KR20010040433A

KR20010040433A - 다중 이미지의 융합에 의한 밝거나 어두운 반점의 제거를위한 방법 및 장치

Info

Publication number: KR20010040433A
Application number: KR1020007008222A
Authority: KR
Inventors: 캐머스데오도르; 샐개니코프마르코스; 크미에레스키토마스; 한나케이스제임스
Original assignee: 센사르 인코포레이티드; 윌리암 제이. 버크; 사르노프 코포레이션
Priority date: 1998-01-27
Filing date: 1999-01-26
Publication date: 2001-05-15
Also published as: WO1999038121A1; US6088470A; AU2341199A; EP1050019A1; JP2002501265A

Abstract

눈에 조명하여 상을 얻는 신뢰할 수 있는 방법과 장치에서는 다른 조명기에 의한 조명 상태하에서 형성된 각각의 피사체의 다중 이미지를 형성하는 위한 다중 빛 소스를 사용한다. 피사체의 합성 이미지는 그레이 스케일 값에 근거하여 픽셀들을 선택하거나 피라미드 이미지 프로세싱을 사용함으로서 형성된다. 보통 피사체에 의해 손상될 수도 있는 안경으로부터 반사된 조명에 의해 야기되는 밝은 점이 없거나, 어두운 명암이 없거나 밝은 반점이나 어두운 명암 둘다 없도록 합성 이미지를 형성할 수 있다.

Description

다중 이미지의 융합에 의한 밝거나 어두운 반점의 제거를 위한 방법 및 장치 {METHOD AND APPARATUS FOR REMOVAL OF BRIGHT OR DARK SPOTS BY THE FUSION OF MULTIPLE IMAGES}

하나 또는 그 이상의 빛 또는 다른 조명기하에 카메라에 의해 찍힌 피사체의이미지에서 나타나는 밝은 반점, 및 음영에 관한 현상은 잘 알려져 있다. 그들이 존재한다는 것은 단지 결점이거나 의도적으로 이미지를 표현한 것이다. 결과적으로, 전문 사진가나 비디오 카메라 조작자는 신(scene)에 존재하는 빛의 소스를 예리하게 알아낸다. 사진 작업실과 같은 많은 장소에서, 밝은 반점 또는 글레어를 제거하고, 음영을 최소화하기 위해 피사체의 위치를 정하고, 조명을 배치할 수 있다. 이 문제는 피사체가 정지해 있거나, 특정 장소에 위치하거나 정치한 체 있기 보다는 움직이는 텔레비전 스튜디오 안에서는 더 어려워진다. 밝은 점이 카메라나 조명의 위치에 의해 제거될 수 있는 곳일지라도 위치 선정 과정은 상당한 시간 소비를 막을 수 있다. 부가적으로, 만약 한 사람이 특정 위치에 가만히 있게 되면, 그 사람은 신경질이 나거나 불편할 것이다. 그러므로, 조명, 및 카메라 위치의 조절은 종종 그 문제를 해결하지 못한다.

카메라 이미지는 사진이 찍혀지는 피사체를 확인하기 위해 다양한 위치에서 사용된다. 이들 위치는 안전이나 감시를 위한 인간의 확인으로부터 자동제조공정에서 생산품이나 이들의 결점을 확인하는 범위에 이른다. 밝은 반점은 종종 사람이 안경이나 반사되는 옷을 착용하고, 생산품이 반사가 잘되는 표면을 갖고 있거나, 유리 또는 투명한 플라스틱 용기에 담겨 있을 때, 형성된다. 이미지에 존재하는 밝은 반점은 이미지로부터 사람, 생산품 또는 생산품의 결점을 확인하는 것을 가능하게 할 것이다. 그러므로, 이미지로부터 밝은 반점을 제거하기 위한 방법이나 장치가 필요하다.

그 기술은 이미지로부터 밝은 반점과 같은 인공 산물을 제거하기 위한 많은 과정이 발달하였다. 이 기술들은 이미지를 에어 브러쉬로 수정하는 것에서 디지털화하는 범위에 이르고 그런 뒤, 하나 또는 그 이상의 연산을 이미지에 적용한다. 어떤 기술은 조합된 둘 또는 그 이상의 이미지를 사용한다. 이들 이전의 방법 중 다수가 완성하는데 몇분 또는 몇 시간이 걸릴 민큼, 상당한 시간이 소비된다. 그러므로, 적은 비용과 덜 비싼 컴퓨터 하드웨어를 사용하여 빠르게 처리할 수 있는 이미지 프로세싱(processing)이 더 바람직하다.

개인의의 생물학상 특징으로부터 각 개인을 인지하거나 확인하기 위한 수명 측정법으로 알려진 여러 방법이 있다. 상기 방법들 중 어떤 것은 눈이나 얼굴의 상을 만들고, 얼굴의 특징, 눈의 망막 혈관의 패턴, 또는 눈의 홍체에서의 패턴을 분석하는 과정이 포함된다. 최근 몇년에는 특히 안전 지역이나 시스템에 접근하려는 사람을 빠르게 인식할 수 있는 더 믿을 수 있는 시스템이 요구된다. 그러한 안전 시스템의 흔한 예로 사용 권한이 있는 자가 은행거래를 할 수 있도록 허용하는 현금 인출 예입 장치가 있다. 상기 시스템들 중 다수가 다양한 사람들에 의해 사용된다. 상기 사람들은 매우 종종 정확한 인식뿐만 아니라, 신속함을 요구한다. 미국특허 제 5717512에서는 자동 현금 인출 예입 장치의 사용자의 눈의 이미지를 빠르게 얻기 위한 치밀한 시스템을 발표하였다. 상기 이미지는 그런 뒤, 사용자의 홍채의 패턴에 근거하여 사용자를 인식하는데 사용된다.

홍체 인지를 이용하여 정확하게 개인을 확인하는 기술은 미국특허 제 5291560과 제 4641349에 설명되어 있다. 상기 참고문헌에서 설명된 시스템은 명확하고, 초점이 잘 맞춰진 이미지를 요구한다. 안경은 자체에서의 굴절때문에 좋은 눈의 이미지를 얻는 것을 방해하기 쉽다. 콘택트 렌즈는 눈의 상을 만드는 것을 간섭하는 굴절을 일으킬 것이다. 그렇지만, 콘택드 렌즈는 안경보다 곡율이 더 크기 때문에 콘택드 렌즈로부터의 굴절이 더 적고, 안경로부터의 굴절보다 문제가 더 적다.

굴절은 시스템 자체의 조명으로부터 올 것이다. 이 경우에, 계산은 안경로부터 조명기의 스펙큐러(spcecular) 굴절로부터 카메라 렌즈의 조사(가시광선용 조명도)가 조명기의 발산 굴절에 의해 야기되는 눈의 이미지의 카메라 조도보다 1000배 더 크다. 눈을 바라보는 카메라는 렌즈, 그것의 구경, 및 눈의 충분히 밝은 이미지를 얻을 수 있는 노출 시간의 조합을 지니고 있어야 한다. 그러므로, 훨씬 더 밝은 스펙큘러 조명기의 굴절은 스펙큐러 굴절의 영역을 감쌀 수 있는 카메라의 이미지 센서의 사진 요소(픽셀)을 충만시키고, 이 굴절에 의해 흐려지는 눈 이미지의 일부에 대한 모든 정보는 잃게 될 것이다.

