KR101870693B1 - 실시간 취득영상 안정성 판별을 위한 3d 스캐닝 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

실시간 취득영상 안정성 판별을 위한 3D 스캐닝 장치 및 방법이 개시된다. 본 발명은 타겟에 대한 연속적인 이미지 프레임들을 획득하여 미리 설정된 기준에 따라 구분함으로써 복수의 프레임 셋을 생성하고, 프레임 셋에 포함된 각각의 이미지 프레임의 관찰지점에 대한 콘트래스트(Contrast)를 측정하여 프레임 셋에 포함된 연속적인 이미지 프레임들의 관찰지점에 대한 콘트래스트 프로파일(Contrast Profile)을 생성함으로써, 취득 영상의 안정성을 높일 수 있는 방법에 관한 것이다.

Description

실시간 취득영상 안정성 판별을 위한 3D 스캐닝 장치 및 방법{3D Scanning Apparatus And Method For Real-Time Acquisition Image Stability Discrimination}
본 발명은 실시간 취득영상 안정성 판별을 위한 3D 스캐닝 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 3D 스캐닝 장치인 Z-Scanning 스캐너가 광 단층촬영이나 공초점형(Confocal) 방식을 통해 타겟의 연속적인 이미지 프레임을 획득하고, 획득된 타겟의 연속적인 이미지 프레임에 대한 관찰지점의 콘트래스트 프로파일(Contrast Profile) 변화율에 기초하여 불안정한 이미지 프레임을 제거하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
광 단층촬영 혹은 공초점형 방식과 같은 Z-Scanning을 사용하여 스캐닝을 수행하는 경우, 스캐닝 시 영상의 불안정성으로 스캔 평면 슬라이딩(Scan-plane-sliding), 센서 노이즈(Sensor noise), 흔들림에 의한 모션 블러링(Motion blurring), 외부 조명 혹은 내장 조명의 깜빡거림(Flickering) 혹은 흔들림 및 기구 움직임에 의해 조명과 물체표면의 거리의 연속적인 변화 등 다양한 이유로 인해 3D복원 결과의 품질에 영향을 미친다.
Z-Scanning 방식의 3D 스캐닝에 있어서 획득하는 3차원 포인트 클라우드(Point Cloud Data, 이하 PCD)는 물체 표면의 각 포인트의 초점이 분명한가를 판단하여 깊이 혹은 거리를 측정할 수 있다. 이때, PCD의 초점에 대한 판단은 핀 홀(Pinhole)을 사용하는 광학적인 방법과 광학계와 센서의 파사계심도(Depth Of Field, 이하 DOF)에서 영상처리를 통해 최상의 초점결정값(Focus measurement or Contrast)을 이용하는 방법이 사용된다.
광학적인 방법 또는 초점 결정값을 이용하는 방법 중 어느 방법이든 영상의 초점에 직접적으로 영향을 주는 것은 빛의 양이며, 빛의 양적 변화는 앞서 소개한 다양한 원인에 의해 기인한다. 따라서, 빛의 양적 변화는 초점의 정도를 판별하는 핵심 단서이고, 이는 곧 Z-scanning 결과에 오류로써 나타나게 된다.
본 발명은 3D 스캐닝 장치인 Z-Scanning 스캐너가 광 단층촬영이나 공초점형(Confocal) 방식을 통해 타겟의 연속적인 이미지 프레임을 획득하고, 획득된 타겟의 연속적인 이미지 프레임에 대한 관찰지점의 콘트래스트 프로파일 변화율에 기초하여 불안정한 이미지 프레임을 제거함으로써 3D 스캐닝 결과의 불안정한 영향을 줄이는 장치 및 방법을 제공한다.
