초록 ▼

트레이닝 기반의 자동 초점 장치 및 방법이 개시된다. 특징 벡터 산출부는 사전에 설정된 간격으로 이격된 복수의 초점 위치에서 순차적으로 대상영역을 촬영하여 얻어진 복수의 입력영상 중에서 서로 인접한 입력영상으로부터 산출된 초점값의 변화율을 기초로 대상영역에 대응하는 특징 벡터를 산출한다. 초점 위치 결정부는 복수의 기준 특징 벡터 및 각각의 기준 특징 벡터에 대응하는 기준 초점 위치가 저장된 데이터베이스에서 대상영역에 대응하는 특징 벡터와의 차가 최소인 기준 특징 벡터에 대응하여 저장된 기준 초점 위치를 대상영역을 촬영하기 위한 최

트레이닝 기반의 자동 초점 장치 및 방법이 개시된다. 특징 벡터 산출부는 사전에 설정된 간격으로 이격된 복수의 초점 위치에서 순차적으로 대상영역을 촬영하여 얻어진 복수의 입력영상 중에서 서로 인접한 입력영상으로부터 산출된 초점값의 변화율을 기초로 대상영역에 대응하는 특징 벡터를 산출한다. 초점 위치 결정부는 복수의 기준 특징 벡터 및 각각의 기준 특징 벡터에 대응하는 기준 초점 위치가 저장된 데이터베이스에서 대상영역에 대응하는 특징 벡터와의 차가 최소인 기준 특징 벡터에 대응하여 저장된 기준 초점 위치를 대상영역을 촬영하기 위한 최적 초점 위치로 결정한다. 본 발명에 따르면, 대상영역의 촬영을 위한 최적 초점 위치를 결정하는 데 있어서, 초점값을 기준으로 하는 것이 아닌 인접한 영상 사이에서의 초점값 변화율을 기초로 산출된 특징 벡터를 사용하여 데이터베이스에 저장된 초점 위치를 검색함으로써, 기존의 자동 초점 기법에 비해 크게 향상된 속도를 가지며, 신뢰할 수 있는 정확도를 보인다.

대표청구항 ▼

사전에 설정된 간격으로 이격된 복수의 초점 위치에서 순차적으로 대상영역을 촬영하여 얻어진 복수의 입력영상 중에서 서로 인접한 입력영상으로부터 산출된 초점값의 변화율을 기초로 상기 대상영역에 대응하는 특징 벡터를 산출하는 특징 벡터 산출부; 및복수의 기준 특징 벡터 및 각각의 기준 특징 벡터에 대응하는 기준 초점 위치가 저장된 데이터베이스에서 상기 대상영역에 대응하는 특징 벡터와의 차가 최소인 기준 특징 벡터에 대응하여 저장된 기준 초점 위치를 상기 대상영역을 촬영하기 위한 최적 초점 위치로 결정하는 초점 위치 결정부;를 포함하는 것

사전에 설정된 간격으로 이격된 복수의 초점 위치에서 순차적으로 대상영역을 촬영하여 얻어진 복수의 입력영상 중에서 서로 인접한 입력영상으로부터 산출된 초점값의 변화율을 기초로 상기 대상영역에 대응하는 특징 벡터를 산출하는 특징 벡터 산출부; 및복수의 기준 특징 벡터 및 각각의 기준 특징 벡터에 대응하는 기준 초점 위치가 저장된 데이터베이스에서 상기 대상영역에 대응하는 특징 벡터와의 차가 최소인 기준 특징 벡터에 대응하여 저장된 기준 초점 위치를 상기 대상영역을 촬영하기 위한 최적 초점 위치로 결정하는 초점 위치 결정부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 트레이닝 기반의 자동 초점 장치.