• ETRI Journal
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• 제29권5호
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• pp.649-654
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• 2007

In this paper, we propose a computational integral imaging reconstruction (CIIR) method using a round mapping model to improve the viewing quality of 3-D images. The proposed CIIR method can overcome the problem of non-uniformly reconstructed images caused by the conventional method. To show the usefulness of proposed method, some experiments are carried out and the results are presented.

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 2007년도 하계학술발표회 논문집
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• pp.259-260
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• 2007

In this paper, we propose a novel computational integral imaging reconstruction (CIIR) method using round-type mapping model. Proposed CIIP method can overcome problems of non-uniformly reconstructed images caused from the conventional method and improve the resoulution of 3-D images. To show the usefulness of the proposed method, both computational experiment and optical experiment are carried out and their results are presented.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.155-157
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• 2012

본 논문에서는 집적 영상 기술에 기반한 컴퓨터 3D 영상 복원을 이용하여 비선형 3D 영상 상관기를 제안한다. 제안하는 방법에서는 먼저 기준 3D 물체와 목표 3D 물체의 요소 영상들을 렌즈 어레이를 통해 픽업한다. 이 픽업된 영상에 컴퓨터 집적 영상 복원 방법을 사용하여 목표 평면 영상과 기준 평면 영상들이 복원된다. 복원된 기준 평면 영상과 목표 평면 영상들 간의 비선형 상호상관을 통해 인식을 수행한다. 제안된 방법의 유용함을 보이기 위해 기존의 방법과 비교하여 기초적인 상관관계 실험을 수행하고 그 결과를 발표한다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제14권1호
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• pp.51-56
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• 2016

In this paper, we present a three-dimensional (3-D) automatic target recognition system based on optical integral imaging reconstruction. In integral imaging, elemental images of the reference and target 3-D objects are obtained through a lenslet array or a camera array. Then, reconstructed 3-D images at various reconstruction depths can be optically generated on the output plane by back-projecting these elemental images onto a display panel. 3-D automatic target recognition can be implemented using computational integral imaging reconstruction and digital nonlinear correlation filters. However, these methods require non-trivial computation time for reconstruction and recognition. Instead, we implement 3-D automatic target recognition using optical cross-correlation between the reconstructed 3-D reference and target images at the same reconstruction depth. Our method depends on an all-optical structure to realize a real-time 3-D automatic target recognition system. In addition, we use a nonlinear correlation filter to improve recognition performance. To prove our proposed method, we carry out the optical experiments and report recognition results.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.1944-1949
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• 2007

본 논문에서는 3차원 집적 영상 기술에서 렌즈 모델에 기초하여 3차원 물체에 대한 새로운 평면기반 컴퓨터 재생 방법을 제안한다. 제안하는 방법에 대해서 여러 시험 영상에 대해서 컴퓨터 실험을 수행하여 재생된 영상에 대한 해상도를 분석하고 기존의 방법에 의한 결과와 비교를 하였다. 실험 결과로부터 제안하는 방법을 사용함으로써 재생되는 3차원 영상의 해상도가 향상됨을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.991-996
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• 2007

최근 3차원 디스플레이 기술로서 유망한 집적 영상 기술을 이용하여 3차원 물체에 대한 컴퓨터 재생 방식이 활발히 연구되고 있다. 이 방식은 집적 영상 기술로 픽업되는 요소 영상을 가상의 핀홀 배열 모델을 이용하여 컴퓨터적으로 특정한 거리의 재생 평면에 확대 중첩함으로서 3차원 영상을 효과적으로 재생하는 방식이다. 그러나 많은 수의 요소 영상은 일반적으로 사각형의 구조를 가지기 때문에 확대 중첩될 경우에 재생 영상에서 격자 구조의 밝기 불균일 문제로 인한 해상도를 떨어뜨리는 문제가 존재하였다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해서 원형 매핑 모델에 기초한 컴퓨터 집적 영상 재생 방식을 제안한다. 제안하는 방식은 기존의 방식에서 발생하는 3차원 재생 영상에서의 불균일 문제를 극복할 수 있으며 3차원 영상의 해상도를 개선할 수 있다. 제안된 방식의 유용함을 보이기 위해서 컴퓨터적 모의 실험과 광학적 실험을 수행하고 그 결과를 보고한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.121-126
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• 2009

평면기반 컴퓨터 집적 영상 복원 (CIIR)기술은 3D 물체에 대한 깊이 영상복원이 가능한 기술이다. 그러나 복원되는 깊이에 따라 영상에 잡음이 발생하게 되어 해상도를 저하시키는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이 문제점을 극복하기 위해서 CIIR 기술에 대한 신호 모델을 설명하고, 이를 통하여 CIIR 기술에 발생하는 잡음과 이를 보정하는 방법을 소개한다. 컴퓨터적 실험을 통하여 2D Gaussian 영상의 복원 영상에 대한 잡음 특성을 조사하고, 보정 과정을 통하여 고해상도의 영상을 얻을 수 있음을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.2271-2276
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• 2008

본 논문에서는 3D 영상의 해상도 개선을 위한 크기가변 확대 기법 기반의 컴퓨터적 집적 영상 재생 방법을 제안한다. 먼저 컴퓨터적 집적 영상 재생 방법에서 요소 영상 사이의 간섭 문제를 설명한다. 큰 확대개수는 요소 영상의 확대 중첩 과정에서 큰 간섭을 야기하여 재생 3D 영상의 해상도를 저하시킨다. 이 간섭 문제를 극복하기 위해서 최소 확대 계수를 계산하는 방법을 제안한다. 새로운 최소 확대 계수는 해상도가 향상된 3D 영상을 제공하며, 제안하는 방법은 기존의 방법보다 계산량이 작다. 제안하는 방법의 유용함을 보이기 위해서 컴퓨터 복원 실험을 수행하고 그 결과를 보고한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권10호
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• pp.1853-1859
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• 2008

본 논문에서는 컴퓨터 집적 영상 복원(CIIR) 기법 기반의 3D 패턴 인식 응용을 위해서 평 면 3D 복원 영상의 해상도를 향상시키는 새로운 방식을 제안한다. 제안하는 방식에서는 ClIR에서 각각의 요소 영상에 대해서 원형 매핑 모델과 보간법을 복합사용하여 확대 중첩을 통해 향상된 3D 영상을 복원한다. 제안하는 방식에 대해서 정확한 CIIR 방식의 객관적인 해석을 위해서 Gaussian 영상을 이용한 테스트 모델을 설명하고 제안하는 방식에 대해서 성능평가를 수행한다. 그리고 3차원 물체에 대한 컴퓨터 복원 실험을 수행하고 그 결과를 보고한다.

• 한국광학회지
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• 제19권6호
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• pp.389-393
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• 2008

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.