본 발명의 일실시예에 따른 3D 스캐닝 방법은 타겟에 대한 연속적인 이미지 프레임들을 획득하여 미리 설정된 기준에 따라 구분함으로써 복수의 프레임 셋을 생성하는 단계; 상기 프레임 셋에 포함된 각각의 이미지 프레임의 관찰지점에 대한 콘트래스트(Contrast)를 측정하여 상기 프레임 셋에 포함된 연속적인 이미지 프레임들의 관찰지점에 대한 콘트래스트 프로파일(Contrast Profile)을 생성하는 단계; 및 상기 생성된 콘트래스트 프로파일의 변화율에 기초하여 상기 복수의 프레임 셋 중 제거할 프레임 셋을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 생성하는 단계는 일정한 초점의 변화에 따라 상기 타겟을 스캔함으로써 연속적인 이미지 프레임들을 획득할 수 있다.
상기 결정하는 단계는 상기 생성된 콘트래스트 프로파일의 변화율 중 불연속 지점이 존재하는 이미지 프레임을 포함하는 프레임 셋을 제거할 프레임 셋으로 결정할 수 있다.
상기 결정하는 단계는 상기 생성된 콘트래스트 프로파일에 대해 주파수 변환을 수행하여 주파수 스펙트럼을 생성하는 단계; 상기 생성된 주파 스펙트럼을 분석하여 주기성 있는 외력에 대한 주파수 성분을 제거하는 단계; 상기 주기성 있는 외력에 대한 주파수 성분이 제거된 주파수 스펙트럼을 역주파수 변환하여 상기 콘트래스트 프로파일을 복원하는 단계; 및 상기 복원된 콘트래스트 프로파일의 변화율에 기초하여 상기 복수의 프레임 셋 중 제거할 프레임 셋을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 관찰지점은 상기 이미지 프레임의 특정 지점에 적어도 하나 이상 존재할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 3D 스캐닝 장치는 타겟에 대한 연속적인 이미지 프레임들을 획득하는 카메라; 및 상기 획득된 연속직인 이미지 프레임들을 처리하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 획득된 타겟에 대한 연속적인 이미지 프레임들을 미리 설정된 기준에 따라 구분함으로써 복수의 프레임 셋을 생성하고, 상기 프레임 셋에 포함된 각각의 이미지 프레임의 관찰지점에 대한 콘트래스트(Contrast)를 측정하여 상기 프레임 셋에 포함된 연속적인 이미지 프레임들의 관찰지점에 대한 콘트래스트 프로파일(Contrast Profile)을 생성하며, 상기 생성된 콘트래스트 프로파일의 변화율에 기초하여 상기 복수의 프레임 셋 중 제거할 프레임 셋을 결정할 수 있다.
상기 카메라는 일정한 초점의 변화에 따라 상기 타겟을 스캔함으로써 연속적인 이미지 프레임들을 획득할 수 있다.
상기 프로세서는 상기 생성된 콘트래스트 프로파일의 변화율 중 불연속 지점이 존재하는 이미지 프레임을 포함하는 프레임 셋을 제거할 프레임 셋으로 결정할 수 있다.
상기 프로세서는 상기 생성된 콘트래스트 프로파일에 대해 주파수 변환을 수행하여 주파수 스펙트럼을 생성하고, 상기 생성된 주파 스펙트럼을 분석하여 주기성 있는 외력에 대한 주파수 성분을 제거하며, 상기 주기성 있는 외력에 대한 주파수 성분이 제거된 주파수 스펙트럼을 역주파수 변환하여 상기 콘트래스트 프로파일을 복원하고, 상기 복원된 콘트래스트 프로파일의 변화율에 기초하여 상기 복수의 프레임 셋 중 제거할 프레임 셋을 결정할 수 있다.
