KR102560358B1 - 디지털 홀로그래픽 현미경의 홀로그램 패턴 분석 소프트웨어 테스트 방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

본 발명은 디지털 홀로그래픽 현미경의 홀로그램 패턴 분석 소프트웨어 테스트 방법에 관한 것이다. 디지털 홀로그래픽 현미경의 홀로그램 패턴 분석 소프트웨어 테스트 방법은, (a) 객체 영상 및 참조 영상을 포함하는 홀로그램 영상에 대한 주파수 도메인 변환을 수행하는 복수의 제1 알고리즘 중 하나를 추출하는 단계, (b) 주파수 도메인 변환된 홀로그램 영상에 대한 필터링을 수행하는 복수의 제2 알고리즘 중 하나를 추출하는 단계, (c) 필터링된 홀로그램 영상을 기초로 물체광과 참조광 사이의 광 경로차를 산출하는 복수의 제3 알고리즘 중 하나를 추출하는 단계, (d) 산출된 광 경로차를 이용하여 보정 영상의 주파수 도메인 필드를 생성하는 복수의 제4 알고리즘 중 하나를 추출하는 단계 및 (e) 상기 (a) 단계 내지 (d) 단계에 의해 추출된 알고리즘들을 조합하여, 입력된 홀로그램 영상에 대한 보정 영상을 생성하는 단계를 포함한다.

Description

디지털 홀로그래픽 현미경의 홀로그램 패턴 분석 소프트웨어 테스트 방법 및 장치{HOLOGRAPHIC PATTERN ANALYSIS SOFTWARE TEST METHOD AND DEVICE OF DIGITAL HOLOGRAPHIC MICROSCOPE}

본 발명은 디지털 홀로그래픽 현미경의 홀로그램 패턴 분석 소프트웨어 테스트 방법 및 장치에 관한 것으로, 구체적으로, 디지털 홀로그래픽 현미경에 의해 촬영된 영상을 기초로 3차원 보정 영상을 생성하는 소프트웨어의 성능 테스트 방법 및 장치에 관한 것이다.

현재 다양한 산업 현장에서 특정 객체의 3차원 현상 등을 정밀하게 측정하기 위해 디지털 홀로그래픽 현미경(digital holographic microscope)이 이용되고 있다. 일반적으로, 이러한 디지털 홀로그래픽 현미경에 의해 생성되는 홀로그램 영상은 불필요한 노이즈 정보를 포함할 수 있다. 이에 따라, 홀로그램 영상에 대한 후처리 과정이 필요하다.

한편, 홀로그램 영상에 대한 후처리 과정으로서 이미지 처리는 복수의 세부 과정을 포함할 수 있다. 이에 따라, 이미지 처리 소프트웨어는 복수의 세부 과정 각각에 대한 알고리즘들 및/또는 함수들의 조합으로 구성될 수 있다. 또한, 일반적으로 이러한 복수의 알고리즘들 및/또는 함수들은 서로 다른 개발자들에 의해 개별적으로 개발된다. 이와 같이 알고리즘들은 서로 다른 개발자에 의해 병렬적으로 개발되기 때문에, 알고리즘의 버전은 시간 순서에 의해 개발자 각각에 의해 관리되는 문제가 있다. 또한, 알고리즘의 버전이 개발자 각각에 의해 관리되는 경우 다양한 버전의 알고리즘들을 조합한 이미지 처리 소프트웨어의 성능을 테스트하기 어려운 문제가 있다.

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 디지털 홀로그래픽 현미경의 홀로그램 패턴 분석 소프트웨어 테스트 방법, 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램, 컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능 매체 및 장치(시스템)를 제공한다.

본 발명은 방법, 장치(시스템), 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램 또는 컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함한 다양한 방식으로 구현될 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행되는 디지털 홀로그래픽 현미경의 홀로그램 패턴 분석 소프트웨어 테스트 방법은, (a) 객체 영상 및 참조 영상을 포함하는 홀로그램 영상에 대한 주파수 도메인 변환을 수행하는 복수의 제1 알고리즘 중 하나를 추출하는 단계, (b) 주파수 도메인 변환된 홀로그램 영상에 대한 필터링을 수행하는 복수의 제2 알고리즘 중 하나를 추출하는 단계, (c) 필터링된 홀로그램 영상을 기초로 물체광과 참조광 사이의 광 경로차를 산출하는 복수의 제3 알고리즘 중 하나를 추출하는 단계, (d) 산출된 광 경로차를 이용하여 보정 영상의 주파수 도메인 필드를 생성하는 복수의 제4 알고리즘 중 하나를 추출하는 단계 및 (e) (a) 단계 내지 (d) 단계에 의해 추출된 알고리즘들을 조합하여, 입력된 홀로그램 영상에 대한 보정 영상을 생성하는 단계를 포함한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 생성된 보정 영상을 기초로 알고리즘들의 조합에 대응하는 성능 테스트를 수행하는 단계를 더 포함한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 생성된 보정 영상을 기초로 알고리즘들의 조합에 대응하는 성능 테스트를 수행하는 단계는, 알고리즘 조합에 따른 메모리 사용량(공간 복잡도), 보정 영상 생성 속도(시간 복잡도) 및 진동 안정성을 포함하는 사전 결정된 성능 지표를 기초로 알고리즘들의 조합에 대응하는 성능 테스트를 수행하는 단계를 포함한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, (a) 단계 내지 (e) 단계는 복수의 알고리즘 조합을 기초로 홀로그램 영상과 연관된 대상 객체의 사전 결정된 깊이 정밀도에 대응하는 보정 영상이 생성될 때까지 반복 수행된다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 생성된 홀로그램 영상과 연관된 대상 객체의 사전 결정된 깊이 정밀도에 대응하는 보정 영상을 기초로 사전 결정된 임계값 이상의 성능을 갖는 알고리즘 조합을 추출하는 단계 및 추출된 알고리즘 조합을 디지털 홀로그래픽 현미경의 홀로그램 패턴 분석 소프트웨어로 결정하는 단계를 더 포함한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 상술한 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램이 제공된다.

