KR101412053B1 - 홀로그램 생성 장치 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 룩업 테이블을 이용한 홀로그램 생성 장치 및 방법에 관한 것이다. 본 발명은 룩업 테이블에 저장된 1차원 서브 PFP들을 이용하여 타겟으로부터 얻은 각 깊이 평면에 대하여 2차원 PFP를 복원하는 2차원 PFP 복원부; 복원된 2차원 PFP에 기반한 프리 CGH 패턴을 이용하여 홀로그램 정보를 생성하는 홀로그램 정보 생성부; 및 생성된 홀로그램 정보를 이용하여 타겟과 관련된 홀로그램을 생성하는 홀로그램 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 홀로그램 생성 장치를 제안한다. 본 발명에 따르면, 실시간 동영상 홀로그램 재생이 가능해지는 효과가 있다.

Description

홀로그램 생성 장치 및 방법{Apparatus and method for generating hologram}

본 발명은 홀로그램 생성 장치 및 방법에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 룩업 테이블(LUT; Look-Up Table)을 이용한 홀로그램 생성 장치 및 방법에 관한 것이다.

최근 3차원 영상과 영상 재생 기술에 관한 연구들이 활발히 진행되고 있으며, 시각 정보의 수준을 한 차원 높여주는 새로운 개념의 실감 영상 미디어로서 차세대 디스플레이가 개발될 것으로 예상되고 있다. 또한, 3차원 영상은 2차원 영상 보다 실감 있고 자연스러우며 보다 인간이 느끼는 현실에 가까워 3차원 영상에 대한 수요가 증가하고 있다.

이러한 3차원 영상 관련 기술 중에서 홀로그래피 방식은 홀로그래피에 광을 비추면 관측자는 홀로그래피의 전면으로부터 일정한 거리를 두고 떨어져 홀로그래피를 바라보면서 허상의 입체 영상을 관측하게 되는 방식이다.

홀로그래피 방식은 레이저를 이용하여 제작한 홀로그래피를 관측시 특수 안경을 장착하지 않고도 실물과 똑같은 입체 영상을 느낄 수 있는 방식이다. 따라서 홀로그래피 방식은 입체감이 뛰어나며 인간이 피로감이 없이 3차원 영상을 느끼는 가장 이상적인 방식이라고 알려져 있다.

일반적으로 홀로그램 패턴을 계산할 때 빛의 회절을 계산하는 레이 트레이싱(Ray-tracing) 방법이 주로 사용된다. 이때 대상 물체는 점들의 집합으로 보고 각각의 점들에 대한 홀로그램 패턴을 계산하여 합산한다. 하지만 이 방법은 많은 계산량으로 인하여 실시간적인 재생이 어려운 문제점이 있다.

이러한 문제점을 극복하기 위하여, 룩업 테이블(LUT; Look-up Table)을 이용하여 홀로그램을 계산하는 방법이 제안되었다. 이 방법은 가능한 영역에 대한 모든 포인트의 요소 프린지를 모두 미리 계산해놓은 후에, 홀로그램을 계산할 때 대상 물체의 포인트에 해당하는 요소 프린지들을 불러내어 합산하여 실시간 처리가 가능하도록 하였다. 하지만 이 방법은 오브젝트 영역의 크기가 커질수록 필요로 하는 요소 프린지의 수가 많아지게 되고, 결국 룩업 테이블의 크기가 너무 커지게 되는 문제점이 있다.

본 발명은 상기한 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 메모리 용량이 감소된 룩업 테이블을 이용한 홀로그램 생성 장치 및 방법을 제안함을 목적으로 한다. 본 발명이 제시하는 이외의 기술적 과제들은 하기의 설명을 통해 쉽게 이해될 수 있을 것이다.

본 발명은 상기한 목적을 달성하기 위해 안출된 것으로서, 룩업 테이블에 저장된 1차원 서브(sub) PFP(Principle Fringe Pattern)들을 이용하여 타겟으로부터 얻은 각 깊이 평면에 대하여 2차원 PFP를 복원하는 2차원 PFP 복원부; 복원된 2차원 PFP에 기반한 프리 CGH(pre-Computer Graphic Hologram) 패턴을 이용하여 홀로그램 정보를 생성하는 홀로그램 정보 생성부; 및 생성된 홀로그램 정보를 이용하여 상기 타겟과 관련된 홀로그램을 생성하는 홀로그램 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 홀로그램 생성 장치를 제안한다.

바람직하게는, 상기 2차원 PFP 복원부는 상기 2차원 PFP를 복원할 때 상기 1차원 서브 PFP로 하나의 변수를 가지는 PFP 또는 미리 선택된 삼각함수를 포함하는 PFP를 이용한다.

바람직하게는, 상기 2차원 PFP 복원부는 복원하려는 2차원 PFP의 크기나 영역을 결정하고 결정된 크기나 영역을 기초로 2차원 PFP를 복원한다.

바람직하게는, 상기 2차원 PFP 복원부는 복원하려는 2차원 PFP의 크기를 결정할 때 상기 경계점의 좌표, 상기 3차원 동영상에서 픽셀들 간의 간격, 및 상기 3차원 동영상의 해상도를 이용한다.

바람직하게는, 상기 홀로그램 정보 생성부는, 복원된 2차원 PFP 내에서 적어도 두개의 지점들을 선택하는 지점 선택부; 선택된 지점들 중 하나의 지점을 좌표 이동시켜 위치 이동된 2차원 PFP를 획득하는 위치 변화 PFP 획득부; 선택된 모든 지점들에 대하여 위치 이동된 2차원 PFP들이 획득되면 획득된 2차원 PFP들을 결합시키는 PFP 결합부; 및 결합된 2차원 PFP들로부터 미리 정해진 크기의 프리 CGH 패턴을 추출하여 상기 홀로그램 정보를 생성하는 CGH 패턴 기반 홀로그램 정보 생성부를 포함한다.

바람직하게는, 상기 CGH 패턴 기반 홀로그램 정보 생성부는 상기 미리 정해진 크기의 프리 CGH 패턴으로 상기 선택된 모든 지점들을 포함하는 프리 CGH 패턴을 추출한다.

바람직하게는, 상기 홀로그램 생성 장치는 각 2차원 PFP를 복수개의 1차원 서브 PFP들로 분리하고, 분리된 1차원 서브 PFP들을 이용하여 상기 룩업 테이블을 생성하는 룩업 테이블 생성부를 더욱 포함한다.

