KR20220161124A - 이미지 신호 프로세서를 포함하는 이미지 센서 및 이의 동작 방법 - Google Patents

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Abstract

이미지 신호 프로세서를 포함하는 이미지 센서 및 이미지 센서의 동작 방법이 개시된다. 본 개시의 실시예에 따른 이미지 센서는, 수신되는 광 신호를 전기적 신호들로 변환하는 픽셀 어레이, 상기 전기적 신호들을 아날로그-디지털 변환하여 이미지 데이터를 생성하는 리드아웃 회로 및 상기 이미지 데이터에 대하여 제1 방향 및 제2 방향으로 각각 1차원 필터링을 수행하여 상기 이미지 데이터의 노이즈를 제거하고, 상기 제2 방향은 상기 제1 방향에 수직한, 이미지 신호 프로세서를 포함할 수 있다.

Description

이미지 신호 프로세서를 포함하는 이미지 센서 및 이의 동작 방법{IMAGE SENSOR INCLUDING IMAGE SIGNAL PROCESSOR AND OPERATING METHOD THEREOF}
본 개시의 기술적 사상은 이미지 신호 처리에 관한 것이며, 더욱 상세하게는, 1차원 필터링을 수행하는 이미지 신호 프로세서를 포함하는 이미지 센서 및 이의 동작 방법에 관한 것이다.
이미지 센서는 대상물의 2차원적 또는 3차원적 이미지를 캡쳐(capture)하는 장치이다. 이미지 센서는 대상물로부터 반사되는 빛의 세기에 따라 반응하는 광전 변환 소자를 이용해 대상물의 이미지를 생성한다. 최근 CMOS (Complementary Metal-Oxide Semiconductor) 기술이 발전하면서, CMOS를 이용한 CMOS 이미지 센서가 널리 사용되고 있다. 이미지 센서가 다양한 장치에 탑재됨에 따라서, 해상도 증가 및 화질 증가가 요구되며, 이에 따라 이미지 센서에 구비되는 픽셀 어레이의 픽셀 사이즈는 작아지면서도 화질이 증가되는 이미지 센서가 요구된다.
본 개시의 기술적 사상이 해결하려는 과제는 저전력으로 이미지 데이터의 노이즈를 제거하고 고화질의 이미지 데이터를 제공하는 이미지 센서 및 이미지 센서의 동작 방법을 제공하는 데 있다.
본 개시의 기술적 사상에 따른 이미지 센서는, 수신되는 광 신호를 전기적 신호들로 변환하는 픽셀 어레이, 상기 전기적 신호들을 아날로그-디지털 변환하여 이미지 데이터를 생성하는 리드아웃 회로 및 상기 이미지 데이터에 대하여 제1 방향 및 제2 방향으로 각각 1차원 필터링을 수행하여 상기 이미지 데이터의 노이즈를 제거하고, 상기 제2 방향은 상기 제1 방향에 수직한, 이미지 신호 프로세서를 포함할 수 있다.
본 개시의 기술적 사상에 따른 이미지 센서는, 수신되는 광 신호를 전기적 신호들로 변환하는 픽셀 어레이, 상기 전기적 신호들을 아날로그-디지털 변환하여 이미지 데이터를 생성하는 리드아웃 회로 및 1차원 가우시안 필터 셋을 기초로 상기 이미지 데이터에 대하여 복수의 방향에 대하여 연속하여 1차원 필터링을 수행하는 노이즈 저감 로직을 포함할 수 있다.
본 개시의 기술적 사상에 따른 신호 처리 프로세서를 포함하는 이미지 센서의 동작 방법은, 픽셀 어레이에 수신된 광 신호를 기초로 이미지 데이터를 생성하는 단계, 상기 신호 처리 프로세서가 상기 이미지 데이터에 대하여 제1 가우시안 필터를 기초로 제1 방향으로의 1차원 필터링을 수행하는 단계, 상기 신호 처리 프로세서가 상기 이미지 데이터에 대하여 제2 가우시안 필터를 기초로 상기 제1 방향에 수직한 제2 방향으로의 1차원 필터링을 수행하는 단계를 포함할 수 있다.
본 개시의 기술적 사상에 따른 이미지 센서는, 수신되는 광 신호를 전기적 신호들로 변환하는 픽셀 어레이, 상기 전기적 신호들을 아날로그-디지털 변환하여 이미지 데이터를 생성하는 리드아웃 회로, 상기 이미지 데이터에 포함되는 배드 픽셀의 픽셀 값을 교정하는 배드 픽셀 교정 로직, 및 입력 이미지 데이터에 대하여 1차원 가우시안 필터를 기초로 수평 방향 및 수직 방향으로 연속하여 1차원 필터링을 수행하는 노이즈 저감 로직을 포함할 수 있다.
본 개시의 기술적 사상에 따른 이미지 신호 프로세서를 포함하는 이미지 센서 및 이의 동작 방법에 따르면, 이미지 데이터에 대하여 복수의 방향으로 연속적으로 1차원 필터링을 수행함으로써, 간단한 알고리즘을 통해 이미지 데이터의 노이즈가 저감될 수 있다. 이에 따라서, 저전력으로 이미지 데이터의 노이즈를 제거할 수 있으며, 고화질의 이미지 데이터가 획득될 수 있다.
도 1은 본 개시의 예시적 실시예에 따른 이미지 센서를 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 개시의 예시적 실시예에 따른 노이즈 저감 로직의 일 예를 나타낸다.
도 3a 및 도 3b는 본 개시의 예시적 실시예에 따른 이미지 데이터에 대하여 1차원 필터링을 수행하는 방법을 나타내는 도면이다.
도 4a 및 도 4b는 도 3의 픽셀 그룹을 예시적으로 나타낸다.
도 5a 및 도 5b는 본 개시의 예시적 실시예에 따른 수평 방향의 1차원 필터링을 수행하는 방법을 나타낸다.
도 6a 및 도 6b는 본 개시의 예시적 실시예에 따른 수직 방향의 1차원 필터링을 수행하는 방법을 나타낸다.
도 7은 본 개시의 예시적 실시예에 따른 1차원 가우시안 필터를 나타내는 그래프이다.
도 8은 본 개시의 예시적 실시예에 따른 노이즈 저감 로직의 일 예를 나타낸다.
도 9는 본 개시의 예시적 실시예에 따른 게인별 필터 세기를 나타내는 그래프이다.
도 10은 본 개시의 예시적 실시예에 따른 1차원 필터의 필터 세기에 따른 가우시안 곡선의 변화를 나타내는 그래프이다.
도 11은 본 개시의 예시적 실시예에 따른 게인별 가중치를 나타내는 테이블이다.
도 12는 본 개시의 예시적 실시예에 따른 이미지 신호 처리기를 개략적으로 나타낸 블록도이다.
도 13은 엣지 영역을 예시적으로 설명하는 도면이다.
도 14는 본 개시의 예시적 실시예에 따른 이미지 신호 처리기를 개략적으로 나타낸 블록도이다.
도 15a, 도 15b 및 도 15c는 이미지 데이터의 패턴들을 예시적으로 설명하는 도면이다.
도 16은 본 개시의 예시적 실시예에 따른 이미지 센서의 동작 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 17a는 멀티 카메라 모듈을 포함하는 전자 장치의 블록도이다.
도 17b는 도 17a의 카메라 모듈의 상세 블록도이다.
도 18은 본 개시의 예시적 실시예에 따른 이미지 센서를 포함하는 전자 장치를 나타내는 블록도이다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 개시의 실시예에 대해 상세히 설명한다.
도 1은 본 개시의 예시적 실시예에 따른 이미지 센서를 나타내는 블록도이다.
이미지 센서(100)는 광학 렌즈(LS)를 통하여 입사된 오브젝트(Object)의 광학적 신호를 이미지 데이터로 변환할 수 있다. 이미지 센서(100)는 이미지 또는 광 센싱 기능을 갖는 전자 기기에 탑재될 수 있다. 예를 들어, 이미지 센서(100)는 디지털 스틸 카메라, 디지털 비디오 카메라, 스마트폰, 웨어러블 기기, 사물 인터넷(Internet of Things(IoT)) 기기, 태블릿 PC(Personal Computer), PDA(Personal Digital Assistant), PMP(portable Multimedia Player), 네비게이션(navigation) 장치 등과 같은 전자 기기에 탑재될 수 있다. 또한 이미지 센서(100)는 차량, 가구, 제조 설비, 도어, 각종 계측 기기 등에 부품으로서 구비되는 전자 기기에 탑재될 수 있다.
도 1을 참조하면, 이미지 센서(100)는 픽셀 어레이(110), 리드아웃 회로(120), 및 이미지 신호 프로세서(130)를 포함할 수 있다. 이미지 신호 프로세서(130)는 노이즈 저감 로직(10)을 포함할 수 있다. 실시예에 있어서, 픽셀 어레이(110), 리드아웃 회로(120), 및 이미지 신호 프로세서(130)는 하나의 반도체 칩 또는 반도체 모듈로서 구현될 수 있다. 실시예에 있어서, 픽셀 어레이(110) 및 리드아웃 회로(120)는 하나의 반도체 칩으로 구현되고, 이미지 신호 프로세서(130)는 다른 하나의 반도체 칩으로 구현될 수 있다.
픽셀 어레이(110)는 예를 들면, CCD(Charge Coupled Devices) 또는 CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor) 등의 광전 변환 소자로 구현될 수 있으며 이외에도 다양한 종류의 광전 변환 소자로 구현될 수 있다. 픽셀 어레이(110)는 수신되는 광 신호(빛)를 전기적 신호로 변환하는 복수의 센싱 픽셀(PXs)을 포함하고, 복수의 센싱 픽셀(PXs)은 행열로 배열될 수 있다. 복수의 센싱 픽셀(PXs) 각각은 광 감지 소자를 포함한다. 예컨대, 광 감지 소자는 포토(photo) 다이오드, 유기 포토 다이오드, 포토 트랜지스터, 포트 게이트 또는 핀드 포토 다이오드(pinned photodiode) 등을 포함할 수 있다.
리드아웃 회로(120)는 픽셀 어레이(110)로부터 수신되는 전기적 신호들을 이미지 데이터로 변환할 수 있다. 리드아웃 회로(120)는 전기적 신호들을 증폭하고, 증폭된 전기적 신호들을 아날로그-디지털 변환할 수 있다. 리드아웃 회로(120)에서 생성되는 이미지 데이터는 픽셀 어레이(110)의 복수의 센싱 픽셀(PXs)에 대응하는 복수의 픽셀을 포함할 수 있다. 여기서, 픽셀 어레이(110)의 센싱 픽셀(PXs)은 수신되는 광에 따른 신호를 생성하는 물리적 구조물이고, 이미지 데이터에 구비되는 픽셀은 센싱 픽셀(PXs)에 대응하는 데이터를 나타낸다. 리드아웃 회로(120)는 픽셀 어레이(110)와 함께 센싱 코어를 구성할 수 있다.
이미지 신호 프로세서(130)는 리드아웃 회로(120)로부터 출력되는 이미지 데이터(IDT1), 다시 말해서 원본 이미지 데이터(Raw image data)에 대하여 이미지 처리를 수행할 수 있다. 예를 들어, 이미지 신호 프로세서(130)는 이미지 데이터(IDT1)에 대하여 배드 픽셀 보정(bad pixel correction), 리모자익(remosaic), 노이즈 제거 등의 이미지 처리를 수행할 수 있다.
이미지 신호 프로세서(130)는 이미지 데이터의 노이즈를 저감시키는 노이즈 저감 로직(10)을 포함할 수 있다. 노이즈 저감 로직(10)은 입력되는 이미지 데이터에 대하여 1차원 필터링을 수행하여 이미지 데이터의 노이즈를 저감시킬 수 있다. 이미지 데이터는 리드아웃 회로(120)로부터 출력되는 원본 이미지 데이터(IDT1) 또는 이미지 신호 프로세서(130)에 구비되는 다른 처리 로직들에 의하여 다른 이미지 처리가 수행된 이미지 데이터일 수 있다.