본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치는, 통신 모듈, 메모리 및 메모리와 연결되고, 메모리에 포함된 컴퓨터 판독 가능한 적어도 하나의 프로그램을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함한다. 적어도 하나의 프로그램은, 객체 영상 및 참조 영상을 포함하는 홀로그램 영상에 대한 주파수 도메인 변환을 수행하는 복수의 제1 알고리즘 중 하나를 추출하고, 주파수 도메인 변환된 홀로그램 영상에 대한 필터링을 수행하는 복수의 제2 알고리즘 중 하나를 추출하고, 필터링된 홀로그램 영상을 기초로 물체광과 참조광 사이의 광 경로차를 산출하는 복수의 제3 알고리즘 중 하나를 추출하고, 산출된 광 경로차를 이용하여 보정 영상의 주파수 도메인 필드를 생성하는 복수의 제4 알고리즘 중 하나를 추출하고, 추출된 알고리즘들을 조합하여, 입력된 홀로그램 영상에 대한 보정 영상을 생성하기 위한 명령어들을 포함한다.

본 발명의 다양한 실시예에서 컴퓨팅 장치는 디지털 홀로그램 현미경의 데이터를 그대로 이용하지 않고 홀로그램 영상에 대한 이미지 처리를 수행할 수 있으며, 이에 따라 보다 정밀한 데이터가 획득될 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에서 컴퓨팅 장치는 소프트웨어가 어떤 알고리즘들을 조합할 때 가장 좋은 성능을 낼 수 있는지 여부를 판정하고, 이와 같이 판정된 결과를 기초로 홀로그램 패턴 분석 소프트웨어의 성능을 향상시킬 수 있다.

본 발명의 효과는 이상에서 언급한 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자("통상의 기술자"라 함)에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 발명의 실시예들은, 이하 설명하는 첨부 도면들을 참조하여 설명될 것이며, 여기서 유사한 참조 번호는 유사한 요소들을 나타내지만, 이에 한정되지는 않는다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 디지털 홀로그래픽 현미경 장치의 예시를 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치가 보정 영상을 생성하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 처리 소프트웨어가 구성되는 예시를 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 디지털 홀로그래픽 현미경의 홀로그램 패턴 분석 소프트웨어 테스트 방법의 예시를 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 홀로그램 패턴 분석 소프트웨어 결정 방법의 예시를 나타내는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치의 내부 구성을 나타내는 블록도이다.

이하, 본 발명의 실시를 위한 구체적인 내용을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 다만, 이하의 설명에서는 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 우려가 있는 경우, 널리 알려진 기능이나 구성에 관한 구체적 설명은 생략하기로 한다.

첨부된 도면에서, 동일하거나 대응하는 구성요소에는 동일한 참조부호가 부여되어 있다. 또한, 이하의 실시예들의 설명에 있어서, 동일하거나 대응되는 구성요소를 중복하여 기술하는 것이 생략될 수 있다. 그러나, 구성요소에 관한 기술이 생략되어도, 그러한 구성요소가 어떤 실시예에 포함되지 않는 것으로 의도되지는 않는다.

개시된 실시예의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명이 완전하도록 하고, 본 발명이 통상의 기술자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것일 뿐이다.

본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 개시된 실시예에 대해 구체적으로 설명하기로 한다. 본 명세서에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 관련 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서, 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.

본 명세서에서의 단수의 표현은 문맥상 명백하게 단수인 것으로 특정하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 또한, 복수의 표현은 문맥상 명백하게 복수인 것으로 특정하지 않는 한, 단수의 표현을 포함한다. 명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 포함한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다.

본 발명에서, "포함하다", "포함하는" 등의 용어는 특징들, 단계들, 동작들, 요소들 및/또는 구성 요소들이 존재하는 것을 나타낼 수 있으나, 이러한 용어가 하나 이상의 다른 기능들, 단계들, 동작들, 요소들, 구성 요소들 및/또는 이들의 조합이 추가되는 것을 배제하지는 않는다.

본 발명에서, 특정 구성 요소가 임의의 다른 구성 요소에 "결합", "조합", "연결" 되거나, "반응" 하는 것으로 언급된 경우, 특정 구성 요소는 다른 구성 요소에 직접 결합, 조합 및/또는 연결되거나, 반응할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 예를 들어, 특정 구성 요소와 다른 구성 요소 사이에 하나 이상의 중간 구성 요소가 존재할 수 있다. 또한, 본 발명에서 "및/또는"은 열거된 하나 이상의 항목의 각각 또는 하나 이상의 항목의 적어도 일부의 조합을 포함할 수 있다.

