KR101081001B1 - Method for generating and reconstructing computer-generated holograms with both amplitude and phase variables - Google Patents

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Abstract

PURPOSE: A method for generating and reconstructing computer-generated holograms with both amplitude and phase variables are provided to minimize the generation of a damaged pixel due to a DC component. CONSTITUTION: An input digital data is transformed into a 2D image(S110). The 2D image is randomized through a random mask(S120). A Fourier transform is performed for the 2D image data(S130). A quantization is performed about each amplitude and phase information of the 2D random image(S140,S150). The quantized amplitude value as phase value is mapped into a predetermined gray-level value(S160).

Description

진폭위상형 컴퓨터 홀로그램의 생성 및 복원방법 {METHOD FOR GENERATING AND RECONSTRUCTING COMPUTER-GENERATED HOLOGRAMS WITH BOTH AMPLITUDE AND PHASE VARIABLES}How to create and restore amplitude phase computer holograms {METHOD FOR GENERATING AND RECONSTRUCTING COMPUTER-GENERATED HOLOGRAMS WITH BOTH AMPLITUDE AND PHASE VARIABLES}

본 발명은 컴퓨터로 생성한 홀로그램 무늬에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 생성 및 복원 에러를 최소화할 수 있는 진폭위상형 그레이 레벨 컴퓨터 홀로그램의 생성 및 복원방법에 관한 것이다. The present invention relates to a computer generated hologram pattern, and more particularly, to a method for generating and restoring an amplitude phase type gray level computer hologram capable of minimizing generation and restoration errors.

일반적으로, 홀로그램(Hologram)이란 간섭성이 좋은 레이저 광을 사용해 물체로부터의 반사광(물체광)과 레이저로부터의 직접광(참조광)을 간섭시켜 감광 재료로 된 필름 등에 물체의 간섭무늬를 기록한 것이다. 이러한 홀로그램이 기록된 필름에 다시 참조광을 비추면 물체광이 재생되어, 마치 물체가 실제로 있는 듯이 보이게 된다. 이러한 홀로그램을 간섭계 기반의 홀로그램이라고 하는데, 광학 간섭계 기반의 응용분야로는 홀로그램 레이블 제작을 비롯하여 3차원 홀로그램 영상장치 등이 있다. In general, a hologram is a recording of an interference pattern of an object on a film made of a photosensitive material by interfering reflected light (object light) from an object and direct light (reference light) from an object using laser light having good coherence. When the reference light hits the film on which the hologram is recorded, the object light is reproduced, so that the object looks as if it is actually present. Such holograms are called interferometer based holograms. Applications of optical interferometers include hologram labels and three-dimensional hologram imaging.

광학장비를 이용하여 아날로그 홀로그래픽 필름에 간섭 패턴을 기록하는 방식을 아날로그 홀로그래피라고 정의한다면, 아날로그 필름 대신 전자장비(CCD 카메라와 같은 영상획득 장치)를 이용하여 간섭 패턴을 기록, 처리 및 전송하여 입체영상을 공간상에서 재생하는 방식을 디지털 홀로그래피라고 한다. 여기서 간섭 패턴을 획득하는 과정, 즉 물체광과 참조광의 간섭에 의해 생성되는 간섭항을 계산함으로써 현실에서는 불가능한 이상적인 특성을 가진 객체를 제작하거나 이상적인 것에 대비한 현실 객체의 특성실험 등을 위해 개발된 방식이 컴퓨터 홀로그램(CGH;COMPUTER-GENERATED HOLOGRAMS)이다. If the definition of the interference pattern on the analog holographic film using optical equipment is analog holography, instead of the analog film, the electronic device (image acquisition device such as a CCD camera) is used to record, process and transmit the interference pattern. The method of playing back images in space is called digital holography. The method developed for the process of acquiring the interference pattern, that is, the object having the ideal characteristics that are impossible in reality by calculating the interference term generated by the interference between the object light and the reference light, or the characteristic experiment of the real object in preparation for the ideal This is a computer hologram (CGH; COMPUTTER-GENERATED HOLOGRAMS).

홀로그램 ID 기술은 홀로그램 기반의 광학 태그에 정보를 기록하고 재생하는 기술로서, 기존 2차원 바코드 기술이나 RFID(Radio Frequency Identification) 기술에 비해 위조방지, 손상복구, 다량의 정보저장 등 ID 태그 용도로 사용하기에 매우 우수한 특성을 가지고 있다. 개인의 지문이나 상품의 원산지 또는 유통정보 등과 같은 상세정보를 컴퓨터 홀로그램{Computer-Generated Hologram, CGH} 기술에 의해 홀로그램 무늬로 변환한 후, 이 홀로그램 무늬를 잉크젯 또는 포토 프린터를 통해 종이에 기록하거나, 레이저 기반의 미세 구조 형성 기술에 의해 기록 매체에 기록한다. 이러한 CGH 정보를 태그 형태로 개인 ID 카드나 여권 또는 제품에 부착함으로써 여타의 무선전송방식을 이용하는 전자기기나 타인으로부터 중요 정보를 보호함과 동시에, 특정 개인 ID 코드 없이는 복원 불가능한 홀로그램 태그를 생성할 수 있다. 또한 이러한 홀로그램 태그를 이미지센서와 같은 촬상소자를 통해 컴퓨터 홀로그램 정보를 취득한 후 원래의 디지털 정보로 복원할 수 있다. Hologram ID technology is a technology that records and reproduces information on hologram-based optical tags.It is used for ID tags such as anti-counterfeiting, damage recovery, and storage of large amounts of information, compared to conventional 2D barcode technology or RFID (Radio Frequency Identification) technology. It has very good characteristics below. After converting detailed information such as personal fingerprint or product origin or distribution information into hologram pattern by computer-generated hologram (CGH) technology, the hologram pattern is recorded on paper by inkjet or photo printer, Recording is performed on the recording medium by a laser-based microstructure formation technique. By attaching this CGH information to a personal ID card, passport or product in the form of a tag, it is possible to create a hologram tag that can not be restored without a specific personal ID code while protecting important information from electronic devices or others using other wireless transmission methods. have. Also, the hologram tag may be restored to original digital information after acquiring computer hologram information through an image sensor such as an image sensor.

