• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제6권3호
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• pp.65-70
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• 2007

A method to focus the object in camera system by applying the Hill climb algorithm from optical lens moving device (VCM; Voice coil motor) is proposed. The focusing algorithm from VCM is focus on the object but in these criteria is a well-known drawback; the focus is good only at same distance objects but the focus is bad (blur image) at different distance objects because of the DOF (Depth of focus) or DOF (Depth of field) at the optical characteristic. Here, the new camera system that describes the Reflector of free curvature systems (or Diffractive Fresnel lens) and the partition of focusing window area is proposed. The method to improve the focus in all areas (different distance objects) is proposed by new optical system (discrete auto in-focus) using the Reflector of free curvature systems (or Diffractive Fresnel lens) and by applying the partition of all areas. The proposal is able to obtain good focus in all areas.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.233-238
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• 2009

본 논문에서는 얼굴을 자동 초점(Auto-focus) 디지털 카메라의 관심영역(ROI : Region Of Interest)으로 이용하는 시스템에서 요구되는 검출 영역의 안정적인 선택을 위한 방법을 제안한다. 이 방법은 디지털 카메라와 모바일 카메라에 포함되는 ISP(Image Signal Processor)에서 실시간으로 처리되는 프로그레시브 입력 영상에서 얼굴 영역을 관심영역으로 간주하고 자동으로 초점을 맞추는 방법이다. 얼굴 영역 검출을 위하여 사용한 학습 알고리즘은 에이다부스트 알고리즘을 이용하였다. 학습에 포함되지 않은 기울어진 얼굴에 대한 검출방법과 검출 결과에 대한 후처리 방법, 관심영역이 흔들리지 않고 일정한 영역을 유지하도록 하기 위한 안정화 대책을 제안한다. 제안된 ROI 영역 안정화 알고리즘에 대한 성능을 평가하기 위하여 움직임이 있는 얼굴에 대하여 기준 궤적과의 차이를 보이고, 각 궤적의 회귀곡선과의 RMS 오차를 안정화 성능평가의 척도로 이용하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.313-315
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• 2011

Smart phone에 실장되는 카메라 모듈은 Focus 동작에 따라 2가지 타입이 있다. AF(Auto focus) camera module과 FF(Fixed focus) camera module 2가지 타입이다. AF Camera module은 Lens의 위치를 이동하여 자동으로 초점을 맞추는 방식이며, FF camera module은 Lens의 위치가 고정된 상태로 초점을 맞추는 방식이다. EDOF camera module은 Lens의 위치가 고정된 상태에서 AF 모듈처럼 EDOF 알고리즘을 사용하여 초점을 맞추는 기술을 적용한 모듈이다. 본 논문에서는 이러한 EDOF camera module의 해상도 최적화를 구현한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권5호
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• pp.235-249
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• 2004

본 논문은 등방성 초점열화함수의 추정 기법 및 사전 추정 점확산함수 집합을 이용한 완전 디지털 자동초점 시스템의 구조를 제안한다. 제안하는 등방성 점확산함수 추정 기법은 초점 열화과정에서 점확산함수를 새로운 이산 등방성 점확산함수 모델을 이용하여 모델링하고 이를 열화된 영상의 에지로부터 추정해 내는 방법이다. 점확산함수 추정기법을 이용하여 여러 단계의 점확산함수를 사전에 추정한 후, 제안하는 완전 디지털 자동초점 시스템은 두 단계에 걸쳐 초점이 맞지 않은 입력 영상을 복원해 낸다. 첫째, 저장된 점확산함수 집합으로부터 최적의 점확산함수를 선택한다. 둘째, 선택된 점확산함수와 디지털 영상복원 기법을 이용하여 초점이 잘 맞은 영상으로 복원해 낸다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권2호
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• pp.30-39
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• 2006

홍채 인식은 흥채 근육의 무의 패턴을 이용하여 동일인 여부를 판별하는 연구 분야이다. 이러한 홍채 인식에서 홍채 영상의 품질은 홍채 인식의 성능에 많은 영향을 준다. 이는 흥채 영상이 흐려지면, 홍채 패턴이 변형되어지므로, FRR(False Rejection Error)이 증가되기 때문이다. 홍채 영상을 흐려지게 만드는 주된 요인 가운데 하나가 카메라 렌즈의 초점(focus)이다. 기존의 흥채 인식 카메라는 고정 초점(fixed focusing) 방식과 가변 초점(auto-focusing) 방식이 있다. 고정 초점 방식은 초점 렌즈가 고정되어 있기 때문에 사용자가 직접 자신의 눈을 DOF(Depth of Field) 영역 안에 위치시켜야하고, DOF 영역이 매우 작은 한계가 있다. 가변 초점 방식은 사용자와 카메라 사이의 거리를 측정하여 초점이 잘 맞는 위치로 초점렌즈를 움직여서 선명한 영상을 취득한다. 하지만 부가적인 하드웨어 장비가 필요하기 때문에 카메라의 부피가 늘어나고 비용도 증가되므로 개인 인증을 위해 홍채인식을 하는 핸드폰과 같은 모바일 장비에서 사용되는데 어려움이 따른다. 따라서 본 논문은 이러한 기존의 홍채인식 카메라의 문제점들을 극복하기 위해 부가적인 하드웨어 장비 없이 고정 초점 방식 카메라에서 취득한 홍채 영상을 복원함으로써 소프트웨어적으로 DOF영역을 증가시키는 방법을 제안한다. 기존의 영상 복원 알고리즘은 반복적(iterative) 방법에 의해 최상의 복원 계수(parameter)를 검출하여 영상을 복원하였으나, 본 논문은 초점값을 이용하여 영상의 흐려짐의 정도를 판단하고, 흐려짐의 정도에 따라 미리 정의한 복원 계수를 선택함으로써 빠른 시간 안에 홍채 영상을 복원하는 방법을 제안한다. 실험 결과, Panasonic에서 만든 BM-ET100 카메라의 작동범위(Operation Range)를 48-53cm에서 46-56cm로 증가시킬 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권10호
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• pp.377-382
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• 2018

