KR102083584B1 - 홀로그램 패턴 생성 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

홀로그램 패턴을 생성함에 있어서, 깊이 양자화를 이용하는 방법 및 장치에 관한 것으로, 일 측면에 있어서, 홀로그램 패턴 생성 장치는 3차원 객체의 컬러 영상 정보 및 양자화된 깊이 레이어에 포함된 상기 3차원 객체의 포인트를 이용하여 홀로그램 평면에 상기 3차원 객체에 대응하는 홀로그램 패턴을 생성할 수 있다.

Description

홀로그램 패턴 생성 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR GENERATING HOLOGRAM PATTERN}
아래에서 설명하는 예들은 홀로그램 패턴을 생성함에 있어서, 깊이 영상을 이용하여 홀로그램 패턴을 생성하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
디지털 미디어 기기 및 영상 처리 기술이 발달함에 따라, 보다 선명하고 깨끗한 영상의 제공이 가능하게 되었다. 또한, 3D TV의 등장으로 가정에서도 입체감이 있는 영상을 체험할 수 있게 되었다. 그러나, 1시점 2D 영상 또는 2시점 스테레오 3D 영상 등과 같이 시점 정보를 반영하는 형태의 영상 기술에서는 사실적인 영상을 제공하는데 한계가 있다.
예를 들어, 스테레오 3D 영상의 경우, 시청자의 이동에 따른 운동 시차를 반영하지 못하는 어려움이 있고, 2시점 이상의 멀티뷰 3D 영상의 경우 최적의 시청 영역이 존재하여, 최적의 시청 영역을 벗어나는 경우 사실적인 깊이 값의 표현에 어려움이 있다.
홀로그램 기술은 빛의 세기 및 빛의 위상 정보를 이용하여 실제 3차원 객체를 정확히 재현할 수 있어서, 시점 수의 제한이 없고, 자연스러운 3차원 공간 표현 기술로서 각광을 받고 있다.
일 측면에 있어서, 홀로그램 패턴 생성 장치는 3차원 객체의 깊이 영상 정보에 기초하여, 깊이 영상의 깊이 레이어를 양자화하는 깊이 양자화부 및 상기 3차원 객체의 컬러 영상 정보 및 상기 양자화된 깊이 레이어에 포함된 상기 3차원 객체의 포인트를 이용하여 홀로그램 평면에 상기 3차원 객체에 대응하는 홀로그램 패턴을 생성하는 홀로그램 패턴 생성부를 포함할 수 있다.
상기 깊이 양자화부는 균일한 양자화 스텝으로 상기 깊이 영상에 포함된 전체 깊이 레이어들을 양자화할 수 있다.
상기 깊이 양자화부는 상기 깊이 영상의 픽셀의 깊이 값이 비트 깊이로 변환된 경우에, 상기 비트 깊이로 변환된 전체 깊이 샘플들을 동일한 개수의 샘플들을 포함하는 양자화 스텝으로 양자화함으로써, 상기 깊이 영상에 포함된 전체 깊이 레이어들을 양자화할 수 있다.
상기 깊이 양자화부는 상기 양자화 스텝의 샘플들 중에서 가장 작은 깊이 값을 가지는 샘플의 깊이 값을 상기 양자화 스텝의 인덱스로 결정함으로써, 상기 깊이 영상에 포함된 전체 깊이 레이어들을 양자화할 수 있다.
상기 깊이 양자화부는 비균일한 양자화 스텝으로 상기 깊이 영상에 포함된 전체 깊이 레이어들을 양자화할 수 있다.
상기 깊이 양자화부는 상기 깊이 영상의 픽셀의 깊이 값이 비트 깊이로 변환된 경우에, 상기 비트 깊이로 변환된 전체 깊이 샘플들을 서로 다른 개수의 샘플들을 포함하는 양자화 스텝으로 양자화함으로써, 상기 깊이 영상에 포함된 전체 깊이 레이어들을 양자화할 수 있다.
상기 깊이 양자화부는 상기 양자화 스텝의 샘플들 중에서 가장 작은 깊이 값을 가지는 샘플의 깊이 값을 상기 양자화 스텝의 인덱스로 결정함으로써, 상기 깊이 영상에 포함된 전체 깊이 레이어들을 양자화할 수 있다.
상기 깊이 양자화부는 상기 3차원 객체의 포인트의 거리가 가까울수록 적은 개수의 샘플들을 상기 양자화 스텝의 샘플들로 그룹핑하고, 상기 3차원 객체의 포인트의 거리가 멀수록 많은 개수의 샘플들을 상기 양자화 스텝의 샘플들로 그룹핑하는 그룹핑 결정부를 포함할 수 있다.
상기 깊이 양자화부는 상기 깊이 영상의 픽셀의 깊이 값과 상기 픽셀의 깊이 값으로부터 양자화를 통해 변환된 깊이 값이 매칭된 룩업 테이블 및 상기 룩업 테이블을 이용하여 상기 깊이 영상의 픽셀의 깊이 값을 변환하는 변환부를 포함할 수 있다.
다른 일 측면에 있어서, 홀로그램 패턴 생성 장치는 양자화된 깊이 레이어들 중 상기 양자화된 깊이 레이어에 포함된 상기 3차원 객체의 포인트의 개수가 임계 값 이하인 양자화된 깊이 레이어를 식별하는 식별부 및 상기 3차원 객체의 포인트의 개수가 임계 값 이하인 양자화된 깊이 레이어를 인접하는 깊이 레이어로 통합하는 통합부를 더 포함할 수 있다.
상기 홀로그램 패턴 생성부는 상기 포인트에 대응하는 홀로그램 패턴의 일부 패턴을 복제하여 상기 홀로그램 패턴을 생성할 수 있다.
