KR20190096374A - 환경 내의 공간 광 분포를 결정하는 방법 - Google Patents

환경 내의 공간 광 분포를 결정하는 방법 Download PDF

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댄-에릭 닐손
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Abstract

본 발명은 환경 내의 공간 광 분포를 결정하는 방법에 관한 것이다. 이 방법은, 카메라를 사용하여 환경(202)으로부터 광을 수집함으로써 공간적으로 분해된 광 데이터 세트(100)를 획득하는 단계(602) ― 상기 광 데이터 세트(100)는 제1 타입(106)의 복수의 데이터 엘리먼트를 포함하며, 상기 제1 타입(106)의 각각의 데이터 엘리먼트는 수직 각도 스팬 및 수평 각도 스팬과 연관되고, 상기 수직 각도 스팬 및 수평 각도 스팬은 상기 환경(202)으로부터의 광이 상기 카메라에 입사하는 각도에 관련되며, 상기 제1 타입(106)의 각각의 데이터 엘리먼트는 제1 스펙트럼 범위 내의 입사 광량에 관한 데이터를 포함하는 것임 ― 와, 상기 광 데이터 세트(100)에 기초하여, 상기 제1 스펙트럼 범위 내에서 상기 광의 수직 공간 분포를 결정하는 단계(604)를 포함한다.

Description

환경 내의 공간 광 분포를 결정하는 방법
본 발명은 환경 내의 공간 광 분포를 결정하는 방법에 관한 것이다.
광 조건은 인간과 동물의 활동과 이들의 환경에 대한 지각에 중요하다. 그러므로 환경 내의 광은 램프와 조명 기구 등의 인공 광원과, 태양, 달 또는 별에 의한 자연 조명을 모두 포함할 수 있다. 인공 광원은 실내 환경에서 자연의 실외 조건을 모방할 수 있으며, 독특한 조명 설정을 만들 수 있는 새로운 가능성도 제공한다. 광 조건은 자연적일 수도 있고 또는 환경에서 원하는 효과를 달성하기 위해 의도적으로 광원을 사용한 결과일 수도 있다. 그러나 환경 내에 제공되는 광은 해당 환경 내에서 이루어지는 원하는 활동에 적합해야 한다. 예를 들어, 광 조건은 해당 환경 내의 조명 설정에 따라 휴식 또는 생산성을 향상시킬 수 있다. 효율적인 광 조건을 설계할 때에 인간과 동물의 안전성도 고려할 수 있다. 특히 주어진 광 조건을 모방할 수 있는 것이 바람직한 경우에는 환경 내의 광 조건을 정확하게 평가할 수 있는 것도 중요하다.
환경 내의 광 조건을 측정하는 현재의 표준 방법은 입사광 또는 조도를 Lux 값으로 측정하는 것이다. 그러나, 그러한 측정치는 환경에서 인간 또는 동물의 눈에 도달하는 반사광을 고려하지 않기 때문에 한계가 있다. 보다 관련성이 높은 휘도 측정은 주어진 장면에서 상이한 방향으로 두자릿수 이상 변하기 때문에 사용하기가 어렵다. 따라서, 환경의 광 조건을 특성화하기 위한 개선된 방법이 필요하다.
전술한 과제를 감안하여, 본 발명의 목적은 환경의 광 조건을 결정하기 위한, 구체적으로 환경 내의 광 분포를 결정하기 위한 개선된 방법을 제공하는 것이다. 제1 양태에 따르면, 환경의 광 조건을 특성화하기 위한 방법이 제공된다. 본 방법은, 카메라를 사용하여 환경으로부터 광을 수집함으로써 공간적으로 분해된 광 데이터 세트를 획득하는 단계 ― 상기 광 데이터 세트는 제1 타입의 복수의 데이터 엘리먼트를 포함하며, 상기 제1 타입의 각각의 데이터 엘리먼트는 수직 각도 스팬 및 수평 각도 스팬과 연관되고, 상기 수직 각도 스팬 및 수평 각도 스팬은 상기 환경으로부터의 광이 상기 카메라에 입사하는 각도에 관련되며, 상기 제1 타입의 각각의 데이터 엘리먼트는 제1 스펙트럼 범위 내의 입사 광량에 관한 데이터를 포함하는 것임 ― 와, 상기 광 데이터 세트에 기초하여, 상기 제1 스펙트럼 범위 내에서 상기 광의 수직 공간 분포를 결정하는 단계를 포함한다.
광 조건(light condition)이란 용어는 환경에 존재하는 광으로 해석될 수 있다.
광 분포(light distribution)란 용어는 환경에 존재하는 광이 공간적으로 퍼지거나 분산되는 방법으로도 해석될 수 있다. 환경 내의 광은 해당 환경 안에 있는 대상(object) 또는 대상들에 의해 직접 방출 또는 반사되거나, 투과 또는 산란될 수도 있다.
수직 각도 스팬(vertical angle span)이란 용어는 수직 방향으로 공간에 걸쳐 있는 복수의 각도로 해석될 수 있다. 수직 각도 스팬은 고도각 스팬이라고도 할 수 있다.
수평 각도 스팬(horizontal angle spa)이란 용어는 수평 방향으로 공간에 걸쳐 있는 복수의 각도로 해석될 수 있다. 기준 평면이 존재할 때, 수평 각도 스팬은 방위각 스팬이라고 할 수도 있다.
카메라란 용어는 넓은 의미로 이해되어야 한다. 카메라는 환경으로부터 수집된 광을 공간적으로 분해하도록 구성된 디바이스로서 해석될 수 있으며, 이 광은 환경 내의 상이한 공간 영역, 또는 방향에 존재한다. 따라서, 카메라는 공간 분해능을 구비한 광 검출기로서 기능할 수 있다. 예를 들어, 카메라는 다수의 도파관 또는 광섬유를 포함할 수 있으며, 이들 각각은 공간 내의 특정 방향으로부터 광을 검출하도록 구성된다. 다른 예로서, 카메라는 환경으로부터 수집된 광을 공간적으로 분해하도록 구성된 광학 렌즈를 포함할 수도 있다. 따라서 카메라는 환경을 촬상하도록 구성된 디바이스로서 기능할 수 있다.
카메라는 대상의 이미지를 형성하도록 구성될 수 있다. 대상은 환경 또는 환경의 뷰(view)일 수 있다. 카메라는 수집된 광을 기록하는 감광면(photosensitive surface)을 포함할 수 있다. 카메라는 수집된 광을 디지털 형식으로 기록하는 디지털 카메라일 수 있다. 카메라는 휴대형 디바이스(portable device)일 수도 있다.