피사체 눈의 좋은 이미지를 얻기 위해서는 피사체에게 자신의 안경를 제거하도록 요구하는 것이 가능하다. 그렇지만, 이것은 어쩌면 귀찮고, 피사체는 안경을 벗는 것을 거부하거나 시스템으 사용하는 것을 피할 수도 있다. 결과적으로, 종종 스펙큐러 굴절이라고 불리는, 착용하고 있는 안경이나 콘택드 렌즈를 제거하도록 요구하지 않고, 시스템 자체의 조명에 의해 야기되는 밝은 반점의 효과를 최소화하면서 눈의 유용한 이미지를 얻을 수 있는 상을 만드는 시스템이 필요하다.

안경에서의 조명의 스펙큐러 굴절은 안경 및 상을 만드는 카메라에 관한 한, 조명의 기하학적인 배치에 의해 달라지기 때문에, 상대적으로 서로 넓게 간격을 띄운 다수의 빛 소스를 사용할 수 있고, 홍체의 카메라 뷰(view)를 흐리게 하는 안경에서의 스펙큐러 굴절을 일으키는 하나 또는 그 이상의 빛 소스를 끌수 있다. 그렇지만, 상기 기술들은 실질적인 이유로 조명 및 카메라의 위치가 고정되어야 하거나 거의 변화되지 않는 동안에, 피사체가 변화하기 때문에 어떤 시스템을 이용한 모든 피사체의 이미기에서의 모든 스펙큐러리티(specularity)를 제거할 수 없을 것이다. 그럼에도 불구하고, 카메라 및 조명기의 같은 물리적 배치가 상기 스펙큐러 굴절의 부정적인 효과를 제거하기 위한 이미지 융합의 방법을 위한 플랫폼으로서 사용될 것이다.

일반적으로, 이미지 융합은 세 단계를 포함한다.: (1) 신에서 각 포인트 (point)에 대응하는 좋은 데이터를 이미지들 중 하나로부터 얻는 것과 같이 같은 신의 둘 또는 그 이상의 이미지를 얻는 것, (2) 각 포인트에서 좋은 데이터를 발견하는 방법, 및 (3) 이미지들로부터의 데이터를 하나의 이미지로 융합하는 방법. 같은 신의 둘 또는 그 이상의 이미지는 각 이미지에 대한 다른 소스, 조명 각도, 및 좋은 데이타와 발견하기 위한 접근을 사용하여 생성되고, 그것을 단 하나의 이미지로 융합하는 것은 다중-해상도 이미지 프로세싱, 또한 피라미드(pyramid) 프로세싱이라고 한다.

Van der Wal과 Burt의 "A VLSI Pyramid Chip for Multiresolution Image Code"(Internatonal Journal of Computer Vision , Vol.8 No.3, 1992, pp 177-189)에서 다중 형태의 이미지의 피라미드 프로세싱이 간략하지만 정확하게 설명되어 있다. 특히, 라플라시안(Laplacian) 피라미드에 대해 정의되어 있다. Burt와

Aldeson의 "The Laplacian Pyramid as a Compact Image Code"(IEEE Transaction on Communication, Vol.COM-31, No.4, April 1983, pp.532-540_)에서 상세히 설명한 것처럼, 라플라시안 피라미드는 한 세트의 밴드패스 성분으로서 이미지를 나타낸다. 이미지의 라플라시안 피라미드 표현은 다양한 공간 주파수 밴드,및 또한 다중 이미지로부터 선택된 공간 주파수 성분으로부터의 단 하나의 이미지 구성을 조사하고, 필터링하는 것을 가능하게 한다.

여러 미국 특허에서 다양한 목적을 이루기 위한 라플라시안 피라미드, 및 그와 관계된 다중-해상도 이미지 프로세싱의 사용을 보여준다. 미국 특허 제 4,661,986호 Aldeson의 "Depth-of-focus Imaging Process Method"에서 다중 이미지들로부터 광학적으로 강조된 이미지를 합성하기 위한 피라미드 프로세싱을 사용한 방법을 설명하고 있다. 미국 특허 "Method for Fusing Images and Apparatus Therefor"란 표제의 제 5,325,449호와 제 5,488,674호는 피라미드 프로세싱과 확장된 정보 내용과 함께 합성 이미지를 형성하기 위해 방향성으로 센서티브한 공간 주파수 필터의 사용을 설명하고 있다. 미국 특허 제 5,526,446호 Aldeson의 "The Noise Reduction System"은 이미지로부터 노이즈를 필터하기 위한 다중 해상도 이미지 프로세싱을 사용한다. 상기 방법들은 하드웨어, 및 이미지가 어떻게 얻어지는 지 고려하지 않고 이미지를 프로세스하기 위해 사용되는 과정으로 향해지게 된다. 상기 방법들은 비싼 하드웨어를 요구하거나 상대적으로 느린 경향이 있다.

본 발명은 저명기의 형태와 위치에 의해 밝은 반점, 및 음영이 생기는 카메라에 의해 형성된 이미지로부터의 밝은 반점 및 음영의 제거와 관계된 것이다.

도 1은 상을 만들기 위한 안경 렌즈 뒤의 눈을 조명하기 위해 두 빛에 동조된 카메라에 의해 두 빛 소스가 사용되는 것을 보여주는 다이어그램이다.

도 2는 조명하는 빛 소스의 스펙큐러 굴절에 의해 부분적으로 흐려지는 홍체의 뷰를 갖는 안경 렌즈를 통해 상을 만드는 카메라에 의해 보여지는 것과 같은 눈의 뷰이다.

도 3은 죄측-조명된 눈의 이미지, 우측-조명된 같은 눈의 이미지, 및 다른 두 상의 융합에 의해 형성된 제 3의 이미지를 보인다.

도 4는 두 이미지를 융합하기 위한 본 발명 방법의 제 1의 현재 바람직한 실시예를 설명하는 다이어그램이다.

도 5는 오프 센터 이미지의 다이어그램이다.

도 6은 라플라시안 피라미드에서 형성된 연속적인 이미지이다.

도7은 라플라시안 피라미드를 이용한 두 이미지의 융합에 의해 밝은 반점을 제거하는 제 2의 현재 바람직한 실시예의 플로우 챠트이다.

도 8은 마나킹의 우측-조명된 얼굴 이미지, 같은 마네킹의 좌측-조명된 얼굴 이미지, 및 라플라시안 피라미드를 사용한 다른 두 이미지의 융합에 의해 형성되는 제 3의 이미지를 보여주고 있다.

본 발명은 밝은 점 또는 스펙큐러리티가 없는 고질의 이미지를 얻기 위해 특별한 이미지 융합 기술에 의해 카메라,및 조명 조절을 조합한 방법, 및 장치를 제공한다. 본 발명을 변화시켜 음영을 제거하거나 어두운 반점과 밝은 반점 모두를 제거하기 위해 사용될 수 있다. 본 발명의 방법과 장치에 의해 생성된 이미지는 가장 큰 노력을 요구하는 피사체 확인 방법을 사용하여 이미지에서 피사체의 존재를 확인하기 위해 사용될 수 있다. 바람직한 실시예에서 본 발명의 이미지는 얼굴이나 눈의 이미지를 사용하여 개인을 확인하기 위해 사용된다. 본 발명의 방법과 장치는 특히 사람의 홍체로부터 사람을 확인하기 위해 사용되는 이미지를 만드는데 유용하다.

