[개발용역 및 기술자문 가능 함] 제가 운영하는 딥 네트워크는 카메라 화질튜닝 전문 기업으로서, 저희는 다음과 같은 기술들의 대표적인 화질튜닝 설계 알고리즘을 보유하고 있습니다.

그동안 2 년 가까이 BLDC/PMSM 모터제어로 전류를 정밀하게 제어하는 방법을 찾으려고 관련 논문을 수백편 뒤져서 최근에 모터의 정밀 전류제어 구현 기법을 99 % 터득에 성공했다 ...

저는 그동안 모터제어만 판것은 아니고 카메라 이미지센서의 화질 보정 알고리즘을 터득하려고 논문과 특허를 수도 없이 뒤져서 결국 터득에 성공했다 ...

밥벌이를 하려고 이것만 한것은 아니다 ...

딥러닝 NeRF 논문과 StyleGAN 논문의 핵심 딥러닝 모델 설계 구조를 파악하느라 고생 좀 했다 ...

또한 구글 Transformer Model 기반으로 음성인식 구현을 위한 딥러닝 모델 세부 설계구조 분석도 결코 쉽지 않았다 ...

이것으로 밥벌이를 하려 99% 준비해 놨는데 경기가 죽어서 일꺼리 얻기가 하늘에 별따기라 너무 힘들다 ...

이렇게 힘들어도 나는 자신있다 왜냐하면 위에서 언급한 99 점 짜리 기술이 몇가지가 있으니 언젠가 반드시 기회가 오리라 나는 확신하기 때문이다 ...

카메라 화질튜닝은 카메라가 촬영한 이미지를 보정하고 개선하는 과정입니다. 카메라 화질튜닝에는 여러 가지 요소가 있지만, 여기서는 감마 보정, 컬러 보정, 화이트밸런스 보정, 렌즈쉐이드 보정에 대해 알아보겠습니다.

감마 보정은 이미지의 명암 대비를 조절하는 과정입니다. 감마 값이 낮으면 이미지가 밝아지고, 높으면 어두워집니다. 감마 보정을 통해 이미지의 선명도와 색감을 향상시킬 수 있습니다.   컬러 보정은 이미지의 색상을 조절하는 과정입니다. 컬러 보정을 통해 이미지의 색온도, 채도, 색조 등을 변경할 수 있습니다. 컬러 보정은 이미지의 분위기와 표현력을 높일 수 있습니다.    화이트밸런스 보정은 이미지의 색상 균형을 조절하는 과정입니다. 화이트밸런스 보정을 통해 이미지의 색상이 자연스럽고 정확하게 나타날 수 있습니다. 화이트밸런스 보정은 이미지의 실제성과 명료성을 높일 수 있습니다.     렌즈쉐이드 보정은 이미지의 밝기 균형을 조절하는 과정입니다. 렌즈쉐이드 보정을 통해 이미지의 가장자리 부분이 어두워지는 현상을 줄일 수 있습니다. 렌즈쉐이드 보정은 이미지의 균일성과 왜곡을 줄일 수 있습니다.     카메라 화질튜닝시에는 위의 4가지 요소를 순서대로 진행하는 것이 좋습니다. 감마 보정부터 시작하여 컬러 보정, 화이트밸런스 보정, 렌즈쉐이드 보정 순으로 진행하면 이미지의 품질을 최적화할 수 있습니다.

카메라 화질튜닝의 최종 결과물을 얻으려면 앞에서 언급한 4가지를 어떻게 최적화하느냐에 따라 달라집니다. 최적화 방법은 카메라의 종류와 성능, 촬영 환경과 목적, 개인의 취향 등에 따라 다르므로 정답은 없습니다. 하지만 일반적으로 다음과 같은 원칙을 따르면 좋습니다.

딥 네트워크의 카메라 화질튜닝 솔루션  :  감마 값은 2.2 정도로 설정하면 대부분의 모니터에서 자연스럽게 보일 수 있습니다.  컬러 값은 RGB 채널별로 균형있게 조절하고, 색온도는 5000K~6500K 사이로 설정하면 중립적인 색감을 얻을 수 있습니다.  화이트밸런스 값은 촬영된 장면의 주광원에 맞추어 조절하면 자연스러운 색상 균형을 얻을 수 있습니다.   렌즈쉐이드 값은 이미지의 가장자리 부분의 밝기가 중앙 부분과 비슷하게 조절하면 균일한 밝기 균형을 얻을 수 있습니다.

