KR20040043156A

KR20040043156A - 광학 시스템에 의해 생성된 컬러 영상의 색수차를정정하는 방법 및 시스템

Info

Publication number: KR20040043156A
Application number: KR10-2004-7000416A
Authority: KR
Inventors: 브노아 쇼비이르; 프레데릭 귀샤르; 쟝 마끄 라베스트; 브뤼노 리에즈
Original assignee: 도 랩스
Priority date: 2001-07-12
Filing date: 2002-06-05
Publication date: 2004-05-22
Also published as: EP1412918A1; ES2324817T3; DE60218317D1; EP1523730B1; CN100345158C; JP4630547B2; ATE354837T1; JP4159986B2; US20040240750A1; DE60218317T2; JP2004534489A; DE60231752D1; EP1412918B1; US20040247195A1; ES2282429T3; WO2003007238A1; EP1421777B1; CN100346633C; US7532766B2; CN1531711A

Abstract

본 발명은 복수의 디지털화된 컬러면들(4)로 이루어진 컬러 영상(3)의 색수차(1)를 정정하기 위한 시스템 및 방법에 관한 것이다. 이런 컬러 영상은 광학 시스템(5)에 의해 생성된다. 본 발명에 따르면, 상기 디지털화된 컬러면들(4)의 지오메트리 어노말리(geometric anomalies)는 정정된 디지털화된 컬러면들(17)을 얻기 위한 방식으로 모델링 및 정정된다. 정정된 디지털화된 컬러면들(17)은 색수차(1)에 완전히 또는 일부가 정정된 컬러 영상(19)을 얻기 위한 방식으로 결합된다. 본 발명은 산업 제어, 로보틱스, 메트롤로지 등에서 포토그래픽 또는 비디오 영상 처리에 적용가능하다.

Description

광학 시스템에 의해 생성된 컬러 영상의 색수차를 정정하는 방법 및 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR CORRECTING CHROMATIC ABERRATIONS OF A COLOUR IMAGE PRODUCED BY AN OPTICAL SYSTEM}

본 발명은 광학 시스템에 의해 생성된 컬러 영상의 색수차를 정정하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.

본 발명의 다른 특징 및 이점은 예시적이며 비제한적인 예들로 제공되는 본 발명의 실시예의 설명으로부터 자명하게 될 것이다.

도 1은 색수차 및 왜곡 결함을 정정하기 위해 더욱 특히 설계된 본 발명에 따르는 시스템의 제1 실시예를 도시한다.

도 2는 색수차를 정정하기 위해 더욱 특히 설계된 본 발명에 따르는 시스템의 제2 실시예를 도시한다.

도 3-7은 색수차 및 왜곡 결함을 정정하기 위해 더욱 특히 설계된 본 발명에 따르는 시스템의 제3 실시예를 도시한다.

도 8은 본 발명에 따르는 시스템의 실제예를 도시한다.

도 9는 본 발명에 따르는 시스템의 제2 실제예를 도시한다.

해결방법

방법

본 발명은 복수의 디지털화된 컬러면들로 이루어진 컬러 영상의 색수차를 정정하는 방법에 관한 것이다. 컬러 영상은 광학 시스템에 의해 생성된다. 상기 방법은 다음과 같은 단계들을 포함한다:

- 정정된 디지털화된 컬러면들을 얻기위한 방식으로 디지털화된 컬러면들의 지오메트리 어노말리(anomaly)들을 적어도 부분적으로 모델링 및 정정하는 단계와,

- 색수차에 대해 완전히 또는 부분적으로 정정된 컬러 영상을 얻기 위한 방식으로 디지털화된 컬러면들을 결합하는 단계.

바람직하게, 본 발명에 따르면, 방법은 정정된 디지털화된 컬러면들을 얻기위한 방식으로 디지털화된 컬러면들의 지오메트리 결함들간의 편차, 특히 왜곡으로이루어지는 지오메트리 어노말리를 적어도 부분적으로 모델링 및 정정하는 단계를 포함한다. 따라서, 정정된 디지털화된 컬러면들 간의 대응관계를 구축하는 것이 가능하게 된다. 방법은 부가적으로 색수차에 대해 완전히 또는 부분적으로 정정된 컬러 영상을 얻기 위한 방식으로 정정된 디지털화된 컬러면들 결합하는 단계를 포함한다.

바람직하게, 본 발명에 따르면, 방법은 정정된 디지털화된 컬러면들을 얻기위한 방식으로 디지털화된 컬러면들의 왜곡 결함으로 이루어지는 지오메트리 어노말리를 적어도 부분적으로 모델링 및 정정하는 단계를 포함한다. 따라서, 정정된 디지털화된 컬러면들간의 대응관계를 구축하는 것이 가능하게 된다. 방법은 부가적으로 색수차 및 왜곡 결함에 대해 완전히 또는 부분적으로 정정된 컬러 영상을 얻기위한 방식으로 정정된 디지털화된 컬러면들을 결합하는 단계를 포함한다.