일 측면에 있어서, 홀로그램 패턴 생성 방법은 3차원 객체의 깊이 영상 정보에 기초하여, 깊이 영상의 깊이 레이어를 양자화하는 단계 및 상기 3차원 객체의 컬러 영상 정보 및 상기 양자화된 깊이 레이어에 포함된 상기 3차원 객체의 포인트를 이용하여 홀로그램 평면에 상기 3차원 객체에 대응하는 홀로그램 패턴을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 양자화하는 단계는 균일한 양자화 스텝으로 상기 깊이 영상에 포함된 전체 깊이 레이어들을 양자화할 수 있다.
상기 양자화하는 단계는 상기 깊이 영상의 픽셀의 깊이 값이 비트 깊이로 변환된 경우에, 상기 비트 깊이로 변환된 전체 깊이 샘플들을 동일한 개수의 샘플들을 포함하는 양자화 스텝으로 양자화함으로써, 상기 깊이 영상에 포함된 전체 깊이 레이어들을 양자화할 수 있다.
상기 양자화하는 단계는 비균일한 양자화 스텝으로 상기 깊이 영상에 포함된 전체 깊이 레이어들을 양자화할 수 있다.
상기 양자화하는 단계는 상기 깊이 영상의 픽셀의 깊이 값이 비트 깊이로 변환된 경우에, 상기 비트 깊이로 변환된 전체 깊이 샘플들을 서로 다른 개수의 샘플들을 포함하는 양자화 스텝으로 양자화함으로써, 상기 깊이 영상에 포함된 전체 깊이 레이어들을 양자화할 수 있다.
상기 양자화하는 단계는 상기 3차원 객체의 포인트의 거리가 가까울수록 적은 개수의 샘플들을 상기 양자화 스텝의 샘플들로 그룹핑하고, 상기 3차원 객체의 포인트의 거리가 멀수록 많은 개수의 샘플들을 상기 양자화 스텝의 샘플들로 그룹핑하는 단계를 포함할 수 있다.
다른 일 측면에 있어서, 홀로그램 패턴 생성 방법은 양자화된 깊이 레이어들 중 상기 양자화된 깊이 레이어에 포함된 상기 3차원 객체의 포인트의 개수가 임계 값 이하인 양자화된 깊이 레이어를 식별하는 단계 및 상기 3차원 객체의 포인트의 개수가 임계 값 이하인 양자화된 깊이 레이어를 인접하는 깊이 레이어로 통합하는 단계를 더 포함할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 홀로그램 패턴 생성 장치의 블록도이다.
도 2는 제1 실시예에 따른 깊이 양자화부의 블록도이다.
도 3은 제2 실시예에 따른 깊이 양자화부의 블록도이다.
도 4는 다른 일 실시예에 따른 홀로그램 패턴 생성 장치의 블록도이다.
도 5는 일 실시예에 따른 홀로그램 패턴 생성 장치에서, 균일한 양자화 스텝으로 깊이 레이어를 양자화한 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 홀로그램 패턴 생성 장치에서, 비균일한 양자화 스텝으로 깊이 레이어를 양자화한 도면이다.
도 7은 일 실시예에 따른 홀로그램 패턴 생성 장치에서, 비트 깊이를 기준으로 깊이 레이어를 양자화한 도면이다.
도 8은 일 실시예에 따른 홀로그램 패턴 생성 장치에서, 양자화 된 깊이 레이어를 후처리 한 도면이다.
도 9는 일 실시예에 따른 홀로그램 패턴 생성 장치에서, 홀로그램 패턴을 생성하는 과정의 일례이다.
도 10은 일 실시예에 따른 홀로그램 패턴 생성 방법의 흐름도이다.
이하, 일측에 따른 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
홀로그램을 생성하는 방법 중, 컴퓨터에 의한 홀로그램 생성 방법 또는 디지털 홀로그램 생성(Computer Generated Hologram, CGH) 방법은 공간 상에 있는 3차원 객체를 모델링하고, 연산을 통해 홀로그램을 생성할 수 있다.
디지털 홀로그램 생성 방법은 광학 신호들을 근사화하여 연산 장치에 의한 수학적 연산으로, 홀로그램 패턴 또는 프린지 패턴(Fringe Pattern)을 얻는 기법으로, 1966년 Brown과 Lohmann에 의해 제안되었다. 디지털 홀로그램 생성 방법은 3차원 객체를 공간 포인트의 집합체로 정의하고, 3차원 객체를 구성하는 포인트 각각에 대한 포인트 홀로그램(예를 들어, Fresnel Zone Plate)을 계산하고, 합산함으로써, 3차원 객체에 대한 홀로그램 패턴을 생성할 수 있다.
3차원 객체의 포인트 수에 따라, 계산량 또는 복잡도가 결정될 수 있다. 3차원 객체 표현에 필요한 포인트의 수가 증가하면, 계산량이 증가하게 되며, 이로 인하여 실시간으로 홀로그램을 생성하는 것이 어렵게 된다.
홀로그램 패턴의 생성 방법으로는 하드웨어를 이용한 병렬 처리 계산 기법, 패턴 계산에 필요한 Wave Equation의 수학적 근사화를 통한 연산 방법이 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 홀로그램 패턴 생성 장치의 블록도이다.
도 1을 참조하면, 일 실시예에 따른 홀로그램 패턴 생성 장치는 깊이 양자화부(110) 및 홀로그램 패턴 생성부(120)를 포함할 수 있다.
