KR101870351B1 - 열화상 카메라를 이용한 열영상 처리 방법 - Google Patents

열화상 카메라를 이용한 열영상 처리 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 열화상 카메라를 이용한 열영상 처리 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 획득된 픽셀 단위의 열화상 원본 이미지에 대해 개별 이득 평균값/개별 이득값의 비를 적용하여 보정 기울기와 보정 오프셋값을 산출하고 적용하여 출력특성이 서로 다른 픽셀별 디텍터라도 같은 입력 복사량에 대해서 균일한 출력값을 갖도록 보정(calibration)하도록 함으로써 균일한 영상을 얻을 수 있고, 또, 입력 복사량의 전구간에 대해 오차값을 최소화하고 더욱 정확한 특성 방정식에 의해 비균일성 보정이 가능한 열화상 카메라를 이용한 열영상 처리 방법에 관한 것이다.

Description

열화상 카메라를 이용한 열영상 처리 방법{Thermal image processing method using thermal image camera}
본 발명은 열화상 카메라를 이용한 열영상 처리 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 획득된 픽셀 단위의 열화상 원본 이미지에 대해 개별 이득 평균값/개별 이득값의 비를 적용하여 보정 기울기와 보정 오프셋값을 산출하고 적용하여 출력특성이 서로 다른 픽셀별 디텍터라도 같은 입력 복사량에 대해서 균일한 출력값을 갖도록 보정(calibration)하도록 함으로써 균일한 영상을 얻을 수 있고, 또, 입력 복사량의 전구간에 대해 오차값을 최소화하고 더욱 정확한 특성 방정식에 의해 비균일성 보정이 가능한 열화상 카메라를 이용한 열영상 처리 방법에 관한 것이다.
적외선 열화상 이미지는 피사체의 표면으로부터 복사되는 열에너지를 검출하여 만들어진다. 검출되는 열에너지는 전자파의 일종으로 피사체 표면의 복사열의 강도에 따라 밝기가 다르다. 적외선 에너지란 전자기 스펙트럼의 한 종류로써 감마레이, 엑스레이, 자외선, 가시광선, 적외선, 마이크로파 그리고 라디오파 등으로 구분된다. 모든 물체는 각각의 온도에 따라 고유한 흑체 방사(black-body radiation) 특성을 가진다.
일반적으로 높은 온도를 갖는 물체일수록 더 많은 적외선을 방출한다. 열화상 이미지 센서는 일반적으로 infra radiation의 각기 다른 파장을 구분하지는 않기 때문에 이미지의 색상은 단일색상의 채널을 형성하게 된다. 만일 온도에 따라 서로 다른 색으로 표시하려고 하면, 일반적으로 가장 밝은 부분은 흰색으로 하고, 중간온도는 빨간색이나 노란색으로 하고, 어두운 부분은 파란색으로 표시한다. 가시광선과 적외선은 파장이 다르기 때문에 일반렌즈는 적외선 복사에너지를 통과시키지 못한다. 따라서 적외선 복사에너지는 통과되고 가시광선은 통과되지 않는 렌즈를 사용해야 된다. 렌즈제작에 사용되는 재료는 게르마늄과 실리콘이다.
모든 빛을 흡수할 수 있는 이상적인 흑체에서 발생되어 나오는 빛의 파장은 흑체의 종류에 상관없이 단지 온도에만 의존한다. 이상적인 흑체는 파장에 관계없이 그에 비추어진 모든 복사에너지를 흡수하는 물체를 말하는데 이러한 특성을 갖는 실제의 물체는 없다. 단 내부의 부피가 크고 입구가 좁은 공동은 그 좁은 입구로 입사한 모든 빛을 내부 공동으로 받아들이나 내부에서의 반사를 거친 후 입구로 나갈 가능성이 0에 가까워서 거의 흑체로 생각할 수 있다. 이를 가열하면 입구에서 빛이 나오기 시작하는데 그의 스펙트럼은 단지 온도에 따라 달라진다.