이러한 장점을 활용한 홀로그램 ID 태그 시스템을 구현하기 위해서는 홀로그램 무늬를 효과적으로 생성하고 기록한 후, 기록된 홀로그램 무늬로부터 정보를 재생하는 기술이 필요하다.In order to implement a hologram ID tag system utilizing this advantage, a technique for effectively generating and recording a hologram pattern and reproducing information from the recorded hologram pattern is required.

광학 간섭계 기반의 홀로그램은 그 제작 공정이 복잡하고 고가의 정밀한 광학장비를 사용하여 대상물의 간섭상을 생성하고 기록하기 때문에, 비용문제, 실물 존재의 제약성 등이 따른다.Holograms based on optical interferometers are complicated and expensive to produce and record the interference images of objects using expensive and accurate optics.

반면에, 컴퓨터 홀로그램은 가상 물체의 간섭상을 컴퓨터 계산만으로 산출해 낼 수 있어 잡음이 전혀 없는 선명한 홀로그램 이미지를 만들어 낼 수 있을 뿐만 아니라, 이 홀로그램 이미지를 쉽게 재편집할 수도 있고 잉크젯 또는 포토 프린터를 통해 종이에 손쉽게 기록할 수도 있다.Computer holograms, on the other hand, can produce virtually no-interference images of virtual objects, resulting in clear, no-noise, clear holographic images, and easy re-editing of these holographic images and the use of inkjet or photo printers. You can also write on paper easily.

따라서, 홀로그램을 생성 기록하는데 있어 컴퓨터 홀로그램 방식은 광학 간섭계 방식에 비해 월등히 용이하고 저렴하여 높은 활용성이 기대되는 것이다. 이러한 컴퓨터 홀로그램을 생성하고 복원할 때 에러를 최소화할 수 있는 방법이 요청되어 왔다.
Therefore, the computer hologram method for generating and recording holograms is much easier and cheaper than the optical interferometer method, and thus high usability is expected. There has been a need for a method that can minimize errors when creating and restoring such computer holograms.

본 발명은 상기한 점을 감안하여 발명된 것으로, 암호화 기능 뿐만 아니라 복원 에러를 최소화할 수 있는 진폭위상형 컴퓨터 홀로그램의 생성 및 복원방법을 제공함에 그 목적이 있다. The present invention has been made in view of the above, and an object thereof is to provide a method for generating and restoring an amplitude phase type computer hologram capable of minimizing restoration error as well as an encryption function.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일측면은, 진폭위상형 컴퓨터 홀로그램의 생성방법에 있어서, 입력 디지털 데이터를 2차원 이미지로 변환하는 단계, 상기 2차원 이미지를 랜덤 마스크를 통해 랜덤화하는 단계, 랜덤화된 2차원 이미지 데이터를 푸리에 변환하는 단계, 푸리에 변환된 2차원 랜덤 이미지의 각 픽셀의 진폭과 위상정보 각각에 대해 양자화하는 단계 및, 각 픽셀의 양자화 된 진폭값 및 위상값을 소정 그레이-레벨 값으로 매핑하여 컴퓨터 홀로그램을 생성하는 단계를 포함한다. One aspect of the present invention for achieving the above object, in the method of generating an amplitude phase type computer hologram, converting the input digital data into a two-dimensional image, randomizing the two-dimensional image through a random mask, Fourier transforming the randomized two-dimensional image data, quantizing each of the amplitude and phase information of each pixel of the Fourier transformed two-dimensional random image, and quantizing the quantized amplitude and phase values of each pixel. Mapping to level values to generate computer holograms.

이때 상기 랜덤화하는 단계는, 상기 2차원 이미지의 각 픽셀값을 컴퓨터에서 자동 생성되는 이진 랜덤 마스크의 대응하는 각 픽셀값과 XOR(Exclusive OR) 연산함으로써 수행되는 것이 바람직하다. 그렇게 하면, 상기 2차원 이미지는 랜덤화를 통해 0과 1이 반반씩 섞인 균일한 이진 데이터로 변환된다. In this case, the randomizing step is preferably performed by performing an XOR (Exclusive OR) operation on each pixel value of the two-dimensional image with each corresponding pixel value of a binary random mask automatically generated by a computer. In doing so, the two-dimensional image is converted into uniform binary data in which half is mixed with 0 and 1 through randomization.

더욱이, 푸리에 변환 후 양자화 하기 전에, DC 톤이 중첩되어 국소화된 픽셀의 진폭값을 0으로 하는 단계를 더 포함하는 것이 바람직하다. Furthermore, it is preferable to further include setting the amplitude value of the pixel where the DC tones are superimposed and localized to zero before the quantization after the Fourier transform.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 측면은, 랜덤 마스크를 통해 랜덤화된 진폭위상형 컴퓨터 홀로그램의 복원방법에 있어서, 그레이-레벨의 컴퓨터 홀로그램 패턴을 인식하는 단계, 인식된 그레이-레벨 이미지의 각 픽셀에 대해 진폭 및 위상정보의 양자화 값을 추출하는 단계, 추출된 각 픽셀의 진폭 및 위상 양자화 값을 복소수 값으로 환원하는 단계, 환원된 각 픽셀의 복소수 값에 대해 역푸리에 변환을 수행하는 단계, 역푸리에 변환을 통해서 얻어진 복소수 값에서 실수부인 값을 임계값과 비교하여 각 픽셀에 대해 이진 실수 값 중 하나로 판정하는 단계 및, 이진 데이터로 된 각 픽셀로 이루어진 2차원 이미지에서 상기 랜덤 마스크를 제거함으로써 원래 입력된 2차원 이미지를 복원하는 단계를 포함한다. According to another aspect of the present invention for achieving the above object, a method of reconstructing an amplitude phase computer hologram randomized through a random mask, the method comprising: recognizing a gray-level computer hologram pattern; Extracting quantization values of amplitude and phase information for each pixel, reducing the amplitude and phase quantization values of each extracted pixel to complex values, and performing an inverse Fourier transform on the complex values of each reduced pixel And comparing the real part value from the complex value obtained through the inverse Fourier transform with a threshold to determine one of the binary real values for each pixel, and removing the random mask from the two-dimensional image of each pixel of binary data. Thereby restoring the originally input two-dimensional image.

