역광보정기술

■ 기존 역광보정기술

대상물 후면에서 강한 빛이 투사되어 대상물을 밝기가 상대적으로 낮아 보이는 상황(?)을 역광이라 하는데 이를 해결하고자 하는 기술이 역광보정기술이다.

역광보정은 아날로그 방식 카메라로는 해결이 어려워 디지털 방식 카메라의 성장을 가져왔는데 원리는 의외로 간단하다. 아날로그 방식의 카메라가 화면 전체의 평균 밝기만을 인식하므로 밝은 부분의 영향을 피할 수 없다. 하지만 디지털 방식의 카메라는 원하는 부분의 밝기만을 제한해 인식 할 수 있어 밝은 부분에 상관없이 어두운 부분을 원하는 만큼 밝게 할 수 있다.

        [그림1]                                 [그림2]                               [그림3]     

[그림1]는 역광상황에서의 아날로그 방식 카메라의 결과를 보여주고 있고 [그림2]은 역광조정기능이 있는 디지털 방식 카메라의 결과를 보여주고 있다. 그런데역광보정을 한 [그림2]에서의 문제는 어두운 부분은 잘 보이나 밝은 창이 너무 밝게 되어 포화가 일어나 창밖의 정보를 알 수 없고 더 나아가 때로는 얼굴 주위의 윤괄을 침범해 얼굴을 인식하지 못하게 될 수도 있다.

■ 광역 역광보정기술

[그림2]와 같은 역광보정의 문제점을 보완하기 위한 방법으로 광역 역광보정인 Wide Dynamic Rage 기술이 있다. 목적은 [그림3]과 같이 밝기 차이가 많이 나는 사람과 창밖을 동시에 잘 보고자 하는 것이다. 이를 위해서 Dynamic Range를 가능한 넓혀야 하는데 방법은 다음과 같다.

▷ Knee or Clip

[그림4. Knee 특성함수]

[그림4]에서처럼 시스템의 감마 곡선에서 밝은 부분을 완만히 변화시킴으로서 보다 넓은 Dynamic Range를 얻을 수 있다. 그래프에서 기울기가 급격한 변화가 시작 되는 지점을 Knee Point라고 한다. 아날로그 방식의 카메라를 비롯해 대부분의 카메라가 이런 기능을 가지고 있고 밝은 부분의 기울기를 일정한 값으로 치환 시키는 것을 Clip이라 한다. 이들을 통해 어느 정도 Dynamic Range가 향상되지만 효과가 제한적이다 

▷ 감마 곡선 변화

[그림5. Neuro 감마곡선]

WDR 기능의 초기 비전이라 할 수 있는 Neuro 감마와 같아 미리 여러개의 감마 곡선을 설계해 놓고 화상의 상태에 맞게 가장 적절한 곡선을 선택한다. [그림5]에서 여러개의 감마 곡선 중 현재 화상상태에 가장 적합한 것을 하나 선택하고 이 함수에 따라 대상물의 밝기를 가변시켜 출력한다.

▷ Adaptive 감마 변화

[그림6. Adaptive 감마 특성변환] 

감마 함수를 미리 설계해 놓고 적저한 것을 선택하는 것보다 더 발전된 형태로 화상의 정보(휘도신호)에 따라 최적의 감마 함수가 생성되도록 피드백 제어를 한다. [그림6]에 기본 개념만을 표시했는데 실제로는 여러 단계의 작업이 필요하고 화상에서 어떤 특성 정보를 추출하고 이를 이용해 화상신호를 어떻게 조작하는가 하는 것이 중요한 기술 노하우이다.

▷ 이중 채널 구조

[그림7. 이중채널구조]

지금까지의 방법은 화상신호가 하나의 신호흐름(1채널)만을 가지는 것이다. 보다 큰 범위의 Dynamic Range를 얻기 위해서는 이중 채널 구조를 이용해야 하는데 2회 이상 화상신호를 생성하거나 조작한 뒤 각각에 대하 처리하고 마지막에 이를 하나의 화상 신호로 합성한다.

[그림7]에 이중 채널 구조의 기본 개념을 표시했는데 Long 채널은 어두운 부분의 영역을 처리를 담당하고 Short 채널은 밝은 부분의 영역을 처리하므로 CCD로부터 얻은 신호를 최대한 보존해 가공한 뒤 마지막 단게에서 모니터의 dB에 최적으로 맞게 합성한다. 이러한 조작이 화상의 상태에 따라 자동으로 이루어진다. 하지만 만약 Wide Dynamic Range가 필요 없는 화상이 입력되면 2채널은 같은 값을 가지고 동일한 처리를 하게 된다. 이 구조에서 한 채널에 메모리를 두게 되면 2개의 서로 다른 노출 정보를 얻은 뒤 이를 합성할 수 있어 보다 높은 Dynamic Range를 얻을 수 있다.