• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.935-938
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• 1998

In this paper, we propose a new auto focus algorithm using variance which estimate spread characteristic of image. In the proposed algorithm, the focus value is calculated via variance of difference between two adjacent pixels. This algorithm, we propose, show much more sharp focus curve than any other algorithms. It is shown experimentally that the proposed auto focus algorithm can be a efficient alternative to existing Tenengrad-based auto focusing algorithms.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제50권9호
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• pp.447-453
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• 2001

In this paper, a new auto-focusing algorithm for digital cameras is proposed. One of the primary concerns of digital image processing is to increase image quality, and the most important factor for degrading the images is the blurring effect due to inexact focusing. The blurring effect occurs when the focusing lens is located on an unsuitable position. Therefore, focusing on an object should be proceeded before acquiring images. The proposed auto-focusing algorithm is MMDT(min-max difference threshold), and the performance of the proposed algorithm is evaluated by the use of the focus curve. It is shown that the proposed algorithm is superior to other previous auto-focusing algorithms in both the focus shape and computation time aspects. Especially, the improvement of the focus curve shape in both monotonousness and slope indicates that focusing can be done rapidly in comparison with other previous proposed algorithms.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.585-594
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• 2006

휴대폰 카메라에서는 자동 초점 제어를 위하여, 스텝 모터보다 크기 면에서 소형인 보이스 코일 모터가 많이 사용되고 있다. 보이스 코일 모터를 이용하는 광학계에서는 인가되는 동일한 전류 값에 대하여, 초점값이 달라지는 특정이 있다. 이는 보이스 코일 모터의 특성으로 인하여 발생하는 현상으로서, 렌즈 위치에 대한 오차가 발생하였음을 의미한다. 이러한 보이스 코일 모터의 특성에 의한 렌즈 위치 오차를 보상하기 위하여, 본 논문에서는 검색 단계별 스텝 간격 및 검색 횟수에 따른 렌즈 위치 오차 보상 알고리즘을 제안하였다. 이 방법에서는, 고속 초점 제어를 위하여 검색 단계를 기존 검색 방법에 -7의 중간 스텝 간격을 추가하고, 정교한 초점 제어를 위하여 최종 검색 단계 스텝 사이즈를 +1로 설정한다. 제안한 방법은 기존의 방법보다 더 빠르게 자동 초점 조절을 수행하며, 촬영된 결과 영상 또한 주관적 및 객관적인 측면에서 더 우수함을 실험 결과를 통해 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제44권3호
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• pp.12-19
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• 2007

본 논문에서는 피사체 인식 및 자동 선택이 가능한 모바일 폰 용 자동초점 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 피사체 인식 단계와 목적물 자동 선택 단계로 구성된다. 피사체 인식 단계에서는 화면 전체에 배치된 다중 소형 측거점과 초점값 연산자를 사용하여 복수개의 피사체를 모바일 폰에 내장된 이미지 센서만을 사용하여 인식함으로써 기존의 적외선이나 초음파와 같은 외부 장치를 사용하는 방식과 달리 모바일 폰에서의 피사체 인식을 가능케 하고자 하였다 목적물 자동 선택 단계에서는 퍼지 멤버십 변수와 퍼지 추론을 통해 사용자가 촬영하고자 하는 목적물을 자동 선택하는데 이는 사진 기술이 없는 사용자라도 선명한 화질의 디지털 이미지를 획득할 수 있도록 하기 위함이다. 제안된 알고리즘은 프로그램 언어로 구현되었으며, 초점 거리 제어가 가능한 CCD 카메라와 PC를 사용하여 실시간으로 이미지를 분석, 검증하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권9호
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• pp.878-887
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• 2005

수동형 초점 조절 방식은 카메라를 통해 입력된 영상들을 분석하여 초점을 조절한다. 본 논문에서는 카메라를 이용한 정밀 측정 장비에 효율적으로 적용할 수 있는 수동형 자동 초점 조절 알고리즘을 제안한다. 영상에서 초점값 계산 알고리즘으로 가우시안 필터와 변형된 라플라시안 연산자를 사용한 SMLoG(Sum Modified Laplacian of Gaussian) 방법을 적용하고 초점값들을 이용한 정초점 위치 검색방법으로 가우시안 곡선 정합을 이용한다. 다양한 조명과 대상에 대하여 실험한 결과를 기존의 방법들과 비교하여 제안된 방법의 정확성과 효율성을 검증하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.1003-1006
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• 2005