깊이 양자화부(110)는 3차원 객체의 깊이 영상 정보에 기초하여, 깊이 영상의 깊이 레이어를 양자화할 수 있다. 깊이 영상은 복수의 깊이 레이어들을 포함할 수 있다. 깊이 영상 정보는 3차원 객체를 구성하는 포인트들의 깊이 값을 포함할 수 있다. 깊이 레이어는 깊이 영상의 깊이 값에 따라 세분화될 수 있다. 예를 들어, 깊이 영상이 8비트의 영상인 경우, 256개의 깊이 값을 가지는 샘플들로 세분화될 수 있고, 이 경우, 깊이 영상은 256개의 깊이 레이어를 포함할 수 있다.
예를 들어, 깊이 양자화부(110)는 256개의 깊이 레이어들을 적은 수의 깊이 레이어들로 양자화할 수 있다.
예를 들어, 깊이 양자화부(110)는 균일한 양자화 스텝(step)으로 깊이 영상에 포함된 전체 깊이 레이어들을 양자화할 수 있다. 양자화 스텝은 하나의 양자화 값을 가지는 양자화의 폭으로 정의될 수 있다. 균일한 양자화 스텝은 양자화 폭이 일정(uniform)한 경우를 의미한다. 예를 들어, 양자화의 폭은 양자화의 대상이 되는 샘플의 개수에 해당할 수 있다. 균일한 양자화 스텝은, 동일한 개수의 샘플들을 포함하는 양자화 스텝을 의미한다. 예를 들어, 깊이 양자화부(110)는 32개의 샘플들을 하나의 양자화 스텝으로 하여, 256개의 깊이 레이어들은 8개의 깊이 레이어로 양자화할 수 있다.
깊이 영상의 픽셀의 깊이 값이 비트 깊이로 변환된 경우에, 깊이 양자화부(110)는 비트 깊이로 변환된 전체 깊이 샘플들을 동일한 개수의 샘플들을 포함하는 양자화 스텝으로 양자화할 수 있다. 여기서, 전체 깊이 샘플들은 비트 깊이로 변환된 깊이 영상의 픽셀들의 깊이 값들에 대응할 수 있다. 그리고, 양자화를 통해 하나의 인덱스가 계산될 수 있다. 예를 들어, 깊이 영상이 8비트이면, 깊이 영상은 256개의 전체 깊이 샘플들로 구분될 수 있다. 깊이 양자화부(110)는 32개의 샘플들을 양자화함으로써, 하나의 인덱스를 계산할 수 있다. 32개의 샘플들을 하나의 양자화 스텝으로 구성함으로써, 256개의 전체 깊이 샘플들은 8개의 양자화 스텝을 이용하여 양자화될 수 있고, 양자화 결과 8개의 양자화된 깊이 레이어들이 생성될 수 있다.
깊이 양자화부(110)는 양자화 스텝의 샘플들 중에서 가장 작은 깊이 값을 가지는 샘플의 깊이 값을 양자화 스텝의 인덱스로 결정할 수 있다.예를 들어, 8개의 양자화 된 깊이 레이어는 각 양자화 스텝의 샘플들 중에서 가장 작은 깊이 값을 가지는 샘플의 깊이 값으로 대표 깊이 값이 결정될 수 있다.
다른 예로, 깊이 양자화부(110)는 양자화 스텝의 샘플들의 평균 깊이 값을 양자화 스텝의 인덱스로 결정할 수 있다.
또 다른 예로, 깊이 양자화부(110)는 양자화 스텝의 샘플들의 중간 깊이 값을 양자화 스텝의 인덱스로 결정할 수 있다.
또 다른 예로, 깊이 양자화부(110)는 양자화 스텝의 샘플들 중에서 가장 큰 깊이 값을 가지는 샘플의 깊이 값을 양자화 스텝의 인덱스로 결정할 수 있다.
예를 들어, 깊이 양자화부(110)는 비균일한 양자화 스텝으로 깊이 영상에 포함된 전체 깊이 레이어들을 양자화할 수 있다. 비균일한 양자화 스텝은 양자화 폭이 양자화 스텝 별로 다른 경우를 의미한다. 예를 들어, 양자화의 폭은 양자화의 대상이 되는 샘플의 개수에 해당할 수 있다. 비균일한 양자화 스텝은, 양자화 스텝 별로 서로 다른 개수의 샘플들을 포함한다.
깊이 영상의 픽셀의 깊이 값이 비트 깊이로 변환된 경우에, 깊이 양자화부(110)는 비트 깊이로 변환된 전체 깊이 샘플들을 서로 다른 개수의 샘플들을 포함하는 양자화 스텝으로 양자화할 수 있다. 깊이 양자화부(110)는 양자화를 통해 양자화 스텝 별로 하나의 인덱스를 계산할 수 있다. 예를 들어, 깊이 영상이 8비트이면, 깊이 영상은 256개의 전체 깊이 샘플들로 구분될 수 있다. 예를 들어, 깊이 양자화부(110)는 가장 작은 비트 깊이에서부터 64개의 샘플, 52개의 샘플, 48개의 샘플, 38개의 샘플, 28개의 샘플, 16개의 샘플, 6개의 샘플, 4개의 샘플들을 양자화함으로써, 8개의 인덱스를 계산할 수 있다. 서로 다른 개수의 샘플들이 8개의 양자화 스텝으로 구성될 수 있다. 256개의 전체 깊이 샘플들은 8개의 양자화 스텝을 이용하여 양자화될 수 있고, 영자화 8개의 양자화된 깊이 레이어들이 생성될 수 있다.
깊이 양자화부(110)는 양자화 스텝의 샘플들 중에서 가장 작은 깊이 값을 가지는 샘플의 깊이 값을 양자화 스텝의 인덱스로 결정할 수 있다.
