"受信された画像のエッジ部分でピクセル情報を一つのグループとして線分を検出し、前記検出された線分を用いて複数個の曲線を生成する検出部;前記生成された複数個の曲線による費用関数に画像中心からの距離によって重みを適用してアウトライア及びインライアを定義し、前記アウトライアを除去して歪み程度パラメータを推定する最適化部;及び前記歪み程度パラメータを用いてピクセルの位置を補正値で補正する補正部を含むことを特徴とする画像処理装置。前記最適化部は、前記生成された複数個の曲線を用いて直線化線分を生成し、生成された直線化線分に対する誤差を計算することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記最適化部は、前記誤差の絶対値が臨界値より大きく、該当ピクセルの個数が曲線に占めるピクセル個数に応じてあらかじめ決定された比率以上である場合、該当線分をアウトライアと定義することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記最適化部は、前記生成された複数個の曲線のうち任意で一つの曲線を選択し、選択された一つの曲線を用いて歪み程度パラメータによる費用関数が最小となる歪み程度パラメータを推定することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記検出部は、前記検出された線分を連結して複数個の曲線を生成することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記補正値は、前記ピクセル座標値の周辺領域で補正されたピクセル値の間で補間を用いて設定されることを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。受信された画像のエッジ部分でピクセル情報を一つのグループとして線分を検出し、前記検出された線分を用いて複数個の曲線を生成するステップ;前記生成された複数個の曲線による費用関数に画像中心からの距離によって重みを適用し、臨界値より小さい長さを持つ曲線をアウトライアと、臨界値より長い長さを持つ曲線をインライアと定義するステップ;前記アウトライアを除去し前記インライアのみを用いて費用関数が最小化される歪み程度パラメータを推定するステップ;及び前記歪み程度パラメータを用いてピクセルの位置を補正値で補正するステップを含むことを特徴とする画像処理方法。前記歪み程度パラメータを推定するステップは、前記生成された複数個の曲線を用いて直線化線分を生成し、生成された直線化線分に対する誤差を計算することを特徴とする請求項7に記載の画像処理方法。前記歪み程度パラメータを推定するステップは、前記計算された誤差の絶対値が臨界値より大きく、該当ピクセルの個数が曲線に占めるピクセル個数に応じてあらかじめ決定された比率以上である場合、該当線分をアウトライアと推定して除去することを特徴とする請求項8に記載の画像処理方法。前記歪み程度パラメータを推定するステップは、前記生成された複数個の曲線のうち任意で一つの曲線を選択し、選択された一つの曲線を用いて歪み程度パラメータによる費用関数が最小となる歪み程度パラメータを推定することを特徴とする請求項7に記載の画像処理方法。前記曲線を生成するステップは、前記検出された線分を連結して複数個の曲線を生成することを特徴とする請求項7に記載の画像処理方法。前記補正値は、前記ピクセル座標値の周辺領域で補正されたピクセル値の間で線形補間を用いて設定されることを特徴とする請求項7に記載の画像処理方法。上記のような問題点を解決するための本発明の第一の目的は、レンズ歪み補正を用いた画像処理装置を提供することにある。上記のような問題点を解決するための本発明の第二の目的は、レンズ歪み補正を用いた画像処理方法を提供することにある。上記の本発明の第一の目的を達成するための本発明の一実施例による画像処理装置は、受信された画像のエッジ部分でピクセル情報を一つのグループとして線分を検出し、上記検出された線分を用いて複数個の曲線を生成する検出部、上記生成された複数個の曲線による費用関数に画像中心からの距離によって重みを適用し、臨界値より小さい長さを持つ曲線をアウトライアと、臨界値より長い長さを持つ曲線をインライアと定義してアウトライアを除去し、上記インライアのみを用いて費用関数が最小化される歪み程度パラメータを推定する最適化部、及び上記歪み程度パラメータを用いてピクセルの位置を補正値で補正する補正部を含んで構成される。