야간 영상에서 쉽게 발생하는 빛 번짐은 영상 내에 존재하는 색상 정보나 경계선과 같은 컴퓨터 비전에서 중요한 정보들에 대해 영향을 끼친다. 때문에 이를 효과적으로 이용하기 위해서는 빛 번짐 영역을 없애주는 보정단계가 필요하다. 보정하기 위해서는 먼저 그 빛 번짐 영역을 정확하게 찾아내는 것이 중요하다. 본 논문에서는 다층구조를 이용하여 얻어진 빛 번짐 영역을 더욱 정확하게 모델링 할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 슈퍼픽셀을 이용하여 빛 번짐 영역 모델링의 정확도를 향상시킨다. 제안한 방법에 의하면 층 구조를 이용하면서 발생되는 문제점인 영상 밝기 정보에만 의존하여 잘못된 영역을 포함시키거나 누락시켰던 문제점을 해결하였다.
위성 카메라전자부의 화소간 불균일성 응답의 보정을 위한 4종류의 이득과 오프셋 보정계수에 대하여 다루었다. 이들에 대한 비교분석을 위해서 CCD를 광검출기로 하는 카메라전자부를 새롭게 제작하고, 이를 이용하여 얻은 영상 데이터에 대하여 이들 4종의 보정계수를 이용하여 보정을 실행한 후 각각의 보정 성능을 비교하였다. 일반적으로 보정성능은 기준 영상을 얻기 위하여 사용된 빛입력 레벨의 개수에 따라 달라지게 된다. 쉽게 예상될 수 있는 바와 같이, 2 레벨의 빛입력 기준영상만을 이용하여 얻은 보정계수의 경우 보정계수를 계산하기가 쉽다는 이점을 갖고 있지만, 보정성능은 상대적으로 떨어진다는 것을 확인할 수 있었다. 이에 비해 보정계수를 구하기 위하여 사용된 기준영상의 빛입력 레벨의 개수가 2보다 큰 값으로 늘어날 경우, 보정성능은 개선되었다. 하지만 각각의 보정계수들간의 보정성능 상에는 큰 차이가 없는 것으로 평가되었다.
각 편광소자의 방위각을 자유롭게 제어하는 자유형 구동방식에 기반한 뮬러행렬타원계(Mueller matrix ellipsometer, MME)를 제시한다. 보정기의 위상지연각 분산특성과 전기장 투과율비의 파장의존성을 고려하여 시료에 입사하는 빛의 편광상태를 최적화하기 위한 편광자의 방위각과 편광자측 보정기의 방위각 조합들을 제시한다. 시료로부터 출사하는 빛의 스톡스상수들을 빠르고 정확하게 측정할 수 있는 검광자의 방위각과 검광자측 보정기의 방위각 조합들, 그리고 출사하는 빛의 스톡스상수들을 구하는 수학적 표현들을 제시한다. 이 MME는 이상적이지 않은 4분파장 위상지연자를 적용할 수 있도록 보정기 선택의 폭을 넓혀주므로 깊은 자외선(deep ultraviolet)부터 근적외선(near infrared)에 이르는 매우 넓은 파장 대역에 걸쳐 작동하는 뮬러행렬 분광타원계(Mueller matrix spectroscopic ellipsometer, MMSE)의 제작과 활용을 용이하게 해 줄 것이다.
증강현실은 이미 이를 이용한 다양한 서비스들이 존재하고 있고, 최근 스마트폰이 주목받으며 덩달아 부각되고 있는 개념 중의 하나이다. 기존 증강현실을 이용한 시스템에서는 객체를 증강할 때 미리 만들어진 객체를 증강하므로 객체가 증강할 당시의 주변환경의 변화가 반영되지 않는다. 따라서 증강현실을 할 때 카메라로 들어오는 현재 배경이미지와 객체가 동떨어져 보이는 현상이 발생한다. 이는 사용자가 현실세계에 가상의 물체가 올라간 것이 어색해 보여 증강현실기반의 프로그램에 몰입하는데 방해가 된다. 본 논문에서는 증강현실기반의 시스템이 사용될 때 실시간으로 주변환경의 빛 정보를 분석하여 그 정보를 객체에 반영하는 방법을 제안한다. 다양한 주변환경 중에서도 시각적으로 많은 정보를 제공하는 빛 정보를 이용하여 보다 자연스럽게 객체의 색을 보정을 하며, 이는 실시간으로 객체에 적용된다. 이는 주변환경 정보가 다양하게 바뀌는 모바일 증강현실에서 유용하게 쓰일 것이다.