본 발명에서, "제1", "제2" 등의 용어는 특정 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위해 사용되는 것으로, 이러한 용어에 의해 상술된 구성 요소가 제한되진 않는다. 예를 들어, "제1" 구성 요소는 "제2" 구성 요소와 동일하거나 유사한 형태의 요소일 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 디지털 홀로그래픽 현미경 장치(100)의 예시를 나타내는 블록도이다. 도시된 것과 같이, 광원(110)은 대상 객체(160)의 관찰을 수행하기 위한 빛을 발생시키는 것으로서, 레이저(laser)를 지칭할 수 있다. 예를 들어, 광원(110)에 의해 조사된 광(light)은 렌즈와 전체 시스템을 통과할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 광원(110)에 의해 조사된 광은 제1 광분할기(120)를 만나 2개의 광(예: 물체광 및 참조광)으로 분할될 수 있다. 또한, 이와 같이 분할된 2개의 광은 각각 제1 콜리메이터(130_1) 및 제2 콜리메이터(130_2)를 통과할 수 있다. 여기서, 콜리메이터는 입사 광선이나 입사 입자의 줄기를 평행하게 만들어주는 장치를 지칭할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 물체광은 제2 광분할기(140)로 이동하고, 참조광은 제1 반사체(150_1)로 이동할 수 있다. 여기서, 물체광은 후면 조리개에서 대물 렌즈를 통과하여 대상 객체(160)를 조사할 수 있다. 이 때, 대상 객체(160)에서 반사된 물체광은 다시 제2 광분할기(140)로 이동할 수 있다. 또한, 참조광은 제2 반사체(150_2) 및 제3 반사체(150_3)에서 반사되어 제2 광분할기(140)로 이동할 수 있다. 즉, 물체광 및 참조광은 제2 광분할기(140)에서 서로 간섭하며, 간섭으로 인해 생긴 간섭 패턴은 카메라 센서(170)에 기록될 수 있다.

여기서, 간섭무늬는 홀로그램의 형태로 생성될 수 있으며, 이에 따라 대상 객체에 대응하는 홀로그램 영상이 생성될 수 있다. 이와 같이 생성된 대상 객체(160)의 홀로그램 영상은 홀로그램 패턴 분석 소프트웨어를 기초로 보정될 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치(200)가 보정 영상(230)을 생성하는 예시를 나타내는 도면이다. 일 실시예에 따르면, 컴퓨팅 장치(200)는 디지털 홀로그래픽 현미경과 연관된 이미지 처리를 수행하는 장치일 수 있다. 도시된 것과 같이, 컴퓨팅 장치(200)는 이미지 처리 소프트웨어(210)를 기초로 홀로그램 영상(220)을 입력받아 보정 영상(230)을 생성할 수 있다.

여기서, 이미지 처리 소프트웨어(210)는 홀로그램 영상(220)에 포함된 노이즈 등을 제거하고 더욱 선명한 영상 및/또는 특정 영역이 강조된 영상으로 보정하기 위한 임의의 소프트웨어일 수 있으며, 복수의 알고리즘의 조합으로 구성될 수 있다. 또한, 홀로그램 영상(220)은 객체(object) 영상 및 참조(reference) 영상을 포함할 수 있다. 다시 말해, 홀로그램 영상(220)은 객체 홀로그램 및 참조 홀로그램을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 컴퓨팅 장치(200)는 홀로그램 영상(220)을 수신하고, 수신된 홀로그램 영상(220)에 대한 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform; FFT)을 수행하여 공간 도메인(spatial domain)을 공간 주파수 도메인(spatial frequency domain)으로 변환할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(200)는 객체 영상과 연관된 물체광의 홀로그램 신호를 주파수 영역으로 변환하고, 참조 영상과 연관된 참조광의 홀로그램 신호를 주파수 영역으로 변환할 수 있다.

컴퓨팅 장치(200)는 주파수 영역으로 변환된 홀로그램 신호에 대한 필터링을 수행할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(200)는 밴드 패스 필터(band pass filter)를 이용하여 홀로그램 신호(예: 물체광의 홀로그램 신호 및 참조광의 홀로그램 신호)에 포함된 특정 주파수의 신호를 차단할 수 있다. 여기서, 특정 주파수는 사전 결정될 수 있으며, 홀로그램 신호에 포함된 노이즈(noise)와 연관된 주파수일 수 있다. 이와 같이 필터링을 통해 노이즈를 제거한 후, 컴퓨팅 장치(200)는 홀로그램 신호에 대한 역(inverse) 고속 푸리에 변환을 수행하여 다시 공간 주파수 도메인을 공간 도메인으로 변환할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 컴퓨팅 장치(200)는 물체광의 공간 도메인 및 참조광의 공간 도메인의 밝기 값을 평균 내어 전체적인 밝기를 표준화하고, 물체광과 참조광 사이의 광 경로차(phase)를 획득할 수 있다. 예를 들어, 공간 도메인의 밝기 값은 광 경로차가 짝수배일 때는 높고(밝고), 홀수배일 때는 낮게(어둡게) 결정되므로, 컴퓨팅 장치(200)는 참조광의 길이를 고정하고 공간 도메인의 밝기 값을 기준으로 광 경로차를 획득하거나 산출할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 컴퓨팅 장치(200)는 획득된 광 경로차를 이용하여 보정 영상(230)의 새로운 주파수 도메인의 필드(field)를 생성할 수 있다. 그리고 나서, 컴퓨팅 장치(200)는 생성된 새로운 주파수 도메인의 필드에서의 물체광에서 참조광의 위상을 뺀 새로운 위상을 추출할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(200)는 사전 결정된 위상 추출 알고리즘 및/또는 기계학습 모델을 이용하여 표준화된 물체광의 위상에서 참조광의 위상을 뺀 새로운 위상을 추출할 수 있다. 이 경우, 컴퓨팅 장치(200)는 위상의 불연속부를 제거하고, 실제 위상 값을 추정하여 위상 정보를 재구성할 수 있다. 또한, 배경(back ground) 제거를 수행하여 최종적인 보정 영상(230)을 생성할 수 있다.

