KR100738179B1

KR100738179B1 - 자동 화이트 밸런스 조절 장치 및 그 조절 방법

Info

Publication number: KR100738179B1
Application number: KR1020050077975A
Authority: KR
Inventors: 황현정
Original assignee: 매그나칩 반도체 유한회사
Priority date: 2005-08-24
Filing date: 2005-08-24
Publication date: 2007-07-10
Also published as: KR20070023416A

Abstract

본 발명은 반도체 제조 기술에 관한 것으로 특히, 단색 영상을 판별하여 자동 화이트 밸런스를 조정하는 자동 화이트 밸런스의 조절 방법에 관한 것이다. 이를 위해 본 발명은, 이미지 센서에서 영상 신호를 받아 들이는 영상 입력부, 상기 영상 신호를 고해상도 영상 신호로 변환하는 보간부, 상기 변환된 영상 신호가 단색 영상인지를 판별하는 단색 영상 판별부 및 상기 판별된 영상 신호를 색의 왜곡에 대한 이미지를 보상하는 자동 화이트 밸런스 처리부를 구비하는 자동 화이트 밸런스 조절 장치가 제공된다.

또한, 이미지 센서에서 영상 신호를 받아 들이는 단계, 상기 영상 신호를 고해상도 영상 신호로 변환하는 단계, 상기 변환된 영상 신호가 단색 영상인지를 판별하는 단계 및 상기 판별된 영상 신호를 색의 왜곡에 대한 이미지를 보상하는 단계를 포함하는 자동 화이트 밸런스 조절 방법이 제공된다.

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자동 화이트 밸런스, 보정부, 프레임, 씨모스 이미지 센서, 블록

Description

자동 화이트 밸런스 조절 장치 및 그 조절 방법{AUTO WHITE BALANCE COTROL DEVICE, AND METHOD FOR CONTROLING THE SAME}

도 1은 종래 기술에 따른 자동 화이트 밸런스 조절 과정을 나타낸 순서도.

도 2는 본 발명에 따른 씨모스 이미지 센서의 자동 화이트 밸런스 조절 과정을 나타낸 순서도.

도 3은 본 발명에 따른 단색 영상 판별 방법을 나타낸 순서도.

도 4는 영상 신호의 한 프레임을 여러 블록으로 나눈 것을 나타낸 도면.

* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명 *

101 : 영상 입력부 102 : 보간부

103 : 단색 영상 판별부 104 : 자동 화이트 밸런스 처리부

본 발명은 반도체 제조 기술에 관한 것으로 특히, 자동 화이트 밸런스 조절 장치에 관한 것이다.

자동 화이트 밸런스는 광원에 의해 야기되는 색의 왜곡에 의한 이미지를 보상하기 위한 벙법으로써, 광원에 따라 다르게 반사되어 이미지 센서로 입력되는 물체의 색을 자동 화이트 밸런스 조정 방법을 사용해 동일한 색으로 표현하는 기능을 가진다.

최근 씨모스 이미지 센서가 내장된 셀룰러폰 및 PCS의 보급이 확산되면서 자동 화이트 밸런스(Auto White Balance)는 씨모스 이미지 센서의 필수적인 신호처리 과정이 되었다.

도 1은 종래 기술에 따른 자동 화이트 밸런스 조절 과정을 나타낸 순서도이다.

도 1을 참조하여, 영상입력부(101), 보간부(102; Frame Mean Value Calculator), 자동 화이트 밸런스 처리부(103)를 구성한다.

더욱 자세하게 설명하면, 우선 상기 영상 입력부(101)는 상기 씨모스 이미지 센서로 부터 영상 신호를 입력 받는 역할을 수행하고, 상기 보간부(102)는 이웃한 화소의 단위 색상값들로부터 해당 화소의 R, G, B값을 유추하여 출력함으로써, 이미지센서의 저해상도 이미지 데이타를 고해상도 이미지 데이타로 변화하는 역할을 수행한다.