상기 관찰지점은 상기 이미지 프레임의 특정 지점에 적어도 하나 이상 존재할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 의하면, 3D 스캐닝 장치인 Z-Scanning 스캐너가 광 단층촬영이나 공초점형(Confocal) 방식을 통해 타겟의 연속적인 이미지 프레임을 획득하고, 획득된 타겟의 연속적인 이미지 프레임에 대한 관찰지점의 콘트래스트 프로파일 변화율에 기초하여 불안정한 이미지 프레임을 제거함으로써 3D 스캐닝 결과의 불안정한 영향을 줄일 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 3D 스캐닝 장치의 개략도를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 3D 스캐닝 방법을 플로우챠트로 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 이미지의 프레임의 관찰지점에 대한 콘트래스트 측정 방법을 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 정상적인 상황에서 발생하는 이미지 프레임의 관찰지점에 대한 콘트래스트 프로파일의 예를 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 비정상적인 상황에서 발생하는 이미지 프레임의 관찰지점에 대한 콘트래스트 프로파일의 제1 예를 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 비정상적인 상황에서 발생하는 이미지 프레임의 관찰지점에 대한 콘트래스트 프로파일의 제2 예를 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 비정상적인 상황에서 발생하는 이미지 프레임의 관찰지점에 대한 콘트래스트 프로파일의 제3 예를 도시한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따라 콘트래스트 프로파일의 변화율에 기초하여 복수의 프레임 셋 중 제거할 프레임 셋을 결정하는 방법을 도시한 도면이다.
이하, 본 발명의 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 3D 스캐닝 장치의 개략도를 도시한 도면이다.
도 1을 참고하면, 본 발명의 3D 스캐닝 장치(100)는 타겟의 연속적인 이미지 프레임을 획득하는 카메라(110)와 이를 통해 획득된 타겟의 연속적인 이미지 프레임에 대한 영상처리를 수행하는 프로세서(120)로 구성될 수 있다.
먼저 카메라(110)는 광 단층촬영이나 공초점형(Confocal) 방식을 이용하여 타겟의 연속적인 이미지를 획득할 수 있다. 이때, 카메라(110)는 타겟을 고속을 촬영함으로써 움직임에 의한 모션 블러링을 줄일 수 있다.
이후, 프로세서(120)는 획득한 타겟의 연속적인 이미지 프레임의 관찰지점에 대한 콘트래스트를 측정하고, 이에 대한 콘트래스트 프로파일을 생성할 수 있다. 프로세서(120)는 생성된 콘트래스트 프로파일에 대한 변화율에 기초하여 불안정한 이미지 프레임을 확인하고 제거함으로써 3D 스캐닝 결과의 불안정한 영향을 줄일 수 있다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 3D 스캐닝 방법을 플로우챠트로 도시한 도면이다.
카메라(110)의 센서를 통해 입사된 빛으로 결상된 3D 이미지에 외부 형광등과 같은 깜박거림이 존재하는 광원에 의한 영향이 존재하는 경우, 3D 스캐닝 장치(100)는 비교적 간단한 영상처리를 통해 깜박거림과 같은 광원의 영향을 제거하여 원하는 3D 이미지의 복원이 가능하다. 그러나 모션 블러링과 같이 촬영 중 발생된 움직임에 의한 영향은 사실상 복원이 불가능하며, 이와 같은 경우에는 이어지는 3D 스캐닝 절차에 반영되지 않도록 해당 3D 이미지 데이터를 버리고 다음 3D 이미지 데이터를 받아들이는 것이 유리하다.
실시간으로 촬영되는 3D 이미지는 고속으로 촬영될수록 움직임에 의한 모션 블러링이 감소할 수 있다. 그러나 3D 스캐닝 장치(100) 또는 타겟인 스캔 대상자에 예기치 못한 외력이 발생하는 경우, 촬영되는 3D 이미지의 위치가 일정해지지 않는 문제가 발생할 수 있다. 이는 3D 이미지의 어느 한 지점을 기준으로 해당 지점에 대한 픽셀의 밝기 변화가 변화된 것으로 인식될 수 있다. 따라서, 본 발명의 3D 스캐닝 장치(100)는 이와 같이 3D 이미지의 어느 한 지점에 대한 픽셀의 밝기 변화에 기초하여 3D 복원 결과의 품질에 악영향을 미치는 3D 이미지 프레임을 제거함으로써 3D 스캐닝 결과의 불안정한 영향을 줄일 수 있다.