상술한 바와 같이, 컴퓨팅 장치(200)는 이미지 처리 소프트웨어(210)를 이용하여 홀로그램 영상(220)에 대응하는 보정 영상(230)을 생성할 수 있다. 또한, 이미지 처리 소프트웨어(210)는 상술된 과정을 수행하기 위한 복수의 알고리즘 조합으로 구성될 수 있다. 여기서, 알고리즘 조합을 구성하는 각각의 알고리즘은 별도로 개발되거나 버전업(version-up)되어 이미지 처리 소프트웨어(210)에 포함될 수 있다. 이와 같은 구성에 의해, 컴퓨팅 장치(200)는 디지털 홀로그램 현미경의 데이터를 그대로 이용하지 않고 홀로그램 영상(220)에 대한 이미지 처리를 수행할 수 있으며, 이에 따라 보다 정밀한 데이터가 획득될 수 있다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 처리 소프트웨어(210)가 구성되는 예시를 나타내는 도면이다. 도시된 것과 같이, 이미지 처리 소프트웨어(210)는 각각의 독립적인 기능을 수행하는 복수의 알고리즘의 조합으로 구성될 수 있다. 예를 들어, 이미지 처리 소프트웨어(210)는 객체 영상 및 참조 영상을 포함하는 홀로그램 영상에 대한 주파수 도메인 변환을 수행하는 복수의 제1 알고리즘(310) 중 하나, 주파수 도메인 변환된 홀로그램 영상에 대한 필터링을 수행하는 복수의 제2 알고리즘(320) 중 하나, 필터링된 홀로그램 영상을 기초로 물체광과 참조광 사이의 광 경로차를 산출하는 복수의 제3 알고리즘(330) 중 하나, 산출된 광 경로차를 이용하여 보정 영상의 주파수 도메인 필드를 생성하는 복수의 제4 알고리즘(340) 중 하나 등을 포함하도록 구성될 수 있다. 즉, 이미지 처리 소프트웨어(210)는 복수의 알고리즘 조합을 이용하여 보정 영상(350)을 생성하기 위한 소프트웨어일 수 있다.

일 실시예에 따르면, 이미지 처리 소프트웨어(210)는 구성하는 복수의 알고리즘 중 일부는 교체되거나 대체될 수 있다. 즉, 새로운 버전의 알고리즘이 개발되는 경우, 해당 부분의 알고리즘이 교체되어 이미지 처리 소프트웨어(210)를 구성할 수 있다. 이 경우, 변경된 이미지 처리 소프트웨어(210)에 따라 생성되는 보정 영상(350)의 품질이 상이하게 결정될 수 있다. 다시 말해, 알고리즘 조합의 성능에 따라 생성되는 보정 영상(350)의 품질이 상이하게 결정될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 컴퓨팅 장치(도 2의 200)는 복수의 제1 알고리즘(310), 복수의 제2 알고리즘(320), 복수의 제3 알고리즘(330), 복수의 제4 알고리즘(340) 등의 각각으로부터 하나의 알고리즘을 추출하여 알고리즘 조합을 생성할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 장치는 서로 다른 구성을 갖는 복수의 알고리즘 조합을 생성할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치는 무작위로 복수의 알고리즘 조합을 생성할 수 있으나 이에 한정되지 않으며, 사용자 단말로부터 수신되는 사용자 입력을 기초로 복수의 알고리즘 조합을 생성할 수도 있다. 이 경우, 컴퓨팅 장치는 이러한 복수의 알고리즘 각각에 대한 성능 테스트를 수행할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 각각의 알고리즘들은 별도의 데이터베이스 상에 저장되고 관리될 수 있다. 예를 들어, 개발자들은 알고리즘을 새로 개발하거나 이전 알고리즘을 업데이트하는 경우, 해당 알고리즘을 데이터베이스 상에 제공하고 저장할 수 있다. 즉, 컴퓨팅 장치는 이와 같이 데이터베이스로부터 알고리즘을 추출하여 알고리즘 조합을 구성할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치는 새로운(버전업된) 알고리즘이 데이터베이스 상에 저장되는 경우 알고리즘 조합을 생성하거나, 임의의 사용자로부터 별도의 입력을 받는 경우 알고리즘 조합을 생성할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 성능 테스트는 보정 영상의 품질 등을 기초로 대상 객체의 깊이 정밀도, 보정 영상 생성 속도 및 진동 안정성을 포함하는 사전 결정된 성능 지표로 결정될 수 있다. 여기서, 깊이 정밀도는 대상 객체의 내부 깊이를 어느 정도의 정확도로 측정할 수 있는지 여부를 나타내는 값이고, 보정 영상 생성 속도는 홀로그램 영상으로부터 보정 영상(350)이 생성되는 시간을 나타낼 수 있다. 또한, 진동 안정성은 외부의 미세한 충격에 대응하여 어느 정도의 정확도로 홀로그램 영상을 측정할 수 있는지 여부를 나타내는 값일 수 있다. 성능 지표는 깊이 정밀도, 보정 영상 생성 속도 및 진동 안정성의 지표로 한정되지 않으며, 이미지 처리 시 요구되는 컴퓨팅 자원 등에 대한 지표를 더 포함할 수도 있다.

성능 테스트가 수행된 후, 컴퓨팅 장치는 생성된 복수의 보정 영상을 기초로 사전 결정된 임계값 이상의 성능을 갖는 알고리즘 조합을 추출하고, 추출된 알고리즘 조합을 디지털 홀로그래픽 현미경의 홀로그램 패턴 분석 소프트웨어로 결정할 수 있다. 여기서, 사전 결정된 임계값은 사전에 결정된 홀로그램 분석 소프트웨어의 성능 테스트의 결과값으로 결정될 수 있으나, 이에 한정되지 않으며, 그동안의 성능 테스트의 결과값 중 가장 높은 값으로 결정 및/또는 대체될 수 있다.

