KR20210107955A - 컬러 스테인 분석 방법 및 상기 방법을 이용하는 전자 장치 - Google Patents

컬러 스테인 분석 방법 및 상기 방법을 이용하는 전자 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명의 실시 예에 따른 전자 장치는 주파수 분석 회로 및 색차 계산 회로를 포함한다. 주파수 분석 회로는 피사체에 관한 정보를 포함하는 이미지 신호를 수신하고, 이미지 신호를 제 1 색상 도메인에 기반한 제 1 색상 데이터로 변환하고, 제 1 색상 데이터를 주파수 도메인에 기반한 주파수 데이터로 변환하고, 주파수 데이터에 대응하는 주파수 가중치들을 제 1 색상 데이터에 반영하여 처리된 색상 데이터를 생성한다. 색차 계산 회로는 처리된 색상 데이터에 기초하여, 이미지 신호에 의해 생성되는 컬러 스테인을 평가하기 위한 색차 값들을 계산한다. 주파수 가중치들은 주파수 데이터의 주파수 변화에 따른 사람의 민감도 정보에 기반하여 선택된다.

Description

컬러 스테인 분석 방법 및 상기 방법을 이용하는 전자 장치{COLOR STAIN ANALYZING METHOD AND ELECTRONIC DEVICE USING THE METHOD}
본 발명은 촬영 기능을 갖는 전자 장치에 관한 것으로, 좀 더 상세하게는 촬영된 이미지의 컬러 스테인을 분석하기 위한 전자 장치에 관한 것이다.
이미지 센서는 다양한 유형의 전자 장치들에 탑재되고 있다. 예로서, 이미지 센서를 포함하는 전자 장치는 스마트 폰(smartphone), 태블릿 PC(tablet personal computer), 랩탑 PC(laptop personal computer), 웨어러블(Wearable) 장치 등과 같은 다양한 유형의 전자 장치들 중 하나로 구현될 수 있다.
이미지 센서는 카메라 렌즈를 통해 들어온 빛에 대한 정보를 디지털 신호로 변환한다. 전자 장치는 디지털 신호를 이용하여 디스플레이 패널에 이미지를 표시한다.
카메라 렌즈를 통해 들어오는 빛의 양이 충분하지 않은 경우, 이미지에 컬러 스테인(color stain)이 나타난다. 컬러 스테인이 나타는 경우, 사용자는 디스플레이 패널에 표시된 이미지가 저화질의 이미지인 것으로 인식한다. 따라서, 어두운 장소에서 촬영된 이미지에 나타나는 컬러 스테인을 감소시키는 기술이 요구된다.
본 발명은 상술된 기술적 과제를 해결하기 위한 것으로써, 본 발명의 목적은 컬러 스테인을 분석하기 위한 전자 장치를 제공하는데 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 전자 장치는 주파수 분석 회로 및 색차 계산 회로를 포함할 수 있다. 주파수 분석 회로는 피사체에 관한 정보를 포함하는 이미지 신호를 수신하고, 이미지 신호를 제 1 색상 도메인에 기반한 제 1 색상 데이터로 변환하고, 제 1 색상 데이터를 주파수 도메인에 기반한 주파수 데이터로 변환하고, 주파수 데이터에 대응하는 주파수 가중치들을 제 1 색상 데이터에 반영하여 처리된 색상 데이터를 생성할 수 있다. 색차 계산 회로는 처리된 색상 데이터에 기초하여, 이미지 신호에 의해 생성되는 컬러 스테인을 평가하기 위한 색차 값들을 계산할 수 있다. 주파수 가중치들은 주파수 데이터의 주파수 변화에 따른 사람의 민감도 정보에 기반하여 선택될 수 있다.
본 발명의 다른 실시 예에 따른 전자 장치는 주파수 분석 회로, 색차 계산 회로 및 컬러 스테인 분류 회로를 포함할 수 있다. 주파수 분석 회로 제 1 픽셀로 수신된 빛에 관한 정보를 포함하는 제 1 이미지 신호 및 제 2 픽셀로 수신된 빛에 관한 정보를 포함하는 제 2 이미지 신호를 수신하고, 제 1 이미지 신호 및 제 2 이미지 신호에 각각 대응하는 주파수 가중치들에 기초하여 제 1 이미지 신호로부터 제 1 처리된 데이터를 생성하고, 제 2 이미지 신호로부터 제 2 처리된 데이터를 생성할 수 있다. 색차 계산 회로는 제 1 처리된 데이터와 제 2 처리된 데이터를 이용하여, 색차 값을 계산할 수 있다. 컬러 스테인 분류 회로는 색차 값에 기초하여, 제 1 처리된 데이터와 제 2 처리된 데이터에 의해 생성되는 컬러 스테인이 사람에게 인지가능한지 여부를 평가할 수 있다. 주파수 가중치들은 제 1 이미지 신호 및 제 2 이미지 신호 각각의 주파수 변화에 따른 사람의 민감도 정보에 기반하여 선택될 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 컬러 스테인 분석 방법은 주파수 분석 방법, 색차 계산 방법 및 컬러 스테인 분류 방법을 포함할 수 있다. 주파수 분석 방법은 피사체에 관한 정보를 포함하는 이미지 신호를 수신하고, 이미지 신호의 주파수에 대응하는 주파수 가중치 및 이미지 신호에 기초하여 처리된 색상 데이터를 생성할 수 있다. 색차 계산 방법은 처리된 색상 데이터에 기초하여, 이미지 신호에 의해 생성되는 컬러 스테인을 평가하기 위한 색차 값들을 계산할 수 있다. 컬러 스테인 분류 방법은 사람이 인지가능한 색차 값의 범위를 나타내는 설정 데이터에 기초하여, 색차 값들에 대응하는 컬러 스테인들 중 사람에게 인지가능한 컬러 스테인들을 선택할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 전자 장치는 사용자의 시각 인지 특성을 고려하여, 사용자가 인지하는 컬러 스테인의 개수 및 크기를 계산할 수 있다. 또한, 전자 장치는 계산 결과에 기초하여, 컬러 스테인의 발생 확률, 컬러 스테인의 강도 등 컬러 스테인과 관련된 분석 결과 및 평과 결과 들을 점수화할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 전자 장치를 설명하기 위한 개념도이다.
도 2는 도 1의 테스트 차트를 설명하기 위한 개념도이다.
도 3은 도 1의 컬러 스테인 분석 회로를 설명하기 위한 블록도이다.
도 4는 도 3의 주파수 분석 회로를 보여주는 블록도이다.
도 5는 도 4의 주파수 분석 회로의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 6은 휘도-주파수 정보 및 색상-주파수 정보를 설명하기 위한 그래프이다.
도 7은 밝기-주파수 정보를 설명하기 위한 그래프이다.
도 8은 거리-주파수 정보를 설명하기 위한 그래프이다.
도 9는 색차 계산 회로를 보여주는 블록도이다.
도 10은 도 9의 색차 계산 회로의 동작을 보여주는 흐름도이다.
도 11은 도 3의 컬러 스테인 분류 회로(1130)를 보여주는 블록도이다.
도 12는 설정 데이터에 포함된 정보를 보여주는 그림이다.
도 13은 도 11의 컬러 스테인 분류 회로의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 14는 도 1의 전자 장치의 일 실시 예를 보여주는 블록도이다.
도 15는 도 1의 전자 장치의 다른 실시 예를 보여주는 블록도이다.
도 16은 도 15의 이미지 신호 처리기를 보여주는 블록도이다.
이하에서, 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있을 정도로, 본 발명의 실시 예들이 명확하고 상세하게 기재될 것이다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 전자 장치를 설명하기 위한 개념도이다.
전자 장치(1000)는 테스트 차트(Test chart, 110)가 표시된 피사체(100)를 촬영할 수 있다. 조명 장치들(210, 220)로부터 출력된 빛은 타겟(100)에 부딪혀 반사될 수 있다. 전자 장치(1000)는 타겟(100)에 부딪혀 반사된 신호들을 수신할 수 있다. 전자 장치(1000)는 수신된 신호들에 기초하여, 이미지를 생성할 수 있다.
즉, 전자 장치(1000)는 촬영 기능을 갖는 전자 장치일 수 있다. 전자 장치(1000)는 촬영 기능을 위해, 렌즈, 조리개, 센서, 이미지 신호 처리기 등을 포함할 수 있다. 전자 장치의 구체적인 구조는 도 14 및 도 15를 참조하여 설명된다. 예로서, 전자 장치(1000)는 스마트 폰(smartphone), 태블릿 PC(tablet personal computer), 랩탑 PC(laptop personal computer), 전자 책 리더기, MP3 플레이어, 웨어러블(Wearable) 장치 등과 같은 다양한 유형의 전자 장치들 중 하나로 구현될 수 있다.