흑체에서 방출되는 빛의 에너지 단위가 hf로 되어 있다는 가정으로부터 흑체복사를 설명할 수 있다. 이는 양자에 대한 최초의 이론으로 현대물리학의 출발점이 되었다. 공동 속에서 공동의 벽을 이루고 있는 원자가 주어진 온도에 따라 공동 내부로 빛을 흡수하거나 방출하는 과정에서 원자의 진동수에 비례하는 어떤 양을 기본 단위로 한다. 원자가 방출하거나 흡수하는 에너지의 기본 단위는 원자, 즉 매개되는 빛의 진동수에 새로운 상수 즉 플랑크 상수를 곱한 것이다.
한편, 열을 감지하는 것은 FPA(Focal Plane Array)로 디텍터들이 배열식으로 나열되어 있고 이미징 렌즈로부터 초점이 맞추어지게 된다. 이때 한 개의 디텍터가 열을 감지하여 계산하고 열화상 이미지 상의 한 개의 픽셀값으로 온도값을 표현한다.
FPA 기술은 가로 320 개와 세로 240 개의 디텍터들이 있다고 가정할 때 320*240 = 76800 개의 열화상 픽셀로 표현되는 것이다. FPA 기술로 제작된 디텍터들은 동일한 적외선을 받아들이더라도 각각 서로 다른 미세한 감응도의 차이에 의해서 G(gain)와 O(offset)의 두 파라미터로 서로 다르게 모델링 될 수 있다. 즉, 각각의 디텍터 마다 두 개의 파라미터 값이 다르기 때문에 열화상 데이터의 화질이 균일하지 않고 비균일한 특성을 보일수 있는데 이것을 열화상 데이터의 비균일성(Non-Uniformity) 이라고 한다.
이러한 열화상 데이터의 비균일성 보정으로서 종래에는 흑체의 두 점의 온도 값들을 이용하여 출력되는 온도를 서로 다른 픽셀 간에도 균일해지도록 하는 이점 교정법이 제안되고 있으나, 상기 이점 교정법은 임의의 두 점에 대해서만 특성 곡선의 기울기를 구하는 것이므로 동작 구간의 전체에 대한 데이터를 수집하는데 한계가 있으므로 보다 정확한 특성 방정식을 획득하기 어려운 문제점이 있었다.
대한민국 공개특허 제 10-2016-0038513 호(공개일: 2016년04월07일)
본 발명은 상기와 같은 문제점을 감안하여 안출한 것으로, 본 발명의 목적은 획득된 픽셀 단위의 열화상 원본 이미지에 대해 개별 이득 평균값/개별 이득값의 비를 적용하여 서로 다른 픽셀간의 균일성을 보정하는 보정 기울기와 보정 오프셋값을 산출하여 픽셀별 디텍터에 의해 입력되는 전구간의 복사량에 대해 선형적인 특성을 갖는 각 픽셀별 디지털 수로 보정(calibration)하도록 함으로써, 입력 복사량의 전구간에 대해 오차값을 최소화하고 더욱 정확한 특성 방정식에 의해 비균일성 보정이 가능한 열화상 카메라를 이용한 열영상 처리 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 다른 목적은, 마이크로볼로미터(microbolometer)를 구축하여 데이터를 실제 또는 가상으로 생성하고, 생성된 데이터를 이용해서 선형 회귀 방법에 의해 비균일성을 보정하는 알고리즘을 구현하여 동작을 검증할 수 있는 비균일성 보정이 가능한 열화상 카메라를 이용한 열영상 처리 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 선형 회귀 방법에 의한 마이크로볼로미터로부터 얻은 데이터를 손실함수와 오차를 최소화시키는 최소 제곱법(OLS)으로 분석하여 이득값과 오프셋값을 구할 수 있는 열화상 카메라를 이용한 열영상 처리 방법을 제공하는 것이다.
