본 논문에서는 다양한 재생환경에서 적응적으로 홀로그램 비디오를 서비스하기 위한 스케일러블 코딩 방법을 제안한다. 이 방법은 광원정보와 디지털 홀로그램 모두를 스케일러블 부호화 및 복호화에서 사용하는 방법으로, 복원된 영상의 해상도, 즉 영상의 크기를 스케일링하는 해상도-스케일러블 코딩 방법이다. 이 방법은 광원정보와 디지털 홀로그램 각각의 차영상을 압축하는 방식을 사용하고 있으며, 디지털 홀로그램의 차영상은 손실압축, 광원정보의 차영상은 무손실압축 방법으로 압축한다. 제안하는 방법을 실험한 결과 기존의 방법에 비해 압축률 대비 화질이 매우 우수하고, 특히 압축률이 증가할수록 기존방법보다 월등한 성능을 보였다.
본 논문에서는 기존의 영상/비디오 압축 기술을 홀로그램의 특성을 반영하여 변형한 압축 기술을 제안한다. 본 논문에서는 컴퓨터 생성 홀로그램 기법(computer-generated hologram, CGH)을 이용하여 디지털 홀로그램을 획득한다. 제안한 기술은 디지털 홀로그램의 전처리 기술, CGH로 생성한 홀로그램의 공간영역 분할, 2D-DCT를 이용한 주파수 변환, 주파수 영역에서의 움직임 예측과 차영상 생성 등이다. 이 데이터들을 H.264/AVC 코덱, BinHex과 같은 무손실 부호화 기술, 자체 제작한 선형양자화기를 이용하여 압축한다. 실험결과 10:1의 압축률에서 25.4 dB, 100:1에서 16.5 dB의 복원결과를 보였다.
본 논문에서는 MCTF와 표준 비디오 압축 도구를 이용하여 디지털 홀로그램을 효율적으로 부호화하는 방법을 제안한다. 홀로그램은 객체 영상과 깊이 정보를 바탕으로 하여 컴퓨터 생성 알고리즘으로부터 생성되었다. 제안한 알고리즘은 홀로그램을 분리하는 국부화 과정, $64\times64$ 크기의 세그먼트를 나누는 과정, 상관성을 유도하기 위한 DCT 과정, MCTF 과정, 압축을 위해 비디오 시퀀스를 만드는 과정, 그리고 H.264/AVC를 이용하여 압축하는 과정으로 구성된다. 제안한 알고리즘은 이전의 연구와 비교할 때 복원된 객체에 대해서 10%만큼 압축 효율이 향상되었다.
Holography is a technique that can acquire and reproduce 3D objects nearly perfectly by representing both the amplitude and phase of light. Recently, digital holography has received considerable attention because it is simpler than analog holography from acquisition to reproduction. The data size of the digital hologram increases tremendously as the quality of digital holograms depends on their pixel pitch and resolution. Hence, efficient compression is necessary to realize holographic imaging services. In this report, we introduce recent digital hologram compression techniques and JPEG Pleno holography, which is the first international standardization activity for digital hologram compression. Furthermore, we discuss the future of this field.
본 논문에서는 다양한 재생환경에 대해 적응적으로 홀로그램 비디오를 서비스하기 위한 처리 기술에 대해서 논의하고, 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 홀로그램의 생성 및 획득 방식에 따라서 해상도 스케일러블 코딩(hologram-based resolutional scalable coding, HRS) 방식과 광원 기반의 SNR 스케일러블 코딩(light source-based SNR scalable coding, LSS) 방식으로 구성된다. HRS는 이미 획득된 홀로그램에 대한 스케일러블 코딩 기법이고, LSS는 홀로그램을 만들기 이전의 광원에 대해 적용이 가능한 코딩 기법이다. $1,024{\times}1,024$ 크기의 홀로그램에 대해서 HRS는 1:1에서 100:1의 압축률을 가지면서 8 단계의 적응적인 서비스가 가능하도록 하였다. LSS는 무손실 압축 기법을 사용하면서 광원 정보의 분리개수에 따른 서비스가 가능하도록 하였다. 제안한 방식을 통해서 다양한 해상도를 갖는 디스플레이, 수신단의 연산 능력, 그리고 네트워크의 대역폭에 따라 적응적으로 홀로그래픽 비디오를 서비스할 수 있다는 것을 보였다.
