KR101584252B1 - 예상하지 못한 변수를 고려한 영상 보정 방법 - Google Patents

예상하지 못한 변수를 고려한 영상 보정 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 고려하지 못한 변수에 의한 출력 변화를 보정하는 영상 보정 방법을 제안한다. 본 발명에 따른 방법은 현재 영상을 보정한 초기 보정 영상이 생성되면 초기 보정 영상을 적어도 두개의 소영역들로 분할하는 단계; 초기 보정 영상을 생성할 때 얻은 영상값들을 기초로 소영역들의 노이즈 편차들을 계산하는 단계; 노이즈 편차들을 기초로 초기 보정 영상의 노이즈 편차 변화량들을 산출하는 단계; 노이즈 편차 변화량들을 기초로 초기 보정 영상을 보정하여 최종 보정 영상을 생성하는 단계; 및 최종 보정 영상을 출력하는 단계를 포함한다.

Description

예상하지 못한 변수를 고려한 영상 보정 방법 {Method for compensating image considering unexpected variable}
본 발명은 영상을 보정하는 방법에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 예상치 못한 변수를 고려하여 영상을 보정하는 방법에 관한 것이다.
적외선 영상 신호를 사용하기 위해서는 NUC(Non-Uniformity Correction)라는 기법을 이용하여 불균일한 영상을 보정한다.
종래에는 NUC 기법을 이용하는 경우 적외선 검출기에 영향을 주는 요인을 변수로 선정한 후 각 변수의 이득/오프셋(Gain/Offset) 요인을 계산하여 초기에 선정한 변수가 변경되는 환경에서 변화하는 출력을 이득/오프셋을 이용하여 보정한다. June Keun Ji, Jae Ryong Yoon and Kyuman Cho, "Nonuniformity correction scheme for an infrared camera including the background effect due to camera temperature variation", Opt. Eng. 39(4), 936~940 (Apr 01, 2000)은 상기한 기법의 일례로서, 적외선 영상 신호에 영향을 주는 다양한 환경 요인들을 변수로 설정하여 변화에 따른 보정 방식을 제안하고 있다.
그러나 상기한 기법은 예상하지 못한 변수가 발생할 경우 정확한 보정을 할 수 없다는 한계를 가지고 있다.
한국등록특허 제1,407,723호는 적외선 영상의 불균일성을 보정하는 장치에 대하여 제안하고 있다. 그러나 이 장치는 적외선 영상 신호에 영향을 주는 요소를 변수로 설정하고 있기 때문에 상기한 문제점을 해결할 수 없다.
본 발명은 상기한 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 고려하지 못한 변수에 의한 출력 변화를 보정하는 영상 보정 방법을 제안하는 것을 목적으로 한다.
그러나 본 발명의 목적은 상기에 언급된 사항으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명은 상기한 목적을 달성하기 위해 안출된 것으로서, 현재 영상을 보정한 초기 보정 영상이 생성되면 상기 초기 보정 영상을 적어도 두개의 소영역들로 분할하는 보정 영상 분할부; 상기 초기 보정 영상을 생성할 때 얻은 영상값들을 기초로 상기 소영역들의 노이즈 편차들을 계산하는 노이즈 편차 계산부; 상기 노이즈 편차들을 기초로 상기 초기 보정 영상의 노이즈 편차 변화량들을 산출하는 노이즈 편차 변화량 산출부; 및 상기 노이즈 편차 변화량들을 기초로 상기 초기 보정 영상을 보정하여 최종 보정 영상을 생성하는 최종 영상 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 보정 장치를 제안한다.
바람직하게는, 상기 보정 영상 분할부는 수평선(Horizontal Line)과 수직선(Vertical Line) 중 적어도 하나를 이용하여 상기 초기 보정 영상을 동일한 크기를 가지는 상기 소영역들로 분할한다.
바람직하게는, 상기 노이즈 편차 계산부는 상기 영상값들로 상기 수평선에 의해 분할된 소영역에 포함된 화소값들의 평균값, 상기 수직선에 의해 분할된 소영역에 포함된 화소값들의 평균값, 및 상기 수평선과 상기 수직선에 의해 분할된 소영역의 화소값을 이용한다.
바람직하게는, 상기 노이즈 편차 변화량 산출부는 상기 노이즈 편차들을 미분하여 상기 노이즈 편차 변화량들을 산출한다.
바람직하게는, 상기 영상 보정 장치는 이전 영상과 이후 영상 중에서 선택된 적어도 하나의 영상의 상기 노이즈 편차들과 상기 현재 영상의 상기 노이즈 편차들을 비교하여 상기 현재 영상의 노이즈 발생 위치를 결정하는 노이즈 발생 위치 결정부를 더 포함하며, 상기 최종 영상 생성부는 상기 초기 보정 영상에서 상기 노이즈 발생 위치에 대하여 보정한다.
바람직하게는, 상기 노이즈 발생 위치 결정부는 상기 적어도 하나의 영상의 상기 노이즈 편차들과 상기 현재 영상의 상기 노이즈 편차들 사이에 차이값을 가지는 화소들의 위치를 상기 노이즈 발생 위치로 결정한다.