상기 목적들을 달성하기 위한 본 발명에 따른 열화상 카메라를 이용한 열영상 처리 방법은, 픽셀별 디텍터에 의해 입력되는 복사량에 대해 선형적으로 비례하는 디지털 수로 나타나도록 열화상 카메라의 픽셀 단위별 각 디텍터의 고유 검출 특성인 개별 이득값(Gain)과 오프셋값(offset)을 산출하는 단계; 상기 각 개별 이득값을 디텍터의 수로 나누어 개별 이득값의 평균값을 계산하여 개별 이득 평균값/개별 이득값의 비를 계산하는 단계; 피사체를 촬영하여 열화상 카메라에 의해 픽셀 단위의 열화상 원본 이미지를 획득하는 단계; 및 상기 획득된 픽셀 단위의 열화상 원본 이미지에 대해 개별 이득 평균값/개별 이득값의 비를 적용하여 각 픽셀별 디지털 수를 보정하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.
여기서, 상기 열화상 카메라의 픽셀 단위별 각 디텍터의 고유 검출 특성인 개별 이득값과 오프셋값을 산출하는 단계에서는, 하기 수학식 1에 의해 산출됨이 바람직하다.
수학식 1)
Figure 112017035144526-pat00001
여기서, X는 각 픽셀별 디텍터에 의해 입력되는 복사량이고,
Figure 112017035144526-pat00002
는 디지털 수이고, b0는 절편(오프셋 값)이고, b1은 기울기(개별 이득값)이다.
또한, 상기 각 픽셀별 디지털 수를 보정하는 단계에서는, 상기 개별 이득 평균값/개별 이득값의 비를 적용하여 보정 개별 이득값(보정 기울기)과 보정 오프셋값을 산출하여 상기 각 픽셀별 디지털 수를 보정함이 바람직하다.
또한, 상기 각 픽셀별 디지털 수를 보정하는 단계에서는, 상기 개별 이득값의 평균값의 계산은 하기 수학식 9에 의해 이루어지고, 상기 보정 개별 이득값 및 보정 오프셋값은 하기 수학식 10에 의해 이루어짐이 바람직하다.
수학식 9)
Figure 112017035144526-pat00003
여기서, Gi는 i 번째 픽셀의 개별 기울기 값이고, Gst는 개별 이득값들의 평균값 즉 기울기들의 평균값이다.
수학식 10)
Figure 112017035144526-pat00004
GCi는 보정 기울기인 보정 개별 이득값이고, Gst는 개별 이득값들의 평균값 즉 기울기들의 평균값이고, Gi는 i 번째 픽셀의 개별 기울기 값이고, OCi는 보정 오프셋값이고, Oi는 i 번째 픽셀의 개별 오프셋값이다.
또한, 상기 각 픽셀별 디지털 수를 보정하는 단계에서는, 상기 보정 개별 이득값과 상기 보정 오프셋값은 각 픽셀별로 입력되는 복사량에 따라 하기 수학식 11에 의해 교정된 영상의 응답값인 디지털 수로 나타남이 바람직하다.
수학식 11)
Figure 112017035144526-pat00005
여기서, DNi는 i번째 픽셀에서의 디지털 수(digital number)이고, GCi는 보정 기울기인 개별 이득 평균값이고, OCi는 보정 오프셋값이고, Φ는 입력 복사량이다.
또한, 상기 수학식 1은 입력된 복사량에 해당하는 변수와 그에 비례하는 함수관계를 가진 디지털 수(Digital Number)에 해당하는 변수에 따른 단순 회귀 모델 방정식인 하기 수학식 2로부터 유래됨이 바람직하다.
수학식 2)
Figure 112017035144526-pat00006
여기는, 독립 변수 xi는 i번째 픽셀의 고정된 복사량 값, 종속변수 Yi는 xi에서 관측된 i 번째 픽셀의 디지털 수(Digital Number), β0,β1 는 회귀선의 절편과 기울기이고, εi 는 오차 Ei∼σ2이다.
