KR20100011772A - 자동 화이트 밸런스 조정 방법 - Google Patents

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Abstract

광각 또는 초광각 렌즈를 사용하는 전장용 카메라 등에 적합한 자동 화이트 밸런스 조정 방법이 개시된다. 상기 자동 화이트 밸런스 조정 방법은, 입력 이미지의 색공간을 RGB 색공간에서 YCbCr 색공간으로 변환하는 단계; 상기 입력 이미지를 복수의 분할 영역으로 구분하는 단계; 상기 복수의 분할 영역 각각에 속한 화소들의 평균 Y 값에 의해 결정된 순서에 따라 사전 설정된 수의 분할 영역을 선택하는 단계; 상기 선택된 분할 영역에 포함된 화소들 중, 백색 영역 판단을 위해 사전 설정된 Cb-Cr의 범위 내에 속하는 Cb, Cr 값을 갖는 화소들의 수와 사전 설정된 임계값을 비교하는 단계; 및 상기 사전 설정된 Cb-Cr의 범위에 속하는 화소수가 상기 임계값보다 큰 경우, 상기 선택된 분할 영역에 속한 화소들의 평균 Y, 평균 Cb, 평균 Cr을 이용하여 자동 화이트 밸런스 이득을 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
자동 화이트 밸런스(Auto White Balance), RGB, YCbCr, 색공간, 휘도

Description

자동 화이트 밸런스 조정 방법{METHOD FOR CONTROLLING AUTO WHITE BALANCE}
본 발명은 디지털 영상 처리 분야에 관한 것이다. 더욱 상세하게는, 전장용 카메라와 같이 주변부로부터 불필요한 빛이 유입되어 화질 저하 및 색상 분포 변화가 발생할 수 있는 광각 렌즈를 적용한 경우 더욱 정확한 백색을 표현할 수 있는 자동 화이트 밸런스 조정 방법에 관한 것이다.
일반적으로, 사람의 시각은 광원이 바뀌어도 동일한 피사체에 대하여 항상 같은 색으로 인지하는 특징이 있다. 즉, 광원이 태양광, 형광등, 백열등과 같이 색온도가 다른 광원으로 변화하는 경우에도 사람의 시각은 흰색을 항상 동일한 흰색으로 인식하게 된다. 이에 반해, 고체 촬상소자를 적용한 이미지 센서는 빛을 전기적 신호로 변환하는 장치이기 때문에 광원에 따라 변화하는 피사체의 색상을 변화한 그대로 검출하게 된다. 따라서, 이러한 이미지 센서로부터 검출된 색상을 사람의 시각과 유사하게 표현될 수 있도록 하기 위해 대부분의 디지털 이미지 처리 장치들(예를 들어, 디지털 카메라)은 화이트밸런스를 자동으로 조정하기 위한 자동 화이트 밸런스 조정 알고리즘을 적용하고 있다.
통상적으로, 디지털 이미지 처리 장치에서 이루어지는 자동 화이트 밸런스 조정은, 이미지에서의 중간 밝기를 가진 흰색 피사체가 동일한 출력 레벨들을 가지는 색신호(RGB 신호)로 표현되도록 함으로써 수행된다. 종래의 자동 화이트 밸런스 조정을 위하여 사용되는 가장 일반적인 알고리즘은, 광원의 변동과 상관없이 화면의 색 평균치를 화이트로 가정하여 색 평균치를 구한 후 색 평균치를 화이트로 이동시킬 수 있는 색신호 레벨의 이득을 구하여 전체 이미지에 적용하는 방식을 채택하고 있다. 예를 들면, 종래의 자동 화이트 밸런스 조정 방법은 입력 이미지 내의 백색 추정 영역에 속한 화소들의 색차 신호인 Cb, Cr 값을 적분하고 이에 대한 평균값을 계산하여 적색(R)과 청색(B)의 이득을 조정하는 방법을 채택하였다. 이러한 종래의 자동 화이트 밸런스 조정 방법은 입력 이미지 전체에 대해 동일한 방식으로 백색 추정 영역을 결정하므로, 주변부로부터 상대적으로 많은 빛이 입력되는 광각 렌즈를 사용한 디지털 이미징 장치(예를 들어, 전장용 카메라)의 경우 주변부에 대한 정확한 색상 표현, 즉 정확한 화이트 밸런스가 어려워지는 문제점이 있다.
