본 논문에서는 집적영상의 압축 방법 중에 하나인 적응적인 블록 모드 선택을 이용한 3D-DCT 기반의 압축 방법에 율-왜곡 최적화 방법을 적용하여 부호화 효율을 개선하는 방법을 제안한다. 적응적인 블록 모드 선택을 이용한 3D-DCT 기반의 압축 방법은 영상 특성에 따라 적응적으로 다양한 크기의 3D-DCT 블록을 구성한 후에 3D-DCT를 수행하는 방법이다. 제안 방법은 기존 방법에서 최적 블록 모드를 선택할 때, 율-왜곡 최적화 방법을 적용하여 부호화 효율을 개선하였다. 또한 실험을 통해 집적영상에 적합한 최적의 라그랑지 계수를 제시하였다. 제안 방법은 기존 방법과 비교해 약 5%의 비트량 절감 효과를 가진다.
본 논문에서는 집적 영상과 컴퓨터 재생 기술을 활용한 3차원 QR 코드 생성 기술을 제안한다. 제안하는 기술에서는 2차원 QR 코드를 네 개의 면으로 나누어 각각의 면을 서로 다른 깊이에 배치한 뒤 깊이가 추가된 3차원 QR 코드를 합성조리개 집적 영상과 컴퓨터 재생 기술을 사용하여 생성한다. 이 과정에서 3차원 영상 기술 중 하나인 집적 영상 기술을 사용한다. 마지막으로, 3차원 QR 코드를 집적영상을 이용하여 컴퓨터 재생을 한 뒤 각 면을 배치했던 깊이 부분에서 영상을 재생하고 조합하면 3차원 QR 코드를 읽을 수 있다. 따라서 QR 코드를 읽을 때 보안을 강화할 수 있다. 본 논문에서는 제안된 기술이 QR 코드를 읽을 때 보안을 강화할 수 있음을 보이기 위하여 광학적 실험과 컴퓨터 재생을 수행하였다. 또한, 재생 깊이를 알고 있을 때, 3차원 QR 코드를 읽을 수 있음을 보였다.
합성 촬영 집적 영상 (synthetic aperture integral imaging; SAII) 기술은 하나의 카메라를 이동하여 3D 물체에 대한 다시점 영상을 획득하여 깊이 정보의 3D 영상을 복원이 가능한 기술이다. 이 방법은 크게 3D 물체의 요소 영상을 픽업하는 과정과 픽업된 요소 영상을 이용하여 컴퓨터 기반으로 3D 깊이 영상들을 복원하는 두 과정으로 나눈다. 본 논문에서는 이 SAII에 대한 신호 모델을 설명하고, 이를 통하여 발생하는 잡음을 정의하고 해석하였다. SAII에 대한 신호해석을 통하여 다시점 영상을 얻기 위한 카메라 이동 거리를 줄임으로써 영상 잡음감소와 계산 속도 개선을 동시에 얻을 수 있음을 보고한다.
최근 무안경식 3D 디스플레이 방법으로 잘 알려진 3D 집적 영상 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 3D 집적 영상 기술은 연속적인 시점, 완전 시차와 풀 칼라 영상을 공중에 표현하는 유망한 기술이다. 본 논문에서는 한 대의 카메라를 이용한 새로운 형태의 인터렉티스 3D 집적 영상 시스템을 제안한다. 이 장치는 기존의 3D 집적 영상 디스플레이 시스템에 단순한 한 대의 카메라를 추가적으로 사용하여 유저 인터페이스가 구현될 수 있다. 제안하는 시스템의 가능성을 보이기 위해서, 실험적인 장치 구현을 수행하고 기초적인 실험 결과를 보고한다. 우리가 아는 한 제안하는 방법은 3D 집적 영상 시스템에 최초로 인터렉션 기능을 추가한 것이다.
집적영상에서 깊이역전 문제를 해결하기 위해 기본영상 재배열이 제안되었지만 시점영상이 연속적으로 재생되지 못하는 불연속성 문제를 포함하고 있다. 본 논문에서는 불연속성 요인을 분석하였다. 수렴광축으로 기본영상을 획득하고, 재배열한 후 실상 및 허상모드를 동시에 재생하는 불연속성 개선 방법을 제안하고, 평행광축을 이용하여 획득하고 실상모드로 재생하는 일반적인 방법과 비교하여 유효성을 정량적으로 검증하였다.