실시예에 있어서, 노이즈 저감 로직(10)은 1차원 필터를 기초로 이미지 데이터에 대하여 1차원 필터링을 수행할 수 있다. 1차원 필터는 이미지 데이터의 복수의 픽셀 중 한 방향으로 배열된 N개의(N은 3 이상의 정수) 픽셀 각각에 적용되는 N개의 계수를 포함할 수 있다. 1차원 필터는 가우시안(Gaussian) 필터로 구현될 수 있다. N개의 계수의 계수 값들은 가우시안 분포를 가질 수 있다. N개의 픽셀 중 중심에 위치하는 픽셀, 다시 말해서 필터링 대상 픽셀(이하, 대상 픽셀이라고 함)에 적용되는 계수의 값(이하 계수 값이라고 함)이 가장 크고, 대상 픽셀에서 멀리 있는 픽셀에 적용되는 계수 값일수록 작을 수 있다. 실시예에 있어서 계수 값들은 주변 조도에 적응적으로 변경될 수 있다.
실시예에 있어서, 노이즈 저감 로직(10)은 M × M 행열(M은 2 이상의 짝수)로 배치된 픽셀들을 포함하는 픽셀 그룹 단위로 1차원 필터링을 수행할 수 있으며, 픽셀들 각각에 대하여 설정되는 2*M개의 1차원 필터들, 다시 말해서 1차원 필터 셋을 기초로 이미지 데이터에 대하여 1차원 필터링을 수행할 수 있다.
실시예에 있어서, 노이즈 저감 로직(10)은 이미지 데이터에 대하여 서로 다른 방향으로 복수 회 1차원 필터링을 수행할 수 있다. 예를 들어, 노이즈 저감 로직(10)은 이미지 데이터의 행 방향(row direction) 및 열 방향(column direction)으로 1차원 필터링을 수행할 수 있다. 그러나, 이에 제한되는 것은 아니고, 노이즈 저감 로직(10)은 이미지 데이터의 대각선 방향(예컨대 왼쪽 위에서 오른쪽 아래로 향하는 방향) 및/또는 역대각선 방향으로 1차원 필터링을 더 수행할 수도 있다.
실시예에 있어서, 노이즈 저감 로직(10)은 하드웨어로 구현될 수 있다. 그러나, 이에 제한되는 것은 아니며 노이즈 저감 로직(10)은 하드웨어와 펌웨어의 조합 또는 소프트웨어로 구현될 수 있다.
이미지 신호 프로세서(130)는 이미지 처리에 의하여 변환된 이미지 데이터(IDT2)를 출력할 수 있다. 변환된 이미지 데이터(IDT2)는 외부 프로세서(200)(예컨대 이미지 센서(100)가 탑재되는 전자 장치의 메인 프로세서, 애플리케이션 프로세서, 또는 그래픽 프로세서 등)에 제공될 수 있다.
외부 프로세서(200)는 변환된 이미지 데이터(IDT2)를 저장하거나 또는 디스플레이 장치에 표시할 수 있다. 외부 프로세서(200)는 변환된 이미지 데이터(IDT2)에 대하여 이미지 처리를 수행할 수 있다. 실시예에 있어서, 외부 프로세셔(200)는 이미지 센서(100)에 설정 정보(IS_S)를 제공할 수 있다. 예를 들어, 설정 정보(IS_S)는 노출 정보, 아날로그 게인, 디지털 게인, 픽셀의 변환 게인 설정 정보 등 이미지 센서(100)를 설정하기 위한 다양한 정보를 포함할 수 있다.
이미지 센서(100)의 고해상도 및 슬림화에 따라 픽셀 어레이(110)에 구비되는 센싱 픽셀(PXs)의 사이즈가 미세해지고 있으며, 센싱 픽셀(PXs)의 미세화에 기인하여 이미지 데이터의 화질이 열화되고 노이즈 (예컨대 점 잡음(salt and pepper noise), 색얼룩 등)가 발생할 수 있다. 특히 픽셀 어레이(110)에 입사되는 광량이 적은 저조도 환경에서 노이즈가 심하게 발생할 수 있다.
그러나, 본 개시의 예시적 실시예에 따른 이미지 센서(100)는 1차원 가우시안 필터를 이용하여 이미지 데이터에 대하여 복수의 방향으로 1차원 필터링을 수행함하는 간단한 알고리즘을 기초로 이미지 데이터의 노이즈를 저감할 수 있다. 따라서, 본 개시의 예시적 실시예에 따른 이미지 센서(100)는 저전력으로 이미지 데이터의 화질 열화를 방지하고, 저조도 환경에서도 고화질의 이미지 데이터를 생성할 수 있다.
도 2는 본 개시의 예시적 실시예에 따른 노이즈 저감 로직의 일 예를 나타낸다. 도 2의 노이즈 저감 로직(10a)은 도 1의 노이즈 저감 로직(10)으로서 적용될 수 있다.
도 2를 참조하면, 노이즈 저감 로직(10a)은 제1 필터링 모듈(11) 및 제2 필터링 모듈(12)을 포함할 수 있다. 비제한적인 예로서, 제1 필터링 모듈(11) 및 제2 필터링 모듈(12)은 하드웨어로 구현될 수 있다.
제1 필터링 모듈(11)은 입력되는 이미지 데이터(IDTi)에 대하여 제1 필터를 기초로 제1 방향의 1차원 필터링을 수행행하고, 연속하여, 제2 필터링 모듈(12)이 제1 필터링 모듈(11)로부터 출력되는 이미지 데이터(IDTc)에 제2 필터를 기초로 제2 방향의 1차원 필터링을 수행하여, 출력 이미지 데이터(IDTo)를 생성할 수 있다.
실시예에 있어서, 제1 방향은 입력 이미지 데이터(IDTi)의 수평 방향(또는 로우(row) 방향이라고 함)이고, 제2 방향은 이미지 데이터(IDTc)의 수직 방향(또는 컬럼(column) 방향이라고 함)일 수 있다. 다시 말해서, 제1 필터링 모듈(11)은 수평 방향(HD) 필터링 모듈이고, 제2 필터링 모듈(12)은 수직 방향(VD) 필터링 모듈일 수 있다. 제1 필터 및 제2 필터는 1차원 가우시안 필터일 수 있으며, 제2 필터는 제1 필터와 동일하거나 또는 상이할 수 있다.
도 2에서, 제1 필터링 모듈(11) 및 제2 필터링 모듈(12)이 별개의 구성으로 도시되었으나, 이에 제한되는 것은 아니며, 제1 필터링 모듈(11) 및 제2 필터링 모듈(12)은 하나의 모듈로 구현될 수 있다.
노이즈 저감 로직(10a)이 제1 필터링 모듈(11) 및 제2 필터링 모듈(12)을 포함하고, 연속하여 수평 방향 및 수직 방향으로 1차원 필터링을 수행하는 것을 예를 들어 설명하였으나, 이에 제한되는 것은 아니다. 실시예에 있어서, 노이즈 저감 로직(10a)은 다른 방향으로 1차원 필터링을 수행하는 하나 이상의 필터링 모듈, 예컨대 제3 필터링 모듈, 및/또는 제4 필터링 모듈을 더 포함할 수 있다.
이와 같이, 노이즈 저감 로직(10a)은 이미지 데이터(IDTi)에 대하여 연속하여 복수의 방향으로 1차원 필터링을 수행하여, 이미지 데이터(IDTi)의 노이즈를 감소시킬 수 있다.
도 3a 및 도 3b는 본 개시의 예시적 실시예에 따른 이미지 데이터에 대하여 1차원 필터링을 수행하는 방법을 나타내는 도면이고, 도 4a 및 도 4b는 도 3의 픽셀 그룹을 예시적으로 나타낸다.
도 3a 및 도 3b를 참조하면, 이미지 데이터(IDTi, IDTc)는 2차원 데이터로서, 수평 방향(예컨대 X 축 방향) 및 수직 방향(예컨대 Y 축 방향)으로 배열된 복수의 픽셀(PX)을 포함할 수 있다. 이미지 데이터(IDTi, IDTc)는 각각이 M × M 행열(M은 2 이상의 짝수)로 배열된 픽셀들(PX)을 포함하는 복수의 픽셀 그룹(PG)으로 구분될 수 있으며, 픽셀 그룹(PG) 단위로 1차원 필터링이 수행될 수 있다.
도 1을 참조하여 설명한 바와 같이, 노이즈 저감 로직(10)이 2*M 개의 픽셀을 포함하는 픽셀 그룹(PG) 단위로 1차원 필터링을 수행할 수 있으며, 2*M개의 픽셀 각각에 적용되는 2*M개의 1차원 가우시안 필터, 다시 말해서 1차원 가우시안 필터 셋을 기초로 1차원 필터링을 수행할 수 있다.
도 3a는 이미지 데이터(IDTi)에 대한 수평 방향의 1차원 필터링을 나타내고, 도 3b는 이미지 데이터(IDTc)에 대한 수직 방향의 1차원 필터링을 나타낸다. 도 2의 제1 필터링 모듈(11)이 제1 필터, 예컨대 1차원 가우시안 필터 셋을 기초로 수평 방향의 1차원 필터링을 수행하고, 제2 필터링 모듈(12)이 제2 필터를 기초로 수직 방향의 1차원 필터링을 각각 수행할 수 있다. 그러나 이에 제한되는 것은 아니며, 실시예에 있어서, 도 2의 제1 필터링 모듈(11)이 수직 방향의 1차원 필터링을 수행하고, 제2 필터링 모듈(12)이 수평 방향의 1차원 필터링을 각각 수행할 수 있다.
도 4a 및 도 4b를 참조하면, 픽셀 그룹(도 3의 PG)은 베이어 패턴(Bayer Pattern)을 가질 수 있다. 베이어 패턴은 인간의 시각 특성을 따라서 녹색이 50%, 적색과 청색이 각각 25%가 되도록 교차 배치된 패턴을 의미할 수 있다.
도 4a를 참조하면, 픽셀 그룹(PGa)은 2 × 2 베이어 패턴으로 구성될 수 있다. 픽셀 그룹(PGa)은 제1 그린 픽셀(Gr), 레드 픽셀(R), 제2 그린 픽셀(Gb), 및 블루 픽셀(B)을 포함할 수 있으며, 제1 그린 픽셀(Gr) 및 제2 그린 픽셀(Gb)이 대각선으로 방향으로 배치되고, 레드 픽셀(R) 및 블루 픽셀(B)이 대각선 방향으로 배치될 수 있다.
도 4b를 참조하면, 픽셀 그룹(PGb)은 4 × 4 베이어 패턴으로 구성될 수 있다. 픽셀 그룹(PGb)은 각각 4개씩의 제1 그린 픽셀(Gr), 레드 픽셀(R), 제2 그린 픽셀(Gb), 및 블루 픽셀(B)을 포함할 수 있다. 이 외에도, 픽셀 그룹(도 3의 PG)은 다양한 사이즈의 베이어 패턴으로 구성될 수 있다.
도 4a 및 도 4b를 참조하여 도 3a 및 도 3b의 픽셀 그룹(PG)에 적용되는 패턴을 예시적으로 설명하였다. 그러나, 이에 제한되는 것은 아니며, 픽셀 그룹(PG)에는 다양한 다른 패턴들 중 하나가 적용될 수 있다. 예컨대 픽셀 그룹(PG)에 RGBW 패턴, RWB 패턴, YCbCr 패턴, CMY 패턴, 또는 CMYG 패턴 등을 포함할 수 있다.
다시 도 3a를 참조하면, 제1 필터링 모듈(11)이 입력되는 이미지 데이터(IDTi)에 대하여 수평 방향의 1차원 필터링을 수행할 수 있다. 제1 필터링 모듈(11)은 복수의 픽셀 그룹(PG) 중 하나의 픽셀 그룹(PG), 예컨대 제1 픽셀 그룹(PG1)에 대하여 수평 방향의 1차원 필터링을 수행한 후, 수평 방향으로 인접한 다른 픽셀 그룹(PG), 예컨대 제2 픽셀 그룹(PG2)에 대하여 수평 방향의 1차원 필터링을 수행할 수 있다. 제1 필터링 모듈(11)은 픽셀 그룹(PG)에 포함되는 픽셀들(PX), 예컨대 4개의 픽셀(PX) 각각에 대하여 대응하는 1차원 가우시언 필터를 적용할 수 있다. 수평 방향의 1차원 필터링에 대한 구체적인 방법은 도 5a 및 도 5b를 참조하여 상세하게 설명하기로 한다.
도시된 점선 방향에 따라, 같은 행에 배치된 픽셀 그룹(PG)들 각각에 대하여 차례로 수평 방향의 1차원 필터링이 수행된 후, 다음 행에 배치된 픽셀 그룹(PG)들에 대하여 차례로 수평 방향의 1차원 필터링이 수행될 수 있다. 이와 같은 방식으로 이미지 데이터(IDTi)의 복수의 픽셀 그룹(PG)에 대하여 수평 방향의 1차원 필터링이 수행될 수 있다.