깊이 양자화부(110)는 3차원 객체의 포인트가 사용자로부터 가까울수록 그룹핑 하는 샘플들의 개수를 감소시키고, 3차원 객체의 포인트가 사용자로부터 멀어질수록 그룹핑 하는 샘플들의 개수를 증가시킬 수 있다. 3차원 객체의 포인트가 사용자로부터 가까울수록 사용자에 의하여, 3차원 객체가 좀 더 세밀하게 식별될 수 있기 때문에, 깊이 영상이 좀 더 세분화될 필요가 있다. 이 경우, 양자화 스텝의 샘플 수를 줄임으로써, 양자화 된 깊이 레이어의 수가 증가될 수 있다. 반대로, 3차원 객체의 포인트가 사용자로부터 멀어질수록 사용자에 의하여, 3차원 객체가 식별되는 감이 떨어질 수 있기 때문에, 깊이 영상을 넓은 간격으로 양자화할 필요가 있다. 이 경우, 양자화 스텝의 샘플 수를 늘임으로써, 양자화 된 깊이 레이어의 수가 감소될 수 있다.
홀로그램 패턴 생성부(120)는 3차원 객체의 컬러 영상 정보 및 양자화된 깊이 레이어에 포함된 3차원 객체의 포인트를 이용하여 홀로그램 평면에 3차원 객체에 대응하는 홀로그램 패턴을 생성할 수 있다.
홀로그램 패턴 생성부(120)는 파장 물리 방정식(Wave Physics Equation)을 이용하여 홀로그램 패턴들을 생성하거나, 서브-홀로그램 및 RSI(Radical Symmetric Interpolation)에 기초한 홀로그램 생성 방법을 이용하여 홀로그램 패턴을 생성할 수 있다.
예를 들어 파장 물리 방정식을 이용할 경우, 홀로그램 패턴 생성부(120)는 수학식 1을 이용하여 홀로그램 패턴인 op(ξ, η)을 생성할 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112013032350911-pat00001
이때, ap는 홀로그램 패턴의 진폭이고, φp는 홀로그램 패턴의 위상이며, k는 참조파의 파수 (wave number)일 수 있다. 이때, k는 2π/λ로 정의될 수 있다. 또한, λ는 공간상에서의 빛의 파장이고, dp는 3차원 객체의 포인트 p와 홀로그램 평면 상의 점 (ξ, η)간의 거리일 수 있다. 이때, dp는 수학식 2로 정의될 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112013032350911-pat00002
홀로그램 패턴 생성부(120)는 수학식 1을 3차원 객체에 포함된 모든 포인트에 적용함으로써, 3차원 객체에 대응하는 홀로그램 패턴들을 생성할 수 있다.
RSI에 기초한 홀로그램 생성 방법을 이용하는 경우, 홀로그램 패턴 생성부(120)는 포인트에 대응하는 홀로그램 패턴의 일부 패턴을 복제하여 홀로그램 패턴을 생성할 수 있다.
구체적으로 홀로그램 패턴 생성부(120)는 포인트에 대응하는 홀로그램 패턴을 모두 계산하지 않고, 일부 영역만을 계산하여 먼저 생성할 수 있다. 그리고, 홀로그램 패턴 생성부(120)는 먼저 생성한 영역들을 복사하고 방향을 바꾸어 결합함으로써, 일부 영역의 홀로그램 패턴 계산으로 포인트에 대응하는 홀로그램 패턴을 생성할 수 있다.
홀로그램 패턴 생성부(120)가 RSI에 기초한 홀로그램 생성 방법을 이용하여 홀로그램 패턴을 생성하는 방법은 이하 도 9를 참조로 상세히 설명한다.
도 2는 제1 실시예에 따른 깊이 양자화부(110A)의 블록도이다.
도 2를 참조하면, 일 실시예에 따른 깊이 양자화부(110A)는 3차원 객체의 깊이 영상 정보에 기초하여, 깊이 영상의 깊이 레이어를 양자화할 수 있다. 깊이 영상은 복수의 깊이 레이어들을 포함할 수 있다. 깊이 영상 정보는 3차원 객체를 구성하는 포인트들의 깊이 값을 포함할 수 있다. 깊이 레이어는 깊이 영상의 깊이 값에 따라 세분화될 수 있다. 예를 들어, 깊이 영상이 8비트의 영상인 경우, 256개의 깊이 값을 가지는 샘플들로 세분화될 수 있고, 이 경우, 깊이 영상은 256개의 깊이 레이어를 포함할 수 있다. 예를 들어, 깊이 양자화부(110A)는 비균일한 양자화 스텝으로 깊이 영상에 포함된 전체 깊이 레이어들을 양자화할 수 있다. 비균일한 양자화 스텝은 양자화 폭이 양자화 스텝 별로 다른 경우를 의미한다. 예를 들어, 양자화의 폭은 양자화의 대상이 되는 샘플의 개수에 해당할 수 있다. 비균일한 양자화 스텝은, 양자화 스텝 별로 서로 다른 개수의 샘플들을 포함한다.
깊이 양자화부(110A)는 그룹핑 결정부(210)를 포함할 수 있다.
그룹핑 결정부(210)는 3차원 객체의 포인트의 거리가 가까울수록 적은 개수의 샘플들을 양자화 스텝의 샘플들로 그룹핑하고, 3차원 객체의 포인트의 거리가 멀수록 많은 개수의 샘플들을 양자화 스텝의 샘플들로 그룹핑 할 수 있다.
예를 들어, 8비트의 영상인 경우, 256개의 깊이 값으로 세분화된 전체 깊이 샘플들은 3차원 객체의 포인트의 거리가 가까울수록 적은 개수의 샘플들이 양자화 스텝의 샘플들로 그룹핑 될 수 있다. 반대로, 3차원 객체의 포인트의 거리가 멀수록 많은 개수의 샘플들이 양자화 스텝의 샘플들로 그룹핑 될 수 있다.