바람직하게는, 상기 홀로그램 생성 장치는 상기 타겟의 3차원 정보를 추출하며, 상기 3차원 정보로 상기 타겟의 깊이 정보와 밝기 정보를 추출하는 3차원 정보 추출부를 더욱 포함한다.

바람직하게는, 상기 홀로그램 생성 장치는 상기 깊이 정보에 기초한 각 깊이 평면에 위치하는 경계점의 좌표를 추출하는 경계점 좌표 추출부를 더욱 포함한다.

또한 본 발명은 룩업 테이블에 저장된 1차원 서브(sub) PFP(Principle Fringe Pattern)들을 이용하여 타겟으로부터 얻은 각 깊이 평면에 대하여 2차원 PFP를 복원하는 2차원 PFP 복원 단계; 복원된 2차원 PFP에 기반한 프리 CGH(pre-Computer Graphic Hologram) 패턴을 이용하여 홀로그램 정보를 생성하는 홀로그램 정보 생성 단계; 및 생성된 홀로그램 정보를 이용하여 상기 타겟과 관련된 홀로그램을 생성하는 홀로그램 생성 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 홀로그램 생성 방법을 제안한다.

바람직하게는, 상기 2차원 PFP 복원 단계는 상기 2차원 PFP를 복원할 때 상기 1차원 서브 PFP로 하나의 변수를 가지는 PFP 또는 미리 선택된 삼각함수를 포함하는 PFP를 이용한다.

바람직하게는, 상기 2차원 PFP 복원 단계는 복원하려는 2차원 PFP의 크기나 영역을 결정하고 결정된 크기나 영역을 기초로 2차원 PFP를 복원한다.

바람직하게는, 상기 2차원 PFP 복원 단계는 복원하려는 2차원 PFP의 크기를 결정할 때 상기 경계점의 좌표, 상기 3차원 동영상에서 픽셀들 간의 간격, 및 상기 3차원 동영상의 해상도를 이용한다.

바람직하게는, 상기 홀로그램 정보 생성 단계는, 복원된 2차원 PFP 내에서 적어도 두개의 지점들을 선택하는 지점 선택 단계; 선택된 지점들 중 하나의 지점을 좌표 이동시켜 위치 이동된 2차원 PFP를 획득하는 위치 변화 PFP 획득 단계; 선택된 모든 지점들에 대하여 위치 이동된 2차원 PFP들이 획득되면 획득된 2차원 PFP들을 결합시키는 PFP 결합 단계; 및 결합된 2차원 PFP들로부터 미리 정해진 크기의 프리 CGH 패턴을 추출하여 상기 홀로그램 정보를 생성하는 CGH 패턴 기반 홀로그램 정보 생성 단계를 포함한다.

바람직하게는, 상기 CGH 패턴 기반 홀로그램 정보 생성 단계는 상기 미리 정해진 크기에 부합하는 프리 CGH 패턴으로 상기 선택된 모든 지점들을 포함하는 프리 CGH 패턴을 추출한다.

바람직하게는, 상기 2차원 PFP 복원 단계 이전에, 각 2차원 PFP를 복수개의 1차원 서브 PFP들로 분리하고, 분리된 1차원 서브 PFP들을 이용하여 상기 룩업 테이블을 생성하는 룩업 테이블 생성 단계를 더욱 포함한다.

바람직하게는, 상기 룩업 테이블 생성 단계와 상기 2차원 PFP 복원 단계 사이에, 상기 타겟의 3차원 정보를 추출하며 상기 3차원 정보로 상기 타겟의 깊이 정보와 밝기 정보를 추출하는 3차원 정보 추출 단계를 더욱 포함한다.

바람직하게는, 상기 3차원 정보 추출 단계와 상기 2차원 PFP 복원 단계 사이에, 상기 깊이 정보에 기초한 각 깊이 평면에 위치하는 경계점의 좌표를 추출하는 경계점 좌표 추출 단계를 더욱 포함한다.

본 발명은 메모리 용량이 감소된 룩업 테이블을 이용한 홀로그램 생성 장치 및 방법을 제안함으로써 다음 효과를 얻을 수 있다. 첫째, 실시간 동영상 홀로그램 재생이 가능해진다. 둘째, 실시간으로 3차원 영상을 생성하는 것이 가능해진다.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 홀로그램 생성 장치를 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 2는 도 1에 도시된 홀로그램 정보 생성부의 내부 구성을 구체적으로 도시한 블록도이다.
도 3은 도 1에 도시된 홀로그램 생성 장치에 추가되는 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 4는 홀로그래피 기법을 이용하여 3차원 정보를 획득하는 방법을 설명하기 위한 참고도이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 홀로그램 생성 방법의 개념도이다.
도 6은 한 쌍의 1-D sub-PFP와 이를 이용하여 복구된 2-D PFP를 도시한 도면이다.
도 7은 자동차 영상으로부터 얻은 밝기 영상과 깊이 영상을 도시한 도면이다.
도 8은 PFP의 해상도에 따른 2-D PFP 복구에 걸리는 시간을 도시한 그래프이다.
도 9는 2-D PFP의 크기를 최소화하는 절차를 도시한 개념도이다.
도 10은 외곽 좌표 추출 및 복구된 2-D PFP를 도시한 도면이다.
도 11은 제안된 방법을 이용한 홀로그램 생성 절차를 도시한 개념도이다.
도 12는 제안된 방법을 이용하여 생성된 홀로그램 패턴의 복원 영상을 도시한 도면이다.
도 13은 홀로그램 파라미터에 따른 각각의 방식에서의 메모리 크기를 도시한 그래프이다.
도 14는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 홀로그램 생성 방법을 도시한 흐름도이다.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 본 발명의 바람직한 실시예들을 상세히 설명하기에 앞서 홀로그래피 기법을 이용하여 3차원 정보 획득하는 일반적인 원리 및 시스템에 대해서 먼저 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 홀로그램 생성 장치를 개략적으로 도시한 블록도이다. 도 1에 따르면, 홀로그램 생성 장치(100)는 2차원 PFP(Principle Fringe Pattern) 복원부(110), 홀로그램 정보 생성부(120), 홀로그램 생성부(130), 전원부(140) 및 주제어부(150)를 포함한다.

2차원 PFP 복원부(110)는 룩업 테이블에 저장된 1차원 서브(sub) PFP들을 이용하여 타겟으로부터 얻은 각 깊이 평면에 대하여 2차원 PFP를 복원하는 기능을 수행한다.