최근 Micro-Opto-Electro-Mechanical(MOEMS)기술의 발달과 더불어 적응 광학(Adaptive optics)분야나 패턴 인식 분야에 적용 가능한 공간 빛 변조기의 개발이 이루어지고 있다. 적응 광학용 공간 빛 변조기는 대기의 turbulence에 의하여 왜곡된 빛의 위상을 파면 센서(wave sensor)와 실시간 제어기를 통해 보정하는 역할을 한다. 적응 광학 분야에서 상업적으로 사용되던 기존의 공간 빛 변조기는 전왜소자 배열(piezoelectric actuator array)에 의하여 지지되는 평면 거울을 사용하여 크기가 크고 전력 소비도 심하며 무엇보다도 가격이 비싸다는 단점이 있었다$^{(1)}$ . 그러나 MOEMS 기술의 적용으로 인해 공간 빛 변조기의 크기 및 무게 그리고 소비 전력이 줄어들었으며 반도체 공정을 통한 대량 생산으로 저가로 생산할 수 있게 되었다. (중략)
빛은 촬영된 영상의 화질을 결정하는 중요 요소이다. 역광의 환경이나 빛을 정면으로 받는 환경에서 촬영된 영상의 경우, 빛의 조절이 어려워 특정 영역의 밝기만 왜곡될 수 있다. 이와 같은 경우 전체적인 보정으로는 영상의 질 향상이 어려우므로, 특정 영역의 밝기를 중점적으로 보정하는 기법이 필요하다. 제안 기법은 사용자의 입력을 이용하여 첫 프레임에서 밝기를 보정할 관심 영역을 선택하고 이를 중점적으로 보정하기 위한 밝기 대응 함수를 구한다. 대응 함수를 가중치에 따라 적용하고 이웃 픽셀과의 관계를 고려하는 에너지 함수를 정의하여 첫 프레임을 보정한다. 그리고 첫 프레임의 보정 결과를 이용하여 다음 프레임들을 순차적으로 보정한다. 각 픽셀의 밝기 변화량은 프레임간의 움직임 추정을 통해 다음 프레임의 대응 픽셀로 전달한다. 이때, 움직임 벡터의 신뢰도에 기반하여 밝기 변화량의 신뢰도를 정의하고, 이를 이용하여 이웃 픽셀과의 관계를 고려하는 밝기 보정을 위한 에너지 함수를 정의한다. 모의 실험 결과에서 볼 수 있듯이 제안 기법은 정의한 에너지를 최소화함으로써 기존 기법에 비해 자연스러운 역광 보정의 결과를 도출한다.
본 논문에서는 수중 영상 환경에 특화된 자동 수중 영상 보정 시스템을 제안한다. 수중 영상은 빛 희석(light attenuation)을 인한 가시거리 제한, 낮은 영상 대비(low contrast) 그리고 부유물질과 같은 영상의 노이즈 등의 특수한 환경적 제약이 따른다. 기존의 수중 영상 보정 알고리즘은 색 및 대비(contrast) 보정, 가시거리 확장 및 노이즈 제거 기법등을 이용한 부분적으로 보정 연구가 진행되어 왔는데, 부분적 영상 보정 기법으로는 선명한 영상의 결과를 얻기 힘들다. 제안한 통합 수중 영상 보정 시스템은 색 및 대비 보정, 부유물질 제거를 위한 노이즈 필터링, 객체 윤곽선 강화를 위한 기법들을 통합하여 수중 영상에 특화하였다. 실험을 통하여 제안된 수중 영상 보정 시스템의 효율성을 확인하였다.
