KR20070002952A - Method for optimally detecting frame on ccd image in a hdds - Google Patents
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Abstract
Description
도 1은 종래 홀로그래픽 데이터 저장 시스템에서 디코딩 시 ccd 촬영된 페이지 데이터 이미지 예시도,1 is a diagram illustrating a page data image ccd photographed when decoding in a conventional holographic data storage system,
도 2는 상기 도 1의 페이지 데이터 이미지의 라인 합 분포도,2 is a line sum distribution diagram of the page data image of FIG. 1;
도 3은 종래 6:8 밸런스드 코딩된 페이지 데이터 이미지 예시도,3 illustrates a conventional 6: 8 balanced coded page data image.
도 4는 상기 도 3의 페이지 데이터 이미지의 라인 합 분포도,4 is a line sum distribution diagram of the page data image of FIG. 3;
도 5는 종래 인접한 주변 라인의 합과 차를 반영한 페이지 데이터 이미지의 라인 합 분포도,5 is a line sum distribution diagram of a page data image reflecting a sum and a difference of a conventional adjacent line;
도 6은 종래 홀로그래픽 데이터 저장 시스템에서 디코딩 시 cmos 카메라로 촬영된 페이지 데이터 이미지 예시도,6 is a diagram illustrating an image of a page data photographed by a cmos camera during decoding in a conventional holographic data storage system.
도 7은 상기 도 6의 페이지 데이터 이미지의 일부분 확대 예시도,7 is an enlarged view illustrating a part of the page data image of FIG. 6;
도 8은 상기 도 6의 페이지 데이터 이미지의 라인 합 분포도,8 is a line sum distribution diagram of the page data image of FIG. 6;
도 9는 상기 도 6의 페이지 데이터 이미지에서 인접한 주변 라인의 합과 차를 반영한 페이지 데이터 이미지의 라인 합 분포도,9 is a line sum distribution diagram of a page data image reflecting a sum and a difference of adjacent neighboring lines in the page data image of FIG. 6;
도 10은 본 발명의 실시 예가 적용되는 홀로그래픽 데이터 저장 시스템의 개략적인 블록 구성도,10 is a schematic block diagram of a holographic data storage system to which an embodiment of the present invention is applied;
도 11은 본 발명의 실시 예에 따른 이미지 특성에 따라 opt_val 조절을 통한 최적 프레임 검출 처리 흐름도,11 is a flowchart illustrating an optimal frame detection process by adjusting opt_val according to an image characteristic according to an embodiment of the present invention;
도 12는 본 발명의 실시 예에 따른 ccd 촬영된 페이지 데이터 이미지의 라인 합 분포도,12 is a line sum distribution diagram of a ccd-photographed page data image according to an embodiment of the present invention;
도 13은 상기 도 12에서 프레임으로 검출되는 라인 합의 확대 예시도.FIG. 13 is an enlarged diagram illustrating line sums detected as frames in FIG. 12. FIG.
<도면의 주요 부호에 대한 간략한 설명><Brief description of the major symbols in the drawings>
100 : 광원 102 : 광 분리기100: light source 102: optical separator
104, 110 : 셔터 106, 112 : 반사 미러104, 110:
108 : 액츄에이터 114 : 공간 광 변조기108: actuator 114: spatial light modulator
116, 122 : 광학 렌즈 118 : 어퍼쳐116, 122: optical lens 118: aperture
120 : 저장 매체 124 : CCD120: storage medium 124: CCD
126 : 데이터 전처리부 128 : DSP부126: data preprocessing unit 128: DSP unit
130 : 코딩부 130: coding unit
본 발명은 홀로그래픽 디지털 데이터 저장 시스템(HDDS : Holographic Digital Data Storage system)에 관한 것으로, 특히 홀로그래픽 저장 매체에서 재생된 데이터를 검출하는 CCD(Charge-Coupled Device)에 촬영된 이미지에서 프레임 을 검출하는 방법에 관한 것이다.BACKGROUND OF THE
통상적으로, 홀로그래픽 디지털 데이터 저장 시스템은 데이터 기록/재생의 원리상 체적 홀로그램 원리를 이용하는 페이지 지향적인 메모리(Page-oriented Memory) 입출력 방식으로서, 병렬 데이터 처리 방식을 사용하여 입출력 속도를 1Gbps 이상으로 초고속화 시킬 수 있으며, 기계적인 구동부를 배제한 시스템 구성이 가능하여 데이터 접근 시간도 100㎲ 이하로 매우 빠르게 구현할 수 있는 차세대 메모리 시스템이다. In general, a holographic digital data storage system is a page-oriented memory input / output method using a volume hologram principle in terms of data recording / reproducing, and uses a parallel data processing method to achieve an ultra-high speed input / output speed of 1 Gbps or more. It is a next-generation memory system that can be realized very quickly with a data access time of less than 100ms because the system configuration without the mechanical driving part is possible.