시스템

본 발명은 또한 복수의 디지털화된 컬러면들로 이루어지는 컬러 영상의 색수차를 정정하기 위한 시스템에 관한 것이다. 컬러 영상은 광학 디바이스에 의해 생성된다. 이 시스템은,

- 정정된 디지털화된 컬러면들을 얻기위한 방식으로 디지털화된 컬러면들의 지오메트리 어노말리를 모델링 및 정정하기 위한 제1 계산 수단과,

- 색수차에 대해 완전히 또는 부분적으로 정정된 컬러 영상을 얻기위한 방식으로 정정된 디지털화된 컬러면들을 결합하기 위한 제2 계산 수단

을 포함한다.

바람직하게, 본 발명에 따르면, 시스템은, 정정된 디지털화된 컬러면들을 얻기위한 방식으로 디지털화된 컬러면들의 지오메트리 결함들간의 편차, 특히 왜곡으로 이루어지는 지오메트리 어노말리를 적어도 부분적으로 모델링 및 정정하기 위한 제1 계산수단을 포함한다. 따라서, 정정된 디지털화된 컬러면들 간의 대응관계를 구축하는 것이 가능하게 된다. 시스템은 부가적으로 색수차에 대해 완전히 또는 부분적으로 정정된 컬러 영상을 얻기 위한 방식으로 정정된 디지털화된 컬러면들 결합하기 위한 제2 계산수단을 포함한다.

바람직하게, 본 발명에 따르면, 시스템은 정정된 디지털화된 컬러면들을 얻기위한 방식으로 디지털화된 컬러면들의 왜곡 결함으로 이루어지는 지오메트리 어노말리를 적어도 부분적으로 모델링 및 정정하기 위한 제1 계산수단을 포함한다. 따라서, 정정된 디지털화된 컬러면들간의 대응관계를 구축하는 것이 가능하게 된다. 시스템은 부가적으로 색수차 및 왜곡 결함에 대해 완전히 또는 부분적으로 정정된 컬러 영상을 얻기위한 방식으로 정정된 디지털화된 컬러면들을 결합하기 위한 제2 계산수단을 포함한다.

도 1을 참조하여, 이하 제1 실시예가 설명된다.

제1 실시예에서, 시스템은 특히 복수의 디지털화된 컬러면들(4)로 이루어지는 컬러 영상(3)의 색수차(1) 및 왜곡 결함(2)을 정정하기 위해 더욱 특히 설계된다.

시스템은 정정된 디지털화된 컬러면들(7)을 얻기위한 방식으로 디지털화된 컬러면들(4)의 결함 왜곡(2)을 적어도 부분적으로 모델링 및 정정하기 위한 제1 계산수단(6)을 포함한다. 따라서, 정정된 디지털화된 컬러면들(7) 간의 대응관계(20)를 구축하는 것이 가능하게 된다.

시스템은 부가적으로 색수차(1) 및 왜곡 결함(2)에 대해 완전히 또는 부분적으로 정정된 컬러 영상(9)을 얻기 위한 방식으로 정정된 디지털화된 컬러면들(7) 결합하기 위한 제2 계산수단(8)을 포함한다.

도 2를 참조하여, 이하 제2 실시예가 설명된다.

제2 실시예에서, 시스템은 더욱 특히 색수차를 정정하기 위해 설계된다. 제1 실시예의 경우와 같이, 컬러 영상(3)은 광학 시스템(5)에 의해 생성된다. 시스템은 정정된 디지털화된 컬러면들(17)을 얻기위한 방식으로 디지털화된 컬러면들(4)의 왜곡 결함들(2)간의 편차를 적어도 부분적으로 모델링 및 정정하기 위한 제1 계산수단(16)을 포함한다. 따라서, 정정된 디지털화된 컬러면들(17) 간의 대응관계(21)를 구축하는 것이 가능하게 된다.

시스템은 부가적으로 색수차(1)에 대해 완전히 또는 부분적으로 정정된 컬러 영상(19)을 얻기 위한 방식으로 정정된 디지털화된 컬러면들(17) 결합하기 위한 제2 계산수단(18)을 포함한다.

제3 실시예에서, 시스템은 더욱 특히 디지털화된 컬러면들로 이루어지는 컬러 영상의 색수차를 정정하기 위해 더욱 특히 설계된다. 본 예의 상세한 설명에서는, 정정된 디지털화된 컬러면들을 얻기위한 방식으로 디지털화된 컬러면들의 지오메트리 어노말리, 예컨대 왜곡을 모델링 및 정정하는 단계와, 색수차에 대해 정정된 컬러 영상을 얻기 위해 정정된 디지털화된 컬러면들을 결함하는 단계를 포함한다. 컬러 영상은 설명되는 예에서 어플라이언스(appliance) 및/또는 어플라이언스 체인에 의해 컬러 영상을 캡쳐 또는 보상(restituting)하는 단계를 포함하는 광학 시스템에 의해 생성된다.

