KR20090091909A - 원형매핑 모델과 보간법을 복합 사용하여 부피형 3차원영상 재생 장치 - Google Patents

원형매핑 모델과 보간법을 복합 사용하여 부피형 3차원영상 재생 장치

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KR20090091909A
KR20090091909A KR1020080017132A KR20080017132A KR20090091909A KR 20090091909 A KR20090091909 A KR 20090091909A KR 1020080017132 A KR1020080017132 A KR 1020080017132A KR 20080017132 A KR20080017132 A KR 20080017132A KR 20090091909 A KR20090091909 A KR 20090091909A
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Abstract

본 발명은 3차원 집적 영상 기술에서 원형매핑 모델과 보간법을 복합 사용하여 부피형 3차원 영상을 재생하는 장치를 제공하기 위한 것으로, 3차원 물체를 픽업하여 요소 영상을 획득하는 영상픽업부와; 상기 픽업부에서 획득된 2차원 요소 영상을 특정 위치의 거리에 원형매핑 모델과 보간법을 복합 사용하여 부피형 3차원 영상을 복원할 수 있는 컴퓨터적 복원부;를 포함하여 구성함으로서, 컴퓨터적으로 복원되는 부피형 3차원 영상의 해상도를 향상시킬 수 있는 시스템 구조를 가지게 되는 것이다.

Description

원형매핑 모델과 보간법을 복합 사용하여 부피형 3차원 영상 재생 장치 {Apparatus for volumetric image computational reconstruction by combined use of a round-type mapping model and an interpolation method}
본 발명은 부피형 3차원 영상 재생 기법으로 재생되는 3차원 영상의 해상도 저하 문제를 해결하기 위해 방법 및 장치에 관한 것으로, 특히 집적 영상 기술에서 픽업된 2차원 요소 영상에서 해상도가 향상된 3차원 영상 재생 기법을 제안함으로써, 부피형 3차원 영상 재생 장치를 제공하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
3D 디스플레이 기술 중에 하나인 집적 영상 (Integral imaging) 방식은 백색광을 이용하여 3D 물체를 저장하고 복원할 수 있는 기술로서 1908년에 Lippmann에 의해서 처음 제안된 이후로 많은 연구가 수행되어 왔다. 집적 영상 방식은 오토스테레오스코피(Autosterescopy) 방식으로서 스테레오스코피 방식에서 나타나는 관찰자의 시각적 피로감이 없고 연속적인 시점과 수평, 수직시차를 모두 제공할 수 있는 장점을 가지지만, 재생 영상의 질이 떨어지고 해상도가 낮고 시야각이 제한되는 점 등의 단점도 있다. 따라서 최근 이 집적 영상 기술에서 광학적 집적 영상 재생 방식의 단점을 극복하기 위해서 컴퓨터를 이용한 집적 영상 재생 방식 (Computational Integral Imaging Reconstruction)이 활발하게 연구되고 있다.
컴퓨터 집적 영상 재생 방법은 크게 도 1과 같은 두 종류의 컴퓨터 재생 방법으로 나눌 수 있다. 첫 번째는 2001년 Arimoto와 Javidi는 관찰자를 기준으로 3D 영상을 복원하는 컴퓨터 집적 영상 재생 방법을 제안하였다. 그 기본적인 개념은 도 1(a)과 같다. 이 방식에서 관찰자는 렌즈 배열을 통과하여 각 렌즈별로 하나의 요소영상 픽셀을 관찰하게 된다. 따라서 관찰자가 직접 보게 되는 3D 영상의 해상도는 렌즈 배열의 렌즈 개수와 동일하며 매우 낮다. 하지만 관찰자는 다양한 각도 재생되는 3D 영상을 관찰할 수 있다. 이와는 달리 2004년에 평면기반의 컴퓨터 집적 영상 재생 방식이 제안되었다. 이 평면기반 컴퓨터 집적 영상 재생 방식은 3D 영상을 일정한 거리에 놓인 출력 평면(output plane)에서 재생하는 방식이다. 이 경우 재생되는 3D 영상은 영상 재생의 평면의 위치에 따라 달라진다. 이러한 평면기반 컴퓨터 집적 영상 재생 방식의 특성을 잘 이용한 광학적 3D 물체 인식과 3D 상관기에 대한 연구가 최근 활발히 연구되고 있다.