바람직하게는, 상기 노이즈 발생 위치 결정부는, 상기 이전 영상과 상기 이후 영상 중 어느 하나의 영상만 이용하는 경우, 상기 현재 영상과 상기 어느 하나의 영상을 비교하여 상기 현재 영상으로부터 차이값을 가지는 제1 화소들의 위치를 검출하고, 상기 어느 하나의 영상으로부터 차이값을 가지는 제2 화소들의 위치를 검출하는 차화소 위치 검출부; 상기 제1 화소들의 위치와 상기 제2 화소들의 위치 사이의 위치차를 계산하는 위치차 계산부; 상기 위치차가 기준차 이상인지 여부를 판단하는 위치차 판단부; 및 상기 위치차가 상기 기준차 이상인 것으로 판단되면 상기 위치차와 관련된 상기 제1 화소들의 위치를 상기 노이즈 발생 위치로 결정하는 판단 결과 대응 처리부를 포함한다.
바람직하게는, 상기 노이즈 발생 위치 결정부는, 상기 이전 영상과 상기 이후 영상을 모두 이용하는 경우, 상기 현재 영상을 상기 이전 영상과 상기 이후 영상에 차례대로 비교하여 상기 현재 영상으로부터 차이값을 가지는 제3 화소들의 위치를 검출하고, 상기 이전 영상으로부터 차이값을 가지는 제4 화소들의 위치를 검출하며, 상기 이후 영상으로부터 차이값을 가지는 제5 화소들의 위치를 검출하는 차화소 위치 검출부; 상기 제4 화소들의 위치와 상기 제5 화소들의 위치 사이의 위치차를 계산하는 위치차 계산부; 상기 위치차가 기준차 이상인지 여부를 판단하는 위치차 판단부; 및 상기 위치차가 상기 기준차 이상인 것으로 판단되면 상기 위치차와 관련된 상기 제3 화소들의 위치를 상기 노이즈 발생 위치로 결정하는 판단 결과 대응 처리부를 포함한다.
바람직하게는, 상기 최종 영상 생성부는 상기 노이즈 편차들과 상기 노이즈 편차 변화량들 사이의 차이값을 이용하여 상기 노이즈 발생 위치에 대하여 보정한다.
바람직하게는, 상기 영상 보정 장치는 상기 현재 영상에서 화소간 불균일을 보정하여 상기 초기 보정 영상을 생성하는 초기 영상 생성부를 더 포함한다.
바람직하게는, 상기 영상 보정 장치는 적외선 탐색기에 장착된다.
또한 본 발명은 현재 영상을 보정한 초기 보정 영상이 생성되면 상기 초기 보정 영상을 적어도 두개의 소영역들로 분할하는 단계; 상기 초기 보정 영상을 생성할 때 얻은 영상값들을 기초로 상기 소영역들의 노이즈 편차들을 계산하는 단계; 상기 노이즈 편차들을 기초로 상기 초기 보정 영상의 노이즈 편차 변화량들을 산출하는 단계; 상기 노이즈 편차 변화량들을 기초로 상기 초기 보정 영상을 보정하여 최종 보정 영상을 생성하는 단계; 및 상기 최종 보정 영상을 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 예상하지 못한 변수를 고려한 영상 보정 방법을 제안한다.
바람직하게는, 상기 분할하는 단계는 수평선(Horizontal Line)과 수직선(Vertical Line) 중 적어도 하나를 이용하여 상기 초기 보정 영상을 동일한 크기를 가지는 상기 소영역들로 분할한다.
바람직하게는, 상기 계산하는 단계는 상기 영상값들로 상기 수평선에 의해 분할된 소영역에 포함된 화소값들의 평균값, 상기 수직선에 의해 분할된 소영역에 포함된 화소값들의 평균값, 및 상기 수평선과 상기 수직선에 의해 분할된 소영역의 화소값을 이용한다.
바람직하게는, 상기 산출하는 단계는 상기 노이즈 편차들을 미분하여 상기 노이즈 편차 변화량들을 산출한다.
바람직하게는, 상기 산출하는 단계와 상기 생성하는 단계 사이에, 이전 영상과 이후 영상 중에서 선택된 적어도 하나의 영상의 상기 노이즈 편차들과 상기 현재 영상의 상기 노이즈 편차들을 비교하여 상기 현재 영상의 노이즈 발생 위치를 결정하는 단계를 더 포함하며, 상기 생성하는 단계는 상기 초기 보정 영상에서 상기 노이즈 발생 위치에 대하여 보정한다.
바람직하게는, 상기 결정하는 단계는 상기 적어도 하나의 영상의 상기 노이즈 편차들과 상기 현재 영상의 상기 노이즈 편차들 사이에 차이값을 가지는 화소들의 위치를 상기 노이즈 발생 위치로 결정한다.
바람직하게는, 상기 결정하는 단계는, 상기 이전 영상과 상기 이후 영상 중 어느 하나의 영상만 이용하는 경우, 상기 현재 영상과 상기 어느 하나의 영상을 비교하여 상기 현재 영상으로부터 차이값을 가지는 제1 화소들의 위치를 검출하고, 상기 어느 하나의 영상으로부터 차이값을 가지는 제2 화소들의 위치를 검출하는 단계; 상기 제1 화소들의 위치와 상기 제2 화소들의 위치 사이의 위치차를 계산하는 단계; 상기 위치차가 기준차 이상인지 여부를 판단하는 단계; 및 상기 위치차가 상기 기준차 이상인 것으로 판단되면 상기 위치차와 관련된 상기 제1 화소들의 위치를 상기 노이즈 발생 위치로 결정하는 단계를 포함한다.
