Abstract
TFT-LCD 영상에서 결함을 검출하기 위해, 배경화소와 결함화소 간의 특징을 분석하여 임계값을 결정하는 다양한 연구가 지속되어 왔다. 그 중 STD(Standard Deviation) 방법은 영상의 평균과 표준편차를 기반으로 배경 영역의 휘도분포를 추정하고, 이를 기반으로 임계값을 결정하는 방법이다. 그러나 결함의 크기나 휘도값이 불확실한 경우, 임계값 결정에 사용되는 가중치의 변화에 민감한 문제가 남아있다. 본 논문에서는 배경영역의 휘도분포를 추정함에 있어서 결함화소의 분포에 강인한 편차를 측정하는 방법을 제안한다. 이에 대한 방법으로, 편차의 평균을 이용한 AAD(Average Absolute Deviation) 방법과 편차의 중간값을 이용한 MAD(Median Absolute Deviation) 방법이 있다. 본 논문에서는 이 중 MAD 방법을 이용하며, 특히 TFT-LCD 영상의 휘도에 대한 히스토그램에 기반한 HMAD를 제안하여 알고리즘의 효율성을 개선한 방법을 제안한다. 기존 MAD 방법에 비해 수행시간이 약 85% 감소하였으며, AAD보다 빠른 수행속도를 확인할 수 있었다. 또한 영상의 크기가 커질수록 HMAD 방법의 효율은 증가함을 확인할 수 있었다.
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Schedule a callMore From: Journal of Korean Institute of Intelligent Systems
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