우선 본 발명자는 서로 상대적으로 넓게 간격이 띄워진 빛 소스를 선택한다. 빠르게 연속하여 잡히고, 다른 빛 소스들에 의해 조명된 피사체의 이미지를 융합한다. 그레이 스케일 값을 갖는 픽셀로 각각 구성된 적어도 두 이미지를 사용한다. 한 쌍의 두 픽셀이 이미지내 피사체 상의 한 포인트에 대응하도록, 각 이미지마다 픽셀을 쌍을 짓기 위해 이미지를 찍어 변형한다. 스펙큐러 굴절이 없는 이미지를 만들기 위해 본 발명자는 더 낮은 그레이 스케일 값을 갖는 각 쌍으로부터 픽셀을 선택한다. 그레이 스케일 값이 임계값 아래인 경우에만 더 높은 값을 갖는 픽셀를 선택함으로써 음영을 제거할 수 있다. 같은 기술이 각 이미지마다 몇 세트의 픽셀들을 형성하고, 각 세트로부터 최소 값의 픽셀 또는 최대 값의 픽셀를 선택함으로서 세개 또는 그 이상의 이미지에 사용할 수 있다. 다르게 변화세켜 본 발명자는 밝은 반점, 어두운 반점, 또는 둘다 제거하기 위해 피라미드 이미지 프로세싱을 사용한다.

본 발명의 방법과 장치는 비디오 카메라에 의해 창조된, 한 세트의 래스터 라인을 포함한 이미지에 특히 잘 적용된다. 그러한 이미지의 경우, 제 1 이미지로서 짝수 래스터 라인만을, 제 2 이미지로서 홀수 래스터 라인만을 선택할 수 있다. 상기 이미지들은 완전한 이미지의 데이터 양의 반을 포함하고 있어 더 빨리 프로세스할 수 있다. 본 발명자의 이미지 융합 방법은 주위 조명을 제거하기 위해 이미지 를 빼는 방법과 조합될 수 있다.

본 발명의 방법과 장치의 다른 목적과 이점은 도면에서 보여진, 정확한 현재 바람직한 실시예로부터 명확해질 것이다.

본 발명의 방법과 장치가 어떤 피사체의 이미지를 위해 사용될 수 있더라도 특히 안경을 착용한 사람의 눈의 이미지를 얻는데 유용하다. 바람직한 실시예에서 본 발명자는 도1의 다이어그램에서 설명한 것처럼, 두개의 조명기와 하나의 비디오 카메라를 사용한다. 안경 렌즈(3)를 착용한 피사체의 눈(1)은 카메라(11)을 들여다보고 있다. 상기 눈은 제 1 빛 소스(2)와 제 2 빛 소스(4)에 의해 조명된다. 빛 소스(2)와 (4)의 방출 패턴은 그들중 어느 쪽은 카메라(11)이 눈의 좋은 이미지를 ㅣ록하기에 충분한 강도를 갖는, 눈의 앞면을 가로질러 꽤 평평한 조명을 생성한다.

피사체가 존재하는 시간 동안 빛 소스(2)및 (4)를 방치하는 대신에 카메라 (11)의 노출 시간과 동시에 펄스로 수정하거나 번적거리게 한다. 이것은 스트로빙 (strobing)장치(12)와 스트로빙 장치(12)와 카메라(11)에 연결되어 있는 조명조절기(14)를 사용하여 이루어질 수 있다. 이들 펄스의 강도와 지속시간 모두 눈(1)의 이미지의 정확한 노출을 위해 조절되어 진다.

적어도 빛 소스(2)에서 카메라(11)까지의 하나의 빛의 경로는 안경 렌즈(3)의 제 1표면(앞 또는 뒤)로부터의 스펙큐러 굴절을 만들어 도2에서 설명된 카메라 뷰에서 보인 것처럼, 카메라(11)에 보이는 빛 소스(2)의 가상 이미지(21)를 만든다. 유사하게 적어도 빛의 소스(4)로부터 카메라(11)까지의 한 빛의 경로가 안경 렌즈(3)의 같은 제1의 표면으로부터 스펙큐러 굴절을 만들어 도2에서 설명된 눈(1)의 카메라 뷰에 보인 것처럼, 카메라(11)에 보이는 빛 소스(4)의 가상 이미지(23)을 만든다. 비록 도2가 안경 렌즈(3)의 제1 표면에 의해 생긴 한 쌍의 가상 이미지(21)과 (23)만을 보이고 있더라도, 렌즈의 제2 표면은 정상적으로 다른 쌍의 가상 이미지를 생성시킬 것이다. 상기 이미지들은 모든 점에서 제1 표면에 의해 생성된 것과 같은 이미지와 같은 역활을 한다. 가상 이미지(21)과 (23) 모두 카메라(11)의 뷰에 있는 눈의 홍체의 부분을 흐리게 할 것이다. 그러므로 도3의 좌측에 보인 것처럼, 제1 이미지가 노출되어 있는 동안, 제2 빛 소스(4)를 계속 활성화하면서 조절기(14)는 가상 이미지(21)을 만드는 제1 빛 소스(2)를 끈다. 그 후, 즉시 도3의 중간에 보인 것 처럼, 제2 이미지가 노출되어 있는 동안, 제1 빛 소스(2)를 계속하여 활성화하면서 조절기(14)는 가상 이미지(23)을 만드는 제2 빛 소스(4)를 끈다. 상기 두 이미지로부터 본 발명자는 이미지 프로세서(16)을 사용하여 도3의 우측 부분에 보인 합성 이미지를 형성한다. 그 합성 이미지는 픽셀의 그레이 스케일 값을 기초로 한 각 픽셀의 위치에서 제1 이미지,및 제2 이미지의 해당되는 위치로부터 픽셀를 선택함으로서 제1 이미지, 및 제2 이미지로부터 형성된다. 이것은 도4, 및 도5를 참조하면 더 쉽게 이해될 것이다.

이미지는 그레이 스케일 값을 각각 갖는 픽셀의 배열(matrix)로 구성된다.이미지의 크기에 따라 하나의 배열로 정리되어 있는 수백 또는 수천개의 픽셀이 있을 것이다. 각 픽셀은 독특한 x, y 좌표 위치를 갖는다. 그러므로, 만약 같은 피사체의 두 이미지가 있다면, 피사체 상에 단 하나의 포인트에 대응하는 각 이미지에 하나의 픽셀이 있을 것이다. 만약 두 이미지가 다른 조명 조건하에 찍힌다면, 피사체 상에 하나의 선택된 포인트에 대응하는 제1 이미지에서 픽셀의 그레이 스케일 값은 같은 포인트에 대응하는 제2 이미지의 픽셀의 그레이 스케일 값과 다르다. 도4에서는 6×6배열로 정리된 36개의 픽셀로부터 형성된 3개의 이미지가 있다. 사용되고, 창조된 이미지는 본 발명의 개념을 설명하기 위해 여기서 소개한 6×6이미지보다 실질적으로 더 크다. 실로, 본 발명자는 640 픽셀×640픽셀의 이미지를 만드는 카메라를 선호한다. 이미지1 및 이미지 2가 각 이미지에 밝은 반점을 만드는 다른 조명 상태 하에 찍힌다. 밝은 반점은 개원으로 나타낸다. 남아있는 원은 채워진 원, 여러 점을 포함한 원, 및 3개의 점만 포함한 원에 의해 나타내지는 세 개의 그레이 스케일 값을 가리키기 위해 어둡게 나타낸다. 각 이미지의 밝은 반점은 피사체의 한 부분을 흐리게 한다. 그러므로, 본 발명자는 도4의 마지막 이미지를 형성하기 위하여 6×6배열로, 각각 픽셀 위치 또는 x, y 좌표 위치의 이미지1 또는 이미지2 중 하나로부터 픽셀를 선택한다. 상기 마지막 이미지는 문자 x인 피사체의 명확한 이미지를 나타낸다.