이때, 상기 컴퓨터 홀로그램 패턴을 인식하는 단계는, 홀로그램을 촬영하여 촬영된 이미지에 포함된 잡음을 제거하고, 왜곡된 이미지에 대한 보정을 수행함으로써 이루어지는 것이 바람직하다. In this case, the recognizing of the computer hologram pattern may be performed by removing the noise included in the photographed image by photographing the hologram and performing correction on the distorted image.

아울러 상기 랜덤 마스크를 제거하는 단계는, 이진 데이터로 만들어진 2차원 이미지의 각 픽셀값을 홀로그램의 생성과정에서 랜덤화시 사용되었던 상기 랜덤 마스크의 각 픽셀값과 XOR(Exclusive OR) 연산함으로써 수행되는 것이 바람직하다. In addition, the removing of the random mask may be performed by performing an XOR (Exclusive OR) operation on each pixel value of the two-dimensional image made of binary data with each pixel value of the random mask that was used during randomization in the hologram generation process. desirable.

상기한 바와 같이 본 발명에 의하면, 홀로그램 생성 및 복원 과정에서 디지털 입력정보의 랜덤화를 통해 암호화에 의한 데이터 보호가 가능하고, 또한 DC 성분에 의한 손상 픽셀의 최소화를 이룰 수 있기 때문에 생성 및 복원 에러를 최소화할 수 있으며, 홀로그램 태그의 일부가 손상되어도 잃어버린 데이터가 낮은 에러율로 복구된다는 장점이 있다. 아울러, 본 발명에 의한 진폭위상형 컴퓨터 홀로그램의 생성 및 복원방법에 의하면, 간섭계를 배제함으로써 홀로그램 정보 생성 및 기록이 간단하여 태그 기록 장치의 소형화를 이룰 수 있을 뿐만 아니라, 다루기가 쉬워 활용성을 높일 수 있다. 더욱이, 본 발명인 그레이-레벨 홀로그램의 생성 및 복원 방법은 컴퓨터 홀로그램 기술을 이용한 고도의 정보 보안성, 그리고 손상된 CGH 패턴으로부터 상대적으로 낮은 에러율에 원래의 입력 데이터를 복원할 수 있는 고신뢰성의 장점을 가지고 있기 때문에 향후 ID 태그 시장을 선도하는 핵심 기술이 될 것이다.As described above, according to the present invention, data generation by encryption is possible through randomization of digital input information during hologram generation and restoration, and minimization of damaged pixels due to DC components can be achieved. Can be minimized, and lost data is recovered with a low error rate even if a part of the hologram tag is damaged. In addition, according to the method of generating and restoring the amplitude phase type computer hologram according to the present invention, the generation and recording of hologram information is simplified by eliminating the interferometer, and thus the tag recording apparatus can be miniaturized, and it is easy to handle and improves the usability. Can be. Furthermore, the method of generating and restoring the gray-level holograms of the present invention has the advantages of high information security using computer hologram technology and high reliability to restore the original input data at a relatively low error rate from a damaged CGH pattern. It will be the key technology that leads the ID tag market in the future.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 의한 진폭위상형 컴퓨터 홀로그램의 생성 및 복원하는 전체 과정을 예를 들어 보여주는 도면,
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 의한 진폭위상형 컴퓨터 홀로그램의 생성방법을 설명하는 흐름도,
도 3은 본 발명의 바람직한 실시예에 의한 진폭위상형 컴퓨터 홀로그램의 복원방법을 설명하는 흐름도,
도 4는 도 3의 S260 단계에서 나타낸 각 픽셀값을 0 또는 1로 할당하기 위한 이진값 판별에 대한 설명 도면,
도 5는 본 발명에 의한 진폭위상형 컴퓨터 홀로그램의 생성 및 복원방법의 효과를 설명하기 위한 비교도,
도 6은 본 발명에 의한 진폭위상형 컴퓨터 홀로그램의 생성 및 복원방법을 사용한 경우 손상된 그레이-레벨 CGH 패턴에 대한 복원 결과를 나타낸 예시도,
도 7은 푸리에 변환이 수행된 후 각 픽셀의 진폭값 분포를 랜덤화 유무에 따라 비교한 도면이다.
1 is a view showing, for example, the entire process of generating and restoring an amplitude phase computer hologram according to a preferred embodiment of the present invention;
2 is a flowchart illustrating a method of generating an amplitude phase computer hologram according to a preferred embodiment of the present invention;
3 is a flowchart for explaining a method of restoring an amplitude phase computer hologram according to a preferred embodiment of the present invention;
4 is an explanatory diagram of binary value determination for allocating each pixel value shown in step S260 of FIG. 3 to 0 or 1;
5 is a comparative view for explaining the effect of the method of generating and restoring an amplitude phase type computer hologram according to the present invention;
6 is an exemplary view showing a restoration result for a damaged gray-level CGH pattern when a method of generating and restoring an amplitude phase computer hologram according to the present invention;
7 is a diagram comparing amplitude distribution of each pixel according to whether randomization is performed after Fourier transform is performed.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세하게 설명하기로 한다. 그러나, 이하의 실시예는 이 기술분야에서 통상적인 지식을 가진 자에게 본 발명이 충분히 이해되도록 제공되는 것으로서 여러 가지 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 다음에 기술되는 실시예에 한정되는 것은 아니다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. However, the following embodiments are provided to those skilled in the art to fully understand the present invention, and may be modified in various forms, and the scope of the present invention is limited to the embodiments described below. It doesn't happen.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 의한 진폭위상형 컴퓨터 홀로그램의 생성 및 복원하는 전체 과정을 예를 들어 보여주는 도면이다. 도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 의한 진폭위상형 컴퓨터 홀로그램의 생성방법을 설명하는 흐름도이고, 도 3은 본 발명의 바람직한 실시예에 의한 진폭위상형 컴퓨터 홀로그램의 복원방법을 설명하는 흐름도이다. 1 is a view showing an example of the entire process of generating and restoring an amplitude phase computer hologram according to a preferred embodiment of the present invention. 2 is a flowchart illustrating a method of generating an amplitude phase computer hologram according to a preferred embodiment of the present invention, and FIG. 3 is a flowchart illustrating a method of restoring an amplitude phase computer hologram according to a preferred embodiment of the present invention.