本発明の第二の目的を達成するための本発明の一実施例による画像処理方法は、受信された画像のエッジ部分でピクセル情報を一つのグループとして線分を検出し、上記検出された線分を用いて複数個の曲線を生成するステップ、上記生成された複数個の曲線による費用関数に画像中心からの距離によって重みを適用し、臨界値より小さい長さを持つ曲線をアウトライアと、臨界値より長い長さを持つ曲線をインライアと定義するステップ、上記アウトライアを除去し上記インライアのみを用いて費用関数が最小化される歪み程度パラメータを推定するステップ、及び上記歪み程度パラメータを用いてピクセルの位置を補正値で補正するステップを含んで構成される。上記のような本発明によるレンズ歪み補正を用いた画像処理方法及びそのための装置を用いる場合には、直接撮影した画像でない場合にもレンズ歪みに対する補正が可能であり、特定のカメラ及び撮影装置でないすべてのレンズを用いた機器を通じて生成された画像に対して補正が可能であり、レンズ歪みの補正性能を向上させる画像内容と劣化させる画像内容とを区分することにより、補正性能が他の技法に比べて優れている。本発明は、様々な変更を加えることができ、種々の実施例を有することができるところ、特定の実施例を図面に例示して詳細な説明において詳しく説明する。ところが、これは本発明を特定の実施形態に限定しようとするのではなく、本発明の思想及び技術範囲に含まれるすべての変更、均等物ないし代替物を含むものと理解されるべきである。各図面を説明しながら類似の参照符号を類似の構成要素に対して使用した。第1、第2、A、Bなどの用語は、多様な構成要素を説明するのに使用されることができるが、上記構成要素は上記用語によって限定されてはいけない。上記用語は、一つの構成要素を他の構成要素から区別する目的のみで使用される。例えば、本発明の権利範囲から逸脱せずに第1の構成要素は第2の構成要素と名づけられることもあり、同様に第2の構成要素も第1の構成要素と名づけられることもある。及び/又はという用語は、複数の関連する記載項目の組み合わせ又は複数の関連する記載項目中のいずれかの項目を含む。ある構成要素が他の構成要素に連結されているか接続されていると言及されたときには、その他の構成要素に直接的に連結されているか又は接続されていることもあるが、中間に他の構成要素が存在することもあると理解すべきである。これに対し、ある構成要素が他の構成要素に直接連結されているか直接接続されていると言及されたときには、中間に他の構成要素が存在しないものと理解すべきであろう。本出願において使用した用語は単に特定の実施例を説明するために使用されたものであって、本発明を限定しようとする意図ではない。単数の表現は、文脈からして明白に異なる意味でない限り、複数の表現を含む。本出願において、含むまたは持つなどの用語は、明細書上に記載した特徴、数字、ステップ、動作、構成要素、部品またはこれらを組み合わせたものが存在することを指定しようとするものであって、一つまたはそれ以上の他の特徴や数字、ステップ、動作、構成要素、部品またはこれらを組み合わせたものなどの存在または付加可能性をあらかじめ排除しないものと理解されるべきである。他に定義されない限り、技術的や科学的な用語をはじめ、ここで使用されるすべての用語は、本発明の属する技術分野における通常の知識を有する者によって一般的に理解されるものと同一の意味を持っている。一般的に使用される辞書に定義されているような用語は、関連技術の文脈上の意味と一致する意味を持つものと解釈されるべきであり、本出願において明白に定義しない限り、理想的であるか過度に形式的な意味と解釈されない。以下、本発明に係る好ましい実施例を、添付の図面を参照して詳細に説明する。図1は、本発明の一実施例による画像処理装置の内部構造を概略に示す図面である。図1を参照すれば、画像処理装置は、受信部101、検出部102、最適化部103、及び補正部104を含んで構成される。