이러한 홀로그래픽 디지털 데이터 저장 시스템은 기록 시에는 대상 물체로부터의 물체광과 기준광을 서로 간섭시킬 때 발생하는 간섭 무늬를 간섭 무늬의 강도(Amplitude)에 민감하게 반응하는 크리스탈(crystal)등의 저장 매체에 기록한다. 기준광의 각도를 변화시키는 방법에 의해 물체광의 강도 및 위상까지 기록하여 대상 물체의 3차원 상을 표시할 수 있으며, 또한 2진 데이터로 된 페이지(page) 단위로 구성되는 수백에서 수천 개의 홀로그래픽 디지털 데이터를 기록매체에 기록할 수 있다.Such a holographic digital data storage system uses a recording medium such as a crystal that reacts sensitively to the amplitude of an interference fringe when an interference fringe generated when the object light from a target object and a reference light interfere with each other during recording. Record it. By varying the angle of the reference light, it is possible to record the intensity and phase of the object light to display the three-dimensional image of the object, and also to display hundreds to thousands of holographic digital units composed of pages of binary data. Data can be recorded on the recording medium.
또한 저장 매체에 기록된 홀로그래픽 디지털 데이터를 재생 시에는, 광원에서 분리된 물체 광을 차단하고, 기준광만을 기설정된 재생 각으로 편향시켜 저장 매체에 조사함으로서, 기록된 간섭 무늬가 재생용 기준광을 회절시켜 원래의 픽셀 명암으로 구성되는 한 페이지의 2진 데이터인 정보 이미지로 복조시키고 CCD에서 이 이미지를 촬영하고 디지털 신호처리장치(DSP)에서 이를 원래의 홀로그래픽 디지털 데이터로 복원한다.Also, when reproducing holographic digital data recorded on the storage medium, the object light separated from the light source is blocked, and only the reference light is deflected at a predetermined reproduction angle to irradiate the storage medium so that the recorded interference fringe is used to reproduce the reference light for reproduction. Diffraction is demodulated into an information image, a page of binary data consisting of the original pixel contrast, taken by the CCD, and restored by the digital signal processor (DSP) to the original holographic digital data.
한편, 현재 개발되고 있는 홀로그래픽 웜(H-WORM)은 데이터가 비트 베이스드 패턴(bit based pattern)이 아니고, 페이지 베이스드 패턴(page based pattern)이다. 그렇기 때문에 정확한 데이터의 판별을 위해서는 페이지의 데이터가 시작되는 위치를 알아야 한다. 데이터의 시작위치를 판별하기 위해 데이터 이외에 추가적으로 넣은 것이 프레임(frame)이다. 이론적으로 보면, 프레임은 현재 알고리듬으로 충분히 커버가 되어야 하지만, 엔코딩(encoding) 시의 특수한 패턴과 리딩(reading) 시의 광 분포 등에 의해 프레임이 제대로 검출되지 않아 한 페이지의 정보를 모두 잃어버리는 경우가 종종 발생한다.On the other hand, currently developed holographic worms (H-WORM) data is not a bit based pattern (bit based pattern), but a page based pattern (page based pattern). Therefore, in order to accurately determine the data, it is necessary to know where the data of the page starts. In addition to the data, a frame is added to determine the starting position of the data. Theoretically, the frame should be covered sufficiently by the current algorithm, but the information on one page is lost because the frame is not detected properly due to the special pattern at the time of encoding and the light distribution at the time of reading. Often occurs.
이를 위한 종래 프레임 검출 방법은 페이지의 일정 구역(좌.상), (우.하)에 대해서 라인 합(line sum)을 하는 방법으로, 라인 합중 가장 큰 값을 갖는 라인을 프레임으로 판별하여, 그에 대한 데이터 영역을 기준으로 디코딩(decoding)을 실시하는 것이다. 이렇게 비교하는 방법은 페이지 전체 또는 선택된 일정 부분에 대해서 가장 큰 값을 선택하게 되어 바람직한 알고리듬(algorithm)으로 보일지 모르지만, 실제 bed에서는 광분포의 영향으로, 광의 중심이 위치한 프레임이 아닌 데이터의 라인 중 하나가 프레임으로 검출될 확률이 존재한다. The conventional frame detection method for this purpose is a line sum for a certain area (left, top), (right and bottom) of the page, and determines the line having the largest value among the line sums as a frame, The decoding is performed based on the data area of the data. This comparison may be seen as a desirable algorithm for selecting the largest value for the entire page or for a selected portion of the page, but in the real bed, due to the distribution of light, one of the lines of data rather than the frame where the center of light is located. There is a probability that is detected as a frame.