본 발명은 자동 화이트 밸런스를 수행하기 위한 하드웨어적 구성을 단순화 시킬 수 있으며, 주변부 컬러 왜곡이 발생하는 광각 렌즈를 사용한 전장용 카메라에 적합한 자동 화이트 밸런스 조정 방법을 제공하는 것을 기술적 과제로 한다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 수단으로서 본 발명은,
입력 이미지의 색공간을 RGB 색공간에서 YCbCr 색공간으로 변환하는 단계;
상기 입력 이미지를 복수의 분할 영역으로 구분하는 단계;
상기 복수의 분할 영역 각각에 속한 화소들의 평균 Y 값에 의해 결정된 순서에 따라 사전 설정된 수의 분할 영역을 선택하는 단계;
상기 선택된 분할 영역에 포함된 화소들 중, 백색 영역 판단을 위해 사전 설정된 Cb-Cr의 범위 내에 속하는 Cb, Cr 값을 갖는 화소들의 수와 사전 설정된 임계값을 비교하는 단계; 및
상기 사전 설정된 Cb-Cr의 범위에 속하는 화소수가 상기 임계값보다 큰 경우, 상기 선택된 분할 영역에 속한 화소들의 평균 Y, 평균 Cb, 평균 Cr을 이용하여 자동 화이트 밸런스 이득을 산출하는 단계
를 포함하는 자동 화이트 밸런스 조정 방법을 제공한다.
본 발명의 바람직한 실시형태는, 상기 사전 설정된 Cb-Cr의 범위에 속하는 화소수가 상기 임계값보다 작은 경우, 상기 분할 영역을 선택하는 단계에서 결정된 순서에 따라 상기 사전 설정된 수보다 많은 수의 분할 영역을 추가 선택하는 단계를 더 포함할 수 있다. 이 실시형태에서, 상기 비교하는 단계는, 상기 분할 영역을 선택하는 단계에서 선택된 분할 영역 및 상기 추가 선택된 분할 영역에 속하는 화소들 중, 상기 사전 설정된 Cb-Cr의 범위 내에 속하는 Cb, Cr 값을 갖는 화소들의 수와 사전 설정된 임계값을 비교하는 단계를 포함할 수 있다.
바람직하게, 상기 분할 영역을 선택하는 단계는, 상기 복수의 분할 영역 각각에 속한 화소들의 평균 Y 값을 산출하는 단계; 상기 각 분할 영역이 배치된 위치에 따라 상기 산출된 평균 Y 값에 가중치를 적용하는 단계; 및 상기 가중치가 적용된 평균 Y 값의 크기 순서에 따라 상기 사전 설정된 수의 분할 영역을 선택하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 가중치를 적용하는 단계는, 상기 입력 이미지의 외곽에 배치된 분할 영역일수록 더 작은 가중치가 적용되는 것이 바람직하다.
바람직하게, 상기 비교하는 단계에서 적용되는 상기 사전 설정된 Cb-Cr의 범위는, 상기 선택된 분할 영역에 포함된 화소들의 평균 Y 값에 따라, 상기 선택된 분할 영역 별로 상이하게 설정될 수 있다. 이 경우, 상기 사전 설정된 Cb-Cr의 범위는, 높은 평균 Y 값을 갖는 분할 영역일수록 더 좁게 적용되는 것이 바람직하다.
