KR970011540B1 - Image correction system for a camcorder - Google Patents
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Abstract
Description
제1도는 종래 움직임 벡터 검출을 설명하기 위한 도면.1 is a diagram for explaining conventional motion vector detection.
제2도는 종래의 움직임 벡터 검출기 구성도.2 is a block diagram of a conventional motion vector detector.
제3도는 본 발명의 움직임 벡터 검출기 구성도.3 is a block diagram of a motion vector detector according to the present invention.
제4도는 본 발명의 대표점 결정부 실시예를 나타낸 구성도4 is a block diagram showing an embodiment of the representative point determination unit of the present invention
제5도는 본 발명의 16개의 움직임 성분검출영역과 대표점을 검출하기 위한 설명도.5 is an explanatory diagram for detecting sixteen motion component detection regions and representative points of the present invention.
* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명* Explanation of symbols for main parts of the drawings
1 : 필터5 : 마스크 처리부1 filter 5 mask processing unit
6 : 대표점 결정부7 : 상관관계 계산부6: representative point determination unit 7: correlation calculation unit
본 발명은 캠코더의 영상보정장치에 관한 것으로 특히 움직임 벡터 검출을 위한 대표점을 선택하기에 적당하도록 한 것이다.The present invention relates to an image correction apparatus of a camcorder, and is particularly suitable for selecting a representative point for motion vector detection.
종래에는 제1도에 도시된 바와 같이 움직임 벡터검출을 위하여 입력 화상을 4등분하고 4등분한 움직임 벡터 검출영역에서 각각 고정된 균일한 위치에 대표점을 30개씩 설정한다.Conventionally, as shown in FIG. 1, 30 representative points are set at fixed uniform positions in the motion vector detection region, which is divided into four and divided into four parts for motion vector detection.
또한, 종래에는 대표점을 구하기 위해 제2도와 같이 디지탈 입력 영상신호를 노이즈와 고주파 성분을 억제하기 위해 필터(1)를 통과시키고 대표점 메모리(2)와 상관관계 계산부(3)로 입력한다. 이때, 대표점 메모리(2)에는 입력된 영상신호 중에서 4개의 움직임 벡터 검출영역에 각각 30개씩의 고정된 화소 위치에서의 값을 저장시킨다. 다시 말해서, 대표점 메모리(2)에는 한 필드의 입력영상에 대한 고정위치의 120개 화소값을 대표점으로 저장시킨다.In addition, in order to obtain a representative point, a digital input video signal is passed through a filter 1 and a representative point memory 2 and a correlation calculator 3 are used to suppress noise and high frequency components as shown in FIG. . At this time, the representative point memory 2 stores values at 30 fixed pixel positions in four motion vector detection regions of the input image signal. In other words, the representative point memory 2 stores 120 pixel values at fixed positions with respect to the input image of one field as representative points.
이와 같은 대표점 메모리(2)에서 출력되는 대표점 데이타가 상관관계 계산부(3)에 입력되어 120개의 대표점에 대한 주변의 일정 영역의 화소값과의 상관관계를 계산한 후 최대 상관관계부(4)를 거쳐 출력된다. 그러나, 상기와 같은 종래의 대표점을 구하는 방식은 고정된 위치에서의 대표점 데이타를 선택하기 때문에 영상 데이타 중에서 화면간의 비교를 명확하게 할 수 있는 정보를 충분히 이용할 수 없다.The representative point data outputted from the representative point memory 2 is inputted to the correlation calculator 3 to calculate a correlation with the pixel values of a predetermined area around 120 representative points, and then the maximum correlation part. It is output through (4). However, in the conventional method of obtaining the representative point as described above, since representative point data is selected at a fixed position, it is not possible to sufficiently use information capable of clarifying the comparison between screens among the image data.
또한, 정확한 움직임 벡터를 구하기 위하여 많은 수의 대표점을 필요로 하기 때문에 구조가 복잡해짐은 물론 많은 계산을 해야한다.In addition, since a large number of representative points are required to obtain an accurate motion vector, the structure is complicated and many calculations are required.
본 발명은 이와 같은 종래의 결점을 해결하기 위한 것으로 캠코더 사용할 때 손떨림에 의해 흔들리는 영상을 안정화시키기 위해 필요한 움직임 벡터를 검출하는데 있어서보다 정확한 대표점을 선택하여 정확한 움직임 벡터를 검출하는데 그 목적이 있다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above-mentioned shortcomings, and an object of the present invention is to select a more accurate representative point and to detect an accurate motion vector in detecting a motion vector required for stabilizing an image shaken by hand shake when using a camcorder.