깊이 양자화부(110A)는 양자화 스텝에서 가장 작은 깊이 값을 가지는 샘플의 깊이 값을 양자화 스텝의 인덱스로 결정할 수 있다. 다른 예로, 양자화 스텝의 평균 깊이 값을 양자화 스텝의 인덱스로 결정할 수 있다. 또 다른 예로, 양자화 스텝에서 가장 큰 깊이 값을 가지는 샘플의 깊이 값을 양자화 스텝의 인덱스로 결정할 수 있다.
도 3은 제2 실시예에 따른 깊이 양자화부의 블록도이다.
도 3을 참조하면, 일 실시예에 따른 깊이 양자화부(110B)는 3차원 객체의 깊이 영상 정보에 기초하여, 깊이 영상의 깊이 레이어를 양자화할 수 있다. 깊이 영상은 복수의 깊이 레이어들을 포함할 수 있다. 깊이 영상 정보는 3차원 객체를 구성하는 포인트들의 깊이 값을 포함할 수 있다. 깊이 레이어는 깊이 영상의 깊이 값에 따라 세분화될 수 있다. 예를 들어, 깊이 영상이 8비트의 영상인 경우, 256개의 깊이 값을 가지는 샘플들로 세분화될 수 있고, 이 경우, 깊이 영상은 256개의 깊이 레이어를 포함할 수 있다.
깊이 양자화부(110B)는 룩업 테이블(310) 및 변환부(320)를 포함할 수 있다.
룩업 테이블(310)은 깊이 영상의 픽셀의 깊이 값과 픽셀의 깊이 값으로부터 양자화를 통해 변환된 깊이 값이 매칭된 정보를 포함할 수 있다.
깊이 양자화부(110B)는 양자화 과정에서, 각 픽셀 값 별로 각 픽셀의 깊이 값에 대한 변환 테이블을 미리 계산하고 룩업 테이블(Look Up table, LUT)(310)로 저장한 후, 룩업 테이블(310)을 사용하여 각 픽셀의 깊이 값을 변환할 수 있다. 예를 들어, 256개의 깊이 레이어들 각각의 깊이 값과 양자화를 통해 변환된 깊이 값이 매칭되어 룩업 테이블(310)에 저장될 수 있다.
변환부(320)는 룩업 테이블(310)을 이용하여 깊이 영상의 픽셀의 깊이 값을 변환할 수 있다.
도 4는 다른 일 실시예에 따른 홀로그램 패턴 생성 장치의 블록도이다.
도 4를 참조하면, 일 실시예에 따른 홀로그램 패턴 생성 장치는 깊이 양자화부(110C), 식별부(410), 통합부(420) 및 홀로그램 패턴 생성부(110C)를 포함할 수 있다.
깊이 양자화부(110C)는 3차원 객체의 깊이 영상 정보에 기초하여, 깊이 영상의 깊이 레이어를 양자화할 수 있다. 깊이 영상은 복수의 깊이 레이어들을 포함할 수 있다. 깊이 영상 정보는 3차원 객체를 구성하는 포인트들의 깊이 값을 포함할 수 있다. 깊이 레이어는 깊이 영상의 깊이 값에 따라 세분화될 수 있다.
식별부(410)는 양자화된 깊이 레이어들 중 양자화된 깊이 레이어에 포함된 3차원 객체의 포인트의 개수가 임계 값 이하인 양자화된 깊이 레이어를 식별할 수 있다. 임계 값은 시스템의 연산 처리 능력에 따라 결정될 수 있다. 너무 작은 수의 포인트가 양자화된 깊이 레이어에 포함되는 경우에는 계산을 간소화 함으로써, 시스템의 계산량 및 복잡도를 줄일 수 있다.
통합부(420)는 3차원 객체의 포인트의 개수가 임계 값 이하인 양자화된 깊이 레이어를 인접하는 양자화된 깊이 레이어로 통합할 수 있다. 통합부(420)는 식별부(410)에서 식별된 깊이 레이어를 인접하는 양자화된 깊이 레이어로 통합할 수 있다. 통합부(420)의 통합 결과, 3차원 객체의 포인트의 개수가 임계 값 이하인 양자화된 깊이 레이어의 깊이 값은 인접하는 양자화된 깊이 레이어의 깊이 값으로 통합될 수 있다.
홀로그램 패턴 생성부(120C)는 3차원 객체의 컬러 영상 정보 및 통합된 깊이 레이어에 포함된 3차원 객체의 포인트를 이용하여 홀로그램 평면에 3차원 객체에 대응하는 홀로그램 패턴을 생성할 수 있다.
도 5는 일 실시예에 따른 홀로그램 패턴 생성 장치에서, 균일한 양자화 스텝으로 깊이 레이어를 양자화한 도면이다.
도 5를 참조하면, 깊이 영상의 깊이 레이어들은 균일한 양자화 폭(510, 520)으로 양자화될 수 있다. 원본 깊이 레이어들의 깊이 값을 샘플로 하여, 원본 깊이 레이어들이 동일한 개수의 샘플들을 포함하는 양자화 스텝으로 양자화 되면, 양자화 된 깊이 레이어들의 깊이 값 간의 차이가 일정한 양자화 폭(510, 520)으로 양자화될 수 있다.
도 5의 예에서는 원본 깊이 레이어들이 균일한 양자화 폭을 가지는 6개의 양자화 된 깊이 레이어들로 양자화될 수 있다.