바람직하게, 상기 자동 화이트 밸런스 이득을 산출하는 단계는, 상기 선택된 분할 영역에 속한 화소들의 평균 Y 값, 평균 Cb 값 및 평균 Cr 값을 평균 R 값, 평균 G 값 및 평균 B 값으로 변환하는 단계 및 상기 입력 이미지의 R 및 B 값에 대한 자동 화이트 밸런스 이득을 각각 '평균 G 값/ 평균 R 값' 및 '평균 G 값/ 평균 B 값'으로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명에 따르면, 입력 이미지를 복수의 영역으로 분할하고 Y, Cb, Cr 데이터를 이용하여 Y 값에 따라 백색 영역을 선택한 후 Cb, Cr 분포 분석에 따라 화이트 밸런스를 수행하는 방식을 채택하므로 자동 화이트 밸런스를 위한 하드웨어 설계가 단순화할 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 분할된 영역 별로 가중치를 적용하여 화이트 밸런스 이득 산출에 적용될 영역을 적용함으로써 주변부의 색상 왜곡이 심한 광각의 전장용 카메라에서도 정확한 화이트 밸런스를 수행할 수 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 다양한 실시형태를 보다 상세하게 설명한다. 그러나, 본 발명의 실시형태는 여러 가지 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 이하 설명되는 실시형태로 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 실시형태는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위해서 제공되는 것이다. 따라서, 도면에 도시된 구성요소들의 형상 및 크기 등은 보다 명확한 설명을 위해 과장될 수 있다는 점을 유념해야 할 것이다.
도 1은 본 발명의 일실시형태에 따른 자동 화이트 밸런스 조정 방법을 도시한 플로우 차트이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일실시형태에 따른 자동 화이트 밸런스 조정 방법은, 입력 이미지의 색공간을 RGB 색공간에서 YCbCr 색공간으로 변환하는 단계(S11)와, 상기 입력 이미지를 복수의 분할 영역으로 구분하는 단계(S12)와, 복수의 분할 영역 별로 각 분할 영역에 속한 화소들의 평균 Y 값을 산출하고(S13), 상기 복수의 분할 영역 각각에 속한 화소들의 평균 Y 값에 의해 결정된 순서에 따라 사전 설정된 수의 분할 영역을 선택하는 단계(S14)와, 상기 선택된 분할 영역에 포함된 화소들이 갖는 Cb, Cr 값의 분포를 확인하고(S15), 백색 영역 판단을 위해 사전 설정된 Cb-Cr의 범위 내에 속하는 Cb, Cr 값을 갖는 화소들의 수와 사전 설정된 임계값을 비교하는 단계(S16), 및 상기 사전 설정된 Cb-Cr의 범위에 속하는 화소수가 상기 임계값보다 큰 경우, 상기 선택된 분할 영역에 속한 화소들의 평균 Y, 평균 Cb, 평균 Cr을 이용하여 자동 화이트 밸런스 이득을 산출하는 단계(S17)을 포함할 수 있다.
이에 더하여, 본 발명의 일실시형태는, 상기 사전 설정된 Cb-Cr의 범위에 속하는 화소수가 상기 임계값보다 작은 경우, 상기 분할 영역을 선택하는 단계에서 결정된 순서에 따라 상기 단계(S14)에서 선택된 분할 영역에 더하여, 상기 사전 설정된 수보다 많은 수의 분할 영역을 추가 선택하는 단계(S18)를 포함할 수 있다. 이 실시형태에서, 단계(S15) 및 단계(S16)가 반복 실행되어, 추가 선택된 분할 영역에 대해 Cb, Cr 분포를 확인하고, 상기 단계(S14)에서 선택된 분할 영역 및 상기 추가 선택된 분할 영역에 속하는 화소들 중, 상기 사전 설정된 Cb-Cr의 범위 내에 속하는 Cb, Cr 값을 갖는 화소들의 수와 사전 설정된 임계값을 비교할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일실시형태에 따른 자동 화이트 밸런스 조정 방법이 적용되는 하드웨어의 일례를 도시한 블록 구성도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일실시형태에 따른 자동 화이트 밸런스 조정 방법이 적용되는 하드웨어는, 이미지 센서(10)와 이미지 신호 처리부(ISP)(20)로 이루어질 수 있다. 상기 이미지 신호 처리부(20)는 크게 전처리부(21), 컬러 처리부(22) 및 후처리부(23)로 이루어질 수 있으며, 특히 본 발명의 일실시형태에 따른 자동 화이트 밸런스 조정 방법은 컬러 처리부(22)의 RGB 이득 제어 모듈 및 히스토그램 산출 모듈(222)에서 수행될 수 있다.