실제로 왼쪽의 점선 영역에서 프레임을 찾기 위해 라인 합을 실시하게 되는데, 도 1에서 보여지는 이미지와 같은 페이지의 경우에는 데이터 영역의 한 라인이 가장 합 값(sum value)가 크기 때문에 H/W decoder에서 데이터 디코딩(data decoding)시 큰 오류를 발생시킨다. 그 이유는 위에서도 말했듯이, 광의 분포가 중앙에 위치하기 때문에, 프레임이 위치한 왼쪽 위 방향 보다 중앙의 광이 세기 때문 이다. 도 2는 상기 도 1의 이미지의 라인 합 분포를 플롯(plot) 해서 도시한 것으로, 상기 도 2에서 보여지는 바와 같이 실제 프레임은 A이지만, H/W decoder에서는 B로 판별되어 데이터 디코딩시 오류를 발생시킨다.Actually, the line sum is executed to find the frame in the dotted line area on the left. In the case of the page such as the image shown in FIG. 1, since one line of the data area has the largest sum value, the H / W decoder Large data errors occur during data decoding. The reason for this is that as mentioned above, since the light distribution is located in the center, the light in the center is stronger than the upper left direction in which the frame is located. FIG. 2 is a plot of the line sum distribution of the image of FIG. 1. As shown in FIG. 2, the actual frame is A, but it is determined as B in the H / W decoder to detect an error in data decoding. Generate.
또한 도 3은 2×2 오버샘플링(oversampling) 이미지에서 데이터가 반복되어(이 경우는 '0'이 반복되어 생기는 6:8 balanced pattern이다.) 생긴 이미지 예시도로, 상기 도 3에서와 같이 점선 영역에서 프레임과 함께, 데이터 부분에 라인들이 존재한다. 동일한 패턴들이 반복되어 생기는 것이다. 실제로 카메라에서 발생된 이미지를 H/W decoder에서 디코딩을 실시하게 되면, 도 4에서 보여지는 바와 같이 실제 프레임은 A이지만 모든 라인들이 마치 프레임과 같이 검출되어 효과적인 프레임 검출이 되지 않았다. FIG. 3 is an example of an image generated by repeating data in a 2 × 2 oversampling image (in this case, a 6: 8 balanced pattern generated by repetition of '0'). As shown in FIG. With frames in, there are lines in the data part. The same pattern is repeated. When the image generated by the camera is actually decoded by the H / W decoder, as shown in FIG. 4, the actual frame is A, but all lines are detected as if the frame is not effective.
따라서 위와 같은 광분포에 의해 생기는 문제를 해결하기 위해서는 비교 대상의 라인 주위의 몇 개 라인에 대한 상대적인 최대값(maximum value)를 구해서 비교하면 해결된다. 즉, 현재 기준 라인의 상대적인 값(value)을 구해보면, 다음과 같다. Therefore, in order to solve the problem caused by the above light distribution, it is solved by obtaining a relative maximum value of several lines around the line to be compared. That is, the relative value of the current reference line is obtained as follows.
위와 같은 방법으로 라인 합을 비교해서 최대 값을 구하면, 현재 라인에서 인접 라인의 합 값을 제거해 주므로, 광 분포에 대한 일반적인 데이터 패턴에 대해 서는 해결할 수 있다. 그러나 위에서 말했듯이, 특정 패턴이 반복될 경우에는 위의 방법으로 해결되지 않는다. 왜냐하면, i번째 라인에 대해 양쪽이 모두 '0'(off) 비트(bit)로 연결되어 있다면, 위와 같이 비교했을 경우에 데이터 영역에서도 프레임이라고 검출될 개연성이 있고 실제로도 그러하다.By comparing the line sums in the same way as above, the maximum value is eliminated, which eliminates the sum of the adjacent lines from the current line, thus solving the general data pattern for the light distribution. However, as mentioned above, if a particular pattern is repeated, it won't be solved. If both sides of the i-th line are connected by '0' (off) bits, there is a possibility that the data area will be detected as a frame in the above-mentioned comparison, and so it is.