2차원 PFP 복원부(110)는 2차원 PFP를 복원할 때 1차원 서브 PFP로 하나의 변수를 가지는 PFP 또는 미리 선택된 삼각함수를 포함하는 PFP를 이용할 수 있다.

2차원 PFP 복원부(110)는 복원하려는 2차원 PFP의 크기나 영역을 결정하고 결정된 크기나 영역을 기초로 2차원 PFP를 복원할 수 있다. 이때, 2차원 PFP 복원부(110)는 복원하려는 2차원 PFP의 크기를 결정할 때 경계점의 좌표, 3차원 영상에서 픽셀들 간의 간격, 및 3차원 영상의 해상도를 이용할 수 있다.

홀로그램 정보 생성부(120)는 복원된 2차원 PFP에 기반한 프리 CGH(pre-Computer Graphic Hologram) 패턴을 이용하여 홀로그램 정보를 생성하는 기능을 수행한다.

홀로그램 정보 생성부(120)는 도 2에 도시된 바와 같이 지점 선택부(121), 위치 변화 PFP 획득부(122), PFP 결합부(123), 및 CGH 패턴 기반 홀로그램 정보 생성부(124)를 포함할 수 있다. 도 2는 도 1에 도시된 홀로그램 정보 생성부의 내부 구성을 구체적으로 도시한 블록도이다.

지점 선택부(121)는 복원된 2차원 PFP 내에서 적어도 두개의 지점들을 선택하는 기능을 수행한다.

위치 변화 PFP 획득부(122)는 선택된 지점들 중 하나의 지점을 좌표 이동시켜 위치 이동된 2차원 PFP를 획득하는 기능을 수행한다.

PFP 결합부(123)는 선택된 모든 지점들에 대하여 위치 이동된 2차원 PFP들이 획득되면 획득된 2차원 PFP들을 결합시키는 기능을 수행한다.

CGH 패턴 기반 홀로그램 정보 생성부(124)는 결합된 2차원 PFP들로부터 미리 정해진 크기의 프리 CGH 패턴을 추출하여 홀로그램 정보를 생성하는 기능을 수행한다. CGH 패턴 기반 홀로그램 정보 생성부(124)는 미리 정해진 크기의 프리 CGH 패턴으로 선택된 모든 지점들을 포함하는 프리 CGH 패턴을 추출할 수 있다.

홀로그램 생성부(130)는 생성된 홀로그램 정보를 이용하여 타겟과 관련된 홀로그램을 생성하는 기능을 수행한다.

전원부(140)는 홀로그램 생성 장치(100)를 구성하는 각 구성부에 전원을 공급하는 기능을 수행한다.

주제어부(150)는 홀로그램 생성 장치(100)를 구성하는 각 구성부의 전체 작동을 제어하는 기능을 수행한다.

홀로그램 생성 장치(100)는 도 3에 도시된 바와 같이 룩업 테이블 생성부(160), 3차원 정보 추출부(170) 및 경계점 좌표 추출부(180)를 더욱 포함할 수 있다. 도 3은 도 1에 도시된 홀로그램 생성 장치에 추가되는 구성을 개략적으로 도시한 블록도이다.

룩업 테이블 생성부(160)는 룩업 테이블을 생성하는 기능을 수행한다. 룩업 테이블 생성부(160)는 각 2차원 PFP를 복수개의 1차원 서브 PFP들로 분리하고, 분리된 1차원 서브 PFP들을 이용하여 룩업 테이블을 생성할 수 있다.

3차원 정보 추출부(170)는 타겟의 3차원 정보를 추출하는 기능을 수행한다. 3차원 정보 추출부(170)는 타겟의 3차원 정보로 타겟의 깊이 정보와 밝기 정보를 추출할 수 있다.

경계점 좌표 추출부(180)는 깊이 정보에 기초한 각 깊이 평면에 위치하는 경계점의 좌표를 추출하는 기능을 수행한다.

다음으로, 도 1 내지 도 3을 참조하여 설명한 홀로그램 생성 장치(100)를 일실시예를 들어 설명한다. 도 4는 홀로그래피 기법을 이용하여 3차원 정보를 획득하는 방법을 설명하기 위한 참고도이다. 이하 설명은 도 4를 참조한다.

홀로그램의 원리는 레이저에서 나온 광선을 2개로 나눠 하나의 광선은 직접 스크린을 비추게 하고, 다른 하나의 광선은 대상 물체에 비추는 것이다. 이때 직접 스크린을 비추는 광선을 기준파(reference wave; 참조광)라고 하고, 물체를 비추는 광선을 물체파(object wave)라고 한다.

물체파는 물체의 각 표면에서 반사돼 나오는 광선이므로 물체 표면에서부터 스크린까지의 거리에 따라 위상차가 각각 다르게 나타난다. 이때 변형되지 않은 기준파가 물체파와 간섭을 일으키며 생성한 간섭 무늬가 스크린에 저장된다. 이러한 간섭 무늬가 저장된 필름을 홀로그램이라고 한다.

컴퓨터적으로 생성한 홀로그램(CGH; Computer Generated Hologram, 이하 CGH로 약칭한다.) 패턴은 픽셀들의 (x,y,z) 좌표 값과 세기 값(a)에 의해 컴퓨터 계산으로 생성된다. CGH는 3차원 홀로그램 영상 획득에 사용된다. 도 4에서는 홀로그램의 기하학적 계산 모형을 나타낸다. 이하에서는 이러한 홀로그램을 중심으로 설명하지만, 본 발명이 이에 한정되지 않음은 물론이다.

홀로그램은 x-y 평면(430) 상에 위치해 있고, 물체의 p번째 점은 (x_p,y_p,z_p)(410)에 위치한다. a_p와 Φ_p는 각각 점들의 세기와 위상을 나타내고 이들은 컴퓨터에 의해서 아래 수식으로 계산된다.

홀로그램에서 복소 진폭 O(x,y)는 아래 수학식 1에 나타난 것처럼 물체파의 중첩에 의해 얻을 수 있다.

여기서 p는 물체를 구성하는 점(물체점)을 나타내고, N은 물체를 구성하는 총 점의 개수이다. a_p는 물체파의 세기를 나타내고, k는 파수 벡터로써, k=2π/λ로 정의된다. λ는 자유 공간상에서의 빛의 파장이다. r_p는 홀로그램에서 p번째 물체점과 점 (x,y,0)사이의 비스듬한 거리를 나타내는 것으로써, 아래 수학식 2에 의해 정의된다.