도 3은 본 발명의 일실시형태에 따른 자동 화이트 밸런스 방법의 입력 이미지를 복수의 분할 영역으로 구분하는 단계에 의해 수행된 이미지의 분할된 영역을 도시한 도면이다.
본 발명의 일실시형태에 따르면 입력 이미지를 복수의 분할 영역으로 구분하 는 단계(S12)에서 입력 이미지는 도 3과 같이 균일한 면적을 갖는 총 N 개의 복수의 분할 영역으로 구분될 수 있다. 본 발명의 다른 실시형태에서는 전체 이미지에서 배치되는 위치에 따라 복수의 분할 영역들이 서로 다른 면적 또는 다른 형상을 가질 수 있다.
도 4는 본 발명의 일실시형태에 따른 자동 화이트 밸런스 방법에서, 각 분할 영역의 평균 Y 값에 따라 분할 영역별 Cb, Cr 값의 분포 확인에 적용되는 Cb-Cr 범위(41-44)의 예들을 도시한 도면이다. 전술한 바와 같이, 본 발명의 일실시형태는 단계(S16)에서 선택된 분할 영역에 포함된 화소들 중 Cb, Cb 값이 사전 설정된 Cb-Cr 범위 내에 포함된 화소들의 수를 사전 설정된 임계값과 비교하게 되는데, 상기 사전 설정된 Cb-Cr의 범위는 선택된 분할 영역의 화소들이 갖는 평균 Y 값에 따라 도 4에 도시한 것과 같이 다른 범위로 적용될 수 있다. 바람직하게, 높은 평균 Y 값을 갖는 분할 영역일수록 더욱 좁은 Cb-Cr 설정 범위가 적용될 수 있다. 도 4는 이해의 편의를 위해 Cb-Cr의 설정 범위를 Cb-Cr 평면 상에 정사각형의 형태로 도시하였으나, 다른 형태의 범위로 설정될 수도 있다.
이하, 첨부 도면을 참조하여 본 발명의 작용, 효과에 대해 더욱 상세하게 설명하기로 한다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 먼저 이미지 센서(10)가 원하는 장면을 촬상하여 이미지 신호를 생성하고 이 이미지 신호는 ISP(20)의 전처리부로 전달된다. 이미지 센서(10)로부터 출력되는 이미지 신호는 각 화소가 RGB 중 하나의 색상값만을 갖는 베이어 패턴으로 표현될 수 있다. ISP(20)의 전처리부(21)에서는 베이어 패턴으로 표현된 이미지 신호를 입력 받아 컬러 보간 등의 과정을 수행하여 각 화소가 RGB 값을 갖는 RGB 색공간에서 표현된 컬러 이미지를 생성한다. 상기 RGB 색공간에서 표현된 컬러 이미지는 컬러 처리부(22)로 전달되고, 컬러 처리부의 히스토그램 산출 모듈(222)은 이 입력된 컬러 이미지에 적용할 RGB 이득, 즉 자동 화이트 밸런스 이득을 계산하기 위해 다양한 연산이 수행한다.
히스토그램 산출 모듈(222)은 먼저 입력된 컬러 이미지의 색공간을 RGB 색공간에서 휘도신호와 색차신호로 표현되는 YCbCr 색공간으로 변환한다(S12).
이어, 상기 히스토그램 산출 모듈(222)은 입력된 컬러 이미지를 복수의 분할 영역(예를 들어, 도 3에 도시된 것과 같은)으로 구분한다.
이어, 상기 히스토그램 산출 모듈(222)은 구분된 복수의 분할 영역 각각에 속한 화소들의 휘도값(Y 값)을 누적 합산하고 그 평균을 산출할 수 있다(S13). 이 과정에서 상기 히스토그램 산출 모듈(222)은 구분된 복수의 분할 영역 각각에 속한 화소들의 색차값(Cb 값, Cr 값)에 대한 누적 합산 및 평균을 산출할 수도 있다. 이러한 Y 값, Cb 값 및 Cr 값에 대한 평균 산출은 각 분할 영역 단위로 이루어질 수 있다.
