KR20040044187A - 영상 처리 수단에 포맷화된 데이터를 표준 포맷에 따라제공하는 방법 및 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 표준 포맷에 따라 포맷화된 정보(15)를 영상 처리 수단(P1), 특히 소프트웨어 및/또는 컴포넌트에 제공하는 방법 및 시스템에 관한 것이다. 포맷화된 정보(15)는 영상 포착 기기 및/또는 영상 복원 기기로 이루어진 기기 체인(P3)의 결함(P5)에 관련되어 있다. 영상 처리 수단(P1)은 포맷화된 데이터(15)를 사용하여 상기 기기 체인(P3)으로부터 나오거나 그로 보내지는 적어도 하나의 영상(103)의 품질을 수정한다. 포맷화된 정보(15)는 상기 영상 포착 기기의 결함(P5)의 특성을 나타내는 데이터, 특히 왜곡 특성, 및/또는 상기 영상 복원 기기의 결함(P5)의 특성을 나타내는 데이터, 특히 왜곡 특성을 포함한다. 본 방법은 상기 표준 포맷의 적어도 하나의 필드를 포맷화된 정보(15)로 채우는 단계를 포함한다. 이 필드는 필드명으로 표시된다. 이 필드는 적어도 하나의 필드값을 포함한다.

Description

영상 처리 수단에 포맷화된 데이터를 표준 포맷에 따라 제공하는 방법 및 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR PROVIDING FORMATTED DATA TO IMAGE PROCESSING MEANS IN ACCORDANCE WITH A STANDARD FORMAT}

본 발명은 포맷화된 정보를 표준 포맷으로 영상 처리 수단에 제공하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.

도 1은 영상 포착을 나타낸 개략도이고,

도 2는 영상 복원을 나타낸 개략도이며,

도 3은 영상의 픽셀들을 나타낸 개략도이고,

도 4a 및 도 4b는 각각 기준 장면을 나타낸 개략도이며,

도 5는 수학적 영상과 보정된 영상 간의 차를 계산하는 데 사용할 수 있는 방법의 구성도이고,

도 6은 영상 복원 수단의 최상의 복원 변환을 달성하는 데 사용할 수 있는 방법의 구성도이며,

도 7은 본 발명에 따른 시스템을 이루고 있는 구성요소의 개략도이고,

도 8은 포맷화된 정보의 필드들을 나타낸 개략도이며,

도 9a는 수학적으로 표시한 한 점을 나타낸 개략 정면도이고,

도 9b는 실제의 영상의 한 점을 나타낸 개략 정면도이며,

도 9c는 수학적으로 표시한 한 점을 나타낸 개략 측면도이고,

도 9d는 실제의 영상의 한 점을 나타낸 개략 윤곽도이며,

도 10은 특성점의 어레이를 나타낸 개략도이고,

도 11은 포맷화된 정보를 획득는 데 사용할 수 있는 방법의 구성도이며,

도 12는 영상 포착 기기의 최상의 변환을 달성하는 데 사용할 수 있는 방법의 구성도이고,

도 13은 기기의 체인으로부터 나오는 또는 그로 보내지는 영상의 품질을 수정하는 데 사용할 수 있는 방법의 구성도이며,

도 14는 포맷화된 정보를 갖는 파일의 일례를 나타낸 도면이고,

도 15는 포맷화된 정보의 일례를 나타낸 도면이며,

도 16은 파라미터화 가능한 모델의 파라미터들을 나타낸 도면이고,

도 17은 영상 복원 기기의 최상의 변환을 달성하는 데 사용할 수 있는 방법의 구성도이다.

해결 수단

방법

본 발명은 포맷화된 정보를 표준 포맷으로 영상 처리 수단, 특히 소프트웨어 및/또는 컴포넌트들에 제공하는 방법에 관한 것이다. 이 포맷화된 정보는 기기의 체인의 결함과 관련되어 있다. 이 기기의 체인은 특히 적어도 하나의 영상 포착 기기 및/또는 하나의 영상 복원 기기를 포함한다. 상기 영상 처리 수단은 상기 포맷화된 정보를 사용하여 상기 기기의 체인으로부터 나오거나 그로 보내지는 적어도 하나의 영상의 품질을 수정한다. 상기 포맷화된 정보는 상기 영상 포착 기기의 결함의 특성을 나타내는 데이터, 특히 왜곡 특성, 및/또는 상기 영상 복원 기기의 결함(P5)의 특성을 나타내는 데이터, 특히 왜곡 특성을 포함한다.

본 방법은 상기 표준 포맷의 적어도 하나의 필드를 상기 포맷화된 정보로 채우는 단계를 포함한다. 상기 필드는 필드명으로 나타낸다. 상기 필드는 적어도 하나의 필드값을 갖는다.

양호하게는, 본 방법에서, 상기 필드는 상기 영상 포착 기기 및/또는 상기 영상 복원 기기의 선명도 결함(P5)과 관련되어 있다. 본 방법에서, 상기 필드는 상기 영상 포착 기기 및/또는 상기 영상 복원 기기의 선명도 결함과 관련된 적어도 하나의 값을 가지고 있다.

양호하게는, 본 발명에 따른 방법에서, 상기 필드는 상기 영상 포착 기기 및/또는 상기 영상 복원 기기의 비색 결함과 관련되어 있다. 본 방법에서, 상기 필드는 상기 영상 포착 기기 및/또는 상기 영상 복원 기기의 비색 결함과 관련된 적어도 하나의 값을 가지고 있다.

양호하게는, 본 발명에 따른 방법에서, 상기 필드는 상기 영상 포착 기기 및/또는 상기 영상 복원 기기의 기하학적 왜곡 결함 및/또는 기하학적 색수차 결함과 관련되어 있다. 본 방법에서, 상기 필드는 상기 영상 포착 기기 및/또는 상기 영상 복원 기기의 기하학적 왜곡 결함 및/또는 기하학적 색수차 결함과 관련된 적어도 하나의 값을 가지고 있다.

양호하게는, 본 발명에 따른 방법에서, 상기 필드는 상기 영상 포착 기기 및/또는 상기 영상 복원 기기의 기하학적 비네팅 결함 및/또는 콘트라스트 결함과 관련되어 있다. 본 방법에서, 상기 필드는 상기 영상 포착 기기 및/또는 상기 영상 복원 기기의 기하학적 비네팅 결함 및/또는 콘트라스트 결함과 관련된 적어도 하나의 값을 가지고 있다.

양호하게는, 본 발명에 따른 방법에서, 상기 필드는 편차와 관련된 적어도 하나의 값을 가지고 있다.

양호하게는, 본 발명에 따른 방법에서, 상기 포맷화된 정보는 적어도 일부가 상기 영상 포착 기기 및/또는 상기 영상 복원 기기의 선명도 결함을 나타내는 파라미터화 가능한 변환 모델의 파라미터들로 이루어져 있다. 본 방법에서, 상기 필드에 들어 있는 선명도 결함과 관련된 값 또는 값들은 적어도 일부가 상기 파라미터화 가능한 변환 모델의 파라미터들로 이루어져 있다. 이들 기술적 특징을 조합한 결과, 상기 영상 처리 수단은 영상의 한점의 보정된 형상 또는 보정된 복원 형상을 계산하기 위해 상기 파라미터화 가능한 변환 모델의 상기 파라미터들을 사용할 수 있게 된다.

양호하게는, 본 발명에 따른 방법에서, 상기 포맷화된 정보는 적어도 일부가 상기 영상 포착 기기 및/또는 상기 영상 복원 기기의 비색 결함을 나타내는 파라미터화 가능한 변환 모델의 파라미터들로 이루어져 있다. 본 방법에서, 상기 필드에 들어 있는 비색 결함과 관련된 값 또는 값들은 적어도 일부가 상기 파라미터화 가능한 변환 모델의 파라미터들로 이루어져 있다. 이들 기술적 특징을 조합한 결과, 상기 영상 처리 수단은 영상의 한점의 보정된 색상 또는 보정된 복원 색상을 계산하기 위해 상기 파라미터화 가능한 변환 모델의 상기 파라미터들을 사용할 수 있게 된다.

양호하게는, 본 발명에 따르면, 상기 포맷화된 정보는 적어도 일부가 상기 영상 포착 기기 및/또는 상기 영상 복원 기기의 기하학적 왜곡 결함 및/또는 기하학적 색수차 결함을 나타내는 파라미터화 가능한 변환 모델의 파라미터들로 이루어져 있다. 본 방법에서, 상기 필드에 들어 있는 기하학적 왜곡 결함 및/또는 기하학적 색수차 결함과 관련된 값 또는 값들은 적어도 일부가 상기 파라미터화 가능한 변환 모델의 파라미터들로 이루어져 있다. 이들 기술적 특징을 조합한 결과, 상기 영상 처리 수단은 영상의 한점의 보정된 위치 또는 보정된 복원 위치를 계산하기 위해 상기 파라미터화 가능한 변환 모델의 상기 파라미터들을 사용할 수 있게 된다.

양호하게는, 본 발명에 따르면, 상기 포맷화된 정보는 적어도 일부가 상기 영상 포착 기기 및/또는 상기 영상 복원 기기의 기하학적 비네팅 결함 및/또는 콘트라스트 결함을 나타내는 파라미터화 가능한 변환 모델의 파라미터들로 이루어져 있다. 본 방법에서, 상기 필드에 들어 있는 기하학적 비네팅 결함 및/또는 콘트라스트 결함과 관련된 값 또는 값들은 적어도 일부가 상기 파라미터화 가능한 변환 모델의 파라미터들로 이루어져 있다. 이들 기술적 특징을 조합한 결과, 상기 영상 처리 수단은 영상의 한점의 보정된 휘도 또는 보정된 복원 휘도를 계산하기 위해 상기 파라미터화 가능한 변환 모델의 상기 파라미터들을 사용할 수 있게 된다.

포맷화된 정보와 영상의 연관

양호하게는, 본 발명에 따르면, 상기 포맷화된 정보를 표준 포맷으로 상기 영상 처리 수단에 제공하기 위해, 본 방법은 상기 포맷화된 정보를 상기 영상과 연관시키는 단계를 더 포함한다.

양호하게는, 본 발명에 따르면, 상기 영상은 파일의 형태로 전송된다. 상기파일은 상기 포맷화된 정보를 더 갖는다.

가변 초점 길이

양호하게는, 본 발명에 따르면, 상기 영상 포착 기기 및/또는 상기 영상 복원 기기는 영상, 특히 초점 길이에 따라 좌우되는 적어도 하나의 가변 특성을 포함한다. 상기 영상 포착 기기 및/또는 상기 영상 복원 기기의 상기 결함들 중 적어도 하나, 특히 기하학적 왜곡 결함은 상기 가변 특성에 따라 좌우된다. 본 방법에서, 상기 필드들 중 적어도 하나는 영상에 따라 좌우되는 상기 가변 특성의 함수인 적어도 하나의 값을 갖는다. 이들 기술적 특징을 조합한 결과, 상기 영상 처리 수단은 상기 영상을 상기 가변 특성의 함수로서 처리할 수 있게 된다.

측정한 포맷화된 정보

양호하게는, 본 발명에 따르면, 상기 포맷화된 정보는 적어도 일부가 측정한 포맷화된 정보(measured formatted information)이다. 따라서, 이러한 대체 실시예의 경우, 결함이 적다.

양호하게는, 본 발명에 따르면, 상기 포맷화된 정보는 적어도 일부가 확장한 포맷화된 정보(extended formatted information)이다. 따라서, 이러한 대체 실시예의 경우, 포맷화된 정보는 적은 메모리를 차지한다. 이에 따라, 영상 처리 계산도 더 빠르다.

상기 영상은 색상면들로 이루어질 수 있다. 양호하게는, 본 발명에 따른 이러한 대체 실시예의 경우, 상기 포맷화된 정보는 적어도 일부가 상기 색상면들과 관련되어 있다. 이들 기술적 특징을 조합한 결과, 영상의 처리가 각 색상면에 관련된 처리 동작들로 분할될 수 있다. 이들 기술적 특징을 조합한 결과, 영상을 처리 이전에 색상면들로 분해함으로써, 색상면에서 플러스(+) 픽셀값에 도달할 수 있게 된다.

시스템

본 발명은 포맷화된 정보를 표준 포맷으로 영상 처리 수단, 특히 소프트웨어 및/또는 컴포넌트들에 제공하는 시스템에 관한 것이다. 이 포맷화된 정보는 기기의 체인의 결함과 관련되어 있다. 이 기기의 체인은 특히 적어도 하나의 영상 포착 기기 및/또는 하나의 영상 복원 기기를 포함한다. 상기 영상 처리 수단은 상기 포맷화된 정보를 사용하여 상기 기기의 체인으로부터 나오거나 그로 보내지는 적어도 하나의 영상의 품질을 수정한다. 상기 포맷화된 정보는 상기 영상 포착 기기의 결함의 특성을 나타내는 데이터, 특히 왜곡 특성, 및/또는 상기 영상 복원 기기의 결함의 특성을 나타내는 데이터, 특히 왜곡 특성을 포함한다.

상기 시스템은 상기 표준 포맷의 적어도 하나의 필드를 상기 포맷화된 정보로 채우는 데이터 처리 수단을 포함한다. 상기 필드는 필드명으로 나타낸다. 상기 필드는 적어도 하나의 필드값을 갖는다.

양호하게는, 본 발명에 따른 시스템에서, 상기 필드는 상기 영상 포착 기기 및/또는 상기 영상 복원 기기의 선명도 결함과 관련되어 있다. 본 시스템에서, 상기 필드는 상기 영상 포착 기기 및/또는 상기 영상 복원 기기의 선명도 결함과 관련된 적어도 하나의 값을 가지고 있다.

양호하게는, 본 발명에 따른 시스템에서, 상기 필드는 상기 영상 포착 기기및/또는 상기 영상 복원 기기의 비색 결함과 관련되어 있다. 본 시스템에서, 상기 필드는 상기 영상 포착 기기 및/또는 상기 영상 복원 기기의 비색 결함과 관련된 적어도 하나의 값을 가지고 있다.

양호하게는, 본 발명에 따른 시스템에서, 상기 필드는 상기 영상 포착 기기 및/또는 상기 영상 복원 기기의 기하학적 왜곡 결함 및/또는 기하학적 색수차 결함과 관련되어 있다. 본 시스템에서, 상기 필드는 상기 영상 포착 기기 및/또는 상기 영상 복원 기기의 기하학적 왜곡 결함 및/또는 기하학적 색수차 결함과 관련된 적어도 하나의 값을 가지고 있다.

양호하게는, 본 발명에 따른 시스템에서, 상기 필드는 상기 영상 포착 기기 및/또는 상기 영상 복원 기기의 기하학적 비네팅 결함 및/또는 콘트라스트 결함과 관련되어 있다. 본 시스템에서, 상기 필드는 상기 영상 포착 기기 및/또는 상기 영상 복원 기기의 기하학적 비네팅 결함 및/또는 콘트라스트 결함과 관련된 적어도 하나의 값을 가지고 있다.

양호하게는, 본 발명에 따른 시스템에서, 상기 필드는 편차와 관련된 적어도 하나의 값을 가지고 있다.

양호하게는, 본 발명에 따르면, 상기 포맷화된 정보는 적어도 일부가 상기 영상 포착 기기 및/또는 상기 영상 복원 기기의 선명도 결함을 나타내는 파라미터화 가능한 변환 모델의 파라미터들로 이루어져 있다. 본 시스템에서, 상기 필드에 들어 있는 선명도 결함과 관련된 값 또는 값들은 적어도 일부가 상기 파라미터화 가능한 변환 모델의 파라미터들로 이루어져 있다.

양호하게는, 본 발명에 따르면, 상기 포맷화된 정보는 적어도 일부가 상기 영상 포착 기기 및/또는 상기 영상 복원 기기의 비색 결함을 나타내는 파라미터화 가능한 변환 모델의 파라미터들로 이루어져 있다. 본 시스템에서, 상기 필드에 들어 있는 비색 결함과 관련된 값 또는 값들은 적어도 일부가 상기 파라미터화 가능한 변환 모델의 파라미터들로 이루어져 있다.

양호하게는, 본 발명에 따르면, 상기 포맷화된 정보는 적어도 일부가 상기 영상 포착 기기 및/또는 상기 영상 복원 기기의 기하학적 왜곡 결함 및/또는 기하학적 색수차 결함을 나타내는 파라미터화 가능한 변환 모델의 파라미터들로 이루어져 있다. 본 시스템에서, 상기 필드에 들어 있는 기하학적 왜곡 결함 및/또는 기하학적 색수차 결함과 관련된 값 또는 값들은 적어도 일부가 상기 파라미터화 가능한 변환 모델의 파라미터들로 이루어져 있다.

양호하게는, 본 발명에 따르면, 상기 포맷화된 정보는 적어도 일부가 상기 영상 포착 기기 및/또는 상기 영상 복원 기기의 기하학적 비네팅 결함 및/또는 콘트라스트 결함을 나타내는 파라미터화 가능한 변환 모델의 파라미터들로 이루어져 있다. 본 시스템에서, 상기 필드에 들어 있는 기하학적 비네팅 결함 및/또는 콘트라스트 결함과 관련된 값 또는 값들은 적어도 일부가 상기 파라미터화 가능한 변환 모델의 파라미터들로 이루어져 있다.

포맷화된 정보와 영상의 연관

양호하게는, 본 발명에 따르면, 상기 포맷화된 정보를 표준 포맷으로 상기 영상 처리 수단에 제공하기 위해, 본 시스템은 상기 포맷화된 정보를 상기 영상과연관시키는 데이터 처리 수단을 더 포함한다.

양호하게는, 본 발명에 따르면, 본 시스템은 상기 영상을 파일의 형태로 전송하는 전숭 수단을 포함한다. 상기 파일은 상기 포맷화된 정보를 더 갖는다.