추가적으로 또는 대안적으로, 컴퓨팅 장치는 성능 테스트를 통해 각 알고리즘 조합의 성능 순위를 나타내는 성능 순위 리스트를 생성할 수 있다. 이와 같이 생성된 성능 순위 리스트는 컴퓨팅 장치와 연관된 임의의 사용자 단말로 전송될 수 있다. 이 경우, 사용자 단말의 사용자는 성능 순위 리스트에 포함된 각 알고리즘 조합의 성능 테스트 결과를 확인하고, 특정 알고리즘 조합을 터치 입력 등으로 선택할 수 있다. 이 경우, 컴퓨팅 장치는 사용자 단말로부터 특정 알고리즘 조합에 대한 입력을 수신하고, 수신된 입력에 기초하여 디지털 홀로그래픽 현미경의 홀로그램 패턴 분석 소프트웨어를 결정할 수 있다.

도 3에서는 제1 내지 제4 알고리즘(310 내지 340)을 기초로 이미지 처리 소프트웨어(210)가 결정되는 것으로 상술하였으나, 이에 한정되지 않으며, 이미지 처리 소프트웨어(210)는 임의의 수의 구분된 알고리즘의 조합으로 구성될 수 있다. 이와 같은 구성에 의해, 컴퓨팅 장치는 소프트웨어가 어떤 알고리즘들을 조합할 때 가장 좋은 성능을 낼 수 있는지 여부를 판정하고, 이와 같이 판정된 결과를 기초로 홀로그램 패턴 분석 소프트웨어의 성능을 향상시킬 수 있다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 디지털 홀로그래픽 현미경의 홀로그램 패턴 분석 소프트웨어 테스트 방법(400)의 예시를 나타내는 도면이다. 홀로그램 패턴 분석 소프트웨어 테스트 방법(400)은 적어도 하나의 프로세서(예: 컴퓨팅 장치의 적어도 하나의 프로세서)에 의해 수행될 수 있다. 홀로그램 패턴 분석 소프트웨어 테스트 방법(400)은 프로세서가 홀로그램 패턴 분석 소프트웨어를 구성하는 복수의 알고리즘을 추출하거나 결정함으로써 개시될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서는 객체 영상 및 참조 영상을 포함하는 홀로그램 영상에 대한 주파수 도메인 변환을 수행하는 복수의 제1 알고리즘 중 하나를 추출할 수 있다(S410). 또한, 프로세서는 주파수 도메인 변환된 홀로그램 영상에 대한 필터링을 수행하는 복수의 제2 알고리즘 중 하나를 추출할 수 있다(S420).

그리고 나서, 프로세서는 필터링된 홀로그램 영상을 기초로 물체광과 참조광 사이의 광 경로차를 산출하는 복수의 제3 알고리즘 중 하나를 추출할 수 있다(S430). 또한, 프로세서는 산출된 광 경로차를 이용하여 보정 영상의 주파수 도메인 필드를 생성하는 복수의 제4 알고리즘 중 하나를 추출할 수 있다(S440).

프로세서는 이와 같이 추출된 알고리즘들을 조합하여, 입력된 홀로그램 영상에 대한 보정 영상을 생성할 수 있다. 이 경우, 프로세서는 복수의 알고리즘 조합을 기초로 사전 결정된 수 이상의 보정 영상이 생성될 때까지 상술된 과정을 반복 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 제1 내지 제4 알고리즘에 포함된 알고리즘들의 모든 조합을 추출하여 보정 영상을 생성할 수 있으나, 이에 한정되지 않으며, 프로세서는 제1 내지 제4 알고리즘에 포함된 알고리즘들의 특정 개수 이상의 조합을 추출하여 보정 영상을 생성할 수도 있다.

또한, 프로세서는 생성된 보정 영상을 기초로 알고리즘들의 조합에 대응하는 성능 테스트를 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 홀로그램 영상과 연관된 객체의 깊이 정밀도, 보정 영상 생성 속도 및 진동 안정성을 포함하는 사전 결정된 성능 지표를 기초로 알고리즘들의 조합에 대응하는 성능 테스트를 수행할 수 있다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 홀로그램 패턴 분석 소프트웨어 결정 방법(500)의 예시를 나타내는 도면이다. 홀로그램 패턴 분석 소프트웨어 결정 방법(500)은 적어도 하나의 프로세서(예: 컴퓨팅 장치의 적어도 하나의 프로세서)에 의해 수행될 수 있다. 홀로그램 패턴 분석 소프트웨어 결정 방법(500)은 프로세서가 알고리즘들을 조합하여, 입력된 홀로그램 영상에 대한 보정 영상을 생성함으로써 개시될 수 있다(S510).

상술된 과정은 서로 다른 알고리즘들의 조합으로 반복 수행될 수 있으며, 프로세서는 홀로그램 영상과 관련된 객체의 깊이 정밀도에 부합한 보정 영상이 생성되었는지 여부를 판정할 수 있다(S520). 깊이 정밀도에 부합한 보정 영상이 생성되지 않은 것으로 판정된 경우, 프로세서는 또 다른 알고리즘 조합을 이용하여 보정 영상을 생성할 수 있다. 이와 같은 과정에 의해, 객체의 깊이 정밀도에 부합한 보정 영상이 생성된 경우, 프로세서는 알고리즘 조합에 대응하는 성능 테스트를 수행할 수 있다(S530). 상술한 봐와 같이, 성능 테스트는 알고리즘 조합에 따른 메모리 사용량(공간 복잡도), 보정 영상 생성 속도(시간 복잡도) 및 진동 안정성을 포함하는 사전 결정된 성능 지표를 기초로 수행될 수 있다.

프로세서는 성능 테스트 결과, 특정 알고리즘 조합이 사전 결정된 임계값 이상의 성능을 갖는지 여부를 판정할 수 있다(S540). 여기서, 임계값은 사전에 결정된 홀로그램 분석 소프트웨어의 성능 테스트의 결과값으로 결정될 수 있으나, 이에 한정되지 않으며, 그동안의 성능 테스트의 결과값 중 가장 높은 값으로 결정 및/또는 대체될 수 있다. 그리고 나서, 프로세서는 사전 결정된 임계값 이상의 성능을 갖는 알고리즘 조합을 디지털 홀로그래픽 현미경의 새로운 홀로그램 패턴 분석 소프트웨어로 결정할 수 있다(S550).