전자 장치(1000)는 컬러 스테인 분석 회로(1100)를 포함할 수 있다. 컬러 스테인은 이미지에 피사체의 실제 색상과 다른 색상이 나타나거나, 이미지에 얼룩진 것 같이 색이 뭉개져있는 영역이 나타나는 것을 의미한다. 컬러 스테인은 렌즈로 수신되는 빛의 양이 충분하지 않은 경우에, 나타날 수 있다.
전자 장치(1000)는 수신된 신호들에 기초하여, 휘도에 관한 신호 및 색상에 관한 신호를 생성할 수 있다. 사람의 민감도는 휘도에 관한 신호의 주파수, 색상에 관한 신호의 주파수, 주변 환경의 밝기, 피사체와 전자 장치(1000)간의 거리 등에 따라, 다를 수 있다. 본 발명의 실시 예에 따른 컬러 스테인 분석 회로(1100)는 사람의 시각 인지 특성을 고려하여, 컬러 스테인의 개수 및 크기를 계산할 수 있다. 사람의 민감도는 사람이 자극의 주파수 변화에 대해 얼마나 민감하게 반응하는지를 의미할 수 있다. 자극은 휘도에 관한 신호, 색상에 관한 신호, 주변 환경의 밝기, 피사체와 전자 장치(1000)간의 거리일 수 있다.
또한, 사용자는 컬러 스테인의 면적이 작고 컬러 스테인의 개수가 적은 경우에는 컬러 스테인을 인지하지 못할 수도 있다. 반면, 컬러 스테인의 면적이 크거나, 컬러 스테인의 개수가 많은 경우에는 사용자는 컬러 스테인을 인지할 수 있다. 본 발명의 실시 예에 따른 컬러 스테인 분석 회로(1100)는 사용자가 인지가능한 컬러 스테인의 면적 및 개수 등에 대한 정보를 이용하여, 전자 장치(1000)의 컬러 스테인 성능을 분석하고 평가할 수 있다. 구체적으로, 컬러 스테인 분석 회로(1100)는 컬러 스테인의 강도, 주변 환경의 밝기 별 컬러 스테인의 발생 확률, 컬러 스테인의 발생 영역 등을 분석할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(1000)는 제품을 출시하기 이전에, 전자 장치(1000)에 포함된 구성 요소들(예로서, 렌즈, 센서, 조리개 및 이미지 신호 처리기 등)을 평가하고 개선하기 위한 테스트 장치일 수 있다. 전자 장치(1000)는 테스트 차트(110)가 표시된 피사체(100)를 촬영한 후, 컬러 스테인에 관한 정보를 사용자에게 제공할 수 있다. 컬러 스테인에 관한 정보는 컬러 스테인의 강도, 주변 환경의 밝기 별 컬러 스테인의 발생 확률, 컬러 스테인의 발생 영역 등을 나타낼 수 있다. 이 경우, 사용자는 전자 장치(1000)로부터 수신된 정보에 기초하여, 렌즈, 센서, 조리개 및 이미지 신호 처리기의 스펙을 변경하거나, 렌즈, 센서, 조리개 및 이미지 신호 처리기의 설정 조건을 조절할 수 있다. 이러한 테스트 과정을 통해, 출시되는 제품은 컬러 스테인에 관하여 더 높은 성능을 가질 수 있다. 테스트 장치로 이용되는 전자 장치(1000)의 구체적인 구성은 도 14를 참조하여 자세하게 설명된다.
본 발명의 다른 실시 예에 따르면, 전자 장치(1000)는 이미 출시되어 소비자들이 사용하는 촬영 장치일 수도 있다. 이 경우, 전자 장치(1000)는 다양한 피사체들을 촬영할 수 있다. 컬러 스테인 분석 회로(1100)는 촬영시에 수신된 신호들에 기초하여, 컬러 스테인을 분석할 수 있다. 전자 장치(1000)는 컬러 스테인 분석 회로(1100)로부터 수신된 정보에 기초하여, 노이즈 처리 단계에서, 컬러 스테인을 유발하는 노이즈들을 제거할 수 있다. 따라서, 이미지의 화질이 개선될 수 있다. 전자 장치(1000)가 소비자들이 사용하는 촬영 장치인 경우, 전자 장치(1000)의 구체적인 구성은 도 15를 참조하여 자세하게 설명된다.
도 2는 도 1의 테스트 차트를 설명하기 위한 개념도이다.
전자 장치(1000)가 테스트 장치인 경우, 전자 장치(1000)는 테스트 차트(110)를 촬영하여, 전자 장치(1000)의 컬러 스테인 성능을 분석할 수 있다. 이하 설명들에서, 전자 장치(1000)의 컬러 스테인 성능은 전자 장치(1000)에 의해 촬영된 이미지에 컬러 스테인이 얼마나 나타나는지를 나타내는 지표를 의미한다. 전자 장치(1000)의 컬러 스테인 성능이 높을수록, 전자 장치(1000)에 의해 촬영된 이미지에 컬러 스테인이 적게 나타나는 것을 의미한다. 전자 장치(1000)의 컬러 스테인 성능이 낮을수록, 전자 장치(1000)에 의해 촬영된 이미지에 컬러 스테인이 많이 나타나는 것을 의미한다. 이미지에 나타난 컬러 스테인은 사용자가 인지할 수 있는 컬러 스테인을 의미한다.
사용자는 분석 결과에 기초하여, 전자 장치(1000)의 구성 요소들(예로서, 렌즈, 센서, 조리개 및 이미지 신호 처리기 등)의 스펙, 설정 등을 조절할 수 있다. 다만, 본 발명은 이에 한정되지 않고, 전자 장치(1000)는 분석 결과에 기초하여, 사용자의 개입없이 구성 요소들(예로서, 렌즈, 센서, 조리개 및 이미지 신호 처리기 등)의 스펙, 설정 등을 조절할 수 있다.
테스트 차트(110)는 정사각형 모양의 테스트 박스들로 구성될 수 있다. 테스트 차트(110)의 테두리는 흑백의 테스트 박스들로 구성될 수 있다. 흑백의 테스트 박스들은 서로 상이한 음영을 가질 수 있다. 또한, 흑백의 테스트 박스들 각각은 테스트 차트(110)의 중앙으로부터 동일한 거리만큼 떨어져있을 수 있다.
테스트 차트(110)에서 테두리 안쪽은 다양한 색상의 테스트 박스들로 구성될 수 있다. 다양한 색상의 테스트 박스들 각각은 인접한 다른 테스트 박스들과 상이한 색상을 가질 수 있다. 또한, 다양한 색상의 테스트 박스들 각각의 크기는 흑백의 테스트 박스들 각각의 크기보다 작을 수 있다. 다만, 본 발명은 이에 한정되지 않고 테스트 박스들은 다양한 형태일 수 있고, 다양한 크기를 가질 수 있다.
전자 장치(1000)는 테스트 차트(110)를 촬영함으로써, 컬러 스테인 성능을 분석하기 위해 필요한 촬영 횟수를 줄일 수 있다. 전자 장치(1000)는 테스트 차트(110)를 이용하지 않는 경우, 서로 상이한 음영을 갖는 흑백의 피사체들 각각을 촬영해야 한다. 또한, 전자 장치(1000)는 서로 상이한 색상을 갖는 피사체들 각각을 촬영해야 한다. 본 발명의 실시 예에 따른 테스트 장치를 이용하는 경우, 전자 장치(1000)는 촬영 횟수를 줄일 수 있고, 컬러 스테인 성능을 분석하기 위해 처리해야 하는 데이터의 양이 감소할 수 있다.
도 3은 도 1의 컬러 스테인 분석 회로를 설명하기 위한 블록도이다.
컬러 스테인 분석 회로(1100)는 주파수 분석 회로(1110), 색차 계산 회로(1120) 및 컬러 스테인 분류 회로(1130)를 포함할 수 있다.