본 방법은 환경의 광 조건의 특징을 효율적으로 특성화할 수 있다. 따라서, 후술하는 바와 같이, 상이한 고도각으로부터 그리고 하나 또는 여러 스펙트럼 범위 내에서 광이 카메라에 도달하는 양을 나타내는 환경 특유의 광프로파일(environment-characteristic light-profile)이 제공될 수 있다. 따라서, 본 방법은 환경 내의 광 분포에 대한 공간적으로 분해된 정보를 생성하고, 또한 스펙트럼 분해능을 생성할 수 있다. 본 방법으로 환경의 상이한 광 조건들을 분류하거나 상이한 환경들을 비교할 수 있다. 이를 위해, 설명하겠지만, 상이한 고도각으로부터 카메라에 도달하는 광량을 나타내는 환경 특유의 광프로파일이 결정될 수 있다. 이 방법은 환경의 광 조건에 대해 공간적으로 분해된 정보를 생성한다. 본 방법으로 또한 환경의 상이한 광 조건들을 분류하거나 상이한 환경들을 비교할 수 있다. 그러므로, 예컨대 좋은 환경, 쾌적한 환경 또는 생산적인 환경이라고 간주되는 환경의 광 조건이 식별될 수 있어 다른 환경에서 더욱 용이하게 설정 또는 모방될 수 있다. 다시 말해, 본 방법은 상이한 환경들의 광 조건의 정량화를 개선할 수 있다. 환경은 해당 환경에서 독서, 학습, 제작, 또는 휴식과 같은 특정 작업을 수행하기에 적합한 광 조건을 갖도록 인간에 의해 결정될 수 있다. 환경의 광 조건은 또한 해당 환경에 존재하는 동물에게도 영향을 미칠 수 있다. 한편, 환경은 인간 또는 동물에 의해 불만족스러운 광 조건을 갖는 환경으로서 경험될 수도 있다. 본 발명은 환경의 특성화 및 범주화를 허용하여 환경의 조명 조건과 그것이 인간 또는 동물에 미치는 영향에 대한 이해를 높일 수 있다. 본 방법으로 얻은 지식을 토대로 실내 또는 실외 환경에서 조명 조건의 개선도 달성할 수 있다.
환경으로부터 광을 수집함으로써, 본 방법은 환경 내에서 다수의, 통상 수백만개의 동시 휘도(luminance) 또는 방사휘도(radiance) 측정치를 획득할 수 있다. 본 방법은 예컨대 종래 기술의 스폿 미터 기반의 측정치와 비교해서 더욱 신뢰할 수 있는 공간 분해된 광 데이터의 수집을 제공한다.
또한, 본 방법은 환경 내의 광 통계치를 효율적으로 계산할 수 있다.
광 데이터 세트는 제2 타입의 복수의 데이터 엘리먼트를 포함할 수 있으며, 제2 타입의 각각의 데이터 엘리먼트는 제2 스펙트럼 범위 내의 입사 광량에 관한 데이터를 포함하고, 제2 스펙트럼 범위는 제1 스펙트럼 범위와는 상이하며, 본 방법은, 광 데이터 세트에 기초하여, 제2 스펙트럼 범위 내에서 광의 수직 공간 분포를 결정하는 단계를 더 포함한다.
따라서, 본 방법으로 상이한 스펙트럼 범위에서의 광, 즉 상이한 파장에서의 광의 공간 분포가 결정될 수 있다. 그러므로, 상이한 방향에서의 스펙트럼 범위 및 해당 광의 공간 분포에 관한 정보가 제공될 수 있다. 이에 본 방법은 상이한 색상의 광을 특성화할 수 있다.
획득 단계는, 카메라의 이미지 센서의 제1 타입의 각각의 센서 엘리먼트 상에 입사하는 광량을 검출함으로써 제1 타입의 복수의 데이터 엘리먼트 각각에 대해, 제1 스펙트럼 범위 내의 입사 광량에 관한 데이터를 결정하는 단계, 및/또는 카메라의 이미지 센서의 제2 타입의 각각의 센서 엘리먼트 상에 입사하는 광량을 검출함으로써 제2 타입의 복수의 데이터 엘리먼트 각각에 대해, 제2 스펙트럼 범위 내의 입사 광량에 관한 데이터를 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
따라서, 제1 또는 제2 타입의 센서 엘리먼트는 상이할 수 있다. 따라서, 제1 및 제2 타입의 복수의 데이터 엘리먼트는 이미지 센서의, 상이한 센서 엘리먼트, 또는 상이한 타입의 픽셀에 대응할 수 있다. 한편, 제1 또는 제2 타입의 센서 엘리먼트는 대안적으로 동일한 타입일 수도 있다. 이를 위해, 제1 또는 제2 타입의 센서 엘리먼트는 상이한 스펙트럼 범위 내의 광이 각각의 센서 엘리먼트에 의해 감지되도록 광학 필터에 의해 상이하게 광학적으로 필터링될 수 있다. 이에, 복수의 센서 엘리먼트가 다색 촬상 및 분석을 가능하게 할 수 있다.
광 데이터 세트는 제3 타입의 복수의 데이터 엘리먼트를 더 포함할 수 있으며, 제3 타입의 각각의 데이터 엘리먼트는 제3 스펙트럼 범위 내의 입사 광량에 관한 데이터를 포함하고, 제3 스펙트럼 범위는 제1 스펙트럼 범위 및 제2 스펙트럼 범위와는 상이하다. 본 방법은 광 데이터 세트에 기초하여, 제3 스펙트럼 범위 내에서 광의 수직 공간 분포를 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다. 이에 본 방법은 환경의 광 조건의 효율적인 색 특성화를 허용한다.
다중 스펙트럼 입사광에 관련된 공간 분해된 광 데이터 세트의 동시 획득을 허용하기 위해, 제1, 제2 또는 제3 스펙트럼 범위 타입 내의 광을 획득하는데 사용되는 센서 엘리먼트는 서로 인접하여 이미지 센서 상에 픽셀을 형성할 수 있다.
광을 수집하는 단계는 환경의 복수의 이미지를 캡처하는 단계를 포함할 수 있다. 이에 환경 내의 상이한 장면들이 촬상될 수 있다. 환경의 광 조건을 보다 잘 표현할 수 있다는 것이 장점이다.
