How to Get Good 3D Data on a Pixel of Interest
Introduction
이미징하는 물체는 픽셀마다 밝기 수준이 크게 다를 수 있으며 Zivid 카메라가 거리를 계산하려면 두 가지 조건이 충족되어야 합니다.
픽셀의 밝기는 센서의 측정 가능한 범위 내에 있어야 합니다. 즉, 0보다 크고 255보다 작아야 합니다. 범위 밖의 모든 값에는 가장 낮거나 높은 값이 할당됩니다. 따라서 밝기가 0 또는 255이면 실제 픽셀 강도를 구분할 수 없게 됩니다. 예를 들어 밝기가 255이면 실제 값은 255, 275 또는 10000인지 알 수 없습니다.
해당 픽셀에 투영된 패턴의 신호 대 잡음비는 카메라가 신호를 디코딩할 수 있을 만큼 충분히 커야 합니다. 또한 해당 신호의 피크 대 피크 강도가 카메라의 동적 범위 내에서 캡처될 수 있도록 충분히 작아야 합니다. 이것은 카메라가 투사된 빛이 켜져 있을 때와 꺼져 있을 때 차이를 구별할 수 있어야 한다는 것을 의미합니다.
Evaluating the exposure of a pixel by color
색상 값이 32에서 255 사이가 되도록 픽셀을 노출하여 필요한 조건을 충족해야 합니다. 이미지 내의 모든 관심 픽셀에 대한 조건을 충족하려면 HDR 기능을 사용해야 할 수 있습니다. HDR 기능을 사용하면 한 번에 이미지의 특정 밝기 영역에 대한 노출 조건을 최적화할 수 있습니다.
참고
양호한 SNR을 위해 각 색상에 대해 RGB 값을 32에서 255 사이로 유지하십시오.
특정 픽셀 또는 제한된 영역에 대해 3D 데이터를 최적화할 때 아래와 같이 Zivid Studio에서 2D 보기를 사용할 수 있습니다. 관심 영역(적십자로 표시) 위에 마우스 커서를 올리면 왼쪽 하단 모서리에 픽셀 XYZ 좌표, RGB 및 SNR이 표시됩니다.
조심
Color Mode 는 Automatic 으로, 수집 설정이 다른 다중 수집 HDR 캡처의 경우 ToneMapping 과 동일합니다. Tone Mapping 은 픽셀 값을 수정합니다. Gamma 및 Color Balance 설정도 픽셀 값을 수정합니다.
따라서 RGB 값을 사용하여 3D 품질을 평가하려면 Color Mode 를 UseFirstAcquisition 또는 Automatic 으로 설정한 상태에서 한 번에 하나의 수집을 평가해야 합니다. 또한 Gamma 와 Color Balance Gains 을 1.0으로 설정해야 합니다.
이 특정 픽셀의 RGB 값은 히스토그램 보기에서 유사한 RGB 값을 가진 다른 픽셀과 함께 비닝됩니다. 위 이미지에서 볼 수 있듯이 픽셀(783, 526)은 다음과 같습니다.
224의 빨간색 값
238의 녹색 값
215의 파란색 값
103.8의 SNR
이러한 RGB 값은 이 픽셀이 히스토그램의 오른쪽 상단 절반(값 32와 255 사이)에 있으므로 양호한 픽셀로 간주됨을 나타냅니다. 또한 강조 표시된 대로 이미지의 95.1%가 32와 255 사이에 있다는 것을 알 수 있습니다. 이는 거의 전체 이미지가 좋은 3D 품질을 위해 잘 노출되었음을 의미합니다.
Evaluating the exposure of a pixel by SNR
픽셀을 평가하는 두 번째 방법은 SNR 값입니다. Noise Removal Filter 는 이 방법을 사용하여 점을 필터링합니다. RGB 색상 값은 3D 캡처의 평균 밝기를 나타내는 반면, SNR은 3D 데이터의 품질과 신뢰도를 나타냅니다. RGB 색상 값과 SNR 값 사이에는 밀접한 관계가 있습니다. 좋은 정밀도를 얻으려면 SNR이 7보다 높아야 합니다. 그러나 어둡고 반사되는 물체나 강한 주변광이 있는 경우 SNR이 7보다 낮은 경우가 흔할 수 있습니다. 낮은 SNR 값은 픽셀 측정 시와 픽셀 간 노이즈가 더 심하다는 것을 의미합니다.
참고
우수한 3D 정밀도를 위해서는 SNR이 7보다 높아야 합니다.
Further reading
다음 심화 주제로 계속 진행합니다. Dealing with Highlights and Shiny Objects.