이어, 상기 히스토그램 산출 모듈(222)은 단계(S13)에서 산출한 평균 Y 값을 기초로 하여 자동 화이트 밸런스를 위한 컬러 이득을 산출하는데 사용될 분할 영역을 선택한다(S14). 예를 들어, 상기 히스토그램 산출 모듈(222)은, 구체적으로 상기 히스토그램 산출 모듈(222)은 평균 Y 값의 크기 순서대로 사전 설정된 수 만큼의 분할 영역을 선택할 수 있다(S14).
한편, 상기 히스토그램 산출 모듈(222)은, 단계(S14)에서 단순 평균 Y 값의 크기 순으로 분할 영역을 선택하기 보다는, 분할 영역이 전체 이미지에서 배치되는 위치에 따라 평균 Y 값에 가중치를 부여하여, 가중치가 부여된 평균 Y 값의 크기에 따라 사전 설정된 수 만큼 분할 영역을 선택하는 것이 더욱 바람직하다. 전장용 카메라와 같이 광각 렌즈 또는 초광각 렌즈를 사용한 디지털 이미징 장치에서는 촬상되는 영역이 매우 넓기 때문에 주위의 불필요한 빛이 입사되어 이미지의 주변부의 컬러 분포에 왜곡이 발생할 수 있다. 따라서, 이미지 주변부의 불필요한 빛 등에 의한 바람직하지 못한 영향을 배제하여 자동 화이트 밸런스가 이루어질 수 있도록, 상기 히스토그램 산출 모듈(222)은 이미지의 외곽에 배치된 분할 영역일수록 더 작은 가중치를 적용하여, 외곽에 배치된 분할 영역이 자동 화이트 밸런스 이득 결정에 미치는 영향을 상대적으로 감소시킬 수 있게 한다.
이어, 상기 히스토그램 산출 모듈(222)은 선택된 분할 영역에 포함된 화소들의 Cb, Cr 분포를 확인하고(S15), Cb, Cr 값이 사전 설정된 Cb-Cr의 범위 내에 포함되는 화소들의 수와 사전 설정된 임계값을 비교한다(S16). 이 비교 단계(S16)에 서 상기 히스토그램 산출 모듈(222)은 도 4에 도시된 것과 같이 각 분할 영역별로 서로 다른 Cb-Cr 설정 범위(41-44)를 적용할 수 있다. 이러한 Cb-Cr 설정 범위의 결정은 선택된 각 분할 영역이 갖는 평균 Y 값에 따라 이루어질 수 있다. 통상 휘도가 밝은 이미지일수록 백색으로 추정될 수 있는 확률이 높다. 즉 휘도가 높을 수록 상기 도 4에 도시된 Cb-Cr 분포에서 원점에 가까이 배치된 화소의 수가 많다. 따라서, 휘도가 높은 영상에서 Cb-Cr의 설정 범위를 넓히게 되면 백색이 아닌 컬러를 갖는 화소를 선택하게될 확률이 높아지므로, 휘도가 높은 영역에 대해서는 상대적으로 좁은 Cb-Cr 설정 범위를 적용하고, 평균 Y 값이 작은 분할 영역은 상대적으로 넓은 Cb-Cr 설정 범위를 적용하는 것이 바람직하다.
이어, 선택된 각 분할 영역 별로 Cb, Cr 값이 사전 설정된 Cb-Cr의 범위 내에 포함되는 화소들의 수를 모두 합산한 값이 사전 설정된 임계값보다 큰 경우, 디지털 이미징 장치의 메인 프로세서(미도시) 상기 히스토그램 산출 모듈(222)로부터 선택된 분할 영역의 평균 Y 값, 평균 Cb 값 및 평균 Cr 값을 입력받아 자동 화이트 밸런스를 위한 컬러 이득을 연산할 수 있다. 예를 들어, 상기 메인 프로세서는, 상기 선택된 분할 영역에 속한 화소들의 평균 Y, 평균 Cb, 평균 Cr을 평균 R 값, 평균 G 값 및 평균 B 값으로 변환한 후, 상기 입력 이미지의 R 및 B 값에 대한 자동 화이트 밸런스 이득을 각각 [평균 G 값/ 평균 R 값] 및 [평균 G 값/ 평균 B 값]으로 결정할 수 있다.