평면기반 컴퓨터 집적 영상 재생 기술을 사용하는 3D 패턴 인식 방법에서는 컴퓨터 집적 영상 재생 기술에서 얻어지는 평면 3D 복원 영상들의 상호상관(Cross-correlation) 기반으로 이루어진다. 그러나 이 방법의 3D 패턴 인식 성능은 컴퓨터 집적 영상 재생 기술에서 얻어지는 평면 영상의 해상도에 의존적이다. 따라서 이러한 평면 3D 영상의 해상도를 향상시킬 필요가 있다. 또한 기존의 방식에서는 요소 영상이 확대 중첩될 경우에 사각형 구조의 요소영상을 사용할 때 발생하는 주기적인 영상 잡음이 존재하여 복원 영상의 해상도가 낮은 문제점을 가지고 있다.
이에 본 발명은 상기와 같은 부피형 3차원 영상 재생 기법으로 재생되는 3차원 영상의 해상도 저하 문제를 해결하기 위해 제안된 것으로, 본 발명의 목적은 집적 영상 기술에서 픽업된 2차원 요소 영상에서 해상도가 향상된 3차원 영상 재생 기법을 제안함으로써, 부피형 3차원 영상 재생 장치를 제공하는데 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 일실시예에 의한 원형매핑 모델과 보간법을 복합 사용하여 부피형 3차원 영상 재생 장치는,
3차원 물체를 픽업하여 요소 영상을 획득하는 영상픽업부와; 상기 픽업부에서 획득된 2차원 요소 영상을 특정 위치의 거리에 원형매핑 모델과 보간법을 복합 사용하여 부피형 3차원 영상을 복원할 수 있는 컴퓨터적 복원부;를 포함하여 이루어짐을 그 기술적 구성상의 특징으로 한다.
본 발명에서는 기존의 부피형 3차원 영상 재생 방식에서 주기적인 사각형 요소 영상(13)을 이용할 때 발생하는 격자구조의 밝기 불균일 현상을 제거하기 위해서 요소 영상(13)에 대해서 원형 매핑(40) 모델과 보간법(50)을 복합 사용하는 방식을 사용한다. 본 발명의 방식을 도 5에 나타내었다. 여기서는 도 3과 달리 하나의 원형형태의 요소 영상(31)은 핀홀 배열(24)을 통과한 이후로 원형 형태로 매핑이 되고 이때 확대되는 영상은 보간법(50)을 통하여 확대되는 방식이다. 이때 보간법(50)을 이용함으로써 확대되는 영상의 해상도를 향상된다.
이상에서 살펴본 바와 같이, 본 발명에 의한 원형매핑 모델과 보간법을 복합 사용하여 부피형 3차원 영상 재생 기법을 이용하여 3차원 복원 영상의 해상도를 향상시킬 수 있는 새로운 기법을 제안함으로써, 집적 영상을 이용하는 3차원 패턴인식 시스템을 구성할 때 보다 정확한 인식을 수행 할 수 있는 효과가 있다.
도 9는 본 발명에 대한 부피형 3차원 영상 재생 기법에 대한 실험 결과이다. 여기서 기존의 기법에서의 문제점인 해상도 저하를 상당히 개선함을 보여주고 있다.
이상에서 본 발명의 바람직한 실시예에 한정하여 설명하였으나, 본 발명은 이에 한정되지 않고 다양한 변화와 변경 및 균등물을 사용할 수 있다. 따라서 본 발명은 상기 실시예를 적절히 변형하여 응용할 수 있고, 이러한 응용도 하기 특허청구범위에 기재된 기술적 사상을 바탕으로 하는 한 본 발명의 권리범위에 속하게 됨은 당연하다 할 것이다.