상기 자동 화이트 밸런스 처리부(103)는 상기 보간부(102)에서 출력한 값을 사용자가 셋팅(Setting)한 값과 비교하여 R, G, B값을 조절하는 역할을 수행한다.

종래 기술에 따른 씨모스 이미지 센서의 자동 화이트 밸런스 조정 방법는 한 프레임의 평균을 취하면 무채색이라는 가정을 이용하여, 한 프레임의 평균값이 흰색 영역을 벗어나게 되면 R과 B의 이득을 조절하여 화이트 밸런스를 조정하게 된다.

그런데, 이와 같은 종래 기술에 따른 자동 화이트 밸런스 조정 방법은 흰색이 아닌 단색의 영상에 적용할 경우 색을 심하게 왜곡 시키게 된다. 즉, 흰색이 아닌 단색의 영상에 대해 R과 B의 이득을 조절하여 흰색으로 맞추기 위한 종래 기술의 자동 화이트 밸런스의 수행으로 인해 본래 색의 영역에서 벗어나게 되는 문제점이 있다.

본 발명은 상기한 종래기술의 문제점을 해결하기 위해 제안된 것으로서, 단색 영상인지를 판별하여 자동 화이트 밸런스를 조정하는 자동 화이트 밸런스 조정 방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.

상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일측면에 따르면, 이미지 센서에서 영상 신호를 받아 들이는 영상 입력부, 상기 영상 신호를 고해상도 영상 신호로 변환하는 보간부, 상기 변환된 영상 신호가 단색 영상인지를 판별하는 단색 영상 판별부 및 상기 판별된 영상 신호를 색의 왜곡에 대한 이미지를 보상하는 자동 화이트 밸런스 처리부를 구비하는 자동 화이트 밸런스 조절 장치가 제공된다.

이하, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 정도로 상세히 설명하기 위하여, 본 발명의 가장 바람직한 실시예를 첨부 도면을 참조하여 설명하기로 한다.

도 2는 본 발명에 따른 씨모스 이미지 센서의 자동 화이트 밸런스 조절 과정을 나타낸 순서도이다.

도 2를 참조하여, 영상 입력부(201), 보간부(202), 단색 영상 판별부(203), 자동 화이트 밸런스 처리부(204)를 구성한다.

더욱 자세하게 설명하면, 우선 상기 영상 입력부(201)는 상기 씨모스 이미지 센서로 부터 영상 신호를 입력 받는 역할을 수행하고, 상기 보간부(202)는 이웃한 화소의 단위 색상값들로부터 해당 화소의 R, G, B값을 유추하여 출력함으로써, 이미지센서의 저해상도 이미지 데이타를 고해상도 이미지 데이타로 변환하는 역할을 수행한다.

이어서, 단색 영상 판별부(203)는 상기 입력 받은 영상 신호가 흰색이 아닌 단색 영상인지를 판단하는 역할을 수행하고, 상기자동 화이트 밸런스 처리부(204)는 상기 단색 영상 판별부(203)에서 판단한 영상 신호가 흰색 또는 단색 영상일 경우에 맞추어 자동 화이트 밸런스 공정을 수행한다.

도 3은 본 발명에 따른 단색 영상 판별 방법을 나타낸 순서도이다.

도 3을 참조하면 우선, 상기 보간부(상기 도2 참조)를 거친 영상 신호의 한 프레임을 여러 블록(도 4 참조)으로 나누고, 상기 프레임의 각 블록의 R, G, B 값에 대해 각각의 대표값을 구한다.

이어서, 수평 방향으로 단색을 판정하는 방법으로 상기 대표값에 대하여 현재 블록과 수평으로 이웃하는 한 블록과의 차감값(Diff_R, Diff_G, Diff_B)을 구한다. 이때, R의 차감값이 사용자가 설정(Setting)한 한계값(Diff_Limit) 보다 크거나, 또는 G의 차감값이 상기 한계값보다 크거나, 또는 B의 차감값이 상기 한계값보다 클 경우에는 1을 현재 블록에 할당한다. 같은 방법으로, R의 차감값이 한계값 보다 작거나, 또는 G의 차감값이 한계값보다 작거나, 또는 B의 차감값이 한계값보다 작을 경우에는 0을 현재 블록에 할당한다

상기 설명을 프로그래밍 언어로 표현하면 프로그램1(301)과 같다.

