KR100544979B1 - 물체의 반사율 획득 시스템 및 물체 표현 방법 - Google Patents

물체의 반사율 획득 시스템 및 물체 표현 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 조명의 변화에 따라 물체의 반사 에너지를 정확히 측정하고 조명에 불변하는 물체의 반사율을 획득하며 획득된 반사율 정보를 이용하여 새로운 조명에 대한 물체의 이미지를 시뮬레이션할 수 있는 물체의 반사율을 획득하기 위한 시스템 및 그 표현 방법에 관한 것이다.
본 발명은 광원의 특성(주색광등, 형광등 등)을 변경할 수 있는 광원변경장치, 광원의 위치 및 방향을 조절할 수 있는 광원 위치 조절부, 광원의 빛이 물체에서 반사된 값을 감지하여 물체를 측정하기 위한 이미지 센서, 이미지 센서의 위치 및 방향을 조절할 수 있는 센서 위치 조절부, 이미지 센서에 의해 감지된 이미지 데이터를 해석하여 반사율을 구하기 위한 반사 속성 처리 모듈을 포함하여 측정하고자 하는 물체와 그 물체를 모델링한 모델링 데이터로부터 물체의 반사율을 산출할 수 있다. 따라서 본 발명은 획득된 물체의 반사율 정보와 획득 환경의 조명 조건을 입력으로 제공함으로서, 다양한 조명 환경에 따라 매번 물체를 사진 등의 장치를 이용하여 촬영하지 않고 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 재현(representation)해 낼 수 있다.
양방향 반사율 분포 함수(BRDF), 캘리브레이션(calibration), 획득 시스템

Description

물체의 반사율 획득 시스템 및 물체 표현 방법{An acquisition system for reflectance of objects and their representation method}
도 1은 본 발명의 물체 반사율 획득 시스템과 사실적 물체 표현을 위한 구성을 도시한 도면,
도 2는 본 발명을 설명하기 위한 반사 관계를 표현하는 좌표계,
도 3는 본 발명에 따른 물체 반사율 획득 방법을 도시한 흐름도,
도 4는 본 발명에 따라 이미지 센서의 칼라 특성을 구하는 절차를 도시한 흐름도,
도 5는 본 발명에 따라 획득된 정보를 이용하여 물체를 표현하는 방법을 도시한 흐름도.
*도면의 주요부분에 대한 부호의 설명*
110: 광원 112:광원 변경 장치
114: 광원 위치 조절부 102: 물체
104 : 물체 모델링 데이터 120: 이미지 센서
122: 센서위치조절부 130: 반사속성 처리모듈
200: 광학측정장치 210: 표준 패치
300: 디스플레이 장치
본 발명은 컴퓨터 그래픽스분야에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 조명의 변화에 따라 물체의 반사 에너지를 정확히 측정하고 조명에 불변하는 물체의 반사율을 획득하며 획득된 반사율 정보를 이용하여 새로운 조명에 대한 물체의 이미지를 시뮬레이션할 수 있는 물체의 반사율을 획득하기 위한 시스템 및 그 표현 방법에 관한 것이다.
전통적인 그래픽스에서 표면의 특성(surface property)을 구하기 위해 여러 가지 모델이 있다. 그러나 이러한 모델들은 많은 변수를 가지고 있기 때문에 실제 영상을 가지고 모델링하기 어렵다. 이런 모든 변수들을 제거하고 광원의 입사각과 반사각을 이용하여 표면의 특성을 나타내는 함수를 양방향 반사분포함수(BRDF: Bi-directional Reflectance Distribution Function)라 한다. 이 BRDF는 입사되는 에너지량(energy flux)과 물체의 표면에서 반사되는 빛의 양(radiance)의 비로서 정의된다.
이와 같이 물체의 반사율 정보는 흔히 양방향 반사분포함수(BRDF)로 나타내며, 물체의 반사율에 의해 광원에 대한 물체의 반사 에너지를 계산함으로써 물체에 대한 이미지를 시뮬레이션할 수 있다. 즉, 광원이 있는 곳에서 사진이나 사람에 의 해 보여지는, 흔히 주변에 존재하는 물체(굴절 속성을 배제한 반사율만을 가진 물체)의 이미지를 시뮬레이션할 수 있다.