모델링

도 3은 본 발명의 시스템 및 방법의 구현예를 정확히 설명한다. 먼저, 하나의 컬러면에 대응하는 영상 I의 왜곡 결함에 배타적으로 전용하는 모델링 프로세스의 예를 설명한다. 컬러 영상에 적용되는 접근법으로, 색수차 및/또는 지오메트리차의 모델링 및 정정을 가능하게 한다. 도 3에 예시된 프로세스는 다음을 채용한다:

- 기준 신(scene)인 포괄 세트 M,

- 영상 I를 포함하는 매체 SC. 영상 캡쳐 시스템의 경우, 표면 SC는 센서(예컨대, CCD)의 표면이거나, 또는 영상 보상의 경우, 이런 표면은 투사 스크린의 표면이거나 프린터의 종이 쉬트의 표면이다.

- 필요한 경우 합성 영상인 가상 기준 R 또는 가상 기준 영상을 포함하는 가상 기준 표면 SR.

어플라이언스 APPI 또는 어플라이언스 체인에 의해, 영상 I는 단지 하나의 디지털화된 컬러면을 유지하는 매체SC상에서의 총괄 세트 M으로부터 얻어진다. 어플라이언스 체인은 영상이 얻어질 수 있는 어플라이언스의 세트이다. 예컨대, 어플라이언스 체인 App1/App2/App3은 영상 캡쳐 어플라이언스, 스캐너, 프린팅 어플라이언스 등을 포함할 수 있다.

영상 I는 따라서 결함, 특히 이들 어플라이언스와 관련된 왜곡 결함을 포함한다.

가상 기준 R은 M으로부터 직접 추론되며, 완벽한 또는 쿼시(quasi)-완벽한 것으로 여겨져야 한다. 이는 M과 동일하거나 또는 쿼시-동일하며, 또는 오히려 나중에 보여지는 차이를 나타낸다.

일예로서, 다음과 같이 M과 R간의 관계를 설명할 수 있다: 총괄 세트 M의 포인트들 PP1-PPm에서는 기준 표면 SR의 가상 기준 R에서 기준 포인트들 PR1-PRm에 대응하며, 또한 매체 SC의 영상 I의 특성 영상 포인트들 PT1-PTm에 대응한다.

본 발명의 방법의 실제 예에 따르면, 따라서 어플라이언스 또는 어플라이언스 체인 APP1에 의해 캡쳐 및/또는 보상되는 영상 I로부터 결함을 모델링하는 단계가 제공된다.

연속되는 단계에서, 임의의 수의 포인트들 PTi, PRi가 선택된다. 이들 포인트들은 제한된 수에서 선택되며 영상 I 및 가상 기준 R의 총괄 세트 M의 특성 존에 위치한다. 바이젝션(bijection)은 영상의 포인트들 PTi 및 가상 기준의 포인트들 PRi간에 구축된다. 따라서, 각각의 선택된 포인트 PTi에서는 대응하는 포인트 PRi와 대응하며 그 역도 성립한다.

영상에서는, 측정된 포맷팅된 정보를 생성할 수 있는 측정된 필드 DH를 획득할 수 있다.

도 4A는 측정된 필드 DH를 얻는 가능한 형태를 예시한다. 이런 구성은 총괄 세트 M, 기준 표면 SR 및 매체 SC를 도시한다. 영상 I는 어플라이언스 APP3에 의하여 매체 SC상에서 구성된다. 전술한 바이젝션이 적용된다. 수학적인 투사(projection), 바림직하게는 바이리니어(bilinear) 변환은 매체 SC의 포인트와 기준 표면 SR의 포인트 사이에 구축된다.

도 4B에서는, 기준 표면의 각각의 포인트 PRj에 대해서 수학적 투사에 의해 영상의 포인트 H(PRj)를 획득할 수 있다. 바람직하게, 바이젝션에 의해 연관된 한쌍의 2 포인트들 PRj 및 PTj에 있어서는 매체 SC 상으로의 PRj의 수학적 투사인 포인트 H(PRj)가 있다.

따라서 측정된 필드 DH는 다음을 포함한다:

- 다른 기준 포인트들 PR에서, 매체 SC상으로의 기준 포인트 PRj의 수학적 투사 H(PRj). 따라서, 바이젝션에 의해 대응하는 포인트 PTj와 연관된 새로운 포인트 H(PRj)를 제공한다. 결국, 측정된 필드에서는 바이젝션에 의해 연관된 일련의 포인트들의 쌍이 존재하며, 여기서 각각의 쌍에서의 한 포인트는 그 쌍의 다른 포인트의 수학적 투사이다.

