산란광 마스킹

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계산: 측정 이미지 |정규화 방법 |광원 마스크 방법 | 요약 측정 항목 | 분석 채널 | 채도

지침: 고급 Imatest 분석 지침(Master 및 IT) | Imatest를 이용한 정규화된 산란광 계산 | 전동 짐벌 사용 지침

설정: 설정 목록 및 INI 키/값 | 표준 및 권장 사항 |구성 파일 입력

페이지 내용

이 페이지에서는 Imatest의 광원 마스크 방법에 대해 설명합니다.

마스킹(Light Source Masking의 약자)은 광원의 직접 이미지를 분석에서 제외하기 위해 마스크를 생성하는 과정입니다. 광원의 직접 이미지는 이미지에서 광원의 실제 크기를 나타내는 작은 영역입니다(즉, 이미지에 산란광이나 블루밍 현상이 없을 경우). 광원의 직접 이미지는 산란광이 아니므로 산란광 측정 이미지에서 마스킹(무시)되어야 합니다. 참조 이미지의 경우 마스킹 대신 "검출"이라는 용어를 사용합니다.

마스크 방법

Imatest의 산란광원 분석 기능은 이미지에서 광원을 마스킹하는 데 사용할 수 있는 여러 가지 옵션 또는 방법을 제공합니다. 각 마스크 옵션은 서로 다른 입력값을 가지므로 사용자는 마스킹 프로세스와 정확도를 설정할 수 있습니다.

기하학적 카메라 모델 + 원

상세 설명

기하학적 카메라 모델 + 원 방식은 기하학적 카메라 모델을 사용하여 소스 각도를 투영하여 이미지 점을 생성합니다. 지정된 반지름의 원이 투영된 점의 중심에 배치되고 이미지의 마스크로 사용됩니다. 이 방식은 포화 영역이 넓은 경우 과도한 마스킹을 방지할 수 있습니다.

입력값

• • 기하학적 카메라 모델
    
    • 기하학적 카메라 모델: 카메라 모델 유형 및 매개변수
    • 방위각 부정 : 필드 각도를 부정하는 옵션
    • 필드 각도 상쇄 : 필드 각도를 상쇄하는 옵션
  • 원형 마스크
    
    • 원형 옵션 (반지름만)

마스크 계산

1. 1. 명시된 대로 자기장과 방위각을 음수로 만듭니다.
   2. 광원에 해당하는 카메라 기준 월드 좌표를 계산합니다.
   3. 카메라를 기준으로 한 세계 좌표를 기하학적 카메라 모델을 통해 투영합니다.
   4. 계산된 이미지 지점을 중심으로 하는 원형 마스크를 생성합니다.

가정

• • 이미지에는 광원이 하나만 있습니다.
  • 사용자가 제공한 기하학적 카메라 모델은 카메라를 잘 설명합니다.
  • 사용자가 제공한 광원 각도는 카메라에 대한 광원의 각도를 정확하게 나타냅니다.
  • 사용자가 제공하는 광원 각도는 도 단위입니다.
  • 마스크의 원형 부분은 상대적으로 왜곡이 적습니다.
    • 광원의 크기는 이미지 전체에 걸쳐 일정합니다.
    • 광원의 이미지는 항상 원형입니다.

메모

• • 기하학적 카메라 모델 + 원형 방법은 이미지 분석 마스킹에만 직접 사용할 수 있습니다.
  • 참조 이미지 감지에 이 방법을 사용하려면 다음 중 하나를 수행하십시오.
    • 수동 원 그리기 방법을 사용하세요. 이때 수동으로 선택한 점이 주점이 됩니다.
    • 동일 분석 방법을 사용합니다. 이 경우 기준 이미지의 시야각과 방위각은 0°로 가정합니다.
  • 현재 허용되는 최대 필드 각도는 90°입니다.
  • Imatest의 향후 버전에서는 다른 기하학적 카메라 모델이 제공될 수 있습니다.
  • 마스크가 광원의 이미지와 정렬되도록 하려면 필드 및/또는 방위각을 상쇄해야 할 수도 있습니다.
  • Imatest는 내부적으로 IEEE Std. 2020 [1] Type IV 이미지 좌표계를 사용합니다.
  • 분석 이미지는 다음 방법 중 하나를 통해 소스 각도와 명확하게 대응되어야 합니다.
    • 파일 이름에 소스 각도가 포함된 이미지 파일 및 해당 메타데이터 설정
    • 각도가 정의된 산란광 설정 파일

이미지 처리

상세 설명

이 방법은 이미지 처리 기반 방법을 사용하여 이미지에서 광원을 제거합니다.

