WO2023120990A1 - Method and device for testing hologram pattern analysis software of digital holographic microscope - Google Patents

Method and device for testing hologram pattern analysis software of digital holographic microscope Download PDF

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WO2023120990A1
WO2023120990A1 PCT/KR2022/017999 KR2022017999W WO2023120990A1 WO 2023120990 A1 WO2023120990 A1 WO 2023120990A1 KR 2022017999 W KR2022017999 W KR 2022017999W WO 2023120990 A1 WO2023120990 A1 WO 2023120990A1
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WO
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image
algorithms
holographic
extracting
analysis software
Prior art date
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PCT/KR2022/017999
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이대건
공대성
최현석
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(주)힉스컴퍼니
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    • G06F11/00Error detection; Error correction; Monitoring
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    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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Definitions

  • the present invention relates to a method and apparatus for testing hologram pattern analysis software of a digital holographic microscope, and more specifically, to a method and apparatus for testing the performance of software for generating a three-dimensional correction image based on an image captured by a digital holographic microscope. It's about
  • a digital holographic microscope is used in various industrial fields to precisely measure a three-dimensional phenomenon of a specific object.
  • a holographic image generated by such a digital holographic microscope may include unnecessary noise information. Accordingly, a post-processing process for the holographic image is required.
  • image processing may include a plurality of detailed processes.
  • the image processing software may be composed of a combination of algorithms and/or functions for each of a plurality of detailed processes.
  • these plurality of algorithms and/or functions are developed separately by different developers.
  • algorithm versions are managed by each developer in chronological order.
  • the present invention provides a hologram pattern analysis software test method of a digital holographic microscope, a computer program stored in a computer readable medium, a computer readable medium and a device (system) in which the computer program is stored to solve the above problems.
  • the present invention can be implemented in a variety of ways, including a method, an apparatus (system), a computer program stored in a computer readable medium, or a computer readable medium in which a computer program is stored.
  • a holographic pattern analysis software test method of a digital holographic microscope performed by at least one processor, (a) performs frequency domain transformation on a holographic image including an object image and a reference image (b) extracting one of a plurality of second algorithms for performing filtering on the frequency domain transformed holographic image; (c) based on the filtered holographic image Extracting one of a plurality of third algorithms for calculating the optical path difference between the object light and the reference light; (d) among a plurality of fourth algorithms for generating a frequency domain field of the corrected image using the calculated optical path difference. and (e) generating a correction image for the input holographic image by combining the algorithms extracted by steps (a) to (d).
  • the method further includes performing a performance test corresponding to a combination of algorithms based on the generated corrected image.
  • the step of performing a performance test corresponding to a combination of algorithms based on the generated correction image includes memory usage (space complexity), correction image generation speed (time complexity) and and performing a performance test corresponding to the combination of algorithms based on a predetermined performance index including vibration stability.
  • steps (a) to (e) are repeatedly performed until a correction image corresponding to a predetermined depth accuracy of a target object associated with a holographic image is generated based on a plurality of algorithm combinations. .
  • a computer program stored in a computer readable recording medium is provided to execute the above-described method according to an embodiment of the present invention on a computer.
  • a computing device includes a communication module, a memory, and at least one processor connected to the memory and configured to execute at least one computer-readable program included in the memory.
  • At least one program extracts one of a plurality of first algorithms for performing frequency domain transformation on a holographic image including an object image and a reference image, and performs filtering on the frequency domain transformed holographic image.
  • Extract one of the 2 algorithms extract one of a plurality of third algorithms for calculating the optical path difference between the object light and the reference light based on the filtered hologram image, and use the calculated optical path difference to calculate the frequency of the corrected image.
  • the computing device may perform image processing on the holographic image without using the data of the digital holographic microscope as it is, and thus more precise data may be obtained.
  • the computing device may determine whether the software can produce the best performance when combining certain algorithms, and improve the performance of the hologram pattern analysis software based on the determined result.
  • FIG. 1 is a block diagram showing an example of a digital holographic microscope device according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of generating a correction image by a computing device according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of the configuration of image processing software according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of a hologram pattern analysis software test method of a digital holographic microscope according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of a method for determining hologram pattern analysis software according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a block diagram showing an internal configuration of a computing device according to an embodiment of the present invention.
  • first and second are used to distinguish a specific component from other components, and the aforementioned components are not limited by these terms.
  • the “first” element may have the same or similar shape as the “second” element.
  • the light source 110 generates light for observing the target object 160 and may refer to a laser.
  • light irradiated by the light source 110 may pass through the lens and the entire system.
  • light irradiated by the light source 110 may be split into two lights (eg, an object light and a reference light) when the light splitter 120 meets the first light splitter 120 .
  • the two divided lights may pass through the first collimator 130_1 and the second collimator 130_2, respectively.
  • the collimator may refer to a device that makes the incident beam or the incident particle beam parallel.
  • the object light may move to the second light splitter 140 and the reference light may move to the first reflector 150_1.
  • the object light may pass through the objective lens at the rear diaphragm and irradiate the target object 160 .
  • the object light reflected from the target object 160 may move to the second light splitter 140 again.
  • the reference light may be reflected from the second reflector 150_2 and the third reflector 150_3 and move to the second light splitter 140 . That is, the object light and the reference light interfere with each other in the second beam splitter 140, and an interference pattern generated by the interference may be recorded in the camera sensor 170.
  • the interference pattern may be generated in the form of a hologram, and accordingly, a holographic image corresponding to the target object may be generated.
  • the holographic image of the target object 160 generated in this way may be calibrated based on holographic pattern analysis software.
  • the computing device 200 may be a device that performs image processing associated with a digital holographic microscope. As shown, the computing device 200 may generate a correction image 230 by receiving a holographic image 220 based on the image processing software 210 .
  • the image processing software 210 may be any software for removing noise included in the holographic image 220 and correcting the image to a clearer image and/or an image in which a specific region is emphasized, and a combination of a plurality of algorithms. can be configured.
  • the hologram image 220 may include an object image and a reference image. In other words, the hologram image 220 may include an object hologram and a reference hologram.
  • the computing device 200 receives the holographic image 220 and performs a Fast Fourier Transform (FFT) on the received holographic image 220 to transform a spatial domain. It can be converted to the spatial frequency domain.
  • the computing device 200 may convert a hologram signal of object light associated with an object image into a frequency domain and convert a hologram signal of reference light associated with a reference image into a frequency domain.
  • FFT Fast Fourier Transform
  • the computing device 200 may perform filtering on the hologram signal converted to the frequency domain. For example, the computing device 200 may block a signal of a specific frequency included in a hologram signal (eg, a hologram signal of object light and a hologram signal of reference light) by using a band pass filter.
  • the specific frequency may be predetermined and may be a frequency associated with noise included in the hologram signal.
  • the computing device 200 may convert the spatial frequency domain into the spatial domain again by performing an inverse fast Fourier transform on the hologram signal.
  • the computing device 200 averages the brightness values of the spatial domain of the object light and the spatial domain of the reference light to standardize the overall brightness, and obtains an optical path difference (phase) between the object light and the reference light. .
  • the computing device 200 fixes the length of the reference light and uses the brightness value in the spatial domain as a standard.
  • the optical path difference can be obtained or calculated with
  • the computing device 200 may generate a new frequency domain field of the corrected image 230 by using the obtained optical path difference. Then, the computing device 200 may extract a new phase obtained by subtracting the phase of the reference light from the object light in the generated new frequency domain field. For example, the computing device 200 may extract a new phase obtained by subtracting the phase of the reference light from the phase of the normalized object light using a predetermined phase extraction algorithm and/or a machine learning model. In this case, the computing device 200 may reconstruct the phase information by removing the phase discontinuity and estimating the actual phase value. In addition, a final corrected image 230 may be generated by removing a background.
  • the computing device 200 may generate a correction image 230 corresponding to the holographic image 220 using the image processing software 210 .
  • the image processing software 210 may be composed of a plurality of algorithm combinations for performing the above-described process.
  • each algorithm constituting the algorithm combination may be separately developed or version-up and included in the image processing software 210 .
  • the computing device 200 can perform image processing on the holographic image 220 without using the data of the digital hologram microscope as it is, and thus more precise data can be obtained.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of the configuration of the image processing software 210 according to an embodiment of the present invention.
  • the image processing software 210 may be composed of a combination of a plurality of algorithms each performing independent functions.
  • the image processing software 210 performs one of a plurality of first algorithms 310 performing frequency domain transformation on a holographic image including an object image and a reference image and filtering on the frequency domain transformed holographic image.
  • some of the plurality of algorithms constituting the image processing software 210 may be replaced or replaced. That is, when a new version of the algorithm is developed, the corresponding part of the algorithm may be replaced to configure the image processing software 210 .
  • the quality of the corrected image 350 generated according to the changed image processing software 210 may be differently determined. In other words, the quality of the corrected image 350 generated may be differently determined according to the performance of the algorithm combination.
  • the computing device (200 in FIG. 2 ) includes a plurality of first algorithms 310 , a plurality of second algorithms 320 , a plurality of third algorithms 330 , and a plurality of fourth algorithms 340 .
  • the computing device may generate a plurality of algorithm combinations having different configurations. For example, the computing device may randomly generate a plurality of algorithm combinations, but is not limited thereto, and may generate a plurality of algorithm combinations based on a user input received from a user terminal. In this case, the computing device may perform a performance test for each of the plurality of algorithms.
  • each algorithm may be stored and managed on a separate database.
  • the computing device may construct an algorithm combination by extracting an algorithm from the database.
  • the computing device may generate an algorithm combination when a new (versioned-up) algorithm is stored in a database or generate an algorithm combination when a separate input is received from an arbitrary user.
  • the performance test may be determined as a predetermined performance index including depth precision of the target object, speed of generating the corrected image, and vibration stability based on the quality of the corrected image.
  • the depth precision is a value indicating how accurate the internal depth of the target object can be measured
  • the correction image generation speed may indicate the time required to generate the correction image 350 from the hologram image.
  • the vibration stability may be a value indicating whether a hologram image can be measured with a degree of accuracy in response to a minute external shock.
  • the performance index is not limited to indexes of depth accuracy, correction image generation speed, and vibration stability, and may further include indexes for computing resources required for image processing.
  • the computing device may extract an algorithm combination having a performance equal to or higher than a predetermined threshold based on the generated plurality of correction images, and determine the extracted algorithm combination with holographic pattern analysis software of the digital holographic microscope.
  • the predetermined threshold may be determined as a result of a performance test of the hologram analysis software determined in advance, but is not limited thereto, and may be determined and/or replaced with the highest value among the result values of the performance test so far.
  • the computing device may generate a performance ranking list indicating a performance ranking of each algorithm combination through a performance test.
  • the performance ranking list thus generated may be transmitted to any user terminal associated with the computing device.
  • the user of the user terminal can check the performance test result of each algorithm combination included in the performance ranking list and select a specific algorithm combination by touch input.
  • the computing device may receive an input for a specific algorithm combination from the user terminal, and determine hologram pattern analysis software of the digital holographic microscope based on the received input.
  • the image processing software 210 is determined based on the first to fourth algorithms 310 to 340, but is not limited thereto, and the image processing software 210 may use any number of divided algorithms. can be made up of combinations. With this configuration, the computing device can determine whether the software can produce the best performance when combining certain algorithms, and improve the performance of the hologram pattern analysis software based on the determined result.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of a hologram pattern analysis software test method 400 of a digital holographic microscope according to an embodiment of the present invention.
  • the hologram pattern analysis software test method 400 may be performed by at least one processor (eg, at least one processor of a computing device).
