본 논문에서는 집적 영상 기술을 사용하여 3차원 정보를 추출하는 지도 시스템을 제안한다. 집적 영상 기술은 렌즈 배열을 가지는 2차원 영상 획득장치를 사용하여 다수의 서로 다른 원근감을 가지는 요소 영상을 기록하고 이를 이용하여 3차원 정보를 획득하고 디스플레이하는 기술이다. 본 논문에서는 각 요소 영상간의 위치 차이를 절대 차이의 합 (Summation of Absolute Difference: SAD)를 사용하여 구하고 이를 이용하여 3차원 정보를 추출한다. 따라서, 3차원 물체의 높이 정보를 구할 수 있다.
합성 촬영 집적 영상 (synthetic aperture integral imaging; SAII) 기술은 하나의 카메라를 이동하여 3D 물체에 대한 다시점 영상을 획득하여 깊이 정보의 3D 영상을 복원이 가능한 기술이다. 이 방법은 크게 3D 물체의 요소 영상을 픽업하는 과정과 픽업된 요소 영상을 이용하여 컴퓨터 기반으로 3D 깊이 영상들을 복원하는 두 과정으로 나눈다. 본 논문에서는 이 SAII에 대한 신호 모델을 설명하고, 이를 통하여 발생하는 잡음을 정의하고 해석하였다. SAII에 대한 신호해석을 통하여 다시점 영상을 얻기 위한 카메라 이동 거리를 줄임으로써 영상 잡음감소와 계산 속도 개선을 동시에 얻을 수 있음을 보고한다.
본 논문에서는 3D 영상의 해상도 개선을 위한 크기가변 확대 기법 기반의 컴퓨터적 집적 영상 재생 방법을 제안한다. 먼저 컴퓨터적 집적 영상 재생 방법에서 요소 영상 사이의 간섭 문제를 설명한다. 큰 확대개수는 요소 영상의 확대 중첩 과정에서 큰 간섭을 야기하여 재생 3D 영상의 해상도를 저하시킨다. 이 간섭 문제를 극복하기 위해서 최소 확대 계수를 계산하는 방법을 제안한다. 새로운 최소 확대 계수는 해상도가 향상된 3D 영상을 제공하며, 제안하는 방법은 기존의 방법보다 계산량이 작다. 제안하는 방법의 유용함을 보이기 위해서 컴퓨터 복원 실험을 수행하고 그 결과를 보고한다.
최근 3차원 디스플레이 기술로서 유망한 집적 영상 기술을 이용하여 3차원 물체에 대한 컴퓨터 재생 방식이 활발히 연구되고 있다. 이 방식은 집적 영상 기술로 픽업되는 요소 영상을 가상의 핀홀 배열 모델을 이용하여 컴퓨터적으로 특정한 거리의 재생 평면에 확대 중첩함으로서 3차원 영상을 효과적으로 재생하는 방식이다. 그러나 많은 수의 요소 영상은 일반적으로 사각형의 구조를 가지기 때문에 확대 중첩될 경우에 재생 영상에서 격자 구조의 밝기 불균일 문제로 인한 해상도를 떨어뜨리는 문제가 존재하였다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해서 원형 매핑 모델에 기초한 컴퓨터 집적 영상 재생 방식을 제안한다. 제안하는 방식은 기존의 방식에서 발생하는 3차원 재생 영상에서의 불균일 문제를 극복할 수 있으며 3차원 영상의 해상도를 개선할 수 있다. 제안된 방식의 유용함을 보이기 위해서 컴퓨터적 모의 실험과 광학적 실험을 수행하고 그 결과를 보고한다.
평면기반 컴퓨터 집적 영상 복원 (CIIR)기술은 3D 물체에 대한 깊이 영상복원이 가능한 기술이다. 그러나 복원되는 깊이에 따라 영상에 잡음이 발생하게 되어 해상도를 저하시키는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이 문제점을 극복하기 위해서 CIIR 기술에 대한 신호 모델을 설명하고, 이를 통하여 CIIR 기술에 발생하는 잡음과 이를 보정하는 방법을 소개한다. 컴퓨터적 실험을 통하여 2D Gaussian 영상의 복원 영상에 대한 잡음 특성을 조사하고, 보정 과정을 통하여 고해상도의 영상을 얻을 수 있음을 보였다.
In this paper, we present a resolution-enhanced computational integral imaging reconstruction method by using boundary folding mirrors. In the proposed method, to improve the resolution of the computationally reconstructed 3D images, the direct and reflected light information of the 3D objects through a lenslet array with boundary folding mirrors is recorded as a combined elemental image array. Then, the ray tracing method is employed to synthesize the regular elemental image array by using a combined elemental image array. From the experimental results, we can verify that the proposed method can improve the visual quality of the computationally reconstructed 3D images.
3차원 영상 재생을 위한 집적결상법에서 기본영상의 재조합을 통한 재생영상의 깊이변환에 관하여 연구하였다. 렌즈 배열 또는 카메라 배열 등을 통하여 획득된 영상 배열을 적절한 조건 하에서 재조합하여 재생함으로써 재생영상의 깊이에 대해 도치(pseudoscopic) 영상 또는 정치(orthoscopic) 영상, 허상, 실상 뿐만 아니라 임의의 깊이로의 왜곡 없는 변환이 가능하다. 본 논문에서는 각 변환에 대한 재조합 조건을 이론적으로 유도하고 실험을 통하여 확인하였다.
We propose a computational reconstruction technique in large-depth integral imaging where the elemental images have information of three-dimensional objects through real and virtual image fields. In the proposed technique, we reconstruct full volume information from the elemental images through both real and virtual image fields. Here, we use uniform mappings of elemental images with the size of the lenslet regardless of the distance between the lenslet array and reconstruction image plane. To show the feasibility of the proposed reconstruction technique, we perform preliminary experiments and present experimental results.
In this paper, we propose a computational integral imaging reconstruction (CIIR) method using a round mapping model to improve the viewing quality of 3-D images. The proposed CIIR method can overcome the problem of non-uniformly reconstructed images caused by the conventional method. To show the usefulness of proposed method, some experiments are carried out and the results are presented.
한국정보디스플레이학회 2008년도 International Meeting on Information Display
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pp.726-729
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2008
In this paper, we present an interference problem among elemental images in computational integral imaging reconstruction. To overcome the interference problem, we propose a method to calculate a minimum magnification factor and the preliminary experiments are performed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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