(프로그램1)

If(Diff_R > Diff_Limit) or (Diff_G > Diff_Limit) or (Diff_B > Diff_Limit) return = 1;

Else return = 0;

이어서, 현재 블록에 할당된 값을 판단하여, 상기 할당값이 0이면 수평제로카운트(수평_zero_count)를 1씩 증가 시키고, 현재 블록의 R, G, B의 대표값을 각각 누적 시킨다. 그리고, 상기 할당값이 1이면 누적된 R, G, B의 대표값을 수평제로카운트로 나눠서 평균을 취하고, 현재까지 증가된 수평제로카운트의 값과 저장되 어 있는 이전 수평제로카운트의 값을 비교하여 큰 값을 저장한다. 그리고, 이전의 수평제로카운트를 다시 저장시킬 경우 R, G, B 대표값의 평균값은 이전의 값을 그대로 사용하며, 새로운 수평제로카운트를 저장 시킬 경우 현재 계산된 R, G, B 대표값의 평균값을 새롭게 저장한다.

그리고, 최종적으로 수평제로카운트, R 평균(AvgR), G 평균(AvgG), B 평균(AvgB) 모두를 0으로 초기화 시킨다.

상기 설명을 프로그래밍 언어로 표현하면 프로그램2(302)와 같다.

(프로그램2)

If(return == 0){

수평_zero_count ++;

R++; G++; B++; }

Else(return == 0) {

[Saved zero_count, Index] = Max[수평_zero_count, Saved zero_count];

if(Index == 1) {

AvgR = R/수평_zero_count;

AvgG = G/수평_zero_count;

AvgB = B/수평_zero_count;

}

이어서, 상기의 순서를 마지막 열까지 반복하며, 이때의 각 행은 독립적으로 상기 순서를 수행한다. 마지막 열에서는 최종적으로 저장된 수평제로카운트 값이 사용자가 설정한 기준값과 비교하여, 단색행 기준값(horizon_Tr1)보다 수평제로카운트 값이 클 경우에는 그 행은 단색행이라고 판정(horizon_uni = 1)하고, 기준값 보다 작을 경우에는 단색행이 아니라고 판정(horizon_uni = 0)한다.

상기 설명을 프로그래밍 언어로 표현하면 프로그램3(303)와 같다.

(프로그램3)

If(max.수평_zero_count > horizon_Tr1) horizon_uni = 1;

Else horizon_uni = 0;

이어서, 단색행이라고 판정된 행의 개수를 모두 더한 값(sum.Horizon_uni)이 수평 기준값(horizon_Tr2)과 비교해서 클 경우에는 수평방향으로 단색인 이미지라고 판정하고, 수평 기준값(horizon_Tr2)보다 작을 경우에는 수평방향으로 단색이 아닌 이미지라고 판정한다.

상기 설명을 프로그래밍 언어로 표현하면 프로그램4(304)와 같다.

(프로그램4)

If(sum.Horizon_uni > horizon_Tr2) 수평방향으로 단색인 이미지;

Else 수평방향으로 단색이 아닌 이미지;

계속해서, 수직 방향으로의 단색 판별 방법은 다음과 같다.

상기 수평 방향의 단색 판별로 인해 얻어진 각 행의 최종적으로 저장된 R 평균(AvgR), G 평균(AvgG), B 평균(AvgB)을 이용한다.

여러 블록으로 나눠진 한 프레임을 수직 방향으로 R 평균 또는 G 평균 또는 B 평균의 차감값(Diff_AvgR, Diff_AvgG, Diff_AvgB)을 구하고, 상기 R 평균 또는 G 평균 또는 B 평균의 차감값이 사용자가 설정한 한계값(Diff_Limit) 클 경우에는 1을, 상기 R 평균, G 평균, B 평균 각각의 차감값이 모두 상기 한계값보다 작을 경우에는 0을 할당한다.

