In Optical Scanning Holography(OSH), 3-D holographic information of an object is generated by 2-D active optical scanning. The optical scanning beam can be a time-dependent Gaussian apodized Fresnel zone plate. In this technique, the holographic information manifests itself as an electric signal which can be sent to an electron-beam-addressed spatial light modulator for coherent image reconstruction. In this paper, we briefly review optical scanning holography and analyze the resolution achievable with the system. We also present mathmatical expressions of real and virtual images which are responsible for holographic image reconstruction. We then show the twin-image noise effect on the reconstruction in conjunction with the size of the Fresnel zone pattern through computer simulation.
현재 항공기, 자동차 훈련용 시뮬레이터는 지상에 설치된 시뮬레이터에 가상의 상황을 구현하여 교육생에게 다양한 교육훈련 내용을 제공하고 교관은 다른 공간에서 교육훈련에 대한 내용을 모니터링하고 교육훈련에 필요한 내용은 바로 지시하여 교육훈련의 효과를 극대화하고 있다. 하지만 교육생이 실제 항공기나 자동차를 탑승하여 훈련을 진행 할 경우 지상의 교관은 항공기나, 자동차에 대한 내용을 지상에서 모니터링 할 수 없고 교육 종료 후 교육훈련 내용에 대한 평가가 쉽지 않아 교육생에게 양질의 교육이 어렵다. 본 논문에서는 항공기, 자동차에 GPS정보와 항공기 또는 자동차의 각종 정보를 실시간으로 수집하여 3D 영상 시뮬레이션을 구현하며 화면에 현재 항공기 또는 자동차의 영상을 3차원으로 구현하여 관제센터에서 교육훈련 상황을 실시간으로 모니터링 및 교육훈련에 활용하고 3D 영상 파일을 저장하여 교육훈련 종료 후 교육생과 교관이 교육훈련 내용에 대하여 평가와 분석을 할 수 있는 시뮬레이션 소프트웨어를 개발하고자 한다.
차세대 3차원 디스플레이 및 서비스를 지원하기 위한 HEVC 기반 3차원 비디오 코딩 표준(3D-HEVC)이 최근 완료되었다. 3D-HEVC는 소수의 텍스처 영상(Texture image)과 깊이 영상(Depth map image)으로 구성된 Multi-view plus depth (MVD) 포맷을 효율적으로 처리하기 위한 표준으로써 H.264/AVC와 HEVC에서 사용하는 단일 계층 부호화 방법과 더불어 텍스처 영상들간, 깊이 영상들간, 텍스처 영상과 깊이 영상들간의 예측을 수행하는 인터-컴포넌트 부호화 기술을 추가적으로 사용한다. 본 논문에서는 3D-HEVC 표준의 일반적인 코딩 구조, 3D-HEVC 기술의 기반이 되는 인터-컴포넌트 부호화 기술 및 인터-컴포넌트 부호화 효율에 중요한 영향을 미치는 시차 벡터(Disparity vector) 유도 기술에 대해 상세히 소개한다. 또한 본 논문에서는 3D-HEVC의 부호화 효율을 검증하기 위해 각 시점을 HEVC로 부호화한 방법과 단순 다시점 확장 표준인 MV-HEVC와의 성능평가를 수행한다.
본 논문은 비디오 및 게임 영상에서 인접한 프레임의 차영상을 이용하여 디스플레이 주변의 조명 장치를 제어하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 현재 프레임의 대표 색상을 추출하는 단계, 이전 프레임과의 차영상으로부터 변화량을 측정하고 변화 색상을 추출하는 단계, 새로운 대표 색상을 생성하는 단계의 세 단계로 구성된다. 변화량을 측정하기 위해 이미지를 사람 지각 시스템에 가까운 YUV 색공간으로 변환하고 차영상을 구한 후, 각 화소별 색차의 합을 변화량으로 사용하였다. 새로운 대표색상은 변화량에 비례하여 변화색상을 반영한다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위해 동일한 동영상에 대하여 시간에 따른 조명 효과의 변화 양상을 비교하였다. 실험 결과 기존 방법보다 더 역동적인 조명효과를 보이는 것을 확인하였다.