이와 같은 과정에 의해 산출된 자동 화이트 밸런스 이득은 메인 프로세서에 서 컬러 처리부(22)의 RGB 이득 제어부로 전달되어 입력되는 컬러 이미지에 적용된다. 자동 화이트 밸런스 이득이 적용된 컬러 이미지는 다시 컬러 메트릭스 모듈(223)을 통해 컬러 영역 보완이 이루어진 후 후처리부(23)로 전달될 수 있다.
한편, 이어, 선택된 각 분할 영역 별로 Cb, Cr 값이 사전 설정된 Cb-Cr의 범위 내에 포함되는 화소들의 수를 모두 합산한 값이 사전 설정된 임계값보다 작은 경우에는, 자동 화이트 밸런스를 위한 컬러 이득을 계산하는데 사용될 충분한 화소수가 확보되지 못한 것으로 판단하여 추가적으로 분할 영역을 선택한다(S18). 이 추가적인 분할 영역 선택은 전술한 단계(S14)에서 가중치를 고려하여 결정된 순서에 따라, 단계(S14)에서 선택되지 못한 분할 영역을 적어도 하나 추가 선택하는 방식으로 수행될 수 있다.
이와같이, 분할 영역의 추가 선택이 완료되면, 이전 선택된 분할 영역에 추가 선택된 분할 영역을 포함하여, 전술한 Cb, Cr 분포를 확인하는 과정(S15)과 사전 설정된 Cb-Cr 범위에 포함되는 Cb, Cr 값을 갖는 화소수와 임계값을 비교하는 과정(S16)을 반복할 수 있다. 이 분할 영역을 추가 선택하는 단계(S18)는, 단계(S16)에서 사전 설정된 Cb-Cr 범위에 포함되는 Cb, Cr 값을 갖는 화소수가 임계값보다 커지는 경우가 발생할 때까지 반복 수행될 수 있다. 상기 화이트 밸런스에 사용되기 위해 선택되는 분할 영역의 수에 대해 사전에 그 상한이 설정될 수 있고, 이 상한에 해당하는 수만큼 분할 영역을 선택한 경우에도 사전 설정된 Cb-Cr 범위에 포함되는 Cb, Cr 값을 갖는 화소수가 임계값보다 커지지 않으면 자동 화이트 밸 런스를 수행하지 않을 수도 있다.
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명에 따르면 입력 이미지를 복수의 영역으로 분할하고 Y, Cb, Cr 데이터를 이용하여 Y 값에 따라 백색 영역을 선택한 후 Cb, Cr 분포 분석에 따라 화이트 밸런스를 수행하는 방식을 채택하므로 자동 화이트 밸런스를 위한 하드웨어 설계가 단순화할 수 있다. 또한, 분할된 영역 별로 가중치를 적용하여 화이트 밸런스 이득 산출에 적용될 영역을 적용함으로써 주변부의 색상 왜곡이 심한 광각의 전장용 카메라에서도 정확한 화이트 밸런스를 수행할 수 있다.
본 발명의 상세한 설명에서는 구체적인 실시예에 관해 설명하였으나, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되지 않으며, 후술되는 특허청구의 범위 및 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
도 1은 본 발명의 일실시형태에 따른 자동 화이트 밸런스 조정 방법을 도시한 플로우 차트이다.
도 2는 본 발명의 일실시형태에 따른 자동 화이트 밸런스 조정 방법이 적용되는 하드웨어의 일례를 도시한 블록 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일실시형태에 따른 자동 화이트 밸런스 방법의 입력 이미지를 복수의 분할 영역으로 구분하는 단계에 의해 수행된 이미지의 분할된 영역을 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시형태에 따른 자동 화이트 밸런스 방법에서, 각 분할 영역의 평균 Y 값에 따라 분할 영역별 Cb, Cr 값의 분포 확인에 적용되는 Cb-Cr 범위의 예들을 도시한 도면이다.