바람직하게는, 상기 결정하는 단계는, 상기 이전 영상과 상기 이후 영상을 모두 이용하는 경우, 상기 현재 영상을 상기 이전 영상과 상기 이후 영상에 차례대로 비교하여 상기 현재 영상으로부터 차이값을 가지는 제3 화소들의 위치를 검출하고, 상기 이전 영상으로부터 차이값을 가지는 제4 화소들의 위치를 검출하며, 상기 이후 영상으로부터 차이값을 가지는 제5 화소들의 위치를 검출하는 단계; 상기 제4 화소들의 위치와 상기 제5 화소들의 위치 사이의 위치차를 계산하는 단계; 상기 위치차가 기준차 이상인지 여부를 판단하는 단계; 및 상기 위치차가 상기 기준차 이상인 것으로 판단되면 상기 위치차와 관련된 상기 제3 화소들의 위치를 상기 노이즈 발생 위치로 결정하는 단계를 포함한다.
바람직하게는, 상기 생성하는 단계는 상기 노이즈 편차들과 상기 노이즈 편차 변화량들 사이의 차이값을 이용하여 상기 노이즈 발생 위치에 대하여 보정한다.
바람직하게는, 상기 분할하는 단계 이전에, 상기 현재 영상에서 화소간 불균일을 보정하여 상기 초기 보정 영상을 생성하는 단계를 더 포함한다.
바람직하게는, 상기 영상 보정 방법은 적외선 탐색기에 의해 수행된다.
본 발명은 상기한 목적 달성을 위한 구성을 통해 다음 효과를 얻을 수 있다.
첫째, 영상 불균일도를 획득한 영상에서 계산한 노이즈를 통해 보정하는 것이므로 예상치 못한 주변 환경에 강인하다는 장점을 가진다.
둘째, 고화질의 시스템이 필요한 고사양의 적외선 영상 장치에 적용될 경우 추가적인 비용 없이 알고리즘을 적용하는 것만으로 고품질 영상 생성이 가능해진다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 노이즈 기반 영상 보정 시스템의 개념도이다.
도 2와 도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 영상 보정 알고리즘을 설명하기 위한 참고도이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 노이즈 기반 영상 보정 알고리즘을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 영상 보정 장치의 개념도이다.
도 6은 본 발명에 따른 영상 보정 장치를 구성하는 노이즈 발생 위치 결정부의 내부 구성을 도시한 블록도이다.
도 7은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 영상 보정 방법을 도시한 흐름도이다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명한다. 우선 각 도면의 구성요소들에 참조 부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다. 또한, 이하에서 본 발명의 바람직한 실시예를 설명할 것이나, 본 발명의 기술적 사상은 이에 한정하거나 제한되지 않고 당업자에 의해 변형되어 다양하게 실시될 수 있음은 물론이다.
본 발명은 고려치 않은 요인에 의해 발생 가능한 노이즈를 보정하는 영상 보정 알고리즘에 관한 것이다.
앞서 말한 바와 같이 종래의 영상 NUC(Non-Uniformity Correction) 기법은 검출기 출력에 영향을 미치는 요인을 미리 선정하고, 그 요인의 변화에 대한 보정만을 할 수 있다. 즉, 아래의 2가지 경우는 보정이 불가능하다.
① 검출기에 미치는 요인이라도 시험하여 Gain/Offset을 확인할 수 없는 경우
② 선정하지 않은 요인에 의해 출력의 변화가 발생할 경우
본 발명은 기존의 영상 보정 한계를 보완할 수 있는 새로운 NUC 기법이다.
새롭게 제안하는 아이디어는 기존의 NUC 후 출력 영상을 누적하며 시간이 경과함에 따라 누적되는 노이즈의 편차를 이용하여 출력을 변경하는 방안이다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 노이즈 기반 영상 보정 시스템의 개념도이다.
도 1에 따르면, 노이즈 기반 영상 보정 시스템(100)은 NUC부(110), 제1 노이즈 편차 계산부(120), 제2 노이즈 편차 계산부(130) 및 노이즈 보정부(140)를 포함한다.
NUC부(110)는 적외선(IR) 센서에 의해 획득된 영상(Raw Image Output; 111)이 입력되면 이득(Gain; 112)과 오프셋(Offset; 113)을 이용하여 획득된 영상(111)을 보정하여 보정 영상(Corrected Image; 114)을 생성한다.
제1 노이즈 편차 계산부(120)는 T+0 프레임의 노이즈 편차를 계산한다. 먼저 제1 노이즈 편차 계산부(120)는 영상 프레임을 수평 라인(Horizontal Line)과 수직 라인(Vertical Line)으로 세분화하고 라인별 노이즈를 계산한다(121). 이후 제1 노이즈 편차 계산부(120)는 이 라인별 노이즈를 미분하여 라인별 변화량을 계산한다(122).
