KR100682259B1 - 홀로그래픽 디지털 데이터 저장 시스템에서 최적 프레임검출 방법 - Google Patents

홀로그래픽 디지털 데이터 저장 시스템에서 최적 프레임검출 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 홀로그래픽 저장 매체에서 재생된 데이터를 검출하는 CCD에 촬영된 이미지에서 프레임을 검출하는 방법에 관한 것이다. 즉, 본 발명에서는 홀로그래픽 디지털 데이터 저장 시스템에서 최적 프레임 검출 방법에 있어서, CCD에서 촬영된 이미지에서 행과 열 방향으로 각 라인들의 픽셀값의 합을 구하고, 인접된 다수 라인들의 픽셀 합을 이미지의 특성에 맞게 설정되는 비례 상수(opt_val)로 나누어 얻어진 값으로 감산시켜 이들 중에서 최대값을 갖는 라인을 기준 프레임으로 검출한다. 이에 따라 본 발명은 CCD에서 촬영된 데이터 이미지에서 기준 프레임을 정확하게 검출할 수 있어 데이터 이미지의 홀로그래픽 디지털 데이터를 정확하게 디코딩할 수 있다.

Description

홀로그래픽 디지털 데이터 저장 시스템에서 최적 프레임 검출 방법{METHOD FOR OPTIMALLY DETECTING FRAME ON CCD IMAGE IN A HDDS}
도 1은 종래 홀로그래픽 데이터 저장 시스템에서 디코딩 시 ccd 촬영된 페이지 데이터 이미지 예시도,
도 2는 상기 도 1의 페이지 데이터 이미지의 라인 합 분포도,
도 3은 종래 6:8 밸런스드 코딩된 페이지 데이터 이미지 예시도,
도 4는 상기 도 3의 페이지 데이터 이미지의 라인 합 분포도,
도 5는 종래 인접한 주변 라인의 합과 차를 반영한 페이지 데이터 이미지의 라인 합 분포도,
도 6은 종래 홀로그래픽 데이터 저장 시스템에서 디코딩 시 cmos 카메라로 촬영된 페이지 데이터 이미지 예시도,
도 7은 상기 도 6의 페이지 데이터 이미지의 일부분 확대 예시도,
도 8은 상기 도 6의 페이지 데이터 이미지의 라인 합 분포도,
도 9는 상기 도 6의 페이지 데이터 이미지에서 인접한 주변 라인의 합과 차를 반영한 페이지 데이터 이미지의 라인 합 분포도,
도 10은 본 발명의 실시 예가 적용되는 홀로그래픽 데이터 저장 시스템의 개략적인 블록 구성도,
도 11은 본 발명의 실시 예에 따른 이미지 특성에 따라 opt_val 조절을 통한 최적 프레임 검출 처리 흐름도,
도 12는 본 발명의 실시 예에 따른 ccd 촬영된 페이지 데이터 이미지의 라인 합 분포도,
도 13은 상기 도 12에서 프레임으로 검출되는 라인 합의 확대 예시도.
<도면의 주요 부호에 대한 간략한 설명>
100 : 광원 102 : 광 분리기
104, 110 : 셔터 106, 112 : 반사 미러
108 : 액츄에이터 114 : 공간 광 변조기
116, 122 : 광학 렌즈 118 : 어퍼쳐
120 : 저장 매체 124 : CCD
126 : 데이터 전처리부 128 : DSP부
130 : 코딩부
본 발명은 홀로그래픽 디지털 데이터 저장 시스템(HDDS : Holographic Digital Data Storage system)에 관한 것으로, 특히 홀로그래픽 저장 매체에서 재생된 데이터를 검출하는 CCD(Charge-Coupled Device)에 촬영된 이미지에서 프레임 을 검출하는 방법에 관한 것이다.
