KR20240021412A - 이미지 센서의 성능 평가 방법 및 설정 최적화 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명의 실시예에 따른 이미지 센서의 성능 평가 방법은, 소정의 제1 방향을 따라 명도가 변하는 평가 영역을 포함하는 테스트 차트를, 이미지 센서가 탑재된 카메라 장치로 복수 회 촬영하여 복수의 테스트 이미지들을 획득하는 단계, 상기 복수의 테스트 이미지들 각각에서, 상기 평가 영역의 위치에 따른 신호 대 잡음비를 산출하는 단계, 및 상기 신호 대 잡음비에 기초하여 상기 설정에 따른 상기 카메라 장치의 성능을 평가하는 단계를 포함하며, 상기 복수의 테스트 이미지들 각각의 중심에 상기 평가 영역이 위치하도록 상기 복수의 테스트 이미지들을 생성하며, 상기 제1 방향은 소정의 기준 축으로부터 회전하는 방향이다.

Description

이미지 센서의 성능 평가 방법 및 설정 최적화 방법{METHOD FOR EVALUATING PERFORMANCE OF IMAGE SENSOR AND OPTIMIZING SETTING OF IMAGE SENSOR}

본 발명은 이미지 센서의 성능 평가 방법 및 설정 최적화 방법에 관한 것이다.

이미지 센서는 빛을 받아들여 전기 신호를 생성하는 반도체 기반의 센서로서 카메라 장치에 탑재될 수 있다. 카메라 장치에 포함된 이미지 센서가 출력하는 이미지의 품질은, 이미지 센서에서 변경 가능한 설정에 따라 달라질 수 있다. 이미지 센서의 성능을 최적화하기 위해서는 우선 성능을 정확하게 평가할 수 있어야 하며, 이미지 센서의 성능 평가를 위해 테스트 차트를 촬영하여 테스트 이미지를 생성하는 작업이 실행될 수 있다. 이미지 센서의 성능을 정확히 평가하기 위해서는, 테스트 차트를 효과적으로 구성해야 할 필요가 있다.

본 발명의 기술적 사상이 이루고자 하는 과제 중 하나는, 이미지 센서의 성능을 정확하게 평가할 수 있도록 구성된 테스트 차트를 이용하여 이미지 센서의 성능을 평가하고, 그로부터 이미지 센서의 성능을 최적화할 수 있는 이미지 센서의 성능 평가 방법 및 설정 최적화 방법을 제공하고자 하는 데에 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 센서의 성능 평가 방법은, 소정의 제1 방향을 따라 명도가 변하는 평가 영역을 포함하는 테스트 차트를, 이미지 센서가 탑재된 카메라 장치로 복수 회 촬영하여 복수의 테스트 이미지들을 획득하는 단계, 상기 복수의 테스트 이미지들 각각에서, 상기 평가 영역의 위치에 따른 신호 대 잡음비를 산출하는 단계, 및 상기 신호 대 잡음비에 기초하여 상기 설정에 따른 상기 카메라 장치의 성능을 평가하는 단계를 포함하며, 상기 복수의 테스트 이미지들 각각의 중심에 상기 평가 영역이 위치하도록 상기 복수의 테스트 이미지들을 생성하며, 상기 제1 방향은 소정의 기준 축으로부터 회전하는 방향이다.

본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 센서의 설정 최적화 방법은, 원 형상의 평가 영역을 포함하는 테스트 차트를 이미지 센서로 촬영하여, 상기 평가 영역이 중심에 표시되는 테스트 이미지를 획득하는 단계, 상기 평가 영역은 시계 방향을 따라 배치되며 서로 다른 명도를 갖는 복수의 단위 영역들을 포함하며, 상기 테스트 이미지에서 상기 복수의 단위 영역들 각각의 신호 대 잡음비를 계산하는 단계, 및 상기 복수의 단위 영역들 각각에서 계산한 상기 신호 대 잡음비에 기초하여 상기 이미지 센서의 설정을 최적화하는 단계를 포함한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 센서의 성능 평가 방법은, 서로 다른 명도를 갖는 복수의 단위 영역들이 배치되는 평가 영역을 촬영하여 테스트 이미지를 획득하는 단계, 상기 테스트 이미지에 표시되는 상기 복수의 단위 영역들 각각에서, 픽셀의 평균 레벨 코드를 획득하는 단계, 상기 테스트 이미지에 표시되는 상기 복수의 단위 영역들 각각에서, 명도, 적색 색상, 녹색 색상, 및 청색 색상 각각의 신호 대 잡음비를 획득하는 단계, 상기 테스트 이미지에 표시되는 상기 복수의 단위 영역들 각각에서, 상기 적색 색상 및 상기 청색 색상 중 적어도 하나의 신호 대 잡음비와 상기 녹색 색상의 신호 대 잡음비의 비율을 계산하는 단계, 및 상기 평균 레벨 코드, 상기 신호 대 잡음비, 및 상기 비율 중 적어도 일부에 기초하여 상기 테스트 이미지를 생성한 이미지 센서의 성능을 평가하는 단계; 를 포함한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 이미지 센서의 성능 평가에 적합하게 구성된 테스트 차트를 이용하여, 이미지 센서가 제공하는 다양한 기능들의 성능을 정확히 평가할 수 있다. 또한 이미지 센서의 성능 평가 결과에 기초하여 이미지 센서의 설정을 최적화함으로써, 최적의 성능을 제공할 수 있도록 세팅된 이미지 센서를 사용자에게 제공할 수 있다.

본 발명의 다양하면서도 유익한 장점과 효과는 상술한 내용에 한정되지 않으며, 본 발명의 구체적인 실시 형태를 설명하는 과정에서 보다 쉽게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 센서의 성능 평가를 위한 장비를 간단히 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 센서의 성능 평가 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 센서의 설정 최적화 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4a 및 도 4b는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 센서를 간단하게 나타낸 도면들이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 센서가 탑재된 카메라 장치를 간단하게 나타낸 도면이다.
도 6a 및 도 6b는 비교예에 따른 테스트 차트를 촬영한 테스트 이미지들을 간단히 나타낸 도면들이다.
도 7a 및 도 7b는 본 발명의 일 실시예에 따른 테스트 차트를 설명하기 위해 제공되는 도면들이다.
도 8 및 도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 테스트 차트를 촬영한 테스트 이미지들을 간단히 나타낸 도면들이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 센서의 성능 평가 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 테스트 차트를 설명하기 위해 제공되는 도면이다.
도 12a 내지 도 12d는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 센서의 성능 평가 방법을 설명하기 위한 도면들이다.
도 13, 도 14a, 도 14b, 도 15, 도 16a 및 도 16b는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 센서의 성능 평가 방법 및 설정 최적화 방법을 설명하기 위한 도면들이다.
도 17a, 도 17b, 도 18a 및 도 18b는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 센서의 성능 평가 방법 및 설정 최적화 방법을 설명하기 위한 도면들이다.
도 19a 내지 도 19e는 본 발명의 일 실시예에 따른 테스트 차트를 촬영한 테스트 이미지들을 간단히 나타낸 도면들이다.
도 20a 및 도 20b는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 센서의 성능 평가 방법 및 설정 최적화 방법을 설명하기 위한 도면들이다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 형태들을 다음과 같이 설명한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 센서의 성능 평가를 위한 장비를 간단히 나타낸 도면이다.

도 1을 참조하면, 이미지 센서의 성능을 평가하기 위한 장비(10)는 테스트 차트(11), 테스트 차트(11)가 장착되는 스테이지(12), 테스트 차트(11)에 빛을 조사하는 조명부들(13, 14), 및 컨트롤러(15) 등을 포함할 수 있다. 성능 평가의 대상인 이미지 센서(16)는 컨트롤러(15)와 연결되며, 테스트 차트(11)를 촬영하여 테스트 이미지를 출력할 수 있다.

컨트롤러(15)는 이미지 센서(16)가 출력하는 픽셀 데이터를 이용하여 이미지를 생성하는 이미지 신호 프로세서(Image Signal Processor)를 포함하며, 이미지 센서(16)의 설정을 바꾸면서 테스트 차트(11)를 촬영하여 복수의 테스트 이미지들을 획득할 수 있다. 일례로, 이미지 센서(16)는 피사체의 밝기에 따라 픽셀들의 변환 이득을 조절하는 DCG(Dual Conversion Gain) 기능을 제공할 수 있으며, 서로 다른 변환 이득 조건에서 획득한 픽셀 데이터들을 이용하여 이미지에서 피사체를 표시하는 HDR(High Dynamic Range) 모드로 동작할 수 있다.