그래서 좀더 효과적으로 프레임을 찾기 위해서는 6:8 balanced code의 특징을 살펴보아야 한다. 도 3은 엔코딩(encoding) 6:8 데이터 "00100111"이 반복적으로 나타나는 모습을 도식적으로 보여준 것이다. 앞에서 설명했던, 데이터 영역에서 프레임으로 판단되는 패턴의 반복이다. 엔코딩 데이터가 밸런스드(balanced) 상태이기 때문에, '1'(on)의 양쪽에 최대 두개의 '0'(off) 라인이 존재할수 있다. "11001001" 등의 반복도 해당된다. So, to find frames more effectively, we need to look at the features of 6: 8 balanced code. FIG. 3 schematically shows how encoding 6: 8 data “00100111” appears repeatedly. As described above, this is a repetition of a pattern judged as a frame in the data area. Since the encoding data is balanced, there may be up to two '0' (off) lines on both sides of '1' (on). This also applies to repetitions such as "11001001".
따라서 또한 종래에는 하기의 [수학식 2]에서와 같이, 현재 라인 픽셀의 합(Sumi)에서 인접된 주변 4라인 픽셀 합을 서로 더한 값(Sumi-2 + Sumi-1 + Sumi+1 + Sumi+2)을 뺀 값에서 최대값을 갖는 라인 픽셀의 합(Sum_optimal)을 기준 프레임으로 검출하며,Therefore, conventionally, as shown in
더 나아가서 하기의 [수학식 3]에서와 같이, 현재 라인 픽셀의 합(Sumi)에 서 인접된 주변 6라인 픽셀 합을 서로 더한 값(Sumi-3 + Sumi-2 + Sumi-1 + Sumi+1 + Sumi+2 + Sumi+3)을 뺀 값에서 최대값을 갖는 라인 픽셀의 합(Sum_optimal)을 기준 프레임으로 검출한다.Furthermore, as shown in
그런 후, ccd에서는 촬영된 데이터 이미지가 2×2 오버 샘플링인 경우 하기 [수학식 4]에서와 같이 최대값의 라인 픽셀의 합(Sum_optimal)을 현재 라인 픽셀의 합(Sumi)에서 인접된 주변 4라인 픽셀(각 좌,우 2픽셀씩) 합을 서로 더한 값(Sumi-2×2 + Sumi-1×2 + Sumi+1×2 + Sumi+2×2)를 빼서 구하며,Then, in ccd, when the captured data image is 2 × 2 oversampling, the sum of the sum of line pixels (Sum_optimal) of the maximum value as shown in Equation 4 below is adjacent to the sum of the current line pixels (Sum i ). This is obtained by subtracting the sum of the four-line pixels (2 pixels each for left and right) (Sum i-2 × 2 + Sum i-1 × 2 + Sum i + 1 × 2 + Sum i + 2 × 2 ).
또한 하기 [수학식 5]에서와 같이, 최대값의 라인 픽셀의 합(Sum_optimal)을 현재 라인 픽셀의 합(Sumi)에서 인접된 주변 6라인 픽셀(각 좌, 우 3픽셀씩) 합을 서로 더한 값(Sumi-3×2 + Sumi-2×2 + Sumi-1×2 + Sumi+1×2 + Sumi+2×2 + Sumi+3×2)을 빼서 구한다.In addition, as shown in [Equation 5], the sum of the maximum line pixels Sum_optimal is the sum of neighboring six-line pixels adjacent to each other (
위와 같은 방법으로 sum_optimal값을 비교해보면, 광분포, 특정 패턴의 반복에 상관없이 프레임이 존재하는 위치의 CCD line Sum_optimal이 가장 큰 값을 나타낸다. 즉 위의 방법은 특정 영역에서 상대적인 최대값을 기준으로 비교하기 때문에, 광 분포가 어떻게 배치되어 있어도 효과적으로 프레임을 찾을 수 있다. 또한 6:8 엔코딩(encoding data)의 특징을 이용하여 최대의 영역에 대해서 최대값을 구하기 때문에 특정 패턴이 반복되어도 확실히 프레임을 찾을 수 있다. 도 5에는 상기와 같이 특정 패턴이 반복될 경우 프레임이 제대로 찾아지는 그래프 예시도를 도시하였다.When comparing the sum_optimal values in the same way as above, the CCD line Sum_optimal at the position where the frame exists is the largest value regardless of light distribution or repetition of a specific pattern. That is, the above method compares based on the relative maximum value in a specific region, and thus it is possible to find the frame effectively regardless of how the light distribution is arranged. In addition, since the maximum value is obtained for the maximum area using the feature of 6: 8 encoding data, the frame can be surely found even if a specific pattern is repeated. FIG. 5 illustrates an example of a graph in which a frame is properly found when a specific pattern is repeated as described above.