또한, 상기 오프셋 값(b0) 및 상기 개별 이득값(b1)은 최소제곱법(OLS: Ordinary Least Squares Method) 을 사용하여 손실함수와 오차를 최소화시키도록 산출됨이 바람직하다.
상술한 본 발명에 따른 열화상 카메라를 이용한 열영상 처리 방법에 의하면, 획득된 픽셀 단위의 열화상 원본 이미지에 대해 개별 이득 평균값/개별 이득값의 비를 적용하여 서로 다른 픽셀간의 균일성을 보정하는 보정 기울기와 보정 오프셋값을 산출하여 픽셀별 디텍터에 의해 입력되는 전구간의 복사량에 대해 선형적인 특성을 갖는 각 픽셀별 디지털 수로 보정(calibration)하도록 함으로써, 입력 복사량의 전구간에 대해 오차값을 최소화하고 더욱 정확한 특성 방정식에 의해 비균일성 보정이 가능한 효과가 있다.
또한, 마이크로볼로미터(microbolometer)를 구축하여 데이터를 실제 또는 가상으로 생성하고, 생성된 데이터를 이용해서 선형 회귀 방법에 의해 비균일성을 보정하는 알고리즘을 구현하여 동작을 검증할 수 있는 장점도 있다.
또한, 선형 회귀 방법에 의한 마이크로볼로미터에 저장되어 있는 데이터를 최소 제곱법(OLS)으로 분석하여 손실함수와 오차를 최소화시키는 이득값과 오프셋값을 구할 수 있는 장점도 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 본 발명의 일 실시예에 따른 열화상 카메라를 이용한 열영상 처리 보정 방법을 나타내는 순서도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 열화상 카메라를 이용한 열영상 처리 보정을 위한 선형 회귀 방법을 나타내는 그래프도이다.
도 3a 내지 도 3g는 본 발명의 일 실시예에 따른 열화상 카메라를 이용한 열영상 처리 보정 방법에 따라 입력 복사량에 따른 보정되지 않은 영상과 보정된 영상의 비교예를 나타내는 예시도들이다.
본 발명은 그 기술적 사상 또는 주요한 특징으로부터 벗어남이 없이 다른 여러가지 형태로 실시될 수 있다. 따라서, 본 발명의 실시예들은 모든 점에서 단순한 예시에 지나지 않으며 한정적으로 해석되어서는 안된다.
제 1, 제 2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다.
상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
본 출원에서, "포함하다" 또는 "구비하다", "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다.
일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있을 정도로 상세히 설명하기 위하여, 본 발명의 가장 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조로 하여 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 본 발명의 일 실시예에 따른 열화상 카메라를 이용한 열영상 처리 보정 방법을 나타내는 순서도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 열화상 카메라를 이용한 열영상 처리 보정을 위한 선형 회귀 방법을 나타내는 그래프도이고, 도 3a 내지 도 3g는 본 발명의 일 실시예에 따른 열화상 카메라를 이용한 열영상 처리 보정 방법에 따라 입력 복사량에 따른 보정되지 않은 영상과 보정된 영상의 비교예를 나타내는 예시도들이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 열화상 카메라를 이용한 열영상 처리 보정 방법은, 흑체 복사에서 방출되는 복사 에너지에 따라 각 픽셀별 디텍터에 의해 입력되는 복사량에 대해 선형적으로 비례하는 디지털 수로 나타나도록 열화상 카메라의 픽셀 단위별 각 디텍터의 고유 검출 특성인 개별 이득값(Gain; 기울기)과 오프셋값(offset; 절편)을 산출하는 단계(S10); 상기 각 개별 이득값을 디텍터의 수로 나누어 개별 이득값의 평균값을 계산하여 개별 이득 평균값/개별 이득값의 비를 계산하는 단계(S20); 피사체를 촬영하여 열화상 카메라에 의해 픽셀 단위의 열화상 원본 이미지를 획득하는 단계(S30); 상기 획득된 픽셀 단위의 열화상 원본 이미지에 대해 개별 이득 평균값/개별 이득값의 비를 적용하여 각 픽셀별 디지털 수를 보정하는 단계(S40)를 포함하여 이루어진다.
