영상보정처리 : bayer부터 gamma 까지

 

이 Page에서는 영상보정 처리과정에 대한 세부 알고리즘에 대해서 소개하도록 한다.

(글이 길어질 것이므로 여기서는,

Bayer-> Interpolation -> Color correction -> Gamma correction까지만 우선

게재하고 이어서 나머지를 게재하려고 한다.)

 

1. 전체 영상보정 FLOWCHART

이야기했듯이 영상보정 FLOWCHART및 방식은 너무나 많은 종류가 있기 때문에 어느 것이

정통하다고 볼 수는 없으나 현재 상용화되어 있는 영상보정 처리 기술의 한종류를 소개하고

하기의 FLOW에 맞추어 설명하도록 한다.

 

2. SENSOR -> BAYER -> INTERPOLATION

 

2-1. SENSOR -> BAYER

 Bayer Image (Mosaic)
□ 8bit 의 raw data.
□ Data 추출 순서에 따라 RGRG… 또는 BGBG 등의 format.
□ 칼라 sensor도 Bayer Data 자체는 흑백으로 보임.

 

 

2-2. BAYER -> INTERPOLATION

Interpolation
□ 8bit Bayer raw data에서 24bit RGB data 를 계산하여 추출하는 방식.
□ 영상이 가지고 있는 R,G,B 정보는 Color Filter에 의해서 각각의 값들만 CIS가 받아 들인다.
□ 8bit Bayer data만으로는 color정보를 표현할 수 없어서 이웃에 있는 data로 24bit data 재생.
□ 방법에 따라서 2x2, 3x3, 5x5 등이 있음.

 

 

2-3. ADVANCED Technology
일반적으로 단일 층에 1개의 픽셀만을 제조할 수 있는 반면 Foveon사에서는 3개 픽셀이 단일층에

적층된 센서를 개발했다. 따라서 이 센서는 Interpolation이 필요 없게 되어 고도의 선명도를

가질 수 있으나 제조 비용, 수율 등을 고려했을 때 널리 사용될 수 있는 기술인지는 좀더 두고 봐야

할 일이다.

Interpolation을 사용하여 Color를 재현하는 일반센서들의 가장 큰 문제는 역시 Foveon에서

지적했듯이 모아레현상이라고 할 수 있다. 이는 Color성분뿐 아니라 휘도성분까지 이웃하는

Pixel 정보로부터 계산하여 보정을 하는한 어쩔 수 없는 기술적 한계가 아닐까....

 

*DSLR렌즈로 유명한 시그마라는 일본 회사에서 최근 Foveon센서를 장착한 디지털 카메라를

출시하기도 했다. 사진 전문가들에게서 어느정도의 호평을 얻을 수 있을런지 사뭇 기대가 된다.

 

3. Matrix(3x3)를 이용한 Color Correction
□CIS의 data는 Color Filter 의 distortion등으로 인해 정확한 파장대의 성분으로 추출 되지 못한다.
□이러한 distortion성분을 포함한 값을 추출해 이것의 역 계수 값으로 origin의 data 가지도록

   보정 필요.

 

 

4. Gamma Correction
□ CRT나 모니터 등의 Display장치는 고유의 왜곡 값을 가진다.
□ 이러한 Display장치의 왜곡 값을 미리 보정해 주기위한 처리 방법.
□ Output = (input/255)^Υ   x 255 , Typically Υ=0.45
□ 보정을 넘어 Contrast / Brightness기능으로도  활용됨.

 

다음은 Gamma Correction이후의 과정에 대하여 소개하도록 하겠다. ^^ (즐감하시길)

 

여기있는 글들은 대부분 영상 엔지니어적 관점에서 적은 것들입니다. 그래서 일반분들이 보기에는

다소 어려울 것도 같습니다....(다른 블로그들을 보니 훨씬 쉽게 게재하던데....저는 그게 잘

안되는군요..)___부족한 내용 등에 대해서 어느분이라도 귀뜸해 주시면 참고하겠습니다.

 

 

참조 : http://blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=doowon10&logNo=20037448714