이를 위해 본 발명에서 제공하는 3D 스캐닝 장치(100)의 프로세서(120)는 단계(210)에서, 카메라(110)를 이용하여 타겟에 대한 연속적인 3D 이미지 프레임들을 획득하고, 미리 설정된 기준에 획득된 3D 이미지 프레임들을 구분함으로써 복수의 프레임 셋을 생성할 수 있다.
이후 단계(220)에서, 프로세서(120)는 프레임 셋에 포함된 각각의 3D 이미지 프레임의 관찰지점에 대한 콘트래스트(Contrast)를 측정하고, 이를 이용하여 연속적인 3D 이미지 프레임들의 관찰지점에 대한 콘트래스트 프로파일을 생성할 수 있다.
구체적으로 도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 이미지의 프레임의 관찰지점에 대한 콘트래스트 측정 방법을 도시한 도면이다.
본 발명의 일실시예에 따른 3D 스캐닝 장치(100)의 프로세서(120)는 카메라(110)를 이용하여 획득되는 3D 이미지 프레임에서 적어도 하나 이상의 관찰지점(Region Of Interest, ROI)에 대한 콘트래스트를 측정할 수 있다. 예를 들어, 관찰지점은 도 3의 (b)와 같이 획득된 3D 이미지 프레임의 모서리에 존재할 수 있다.
이와 같이 프로세서(120)는 이와 같은 관찰지점에 대해 도 3의 (a)와 같은 ROI 마스크를 이용하여 빛의 변화량인 콘트래스트를 측정할 수 있다. 만약 획득된 3D 이미지 프레임에 대해 4개의 관찰지점이 존재한다면, 프로세서(120)는 4개의 관찰지점 각각에 대해 동일한 ROI 마스크를 이용하여 콘트래스트를 측정할 수 있다.
보다 구체적인 관찰지점에 대한 콘트래스트는 하기의 식 1 및 식2를 통해 측정할 수 있다.
[식 1]
Figure 112017031637945-pat00001
이때,
Figure 112017031637945-pat00002
은 픽셀위치
Figure 112017031637945-pat00003
에서의 초점 결정 값인 콘트래스트를 의미하고,
Figure 112017031637945-pat00004
는 컨볼루션 윈도우(Convolution Window)의 폭(Width),
Figure 112017031637945-pat00005
는 컨볼루션 윈도우(Convolution Window)의 높이(Height)를 의미한다.
[식 2]
Figure 112017031637945-pat00006
이때,
Figure 112017031637945-pat00007
는 픽셀위치
Figure 112017031637945-pat00008
를 중심으로 하는 ROI 마스크 내부 픽셀에 대한 밝기 강도(Intensity)를 수직 방향 및 수평 방향으로 합산한 값을 의미하고,
Figure 112017031637945-pat00009
는 각각의 이미지에 대한 픽셀의 밝기 강도를 의미한다.
다시 도 2를 참고하면, 단계(230)에서 프로세서(120)는 단계(220)을 통해 측정된 콘트래스트를 이용하여 프레임 셋에 포함된 연속적인 3D 이미지 프레임들의 관찰지점에 대한 콘트래스트 프로파일을 생성할 수 있다. 이때, 생성되는 콘트래스트 프로파일은 3D 이미지 프레임에 존재하는 복수의 관찰지점들 각각에 대해 구분하여 생성될 수 있다.
이후 단계(240)에서 프로세서(120)는 생성된 콘트래스트 프로파일의 변화율에 기초하여 복수의 프레임 셋 중 제거할 프레임 셋을 결정할 수 있다. 이때, 본 발명에서 사용하는 Z-Scanning 방식에서는 3D 이미지 프레임의 동일한 관찰지점에서 대해서 초점이 연속적으로 변하는 것이 정상이므로, 단순하게 빛의 밝기 변화만으로 불안정한 3D 이미지 프레임을 결정해서는 안 된다. 따라서, 3D 스캐닝 장치(100)에 의해 수행되는 Z-Scanning 과정에서 발생하는 초점의 변화는 정상적인 상황으로 인식하고, 그 외의 변화를 비정상적인 상황으로 판단하여 불안정한 3D 이미지 프레임을 결정할 필요가 있다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 정상적인 상황에서 발생하는 이미지 프레임의 관찰지점에 대한 콘트래스트 프로파일의 예를 도시한 도면이다.
