KR20050040342A - Image combination method with repeating photographing - Google Patents
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Abstract
개시된 내용은 화소수가 적은 영상소자를 이용하여 넓은 면적을 갖는 대상체의 서로 다른 부분을 반복촬영함으로써 중복되는 영역의 영상을 조합하여 고해상도의 영상을 획득하는 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따른 반복촬영에 의해 획득된 영상조합방법은 영상소자에 의해 촬영된 중복된 영역을 갖는 서로 다른 영상들을 조합하는 방법에 있어서, 상기 서로 다른 영상들을 중복된 영역과 중복되지 않은 영역으로 분할하는 과정과, 상기 서로 다른 영상들의 중복된 영역의 각 끝부분으로부터 서로 다른 위치를 갖는 중복된 픽셀들까지의 거리를 각각 계산하는 과정과, 상기 계산된 거리에 비례하여 상기 중복된 픽셀들에 대한 각각의 대표 픽셀값을 계산하는 과정으로 이루어지는 것을 특징으로 한다.The present disclosure relates to a method of obtaining a high resolution image by combining images of overlapping regions by repeatedly photographing different portions of an object having a large area by using an image device having a small number of pixels. An image combining method obtained by repeating photographing according to the present invention is a method of combining different images having overlapping regions photographed by an image device, wherein the different images are divided into overlapping regions and non-overlapping regions. Calculating a distance from each end of the overlapped area of the different images to overlapped pixels having different positions, and proportional to the calculated distance. It is characterized by consisting of a process of calculating each representative pixel value.
Description
본 발명은 반복촬영에 의해 획득된 영상조합방법에 관한 것으로, 특히 화소수가 적은 영상소자를 이용하여 넓은 면적을 갖는 대상체의 서로 다른 부분을 반복촬영함으로써 중복되는 영역의 영상을 조합하여 고해상도의 영상을 획득하는 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an image combining method obtained by repetitive imaging, and in particular, by repeatedly photographing different portions of an object having a large area by using an image device having a small number of pixels, an image of a high resolution is combined by combining images of overlapping regions. It is about a method of acquiring.
통상적으로 넓은 면적의 대상체를 고해상도로 촬영하기 위해서는 영상소자의 픽셀(pixel)수가 많아야 가능하다. 하지만, 픽셀수가 많은 영상소자는 가격이 고가이어서 상업성이 떨어진다는 단점이 있었다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 픽셀수가 적은 하나 또는 다수개의 영상소자를 이용하여 넓은 면적의 대상체를 반복촬영하는 방법을 이용하였으나 촬영된 영상은 동일한 광학계를 사용하여 촬영하기 때문에 같은 해상도를 갖게 되지만, 영상과 영상의 경계면에서 화소(pixel)밝기의 변화가 급격하게 이루어지기 때문에 밝기 등의 불균일이 발생되어 단순한 영상의 조합을 통해서는 모자이크와 같은 현상이 영상에서 보이게 된다는 문제점이 있었다. 따라서, 이러한 현상을 피하기 위해서는 영상을 조합하는 과정에서 별도의 영상처리과정을 거쳐야 한다.In general, in order to capture a large area of an object at high resolution, the number of pixels of the image device is large. However, there are disadvantages in that the image device having a large number of pixels is expensive and its commerciality is low. In order to compensate for this disadvantage, a method of repeatedly photographing an object having a large area using one or a plurality of image elements having a small number of pixels is used, but since the captured image is taken using the same optical system, the same resolution is obtained. Since there is a sudden change in pixel brightness at the boundary of the image, non-uniformity such as brightness is generated and there is a problem that a mosaic-like phenomenon is seen in the image through a simple combination of images. Therefore, in order to avoid such a phenomenon, a separate image processing process must be performed in the process of combining the images.