일 실시예에서, 테스트 차트(11)는 서로 다른 명도를 갖는 복수의 단위 영역들이 배치되는 평가 영역을 포함할 수 있다. 이미지 센서(16)는 평가 영역이 표시되도록 테스트 차트(11)를 촬영하여 테스트 이미지를 생성할 수 있다. 일례로, 평가 영역에 포함되는 복수의 단위 영역들 중 적어도 일부는 HDR 모드로 테스트 이미지에 표시될 수 있다.

HDR 모드에서는, 서로 다른 변환 이득 조건에서 획득한 픽셀 데이터들을 조합하여 이미지를 생성할 수 있다. 일례로, 서로 다른 변환 이득 조건에서 획득한 픽셀 데이터들을 미리 설정된 가중치를 부여한 후 조합하여 하나의 이미지를 생성할 수 있다. 일례로, HDR 모드에서 낮은 이득 변환 조건의 픽셀 데이터와 높은 변환 이득 조건의 픽셀 데이터 각각에 부여되는 가중치들은, 이미지 센서(16)의 DCG 설정으로 정의될 수 있다. 이때, 낮은 변환 이득 조건에서 획득한 픽셀 데이터와 높은 변환 이득 조건에서 획득한 픽셀 데이터 각각에 부여되는 가중치에 따라 신호 대 잡음비가 특정 명도에서 크게 열화되는 SNR 딥(Signal-to-Noise Ratio Dip)이 나타날 수 있다.

본 발명의 일 실시예에서는, 다른 설정의 영향 없이, HDR 모드로 이미지 센서(16)가 동작할 때 특정 명도에서 SNR 딥이 나타나는지 여부를 정확히 판단할 수 있다. 이를 위해, 테스트 차트(11)에서 서로 다른 명도를 갖는 복수의 단위 영역들을 갖는 평가 영역은, 테스트 차트(11)의 가장자리가 아닌 중심에 가까이 배치될 수 있다. 따라서, LSC(Lens Shading Correction) 기능의 활성화 여부 등과 관계없이, 이미지 센서(16)가 HDR 모드로 동작하는 동안 특정 명도에서 SNR 딥이 나타나는지를 정확하게 평가할 수 있으며, 평가 결과를 기초로 이미지 센서(16)의 HDR 모드를 최적화할 수 있는 DCG 설정을 찾을 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 센서의 성능 평가 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 센서의 성능 평가 방법은, 테스트 차트를 카메라 장치로 촬영하여 테스트 이미지를 획득하는 것으로 시작될 수 있다(S10). 카메라 장치에는 성능을 평가하고자 하는 이미지 센서가 탑재되며, 이미지 센서에는 테스트 차트에서 반사되어 복수의 렌즈들을 갖는 광학 모듈을 통과한 빛이 입사될 수 있다.

테스트 이미지는, 카메라 장치의 이미지 센서와 연결된 컨트롤러에 의해 생성될 수 있다. 컨트롤러는 이미지 센서가 출력하는 픽셀 데이터를 이용하여 테스트 이미지를 생성하는 이미지 신호 프로세서를 포함하며, 성능 평가를 위한 장비의 조명부들, 및 카메라 장치에 포함되는 광학 모듈을 제어할 수 있다. 일례로 컨트롤러는, 테스트 차트에 포함되는 평가 영역이 테스트 이미지의 중심에 위치하도록 광학 모듈의 초점 거리를 조절할 수 있다.

테스트 차트의 평가 영역에는, 서로 다른 명도를 갖는 복수의 단위 영역들이 배치될 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 테스트 차트에서, 평가 영역은 테스트 차트의 중심에 배치되고 원형 형상을 가질 수 있다. 한편, 복수의 단위 영역들 각각은 부채꼴 형상을 가질 수 있으며, 평가 영역 내에서 시계 방향 또는 반시계 방향을 따라 배치될 수 있다. 일례로, 시계 방향 또는 반시계 방향을 따라 명도가 증가하거나 감소하도록 복수의 단위 영역들이 배치될 수 있다.

테스트 이미지를 획득하면, 컨트롤러는 테스트 이미지에 표시된 평가 영역에서 신호 대 잡음비를 산출할 수 있다(S11). 예를 들어, 컨트롤러는 평가 영역에 포함되는 복수의 단위 영역들 각각의 신호 대 잡음비를 산출할 수 있다. 컨트롤러는, 평가 영역의 중심으로부터 소정의 거리만큼 분리된 위치의 픽셀들로부터, 복수의 단위 영역들 각각의 신호 대 잡음비를 획득할 수 있다.

다음으로 컨트롤러는, 복수의 단위 영역들의 명도 변화에 따른 신호 대 잡음비 그래프를 획득할 수 있다(S12). 앞서 설명한 바와 같이, 서로 다른 명도를 갖는 복수의 단위 영역들은 평가 영역 내에서 시계 방향 또는 반시계 방향을 따라 명도가 증가하거나 감소하도록 배열될 수 있다. 따라서 컨트롤러가 S12 단계에서 생성하는 신호 대 잡음비 그래프는, 테스트 이미지에 표시되는 복수의 단위 영역들 각각의 명도, 및 소정의 기준 축을 기준으로 테스트 이미지에서 회전하는 각도에 따라 정의될 수 있다.

컨트롤러는 S12 단계에서 생성한 신호 대 잡음비 그래프를 이용하여 이미지 센서의 성능을 평가할 수 있다(S13). 평가 영역에 서로 다른 명도를 갖는 복수의 단위 영역들이 포함되므로, 이미지 센서의 HDR 모드가 활성화된 경우, 테스트 이미지에 표시되는 복수의 단위 영역들 중 적어도 일부는 서로 다른 변환 이득 조건에서 획득한 픽셀 데이터들의 조합으로 표현될 수 있다.

다만, 앞서 설명한 바와 같이, 서로 다른 변환 이득 조건에서 획득한 픽셀 데이터들을 이용하여 이미지를 생성하는 경우, 특정 명도에서 신호 대 잡음비가 감소하는 SNR 딥이 발생할 수 있다. 일례로, 복수의 단위 영역들을 각각에서 획득한 신호 대 잡음비는, 복수의 단위 영역들 각각의 명도가 높을수록 크게 나타나는 추세를 가질 수 있다. 따라서, 이미지의 특정 명도에서 상기 추세와 다르게 신호 대 잡음비가 감소하는 경우, 해당 명도에서 SNR 딥이 발생한 것으로 판단할 수 있다.

특정 명도에서 SNR 딥이 나타나면, 컨트롤러는 이미지 센서의 성능이 나쁜 것으로 평가할 수 있으며, 이미지 센서의 설정을 변경할 수 있다. 이하, 도 3을 참조하여, 성능 평가 결과에 따라 이미지 센서의 설정을 최적화하는 방법을 설명하기로 한다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 센서의 설정 최적화 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 센서의 설정 최적화 방법은, 이미지 센서의 설정을 기본 값으로 세팅하는 것으로 시작될 수 있다(S20). 일례로 S20 단계에서 세팅되는 이미지 센서의 설정은 DCG 설정을 포함할 수 있다. DCG 설정에 의해, HDR 모드로 이미지 센서가 동작할 때, 낮은 변환 이득 조건에서 획득한 픽셀 데이터와 높은 변환 이득 조건에서 획득한 픽셀 데이터 각각에 부여되는 가중치들이 결정될 수 있다.

이후, 이미지 센서를 테스트하기 위해 테스트 차트를 촬영하여 테스트 이미지를 획득하고(S21), 테스트 이미지에 표시된 평가 영역의 명도 변화에 따른 신호 대 잡음비의 그래프를 획득할 수 있다(S22). S21 단계와 S22 단계의 동작은, 앞서 도 2를 참조하여 설명한 실시예를 참조하여 이해될 수 있을 것이다.