만약 3D 스캐닝 장치(100)가 Z-Scanning을 수행할 때, 기구의 흔들림이나 깜박거림과 같은 외부 광원 등과 같은 외력이 없다고 가정하면, Z-Scanning 과정에서 초점의 변화로 인한 빛의 밝기만이 존재할 수 있다. 이와 같은 경우에는 3D 이미지 프레임의 관찰지점에 대한 콘트래스트 변화율은 도 4와 같이 가우시안(Gaussian) 분포 곡선과 유사한 2차 곡선의 형태를 가질 수 있다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 비정상적인 상황에서 발생하는 이미지 프레임의 관찰지점에 대한 콘트래스트 프로파일의 제1 예를 도시한 도면이다.
3D 스캐닝 장치(100)가 Z-Scanning을 수행할 때, 기구의 흔들림이나 깜박거림과 같은 외부 광원 등의 외력이 존재한다고 가정하면, 도 5와 같이 콘트래스트 프로파일에 나타난 콘트래스트 변화율이 연속적이지 못한 상황이 발생하게 된다. 다시 말해서, 3D 스캐닝 장치(100)는 Z-Scanning을 수행하여 획득한 3D 이미지 프레임의 관찰영역에 대한 콘트래스트 프로파일을 생성하고, 생성된 콘트래스트 프로파일의 콘트래스트 변화율 중 연속적이지 못한 상황이 발생하는 경우, 해당 불연속 지점에 대한 Z-Scanning 수행 시 외력이 존재하였다는 것을 알 수 있다.
3D 스캐닝 장치(100)는 3D 이미지 프레임에 포함된 복수의 관찰영역에 대한 각각의 콘트래스트 프로파일 중 어느 하나라도 콘트래스트 변화율에 불연속지점이 발생하면 해당 3D 이미지 프레임을 제거할 수 있다. 이때, 3D 스캐닝 장치는 콘트래스트 변화율에 불연속지점이 발생한 3D 이미지 프레임 하나만을 제거하는 것이 아니라 해당 불연속지점이 발생한 3D 이미지 프레임을 포함하는 프레임 셋 전체를 제거함으로써 3D 스캐닝 결과의 불안정한 영향을 줄일 수 있다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 비정상적인 상황에서 발생하는 이미지 프레임의 관찰지점에 대한 콘트래스트 프로파일의 제2 예를 도시한 도면이고, 도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 비정상적인 상황에서 발생하는 이미지 프레임의 관찰지점에 대한 콘트래스트 프로파일의 제3 예를 도시한 도면이다.
3D 스캐닝 장치(100)가 타겟을 Z-Scanning 하는 중에 촬영광원이 주기성을 가지고 흔들리거나 형광등과 같은 외부 광원이 유입되는 경우, 생성되는 콘트래스트 프로파일에도 도 6과 같이 그 영향이 나타날 수 있다. 그런데 이러한 주기성 있는 외력이 유입되는 경우, 콘트래스트 프로파일의 콘트래스트 변화율만으로는 불연속지점의 발생을 판단하기 어렵다.
또한, 3D 스캐닝 장치(100)가 생성하는 콘트래스트 프로파일의 경우에는 기본적으로 2차 곡선의 형태를 가지고 있으나 도 7과 같이 Z-Scanning 결과 생성된 콘트래스트 프로파일의 끝 단에 피크(Peak)가 존재할 수 있다. 이와 같은 경우에도 콘트래스트 프로파일의 콘트래스트 변화율만으로는 불연속지점의 발생을 판단하기 어렵다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따라 콘트래스트 프로파일의 변화율에 기초하여 복수의 프레임 셋 중 제거할 프레임 셋을 결정하는 방법을 도시한 도면이다.