복수의 이미지 중 제1 이미지는 환경의 제1 뷰(view)를 보여줄 수 있고, 복수의 이미지 중 제2 이미지는 환경의 제2 뷰를 보여줄 수 있으며, 제1 및 제2 뷰는 상이하다.
제1 및 제2 뷰는 환경 내의 상이한 장면들에 관련될 수 있다. 제1 및 제2 뷰는 상이한 시야 방향으로 환경을 촬상함으로써 취득될 수 있는데, 즉, 카메라는 더 큰 각도 필드를 커버하기 위해 환경의 제1 및 제2 이미지를 캡처하는 사이에 회전될 수 있다. 복수의 이미지는 예컨대, 캡처된 이미지들의 스티칭(stitching) 또는 애버리징(averaging)을 통해 환경의 표현(representation)을 개선할 수 있다.
또한, 더 나은 광 통계치가 장면의 여러 이미지로서 취득될 수 있으며, 상이한 동적 범위를 가진 각각의 이미지가 취득될 수 있다. 따라서 촬상 중에 신호 포화와 연관된 문제가 완화될 수 있다.
광 데이터 세트는 환경으로부터의 광이 카메라에 입사하는 각도에 관련된 기준 수직 각도 스팬 및 기준 수평 각도 스팬과 연관되는 제1 타입의 기준 데이터 엘리먼트를 포함할 수 있다.
광 데이터 세트는 환경 내의 기준 고도에 관련된 수직 각도 스팬과 연관되는 제1 타입의 기준 데이터 엘리먼트를 포함할 수 있다.
이에 본 방법은 효율적인 기준계(referencing system)을 제공할 수 있다. 기준계는 복수의 이미지의 추가 또는 스티칭을 개선할 수 있다.
기준면은 예컨대 환경의 수평면일 수 있다.
카메라에 의해 획득된 광 데이터 세트는 또한 수직 및 수평 방향으로 데이터 엘리먼트의 입사각을 기술하는 각도 좌표로도 변환될 수 있다.
따라서, 제1 타입의 기준 데이터 엘리먼트는 환경으로부터의 광이 카메라에 입사하는 각도에 관련된 기준 수평각 스팬과 연관될 수 있다. 수평면 내의 이러한 기준 각도는 공간 내의 동일한 카메라 위치로부터 그러나 상이한 방향으로 취해진 이미지의 스티칭을 허용하도록 정의될 수 있다. 스티칭은 측정 필드를 확장하는데 사용될 수 있다. 다시 말해, 동일한 유리한 지점에서의 다수의 이미지는 이들 이미지를 함께 스티칭함으로써 전체 각도 범위를 확장하는데 사용될 수 있다.
동일한 환경 내의 상이한 유리한 지점들에서의 이미지들은 전체 환경을 보다 잘 표현하는 데에도 사용될 수 있다.
장면의 가장 어두운 곳에서 가장 밝은 곳까지 모든 방향에 대해 신뢰할 수 있는 값을 취득하기 위하여 동적 범위를 개선하는 데에, 상이한 노출 값을 갖는 브라케팅(bracketing)도 사용될 수 있다.
본 방법은 카메라에 대해 광자 플럭스 감도 또는 절대 에너지 스케일을 교정하는 단계를 더 포함할 수 있다. 그럼으로써 환경에서 방출되는 광자의 양에 대한 지식을 결정할 수 있다. 광자 플럭스 교정은 스펙트럼 범위 교정마다 광자 플럭스를 포함할 수 있어 상이한 스펙트럼 범위 내에서 광량을 결정할 수 있다.
본 방법은 카메라의 방사선측정 교정(radiometrical calibration)을 더 포함할 수 있다.
교정 단계는 카메라의 측광 교정(photometrical calibration)을 더 포함할 수 있다.
카메라를 방사선측정에 의해 교정하는 단계는 사전 정의된 스펙트럼 범위 내의 절대 출력 또는 광자 플럭스의 관점에서 광 에너지의 측정을 포함하는 것으로 해석될 수 있다. 따라서 카메라를 방사선측정에 의해 교정하는 단계는, 인간의 눈에 대한 스펙트럼 범위의 감지된 휘도를 고려하여 광 측정이 이루어짐으로써 카메라를 방서선측정으로 교정하는 단계와는 상이하다. 각 파장 또는 파장 범위에서의 방사 출력 또는 광자 플럭스는 인간의 눈의 휘도 감도를 모델링하는 광도 함수에 의해 가중될 수 있다.
본 발명의 또 다른 적용 범위는 이하의 상세한 설명으로부터 명백해질 것이다. 그러나, 본 발명의 바람직한 실시형태를 보여주는 상세한 설명으로부터 본 발명의 범위 내에 있는 다양한 변경 및 수정이 당업자에게 자명하게 될 것이기 때문에, 이 상세한 설명 및 특정 예는 예시적으로만 주어진 것임을 이해해야 한다.
따라서, 설명하는 디바이스 및 설명하는 방법이 변할 수도 있기 때문에, 본 발명은 이러한 디바이스의 특정 컴포넌트 부분에 또는 이러한 방법의 단계에 제한되지 않음을 이해해야 한다. 본 명세서 내의 용어는 특정 실시형태를 설명하기 위한 목적으로만 사용될 뿐이며, 제한하는 것이 의도되지 않는다. 명세서 및 첨부하는 청구범위에서 사용하는, "하나의", "한", "그" 그리고 "상기"("a", "an", "the" 및 "said")라는 문구는 문맥에서 명확하게 지시되지 않는다면, 해당 요소 중 하나 이상이 있음을 의미하는 것이 의도된다. 따라서, 예를 들어, "하나의 유닛" 또는 "그 유닛"으로 언급하더라도 여러 디바이스 등을 포함할 수 있다. 또한, 용어 "포함하다"("comprising", "including", "containing"), 및 유사한 의미의 용어는 다른 요소 또는 단계를 배제하지 않는다.
이하, 본 발명의 실시형태들을 도시하는 첨부 도면을 참조하여 본 발명의 전술한 양태 및 다른 양태를 보다 상세하게 설명할 것이다. 도면들은 본 발명을 특정 실시형태로 제한하는 것으로 간주되어서는 안 되며, 이들 도면은 발명을 설명하고 이해하는데 사용되는 것이다.
도면에 도시하는 바와 같이, 층 및 영역의 크기는 예시를 위해 과장되어 있으며, 따라서 본 발명의 실시형태의 일반적인 구조를 도시하기 위해 제공된다. 도면 전체에 걸쳐서 동일한 도면 부호는 동일한 요소를 가리킨다.
