[논문]초분광 분해기의 광학계 설계 및 영상 처리

허아영; 최승원; 이재훈; 김태형; 박동조

초분광 분해기의 광학계 설계 및 영상 처리
Optical System Design and Image Processing for Hyperspectral Imaging Systems 원문보기

韓國軍事科學技術學會誌 = Journal of the KIMST, v.13 no.2, 2010년, pp.328 - 335

허아영 (한국과학기술원 전기및전자공학과) , 최승원 (한국과학기술원 전기및전자공학과) , 이재훈 (한국과학기술원 전기및전자공학과) , 김태형 (한국과학기술원 물리학과) , 박동조 (한국과학기술원 전기및전자공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

A hyperspectral imaging spectrometer has shown significant advantages in performance over other existing ones for remote sensing applications. It can collect hundreds of narrow, adjacent spectral bands for each image, which provides a wealth of information on unique spectral characteristics of objects. We have developed a compact hyperspectral imaging system that successively shows high spatial and spectral resolutions and fast data processing performance. In this paper, we present an overview of the hyperspectral imaging system including the strucure of geometrical optics and several image processing schemes such as wavelength calibration and noise reduction for image data on Visible and Near-Infrared(VNIR) and Shortwave-Infrared(SWIR) band.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

첫 번째 영상 스캔 단계에서 회전하는 거울과 슬릿을 이용하여 피사체에 대해 가로축으로 스캔하면서 매번 슬릿을 통과한 1차원 선 영상을 획득하고, 두 번째 영상 분광 단계에서 획득된 1차원 선 영상을 분광시켜 2차원의 스펙트럼을 추출한다. 그리고 마지막 영상 병합 과정에서 추출된 2차원 스펙트럼들을 순차적으로 모아 3차원 초분광 데이터 영상을 얻는 것이다.
우리는 VNIR 대역과 SWIR 대역의 초분광 영상을 얻기 위한 광학부와 영상 획득부를 설계 및 제작 하였으며 영상 획득 후 파장 미세 보정을 통해 얻어진 3차원 영상 데이터를 가공 분석하는 기법에 대해서 연구를 수행하였다. 또한 초분광 분해기를 통해서 얻어진 초분광 영상에 대한 파장별 특성을 분석하고 여러 가지 예제를 통해서 초분광 분해기의 응용분야에 대해서 살펴보았다.
초분광 분해기는 파장 정보와 공간 정보를 얻는 방식에 따라 광학부 구조가 결정된다. 본 논문에서는 1차원 공간 정보와 1차원 파장 정보를 얻고 1차원 공간정보와 수직한 방향으로 스캔하면서 나머지 공간 정보를 획득하는 Push-broom 방식의 초분광 분해기에 대한 연구를 수행하였다.
우리는 VNIR 대역과 SWIR 대역의 초분광 영상을 얻기 위한 광학부와 영상 획득부를 설계 및 제작 하였으며 영상 획득 후 파장 미세 보정을 통해 얻어진 3차원 영상 데이터를 가공 분석하는 기법에 대해서 연구를 수행하였다. 또한 초분광 분해기를 통해서 얻어진 초분광 영상에 대한 파장별 특성을 분석하고 여러 가지 예제를 통해서 초분광 분해기의 응용분야에 대해서 살펴보았다.
VNIR 및 SWIR 대역 초분광 분해기를 통해 얻어진 3차원 영상들은 물체 고유의 주파수 특성 정보를 보함하고 있다. 이번 장에서는 물체의 주파수 특성을 이용한 초분광 영상의 응용 예제에 대해서 살펴보도록 하겠다.
우리는 광학부에 해당하는 분광 설계 기술과 전자부에 해당하는 영상처리 부분으로 나눠 연구를 진행하고 VNIR 대역과 SWIR 대역의 초분광 분해기를 제작하였다. 특히 영상처리 부분은 영상 획득 후 파장 미세 보정을 통해 얻어진 3차원 영상 데이터를 가공 분석하는 기법에 대해서 연구를 수행하였다.

