KR102215055B1 - 데드픽셀 검출 방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

일 실시 예에 따른 데드픽셀 검출장면 기반 불균일 보정 방법은 실시 예는 밝기 값 또는 게인 값을 이용하여 로컬 영상 데이터를 정렬 및 미분을 통해 미분배열 문턱값을 적용하여 로컬 영상 기준 데드픽셀 구분기준을 획득하여 데드픽셀을 검출할 수 있다.

Description

데드픽셀 검출 방법 및 장치{Method and apparatus for detecting dead pixel}

본 발명은 데드픽셀을 검출하는 방법 및 장치에 관한 것이다.

적외선 카메라 및 가시광 카메라 등 영상 감지를 위해 사용되고 있는 영상 센서의 특성상 반도체 제조 공정으로 인해 초점평면배열(Focal Plane Array, FPA)에서 불균일성과 데드픽셀(dead pixel)이 발생한다. 현재 영상 센서 반도체 공정에서 발생되는 데드픽셀을 자동으로 보정하기 위해 후처리 영상 기법을 주로 사용하고 있다.

기존에는 적외선 카메라 및 가시광 카메라 등에 발생되는 데드픽셀 검출을 위해 온도분해능(Noise Equivalent Temperature Difference, 이하 NETD라 한다), 게인값(Gain), 밝기값 등을 모든 픽셀에 글로벌하게 일정한 기준을 적용하여 데드픽셀을 검출하는 방식을 주로 사용하고 있다.

하지만 이 방식은 영상의 모든 픽셀에 동일한 조건을 적용하기 때문에 대부분의 데드픽셀을 검출하기에는 한계가 있다. 데드픽셀을 검출하기 위한 기준을 미세하게 변경해가면서 자동으로 데드픽셀을 검출하려 해도 미세한 기준값의 차이로 인해 다수의 데드픽셀이 동시에 오검출되거나 미검출되는 현상이 발생한다.

[선행기술문헌번호]

선행 1: 한국등록특허 10-1673447호

선행 2: 한국등록특허 10-1958472호

실시 예는 밝기 값 또는 게인 값을 이용하여 로컬 영상 데이터를 정렬 및 미분을 통해 미분배열 문턱값을 적용하여 로컬 영상 기준 데드픽셀 구분기준을 획득하여 데드픽셀을 검출할 수 있는 데드픽셀 검출 방법 및 장치를 제공하는 것이다.

일 실시 예에 따른 데드픽셀 검출 방법은 입력 영상으로부터 획득된 로컬 영상 데이터의 소정의 배열을 생성 및 정렬하고, 상기 정렬된 배열을 미분하는 단계; 상기 미분된 배열의 값들에 대해 소정의 미분배열 문턱 값을 기준으로 상기 배열에서의 데드픽셀 구분기준을 획득하는 단계; 및 상기 획득된 데드픽셀 구분기준을 기초로 상기 로컬 영상 데이터에서의 데드픽셀을 검출하는 단계를 포함한다.

상기 데드픽셀 검출 방법은 상기 로컬 영상 데이터에 상응하는 전체 영상 데이터에 상기 검출된 데드픽셀을 마킹하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 전체 영상 데이터에 대해 상기 로컬 영상 데이터의 단위에 상응하는 검출 윈도우를 이동해가면서 상기 데드픽셀 검출을 수행하는 것을 특징으로 한다.

상기 미분배열 문턱 값은, 시간 잡음(Temporal Noise)에 소정의 상수(α)를 곱한 값인 것을 특징으로 한다.

상기 미분 단계는, 상기 획득된 로컬 영상 데이터를 1차원 배열로 생성하는 단계; 상기 생성된 1차원 배열을 오름차순으로 정렬한 상기 배열을 생성하는 단계; 및 상기 생성된 배열의 영상 데이터 값을 미분한 미분배열을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 검출 단계는, 상기 미분배열에서의 상기 미분배열 문턱 값보다 큰 값을 갖는 상기 1차원 배열의 위치에 해당하는 픽셀을 상기 데드픽셀로서 검출하는 것을 특징으로 한다.