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치(200)의 내부 구성을 나타내는 블록도이다. 컴퓨팅 장치(200)는 메모리(610), 프로세서(620), 통신 모듈(630) 및 입출력 인터페이스(640)를 포함할 수 있다. 도 6에 도시된 바와 같이, 컴퓨팅 장치(200)는 통신 모듈(630)을 이용하여 네트워크를 통해 정보 및/또는 데이터를 통신할 수 있도록 구성될 수 있다.

메모리(610)는 비-일시적인 임의의 컴퓨터 판독 가능한 기록매체를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 메모리(610)는 RAM(random access memory), ROM(read only memory), 디스크 드라이브, SSD(solid state drive), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같은 비소멸성 대용량 저장 장치(permanent mass storage device)를 포함할 수 있다. 다른 예로서, ROM, SSD, 플래시 메모리, 디스크 드라이브 등과 같은 비소멸성 대용량 저장 장치는 메모리와는 구분되는 별도의 영구 저장 장치로서 컴퓨팅 장치(200)에 포함될 수 있다. 또한, 메모리(610)에는 운영체제와 적어도 하나의 프로그램 코드가 저장될 수 있다.

이러한 소프트웨어 구성요소들은 메모리(610)와는 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체로부터 로딩될 수 있다. 이러한 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체는 이러한 컴퓨팅 장치(200)에 직접 연결가능한 기록 매체를 포함할 수 있는데, 예를 들어, 플로피 드라이브, 디스크, 테이프, DVD/CD-ROM 드라이브, 메모리 카드 등의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체를 포함할 수 있다. 다른 예로서, 소프트웨어 구성요소들은 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체가 아닌 통신 모듈(630)을 통해 메모리(610)에 로딩될 수도 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 프로그램은 개발자들 또는 어플리케이션의 설치 파일을 배포하는 파일 배포 시스템이 통신 모듈(630)을 통해 제공하는 파일들에 의해 설치되는 컴퓨터 프로그램에 기반하여 메모리(610)에 로딩될 수 있다.

프로세서(620)는 기본적인 산술, 로직 및 입출력 연산을 수행함으로써, 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리하도록 구성될 수 있다. 명령은 메모리(610) 또는 통신 모듈(630)에 의해 사용자 단말(미도시) 또는 다른 외부 시스템으로 제공될 수 있다.

통신 모듈(630)은 네트워크를 통해 사용자 단말(미도시)과 컴퓨팅 장치(200)가 서로 통신하기 위한 구성 또는 기능을 제공할 수 있으며, 컴퓨팅 장치(200)가 외부 시스템(일례로 별도의 클라우드 시스템 등)과 통신하기 위한 구성 또는 기능을 제공할 수 있다. 일례로, 컴퓨팅 장치(200)의 프로세서(620)의 제어에 따라 제공되는 제어 신호, 명령, 데이터 등이 통신 모듈(630)과 네트워크를 거쳐 사용자 단말 및/또는 외부 시스템의 통신 모듈을 통해 사용자 단말 및/또는 외부 시스템으로 전송될 수 있다.

또한, 컴퓨팅 장치(200)의 입출력 인터페이스(640)는 컴퓨팅 장치(200)와 연결되거나 컴퓨팅 장치(200)가 포함할 수 있는 입력 또는 출력을 위한 장치(미도시)와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 도 6에서는 입출력 인터페이스(640)가 프로세서(620)와 별도로 구성된 요소로서 도시되었으나, 이에 한정되지 않으며, 입출력 인터페이스(640)가 프로세서(620)에 포함되도록 구성될 수 있다. 컴퓨팅 장치(200)는 도 6의 구성요소들보다 더 많은 구성요소들을 포함할 수 있다. 그러나, 대부분의 종래기술적 구성요소들을 명확하게 도시할 필요성은 없다.

컴퓨팅 장치(200)의 프로세서(620)는 복수의 사용자 단말 및/또는 복수의 외부 시스템으로부터 수신된 정보 및/또는 데이터를 관리, 처리 및/또는 저장하도록 구성될 수 있다.

상술된 방법 및/또는 다양한 실시예들은, 디지털 전자 회로, 컴퓨터 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어 및/또는 이들의 조합으로 실현될 수 있다. 본 발명의 다양한 실시예들은 데이터 처리 장치, 예를 들어, 프로그래밍 가능한 하나 이상의 프로세서 및/또는 하나 이상의 컴퓨팅 장치에 의해 실행되거나, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 및/또는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로 구현될 수 있다. 상술된 컴퓨터 프로그램은 컴파일된 언어 또는 해석된 언어를 포함하여 임의의 형태의 프로그래밍 언어로 작성될 수 있으며, 독립 실행형 프로그램, 모듈, 서브 루틴 등의 임의의 형태로 배포될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 하나의 컴퓨팅 장치, 동일한 네트워크를 통해 연결된 복수의 컴퓨팅 장치 및/또는 복수의 상이한 네트워크를 통해 연결되도록 분산된 복수의 컴퓨팅 장치를 통해 배포될 수 있다.

상술된 방법 및/또는 다양한 실시예들은, 입력 데이터를 기초로 동작하거나 출력 데이터를 생성함으로써, 임의의 기능, 함수 등을 처리, 저장 및/또는 관리하는 하나 이상의 컴퓨터 프로그램을 실행하도록 구성된 하나 이상의 프로세서에 의해 수행될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 방법 및/또는 다양한 실시예는 FPGA(Field Programmable Gate Array) 또는 ASIC(Application Specific Integrated Circuit)과 같은 특수 목적 논리 회로에 의해 수행될 수 있으며, 본 발명의 방법 및/또는 실시예들을 수행하기 위한 장치 및/또는 시스템은 FPGA 또는 ASIC와 같은 특수 목적 논리 회로로서 구현될 수 있다.

