KR20100079532A

KR20100079532A - 색수차 검출 및 보정 방법, 이를 이용한 영상 처리 장치 및그 방법

Info

Publication number: KR20100079532A
Application number: KR1020080138054A
Authority: KR
Inventors: 송우진; 정순욱; 김병광
Original assignee: 포항공과대학교 산학협력단
Priority date: 2008-12-31
Filing date: 2008-12-31
Publication date: 2010-07-08
Also published as: KR101000623B1; US20100166305A1; US8358835B2

Abstract

본 발명, 색수차 왜곡 검출 및 보정 방법, 이를 이용한 영상 처리 장치 및 그 방법은, 영상의 엣지 부분을 색상이 기준치 미만으로 변화하는 정적 영역과 색상이 기준치 이상으로 변화하는 변화 영역으로 구분하고, 상기 정적 영역 및 상기 변화 영역 각각에 대해 비교 색상에 대한 적어도 하나의 기준 색상의 계조 차이 값을 산출하여, 상기 변화 영역 내 픽셀들 중 계조 차이 값이 상기 정적 영역에서의 계조 차이 값 범위를 초과하는 적어도 하나의 픽셀들을 색수차 발생 구역으로 판단함으로써 색수차를 검출하고, 상기 색수차 발생 구역 내 픽셀들의 계조 차이 값을 상기 정적 영역에서의 계조 차이 값 범위 내의 보정 값으로 보정하여 색수차를 보정한다.

Description

색수차 검출 및 보정 방법, 이를 이용한 영상 처리 장치 및 그 방법{METHOD FOR DETECTING AND CORRECTING CHROMATIC ABERRATION, AND IMAGE PROCESSING APPARATUS AND METHOD USING THE SAME}

본 발명은 색수차 검출 및 보정, 이를 이용한 영상 처리에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 영상 촬영 시의 카메라 설정 정보나 테스트 패턴에 대한 정보 없이 단일 색수차 영상을 이용해 카메라 모듈에서 발생하는 색수차 왜곡을 검출하고 보정하는 색수차 검출 및 보정 방법, 이를 이용한 영상 처리 장치 및 그 방법에 관한 것이다.

카메라와 같이 렌즈를 이용한 영상 장치에서는 렌즈의 고유한 특성으로 인해 다양한 종류의 수차가 발생한다. 전형적인 수차의 예로는 단색 수차인 자이델의 5수차를 들 수 있다. 이것은 렌즈의 구면에 기초하는 5 개의 수차로서, 구면 수차, 코마 수차, 비점 수차, 왜곡 수차, 상면 왜곡을 의미한다.

이들 수차와는 별도로, 렌즈에 대한 광 굴절률이 그 파장에 따라 상이한 것에 기인하여 위색을 발생하는 색수차 왜곡이 있다. 색수차 왜곡은 빛의 파장에 따라 렌즈에서의 굴절률이 서로 다르게 형성되는 물리적인 특성으로 인해 렌즈를 통 과한 빛에 분리가 발생하여 결과적으로 센서의 동일한 부분에 상이 맺혀지지 못함으로 영상의 경계 주위에 색의 띠가 형성되는 현상을 가리킨다. 색수차 현상은 광축 상 초점 거리가 파장 별로 다르게 형성되어 색의 번짐 현상이 일어나게 되는 축상 색수차와 광축으로부터의 거리에 따라 상의 배율이 다르게 나타나는 배율 색수차 현상으로 나눌 수 있다.

이러한 색수차 현상은 렌즈를 이용한 모든 영상 장치에서 발생하는 문제이다. 이러한 색수차 현상을 경감하기 위해 특수한 소재를 이용하여 렌즈를 제작하는 등의 기술이 있으나 이는 렌즈의 가격을 높이게 되며 렌즈의 교체가 불가능한 소형 카메라에서는 적용이 불가능하다는 단점이 있다. 영상처리를 통해 이러한 왜곡을 보정하는 방법들이 이로 인해 점차 개발되고 있으며 현재까지의 기술은 촬영시의 카메라 셋팅 등의 부수적인 정보를 이용하는 방법이 주된 연구 방향이며 부수적인 정보 없이 영상 정보만을 이용해서 색수차를 보정하는 자동 보정 방법의 연구로 점차 이어져 가고 있다.

최근에는 영상의 품질을 높이기 위해 고해상도 카메라가 개발되고 있는데 이런 고해상도 카메라의 경우 센서에서의 픽셀의 크기가 작아지면서 색수차 왜곡으로 인한 문제가 심화되고 있다. 색수차 현상을 경감하기 위해 특수한 소재를 이용하여 렌즈를 제작하는 등의 기술이 있으나 이는 렌즈의 가격을 높이게 되며 렌즈 교환이 불가능한 소형 카메라에는 적용할 수 없다는 한계를 지니고 있다.