検出部102は、受信部101から受信されたレンズ歪み発生画像のエッジ部分でピクセル情報を一つのグループとして線分を検出する。また、検出部102は、検出された線のうち臨界値より短い線分は連結させて曲線を生成し、線分間距離と角度がずれた線同士を連結させて曲線を生成する。最適化部103は、検出部102によって生成された曲線による費用関数を画像中心からの距離によって重みを適用し、臨界値より小さい長さを持つ曲線をアウトライアと、臨界値より長い長さを持つ曲線をインライアと定義し、アウトライア及びインライアのうちアウトライアを除去して費用関数が最小化される歪み程度パラメータを推定する。本発明の一実施例によれば、最適化部103は、Ransac技法に基づいてM個の線分のうちランダムで一つの線分を選択し、選択された線分の歪み程度に最も主な影響を及ぼす歪み程度パラメータκ3による費用関数が最小となる歪みパラメータをLevenbergmarquardt方法を用いて推定し、推定された歪みパラメータを用いてM個のすべての線分に対して後述する数1を用いて直線化させた後、検出された曲線を構成するすべてのピクセルに対する誤差を求め、この誤差の絶対値が特定臨界値を超えるピクセルの個数を数え、この個数が曲線に占めるピクセル個数に応じた特定の比率以上である場合、この曲線をアウトライアと推定してこれを除去する。最適化部103は、Ransac技法を用いるに際し、費用関数は直線化された曲線と原本曲線とのピクセル間の距離で表し、費用関数が最小化されるパラメータを見つけるために、後述する数5のような2次項を使用したが、本発明の範囲が数5のような費用関数にのみ限定されるのではなく、最小化させることのできるすべてのモデルに適用され得ることを理解すべきであろう。補正部104は、最適化部103によって推定された歪み程度パラメータを用いてピクセルの位置を補正する。このとき、補正値は、ピクセル座標値の周辺領域で補正されたピクセル値の間で補間を用いて設定された値である。次に、以下では、図2を参照し、本発明の一実施例による画像処理装置に適用されるレンズ歪みモデリングの構造をより具体的に説明する。図2は、本発明の一実施例による画像処理装置に適用されるレンズ歪みモデリングの構造を示す図面である。図2を参照すれば、Pu=xu,yuはレンズ歪みが発生していない画像の座標であり、Pd=xd,ydはレンズ歪み発生画像の座標である。放射状レンズ歪みは、レンズ歪み発生画像の座標に該当するピクセルから画像中心Oまでの距離の関数でモデリングされる。レンズ歪みモデリングは数1のように記述される。数1を参照すれば、rdはレンズ歪み発生画像内に歪みが生じたピクセルからイメージ中心までの距離を示し、下記数2のように表現される。xuはレンズ歪みが発生していない画像のX座標を示し、yuはレンズ歪みが発生していない画像のY座標を示し、xdはレンズ歪み発生画像のX座標を示し、ydはレンズ歪み発生画像のY座標を示す。Cxは画像中心のX座標を示し、Cyは画像中心のY座標を示す。κはレンズ歪みの程度を示すパラメータである。レンズ歪みの程度を示すパラメータκはレンズ歪みが発生していない画像の座標Pu=xu,yu202からレンズ歪み発生画像の座標Pd=xd,yd203に移動することになる。レンズ歪みの程度を示すパラメーターκの移動は特定の座標にのみ限っておらず、画像全体で固定したκ値で距離に応じた歪みが生ずるようになる。一般的に安価のレンズを用いた画像撮影機器の場合、製品メーカーは通常、工場収差パラメータを提供しない。よって、デジタル画像撮影機器メーカーは度々工場収差補正に対して何らの措置も取らないため、レンズ歪みが発生する。次に、図3ないし図5を参照し、本発明の一実施例による画像処理装置に適用されるレンズ歪みモデリングによってレンズ歪みが発生していない画像及びレンズ歪み発生画像を説明する。図3は、本発明の一実施例による画像処理装置に適用されるレンズ歪みモデリングによってレンズ歪みが発生していない画像の例示図であり、図4及び図5は、本発明の一実施例による画像処理装置に適用されるレンズ歪みモデリングによってレンズ歪み発生画像の例示図である。