다른 실시 예에 따른 데드픽셀 검출 장치는 입력 영상으로부터 획득된 로컬 영상 데이터의 소정의 배열을 생성 및 정렬하고, 상기 정렬된 배열을 미분하는 배열 정렬부; 상기 미분된 배열의 값들에 대해 소정의 미분배열 문턱 값을 기준으로 상기 배열에서의 데드픽셀 구분기준을 획득하는 기준 설정부; 및 상기 획득된 데드픽셀 구분기준을 기초로 상기 로컬 영상 데이터에서의 데드픽셀을 검출하는 데드픽셀 검출부를 포함한다.

상기 데드픽셀 검출 장치는 상기 로컬 영상 데이터에 상응하는 전체 영상 데이터에 상기 검출된 데드픽셀을 마킹하는 것을 특징으로 한다.

상기 데드픽셀 검출 장치는 상기 전체 영상 데이터에 대해 상기 로컬 영상 데이터의 단위에 상응하는 검출 윈도우를 이동해가면서 상기 데드픽셀 검출을 수행하는 것을 특징으로 한다.

상기 미분배열 문턱 값은, 시간 잡음(Temporal Noise)에 소정의 상수(α)를 곱한 값인 것을 특징으로 한다.

상기 배열 정렬부는, 상기 획득된 로컬 영상 데이터를 1차원 배열로 생성하고, 상기 생성된 1차원 배열을 오름차순으로 정렬한 상기 배열을 생성하고, 상기 생성된 배열의 영상 데이터 값을 미분한 미분배열을 생성하는 것을 특징으로 한다.

상기 데드픽셀 검출부는, 상기 미분배열에서의 상기 미분배열 문턱 값보다 큰 값을 갖는 상기 1차원 배열의 위치에 해당하는 픽셀을 상기 데드픽셀로서 검출하는 것을 특징으로 한다.

또 다른 실시 예에 따른 데드픽셀 검출 장치는 입력 영상을 획득하는 영상 획득부; 상기 획득된 입력 영상으로부터 적어도 하나의 데드픽셀을 검출하는 프로세서를 포함하고,

상기 프로세서는, 상기 입력 영상으로부터 로컬 영상 데이터의 소정의 배열을 생성 및 정렬하고, 상기 정렬된 배열을 미분하고, 상기 미분된 배열의 값들에 대해 소정의 미분배열 문턱 값을 기준으로 상기 배열에서의 데드픽셀 구분기준을 획득하고, 상기 획득된 데드픽셀 구분기준을 기초로 상기 로컬 영상 데이터에서의 데드픽셀을 검출한다.

상기 프로세서는, 상기 로컬 영상 데이터에 상응하는 전체 영상 데이터에 상기 검출된 데드픽셀을 마킹하고, 상기 전체 영상 데이터에 대해 상기 로컬 영상 데이터의 단위에 상응하는 검출 윈도우를 이동해가면서 상기 데드픽셀 검출을 수행하는 것을 특징으로 한다.

또 다른 실시 예에 따른 상기 데드픽셀 검출 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 기록매체를 포함한다.

실시 예에 따른 데드픽셀 검출 방법 및 장치는 모든 영상 픽셀에서 데드픽셀 검출을 위해 동일한 기준을 적용했던 기존 방식에 비해 높은 확률로 대부분의 데드픽셀을 검출할 수 있다.

또한, 실시 예에 따른 데드픽셀 검출 방법 및 장치는 미분배열 문턱값을 사용하여 문턱값이 기존 NETD, 게인 값, 밝기 값 등의 문턱값에 비해 매우 덜 민감하다. 따라서, 이러한 장점으로 문턱값을 정하고 사용하기 쉬워 대량 생산 시 양산성을 확보할 수 있다. 기존, NETD, Gain, 밝기값 등을 동일하게 적용하여 데드픽셀을 검출할 경우 미세한 기준값 차이로도 오검출이나 미검출 데드픽셀이 대량 발생하는 단점을 해결할 수 있다.

