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.
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.
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.
집적 영상 (Integral Imaging) 기술은 3차원 이미징 (Imaging)과 디스플레이를 위한 기술이다. 많은 파라미터들이 3차원 집적 영상 시스템의 성능에 영향을 준다. 3차원 시스템 성능의 척도 (Performance Metric)를 정의하고 이러한 파라미터들을 최적화함으로써 향상된 시스템 성능을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 주어진 시스템 조건하에서 성능 척도를 사용하여 3차원 집적 영상 시스템의 성능을 최적화하는 방법에 대해 설명한다. 이 분석에서, 성능 척도를 최적화하기 위해 렌즈의 개구수 (Numerical Aperture), 영상 센서간의 거리, 영상 센서의 수, 픽셀 크기, 그리고 픽셀 수와 같은 시스템 파라미터들을 최적화하여 선택한다. 이미징 처리과정을 설명하기 위해 파동 광학 (Wave Optics)을 사용하였다.
컴퓨터-생성 (Computer-generated, CG)집적영상시스템은 사용자들이 컴퓨터 그래픽을 이용해서 미리 만들어진 기초영상들을 렌즈 어레이를 통해 보게 되면 3차원 입체영상을 느낄 수 있도록 해주는 무안경식 양안시차 디스플레이 시스템이다. 이 때 CG집적영상시스템에 컴퓨터를 이용하여 기초영상을 만드는 과정을 이미지 매핑 (Image Mapping)이 라고 하는데, 뷰포인트 벡터 렌더링 (Viewpoint Vector Rendering, VVR) 이 미지 매핑 방식은 표현하는 대상의 크기나 시스템에서 사용하는 렌즈 어레이 기초렌즈의 개수에 영향을 받지 않아 실시 간 처리에 보다 유리하다. 본 논문에서는 실시간 3차원 그래픽 응용 프로그램에 보다 적합한 CG 집적영상시스템을 구축하기 위해 GPU(Graphics Processing Unit)를 이용하여 렌더 링 성능을 향상시킨 VVR 집적영상시스템 프레임워크(Framework)를 소개한다. 그리고 일반적인 기존의 VVR 구현 방법과 GPU를 이용하는 새로운 방식의 성능을 비교 분석하며, 상당한 성능 향상이 이루어졌음을 보여 준다.
본 논문에서는 커브형 집적영상 시스템에서 먼 거리 물체의 해상도를 향상하는 방법을 제안한다. 커브형 집적영상은 비록 기존의 집적영상보다 향상된 샘플링 비율 때문에 더 많은 요소영상을 픽업 할 수 있지만, 먼 거리 물체에 대한 샘플링 효율이 여전히 낮은 원인 때문에 픽업된 요소영상으로 물체를 재생하면 해상도가 낮은 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 커브형 집적영상 시스템에서 픽업된 원 요소영상에 다이렉트 픽셀매핑 방법을 적용하여, 먼 거리에 위치한 물체를 마치 가까이에서 픽업한 것과 같은 새로운 요소영상을 생성한다. 이 새로운 요소영상을 이용하여 커브형 집적영상 시스템에서 최종 해상도가 향상된 물체의 영상을 재생하게 된다. 실험결과에서 기존 방법과의 비교를 통하여 제안방법의 유용성을 검증하였다.
3D 집적 영상 기술은 연속적인 시점, 완전 시차와 풀칼라 영상을 공중에 표현하는 유망한 기술이다. 본 논문에서는 한 대의 카메라를 이용한 새로운 형태의 인터렉티브 3D 집적영상 시스템을 제안한다. 이 장치는 기존의 3D 집적 영상 디스플레이 시스템에 단순한 한대의 카메라를 추가적으로 사용하여 유저 인터페이스가 구현될 수 있다. 제안하는 시스템의 가능성을 보이기 위해서, 실험적인 장치 구현을 수행하고 기초적인 실험 결과를 보고한다.
본 논문에서는 완전 시차 배경 영상을 가지는 새로운 형태의 2D-3D 겸용 디스플레이 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 집적 영상 시스템과 기존의 2D 평면 디스플레이 구성이 되며, 3D 모드와 2D 모드에서 구동이 가능하다. 3D 모드에서는 집적 영상 기술을 이용하여 배경영상을 만들어서 주요 영상과 결합함으로써 3D 영상을 만든다. 2D 모드에서는 집적영상 시스템이 2D 평면 디스플레이의 백라이트 역할을 수행하고 2D 평면 디스플레이에 2D 영상이 표시된다. 제안하는 방법의 유용함을 보이기 위해서 기초 실험을 수행하고 성공적인 실험 결과를 보고한다.
집적 영상 (integral imaging) 기술은 렌즈배열을 이용하여 3D 영상을 공간상에 표시할 수 있어서 차세대 유망 3D 디스플레이 기술 중에 하나이다. 집적 영상 시스템의 성능은 디스플레이 장치, 렌즈 배열, 이미징 광학 장비 등에 매우 의존적이다. 본 논문에서는 제한된 리소스에서 집적 영상 시스템의 해상도 분석을 수행하는 해석 방법을 제안한다. 제안하는 방법을 통하여 해상도 측면에서 최적화된 집적 영상 시스템 설계를 수행할 수 있다. 제안하는 방법의 유용함을 위하여 Monte Carlo 시뮬레이션을 수행하고 그 결과를 보고한다.
집적 영상 현미경에서 획득한 요소 영상을 이용하여 집적 영상 디스플레이에서 재생하였다. 일반화된 서로 다른 두 렌즈 어레이를 이용하는 집적 영상의 획득과 재생의 관계를 이용하여 집적 영상 현미경 및 디스플레이 시스템에 적용하였다. 집적 영상 현미경에서 획득한 요소 영상을 재생하기 위해서 스케일링이 적용된 요소 영상이 필요하다. 집적 영상을 재생할 때 요소 영상의 정보 손실을 최소화하는 스케일링 계수와 요소 영상의 왜곡을 최소화하는 스케일링 계수를 선택해야 한다. 본 연구에서는 $125{\mu}m$ 피치 사이즈의 마이크로 렌즈 어레이를 가지는 집적 영상 현미경으로 시료를 촬영하고 1mm 피치 사이즈의 렌즈 어레이를 가지는 집적 영상 디스플레이로 촬영된 시료를 3차원 영상으로 재생하는 실험을 수행하였다. 이 때, 요소 영상의 스케일링 계수는 집적 영상 현미경에서 획득한 요소 영상의 정보 손실을 최소화 하는 값으로 설정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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