DPC (Defect Pixel Correction) 이란....

아래 블로그는 "라온피플" 회사의 블로그 내용을 참조한 것 입니다.

Defect Pixel :

먼저, 설명하고자 하는 내용을 가장 쉽게 파악하는 방법은

각 단어들의 의미를 해석해 보는 방법일 것입니다.

이번에 다룰 Defect Pixel Correction의 단어를 풀어 보면,

• Defect – 결함, 탈주, 장애, 이탈
• Pixel – 화소, 픽셀 (이미지를 이루는 네모 모양의 가장 작은 단위의 점)
• Correction – 조정, 수정, 교정

즉, Defect Pixel Correction이란?

결함 있는 화소(픽셀)에 대한 조정(수정, 교정)하는 작업을 의미합니다.

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그렇다면, 이런 결함있는 화소(불량 화소)는 왜 생기는 것일까요?

​

설명에 앞서 이런 불량 화소는 카메라 뿐만 아니라,

화소(픽셀) 단위로 이루어진 모든 제품에서 나타날 수 있습니다.

예를 들면, 핸드폰 액정이나 모니터, TV 등

디스플레이 장치에서 원하는 색과는 다른 색이 나오는 경우,

혹은 프린터에서 특정 위치만 인쇄를 하지 못하는 경우도 이에 해당 할 수 있습니다.

​

 

카메라의 경우에는 여러 원인이 있을 수 있지만,

특히 이미지를 획득하는 이미지 센서의 역할이 매우 중요한 만큼 가장 영향을 크게 받습니다.
지금 여기에서는 취지에 맞도록 이미지 센서에 대해서는 간략히 정리만 하고,

자세한 내용은 당사 블로그의

머신 비전의 이해 > 머신 비전 ISP_ 2. Image Sensor 편을 참조하기 바랍니다.

이미지 센서를 간단하게 정리하면,

렌즈를 통해 들어온 빛을 전기적 디지털 신호로 변환해주는 역할로,

영상신호를 저장하고 전송해 디스플레이 장치로 촬영한 사진을

볼 수 있도록 만들어 주는 반도체라고 할 수 있습니다.

 

그림 2. 카메라의 이미지 센서와 렌즈 위치

다시 본론으로 돌아와서 불량 화소가 생기는 원인은

때에 따라 크게 두 가지 분류 할 수 있습니다.

1. 생산, 제조 과정에서 생긴 초기 불량 화소
2. 초기 불량 화소 검사에서는 발견되지 않았으나 사용 중 발생하는 불량 화소

이어 설명할 내용은 카메라 중에서도 이미지 센서 기준으로 설명하도록 하겠습니다.

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첫 번째 생산, 제조 과정에서 생긴 초기 불량 화소의 원인은

먼저 물리적인 손상(누락, 파손, 결선 등)으로 인해 반응이 없거나

항상 강한 반응을 하는 경우가 될 수 있습니다.

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또 다른 경우로는 주변 소자의 영향 혹은 해당 부품 등 여러 원인으로

주변과 다르게 민감도(Sensitive)가 차이가 나는 경우입니다.

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두 번째로 초기 불량 화소 검사에서는 발견되지 않았으나

사용 중 발생하는 경우는 매우 다양한 원인은 들 수 있지만,

간단하게 몇 가지 나열하면 노후, 외부 환경(온도, 습도, 먼지 등),

충격, 고르지 않은 전원 상황 등에 영향을 받아 불량 화소를 유발 할 수도 있습니다.

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Defect Pixel 종류 :

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일반적으로 Defect Pixel의 종류는 3가지로 나눌 수 있습니다.

• 핫 픽셀(Hot Pixel) – 계속해서 빛나는(흰색) 화소(픽셀)
• 데드 픽셀(Dead Pixel) – 빛이 나지 않는(검은색) 화소(픽셀)
• 스턱 픽셀(Stuck Pixel) – 한 화소(픽셀)을 구성하는 값 중 일부만 빠진 경우
  (Color의 경우, 한 화소(픽셀)을 구성 할 때 R, G, B의 값이 존재 하는데, 그 중 하나 이상의 색이 빠지는 경우.)