가변 초점 길이

상기 영상 포착 기기 및/또는 상기 영상 복원 기기는 영상, 특히 초점 길이에 따라 좌우되는 적어도 하나의 가변 특성을 포함할 수 있다. 상기 영상 포착 기기 및/또는 상기 영상 복원 기기의 상기 결함들 중 적어도 하나, 특히 기하학적 왜곡 결함은 상기 가변 특성에 따라 좌우된다. 양호하게는, 본 발명에 따른 이러한 대체 실시예의 경우, 본 시스템에서, 상기 필드들 중 적어도 하나는 영상에 따라 좌우되는 상기 가변 특성의 함수인 적어도 하나의 값을 갖는다.

포맷화된 정보의 대체 형태

양호하게는, 본 발명에 따르면, 상기 포맷화된 정보는 적어도 일부가 측정한 포맷화된 정보(measured formatted information)이다.

양호하게는, 본 발명에 따르면, 상기 포맷화된 정보는 적어도 일부가 확장한 포맷화된 정보(extended formatted information)이다.

상기 영상은 색상면들로 이루어질 수 있다. 양호하게는, 본 발명에 따른 이러한 대체 실시예의 경우, 상기 포맷화된 정보는 적어도 일부가 상기 색상면들과 관련되어 있다.

본 발명의 다른 특징 및 이점은 본 발명의 대체 실시예들에 대한 설명을 읽어보면 자명해질 것이며, 이들 실시예는 설명을 위한 것으로서 한정을 위한 것이 아니다.

도 1에는, 물체(107)가 있는 장면(3), 센서(101) 및 센서 표면(110), 광학 중심(111), 센서 표면(110) 상의 관찰점(105), 및 관찰점(105), 광학 중심(111), 장면(3) 그리고 센서 표면(110)과 기하학적으로 연관된 표면(10)을 통과하는 관찰 방향(106)이 도시되어 있다.

도 2에는, 영상(103), 영상 복원 수단(19) 및 복원 매체(190) 상에 얻어진 복원된 영상(191)이 도시되어 있다.

도 3에는, 장면(3), 영상 포착 기기(1) 및 픽셀(104)들로 이루어진 영상(103)이 도시되어 있다.

도 4a 및 도 4b는 각각 다른 대체 형태의 기준 장면(9)을 2개 나타낸 도면이다.

도 5에는, 장면(3), 장면(3)의 수학적 영상(70)을 제공하는 수학적 투영(8), 사용된 특성(74)에 대한 장면(3)의 영상(103)을 제공하는 실제의 투영(72),및영상(103)의 보정된 영상(71)을 제공하는 파라미터화 가능한 변환 모델(12)이 도시되어 있으며, 이 보정된 영상(71)은 수학적 영상(70)과 비교했을 때의 차분을 나타낸다.

도 6에 나타낸 구성도에서는, 영상(103), 사용된 복원 특성(95)에 대한 영상(103)의 복원된 영상(191)을 제공하는 실제의 복원 투영(90), 및 영상(103)의 보정된 복원 영상(94)을 제공하는 수학적 복원 투영(96)을 이용하고 있으며, 이 보정된 복원 영상(94)은 복원된 영상(191)과 비교했을 때의 복원 차분(93)을 나타낸다.

도 7에는, 광학 시스템(100), 센서(101) 및 전자회로부(102)로 이루어진 영상 포착 기기(1)를 구비하는 시스템이 도시되어 있다. 또한, 도 7에는, 영상(103)을 갖는 메모리 영역(16), 포맷화된 정보(15)를 갖는 데이터베이스(22), 및 영상(103)과 포맷화된 정보(15)로 이루어진 완성된 영상(120)을 영상 처리 소프트웨어(4)를 갖는 계산 수단(17)으로 전송하는 전송 수단(18)이 도시되어 있다.

도 8은 필드(91)들로 이루어진 포맷화된 정보(15)를 도시하고 있다.

도 9a 내지 도 9d는 수학적 영상(70), 영상(103), 한 점의 수학적 위치(40) 및 한 점의 수학적 형상(41)을 그 영상의 대응하는 점의 실제 위치(50)와 실제 형상(51)과 비교하여 나타내고 있다.

도 10은 특성점의 어레이(80)를 나타낸 것이다.

도 11에 나타낸 구성도에서는, 영상(103), 사용된 특성(74) 및 특성의 데이터베이스(22)를 이용하고 있다. 포맷화된 정보(15)는 사용된 특성(74)로부터 획득되어 데이터베이스(22)에 저장된다. 완성된 영상(120)은 영상(103)과 포맷화된 정보(15)로부터 획득된다.

도 12에 도시한 구성도에서는, 기준 장면(9), 기준 장면(9)의 합성 영상 부류(7)를 제공하는 수학적 투영(8), 및 사용된 특성(74)에 대한 기준 장면(9)의 기준 영상(11)을 제공하는 실제의 투영(72)을 이용하고 있다. 이 구성도에서는 또한 기준 영상(11)의 변환된 영상(13)을 제공하는 파라미터화 가능한 변환 모델(12)을 이용하고 있다. 변환된 영상(13)은 합성 영상 부류(7)와 비교했을 때의 편차(14)를 나타낸다.

도 17에 나타낸 구성도에서는, 복원 기준(209), 사용된 복원 특성(95)에 대한 상기 복원 기준(209)의 복원된 기준(211)을 제공하는 실제의 복원 투영(90), 상기 복원 기준(209)의 보정된 기준 복원 영상(213)을 제공하는 파라미터화 가능한 복원 변환 모델(97), 및 상기 보정된 기준 복원 영상(213)으로부터 상기 복원 기준(209)을 생성하는 파라미터화 가능한 역 복원 변환 모델(297)을 이용하고 있다. 이러한 구성도에서는, 또한 보정된 기준 복원 영상(213)의 합성 복원 영상(307)을 제공하는 수학적 복원 투영(96)도 이용하고 있다. 상기 합성 복원 영상(307)은 복원된 기준(211)과 비교했을 때의 복원 편차(214)를 나타낸다.

정의 및 상세 설명

본 발명의 다른 특성 및 이점은,

- 도 1 내지 도 17의 설명을 위한 것이지 한정하는 것이 아닌 실시예들을 참조하여, 이후에 설명할 사용된 기술 용어의 정의, 및

- 도 1 내지 도 17에 대한 설명을 읽어보면 자명해질 것이다.

장면

장면(3)은 광원에 의해 조명되는 물체(107)를 갖는 3차원 공간에서의 한 장소로서 정의한다.

영상 포착 기기, 영상, 영상 포착

도 3 및 도 7을 참조하여, 영상 포착 기기(1) 및 영상(103)이 무엇인지에 대해 이하에 설명한다. 영상 포착 기기(1)는 광학 시스템(100), 하나 이상의 센서(101), 전자 회로부(102) 및 메모리 영역(16)으로 이루어지는 기기로서 정의된다. 상기 영상 포착 기기(1)에 의해, 장면(3)으로부터 디지털 정지 또는 동영상(103)을 획득하여 메모리 영역(16)에 기록하거나 외부 장치로 전송하는 것이 가능하다. 동영상은 시간에 있어서 연속한 정지 영상(103)으로 이루어져 있다. 상기 영상 포착 기기(1)는 특히 사진 촬영 기기, 비디오 카메라, PC에 연결되거나 그와 일체형인 카메라, 개인 휴대 단말기에 연결되거나 그와 일체형인 카메라, 전화에 연결되거나 그와 일체형인 카메라, 화상 회의 기기, 또는 열감지 카메라 등의 가시광 이외의 파장에 민감한 계측 카메라 또는 기기의 형태일 수 있다.

영상 포착은 영상 포착 기기(1)가 영상(103)을 계산하는 데 사용하는 방법으로서 정의된다.

어떤 기기가 복수의 교환가능한 부품, 특히 광학 시스템(100)을 장착하고 있는 경우, 영상 포착 기기(1)는 그 기기의 특수한 구성으로서 정의된다.

영상 복원 수단, 복원된 영상, 영상 복원

도 2를 참조하여, 영상 복원 수단(19)이 무엇인지에 대해 이제 설명할 것이다. 이러한 영상 복원 수단(19)은 특히 시각 표시 화면, 텔레비전 화면, 평판 화면, 프로젝터, 가상 현실 고글, 프린터의 형태일 수 있다.

이러한 영상 복원 수단(19)은,

- 전자회로부,

- 하나 이상의 광원, 전자원, 또는 잉크원(source of ink),

- 하나 이상의 변조기: 광 변조 장치, 전자 변조 장치, 잉크 변조 장치,

- 집속 장치로서, 특히 광 프로젝터의 경우는 광학 시스템의 형태이고, CRT 화면의 경우는 전자빔 집속 코일의 형태이며, 평판 화면의 경우는 필터의 형태인 집속 장치, 및

- 복원 매체(190)로서, 특히 CRT 화면, 평판 화면 또는 프로젝터의 경우는 화면의 형태이고, 프린터의 경우는 인쇄가 행해지는 인쇄 매체의 형태이며, 가상 영상 프로젝터의 경우는 공간 상의 가상면의 형태인 복원 매체

로 이루어져 있다.

상기 영상 복원 수단(19)에 의해, 영상(103)으로부터 복원 매체(190) 상에 복원된 영상(191)을 얻는 것이 가능하다.

동영상은 시간적으로 연속한 정지 영상으로 이루어져 있다.

영상 복원은 영상 복원 수단(19)에 의해 영상을 표시 또는 인쇄하는 데 사용되는 방법으로서 정의된다.

복원 수단(19)이 복수의 교환가능한 부품 또는 서로에 대해 이동가능한 부품, 특히 복원 매체(190)을 장착하고 있는 경우, 영상 복원 수단(19)은 특수한 구성으로서 정의된다.

센서 표면, 광 중심, 초점 거리

도 1을 참조하여, 센서 표면(110)이 어떻게 정의되는지에 대해 이제 설명한다.

센서 표면(110)은 영상 포착 시에 영상 포착 기기(1)의 센서(101)의 감지면에 의해 그려지는 공간 상에서의 형상으로서 정의된다. 이 표면은 일반적으로 평면이다.

광학 중심(111)은 영상 포착 시 영상(103)과 관련된 공간 상의 한 점으로 정의된다. 초점 거리는 이 점(111)과 평면(110) 사이의 거리로서 정의되며, 이 경우 센서 표면(110)이 그 평면이 된다.

픽셀, 픽셀 값, 노출 시간

도 3을 참조하여, 픽셀(104) 및 픽셀 값이 무엇인지에 대해 이하에 설명한다.

픽셀(104)은 일반적으로 규칙적인 격자 모양의 센서 표면을 형성함으로써 얻어지는 상기 센서 표면(110)의 기본 영역으로서 정의된다. 픽셀 값은 이 픽셀(104)과 관련된 숫자로서 정의된다.

영상 포착은 각 픽셀(104)의 값을 결정하는 것으로 정의된다. 이들 값의 집합이 영상(103)을 구성한다.

영상 포착 중에, 픽셀 값은 장면(3)으로부터 광학 시스템(100)을 거쳐 나오는 광속(light flux)의 일부를 노출 시간으로 정의된 기간 동안 픽셀(104)의 표면에 걸쳐 적분하고 이 적분의 결과를 디지털 값으로 변환함으로써 얻어진다. 이 광속의 적분 및/또는 이 적분 결과의 디지털 값으로의 변환은 전자 회로부(102)에 의해 수행된다.

픽셀 값의 개념에 대한 이러한 정의는 정지 영상이든지 동영상이든지 관계없이 흑백 또는 컬러 영상(103)의 경우에 적용될 수 있다.

그렇지만, 경우에 따라서 문제의 광속의 일부는 이하와 같이 여러가지 방식으로 얻어진다.

a) 컬러 영상(103)의 경우, 센서 표면(110)은 일반적으로 서로 다른 파장의 광속과 각각 관련되어 있는 복수의 타입의 픽셀(104), 예를 들면 적색 픽셀, 녹색 픽셀 및 청색 픽셀로 이루어져 있다.

b) 컬러 영상(103)의 경우, 나란히 배치된 복수의 센서(101)도 있을 수 있으며, 각 센서는 광속의 일부를 수광한다.

c) 컬러 영상(103)의 경우, 사용되는 색상은 북미의 NTSC 텔레비전의 경우처럼 적색, 녹색 및 청색과 다를 수 있으며, 이들 색상은 3가지 이상일 수 있다.

d) 마지막으로, 인터레이스 방식의 텔레비전 주사 카메라의 경우, 생성되는 동영상은 짝수번째 라인을 포함하는 영상(103)과 홀수번째 라인을 포함하는 영상(103)이 교대로 있는 구성을 하고 있다.

사용된 구성, 사용된 조정, 사용된 특성

사용된 구성은 교환가능한 경우 영상 포착 기기(1)에 장착되어 있는 광학 시스템(100) 등의 영상 포착 기기(1)의 분리가능한 부품의 리스트로서 정의된다. 사용된 구성은 특히 이하의 특징을 갖는다.

- 광학 시스템(100)의 타입,

- 광학 시스템(100)의 일련 번호 또는 임의의 다른 표시.

사용된 조정은 다음과 같이 정의된다.

- 이상에서 정의된 바와 같은 사용된 구성은 물론

- 사용된 구성에서 이용가능하고 또 영상(103)의 내용에 영향을 주는 수동 또는 자동 조정의 값. 이들 조정은 사용자에 의해, 특히 푸시버튼을 사용하여 행해지거나 영상 포착 기기(1)에 의해 계산될 수 있다. 이들 조정은 상기 기기, 특히 착탈식 매체 상에 또는 상기 기기에 연결된 임의의 장치에 저장될 수 있다. 이들 조정은 특히 광학 시스템(100)의 포커싱, 조리개 및 초점 길이의 조정, 노출 시간의 조정, 화이트 밸런스(white balance), 및 디지털 줌, 압축 및 콘트라스트 등의 적분 영상 처리 조정을 포함할 수 있다.

사용된 특성(74) 또는 사용된 특성(74)의 집합은 다음과 같이 정의된다.

a) 영상 포착 기기(1)의 설계 단계 중에 결정되는 영상 포착 기기(1)의 고유의 기술적 특성과 관련된 파라미터. 예를 들면, 이들 파라미터는 포착된 영상의 기하학적 결함 및 선명도에 영향을 미치는 사용된 구성의 광학 시스템(100)의 수식을 포함할 수 있다. 사용된 구성의 광학 시스템(100)의 수식은 특히 광학 시스템(100)의 렌즈의 형상, 배열 및 재료를 포함한다.

이들 파라미터는 그 밖에,

- 센서(101)의 기하학적 형상, 즉 다시 말하면 센서 표면(110)은 물론 이 표면 상에서의 픽셀(104)의 형상 및 상대 배열,

- 전자 회로부(102)에 의해 발생되는 잡음,

- 광속을 픽셀 값으로 변환하는 방정식.

b) 영상 포착 기기(1)의 제조 단계 중에 결정되는 영상 포착 기기(1)의 고유의 기술적 특성과 관련된 파라미터, 특히

- 사용된 구성의 광학 시스템(100)에서의 렌즈의 정확한 배치,

- 센서(101)에 대한 광학 시스템(100)의 정확한 배치.

c) 영상(103)의 포착 시에 결정되는 영상 포착 기기(1)의 기술적 특성과 관련된 파라미터, 특히

- 장면(3)에 대한 센서 표면(110)의 위치 및 방향,

- 사용된 조정,

- 온도 등의 외부 인자(이들이 영향을 미치는 경우),

d) 사용자의 선호도, 특히 영상 복원에 사용되는 색온도. 예를 들어, 이들 선호도는 푸쉬버튼을 사용하여 사용자에 의해 선택된다.

관찰점, 관찰 방향

이제, 도 1을 참조하여, 관찰점(105) 및 관찰 방향(106)이 무엇인지에 대해 설명하기로 한다.

수학적 표면(10)은 기하학적으로 센서 표면(110)과 관련된 표면으로서 정의된다. 예를 들어, 센서 표면이 평면인 경우, 수학적 표면(10)은 센서 표면과 일치할 수 있다.

관찰 방향(106)은 장면(3) 중의 적어도 한 점과 광학 중심(111)을 통과하는 선으로서 정의된다. 관찰점(105)은 관찰 방향(106)과 표면(10)의 교차점으로서 정의된다.

관찰 색상, 관찰 휘도

이제부터 도 1을 참조하여, 관찰 색상 및 관찰 휘도가 무엇인지에 대해 설명하기로 한다. 관찰 색상은 주어진 순간에 상기 관찰 방향(106)에서 상기 장면(3)에 의해 방출, 투과 또는 반사되어 상기 관찰점(105)에서 관찰된 광의 색상으로서 정의된다. 관찰 휘도는 동일한 순간에 상기 관찰 방향(106)에서 상기 장면(3)에 의해 방출되어 상기 관찰점(105)에서 관찰된 광의 휘도로서 정의된다.

색상은 특히 파장의 함수인 광 휘도 또는 비색계(colorimeter)로 측정한 2개의 값에 의해 그 특성을 나타낼 수 있다. 이 휘도는 광도계로 측정된 값에 의해 그 특성을 나타낼 수 있다.

상기 관찰 색상 및 상기 관찰 휘도는 특히 장면(3)에서의 물체(107)의 상대 위치 및 존재하는 조명 광원은 물론 관찰 순간의 물체(107)의 투명 및 반사 특성에 좌우된다.

수학적 투영, 수학적 영상, 수학적 점, 한 점의 수학적 색상, 한 점의 수학적 휘도, 한 점의 수학적 형상, 한 점의 수학적 위치

특히 도 1, 도 5, 도 9a, 도 9b, 도 9c 및 도 9d를 참조하여, 수학적 투영(8), 수학적 영상(70), 수학적 점, 한 점의 수학적 색상, 한 점의 수학적 휘도, 한 점의 수학적 형상(41) 및 한 점의 수학적 위치(40)의 개념에 대해 설명하기로 한다.

이제, 도 5를 참조하여, 수학적 영상(70)이 수학적 표면(10)상의 적어도 하나의 장면(3)의 특정의 수학적 투영(8)에 의해 어떻게 구성되는지에 대해 설명하기로 한다.

먼저, 특정의 수학적 투영(8)이 무엇인지에 대해 설명하기로 한다.

특정의 수학적 투영(8)은 수학적 영상(70)을 이하의 것, 즉

- 영상(103)의 포착 순간의 장면(3) 및

- 사용된 특성(74)과 연관시킨다.

