KR20060057033A - 천체사진 영상처리 방법 - Google Patents

천체사진 영상처리 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20060057033A
KR20060057033A KR1020040096058A KR20040096058A KR20060057033A KR 20060057033 A KR20060057033 A KR 20060057033A KR 1020040096058 A KR1020040096058 A KR 1020040096058A KR 20040096058 A KR20040096058 A KR 20040096058A KR 20060057033 A KR20060057033 A KR 20060057033A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
data
image
original image
size
sea
Prior art date
Application number
KR1020040096058A
Other languages
English (en)
Other versions
KR100653892B1 (ko
Inventor
이상현
Original Assignee
김해시시설관리공단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 김해시시설관리공단 filed Critical 김해시시설관리공단
Priority to KR1020040096058A priority Critical patent/KR100653892B1/ko
Publication of KR20060057033A publication Critical patent/KR20060057033A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR100653892B1 publication Critical patent/KR100653892B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T1/00—General purpose image data processing
    • G06T1/0007—Image acquisition
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/50—Depth or shape recovery
    • G06T7/514—Depth or shape recovery from specularities
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20024—Filtering details

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

본 발명은 원본사진의 영상을 z(x, y) ( x, y는 영상좌표데이터, z는 영상크기 데이터)의 원본영상 데이터로 처리하는 원본영상 데이터 처리단계와; 상기 원본영상 데이터를 별 크기(좌표값 기준)의 5~10배의 셀단위로 크기를 평균하여 연산함으로써 원본영상의 확산 데이터 z'(x, y)를 생성시키는 데이터 확산단계와; 상기 원본영상 데이터 z에서 상기 확산 데이터 z'를 빼주어 가상천체 데이터 c(x, y)를 구하는 1차연산단계와; 상기 가상천체 데이터를 다시 별 크기의 5~10배의 셀단위로 크기를 평균하여 연산하여 2차 확산 데이터 z''(x, y)를 생성시키는 데이터 2차 확산단계와; 상기 확산 데이터 z'(x, y)에서 상기 2차 확산 데이터 z''(x, y)를 빼주어 야간 광해 데이터 s(x, y)(s = z'- z'')를 연산하는 광해데이터 연산단계와; 상기 원본영상 데이터 z(x, y)에서 상기 야간 광해 데이터 s(x, y)를 빼주어 청정 천체사진 데이터 C(x, y)를 구하는 광해제거단계로 구성되어 야간 광해를 제거하는 것을 특징으로 하는 천체사진 영상처리 방법에 관한 것이다.
본 발명에 의하여 위하여 광해에 의하여 사진 전체가 불균일하게 훼손된 천체사진의 원본영상에서 청정 하늘의 천체사진을 얻을 수 있으며, 성운, 성단 등의 원래 모습을 충분히 살리고 또한 별자리가 쉽게 인식되게 하는 천체사진 영상처리 방법이 제공되는 이점이 있다.