입력값

• • 레벨 임계값 유형 : 이미지에서 광원의 위치를 파악하는 데 사용되는 임계값 유형입니다.
  • 레벨 임계값 ( 값 또는 백분율) : 광원의 이미지로 간주되는 임계값으로, 값(디지털 숫자) 또는 이미지의 최대값에 대한 백분율로 표시됩니다.
  • 최소 광원 레벨 : 광원의 직접 이미지로 간주할 수 있는 최소 이미지 값(디지털 값). 이는 광원이 시야각(FOV) 밖에 있을 때 산란광이 가려지는 것을 방지하는 데 사용됩니다.
  • 마스크 영역 임계값 : 광원의 직접 이미지가 가져야 하는 최소 픽셀 수(마스크에 필요한 최소 픽셀 영역). 이 설정은 노이즈 또는 기타 작은 밝은 아티팩트가 마스크 영역으로 잘못 감지되는 것을 방지하기 위한 것입니다.
  • 이미지 근접 반경 : 이 설정은 INI 파일에서만 접근 가능합니다. 이미지 처리 중 이미지 근접 형태 변환 단계의 반경입니다. 이는 마스크의 구멍을 제거하는 데 도움이 됩니다. 이 단계를 건너뛰려면 0으로 설정하십시오.
  • 다중 연결 구성요소 처리 전략 : 이 설정은 INI 파일에서만 접근 가능합니다. 마스크를 계산할 때 여러 개의 연결 구성요소를 처리하는 전략을 지정합니다.
  • 최소 픽셀 수 임계값

계산

계산 개요

1. 1. 이미지의 레벨 임계값을 계산 하거나 입력된 레벨 임계값(값)을 사용하십시오.
   2. 이미지의 레벨 임계값이 입력된 최소 소스 레벨 보다 큰지 확인하십시오. 임계값이 최소 소스 레벨보다 작으면 소스가 시야각(FOV) 외부에 있는 것으로 간주되어 이미지에 대한 마스크가 생성되지 않습니다.
   3. 레벨 임계값보다 큰 모든 픽셀을 찾아 초기 마스크를 생성합니다.
   4. (선택 사항) 사용자가 지정한 크기( 이미지 닫기 반경 )의 디스크를 사용하여 이미지 닫기 형태 변환을 수행합니다. 이렇게 하면 마스크 내의 작은 구멍을 채우는 데 도움이 됩니다.
   5. 마스크에 연결된 구성 요소 의 수를 계산합니다.
      • 연결된 구성 요소가 하나도 발견되지 않으면 광원은 시야각(FOV) 밖에 있는 것으로 간주됩니다.
   6. 사용자가 제공한 마스크 영역 임계값 보다 면적이 작은 연결된 구성 요소를 모두 필터링합니다.
      • 연결된 구성 요소가 하나도 남지 않으면 광원은 시야각(FOV) 밖에 있는 것으로 간주됩니다.
   7. 하나 이상의 연결된 구성 요소 중에서 선택하는 전략 ( 다중 연결 구성 요소 전략 )을 적용합니다.

레벨 임계값 계산

레벨 임계값 유형이 최대값의 백분율인 경우:

1. 1. 이미지에서 최댓값을 계산하세요
   2. 임계값은 사용자가 제공한 이 값의 백분율( 레벨 임계값(백분율) )입니다.

레벨 임계값 유형이 값인 경우:

1. 1. 사용자가 제공한 임계값( 레벨 임계값(값) )을 사용합니다.

레벨 임계값 유형이 오츠 방식인 경우

1. 1. 오츠 방법을 사용하여 이미지에서 임계값을 계산합니다.

다중 연결 구성 요소 전략

연결된 구성 요소가 하나만 있는 경우:

• • 이것이 광원이라고 추정됩니다.
  • 이 연결된 구성 요소만 포함하는 마스크가 반환됩니다.

연결된 구성 요소가 없는 경우:

• • 광원은 시야각 밖에 있다고 가정합니다.
  • 광원이 없는 마스크가 반환됩니다.

사용자가 제공한 다중 연결 구성 요소 전략( 다중 CC 전략 )이 "마스킹 안 함"인 경우:

• • 광원이 없는 마스크가 반환됩니다.