소형 카메라에서의 색수차 보정을 위해 영상처리 기법을 통한 색수차 보정 기법들이 연구되었다. 주로 배율 색수차에 초점을 맞추어 왜곡의 중심점을 기준으 로 색상별로 상의 배율 차를 계산하여 확대 축소시키는 기법들이 많이 연구되었다. 또한, 퍼플 프린지와 같은 밝은 영역 근처의 특정 색을 모두 색수차로 지정한 후 주위의 신호를 이용하여 색수차를 보정하는 기법도 연구되었다.

기존의 많은 기법들은 대부분 분석과 보정이 용이한 배율 색수차 검출 및 보정 기법에 초점을 맞추고 있으며 이러한 기술들은 대부분 영상 촬영시의 카메라 셋팅 정보 또는 일정한 테스트 패턴에 대한 촬영 영상 등의 부수적인 정보를 필요로 한다. 부수적인 정보를 필요로 하지 않는 경우에도 배율 색수차 보정 시에는 왜곡 발생의 중심점을 얼마나 정확하게 추정하느냐에 따라 보정 성능이 크게 달라지는 문제가 있다. 뿐만 아니라 영상 촬영시 배율 색수차와 축상 색수차 현상이 동시에 발생하기 때문에 정확한 배율 색수차의 보정 후에도 남아있는 축상 색수차의 영향으로 인해 충분한 보정 결과를 얻을 수 없게 된다.

또한, 광의 파장에 따라 점상 분포가 상이하여 영상의 엣지 부분에 위색이 발생하는 현상을 퍼플 프린지(purple fringe)라 하는데, 이러한 퍼플 프린지와 같은 밝은 영역 근처의 특정 색을 모두 색수차로 지정한 후 주위의 신호를 이용하여 색수차를 보정하는 기법의 경우는 특정 색의 왜곡을 검출하고 보정하는 방식이므로 퍼플 프린지와 같은 특정 색상을 제거하는 때에는 효과적일 수 있으나 전체적인 색수차 왜곡 색상을 다 검출해 내지 못한다는 한계가 있으며 보정 방법 시 오류 매치(false match) 및 미스 매치(miss match) 영역에 대한 영향을 크게 받아 부분적으로 번짐 현상이 심해질 수 있다는 문제가 있다.

따라서 본 발명은 색수차가 두드러지게 나타나는 영상의 엣지(edge) 부분에서 각 색상 간의 계조 차이 값을 이용하여 엣지(edge)에서 본래 지녀야 하는 원칙에 위배되는 지역을 모두 색수차로 검출한 후 색수차가 일어나지 않는 주변의 계조 차이 값을 이용하여 색수차 발생 구역에 대한 알맞은 보정 값을 제공하여 색수차 검출 및 보정을 수행하는 색수차 검출 및 보정 방법, 이를 이용한 영상 처리 장치 및 그 방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.

상술한 본 발명의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면에 따른 영상 처리 방법은, 영상의 엣지 부분을 색상이 기준치 미만으로 변화하는 정적 영역과 색상이 기준치 이상으로 변화하는 변화 영역으로 구분하는 단계, 비교 색상에 대한 적어도 하나의 기준 색상의 계조 차이 값을, 상기 정적 영역 및 상기 변화 영역 각각에 대해 산출하는 단계, 상기 변화 영역 내 픽셀들 중 계조 차이 값이 상기 정적 영역에서의 계조 차이 값 범위를 초과하는 적어도 하나의 픽셀들을 색수차 발생 구역으로 판단하는 단계 및 상기 색수차 발생 구역 내 픽셀들에 대해 계조 차이 값 보정을 수행하는 단계를 포함한다.

상기 색수차 발생 구역으로 판단하는 단계는, 상기 정적 영역에서 제1 기준 색상과 상기 비교 색상의 계조 차이 값의 최대치와 최소치를 산출하는 단계와 상기 변화 영역 내 픽셀이 상기 최소치 이상 상기 최대치 이하의 범위를 벗어나는지 판 단하는 단계를 포함한다.

상기 계조 차이 값 보정을 수행하는 단계는, 상기 색수차 발생 구역 내 픽셀들의 계조 차이 값을, 상기 정적 영역에서의 계조 차이 값 범위 내의 보정값으로 보정하는 것을 특징으로 한다.

상기 보정값은 상기 정적 영역에서 나타나는 계조 차이 값의 최대치와 최소치 사이에서 선형 보간을 이용해 설정될 수 있다.

