 비네팅 보정 장치는 추정된 비네팅 함수를 이용하여 이차원 영상의 비네팅 현상을 보정할 수 있다(S240). 구체적으로, 비네팅 보정 장치는 추정된 비네팅 함수가 나타내는 비네팅 영상의 크기를 이차원 영상의 크기에 상응하는 영상의 크기로 변환할 수 있다(S241). 이후, 비네팅 보정 장치는 이차원 영상에서 상기 영상의 크기가 변환된 비네팅 영상을 제거하여 이차원 영상의 비네팅 현상을 보정할 수 있다(S242).
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상의 비네팅 보정 장치를 나타내는 블록도이다.
도 4를 참조하면, 영상의 비네팅 보정 장치(이하, '비네팅 보정 장치'라 함)는 도 2 내지 도 3을 참조하여 설명한 영상의 비네팅 보정 방법을 수행하는 장치를 의미할 수 있다.
비네팅 보정 장치(400)는 적어도 하나의 프로세서(410), 메모리(420) 및 네트워크와 연결되어 통신을 수행하는 네트워크 인터페이스 장치(430)를 포함할 수 있다. 또한, 데이터 확장 장치(400)는 입력 인터페이스 장치(440), 출력 인터페이스 장치(450), 저장 장치(460) 등을 더 포함할 수 있다. 비네팅 보정 장치(400)에 포함된 각각의 구성 요소들은 버스(bus)(470)에 의해 연결되어 서로 통신을 수행할 수 있다.
프로세서(410)는 메모리(420) 및/또는 저장 장치(460)에 저장된 프로그램 명령(program command)을 실행할 수 있다. 프로세서(410)는 중앙 처리 장치(central processing unit, CPU), 그래픽 처리 장치(graphics processing unit, GPU) 또는 본 발명에 따른 방법들이 수행되는 전용의 프로세서를 의미할 수 있다. 메모리(420)와 저장 장치(460)는 휘발성 저장 매체 및/또는 비휘발성 저장 매체로 구성될 수 있다. 예를 들어, 메모리(420)는 읽기 전용 메모리(read only memory, ROM) 및/또는 랜덤 액세스 메모리(random access memory, RAM)로 구성될 수 있다.
여기서, 프로세서(410)에 의해 실행되는 프로그램 명령은 이차원 영상을 수신하는 단계, 이차원 영상의 광도를 나타내는 레이디얼 브라이트 채널을 산출하는 단계, 산출된 레이디얼 브라이트 채널과의 유사성을 가지는 이차원 영상의 비네팅 함수를 추정하는 단계 및 추정된 비네팅 함수를 이용하여 이차원 영상의 비네팅 현상을 보정하는 단계를 포함할 수 있다. 여기서, 프로세서(410)에 의해 산출되는 레이디얼 브라이트 채널은 수신된 이차원 영상의 광축을 중심으로 거리에 따른 광도를 의미할 수 있다.
또한, 프로세서(410)에 의해 실행되는 프로그램 명령 중 비네팅 함수를 추정하는 단계는, 레이디얼 브라이트 채널이 나타내는 광도와 유사성을 최대로 가지는 일차원 비네팅 함수를 추정하는 단계, 일차원 비네팅 함수에 포함된 복수의 파라미터들에 상응하는 값들을 레이디얼 브라이트 채널을 분석하여 획득하는 단계 및 획득된 값들을 복수의 파라미터들 각각에 대입하여 이차원 영상의 비네팅 함수를 추정하는 단계를 포함할 수 있다. 여기서, 프로세서(410)는 레이디얼 브라이트 채널이 나타내는 이차원 영상의 광도에 대한 정보를 미리 설정된 비네팅 모델 함수에 적용하여 일차원 비네팅 함수를 추정할 수 있다.
또한, 프로세서(410)가 일차원 비네팅 함수를 추정하는데 사용하는 미리 설정된 비네팅 모델 함수는 이차원 영상의 축외 조명에 대한 정보 및 상기 이차원 영상의 기하 요인에 대한 정보를 포함할 수 있다.
여기서, 일차원 비네팅 함수에 포함된 복수의 파라미터들은 레이디얼 브라이트 채널의 길이, 비네팅 함수의 광도와 레이디얼 브라이트 채널의 광도가 유사하도록 비네팅 함수를 스케일링하는 보정 계수 및 비네팅 함수의 광도와 레이디얼 브라이트 채널의 광도 간의 차이를 비교하여 이차원 영상의 아웃라이어를 판단하기 위한 미리 설정된 임계값을 포함할 수 있다.
또한, 프로세서(410)에 의해 실행되는 프로그램 명령 중 비네팅 함수를 추정하는 단계는, 이차원 영상의 비네팅 함수를 추정한 후, 이차원 영상의 아웃라이어를 처리하기 위한 가중치를 설정하는 단계 및 설정된 가중치 및 미리 설정된 임계값 간의 비교 결과에 따라 가중치 및 임계값을 갱신하여 비네팅 함수를 추정할 수 있다.
또한, 프로세서(410)에 의해 실행되는 프로그램 명령 중 이차원 영상의 비네팅 현상을 보정하는 단계는, 추정된 비네팅 함수가 나타내는 비네팅 영상의 크기를 이차원 영상의 크기에 상응하는 영상의 크기로 변환하는 단계 및 이차원 영상에서 영상의 크기가 변환된 비네팅 영상을 제거하여 이차원 영상의 비네팅 현상을 보정할 수 있다.
상술한 바와 같은 과정을 통해, 비네팅 보정 장치는 이차원 영상에 포함된 비네팅 현상을 나타내는 비네팅 함수를 추정할 수 있고, 추정된 비네팅 함수를 기반으로 이차원 영상에 포함된 비네팅 현상을 보정할 수 있다.
이상 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
400 : 영상의 비네팅 보정 장치
410 : 프로세서
420 : 메모리
430 : 네트워크 인터페이스 장치
440 : 입력 인터페이스 장치
450 : 출력 인터페이스 장치
460 : 저장 장치
470 : 버스