통상적으로, 홀로그래픽 디지털 데이터 저장 시스템은 데이터 기록/재생의 원리상 체적 홀로그램 원리를 이용하는 페이지 지향적인 메모리(Page-oriented Memory) 입출력 방식으로서, 병렬 데이터 처리 방식을 사용하여 입출력 속도를 1Gbps 이상으로 초고속화 시킬 수 있으며, 기계적인 구동부를 배제한 시스템 구성이 가능하여 데이터 접근 시간도 100㎲ 이하로 매우 빠르게 구현할 수 있는 차세대 메모리 시스템이다.
이러한 홀로그래픽 디지털 데이터 저장 시스템은 기록 시에는 대상 물체로부터의 물체광과 기준광을 서로 간섭시킬 때 발생하는 간섭 무늬를 간섭 무늬의 강도(Amplitude)에 민감하게 반응하는 크리스탈(crystal)등의 저장 매체에 기록한다. 기준광의 각도를 변화시키는 방법에 의해 물체광의 강도 및 위상까지 기록하여 대상 물체의 3차원 상을 표시할 수 있으며, 또한 2진 데이터로 된 페이지(page) 단위로 구성되는 수백에서 수천 개의 홀로그래픽 디지털 데이터를 기록매체에 기록할 수 있다.
또한 저장 매체에 기록된 홀로그래픽 디지털 데이터를 재생 시에는, 광원에서 분리된 물체 광을 차단하고, 기준광만을 기설정된 재생 각으로 편향시켜 저장 매체에 조사함으로서, 기록된 간섭 무늬가 재생용 기준광을 회절시켜 원래의 픽셀 명암으로 구성되는 한 페이지의 2진 데이터인 정보 이미지로 복조시키고 CCD에서 이 이미지를 촬영하고 디지털 신호처리장치(DSP)에서 이를 원래의 홀로그래픽 디지털 데이터로 복원한다.
한편, 현재 개발되고 있는 홀로그래픽 웜(H-WORM)은 데이터가 비트 베이스드 패턴(bit based pattern)이 아니고, 페이지 베이스드 패턴(page based pattern)이다. 그렇기 때문에 정확한 데이터의 판별을 위해서는 페이지의 데이터가 시작되는 위치를 알아야 한다. 데이터의 시작위치를 판별하기 위해 데이터 이외에 추가적으로 넣은 것이 프레임(frame)이다. 이론적으로 보면, 프레임은 현재 알고리듬으로 충분히 커버가 되어야 하지만, 엔코딩(encoding) 시의 특수한 패턴과 리딩(reading) 시의 광 분포 등에 의해 프레임이 제대로 검출되지 않아 한 페이지의 정보를 모두 잃어버리는 경우가 종종 발생한다.
이를 위한 종래 프레임 검출 방법은 페이지의 일정 구역(좌.상), (우.하)에 대해서 라인 합(line sum)을 하는 방법으로, 라인 합중 가장 큰 값을 갖는 라인을 프레임으로 판별하여, 그에 대한 데이터 영역을 기준으로 디코딩(decoding)을 실시하는 것이다. 이렇게 비교하는 방법은 페이지 전체 또는 선택된 일정 부분에 대해서 가장 큰 값을 선택하게 되어 바람직한 알고리듬(algorithm)으로 보일지 모르지만, 실제 bed에서는 광분포의 영향으로, 광의 중심이 위치한 프레임이 아닌 데이터의 라인 중 하나가 프레임으로 검출될 확률이 존재한다.
실제로 왼쪽의 점선 영역에서 프레임을 찾기 위해 라인 합을 실시하게 되는데, 도 1에서 보여지는 이미지와 같은 페이지의 경우에는 데이터 영역의 한 라인이 가장 합 값(sum value)이 크기 때문에 H/W decoder에서 데이터 디코딩(data decoding)시 큰 오류를 발생시킨다. 그 이유는 위에서도 말했듯이, 광의 분포가 중앙에 위치하기 때문에, 프레임이 위치한 왼쪽 위 방향 보다 중앙의 광이 세기 때문이다. 도 2는 상기 도 1의 이미지의 라인 합 분포를 플롯(plot) 해서 도시한 것으로, 상기 도 2에서 보여지는 바와 같이 실제 프레임은 A이지만, H/W decoder에서는 B로 판별되어 데이터 디코딩시 오류를 발생시킨다.