여기서, 본 발명의 일 실시예에 따른 열화상 카메라를 이용한 열영상 처리 보정 방법의 경우, 실제 피사체를 촬영한 열화상 카메라 내의 열영상 처리 장치에 의해 원본 이미지에 대해 비균일성을 보정하도록 함이 바람직하나, 본 발명에 따른 열화상 카메라를 이용한 열영상 처리 보정 방법을 원본 이미지를 토대로 열영상 처리 알고리즘으로 모형화하여 실제 상황에서의 결과를 예측할 수도 있다.
즉, PC 환경에서 마이크로볼로미터를 구축하여 데이터를 가상으로 생성하고, 생성된 데이터를 이용해서 비균일성을 보정하는 알고리즘을 구현하여 동작을 검증할 수 있다.
일반적으로 비균일성 보정의 경우, 열화상 카메라의 픽셀 단위별 각 디텍터의 고유 검출 특성은 1차 함수로 나타나며, 픽섹별 각 디텍터의 응답 특성(고유 검출 특성)은 각 디텍터마다 조금씩 다르기 때문에 각 디덱터마다 1차 함수의 기울기(개별 이득값)와 오프셋 값이 다르게 나타나며 본 발명은 선형회귀 방법으로 각 개별 디텍터의 응답 특성 방정식을 얻어낼 수 있다.
물론, 본 발명에 적용되는 응답 특성 방정식은 흑체 복사에서 방출되는 복사 에너지에 따라 각 픽셀별 디텍터에 의해 입력되는 복사량에 대해 선형적으로 비례하는 디지털 수로 나타나며 하기의 수학식 1과 같다.
수학식1)
Figure 112017035144526-pat00007
여기서, X는 각 픽셀별 디텍터에 의해 입력되는 복사량이고,
Figure 112017035144526-pat00008
는 디지털 수이고, b0는 절편(오프셋 값)이고, b1은 기울기(개별 이득값)이다.
따라서, 1차 함수인 직선의 모양은 b0 및 b1 값에 의해 정해지게 된다.
물론, 상기 b0 및 b1은 각 픽셀별 디텍터의 고유 특성에 따라 미리 계산되어 저장된 값일 수 있으나, 본 발명의 선형 회귀법에 따라 오차를 최소화한 기울기(개별 이득값)와 오프셋 값을 구할 수도 있다.
즉, 본 발명에 있어 회귀 분석을 통해 입력된 복사량에 해당하는 변수와 그에 비례하는 함수관계를 가진 디지털 수(Digital Number)에 해당하는 변수에 따른 단순 회귀 모델 방정식을 하기 수학식 2와 같다.
수학식 2)
Figure 112017035144526-pat00009
여기는, 독립 변수 xi는 i번째 픽셀의 고정된 복사량 값, 종속변수 Yi는 xi에서 관측된 i 번째 픽셀의 디지털 수(Digital Number), β0,β1 는 회귀선의 절편과 기울기이고, εi 는 오차 Ei∼σ2이다.
상기 단순선형 회귀모델에서 관찰치인 Yi는 두 부분으로 구성되며, 하나는 비확률적 항으로 일반적인 상수로 취급하는 β0-β1 ＊x이고, 다른 하나는 오차 확률 변수항 εi 이다. 따라서 Yi는 확률변수가 된다. 그리고 E(εi) = 0이므로 하기의 수학식 3 및 4로 주어진다.