  • the hologram pattern analysis software test method 400 may be initiated by a processor extracting or determining a plurality of algorithms constituting the hologram pattern analysis software.
  • the processor may extract one of a plurality of first algorithms performing frequency domain transformation on a holographic image including an object image and a reference image (S410).
  • the processor may extract one of a plurality of second algorithms for performing filtering on the frequency domain-converted holographic image (S420).
  • the processor may extract one of a plurality of third algorithms for calculating an optical path difference between the object light and the reference light based on the filtered holographic image (S430).
  • the processor may extract one of a plurality of fourth algorithms for generating a frequency domain field of the corrected image using the calculated optical path difference (S440).
  • the processor may generate a correction image for the input holographic image by combining the extracted algorithms.
  • the processor may repeatedly perform the above-described process until correction images of a predetermined number or more are generated based on a combination of a plurality of algorithms.
  • the processor may generate a corrected image by extracting all combinations of algorithms included in the first to fourth algorithms, but is not limited thereto, and the processor may generate a specific number of algorithms included in the first to fourth algorithms.
  • a corrected image may be generated by extracting the above combinations.
  • the processor may perform a performance test corresponding to a combination of algorithms based on the generated corrected image.
  • the processor may perform a performance test corresponding to a combination of algorithms based on predetermined performance indicators including depth accuracy of an object associated with a holographic image, correction image generation speed, and vibration stability.
  • the hologram pattern analysis software determination method 500 may be performed by at least one processor (eg, at least one processor of a computing device).
  • the holographic pattern analysis software determination method 500 may be initiated by a processor combining algorithms to generate a correction image for an input holographic image (S510).
  • the above-described process may be repeatedly performed with a combination of different algorithms, and the processor may determine whether a corrected image matching the depth accuracy of the object related to the holographic image is generated (S520). When it is determined that a corrected image that meets the depth accuracy is not generated, the processor may generate a corrected image using another algorithm combination. When a corrected image matching the depth accuracy of the object is generated through the above process, the processor may perform a performance test corresponding to the algorithm combination (S530). As described above, the performance test may be performed based on predetermined performance indicators including memory usage (space complexity), correction image generation speed (time complexity), and vibration stability according to algorithm combinations.
  • the processor may determine whether a specific algorithm combination has performance equal to or greater than a predetermined threshold value (S540).
  • the threshold value may be determined as a result value of a performance test of the hologram analysis software determined in advance, but is not limited thereto, and may be determined and/or replaced with the highest value among the result values of the performance test so far. Then, the processor may determine an algorithm combination having a performance equal to or higher than a predetermined threshold value using the new holographic pattern analysis software of the digital holographic microscope (S550).
  • the computing device 200 may include a memory 610 , a processor 620 , a communication module 630 and an input/output interface 640 . As shown in FIG. 6 , the computing device 200 may be configured to communicate information and/or data over a network using a communication module 630 .
  • Memory 610 may include any non-transitory computer readable storage medium.
  • the memory 610 is a non-perishable mass storage device (permanent mass storage device) such as random access memory (RAM), read only memory (ROM), disk drive, solid state drive (SSD), flash memory, and the like. mass storage device).
  • a non-perishable mass storage device such as a ROM, SSD, flash memory, disk drive, etc. may be included in the computing device 200 as a separate permanent storage device separate from memory.
  • an operating system and at least one program code may be stored in the memory 610 .
  • a recording medium readable by such a separate computer may include a recording medium directly connectable to the computing device 200, for example, a floppy drive, a disk, a tape, a DVD/CD-ROM drive, a memory card, etc. It may include a computer-readable recording medium.
  • software components may be loaded into the memory 610 through the communication module 630 rather than a computer-readable recording medium.
  • at least one program may be loaded into the memory 610 based on a computer program installed by files provided by developers or a file distribution system that distributes application installation files through the communication module 630. can
  • the processor 620 may be configured to process commands of a computer program by performing basic arithmetic, logic, and input/output operations. Commands may be provided to a user terminal (not shown) or other external system by the memory 610 or the communication module 630 .
  • the communication module 630 may provide a configuration or function for a user terminal (not shown) and the computing device 200 to communicate with each other through a network, and the computing device 200 may provide an external system (for example, a separate cloud system). etc.) may provide a configuration or function to communicate with. For example, control signals, commands, data, etc. provided under the control of the processor 620 of the computing device 200 are transmitted through the communication module 630 and the network to the user terminal and/or the user terminal through the communication module of the external system. and/or transmitted to an external system.
  • the input/output interface 640 of the computing device 200 may be connected to the computing device 200 or may be a means for interface with a device (not shown) for input or output that may be included in the computing device 200.
  • the input/output interface 640 is illustrated as an element separately configured from the processor 620 , but is not limited thereto, and the input/output interface 640 may be included in the processor 620 .
  • Computing device 200 may include many more components than those of FIG. 6 . However, there is no need to clearly show most of the prior art components.
  • the processor 620 of the computing device 200 may be configured to manage, process, and/or store information and/or data received from a plurality of user terminals and/or a plurality of external systems.
  • Various embodiments of the present invention may be performed by a data processing device, eg, one or more programmable processors and/or one or more computing devices, or as a computer readable recording medium and/or a computer program stored on a computer readable recording medium.
  • a data processing device eg, one or more programmable processors and/or one or more computing devices, or as a computer readable recording medium and/or a computer program stored on a computer readable recording medium.
  • the above-described computer programs may be written in any form of programming language, including compiled or interpreted languages, and may be distributed in any form, such as a stand-alone program, module, or subroutine.
  • a computer program may be distributed over one computing device, multiple computing devices connected through the same network, and/or distributed over multiple computing devices connected through multiple different networks.
  • the methods and/or various embodiments described above may be performed by one or more processors configured to execute one or more computer programs that process, store, and/or manage any function, function, or the like, by operating on input data or generating output data.
  • processors configured to execute one or more computer programs that process, store, and/or manage any function, function, or the like, by operating on input data or generating output data.
  • the method and/or various embodiments of the present invention may be performed by a special purpose logic circuit such as a Field Programmable Gate Array (FPGA) or an Application Specific Integrated Circuit (ASIC), and the method and/or various embodiments of the present invention may be performed.
  • Apparatus and/or systems for performing the embodiments may be implemented as special purpose logic circuits such as FPGAs or ASICs.
  • the one or more processors executing the computer program may include a general purpose or special purpose microprocessor and/or one or more processors of any kind of digital computing device.
  • the processor may receive instructions and/or data from each of the read-only memory and the random access memory, or receive instructions and/or data from the read-only memory and the random access memory.
  • components of a computing device performing methods and/or embodiments may include one or more processors for executing instructions, and one or more memory devices for storing instructions and/or data.
  • a computing device may exchange data with one or more mass storage devices for storing data.
  • a computing device may receive/receive data from and transfer data to a magnetic or optical disc.
  • a computer-readable storage medium suitable for storing instructions and/or data associated with a computer program includes semiconductor memory devices such as Erasable Programmable Read-Only Memory (EPROM), Electrically Erasable PROM (EEPROM), and flash memory devices. Any type of non-volatile memory may be included, but is not limited thereto.
  • computer readable storage media may include magnetic disks such as internal hard disks or removable disks, magneto-optical disks, CD-ROM and DVD-ROM disks.
  • a computing device includes a display device (eg, a cathode ray tube (CRT), a liquid crystal display (LCD), etc.) It may include a pointing device (eg, a keyboard, mouse, trackball, etc.) capable of providing input and/or commands to, but is not limited thereto. That is, the computing device may further include any other type of device for providing interaction with a user.
  • a computing device may provide any form of sensory feedback to a user for interaction with the user, including visual feedback, auditory feedback, and/or tactile feedback.
  • the user may provide input to the computing device through various gestures such as visual, voice, and motion.
  • various embodiments may be implemented in a computing system including a back-end component (eg, a data server), a middleware component (eg, an application server), and/or a front-end component.
  • the components may be interconnected by any form or medium of digital data communication, such as a communication network.
  • the communication network may include a local area network (LAN), a wide area network (WAN), and the like.
  • a computing device based on the example embodiments described herein may be implemented using hardware and/or software configured to interact with a user, including a user device, user interface (UI) device, user terminal, or client device.
  • the computing device may include a portable computing device such as a laptop computer.
  • the computing device may include personal digital assistants (PDAs), tablet PCs, game consoles, wearable devices, internet of things (IoT) devices, virtual reality (VR) devices, AR (augmented reality) device, etc. may be included, but is not limited thereto.
  • PDAs personal digital assistants
  • tablet PCs tablet PCs
  • game consoles wearable devices
  • IoT internet of things
  • VR virtual reality
  • AR augmented reality
  • a computing device may further include other types of devices configured to interact with a user.
  • the computing device may include a portable communication device (eg, a mobile phone, smart phone, wireless cellular phone, etc.) suitable for wireless communication over a network, such as a mobile communication network.
  • a computing device communicates wirelessly with a network server using wireless communication technologies and/or protocols such as radio frequency (RF), microwave frequency (MWF) and/or infrared ray frequency (IRF). It can be configured to communicate with.
  • RF radio frequency
  • MMF microwave frequency
  • IRF infrared ray frequency

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Abstract

The present invention relates to a method for testing hologram pattern analysis software of a digital holographic microscope. The method for testing hologram pattern analysis software of a digital holographic microscope comprises the steps of: (a) extracting one of a plurality of first algorithms for performing frequency domain transformation on a holographic image including an object image and a reference image; (b) extracting one of a plurality of second algorithms for performing filtering of the frequency domain transformed holographic image; (c) extracting one of a plurality of third algorithms for calculating the optical path difference between an object light and a reference light on the basis of the filtered holographic image; (d) extracting one of a plurality of fourth algorithms for generating a frequency domain field of a corrected image by using the calculated optical path difference; and (e) generating a corrected image of the input holographic image by combining the algorithms extracted in steps (a) to (d).

Description

디지털 홀로그래픽 현미경의 홀로그램 패턴 분석 소프트웨어 테스트 방법 및 장치Hologram pattern analysis software test method and apparatus of digital holographic microscope
본 발명은 디지털 홀로그래픽 현미경의 홀로그램 패턴 분석 소프트웨어 테스트 방법 및 장치에 관한 것으로, 구체적으로, 디지털 홀로그래픽 현미경에 의해 촬영된 영상을 기초로 3차원 보정 영상을 생성하는 소프트웨어의 성능 테스트 방법 및 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a method and apparatus for testing hologram pattern analysis software of a digital holographic microscope, and more specifically, to a method and apparatus for testing the performance of software for generating a three-dimensional correction image based on an image captured by a digital holographic microscope. it's about
현재 다양한 산업 현장에서 특정 객체의 3차원 현상 등을 정밀하게 측정하기 위해 디지털 홀로그래픽 현미경(digital holographic microscope)이 이용되고 있다. 일반적으로, 이러한 디지털 홀로그래픽 현미경에 의해 생성되는 홀로그램 영상은 불필요한 노이즈 정보를 포함할 수 있다. 이에 따라, 홀로그램 영상에 대한 후처리 과정이 필요하다.Currently, a digital holographic microscope is used in various industrial fields to precisely measure a three-dimensional phenomenon of a specific object. In general, a holographic image generated by such a digital holographic microscope may include unnecessary noise information. Accordingly, a post-processing process for the holographic image is required.