Claims (16)

  1. 영상(image)의 비네팅(vignetting) 현상을 보정하는 장치에서 수행되는 영상의 비네팅 보정 방법에 있어서,
    이차원 영상을 수신하는 단계;
    상기 이차원 영상의 광도(intensity)를 나타내는 레이디얼 브라이트 채널(radial bright channel)을 산출하는 단계;
    상기 산출된 레이디얼 브라이트 채널과의 유사성을 가지는 상기 이차원 영상의 비네팅 함수를 추정하는 단계; 및
    상기 추정된 비네팅 함수를 이용하여 상기 이차원 영상의 비네팅 현상을 보정하는 단계를 포함하는 영상의 비네팅 보정 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 레이디얼 브라이트 채널은,
    상기 이차원 영상의 광축(optical center)을 중심으로 거리에 따른 광도를 나타내는 것을 특징으로 영상의 비네팅 보정 방법.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 비네팅 함수를 추정하는 단계는,
    상기 레이디얼 브라이트 채널이 나타내는 광도와 유사성을 최대로 가지는 일차원 비네팅 함수를 추정하는 단계; 및
    상기 일차원 비네팅 함수에 포함된 복수의 파라미터(parameter)들에 상응하는 값들을 상기 레이디얼 브라이트 채널을 분석하여 획득하는 단계; 및
    상기 획득된 값들을 상기 복수의 파라미터들 각각에 대입하여 상기 이차원 영상의 비네팅 함수를 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상의 비네팅 보정 방법.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 일차원 비네팅 함수를 추정하는 단계는,
    상기 레이디얼 브라이트 채널이 나타내는 상기 이차원 영상의 광도에 대한 정보를 미리 설정된 비네팅 모델 함수에 적용하여 상기 일차원 비네팅 함수를 추정하는 것을 특징으로 하는 영상의 비네팅 보정 방법.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 미리 설정된 비네팅 모델 함수는,
    상기 이차원 영상의 축외 조명(off-axis illumination)에 대한 정보 및 상기 이차원 영상의 기하 요인(geometric factor)에 대한 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상의 비네팅 보정 방법.
  6. 청구항 3에 있어서,
    상기 복수의 파라미터들은,
    상기 레이디얼 브라이트 채널의 길이, 상기 비네팅 함수의 광도와 상기 레이디얼 브라이트 채널의 광도가 유사하도록 상기 비네팅 함수를 스케일링(scaling)하는 보정 계수 및 상기 비네팅 함수의 광도와 상기 레이디얼 브라이트 채널의 광도 간의 차이를 비교하여 상기 이차원 영상의 아웃라이어(outlier)를 판단하기 위한 미리 설정된 임계값을 포함하는 것을 특징으로 하는 영상의 비네팅 보정 방법.
  7. 청구항 3에 있어서,
    상기 비네팅 함수를 추정하는 단계는,
    상기 이차원 영상의 비네팅 함수를 추정한 후, 상기 이차원 영상의 아웃라이어를 처리하기 위한 가중치(weight)를 설정하는 단계; 및
    상기 설정된 가중치 및 미리 설정된 임계값 간의 비교 결과에 따라 상기 가중치 및 상기 임계값을 갱신하여 상기 비네팅 함수를 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상의 비네팅 보정 방법.
  8. 청구항 1에 있어서,
    상기 이차원 영상의 비네팅 현상을 보정하는 단계는,
    상기 추정된 비네팅 함수가 나타내는 비네팅 영상의 크기를 상기 이차원 영상의 크기에 상응하는 영상의 크기로 변환하는 단계; 및
    상기 이차원 영상에서 상기 영상의 크기가 변환된 비네팅 영상을 제거하여 상기 이차원 영상의 비네팅 현상을 보정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상의 비네팅 보정 방법.
  9. 영상(image)의 비네팅(vignetting) 현상을 보정하는 영상의 비네팅 보정 장치로서,
    프로세서(processor); 및
    상기 프로세서를 통해 실행되는 적어도 하나의 프로그램 명령(program command)이 저장된 메모리(memory)를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 명령 프로그램은,
