• 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.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제42권11호
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• pp.49-54
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• 2005

본 논문에서는 최소의 sub-window를 사용하여 정확한 초점 값을 측정할 수 있는 모바일 폰 용 저전력 MDCT 초점 값 연산 방식을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 기존의 DCT 연산 계수 중 초점 값의 척도로 사용하기에 특성이 가장 우수하고, 하드웨어로 구현하였을 경우 연산량이 최소가 되는 중간 결과 계수를 초점 값으로 사용한다. 또한 중간 주파수에 연관된 DCT 결과를 초점 값으로 사용하므로 임펄스 성 노이즈의 영향을 줄일 수 있고, 영상의 흐린 정도에 따른 초점 값의 변화가 커서기존의 Gradient 방식보다 초점 값 특성이 우수하다. 제안된 알고리즘은 Verilog HDL언어를 사용하여 구현되었으며, Excalibur-ARM보드에 내장하여 그 성능을 검증하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제50권1호
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• pp.39-45
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• 2022

본 논문에서는 타겟과의 거리 및 EO/IR 장비 내부 온도정보를 이용한 전통적인 방식의 초점조절 방식의 단점을 보완할 수 있는 향상된 영상기반 초점 조절 기법을 제안하였다. 영상기반 초점조절시 카메라시선의 흔들림에 의해 동일한 표적으로 시선을 지향하지 못해 영상의 다른 영역에 초점 윈도우를 설정함으로 인해 정확한 초점 값을 계산할 수 없게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 영상추적 기법을 적용하여 동일한 위치에 포커스 윈도우가 설정되도록 하여 최적의 초점위치 탐색 정확도를 향상시키고자 하였다. 또한 동일한 초점위치에서 플랫폼의 진동이나 흔들림 그리고 대기환경에 의한 영상 불안정으로 인해 동일한 초점 값이 계산되지 않기 때문에 인접프레임 중에 보다 안정적인 상태에서 획득된 프레임을 선택함으로써 국부최대값(Lcoal maxima) 빠지지 않고 최적의 초점 위치를 찾는 기법을 제안하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.104-107
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• 2007

인간은 초점정보를 이용하여 단안만으로도 공간의 깊이를 지각할 수 있다. 이것은 한 번에 하나의 대상물에만 초점을 맞출 수 있고 그 외의 부분은 흐림 현상을 유도함으로써 이루어진다. 이는 초점이 맞는 대상물체로부터 멀어지면 멀어질수록 흐림 현상이 강해지는 원리를 이용한 것으로 주파수 성분의 변화량에 대한 연산과 깊은 관련이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 인간의 시각 시스템의 요소 중 하나인 초점정보를 모방하여 초점거리가 다른 각각의 이미지들에 각각의 가중치를 부여하였다. 그리고 각 이미지들을 일정 블록으로 각각 분할하여 초점이 가장 잘 맞는 블록을 찾아내어 하나의 이미지로 통합하였다. 이때 각 영역은 자신이 속했던 이미지의 가중치를 따르게 한다. 각 이미지에서 가장 포커스 수치가 높은 영역을 찾기 위한 방법으로 주파수 영역 기반 처리와 공간 영역 기반 처리를 결합 하였다. 주파수 기반으로는 FFT(Fast Fourier Transform)에서 고주파 부분의 영역을 뽑아내어 포커스수치를 계산하였으며, 공간 영역 처리 기반으로는 이웃픽셀과의 차이가 임계값이하인 것을 제외한 영역을 뽑아내어 저주파 영역의 연산을 제거하는 방법과 단순히 Laplacian measure만을 사용하여 저주파까지도 포함한 방법의 두 가지를 적용하였다. 최종적으로 3개의 포커스 측정값을 결합시켜 포커스 수치를 계산한 후 각 블록의 가중치에 맞게 하나의 이미지로 통합하여 상대적 깊이지도를 생성하였다.

• 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.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권6호
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• pp.88-94
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• 2008

본 논문에서는 이산 코사인 변환 계수의 에너지 비를 사용한 디지털 카메라용 초점 값 연산자를 제안하였다. 제안된 AC2DC1 및 AC5DC1 초점 값 연산자는 이산 코사인 변환 계수의 AC와 DC 계수의 에너지 비를 사용하여 이미지의 선명한 정도를 판단하는데, 이는 여러가지 표본 영상들의 이산 코사인 변환 에너지 분석에 바탕을 두고 있다. 또한 제안된 연산자와 기존의 여섯 가지 연산자를 비교하기 위해 초점 값의 선형성과 기울기를 종합적으로 측정할 수 있는 점수 계산 방법을 도입했으며, 이를 통해 잡음이 없는 상태, 임펄시브 및 가우시안 잡음이 있는 세 가지 상황 하에서 제안된 연산자의 성능을 검증하였다.