도 3b를 참조하면, 도 3a에서 수평 방향의 1차원 필터링이 수행됨에 따라 생성되는 이미지 데이터(IDTc)에 대하여 수직 방향의 1차원 필터링이 수행될 수 있다. 제2 필터링 모듈(12)은 복수의 픽셀 그룹(PG) 중 하나의 픽셀 그룹(PG), 예컨대 제1 픽셀 그룹(PG1)에 대하여 수직 방향의 1차원 필터링을 수행한 이후, 수직 방향으로 인접한 다른 픽셀 그룹(PG), 예컨대 제3 픽셀 그룹(PG3)에 대하여 수직 방향의 1차원 필터링을 수행할 수 있다. 제2 필터링 모듈(12)은 픽셀 그룹(PG)에 포함되는 픽셀들(PX), 예컨대 4개의 픽셀(PX) 각각에 대하여 대응하는 1차원 가우시언 필터를 적용할 수 있다. 수직 방향의 1차원 필터링에 대한 구체적인 방법은 도 6a 및 도 6b를 참조하여 상세하게 설명하기로 한다.
도시된 점선 방향에 따라, 같은 열에 배치된 픽셀 그룹(PG)들 각각에 대하여 차례로 수직 방향의 1차원 필터링이 수행된 후, 다음 열에 배치된 픽셀 그룹(PG)들에 대하여 차례로 수직 방향의 1차원 필터링이 수행될 수 있다. 이와 같은 방식으로 이미지 데이터(IDTc)의 복수의 픽셀 그룹(PG)에 대하여 수직 방향의 1차원 필터링이 수행될 수 있다.
실시예에 있어서, 이미지 신호 프로세서(130)에서 이미지 처리가 수행될 때, 이미지 데이터는 라인 버퍼에 복수의 행 단위로 픽셀들(PX)이 저장 및 갱신되고, 라인 버퍼에 저장된 이미지 데이터의 복수의 행에 대하여 이미지 처리, 예컨대 전술한 수평 방향 및 수직 방향의 1차원 필터링이 연속하여 수행될 수 있다. 라인 버퍼에 복수의 행이 갱신됨에 따라 연속적으로 갱신되는 복수의 행에 대하여 수평 방향 및 수직 방향의 1차원 필터링이 연속하여 수행될 수 있다.
도 5a 및 도 5b는 본 개시의 예시적 실시예에 따른 수평 방향의 1차원 필터링을 수행하는 방법을 나타낸다. 도 5a 및 도 5b는 도 2의 제1 필터링 모듈(11)에서 수행될 수 있다.
도 5a를 참조하면, 이미지 데이터(IDT)에 대한 수평 방향의 1차원 필터링 수행 시, 필터링이 수행될 타겟 픽셀 그룹(PG_T)과 동일한 행에 배치된 주변 픽셀들(PX)이 이용될 수 있다. 예를 들어, 타겟 픽셀 그룹(PG_T)의 제1 그린 픽셀(Gr)(이하, 타겟 픽셀(PX_T) 이라고 함)에 대하여 수평 방향의 1차원 필터링이 수행되기 위하여, 타겟 픽셀(PX_T)과 동일한 행에 배치된 주변의 N-1개의 제1 그린 픽셀들(Gr)이 이용될 수 있다. 예를 들어, 타겟 픽셀(PX_T), 예컨대 제3 픽셀(P_H3)의 좌우에 배치된 각각 2개의 제1 그린 픽셀들(Gr), 예컨대 제1 픽셀(P_H1), 제2 픽셀(P_H2), 제4 픽셀(P_H4), 및 제5 픽셀(P_H5)이 이용될 수 있다.
도 5b를 참조하면, 1차원 필터는 타겟 픽셀(PX_T)을 포함한 N개의 픽셀에 각각 적용되는 N개의 계수를 포함할 수 있다. 예를 들어, 1차원 필터는 제1 내지 제5 계수(C1 내지 C5)를 포함할 수 있으며, 제1 내지 제5 계수(C1 내지 C5)는 타겟 픽셀(PX_T), 예컨대 제3 픽셀(P_H3) 및 주변의 제1 픽셀(P_H1), 제2 픽셀(P_H2), 제4 픽셀(P_H4), 및 제5 픽셀(P_H5)에 각각 적용될 수 있다.
타겟 픽셀(PX_T)의 픽셀 값이 수평 방향의 1차원 필터링에 따라 변환될 수 있으며, 변환된 픽셀 값(PV_H)은 수학식 1에 따라 산출될 수 있다.
Figure pat00001
여기서, K는 계수를 나타내는 비트의 개수이며, 예를 들어, 계수가 13비트로 표현될 경우, 계수는 213개, 즉 8192개의 값들 중 하나를 가질 수 있고, 계수의 최소 값은 '0'이고, 최대값은 '8192'일 수 있다.
예를 들어, 제1 내지 제5 계수(C1 내지 C5)의 계수 값들이 제1 내지 제5 픽셀(P_H1 내지 P_H5)의 픽셀 값에 각각 곱해진 후, 곱해진 값들이 합산될 수 있다. 이후, 합산된 값이 최대 계수 값, 예컨대 8192로 나눠진 값이 타겟 픽셀(PX_T)의 변환된 픽셀 값(PV_H)으로 산출될 수 있다.
유사하게, 타겟 픽셀 그룹(PG_T)의 다른 픽셀들, 예컨대 레드 픽셀(R), 블루 픽셀(B) 및 제2 그린 픽셀(Gb) 각각에 대한 수평 방향의 1차 필터링에 이들의 좌우에 배치된 N-1개(예를 들어 4개)의 동일한 색상의 픽셀들(PX)이 이용될 수 있다.
전술한 바와 같이, 타겟 픽셀 그룹(PG_T)의 복수의 픽셀, 즉, 제1 그린 픽셀(Gr), 레드 픽셀(R), 블루 픽셀(B), 및 제2 그린 픽셀(Gb) 각각에 대하여 서로 다른 1차원 필터, 예컨대 1차원 가우시안 필터가 적용될 수 있다.
도 6a 및 도 6b는 본 개시의 예시적 실시예에 따른 수직 방향의 1차원 필터링을 수행하는 방법을 나타낸다. 도 6a 및 도 6b는 도 2의 제2 필터링 모듈(12)에서 수행될 수 있다.
도 6a를 참조하면, 이미지 데이터(IDT)에 대한 수직 방향의 1차원 필터링 수행 시, 필터링이 수행될 타겟 픽셀 그룹(PG_T)과 동일한 열(column)에 배치된 주변 픽셀들(PX)이 이용될 수 있다. 예를 들어, 타겟 픽셀 그룹(PG_T)의 제1 그린 픽셀(Gr)(이하, 타겟 픽셀(PX_T) 이라고 함)에 대하여 수직 방향의 1차원 필터링이 수행되기 위하여, 타겟 픽셀(PX_T)과 동일한 열에 배치된 주변의 N-1개의 제1 그린 픽셀들(Gr)이 이용될 수 있다. 예를 들어, 타겟 픽셀(PX_T), 예컨대 제3 픽셀(P_V3)의 위아래에 배치된 각각 2개의 제1 그린 픽셀들(Gr), 예컨대 제1 픽셀(PV_1), 제2 픽셀(P_V2), 제4 픽셀(P_V4), 및 제5 픽셀(P_V5)이 이용될 수 있다.
도 6b를 참조하면, 1차원 필터는 타겟 픽셀(PX_T)을 포함한 N개의 픽셀에 각각 적용되는 N개의 계수를 포함할 수 있다. 예를 들어, 1차원 필터는 제1 내지 제5 계수(C1 내지 C5)를 포함할 수 있으며, 제1 내지 제5 계수(C1 내지 C5)는 타겟 픽셀(PX_T), 예컨대 제3 픽셀(P_V3) 및 주변의 제1 픽셀(P_V1), 제2 픽셀(P_V2), 제4 픽셀(P_V4), 및 제5 픽셀(P_V5)에 각각 적용될 수 있다.
도 5a의 수평 방향의 1차원 필터링 방법과 비교하면, 수평 방향의 1차원 필터링 시에는 필터의 제1 내지 제5 계수(C1 내지 C5)가 수평 방향으로 배열된 제1 내지 제5 픽셀(P_H1 내지 P_H5)에 적용되고, 도 6b의 수직 방향의 1차원 필터링 시에는 필터의 제1 내지 제5 계수(C1 내지 C5)가 수직 방향으로 배열된 제1 내지 제5 픽셀(P_V1 내지 P_V5)에 적용된다.
실시예에 있어서, 수직 방향의 1차원 필터링 수행 시 이용되는 1차원 필터는 도 5b의 수평 방향의 1차원 필터링 시 이용되는 1차원 필터와 동일할 수 있다. 다시 말해서, 제1 내지 제5 계수(C1 내지 C5)는 도 5b의 제1 내지 제5 계수(C1 내지 C5)와 동일할 수 있다. 그러나, 이에 제한되는 것은 아니며 수직 방향의 1차원 필터링 수행 시 이용되는 1차원 필터는 도 5b의 수평 방향의 1차원 필터링 시 이용되는 1차원 필터와 상이할 수 있다.
수직 방향의 1차원 필터링에 따른 타겟 픽셀(PX_T)의 변환된 픽셀 값(PV_V)은 수학식 2에 따라 산출될 수 있다.
Figure pat00002
예를 들어, 제1 내지 제5 계수(C1 내지 C5)의 계수 값들이 제1 내지 제5 픽셀(P_V1 내지 P_V5)의 픽셀 값들 각각에 곱해진 후, 곱해진 값들이 합산될 수 있다. 이후, 합산된 값이 최대 계수 값, 예컨대 8192로 나눠진 값이 타겟 픽셀(PX_T)의 변환된 픽셀 값(PV)으로 산출될 수 있다.
유사하게, 타겟 픽셀 그룹(PG_T)의 다른 픽셀들, 예컨대 레드 픽셀(R), 블루 픽셀(B) 및 제2 그린 픽셀(Gb) 각각에 대한 수직 방향의 1차 필터링에 이들의 위아래에 배치된 N-1개(예를 들어 4개)의 동일한 색상의 픽셀들(PX)이 이용될 수 있다.
도 7은 본 개시의 예시적 실시예에 따른 1차원 가우시안 필터를 나타내는 그래프이다.
도 7을 참조하면, 가로축은 계수가 적용되는 픽셀의 위치를 나타내고, 세로축은 계수 값을 나타낸다. 1차원 가우시안 필터는 N개의 계수를 포함할 수 있으며, N개의 계수들은 각각 2K개의 계수 값들 중 하나를 가질 수 있으며, 계수 값들의 분포는 가우시안 곡선으로 나타낼 수 있다.
예를 들어, 1차원 가우시안 필터는 제1 내지 제5 계수(C1 내지 C5)를 포함할 수 있다. 계수가 13비트로 표현될 경우, 제1 내지 제5 계수(C1 내지 C5)는 213개, 즉 8192개의 값들 중 하나를 가질 수 있고, 계수의 최소 값은 '0'이고, 최대값은 '8191'일 수 있다.
도 5b및 도 6b를 참조하여 설명한 바와 같이, 타겟 픽셀(예컨대 도 5a의 PX_T)을 중심으로 타겟 픽셀과 같은 행 또는 같은 열의 주변 픽셀들에 N개의 개수들이 적용될 수 있다. 예를 들어, 제1 내지 제5 계수(C1 내지 C5)가 타겟 픽셀 및 주변 픽셀들을 포함하는 5개의 픽셀에 각각 적용될 수 있으며, 이때 타겟 픽셀에 적용되는 제3 계수(C3)의 계수 값이 가장 크고, 타겟 픽셀로부터 멀어지는 픽셀일수록 적용되는 계수의 계수 값이 작을 수 있다. 제1 내지 제5 계수(C1 내지 C5)의 합은 2K-1, 예컨대 '8191'(K는 13일 때)일 수 있다.
실시예에 있어서, 이미지 센서(도 1의 100)의 주변 조도에 따라서, 계수 값들의 분포, 다시 말해서 가우시안 곡선의 경사도는 가변될 수 있다.
도 8은 본 개시의 예시적 실시예에 따른 노이즈 저감 로직의 일 예를 나타낸다. 도 8의 노이즈 저감 로직(10b)은 도 1의 노이즈 저감 로직(10)으로서 적용될 수 있다.