상기 비교 색상 및 상기 적어도 하나의 기준 색상은 RGB 색공간에 따른 색상일 수 있으며, 상기 비교 색상은 그린일 수 있다.

또한, 상기 비교 색상 및 적어도 하나의 기준 색상은 CMY 색공간, HSI 색공간, CIE 색공간 중 하나의 색공간에 따른 기준 색상일 수 있다.

상기 영상 처리 방법은 계조 차이 값 보정이 수행된 상기 색수차 발생 구역 내 픽셀들에 대해 상기 적어도 하나의 기준 색상을 표현하는 단계를 더 포함할 수 있다.

상술한 본 발명의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 측면에 따른 영상 처리 장치는, 영상의 엣지 부분을 색상이 기준치 미만으로 변화하는 정적 영역과 색상이 기준치 이상으로 변화하는 변화 영역으로 구분하고, 상기 정적 영역 및 상기 변화 영역 각각에 대해 비교 색상에 대한 적어도 하나의 기준 색상의 계조 차이 값을 산출하여, 상기 변화 영역 내 픽셀들 중 계조 차이 값이 상기 정적 영역에서의 계조 차이 값 범위를 초과하는 적어도 하나의 픽셀들을 색수차 발생 구역으로 판단함으로써 색수차를 검출하고, 상기 색수차 발생 구역 내 픽셀들의 계조 차이 값을 상기 정적 영역에서의 계조 차이 값 범위 내의 보정 값으로 보정하여 색수차를 보정한다.

상술한 본 발명의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 또 다른 측면에 따른 색수차 검출 및 보정 방법은, RGB 색공간에 기초하여 색상을 표현하는 영상 처리에서 색수차를 검출하고 보정하는 방법에 있어서, 영상의 엣지 부분을, 색상이 기준치 미만으로 변화하는 정적 영역과 색상이 기준치 이상으로 변화하는 변화 영역으로 구분하는 단계, 그린 색상에 대한 제1 기준 색상 및 제2 기준 색상의 계조 차이 값을, 상기 정적 영역 및 상기 변화 영역 각각에 대해 산출하는 단계, 상기 변화 영역 내 픽셀들 중 계조 차이 값이 상기 정적 영역에서의 계조 차이 값 범위를 초과하는 적어도 하나의 픽셀들을 색수차 발생 구역으로 판단하는 단계 및 상기 색수차 발생 구역 내 픽셀들에 대해 계조 차이 값 보정을 수행하여, 상기 제1 기준 색상 및 제2 기준 색상을 표현하는 단계를 포함한다.

본 발명에 따르면, 직접 촬영한 영상이 아닌 경우에도 색수차 왜곡에 대한 보정이 가능하고 왜곡의 중심을 추정할 필요도 없어 영상의 일부분만 잘라낸 영상에 대해서도 효과적인 보정 성능을 보이며, 특정한 색수차 색상의 영역을 지정하는 것이 아니라 색수차 왜곡 영역의 영상 특징을 분석하여 검출하므로 배율 색수차와 축상 색수차, 색수차 색상의 구분 없이 모든 색수차 왜곡 영역을 동시에 찾아서 보 정할 수 있기에 그 보정 성능도 다른 기법들에 비해 뛰어나다.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.

제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

본 발명에서는 앞선 기술들과 달리 영상 획득 시의 부가적인 촬영 정보 없이 색수차 왜곡이 발생한 하나의 영상만을 가지고 색수차 영역에 대한 검출을 수행하고 보정하는 기법을 제시한다.

이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 이하, 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.

도 1은 본 발명에 적용되는 RGB 색공간의 구조를 나타낸다.

일반적으로 색 공간(color space)이란, 추상화된 수학적 모델에서 특정 색이 몇 개의 성분을 갖는 순서쌍으로 표현될 때, 이렇게 수치화된 값의 순서쌍(일반적으로 세 개 혹은 네 개)으로 색을 표현하는 방법을 말한다. 디지털 영상은 기본적으로 RGB 데이터로 저장된다. 카메라나 스캐너와 같은 영상 입력장치는 빛의 세기를 RGB 데이터로 저장하고, 디스플레이나 프린터 같은 영상 출력장치는 RGB 데이터를 색으로 나타낸다. 하지만 동일 대상체에 대해 입력장치마다 다른 RGB 데이터로 저장하고, 동일 RGB 데이터에 대해 출력장치마다 다른 색을 재현한다. 이와 같이 RGB 데이터는 장치에 따라 달라지는 장치 의존적이다. RGB 색공간의 변형으로 CMY 색공간, HSI 색공간, CIE 색공간, YCbCr 색공간 등이 있다.