일반적으로 홀로그램 영상의 (m, n)번째 픽셀은 아래 수학식으로 나타낸 것처럼 2차원 홀로그램 평면에서 진폭과 위상의 함수로 표현된다.In general, the (m, n) th pixel of the hologram image is expressed as a function of amplitude and phase in the two-dimensional hologram plane as shown in the following equation.

Figure 112010068121430-pat00001
Figure 112010068121430-pat00001

여기서 ξ와 η는 각각 홀로그램 평면에서의 위치 좌표이고, Amn와 φmn은 각각 홀로그램 영상의 (m, n)번째 픽셀의 진폭과 위상 값이다. 진폭위상형 홀로그램은 진폭값과 위상값 2개를 변수로 하는 홀로그램으로, 컴퓨터 내에서 디지털 정보로 처리하기 위해서는 이 2개의 변수인 진폭값과 위상값은 각각 M 레벨 및 N 레벨로 양자화된다(여기서, M 및 N은 임의의 자연수).Where ξ and η are the position coordinates in the hologram plane, respectively, and A mn and φ mn are the amplitude and phase values of the (m, n) th pixel of the hologram image, respectively. An amplitude phase hologram is a hologram with two amplitude values and two phase values. For processing digital information in a computer, these two variables, amplitude and phase values, are quantized to M level and N level, respectively. , M and N are any natural numbers).

도 1은 CGH 패턴 생성 과정과 복원 과정으로 나뉘어져 있는데, CGH 패턴의 복원 과정은 생성 과정의 정반대 과정을 거친다. 우선 CGH 패턴 생성 과정에서, 입력 2차원 이미지 데이터(10)는 컴퓨터 내부에서 자동 생성되는 이진 랜덤 마스크(20)와 XOR 연산을 거쳐 랜덤하게 뒤섞여 암호화된 데이터(30)로 변환된다. 그런데, 복원 과정에서 원본 데이터 정보를 추출하기 위해서는 반드시 이 암호화 키(key), 즉 생성 과정에서 사용된 이진 랜덤 마스크(20)가 필요함을 의미한다. 암호화된 이진 데이터(30)는 각각 진폭과 위상에 그레이-레벨의 양자화 값(진폭 양자화 레벨 M, 위상 양자화 레벨 N)이 부여된 후 최종적으로 M×N 그레이-레벨(gray level)의 CGH 패턴(40)이 생성된다. 이 그레이-레벨 CGH 패턴(40)의 복원 과정에서는, CGH 데이터(40)로부터 각각 진폭과 위상의 양자화 값이 추출된 후 다시 원본 데이터 포맷 형식인 0과 1의 이진 데이터(50) 값으로 변환되고, 마지막으로 암호화 키(60)와 XOR 연산을 거쳐 원래의 입력 데이터(70)로 환원된다.1 is divided into a CGH pattern generating process and a restoring process. The restoring process of the CGH pattern undergoes the opposite process of the generating process. First, in the CGH pattern generation process, the input 2D image data 10 is randomly mixed with the binary random mask 20 automatically generated inside the computer and converted into encrypted data 30 through an XOR operation. However, in order to extract the original data information in the restoration process, this means that the encryption key, that is, the binary random mask 20 used in the generation process, is necessary. The encrypted binary data 30 is given a gray-level quantization value (amplitude quantization level M, phase quantization level N) to amplitude and phase, respectively, and finally a C × pattern of M × N gray-level (gray level) ( 40) is generated. In the restoration process of the gray-level CGH pattern 40, the quantization values of amplitude and phase are extracted from the CGH data 40, and then converted into binary data 50 values of 0 and 1, which are original data formats. Finally, the data is returned to the original input data 70 through an XOR operation with the encryption key 60.

도 2를 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 의한 진폭위상형 컴퓨터 홀로그램의 생성방법에 대해 좀더 상세하게 설명한다. A method of generating an amplitude phase computer hologram according to a preferred embodiment of the present invention will be described in more detail with reference to FIG. 2.

우선 입력된 디지털 데이터를 2차원 이미지로 변환한다(S110). 2차원 이미지란 도 1의 입력 데이터(10)로 보여지는 바와 같이 이진 데이터로 이루어진 이미지를 말한다. First, the input digital data is converted into a two-dimensional image (S110). The two-dimensional image refers to an image composed of binary data as shown by the input data 10 of FIG. 1.

이어서, 변환된 2차원 이미지를 랜덤 마스크(ramdom mask)를 통해 랜덤화한다(S120). 램덤화 하는 방식은, 도 1에 나타낸 바와 같이, 2차원 이미지(10)를 컴퓨터 내부에서 자동 생성되는 이진 랜덤 마스크(20)와 XOR(Exclusive OR) 연산을 하는 것이다. 즉, 2차원 이미지(10)의 각 픽셀값과 이진 랜덤 마스크(20)의 대응하는 각 픽셀값에 대해 XOR 연산을 수행한다. Subsequently, the converted 2D image is randomized through a random mask (S120). As shown in FIG. 1, the randomization method is to perform an XOR (Exclusive OR) operation with a binary random mask 20 automatically generated inside a computer. That is, an XOR operation is performed on each pixel value of the two-dimensional image 10 and each pixel value corresponding to the binary random mask 20.

이렇게 하면 2차원 이미지가 랜덤하게 뒤섞여 암호화된 데이터로 변환되는데, 이러한 원본 데이터 정보를 추출하기 위한 복원 과정에서는 필히 이 암호화 키가 필요하게 된다. 따라서, 입력 2차원 데이터는 랜덤화를 통해 0과 1이 반반씩 섞인 균일한 이진 데이터로 변환됨으로써 공간 주파수 스펙트럼 분포상에 변화를 가져오는데, 좀 더 상세하게는 스펙트럼 분포상에서 불필요한 DC 성분을 축소시키는 역할을 하기 때문에 손상 픽셀수를 최소화하는 효과가 있다. 이렇게 손상 픽셀수 감소 효과로 인해 복원 시 확연한 에러율 감소를 확인할 수 있다. 이에 대해서는 도 7을 참조하여 추후 상세하게 설명한다. This randomly scrambles the 2D image and converts it into encrypted data. This encryption key is necessary for the restoration process to extract the original data information. Therefore, the input two-dimensional data is transformed into uniform binary data in which 0 and 1 are mixed in half through randomization, resulting in a change in spatial frequency spectral distribution. More specifically, it reduces the unnecessary DC component in the spectral distribution. Since the number of damaged pixels is minimized. As a result of the reduced number of damaged pixels, a noticeable reduction in error rate can be confirmed. This will be described later in detail with reference to FIG. 7.