Description

천체사진 영상처리 방법{Image processing method for astro-photograph}
도 1은 본 발명의 천체사진 영상처리 방법에 있어서 청정사진 데이터를 만드는 실행과정을 보여주는 흐름도
도 2 내지 도 13은 도 1의 각 단계에 대한 구체적인 그래프와 실시사진
도 14 내지 도 18은 본 발명에 있어서 특히 성운 성단 등을 포함한 천체사진의 청정사진 데이터 제작을 보여주는 그래프와 사진
도 19의 천체사진 영상처리 방법에 있어서 별의 크기를 확대시키는 것을 특징으로 하는 천체사진 영상처리방법의 실행과정을 보여주는 흐름도
도 20 내지 도 26은 도 19의 각 단계에 대한 구체적인 그래프와 실시사진
본 발명은 원본사진의 영상을 z(x, y) ( x, y는 영상좌표데이터, z는 영상크기 데이터)의 원본영상 데이터로 처리하는 원본영상 데이터 처리단계와; 상기 원본영상 데이터를 별 크기(좌표값 기준)의 5~10배의 셀단위로 크기를 평균하여 연산함으로써 원본영상의 확산 데이터 z'(x, y)를 생성시키는 데이터 확산단계와; 상기 원본영상 데이터 z에서 상기 확산 데이터 z'를 빼주어 가상천체 데이터 c(x, y)를 구하는 1차연산단계와; 상기 가상천체 데이터를 다시 별 크기의 5~10배의 셀단위로 크기를 평균하여 연산하여 2차 확산 데이터 z''(x, y)를 생성시키는 데이터 2차 확산단계와; 상기 확산 데이터 z'(x, y)에서 상기 2차 확산 데이터 z''(x, y)를 빼주어 야간 광해 데이터 s(x, y)(s = z'- z'')를 연산하는 광해데이터 연산단계와; 상기 원본영상 데이터 z(x, y)에서 상기 야간 광해 데이터 s(x, y)를 빼주어 청정 천체사진 데이터 C(x, y)를 구하는 광해제거단계로 구성되어 야간 광해를 제거하는 것을 특징으로 하는 천체사진 영상처리 방법에 관한 것이다.
일반적으로 천체사진은 장시간의 노출로 촬영되는데 이 과정에서 야간의 도시 불빛이 하늘의 먼지 등에 부딪혀 발생되는 빛(광노이즈라고도 하며 이하 '광해'라고 함)에 의하여 흐리고 뿌연 배경을 지니게 된다.
또한 조리개 값에 따른 렌즈의 비네팅과 필름의 특성에 따른 오차 등에 의하여서도 천체사진의 배경 영상이 심하게 훼손된다.
그런데 이러한 광해에 의한 천체사진의 훼손은 원본영상 전체에 대하여 균일하게 발생되는 것이 아니고, 지평고도에 따라 달라지기도 하며, 먼지 등의 밀도차에 따라서 달라지기도 하므로 천체사진의 배경 전체에 있어서 매우 불균일 하게 발생된다.
따라서 천체사진을 영상처리하면서 일률적인 크기의 노이즈 필터처리를 실시하면 원본 영상 자체가 훼손되어 버리는 문제점이 있다.
또한 노이즈가 아닌 천체사진 본래의 이미지 속에도 성운, 등과 같이 노이즈 와 비슷한 밝기의 글로우 부분이 있으므로 일반적인 노이즈 필터링 처리로는 상기 성운의 모습을 제대로 살릴 수 없다는 문제점이 있다.
한편 천체 사진을 살펴보면 전체적으로 장시간 노출됨으로 인하여 일정 수준 이상의 별은 밝기와 크기가 일정해져 버리므로 사진을 보면서 실제 하늘의 별의 즉시 확인 하기가 매우 힘들다.
즉, 밤하늘의 밝은 별은 별자리를 이루며 관찰자는 상기 별자리를 기준으로 별의 위치와 형태를 인식하는 데, 천체사진으로 상기 별자리를 찍을 경우 별자리를 구성하지 않는 별들과 함께 비슷한 크기의 별로서 섞여 버리므로 천체사진 속에서 별자리를 확인하기 매우 힘들다는 문제점이 있다.
본 발명은 상기한 문제점을 해결하기 위하여 렌즈의 수차와 천체망원경의 가이딩 오차, 공중의 먼지, 도시의 광해 등에 의하여 불균일하게 훼손된 천체사진의 원본영상에서 광해만을 필터링 처리시키는 천체사진 영상처리 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한 천체사진 본래의 이미지에 포함된 성운, 성단 등의 모습을 살리면서 광해를 제거하는 천체사진 영상처리 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