사용자가 제공한 다중 연결 구성 요소 전략( 다중 CC 전략 )이 "가장 큰 요소 선택"인 경우:

• • 나머지 연결된 구성 요소 중 가장 큰 것이 광원이라고 가정합니다.
  • 가장 큰 연결 요소의 마스크가 반환됩니다.
  • 이 옵션은 광원의 직접적인 이미지와 혼동되는 작은 잔상/노이즈가 있을 때 유용합니다.

사용자가 제공한 다중 연결 구성 요소 전략( 다중 CC 전략 )이 "가장 작은 것 선택"인 경우:

• • 나머지 연결된 구성 요소 중 가장 작은 것이 광원이라고 가정합니다.
  • 가장 작은 연결 요소의 마스크가 반환됩니다.
  • 이 옵션은 원본 이미지가 작을 때(몇 픽셀 정도) 유용합니다.

사용자가 제공한 다중 연결 구성 요소 전략( 다중 CC 전략 )이 "모두 유지"인 경우:

• • 연결된 모든 구성 요소의 합집합이 사용될 것입니다.
  • 이 옵션은 마스킹 설정을 디버깅하는 데 유용합니다.

가정

• • 이미지에는 광원이 하나만 있습니다.

메모

• • 광원의 광량이 포화 상태를 넘어서 심하게 번짐 현상이 발생하는 경우, 이미지 처리 방식은 광원의 직접 이미지를 정확하게 위치시키지 못할 수 있습니다. 이러한 광원의 경우 이미지 처리 + 원형 방식을 사용하는 것이 좋습니다.

권장 사항

• • 레벨 임계값(값)
    • 원본의 직접 이미지가 이미지에서 항상 더 큰 값(디지털 숫자)을 선택하십시오.
  • 레벨 임계값(퍼센트)
    • 광원의 직접 이미지가 완전히 포화된 경우 100%로 설정하십시오.
      • 포화 상태일 경우, 이미지 처리만 사용하는 것보다 이미지 처리 + 원형 처리 방식을 사용하는 것이 좋습니다 . 이미지 처리 방식은 블루밍 현상이나 산란광으로 인해 필요 이상으로 많은 픽셀을 마스킹 처리하여 산란광을 과소평가할 수 있기 때문입니다.
    • 마스크 방식 이 이미지 처리 라면, 레벨 임계값의 목표는 원본 이미지의 직접적인 부분만 마스킹하는 것입니다. 대부분의 경우(핫픽셀은 예외) 95%에서 100% 사이의 값을 사용하면 효과적입니다.
    • 마스크 방식 이 이미지 처리 + 원인 경우, 레벨 임계값의 목표는 소스의 직접 이미지 중심을 정확하게 추정하여 지정된 반지름의 원을 그 위치에 그리는 것입니다. 대부분의 경우 90%에서 95% 사이의 값을 사용하면 효과적입니다.
    • IEEE-P2020 사전 릴리스를 따르는 경우 95%로 설정하십시오. 단, 포화 또는 블루밍 현상이 있는 이미지에는 제대로 작동하지 않을 수 있습니다.
  • 최소 소스 레벨
    • 테스트 이미지 마스크 옵션을 구성할 때, 광원이 시야각(FOV) 내에 있을 때 광원의 직접 이미지에서 가장 어두운 값(디지털 값)과 광원이 시야각 외부에 있을 때 이미지에서 가장 밝은 산란광 값 사이의 값을 선택하십시오.
    • 참조 이미지 마스크 옵션을 구성할 때 값을 0으로 설정하십시오(원본 이미지는 항상 참조 이미지에 있어야 합니다).

    • 참고: 이 설정은 레벨 임계값 유형이 '최대값의 백분율' 또는 '오츠 방법' 인 경우에만 유용합니다.

  • 마스크 영역 임계값
    • 기본값을 사용하십시오. 값이 클수록 레벨 임계값 에서 감지된 더 큰 질량이 무시됩니다.
  • 이미지 근접 반경 (INI 파일 전용: image_close_radius)
    • 기본값을 사용하십시오. 값이 클수록 마스크의 더 큰 구멍을 채웁니다.
  • 다중 CC 전략 (INI 파일 전용: multiple_cc_strategy)
    • 기본 설정을 사용하세요.

