다중 측거점을 이용한 자동 초점 알고리즘 : Auto Focus Algorithm with Multi-Windows
- 발행기관 고려대학교
- 발행년도 2006
- 학위수여년월 2006. 2
- 학위명 석사
- 학과 대학원 전자컴퓨터공학과 전자컴퓨터공학전공
- 식별자(기타) DL:000017000397
- 서지제어번호 000045288605
초록/요약
본 논문에서는 자동 초점 알고리즘을 설계하였다. 기존의 자동 초점 알고리즘의 경우, 초점을 정할 때 이용되는 화면의 영역이 중앙 지점만을 사용하기 때문에 중요 피사체가 중앙이 아닌 주변에 위치하거나, 다양한 피사체가 혼재할 경우 그 기능을 할 수 없다. 제안된 알고리즘의 목적은 피사체가 중앙에 위치하지 않거나 복수의 피사체가 존재할 때 사용자의 의도를 반영하여 초점 거리를 정하는 알고리즘이다. 이를 위하여 화면 전체에 측거점을 배치시켰고, 각 측거점이 갖는 초점값이 최대가 될 때를 이용, 물체의 존재를 파악하였다. 파악된 물체 중에서 사용자가 원하는 정초점 위치를 선택하기 위해, 카메라와의 거리, 화면 중앙과의 거리, 차지하는 영역을 가중치로 이용하였고, 거리에 따른 피사체의 분포를 이용, 촬영 상황에 대한 정보를 얻어 가중치의 정확한 선택을 할 수 있도록 하였다. 본 알고리즘은 MATLAB 6.0을 이용하여 모의실험이 진행되었고, 모의실험 결과 사용자가 원하는 피사체를 검출, 정초점 위치로 선택할 수 있었다. 본 알고리즘은 영상 캡쳐 보드와 카메라를 이용하여 실험될 예정이며, 디지털 카메라, CCTV등의 다양한 분야에 응용될 수 있을 것이다.
more목차
목 차
ABSTRACT
목 차
그 림 목 차
제 1 장 서 론
1.1 연구 배경
1.2 논문의 구성
제 2장 배경 지식
2.1 확산원
2.2 고주파 성분 검출 알고리즘
2.3 정초점 위치 결정 알고리즘의 기본 원리
2.3.1 Hill Climb Algorithm
2.3.2 Fast Hill Climb Algorithm
2.3.3 Modified fast climb search with adaptive step size
제 3장 제안하는 자동 초점 알고리즘
3.1 다분할 측거점
3.2 촬영 상황 인식
3.3 가중치 설정
3.4 Fuzzy Logic의 응용
3.5 제안하는 알고리즘의 동작 원리
제 4장 MATLAB모의 실험 결과 및 분석
4.1 MATLAB 모의 실험의 환경 및 설정
4.2 기존 알고리즘의 MATLAB 모의 실험 결과 및 분석
4.3 제안된 알고리즘의 MATLAB 모의 실험 결과 및 분석
4.3 Test Plan
제 5장 결 론
참고 문헌
부 록
A. 영상 입력을 위한 MATLAB Code B. 고주파 성분 검출을 위한 MATLAB Code
감사의 글
그 림 목 차
그림 2.1 기하 광학에서의 확산원의 형태
(a) 원판형 확산원
(b) Gaussian 함수 형태의 확산원
그림 2.2 초점 정도에 따른 확산원의 변화 모습
그림 2.3 DCT 연산의 형태
그림 2.4 DCT 알고리즘
그림 2.5 DCT 출력 주파수 분포
그림 2.6 DCT 연산 과정
그림 2.7 초점 조절을 위한 초점 곡선의 예
그림 2.8 일반적인 고주파 성분 검출 영역
그림 2.9 Hill Climb Algorithm의 고주파 성분 검출 영역
그림 2.10 Hill Climb Algorithm의 작동 원리
그림 2.11 Fast Hill Climb Algorithm의 작동 원리
그림2.12 적절한 렌즈 이동 단계를 이용한 자동 초점 알고리즘
(a) 치우쳐진 피사체와 측거점
(b) 다수의 지점에서 초점값이 최대값을 보이는 상황
그림3.1 피사체가 중앙에 위치하지 않을 때의 자동 초점 상황
그림 3.2 다분할 측거점의 예와 복수 피사체 분포
(a) 접사, Self Shot 상황일 때의 자동 초점 조절 곡선
(b) 풍경 촬영 상황일 때의 자동 초점 조절 곡선
(c) 인물, 다중 피사체 촬영 상황일 때의 자동 초점 조절 곡선
그림 3.3 촬영 상황 패턴에 따른 자동 초점 조절 곡선
그림 3.4 가중치 적용의 예
그림 3.5 촬영 상황 파악을 위한 Membership Function
그림 3.6 제안된 자동 초점 조절 알고리즘의 측거점 분포
그림 3.7 제안된 자동 초점 조절 알고리즘의 순서도
(a) 접사 촬영에 대한 샘플 영상
(b) 접사 촬영에 대한 기존 알고리즘의 모의 실험 결과
그림 4.1 접사 촬영에 대한 기존 알고리즘의 모의 실험 결과
(a) Self Shot 촬영에 대한 샘플 영상
(b) Self Shot 촬영에 대한 기존 알고리즘의 모의 실험 결과
그림 4.2 Self Shot 촬영 상황에 대한 기존 알고리즘의 모의 실험 결과
(a) 풍경 촬영에 대한 샘플 영상
(b) 풍경 촬영에 대한 기존 알고리즘의 모의 실험 결과
그림 4.3 풍경 촬영 상황에 대한 기존 알고리즘의 모의 실험 결과
(a) 인물 촬영에 대한 샘플 영상
(b) 인물 촬영에 대한 기존 알고리즘의 모의 실험 결과
그림 4.4 인물 촬영 상황에 대한 기존 알고리즘의 모의 실험 결과
(a) 복수 피사체 촬영에 대한 샘플 영상
(b) 복수 피사체 촬영에 대한 기존 알고리즘의 모의 실험 결과
그림 4.5 복수 피사체 촬영 상황에 대한 기존 알고리즘의 모의 실험 결과
(a) 접사 촬영에 대한 샘플 영상
(b) 접사 촬영에 대한 제안된 알고리즘의 모의 실험 결과
그림 4.6 접사 촬영에 대한 제안된 알고리즘의 모의 실험 결과
(a) Self Shot 촬영에 대한 샘플 영상 (b) Self Shot 촬영에 대한 제안된 알고리즘의 모의 실험 결과
그림 4.7 Self Shot 촬영 상황에 대한 제안된 알고리즘의 모의 실험 결과 (a) 풍경 촬영에 대한 샘플 영상
(b) 풍경 촬영에 대한 제안된 알고리즘의 모의 실험 결과
그림 4.8 풍경 촬영 상황에 대한 제안된 알고리즘의 모의 실험 결과
(a) 인물 촬영에 대한 샘플 영상
(b) 인물 촬영에 대한 제안된 알고리즘의 모의 실험 결과
그림 4.9 인물 촬영 상황에 대한 제안된 알고리즘의 모의 실험 결과
(a) 복수 피사체 촬영에 대한 샘플 영상
(b) 복수 피사체 촬영에 대한 제안된 알고리즘의 모의 실험 결과
그림 4.10 복수 피사체 촬영 상황에 대한 제안된 알고리즘의 모의 실험 결과
(a) DSP(Digital Signal Processor)를 이용한 실험 방법
(b) Frame Grabber를 이용한 실험 방법
그림 4.11 자동 초점 조절 알고리즘의 실험 방법