또한, 여러 종류의 영상 데이터, 예를 들면 밝기, 게인, 픽셀 NETD 등을 적용하여 사용할 수 있다.

도 1은 일 실시 예에 따른 데드픽셀 검출 장치(100)의 개략 도이다.
도 2는 다른 실시 예에 따른 데드픽셀 검출 방법을 설명하기 위한 개략 도이다.
도 3a 내지 3c는 로컬 영상 데이터의 분포를 설명하기 위한 예시 도들이다.
도 4는 또 다른 실시 예에 따른 데드픽셀 검출 방법을 설명하기 위한 흐름 도이다.
도 5 및 6은 또 다른 실시 예에 따른 데드픽셀 검출 결과를 설명하기 위한 예시 도들이다.

본 실시 예들에서 사용되는 용어는 본 실시 예들에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 기술분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 임의로 선정된 용어도 있으며, 이 경우 해당 실시 예의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서, 본 실시 예들에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 실시 예들의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.

실시 예들에 대한 설명에서, 어떤 부분이 다른 부분과 연결되어 있다고 할 때, 이는 직접적으로 연결되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 구성요소를 사이에 두고 전기적으로 연결되어 있는 경우도 포함한다. 또한, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 포함한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 실시 예들에 기재된 “...부”의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.

본 실시 예들에서 사용되는 “구성된다” 또는 “포함한다” 등의 용어는 명세서상에 기재된 여러 구성 요소들, 또는 여러 단계들을 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다.

하기 실시 예들에 대한 설명은 권리범위를 제한하는 것으로 해석되지 말아야 하며, 해당 기술분야의 당업자가 용이하게 유추할 수 있는 것은 실시 예들의 권리범위에 속하는 것으로 해석되어야 할 것이다. 이하 첨부된 도면들을 참조하면서 오로지 예시를 위한 실시 예들을 상세히 설명하기로 한다.

일반적으로 적외선 카메라는 적외선 검출기의 재질 특성 및 반도체 제조 공정, 온도 및 환경 또는 적외선 검출기의 노출 시간에 따라 특정 픽셀(pixel)들의 출력 값이 비정상적으로 나타나는 데드픽셀(deal pixel)을 포함하고 있다. 여기서, 데드 픽셀은 픽셀 자체의 물리적 특성이 비정상적인 하드 데드픽셀(hard dead pixel)과 적외선 검출기의 운용 중에 비정상적으로 출력값이 나타나는 소프트 데드 픽셀(soft dead pixel)로 나뉘어질 수 있다. 실시 예에서의 용어 “데드픽셀”은 두 가지 의미를 모두 포함할 수 있다.

이하 첨부한 도면들을 참조하여 실시 예를 상세히 설명한다.

도 1은 일 실시 예에 따른 데드픽셀 검출 장치(100)의 개략 도이다.

도 1을 참조하면, 데드픽셀 검출 장치(100)는 영상 데이터 획득부(110), 배열 정렬부(120), 기준 설정부(130) 및 데드 픽셀 검출부(140)를 포함한다. 실시 예에서 데드피셀 검출 장치(100)는 입력 영상으로부터 로컬 영상 데이터의 소정의 배열을 생성 및 정렬하고, 정렬된 배열을 미분하고, 미분된 배열의 값들에 대해 소정의 미분배열 문턱 값을 기준으로 배열에서의 데드픽셀 구분기준을 획득하고, 획득된 데드픽셀 구분기준을 기초로 상기 로컬 영상 데이터에서의 데드픽셀을 검출한다. 여기서, 데드픽셀 검출 장치(100)가 영상 데이터 획득부(110)를 포함하는 것으로 설명하지만, 영상 데이터 획득부(110)는 분리되어 있을 수 있음은 물론이다.

영상 데이터 획득부(110)는 입력 영상을 획득한다. 여기서 입력 영상은, 예를 들면 IR 카메라 또는 가시광 카메라부터 촬영된 적외선 영상 또는 가시광 영상일 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. IR 카메라는 적외선 건판이나 적외선에 민감한 전하결합소자(CCD)를 이용하여 적외선 영상을 촬영할 수 있다.