도 1a는 카메라를 사용하여 환경으로부터 광을 수집함으로써 공간적으로 분해된 광 데이터 세트를 획득하는 단계의 개략도를 도시한다.
도 1b는 이미지 센서를 도시한다.
도 1c는 환경의 광 조건을 특성화하는 방법의 결과를 도시한다.
도 2a는 실외 환경의 이미지를 도시한다.
도 2b는 이미지 센서를 도시한다.
도 2c는 광의 수직 공간 분포를 도시한다.
도 3a는 실외 환경의 이미지를 도시한다.
도 3b는 도 3a의 환경의 광 조건을 특성화하는 방법에 의해 취득된 광의 수직 공간 분포를 도시한다.
도 4a는 실외 환경의 2개의 이미지를 도시한다.
도 4b는 환경의 광 조건을 특성화하는 방법에 의해 취득된 광의 수직 공간 분포를 도시한다.
도 5는 환경의 광 조건을 특성화하는 방법의 실험적 구현을 도시한다.
도 6은 환경의 광 조건을 특성화하는 방법의 블록도를 도시한다.
이하, 본 발명의 일반적으로 바람직한 실시형태를 보여주는 첨부 도면을 참조하여 본 발명에 대해 보다 충분히 설명할 것이다. 그러나, 본 발명은 다수의 상이한 형태로 구현될 수 있고, 여기에 설명하는 실시형태에 한정되는 것으로 해석되어서는 안 되며, 그보다 이들 실시형태는 면밀함과 완전함을 위해 그리고 본 발명의 범위를 당업자에게 충분히 시사하기 위해 제공되는 것이다.
이하, 환경의 광 조건을 특성화하기 위한 방법이 도 1 내지 도 6과 관련하여 설명될 것이다.
도 1a는 카메라를 사용하여 환경(102)으로부터 광을 수집함으로써 공간적으로 분해된 광 데이터 세트(100)를 획득하는 단계(602)에 의해 공간적으로 분해된 광 데이터 세트(100)를 취득하는 것의 개략도를 도시한다(도 6의 방법의 블록도(600)도 참조). 예시를 위해, 환경(102)의 소부분(sub-portion)(104)만을 도시하고 있다. 환경(102)의 소부분(104)은 단순화를 위해 평면으로 도시하고 있음을 알아야 한다. 한편, 소부분(104)은 예컨대 원형 세그먼트 또는 엔벨로프 표면과 같은 구형 표면을 갖는 영역의 일부일 수도 있다. 환경(102)의 소부분(104)은 카메라에 의해 촬상되는 것으로 예시되고 있다. 환경 전체 또는 환경의 일부가 광각 또는 통합 광학(integrating optics)에 의해 또는 환경의 복수의 장면을 촬상함으로써 촬상될 수 있음을 알아야 한다. 도 1a에서, 카메라에 의해 촬상되는 전체 수직 스팬은 180°에 걸쳐 있으며 예컨대 어안 대물렌즈를 사용하여 달성될 수 있다. 그러나 전체 수직 스팬의 양은 카메라가 사용하는 대물렌즈 또는 이미지 센서에 따라 상이할 수도 있다.
광 데이터 세트(100)는 제1 타입(106)의 복수의 데이터 엘리먼트를 포함하며, 제1 타입(106)의 각각의 데이터 엘리먼트는 수직 각도 스팬(ΔθV) 및 수평 각도 스팬(ΔθH)과 연관된다. 수직 각도 스팬(ΔθV) 및 수평 각도 스팬(ΔθH)은 환경(102)으로부터의 광이 카메라에 입사하는 각도에 관련된다. 카메라는 환경으로부터의 광이 지향되고 검출되는 도 1a의 이미지 센서(108)에 의해 예시된다. 제1 타입(106)의 각각의 데이터 엘리먼트는 제1 스펙트럼 범위(Δλ1) 내의 입사 광량에 관한 데이터를 포함한다. 보다 구체적으로, 제1 타입의 데이터 엘리먼트는 공간 좌표 (xi, yi)1 및 카운트 #(Δλ1)를 포함하는 엘리먼트 [(xi, yi)1;#(Δλ1)]로서 기술될 수 있다.
각각의 공간 좌표는 수직 각도 스팬(ΔθV,i) 및 수평 각도 스팬(ΔθH,i)과 연관되고, 카운트는 예컨대 입사광의 광자수 또는 입사광에 의해 생성된 전자수를 나타내며, 입사광은 제1 스펙트럼 범위(Δλ1) 내의 것이다.
제1 타입(106)의 데이터 엘리먼트는 행렬 내의 요소로서, 어레이 또는 벡터 내의 요소로서 표현될 수도 있다. 따라서, 제1 타입(106)의 각각의 데이터 엘리먼트는 개별 센서 엘리먼트(110)에, 예컨대 이미지 센서(108) 또는 도시하지 않는 복수의 센서 엘리먼트 중 한 픽셀에 대응할 수 있다.
도 1b는 센서 엘리먼트(110)를 판독함으로써 광 데이터 세트(100)가 취득될 수 있는, 도 1a에서와 동일한 이미지 센서(108)를 도시한다. 일례로서, 각각의 센서 엘리먼트(110)는 수직 각도 스팬(ΔθV) 및 수평 각도 스팬(ΔθH)과 연관되고, 수직 각도 스팬(ΔθV) 및 수평 각도 스팬(ΔθH)은 환경(102)으로부터의 광이 카메라에 입사하는 상이한 각도에 관련된다. 이에, 제1 스펙트럼 분포 내의 광의 수직 공간 분포는 각각의 수직 각도 스팬(ΔθV) 및 수평 각도 스팬(ΔθH)에 대해, 개별 센서 엘리먼트(110)에 의해 검출된 광량을 검출함으로써, 예컨대 광 데이터 세트(100)의 대응하는 데이터 엘리먼트로부터 각 공간 좌표 (xi, yi)1에 대한 카운트 수, count #(Δλ1)를 계산함으로써, 평가될 수 있다. 따라서, 취득된 광 데이터 세트(100)에 기초하여, 제1 스펙트럼 범위(Δλ1) 내에서 광의 수직 공간 분포가 결정될 수 있다(604)(도 6의 방법(600)의 단계 604를 참조).