특정의 수학적 투영(8)이란 수학적 영상(70)의 각 점의 특성이 영상 포착 순간의 영상(3) 및 사용된 특성(74)으로부터 결정되는데 사용될 수 있는 변환을 말한다.

수학적 투영(8)은 양호하게는 이후에 기술될 방식으로 정의된다.

한 점의 수학적 위치(40)는 수학적 표면(10) 상의 관찰점(105)의 위치로서 정의된다.

한 점의 수학적 형상(41)은 관찰점(105)의 기하학적 점모양 형상으로서 정의된다.

한 점의 수학적 색상은 관찰 색상으로서 정의된다.

한 점의 수학적 휘도는 관찰 휘도로서 정의된다.

수학적 점은 고려 중인 관찰점(105)에 대한 수학적 위치(40), 수학적형상(41), 수학적 색상 및 수학적 휘도의 조합으로서 정의된다. 수학적 영상(70)은 상기 수학적 점의 집합으로 구성된다.

장면(3)의 수학적 투영(8)이 수학적 영상(70)이다.

실제 투영, 실제 점, 한 점의 실제 색상, 한 점의 실제 휘도, 한 점의 실제 형상, 한 점의 실제 위치

특히 도 3, 도 5, 도 9a, 도 9b, 도 9c 및 도 9d를 참조하여, 실제 투영(72), 실제 점, 한 점의 실제 색상, 한 점의 실제 휘도, 한 점의 실제 형상(51), 및 한 점의 실제 위치(50)의 개념에 대해 이후에 기술한다.

영상 포착 동안, 영상 포착 기기(1)는 장면(3)의 영상(103)을 사용된 특성(74)와 관련시킨다. 관찰 방향(106)에서 장면(3)으로부터 나오는 광은 광학 시스템(100)을 통과해 센서 표면(110)에 도달한다.

상기 관찰 방향의 경우, 이어서 실제 점으로서 정의되는 것이 얻어지며, 이 실제점은 수학적 점과 비교했을 때의 차이점을 나타낸다.

이제, 도 9a 내지 도 9d를 참조하여, 실제 점과 수학적 점 간의 차이점에 대해 설명한다.

상기 관찰 방향(106)과 관련된 실제 형상(51)은 관찰 표면 상의 점이 아니라 3차원 공간에서 구름 형태를 가지며, 이 실제 형상은 하나 이상의 픽셀(104)과 교차점을 갖는다. 이들 차이점은 특히 영상 포착 기기(1)의 코마, 구면 수차, 비점 수차, 픽셀(104)로의 그룹화, 색 수차, 피사계 심도, 회절, 기생 반사 및 피사계 곡률로 인한 것이다. 이들은 영상(103)의 흐려짐, 즉 선명도가 결여된 느낌을 준다.

게다가, 상기 관찰 방향(106)과 관련된 실제 위치(50)는 한 점의 수학적 위치와 비교할 때의 차이를 나타낸다. 이 차이는 특히 기하학적 왜곡으로 인한 것으로서, 변형, 예를 들어 수직 벽이 굽은 것처럼 보이는 것 같은 느낌을 준다. 이 차이는 또한 픽셀(104)의 수가 제한되어 있고 그 결과 실제 위치(50)가 단지 유한한 수의 값만을 가질 수 있다는 사실에도 기인한다.

또한, 상기 관찰 방향(106)과 관련된 실제 휘도는 한 점의 수학적 휘도와 비교했을 때의 차이를 나타낸다. 이 차이는 특히 감마 및 비네팅, 예를 들어 영상(103)의 모서리가 더 어둡게 보이는 것으로 인한 것이다. 게다가, 잡음이 신호에 부가될 수 있다.

마지막으로, 상기 관찰 방향(106)과 관련된 실제 색상은 한 점의 수학적 색상과 비교했을 때의 차이를 나타낸다. 이 차이는 특히 감마 및 색조(color cast)로 인한 것이다. 게다가, 잡음이 신호에 부가될 수 있다.

실제 점은 고려 중에 있는 관찰 방향(106)에 대한 실제 위치(50), 실제 형상(51), 실제 색상 및 실제 휘도의 조합으로서 정의된다.

장면(3)의 실제 투영(72)은 실제 점들의 집합으로 구성된다.

파라미터화 가능한 변환 모델, 파라미터, 보정된 영상

파라미터화 가능한 변환 모델(12) [또는 줄여서 파라미터화 가능한 변환(12)이라 함]은 영상(103)과 파라미터의 값으로부터 보정된 영상(71)이 획득될 수 있는 수학적 변환으로서 정의된다. 이하에 기술하는 바와 같이, 상기 파라미터는 특히사용된 특성(74)으로부터 계산될 수 있다.

상기 파라미터화 기능한 변환(12)에 의해, 영상(103)의 각각의 실제 점마다 파라미터의 값, 상기 실제 점의 실제 위치 및 영상(103)의 픽셀의 값으로부터 상기 실제 점의 보정된 위치, 상기 실제 점의 보정된 색상, 상기 실제 점의 보정된 휘도 및 상기 실제 점의 보정된 형상을 결정할 수 있다. 일례로서, 보정된 위치는 실제 위치의 함수로서의 고정 차수의 다항식을 사용하여 계산될 수 있으며, 이 다항식의 계수는 파라미터의 값에 좌우된다. 보정된 색상 및 보정된 휘도는 예를 들어 픽셀의 값의 가중 합일 수 있으며, 그 계수는 파라미터의 값 및 실제 위치에 좌우되거나 또는 영상(103)의 픽셀의 값의 비선형 함수일 수 있다.

파라미터화 가능한 역변환 모델(212) [또는 줄여서 파라미터화 가능한 역변환(212)]은 영상(103)이 보정된 영상(71) 및 파라미터의 값으로부터 획득될 수 있는 수학적 변환으로서 정의된다. 상기 파라미터는 특히 이하에서 나타내는 바와 같은 사용된 특성(74)로부터 계산될 수 있다.

상기 파라미터화 가능한 역변환 n(212)에 의해, 특히 보정된 영상(71)의 각 점마다, 파라미터의 값 및 보정된 영상(71)으로부터, 보정된 영상(71)의 상기 점에 대응하는 영상(103)의 실제 점과, 특히 상기 실제 점의 위치, 상기 실제 점의 색상, 상기 실제 점의 휘도 및 상기 실제 점의 형상을 결정할 수 있다. 일례로서, 실제 점의 위치는 보정된 영상(71)의 점의 위치의 함수인 고정 차수의 다항식에 의해 계산될 수 있으며, 다항식의 계수는 파라미터의 값에 좌우된다.

파라미터는 특히 사용된 구성의 광학 시스템(100)의 초점 길이, 또는 렌즈군의 위치 등의 관련 값, 사용된 구성의 광학 시스템(100)의 포커싱 또는 렌즈군의 위치 등의 관련 값, 사용된 구성의 광학 시스템(100)의 유효 구경 또는 조리개의 위치 등의 관련 값을 포함할 수 있다.

수학적 영상과 보정된 영상 간의 차이

도 5를 참조하면, 주어진 장면(3)과 사용된 소정의 특성(74)에 대한 수학적 영상(70)과 보정된 영상(71) 사이의 차이(73)는 보정된 점들 모두 또는 일부와 수학적 점들 모두 또는 일부의 위치, 색상, 휘도 및 형상을 특성을 나타내는 숫자로부터 결정된 하나 이상의 값으로서 정의된다.

예를 들어, 주어진 장면(3)과 사용된 소정의 특성(74)에 대한 수학적 영상(70)과 보정된 영상(71) 사이의 차이(73)는 다음과 같이 결정될 수 있다.

- 예를 들면 도 10에 도시한 바와 같이 규칙적으로 배치된 점들로 된 직교 어레이(80)의 점들일 수 있는 특성점들이 선택된다.

- 차이(73)는 예를 들어 각 특성점마다 실제 점과 수학적 점에 대한 보정된 위치, 보정된 색상, 보정된 휘도 및 보정된 형상의 특성을 나타내는 각 숫자 사이의 차의 절대값의 합산을 취함으로써 계산된다. 이 차의 절대값의 합산 함수는 평균, 제곱의 합 또는 그 숫자의 조합에 사용될 수 있는 임의의 다른 함수 등의 다른 함수로 대체될 수 있다.

기준 장면

기준 장면(9)은 어떤 특성들을 알고 있는 장면(3)으로서 정의된다. 예를 들어, 도 4a는 규칙적으로 배치된 속이 채워진 검정색 원을 갖는 종이로 이루어진 기준 장면(9)을 나타내고 있다. 도 4b는 동일한 원을 가지며 또 채색된 선과 영역이 부가된 다른 종이를 나타낸 것이다. 이 원은 점의 실제 위치(50)를 측정하는 데 사용되고, 선들은 점의 실제 형상(51)을 측정하는 데 사용되며, 채색된 영역은 점의 실제 색상 및 점의 실제 휘도를 측정하는 데 사용된다. 이 기준 장면(9)은 종이 이외의 다른 물질로 구성될 수 있다.

기준 영상

이제, 도 12를 참조하여 기준 영상(11)의 개념에 대하여 정의한다. 기준 영상(11)은 영상 포착 기기(1)에서 획득된 기준 장면(9)의 영상으로서 정의된다.

합성 영상, 합성 영상 부류

이제 도 12를 참조하여, 합성 영상(207)과 합성 영상 부류(7)의 개념에 대하여 정의한다. 합성 영상(207)은 기준 장면(9)의 수학적 투영(8)에 의해 획득된 수학적 영상(70)으로서 정의된다. 합성 영상 부류(7)는 하나 이상의 사용된 특성(74) 세트에 대한 하나 이상의 기준 장면(9)의 수학적 투영에 의해 획득된 한 세트의 수학적 영상(70)으로서 정의된다. 단지 하나의 기준 장면(9) 및 단지 하나의 사용된 특성(74) 세트만이 있는 경우, 합성 영상 부류(7)는 단지 하나의 합성 영상(207)만을 포함한다.

변환된 영상

이제, 도 12를 참조하여 변환된 영상(13)의 개념에 대하여 정의한다. 변환된 영상(13)은 파라미터화 가능한 변환 모델(12)을 기준 영상(11)에 적용함으로써 획득된 보정된 영상으로서 정의된다.

합성 영상 부류에 가까운 변환된 영상, 편차

이제, 도 12를 참조하여, 합성 영상 부류(7)에 가까운 변환된 영상(13)의 개념과 편차(14)의 개념에 대해 설명한다.

변환된 영상(13)과 합성 영상 부류(7) 사이의 차는 상기 변환된 영상(13)과 상기 합성 영상 부류(7)의 합성 영상(207) 중의 임의의 하나 사이의 최소 차로서 정의된다.

다음에, 도 12를 참조하여, 기준 장면(9)과 사용된 특성(74)의 다른 경우에 파라미터화 가능한 변환 모델(12)들 중에서 각 기준 영상(11)을 상기 기준 영상(11)에 대응하는 기준 장면(9)의 합성 영상 부류(7)에 가까운 변환된 영상(13)으로 변환하는 데 사용될 수 있는 것을 선택하는 데 사용될 수 있는 제4 알고리즘에 대해 설명한다.

- 한 세트의 소정의 사용된 특성(74)과 관련된 소정의 기준 장면(9)의 경우에, 기준 영상(11)을 합성 영상 부류(7)과 비교했을 때 가장 작은 차이를 나타내는 변환된 영상(13)으로 변환하는 데 사용될 수 있는 파라미터화 가능한 변환(12)(및 그의 파라미터)가 선택된다. 그러면, 합성 영상 부류(7) 및 변환된 영상(13)은 비슷하다고 말한다. 편차(14)는 상기 차이로서 정의된다.

- 여러 세트의 소정의 사용된 특성(74)과 관련된 일군의 소정의 기준 장면의 경우에, 파라미터화 가능한 변환(12) (및 그의 파라미터)은 고려 중인 각 기준 장면(9)의 변환된 영상(13)과 각 기준 장면(9)의 합성 영상 부류(7) 사이의 차의 함수로서 선택된다. 상기 차의 합산이 최소화되도록 기준 영상(11)을 변환된영상(13)으로 변환하는 데 사용할 수 있는 파라미터화 가능한 변환(12)(및 그의 파라미터)이 선택된다. 합산 함수는 곱 등의 다른 함수로 대체될 수 있다. 그러면, 합성 영상 부류(7) 및 변환된 영상(13)은 비슷하다고 말한다. 편차(14)는 상기 차로부터, 예를 들어 그의 평균을 계산함으로써 얻어진 값으로서 정의된다.

- 어떤 사용된 특성(74)이 미지인 경우, 적어도 하나의 기준 장면(9)의 복수의 기준 영상(11)의 포착으로부터 그 특성을 결정하는 것이 가능하다. 이 경우에, 상기 차의 합산이 최소화되도록 특히 반복 계산에 의해 또는 상기 차의 합 및/또는 그의 곱 및/또는 상기 차의 임의의 다른 적당한 조합에 관한 방정식의 해를 구함으로써, 미지의 특성 및 기준 영상(11)을 변환된 영상(13)으로 변환하는 데 사용될 수 있는 파라미터화 가능한 변환(12)(및 그의 파라미터)이 동시에 결정된다. 그러면, 합성 영상 부류(7) 및 변환된 영상(13)은 비슷하다고 말한다. 미지의 특성은 예를 들어 고려 중인 센서 표면(110) 및 각 기준 장면(9)의 상대 위치 및 배향일 수 있다. 편차(14)는 상기 차로부터, 예를 들어 그의 평균을 계산함으로써 얻어진 값으로서 정의된다. 다음에, 도 12를 참조하여, 이하에서의 선택을 하는 데 사용되는 제1 계산 알고리즘에 대해 설명한다.

- 한 세트의 파라미터화 가능한 변환 모델들 중에서의 선택,

- 한 세트의 파라미터화 가능한 역변환 모델들 중에서의 선택,

- 한 세트의 합성 영상들 중에서의 선택,

- 한 세트의 기준 장면들 중에서의 선택과 한 세트의 변환된 영상들 중에서의 선택.

이 선택은 이하의 것에 기초하여 행해진다.

- 기준 장면(9), 및/또는

- 변환된 영상(13), 및/또는

- 영상 포착 기기(1)에 의해 기준 장면(9)을 포착함으로써 획득된 기준 영상(11)을 변환된 영상(13)으로 변환하는 데 사용될 수 있는 파라미터화 가능한 변환 모델(12), 및/또는

- 변환된 영상(13)을 기준 영상(11)으로 변환하는 데 사용될 수 있는 파라미터화 가능한 역변환 모델(212), 및/또는

- 기준 장면(9) 및/또는 기준 영상(11)으로부터 획득한 합성 영상(207).

채택된 선택은 변환된 영상(13)과 합성 영상(207) 사이의 차를 최소화시키는 선택이다. 그러면, 합성 영상(207) 및 변환된 영상(13)은 비슷하다고 말한다. 편차(14)는 상기 차로서 정의된다.

양호하게는, 본 발명에 따르면, 제1 계산 알고리즘에 의해 한 세트의 수학적 투영 중에서 기준 장면(9)으로부터 합성 영상(207)을 구성하는 데 사용될 수 있는 한가지 수학적 투영(8)을 선택하는 것이 가능하다.

이어서, 도 12를 참조하여 이하의 단계들을 포함하는 제2 계산 알고리즘에 대해 설명한다.

- 적어도 하나의 기준 장면(9)을 선택하는 단계, 및

- 영상 포착 기기(1)를 사용하여 각 기준 장면(9)의 적어도 하나의 기준 영상(11)을 포착하는 단계.

이러한 제2 알고리즘은 한 세트의 파라미터화 가능한 변환 모델들 중에서 또 한 세트의 합성 영상들 중에서,

- 기준 영상(11)을 변환된 영상(13)으로 변환하는 데 사용될 수 있는 파라미터화 가능한 변환 모델(12), 및/또는

- 기준 장면(9) 및/또는 기준 영상(11)로부터 획득한 합성 영상(207)을 선택하는 단계를 더 포함한다.

채택된 선택은 변환된 영상(13)과 합성 영상(207) 사이의 차를 최소화시키는 선택이다. 그러면, 합성 영상(207)과 변환된 영상(13)은 비슷하다고 말한다. 편차(14)는 상기 차로서 정의된다.

양호하게는, 본 발명에 따르면, 제2 계산 알고리즘을 사용하여 한 세트의 수학적 투영 중에서 기준 장면(9)으로부터 합성 영상(207)을 구성하는 데 사용될 수 있는 한가지 수학적 투영(8)을 선택하는 것이 가능하다.

최상의 변환

최상의 변환은 다음과 같이 정의된다.

- 파라미터화 가능한 변환 모델(12)들 중에서, 각 기준 영상(11)을 상기 기준 영상(11)에 대응하는 기준 장면(9)의 합성 영상 부류(7)와 비슷한 변환된 영상(13)으로 변환하는 데 사용될 수 있는 변환, 및/또는

- 변환된 영상(13) 등의 파라미터화 가능한 변환 모델이 합성 영상(207)과 비슷하게 되는 파라미터화 가능한 변환 모델(12), 및/또는

- 변환된 영상(13) 등의 파라미터화 가능한 역 모델이 합성 영상(207)과 비슷하게 되는 파라미터화 가능한 역변환 모델(212).

조정(calibration)

조정은 하나 이상의 사용된 구성에 대해 영상 포착 기기(1)의 고유 특성과 관련된 데이터를 획득하는 데 사용될 수 있는 방법으로서 정의되며, 각 구성은 영상 포착 기기(1)와 관련된 광학 시스템(100)으로 이루어져 있다.

경우 1 : 단지 한가지 구성만이 있는 경우, 상기 방법은 이하의 단계들을 포함한다.

- 상기 영상 포착 기기(1) 상에 상기 광학 시스템(100)을 탑재하는 단계,

- 하나 이상의 기준 장면(9)을 선택하는 단계,

- 몇가지 사용된 특성(74)을 선택하는 단계,

- 상기 사용된 특성(74)에 대한 상기 기준 장면(9)의 영상들을 포착하는 단계, 및

- 동일한 사용된 특성(74)에 대응하는 각 그룹의 기준 장면(9)에 대한 최상의 변환을 계산하는 단계.