카메라 화질 튜닝이란  카메라로 촬영한 영상의 화질을 개선하는 과정입니다. 카메라 화질 튜닝에는 다양한 알고리즘들이 사용됩니다. 예를 들어, 
광원의 색온도 측정은 영상의 색상을 균일하고 자연스럽게 만들기 위해 광원의 색온도를 측정하고 보정하는 알고리즘입니다. 광원의 색온도는 영상의 화이트 밸런스에 영향을 줍니다.
감마 보정은 영상의 명암 대비를 조절하기 위해 감마 곡선을 적용하는 알고리즘입니다. 감마 보정은 영상의 밝기와 선명도에 영향을 줍니다.
컬러 보정은 영상의 색상을 조절하기 위해 컬러 매트릭스나 컬러 룩업 테이블을 사용하는 알고리즘입니다. 컬러 보정은 영상의 색감과 분위기에 영향을 줍니다.
화이트밸런싱 보정은 영상의 색온도를 조절하기 위해 화이트 밸런스 게인을 사용하는 알고리즘입니다. 화이트밸런싱 보정은 영상의 색온도와 색조에 영향을 줍니다.
노출시간 제어는 영상의 밝기를 조절하기 위해 노출시간을 제어하는 알고리즘입니다. 노출시간 제어는 영상의 밝기와 잡음에 영향을 줍니다.
렌즈 쉐이딩 보정은 렌즈로 인해 발생하는 영상의 밝기와 색상의 변화를 보정하는 알고리즘입니다. 렌즈 쉐이딩 보정은 영상의 균일성과 왜곡에 영향을 줍니다.

제가 운영하는 딥 네트워크는 카메라 화질튜닝 전문 기업으로서, 저희는 다음과 같은 기술들의  대표적인 화질튜닝 설계 알고리즘을 보유하고 있습니다.

화이트밸런스 제어 기술 

촬영 장면의 색온도에 따라 색상을 균형있게 조절합니다. 자연스러운 색감을 재현하고, 색상의 변화에 민감하게 반응합니다. 이 기술의 핵심은 색온도 센서를 통해 장면의 색온도를 측정하고, 적절한 화이트밸런스 알고리즘을 적용하여 영상의 RGB 값을 보정하는 것입니다. 

해외특허나 논문에서 제시한 화이트밸런스  설계  제어 알고리즘 수식을 확보하고 있읍니다. 

렌즈 쉐이드 보정 기술 

렌즈의 왜곡이나 결함으로 인한 영상의 불균형을 보정합니다. 깔끔하고 고르게 조명된 영상을 얻고, 영상의 품질을 향상시킵니다. 이 기술의 핵심은 렌즈의 광학적 특성을 분석하고, 영상의 각 픽셀에 대해 렌즈 쉐이드 보정 테이블을 참조하여 영상의 밝기와 색상을 보정하는 것입니다.   

해외특허나 논문에서 제시한 렌즈 쉐이드 보정 기술  설계 알고리즘 제어 수식을 확보하고 있읍니다. 

감마 보정 기술

영상의 명암비를 인간의 눈에 맞게 조절합니다. 세부적인 표현력과 대비감을 높이고, 영상의 밝기와 명도를 최적화합니다. 이 기술의 핵심은 영상의 감마 값을 설정하고, 감마 보정 테이블을 생성하여 영상의 각 픽셀에 대해 감마 보정 값을 적용하는 것입니다. 

해외특허나 논문에서 제시한 감마 보정 기술  설계 알고리즘 제어 수식을 확보하고 있읍니다. 

노출시간 제어 기술

영상의 밝기를 조절합니다. 너무 밝거나 어두운 장면을 적절하게 촬영하고, 영상의 선명도와 잡음을 줄입니다. 이 기술의 핵심은 영상의 평균 밝기를 측정하고, 노출시간 제어 알고리즘을 적용하여 카메라 센서가 받는 빛의 양을 조절하는 것입니다. 

노출시간 제어 기술  설계 알고리즘 파악에 성공해서  구현 가능 합니다.   

줌  렌즈 제어 기술

당신의 카메라는 단순히 확대와 축소만 하는 줌 렌즈가 아닙니다. 우리의 카메라 줌 제어 기술은 영상의 공간적 축소방법을 이용하여 콘트라스트 향상을 위한 누적 분포함수의 계산량을 감소시키고 하드웨어의 복잡성을 줄입니다. 또한 각 픽셀의 콘트라스트를 비교하여 가장 큰 값을 선택하고 이에 맞춰 줌 렌즈를 제어하여 선명한 화면을 얻습니다. 우리의 카메라 줌 제어 기업은 영상의 콘트라스트 향상과 선명도 향상을 동시에 실현하는 차별화된 알고리즘을 보유하고 있습니다. 멀리서도 선명하게 당신의 순간을 담아보세요 

줌 렌즈  제어 기술   알고리즘 구현 노하우를 보유하고 있읍니다 ...   

이미지센서(카메라 보드) 펌웨어의 프로토타입 개발기간 이후 양산대응을 위한 안정화 개발기간이 필요합니다 ...  

이미지센서(카메라 보드)  펌웨어의 프로토타입 개발에 필요한 상세 개발규격을 메일로 전달 부탁드립니다 ...

저희는 이러한 기술들을 통합하여 최고의 카메라 화질튜닝 솔루션을 제공하고 있습니다. 저희와 함께라면 더욱 선명하고 생동감 있는 카메라 화질을 경험하실 수 있습니다.  

 

 

제가 운영하는  일인기업  딥 네트워크  기술총괄  장석원

기업블로그  :    https://videocodec.tistory.com/     

제 기업블로그 사이트도 자세히 살펴봐 주시구요 ....

이메일   :   sayhi7@daum.net

HP : 010-3350 6509