• Title/Summary/Keyword: 홀로그램 이미지

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Deep Learning-based Phase-Only Hologram Super Resolution using Circular Loss (순환 손실 함수를 이용한 딥러닝 기반 위상 홀로그램 초해상도)

  • Cha, Junyeong;Ban, Hyunmin;Choi, Seungmi;Kim, Hui Yong
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • fall
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    • pp.193-196
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    • 2021
  • 홀로그램(Hologram)은 3차원 물체에서 나오는 빛의 정보를 제어하는 기술이다. 현재는 컴퓨터 생성 홀로그램(CGH)으로 생성한 디지털 홀로그램에 관한 연구, 특히 물체에서 나오는 빛의 정보를 최대한 기록하고 재현하여 디지털 홀로그램의 해상도를 향상 시키려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 고해상도 홀로그램 영상을 얻기 위해 딥러닝 기반 초해상도(Super Resolution) 네트워크를 훈련 및 최적화하여, 저해상도 위상 홀로그램 영상으로부터 높은 화질의 홀로그램 영상을 재현하는 고해상도 위상 홀로그램 영상을 생성하는 것을 목표로 한다. 이때 위상 홀로그램 영상의 특성을 이용한 순환 손실 함수(Circular loss function)를 새롭게 제안하며, 기존의 이미지 초해상도 신경망 모델을 학습시킬 때 자주 사용하는 L1 손실 함수와 비교했을 때 약 0.13dB 정도의 성능 향상이 있었다.

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A Study on the Production of Perspective Images using Drone (드론을 이용한 다시점 투영 이미지 제작 연구)

  • Choi, Ki-chang;Kwon, Soon-chul;Lee, Seung-hyun
    • The Journal of the Convergence on Culture Technology
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    • v.8 no.6
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    • pp.953-958
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    • 2022
  • Holographic Stereogram can provide the depth perception without the visual fatigue and dizziness because it use multiple images acquired from the multiple viewpoints. In order to produce a holographic stereogram, it is necessary to obtain perspective images of a live object and record it on film using a digital hologram printer. when acquiring perspective images, the hologram without distortion can be produced only when the perspective images with a constant distance between the camera and the target is obtained. If the target is small, it is possible to keep the constant distance from the camera to object. but if it is large, this is difficult to keep the constant distance. In this study, we photograph the large object using the POI (Point of Interest) function which is one of the smart flight modes of drone to produce perspective images required for the hologram production. after that, problems such as the unexpected shakings and distance change between camera and object is corrected in post production. as a result, we produce the perspective images.

Computer Generated Hologram : Recoding and Reconstruction (컴퓨터 홀로그램의 생성 및 복원)

  • Yang, Yun-Mo;Oh, Byung Tae
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2014.11a
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    • pp.261-263
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    • 2014
  • 최근 영화 <아바타>를 필두로 영화, 방송 등 영상매체에서 다양하게 3 차원 영상기술을 적용하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 여러 가지 3 차원 영상 기술 중에서 가장 현실감이 높은 기술인 홀로그래피 (Holography)기술에 대하여 다루고자 한다. 우선 간략하게 홀로그래피 기술에 대하여 소개하고 홀로그램(Hologram)의 기록 및 복원 원리와 컴퓨터를 이용하여 홀로그래피 이미지를 만드는 컴퓨터 홀로그램 (Computer-generated hologram)에 대하여 기술하였으며, 범용 컴퓨터와 GPU(Graphics processing units)통해 컴퓨터 홀로그램 패턴을 기록 및 복원하는 실험을 진행해 보고, 시간 복잡도를 측정, 비교해 본다.

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Network design for correction of deterioration due to hologram compression (홀로그램 압축으로 인한 열화 보정을 위한 네트워크 설계)

  • Song, Joon Boum;jang, Junhyuck;Hwang, Yunseok;Cho, Inje
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2020.11a
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    • pp.377-379
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    • 2020
  • The hologram data is having a dependence on the pixel pitch of the SLM (spatial light modulator) and the wavelength of light, and the quality of the digital hologram is proportional to the unit pixel pitch and the total resolution. In addition, since each pixel has a complex value, the amount of data in the digital hologram also increases exponentially, and the size is bound to be very large. Therefore, in order to efficiently handle digital hologram files, it is essential to reduce the file size through a codec and store it. Recently, research on enhancing image quality damaged by the codec is actively underway. In this paper, the hologram image of JPEG Pleno, which is the standard hologram data, was used, and the image quality damage that occurs whenthe holographic image is encoded and decoded through the JPEG2000, AVC, and HEVC codec is enhanced with a deep learning network to find out whether the image quality can be improved. we also compare and quantitatively find out the degree of improvement in image quality.

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Experiment and Analysis for Deep Learning based Phase-Only Hologram Super-Resolution (딥러닝 기반의 고해상도 위상 홀로그램 획득을 위한 실험 및 분석)

  • Kim, Woosuk;Kang, Ji-Won;Park, Byung-Seo;Kim, Dong-Wook;Seo, Young-Ho
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2020.07a
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    • pp.325-326
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    • 2020
  • 고해상도의 홀로그램을 얻기 위한 다양한 연구가 지속되고 있다. 본 논문은 고해상도의 위상 홀로그램을 획득하기 위하여 딥러닝 기반의 학습과 복원 결과를 가지고 분석을 진행한다. 사용된 위상 홀로그램은 보편적인 이미지와 값의 범위가 동일하다. SISR(Single Image Super Resolution)에서 좋은 결과를 보인 네트워크를 사용하여 위상 홀로그램에 대한 학습을 진행하였다. 네트워크로 획득한 홀로그램과 원본 홀로그램의 복원 결과를 비교하여, 차이점과 개선해야할 것들에 대해서 심도 있게 분석한다.

