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LUT 쉐이딩 보정 알고리듬을 이용한 스캐닝 이미지 향상 FPGA 설계 구현
FPGA Design and Realization for Scanning Image Enhancement using LUT Shading Correction Algorithm 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.16 no.8, 2012년, pp.1759 - 1764  

김영빈 (목원대학교) ,  류광렬 (목원대학교)

초록
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본 논문은 CCD 센서의 스캔 이미지 향상을 위해 쉐이딩 보정 알고리듬을 이용한 FPGA 설계 및 구현에 관한 연구이다. 쉐이딩 보정 기법은 룩업테이블(LUT)을 적용한다. 향상된 이미지 스캔을 위하여 CCD 센서의 모든 픽셀에 대한 히스토그램 최대값 및 최소값을 구하고, 균일한 히스토그램 값을 갖도록 오프셋 데이터의 쉐이딩 보정 LUT를 생성한다. 스캔 과정에서 센서의 출력은 보정된 LUT값으로 변환되고 LUT 변환 처리는 FPGA로 구현하여 실시간처리가 가능하도록 한다. 구현 시스템을 사용하여 실험한 결과 2.4ms 이하의 스캔 타이밍을 충족 할 수 있다. 제안시스템은 낮은 성능의 프로세서 기반에서 저비용 및 실시간 향상된 이미지 스캔이 가능하다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper describes FPGA design and realization using the shading correction algorithm for a CCD scan image enhancement. The shading algorithm is used by LUT (Look-up Table). The image enhancement results from that the histogram minimum value and maximum with respect to all pixels of the CCD image ...

주제어

#쉐이딩 보정 알고리듬   #룩업 테이블   #스캐닝 이미지  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 논문은 CCD 스캔 이미지 향상을 위한 LUT 쉐이딩 보정 알고리듬을 이용한 FPGA를 설계 및 구현 하였다. 쉐이딩 보정 알고리즘은 연산양 감소를 위해 각 화소에 대해 화이트 및 블랙 쉐이딩 조건을 적용하여 센서 출력 값에 대한 모든 값을 LUT화 하였다.

가설 설정

  • 이러한 차이는 장비의 특성에 의존적이다.[1,2] 모든 이미징 시스템은 쉐이딩 효과를 보인다. 쉐이딩의 소스는 이미 지를 획득할 때 주변 조명 및 환경에 따라 노출, 초점과 같은 카메라 외부환경 뿐만 아니라 픽셀과 픽셀 사이의 게인과 오프셋의 변화와 같이 카메라 자체에도 있다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
센서의 해상도가 높아지면 처리해야 하는 데이터양도 증가하는데 이에 따른 한계점은 무엇인가? 센서의 해상도가 높아지면 처리해야 하는 데이터양도 함께 증가한다. 많은 데이터를 처리하기 위해서는 고가의 고속 프로세서를 사용하거나 신호처리 전용의 프로세서를 사용해야 하는 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 고속 이미지 데이터 처리를 위한 FPGA 사용한다.
CCD블록은 어떻게 구성되는가? CCD블록은 센서 데이터를 A/D 변환하는 처리를 하며, 라인 CCD와 AMP, ADC로 구성된다. 각 센서 채널은 32um의 일정한 간격을 유지하고 있으며 병렬로 나란히 배열되어 있다.
쉐이딩 보정이란 무엇인가? 쉐이딩 보정은 CCD 센서를 입력 장치로 사용하는 스캐너 시스템에서 균일한 이미지를 획득하기 위해 사용 하는 기법이다. 센서의 감도와 조도의 상태에 따라 스캔 이미지의 히스토그램 편차가 다르게 나타나기 때문에 대부분의 스캐너 시스템은 균일한 히스토그램을 갖는 이미지 획득을 위하여 센서 픽셀의 감도와 조도를 고려한 보정을 필요로 한다.
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참고문헌 (7)

  1. Rafael C. Gonzalez and Richard E. Woods, Digital Image Processing, Prentice-Hall, 2002. 

  2. Kwang Ryol Ryu and Young Bin Kim, "Image Path Searching Auto and Cross Correlations" J. of KIMICS, Vol.9 No.6, pp.747-752, 2011.12. 

  3. Jooyoung Ha, Sungmok Lee, WonWoo Jang, Hoongee Yang, Bongsoon Kang, "VLSI Implementation of Adaptive Shading Correction System Supporting Multi-Resolution for Mobile Camera," KICS, vol.31, no.12C, pp. 1201-1207, Dec. 2006. 

  4. Hyun-Sang Park, "Low-Complexity Lens-Shading Correction Algorithm based on Piecewise Linear Model," KI-IT, vol.10, no.2, pp. 183-189, Dec. 2012. 

  5. T. Young, "Shading correction: compensation for illumination and sensor inhomogeneities," in Current Protocols in Cytometry, J. P. Robinson, et al., Ed., vol. 1, pp. 2.11.1-2.11.12, John Wiley & Sons, New York, NY, USA, 2000. 

  6. Do-Hyeon Kim, Ho-Young Jung, Eui-Young Cha, "Contrast Enhancement Technique by Intensity Surface Stretching," KICS, vol.11, no.12, pp. 2398-2405 , Dec. 2007. 

  7. T E Marchant, C J Moore, C G Rowbottom, R I Mackay, P C Williams, "Shading Correction Algorithm for Improvement of Cone Beam CT Images in Radiotherapy," Marchant et al. Physics in Medicine and Biology 53, pp.5719-5733, 2008. 

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