상기 설명을 프로그래밍 언어로 표현하면 프로그램5(305)와 같다.

(프로그램5)

If(Diff_AvgR > Diff_Limit) or (Diff_AvgG > Diff_Limit) or (Diff_AvgB > Diff_Limit) return = 1;

Else return = 0;

이어서, 상기 할당된 값이 0이면 수직제로카운트(수직_zero_count)를 1씩 증가시키고, R 평균, G 평균, B 평균을 각각 누적시킨다.

그리고, 상기 할당된 값이 1이면 누적된 R 평균, G 평균, B 평균을 수직제로카운트로 나눠서 평균을 취하고, 현재까지 증가된 수직제로카운트의 값과 저장되어 있는 이전의 수직제로카운트값을 비교하여 큰 값을 저장한다.

이때, 이전의 상기 수직제로카운트를 다시 저장시킬 경우 R 평균, G 평균, B 평균은 이전의 값을 그대로 사용하며, 새로운 수직제로카운트를 저장시킬 경우는 현재 계산된 R 평균, G 평균, B 평균을 새롭게 저장한다. 그리고, 최종적으로 수직제로카운트, R 평균, G 평균, B 평균 모두를 0으로 초기화 시킨다.

상기 설명을 프로그래밍 언어로 표현하면 프로그램6(306)와 같다.

(프로그램6)

If(return == 0){

수직_zero_count ++;

R++; G++; B++; }

Else(return == 0) {

[Saved zero_count, Index] = Max[수직_zero_count, Saved zero_count];

if(Index == 1) {

AvgR = AvgR/수직_zero_count;

AvgG = AvgG/수직_zero_count;

AvgB = AvgB/수직_zero_count;

}

수직 방향으로는 이러한 동작이 한 번만 수행된다. 수직 방향에서는 최종적으로 저장된 수직제로카운트의 값이 사용자가 설정해둔 기준값(vertical_Tr)과 비교하여, 상기 기준값보다 수직제로카운트가 클 경우에는 수직 방향으로 단색이라고 판정하고, 기준값보다 작을 경우에는 수직 방향으로 단색이 아니다라고 판정한다.

상기 설명을 프로그래밍 언어로 표현하면 프로그램7(307)와 같다.

(프로그램7)

If(max.수직_zero_count > vertical_Tr) 수직 방향으로 단색인 이미지;

Else 수직 방향으로 단색이 아닌 이미지;

이어서, 수평 방향 또는 수직 방향으로 단색이라고 판정이 될 경우에는 단색 보정 이득을 적용한 자동 화이트 밸런스를 수행하며, 수평 방향 그리고 수직 방향으로 모두 단색이 아니라고 판정 될 경우에는 기존의 자동화이트 밸런스 동작을 수행한다.

상술한 바와 같은 본 발명은 씨모스 이미지 센서로부터 들어온 영상 신호의 한 프레임을 여러 블록으로 나누어 기준 블록에서 수직 또는 수평 방향의 블록과의 차를 구하고, 연속적으로 그 차이가 기준값 보다 작은값을 더한 최대값이 전체 영상에서 차지하는 비중이 크다면 단색으로 판정하는 방법이다.

이때, 흰색이 아닌 단색 영상이 들어 왔다고 판단 되었을 경우에는 단색 자동 화이트 밸런스 방법을 적용하여 단색의 영상이 본래의 색상을 잃지 않게 한다.

이상에서 설명한 본 발명은 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니고, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하다는 것이 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 명백할 것이다.

이상에서 살펴본 바와 같이, 본 발명은 흰색이 아닌 단색의 영상을 고려하고, 단색일 경우에는 단색 자동 화이트 밸런스를 수행하여 흰색이 아닌 단색의 영상이 입력 되었을 때, 본래의 색을 잃지 않아 왜곡이 생기지 않게 하는 효과를 갖는다.

