본 논문에서는 CCD 카메라를 이용하여 획득된 영상들 간의 상대적인 열화(Blur)를 이용하여 물체의 3차원 형상 및 거리 정보를 얻을 수 있는 Depth From Defocus(DFD) 방법을 제안한다. 기존 논문의 주파수 영역에서 디포커스(Defocus) 연산자를 구하는 역필터링(Inverse filtering) 방법은 정확도가 떨어지고, 윈도우 효과(Windowing effects) 및 영상의 경계 효과(Border effect)와 같은 단점이 있었다. 또한 일반적인 영상은 비정체성 (Nonstationary)이기 때문에, 임의의 텍스처에 대한 가우시안(Gaussian) 및 라플라시안(Laplacian) 연산자 등의 필터를 이용하는 디포커스 방법의 추정값은 결과가 좋지 않다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 지역적 분석과 함께 다양한 크기의 윈도우를 제공하는 웨이블릿 변환을 이용한 DFD 방법을 제안한다. 복잡한 텍스처 특성을 갖는 영상의 깊이 추정을 위해서는 웨이블릿 분석을 사용하는 것이 효과적이다. Parseval의 정리에 의해 영상 간의 웨이블릿 에너지의 비율이 열화 계수(Blur parameter) 및 거리와 관련 있음을 증명하였다. 제안된 DFD 알고리즘의 성능을 계산하기 위해 실험은 종합적이며 실제적인 영상을 이용하여 행하였다. 본 논문의 DFD 방식은 기존의 DFD 방법보다 RMS 에러 측면에서 정확한 결과를 보였다.
In this paper, a new method of noncontact measurement has been developed for a 3 dimensional topography in semiconductor wafer, implementing a new optical probe based on the precision defocus measurement. The developed technique consists of the new optical probe, precision stages, and the measurement/control system. The basic principle of the technique is to use the reflected slit beam from the specimen surface, and to measure the deviation of the specimen surface. The defocusing distance can be measured by the reflected slit beam, where the defocused image is measured by the proposed optical probe, giving very high resolution. The distance measuring formula has been proposed for the developed probe, using the laws of geometric optics. The precision calibration technique has been applied, giving about 10 nanometer resolution and 72 nanometer of four sigma uncertainty. In order to quantitize the micro pattern in the specimen surface, some efficient analysis algorithms have been developed to analyse the 3D topography pattern and some parameters of the surface. The developed system has been successfully applied to measure the wafer surface, demonstrating the line scanning feature and excellent 3 dimensional measurement capability.
Kim, Jae-hyung;Kim, Myoung Joon;Yoon, Geunyoung;Kim, Jae Yong;Tchah, Hungwon
Journal of the Optical Society of Korea
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제19권4호
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pp.403-408
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2015
To evaluate the effects of spherical aberration (SA) correction on optical quality in pseudophakic eyes, we simulated the optical quality of the human eye by computation of the modulation transfer function (MTF). We reviewed the medical records of patients who underwent cataract surgery in Asan Medical Center, retrospectively. A Zywave aberrometer was used to measure optical aberrations at 1-12 postoperative months in patients with AR40e intraocular lens implants. The MTF was calculated for a 5 mm pupil from measured wavefront aberrations. The area under the MTF curve (aMTF) was analyzed and the maximal aMTF was calculated while changing the SA ($-0.2{\sim}+0.2{\mu}m$) and the defocus (-2.0 ~ +2.0 D). Sixty-four eyes in 51 patients were examined. The maximal aMTF was $6.61{\pm}2.16$ at a defocus of $-0.25{\pm}0.66D$ with innate SA, and $7.64{\pm}2.63$ at a defocus of $0.08{\pm}0.53D$ when the SA was 0 (full correction of SA). With full SA correction, the aMTF increased in 47 eyes (73.4%; Group 1) and decreased in 17 eyes (26.6%; Group 2). There were statistically significant differences in Z(3, -1) (vertical coma; P = 0.01) and Z(4, 4) (tetrafoil; P = 0.04) between the groups. The maximal aMTF was obtained at an SA of $+0.01{\mu}m$ in Group 1 and an SA of $+0.13{\mu}m$ in Group 2. Optical quality can be improved by full correction of SA in most pseudophakic eyes. However, residual SA might provide benefits in eyes with significant radially asymmetric aberrations.
One of the ways to measure the distance in the computer vision is to use the focus and defocus. There are two methods in this way. The first method is caculating the distance from the focused images in a point (MMDFP: the method measuring the distance to the focal plane). The second method is to measure the distance from the difference of the camera parameters, in other words, the apertures of the focal planes, of two images with having the different parameters (MMDCI: the method to measure the distance by comparing two images). The problem of the existing methods in MMDFP is to decide the thresholding vaue on detecting the most optimally focused object in the defocused image. In this case, it could be solved by comparing only the error energy in 3x3 window between two images. In MMDCI, the difficulty is the influence of the deflection effect. Therefor, to minimize its influence, we utilize two differently focused images instead of different aperture images in this paper. At the first, the amount of defocusing between two images is measured through the introduction of regularization and then the distance from the camera to the objects is caculated by the new equation measuring the distance. In the results of simulation, we see the fact to be able to measure the distance from two differently defocused images, and for our approach to be robuster than the method using the different aperture in the noisy image.
