KR20240105212A - Surround view monitoring system and method for reduce color differences of multi-camera - Google Patents
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Abstract
본 발명의 일 실시예에 따른 서라운드 뷰 모니터링 시스템은 차량에 장착되어 차량 주변을 촬영하고 촬영된 영상의 색온도 추정치를 생성하는 복수의 카메라들; 상기 복수의 카메라들로부터 상기 색온도 추정치들을 제공받고, 제공받은 색온도 추정치들 중에서 기준 색온도 추정치를 설정하는 색온도 설정부; 및 상기 복수의 카메라들로부터 상기 영상들을 제공받으며, 상기 색온도 설정부에서 설정된 상기 기준 색온도 추정치에 근거하여 상기 영상들의 색온도를 상기 기준 색온도 추정치에 대응하도록 보정하는 영상 보정부를 포함할 수 있다.A surround view monitoring system according to an embodiment of the present invention includes a plurality of cameras mounted on a vehicle to photograph the surroundings of the vehicle and generate a color temperature estimate of the captured image; a color temperature setting unit that receives the color temperature estimates from the plurality of cameras and sets a reference color temperature estimate among the received color temperature estimates; and an image correction unit that receives the images from the plurality of cameras and corrects the color temperature of the images to correspond to the reference color temperature estimate based on the reference color temperature estimate set in the color temperature setting unit.
Description
본 발명은 멀티 채널 카메라들의 색 단차를 감소시키기 위한 서라운드 뷰 모니터링(surround view monitoring) 시스템 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 차량에 탑재된 멀티 채널 카메라들을 이용하여 차량 주변을 촬영하고, 촬영된 영상들을 합성하는 과정에서 합성되는 각 영상들의 색 단차를 감소시키기 위한 서라운드 뷰 모니터링 시스템 및 방법을 제공하기 위한 것이다.The present invention relates to a surround view monitoring system and method for reducing color differences in multi-channel cameras. More specifically, the present invention relates to a surround view monitoring system and method for photographing the surroundings of a vehicle using multi-channel cameras mounted on the vehicle, and capturing the captured image. The purpose of the present invention is to provide a surround view monitoring system and method for reducing the color difference between each image synthesized in the process of combining images.
최근 자동차 및 교통량의 증가로 인하여 교통사고 횟수가 급증해 사회 문제화되면서 교통사고를 사전에 방지할 수 있는 운전자 보조 시스템에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다.Recently, due to the increase in automobiles and traffic volume, the number of traffic accidents has rapidly increased and has become a social problem, and research on driver assistance systems that can prevent traffic accidents in advance is being actively conducted.
운전자 보조 시스템은 운전자가 운전석에 앉은 상태에서 차량 외부의 상황을 파악할 수 있도록 영상 정보를 제공하는 장치를 포함한다.Driver assistance systems include devices that provide image information so that the driver can understand the situation outside the vehicle while sitting in the driver's seat.
그리고, 운전자 보조 시스템은 차량에 설치된 복수의 카메라들을 이용하여 차량 주변을 촬영한 후 각 카메라들로부터 촬영된 영상을 합성 및 변환하여 운전자에게 제공할 수 있다.Additionally, the driver assistance system can photograph the surroundings of the vehicle using a plurality of cameras installed in the vehicle, then synthesize and convert the images captured by each camera and provide them to the driver.
그러나, 종래의 알파 블랜딩(Alpha blending) 방법에 의해 제공되는 합성 영상의 경우, 합성되는 영상들의 색 차이로 인해 색 단차가 발생하는 문제점을 지니고 있다.However, in the case of synthesized images provided by the conventional alpha blending method, there is a problem in that color differences occur due to color differences between the synthesized images.
본 발명은 복수의 카메라들에서 촬영된 영상들을 처리하는 방법을 개선하여 서라운드 뷰 영상에서 색 단차를 감소시킬 수 있는 시스템 및 방법을 제공하고자 한다.The present invention seeks to provide a system and method that can reduce color differences in surround view images by improving a method of processing images captured by a plurality of cameras.