최근 3차원적인 영상 데이타 및 방사선량 분포에 대한 정보를 필요로하는 뇌정위적 방사선 치료계획이 절실히 요구되고 있다. 본 연구의 목적은 personal computer를 이용하여 3차원적인 환자영상 데이터 및 선량분포를 함께 처리할 수 있는 치료계획 시스템을 개발하는 데 있다. 본 연구를 위한 처리 과정은 크게 3단계로 나누어 수행된다. 첫째, 환자영상 데이타 입력과정으로서, CT, MRI 등 단층촬영영상을 on-line 및 digitizer 방식을 통하여 personal computer에 입력시킨다 병소위치 및 모양도 Angio 및 CT localization 방법을 이용하여 함께 입력시킨다. 둘째, 선량계산 단계로서, stereotactic frame 좌표로 변환된 영상내에서 선량 분포를 계산하고 환자영상 데이타 및 치료기의 조사조건등에 따라 최적 선량분포를 얻는다. 셋째, display 과정으로서, 임의의 단층영상 및 재구성 영상내에서 환자영상과 방사선량에 대한 영상을 합성하여 computer monitor를 통하여 단일 영상내에 동시에 묘출할 수 있도록 처리한다. 본 연구의 치료계획 시스템을 응용한 바 치료계획을 신속하고 정확하게 처리할 수 있었으며, Angio, CT 혹은 MRI와 같은 여러형태의 영상내에서 선량분포를 동시에 묘출함으로써 능률적인 치료계획을 세울 수 있었다. 이와같은 치료계획의 자동화 시스템은 지금까지 어려웠던 3차원적인 뇌정위적 방사선치료계획을 가능케 하며, 추후 beam's eye view나 CT simulation을 통한 일반적인 3차원 방사선 치료계획에도 크게 이바지할 것으로 기대된다.
2차원 이미지로부터 3차원 이미지 복원은 각 픽셀까지의 깊이 정보가 필요하고, 3차원 모델의 복원에 관한 일반적인 수작업은 많은 시간과 비용이 소모된다. 본 논문의 목표는 카메라가 이동하는 중에, 획득된 단안 영상에서 영역의 상대적인 깊이 정보를 추출하는 것이다. 카메라 이동에 의한 영상의 모든 점들의 움직임은 깊이 정보에 종속적이라는 사실에 기반을 두고 있다. 전역 탐색 기법을 사용하여 획득한 움직임 벡터에서 카메라 회전과 배율에 관해서 보상을 한다. 움직임 벡터를 분석하여 평균 깊이를 측정하고, 평균 깊이에 대한 각 영역의 상대적 깊이를 구하였다. 실험결과 영역의 상대적인 깊이는 인간이 인식하는 상대적인 깊이와 일치한다는 것을 보였다.
3차원 동영상은 다양한 응용분야들에서 차세대 콘텐츠로 큰 주목을 받고 있다. 2D-to-3D 변환은 3차원 동영상의 시대로 넘어가는 과도기 동안에 3차원 동영상 콘텐츠의 부족현상을 해결하기위한 강력한 기술로 여겨지고 있다. 일반적으로 2D-to-3D 변환을 위해서는 2차원 동영상 각 장면의 깊이영상을 추정/생성한 후 깊이 영상 기반 랜더링 (DIBR : Depth Image Based Rendering) 기술을 이용하여 스테레오 동영상을 합성한다. 본 논문은 2차원 동영상 내 존재하는 다양한 변환 단서들을 통합하는 새로운 깊이 융합 기법을 제안한다. 우선, 알맞은 깊이 융합을 위해 몇몇 단서가 현재 장면을 효과적으로 표현할 수 있는 지 아닌지 검사된다. 그 후, 신뢰성 검사의 결과를 기반으로 현재 장면은 4개의 유형 중 하나로 분류된다. 마지막으로 최종 깊이 영상을 생성하기 위해 신뢰할 수 있는 깊이 단서들을 조합하는 장면 적응적 깊이 융합이 수행된다. 실험 결과를 통해 각각의 단서가 장면 유형에 따라 타당하게 활용되었고 최종 깊이 영상이 현재 장면을 효과적으로 표현할 수 있는 단서들에 의해 생성되었음을 관찰할 수 있다.