도 8을 참조하면, 노이즈 저감 로직(10b)은 제1 필터링 모듈(11), 제2 필터링 모듈(12) 및 필터 설정 모듈(13)을 포함할 수 있다. 비제한적인 예로서, 제1 필터링 모듈(11) 및 제2 필터링 모듈(12)은 하드웨어로 구현되고, 필터 설정 모듈(13)은 펌웨어로 구현될 수 있다.
제1 필터링 모듈(11)은 입력되는 이미지 데이터(IDTi)에 대하여 제1 필터를 기초로 제1 방향의 1차원 필터링을 수행행하고, 연속하여, 제2 필터링 모듈(12)이 제1 필터링 모듈(11)로부터 출력되는 이미지 데이터(IDTc)에 제2 필터를 기초로 제2 방향의 1차원 필터링을 수행하여, 출력 이미지 데이터(IDTo)를 생성할 수 있다.
제1 필터링 모듈(11) 및 제2 필터링 모듈(12)의 동작은 도 2를 참조하여 상세하게 설면한 바 중"ㅅ풔* 설명은 생략하기로 한다.
필터 설정 모듈(13)은 제1 필터 및 제2 필터를 설정할 수 있다. 전술한 바와 같이, 제1 필터 및 제2 필터는 각각 1차원 가우시안 필터로 구현될 수 있으며, 2*M개의 픽셀 각각에 적용되는 2*M개의 1차원 가우시안 필터를 포함할 수 있다. 1차원 가우시안 필터는 N개의 픽셀에 각각 적용되는 N개의 계수들을 포함할 수 있다.
필터 설정 모듈(13)은 제1 필터링 모듈(11), 및 제2 필터링 모듈(12)에서 각각 사용되는 1차원 가우시안 필터의 N개의 계수들의 계수 값들을 조정할 수 있다. 실시예에 있어서, 필터 설정 모듈(13)은 이미지 센서(도 1의 100)의 주변 조도에 따라, 계수 값들의 분포, 다시 말해서 가우시안 곡선의 경사도를 조정할 수 있다. 예를 들어, 필터 설정 모듈(13)은 독출 회로(도 1의 120) 적용되는 게인(gain) 정보(GN)를 수신하고, 게인 정보(GN)를 기초로 1차원 가우시안 필터의 가우시안 곡선의 경사도를 조정할 수 있다.
도 9는 본 개시의 예시적 실시예에 따른 게인별 필터 세기를 나타내는 그래프이다.
도 9를 참조하면, 가로축은 게인을 나타내고 세로축은 필터 세기를 나타낸다. 게인이 낮을수록 고조도(또는 일반 조도) 환경을 나타내고 게인이 높을수록 저조도 환경을 나타낸다. 게인이 낮을 때, 예컨대 게인 G0 이하에서는, 다시 말해서 고조도 환경에서는 본 개시의 예시적 실시예에 따른 연속적인 1차원 필터링이 수행되지 않을 수 있다. 게인 G0 이상부터, 다시 말해서 게인 G0, G1, G2, G3, G4에서 연속적인 1차원 필터링이 수행될 수 있으며, 게인이 높아질수록, 1차원 가우시안 필터의 필터 강도가 증가될 수 있다.
이미지 센서(도 1의 100) 가 탑재되는 이미지 장치는 이미지 센서(100)의 주변 조도를 센싱하고, 주변 조도에 따라 이미지 센서(100)에 게인 설정 정보를 제공할 수 있다. 이미지 장치의 프로세서(예컨대 메인 프로세서, AP 등)가 노출 정보, 아날로그 게인, 및 디지털 게인 등을 이미지 센서(100)에 제공할 수 있다. 이미지 센서(100)의 독출 회로(110)는 픽셀 어레이(도 1의 110)에서 수신되는 센싱 신호들을 아날로그-디지털 변환하는 아날로그 회로(예컨대 비교기 등) 및 디지털 변환된 신호들을 처리하는 디지털 회로를 포함할 수 있으며, 아날로그 게인은 아날로그 회로에 적용되고, 디지털 게인은 디지털 회로에 적용될 수 있다. 주변 조도가 낮을수록 아날로그 게인 및 디지털 게인은 높을 수 있다. 아날로그 게인 및 디지털 게인을 기초로 게인, 다시 말해서 토탈 게인이 산출될 수 있다. 예를 들어 아날로그 게인과 디지털 게인의 곱이 게인으로 산출될 수 있다.
저조도 환경에서 이미지 데이터의 밝기를 증가시키기 위하여 아날로그 게인 및/또는 디지털 게인을 높게 설정될 수 있다. 따라서, 고조도 환경에서 게인이 낮고, 저조도 환경에서 게인이 높을 수 있다. 이때 주변 조도가 낮을수록 이미지 데이터에 발생하는 노이즈의 양이 증가된다. 따라서, 이미지 데이터의 노이즈 저감을 위하여 도 9에 도시된 바와 같이 게인이 증가될 수록 필터 세기가 높게 설정될 수 있다.
도 10은 본 개시의 예시적 실시예에 따른 1차원 필터의 필터 세기에 따른 가우시안 곡선의 변화를 나타내는 그래프이다.
도 10을 참조하면, 가로축은 1차원 필터의 계수가 적용되는 픽셀의 위치를 나타내고, 세로축은 계수 값을 나타낸다. 1차원 필터의 계수 값들의 분포는 가우시안 곡선으로 나타낼 수 있다. 도 9를 참조하여 설명한 바와 같이, 게인이 높으면 1차원 필터의 세기가 높게 설정되고 게인이 낮으면 1차원 필터의 세기가 낮게 설정된다. 1차원 필터의 세기가 강해진다는 것은 가우시안 곡선의 경사도가 완만해지는 것을 의미하고, 1차원 필터의 세기가 약해진다는 것은 가우시안 곡선의 경사도가 급해진다는 것을 의미한다. 따라서, 도 10에 도시된 바와 같이, 게인이 높아질수록 가우시안 곡선의 경사도가 완만해지도록 제1 필터의 계수 값들이 설정될 수 있다.
다시 도 8을 참조하면, 실시예에 있어서, 게인 별로(예를 들어 도 9의 게인들 G0, G1, G2, G3, G4 마다) 2*M개의 1차원 가우시안 필터의 계수 값들이 미리 설정될 수 있으며, 필터 설정 모듈(13)은 2*M개의 1차원 가우시안 필터에 설정된 게인(GN)에 따른 계수 값들을 적용할 수 있다.
실시예에 있어서, 기준 가우시안 곡선, 다시 말해서 기준 계수 값들이 미리 설정되고, 필터 설정 모듈(13) 기준 가우시안 곡선을 기초로 설정된 게인에 따른 필터 세기를 산출할 수 있다. 예를 들어, 게인 G1에 대한 1차원 필터의 계수 값들이 기준 계수 값들로서 미리 설정될 수 있다. 필터 설정 모듈(13)은 게인 별 가중치를 미리 저장하고 설정된 게인(GN)에 대응하는 가중치를 기준 계수 값들에 곱하여 게인(GN)에 대한 1차원 필터의 계수 값들, 다시 말해서 가우시안 곡선을 설정할 수 있다.
도 11은 본 개시의 예시적 실시예에 따른 게인별 가중치를 나타내는 테이블이다.
도 11을 참조하면, 테이블(TB)은 게인 및 게인에 대하여 설정된 가중치를 포함할 수 있다. N개의 게인(G0 내지 GN)에 대한 N개의 가중치(W0 내지 WN)가 설정될 수 있다. 예를 들어, 가중치는 1차원 필터의 계수 각각에 대한 값을 가질 수 있다.
예를 들어, 설정된 게인이 게인 G3일 경우, 필터 설정 모듈(도 8의 13)은 기준 계수 값들에 가중치 W0를 곱하여 게인 G3에 대한 제1 필터의 계수 값들을 산출할 수 있다.
이와 같이, 제1 필터 및 제2 필터의 게인별 계수 값들이 미리 설정 및 저장되고, 설정된 계수 값들이 필터 설정 모듈(13)에 제공되는 것이 아니라, 필터 설정 모듈(13)이 기준 계수들 및 게인별 가중치를 기초로 설정된 게인에 대한 계수 값들을 산출할 수 있다. 따라서, 게인별 계수 값들이 필터 설정 모듈(13)에 로딩되는 시간이 감소되는 바, 제1 필터 및 제2 필터를 설정하기 위한 설정 시간(settling time)이 감소될 수 있다.
도 12는 본 개시의 예시적 실시예에 따른 이미지 신호 처리기를 개략적으로 나타낸 블록도이다. 도 12의 이미지 신호 처리기(130a)는 도 1의 이미지 신호 처리기(130)로서 적용될 수 있다.
도 12를 참조하면, 이미지 신호 처리기(130a)는 배드 픽셀 교정 로직(20), 노이즈 저감 로직(10) 및 게인 산출기(30)를 포함할 수 있다. 비제한적인 예로서, 배드 픽셀 교정 로직(20) 및 노이즈 저감 로직(10)은 하드웨어로 구현되고, 게인 산출기(30)는 펌웨어로 구현될 수 있다.
이미지 신호 처리기(130a)는 입력되는 제1 이미지 데이터(IDT1)에 대하여 배드 픽셀 교정 및 노이즈 저감 처리를 수행할 수 있다. 제1 이미지 데이터(IDT1)는 베이어 패턴을 가지는 이미지 데이터일 수 있다.
배드 픽셀 교정 로직(20)은 제1 이미지 데이터(IDT1)에 포함된 배드 픽셀들의 픽셀 값들을 교정할 수 있다. 여기서 배드 픽셀은 주변 픽셀들과 픽셀 값의 차이가 기준 값 이상이거나, 제1 이미지 데이터(IDT1)가 특정 계조의 이미지를 나타낼 때, 상기 계조에 해당하는 픽셀 값을 갖지 못하는 픽셀을 지칭할 수 있다. 배드 픽셀 교정 로직(20)은 설정된 알고리즘을 기초로 배드 픽셀 교정을 수행할 수 있으며, 예컨대 주변 픽셀들의 픽셀 값들에 기초한 인터폴레이션을 통해 배드 픽셀의 픽셀 값을 설정하거나 또는 주변 픽셀들의 픽셀 값들을 평균하여 평균 값을 배드 픽셀의 픽셀 값으로서 설정할 수 있다.
노이즈 저감 로직(10)은 도 2 내지 도 11을 참조하여 전술한 바와 같이, 배드 픽셀 교정 로직(20)에서 출력되는 이미지 데이터에 대하여 복수의 방향으로 연속적으로 1차원 필터링을 수행함으로써, 이미지 데이터의 노이즈를 감소시킬 수 있다. 노이즈 저감 로직(10)은 노이즈가 감소된 이미지 데이터, 예컨대 제2 이미지 데이터(IDT2)를 출력할 수 있다.
게인 산출기(30)는 외부 프로세서로부터 수신되는 게인 정보(IF_GN), 예컨대 노출 정보, 아날로그 게인 또는 디지털 게인을 기초로 게인(GN), 예컨대 토탈 게인을 산출할 수 있다. 예를 들어, 게인 산출기(30)은 디지털 게인 및 아날로그 게인을 곱하여 게인(GN)을 산출할 수 있다.
게인 산출기(30)는 산출된 게인(GN)을 배드 픽셀 교정 로직(20) 및 노이즈저감 로직(10)에 제공할 수 있다. 배드 픽셀 교정 로직(20)은 배드 픽셀의 픽셀 값들 교정 시 게인(GN)을 이용할 수 있다. 또한, 도 8을 참조하여 설명한 바와 같이, 노이즈 저감 로직(10)에 구비되는 필터 설정 모듈(도 8의 13)이 게인(GN)을 기초로 노이즈 저감 로직(10)에서 이용되는 1차원 필터들의 계수 값들을 설정할 수 있다. 실시예에 있어서, 게인 산출기(30)는 노이즈 저감 로직(10)의 필터 설정 모듈(13)의 일부로서 구현될 수 있다.
실시예에 있어서, 배드 픽셀 교정 로직(20)은 제1 이미지 데이터(IDT1)에 대한 배드 픽셀 교정 과정에서 방향성 정보(DI)를 생성하고, 방향성 정보(DI)를 노이즈 저감 로직(10)에 제공할 수 있다. 여기서 방향성 정보(DI)는 특정 픽셀이 엣지 영역에 속하는지 여부를 나타낼 수 있다. 도 14를 참조하여 엣지 영역에 대하여 설명하기로 한다.