또한, 영상의 필드 DH가 포인트들 PR, PT, H(PR) 및 H(PT)와 링크되는 임의의 타입의 연관으로 이루어지는 것이 가능하다.

그러나, 어플라이언스 APP3를 갖는 영상 I를 얻는데 사용되는 것들 중에서 어플라이언스 APP3(또는 어플라이언스 체인)의 가변특성을 선택할 필요가 없는 것이 가능하다. 어플라이언스 또는 어플라이언스 체인의 가변 특성은 어플라이언스의 광학 시스템의 초점 길이, 초점, 어퍼쳐, 한 세트의 사진에서 사진의 수, 디지털 줌, 및 영상의 부분 캡쳐의 특성(영어 용어로서는 "크롭(crop)") 등을 포함할 수 있다.

영상 I의 특정된 필드는, 측정된 포맷팅된 정보 IFM의 세트로 이루어진다. 따라서, 포인트 PTj의 측정된 포맷팅된 정보의 아이템은 전술한 예에 따라 다음을 포함한다:

- 사용되는 어플라이언스 또는 어플라이언스의 고정 특성;

- 선택된 가변 특성;

- 영상에서 포인트 PTj의 X, Y 위치; 및

- 바이젝션에 의해 대응하는 포인트 PRj의 수학적 투사.

파라미터화가능한 모델

시스템의 사용은 포인트들의 큰 수 및 측정된 포맷팅된 정보의 큰 볼륨을 처리할 필요를 가져온다. 시스템의 동작을 보다 유연하게 하기 위하여, 처리를 가속하고 그리고/또는 측정된 에러에 대해 내성이 있게 하기 위하여, 방법은 측정된 포맷팅된 정보 IFM1-IFMm의 아이템들로부터, 예컨대 유한 차수의 폴리노미얼(polynomial)의 클래스중에서 선택된 제한된 차수의 폴리노미얼과 같은 유한 차원의 공간 내에서 선택된 함수, 또는 적당한 차수의 스플라인(spline) 함수, 또는 임의의 다른 근사 함수에 의해 표현될 수 있는 표면(또는 하이퍼표면)에 속하는 확장된 포맷팅된 정보 IFE1-IFEm의 아이템들을 추론하는 것이 제공된다.

전술한 내용에서, 포맷팅된 정보가 가변 특성을 포함하는 것을 알 수 있다. 사실, 가변 특성들의 조합, 예컨대, 초점 길이, 포커싱, 조리개 어퍼쳐, 캡쳐 속도, 어퍼쳐 등의 조합이 관련된다.

이런 조건하에서, 시스템은 영상의 처리 동안, 측정된 그리고/또는 확장된 포맷팅된 정보의 큰 볼륨에 의지하는 대신에, 공지된 가변 특성들의 조합들로 이루어진 인수(argument)용 측정된 그리고/또는 확장된 포맷팅된 정보로부터 추정된 파라미터화가능한 인터폴레이션(interpolation) 및/또는 엑스트라폴레이션(extrapolation) 모델을 사용할 수 있다.

임의의 포인트

임의의 포인트 P TQ/PRQ에서는, 포인트 X, Y와 관련된 포맷팅된 정보를 찾기 위하여 이런 포인트와 관련된 인수(X, Y, 초점길이, 거리, 어퍼쳐, iso, 속도, 플레쉬 등)를 파라미터화가능한 모델에 재주입하며, 이런 사실에 의해 가변 파라미터없이 어플라이언스의 경우로 보상하는데 충분하다. 상기 인수와 관련된 포맷팅된 정보에 의해, 예컨대 X, Y에 상응하는 포인트를 결정하며 결함 모두 또는 일부를 억제할 수 있다.

바이리니어 변환

기준 표면 SR과 매체 표면 SC 사이의 수학적 투사를 계산하는 효율적인 방식은 예컨대, 매체 SC 및 기준 표면 SR상에서, 바이젝션에 의해 대응하며 매체 SC 및 기준 표면 SR의 외주 제한에 있는 4개의 포인트들 PTm1-PTm4 및 PRm1-PRm4를 선택함에 의해 달성된다. 이들 포인트들의 위치는 예컨대 이들 포인트들 사이에 포함되는 영역을 최소화하기 위한 방식으로 선택된다.

또한, 도 5에 예시된 바와 같이, 이들 포인트들의 위치는 이들 포인트들에 의해 정의된 사변형의 대각선의 교차점이 중심 또는 사변형의 중심 근처에 위치하게 된다.

예컨대, 4개의 특성 포인트들 PTm.1-PTm.4가 4개의 기준 포인트들 PRm.1-PRm.4로 변환될 수 있는 수학적 투사, 특히 바이리니어 변환이 계산된다. 이런 수학적 투사는 영상의 포맷팅된 정보와 연관된다.

