본 논문은 디지털 홀로그램 비디오를 서비스할 수 있는 서비스 시스템을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이 시스템은 현존하는 2차원 또는 3차원 영상/비디오를 서비스하는 시스템의 프레임, 즉 데이터 획득, 처리, 전송, 수신, 복원의 과정을 그대로 따른다고 가정한다. 이 시스템은 수직 리그로부터 획득한 영상을 보정하는 전처리 과정을 수행하고, 시청자의 시점에 해당하는 가상 시점의 영상을 생성하고 홀로그램을 생성한다. 이전 연구에서 구현하지 못한 홀로그램에 대한 신호처리 요소들을 추가하고 성능을 개선하였다. 본 논문에서는 GPU를 늘리면서 이전 버전[25]의 홀로그램 생성시간을 1/3로 감소 시켰고 추가적으로 홀로그램의 압축, 워터마킹, 암호화 모듈을 추가하였다.
홀로그램은 아날로그 홀로그램과 디지털 홀로그램으로 구분되지만 일반인이 구현하기에는 고가의 장비나 콘텐츠 구현의 한계가 존재한다. 또한 정해진 동영상을 통해 무한 반복되는 콘텐츠나 수동적인 관람 등 기존의 정적인 형태에서 벗어나 인터랙션이 가미된 홀로그램 콘텐츠를 연구해야 할 필요성이 있다고 사료된다. 따라서 유사 홀로그램 중 플로팅 홀로그램을 중심으로 융복합형 영상시스템을 제안하고자 한다. 홀로그램 인터랙션 요소는 3차원 공간에서 카메라 높이, 3D 모델간의 간격, 모델의 중복, 스케일, 애니메이션, 포지션, 칼라, 3D 모델체인지 등 8가지이며, 관람자가 실시간으로 직접 컨트롤하는 플로팅 홀로그램은 값비싼 홀로그램 장비를 사용하지 않고 플로팅 홀로그램을 쉽게 제작, 융복합 영상시스템을 활용함으로서 보다 대중적이면서도 능동적인 홀로그램 콘텐츠 제작 방법론을 제시하였다. 연구한계점으로는 실제 전시를 통해 개발된 영상시스템과 피드백을 통하지 못한 점이며, 이를 지속적으로 보완하여 보다 완성된 홀로그램 영상시스템이 개발되기를 기대해 본다.
In this paper, we proposed a new coding technique of digital hologram video using 3D scanning method and video compression technique. The proposed coding consists of capturing a digital hologram to separate into RGB color space components, localization by segmenting the fringe pattern, frequency transform using $M{\tiems}N$ (segment size) 2D DCT (2 Dimensional Discrete Cosine Transform) for extracting redundancy, 3D scan of segment to form a video sequence, motion compensated temporal filtering (MCTF) and modified video coding which uses H.264/AVC.
본 논문에서는 다양한 재생환경에서 적응적으로 홀로그램 비디오를 서비스하기 위한 스케일러블 코딩 방법을 제안한다. 이 방법은 광원정보와 디지털 홀로그램 모두를 스케일러블 부호화 및 복호화에서 사용하는 방법으로, 복원된 영상의 해상도, 즉 영상의 크기를 스케일링하는 해상도-스케일러블 코딩 방법이다. 이 방법은 광원정보와 디지털 홀로그램 각각의 차영상을 압축하는 방식을 사용하고 있으며, 디지털 홀로그램의 차영상은 손실압축, 광원정보의 차영상은 무손실압축 방법으로 압축한다. 제안하는 방법을 실험한 결과 기존의 방법에 비해 압축률 대비 화질이 매우 우수하고, 특히 압축률이 증가할수록 기존방법보다 월등한 성능을 보였다.
본 논문에서는 다양한 재생환경에 대해 적응적으로 홀로그램 비디오를 서비스하기 위한 처리 기술에 대해서 논의하고, 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 홀로그램의 생성 및 획득 방식에 따라서 해상도 스케일러블 코딩(hologram-based resolutional scalable coding, HRS) 방식과 광원 기반의 SNR 스케일러블 코딩(light source-based SNR scalable coding, LSS) 방식으로 구성된다. HRS는 이미 획득된 홀로그램에 대한 스케일러블 코딩 기법이고, LSS는 홀로그램을 만들기 이전의 광원에 대해 적용이 가능한 코딩 기법이다. $1,024{\times}1,024$ 크기의 홀로그램에 대해서 HRS는 1:1에서 100:1의 압축률을 가지면서 8 단계의 적응적인 서비스가 가능하도록 하였다. LSS는 무손실 압축 기법을 사용하면서 광원 정보의 분리개수에 따른 서비스가 가능하도록 하였다. 제안한 방식을 통해서 다양한 해상도를 갖는 디스플레이, 수신단의 연산 능력, 그리고 네트워크의 대역폭에 따라 적응적으로 홀로그래픽 비디오를 서비스할 수 있다는 것을 보였다.