경우 2 : 소정의 영상 포착 기기(1) 및 동일한 유형의 모든 광학 시스템(100)에 대응하는 구성을 모두 고려하는 경우, 상기 방법은 이하의 단계들을 포함한다.

- 하나 이상의 기준 장면(9)을 선택하는 단계,

- 몇가지 사용된 특성(74)을 선택하는 단계,

- 예를 들면 광선 추적에 의해 광학 시스템을 계산하는 소프트웨어를 사용하여, 사용된 특성(74)으로부터, 특히 사용된 구성의 광학 시스템(100)에 대한 구성식 및 파라미터들의 값으로부터 영상(103)을 계산하는 단계, 및

- 동일한 사용된 특성에 대응하는 각 그룹의 기준 장면(9)에 대한 최상의 변환을 계산하는 단계.

경우 3 : 소정의 광학 시스템(100) 및 동일한 유형의 모든 영상 포착 기기(1)에 대응하는 구성들 모두를 고려하는 경우, 상기 방법은 이하의 단계들을 포함한다.

- 상기 광학 시스템(100)을 고려 중인 유형의 영상 포착 기기(1) 상에 탑재하는 단계,

- 하나 이상의 기준 장면(9)을 선택하는 단계,

- 몇가지 사용된 특성(74)을 선택하는 단계,

- 상기 사용된 특성에 대한 상기 기준 장면(9)의 영상들을 포착하는 단계, 및

- 동일한 사용된 특성에 대응하는 각 그룹의 기준 장면(9)에 대한 최상의 변환을 계산하는 단계.

경우 1의 각 기기 및 구성에 대해, 조정은 영상 포착 기기(1)의 제조업자에 의해 우선적으로 수행될 수 있다. 이 방법은 보다 정밀하지만 더 많은 제한을 주게 되어, 광학 시스템(100)이 교환될 수 없는 경우에 아주 적합하다.

다른 대안에서, 경우 2의 각 기기 유형 및 구성에 대해, 조정은 영상 포착 기기(1)의 제조업자에 의해 수행될 수 있다. 이 방법은 덜 정밀하지만 보다 간단하다.

다른 대안에서, 경우 3의 각 광학 시스템 및 기기의 유형에 대해, 조정은 영상 포착 기기(1)의 제조업자 또는 제3자에 의해 수행될 수 있다. 이 방법은 영상 포착 기기(1) 및 광학 시스템(100)의 각 조합에 대해 조정을 반복하지 않고 하나의 광학 시스템(100)을 한가지 유형의 영상 포착 기기(1) 모두에서 사용할 수 있는 절충안이다. 영상 포착 기기가 교환할 수 없는 광학 시스템을 가지고 있는 경우, 이 방법에서는 소정의 유형의 기기에 대해 단지 한번 밖에 조정을 수행할 수 없다.

다른 대안에서, 경우 1의 각 영상 포착 기기(1) 및 구성에 대해, 조정은 기기 판매업자 또는 설치자에 의해 수행될 수 있다.

다른 대안에서, 경우 3의 각 광학 시스템(100) 및 기기의 유형에 대해, 조정은 기기 판매업자 또는 설치자에 의해 수행될 수 있다.

다른 대안에서, 경우 1의 각 기기 및 구성에 대해, 조정은 기기 사용자에 의해 수행될 수 있다.

다른 대안에서, 경우 3의 각 광학 시스템(100) 및 기기의 유형에 대해, 조정은 기기 사용자에 의해 수행될 수 있다.

디지털 광학 시스템의 설계

디지털 광학 시스템의 설계는 이하와 같이 함으로써 광학 시스템(100)의 단가를 감소시키는 방법으로서 정의된다.

- 결점을 갖는, 특히 실제 점의 위치 결정에 결점을 갖는 광학 시스템(100)의 설계 또는 카탈로그로부터 동일한 것의 선택,

- 렌즈의 수의 감축, 및/또는

- 렌즈의 형상의 단순화, 및/또는

- 비용이 적게 드는 재료, 처리 작업 또는 제조 공정의 사용.

상기 방법은 이하의 단계들을 포함한다.

- (상기 정의된 의미 안에서) 허용가능한 차를 선택하는 단계,

- 하나 이상의 기준 장면(9)을 선택하는 단계, 및

- 몇가지 사용된 특성(74)을 선택하는 단계.

상기 방법은 또한 이하의 단계의 반복도 포함한다.

- 렌즈의 형상, 재료 및 배열을 특히 포함하는 광학식(optical formula)을 선택하는 단계,

- 예를 들어 광선 추적에 의해 광학 시스템을 계산하는 소프트웨어를 사용하거나 프로토타입(prototype)에 대한 측정을 함으로써, 사용된 특성(74), 특히 사용된 구성의 광학 시스템(100)에 대한 구성식으로부터 영상(103)을 계산하는 단계,

- 동일한 사용된 특성(74)에 대응하는 각 그룹의 기준 장면(9)에 대한 최상의 변환을 계산하는 단계, 및

- 그 차가 허용될 때까지 그 차가 허용되는 것인지를 확인하는 단계.

포맷화된 정보

영상(103)과 관련된 포맷화된 정보(15), 즉 포맷화된 정보(15)는 이하의 데이터의 전부 또는 그 일부로서 정의된다.

- 영상 포착 기기(1)의 고유의 기술적 특성, 특히 왜곡 특성에 관한 데이터,및/또는

- 영상 포착 순간의 영상 포착 기기(1)의 기술적 특성에 관한 데이터, 특히 노출 시간, 및/또는

- 상기 사용자의 선호도에 관한 데이터, 특히 색온도, 및/또는

- 편차(14)에 관한 데이터.

특성의 데이터베이스

특성의 데이터베이스(22)는 하나 이상의 영상 포착 기기(1) 및 하나 이상의 영상(103)에 대한 포맷화된 정보(15)를 갖는 데이터베이스로서 정의된다.

상기 특성의 데이터베이스(22)는 집중 방식으로 또는 분산 방식으로 저장될 수 있으며, 특히,

- 영상 포착 기기(1)에 일체화,

- 광학 시스템(100)에 일체화,

- 착탈식 저장 장치에 일체화,

- 영상 포착 동안 다른 구성요소에 연결된 PC 또는 다른 컴퓨터에 일체화,

- 영상 포착 후에 다른 구성요소에 연결된 PC 또는 다른 컴퓨터에 일체화,

- 영상 포착 기기(1)과 공유하는 저장 매체를 판독할 수 있는 PC 또는 다른 컴퓨터에 일체화,

- 그 자체가 다른 영상 포착 구성요소에 연결된, PC 또는 다른 컴퓨터에 연결된 원격 서버에 일체화되어 있다.

필드

이제부터, 도 8을 참조하여, 필드(91)의 개념에 대해 정의한다. 영상(103)과 관련된 포맷화된 정보(15)는 몇가지 형태로 기록되고 또 하나 이상의 테이블로 구성될 수 있지만, 논리적으로는 이하의 것을 포함하는 필드(91)의 전부 또는 그 일부에 해당한다.

(a) 초점 거리,

(b) 피사계 심도, 및

(c) 기하학적 결함.

상기 기하학적 결함으로는, 촬영 특성(74)과 관련된 파라미터 및 촬영 순간의 영상 포착 기기(1)의 특성을 나타내는 파라미터화 가능한 변환으로 특징지워지는 영상(103)의 기하학적 결함이 있다. 상기 파라미터 및 상기 파라미터화 가능한 변환에 의해, 영상(103)의 한 점의 보정된 위치를 계산할 수 있다.

상기 기하학적 결함으로는, 또한 촬영 특성(74)과 관련된 파라미터 및 촬영 순간의 영상 포착 기기(1)의 특성을 나타내는 파라미터화 가능한 변환으로 특징지워지는 비네팅이 있다. 상기 파라미터 및 상기 파라미터화 가능한 변환에 의해, 영상(103)의 한 점의 보정된 휘도를 계산할 수 있다.

상기 기하학적 결함으로는, 또한 촬영 특성(74)과 관련된 파라미터 및 촬영 순간의 영상 포착 기기(1)의 특성을 나타내는 파라미터화 가능한 변환으로 특징지워지는 색조가 있다. 상기 파라미터 및 상기 파라미터화 가능한 변환에 의해, 영상(103)의 한 점의 보정된 색상을 계산할 수 있다.

상기 필드(91)는 (d) 영상(103)의 선명도도 포함한다.

상기 선명도는 촬영 특성(74)과 관련된 파라미터 및 촬영 순간의 영상 포착 기기(1)의 특성을 나타내는 파라미터화 가능한 변환으로 특징지워지는 영상(103)의 해상도의 흐려짐을 포함한다. 상기 파라미터 및 상기 파라미터화 가능한 변환에 의해, 영상(103)의 한 점의 보정된 형상을 계산할 수 있다. 흐려짐은 특히 코마, 구면 수차, 비점 수차, 픽셀(104)로의 그룹화, 색 수차, 피사계 심도, 회절, 기생 반사 및 피사계 곡률을 포함한다.

상기 선명도는 또한 피사계 심도에서의 흐려짐, 특히 구면 수차, 코마 및 비점 수차도 포함한다. 상기 흐려짐은 영상 포착 기기(1)에 대한 장면(3)의 점들의 거리에 좌우되며, 촬영 특성(74)과 관련된 파라미터 및 촬영 순간의 영상 포착 기기(1)의 특성을 나타내는 파라미터화 가능한 변환으로 특징지워진다. 상기 파라미터 및 상기 파라미터화 가능한 변환에 의해, 영상(103)의 한 점의 보정된 형상을 계산할 수 있다.

상기 필드는 또한 (e) 양자화 방법의 파라미터도 포함한다. 상기 파라미터는 사용될 수 있는 센서(101)의 기하학적 형태 및 물리적 현상, 전자회로부(102)의 구조, 및 임의의 처리 소프트웨어에 좌우된다.

상기 파라미터는 픽셀(104)의 휘도의 변동을 상기 장면(3)으로부터 나오는 파장 및 광속의 함수로서 표현하는 함수를 포함한다. 상기 함수는 특히 감마 정보를 포함한다.

상기 파라미터는 또한

- 상기 센서(101)의 기하학적 형태, 특히 상기 센서(101)의 형상, 상대 위치및 감광 요소의 수,

- 영상 포착 기기(1)의 공간적 및 시간적 잡음 분포를 나타내는 함수, 및

- 영상 포착을 위한 노출 시간을 나타내는 값을 포함한다.

상기 필드(91)는 또한 (f) 영상 포착 기기(1)에 의해 수행되는 디지털 처리 동작, 특히 디지털 줌 및 압축의 파라미터를 포함한다. 이들 파라미터는 영상 포착 기기(1)의 처리 소프트웨어 및 사용자의 조정에 좌우된다.

상기 필드(91)는 또한

(g) 사용자의 선호도를 나타내는, 특히 영상(103)의 해상도 및 흐려짐 정도에 관한 파라미터, 및

(h) 편차(14)를 포함한다.

포맷화된 정보의 계산

포맷화된 정보(15)는 몇가지 단계에서 계산되어 데이터베이스(22)에 기록될 수 있다.

a) 영상 포착 기기(1)의 설계의 끝에서의 단계.

이 단계에 의해, 영상 포착 기기(1)의 고유의 기술적 특성, 특히

- 전자 회로부(102)에 의해 발생되는 잡음의 공간적 및 시간적 분포

- 광속의 픽셀 값으로의 변환식, 및

- 센서(101)의 기하학적 형태를 획득할 수 있다.

b) 디지털 광학 시스템의 조정 또는 설계의 끝에서의 단계.

이 단계에 의해, 영상 포착 기기(1)의 다른 고유의 기술적 특성, 특히 어떤개수의 사용된 특성의 값들에 대해, 최상의 관련 변환 및 관련 편차(14)를 획득할 수 있다.

c) 사용자의 선호도가 푸시버튼, 메뉴 또는 착탈식 매체 또는 다른 장치로의 연결에 의해 선택되는 단계.

d) 영상 포착 단계.

이 단계 d)에 의해, 영상 포착의 순간에 영상 포착 기기(1)의 기술적 특성, 특히 수동 또는 자동 조정을 행함으로써 결정되는 노출 시간을 획득할 수 있다.

단계 d)에 의해, 초점 거리도 구할 수 있다. 초점 거리는 다음으로부터 계산된다.

- 사용된 구성의 광학 시스템(100)의 가변 초점 길이의 렌즈 그룹의 위치의 측정, 또는

- 위치 결정 모터에 입력되는 설정값, 또는

- 초점 거리가 고정된 경우 제조업자의 값.

그러면, 상기 초점 거리는 영상(103)의 내용의 분석에 의해 결정될 수 있다.

단계 d)에 의해, 피사계 심도도 구할 수 있다. 피사계 심도는 다음으로부터 계산된다.

- 사용된 구성의 광학 시스템(100)의 집속 렌즈 그룹의 위치의 측정, 또는

- 위치 결정 모터에 입력되는 설정값, 또는

- 피사계 심도가 고정된 경우 제조업자의 값.

단계 d)에 의해, 기하학적 형태 및 선명도의 결함도 구할 수 있다. 기하학적 형태 및 선명도의 결함은 단계 b)의 끝에서 획득한 특성의 데이터베이스(22)의 변환들의 조합에 의해 계산된 변환에 대응한다. 이 조합은 사용된 특성(74)에 대응하는 파라미터의 값, 특히 초점 거리를 나타내도록 선택된다.

단계 d)에 의해, 영상 포착 기기(1)에 의해 수행되는 디지털 처리의 파라미터도 획득할 수 있다. 이들 파라미터는 수동 또는 자동 조정을 행함으로써 결정된다.

단계 a) 내지 단계 d)에 따른 포맷화된 정보(15)의 계산은 다음의 것에 의해 수행될 수 있다.

- 영상 포착 기기(1)에 일체화된 장치 또는 소프트웨어, 및/또는

- PC 또는 다른 컴퓨터에 있는 드라이버 소프트웨어, 및/또는

- PC 또는 다른 컴퓨터에 있는 소프트웨어, 및/또는

- 이들 세가지의 조합.

단계 b) 및 단계 d)에서의 전술한 변환은 이하의 형태로 저장될 수 있다.

- 전체적인 수학식,

- 각 점에 대한 수학식, 및

- 어떤 특성점에 대한 수학식.

수학식은 다음의 것에 의해 기술될 수 있다.

- 계수의 리스트,

- 계수 및 좌표의 리스트.

이들 여러가지 방법에 의해, 이들 식의 저장에 이용가능한 메모리의 크기와보정된 영상(71)의 계산에 이용가능한 계산 능력 사이의 절충안에 도달하는 것이 가능하다.

게다가, 데이터를 검색하기 위해, 그 데이터와 관련된 식별자가 데이터베이스(22)에 기록된다. 이들 식별자는 특히 이하의 것을 포함한다.

- 영상 포착 기기(1)의 유형 및 참조의 식별자,

- 광학 시스템(100)이 착탈식인 경우 그의 유형 및 참조의 식별자,

- 저장된 정보로의 링크를 갖는 임의의 다른 착탈식 구성요소의 유형 및 참조의 식별자,

- 영상(103)의 식별자,

- 포맷화된 정보(15)의 식별자.

완성된 영상

도 11에 도시한 바와 같이, 완성된 영상(120)은 포맷화된 정보(15)와 관련되 영상(103)으로서 정의된다. 이 완성된 영상(120)은 도 14에 도시한 바와 같이 우선적으로 파일(P100)의 형태를 가질 수 있다. 완성된 영상(120)은 또한 복수의 파일로 분산될 수 있다.

완성된 영상(120)은 영상 포착 기기(1)에 의해 계산될 수 있다. 완성된 영상(120)은 또한 컴퓨터 등의 외부 계산 장치에 의해 계산될 수 있다.

영상 처리 소프트웨어

영상 처리 소프트웨어(4)는 하나 이상의 완성된 영상(120)을 입력으로서 받아서 이들 영상에 대해 처리 동작을 수행하는 소프트웨어로서 정의된다. 이들 처리 동작은 특히

- 보정된 영상(71)의 계산,

- 실제 세계에서의 측정의 수행,

- 몇개의 영상의 조합,

- 실제 세계에 대한 영상의 충실도의 향상,

- 영상의 주관적 품질의 향상,

- 장면(3) 내의 물체 또는 사람(107)의 검출,

- 장면(3)에 물체 또는 사람(107) 부가,

- 장면(3) 내의 물체 또는 사람(107)의 대체 또는 수정,

- 장면(3)으로부터의 그림자의 제거,

- 장면(3)에 그림자 부가,

- 영상 베이스에서의 물체의 검색.

상기 영상 처리 소프트웨어는

- 영상 포착 기기(1)에 일체화,

- 전송 수단(18)에 의해 영상 포착 기기(1)에 연결된 계산 수단(17) 상에서 실행될 수 있다.

디지털 광학 시스템

디지털 광학 시스템은 영상 포착 기기(1), 특성의 데이터베이스(22) 및 게산 수단(17)의 조합으로서 정의되는 것으로서,

- 영상(103)의 영상 포착,

- 완성된 영상의 계산,

- 보정된 영상(71)의 계산을 할 수 있다.

우선적으로, 사용자는 보정된 영상(71)을 직접 획득한다. 사용자는 원하는 경우 자동 보정의 금지를 요구할 수 있다.

특성의 데이터베이스(22)는

- 영상 포착 기기(1)에 일체화,

- 영상 포착 동안 다른 구성요소에 연결된 PC 또는 다른 컴퓨터에 일체화,

- 영상 포착 후에 다른 구성요소에 연결된 PC 또는 다른 컴퓨터에 일체화,

- 영상 포착 기기(1)와 공유하는 저장 매체를 판독할 수 있는 PC 또는 다른 컴퓨터에 일체화,

- 그 자체가 다른 영상 포착 구성요소에 연결된, PC 또는 다른 컴퓨터에 연결된 원격 서버에 일체화될 수 있다.