도 1의 전자 장치(1000)는 컬러 스테인 분석 회로(1100) 외에 렌즈 및 이미지 센서도 포함할 수 있다. 촬영시, 렌즈는 피사체로부터 반사된 빛을 수신할 수 있다. 이미지 센서는 렌즈를 통해 수신되는 빛에 기초하여, 피사체에 관한 정보를 포함하는 이미지 신호(s0)를 생성할 수 있다. 이미지 센서는 색상 필터를 포함할 수 있다. 예로서, 색상 필터는 RGB 필터(예를 들면, 대표적으로 Bayer pattern)일 수 있다. 이미지 센서는 색상 필터에 기초하여, 이미지 센서(예컨대, 픽셀)마다 특정 파장의 빛만을 수신할 수 있다. 예로서, 이미지 센서의 영역들 중 R필터가 포함된 영역에서는 580nm~670nm 파장의 빛을 수신할 수 있다. 이미지 센서는 색상 필터를 통해 수신되는 특정 파장의 빛에 기초하여 영역들의 색상에 대한 정보를 획득하기 위해 이용될 수 있다. 즉, 이미지 센서는 영역들의 휘도 및 색상에 대한 정보를 획득하는 기능들을 위해 제공될 수 있다. 이미지 센서는 획득된 정보에 기초하여 이미지 신호(s0)를 생성할 수 있다. 이미지 신호(s0)는 복수의 픽셀들로 수신된 빛에 관한 정보를 포함할 수 있다. 이미지 센서와 컬러 스테인 분석 회로(1100)의 연결 관계는 도 15를 참조하여 자세하게 설명된다.
주파수 분석 회로(1110)는 이미지 센서로부터 이미지 신호(s0)를 수신할 수 있다. 주파수 분석 회로(1110)는 시각 인지 주파수 특성에 관한 주파수 정보를 저장할 수 있다. 주파수 분석 회로(1110)는 이미지 신호(s0) 및 주파수 정보를 이용하여, 이미지 신호(s0)를 주파수에 따라 재구성할 수 있다. 주파수 정보는 휘도 신호의 주파수, 색상 신호의 주파수, 전자 장치(1000)와 피사체 간의 거리, 주변 환경의 밝기 등과 관련될 수 있다.
주파수 분석 회로(1110)는 이미지 신호(s0)를 처리하여 제 1 색상 데이터를 생성할 수 있다. 색상 데이터는 이미지 신호를 색상 도메인의 좌표들로 나타낸 것일 수 있다. 색상 도메인(또는, 색 공간(color space))은 RGB, XYZ, LAB, LUV 등의 색 체계(color system)를 의미한다. 예로서, 제 1 색상 데이터는 RGB 데이터일 수 있다. 색상 도메인 좌표들 'R', 'G' 및 'B'는 각각 적색, 녹색, 청색을 나타낸다.
주파수 분석 회로(1110)는 제 1 색상 데이터의 색상 도메인을 변환하여, 제 2 색상 데이터를 생성할 수 있다. 예로서, 주파수 분석 회로(1110)는 RGB 데이터를 YCbCr 데이터로 변환할 수 있다. 색상 도메인 좌표 'Y'는 휘도를 나타내고, 색상 도메인 좌표 'Cb' 및 'Cr'는 색상(chroma)을 나타낸다. 주파수 분석 회로(1110)는 제 2 색상 데이터를 이용하여, 제 2 색상 데이터에 대응하는 주파수 값들을 획득할 수 있다. 구체적으로, 주파수 분석 회로(1110)는 제 2 색상 데이터에 푸리에 변환을 수행하여, 주파수 값들을 획득할 수 있다. 주파수 분석 회로(1110)는 주파수 정보를 이용하여, 주파수 값들에 대응하는 주파수 가중치들을 획득할 수 있다. 주파수 분석 회로(1110)는 제 2 색상 데이터에 주파수 가중치를 적용할 수 있다. 구체적으로, 주파수 분석 회로(1110)는 제 2 색상 데이터의 좌표 값들에 주파수 가중치를 곱할 수 있다. 이하 설명들에서, 주파수 가중치가 적용된 제 2 색상 데이터는 처리된 색상 데이터(d10)로 표현된다. 주파수 분석 회로(1110)는 처리된 색상 데이터(d10)를 출력할 수 있다.
색차 계산 회로(1120)는 처리된 색상 데이터(d10)를 수신할 수 있다. 색차 계산 회로(1120)는 처리된 색상 데이터(d10)의 색상 도메인을 변환하여, 제 3 색상 데이터를 생성할 수 있다. 예로서, 제 3 색상 데이터는 RGB 데이터일 수 있다. 색차 계산 회로(1120)는 제 3 색상 데이터의 색상 도메인을 변환하여, 제 4 색상 데이터를 생성할 수 있다. 제 4 색상 데이터는 Lab 데이터일 수 있다. Lab 색상 도메인은 인간이 감지할 수 있는 색차와 색상 도메인에서 수치로 표현한 색차를 거의 일치시킬 수 있는 색상 도메인이다. 색상 도메인 좌표 'L'은 명도를 나타낸다. 색상 도메인 좌표 'a'의 양의 축은 적색, 음의 축은 녹색을 나타낸다. 또한, 색상 도메인 좌표 'b'의 양의 축은 노란색, 음의 축은 청색을 나타낸다.
색차 계산 회로(1120)는 제 4 색상 데이터의 색차(color difference) 값들을 계산할 수 있다. 색차 계산 회로(1120)는 계산 결과에 기초하여, 색차 데이터(d20)를 생성할 수 있다.
컬러 스테인 분류 회로(1130)는 색차 데이터(d20)를 수신할 수 있다. 컬러 스테인 분류 회로(1130)는 사람이 인지가능한 색차 값들의 범위에 관한 설정 데이터를 저장할 수 있다. 컬러 스테인 분류 회로(1130)는 색차 데이터(d20) 및 설정 데이터에 기초하여, 색차 데이터(d20)의 색차 값들과 대응하는 컬러 스테인들이 사람에게 인지 가능한지 여부를 판단할 수 있다.
컬러 스테인 분류 회로(1130)는 사람에게 인지 가능한 컬러 스테인을 나타내는 색차 값들을 선택할 수 있다. 컬러 스테인 분류 회로(1130)는 선택된 색차 값들에 기초하여, 컬러 스테인의 강도, 주변 환경의 밝기 별 컬러 스테인의 발생 확률, 컬러 스테인의 발생 영역 등을 분석할 수 있다. 이하, 설명들에서, 컬러 스테인의 강도, 주변 환경의 밝기 별 컬러 스테인의 발생 확률, 컬러 스테인의 발생 영역 등은 컬러 스테인 분석 결과로 표현된다. 컬러 스테인 분류 회로(1130)는 컬러 스테인 분석 결과를 나타내는 결과 데이터(d30)를 생성할 수 있다.
도 4는 도 3의 주파수 분석 회로를 보여주는 블록도이다.
주파수 분석 회로(1110)는 이미지 전처리 회로(1111), 색상 도메인 전환 회로(1112), 주파수 도메인 전환 회로(1113), 가중치 회로(1114) 및 메모리(1115)를 포함할 수 있다.
이미지 전처리 회로(1111)는 이미지 센서로부터 이미지 신호(s0)를 수신할 수 있다. 이미지 전처리 회로(1111)는 이미지 신호(s0)의 페디스털(pedestal) 값들을 제거시킬 수 있다. 따라서, 이미지 전처리 회로(1111)는 페디스털 값들을 제거하여, 센서에서 이미지 신호(s0)에 생성된 불필요한 신호들을 제거할 수 있다.
이미지 전처리 회로(1111)는 페디스털 값들이 제거된 이미지 신호(s0)의 화이트 밸런스를 보정할 수 있다. 화이트 밸런스가 보정된 이미지 신호(s0)는 피사체의 실제 색상에 가까운 색상을 나타낼 수 있다.
이미지 전처리 회로(1111)는 화이트 밸런스가 보정된 이미지 신호에(s0) 대해 CCM(Color Cerrection Matrix) 동작을 수행할 수 있다. 이미지 전처리 회로(1111)는 CCM 동작을 통해, 화이트 밸런스가 보정된 이미지 신호(s0)를 sRGB 스탠다드 색상 도메인에 가깝게 매칭할 수 있다.
이미지 전처리 회로(1111)는 CCM 동작을 수행한 후, 이미지 신호(s0)를 보간할 수 있다. 이미지 전처리 회로(1111)는 보간된 이미지 신호(s0)에 기초하여, 제 1 색상 데이터(d01)를 생성할 수 있다. 예로서, 제 1 색상 데이터(d01)는 RGB 데이터일 수 있다.
색상 도메인 변환 회로(1112)는 이미지 전처리 회로(1111)로부터 제 1 색상 데이터(d01)를 수신할 수 있다. 색상 도메인 변환 회로(1112)는 제 1 색상 데이터(d01)의 색상 도메인을 변환하여, 제 2 색상 데이터(d02)를 생성할 수 있다. 예로서, 제 2 색상 데이터(d02)는 YCbCr 데이터일 수 있다.