RGB 색공간은 레드(R), 그린(G), 및 블루(B)를 삼원색으로 하여 세 축이 서로 직각을 이루는 정육면체 공간이다. 도 1은 삼원색 빛 각각의 최대 세기를 1로 규격화하여 나타낸 것이다. 검정색은 원점인 (0, 0, 0)에, 그리고 블루는 (0, 0, 1)에 위치한다. 두 원색 빛이 최대 세기로 더해져 나타나는 청록색, 자주색, 그리고 노란색은 각각 (0, 1, 1), (1, 0, 1), 그리고 (1, 1, 0)에 위치한다. 또한 삼원색 빛이 모두 최대 세기로 더해져 나타나는 흰색은 (1, 1, 1)에 위치한다. 그리고 삼원색 빛의 임의량 혼합으로 나타나는 색은 정육면체 내부의 한 점에 위치하게 된다.

만일 원색 빛의 세기가 8 비트로 조절된다면 각 원색은 256 단계의 톤으로 표현될 수 있다. 따라서 정육면체 공간 내에는 총 256ㅧ256ㅧ256=16,777,216 가지의 색이 분포되고, 색 좌표의 각 성분은 0부터 255까지의 값으로 표현 가능하며, 이 경우 앞서 설명한 원색들의 색 좌표는 (255, 0, 0), (0, 255, 0), (0, 0, 255)등의 표현으로 나타낼 수 있다. 도 1에서는 정육면체 외면에 위치하는 색의 분포를 나타내고 있다. 그러나 대략적인 색의 분포를 나타낸 것이지 실제로 모니터 화면에 나타나는 색은 모니터의 종류나 특성에 따라 달라진다.

도 2는 색수차가 일어나지 않는 일반적인 영상의 엣지(edge) 영역 및 영상의 엣지 영역에서의 RGB 신호를 그래프로 나타낸다.

도 2의 엣지 영상 아래쪽에 표시된 좌표 (255, 101, 1) 및 (91, 61, 1)은 도 1에서 설명한 RGB 색공간 상의 색 좌표 값을 의미한다. 즉, 왼쪽의 좌표 (255, 101, 1)이 나타내는 색상은 레드 성분이 최대이고, 어느 정도의 그린 성분을 포함 하며, 블루 성분은 거의 포함하지 않는 색상이다. 반면, 오른쪽 좌표 (91, 61, 1)은 어느 정도의 레드 성분을 포함하고 강하지 않은 그린 성분을 포함하되, 블루 성분은 거의 포함하지 않는 색상이다.

도 2의 그래프는 도 2의 엣지 영상을 절단선 A로 잘랐을 때, 각 영상 픽셀에 따른 색상의 RGB 신호를 나타내는 그래프이며, 도 2 그래프의 가로축은 도 2의 영상에서 절단선 A에 따라 이동하는 픽셀 값을 나타낸다. 도 2의 RGB 신호를 나타내는 그래프는, 해당 구역 내에서 색상의 변화가 일정 기준치 아래인 정적 영역(100, 200), 이 두 정적 영역 사이에 색상이 일정 기준치 이상으로 변화하는 영역을 변화 영역(120)으로 구분할 수 있다. 변화 영역(120)을 살펴보면, 레드의 값이 '255'에서 '91'로 변화하고, 그린의 값은 '101'에서 '61'로 변화하는 것을 알 수 있다.

도 3a는 도 2의 변화 영역에서의 레드-그린 색상의 계조 차이 값을, 도 3b는 도 2의 변화 영역에서의 블루-그린 색상의 계조 차이 값을 나타낸다.

즉, 도 3a는 그린 신호를 비교 기준으로 레드가 가지는 계조 차이를, 도 3b는 그린 신호를 비교 기준으로 블루가 가지는 계조 차이를 나타내고 있다. 도 3의 실시예에서 그린을 비교 기준 신호로 한 것은 휘도 측면에서 사람의 눈에 가장 잘 띄고, 블러(Blur)가 가장 적다는 이유에서이다. 하지만, RGB 컬러 모델이 아닌 다른 컬러 모델을 사용하는 경우 또는 영상의 사용 용도 등에 따라 비교 기준 신호는 그린이 아닌 다른 색상이 될 수 있다.