통상 물체의 반사율(BRDF)을 측정하기 위해서는 물체에 영향을 줄 수 있는 모든 위치에 광원을 배치할 수 있어야 하고, 각각의 위치에서 물체의 반사 에너지를 측정하여야 한다. 즉, 물체의 반사율은 모든 방향으로 입사하는 광원에 대한 모든 반사 에너지를 측정하여 계산된 결과를, 극좌표계(또는 구면 좌표계)에서 표현되는 4차원 함수(BRDF(θiir, Φr )로 표현할 수 있다. 그렇게 함으로써 어떠한 광원이 주어졌을 때, 어디에서 측정하던지 물체의 반사 에너지를 계산할 수 있는데, 이것은 물체가 어떤 밝기의 색으로 보여질 수 있는지를 시뮬레이션할 수 있다는 것을 의미한다.
종래에 물체의 반사율을 획득하기 위한 기술들은 물체의 반사율을 측정하는 장치를 활용하는 방법과, 이미지 센서에 의한 이미지 처리를 통해 획득하는 방법으로 크게 나뉘고 있다. 그리고 이러한 종래의 방법은 조명의 변화에 대한 고려 없이 정해진 조명환경에서 측정함으로 물체의 반사율을 획득하고 있다.
예컨대, 첫 번째 방법인 측정장치에 의한 방법은 광학적인 속성을 정확히 측정하는 방법이지만, 모든 위치 광원에서 모든 방향의 반사 에너지를 측정과정 중에 생기는 오차가 발생할 수 있다는 문제점이 있다.
그래서 최근에는 두 번째 방법인 이미지 센서에 의해 측정하는 방법으로 획득된 이미지를 해석하여 물체의 반사율을 계산한다. 이때 이미지 해석 방법에 따라, 미리 측위된 반사 정보표(Macbeth color checker)를 이용하여 이미지 센서의 색표현 특성을 해석하기도 하고, 광학측정장치(휘도계)를 이용하여 이미지 센서의 색표현 특성을 해석하기도 한다.
이와 같은 두번째 방법들은 이미지 센서에 의해 획득된 이미지를 정확히 해석하는 방법을 필요로 하는데, 반사 정보표를 이용하는 방식은 미리 측정된 정보에 대한 상대적 해석만이 가능하고, 광학측정장치를 이용하는 방식은 이미지 센서가 감지한 값을 광학측정장치가 측정한 값와 비교를 통해 광량에 대한 절대적 해석이 가능하다는 장점이 있다.
그런데 반사 정보표를 이용하는 방식은 상대적인 해석방식으로서 반사 정보표 자체가 특정 상황에서의 반사 정보이므로 이에 대한 정확한 해석이 우선 요구되고, 광원이 바뀌었을 때 변경된 광원에 대해 반사 에너지를 해석하는데도 상대적 오차가 발생할 수 있는 문제점이 있다. 광학측정장치를 이용하는 방식은 광학측정장치에 의한 비교를 통해 절대적 해석이 가능하지만 이미지 센서의 칼라 표현 특성을 캘리브레이션하는 과정에서 오차가 발생할 수 있고, 더욱이 광원의 변화 또는 환경 변화에 대한 고려가 없이 측정되어 왔기 때문에 오차가 존재하는 문제점이 있다.
이와 같이 종래의 방식에서는 이미지 센서의 색 표현에 따라 다르게 해석될 수 있는데 종래 기술에서는 이에 대한 고려가 없었고, 하나의 광원을 사용함으로써 광원 특성에 따라 나타날 수 있는 물체의 반사 특성(예, metamerism)에 대한 고려가 없었으며, 또한 획득된 반사율 정보를 새로운 디스플레이 장치에 정확히 표현하는 것에 대한 고려없이 이미지 센서의 색 표현 특성을 구했기 때문에 디스플레 이 장치에 따른 표현 오차가 발생될 수 있는 문제점이 있다.