컬러 영상

도 6A-6D를 참조하면, 컬러 영상과 관련된 포맷팅된 정보를 계산하는 방법에 대한 설명이 주어진다. 컬러 영상은 복수의 단색 영상들로 이루어진다고 고려될 수 있으며, 이들 각각은 컬러 영상의 하나의 컬러면에 대응한다. 전통적으로, 컬러 영상이 3가지 단색 영상들(적색, 녹색, 청색)로 이루어지는 삼색 영상인 것으로 고려된다. 광학 분야에서는 광학 시스템 및 광 투사 매체에 의해 유도된 왜곡이 다른 파장에 대해 다른 효과를 유도함은 공지된 사실이다. 삼색 영상에서, 어플라이언스의 동일한 물리적 결함은 따라서 적색과 가까운 파장의 광에 의해 운송되며 녹색에 가까운 파장의 광에 의해 운송되고 청색에 가까운 파장의 광에 의해 운송되는 영상에 대한 다른 왜곡들을 유도한다.

도 6A에 예시된 바와 같이, 쿼시-동일 가상 기준 R과 대응하는 삼색 총괄 세트 M으로부터 시작하면, 면들 SCR, SCG 및 SCB상에 분리되어 예시된 영상 I에서의 3개의 중첩 영상들 IR, IG 및 IB와 대응관계를 가진다. 3개의 영상들 IR, IG 및 IB는 지오메트리 왜곡 및 색수차 모두를 나타내는 삼색 영상을 초래하는 다른 왜곡들을 나타낸다.

도 6B는 영상 처리 소프트웨어가 왜곡 및/또는 색수차를 보정하게 하는 포맷팅된 정보를 얻을 수 있는 방법 및 시스템의 원리를 예시한다.

본 방법에 따르면, 컬러당 포맷팅된 정보의 한 아이템은 영상의 각각의 삼색 포인트에 대해 계산된다. 따라서, 컬러수 만큼의 단색 영상들을 정정하는데 적당한 것으로 여겨진다. 삼색 예에서, 계산은 3가지 영상이 정정된다 할지라도 수행된다.

3가지 영상들 IR, IG 및 IB의 포맷팅된 정보의 계산에서는 도 3-5와 관련되어 설명된 것과 동일한 방법이 사용된다.

도 6B는 삼색 포인트들 PR(RGB)을 포함하는 가상 기준 R을 갖는 표면 SR을예시하며, 또한 각각이 단일 컬러의 포인트들 PTR, PTG, PTB를 포함하는 3개의 단색 영상들 IR, IG, IB로 영상 I의 분해를 예시한다.

삼색 포인트와 관련된 포맷팅된 정보를 계산하는 한 방식은 3가지 컬러 면들에 대한 동일한 가상 기준 R을 사용하는 것이다. 따라서, 3가지 수학적 투사가 사용된다: 도 6B에 예시된 바와 같이, 적색 포인트 PTR에 대한 수학적 투사, 녹색 포인트 PTG에 대한 수학적 투사 및 청색 포인트 PTB에 대한 수학적 투사.

도 6C에 도시된 바와 같이, 다른 접근법은, 선택적으로 정의되는 컬러면들중 하나로의 동일한 수학적 투사를 이용함에 의해 각각의 컬러면에 대한 포맷팅된 정보를 계산하고 동일한 가상 기준 R을 사용하는 것이다. 예컨대, 적색 포인트와 관련된 수학적 투사 HR만이 계산된다. 이런 수학적 변환은 이들 3개의 포인트들의 포맷팅된 정보를 계산하기 위하여 3개의 적색, 녹색 및 청색 포인트들에 적용된다. 이런 경우, 영상 처리 소프트웨어가 영상의 지오메트리 왜곡 및 색수차 모두를 정정하는 것이 가능하다. 정정된 컬러 면들의 조합은, 가상 기준 R 및 수학적 투사 HR이 컬러면에 공통되기 때문에 단순한 중첩에 의해 달성된다.

도 6D에 예시된 다른 접근법은 다음과 같다:

- 특정 컬러의 영상, 예컨대 적색 영상 IR에서, 완벽한 것으로 추정되는 가상 기준 R과 적색 영상 IR의 표면상으로 가상 기준의 포인트들의 수학적 투사 H(R)을 사용하여, 적색 영상의 왜곡을 정정하는 것이 가능하다.