또한 도 3은 2×2 오버샘플링(oversampling) 이미지에서 데이터가 반복되어(이 경우는 '0'이 반복되어 생기는 6:8 balanced pattern이다.) 생긴 이미지 예시도로, 상기 도 3에서와 같이 점선 영역에서 프레임과 함께, 데이터 부분에 라인들이 존재한다. 동일한 패턴들이 반복되어 생기는 것이다. 실제로 카메라에서 발생된 이미지를 H/W decoder에서 디코딩을 실시하게 되면, 도 4에서 보여지는 바와 같이 실제 프레임은 A이지만 모든 라인들이 마치 프레임과 같이 검출되어 효과적인 프레임 검출이 되지 않았다.
따라서 위와 같은 광분포에 의해 생기는 문제를 해결하기 위해서는 비교 대상의 라인 주위의 몇 개 라인에 대한 상대적인 최대값(maximum value)을 구해서 비교하면 해결된다. 즉, 현재 기준 라인의 상대적인 값(value)을 구해보면, 하기의 [수학식1]과 같다.
Sum_optimal = Sumｉ-(Sumｉ-1 + Sumｉ+1)
위와 같은 방법으로 라인 합을 비교해서 최대 값을 구하면, 현재 라인에서 인접 라인의 합 값을 제거해 주므로, 광 분포에 대한 일반적인 데이터 패턴에 대해 서는 해결할 수 있다. 그러나 위에서 말했듯이, 특정 패턴이 반복될 경우에는 위의 방법으로 해결되지 않는다. 왜냐하면, i번째 라인에 대해 양쪽이 모두 '0'(off) 비트(bit)로 연결되어 있다면, 위와 같이 비교했을 경우에 데이터 영역에서도 프레임이라고 검출될 개연성이 있고 실제로도 그러하다.
그래서 좀더 효과적으로 프레임을 찾기 위해서는 6:8 balanced code의 특징을 살펴보아야 한다. 도 3은 엔코딩(encoding) 6:8 데이터 "00100111"이 반복적으로 나타나는 모습을 도식적으로 보여준 것이다. 앞에서 설명했던, 데이터 영역에서 프레임으로 판단되는 패턴의 반복이다. 엔코딩 데이터가 밸런스드(balanced) 상태이기 때문에, '1'(on)의 양쪽에 최대 두개의 '0'(off) 라인이 존재할수 있다. "11001001" 등의 반복도 해당된다.
따라서 또한 종래에는 하기의 [수학식 2]에서와 같이, 현재 라인 픽셀의 합(Sumｉ)에서 인접된 주변 4라인 픽셀 합을 서로 더한 값(Sumｉ-2 + Sumi-1 + Sumi+1 + Sumｉ+2)을 뺀 값에서 최대값을 갖는 라인 픽셀의 합(Sum_optimal)을 기준 프레임으로 검출하며,
Sum_optimal = Sumｉ - (Sumｉ-2 + Sumｉ-1 + Sumｉ+1 + Sumｉ+2)
더 나아가서 하기의 [수학식 3]에서와 같이, 현재 라인 픽셀의 합(Sumｉ)에 서 인접된 주변 6라인 픽셀 합을 서로 더한 값(Sumｉ-3 + Sumｉ-2 + Sumｉ-1 + Sumｉ+1 + Sumｉ+2 + Sumｉ+3)을 뺀 값에서 최대값을 갖는 라인 픽셀의 합(Sum_optimal)을 기준 프레임으로 검출한다.
