[논문]깊이정보의 변환 및 합성 기법을 이용한 디지털 홀로그래픽 콘텐츠 저작

최현준; 서영호; 김동욱

doi:10.6109/jkiice.2013.17.4.1010

초록
AI-Helper

최근 완전한 3차원 입체시를 구현하는 홀로그램에 대한 연구가 활발해지고 있으나, 홀로그램은 생성 비용이 많이 들어 콘텐츠의 확보가 어려운 단점을 갖고 있다. 이에 본 논문에서는 생성된 디지털 홀로그램 콘텐츠를 저작하여 새로운 디지털 홀로그램 콘텐츠를 확보하는 방법을 제시한다. 이 방법은 깊이정보를 조작하거나 합성하여 새로운 디지털 홀로그램 콘텐츠를 저작하는 방법이다. 제안한 방법을 검증하기 위해 여러 종류의 깊이정보를 조작하여 위치와 거리를 변경하고, 이를 컴퓨터-생성 홀로그램으로 만든 후 복원한 결과 조작한 위치와 거리에 정확히 물체상이 복원되는 것을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Recently, research on hologram, which can realize perfect 3-dimensional imaging, becomes more active. But hologram has the defect that it costs a lot in generation. Thus, this paper proposes a method to generate a new digital hologram contents by manipulating the existing digital hologram contents. ...

Recently, research on hologram, which can realize perfect 3-dimensional imaging, becomes more active. But hologram has the defect that it costs a lot in generation. Thus, this paper proposes a method to generate a new digital hologram contents by manipulating the existing digital hologram contents. That is, this paper proposes the method to manipulating the digital hologram contents by manipulating and/or synthesizing the depth information to get a new digital hologram contents. The proposed methods have been experimented with various depth informations and digital hologram contents. For each kind of depth information, it has been manipulated for its position and distance. The result was converted to a digital hologram by the computer-generated hologram method and the resulting hologram was reconstructed.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

이에 본 논문에서는 깊이정보 영상을 재조합 및 조작하여 새로운 디지털 홀로그램 콘텐츠를 얻을 수 있는 디지털 홀로그래픽 콘텐츠 저작 기술을 개발하였다. 본 논문에서는 CGH 기법으로 디지털 홀로그램을 생성하는 것을 전제로 두 가지 이상의 깊이정보 영상을 크기조절, 원근 및 이동, 합성 등의 기법으로 저작하는 절차 및 방법을 소개한다.
본 논문에서는 물리 및 광학분야에서만 연구주제로 다뤄져 왔던 홀로그래피 기술을 전자적인 영상신호처리를 사용하여 디지털 홀로그램 콘텐츠 저작을 위한 영상 신호처리 분야를 새롭게 제안하였으며 홀로그램 콘텐츠를 효율적으로 생성할 수 있다는데 큰 의미가 있다.
디지털 홀로그래픽 콘텐츠는 디지털 홀로그램의 생성 시 시간과 비용으로 인해 고품질의 다양한 콘텐츠를 확보하기가 매우 어렵다. 이를 해소하기 위해 본 논문에서는 깊이정보영역에서 깊이정보를 조작하고 합성하여 새로운 디지털 홀로그램 콘텐츠를 저작하는 방법을 제시하였다.
이에 본 논문에서는 깊이정보 영상을 재조합 및 조작하여 새로운 디지털 홀로그램 콘텐츠를 얻을 수 있는 디지털 홀로그래픽 콘텐츠 저작 기술을 개발하였다. 본 논문에서는 CGH 기법으로 디지털 홀로그램을 생성하는 것을 전제로 두 가지 이상의 깊이정보 영상을 크기조절, 원근 및 이동, 합성 등의 기법으로 저작하는 절차 및 방법을 소개한다.