상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 서라운드 뷰 모니터링 시스템은 차량에 장착되어 차량 주변을 촬영하고 촬영된 영상의 색온도 추정치를 생성하는 복수의 카메라들; 상기 복수의 카메라들로부터 상기 색온도 추정치들을 제공받고, 제공받은 색온도 추정치들 중에서 기준 색온도 추정치를 설정하는 색온도 설정부; 및 상기 복수의 카메라들로부터 상기 영상들을 제공받으며, 상기 색온도 설정부에서 설정된 상기 기준 색온도 추정치에 근거하여 상기 영상들의 색온도를 상기 기준 색온도 추정치에 대응하도록 보정하는 영상 보정부를 포함한다.A surround view monitoring system according to the present invention for achieving the above object includes a plurality of cameras mounted on a vehicle to photograph the surroundings of the vehicle and generate a color temperature estimate of the captured image; a color temperature setting unit that receives the color temperature estimates from the plurality of cameras and sets a reference color temperature estimate among the received color temperature estimates; and an image correction unit that receives the images from the plurality of cameras and corrects the color temperature of the images to correspond to the reference color temperature estimate based on the reference color temperature estimate set in the color temperature setting unit.
상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 서라운드 뷰 모니터링 방법은 복수의 카메라들에서 촬영된 영상들의 색온도들을 추정하는 단계; 추정된 색온도 추정치들 중에서 기준 색온도 추정치를 설정하는 단계; 상기 영상들의 색온도를 상기 기준 색온도 추정치에 대응하도록 보정하는 단계; 및 보정된 영상들을 합성하여 서라운드 뷰 모니터링(Surround View Monitoring) 영상을 생성하는 단계를 포함한다.A surround view monitoring method according to the present invention for achieving the above object includes the steps of estimating color temperatures of images captured by a plurality of cameras; setting a reference color temperature estimate among the estimated color temperature estimates; correcting the color temperature of the images to correspond to the reference color temperature estimate; and synthesizing the corrected images to generate a surround view monitoring image.
본 발명의 서라운드 뷰 모니터링 시스템 및 방법은, 차량에 장착된 복수의 카메라들로부터 촬영된 각 영상들의 색온도 추정치가 일치하지 않더라도, 기준 색온도 추정치를 정하여 모든 채널의 영상들을 기준 색온도에 대응되게 보정함으로써 각 영상들을 합성 시 색 단차를 감소시키는 효과를 갖는다.The surround view monitoring system and method of the present invention sets a reference color temperature estimate and corrects the images of all channels to correspond to the reference color temperature, even if the color temperature estimates of each image captured from a plurality of cameras mounted on a vehicle do not match. It has the effect of reducing color differences when combining images.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 서라운드 뷰 모니터링 시스템의 블록 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 서라운드 뷰 모니터링 방법의 순서도이다.
도 3은 도 2의 서라운드 뷰 모니터링 방법을 사용하여 복수의 카메라들이 실제로 촬영한 영상을 나타낸 것이다.1 is a block diagram of a surround view monitoring system according to an embodiment of the present invention.
Figure 2 is a flowchart of a surround view monitoring method according to an embodiment of the present invention.
FIG. 3 shows images actually captured by a plurality of cameras using the surround view monitoring method of FIG. 2.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다.Since the present invention can be modified in various ways and can have various embodiments, specific embodiments will be illustrated in the drawings and detailed descriptions will be given for carrying out the invention. However, this is not intended to limit the present invention to specific embodiments, and should be understood to include all changes, equivalents, and substitutes included in the spirit and technical scope of the present invention. The terms used in this specification are merely used to describe specific embodiments and are not intended to limit the invention. Singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. In this application, terms such as “comprise” or “have” are intended to designate the presence of features, numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof described in the specification, but are not intended to indicate the presence of one or more other features. It should be understood that this does not exclude in advance the possibility of the existence or addition of elements, numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof. Unless otherwise defined, all terms (including technical and scientific terms) used in this specification may be used with meanings that can be commonly understood by those skilled in the art to which the present invention pertains.
또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 정의되어 있지 않은 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.Additionally, terms defined in commonly used dictionaries are not interpreted ideally or excessively unless they are defined.