또한 평면파인 기준파의 복소 진폭 R(x,y)는 아래 수학식 3과 같다.

여기서 a_R과 θ_R은 각각 기준파의 세기와 기준파의 입사각을 나타낸다. 홀로그램 면에서의 전체적인 격자 세기 I(x,y)는 물체파 O(x,y)와 기준파 R(x,y) 사이의 간섭 패턴으로 수학식 4와 같이 나타난다.

수학식 4에서 ①은 기준파의 세기를 나타내고, ②는 물체파의 세기를 나타낸다. ③은 홀로그램 정보를 부분적으로 포함하고 있는 물체파와 기준파 사이의 간섭 패턴을 의미하며, 물체파의 공간 위치에 따른 위상 정보를 포함하고 있다.

아래 수학식 5에서 홀로그램 정보는 오직 ③에만 포함되어 있기 때문에 I(x,y)는 다음과 같이 표현할 수 있다.

즉, 기존의 광선추적 방식에서는 수학식 5에 의해서 홀로그램 패턴을 생성할 수 있게 된다. 하지만 수학식 5에서 보듯이 홀로그램 패턴을 생성하는 식은 상당히 복잡하여 실시간으로 생성하는 것이 어려운 문제가 있다.

이러한 문제점을 해결하기 위하여 임의의 물체공간 내의 모든 점들을 표현할 수 있는 요소 프린지 패턴을 미리 만들어 두고 생성하고자 하는 3차원 영상에 따라 각각의 요소 프린지 패턴을 불러와 홀로그램을 생성하는 룩업 테이블을 이용한 방법이 제안되었다.

이러한 구성 요소를 설명하기 전에 본 발명의 실시예가 전제하는 측면을 먼저 설명하면 다음과 같다. 일반적으로 이미지 공간은 이산적이지 않다. 그러나 인간의 시각 시스템의 능력은 제한되어 있기 때문에 이미지의 저하 없이 해상도를 선택할 수 있다. 이때 이산화 정도는 사람의 눈에 인지되지 않을 정도로 충분히 작아 연속적인 두 개의 점이 떨어져 있지 않고 연속적인 점으로 인식될 수 있어야 한다. 예를 들면, 인간은 3 milliradian의 간격을 갖는 두 점을 하나의 점으로 인식하게 된다. 따라서, 만약 500 mm 의 거리에서 영상을 본다면, 500 mm × 0.003 = 150 microns 이하의 간격의 점을 하나의 점으로 인식하게 된다. 따라서 이하에서는 수직, 수평의 이산화 정도를 150 micron으로 설정한다.

룩업 테이블을 이용하는 방법에서는 요소 프린지 패턴을 미리 생성해 두어야 한다. 이는 각각의 포인트를 표현할 수 있는 기준 밝기의 요소 프린지 패턴T(x, y; x_p, y_p, z_p)으로 이는 수학식 5를 이용하여 수학식 6과 같이 표현할 수 있다.

여기서, r_p는 p번째 점과 (x,y,0)사이의 거리로 수학식 2와 같이 주어진다.

이 방식에서는 홀로그램을 계산할 때 수학식 5와 같이 각 점에 대한 프린지 패턴을 필요할 때마다 계산하는 것이 아니라 미리 만들어놓은 각 점 (x_p,y_p,z_p)에 대한 프린지 패턴의 집합인 룩업 테이블을 이용하여 계산을 하게 된다. 따라서 룩업 테이블 방식에서 홀로그램 정보 I(x,y)는 최종적으로 수학식 7과 같이 주어지며, 식에서 N은 물체 포인트 수를 나타낸다.

이러한 룩업 테이블을 이용한 방식에서는 가능한 물체영상의 모든 포인트에 대해 미리 계산 해놓은 요소 프린지 패턴을 이용함으로써 홀로그램 합성 시 엄청난 속도의 증가를 가져왔다. 그러나 이 방식의 가장 큰 단점은 미리 계산해놓은 요소 프린지 패턴의 양이 워낙 많고 따라서 이를 저장할 LT의 메모리 또한 엄청나게 증가하게 된다. 예를 들어, LT 방식에서 물체공간이 100(가로) × 100(세로) × 100(깊이) 이고, 각 요소 프린지 패턴의 용량이 1MB라고 가정하면 전체 룩업 테이블의 메모리 용량은 1MB × 100 × 100 × 100 = 1 TB에 이르게 된다.

이러한 문제점들을 해결하기 위하여 기존의 룩업 테이블 방식과 같이 고속의 계산 속도는 그대로 유지하면서도 룩업 테이블의 메모리 용량을 획기적으로 줄일 수 있는 새로운 형태의 룩업 테이블인 N-LUT를 제안되었고 이를 이용한 디지털 홀로그램 고속생성 기법이 제안되었다. 즉, N-LUT 방식에서는 물체의 깊이 방향에 대한 요소 프린지 패턴만을 계산하여 저장하게 된다. 그리고 물체의 한 깊이 방향이 결정되면 그 면에 존재하는 물체 포인트들의 요소 프린지 패턴들은 사전에 계산되어 저장된 그 깊이의 요소 프린지 패턴을 각 물체 포인트까지 좌, 우로 이동시켜 프린지 패턴을 계산, 합산하여 그 깊이 평면에서의 홀로그램 패턴을 계산하게 된다. 같은 방법으로 모든 물체 깊이 평면에서 모든 홀로그램을 계산하여 합산함으로써 물체 전체에 대한 홀로그램 패턴을 계산하게 된다. 따라서 기존 룩업 테이블 방식은 가로, 세로, 깊이 모든 방향의 물체 포인트에 대한 요소 프린지 패턴의 저장이 요구되나, 제안된 N-LUT 방식에서는 단지 물체 깊이 방향에 대한 요소 프린지 패턴만의 사전 저장이 요구되기 때문에 메모리 요량이 크게 줄어들게 된다.

N-LUT 방법에서 역시 요소 프린지 패턴을 미리 생성해 두어야 한다. 즉, 각각의 요소 프린지 패턴 T(x, y; z_p)은 각 깊이에 대한 기준 세기의 프레넬 존 플레이트(Fresnel zone plate)가 되고 다음과 같이 표현할 수 있다.

