본 논문은 집적영상의 요소영상을 초해상도 영상복원에 이용하여 집적영상의 해상도를 향상시키는 방법을 제안한다. 집적영상에서 전체 요소영상의 인접한 단일 요소영상들 사이에는 대상물체의 동일한 부분의 상을 포함하는 공통부분이 존재한다. 이러한 공통부분들을 초해상도 영상복원의 저해상도 영상으로 이용하게 되면 CCD(Charge Coupled Device) 등의 영상취득 장치의 제한된 해상도로 인한 집적영상의 낮은 해상도 문제를 보완 할 수 있게 된다. 전체 요소영상과 제안된 방법을 이용하여 해상도를 향상시킨 전체 요소영상을 비교하여 제안된 방법의 타당성을 증명하였다.
본 논문에서는 컴퓨터 집적 영상에서의 정교한 요소 영상 추출 및 전처리 기술에 대해 제안한다. 전처리 기술은 영상 복원 과정 전에 영상의 왜곡 및 잡음을 제거하는 기술이다. 픽업 과정에서 발생된 왜곡 및 잡음은 주로 회전 왜곡으로, 복원된 영상의 화질을 저하시킨다. 이 문제점을 극복하기 위해서 요소 영상 추출 및 전처리 방법을 제안하고, 이를 통하여 왜곡 및 잡음이 영상 복원 과정에 미치는 영향에 대해서 설명하였다. 광학 및 컴퓨터 실험을 통하여 교정 전, 후의 복원 영상의 특성을 비교하였다.
In this paper, we propose a novel computational integral imaging reconstruction (CIIR) method using round-type mapping model. Proposed CIIP method can overcome problems of non-uniformly reconstructed images caused from the conventional method and improve the resoulution of 3-D images. To show the usefulness of the proposed method, both computational experiment and optical experiment are carried out and their results are presented.
Li, Gang;Kwon, Ki-Chul;Shin, Gwan-Ho;Jeong, Ji-Seong;Yoo, Kwan-Hee;Kim, Nam
Journal of the Optical Society of Korea
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제16권4호
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pp.381-385
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2012
In this paper, we present a novel integral imaging pickup method. We extract each pixel's actual depth data from a real object's surface using a depth camera, then generate elemental images based on the depth map. Since the proposed method generates elemental images without a lens array, it has simplified the pickup process and overcome some disadvantages caused by a conventional optical pickup process using a lens array. As a result, we can display a three-dimensional (3D) image in integral imaging. To show the usefulness of the proposed method, an experiment is presented. Though the pickup process has been simplified in the proposed method, the experimental results reveal that it can also display a full motion parallax image the same as the image reconstructed by the conventional method. In addition, if we improve calculation speed, it will be useful in a real-time integral imaging display system.
한국정보디스플레이학회 2006년도 6th International Meeting on Information Display
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pp.1569-1574
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2006
We have studied elemental image compatibility between integral imaging(II) and parallax generation(PG) system for three-dimensional display. The elemental images of PG can be obtained by recombination of the elemental images picked up in II system. The theoretical verification and the experimental results show that the elemental images of PG are in correspondence with the elemental images of II system with proper transformation conditions.
A three-dimensional (3D) display system based on computer-generated integral photography (CGIP) is proposed and its feasibility is discussed. Instead of the pickup process in conventional If, the elemental images of imaginary objects are computer-generated. Using these images, we observed autostereoscopic 3D images in full color and full parallax. The lateral and depth resolutions of the integrated images are limited by some factors such as the image position, object thickness, the lens width, and the pixel size of display panel.
A three-dimensional (3D) display system based on computer-generated integral photography (CGIP) is proposed and its feasibility is discussed. Instead of the pickup process in conventional IP, the elemental images of imaginary objects are computer-generated. Using these images, we observed autostereoscopic 3D images in full color and full parallax. The lateral and depth resolutions of the integrated images are limited by some factors such as the image position, object thickness, the lens width, and the pixel size of display panel.
집적 영상(Integral Imaging) 시스템은 사용자가 특수 안경을 착용하지 않고 3차원 입체영상을 볼 수 있도록 해주는 무안경식 양안시차 디스플레이 방식 중 한가지이다. 집적 영상 시스템은 3차원 정보를 조금씩 다른 방향에서 제한된 크기로 촬영된 이미지인 기초영상(Elemental Image)의 형태로 저장한다. 그리고 이런 이미지들을 다시 렌즈 어레이를 통해서 보여주어 사용자들로 하여금 3차원 정보를 얻을 수 있도록 한다. 이런 기초영상은 컴퓨터 그래픽을 이용해서 만들어낼 수도 있는데 이런 집적 영상 방식을 CG(Computer Generated) 집적 영상 시스템이라고 한다. 그리고 컴퓨터를 이용해 기초영상을 만드는 과정을 이미지 매핑(Image Mapping)이라고 한다. 이제까지 제안된 이미지 매핑 방식에는 PRR(Point Retracing Rendering), MVR(Multi-Viewpoint Rendering), PGR(Parallel Group Rendering) 등이 있다. 그러나 이런 방식들은 계산양이 많거나 렌즈 어레이 개수의 증가에 의해 생성 속도에 영향을 받는 단점이 있어, 아직 가상현실 같은 실시간 CG(Computer Graphics) 응용 분야에서 사용하기 어려운 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 방법에 비해 속도 향상을 이룬 VVR(Viewpoint Vector Rendering)이라는 향상된 이미지 매핑 방법을 제안한다. 먼저 VVR 개념을 설명한 후 VVR을 사용한 집적 영상 시스템을 구현하여 MVR 방법과 비교 분석한 실험결과와 추후 개선되어야 할 방향을 제시한다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제17권1호
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pp.60-66
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2019
In this paper, we propose a new free-view three-dimensional (3D) computational reconstruction of integral imaging to improve the visual quality of reconstructed 3D images when low-resolution elemental images are used. In a conventional free-view reconstruction, the visual quality of the reconstructed 3D images is insufficient to provide 3D information to applications because of the shift and sum process. In addition, its processing speed is slow. To solve these problems, our proposed method uses a pixel rearrangement technique (PERT) with locally selective elemental images. In general, PERT can reconstruct 3D images with a high visual quality at a fast processing speed. However, PERT cannot provide a free-view reconstruction. Therefore, using our proposed method, free-view reconstructed 3D images with high visual qualities can be generated when low-resolution elemental images are used. To show the feasibility of our proposed method, we applied it to optical experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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