Sum_optimal = Sumｉ - (Sumｉ-3 + Sumｉ-2 + Sumｉ-1 + Sumｉ+1 + Sumｉ+2 + Sumｉ+3)
그런 후, ccd에서는 촬영된 데이터 이미지가 2×2 오버 샘플링인 경우 하기 [수학식 4]에서와 같이 최대값의 라인 픽셀의 합(Sum_optimal)을 현재 라인 픽셀의 합(Sumi)에서 인접된 주변 4라인 픽셀(각 좌,우 2픽셀씩) 합을 서로 더한 값(Sumi-2×2 + Sumｉ-1×2 + Sumｉ+1×2 + Sumｉ+2×2)를 빼서 구하며,
Sum_optimal = Sumi - (Sumi-2×2 + Sumｉ-1×2 + Sumｉ+1×2 + Sumｉ+2×2)
또한 하기 [수학식 5]에서와 같이, 최대값의 라인 픽셀의 합(Sum_optimal)을 현재 라인 픽셀의 합(Sumｉ)에서 인접된 주변 6라인 픽셀(각 좌, 우 3픽셀씩) 합을 서로 더한 값(Sumｉ-3×2 + Sumｉ-2×2 + Sumｉ-1×2 + Sumｉ+1×2 + Sumｉ+2×2 + Sumｉ+3×2)을 빼서 구한다.
Sum_optimal = Sumｉ-(Sumｉ-3×2 + Sumｉ-2×2 + Sumｉ-1×2 + Sumｉ+1×2 + Sumｉ+2×2 + Sumｉ+3×2)
위와 같은 방법으로 sum_optimal값을 비교해보면, 광분포, 특정 패턴의 반복에 상관없이 프레임이 존재하는 위치의 CCD line Sum_optimal이 가장 큰 값을 나타낸다. 즉 위의 방법은 특정 영역에서 상대적인 최대값을 기준으로 비교하기 때문에, 광 분포가 어떻게 배치되어 있어도 효과적으로 프레임을 찾을 수 있다. 또한 6:8 엔코딩(encoding data)의 특징을 이용하여 최대의 영역에 대해서 최대값을 구하기 때문에 특정 패턴이 반복되어도 확실히 프레임을 찾을 수 있다. 도 5에는 상기와 같이 특정 패턴이 반복될 경우 프레임이 제대로 찾아지는 그래프 예시도를 도시하였다.
그러나 위와 같은 효과적인 방법도, 카메라(camera)가 바뀌거나, 미디어(media) 등이 바뀌게 되면, 예기치 않은 변수가 생기게 된다. 즉, 기록 시에 'on'이 아니어야 할 부분에서 인텐시티(intensity)가 어느 정도 높게 나타나는 현상을 의미한다. 이러한 현상이 규칙적이라면 위의 방법대로 프레임을 찾을 수 있지만, 그렇지가 않다. 즉, 위의 방법대로 하면 프레임을 잘못 찾는 경우가 생기게 된다.
도 6은 미디어에서 재생된 이미지를 CMOS 카메라로 캡쳐(capture)한 사진이다. 도 7는 상기 도 6의 일부분을 확대한 그림이다. 즉 상기 도 7를 살펴보면, 이미지 영역 밖에도 예기치 않은 pattern<FPN(fixed pattern noise)등>이 발생되는 데, 이러한 패턴이 인접 라인과의 차를 이용해서 프레임을 찾는 방법에 방해가 되어, 엉뚱한 라인을 프레임으로 찾게 만든다. 위에서 실제 프레임위치는 (153,29)가 된다. 단순히 합(sum) 만을 비교하는 방법과, 인접 라인과의 차이를 비교하는 방법을 보면 다음과 같은 결과가 나온다.
즉, 도 8과 도 9를 참조하며 원래의 프레임 위치인 29번째 라인 보다 다른쪽의 라인의 값이 커서 다른 곳을 프레임으로 찾게 된다. 도 8은 광분포에 의함이고, 도 9는 기준 라인 대비 값을 빼주는 라인들의 값이 크기 때문이다. 또한 프레임 밖의 값들은 거의 '0'값을 가지고 있어서, 그에 대한 기준 값들이 '0'근처에 있기 때문에, 도 9와 같은 결과가 나오게 되는 것이다.
따라서, 본 발명의 목적은 홀로그래픽 저장 매체에서 재생된 데이터를 검출하는 CCD(Charge-Coupled Device)에 촬영된 이미지에서 프레임을 검출하는 방법을 제공함에 있다.