한편, 홀로그램 영상에 대한 후처리 과정으로서 이미지 처리는 복수의 세부 과정을 포함할 수 있다. 이에 따라, 이미지 처리 소프트웨어는 복수의 세부 과정 각각에 대한 알고리즘들 및/또는 함수들의 조합으로 구성될 수 있다. 또한, 일반적으로 이러한 복수의 알고리즘들 및/또는 함수들은 서로 다른 개발자들에 의해 개별적으로 개발된다. 이와 같이 알고리즘들은 서로 다른 개발자에 의해 병렬적으로 개발되기 때문에, 알고리즘의 버전은 시간 순서에 의해 개발자 각각에 의해 관리되는 문제가 있다. 또한, 알고리즘의 버전이 개발자 각각에 의해 관리되는 경우 다양한 버전의 알고리즘들을 조합한 이미지 처리 소프트웨어의 성능을 테스트하기 어려운 문제가 있다.Meanwhile, as a post-processing process for a holographic image, image processing may include a plurality of detailed processes. Accordingly, the image processing software may be composed of a combination of algorithms and/or functions for each of a plurality of detailed processes. Also, typically these plurality of algorithms and/or functions are developed separately by different developers. As such, since algorithms are developed in parallel by different developers, there is a problem in that algorithm versions are managed by each developer in chronological order. In addition, when the version of the algorithm is managed by each developer, it is difficult to test the performance of image processing software combining algorithms of various versions.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 디지털 홀로그래픽 현미경의 홀로그램 패턴 분석 소프트웨어 테스트 방법, 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램, 컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능 매체 및 장치(시스템)를 제공한다.The present invention provides a hologram pattern analysis software test method of a digital holographic microscope, a computer program stored in a computer readable medium, a computer readable medium and a device (system) in which the computer program is stored to solve the above problems.
본 발명은 방법, 장치(시스템), 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램 또는 컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함한 다양한 방식으로 구현될 수 있다.The present invention can be implemented in a variety of ways, including a method, an apparatus (system), a computer program stored in a computer readable medium, or a computer readable medium in which a computer program is stored.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행되는 디지털 홀로그래픽 현미경의 홀로그램 패턴 분석 소프트웨어 테스트 방법은, (a) 객체 영상 및 참조 영상을 포함하는 홀로그램 영상에 대한 주파수 도메인 변환을 수행하는 복수의 제1 알고리즘 중 하나를 추출하는 단계, (b) 주파수 도메인 변환된 홀로그램 영상에 대한 필터링을 수행하는 복수의 제2 알고리즘 중 하나를 추출하는 단계, (c) 필터링된 홀로그램 영상을 기초로 물체광과 참조광 사이의 광 경로차를 산출하는 복수의 제3 알고리즘 중 하나를 추출하는 단계, (d) 산출된 광 경로차를 이용하여 보정 영상의 주파수 도메인 필드를 생성하는 복수의 제4 알고리즘 중 하나를 추출하는 단계 및 (e) (a) 단계 내지 (d) 단계에 의해 추출된 알고리즘들을 조합하여, 입력된 홀로그램 영상에 대한 보정 영상을 생성하는 단계를 포함한다.According to an embodiment of the present invention, a holographic pattern analysis software test method of a digital holographic microscope performed by at least one processor, (a) performs frequency domain transformation on a holographic image including an object image and a reference image (b) extracting one of a plurality of second algorithms for performing filtering on the frequency domain transformed holographic image; (c) based on the filtered holographic image Extracting one of a plurality of third algorithms for calculating the optical path difference between the object light and the reference light; (d) among a plurality of fourth algorithms for generating a frequency domain field of the corrected image using the calculated optical path difference. and (e) generating a correction image for the input holographic image by combining the algorithms extracted by steps (a) to (d).
본 발명의 일 실시예에 따르면, 생성된 보정 영상을 기초로 알고리즘들의 조합에 대응하는 성능 테스트를 수행하는 단계를 더 포함한다.According to an embodiment of the present invention, the method further includes performing a performance test corresponding to a combination of algorithms based on the generated corrected image.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 생성된 보정 영상을 기초로 알고리즘들의 조합에 대응하는 성능 테스트를 수행하는 단계는, 알고리즘 조합에 따른 메모리 사용량(공간 복잡도), 보정 영상 생성 속도(시간 복잡도) 및 진동 안정성을 포함하는 사전 결정된 성능 지표를 기초로 알고리즘들의 조합에 대응하는 성능 테스트를 수행하는 단계를 포함한다.According to an embodiment of the present invention, the step of performing a performance test corresponding to a combination of algorithms based on the generated correction image includes memory usage (space complexity), correction image generation speed (time complexity) and and performing a performance test corresponding to the combination of algorithms based on a predetermined performance index including vibration stability.
본 발명의 일 실시예에 따르면, (a) 단계 내지 (e) 단계는 복수의 알고리즘 조합을 기초로 홀로그램 영상과 연관된 대상 객체의 사전 결정된 깊이 정밀도에 대응하는 보정 영상이 생성될 때까지 반복 수행된다.According to an embodiment of the present invention, steps (a) to (e) are repeatedly performed until a correction image corresponding to a predetermined depth accuracy of a target object associated with a holographic image is generated based on a plurality of algorithm combinations. .
본 발명의 일 실시예에 따르면, 생성된 홀로그램 영상과 연관된 대상 객체의 사전 결정된 깊이 정밀도에 대응하는 보정 영상을 기초로 사전 결정된 임계값 이상의 성능을 갖는 알고리즘 조합을 추출하는 단계 및 추출된 알고리즘 조합을 디지털 홀로그래픽 현미경의 홀로그램 패턴 분석 소프트웨어로 결정하는 단계를 더 포함한다.According to an embodiment of the present invention, extracting an algorithm combination having a performance equal to or higher than a predetermined threshold value based on a correction image corresponding to a predetermined depth accuracy of a target object associated with a generated holographic image, and extracting the extracted algorithm combination and determining with holographic pattern analysis software of the digital holographic microscope.
본 발명의 일 실시예에 따른 상술한 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램이 제공된다.A computer program stored in a computer readable recording medium is provided to execute the above-described method according to an embodiment of the present invention on a computer.
본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치는, 통신 모듈, 메모리 및 메모리와 연결되고, 메모리에 포함된 컴퓨터 판독 가능한 적어도 하나의 프로그램을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함한다. 적어도 하나의 프로그램은, 객체 영상 및 참조 영상을 포함하는 홀로그램 영상에 대한 주파수 도메인 변환을 수행하는 복수의 제1 알고리즘 중 하나를 추출하고, 주파수 도메인 변환된 홀로그램 영상에 대한 필터링을 수행하는 복수의 제2 알고리즘 중 하나를 추출하고, 필터링된 홀로그램 영상을 기초로 물체광과 참조광 사이의 광 경로차를 산출하는 복수의 제3 알고리즘 중 하나를 추출하고, 산출된 광 경로차를 이용하여 보정 영상의 주파수 도메인 필드를 생성하는 복수의 제4 알고리즘 중 하나를 추출하고, 추출된 알고리즘들을 조합하여, 입력된 홀로그램 영상에 대한 보정 영상을 생성하기 위한 명령어들을 포함한다.A computing device according to an embodiment of the present invention includes a communication module, a memory, and at least one processor connected to the memory and configured to execute at least one computer-readable program included in the memory. At least one program extracts one of a plurality of first algorithms for performing frequency domain transformation on a holographic image including an object image and a reference image, and performs filtering on the frequency domain transformed holographic image. Extract one of the 2 algorithms, extract one of a plurality of third algorithms for calculating the optical path difference between the object light and the reference light based on the filtered hologram image, and use the calculated optical path difference to calculate the frequency of the corrected image. It includes instructions for extracting one of a plurality of fourth algorithms for generating a domain field and generating a correction image for an input holographic image by combining the extracted algorithms.
본 발명의 다양한 실시예에서 컴퓨팅 장치는 디지털 홀로그램 현미경의 데이터를 그대로 이용하지 않고 홀로그램 영상에 대한 이미지 처리를 수행할 수 있으며, 이에 따라 보다 정밀한 데이터가 획득될 수 있다.In various embodiments of the present invention, the computing device may perform image processing on the holographic image without using the data of the digital holographic microscope as it is, and thus more precise data may be obtained.
본 발명의 다양한 실시예에서 컴퓨팅 장치는 소프트웨어가 어떤 알고리즘들을 조합할 때 가장 좋은 성능을 낼 수 있는지 여부를 판정하고, 이와 같이 판정된 결과를 기초로 홀로그램 패턴 분석 소프트웨어의 성능을 향상시킬 수 있다.In various embodiments of the present invention, the computing device may determine whether the software can produce the best performance when combining certain algorithms, and improve the performance of the hologram pattern analysis software based on the determined result.
본 발명의 효과는 이상에서 언급한 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자("통상의 기술자"라 함)에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The effects of the present invention are not limited to the effects mentioned above, and other effects not mentioned are clear to those skilled in the art (referred to as "ordinary technicians") from the description of the claims. will be understandable.
본 발명의 실시예들은, 이하 설명하는 첨부 도면들을 참조하여 설명될 것이며, 여기서 유사한 참조 번호는 유사한 요소들을 나타내지만, 이에 한정되지는 않는다.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS Embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings described below, wherein like reference numbers indicate like elements, but are not limited thereto.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 디지털 홀로그래픽 현미경 장치의 예시를 나타내는 블록도이다.1 is a block diagram showing an example of a digital holographic microscope device according to an embodiment of the present invention.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치가 보정 영상을 생성하는 예시를 나타내는 도면이다.2 is a diagram illustrating an example of generating a correction image by a computing device according to an embodiment of the present invention.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 처리 소프트웨어가 구성되는 예시를 나타내는 도면이다.3 is a diagram showing an example of the configuration of image processing software according to an embodiment of the present invention.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 디지털 홀로그래픽 현미경의 홀로그램 패턴 분석 소프트웨어 테스트 방법의 예시를 나타내는 도면이다.4 is a diagram showing an example of a hologram pattern analysis software test method of a digital holographic microscope according to an embodiment of the present invention.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 홀로그램 패턴 분석 소프트웨어 결정 방법의 예시를 나타내는 도면이다.5 is a diagram showing an example of a method for determining hologram pattern analysis software according to an embodiment of the present invention.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치의 내부 구성을 나타내는 블록도이다.6 is a block diagram showing an internal configuration of a computing device according to an embodiment of the present invention.
이하, 본 발명의 실시를 위한 구체적인 내용을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 다만, 이하의 설명에서는 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 우려가 있는 경우, 널리 알려진 기능이나 구성에 관한 구체적 설명은 생략하기로 한다.Hereinafter, specific details for the implementation of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. However, in the following description, if there is a risk of unnecessarily obscuring the gist of the present invention, detailed descriptions of well-known functions or configurations will be omitted.
첨부된 도면에서, 동일하거나 대응하는 구성요소에는 동일한 참조부호가 부여되어 있다. 또한, 이하의 실시예들의 설명에 있어서, 동일하거나 대응되는 구성요소를 중복하여 기술하는 것이 생략될 수 있다. 그러나, 구성요소에 관한 기술이 생략되어도, 그러한 구성요소가 어떤 실시예에 포함되지 않는 것으로 의도되지는 않는다.In the accompanying drawings, identical or corresponding elements are given the same reference numerals. In addition, in the description of the following embodiments, overlapping descriptions of the same or corresponding components may be omitted. However, omission of a description of a component does not intend that such a component is not included in an embodiment.
개시된 실시예의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명이 완전하도록 하고, 본 발명이 통상의 기술자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것일 뿐이다.Advantages and features of the disclosed embodiments, and methods of achieving them, will become apparent with reference to the following embodiments in conjunction with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below and can be implemented in various different forms, only these embodiments make the present invention complete and the scope of the invention to those skilled in the art. It is provided only for complete information.
