본 논문에서는 기존 이미지를 통해 위상 홀로그램을 생성하는 네트워크를 학습 및 최적화하여, 기존에 사용하는 알고리즘 방식인 GS 알고리즘(Gerchberg-Saxton algorithm)을 대체하는 것을 목표로 한다. GS는 반복 최적화 기법으로 한 장의 이미지에서 위상 홀로그램을 생성하는데 많은 시간이 걸리지만, 심층 학습 기반으로 학습된 모델을 통해 위상 홀로그램을 생성할 경우, 반복 최적화 과정 없이 짧은 시간 안에 위상 홀로그램을 생성할 수 있다. GS와 심층 학습 기반으로 각각 생성한 위상 홀로그램을 ASM(Angular Spectrum Method)을 통해 수치적으로 재복원하여 PSNR로 원본 이미지와 비교한 결과, 심층 학습 기반으로 생성한 위상 홀로그램에서 더 좋은 화질의 이미지를 짧은 시간 안에 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 컴퓨터를 사용한 이진 위상 홀로그램의 설계시 요구되는 조합 최적화 문제(combinatorial optimization problem)를 유전자 알고리즘을 사용하여 해결하고자한다. 이진 위상 홀로그램의 설게는 출력 면에서 원하는 이미지를 생성하기 위하여 홀로그램의 각 셀에 이진 위상을 결정하는 것으로 최적화 문제로 귀착된다. 유전자 알고리즘을 이진 위상 홀로그램 설계에 효율적으로 적용하기 위하여 이차원 염색체 부호화 및 주기성을 고려한 교차 연산자등을 사용하면, 그 결과 홀로그램 설계시 요구되는 이차원 퓨리에 변환(Fourier transform)을 자연스럽고 효율적인 방법으로 수행할수 있다. 유전자 알고리즘을 사용하여 구한 최적의 이진 위상 배열로 공간 빛 변조기(spatial light modulator, SLM)를 이용하여 광학적으로 이미지를 재생하고, 재생된 광학 이미지는 원하는 이미지와 거의 일치함을 보인다.
최근 홀로그램(Hologram)을 광학현미경(light microscopy)에 적용하여 시료의 두께를 측정하는 방식의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 빛의 간섭패턴(Interference pattern)을 사용하여 시료의 두께를 측정할 수 있는 이유는 시료의 두께에 따라 빛의 위상(phase)이 달라지기 때문이다. 빛의 간섭패턴을 저장하는 홀로그램에서 위상만을 분리한 후 위상을 unwrapping 하면 물체의 두께를 측정할 수 있다. JPEG은 기존의 연구방식인 시료를 통과한 홀로그램 이미지를 직접 압축하는 object 압축방식을 사용한다. 하지만 본 논문에서는 object 압축방식과 달리 홀로그램 이미지를 직접 압축하지 않고 홀로그램 이미지에서 시료의 위상(phase)만을 분리하여 위상 도메인에서 압축하는 방식을 취하였다. 이를 통해 object 압축방식에 비해 위상 도메인 압축방식에서 모든 데이터셋에 대하여 평균적으로 0.0003~0.0142 radian의 성능향상을 이룰 수 있었다.
위상잠금 적외선열화상기법을 이용하여 치과용 복합레진 수복재의 내부 홀 결함 크기에 따른 검출 가능성을 연구하였다 위상잠금 주파수 조건을 다르게 하며 진폭과 위상영상을 분석하였다. 진폭 이미지 분석을 통해 직경 2 mm 이상의 결함 검출이 가능함을 알았으며 0.05 Hz 부근에서 결함부의 구별이 뚜렷하고 선명한 이미지를 획득할 수 있었다. 진폭 대비차는 결함부의 직경 크기에 비례하였다. 위상 이미지 분석 결과 0.3-0.5 Hz 부근에서 최적의 대조 영상을 보였으며 0.006 Hz 에서는 반대 명암의 뚜렷한 이미지를 얻을 수 있었다. 진폭 분석보다 위상 분석에서 결함부 크기가 작은 시편의 검출 가능성이 더 높았다.
특징정보를 기반으로 한 유사 이미지 검색은 이미지 데이타베이스에 있어서 중요한 과제의 하나이다. 이미지 데이타의 특징정보는 각 이미지를 식별하는데 유용한 정보이다. 본 논문에서는 자기 조직화 맵 기반의 고속 k-NN 탐색 알고리즘을 제안한다. 자기 조직화 맵은 고차원 특징벡터를 2차원 공간에 맵핑하여 위상특징 맵을 생성한다. 위상특징 맵은 입력 데이타의 특징공간과 상호관계(유사성)를 가지고 있으며, 인접노드에 서로 유사한 특징벡터가 클러스터링된다. 그러므로 위상특징 맵상의 각 노드에는 노드 벡터와 각 노드벡터에 가장 가까운 유사 이미지가 분류된다. 이러한 자기 조직화 맵에 의한 유사 이미지 분류결과에 대하여 k-NV 탐색을 구현하기 위하여, (1) 위상특징 맵에 대한 접근방법, (2) 고속탐색을 위한 pruning strategy의 적용을 실현하였다. 본 연구에서는 실험을 통하여 실제 이미지로부터 추출한 색상 특징을 사용하여 제안한 알고리즘의 성능을 평가함으로써 유사 이미지 검색에 유효한 견과를 얻을 수 있었다.