이어서, 랜덤화된 2차원 이미지 데이터를 푸리에 변환(fourier transform)한다(S130).Subsequently, the randomized two-dimensional image data is Fourier transformed (S130).

이어서, 푸리에 변환이 적용된 2차원 랜덤 이미지의 각 픽셀을 진폭과 위상정보 각각에 대해 양자화(quantization)한다(S140 및 S150). 즉, 2차원 랜덤 이미지의 각 픽셀에 대해 진폭 양자화값(레벨 M)을 결정하고, 동시에 위상 양자화값(레벨 N)을 결정한다. Subsequently, each pixel of the two-dimensional random image to which the Fourier transform is applied is quantized for each of amplitude and phase information (S140 and S150). That is, the amplitude quantization value (level M) is determined for each pixel of the two-dimensional random image, and the phase quantization value (level N) is determined at the same time.

푸리에 변환된 각 픽셀의 진폭과 위상 정보 양자화 단계에서는 일반적으로 선형 양자화 방법과 로그 스케일 양자화 방법 등이 가능한데 양자화 레벨수를 줄이기 위해서는 특별히 로그 스케일 양자화 방법이 사용될 수 있다. 그런데, 위상 양자화값의 범위는 0에서 2π까지 제한되어 있어 양자화에 어려움이 없으나, 진폭 양자화의 경우 입력 데이터에 따라 양자화값 범위가 결정되고 또한 DC 성분이 중첩되어 있기 때문에 진폭값의 상하한치에 큰 편차가 있어 양자화에 어려움이 따른다. In the quantization of the amplitude and phase information of each Fourier transformed pixel, a linear quantization method and a log scale quantization method are generally available. In order to reduce the number of quantization levels, a logarithmic scale quantization method may be used. By the way, the range of phase quantization value is limited from 0 to 2π, so there is no difficulty in quantization. However, in the case of amplitude quantization, the range of quantization value is determined according to the input data, and since the DC components are overlapped, There is a deviation, making it difficult to quantize.

그런데 S120 단계에서 처럼 랜덤화 과정을 거치면 입력 데이터를 0과 1이 반반씩 섞인 임의의 이진 데이터로 변환할 수 있기 때문에 입력 데이터에 무관한 랜덤한 영상을 얻을 수 있고, 이 데이터에 푸리에 변환이 수행되면 극히 제한된 수의 픽셀(예: 100×100 픽셀 데이터의 경우 1개의 픽셀)로 DC 성분이 집중된다. 그 이유는, 푸리에 변환 전 공간신호 영역에서 랜덤화로 인해 신호가 넓게 퍼지게 되고, 이것이 푸리에 변환 후 공간주파수 영역에서는 DC 톤(tone)이 중첩되어 국소화되기 때문이다. 따라서 진폭 양자화 하기 전에 이 제한된 손상 픽셀을 제거함으로써 거의 일정한 범위의 진폭 양자화값 범위를 얻을 수 있다. However, if the randomization process is performed as in step S120, the input data can be converted into arbitrary binary data in which 0 and 1 are mixed in half, so that a random image irrelevant to the input data can be obtained, and Fourier transform is performed on the data. This concentrates the DC component into an extremely limited number of pixels (e.g. one pixel for 100x100 pixel data). The reason is that the signal spreads widely due to randomization in the spatial signal region before the Fourier transform, which is localized by overlapping DC tones in the spatial frequency region after the Fourier transform. Thus, by removing this limited corrupted pixel before amplitude quantization, an almost constant range of amplitude quantization values can be obtained.

구체적으로, 홀로그램 간섭상에 포함된 DC 성분은 광학 간섭계에서 물체광과 참조광이 간섭하지 않고 바로 기록된 홀로그램 영상 성분에 해당되며, 영상의 중앙에 밝고 커다란 점(spot) 형태로 나타나기 때문에 홀로그램 간섭무늬를 손상시키는 불필요한 부분이다. 컴퓨터 홀로그램 영상에서도 DC 성분으로 인해 중앙에 톤(tone) 형태로 큰 진폭값을 갖는 부분이 나타나는데, 이 DC 성분을 포함하는 픽셀은 손상된 홀로그램 정보이기 때문에 해당 픽셀의 진폭값을 영으로 할당한다. Specifically, the DC component included in the hologram interference corresponds to the hologram image component recorded directly without interfering with the object light and the reference light in the optical interferometer, and is a holographic interference pattern because it appears as a bright and large spot in the center of the image. It is an unnecessary part damaging it. In the computer hologram image, a portion having a large amplitude value in the form of a tone appears in the center due to the DC component. Since the pixel including the DC component is damaged hologram information, the amplitude value of the pixel is assigned to zero.

예를 들어, 원본 이미지의 픽셀수가 수십*수십 이상 정도만 되어도 랜덤화시킨 후 푸리에 변환하면 정확히 중앙의 한 픽셀에 DC가 국소화(Localized) 된다. 이러한 손상된 픽셀은 원본 이미지의 픽셀수가 달라져도 DC 값이 전체 픽셀의 진폭 평균값보다 대략 수십~수백배 크기 때문에 쉽게 판별할 수 있다. 통계적으로 전체 픽셀의 진폭 평균값보다 수배(3~5배) 이상이면 에러 픽셀로 정의하여 해당 픽셀을 제거하는 것이 바람직하다. For example, if the original image contains only a few tens * s or more of pixels, the randomization and Fourier transform will localize the DC to exactly one center pixel. Such damaged pixels can be easily determined even if the number of pixels in the original image is different because the DC value is approximately tens to hundreds of times larger than the average value of the amplitudes of the entire pixels. If it is statistically several times (3 to 5 times) or more than the average value of the amplitude of all pixels, it is preferable to define the error pixel and to remove the pixel.