주파수 도메인 변환 회로(1113)는 색상 도메인 변환 회로(1112)로부터 제 2 색상 데이터(d02)를 수신할 수 있다. 주파수 도메인 변환 회로(1113)는 제 2 색상 데이터(d02)를 주파수 도메인에 관한 데이터로 변환할 수 있다. 즉, 주파수 도메인 변환 회로(1113)는 제 2 색상 데이터(d02)에 푸리에 변환을 수행하여, 주파수 값들을 획득할 수 있다. 구체적으로, 제 2 색상 데이터(d02)가 YCbCr 데이터인 경우, 주파수 값들은 제 2 색상 데이터(d02)의 휘도 값에 대응하는 휘도-주파수 값 및 제 2 색상 데이터(d02)의 색상 값에 대응하는 색상-주파수 값을 포함할 수 있다. 주파수 도메인 변환 회로(1113)는 제 2 색상 데이터(d02)의 주파수 값들을 나타내는 주파수 데이터(d03)를 생성할 수 있다. 주파수 도메인 변환 회로(1113)는 제 2 색상 데이터(d02)와 주파수 데이터(d03)를 출력할 수 있다.
메모리(1115)는 주파수 정보를 저장할 수 있다. 주파수 정보는 휘도 신호의 주파수에 변화에 따라 사람의 민감도가 어떻게 변하는지에 관한 휘도-주파수 정보(도 6을 참조하여 자세하게 설명됨), 색상 신호의 주파수에 변화에 따라 사람의 민감도가 어떻게 변하는지에 관한 색상-주파수 정보(도 6을 참조하여 자세하게 설명됨), 주변 환경의 밝기에 따라 사람의 민감도가 어떻게 변하는지에 관한 밝기(lightness)-주파수 정보(도 7을 참조하여 자세하게 설명됨) 및 피사체와 전자 장치(1000)의 거리에 따라 사람의 민감도가 어떻게 변하는지에 관한 거리-주파수 정보(도 8을 참조하여 자세하게 설명됨)를 포함할 수 있다.
가중치 회로(1114)는 도메인 변환 회로(1113)로부터 제 2 색상 데이터(d02)와 주파수 데이터(d03)를 수신할 수 있다. 주파수 데이터(d03)는 주파수 값들을 포함할 수 있다. 가중치 회로(1114)는 메모리(1115)로부터 가중치 데이터(d04)를 수신할 수 있다. 가중치 데이터(d04)는 주파수 정보를 포함할 수 있다. 가중치 회로(1114)는 주파수 정보를 이용하여, 주파수 값들에 대응하는 주파수 가중치들을 계산할 수 있다. 구체적으로, 가중치 회로(1114)는 휘도-주파수 정보를 이용하여, 휘도-주파수 값에 대응하는 휘도-주파수 가중치를 계산할 수 있다. 가중치 회로(1114)는 색상-주파수 정보를 이용하여, 색상-주파수 값에 대응하는 색상-주파수 가중치를 계산할 수 있다. 또한, 가중치 회로(1114)는 메인 프로세서(미도시)로부터 주변 환경의 밝기 값 및 피사체와 전자 장치(1000) 간의 거리 값을 획득할 수 있다. 가중치 회로(1114)는 밝기-주파수 정보 및 거리-주파수 정보에 기초하여, 밝기 값에 대응하는 밝기-주파수 가중치 및 거리 값에 대응하는 거리-주파수 가중치를 계산할 수 있다.
가중치 회로(1114)는 획득된 주파수 가중치들을 조합할 수 있다. 예로서, 가중치 회로(1114)는 밝기-주파수 가중치 및 거리-주파수 가중치를 휘도-주파수 가중치 및 색상-주파수 가중치 각각에 곱할 수 있다. 최종적으로, 가중치 회로(1114)는 처리된 휘도-주파수 가중치 및 처리된 색상-주파수 가중치를 획득할 수 있다. 처리된 휘도-주파수 가중치는 휘도-주파수 가중치에 밝기-주파수 가중치 및 거리-주파수 가중치가 곱해진 값을 의미한다. 처리된 색상-주파수 가중치는 색상-주파수 가중치에 밝기-주파수 가중치 및 거리-주파수 가중치가 곱해진 값을 의미한다.
가중치 회로(1114)는 제 2 색상 데이터(d02)에 주파수 가중치들을 적용할 수 있다. 제 2 색상 데이터(d02)에 주파수 가중치들을 적용한다는 것은 제 2 색상 데이터(d02)에 주파수 가중치들을 곱한다는 것을 의미한다.
구체적으로, 가중치 회로(1114)는 것은 제 2 색상 데이터(d02)의 휘도 값에 처리된 휘도-주파수 가중치를 곱할 수 있다. 가중치 회로(1114)는 것은 제 2 색상 데이터(d02)의 색상 값에 처리된 색상-주파수 가중치를 곱할 수 있다. 제 2 색상 데이터(d02)의 휘도 값이란 제 2 색상 데이터(d02)의 휘도 좌표 값을 의미한다. 또한, 제 2 색상 데이터(d02)의 색상 값이란 제 2 색상 데이터(d02)의 색상 좌표 값을 의미한다.
가중치 회로(1114)는 제 2 색상 데이터(d02)에 주파수 가중치들을 적용하여, 처리된 색상 데이터(d10)를 생성할 수 있다.
도 5는 도 4의 주파수 분석 회로의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
S110 동작에서, 이미지 전처리 회로(1111)는 이미지 센서로부터 이미지 신호(s0)를 수신할 수 있다.
S120 동작에서, 이미지 전처리 회로(1111)는 이미지 신호(s0)를 전처리하여, 제 1 색상 데이터(d01)를 생성할 수 있다.
S130 동작에서, 색상 도메인 변환 회로(1112)는 이미지 전처리 회로(1111)로부터 제 1 색상 데이터(d01)를 수신할 수 있다. 색상 도메인 변환 회로(1112)는 제 1 색상 데이터(d01)의 색상 도메인을 변환하여, 제 2 색상 데이터(d02)를 생성할 수 있다.
S140 동작에서, 주파수 도메인 변환 회로(1113)는 색상 도메인 변환 회로(1112)로부터 제 2 색상 데이터(d02)를 수신할 수 있다. 주파수 도메인 변환 회로(1113)는 제 2 색상 데이터(d02)를 주파수 변환하여, 제 2 색상 데이터(d02)에 대응하는 주파수 데이터(d03)를 생성할 수 있다.
S150 동작에서, 가중치 회로(1114)는 도메인 변환 회로(1113)로부터 제 2 색상 데이터(d02)와 주파수 데이터(d03)를 수신할 수 있다. 주파수 데이터(d03)는 제 2 색상 데이터(d02)의 주파수 값들을 포함할 수 있다. 가중치 회로(1114)는 메모리(1115)로부터 가중치 데이터(d04)를 수신할 수 있다. 가중치 데이터(d04)는 주파수 정보를 포함할 수 있다. 가중치 회로(1114)는 주파수 정보를 이용하여, 주파수 값들에 대응하는 주파수 가중치들을 획득할 수 있다. 가중치 회로(1114)는 제 2 색상 데이터(d02)에 주파수 가중치들을 적용할 수 있다.
S160 동작에서, 가중치 회로(1114)는 제 2 색상 데이터(d02)에 주파수 가중치들을 적용하여, 처리된 색상 데이터(d10)를 생성할 수 있다. 가중치 회로(1114)는 처리된 색상 데이터(d10)를 도 3의 색차 계산 회로(1120)로 출력할 수 있다.
도 6은 휘도-주파수 정보 및 색상-주파수 정보를 설명하기 위한 그래프이다.
그래프의 수평축은 주파수를 나타낸다. 그래프의 수직축은 사람의 민감도를 나타낸다.
도 6의 실선 그래프는 휘도 신호의 주파수에 따라 사람의 민감도가 어떻게 변하는지를 나타낼 수 있다. 휘도-주파수 정보는 휘도 신호의 주파수와 사람의 민감도 사이의 대응 관계에 관한 정보를 포함한다. 도 6을 참조하면, 사람은 휘도 신호의 특정한 주파수에서 민감도가 가장 높아진다는 것을 확인할 수 있다.
도 6의 점선 그래프는 사람이 색상 신호의 주파수에 따라 사람의 민감도가 어떻게 변하는지를 나타낼 수 있다. 색상-주파수 정보는 색상 신호의 주파수와 사람의 민감도 사이의 대응 관계에 관한 정보를 포함한다. 도 6을 참조하면, 사람은 색상 신호의 주파수가 낮아질수록 민감도가 가장 높아진다는 것을 확인할 수 있다.