Claims

이미지 센서에서 영상 신호를 받아 들이는 영상 입력부;

상기 영상 신호를 고해상도 영상 신호로 변환하는 보간부;

상기 변환된 영상 신호가 단색 영상인지를 판별하며, 수평 방향과 수직 방향으로 판별하되, 상기 수평 방향을 상기 수직 방향보다 먼저 판별하는 단색 영상 판별부; 및

상기 판별된 영상 신호를 색의 왜곡에 대한 이미지를 보상하는 자동 화이트 밸런스 처리부

를 구비하는 자동 화이트 밸런스 조절 장치.
이미지 센서에서 영상 신호를 받아 들이는 단계;

상기 영상 신호를 고해상도 영상 신호로 변환하는 단계;

상기 변환된 영상 신호가 단색 영상인지를 판별하는 단계; 및

상기 판별된 영상 신호를 색의 왜곡에 대한 이미지를 보상하는 단계를 포함하며,

상기 변환된 영상 신호가 단색 영상인지를 판별하는 단계는 수평 방향과 수직 방향으로 판별하되, 상기 수평 방향을 상기 수직 방향보다 먼저 판별하는 것을 특징으로 하는 자동 화이트 밸런스 조절 방법.
삭제
제2항에 있어서,

상기 수평 방향으로 단색 영상인지를 판별하는 단계는

상기 영상 신호의 한 프레임을 여러 블록으로 나누는 단계;

상기 여러 블록의 R, G, B 대표값을 구하는 단계;

기준 블록에서 우측으로 이웃하는 블록과의 상기 R, G, B 대표값의 차감값을 구하는 단계;

상기 R, G, B 차감값이 미리 설정한 한계값과 비교하여 상기 차감값이 크면 1을, 작으면 0을 해당 블록에 할당하여 할당값을 형성하는 단계;

상기 할당값이 0이면 수평제로카운트를 1씩 증가 및 해당 블록의 상기 R, G, B 대표값을 누적시키고, 상기 할당값이 1이면 상기 R, G, B 대표값을 수평제로카운트로 나누어 평균값을 형성하고, 상기 수평제로카운트 중 큰 값을 저장하는 단계;

상기 수평제로카운트, 상기 R, G, B 평균값을 초기화하는 단계;

상기 블록의 마지막 열까지 동작 후, 최종적으로 저장된 상기 수평제로카운트와 미리 설정한 기준값과 비교하여 상기 수평제로카운트가 크면 해당 블록의 행은 단색이고, 작으면 단색이 아니라고 판정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 화이트 밸런스 조절 방법.
제2항에 있어서,

상기 수직 방향으로 단색 영상인지를 판별하는 단계는

상기 수직 방향 판별에 의해 판정된 상기 R, G, B 평균값에 대하 기준 블록에서 수직 방향으로 이웃하는 블록과의 차감값을 구하는 단계;

상기 R, G, B 차감값이 미리 설정한 한계값과 비교하여 상기 차감값이 크면 1을, 작으면 0을 해당 블록에 할당하여 할당값을 형성하는 단계;

상기 할당값이 0이면 수직제로카운트를 1씩 증가 및 해당 블록의 상기 R, G, B 평균값을 누적시키고, 상기 할당값이 1이면 상기 R, G, B 평균값을 수직제로카운트로 나누어 평균값을 형성하고, 상기 수직제로카운트 중 큰 값을 저장하는 단계;

상기 수직제로카운트, 상기 R, G, B 평균값을 초기화하는 단계;

상기 블록의 첫 번째 행까지 동작 후, 저장된 상기 수직제로카운트와 미리 설정한 기준값과 비교하여 상기 수직제로카운트가 크면 해당 블록의 행은 단색이고, 작으면 단색이 아니라고 판정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 화이트 밸런스 조절 방법.
제2항에 있어서,

상기 수직 방향 및 수평 방향으로의 단색 판별은 수평 또는 수직 방향이 단색이라고 판정될 경우 단색 보정 이득을 적용한 자동 화이트 밸런스를 수행하고, 수평 그리고 수직 방향이 단색이 아니라고 판정될 경우 통상적인 자동 화이트 밸런스를 수행하는 것을 특징으로 하는 자동 화이트 밸런스 조절 방법.