제안 방법

TOF 카메라를 이용해 획득한 깊이정보 영상을 대상으로 크기조절, 원근, 합성 등의 방법으로 새로운 홀로그래픽 콘텐츠를 생성하였다. 홀로그램의 생성은 연산에 의한 CGH 방법을 사용하였으며, 제시한 깊이정보 조작 및 합성 방법은 다양한 깊이정보를 대상으로 실험을 수행하였으며, 그 결과 조작한 깊이정보에 따라 물체가 변화된 거리에서 복원되는 것을 확인하였다.
따라서 본 논문에서 구현한 깊이정보 저작 기법은 깊이정보의 확대와 축소 과정에서 발생하는 화질열화, 정보손실 등의 문제를 해결하는 방법을 포함하고 있다. 기존에 제안된 방법은 고해상도의 깊이정보를 얻기 위해서 저해상도의 깊이정보에 존재하는 화소의 깊이 값들을 활용하여 보간(interpolation)하는 방식이다.
기존에 제안된 방법은 고해상도의 깊이정보를 얻기 위해서 저해상도의 깊이정보에 존재하는 화소의 깊이 값들을 활용하여 보간(interpolation)하는 방식이다. 본 연구팀은 기존의 양측 업샘플링(bilateral upsampling)에 거리변환(distance transform, DT)[7] 정보를 추가적으로 활용하여 선명도가 향상된 고해상도 깊이정보를 생성하였다[8]. 이 방법은 저해상도 깊이정보에서 윤곽선을 추출하여 에지맵(edge map)을 생성한다.
이 방법은 저해상도 깊이정보에서 윤곽선을 추출하여 에지맵(edge map)을 생성한다. 에지맵을 입력으로 거리변환하여 거리변환 맵(DT map)을 획득한 후, 이 정보를 양측 업샘플링에 적용하여 최종적인 고해상도 깊이정보를 생성한다. 자세한 방법은 [8]을 참고하기 바란다.

대상 데이터

다양한 깊이정보 영상 콘텐츠를 생성하기 위해서는 여러 종류의 깊이정보 영상을 합성하여 새로운 깊이정보 콘텐츠를 만들어 낼 수 있어야 한다. 본 논문은 디지털 홀로그램의 저작을 목적으로 하고, 디지털 홀로그램을 CGH 연산방식으로 획득하는 것을 대상으로 하고 있다. CGH 연산에 사용되는 깊이정보는 일반적으로 TOF 방식의 깊이카메라로 획득한 깊이정보를 변환한 정보를 주로 사용한다.

데이터처리

이 카메라는 반사되어 나오는 신호로부터 거리정보를 구하기 위해서 조사신호와 반사신호의 상관도(cross-correlation)를 구한다. 이 방식은 빛의 속도, 조사된 신호의 주파수, 조사된 신호와 입사된 신호의 위상차를 이용해 계산하는 것으로 보다 더 자세한 내용은 [6]을 참고하기 바란다.

이론/모형

TOF방식의 깊이카메라로 직접 깊이정보를 획득하는 방법을 위해서 MESA Imaging사의 SR4000 깊이카메라를 사용하여 직접 촬영하였다. 깊이정보 카메라에 대한 자세한 내용은 [6]을 참조하면 된다.

성능/효과

깊이정보의 해상도가 작아질수록 홀로그래픽 복원 영상의 해상도 역시 선형적으로 작아지는 것을 확인할 수 있다. 또한, 홀로그래픽 복원영상의 얼굴부분을 보면 눈, 코, 입의 윤곽부분에서도 상당히 많은 열화가 일어나는 것을 확인할 수 있다.
깊이정보의 해상도가 작아질수록 홀로그래픽 복원 영상의 해상도 역시 선형적으로 작아지는 것을 확인할 수 있다. 또한, 홀로그래픽 복원영상의 얼굴부분을 보면 눈, 코, 입의 윤곽부분에서도 상당히 많은 열화가 일어나는 것을 확인할 수 있다. 이런 부분은 앞으로 좀 더 보완해야할 것으로 생각된다
좌측의 영상은 깊이정보, 우측은 좌측 깊이정보 영상으로 재생한 홀로그래픽 복원영상이다. 조작된 결과를 보면 단순한 크기조절과는 달리 원본 깊이정보의 해상도에는 변화가 없고, 객체의 크기와 깊이정보 값들이 변하는 것을 확인할 수 있다.
TOF 카메라를 이용해 획득한 깊이정보 영상을 대상으로 크기조절, 원근, 합성 등의 방법으로 새로운 홀로그래픽 콘텐츠를 생성하였다. 홀로그램의 생성은 연산에 의한 CGH 방법을 사용하였으며, 제시한 깊이정보 조작 및 합성 방법은 다양한 깊이정보를 대상으로 실험을 수행하였으며, 그 결과 조작한 깊이정보에 따라 물체가 변화된 거리에서 복원되는 것을 확인하였다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	깊이정보를 얻는 방법 중 가장 일반적인 방법은 무엇인가?	깊이정보를 얻는 방법 중 가장 일반적인 방법은 스테레오 정합(stereo matching)하는 방법이이다. 스테레오 정합방식은 3차원 공간상에 설치된 카메라의 기하학적 특성이 주어진 상태에서 카메라로부터 얻어진 한장면에 대한 좌, 우영상간의 정합점을 찾아내고 그 두 점간의 거리를 찾아냄으로써 깊이정보를 얻는 방법이다.
	TOF방식이란?	일반적인 TOF방식의 카메라는 LED 혹은 레이저 같은 광원과 이 광원으로부터 조사된 빛이 객체에 반사되어 나오는 신호를 검출하는 센서로 구성되어있다. 즉, 이 방식은 카메라에서 신호를 조사하고, 이 신호가 반사되는 신호의 상관도를 계산하여 거리로 환산하는 방식이다[5]. 그림 2에서는 깊이정보 카메라의 구조와 동작원리를 보이고 있다.
	스테레오 정합방식이란?	깊이정보를 얻는 방법 중 가장 일반적인 방법은 스테레오 정합(stereo matching)하는 방법이이다. 스테레오 정합방식은 3차원 공간상에 설치된 카메라의 기하학적 특성이 주어진 상태에서 카메라로부터 얻어진 한장면에 대한 좌, 우영상간의 정합점을 찾아내고 그 두 점간의 거리를 찾아냄으로써 깊이정보를 얻는 방법이다. 이 두 점간의 거리를 시차 또는 변이(disparity)라고 한다.

