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문제 정의
- 본 논문에서는 TFT-LCD의 결함을 검출하는 효과적인 방법을 제안하였다. 결함부분을 제외한 나머지 배경 부분에서의 변화를 제거하기 위해 SQI를 사용하였다.
- 본 논문에서는 문제가 되는 휘점에 대한 처리를 위해 이중 SQI를 제안한다. 이중 SQI는 본래의 SQI와 달리 원 영상(/)의 반전을 적용한 반전영상。)의 0를 하나 더 생성한다.
- 본 논문에서는 배경 평활화 효과와 결함신호의 변화를 보존하는 장점을 지닌 SQI를 이용하여 TFT-LCD 영상을 개선하는 알고리즘을 제안하였다. 다음 장에서는 SQI의 이론과 특성을 살펴보고 SQ1 의 한계틀 수정한 이중 SQI에 대해서 제시한다, 3장에서는 본 논문에서 제안하는 결함검출 방법을 나타내고 4장에서는 실험을 통한 성능 분석을 기술한다.
- 이렇게 두 과정으로 나눠서 처리를 하는 이유는 본 논문에서 제안하는 방법이 휘점을 효과적으로 처리하기 위한 방법이기도 하지만 영상에서 암점과 휘점을 자동으로 구분하여 처리하는 일이 쉽지 않기 때문이다. 암점과 휘점을 구분해서 각각을 따로 처리하려면 별도의 구별과정이 필요하고 그에 따른 시스템상의 시간문제도 고려해야 하는 문제가 있기 때문에 본 논문은 복잡한 휘점, 암점 구별 유무에 대한 별도의 과정 없이 일괄적으로 함께 처리하는 방법을 제안하였다
가설 설정
- 이 같은 경우 결함이 존재하는 영역에서 결함을 찾더라도 영상 전체적으로 봤을 때 그 결함의 화소 값이 다른 부분에서 배경 값과 동일하다면 문턱치 처리 후에 배경과 결함이 동시에 나타나게 된다. (b)영상은 SQI 처리 후의 평활해진 영상의 모습이다. 배경부분으로 인식되는 부분은 영상 전체적으로 비슷한 값으로 수정되었고 결함 부분의 변화 양상은 그대로 보유하고 있어 문턱치처리로 결함 검출을 하기 용이해졌다.
- 통해서 그림 2에 나타내었다. (b)영상은 샘플 영상에 SQI를 적용한 모습인데 휘점에 해당되는 부분이 퍼져있고 반전한 영상에서는 반대로 암점에 해당되는 부분이 퍼져있다. 즉 영상(d)를 통해서 SQI에서는 암점이 효과적으로 처리되었꼬 영상足)을 통해서 반전 SQI에서는 휘점이 효과적으로 처리되었다는 것을 알 수 있다.
- 주파수 영역에서의 대표적인 예는 푸리에변환(Fourier transform)-®- 이용한 텍스처(Texture)분할방법을 들 수 있다[5]. 텍스처 분할 방법은 배경 신호를 텍스처로 가정한 뒤, 이를 푸리에 변환 했을 때 배경신호가 저 주파에 존재한다고 가정한다. 그런 뒤 적절한 차단 주파수를 정하여 저주파 통과 필터처리를(Low Pass Filtering) 하여 저주파 성분만 남겨두고 역변환 하여 원 영상과 차이를 구한다.
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