수학식 3)
Figure 112017035144526-pat00010
수학식 4)
Figure 112017035144526-pat00011
여기서, 추정치로서의 방정식은 상기 수학식 1이 된다.
따라서, 1차 함수인 직선의 모양은 b0 및 b1 값에 의해 정해지게 된다.
이때, b0 및 b1 값을 구하기 위해서 가장 많이 사용되는 최소제곱법(OLS: Ordinary Least Squares Method) 을 사용하며, 상기 최소제곱법은 손실함수 J를 정의하고, 손실함수 J의 값을 최소화 키는 파라미터를 찾는 방식이다. 손실함수 J 는 하기의 수학식 4와 같다.
수학식 4)
Figure 112017035144526-pat00012
여기서
Figure 112017035144526-pat00013
이다. 실제 값과 추정치 간의 오차로서 손실함수 J는 하기의 수학식 5와 같다.
수학식 5)
Figure 112017035144526-pat00014
이때, b0 및 b1 값을 구하기 위해 J를 각각 편미분하고 최소인 값을 찾도록 하면, 연립 방정식은 하기 수학식 6과 같다.
수학식 6)
Figure 112017035144526-pat00015
상기 수학식 6의 각 연립방정식을 풀면, 하기의 수학식 7 및 8이 된다.
수학식 7)
Figure 112017035144526-pat00016
수학식 8)
Figure 112017035144526-pat00017
따라서, 손실함수와 오차를 최소화시킬 수 있는 b0 및 b1 값을 구할 수 있다. 이렇게 구해진 b0 및 b1 값을 이용해서 상기 수학식 1의 추정함수를 구하고, 추정 함수로부터 각각 디텍터들의 특성을 알아낼 수 있게 되는 것이다.
상기 열화상 카메라의 픽셀 단위별 각 디텍터의 고유 검출 특성인 개별 이득값과 오프셋값을 검출(계산)하는 단계(S10)에서는, 흑체 복사에서 방출되는 복사 에너지에 따라 각 픽셀별 디텍터에 의해 입력되는 복사량에 대해 선형적으로 비례하는 디지털 수로 나타나도록 열화상 카메라의 픽셀 단위별 각 디텍터의 고유 검출 특성인 개별 이득값(Gain; 기울기)과 오프셋값(offset; 절편)을 검출 또는 계산하게 된다.
이때, 각 픽셀별 디텍터에 의해 입력되는 복사량은 상기 수학식 1에 의한 1 차 함수이고, 각 픽셀별 디텍터의 고유 검출 특성(응답 특성)은 절편인 b0(오프셋 값)와 기울기인 b1(개별 이득값)으로 나타나며, 이러한 고유 특성은 각 픽셀별 디텍터에 의해 미리 저장된 데이터이거나, 상기 수학식 8에 의해 손실함수와 오차를 최소화시킬 수 있는 b0 및 b1 값을 통해 구할 수도 있다.
상기 평균값/개별 이득값의 비를 계산하는 단계(S20)에서는 상기 픽섹별 각 디텍터의 각 개별 이득값을 디텍터의 수로 나누어 개별 이득값의 평균값을 계산하여 서로 다른 픽셀간의 균일성을 보정하는 보정 기울기인 개별 이득 평균값/개별 이득값의 비를 구하고 또 상기 평균값/개별 이득값의 비를 적용하여 보정 오프셋값을 구하게 되며, 이때, 평균값 계산식은 하기 수학식 9이고, 상기 보정 기울기 및 오프셋값을 구하는 방정식은 하기 수학식 10으로 나타난다.
수학식 9)
Figure 112017035144526-pat00018
여기서, Gi는 i 번째 픽셀의 개별 기울기 값이고, Gst는 개별 이득값들의 평균값 즉 기울기들의 평균값이다.
수학식 10)
Figure 112017035144526-pat00019
GCi는 보정 기울기인 보정 개별 이득값이고, Gst는 개별 이득값들의 평균값 즉 기울기들의 평균값이고, Gi는 i 번째 픽셀의 개별 기울기 값이고, OCi는 보정 오프셋값이고, Oi는 i 번째 픽셀의 개별 오프셋값이다.