- 다른 컬러의 영상들, 예컨대 녹색 및 청색 영상들 IG 및 IB에서, 채택된 예에 따르는 적색 영상 IR인 전술한 컬러 영상을 가상 기준 R'로서 이용하고 녹색영상 IG 그후 청색 영상 IB의 표면상으로 이런 적색 영상의 포인트들의 동일한 수학적 투사 H(IRd)를 실행한다. 바람직하게, 이런 수학적 투사는 녹색 및 청색 영상들상의 적색 영상의 포인트들의 아이덴티티(identity)(또는 아이덴티티 투사)이다. 이런 방식으로, 적색, 녹색 및 청색 영상들간의 차(색수차)를 억제하는 것이 가능하다. 녹색 및 청색 영상들의 포인트들의 포맷팅된 정보는 적색 영상으로 가상 기준 R이 포인트들의 수학적 투사와, 녹색 및 청색 영상들 각각으로의 적색 영상의 수학적 투사(아이덴티티)를 포함할 수 있다. 이런 접근법은 상기 경우와 같이 녹색 및 청색 영상들과 관련된 포맷팅된 정보만을 이용함에 의해 홀로 색수차를 정정하는 것이 가능하다. 정정된 컬러면들의 조합은 가상 기준 R 및 수학적 투사 HR이 컬러면들에 공통이기 때문에 단순한 중첩에 의해 달성된다.

전술한 바와 같이, 가상 기준 R이 총괄 세트 M과 쿼시-동일하다고 가정한다. 가상 기준 R이 총괄 세트 M과 정확히 동일하다면, 총괄 세트 M의 정확한 복제가 되도록 영상 I를 정정하는 것이 가능한 포맷팅된 정보를 계산하는 것이 가능하다.

도 7에 예시된 바와 같이, 가상 기준 R이 총괄 세트 M과 비교되어 변형되는 것이 제공된다. 예컨대, 가상 기준은 사다리꼴 형상이며, 반면에 총괄 세트 M은 직사각형이다. 얻어지는 포맷팅된 정보는 정정된 영상에서 사다리꼴 변형을 유도하기 위해 영상 I를 정정하는 것이 가능하다. 이런 구조의 어플리케이션의 예는 오버헤드 프로젝터(overhead projectors)에 존재하며, 여기서 투사 빔의 축이 스크린의 면에 수직하지 않는다는 사실때문에 투사 동안 이들 어플라이언스에 의해 유도된 공지된 변형을 정정하는 것이 가능하다.

또한, 영상 I의 구조가 가능한 어플라이언스에 의해 얻어진 것과는 다른 어플라이언스로 얻어진 결함 및 특징을 유도하기 위해 왜곡에 의한 가상 기준의 변형이 가능하다. 일예로서, 가상 기준에서, 특정 외관을 정정된 영상에 알리기 위하여 개선된 어플라이언스 또는 선택적인 오래된 어플라이언스의 특성을 유도하는 것이 가능하다. 포맷팅된 정보, 측정된 포맷팅된 정보 또는 이런 가상 기준에서 얻어진 확장된 측정 포맷팅된 정보는, 포맷팅된 정보 및/또는 측정된 포맷팅된 정보가 왜곡 및/또는 색수차에 관하여 그 품질이 제2 영상-캡쳐 어플라이언스의 품질과 필적하는 영상들을 얻기 위하여 제1 영상 캡쳐 어플라이언스에 의해 캡쳐된 영상들을 처리하기 위한 소프트웨어에 의해 사용되는 방식으로, 가상 기준에서 유도된다. 이런 기술은, 또한 영상 처리 소프트웨어가, 왜곡 및/또는 색수차에 관하여 그 품질이 제2 보상 어플라이언스에 의해 제공되는 것과 필적하는 영상을 제1 보상 어플라이언스에 의해 보상할 수 있다고 고려함으로써, 영상 보상에 적용가능하다.

전술한 설명에서는 영상이 포인트들로 이루어지며 설명된 방법의 처리 동작이 포인트들에 적용된다고 고려된다. 그러나, 본 발명의 범위를 벗어남이 없이, 설명된 방법은 엘리먼트들을 형성하며 패턴들(마름모꼴 등)을 나타내는 포인트들의 세트를 처리할 수 있다.

어플라이언스 또는 어플라이언스 체인이 감소된 수의 이산값(예컨대, 초점 길이의 3가지 이산값들)만을 갖는 가변가능한 특성을 처리하는 경우에, 관심사는 정확도의 관점에서, 파라이터로서 초점 길이를 포함하는 근사치에 대응하는 폴리노미얼 표면(polynomial surface)을 사용하는 대신에 3배의 고정 초점 길이를 갖는프로세스를 채택된 예에 따라 채용하는 것이다.

디바이스의 어플리케이션 분야는 영상 품질과 관련된 어플리케이션의 분야를 커버할 수 있으며, 이는 영상의 품질이 다른 팩터들중에서 포함되는 잔여 왜곡 및/또는 색수차의 관점에서 측정될 수 있는 것으로 이해된다. 본 발명은 "vision metrology" 표현으로 알려진 컴퓨터에 의한 비전에 기초한 측정 기술에 또한 적용가능하다.