균일한 양자화 스텝(530, 540)의 샘플들이 그룹핑되어, 양자화될 수 있다. 도 5의 예에서는 그룹핑 된 샘플들 중에서 가장 작은 깊이 값을 가지는 샘플의 깊이 값이 양자화 된 깊이 레이어의 인덱스로 결정되었다. 하지만, 도 5의 예는 일 예일뿐, 양자화 된 깊이 레이어의 인덱스가 도 5의 예로 한정되지는 않는다.
도 6 은 일 실시예에 따른 홀로그램 패턴 생성 장치에서, 비균일한 양자화 스텝으로 깊이 레이어를 양자화한 도면이다.
도 6을 참조하면, 깊이 영상의 깊이 레이어들은 비균일한 양자화 폭(610, 620)으로 양자화 될 수 있다. 원본 깊이 레이어들의 깊이 값을 샘플로 하여, 원본 깊이 레이어들이 각각 서로 다른 개수의 샘플들을 포함하는 양자화 스텝으로 양자화 되면, 양자화 된 깊이 레이어의 깊이 값 간의 차이가 서로 다른 양자화 폭(610, 620)으로 양자화될 수 있다.
도 6의 예에서는 원본 깊이 레이어들이 비균일한 양자화 폭을 가지는 6개의 양자화 된 깊이 레이어들로 양자화될 수 있다.
비균일한 양자화 스텝(630, 640)의 샘플들이 그룹핑되어, 양자화 될 수 있다. 도 6의 예에서는 그룹핑 된 샘플들 중에서 가장 작은 깊이 값을 가지는 샘플의 깊이 값이 양자화 된 깊이 레이어의 인덱스로 결정되었다. 하지만, 도 6의 예는 일 예일뿐, 양자화 된 깊이 레이어의 인덱스가 도 5의 예로 한정되지는 않는다.
도 7은 일 실시예에 따른 홀로그램 패턴 생성 장치에서, 비트 깊이를 기준으로 깊이 레이어를 양자화한 도면이다..
도 7의 (a)를 참조하면, 픽셀의 비트 깊이(bit depth)를 기준으로, 양자화된 깊이 레이어의 누적 깊이 값이 표시된다. 예를 들어, 8비트의 깊이 영상의 경우, 256개의 전체 깊이 샘플로 구분될 수 있는데, 256개의 전체 깊이 샘플들을 동일한 8개의 양자화 스텝으로 표시하고자 하는 경우, 0~31, 32~63 등과 같이 256/8=32개의 샘플들을 양자화 함으로써, 8개의 양자화 스텝 각각은 하나의 인덱스로 표현될 수 있다.
양자화된 깊이 레이어(710)는 0~31샘플들을 양자화하여 생성될 수 있고, 양자화된 깊이 레이어(720)는 32~63샘플들을 양자화하여 생성될 수 있다. 32개의 샘플들을 양자화함으로써, 깊이 영상이 8개의 양자화 된 깊이 레이어들로 양자화될 수 있다.
도 7의 (b)를 참조하면, (a)의 양자화 된 깊이 레이어의 누적 깊이 값을 반영한 히스토그램을 나타낸다.
도 8 은 일 실시예에 따른 홀로그램 패턴 생성 장치에서, 양자화 된 깊이 레이어를 후처리 한 도면이다.
도 8의 (a)를 참조하면, 3차원 객체의 포인트들 중도 7의 양자화된 깊이 레이어(720)에 위치한 포인트 수가 미리 정해진 임계 값 이하여서, 양자화된 깊이 레이어(720)에 포함된 포인트들의 깊이 값이 양자화된 깊이 레이어(710)의 깊이 값으로 통합될 수 있다.
통합된 결과, 통합된 깊이 레이어(810)는 동일한 깊이 값을 가지도록 후처리(postprocess)될 수 있다. 통합된 깊이 레이어(820)도 동일한 깊이 값을 가지도록 후처리될 수 있다. 통합 시, 인접하는 깊이 레이어들 중, 작은 깊이 값을 가지는 깊이 레이어로 통합될 수 있다. 다른 예로, 인접하는 깊이 레이어들 중, 큰 깊이 값을 가지는 깊이 레이어로 통합될 수 있다.
비트 깊이 만을 기준으로 양자화를 실시하게 되면, 유사한 깊이 범위에 대해서는 동일한 깊이 레이어로 통합하여 효율이 증가하는 반면, 포인트의 수는 작지만 깊이 값의 범위가 크게 달라, 깊이 레이어가 많은 경우, 깊이 레이어의 수가 많아져서, 포인트가 적게 존재하는 깊이 레이어가 많아질 수 있다. 따라서, 후처리 과정을 통해 포인트의 수가 임계 값 이하인 경우, 해당 깊이 레이어를 인접 깊이 레이어로 통합함으로써, 계산에 필요한 깊이 레이어의 수를 줄일 수 있다.
도 8의 (b)를 참조하면, (a)의 후처리된 깊이 레이어의 누적 깊이 값을 반영한 히스토그램을 나타낸다.
도 9는 일 실시예에 따른 홀로그램 패턴 생성 장치에서, 홀로그램 패턴을 생성하는 과정의 일례이다.
단계(910)에서 도 1의 홀로그램 패턴 생성부(120)는 홀로그램 중에서 먼저 생성할 영역(911)을 설정할 수 있다.
홀로그램 패턴 생성부(120)는 영역(911)에 대응하는 홀로그램 패턴을 생성할 수 있다. 예를 들어, 제1 홀로그램 생성부(120)는 도 9에 도시된 바와 같이 홀로그램 패턴의 동심원들의 두께를 나타내는 점들(912)을 계산하고, 계산한 점을 회전하여 영역(911)에 대응하는 홀로그램 패턴을 생성할 수 있다.
단(920)에서 홀로그램 패턴 생성부(120)는 단계(910)에서 생성한 홀로그램 패턴의 영역(911)들을 복제할 수 있다.