제1 노이즈 편차 계산부(120)에 대한 보다 자세한 설명은 다음과 같다.
기존의 NUC 방안에 의해 보정된 영상(Corrected Image)에는 노이즈가 존재한다. 이러한 노이즈를 정확하게 판단하여 보정하는 것이 본 발명의 핵심으로 자세한 아이디어 및 계산 과정은 다음과 같다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 영상 보정 알고리즘을 설명하기 위한 참고도이다.
적외선(IR) 센서에 의해 연속된 영상으로 T0 프레임(T0 Frame; 210), T1 프레임(220), T2 프레임(230) 등이 획득된 경우, T0 프레임(210)을 보정한 영상을 VS라고 하면, VS는 다음과 같다.
VS(i,j) = Gain·VI(i,j) - offset
상기에서 VI(i,j)는 원 영상을 의미한다.
2D 보정 영상은 평균
Figure 112015052165717-pat00001
와 편차 Vσ(i,j)로 구성된다. 이로부터 픽셀별 발생 노이즈의 편차를 계산하기 위해 2D 배열을 수평 라인과 수직 라인으로 세분화하여 라인별 노이즈 VσV(i,j)와 VσH(i,j)를 각각 계산한다.
하나의 프레임이 M개의 수평 라인과 N개의 수직 라인으로 구성된다고 가정할 경우, 라인별 노이즈 VσV(i,j)와 VσH(i,j)는 다음 수학식을 이용하여 구할 수 있다.
Figure 112015052165717-pat00002
상기에서 VsV(i,j)는 하나의 프레임에서 (i,j) 좌표에 의해 구분된 부분 영상을 의미한다. 적외선 검출기에 전원을 인가할 경우 컴퓨터를 이용하면 M×N 적외선 영상의 값을 구할 수 있다. 이때 원하는 좌표 (i,j)에 해당하는 값이 VsV(i,j)이다.
한편 i의 경우 0 < i ≤ M이고 j의 경우 0 < j ≤ N이다. i와 j는 자연수이다.
Figure 112015052165717-pat00003
상기에서 VsH(i,j)는 하나의 프레임에서 (i,j) 좌표에 의해 구분된 부분 영상을 의미한다. 적외선 검출기에 전원을 인가할 경우 컴퓨터를 이용하면 M×N 적외선 영상의 값을 구할 수 있다. 이때 원하는 좌표 (i,j)에 해당하는 값이 VsH(i,j)이다.
이렇게 계산한 노이즈 VσV(i,j)와 VσH(i,j)는 미분을 통해 라인별 변화량
Figure 112015052165717-pat00004
로 나타낼 수 있다.
다시 도 1을 참조하여 설명한다.
제2 노이즈 편차 계산부(130)는 T+1 프레임의 노이즈 편차를 계산한다. 제2 노이즈 편차 계산부(130)가 T+1 프레임의 노이즈 편차를 계산하는 방법은 제1 노이즈 편차 계산부(120)가 T+0 프레임의 노이즈 편차를 계산하는 방법과 동일하므로, 이하 자세한 설명은 생략한다.
노이즈 보정부(140)는 제1 노이즈 편차 계산부(120)와 제2 노이즈 편차 계산부(130)에 의해 계산된 노이즈 편차 변화량을 기초로 각 프레임에서 노이즈를 보정하여 최종 영상(Final Image; 141)을 생성한다. 이하 도면을 참조하여 노이즈 보정부(140)에 대하여 보다 자세하게 설명한다.
첫번째 프레임(T0 프레임)에서 획득한 노이즈의 변화량을 통해 2D 영상에서 측정 가능한 공간의 잡음을 계산하였다.
적외선 검출기로 입사되는 신호의 세기가 동일할 경우 위의 절차에서 계산했던 노이즈 편차는 모두 동일하게 Offset 보정하면 끝날 수 있다. 하지만 입사되는 신호는 모두 다른 온도를 가지므로 동일하게 보정을 실시할 수 없다.
이때 입사되는 신호가 노이즈인지 영상인지 판단하는 절차가 필요하다. 이 절차가 이번 제안의 두번째 핵심 사항으로 T+(n) 프레임째 입사되는 영상의 노이즈 편차를 계산한 후, T+(n-1) 프레임까지 누적 노이즈 편차와 비교를 통해 판단하는 알고리즘이다.
도 3은 도 1에서 첫번째 Line의 프레임별 출력 편차 데이터 샘플로서, 특히 도 3은 수평 라인 1(Horizontal Line 1)에 대한 VσV(i,j)를 나타낸다. 도 3에서 위치 1(310)은 노이즈를 의미하며, 위치 2(320)는 타겟을 의미한다.
도 3은 3개 프레임 데이터를 예시로 제시한 것이다. 보다 정확한 판단을 위해서는 최소 10초 이상의 누적 노이즈 데이터가 필요하다.
최종적으로 출력 신호가 노이즈인지 영상인지 판단하는 절차는 다음과 같다.