따라서, 본 발명의 목적은 상술한 문제점을 해소하기 위한 것으로, 화소수가 적은 영상소자를 이용하여 넓은 면적을 갖는 대상체의 서로 다른 부분을 반복촬영하여 중복되는 영역의 영상을 조합함으로써, 고해상도의 영상을 획득할 수 있도록 한 반복촬영에 의해 획득된 영상조합방법을 제공함에 있다.Accordingly, an object of the present invention is to solve the above-described problem, and by repeatedly photographing different portions of an object having a large area by using an image element having a small number of pixels, combining images of overlapping regions, thereby obtaining a high resolution image. An object of the present invention is to provide an image combining method obtained by repeating photographing.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 반복촬영에 의해 획득된 영상조합방법은 영상소자에 의해 촬영된 중복된 영역을 갖는 서로 다른 영상들을 조합하는 방법에 있어서, 상기 서로 다른 영상들을 중복된 영역과 중복되지 않은 영역으로 분할하는 과정과, 상기 서로 다른 영상들의 중복된 영역의 각 끝부분으로부터 서로 다른 위치를 갖는 중복된 픽셀들까지의 거리를 각각 계산하는 과정과, 상기 계산된 거리에 비례하여 상기 중복된 픽셀들에 대한 각각의 대표 픽셀값을 계산하는 과정으로 이루어진다.An image combining method obtained by repeating photographing of the present invention for achieving the above object is a method of combining different images having overlapping regions captured by an image device, wherein the different images are overlapped with the overlapping region. Dividing into non-regions, calculating distances from overlapping pixels having different positions from ends of overlapping regions of the different images, and overlapping the proportionality with respect to the calculated distances. Computing the representative pixel value for each pixel has been made.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 1은 본 발명의 실시예에 의한 반복촬영에 의해 획득된 영상의 일예를 나타내고, 도 2는 도 1에서 두 개의 영상이 중복되어 겹치는 영역을 나타내며, 도 3 및 도 4는 도 1에서 네 개의 영상이 중복되어 겹치는 영역을 나타내는 도면이다.FIG. 1 shows an example of an image obtained by repeated shooting according to an embodiment of the present invention, FIG. 2 shows a region in which two images overlap and overlaps with each other in FIG. 1, and FIGS. It is a figure which shows the area | region which overlaps and overlaps an image.
도시된 바와 같이, 영상 A, B, C, D는 하나 또는 다수의 영상소자에서 각각 획득된 영상으로 각각의 영상은 서로 다른 부분을 촬영한 영상이다. 이와 같이 각각 촬영된 영상들은 (나)영역과 (다)영역 등의 중복촬영영역을 갖게 된다. 여기서, 중복촬영영역인 (나)영역은 영상 A와 영상 B의 중복촬영영역이며, (다)영역은 영상 A, B, C, D의 중복촬영영역을 나타낸다. 이와 같이 촬영된 영상을 하나의 완전한 영상으로 조합하는 방법에 관해 설명하면 다음과 같다.As shown, images A, B, C, and D are images obtained by one or more image elements, respectively, and each image is an image obtained by photographing different portions. Each of the images photographed as described above has a redundant photographing area such as (b) area and (c) area. Here, the (b) area, which is the overlapping shooting area, is the overlapping shooting area of the images A and B, and the (c) area represents the overlapping shooting area of the images A, B, C, and D. A method of combining the photographed images into one complete image will now be described.
먼저, 중복 촬영된 A, B, C, D 영상에서의 영역을 크게 중복해서 촬영되지 않은 영역과 중복해서 촬영된 영역으로 분할한다. 예를 들어, 도 1에서 영상 B의 (가)영역은 원래의 한 이미지가 다른 이미지들과 중복되지 않는 영역이다. 즉, 이웃한 영상 A, C, D의 영역과 중복되지 않는 영역인 것이다. 그리고, (나)영역은 이웃한 2개의 이미지만이 중복되는 영역을 나타내고 있다. 즉, 영상 C와 영상 D를 제외한 영상 A와 영상 B의 중복영역이 이에 해당하며, (다)영역은 주변에 이웃한 4개의 이미지가 모두 중복되는 영역을 나타내고 있다. 즉, 영상 A, B, C, D의 중복영역이 이에 해당하게 된다.First, the areas in the overlapped A, B, C, and D images are divided into areas that are not overlapped and areas that are overlapped. For example, in FIG. 1, the region (a) of the image B is a region where an original image does not overlap with other images. That is, the region does not overlap with the regions of neighboring images A, C, and D. The region (b) represents an area where only two neighboring images overlap. That is, the overlapping area of the image A and the image B except the image C and the image D corresponds to this, and the area (C) represents an area where all four neighboring images overlap. That is, overlapping regions of images A, B, C, and D correspond to this.
여기서, (가)영역은 원래의 영상정보가 다른 부분에는 없고 하나의 이미지에만 있는 경우이다. 이 경우에는 원래의 영상의 정보가 100% 사용된다. 즉, P = P(a)가 된다. 여기서, P와 P(a)는 동일한 값으로 원래의 영상인 영상 B의 픽셀의 값을 의미하는 것이다.Here, (a) is the case where the original image information is present in only one image and not in other parts. In this case, 100% of the information of the original image is used. That is, P = P (a). Here, P and P (a) are the same value and mean the pixel value of the image B that is the original image.