이미지1, 및 이미지2에서 두 이미지의 같은 픽셀 위치는 피사체상의 같은 독특한 포인트에 해당한다. 상기 내용이 들어맞지 않는 곳에 두 이미지가 나타날지도 모른다. 상기 사건의 한 예는 도5에서 설명된다. 그 이미지는 도4의 이미지와 같은 내용중 많은 것을 보여준다. 만약 한 이미지가 다른 이미지와 관련되어 있는 오프 센터라면, 적당한 쌍을 이루기 위해서 하나 또는 두 이미지를 전처리를 할 필요가 있다. 상기 전처리를 수행하게 될 기술에 능숙한 사람들에게 잘 알려진 여러 기술이 있다. 다음에 오는 논문에서 본 발명자는 두 이미지 모두의 같은 (x, y)위치에서 피사체상에 각각의 물리적 포인트가 나타난다는 것을 확신하기 위해, 제1이미지의 포획에서 제2 이미지의 포획까지의 시간동안 피사체의 최소 운동이 있다고 가정하거나 어떤 전처리가 일어난다는 가정이 뒤따른다. 보통의 비디오 이미지는 래스터 라인이라 불리는 픽셀의 라인들로 구성된다. 상기 래스터 라인은 연속적으로 번호가 매겨지거나 두 분야로 나뉘어진다. 한 분야는 홀수 라인을 포함하고, 제2 분야는 짝수 래스터 라인을 포함한다. 만약 제1 조명기와 제2 조명기가 비디오 카메라처럼, 같은 프레임(frame)속도로 교대로 조명된 뒤, 단 하나의 이미인 경우 한 분야는 활성화된 제1 조명기로 생성되고, 그 이미지의 경우, 다른 분야는 활성화된 제2 조명기로 생성된다. 결과적으로, 만약 비디오 이미지가 유용하다면 제1 이미지로서 짝수 분야를 제2 이미지로서 홀수 분야를 선택하거나 그 반대이다. 만약 이것이 이루어진다면, 비디오 이미지에서 이웃한 픽셀들의 쌍들, 홀수 래스터 라인으로부터의 하나의 픽셀, 및 짝수 래스터 라인으로부터의 다른 픽셀은 피사체 상의 단 하나의 포인트에 대응한다.

이미지 C인 최종 합성 이미지와 함께 이미지 A, 및 이미지 B로써 두 초기 이미지를 고려할 수 있다. 만약 제1 이미지가 x, y가 이차원의 좌표 즉,카메라의 뷰에서 픽셀의 위치를 명기하기 위한 직각 좌표계인 곳에서 픽셀 값 A(x, y)를 갖고, 제2 이미지가 픽셀 값 B(x, y)르 갖게 된다면, 본 발명의 방법에 따라 형성된 합성 이미지는 픽셀 값 C(x, y)=MIN(A(x, y), B(x, y))를 갖는다. 여기서 MIN은 그것의 두 파라미터의 최소량을 선택하는 최소 함수이다. 본 발명자는 만약 전부가 아니라면, 스펙큐러리티를 대표하는 대부분의 픽셀은 그레이 스케일 값(255)를 갖는다. 최소 그레이 스케일 값을 선택함으로써 이미지로부터 스펙큐러리티를 효과적으로 제거한다. 명암은 최대 그레이 스케일 값을 갖는 픽셀을 선택함으로서 제거될 수 있다. 그렇지만, 스펙큐러리티 또는 새츄레이션(saturation)을 대표하는 픽셀의 선택을 피하기 위해 255와 같이 임계 그레이 스케일 값 이하의 최대 그레이 스케일 값을 선택한다.

본 발명의 방법은 발생할 수도 있는 어떤 블루밍이라도 극복한다. 계산은 안경에서 조명의 스펙큐러 굴절로부터 카메라의 조사(가시광선을 위한 조도)가 조명의 확산 굴절에 의해 생성되는 눈 이미지의 카메라 조사보다 1000배 만큼 크다는 것을 보인다. 눈을 바라보는 카메라는 렌즈, 구경, 및 눈의 충분하게 밝은 이미지를 주는 노출 시간의 조합을 갖추고 있어야 한다. 그러므로, 조명기의 훨씬 더 밝은 스펙큐러 굴절은 스펙큐러 굴절의 영역을 싸고있는 카메라 이미지 센서의 픽셀을 새츄레이트(saturate)할 것이고, 상기 굴절에 의해 흐려지는 눈 이미지의 부분에 관한 모든 정보를 잃게 될 것이다. 또한, 스펙큐러 굴절의 영역을 둘러싼 픽셀의 값은 블루밍이라 불리는 현상에서 새츄레이트된 픽셀에 의해 변조된다. 이는 가장 흔한 전자 이미지인 전하결합디바이스(CCD^,S)가 서로 잘 분리되지 않았기 때문에 일어난다. 두빛 소스(2), 및(4)과 잘 분리되지 않는 한 가상 이미지(23)과 그와 관련된 블루밍은 가상 이미지(21)과 구와 관련된 블루밍과 겹쳐지지 않고, 피사체의 모든 부분은 적어도 제1 이미지나 제2 이미지중 하나에서 명확하게 보일 수 있다. 그러므로, 도3의 좌측 이미지 또는 센터 이미지 중 하나 또는 둘 모두에서 사람의 홍체의 모든 부분이 명확하게 보여질 수 있다. 그러므로 도3의 가장 우측의 합성 이미지는 전체 홍체의 좋은 뷰를 포함하고 있다.

빛 소스(2), 및 (4)는 하나 또는 그 이상의 고 파워 빛-방출 다이오드(옵토 다이오드 회사에 의해 제조된 OD-669 IR LED array같은), 광학 섬유를 통해 공급되는 레이저 다이오드, 발산 렌즈가 구비된 레이저, 백열 램프 또는 적당한 스팩트럼 띠에서 적당한 방출 패턴과 함께 충분한 전력을 생산하는 다른 소스를 갖추고 있다. 빛 소스는 가시광선 또는 적외선과 같은 비가시광선을 만든다.

도1이 수평으로 배열되어 있는 두 빛 소스(2)와 (4)를 보이고 있지만, 조명 조절기가 복합 출력 이미지를 형성하기 위해 사용된 다중 이미지 중 적어도 하나에 흐린 스펙큐러 굴절 또는 블루밍이 없이 홍체의 각 부분에 충분히 조사하는 하나 또는 그 이상의 소스를 사용할 수 있도록 빛 소스의 띄워진 간격이, 충분히 멀리 분리된 눈의 카메라 뷰에서 안경 렌즈로부터 반사된 소스의 가상 이미지에 적합하다는 한에서, 둘 또는 그 이상의 빛 소스는 수평, 수직, 방사상으로 또는 다른 어떤 기하학적으로 배열될 것이다.

본 발명 방법의 제2 바람직한 실시예에서는 도1에서 보여진 것처럼, 제1 실시예의 배열 중 어떤 것이라도 사용되지만, 이미지 프로세싱은 제1 및 제2 입력 이미지들의 라플라시안 피라미드 계산을 사용한다. 상기 변화는 피사체 얼굴ㄹ의 더 넓은 뷰에서 눈을 찾으려고 시도할 때, 바람직하다. 샘플 이미지의 라플라시안 피라미드의 계산은 도6에서 설명된다.

