본 논문에서는 컴퓨터 집적영상(integral imaging(II))에서 분산 추정을 이용하여 심하게 은폐된 물체의 복원 시 은폐물(occluding object)의 블러링 효과를 제거하는 방법을 제안하였다. 하나의 요소영상(elemental image) 군으로부터 은폐 효과를 제거하여 복원된 영상의 선명도를 향상시키는 정보를 추출하는 방법을 분석하였다. 이를 실행하기 위해 픽업되는 요소영상들이 높은 해상도, 낮은 초점오차(focus error), 큰 깊이감을 가질 필요가 있다. 요소 영상을 픽업할 때 디지털 컴퓨터를 이용한 synthetic aperture integral imaging(SAII)이 채택되었다. 컴퓨터(Computational) II에서는 복원 면의 위치에 따라 복원되는 영상의 촛첨이 맺히는 영역이 달라진다. 심하게 은폐된 물체 영상의 복원은 은폐 물체의 블러링(bluring) 효과가 복원 면에 전체적으로 크게 나타나기 때문에 선명한 복원을 할 수가 없다. 이러한 은폐물의 블러링 효과가 제거된 복원 영상을 얻기 위해 분산 추정이라는 통계적인 방법이 채택되었다.
본 논문에서는 광자 계수 집적 영상 현미경을 사용하여 광자가 희박한 조건에서 마이크로 물체의 3차원 시각화와 인식에 대한 기술을 제안한다. 제안하는 방법에서는 고해상도의 서로 다른 원근감을 가지는 2차원 영상을 획득하기 위해 합성조리개 집적 영상을 사용한다. 그리고 영상으로부터 광자를 추출하기 위해 광자계수 영상 시스템의 수학적 모델인 포아송 분포를 사용하며 통계적 추정법으로 부터 3차원 영상을 추정한다. 따라서, 광자가 희박한 조건에서 마이크로 물체가 손상되지 않으면서 그에 대한 3차원 영상을 획득하고 시각화할 수 있다. 추가적으로, 비선형 상관 필터를 사용하여 3차원 물체의 인식도 가능하다. 본 기술의 유용성을 증명하기 위해, 광학적 실험을 수행하였다.
초음파 의료 영상 응용 분야를 위한 고전압 고집적 아날로그 front-end 집적회로를 0.18-${\mu}m$ 표준 CMOS 반도체 공정을 이용하여 구현하였다. 제안 된 아날로그 front-end 집적회로는 2.6 MHz에서 15 Vp-p 전압까지 동작하는 트랜지스터 stacking구조를 이용한 고전압 펄서와, 저전압에서 동작하는 저잡음 transimpedance 증폭기, 그리고 송신부와 수신부의 분리를 위한 고전압 차단 스위치로 구성되어 있다. 설계 된 집적회로는 $0.15mm^2$ 이하의 작은 면적을 사용함으로써 휴대용 영상 시스템을 포함한 다중 어레이 초음파 의료 영상 시스템에 적용이 가능하다.
본 논문에서는 컴퓨터 픽업 모델에 대한 개선 방법을 제안한다. 기존의 컴퓨터 픽업은 레이 추적 모델에 입각한 핀홀 모델 방법을 사용한다. 비록 기존 방법이 매우 유용한 방법이지만 원거리에 위치한 물체를 픽업시 화질 열화가 발생한다. 이 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 보다 정교한 픽업 방법을 제안한다. 제안된 픽업 모델은 실제 센서가 화소를 만들 때 입사하는 레이들을 누적하는 과정을 첨가함으로써 얻어지고, 구조적으로 에이리어싱 현상에 더 강인하다. 제안된 방법을 입증하기 위해서 컴퓨터 실험을 진행했고 그 결과는 제안된 방법이 기존 방법보다 우수함을 입증했다.