계산 수단(17)은

- 센서(101)와 함께 한 구성요소에 일체화,

- 전자회로부(102)의 일부와 함께 한 구성요소에 일체화,

- 영상 포착 기기(1)에 일체화,

- 영상 포착 동안 다른 구성요소에 연결된 PC 또는 다른 컴퓨터에 일체화,

- 영상 포착 후에 다른 구성요소에 연결된 PC 또는 다른 컴퓨터에 일체화,

- 영상 포착 기기(1)와 공유하는 저장 매체를 판독할 수 있는 PC 또는 다른 컴퓨터에 일체화,

- 그 자체가 다른 영상 포착 구성요소에 연결된, PC 또는 다른 컴퓨터에 연결된 원격 서버에 일체화될 수 있다.

전체 체인의 처리

이상의 단락은 기본적으로 영상 포착 기기(1)의 특성에 관한 포맷화된 정보(15)를 영상 처리 소프트웨어(4)에 제공하기 위한 본 발명에 따른 방법 및 시스템의 개념 및 설명에 대한 상세한 내용을 제시하였다.

이후의 단락에서는, 영상 복원 수단(19)의 특성에 관한 포맷화된 정보(15)를 영상 처리 소프트웨어(4)에 제공하기 위한 본 발명에 따른 방법 및 시스템의 개념의 확장된 정의 및 보충 설명을 제시할 것이다.

전체 체인의 처리에 의해,

- 영상 포착 기기(1) 및 영상 복원 수단(19)의 결함을 보정하면서 복원된 영상(191)을 획득하기 위해 그 체인의 한쪽 단부에서 다른쪽으로 영상(103)의 품질의 향상, 및/또는

- 영상 품질의 향상을 위한 소프트웨어와 결합하여 비디오 프로젝터에서 보다 저품질 및 보다 저가의 광학 시스템을 사용할 수 있다.

영상 복원 수단과 관련된 정의

이제부터, 도 2, 도 17 및 도 6에 기초하여, 프린터, 시각 디스플레이 화면 또는 프로젝터 등의 영상 복원 수단(19)의 특성이 포맷화된 정보(15)에서 어떻게 고려되고 있는지에 대해 설명할 것이다.

영상 복원 수단(19)의 경우의 정의에 행할 보충 또는 수정은 당업자라면 영상 포착 기기(1)의 경우에 제공된 정의를 사용하여 유추할 수 있다. 그럼에도 불구하고, 이 방법을 설명하기 위해, 이제부터 특히 도 6 및 도 17을 참조하여 주요 보충 및 수정에 대해 설명할 것이다.

사용된 복원 특성(95)에 의해, 영상 복원 수단(19)의 고유의 특성, 영상 복원 순간의 영상 복원 수단(19)의 특성, 및 영상 복원 순간의 사용자의 선호도가 표시된다. 특히, 프로젝터의 경우, 사용된 복원 특성(95)은 사용된 화면의 형상 및 위치를 포함한다.

파라미터화 가능한 복원 변환 모델(97) [또는 간단히 파라미터화 가능한 복원 변환(97)]에 의해, 파라미터화 가능한 변환 모델(12)과 유사한 수학적 변환이 표시된다. 파라미터화 가능한 복원 역변환 모델(297) [또는 간단히 파라미터화 가능한 복원 역변환(297)]에 의해, 파라미터화 가능한 역변환 모델(212)과 유사한 수학적 변환이 표시된다.

보정된 복원 영상(94)에 의해, 파라미터화 가능한 복원 변환(97)의 영상(103)으로의 적용에 의해 획득된 영상이 표시된다.

수학적 복원 영상(96)에 의해, 복원 매체(190)의 표면과 기하학적으로 관련된 수학적 복원 표면 상의 수학적 복원 영상(92)을 보정된 복원 영상(94)과 관련시키는 수학적 투영이 표시된다. 수학적 복원 표면의 수학적 복원 점은 보정된 복원 영상(94)으로부터 계산된 형상, 위치, 색상 및 휘도를 갖는다.

실제 복원 투영(90)에 의해, 복원된 영상(191)을 영상(103)과 관련시키는 투영이 표시된다. 영상(103)이 픽셀값은 복원 수단(19)의 전자회로부에 의해 복원수단(19)의 변조기를 구동하는 신호로 변환된다. 실제 복원 점은 복원 매체(190) 상에서 획득된다. 상기 실제 복원 점은 형상, 색상, 휘도 및 위치에 의해 특징지워진다. 영상 포착 기기(1)의 경우에 전술한 픽셀(104)으로의 그룹화 현상은 영상 복원 수단의 경우에는 일어나지 않는다. 한편, 특히 선들이 계단 모양을 하는 결과 반대 현상이 일어난다.

복원 차(93)는 복원된 영상(191)과 수학적 복원 영상(92) 사이의 차로서 표시된다. 이 복원 차(93)는 차(73)를 사용하여 유추하여 구해진다.

복원 기준(209)에 의해, 픽셀(104)의 값을 알고 있는 영상(103)이 표시된다. 복원된 기준(211)에 의해, 복원 기준(209)의 수학적 복원 투영(90)에 의해 얻어진 복원된 영상(191)이 표시된다. 보정된 기준 복원 영상(213)에 의해, 파라미터화 가능한 복원 변환 모델(97) 및/또는 파라미터화 가능한 복원 역변환 모델(297)에 대한 복원 기준(209)에 대응하는 보정된 복원 영상(94)이 표시된다. 합성 복원 영상(307)에 의해, 보정된 기준 복원 영상(213)의 수학적 복원 투영(96)에 의해 획득된 수학적 복원 영상(92)이 표시된다.

최상의 복원 변환에 의해,

- 복원 기준(209) 및 사용된 복원 특성(95) - 이들을 사용하여 영상(103)을 보정된 복원 영상(94)으로 변환하여 그의 수학적 복원 투영(92)이 복원된 영상(191)과 비교했을 때 최소 복원 차(93)를 나타내도록 함 -, 및/또는

- 복원된 기준(211)이 합성 복원 영상(307)과 비교했을 때 최소 복원 차(93)를 나타내도록 하는 파라미터화 가능한 복원 변환 모델들 중의 파라미터화 가능한복원 변환(97), 및/또는

- 복원된 기준(211)이 합성 복원 영상(307)과 비교했을 때 최소 복원 차(93)를 나타내도록 하는 파라미터화 가능한 역변환 모델들 중의 파라미터화 가능한 복원 역변환(297)이 표시된다.

그러면, 복원된 기준(211) 및 합성 복원 영상(307)은 비슷하다고 말한다.

디지털 광학 복원 시스템의 복원 조정 및 설계의 방법은 영상 포착 기기(1)의 경우의 디지털 광학 시스템의 조정 및 설계의 방법과 유사하다. 그럼에도 불구하고, 어떤 단계들에서, 특히 이하의 단계에서 차이점이 존재한다.

- 복원 기준(209)을 선택하는 단계,

- 상기 복원 기준의 복원을 수행하는 단계, 및

- 최상의 복원 변환을 계산하는 단계.

양호하게는, 본 발명에 따르면, 본 방법은 포맷화된 정보(15)의 계산을 위한 제6 알고리즘을 포함한다. 이 제6 알고리즘에 의해, 이하의 선택을 행할 수 있다.

- 한 세트의 파라미터화 가능한 복원 변환 모델 중에서의 선택,

- 한 세트의 파라미터화 가능한 복원 역변환 모델 중에서의 선택,

- 한 세트의 수학적 복원 투영 중에서의 선택,

- 한 세트의 복원 기준 및 한 세트의 보정된 기준 복원 영상 중에서의 선택.

이 제6 알고리즘에 의한 선택은 다음에 기초하고 있다.

- 복원 기준(209), 및/또는

- 보정된 기준 복원 영상(213), 및/또는

- 복원 기준(209)을 보정된 기준 복원 영상(213)으로 변환하는 데 사용될 수 있는 파라미터화 가능한 복원 변환 모델(97), 및/또는

- 보정된 기준 복원 영상(213)을 복원 기준(209)으로 변환하는 데 사용될 수 있는 파라미터화 가능한 복원 역변환 모델(297), 및/또는

- 보정된 기준 복원 영상(213)으로부터 합성 복원 영상(307)을 구성하는 데 사용될 수 있는 수학적 복원 투영(96).

합성 복원 영상(307)이 영상 복원 수단(19)에 의한 복원 기준(209)의 복원에 의해 획득된 복원된 기준(211)과 비슷하도록 이 제6 알고리즘에 의해 선택이 행해진다. 복원된 기준(211)은 합성 복원 영상(307)과 비교했을 때의 복원 편차(214)를 나타낸다.

본 발명의 대체 실시예에 따르면, 본 방법은 포맷화된 정보의 계산을 위한 제7 알고리즘을 포함한다. 이 제7 알고리즘은 이하의 단계들을 포함한다.

- 적어도 하나의 복원 기준(209)을 선택하는 단계,

- 영상 복원 수단(19)에 의해 복원 기준(209)을 복원된 기준(211)으로 복원하는 단계.

이 제7 알고리즘에 의해, 한 세트의 파라미터화 가능한 복원 변환 모델 및 한 세트의 수학적 복원 투영 중에서 이하의 것을 선택하는 것도 가능하다.

- 복원 기준(209)을 보정된 기준 복원 영상(213)으로 변환하는 데 사용될 수 있는 파라미터화 가능한 복원 변환 모델(97), 및

- 보정된 기준 복원 영상(213)으로부터 합성 복원 영상(307)을 구성하는 데사용될 수 있는 수학적 복원 투영(96).

제7 알고리즘에 의한 선택은 합성 복원 영상(307)이 복원된 기준(211)과 비슷하도록 행해진다. 복원된 기준은 합성 복원 영상(307)과 비교했을 때의 복원 편차(214)를 나타낸다. 파라미터화 가능한 복원 역변환 모델(297)에 의해, 보정된 기준 복원 영상(213)을 복원 기준(209)으로 변환하는 것이 가능하다.

본 발명의 다른 대체 실시예에 따르면, 본 방법은 포맷화된 정보의 계산을 위한 제8 알고리즘을 포함한다. 이 제8 알고리즘은 보정된 기준 복원 영상(213)을 선택하는 단계를 포함한다. 이 제8 알고리즘은 또한 한 세트의 파라미터화 가능한 복원 변환 모델 중에서, 한 세트의 수학적 복원 투영 중에서 또한 한 세트의 복원 기준 중에서 선택을 행하는 단계를 더 포함한다. 이 선택은 이하의 것에 기초한다.

- 복원 기준(209), 및/또는

- 복원 기준(209)을 보정된 기준 복원 영상(213)으로 변환하는 데 사용될 수 있는 파라미터화 가능한 복원 변환 모델(97), 및/또는

- 보정된 기준 복원 영상(213)을 복원 기준(209)으로 변환하는 데 사용될 수 있는 파라미터화 가능한 복원 역변환 모델(297), 및/또는

- 보정된 기준 복원 영상(213)으로부터 합성 복원 영상(307)을 구성하는 데 사용될 수 있는 수학적 복원 투영(96).

제8 알고리즘에 의한 이 선택은 합성 복원 영상(307)이 영상 복원 수단(19)에 의한 복원 기준(209)의 복원에 의해 획득된 복원된 기준(211)과 비슷하도록 행해진다. 복원된 기준(211)은 합성 복원 영상(307)과 비교했을 때의 복원 편차를 나타낸다.

양호하게는, 본 발명에 따르면, 본 방법은 복원 편차(214)를 계산하는 제9 알고리즘을 포함한다.

이 제9 알고리즘은 이하의 단계를 포함한다.

- 복원된 기준(211)과 합성 복원 영상(307) 사이의 복원 편차(214)를 계산하는 단계, 및

- 복원 편차(214)를 포맷화된 정보(15)와 관련시키는 단계.

이는 예를 들어 기기의 제조 동안 본 방법이 허용 공차 내에서 포맷화된 정보를 생성했는지를 자동적으로 확인할 수 있는 기술적 특징의 조합으로부터 얻어진다.

영상 포착 기기(1)와 관련된 포맷화된 정보(15) 및 영상 복원 수단(19)과 관련된 포맷화된 정보(15)는 동일한 영상에 대해 시종 사용될 수 있다.

기하학적 왜곡의 경우, 예를 들면 벡터 필드의 부가에 의해 기기 체인에 관련된 포맷화된 정보(15)를 획득하기 위해 그 기기 각각에 관련된 포맷화된 정보(15)를 조합하는 것도 가능하다.

이상에서, 영상 포착 기기(1)의 경우 필드의 개념에 대해 설명하였다. 이 개념은 또한 영상 복원 수단(19)의 경우에 유추하여 적용할 수 있다. 그럼에도 불구하고, 양자화 방법의 파라미터가 복원 매체(190)의 기하학적 형태 및 그의 위치, 영상 복원 수단(19)의 잡음의 공간적 및 시간적 분포를 나타내는 함수를 의미하는신호 재구성 방법의 파라미터로 대체된다.

본 발명에 따른 대체 실시예에서, 복원 수단(19)은 복원 기준(209)으로부터 복원된 기준(211)을 디지털 형태로 복원하는 영상 포착 기기(1)과 관련되어 있다. 본 방법에서는 복원 수단(19)의 결함(P5)과 관련된 포맷화된 정보(15)를 생성하기 위해, 복원 수단과 관련된 영상 포착 기기(1)에 관한 포맷화된 정보(15)를 사용하여 예를 들면 보정된 기준(211)이 보정 수단(19)의 결함(P5)만을 포함하도록 영상 포착 기기(1)의 결함을 보정하게 되어 있다.

개념의 일반화

기본적으로 디지털 유형의 영상 포착 기기, 즉 디지털 영상을 생성하는 기기를 참조하여 본 발명을 구성하고 또 청구항에 열거된 기술적 특징에 대해 정의, 기술 및 설명하였다. 동일한 기술적 특징이 현상된 감광 필름으로부터 디지털 영상을 생성하기 위한 스캐너를 갖는 은 기술(감광성 할로겐화은 필름, 네거티브 또는 반전 필름을 사용하는 사진 또는 영사 기기)에 기초한 기기의 조합이 되는 영상 포착 기기의 경우에 적용될 수 있다는 것은 용이하게 이해할 수 있다. 확실한 것은 사용된 정의들 중 적어도 일부를 채택하는 것이 이 경우에 적합하다는 것이다. 이러한 채택은 당업자라면 가능한 것이다. 이러한 채택의 명백한 특성을 설명하기 위해서는, 스캐너를 갖는 은 기술에 기초한 기기의 조합인 경우에는 필름의 표면의 기본 영역이 스캐너에 의해 디지털화된 후에 도 3을 참조하여 설명된 픽셀 및 픽셀값의 개념이 그 영역에 적용되어야만 한다는 것을 언급하기만 하면 된다. 이러한 정의의 전환은 자명한 것으로서 사용된 구성의 개념으로까지 확장될 수 있다. 일례로서, 사용된 구성에 포함된 영상 포착 기기(1)의 착탈식 부품의 리스트는 은 기술에 기초한 기기에서 효과적으로 사용되는 사진 필름의 유형에 의해 보충될 수 있다.

본 발명의 다른 특성 및 이점은 도 1 내지 도 17을 참조하여 이후에 설명한 설명적이고 비한정적인 정의 및 일례를 읽어볼 때 분명하게 될 것이다.

기기

특히 도 2, 도 3 및 도 13을 참조하면, 기기(P25)의 개념에 대해 설명할 것이다. 본 발명의 의미내에서, 기기(P25)는 특히

- 일회용 사진 기기, 디지털 사진 기기, 리플렉스 기기, 스캐너, 팩스기, 내시경, 캠코더, 감시 카메라, 게임, 전화, 개인 휴대 단말기, 또는 컴퓨터에 일체화되거나 그에 연결된 카메라, 감열 카메라 또는 초음파 검진 기기 등의 영상 포착 기기(1),

- 스크린, 프로젝터, 텔레비전 세트, 가상 현실 고글 또는 프린터 등의 영상 복원 기기(19) 또는 영상 복원 수단 (19),

- 프로젝터, 스크린, 및 이들의 배치 방식 등의 그의 설비를 포함한 기기,

- 특히 시차 오류를 유입시키는 영상 복원 기기(19)에 대한 관찰자의 위치 결정,

- 비점 수차 등의 시각 결함을 갖는 사람 또는 관찰자,

- 예를 들면 라이카 브랜드의 기기에 의해 생성된 것과 유사한 모양을 갖는 영상을 생성하도록 에뮬레이션될 수 있기를 원하는 기기,

- 흐려짐을 부가하는 엣지 효과를 갖는 줌 소프트웨어 등의 영상 처리 장치,

- 복수의 기기(P25)와 동등한 가상 기기.

스캐너/팩스/프린터, 사진 인쇄 미니랩, 또는 화상 회의 기기 등의 보다 복잡한 기기(P25)는 기기(P25) 또는 복수의 기기(P25)로서 간주될 수 있다.

기기 체인

이제부터, 특히 도 13을 참조하여 기기 체인(P3)의 개념에 대해 설명할 것이다. 기기 체인(P3)은 한 세트의 기기(P25)로서 정의된다. 기기 체인(P3)은 또한 순서의 개념도 포함할 수 있다.

이하의 일례들은 기기 체인(P3)을 구성한다.

- 단 하나의 기기(P25),

- 영상 포착 기기(1) 및 영상 복원 기기(19),

- 예를 들면 사진 인쇄 미니랩에 있는 사진 기기, 스캐너 또는 프린터,

- 예를 들어 사진 인쇄 미니랩에 있는 디지털 사진 기기 또는 프린터,

- 예를 들면 컴퓨터에서의 스캐너, 스크린 또는 프린터,

- 스크린 또는 프로젝터 및 사람의 눈,

- 하나의 기기와 에뮬레이션될 수 있기를 원하는 다른 기기,

- 사진 기기 및 스캐너,

- 영상 포착 기기 및 영상 처리 소프트웨어,

- 영상 처리 소프트웨어 및 영상 복원 기기(19),

- 이상의 일례들의 조합,

- 다른 한 세트의 기기(P25).

