조명이 객체에 균일하지 않은 세기의 빛을 제공하는 문제는 조명의 하드웨어 설계에서 해결해야 할 문제 중 하나였다. 본 논문에서는 객체가 받는 특정 조명의 세기가 균일하지 않은 영상을 균일한 밝기의 영상으로 보정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 밝기가 균일하지 않은 특정 조명에서 획득한 영상과 밝기가 균일한 일반 조명에서 획득한 영상을 이용한다. 우선 균일하지 않은 특정 조명에서 컬러필터나 다른 광원을 이용해서 특정 조명의 밝기를 기준으로 객체의 반사 스펙트럼을 복원한다. 복원한 반사 스펙트럼을 균일한 조명의 스펙트럼 특성으로 스펙트럴 재조명을 하여 두 영상간 밝기의 차이를 비교한다. 이 비교를 통해 특정 조명에서 획득한 영상의 밝기를 보정하고 보정 결과 비교를 통해 보정이 잘 되었음을 확인할 수 있다. 이 결과를 통해 특정 조명의 하드웨어 설계의 어려움을 줄일 수 있을 것으로 기대 된다.
다수의 조명을 이용한 멀티스펙트럴 이미징을 정확히 수행하기 위해서는 영상 내 조명의 세기가 균일해야 한다. 멀티스펙트럴 이미징이 아니더라도 정확한 색 정보가 필요한 영상 획득에서는 조명이 정확해야 하고, 정확한 조명 특성을 위해 평면 광원을 사용하거나 조명 캘리브레이션을 수행한다. 본 논문에서는 조명의 세기가 균일하지 않은 영상을 조명의 세기가 균일하도록 색상을 보정하는 방법을 제안한다. 우선 비균일 조명에서 얻은 두 영상으로 멀티스펙트럴 이미징을 수행하여 반사 스펙트럼을 획득하고 획득한 반사 스펙트럼을 형광등이나 태양광과 같은 평면광에서 획득한 영상의 조명 특성으로 재조명한다. 재조명으로 얻은 영상과 평면광 영상의 조도 분포의 차이를 이용해서 비균일 조명 영상을 균일한 영상에서 획득한 영상처럼 색상 보정을 수행한다. 실험 결과로 조명의 비균일성이 균일하게 보정되었는지 확인하고, 이 결과를 통해 영상의 색 정보를 취득하는 데 조명의 제약사항을 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 넓은 조사 면적에 단거리 조사시에도 균일한 조명도 분포를 가지도록 하는 비대칭 배광의 조명 광학계에 대한 연구를 진행하였다. 단거리에 설치되는 조명의 경우 조사 거리가 짧기 때문에 충분한 배광 분포 형성이 되지 못해 조명의 균일도를 만족하기 어렵다. 또한 시인성을 위해 조명기기가 기울어져 설치되기 때문에 비대칭 배광의 조명 설계가 요구된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 비대칭 배광을 가지는 조명 광학계 설계를 통해 근거리 조사 시에도 대상 표면에 균일한 조명도를 얻을 수 있었으며, 이를 근거리 조명 중 하나인 라이선스 램프에 적용하여 법규 기준을 만족하는 것을 확인하였다.
현재, 새로운 조명광원으로서 백색 LED가 기대되고 있으며, 이를 이용하는 조명이 확대되어 실용화 될 것으로 예상된다. LED 광원을 이용하여 조명기구를 제작하고 이것을 실내조명으로 사용할 때 조명기구에 의한 글레어가 편안함을 주는지 불편함을 주는지에 대한 평가가 요구된다. 실내 조명환경에 대한 불쾌글레어를 평가하기 위해 UGR(Unified Glare Rating)을 추천하고 있다. 그러나 균일한 글레어 광원의 평균휘도를 이용하여 계산된 종래의 불쾌글레어 평가법들은 불균일한 휘도를 갖는 LED 조명기구에 대해서는 적용하기 어렵게 될 것으로 판단된다. 그래서 UGR를 이용하였을 경우, 균일한 휘도를 갖는 조명기구와 불균일한 휘도를 갖는 조명기구에 대해서 어떠한 차이가 있는지 다음의 불쾌글레어의 주관평가 실험을 수행하였다. 평균휘도가 같고 최대 휘도와 최소 휘도가 다른 조명기구(균일한 휘도를 갖는 조명기구 1종과 불균일한 휘도를 갖는 조명기구 2종)를 글레어 광원으로 사용하였다. 입체각(${\omega}$)과 위치지수(Position Index)를 고정시키고 배경휘도($L_b$)와 광원휘도($L_s$)를 임의로 변화시켰다. 주어진 환경에서 피험자로 하여금 얼마나 편안하진 또는 불편한지에 대한 느낌을 값으로 평가하도록 하였다. 우선, UGR과 주관평가 사이에 차이가 나타났으며, 이는 동 서양에 따른 문화적 및 생리적 차이에 기인한다고 생각된다. 다음으로 균일한 휘도를 갖는 조명기구보다 불균일한 휘도를 갖는 LED 조명기구가 더 높은 값을 할당 받아 LED 조명기구가 불쾌감을 더 유발시키는 것으로 나타났다. 또한 LED 소자 간격에 따른 영향은 글레어 광원의 휘도가 높아질수록 크게 나타났으며, 배경휘도에 대해서도 광원의 휘도가 높아질수록 LED 소자 간격의 차이에 의한 영향이 나타났다. 따라서 UGR식은 균일한 휘도를 갖는 조명기구에 적용하기에는 적합하지만, 불균일한 휘도를 갖는 조명기구에 적용하기에는 부적합하다고 판단된다.