따라서 진폭을 양자화하는 데는 필연적으로 DC 성분에 의해 손상된 픽셀을 제거하는 선과정이 필요하며, 손상되는 픽셀수를 최소화하기 위한 방법으로 입력 데이터의 랜덤화 과정은 중요하다. Therefore, to quantize the amplitude, it is inevitably required to remove the pixels damaged by the DC component, and the randomization process of the input data is important to minimize the number of pixels damaged.

최종적으로 각 픽셀의 양자화 된 진폭과 위상 값은 각각 정해진 그레이-레벨 값으로 매핑되어 M×N 그레이-레벨의 CGH 패턴(40)이 생성된다(S160). 즉, 양자화된 각 픽셀의 진폭정보(M 레벨)와 위상정보(N 레벨)를 정해진 규칙에 따라 M×N 그레이-레벨 값으로 모든 픽셀에 할당함으로써 최종 홀로그램 이미지를 생성한다. Finally, the quantized amplitude and phase value of each pixel are mapped to predetermined gray-level values, thereby generating a CGH pattern 40 of M × N gray-level (S160). That is, the final hologram image is generated by allocating amplitude information (M level) and phase information (N level) of each quantized pixel to all pixels with M × N gray-level values according to a predetermined rule.

이하, 도 3을 참조하여 진폭위상형 컴퓨터 홀로그램의 복원방법에 대해 좀더 상세하게 설명한다. Hereinafter, a method of restoring the amplitude phase type computer hologram will be described in more detail with reference to FIG. 3.

이 그레이-레벨 CGH 패턴의 복원 과정은 정확히 생성 과정의 역순으로 이루어지지만, 복원 과정 중 특이한 사항은 역푸리에 변환(S250) 후, 부가적으로 각 픽셀에 대해 임계값(Threshold value)에 의한 0과 1의 이진값 판별 과정(S260)이 필요하다는 것이다. 이는 진폭과 위상을 양자화 함으로써 생기는 양자화 오류 때문이며, 본 발명에서는 이 양자화 오류를 최소화하기 위한 방법으로 랜덤 마스크에 의한 원본 이진 데이터의 랜덤화 과정이 수행된 홀로그램이다. The gray-level CGH pattern reconstruction process is performed in the reverse order of the generation process. However, the remarkable process of the reconstruction process is 0 after the inverse Fourier transform (S250), and additionally by the threshold value for each pixel. Binary value determination process (S260) of 1 is required. This is due to the quantization error generated by quantizing the amplitude and phase, and in the present invention, a hologram in which randomization of original binary data is performed by a random mask as a method for minimizing the quantization error.

먼저, M×N 그레이-레벨의 CGH 패턴을 인식한다(S210). CGH 패턴의 인식은 디지털 카메라 또는 스캐너를 이용하여 촬상함으로써 취득된 이미지를 컴퓨터로 불러 이미지에 포함된 잡음을 제거하고, 왜곡된 이미지에 대한 보정을 수행하여 보정된 이미지를 생성하는 방식으로 이루어질 수 있다. First, a CGH pattern of M × N gray-level is recognized (S210). Recognition of the CGH pattern may be performed by importing an image acquired by using a digital camera or a scanner to a computer to remove noise included in the image, and correcting the distorted image to generate a corrected image. .

이어서, 그레이-레벨 이미지에 대한 정보 배열의 인식을 통해 각 픽셀의 진폭 및 위상정보의 양자화 값(M 레벨, N 레벨)을 추출한다(S230). 이어서, 추출된 각 픽셀의 진폭 및 위상 양자화 값을 사용하여 각 픽셀에 대해 복소수 값으로 환원한다(S240). 그리고, 환원된 복소수 값에 대해 역푸리에 변환을 수행한다(S250). Subsequently, the quantization values (M level and N level) of the amplitude and phase information of each pixel are extracted through recognition of the information array for the gray-level image (S230). Subsequently, using the extracted amplitude and phase quantization values of each pixel, the pixel is reduced to a complex value for each pixel (S240). In operation S250, an inverse Fourier transform is performed on the reduced complex value.

이어서, 역푸리에 변환을 통해서 얻어진 복소수 값에서 실수부인 값을 임계값과 비교하여 이진 실수 값 중 하나로 판정한다(S260). 예를 들어, 복소수 값에서 실수부를 취하여 임계값 0 을 기준으로 음수는 0, 양수는 1의 이진 실수 값으로 판정할 수 있다. 이에 대해서는 도 4를 참조하여 추후 상세하게 설명한다. Subsequently, the value of the real part in the complex value obtained through the inverse Fourier transform is compared with the threshold and determined as one of the binary real values (S260). For example, by taking a real part from a complex value, a negative real number of 0 and a positive real number of 1 can be determined based on the threshold value 0. This will be described later in detail with reference to FIG. 4.

이어서, 랜덤 마스크를 제거함으로써 원래 입력된 디지털 데이터 정보를 추출한다(S270). 랜덤 마스크의 제거는 이진 데이터 값으로 만들어진 이미지(도 1의 50)에 암호화 키를 XOR 연산시키는 방식으로 이루어진다. 암호화 키는 홀로그램의 생성과정에서 랜덤화시 사용되었던 이진 랜덤 마스크(20)이다. 랜덤 마스크를 제거하면 원래의 2차원 이미지가 복원된다(S280).
Subsequently, the digital data information originally input is extracted by removing the random mask (S270). The removal of the random mask is performed by XOR operation of the encryption key on an image (50 of FIG. 1) made of binary data values. The encryption key is a binary random mask 20 that was used during randomization during hologram generation. If the random mask is removed, the original two-dimensional image is restored (S280).