도 13은 엣지 영역을 예시적으로 설명하는 도면이다.
도 13을 참조하면, 이미지 데이터(IDT)는 계조가 급격히 변하는 엣지 영역(EAR)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 도 14에 도시된 이미지 데이터(IDT)의 픽셀들은 전체적으로 화이트에 해당하는 계조 값, 예컨대 최대 계조에 해당하는 픽셀 값을 가질 수 있고, 제1 내지 제4 엣지 영역(EA1, EA2, EA3, EA4)는 최대 계조와 소정의 계조 이상 차이나는 계조에 해당하는 계조 값을 픽셀 값으로서 가질 수 있다. 제1 및 제2 엣지 영역(EA1, EA2)은 수평 방향, 예컨대 X축 방향의 엣지 영역이며, 수평 엣지 영역으로 지칭될 수 있다. 제3 및 제4 엣지 영역(EA3, EA4)은 수직 방향, 예컨대 Y 축 방향의 엣지 영역이며, 수직 엣지 영역으로 지칭될 수 있다.
엣지 영역, 예컨대 제1 내지 제4 엣지 영역(EA1, EA2, EA3, EA4)에 대하여 1차원 필터링을 수행할 경우, 엣지 영역의 선명도가 감소되어 이미지 데이터(IDT)의 화질이 열화될 수 있다. 따라서, 엣지 영역에 대하여 1차원 필터링이 수행되지 않을 수 있다.
계속하여 도 12를 참조하면, 방향성 정보(DI)는 픽셀이 수평 엣지 영역에 속하는지 또는 수평 엣지 영역에 속하는지 여부를 나타낼 수 있다. 노이즈 저감 로직(10)은 방향성 정보(DI)를 기초로 수평 엣지 영역에 속하는 픽셀에 대하여 수평 방향의 1차원 필터링을 스킵하고, 수직 엣지 영역에 속하는 픽셀에 대하여 수직 방향의 1차원 필터링을 스킵할 수 있다.
복수의 픽셀에 대응하는 이미지 신호 처리기(130a)는 제1 이미지 데이터(IDT1)에 대한 이미지 처리를 수행하기 전에 제1 이미지 데이터(IDT1)에서 오프셋 값을 제거할 수 있다. 이미지 신호 처리기(130a)는 오프셋 값이 제거된 제1 이미지 데이터(IDT1)에 대하여 이미지 처리를 수행하여 제2 이미지 데이터(IDT2)를 생성하고, 제2 이미지 데이터(IDT2)에 다시 오프셋 값을 적용할 수 있다.
도 14는 본 개시의 예시적 실시예에 따른 이미지 신호 처리기를 개략적으로 나타낸 블록도이다. 도 15a, 도 15b 및 도 15c는 이미지 데이터의 패턴들을 예시적으로 설명하는 도면이다. 도 14의 이미지 신호 처리기(130b)는 도 1의 이미지 신호 처리기(130)로서 적용될 수 있다.
도 14를 참조하면, 이미지 신호 처리기(130b)는 배드 픽셀 교정 로직(20), 리모자익 로직(40), 노이즈 저감 로직(10) 및 게인 산출기(30)를 포함할 수 있다. 비제한적인 예로서, 배드 픽셀 교정 로직(20), 리모자익 로직(40) 및 노이즈 저감 로직(10)은 하드웨어로 구현되고, 게인 산출기(30)는 펌웨어로 구현될 수 있다.
이미지 신호 처리기(130b)에 입력되는 제1 이미지 데이터(IDT1)는 베이어 패턴이 아닌 다른 패턴을 가질 수 있다. 예를 들어, 제1 이미지 데이터(IDT1)는 도 15a의 테트라 패턴(Tetra Pattern), 도 15b의 노나 패턴(Nona Pattern) 또는 도 15c의 헥사 데카 패턴(Hexa Deca Pattern)을 가질 수 있다. 테트라 패턴, 노나 패턴 및 헥사 데카 패턴은 베이어 패턴의 변형된 패턴일 수 있다.
도 15a를 참조하면, 테트라 패턴은 각각 2 × 2 행열로 배열된 4개의 제1 그린 픽셀들(Gr), 4개의 레드 픽셀들(R), 4개의 블루 픽셀들(B) 및 4개의 제2 그린 픽셀들(Gb)을 포함할 수 있다. 4개의 제1 그린 픽셀들(Gr) 및 4개의 제2 그린 픽셀들(Gb)이 대각선 방향으로 배치되고, 4개의 레드 픽셀들(R) 및 4개의 블루 픽셀들(B)이 대각선 방향으로 배치될 수 있다.
도 15b를 참조하면, 노나 패턴은 각각 3 × 3 행열로 배열된 9개의 제1 그린 픽셀들(Gr), 9개의 레드 픽셀들(R), 9개의 블루 픽셀들(B) 및 9개의 제2 그린 픽셀들(Gb)을 포함할 수 있다. 9개의 제1 그린 픽셀들(Gr) 및 9개의 제2 그린 픽셀들(Gb)이 대각선 방향으로 배치되고, 9개의 레드 픽셀들(R) 및 9개의 블루 픽셀들(B)이 대각선 방향으로 배치될 수 있다.
도 15c를 참조하면, 헥사 데카 패턴은 각각 4 × 4 행열로 배열된 16개의 제1 그린 픽셀들(Gr), 16개의 레드 픽셀들(R), 16개의 블루 픽셀들(B) 및 16개의 제2 그린 픽셀들(Gb)을 포함할 수 있다. 16개의 제1 그린 픽셀들(Gr) 및 16개의 제2 그린 픽셀들(Gb)이 대각선 방향으로 배치되고, 16개의 레드 픽셀들(R) 및 16개의 블루 픽셀들(B)이 대각선 방향으로 배치될 수 있다.
계속하여 도 14를 참조하면, 배드 픽셀 교정 로직(20)이 제1 이미지 데이터(IDT1)에 대하여 배드 픽셀 교정을 수행한 후, 리모자익 로직(40)이 배드 픽셀 교정 로직(20)으로부터 출력되는 이미지 데이터에 대하여 리모자익 처리를 수행할 수 있다. 리모자익 로직(40)은 베이어 패턴 이외의 패턴(예컨대 테트라 패턴, 노나 패턴, 헥사 데카 패턴 등)을 갖는 이미지 데이터를 베이어 패턴으로 변환할 수 있다.
노이즈 저감 로직(10)은 베이어 패턴으로 변환된 이미지 데이터에 대하여 노이즈 저감 처리를 수행하고, 노이즈가 감소된 제2 이미지 데이터(IDT2)를 출력할 수 있다. 제2 이미지 데이터(IDT2)는 베이어 패턴을 가질 수 있다.
실시예에 있어서, 배드 픽셀 교정 로직(20), 리모자익 로직(40) 및 노이즈 저감 로직(10)은 게인 산출기(30)로부터 제공되는 게인(GN)을 기초로 배드 픽셀 교정, 리모자익 처리 및 노이즈 저감 처리를 수행할 수 있다.
실시예에 있어서, 배드 픽셀 교정 로직(20)은 방향성 정보(DI)를 리모자익 모듈(40) 및 노이즈 저감 모듈(10)에 제공하고, 리모자익 모듈(40)은 방향성 정보(DI)를 기초로 리모자익을 수행하고, 노이즈 저감 모듈(10)은 방향성 정보(DI)를 기초로 특정 픽셀에 대하여 1차원 필터링 수행을 스킵할 수 있다.
도 16은 본 개시의 예시적 실시예에 따른 이미지 센서의 동작 방법을 나타내는 흐름도이다. 도 16의 방법은 도 1의 이미지 센서(100)에서 수행될 수 있으며, 이미지 센서(100)에 대하여 전술한 내용은 본 실시예에 적용될 수 있다.
도 1 및 도 16을 참조하면, 이미지 센서(100)는 이미지 데이터를 생성할 수 있다(S110). 리드아웃 회로(120)이 픽셀 어레이(110)로부터 수신되는 센싱 신호들을 아날로그-디지털 변환하여 이미지 데이터를 생성할 수 있다.
이후, 이미지 센서(100)는 이미지 데이터에 대하여 이미지 처리를 수행할 수 있다. 이미지 센서(100)는 이미지 데이터에 대하여 배드 픽셀 교정을 수행할 수 있다(S120). 또한, 이미지 센서(100)는 이미지 데이터에 대하여 노이즈 저감 처리를 수행할 수 있다(S130). 실시예에 있어서, 이미지 데이터가 베이어 패턴 이외의 패턴을 가질 경우 노이즈 저감 처리 이전에 이미지 데이터에 대하여 리모자익 처리가 수행될 수 있다. 이에 따라 이미지 데이터가 베이어 패턴을 가질 수 있으며, 베이어 패턴의 이미지 데이터에 대하여 노이즈 저감 처리가 수행될 수 있다.
단계 S130에서, 이미지 데이터에 대하여 제1 방향, 예컨대 수평 방향으로 1차원 필터링이 수행될 수 있다(S131). 이후, 수평 방향으로 1차원 필터링이 수행된 이미지 데이터에 대하여 제2 방향, 예컨대 수직 방향으로 1차원 필터링이 수행될 수 있다(S132). 실시예에 있어서 다른 방향으로의 1차원 필터링이 더 수행될 수 있다. 1차원 필터링은 1차원 가우시언 필터를 기초로 수행될 수 있으며, 수직 방향으로의 1차원 필터링 및 수평 방향으로의 1차원 필터링에 이용되는 1차원 가우시언 필터는 동일하거나 또는 상이할 수 있다.
노이즈 저감 처리된 이미지 데이터는 외부 프로세서로 제공될 수 있다. 그러나 이에 제한되는 것은 아니며, 노이즈 저감 처리된 이미지 데이터에 대하여 다른 이미지 처리가 수행되거나 또는 이미지 데이터에 대하여 압축 처리가 수행되고, 다른 이미지 처리 또는 압축 처리된 이미지 데이터가 외부 프로세서로 제공될 수 있다.
도 17a는 멀티 카메라 모듈을 포함하는 전자 장치의 블록도이다. 도 17b는 도 17a의 카메라 모듈의 상세 블록도이다.
도 17a를 참조하면, 전자 장치(1000)는 카메라 모듈 그룹(1100), 애플리케이션 프로세서(1200), PMIC(1300) 및 외부 메모리(1400)를 포함할 수 있다.
카메라 모듈 그룹(1100)은 복수의 카메라 모듈(1100a, 1100b, 1100c)을 포함할 수 있다. 비록 도면에는 3개의 카메라 모듈(1100a, 1100b, 1100c)이 배치된 실시예가 도시되어 있으나, 실시예들이 이에 제한되는 것은 아니다. 몇몇 실시예에서, 카메라 모듈 그룹(1100)은 2개의 카메라 모듈만을 포함하도록 변형되어 실시될 수 있다. 또한, 몇몇 실시예에서, 카메라 모듈 그룹(1100)은 k개(k는 4 이상의 자연수)의 카메라 모듈을 포함하도록 변형되어 실시될 수도 있다.
이하, 도 17b를 참조하여, 카메라 모듈(1100b)의 상세 구성에 대해 보다 구체적으로 설명할 것이나, 이하의 설명은 실시예에 따라 다른 카메라 모듈들(1100a, 1100b)에 대해서도 동일하게 적용될 수 있다.
도 17b를 참조하면, 카메라 모듈(1100b)은 프리즘(1105), 광학 경로 폴딩 요소(Optical Path Folding Element, 이하, ˝OPFE˝)(1110), 액츄에이터(1130), 이미지 센싱 장치(1140) 및 저장부(1150)를 포함할 수 있다. 프리즘(1105)은 광 반사 물질의 반사면(1107)을 포함하여 외부로부터 입사되는 광(L)의 경로를 변형시킬 수 있다.
몇몇 실시예에서, 프리즘(1105)은 제1 방향(X)으로 입사되는 광(L)의 경로를 제1 방향(X)에 수직인 제2 방향(Y)으로 변경시킬 수 있다. 또한, 프리즘(1105)은 광 반사 물질의 반사면(1107)을 중심축(1106)을 중심으로 A방향으로 회전시키거나, 중심축(1106)을 B방향으로 회전시켜 제1 방향(X)으로 입사되는 광(L)의 경로를 수직인 제2 방향(Y)으로 변경시킬 수 있다. 이때, OPFE(1110)도 제1 방향(X)및 제2 방향(Y)과 수직인 제3 방향(Z)로 이동할 수 있다.