예컨대 레벨(level) 또는 니벨(nivel)을 이용하여 레벨링되는 레벨링된 카메라의 경우, 여기서 행(112, 114, 116, 및 118)으로 나타내는 센서 엘리먼트의 행에 있는 제1 타입(106)의 각 센서 엘리먼트는, 행의 엘리먼트들이 동일한 수직 각도 스팬에 해당하고 수평 각도 스팬은 상이하기 때문에, 평균화(120)될 수 있다.
당업자라면, 광 데이터 세트의 획득에 있어서 반드시 센서 엘리먼트의 행의 제1 타입의 센서 엘리먼트가 동일한 수직 각도 스팬에 관련된다고 규정될 필요는 없음을 인식할 것이다. 즉, 센서 픽셀 라인은 동일한 수직 각도 스팬을 따르지 않는다.
따라서, 카메라에 의해 획득된 공간 분해된 광 데이터 세트의 변환은 동일한 수직 각도 스팬에 관련되는 센서 엘리먼트가 평균화되도록 수행될 수 있다.
이에, 사전 정의된 수직 각도 스팬에 관련되는 센서 엘리먼트들은 예컨대 각각의 센서 엘리먼트를 합산으로써 또는 평균화함으로써 검출된 광을 결정하는데 사용될 수 있다.
센서 엘리먼트들은 예컨대, 평균, 중앙값, 분산, 표준 편차, 또는 다른 신뢰 구간 내의 변동과 같은 상이한 통계 척도에 의해 함께 평균화될 수 있다.
도 1c는 방법(600)에 의해 취득된 결과(122)를 도시한다. 도 1c의 그래프(122)로부터, 예를 들어, 제1 스펙트럼 범위(Δλ1)의 수직 각도 광이 가장 강한 곳이 추론될 수 있다. 이 예에서, 제1 스펙트럼 범위(Δλ1)의 광은 환경의 상측부, 즉 0° 내지 90°의 범위에서 가장 크다. 약 +45°에서의 국부적 최대값(126)도 식별되어, 촬상 시에 제1 스펙트럼 범위(Δλ1)의 광이 우세한 위치에 대한 정보를 제공할 수 있다. 일례로서, 제1 스펙트럼 범위(Δλ1)은 태양이 방출하는 광에 대응할 수 있다. 이에 따라, 본 방법은 촬상 시에 입사광의 각도를 결정할 수 있다. 하루 중 상이한 시간대에 촬상함으로써, 광 조건의 변화도 결정할 수 있다. 다른 예로서, 환경이 사무실 공간과 같은 실내 환경인 경우, 본 방법은 스펙트럼 범위 내의 광이 사무실 공간의 유리한 지점에 어떻게 입사하는지에 대한 통찰력을 제공한다. 촬상 시에 상이한 스펙트럼 범위를 선택함으로써, 상이한 스펙트럼 범위 내의 광 분포의 검출이 결정될 수 있다. 다시 말해, 광 데이터 세트가 취득될 수 있고, 광 데이터 세트는 제2 타입의 복수의 데이터 엘리먼트를 포함할 수 있으며, 제2 타입의 각각의 데이터 엘리먼트는 제2 스펙트럼 범위 내의 입사 광량에 관한 데이터를 포함하고, 제2 스펙트럼 범위는 제1 스펙트럼 범위와는 상이하며, 본 방법은, 광 데이터 세트에 기초하여, 제2 스펙트럼 범위 내에서 광의 수직 공간 분포를 결정하는 단계를 더 포함한다.
자연광은 예를 들어 인간이 만든 광원과 구별될 수 있다. 상이한 색상의 광도 검출될 수 있다. 이 방법으로 제공되는 정보에 기초하여, 상이한 환경의 광 조건을 특성화하고 보다 용이하게 모방할 수 있다.
한편, 카메라의 이미지 센서는 일방향으로 연장된 복수의 센서 엘리먼트를 포함할 수 있다. 연장된 센서 엘리먼트가 환경의 수평 방향에 대응하도록 이미지 센서를 배열함으로써, 카메라에 의해 검출되는 수평 각도 스팬에 대한 평균화가 이루어질 수 있다.
광 데이터 세트는 센서 엘리먼트의 행 및 열을 갖는 이미지 센서를 구비한 카메라에 의해 획득될 수 있다. 대안으로, 광 데이터 세트는 선형 이미지 센서를 스캐닝하여 2차원 데이터 세트를 샘플링함으로써 획득될 수도 있다.
도 2a는 실외 환경(202), 예컨대 낮 동안의 들판의 이미지(200)를 도시한다. 이 이미지의 상측부(204)는 하늘을 시각화하고 하측부(206)는 들판을 나타낸다. 수평선(208)은 환경을 촬상할 때에 촬상 동안에 이미지(200)의 중심에 있도록 설정된다. 환경(200)을 촬상하는데 사용되는 카메라는 이미지 센서(210)를 포함한다(도 2b 참조). 이미지 센서(210)는 카메라의 이미지 센서(210)를 덮는 베이어 마스크(Bayer mask)(212)를 포함할 수 있다. 이에 따라, 인간 눈이 적색 또는 청색보다 녹색에 더 민감한 것을 효율적으로 모방하기 위해 적색 필터링된 1 센서 엘리먼트, 예컨대 (xi, yi)R, 청색 필터링된 1 센서 엘리먼트 (xi-1, yi-1)B, 그리고 녹색 필터링된 2 센서 엘리먼트 (xi-1, yi)G 및 (xi, yi-1)G를 포함하는 4개의 센서 엘리먼트 또는 픽셀(212)로 이루어진 정사각형이 형성된다. 따라서 이미지 센서(210)는 제1, 제2 및 제3 타입의 센서 엘리먼트를 포함하는 것으로 기술될 수 있다.
따라서, 이미지 센서(210)는 상이한 스펙트럼 범위 내의 광을 검출하고 분리할 수 있음이 이해될 수 있다. 여기에 예시하는 바와 같이, 이미지 센서는 예컨대 가시광 스펙트럼의 적색, 청색 및 녹색 부분에 대응할 수 있는 제1, 제2 및 제3 스펙트럼 범위에 민감하다. 예컨대 청색 부분은 400 내지 500 nm의 파장 범위를 포함할 수 있고, 녹색 부분은 500 내지 600 nm의 파장 범위를 포함할 수 있으며, 적색 부분은 600 내지 700 nm의 파장 범위를 포함할 수 있다. 따라서, 광 조건의 RGB 타입의 특성화를 얻을 수 있다. 또한, 제1, 제2, 제3 또는 추가 스펙트럼 범위가 대안적으로 자외선 또는 적외선 또는 그 하위 범위에 대응할 수 있음도 알아야 한다. 이에, 상이하게 필터링된 센서 엘리먼트(210)에 의해 감지되는 상이한 광량에 관한 정보를 포함하는 도시되지 않은 광 데이터 세트가 획득될 수 있다. 즉, 광 데이터 세트는 제1 타입의 복수의 데이터 엘리먼트, 제2 타입의 복수의 데이터 엘리먼트, 및 제3 타입의 복수의 데이터 엘리먼트를 포함하고, 복수의 데이터 엘리먼트 각각은 제1, 제2, 및 제3 스펙트럼 분포 내에서 검출되는 광량에 대응한다.