그리고 천체사진 속에서 별자리를 구성하는 별의 크기를 강조되게 함으로써 별자리가 쉽게 인식되게 하는 천체사진 영상처리 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기한 목적을 달성하기 위하여 본 발명은 컴퓨터를 이용한 천체사진의 영상처리 방법에 있어서 원본사진의 영상을 z(x, y) ( x, y는 영상좌표데이터, z는 영상크기 데이터)의 원본영상 데이터로 처리하는 원본영상 데이터 처리단계와; 상기 원본영상 데이터를 별 크기(좌표값 기준)의 5~10배의 셀단위로 크기를 평균하여 연산함으로써 원본영상의 확산 데이터 z'(x, y)를 생성시키는 데이터 확산단계와; 상기 원본영상 데이터 z에서 상기 확산 데이터 z'를 빼주어 가상천체 데이터 c(x, y)를 구하는 1차연산단계와; 상기 가상천체 데이터를 다시 별 크기의 5~10배의 셀단위로 크기를 평균하여 연산하여 2차 확산 데이터 z''(x, y)를 생성시키는 데이터 2차 확산단계와; 상기 확산 데이터 z'(x, y)에서 상기 2차 확산 데이터 z''(x, y)를 빼주어 야간 광해 데이터 s(x, y)(s = z'- z'')를 연산하는 광해데이터 연산단계와; 상기 원본영상 데이터 z(x, y)에서 상기 야간 광해 데이터 s(x, y)를 빼주어 청정 천체사진 데이터 C(x, y)를 구하는 광해제거단계로 구성되어 야간 광해를 제거하는 것을 특징으로 하는 천체사진 영상처리 방법을 기술적 요지로 한다.
여기서 상기 천체사진 영상처리 방법은 상기 청정 천체사진 데이터 C(x, y)를 상기 가상천체 데이터 c(x, y)로 삼아, 상기 데이터 2차 확산단계와 광해데이터 연산단계와 광해제거단계를 반복수렴함으로써 광해데이터의 오차를 제거하는 것을 특징으로 하는 천체사진 영상처리 방법으로 되는 것이 바람직하다.
또한 상기 천체사진 영상처리 방법은 상기 야간 광해 데이터 s(x, y)를 원하는 수준으로 감쇄시켜 감쇄 야간 광해 데이터 ns(x, y) (0 < n < 1) 를 형성시키는 야간광해 감쇄처리 단계를 더 포함하여 구성되어, 상기 원본영상 데이터 z(x, y)에 서 상기 감쇄 야간 광해 데이터 ns(x, y)를 빼어 청정 천체사진 데이터 C(x, y)를 구함으로써, 약간의 광해 영상을 잔존시켜 실감 영상을 구현하는 것을 특징으로 하는 천체사진 영상처리 방법으로 되는 것이 바람직하다.
그리고 상기 천체사진 영상처리 방법은 상기 광해데이터 연산단계에서 상기 야간 광해 데이터 s(x, y)를 구한 후, 성운, 성단의 주변부 하늘 데이터 s(x1, y1)= k의 크기값를 취하여 이를 전체 야간 광해 데이터 s(x, y) = k (상수)로 정하는 가상 광해데이터 생성단계를 더 포함하여 구성되어, 상기 원본영상 데이터 z(x, y)에서 상기 가상 광해 데이터 s(x, y)= k 를 빼주어 청정 천체사진 데이터 C(x, y)를 구함으로써, 성운, 성단의 흐린 영상을 효과적으로 보존하면서 야간 광해를 제거하는 것을 특징으로 하는 천체사진 영상처리 방법으로 되는 것이 더욱 바람직하다.
본 발명은 또한 원본사진의 영상을 z(x, y) ( x, y는 영상좌표데이터, z는 영상크기 데이터)의 원본영상 데이터로 처리하는 원본영상 데이터 처리단계와; 상기 원본영상 데이터를 별 크기(좌표값 기준)의 1~3배의 셀단위로 크기를 평균하여 연산함으로써 원본영상의 확산 데이터 z'(x, y)를 생성시키는 데이터 확산단계와; 상기 원본영상의 확산 데이터 z'(x, y)에서 목표 크기 이하(예를들어 천체 사진에 있어서 별자리를 구성하지 못하는 최대 단위의 별의 밝기에 대한 z'(x, y)가 t일 때 상기 t값)의 크기값을 제거시켜 별자리 데이터 z'(x, y) - t를 구하는 트리밍단계와; 상기 별자리 데이터 z'(x, y) - t를 증폭시켜 별자리 증폭 데이터 r[z'(x, y)-t]를 구하는 별자리 데이터 증폭단계와; 상기 별자리 증폭 데이터를 상기 원본 영상 데이터 z(x, y)와 더하여 별자리 천체 데이터 A(x, y)(A(x, y)=z(x, y) + r[z'(x, y)-t])를 형성시키는 별자리 천체 데이터 생성단계로; 구성되어 별자리를 구성하는 별의 크기를 확대시키는 것을 특징으로 하는 천체사진 영상처리방법을 또 다른 기술적 요지로 한다.