상기 피사체를 촬영하여 열화상 카메라에 의해 픽셀 단위의 열화상 원본 이미지를 획득하는 단계(S30)에서는, 상기 보정 기울기(이득값) 및 상기 보정 오프셋값의 산출 후에, 실시간으로 촬영되는 피사체를 촬영하여 픽셀 단위의 열영상 원본 이미지(데이터)를 획득하게 된다.
이때, 픽셀 단위의 열영상 원본 이미지(데이터)를 획득시에 각 픽셀별로 복사량이 입력되어 진다.
상기 획득된 픽셀 단위의 열화상 원본 이미지에 대해 개별 이득 평균값/개별 이득값의 비를 적용하여 각 픽셀별 디지털 수를 보정하는 단계(S40)에서는, 상기 S20 단계에서 개별 이득 평균값/개별 이득값의 비를 적용하여 보정되어 산출된 보정 기울기(이득값) 및 상기 보정 오프셋값을 적용하여 각 픽셀별로 입력되는 복사량에 따라 하기 수학식 11에 의해 교정된 영상의 응답값인 디지털 수로 나타내게 된다.
수학식 11)
Figure 112017035144526-pat00020
여기서, DNi는 i번째 픽셀에서의 디지털 수(digital number)이고, GCi는 보정 기울기인 개별 이득 평균값이고, OCi는 보정 오프셋값이고, Φ는 입력 복사량이다.
이와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 본 발명의 일 실시예에 따른 열화상 카메라를 이용한 열영상 처리 보정 방법은 종래의 이점 교정 방법과 비교하여 선형 회귀 방법에 따라 개별 이득 평균값/개별 이득값의 비를 적용하여 입력 복사량의 전구간에 대해 오차 값을 최소로 하도록 하여 뷸균일 보정을 진행하기 때문에 더욱 정확한 특성 방정식을 얻을 수 있다(도 2 참조).
이어서, 상기 보정 기울기(이득값) 및 상기 보정 오프셋값을 적용하여 불균일 보정을 처리한 후에 획득한 열영상 원본 데이터에 대하여 영상 변환 처리의 보정을 수행하게 된다.
따라서, 도 3a 내지 도 3g에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 열화상 카메라를 이용한 열영상 처리 보정 방법에 따라 입력 복사량에 따른 보정되지 않은 영상과 보정된 영상의 비교한 결과, 불균일성 보정이 성공적으로 이루어졌음을 알 수 있게 되었다.
본 발명은 상기의 상세한 설명에서 언급되는 형태로만 한정되는 것은 아님을 잘 이해할 수 있을 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다. 또한, 본 발명은 첨부된 청구범위에 의해 정의되는 본 발명의 정신과 그 범위 내에 있는 모든 변형물과 균등물 및 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

Claims (7)

  1. 열화상 카메라를 이용한 열영상 처리 방법으로서,
    픽셀별 디텍터에 의해 입력되는 복사량에 대해 선형적으로 비례하는 디지털 수로 나타나도록 열화상 카메라의 픽셀 단위별 각 디텍터의 고유 검출 특성인 개별 이득값(Gain)과 오프셋값(offset)을 산출하는 단계;
    상기 각 개별 이득값을 디텍터의 수로 나누어 개별 이득값의 평균값을 계산하여 개별 이득 평균값/개별 이득값의 비를 계산하는 단계;
    피사체를 촬영하여 열화상 카메라에 의해 픽셀 단위의 열화상 원본 이미지를 획득하는 단계; 및
    상기 획득된 픽셀 단위의 열화상 원본 이미지에 대해 개별 이득 평균값/개별 이득값의 비를 적용하여 각 픽셀별 디지털 수를 보정하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 열화상 카메라를 이용한 열영상 처리 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 열화상 카메라의 픽셀 단위별 각 디텍터의 고유 검출 특성인 개별 이득값과 오프셋값을 산출하는 단계에서는, 하기 수학식 1에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 열화상 카메라를 이용한 열영상 처리 방법.