도 3a, b의 정적 영역 및 변화 영역은 도 2의 정적 영역(100, 200) 및 변화 영역(120)에 상응한다. 도 3a 및 3b를 살펴보면, 변화 영역(120)에 있는 픽셀에서의 색상별 계조 차이 값은 변화 영역(120) 양쪽에 위치하는 정적 영역(100, 200)이 가지는 계조 차이 값 중 최소치 이상이고, 정적 영역(100, 200)이 가지는 계조 차이 값 중 최대치 이하이다. 즉, 도 3a 및 3b를 통해, 색수차 발생 영역을 가지지 않는 일반적인 영상에서는 변화 영역(120)에 있는 픽셀에서의 색상별 계조 차이 값이 정적 영역이 가지는 계조 차이 값의 최소치와 최대치 사이에 위치함을 알 수 있다.

도 4a는 색수차 발생 부분을 포함하는 영상을, 그리고 도 4b는 도 4a에 해당하는 부분의 엣지(edge)에서 색수차가 발생한 부분의 색상별 계조 차이 값을 나타내는 그래프이다.

도 2의 영상과 달리, 도 4a의 영상에는 원 형상의 경계 주위에 색의 띠가 형성되어 있는 것을 알 수 있으며, 이러한 현상을 색수차라고 함은 이미 살펴본 바 있다.

도 4b는 도 4a의 엣지(edge)에서 색수차가 발생한 부분에 대한 RGB 신호, R-G 계조 차이 값, B-G 계조 차이 값을 나타내는 그래프이다.

도 4b의 가장 위쪽 그래프는 두 개의 정적 영역, 즉 제1 정적 영역(400), 제2 정적 영역(420), 그리고 변화 영역(410)을 가진다. 도 4b의 아래 두 그래프, 즉 R-G 계조 차이 값, B-G 계조 차이 값을 나타낸 그래프를 살펴보면, 변화 영역에서의 값들 중에는 정적 영역의 값의 최대치보다 크거나 정적 영역의 값의 최소치보 다 작은 값들(411, 412)이 존재함을 알 수 있다. 즉, 도 2에서 살펴본 원칙에 위배되는 영역이 도 4b의 영상에는 존재한다. 배율 색수차 및 축상 색수차의 구분 없이 색수차가 발생한 영역에서는 위와 같은 원칙에 위배되는 특성이 발생하게 된다.

그러므로 본 발명에서는 이러한 원칙을 이용하여 단일 영상 하나만을 가지고 색수차로 판단되는 영역을 검출하고 알맞은 값으로 보정하는 영상처리 기법을 제안하고자 한다.

도 5는 본 발명에 따른 색수차 검출 방법을 설명하기 위한 도면이다.

색수차 영역을 검출해 내기 위해서 우선 색수차 영상에서 엣지(edge)의 폭을 설정한다. 가로 세로 독립적인 일차 신호에서 변화 영역이 시작되는 지점의 위치를 ml, 변화 영역이 끝나는 지점의 위치를 mr 이라고 하면, 두 지점 사이의 픽셀 중 아래의 수학식 1, 2에 포함되지 않는 픽셀은 모두 색수차가 발생한 픽셀로 검출한다. 도 5는 레드-그린의 계조 차이 측정 및 그에 따른 색수차 발생 검출을 위해 필요한 요소들을 나타내고 있는데, R(ml)은 변화 영역의 시작점에서의 레드 신호의 값을, R(mr)은 변화 영역의 종료점에서의 레드 신호의 값을, G(ml)은 변화 영역의 시작점에서의 그린 신호의 값을, G(mr)은 변화 영역의 종료점에서의 그린 신호의 값을 나타낸다. 또한, R(x), G(x) 각각은 변화 영역에서 픽셀 위치에 따른 레드, 그린 신호의 값을 나타낸다.

이러한 값들 및 아래 수학식 1을 이용하면, 레드-그린의 색수차 발생 여부를 검출할 수 있다. 즉, 수학식 1은 레드-그린의 계조 차이에 대한 색수차 검출식을 나타낸다.

여기서, ε₀는 측정에 따라 발생할 수 있는 오차허용치를 나타내며, 바람직하게는 매우 작은 값으로 설정된다.

한편, 아래의 수학식 2는 블루-그린의 계조 차이에 대한 색수차 검출식을 나타낸다.

여기서, B(ml)은 변화 영역의 시작점에서의 블루 신호의 값을, B(mr)은 변화 영역의 종료점에서의 블루 신호의 값을 나타내며, B(x)는 변화 영역에서 픽셀 위치에 따른 블루 신호의 값을 나타낸다. 또한, ε₀는 측정에 따라 발생할 수 있는 오차허용치이다.

도 6a 내지 도 6c는 색수차 발생 구역에 대한 보정 방법의 실시예들을 나타낸다.