이하, 첨부된 도면들을 참고로 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 설명한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described with reference to the attached drawings.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 서라운드 뷰 모니터링 시스템의 블록 구성도이다.1 is a block diagram of a surround view monitoring system according to an embodiment of the present invention.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 서라운드 뷰 모니터링 시스템은 복수의 카메라들(10), 색온도 설정부(20), 영상 보정부(30), 영상 합성부(40)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1, the surround view monitoring system according to an embodiment of the present invention may include a plurality of cameras 10, a color
본 발명의 예시적인 실시예에 따른 색온도 설정부(20), 영상 보정부(30), 영상 합성부(40)는 차량의 다양한 구성 요소의 동작을 제어하도록 구성된 알고리즘 또는 위의 알고리즘을 재생하는 소프트웨어 명령어에 관한 데이터를 저장하도록 구성된 비휘발성 메모리(도시되지 않음) 및 해당 메모리에 저장된 데이터를 사용하여 이하에 설명되는 동작을 수행하도록 구성된 프로세서(도시되지 않음)를 통해 구현될 수 있다. 여기서 메모리 및 프로세서는 개별 칩으로 구현될 수 있다. 대안적으로는, 메모리 및 프로세서는 서로 통합된 단일 칩으로 구현될 수 있다. 프로세서는 하나 이상의 프로세서의 형태를 취할 수 있다.The color
복수의 카메라들(10)은 차량의 전방에 설치되어 차량의 전방 주변 영상을 촬영하는 제1 카메라(11)와 차량의 후방에 설치되어 차량의 후방 주변 영상을 촬영하는 제2 카메라(12)와 차량의 좌측면에 설치되어 차량의 좌측 주변 영상을 촬영하는 제3 카메라와(13)와 차량의 우측면에 설치되어 차량의 우측 주변 영상을 촬영하는 제4 카메라(14)를 포함할 수 있다.The plurality of cameras 10 include a first camera 11 installed in the front of the vehicle to capture images around the front of the vehicle, and a
복수의 카메라들(10)은 차량의 주변 영상을 촬영할 때, 서로 독립적인 자동 화이트 밸런스 (Auto White Balance: AWB) 동작을 수행할 수 있다. 여기서, AWB는 화이트 색상을 수상할 때 휘도(luminance)가 밝은 부분이나 어두운 부분에서 색온도(color temperature)가 일정하게, 즉 전기적으로 무채색이 되도록 적(Red), 녹(Green), 청(Blue)의 이득(gain)을 자동으로 조정함을 의미할 수 있다.When capturing images around a vehicle, the plurality of cameras 10 may perform independent auto white balance (AWB) operations. Here, when receiving white color, AWB uses red, green, and blue colors so that the color temperature is constant in bright or dark areas, that is, electrically achromatic. This may mean automatically adjusting the gain.
또한, 복수의 카메라들(10)에서 각각 촬영된 차량의 주변 영상은 일부가 서로 중첩될 수 있다.Additionally, images surrounding the vehicle captured by each of the plurality of cameras 10 may partially overlap each other.
복수의 카메라들(10)은 카메라 노출 정보, 촬영한 영상의 밝기 정보, 촬영한 영상들의 색온도 추정치, 누적된 픽셀 데이터 등을 색온도 설정부(20)에 제공할 수 있다.The plurality of cameras 10 may provide camera exposure information, brightness information of captured images, color temperature estimates of captured images, accumulated pixel data, etc. to the color
복수의 카메라들(10)은 촬영한 차량의 주변 영상(전방 주변 영상, 후방 주변 영상, 좌측 주변 영상, 우측 주변 영상)을 영상 보정부(30)에 제공할 수 있다.The plurality of cameras 10 may provide captured surrounding images of the vehicle (front surrounding image, rear surrounding image, left surrounding image, right surrounding image) to the
복수의 카메라들(10)은 촬영한 영상들에서 광원의 색(Light source color)인 부분의 RGB(Red, Green, Blue) 비율과 동일한 RGB 비율을 가지는 부분의 픽셀만을 선별하고, 선별한 픽셀들에 대한 데이터(픽셀 데이터)를 누적한 후, 누적된 픽셀 데이터를 취합함으로써 촬영한 영상에서의 광원의 색온도를 추정할 수 있다. 여기서, 광원의 색(Light source color)은 광원에서 방출되는 빛의 색을 의미할 수 있다.The plurality of cameras 10 select only pixels in the captured images having the same RGB ratio as the RGB (Red, Green, Blue) ratio of the light source color, and select the selected pixels. After accumulating data (pixel data), the color temperature of the light source in the captured image can be estimated by collecting the accumulated pixel data. Here, light source color may refer to the color of light emitted from the light source.