이미지 처리 + 원형

상세 설명

이미지 처리 + 원 반지름 방식은 마스크 영역을 결정하기 위해 두 단계를 거칩니다. 첫 번째 단계에서는 이미지 처리 기법을 통해 광원을 찾습니다. 두 번째 단계에서는 찾은 광원 영역의 중심에 지정된 반지름의 원을 배치하고 이를 이미지의 마스크로 사용합니다. 이 방식은 포화 영역이 넓은 경우 과도한 마스킹을 방지할 수 있습니다.

입력값

• • 1단계
    • 이미지 처리 옵션
  • 2단계
    • 원형 옵션 (반지름만)

마스크 계산

1. 1. 이미지에 "첫 번째 단계"( 이미지 처리 )를 적용하여 마스크 영역을 결정합니다.
      1. 마스크 영역을 찾을 수 없는 경우 광원은 시야각(FOV) 밖에 있는 것으로 간주됩니다.
      2. 마스크 영역이 발견되면 광원은 시야각(FOV) 내에 있는 것으로 간주됩니다.
   2. 마스크 영역의 중심점을 계산합니다.
   3. 찾은 중심점에 지정된 반지름의 원을 생성하여 최종 광원 마스크로 사용하는 "두 번째 단계"를 적용합니다.

가정

• • 이미지에는 광원이 하나만 있습니다.
  • 이 방법은 상대적으로 낮은 왜곡률을 가정합니다.
    • 광원의 크기는 이미지 전체에 걸쳐 일정합니다.
    • 광원의 이미지는 항상 원형입니다.

메모

• • 이 방법은 광원이 시야각(FOV) 안에 부분적으로 들어와 있고 부분적으로 밖에 있는 경우 제대로 작동하지 않습니다.
  • 중심점은 잡음이나 포화가 존재하는 상황에서도 비교적 안정적이라고 가정합니다.
  • 중심점은 정수가 아닌 값(서브픽셀 값)일 수 있습니다. 따라서 마스크 처리되는 픽셀 수는 일정하지 않습니다.
  • 현재 첫 번째 단계는 항상 이미지 처리 마스크 방법입니다.

수동 원형

상세 설명

수동 원형 배치 방법은 지정된 지점을 중심으로 원형 마스크를 배치합니다.

입력값

• • 원형 마스크
    
    • 옵션 선택

마스크 계산

• • 원 계산 단계를 참조하세요.

가정

• • 이미지에는 광원이 하나만 있습니다.
  • 마스크의 원형 부분은 상대적으로 왜곡이 적습니다.
    • 광원의 크기는 이미지 전체에 걸쳐 일정합니다.
    • 광원의 이미지는 항상 원형입니다.

메모

• • Imatest는 내부적으로 IEEE Std. 2020 [1] Type IV 이미지 좌표계를 사용합니다.

없음

상세 설명

출처를 가리지 마세요.

입력값

해당 없음

계산

해당 없음

가정

해당 없음

메모

• • 광원이 시야각(FOV) 내에 있으면, 산란광과 광원의 직접상 모두 산란광으로 간주됩니다.
  • 참조 이미지 기반 정규화 방법( 직접 참조 이미지 또는 램버트 참조 이미지 )에는 마스킹을 사용할 수 없습니다.

분석 이미지와 동일

상세 설명

참조 이미지 검출에도 분석 이미지 마스킹에 사용한 것과 동일한 설정을 사용하십시오.

입력값

참조 이미지 마스크 설정을 통해 설정됩니다.

계산

선택된 분석 이미지 마스크 방법.

가정

해당 없음

메모

• • 이 방법은 참조 이미지 마스킹에만 적용됩니다.
  • 이 기능을 사용하면 기준 이미지 감지에 기하학적 카메라 모델 + 원을 사용할 수 있습니다. 기준 이미지는 광원이 방위각 0°, 시야각 0°에 있다고 가정합니다.
  • 선택한 경우 분석 이미지 마스크 방법은 '없음' 일 수 없습니다.

헬퍼 메서드

원

상세 설명

원형 마스크 방식은 지정된 위치(이미지 내부에 있지 않을 수도 있음)에 주어진 반지름을 가진 원형 디스크를 배치합니다.