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JPEG Pleno 홀로그래피 표준화 기술 동향

  • O, Gwan-Jeong
    • Broadcasting and Media Magazine
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    • v.24 no.2
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    • pp.73-82
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    • 2019
  • 국제 표준화 기구 ISO/IEC JCT1/SC29/WG1 JPEG(Joint Photographic Experts Group)에서는 지난 30여년간 JPEG, JPEG 2000, JPEG XR, JPEG XT, JPEG XS 등 다양한 2D 이미지 압축 관련 표준을 제정해왔다. 지난 2014년 10월에는 JPEG Pleno라는 이름으로 2D 이미지가 아닌 3차원 영상 정보 압축을 위한 새로운 표준화 과제를 시작했다. JPEG Pleno에서 다루는 3차원 영상 정보는 라이트 필드, 포인트 클라우드, 홀로그램이다. 본 원고에서는 현재 JPEG Pleno 홀로그래피에서 다뤄지는 디지털 홀로그램 영상 압축에 대한 국제 표준화 현황을 소개하고, 향후 나아갈 방향을 전망해 본다.

An Automatic Inspection System for Hologram with Multiple Patterns (다중패턴 홀로그램을 위한 자동검사 시스템)

  • Kwon, Hyuk-Joong;Seo, Hye-Yeong;Park, Tae-Hyoung
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2007.07a
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    • pp.310-311
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    • 2007
  • 다중패턴 홀로그램을 위한 자동 검사 시스템을 제안한다. 시스템 하드웨어는 조명계, 카메라 그리고 영상처리부로 구성된다. UV LED를 사용하는 다양한 조명은 다른 위치에 놓여 각 위치에서의 이미지 패턴을 획득한다. 시스템 소프트웨어는 전처리, 패턴 생성, 패턴매칭으로 구성된다. 획득한 입력 홀로그램 영상은 패턴매칭 알고리즘에 의해 표준 패턴과 비교한다. 입력 홀로그램의 위치 오차 보정을 위해, 다른 위치에서의 홀로그램 표준 패턴은 온라인상에서 생성되어야만 한다. 본 논문은 표준 패턴의 생성을 위해 CGH(Computer Generated Hologram)방법에 근거한 주파수 변환을 적용한다. 한국지폐의 홀로그램을 위한 실험 결과는 제안한 시스템의 유용성을 증명한다.

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Capturing system for wide viewing hologram generation (광시야각 홀로그램 합성을 위한 촬영 시스템)

  • Kim, Youngrok;Sung, Hyunsik;Hong, Keehoon;Choi, kihong;Min, Sung-Wook
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2020.07a
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    • pp.561-562
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    • 2020
  • 기하학적 위상렌즈를 활용한 광시야각 홀로그램 합성을 위한 시스템을 제안하고 설계하여 제작하였다. 광시야각 홀로그램은 실시간 홀로그램 영상을 녹화하는 과정에서 동시에 물체의 다른 파면을 기록할 수 있기 때문에 물체의 3 차원 정보를 일련의 알고리즘을 통해 데이터화 시키는 과정을 가능하게 한다. 본 논문에서는 기하학적 위상렌즈와 편광 이미지 센서를 결합해 비간섭성 광원의 홀로그램을 기록할 수 있는 자가 간섭 디지털 홀로그래피 시스템을 이용하여 관찰하고자 하는 물체의 파면을 다각도에서 기록하는 광시야각 홀로그램 촬영 시스템을 개발하였다.

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Point Cloud Content in Form of Interactive Holograms (포인트 클라우드 형태의 인터랙티브 홀로그램 콘텐츠)

  • Kim, Dong-Hyun;Kim, Sang-Wook
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.12 no.9
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    • pp.40-47
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    • 2012
  • Existing art, media art, accompanied by a new path of awareness and perception instrumentalized by the human body, creating a new way to watch the interaction is proposed. Western art way to create visual images of the point cloud that represented a form that is similar to the Pointage. This traditional painting techniques using digital technology means reconfiguration. In this paper, a new appreciation of fusion of aesthetic elements and digital technology, making the point cloud in the form of video. And this holographic film projection of the spectator, and gestures to interact with the video content is presented. A Process of making contents is intent planning, content creation, content production point cloud in the form of image, 3D gestures for interaction design process, go through the process of holographic film projection. Visual and experiential content of memory recall process takes place in the consciousness of the people expressed. Complete the process of memory recall, uncertain memories, memories materialized, recalled. Uncertain remember the vague shapes of the point cloud in the form of an image represented by the image. As embodied memories through the act of interaction to manipulate images recall is complete.

Quality Analysis on Computer Generated Hologram Depending on the Precision on Diffraction Computation (회절연산 정밀도에 따른 CGH 기반 홀로그램 생성 품질 분석)

  • Jaehong Lee;Duksu Kim
    • Journal of Broadcast Engineering
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    • v.28 no.1
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    • pp.21-30
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    • 2023
  • Computer-generated holography requires much more computation costs and memory space rather than image processing. We implemented the diffraction calculation with low-precision and mixed-precision floating point numbers and compared the processing time and quality of the hologram with various precision. We compared diffraction quality with double, single and bfloat16 precision. bfloat16 shows 5.94x and 1.52x times faster performance than double precision and single precision. Also, bfloat16 shows lower PSNR and SSIM and higher MSE than other precision. However, there is no significant effect on reconstructed images. These results show low precision, like bfloat16, can be utilized for computer-generated holography.