이하 도면과 함께 본 발명에 관하여 살펴보기로 한다.
도 1은 본 발명의 천체사진 영상처리 방법에 있어서 청정사진 데이터를 만드는 실행과정을 보여주는 흐름도이며, 도 2 내지 도 13은 도 1의 각 단계에 대한 구체적인 그래프와 실시사진이며, 도 14 내지 도 18은 본 발명에 있어서 특히 성운 성단 등을 포함한 천체사진의 청정사진 데이터 제작을 보여주는 그래프와 사진이며, 도 19의 천체사진 영상처리 방법에 있어서 별의 크기를 확대시키는 것을 특징으로 하는 천체사진 영상처리방법의 실행과정을 보여주는 흐름도이며, 도 20 내지 도 26은 도 19의 각 단계에 대한 구체적인 그래프와 실시사진이다.
도 1에 도시된 바와 같이 본 발명은 원본영상 데이터 처리단계와 데이터 확산단계와 1차연산단계와 데이터 2차 확산단계와 광해데이터 연산단계와 광해제거단계로 구성되며, 상기 각 단계를 통하여 원본영상의 야간 광해를 제거하는 천체사진 영상처리 방법을 제공한다.
상기 원본영상 데이터 처리단계는 도 2에 도시된 바와 같이 도 3의 원본사진의 영상을 z(x, y) ( x, y는 영상좌표, z는 영상크기)의 원본영상 데이터로 처리하 는 단계이다.
상기 원본영상 데이터 처리는 종래의 영상처리 유틸리티인 포토샵, 페인트샵, 일레스트, 등 영상의 위치에 따른 크기값을 스펙트럼 처리할 수 있는 것이라면 여하의 것이라도 무방할 것이다.
상기 원본영상 데이터 처리단계에 의하여 천체사진의 원본영상은 광해를 포함하여 좌표를 변수로 하는 크기 데이터 z(x, y)가 형성되는 것이다.
본 발명의 상기 데이터 확산단계는 도 4에 도시된 바와 같이 상기 원본영상 데이터 z(x, y)를 별 크기(좌표값 기준)의 5~10배의 셀단위로 크기를 평균하여 연산함으로써 원본영상의 확산 데이터 z'(x, y)를 생성시키는 단계이다.
상기 별 크기는 범위를 가지는 좌표값인 면적이 될 것이며, 실제의 데이터에 있어서는 별의 크기를 형성시키는 셀 면적이 될 것이다.
상기한 별 크기의 5 ~ 10 배의 셀단위로 크기를 평균하는 것은 별의 5 ~ 10배로 영상을 확산시킴을 의미한다.
즉, 상기 데이터 확산단계에서는 원본영상 전체에 대하여 별 크기의 5~10배 면적의 전체 크기값을 평균하여 연산함으로써, 도 5에 도시된 바와 같은 원본영상이 확산된 원본영상의 확산데이터 z'(x, y)를 구하게 된다.
본 발명의 1차연산단계는 상기 원본영상 데이터 z(x, y)에서 상기 확산 데이터 z'(x, y)를 빼는 연산단계이다.
상기 1차연산단계에 의하여 도 6에 도시된 바와 같이 가상천체 데이터 c(x, y)가 구해진다.
c(x, y) = z(x, y) - z'(x, y)
상기 도 6을 살펴보면 상기 1차연산단계를 통하여 원본영상의 광해가 제거되나 별의 주변부는 밝기의 왜곡이 생기는 도 7의 영상이 얻어지는 것을 알 수 있다.
본 발명의 데이터 2차 확산단계는 상기 가상천체 데이터를 다시 별 크기의 5~10배의 셀단위로 크기를 평균하여 연산하는 작업을 반복함으로써, 도 8의 2차 확산 데이터 z''(x, y)를 생성시키는 단계이다.
상기 데이터 2차 확산단계에 의하여 도 8에 도시된 바와 같이 원본영상 확산데이터 z'(x, y)에서 광해가 제거된 것과 유사한 데이터 z''(x, y)가 형성된다.
본 발명의 상기 광해데이터 연산단계는 상기 확산 데이터 z'(x, y)에서 상기 2차 확산 데이터 z''(x, y)를 빼주어 도 9와 도 10에 도시된 바와 같은 원본영상의 순수 야간 광해 데이터 s(x, y)(s = z'- z'')를 연산하는 단계이다.
상기 야간 광해 데이터는 x, y의 좌표값에 따라서 그 크기는 다른데 이는 야간 광해의 발생원인 등에 따라 차이가 나기 때문이며, 상기 광해 데이터 연산단계에 의하여 원본 사진의 각 좌표 위치값에 대응되는 광해 데이터가 얻어지게 되는 것이다.