도 4를 참조하여 설명된 것처럼, 가중치 회로(1114)는 주파수 데이터(d03)를 수신할 수 있다. 주파수 데이터(d03)는 주파수 값들을 포함할 수 있다. 구체적으로, 주파수 값들은 제 2 색상 데이터(d02)의 휘도 값에 대응하는 휘도-주파수 값 및 제 2 색상 데이터(d02)의 색상 값에 대응하는 색상-주파수 값을 포함할 수 있다.
가중치 회로(1114)는 휘도-주파수 정보에 기초하여, 휘도-주파수 값에 대응하는 민감도를 획득할 수 있다. 가중치 회로(1114)는 획득된 민감도에 기초하여 휘도-주파수 가중치를 계산할 수 있다. 휘도-주파수 가중치의 크기는 획득된 민감도의 크기에 비례하거나 동일할 수 있다.
가중치 회로(1114)는 색상-주파수 정보에 기초하여, 색상-주파수 값에 대응하는 민감도를 획득할 수 있다. 가중치 회로(1114)는 획득된 민감도에 기초하여 색상-주파수 가중치를 계산할 수 있다. 색상-주파수 가중치의 크기는 획득된 민감도의 크기는 비례하거나 동일할 수 있다.
도 7은 밝기-주파수 정보를 설명하기 위한 그래프이다.
그래프의 수평축은 주파수를 나타낸다. 그래프의 수직축은 사람의 민감도를 나타낸다.
도 7의 그래프는 사람이 주변 환경의 밝기에 따라 사람의 민감도가 어떻게 변하는지를 나타낼 수 있다. 밝기-주파수 정보는 주변 환경의 밝기와 사람의 민감도 사이의 대응 관계에 관한 정보를 포함한다. 도 7을 참조하면, 사람은 주변 환경의 밝기가 밝아수록 민감도가 높아진다는 것을 확인할 수 있다.
도 4를 참조하여 설명된 것처럼, 가중치 회로(1114)는 메인 프로세서(미도시)로부터 주변 환경의 밝기 값을 획득할 수 있다. 가중치 회로(1114)는 획득된 밝기 값에 대응하는 민감도를 획득할 수 있다. 가중치 회로(1114)는 획득된 민감도에 기초하여 밝기-주파수 가중치를 계산할 수 있다. 밝기-주파수 가중치의 크기는 획득된 민감도의 크기에 비례하거나 동일할 수 있다.
도 8은 거리-주파수 정보를 설명하기 위한 그래프이다.
그래프의 수평축은 주파수를 나타낸다. 그래프의 수직축은 대한 사람의 민감도를 나타낸다.
도 8의 그래프는 사람이 피사체와 전자 장치(1000) 간의 거리에 따라 사람의 민감도가 어떻게 변하는지를 나타낼 수 있다. 거리-주파수 정보는 피사체와 전자 장치(1000)간의 거리와 사람의 민감도 사이의 대응 관계에 관한 정보를 포함한다. 도 8을 참조하면, 사람은 피사체와 전자 장치(1000) 간의 거리가 가까울수록 민감도가 높아진다는 것을 확인할 수 있다.
도 4를 참조하여 설명된 것처럼, 가중치 회로(1114)는 메인 프로세서(미도시)로부터 피사체와 전자 장치(1000)간의 거리 값을 획득할 수 있다. 가중치 회로(1114)는 획득된 거리 값에 대응하는 민감도를 획득할 수 있다. 가중치 회로(1114)는 획득된 민감도에 기초하여 거리-주파수 가중치를 생성할 수 있다. 거리-주파수 가중치의 크기는 획득된 민감도의 크기에 비례하거나 동일할 수 있다.
도 9는 색차 계산 회로를 보여주는 블록도이다.
색차 계산 회로(1120)는 색상 도메인 변환 회로(1121) 및 계산 회로(1122)를 포함할 수 있다.
색상 도메인 변환 회로(1121)는 처리된 색상 데이터(d10)를 수신할 수 있다. 색상 도메인 변환 회로(1121)는 처리된 색상 데이터(d10)의 색상 도메인을 변환하여, 제 3 색상 데이터를 생성할 수 있다. 예로서, 색상 도메인 변환 회로(1121)는 처리된 색상 데이터(d10)의 색상 도메인을 YCbCr에서 RGB로 변경할 수 있다. 즉, 제 3 색상 데이터는 RGB 데이터일 수 있다.
색상 도메인 변환 회로(1121)는 제 3 색상 데이터의 색상 도메인을 변환하여, 제 4 색상 데이터(d11)를 생성할 수 있다. 예로서, 색상 도메인 변환 회로(1121)는 제 3 색상 데이터의 색상 도메인을 RGB에서 Lab로 변경할 수 있다. 즉, 제 4 색상 데이터(d11)는 Lab 데이터일 수 있다.
계산 회로(1122)는 색상 도메인 변환 회로(1121)로부터 제 4 색상 데이터(d11)를 수신할 수 있다. 도 3을 참조하여 설명된 것처럼, 이미지 신호(s0)는 복수의 픽셀들로 수신된 빛에 관한 정보를 포함할 수 있다. 이미지 신호(s0)로부터 파생된 데이터는 복수의 픽셀들 각각에 대한 데이터를 포함할 수 있다. 따라서, 제 4 색상 데이터(d11) 역시, 복수의 픽셀들 각각에 대응하는 복수의 데이터를 포함할 수 있다. 이하 설명의 편의를 위해, 제 4 색상 데이터 중 제 1 픽셀에 대응하는 데이터는 제 1 서브 데이터, 제 2 픽셀에 대응하는 데이터는 제 2 서브 데이터로 표기한다.
계산 회로(1122)는 제 4 색상 데이터(d11)의 색차 값들을 계산할 수 있다. 제 4 색상 데이터(d11)의 색차 값을 계산하는 것은 제 4 색상 데이터(d11) 중 임의의 두 개의 서브 데이터(예로서, 제 1 서브 데이터, 제 2 서브 데이터) 간의 색차 값을 계산하는 것을 의미한다. 예로서, 계산 회로(1122)는 제 4 색상 데이터(d11)에서 선택될 수 있는 모든 두 개의 서브 데이터 간의 색차 값을 계산할 수 있다. 다른 예로서, 계산 회로(1122)는 색상 도메인 상에서 인접한 두 개의 서브 데이터 간의 색차 값을 계산 할 수도 있다.
제 1 서브 데이터와 제 2 서브 데이터 간의 색차 값은 제 1 서브 데이터의 좌표 값들과 제 2 서브 데이터의 좌표 값들 간의 차이 값들의 제곱 값들의 합에 비례할 수 있다. 예로서, 제 1 서브 데이터와 제 2 서브 데이터 간의 색차 값은 제 1 서브 데이터의 좌표 값들과 제 2 서브 데이터의 좌표 값들 간의 차이 값들의 제곱 값들의 합의 제곱근 값일 수 있다. 계산 회로(1122)는 계산 결과에 기초하여, 색차 데이터(d20)를 생성할 수 있다. 색차 데이터(d20)는 제 4 색상 데이터(d11)의 색차 값들을 나타낼 수 있다.
도 10은 도 9의 색차 계산 회로의 동작을 보여주는 흐름도이다.
S210 동작에서, 색상 도메인 변환 회로(1121)는 처리된 색상 데이터(d10)를 수신할 수 있다.
S220 동작에서, 색상 도메인 변환 회로(1121)는 처리된 색상 데이터(d10)의 색상 도메인을 변환하여, 제 3 색상 데이터를 생성할 수 있다. 예로서,제 3 색상 데이터는 RGB 데이터일 수 있다.
S230 동작에서, 색상 도메인 변환 회로(1121)는 제 3 색상 데이터의 색상 도메인을 변환하여, 제 4 색상 데이터(d11)를 생성할 수 있다. 예로서, 제 4 색상 데이터(d11)는 Lab 데이터일 수 있다.
S240 동작에서, 계산 회로(1122)는 색상 도메인 변환 회로(1121)로부터 제 4 색상 데이터(d11)를 수신할 수 있다. 계산 회로(1122)는 제 4 색상 데이터(d11)의 색차 값들을 계산할 수 있다.
S250 동작에서, 계산 회로(1122)는 제 4 색상 데이터(d11)의 색차 값들을 나타내는 색차 데이터(d20)를 생성할 수 있다. 계산 회로(1122)는 색차 데이터(d20)를 도 3의 컬러 스테인 분류 회로(1130)로 출력할 수 있다.