図3ないし図5を参照すれば、図3はレンズ歪みが発生していない一般的な画像を示し、図4は本発明の一実施例による画像処理装置に適用されるレンズ歪みモデリングによってバレル歪みが発生したレンズ歪み発生画像を示し、図5は本発明の一実施例による画像処理装置に適用されるレンズ歪みモデリングによってピンクッション歪みが発生したレンズ歪み発生画像を示す。以下では、数3を参照し、図4及び図5のようにバレル歪み及びピンクッション歪みが発生したと判断する、簡便化されたモデルを説明する。数3を参照すれば、rdはレンズ歪み発生画像内に歪みが生じたピクセルからイメージ中心までの距離を示し、下記数4のように表現される。Xuはレンズ歪みが発生していない画像のX座標を示し、yuはレンズ歪みが発生していない画像のY座標を示し、Xdはレンズ歪み発生画像のX座標を示し、ydはレンズ歪み発生画像のY座標を示す。κはレンズ歪みの程度を示すパラメータである。κiのうちκ3値が歪み程度に最も主な影響を及ぼすものと分析された場合、κ3のみを考慮して歪み程度を推定する。κ3が0より大きければ、図4のようにバレル歪みが発生した場合であると判断される。一方、κ3が0より小さければ、図5のようにピンクッション歪みが発生した場合であると判断される。このように歪みの程度を示すパラメータκを自動で誘導するため、使用者がグレードアップされたキャリブレーションを行うことができ、デジタル画像撮影機器メーカーは、高品質の映像撮影機器において安価なレンズを使用することができる。次に、図6を参照し、本発明の一実施例による画像処理装置の検出部102が曲線を検出する過程をより具体的に説明する。図6は、本発明の一実施例による画像処理装置の検出部102が曲線を検出する過程を説明するための例示図である。図6を参照すれば、検出部102は受信部101から受信された画像のエッジ部分でピクセル情報を一つのグループとして線分を検出する。このとき、検出部102が画像内の線分を検出すれば、曲線をなす複数個の短い線分601、602、603、604が検出される。よって、検出部102は、一つの曲線をなしている多様な線分を一つのグループとするためには、線分間の関係をよく見てどのグループに属するかを決定する。このために検出部102は、線分を同じグループ、すなわち同じ曲線に属するようにするために、それぞれの線分に対して線分間の距離p600a、線分間の角度a600b及び線分の垂直距離d600cを測定しながら線分を連結する。まず、検出部102は、線分間の距離600a、線分間の角度600b及び線分の垂直距離600cがいずれも臨界値より小さい場合に、一グループと指定し、line1601と連結された線はline2602に限定する。このような線分が連結された曲線を示すグループを表現することができ、それぞれのグループは一曲線をなすピクセル値を保存する。最適化部103は、このような検出された曲線を用いて曲線が直線化されるレンズ歪みパラメータを推定するが、検出部102によって検出された曲線が非常に短い場合、レンズ歪みパラメータを推定しにくいだけでなく、推定誤差が大きく発生する。また、画像に示される曲線の中ではレンズ歪みによって直線が曲線に曲がった線も存在するが、実際に撮影した被写体が曲線を含んでいる場合も存在する。特に、レンズ歪みが画像の中心近傍で生じた場合、中心との距離が近くてレンズ歪みが非常に少なく発生する。かかる理由から、最適化部103がレンズ歪み程度パラメータ推定の際に、中心との距離が近くて歪みが少なく生じた線を含んで歪みパラメーターを推定すると、正確度が下がって補正部104が補正を正確に行うことができない。このような理由から、最適化部103は検出部102によって生成された曲線による費用関数を画像中心からの距離によって重みを適用し、曲線をアウトライア及びインライアに区分し、アウトライアを除去した後、インライアを用いて歪みパラメータを推定する。本発明の一実施例によれば、最適化部103は、Ransac技法に基づいて検出部102によって生成されたM個の曲線のうちランダムで一つの曲線を選択し、選択された曲線が歪み程度に最も主な影響を及ぼす歪み程度パラメータκ3による費用関数が最小となる歪みパラメータをLevenbergmarquardt方法を用いて推定する。