*도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명*
10: 이미지 센서 20: 이미지 신호 처리부(ISP)
21: 전처리부 22: 컬러 처리부
221: RGB 이득 제어 모듈 222: 히스토그램 산출 모듈
223: 컬러 매트릭스 모듈 23: 후처리부

Claims (7)

  1. 입력 이미지의 색공간을 RGB 색공간에서 YCbCr 색공간으로 변환하는 단계;
    상기 입력 이미지를 복수의 분할 영역으로 구분하는 단계;
    상기 복수의 분할 영역 각각에 속한 화소들의 평균 Y 값에 의해 결정된 순서에 따라 사전 설정된 수의 분할 영역을 선택하는 단계;
    상기 선택된 분할 영역에 포함된 화소들 중, 백색 영역 판단을 위해 사전 설정된 Cb-Cr의 범위 내에 속하는 Cb, Cr 값을 갖는 화소들의 수와 사전 설정된 임계값을 비교하는 단계; 및
    상기 사전 설정된 Cb-Cr의 범위에 속하는 화소수가 상기 임계값보다 큰 경우, 상기 선택된 분할 영역에 속한 화소들의 평균 Y, 평균 Cb, 평균 Cr을 이용하여 자동 화이트 밸런스 이득을 산출하는 단계
    를 포함하는 자동 화이트 밸런스 조정 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 사전 설정된 Cb-Cr의 범위에 속하는 화소수가 상기 임계값보다 작은 경우, 상기 분할 영역을 선택하는 단계에서 결정된 순서에 따라 상기 사전 설정된 수보다 많은 수의 분할 영역을 추가 선택하는 단계를 더 포함하며,
    상기 비교하는 단계는, 상기 분할 영역을 선택하는 단계에서 선택된 분할 영 역 및 상기 추가 선택된 분할 영역에 속하는 화소들 중, 상기 사전 설정된 Cb-Cr의 범위 내에 속하는 Cb, Cr 값을 갖는 화소들의 수와 사전 설정된 임계값을 비교하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 화이트 밸런스 조정 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 분할 영역을 선택하는 단계는,
    상기 복수의 분할 영역 각각에 속한 화소들의 평균 Y 값을 산출하는 단계;
    상기 각 분할 영역이 배치된 위치에 따라 상기 산출된 평균 Y 값에 가중치를 적용하는 단계; 및
    상기 가중치가 적용된 평균 Y 값의 크기 순서에 따라 상기 사전 설정된 수의 분할 영역을 선택하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 화이트 밸런스 조정 방법.
  4. 제3항에 있어서, 상기 가중치를 적용하는 단계는,
    상기 입력 이미지의 외곽에 배치된 분할 영역일수록 더 작은 가중치가 적용되는 것을 특징으로 하는 자동 화이트 밸런스 조정 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 비교하는 단계에서 적용되는 상기 사전 설정된 Cb-Cr의 범위는, 상기 선택된 분할 영역에 포함된 화소들의 평균 Y 값에 따라, 상기 선택된 분할 영역 별로 상이하게 설정되는 것을 특징으로 하는 자동 화이트 밸런스 조정 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 사전 설정된 Cb-Cr의 범위는, 높은 평균 Y 값을 갖는 분할 영역일수록 더 좁게 적용되는 것을 특징으로 하는 자동 화이트 밸런스 조정 방법.
  7. 제1항에 있어서, 상기 자동 화이트 밸런스 이득을 산출하는 단계는,
    상기 선택된 분할 영역에 속한 화소들의 평균 Y 값, 평균 Cb 값 및 평균 Cr 값을 평균 R 값, 평균 G 값 및 평균 B 값으로 변환하는 단계; 및
    상기 입력 이미지의 R 및 B 값에 대한 자동 화이트 밸런스 이득을 각각 '평균 G 값/ 평균 R 값' 및 '평균 G 값/ 평균 B 값'으로 결정하는 단계를 포함하는 자동 화이트 밸런스 조정 방법.
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