도 4는 도 3의 S260 단계에서 나타낸 각 픽셀값을 0 또는 1로 할당하기 위한 이진값 판별에 대한 설명 도면이다. 참조번호 330은 랜덤화가 이루어지지 않은 CGH 패턴의 이미지 히스토그램을 나타내고, 참조번호 340은 랜덤화된 CGH 패턴의 이미지 히스토그램을 나타낸다. 이진값 판정 히스토그램(330 및 340)에서, X-축은 각 픽셀의 복소수 값 중 실수값인 Amncosφmn이고 Y-축은 픽셀 수를 나타낸다. FIG. 4 is an explanatory diagram of binary value determination for allocating each pixel value shown in step S260 of FIG. 3 to 0 or 1. FIG. Reference numeral 330 denotes an image histogram of a CGH pattern that is not randomized, and reference numeral 340 denotes an image histogram of a randomized CGH pattern. In the binary value determination histograms 330 and 340, the X-axis is A mn cosφ mn , which is a real value of the complex values of each pixel, and the Y-axis is the number of pixels.

입력 데이터(310)에 대해 랜덤화 과정 없이 바로 그레이-레벨 CGH 패턴으로 변환된 경우, CGH 패턴 복원 시 확연히 많은 에러가 발생하는 이유는 랜덤화가 없는 CGH 이미지 히스토그램(330)에서 보듯 임계값에 의한 이진값 판별 과정에서 각 픽셀에 할당된 값들의 부정확성에 기인한다. When the input data 310 is directly converted into a gray-level CGH pattern without a randomization process, a significant error in reconstructing the CGH pattern may be caused by a threshold value as shown in the CGH image histogram 330 without randomization. This is due to the inaccuracy of the values assigned to each pixel in the value determination process.

반면에, 본 발명에서와 같이 입력 데이터(310)가 랜덤화 과정을 통해 그레이-레벨 CGH 패턴으로 변환된 경우는, 랜덤화된 CGH 이미지 히스토그램(340)에서와 같이 임계값은 정확히 픽셀값 0과 1의 중앙에 위치하기 때문에 이진값 판별의 에러는 무시할 정도로 줄어든다. 따라서 CGH 패턴 복원 에러율은 랜덤화 과정 유무에 따라 현격한 차이가 발생하게 되는 것이다. 이렇게 CGH 이미지 히스토그램의 변수로 X-축을 Amncosφmn, 그리고 Y-축을 픽셀 수로 사용할 경우 최적의 복원 에러율은 임계값이 항상 0일 때이다.On the other hand, when the input data 310 is converted into a gray-level CGH pattern through a randomization process as in the present invention, as in the randomized CGH image histogram 340, the threshold value is exactly equal to the pixel value 0. Since it is located at the center of 1, the error of binary value discrimination is reduced to a negligible level. Therefore, the CGH pattern recovery error rate is significantly different depending on whether the randomization process is present. Using the X-axis as A mn cosφ mn and the Y-axis as the number of pixels as variables of the CGH image histogram, the optimal recovery error rate is when the threshold is always zero.

도 5는 본 발명에 의한 진폭위상형 컴퓨터 홀로그램의 생성 및 복원방법의 효과를 설명하기 위한 비교도로서, 동일한 입력 데이터(410)에 대한 그레이-레벨 CGH 패턴의 랜덤화 과정이 있을 때와 없을 때의 두 가지 복원 결과를 나타낸 것이다. 복원 이미지(420,430)를 보면, 동일한 입력 데이터(410)를 이용하여 랜덤화 과정이 수반된 CGH 패턴의 복원 이미지(420)는 에러가 거의 없이 완벽한 복원이 이루어졌으나, 랜덤화 과정이 수반되지 않은 CGH 패턴의 복원 이미지(430)는 에러가 많아 복원 이미지가 서로 현격히 다름을 확인할 수 있다. FIG. 5 is a comparison diagram for explaining the effect of the method of generating and restoring an amplitude phase computer hologram according to the present invention, with and without a randomization process of gray-level CGH patterns for the same input data 410. The two restoration results are shown. Looking at the reconstructed images 420 and 430, the CGH pattern reconstructed image 420 having a randomization process using the same input data 410 has been completely reconstructed with almost no error, but the CGH has not been accompanied by a randomization process. The reconstructed image 430 of the pattern has a lot of errors, so it can be confirmed that the reconstructed images are significantly different from each other.

도 6은 본 발명에 의한 진폭위상형 컴퓨터 홀로그램의 생성 및 복원방법을 사용한 경우 손상된 그레이-레벨 CGH 패턴에 대한 복원 결과를 나타낸 예시도이다. 동일한 원본 데이터(510)에 대해, 손상이 없는 CGH 패턴(520)에 대한 복원 데이터(530)의 복원 에러율은 0.00%이고, 25% 손상된 CGH 패턴(540), 50% 손상된 CGH 패턴(560) 및 75% 손상된 CGH 패턴(580)에 대해서는 각각 복원 데이터의 복원 에러율이 1.48%(550), 2.50%(570), 그리고 19.48%(590)로 확인되었다. 즉, 랜덤화 과정이 수반된 CGH 패턴의 경우 원본 데이터가 어느 정도 손상되었다 하더라도 복원 이미지는 잃어버린 데이터가 낮은 에러율로 복구된다는 것이 확인되었다. Figure 6 is an exemplary view showing the restoration results for the damaged gray-level CGH pattern when using the method of generating and restoring the amplitude phase computer hologram according to the present invention. For the same original data 510, the restoration error rate of the restoration data 530 for the intact CGH pattern 520 is 0.00%, 25% damaged CGH pattern 540, 50% damaged CGH pattern 560 and For the 75% damaged CGH pattern 580, the restoration error rates of the restoration data were 1.48% (550), 2.50% (570), and 19.48% (590), respectively. In other words, in the case of the CGH pattern with randomization process, even if the original data is damaged to some extent, it is confirmed that the lost image is recovered with a low error rate.

도 7은 푸리에 변환이 수행된 후 각 픽셀의 진폭값 분포를 랜덤화 유무에 따라 비교한 도면이다. 원본 입력 데이터(610)가 랜덤화 과정 없이 바로 푸리에 변환이 수행된 경우, 진폭 분포 그래프(620)에서 DC 성분이 영상 중앙에 넓게 분포하기 때문에 상당히 많은 손상 픽셀이 발생함을 확인할 수 있다. 따라서, 진폭값을 양자화하기 위해 손상 픽셀을 제거하기가 매우 어려운 단점이 있다. 7 is a diagram comparing amplitude distribution of each pixel according to whether randomization is performed after Fourier transform is performed. When the Fourier transform is performed immediately without the randomization of the original input data 610, it can be seen from the amplitude distribution graph 620 that a large number of damaged pixels are generated because the DC component is widely distributed in the center of the image. Thus, there is a disadvantage that it is very difficult to remove the damaged pixel to quantize the amplitude value.

