In the industrial vision systems, image correction has great influence on the overall performance of measurement or inspection. The overall area of distorted image is usually splitted into small control areas, and each area is corrected by its control points. The performance of correction methods using control points can be improved by reduction of control areas because the computational time and memory highly depend on the number of control areas. We develop a merging algorithm that reduces control areas and preserves the correction accuracy. The algorithm merges the splitted control areas by use of quad tree method. Experimental results are presented to verify the usefulness of the proposed method.
Kim Youngsun;Kong Jong-Pil;Heo Haeng-Pal;Park Jong-Euk;Chang Young-Jun
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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pp.604-607
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2005
All CCD pixels do not react uniformly even if the light of same radiance enters into the camera. This comes from the different camera optical characteristics, the read-out characteristics, the pixel own characteristics and so on. Usually, the image data of satellite camera can be corrected by the various image-processing methods in the ground. However, sometimes, the in-orbit correction is needed to get the higher quality image. Especially high frequency pixel correction in the middle of in-orbit mission is needed because the in-orbit data compression with the high frequency loss is essential to transmit many data in real time due to the limited RF bandwidth. In this case, this high frequency correction can prevent have to have any unnecessary high frequency loss. This in-orbit correction can be done by the specific correction table, which consists of the gain and the offset correction value for each pixel. So, it is very important to get more accurate correction table for good correction results. This paper shows the new algorithm to get accurate pixel correction table. This algorithm shall be verified theoretically and also verified with the various simulation and the test results.
인간의 눈은 넓은 영역의 빛의 밝기를 받아들이기 위해 log 응답 특성을 갖는 반면 이미지 센서는 제한된 dynamic range를 갖는다. 선형 ADC(analog-to-digital converter)를 적용한 일반적인 CMOS 이미지 센서는 이미지의 어두운 부분을 확실하게 나타나게 하기 위하여 이득을 높이며 일부 밝은 부분의 포화 현상을 막을 수는 없다. 감마 보정은 인간의 눈의 반응에 맞추는 본질적인 방법이다. 그러나 디지털 감마 보정은 ADC 해상도와 센서 자체의 dynamic range의 한계 때문에 이미지의 질을 떨어뜨린다. 본 논문은 아날로그 감마 보정을 수행하는 비선형 ADC를 사용한 CMOS 이미지 센서를 제안한다. 제안된 비선형 ADC를 적용한 CMOS 이미지 센서는 $0.35{\mu}m$ CMOS 공정을 이용하였다. 제안된 비선형 ADC CIS를 적용한 아날로그 감마 보정이 기존의 디지털 감마 보정 방법에 비해 질적으로 향상된 이미지를 보였는데 수치적으로 200mV 미만 픽셀 출력으로 이루어진 저조도 이미지에서의 peak-signal-to-noise ratio (PSNR)는 제안된 아날로그 감마 보정이 27.8dB, 디지털 감마 보정이 25.6dB로 측정되어 아날로그 감마 보정이 디지털 감마 보정에 비해 저조도 양자화 잡음을 $28.8\%$ 개선되었음을 확인하였다.
어안렌즈는 사각이 넓어서 터널 내부 벽면의 영상을 취득하는 데 유용하다. 원통투영의 원리를 이용하여 어안렌즈터널 영상을 우리의 눈에 익숙한 일반 영상으로 변환시킬 수 있는데, 이 과정에서 여러 종류의 왜곡이 발생하게 된다. 본 논문은 투영영상의 터널 바닥면과 벽면 사이 경계선에서 발생하는 왜곡을 다루고 있다. 경계선 왜곡의 발생 원인을 분석하고 모형을 제작하여 보정량 계산식을 유도하였다. Visual C++로 제작한 소프트웨어를 이용하여 계산된 보정량을 투영영상에 적용한 결과 경계선이 보정된 영상을 얻을 수 있었다. 투영영상에 나타난 다른 왜곡에 대한 연구가 추가된다면 어안렌즈 영상을 통해 실제 터널 벽면과 유사한 영상을 얻을 수 있을 것으로 기대된다.
디지털 카메라의 대중화로 인하여 ISP(Image Signal Process)에 관한 연구들이 활발히 일어나고 있으며 이와 함께 사용자들이 쉽게 사용할 수 있는 이미지 보정 어플리케이션들도 많이 개발되고 있다. 특히 AWB(Automatic White Balance) 와 Auto Exposure 는 ISP 기능 중에서도 가장 관심을 받는 분야로서 이미지나 영상의 질을 높이는데 많은 기여를 하고 있다. 3D 프로그램에서 라이팅과 카메라의 원리는 실제 카메라와 라이팅의 원리를 적용하여 만들어졌으나, 실제의 카메라에서 사용되고 있는 자동노출 기능과 AWB 기능들과 같은 전문적인 기능들은 3D 프로그램 상에서 구현되지 못하고 있다. 영상에서 색상의 보정은 색상에 대한 전문적인 지식이 있어야 가능하며, 합성프로그램에서 제공하는 기능들은 일반적인 디지털 사진을 보정하는 프로그램 방식에 비하여 복잡한 것이 사실이다. 특히 애니메이션을 공부하는 대학생들의 경우에는 애니메이션의 제작과정에 있어서 색상보정의 과정을 생략하고 렌더링과 합성과정을 거쳐서 애니메이션을 완성하고 있다. 따라서 본 연구는 색상보정에 사용하는 기능들을 3D 애니메이션제작 실사에서 적용 가능하게 함으로서 색상에 대한 전문적인 지식이 없는 사람이라도 쉽게 색상을 보정하여 렌더 이미지의 퀼리티를 높이는 3D 제작 파이프라인을 본 연구를 통하여 제시하고자 한다.
