집적 영상(Integral Imaging) 시스템은 관찰자가 특수안경의 착용 없이 육안으로 3 차원 영상을 볼 수 있는 무안경식 양안시차 디스플레이 방식 중 하나로, 수직, 수평 시차와 총천연색의 영상을 제공한다. 집적영상 시스템은 3 차원 정보를 2 차원 엘리멘탈 이미지 (Elemental image)의 형태로 저장하는데, 엘리멘탈 이미지는 조금씩 다른 방향에서 제한된 크기로 촬영된 이미지이다. 엘리멘탈 이미지는 컴퓨터 그래픽으로 만들어질 수도 있는데, 이를 이용하는 집적 영상 방식을 CG 직접 영상 시스템이라 한다. 이와 같이 컴퓨터 계산에 의해 엘리멘탈 이미지를 얻는 과정을 이미지 매핑 (Image mapping)이라 부른다. 이제까지 제안된 이미지 매핑 방식에는 점대점 (Point to Point), MVR (Multi-Viewpoint Rendering), PGR (Parallel Group Rendering) 이 있다. 그러나 이런 방식들은 계산량이 많거나 렌즈 어레이 개수의 증가에 의해 속도에 영향을 받는 단점이 있어, 아직 가상현실 같은 실시간 CG 응용 분야에 사용하기 어려운 문제가 있다. 본 논문에서는 VVR (Viewpoint Vector Rendering)이라는 기존의 방법과 비교해 향상된 새로운 이미지 매핑 방법을 제안한다. 먼저 VVR 개념을 자세히 설명한 후 VVR 을 사용한 집적 영상 시스템을 구현하여 MVR 방법과 비교 분석한 실험결과와 개선되어야 할 방향을 제시한다.
본고에서는 실제감 있는 3차원 영상을 구하기 위한 차세대 디스플레이로서 주목을 받고 있는 집적영상을 기반으로 한 초다시점 시스템 기술의 개발 현황을 확인하고, 기존에 제안된 연구들을 바탕으로 최근 보고된 집적 영상 기반 초다시점 디스플레이 시스템의 소개와 이를 보다 발전시키기 위한 조건 및 요구사항들을 알아본다.
본 논문에서는 집적영상(integral imaging) 및 랜덤 픽셀-스크램블링(random pixel-scrambling) 기법을 이용한 새로운 광 영상 암호화(optical image encryption) 방법을 제안하였다. 즉, 제안된 방법의 부호화 과정에서는 먼저 입력영상을 여러 개의 작은 크기의 블록으로 나누어 픽셀-스크램블링을 한 다음 집적 영상 기술을 이용하여 요소영상(elemental image)을 생성하고 이 영상의 안정성을 위하여 2차 픽셀-스크램블링을 수행하여 최종 암호화된 영상을 얻게 된다. 그리고 복호화 과정에서는 암호화된 영상에 광학적인 집적 영상 복원 기법과 역 픽셀-스크램블링 방법을 사용하여 최종적으로 원 영상을 복원하게 된다. 새로이 제안된 광 영상 암호화 기법의 잡음 첨가 및 크로핑과 같은 데이터 손실에 대한 강인성을 실험을 통해 분석하고 그 결과를 제시하였다.
최근 시야각 개선을 위한 다양한 커브형 집적 영상 시스템이 연구되어 왔지만, 광학적 구현에 있어서 한축으로만 제한되었다. 본 논문에서는 기존의 집적 영상 시스템에서 큰 구경의 렌즈를 추가적으로 사용하여 구현되는 전방향 커브형 집적 영상 시스템을 제안하고, 제안하는 시스템에서의 요소영상을 제작하는 방법을 설명한다. 제안한 시스템은 모든 방향에 대해서 커브 효과를 제공할 수 있고, 단순한 시스템의 구조를 가지는 것을 특징으로 한다. 전방향 커브형 집적 영상 시스템에 대해서 John 행렬을 도입한 기하광학적 분석을 수행하고, 이를 이용하여 새로운 요소 영상을 제작하였다. 제작한 요소영상의 성능을 확인하기 위해서 기초적인 광학적 실험을 수행하고, 그 실험 결과를 보고한다.