본 논문에서는 디지털 홀로그램의 효과적인 코팅 방법으로써 비디오 영상에서 사용되는 표준 압축 방식을 사용하였다. 먼저, 컴퓨터 형성 홀로그램(CGH)으로부터 생성된 격자패턴을 비디오 데이터로 변환한 다음 이를 부호화 하였다. 또한, 변환을 위한 전처리, 물체 영상의 전체적인 정보에 대한 국부적인 영역분할, 부호화를 위한 주파수 변환, 격자패턴의 비디오 스트림을 위한 스캐닝, 계수 값의 분류, 복합적인 비디오 부호화 등을 제안하였다. 제안된 복합 압축 알고리듬은 기존의 방법에 비해 뛰어난 압축율과 재생력을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 JPEG Pleno에서 제공하는 디지털 홀로그램 표준화 데이터를 압축하는 방법을 제시한다. 디지털 홀로그램의 수치 복원에서 시각화를 위한 랜덤 위상의 추가는 간섭현상으로 인한 스페클 노이즈와 더블어 홀로그램의 압축 효율을 떨어트린다. 홀로그램은 완전 복소의 부동소수점 형태의 데이터로 구성되며 초고해상도와 스페클 노이즈로 인해 홀로그램 특성에 맞춘 압축기술 개발이 필수적이다. 먼저, 다양한 웨이블릿 필터를 이용하여 홀로그램 데이터에 대한 주파수 특성 분석을 진행하여 필터 종류에 따른 에너지 집중도를 분석한다. 두 번째로 에너지 집중도를 이용한 부대역 선택 알고리즘에 대해 소개한다. 마지막으로 JPEG2000의 웨이블릿 필터인 Daubechies 9/7을 이용한 JPEG2000, SPIHT, H.264 결과와 제안하는 방법을 이용하여 압축 및 복원하고 압축률 대비 정량적 화질평가를 통해 그 효율을 분석한다.
컴퓨터 생성 홀로그램(CGH, Computer Generated Hologram)은 광 홀로그램의 간섭 패턴 대신 3차원 영상을 재생하는데 필요한 정보만을 컴퓨터로 설계 및 제작하기 때문에 물리적으로 존재하지 않는 가상의 물체의 합성 및 생성이 가능하다. 하지만 CGH를 통해 생성된 fringe 영상은 그 데이터양이 방대하기 때문에 저장, 전송 및 처리를 위해서는 데이터양을 줄일 필요성이 있다. 하나의 객체를 나타내기 위한 Fringe 영상의 데이터양을 줄이는 가장 효율적인 방법은 부호화 과정이다. 본 논문에서는 효과적인 부호화를 위해 fringe 영상을 2차원 영상으로 가정한 후에 DCT(Discrete Cosine Transform)에 비해서 좋은 주파수 변환 특성을 보이는 DWT(Discrete Wavelet Transform)을 도입하여 Fringe 영상의 주파수 특성을 분석하였다. 그리고 분석된 주파수 특성을 기반으로 Fringe 영상을 웨이블릿 기반의 코덱들을 이용해 압축한 결과 Yoshikawa(2)나 Thomas(3)에 의한 방법에 비해 최대 약 2배의 압축율을 가질 수 있어 Fringe 패턴을 압축하는 좋은 방법이 될 수 있다는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 디지털 홀로그램을 처리하는 과정에서 필수적으로 발생하는 양자화 과정에 대해 분석하고 최적화된 양자화기를 제안한다. 홀로그램의 압축 표준을 제정하고 있는 JPEG Pleno에서 full complex 홀로그램은 32비트 혹은 64비트의 정밀도를 갖는 복소수로 정의되고, 값의 범위는 홀로그램의 생성 방법 및 객체의 형태에 따라서 매우 다양하다. 이와 같은 높은 정밀도와 넓은 범위를 갖는 데이터는 신호 처리 및 압축 등의 이유로 인해 보다 낮은 정밀도를 갖는 고정소수점 데이터 혹은 정수형 데이터로 변환된다. 또한 다양한 신호처리 과정을 거친 홀로그램 데이터를 SLM에 재생하기 위해서는 SLM의 화소가 표현할 수 있는 값의 정밀도로 근사화된다. 이러한 과정은 양자화를 통한 정규화 과정이라 할 수 있다. 본 논문에서는 높은 정밀도와 넓은 범위의 홀로그램 데이터를 양자화 기법을 이용하여 정규화시키는 방법에 대해 소개하고 최적화된 방법을 제시한다.
최근 거의 완벽한 3차원 영상정보를 갖고 있는 디지털 홀로그램에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있어 조만간 디지털 홀로그램의 서비스가 시작될 것으로 보인다. 따라서 본 논문에서는 이 서비스에 사용될 수 있는 디지털 홀로그램 동영상을 압축하는 기술을 제안한다. 이 방법은 가장 최근에 국제표준으로 제정된 2차원 동영상 압축 기술인 H.265/HEVC를 사용하는데, 디지털 홀로그램의 화소 간 상관성을 높이기 위하여 도메인 변환 방법을 사용한다. 또한 압축효율을 높이기 위해 H.265/HEVC의 다양한 압축 파라미터들을 고려한다. 본 논문의 목적은 다양한 도메인 변환 방법, 도메인 변환 단위, 압축 파라미터들 중 가장 압축효율이 좋은 최적의 압축조건을 실험을 통하여 구하는 것이다. 이렇게 구해진 조건을 만족하는 압축방법을 기존의 방법들과 비교하여 본 논문에서 제시하는 방법의 우수성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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