이와 같이 목적을 달성하기 위한 본 발명은 가변적인 상관관계 계산을 위한 대표점을 선택하기 위해 한 필드분의 영상을 16등분하여 각 영역내에서 입력되는 영상 데이타의 최대값을 대표점으로 선택하는 것으로써, 디지탈 입력 영상 데이터중 정확한 특징점을 선택하기 위한 마스크를 행하는 마스크 처리부(5)와, 마스크 처리된 입력 데이타를 받아 탐색영역에 대한 정보가 없을 경우 그 탐색영역 안에서의 대표점을 선택하고, 그 대표점이 그 중심이 되도록 다음 필드의 탐색영역을 결정하는 대표점 결정부(6)와, 상기 탐색영역의 중심과 그 탐색영역의 대표점의 관계로부터 움직임 벡터를 계산하는 상관관계 계산부(7)를 포함하여 이루어짐을 특징으로 한다.Thus, the present invention for achieving the object is to select the maximum value of the image data input in each area as a representative point by dividing the image of one field into 16 in order to select the representative point for the variable correlation calculation In addition, a mask processing unit 5 which performs a mask for selecting an accurate feature point among the digital input image data, and if there is no information on the search area after receiving the masked input data, select a representative point in the search area. Representative point determination unit 6 for determining the search area of the next field so that the representative point is the center, and correlation calculation unit 7 for calculating a motion vector from the relationship between the center of the search area and the representative point of the search area. Characterized in that comprises a.
이하, 이와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시예를 첨부된 도면을 참고로 하여 상세히 설명하면 다음과 같다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings an embodiment of the present invention for achieving the above object will be described in detail.
제3도는 본 발명의 대표점 선택을 이용한 움직임 베터 검출기의 구성도로 디지탈 입력 영상 데이타의 노이즈를 제거하는 필터(1)와, 상기 필터(1)에 의해 노이즈가 제거된 영상 데이타 중 정확한 특징점을 선택하기 위해 특별한 형태의 마스트를 행하는 마스크 처리부(5)와, 상기 마스크 처리부(5)에 의해 마스크 처리된 입력 데이타를 받아 매 필드마다 각 움직임 벡터 검출 영역 내에서 최대값을 선택하여 그 값의 위치를 대표점으로 결정하는 대표점 결정부(6)와, 상기 마스크 처리된 입력 데이타와 결정된 대표점을 입력받아 일정한 범위의 탐색영역에서 이들의 상관관계를 계산하는 계산부(7)를 포함하여서 이루어진다.3 is a block diagram of a motion bet detector using the representative point selection of the present invention, and a filter 1 for removing noise of digital input image data and an accurate feature point selected from the image data from which noise is removed by the filter 1 are selected. To this end, a mask processing unit (5) which performs a special type of mast and input data masked by the mask processing unit (5) is selected, and the maximum value is selected in each motion vector detection area for each field, and the position of the value is selected. A representative point determination unit 6 for determining a representative point and a calculation unit 7 for receiving the masked input data and the determined representative point and calculating their correlation in a predetermined range of search areas are included.