상기 과정은 도8의 좌측 이미지 또는 센터 이미지 중 어느 하나가 될 수 있는 본래의 이미지로 시작한다. 도6의 본래의 이미지는 도8의 중앙 이미지이다. 본래의 이미지는 레벨 0의 가우시안(Gaussian)이미지라고 불린다. 좌측 이미지의 칼럼 (column)은 본래의 이미지의 연속적으로 더 낮은 공간주피수 근사값들로 구성된 원이지의 가우시안 피라미드이다. 위에서 아래로, 상기 레벨은 레벨 0, 레벨 1, 레벨 2, 레벨 3임을 확인한다. 또한 추가 레벨이 또한 형성된다는 것을 이해해야 한다. 우측 이미지의 칼럼은 가우시안 피라미드의 연속적인 레벨들 사이의 차이점을 나타내는 이미지로 구성된 본래 이미지의 라플라시안 피라미드이다. 위에서 아래로, 상기 레벨은 유사하게 레벨 0, 레벨 1, 레벨 2 라플라시안 이미지라고 불린다. 그러므로, 레벨 0의 라플라시안 이미지는 레벨 0의 가우시안 이미지에서 레벨 1의 가우시안 이미지를 뺀것이다. 레벨 3의 라플라시안 이미지는 레벨 3의 가우시안 이미지에서 도6에서 보여지지 않은 레벨 4의 가우시안 이미지를 뺀것이다. 사실상, 상기 이미지는 본래 이미지의 연속적으로 더 낮은 공간 주파수 패스 밴드 성분이다. 또한 원이미지는 역의 라플라시안 변환을 수행함으로써 가우시안 피라미드의 가장 높은 레벨(가장 낮은 주파수 근사값)과 라플라시안 피라미드로부터 재생된다. 상기 피라미드 프로세싱의 수학적인 세부 사항은, 라플라시안 피라미드의 필요한 계산을 RE(reduce-expand)라플라시안 이라고 부른 Van der wal 과 Burt에 의해 쓰여진 "A VLSI Pyramid Chip for Multi-resolution Image Analysis"(International Journal of Computer Vision, Vol.8 No.3.1992,pp.177-189)에 주어진다.

상기 피라미드 프로세서를 사용하여, 제2의 바람직한 실시예는 도7에 보여진 플로우 차트에 따라 처리된다. 30 단계를 시작후, 도8의 가장 좌측에 보인 것처럼, 시스템은 피사체 얼굴(32 단계)의 우측-조명된 이미지를 포획한다. 그런 뒤, 상기 시스템은 도8의 중앙 이미지에 보인 것처럼, 피사체 얼굴(단계 34)의 좌측-조명된 이미지를 포획한다. 상기 시스템은 36단계에서 상기 이미지들 둘을 위한 다섯-레벨 라플라시안 피라미드를 계산한다. 도8의 중앙 이미지를 위한 라플라시안 이미지의 네개의 레벨들만 도6에 보여진다.

38 단계에서, 36단계에서 계산한 두 라플라시안 피라미드의 더 높은 레벨 (3및4)로부터 합성 이미지를 작성했다. 특히, 좌측-조명된 이미지로부터 얻은 라플라시안 피라미드의 특정 레벨에서 이미지가 x, y가 카메라의 뷰에서 픽셀의 위치를 명기하는 이차원의 직각 좌표계의 좌표인 픽셀 값 L(x, y)를 갖고, 우측-조명된 이미지로부터 얻은 라플라시안 피라미드의 같은 레벨의 이미지가 픽셀 값 R(x, y)를 갖는다면, 합성 이미지는 C(x, y)=MAX(L(x, y), R(x, y))를 갖는다. 여기서 MAX는 그것의 두 파라미터 중 더 큰 것을 선택한 최대 함수이다. 제1 바람직한 실시예에서처럼, 피사체 상의 각각의 물리적 포인트가 좌측-조명된 이미지와 우측-조명된 이미지의 같은 (x, y)위치에서 나타남을 확신하기 위해 좌측-조명된 이미지의 포획에서 우측-조명된 이미지를 포획하는 동안, 피사체의 움직임이 최소라고 가정하거나, 어떤 프로세싱이 일어난다고 가정한다.

40 단계에서, 36 단계에서 계산된 두 라플라시안 피라미드중 더 낮은 레벨 (0, 1, 및 2)로부터 합성 이미지를 작성했다. 특히, 좌측-조명된 이미지로부터 얻은 라플라시안 피라미드의 특정 레벨의 이미지가 x, y가 카메라의 뷰에서 픽셀의 위치를 명기하는 이차원의 직각 좌표계의 좌표인 픽셀 값 L(x, y)를 갖고, 우측-조명된 이미지로부터 얻은 라플라시안 피라미드의 같은 레벨의 이미지가 픽셀 값 R(x, y)를 갖는다면, 합성 이미지는 C(x, y)=MIN(L(x, y), R(x, y))를 갖는다. 여기서 MIN은 그것의 두 파라미터중 가장 작은 것을 선택하는 최소 함수이다. 제1 바람직한 실시예에서처럼, 피사체 위의 각 물리적 포인트가 좌측-조명된 이미지와 우측-조명된 이미지의 같은 (x, y)위치에서 나타남을 확신하기 위해 좌측-조명된 이미지의 포획에서 우측-조명된 이미지를 포획하는 동안, 피사체의 움직임이 최소라고 가정하거나, 어떤 프로세싱이 일어난다고 가정한다.

42 단계에서, 제3 라플라시안 피라미드가 되기 위해, 38 단계, 및 40단계의 각 레벨에서 형성된 합성 이미지를 찍는다. 상기 제 3 피라미드에서 도8의 가장 우측에서 설명된 것처럼, 필터된 이미지를 얻기 위해 역-라플라시안 변환을 실행한다. 상기 과정은 현재 완성되어 있다.(44단계)

두개의 입력 이미지(좌측 및 중간)에서 볼 수 있는 안경위에서의 조명의 스펙큐러 굴절은 필터된 출력 이미지(우측)에서 제거된다는 것을 도8에서 보는 것은 쉽다. 상기 과정은 40 단계의 계산에서 이루어지고, 제1 바람직한 실시예의 간단한 계산과 매우 유사하다.

또한, 인력 이미지(좌측과 중간)의 각각에서 조명하는 빛 소스로부터 떨어진 얼굴 가장자리의 어두운 음영은 필터된 출력 이미지(우측)에서 제거된다는 것이 도8에 보여질 것이다. 상기 과정은 38단계의 계산에서 이루어지고, 제1 바람직한 실시예의 간단한 계산과 다르다.

상기 제 2 실시예의 전체적인 효과는 인력 뷰의 하나 또는 그 이상에서 생기는 더 큰 어두운 영역을 포함하지 않고, 스펙큐러 굴절에 의해 생기는 작고, 밝은 반점을 제거하는 것이다. 제1 바람직한 실시예에서처럼, 두개 이상의 인력 이미지가 사용될 것이다.

제2 바람직한 실시예를 여러가지로 변화시켜 실행할 것이다. 입력 이미지의 라플라시안 피라미드는 인력 이미지의 해상도에 적당한 어떤 수의 레벨을 갖는다. 상기 분야의 기술자는 도 3, 4, 및 5에서 보인 본 발명의 제1 실시예가단 하나의 베이스 가우시안 이미지를 포함하는 축퇴 라플라시안 피라미드의 라플라시안 역변환임을 인식하게 될 것이다. 최대 선택으로 위해 더 높은 레벨의 합성 이미지와 최소 선택으로 더 낮은 레벨의 합성 이미지의 그룹화는 최소 선택으로 더 낮은 레벨 그룹에서 더 많은 또는 더 적은 레벨을 포함함으로써, 더 크거나 더 작은 밝은 반점을 제거하는데 적용된다. 입력 이미지의 하나 또는 그 이상에서 생길 더 큰 밝은 반점을 포함하지 않고, 더 작은 어두운 반점을 제거하기 위해 최대, 최소 함수의 역활은 변환될 것이다. 입력 이미지의 하나 또는 그 이상에서 보통 음영에 의해 생기는 어두운 반점을 제거하기 위해 제1 바람직한 실시예에서 최소를 최대로 바꿀것이다.