상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명은 홀로그래픽 디지털 데이터 저장 시스템(Holographic Digital Data Storage System)의 프레임 검출 방법에 있어서, 상기 시스템의 저장 매체에 저장된 페이지 단위의 데이터 이미지를 촬영하며 이를 전기적인 데이터로 변환하는 단계와, 상기 CCD의 페이지 단위의 데이터 이미지에서 행 또는 열 방향으로 각 라인의 픽셀 합 값을 구하는 단계와, 상기 현재 라인의 픽셀 합에서 주변 인접된 다수 라인의 픽셀 합을 비례 상수(opt_val)로 나눈 값을 감산시키는 단계와, 상기 감산된 값들 중에서 최대값을 갖는 라인을 기준 프레임으로 검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시 예의 동작을 상세하게 설명한다.
도 10은 본 발명에 따른 프레임 검출을 위한 홀로그래픽 디지털 데이터 저장 시스템을 나타낸 시스템 구성도이다.
도 10을 참조하면, 본 발명의 프레임 검출을 이용한 홀로그래픽 디지털 데이터 저장 시스템은, 광원(100), 광 분리기(102), 반사 미러(106, 112), 공간 광 변조기(114), 저장 매체(120), CCD(124), 데이터 전처리부(126), DSP부(128), 코딩부(130) 등을 포함한다. 여기서, 미설명된 도면 부호 104, 110은 셔터를 나타내며 108은 액튜에이터를 나타낸다. 도면 부호 116, 122는 퓨리에 렌즈를 나타내며 118은 어퍼쳐를 나타낸다.
광원(100)은 레이저 광을 발생시키고, 광 분리기(104)는 광원(100)에서 발생된 광을 기준광 경로(S1)와 신호광 경로(S2)로 분기시킨다. 반사 미러(106)는 광 분리기(102)에서 투과된 광을 저장 매체(120)에 기설정된 각도(기록시 각도와 동일한 각도)로 반사시킨다. 반사 미러(112)는 광 분리기(102)에서 반사된 광을 공간 광 변조기(114)로 반사시킨다.
공간 광 변조기(114)는 기록시 반사 미러(112)를 통해 반사된 광에 코딩부(130)의 입력 데이터, 즉 페이지 단위로 구성되는 다수 픽셀의 2진 데이터를 실어 주어 신호광으로 변환시켜 퓨리에 렌즈(116) 및 어퍼쳐(118)를 통해 저장 매체(120)에 전달한다.
저장 매체(120)는 기록시 공간 광 변조기(114)로부터 제공된 신호광과 반사 미러(106)로부터 반사되는 광인 기준광의 간섭으로 발생된 홀로그래픽 디지털 데이터인 간섭 무늬를 기록시키고, 재생시 기준광만의 조사로 기록된 간섭 무늬를 회절시켜 재생한다. CCD(124)는 퓨리에 렌즈(122)를 통해 저장 매체(120)에서 재생된 간섭 무늬 형태의 한 페이지의 2진 픽셀 이미지를 촬영하여 그 이미지를 전기적인 데이터로 변환시킨다.
본 발명의 데이터 전처리부(126)는 CCD(124)에서 촬영된 이미지 데이터에서 기준 프레임을 검출하되, 행과 열 방향으로 각 라인들의 픽셀값의 합을 구하고 현재 라인의 픽셀 합과 주변 인접된 다수 라인들 픽셀 합을 서로 더하여 이들 차이를 비교하여 그 차이가 큰 값을 기준 프레임으로 검출한다.
DSP부(128)는 데이터 전처리부(126)의 기준 프레임을 기준으로 데이터 영역내 실제 홀로그래픽 디지털 데이터의 값을 추출하고 이를 디지털 신호처리하며 미도시된 디코딩부를 통해서 신호처리된 데이터를 디코딩하여 원래의 홀로그래픽 디지털 데이터를 복원하여 출력한다.