여기서 r_p는 p번째 점과 (x, y, 0) 사이의 거리로 수학식 2와 같이 주어진다. 따라서, 새로이 제시되는 N-LT 방식에서는 물체의 깊이 방향에 대한 요소 프린지 패턴(이하, 기준 요소 프린지 패턴이라 지칭)만을 계산하여 저장하게 되고, 물체의 한 깊이 방향이 결정되면 그 면에 존재하는 물체 포인트들의 요소 프린지 패턴들은 사전에 저장된 기준 요소 프린지 패턴을 각 물체 포인트까지 이동시켜 프린지 패턴을 계산하여 그 깊이 평면에서의 홀로그램 패턴을 계산하게 된다. 같은 방법으로 모든 물체 깊이 평면에서 각각의 홀로그램을 계산하여 합산함으로써 물체 전체에 대한 홀로그램 패턴을 계산하게 된다. 따라서 룩업 테이블 방식에서 홀로그램 정보 I(x, y)는 최종적으로 수학식 9와 같이 표현할 수 있다.

이러한 N-LUT 방식을 이용하여 홀로그램 패턴을 고속으로 생성하고 복원할 수 있다. 하지만 이 방법을 동영상에 적용하기에는 여전히 많은 데이터 양으로 인해 실질적인 응용이 어려웠다.

본 발명에서는 기존의 홀로그램 고속 생성을 위한 N-LUT 기법의 성능은 유지하면서 메모리 용량을 획기적으로 줄일 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 홀로그램 생성 방법의 개념도이다. 도 5에 따르면, 제안된 방법은 다음과 같이 크게 다섯 부분으로 나눌 수 있다.

1. 1-D sub-PFP를 이용한 N-LUT의 생성(510)

2. 생성할 물체로부터의 3차원 정보 추출(520)

3. 물체로부터 각각의 깊이 평면에 대한 외곽 좌표 추출(530) 및 이 정보를 이용한 1-D sub-PFP로부터의 2-D PFP 복구(540)

4. 복구된 2-D PFP을 이용한 홀로그램 생성(550)

5. 생성된 CGH 패턴으로부터의 3차원 영상 복원(560)

이하 각 파트(1.~5.)에 대하여 설명한다.

1. 1-D sub-PFP를 이용한 N-LUT의 생성

제안된 방법에서는 삼각함수의 특성을 이용하여 1-D sub-PFP로부터 복구된 2-D PFP를 이용하여 홀로그램을 생성하게 된다. 수학식 10에서 볼 수 있듯이 삼각함수의 특성을 이용하여 2-D PFP는 1-D sub-PFP 4개의 텀으로 분리할 수 있다.

여기서 Δx=x-x_p, Δy=y-yp를 나타낸다. 수학식 10의 첫 번째 라인에서 볼 수 있듯이 2-D PFP는 x와 y 두 개의 변수에 의한 함수이다. 따라서 두 변수 모두에 의해 영향을 받게 된다. 하지만 세 번째 라인을 보면 각각의 텀은 x 또는 y 단 하나만의 변수에 의한 함수가 된다. 따라서 각각 한 변수만을 갖는 4개의 함수가 주어진다면, 이를 이용하여 2-D PFP를 복구할 수 있게 된다.

또한 수학식 10의 세 번째 줄에서 첫 번째와 두 번째 텀을 보면 같은 cos 함수이고 단지 변수만 다르다. 따라서 하나의 cos 함수만 가지고 있으면 두 텀으로 모두 사용할 수 있다. 또한 세 번째 텀과 네 번째 텀 역시 같은 sin 함수이고 변수만 다르게 된다. 따라서 이 역시 하나의 sin 함수만 가지고 있으면 두 텀을 사용할 수 있게 된다. 결과적으로 두 개의 sin, cos 함수만 가지고 있게 되면 홀로그램 생성에 사용되는 2-D PFP를 복구할 수 있게 된다.

도 6은 sin과 cos 함수로 이루어진 각각의 1-D sub-PFP, 그리고 이를 이용하여 복구된 2-D PFP를 나타낸다. 도 6에서 (a)는 1-D sine sub-PFP를 나타내며, (b)는 1-D cosine sub-PFP를 나타낸다. (c)는 복구된 2-D PFP를 나타낸다.

제안된 방법에서는 2-D PFP 대신 한 쌍의 1-D sub-PFP를 저장하기 때문에 메모리의 사용량이 획기적으로 줄어들게 된다. 예를 들어 기존의 방법에서 2-D PFP의 크기가 1,024 × 1,024라고 하면 2-D PFP의 메모리 용량은 1,024 × 1,024 × 8 bit = 1 MB가 된다. 하지만 제안하는 방법에서는 두 개의 1 × 1,024의 크기를 갖는 1-D sub-PFP가 필요하게 되고 결과적으로 메모리 크기는 2 × 1 × 1,024 × 8 bit = 2 KB가 된다. 따라서 제안된 방법이 기존의 방법에 비하여 512배 메모리가 감소한 것을 볼 수 있다.

2. 물체로부터 3차원 정보 추출

다음 단계로 홀로그램을 생성하고자 하는 3차원 물체로부터 밝기 정보 및 깊이 정보를 추출하게 된다. 도 7은 자동차 영상에 대하여 각각 추출된 밝기 정보와 깊이 정보를 나타낸다. 도 7에서 (a)는 밝기 영상을 나타내며, (b)는 깊이 영상을 나타낸다.

3. 입력 영상에 대한 외곽 좌표 추출 및 이 정보를 이용한 2-D PFP의 복구

기존의 N-LUT 방법에서는 미리 만들어진 2-D PFP를 사용하여 홀로그램을 생성하게 된다. 이 때 2-D PFP의 경우 미리 정해진 크기로 인하여 홀로그램 생성시에 사용되지 않는 영역이 존재하게 된다. 제안하는 방법에서는 1-D sub-PFP를 이용하여 2-D PFP를 복구한 다음 이를 이용하여 홀로그램을 생성하게 되어 2-D PFP의 복구 시간이 홀로그램 생성 시간에 영향을 미치게 된다. 따라서 2-D PFP 복구시에 2-D PFP의 전체 영역을 복구할 필요 없이 사용할 영역만을 복구하게 되면 홀로그램 생성에 필요한 시간을 단축할 수 있게 된다.