복수의 카메라들(10)은 예를 들어 1/30초 간격인 매 프레임(frame)마다 촬영한 영상의 색온도를 계속해서 추정하여 추정한 색온도 추정치를 색온도 설정부(20)에 제공할 수 있다.For example, the plurality of cameras 10 may continuously estimate the color temperature of a captured image at every frame at 1/30 second intervals and provide the estimated color temperature to the color
색온도 설정부(20)는 복수의 카메라들(10)로부터 제공받은 정보(카메라 노출 정보, 영상의 밝기 정보, 촬영된 영상들의 색온도 추정치, 누적된 픽셀 데이터)와 색온도 추정치에 대한 신뢰도, 빈도 수, 분포 또는 미리 설정된 우선 순위에 따라 기준 색온도 추정치를 설정할 수 있다.The color
색온도 설정부(20)는 복수의 카메라들(10)로부터 촬영된 영상들의 색온도 추정치들 중 가장 높은 신뢰도를 가진 색온도 추정치를 기준 색온도 추정치로 설정할 수 있다.The color
예를 들어, 색온도 설정부(20)는, 상기 영상들의 광원의 색인 부분에서 선별하여 누적한 픽셀 데이터의 양과 비례하여 색온도 추정치에 대한 신뢰도를 판단할 수 있다.For example, the color
보다 구체적으로, 누적된 픽셀 데이터의 양이 많을수록 색온도 추정치에 대한 신뢰도는 높아질 수 있고, 누적된 픽셀 데이터의 수가 적을수록 색온도 추정치에 대한 신뢰도는 낮아질 수 있다.More specifically, as the amount of accumulated pixel data increases, the reliability of the color temperature estimate may increase, and as the amount of accumulated pixel data decreases, the reliability of the color temperature estimate may decrease.
그리고, 복수의 카메라들(10)에서 촬영된 영상의 밝기가 어두운 경우, 노이즈(noise)의 영향으로 색온도 추정치에 대한 신뢰도는 낮아질 수 있다.Also, when the brightness of the images captured by the plurality of cameras 10 is dark, the reliability of the color temperature estimate may be low due to the influence of noise.
또한, 색온도 설정부(20)는 복수의 카메라들(10)로부터 제공받은 색온도 추정치들 중 가장 많은 빈도로 나타난 색온도 추정치를 기준 색온도 추정치로 설정할 수 있다.Additionally, the color
예를 들어, 복수의 카메라들(10)은 차량 주변의 영상을 촬영할 때, 통상적으로 1/30초 간격인 프레임마다 색온도 추정치를 업데이트하므로, 시간에 따라 여러 종류의 광원(차량이 도로 주행 시 광원은 태양광, 터널 내부 주행 시 광원은 형광등)이 촬영되는 경우, 복수의 카메라들(10)에서 촬영된 영상의 색온도 추정치는 계속 변화될 수 있다.For example, when the plurality of cameras 10 capture images around a vehicle, the color temperature estimate is updated for each frame, typically at 1/30 second intervals, so that various types of light sources are used over time (light sources when the vehicle is driving on the road). When the light source is sunlight or fluorescent light when driving inside a tunnel is captured, the color temperature estimate of the image captured by the plurality of cameras 10 may continue to change.