본 발명은 상기와 같은 종래의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 상세하게는 광원의 특성을 변경하면서 이미지 센서를 이용하여 반사율을 측정하고, 이미지 센서의 색 표현 특성을 고려함으로써 표준화된 색체에 대한 고려와 조명 변화에 따른 고려를 통해 보다 정확히 물체의 반사율을 획득할 수 있는 물체의 반사율 획득 시스템 및 획득방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명의 다른 목적은 디스플레이 장치에 대한 특성을 고려함으로써 사람의 눈에 의한 관찰과 유사하게 디스플레이 장치에도 획득된 반사율 정보를 이용하여 물체를 사실적으로 표현할 수 있는 물체 표현 방법을 제공하는 것이다.
상기 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 시스템은 광원; 상기 광원 특성을 변경할 수 있는 광원변경장치; 상기 광원의 위치 및 방향을 조절할 수 있는 광원 위치 조절부; 상기 광원의 빛이 상기 물체에서 반사된 값을 감지하여 물체를 측정하기 위한 이미지 센서; 상기 이미지 센서의 위치 및 방향을 조절할 수 있는 센서 위치 조절부; 및 상기 이미지 센서에 의해 감지된 이미지 데이터를 해석하여 반사율을 구하기 위한 반사 속성 처리 모듈을 포함하여 측정하고자 하는 물체와 그 물체를 모델링한 모델링 데이터로부터 물체의 반사율을 산출하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 물체의 반사율 획득방법은 표준 패치에 의해 광학 측정 장치를 캘리브레이션한 후 광원에서 방출하는 에너지를 측정하는 제 1과정; 이미지 센서의 특성을 측정하여 이미지 센서 캘리브레이션하는 제 2과정; 및 상기 제 1과정과 상기 제 2과정에 획득된 광원 및 이미지 센서의 특성 정보를 이용하여 이미지 센서에 의해 획득된 이미지를 해석하고 물체의 반사율 분포를 계산해 내는 제 3 과정을 포함한다.
그리고 본 발명의 반사율 획득 시스템에 의해 획득된 반사율 정보를 이용하여 디스플레이장치를 통해 물체를 표현하는 방법은, 미리 알고 있는 색 값을, 디스플레이 장치에 의해 방출되어 광학 측정 장치로 측정된 값과 비교함으로써 미리 알려진 색 값과 방출된 빛의 세기에 대한 관계를 구하는 단계; R,G,B 각 채널별로 최대 세기에 대한 상대값으로 변경하여 디스플레이 장치의 특성화 파라메터를 구하는 단계; 및 상기 산출된 디스플레이 장치의 특성화 파라미터를 적용하여 획득된 반사율에 의해 물체를 표현하는 단계를 포함한다.
본 발명은 상기 물체의 반사율 획득방법과 상기 반사율 획득 시스템에 의해 획득된 반사율 정보를 이용하여 플레이장치를 통해 물체를 표현하는 방법들은 각각 기록매체에 그 프로그램을 기록하여 컴퓨터에서 읽을 수 있도록 하는 것이 바람직하다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하 면 다음과 같다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 물체 반사율 획득 시스템과 사실적 물체 표현을 위한 구성도이다. 상기 물체 반사율 획득 시스템(100)은 광원(110)과, 광원(110)의 특성(주색광등, 형광등 등)을 변경할 수 있는 광원변경장치(112)와, 상기 광원(110)의 위치 및 방향을 조절할 수 있는 광원 위치 조절부(114)와, 물체(102)를 측정하기 위한 이미지 센서(120)와, 이미지 센서(120)의 위치 및 방향을 조절할 수 있는 위치 조절부(예컨대, 삼각대)와, 이미지 센서(120)에 의해 감지된 이미지 데이터를 해석하여 반사율을 구하기 위한 반사속성 처리모듈(130)로 구성되어 측정하고자 하는 물체(102)와 그 물체를 모델링한 모델링 데이터(104)로부터 물체(102)의 반사율을 산출한다.