① 입력되는 노이즈 편차가 타겟의 변경된 신호에 의해 발생한 것이라고 판단하는 경우
인접 라인과 발생하는 위치가 유사해야 하며, 직각 축에서 발생하는 위치와도 유사해야 한다. 쉽게 말하면 입력 신호가 발생할 경우 그는 최소 1 pixel(일반적으로 15㎛) 이상에 맺힐 것이라고 가정을 하는 것이며, 10번째 라인에서 갑자기 뜨거운 물체가 감지되었을 경우 인접한 8 ~ 12라인에서도 유사한 출력 편차가 감지되어야 하며, 발생한 열에 해당하는 노이즈의 편차도 유사하게 감지되어야 한다.
해당 결과는 누적 편차를 이용하여 쉽게 판단할 수 있다.
② 입력되는 노이즈 편차가 예기치 않은 요인에 의해 발생하는 경우라고 판단하는 경우
노이즈가 발생한 인접 라인에서는 유사한 노이즈 출력 편차의 변화량이 식별되지 않는 경우이다. 노이즈는 타겟과는 영역으로 구성되지 않으며, 한개의 픽셀에만 영향을 줄 수 있다고 가정하기 때문이다.
최종적으로 해당 픽셀에서 발생한 편차가 노이즈라고 판단할 경우 이에 대한 보정식은 다음 수학식과 같다.
Figure 112015052165717-pat00005
최종 보정값 V'σV(i,j)는 휘발성 메모리에 저장하며 변화가 발생할 시 계속적으로 업데이트하며 보정을 시킨다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 노이즈 기반 영상 보정 알고리즘을 설명하기 위한 흐름도이다. 이하 설명은 도 1 및 도 4를 참조한다.
먼저 제1 노이즈 편차 계산부(120)가 T+(n) 프레임 영상을 입력받는다(S405). 이후 제1 노이즈 편차 계산부(120)가 T+(n) 프레임 영상의 노이즈 편차를 계산한다(S410). 이후 제1 노이즈 편차 계산부(120)가 T+(n) 프레임 영상의 노이즈 편차와 T+(n-1) 프레임 영상의 노이즈 편차를 비교한다(S415). 이후 제1 노이즈 편차 계산부(120)가 편차가 있는 픽셀의 위치를 계산한다(S420).
한편 제2 노이즈 편차 계산부(130)가 T+(n+1) 프레임 영상을 입력받는다(S425). 이후 제2 노이즈 편차 계산부(130)가 T+(n+1) 프레임 영상의 노이즈 편차를 계산한다(S430). 이후 제2 노이즈 편차 계산부(130)가 T+(n+1) 프레임 영상의 노이즈 편차와 T+(n) 프레임 영상의 노이즈 편차를 비교한다(S435). 이후 제2 노이즈 편차 계산부(130)가 편차가 있는 픽셀의 위치를 계산한다(S440).
S425 단계 내지 S440 단계는 S405 단계 내지 S420 단계 이후에 수행될 수 있지만, S405 단계 내지 S420 단계와 동시에 수행되는 것도 가능하다. 한편 S425 단계 내지 S440 단계가 S405 단계 내지 S420 단계보다 먼저 수행되는 것도 가능하다.
이후 노이즈 보정부(140)가 제1 노이즈 편차 계산부(120)에 의해 계산된 위치와 제2 노이즈 편차 계산부(130)에 의해 계산된 위치 사이의 차이를 비교한다(S445). 노이즈 보정부(140)는 이를 통해 1 라인의 노이즈 발생 위치를 확정한다(S450).
이후 노이즈 보정부(140)는 2 라인에 대해서도 동일한 과정을 수행하여 2 라인의 노이즈 발생 위치를 확정하며, 1 라인의 노이즈 발생 위치와 2 라인의 노이즈 발생 위치를 비교하여(S455) 노이즈 발생 위치를 최종적으로 확정한다(S460).
이후 노이즈 보정부(140)는 영상에서 발생된 노이즈를 보정하여 최종 영상을 생성한다(S465).
본 발명에서 제시한 노이즈 기반 영상 보정의 한계점은 빠른 시간 내에 노이즈를 제거하고자 하는 시스템에는 적용하기 힘들다는 단점이 있다. 하지만 본 영상 보정 알고리즘은 영상 불균일도를 획득한 영상에서 계산한 노이즈를 통해 보정하는 것이므로 예상치 못한 주변 환경에 강인하다는 장점을 가진다.
또한 본 발명은 고화질의 시스템이 필요한 고사양의 적외선 영상 장치에 적용될 경우 추가적인 비용 없이 알고리즘을 적용하는 것만으로 분명 고품질 영상생성에 많은 도움이 될 것이다.
이상 설명한 본 발명은 적외선 검출기에 의한 영상을 보정하는 분야에 적용될 수 있다.
이상 도 1 내지 도 4를 참조하여 본 발명의 일실시 형태에 대하여 설명하였다. 이하에서는 이러한 일실시 형태로부터 추론 가능한 본 발명의 바람직한 형태에 대하여 설명한다.
도 5는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 영상 보정 장치의 개념도이다.
도 5에 따르면, 영상 보정 장치(500)는 보정 영상 분할부(510), 노이즈 편차 계산부(520), 노이즈 편차 변화량 산출부(530), 최종 영상 생성부(540), 전원부(560) 및 주제어부(550)를 포함한다.