그러나 위와 같은 효과적인 방법도, 카메라(camera)가 바뀌거나, 미디어(media) 등이 바뀌게 되면, 예기치 않은 변수가 생기게 된다. 즉, 기록 시에 'on'이 아니어야 할 부분에서 인텐시티(intensity)가 어느 정도 높게 나타나는 현상을 의미한다. 이러한 현상이 규칙적이라면 위의 방법대로 프레임을 찾을 수 있지만, 그렇지가 않다. 즉, 위의 방법대로 하면 프레임을 잘못 찾는 경우가 생기게 된다. However, even in the above effective method, when the camera is changed or the media is changed, unexpected variables are generated. In other words, it means a phenomenon in which the intensity is somewhat high in the portion that should not be 'on' during recording. If this happens regularly, you can find frames using the method above, but it's not. In other words, if you follow the above method, you may find the wrong frame.
도 6은 미디어에서 재생된 이미지를 CMOS 카메라로 캡쳐(capture)한 사진이다. 도 7는 상기 도 6의 일부분을 확대한 그림이다. 즉 상기 도 7를 살펴보면, 이미지 영역 밖에도 예기치 않은 pattern<FPN(fixed pattern noise)등>이 발생되는 데, 이러한 패턴이 인접 라인과의 차를 이용해서 프레임을 찾는 방법에 방해가 되어, 엉뚱한 라인을 프레임으로 찾게 만든다. 위에서 실제 프레임위치는 (153,29)가 된다. 단순히 합(sum) 만을 비교하는 방법과, 인접 라인과의 차이를 비교하는 방법을 보면 다음과 같은 결과가 나온다.6 is a photograph captured by a CMOS camera of an image reproduced from the media. FIG. 7 is an enlarged view of a portion of FIG. 6. That is, referring to FIG. 7, an unexpected pattern <FPN (fixed pattern noise, etc.)> Occurs outside the image region, and this pattern interferes with a method of finding a frame by using a difference from an adjacent line, thereby making a wrong line. Make frame find. Above the actual frame position is (153,29). A simple comparison of sums and a difference between adjacent lines yields the following results:
즉, 도 8과 도 9를 참조하며 원래의 프레임 위치인 29번째 라인 보다 다른쪽의 라인의 값이 커서 다른 곳을 프레임으로 찾게 된다. 도 8은 광분포에 의함이고, 도 9는 기준 라인 대비 값을 빼주는 라인들의 값이 크기 때문이다. 또한 프레임 밖의 값들은 거의 '0'값을 가지고 있어서, 그에 대한 기준 값들이 '0'근처에 있기 때문에, 도 9와 같은 결과가 나오게 되는 것이다.That is, referring to FIGS. 8 and 9, the value of the line on the other side is larger than the 29th line, which is the original frame position, to find another place as the frame. 8 is based on the light distribution, and FIG. 9 is because the values of the lines subtracting the value from the reference line are large. In addition, since the values outside the frame have almost '0' values, and the reference values thereof are near '0', the result as shown in FIG. 9 is obtained.
따라서, 본 발명의 목적은 홀로그래픽 저장 매체에서 재생된 데이터를 검출하는 CCD(Charge-Coupled Device)에 촬영된 이미지에서 프레임을 검출하는 방법을 제공함에 있다.Accordingly, an object of the present invention is to provide a method for detecting a frame in an image photographed in a charge-coupled device (CCD) for detecting data reproduced in a holographic storage medium.
상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명은 홀로그래픽 디지털 데이터 저장 시스템(Holographic Digital Data Storage System)의 프레임 검출 방법에 있어서, 상기 시스템의 저장 매체에 저장된 페이지 단위의 데이터 이미지를 촬영하며 이를 전기적인 데이터로 변환하는 단계와, 상기 CCD의 페이지 단위의 데이터 이미지에서 행 또는 열 방향으로 각 라인의 픽셀 합 값을 구하는 단계와, 상기 현재 라인의 픽셀 합에서 주변 인접된 다수 라인의 픽셀 합을 비례 상수(opt_val)로 나눈 값을 감산시키는 단계와, 상기 감산된 값들 중에서 최대값을 갖는 라인을 기준 프레임으로 검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.The present invention for achieving the above object in the frame detection method of the holographic digital data storage system (Holographic Digital Data Storage System), in which the image of the data stored in the page unit stored in the storage medium of the system as electrical data Converting, obtaining a pixel sum value of each line in a row or column direction in the image data of the page unit of the CCD, and calculating a pixel sum of a plurality of adjacent adjacent lines in the pixel sum of the current line. Subtracting a value divided by), and detecting a line having a maximum value among the subtracted values as a reference frame.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시 예의 동작을 상세하게 설명한다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings will be described in detail the operation of the preferred embodiment according to the present invention.
