광정보처리와 광연결에 널리 사용되는 위상홀로그램을 제작하기 위해서는 정확한 위상을 갖게 하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 광 리소그래피 방식에 의한 위상 홀로그램의 제작 시 요구되는 위상을 얻기 위한 방법으로 회절빔의 0차 세기와 홀로그램의 위상과의 관계를 도입하였고, 이를 이용하여 위상이 각각 $\pi$와 $\pi$/2인 이진 위상 홀로그램을 제작하였다. 이 두 홀로그램을 결합하여 다중 위상 홀로그램을 구현함으로서 이진 위상 홀로그램에서 재생되는 불필요한 영상을 제거할 수 있었다.
기존의 이진 위상 홀로그램 사용시 재생되는 불필요한 영상을 효과적으로 제거할 수 있는 결합형 이진 위상 홀로그램을 개발하였다. 두 개의 이진 위상 홀로그램을 이용하는 결합형 이진 위상 홀로그램은 제작이 용이하고 효율이 높아 광 연결이나 광 정보처리에 매우 유용하게 사용할 수 있다. 본 논문에서는 결합형 이진 위상 홀로그램의 원리와 특성 및 실험 결과들을 나타내었다.
디지털 영상 장치에서 홀로그램 광 저대역 필터를 사용할 때 해상도 저하 문제를 개선하기 위해 다중 위상 홀로그램을 설계하였다. 자체 제작한 몬테-카를로 방식의 홀로그램 설계 프로그램을 이용하여 회절광 세기 분포가 원형에 가깝도록 홀로그램을 설계하였고 그 회절 효율과 MTF를 구하였다. 설계 결과 홀로그램의 한 주기를 구성하는 셀의 개수는 MTF 특성에 별로 영향을 미치지 못한 반면에 홀로그램의 위상 수는 큰 영향을 미침을 확인하였다. 4 위상 홀로그램은 2 위상 홀로그램과 회절 효율이 같고 MTF 또한 2 위상에서와 같이 저주파수 영역에서 직선 형태가 되어 필터로서의 특성이 변하지 않았다. 그러나 8 위상 홀로그램의 경우에는 회절 효율도 2 위상에 비해 크게 개선되었고 저주파수 영역에서의 MTF 값도 증가하여 필터의 성능이 크게 향상되었다. 16 위상인 경우에는 회절 효율도 더 증가하고 MTF 그래프도 더 위로 볼록한 모양이 되었으나 그 증가 폭은 크게 감소하였다. 설계된 8 위상 홀로그램을 제작하고 MTF를 측정하여 2 위상보다 MTF 특성이 향상됨을 실험적으로 확인하였다.
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 간섭계와 직렬 위상 카드를 이용한 광 보안 시스템을 제안하였다. 먼저 원영상을 암호화하기 위해 원영상을 암호화하는 것이 아니라 원영상에 대한 이진 위상 컴퓨터형성홀로그램을 반복 알고리즘을 이용하여 구하고, 이진 위상 컴퓨터형성홀로그램과 무작위 생성된 위상 키 영상과의 XOR 연산을 통해 암호화된 영상을 구한다. 홀로그램의 복호화 과정은 암호화된 영상과 암호화시에 사용된 무작위 위상 영상 키를 직렬 정합시킨 후, 기준파와의 간섭에 의해 수행된다. 이때, 간섭패턴은 주위 환경에 상당히 민감하다. 그래서 광굴절매질의 자기위상공액성질을 이용하여 안정된 간섭패턴을 얻는다. 그리고 원영상은 복원된 홀로그램을 위상 변조한 후, 역푸리에 변환하여 최종적으로 구한다. 제안된 시스템에서는 암호화시에 사용된 무작위 키 영상 정보가 없으면 전혀 복원이 되지 않고, 키 영상을 달리함에 따라 복원되는 홀로그램의 패턴을 달리할 수 있으므로 차별화된 인증 시스템에 활용할 수 있다. 그리고 홀로그램의 성질에 의해 암호화된 영상이 일부 절단되더라도 원래의 영상을 복원할 수 있다.
홀로그램(Hologram)은 3차원 물체에서 나오는 빛의 정보를 제어하는 기술이다. 현재는 컴퓨터 생성 홀로그램(CGH)으로 생성한 디지털 홀로그램에 관한 연구, 특히 물체에서 나오는 빛의 정보를 최대한 기록하고 재현하여 디지털 홀로그램의 해상도를 향상 시키려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 고해상도 홀로그램 영상을 얻기 위해 딥러닝 기반 초해상도(Super Resolution) 네트워크를 훈련 및 최적화하여, 저해상도 위상 홀로그램 영상으로부터 높은 화질의 홀로그램 영상을 재현하는 고해상도 위상 홀로그램 영상을 생성하는 것을 목표로 한다. 이때 위상 홀로그램 영상의 특성을 이용한 순환 손실 함수(Circular loss function)를 새롭게 제안하며, 기존의 이미지 초해상도 신경망 모델을 학습시킬 때 자주 사용하는 L1 손실 함수와 비교했을 때 약 0.13dB 정도의 성능 향상이 있었다.
홀로그램을 재생하기 위한 SLM(Spaital Light Modulator)에서 홀로그램의 실수 정보 혹은 위상 정보를 사용한다. 본 논문에서는 홀로그램의 위상 정보를 효율적으로 압축하기 위한 방식을 제안한다. 홀로그램 압축 표준 코덱 개발에서는 표준 코덱을 기점으로 전후처리를 이용하여 압축효율의 개선 시키는 연구를 진행 중이다. 위상 정보는 -𝜋에서 +𝜋의 제한된 동적 범위를 가진다. 이는 위상 정보 사이의 공간적인 상관도를 낮추며 압축효율을 크게 떨어뜨리는 요인이 된다. 위상 펼침 기법을 이용하여 위상 정보 간의 공간적인 상관도를 확보한다. 공간적인 상관도가 확보된 위상 정보에 JPEG2000 표준 코덱의 입력을 고려하여 양자화한 뒤 압축 후 복원하고 효율을 분석한다.
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.
본 논문에서는 JPEG Pleno에서 표준 데이터세트로 제공되고 있는 랜덤 위상 홀로그램의 압축 방법을 제시한다. 일반적으로 영상의 노이즈 성분은 압축의 효율을 크게 떨어트린다. 스페클 노이즈가 심한 홀로그램의 경우 일반 영상에 비해 압축률 대비 화질이 좋지 않다. 홀로그램의 시각화를 위한 랜덤 위상의 추가는 스페클 노이즈와 더블어 홀로그램의 압축 효율을 더욱이 떨어트린다. 랜덤 위상 홀로그램에 웨이블릿 기반의 다중 필터링 방법을 적용한다. 다중 필터링 방법은 홀로그램의 특성을 고려하여 에너지 집중도를 최대한 높이는 방법이다. 에너지 집중도가 높을수록 압축 효율이 좋은 Zero-Tree 방식의 압축을 통해 홀로그램을 압축하고 압축률 대비 정량적 화질평가로 그 효율을 분석한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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