제4도는 상기 대표점 결정부(6)의 상세 실시예를 나타낸 것으로 마스크 처리부(5)의 노이즈가 제거된 영상 데이터를 일시 저장하는 제1레지스터(8)와, 제2레지스터(9)의 최소값과 상기 제2레지스터(9)의 데이타를 비교하는 비교기(10)와, 상기 비교기(10)에서 비교된 값중 큰 값을 선택받아 제2레지스터(9)에 저장시키는 멀티플렉서(11)와, 로우(Row) 어드레스를 계수하는 로우 어드레스 카운터(12)와, 컬럼(Column) 어드레스를 계수하는 컬럼 어드레스 카운터(13)와, 선택신호룰 내보내는 콘트롤러(14)와, 상기 로우 어드레스 카운터(12)와 컬럼 어드레스 카운터(13)로부터 각각 로우 어드레스와 컬럼 어드레스를 입력받아 이를 저장하는 대표값 로우 어드레스 저장부(15), 대표값 컬럼 어드레스 저장부(16)를 가진 대표값 어드레스 저장부(17)와, 상기 멀티플렉서(11)의 출력 데이타의 콘트롤러(14)의 선택신호에 의해 최종적인 최대값을 대표값으로 저장하는 대표값 저장부(18)를 포함하여서 된 이루어진다.4 illustrates a detailed example of the representative point determination unit 6. The minimum values of the first register 8 and the second register 9 which temporarily store image data from which the noise is removed from the mask processing unit 5 are shown. And a comparator 10 for comparing the data of the second register 9, a multiplexer 11 for selecting a larger value among the values compared in the comparator 10 and storing it in the second register 9, and a row ( A row address counter 12 for counting a row address, a column address counter 13 for counting a column address, a controller 14 for outputting a selection signal, the row address counter 12, and a column address A representative value address storage section 17 having a representative value row address storage section 15, a representative value column address storage section 16 for receiving a row address and a column address from the counter 13, and storing the same; 11 outputs Made a hayeoseo includes a representative value storage section 18 that stores the final maximum value as a representative value by the selection signal of the controller 14 of the itaconic.
이와 같이 구성된 본 발명은 디지탈 영상 데이타가 입력되면 필터(1)를 거쳐 노이즈가 제거된 영상 데이타로 마스크 처리부(5)에 입력된다. 마스크 처리부(5)에서는 쉽고도 좀 더 정확한 특성을 선택하기 위해 특별한 형태의 마스크를 행한다. 이때의 마스크는 입력되는 각각의 화소에 대해 수평 수직의 주변 화소들과 화소값 차이의 절대값을 더한 값을 그 위치에서의 에지값으로 정하게 된다. 여기서 결정된 에지값들이 상관관계 계산부(7)와 대표점 결정부(6)에 입력된다.According to the present invention configured as described above, when digital image data is input, it is input to the mask processing unit 5 as image data from which noise is removed through the filter 1. The mask processing section 5 performs a special type of mask in order to select the characteristics more easily and more accurately. In this case, the mask is set to the edge value at that position by adding the horizontal and vertical peripheral pixels and the absolute value of the pixel value difference for each input pixel. The edge values determined here are input to the correlation calculation unit 7 and the representative point determination unit 6.
이하, 상기 대표점 결정부(6)의 동작을 제4도와 제5도를 참고로 하여 설명한다. 즉, 마스크 처리부(5)에 의해 마스크 처리된 입력 데이타는 제1레지스터(8)에 일시저장되어 제2레지스터(9)의 최초값과 비교기(10)에서 비교된 후 큰 값이 멀티플렉서(11)에 의해 선택되어 상기 제2레지스터(9)에 저장된다. 이값과 이어서 입력되는 데이타를 비교하는 동작을 반복한다.Hereinafter, the operation of the representative point determination unit 6 will be described with reference to FIGS. 4 and 5. That is, the input data masked by the mask processing unit 5 is temporarily stored in the first register 8 and compared with the first value of the second register 9 in the comparator 10, and then a large value is multiplexed by the multiplexer 11. It is selected by and stored in the second register (9). The operation of comparing this value with the next input data is repeated.
이러한 동작은 제5도에 도시된 바와 같이 각 16개의 움직임 성분 검출영역내에서 실시하고 이 영역을 구분해주는 콘트롤러(14)에서 출력되는 선택신호에 의해 최종적인 최대값을 대표값으로 대표값 저장부(18)에 입력시킨다. 이와 동시에 대표값에 대한 위치를 로우 어드레스 카운터(12)와 컬럼 어드레스 카운터(13)로 계산하여 대표값 어드레스 저장부(17)에 각각의 로우와 컬럼의 위치값을 저장시킨다.This operation is performed in each of the sixteen motion component detection regions as shown in FIG. 5, and the final maximum value is represented as a representative value by the selection signal output from the controller 14 which distinguishes the region. Enter in (18). At the same time, the position of the representative value is calculated by the row address counter 12 and the column address counter 13 to store the position values of each row and column in the representative value address storage unit 17.
이와 같이 구해진 대표점에 대하여 제5도의 임의의 움직임 벡터 검출영역(a 부분)에서 보여준 바와 같이 일정한 범위의 탐색 영역에서 상관관계를 계산하게 된다.As shown in the arbitrary motion vector detection region (part a) of FIG. 5, the correlation is calculated for the representative point thus obtained.