Recently the attention on digital hologram that is regarded as to be the final goal of the 3-dimensional video technology has been increased. Digital hologram is calculated by modeling the interference phenomenon between an object wave and a reference wave. The modeling for digital holograms is called by computer generated hologram (CGH) Generally, CGH requires a very large amount of calculation. So if holograms are generated in real time, high-speed method should be needed. In this paper, we analyzed CGH equation, optimized it for mapping general purpose graphic processing unit (GPGPU), and proposed a optimized CGH calculation technique for GPGPU by resource allocation and various experiments which include block size changing, memory selection, and hologram tiling. The implemented results showed that a digital hologram that has $1,024{\times}1,024$ resolution can be generated during approximately 24ms, using 1K point clouds. In the experiment, we used two GTX 580 GPGPU of nVidia Inc.
디지털 홀로그래픽 비디오 시스템을 제작하기 위해서는 디지털 홀로그램을 가능한 빠르게 생성하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 디지털 홀로그램의 전체 좌표를 대상으로 반복적인 가산 연산을 이용하여 Fresnel 홀로그램의 생성 속도를 높이는 알고리듬을 제안한다. 디지털 홀로그램을 계산하기 위한 3차원 객체는 컴퓨터 그래픽(computer graphic, CG)으로 제작한 깊이영상(depth-map image)을 이용하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리듬은 부동소수점 형식의 반복가산기법을 이용하여 디지털 홀로그램의 위상을 고속으로 계산하는 기법이다. 실험결과 제안한 알고리듬은 일반적인 CGH 수식을 이용한 기법의 70%, [3]에서 제안한 기법보다 30%이상 연산속도가 빨라졌다.
본 논문은 디지털 홀로그램 비디오를 서비스할 수 있는 서비스 시스템을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이 시스템은 현존하는 2차원 또는 3차원 영상/비디오를 서비스하는 시스템의 프레임, 즉 데이터 획득, 처리, 전송, 수신, 복원의 과정을 그대로 따른다고 가정한다. 이 시스템은 또한 시청자의 시점을 추적하여 그 시점에 해당하는 디지털 홀로그램을 서비스하는 인터랙티브 동작 기능을 포함하고 있는데, 이 기능을 위해서 시청자의 시점에 해당하는 가상시점의 영상 정보를 생성하고, 이를 홀로그램으로 만들어 사용한다. 본 논문에서는 이 시스템의 주요 동작만을 포함하는 프로토타입을 구현하며, 이 시스템에는 데이터 획득을 위한 카메라 시스템, 카메라 캘리브레이션과 영상보정, 깊이와 빛의 세기 영상의 화질개선, 중간시점 영상 생성, 디지털 홀로그램 생성, 시뮬레이션과 광학장치에 의한 홀로그램 영상복원 기능을 포함한다. 제안한 프로토타입 시스템을 구현한 결과 한 프레임의 디지털 홀로그램을 생성하고 시뮬레이션에 의해 영상을 복원하는 데까지 약 352ms가 소요되었으며, 시뮬레이션 복원 대신 광학장치로 복원할 경우는 약 183ms의 시간이 소요되었다.
본 논문에서는 디지털 홀로그램의 효과적인 코팅 방법으로써 비디오 영상에서 사용되는 표준 압축 방식을 사용하였다. 먼저, 컴퓨터 형성 홀로그램(CGH)으로부터 생성된 격자패턴을 비디오 데이터로 변환한 다음 이를 부호화 하였다. 또한, 변환을 위한 전처리, 물체 영상의 전체적인 정보에 대한 국부적인 영역분할, 부호화를 위한 주파수 변환, 격자패턴의 비디오 스트림을 위한 스캐닝, 계수 값의 분류, 복합적인 비디오 부호화 등을 제안하였다. 제안된 복합 압축 알고리듬은 기존의 방법에 비해 뛰어난 압축율과 재생력을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 MCTF와 표준 비디오 압축 도구를 이용하여 디지털 홀로그램을 효율적으로 부호화하는 방법을 제안한다. 홀로그램은 객체 영상과 깊이 정보를 바탕으로 하여 컴퓨터 생성 알고리즘으로부터 생성되었다. 제안한 알고리즘은 홀로그램을 분리하는 국부화 과정, $64\times64$ 크기의 세그먼트를 나누는 과정, 상관성을 유도하기 위한 DCT 과정, MCTF 과정, 압축을 위해 비디오 시퀀스를 만드는 과정, 그리고 H.264/AVC를 이용하여 압축하는 과정으로 구성된다. 제안한 알고리즘은 이전의 연구와 비교할 때 복원된 객체에 대해서 10%만큼 압축 효율이 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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