방법이 예컨대 프로젝터 및 포토 어플라이언스, 또는 프린터 및 스캐너와 같은 복수의 어플라이언스들을 포함하는 어플라이언스 체인의 경우에 채용된다면, 또한, 어플라이언스들중 하나, 예컨대 포토 어플라이언스 또는 스캐너가 0 또는 거의 없는 왜곡 결함 및/또는 색수차를 나타낸다면, 이 방법은 다른 어플라이언스에만 관련되는 포맷팅된 정보를 생성한다. 이는 결함이 없거나 또는 그 결함이 측정되고 미리 정정되는 영상-캡쳐 어플라이언스를 이용함에 의해 영상 보상 어플라이언스에 관련된 정보를 생성하는 실질적인 방법의 경우이다.

이 방법이 예컨대 포토 어플라이언스 및 스캐너와 같은 복수의 어플라이언스를 포함하는 어플라이언스 체인의 경우에 채용된다면, 이 방법은 모든 어플라이언스와 관련된 포맷팅된 정보를 생성한다. 이는 본 방법 및 영상 처리 수단에 의해 사용되는 영상이 동일한 어플라이언스로 스캐닝되는 경우에, 스캐너의 결함을 알 필요없이 포토 어플라이언스의 결함의 정정을 허용하는 실질적인 방법의 경우이다.

상술한 어플라이언스 체인으로부터 유도된 임의의 영상에 적당한 정정에 있어서, 단순한 구현예는 다음과 같다:

- 어플라이언스 체인과 관련되고 이미 계산된 포맷팅된 정보의 판독. 이런 포맷팅된 정보는 특히 전술한 바와 같이 파라미터화가능한 모델을 포함한다.

- 필르밍(filming)의 순간에서 어플라이언스 및/또는 어플라이언스 체인(초점 길이, 포커싱, 어퍼쳐, 속도, 플래쉬 등)의 조절 세트에 대한 상세가 주어지는 포맷 스타일 - Exif, PIM 또는 다른 것)의 모든 정보 판독. 이런 정보는 디바이스의 가변 파라미터의 값들 및 파라미터화가능한 모델의 인수의 일부를 포함한다. 이런 정보는 일반적으로 예컨대 영상 헤더에서 표시된다.

- 정정: SR 상에서 좌표(X,Y)를 가지며 계산되는 정정된 영상의 포인트에 대응하는 각각의 포인트 PRQ에서는, 좌표 X, Y를 갖는 파라미터화가능한 모델의 완전한 인수 및 파라미터화가능한 모델의 인수의 전술한 일부를 구성하는 것이 가능하다: (X, Y, 초점 길이, 거리, 어퍼쳐, iso, 속도, 플래쉬 등). 포맷팅된 정보에 의해 정정되는 영상의 포인트의 좌표(X', Y')를 계산하는 것이 가능하다. (X', Y')의 값들은 적분될 필요가 없다. 포인트 PRQ와 연관된 밝기는 예컨대 임의의 인터폴레이션 기술(선형, 바이리니어, 바이큐빅(bicubic) 또는 다른 것)을 포인트(X', Y')에서 취해진 밝기 정보 및 정정되는 영상에서 그 근접성에 적용함에 의해 계산된다. 이 방법은 결함없는 영상을 얻기위한 방식으로 영상의 모든 포인트들 PRQ 및 각각의 컬러면에 대해 반복된다.

도 8의 시스템은 전술한 본 발명의 적용예를 나타낸다. 디지털화된 컬러 영상면(4)은 정정된 디지털화된 컬러면(17)을 얻기위한 방식으로 상기 디지털화된 컬러면(4)의 지오메트리 어노말리를 모델링 및 정정하는 제1 계산 수단(16)에 의해처리된다. 제2 계산 수단(18)은 색수차(1)에 대해 완전히 또는 부분적으로 정정된 컬러 영상(19)을 얻기위한 방식으로 상기 정정된 디지털화된 컬러면들(17)를 조합한다.

계산 수단(16)은 또한 정정된 디지털화된 컬러면들(17)을 얻기위한 방식으로 지오메트리 결함들(2) 사이에서 상기 디지털화된 컬러면들(4)의 편차(10), 특히 왜곡으로 이루어지는 상기 지오메트리 어노말리를 적어도 부분적으로 모델링 및 정정한다.

도 9의 시스템은 전술한 본 발명의 다른 적용예를 나타낸다. 계산 수단(6)은 상기 정정된 디지털화된 컬러면들(7) 사이에서 대응관계를 구축하는 것이 가능하도록 상기 디지털화된 컬러면들(7)을 얻기위한 방식으로 상기 디지털화된 컬러면들(4)의 왜곡 결함(2)으로 이루어지는 지오메트리 어노말리를 적어도 부분적으로 모델링 및 정정할 수 있다.

도 9에 예시된 제2 계산 수단(8)은 상기 정정된 디지털화된 컬러면들(7)을 조합함에 의해 색수차(1) 및/또는 왜곡 결함(2)에 대해 완전히 또는 부분적으로 정정된 컬러 영상(9)을 얻는 것이 가능하게 된다.

