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하나 이상의 프로세서 및 상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행되는 하나 이상의 프로그램들을 저장하는 저장매체를 구비한 컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 렌즈리스 카메라를 위한 위상 마스크 설계 방법으로서, 광이 일면 상의 위치별 높이가 높이 맵에 따라 지정되는 위상 마스크를 통과하여 상기 위상 마스크로부터 이격 배치된 이미지 센서로 전파되어 나타나는 이미지인 가상 점 확산함수를 추정하는 단계; 상기 점 확산함수와 상기 가상 점 확산함수에 대한 광의 위상 차인 위상 오차를 계산하고, 계산된 위상 오차에 따라 상기 위상 마스크에 입사되는 광의 위치별 위상 변화를 나타내는 위상 맵을 업데이트하는 단계; 및 업데이트된 위상 맵에 따른 서로 인접한 위치 사이의 위상 변화가 제한되도록 필터링한 후, 업데이트된 높이 맵으로 변환하는 단계를 포함하는 위상 마스크 설계 방법
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제1항에 있어서, 상기 높이 맵으로 변환하는 단계는 업데이트된 높이 맵에서 서로 인접한 위치의 높이 값의 차이가 상기 위상 마스크의 제조 기법에서 구현 가능한 차이를 갖도록 업데이트된 위상 맵의 인접한 위치 사이의 위상 차를 제한하는 필터링 함수로 상기 위상 맵을 필터링하는 위상 마스크 설계 방법
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제2항에 있어서, 상기 위상 맵을 업데이트하는 단계는 상기 가상 점 확산함수의 타겟 이미지인 점 확산함수와 상기 가상 점 확산함수 사이의 오차가 기지정된 기준 오차를 초과하면, 상기 점 확산함수와 상기 가상 점 확산함수에 대한 광의 위상 차인 위상 오차를 계산하고, 상기 이미지 센서에서 발생된 상기 위상 오차를 상기 위상 마스크로 역전파하고, 역전파된 위상 오차를 위상 맵에 가중하여 업데이트하는 위상 마스크 설계 방법
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제3항에 있어서, 상기 위상 맵을 업데이트하는 단계는 상기 위상 마스크로부터 상기 이미지 센서로 전파되는 광의 위상 변화가 모델링된 광 전달 함수의 최대값을 기반으로, 역전파되는 위상 오차의 크기를 정규화하고 상기 위상 맵에 가중하여 업데이트하는 위상 마스크 설계 방법
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제4항에 있어서, 상기 위상 맵을 업데이트하는 단계는 업데이트 된 위상맵(Un+1(k))을 수학식 (여기서 Un(k)는 n(n = 0, 1, …)번째 반복에서 획득된 위상 맵이고, Un+1(k)은 업데이트된 위상 맵이며, P*(k)는 이미지 센서에서 위상 마스크로 역전파되는 광에 대한 역방향 광 전달 함수이며, 는 광 전달 함수(P(k))의 최대값을 나타낸다
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제3항에 있어서, 상기 위상 마스크 설계 방법은 상기 가상 점 확산함수의 타겟 이미지인 점 확산함수와 상기 가상 점 확산함수 사이의 오차가 상기 기준 오차를 이내이면, 최종 업데이트된 높이 맵을 양자화하여 상기 위상 마스크를 제조하는 그레이스케일 리소그래피 기법에 이용되는 그레이스케일 이미지로 획득하는 단계를 더 포함하는 위상 마스크 설계 방법
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제6항에 있어서, 상기 높이 맵으로 변환하는 단계는 로우 패스 필터 함수 또는 총 변이 함수 중 하나를 상기 필터링 함수로 이용하는 위상 마스크 설계 방법
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제2항에 있어서, 상기 가상 점 확산함수를 추정하는 단계는 현재 높이 맵에 따라 위치별로 일면의 높이가 상이한 상기 위상 마스크에 입사된 광의 위상 변화를 나타내는 위상 맵을 획득하고, 상기 위상 마스크를 통과하여 상기 이미지 센서에 전파된 광의 위상 변화를 광 전달 함수를 이용하여 계산하며, 위상 마스크에 입사되어 이미지 센서에 도달할 때 발생된 광의 위상 변화에 대해 역 푸리에 변환을 수행하여 상기 가상 점 확산함수를 획득하는 위상 마스크 설계 방법
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제8항에 있어서, 상기 가상 점 확산함수를 추정하는 단계는 상기 위상 맵(U(k))을 수학식 (여기서 는 높이 맵, F(·)는 푸리에 변환 함수이고, k는 푸리에 도메인에서의 위치이고, k0 는 푸리에 도메인에서의 초기 위치를 나타낸다