전원부(560)는 영상 보정 장치(500)를 구성하는 각 구성에 전원을 공급하는 기능을 수행한다.
주제어부(550)는 영상 보정 장치(500)를 구성하는 각 구성의 전체 작동을 제어하는 기능을 수행한다.
보정 영상 분할부(510)는 현재 영상을 보정한 초기 보정 영상이 생성되면 초기 보정 영상을 적어도 두개의 소영역들로 분할하는 기능을 수행한다. 보정 영상 분할부(510)는 수평선(Horizontal Line)과 수직선(Vertical Line) 중 적어도 하나를 이용하여 초기 보정 영상을 동일한 크기를 가지는 소영역들로 분할할 수 있다.
노이즈 편차 계산부(520)는 초기 보정 영상을 생성할 때 얻은 영상값들을 기초로 소영역들의 노이즈 편차들을 계산하는 기능을 수행한다. 노이즈 편차 계산부(520)는 초기 보정 영상을 생성할 때 얻은 영상값들로 수평선에 의해 분할된 소영역에 포함된 화소값들의 평균값, 수직선에 의해 분할된 소영역에 포함된 화소값들의 평균값, 및 수평선과 수직선에 의해 분할된 소영역의 화소값을 이용할 수 있다.
노이즈 편차 변화량 산출부(530)는 노이즈 편차 계산부(520)에 의해 계산된 노이즈 편차들을 기초로 초기 보정 영상의 노이즈 편차 변화량들을 산출하는 기능을 수행한다. 노이즈 편차 변화량 산출부(530)는 노이즈 편차들을 미분하여 노이즈 편차 변화량들을 산출할 수 있다.
최종 영상 생성부(540)는 노이즈 편차 변화량 산출부(530)에 의해 산출된 노이즈 편차 변화량들을 기초로 초기 보정 영상을 보정하여 최종 보정 영상을 생성하는 기능을 수행한다. 최종 영상 생성부(540)는 노이즈 편차 계산부(520)에 의해 계산된 노이즈 편차들과 노이즈 편차 변화량 산출부(530)에 의해 산출된 노이즈 편차 변화량들 사이의 차이값을 이용하여 노이즈 발생 위치에 대하여 보정할 수 있다. 노이즈 발생 위치는 노이즈 발생 위치 결정부(570)에 의해 결정될 수 있다.
영상 보정 장치(500)는 노이즈 발생 위치 결정부(570)를 더 포함할 수 있다.
노이즈 발생 위치 결정부(570)는 이전 영상과 이후 영상 중에서 선택된 적어도 하나의 영상의 노이즈 편차들과 현재 영상의 노이즈 편차들을 비교하여 현재 영상의 노이즈 발생 위치를 결정하는 기능을 수행한다. 이때 최종 영상 생성부(540)는 초기 보정 영상에서 노이즈 발생 위치에 대하여 보정할 수 있다.
노이즈 발생 위치 결정부(570)는 적어도 하나의 영상의 노이즈 편차들과 현재 영상의 노이즈 편차들 사이에 차이값을 가지는 화소들의 위치를 노이즈 발생 위치로 결정할 수 있다.
도 6은 본 발명에 따른 영상 보정 장치를 구성하는 노이즈 발생 위치 결정부의 내부 구성을 도시한 블록도이다.
도 6에 따르면, 노이즈 발생 위치 결정부(570)는 차화소 위치 검출부(571), 위치차 계산부(572), 위치차 판단부(573) 및 판단 결과 대응 처리부(574)를 포함할 수 있다.
먼저 이전 영상과 이후 영상 중 어느 하나의 영상만 이용하는 경우, 노이즈 발생 위치 결정부(570)를 구성하는 각 구성은 다음과 같이 작동한다.
차화소 위치 검출부(571)는 현재 영상과 어느 하나의 영상을 비교하여 현재 영상으로부터 차이값을 가지는 제1 화소들의 위치를 검출하고, 어느 하나의 영상으로부터 차이값을 가지는 제2 화소들의 위치를 검출하는 기능을 수행한다.
위치차 계산부(572)는 제1 화소들의 위치와 제2 화소들의 위치 사이의 위치차를 계산하는 기능을 수행한다.
위치차 판단부(573)는 위치차 계산부(572)에 의해 계산된 위치차가 기준차 이상인지 여부를 판단하는 기능을 수행한다.
판단 결과 대응 처리부(574)는 위치차가 기준차 이상인 것으로 판단되면 위치차와 관련된 제1 화소들의 위치를 노이즈 발생 위치로 결정하는 기능을 수행한다.
한편 이전 영상과 이후 영상을 모두 이용하는 경우, 노이즈 발생 위치 결정부(570)를 구성하는 각 구성은 다음과 같이 작동한다.
차화소 위치 검출부(571)는 현재 영상을 이전 영상과 이후 영상에 차례대로 비교하여 현재 영상으로부터 차이값을 가지는 제3 화소들의 위치를 검출하고, 이전 영상으로부터 차이값을 가지는 제4 화소들의 위치를 검출하며, 이후 영상으로부터 차이값을 가지는 제5 화소들의 위치를 검출하는 기능을 수행한다.