도 5를 통해 설명한 방법을 통해 색수차 발생 구역에 대한 검출이 완료되면 검출된 도 4b의 411, 412 구역에 대해 적절한 보정치를 계산하게 된다. 도 4b의 411 또는 412 구역과 같이 색수차 구역으로 판단된 구역에 대해서는 R-G 계조 차이 값 또는 B-G 계조 차이 값에 대한 보정을 수행한다. 보정치는 도 4b의 400 구역과 420 구역의 계조 차이 값 중 최대치와 최소치 사이의 값으로 설정된다. 계조 차이 값이 보정된 후에는 해당 픽셀에 대한 그린 값을 다시 보정된 계조 차이 값에 더함으로써, 색수차 보정 이후의 결과 영상의 레드 및 블루의 픽셀 값을 계산한다. 보정치의 설정과 관련하여서는 도 6a 내지 도 6c의 세 가지 바람직한 실시예들이 있다.

도 6a는 보정치를 변화 영역(410) 내에서 색수차 발생 구역(411 또는 412)의 바로 옆에 위치하는 픽셀들의 계조 차이 값들 중 더 큰 값으로 맞추는 경우에 있어서의 R-G 및 B-G의 보정된 계조 차이를 나타내는 그래프들을 나타낸다. 또한, 도 6b는 보정치를 변화 영역(410) 내에서 색수차 발생 구역(411 또는 412)의 바로 옆에 위치하는 픽셀들의 계조 차이 값들 중 더 작은 값으로 맞추는 경우에 있어서의 R-G 및 B-G의 보정된 계조 차이를 나타내는 그래프들을 나타낸다. 마지막으로, 도 6c는 제1 정적 영역(400) 및 제2 정적 영역(420)의 계조 차이 값의 최대치 및 최소치 사이에서 선형 보간(linear interpolation)을 이용하여 보정치를 적용한 경우에 있어서의 R-G 및 B-G의 보정된 계조 차이를 나타내는 그래프이다.

도 6a 내지 도 6c의 실시예들에서 모두, 수차 발생 구역 내 픽셀들의 계조 차이 값이 정적 영역에서의 계조 차이 값 범위 내의 값으로 보정되며, 어떤 보정치를 적용할 것인지는 보정이 적용될 영상 특성에 따라 달라질 수 있고, 사용자의 선택에 의해 적절히 선택, 적용될 수 있다.

도 7은 본 발명에 따른 색수차 검출 및 보정 방법의 동작 흐름을 순차적으로 나타낸 도면이다.

우선, 색수차가 발생했는지 검출할 영상의 엣지의 폭을 설정한다(S701). 엣지의 폭이 설정되면 영상의 엣지 부분을 정적 영역 및 변화 영역으로 구분한다(S702). 정적 영역은 색상이 변하지 않거나 일정 범위 내에서만 변하는 영역이며, 변화 영역은 색상이 일정 범위를 벗어나 변하는 영역이다. 정적 영역과 변화 영역이 설정되면, 변화 영역의 시작점과 종료점을 획득한다(S703).

획득한 시작점과 종료점을 이용해 시작점과 종료점에서의 계조 차이값을 획득하고, 최대치 및 최소치를 검출한다(S704). 최대치와 최소치가 정해지면, 변화 영역에서의 계조 차이 값(R(x) - G(x) 또는 B(x) - G(x)) 중 최소치 이상 최대치 이하의 범위를 벗어나는 픽셀을 모두 검출한다(S705). 그리고, 검출된 픽셀을 색수차 발생 구역으로 지정한다(S706). 색수차 발생 구역으로 지정된 구역 내의 픽셀에 대해서는 계조 차이 값에 대해 보정치를 적용한다(S707). 즉, 블루와 레드 신호에 대해서는 보정된 계조 차이 값으로 표현한다. 적용할 보정치에 대한 바람직한 실시 예들은 도 6a 내지 6c를 통해 살펴본 바와 같은 세 가지 바람직한 실시예들이 있다.

도 8a는 도 4의 영상에 대해 본 발명에 따른 색수차 보정을 수행한 후의 영상을, 도 8b는 도 4의 영상에 대해 본 발명에 따른 색수차 보정 수행한 후의 RGB 신호 및 계조 차이 값을 나타내는 그래프이다.

즉, 도 8b의 그래프들은 본 발명에 따라 색수차 발생 영역을 검출하고 검출된 색수차 발생 영역(예를 들어, 4b의 411 또는 412)에 대해 계조 차이 값에 대한 보정을 완료한 이후의 결과를 나타낸다. 도 8b의 아래 두 그래프를 통해 알 수 있듯이 수학식 1 또는 수학식 2의 원칙에 위배된 영역이 사라지는 것을 확인할 수 있다. 또한, 이러한 효과는 도 8a의 영상에서 원 형상의 바깥 부분에서의 색 띠가 희미해지는 것과 같은 시각적 효과로 이어짐을 확인할 수 있다.

