• 방송공학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.625-633
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• 2012

카메라로부터 획득한 여러 장의 영상에서 3차원 정보를 얻어내기 위한 Extended Depth of Focus(EDF) 알고리듬은 최근 많은 연구가 이루어지고 있다. 피사물체의 깊이정보에 따른 제한된 초점으로 인해 초점이 일부분 맞는 여러 장의 이미지를 가지고 EDF알고리듬은 각 영상들의 focus 영역에서 하나의 focused 영상과 depth영상을 취득한다. 대부분의 영상처리 알고리듬이 그렇듯, EDF 알고리듬에 사용되는 파라메타들의 초기설정에 따라 결과에 큰 영향을 준다. 본 논문에서는 EDF알고리듬을 적용하기 전 입력영상의 기반으로 pyramid, wavelet transform, complex wavelet transform을 사용하였으며 EDF알고리즘에서 사용되는 파라메타들의 설정에 따른 각 알고리즘의 성능을 분석하였다. 본 논문에서 제시한 파라메타들은 입력영상의 크기에 따른 down sampling의 단계, 영상의 기반 알고리듬의 영상 복원에 사용되는 최하위 레벨의 이미지에 대한 취득 형태, 연산에 쓰이는 window size의 크기이다. 우리는 실험을 통해 제시한 입력영상에 따라 각 파라메타들이 미치는 영향에 대해 분석하였고, 기존에 사용되었던 일반적인 파라메타 선정방식보다 최적화된 파라메타 선정방식을 통해 얻어진 결과영상이 3dB ~ 19dB정도 개선된 것을 확인하였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제22권9호
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• pp.115-122
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• 2005

Errors resulting from magnification variations of a optical system are largely generated in three-dimensional shape measurements based on depth-from-focus. In the case of measuring the surface morphology of tiny objects based on DFF, images are acquired with a very small interval so that magnification changes can be minimized. However, the magnification variations are actually existed in the acquired images and so focus measures are wrongly or ambiguously extracted. In this paper, a methodology with linear magnification calibrations, based on DFF, is proposed to make more accurate measurement in surface morphology with high depth discontinuity, compared with previous ones. Several experiments show that the proposed method outperforms existing ones without magnification calibrations.

• 디지털융복합연구
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• 제11권1호
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• pp.243-248
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• 2013

본 논문에서는 2D/3D 동영상 변환을 위해 깊이가 할당될 전경을 초점 정보와 색상분석 기반의 그룹화를 이용하여 추출하고, 전경의 깊이를 초점 정보와 움직임 정보를 이용하여 생성하는 방법을 제안하였다. 2D영상에서 전경을 추출하기 위해 영상의 초점 정보의 움직임을 추정하여 전경 후보 영상을 생성하고, 전경 후보 영상에 존재하는 객체 내부의 홀 영역을 색상 분석을 이용한 채움 과정을 수행하여 전경 영역을 추출하였다. 생성된 전경 영역에 깊이를 할당하기 위해 해당 프레임에 존재하는 초점 값을 분석하여 초기 깊이 정보를 생성하고 움직임 정보를 가중하여 깊이 정보를 할당하였다. 생성된 깊이 정보의 품질을 평가하기 위해 기존에 제안된 알고리즘의 결과 영상과 비교하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.78-84
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• 2015

로봇 비전, 3차원 형상 모델링 그리고 모션 제어를 하기 위해 3차원 깊이 추정이 필요하다. 기존에 제안 되었던 깊이 추정 방법은 렌즈와 물체사이의 거리를 변화시켜 가면서 취득된, 일련의 전체영상에 대해서 초점값을 계산하는 방법에 기초하고 있다. 그러나 이러한 방법은 전체 영상에 대해서 초점값 계산을 위한 마스크 연산을 하기에 수행 시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 이에 반해서 본 논문에서 제안하는 방법은 물체간의 깊이를 추정하는 시간을 개선하기 위하여 전체 영상을 고려하지 않고, 물체간의 경계면과 경계면 부근의 영상 정보만을 이용하여 깊이를 추정한다. 특히 직선과 원으로 구성된 물체의 경계면을 검출하기 위해서 허프 변환을 이용하였으며, 깊이 추정은 초점 정보를 이용하였다. PCB 영상을 이용하여 실험을 수행한 결과, 이전에 비해서 더욱 효과적인 깊이 추정이 가능함을 알 수 있었다.

• 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.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.435-437
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• 2010

렌즈의 피사계심도 (Depth of Field)가 낮은 카메라로 영상을 획득 했을 때, 한 영상 내에도 in-focus 영역과 out of-focus 영역이 동시에 존재하게 된다. 따라서 영상을 복원하기 위해 in-focus 영역과 out-of-focus 영역을 구분하는 focus measure가 필요하게 된다. 기존 focus measure 알고리즘은 획득된 영상의 intensity 값의 절대적인 변화나 고주파수 성분 값에 따라 in-focus와 out-of-focus를 결정하기 때문에 out-of-focus 영역이 smooth 하지 않을 경우에는 in-focus 영역이라 잘못 판단할 수 있을 뿐만 아니라 잡음에 민감한 단점을 가진다. 본 논문에서는 기존 알고리즘의 한계점을 보완하는 연구 방향을 제시한다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2004년도 추계학술대회 논문집
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• pp.1500-1503
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• 2004

Errors resulting from magnification variations of optical system are largely generated in three-dimensional shape measurements. In the case of measuring the surface morphology of tiny objects based on DFF, images are acquired with a very small interval and then magnification changes are minimized. However, the magnification variations are actually existed in optical system and so focus measures in DFF are wrongly or ambiguously extracted. in this paper, a methodology based on DFF with the magnification changes is proposed to make more accurate measurement in surface morphology with high depth discontinuity, compared with previous ones. Several experiments show that the proposed method outperforms existing ones without magnification changes.

• Journal of Welding and Joining
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• 제7권4호
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• pp.12-21
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• 1989

Laser beam welding parameters have experimentally investigated, using a continuous wave 3kW $CO_2$ laser with the various travel speeds, beam mode and laser beam power in low carbon steels. An optimum position of focus and the effect of shielding gas on penetration depth with varying the flow range of 0.5 to 5.1m/min have been combined to investigate the effect of laser power and travel speed on penetration depth and bead width. It is found that the optimum position of focus in 3kW class laser is 0.5 to 1.5mm below the surface of the material. The flow rate of shielding gas affects the penetration depth and He is more effective than Ar. The penetration depth in laser welds of low carbon steels is between two and four times of the bead width. Laser beam welding of butt joints in 2mm thick carbon steel has been carried out to establish a weldability lobe. The lobe indicating acceptable welding conditions is introduced.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제12권2호
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• pp.27-32
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• 2013

Shape From Focus (SFF) is a passive optical technique to recover 3D structure of an object that utilizes focus information from 2D images of the object taken at different focus levels. Mostly, SFF methods use a single focus measure to compute image focus quality of each pixel in the image sequence. However, it is difficult to recover accurate 3D shape using a single focus measure, as different focus measures perform differently in diverse conditions. In this paper, a nonlinear Total Variation (TV) based approach is proposed for 3D shape recovery. To improve the result of surface reconstruction, several initial depth maps are obtained using different focus measures and the resultant 3D shape is obtained by diffusing them through TV. The proposed method is tested and evaluated by using image sequences of synthetic and real objects. The results and comparative analysis demonstrate the effectiveness of our method.

• 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.