最適化部103は、推定された歪みパラメータを用いてM個のすべての曲線に対して後述する数1を用いて直線化させた後、検出された曲線を構成するすべてのピクセルに対する誤差を求め、この誤差の絶対値が特定の臨界値を超えるピクセルの個数を数え、この個数が曲線に占めるピクセル個数に応じた特定の比率以上である場合、この曲線をアウトライアと定義する。本発明の一実施例によれば、最適化部103はRansac技法を用いるに際し、費用関数は直線化された曲線と原本曲線とのピクセル間の距離で表し、費用関数が最小化されるパラメータを見つけるために後述する数5のような2次項を使用したが、本発明の範囲が数5のような費用関数にのみ限定されるのではなく、最小化させることのできるすべてのモデルに適用され得ることを理解すべきであろう。また、最適化部103は、インライアのみを用いて費用関数が最小化される歪み程度パラメータを推定する。図7は、本発明の一実施例による画像処理装置の最適化部103が検出部102によって生成された曲線による重みを適用していない費用関数によるレンズ歪み補正パラメータによる誤差ピクセルの比率を示すグラフであり、図8は、本発明の一実施例による画像処理装置の最適化部103が検出部102によって生成された曲線による重みを適用する費用関数によるレンズ歪み補正パラメータによる誤差ピクセルの比率を示すグラフである。図7及び図8を参照すれば、最適化部103が検出部102によって生成された曲線による数5の費用関数を使用すれば、図7のようなレンズ歪み補正パラメータによるアウトライア区分性能が示される。これはレンズ歪み画像の中心に近い線がパラメータの変化による敏感度が少なく示され、20の臨界値を使用した場合、非常に広いκ3の変化領域に対してアウトライアとならない問題を引き起こす。このような理由から、最適化部103が検出部102によって生成された曲線による費用関数に曲線とレンズ歪み中心との距離に応じた重みを適用する場合、レンズ歪み補正パラメータによるアウトライアが誘発されてアウトライア除去方法の性能を向上させ、レンズ歪み補正機能を向上させることができる。次に、図9を参照し、本発明の一実施例による画像処理装置の最適化部103が検出部102によって生成された曲線による費用関数に曲線とレンズ歪み中心との距離に応じて重みを適用し、曲線をアウトライア及びインライアに区分する場合を説明する。図9は、本発明の一実施例による画像処理装置の最適化部103が検出部102によって生成された曲線による費用関数に曲線とレンズ歪み中心との距離に応じて重みを適用し、曲線をアウトライア及びインライアに区分する場合を説明するための例示図である。図9を参照すれば、最適化部103は検出部102によって生成された曲線による費用関数に曲線とレンズ歪み中心との距離によって重みを適用し、曲線をアウトライア及びインライアに区分する。また、最適化部103が、費用関数が最小化されるパラメータを見つけるために、数6のような対角線長さを用いる。本発明の範囲が数6のような重みにのみ限定されるのではなく、曲線とレンズ歪みの中心との距離を用いたすべてのモデルに適用され得ることを理解すべきであろう。最適化部103は、検出部102によって生成された曲線による費用関数に曲線とレンズ歪み中心との距離によって数6のような重みを適用すれば、上述した図8の点線のようにレンズ歪み補正パラメータによるアウトライア区分性能が生じ、これは点線で示されるようにline3に対して臨界値を超えるピクセルの比率が変化してアウトライア検出性能が変化する。最適化部103は、アウトライア及びインライラのうち数6のような重みを持つ費用関数を持つRansac技法を用いてアウトライアを除去する。その後、最適化部103はインライアのみが残った曲線のグループを用いてインライアの歪み程度に最も主な影響を及ぼす歪み程度パラメータκ3による費用関数を求め、全体インライアに対する費用関数が最小になる歪み程度に最も主な影響を及ぼす歪み程度パラメータκ3値を推定し、最終的なレンズ歪み程度パラメータκ3を見つける。