본 연구에서는 비균일 진폭변조가 렌즈계통의 결상성능에 미치는 영향에 대해서 국산 쌍안경 대물경을 시험렌즈로 하여 실험적으로 조사하였으며, 회절광학적으로 OTF를 측정하는 방법에 의해 결상 성능을 평가하였다. 이때 비균일 진폭 분포로 조명하기 위해서 균일하게 시준된 광속에 의해 조명되는 시험렌즈 앞에 진폭변조판을 두어 이를 투과하도록 하였다. 시험렌즈의 수차특성을 유한 광선 추적을 통하여 ray-fan을 계산하여 살펴보았다. 비균일한 강도분포, 특히 가운데는 밝고 외곽으로 갈수록 어두운 것으로 연속적으로 변하는 강도분포 및 그와 반대의 연속적인 분포로 조명되었을 때 Gaussian 상 평면 위에서 MTF를 측정하여 균일한 조명 하에서의 MTF와 비교 분석하였다.
식물재배용 인공광 최적 배치에 따른 균일한 조도 분포는 고품질의 식물 생산을 가능하게 한다. 그러나 기존에 상용화된 식물재배시스템의 경우, 인공광 배치에 따른 조도 분포 시뮬레이션 등의 전처리 과정이 생략된 채 제작되어 생산 품질의 편차를 초래하는 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문은 식물재배단의 광 균일도 향상을 위해 조명 설계 소프트웨어인 Relux를 이용하여 LED 조명장치의 높이, 간격 등의 배치를 달리함에 따라 변화하는 각 재배단의 조도 분포 및 균일도, 그리고 전체 에너지 소비량 등을 사전에 시뮬레이션 함으로써 대상 식물재배에 적합한 조명장치의 최적 위치를 파악하고자 한다. 또한, 포터블 조도측정기를 이용하여 재배단의 각 식물의 위치를 기준으로 실 측정한 결과 데이터와 비교 분석 과정을 거쳐 본 시뮬레이션 결과의 신뢰도를 입증하고자 한다.
본 연구는 균일한 조명을 얻기 위해 자유 형상 렌즈(freeform lens)를 제작하였으며, 이를 위해 중첩 조명 모델(overlapped illumination model)을 제안하였고, 제작한 LED 렌즈들의 특성을 분석하였다. 제작한 렌즈는 LED 빛 세기 분포의 중심 방향, 반치각 (half angle) 및 LED 광원의 위치변화를 바탕으로 그 성능을 평가하였다. 아울러 조명영역은 평균 조도 (average illuminance)와 조도 균일도 (illuminance uniformity) 변화 값으로 수행하였다. 광도 분포의 중심 방향 변화에 대해서는 제안된 모델과 발산 모델이 대체로 비슷한 공차 특성을 보였으며, 특히 제작한 렌즈에서 반치각 변화는 기존 방법에 비해 조도 균일도 공차 특성은 현저히 개선됨을 확인하였다.
본 연구는 균일한 조명을 얻기 위해 중첩 조명 모델(overlapped illumination model)을 사용하여 자유 형상 렌즈(freeform lens)를 제작하였으며, 제작한 LED 렌즈들의 특성을 비교 분석하였다. 제작한 렌즈는 LED 광원의 위치변화, 두께 및 기울임을 이용해 성능을 평가하였다. 아울러 조명영역은 평균 조도 (average illuminance)와 조도 균일도 (illuminance uniformity) 변화 값으로 측정하였다. 광도 분포의 Z축 방향변화에 대해서는 중첩 모델과 발산 모델이 대체로 비슷한 공차 특성을 보였으나, 렌즈두께 변화에 대해서는 중첩모델이 발산모델에 비해 조도 균일도 공차 특성은 현저히 개선됨을 확인하였다. 또한, 발산 조명 모델로 설계된 렌즈가 전반적으로 좋은 성능을 나타냈으나, LED 방출에 대한 성능은 중첩 모델에서 그 편차의 폭이 상대적으로 적게 나타났다.
본 논문에서는 조명 보정과 지역적인 밝기 정보를 이용한 유해 영상에서의 피부색 검출 방법을 제안한다. 첫번째, 조명의 영향을 줄이기 위하여 입력 영상을 히스토그램 평활화하여 명암 값의 분포가 한쪽으로 치우치거나 균일하지 못한 영상의 명암 값 분포를 균일화 시켜 영상을 향상될 수 있도록 한다. 그 다음, 평활화 시킨 영상을 25 개의 블록으로 분할한 후, 각 블록에서의 밝기 값에 대한 통해 평균과 왜도를 구한다. 구해진 값들을 영상의 임계값으로 설정하여 이진화 시킨다. 그리고, 평활화시킨 영상의 RGB 값을 Lab 컬러 공간으로 변환한다. 변환된 컬러 공간내의 조명 성분 값인 L(Luminance)값을 추출하여 이를 역변환 한다. 역변환한 L 값은 비정규 조명을 갖는 유해 영상의 조명에 민감한 영향을 제거하기 위하여 평활화 영상에 합한다. 마지막으로, 밝기 임계값을 통해서 얻어진 이진영상내의 객체 영역과 RGB 피부색 임계값을 통한 조명 보정된 평활화 영상내의 피부색 영역의 공통된 영역을 결과값으로 추출한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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