다색 이미지 센서는 획득하는 단계를 가능하게 하며, 이 단계는, 카메라의 이미지 센서의 제1 타입의 각각의 센서 엘리먼트 상에 입사하는 광량을 검출함으로써 제1 타입의 복수의 데이터 엘리먼트 각각에 대해, 제1 스펙트럼 범위 내의 입사 광량에 관한 데이터를 결정하는 단계, 및/또는 카메라의 이미지 센서의 제2 타입의 각각의 센서 엘리먼트 상에 입사하는 광량을 검출함으로써 제2 타입의 복수의 데이터 엘리먼트 각각에 대해, 제2 스펙트럼 범위 내의 입사 광량에 관한 데이터를 결정하는 단계를 더 포함한다. 따라서, 획득 단계는, 카메라의 이미지 센서의 제3 타입의 각각의 센서 엘리먼트 상에 입사하는 광량을 검출함으로써 제3 타입의 복수의 데이터 엘리먼트 각각에 대해, 제3 스펙트럼 범위 내의 입사 광량에 관한 데이터를 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일례로서, 도 2c는 이미지 센서(210)의 개별 센서 엘리먼트에 의해 검출된 광량을 결정함으로써, 이미지(200)에 대해 취득된 제1, 제2 및 제3 스펙트럼 분포 내의 광의 수직 공간 분포를 도시한다. 보다 구체적으로, 상이한 타입의 개별 센서 엘리먼트, 즉 공간 좌표 (xi, yi)R, (xi, yi)B 및 (xi, yi)G를 갖는 센서 엘리먼트에 대응하는 데이터 세트의 데이터 엘리먼트에 대해 카운트의 수, #(ΔλR), #(ΔλB) 및 #(ΔλG)를 취득함으로써 이루어질 수 있다. 도 2c로부터, 도 2c에서 ΔλB로 표시된 청색광은 이미지(200)의 상측부(204)에서 우세한 반면, 도 2c에서 ΔλG로 표시된 녹색광은 이미지(200)의 하측부(206)에서 가장 강하다는 것을 추론할 수 있다. 또한, 색 분포는 0°에 가까운 수직 각도 스팬에 대응하는 수평선(208) 부근에서 갑자기 변한다. 도 2c에서 ΔλR로 표시된 적색광의 기여도는 환경(200) 내에서 크게 현저하지 않다. 적색광의 양(ΔλR)은 이미지(200) 내의 모든 수직 공간 각도에 대한 녹색광의 양(ΔλG)보다 적다. 검출된 총 광량(ΔλTOT)도 도 2c의 그래프에서 볼 수 있다.
도 3a는 동일한 환경, 즉 들판이지만, 오후의 이미지(212)를 도시한다. 도 3b는 전술한 이미지 센서(210)의 개별 센서 엘리먼트에 의해 검출된 광량을 결정함으로써, 이미지(212)에 대해 취득된 제1, 제2 및 제3 스펙트럼 분포 내의 광의 수직 공간 분포를 도시한다. 도 3b로부터, ΔλR로 표시된 적색광의 양은 환경에 도달하는 햇빛의 광프로파일의 변화에 대응하여 낮 동안에 더욱 현저해진다. 예를 들어, 적색광은 이미지(212)의 하측부(206)의 녹색광보다 강하다(도 3b의 원형 영역(214)을 참조).
이상의 설명은 실외 환경을 예로 들었다. 그러나 환경의 광 조건을 특성화하기 위한 방법은 실내 환경에도 사용될 수 있다. 이러한 실내 환경의 비제한적 예는 사무실, 회의실이나 강의실, 교실, 공공실, 수술실(operating theatre), 요양원(nursing home), 헛간 또는 축사일 수 있다. 따라서, 이러한 환경에 대한 광 조건이 효율적으로 특성화될 수 있다. 본 방법에 의해 또한 실내 환경의 상이한 광 조건들을 분류하거나 상이한 실내 환경들을 비교할 수 있다. 그러므로, 예를 들어, 좋고, 쾌적하고, 생산적이라고 여겨지는 환경의 광 조건이 식별될 수 있다. 또한, 본 방법에 의해 특성화된 특정 환경의 광 조건을 모방함으로써, 소정의 환경에서 원하는 광 조건이 달성될 수 있다. 따라서, 본 방법은 다른 실내 환경에서 양호하고 효율적인 광 조건을 만들어낼 수 있는 가능성을 높일 수 있다.
도 4a는 실내 환경(218), 예컨대 사무실 환경의 복수의 이미지 중 두 이미지(216a 및 216b)를 도시한다. 복수의 이미지(218) 중 제1 이미지(216a)는 환경 내의 제1 유리한 지점으로부터의 제1 뷰(view)를 도시하고, 복수의 이미지(218) 중 제2 이미지(216b)는 환경 내의 제2 유리한 지점으로부터의 제2 뷰를 나타낸다. 제1 뷰와 제2 뷰가 상이하여 환경의 더 큰 부분이 샘플링된다. 이에, 환경의 더 나은 특성화가 제공된다. 또한, 상이한 노출을 통해 동적 범위를 개선하기 위해 동일한 장면의 복수의 이미지가 취득될 수 있음을 알아야 한다. 다시 말해서, 획득 단계(602)는 환경의 복수의 이미지를 캡처하는 것을 포함한다.
도 4b는 전술한 이미지 센서(210)의 개별 센서 엘리먼트에 의해 검출된 광량을 결정함으로써, 평균화된 이미지(216a 및 216b)에 대해 취득된, 제1, 제2 및 제3 스펙트럼 분포 내의 광의 수직 공간 분포를 도시한다.
여기서 평균이란 용어는 평균, 중앙값, 분산, 표준 편차 또는 다른 신뢰 구간 내의 변동과 같은 상이한 통계 척도를 포함하는 것임을 알아야 한다.