안개 제거 알고리즘은 single image에서 대기값(Airlight)와 대기의 빛 전달량(Transmission)을 추정하여 안개로 인한 빛의 산란에 의해 생긴 Contrast 감소 및 채도의 왜곡과 같은 영상 왜곡을 보정해줌으로써 안개 영상에서 안개를 효과적으로 제거해준다. 하지만 기존의 안개 제거 알고리즘은 안개 영상에 특화되었기 때문에 안개가 없는 영상에 알고리즘을 시행 할 경우 색상과 명암에 왜곡을 불러 일으킬 수 있다. 이에 따라 알고리즘을 수행하기 앞서 안개 량을 측정하고 그 결과에 따라 안개 제거 알고리즘에 제거 정도 가중치나 알고리즘 수행 여부를 판단할 필요가 있다. 본 논문은 기존 안개 제거 알고리즘들이 영상의 patch를 사용하여 빛 전달량(Transmission)을 추정한다는 것을 이용하여 빛 전달량을 구함과 동시에 안개 량을 판단하는 알고리즘을 개발하였다. 안개량을 측정하기 위해 각 patch의 pixel 분포 특성과 patch의 빛 전달량(Transmission)을 구하기 위한 특정 값과 실제 pixel의 명암(Intensity)을 비교하여 안개 량을 측정한다.
안개 제거 알고리즘은 single image에서 대기값(Airlight)와 대기의 빛 전달량(Transmission)을 추정하여 안개로 인한 빛의 산란에 의해 생긴 Contrast 감소 및 채도의 왜곡과 같은 영상 왜곡을 보정해줌으로써 안개 영상에서 안개를 효과적으로 제거해준다. 하지만 기존의 안개 제거 알고리즘은 안개 영상에 특화되었기 때문에 안개가 없는 영상에 알고리즘을 시행 할 경우 색상과 명암에 왜곡을 불러 일으킬 수 있다. 이에 따라 알고리즘을 수행하기 앞서 안개 량을 측정하고 그 결과에 따라 안개 제거 알고리즘에 제거 정도 가중치나 알고리즘 수행 여부를 판단할 필요가 있다. 본 논문은 기존 안개 제거 알고리즘들이 영상의 patch를 사용하여 빛 전달량(Transmission)을 추정한다는 것을 이용하여 빛 전달량을 구함과 동시에 안개 량을 판단하는 알고리즘을 개발하였다. 안개량을 측정하기 위해 각 patch의 pixel 분포 특성과 patch의 빛 전달량(Transmission)을 구하기 위한 특정 값과 실제 pixel의 명암(Intensity)을 비교하여 안개 량을 측정한다.
공작기계 및 측정기계 등은 여러 가지 요인에 의해서 오차를 갖게 되지만, 이들이 갖는 계통오 차는 정밀한 측정과 보정알고리즘에 의해 보정이 가능하다. 보정을 위한 측정방법은 여러 가지가 있지만 측정정밀도가 높은 헤트로다인레이저간섭계가 가장 많이 사용되고 잇다. 따라서 이글에 서는 헤트로다인레이저간섭계의 측정원리와 측정방법과 그 응용예를 소개하였다. 헤트로다인레 이저간섭계는 외부광학기를 교체하여 측정 가능한 길이, 각도, 진직도의 측정이 가능하므로 이 들에 대한 원리와 사용방법을 소개하였으며, 실예로 본 연구소에서 사용중인 제품과 개발한 제 품에 적용하여 시스템 오차의 측정방법과 보정방법을 통해 시스템의 정밀도가 향상됨을 보여 주었다. 헤트로다인레이저간섭계를 이용하여 측정시에도 측정기 자체가 갖고 있는 오차요인 즉, 빛의 속도가 일정하지 않고 공기의 습도, 온도 및 압력에 의해 결정되는 파장변화에 의한 오차와 피측정물의 온도변화에 의한 오차 등을 고려하여야 한다. 이런 이유로 측정시에는 센서를 사용 하여 현재 환경에 대한 영향을 자동으로 보상하든지 수동으로 온도 및 파장의 값을 기입하여 보정을 실시하여야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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