즉, 상기 야간 광해 데이터는 실제에 있어서 좌표값 x, y에 대하여 상수가 아닌 변수값이며, 이러한 이유로 원본영상에 일정한 값을 감쇄시키는 것으로는 광해가 제거된 청정사진의 데이터가 형성되지 않으며, 따라서 상기의 각 단계에 의한 야간 광해 데이터가 원본영상에서 광해를 제거하기 위해서 필요해 지는 것이다.
본 발명의 광해제거단계는 상기 원본영상 데이터 z(x, y)에서 상기 야간 광 해 데이터 s(x, y)를 빼주어 도 11의 청정 천체사진 데이터 C(x, y)를 구하는 단계이다.
즉, 도 11에 도시된 바와 같은 C(x, y) = z(x, y) - s(x, y)의 데이터가 형성되며, 상기 도 11를 살펴보면 원본영상에서 광해만 제거되고 상기 가상천체데이터와는 달리 별 주변부의 왜곡이 발생되지 않는 순수한 청정 천체사진이 형성됨을 알 수 있다.
한편, 도 11을 살펴보면 밝은 별에 비해 어두운 별이 지나치게 감쇄되었음을 알 수 있는데 이는 야간 광해 데이터의 오차로 인한 것이다.
그런데, 상기 야간 광해 데이터 s(x, y)는 상기 z'(x, y)와 z''(x, y)의 유사성 여부에 따라서 더욱 오차가 없는 순수한 데이터가 형성될 것이다.
따라서 본 발명은 상기 순수한 야간 광해 데이터를 만들기 위하여, 상기 청정 천체사진 데이터 C(x, y)를 상기 가상천체 데이터 c(x, y)로 삼아 상기 데이터 2차 확산단계와 광해데이터 연산단계와 광해제거단계를 반복 수렴함으로써 광해데이터의 오차를 제거시킨다.
상기 반복 수렴 횟수는 희망하는 오차범위내에 상기 야간 광해 데이터가 형성될 때까지로 하면 될 것이며, 이는 시각적 인식 범위 이내면 충분할 것이다.
도 13는 상기 반복 수렴을 통하여 오차범위내의 야간 광해 데이터를 구하였을 때, 보여지는 청정 천체사진 데이터의 사진이며, 도 13을 살펴보면 광해만 제거되고 어두운 별의 모습까지 완벽히 재현된 천체사진임을 알 수 있다.
한편 상기와 같은 엄격한 광해제거는 오히려 천체사진의 실감성을 저해 할 수 있으므로 인위적인 광해를 추가함으로써 사진에 실감성을 더 할 필요가 있다.
따라서 본 발명은 상기 야간 광해 데이터 s(x, y)를 원하는 수준으로 감쇄시켜 감쇄 야간 광해 데이터 ns(x, y) (0 < n < 1) 를 형성시키는 야간광해 감쇄처리 단계를 더 포함하여 구성되어, 상기 원본영상 데이터 z(x, y)에서 상기 감쇄 야간 광해 데이터 ns(x, y)를 빼어 청정 천체사진 데이터 C(x, y)를 구함으로써, 약간의 광해 영상을 잔존시켜 실감 영상을 구현하는 것을 또 다른 특징으로 한다.
한편 본 발명의 상기 천체사진 영상처리 방법에 의하면 도 14에 도시된 바와 같이 성운, 성단, 은하수 등을 포함한 천체사진의 경우에는 성운, 성단, 은하수에서 가스층에 의하여 빛나는 부분인 글로우 부분의 영상이 도 15에 도시된 바와 같이 광해로 처리되어 과다하게 빠져버림으로써 성운, 성단의 글로우 부분을 살릴 수 없는 빈약한 사진이 되어 버린다.
본 발명은 상기 성운, 성단, 은하수 등 글로우 부분을 포함하는 천체사진의 자연미를 살리기 위하여 가상 광해데이터 생성단계를 더 포함하여 구성된다.
상세하게는 상기 가상 광해데이터는 도 15와 같이 나타나는 상기 광해데이터 연산단계에서 상기 야간 광해 데이터 s(x, y)를 구한 후, 성운, 성단의 주변부 하늘 데이터 s(x1, y1)= k의 크기값를 취하여 이를 도 17에 도시된 바와 같이 전체 야간 광해 데이터 s(x, y) = k (상수)로 정하는 단계이다.
여기서 상기 x1, y1 은 성운 등을 확산시켰을 때 밝기의 영향을 받지 않는 정도의 거리에 떨어진 하늘 좌표로 되는 것이 바람직하다.
일반적으로 야간 하늘의 광해 즉, 광노이즈는 촬영 당일의 날씨, 청정상태, 지평고도, 노출시간 등에 따라 달라지므로 같은 성운을 찍은 천체사진이라도 찍은 날에 따라 전혀 다르게 나타난다.
또한 동일 영상내에서도 각 위치에 따른 광해의 정도가 각각 다르므로 성운 등의 글로우 부분을 표현하기 위해서는 성운 주변부의 하늘을 표준 하늘로 보고 광해처리함으로써 주변부의 과다한 광해로 인한 데이터의 손실을 방지할 수 있게 되는 것이다.