렌즈어레이 기반의 3D 집적 영상 디스플레이 기술은 비교적 간단한 시스템 구조에서 무안경 방식의 완전시차(full parallax)를 가지는 3D 영상 표시가 가능하기 때문에 차세대 디스플레이 기술 중에 하나로 여겨지고 있다. 본 고에서는 이러한 렌즈어레이 기반의 3D 집적 영상 디스플레이에 대해서 소개하고, 최근에 성능 향상을 위하여 개발이 진행 중인 시간다중화 3D 집적 영상 디스플레이 기술과 콘텐츠 생성 기술에 대해서 설명한다.
본 논문에서는 집적 영상을 효율적으로 압축하는 방법을 제안한다. 집적 영상은 3차원 영상을 기록하고 표현하는 대표적인 기술이다. 제안된 방법은 3D 이산 코사인 변환(3D-DCT)를 기반으로 하고 있다. 집적 영상 부호화에서 3D-DCT는 인접요소 영상간의 중복성을 줄이는 효율적인 압축 방법으로 알려져 있다. 제안방법은 3D-DCT에 기반 하면서 적응적인 블록 모드를 이용한 효과적인 집적영상 압축 방법으로서, 영상의 특성에 따라 적응적으로 3D-DCT 블록을 구성함으로써 가변블록 크기 3D-DCT 블록을 생성하고, 이 가변블록 크기의 3D 블록에 대해 3D-DCT를 수행한다. 실험 결과를 보면 제안방법이 기존 방법과 비교해서 더욱 높은 압축 효율을 보여주었다. 특히 영상이 복잡하여 많은 비트량이 발생하는 영상이 오버헤드 비트의 영향이 적기 때문에 더 좋은 압축 효율을 보여주었다.
본 논문에서는 Kinect를 이용하여 획득된 영상으로 집적 영상 기반의 3D 디스플레이를 수행하기 위한 요소 영상 변환 방법을 제안한다. Kinect로 얻어지는 RGB영상과 깊이영상은 직접적으로 공간 3D영상으로 사용될 수 없기 때문에 집적영상 디스플레이용 요소 영상으로 변환이 필요하다. 이를 위해서 본 논문에서 RGB 영상과 깊이 영상으로부터 생성된 깊이 분할 영상에 대해서 기하광학적 매핑기법으로 요소 영상을 제작하였다. 제안한 시스템의 효용성을 보이기 위하여, Kinect에서 주로 사용되는 인체인식 기반으로 실험을 수행하고 그 결과를 보고한다.
동적 마스크를 사용하는 3D 집적영상 기술은 공간에 고해상도의 3D 영상을 디스플레이할 수 있다. 본 논문에서는 동적 마스크를 사용한 새로운 3D/2D 변환 집적영상 디스플레이 시스템을 제안한다. 제안하는 방법에 대하여 2개의 LCD 패널을 통하여 보여지는 영상에 따른 3D 모드, 2D모드 그리고 3D/2D 혼합 모드의 동작원리를 설명한다. 3D모드에서는 요소영상과 마스크 영상이 표시되고, 2D 모드에서는 광원영상과 2D 영상이 표시된다. 그리고 3D/2D 혼합모드에서는 영역별로 2D와 3D가 분리되어 동시에 디스플레이 된다. 제안한 방법의 유용함을 보이기 위해서 기초적인 실험을 수행하고 그 결과를 보고한다.
본 논문에서는 집적 영상 (integral imaging) 방식과 픽셀 스크램블링 (pixel scrambling) 기술을 이용한 광 영상 암호화 (optical image encryption) 방법을 제안한다. 제안한 방법의 부호화 과정에서는 먼저 입력영상을 여러 개의 작은 사이즈의 블록으로 나누어 픽셀 스크램블링을 한 다음 집적 영상 기술을 이용하여 요소 영상(elemental image)을 생성하고, 이 영상의 안정성을 위하여 2차 픽셀 스크램블링을 수행하여 최종 암호화된 영상을 얻는다. 그리고 복호화 과정에서는 암호화된 영상에 광학적인 집적 영상 복원 기법과 역 픽셀 스크램블링 방법을 사용하여 원 영상을 복원한다. 제안하는 광 암호화 방법에 대해서 크로핑과 같은 데이터 손실 및 노이즈에 대한 컴퓨터 적으로 모의실험을 수행하여 강인성과 유용성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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