제안 방법

Push-broom 방식의 초분광 분해기의 광학부를 기하 광학적 광선 추적을 이용한 광학 설계 프로그램을 이용하여 설계하였다. 제작을 위하여 상용 반사형 회절 격자의 사양을 바탕으로 설계를 수행하였다.
데이터의 스펙트럼 곡선에서 Peak들의 위치 즉 첨점의 위치를 찾기 위해서 곡선의 미분 값을 이용하였다. 먼저 i 째 공간 좌표와 n 째 파장 좌표에서의 밝기 값 S, 즉 스펙트럼 곡선은 다음과 같이 표현될 수 있다.
제작을 위하여 상용 반사형 회절 격자의 사양을 바탕으로 설계를 수행하였다. 두 개의 거울을 이용하여 비점수차를 보정하는 방식으로 초기 설계를 수행하였으며, 최적화 과정에서 성능 향상을 위하여 비구면 거울을 사용하였다. 최종적으로 Fig.
7～2㎛, 단파장 적외선), MWIR(3～5㎛, 중파장 적외선) 그리고 LWIR(8～12㎛, 장파장 적외선)으로 나뉜다. 우리는 VNIR(0.4～0.9㎛, 가시광 및 근적외선) 대역과 SWIR(0.9～1.7㎛) 대역을 분광하는 초분광 분해기를 제작하였다.
우리는 광학부에 해당하는 분광 설계 기술과 전자부에 해당하는 영상처리 부분으로 나눠 연구를 진행하고 VNIR 대역과 SWIR 대역의 초분광 분해기를 제작하였다. 특히 영상처리 부분은 영상 획득 후 파장 미세 보정을 통해 얻어진 3차원 영상 데이터를 가공 분석하는 기법에 대해서 연구를 수행하였다.
이 휴대용 램프를 이용하여 기준이 되는 빛을 분광계에 입사시킨 후 카메라 센서로부터 스펙트럼 영상을 얻는다. 이 스펙트럼 영상에서 가로 좌표에 대해서 두드러지게 스펙트럼 특징을 보이는 파장의 peak 값을 샘플 값으로 취하고 이 샘플 값들을 이용해 Polynomial fitting을 하여 카메라 센서 가로 좌표의 모든 화소에 대한 파장 값을 추출해낸다.
Push-broom 방식의 초분광 분해기의 광학부를 기하 광학적 광선 추적을 이용한 광학 설계 프로그램을 이용하여 설계하였다. 제작을 위하여 상용 반사형 회절 격자의 사양을 바탕으로 설계를 수행하였다. 두 개의 거울을 이용하여 비점수차를 보정하는 방식으로 초기 설계를 수행하였으며, 최적화 과정에서 성능 향상을 위하여 비구면 거울을 사용하였다.
으로 동작하는 초분광 분해기는 영상 스캔, 영상 분광 그리고 영상 병합 이렇게 세 단계로 진행 된다. 첫 번째 영상 스캔 단계에서 회전하는 거울과 슬릿을 이용하여 피사체에 대해 가로축으로 스캔하면서 매번 슬릿을 통과한 1차원 선 영상을 획득하고, 두 번째 영상 분광 단계에서 획득된 1차원 선 영상을 분광시켜 2차원의 스펙트럼을 추출한다. 그리고 마지막 영상 병합 과정에서 추출된 2차원 스펙트럼들을 순차적으로 모아 3차원 초분광 데이터 영상을 얻는 것이다.
400～900nm 파장 영역과 900～1700nm 파장 영역의 초분광 영상을 얻을 수 있는 2가지 형태의 초분광 분해기 광학부 설계를 완료하였다. 형태는 똑같으나 400～900nm 영역의 초분광 분해기의 경우 회절 격자 수가 150grooves/mm이고, 중심 파장 500nm인 반사형 평면 회절 격자를 사용하였으며, 900～1700nm 영역에선 회절 격자 수가 85grooves/mm, 중심파장이 1300nm인 반사형 평면 회절 격자에 대하여 설계를 수행하였다.

대상 데이터

광원 램프는 광원 소스에 따라 고유의 주파수 특성을 가지는데 VNIR 대역 초분광 분해기는 0.4～0.9㎛ 대역에서 스펙트럼 특징을 나타내는 수은-아르곤 광원 램프를 사용하였으며 SWIR 대역 초분광 분해기는 0.8～1.6㎛ 대역에서 스펙트럼 특징을 나타내는 크립톤 광원 램프를 사용하였다. Fig.