상기 도 6 및 도 7의 예와 같은 콘트래스트 프로파일의 불연속지점을 판단하기 위하여 3D 스캐닝 장치(100)는 Z-Scanning 결과 생성된 콘트래스트 프로파일에 대해 주파수 분석을 실시하여 불연속지점을 판단할 수 있다.
일실시예에 따라 3D 스캐닝 장치(100)는 생성된 콘트래스트 프로파일에 고속푸리에변환(Fast Fourier Transform, FFT)을 수행하여 콘트래스트 프로파일에 대한 주파수 분석을 실시할 수 있다. 예를 들어, 형광등 같은 외력의 주기는 보통 60Hz이므로 그 두 배인 120Hz 이하의 주파수에 영역에 대해서만 검사를 수행할 수 있다.
이때, 3D 스캐닝 장치(100)는 이와 같은 검사를 수행하여 외력에 의한 주파수 성분을 검출하고, 검출된 외력에 의한 주파수 성분을 제거한 후 역고속푸리에변환(Inverse Fast Fourier Transform, IFFT)를 수행할 수 있다.
이후 3D 스캐닝 장치(100)는 외력에 의한 주파수 성분이 제거된 콘트래스트 프로파일에 기초하여 불연속지점을 판단하고, 만약 불연속지점이 존재하는 경우, 해당 불연속지점에 대응하는 3D 이미지 프레임을 포함하는 프레임 셋을 제거할 프레임 셋으로 결정하여 제거할 수 있다. 이와 같은 콘트래스트 프로파일에서 불연속지점에 대응하는 3D 이미지 프레임은 고주파수(High frequency)와 고조파(Harmonics)를 포함할 수 있다.
이와 같이 본 발명의 3D 스캐닝 장치(100)는 광 단층촬영이나 공초점형(Confocal) 방식의 Z-Scanning 방식을 통해 타겟의 연속적인 이미지 프레임을 획득하고, 획득된 타겟의 연속적인 이미지 프레임에 대한 관찰지점의 콘트래스트 프로파일 변화율에 기초하여 불안정한 이미지 프레임을 제거함으로써 3D 스캐닝 결과의 불안정한 영향을 줄일 수 있다.
한편, 본 발명에 따른 장치 및 방법은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성되어 마그네틱 저장매체, 광학적 판독매체, 디지털 저장매체 등 다양한 기록 매체로도 구현될 수 있다.
본 명세서에 설명된 각종 기술들의 구현들은 디지털 전자 회로조직으로, 또는 컴퓨터 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어로, 또는 그들의 조합들로 구현될 수 있다. 구현들은 데이터 처리 장치, 예를 들어 프로그램가능 프로세서, 컴퓨터, 또는 다수의 컴퓨터들의 동작에 의한 처리를 위해, 또는 이 동작을 제어하기 위해, 컴퓨터 프로그램 제품, 즉 정보 캐리어, 예를 들어 기계 판독가능 저장 장치(컴퓨터 판독가능 매체) 또는 전파 신호에서 유형적으로 구체화된 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수 있다. 상술한 컴퓨터 프로그램(들)과 같은 컴퓨터 프로그램은 컴파일된 또는 인터프리트된 언어들을 포함하는 임의의 형태의 프로그래밍 언어로 기록될 수 있고, 독립형 프로그램으로서 또는 모듈, 구성요소, 서브루틴, 또는 컴퓨팅 환경에서의 사용에 적절한 다른 유닛으로서 포함하는 임의의 형태로 전개될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 하나의 사이트에서 하나의 컴퓨터 또는 다수의 컴퓨터들 상에서 처리되도록 또는 다수의 사이트들에 걸쳐 분배되고 통신 네트워크에 의해 상호 연결되도록 전개될 수 있다.