본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 개시된 실시예에 대해 구체적으로 설명하기로 한다. 본 명세서에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 관련 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서, 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.Terms used in this specification will be briefly described, and the disclosed embodiments will be described in detail. The terms used in this specification have been selected from general terms that are currently widely used as much as possible while considering the functions in the present invention, but these may vary depending on the intention or precedent of a person skilled in the related field, the emergence of new technologies, and the like. In addition, in a specific case, there is also a term arbitrarily selected by the applicant, and in this case, the meaning will be described in detail in the description of the invention. Therefore, the term used in the present invention should be defined based on the meaning of the term and the overall content of the present invention, not simply the name of the term.
본 명세서에서의 단수의 표현은 문맥상 명백하게 단수인 것으로 특정하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 또한, 복수의 표현은 문맥상 명백하게 복수인 것으로 특정하지 않는 한, 단수의 표현을 포함한다. 명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 포함한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다.Expressions in the singular number in this specification include plural expressions unless the context clearly dictates that they are singular. Also, plural expressions include singular expressions unless the context clearly specifies that they are plural. When it is said that a certain part includes a certain component in the entire specification, this means that it may further include other components without excluding other components unless otherwise stated.
본 발명에서, "포함하다", "포함하는" 등의 용어는 특징들, 단계들, 동작들, 요소들 및/또는 구성 요소들이 존재하는 것을 나타낼 수 있으나, 이러한 용어가 하나 이상의 다른 기능들, 단계들, 동작들, 요소들, 구성 요소들 및/또는 이들의 조합이 추가되는 것을 배제하지는 않는다.In the present invention, the terms "comprise", "comprising" and the like may indicate that features, steps, operations, elements and/or components are present, but may be used when such terms include one or more other functions, It is not excluded that steps, actions, elements, components, and/or combinations thereof may be added.
본 발명에서, 특정 구성 요소가 임의의 다른 구성 요소에 "결합", "조합", "연결" 되거나, "반응" 하는 것으로 언급된 경우, 특정 구성 요소는 다른 구성 요소에 직접 결합, 조합 및/또는 연결되거나, 반응할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 예를 들어, 특정 구성 요소와 다른 구성 요소 사이에 하나 이상의 중간 구성 요소가 존재할 수 있다. 또한, 본 발명에서 "및/또는"은 열거된 하나 이상의 항목의 각각 또는 하나 이상의 항목의 적어도 일부의 조합을 포함할 수 있다.In the present invention, when a specific element is referred to as being “coupled”, “combined”, “connected”, or “reactive” to any other element, the specific element is directly bonded to, combined with, and/or other elements. or may be linked or reacted, but is not limited thereto. For example, one or more intermediate components may exist between certain components and other components. Also, in the present invention, “and/or” may include each of one or more items listed or a combination of at least a part of one or more items.
본 발명에서, "제1", "제2" 등의 용어는 특정 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위해 사용되는 것으로, 이러한 용어에 의해 상술된 구성 요소가 제한되진 않는다. 예를 들어, "제1" 구성 요소는 "제2" 구성 요소와 동일하거나 유사한 형태의 요소일 수 있다.In the present invention, terms such as "first" and "second" are used to distinguish a specific component from other components, and the aforementioned components are not limited by these terms. For example, the “first” element may have the same or similar shape as the “second” element.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 디지털 홀로그래픽 현미경 장치(100)의 예시를 나타내는 블록도이다. 도시된 것과 같이, 광원(110)은 대상 객체(160)의 관찰을 수행하기 위한 빛을 발생시키는 것으로서, 레이저(laser)를 지칭할 수 있다. 예를 들어, 광원(110)에 의해 조사된 광(light)은 렌즈와 전체 시스템을 통과할 수 있다.1 is a block diagram showing an example of a digital holographic microscope device 100 according to an embodiment of the present invention. As shown, the light source 110 generates light for observing the target object 160 and may refer to a laser. For example, light irradiated by the light source 110 may pass through the lens and the entire system.
일 실시예에 따르면, 광원(110)에 의해 조사된 광은 제1 광분할기(120)를 만나 2개의 광(예: 물체광 및 참조광)으로 분할될 수 있다. 또한, 이와 같이 분할된 2개의 광은 각각 제1 콜리메이터(130_1) 및 제2 콜리메이터(130_2)를 통과할 수 있다. 여기서, 콜리메이터는 입사 광선이나 입사 입자의 줄기를 평행하게 만들어주는 장치를 지칭할 수 있다.According to an embodiment, light irradiated by the light source 110 may be split into two lights (eg, an object light and a reference light) when the light splitter 120 meets the first light splitter 120 . Also, the two divided lights may pass through the first collimator 130_1 and the second collimator 130_2, respectively. Here, the collimator may refer to a device that makes the incident beam or the incident particle beam parallel.
일 실시예에 따르면, 물체광은 제2 광분할기(140)로 이동하고, 참조광은 제1 반사체(150_1)로 이동할 수 있다. 여기서, 물체광은 후면 조리개에서 대물 렌즈를 통과하여 대상 객체(160)를 조사할 수 있다. 이 때, 대상 객체(160)에서 반사된 물체광은 다시 제2 광분할기(140)로 이동할 수 있다. 또한, 참조광은 제2 반사체(150_2) 및 제3 반사체(150_3)에서 반사되어 제2 광분할기(140)로 이동할 수 있다. 즉, 물체광 및 참조광은 제2 광분할기(140)에서 서로 간섭하며, 간섭으로 인해 생긴 간섭 패턴은 카메라 센서(170)에 기록될 수 있다.According to an embodiment, the object light may move to the second light splitter 140 and the reference light may move to the first reflector 150_1. Here, the object light may pass through the objective lens at the rear diaphragm and irradiate the target object 160 . At this time, the object light reflected from the target object 160 may move to the second light splitter 140 again. In addition, the reference light may be reflected from the second reflector 150_2 and the third reflector 150_3 and move to the second light splitter 140 . That is, the object light and the reference light interfere with each other in the second beam splitter 140, and an interference pattern generated by the interference may be recorded in the camera sensor 170.
여기서, 간섭무늬는 홀로그램의 형태로 생성될 수 있으며, 이에 따라 대상 객체에 대응하는 홀로그램 영상이 생성될 수 있다. 이와 같이 생성된 대상 객체(160)의 홀로그램 영상은 홀로그램 패턴 분석 소프트웨어를 기초로 보정될 수 있다.Here, the interference pattern may be generated in the form of a hologram, and accordingly, a holographic image corresponding to the target object may be generated. The holographic image of the target object 160 generated in this way may be calibrated based on holographic pattern analysis software.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치(200)가 보정 영상(230)을 생성하는 예시를 나타내는 도면이다. 일 실시예에 따르면, 컴퓨팅 장치(200)는 디지털 홀로그래픽 현미경과 연관된 이미지 처리를 수행하는 장치일 수 있다. 도시된 것과 같이, 컴퓨팅 장치(200)는 이미지 처리 소프트웨어(210)를 기초로 홀로그램 영상(220)을 입력받아 보정 영상(230)을 생성할 수 있다.2 is a diagram illustrating an example of generating a correction image 230 by the computing device 200 according to an embodiment of the present invention. According to one embodiment, the computing device 200 may be a device that performs image processing associated with a digital holographic microscope. As shown, the computing device 200 may generate a correction image 230 by receiving a holographic image 220 based on the image processing software 210 .
여기서, 이미지 처리 소프트웨어(210)는 홀로그램 영상(220)에 포함된 노이즈 등을 제거하고 더욱 선명한 영상 및/또는 특정 영역이 강조된 영상으로 보정하기 위한 임의의 소프트웨어일 수 있으며, 복수의 알고리즘의 조합으로 구성될 수 있다. 또한, 홀로그램 영상(220)은 객체(object) 영상 및 참조(reference) 영상을 포함할 수 있다. 다시 말해, 홀로그램 영상(220)은 객체 홀로그램 및 참조 홀로그램을 포함할 수 있다.Here, the image processing software 210 may be any software for removing noise included in the holographic image 220 and correcting the image to a clearer image and/or an image in which a specific region is emphasized, and a combination of a plurality of algorithms. can be configured. Also, the hologram image 220 may include an object image and a reference image. In other words, the hologram image 220 may include an object hologram and a reference hologram.
일 실시예에 따르면, 컴퓨팅 장치(200)는 홀로그램 영상(220)을 수신하고, 수신된 홀로그램 영상(220)에 대한 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform; FFT)을 수행하여 공간 도메인(spatial domain)을 공간 주파수 도메인(spatial frequency domain)으로 변환할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(200)는 객체 영상과 연관된 물체광의 홀로그램 신호를 주파수 영역으로 변환하고, 참조 영상과 연관된 참조광의 홀로그램 신호를 주파수 영역으로 변환할 수 있다.According to an embodiment, the computing device 200 receives the holographic image 220 and performs a Fast Fourier Transform (FFT) on the received holographic image 220 to transform a spatial domain. It can be converted to the spatial frequency domain. For example, the computing device 200 may convert a hologram signal of object light associated with an object image into a frequency domain and convert a hologram signal of reference light associated with a reference image into a frequency domain.
컴퓨팅 장치(200)는 주파수 영역으로 변환된 홀로그램 신호에 대한 필터링을 수행할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(200)는 밴드 패스 필터(band pass filter)를 이용하여 홀로그램 신호(예: 물체광의 홀로그램 신호 및 참조광의 홀로그램 신호)에 포함된 특정 주파수의 신호를 차단할 수 있다. 여기서, 특정 주파수는 사전 결정될 수 있으며, 홀로그램 신호에 포함된 노이즈(noise)와 연관된 주파수일 수 있다. 이와 같이 필터링을 통해 노이즈를 제거한 후, 컴퓨팅 장치(200)는 홀로그램 신호에 대한 역(inverse) 고속 푸리에 변환을 수행하여 다시 공간 주파수 도메인을 공간 도메인으로 변환할 수 있다.The computing device 200 may perform filtering on the hologram signal converted to the frequency domain. For example, the computing device 200 may block a signal of a specific frequency included in a hologram signal (eg, a hologram signal of object light and a hologram signal of reference light) by using a band pass filter. Here, the specific frequency may be predetermined and may be a frequency associated with noise included in the hologram signal. After removing noise through filtering as described above, the computing device 200 may convert the spatial frequency domain into the spatial domain again by performing an inverse fast Fourier transform on the hologram signal.