결함

이제부터 특히 도 13을 참조하여, 결함(P5)의 개념에 대해 설명할 것이다. 기기(P25)의 결함(P5)은 광학 시스템 및/또는 스캐너 및/또는 전자 회로부 및/또는 기기(P25)에 일체화된 소프트웨어의 특성에 관련된 결함으로서 정의되며, 결함(P5)의 일례로는 기하학적 결함, 선명도 결함, 비색 결함, 기하학적 왜곡 결함, 기하학적 색수차 결함, 기하학적 비네팅 결함, 콘트라스트 결함, 비색 결함, 특히 색상 및 색조의 렌더링, 플래쉬 균일성의 결함, 센서 잡음, 그레인, 비점 수차 결함 및 구면 수차 결함이 있다.

영상

이제부터 도 2, 도 5, 도 6 및 도 13을 참조하여 영상(103)의 개념에 대해 설명할 것이다. 영상(103)은 기기(P25)에 의해 포착, 수정 또는 복원된 디지털 영상으로서 정의된다. 영상(103)은 기기 체인(P3)의 기기(P25)로부터 나오는 것일 수 있다. 영상(103)은 기기 체인(P3)의 기기(P25)로 보내지는 것일 수 있다. 보다 일반적으로는, 영상(103)은 기기 체인(P3)으로부터 나오는 것 및/또는 그로 보내지는 것일 수 있다.

비디오 영상 등의 정지 영상의 시간 시퀀스로 이루어진 동영상인 경우, 영상(103)은 영상들의 시퀀스 중의 하나의 정지 영상으로서 정의된다.

포맷화된 정보

이제부터 도 7, 도 8, 도 10 및 도 13을 참조하여 포맷화된 정보(15)의 개념에 대해 설명할 것이다. 포맷화된 정보(15)는 결함(P5)과 관련되거나 또는 기기 체인(P3)의 하나 이상의 기기(P25)의 결함(P5)의 특징을 나타내어 영상 처리 수단(P1)이 기기(P25)의 결함(P5)을 고려함으로써 영상(103)의 품질을 수정할 수 있게 해주는 데이터로서 정의된다.

포맷화된 정보(15)를 생성하기 위해, 예를 들면 전술한 조정 방법 등의 측정 및/또는 시뮬레이션 및/또는 조정에 기초한 여러가지 방법 및 시스템이 사용될 수 있다.

포맷화된 정보(15)를 전송하기 위해, 완성된 영상(120)을 포함하는 파일(P100)이 사용될 수 있다. 일례로서, 디지털 사진 기기 등의 영상 포착 기기(1)는 영상(103), 기기의 내부 메모리로부터 복사한 포맷화된 정보(15) 및 사용된 조정을 포함하는 Exif 포맷의 데이터를 포함하는 파일을 생성할 수 있다.

포맷화된 정보(15)를 생성하기 위해, 예를 들면 Vision IQ의 명의로 본 출원과 동일자로 출원된 것으로서 발명의 명칭이 "Method and system for producing formatted information related to geometric distortions(기하학적 왜곡과 관련된 포맷화된 정보를 생성하는 방법 및 시스템)"인 국제 특허 출원에 기술된 방법 및 시스템을 사용할 수 있다. 이 출원은 기기 체인(P3)의 기기(P25)에 관련된 포맷화된 정보(15)를 생성하는 방법에 대해 기술하고 있다. 기기 체인(P3)은 특히 적어도 하나의 영상 포착 기기(1) 및/또는 적어도 하나의 영상 복원 기기(19)로 이루어져 있다. 본 방법은 체인의 적어도 하나의 기기(P25)의 기하학적 왜곡과 관련된 포맷화된 정보(15)를 생성하는 단계를 포함한다.

기기(P25)는 양호하게는 매체 상의 영상을 포착 또는 복원할 수 있다. 기기(P25)는 적어도 하나의 고정된 특성 및/또는 영상에 따라 좌우되는 하나의 가변 특성을 가지고 있다. 고정된 특성 및/또는 가변 특성은 하나 이상의 특성값, 특히 초점 길이 및/또는 포커싱, 그리고 이들의 관련 특성의 값과 관련될 수 있다. 본 방법은 측정된 필드로부터 기기의 기하학적 왜곡에 관련된 측정한 포맷화된 정보(15)를 생성하는 단계를 포함한다. 포맷화된 정보(15)는 측정한 포맷화된 정보를 포함할 수 있다.

포맷화된 정보(15)를 생성하기 위해, 예를 들어 Vision IQ의 명의로 본 출원과 동일자로 출원된 것으로서 발명의 명칭이 "Method and system for producing formatted information related to the defects of at least one appliance of a chain, especially to blurring(체인의 적어도 하나의 기기의 결함, 특히 흐려짐과 관련된 포맷화된 정보를 생성하는 방법 및 시스템)"인 국제 특허 출원에 기술된 방법 및 시스템을 사용할 수 있다. 이 출원은 기기 체인(P3)의 기기(P25)와 관련된 포맷화된 정보(15)를 생성하는 방법에 대해 기술하고 있다. 기기 체인(P3)은 특히 적어도 하나의 영상 포착 기기 및/또는 적어도 하나의 영상 복원 기기(19)로 이루어져 있다. 본 방법은 체인의 적어도 하나의 기기(P25)의 결함(P5)에 관련된 포맷화된 정보(15)를 생성하는 단계를 포함한다. 양호하게는, 영상을 포착 또는 복원하는 데 사용될 수 있는 기기(P25)는 적어도 하나의 고정 특성 및/또는 영상(I)에 따라 좌우되는 하나의 가변 특성을 갖는다. 고정 및/또는 가변 특성은 하나 이상의 특성값, 특히 초점 길이 및/또는 포커싱, 그리고 이들의 관련 특성값과 관련될수 있다. 본 방법은 측정된 필드로부터의 기기(P25)이 결함(P5)에 관련된 측정한 포맷화된 정보를 생성하는 단계를 포함한다. 포맷화된 정보(15)는 측정한 포맷화된 정보를 포함할 수 있다.

포맷화된 정보(15)를 생성하기 위해, 예를 들면 Vision IQ의 명의로 본 출원과 동일자로 출원된 것으로서 발명의 명칭이 "Method and system for reducing update frequency of image processing means(영상 처리 수단의 갱신 빈도를 감소시키는 방법 및 시스템)"인 국제 특허 출원에 기술된 방법 및 시스템을 사용할 수 있다. 이 출원은 영상 처리 수단(P1), 특히 소프트웨어 및/또는 컴포넌트의 갱신 빈도를 감소시키는 방법에 대해 기술하고 있다. 영상 처리 수단은 기기 체인(P3)으로부터 나오거나 그로 보내지는 디지털 영상의 품질을 수정할 수 있다. 기기 체인(P3)은 특히 적어도 하나의 영상 포착 기기 및/또는 적어도 하나의 영상 복원 기기(19)로 이루어져 있다. 영상 처리 수단(P1)은 기기 체인(P3)의 적어도 하나의 기기의 결함(P5)과 관련된 포맷화된 정보(15)를 사용한다. 포맷화된 정보(15)는 적어도 하나의 변수에 따라 좌우된다. 포맷화된 정보(15)는 변수의 일부와 식별자의 일부 사이에 대응 관계를 설정할 수 있다. 식별자에 의해, 식별자와 영상을 고려함으로써 식별자에 대응하는 변수의 값을 결정할 수 있다. 기술적 특징들의 조합으로부터, 특히 물리적 의미 및/또는 변수의 내용이 영상 처리 수단(P1)의 배치 이후에만 알 수 있는 경우에 변수의 값을 결정하는 것이 가능하다는 결과가 얻어진다. 또한, 기술적 특징들의 조합으로부터, 보정 소프트웨어의 2번의 갱신 사이의 시간이 떨어져 있을 수 있다는 결과가 얻어진다. 또한, 기술적 특징들의 조합으로부터, 다른 경제 주체가 그의 제품의 특성을 완전히 변경하거나 그의 고객에 대해 그의 제품을 갱신하도록 강요할 수 없는 경우에도 기기 및/또는 영상 처리 수단을 생산하는 다양한 경제 주체들은 그의 제품을 다른 경제 주체에 독립적으로 갱신할 수 있게 되는 결과가 얻어진다. 또한, 기술적 특징들의 조합으로부터, 제한된 수의 경제 주체와 선구적 사용자로부터 시작함으로써 새로운 기능이 점차적으로 배포될 수 있게 되는 결과가 얻어진다.

포맷화된 정보(15)를 검색하기 위해, 예를 들어 Vision IQ의 명의로 본 출원과 동일자로 출원된 것으로서 발명의 명칭이 "Method and system for modifying the quality of at least one image derived from or addressed to an appliance chain(기기 체인으로부터 나오거나 그로 보내지는 적어도 하나의 영상의 품질을 수정하는 방법 및 시스템)"인 국제 특허 출원에 기술된 방법 및 시스템을 사용할 수 있다. 해당 출원은 지정된 기기 체인으로부터 나오거나 그로 보내지는 적어도 하나의 영상의 품질을 수정하기 위한 방법을 설명하고 있다. 지정된 기기 체인은 적어도 하나의 영상 포착 기기 및/또는 적어도 하나의 영상 복원 기기(19)로 이루어져 있다. 별도의 경제 주체들에 의해 점차적으로 시장에 소개되고 있는 영상 포착 기기 및/또는 영상 복원 기기는 불확정한 한 세트의 기기에 속한다. 이 한 세트의 기기 중의 기기(P25)는 포맷화된 정보(15)로 특징지워질 수 있는 결함(P5)을 나타낸다. 문제의 영상에 대해, 본 방법은 이하의 단계를 포함한다.

- 한 세트의 기기 중의 기기(P25)에 관련된 포맷화된 정보(15)의 소스의 디렉토리를 편집하는 단계,

- 이와 같이 편집된 포맷화된 정보(15) 중에서 지정된 기기 체인에 관련된 특정의 포맷화된 정보를 자동적으로 검색하는 단계,

- 이와 같이 얻은 그 특정의 포맷화된 정보를 고려하면서 영상 처리 소프트웨어 및/또는 영상 처리 컴포넌트에 의해 영상을 자동적으로 수정하는 단계.

포맷화된 정보(15)를 이용하기 위해, 예를 들어 Vision IQ의 명의로 본 출원과 동일자로 출원된 것으로서 발명의 명칭이 "Method and system for calculating a transformed image from a digital image and formatted information related to a geometric transformation(디지털 영상 및 기하학적 변환에 관련된 포맷화된 정보로부터 변환된 영상을 계산하는 방법 및 시스템)"인 국제 특허 출원에 기술된 방법 및 시스템을 사용할 수 있다. 이 출원은 디지털 영상 및 기하학적 변환에 관련된 포맷화된 정보(15), 특히 기기 체인(P3)의 왜곡 및/또는 색수차와 관련된 포맷화된 정보(15)로부터 변환된 영상을 계산하는 방법에 대해 기술하고 있다. 본 방법은 기하학적 변환의 근사로부터 변환된 영상을 계산하는 단계를 포함한다. 그로부터 이 계산이 메모리 자원의 관점에서, 메모리 대역 통과에 있어서, 계산 능력에 있어서 따라서 전기 소모에 있어서 경제적이라는 결론이 얻어진다. 또한, 그로부터, 변환된 영상이 그의 차후의 사용에 관하여 어떤 가시적인 또는 불편을 주는 결함도 나타내지 않는다는 결론이 얻어진다.

포맷화된 정보(15)를 이용하기 위해, 예를 들면 Vision IQ의 명의로 본 출원과 동일자로 출원된 것으로 발명의 명칭이 "Method and system for modifying a digital image, taking into account its noise(디지털 영상을 그의 잡음을 고려하여 수정하는 방법 및 시스템)"인 국제 특허 출원에 기술된 방법 및 시스템을 사용할 수 있다. 이 출원은 기기 체인(P3)의 결함(P5)에 관련된 디지털 영상 및 포맷화된 정보(15)로부터 변환된 영상을 계산하는 방법에 대해 기술하고 있다. 기기 체인(P3)은 영상 포착 기기 및/또는 영상 복원 기기를 포함한다. 기기 체인(P3)은 적어도 하나의 기기(P25)를 포함한다. 본 방법은 포맷화된 정보(15) 및/또는 디지털 영상으로부터 특성 데이터를 자동적으로 결정하는 단계를 포함한다. 기술적 특징의 조합으로부터, 변환된 영상이 그의 차후의 사용에 관하여 어떤 가시적인 또는 불편을 주는 결함, 특히 잡음에 관련된 결함도 나타내지 않는다는 결론이 얻어진다.

영상 처리 수단

이제부터, 특히 도 7 및 도 13을 참조하여 영상 처리 수단(P1)의 개념에 대해 설명할 것이다. 본 발명의 의미 내에서, 영상 처리 수단(P1)은 보정된 영상(71) 또는 보정된 복원 영상(97)과 같은 수정된 영상을 생성하기 위해 포맷화된 정보를 사용함으로써 영상(103)의 품질을 수정할 수 있는 예를 들어 영상 처리 소프트웨어(4) 및/또는 컴포넌트 및/또는 장비 품목 및/또는 시스템으로서 정의된다. 수정된 영상은 기기(P25)와 다르거나 그렇지 않은 기기 체인(P3)의 제2 기기, 예를 들어 기기 체인(P3) 내의 그 다음 기기로 보내질 수 있다.

영상 처리 수단(P1)에 의한 영상 품질의 수정은 예를 들면 이하의 것들에 있을 수 있다.

- 영상(103)에서 기기 체인(P3)의 하나 이상의 기기(P25)의 결함(P5)을 억압또는 감쇠시키는 것, 및/또는

- 기기 체인(P3)의 하나 이상의 기기(P25)의 적어도 하나의 결함(P5)을 부가하기 위해 수정된 영상이 기기 또는 기기들(P25)에 의해 포착된 영상과 비슷하도록 영상(103)을 수정하는 것, 및/또는

- 기기 체인(P3)의 하나 이상의 기기(P25)의 적어도 하나의 결함(P5)을 부가하기 위해 수정된 영상의 복원이 기기 또는 기기들(P25)에 의해 복원된 영상과 비슷하도록 영상(103)을 수정하는 것, 및/또는

- 기기 체인(P3)에 있는 사람의 눈(P25)의 시각 결함(P5)에 관련된 포맷화된 정보(15)를 고려함으로써 수정된 영상의 복원이 사람의 눈에 의해 결함(P5)의 전부 또는 일부에 대해 보정된 것으로 인식되도록 영상(103)을 수정하는 것.

보정 알고리즘은 영상 처리 수단(P1)이 결함(P5)에 따라 영상 품질을 수정하기 위해 사용하는 방법으로서 정의된다.

영상 처리 수단(P1)은 응용 분야에 따라 여러가지 형태를 취할 수 있다.

영상 처리 수단(P1)은 이하의 일례들에서와 같이 전체적으로 또는 부분적으로 기기(P25)에 일체화될 수 있다.

- 영상 처리 수단(P1)이 일체화되어 있는 디지털 사진 기기 등의, 수정된 영상을 생성하는 영상 포착 기기

- 영상 처리 수단(P1)이 포함되어 있는 비디오 프로젝터 등의, 수정된 영상을 디스플레이 또는 인쇄하는 영상 복원 기기(19),

- 영상 처리 수단(P1)이 포함되어 있는 스캐너/프린터/팩스기 등의, 그의 구성요소의 결함을 보정하는 복합 기기,

- 영상 처리 수단(P1)이 포함되어 있는 내시경 등의 수정된 영상을 생성하는 전문가용 영상 포착 기기.

영상 처리 수단(P1)이 기기(P25)에 일체화되어 있는 경우에, 기기(P25)는 실제로 그 자신의 결함(P5)을 보정하고, 기기 체인(P3)의 기기(P25)는 예를 들어 팩스기, 스캐너 및 프린터에서 설계에 의해 결정될 수 있으며, 그럼에도 불구하고 예를 들면 팩스기가 독립형 프린터로서도 사용될 수 있는 경우, 사용자는 기기 체인(P3)의 기기(P25)들 중 일부만을 사용할 수 있다.

영상 처리 수단(P1)은 이하의 방식으로 컴퓨터에 전체적으로 또는 부분적으로 일체화될 수 있다.

- Windows 또는 Mac OS 등의 운영 체제에서, 영상(103) 및/또는 시간에 따라 변할 수 있는, 스캐너, 사진 기기 및 프린터가 그 일례인, 복수의 기기(P25)로부터 나오거나 그로 보내지는 영상의 품질을 자동적으로 수정하기 위해, 자동 보정은 예를 들면 영상(103)이 시스템에 입력될 때 또는 사용자가 인쇄를 요청될 때 행해질 수 있다.

- 포토샵™ 등의 영상 처리 애플리케이션에서, 영상 및/또는 시간에 따라 변할 수 있는, 스캐너, 사진 기기 및 프린터가 그 일례인, 복수의 기기(P25)로부터 나오거나 그로 보내지는 영상의 품질을 자동적으로 수정하기 위해, 자동 보정은 예를 들어 사용자가 포토샵™ 내의 필터 명령을 활성화시킬 때 행해질 수 있다.

- (사진 마무리 또는 미니랩 등의) 사진 인쇄 기기에서, 영상 및/또는 시간에 따라 변할 수 있는, 일회용 카메라, 디지털 사진 기기 및 컴팩트 디스크가 그 일례인, 복수의 사진 기기로부터 나오는 영상의 품질을 자동적으로 수정하기 위해, 자동 보정은 일체화된 스캐너 및 프린터 뿐만 아니라 사진 기기를 고려에 넣을 수 있고 또 인쇄 작업이 개시되는 순간에 적용될 수 있다.

- 서버 상에서, 예를 들어 인터넷 상에서, 영상 및/또는 시간에 따라 변할 수 있는, 일회용 카메라 및 디지털 사진 기기가 그 일례인, 복수의 사진 기기로부터 나오는 영상의 품질을 자동적으로 수정하기 위해, 자동 보정은 예를 들면 프린터 뿐만 아니라 사진 기기를 고려에 넣을 수 있으며, 영상(103)이 서버 상에 기록되는 순간에 또는 인쇄 작업이 개시되는 순간에 적용될 수 있다.