    이차원 영상을 수신하는 단계;
    상기 이차원 영상의 광도(intensity)를 나타내는 레이디얼 브라이트 채널(radial bright channel)을 산출하는 단계;
    상기 산출된 레이디얼 브라이트 채널과의 유사성을 가지는 상기 이차원 영상의 비네팅 함수를 추정하는 단계; 및
    상기 추정된 비네팅 함수를 이용하여 상기 이차원 영상의 비네팅 현상을 보정하는 단계를 포함하는 영상의 비네팅 보정 장치.
  10. 청구항 9에 있어서,
    상기 레이디얼 브라이트 채널은,
    상기 이차원 영상의 광축(optical center)을 중심으로 거리에 따른 광도를 나타내는 것을 특징으로 영상의 비네팅 보정 장치.
  11. 청구항 9에 있어서,
    상기 비네팅 함수를 추정하는 단계는,
    상기 레이디얼 브라이트 채널이 나타내는 광도와 유사성을 최대로 가지는 일차원 비네팅 함수를 추정하는 단계; 및
    상기 일차원 비네팅 함수에 포함된 복수의 파라미터(parameter)들에 상응하는 값들을 상기 레이디얼 브라이트 채널을 분석하여 획득하는 단계; 및
    상기 획득된 값들을 상기 복수의 파라미터들 각각에 대입하여 상기 이차원 영상의 비네팅 함수를 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상의 비네팅 보정 장치.
  12. 청구항 11에 있어서,
    상기 일차원 비네팅 함수를 추정하는 단계는,
    상기 레이디얼 브라이트 채널이 나타내는 상기 이차원 영상의 광도에 대한 정보를 미리 설정된 비네팅 모델 함수에 적용하여 상기 일차원 비네팅 함수를 추정하는 것을 특징으로 하는 영상의 비네팅 보정 장치.
  13. 청구항 12에 있어서,
    상기 미리 설정된 비네팅 모델 함수는,
    상기 이차원 영상의 축외 조명(off-axis illumination)에 대한 정보 및 상기 이차원 영상의 기하 요인(geometric factor)에 대한 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상의 비네팅 보정 장치.
  14. 청구항 11에 있어서,
    상기 복수의 파라미터들은,
    상기 레이디얼 브라이트 채널의 길이, 상기 비네팅 함수의 광도와 상기 레이디얼 브라이트 채널의 광도가 유사하도록 상기 비네팅 함수를 스케일링(scaling)하는 보정 계수 및 상기 비네팅 함수의 광도와 상기 레이디얼 브라이트 채널의 광도 간의 차이를 비교하여 상기 이차원 영상의 아웃라이어(outlier)를 판단하기 위한 미리 설정된 임계값을 포함하는 것을 특징으로 하는 영상의 비네팅 보정 장치.
  15. 청구항 11에 있어서,
    상기 비네팅 함수를 추정하는 단계는,
    상기 이차원 영상의 비네팅 함수를 추정한 후, 상기 이차원 영상의 아웃라이어를 처리하기 위한 가중치(weight)를 설정하는 단계; 및
    상기 설정된 가중치 및 미리 설정된 임계값 간의 비교 결과에 따라 상기 가중치 및 상기 임계값을 갱신하여 상기 비네팅 함수를 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상의 비네팅 보정 장치.
  16. 청구항 9에 있어서,
    상기 이차원 영상의 비네팅 현상을 보정하는 단계는,
    상기 추정된 비네팅 함수가 나타내는 비네팅 영상의 크기를 상기 이차원 영상의 크기에 상응하는 영상의 크기로 변환하는 단계; 및
    상기 이차원 영상에서 상기 영상의 크기가 변환된 비네팅 영상을 제거하여 상기 이차원 영상의 비네팅 현상을 보정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상의 비네팅 보정 장치.
KR1020140186920A 2014-12-23 2014-12-23 영상의 비네팅 보정 방법 및 장치 Active KR101662407B1 (ko)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020140186920A KR101662407B1 (ko) 2014-12-23 2014-12-23 영상의 비네팅 보정 방법 및 장치
US14/757,620 US9740958B2 (en) 2014-12-23 2015-12-23 Method for vignetting correction of image and apparatus therefor