일 실시예에 따르면, 컴퓨팅 장치(200)는 물체광의 공간 도메인 및 참조광의 공간 도메인의 밝기 값을 평균 내어 전체적인 밝기를 표준화하고, 물체광과 참조광 사이의 광 경로차(phase)를 획득할 수 있다. 예를 들어, 공간 도메인의 밝기 값은 광 경로차가 짝수배일 때는 높고(밝고), 홀수배일 때는 낮게(어둡게) 결정되므로, 컴퓨팅 장치(200)는 참조광의 길이를 고정하고 공간 도메인의 밝기 값을 기준으로 광 경로차를 획득하거나 산출할 수 있다.According to an embodiment, the computing device 200 averages the brightness values of the spatial domain of the object light and the spatial domain of the reference light to standardize the overall brightness, and obtains an optical path difference (phase) between the object light and the reference light. . For example, since the brightness value in the spatial domain is determined to be high (bright) when the light path difference is an even number and low (dark) when the light path difference is an odd number, the computing device 200 fixes the length of the reference light and uses the brightness value in the spatial domain as a standard. The optical path difference can be obtained or calculated with
일 실시예에 따르면, 컴퓨팅 장치(200)는 획득된 광 경로차를 이용하여 보정 영상(230)의 새로운 주파수 도메인의 필드(field)를 생성할 수 있다. 그리고 나서, 컴퓨팅 장치(200)는 생성된 새로운 주파수 도메인의 필드에서의 물체광에서 참조광의 위상을 뺀 새로운 위상을 추출할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치(200)는 사전 결정된 위상 추출 알고리즘 및/또는 기계학습 모델을 이용하여 표준화된 물체광의 위상에서 참조광의 위상을 뺀 새로운 위상을 추출할 수 있다. 이 경우, 컴퓨팅 장치(200)는 위상의 불연속부를 제거하고, 실제 위상 값을 추정하여 위상 정보를 재구성할 수 있다. 또한, 배경(back ground) 제거를 수행하여 최종적인 보정 영상(230)을 생성할 수 있다.According to an embodiment, the computing device 200 may generate a new frequency domain field of the corrected image 230 by using the obtained optical path difference. Then, the computing device 200 may extract a new phase obtained by subtracting the phase of the reference light from the object light in the generated new frequency domain field. For example, the computing device 200 may extract a new phase obtained by subtracting the phase of the reference light from the phase of the normalized object light using a predetermined phase extraction algorithm and/or a machine learning model. In this case, the computing device 200 may reconstruct the phase information by removing the phase discontinuity and estimating the actual phase value. In addition, a final corrected image 230 may be generated by removing a background.
상술한 바와 같이, 컴퓨팅 장치(200)는 이미지 처리 소프트웨어(210)를 이용하여 홀로그램 영상(220)에 대응하는 보정 영상(230)을 생성할 수 있다. 또한, 이미지 처리 소프트웨어(210)는 상술된 과정을 수행하기 위한 복수의 알고리즘 조합으로 구성될 수 있다. 여기서, 알고리즘 조합을 구성하는 각각의 알고리즘은 별도로 개발되거나 버전업(version-up)되어 이미지 처리 소프트웨어(210)에 포함될 수 있다. 이와 같은 구성에 의해, 컴퓨팅 장치(200)는 디지털 홀로그램 현미경의 데이터를 그대로 이용하지 않고 홀로그램 영상(220)에 대한 이미지 처리를 수행할 수 있으며, 이에 따라 보다 정밀한 데이터가 획득될 수 있다.As described above, the computing device 200 may generate a correction image 230 corresponding to the holographic image 220 using the image processing software 210 . In addition, the image processing software 210 may be composed of a plurality of algorithm combinations for performing the above-described process. Here, each algorithm constituting the algorithm combination may be separately developed or version-up and included in the image processing software 210 . With this configuration, the computing device 200 can perform image processing on the holographic image 220 without using the data of the digital hologram microscope as it is, and thus more precise data can be obtained.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 처리 소프트웨어(210)가 구성되는 예시를 나타내는 도면이다. 도시된 것과 같이, 이미지 처리 소프트웨어(210)는 각각의 독립적인 기능을 수행하는 복수의 알고리즘의 조합으로 구성될 수 있다. 예를 들어, 이미지 처리 소프트웨어(210)는 객체 영상 및 참조 영상을 포함하는 홀로그램 영상에 대한 주파수 도메인 변환을 수행하는 복수의 제1 알고리즘(310) 중 하나, 주파수 도메인 변환된 홀로그램 영상에 대한 필터링을 수행하는 복수의 제2 알고리즘(320) 중 하나, 필터링된 홀로그램 영상을 기초로 물체광과 참조광 사이의 광 경로차를 산출하는 복수의 제3 알고리즘(330) 중 하나, 산출된 광 경로차를 이용하여 보정 영상의 주파수 도메인 필드를 생성하는 복수의 제4 알고리즘(340) 중 하나 등을 포함하도록 구성될 수 있다. 즉, 이미지 처리 소프트웨어(210)는 복수의 알고리즘 조합을 이용하여 보정 영상(350)을 생성하기 위한 소프트웨어일 수 있다.Figure 3 is a diagram showing an example of the configuration of the image processing software 210 according to an embodiment of the present invention. As shown, the image processing software 210 may be composed of a combination of a plurality of algorithms each performing independent functions. For example, the image processing software 210 performs one of a plurality of first algorithms 310 performing frequency domain transformation on a holographic image including an object image and a reference image and filtering on the frequency domain transformed holographic image. One of the plurality of second algorithms 320 performed, one of the plurality of third algorithms 330 calculating the optical path difference between the object light and the reference light based on the filtered hologram image, using the calculated optical path difference It may be configured to include one of a plurality of fourth algorithms 340 for generating a frequency domain field of a corrected image by performing a correction. That is, the image processing software 210 may be software for generating the corrected image 350 by using a combination of a plurality of algorithms.
일 실시예에 따르면, 이미지 처리 소프트웨어(210)는 구성하는 복수의 알고리즘 중 일부는 교체되거나 대체될 수 있다. 즉, 새로운 버전의 알고리즘이 개발되는 경우, 해당 부분의 알고리즘이 교체되어 이미지 처리 소프트웨어(210)를 구성할 수 있다. 이 경우, 변경된 이미지 처리 소프트웨어(210)에 따라 생성되는 보정 영상(350)의 품질이 상이하게 결정될 수 있다. 다시 말해, 알고리즘 조합의 성능에 따라 생성되는 보정 영상(350)의 품질이 상이하게 결정될 수 있다.According to one embodiment, some of the plurality of algorithms constituting the image processing software 210 may be replaced or replaced. That is, when a new version of the algorithm is developed, the corresponding part of the algorithm may be replaced to configure the image processing software 210 . In this case, the quality of the corrected image 350 generated according to the changed image processing software 210 may be differently determined. In other words, the quality of the corrected image 350 generated may be differently determined according to the performance of the algorithm combination.
일 실시예에 따르면, 컴퓨팅 장치(도 2의 200)는 복수의 제1 알고리즘(310), 복수의 제2 알고리즘(320), 복수의 제3 알고리즘(330), 복수의 제4 알고리즘(340) 등의 각각으로부터 하나의 알고리즘을 추출하여 알고리즘 조합을 생성할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 장치는 서로 다른 구성을 갖는 복수의 알고리즘 조합을 생성할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치는 무작위로 복수의 알고리즘 조합을 생성할 수 있으나 이에 한정되지 않으며, 사용자 단말로부터 수신되는 사용자 입력을 기초로 복수의 알고리즘 조합을 생성할 수도 있다. 이 경우, 컴퓨팅 장치는 이러한 복수의 알고리즘 각각에 대한 성능 테스트를 수행할 수 있다.According to an embodiment, the computing device (200 in FIG. 2 ) includes a plurality of first algorithms 310 , a plurality of second algorithms 320 , a plurality of third algorithms 330 , and a plurality of fourth algorithms 340 . We can create algorithm combinations by extracting one algorithm from each of the . Also, the computing device may generate a plurality of algorithm combinations having different configurations. For example, the computing device may randomly generate a plurality of algorithm combinations, but is not limited thereto, and may generate a plurality of algorithm combinations based on a user input received from a user terminal. In this case, the computing device may perform a performance test for each of the plurality of algorithms.
일 실시예에 따르면, 각각의 알고리즘들은 별도의 데이터베이스 상에 저장되고 관리될 수 있다. 예를 들어, 개발자들은 알고리즘을 새로 개발하거나 이전 알고리즘을 업데이트하는 경우, 해당 알고리즘을 데이터베이스 상에 제공하고 저장할 수 있다. 즉, 컴퓨팅 장치는 이와 같이 데이터베이스로부터 알고리즘을 추출하여 알고리즘 조합을 구성할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치는 새로운(버전업된) 알고리즘이 데이터베이스 상에 저장되는 경우 알고리즘 조합을 생성하거나, 임의의 사용자로부터 별도의 입력을 받는 경우 알고리즘 조합을 생성할 수 있다.According to one embodiment, each algorithm may be stored and managed on a separate database. For example, when developers develop a new algorithm or update a previous algorithm, the corresponding algorithm can be provided and stored in a database. That is, the computing device may construct an algorithm combination by extracting an algorithm from the database. For example, the computing device may generate an algorithm combination when a new (versioned-up) algorithm is stored in a database or generate an algorithm combination when a separate input is received from an arbitrary user.
일 실시예에 따르면, 성능 테스트는 보정 영상의 품질 등을 기초로 대상 객체의 깊이 정밀도, 보정 영상 생성 속도 및 진동 안정성을 포함하는 사전 결정된 성능 지표로 결정될 수 있다. 여기서, 깊이 정밀도는 대상 객체의 내부 깊이를 어느 정도의 정확도로 측정할 수 있는지 여부를 나타내는 값이고, 보정 영상 생성 속도는 홀로그램 영상으로부터 보정 영상(350)이 생성되는 시간을 나타낼 수 있다. 또한, 진동 안정성은 외부의 미세한 충격에 대응하여 어느 정도의 정확도로 홀로그램 영상을 측정할 수 있는지 여부를 나타내는 값일 수 있다. 성능 지표는 깊이 정밀도, 보정 영상 생성 속도 및 진동 안정성의 지표로 한정되지 않으며, 이미지 처리 시 요구되는 컴퓨팅 자원 등에 대한 지표를 더 포함할 수도 있다.According to an embodiment, the performance test may be determined as a predetermined performance index including depth precision of the target object, speed of generating the corrected image, and vibration stability based on the quality of the corrected image. Here, the depth precision is a value indicating how accurate the internal depth of the target object can be measured, and the correction image generation speed may indicate the time required to generate the correction image 350 from the hologram image. In addition, the vibration stability may be a value indicating whether a hologram image can be measured with a degree of accuracy in response to a minute external shock. The performance index is not limited to indexes of depth accuracy, correction image generation speed, and vibration stability, and may further include indexes for computing resources required for image processing.
성능 테스트가 수행된 후, 컴퓨팅 장치는 생성된 복수의 보정 영상을 기초로 사전 결정된 임계값 이상의 성능을 갖는 알고리즘 조합을 추출하고, 추출된 알고리즘 조합을 디지털 홀로그래픽 현미경의 홀로그램 패턴 분석 소프트웨어로 결정할 수 있다. 여기서, 사전 결정된 임계값은 사전에 결정된 홀로그램 분석 소프트웨어의 성능 테스트의 결과값으로 결정될 수 있으나, 이에 한정되지 않으며, 그동안의 성능 테스트의 결과값 중 가장 높은 값으로 결정 및/또는 대체될 수 있다.After the performance test is performed, the computing device may extract an algorithm combination having a performance equal to or higher than a predetermined threshold based on the generated plurality of correction images, and determine the extracted algorithm combination with holographic pattern analysis software of the digital holographic microscope. there is. Here, the predetermined threshold may be determined as a result of a performance test of the hologram analysis software determined in advance, but is not limited thereto, and may be determined and/or replaced with the highest value among the result values of the performance test so far.
추가적으로 또는 대안적으로, 컴퓨팅 장치는 성능 테스트를 통해 각 알고리즘 조합의 성능 순위를 나타내는 성능 순위 리스트를 생성할 수 있다. 이와 같이 생성된 성능 순위 리스트는 컴퓨팅 장치와 연관된 임의의 사용자 단말로 전송될 수 있다. 이 경우, 사용자 단말의 사용자는 성능 순위 리스트에 포함된 각 알고리즘 조합의 성능 테스트 결과를 확인하고, 특정 알고리즘 조합을 터치 입력 등으로 선택할 수 있다. 이 경우, 컴퓨팅 장치는 사용자 단말로부터 특정 알고리즘 조합에 대한 입력을 수신하고, 수신된 입력에 기초하여 디지털 홀로그래픽 현미경의 홀로그램 패턴 분석 소프트웨어를 결정할 수 있다.Additionally or alternatively, the computing device may generate a performance ranking list indicating a performance ranking of each algorithm combination through a performance test. The performance ranking list thus generated may be transmitted to any user terminal associated with the computing device. In this case, the user of the user terminal can check the performance test result of each algorithm combination included in the performance ranking list and select a specific algorithm combination by touch input. In this case, the computing device may receive an input for a specific algorithm combination from the user terminal, and determine hologram pattern analysis software of the digital holographic microscope based on the received input.