일례로, 테스트 차트의 중심에 원형 형상의 평가 영역이 배치되고, 평가 영역은 각각 부채꼴 형상을 갖는 복수의 단위 영역들을 포함할 수 있다. 복수의 단위 영역들은 서로 다른 명도를 가지며, 소정의 기준 축으로부터 시계 방향 또는 반시계 방향을 따라 명도가 증가하거나 감소하도록, 평가 영역 내에 배치될 수 있다. 테스트 이미지가 생성되면, 이미지 센서와 연결된 컨트롤러는 테스트 이미지의 중심으로부터 소정의 거리만큼 분리되어 평가 영역 내에 배치된 픽셀들의 신호 대 잡음비를 획득하고, 이를 그래프로 구성할 수 있다.

컨트롤러는, 신호 대 잡음비 그래프에서 SNR 딥이 발생하는지 여부를 판단할 수 있다(S23). 일례로, 평가 영역에 제1 내지 제n 단위 영역들이 배치되고, 제1 단위 영역이 가장 밝은 명도를 갖고 제n 단위 영역은 가장 어두운 명도를 갖는 것을 가정하면, 제1 단위 영역에서 제n 단위 영역까지의 신호 대 잡음비 변화를 나타내는 그래프가 S22 단계에서 생성될 수 있다. 실시예에 따라, 특정 명도, 다시 말해 특정 단위 영역에서 신호 대 잡음비가 크게 감소하는 SNR 딥이 나타날 수 있다.

S23 단계에서 SNR 딥이 확인되면, 컨트롤러는 이미지 센서의 현재 설정을 변경할 수 있다(S24). 일례로 컨트롤러는, 이미지 센서의 DCG 설정을 변경하여, 낮은 변환 이득 조건에서 획득한 픽셀 데이터와 높은 변환 이득 조건에서 획득한 픽셀 데이터 각각에 부여되는 가중치들을 조정할 수 있다. 이후, 변경된 설정의 이미지 센서로 다시 테스트 차트를 촬영하여 테스트 이미지를 획득하고, 신호 대 잡음비 그래프를 생성하여 SNR 딥이 나타나는지를 확인할 수 있다. S23 단계에서 SNR 딥이 확인되지 않으면, 컨트롤러는 이미지 센서의 현재 설정을 그대로 저장할 수 있다(S25).

도 4a 및 도 4b는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 센서를 간단하게 나타낸 도면들이다.

먼저 도 4a를 참조하면, 이미지 센서(20)는 픽셀 어레이(30)와 로직 회로(40) 등을 포함할 수 있다.

픽셀 어레이(30)는 복수의 행들과 복수의 열들을 따라서 어레이 형태로 배치되는 복수의 픽셀들을 포함할 수 있다. 복수의 픽셀들 각각은 빛에 응답하여 전하를 생성하는 적어도 하나의 광전 변환 소자, 및 광전 변환 소자가 생성한 전하에 대응하는 전압 신호를 생성하는 픽셀 회로 등을 포함할 수 있다. 광전 변환 소자는 반도체 물질로 형성되는 포토 다이오드, 및/또는 유기 물질로 형성되는 유기 포토 다이오드 등을 포함할 수 있다.

일례로 픽셀 회로는 전송 트랜지스터, 플로팅 디퓨전, 리셋 트랜지스터, 구동 트랜지스터, 및 선택 트랜지스터 등을 포함할 수 있다. 실시예들에 따라 픽셀들의 구성은 달라질 수 있다. 일례로, 픽셀들 각각은 유기 물질을 포함하는 유기 포토 다이오드를 포함하거나, 또는 디지털 픽셀로 구현될 수도 있다. 픽셀들이 디지털 픽셀로 구현되는 경우, 픽셀들 각각은 디지털 픽셀 신호를 출력하기 위한 아날로그-디지털 컨버터를 포함할 수 있다. 또한 픽셀들 각각은, 변환 이득을 조절할 수 있도록 플로팅 디퓨전에 연결되는 컨트롤 트랜지스터를 포함할 수도 있다.

픽셀들은 픽셀 어레이(30)에 포함되는 액티브 영역(31)과 옵티컬 블랙 영역(32)에 배치될 수 있다. 일례로, 액티브 영역(31)에 배치되는 픽셀들 각각은 빛을 투과시키는 광학 영역을 포함하며, 옵티컬 블랙 영역(32)에 배치되는 픽셀들은 빛을 차단할 수 있는 광차단층을 포함할 수 있다. 광학 영역은 빛을 굴절시켜 포토 다이오드 등의 광전 변환 소자로 입사시키는 마이크로 렌즈, 및 특정 파장 대역의 빛을 통과시키는 컬러 필터 등을 포함할 수 있다.

로직 회로(40)는 픽셀 어레이(40)를 제어하기 위한 회로들을 포함할 수 있다. 일례로, 로직 회로(40)는 로우 드라이버(41), 비교기 회로(42), 카운터 회로(43), 컨트롤 로직(44) 등을 포함할 수 있다. 로우 드라이버(41)는 픽셀 어레이(30)를 로우(ROW) 라인들 단위로 구동할 수 있다. 예를 들어, 로우 드라이버(41)는 픽셀 회로의 전송 트랜지스터를 제어하는 전송 제어 신호(TG), 리셋 트랜지스터를 제어하는 리셋 제어 신호(RG), 선택 트랜지스터를 제어하는 선택 제어 신호(SEL), 변환 이득을 조절하기 위한 컨트롤 신호(CG) 등을 생성하여 픽셀 어레이(30)에 로우 라인 단위로 입력할 수 있다.

비교기 회로(42)는 픽셀 어레이(40)에 배치된 픽셀들 각각이 출력하는 전압을 일정 기울기로 감소하거나 증가하는 램프 전압과 비교하는 비교기를 복수 개 포함할 수 있다. 일례로 램프 전압이 픽셀들 각각이 출력하는 전압과 같은 크기를 갖는 시점을 기준으로 비교기의 출력이 변할 수 있다. 카운터 회로(43)의 카운터는, 비교기의 출력이 변하는 시점까지의 시간을 카운트하고, 그 값을 디지털로 출력할 수 있다. 일례로 카운터는, 비교기가 픽셀로부터 리셋 전압을 입력받는 동안 리셋 디지털 카운트 값을 생성하고, 비교기가 픽셀로부터 픽셀 전압을 입력받는 동안 신호 디지털 카운트 값을 생성할 수 있다.

컨트롤 로직(44)은 리셋 디지털 카운트 값과 신호 디지털 카운트 값의 차이에 대응하는 픽셀 데이터를 생성할 수 있다. 한편, 컨트롤 로직(44)은 로우 드라이버(41), 비교기 회로(42) 및 카운터 회로(43)의 동작 타이밍을 제어하기 위한 타이밍 컨트롤러 등을 포함할 수 있다.

픽셀들(PX) 중에서 세로 방향으로 같은 위치에 배치되는 픽셀들(PX)은 동일한 칼럼 라인을 공유할 수 있다. 일례로, 가로 방향으로 같은 위치에 배치되는 픽셀들(PX)은 로우 드라이버(41)에 의해 동시에 선택되며 각각 연결된 칼럼 라인들을 통해 픽셀 신호를 출력할 수 있다. 일 실시예에서 CDS 회로(42)는 칼럼 라인들을 통해 로우 드라이버(41)가 선택한 픽셀들로부터 전압 신호를 동시에 수신할 수 있다. 일례로 CDS 회로(42)는 픽셀들 각각으로부터 리셋 전압과 픽셀 전압을 순서대로 수신할 수 있으며, 픽셀 전압은 픽셀들 각각의 포토 다이오드에서 생성된 전하가 리셋 전압에 반영된 전압일 수 있다.

도 4b는 픽셀 어레이(30)에 포함되는 픽셀(PX)를 간단하게 나타낸 회로도일 수 있다. 도 4b를 참조하면, 픽셀(PX)은 빛에 반응하여 전하를 생성하는 포토 다이오드(PD), 및 포토 다이오드(PD)가 생성하는 전하를 전기 신호로 변환하는 복수의 소자들을 포함할 수 있다. 일례로, 복수의 소자들은 리셋 트랜지스터(RX), 구동 트랜지스터(DX), 전송 트랜지스터(TX), 선택 트랜지스터(SX), 및 컨트롤 트랜지스터(CX) 등을 포함할 수 있다. 전송 트랜지스터(TX)와 구동 트랜지스터(DX) 사이에는 플로팅 디퓨전(FD)이 정의되며, 플로팅 디퓨전(FD)은 소정의 용량을 갖는 커패시터(C_FD)로 기능할 수 있다.

