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문제 정의
- 렌즈가 안경점으로 운반된 후에는 안경점에서 렌즈를 사용할 때 안경사가 목시 검사를 하는 정도이기 때문에 이런 미세한 렌즈 흠집은 검출하지 못하는 경우가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 기법을 이용한 렌즈 흠집 검출 방법을 제안한다.
제안 방법
- 추출된 렌즈 내부 영역에 대해 소벨 마스크를 적용하여 렌즈 내부 영역의 에지를 추출하고 평균 이진화 방법을 적용하여 흠집 영역만을 부각시킨 후에 라벨링 기법을 적용하여 흠집 영역을 추출하였다. 그러나 렌즈 경계선에서 빛의 반사로 인해 생기는 반사광이 흠집과 같이 추출하는 문제점이 발생하여 퍼지 기법을 적용하여 흠집 객체만을 추출하였다. 제안된 방법을 흠집이 있는 렌즈에 적용한 결과, 기존 방법에 비해 비교적 효과적으로 검출되는 것을 확인하였다.
- 그림 5의 (b)에서 알 수 있듯이 기존의 흠집 검출 방법을 적용하는 경우에는 렌즈의 경계선 부분이 흠집 영역보다 두드러지게 나타나서 전체 영상을 이진화하는 과정애서 일부 흠집이 제거되어 흠집들을 모두 추출할 수 없는 경우가 발생하였다. 그러나 제안된 방법은 렌즈 내부 영역을 추출한 후, 렌즈 내부 영역에 대해 소벨 마스크와 평균 이진화 방법을 적용하였다. 그리고 렌즈 내부 영역에서 반사광이 흠집과 같이 추출되는 문제점을 개선하기 위해 제안된 퍼지 기법을 적용하여 그림 5의 (c)와 같이 흠집 영역만을 정확히 추출하였다.
- 렌즈 내부 영역의 에지가 추출된 영상에서 평균 이진화 방법을 적용하여 흠집 영역만을 부각시킨 후에 라벨링 기법을 적용하여 흠집 영역을 추출한다. 하지만 렌즈 경계선에서 빛의 반사로 인해 생기는 반사광이 흠집과 같이 추출하는 문제점이 발생한다.
- 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 원 영상에서 렌즈의 내부 영역만을 추출한 후에 이진화 방법을 적용하여 흠집 영역이 제거되는 부분을 개선한다. 렌즈의 내부 영역만을 추출하기 위해 그레이 영상으로 변환된 렌즈 영상을 스트레칭 기법을 적용하여 낮은 명암 대비를 가진 영상을 고른 명암도 값을 가지도록 변환하여 흠집과 렌즈의 명암 대비 효과를 높인다. 스트레칭 기법이 적용된 영상에 잡음에 강한 가우시안 마스크를 적용하여 흠집을 제거한 후, 렌즈의 경계선을 효과적으로 추출하는 소벨 마스크를 적용하여 렌즈의 경계선을 추출하고 평균 이진화 방법을 적용한다.
- 본 논문에서는 렌즈 내부 영역의 흠집을 추출하기 위해 캐니 마스크와 평균 이진화 방법을 적용하고 렌즈 영역을 원모양 형태로 획득하기 위해 모폴로지 기법을 적용하였다. 모폴로지 기법이 적용된 영상에서 Seed Fill 알고리즘을 적용하여 렌즈의 내부 영역을 추출하였다. 추출된 렌즈 내부 영역에 대해 소벨 마스크를 적용하여 렌즈 내부 영역의 에지를 추출하고 평균 이진화 방법을 적용하여 흠집 영역만을 부각시킨 후에 라벨링 기법을 적용하여 흠집 영역을 추출하였다.
- 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 원 영상에서 렌즈의 내부 영역만을 추출한 후에 이진화 방법을 적용하여 흠집 영역이 제거되는 부분을 개선한다. 렌즈의 내부 영역만을 추출하기 위해 그레이 영상으로 변환된 렌즈 영상을 스트레칭 기법을 적용하여 낮은 명암 대비를 가진 영상을 고른 명암도 값을 가지도록 변환하여 흠집과 렌즈의 명암 대비 효과를 높인다.
- 모폴로지 기법이 적용된 영상에서 Seed Fill 알고리즘을 적용하여 렌즈의 내부 영역을 추출하였다. 추출된 렌즈 내부 영역에 대해 소벨 마스크를 적용하여 렌즈 내부 영역의 에지를 추출하고 평균 이진화 방법을 적용하여 흠집 영역만을 부각시킨 후에 라벨링 기법을 적용하여 흠집 영역을 추출하였다. 그러나 렌즈 경계선에서 빛의 반사로 인해 생기는 반사광이 흠집과 같이 추출하는 문제점이 발생하여 퍼지 기법을 적용하여 흠집 객체만을 추출하였다.