도 8은 1-D sub-PFP를 이용하여 2-D PFP로 복구할 때 PFP의 해상도에 따라 복구하는데 걸리는 시간을 나타낸다. 이를 보면 PFP의 해상도가 증가함에 따라 기하급수적으로 복구 시간이 늘어나는 것을 볼 수 있다. 따라서 필요로 하는 PFP의 크기를 적절히 조절하게 되면 2-D PFP 복구에 걸리는 시간을 줄일 수 있게 된다.

예를 들어 도 9의 (a)와 같이 같은 깊이 평면에 존재하는 4개의 점(A(x₁,y₁,z₁), B(x₂,y₂,z₁), C(x₃,y₃,z₁), D(x₄,y₄,z₁))으로 이루어진 물체가 있다고 했을 때 기존의 N-LUT 기법을 이용하여 홀로그램을 생성하는 방법을 도 9에 나타낸다. 도 9는 2-D PFP의 크기를 최소화하는 절차를 도시한 도면이다. 도 9에서 (a)는 한 깊이평면에 존재하는 4개의 점으로 이루어진 물체를 나타내며, (b)는 각각의 점을 표현하기 위해 선택된 영역을 나타낸다. (c)는 복구된 2-D PFP를 나타내며, (d)는 CGH 생성 절차를 나타낸다.

도 9의 (b)에 나타내듯이 point A에 대한 홀로그램을 계산하기 위하여 A'(x₁×disc,y₁×disc,z₁) 중심으로 하는 Region I을 추출한다. 마찬가지로 point B, C, D에 대한 홀로그램을 계산하기 위하여 Region II, III, IV가 추출된다. 마지막으로 이렇게 추출된 각각의 영역을 도 9의 (d)와 같이 모두 더해 주면 최종 홀로그램을 구할 수 있게 된다.

앞에서 언급한 것처럼 홀로그램을 생성하기 위하여 2-D PFP의 전체 영역을 사용할 수 있다. 하지만 PFP의 해상도가 커지면 2-D PFP를 복구하기 위한 시간이 길어지기 때문에 복구되는 2-D PFP의 크기를 최소화할 필요가 있게 된다. 도 10의 (c)는 크기를 최소화하여 복구한 2-D PFP를 나타내고 다음과 같이 표현할 수 있다.

여기서 h_x, h_y는 홀로그램의 수평, 수직 해상도를 나타내고, disc는 복원되는 홀로그램 영상의 각 점간의 간격을 타나낸다. 또한 x_leftmost, x_rightmost, y_top, y_bottom는 입력 영상의 해당 깊이 평면에서의 물체가 존재하는 각 방향의 외곽 좌표를 나타낸다.

도 10의 (a)는 도 7의 입력 영상에 대하여 임의의 깊이 평면의 정보에 대한 외곽 좌표를 추출한 것을 나타낸다. 도 10의 (b)와 (c)는 각각 최소화 기법을 이용하지 않고 복구한 2-D PFP와 최소화 기법을 이용하여 복구한 2-D PFP를 나타낸다. 도 10에서 볼 수 있듯이 제안된 방법을 사용한 것이 기존의 방법에 비하여 훨씬 크기가 작아진 것을 볼 수 있다.

4. 복구된 2-D PFP를 이용한 홀로그램의 생성

도 11은 제안된 방법을 이용하여 두 깊이 평면에 각각 존재하는 4개의 물체점에 대하여 홀로그램을 생성하는 절차를 나타낸다. 도 11의 샘플에서는 단지 두 개의 깊이 평면만이 존재하기 때문에 두 개의 복구된 2-D PFP만이 사용된다. 즉, 도 11의 (b)와 같이 (0,0,z₁)을 중심으로 하는 2-D PFP와 (0,0,z₂)을 중심으로 하는 복구된 2-D PFP가 사용된다. 그리고 이 두 2-D PFP를 이용하여 각각 중심에서 이동시켜 각각의 점에 대한 홀로그램을 계산하게 된다.

즉, Point A(-x₁,y₁,z₁)를 연산하기 위하여 도 11의 (c)와 같이 z₁에 해당하는 복구된 2-D PFP를 수평 방향으로 -x₁, 수직 방향으로 y₁ 만큼 이동시키게 된다. 마찬가지로 Point B, C, D에 대한 홀로그램 연산을 위하여 각각의 2-D PFP를 이동시키게 된다. 마지막으로 모두 이동한 2-D PFP들을 더하여 주고 미리 정해지 홀로그램의 크기 만큼을 추출하게 되면 최종 4개의 포인트에 대한 홀로그램을 생성하게 된다.

도 11은 제안된 방법을 이용한 홀로그램 생성 절차를 도시한 것이다. 도 11에서 (a)는 각각의 깊이 평면에 존재하는 입력 영상을 나타내며, (b)는 최소화하여 복구된 2-D PFP를 나타낸다. (c)는 복구된 2-D PFP의 입력 point의 위치에 대한 이동을 나타내며, (d)는 이동한 4개의 2-D PFP의 합을 나타낸다. (e)는 최종 생성된 홀로그램 패턴을 나타낸다.

5. 홀로그램으로부터 3차원 물체의 복원

도 12의 제안된 방법을 이용하여 두 깊이 평면에서 복원한 영상을 나타낸다. 도 12에서 (a)는 자동차의 뒷바퀴 부분에 초점을 맞추어 복원한 영상이고, (b)는 자동차의 앞바퀴에 초점을 맞추어 복원한 영상을 나타낸다. 이를 보면 각각의 초점에 맞추어 3차원적으로 잘 복원된 것을 볼 수 있다.

- 각 방식별 홀로그램 스펙에 따른 필요 메모리 공간

제안하는 방법은 기존의 LUT 및 N-LUT 방식에 비하여 적은 메모리 공간만으로 기존과 거의 같은 홀로그램 생성 효과를 얻을 수 있다. 도 13은 입력 3차원 영상의 크기((a) 참조), 홀로그램의 크기((b) 참조), 깊이평면의 수((c) 참조), 홀로그램의 픽셀 크기((d) 참조)에 따른 각 방법에서의 메모리 공간을 나타낸다. 여기서 기본적으로 입력 3차원 영상은 100×100×100의 크기를 갖고, 홀로그램의 크기와 픽셀 크기는 각각 1,000×1,000과 10㎛, 시청 거리는 500mm로 하고 각각의 파라미터를 변화시켰다.