즉, 도 18에 도시된 바와 같이 상기 원본영상 데이터 z(x, y)에서 상기 가상 광해 데이터 s(x, y)= k 를 빼주어 청정 천체사진 데이터 C(x, y)를 구하면, 성운, 성단의 블로우 부분의 정보를 충분히 살릴 수 있는 영상정보가 효과적으로 보존된다.
한편 본 발명은 상기의 기술적 요지 이외에 천체사진에 있어서 별자리만을 두각되게 처리하는 천체사진 영상처리 방법을 제공한다.
상기 단계는 도 19에 도시된 바와 같이 원본영상 데이터 처리단계와 데이터 확산단계와 트리밍단계와 별자리 데이터 증폭단계와 별자리 천체 데이터 생성단계로 구성되어 별자리를 구성하는 별의 크기를 확대시키는 것을 특징으로 한다.
상기 원본영상 데이터 처리단계는 도 20, 도 21에 도시된 바와 같이 원본사진의 영상을 z(x, y) ( x, y는 영상좌표, z는 영상크기)의 원본영상 데이터로 처리 하는 원본영상 데이터 처리단계이다.
상기 데이터 확산단계는 상기 원본영상 데이터를 도 22에 도시된 바와 같이 별 크기(좌표값 기준)의 1~3배의 셀단위로 크기를 평균하여 연산함으로써 원본영상의 확산 데이터 z'(x, y)를 생성시키는 단계이다.
천체사진에 있어서 별의 크기는 일정한 셀면적을 가지므로 상기 데이터 확산단계를 통하여 별 크기의 1~3 배 정도로 (바람직하게는 약 1.5 배) 확산시키면 별이 조금 번진 상태의 영상을 획득할 수 있다.
본 발명의 트리밍 단계는 도 22에 도시된 바와 같이 상기 원본영상의 확산 데이터 z'(x, y)에서 목표 크기 이하의 크기값을 제거시켜(감쇄) 별자리 데이터 z'(x, y) - t를 구하는 단계이다.
상기 목표 크기란 예를들어 천체 사진에 있어서 별자리를 구성하지 못하는 최대 단위의 별의 밝기에 대한 z'(x, y)가 t일 때 상기 t값의 밝기 이하 값을 의미한다.
자세하게는 통상 육안으로 확인되는 별자리는 약 5등성까지 이므로 상기 원본영상의 확산 데이터 z'(x, y)에서 5등성 이상의 별 크기값이 사라지도록 상기 t값을 설정한다.
상기한 바와 같이 t값을 정하여 별자리 데이터 z'(x, y) - t를 구하면, 잔존 영상에는 5등성 이하의 밝은 별만 희미하게 본래의 크기보다 1~3배 정도 크게 남게 된다.
본 발명의 별자리 데이터 증폭단계는 도 23과 도 24에 도시된 바와 같이 상 기 별자리 데이터 z'(x, y) - t를 증폭시켜 별자리 증폭 데이터 r[z'(x, y)-t]를 구하는 단계이다.
상기 별자리 데이터 증폭단계에 의하여 희미한 잔존 별자리가 1~3배 정도 큰 밝은 별자리가 된다.
본 발명의 별자리 천체 데이터 생성단계는 도 25와 도 26에 도시된 바와 같이 상기 별자리 증폭 데이터를 상기 원본영상 데이터 z(x, y)와 더하여 별자리 천체 데이터 A(x, y)를 형성시키는 별자리 단계이다.
즉, 상기 A(x, y)는 z(x, y) + r[z'(x, y)-t] 의 데이터가 된다.
상기 A(x, y)로 표현되는 별자리 사진은 원본 영상에 별자리를 구성하는 별의 크기를 확대하여 줌으로써 실제의 사진 촬영으로는 확인하기 힘든 별자리를 강조하는 사진을 제공할 수 있게 된다.
한편 상기 별자리를 강조하는 사진을 제작하는데 있어 청구항 1의 방법으로 야간의 광해를 제거한 청정 천체사진을 원본사진으로 삼아 별자리를 강조하여 줌으로써 깨끗하면서도 별자리가 뚜렷이 표현되는 천체사진을 제공받을 수 있음은 물론이다.
이상 설명한 본 발명에 의하여 위하여 조리개 값에 따른 렌즈의 비네팅과 필름의 특성에 따른 오차 등에 의하여 사진 전체에 대하여 불균일하게 훼손된 천체사진의 원본영상에서 광해만을 필터링 처리시킴으로써 청정 하늘의 천체사진을 얻을 수 있는 천체사진 영상처리 방법이 제공되는 이점이 있다.
또한 천체사진 본래의 이미지에 포함된 성운, 성단 등의 모습을 살리면서 광해를 제거하는 천체사진 영상처리 방법이 제공되는 이점이 있다.
그리고 천체사진 속에서 별자리를 구성하는 별의 크기를 강조되게 함으로써 별자리가 쉽게 인식되게 하는 천체사진 영상처리 방법이 제공되는 이점이 있다.