몇몇 실시예에서, 도시된 것과 같이, 프리즘(1105)의 A방향 최대 회전 각도는 플러스(+) A방향으로는 15도(degree)이하이고, 마이너스(-) A방향으로는 15도보다 클 수 있으나, 실시예들이 이에 제한되는 것은 아니다.
몇몇 실시예에서, 프리즘(1105)은 플러스(+) 또는 마이너스(-) B방향으로 20도 내외, 또는 10도에서 20도, 또는 15도에서 20도 사이로 움직일 수 있고, 여기서, 움직이는 각도는 플러스(+) 또는 마이너스(-) B방향으로 동일한 각도로 움직이거나, 1도 내외의 범위로 거의 유사한 각도까지 움직일 수 있다.
몇몇 실시예에서, 프리즘(1105)은 광 반사 물질의 반사면(1106)을 중심축(1106)의 연장 방향과 평행한 제3 방향(예를 들어, Z방향)으로 이동할 수 있다.
OPFE(1110)는 예를 들어 m(여기서, m은 자연수)개의 그룹으로 이루어진 광학 렌즈를 포함할 수 있다. m개의 렌즈는 제2 방향(Y)으로 이동하여 카메라 모듈(1100b)의 광학 줌 배율(optical zoom ratio)을 변경할 수 있다. 예를 들어, 카메라 모듈(1100b)의 기본 광학 줌 배율을 Z라고할 때, OPFE(1110)에 포함된 m개의 광학 렌즈를 이동시킬 경우, 카메라 모듈(1100b)의 광학 줌 배율은 3Z 또는 5Z 또는 5Z 이상의 광학 줌 배율로 변경될 수 있다.
액츄에이터(1130)는 OPFE(1110) 또는 광학 렌즈(이하, 광학 렌즈로 지칭)를 특정 위치로 이동시킬 수 있다. 예를 들어 액츄에이터(1130)는 정확한 센싱을 위해 이미지 센서(1142)가 광학 렌즈의 초점 거리(focal length)에 위치하도록 광학 렌즈의 위치를 조정할 수 있다.
이미지 센싱 장치(1140)는 이미지 센서(1142), 제어 로직(1144) 및 메모리(1146)를 포함할 수 있다. 이미지 센서(1142)는 광학 렌즈를 통해 제공되는 광(L)을 이용하여 센싱 대상의 이미지를 센싱할 수 있다. 도 1 내지 도 17을 참조하여 설명한 이미지 센서(100) 및 이미지 센서(100)의 동작 방법이 이미지 센서(1142)에 적용될 수 있다. 이미지 신호 처리기가 이미지 데이터에 대하여 복수의 방향으로 연속적으로 1차원 필터링을 수행함으로써, 이미지 데이터의 노이즈가 저감될 수 있다.
제어 로직(1144)은 카메라 모듈(1100b)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 제어 로직(1144)은 제어 신호 라인(CSLb)을 통해 제공된 제어 신호에 따라 카메라 모듈(1100b)의 동작을 제어할 수 있다.
메모리(1146)는 캘리브레이션 데이터(1147)와 같은 카메라 모듈(1100b)의 동작에 필요한 정보를 저장할 수 있다. 캘리브레이션 데이터(1147)는 카메라 모듈(1100b)이 외부로부터 제공된 광(L)을 이용하여 이미지 데이터를 생성하는데 필요한 정보를 포함할 수 있다. 캘리브레이션 데이터(1147)는 예를 들어, 앞서 설명한 회전도(degree of rotation)에 관한 정보, 초점 거리(focal length)에 관한 정보, 광학 축(optical axis)에 관한 정보 등을 포함할 수 있다. 카메라 모듈(1100b)이 광학 렌즈의 위치에 따라 초점 거리가 변하는 멀티 스테이트(multi state) 카메라 형태로 구현될 경우, 캘리브레이션 데이터(1147)는 광학 렌즈의 각 위치별(또는 스테이트별) 초점 거리 값과 오토 포커싱(auto focusing)과 관련된 정보를 포함할 수 있다.
저장부(1150)는 이미지 센서(1142)를 통해 센싱된 이미지 데이터를 저장할 수 있다. 저장부(1150)는 이미지 센싱 장치(1140)의 외부에 배치될 수 있으며, 이미지 센싱 장치(1140)를 구성하는 센서 칩과 스택된(stacked) 형태로 구현될 수 있다.
몇몇 실시예에서, 저장부(1150)는 EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory)으로 구현될 수 있으나 실시예들이 이에 제한되는 것은 아니다. 몇몇 실시예에서, 이미지 센서(1142)는 픽셀 어레이로 구성이 되어있고, 제어 로직(1144)은 아날로그 디지털 컨버터(Analog to digital converter) 및 센싱된 이미지 처리를 위한 이미지 신호 처리부를 포함할 수 있다.
도 17a 및 도 17b를 함께 참조하면, 몇몇 실시예에서, 복수의 카메라 모듈(1100a, 1100b, 1100c) 각각은 액추에이터(1130)를 포함할 수 있다. 이에 따라, 복수의 카메라 모듈(1100a, 1100b, 1100c) 각각은 그 내부에 포함된 액추에이터(1130)의 동작에 따른 서로 동일하거나 서로 다른 캘리브레이션 데이터(1147)를 포함할 수 있다.
몇몇 실시예에서, 복수의 카메라 모듈(1100a, 1100b, 1100c) 중 하나의 카메라 모듈(예를 들어, 1100b)은 앞서 설명한 프리즘(1105)과 OPFE(1110)를 포함하는 폴디드 렌즈(folded lens) 형태의 카메라 모듈이고, 나머지 카메라 모듈들(예를 들어, 1100a, 1100b)은 프리즘(1105)과 OPFE(1110)가 포함되지 않은 버티칼(vertical) 형태의 카메라 모듈일 수 있으나, 실시예들이 이에 제한되는 것은 아니다.
몇몇 실시예에서, 복수의 카메라 모듈(1100a, 1100b, 1100c) 중 하나의 카메라 모듈(예를 들어, 1100c)은 예를 들어, IR(Infrared Ray)을 이용하여 깊이(depth) 정보를 추출하는 버티컬 형태의 깊이 카메라(depth camera)일 수 있다. 이 경우, 애플리케이션 프로세서(1200)는 이러한 깊이 카메라로부터 제공받은 이미지 데이터와 다른 카메라 모듈(예를 들어, 1100a 또는 1100b)로부터 제공받은 이미지 데이터를 병합(merge)하여 3차원 깊이 이미지(3D depth image)를 생성할 수 있다.
몇몇 실시예에서, 복수의 카메라 모듈(1100a, 1100b, 1100c) 중 적어도 두 개의 카메라 모듈(예를 들어, 1100a, 1100b)은 서로 다른 관측 시야(Field of View, 시야각)를 가질 수 있다. 이 경우, 예를 들어, 복수의 카메라 모듈(1100a, 1100b, 1100c) 중 적어도 두 개의 카메라 모듈(예를 들어, 1100a, 1100b)의 광학 렌즈가 서로 다를 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
또한, 몇몇 실시예에서, 복수의 카메라 모듈(1100a, 1100b, 1100c) 각각의 시야각은 서로 다를 수 있다. 예를 들어, 카메라 모듈(1100a)은 울트라 와이드(ultrawide) 카메라이고, 카메라 모듈(1100b)은 와이드(wide) 카메라이고, 카메라 모듈(1100c)은 텔레(tele) 카메라일 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다. 이 경우, 복수의 카메라 모듈(1100a, 1100b, 1100c) 각각에 포함된 광학 렌즈 역시 서로 다를 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
몇몇 실시예에서, 복수의 카메라 모듈(1100a, 1100b, 1100c) 각각은 서로 물리적으로 분리되어 배치될 수 있다. 즉, 하나의 이미지 센서(1142)의 센싱 영역을 복수의 카메라 모듈(1100a, 1100b, 1100c)이 분할하여 사용하는 것이 아니라, 복수의 카메라 모듈(1100a, 1100b, 1100c) 각각의 내부에 독립적인 이미지 센서(1142)가 배치될 수 있다.
다시 도 17a를 참조하면, 애플리케이션 프로세서(1200)는 이미지 처리 장치(1210), 메모리 컨트롤러(1220), 내부 메모리(1230)를 포함할 수 있다. 애플리케이션 프로세서(1200)는 복수의 카메라 모듈(1100a, 1100b, 1100c)과 분리되어 구현될 수 있다. 예를 들어, 애플리케이션 프로세서(1200)와 복수의 카메라 모듈(1100a, 1100b, 1100c)은 별도의 반도체 칩으로 서로 분리되어 구현될 수 있다.
이미지 처리 장치(1210)는 복수의 서브 이미지 프로세서(1212a, 1212b, 1212c), 이미지 생성기(1214) 및 카메라 모듈 컨트롤러(1216)를 포함할 수 있다.
이미지 처리 장치(1210)는 복수의 카메라 모듈(1100a, 1100b, 1100c)의 개수에 대응하는 개수의 복수의 서브 이미지 프로세서(1212a, 1212b, 1212c)를 포함할 수 있다.
각각의 카메라 모듈(1100a, 1100b, 1100c)로부터 생성된 이미지 데이터는 서로 분리된 이미지 신호 라인(ISLa, ISLb, ISLc)를 통해 대응되는 서브 이미지 프로세서(1212a, 1212b, 1212c)에 제공될 수 있다. 예를 들어, 카메라 모듈(1100a)로부터 생성된 이미지 데이터는 이미지 신호 라인(ISLa)을 통해 서브 이미지 프로세서(1212a)에 제공되고, 카메라 모듈(1100b)로부터 생성된 이미지 데이터는 이미지 신호 라인(ISLb)을 통해 서브 이미지 프로세서(1212b)에 제공되고, 카메라 모듈(1100c)로부터 생성된 이미지 데이터는 이미지 신호 라인(ISLc)을 통해 서브 이미지 프로세서(1212c)에 제공될 수 있다. 이러한 이미지 데이터 전송은 예를 들어, MIPI(Mobile Industry Processor Interface)에 기반한 카메라 직렬 인터페이스(CSI; Camera Serial Interface)를 이용하여 수행될 수 있으나, 실시예들이 이에 제한되는 것은 아니다.
한편, 몇몇 실시예에서, 하나의 서브 이미지 프로세서가 복수의 카메라 모듈에 대응되도록 배치될 수도 있다. 예를 들어, 서브 이미지 프로세서(1212a)와 서브 이미지 프로세서(1212c)가 도시된 것처럼 서로 분리되어 구현되는 것이 아니라 하나의 서브 이미지 프로세서로 통합되어 구현되고, 카메라 모듈(1100a)과 카메라 모듈(1100c)로부터 제공된 이미지 데이터는 선택 소자(예를 들어, 멀티플렉서) 등을 통해 선택된 후, 통합된 서브 이미지 프로세서에 제공될 수 있다. 이 때, 서브 이미지 프로세서(1212b)는 통합되지 않고, 카메라 모듈(1100b)로부터 이미지 데이터를 제공받을 수 있다.
또한, 몇몇 실시예에서, 카메라 모듈(1100a)로부터 생성된 이미지 데이터는 이미지 신호 라인(ISLa)을 통해 서브 이미지 프로세서(1212a)에 제공되고, 카메라 모듈(1100b)로부터 생성된 이미지 데이터는 이미지 신호 라인(ISLb)을 통해 서브 이미지 프로세서(1212b)에 제공되고, 카메라 모듈(1100c)로부터 생성된 이미지 데이터는 이미지 신호 라인(ISLc)을 통해 서브 이미지 프로세서(1212c)에 제공될 수 있다. 그리고, 서브 이미지 프로세서(1212b)에서 처리된 이미지 데이터는 이미지 생성기(1214)에 바로 제공되나, 서브 이미지 프로세서(1212a)에서 처리된 이미지 데이터와 서브 이미지 프로세서 (1212c)에서 처리된 이미지 데이터는 선택소자(예를 들어, 멀티플렉서) 등을 통해 어느 하나가 선택된 후, 이미지 생성기(1214)에 제공될 수 있다.
각각의 서브 이미지 프로세서(1212a, 1212b, 1212c)는 카메라 모듈(1100a, 1100b, 1100c)로부터 제공된 이미지 데이터에 대해, 불량 픽셀 보정(bad pixel correction), 3A 조정(Auto-focus correction, Auto-white balance, Auto-exposure), 노이즈 제거(noise reduction), 샤프닝(sharpening), 감마 조정(gamma control), 리모자익(remosaic) 등의 이미지 처리를 수행할 수 있다.