배열 정렬부(120)는 영상 데이터 획득부(110)로부터 제공된 입력 영상으로부터 로컬 영상 데이터의 소정의 배열을 생성 및 정렬하고, 정렬된 배열을 미분한다. 입력 영상을 소정의 크기, 예를 들면 16*16 크기의 나눌 수 있다. 배열 정렬부(120)는 로컬 영상 데이터를 1차원 배열로 생성한다. 그리고, 1차원 배열된 데이터 값을 크기 순으로 오름차순 또는 내림차순으로 정렬한 후 미분배열을 생성한다.

기준 설정부(130)는 미분된 배열의 값들에 대해 소정의 미분배열 문턱 값을 기준으로 크기 순으로 정렬된 배열에서의 데드픽셀 구분기준을 획득한다, 여기서, 미분배열 문턱 값은 시간 잡음(Temporal Noise)에 소정의 상수(α)를 곱한 값일 수 있고, 상수(α)는 임의의 상수일 수 있으며, 데드픽셀 검출 장치의 성능 및 용도에 따라 다르게 설정할 수 있다.

데드픽셀 검출부(140)는 기준 설정부(130)에서 획득된 데드픽셀 구분기준을 기초로 로컬 영상 데이터에서의 데드픽셀을 검출한다. 데드픽셀 검출부(140)는 미분배열에서의 미분배열 문턱 값보다 큰 값을 갖는 1차원 배열의 위치에 해당하는 픽셀을 데드픽셀로서 검출한다.

실시 예에서, 데드픽셀 검출장치(100)는 로컬 영상 데이터에 상응하는 전체 영상 데이터에 검출된 데드픽셀을 마킹한다. 그리고, 전체 영상 데이터에 대해 로컬 영상 데이터의 단위에 상응하는 검출 윈도우를 이동해가면서 데드픽셀 검출을 수행할 수 있다.

도 2는 다른 실시 예에 따른 데드픽셀 검출 방법을 설명하기 위한 개략 도이다.

도 2를 참조하여, 미분배열 정렬기법을 적용한 데드픽셀 검출 방법을 설명한다. 영상 센서로부터 얻은 전체 영상(101)에서 일부 영역에서 로컬 영상데이터(102)를 획득한다. 여기서, 로컬영상데이터(102)는 16*16크기를 갖는 것으로 도시되어 있으나, 이에 한정되지 않고, 윈도우의 크기에 따라 다양하게 설정할 수 있음은 물론이다.

이후 획득된 로컬 영상데이터를 1차원 배열로 생성한다(103). 이 때 단순 나열된 1차원 로컬 영상데이터 배열은 화이트잡음과 같이 별다른 특징을 가지고 있지 않다. 하지만 로컬 영상데이터를 오름차순으로 정렬(104)하게 되면 데드픽셀을 검출할 수 있는 몇 가지 특징을 가지게 된다. 일단 매우 낮은 값이나 높은 값의 영상데이터들은 배열 양 끝단에 위치하게 되어 데드픽셀 기준값을 찾기가 쉬워진다. 정렬된 1차원 로컬 영상데이터를 기준으로 미분하여 미분 배열(105)을 구하게 되면 미분배열의 피크값 위치를 기준으로 데드픽셀 기준값을 쉽게 찾을 수 있다. 미분 배열 중간에서 시작하여 영상 데이터 값이 높아지는 방향과 낮아지는 방향 두 방향으로 미분배열 문턱 값 기준보다 높은 값을 가지는 1차원 배열의 위치를 찾게 되면 이 위치를 기준으로 정렬 배열(104)의 위치에 해당하는 영상데이터 값을 기준으로 데드픽셀 기준 값을 정하면 빠르고 쉽게 데드픽셀 기준으로 찾을 수 있다. 데드픽셀 구분용 기준 값을 이용하여 로컬 영상에서 데드픽셀을 검출(108)하고 이를 기준으로 전체 영상에 데드픽셀 위치를 마킹(109)하여 데드픽셀 검출 과정을 수행한다. 이러한 일련의 과정을 로컬 영상 데이터를 획득하는 윈도우 위치를 슬라이딩 윈도우 형식으로 전체 영상을 스캔하여 전체 영상에서 데드픽셀을 검출할 수 있다.