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하나 이상의 프로세서; 및 상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행되는 하나 이상의 프로그램들을 저장하는 저장매체를 구비한 장치로서, 상기 프로세서는 광이 일면 상의 위치별 높이가 높이 맵에 따라 지정되는 위상 마스크를 통과하여 상기 위상 마스크로부터 이격 배치된 이미지 센서로 전파되어 나타나는 이미지인 가상 점 확산함수를 추정하고, 상기 점 확산함수와 상기 가상 점 확산함수에 대한 광의 위상 차인 위상 오차를 계산하고, 계산된 위상 오차에 따라 상기 위상 마스크에 입사되는 광의 위치별 위상 변화를 나타내는 위상 맵을 업데이트하며, 업데이트된 위상 맵에 따른 서로 인접한 위치 사이의 위상 변화가 제한되도록 필터링한 후, 업데이트된 높이 맵으로 변환하는 위한 위상 마스크 설계 장치
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제10항에 있어서, 상기 프로세서는 업데이트된 높이 맵에서 서로 인접한 위치의 높이 값의 차이가 상기 위상 마스크의 제조 기법에서 구현 가능한 차이를 갖도록 업데이트된 위상 맵의 인접한 위치 사이의 위상 차를 제한하는 필터링 함수로 상기 위상 맵을 필터링하는 위상 마스크 설계 장치
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제11항에 있어서, 상기 프로세서는 상기 가상 점 확산함수의 타겟 이미지인 점 확산함수와 상기 가상 점 확산함수 사이의 오차가 기지정된 기준 오차를 초과하면, 상기 점 확산함수와 상기 가상 점 확산함수에 대한 광의 위상 차인 위상 오차를 계산하고, 상기 이미지 센서에서 발생된 상기 위상 오차를 상기 위상 마스크로 역전파하고, 역전파된 위상 오차를 위상 맵에 가중하여 상기 위상 맵을 업데이트하는 위상 마스크 설계 장치
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제12항에 있어서, 상기 프로세서는 상기 위상 마스크로부터 상기 이미지 센서로 전파되는 광의 위상 변화가 모델링된 광 전달 함수의 최대값을 기반으로, 역전파되는 위상 오차의 크기를 정규화하고 상기 위상 맵에 가중하여 상기 위상 맵을 업데이트하는 위상 마스크 설계 장치
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제13항에 있어서, 상기 프로세서는 업데이트 된 위상맵(Un+1(k))을 수학식 (여기서 Un(k)는 n(n = 0, 1, …)번째 반복에서 획득된 위상 맵이고, Un+1(k)은 업데이트된 위상 맵이며, P*(k)는 이미지 센서에서 위상 마스크로 역전파되는 광에 대한 역방향 광 전달 함수이며, 는 광 전달 함수(P(k))의 최대값을 나타낸다
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제12항에 있어서, 상기 프로세서는 상기 가상 점 확산함수의 타겟 이미지인 점 확산함수와 상기 가상 점 확산함수 사이의 오차가 상기 기준 오차를 이내이면, 최종 업데이트된 높이 맵을 양자화하여 상기 위상 마스크를 제조하는 그레이스케일 리소그래피 기법에 이용되는 그레이스케일 이미지로 획득하는 위상 마스크 설계 장치
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제15항에 있어서, 상기 프로세서는 로우 패스 필터 함수 또는 총 변이 함수 중 하나를 상기 필터링 함수로 이용하는 위상 마스크 설계 장치
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제11항에 있어서, 상기 프로세서는 현재 높이 맵에 따라 위치별로 일면의 높이가 상이한 상기 위상 마스크에 입사된 광의 위상 변화를 나타내는 위상 맵을 획득하고, 상기 위상 마스크를 통과하여 상기 이미지 센서에 전파된 광의 위상 변화를 광 전달 함수를 이용하여 계산하며, 위상 마스크에 입사되어 이미지 센서에 도달할 때 발생된 광의 위상 변화에 대해 역 푸리에 변환을 수행하여 상기 가상 점 확산함수를 추정하는 위상 마스크 설계 장치
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제17항에 있어서, 상기 프로세서는 상기 위상 맵(U(k))을 수학식 (여기서 는 높이 맵, F(·)는 푸리에 변환 함수이고, k는 푸리에 도메인에서의 위치이고, k0 는 푸리에 도메인에서의 초기 위치를 나타낸다
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