여전히 다른 실시예에서 본 발명자는 이미지 감법을 사용하여 이전에 이미지1및, 이미지 2라고 부르던 초기 이미지를 만들었다. 상기 실시예에서 제1 조명기만을 킨 상태에서 한 이미지를 포획했고, 제2 조명기만을 킨 상태에서 제2 이미지를 포획했으며, 두 조명기 모두를 끈 상태에서 제3 이미지를 포획했다. 그런 뒤, 제1 이미지로부터 제3 이미지를 빼서 이미지 1을 만들고, 제2 이미지로부터 제3 이미지를 빼서 이미지 2를 만들었다. 상기 감법은 주위의 일루미네이션을 제거하는 효과가 있다. 본 발명자는 비디오 카메라를 사용한 방법을 실행하는 것을 좋아한다. 본 발명의 바람직한 실행에서, 한 필드는 제1 조명기를 켜놓고, 제2필드에는 두 조명기 모두를 꺼놓은 제1비디오 이미지를 얻는다. 제2이미지에서 두 필드 (field) 모두 제2 조명기를 켜놓는다. 그런 뒤, 이미지 1을 만들기 위해서 제1 이미지에서 필드1로부터 필드2를 뺀다. 제1 이미지(두 조명기를 모두 끈다)의 필드2가 이미지 2를 만들기 위해 제2 이미지의 필드 중 어느 하나로부터 빼지게 된다. 640 픽셀×480 픽셀 이미지를 형성하는 카메라를 사용한 상기 처리를 실행한다.그러므로, 감법 후의 결과 이미지는 640 픽셀×240 픽셀 또는 반사이즈이다. 그렇지만, 때때로 이미지에서 눈의 위치를 말해주는 각막 굴절의 위치를 정하기 위해 조명된 완전한 크기의 이미지가 필요하게 될 것이다. 상기 조명 스킴(scheme)을 사용하여 완전한 크기의 완전하게 조명된 이미지를 얻게 될 것이다.

눈이나 얼굴울 이미지화하기 위해 사용된 본 발명을 설명하였다. 그렇지만, 렌즈 또는 다른 빛이 통과되는 곡선 모양의 구조 뒤에 놓인 피사체의 이미지가 찍히는 본 발명은 다르게 응용될 수 있다. 예컨대, 상기 방법과 장치는 유리병 또는 블리스터 포장과 같이 빛을 통과하는 용기로 포장된 상품의 이미지를 얻기 위해 사용될 수 있다. 그런 이미지는 품질 조절 또는 상품 확인의 목적을 위해 사용될 수 있다.

빛을 통과하는 구조는 투명한 물질로 제한되지 않는다. 그 구조는 인간의 눈으로 볼 수 있거나 볼 수 없는 빛의 제한된 파장의 경로를 허락하게 될 것이다.그런 구조의 흔한 예는 선글라스에서 사용되는 플라스틱이다.

비록 본 발명의 어떤 바람직한 실시예를 보이고 있지만, 본 발명은 거기에만 제한된 것이 아니고, 하기 청구항의 범위 내에서 다양하게 실시할 수 있다는 것을 확실하게 이해하여야 한다

Claims

스펙큐러리티가 없고 피사체의 위치에 놓인 피사체의 이미지를 형성하는 방법으로서,

a. 피사체 위치로부터 선택된 거리에 서로 떨어져 있는 제1조명기 및 하나이상의 추가 조명기의 배치하는 단계;

b. 피사체를 제1조명기에 의해 조명하지만 하나이상의 추가 조명기에 의해서는 조명하지 않으면서 피사체의 제1 이미지를 포획하는 단계로서, 제1이미지가 피사체에 대한 특정위치에 대응하며 그레이 스케일값을 갖는 각각의 픽셀들의 세트로 구성된 단계;

c. 피사체를 하나이상의 추가 조명기에 의해 조명하지만 제1조명기에 의해 조명하지 않으면서, 피사체의 하나이상의 추가 이미지를 포획하는 단계로서, 제2이미지가 피사체에 대한 특정 위치에 대응하고, 그레이 스케일 값을 갖는 각각의 픽셀들의 세트로 구성된 단계;

d. 각각의 세트가 제1이미지로부터의 픽셀과 각각의 추가 이미지로부터의 픽셀을 포함하고 있고, 각 세트의 모든 픽셀은 피사체에 대한 같은 위치에 대응하는 픽셀들의 세트들을 형성하는 단계; 및

e. 최소 그레이 스케일 값을 갖는 픽셀을 선택하여 픽셀들의 각 세트로부터 한 픽셀을 선택함으로써, 스펙큐러리티가 없는 피사체의 이미지를 작성하는 단계로 구성되는 것을 특징으로 하는 방법.
제 1항에 있어서, 오직 하나의 추가 조명기와 오직 하나의 추가 이미지만이 존재하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 1항에 있어서, 상기 피사체는 안경 또는 콘택트렌즈를 착용하고 있는 사람의 머리의 적어도 일부인 것을 특징으로 하는 방법.
제 1항에 있어서, 상기 피사체는 적어도 일부가 투광성인 피키지내에 배치되어 있는 것을 특징으로 하는 방법.
제 1항에 있어서, 상기 조명기가 적외선을 방출하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 1항에 있어서, 조명기 중 적어도 하나가 발광 다이오드, 레이저 다이오드, 발산 렌즈가 끼워진 레이저, 및 백열 램프로 구성된 그룹으로부터 선택된 조명기인 것을 특징으로 하는 방법.
제 1항에 있어서, 피사체를 확인하기 위해 스펙큐러리티가 없는 피사체의 이미지를 사용하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 6항에 있어서, 상기 피사체는 사람이며, 이 사람은 생물 측정 확인법을 사용하여 사람을 확인되는 것을 특징으로 하는 방법.
제 8항에 있어서, 생물 측정 확인법이 홍체를 확인하는 방법인 것을 특징으로 하는 방법.
제 1항에 있어서,

a. 각각의 픽셀이 피사체에 대한 특정위치에 대응하며 그레이 스케일값을 갖는 픽셀들의 세트로 구성되는 피사체의 제3 이미지를 포획하는 단계와;

b. 픽셀의 세트들의 적어도 일부에 제3 이미지로부터의 픽셀을 포함시키는 단계를 더 구비하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 1항에 있어서, 상기 제1 이미지는,

a. 피사체를 제1 조명기에 의해서는 조명하지만 하나이상의 추가 조명기에 의해서는 조명하지 않으면서 생성된 필드와, 피사체를 임의의 조명기에 의해 조명하지 않으면서 생성된 제2 필드를 포함하는 피사체의 예비 비디오 이미지를 포획하며, 각 픽셀이 피사체의 특정위치에 대응하며 그레이 스케일값을 갖는 픽셀 세트로 제1 이미지가 구성되는 단계와;

b. 제1필드와 제2필드를 차감하여 제1 이미지를 형성하는 단계에 의해 포획되는 것을 특징으로 하는 방법.
제 11항에 있어서, 하나이상의 추가 이미지는,

a. 피사체를 하나이상의 추가 조명기에 의해서는 조명하지만 제1 조명기에 의해서는 조명하지 않으면서 생성된 필드와, 피사체를 제1 조명기에 의해 조명하지 않으면서 생성된 제2 필드를 포함하는 피사체의 예비 비디오 이미지를 포획하며, 각 픽셀이 피사체에 대한 특정위치에 대응하며 그레이 스케일값을 갖는 픽셀 세트로 제2 이미지가 구성되는 단계와;