본 발명의 코딩부(130)는 페이지 단위로 구성되는 다수 픽셀의 2진 데이터를 입력 데이터로 코딩하여 공간 광 변조기(114)로 입력하는데, 이때 입력 데이터는 기준 프레임과 데이터 영역의 간격에서 페이지의 최초 행(또는 열) 픽셀과 기준 프레임 사이의 간격을 뺀 픽셀 차이를 2픽셀 또는 3픽셀 이상으로 코딩된다.
도 11은 본 발명에 따른 홀로그래픽 디지털 데이터 저장 시스템의 프레임 검 출 방법을 순차적으로 나타낸 흐름도이다. 이하 상기 도 10 및 도 11을 참조하여 본 발명에 따른 홀로그래픽 디지털 데이터 저장 시스템의 프레임 검출 방법을 설명하기로 한다.
먼저 광원(100)의 레이저 광이 광 분리기(102)를 통해 분기되어 반사 미러(106)를 통해 저장 매체(120)에 기설정된 각도(기록시 각도와 동일한 각도)로 전달되며 광 분리기(102)에서 분기된 다른 광이 해당 셔터(110)에 의해 차단될 경우 저장 매체(120)에서는 기준광만의 조사로 기록된 간섭 무늬를 회절시켜 재생된다. CCD(124)는 저장 매체(120)에서 재생된 간섭 무늬 형태의 한 페이지의 2진 픽셀 이미지를 촬영하여 그 이미지를 전기적인 데이터로 변환시킨다(S200).
데이터 전처리부(126)는 CCD(124)에서 촬영된 이미지 데이터에서 기준 프레임을 검출하되, 행과 열 방향으로 각 라인들의 픽셀값의 합을 구한다(S202).
데이터 전처리부(126)는 하기의 [수학식 6]과 같이, 현재 라인 픽셀의 합(Sumｉ)에서 인접된 주변 4라인 픽셀 합(Sumｉ-2 + Sumi-1 + Sumi+1 + Sumｉ+2)을 비례 상수(opt_val)로 나눈 값을 뺀 값에서 최대값을 갖는 라인 픽셀의 합(Sum_optimal)을 구하고(S204), 라인 픽셀의 합(Sum_optimal)이 최대값인 라인을 추출하여(S206), 이를 기준 프레임으로 검출한다(S208).
Sum_optimal = Sumｉ - (Sumｉ-2 + Sumｉ-1 + Sumｉ+1 + Sumｉ+2)/(opt_val)
또는, 더 나아가서 하기의 [수학식 7]에서와 같이, 현재 라인 픽셀의 합(Sumｉ)에서 인접된 주변 6라인 픽셀 합(Sumｉ-3 + Sumｉ-2 + Sumｉ-1 + Sumｉ+1 + Sumｉ+2 + Sumｉ+3)을 비례 상수(opt_val)로 나눈 값을 뺀 값에서 최대값을 갖는 라인 픽셀의 합(Sum_optimal)을 구하고(S204), 라인 픽셀의 합(Sum_optimal)이 최대값인 라인을 추출하여(S206), 이를 기준 프레임으로 검출한다(S208).
Sum_optimal = Sumｉ - (Sumｉ-3 + Sumｉ-2 + Sumｉ-1 + Sumｉ+1 + Sumｉ+2 + Sumｉ+3)/(opt_val)
삭제
그런 후, ccd에서는 촬영된 데이터 이미지가 2×2 오버 샘플링인 경우 하기 [수학식 8]에서와 같이 최대값의 라인 픽셀의 합(Sum_optimal)을 현재 라인 픽셀의 합(Sumi)에서 인접된 주변 4라인 픽셀(각 좌,우 2픽셀씩) 합(Sumi-2×2 + Sumｉ-1×2 + Sumｉ+1×2 + Sumｉ+2×2)을 비례 상수(opt_val)로 나눈 값을 빼서 구하며,
Sum_optimal = Sumi - (Sumi-2×2 + Sumｉ-1×2 + Sumｉ+1×2 + Sumｉ+2×2)/(opt_val)
또한 하기 [수학식 9]에서와 같이, 최대값의 라인 픽셀의 합(Sum_optimal)을 현재 라인 픽셀의 합(Sumｉ)에서 인접된 주변 6라인 픽셀(각 좌, 우 3픽셀씩) 합(Sumｉ-3×3 + Sumｉ-2×3 + Sumｉ-1×3 + Sumｉ+1×3 + Sumｉ+2×3 + Sumｉ+3×3)을 비례 상수 (opt_val)로 나눈 값을 빼서 구한다.