색온도 설정부(20)는 복수의 카메라들(10)로부터 제공받은 영상들의 색온도 추정치들에 대한 광원의 빈도 수를 계산하여 가장 많이 측정된 광원의 색온도 추정치를 기준 색온도 추정치로 설정할 수 있다.The color
또한, 색온도 설정부(20)는 복수의 카메라들(10)로부터 제공받은 색온도 추정치들 중 가장 높은 분포를 가진 색온도 추정치를 기준 색온도 추정치로 설정할 수 있다. Additionally, the color
예를 들어, 각 카메라들(11, 12, 13, 14)에서 촬영된 영상들에서 추정된 색온도 추정치를 'A, B, C'라고 가정할 때, 카메라들(11, 12, 13, 14) 중 세 대 이상의 카메라들(11, 12, 13)에서 촬영된 영상의 색온도 추정치가 'A' 이고, 하나의 카메라에서 촬영된 영상 및 이미지의 색온도 추정치가 'B' 인 경우, 색온도 설정부(20)는 'A' 색온도 추정치를 기준 색온도 추정치로 설정할 수 있다. For example, assuming that the color temperature estimates estimated from the images captured by each of the
카메라들(11, 12, 13, 14) 중 두 대 이상의 카메라들(11, 12)에서 촬영된 영상의 색온도 추정치가 'A' 이고, 하나의 카메라(13)에서 촬영된 영상의 색온도 추정치가 'B' 이고, 하나의 카메라(14)에서 촬영된 영상의 색온도 추정치가 'C' 인 경우, 색온도 설정부(20)는'A' 색온도 추정치를 기준 색온도 추정치로 설정할 수 있다.Among the
또한, 색온도 설정부(20)는 기 설정된 우선 순위에 따라 기준 색온도 추정치를 설정할 수 있다.Additionally, the color
예를 들어, 색온도 설정부(20)는 서라운드 뷰 모니터링 시스템(100) 사용자가 복수의 카메라들(10)로부터 제공받은 색온도 추정치들에 우선 순위를 부여한 후 가장 높은 우선 순위가 부여된 색온도 추정치를 기준 색온도 추정치로 설정할 수 있다.For example, the color
색온도 설정부(20)는 카메라들(11, 12, 13, 14)로부터 제공받은 색온도 추정치들이 동일한 경우, 동일한 색온도 추정치를 기준 색온도 추정치로 설정할 수 있다.If the color temperature estimates provided from the
색온도 설정부(20)는 설정한 기준 색온도 추정치를 영상 보정부(30)에 제공할 수 있다.The color
영상 보정부(30)는 색온도 설정부(20)로부터 제공받은 기준 색온도 추정치에 근거하여 차량 주변 영상을 보정할 수 있다.The
예를 들어, 영상 보정부(30)는 복수의 카메라들(10)로부터 제공받은 영상들이 색온도 설정부(20)에서 설정된 기준 색온도 추정치에 대응하는 화이트 포인트에 수렴되도록 보정할 수 있다. For example, the
보다 구체적으로, 각기 다른 광원(태양광, 텅스텐등, 형광등)에서 물체는 다른 색상으로 촬영될 수 있기 때문에, 영상 보정부(30)는 카메라들(11, 12, 13, 14)로부터 제공받은 영상들의 색온도가 기준 색온도 추정치에 대응되는 화이트 포인트에 수렴되도록 영상들을 보정할 수 있다. 여기서, 화이트 포인트는 주어진 광원에 대해 고유하게 정의되고, 광원에 의해 왜곡되지 않고 물체가 본래의 색상을 나타내도록 하는 보정값을 의미할 수 있다. More specifically, since objects can be photographed in different colors from different light sources (sunlight, tungsten lamp, fluorescent lamp), the
영상 합성부(40)는 영상 보정부(30)에서 보정된 영상들(전방 주변 영상, 후방 주변 영상, 좌측 주변 영상, 우측 주변 영상)을 합성함으로써 색온도 단차가 감소된 하나의 서라운드 뷰 모니터링(Surround View Monitoring) 영상을 생성할 수 있다.The
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 서라운드 뷰 모니터링 방법의 순서도이다.Figure 2 is a flowchart of a surround view monitoring method according to an embodiment of the present invention.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 서라운드 뷰 모니터링 방법은 복수의 카메라들(10)로 차량의 주변 영역들을(예를 들어, 전방 영역, 후방 영역, 좌측 영역, 우측 영역) 각각 촬영할 수 있다(S201).Referring to FIG. 2, the surround view monitoring method according to an embodiment of the present invention monitors surrounding areas of the vehicle (e.g., front area, rear area, left area, right area) using a plurality of cameras 10, respectively. You can take pictures (S201).
S201단계가 시작되면, 카메라들(11, 12, 13, 14)은 촬영된 영상들에 대해 서로 독립적으로 AWB(Auto White Balance) 동작을 수행할 수 있다.When step S201 begins, the
복수의 카메라들(10)에서 각각 촬영된 차량의 주변 영상들은 일부가 서로 중첩될 수 있다.Some of the surrounding images of the vehicle captured by the plurality of cameras 10 may overlap with each other.