리셋 동작에서는 전송 제어 신호(TG), 컨트롤 신호(CG), 및 리셋 제어 신호(RG)에 의해 전송 트랜지스터(TX), 컨트롤 트랜지스터(CX) 및 리셋 트랜지스터(RX)가 턴-온될 수 있다. 따라서 포토 다이오드(PD)의 전하, 및 플로팅 디퓨전(FD)의 커패시터(C_FD)의 전하가 전원 전압(VDD)에 의해 제거되며, 칼럼 라인(COL)을 통해 리셋 전압이 출력될 수 있다. 이후 전송 제어 신호(TG)에 의해 전송 트랜지스터(TX)가 턴-오프되는 노출 시간 동안, 포토 다이오드(PD)가 빛에 노출되어 전하를 생성할 수 있다.

노출 시간이 경과하면, 전송 트랜지스터(TX)가 턴-온되어 포토 다이오드(PD)의 전하가 플로팅 디퓨전(FD)으로 이동할 수 있다. 포토 다이오드(PD)로부터 플로팅 디퓨전(FD)으로 이동하는 전하에 의해 칼럼 라인(COL)으로 픽셀 전압이 출력될 수 있다. 로직 회로(40)는 리셋 전압과 픽셀 전압의 차이를 이용하여 픽셀 데이터를 생성할 수 있다.

컨트롤 트랜지스터(CX)가 턴-오프된 상태에서는 플로팅 디퓨전(FD)의 용량이 상대적으로 작게 설정되며, 컨트롤 트랜지스터(CX)가 턴-온된 상태에서는 플로팅 디퓨전(FD)의 용량이 상대적으로 크게 설정될 수 있다. 따라서, 컨트롤 트랜지스터(CX)를 턴-오프시킴으로써 픽셀(PX)의 변환 이득을 증가시키고, 컨트롤 트랜지스터(CX)를 턴-온시킴으로써 픽셀(PX)의 변환 이득을 감소시킬 수 있다.

피사체의 명도에 따라, 이미지 센서(20)는 픽셀(PX)의 변환 이득을 조절할 수 있다. 또한 HDR 모드에서, 이미지 센서(20)는 컨트롤 트랜지스터(CX)를 턴-오프시켜 높은 변환 이득 조건에서 획득한 픽셀 데이터와, 컨트롤 트랜지스터(CX)를 턴-온시켜 낮은 변환 이득 조건에서 획득한 픽셀 데이터를 조합하여 이미지를 생성할 수 있다. 일례로 이미지 센서(20)는 높은 변환 이득 조건에서 획득한 픽셀 데이터와 낮은 변환 이득 조건에서 획득한 픽셀 데이터 각각에 소정의 가중치를 부여하고 픽셀 데이터들을 조합하여 이미지를 생성할 수 있다.

상기와 같이, 높은 변환 이득 조건에서 획득한 픽셀 데이터와 낮은 변환 이득 조건에서 획득한 픽셀 데이터를 이용하여 이미지를 생성함으로써, 이미지 센서(20)이 동적 범위를 향상시킬 수 있다. 다만, 높은 변환 이득 조건에서 획득한 픽셀 데이터와 낮은 변환 이득 조건에서 획득한 픽셀 데이터 각각에 부여되는 가중치에 따라, 이미지의 특정 명도에서 신호 대 잡음비가 저하되는 문제가 나타날 수 있다.

본 발명의 일 실시예에서는 HDR 모드에서 픽셀 데이터들에 부여되는 가중치를 최적화할 수 있는 방법을 제안한다. 명도가 연속적으로 변하는 복수의 단위 영역들이 테스트 차트의 평가 영역 내에 배치되며, 평가 영역을 촬영한 테스트 이미지에서 신호 대 잡음비를 산출하여 신호 대 잡음비가 저하되는 명도를 찾을 수 있다. 특정 명도에서 신호 대 잡음비가 저하되는 경우, 이미지 센서의 HDR 모드에서 픽셀 데이터들에 부여되는 가중치들을 조절함으로써, 이미지 센서의 설정을 최적화할 수 있다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 센서가 탑재된 카메라 장치를 간단하게 나타낸 도면이다.

도 5를 참조하면, 카메라 장치(100)는 이미지 센서(110), 이미지 센서(110)가 실장되는 회로 기판(111), 모듈 기판(112), 광학 모듈(120), 및 하우징(130) 등을 포함할 수 있다. 광학 모듈(120)에는 복수의 렌즈들이 포함되며, 복수의 렌즈들을 통과한 빛이 이미지 센서(110)의 픽셀 어레이로 입사될 수 있다.

이미지 센서(110)는 회로 기판(111)에 실장되며, 회로 기판(111) 및 모듈 기판(112)에 형성된 배선 패턴을 통해 외부로부터 제어 커맨드 등을 입력받고, 외부로 픽셀 데이터를 내보낼 수 있다. 또는, 카메라 장치(100) 내부에 이미지 신호 프로세서가 포함되는 경우, 이미지 센서(110)가 생성한 픽셀 데이터에 기초하여 생성되는 이미지 데이터가 외부로 출력될 수 있다.

도 5에 도시한 바와 같이, 광학 모듈(120)로 입사되는 광 신호는, 이미지 센서(110)에 포함되는 픽셀 어레이의 중심보다 가장자리에 가까워질수록 더 약한 세기를 가질 수 있다. 이와 같은 광 신호의 세기 차이를 보상하기 위해, 이미지 센서(110)는 LSC(Lens Shading Correction) 기능 등을 제공할 수 있다. LSC 기능이 활성화되면, 이미지 센서(110)는 가장자리에 가까운 픽셀들이 출력하는 픽셀 데이터에 소정의 가중치를 부여하여 증폭시킬 수 있다.

앞서 설명한 바와 같이, 이미지 센서(110)의 성능을 평가하기 위해, 서로 다른 명도를 갖는 복수의 단위 영역들을 갖는 평가 영역이 배치된 테스트 차트를 촬영하여 테스트 이미지를 획득하고, 이를 이용하여 이미지 센서(110)의 성능을 평가할 수 있다. 다만, 테스트 차트의 가장자리에 평가 영역이 배치되면, LSC 기능의 활성화 여부에 따라 테스트 이미지에서 평가 영역의 명도가 다르게 나타날 수 있으며, 테스트 이미지로부터 산출되는 신호 대 잡음비 등의 특성이 이미지 센서(110)의 설정에 따른 것인지 정확하게 판단하기 어려울 수 있다. 이하, 도 6a 및 도 6b를 참조하여 더욱 상세히 설명하기로 한다.

도 6a 및 도 6b는 비교예에 따른 테스트 차트를 촬영한 테스트 이미지들을 간단히 나타낸 도면들이다.

도 6a 및 도 6b는 하나의 테스트 차트를 촬영하여 생성한 테스트 이미지들(50, 60)일 수 있다. 도 6a와 도 6b를 참조하면, 테스트 차트의 가장자리에 배치되며 서로 다른 명도를 갖는 평가 영역들(51, 61)이 테스트 이미지들(50, 60)에 각각 표시될 수 있다.

도 6a 및 도 6b를 참조하여 설명하는 비교예에 따른 테스트 차트에서는 평가 영역들(51, 61)이 가장자리에 배치되므로, 테스트 이미지들(50, 60) 각각에서 LSC 기능의 활성화에 따라 평가 영역들(51, 61)의 명도가 달라질 수 있다. 일례로, 도 6a는 LSC 기능이 활성화된 상태에서 테스트 차트를 촬영한 테스트 이미지(50)이며, 도 6b는 LSC 기능이 비활성화된 상태에서 테스트 차트를 촬영한 테스트 이미지(60)일 수 있다.

다시 말해, 비교예에서는 이미지 센서에서 LSC 기능의 온/오프에 따라 평가 영역들(51, 61)의 명도가 달라지므로, 이미지에 표시되는 명도에 따른 신호 대 잡음비의 변화가 HDR 모드에서 픽셀 데이터들에 부여되는 가중치에 따른 것인지, 또는 LSC 기능의 영향을 받은 것인지 정확하게 판단하기가 어려울 수 있다.

도 7a 및 도 7b는 본 발명의 일 실시예에 따른 테스트 차트를 설명하기 위해 제공되는 도면들이다.