본 연구는 홍삼 등급 판정을 위한 내부 상태 및 조직의 치밀도 분석 방법에 관한 것이다. 홍삼 내부 측정을 위해 1990년대 이후부터는 자기공명영상법(MRI), X-ray 판별 등의 비파괴 검사 방법에 대한 연구가 다양하게 이루어졌지만, 등급 판정에 가장 중요한 내공(內空), 내백(內白)을 파악하는데 어려움이 있어 정확한 내부 판정이 불가능하였다. 그리하여 본 연구에서는 적외선 조명 환경의 폐쇄형 영상 취득 장치를 제작하고 내공, 내백의 유무와 직경을 파악할 수 있는 내부 측정 시스템을 개발하였다. 제작한 장치는 홍삼 내부 투과율이 높은 950nm 파장대역의 적외선 조명, 적외선 대역 촬영이 가능한 카메라, 카메라에 홍삼의 초점을 자동제어 할 수 있는 Y축 제어 액추에이터 그리고 홍삼을 $1^{\circ}$의 간격으로 $360^{\circ}$ 회전하며 영상을 취득할 수 있는 회전 액추에이터로 구성이 되어있다. 제안하는 알고리즘은 Y축 액추에이터에서 Auto-Focus 알고리즘을 수행하여 홍삼의 크기와 두께 변화에 따라 객체의 선명한 초점을 자동으로 맞춰준다. 그다음 홍삼을 $1^{\circ}$ 간격으로 $360^{\circ}$ 회전하며 총 360장의 홍삼 영상을 취득하면 라돈 변환(Radon transform)을 통해 사이노그램(Sinogram)으로 재구성하고, 역 라돈 변환(Inverse Radon transform)을 통해 단층영상복원(Back-projection) 알고리즘이 수행되어 홍삼 내부 영상을 획득하였다. 알고리즘 수행 결과 홍삼 두께나 모양에 관계없이 내부 단면영상 획득이 가능하였고 영상을 통해 내공, 내백의 유무와 직경을 파악할 수 있었다. 추후 10,000개 이상의 다양한 모양과 크기를 가지는 홍삼에 대하여 내부 영상을 취득하여 등급 판별 기준을 적용한다면 신뢰성 있는 홍삼 등급 자동화 측정 방법으로 사용가능 할 것이다.

• 한국광학회지
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• 제22권1호
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• pp.10-15
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• 2011

본 논문에서 홀로그램의 일부 영역만을 선택하여 자동 초점 맺는 방법을 제안하고 이를 실험적으로 보였다. 먼저 광 스캐닝 홀로그래피를 이용하여 복소 홀로그램을 추출한다. 그 다음 홀로그램의 일부 영역만을 선택하고 가우시안 저대역 필터링, Real-only 홀로그램 합성, Power fringe-adjusted 필터링, 주파수축 변환 등의 과정을 통해 깊이 정보를 추출한다. 이렇게 추출된 깊이 위치를 이용하여 홀로그램을 자동적으로 복원하게 된다.

• 한국정밀공학회지
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• 제27권2호
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• pp.70-77
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• 2010

This study proposed an auto focusing method for a multi-focus image in assembling lens modules in digital camera phones. A camera module in a camera phone is composed of a lens barrel, an IR glass, a lens mount, a PCB board and aspheric lenses. Alignment among the components is one of the important factors in product quality. Auto-focus is essential to adjust image quality of an IR glass in a lens holder, but there are two focal points in the captured image due to thickness of IR glass. So, sharpness, probability and a scale factor are defined to find desired focus from a multi-focus image. The sharpness is defined as clarity of an image. Probability and a scale factors are calculated using pattern matching with a registered image. The presented algorithm was applied to a lens assembly machine which has 5 axes, two vacuum chucks and an inspection system. The desired focus can be determined on the local maximum of the sharpness, the probability and the scale factor in the experiment.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.1727-1730
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• 2003

In this paper we propose a sub-pixel point spread function (PSF) estimation method for a fully digital auto-focusing system. We assume that the amount of out-of-focus is the same along the concentric circle. In order to estimate the accurate PSF, sub-pixel information is considered in the proposed PSF estimation procedure. The feasibility of the proposed algorithm is experimentally demonstrated.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권2호
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• pp.80-87
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• 2011

본 논문은 잡음에 강인한 초점 값을 이용한 피사체 중심의 자동초점 알고리듬을 제안한다. 제안된 방법은 영상의 엔트로피를 이용하여 피사체가 존재하는 영역을 자동으로 추정함으로써, 배경에 의해 잘못된 자동초점 결과를 얻는 문제점을 개선하였다. 또한 이산 코사인 변환 계수를 분석하여 새로운 초점 값 계산 방법을 제안하였고, 실험결과를 통해 기존의 알고리듬에 비해 제안된 방법이 가우시안 잡음과 임펄스 잡음이 있는 경우에도 초점 값 특성이 강인함을 검증하였다. 제안하는 자동초점 알고리듬은 지능형 감시 시스템의 팬-틸트-줌 카메라 등에 적용 가능하다.