이때 절대적인 값의 에너지 값을 측정하기 위한 광학 측정장치(예컨대, 휘도계 200)와, 광학측정장치(200)를 초기 설정하기 위한 값이 알려진 표준 패치(210)를 필요로 하고, 디스플레이 장치(300)도 광학 측정장치(200)와 표준 패치(210)를 이용하여 디스플레이 장치의 고유 특성을 산출한 후 이를 고려하여 물체를 표현함으로써 보다 사실적 표현이 가능하다.
도 1을 참조하면, 표준 패치(210)에 의해 광학측정장치(200)를 캘리브레이션한 후 광원(110)이 방출하는 에너지를 측정하는데, 광원변경장치(112)에 의해 광원(110)의 특성을 변경하면서 그 방출 에너지를 동일한 방식으로 측정한다.
그리고 이미지 센서(120)의 색 표현 특성을 구하는 방식은 이미지 센서(120)가 감지하는 색에 대한 민감도를 측정하여 계산이 편리한 선형 색 값으로 변경하는 과정(radiometric calibration)과, 물체의 관찰 위치 및 방향을 결정하는 과정 (geometric calibration)으로 구성된다.
특히, 이미지 센서(120)의 색 민감도에 대한 측정 방법은 표준 패치(210)를 이용하여 캘리브레이션된 광학 측정 장치(200)의 측정값을 비교하는 과정으로 이루어지고, 물체의 관찰 위치 및 방향 결정은 위치 조절부(122)를 이용한 방향 결정과 이미지 처리에 의한 위치 결정으로 이루어진다. 이와 같은 이미지 센서(120)의 캘리브레이션 과정이 완료된 후, 반사속성 처리모듈(130)은 획득된 이미지들과 물체의 모델링 데이터(104)를 이용하여 이미지를 해석하여 물체(102)의 반사율 분포(BRDF)를 결정한다.
도 2는 본 발명에 따른 물체 반사율을 설명하기 위해 반사 관계를 표현하는 좌표계이다.
도면을 참조하면, 광원(110)으로부터 입사된 빛이 물체(102)에서 반사되어 이미지 센서(120)로 감지되는데, 이때 입사되는 광원 에너지 분포는 물체(102)를 중심으로 한 극좌표계의 수직각(θi)과 수평각(Φi)에 의해 구별될 수 있고, 물체 색을 나타내는 반사되는 에너지도 광원과 유사하게 극좌표계의 수직각(θr)과 수평각(Φr)으로 표현될 수 있다. 그리고 물체 반사율은 다음 수학식1과 같이 극좌표 각에 의해 구별되는 광원 입사 에너지(Ei)와 관찰되는 물체 반사 에너지 (Er)의 비율로 기술되는 4차원 함수(BRDF(θiir, Φr )로 표현될 수 있음을 나타낸 것이다. 즉, 그 BRDF함수는 다음 수학식 1과 같이 정의된다.
Figure 112003045470883-pat00001
도 3은 본 발명에 따른 물체 반사율 획득방법을 도시한 흐름도이다. 도면을 참조하면, 본 발명의 물체 반사율 획득방법은 광원 변경 단계(S10)와 이미지 센서 캘리브레이션 단계(S20), 이미지 센서에 의한 이미지 획득단계(S30), 이미지 해석 단계(S40), 물체 반사속성 획득단계(S50)로 이루어진다.
즉, 광원(110)의 광원 변경(S10)과 이미지 센서(120)의 특성을 표준화하기 위한 캘리브레이션 방법(S20)을 수행한 후, 주어진 물체(102)를 선명하게 이미지 센서(120)로부터 센싱하여 물체(102)에 대한 이미지를 얻고(S30), 이미지 센서 캘리브레이션 정보를 이용하여 이미지 해석을 수행하면(S40), 그 결과로서 물체(102)의 반사율 분포(BRDF)를 구할 수 있다(S50).