Claims

복수의 디지털화된 컬러 면들(4)로 이루어지며 광학 시스템(5)에 의해 생성되는 컬러 영상(3)의 색수차(1)를 정정하는 방법에 있어서,

정정된 디지털화된 컬러 면들(17)을 얻기위한 방식으로 상기 디지털화된 컬러 면들(4)의 지오메트리 어노말리(geometric anomaly)들을 적어도 부분적으로 모델링 및 정정하는 단계와,

상기 색수차(1)에 대해 완전히 또는 부분적으로 정정된 컬러 영상(19)을 얻기위한 방식으로 상기 정정된 디지털화된 컬러 면들(17)을 조합하는 단계

를 포함하는 색수차 정정 방법.
제1항에 있어서, 상기 정정된 디지털화된 컬러면들(17) 간의 대응관계를 구축할 수 있도록, 정정된 디지털화된 컬러면들(17)을 얻기위한 방식으로 상기 디지털화된 컬러면들(4)의 상기 지오메트리 결함들(2)사이의 편차(10), 특히 왜곡으로 이루어지는 상기 지오메트리 어노말리들을 적어도 부분적으로 모델링 및 정정하는 단계와,

상기 색수차(1)에 대해 완전히 또는 부분적으로 정정된 컬러 영상(19)을 얻기위한 방식으로 상기 정정된 디지털화된 컬러면들(17)을 조합하는 단계

를 더 포함하는 색수차 정정 방법.
제1항에 있어서,

상기 방법은, 상기 컬러 영상(3)의 왜곡 결함(2)을 부가적으로 정정하도록 설계되며,

상기 정정된 디지털화된 컬러면들(7) 간의 대응관계를 구축할 수 있도록, 정정된 디지털화된 컬러면들(7)을 얻기위한 방식으로 상기 디지털화된 컬러면들(4)의 왜곡 결함(2)으로 이루어지는 상기 지오메트리 어노말리를 적어도 부분적으로 모델링 및 정정하는 단계와,

상기 색수차(1) 및 상기 왜곡 결함(2)에 대해 완전히 또는 부분적으로 정정된 컬러 영상(9)을 얻기위한 방식으로 상기 정정된 디지털화된 컬러면들(7)을 조합하는 단계를 더 포함하는 색수차 정정 방법.
복수의 디지털화된 컬러면들(4)로 이루어지며 광학 시스템(5)에 의해 생성되는 컬러 영상(3)의 색수차(1)를 정정하기 위한 시스템에 있어서,

정정된 디지털화된 컬러 면들(17)을 얻기위한 방식으로 상기 디지털화된 컬러면들(4)의 지오메트리 어노말리를 모델링 및 정정하는 제1 계산 수단(16)과,

상기 색수차(1)에 대해 완전히 또는 부분적으로 정정된 컬러 영상(19)을 얻기위한 방식으로 상기 정정된 디지털화된 컬러면들(17)을 조합하는 제2 계산 수단(18)

을 포함하는 시스템.
제4항에 있어서, 상기 정정된 디지털화된 컬러면들(17) 간의 대응관계를 구축할 수 있도록, 정정된 디지털화된 컬러면들(17)을 얻기위한 방식으로 상기 디지털화된 컬러면들(4)의 상기 지오메트리 결함들(2)사이의 편차(10), 특히 왜곡으로 이루어지는 상기 지오메트리 어노말리들을 적어도 부분적으로 모델링 및 정정하는 제1 계산 수단(16)과,

상기 색수차(1)에 대해 완전히 또는 부분적으로 정정된 컬러 영상(19)을 얻기위한 방식으로 상기 정정된 디지털화된 컬러면들(17)을 조합하는 제2 계산 수단(18)

을 더 포함하는 시스템.
제4항에 있어서, 상기 시스템은, 복수의 디지털화된 컬러면들(4)로 이루어지며 광학 시스템(5)에 의해 생성되는 컬러 영상(3)의 왜곡 결함(2)을 부가적으로 정정하도록 설계되며,

상기 정정된 디지털화된 컬러면들(7) 사이에 대응관계를 구축할 수 있도록 정정된 디지털화된 컬러면들(7)을 얻기위한 방식으로 상기 디지털화된 컬러면들(4)의 왜곡 결함(2)으로 이루어지는 상기 지오메트리 어노말리를 적어도 부분적으로 모델링 및 정정하는 제1 계산 수단(6)과,

상기 색수차(1) 및 상기 왜곡 결함(2)에 대해 완전히 또는 부분적으로 정정된 컬러 영상(9)을 얻기위한 방식으로 상기 정정된 디지털화된 컬러면들(7)을 조합하는 제2 계산 수단(8)을 더 포함하는 시스템.