• 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.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.77-77
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• 2000

The shape of small or curved object is usually reconstructed using a single camera by moving its lens position to find a sequence of the focused images. Most conventional methods have used a window with fixed shape to test the focus measure, which resulted in a deterioration of accuracy. To solve this problem, this paper proposes a new approach of using a shape adaptive window. It estimates the shape of the object at every step and applies the same shape of window to calculate the focus measure. Focus measure is based on the variance of the pixels inside the window. This paper includes the experimental results.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.1007-1008
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• 2008

This paper introduces a new focus measure using Principal Component Analysis (PCA) for Shape from Focus (SFF). A neighborhood consisting of seven pixels is taken and the focus quality is computed over the whole sequence. The experimental results demonstrate effectiveness and robustness of the proposed method.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.8-13
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• 2010

Shape from focus (SFF) 방법은 이미지의 초점화된 영상을 이용하여 삼차원의 형상을 복원하는 방법이다. 그동안 많은 SFF 방법들이 연구되어 왔지만 노이즈에 대한 문제점과 영상특성으로 인한 최적화되지 못한 문제점이 남아있었다. 그러므로 노이즈를 제거하기 위한 필터링과 최적화 알고리즘을 제안한다. 성능 평가를 위하여 통계적인 판별기준인 평균제곱근오차 (RMSE)와 상관관계 (correlation) 수치를 이용한다.

• Current Optics and Photonics
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• 제8권2호
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• pp.170-182
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• 2024

The dimensional accuracy and consistency of a dual oil circuit centrifugal fuel nozzle are important for fuel distribution and combustion efficiency in an engine combustion chamber. A point cloud measurement method was proposed to solve the geometric accuracy detection problem for the fuel nozzle. An improved variance focus measure operator was used to extract the depth point cloud. Compared with other traditional sharpness evaluation functions, the improved operator can generate the best evaluation curve, and has the least noise and the shortest calculation time. The experimental results of point cloud slicing measurement show that the best window size is 24 × 24 pixels. In the height measurement experiment of the standard sample block, the relative error is 2.32%, and in the fuel nozzle cone angle measurement experiment, the relative error is 2.46%, which can meet the high precision requirements of a dual oil circuit centrifugal fuel nozzle.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.627-630
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• 1999

For depth extraction from the focus and recovery the shape, determination of criterion function for focus measure and size of the criterion window are very important. However, Texture, illumination, and magnification have an effect on focus measure. For that reason, depth map has a partial high and low peak. In this paper, we propose a depth extraction method from focused images using the error interpolation. This method is modified the error depth into mean value between two normal depth in order to improve the depth map.

• 한국정밀공학회지
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• 제19권2호
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• pp.151-159
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• 2002

The method of accumulating a sequence of focused images is usually used for reconstruction of 3D object\\`s shape. To acquire a focused image, the conventional methods must calculate the focus measures of all pixels resulting in a long measurement time. This paper proposes a new method of reducing the computation time spent for deciding the focused pixels in the input image, which predicts the area in the image to calculate the focus measure based on a priori information on the object to be measured. The proposed algorithm estimates the area to consider in the next measurement based on the focused area in the present measurement. As the focus measure, Laplacian measure was used in this paper and the experiments have shown that the preposed algorithm may significantly reduce the calculation time. Although, as implied, this algorithm can be applied to only simple objects at this stage, advanced representation schemes will eliminate the restrictions on application domain.

• 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.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.37-43
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• 2003

A faster autofocusing method is proposed. The searching speed of microscope camera is limited by the long focusing time due to too much sampled digital image data. The improvement of autofocusing speed based on the down sampling is discussed analytically and is proved by experiments. The anticipated aliasing is found negligible in shilling rate of focus measure.

• 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.