Enormous methods have been proposed for the detection and segmentation of blur and non-blur regions of the images. Due to the limited available information about the blur type, scenario and the level of blurriness, detection and segmentation is a challenging task. Hence, the performance of the blur measure operators is an essential factor and needs improvement to attain perfection. In this paper, we propose an effective blur measure based on the local binary pattern (LBP) with the adaptive threshold for blur detection. The sharpness metric developed based on LBP uses a fixed threshold irrespective of the blur type and level which may not be suitable for images with large variations in imaging conditions and blur type and level. Contradictory, the proposed measure uses an adaptive threshold for each image based on the image and the blur properties to generate an improved sharpness metric. The adaptive threshold is computed based on the model learned through the support vector machine (SVM). The performance of the proposed method is evaluated using a well-known dataset and compared with five state-of-the-art methods. The comparative analysis reveals that the proposed method performs significantly better qualitatively and quantitatively against all the methods.
조각거울은 우주용 관측위성의 주반사경을 크게 제작하기 위한 방법 중 하나로서, 여러 개의 작은 거울들을 이어 하나의 큰 거울로 이용하는 방법이다. 여러 개의 거울들을 하나의 거울로 정렬하기 위해서는 인접한 거울들 간에 기울기 오차(tilt)와 광축방향 정렬오차(piston)가 없어야 한다. 기울기 오차와 광축방향 정렬오차를 해결해야 여러 개의 거울이 한 방향으로 빛을 모으고, 이를 통해 뚜렷한 이미지를 얻을 수 있기 때문에 조각거울의 정렬오차를 나노미터 수준으로 측정할 수 있는 파면 센서가 필요하다. 기울기 오차는 조각거울을 통해 얻은 이미지를 통해 어떤 거울의 기울기가 틀어졌는지 쉽게 확인할 수 있는 반면, 광축방향 정렬오차는 이미지의 질은 떨어뜨리지만 드러나는 뚜렷한 특징이 없기 때문에 같은 방법으로 감지하기 어려워 세밀한 측정이 매우 중요하다. 이를 위해 본 논문에서는 지상용 초기 정렬시 많은 이점을 갖는 광학계 평가용 간섭계 중 하나인 피조 간섭계를 이용한다. 피조 간섭계를 사용한 복수 조각거울의 광축방향 정렬오차 측정을 위한 기초 연구로서 단일 조각거울의 광축방향 변위 오차를 측정하고, 측정불확도를 계산해서 피조 간섭계의 광축방향 변위 오차 측정 한계를 규명한다. 또한 수식을 통해 조각거울 광축방향 변위 오차와 간섭계로 측정한 표면 초점오차(defocus)의 관계를 계산했고, 도출한 수식의 타당성을 실험으로 검증했다.
There are many methods that extract the depth information based on the blurring ratio for object point in DFD(Depth from Defocus). However, it is often difficult to measure the depth of the object in two-dimensional images that was affected by various elements such as edges, textures, and etc. To solve the problem, new DFD method employing the texture classification with a neural network is proposed. This method extracts the feature of texture from an evaluation window in an image and classifies the texture class. Finally, It allocates the correspondent value for the blurring ratio. The experimental result shows that the method gives more accurate than the previous methods.
A hybrid focus method with multiple laser slits has been newly proposed and it is based on the integration of DFD and DFF Rough depth information is estimated using DFD equipped with multiple laser slits, and then DFF is applied to only each specific depth range using the depth information resulting from DFD. The proposed hybrid method gives more accurate results than DFD and DFF, and faster measurement than DFF. Its performance has been verified through experiments of calibration blocks with sharp depth discontinuity.
Shack-Hartmann 파면측정 센서는 적응광학 분야에서 파면측정용으로 가장 널리 사용되고 있다. Shack-Hartmann 센서에서 파면측정 알고리즘은 크게 점영상의 중심점 탐색 알고리즘과 파면복원 알고리즘으로 나눌 수 있다. 이 중 점영상의 중심점 탐색은 파면측정 결과에 크게 영향을 미치나 많은 연구결과에도 불구하고 최적의 중심점 측정 알고리즘 및 내부 변수 설정에 대한 일반적인 해결책은 아직 제시되지 못하고 있다. 현재, 중심점 탐색 알고리즘으로는 무게중심법(center of gravity)이 가장 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 중심점 탐색 알고리즘에 의한 측정 정확도 분석을 위해 무게중심법과 상관관계법(correlation)을 함께 고려하였다. 이를 위해 Shack-Hartmann 센서의 파면측정 과정을 전산모사하였고, 이로부터 중심점 탐색 알고리즘과 관련하여 무게중심법 및 상관관계법에서의 노이즈 특성을 비교, 분석하였다. 또한, 무게중심법에서 문턱값(threshold value)의 설정에 따른 파면측정의 정확도에 대한 분석을 통하여 노이즈 제거를 위한 최적의 문턱값을 제안하였다. 이와 더불어 Shack-Hartmann 센서 시스템을 구성하여 디포커스(defocus)를 발생시키고 이를 측정하는 실험을 수행함으로써 파면측정 알고리즘 및 전산모사 결과를 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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