다중 소스 LED 어레이는 피부의 물리적 지형을 매핑하는 데 필요한 중요한 방향 조명을 제공합니다. 일반적으로 6개의 조명 구성에서 정밀한 경사 및 방위각에서 피부에 순차적으로 조명을 비춤으로써, 이 어레이는 카메라가 고정된 상태에서 다양한 그림자 패턴을 생성합니다. 이 과정은 피부의 색소 침착과 물리적 질감을 수학적으로 구별하는 데 필요한 원시 데이터를 캡처합니다.
광원 입체 사진법에서 다중 소스 LED 어레이의 주요 역할은 표면 반사율(색상)과 3D 기하학적 모양을 분리하는 것입니다. 이 분리는 정확한 3D 피부 표면 재구성을 위한 기본 전제 조건입니다.
제어된 조명의 메커니즘
광원 입체 사진법이 피부 분석에 어떻게 작동하는지 이해하려면 하드웨어가 빛을 어떻게 조작하는지 살펴봐야 합니다.
순차적 활성화
LED는 동시에 피사체에 조명을 비추지 않습니다. 대신, 시스템은 순차적으로 다른 위치에 있는 LED를 활성화합니다.
고정된 시점, 변화하는 그림자
조명이 순차적으로 전환되는 동안 카메라는 고정된 시점을 유지합니다.
카메라는 피사체는 동일하지만 광원의 위치에 따라 각 프레임에서 음영 효과가 달라지는 일련의 이미지를 캡처합니다.
정밀 각도
어레이는 제어된 경사 및 방위각을 사용합니다.
이러한 각도 정밀도는 모공, 주름 또는 여드름과 같은 피부 특징에 의해 드리워지는 그림자가 깊이를 계산하기에 충분히 다른 방향에서 캡처되도록 보장합니다.
빛을 3D 데이터로 변환
물리적 하드웨어는 특정 계산 목표, 즉 "반사율 방정식"을 푸는 데 사용됩니다.
반사율 방정식 풀기
시스템은 이미지 시퀀스 전체에서 각 픽셀의 광도 변화를 분석합니다.
LED의 알려진 위치와 피부의 결과적인 밝기를 상관시킴으로써, 시스템은 반사율 방정식을 풀어 모든 지점에서의 표면 방향을 결정합니다.
반사율과 모양 분리
표준 사진은 종종 어두운 반점(색소 침착)과 그림자(깊이)를 혼동합니다.
다중 소스 어레이를 통해 소프트웨어는 표면 반사율과 3D 기하학적 모양을 성공적으로 분리할 수 있습니다. 이 구별은 평평한 2D 이미지가 아닌 실제 3D 재구성을 생성하는 데 중요합니다.
절충점 이해
다중 소스 LED 어레이는 고정밀 3D 모델링을 가능하게 하지만, 관리해야 하는 특정 과제를 제시합니다.
피사체 움직임에 대한 민감도
LED가 순차적으로 발광하기 때문에 프로세스에는 0이 아닌 시간이 걸립니다.
조명 플래시 사이에 피사체의 움직임이 있으면 이미지 스택이 잘못 정렬되어 최종 3D 재구성에서 아티팩트가 발생할 수 있습니다.
교정 요구 사항
시스템은 모든 광원의 정확한 각도를 알아야 합니다.
LED 위치가 부정확하거나 시간이 지남에 따라 드리프트되면 반사율 방정식의 해가 잘못되어 왜곡된 표면 지형이 발생합니다.
목표에 맞는 선택
다중 소스 LED 어레이의 가치는 이미징 시스템 또는 임상 실습의 특정 요구 사항에 따라 달라집니다.
- 주요 초점이 표면 질감 분석인 경우: 모공과 같은 미세한 디테일을 해결하기 위한 충분한 그림자 데이터를 캡처하기 위해 시스템이 고밀도 LED 어레이(6개 조명 구성과 같은)를 사용하는지 확인하십시오.
- 주요 초점이 색소 침착 분석인 경우: 시스템 소프트웨어가 반사율 분리를 효과적으로 사용하여 그림자 간섭을 제거하여 실제 피부색을 명확하게 볼 수 있는지 확인하십시오.
이 기술은 조명을 수동적인 요소에서 능동적인 측정 도구로 변환하여 전문적인 피부 분석에 필요한 기하학적 확실성을 제공합니다.
요약 표:
| 특징 | 광원 입체 사진법에서의 기능 | 피부 분석에 대한 이점 |
|---|---|---|
| 순차적 활성화 | 여러 개의 알려진 조명 각도에서 음영 캡처 | 깊이(그림자)와 색상(반점) 구분 |
| 고정 카메라 시점 | 이미지 간 일관된 픽셀 정렬 유지 | 모공 및 주름의 고해상도 매핑 보장 |
| 경사/방위각 | 표면 지형에 따라 정밀한 그림자 생성 | 정확한 3D 기하학적 표면 모양 계산 가능 |
| 반사율 분리 | 표면 색상과 물리적 질감 분리 | 조명 간섭 없이 실제 색소 침착을 명확하게 볼 수 있음 |
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참고문헌
- Shahzad Anwar, Melvyn Smith. 3D Skin Texture Analysis: A Neural Network and Photometric Stereo Perspective. DOI: 10.15221/12.030
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