참고문헌 (8)

S. A. Benton, and V. M. Bove, Jr, "Holographic Imaging," Wiley Inter-Science, 2008.
H. M. Ozaktas, and L. Onural, eds., "Three-Dimensional Television Capture, Transmission, Display Series: Signals and Communication Technology," Springer, 2008.
홍기성, 서영호, 김동욱, "디지털 홀로그램 콘텐츠의 저작 및 합성", 한국정보통신학회논문지, 제16권 제 1호, pp. 1-12, 2012년 1월.

원문보기 상세보기
김보라, 최현준, "깊이정보를 위한 암호화 기술", 2012년 한국방송공학회 추계학술대회, P1-3, 2012.
http://en.wikipedia.org/wiki/Time-of-flight_camera
SRR4000Data Sheet, http://www.mesa-imaging.ch/ prodview4k.php, MESA Imaging, Oct. 2010.
G. Borgefores, "Hierarchical chamfer matching: a parametric edge matching algorithm," IEEE T. Patten Anal. Mach. Intell., Vol. 10 No. 6, pp. 849-865, 1988.
장성은, 이동우, 김성열, 최황규, 김만배, "선명도를 향상시킨 깊이맵 업샘플링 방법", 방송공학회논문지, 제17권 제6호, pp. 933-944, 2012년 11월.

원문보기 상세보기

이 논문을 인용한 문헌

저자의 다른 논문 :

LOADING...

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증

깊이정보의 변환 및 합성 기법을 이용한 디지털 홀로그래픽 콘텐츠 저작
Digital Holographic Contents Manipulation using Convert and synthesize of Depth-map 원문보기

초록
AI-Helper

Abstract ▼ AI-Helper

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

제안 방법

대상 데이터

데이터처리

이론/모형

성능/효과

질의응답

참고문헌 (8)

이 논문을 인용한 문헌

저자의 다른 논문 :

연구과제 타임라인

관련 콘텐츠

원문 보기

원문 URL 링크

오픈액세스(OA) 유형

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

연합인증

깊이정보의 변환 및 합성 기법을 이용한 디지털 홀로그래픽 콘텐츠 저작 Digital Holographic Contents Manipulation using Convert and synthesize of Depth-map 원문보기

초록 용어보기논문에서 용어와 풀이말을 자동 추출한 결과로, 시범 서비스 중입니다. AI-Helper

Abstract ▼ AI-Helper

주제어

AI 본문요약 엑셀 다운로드 AI-Helper

문제 정의

제안 방법

대상 데이터

데이터처리

이론/모형

성능/효과

질의응답

참고문헌 (8)

이 논문을 인용한 문헌

저자의 다른 논문 :

최현준 (25) 서영호 (152) 김동욱 (178)

연구과제 타임라인

전체(0) 논문(0) 특허(0) 보고서(0)

전체(0) 논문(0) 특허(0) 보고서(0)

관련 콘텐츠

원문 보기

원문 URL 링크

오픈액세스(OA) 유형

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

깊이정보의 변환 및 합성 기법을 이용한 디지털 홀로그래픽 콘텐츠 저작
Digital Holographic Contents Manipulation using Convert and synthesize of Depth-map 원문보기

초록
AI-Helper

AI 본문요약
AI-Helper