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020140186920A KR101662407B1 (ko) 2014-12-23 2014-12-23 영상의 비네팅 보정 방법 및 장치

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20160076645A true KR20160076645A (ko) 2016-07-01
KR101662407B1 KR101662407B1 (ko) 2016-10-05

Family

ID=56164808

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020140186920A Active KR101662407B1 (ko) 2014-12-23 2014-12-23 영상의 비네팅 보정 방법 및 장치

Country Status (2)

Country Link
US (1) US9740958B2 (ko)
KR (1) KR101662407B1 (ko)

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10754149B2 (en) 2018-04-20 2020-08-25 Amd (Shanghai) Co., Ltd. Efficient radial lens shading correction
DE102018115991B4 (de) * 2018-07-02 2023-12-07 Basler Ag Digitale schaltung zur korrektur eines vignettierungseffekts in werten von pixeln eines bildes einer elektronischen kamera
CN111260573B (zh) * 2020-01-13 2023-06-02 浙江未来技术研究院(嘉兴) 一种手术显微成像中渐晕现象的消除方法
CN114205487B (zh) 2020-08-28 2025-12-02 超威半导体公司 内容自适应镜头阴影校正方法和装置
CN114167663B (zh) * 2021-12-02 2023-04-11 浙江大学 一种包含渐晕去除算法的编码光圈光学成像系统
CN119540111B (zh) * 2024-11-15 2025-09-30 北京航空航天大学杭州创新研究院 一种颜色强度熵和梯度稀疏性优化的渐晕校正方法

Family Cites Families (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0562657B1 (en) * 1992-03-17 1998-09-16 Koninklijke Philips Electronics N.V. Imaging system with means for compensating vignetting and X-ray examination apparatus comprising such an imaging system
US7259784B2 (en) * 2002-06-21 2007-08-21 Microsoft Corporation System and method for camera color calibration and image stitching
US7391450B2 (en) * 2002-08-16 2008-06-24 Zoran Corporation Techniques for modifying image field data
US7634152B2 (en) * 2005-03-07 2009-12-15 Hewlett-Packard Development Company, L.P. System and method for correcting image vignetting
US7548661B2 (en) * 2005-12-23 2009-06-16 Microsoft Corporation Single-image vignetting correction
US20070211154A1 (en) * 2006-03-13 2007-09-13 Hesham Mahmoud Lens vignetting correction algorithm in digital cameras
KR100769724B1 (ko) 2006-09-25 2007-10-24 삼성전기주식회사 카메라 모듈의 광축 검사 방법 및 비네팅 검출 방법
US7907185B2 (en) * 2007-07-16 2011-03-15 Aptina Imaging Corporation Lens correction logic for image sensors
KR101651125B1 (ko) 2009-06-29 2016-08-25 엘지전자 주식회사 이동 단말기 및 이것의 영상 디스플레이 방법
JP5973169B2 (ja) 2009-07-24 2016-08-23 コリアナ コスメティックス カンパニー リミテッド 赤外線及び紫外線同時遮断用複合粉体及びそれを用いた化粧料組成物
US11403739B2 (en) * 2010-04-12 2022-08-02 Adobe Inc. Methods and apparatus for retargeting and prioritized interpolation of lens profiles
US8600167B2 (en) * 2010-05-21 2013-12-03 Hand Held Products, Inc. System for capturing a document in an image signal
US8823841B2 (en) * 2012-06-20 2014-09-02 Omnivision Technologies, Inc. Method and apparatus for correcting for vignetting in an imaging system
WO2014186213A2 (en) * 2013-05-14 2014-11-20 Google Inc. Providing visual effects for images