위치차 계산부(572)는 제4 화소들의 위치와 제5 화소들의 위치 사이의 위치차를 계산하는 기능을 수행한다.
위치차 판단부(573)는 위치차 계산부(572)에 의해 계산된 위치차가 기준차 이상인지 여부를 판단하는 기능을 수행한다.
판단 결과 대응 처리부(574)는 위치차가 기준차 이상인 것으로 판단되면 위치차와 관련된 제3 화소들의 위치를 노이즈 발생 위치로 결정하는 기능을 수행한다.
영상 보정 장치(500)는 초기 영상 생성부(580)를 더 포함할 수 있다.
초기 영상 생성부(580)는 현재 영상에서 화소간 불균일을 보정하여 초기 보정 영상을 생성하는 기능을 수행한다. 본 실시예에서 초기 영상 생성부(580)는 NUC(Non-Uniformity Correction) 알고리즘을 이용하여 현재 영상에서 화소간 불균일을 보정하여 초기 보정 영상을 생성할 수 있다. 복사 보정에 해당하는 NUC는 MSC 각각의 픽셀들이 가지는 상이한 특성을 균일한 이미지를 얻기 위해 수행하는 작업으로서, 불균일 보정 알고리즘을 의미한다.
이상 설명한 영상 보정 장치(500)는 적외선 탐색기에 장착될 수 있다.
유도 무기에는 대표적으로 미사일이 있다. 미사일은 사전적 의미로 투창, 화살, 총포 등 날아가는 무기를 말하지만 오늘날에는 기본적인 유도 기능을 갖는 유도 미사일을 지칭한다. 미사일이 유도 기능을 갖기 위해서는 사람의 감각 기관에 상당하는 장치를 가지고 있어야 하며, 이는 레이더, 레이저, 주간용 카메라, 적외선 등을 이용한다. 이들 중 레이더 또는 레이저는 표적에 탐지 전파 또는 레이저를 조사하여야 하므로 스텔스 기능을 갖거나 레이저 경보 시스템 등의 능동 방어 시스템을 갖춘 표적에 대한 공격이 어렵다. 그래서 표적 자체에서 발생하는 적외선을 감지할 수 있는 열상 추적 장비를 유도 미사일에 사용하는 추세로 발전하고 있다. 본 실시예에 따른 영상 보정 장치(500)는 유도 무기용 적외선 탐색기에 장착될 수 있다.
다음으로 영상 보정 장치(500)의 작동 방법에 대하여 설명한다.
도 7은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 영상 보정 방법을 도시한 흐름도이다.
먼저 보정 영상 분할부(510)가 현재 영상을 보정한 초기 보정 영상이 생성되면 초기 보정 영상을 적어도 두개의 소영역들로 분할한다(S710).
이후 노이즈 편차 계산부(520)가 초기 보정 영상을 생성할 때 얻은 영상값들을 기초로 소영역들의 노이즈 편차들을 계산한다(S720).
이후 노이즈 편차 변화량 산출부(530)가 노이즈 편차들을 기초로 초기 보정 영상의 노이즈 편차 변화량들을 산출한다(S730).
이후 최종 영상 생성부(540)가 노이즈 편차 변화량들을 기초로 초기 보정 영상을 보정하여 최종 보정 영상을 생성한다(S740).
이후 디스플레이부(미도시)가 최종 보정 영상을 출력한다(S750). 디스플레이부는 입력 영상, 초기 보정 영상, 최종 보정 영상 등을 비교할 수 있게 세 영상들을 나란히 정렬하여 한꺼번에 출력하는 것도 가능하다.
한편 S730 단계와 S740 단계 사이에, 노이즈 발생 위치 결정부(570)가 이전 영상과 이후 영상 중에서 선택된 적어도 하나의 영상의 노이즈 편차들과 현재 영상의 노이즈 편차들을 비교하여 현재 영상의 노이즈 발생 위치를 결정할 수 있다. 이 단계는 S730 단계와 동시에 수행되는 것도 가능하다.
한편 S710 단계 이전에, 초기 영상 생성부(580)가 현재 영상에서 화소간 불균일을 보정하여 초기 보정 영상을 생성할 수 있다.
이상에서 설명한 본 발명의 실시예를 구성하는 모든 구성요소들이 하나로 결합하거나 결합하여 동작하는 것으로 기재되어 있다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다. 또한, 그 모든 구성요소들이 각각 하나의 독립적인 하드웨어로 구현될 수 있지만, 각 구성요소들의 그 일부 또는 전부가 선택적으로 조합되어 하나 또는 복수개의 하드웨어에서 조합된 일부 또는 전부의 기능을 수행하는 프로그램 모듈을 갖는 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수도 있다. 또한, 이와 같은 컴퓨터 프로그램은 USB 메모리, CD 디스크, 플래쉬 메모리 등과 같은 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체(Computer Readable Media)에 저장되어 컴퓨터에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써, 본 발명의 실시예를 구현할 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 기록매체로서는 자기 기록매체, 광 기록매체, 캐리어 웨이브 매체 등이 포함될 수 있다.