    수학식 1)
    Figure 112017035144526-pat00021

    여기서, X는 각 픽셀별 디텍터에 의해 입력되는 복사량이고,
    Figure 112017035144526-pat00022
    는 디지털 수이고, b0는 절편(오프셋 값)이고, b1은 기울기(개별 이득값)이다.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 각 픽셀별 디지털 수를 보정하는 단계에서는,
    상기 개별 이득 평균값/개별 이득값의 비를 적용하여 보정 개별 이득값(보정 기울기)과 보정 오프셋값을 산출하여 상기 각 픽셀별 디지털 수를 보정하는 것을 특징으로 하는 열화상 카메라를 이용한 열영상 처리 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 각 픽셀별 디지털 수를 보정하는 단계에서는,
    상기 개별 이득값의 평균값의 계산은 하기 수학식 9에 의해 이루어지고, 상기 보정 개별 이득값 및 보정 오프셋값은 하기 수학식 10에 의해 이루어지는 것을 특징으로 하는 열화상 카메라를 이용한 열영상 처리 방법.
    수학식 9)
    Figure 112017035144526-pat00023

    여기서, Gi는 i 번째 픽셀의 개별 기울기 값이고, Gst는 개별 이득값 즉 기울기들의 평균값이다.
    수학식 10)
    Figure 112017035144526-pat00024

    GCi는 보정 기울기인 보정 개별 이득값이고, Gst는 개별 이득값 즉 기울기들의 평균값이고, Gi는 i 번째 픽셀의 개별 기울기 값이고, OCi는 보정 오프셋값이고, Oi는 i 번째 픽셀의 개별 오프셋값이다.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 각 픽셀별 디지털 수를 보정하는 단계에서는,
    상기 보정 개별 이득값과 상기 보정 오프셋값은 각 픽셀별로 입력되는 복사량에 따라 하기 수학식 11에 의해 교정된 영상의 응답값인 디지털 수로 나타나는 것을 특징으로 하는 열화상 카메라를 이용한 열영상 처리 방법.
    수학식 11)
    Figure 112017035144526-pat00025

    여기서, DNi는 i번째 픽셀에서의 디지털 수(digital number)이고, GCi는 보정 기울기인 개별 이득 평균값이고, OCi는 보정 오프셋값이고, Φ는 입력 복사량이다.
  6. 제 2 항에 있어서,
    상기 수학식 1은 입력된 복사량에 해당하는 변수와 그에 비례하는 함수관계를 가진 디지털 수(Digital Number)에 해당하는 변수에 따른 단순 회귀 모델 방정식인 하기 수학식 2로부터 유래되는 것을 특징으로 하는 열화상 카메라를 이용한 열영상 처리 방법.
    수학식 2)
    Figure 112017035144526-pat00026

    여기는, 독립 변수 xi는 i번째 픽셀의 고정된 복사량 값, 종속변수 Yi는 xi에서 관측된 i 번째 픽셀의 디지털 수(Digital Number), β0,β1 는 회귀선의 절편과 기울기이고, εi 는 오차 Ei∼σ2이다.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 오프셋 값(b0) 및 상기 개별 이득값(b1)은 최소제곱법(OLS: Ordinary Least Squares Method) 을 사용하여 손실함수와 오차를 최소화시키도록 산출되는 것을 특징으로 하는 열화상 카메라를 이용한 열영상 처리 방법.



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* Cited by examiner, † Cited by third party
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JP2011044813A (ja) 2009-08-19 2011-03-03 Sumitomo Electric Ind Ltd 撮像装置、補正値算出方法、及び撮像方法

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