도 7a를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 테스트 차트(200)는 평가 영역(210), 및 평가 영역(210)을 둘러싸는 주변 영역(220) 등을 포함할 수 있다. 평가 영역(210)은 테스트 차트(200)의 중앙에 배치된다. 일례로 평가 영역(210)의 중심은 테스트 차트(200)의 중심과 같을 수 있다.

일 실시예에서, 평가 영역(210)은 원형 형상을 가질 수 있으며, 평가 영역(210)의 지름(D)은 테스트 차트(200)의 폭(H)보다 작을 수 있다. 일례로 평가 영역(210)의 지름(D)은 테스트 차트(200)의 폭(H)의 1/2보다 작을 수 있다. 따라서, 도 7a에 도시한 바와 같은 테스트 차트(200)를 이미지 센서로 촬영하여 테스트 이미지를 생성하는 경우, 이미지 센서의 LSC 기능의 활성화 여부에 평가 영역(210)의 명도가 영향을 거의 받지 않을 수 있다.

다시 말해, LSC 기능이 활성화된 상태에서 이미지 센서가 테스트 차트(200)를 촬영한 테스트 이미지에 표시된 평가 영역(210)의 명도가, LSC 기능이 비활성화된 상태에서 이미지 센서가 테스트 차트(200)를 촬영한 테스트 이미지에 표시된 평가 영역(210)의 명도와 같을 수 있다. 따라서, LSC 기능의 온/오프를 조절하면서 테스트 차트(200)를 촬영하여 테스트 이미지들을 생성하고, 테스트 이미지들 각각에서 명도 변화에 따른 신호 대 잡음비를 산출함으로써, 특정 명도에서 SNR 딥이 발생하는지 여부를 정확하게 평가할 수 있다. 또한 평가 결과에 기초하여 HDR 모드에서 높은 변환 이득 조건의 픽셀 데이터와 낮은 변환 이득 조건의 픽셀 데이터 각각에 부여되는 가중치를 조절하고, SNR 딥이 발생하지 않도록 이미지 센서의 설정을 최적화할 수 있다.

평가 영역(200)의 명도는 소정의 기준 축을 기준으로 시계 방향 또는 반시계 방향을 따라 변할 수 있다. 도 7a에 도시한 일 실시예에 따른 평가 영역(200)에는 서로 다른 명도를 갖는 복수의 단위 영역들이 시계 방향을 따라 배치되며, 복수의 단위 영역들 각각은 부채꼴 형상을 가질 수 있다. 일례로 복수의 단위 영역들의 개수는 128개일 수 있다. 다만 이는 하나의 실시예로, 복수의 단위 영역들의 개수는 128개보다 많거나 혹은 적을 수도 있다.

도 7a의 일부 영역(200A)을 확대 도시한 도 7b를 참조하면, 복수의 단위 영역들(211)은 12시 방향의 기준 축으로부터 시계 방향을 따라 명도가 어두워지도록 배치될 수 있다. 다만 이는 하나의 실시예일 뿐이며, 복수의 단위 영역들(211)의 배치 형태와 형상, 및 평가 영역(200)의 형상은 다양하게 변형될 수 있다.

도 8 및 도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 테스트 차트를 촬영한 테스트 이미지들을 간단히 나타낸 도면들이다.

도 8 및 도 9는, 이미지 센서의 LSC 기능을 온/오프하며 테스트 차트를 촬영하여 생성한 테스트 이미지들(300, 300A)을 나타낸 도면들일 수 있다. 일례로, 도 8은 이미지 센서의 LSC 기능이 활성화된 상태에서 테스트 차트를 촬영하여 생성한 테스트 이미지(300)일 수 있다. 한편, 도 9는 이미지 센서의 LSC 기능이 비활성화된 상태에서 테스트 차트를 촬영하여 생성한 테스트 이미지(300A)일 수 있다.

도 8과 도 9를 참조하면, 테스트 이미지들(300, 300A) 각각의 중앙에 평가 영역(310)이 표시될 수 있다. 앞서 도 7a 및 도 7b를 참조하여 설명한 바와 같이, 평가 영역(310, 310A)에는 서로 다른 명도 및 서로 같은 면적을 갖는 복수의 단위 영역들이 배치될 수 있다. 평가 영역(310)이 시계 방향 또는 반시계 방향을 따라 증가하거나 감소하는 명도를 갖도록, 복수의 단위 영역들이 배치될 수 있다.

평가 영역(310, 310A)은 테스트 이미지들(300, 300A) 각각의 중앙에 배치되며, 주변 영역(320, 320A)으로 둘러싸일 수 있다. 또한 평가 영역(310, 310A)의 크기가 앞서 도 7a를 참조하여 설명한 바와 같이 제한되고, 따라서 LSC 기능의 활성화 여부가 평가 영역(310, 310A)의 명도에는 큰 영향을 주지 않을 수 있다. 도 8 및 도 9를 참조하면, LSC 기능이 활성화된 상태에서 생성된 테스트 이미지(300)의 평가 영역(310)과, LSC 기능이 비활성화된 상태에서 생성된 테스트 이미지(300A)의 평가 영역(310A)의 명도는, 거의 차이가 나지 않으며 실질적으로 같을 수 있다.

다만, 주변 영역(320, 320A)의 명도는 LSC 기능의 활성화 여부에 따라 차이를 가질 수 있다. 도 8 및 도 9에 도시한 바와 같이, LSC 기능이 활성화된 경우 주변 영역(320)의 명도가, LSC 기능이 비활성화된 경우의 주변 영역(320A)의 명도보다 밝을 수 있다.

도 8 및 도 9에 도시한 바와 같이 테스트 이미지들(300, 300A)을 획득하면, 평가 영역(310, 310A)에 배치되는 복수의 단위 영역들의 신호 대 잡음비를 산출할 수 있다. 복수의 단위 영역들이 서로 다른 명도를 가지므로, 이미지 센서가 생성한 이미지에 나타나는 명도에 따른 신호 대 잡음비의 변화를 평가할 수 있다. 일례로, 복수의 단위 영역들의 신호 대 잡음비는, 도 8 및 도 9에 도시한 바와 같이 평가 영역(310, 310A)의 중심으로부터 일정 간격만큼 분리된 위치에 정의되는 원(305, 305A)을 따라 분포하는 픽셀들에서 산출될 수 있다. 복수의 단위 영역들의 개수가 128개인 경우, 서로 다른 128개의 명도 값들 각각에 대한 신호 대 잡음비가 산출될 수 있다. 이하, 도 10을 참조하여 더욱 상세히 설명하기로 한다.

도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 센서의 성능 평가 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 10의 그래프는, 앞서 도 8 및 도 9를 참조하여 설명한 테스트 이미지들(300, 300A)의 평가 영역(310, 310A)에서 산출한 신호 대 잡음비를, 평가 영역(310, 310A)에 포함되는 복수의 단위 영역들의 인덱스에 따라 나타낸 것일 수 있다. 복수의 단위 영역들 각각에 대한 인덱스는, 평가 영역(310, 310A)에서 12시 방향으로 연장되는 기준 축으로부터 시계 방향을 따라 부여될 수 있다.

복수의 단위 영역들이 제1 내지 제n 단위 영역들을 포함하는 경우, 인덱스 #0는 가장 밝은 명도을 갖는 제1 단위 영역을 가리킬 수 있다. 도 10에 도시한 일 실시예에서는 인덱스의 숫자가 커질수록 단위 영역의 명도는 어두워질 수 있다. 일례로, 가장 큰 숫자의 인덱스는, 가장 어두운 명도를 갖는 제n 단위 영역에 부여될 수 있따.

도 10에서 제1 그래프(G1)는 LSC 기능이 활성화된 상태에서 테스트 차트를 촬영한 도 8의 실시예에 대응하고, 제2 그래프(G2)는 LSC 기능이 비활성화된 상태에서 테스트 차트를 촬영한 도 9의 실시예에 대응할 수 있다. 따라서 제1 그래프(G1)에서 복수의 단위 영역들 각각의 신호 대 잡음비가, 제2 그래프(G2)에서 복수의 단위 영역들 각각의 신호 대 잡음비보다 미세하게 클 수 있다.