그리고, (나)영역은 상술한 바와 같이, 원래의 영상정보가 다른 하나의 영상 영역과 중복되는 경우의 영역으로서, 이러한 경우, 중복되는 영역의 최종 영상의 해당 픽셀의 값(P)을 구하는 방법에 대하여 첨부된 도 2를 참조하여 설명한다.As described above, the (b) area is an area in which the original image information overlaps with another image area, and in this case, a method of obtaining a value P of the corresponding pixel of the final image of the overlapping area. This will be described with reference to FIG. 2.
먼저, 이 경우에는 다음의 식 1과 같이 변의 제일 끝부분에서부터 거리를 계산하여 거리에 비례하는 값을 사용한다. 여기서, P(a)와 P(b)는 영상 A와 영상 B에서 중복 촬영된 영역(10)의 동일 지점에 대한 픽셀의 밝기값으로써, P(a)와 P(b)에 대한 화소값에서 대표되는 화소값인 최종 영상의 해당 픽셀의 값(P)은 다음의 식 1에 의해 계산된다.First, in this case, as shown in Equation 1 below, the distance is calculated from the end of the side and a value proportional to the distance is used. Here, P (a) and P (b) are brightness values of pixels at the same point of the overlapped region 10 in the image A and the image B, and the pixel values for P (a) and P (b) The value P of the corresponding pixel of the final image, which is a representative pixel value, is calculated by the following equation (1).
P = (P(a)*L(a))+(P(b)*L(b))/(L(a)+L(b)) ------------ (식 1)P = (P (a) * L (a)) + (P (b) * L (b)) / (L (a) + L (b)) ------------ ( Equation 1)
여기서, P(a) : 중복촬영영역에서의 영상 A의 해당 픽셀의 밝기값Here, P (a): brightness value of the corresponding pixel of the image A in the overlapping shooting area
P(b) : 중복촬영영역에서의 영상 B의 해당 픽셀의 밝기값P (b): Brightness value of the corresponding pixel in image B in the overlapping region
L(a) : 영상 A의 A영역 끝(30)에서부터 해당 픽셀까지의 거리에 대한 함수L (a): Function of the distance from the end of region A (30) of image A to the corresponding pixel
L(b) : 영상 B의 B영역 끝(20)에서부터 해당 픽셀까지의 거리에 대한 함수L (b): Function of the distance from the end of area B of image B to the corresponding pixel.
P : 최종 영상의 해당 픽셀의 값P: the value of the corresponding pixel in the final image
상기 식 1에서, L(a)/(L(a)+L(b))를 x로 놓으면, P = P(a)*x + P(b)(1-x)이 되고, L(a)/(L(a)+L(b))를 y로 놓으면, P = P(a)*y + P(b)(1-y)가 된다. 예를 들어, L(a)=0인 경우에는 L(b)=100이 되며, L(a)=100인 경우에는 L(b)=0이 되는 것이다. 즉, L(a)와 L(b)의 거리에 대한 함수 관계로부터 비례되어 중복되는 영역의 최종 영상의 해당 픽셀의 값(P)이 구해지게 된다.In Equation 1, when L (a) / (L (a) + L (b)) is set to x, P = P (a) * x + P (b) (1-x), and L (a If y / (L (a) + L (b)) is set to y, then P = P (a) * y + P (b) (1-y). For example, when L (a) = 0, L (b) = 100, and when L (a) = 100, L (b) = 0. That is, the value P of the corresponding pixel of the final image of the overlapping area is proportionally obtained from the function relationship of the distance between L (a) and L (b).
그리고, (다)영역(40) 역시 상술한 바와 같이 주변에 이웃한 4개의 영상(A,B,C,D)이 모두 중복되는 영역으로서, 이러한 경우, 중복되는 영역의 최종 영상의 해당 픽셀의 값(P)을 구하는 방법에 대하여 첨부된 도 3 및 도 4를 참조하여 설명하면 다음과 같다.As described above, the (40) area 40 is also an area where all four neighboring images A, B, C, and D overlap each other, and in this case, the corresponding pixel of the final image of the overlapping area A method of obtaining the value P will now be described with reference to FIGS. 3 and 4.