도 3a 내지 3c는 로컬 영상 데이터의 분포를 설명하기 위한 예시 도들이다.

도3a 내지 3c를 참조하면, 로컬 영상에서 데드픽셀을 검출하기 위해 정렬 기법을 적용한다. 도 3a에 도시된 것처럼, 단순히 로컬 영상 데이터, 밝기 값 분포를 이용하여 생성된 영상 데이터 배열은 일반 잡음 데이터와 같이 특징이 없다(201). 하지만 도 3b에 도시된 것처럼, 영상 데이터를 정렬하게 되면 데드픽셀로 분류할 수 있는 데이터들이 정렬 배열의 가장 앞 부분과 뒷 부분에 위치하게 된다(202). 도 3c에 도시된 것처럼, 정렬 배열을 미분하여 미분 배열을 생성하게 되면 정상 영상 데이터와 데드픽셀에 해당하는 영상 데이터 사이에 큰 피크 값을 확인할 수 있다(203). 이 피크값이 나타난 배열 위치를 기준으로 정렬 배열(202)에서 데드픽셀을 구분할 수 있는 기준값을 찾을 수 있다. 미분 배열(203)에서 피크값이 나타나는 위치를 검출할 때 미분 배열 문턱값을 이용하게 되는 이는 문턱값은 TN(Temporal Noise)를 기준으로 특정 α 값을 곱하여 사용할 수도 있다(α x TN). 실시 예에서, 미분 배열 문턱값은 일반적인 다른 기준 픽셀 NETD, 밝기값, 게인 값 등을 직접 정하여 사용하는 것에 비해 매우 둔감하기 때문에 정밀한 과정을 통해 정할 필요도 없으며 고정 값을 사용할 수 있다. 또한 이러한 둔감한 미분 배열 문턱 값은 제품 대량 생산 시 튜닝 요소를 많이 줄일 수 있어 양산에 유리한 장점이 있다.

도 4는 또 다른 실시 예에 따른 데드픽셀 검출 방법을 설명하기 위한 흐름 도이다.

도 4를 참조하면, 단계 400에서, 전체 영상 데이터에서 로컬 영상 데이터를 획득한다. 단계 402에서, 획득한 로컬 영상 데이터를 이용하여 1차원 영상데이터 배열 생성한다. 단계 404에서, 생성된 1차원 로컬 영상 데이터 배열을 정렬한다. 단계 406에서, 정렬된 1차원 배열을 미분하여 미분 배열을 생성한다. 단계 408에서, 미분 배열에서 미분 배열 문턱값을 기준으로 배열 중간에서 시작하여 배열의 앞방향과 뒷방향으로 미분 배열 문턱값을 넘는 배열 위치를 획득한다. 단계 410에서, 단계 408에서 획득한 배열 위치를 기준으로 정렬 배열에서 데드픽셀 구분 기준 영상 데이터 값, 예를 들면 밝기 값 또는 게인 값을 획득한다. 단계 412에서, 로컬 영상에서 앞의 과정에서 획득한 데드픽셀 구분 기준을 사용하여 데드픽셀을 검출한다. 단계 414에서, 로컬 영상에서 검출한 데드픽셀 위치를 기준으로 전체 영상에서 데드픽셀을 마킹한다. 단계 416에서, 로컬 영상의 좌표를 이동하여, 단계 400 내지 414를 수행한다. 이러한 과정을 거쳐, 전체 영상에 대해 데드픽셀 검출을 수행한다.

도 5 및 6은 또 다른 실시 예에 따른 데드픽셀 검출 결과를 설명하기 위한 예시 도들이다.