본 논문에서는 주기적으로 배치된 렌즈 배열을 이용한 광학 픽업과 평면기반 컴퓨터 집적 영상 복원 (CIIR) 기술에서 요소 영상 크기와 3차원 물체의 복원 깊이 위치에 따른 복원 성능에 대한 분석을 제시한다. 주기적으로 배치된 렌즈 배열에서는 3차원 물체를 픽업할 때 주기성으로 인한 희박 표본화가 발생함이 보고된다. 또한 희박 표본화가 발생하는 3차원 물체의 위치는 요소 영상의 크기와 관계식을 제시한다. 희박 표본화를 회피하는 방안을 제시하고, 이론의 평가를 위해서 컴퓨터 실험을 진행했고 그 결과는 이론을 잘 뒷받침함을 보였다.
본 논문에서는 적절한 패턴의 입력 영상과 고속 중간 값 필터를 이용하여 집적 영상에서 빠르고 정확한 렌즈 배열의 격자 검출 방법을 제안한다. 렌즈 배열의 격자를 검출하기 위해서 수직, 수평 방향의 에지 영상이 필요하다. 이를 위해, 이전의 잘 알려진 격자 검출 방법은 1차원 중간 값 필터를 사용한다. 하지만 이 방법은 속도가 느리고 중간 값 필터 크기를 결정하는데 어려움이 발생한다. 이를 극복하기 위해, 본 논문에서는 binary counting방법으로 중간 값을 구함으로써 속도를 개선하고자 한다. 또, 에지를 잘 검출 할 수 있는 캘리브레이션 패턴 영상을 제안하여 정확도를 향상 시킨다. 실험을 통해 제안하는 방법이 기존의 방법보다 집적 영상에서 렌즈 배열의 격자를 검출할 때 우수하게 적용될 수 있음을 보여주었다.
3차원 영상 재생을 위한 집적결상법에서 기본영상의 재조합을 통한 재생영상의 깊이변환에 관하여 연구하였다. 렌즈 배열 또는 카메라 배열 등을 통하여 획득된 영상 배열을 적절한 조건 하에서 재조합하여 재생함으로써 재생영상의 깊이에 대해 도치(pseudoscopic) 영상 또는 정치(orthoscopic) 영상, 허상, 실상 뿐만 아니라 임의의 깊이로의 왜곡 없는 변환이 가능하다. 본 논문에서는 각 변환에 대한 재조합 조건을 이론적으로 유도하고 실험을 통하여 확인하였다.
집적결상법으로 3차원 영상을 재생하는 경우 재생영상의 일부분이 중복 또는 누락되는 왜곡현상이 나타난다. 본 논문에서는 이러한 왜곡현상의 원인을 분석하고 정량적 해석을 시도하였다. 집적결상에서 사용 가능한 몇 가지 기본적인 변수들을 도입하여 왜곡을 정량화하고 최소화될 조건을 조사하였으며, 그 특성을 실험을 동해 확인하였다.
3차원 영상 재생을 위한 집적결상법에서 픽업시 기본영상의 크기는 기본렌즈 크기, 기본렌즈와 기본영상 사이의 간격 등 몇 가지 변수들과 일정한 관계를 갖는다. 이 기하학적 관계들을 분석하고, 기본영상의 크기 및 거리가 픽업시와 다른 경우 기본영상의 배열이나 개별적인 크기 변환에 의해 재생되는 3차원영상의 특성변화를 이론적으로 분석하고 실험을 통해 확인하였다.
본 논문에서는 3DTV를 위한 다시점 동영상 부호화 기법을 제안한다. 제안하는 다시점 동영상 부호화기는 다수의 카메라 입력에 대하여 기존의 MPEG 기반의 부호화 기법에서 사용된 시 ${\cdot}$ 공간적 중복성 제거와 각 시점에 해당하는 영상간의 공간적 중복성을 제거하여 부호화효율을 개선할 수 있다. 각 시점 영상간의 공간적 중복성을 효율적으로 제거하기 위하여 전역 시차보상(global disparity compensation)된 집적영상(Accumulated Image)를 사용하였다. 또한 기존의 디지털 TV 전송 표준인 MPEG-2를 기반으로 하였기 때문에 기존의 디지털 TV 표준을 크게 수정하지 않고 3DTV를 구현 할 수 있다. 제안하는 기법은 기존의 MPEG-2 기법으로 각 시점에 해당하는 영상을 각각 부호화한(simulcast 기법) 결과와 비교하여 객관적 화질면에서 우수하였으며, 각 시점간의 동기화 문제도 해결 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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