도 9a 및 9b는 본 발명에 따른 색수차 보정 수행 후의 영상의 실시예들을 나타낸다.

도 9a 및 9b의 보정 전 영상과 보정 후 영상을 비교해 보면, 보정 전의 영상에서 각 사물의 경계 부분에서 볼 수 있었던 색띠가 보정 후에는 사라지거나 적어도 희미해졌음을 알 수 있다.

상기 도면 및 설명에서는 RGB 컬러 모델을 중심으로 본 발명의 실시예를 설 명하였으나, 본 발명의 범위가 RGB 컬러 모델에만 한정되는 것은 아니며, CMY 색공간, HSI 색공간, CIE 색공간, YCbCr 등의 모델에 적용될 수 있음이 이해되어야 할 것이다.

이상 설명한 본 발명은, 기타 부수적인 정보 없이 색수차 영상만을 가지고 효율적인 색수차 보정을 수행하는 특징을 가지며, 따라서, 렌즈의 교체가 가능하지 않은 소형 카메라로부터 모든 카메라 제품에 적용 가능하다. 또한 해당 색수차 영상만을 이용하여 색수차 검출 및 보정을 수행하므로 카메라에서의 직접적인 적용이 아니라 하더라도 인터넷 등을 통해 얻은 영상들을 포토샵 등 다양한 어플리케이션에서 처리하는 데에도 사용될 수 있다.

이상 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

도 1은 본 발명에 적용되는 RGB 색공간의 구조를 나타낸 도면.

도 2는 색수차가 일어나지 않는 일반적인 영상의 엣지(edge) 영역 및 영상의 엣지 영역에서의 RGB 신호를 그래프로 나타낸 도면.

도 3a는 도 2의 변화 영역에서의 레드-그린 색상의 계조 차이 값을, 도 3b는 도 2의 변화 영역에서의 블루-그린 색상의 계조 차이 값을 나타낸 도면.

도 4a는 색수차 발생 부분을 포함하는 영상을 나타낸 도면이고, 그리고 도 4b는 도 4a에 해당하는 부분의 엣지(edge)에서 색수차가 발생한 부분의 색상별 계조 차이 값을 나타낸 그래프.

도 5는 본 발명에 따른 색수차 검출 방법을 설명하기 위한 도면.

도 6a 내지 도 6c는 색수차 발생 구역에 대한 보정 방법의 실시예들을 나타낸 도면.

도 7은 본 발명에 따른 색수차 검출 및 보정 방법의 동작 흐름을 순차적으로 나타낸 도면.

도 8a는 도 4의 영상에 대해 본 발명에 따른 색수차 보정을 수행한 후의 영상을 나타낸 도면이고, 도 8b는 도 4의 영상에 대해 본 발명에 따른 색수차 보정 수행한 후의 RGB 신호 및 계조 차이 값을 나타내는 그래프.

도 9a 및 9b는 본 발명에 따른 색수차 보정 수행 후의 영상의 실시예들을 나타낸 도면.

Claims

영상의 엣지 부분을 색상이 기준치 미만으로 변화하는 정적 영역과 색상이 기준치 이상으로 변화하는 변화 영역으로 구분하는 단계;

비교 색상에 대한 적어도 하나의 기준 색상의 계조 차이 값을, 상기 정적 영역 및 상기 변화 영역 각각에 대해 산출하는 단계;

상기 변화 영역 내 픽셀들 중 계조 차이 값이 상기 정적 영역에서의 계조 차이 값 범위를 초과하는 적어도 하나의 픽셀들을 색수차 발생 구역으로 판단하는 단계; 및

상기 색수차 발생 구역 내 픽셀들에 대해 계조 차이 값 보정을 수행하는 단계를 포함하는 영상 처리 방법.
청구항 1에 있어서,

상기 색수차 발생 구역으로 판단하는 단계는,

상기 정적 영역에서 제1 기준 색상과 상기 비교 색상의 계조 차이 값의 최대치와 최소치를 산출하는 단계; 와

상기 변화 영역 내 픽셀이 상기 최소치 이상 상기 최대치 이하의 범위를 벗어나는지 판단하는 단계를 포함하는 영상 처리 방법.
청구항 1에 있어서,

상기 계조 차이 값 보정을 수행하는 단계는,

상기 색수차 발생 구역 내 픽셀들의 계조 차이 값을, 상기 정적 영역에서의 계조 차이 값 범위 내의 보정값으로 보정하는, 영상 처리 방법.
청구항 3에 있어서,