도 5 및 6을 참조하여 정렬기법 적용 로컬 데드픽셀 검출 결과 예시를 설명한다. 동일한 영상 센서와 동일한 영상 데이터를 사용하여 본 발명이 제시한 방법을 이용하여 데드픽셀을 검출한 결과를 도시한다. 도 5에 도시된 것처럼, 밝기 데이터 사용한 경우(401)에 대부분의 데드픽셀을 검출한 것을 확인할 수 있다. 그리고 도 6에 도시된 것처럼, 게인 데이터를 사용한 경우(402)에도 대부분의 데드픽셀이 안정적으로 검출되는 것을 확인할 수 있다. 위와 같이 영상 데이터의 밝기 값이나 게인 값을 이용하는 두 가지 경우에도 동일하게 대부분의 데드 픽셀을 검출하는 안정적인 결과를 확인할 수 있다.

실시 예에 따른 데드픽셀 검출 방법 장치는 밝기 값이나 게인 값을 이용하여 로컬 영상 데이터를 정렬과 미분을 이용하여 동일한 미분배열 문턱 값을 적용한다. 이 때 로컬 영상 기준 데드픽셀 구분용으로 가변적인 밝기값이나 게인 값 획득할 수 있다. 로컬 영상 기준으로 획득된 데드픽셀 구분용 밝기값이나 게인 값으로 데드픽셀을 검출한다.

실시 예에 따른 데드픽셀 검출 방법 및 장치는 모든 영상 픽셀에서 데드픽셀 검출을 위해 동일한 기준을 적용했던 기존 방식에 비해 높은 확률로 대부분의 데드픽셀을 검출할 수 있다. 또한, 실시 예에 따른 데드픽셀 검출 방법 및 장치는 미분배열 문턱값을 사용하여 문턱값이 기존 NETD, 게인 값, 밝기 값 등의 문턱값에 비해 매우 덜 민감하다. 따라서, 이러한 장점으로 문턱값을 정하고 사용하기 쉬워 대량 생산 시 양산성을 확보할 수 있다. 기존, NETD, Gain, 밝기값 등을 동일하게 적용하여 데드픽셀을 검출할 경우 미세한 기준값 차이로도 오검출이나 미검출 데드픽셀이 대량 발생하는 단점을 해결할 수 있다. 또한, 여러 종류의 영상 데이터, 예를 들면 밝기, 게인, 픽셀 NETD 등을 적용하여 사용할 수 있다.

본 발명의 일 실시예는 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 통신 매체는 전형적으로 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 반송파와 같은 변조된 데이터 신호의 기타 데이터, 또는 기타 전송 메커니즘을 포함하며, 임의의 정보 전달 매체를 포함한다.

전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.

본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (15)