Claims (5)

  1. 컴퓨터를 이용한 천체사진의 영상처리 방법에 있어서
    원본사진의 영상을 z(x, y) ( x, y는 영상좌표데이터, z는 영상크기 데이터)의 원본영상 데이터로 처리하는 원본영상 데이터 처리단계와;
    상기 원본영상 데이터를 별 크기(좌표값 기준)의 5~10배의 셀단위로 크기를 평균하여 연산함으로써 원본영상의 확산 데이터 z'(x, y)를 생성시키는 데이터 확산단계와;
    상기 원본영상 데이터 z에서 상기 확산 데이터 z'를 빼주어 가상천체 데이터 c(x, y)를 구하는 1차연산단계와;
    상기 가상천체 데이터를 다시 별 크기의 5~10배의 셀단위로 크기를 평균하여 연산하여 2차 확산 데이터 z''(x, y)를 생성시키는 데이터 2차 확산단계와;
    상기 확산 데이터 z'(x, y)에서 상기 2차 확산 데이터 z''(x, y)를 빼주어 야간 광해 데이터 s(x, y)(s = z'- z'')를 연산하는 광해데이터 연산단계와;
    상기 원본영상 데이터 z(x, y)에서 상기 야간 광해 데이터 s(x, y)를 빼주어 청정 천체사진 데이터 C(x, y)를 구하는 광해제거단계로
    구성되어 야간 광해를 제거하는 것을 특징으로 하는 천체사진 영상처리 방법.
  2. 제1항에 있어서 상기 천체사진 영상처리 방법은
    상기 청정 천체사진 데이터 C(x, y)를 상기 가상천체 데이터 c(x, y)로 삼아, 상기 데이터 2차 확산단계와 광해데이터 연산단계와 광해제거단계를 반복수렴함으로써 광해데이터의 오차를 제거하는 것을 특징으로 하는 천체사진 영상처리 방법.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서 상기 천체사진 영상처리 방법은
    상기 야간 광해 데이터 s(x, y)를 원하는 수준으로 감쇄시켜 감쇄 야간 광해 데이터 ns(x, y) (0 < n < 1) 를 형성시키는 야간광해 감쇄처리 단계를 더 포함하여 구성되어,
    상기 원본영상 데이터 z(x, y)에서 상기 감쇄 야간 광해 데이터 ns(x, y)를 빼어 청정 천체사진 데이터 C(x, y)를 구함으로써, 약간의 광해 영상을 잔존시켜 실감 영상을 구현하는 것을 특징으로 하는 천체사진 영상처리 방법.
  4. 제1항 또는 제2항에 있어서 상기 천체사진 영상처리 방법은
    상기 광해데이터 연산단계에서 상기 야간 광해 데이터 s(x, y)를 구한 후, 성운, 성단의 주변부 하늘 데이터 s(x1, y1)= k의 크기값를 취하여 이를 전체 야간 광해 데이터 s(x, y) = k (상수)로 정하는 가상 광해데이터 생성단계를 더 포함하여 구성되어,
    상기 원본영상 데이터 z(x, y)에서 상기 가상 광해 데이터 s(x, y)= k 를 빼 주어 청정 천체사진 데이터 C(x, y)를 구함으로써, 성운, 성단의 흐린 영상을 효과적으로 보존하면서 야간 광해를 제거하는 것을 특징으로 하는 천체사진 영상처리 방법.
  5. 원본사진의 영상을 z(x, y) ( x, y는 영상좌표데이터, z는 영상크기 데이터)의 원본영상 데이터로 처리하는 원본영상 데이터 처리단계와;
    상기 원본영상 데이터를 별 크기(좌표값 기준)의 1~3배의 셀단위로 크기를 평균하여 연산함으로써 원본영상의 확산 데이터 z'(x, y)를 생성시키는 데이터 확산단계와;
    상기 원본영상의 확산 데이터 z'(x, y)에서 목표 크기 이하(예를들어 천체 사진에 있어서 별자리를 구성하지 못하는 최대 단위의 별의 밝기에 대한 z'(x, y)가 t일 때 상기 t값)의 크기값을 제거시켜 별자리 데이터 z'(x, y) - t를 구하는 트리밍단계와;
    상기 별자리 데이터 z'(x, y) - t를 증폭시켜 별자리 증폭 데이터 r[z'(x, y)-t]를 구하는 별자리 데이터 증폭단계와;
    상기 별자리 증폭 데이터를 상기 원본영상 데이터 z(x, y)와 더하여 별자리 천체 데이터 A(x, y)(A(x, y)=z(x, y) + r[z'(x, y)-t])를 형성시키는 별자리 천체 데이터 생성단계로;
    구성되어 별자리를 구성하는 별의 크기를 확대시키는 것을 특징으로 하는 천체사진 영상처리방법.
KR1020040096058A 2004-11-23 2004-11-23 천체사진 영상처리 방법 KR100653892B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020040096058A KR100653892B1 (ko) 2004-11-23 2004-11-23 천체사진 영상처리 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020040096058A KR100653892B1 (ko) 2004-11-23 2004-11-23 천체사진 영상처리 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20060057033A true KR20060057033A (ko) 2006-05-26
KR100653892B1 KR100653892B1 (ko) 2006-12-04