구체적으로 홀로그램 패턴 생성부(120)는 영역(911)을 복제하고 복제한 영역을 270도 회전하여 영역(921)에 대응하는 홀로그램 패턴을 생성할 수 있다. 또한, 홀로그램 패턴 생성부(120)는 영역(911)을 복제하고 복제한 영역을 180도 회전하여 영역(922)에 대응하는 홀로그램 패턴을 생성할 수 있다.
그리고, 홀로그램 패턴 생성부(120)는 영역(911)을 복제하고 복제한 영역을 90도 회전하여 영역(923)에 대응하는 홀로그램 패턴을 생성할 수 있다.
단계(930)에서 홀로그램 패턴 생성부(120)는 단계(920)에서 생성된 영역들을 결합하여 홀로그램 패턴을 생성할 수 있다. 구체적으로 홀로그램 패턴 생성부(120)는 영역(911), 영역(921), 영역(922), 및 영역(923)을 결합하여 홀로그램 패턴을 생성할 수 있다.
도 10은 일 실시예에 따른 홀로그램 패턴 생성 방법의 흐름도이다.
도 10을 참조하면, 1010단계에서, 일 실시예에 따른 홀로그램 패턴 생성 장치는 3차원 객체의 깊이 영상 정보에 기초하여, 깊이 영상의 깊이 레이어를 양자화할 수 있다.
일 실시예에 따른 홀로그램 패턴 생성 장치는 균일한 양자화 스텝으로 깊이 영상에 포함된 전체 깊이 레이어들을 양자화할 수 있다.
일 실시예에 따른 홀로그램 패턴 생성 장치는 상기 깊이 영상의 픽셀의 깊이 값이 비트 깊이로 변환된 경우에, 비트 깊이로 변환된 전체 깊이 샘플들을 동일한 개수의 샘플들을 포함하는 양자화 스텝으로 양자화할 수 있다. 여기서, 전체 깊이 샘플들은 비트 깊이로 변환된 깊이 영상의 픽셀들의 깊이 값들에 대응할 수 있다. 그리고, 양자화를 통해 하나의 인덱스가 계산될 수 있다.
일 실시예에 따른 홀로그램 패턴 생성 장치는 비균일한 양자화 스텝으로 깊이 영상에 포함된 전체 깊이 레이어들을 양자화할 수 있다.
일 실시예에 따른 홀로그램 패턴 생성 장치는 상기 깊이 영상의 픽셀의 깊이 값이 비트 깊이로 변환된 경우에, 비트 깊이로 변환된 전체 깊이 샘플들을 서로 다른 개수의 샘플들을 포함하는 양자화 스텝으로 양자화할 수 있다. 일 실시예에 따른 홀로그램 패턴 생성 장치는 양자화를 통해 양자화 스텝 별로 하나의 인덱스를 계산할 수 있다.
일 실시예에 따른 홀로그램 패턴 생성 장치는 3차원 객체의 포인트의 거리가 가까울수록 적은 개수의 샘플들을 그룹핑할 수 있다. 일 실시예에 따른 홀로그램 패턴 생성 장치는 3차원 객체의 포인트의 거리가 멀수록 많은 개수의 샘플들을 그룹핑할 수 있다.
일 실시예에 따른 홀로그램 패턴 생성 장치는 양자화된 깊이 레이어들 중 양자화된 깊이 레이어에 포함된 3차원 객체의 포인트의 개수가 임계 값 이하인 양자화된 깊이 레이어를 식별하고, 3차원 객체의 포인트의 개수가 임계 값 이하인 양자화된 깊이 레이어를 인접하는 깊이 레이어로 통합할 수 있다.
1020단계에서, 일 실시예에 따른 홀로그램 패턴 생성 장치는 3차원 객체의 컬러 영상 정보 및 양자화된 깊이 레이어에 포함된 3차원 객체의 포인트를 이용하여 홀로그램 평면에 3차원 객체에 대응하는 홀로그램 패턴을 생성할 수 있다.
일 실시예에 따른 홀로그램 패턴 생성 장치는 3차원 객체의 포인트를 나타내는 깊이 영상의 깊이 레이어의 수를 최적화함으로써, 홀로그램 패턴을 생성함에 있어서, 3차원 객체의 실제 깊이감(sense)을 유지하면서도, 깊이 레이어의 수를 최소화할 수 있다.