한편, 본 발명의 일 실시예에서는, 특정 명도에서 신호 대 잡음비가 크게 감소하는 SNR 딥(dip) 현상이 나타날 수 있다. 도 10을 참조하면, LSC 기능의 활성화 여부와 관계없이, 평가 영역(310, 310A)에서 12시 방향의 기준 축으로부터 시계 방향을 따라 69번째 및 70번째에 배치되는 제69 및 제70 단위 영역들에서 나타날 수 있다. 도 10에 도시한 바와 같이, 제68 단위 영역 및 제71 단위 영역에 비해, 제69 및 제70 단위 영역들 각각에서 산출된 신호 대 잡음비가 상대적으로 작은 값을 가질 수 있다.

신호 대 잡음비는 명도에 따라 점차 감소하는 추세를 따를 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 성능 평가 방법에서 SNR 딥이 발생하는지 여부는, 특정 명도의 단위 영역에서, 명도 감소에 따른 신호 대 잡음비의 감소 추세를 벗어나는 정도로 신호 대 잡음비가 감소한 후 다시 증가하는지 여부 등에 따라 판단될 수 있다. 일례로, 3dB 이상으로 신호 대 잡음비가 급감하는 경우, 해당 명도에서 SNR 딥이 발생한 것으로 판단할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에서는 LSC 기능의 활성화 여부에 따른 영향이 최소화도도록, 평가 영역을 테스트 차트의 중심에 배치하고 그 크기를 제한할 수 있다. 따라서 도 10에 도시한 바와 같이 LSC 기능의 활성화 여부에 관계없이 명도 변화에 따른 신호 대 잡음비의 추세가 테스트 이미지들(300, 300A)에서 유사하게 측정되며, SNR 딥 현상 역시 같은 단위 영역에서 나타날 수 있다.

결과적으로, 본 발명의 일 실시예에서는 특정 명도의 단위 영역에서 SNR 딥 현상이 발생한 원인을, 테스트 이미지들(300, 300A)에서 해당 명도를 구현하기 위해 이미지 센서가 HDR 모드로 동작하여 활성화한 DCG 설정에 따른 것으로 판단할 수 있다. 성능 평가를 위해 이미지 센서를 제어하는 컨트롤러는, SNR 딥 현상이 발생한 명도에 대한 DCG 설정에서, 서로 다른 변환 이득 조건들로 획득한 픽셀 데이터들에 부여되는 가중치들을 변경할 수 있다. 따라서, SNR 딥 현상을 해소하고 이미지 센서의 성능을 최적화할 수 있다.

도 11a 내지 도 11d는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 센서의 성능 평가 방법을 설명하기 위한 도면들이다.

도 11a 내지 도 11d는, 하나의 테스트 차트를 촬영하여 테스트 이미지들을 획득하고, 테스트 이미지들 각각에서 평가 영역에 포함되는 복수의 단위 영역들에 대한 신호 대 잡음비를 그래프로 나타낸 도면들일 수 있다. 도 11a 내지 도 11d 각각에는, 명도(Y), 적색 색상(R), 녹색 색상(G) 및 청색 색상(B) 각각에 대한 신호 대 잡음비가 그래프로 표현될 수 있다.

한편 도 11a 내지 도 11d는, 하나의 이미지 센서에서 설정을 바꾸면서 테스트 차트를 촬영하여 획득한 테스트 이미지들에서 산출된 신호 대 잡음비를 나타낼 수 있다. 일례로 이미지 센서가 HDR 모드로 동작할 때, 서로 다른 변환 이득 조건에서 획득한 픽셀 데이터들에 적용되는 가중치들의 비율 등을 포함하는 DCG 설정이, 도 11a 내지 도 11d에서 서로 다르게 결정될 수 있다.

도 11a 내지 도 11d와 같이, 본 발명의 일 실시예에서는 이미지 센서의 DCG 설정 등을 바꾸면서 테스트 이미지들을 생성하고, 그에 기초하여 이미지 센서의 성능이 최적화되도록 이미지 센서의 설정을 세팅할 수 있다. 일례로, 도 11a 내지 도 11d와 같은 신호 대 잡음비 그래프들이 생성되는 경우, 도 11d에 대응하는 DCG 설정에서 이미지 센서의 성능이 가장 좋은 것으로 판단할 수 있다. 도 11d를 참조하면, 도 11a 내지 도 11c의 실시예들과 달리, 특정 인덱스의 단위 영역들, 예를 들어 제35 내지 제40 단위 영역들에서 청색 색상(B)의 신호 대 잡음비가 증가하는 추세가 가장 작게 나타날 수 있다.

한편, 테스트 이미지에서 평가 영역에 표시되는 복수의 단위 영역들 각각의 신호 대 잡음비와 함께, 테스트 이미지의 복수의 단위 영역들로부터 평균 레벨 코드를 획득하고, 이를 기초로 이미지 센서의 성능을 평가하고 최적화할 수도 있다. 이하, 더욱 상세히 설명하기로 한다.

도 12, 도 13a, 도 13b, 도 14, 도 15a 및 도 15b는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 센서의 성능 평가 방법 및 설정 최적화 방법을 설명하기 위한 도면들이다.

도 12는 이미지 센서의 설정을 제1 세팅으로 맞춘 후에 테스트 차트를 촬영하여 획득한 테스트 이미지(400)일 수 있다. 도 12를 참조하면, 제1 테스트 이미지(400)는 복수의 단위 영역들이 표시되는 제1 평가 영역(410), 및 제1 주변 영역(420)을 포함할 수 있다. 한편, 도 14는 이미지 센서의 설정을 제1 세팅과 다른 제2 세팅으로 맞춘 후에 테스트 차트를 촬영하여 획득한 제2 테스트 이미지(400A)일 수 있다. 도 14를 참조하면, 제2 테스트 이미지(400A)는 복수의 단위 영역들이 표시되는 제2 평가 영역(410A), 및 제2 주변 영역(420A)을 포함할 수 있다.

제1 테스트 이미지(400)와 제2 테스트 이미지(400A) 각각을 생성할 때 이미지 센서에서 제1 세팅과 제2 세팅이 적용되는 설정은, 일례로 HDR 모드 동작에 필요한 DCG 설정일 수 있다. 따라서, 제1 세팅에서 서로 다른 변환 이득 조건으로 획득한 픽셀 데이터들에 적용되는 가중치들의 값이, 제2 세팅에서 서로 다른 변환 이득 조건으로 획득한 픽셀 데이터들에 적용되는 가중치들의 값과 다를 수 있다.

도 13a는 제1 테스트 이미지(400)에 표시되는 복수의 단위 영역들 각각에서 계산되는 평균 레벨 코드를 나타낸 그래프일 수 있다. 일례로, 도 12에 도시한 일 실시예에 따른 제1 테스트 이미지(400)는 8비트의 이미지이며, 따라서 각 픽셀의 명도(Y), 적색 색상(R), 녹색 색상(G), 및 청색 색상(B) 각각은 256 단계의 코드 중 하나로 표현될 수 있다. 복수의 단위 영역들은 인덱스 숫자가 작을수록 밝은 명도를 갖고, 인덱스 숫자가 클수록 어두운 명도를 가질 수 있다. 따라서 도 13a에 나타난 바와 같이, 인덱스 숫자가 증가함에 따라 복수의 단위 영역들 각각의 명도(Y), 적색 색상(R), 녹색 색상(G), 및 청색 색상(B)의 평균 레벨 코드가 감소할 수 있다.

도 13b는 제1 테스트 이미지(400)에 표시되는 복수의 단위 영역들 각각에서 산출되는 신호 대 잡음비를 나타낸 그래프일 수 있다. 명도(Y), 적색 색상(R), 녹색 색상(G), 및 청색 색상(B) 각각의 신호 대 잡음비는 인덱스 숫자 증가에 따른 복수의 단위 영역들의 명도 저하에 반응하여, 점차 감소하는 추세를 가질 수 있다. 다만, 도 13b에 도시한 바와 같이, 특정 단위 영역, 예를 들어 제67 및 제68 단위 영역들에서는 청색 색상(B)의 신호 대 잡음비가 크게 감소하는 SNR 딥 현상이 나타날 수 있다.