도 10은 본 발명에 따른 프레임 검출을 위한 홀로그래픽 디지털 데이터 저장 시스템을 나타낸 시스템 구성도이다.10 is a system configuration diagram illustrating a holographic digital data storage system for frame detection according to the present invention.
도 10을 참조하면, 본 발명의 프레임 검출을 이용한 홀로그래픽 디지털 데이터 저장 시스템은, 광원(100), 광 분리기(102), 반사 미러(106, 112), 공간 광 변조기(114), 저장 매체(120), CCD(124), 데이터 전처리부(126), DSP부(128), 마이컴(130), 코딩부(132) 등을 포함한다. 여기서, 미설명된 도면 부호 104, 110은 셔터를 나타내며 108은 액튜에이터를 나타낸다. 도면 부호 116, 122는 퓨리에 렌즈를 나타내며 118은 어퍼쳐를 나타낸다.Referring to FIG. 10, a holographic digital data storage system using frame detection according to the present invention includes a
광원(100)은 레이저 광을 발생시키고, 광 분리기(104)는 광원(100)에서 발생된 광을 기준광 경로(S1)와 신호광 경로(S2)로 분기시킨다. 반사 미러(106)는 광 분리기(102)에서 투과된 광을 저장 매체(116)에 기설정된 각도(기록시 각도와 동일한 각도)로 반사시킨다. 반사 미러(112)는 광 분리기(102)에서 반사된 광을 공간 광 변조기(114)로 반사시킨다.The
공간 광 변조기(114)는 기록시 반사 미러(112)를 통해 반사된 광에 코딩부(132)의 입력 데이터, 즉 페이지 단위로 구성되는 다수 픽셀의 2진 데이터를 실어 주어 신호광으로 변환시켜 퓨리에 렌즈(116) 및 어퍼쳐(118)를 통해 저장 매체 (116)에 전달한다.The spatial
저장 매체(120)는 기록시 공간 광 변조기(114)로부터 제공된 신호광과 반사 미러(106)에서 광인 기준광의 간섭으로 발생된 홀로그래픽 디지털 데이터인 간섭 무늬를 기록시키고, 재생시 기준광만의 조사로 기록된 간섭 무늬를 회절시켜 재생한다. CCD(124)는 퓨리에 렌즈(122)를 통해 저장 매체(120)에서 재생된 간섭 무늬 형태의 한 페이지의 2진 픽셀 이미지를 촬영하여 그 이미지를 전기적인 데이터로 변환시킨다.The
본 발명의 데이터 전처리부(126)는 CCD(124)에서 촬영된 이미지 데이터에서 기준 프레임을 검출하되, 행과 열 방향으로 각 라인들의 픽셀값의 합을 구하고 현재 라인의 픽셀 합과 주변 인접된 다수 라인들 픽셀 합을 서로 더하여 이들 차이를 비교하여 그 차이가 큰 값을 기준 프레임으로 검출한다.The data preprocessor 126 of the present invention detects a reference frame from the image data photographed by the
DSP부(128)는 데이터 전처리부(126)의 기준 프레임을 기준으로 데이터 영역내 실제 홀로그래픽 디지털 데이터의 값을 추출하고 이를 디지털 신호처리하며 미도시된 디코딩부를 통해서 신호처리된 데이터를 디코딩하여 원래의 홀로그래픽 디지털 데이터를 복원하여 출력한다.The
본 발명의 코딩부(130)는 페이지 단위로 구성되는 다수 픽셀의 2진 데이터를 입력 데이터로 코딩하여 공간 광 변조기(114)로 입력하는데, 이때 입력 데이터는 기준 프레임과 데이터 영역의 간격에서 페이지의 최초 행(또는 열) 픽셀과 기준 프레임 사이의 간격을 뺀 픽셀 차이를 2픽셀 또는 3픽셀 이상으로 코딩된다.The
도 11은 본 발명에 따른 홀로그래픽 디지털 데이터 저장 시스템의 프레임 검 출 방법을 순차적으로 나타낸 흐름도이다. 이하 상기 도 10 및 도 11을 참조하여 본 발명에 따른 홀로그래픽 디지털 데이터 저장 시스템의 프레임 검출 방법을 설명하기로 한다.11 is a flowchart sequentially illustrating a frame detection method of a holographic digital data storage system according to the present invention. Hereinafter, a frame detection method of a holographic digital data storage system according to the present invention will be described with reference to FIGS. 10 and 11.