반면에 본 발명에서와 같이 원본 입력 데이터에 대해 랜덤화가 선행된 후 50:50인 이진 데이터(630)에 푸리에 변환이 수행된 경우, 진폭 분포 그래프(640)에서 극히 제한된 픽셀에 DC 성분이 집중되는 것을 확인할 수 있다. 따라서, 손상된 해당 픽셀만을 쉽게 제거할 수 있으며, 이렇게 하면 진폭값 분포가 입력 데이터에 무관하게 항상 일정한 범위에 존재하므로 진폭 양자화를 쉽게 수행할 수 있다.
On the other hand, when the Fourier transform is performed on binary data 630 of 50:50 after randomization is performed on the original input data as in the present invention, DC components are concentrated on extremely limited pixels in the amplitude distribution graph 640. You can see that. Therefore, only the corresponding damaged pixels can be easily removed, which makes it easy to perform amplitude quantization since the amplitude value distribution is always in a constant range regardless of the input data.

Claims (7)

진폭위상형 컴퓨터 홀로그램의 생성방법에 있어서,
입력 디지털 데이터를 2차원 이미지로 변환하는 단계;
상기 2차원 이미지를 랜덤 마스크를 통해 랜덤화하는 단계;
랜덤화된 2차원 이미지 데이터를 푸리에 변환하는 단계;
푸리에 변환된 2차원 랜덤 이미지의 각 픽셀의 진폭과 위상정보 각각에 대해 양자화하는 단계 및;
각 픽셀의 양자화 된 진폭값 및 위상값을 소정 그레이-레벨 값으로 매핑하여 컴퓨터 홀로그램을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 생성방법.
In the generation method of amplitude phase computer hologram,
Converting input digital data into a two-dimensional image;
Randomizing the two-dimensional image through a random mask;
Fourier transforming the randomized two-dimensional image data;
Quantizing each of amplitude and phase information of each pixel of a Fourier transformed two-dimensional random image;
Generating a computer hologram by mapping the quantized amplitude and phase values of each pixel to predetermined gray-level values.
제1항에 있어서, 상기 랜덤화하는 단계는,
상기 2차원 이미지의 각 픽셀값을 컴퓨터에서 자동 생성되는 이진 랜덤 마스크의 대응하는 각 픽셀값과 XOR(Exclusive OR) 연산함으로써 수행되는 것을 특징으로 하는 생성방법.
The method of claim 1, wherein the randomizing step,
And performing an XOR (Exclusive OR) operation on each pixel value of the two-dimensional image with each corresponding pixel value of a binary random mask automatically generated by a computer.
제2항에 있어서, 상기 2차원 이미지는 랜덤화를 통해 0과 1이 반반씩 섞인 균일한 이진 데이터로 변환되는 것을 특징으로 하는 생성방법. The method of claim 2, wherein the two-dimensional image is converted into uniform binary data in which 0 and 1 are mixed in half through randomization. 제1항에 있어서, 푸리에 변환 후 양자화 하기 전에, DC 톤이 중첩되어 국소화된 픽셀의 진폭값을 0으로 하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 생성방법. 2. The method of claim 1, further comprising setting the amplitude value of the superimposed localized pixel to zero prior to quantization after Fourier transform. 랜덤 마스크를 통해 랜덤화된 진폭위상형 컴퓨터 홀로그램의 복원방법에 있어서,
그레이-레벨의 컴퓨터 홀로그램 패턴을 인식하는 단계;
인식된 그레이-레벨 이미지의 각 픽셀에 대해 진폭 및 위상정보의 양자화 값을 추출하는 단계;
추출된 각 픽셀의 진폭 및 위상 양자화 값을 복소수 값으로 환원하는 단계;
환원된 각 픽셀의 복소수 값에 대해 역푸리에 변환을 수행하는 단계;
역푸리에 변환을 통해서 얻어진 복소수 값에서 실수부인 값을 임계값과 비교하여 각 픽셀에 대해 이진 실수 값 중 하나로 판정하는 단계 및;
이진 데이터로 된 각 픽셀로 이루어진 2차원 이미지에서 상기 랜덤 마스크를 제거함으로써 원래 입력된 2차원 이미지를 복원하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 복원방법.
In the method of restoring amplitude phase computer hologram randomized through a random mask,
Recognizing grey-level computer hologram patterns;
Extracting quantization values of amplitude and phase information for each pixel of the recognized gray-level image;
Reducing the amplitude and phase quantization values of each extracted pixel to complex values;
Performing inverse Fourier transform on the complex value of each reduced pixel;
Comparing a real part value from a complex value obtained through an inverse Fourier transform with a threshold value and determining it as one of binary real values for each pixel;
And restoring the originally input two-dimensional image by removing the random mask from the two-dimensional image of each pixel of binary data.
제5항에 있어서, 상기 컴퓨터 홀로그램 패턴을 인식하는 단계는, 홀로그램을 촬영하여 촬영된 이미지에 포함된 잡음을 제거하고, 왜곡된 이미지에 대한 보정을 수행함으로써 이루어지는 것을 특징으로 하는 복원방법. The method of claim 5, wherein the recognizing of the computer hologram pattern is performed by taking a hologram to remove noise included in the photographed image and correcting the distorted image. 제5항에 있어서, 상기 랜덤 마스크를 제거하는 단계는, 이진 데이터로 만들어진 2차원 이미지의 각 픽셀값을 홀로그램의 생성과정에서 랜덤화시 사용되었던 상기 랜덤 마스크의 각 픽셀값과 XOR(Exclusive OR) 연산함으로써 수행되는 것을 특징으로 하는 복원방법.
The method of claim 5, wherein the removing of the random mask comprises: performing an XOR (Exclusive OR) with each pixel value of the random mask, which was used to randomize each pixel value of the two-dimensional image made of binary data during the generation of the hologram. A restoration method, characterized in that performed by the operation.
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