Family

ID=37152524

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020040096058A KR100653892B1 (ko) 2004-11-23 2004-11-23 천체사진 영상처리 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR100653892B1 (ko)

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100306762B1 (ko) * 1998-07-08 2001-10-19 윤종용 비디오 카메라의 천문 화상 합성 장치 및 방법
JP3475330B2 (ja) 2001-04-13 2003-12-08 独立行政法人航空宇宙技術研究所 天体観測画像中の天体の識別方式
JP3783863B2 (ja) 2002-10-22 2006-06-07 三菱電機株式会社 天体検出装置
US7221408B2 (en) * 2003-08-15 2007-05-22 Samsung Electronics Co., Ltd. Adaptive contrast enhancement method for video signals based on time-varying nonlinear transforms

Also Published As

Publication number Publication date
KR100653892B1 (ko) 2006-12-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Sahu et al. A survey on underwater image enhancement techniques
CN108229525B (zh) 神经网络训练及图像处理方法、装置、电子设备和存储介质
Li et al. Underwater image enhancement by dehazing and color correction
He et al. Single image haze removal using dark channel prior
Wang et al. Underwater image restoration via maximum attenuation identification
CN110599433B (zh) 一种基于动态场景的双曝光图像融合方法
Chiang et al. Underwater image enhancement: using wavelength compensation and image dehazing (WCID)
CN102982514B (zh) 一种暗原色和白平衡相结合的水下彩色图像增强方法
CN106210437B (zh) 图像处理装置和投影仪
CN111860640B (zh) 一种基于gan的特定海域数据集增广方法
US20230296965A1 (en) Method and device for underwater imaging
WO2004047426A3 (en) Reality-based light environment for digital imaging in motion pictures
TWI489416B (zh) 影像還原方法
Deng et al. Underwater image enhancement based on removing light source color and dehazing
JP2000324314A (ja) 赤外線反射走査による表面欠陥の修正
CN110135434A (zh) 基于颜色线模型的水下图像质量提升算法
CN104331867B (zh) 图像去雾的方法、装置及移动终端
CN115398469A (zh) 图像处理方法及图像处理装置
CN113284061A (zh) 一种基于梯度网络的水下图像增强方法
CN107330870A (zh) 一种基于场景光辐射准确估计的浓雾去除方法
Fu et al. An anisotropic Gaussian filtering model for image de-hazing
CN110415178A (zh) 一种基于电磁波能量剩余比以及背景光估计的水下图像清晰化方法
CN110070480A (zh) 一种水下光学图像的模拟方法
Gong et al. Research on the method of color compensation and underwater image restoration based on polarization characteristics
Ghate et al. New approach to underwater image dehazing using dark channel prior

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20121122

Year of fee payment: 7

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20131113

Year of fee payment: 8

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20141114

Year of fee payment: 9

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20151211

Year of fee payment: 10

LAPS Lapse due to unpaid annual fee