먼저 광원(100)의 레이저 광이 광 분리기(104)를 통해 분기되어 반사 미러(106)를 통해 저장 매체(116)에 기설정된 각도(기록시 각도와 동일한 각도)로 전달되며 광 분리기(104)에서 분기된 다른 광이 해당 셔터(110)에 의해 차단될 경우 저장 매체(120)에서는 기준광만의 조사로 기록된 간섭 무늬를 회절시켜 재생된다. CCD(124)는 저장 매체(120)에서 재생된 간섭 무늬 형태의 한 페이지의 2진 픽셀 이미지를 촬영하여 그 이미지를 전기적인 데이터로 변환시킨다(S200).First, the laser light of the
데이터 전처리부(126)는 CCD(124)에서 촬영된 이미지 데이터에서 기준 프레임을 검출하되, 행과 열 방향으로 각 라인들의 픽셀값의 합을 구한다(S202).The
데이터 전처리부(126)는 하기의 [수학식 6]과 같이, 현재 라인 픽셀의 합(Sumi)에서 인접된 주변 4라인 픽셀 합(Sumi-2 + Sumi-1 + Sumi+1 + Sumi+2)을 비례 상수(opt_val)로 나눈 값을 뺀 값에서 최대값을 갖는 라인 픽셀의 합(Sum_optimal)을 기준 프레임으로 검출한다(S204∼S206).As shown in Equation 6 below, the
또한 더 나아가서 하기의 [수학식 7]에서와 같이, 현재 라인 픽셀의 합(Sum i)에서 인접된 주변 6라인 픽셀 합(Sumi-3 + Sumi-2 + Sumi-1 + Sumi+1 + Sumi+2 + Sumi+3)을 비례 상수(opt_val)로 나눈 값을 뺀 값에서 최대값을 갖는 라인 픽셀의 합(Sum_optimal)을 기준 프레임으로 검출한다(S208).Further, as shown in Equation 7 below, the sum of neighboring six-line pixels (Sum i-3 + Sum i-2 + Sum i-1 + Sum i + ) adjacent to the sum of the current line pixels (Sum i ). The sum (Sum_optimal) of the line pixels having the maximum value is detected as the reference frame by subtracting 1 + Sum i + 2 + Sum i + 3 ) by the proportional constant (opt_val) (S208).
그런 후, ccd에서는 촬영된 데이터 이미지가 2×2 오버 샘플링인 경우 하기 [수학식 8]에서와 같이 최대값의 라인 픽셀의 합(Sum_optimal)을 현재 라인 픽셀의 합(Sumi)에서 인접된 주변 4라인 픽셀(각 좌,우 2픽셀씩) 합(Sumi-2×2 + Sumi-1×2 + Sumi+1×2 + Sumi+2×2)을 비례 상수(opt_val)로 나눈 값을 빼서 구하며,Then, in ccd, when the captured data image is 2 × 2 oversampling, the sum of the sum of the maximum line pixels (Sum_optimal) is adjacent to the sum of the current line pixels (Sum i ), as shown in
또한 하기 [수학식 9]에서와 같이, 최대값의 라인 픽셀의 합(Sum_optimal)을 현재 라인 픽셀의 합(Sumi)에서 인접된 주변 6라인 픽셀(각 좌, 우 3픽셀씩) 합(Sumi-3×3 + Sumi-2×3 + Sumi-1×3 + Sumi+1×3 + Sumi+2×3 + Sumi+3×3)을 비례 상수 (opt_val)로 나눈 값을 빼서 구한다.In addition, as shown in Equation 9, Sum (optimum) of the maximum line pixels (Sum_optimal) is summed from the sum of the current line pixels (Sum i ), adjacent neighboring six-line pixels (3 pixels each of left and right). i-3 × 3 + Sum i-2 × 3 + Sum i-1 × 3 + Sum i + 1 × 3 + Sum i + 2 × 3 + Sum i + 3 × 3 ) divided by the proportional constant (opt_val) Find by subtracting
따라서 전술한 종래 방법의 문제점을 위와 같은 수식으로 해결할 수 있다. 이미지의 프레임을 찾을 경우, 위의 수식 중 하나의 수식을 사용하게 되는데, 현재 기준 라인이 'i'라면 그 인접 라인은 픽셀(pixel matching)일 경우, i+1,i-1,i+2,i-2가 된다. 또한 2×2일 경우, 인접 라인은 i+1*2, i-1*2, i+2*2, i-2*2가 되어 원본 이미지에 대한 프레임 위치를 정의하게 된다. Opt_val은 실험적으로 구하면 되는데, 본 발명에서는 일 실시 예로써 '2'를 사용하였다. 상기 opt_val 값 '2'로 인접 라인들의 합값을 나누어주면, 기준 라인 대비 그 값이 현저하게 떨어져서, 프레임 밖에서 프레임이 검출되지 않고, 정확하게 프레임을 검출할 수 있게 된다. Therefore, the above-mentioned problem of the conventional method can be solved by the above formula. When finding the frame of an image, one of the above formulas is used. If the current reference line is 'i', if the adjacent line is pixel matching, i + 1, i-1, i + 2 , i-2. In addition, in the case of 2 × 2, adjacent lines become i + 1 * 2, i-1 * 2, i + 2 * 2, and i-2 * 2 to define a frame position with respect to the original image. Opt_val can be obtained experimentally. In the present invention, '2' is used as an embodiment. When the sum of the adjacent lines is divided by the opt_val value '2', the value is significantly lower than that of the reference line, so that the frame is not detected outside the frame and the frame can be accurately detected.