1. 입력 영상으로부터 획득된 로컬 영상 데이터의 소정의 배열을 생성 및 정렬하고, 상기 정렬된 배열을 미분하는 단계;
   상기 미분된 배열의 값들에 대해 소정의 미분배열 문턱 값을 기준으로 상기 배열에서의 데드픽셀 구분기준을 획득하는 단계; 및
   상기 획득된 데드픽셀 구분기준을 기초로 상기 로컬 영상 데이터에서의 데드픽셀을 검출하는 단계를 포함하고,
   상기 미분배열 문턱 값은,
   시간 잡음(Temporal Noise)에 소정의 상수(α)를 곱한 값인 것을 특징으로 하는 데드픽셀 검출 방법.
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 로컬 영상 데이터에 상응하는 전체 영상 데이터에 상기 검출된 데드픽셀을 마킹하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 데드픽셀 검출 방법.
3. 제 2 항에 있어서,
   상기 전체 영상 데이터에 대해 상기 로컬 영상 데이터의 단위에 상응하는 검출 윈도우를 이동해가면서 상기 데드픽셀 검출을 수행하는 것을 특징으로 하는 데드픽셀 검출 방법.
4. 삭제
5. 제 1 항에 있어서,
   상기 미분 단계는,
   상기 획득된 로컬 영상 데이터를 1차원 배열로 생성하는 단계;
   상기 생성된 1차원 배열을 오름차순으로 정렬한 상기 배열을 생성하는 단계; 및
   상기 생성된 배열의 영상 데이터 값을 미분한 미분배열을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 데드픽셀 검출 방법.
6. 제 5 항에 있어서,
   상기 검출 단계는,
   상기 미분배열에서의 상기 미분배열 문턱 값보다 큰 값을 갖는 상기 1차원 배열의 위치에 해당하는 픽셀을 상기 데드픽셀로서 검출하는 것을 특징으로 하는 데드픽셀 검출 방법.
7. 제 1 항 내지 제 3 항, 제 5 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항에 따른 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 기록매체.
8. 입력 영상으로부터 획득된 로컬 영상 데이터의 소정의 배열을 생성 및 정렬하고, 상기 정렬된 배열을 미분하는 배열 정렬부;
   상기 미분된 배열의 값들에 대해 소정의 미분배열 문턱 값을 기준으로 상기 배열에서의 데드픽셀 구분기준을 획득하는 기준 설정부; 및
   상기 획득된 데드픽셀 구분기준을 기초로 상기 로컬 영상 데이터에서의 데드픽셀을 검출하는 데드픽셀 검출부를 포함하고,
   상기 미분배열 문턱 값은,
   시간 잡음(Temporal Noise)에 소정의 상수(α)를 곱한 값인 것을 특징으로 하는 데드픽셀 검출 장치.
9. 제 8 항에 있어서,
   상기 로컬 영상 데이터에 상응하는 전체 영상 데이터에 상기 검출된 데드픽셀을 마킹하는 것을 특징으로 하는 데드픽셀 검출 장치.
10. 제 9 항에 있어서,
    상기 전체 영상 데이터에 대해 상기 로컬 영상 데이터의 단위에 상응하는 검출 윈도우를 이동해가면서 상기 데드픽셀 검출을 수행하는 것을 특징으로 하는 데드픽셀 검출 장치.
11. 삭제
12. 제 8 항에 있어서,
    상기 배열 정렬부는,
    상기 획득된 로컬 영상 데이터를 1차원 배열로 생성하고, 상기 생성된 1차원 배열을 오름차순으로 정렬한 상기 배열을 생성하고, 상기 생성된 배열의 영상 데이터 값을 미분한 미분배열을 생성하는 것을 특징으로 하는 데드픽셀 검출 장치.
13. 제 12 항에 있어서,
    상기 데드픽셀 검출부는,
    상기 미분배열에서의 상기 미분배열 문턱 값보다 큰 값을 갖는 상기 1차원 배열의 위치에 해당하는 픽셀을 상기 데드픽셀로서 검출하는 것을 특징으로 하는 데드픽셀 검출 장치.
14. 입력 영상을 획득하는 영상 획득부;
    상기 획득된 입력 영상으로부터 적어도 하나의 데드픽셀을 검출하는 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 입력 영상으로부터 로컬 영상 데이터의 소정의 배열을 생성 및 정렬하고, 상기 정렬된 배열을 미분하고, 상기 미분된 배열의 값들에 대해 소정의 미분배열 문턱 값을 기준으로 상기 배열에서의 데드픽셀 구분기준을 획득하고, 상기 획득된 데드픽셀 구분기준을 기초로 상기 로컬 영상 데이터에서의 데드픽셀을 검출하고,
    상기 미분배열 문턱 값은,
    시간 잡음(Temporal Noise)에 소정의 상수(α)를 곱한 값인 것을 특징으로 하는 데드픽셀 검출 장치.
15. 제 14 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 로컬 영상 데이터에 상응하는 전체 영상 데이터에 상기 검출된 데드픽셀을 마킹하고, 상기 전체 영상 데이터에 대해 상기 로컬 영상 데이터의 단위에 상응하는 검출 윈도우를 이동해가면서 상기 데드픽셀 검출을 수행하는 것을 특징으로 하는 데드픽셀 검출 장치.

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