영상 처리 수단(P1)이 컴퓨터에 일체화되어 있는 경우, 영상 처리 수단(P1)은 실제적 목적을 위해 다수의 기기(P25)와 호환될 수 있고, 기기 체인(P3)의 적어도 하나의 기기(P25)는 영상(103)마다 달라질 수 있다.

포맷화된 정보(15)를 표준 포맷으로 영상 처리 수단(P1)에 제공하기 위해, 예를 들어 포맷화된 정보(15)를 영상(103)과 관련시킬 수 있다.

- 파일(P100)에서,

- 파일(P100) 내의 Exif 포맷이 데이터 등의 기기 체인(P3)의 기기(P25)의 식별자를 사용함으로써, 특성의 데이터베이스(22)에서 포맷화된 정보(15)를 검색하기 위해.

가변 특성

이제부터 도 13에 기초하여 가변 특성(P6)의 개념에 대해 설명할 것이다.본 발명에 따르면, 가변 특성(P6)은 동일한 기기(P25)에 의해 포착, 수정 또는 복원된 영상(103)마다 가변이고 또 기기(P25)에 의해 포착, 수정 또는 복원된 영상의 결함(P5)에 영향을 미치는 측정가능 인자, 특히

- 영상의 포착 또는 복원 순간의 기기(P25)의 특성이 그 일례인, 사용자의 조정에 관련되거나 기기(P25)의 자동 기능에 관련된 초점 길이 등의 주어진 영상(103)에 대해 고정된 전역 가변 특성,

- 영상 내에서의 좌표 x, y 또는 ρ,θ가 그 일례인, 주어진 영상(103) 내에서 가변인 것으로서 영상 처리 수단(P1)이 그 영상의 구역에 따라 서로 다른 지역 처리를 적용할 수 있게 해주는 지역 가변 특성으로서 정의된다.

기기(P25)마다 가변이지만 동일한 기기(P25)에 의해 포착, 수정 또는 복원된 영상(103)마다는 고정되어 있는 측정가능 인자는 일반적으로 가변 특성(P6)인 것으로 간주되지 않는다. 일례가 고정 초점 길이를 갖는 기기(P25)의 초점 길이이다.

전술한 바와 같은 사용된 조정은 가변 특성(P6)의 일례이다.

포맷화된 정보(15)는 적어도 하나의 가변 특성(P6)에 좌우될 수 있다.

가변 특성(P6)에 의해, 특히

- 광학 시스템의 초점 길이,

- 영상에 적용되는 크기 재조정(redimensioning)(디지털 줌 인자: 영상의 일부의 확대, 및/또는 언더 샘플링: 영상의 픽셀의 수의 감소),

- 감마 보정 등의 비선형 밝기 보정,

- 기기(P25)에 의해 적용되는 흐려짐 복원(deblurring)의 레벨 등의 윤곽선의 개선,

- 센서 및 전자회로부의 잡음,

- 광학 시스템의 유효 구경,

- 초점 길이,

- 필름 상의 프레임의 수,

- 과소 노출 또는 과대 노출,

- 필름 또는 센서의 감도,

- 프린터에서 사용되는 종이의 유형,

- 영상에서의 센서의 중심 위치,

- 센서에 대한 영상의 회전,

- 스크린에 대한 프로젝터의 위치,

- 사용된 화이트 밸런스,

- 플래쉬의 활성화 및/또는 그의 전력,

- 노출 시간,

- 센서 이득,

- 압축,

- 콘트라스트,

- 동작 모드 등의 기기(P25)의 사용자에 의해 적용되는 다른 조정,

- 기기(P25)의 다른 자동 조정,

- 기기(P25)에 의해 수행되는 다른 측정

을 알아낼 수 있다.

복원 수단(19)의 경우, 가변 특성(P6)은 또한 가변 복원 특성으로서 정의된다.

가변 특성 값

이제부터, 도 13에 기초하여 가변 특성 값(P26)의 개념에 대해 설명할 것이다. 가변 특성 값(P26)은 예를 들면 파일(P100)에 존재하는 Exif 포맷의 데이터로부터 획득한 값 등의, 지정된 영상의 포착, 수정 또는 복원 순간의 가변 특성(P6)의 값으로서 정의된다. 그러면, 영상 처리 수단(P1)은 가변 특성(P6)에 좌우되는 포맷화된 정보(15)를 사용하여 가변 특성의 값(P26)을 결정함으로써 영상(103)의 품질을 가변 특성(P6)의 함수로서 처리 또는 수정할 수 있다.

복원 수단(19)의 경우에, 가변 특성(P6)의 값은 또한 가변 복원 특성으로서 정의될 수 있다.

측정한 포맷화된 정보, 확장한 포맷화된 정보

도 15에 도시한 바와 같이, 어레이(80)의 어떤 개수의 특성점에서의 기하학적 왜곡 결함과 관련된 수학적 필드 등의 미가공 측정을 설명하기 위해, 포맷화된 정보(15) 또는 포맷화된 정보(15)의 일부분은 측정한 포맷화된 정보(P101)를 포함할 수 있다. 도 15에 도시한 바와 같이, 포맷화된 정보(15) 또는 포맷화된 정보(15)의 일부분은 측정한 포맷화된 정보(P101)로부터 예를 들어 어레이(80)의 특성점 이외의 실제점에 대한 보간에 의해 계산될 수 있는 확장한 포맷화된 정보(P102)를 포함할 수 있다. 이상에서, 포맷화된 정보 항목(15)은 가변특성(P6)에 좌우될 수 있다는 것을 알았다. 본 발명에 따르면, 조합(P120)은 가변 특성(P6)과 가변 특성의 값(P26)으로 이루어진 조합으로서 정의되며, 그 일례로는 초점 길이, 포커싱, 조리개 유효 구경, 포착 속도, 유효 구경 등과 관련 값들로 이루어진 조합(P120)이 있다. 서로 다른 조합(P120)에 관련된 포맷화된 정보(15)가 어떻게 계산될 수 있는지를 상상해보는 것은 어려운데, 더욱 그러한 이유는 초점 길이 및 거리 등의 조합(P120)의 어떤 특성이 계속 변할 수 있기 때문이다.

본 발명은 기지의 가변 특성(P6)의 조합(P120)의 소정의 선택과 관련된 측정한 포맷화된 정보(P101)로부터의 보간에 의해 확장한 포맷화된 정보(P102)의 형태로 포맷화된 정보(15)를 계산하는 것에 대비한 것이다.

예를 들어, "초점 길이 = 2, 거리 = 7, 포착 속도 = 1/100"의 조합(P120), "초점 길이 = 10, 거리 = 7, 포착 속도 = 1/100"의 조합, 및 "초점 길이 = 50, 거리 = 7, 포착 속도 = 1/100"의 조합과 관련된 측정한 포맷화된 정보(P101)는 가변 특성(P6)으로서의 초점 길이에 좌우되는 확장한 포맷화된 정보(P102)를 계산하는 데 사용된다. 이러한 확장한 포맷화된 정보(P102)에 의해, 특히 "초점 길이 = 25, 거리 = 7, 포착 속도 = 1/100"의 조합에 관련된 포맷화된 정보를 결정할 수 있다.

측정한 포맷화된 정보(P101) 및 확장한 포맷화된 정보(P102)는 보간 편차(P121)를 나타낼 수 있다. 본 발명은 이와 같이 선택된 가변 특성(P6)에 대해 얻어진 확장한 포맷화된 정보(P102)에 대한 보간 편차(P121)가 소정의 보간 임계값보다 작도록 영 또는 하나 이상의 가변 특성(P6)을 선택하는 단계를 포함할 수 있다. 사실, 어떤 가변 특성(P6)은 다른 것보다 더 적게 결함(P5)에 영향을 줄 수있으며, 이들이 일정하다고 근사화함으로서 도입되는 에러는 단지 근소할 수 있고, 예를 들어 포커싱 조정은 비네팅 결함에 단지 약간의 영향만을 줄 수 있고, 이 때문에 가변 특성(P6)의 일부가 선택되지 않을 수 있다. 가변 특성(P6)은 포맷화된 정보(15)의 생성 순간에 선택될 수 있다. 기술적 특징의 조합으로부터, 영상 품질의 수정이 간단한 계산을 사용한다는 결론이 얻어진다. 또한, 기술적 특징의 조합으로부터, 확장한 포맷화된 정보(P102)가 콤팩트하다는 결론이 얻어진다. 또한, 기술적 특징의 조합으로부터, 제거된 가변 특성(P6)이 결함(P5)에 최소 영향을 준다는 결론이 얻어진다. 기술적 특징의 조합으로부터, 영상 품질은 포맷화된 정보(15)에 의해 지정된 정밀도로 수정될 수 있다는 결론이 얻어진다.

복원 수단(19)의 경우에, 조합(P120)은 또한 복원 조합으로서 정의될 수 있다.

복원 수단(19)의 경우에, 측정한 포맷화된 정보(P101)는 또한 측정한 포맷화된 복원 정보로서 정의될 수 있다.

복원 수단(19)의 경우에, 확장한 포맷화된 정보(P102)는 또한 확장한 포맷화된 복원 정보로서 정의될 수 있다.

복원 수단(19)의 경우에, 보간 편차(P121)는 또한 보간 복원 편차로서 정의될 수 있다.

파라미터화 가능한 모델, 파라미터

이제부터, 도 5, 도 6 및 도 16을 참조하여 파라미터(P9) 및 파라미터화 가능한 모델(P10)의 개념에 대해 설명할 것이다. 본 발명의 의미 내에서, 파라미터화 가능한 모델(P10)은 변수(P6)에 따라 좌우될 수 있고 또 하나 이상의 기기(P25)의 하나 이상의 결함(P5)에 관련될 수 있는 수학적 모델로서 정의되며, 파라미터화 가능한 변환 모델(12), 파라미터화 가능한 역변환 모델(212), 파라미터화 가능한 복원 변환 모델(97) 및 파라미터화 가능한 복원 역변환 모델(297)이 파라미터화 가능한 모델(P10)의 일례이고, 예를 들면 파라미터화 가능한 모델(P10)은,

- 디지털 사진 기기의 선명도 결함, 즉 흐려짐,

- 에뮬레이션될 수 있기를 원하는 사진 기기의 기하학적 비네팅 결함,

- 프로젝터의 기하학적 왜곡 결함 및 기하학적 색수차 결함, 및

- 스캐너와 결합된 일회용 사진 기기의 선명도, 즉 흐려짐 결함

에 관련될 수 있다.

기기(P25)의 결함(P5)에 관련된 포맷화된 정보(15)는 가변 특성(P6)에 따라 파라미터화 가능한 모델(P10)의 파라미터(P9)의 형태로 제시될 수 있으며, 파라미터화 가능한 모델(P10)의 파라미터(P9)에 의해, 다중 변수 다항식 등의 한 세트의 수학적 함수에서 수학적 함수(P16)를 식별할 수 있으며, 수학적 함수(P16)에 의해 영상 품질을 변수(P6)의 지정된 값의 함수로서 수정될 수 있다.

이와 같이, 영상 처리 수단(P1)은 수정된 영상을 계산, 예를 들면 영상의 한 점의 보정된 휘도 또는 보정된 복원 휘도를 계산하기 위해 파라미터화 가능한 변환 모델(P10)의 파라미터(P9)를 사용할 수 있다.

색상면

이제부터, 특히 도 15를 참조하여 착색 영상(103)의 색상면(P20)의 개념에대해 설명할 것이다. 영상(103)은 여러가지 방식으로 색상면(P20)으로 분해될 수 있다, 즉 평면 수(1, 3 또는 그 이상), 정밀도(8 비트: 부호 없음, 16비트 :부호 있음, 부동 소수 등) 및 (표준 색공간에 대한) 평면의 중요성. 그 다음에, 영상(103)은 여러가지 방식으로 색상면(P20): 적색 픽셀로 이루어진 적색 색상면, 녹색 색상면, 청색 색상면(RGB) 또는 밝기, 채도, 색조 등으로 분해될 수 있으며, 한편, PIM 등의 색공간이 존재하거나 양의(+) RGB에서는 표현될 수 없는 감색 색상의 표현이 가능하도록 음의(-) 픽셀값이 가능하고, 마지막으로, 픽셀값을 8 비트 또는 16 비트로 또는 부동 소수값을 사용하여 인코딩할 수 있다. 포맷화된 정보(15)가 어떻게 색상면(P20)과 관련될 수 있는지에 대한 일례로서, 영상 처리 수단(P1)이 각 색상면(P20)마다 서로 다르게 선명도 결함을 보정할 수 있도록 하기 위해, 선명도 결함은 적색, 녹색 및 청색의 평면에 대해 서로 다르게 특징지워질 수 있다.

포맷화된 정보의 제공

이제부터, 특히 도 8, 도 13, 도 15 및 도 16에 기초하여, 본 발명의 대체 실시예에대해 설명할 것이다. 포맷화된 정보(15)를 표준 포맷으로 영상 처리 수단(P1)에 제공하기 위해, 본 시스템은 데이터 처리 수단을 포함하고, 본 방법은 표준 포맷의 적어도 하나의 필드(91)를 포맷화된 정보(15)로 채우는 단계를 포함한다. 그러면, 필드(91)는 특히 이하의 것을 포함할 수 있다.

- 영상 처리 수단(P1)이 결함(P5)을 고려에 넣음으로써 영상 품질을 수정하는 데 파라미터(P9)를 사용할 수 있도록 예를 들면 파라미터(P9)의 형태의결함(P5)과 관련된 값, 및/또는

- 영상 처리 수단(P1)이 선명도 결함을 고려에 넣음으로써 영상 품질을 수정하고 영상의 한 점의 보정된 형상 또는 보정된 복원 형상을 계산하는 데 파라미터(P9)를 사용할 수 있도록 예를 들면 파라미터(P9)의 형태의 선명도 결함과 관련된 값, 및/또는

- 영상 처리 수단(P1)이 비색 결함을 고려에 넣음으로써 영상 품질을 수정하고 영상의 한 점의 보정된 색상 또는 보정된 복원 색상을 계산하는 데 파라미터(P9)를 사용할 수 있도록 예를 들면 파라미터(P9)의 형태의 비색 결함과 관련된 값, 및/또는

- 영상 처리 수단(P1)이 기하학적 왜곡 결함 및/또는 기하학적 색수차 결함을 고려에 넣음으로써 영상 품질을 수정하고 영상의 한 점의 보정된 위치 또는 보정된 복원 위치를 계산하는 데 파라미터(P9)를 사용할 수 있도록 예를 들면 파라미터(P9)의 형태의 기하학적 왜곡 결함과 관련된 값, 및/또는

- 영상 처리 수단(P1)이 기하학적 비네팅 결함을 고려에 넣음으로써 영상 품질을 수정하고 영상의 한 점의 보정된 휘도 또는 보정된 복원 휘도를 계산하는 데 파라미터(P9)를 사용할 수 있도록 예를 들면 파라미터(P9)의 형태의 기하학적 비네팅 결함과 관련된 값, 및/또는

- 편차(14)와 관련된 값, 및/또는

- 예를 들면 초점 길이에 대응하는 가변 특성(P6)에 좌우되는 다항식 계수 및 항들로서, 영상 처리 수단이 영상(103)이 포착된 순간의 영상 포착 기기의 임의의 초점 길이의 값에 대해 한 점의 보정된 휘도를 계산할 수 있도록 영상의 한 점의 보정된 휘도를 그의 중심으로부터의 거리의 함수로서 계산하는 데 사용할 수 있는 영상(103)에 따른 가변 특성(P6)의 함수인 값,

- 색상면(P20)에 관련된 포맷화된 정보에 관련된 값,

- 포맷화된 정보에 관련된 값,

- 측정한 포맷화된 정보에 관련된 값,

- 확장한 포맷화된 정보에 관련된 값.

포맷화된 정보의 생성

이제부터, 특히 도 7, 도 12 및 도 17에 기초하여 본 발명의 대체 실시예에 대해 설명할 것이다. 기기 체인(P3)의 기기(P25)의 결함(P5)에 관련된 포맷화된 정보(15)를 생성하기 위해, 본 발명은 데이터 처리 수단 및 전술한 제1 알고리즘 및/또는 제2 알고리즘 및/또는 제3 알고리즘 및/또는 제4 알고리즘 및/또는 제5 알고리즘 및/또는 제6 알고리즘 및/또는 제7 알고리즘 및/또는 제8 알고리즘을 사용할 수 있다.

본 발명의 비용 절감에의 적용

비용 절감은 기기(P25) 또는 기기 체인(P3)의 비용, 특히 기기 또는 기기 체인의 광학 시스템의 비용을 저하시키는 방법 및 시스템으로서 정의되며, 이 방법은 이하의 것에 있다.

- 렌즈의 수의 감축, 및/또는

- 렌즈의 형상의 단순화, 및/또는

- 기기 또는 기기 체인에 원하는 것보다 더 큰 결점을 갖는 광학 시스템(100)의 설계 또는 카탈로그로부터 동일한 것의 선택, 및/또는

- 기기 또는 기기 체인에 대한 비용이 적게 들고 또 결함(P5)을 부가하는 재료, 부품, 처리 작업 또는 제조 방법의 사용.

본 발명에 따른 방법 및 시스템은 기기 또는 기기 체인의 비용을 저하시키는 데 사용될 수 있으며, 기기 또는 기기 체인의 영상 처리 수단과의 조합이 절감된 비용으로 원하는 품질의 영상을 포착, 수정 또는 복원할 수 있도록, 디지털 광학 시스템을 설계하고 기기 또는 기기 체인의 결함(P5)에 관련된 포맷화된 정보(15)를 생성하며, 이 포맷화된 정보를 사용하여 영상 처리 수단(P1)이 일체화되어 있는지에 상관없이 기기 또는 기기 체인으로부터 나오거나 그로 보내지는 영상의 품질을 수정할 수 있게 하는 것이 가능하다.