몇몇 실시예에서, 리모자익(remosaic) 신호 처리는 각각의 카메라 모듈(1100a, 1100b, 1100c)에서 수행된 후, 서브 이미지 프로세서(1212a, 1212b, 1212c)에 제공될 수도 있다.
각각의 서브 이미지 프로세서(1212a, 1212b, 1212c)에서 처리된 이미지 데이터는 이미지 생성기(1214)에 제공될 수 있다. 이미지 생성기(1214)는 이미지 생성 정보(Generating Information) 또는 모드 신호(Mode Signal)에 따라 각각의 서브 이미지 프로세서(1212a, 1212b, 1212c)로부터 제공받은 이미지 데이터를 이용하여 출력 이미지를 생성할 수 있다.
구체적으로, 이미지 생성기(1214)는 이미지 생성 정보 또는 모드 신호에 따라, 서로 다른 시야각을 갖는 카메라 모듈들(1100a, 1100b, 1100c)로부터 생성된 이미지 데이터 중 적어도 일부를 병합(merge)하여 출력 이미지를 생성할 수 있다. 또한, 이미지 생성기(1214)는 이미지 생성 정보 또는 모드 신호에 따라, 서로 다른 시야각을 갖는 카메라 모듈들(1100a, 1100b, 1100c)로부터 생성된 이미지 데이터 중 어느 하나를 선택하여 출력 이미지를 생성할 수 있다.
몇몇 실시예에서, 이미지 생성 정보는 줌 신호(zoom signal or zoom factor)를 포함할 수 있다. 또한, 몇몇 실시예에서, 모드 신호는 예를 들어, 유저(user)로부터 선택된 모드에 기초한 신호일 수 있다.
이미지 생성 정보가 줌 신호(줌 팩터)이고, 각각의 카메라 모듈(1100a, 1100b, 1100c)이 서로 다른 관측 시야(시야각)를 갖는 경우, 이미지 생성기(1214)는 줌 신호의 종류에 따라 서로 다른 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 줌 신호가 제1 신호일 경우, 서브 이미지 프로세서(1212a)로부터 출력된 이미지 데이터와 서브 이미지 프로세서(1212c)로부터 출력된 이미지 데이터 중, 서브 이미지 프로세서(1212a)로부터 출력된 이미지 데이터와, 서브 이미지 프로세서(1212b)로부터 출력된 이미지 데이터를 이용하여, 출력 이미지를 생성할 수 있다. 만약, 줌 신호가 제1 신호와 다른 제2 신호일 경우, 이미지 생성기(1214)는 서브 이미지 프로세서(1212a)로부터 출력된 이미지 데이터와 서브 이미지 프로세서(1212c)로부터 출력된 이미지 데이터 중, 서브 이미지 프로세서(1212c)로부터 출력된 이미지 데이터와, 서브 이미지 프로세서(1212b)로부터 출력된 이미지 데이터를 이용하여, 출력 이미지를 생성할 수 있다. 만약, 줌 신호가 제1 및 제2 신호와 다른 제3 신호일 경우, 이미지 생성기(1214)는 이러한 이미지 데이터 병합을 수행하지 않고, 각각의 서브 이미지 프로세서(1212a, 1212b, 1212c)로부터 출력된 이미지 데이터 중 어느 하나를 선택하여 출력 이미지를 생성할 수 있다. 하지만 실시예들이 이에 제한되는 것은 아니며, 필요에 따라 이미지 데이터를 처리하는 방법은 얼마든지 변형되어 실시될 수 있다.
몇몇 실시예에서, 이미지 처리 장치(1210)는 서브 이미지 프로세서들(1212a, 1212b, 1212c)의 출력을 선택하여 이미지 생성기(1214)에 전달하는 선택부를 더 포함할 수 있다.
이 경우, 선택부는 줌 신호 또는 줌 팩터에 따라 서로 다른 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 선택부는 줌 신호가 제4 신호(예를 들어, 줌 배율이 제1 배율)일 경우, 서브 이미지 프로세서들(1212a, 1212b, 1212c)의 출력 중 어느 하나를 선택하여 이미지 생성기(1214)에 전달할 수 있다.
또한, 선택부는 줌 신호가 제4 신호와 다른 제5 신호(예를 들어, 줌 배율이 제2 배율)일 경우, 서브 이미지 프로세서들(1212a, 1212b, 1212c)의 출력 중 p개(p는 2이상의 자연수)의 출력을 순차적으로 이미지 생성기(1214)에 전달할 수 있다. 예를 들어, 선택부)는 서브 이미지 프로세서(1212b)와 서브 이미지 프로세서(1212c)의 출력을 순차적으로 이미지 생성기(1214)에 전달할 수 있다. 또한, 선택부(1213)는 서브 이미지 프로세서(1212a)와 서브 이미지 프로세서(1212b)의 출력을 순차적으로 이미지 생성기(1214)에 전달할 수 있다. 이미지 생성기(1214)는 순차적으로 제공받은 p개의 출력을 병합하여 하나의 출력 이미지를 생성할 수 있다.
여기서, 디모자익(demosaic), 비디오/프리뷰(video/preview) 해상도 사이즈로 다운 스케일링(down scaling), 감마 보정, HDR(High Dynamic Range) 처리 등의 이미지 처리는 서브 이미지 프로세서들(1212a, 1212b, 1212c)에서 미리 수행된 후, 처리된 이미지 데이터가 이미지 생성기(1214)에 전달된다. 따라서, 처리된 이미지 데이터가 선택부(1213)를 통해 하나의 신호 라인으로 이미지 생성기(1214)에 제공되어도 이미지 생성기(1214)의 이미지 병합 동작이 고속으로 수행될 수 있다.
몇몇 실시예에서, 이미지 생성기(1214)는 복수의 서브 이미지 프로세서(1212a, 1212b, 1212c) 중 적어도 하나로부터 노출 시간이 상이한 복수의 이미지 데이터를 수신하고, 복수의 이미지 데이터에 대하여 HDR(high dynamic range) 처리를 수행함으로서, 다이나믹 레인지가 증가된 병합된 이미지 데이터를 생성할 수 있다.
카메라 모듈 컨트롤러(1216)는 각각의 카메라 모듈(1100a, 1100b, 1100c)에 제어 신호를 제공할 수 있다. 카메라 모듈 컨트롤러(1216)로부터 생성된 제어 신호는 서로 분리된 제어 신호 라인(CSLa, CSLb, CSLc)를 통해 대응되는 카메라 모듈(1100a, 1100b, 1100c)에 제공될 수 있다.
복수의 카메라 모듈(1100a, 1100b, 1100c) 중 어느 하나는 줌 신호를 포함하는 이미지 생성 정보 또는 모드 신호에 따라 마스터(master) 카메라(예를 들어, 1100b)로 지정되고, 나머지 카메라 모듈들(예를 들어, 1100a, 1100c)은 슬레이브(slave) 카메라로 지정될 수 있다. 이러한 정보는 제어 신호에 포함되어, 서로 분리된 제어 신호 라인(CSLa, CSLb, CSLc)를 통해 대응되는 카메라 모듈(1100a, 1100b, 1100c)에 제공될 수 있다.
줌 팩터 또는 동작 모드 신호에 따라 마스터 및 슬레이브로서 동작하는 카메라 모듈이 변경될 수 있다. 예를 들어, 카메라 모듈(1100a)의 시야각이 카메라 모듈(1100b)의 시야각보다 넓고, 줌 팩터가 낮은 줌 배율을 나타낼 경우, 카메라 모듈(1100b)이 마스터로서 동작하고, 카메라 모듈(1100a)이 슬레이브로서 동작할 수 있다. 반대로, 줌 팩터가 높은 줌 배율을 나타낼 경우, 카메라 모듈(1100a)이 마스터로서 동작하고, 카메라 모듈(1100b)이 슬레이브로서 동작할 수 있다.
몇몇 실시예에서, 카메라 모듈 컨트롤러(1216)로부터 각각의 카메라 모듈(1100a, 1100b, 1100c)에 제공되는 제어 신호는 싱크 인에이블 신호(sync enable) 신호를 포함할 수 있다. 예를 들어, 카메라 모듈(1100b)이 마스터 카메라이고, 카메라 모듈들(1100a, 1100c)이 슬레이브 카메라인 경우, 카메라 모듈 컨트롤러(1216)는 카메라 모듈(1100b)에 싱크 인에이블 신호를 전송할 수 있다. 이러한 싱크 인에이블 신호를 제공받은 카메라 모듈(1100b)은 제공받은 싱크 인에이블 신호를 기초로 싱크 신호(sync signal)를 생성하고, 생성된 싱크 신호를 싱크 신호 라인(SSL)을 통해 카메라 모듈들(1100a, 1100c)에 제공할 수 있다. 카메라 모듈(1100b)과 카메라 모듈들(1100a, 1100c)은 이러한 싱크 신호에 동기화되어 이미지 데이터를 애플리케이션 프로세서(1200)에 전송할 수 있다.
몇몇 실시예에서, 카메라 모듈 컨트롤러(1216)로부터 복수의 카메라 모듈(1100a, 1100b, 1100c)에 제공되는 제어 신호는 모드 신호에 따른 모드 정보를 포함할 수 있다. 이러한 모드 정보에 기초하여 복수의 카메라 모듈(1100a, 1100b, 1100c)은 센싱 속도와 관련하여 제1 동작 모드 및 제2 동작 모드로 동작할 수 있다.
복수의 카메라 모듈(1100a, 1100b, 1100c)은 제1 동작 모드에서, 제1 속도로 이미지 신호를 생성(예를 들어, 제1 프레임 레이트의 이미지 신호를 생성)하여 이를 제1 속도보다 높은 제2 속도로 인코딩(예를 들어, 제1 프레임 레이트보다 높은 제2 프레임 레이트의 이미지 신호를 인코딩)하고, 인코딩된 이미지 신호를 애플리케이션 프로세서(1200)에 전송할 수 있다. 이때, 제2 속도는 제1 속도의 30배 이하일 수 있다.
애플리케이션 프로세서(1200)는 수신된 이미지 신호, 다시 말해서 인코딩된 이미지 신호를 내부에 구비되는 메모리(1230) 또는 애플리케이션 프로세서(1200) 외부의 스토리지(1400)에 저장하고, 이후, 메모리(1230) 또는 스토리지(1400)로부터 인코딩된 이미지 신호를 독출하여 디코딩하고, 디코딩된 이미지 신호에 기초하여 생성되는 이미지 데이터를 디스플레이할 수 있다. 예컨대 이미지 처리 장치(1210)의 복수의 서브 프로세서들(1212a, 1212b, 1212c) 중 대응하는 서브 프로세서가 디코딩을 수행할 수 있으며, 또한 디코딩된 이미지 신호에 대하여 이미지 처리를 수행할 수 있다.
복수의 카메라 모듈(1100a, 1100b, 1100c)은 제2 동작 모드에서, 제1 속도보다 낮은 제3 속도로 이미지 신호를 생성(예를 들어, 제1 프레임 레이트보다 낮은 제3 프레임 레이트의 이미지 신호를 생성)하고, 이미지 신호를 애플리케이션 프로세서(1200)에 전송할수 있다. 애플리케이션 프로세서(1200)에 제공되는 이미지 신호는 인코딩되지 않은 신호일 수 있다. 애플리케이션 프로세서(1200)는 수신되는 이미지 신호에 대하여 이미지 처리를 수행하거나 또는 이미지 신호를 메모리(1230) 또는 스토리지(1400)에 저장할 수 있다.
PMIC(1300)는 복수의 카메라 모듈(1100a, 1100b, 1100c) 각각에 전력, 예컨대 전원 전압을 공급할 수 있다. 예를 들어, PMIC(1300)는 애플리케이션 프로세서(1200)의 제어 하에, 파워 신호 라인(PSLa)을 통해 카메라 모듈(1100a)에 제1 전력을 공급하고, 파워 신호 라인(PSLb)을 통해 카메라 모듈(1100b)에 제2 전력을 공급하고, 파워 신호 라인(PSLc)을 통해 카메라 모듈(1100c)에 제3 전력을 공급할 수 있다.