도 1은 집적 영상의 두가지 재생 방법에 관한 도이다.
도 2는 일반적인 집적 영상 시스템의 구성 도이다.
도 3은 부피형 3D 영상 복원 방식의 도이다.
도 4는 기존의 복원 방식의 문제점을 설명하는 도이다.
도 5은 본 발명의 실시예로 원형매핑 모델과 보간법을 복합 사용하는 부피형 3D 영상 복원 장치의 도이다.
도 6는 원형 매핑 모델을 사용하는 부피형 3D 영상 복원 장치의 도이다.
도 7는 본 발명의 컴퓨터적 실험 구성도이다.
도 8은 컴퓨터 실험 결과의 PSNR 수치 비교 결과이다.
도 9는 본 발명을 이용하여 재생된 3D 영상의 예를 나타낸다.
* 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 *
10 : 영상픽업부 11 : 3차원 물체
12 : 픽업용 렌즈배열 13 : 픽업 요소 영상
20 : 영상재생부 21 : 3차원 재생 영상
22 : 디스플레이용 렌즈배열 23 : 디스플레이 장치
24 : 핀홀배열 25 : 평면 재생 영상
31 : 원형 요소 영상 40 : 원형 매핑
50 : 보간법
이하, 상기와 같은 본 발명, 원형매핑 모델과 보간법을 복합 사용하여 부피형 3차원 영상 재생 장치의 기술적 실시 예를 도면을 참조하여 설명하면 다음과 같다.
일반적으로 집적 영상 기술은 도 2와 같이 크게 영상픽업부(10)과 영상재생부(20)으로 나눌 수 있다. 집적 영상의 영상픽업부(10)에서는 3차원 물체(11)의 정보를 픽업용 렌즈 배열(12)과 CCD를 이용하여 2차원 요소 영상(13)으로 기록한다. 그리고 영상재생부(20)에서는 영상픽업부(10)에서 얻어진 2차원 요소 영상(13)을 LCD와 같은 디스플레이 장치(23)에 표현하고 이들을 다시 렌즈 배열(22)을 통과시켜 3차원 영상(21)으로 재생한다. 도 1(a)에서 픽업되는 2차원 요소 영상(13)은 3차원 물체에 대해서 각각의 작은 렌즈를 통해서 작은 영상들로 투영되고 CCD 카메라에 의해서 영상 검출 면에서 기록하여 얻게 된다. 따라서 요소 영상(13)의 수는 렌즈 배열(12)의 개수와 같다. 이에 반해 도 2(b)에 나타난 집적 영상의 디스플레이 과정에서는 기록된 요소 영상(13)을 디스플레이 장치(23)에 표현하고 픽업과정과 동일한 렌즈 배열(22)을 이용하여 3차원 영상(21)을 공간상에 재생할 수 있다.
집적 영상 기술에서 도 2(b)에서와 같이 렌즈 배열(22)을 이용하는 경우에는 광학적으로 3차원 영상(21)이 얻어진다. 이에 반해서 도 2(b)의 영상재생부(20)를 컴퓨터적으로 모델링하여 3차원 영상(21)을 재생할 수 있다. 이 방식 중에 하나가 부피형 3차원 영상 재생 방식이며, 이를 도 3에 나타내었다. 이 방식은 픽업된 요소 영상(13)들은 핀홀 배열(24)에 대해서 기하광학적 특성을 컴퓨터를 이용하여 모델링한 후 프로그램에 의해 계산되어 3차원 영상(21)을 재생한다. 도 3은 거리 z = L에서 핀홀 배열(24) 모델을 이용하여 디스플레이 평면(25)에 영상을 재생하기 위한 부피형 3차원 영상 재생 방식의 원리를 나타낸다. 핀홀 배열(24)로부터 고정된 거리 z=L에서 각 요소 영상(13)은 대응되는 가상의 핀홀 배열(24)을 통해서 역으로 투영된다. 투영된 영상은 확대 배율 M에 확대된다. 이때 M 은 핀홀 배열(24)과 재생 이미지 평면(25)사이의 거리와, 핀홀 배열(24)과 요소 영상(13) 사이의 거리(g)의 비율, 즉 M = L/g로 결정된다. M>1 일 때, 투영된 이미지들은 재생 이미지 평면 z에서 확대된 인접한 요소 영상(13)들과 서로 중첩된다. 3차원의 입체감 있는 정보를 재생하기 위해서는, 재생하고자 하는 모든 영상 평면들에 대응하는 거리에서 위와 동일한 과정을 반복한다.