이 경우에는 4개의 영상이 모두 중복되므로 영상이 2번 중복되는 경우의 영상 조합을 2번 반복하게 된다. 즉, 먼저, 영상 A와 영상 B의 중복 영역에 대한 영상 조합을 한 후, 영상 C와 영상 D의 중복 영역에 대한 영상 조합을 한다. 이와 같이 2번 반복되는 영상 조합은 중복 영역의 수평 방향에 대해서만 조합이 이루어지는 것이므로, 이러한 수평 방향에 대한 중복촬영영역의 영상 조합이 완료된 후에는 후술하는 수직 방향에 대한 영상 조합이 이루어지게 된다. 이로써, 중복촬영영역을 갖는 다수개의 서로 다른 영상이 하나의 완전한 영상으로 조합되는 것이다.In this case, since all four images overlap, the image combination when the images overlap twice is repeated twice. That is, first, an image combination is performed on the overlapped regions of the image A and the image B, and then an image combination is performed on the overlapped regions of the image C and the image D. FIG. Since the image combination repeated twice is performed only in the horizontal direction of the overlapping region, after the image combination of the overlapping photographing region with respect to the horizontal direction is completed, the image combination for the vertical direction described later is performed. As a result, a plurality of different images having overlapping photographing regions are combined into one complete image.
다음의 식 2는 수평 방향에 대하여 영상 A와 영상 B의 중복 영역(M 영역)에서 거리에 비례하여 계산되는 해당 픽셀의 값 P(m)을 구하기 위한 식이며, 식 3은 수평 방향에 대하여 영상 C와 영상 D의 중복 영역(N 영역)에서 거리에 비례하여 계산되는 해당 픽셀의 값 P(n)을 구하기 위한 식이다.Equation 2 below calculates the value P (m) of the corresponding pixel calculated in proportion to the distance in the overlapping area (M area) of the image A and the image B in the horizontal direction, and Equation 3 is the image C in the horizontal direction. The equation for calculating the value P (n) of the corresponding pixel calculated in proportion to the distance in the overlapped area (N area) of the and D images.
P(m) = (P(a)*L(a)+P(b)*L(b)) / (L(a)+L(b)) ------------ (식 2)P (m) = (P (a) * L (a) + P (b) * L (b)) / (L (a) + L (b)) ------------ (Equation 2)
P(n) = (P(c)*L(c)+P(d)*L(d)) / (L(c)+L(d)) ------------ (식 3)P (n) = (P (c) * L (c) + P (d) * L (d)) / (L (c) + L (d)) ------------ (Equation 3)
여기서, P(a), P(b), P(c), P(d) : A, B, C, D 각 영상의 중복촬영영역에서의 동일 지점에 대한 해당 픽셀의 밝기값Here, P (a), P (b), P (c), and P (d): A, B, C, D brightness values of the corresponding pixel at the same point in the overlapping region of each image.
L(a), L(b), L(c), L(d) : 영상 A, B, C, D의 각 영역의 끝에서부터 해당 픽셀까지의 거리에 대한 함수L (a), L (b), L (c), L (d): function of the distance from the end of each area of image A, B, C, D to the corresponding pixel
P(m), P(n) : 1차로 계산한 M, N 영역의 해당 픽셀의 값P (m), P (n): Value of the corresponding pixel in M, N area calculated first
이와 같이, 상기 식 2와 식 3에 의해 영상 A와 영상 B의 중복 영역인 M 영역에서의 해당 픽셀의 값인 P(m)값과 영상 C와 영상 D의 중복 영역인 N 영역에서의 해당 픽셀의 값인 P(n)값이 계산됨에 따라, 도 4에서와 같이, L(m)와 L(n)의 거리에 대한 함수 관계로부터 비례되어 M 영역과 N 영역의 중복 영역의 최종 영상의 해당 픽셀의 값(P)이 아래의 식 4에 의해 계산된다.As described above, according to Equations 2 and 3, the value of P (m) which is the value of the corresponding pixel in the M area which is the overlapping area of the image A and the image B, and the corresponding pixel in the N area which is the overlapping area of the image C and the image D As the value P (n) is calculated, as shown in FIG. 4, the corresponding pixel of the final image of the overlapped region of the M region and the N region is proportional to the function relationship of the distance between L (m) and L (n). The value P is calculated by Equation 4 below.