도 13에서 (a)와 (b)는 입력 영상과 홀로그램의 크기에 따른 각각의 방법에서의 필요 메모리 용량을 나타낸다. 이를 보면 입력영상과 홀로그램의 해상도가 증가하면 필요 메모리 용량은 기하급수적으로 증가하여 LUT 방법에서는 TB급에 이르고 N-LUT 방법에서는 GB급에 이르게 된다. 하지만 제안하는 방법에서는 거의 증가가 없는 것을 볼 수 있다. 제안된 방법에서 필요 메모리 용량이 증가 하지만 MB급에 머물러 있는 것을 볼 수 있다.

도 13에서 (c)는 깊이평면의 수에 따른 각각의 방법에서의 필요 메모리 용량을 나타낸다. 이를 보면 모든 방법에서 깊이평면의 수가 늘어날수록 필요 메모리 용량이 선형적으로 증가하는 것을 볼 수 있다. 하지만 LUT 방법에서는 TB 급에 이르고 N-LUT 방법에서는 GB급에 이르지만 제안된 방법에서는 MB급에 머무르는 것을 볼 수 있다.

도 13에서 (d)는 홀로그램 픽셀 크기에 따른 필요 메모리 용량을 나타낸다. 이를 보면 LUT 방법에서는 픽셀의 크기와 필요 메모리 용량은 무관하다. 하지만 N-LUT 방법에서는 픽셀의 크기가 작을수록 이동하여야 하는 픽셀의 수가 늘어나게 되어 픽셀크기가 작아지게 되면 기하급수적으로 필요 메모리 용량이 늘어나게 되어 TB급에 이르게 된다. 하지만 제안된 방법에서 역시 픽셀의 크기가 작아질수록 필요로 하는 메모리 용량이 늘어나게 된다. 하지만 N-LUT 방법에서는 2D-PFP를 사용하기 때문에 필요 메모리 용량이 제곱으로 늘어나게 되나 제안된 방법에서는 1D-PFP를 사용하기 때문에 필요 메모리 용량이 선형적으로 늘어나게 된다. 따라서 제안된 방법에서는 필요 메모리 용량이 여전히 MB급에 머물러 있는 것을 볼 수 있다.

다음으로, 홀로그램 생성 장치의 홀로그램 생성 방법에 대해서 설명한다. 도 14는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 홀로그램 생성 방법을 도시한 흐름도이다. 이하 설명은 도 1 내지 도 3 및 도 14를 참조한다.

먼저, 2차원 PFP 복원부(110)가 룩업 테이블에 저장된 1차원 서브(sub) PFP(Principle Fringe Pattern)들을 이용하여 타겟으로부터 얻은 각 깊이 평면에 대하여 2차원 PFP를 복원한다(S10).

S10 단계에서 2차원 PFP 복원부(110)는 2차원 PFP를 복원할 때 1차원 서브 PFP로 하나의 변수를 가지는 PFP 또는 미리 선택된 삼각함수를 포함하는 PFP를 이용할 수 있다.

S10 단계에서 2차원 PFP 복원부(110)는 복원하려는 2차원 PFP의 크기나 영역을 결정하고 결정된 크기나 영역을 기초로 2차원 PFP를 복원할 수 있다. 이때, 2차원 PFP 복원부(110)는 복원하려는 2차원 PFP의 크기를 결정할 때 경계점의 좌표, 3차원 동영상에서 픽셀들 간의 간격, 및 3차원 동영상의 해상도를 이용할 수 있다.

S10 단계 이후, 홀로그램 정보 생성부(120)가 복원된 2차원 PFP에 기반한 프리 CGH(pre-Computer Graphic Hologram) 패턴을 이용하여 홀로그램 정보를 생성한다(S20).

S20 단계는 다음과 같이 구체적으로 수행될 수 있다. 먼저, 지점 선택부(121)가 복원된 2차원 PFP 내에서 적어도 두개의 지점들을 선택한다. 이후, 위치 변화 PFP 획득부(122)가 선택된 지점들 중 하나의 지점을 좌표 이동시켜 위치 이동된 2차원 PFP를 획득한다. 이후, PFP 결합부(123)가 선택된 모든 지점들에 대하여 위치 이동된 2차원 PFP들이 획득되면 획득된 2차원 PFP들을 결합시킨다. 이후, CGH 패턴 기반 홀로그램 정보 생성부(124)가 결합된 2차원 PFP들로부터 미리 정해진 크기의 프리 CGH 패턴을 추출하여 홀로그램 정보를 생성한다. CGH 패턴 기반 홀로그램 정보 생성부(124)는 미리 정해진 크기의 프리 CGH 패턴으로 선택된 모든 지점들을 포함하는 프리 CGH 패턴을 추출할 수 있다.

S20 단계 이후, 홀로그램 생성부(130)가 생성된 홀로그램 정보를 이용하여 타겟과 관련된 홀로그램을 생성한다(S30).

한편, S10 단계 이전에 룩업 테이블 생성부(160)가 룩업 테이블을 생성할 수 있다(S1). 룩업 테이블 생성부(160)는 각 2차원 PFP를 복수개의 1차원 서브 PFP들로 분리하고, 분리된 1차원 서브 PFP들을 이용하여 룩업 테이블을 생성할 수 있다.

한편, S1 단계와 S10 단계 사이에 3차원 정보 추출부(170)가 타겟의 3차원 정보를 추출할 수 있다(S2). 3차원 정보 추출부(170)는 타겟의 3차원 정보로 타겟의 깊이 정보와 밝기 정보를 추출할 수 있다.

한편, S2 단계와 S10 단계 사이에 경계점 좌표 추출부(180)가 깊이 정보에 기초한 각 깊이 평면에 위치하는 경계점의 좌표를 추출할 수 있다.