도 3에서는 제1 내지 제4 알고리즘(310 내지 340)을 기초로 이미지 처리 소프트웨어(210)가 결정되는 것으로 상술하였으나, 이에 한정되지 않으며, 이미지 처리 소프트웨어(210)는 임의의 수의 구분된 알고리즘의 조합으로 구성될 수 있다. 이와 같은 구성에 의해, 컴퓨팅 장치는 소프트웨어가 어떤 알고리즘들을 조합할 때 가장 좋은 성능을 낼 수 있는지 여부를 판정하고, 이와 같이 판정된 결과를 기초로 홀로그램 패턴 분석 소프트웨어의 성능을 향상시킬 수 있다.In FIG. 3 , it has been described above that the image processing software 210 is determined based on the first to fourth algorithms 310 to 340, but is not limited thereto, and the image processing software 210 may use any number of divided algorithms. can be made up of combinations. With this configuration, the computing device can determine whether the software can produce the best performance when combining certain algorithms, and improve the performance of the hologram pattern analysis software based on the determined result.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 디지털 홀로그래픽 현미경의 홀로그램 패턴 분석 소프트웨어 테스트 방법(400)의 예시를 나타내는 도면이다. 홀로그램 패턴 분석 소프트웨어 테스트 방법(400)은 적어도 하나의 프로세서(예: 컴퓨팅 장치의 적어도 하나의 프로세서)에 의해 수행될 수 있다. 홀로그램 패턴 분석 소프트웨어 테스트 방법(400)은 프로세서가 홀로그램 패턴 분석 소프트웨어를 구성하는 복수의 알고리즘을 추출하거나 결정함으로써 개시될 수 있다.4 is a diagram showing an example of a hologram pattern analysis software test method 400 of a digital holographic microscope according to an embodiment of the present invention. The hologram pattern analysis software test method 400 may be performed by at least one processor (eg, at least one processor of a computing device). The hologram pattern analysis software test method 400 may be initiated by a processor extracting or determining a plurality of algorithms constituting the hologram pattern analysis software.
일 실시예에 따르면, 프로세서는 객체 영상 및 참조 영상을 포함하는 홀로그램 영상에 대한 주파수 도메인 변환을 수행하는 복수의 제1 알고리즘 중 하나를 추출할 수 있다(S410). 또한, 프로세서는 주파수 도메인 변환된 홀로그램 영상에 대한 필터링을 수행하는 복수의 제2 알고리즘 중 하나를 추출할 수 있다(S420).According to an embodiment, the processor may extract one of a plurality of first algorithms performing frequency domain transformation on a holographic image including an object image and a reference image (S410). In addition, the processor may extract one of a plurality of second algorithms for performing filtering on the frequency domain-converted holographic image (S420).
그리고 나서, 프로세서는 필터링된 홀로그램 영상을 기초로 물체광과 참조광 사이의 광 경로차를 산출하는 복수의 제3 알고리즘 중 하나를 추출할 수 있다(S430). 또한, 프로세서는 산출된 광 경로차를 이용하여 보정 영상의 주파수 도메인 필드를 생성하는 복수의 제4 알고리즘 중 하나를 추출할 수 있다(S440).Then, the processor may extract one of a plurality of third algorithms for calculating an optical path difference between the object light and the reference light based on the filtered holographic image (S430). In addition, the processor may extract one of a plurality of fourth algorithms for generating a frequency domain field of the corrected image using the calculated optical path difference (S440).
프로세서는 이와 같이 추출된 알고리즘들을 조합하여, 입력된 홀로그램 영상에 대한 보정 영상을 생성할 수 있다. 이 경우, 프로세서는 복수의 알고리즘 조합을 기초로 사전 결정된 수 이상의 보정 영상이 생성될 때까지 상술된 과정을 반복 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 제1 내지 제4 알고리즘에 포함된 알고리즘들의 모든 조합을 추출하여 보정 영상을 생성할 수 있으나, 이에 한정되지 않으며, 프로세서는 제1 내지 제4 알고리즘에 포함된 알고리즘들의 특정 개수 이상의 조합을 추출하여 보정 영상을 생성할 수도 있다.The processor may generate a correction image for the input holographic image by combining the extracted algorithms. In this case, the processor may repeatedly perform the above-described process until correction images of a predetermined number or more are generated based on a combination of a plurality of algorithms. For example, the processor may generate a corrected image by extracting all combinations of algorithms included in the first to fourth algorithms, but is not limited thereto, and the processor may generate a specific number of algorithms included in the first to fourth algorithms. A corrected image may be generated by extracting the above combinations.
또한, 프로세서는 생성된 보정 영상을 기초로 알고리즘들의 조합에 대응하는 성능 테스트를 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 홀로그램 영상과 연관된 객체의 깊이 정밀도, 보정 영상 생성 속도 및 진동 안정성을 포함하는 사전 결정된 성능 지표를 기초로 알고리즘들의 조합에 대응하는 성능 테스트를 수행할 수 있다.Also, the processor may perform a performance test corresponding to a combination of algorithms based on the generated corrected image. For example, the processor may perform a performance test corresponding to a combination of algorithms based on predetermined performance indicators including depth accuracy of an object associated with a holographic image, correction image generation speed, and vibration stability.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 홀로그램 패턴 분석 소프트웨어 결정 방법(500)의 예시를 나타내는 도면이다. 홀로그램 패턴 분석 소프트웨어 결정 방법(500)은 적어도 하나의 프로세서(예: 컴퓨팅 장치의 적어도 하나의 프로세서)에 의해 수행될 수 있다. 홀로그램 패턴 분석 소프트웨어 결정 방법(500)은 프로세서가 알고리즘들을 조합하여, 입력된 홀로그램 영상에 대한 보정 영상을 생성함으로써 개시될 수 있다(S510).5 is a diagram showing an example of a hologram pattern analysis software determination method 500 according to an embodiment of the present invention. The hologram pattern analysis software determination method 500 may be performed by at least one processor (eg, at least one processor of a computing device). The holographic pattern analysis software determination method 500 may be initiated by a processor combining algorithms to generate a correction image for an input holographic image (S510).
상술된 과정은 서로 다른 알고리즘들의 조합으로 반복 수행될 수 있으며, 프로세서는 홀로그램 영상과 관련된 객체의 깊이 정밀도에 부합한 보정 영상이 생성되었는지 여부를 판정할 수 있다(S520). 깊이 정밀도에 부합한 보정 영상이 생성되지 않은 것으로 판정된 경우, 프로세서는 또 다른 알고리즘 조합을 이용하여 보정 영상을 생성할 수 있다. 이와 같은 과정에 의해, 객체의 깊이 정밀도에 부합한 보정 영상이 생성된 경우, 프로세서는 알고리즘 조합에 대응하는 성능 테스트를 수행할 수 있다(S530). 상술한 봐와 같이, 성능 테스트는 알고리즘 조합에 따른 메모리 사용량(공간 복잡도), 보정 영상 생성 속도(시간 복잡도) 및 진동 안정성을 포함하는 사전 결정된 성능 지표를 기초로 수행될 수 있다.The above-described process may be repeatedly performed with a combination of different algorithms, and the processor may determine whether a corrected image matching the depth accuracy of the object related to the holographic image is generated (S520). When it is determined that a corrected image that meets the depth accuracy is not generated, the processor may generate a corrected image using another algorithm combination. When a corrected image matching the depth accuracy of the object is generated through the above process, the processor may perform a performance test corresponding to the algorithm combination (S530). As described above, the performance test may be performed based on predetermined performance indicators including memory usage (space complexity), correction image generation speed (time complexity), and vibration stability according to algorithm combinations.
프로세서는 성능 테스트 결과, 특정 알고리즘 조합이 사전 결정된 임계값 이상의 성능을 갖는지 여부를 판정할 수 있다(S540). 여기서, 임계값은 사전에 결정된 홀로그램 분석 소프트웨어의 성능 테스트의 결과값으로 결정될 수 있으나, 이에 한정되지 않으며, 그동안의 성능 테스트의 결과값 중 가장 높은 값으로 결정 및/또는 대체될 수 있다. 그리고 나서, 프로세서는 사전 결정된 임계값 이상의 성능을 갖는 알고리즘 조합을 디지털 홀로그래픽 현미경의 새로운 홀로그램 패턴 분석 소프트웨어로 결정할 수 있다(S550).As a result of the performance test, the processor may determine whether a specific algorithm combination has performance equal to or greater than a predetermined threshold value (S540). Here, the threshold value may be determined as a result value of a performance test of the hologram analysis software determined in advance, but is not limited thereto, and may be determined and/or replaced with the highest value among the result values of the performance test so far. Then, the processor may determine an algorithm combination having a performance equal to or higher than a predetermined threshold value using the new holographic pattern analysis software of the digital holographic microscope (S550).
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨팅 장치(200)의 내부 구성을 나타내는 블록도이다. 컴퓨팅 장치(200)는 메모리(610), 프로세서(620), 통신 모듈(630) 및 입출력 인터페이스(640)를 포함할 수 있다. 도 6에 도시된 바와 같이, 컴퓨팅 장치(200)는 통신 모듈(630)을 이용하여 네트워크를 통해 정보 및/또는 데이터를 통신할 수 있도록 구성될 수 있다.6 is a block diagram showing an internal configuration of a computing device 200 according to an embodiment of the present invention. The computing device 200 may include a memory 610 , a processor 620 , a communication module 630 and an input/output interface 640 . As shown in FIG. 6 , the computing device 200 may be configured to communicate information and/or data over a network using a communication module 630 .
메모리(610)는 비-일시적인 임의의 컴퓨터 판독 가능한 기록매체를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 메모리(610)는 RAM(random access memory), ROM(read only memory), 디스크 드라이브, SSD(solid state drive), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같은 비소멸성 대용량 저장 장치(permanent mass storage device)를 포함할 수 있다. 다른 예로서, ROM, SSD, 플래시 메모리, 디스크 드라이브 등과 같은 비소멸성 대용량 저장 장치는 메모리와는 구분되는 별도의 영구 저장 장치로서 컴퓨팅 장치(200)에 포함될 수 있다. 또한, 메모리(610)에는 운영체제와 적어도 하나의 프로그램 코드가 저장될 수 있다. Memory 610 may include any non-transitory computer readable storage medium. According to one embodiment, the memory 610 is a non-perishable mass storage device (permanent mass storage device) such as random access memory (RAM), read only memory (ROM), disk drive, solid state drive (SSD), flash memory, and the like. mass storage device). As another example, a non-perishable mass storage device such as a ROM, SSD, flash memory, disk drive, etc. may be included in the computing device 200 as a separate permanent storage device separate from memory. Also, an operating system and at least one program code may be stored in the memory 610 .