도 12와 도 13은 opt_val을 '2'로 잡아서, 상기 도 6의 이미지의 프레임을 검출한 그래프 예시도로, 12 and 13 illustrate graphs of detecting frames of the image of FIG. 6 by setting opt_val to '2';
상기 도 12와 도 13에서 보여지는 바와 같이 프레임의 위치를 정확하게 찾았음을 알 수 있고, 상기 도 9에서와 같이 프레임을 잘못 찾는 경우가 사라지게 된다. 상기한 바와 같이 본 발명은 종래의 방법을 보완하는 방법으로써 카메라의 특 성 또는 디스크(disk)의 회전시 발생하는 이미지 쉬프팅(image shifting)의 악영향에 대해서 보다 효과적으로 프레임을 검출할 수 있다.As shown in FIG. 12 and FIG. 13, it can be seen that the position of the frame is correctly found, and the case of incorrectly finding the frame as in FIG. 9 disappears. As described above, the present invention can complement the conventional method and detect the frame more effectively against the adverse effects of the image shifting caused by the characteristics of the camera or the rotation of the disk.
한편 상술한 본 발명의 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 여러 가지 변형이 본 발명의 범위에서 벗어나지 않고 실시될 수 있다. 따라서 발명의 범위는 설명된 실시 예에 의하여 정할 것이 아니고 특허청구범위에 의해 정하여져야 한다.Meanwhile, in the above description of the present invention, specific embodiments have been described, but various modifications may be made without departing from the scope of the present invention. Therefore, the scope of the invention should be determined by the claims rather than by the described embodiments.
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명은 홀로그래픽 디지털 데이터 저장 시스템에서 최적 프레임 검출 방법에 있어서, CCD에서 촬영된 이미지에서 행과 열 방향으로 각 라인들의 픽셀값의 합을 구하고, 인접된 다수 라인들의 픽셀 합을 이미지의 특성에 맞게 설정되는 비례 상수(opt_val)로 나누어 얻어진 값으로 감산시켜 이들 중에서 최대값을 갖는 라인을 기준 프레임으로 검출한다. 이에 따라 본 발명은 CCD에서 촬영된 데이터 이미지에서 기준 프레임을 정확하게 검출할 수 있어 데이터 이미지의 홀로그래픽 디지털 데이터를 정확하게 디코딩할 수 있는 이점이 있다.As described above, the present invention provides an optimal frame detection method in a holographic digital data storage system, wherein the sum of pixel values of each line in a row and column direction in an image captured by a CCD is obtained, and pixels of a plurality of adjacent lines are obtained. The sum is subtracted by a value obtained by dividing by a proportional constant (opt_val) set according to the characteristics of the image, and the line having the maximum value among them is detected as the reference frame. Accordingly, the present invention has the advantage of accurately detecting the reference frame in the data image photographed by the CCD and accurately decoding the holographic digital data of the data image.
Claims (5)
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KR1020050058666A KR100682259B1 (en) | 2005-06-30 | 2005-06-30 | Method for optimally detecting frame on ccd image in a hdds |
Applications Claiming Priority (1)
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Family Applications (1)
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