컴퓨터 프로그램을 실행하는 하나 이상의 프로세서는, 범용 목적 또는 특수 목적의 마이크로 프로세서 및/또는 임의의 종류의 디지털 컴퓨팅 장치의 하나 이상의 프로세서를 포함할 수 있다. 프로세서는 읽기 전용 메모리, 랜덤 액세스 메모리의 각각으로부터 명령 및/또는 데이터를 수신하거나, 읽기 전용 메모리와 랜덤 액세스 메모리로부터 명령 및/또는 데이터를 수신할 수 있다. 본 발명에서, 방법 및/또는 실시예들을 수행하는 컴퓨팅 장치의 구성 요소들은 명령어들을 실행하기 위한 하나 이상의 프로세서, 명령어들 및/또는 데이터를 저장하기 위한 하나 이상의 메모리 디바이스를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 컴퓨팅 장치는 데이터를 저장하기 위한 하나 이상의 대용량 저장 장치와 데이터를 주고받을 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치는 자기 디스크(magnetic disc) 또는 광 디스크(optical disc)로부터 데이터를 수신하거나/수신하고, 자기 디스크 또는 광 디스크로 데이터를 전송할 수 있다. 컴퓨터 프로그램과 연관된 명령어들 및/또는 데이터를 저장하기에 적합한 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체는, EPROM(Erasable Programmable Read-Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable PROM), 플래시 메모리 장치 등의 반도체 메모리 장치를 포함하는 임의의 형태의 비 휘발성 메모리를 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 예를 들어, 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체는 내부 하드 디스크 또는 이동식 디스크와 같은 자기 디스크, 광 자기 디스크, CD-ROM 및 DVD-ROM 디스크를 포함할 수 있다.

사용자와의 상호 작용을 제공하기 위해, 컴퓨팅 장치는 정보를 사용자에게 제공하거나 디스플레이하기 위한 디스플레이 장치(예를 들어, CRT (Cathode Ray Tube), LCD(Liquid Crystal Display) 등) 및 사용자가 컴퓨팅 장치 상에 입력 및/또는 명령 등을 제공할 수 있는 포인팅 장치(예를 들어, 키보드, 마우스, 트랙볼 등)를 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 즉, 컴퓨팅 장치는 사용자와의 상호 작용을 제공하기 위한 임의의 다른 종류의 장치들을 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치는 사용자와의 상호 작용을 위해, 시각적 피드백, 청각 피드백 및/또는 촉각 피드백 등을 포함하는 임의의 형태의 감각 피드백을 사용자에게 제공할 수 있다. 이에 대해, 사용자는 시각, 음성, 동작 등의 다양한 제스처를 통해 컴퓨팅 장치로 입력을 제공할 수 있다.

본 발명에서, 다양한 실시예들은 백엔드 구성 요소(예: 데이터 서버), 미들웨어 구성 요소(예: 애플리케이션 서버) 및/또는 프론트 엔드 구성 요소를 포함하는 컴퓨팅 시스템에서 구현될 수 있다. 이 경우, 구성 요소들은 통신 네트워크와 같은 디지털 데이터 통신의 임의의 형태 또는 매체에 의해 상호 연결될 수 있다. 예를 들어, 통신 네트워크는 LAN(Local Area Network), WAN(Wide Area Network) 등을 포함할 수 있다.

본 명세서에서 기술된 예시적인 실시예들에 기반한 컴퓨팅 장치는, 사용자 디바이스, 사용자 인터페이스(UI) 디바이스, 사용자 단말 또는 클라이언트 디바이스를 포함하여 사용자와 상호 작용하도록 구성된 하드웨어 및/또는 소프트웨어를 사용하여 구현될 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치는 랩톱(laptop) 컴퓨터와 같은 휴대용 컴퓨팅 장치를 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 컴퓨팅 장치는, PDA(Personal Digital Assistants), 태블릿 PC, 게임 콘솔(game console), 웨어러블 디바이스(wearable device), IoT(internet of things) 디바이스, VR(virtual reality) 디바이스, AR(augmented reality) 디바이스 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 컴퓨팅 장치는 사용자와 상호 작용하도록 구성된 다른 유형의 장치를 더 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 장치는 이동 통신 네트워크 등의 네트워크를 통한 무선 통신에 적합한 휴대용 통신 디바이스(예를 들어, 이동 전화, 스마트 전화, 무선 셀룰러 전화 등) 등을 포함할 수 있다. 컴퓨팅 장치는, 무선 주파수(RF; Radio Frequency), 마이크로파 주파수(MWF; Microwave Frequency) 및/또는 적외선 주파수(IRF; Infrared Ray Frequency)와 같은 무선 통신 기술들 및/또는 프로토콜들을 사용하여 네트워크 서버와 무선으로 통신하도록 구성될 수 있다.

본 발명에서 특정 구조적 및 기능적 세부 사항을 포함하는 다양한 실시예들은 예시적인 것이다. 따라서, 본 발명의 실시예들은 상술된 것으로 한정되지 않으며, 여러 가지 다른 형태로 구현될 수 있다. 또한, 본 발명에서 사용된 용어는 일부 실시예를 설명하기 위한 것이며 실시예를 제한하는 것으로 해석되지 않는다. 예를 들어, 단수형 단어 및 상기는 문맥상 달리 명확하게 나타내지 않는 한 복수형도 포함하는 것으로 해석될 수 있다.

