• ETRI Journal
• /
• 제40권3호
• /
• pp.366-375
• /
• 2018

Recently, techniques involving head-mounted displays (HMDs) have attracted much attention from academia and industry owing to the increased demand for virtual reality and augmented reality applications. Because HMDs are positioned near to users' eyes, it is important to solve the accommodation-vergence conflict problem to prevent dizziness. Therefore, holography is considered ideal for implementing HMDs. However, within the Nyquist region, the accommodation effect is limited by the space-bandwidth-product of the signal, which is determined by the sampling number of spatial light modulators. In addition, information about the angular spectrum is duplicated over the Fourier domain, and it is necessary to filter out the redundancy. The size of the exit-pupil of the HMD is limited by the Nyquist sampling theory. We newly propose a holographic HMD with an expanded exit-pupil over the Nyquist region by using the time-multiplexing method, and the accommodation effect is enhanced. We realize time-multiplexing by synchronizing a high-speed digital micromirror device and a liquid-crystal shutter array. We also demonstrate the accommodation effect experimentally.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
• /
• pp.67-69
• /
• 2010

대부분의 디지털 카메라는 컬러 필터 배열(Color Filter Array)을 가진 하나의 영상 획득 센서를 사용한다. 따라서 영상획득 이후에 컬러 보간 알고리즘이 필수적으로 진행된다. 또 영상 획득 과정에서 센서의 열화나 암전류 등과 같은 잡음이 발생하여 영상 잡음 제거 알고리즘이 필요하다. 하지만 기존의 대부분의 영상 잡음 제거 알고리즘은 컬러 필터 배열 영상의 특징인 모자이크 데이터 기반이 아닌 컬러 보간 이후의 풀 컬러영상에(YCbCr) 적용되고 있다. 따라서 잡음이 포함된 영상으로 컬러 보간을 할 경우 잡음의 공간적 상관관계(spatial correlation)가 커짐에 의한 잡음 번짐 때문에 컬러 보간 이후의 잡음제거는 더욱 어렵게 된다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 컬러 필터 배열 영상에 대한 잡음제거 알고리즘이 연구되고 있으며, 본 논문에서도 CMOS/CCD의 이미지 센서에서 획득된 베이어 컬러 필터 배열 영상에서 잡음을 제거하는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해서 베이어 컬러 필터 배열 영상 데이터에서 경계(edge)의 방향성을 고려한 LMMSE 방법을 기반으로 한 잡음제거 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 영상의 경계를 보존해주며 잡음제거 과정 다음에 진행되는 컬러 보간 과정에서의 잡음 번짐의 문제를 해결할 수 있다. 실험 결과를 통해 향상된 잡음 제거 효과를 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제16권2호
• /
• pp.344-349
• /
• 2012

본 논문에서는 디모자익킹 기술 개발에서 신규 맥매스터 영상 데이터에 대한 실험을 진행하고 그에 따른 해석 결과를 제공한다. 디모자익킹 기술 개발을 위해서 사용되는 실험 영상으로 현재까지 가장 알려져 있는 데이터는 코닥 영상이다. 하지만 최근 신규 영상 데이터가 개발됨으로써 이전과는 다른 디모자익킹 실험 결과를 보여주고 있다. 따라서, 본 논문에서는 코닥 영상과 맥매스터 영상에 대한 통계적 특성을 실험, 분석 하고 비교함으로써 신규 실험 영상이 어떤 특징을 갖는지에 대해서 해석한다. 또한 실험 결과와 해석은 맥매스터 영상이 디모자익킹 기술 개발에 실험 영상으로써 가치가 있음을 보여주며, 향후 개발될 디모자익킹 기술에 대한 기초 자료로 활용될 것으로 기대된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제9권12호
• /
• pp.5087-5102
• /
• 2015

Rapid popularization of smart cell phone equipped with camera has led to a number of new legal and criminal problems related to multimedia such as digital image, which makes cell phone source identification an important branch of digital image forensics. This paper proposes a classifier combination based source identification strategy for cell phone images. To identify the outlier cell phone models of the training sets in multi-class classifier, a one-class classifier is orderly used in the framework. Feature vectors including color filter array (CFA) interpolation coefficients estimation and multi-feature fusion is employed to verify the effectiveness of the classifier combination strategy. Experimental results demonstrate that for different feature sets, our method presents high accuracy of source identification both for the cell phone in the training sets and the outliers.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
• /
• pp.189-192
• /
• 2009

이 논문은 디지털 카메라의 싱글 센서에 있는 CFA의 다양한 패턴을 비교, 분석하는데 목적을 두고 있다. 이미 널리 쓰이고 있는 패턴들이 있으나, 이미지들은 간혹 사람들이 실제로 보는 것보다 어둡게 나오거나 밝게 나오거나 또는 약간의 노이즈 현상, 불러 현상을 보여주기도 한다. 이를 개선하기 위해 아직도 많은 학자들이 패턴의 연구를 하고 있다. 이 연구는 Bayer패턴을 포함하여 7개의 패턴을 실험한다. 실험의 객관성을 위해 보간법은 선형방법으로 통일 하여 실험한다. 실험 결과는 패턴의 다양성이 이미지 향상에 크게 영향을 주지 않는다는 걸 보여주다. 그리고 패턴에 따라 그에 맞는 보간법이 필요하다는 것을 보여준다.