• 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.

• EDISON SW 활용 경진대회 논문집
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• 제6회(2017년)
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• pp.548-552
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• 2017

본 논문에서는 얀센 메커니즘을 활용한 보행 로봇의 궤적을 최적화 하기 위한 알고리즘을 연구하였다. 궤적의 최적화 목표는 지면에 닿는 시간이 길고 지면에 평행하며 빠른 이동을 위해 넓은 보폭을 생성 하는 것으로 두었다. 초기 값은 Edison design의 m.sketch를 사용하여 결정하였고 최적화 과정에서는 MATLAB을 사용하였으며 가능한 빠른 계산이 가능한 것에 초점을 두고 알고리즘을 작성하였다. 최적화된 결과 값에서는 지면에 닿는 궤적의 범위와 보폭의 크기, 궤적의 높이가 가장 큰 값을 결정하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.777-780
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• 1998

물체의 3차원적인 정보를 복원하는 일은 그 정보의 일련된 이용에 있어서 중요한 문제이다. 이를 위해 여러가지 방법들이 연구되고 있으며, 그 중 shape from focus(SFF) 방법은 영상의 초점이 맞는 렌즈의 위치를 찾아내어 렌즈 공식에 의해 초점이 맞는 부분의 거리 정보를 구할 수 있다. 기존의 이 방법은 초점이 맞았는지의 정도를 계산하기 위한 focus measure 값들을 카메라의 광학축에 수직인 단순한 평면으로 가정하여 그 합이 최대가 되는 위치를 찾아내었다. 이를 개선하기 위해서 focused image surface(FIS) 개념이 연구되었고 그로 인해 더욱 나아진 결과를 얻었다. 물체의 FIS는 카메라 렌즈에 의해 초점이 맞게된 물체의 점들의 집합으로 이루어진 공간상의 면이다. 기하광학에 의해 물체의 모양과 FIS 상이에는 일대일 대응 관계가 있고 FIS의 형태를 구하는것이 결국은 물체의 모양을 복원하는것이다. FIS 개념을 처음 적용할 때는 물체의 모양이 부분적으로 영상 탐지기(image detector)와 같은 평면으로 가정하여 3차원 공간상에서 가능한 모든 방향의 평면에 대한 focus measure를 구하여 그 값이 최대가 되는 렌즈의 위치를 구하였다. 그러나 이러한 방법은 focus measure의 합이 정사각형의 윈도우에서 계산되기 때문에 곡면으로 이루어진 실제 물체에서는 오차르 ㄹ가지게 된다. 본 논문에서는 이와는 달이 평면이 아닌 곡면에 대한 focus measure의 합이 최대가 되는 렌즈의 위치를 구하여 이전의 방법들 보다 정확한 복원이 가능함을 보인다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.31-40
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• 2017

최근 3차원 세포 배양이 가능해 지면서 세포의 부피, 3차원 형태 등을 보다 정확하게 확인할 수 있게 되었다. 일반적으로 세포의 3차원 단층 정보는 공초점 현미경 또는 전자 현미경과 같은 특수한 현미경을 이용하여 관찰 해야 한다. 그러나 공초점 현미경은 일반 현미경에 비해 비용이 비싸며, 촬영 시간이 오래 걸린다. 따라서 일반적으로 사용되는 광학 현미경으로 세포의 3차원 형태복원을 하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 다초점 형광 영상을 기반으로 영상의 추정된 초점 값(focus estimator value)을 이용해 세포를 3차원으로 형태 복원하는 방법을 제안한다. 먼저 3차원으로 배양된 세포를 광학 현미경으로 초점을 변경 하면서 다초점 영상들을 촬영한다. 이후 영상에서 circular Hough transform을 이용하여 세포 군집의 대략적인 위치를 ROI(Region Of Interest)로 정한다. 획득한 ROI에 MSBF(Modified Sliding Band Filter)를 적용하여 ROI 내에 세포 군집의 외곽선을 추출하고, 추출된 외곽선을 기준으로 추정 초점 값을 구한다. 계산된 초점 값과 현미경의 NA(Numerical Aperture)을 이용하여 깊이를 고려한 세포 군집의 외곽선을 추출하고 추출된 외곽선을 통해 세포들을 3차원으로 형태 복원한다. 복원 결과는 세포 영상의 in-focus가 된 부분들을 하나로 합친 영상과 비교하여 검증한다.