컴퓨터 프로그램의 처리에 적절한 프로세서들은 예로서, 범용 및 특수 목적 마이크로프로세서들 둘 다, 및 임의의 종류의 디지털 컴퓨터의 임의의 하나 이상의 프로세서들을 포함한다. 일반적으로, 프로세서는 판독 전용 메모리 또는 랜덤 액세스 메모리 또는 둘 다로부터 명령어들 및 데이터를 수신할 것이다. 컴퓨터의 요소들은 명령어들을 실행하는 적어도 하나의 프로세서 및 명령어들 및 데이터를 저장하는 하나 이상의 메모리 장치들을 포함할 수 있다. 일반적으로, 컴퓨터는 데이터를 저장하는 하나 이상의 대량 저장 장치들, 예를 들어 자기, 자기-광 디스크들, 또는 광 디스크들을 포함할 수 있거나, 이것들로부터 데이터를 수신하거나 이것들에 데이터를 송신하거나 또는 양쪽으로 되도록 결합될 수도 있다. 컴퓨터 프로그램 명령어들 및 데이터를 구체화하는데 적절한 정보 캐리어들은 예로서 반도체 메모리 장치들, 예를 들어, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(Magnetic Media), CD-ROM(Compact Disk Read Only Memory), DVD(Digital Video Disk)와 같은 광 기록 매체(Optical Media), 플롭티컬 디스크(Floptical Disk)와 같은 자기-광 매체(Magneto-Optical Media), 롬(ROM, Read Only Memory), 램(RAM, Random Access Memory), 플래시 메모리, EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM) 등을 포함한다. 프로세서 및 메모리는 특수 목적 논리 회로조직에 의해 보충되거나, 이에 포함될 수 있다.
또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용매체일 수 있고, 컴퓨터 저장매체 및 전송매체를 모두 포함할 수 있다.
본 명세서는 다수의 특정한 구현물의 세부사항들을 포함하지만, 이들은 어떠한 발명이나 청구 가능한 것의 범위에 대해서도 제한적인 것으로서 이해되어서는 안되며, 오히려 특정한 발명의 특정한 실시형태에 특유할 수 있는 특징들에 대한 설명으로서 이해되어야 한다. 개별적인 실시형태의 문맥에서 본 명세서에 기술된 특정한 특징들은 단일 실시형태에서 조합하여 구현될 수도 있다. 반대로, 단일 실시형태의 문맥에서 기술한 다양한 특징들 역시 개별적으로 혹은 어떠한 적절한 하위 조합으로도 복수의 실시형태에서 구현 가능하다. 나아가, 특징들이 특정한 조합으로 동작하고 초기에 그와 같이 청구된 바와 같이 묘사될 수 있지만, 청구된 조합으로부터의 하나 이상의 특징들은 일부 경우에 그 조합으로부터 배제될 수 있으며, 그 청구된 조합은 하위 조합이나 하위 조합의 변형물로 변경될 수 있다.
마찬가지로, 특정한 순서로 도면에서 동작들을 묘사하고 있지만, 이는 바람직한 결과를 얻기 위하여 도시된 그 특정한 순서나 순차적인 순서대로 그러한 동작들을 수행하여야 한다거나 모든 도시된 동작들이 수행되어야 하는 것으로 이해되어서는 안 된다. 특정한 경우, 멀티태스킹과 병렬 프로세싱이 유리할 수 있다. 또한, 상술한 실시형태의 다양한 장치 컴포넌트의 분리는 그러한 분리를 모든 실시형태에서 요구하는 것으로 이해되어서는 안되며, 설명한 프로그램 컴포넌트와 장치들은 일반적으로 단일의 소프트웨어 제품으로 함께 통합되거나 다중 소프트웨어 제품에 패키징 될 수 있다는 점을 이해하여야 한다.
한편, 본 명세서와 도면에 개시된 본 발명의 실시 예들은 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것에 지나지 않으며, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 개시된 실시 예들 이외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.