도 11은 도 3의 컬러 스테인 분류 회로(1130)를 보여주는 블록도이다.
컬러 스테인 분류 회로(1130)는 분류기(1131), 메모리(1132) 및 분석 회로(1133)를 포함할 수 있다.
분류기(1131)는 도 3의 색차 계산 회로(1120)로부터 색차 데이터(d20)를 수신할 수 있다. 색차 데이터(d20)는 제 4 색상 데이터(d11)의 색차 값들을 나타낼 수 있다. 분류기(1131)는 메모리(1132)로부터 설정 데이터(d21)를 저장할 수 있다.
메모리(1132)는 사람이 인지가능한 색차 값의 범위에 관한 설정 데이터(d21)를 저장할 수 있다. 예로서, 설정 데이터(d21)는 제 1 범위에 있는 색차 값에 대응하는 컬러 스테인은 모든 사람이 인지 불가능하고, 제 2 범위에 있는 색차 값에 대응하는 컬러 스테인은 몇몇 사람이 인지 가능하고, 제 3 범위에 있는 색차 값에 대응하는 컬러 스테인은 거의 모든 사람이 인지 가능하다는 등의 정보를 포함할 수 있다. 설정 데이터는 도 12를 참조하여 자세하게 설명된다.
본 명세서에서, 색차 값이 제 1 픽셀에 대응하는 데이터는 제 1 서브 데이터 및 제 2 픽셀에 대응하는 데이터는 제 2 서브 데이터에 기초하여 계산된 색차 값인 경우, 색차 값에 대응하는 컬러 스테인은 이미지에서 제 1 픽셀과 제 2 픽셀에 대응하는 위치에 나타나는 컬러 스테인을 의미한다.
분류기(1131)는 색차 데이터(d20) 및 설정 데이터(d21)에 기초하여, 색차 데이터(d20)에 대응하는 컬러 스테인들이 사람에게 인지 가능한지 여부를 판단할 수 있다. 구체적으로, 분류기(1131)는 색차 데이터(d20)가 나타내는 색채 값들 각각을 설정 데이터(d21)가 나타내는 범위들에 대응시킬 수 있다. 분류기(1131)는 대응 결과에 따라, 사람에게 인지 가능한 색채 값들만 선택할 수 있다.
사용자의 설정 또는 도 1의 전자 장치(1000)의 동작 모드에 따라, 분류기(1131)가 사람에게 인지 가능한 색채 값들을 선택하는 기준이 달라질 수 있다. 예로서, 컬러스테인 성능이 엄격하게 관리되는 모드에서, 분류기(1131)는 사람에게 인지 가능한 모든 색채 값들을 선택할 수 있다. 컬러스테인 성능이 보다 덜 엄격하게 관리되는 모드에서, 분류기(1131)는 거의 모든 사람에게 인지 가능한 색채 값들만을 선택할 수도 있다.
분류기(1131)는 선택 결과에 기초하여, 선택된 데이터(d22)를 생성할 수 있다. 선택된 데이터(d22)는 분류기(1131)에 의해 선택된 색채 값들을 나타낼 수 있다.
분석 회로(1133)는 분류기(1131)로부터 선택된 데이터(d22)를 수신할 수 있다. 분석 회로(1133)는 선택된 데이터(d22)에 기초하여, 컬러 스테인 성능을 평가하거나 분석할 수 있다. 구체적으로, 분석 회로(1133)는 선택된 데이터(d22)에 기초하여, 컬러 스테인의 강도, 주변 환경의 밝기 별 컬러 스테인의 발생 확률, 컬러 스테인의 발생 영역 등을 분석할 수 있다. 컬러 스테인 분류 회로(1130)는 컬러 스테인 분석 결과를 나타내는 결과 데이터(d30)를 생성할 수 있다.
도 12는 설정 데이터에 포함된 정보를 보여주는 그림이다.
도 11을 참조하여 설명된 것처럼, 분류기(1131)는 색차 데이터(d20) 및 설정 데이터(d21)에 기초하여, 색차 데이터(d20)에 대응하는 컬러 스테인들이 사람에게 인지 가능한지 여부를 판단할 수 있다. 설정 데이터(d21)는 사람이 인지가능한 색차 값들의 범위에 관한 정보를 저장할 수 있다.
도 11을 참조하면, 색차가 0.0에서 1.0 사이 값인 경우, 색차와 대응하는 컬러 스테인은 사람에게 인지되지 못한다. 색차가 1.0에서 2.0 사이 값인 경우, 색차와 대응하는 컬러 스테인은 몇몇 사람들에게만 인지될 수 있다. 색차가 2.0에서 3.5 사이 값인 경우, 색차와 대응하는 컬러 스테인은 일반적인 사람들에게 인지될 수 있다. 색차가 3.5에서 5.0 사이 값인 경우, 색차와 대응하는 컬러 스테인은 모든 사람들에게 명확하게 인지될 수 있다. 색차가 5.0 이상인 경우는, 색차와 관련있는 두 개의 픽셀들로부터 생성된 신호들이 서로 상이한 색상을 나타내는 것을 의미한다.
분류기(1131)는 설정 데이터(d21)에 기초하여, 색차 데이터(d20)의 색채 값들 중 사람들에게 인지가능한 색채 값들을 선택할 수 있다. 예로서, 분류기(1131)는 2.0에서 5.0 사이의 색채 값들을 선택할 수 있다. 다른 예로서, 분류기(1131)는 3.5에서 5.0 사이의 색채 값들을 선택할 수 있다.
도 13은 도 11의 컬러 스테인 분류 회로의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
S310 동작에서, 분류기(1131)는 도 3의 색차 계산 회로(1120)로부터 색차 데이터(d20)를 수신할 수 있다. 색차 데이터(d20)는 제 4 색상 데이터(d11)의 색차 값들을 나타낼 수 있다.
S320 동작에서, 분류기(1131)는 메모리(1132)로부터 설정 데이터(d21)를 저장할 수 있다. 분류기(1131)는 설정 데이터(d21)에 기초하여, 색차 데이터(d20)에 대응하는 컬러 스테인들이 사람에게 인지 가능한지 여부를 판단할 수 있다. 즉, 분류기(1131)는 설정 데이터(d21)에 기초하여, 색차 데이터(d20)가 나타내는 색차 값들을 분류할 수 있다.
S330 동작에서, 분류기(1131)는 뚜렷한 것으로 분류된 색차 값들을 출력할 수 있다.
S340 동작에서, 분석 회로(1133)는 분류기(1131)로부터 출력된 색차 값들을 수신할 수 있다. 분석 회로(1133)는 수신된 색차 값들에 기초하여, 도 1의 전자 장치(1000)의 컬러 스테인 성능을 분석할 수 있다.
S350 동작에서, 분석 회로(1133)는 분석 결과에 기초하여, 결과 데이터(d30)를 생성할 수 있다. 결과 데이터(d30)는 전자 장치(1000)의 컬러 스테인 성능을 나타낼 수 있다. 또한, 결과 데이터(d30)는 컬러 스테인에 대한 분석 결과를 나타낼 수 있다.
도 14는 도 1의 전자 장치의 일 실시 예를 보여주는 블록도이다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 도 1의 전자 장치(1000)는 제품을 출시하기 이전에, 전자 장치(1000)에 포함된 구성 요소들(예로서, 렌즈, 센서, 조리개 및 이미지 신호 처리기 등)을 평가하고 개선하기 위한 테스트 장치(1000a)일 수 있다.
테스트 장치(1000a)는 컬러 스테인 분석 회로(1100a), 카메라 모듈(1200a), 이미지 신호 처리기(1300a), 메모리(1400a) 및 디스플레이 패널(1500a)을 포함할 수 있다.
카메라 모듈(1200a)은 렌즈, 센서, 조리개 등을 포함할 수 있다. 테스트 장치(1000a)는 카메라 모듈(1200a)을 이용하여, 피사체를 촬영할 수 있다. 카메라 모듈(1200a)은 렌즈로부터 수신된 빛에 기초하여, 이미지 신호를 출력할 수 있다. 도 14를 참조하는 설명에서 언급되는 이미지 신호는 도 3의 이미지 신호(s0)와 대응할 수 있다.
이미지 신호 처리기(1300a)는 카메라 모듈(1200a)로부터 이미지 신호를 수신할 수 있다. 이미지 신호 처리기(1300a)는 이미지 신호를 처리하여, 영상 데이터를 생성할 수 있다. 이미지 신호 처리기(1300a)는 영상 데이터를 생성하기 위해 도 3의 컬러 스테인 분석 회로(1100a)의 동작들 중 일부를 수행할 수 있다. 예로서, 이미지 신호 처리기(1300a)는 이미지 신호를 전처리할 수 있다.