Sum_optimal = Sumｉ-(Sumｉ-3×2 + Sumｉ-2×2 + Sumｉ-1×2 + Sumｉ+1×2 + Sumｉ+2×2 + Sumｉ+3×2)/(opt_val)
따라서 전술한 종래 방법의 문제점을 위와 같은 수식으로 해결할 수 있다. 이미지의 프레임을 찾을 경우, 위의 수식 중 하나의 수식을 사용하게 되는데, 현재 기준 라인이 'i'라면 그 인접 라인은 픽셀(pixel matching)일 경우, i+1,i-1,i+2,i-2가 된다. 또한 2×2일 경우, 인접 라인은 i+1*2, i-1*2, i+2*2, i-2*2가 되어 원본 이미지에 대한 프레임 위치를 정의하게 된다. Opt_val은 실험적으로 구하면 되는데, 본 발명에서는 일 실시 예로써 '2'를 사용하였다. 상기 opt_val 값 '2'로 인접 라인들의 합값을 나누어주면, 기준 라인 대비 그 값이 현저하게 떨어져서, 프레임 밖에서 프레임이 검출되지 않고, 정확하게 프레임을 검출할 수 있게 된다.
도 12와 도 13은 opt_val을 '2'로 잡아서, 상기 도 6의 이미지의 프레임을 검출한 그래프 예시도로,
상기 도 12와 도 13에서 보여지는 바와 같이 프레임의 위치를 정확하게 찾았음을 알 수 있고, 상기 도 9에서와 같이 프레임을 잘못 찾는 경우가 사라지게 된다. 상기한 바와 같이 본 발명은 종래의 방법을 보완하는 방법으로써 카메라의 특 성 또는 디스크(disk)의 회전시 발생하는 이미지 쉬프팅(image shifting)의 악영향에 대해서 보다 효과적으로 프레임을 검출할 수 있다.
한편 상술한 본 발명의 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 여러 가지 변형이 본 발명의 범위에서 벗어나지 않고 실시될 수 있다. 따라서 발명의 범위는 설명된 실시 예에 의하여 정할 것이 아니고 특허청구범위에 의해 정하여져야 한다.
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명은 홀로그래픽 디지털 데이터 저장 시스템에서 최적 프레임 검출 방법에 있어서, CCD에서 촬영된 이미지에서 행과 열 방향으로 각 라인들의 픽셀값의 합을 구하고, 인접된 다수 라인들의 픽셀 합을 이미지의 특성에 맞게 설정되는 비례 상수(opt_val)로 나누어 얻어진 값으로 감산시켜 이들 중에서 최대값을 갖는 라인을 기준 프레임으로 검출한다. 이에 따라 본 발명은 CCD에서 촬영된 데이터 이미지에서 기준 프레임을 정확하게 검출할 수 있어 데이터 이미지의 홀로그래픽 디지털 데이터를 정확하게 디코딩할 수 있는 이점이 있다.

