DOI QR코드

DOI QR Code

Granular noise analysis in pixel-to-pixel mapping-based computational integral imaging

화소 대 화소 매핑 기반 컴퓨터 집적 영상에서의 그래눌라 잡음 해석

  • Received : 2011.03.07
  • Accepted : 2011.03.30
  • Published : 2011.06.30

Abstract

This paper describes an analysis on the granular noise in pixel-to-pixel mapping-based computational integral imaging. The pixel mapping-based method provides a high-resolution reconstructed images and also its computational cost is very lower than the previous back-projection-based method. In this paper, a signal model for the pixel mapping-based method is introduced, which defines and analyzes the granular noise. Computer experiments provides the granular noise properties based on the proposed signal model. The experimental results indicates that the granular noise pattern differs from that of the back-projection based method. The results is also utilized in the pixel mapping-based method.

본 논문은 화소 대 화소 매핑 기반 컴퓨터 집적 영상에서 발생하는 그래눌라 잡음에 대한 해석을 제시한다. 화소 매핑 기반 집적 영상 복원 방식은 고해상도의 영상을 제공할 뿐 아니라 이전의 역투사 방식보다 연산량이 작다. 본 논문에서는 화소 매핑 방식에 대한 신호 모델이 소개되고, 이를 통하여 그래눌라 잡음을 정의하고 해석한다. 제시된 신호 모델을 기반으로 잡음에 대한 특성을 분석한 컴퓨터 실험이 제공된다. 실험 결과는 기존의 역투사 방식의 그래눌라 잡음 발생 형태와 상이함을 보여주며 이는 또한 화소 매핑 방식에서 활용될 수 있음을 보여준다.

Keywords

References

  1. G. Lippmann, "La photographic integrale," C.R. Acad. Sci. Vol. 146, pp. 446-451, 1908.
  2. B. Lee, S. Y. Jung, S.-W. Min, and J.-H. Park, "Three-dimensional display by use of integral photography with dynamically variable image planes" Opt. Lett. Vol. 26, pp. 1481-1482, 2001. https://doi.org/10.1364/OL.26.001481
  3. J. Jang and B. Javidi, "Improved viewing resolution of three-dimensional integral imaging by use of nonstationary micro-optics" Opt. Lett. Vol. 27, pp. 324-326, 2002. https://doi.org/10.1364/OL.27.000324
  4. H. Arimoto and B. Javidi, "Integral three-dimensional imaging with digital reconstruction" Opt. Lett. Vol. 26, pp. 157-159, 2001. https://doi.org/10.1364/OL.26.000157
  5. S.-H. Hong, J.-S. Jang, and B. Javidi, "Threedimensional volumetric object reconstruction using computational integral imaging" Opt. Express, Vol. 12, pp. 483-491, 2004. https://doi.org/10.1364/OPEX.12.000483
  6. D.-H. Shin and H. Yoo, "Computational integral imaging reconstruction method of 3D images using pixel-to-pixel mapping and image interpolation," Elsevier Optics Communications, vol. 282, no. 14, pp. 2760-2767, 15 July 2009 https://doi.org/10.1016/j.optcom.2009.04.008
  7. H. Yoo and D.-H. Shin, "Improved analysis on the signal property of computational integral imaging system," Opt. Express Vol. 15, pp. 14107-14114, 2007. https://doi.org/10.1364/OE.15.014107
  8. D.-H. Shin and H. Yoo "Generalized signal model and granular-noise analysis of computational image reconstruction for curved integral imaging systems," Appl. Opt., Vol. 48, pp. 827-833, 2009. https://doi.org/10.1364/AO.48.000827
  9. 신동학, 유훈, "평면기반 컴퓨터 집적 영상 복원 기술의 신호 모델을 이용한 3D 복원 영상 분석," 한국해양정보통신학회논문지, 제13권 1호, pp. 121-126, 2009년 1월