상기 보정값은 상기 정적 영역에서 나타나는 계조 차이 값의 최대치와 최소치 사이에서 선형 보간을 이용해 설정되는, 영상 처리 방법.
청구항 1에 있어서,

상기 비교 색상 및 상기 적어도 하나의 기준 색상은 RGB 색공간에 따른 색상인, 영상 처리 방법.
청구항 5에 있어서,

상기 비교 색상은 그린인 것을 특징으로 하는, 영상 처리 방법.
청구항 1 내지 청구항 4 중 어느 한 항에 있어서,

상기 비교 색상 및 적어도 하나의 기준 색상은 CMY 색공간, HSI 색공간, CIE 색공간, YCbCr 색공간 중 어느 하나의 색공간에 따른 색상인, 영상 처리 방법.
청구항 1에 있어서,

계조 차이 값 보정이 수행된 상기 색수차 발생 구역 내 픽셀들에 대해 상기 적어도 하나의 기준 색상을 표현하는 단계를 더 포함하는, 영상 처리 방법.
영상의 엣지 부분을 색상이 기준치 미만으로 변화하는 정적 영역과 색상이 기준치 이상으로 변화하는 변화 영역으로 구분하고, 상기 정적 영역 및 상기 변화 영역 각각에 대해 비교 색상에 대한 적어도 하나의 기준 색상의 계조 차이 값을 산출하여, 상기 변화 영역 내 픽셀들 중 계조 차이 값이 상기 정적 영역에서의 계조 차이 값 범위를 초과하는 적어도 하나의 픽셀들을 색수차 발생 구역으로 판단함으로써 색수차를 검출하고,

상기 색수차 발생 구역 내 픽셀들의 계조 차이 값을 상기 정적 영역에서의 계조 차이 값 범위 내의 보정 값으로 보정하여 색수차를 보정하는, 영상 처리 장치.
청구항 9에 있어서,

상기 정적 영역에서 제1 기준 색상과 상기 비교 색상의 계조 차이 값의 최대치와 최소치를 산출하고, 상기 변화 영역 내 픽셀이 상기 최소치 이상 상기 최대치 이하의 범위를 벗어나는지 판단하여, 상기 색수차 발생 구역을 판단하는 것을 특징으로 하는, 영상 처리 장치.
청구항 9에 있어서,

상기 비교 색상 및 상기 적어도 하나의 기준 색상은 RGB 색공간에 따른 색상인, 영상 처리 장치.
청구항 11에 있어서,

상기 비교 색상은 그린인 것을 특징으로 하는, 영상 처리 장치.
청구항 9 또는 청구항 10에 있어서,

상기 비교 색상 및 적어도 하나의 기준 색상은 CMY 색공간, HSI 색공간, CIE 색공간, YCbCr 색공간 중 어느 하나의 색공간에 따른 색상인, 영상 처리 장치.
RGB 색공간에 기초하여 색상을 표현하는 영상 처리에서 색수차를 검출하고 보정하는 방법에 있어서,

영상의 엣지 부분을, 색상이 기준치 미만으로 변화하는 정적 영역과 색상이 기준치 이상으로 변화하는 변화 영역으로 구분하는 단계;

그린 색상에 대한 제1 기준 색상 및 제2 기준 색상의 계조 차이 값을, 상기 정적 영역 및 상기 변화 영역 각각에 대해 산출하는 단계;

상기 변화 영역 내 픽셀들 중 계조 차이 값이 상기 정적 영역에서의 계조 차이 값 범위를 초과하는 적어도 하나의 픽셀들을 색수차 발생 구역으로 판단하는 단계; 및

상기 색수차 발생 구역 내 픽셀들에 대해 계조 차이 값 보정을 수행하여, 상기 제1 기준 색상 및 제2 기준 색상을 표현하는 단계를 포함하는, 색수차 검출 및 보정 방법.
청구항 14에 있어서,

상기 제1 기준 색상은 레드이고 상기 제2 기준 색상은 블루인 것을 특징으로 하는, 색수차 검출 및 보정 방법.
청구항 14에 있어서,

상기 색수차 발생 구역으로 판단하는 단계는,

상기 정적 영역에서 제1 기준 색상과 상기 비교 색상의 계조 차이 값, 그리고 제2 기준 색상과 상기 비교 색상의 계조 차이 값의 최대치와 최소치를 산출하는 단계; 와

상기 변화 영역 내 픽셀이 상기 최소치 이상 상기 최대치 이하의 범위를 벗어나는지 판단하는 단계를 포함하는, 색수차 검출 및 보정 방법.