DOI QR코드

DOI QR Code

그레이-레벨 한계 기법을 이용한 자동 시각 굴절력 곡률계의 측정 알고리즘

A Measurement Algorithm using Gray-level Thresholding in Automatic Refracto-Keratometer

  • 성원 (충남대학교 대학원 컴퓨터공학과) ;
  • 박종원 (충남대학교 정보통신공학과)
  • 발행 : 2002.12.01

초록

최근 시각 관련 측정기 개발에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 본 연구는 자동 시각 굴절력 곡률계의 전자 부문 소프트웨어를 개발하였다. 만약 자동화된 시스템이 광학계로부터 나오는 영상을 이용하여 내부 처리를 거친 후 정확한 시각 측정치를 검사자에게 알려줄 수 있다면 잘못 측정되는 측정 횟수를 크게 줄일 수 있을 것이다. 본 연구는 형태학적 필터링(morphological filtering)과 그레이-레벨의 신호 강조(signal enhance) 기술들을 이용하여 자동 시각 굴절력 측정 시스템에 연동될 측정 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘에서는 광학계로부터 도출된 영상으로부터 첫째로 형태학적 필터링 처리를 행한다. 이 과정은 처리가 어려운 원 영상을 좀 더 다루기 쉬운 상태로 바꿔주는 역할을 하게 된다. 둘째는 일차 처리된 영상에 가해주는 그레이 수준 한계 기법을 통한 신호 강조 기법으로서 이는 영상의 그레이 값 분포가 다양함으로 인해서 발생되는 오차를 줄이기 위해서 사용된다. 그리하여 본 전자 부문 소프트웨어는 정확한 측정값 도출이 어려운 시각 영상에 적용되어 효과적으로 오차를 줄임으로써 보다 효율적인 시각 측정을 가능하게 하였다.

Currently. people become interested in the development of measuring instrument related to eyesight. In this study, we developed software of electronic part in automatic refracto-keratometer. If an automatic system, which uses images from an optical instrument, can inform the in-spector of an accurate eyesight measured value after the internal process, the frequency of mistakenly observed value will be reduced considerably. This software is using morphological filtering and gray-level signal enhancing techniques. The morphological filtering is the first process, from images of the optical instrument, to transform an original image which is hard to process into manageable one. The second process is a signal enhancing technique to the first processed image using gray -level thresholding technique and is used to reduce an error caused by the variety in distribution of the gray value of image. Therefore, this software system in electronic part will make more effective eyesight measurement by reducing the error effectively when applied to the optical image which is difficult to get accurate measurement value.

키워드

참고문헌

  1. CANON Service Manual, Canon Publishing
  2. Mirae optics company, Auto Refractometer/Keratometer MRK 3100 User's Manual
  3. J. R. Parker, Algorithms for Image Processing and Computer Vision, John Wiley & sons, Inc., pp.68-115
  4. Howard E. Burdick, Digital Imaging Theory and Application, McGraw-Hill, pp.153-194
  5. Scott. E. Umbaugh, Computer Vision and Image Processing : A Practical Approach Using CVIPtools, Prentice Hall, pp. 197-235
  6. 성풍주, 옵토메트리 개론 & 안경재료학, 대학서림, 1990
  7. 성풍주, 안경 광학 I, 대학서림, 1990
  8. 김관철, 최신 광학 기기, 신광출판사, pp.192-211
  9. M. L. Giger, et al., Computerized detection of pulmonary nodules in digital chest images: Use of morphological filters in reducing false-positive detections, Medical Physics, Vol. 17, No.5, pp.861-865, Sep/Oct., 1990 https://doi.org/10.1118/1.596478
  10. H. Yoshimura, Computerized Scheme for the Detection of Pulmonary Nodules: A Nonlinear Filtering Technique, INVESTIGATIVE RADIOLOGY, Vol.27, pp.124-129, Feb., 1992 https://doi.org/10.1097/00004424-199202000-00005