도 15a는 제2 테스트 이미지(400A)에 표시되는 복수의 단위 영역들 각각에서 계산되는 평균 레벨 코드를 나타낸 그래프일 수 있다. 일례로, 제1 테스트 이미지(400)와 마찬가지로 제2 테스트 이미지(400A) 역시 8비트의 이미지이며, 각 픽셀의 명도(Y), 적색 색상(R), 녹색 색상(G), 및 청색 색상(B) 각각은 256 단계의 코드 중 하나로 표현될 수 있다. 도 15a에 나타난 바와 같이, 인덱스 숫자가 증가함에 따라 복수의 단위 영역들 각각의 명도(Y), 적색 색상(R), 녹색 색상(G), 및 청색 색상(B)의 평균 레벨 코드가 감소할 수 있다.

도 13a에 도시한 그래프와 도 15a에 도시한 그래프를 비교하면, 명도(Y), 적색 색상(R), 녹색 색상(G), 및 청색 색상(B) 각각의 평균 레벨 코드가, 도 15a에 도시한 그래프에서 더 유사한 값을 가질 수 있다. 다시 말해, 복수의 단위 영역들 각각에서의 명도(Y), 적색 색상(R), 녹색 색상(G), 및 청색 색상(B)의 평균 레벨 코드들의 차이가, 제2 테스트 이미지(400A)에서 더 작게 나타날 수 있다.

한편, 도 15b는 제2 테스트 이미지(400A)에 표시되는 복수의 단위 영역들 각각에서 산출되는 신호 대 잡음비를 나타낸 그래프일 수 있다. 명도(Y), 적색 색상(R), 녹색 색상(G), 및 청색 색상(B) 각각의 신호 대 잡음비는 복수의 단위 영역들의 명도 저하에 따라 점차 감소하는 추세를 가질 수 있다. 또한 도 15b에 도시한 바와 같이, 제2 테스트 이미지(400A)에서는 명도(Y), 적색 색상(R), 녹색 색상(G), 및 청색 색상(B)의 신호 대 잡음비가 특정 단위 영역에서 크게 감소하는 SNR 딥 현상이 나타나지 않을 수 있다. 따라서, 제2 테스트 이미지(400A)를 생성할 때와 같이 이미지 센서에 제2 세팅을 적용하면, 제1 테스트 이미지(400)를 생성할 때와 같이 이미지 센서에 제1 세팅을 적용하는 경우에 비해, 이미지 센서의 성능이 개선되는 것으로 판단할 수 있다.

도 16a, 도 16b, 도 17a 및 도 17b는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 센서의 성능 평가 방법 및 설정 최적화 방법을 설명하기 위한 도면들이다.

도 16a와 도 17a는 이미지 센서의 HDR 모드 동작에 필요한 DCG 설정을 변경하며 획득한 테스트 이미지들(500, 500A)일 수 있다. 일례로 평가 영역(510, 510A)에 포함되는 단위 영역들 중에서 중간 명도를 갖는 단위 영역을 표시하기 위해, 제1 테스트 이미지(500)에서는 낮은 변환 이득 조건에서 획득한 픽셀 데이터와 높은 변환 이득 조건에서 획득한 픽셀 데이터에 제1 비율의 가중치들을 적용할 수 있다. 반면, 제2 테스트 이미지(500A)에서는, 상기 중간 명도와 같은 명도의 단위 영역을 표시하기 위해, 낮은 변환 이득 조건에서 획득한 픽셀 데이터와 높은 변환 이득 조건에서 획득한 픽셀 데이터에 제2 비율의 가중치들을 적용할 수 있다.

도 16b와 도 17b는, 테스트 이미지들(500, 500A)에서 복수의 단위 영역들 각각에 대한 신호 대 잡음비를 명도(Y), 적색 색상(R), 녹색 색상(G), 및 청색 색상(B) 별로 산출하여 생성한 그래프들을 나타낼 수 있다. 먼저 도 16b를 참조하면, 이미지 센서의 성능 평가를 위해 제1 테스트 이미지(500)를 수신한 컨트롤러가, 제60 내지 제63 단위 영역들로부터 산출한 명도(Y)의 신호 대 잡음비에서, SNR 딥 현상이 나타났는지 여부를 판단할 수 있다.

컨트롤러는, 제60 내지 제63 단위 영역들의 명도(Y)에서 신호 대 잡음비의 변화에 대응하는 제1 SNR 차이(△SNR1)을 계산할 수 있다. 일례로 도 16b에서 제1 SNR 차이(△SNR1)는 약 1dB일 수 있다. 컨트롤러는 제1 SNR 차이(△SNR1)가 소정의 임계 차이 이상이면 SNR 딥이 발생한 것으로 판단하며, 일례로 임계 차이는 3dB로 설정될 수 있다. 따라서 도 16b에 도시한 일 실시예에서 컨트롤러는, SNR 딥 현상이 발생하지 않은 것으로 판단할 수 있다.

먼저 도 17b를 참조하면, 이미지 센서의 성능 평가를 위해 제2 테스트 이미지(500A)를 수신한 컨트롤러가, 제65 내지 제70 단위 영역들로부터 산출한 명도(Y)의 신호 대 잡음비에서, SNR 딥 현상이 나타났는지 여부를 판단할 수 있다. 컨트롤러는, 제65 내지 제70 단위 영역들의 청색 색상(B)에서 신호 대 잡음비의 변화에 대응하는 제2 SNR 차이(△SNR2)을 계산하고, 이를 임계 차이와 비교할 수 있다. 도 17b에 도시한 일 실시예에서 제2 SNR 차이(△SNR2)는 약 5.8dB이며, 따라서 컨트롤러는 제2 테스트 이미지(500A)에서 SNR 딥 현상이 발생한 것으로 판단할 수 있다.

또한 도 17b에 도시한 바와 같이 제2 테스트 이미지(500A)에서는, 일부 단위 영역들에서 산출한 적색 색상(R), 녹색 색상(G), 청색 색상(B)의 임계 차이 이상으로 신호 대 잡음비가 감소하는 SNR 딥 현상이 나타날 수 있다. 따라서 컨트롤러는, 제1 테스트 이미지(500)를 생성할 때의 설정에 따른 이미지 센서의 성능이, 제2 테스트 이미지(500A)를 생성할 때의 설정에 따른 이미지 센서의 성능보다 좋은 것으로 판단할 수 있다.

이와 같이, 이미지 센서의 설정을 바꿈에 따라 색상들 각각에 따른 신호 대 잡음비가 일부 단위 영역들에서 열화될 수 있다. 본 발명의 일 실시예에서는, 적색 색상(R)과 녹색 색상(G)의 신호 대 잡음비 비율, 및 청색 색상(B)과 녹색 색상(G)의 신호 대 잡음비 비율을 복수의 단위 영역들 각각에 대해 산출함으로써, 이미지 센서의 성능을 정확히 평가하고, 설정을 최적화할 수 있다. 아래에서 더 상세히 설명하기로 한다.

도 18a 내지 도 18e는 본 발명의 일 실시예에 따른 테스트 차트를 촬영한 테스트 이미지들을 간단히 나타낸 도면들이다. 도 19a 및 도 19b는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 센서의 성능 평가 방법 및 설정 최적화 방법을 설명하기 위한 도면들이다.

도 18a 내지 도 18e는 이미지 센서의 설정을 바꾸면서 테스트 차트를 촬영하여 획득한 테스트 이미지들(600, 600A, 600B, 600C, 600D)을 나타낸 도면들일 수 있다. 도 18a 내지 도 18e를 참조하면, 이미지 센서의 설정이 바뀜에 따라 테스트 이미지들(600, 600A, 600B, 600C, 600D)에 표시되는 평가 영역들(610, 610A, 610B, 610C, 610D) 및 주변 영역들(620, 620A, 620B, 620C, 620D)의 색감이 달라질 수 있다.

본 발명의 일 실시예에서는, 성능 평가를 위해 이미지 센서의 설정을 바꾸고 테스트 이미지들(600, 600A, 600B, 600C, 600D)을 이미지 센서로부터 수신하는 컨트롤러가, 평가 영역들(610, 610A, 610B, 610C, 610D) 각각에서의 명도 변화에 따른 신호 대 잡음비의 색상별 비율을 계산할 수 있다. 도 19a는, 평가 영역들(610, 610A, 610B, 610C, 610D) 각각에서 명도 변화에 따른 적색 색상의 신호 대 잡음비와 녹색 색상의 신호 대 잡음비의 비율일 수 있다. 한편 도 19b는, 평가 영역들(610, 610A, 610B, 610C, 610D) 각각에서 명도 변화에 따른 청색 색상의 신호 대 잡음비와 녹색 색상의 신호 대 잡음비의 비율일 수 있다.