이론/모형

시간에 대해 매번 변하는 랜덤 노이즈는 Wavelet thresholding 기법 및 MNF(Maximum Noise Fraction) 기법을 사용하여 제거할 수 있으며 해링본 노이즈와 같은 패턴 노이즈는 Wiener filter 알고리즘 등을 적용하여 제거 가능하다. 또한 카메라 ADC에 의해 영역별로 밝기 값이 다른 것은 Gain 값을 조정하고 Bad pixel에 의한 노이즈는 선형보간법 알고리즘을 사용하여 제거한다^[7～10].
6과 Fig 7의 수은-아르곤 광원 램프와 크립톤 광원 램프의 주파수 특성 스펙트럼의 파장 값과 매핑하여 샘플 값들을 얻는다. 이 샘플 값들을 이용하여 가로 좌표의 모든 화소에 대한 파장 값이 얻어질 수 있도록 Pseudo inverse를 이용한 Polynomial fitting을 수행한다. X 는 파장 값을, y 는 화소위치라고 한다면 파장 값에 대한 화소 위치의 Polynomial fitting 곡선을 다음과 같이 표기할 수 있다.

성능/효과

10의 왼쪽 영상은 할로겐 조명 아래서 촬영된 청동 조형물이다. 이 청동 조형물의 우측 부분을 가열한 후 암실에서 SWIR 대역 초분광 분해기로 촬영을 하면 오른쪽 영상과 같이 43 밴드(1200nm) 영상에서 뜨겁게 달궈진 부분만 보이는 것을 확인 할 수 있다. 이는 SWIR 대역의 열 감지 특성을 보여주는 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	영상 분광 분해기는 어떤 장치인가?	영상 분광 분해기란 2차원 공간의 영상 정보와 각 화소의 파장 정보를 동시에 획득하여 3차원의 데이터를 얻을 수 있는 장치를 말하며, 그 중에서도 파장 분해능이 10nm 이하의 영상 분광 분해기를 초분광 분해기(Hyperspectral Imaging System)라 한다. 이는 입사되는 빛을 분광시켜 영상의 각 화소에 대한 스펙트럼을 측정하는 전자 광학 센서로서 물질마다 가지고 있는 고유의 광학적 성질 및 물질의 흡수와 반사 특징을 분석하는 장치이다.
	초분광 분해기의 구현 방식에는 어떤 것들이 있는가?	초분광 분해기의 구현 방식에는 x, y 방향으로 스캔하여 정보를 얻는 Whisk-broom 방식, 필터를 이용하여 분광 정보를 얻는 Filtered-camera 방식, 1차원 라인 영상을 가로축으로 스캔하여 3차원 영상을 얻는 Pushbroom 방식 등이 있다.
	초분광 분해기는 어떤 장치인가?	영상 분광 분해기란 2차원 공간의 영상 정보와 각 화소의 파장 정보를 동시에 획득하여 3차원의 데이터를 얻을 수 있는 장치를 말하며, 그 중에서도 파장 분해능이 10nm 이하의 영상 분광 분해기를 초분광 분해기(Hyperspectral Imaging System)라 한다. 이는 입사되는 빛을 분광시켜 영상의 각 화소에 대한 스펙트럼을 측정하는 전자 광학 센서로서 물질마다 가지고 있는 고유의 광학적 성질 및 물질의 흡수와 반사 특징을 분석하는 장치이다.

참고문헌 (10)

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상세보기
D. Manolakis and G. Shaw, "Detection Algorithms for Hyperspectral Imaging Applications", IEEE Signal Processing Magazine, Vol. 19, No. 1, pp. 29-43, 2002.

상세보기
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상세보기
G. Shaw and H. K. Burke, "Spectral Imaging for Remote Sensing", Lincoln Laboratory Journal, Vol. 14, No. 1, pp. 3-28, 2003.
허아영, 최승원, 이재훈 박동조, "초분광 분해기파장 미세 보정 및 영상의 응용", 한국군사과학기술학회 종합학술대회, pp. 1047-1050, 2009. 8.
C. Cordon, "A Generalization of the Maximum Noise Fraction Transform", IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Vol. 38, No. 1, pp. 608-610, 2000.

상세보기
A. A. Green, M. Berman, P. Switzer, and M. D. Craig, "A Transformation for Ordering Multispectral Data in Term of Image Quality with Implications for Noise Removal", IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Vol. 26, No. 1, pp. 65-74, 1988.

상세보기
E. M. Edwin, "Mitigating the Effects of Bad and Noisy Detectors on Hyperspectral Data", IEEE International Geoscience and Romote Sensing Symposium, Vol. 1, pp. 80-82, 2003.
김준태, 허아영, 박동조, "초분광 영상의 노이즈 제거 및 영상 처리 기법 연구", 제20회 영상 처리 및 이해에 관한 워크샵, 2008.

저자의 다른 논문 :

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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