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
2014년 한국 컴퓨터종합학술대회 논문집, pp. 1303-1304, (2014.06.30.) 1부.* *
IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, vol.31, no. 12, (2009.12.30.) 1부.* *

Also Published As

Publication number Publication date
US20160189353A1 (en) 2016-06-30
US9740958B2 (en) 2017-08-22
KR101662407B1 (ko) 2016-10-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101662407B1 (ko) 영상의 비네팅 보정 방법 및 장치
EP3712841B1 (en) Image processing method, image processing apparatus, and computer-readable recording medium
US9418410B2 (en) Image processing apparatus and method thereof
US8405658B2 (en) Estimation of light color and direction for augmented reality applications
US9979909B2 (en) Automatic lens flare detection and correction for light-field images
JP7150706B2 (ja) 画像のブロックの動きベクトルに基づく当該ブロックの分散の決定
US20140267378A1 (en) Global contrast correction
JP2018518735A (ja) カラーキャリブレーション装置及び方法
KR101330361B1 (ko) 입력 이미지 내의 비네팅을 보정하는 컴퓨터 구현 프로세스
WO2018228310A1 (zh) 图像处理方法、装置及终端
US20150187051A1 (en) Method and apparatus for estimating image noise
JP5539343B2 (ja) 映像処理方法
KR20130090615A (ko) 이미지 자동 보정을 위한 구도 기반 노출 측정 방법 및 장치
JP2021136555A5 (ko)
KR101862490B1 (ko) 영상 보정 프로세서 및 컴퓨터 판독가능 기록 매체
JP5976126B2 (ja) ターゲットサイズを見積もるためのシステム及び方法
US9258490B2 (en) Smoothing of ghost maps in a ghost artifact detection method for HDR image creation
CN108353143B (zh) 在不规则形状显示表面上投射图像
US20180150941A1 (en) Image processing apparatus, imaging apparatus, image processing method, image processing program, and recording medium
US9581439B1 (en) Image capture device with a calibration function and calibration method of an image capture device
JP6341087B2 (ja) 画像処理装置及び画像処理プログラム
JP2017085570A (ja) 画像補正方法及び画像補正装置
KR101507642B1 (ko) 평가 전달량에 기초한 안개 영상 보상 방법
KR102614906B1 (ko) 영상 처리 방법 및 장치
US20190221026A1 (en) Method and device for image processing

Legal Events

Date Code Title Description
PA0109 Patent application

Patent event code: PA01091R01D

Comment text: Patent Application

Patent event date: 20141223

PA0201 Request for examination
PE0902 Notice of grounds for rejection

Comment text: Notification of reason for refusal

Patent event date: 20160120

Patent event code: PE09021S01D

PG1501 Laying open of application
E701 Decision to grant or registration of patent right
PE0701 Decision of registration

Patent event code: PE07011S01D

Comment text: Decision to Grant Registration

Patent event date: 20160704

GRNT Written decision to grant
PR0701 Registration of establishment

Comment text: Registration of Establishment

Patent event date: 20160927

Patent event code: PR07011E01D

PR1002 Payment of registration fee

Payment date: 20160927

End annual number: 3

Start annual number: 1

PG1601 Publication of registration
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20190617

Year of fee payment: 4

PR1001 Payment of annual fee

Payment date: 20190617

Start annual number: 4

End annual number: 4

PR1001 Payment of annual fee

Payment date: 20200622

Start annual number: 5

End annual number: 5

PR1001 Payment of annual fee

Payment date: 20230620

Start annual number: 8

End annual number: 8

PR1001 Payment of annual fee

Payment date: 20240730

Start annual number: 9

End annual number: 9

PR1001 Payment of annual fee

Payment date: 20250623

Start annual number: 10

End annual number: 10