도 3을 참조하면, 광원(110)에 대한 광원 변경 단계(S10)에서는 표준 패치(210)에 의해 광학측정장치(200)를 캘리브레이션한 후, 광원(110)이 방출하는 에너지를 측정하고, 광원변경장치(112)에 의해 광원(110)의 특성을 변경하면서 그 방출 에너지를 동일 방식으로 측정한다.
이미지 센서 캘리브레이션 단계(S20)는 이미지 센서(120)가 감지하는 색에 대한 민감도를 측정하여 계산이 편리한 선형 색 값으로 변경하는 과정과, 물체의 관찰 위치를 에러 최소화 방법(least square method)에 의해 최소화하는 과정으로 구성된다.
이미지 센서(120)의 색 민감도에 대한 측정방법(radiometric calibration)은 표준 패치(210)를 이용하여 이미지 센서(120)의 고정된 노출과 조리개 상태에서 이미지 센서(120)가 취득하는 이미지 픽셀 값과 광학 측정 장치(200)의 측정값을 비교함으로써 빛 세기에 대한 관계를 구하고, 다항식 모델(polynomial modeling)에 의한 오차 최소화 방법에 의해 이미지 센서(120)의 색을 표준색으로 변환하여 산술 계산이 가능하도록 처리한다.
그리고 이미지 센서(120)의 측정 위치 및 방향 조정(geometric calibration)은 이미지 센서(120)에 의해 이미지를 획득(S30)할 때마다 수행되어지는 것으로, 방향은 위치 조절부(122)를 수평으로 유지하면서 위치 조절부(122)의 이미지 센서 자세 조절 장치에 의해 측정하고, 위치는 이미지 센서(120)에서 획득된 이미지의 픽셀(pixel) 정보와 그 이미지 센서의 정보로 3차원 모델링 데이터를 2차원 이미지 평면에 맵핑했을 때, 그 대응점이 일치해야 함을 이용하여, 그 2차원 맵핑 시뮬레이션 결과와 획득된 이미지의 픽셀정보간 차의 거리가 최소가 되도록 이미지 센서의 위치를 근사시키는 방법을 사용한다.
이미지 해석 단계(S40)에서는 상기의 이미지 센서 캘리브레이션(S20) 과정이 완료된 후, 획득된 이미지들을 반사속성 처리모듈(130)에 의해 입사되는 에너지에 대한 반사되는 에너지의 비율을 계산하여 구하고, 이미지 해석(S40)이 수행된 후에는 물체의 반사율 분포(BRDF)를 결정하는 물체 반사율(S500)이 획득된다.
특히, 이미지 해석 단계(S40)는 각각의 이미지가 추가됨에 따라 이미지 데이터 모두를 포함할 수 있는 모델로 근사화하는 방법을 사용한다. 그리고 근사화시키 는 모델로 기본함수(basis function)들의 조합으로 구성할 수도 있고, 이용자의 요구에 따라 분석 모델(analytic model)로 알려진 퐁(Phong)이나 토랜스-스페로우(Torrance-Sparrow) 모델과 같은 여러 분석 모델 중 어느 하나를 선택하고, 그 모델에 대한 파라메터(parameter) 값을 데이터에 근사하게 찾아주는 방법을 사용할 수도 있다. 이때 이미지 데이터들이 추가됨에 따라 이들 정보에 가장 근사화시킬 수 있는 에러 최소화 방법(least square method)을 이용함으로써 보다 정확한 물체의 반사율 분포를 구할 수 있다.
도 4는 본 발명에 따라 이미지 센서의 칼라 특성을 산출하는 흐름도로서, 이 과정은 알려진 광원에서 칼라차트를 세팅하는 단계(S21)와 이미지 센서(120)에서 칼라 차트 인식값을 획득하는 단계(S22), 디스플레이장치에서 인식된 RGB값을 계산하는 단계(S23), RGB와 XYZ 함수관계를 계산하는 단계(S24)로 구성된다.