컴프턴 카메라는 컴프턴 산란 현상에 기반을 둔 감마선 영상장치로 기존의 영상장치가 가지는 여러 가지 한계점들을 극복할 수 있어서 차세대 영상장치로 관심을 받고 있다. 본 연구에서는 4-D 전산모사 기법을 이용하여 회전형 컴프턴 카메라의 영상 특성을 평가하였으나, 원자력 산업용으로 활용될 수 있는 컴프턴 카메라에 대하여 가능성을 확인하여 보았다. 고정된 시스템 보다는 선원 주위를 회전하여 영상을 획득할 경우 선원의 위치 및 분포를 상대적으로 정확하게 결정할 수 있음을 확인하였다. 또한, 컴프턴 카메라의 3차원 영상가능을 통해 대형 원자력 시설해체 시 콘크리트 벽안에 존재하는 방사화된 철근구조의 위치 및 분포를 한 쪽 벽면에서 정확히 결정할 수 있음을 확인하였다. 본 연구에서 활용한 4-D 전산모사 기법은 컴프턴 카메라 분야에 최초로 적용된 기술이며, 이는 움직이는 장기 및 LINAC 켄트리, 4-D CT 등 동적 구조에 대한 모델링이 가능하므로 다양한 응용분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
카메라로부터 획득한 여러 장의 영상에서 3차원 정보를 얻어내기 위한 Extended Depth of Focus(EDF) 알고리듬은 최근 많은 연구가 이루어지고 있다. 피사물체의 깊이정보에 따른 제한된 초점으로 인해 초점이 일부분 맞는 여러 장의 이미지를 가지고 EDF알고리듬은 각 영상들의 focus 영역에서 하나의 focused 영상과 depth영상을 취득한다. 대부분의 영상처리 알고리듬이 그렇듯, EDF 알고리듬에 사용되는 파라메타들의 초기설정에 따라 결과에 큰 영향을 준다. 본 논문에서는 EDF알고리듬을 적용하기 전 입력영상의 기반으로 pyramid, wavelet transform, complex wavelet transform을 사용하였으며 EDF알고리즘에서 사용되는 파라메타들의 설정에 따른 각 알고리즘의 성능을 분석하였다. 본 논문에서 제시한 파라메타들은 입력영상의 크기에 따른 down sampling의 단계, 영상의 기반 알고리듬의 영상 복원에 사용되는 최하위 레벨의 이미지에 대한 취득 형태, 연산에 쓰이는 window size의 크기이다. 우리는 실험을 통해 제시한 입력영상에 따라 각 파라메타들이 미치는 영향에 대해 분석하였고, 기존에 사용되었던 일반적인 파라메타 선정방식보다 최적화된 파라메타 선정방식을 통해 얻어진 결과영상이 3dB ~ 19dB정도 개선된 것을 확인하였다.
패턴을 기반으로 딴 AR(Augmented Reality) 시스템은 실시간 동영상 안에 가상 물체들을 정확하게 올리기(registering) 위한 좋은 방법이다. AR 시스템을 구현하기 위해서는 우선 카메라가 보고 있는 영상의 3D 위치 정보를 추출하여야 한다. 본 논문에서는 카메라가 보고 있는 체스판 영상의 3D 위치 정보를 자동적으로 추출하여 그것과 동기적으로 움직이는 가상의 object를 구현하는 시스템을 제안한다. 제안된 방법은 카메라 1 대를 가지고 어떠한 sensor 나 marker 를 사용하지 않고 시간적 정보만을 이용하여 비교적 정확한 3D 위지 정보를 추출할 수 있고, 추출된 3D 위치 정보를 통해 자연스러운 3D 모션 시뮬레이션을 구현할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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