여기서 제5도에 대하여 더욱 상술하면, 제5도에서는 입력 영상에서 일정한 크기의 블럭을 일정기간을 두고 가로 세로 4개씩 16개씩을 정하여 대표점을 결정하기 위한 움직임 벡터 검출영역(a)과 각 움직임 검출영역에서 추출된 대표점을 보여준다.5, the motion vector detection region (a) and the respective motions for determining the representative point by determining 16 representative blocks of 4 blocks each having a predetermined size for a predetermined period of time in the input image are shown in FIG. The representative point extracted from the detection area is shown.
제5도의 오른쪽 도면은 움직임이 없을 때 에지(edge)값이 어떤 위치(b 부분)에서 가장 크게 구해졌으며 영상의 흔들리 있을 경우, 똑같은 움직임 벡터 검출영역에서 대표점을 구할 경우 에지(edge)값이 가장 큰 위치는 새로운 위치(c 점)에서 결정될 수 있는 것이고, 이에 따라 이렇게 정해진 대표점(b)을 중심으로 탐색영역(d)을 정하고, 다음 필드의 데이터를 입력하여 대표점을 선택하면 손떨림 등에 의해 새로운 대표점(c)이 선택된다. 이 대표점(c)과 탐색영역의 중심(b)의 위치관계를 계산하면 움직임 벡터가 계산된다.The right figure of FIG. 5 shows that the edge value is the largest at a certain position (part b) when there is no motion, and when the image is shaken, the edge value is obtained when the representative point is obtained in the same motion vector detection area. This largest position can be determined at the new position (point c). Therefore, the search area (d) is defined around the representative point (b) thus defined, and the data is selected by inputting the data of the next field. And the new representative point c is selected. The motion vector is calculated by calculating the positional relationship between the representative point c and the center b of the search area.
또한, 상기 새로운 대표점(c)을 중심으로 하는 새로운 탐색영역(e)에 대하여 다음 필드의 데이터를 입력하면 대표점을 선택하게 되고, 상기 과정을 반복하므로 매 필드마다 움직임 벡터가 계산될 수 있다.In addition, when data of a next field is input to a new search area e centering on the new representative point c, the representative point is selected, and the process is repeated, and thus a motion vector may be calculated for each field. .
이렇게 매 필드마다 계산된 움직임 벡터는 만일 움직임 벡터 검출영역(a)이 제5도의 좌측도면과 같이 16개이면 각 필드마다 16개의 움직임 벡터의 평균값을 취하여 평균된 움직임 벡터를 구할 수 있게 된다.If the motion vectors calculated for each field are 16 as shown in the left figure of FIG. 5, the averaged motion vectors can be obtained by taking the average value of the 16 motion vectors for each field.
이렇게 움직임 벡터가 시간의 경과에 따라 다수 계산되어 정해지면, 종래기술과 같이 필드의 진행에 따른 화면의 유동이 검출되어지고, 상기 화면의 유동주기가 짧은 경우는 손떨림이라고 판단하고, 화면의 유동주기가 일정방향이거나 그 주기가 긴경우는 사용자가 의도한 이동이라도 판별하여 손떨림에 의한 화면유동을 보정하는 것이다. 여기서, d는 탐색영역, e는 새로운 탐색영역을 나타낸다.When a large number of motion vectors are calculated and determined as time passes, the flow of the screen according to the progress of the field is detected as in the prior art, and when the flow cycle of the screen is short, it is determined that the motion is shaken. If the direction is long or the period is long, even if the user intended movement is determined to correct the screen flow due to hand shake. Where d is a search area and e is a new search area.
이상에서 설명한 바와 같은 본 발명은 종래에 많은 대표점을 선택하여 움직임 벡터 검출을 하므로 발생되었던 구성의 복잡함과 계산량의 증가를 감소시킬 수 있으며, 각 필드에서의 상관관계를 명확하게 계산할 수 있는 최대값의 대표점을 선택할 수 있어 보다 정확한 움직임 벡터 검출이 가능한 효과가 있다.As described above, the present invention selects a number of representative points and detects a motion vector, thereby reducing the complexity of the configuration and the increase in the calculation amount, and the maximum value that can clearly calculate the correlation in each field. Since the representative point of can be selected, more accurate motion vector detection is possible.
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