補正部104は、最適化部103の推定によって歪み程度に最も主な影響を及ぼす歪み程度パラメータκ3の推定が完了すれば、数3を用いて画像全体のピクセルに対して新しい座標値を生成し、生成された座標値を、線形補間法を用いて最終的にレンズ歪み補正が行われた画像を作製する。次に、図10を参照し、本発明の一実施例による画像処理過程をより具体的に説明する。図10は、本発明の一実施例による画像処理過程を説明するためのフローチャートである。図10を参照すれば、画像処理装置は、受信された画像のエッジ部分でピクセル情報を一つのグループとして線分を検出するS1001。このとき、画像処理装置は画像内の線分を検出すれば、曲線をなす複数個の短い線分が検出される。画像処理装置は、検出された線分を用いて複数個の曲線を生成する。画像処理装置は、一つの曲線をなしている多様な線分を一つのグループとするためには、線分間の関係をよく見てどのグループに属するかを決定する。このために画像処理装置は線分を同じグループ、すなわち同じ曲線に属するようにするために、それぞれの線分に対して線分間の距離p、線分間の角度a及び線分の垂直距離dを測定しながら線分を連結する。まず、検出部102は、線分間の距離、線分間の角度及び線分の垂直距離がいずれも臨界値より小さい場合に一グループとして指定し、曲線を生成する。このような線分が連結された曲線を示すグループを表現することができ、それぞれのグループは一曲線をなすピクセル値を保存する。画像処理装置は、生成された複数個の曲線による費用関数に画像中心からの距離によって重みを適用し、臨界値より小さい長さを持つ曲線をアウトライアと、臨界値より長い長さを持つ曲線をインライアと定義する。画像処理装置は、アウトライアを除去し、インライアのみを用いて費用関数が最小化される歪み程度パラメータを推定する。本発明の一実施例によれば、画像処理装置は、Ransac技法に基づいてM個の曲線のうちランダムで一つの曲線を選択し、選択された曲線が歪み程度に最も主な影響を及ぼす歪み程度パラメーターκ3による費用関数が最小になる歪みパラメータをLevenbergmarquardt方法を用いて推定する。画像処理装置は、推定された歪みパラメータを用いてM個のすべての曲線に対して数1を用いて直線化させた後、検出された曲線を構成するすべてのピクセルに対する誤差を求め、この誤差の絶対値が特定の臨界値を超えるピクセルの個数を数え、この個数が曲線に占めるピクセル個数に応じた特定の比率以上である場合、この曲線をアウトライアと定義して除去する。本発明の一実施例によれば、画像処理装置はRansac技法を用いるに際し、費用関数は直線化された曲線と原本曲線とのピクセル間の距離で表され、費用関数が最小化されるパラメータを見つけるために、数5のような2次項を使用したが、本発明の範囲が数5のような費用関数にのみ限定されるのではなく、最小化させることのできるすべてのモデルに適用され得ることを理解すべきであろう。画像処理装置は、歪み程度パラメータを用いてピクセルの位置を補正値で補正する。このとき、補正値は、ピクセル座標値の周辺領域で補正されたピクセル値の間で補間を用いて設定された値である。次に、図11及び図12を参照し、本発明の一実施例による画像処理装置を用いてレンズ歪み補正の実行前/後を説明する。図11及び図12は、本発明の一実施例による画像処理装置を用いてレンズ歪み補正の実行前/後を説明するための例示図である。図11及び図12を参照すれば、左側画像1101、1201はレンズ歪み発生画像を示し、右側画像1102、1202の赤色で表示した部分はアウトライア除去過程を経てアウトライアと定義された部分であり、緑色で表示された部分はインライアと定義されてレンズ歪み補正パラメータ推定に使用された部分である。図11及び図12の補正前のレンズ歪み発生画像1101、1201と補正後の画像1102、1202とを比較すれば、補正前の画像1101、1201において建物が曲がって見える現象が、補正後の画像1102、1202においては真直ぐ見えるか、より直線化されていることが分かる。上記においては、本発明の好ましい実施例を参照して説明したが、当該技術分野における熟練した当業者は、特許請求の範囲に記載された本発明の思想及び領域から逸脱しない範囲内で、本発明を多様に修正及び変更させ得ることを理解できるであろう。"