b. 제2이미지의 제1필드에서 제2 필드중 하나를 감하거나 차감 필드가 조명되지 않는다면 제2 이미지의 제2 필드로부터 제1 이미지의 제2필드를 차감하여 제2 이미지를 형성하는 단계에 의해 포획되는 것을 특징으로 하는 방법.
피사체의 위치에 놓인 피사체의 섀도우 없는 이미지를 형성하는 방법으로서,

a. 피사체 위치로부터 선택된 거리에 서로 떨어져 있는 제1조명기 및 하나이상의 추가 조명기의 배치하는 단계;

b. 피사체를 제1조명기에 의해 조명하지만 하나이상의 추가 조명기에 의해서는 조명하지 않으면서 피사체의 제1 이미지를 포획하는 단계로서, 제1이미지가 피사체에 대한 특정위치에 대응하며 그레이 스케일값을 갖는 각각의 픽셀들의 세트로 구성된 단계;

c. 피사체를 하나이상의 추가 조명기에 의해 조명하지만 제1조명기에 의해 조명하지 않으면서, 피사체의 하나이상의 추가 이미지를 포획하는 단계로서, 제2이미지가 피사체에 대한 특정 위치에 대응하고, 그레이 스케일 값을 갖는 각각의 픽셀들의 세트로 구성된 단계;

d. 각각의 세트가 제1이미지로부터의 픽셀과 각각의 추가 이미지로부터의 픽셀을 포함하고 있고, 각 세트의 모든 픽셀은 피사체에 대한 같은 위치에 대응하는 픽셀들의 세트들을 형성하는 단계; 및

e. 임계 그레이 스케일값보다 작은 최대 그레이 스케일 값을 갖는 픽셀을 선택하여 픽셀들의 각 세트로부터 한 픽셀을 선택함으로써, 피사체의 이미지를 작성하는 단계로 구성되는 것을 특징으로 하는 방법.
제 13항에 있어서, 상기 임계 그레이 값이 255 인 것을 특징으로 하는 방법.
제 13항에 있어서, 오직 하나의 추가 조명기와 오직 하나의 추가 이미지만이 존재하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 13항에 있어서, 상기 피사체는 안경 또는 콘택트렌즈를 착용하고 있는 사람의 머리의 적어도 일부인 것을 특징으로 하는 방법.
제 13항에 있어서, 상기 피사체는 적어도 일부가 투광성인 피키지내에 배치되어 있는 것을 특징으로 하는 방법.
제 13항에 있어서, 상기 조명기가 적외선을 방출하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 13항에 있어서, 조명기 중 적어도 하나가 발광 다이오드, 레이저 다이오드, 발산 렌즈가 끼워진 레이저, 및 백열 램프로 구성된 그룹으로부터 선택된 조명기인 것을 특징으로 하는 방법.
피사체 위치에 위치를 정한 피사체의 이미지를 형성하는 방법으로서,

a. 피사체 위치로부터 선택된 거리에, 서로 떨어져 일정한 거리를 유지하고 있는 제1 조명기, 및 적어도 하나의 추가 조명기의 위치를 정하는 단계;

b. 피사체가 제1 조명기에 의해 조명되고, 적어도 하나의 추가 조명기에 의해 조명되지 않는 동안 피사체의 제1 이미지를 포획하는 단계로서, 제1 이미지가 피사체에 대한 특정 위치에 대응하고 그레이 스케일 값을 갖는 각각의 픽셀들의 한 세트로 구성된 단계;

c. 피사체가 적어도 하나의 추가 조명기에 의해 조명되고, 제1 조명기에 의해 조명되지 않는 동안 피사체의 적어도 하나의 추가 이미지를 포획하는 단계로서, 제2이미지가 피사체에 대한 특정 위치에 대응하고, 그레이 스케일 값을 갖는 각각의 픽셀들의 한 세트로 구성된 단계;

d. 각 이미지에 대해서 라플라시안 피라미드를 계산하는 단계;

e. 각 이미지에 대하여 같은 레벨이 선택되도록, 각 이미지에 대해 계산된 라플라시안 피라미드의 제1 특정 레벨을 선택하는 단계;

f. 제1이미지 각각과 각각의 추가 이미지에 대한 라플라시안 피라미드의 선택된 레벨로부터의 픽셀을 포함하고, 각 세트의 모든 픽셀들이 피사체에 대한 같은 위치에 대응하도록, 픽셀들의 세트들을 형성하는 단계;

g. 최대값을 갖는 각 세트의 픽셀을 확인하는 단계, 및 각 선택된 픽셀을 얻게되는 이미지를 확인하는 단계: 및

h. 제1이미지 중 하나와 g단계에서 확인된 각 픽셀에 대응하는 각각의 추가 이미지로부터 하나의 픽셀을 선택함으로서, 피사체의 제1합성 이미지를 작성하는 단계로 구성되는 것을 특징으로 하는 방법
제 20항에 있어서, 오직 하나의 추가 조명기와 오직 하나의 추가 이미지만이 존재하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 20항에 있어서,

a. 각 이미지에 대해서 같은 레벨이 선택되고, 선택된 제2의 특정 레벨이

제1의 선택된 레벨에 인접하도록 각 이미지의 경우에 대해서 계산된 라플라시안 피라미드의 제2 특정 레벨을 선택하는 단계;

b. 각 세트가 제1이미지 각각과 각 추가 이미지에 대한 라플라시안 피라미드의 제2의 선택된 레벨로부터의 한 픽셀을 포함하고, 각 세트의 모든 픽셀들이 피사체에 대한 같은 위치에 대응하도록 픽셀들의 세트들을 형성하는 단계;

c. 최대값을 갖는 각 세트의 픽셀을 확인하고, 각 선택된 픽셀을 얻게되는 이미지를 확인하는 단계: 및

d. 제1이미지 중 하나와 c단계에서 확인된 각 픽셀에 대응하는 각각의 추가 이미지로부터의 하나의 픽셀을 선택함으로서 피사체의 제2합성 이미지를 작성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 22항에 있어서, 복합된 합성 이미지를 형성하기 위하여 제1합성 이미지와 제2합성 이미지를 조합하는 단계롤 구성된 것을 특징으로 하는 방법.
제 22항에 있어서,

a. 각각에 대하여 같은 레벨이 선택되도록, 각각의 이미지에 대하여 계산된 라플라시안 피라미드의 적어도 하나의 특정 추가 레벨을 선택하는 단계;

b. 각 세트가 제1이미지 각각과 각각의 추가 이미지에 대한 라플라시안 피라미드의 선택된 특정 추가 레벨로부터의 한 픽셀을 포함하고, 각 세트의 모든 픽셀들이 피사체에 대한 같은 위치에 대응하도록, 각각의 선택된 특정 추가 레벨에 대하여 픽셀들의 세트들을 형성하는 단계;

c. 최소 값을 갖는 각 세트의 픽셀을 확인하고, 각각의 선택된 픽셀들을 얻게되는 이미지를 확인하는 단계; 및

d. 제1 이미지 중 하나와 c단계에서 확인된 각 픽셀에 대응하는 각각의 추가 이미지로부터 하나의 픽셀을 선택함으로서, 각 선택된 추가 레벨에 대한 피사체의 추가 합성 이미지를 작성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 24항에 있어서,

a. 제1합성 이미지, 제2합성 이미지, 및 적어도 하나의 추가 합성 이미지를 포함하는 작성된 라플라시안 피라미드를 형성하는 단계; 및

b. 역 라플라시안 변환 과정을 형성된 라플라시안 피라미드에 적용함으로서, 피사체의 이미지를 작성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 22항에 있어서,