본 논문에서는 병렬렌즈배열 기반의 집적영상에서 공간필터링된 3차원 영상 복원법을 제안한다. 병렬렌즈배열은 두 매의 렌즈배열을 병렬로 배열하는 획득 시스템 이다. 종래의 집적영상에서 주기적인 함수들의 컨벌루션 특성을 이용하는 공간필터링 방법의 문제점으로 인식하고자 하는 물체의 위치가 제한적이라는 단점과 이로 인해 획득 시스템에서 깊이해상력이 상대적으로 낮은 영역에 물체가 위치하여야 하는 단점이 있다. 깊이인식방법을 이론적으로 분석한 결과 깊이인식가능 영역과 요소영상에 획득된 3차원 물체의 깊이 정보는 획득시스템에 사용되는 요소렌즈의 개수와 요소렌즈의 초점거리에 따라 결정됨을 알 수 있다. 따라서 깊이인식영역과 깊이해상력을 개선 할 수 있는 방법으로 획득 시스템에 두 매의 렌즈배열을 병렬로 배치하는 시스템을 제안한다. 제안하는 방법에 대한 이론적 분석을 하였으며 실험을 수행하였고 그 결과를 보고한다.
본 논문에서는 커브형 집적영상 시스템에서 부분적으로 가려진 먼 거리 3차원 물체의 인식 향상을 위한 새로운 direct pixel-mapping (DPM)방법을 제안한다. 제안 방법은 커브형 집적영상 시스템에서 DPM 방법에 의해 먼 거리에 위치한 3차원 물체로부터 픽업된 요소영상배열 (elemental image array, EIA)은 가시적으로 가까운 거리에서 픽업한 것과 같은 새로운 요소영상배열을 생성한다. 이러한 특성은 재생한 3차원 물체 영상의 해상도를 향상 시킬 수 있고, 이로 인하여 먼 거리에 위치한 3차원 물체에 대한 인식 성능을 향상 시킬 수 있다. 컴퓨터적 실험결과와 기존 방법과의 비교를 통하여 제안방법으로 재생한 물체의 PSNR과 NCC의 값이 평균 1.75dB와 4.56% 향상됨을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 다시점 예측기법과 MPEG 동영상 압축 표준 기법을 이용하여 CCD 카메라로부터 광학적으로 획득되거나 컴퓨터에 의해 생성된 디지털 홀로그램(프린지 패턴)을 효율적으로 압축하는 방법을 제안하였다. 이 방법은 RGB의 각 색차신호를 분리하여 처리하고, 각 색차신호의 객체영상을 $N{\times}N$ 크기로 분할한 부분영상들을 기본단위로 하며, 이때의 각 부분영상은 객체 전체에 대한 정보를 보유하고 있다. 본 논문의 방법은 분할되고 주파수 변환된 한 열의 부분영상들을 다시점 예측기법을 이용하여 집적영상을 만들고, 이 영상을 기준으로 데이터압축을 수행한다. 즉, 이 집적영상에서 역으로 생성된 부분영상과 원 부분영상에 대해 MPEG의 움직임 예측/보상방법으로 데이터를 압축한다. 따라서 압축된 데이터는 집적영상을 만들기 위한 각 부분영상의 변위벡터, 집적영상, 각 부분영상에 대한 움직임벡터 및 보상영상이다. 이 방법을 구현하여 실험한 결과 기존의 방법에 비해 동일 압축율에서의 NC(Normal Correlation) 값이 약 4% 이상 높은 값을 보여 압축효율이 더 좋음을 알 수 있었다. 따라서 본 논문의 방법은 디지털 홀로그램 데이터를 전송하여야 하는 응용분야에서 보다 효율적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
집적 결상에서 기본영상의 이동 또는 크기 변화 등은 재생광학계의 정렬 오차 또는 재생상 개선을 위한 의도적 변환 때문에 나타난다. 기본 영상의 변환이 재생영상에 미치는 영향에 대한 연구는 집적결상계의 성능 평가에 필수적이다. 본 논문에서는 기본영상의 확대와 축소 변환이 재생영상의 크기와 시야각, 깊이감에 미치는 영향에 대해 연구하였다.
본 논문에서는 집적 영상의 부호화효율을 향상시키는 부호화 방법을 제안한다. 카메라와 물체와의 거리, 물체와 배경의 복잡도 등에 따라 집적 영상의 특징이 매우 다양함에 따라 이에 적합한 부호화 방법을 사용한다면 부호화효율을 향상시킬 수 있다. 또한 집적영상은 요소영상 단위의 압축을 수행함에 따라 요소영상에 대한 부호화 방향을 고려할 때 부호화효율을 향상시킬 수 있다. 그래서, 우선 6가지 종류의 재배치 방법으로 집적 영상을 재배치한 후, 재배치된 영상을 3D-DCT 기반의 부호화를 적용한다. 마지막으로 비트율-왜곡 최적화 기법을 수행하여 6가지 재배치 방법 중 최선의 방법을 선택한다. 실험 결과, 제안방법은 기존 방법과 비교해 영상 화질과 비트율 측면에서 높은 이득을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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