100 : 3D 스캐닝 장치
110 : 카메라
120 : 프로세서

Claims (10)

  1. 타겟에 대한 연속적인 이미지 프레임들을 획득하여 미리 설정된 기준에 따라 구분함으로써 복수의 프레임 셋을 생성하는 단계;
    상기 프레임 셋에 포함된 각각의 이미지 프레임의 관찰지점에 대한 콘트래스트(Contrast)를 측정하여 상기 프레임 셋에 포함된 연속적인 이미지 프레임들의 관찰지점에 대한 콘트래스트 프로파일(Contrast Profile)을 생성하는 단계; 및
    상기 생성된 콘트래스트 프로파일의 변화율에 기초하여 상기 복수의 프레임 셋 중 제거할 프레임 셋을 결정하는 단계
    를 포함하고,
    상기 결정하는 단계는,
    생성된 콘트래스트 프로파일에 대해 주파수 변환을 수행하여 주파수 스펙트럼을 생성하는 단계;
    상기 생성된 주파 스펙트럼을 분석하여 주기성 있는 외력에 대한 주파수 성분을 제거하는 단계;
    상기 주기성 있는 외력에 대한 주파수 성분이 제거된 주파수 스펙트럼을 역주파수 변환하여 상기 콘트래스트 프로파일을 복원하는 단계; 및
    상기 복원된 콘트래스트 프로파일의 변화율에 기초하여 상기 복수의 프레임 셋 중 제거할 프레임 셋을 결정하는 단계
    를 포함하는 3D 스캐닝 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 생성하는 단계는,
    일정한 초점의 변화에 따라 상기 타겟을 스캔함으로써 연속적인 이미지 프레임들을 획득하는 3D 스캐닝 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 결정하는 단계는,
    상기 생성된 콘트래스트 프로파일의 변화율 중 불연속 지점이 존재하는 이미지 프레임을 포함하는 프레임 셋을 제거할 프레임 셋으로 결정하는 3D 스캐닝 방법.
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서,
    상기 관찰지점은,
    상기 이미지 프레임의 특정 지점에 적어도 하나 이상 존재하는 3D 스캐닝 방법.
  6. 타겟에 대한 연속적인 이미지 프레임들을 획득하는 카메라; 및
    상기 획득된 연속직인 이미지 프레임들을 처리하는 프로세서
    를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 획득된 타겟에 대한 연속적인 이미지 프레임들을 미리 설정된 기준에 따라 구분함으로써 복수의 프레임 셋을 생성하고, 상기 프레임 셋에 포함된 각각의 이미지 프레임의 관찰지점에 대한 콘트래스트(Contrast)를 측정하여 상기 프레임 셋에 포함된 연속적인 이미지 프레임들의 관찰지점에 대한 콘트래스트 프로파일(Contrast Profile)을 생성하며, 상기 생성된 콘트래스트 프로파일의 변화율에 기초하여 상기 복수의 프레임 셋 중 제거할 프레임 셋을 결정하며,
    상기 제거할 프레임 셋은,
    상기 생성된 콘트래스트 프로파일에 대해 주파수 변환을 수행하여 주파수 스펙트럼을 생성하고, 상기 생성된 주파 스펙트럼을 분석하여 주기성 있는 외력에 대한 주파수 성분을 제거하며, 상기 주기성 있는 외력에 대한 주파수 성분이 제거된 주파수 스펙트럼을 역주파수 변환하여 상기 콘트래스트 프로파일을 복원하고, 상기 복원된 콘트래스트 프로파일의 변화율에 기초하여 상기 복수의 프레임 셋 중 제거할 프레임 셋이 결정되는 3D 스캐닝 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 카메라는,
    일정한 초점의 변화에 따라 상기 타겟을 스캔함으로써 연속적인 이미지 프레임들을 획득하는 3D 스캐닝 장치.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 생성된 콘트래스트 프로파일의 변화율 중 불연속 지점이 존재하는 이미지 프레임을 포함하는 프레임 셋을 제거할 프레임 셋으로 결정하는 3D 스캐닝 장치.
  9. 삭제
  10. 제6항에 있어서,
    상기 관찰지점은,
    상기 이미지 프레임의 특정 지점에 적어도 하나 이상 존재하는 3D 스캐닝 장치.
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