컬러 스테인 분석 회로(1100a)는 도 3의 컬러 스테인 분석 회로(1100)와 실질적으로 동일한 동작들을 제공한다. 다만, 컬러 스테인 분석 회로(1100a)는 이미지 신호 처리기(1300a)로부터 전처리된 이미지 신호를 수신할 수 있다. 따라서, 컬러 스테인 분석 회로(1100a)는 이미지 신호를 전처리하는 과정을 생략할 수 있다. 도 3을 참조하여 설명된 과정을 거쳐, 컬러 스테인 분석 회로(1100a)는 이미지 신호에 기초하여, 컬러 스테인의 강도, 주변 환경의 밝기 별 컬러 스테인의 발생 확률, 컬러 스테인의 발생 영역 등을 분석할 수 있다. 또한, 컬러 스테인 분석 회로(1100a)는 테스트 장치(1000a)의 컬러 스테인 성능을 평가하고 분석할 수 있다. 컬러 스테인 분석 회로(1100a)는 분석 결과에 기초하여, 결과 데이터를 생성할 수 있다. 도 14를 참조하는 설명에서 언급되는 결과 데이터는 도 3의 결과 데이터(d30)와 대응할 수 있다.
메모리(1400a)는 컬러 스테인 분석 회로(1100a)로부터 결과 데이터를 수신할 수 있다. 메모리(1400a)는 이미지 신호 처리기(1300a)로부터 영상 데이터를 수신할 수 있다.
디스플레이 패널(1500a)은 컨트롤러(미도시)의 제어에 의해, 메모리(1400a)에 저장된 결과 데이터 및 영상 데이터를 이미지 형태로 표시할 수 있다. 사용자는 디스플레이 패널(1500a)에 표시된 이미지에 기초하여, 테스트 장치(1000a)의 컬러 스테인 성능에 대한 정보를 제공받을 수 있다. 사용자는 분석된 테스트 장치(1000a)의 컬러 스테인 성능에 기초하여, 테스트 장치(1000a)의 설정 등을 조정할 수 있다. 다만, 본 발명은 이에 한정되지 않고, 테스트 장치(1000a)가 자체적으로 테스트 장치(1000a)의 설정 등을 조절할 수도 있다.
도 15는 도 1의 전자 장치의 다른 실시 예를 보여주는 블록도이다.
전자 장치(1000b)는 도 1의 전자 장치(1000)의 일 실시 예에 해당한다. 구체적으로, 전자 장치(1000b)는 소비자들이 사용하고 있는 촬영 장치일 수 있다.
전자 장치(1000b)는 다양한 전자 회로를 포함할 수 있다. 예로서, 전자 장치(1000b)의 전자 회로들은 이미지 처리 블록(1100b), 통신 블록(1200b), 오디오 처리 블록(1300b), 버퍼 메모리(1400b), 불휘발성 메모리(1500b), 유저 인터페이스(1600b), 디스플레이 장치(1700b) 및 메인 프로세서(1800b)를 포함할 수 있다.
이미지 처리 블록(1100b)은 렌즈(1110b)를 통해 빛을 수신할 수 있다. 이미지 처리 블록(1100b)에 포함되는 이미지 센서(1120b) 및 이미지 신호 처리기(1130b)는 수신되는 빛에 기초하여, 외부 객체와 관련되는 이미지 데이터를 생성할 수 있다.
이미지 신호 처리기(1130b)는 컬러 스테인 분류 회로를 포함할 수 있다. 컬러 스테인 분류 회로는 이미지 센서(1120b)로부터 이미지 신호를 수신할 수 있다. 도 15를 참조하는 설명에서 언급되는 이미지 신호는 도 3의 이미지 신호(s0)에 대응할 수 있다. 컬러 스테인 분류 회로는 이미지 신호에 기초하여, 촬영된 이미지에 나타나는 컬러 스테인을 분석할 수 있다. 이미지 신호 처리기(1130b)는 컬러 스테인 분류 회로의 분석 결과에 기초하여, 이미지의 컬러 스테인을 제거하기 위해 노이즈 제거 동작을 수행할 수 있다. 이미지 신호 처리기(1130b)는 도 16을 참조하여 자세하게 설명된다.
통신 블록(1200b)은 안테나(1210b)를 통해 외부 장치/시스템과 신호를 교환할 수 있다. 통신 블록(1200b)의 송수신기(1220b) 및 MODEM(Modulator/Demodulator, 1230b)은 다양한 무선 통신 규약에 따라, 외부 장치/시스템과 교환되는 신호를 처리할 수 있다.
오디오 처리 블록(1300b)은 오디오 신호 처리기(1310b)를 이용하여 소리 정보를 처리할 수 있고, 이로써 오디오를 재생하고 출력할 수 있다. 오디오 처리 블록(1300b)은 마이크(1320b)를 통해 오디오 입력을 수신할 수 있다. 오디오 처리 블록(1300b)은 스피커(1330b)를 통해, 재생되는 오디오를 출력할 수 있다.
버퍼 메모리(1400b)는 전자 장치(1000b)의 동작에 이용되는 데이터를 저장할 수 있다. 예로서, 버퍼 메모리(1400b)는 메인 프로세서(1800b)에 의해 처리된 또는 처리될 데이터를 일시적으로 저장할 수 있다. 예로서, 버퍼 메모리(1400b)는 SRAM(Static Random Access Memory), DRAM(Dynamic RAM), SDRAM(Synchronous DRAM) 등과 같은 휘발성 메모리, 및/또는 PRAM(Phase-change RAM), MRAM(Magneto-resistive RAM), ReRAM(Resistive RAM), FRAM(Ferro-electric RAM) 등과 같은 불휘발성 메모리를 포함할 수 있다.
불휘발성 메모리(1500b)는 물리적인 스토리지 장치일 수 있다. 이 경우, 불휘발성 메모리(1500b)는 하나 이상의 불휘발성 메모리들, 메모리 컨트롤러, 및 버퍼를 포함할 수 있다. 불휘발성 메모리는 전력 공급과 무관하게 데이터를 저장할 수 있다. 예로서, 불휘발성 메모리는 플래시 메모리, PRAM, MRAM, ReRAM, FRAM 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예로서, 불휘발성 메모리는 SD(Secure Digital) 카드와 같은 착탈식 메모리, 및/또는 eMMC(Embedded Multimedia Card)와 같은 내장(Embedded) 메모리를 포함할 수 있다.
또한, 불휘발성 메모리(1500b)는 운영체제 내에서 가상의 스토리지 드라이버에 의해 운영되는 가상의 스토리지 장치일 수 있다. 이 경우, 불휘발성 메모리(1500b)는 물리적인 방법이나 실질적인 저장 장치에 구애 받지 않고 데이터를 저장할 수 있다.
유저 인터페이스(1600b)는 사용자와 전자 장치(1000b) 사이의 통신을 중재할 수 있다. 예로서, 유저 인터페이스(1600b)는 키패드, 버튼, 터치 스크린, 터치 패드, 자이로스코프 센서, 진동 센서, 가속 센서 등과 같은 입력 인터페이스를 포함할 수 있다. 예로서, 유저 인터페이스(1600b)는 모터, LED 램프 등과 같은 출력 인터페이스를 포함할 수 있다.
디스플레이 장치(1700b)는 외부 장치(예컨대, 메인 프로세서(1800b))로부터 데이터를 수신할 수 있다. 디스플레이 드라이버 회로(1720b)는 디스플레이 장치(1700b)로 수신된 데이터에 기초하여 디스플레이 패널(1710b)에 영상을 표시할 수 있다.
메인 프로세서(1800b)는 전자 장치(1000b)의 구성 요소들의 전반적인 동작들을 제어할 수 있다. 메인 프로세서(1800b)는 전자 장치(1000b)를 동작시키기 위해 다양한 연산을 처리할 수 있다. 예로서, 메인 프로세서(1800b)는 범용(General-purpose) 프로세서, 전용(Special-purpose) 프로세서, 어플리케이션(Application) 프로세서, 마이크로프로세서 등과 같이, 하나 이상의 프로세서 코어를 포함하는 연산 처리 장치/회로로 구현될 수 있다.
다만, 도 15에 나타낸 예시적인 구성 요소들은 더 나은 이해를 가능하게 하기 위해 제공되고, 본 발명을 한정하도록 의도되지는 않는다. 전자 장치(1000b)는 도 15에 나타낸 구성 요소들 중 하나 이상을 포함하지 않을 수 있고, 추가로 또는 대안적으로 도 15에 나타내지 않은 적어도 하나의 구성 요소를 더 포함할 수 있다. 또한, 이미지 신호 처리기(1130b)는 이미지 처리 블록(1100b)이 아닌 메인 프로세서(1800)에 포함될 수도 있다.