도 4b로부터, ΔλB로 표시된 청색광은 현재 환경에서 강도가 감소하는 반면, ΔλR로 표시된 적색광의 양은 이미지 전체에서 우세한 것으로, 즉, 적색광이 환경의 모든 수직 공간 각도에 있어서 청색 및 녹색(ΔλG) 광량보다 큰 것을 추론할 수 있다. 도 4b의 결과를 도 2c 또는 도 3b와 비교하면, 광 조건이 상이한 것을 관찰할 수 있다. 이를 위해, 원한다면, 사무실 환경의 광 조건은 실내 환경 내의 광원을, 광원이 방출하는 광의 수직 공간 분포가 실외 환경의 그것과 유사해지게 조정함으로써 실외 환경과 유사하게 조정될 수 있음을 알아야 한다. 앞의 설명에서는, 본 방법이 환경의 광 조건을 효율적으로 특성화할 수 있음을 예시하였다. 본 방법은 또한 환경 내의 상이한 위치에서의 광 조건을 비교하거나 상이한 환경에서의 광 조건을 비교하는 단순화된 방법도 제공한다. 앞의 광의 수직 공간 분포 결과는 일반적인 실내 수직 명시야(light-field)가 모든 자연 환경과는 상이함을 보여주며, 이에 실내의 자연 명시야의 시뮬레이션이 웰빙을 증가시키고 스트레스를 감소시킬 가능성을 상승시킨다. 같은 요지가 소, 돼지, 가금류 등을 수용하는 시설로 확대될 수 있어 생산성을 개선하여, 스트레스와 위생 불량을 줄일 수 있다.
도 5는 전술한 방법을 사용하여 달성된 실험 결과를 도시한다. 보다 상세하게는, 교정된 디지털 카메라가 이미지의 상이한 장면의 복수의 와이드 필드 이미지를 기록하는데 사용되었다. 교정된 카메라를 제공하기 위하여, 본 방법(600)은 해당 카메라에 대해 광자 플럭스 감도 또는 절대 에너지 스케일을 교정하는 단계를 더 포함할 수 있다. 본 방법은 카메라를 방사선측정에 의해 교정하는 단계를 더 포함할 수 있다. 교정 단계는 카메라를 측광에 의해 교정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
환경의 이미지는 이미지의 중앙에 배치된 장면의 수평면과 함께 원형 이미지(도시 생략)를 생성하는 180° 어안 카메라 대물렌즈에 의해 획득되었다. 이미지 내에 수평면을 중앙에 배치하는 것은 간단한 기준계를 제공한다. 보다 구체적으로, 환경으로부터의 광이 카메라에 입사하는 각도에 관련된 기준 수직 각도 스팬 및 기준 수평 각도 스팬과 연관되는 제1 타입의 기준 데이터 엘리먼트를, 적어도, 포함하는 광 데이터 세트가 획득될 수 있다.
광 데이터 세트는 환경 내의 기준 고도에 관한 수직 각도 스팬과 연관되는 제1 타입의 기준 데이터 엘리먼트를 포함할 수 있음을 알아야 한다. 이에, 환경 내의 고도가 상이한 위치에서 광의 수직 각도 분포가 특성화될 수 있다.
단일 이미지가 환경을 나타낼 수도 있고 또는 여러 이미지를 캡처하고 이를 평균화하는 것이 환경의 특성을 개선할 수도 있다. 획득된 교정된 이미지로부터, 상이한 수직 공간 분포, 즉 수직 각도에서의 평균 방사휘도가 결정될 수 있다. 스펙트럼 광자 방사휘도의 측정 단위를 제공하는, 수직 각도 스팬 및 파장 스펙트럼 범위 당 광자 복사휘도의 교정은, 예컨대 예비 미터(spare meter) 당, 초당, 스테라디안 당, 나노미터 파장 당 광자수, 즉 #photons m2 s-1 sr-1 nm-1일 수 있다. 대안으로 이를 위해 예비 미터 당, 초당, 스페리디안 당, 나노미터 당 조도가 도출될 수도 있다. 이를 위해, 방사휘도(radiance)란 용어는 또한 인간의 스펙트럼 감도에 기반으로 한 등가의 척도인 휘도를 포함할 수도 있다.
이 방법의 실험적 실현이 상이한 환경으로부터 도 5에 도시되어 있다. 도 5의 그래프는 400 내지 700 nm의 가시 파장 범위에 대한 평균 방사휘도를 도시한다. ΔλB, ΔλG 및 ΔλR로 표시된 곡선은 광 스펙트럼의 부분인, 청색 400 내지 500 nm, 녹색 500 내지 600 nm, 및 적색 600 내지 700 nm에 대응한다. 검출된 총 광량(ΔλTOT)도 도 5의 그래프에서 볼 수 있다. 도 5a 및 도 5b는 조밀한 세쿼이아 숲 및 열린 삼림 지대에서의 광 조건을 각각 도시한다.
측정치는 수평면을 중심으로 한 180° 어안 렌즈가 장착된 Nikon SLR 카메라로 취득되었다. 이것은 단일 노출로 직하에서 직상으로 모든 수직 각도의 적용 범위를 의미하지만, 한편으론 더 많은 표준 렌즈로 큰 각도 필드를 커버하기 위해 클리노미터(clinometer)가 장착된 카메라를 이동하는 것도 가능하다는 것을 알아야 한다.
당업자는 본 발명이 결코 전술한 바람직한 실시형태들에 제한되지 않음을 알 것이다. 반면, 첨부된 청구범위 내에서 수많은 수정 및 변형이 가능하다.
예를 들어, 컬러 카메라는 카메라의 이미지 센서를 덮는 여러 광학 필터를 사용할 수 있다. 카메라는 예를 들어 적색 광학 필터, 청색 광학 필터 및 녹색 광학 필터를 포함할 수 있다.
제1 타입의 복수의 데이터 엘리먼트 각각은 제1 타입의 적어도 2개의 센서 엘리먼트에 대응할 수 있다. 제1 타입의 복수의 센서 엘리먼트를 사용함으로써 "픽셀" 비닝(binning)이 가능하다. "픽셀" 비닝은, 인접한 "픽셀들"로부터의 신호들이 결합되게 할 수 있으며, 이것은 공간 분해능이 저하되더라도 판독 속도를 더 빠르게 하고 신호 대 잡음비를 개선하는 이점을 제공할 수 있다.