PMIC(1300)는 애플리케이션 프로세서(1200)로부터의 전력 제어 신호(PCON)에 응답하여, 복수의 카메라 모듈(1100a, 1100b, 1100c) 각각에 대응하는 전력을 생성하고, 또한 전력의 레벨을 조정할 수 있다. 전력 제어 신호(PCON)는 복수의 카메라 모듈(1100a, 1100b, 1100c)의 동작 모드 별 전력 조정 신호를 포함할 수 있다. 예를 들어, 동작 모드는 저전력 모드(low power mode)를 포함할 수 있으며, 이때, 전력 제어 신호(PCON)는 저전력 모드로 동작하는 카메라 모듈 및 설정되는 전력 레벨에 대한 정보를 포함할 수 있다. 복수의 카메라 모듈(1100a, 1100b, 1100c) 각각에 제공되는 전력들의 레벨은 서로 동일하거나 또는 서로 상이할 수 있다. 또한, 전력의 레벨은 동적으로 변경될 수 있다.
도 18은 본 개시의 예시적 실시예에 따른 이미지 센서를 포함하는 전자 장치를 나타내는 블록도이다. 도 18의 전자 장치(2000)는 휴대용 단말기일 수 있다.
도 18을 참조하면, 전자 장치(2000)는 메인 프로세서(2100), 이미지 센서(2200), 디스플레이 장치(2600), 워킹 메모리(2300), 스토리지(2400), 유저 인터페이스(2700) 및 무선 송수신부(2500)를 포함할 수 있다.
메인 프로세서(2100)는 전자 장치(2000)의 전반적인 동작을 제어하며 응용 프로그램, 운영 체제 등을 구동하는 시스템 온 칩(SoC)으로 구현될 수 있다. 메인 프로세서(2100)는 이미지 센서(2200)로부터 제공되는 이미지 데이터를 디스플레이 장치(2600)에 제공하거나 또는 스토리지(2400)에 저장할 수 있다. 실시예에 있어서 메인 프로세서(2100)는 이미지 처리 회로를 구비할 수 있으며, 이미지 센서(2200)로부터 수신되는 이미지 데이터에 대하여, 화질 조정, 데이터 포맷 변경 등의 이미지 처리를 수행할 수 있다.
도 1 내지 도 16을 참조하여 설명한 이미지 센서(100)가 이미지 센서(2200)로서 적용될 수 있다. 이미지 센서(2200)는 이미지 신호 처리기(ISP)를 포함할 수 있고, 이미지 신호 처리기(ISP)는 이미지 데이터에 대하여 복수의 방향으로 연속적으로 1차원 필터링을 수행할 수 있다. 이에 따라 이미지 데이터의 노이즈가 저감될 수 있다.
워킹 메모리(2300)는 DRAM(Dynamic Random Access Memory), SRAM(Static RAM) 등의 휘발성 메모리 또는 PRAM(Phase Change RAM), ReRAM(Resistive RAM) 등의 비휘발성의 저항성 메모리로 구현될 수 있다. 스토리지(2400)에 저장된 운용 프로그램, 또는 애플리케이션 프로그램 등이 워킹 메모리(2300)에 로딩되어 실행될 수 있다. 또한, 전자 장치(2000)의 동작 중 생성되는 데이터가 워킹 메모리(2300)에 임시 저장될 수 있다.
스토리지(2400)는 NADN 플래시, 저항성 메모리 등의 비휘발성 메모리 장치로 구현될 수 있으며, 예컨대 스토리지(2400)는 메모리 카드(MMC, eMMC, SD, micro SD) 등으로 제공될 수 있다. 스토리지(2400)는 이미지 센서(2200)로부터 제공되는 이미지 데이터를 저장할 수 있다. 또한 스토리지(2400)는 전자 장치(2000)의 운용 프로그램, 애플리케이션 프로그램 등을 저장할 수 있다.
유저 인터페이스(2600)는 키보드, 커튼 키 패널, 터치 패널, 지문 센서, 마이크 등 사용자 입력을 수신할 수 있는 다양한 장치들로 구현될 수 있다. 유저 인터페이스(3700)는 사용자 입력을 수신하고, 수신된 사용자 입력에 대응하는 신호를 메인 프로세서(3100)에 제공할 수 있다.
무선 송수신부(2500)는 트랜시버(2510), 모뎀(2520) 및 안테나(2530)를 포함할 수 있다. 무선 송수신부(2500)는 외부 장치와 무선 통신을 수행하며 외부 장치로부터 데이터를 수신하거나 또는 외부 장치로 데이터를 송신할 수 있다.
이상에서와 같이 도면과 명세서에서 예시적인 실시예들이 개시되었다. 본 명세서에서 특정한 용어를 사용하여 실시예들을 설명되었으나, 이는 단지 본 개시의 기술적 사상을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이지 의미 한정이나 특허청구범위에 기재된 본 개시의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다. 그러므로 본 기술분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 개시의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.

Claims (20)

  1. 수신되는 광 신호를 전기적 신호들로 변환하는 픽셀 어레이;
    상기 전기적 신호들을 아날로그-디지털 변환하여 이미지 데이터를 생성하는 리드아웃 회로; 및
    상기 이미지 데이터에 대하여 제1 방향 및 제2 방향으로 각각 1차원 필터링을 수행하여 상기 이미지 데이터의 노이즈를 제거하고, 상기 제2 방향은 상기 제1 방향에 수직한, 이미지 신호 프로세서를 포함하는, 이미지 센서.
  2. 제1 항에 있어서, 상기 이미지 신호 프로세서는,
    상기 제1 방향 또는 상기 제2 방향으로 배치된 복수의 동일 색상의 픽셀에 1차원 가우시안 필터를 적용함으로써, 상기 1차원 필터링을 수행하는 것을 특징으로 하는, 이미지 센서.
  3. 제1 항에 있어서, 상기 이미지 신호 프로세서는,
    M × M 행열로 배치된 2*M 개의 픽셀을 포함하는 픽셀 그룹 단위로 상기 1차원 필터링을 수행하며, 상기 2*M개의 픽셀 각각에 대응하는 2*M개의 1차원 가우시안 필터를 기초로 상기 2*M 개의 픽셀 각각에 대하여 상기 1차원 필터링을 수행하는, 이미지 센서.
  4. 제2 항에 있어서, 상기 1차원 가우시안 필터는 가우시안 분포를 갖는 복수의 계수를 포함하며, 복수의 계수 중 필터링 대상 픽셀에 적용되는 제1 계수의 값이 가장 큰 것을 특징으로 하는, 이미지 센서.
  5. 제2 항에 있어서, 상기 이미지 프로세서는, 게인을 기초로 상기 1차원 가우시안 필터의 세기를 조정하며, 상기 1차원 가우시안 필터의 세기가 증가될수록 상기 1차원 가우시안 필터에 포함되는 복수의 계수들 중 필터링 대상 픽셀에 적용되는 제1 계수의 값이 감소되는 것을 특징으로 하는, 이미지 센서.
  6. 제5 항에 있어서, 주변 조도가 낮을수록 상기 게인 값이 증가되고, 상기 1차원 가우시안 필터의 세기가 증가되는 것을 특징으로 하는, 이미지 센서.
  7. 제1 항에 있어서, 상기 이미지 신호 프로세서는,
    상기 이미지 데이터에 포함된 배드 픽셀의 픽셀 값을 교정하는 배드 픽셀 교정 로직; 및
    복수의 1차원 필터들을 기초로 상기 이미지 데이터에 대하여 상기 제1 방향 및 상기 제2 방향으로 상기 1차원 필터링을 수행하여 상기 이미지 데이터의 노이즈를 제거하는 노이즈 저감 로직을 포함하는, 이미지 센서.
  8. 제7 항에 있어서, 상기 노이즈 저감 로직은,
    상기 이미지 데이터에 대하여 제1 필터를 기초로 상기 제1 방향으로 1차원 필터링을 수행하는 제1 필터링 모듈;
    상기 제1 방향으로 1차원 필터링이 수행된 이미지 데이터에 대하여 제2 필터를 기초로 상기 제2 방향으로 1차원 필터링을 수행하는 제2 필터링 모듈을 포함하며,
    상기 제1 방향은 상기 이미지 데이터의 수평 방향이고, 상기 제2 방향은 상기 이미지 데이터의 수직 방향인 것을 특징으로 하는, 이미지 센서.
  9. 제7 항에 있어서, 상기 노이즈 저감 로직은,
    상기 배드 픽셀 교정 로직으로부터 픽셀이 엣지 영역에 해당되는지 여부를나타내는 방향성 정보를 수신하고, 상기 방향성 정보를 기초로 상기 픽셀에 대하여 상기 제1 방향으로의 1차원 필터링 또는 상기 제2 방향으로의 1차원 필터링 수행의 스킵 여부를 결정하는 것을 특징으로 하는, 이미지 센서.
  10. 제7 항에 있어서, 상기 이미지 신호 프로세서는,
    상기 이미지 데이터의 패턴을 베이어 패턴을 변환하는 리모자익 로직을 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 이미지 센서.
  11. 수신되는 광 신호를 전기적 신호들로 변환하는 픽셀 어레이;
    상기 전기적 신호들을 아날로그-디지털 변환하여 이미지 데이터를 생성하는 리드아웃 회로; 및
    1차원 가우시안 필터 셋을 기초로 상기 이미지 데이터에 대하여 복수의 방향에 대하여 연속하여 1차원 필터링을 수행하는 노이즈 저감 로직을 포함하는 이미지 센서.
  12. 제11 항에 있어서, 상기 노이즈 저감 로직은,
    상기 이미지 데이터에 대하여 제1 방향으로 1차원 필터링을 수행하고, 이후, 제2 방향으로 1차원 필터링을 수행하며, 상기 제1 방향은 상기 이미지 데이터의 수평 방향이고, 상기 제2 방향은 상기 이미지 데이터의 수직 방향인 것을 특징으로 하는, 이미지 센서.
  13. 제11 항에 있어서, 상기 노이즈 저감 로직은,
    상기 1차원 가우시안 필터 셋에 구비되는 2*M개의 1차원 가우시안 필터를 기초로 M × M 행열로 배치된 2*M 개의 픽셀을 포함하는 픽셀 그룹 단위로 상기 이미지 데이터에 대하여 상기 1차원 필터링을 수행하는 것을 특징으로 하는, 이미지 센서.
  14. 제13 항에 있어서, 상기 노이즈 저감 로직은,
    기준 계수 값들, 및 게인 값들 각각에 대하여 설정된 가중치들을 기초로 설정된 제1 게인에 대하여 상기 2*M개의 1차원 가우시안 필터 각각에 구비되는 복수의 계수들의 계수 값들을 산출하는 것을 특징으로 하는, 이미지 센서.
  15. 제11 항에 있어서, 상기 노이즈 저감 로직은,
    상기 이미지 데이터에 대하여 배드 픽셀 교정을 수행하는 배드 픽셀 교정 로직을 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 이미지 센서.
  16. 신호 처리 프로세서를 포함하는 이미지 센서의 동작 방법에 있어서,
    픽셀 어레이에 수신된 광 신호를 기초로 이미지 데이터를 생성하는 단계;
    상기 신호 처리 프로세서가 상기 이미지 데이터에 대하여 제1 가우시안 필터를 기초로 제1 방향으로의 1차원 필터링을 수행하는 단계;
    상기 신호 처리 프로세서가 상기 이미지 데이터에 대하여 제2 가우시안 필터를 기초로 상기 제1 방향에 수직한 제2 방향으로의 1차원 필터링을 수행하는 단계를 포함하는, 이미지 센서의 동작 방법.
  17. 제16 항에 있어서,
    상기 신호 처리 프로세서가 상기 이미지 데이터에 대하여 배드 픽셀 교정을 수행하는 단계를 더 포함하는, 이미지 센서의 동작 방법.
  18. 제17 항에 있어서, 상기 배드 픽셀 교정을 수행하는 단계에서 생성되는 픽셀의 방향성 정보를 기초로 상기 신호 처리 프로세서가 상기 제1 방향으로의 1차원 필터링 및/또는 상기 제2 방향으로의 1차원 필터링의 스킵 여부를 결정하는 것을 특징으로 하는, 이미지 센서의 동작 방법.
  19. 제16 항에 있어서, 상기 신호 처리 프로세서가 게인을 기초로 상기 제1 가우시안 필터 및 상기 제2 가우시안 필터 각각에 구비되는 복수의 계수 값을 설정하는 단계를 더 포함하는, 이미지 센서의 동작 방법.
  20. 제16 항에 있어서,
    상기 제1 방향으로의 1차원 필터링이 수행되기 전에, 이미지 데이터를 베이어 패턴의 이미지 데이터로 변환하는 리모자익 처리를 수행하는 단계를 더 포함하는, 이미지 센서의 동작 방법.

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