디지털 영상 장치에서 화이트 밸런스 조정 장치 및 방법 document_id A220623055842

모든 빛은 고유의 색 온도 값을 가지고 있다. 색 온도는 광원의 빛의 색깔을 온도로 표시한 것으로서, 보통 캘빈 온도라는 단위로 표시하는데, 태양광선, 형광등, 촛불 등의 광선은 모두 다른 색 온도 값을 가지고 있다. 이러한 색 온도의 차를 사람이 잘 느끼지 못하는 것은 사람의 눈이 매우 우수한 오토 화이트 밸런스(White Balance) 기능을 가지고 있기 때문이다. 화이트 밸런스란 광원에서 빨간색, 초록색, 푸른색의 상대적인 강도를 뜻한다. 카메라에서는 색 온도가 낮으면 붉은색을 띠고, 높으면 푸른색을 띤다. 태양광 아래에서는 정상적인 컬러 밸런스를 얻을 수 있다. 하지만 이보다 색 온도가 낮은 백열등이나 촛불 아래에서는 붉은색으로, 색 온도가 높은 흐린 날이나 형광등 아래에서는 푸른색으로 표현된다. 카메라로 촬영할 때 백열등 아래에서는 노랗게 사진이 나오고 형광등 아래에서는 푸르스름하게 사진이 나오는 것은 이러한 이유 때문이다. 화이트 밸런스를 맞춘다는 것은 카메라가 현장에서 빛을 통해 느끼고 받아들이는 색을 기억시켜 피사체로부터 반사되는 색을 정확하게 표현하기 위해 하는 작업이라고 할 수 있다. 캠코더나 카메라 등의 촬상 장치에서 실내 및 야외의 조명 상태에 따라 색온도가 다르기 때문에 발생하는 색상의 불일치를 맞추기 위하여, 일반적으로 백색의 차트나 종이를 피사체의 위치에서 정상적으로 촬영하여 화면의 밝은 부분의 색상의 균형을 잡아 시각적으로 자연스러운 영상을 얻도록 화이트 밸런스를 제어한다. 화이트, 즉 흰색의 물체는 현장의 조명에 따라 조금씩 다른 색으로 보인다. 따라서 화이트 밸런스를 조절하는 것은 흰색의 물체가 현재 반사하고 있는 이 색깔이 원래는 흰색이라는 것을 카메라에 약속시키는 과정이다. 통상적으로 화이트 밸런스에 가장 많이 사용되는 방법은 GWA(Gray World Assumption) 가정을 기반으로 하는 Von Kries 방법이다. GWA란 세상의 모든 컬러의 조합은 무채색이 된다는 이론으로 영상 내에서 다양한 컬러가 존재할 때 한 영상내의 전체적인 평균은 무채색이 된다는 이론이다. 이때, 무채색이란 밝기만 존재하고 색 성분이 없는 것으로, RGB(Red, Green, Blue) 각 채널의 평균이 같다는 것을 의미한다. 이러한 GWA 가정을 기반으로 각 채널에서 구한 평균이 같도록 만들어 주는 것이 Von Kries 방법이다. 도 1은 통상적으로 쓰이는 디지털 영상에서의 오토 화이트 밸런스 알고리즘의 전체적인 동작을 나타낸 흐름도이다. 도 1을 살펴보면, 101단계에서 디지털 영상장치에서 촬영한 원본 이미지의 전체 영역의 화소값을 검출한다. 103단계에서 검출된 화소값의 평균값을 계산한 후, 105단계에서 계산된 평균값의 각 색상 성분이 동일한지 판단한다. 만약 평균값이 동일하지 않다면, 107단계로 진행하여 화소별 샐상 성분값이 동일하도록 조절하여 109단계로 진행하고, 만약 평균값이 동일하다면, 109단계로 진행하여 동일한 평균값이 적용된 결과 이미지를 저장하고 종료한다. 이보다 향상된 방법으로 현재 ISP(Image Signal Processor)에 가장 많이 사용되는 방법은 한 영상을 크게 몇 개의 구간으로 나누어서 각 구간의 평균들 간의 비교를 통해 화이트 밸런스의 가중치를 결정하는 FRM(Fuzzy Rule Method)과, 무채색을 검출하여 검출된 영상을 기반으로 화이트 밸런스 가중치를 찾아내는 방법, 밝기의 값이 일정 문턱값 이상이고, R값에서 G값을 뺀 절대값과 B값에서 G값을 뺀 절대값이 일정 문턱값 이하인 화소들을 무채색으로 선택하는 무채색을 검출하는 방법 등이 있다. 하지만, 상기의 기술들은 여러 가지 문제점들을 포함하고 있다. FRM의 경우, 영역의 분할과 가중치 연산에 따라서 결과가 좌우되는 문제점이 있고, 무채색 검출을 기반으로 하는 방법은 무채색 검출 방법에 따라 결과가 좌우된다. 영상 내의 컬러 분포가 다양하지 못한 경우나, 영상이 단색이나 몇 가지 색으로 이루어져 있는 경우에도 정확한 화이트 포인트 추정이 어려워지는 문제점이 발생한다.