Computer generated holography (CGH) is technology for generating holograms of synthetic, three dimensional (3D) objects which may not exist in the physical world. The process, however, requires heavy amount of computation as the resolution of a hologram is significantly higher than that of a typical optical image. This paper reviews four modern techniques for fast generation of digital Fresnel holograms which are important in the development of holographic video systems. The methods that will be described include the virtual window, sub-line, wavefront recording plane (WRP), and the interpolative WRP schemes. These works share the common objective to generate digital Fresnel hologram at a speed that is close to the video frame rate, and with complexity which is realizable with affordable computing and reconfigurable hardware devices. The author will present the principles and realization of these works, as well as some potential area of research in digital holography.
영상매체의 발달은 고성능의 정밀한 광학소자의 발전을 요구하게 된다. 이러한 광학소자는 제작의 용이함 때문에 주로 구면소자가 많이 사용되어 왔으나 구면소자만으로 해결하기 어려운 구면수차, 왜곡수차, 비점수차 등의 요인을 극소화하고 광학소자의 소형, 경량화를 위하여 비구면 광학소자의 사용이 필요하게 되었으며 비구면 가공기술의 발전과 더불어 그 사용이 증가하고 있다. 그러나 비구면광학소자는 제작과정의 어려움과 더불어 품질평가의 어려움이 있다. 특히 급속한 기울기를 가진 면의 측정은 3차원측정기에 의한 방법이나 간섭계를 사용한 단순한 null optics 검사로는 정확도와 실험의 한계가 있다. 비구면 광학소자의 평가방법으로는 간섭계를 사용하여 기준파면과 대상파면을 비교하는 일반적인 null testing과 최근에는 CGH(computer generated hologram)로 재생된 비구면파면과 대상파면을 비교하는 방법도 많이 연구되고 있다. 본 연구에서는 일반적인 검사방법으로는 검사가 어려운 급속한 기울기를 가진 포물면(parabolic surface)에 대한 하나의 검사방법을 제시하고자 한다. (중략)
The widespread presence of large-scale genomic variations, termed copy number variation (CNVs), has been recently recognized in phenotypically normal individuals. Judging by the growing number of reports on CNVs, it is now evident that these variants contribute significantly to genetic diversity in the human genome. Like single nucleotide polymorphisms (SNPs), CNVs are expected to serve as potential biomarkers for disease susceptibility or drug responses. However, the technical and practical concerns still remain to be tackled. In this review, we examine the current status of CNV DBs and research, including the ongoing efforts of CNV screening in the human genome. We also discuss the characteristics of platforms that are available at the moment and suggest the potential of CNVs in clinical research and application.
A computer-generated hologram(CGH) is made for three-dimensional image reconstruction of a virtual object which is a difficult to irradiate the laser light directly. One of the adverse effect factors is quantization of wave front computed by program when a computer-generated hologram is made. Amplitude element is not considered in Kinoform, it needs processing to reduce noise or false image. So several investigation was reported that the improvement of reconstructed image of Kinoform. Means to calculate the most suitable complex amplitude distribution are iterative algorithm, simulated annealing algorithm and genetic Algorithm. Error diffusion method reconstructed to separate the object as for the noise that originated in the quantization error. So it is efficient method to obtain high quality image with not many processing.
In this paper, a transmitting process of a sequence of holograms describing 3D moving objects over the communicating wireless-network system is presented. A sequence of holograms involves holograms is transformed into a bit stream data, and then it is transmitted over the wireless LAN and Bluetooth. It is shown that applying this technique, holographic data of 3D moving object is transmitted in high quality and a relatively good reconstruction of holographic images is performed.
최근 유전체 단위 반복 변이(CNV)의 중요성이 부각되고 있다. CNV란 DNA가 복제될 때 일부가 만들어지지 않거나 혹은 많이 만들어져 그 양이 차이가 나게 되는 것으로, 인간의 질병이나 형질과 밀접한 관련을 가진다고 알려져 있다. 이에 따라 CNV와 관련된 연구가 활발히 진행되었으며, CNV를 찾기 위한 다양한 방법들이 나오게 되었다. 본 논문에서는 CNV를 찾아내는 대표적인 기법 중 하나인 SW-ARRAY에 대해서 알아보고, 여기에 페널티 값과 점수에 따른 가변 임계값을 적용하여 보정함으로써 기존 SW-ARRAY의 문제점을 해결하는 방법을 제안한다. 이를 실제 Array-CGH 데이터에 적용한 결과 긍정 오류 값이 줄어들어 기존의 방식에 비해 정확한 값을 얻게 되었다.
본 논문에서는 3차원 입체 비디오처리 기술의 최종목표인 디지털 홀로그램을 생성하는데 필요한 객체의 좌표와 색상정보가 들어있는 같은 시점과 해상도인 RGB 영상과 깊이 영상을 획득하여 가상 시점의 디지털 홀로그램을 생성하는 시스템을 제안한다. 먼저, 가시광선과 적외선의 파장을 이용하여 파장에 따라 투과율이 달라지는 콜드 미러를 사용하여 각각의 시점이 같은 다시점 RGB와 깊이 영상을 얻는다. 카메라 시스템이 갖는 다양한 렌즈 왜곡을 없애기 위한 보정 과정을 거친 후에 해상도가 서로 틀린 RGB 영상과 깊이 영상의 해상도를 같게 조절한다. 그 다음, DIBR(Depth Image Based Rendering) 알고리즘을 이용하여 원하는 가상 시점의 깊이 정보와 RGB 영상을 생성한다. 그리고 깊이 정보를 이용하여 디지털 홀로그램으로 구현할 객체만을 추출한다. 마지막으로 컴퓨터 생성 홀로그램 (computer-generated hologram, CGH) 알고리즘을 이용하여 추출한 가상 시점의 객체를 디지털 홀로그램으로 변환한다.
본 논문에서는 홀로그램을 실시간으로 생성하기 위하여 수정된 디지털 홀로그램(computer-generated hologram, CGH) 수식을 재정의 하여 3단계로 나누고 2차원 블록 단위 기반의 컴퓨터 생성 홀로그램 생성기의 하드웨어 구조를 제안하였다. 유효광원의 대한 z축 항에 대하여 연산하는 공통항 연산기와 x,y축을 연산하는 죄표값 연산기 마지막으로 각 화소의 대하여 연산하는 화소값 연산기로 이루어진 하드웨어를 제안하고 구현 하였다. 구현한 하드웨어는 $32{\times}32$ 중간 블록의 구조를 가질 때 기존 연구에 비하여 86%이상의 DSP블록을 줄일 수 있다.
본 논문에서는 다시점 카메라를 기반으로 홀로그램 영상을 재생하는 기술을 제안한다. 본 논문에서는 다시점 카메라를 이용해 획득한 발레영상을 사용하여 깊이정보에서 관심객체만을 추출하였다. 추출한 관심객체의 홀로그램 복원화질을 향상시키기 위해 본 논문에서 제안한 함수를 적용하였다. 필터링된 관심객체의 깊이정보와 CGH(Computer-Generated Hologram) 기법을 이용하여 디지털 홀로그램을 생성하였다. 이 디지털 홀로그램을 PC 시뮬레이션을 통해 홀로그램 영상으로 복원한 후 제안한 기법의 적용결과를 주관적인 화질평가를 통해 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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