이러한 소프트웨어 구성요소들은 메모리(610)와는 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체로부터 로딩될 수 있다. 이러한 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체는 이러한 컴퓨팅 장치(200)에 직접 연결가능한 기록 매체를 포함할 수 있는데, 예를 들어, 플로피 드라이브, 디스크, 테이프, DVD/CD-ROM 드라이브, 메모리 카드 등의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체를 포함할 수 있다. 다른 예로서, 소프트웨어 구성요소들은 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체가 아닌 통신 모듈(630)을 통해 메모리(610)에 로딩될 수도 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 프로그램은 개발자들 또는 어플리케이션의 설치 파일을 배포하는 파일 배포 시스템이 통신 모듈(630)을 통해 제공하는 파일들에 의해 설치되는 컴퓨터 프로그램에 기반하여 메모리(610)에 로딩될 수 있다.These software components may be loaded from a computer-readable recording medium separate from the memory 610 . A recording medium readable by such a separate computer may include a recording medium directly connectable to the computing device 200, for example, a floppy drive, a disk, a tape, a DVD/CD-ROM drive, a memory card, etc. It may include a computer-readable recording medium. As another example, software components may be loaded into the memory 610 through the communication module 630 rather than a computer-readable recording medium. For example, at least one program may be loaded into the memory 610 based on a computer program installed by files provided by developers or a file distribution system that distributes application installation files through the communication module 630. can
프로세서(620)는 기본적인 산술, 로직 및 입출력 연산을 수행함으로써, 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리하도록 구성될 수 있다. 명령은 메모리(610) 또는 통신 모듈(630)에 의해 사용자 단말(미도시) 또는 다른 외부 시스템으로 제공될 수 있다.The processor 620 may be configured to process commands of a computer program by performing basic arithmetic, logic, and input/output operations. Commands may be provided to a user terminal (not shown) or other external system by the memory 610 or the communication module 630 .
통신 모듈(630)은 네트워크를 통해 사용자 단말(미도시)과 컴퓨팅 장치(200)가 서로 통신하기 위한 구성 또는 기능을 제공할 수 있으며, 컴퓨팅 장치(200)가 외부 시스템(일례로 별도의 클라우드 시스템 등)과 통신하기 위한 구성 또는 기능을 제공할 수 있다. 일례로, 컴퓨팅 장치(200)의 프로세서(620)의 제어에 따라 제공되는 제어 신호, 명령, 데이터 등이 통신 모듈(630)과 네트워크를 거쳐 사용자 단말 및/또는 외부 시스템의 통신 모듈을 통해 사용자 단말 및/또는 외부 시스템으로 전송될 수 있다.The communication module 630 may provide a configuration or function for a user terminal (not shown) and the computing device 200 to communicate with each other through a network, and the computing device 200 may provide an external system (for example, a separate cloud system). etc.) may provide a configuration or function to communicate with. For example, control signals, commands, data, etc. provided under the control of the processor 620 of the computing device 200 are transmitted through the communication module 630 and the network to the user terminal and/or the user terminal through the communication module of the external system. and/or transmitted to an external system.
또한, 컴퓨팅 장치(200)의 입출력 인터페이스(640)는 컴퓨팅 장치(200)와 연결되거나 컴퓨팅 장치(200)가 포함할 수 있는 입력 또는 출력을 위한 장치(미도시)와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 도 6에서는 입출력 인터페이스(640)가 프로세서(620)와 별도로 구성된 요소로서 도시되었으나, 이에 한정되지 않으며, 입출력 인터페이스(640)가 프로세서(620)에 포함되도록 구성될 수 있다. 컴퓨팅 장치(200)는 도 6의 구성요소들보다 더 많은 구성요소들을 포함할 수 있다. 그러나, 대부분의 종래기술적 구성요소들을 명확하게 도시할 필요성은 없다.Also, the input/output interface 640 of the computing device 200 may be connected to the computing device 200 or may be a means for interface with a device (not shown) for input or output that may be included in the computing device 200. . In FIG. 6 , the input/output interface 640 is illustrated as an element separately configured from the processor 620 , but is not limited thereto, and the input/output interface 640 may be included in the processor 620 . Computing device 200 may include many more components than those of FIG. 6 . However, there is no need to clearly show most of the prior art components.
컴퓨팅 장치(200)의 프로세서(620)는 복수의 사용자 단말 및/또는 복수의 외부 시스템으로부터 수신된 정보 및/또는 데이터를 관리, 처리 및/또는 저장하도록 구성될 수 있다.The processor 620 of the computing device 200 may be configured to manage, process, and/or store information and/or data received from a plurality of user terminals and/or a plurality of external systems.
상술된 방법 및/또는 다양한 실시예들은, 디지털 전자 회로, 컴퓨터 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어 및/또는 이들의 조합으로 실현될 수 있다. 본 발명의 다양한 실시예들은 데이터 처리 장치, 예를 들어, 프로그래밍 가능한 하나 이상의 프로세서 및/또는 하나 이상의 컴퓨팅 장치에 의해 실행되거나, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 및/또는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로 구현될 수 있다. 상술된 컴퓨터 프로그램은 컴파일된 언어 또는 해석된 언어를 포함하여 임의의 형태의 프로그래밍 언어로 작성될 수 있으며, 독립 실행형 프로그램, 모듈, 서브 루틴 등의 임의의 형태로 배포될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 하나의 컴퓨팅 장치, 동일한 네트워크를 통해 연결된 복수의 컴퓨팅 장치 및/또는 복수의 상이한 네트워크를 통해 연결되도록 분산된 복수의 컴퓨팅 장치를 통해 배포될 수 있다.The above-described methods and/or various embodiments may be realized with digital electronic circuits, computer hardware, firmware, software, and/or combinations thereof. Various embodiments of the present invention may be performed by a data processing device, eg, one or more programmable processors and/or one or more computing devices, or as a computer readable recording medium and/or a computer program stored on a computer readable recording medium. can be implemented The above-described computer programs may be written in any form of programming language, including compiled or interpreted languages, and may be distributed in any form, such as a stand-alone program, module, or subroutine. A computer program may be distributed over one computing device, multiple computing devices connected through the same network, and/or distributed over multiple computing devices connected through multiple different networks.
상술된 방법 및/또는 다양한 실시예들은, 입력 데이터를 기초로 동작하거나 출력 데이터를 생성함으로써, 임의의 기능, 함수 등을 처리, 저장 및/또는 관리하는 하나 이상의 컴퓨터 프로그램을 실행하도록 구성된 하나 이상의 프로세서에 의해 수행될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 방법 및/또는 다양한 실시예는 FPGA(Field Programmable Gate Array) 또는 ASIC(Application Specific Integrated Circuit)과 같은 특수 목적 논리 회로에 의해 수행될 수 있으며, 본 발명의 방법 및/또는 실시예들을 수행하기 위한 장치 및/또는 시스템은 FPGA 또는 ASIC와 같은 특수 목적 논리 회로로서 구현될 수 있다.The methods and/or various embodiments described above may be performed by one or more processors configured to execute one or more computer programs that process, store, and/or manage any function, function, or the like, by operating on input data or generating output data. can be performed by For example, the method and/or various embodiments of the present invention may be performed by a special purpose logic circuit such as a Field Programmable Gate Array (FPGA) or an Application Specific Integrated Circuit (ASIC), and the method and/or various embodiments of the present invention may be performed. Apparatus and/or systems for performing the embodiments may be implemented as special purpose logic circuits such as FPGAs or ASICs.
컴퓨터 프로그램을 실행하는 하나 이상의 프로세서는, 범용 목적 또는 특수 목적의 마이크로 프로세서 및/또는 임의의 종류의 디지털 컴퓨팅 장치의 하나 이상의 프로세서를 포함할 수 있다. 프로세서는 읽기 전용 메모리, 랜덤 액세스 메모리의 각각으로부터 명령 및/또는 데이터를 수신하거나, 읽기 전용 메모리와 랜덤 액세스 메모리로부터 명령 및/또는 데이터를 수신할 수 있다. 본 발명에서, 방법 및/또는 실시예들을 수행하는 컴퓨팅 장치의 구성 요소들은 명령어들을 실행하기 위한 하나 이상의 프로세서, 명령어들 및/또는 데이터를 저장하기 위한 하나 이상의 메모리 디바이스를 포함할 수 있다.The one or more processors executing the computer program may include a general purpose or special purpose microprocessor and/or one or more processors of any kind of digital computing device. The processor may receive instructions and/or data from each of the read-only memory and the random access memory, or receive instructions and/or data from the read-only memory and the random access memory. In the present invention, components of a computing device performing methods and/or embodiments may include one or more processors for executing instructions, and one or more memory devices for storing instructions and/or data.
일 실시예에 따르면, 컴퓨팅 장치는 데이터를 저장하기 위한 하나 이상의 대용량 저장 장치와 데이터를 주고받을 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치는 자기 디스크(magnetic disc) 또는 광 디스크(optical disc)로부터 데이터를 수신하거나/수신하고, 자기 디스크 또는 광 디스크로 데이터를 전송할 수 있다. 컴퓨터 프로그램과 연관된 명령어들 및/또는 데이터를 저장하기에 적합한 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체는, EPROM(Erasable Programmable Read-Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable PROM), 플래시 메모리 장치 등의 반도체 메모리 장치를 포함하는 임의의 형태의 비 휘발성 메모리를 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 예를 들어, 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체는 내부 하드 디스크 또는 이동식 디스크와 같은 자기 디스크, 광 자기 디스크, CD-ROM 및 DVD-ROM 디스크를 포함할 수 있다.According to one embodiment, a computing device may exchange data with one or more mass storage devices for storing data. For example, a computing device may receive/receive data from and transfer data to a magnetic or optical disc. A computer-readable storage medium suitable for storing instructions and/or data associated with a computer program includes semiconductor memory devices such as Erasable Programmable Read-Only Memory (EPROM), Electrically Erasable PROM (EEPROM), and flash memory devices. Any type of non-volatile memory may be included, but is not limited thereto. For example, computer readable storage media may include magnetic disks such as internal hard disks or removable disks, magneto-optical disks, CD-ROM and DVD-ROM disks.
사용자와의 상호 작용을 제공하기 위해, 컴퓨팅 장치는 정보를 사용자에게 제공하거나 디스플레이하기 위한 디스플레이 장치(예를 들어, CRT (Cathode Ray Tube), LCD(Liquid Crystal Display) 등) 및 사용자가 컴퓨팅 장치 상에 입력 및/또는 명령 등을 제공할 수 있는 포인팅 장치(예를 들어, 키보드, 마우스, 트랙볼 등)를 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 즉, 컴퓨팅 장치는 사용자와의 상호 작용을 제공하기 위한 임의의 다른 종류의 장치들을 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치는 사용자와의 상호 작용을 위해, 시각적 피드백, 청각 피드백 및/또는 촉각 피드백 등을 포함하는 임의의 형태의 감각 피드백을 사용자에게 제공할 수 있다. 이에 대해, 사용자는 시각, 음성, 동작 등의 다양한 제스처를 통해 컴퓨팅 장치로 입력을 제공할 수 있다.To provide interaction with a user, a computing device includes a display device (eg, a cathode ray tube (CRT), a liquid crystal display (LCD), etc.) It may include a pointing device (eg, a keyboard, mouse, trackball, etc.) capable of providing input and/or commands to, but is not limited thereto. That is, the computing device may further include any other type of device for providing interaction with a user. For example, a computing device may provide any form of sensory feedback to a user for interaction with the user, including visual feedback, auditory feedback, and/or tactile feedback. In this regard, the user may provide input to the computing device through various gestures such as visual, voice, and motion.