도 16은 도 15의 이미지 신호 처리기를 보여주는 블록도이다.
이미지 신호 처리기(1130b)는 색상 처리기(1131b), 감마 처리기(1132b), 컬러 스테인 분석 회로(1133b), 노이즈 처리기(1134b) 및 디테일 처리기(1135b)를 포함할 수도 있다. 다만, 본 발명은 이에 한정되지 않고, 이미지 신호 처리기(1130b)는 도 16에 나타낸 구성 요소들 중 하나 이상을 포함하지 않을 수 있고, 추가로 또는 대안적으로 도 16에 나타내지 않은 적어도 하나의 구성 요소를 더 포함할 수 있다. 이미지 신호 처리기(1130b)는 도 15의 이미지 센서(1120)으로부터 이미지 신호를 수신할 수 있다. 색상 처리기(1131b)는 이미지 신호에서 색상과 관련된 색상 신호를 보정할 수 있다.
감마 처리기(1132b)는 색상 처리기(1131b)로부터 색상 신호가 보정된 이미지 신호를 수신할 수 있다. 감마 처리기(1132b)는 수신된 이미지 신호에서 휘도와 관련된 감마 신호를 보정할 수 있다.
컬러 스테인 분석 회로(1133b)는 이미지 센서(1120)으로부터 이미지 신호를 수신할 수 있다. 도 3을 참조하여 설명된 것처럼, 컬러 스테인 분석 회로(1133b)는
이미지 신호에 기초하여, 촬영된 이미지에 나타나는 컬러 스테인을 분석할 수 있다. 컬러 스테인 분석 회로(1133b)는 분석 결과에 기초하여, 결과 데이터를 생성할 수 있다.
노이즈 처리기(1134b)는 컬러 스테인 분석 회로(1133b)로부터 결과 데이터를 수신할 수 있다. 노이즈 처리기(1134b)는 감마 처리기(1132b)로부터 보정된 이미지 신호를 수신할 수 있다. 노이즈 처리기(1134b)는 결과 데이터에 기초하여, 이미지에 나타나는 컬러 스테인이 감소하도록, 수신된 이미지 신호의 노이즈를 제거할 수 있다.
디테일 처리기(1135b)는 노이즈 처리기(1134b)로부터 노이즈가 제거된 이미지 신호를 수신할 수 있다. 디테일 처리기(1135b)는 이미지의 해상도를 높이기 위한 보정 동작들을 수행할 수 있다.
상술된 내용은 본 발명을 실시하기 위한 구체적인 실시 예들이다. 본 발명은 상술된 실시 예들뿐만 아니라, 단순하게 설계 변경되거나 용이하게 변경할 수 있는 실시 예들 또한 포함할 것이다. 또한, 본 발명은 실시 예들을 이용하여 용이하게 변형하여 실시할 수 있는 기술들도 포함될 것이다. 따라서, 본 발명의 범위는 상술된 실시 예들에 국한되어 정해져서는 안되며 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 발명의 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 할 것이다.
1000: 전자장치
1100: 컬러 스테인 분석 회로

Claims (10)

  1. 피사체에 관한 정보를 포함하는 이미지 신호를 수신하고, 상기 이미지 신호를 제 1 색상 도메인에 기반한 제 1 색상 데이터로 변환하고, 상기 제 1 색상 데이터를 주파수 도메인에 기반한 주파수 데이터로 변환하고, 상기 주파수 데이터에 대응하는 주파수 가중치들을 상기 제 1 색상 데이터에 반영하여 처리된 색상 데이터를 생성하는 주파수 분석 회로; 및
    상기 처리된 색상 데이터에 기초하여, 상기 이미지 신호에 의해 생성되는 컬러 스테인을 평가하기 위한 색차 값들을 계산하는 색차 계산 회로를 포함하되,
    상기 주파수 가중치들은 상기 주파수 데이터의 주파수 변화에 따른 사람의 민감도 정보에 기반하여 선택되는 전자 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 주파수 분석 회로는 상기 이미지 신호를 제 2 색상 도메인에 기반한 제 2 색상 데이터로 변환하고, 상기 제 2 색상 데이터의 색상 도메인을 상기 제 1 색상 도메인으로 변환하여 상기 제 1 색상 데이터를 생성하는 전자 장치.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 제 1 색상 데이터는 YCbCr 데이터이고,
    상기 제 2 색상 데이터는 RGB 데이터인 전자 장치.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 주파수 분석 회로는 제 1 색상 데이터를 푸리에 변환하여 주파수 값들을 계산하고,
    상기 주파수 데이터는 상기 주파수 값들을 포함하는 전자 장치.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 주파수 데이터는 상기 제 1 색상 데이터의 휘도 값에 대응하는 휘도-주파수 값 및 상기 제 1 색상 데이터의 색상 값에 대응하는 색상-주파수 값을 포함하고,
    상기 주파수 가중치들은 상기 휘도-주파수 값에 대응하는 휘도-주파수 가중치 및 상기 색상-주파수 값에 대응하는 색상-주파수 가중치를 포함하고,
    상기 주파수 분석 회로는 상기 휘도-주파수 가중치에 비례하여 상기 제 1 색상 데이터의 상기 휘도 값을 증가시키고, 상기 색상-주파수 가중치에 비례하여 상기 제 1 색상 데이터의 상기 색상 값을 증가시키는 전자 장치.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 주파수 가중치들은 외부 환경의 밝기 값에 대응하는 상기 피사체와 상기 전자 장치 간의 거리 값에 대응하는 밝기-주파수 가중치 및 거리-주파수 가중치를 더 포함하고,
    상기 주파수 분석 회로는 상기 밝기-주파수 가중치 및 상기 거리-주파수 가중치에 비례하여, 상기 제 1 색상 데이터의 상기 휘도 값 및 상기 제 1 색상 데이터의 상기 색상 값을 증가시키는 전자 장치.
  7. 제 1 픽셀로 수신된 빛에 관한 정보를 포함하는 제 1 이미지 신호 및 제 2 픽셀로 수신된 빛에 관한 정보를 포함하는 제 2 이미지 신호를 수신하고, 상기 제 1 이미지 신호 및 상기 제 2 이미지 신호에 각각 대응하는 주파수 가중치들에 기초하여 상기 제 1 이미지 신호로부터 제 1 처리된 데이터를 생성하고, 상기 제 2 이미지 신호로부터 제 2 처리된 데이터를 생성하는 주파수 분석 회로;
    상기 제 1 처리된 데이터와 상기 제 2 처리된 데이터를 이용하여, 색차 값을 계산하는 색차 계산 회로; 및
    상기 색차 값에 기초하여, 상기 제 1 처리된 데이터와 상기 제 2 처리된 데이터에 의해 생성되는 컬러 스테인이 사람에게 인지가능한지 여부를 평가하는 컬러 스테인 분류 회로를 포함하되,
    상기 주파수 가중치들은 상기 제 1 이미지 신호 및 상기 제 2 이미지 신호 각각의 주파수 변화에 따른 사람의 민감도 정보에 기반하여 선택되는 전자 장치.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 색차 계산 회로는:
    상기 제 1 처리된 데이터와 상기 제 2 처리된 데이터의 색상 도메인을 제 1 색상 도메인으로 변환하고;
    상기 제 1 처리된 데이터와 상기 제 2 처리된 데이터의 상기 색상 도메인을 상기 제 1 색상 도메인에서 제 2 색상 도메인으로 변환하여, 제 1 색상 데이터 및 제 2 색상 데이터를 생성하고;
    상기 제 1 색상 데이터 및 상기 제 2 색상 데이터 사이의 상기 색차 값을 계산하는 전자 장치.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 제 1 색상 도메인은 RGB 색상 도메인이고,
    상기 제 2 색상 도메인은 Lab 색상 도메인인 전자 장치.
  10. 제 8 항에 있어서,
    상기 제 1 색상 데이터 및 상기 제 2 색상 데이터는 상기 제 2 색상 도메인 상에서의 좌표 값들로 표현되고,
    상기 색차 계산 회로는 상기 제 1 색상 데이터의 좌표 값들과 상기 제 2 색상 데이터의 좌표 값들 간의 차이 값들에 기초하여 상기 색차 값을 계산하고,
    상기 색차 값은 상기 차이 값들의 제곱 값들의 합의 제곱근 값인 전자 장치.
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