P = (P(m)*L(m)+P(n)*L(n)) / (L(m)+L(n)) ------------ (식 4)P = (P (m) * L (m) + P (n) * L (n)) / (L (m) + L (n)) ------------ (Equation 4 )
여기서, P(m), P(n) : 1차로 계산한 M, N 영역의 해당 픽셀의 값Here, P (m), P (n): the value of the corresponding pixel in the M and N area calculated first
P : 최종 영상의 해당 픽셀의 값P: the value of the corresponding pixel in the final image
한편, 상기 식 2에서와 같이 P(m) = (P(a)*L(a)+P(b)*L(b)) / (L(a)+L(b)) 이고, P(n) = (P(c)*L(a)+P(d)*L(d)) / (L(a)+L(d))와 같으므로, 이와 같은 식을 식 4에 대입하여 정리하면 다음과 같아지게 된다. 즉,On the other hand, P (m) = (P (a) * L (a) + P (b) * L (b)) / (L (a) + L (b)) as in the formula 2, P ( n) = (P (c) * L (a) + P (d) * L (d)) / (L (a) + L (d)), so we substitute this expression in equation 4 If you do In other words,
P = (P(m)*L(m)+P(n)*L(n)) / (L(m)+L(n))P = (P (m) * L (m) + P (n) * L (n)) / (L (m) + L (n))
= ((P(a)*L(a)+P(b)*L(b))*L(m) + (P(c)*L(a)+P(d)*L(d))*L(n)) / (L(m)+L(n)) * (L(a)+L(b))= ((P (a) * L (a) + P (b) * L (b)) * L (m) + (P (c) * L (a) + P (d) * L (d)) * L (n)) / (L (m) + L (n)) * (L (a) + L (b))
= P(a)*L(a)*L(m)+P(b)*L(b)*L(m) + P(c)*L(a)*L(n) + P(d)*L(b)*L(n) / (L(m)+L(n)) * (L(a)+L(b))이 된다.= P (a) * L (a) * L (m) + P (b) * L (b) * L (m) + P (c) * L (a) * L (n) + P (d) * L (b) * L (n) / (L (m) + L (n)) * (L (a) + L (b)).
여기서, L(a)/(L(a)+L(b)) = x, L(m)/(L(m)+L(n)) = y 라 놓으면, 결국Where L (a) / (L (a) + L (b)) = x, L (m) / (L (m) + L (n)) = y
P = P(a)*x*y + P(b)*(1-x)*y + P(c)*x(1-y) + P(d)*(1-x)*(1-y)이 된다.P = P (a) * x * y + P (b) * (1-x) * y + P (c) * x (1-y) + P (d) * (1-x) * (1- y)
한편 본 발명의 상세한 설명에서는 구체적인 실시예에 관해 설명하였으나, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며 후술하는 특허청구의 범위뿐만 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.Meanwhile, in the detailed description of the present invention, specific embodiments have been described, but various modifications are possible without departing from the scope of the present invention. Therefore, the scope of the present invention should not be limited to the described embodiments, but should be determined not only by the scope of the following claims, but also by those equivalent to the scope of the claims.
상술한 바와 같이, 본 발명에 따르면, 따라서, 본 발명의 목적은 상술한 문제점을 해소하기 위한 것으로, 화소수가 적은 영상소자로 넓은 면적을 갖는 대상체의 서로 다른 부분을 반복촬영하여 중복되는 영역의 영상을 조합함으로써, 고해상도의 영상을 획득할 수 있는 효과가 있다.As described above, according to the present invention, therefore, an object of the present invention is to solve the above-mentioned problem, and an image of a region overlapped by repeatedly photographing different portions of an object having a large area with an image element having a small number of pixels. By combining, there is an effect that can obtain a high resolution image.
도 1은 본 발명의 실시예에 의한 반복촬영에 의해 획득된 영상의 일예를 나타내는 도면.1 is a view showing an example of an image obtained by repeated shooting according to an embodiment of the present invention.
도 2는 도 1에서 두 개의 영상이 중복되어 겹치는 영역을 나타내는 도면.FIG. 2 is a diagram illustrating a region in which two images overlap and overlap in FIG. 1. FIG.
도 3 및 도 4는 도 1에서 네 개의 영상이 중복되어 겹치는 영역을 나타내는 도면.3 and 4 are diagrams illustrating regions in which four images overlap each other in FIG. 1.
Claims (2)
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| KR1020030075520A KR20050040342A (en) | 2003-10-28 | 2003-10-28 | Image combination method with repeating photographing |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020030075520A KR20050040342A (en) | 2003-10-28 | 2003-10-28 | Image combination method with repeating photographing |
Publications (1)
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| KR20050040342A true KR20050040342A (en) | 2005-05-03 |
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ID=37242179
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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| KR1020030075520A KR20050040342A (en) | 2003-10-28 | 2003-10-28 | Image combination method with repeating photographing |
Country Status (1)
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| KR (1) | KR20050040342A (en) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111901499A (en) * | 2020-07-17 | 2020-11-06 | 青岛聚好联科技有限公司 | Method and equipment for calculating actual pixel distance in video image |
-
2003
- 2003-10-28 KR KR1020030075520A patent/KR20050040342A/en not_active Application Discontinuation
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| CN111901499B (en) * | 2020-07-17 | 2022-04-01 | 青岛聚好联科技有限公司 | Method and equipment for calculating actual pixel distance in video image |
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| A201 | Request for examination | ||
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
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