도 4를 참조하면, 먼저 알려진 광원(110)에서 칼라 차트를 세팅하고(S21), 이미지 센서(120)에서 칼라 차트를 인식하는 값을 획득하여(S22) 사전 캘리브레이션된 디스플레이 장치(300)에서 인식된 RGB값을 계산함으로써(S23) RGB와 XYZ 함수 관계를 계산할 수 있다(S24).
이때 RGB와 XYZ 함수 관계를 구하기 위해 최소 에러 다항식 모델(least squares polynomial modeling)에 의해 이미지 센서(120)의 색을 표준 색으로 변환하도록 처리한다. 즉, 다음 수학식 2와 같이 RGB값으로 XYZ를 추정하는 식을 이용하여 X를 구하고, 동일한 방식으로 Y와 Z에 대해서도 구한다.
Figure 112003045470883-pat00002
다음 수학식 3은 한 샘플에 대해 행렬식으로 표현한 것으로, 이 식을 통해 추정된 XYZ값을 구할 수 있고, 구해진 XYZ값은 측정된 XYZ값과 차를 계산하여 그 차가 오차 허용 범위내에 들 때까지 반복하여 다항회귀(polynomial regression) 방식을 적용한다.
다음 수학식 3에서 "V"는 획득된 RGB값이고, "P"는 계산된 표준색 XYZ이며, 측정된 값 XYZ와 계산된 값 XYZ의 차가 최소화할 수 있도록 오차 최소화 방법에 의해 구해진 "a행렬"은 표준 색으로 변환할 때 적용된다.
Figure 112003045470883-pat00003
도 5는 본 발명에 따라 획득된 정보를 이용하여 물체를 표현 방법에 대한 흐름도로써, 본 발명의 물체 표현 방법은 디스플레이장치(300)를 캘리브레이션하는 단계(S61)와 물체반사속성을 적용하는 단계(S62), 물체를 표현하는 단계(S63)로 이루어진다.
도 5를 참조하면, 디스플레이 장치의 캘리브레이션 단계(S61)는 이미지 센서 의 캘리브레이션 중 색에 대한 민감도를 구하는 방법과 유사한 방식으로서, 미리 알고 있는 색 값을, 디스플레이 장치(300)에 의해 방출되어 광학 측정 장치(200)로 측정된 값과 비교함으로써 미리 알려진 색 값과 방출된 빛의 세기에 대한 관계를 구한다. 그리고 R,G,B 각 채널별로 최대 세기에 대한 상대값으로 변경하여 디스플레이 장치(300)의 특성화 파라메터를 찾아 표준 색을 디스플레이 장치(300)의 색 표현 방식에 맞게 변환하여 최종적으로 물체 표현을 만들어 낸다(S63).
다음의 수학식 4는 디스플레이장치의 특성화 식으로서, 디지털-아날로그 변환 값(DAC: Digital Analog Converter)을 모니터의 RGB 값으로 변환하는 비선형 변환식이다. 다음 수학식 4에서 실험 측정값에 대해 각 채널별로 Kg 와 Ko, 그리고 감마 값을 구하므로써 표준색 값으로 변경할 수 있다. 수학식 4에서 "C"는 R,G,B 각 채널값을 대표한다.
Figure 112003045470883-pat00004
이상에서 설명한 바와 같이 본 발명은 조명의 변화에 따라 물체의 반사 에너지를 정확히 측정하고 조명에 불변한 물체의 반사율을 획득하고, 획득된 정보를 이용하여 새로운 조명에 대한 물체의 이미지를 시뮬레이션 할 수 있다. 이와 같은 본 발명의 방법을 활용하여 획득된 물체의 반사율은 다양한 조명 환경에서 물체를 표 현할 수 있으므로, 여러 상황에서 사실적 표현을 요구하는 영화나 광고 등에서 사용할 수 있는 장점이 있다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

Claims (9)

  1. 광원;
    상기 광원의 특성을 변경할 수 있는 광원변경장치;
    상기 광원의 빛이 상기 물체에서 반사된 값을 감지하고, 감지된 값에 대한 민감도를 측정하여 계산이 편리한 선형 색 값으로 변경하고, 물체의 관찰 위치 및 방향을 결정하여 색 표현 특성을 구함으로써 물체를 측정하기 위한 이미지 센서;
    상기 광원의 위치 및 방향을 조절할 수 있는 광원 위치 조절부;
    상기 이미지 센서의 위치 및 방향을 조절할 수 있는 센서 위치 조절부; 및
    상기 이미지 센서에 의해 감지된 이미지 데이터를 해석하여 반사율을 구하기 위한 반사 속성 처리 모듈;을 포함하여,
    측정하고자 하는 물체와 그 물체를 모델링한 모델링 데이터로부터 물체의 반사율을 산출하는 것을 특징으로 하는 물체의 반사율 획득 시스템.