투시조영촬영은 인체 내부의 조직이나 장기를 검사할 때 시행하며 특히 척추 질환의 진단 및 시술에 사용된다. 영상증배관(image intensifier tube)을 사용하는 투시조영 촬영장비는 영상에서 중심부보다 주변부에 왜곡이 나타난다. 본 연구에서는 교정 알고리즘을 적용하여 교정전과 교정후의 수직길이비 왜곡비율과 대각길이비의 왜곡비율을 측정하였다. 수직길이비의 측정결과는 교정후의 표준편차가 교정전보다 0.04감소하였고 대각길이비의 측정결과는 교정후의 표준편차가 교정전보다 0.06감소하여 교정 후 투시영상의 왜곡이 감소되었다. 향후 교정 알고리즘의 적용과 성능향상을 통해서 영상왜곡을 감소시키면 요추디스크의 치료를 위한 수핵감압술시 요추천자의 정확한 위치를 찾는데 도움을 줄 것으로 사료된다.
The geometric distortion of image is one of the most important parameters that take effect on the accuracy of optical inspection systems. We propose a new correction method of the image distortion to increase the accuracy of PCB inspection systems. The model-free method is applied to correct the randomly distorted image that cannot be represented by mathematical model. To reduce the correction time of inspection system, we newly propose a grid reduction algorithm that minimize the number of grids by the quad-tree approach. We apply the proposed method to a PCB inspection system, and verify its usefulness through experiments using actual inspection images.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.29-33
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2002
In order to utilize remote sensed images widely, it is necessary to correct geometrically. Traditional approaches to geometric correction require substantial human operations. Such substantial human operations make geometric correction a laborious and tedious process. In this paper, We introduce concept of GCP(Ground Control Point) Chip and generate a GCP Chip for automatic geometric correction. GCP Chip is small image patch which has a GCP in reference coordinate image. GCP Chip will be used to match new images in geometric correction. We generated GCP chip using Landsat-7 ETM+ panchromatic band image in this study. Henceforth this result will support automatic process in geometric correction.
위성 카메라전자부의 화소간 불균일성 응답의 보정을 위한 4종류의 이득과 오프셋 보정계수에 대하여 다루었다. 이들에 대한 비교분석을 위해서 CCD를 광검출기로 하는 카메라전자부를 새롭게 제작하고, 이를 이용하여 얻은 영상 데이터에 대하여 이들 4종의 보정계수를 이용하여 보정을 실행한 후 각각의 보정 성능을 비교하였다. 일반적으로 보정성능은 기준 영상을 얻기 위하여 사용된 빛입력 레벨의 개수에 따라 달라지게 된다. 쉽게 예상될 수 있는 바와 같이, 2 레벨의 빛입력 기준영상만을 이용하여 얻은 보정계수의 경우 보정계수를 계산하기가 쉽다는 이점을 갖고 있지만, 보정성능은 상대적으로 떨어진다는 것을 확인할 수 있었다. 이에 비해 보정계수를 구하기 위하여 사용된 기준영상의 빛입력 레벨의 개수가 2보다 큰 값으로 늘어날 경우, 보정성능은 개선되었다. 하지만 각각의 보정계수들간의 보정성능 상에는 큰 차이가 없는 것으로 평가되었다.
본 논문에서는 다양한 조도의 영향에도 본질적인 특성이 변하지 않는 고유영상을 이용한 그림자 검출과 멀티 스케일 감마 보정 기반의 그림자 복원 방법을 제안하였다. 그림자 검출은 컬러 영상의 그레이스케일 영상과 고유영상 간의 화소 변화 정보를 이용하여 추정하였으며, 그림자 복원 과정에서는 감마 보정을 통해 영상의 밝기를 조절하는 방법을 적용하였다. 감마 보정은 개별적 화소값에 대한 비선형 조정으로 채도가 변경될 수 있으므로 컬러 영상의 채널별로 수행되는 멀티 스케일 감마 보정을 수행한다. 멀티 스케일 감마 값은 컬러 영상에서 그림자와 그림자가 아닌 영역의 교차 윤곽을 획득한 후 이 정보를 기반으로 추정되며, 결과적으로 서로 다른 유형의 영역 특징을 멀티 스케일 감마 값으로 보정하여 그림자를 복원하였다. 실험 결과, 제안하는 방법이 그림자가 포함된 단일 자연 영상에서 그림자를 효과적으로 복원함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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