또한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함한 모든 용어들은, 상세한 설명에서 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 갖는다. 사전에 정의된 용어와 같이 일반적으로 사용되는 용어들은 관련 기술의 문맥상의 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 수정, 변경 및 치환이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예 및 첨부된 도면들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예 및 첨부된 도면에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구 범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (12)

  1. 현재 영상을 보정한 초기 보정 영상이 생성되면 상기 초기 보정 영상을 적어도 두개의 소영역들로 분할하는 단계;
    상기 초기 보정 영상을 생성할 때 얻은 영상값들을 기초로 상기 소영역들의 노이즈 편차들을 계산하는 단계;
    상기 노이즈 편차들을 기초로 상기 초기 보정 영상의 노이즈 편차 변화량들을 산출하는 단계;
    이전 영상과 이후 영상 중에서 선택된 적어도 하나의 영상의 상기 노이즈 편차들과 상기 현재 영상의 상기 노이즈 편차들을 비교하여 상기 현재 영상의 노이즈 발생 위치를 결정하는 단계;
    상기 노이즈 편차 변화량들을 기초로 상기 초기 보정 영상을 보정하여 최종 보정 영상을 생성하되, 상기 초기 보정 영상에서 상기 노이즈 발생 위치에 대하여 보정하는 단계; 및
    상기 최종 보정 영상을 출력하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 예상하지 못한 변수를 고려한 영상 보정 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 분할하는 단계는 수평선(Horizontal Line)과 수직선(Vertical Line) 중 적어도 하나를 이용하여 상기 초기 보정 영상을 동일한 크기를 가지는 상기 소영역들로 분할하는 것을 특징으로 하는 예상하지 못한 변수를 고려한 영상 보정 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 계산하는 단계는 상기 영상값들로 수평선에 의해 분할된 소영역에 포함된 화소값들의 평균값, 수직선에 의해 분할된 소영역에 포함된 화소값들의 평균값, 및 수평선과 수직선에 의해 분할된 소영역의 화소값을 이용하는 것을 특징으로 하는 예상하지 못한 변수를 고려한 영상 보정 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 산출하는 단계는 상기 노이즈 편차들을 미분하여 상기 노이즈 편차 변화량들을 산출하는 것을 특징으로 하는 예상하지 못한 변수를 고려한 영상 보정 방법.
  5. 삭제
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 결정하는 단계는 상기 적어도 하나의 영상의 상기 노이즈 편차들과 상기 현재 영상의 상기 노이즈 편차들 사이에 차이값을 가지는 화소들의 위치를 상기 노이즈 발생 위치로 결정하는 것을 특징으로 하는 예상하지 못한 변수를 고려한 영상 보정 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 결정하는 단계는,
    상기 이전 영상과 상기 이후 영상 중 어느 하나의 영상만 이용하는 경우,
    상기 현재 영상과 상기 어느 하나의 영상을 비교하여 상기 현재 영상으로부터 차이값을 가지는 제1 화소들의 위치를 검출하고, 상기 어느 하나의 영상으로부터 차이값을 가지는 제2 화소들의 위치를 검출하는 단계;
    상기 제1 화소들의 위치와 상기 제2 화소들의 위치 사이의 위치차를 계산하는 단계;
    상기 위치차가 기준차 이상인지 여부를 판단하는 단계; 및
    상기 위치차가 상기 기준차 이상인 것으로 판단되면 상기 위치차와 관련된 상기 제1 화소들의 위치를 상기 노이즈 발생 위치로 결정하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 예상하지 못한 변수를 고려한 영상 보정 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 결정하는 단계는,
    상기 이전 영상과 상기 이후 영상을 모두 이용하는 경우,
    상기 현재 영상을 상기 이전 영상과 상기 이후 영상에 차례대로 비교하여 상기 현재 영상으로부터 차이값을 가지는 제3 화소들의 위치를 검출하고, 상기 이전 영상으로부터 차이값을 가지는 제4 화소들의 위치를 검출하며, 상기 이후 영상으로부터 차이값을 가지는 제5 화소들의 위치를 검출하는 단계;
    상기 제4 화소들의 위치와 상기 제5 화소들의 위치 사이의 위치차를 계산하는 단계;
    상기 위치차가 기준차 이상인지 여부를 판단하는 단계; 및
    상기 위치차가 상기 기준차 이상인 것으로 판단되면 상기 위치차와 관련된 상기 제3 화소들의 위치를 상기 노이즈 발생 위치로 결정하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 예상하지 못한 변수를 고려한 영상 보정 방법.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 생성하는 단계는 상기 노이즈 편차들과 상기 노이즈 편차 변화량들 사이의 차이값을 이용하여 상기 노이즈 발생 위치에 대하여 보정하는 것을 특징으로 하는 예상하지 못한 변수를 고려한 영상 보정 방법.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 현재 영상에서 화소간 불균일을 보정하여 상기 초기 보정 영상을 생성하는 단계
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 예상하지 못한 변수를 고려한 영상 보정 방법.
  11. 제 1 항에 있어서,
    상기 영상 보정 방법은 적외선 탐색기에 의해 수행되는 것을 특징으로 하는 예상하지 못한 변수를 고려한 영상 보정 방법.
  12. 제 1 항 내지 제 4 항, 및 제 6 항 내지 제 11 항 중 어느 한 항에 따른 방법이 기록된 기록매체.
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