복수의 카메라들(10)은 촬영한 영상들의 색온도를 추정할 수 있다(S202).The plurality of cameras 10 can estimate the color temperature of captured images (S202).
예를 들어, 복수의 카메라들(10)은 촬영한 영상들에서 광원의 색인 부분의 RGB 비율과 동일한 RGB 비율을 가지는 부분의 픽셀만을 선별하고, 선별한 픽셀들에 대한 데이터를 누적한 후, 누적된 픽셀 데이터(누적 픽셀 데이터)를 취합함으로써 촬영한 영상에서의 광원의 색온도를 추정할 수 있다.For example, the plurality of cameras 10 select only pixels in the captured images having the same RGB ratio as the RGB ratio of the index portion of the light source, accumulate data for the selected pixels, and then accumulate By collecting pixel data (accumulated pixel data), the color temperature of the light source in the captured image can be estimated.
색온도 설정부(20)는 복수의 카메라들(10)로부터 색온도 추정치를 제공받으면, 제공받은 색온도 추정치들 중에서 기준 색온도 추정치를 설정할 수 있다(S203).When the color
예를 들어, 색온도 설정부(20)는 복수의 카메라들(10)로부터 제공받은 정보들(카메라 노출 정보, 영상의 밝기 정보, 촬영된 영상들의 색온도 추정치, 누적된 픽셀 데이터)과 색온도 추정치에 대한 신뢰도, 빈도 수, 분포 또는 미리 설정된 우선 순위에 따라 기준 색온도 추정치를 설정할 수 있다.For example, the color
영상 보정부(30)는 복수의 카메라들(10)로부터 제공받은 영상들을 색온도 설정부(20)로부터 제공받은 기준 색온도 추정치에 대응되도록 보정할 수 있다(S204).The
예를 들어, 영상 보정부(30)는 복수의 카메라들(10)로부터 제공받은 영상들을 색온도 설정부(20)에서 설정된 기준 색온도 추정치와 대응되는 화이트 포인트에 수렴되도록 보정할 수 있다.For example, the
영상 합성부(40)는 복수의 카메라들(10)로부터 촬영된 영상들이 색온도 설정부(20)에서 설정된 기준 색온도 추정치에 대응되도록 보정되면, 보정된 영상들을 합성하여 하나의 서라운드 뷰 모니터링 영상을 생성할 수 있다(S205).When images taken from a plurality of cameras 10 are corrected to correspond to the reference color temperature estimate set in the color
도 3은 도 2의 서라운드 뷰 모니터링 방법을 사용하여 카메라들(11, 12, 13, 14)에서 촬영한 영상들을 기준 색온도 추정치에 대응되도록 보정하기 전 후의 영상 이미지들을 예시적으로 나타낸 것이다. FIG. 3 exemplarily shows video images before and after the images captured by the
도 3의 (a)는 서라운드 뷰 모니터링 방법을 사용하기 전 카메라들(11, 12, 13, 14)에서 촬영한 영상들을 나타낸 것이고, (b)는 서라운드 뷰 모니터링 방법을 사용한 후 카메라들(11, 12, 13, 14)에서 촬영한 영상들을 기준 색온도 추정치에 대응되도록 보정한 영상을 나타낸 것이다.Figure 3 (a) shows images taken by the
카메라들(11, 12, 13, 14)에서 촬영한 영상들을 모두 동일한 색온도 추정치(기준 색온도 추정치)에 대응되도록 보정함으로써 도 3의 (b)와 같이 촬영된 영상들의 색 단차를 감소시킬 수 있다.By correcting all images captured by the
Claims (10)
상기 복수의 카메라들로부터 상기 색온도 추정치들을 제공받고, 제공받은 색온도 추정치들 중에서 기준 색온도 추정치를 설정하는 색온도 설정부; 및
상기 복수의 카메라들로부터 상기 영상들을 제공받으며, 상기 색온도 설정부에서 설정된 상기 기준 색온도 추정치에 근거하여 상기 영상들의 색온도를 상기 기준 색온도 추정치에 대응하도록 보정하는 영상 보정부를 포함하는 서라운드 뷰 모니터링 시스템.A plurality of cameras mounted on the vehicle to photograph the surroundings of the vehicle and generate color temperature estimates of the captured images;
a color temperature setting unit that receives the color temperature estimates from the plurality of cameras and sets a reference color temperature estimate among the received color temperature estimates; and
A surround view monitoring system comprising an image correction unit that receives the images from the plurality of cameras and corrects the color temperature of the images to correspond to the reference color temperature estimate based on the reference color temperature estimate set in the color temperature setting unit.