본 발명에서, 달리 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함하여 본 명세서에서 사용되는 모든 용어는 이러한 개념이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 갖는다. 또한, 사전에 정의된 용어와 같이 일반적으로 사용되는 용어들은 관련 기술의 맥락에서의 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 한다.

본 명세서에서는 본 발명이 일부 실시예들과 관련하여 설명되었지만, 본 발명의 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자가 이해할 수 있는 본 발명의 범위를 벗어나지 않는 범위에서 다양한 변형 및 변경이 이루어질 수 있다. 또한, 그러한 변형 및 변경은 본 명세서에 첨부된 특허청구의 범위 내에 속하는 것으로 생각되어야 한다.

100: 디지털 홀로그래픽 현미경
110: 광원
120, 140: 광분할기
130: 콜리메이터
150: 반사체
160: 대상 객체
170: 카메라 센서

Claims (7)

1. 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행되는 디지털 홀로그래픽 현미경의 홀로그램 패턴 분석 소프트웨어 테스트 방법으로서,
   데이터베이스 상에 새로운 알고리즘이 저장되는 것에 응답하여, (a) 객체 영상 및 참조 영상을 포함하는 홀로그램 영상에 대한 주파수 도메인 변환을 수행하는 복수의 제1 알고리즘 중 하나를 추출하는 단계;
   (b) 주파수 도메인 변환된 홀로그램 영상에 대한 필터링을 수행하는 복수의 제2 알고리즘 중 하나를 추출하는 단계;
   (c) 필터링된 홀로그램 영상을 기초로 물체광과 참조광 사이의 광 경로차를 산출하는 복수의 제3 알고리즘 중 하나를 추출하는 단계;
   (d) 산출된 광 경로차를 이용하여 보정 영상의 주파수 도메인 필드를 생성하는 복수의 제4 알고리즘 중 하나를 추출하는 단계;
   (e) 상기 (a) 단계 내지 (d) 단계에 의해 추출된 알고리즘들을 조합하여, 입력된 홀로그램 영상에 대한 보정 영상을 생성하는 단계;
   상기 생성된 보정 영상을 기초로 상기 알고리즘들의 조합에 대응하는 성능 테스트를 수행하는 단계; 및
   상기 성능 테스트가 수행되는 경우, 상기 알고리즘들의 조합의 성능 순위를 나타내는 성능 순위 리스트를 생성하는 단계;
   를 포함하는 디지털 홀로그래픽 현미경의 홀로그램 패턴 분석 소프트웨어 테스트 방법.
   
2. 삭제
3. 제1항에 있어서,
   상기 생성된 보정 영상을 기초로 상기 알고리즘들의 조합에 대응하는 성능 테스트를 수행하는 단계는,
   알고리즘 조합에 따른 메모리 사용량, 보정 영상 생성 속도 및 진동 안정성을 포함하는 사전 결정된 성능 지표를 기초로 상기 알고리즘들의 조합에 대응하는 성능 테스트를 수행하는 단계;
   를 포함하는 디지털 홀로그래픽 현미경의 홀로그램 패턴 분석 소프트웨어 테스트 방법.
   
4. 제1항에 있어서,
   상기 (a) 단계 내지 (e) 단계는 복수의 알고리즘 조합을 기초로 상기 홀로그램 영상과 연관된 대상 객체의 사전 결정된 깊이 정밀도에 대응하는 보정 영상이 생성될 때까지 반복 수행되는 디지털 홀로그래픽 현미경의 홀로그램 패턴 분석 소프트웨어 테스트 방법.
   
5. 제4항에 있어서,
   상기 홀로그램 영상과 연관된 대상 객체의 사전 결정된 깊이 정밀도에 대응하는 보정 영상을 기초로 사전 결정된 임계값 이상의 성능을 갖는 알고리즘 조합을 추출하는 단계; 및
   상기 추출된 알고리즘 조합을 상기 디지털 홀로그래픽 현미경의 홀로그램 패턴 분석 소프트웨어로 결정하는 단계;
   를 더 포함하는 디지털 홀로그래픽 현미경의 홀로그램 패턴 분석 소프트웨어 테스트 방법.
   
6. 제1항 및 제3항 내지 제5항 중 어느 한 항에 따른 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
   
7. 컴퓨팅 장치로서,
   통신 모듈;
   메모리; 및
   상기 메모리와 연결되고, 상기 메모리에 포함된 컴퓨터 판독 가능한 적어도 하나의 프로그램을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서;
   를 포함하고,
   상기 적어도 하나의 프로그램은,
   데이터베이스 상에 새로운 알고리즘이 저장되는 것에 응답하여, 객체 영상 및 참조 영상을 포함하는 홀로그램 영상에 대한 주파수 도메인 변환을 수행하는 복수의 제1 알고리즘 중 하나를 추출하고,
   주파수 도메인 변환된 홀로그램 영상에 대한 필터링을 수행하는 복수의 제2 알고리즘 중 하나를 추출하고,
   필터링된 홀로그램 영상을 기초로 물체광과 참조광 사이의 광 경로차를 산출하는 복수의 제3 알고리즘 중 하나를 추출하고,
   산출된 광 경로차를 이용하여 보정 영상의 주파수 도메인 필드를 생성하는 복수의 제4 알고리즘 중 하나를 추출하고,
   추출된 알고리즘들을 조합하여, 입력된 홀로그램 영상에 대한 보정 영상을 생성하고,
   상기 생성된 보정 영상을 기초로 상기 알고리즘들의 조합에 대응하는 성능 테스트를 수행하고,
   상기 성능 테스트가 수행되는 경우, 상기 알고리즘들의 조합의 성능 순위를 나타내는 성능 순위 리스트를 생성하기 위한 명령어들을 포함하는 컴퓨팅 장치.
   

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