따라서, 제2 타입 또는 제3 타입의 센서 엘리먼트가 비닝될 수 있다.
센서 엘리먼트는 자외선, 가시광선 또는 적외선에 민감할 수 있다.
또한, 개시하는 실시형태들에 대한 변형도, 도면, 개시내용 및 첨부된 청구범위를 연구하여 청구된 발명을 실시하는 당업자라면 이해되고 달성될 수 있다.

Claims (10)

  1. 환경 내의 공간 광 분포를 결정하는 방법에 있어서,
    카메라를 사용하여 환경(202)으로부터 광을 수집함으로써 공간적으로 분해된 광 데이터 세트(100)를 획득하는 단계(602)로서, 상기 광 데이터 세트(100)는 제1 타입(106)의 복수의 데이터 엘리먼트를 포함하고, 상기 제1 타입(106)의 각각의 데이터 엘리먼트는 수직 각도 스팬 및 수평 각도 스팬과 연관되며, 상기 수직 각도 스팬 및 수평 각도 스팬은 상기 환경(202)으로부터의 광이 상기 카메라에 입사하는 각도에 관련되며, 상기 제1 타입(106)의 각각의 데이터 엘리먼트는 제1 스펙트럼 범위 내의 입사 광량에 관한 데이터를 포함하는, 상기 획득하는 단계(602)와,
    상기 광 데이터 세트(100)에 기초하여, 제1 스펙트럼 범위 내에서 광의 수직 공간 분포를 결정하는 단계(604)
    를 포함하는, 공간 광 분포를 결정하는 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 광 데이터 세트는 제2 타입의 복수의 데이터 엘리먼트를 포함하며, 상기 제2 타입의 각각의 데이터 엘리먼트는 제2 스펙트럼 범위 내의 입사 광량에 관한 데이터를 포함하고, 상기 제2 스펙트럼 범위는 상기 제1 스펙트럼 범위와는 상이하며, 상기 방법은, 상기 광 데이터 세트에 기초하여, 상기 제2 스펙트럼 범위 내에서 상기 광의 수직 공간 분포를 결정하는 단계를 더 포함하는, 공간 광 분포를 결정하는 방법.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 획득하는 단계는,
    상기 카메라의 이미지 센서의 제1 타입의 각각의 센서 엘리먼트 상에 입사하는 광량을 검출함으로써 상기 제1 타입의 복수의 데이터 엘리먼트 각각에 대해, 상기 제1 스펙트럼 범위 내의 입사 광량에 관한 데이터를 결정하는 단계와,
    상기 카메라의 이미지 센서의 제2 타입의 각각의 센서 엘리먼트 상에 입사하는 광량을 검출함으로써 상기 제2 타입의 복수의 데이터 엘리먼트 각각에 대해, 상기 제2 스펙트럼 범위 내의 입사 광량에 관한 데이터를 결정하는 단계 중 적어도 하나의 단계를 더 포함하는, 공간 광 분포를 결정하는 방법.
  4. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 광을 수집하는 단계는, 상기 환경의 복수의 이미지(216)을 캡처하는 단계를 포함하는, 공간 광 분포를 결정하는 방법.
  5. 제4항에 있어서, 상기 복수의 이미지(216) 중 제1 이미지(216a)는 상기 환경의 제1 뷰(view)를 보여주고, 상기 복수의 이미지(216) 중 제2 이미지(216b)는 상기 환경의 제2 뷰를 보여주는, 공간 광 분포를 결정하는 방법.
  6. 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 광 데이터 세트는 상기 환경으로부터의 광이 상기 카메라에 입사하는 각도에 관련된 기준 수직 각도 스팬 및 기준 수평 각도 스팬과 연관되는 상기 제1 타입의 기준 데이터 엘리먼트를 포함하는, 공간 광 분포를 결정하는 방법.
  7. 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 광 데이터 세트는 상기 환경 내의 기준 고도에 관한 수직 각도 스팬과 연관되는 상기 제1 타입의 기준 데이터 엘리먼트를 포함하는, 공간 광 분포를 결정하는 방법.
  8. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 카메라에 대한 절대 에너지 스케일 또는 광자 플럭스 감도를 교정하는 단계를 더 포함하는, 공간 광 분포를 결정하는 방법.
  9. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 카메라의 방사선측정 교정(radiometrical calibration)을 더 포함하는, 공간 광 분포를 결정하는 방법.
  10. 제8항에 있어서, 상기 교정하는 단계는 상기 카메라를 측광 교정(photometrical calibration)하는 것을 포함하는, 공간 광 분포를 결정하는 방법.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10590278B2 (en) 2017-04-10 2020-03-17 Nanophase Technologies Corporation Coated powders having high photostability
CN110530512B (zh) * 2019-08-28 2021-02-19 华南理工大学 一种天空亮度分布测量装置和方法
RU2732793C1 (ru) * 2019-11-20 2020-09-22 Российская Федерация, от имени которой выступает Государственная корпорация по космической деятельности «Роскосмос», Способ косвенной абсолютной радиометрической калибровки
AT525768B1 (de) * 2021-12-20 2023-12-15 Avl List Gmbh Verfahren zur erkennung von einer umgebungslichtbedingung

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003302669A (ja) * 2002-04-12 2003-10-24 Olympus Optical Co Ltd カメラの露出制御装置
US6898331B2 (en) * 2002-08-28 2005-05-24 Bae Systems Aircraft Controls, Inc. Image fusion system and method
US7268925B1 (en) * 2003-02-24 2007-09-11 Pritest, Inc. Image sensor optimization
JP4568797B2 (ja) * 2004-06-07 2010-10-27 財団法人新産業創造研究機構 ビデオカメラの撮影支援プログラム及び編集支援プログラム
JP4541859B2 (ja) * 2004-12-08 2010-09-08 サムスン・デジタル・イメージング・カンパニー・リミテッド カメラ及び輝度分布表示方法
US8149268B1 (en) * 2010-11-05 2012-04-03 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Army System and method for determining three-dimensional information from two-dimensional images
TWI446131B (zh) * 2011-05-04 2014-07-21 Univ Nat Cheng Kung 使用攝影裝置的亮度調整系統及方法
US9324146B2 (en) * 2014-06-16 2016-04-26 Northwestern University Photometric and radiometric calibration using optical feedback
US9785837B2 (en) * 2014-10-21 2017-10-10 Bae Systems Information And Electronic Systems Integration Inc. Measuring atmospheric attributes using multispectral images

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