단일 촬영으로 넓은 시야 확보하는 산란 매체 이미지 복원

**1. 서론** 산란 매체(대기, 생물 조직, 커튼 등)는 광학 신호의 위상과 진폭을 무작위로 변형시켜 직접적인 영상 획득을 어렵게 만든다. 기존 해결책으로는 OCT와 같은 ballistic photon 기반 방법, 적응 광학을 이용한 파형 보정, 그리고 위상공역(conjugation) 기술이 있다. 그러나 이러한 방법들은 깊이·신호‑노이즈 비율·시스템 복잡도에서 한계를 가진다. 최근에는 메모리 효과(ME)를 이용해 스펙클 이미지의 자동상관을 복원함으로써 단일 샷으로 물체를 재구성하는 기술이 주목받았다. 하지만 ME는 산란 매체의 두께와 물체‑매체 거리 등에 의해 제한된 시야(FOV)만을 제공한다. 물체가 이 영역을 벗어나면 스펙클은 서로 독립적으로 발생해 자동상관이 사라지고, 기존 위상 회복 알고리즘은 실패한다. **2. 원리** 저자들은 물체를 점광원들의 집합으로 모델링하고, 각 점광원에 대응하는 점확산함수(PSF)를 정의한다. 산란 매체는 위치에 따라 서로 다른 PSF를 생성하지만, 동일한 ME 영역 내에서는 PSF가 거의 동일하게 이동한다(shift‑invariant). 따라서 물체의 한 지역 R에 대해서는 이미지 I_R가 물체 O_R와 해당 PSF_R의 컨볼루션으로 표현된다(I_R = O_R * PSF_R). Fourier 변환을 이용하면 역컨볼루션을 통해 O_R를 직접 복원할 수 있다. 핵심은 PSF_R이 서로 상관이 0에 가깝다는 점이다. 즉, 전체 스펙클 이미지 I는 여러 독립적인 지역 PSF들의 합성 결과이며, 각각의 PSF에 대해 동일한 I를 사용해 역컨볼루션을 수행하면 각 지역에 해당하는 물체 부분을 얻을 수 있다. 복원된 지역 영상들은 겹치는 영역이 존재하므로, 저자들은 가중 평균을 반복 적용하는 알고리즘을 설계했다. 초기에는 각 지역 결과를 단순 평균하고, 이후 각 픽셀의 복원 신뢰도(예: 위너 필터의 노이즈 레벨)를 가중치로 사용해 업데이트한다. 이 과정을 여러 차례 반복하면 전체 물체가 자연스럽게 연결된 고품질 이미지가 얻어진다. **3. 실험 설계** - 광원: 프로젝터를 이용해 “NTU EEE OPTIMUS!” 라는 문자 패턴을 투사. - 파장: 550 nm 초록 대역(±2 nm) 밴드패스 필터. - 산란 매체: 두께 41.3 µm의 강한 산란 유리(또는 유사 물질). - 거리: 물체‑산란 매체 u≈170 mm, 산란 매체‑카메라 v≈77.5 mm, 배율 M≈0.456. - 검출기: Andor Neo 5.5, 2560×2160, 픽셀 6.5 µm. - PSF 측정: 각 물체 위치에 대해 10 s 노출로 단일 점광원(프로젝터 픽셀) 활성화 후 스펙클 기록. 먼저 중앙 PSF와 다양한 위치 PSF 간의 교차 상관 계수를 계산해 ME 영역을 정의하였다. 상관계수가 0.5 이상인 영역을 “중심 FO​V”라 부였으며, 이는 물체 전체 면적의 약 25%에 해당한다. **4. 결과** - 중앙 PSF와 해당 FO​V 내 물체를 위너 역컨볼루션으로 복원했을 때, 원본과 거의 동일한 이미지가 얻어졌다. - 전체 물체에 대해 9개의 서로 다른 지역 PSF를 사용해 각각 역컨볼루션을 수행하고, 가중 평균을 3회 반복한 결과, 원본 문자 전체가 고해상도로 재구성되었다. - 복원 시간은 MATLAB 환경(Intel i7, 16 GB)에서 각 지역당 약 0.5 초, 전체 프로세스는 2–3 초 내외였다. - 실험적으로 측정된 스펙클 입자 크기와 아이리스 조절을 통해 신호‑노이즈 비율을 최적화했으며, 저주파 성분을 제거해 “hollow effect”를 최소화하였다. **5. 논의 및 향후 과제** 본 방법은 PSF를 한 번만 측정하면 이후 다양한 물체에 재사용 가능하므로, 실험 설정이 간단하고 비용 효율적이다. 또한, ME에 의해 제한된 시야를 PSF 기반 역컨볼루션으로 보완함으로써 넓은 FOV와 높은 해상도를 동시에 달성한다. 한계점으로는 (1) PSF가 시간에 따라 변할 경우(동적 산란 매체) 재측정이 필요하고, (2) 현재는 2차원 평면 물체에 국한되며 3차원 복원에는 추가적인 깊이 정보가 요구된다. 향후 딥러닝을 이용한 PSF 예측, 다중 파장 동시 복원, 그리고 실시간 하드웨어 구현(GPU/FPGA) 등을 통해 의료 영상, 원격 탐사, 보안 감시 등 다양한 분야에 적용할 수 있을 것으로 기대된다.