a. 각각에 대하여 같은 레벨이 선택되도록, 각각의 이미지에 대하여 계산된 라플라시안 피라미드의 적어도 하나의 특정 추가 레벨을 선택하는 단계;

b. 각 세트가 제1이미지 각각과 각 추가 이미지에 대한 라플라시안 피라미드의 선택된 특정 추가 레벨로부터의 한 픽셀을 포함하고, 각 세트의 모든 픽셀들이 피사체에 대한 같은 위치에 대응하도록, 각각의 선택된 특정 추가 레벨에 대한 픽셀들의 세트들을 형성하는 단계;

c. 최대값을 갖는 각 세트의 픽셀을 확인하고, 각각의 선택된 픽셀들을 얻게되는 이미지를 확인하는 단계; 및

d. 제1이미지 중 하나와 c단계에서 확인된 각 픽셀에 대응하는 각각의 추가 이미지로부터 하나의 픽셀을 선택함으로서 각 선택된 추가 레벨에 대한 피사체의 추가 합성 이미지를 작성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
제 26항에 있어서,

a. 제1 합성 이미지, 제2 합성 이미지, 및 적어도 하나의 추가 합성 이미지를 포함하는 작성된 라플라시안 피라미드를 형성하는 단계; 및

b. 역 라플라시안 변환 과정을 형성된 라플라시안 피라미드에 적용함으로서, 피사체의 이미지를 작성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
피사체 위치에 위치를 정한 피사체의 이미지를 형성하는 방법으로서,

a. 피사체 위치로부터 선택된 거리에, 서로 떨어져 일정한 거리를 유지하는 제1 조명기, 및 적어도 하나의 추가 조명기의 위치를 정하는 방법;

b. 피사체가 제1 조명기에 의해 조명되고, 적어도 하나의 추가 조명기에 의해 조명되지 않는 동안 피사체의 제1이미지를 포획하는 단계로서, 제1 이미지가 피사체에 대한 특정 위치에 대응하고 그레이 스케일 값을 갖는 각각의 픽셀들의 한 세트로 구성된 단계;

c. 피사체가 적어도 하나의 추가 조명기에 의해 조명되고, 제1조명기에 의해 조명되지 않는 동안 피사체의 적어도 하나의 추가 이미지를 포획하는 단계로써, 제2 이미지가 피사체에 대한 특정 위치에 대응하고, 그레이 스케일 값을 갖는 각각의 픽셀들의 한 세트로 구성된 단계;

d. 각 이미지에 대해서 라플라시안 피라미드를 계산하는 단계;

e. 각 이미지에 대하여 같은 레벨이 선택되도록, 각 이미지에 대해 계산된 라플라시안 피라미드의 제1특정 레벨을 선택하는 단계;

f. 제1 이미지 각각과 각각의 추가 이미지에 대한 라플라시안 피라미드의 선택된 레벨로부터의 픽셀을 포함하고, 각 세트의 모든 픽셀들이 피사체와 관련된 같은 위치에 대응하도록, 픽셀들의 세트들 형성하는 단계;

g. 최소값을 갖는 각 세트의 픽셀을 확인하는 단계, 및 각 선택된 픽셀을 얻게되는 이미지를 확인하는 단계: 및

h. 제1 이미지 중 하나와 g단계에서 확인된 각 픽셀에 대응하는 각각의 추가 이미지로부터 하나의 픽셀을 선택함으로서, 피사체의 제1합성 이미지를 작성하는 단계로 구성되는 것을 특징으로 하는 방법.
제 28항에 있어서, 오직 하나의 추가 조명기와 오직 하나의 추가 이미지만이 존재하는 것을 특징으로 하는 방법.
이미지에 스펙큐러리티 또는 음영이 없는 피사체의 위치에 위치를 정한 피사체의 이미지를 형성하는 장치로서,

a. 피사체 위치에 위치를 정한 피사체의 이미지를 찍기 위한 카메라;

b. 피사체 위치로부터 선택된 거리에, 서로 떨어져 일정한 간격을 유지하고 있는 제1조명기, 및 적어도 하나의 추가 조명기;

c. 카메라에 부착되어 있는 조절기, 및 카메라가 피사체의 이미지를 포획할 때마다 선택된 조명기를 켜기 위한 조명기들; 및

d. 제1 조명기가 조명되고, 적어도 하나의 추가 조명기가 조명되지 않을 때, 찍혀진 피사체의 제1이미지를 얻고, 제1조명기가 조명되지 않고 적어도 하나의 추가 조명기가 조명될 때, 찍혀진 피사체의 적어도 하나의 추가 이미지를 얻으며, 피사체의 합성 이미지를 형성하기 위한 제1이미지와 적어도 하나의 추가 이미지를 조합하기 위한 카메라에 연결된 이미지 프로세서를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
제 30항에 있어서, 오직 하나의 추가 조명기와 오직 하나의 추가 이미지만이 존재하는 것을 특징으로 하는 장치.
제 30항에 있어서, 이미지가 피사체에 대한 특정 위치에 해당하고, 그레이 스케일 값을 갖는 각각의 픽셀들의 세트로 각각 구성되며, 이미지 프로세서가

a. 각 세트가 제1이미지로부터의 픽셀과 각각의 추가 이미지로부터의 픽셀을 포함하고, 각각의 세트의 모든 픽셀들이 피사체에 대한 같은 위치에 대응하도록, 픽셀들의 세트들을 형성하는 단계; 및

b. 최소 그레이 임계값을 갖는 픽셀을 선택하여 픽셀들의 각 세트로부터 하나의 픽셀을 선택함으로서, 피사체의 합성 이미지를 형성하는 단계에 의해 제1이미지와 제2이미지를 조합하기 위한 프로그램을 갖고 있는 것을 특징으로 하는 장치.
제 30항에 있어서, 이미지가 피사체에 대한 특정 위치에 해당하고, 그레이 스케일 값을 갖는 각각의 픽셀들의 세트로 각각 구성되며, 이미지 프로세서가

a. 각 세트가 제1이미지로부터의 픽셀과 각각의 추가 이미지로부터의 픽셀을 포함하고, 각각의 세트의 모든 픽셀들이 피사체에 대한 같은 위치에 대응하도록, 픽셀들의 세트들을 형성하는 단계; 및

b. 임계 그레이값 보다 작은 최대 그레이 스케일값을 갖는 픽셀을 선택하여 픽셀들의 각각의 세트로부터 하나의 픽셀을 선택함으로서, 피사체의 작성된 이미지를 형성하는 단계에 의해 제1이미지와 제2이미지가 조합하기 위한 프로그램을 갖고 있는 것을 특징으로 하는 장치.
제 30항에 있어서, 이미지가 피사체에 대한 특정 위치에 해당하고, 그레이 스케일 값을 갖는 각각의 픽셀들의 세트로 각각 구성되고, 이미지 프로세서가 제1이미지와 제2이미지를 조합하기 위한 프로그램을 포함하고 있고, 상기 프로그램은 각 이미지에 대해 라플라시안 피라미드를 실행하고, 피사체의 합성 이미지를 형성하기 위해 라플라시안 피라미드의 레벨 중 적어도 몇개를 사용하는 것을 특징으로 하는 장치.
제 30항에 있어서, 이미지가 피사체에 대한 특정 위치에 대응하고 그레이 스케일 값을 갖는 각각의 픽셀들의 세트로 각각 구성되고, 이미지 프로세서가 제1이미지와 제2이미지를 조합하기 위한 프로그램을 포함하고, 상기 프로그램이 이미지 차감을 사용하는 것을 특징으로 하는 장치.