본 발명에서, 다양한 실시예들은 백엔드 구성 요소(예: 데이터 서버), 미들웨어 구성 요소(예: 애플리케이션 서버) 및/또는 프론트 엔드 구성 요소를 포함하는 컴퓨팅 시스템에서 구현될 수 있다. 이 경우, 구성 요소들은 통신 네트워크와 같은 디지털 데이터 통신의 임의의 형태 또는 매체에 의해 상호 연결될 수 있다. 예를 들어, 통신 네트워크는 LAN(Local Area Network), WAN(Wide Area Network) 등을 포함할 수 있다.In the present invention, various embodiments may be implemented in a computing system including a back-end component (eg, a data server), a middleware component (eg, an application server), and/or a front-end component. In this case, the components may be interconnected by any form or medium of digital data communication, such as a communication network. For example, the communication network may include a local area network (LAN), a wide area network (WAN), and the like.
본 명세서에서 기술된 예시적인 실시예들에 기반한 컴퓨팅 장치는, 사용자 디바이스, 사용자 인터페이스(UI) 디바이스, 사용자 단말 또는 클라이언트 디바이스를 포함하여 사용자와 상호 작용하도록 구성된 하드웨어 및/또는 소프트웨어를 사용하여 구현될 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치는 랩톱(laptop) 컴퓨터와 같은 휴대용 컴퓨팅 장치를 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대안적으로, 컴퓨팅 장치는, PDA(Personal Digital Assistants), 태블릿 PC, 게임 콘솔(game console), 웨어러블 디바이스(wearable device), IoT(internet of things) 디바이스, VR(virtual reality) 디바이스, AR(augmented reality) 디바이스 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 컴퓨팅 장치는 사용자와 상호 작용하도록 구성된 다른 유형의 장치를 더 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 장치는 이동 통신 네트워크 등의 네트워크를 통한 무선 통신에 적합한 휴대용 통신 디바이스(예를 들어, 이동 전화, 스마트 전화, 무선 셀룰러 전화 등) 등을 포함할 수 있다. 컴퓨팅 장치는, 무선 주파수(RF; Radio Frequency), 마이크로파 주파수(MWF; Microwave Frequency) 및/또는 적외선 주파수(IRF; Infrared Ray Frequency)와 같은 무선 통신 기술들 및/또는 프로토콜들을 사용하여 네트워크 서버와 무선으로 통신하도록 구성될 수 있다.A computing device based on the example embodiments described herein may be implemented using hardware and/or software configured to interact with a user, including a user device, user interface (UI) device, user terminal, or client device. can For example, the computing device may include a portable computing device such as a laptop computer. Additionally or alternatively, the computing device may include personal digital assistants (PDAs), tablet PCs, game consoles, wearable devices, internet of things (IoT) devices, virtual reality (VR) devices, AR (augmented reality) device, etc. may be included, but is not limited thereto. A computing device may further include other types of devices configured to interact with a user. Further, the computing device may include a portable communication device (eg, a mobile phone, smart phone, wireless cellular phone, etc.) suitable for wireless communication over a network, such as a mobile communication network. A computing device communicates wirelessly with a network server using wireless communication technologies and/or protocols such as radio frequency (RF), microwave frequency (MWF) and/or infrared ray frequency (IRF). It can be configured to communicate with.
본 발명에서 특정 구조적 및 기능적 세부 사항을 포함하는 다양한 실시예들은 예시적인 것이다. 따라서, 본 발명의 실시예들은 상술된 것으로 한정되지 않으며, 여러 가지 다른 형태로 구현될 수 있다. 또한, 본 발명에서 사용된 용어는 일부 실시예를 설명하기 위한 것이며 실시예를 제한하는 것으로 해석되지 않는다. 예를 들어, 단수형 단어 및 상기는 문맥상 달리 명확하게 나타내지 않는 한 복수형도 포함하는 것으로 해석될 수 있다.The various embodiments herein, including specific structural and functional details, are exemplary. Accordingly, the embodiments of the present invention are not limited to those described above and may be implemented in many different forms. In addition, terms used in the present invention are for describing some embodiments and are not construed as limiting the embodiments. For example, the singular and the above may be construed to include the plural as well, unless the context clearly dictates otherwise.
본 발명에서, 달리 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함하여 본 명세서에서 사용되는 모든 용어는 이러한 개념이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 갖는다. 또한, 사전에 정의된 용어와 같이 일반적으로 사용되는 용어들은 관련 기술의 맥락에서의 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 한다.In the present invention, unless defined otherwise, all terms used in this specification, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by a person of ordinary skill in the art to which such concept belongs. . In addition, terms commonly used, such as terms defined in a dictionary, should be interpreted as having a meaning consistent with the meaning in the context of the related technology.
본 명세서에서는 본 발명이 일부 실시예들과 관련하여 설명되었지만, 본 발명의 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자가 이해할 수 있는 본 발명의 범위를 벗어나지 않는 범위에서 다양한 변형 및 변경이 이루어질 수 있다. 또한, 그러한 변형 및 변경은 본 명세서에 첨부된 특허청구의 범위 내에 속하는 것으로 생각되어야 한다.Although the present invention has been described in relation to some embodiments in this specification, various modifications and changes can be made without departing from the scope of the present invention that can be understood by those skilled in the art. Moreover, such modifications and variations are intended to fall within the scope of the claims appended hereto.

Claims (7)

  1. 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행되는 디지털 홀로그래픽 현미경의 홀로그램 패턴 분석 소프트웨어 테스트 방법으로서,A holographic pattern analysis software test method of a digital holographic microscope performed by at least one processor,
    (a) 객체 영상 및 참조 영상을 포함하는 홀로그램 영상에 대한 주파수 도메인 변환을 수행하는 복수의 제1 알고리즘 중 하나를 추출하는 단계;(a) extracting one of a plurality of first algorithms performing frequency domain transformation on a holographic image including an object image and a reference image;
    (b) 주파수 도메인 변환된 홀로그램 영상에 대한 필터링을 수행하는 복수의 제2 알고리즘 중 하나를 추출하는 단계;(b) extracting one of a plurality of second algorithms for performing filtering on the frequency domain-converted holographic image;
    (c) 필터링된 홀로그램 영상을 기초로 물체광과 참조광 사이의 광 경로차를 산출하는 복수의 제3 알고리즘 중 하나를 추출하는 단계;(c) extracting one of a plurality of third algorithms for calculating an optical path difference between an object light and a reference light based on the filtered holographic image;
    (d) 산출된 광 경로차를 이용하여 보정 영상의 주파수 도메인 필드를 생성하는 복수의 제4 알고리즘 중 하나를 추출하는 단계; 및(d) extracting one of a plurality of fourth algorithms for generating a frequency domain field of a corrected image using the calculated optical path difference; and
    (e) 상기 (a) 단계 내지 (d) 단계에 의해 추출된 알고리즘들을 조합하여, 입력된 홀로그램 영상에 대한 보정 영상을 생성하는 단계;(e) generating a correction image for the input holographic image by combining the algorithms extracted through steps (a) to (d);
    를 포함하는 디지털 홀로그래픽 현미경의 홀로그램 패턴 분석 소프트웨어 테스트 방법.Hologram pattern analysis software test method of a digital holographic microscope comprising a.
  2. 제1항에 있어서,According to claim 1,
    상기 생성된 보정 영상을 기초로 상기 알고리즘들의 조합에 대응하는 성능 테스트를 수행하는 단계;performing a performance test corresponding to a combination of the algorithms based on the generated corrected image;
    를 더 포함하는 디지털 홀로그래픽 현미경의 홀로그램 패턴 분석 소프트웨어 테스트 방법.Holographic pattern analysis software test method of a digital holographic microscope further comprising a.
  3. 제1항에 있어서,According to claim 1,
    상기 생성된 보정 영상을 기초로 상기 알고리즘들의 조합에 대응하는 성능 테스트를 수행하는 단계는,Performing a performance test corresponding to the combination of the algorithms based on the generated correction image,
    알고리즘 조합에 따른 메모리 사용량, 보정 영상 생성 속도 및 진동 안정성을 포함하는 사전 결정된 성능 지표를 기초로 상기 알고리즘들의 조합에 대응하는 성능 테스트를 수행하는 단계;performing a performance test corresponding to a combination of the algorithms based on predetermined performance indicators including memory usage according to the combination of algorithms, correction image generation speed, and vibration stability;
    를 포함하는 디지털 홀로그래픽 현미경의 홀로그램 패턴 분석 소프트웨어 테스트 방법.Holographic pattern analysis software test method of a digital holographic microscope comprising a.
  4. 제1항에 있어서,According to claim 1,
    상기 (a) 단계 내지 (e) 단계는 복수의 알고리즘 조합을 기초로 상기 홀로그램 영상과 연관된 대상 객체의 사전 결정된 깊이 정밀도에 대응하는 보정 영상이 생성될 때까지 반복 수행되는 디지털 홀로그래픽 현미경의 홀로그램 패턴 분석 소프트웨어 테스트 방법.Steps (a) to (e) are repeatedly performed based on a combination of a plurality of algorithms until a correction image corresponding to a predetermined depth accuracy of the target object associated with the holographic image is generated. Analytical software testing methods.
  5. 제4항에 있어서,According to claim 4,
    상기 홀로그램 영상과 연관된 대상 객체의 사전 결정된 깊이 정밀도에 대응하는 보정 영상을 기초로 사전 결정된 임계값 이상의 성능을 갖는 알고리즘 조합을 추출하는 단계; 및extracting an algorithm combination having performance equal to or greater than a predetermined threshold value based on a corrected image corresponding to a predetermined depth accuracy of a target object associated with the holographic image; and
    상기 추출된 알고리즘 조합을 상기 디지털 홀로그래픽 현미경의 홀로그램 패턴 분석 소프트웨어로 결정하는 단계;determining the extracted algorithm combination with holographic pattern analysis software of the digital holographic microscope;
    를 더 포함하는 디지털 홀로그래픽 현미경의 홀로그램 패턴 분석 소프트웨어 테스트 방법.Holographic pattern analysis software test method of a digital holographic microscope further comprising a.
  6. 제1항에 따른 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.A computer program stored in a computer readable recording medium to execute the method according to claim 1 on a computer.
  7. 컴퓨팅 장치로서,As a computing device,
    통신 모듈;communication module;
    메모리; 및Memory; and
    상기 메모리와 연결되고, 상기 메모리에 포함된 컴퓨터 판독 가능한 적어도 하나의 프로그램을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서;at least one processor connected to the memory and configured to execute at least one computer readable program included in the memory;
    를 포함하고,including,
    상기 적어도 하나의 프로그램은,The at least one program,
    객체 영상 및 참조 영상을 포함하는 홀로그램 영상에 대한 주파수 도메인 변환을 수행하는 복수의 제1 알고리즘 중 하나를 추출하고,Extracting one of a plurality of first algorithms for performing frequency domain transformation on a holographic image including an object image and a reference image;
    주파수 도메인 변환된 홀로그램 영상에 대한 필터링을 수행하는 복수의 제2 알고리즘 중 하나를 추출하고,Extracting one of a plurality of second algorithms for performing filtering on the frequency domain transformed holographic image;
    필터링된 홀로그램 영상을 기초로 물체광과 참조광 사이의 광 경로차를 산출하는 복수의 제3 알고리즘 중 하나를 추출하고,Extracting one of a plurality of third algorithms for calculating an optical path difference between an object light and a reference light based on the filtered holographic image;
    산출된 광 경로차를 이용하여 보정 영상의 주파수 도메인 필드를 생성하는 복수의 제4 알고리즘 중 하나를 추출하고,Extracting one of a plurality of fourth algorithms for generating a frequency domain field of a correction image using the calculated optical path difference;
    추출된 알고리즘들을 조합하여, 입력된 홀로그램 영상에 대한 보정 영상을 생성하기 위한 명령어들을 포함하는 컴퓨팅 장치.A computing device comprising instructions for generating a correction image for an input holographic image by combining the extracted algorithms.
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