Kim, Yun-Hee;Kim, Yeun-Tae;Jung, Jae-Hyun;Lee, Sin-Doo;Lee, Byoung-Ho
한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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2008.10a
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pp.714-717
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2008
In this paper, we propose a three-dimensional (3D) integral imaging system using an elastic lens array instead of conventional rigid lens array. The lens array is made of polydimethylsiloxane (PDMS) that is optically transparent and flexible material. We can stretch the PDMS lens array to be expanded into a certain extent, and control the lens pitch of the system easily. That flexible design enables a fine 3D integral imaging display.
Many studies have been done on the integral imaging pickup whose objective is to get efficiently elemental images from a lens array with respect to three-dimensional (3D) objects. In the integral imaging pickup process, it is necessary to render an elemental image from each elemental lens in a lens array for 3D objects, and then to combine them into one total image. The multiple viewpoint rendering (MVR) is one of various methods for integral imaging pickup. This method, however, has the computing and rendering time problem for obtaining element images from a lot of elemental lens. In order to solve the problems, in this paper, we propose a parallel MVR (PMVR) method to generate elemental images in a parallel through distribution of elemental lenses into multiple threads simultaneously. As a result, the computation time of integral imaging using PMVR is reduced significantly rather than a sequential approach and then we showed that the PMVR is very useful.
Kim, Youngjun;Cho, Ki-Ok;Kim, Cheolsu;Cho, Myungjin
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.7
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pp.1369-1375
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2016
In this paper, we present a depth extraction method of integral imaging using correlation between elemental images with phase only filter. Integral imaging is a passive three-dimensional (3D) imaging system records ray information of 3D objects through lenslet array by 2D image sensor, and displays 3D images by using the similar lenslet array. 2D images by lenslet array have different perspectives. These images are referred to as elemental images. Since the correlation can be calculated between elemental images, the depth information of 3D objects can be extracted. To obtain high correaltion between elemental images effectively, in this paper, we use phase only filter. Using this high correlation, the corresponding pixels between elemental images can be found so that depth information can be extracted by computational reconstruction technique. In this paper, to prove our method, we carry out optical experiment and calculate Peak Sidelobe Ratio (PSR) as a correlation metric.
Lim, Young-Tae;Park, Jae-Hyeung;Kwon, Ki-Chul;Kim, Nam
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.11B
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pp.1311-1319
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2009
Microscopic specimen was captured by an integral imaging microscope and displayed as a three-dimensional image by an integral imaging display system. We applied the generalized relationship between pickup and display using two different lens arrays to our integral imaging microscope and display system. In order to display three-dimensional microscopic image, scaling of the captured elemental images is required. We analyzed the effect of the scaling coefficient in terms of the distortion of the displayed three-dimensional image and the loss of the captured elemental images. In our experiment, microscopic specimen is picked up by an integral imaging microscope having $125{\mu}m$ elemental lens pitch and displayed as three-dimensional image by an integral imaging display system having 1mm elemental lens pitch. The scaling coefficient was chosen to minimize the elemental image loss.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.13
no.4
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pp.275-279
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2015
There are several methods to record three dimensional (3D) information of objects such as lens array based integral imaging, synthetic aperture integral imaging (SAII), computer synthesized integral imaging (CSII), axially distributed image sensing (ADS), and axially distributed stereo image sensing (ADSS). ADSS method is capable of recording partially occluded 3D objects and reconstructing high-resolution slice plane images. In this paper, we present a computational method for depth extraction of partially occluded 3D objects using ADSS. In the proposed method, the high resolution elemental stereo image pairs are recorded by simply moving the stereo camera along the optical axis and the recorded elemental image pairs are used to reconstruct 3D slice images using the computational reconstruction algorithm. To extract depth information of partially occluded 3D object, we utilize the edge enhancement and simple block matching algorithm between two reconstructed slice image pair. To demonstrate the proposed method, we carry out the preliminary experiments and the results are presented.
Cho, Ki-Ok;Kim, Young jun;Kim, Cheolsu;Cho, Myungjin
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.7
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pp.1376-1382
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2016
In this paper, we present a visual quality enhancement technique for conventional three-dimensional (3D) photon counting integral imaging using background noise removal algorithm. Photon counting imaging can detect a few photons from desired objects and visualize them under severely photon-starved conditions such as low light level environment. However, when a lot of photons are generated from background, it is difficult to detect photons from desired objects. Thus, the visual quality of the reconstructed image may be degraded. Therefore, in this paper, we propose a new photon counting imaging method that removes unnecessary background noise and detects photons from only desired objects. In addition, integral imaging can be used to obtain 3D information and visualize the 3D image by statistical estimations such as maximum likelihood estimation. To prove and evaluate our proposed method, we implement the optical experiment and calculate mean square error.
In this paper, a novel CII method using a depth conversion technique is proposed. The proposed method can move a far 3D object near lenslet array and reduce the computation cost dramatically. To show the usefulness of the proposed method, we carry out the preliminary experiment and its results are presented.
In this paper, it is proposed that the integral imaging technique is applied to reconstruct 3D (three dimensional) objects with enhanced depth of field, computationally and optically. Lens array using birefringence material is adopted to obtain the reconstruction. The elemental images sets are picked up through common micro lens array and utilized to present 3D reconstruction images using adopted lens array.
Jang, Ha Eun;Lee, Eun Ji;Lee, Yeon Ju;Lim, Soon-Bum
Journal of Korea Multimedia Society
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v.19
no.3
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pp.548-556
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2016
Integral imaging is an auto-stereoscopic display method that can produce 3D image of a finite viewing window through an array of micro elemental lenses. Integral imaging requires the pickup part of each elemental images acquisition and display part of reconstruction of the images. The successful reconstructed image depends on various parameters such as distance between lens arrays and display device, focal length of lenses, and a number of the array. In this paper, we present reconstruction emulator for display of Integral imaging in order to adjust parameters for 3D contents reconstruction and to observe the result from different configuration. Especially, we provide the user interface for the emulator to control the distance easily. We have confirmed through various experiments that the emulator adjusted the distance and could check error in the process of creating elemental images.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.5
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pp.1207-1212
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2015
In this paper, we propose three-dimensional (3D) visualization and recognition techniques of micro-objects under photon-starved conditions using photon counting integral imaging microscopy. To capture high resolution 2D images with different perspectives in the proposed method, we use Synthetic Aperture Integral Imaging (SAII). Poisson distribution which is mathematical model of photon counting imaging system is used to extract photons from the images. To estimate 3D images with 2D photon counting images, the statistical estimation is used. Therefore, 3D images can be obtained and visualized without any damage under photon-starved conditions. In addition, 3D object recognition can be implemented using nonlinear correlation filters. To prove the usefulness of our technique, we implemented the optical experiment.
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