상기 색온도 추정치들 중 가장 높은 분포를 가진 색온도 추정치를 상기 기준 색온도 추정치로 설정하는 서라운드 뷰 모니터링 시스템.The method of claim 1, wherein the color temperature setting unit,
A surround view monitoring system that sets the color temperature estimate with the highest distribution among the color temperature estimates as the reference color temperature estimate.
상기 색온도 추정치들에 대한 광원의 빈도 수를 계산하여 가장 많이 측정된 광원의 색온도 추정치를 상기 기준 색온도 추정치로 설정하는 서라운드 뷰 모니터링 시스템.The method of claim 1, wherein the color temperature setting unit,
A surround view monitoring system that calculates the frequency of light sources for the color temperature estimates and sets the color temperature estimate of the most measured light source as the reference color temperature estimate.
상기 색온도 추정치들 중 가장 높은 신뢰도를 가진 색온도 추정치를 상기 기준 색온도 추정치로 설정하는 서라운드 뷰 모니터링 시스템.The method of claim 1, wherein the color temperature setting unit,
A surround view monitoring system that sets the color temperature estimate with the highest reliability among the color temperature estimates as the reference color temperature estimate.
상기 영상들의 광원의 색인 부분에서 선별하여 누적한 픽셀 데이터의 양과 비례하여 상기 색온도 추정치들에 대한 신뢰도를 판단하는 서라운드 뷰 모니터링 시스템.The method of claim 4, wherein the color temperature setting unit,
A surround view monitoring system that determines the reliability of the color temperature estimates in proportion to the amount of pixel data selected and accumulated from the index portion of the light source of the images.
상기 색온도 추정치들에 기 설정된 우선 순위가 가장 높은 색온도 추정치를 상기 기준 색온도 추정치로 설정하는 서라운드 뷰 모니터링 시스템.The method of claim 1, wherein the color temperature setting unit,
A surround view monitoring system that sets a color temperature estimate with the highest priority among the color temperature estimates as the reference color temperature estimate.
상기 영상들이 상기 기준 색온도 추정치에 대응되는 화이트 포인트에 수렴되도록 보정하는 서라운드 뷰 모니터링 시스템.The method of claim 1, wherein the image correction unit,
A surround view monitoring system that corrects the images to converge to a white point corresponding to the reference color temperature estimate.
상기 영상 보정부에서 보정된 영상들을 합성하여 서라운드 뷰 모니터링(Surround View Monitoring) 영상을 생성하는 영상 합성부를 더 포함하는 서라운드 뷰 모니터링 시스템.According to paragraph 1,
A surround view monitoring system further comprising an image synthesis unit that synthesizes the images corrected by the image correction unit to generate a surround view monitoring image.
추정된 색온도 추정치들 중에서 기준 색온도 추정치를 설정하는 단계;
상기 영상들의 색온도를 상기 기준 색온도 추정치에 대응하도록 보정하는 단계; 및
보정된 영상들을 합성하여 서라운드 뷰 모니터링(Surround View Monitoring) 영상을 생성하는 단계를 포함하는 서라운드 뷰 모니터링 방법.estimating color temperatures of images captured by a plurality of cameras;
setting a reference color temperature estimate among the estimated color temperature estimates;
correcting the color temperature of the images to correspond to the reference color temperature estimate; and
A surround view monitoring method including the step of synthesizing corrected images to create a surround view monitoring image.
상기 복수의 카메라들로부터 제공받은 카메라 노출 정보, 영상의 밝기 정보, 상기 색온도 추정치와 상기 색온도 추정치들에 대한 신뢰도, 빈도 수, 분포, 미리 설정된 우선 순위에 따라 상기 기준 색온도 추정치를 설정하는 서라운드 뷰 모니터링 방법.
The method of claim 9, wherein setting the reference color temperature estimate comprises:
Surround view monitoring that sets the reference color temperature estimate according to camera exposure information provided from the plurality of cameras, image brightness information, the color temperature estimate, and reliability, frequency, distribution, and preset priority for the color temperature estimate. method.
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