이동단말기에 적용되는 카메라의 단 초점에서 자동초점으로 적용이 점차 화대 되고 있다. 본 논문에서는 이동단말기에 적용되는 카메라에서의 자동초점기능을 구현하기 위한 기본 원리 및 실제 구현을 a적으로 하다. 자동초점을 위해서는 Image Sensor, Lens, Lens구동을 위한 CCM(Camera Control Module)이 필요한 구성이다 현재까지 적용되는 AF용 CCM에는 VCM방식과 Piezo 방식이 있다. 본 논문에서는 적용된 방식은 VCM적용 방식이다. Camera Control을 위해서 적용될 수 있는 MCU는 ISP(혹은 DSP)나 Base Band Core에서 직접 Control할 수 있겠다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.320-323
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• 2011

Smart phone에 실장되는 소형 카메라 모듈의 경우, 기존 Handset과 대비하여 Non AF 상태에서의 해상도 수준의 향상에 대한 소비자의 요구가 커지고 있으며, 높은 정밀도와 동일한 반복성 및 빠른 Auto focusing speed를 요구 받고 있다. 이에 따라 기존의 Actuator mechanical position에 기반한 algorithm에서 문제가 되었던 preview(non-AF)의 안정적 해상도 보증 문제 및 속도 개선 한계 문제를 본 논문에서 개선된 algorithm으로 제안하게 되었다.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제55권7호
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• pp.313-318
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• 2006

An automatic sample centering system is underway at the protein crystallography beam line of the Pohang Light Source to improve the efficiency of the crystal screening process. A sample pin which contains a protein crystal is mounted on a goniometer head. Then the crystal should be moved to the center of X-ray beam by controlling the motorized goniometer to obtain diffraction data. Since the X-ray beam is located at the center of the image obtained from the CCD camera when the image of the sample pin is in focus, an auto-focusing algorithm is a very important part in the auto-sample-centering system. However the results of applying several well-known auto focusing algorithms directly to the images are not satisfactory owing to the following factors: misalignment of CCD camera, non-uniform cryo-stream in the background of the image and the supporter of the loop. The performance of an auto-focusing algorithm can be increased if the algorithm is applied to only the loop region identified. Non-uniform cryo-stream and a various illumination condition and a stain, which is shown in the image, are main obstacles to loop region identification. In this paper, a simple loop region identification algorithm, which can solve these problems, is proposed and the effective ness of the proposed scheme is shown by applying the auto-focusing algorithm to the loop region identified.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.25-32
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• 2018

In this paper, we propose an edge detection algorithm for auto focus of infrared camera. We designed and implemented the edge detection of infrared image by using a spatial filter on FPGA. The infrared camera should be designed to minimize the image processing time and usage of hardware resource because these days surveillance systems should have the fast response and be low size, weight and power. we applied the $3{\times}3$ mask filter which has an advantage of minimizing the usage of memory and the propagation delay to process filtering. When we applied Laplacian filter to extract contour data from an image, not only edge components but also noise components of the image were extracted by the filter. These noise components make it difficult to determine the focus state. Also a bad pixel of infrared detector causes a problem in detecting the edge components. So we propose an adaptive edge detection filter that is a method to extract only edge components except noise components of an image by analyzing a variance of pixel data in $3{\times}3$ memory area. And we can detect the bad pixel and replace it with neighboring normal pixel value when we store a pixel in $3{\times}3$ memory area for filtering calculation. The experimental result proves that the proposed method is effective to implement the edge detection for auto focus in infrared camera.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.159-165
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• 2012

The accurate focusing position should be determined for accurate measurements In VMS. Camera lens focusing is an important problem in computer vision and video measuring systems (VMS) that use CCD cameras and high precision XYZ stages. Camera focusing is a very important step in high precision measurement systems that use computer vision technique. The auto focusing process consists of two steps, the focus value measurement step and the exact focusing position determination step. It is suitable for eliminating high frequency noises with lower processing time and without blurring. An automatic focusing technique is applied to measure a crater with a one-dimensional search algorithm for finding the best focus. Throughout this paper, the suggested algorithm for the Auto focusing was combined with the learning. As a result, it is expected that such a combination would be expanded into the system of recognizing voices in a noisy environment.