 

 그림 3. Defect Pixel의 종류 (상좌 – 핫 픽셀, 상우, 하좌, 하우 – 스턱 픽셀 혹은 데드 픽셀)

 

  

Defect Pixel Correction :

앞에서 "Defect Pixel(불량 화소)이 무엇이고 왜 생기는가?"에 대해 설명을 하였다면,

지금부터는 "불량 화소를 어떻게 없애고 보정 할 것인가?"를 가지고 이어가도록 하겠습니다.

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Defect Pixel Correction(불량 화소 보정)은 크게 두 부분으로 나눌 수 있습니다.

1. Defect Pixel 위치 검출 부
2. Defect Pixel 처리 부

 

 

 

첫 번째로 Defect Pixel의 위치를 찾는 방법입니다.

Defect Pixel의 위치를 찾는 방법을 나누면 3가지로 들 수 있습니다.

1. 주변 화소(픽셀)와 비교하여, Defect Pixel을 실시간으로 찾는 방법
2. Defect Pixel을 추출 할 수 있는 환경을 만들어, 모든 Defect Pixel의 위치를 가지고 있는 방법
3. 사용자가 직접 Defect Pixel이라고 의심되는 위치를 기입하는 방법

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두 번째로는 Defect Pixel에 대한 처리 하는 방법입니다.

Defect Pixel 위치 검출 부로부터 전달받은 화소와

주변 화소와 비교를 통하여 Defect Pixel 을 처리하게 됩니다.

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Defect Pixel 처리에는 여러 가지 방법이 적용되지만

가장 일반적으로 사용하는 방식은 Median Filter를 이용한 방식입니다.

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Median Filter에 대해 간략히 설명하면,

A {Median Filter를 적용하고 싶은 화소}와 함께

B {그 주변의 화소}를 위치와 상관 없이 화소값의 크기에 따라 정렬합니다.

​

크기 순으로 정렬된 화소 중에 중간의 값을

A {Median Filter를 적용하고 싶은 화소}와 대체하는 것입니다.

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​아래 그림을 통해 쉽게 설명하도록 하겠습니다.

 

그림 4. Median Filter 예시

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변경 전 Data(왼쪽)을 먼저 보면, 불량 화소라고 의심이 되는 화소(10)를 찾았습니다.

​

​즉, 10에 대하여 Median Filter를 적용 할 것이며,

따라서 10 주변의 값인 5, 3, 4, 3, 5, 3, 4, 5를 참고하게 됩니다.

​

​이 값들을 크기 순으로 정렬하면 다음과 같습니다.
(3 = 3 = 3 < 4 = 4 < 5 = 5 = 5 <10)

​

​결과적으로 정렬 된 값의 중간 값은 4가 되며,

따라서 Median Filter를 적용하고 싶은 값 10을 중간 값 4로 대체하면

Median Filter가 적용 되는 것입니다.

​

해당 알고리즘을 통해 실제로 Defect Pixel Correction을 수행하면

아래와 같은 결과를 얻을 수 있습니다

 

<적용 전>       <적용 후>

       그림 5. Defect Pixel Correction 결과 전/후 비교  

참조  : https://m.blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=laonple&logNo=220776627244&proxyReferer=http%3A%2F%2Fwww.google.co.kr%2Furl%3Fsa%3Dt%26rct%3Dj%26q%3D%26esrc%3Ds%26source%3Dweb%26cd%3D1%26ved%3D0ahUKEwjGkLPy-uTWAhVJHZQKHbtSDlwQFgglMAA%26url%3Dhttp%253A%252F%252Fm.blog.naver.com%252Flaonple%252F220776627244%26usg%3DAOvVaw2EmYKlGwOxEVwEQpxo6UvL