Claims (32)

1. 포맷화된 정보(15)를 표준 포맷으로 영상 처리 수단(P1), 특히 소프트웨어 및/또는 컴포넌트들에 제공하는 방법으로서,

   상기 포맷화된 정보(15)는 기기의 체인(P3)의 결함(P5)과 관련되어 있고,

   상기 기기의 체인(P3)은 특히 적어도 하나의 영상 포착 기기(1) 및/또는 하나의 영상 복원 기기(19)를 포함하며,

   상기 영상 처리 수단(P1)은 상기 포맷화된 정보(15)를 사용하여 상기 기기의 체인(P3)으로부터 나오거나 그로 보내지는 적어도 하나의 영상(103)의 품질을 수정하고,

   상기 포맷화된 정보(15)는,

   상기 영상 포착 기기(1)의 결함(P5)의 특성을 나타내는 데이터, 특히 왜곡 특성, 및/또는

   상기 영상 복원 기기의 결함(P5)의 특성을 나타내는 데이터, 특히 왜곡 특성을 포함하며,

   상기 방법은 상기 표준 포맷의 적어도 하나의 필드(91)를 상기 포맷화된 정보(15)로 채우는 단계를 포함하고,

   상기 필드(91)는 필드명으로 나타내며,

   상기 필드(91)는 적어도 하나의 필드값을 갖는 것인 영상 처리 수단으로의 포맷화된 정보 제공 방법.
2. 제1항에 있어서, 상기 필드(91)는 상기 영상 포착 기기(1) 및/또는 상기 영상 복원 기기(19)의 선명도 결함(P5)과 관련되어 있으며,

   상기 필드(91)는 상기 영상 포착 기기(1) 및/또는 상기 영상 복원 기기(19)의 선명도 결함(P5)과 관련된 적어도 하나의 값을 갖는 것인 영상 처리 수단으로의 포맷화된 정보 제공 방법.
3. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 필드(91)는 상기 영상 포착 기기(1) 및/또는 상기 영상 복원 기기(19)의 비색 결함(P5)과 관련되어 있으며,

   상기 필드(91)는 상기 영상 포착 기기(1) 및/또는 상기 영상 복원 기기(19)의 비색 결함(P5)과 관련된 적어도 하나의 값을 가지고 있는 것인 영상 처리 수단으로의 포맷화된 정보 제공 방법.
4. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 필드(91)는 상기 영상 포착 기기(1) 및/또는 상기 영상 복원 기기(19)의 기하학적 왜곡 결함(P5) 및/또는 기하학적 색수차 결함(P5)과 관련되어 있으며,

   상기 필드(91)는 상기 영상 포착 기기(1) 및/또는 상기 영상 복원 기기(19)의 기하학적 왜곡 결함(P5) 및/또는 기하학적 색수차 결함(P5)과 관련된 적어도 하나의 값을 가지고 있는 것인 영상 처리 수단으로의 포맷화된 정보 제공 방법.
5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 필드(91)는 상기 영상 포착 기기(1) 및/또는 상기 영상 복원 기기(19)의 기하학적 비네팅 결함(P5) 및/또는 콘트라스트 결함(P5)과 관련되어 있으며,

   상기 필드(91)는 상기 영상 포착 기기(1) 및/또는 상기 영상 복원 기기(19)의 기하학적 비네팅 결함(P5) 및/또는 콘트라스트 결함(P5)과 관련된 적어도 하나의 값을 가지고 있는 것인 영상 처리 수단으로의 포맷화된 정보 제공 방법.
6. 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 필드(91)는 편차(14)와 관련된 적어도 하나의 값을 가지고 있는 것인 영상 처리 수단으로의 포맷화된 정보 제공 방법.
7. 제2항에 있어서, 상기 포맷화된 정보(15)는 적어도 일부가 상기 영상 포착 기기(1) 및/또는 상기 영상 복원 기기(19)의 선명도 결함(P5)을 나타내는 파라미터화 가능한 변환 모델(12)의 파라미터(P9)들로 이루어져 있으며,

   상기 필드(91)에 들어 있는 선명도 결함(P5)과 관련된 값 또는 값들은 적어도 일부가 상기 파라미터화 가능한 변환 모델(12)의 파라미터(P9)들로 이루어져 있고,

   이에 따라, 상기 영상 처리 수단(P1)은 영상(103)의 한점의 보정된 형상 또는 보정된 복원 형상을 계산하기 위해 상기 파라미터화 가능한 변환 모델(12)의 상기 파라미터(P9)들을 사용할 수 있는 것인 영상 처리 수단으로의 포맷화된 정보 제공 방법.
8. 제3항에 있어서, 상기 포맷화된 정보(15)는 적어도 일부가 상기 영상 포착 기기(1) 및/또는 상기 영상 복원 기기(19)의 비색 결함(P5)을 나타내는 파라미터화 가능한 변환 모델(12)의 파라미터(P9)들로 이루어져 있으며,

   상기 필드(91)에 들어 있는 비색 결함(P5)과 관련된 값 또는 값들은 적어도 일부가 상기 파라미터화 가능한 변환 모델(12)의 파라미터(P9)들로 이루어져 있고,

   이에 따라, 상기 영상 처리 수단(P1)은 영상(103)의 한점의 보정된 색상 또는 보정된 복원 색상을 계산하기 위해 상기 파라미터화 가능한 변환 모델(12)의 상기 파라미터(P9)들을 사용할 수 있는 것인 영상 처리 수단으로의 포맷화된 정보 제공 방법.
9. 제4항에 있어서, 상기 포맷화된 정보(15)는 적어도 일부가 상기 영상 포착 기기(1) 및/또는 상기 영상 복원 기기(19)의 기하학적 왜곡 결함(P5) 및/또는 기하학적 색수차 결함(P5)을 나타내는 파라미터화 가능한 변환 모델(12)의 파라미터(P9)들로 이루어져 있으며,

   상기 필드(91)에 들어 있는 기하학적 왜곡 결함(P5) 및/또는 기하학적 색수차 결함(P5)과 관련된 값 또는 값들은 적어도 일부가 상기 파라미터화 가능한 변환 모델(12)의 파라미터(P9)들로 이루어져 있고,

   이에 따라, 상기 영상 처리 수단(P1)은 영상(103)의 한점의 보정된 위치 또는 보정된 복원 위치를 계산하기 위해 상기 파라미터화 가능한 변환 모델(12)의 상기 파라미터(P9)들을 사용할 수 있는 것인 영상 처리 수단으로의 포맷화된 정보 제공 방법.
10. 제4항에 있어서, 상기 포맷화된 정보(15)는 적어도 일부가 상기 영상 포착 기기(1) 및/또는 상기 영상 복원 기기(19)의 기하학적 비네팅 결함(P5) 및/또는 콘트라스트 결함(P5)을 나타내는 파라미터화 가능한 변환 모델(12)의 파라미터(P9)들로 이루어져 있으며,

    상기 필드(91)에 들어 있는 기하학적 비네팅 결함(P5) 및/또는 콘트라스트 결함(P5)과 관련된 값 또는 값들은 적어도 일부가 상기 파라미터화 가능한 변환 모델(12)의 파라미터(P9)들로 이루어져 있고,

    이에 따라, 상기 영상 처리 수단(P1)은 영상(103)의 한점의 보정된 휘도 또는 보정된 복원 휘도를 계산하기 위해 상기 파라미터화 가능한 변환 모델(12)의 상기 파라미터(P9)들을 사용할 수 있는 것인 영상 처리 수단으로의 포맷화된 정보 제공 방법.
11. 제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 포맷화된 정보(15)를 표준 포맷으로 상기 영상 처리 수단(P1)에 제공하기 위해, 상기 포맷화된 정보(15)를 상기 영상(103)과 연관시키는 단계를 더 포함하는 영상 처리 수단으로의 포맷화된 정보 제공 방법.
12. 제11항에 있어서, 상기 영상(103)은 파일(P100)의 형태로 전송되고,

    상기 파일(P100)은 상기 포맷화된 정보(15)를 더 갖는 것인 영상 처리 수단으로의 포맷화된 정보 제공 방법.
13. 제1항 내지 제12항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 영상 포착 기기(1) 및/또는 상기 영상 복원 기기(19)는 영상(103), 특히 초점 길이에 따라 좌우되는 적어도 하나의 가변 특성(P6)을 포함하며,

    상기 영상 포착 기기(1) 및/또는 상기 영상 복원 기기(19)의 상기 결함(P5)들 중 적어도 하나, 특히 기하학적 왜곡 결함은 상기 가변 특성(P6)에 따라 좌우되고,

    상기 필드들(91) 중 적어도 하나는 영상(103)에 따라 좌우되는 상기 가변 특성(P6)의 함수인 적어도 하나의 값을 가지며,

    이에 따라, 상기 영상 처리 수단(P1)은 상기 영상(103)을 상기 가변 특성(P6)의 함수로서 처리할 수 있는 것인 영상 처리 수단으로의 포맷화된 정보 제공 방법.
14. 제1항 내지 제13항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 포맷화된 정보(15)는 적어도 일부가 측정한 포맷화된 정보(measured formatted information)(P101)인 것인 영상 처리 수단으로의 포맷화된 정보 제공 방법.
15. 제1항 내지 제14항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 포맷화된 정보(15)는 적어도 일부가 확장한 포맷화된 정보(extended formatted information)(P102)인 것인 영상 처리 수단으로의 포맷화된 정보 제공 방법.
16. 제1항 내지 제15항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 영상(103)은 색상면(P20)들로 이루어져 있으며,

    상기 포맷화된 정보(15)는 적어도 일부가 상기 색상면(P20)들과 관련되어 있는 것인 영상 처리 수단으로의 포맷화된 정보 제공 방법.
17. 포맷화된 정보(15)를 표준 포맷으로 영상 처리 수단(P1), 특히 소프트웨어 및/또는 컴포넌트들에 제공하는 시스템으로서,

    상기 포맷화된 정보(15)는 기기의 체인(P3)의 결함(P5)과 관련되어 있고,

    상기 기기의 체인(P3)은 특히 적어도 하나의 영상 포착 기기(1) 및/또는 하나의 영상 복원 기기(19)를 포함하며,

    상기 영상 처리 수단(P1)은 상기 포맷화된 정보(15)를 사용하여 상기 기기의 체인(P3)으로부터 나오거나 그로 보내지는 적어도 하나의 영상(103)의 품질을 수정하고,

    상기 포맷화된 정보(15)는,

    상기 영상 포착 기기(1)의 결함(P5)의 특성을 나타내는 데이터, 특히 왜곡특성, 및/또는

    상기 영상 복원 기기의 결함(P5)의 특성을 나타내는 데이터, 특히 왜곡 특성을 포함하며,

    상기 시스템은 상기 표준 포맷의 적어도 하나의 필드(91)를 상기 포맷화된 정보(15)로 채우는 데이터 처리 수단을 포함하고,

    상기 필드(91)는 필드명으로 나타내며,

    상기 필드(91)는 적어도 하나의 필드값을 갖는 것인 영상 처리 수단으로의 포맷화된 정보 제공 시스템.
18. 제17항에 있어서, 상기 필드(91)는 상기 영상 포착 기기(1) 및/또는 상기 영상 복원 기기(19)의 선명도 결함(P5)과 관련되어 있으며,

    상기 필드(91)는 상기 영상 포착 기기(1) 및/또는 상기 영상 복원 기기(19)의 선명도 결함(P5)과 관련된 적어도 하나의 값을 가지고 있는 것인 영상 처리 수단으로의 포맷화된 정보 제공 시스템.
19. 제17항 또는 제18항에 있어서, 상기 필드(91)는 상기 영상 포착 기기(1) 및/또는 상기 영상 복원 기기(19)의 비색 결함(P5)과 관련되어 있으며,

    상기 필드(91)는 상기 영상 포착 기기(1) 및/또는 상기 영상 복원 기기(19)의 비색 결함(P5)과 관련된 적어도 하나의 값을 가지고 있는 것인 영상 처리 수단으로의 포맷화된 정보 제공 시스템.
20. 제17항 내지 제19항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 필드(91)는 상기 영상 포착 기기(1) 및/또는 상기 영상 복원 기기(19)의 기하학적 왜곡 결함(P5) 및/또는 기하학적 색수차 결함(P5)과 관련되어 있으며,

    상기 필드(91)는 상기 영상 포착 기기(1) 및/또는 상기 영상 복원 기기(19)의 기하학적 왜곡 결함(P5) 및/또는 기하학적 색수차 결함(P5)과 관련된 적어도 하나의 값을 가지고 있는 것인 영상 처리 수단으로의 포맷화된 정보 제공 시스템.
21. 제17항 내지 제20항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 필드(91)는 상기 영상 포착 기기(1) 및/또는 상기 영상 복원 기기(19)의 기하학적 비네팅 결함(P5) 및/또는 콘트라스트 결함(P5)과 관련되어 있으며,

    상기 필드(91)는 상기 영상 포착 기기(1) 및/또는 상기 영상 복원 기기(19)의 기하학적 비네팅 결함(P5) 및/또는 콘트라스트 결함(P5)과 관련된 적어도 하나의 값을 가지고 있는 것인 영상 처리 수단으로의 포맷화된 정보 제공 시스템.
22. 제17항 내지 제21항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 필드(91)는 편차(14)와 관련된 적어도 하나의 값을 가지고 있는 것인 영상 처리 수단으로의 포맷화된 정보 제공 시스템.
23. 제18항에 있어서, 상기 포맷화된 정보(15)는 적어도 일부가 상기 영상 포착기기(1) 및/또는 상기 영상 복원 기기(19)의 선명도 결함(P5)을 나타내는 파라미터화 가능한 변환 모델(12)의 파라미터(P9)들로 이루어져 있으며,

    상기 필드(91)에 들어 있는 선명도 결함(P5)과 관련된 값 또는 값들은 적어도 일부가 상기 파라미터화 가능한 변환 모델(12)의 파라미터(P9)들로 이루어져 있는 것인 영상 처리 수단으로의 포맷화된 정보 제공 시스템.
24. 제19항에 있어서, 상기 포맷화된 정보(15)는 적어도 일부가 상기 영상 포착 기기(1) 및/또는 상기 영상 복원 기기(19)의 비색 결함(P5)을 나타내는 파라미터화 가능한 변환 모델(12)의 파라미터(P9)들로 이루어져 있으며,

    상기 필드(91)에 들어 있는 비색 결함(P5)과 관련된 값 또는 값들은 적어도 일부가 상기 파라미터화 가능한 변환 모델(12)의 파라미터(P9)들로 이루어져 있는 것인 영상 처리 수단으로의 포맷화된 정보 제공 시스템.
25. 제20항에 있어서, 상기 포맷화된 정보(15)는 적어도 일부가 상기 영상 포착 기기(1) 및/또는 상기 영상 복원 기기(19)의 기하학적 왜곡 결함(P5) 및/또는 기하학적 색수차 결함(P5)을 나타내는 파라미터화 가능한 변환 모델(12)의 파라미터(P9)들로 이루어져 있으며,

    상기 필드(91)에 들어 있는 기하학적 왜곡 결함(P5) 및/또는 기하학적 색수차 결함(P5)과 관련된 값 또는 값들은 적어도 일부가 상기 파라미터화 가능한 변환 모델(12)의 파라미터(P9)들로 이루어져 있는 것인 영상 처리 수단으로의 포맷화된정보 제공 시스템.
26. 제21항에 있어서, 상기 포맷화된 정보(15)는 적어도 일부가 상기 영상 포착 기기(1) 및/또는 상기 영상 복원 기기(19)의 기하학적 비네팅 결함(P5) 및/또는 콘트라스트 결함(P5)을 나타내는 파라미터화 가능한 변환 모델(12)의 파라미터(P9)들로 이루어져 있으며,

    상기 필드(91)에 들어 있는 기하학적 비네팅 결함(P5) 및/또는 콘트라스트 결함(P5)과 관련된 값 또는 값들은 적어도 일부가 상기 파라미터화 가능한 변환 모델(12)의 파라미터(P9)들로 이루어져 있는 것인 영상 처리 수단으로의 포맷화된 정보 제공 시스템.
27. 제17항 내지 제26항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 포맷화된 정보(15)를 표준 포맷으로 상기 영상 처리 수단(P1)에 제공하기 위해, 상기 포맷화된 정보(15)를 상기 영상(103)과 연관시키는 데이터 처리 수단을 더 포함하는 영상 처리 수단으로의 포맷화된 정보 제공 시스템.
28. 제27항에 있어서, 상기 시스템은 상기 영상(103)을 파일(P100)의 형태로 전송하는 전숭 수단을 포함하고,

    상기 파일(P100)은 상기 포맷화된 정보(15)를 더 갖는 것인 영상 처리 수단으로의 포맷화된 정보 제공 시스템.
29. 제17항 내지 제28항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 영상 포착 기기(1) 및/또는 상기 영상 복원 기기(19)는 영상(103), 특히 초점 길이에 따라 좌우되는 적어도 하나의 가변 특성(P6)을 포함하며,

    상기 영상 포착 기기(1) 및/또는 상기 영상 복원 기기(19)의 상기 결함(P5)들 중 적어도 하나, 특히 기하학적 왜곡 결함은 상기 가변 특성(P6)에 따라 좌우되고,

    상기 필드(91)들 중 적어도 하나는 영상(103)에 따라 좌우되는 상기 가변 특성(P6)의 함수인 적어도 하나의 값을 갖는 것인 영상 처리 수단으로의 포맷화된 정보 제공 시스템.
30. 제17항 내지 제29항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 포맷화된 정보(15)는 적어도 일부가 측정한 포맷화된 정보(measured formatted information)(P101)인 것인 영상 처리 수단으로의 포맷화된 정보 제공 시스템.
31. 제17항 내지 제30항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 포맷화된 정보(15)는 적어도 일부가 확장한 포맷화된 정보(extended formatted information)(P102)인 것인 영상 처리 수단으로의 포맷화된 정보 제공 시스템.
32. 제17항 내지 제31항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 영상(103)은 색상면(P20)들로 이루어져 있으며,

    상기 포맷화된 정보(15)는 적어도 일부가 상기 색상면(P20)들과 관련되어 있는 것인 영상 처리 수단으로의 포맷화된 정보 제공 시스템.