3차원 형상을 측정하는 측정법으로는 접촉식과 비접촉식이 있는데 최근에는 물체의 표면을 손상 시키지 않으면서 물체의 변형 상태 등을 정밀하게 측정할 수 있는 비접촉식 측정법이 주로 사용되어 지면서 변형, 진동, 결함 등의 다양한 측정 분야에 찰용되고 있다. 이는 광학 간섭의 하나인 Twyman-Green 간섭계를 이용하여 간섭 무의 패턴을 PZT Controller로 위상 이동하여 CCD 카메라로 물체의 영상을 얻어 위상 지도를 추출, 이미지를 분석하여 3차원 물체를 해석하고자 한다. 하지만 이미지 측정시 미세 진동 및 조명 등에 의한 노이즈가 발생하게 되어 물체의 정확한 정보를 얻기가 어려워 노이즈 제거를 위한 이미지 처리 알고리즘 개발과 Unwrapping 처리, 위상이동 알고리즘 개발 등을 통하여 좀더 정확한 정보를 얻고자 한다.
본 논문에서는 푸리에 변환의 위상천이 특성을 이용하여 기존의 계산방법보다 처리 속도가 빠르고, 이상적인 CGH의 재생이미지와의 차이가 크지 않은 Phase-only CGH의 새로운 최적화 계산방법을 제시한다. 기존의 수치적인 해를 얻는 접근과는 다르게 푸리에 변환 자체의 위상천이 특성을 이용하여 노이즈를 선택적으로 필터링하는 방법으로 Phase-only CGH를 얻기 때문에 계산속도를 현저하게 줄일 수 있다. 이상적인 CGH와 기존의 방법, 그리고 새로운 계산방법을 통한 CGH를 시뮬레이션을 통하여 각각 SLM에 저장하여 수렴렌즈를 이용한 푸리에 홀로그램 방식으로 이미지를 재생하였다. 그리고 시뮬레이션 재생 이미지를 비교하여 본 연구의 타당성을 살펴보았다. 기존의 방법과 비교하였을 때, 이미지 물체의 질감과 예리도가 이상적인 CGH와 비슷한 정도의 수준으로 향상되었고, 계산속도 또한 크게 줄었음을 알 수 있다.
4-step 알고리즘을 이용하여 3차원 이미지 위상 정보를 분석하였다. Carre(1966)에 의하여 제시된 위상 분석 기술은 위상이동에 대하여 설명하고 있다. Wyant(1982)에 의한 4-step 알고리즘은 수많은 PSI(Phase-Shift Interferometry)법[1] 중에서 가장 일반적인 내용이다. 그러나 실험장비 설치 시, 매우 어렵다는 단점이 있다. 실험 과정에서 물체의 3차원 형상을 얻기 위해 매우 간단히 실험 설치를 하였다. 간섭 패턴은 추가적인 렌즈, 거울, 모터와 같은 광학장비 없이 랩뷰 프로그램과 비젼 시스템을 사용하여 구축하였다. 4-step method와 컴퓨터 프로그램에 의해 생성된 unwrapping image에 의해 물체의 wrapped된 이미지를 얻었다. 실험에 의하여 얻어진 간섭패턴을 분석 함으로써, 웨이브 프론트, 강도 그래프, 3차원 형상, 상수 데이터와 같은 다양한 정보를 얻을 수 있었다.
일반 위상배열초음파 시스템은 배열된 개별의 소자에 시간지연을 적용함으로써 초음파 빔을 조향하고 초음파 이미지를 구성한다. 반면, full matrix capture(FMC)은 위상배열탐촉자에서 가능한 모든 송수신 조합의 A-scan 데이터 전체를 수집하는 신호 수집 방법이며, FMC 데이터의 후처리를 통해 기존 위상배열초음파와 동등한 이미지뿐만 아니라 기존 위상배열초음파에서 구현하지 못하는 다양한 이미지를 합성할 수 있다. 본 논문에서는, 균열 형태의 결함을 영상화할 수 있는 LLL mode total focusing method(TFM)에 대한 기본 알고리즘을 기술하고, 실험 및 초음파 시뮬레이션을 통해 수집된 FMC 데이터에 대해 이 기법을 적용하여 결함의 이미지를 합성하였다.
테라헤르츠(terahertz: THz) 파를 이용한 2차원(2D) 투과 이미지의 개선 특성에 대해서 보고한다. THz 파 투과 신호의 진폭과 위상을 이용하여 다양한 시료에 대한 2차원 이미지를 얻었다. THz 파의 진폭과 위상 정보를 조합하는 새로운 방법을 제안하였고, 이 방법을 이용하여 피크 값의 크기 혹은 위상 중 어느 한가지만을 이용한 이미지보다 나은 이미지를 얻을 수 있었다. 또한 호모몰픽 필터링(homomorphic filtering) 디지틸 이미지 처리(digital image processing) 가 노이즈를 저감시키는데 효율적이고 나은 품질의 이미지도 얻을 수 있음을 보인다. 이 결과를 이용하여 향후 실시간 이미징에 응용 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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