- 추출된 렌즈의 내부 영역에 해당하는 원 영상에서 소벨 마스크를 적용하여 렌즈 내부 영역의 에지를 추출한다. 그림 2의 (a)는 원 영상에 스트레칭 기법을 적용한 결과이고 그림 2의 (b)는 렌즈의 내부 영역을 검출한 결과이다.
대상 데이터
- 실험에 적용된 영상은 안경사가 촬영한 CHEMI MID HL HM 시력 보정용 렌즈 영상 10장을 대상으로 실험하였다. 그림 5의 (a)는 렌즈의 원본 영상이다.
이론/모형
- 스트레칭 기법이 적용된 영상에 잡음에 강한 가우시안 마스크를 적용하여 흠집을 제거한 후, 렌즈의 경계선을 효과적으로 추출하는 소벨 마스크를 적용하여 렌즈의 경계선을 추출하고 평균 이진화 방법을 적용한다. 그리고 렌즈 영역을 원의 형태로 획득하기 위하여 모폴로지 기법을 적용한다. 모폴로지 기법[3]이 적용된 영상에서 좌우 2방향 탐색 후, 상하 2방향을 탐색하여 렌즈의 내부 영역을 추출하는 Seed Fill 알고리즘[4]을 적용하여 렌즈의 내부 영역을 추출한다.
- 그림 3과 같은 각 소속 함수에서 구해진 소속도를 표 1에 정의된 퍼지 추론 규칙에 적용하고, Max-Min 추론 방식[5]을 적용하여 최종적인 흠집에 해당하는 소속도를 구한다.
- 그리고 렌즈 영역을 원의 형태로 획득하기 위하여 모폴로지 기법을 적용한다. 모폴로지 기법[3]이 적용된 영상에서 좌우 2방향 탐색 후, 상하 2방향을 탐색하여 렌즈의 내부 영역을 추출하는 Seed Fill 알고리즘[4]을 적용하여 렌즈의 내부 영역을 추출한다.
- 본 논문에서는 렌즈 내부 영역의 흠집을 추출하기 위해 캐니 마스크와 평균 이진화 방법을 적용하고 렌즈 영역을 원모양 형태로 획득하기 위해 모폴로지 기법을 적용하였다. 모폴로지 기법이 적용된 영상에서 Seed Fill 알고리즘을 적용하여 렌즈의 내부 영역을 추출하였다.
- 렌즈의 내부 영역만을 추출하기 위해 그레이 영상으로 변환된 렌즈 영상을 스트레칭 기법을 적용하여 낮은 명암 대비를 가진 영상을 고른 명암도 값을 가지도록 변환하여 흠집과 렌즈의 명암 대비 효과를 높인다. 스트레칭 기법이 적용된 영상에 잡음에 강한 가우시안 마스크를 적용하여 흠집을 제거한 후, 렌즈의 경계선을 효과적으로 추출하는 소벨 마스크를 적용하여 렌즈의 경계선을 추출하고 평균 이진화 방법을 적용한다. 그리고 렌즈 영역을 원의 형태로 획득하기 위하여 모폴로지 기법을 적용한다.
- 하지만 렌즈 경계선에서 빛의 반사로 인해 생기는 반사광이 흠집과 같이 추출하는 문제점이 발생한다. 이 문제를 개선하기 위해 본 논문에서는 평균 이진화가 적용된 영상에서 퍼지 기법을 적용하여 흠집 객체만을 추출한다.
성능/효과
- 그러나 렌즈 경계선에서 빛의 반사로 인해 생기는 반사광이 흠집과 같이 추출하는 문제점이 발생하여 퍼지 기법을 적용하여 흠집 객체만을 추출하였다. 제안된 방법을 흠집이 있는 렌즈에 적용한 결과, 기존 방법에 비해 비교적 효과적으로 검출되는 것을 확인하였다. 그러나 빛의 차이로 인해 배경과 흠집 영역의 명암도가 거의 차이가 없는 경우에는 미세한 일부 흠집이 추출되지 않는 경우가 발생하였다.
후속연구
- 향후 연구 과제는 배경과 흠집 영역의 명암도 차이가 거의 없는 경우에 대해서 명암도를 효과적으로 보정할 수 있는 퍼지 기법을 연구하여 미세한 흠집을 추출하고 흠집 정도에 따라 눈의 피로 정도를 분석할 수 있는 방법에 대해 연구할 것이다.
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