Claims (5)

  1. 홀로그래픽 디지털 데이터 저장 시스템(Holographic Digital Data Storage System)의 프레임 검출 방법에 있어서,
    상기 시스템의 저장 매체에 저장된 페이지 단위의 데이터 이미지를 촬영하며 이를 전기적인 데이터로 변환하는 단계와,
    상기 CCD의 페이지 단위의 데이터 이미지에서 행 또는 열 방향으로 각 라인의 픽셀 합(Sumi) 값을 구하는 단계와,
    상기 현재 라인의 픽셀 합에서 주변 인접된 다수 라인의 픽셀 합을 비례 상수(opt_val)로 나눈 값을 감산시키는 단계와,
    상기 감산된 값들 중에서 최대값을 갖는 라인 픽셀의 합(Sum_optimal)을 산출하는 단계와,
    상기 라인 픽셀의 합(Sum_optimal)이 최대값을 가지는 해당 라인을 기준 프레임으로 검출하는 단계
    를 포함하는 홀로그래픽 디지털 데이터 저장 시스템의 프레임 검출 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 기준 프레임으로 검출되는 최대값의 라인 픽셀의 합(Sum_optimal)은, 하기 수학식에 의해 구하는 것을 특징으로 하는 홀로그래픽 디지털 데이터 저장 시스템의 프레임 검출 방법.
    [수학식]
    Sum_optimal = Sumｉ - (Sumｉ-2 + Sumｉ-1 + Sumｉ+1 + Sumｉ+2)/(opt_val)
    여기서,
    Sumｉ : 각 라인 픽셀의 합
    Sumｉ-2, Sumｉ-1, Sumｉ+1, Sumｉ+2 : 각 라인과 인접되는 주변 4라인의 픽셀의 합
    opt_val : 비례 상수
  3. 제1항에 있어서,
    상기 기준 프레임으로 검출되는 최대값의 라인 픽셀의 합(Sum_optimal)은, 하기 수학식에 의해 구하는 것을 특징으로 하는 홀로그래픽 디지털 데이터 저장 시스템의 프레임 검출 방법.
    [수학식]
    Sum_optimal = Sumｉ - (Sumｉ-3 + Sumｉ-2 + Sumｉ-1 + Sumｉ+1 + Sumｉ+2 + Sumｉ+3)/(opt_val)
    여기서,
    Sumｉ : 각 라인 픽셀의 합
    Sumｉ-3, Sumｉ-2, Sumｉ-1, Sumｉ+1, Sumｉ+2, Sumｉ+3 : 각 라인과 인접되는 주변 6라인의 픽셀의 합
    opt_val : 비례 상수
  4. 제1항에 있어서,
    상기 기준 프레임으로 검출되는 최대값의 라인 픽셀의 합(Sum_optimal)은, 하기 수학식에 의해 구하는 것을 특징으로 하는 홀로그래픽 디지털 데이터 저장 시스템의 프레임 검출 방법.
    [수학식]
    Sum_optimal = Sumｉ-(Sumｉ-2×2 + Sumｉ-1×2 + Sumｉ+1×2 + Sumｉ+2×2)/(opt_val)
    여기서,
    Sumｉ : 각 라인 픽셀의 합
    Sumｉ-2×2, Sumｉ-1×2, Sumｉ+1×2, Sumｉ+2×2 : CCD에 의해 2×2 오버 샘플링 검출되는 각 라인에 인접된 주변 4라인의 픽셀의 합
    opt_val : 비례 상수
  5. 제1항에 있어서,
    상기 기준 프레임으로 검출되는 최대값의 라인 픽셀의 합(Sum_optimal)은, 하기 수학식에 의해 구하는 것을 특징으로 하는 홀로그래픽 디지털 데이터 저장 시스템의 프레임 검출 방법.
    [수학식]
    Sum_optimal = Sumｉ-(Sumｉ-3×2 + Sumｉ-2×2 + Sumｉ-1×2 + Sumｉ+1×2 + Sumｉ+2×2 + Sumｉ+3×2)/(opt_val)
    여기서,
    Sumｉ : 각 라인 픽셀의 합
    Sumｉ-3×2, Sumｉ-2×2, Sumｉ-1×2, Sumｉ+1×2, Sumｉ+2×2, Sumｉ+3×2 : CCD에 2×2 오버 샘플링 검출되는 각 라인과 인접된 주변 6라인의 픽셀의 합
    opt_val : 비례 상수
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KR20050059664A (ko) * 2003-12-15 2005-06-21 에스케이 텔레콤주식회사 비동기 이동통신 시스템과 동기 이동통신 시스템간의핸드오버 방법

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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