  2. 제 1항에 있어서, 상기 시스템은
    절대적인 값의 에너지 값을 측정하기 위한 광학 측정장치와, 상기 광학측정장치를 초기 설정하기 위한 값이 알려진 표준 패치를 더 구비한 것을 특징으로 하는 물체의 반사율 획득 시스템.
  3. 제 2항에 있어서, 상기 시스템은
    상기 광학 측정장치와 표준 패치를 이용하여 고유의 특성을 산출한 후 이를 고려하여 물체를 표현할 수 있는 디스플레이장치를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 물체의 반사율 획득 시스템.
  4. 제 2항 또는 제 3항에 있어서, 상기 광학측정장치는 휘도계인 것을 특징으로 하는 물체의 반사율 획득 시스템.
  5. 표준 패치에 의해 광학 측정 장치를 캘리브레이션한 후 광원에서 방출하는 에너지를 측정하는 제 1과정;
    이미지 센서의 특성을 측정하여 이미지 센서 캘리브레이션하는 제 2과정; 및
    상기 제 1과정과 상기 제 2과정에 획득된 광원 및 이미지 센서의 특성 정보를 이용하여 이미지 센서에 의해 획득된 이미지를 해석하고, 획득된 이미지들을 반사율 속성 처리 모듈에 의해 입사되는 에너지에 대한 반사되는 에너지의 비율을 계산하여 구하고, 각각의 이미지가 추가됨에 따라 이미지 데이터 모두를 포함할 수 있는 모델로 근사화하여 물체의 반사율 분포를 계산해 내는 제 3과정;
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 물체의 반사율 획득방법.
  6. 제 5항에 있어서, 상기 제 2과정은
    이미지 센서가 감지하는 색에 대한 민감도를 측정하여 계산이 편리한 선형 색 값으로 변경하는 제 1단계와, 물체의 관찰 위치를 에러 최소화 방법(least square method)에 의해 최소화하는 제 2단계로 구성된 것을 특징으로 하는 물체의 반사율 획득방법.
  7. 제 6항에 있어서, 상기 제 1단계는
    알려진 광원에서 칼라차트를 세팅하는 1-1단계;
    이미지 센서에서 칼라 차트 인식값을 획득하는 1-2단계;
    상기 이미지센서에서 인식된 값을 이용하여 디스플레이장치에서 인식된 RGB값을 계산하는 1-3단계; 및
    최소 에러 다항식 모델에 의해 RGB와 XYZ 함수관계를 계산하는 1-4단계로 구성된 것을 특징으로 하는 물체의 반사율 획득방법.
  8. 삭제
  9. 제 1항의 시스템에 의해 획득된 반사율 정보를 이용하여 디스플레이장치를 통해 물체를 표현하는 방법에 있어서,
    미리 알고 있는 색 값을, 디스플레이 장치에 의해 방출되어 광학 측정 장치로 측정된 값과 비교함으로써 미리 알려진 색 값과 방출된 빛의 세기에 대한 관계를 구하는 단계;
    R,G,B 각 채널별로 최대 세기에 대한 상대값으로 변경하여 디스플레이 장치 의 특성화 파라메터를 구하는 단계; 및
    상기 산출된 디스플레이 장치의 특성화 파라미터를 적용하여 획득된 반사율에 의해 물체를 표현하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 획득된 반사율에 의해 물체를 표현하는 방법.
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