일례로, 적색 색상의 신호 대 잡음비와 녹색 색상의 신호 대 잡음비의 비율 및 청색 색상의 신호 대 잡음비와 녹색 색상의 신호 대 잡음비의 비율이 1.0에 가까울수록, 이미지 센서가 최적의 성능을 발휘할 수 있도록 설정된 것으로 판단할 수 있다. 적색 색상의 신호 대 잡음비와 녹색 색상의 신호 대 잡음비의 비율이 명도 변화에 관계없이 1.0에 가까운 값으로 유지되면, 적색 색상과 녹색 색상의 편차가 적고, 이미지의 품질이 우수한 것으로 평가할 수 있다.

도 19a 및 도 19b에 도시한 그래프들은, 컨트롤러가 이미지 센서의 설정을 제1 내지 제5 세팅(SET1-SET5)으로 바꾸면서 획득한 그래프들 수 있다. 우선 도 19a를 참조하면, 적색 색상의 신호 대 잡음비와 녹색 색상의 신호 대 잡음비의 비율은 제1 세팅(SET1)을 이미지 센서에 적용하고 획득한 제1 테스트 이미지(600)의 평가 영역(610)에서 가장 1.0에 가까울 수 있다. 또한, 도 19b를 참조하면, 청색 색상의 신호 대 잡음비와 녹색 색상의 신호 대 잡음비의 비율 역시 제1 테스트 이미지(600)의 평가 영역(610)에서 가장 1.0에 가까울 수 있다. 따라서 컨트롤러는, 이미지 센서의 성능을 최적화할 수 있는 설정을 제1 세팅(SET1)으로 판단하고, 제1 세팅(SET)을 이미지 센서에 적용할 수 있다.

이상 설명한 실시예들은, 이미지 센서의 성능을 평가하고 설정을 최적화하기 위해 복합적으로 활용될 수 있다. 예를 들어, 컨트롤러가 이미지 센서의 설정을 바꾸면서 하나의 테스트 차트를 촬영하여 복수의 테스트 이미지들을 획득할 수 있다. 도한 컨트롤러는, 복수의 테스트 이미지들 각각에서 평가 영역의 명도 변화에 따른 픽셀들의 평균 레벨 코드, 명도 및 각 색상별 신호 대 잡음비, 및 일부 색상들의 신호 대 잡음비 비율 등을 산출할 수 있다. 컨트롤러는 평균 레벨 코드, 명도 및 각 색상별 신호 대 잡음비, 일부 색상들의 신호 대 잡음비 비율 중 일부를 함께 활용하여, 이미지 센서의 성능을 평가하고, 이미지 센서가 최적의 성능을 낼 수 있도록 이미지 센서의 설정을 선택할 수 있다.

본 발명은 상술한 실시형태 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니며 첨부된 청구범위에 의해 한정하고자 한다. 따라서, 청구범위에 기재된 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 당 기술분야의 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 형태의 치환, 변형 및 변경이 가능할 것이며, 이 또한 본 발명의 범위에 속한다고 할 것이다.

Claims (10)

1. 소정의 제1 방향을 따라 명도가 변하는 평가 영역을 포함하는 테스트 차트를, 이미지 센서가 탑재된 카메라 장치로 복수 회 촬영하여 복수의 테스트 이미지들을 획득하는 단계;
   상기 복수의 테스트 이미지들 각각에서, 상기 평가 영역의 위치에 따른 신호 대 잡음비를 산출하는 단계; 및
   상기 신호 대 잡음비에 기초하여 상기 이미지 센서의 성능을 평가하는 단계; 를 포함하며,
   상기 복수의 테스트 이미지들 각각의 중심에 상기 평가 영역이 위치하도록 상기 복수의 테스트 이미지들을 생성하며,
   상기 제1 방향은 소정의 기준 축으로부터 회전하는 방향인, 이미지 센서의 성능 평가 방법.
   
2. 제1항에 있어서,
   상기 이미지 센서는 복수의 픽셀들, 및 상기 복수의 픽셀들로부터 픽셀 데이터를 획득하는 로직 회로를 포함하며, 상기 픽셀 데이터를 이용하여 이미지 데이터를 생성하는 이미지 신호 프로세서를 포함하는 컨트롤러와 연결되고,
   상기 컨트롤러는, 상기 이미지 센서의 DCG(Dual Conversion Gain) 설정을 변경하면서 상기 복수의 테스트 이미지들을 획득하는, 이미지 센서의 성능 평가 방법.
   
3. 제2항에 있어서,
   상기 DCG 설정은, 상기 복수의 픽셀들 중 적어도 일부의 픽셀들이 제1 변환 이득 조건에서 출력하는 제1 픽셀 데이터와 상기 적어도 일부의 픽셀들이 제2 변환 이득 조건에서 출력하는 제2 픽셀 데이터의 조합 비율을 포함하는, 이미지 센서의 성능 평가 방법.
   
4. 제3항에 있어서,
   상기 이미지 센서의 성능을 평가한 결과에 따라, 상기 조합 비율을 조절하는, 이미지 센서의 성능 평가 방법.
   
5. 제1항에 있어서,
   상기 평가 영역은 원 형상을 갖는, 이미지 센서의 성능 평가 방법.
   
6. 제5항에 있어서,
   상기 복수의 테스트 이미지들 각각에 표시되는 상기 평가 영역의 지름은, 상기 복수의 테스트 이미지들 각각의 폭의 1/2 이하인, 이미지 센서의 성능 평가 방법.
   
7. 제1항에 있어서,
   상기 복수의 테스트 이미지들 각각에서, 명도, 적색 색상, 녹색 색상, 및 청색 색상 각각에 대해 상기 평가 영역의 명도에 따른 상기 신호 대 잡음비를 산출하는, 이미지 센서의 성능 평가 방법.
   
8. 제7항에 있어서,
   상기 평가 영역의 명도에 따른 상기 적색 색상의 신호 대 잡음비와 상기 녹색 색상의 신호 대 잡음비의 비율 분포, 및 상기 평가 영역의 명도에 따른 상기 청색 색상의 신호 대 잡음비와 상기 녹색 색상의 신호 대 잡음비의 비율에 기초하여 상기 카메라 장치의 성능을 평가하는, 이미지 센서의 성능 평가 방법.
   
9. 원 형상의 평가 영역을 포함하는 테스트 차트를 이미지 센서로 촬영하여, 상기 평가 영역이 중심에 표시되는 테스트 이미지를 획득하는 단계;
   상기 평가 영역은 시계 방향을 따라 배치되며 서로 다른 명도를 갖는 복수의 단위 영역들을 포함하며, 상기 테스트 이미지에서 상기 복수의 단위 영역들 각각의 신호 대 잡음비를 계산하는 단계; 및
   상기 복수의 단위 영역들 각각에서 계산한 상기 신호 대 잡음비에 기초하여 상기 이미지 센서의 설정을 최적화하는 단계; 를 포함하는 이미지 센서의 설정 최적화 방법.
   
10. 서로 다른 명도를 갖는 복수의 단위 영역들이 배치되는 평가 영역을 촬영하여 테스트 이미지를 획득하는 단계;
    상기 테스트 이미지에 표시되는 상기 복수의 단위 영역들 각각에서, 픽셀의 평균 레벨 코드를 획득하는 단계;
    상기 테스트 이미지에 표시되는 상기 복수의 단위 영역들 각각에서, 명도, 적색 색상, 녹색 색상, 및 청색 색상 각각의 신호 대 잡음비를 획득하는 단계;
    상기 테스트 이미지에 표시되는 상기 복수의 단위 영역들 각각에서, 상기 적색 색상 및 상기 청색 색상 중 적어도 하나의 신호 대 잡음비와 상기 녹색 색상의 신호 대 잡음비의 비율을 계산하는 단계; 및
    상기 평균 레벨 코드, 상기 신호 대 잡음비, 및 상기 비율 중 적어도 일부에 기초하여 상기 테스트 이미지를 생성한 이미지 센서의 성능을 평가하는 단계; 를 포함하는, 이미지 센서의 성능 평가 방법.
    
    

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