이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 수정, 변경 및 치환이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예 및 첨부된 도면들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예 및 첨부된 도면에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구 범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

100 : 홀로그램 생성 장치 110 : 2차원 PFP 복원부
120 : 홀로그램 정보 생성부 121 : 지점 선택부
122 : 위치 변화 PFP 획득부 123 : PFP 결합부
124 : CGH 패턴 기반 홀로그램 생성부 130 : 홀로그램 생성부
140 : 전원부 150 : 주제어부
160 : 룩업 테이블 생성부 170 : 3차원 정보 추출부
180 : 경계점 좌표 추출부

Claims (18)

1. 룩업 테이블에 저장된 1차원 서브(sub) PFP(Principle Fringe Pattern)들을 이용하여 타겟으로부터 얻은 각 깊이 평면에 대하여 2차원 PFP를 복원하며, 각 깊이 평면에 위치하는 경계점의 좌표, 3차원 동영상에서 픽셀들 간의 간격, 및 3차원 동영상의 해상도를 이용하여 복원하려는 2차원 PFP의 크기를 결정하고 결정된 크기를 기초로 2차원 PFP를 복원하는 2차원 PFP 복원부;
   복원된 2차원 PFP에 기반한 프리 CGH(pre-Computer Graphic Hologram) 패턴을 이용하여 홀로그램 정보를 생성하는 홀로그램 정보 생성부; 및
   생성된 홀로그램 정보를 이용하여 상기 타겟과 관련된 홀로그램을 생성하는 홀로그램 생성부
   를 포함하는 것을 특징으로 하는 홀로그램 생성 장치.
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 2차원 PFP 복원부는 상기 2차원 PFP를 복원할 때 상기 1차원 서브 PFP로 하나의 변수를 가지는 PFP 또는 미리 선택된 삼각함수를 포함하는 PFP를 이용하는 것을 특징으로 하는 홀로그램 생성 장치.
3. 삭제
4. 삭제
5. 제 1 항에 있어서,
   상기 홀로그램 정보 생성부는,
   복원된 2차원 PFP 내에서 적어도 두개의 지점들을 선택하는 지점 선택부;
   선택된 지점들 중 하나의 지점을 좌표 이동시켜 위치 이동된 2차원 PFP를 획득하는 위치 변화 PFP 획득부;
   선택된 모든 지점들에 대하여 위치 이동된 2차원 PFP들이 획득되면 획득된 2차원 PFP들을 결합시키는 PFP 결합부; 및
   결합된 2차원 PFP들로부터 미리 정해진 크기의 프리 CGH 패턴을 추출하여 상기 홀로그램 정보를 생성하는 CGH 패턴 기반 홀로그램 정보 생성부
   를 포함하는 것을 특징으로 하는 홀로그램 생성 장치.
6. 제 5 항에 있어서,
   상기 CGH 패턴 기반 홀로그램 정보 생성부는 상기 미리 정해진 크기에 부합하는 프리 CGH 패턴으로 상기 선택된 모든 지점들을 포함하는 프리 CGH 패턴을 추출하는 것을 특징으로 하는 홀로그램 생성 장치.
7. 제 1 항에 있어서,
   각 2차원 PFP를 복수개의 1차원 서브 PFP들로 분리하고, 분리된 1차원 서브 PFP들을 이용하여 상기 룩업 테이블을 생성하는 룩업 테이블 생성부
   를 더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 홀로그램 생성 장치.
8. 제 1 항에 있어서,
   상기 타겟의 3차원 정보를 추출하며, 상기 3차원 정보로 상기 타겟의 깊이 정보와 밝기 정보를 추출하는 3차원 정보 추출부
   를 더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 홀로그램 생성 장치.
9. 제 8 항에 있어서,
   상기 깊이 정보에 기초한 각 깊이 평면에 위치하는 경계점의 좌표를 추출하는 경계점 좌표 추출부
   를 더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 홀로그램 생성 장치.
10. 룩업 테이블에 저장된 1차원 서브(sub) PFP(Principle Fringe Pattern)들을 이용하여 타겟으로부터 얻은 각 깊이 평면에 대하여 2차원 PFP를 복원하며, 각 깊이 평면에 위치하는 경계점의 좌표, 3차원 동영상에서 픽셀들 간의 간격, 및 3차원 동영상의 해상도를 이용하여 복원하려는 2차원 PFP의 크기를 결정하고 결정된 크기를 기초로 2차원 PFP를 복원하는 2차원 PFP 복원 단계;
    복원된 2차원 PFP에 기반한 프리 CGH(pre-Computer Graphic Hologram) 패턴을 이용하여 홀로그램 정보를 생성하는 홀로그램 정보 생성 단계; 및
    생성된 홀로그램 정보를 이용하여 상기 타겟과 관련된 홀로그램을 생성하는 홀로그램 생성 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 홀로그램 생성 방법.
11. 제 10 항에 있어서,
    상기 2차원 PFP 복원 단계는 상기 2차원 PFP를 복원할 때 상기 1차원 서브 PFP로 하나의 변수를 가지는 PFP 또는 미리 선택된 삼각함수를 포함하는 PFP를 이용하는 것을 특징으로 하는 홀로그램 생성 방법.
12. 삭제
13. 삭제
14. 제 10 항에 있어서,
    상기 홀로그램 정보 생성 단계는,
    복원된 2차원 PFP 내에서 적어도 두개의 지점들을 선택하는 지점 선택 단계;
    선택된 지점들 중 하나의 지점을 좌표 이동시켜 위치 이동된 2차원 PFP를 획득하는 위치 변화 PFP 획득 단계;
    선택된 모든 지점들에 대하여 위치 이동된 2차원 PFP들이 획득되면 획득된 2차원 PFP들을 결합시키는 PFP 결합 단계; 및
    결합된 2차원 PFP들로부터 미리 정해진 크기의 프리 CGH 패턴을 추출하여 상기 홀로그램 정보를 생성하는 CGH 패턴 기반 홀로그램 정보 생성 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 홀로그램 생성 방법.
15. 제 14 항에 있어서,
    상기 CGH 패턴 기반 홀로그램 정보 생성 단계는 상기 미리 정해진 크기에 부합하는 프리 CGH 패턴으로 상기 선택된 모든 지점들을 포함하는 프리 CGH 패턴을 추출하는 것을 특징으로 하는 홀로그램 생성 방법.
16. 제 10 항에 있어서,
    각 2차원 PFP를 복수개의 1차원 서브 PFP들로 분리하고, 분리된 1차원 서브 PFP들을 이용하여 상기 룩업 테이블을 생성하는 룩업 테이블 생성 단계
    를 더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 홀로그램 생성 방법.
17. 제 10 항에 있어서,
    상기 타겟의 3차원 정보를 추출하며, 상기 3차원 정보로 상기 타겟의 깊이 정보와 밝기 정보를 추출하는 3차원 정보 추출 단계
    를 더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 홀로그램 생성 방법.
18. 제 17 항에 있어서,
    상기 깊이 정보에 기초한 각 깊이 평면에 위치하는 경계점의 좌표를 추출하는 경계점 좌표 추출 단계
    를 더욱 포함하는 것을 특징으로 하는 홀로그램 생성 방법.

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