Abstract
Color image sensors (CIS) output color images through image sensors and image signal processing. Image sensors that convert light to electrical signal are divided into CMOS image sensor and CCD image sensor according to transferring method of signal charge. In general, a CIS has RGB output signals from tri-stimulus XYZ of the scene through image signal processing. This paper presents an adaptive colorimetric analysis method to obtain chromaticity and luminance using CIS under various environments. An image sensor for the use of colorimeter is characterized based on the CIE standard colorimetric observer. We use the method of least squares to derive a colorimetric characterization matrix between camera RGB output signals and CIE XYZ tristimulus values. We first survey the camera characterization in the standard environment then derive a SGL(shutter-gain-level) function which is relationship between luminance and auto exposure (AE) characteristic of CIS, and read the status of an AWB(auto white balance) function. Then we can apply CIS to measure luminance and chromaticity from camera outputs and AE resister values without any preprocessing. Camera RGB outputs, register values, and camera photoelectric characteristic are used to analyze the colorimetric results for real scenes such as chromaticity and luminance. Experimental results show that the proposed method is valid in the measuring performance. The proposed method can apply to various fields like surveillant systems of the display or security systems.
컬러 이미지 센서는 광전 변환을 일으키는 촬상 소자와 내부의 영상처리 과정을 거쳐서 컬러 이미지를 출력한다. 일반적으로 출력 영상은 원 피사체의 XYZ 3 자극치와 카메라 RGB 출력 신호 사이의 변환 관계인 카메라 전달 특성에 의해 결정된다. 본 논문에서는 컬러 이미지 센서의 내부 조정 항목인 노출-증폭-레벨(shutter-gain-level, SGL)의 특성함수와 자동 화이트 밸런스 상태를 이용한 카메라 전달 행렬을 이용하여 영상의 colorimetry(측색) 상태를 분석하는 기법을 제안한다. 제안 방법으로부터 실제 영상물의 색도와 휘도 등을 예측할 수 있다. 연구에 사용된 컬러 이미지 센서의 AE(auto exposure) 상태와 실제 휘도의 관계를 정량화하여 SGL 함수를 유도하여 영상의 휘도를 예측 한다. 그리고 영상의 색도는 최소 제곱 다항식 모델링 (polynomial modeling)을 이용하여 기준 환경에서 얻은 카메라 전달 행렬과 AWB(auto white balance) 상태를 통해 예측한다. 실험을 통해서 컬러 이미지 센서를 이용한 제안된 영상의 색도와 휘도 예측 기법의 성능이 우수함을 볼 수 있고, 예측된 결과는 실제 영상물 계측과 시청 환경 측정을 이용한 디스플레이 화질 설정 시스템, 보안 등의 다양한 분야에서 응용이 가능하다.