일 실시예에 따른 홀로그램 패턴 생성 장치는 DSP(Digital Signal Processor), CPU(Central Processing Unit), GPU(Graphic Processing Unit)와 같은 연산 장치를 이용하여, 홀로그램 표시를 위한 3차원 디스플레이를 구현함에 있어서 실시간 디지털 홀로그램을 생성할 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 실행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 실행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (18)

  1. 3차원 객체의 깊이 영상 정보에 기초하여, 깊이 영상의 깊이 레이어를 양자화하는 깊이 양자화부;
    양자화된 깊이 레이어들 중 상기 양자화된 깊이 레이어에 포함된 상기 3차원 객체의 포인트의 개수가 임계 값 이하인 양자화된 깊이 레이어를 식별하는 식별부;
    상기 3차원 객체의 포인트의 개수가 임계 값 이하인 양자화된 깊이 레이어를 인접하는 깊이 레이어로 통합하는 통합부; 및
    상기 3차원 객체의 컬러 영상 정보 및 상기 양자화된 깊이 레이어에 포함된 상기 3차원 객체의 포인트를 이용하여 홀로그램 평면에 상기 3차원 객체에 대응하는 홀로그램 패턴을 생성하는 홀로그램 패턴 생성부
    를 포함하는 홀로그램 패턴 생성 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 깊이 양자화부는
    균일한 양자화 스텝으로 상기 깊이 영상에 포함된 전체 깊이 레이어들을 양자화하는
    홀로그램 패턴 생성 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 깊이 양자화부는
    상기 깊이 영상의 픽셀의 깊이 값이 비트 깊이로 변환된 경우에, 상기 비트 깊이로 변환된 전체 깊이 샘플들을 동일한 개수의 샘플들을 포함하는 양자화 스텝으로 양자화함으로써, 상기 깊이 영상에 포함된 전체 깊이 레이어들을 양자화하는
    홀로그램 패턴 생성 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 깊이 양자화부는
    상기 양자화 스텝의 샘플들 중에서 가장 작은 깊이 값을 가지는 샘플의 깊이 값을 상기 양자화 스텝의 인덱스로 결정함으로써, 상기 깊이 영상에 포함된 전체 깊이 레이어들을 양자화하는
    홀로그램 패턴 생성 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 깊이 양자화부는
    비균일한 양자화 스텝으로 상기 깊이 영상에 포함된 전체 깊이 레이어들을 양자화하는
    홀로그램 패턴 생성 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 깊이 양자화부는
    상기 깊이 영상의 픽셀의 깊이 값이 비트 깊이로 변환된 경우에, 상기 비트 깊이로 변환된 전체 깊이 샘플들을 서로 다른 개수의 샘플들을 포함하는 양자화 스텝으로 양자화함으로써, 상기 깊이 영상에 포함된 전체 깊이 레이어들을 양자화하는
    홀로그램 패턴 생성 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 깊이 양자화부는
    상기 양자화 스텝의 샘플들 중에서 가장 작은 깊이 값을 가지는 샘플의 깊이 값을 상기 양자화 스텝의 인덱스로 결정함으로써, 상기 깊이 영상에 포함된 전체 깊이 레이어들을 양자화하는
    홀로그램 패턴 생성 장치.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 깊이 양자화부는
    상기 3차원 객체의 포인트의 거리가 가까울수록 적은 개수의 샘플들을 상기 양자화 스텝의 샘플들로 그룹핑하고, 상기 3차원 객체의 포인트의 거리가 멀수록 많은 개수의 샘플들을 상기 양자화 스텝의 샘플들로 그룹핑하는 그룹핑 결정부
    를 포함하는 홀로그램 패턴 생성 장치.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 깊이 양자화부는
    상기 깊이 영상의 픽셀의 깊이 값과 상기 픽셀의 깊이 값으로부터 양자화를 통해 변환된 깊이 값이 매칭된 룩업 테이블; 및
    상기 룩업 테이블을 이용하여 상기 깊이 영상의 픽셀의 깊이 값을 변환하는 변환부
    를 포함하는 홀로그램 패턴 생성 장치.
  10. 삭제
  11. 제1항에 있어서,
    상기 홀로그램 패턴 생성부는
    상기 포인트에 대응하는 홀로그램 패턴의 일부 패턴을 복제하여 상기 홀로그램 패턴을 생성하는
    홀로그램 패턴 생성 장치.
  12. 3차원 객체의 깊이 영상 정보에 기초하여, 깊이 영상의 깊이 레이어를 양자화하는 단계;
    양자화된 깊이 레이어들 중 상기 양자화된 깊이 레이어에 포함된 상기 3차원 객체의 포인트의 개수가 임계 값 이하인 양자화된 깊이 레이어를 식별하는 단계;
    상기 3차원 객체의 포인트의 개수가 임계 값 이하인 양자화된 깊이 레이어를 인접하는 깊이 레이어로 통합하는 단계; 및
    상기 3차원 객체의 컬러 영상 정보 및 상기 양자화된 깊이 레이어에 포함된 상기 3차원 객체의 포인트를 이용하여 홀로그램 평면에 상기 3차원 객체에 대응하는 홀로그램 패턴을 생성하는 단계
    를 포함하는 홀로그램 패턴 생성 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 양자화하는 단계는
    균일한 양자화 스텝으로 상기 깊이 영상에 포함된 전체 깊이 레이어들을 양자화하는
    홀로그램 패턴 생성 방법.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 양자화하는 단계는
    상기 깊이 영상의 픽셀의 깊이 값이 비트 깊이로 변환된 경우에, 상기 비트 깊이로 변환된 전체 깊이 샘플들을 동일한 개수의 샘플들을 포함하는 양자화 스텝으로 양자화함으로써, 상기 깊이 영상에 포함된 전체 깊이 레이어들을 양자화하는
    홀로그램 패턴 생성 방법.
  15. 제12항에 있어서,
    상기 양자화하는 단계는
    비균일한 양자화 스텝으로 상기 깊이 영상에 포함된 전체 깊이 레이어들을 양자화하는
    홀로그램 패턴 생성 방법.
  16. 제12항에 있어서,
    상기 양자화하는 단계는
    상기 깊이 영상의 픽셀의 깊이 값이 비트 깊이로 변환된 경우에, 상기 비트 깊이로 변환된 전체 깊이 샘플들을 서로 다른 개수의 샘플들을 포함하는 양자화 스텝으로 양자화함으로써, 상기 깊이 영상에 포함된 전체 깊이 레이어들을 양자화하는
    홀로그램 패턴 생성 방법.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 양자화하는 단계는
    상기 3차원 객체의 포인트의 거리가 가까울수록 적은 개수의 샘플들을 상기 양자화 스텝의 샘플들로 그룹핑하고, 상기 3차원 객체의 포인트의 거리가 멀수록 많은 개수의 샘플들을 상기 양자화 스텝의 샘플들로 그룹핑하는 단계
    를 포함하는 홀로그램 패턴 생성 방법.
  18. 삭제
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