입력값

• • Center : 중심 이미지 좌표. 내부적으로 IEEE Std. 2020 [1] Type IV 이미지 좌표계가 사용됩니다. 마스킹 방법에 따라 중심은 상위 마스킹 단계에서 계산되거나 직접 제공될 수 있습니다.
    • 이미지 중심 유형 : 이미지 중심을 지정하는 방법
      • 이미지 중심(숫자): 이미지의 중심값을 사용합니다.
      • 사용자 지정: 사용자가 지정한 이미지 좌표를 사용합니다.
    • 이미지 좌표계 : 사용자가 지정한 점의 이미지 좌표계 (마스크 중심 유형이 사용자 지정인 경우에만 사용됨)
    • 마스크 중심 : 사용자가 지정한 마스크의 중심 위치입니다(마스크 중심 유형이 사용자 지정인 경우에만 사용됨).
  • 반지름
    • 반경 방식: 마스크 반경을 지정하는 방식
      • 사용자 지정: 반지름(픽셀)
      • 초점 거리 비율: 광원과 카메라의 비율을 이용하여 반지름을 계산합니다.
    • 마스크 반경 : 광원의 직접 이미지를 나타내는 원에 사용할 반경(픽셀 단위)입니다. (반경 지정 방식이 사용자 지정인 경우에만 사용됩니다.)
    • 카메라 픽셀 피치 : 카메라의 픽셀 피치 (반경 계산 방식이 초점 거리 비율인 경우에만 사용됨)
    • 카메라 초점 거리 : 카메라의 초점 거리 (반경법이 초점 거리 비율인 경우에만 사용됨)
    • 광원 초점 거리 : 광원의 초점 거리 (반경법이 초점 거리 비율인 경우에만 사용됨)
    • 광원 핀홀 직경 : 광원의 직경 (반경법이 초점 거리 비율인 경우에만 사용됨)

반지름 계산

IEEE Std 2020:2024 [1] 에서는 광원과 카메라의 속성으로부터 마스크의 반경을 계산하는 방법을 제공합니다.

어디

마스크의 반지름(픽셀)

: 카메라의 픽셀 피치(μm/px)

: 카메라의 초점 거리(mm)

: 콜리메이터의 초점 거리(mm)

: 콜리메이터의 핀홀 직경(mm)

마스크 계산

1. 1. 이미지의 각 픽셀에 대한 x, y 위치를 생성합니다. 이것은 IEEE Std. 2020 Type IV [1] 이미지 좌표계입니다 .
   2. 마스크는 조건을 만족하는 모든 픽셀입니다.

어디

마스크의 반지름(픽셀)

: IEEE Std. 2020 [1] 유형 IV 이미지 좌표계 의 이미지 좌표.

: IEEE Std. 2020 [1] 유형 IV 이미지 좌표계 의 원 중심 .

가정

• • 이미지에는 광원이 하나만 있습니다.
  • 이 방법은 상대적으로 낮은 왜곡률을 가정합니다.
    • 광원의 크기는 이미지 전체에 걸쳐 일정합니다(반경은 변하지 않습니다).
    • 광원의 이미지는 항상 원형입니다 (마스크의 모양은 변하지 않습니다).

메모

• • 이 방법은 이미지 처리 + 원 , 기하학적 카메라 모델 + 원 , 수동 원 마스킹 방법에 사용됩니다.

경고

• 광원의 이미지가 시야각(FOV)의 일부를 벗어나는 경우, 마스크 생성에 사용된 가정이 위배될 수 있습니다.
  • 이는 마스크의 정의가 제대로 이루어지지 않는 결과를 초래할 수 있습니다.
  • 모든 광원 마스크를 점검하는 것이 좋습니다.
• 광원의 이미지가 시야각(FOV)에서 완전히 벗어나는 경우, 마스크 생성에 사용된 가정이 위배될 수 있습니다.
  • 이는 마스크의 정의가 제대로 이루어지지 않는 결과를 초래할 수 있습니다.
  • 모든 광원 마스크를 점검하는 것이 좋습니다.

일반 참고 사항

• 마스크 제작 채널
  • 분석 채널이 휘도 또는 RGB + 휘도인 경우, 휘도 채널을 사용하여 마스크를 생성합니다.
  • 그렇지 않으면 제공된 모든 채널의 평균값을 사용하여 마스크를 생성합니다.
• 마스크 적용 채널
  • 각 캡처 위치에 대해 동일한 마스크가 각 분석 채널 에 적용됩니다.
• 색상 매핑된 측정 이미지에서 마스크 처리된 픽셀은 분홍색으로 표시됩니다.