일반적으로 집적 영상에서 픽업되는 요소 영상(13)은 도 4(a)와 같이 반복적인 사각형 구조이다. 따라서 도 3의 부피형 3차원 영상 재생 방식에서 모든 요소 영상(13)은 사각형 형태로 확대되어 중첩 기록된다. 따라서 부피형 3차원 영상 재생 방식에서는 확대된 요소 영상(13)의 경계부분들이 서로 중첩되는 현상이 일어나게 되며, 이는 3차원 재생 영상에서 격자 구조의 밝기 불균일 현상을 발생하게 하는 원인이 된다. 이 예를 도 4(b)에 나타내었다. 여기서 보여지 듯이 격자 구조의 불균일한 영상을 확인할 수 있다.
본 발명에서는 기존의 부피형 3차원 영상 재생 방식에서 주기적인 사각형 요소 영상(13)을 이용할 때 발생하는 격자구조의 밝기 불균일 현상을 제거하기 위해서 요소 영상(13)에 대해서 원형 매핑(40) 모델과 보간법(50)을 복합 사용하는 방식을 사용한다. 본 발명의 방식을 도 5에 나타내었다. 여기서는 도 3과 달리 하나의 원형형태의 요소 영상(31)은 핀홀 배열(24)을 통과한 이후로 원형 형태로 매핑이 되고 이때 확대되는 영상은 보간법(50)을 통하여 확대되는 방식이다. 이때 보간법(50)을 이용함으로써 확대되는 영상의 해상도를 향상된다.
먼저 원형 매핑(40) 모델에 대해서 자세한 분석을 위하여 도 6의 구조를 고려하자. 도 6(b)에서 요소영상은 핀홀 배열(24)에서 -g 만큼 떨어져 있고, 재생 영상면 (25)이 핀홀 배열(24)로부터 z만큼 떨어져있다고 가정하자. 요소 영상(31)내의 Eij번째의 요소 영상(31)의 중심점으로부터 출발하는 중심선이 대응하는 핀홀 배열(24)을 통과하여 z만큼 떨어진 재생 영상면에 도착하게 된다. 그러면 재생 영상 면에서 중첩영상의 중심은 도 6(b)에서 보여지듯이 첫번째 요소영상으로부터 중심선까지의 거리를 계산하면 다음과 같다.
여기서 d 는 요소 렌즈의 크기이다. 이 중심에서 원형 매핑(40)을 위한 반경은 도 6(b)에서 두개의 삼각형 Oab와 OAB 사이의 관계를 이용하여 다음과 같이 계산된다.
이 반경은 모든 요소 영상(13)에서 동일하게 적용된다.
다음으로 요소 영상의 확대 과정에 보간법(50)을 적용하는 방식에 대해 설명한다. 보간법(50)은 2차원 영상처리에서 영상의 해상도 개선을 위해서 다양하게 연구되어 왔다. 기본적인 원리는 두 이웃하는 픽셀 사이의 새로운 값의 픽셀을 삽입한다. 이때 삽입되는 픽셀의 세기 값은 이웃하는 픽셀들의 정보를 이용하여 추가한다. 제안하는 방식에서는 다양한 방법을 적용할 수 있다. 예를 들면 선형 보간법과 cubic convolution 보간법(CCI)을 사용할 수 있다.
따라서 본 발명의 방식에서는 식 (1)과 (2)를 이용하여 핀홀 배열(24)로부터 고정된 거리 z=L에 놓인 재생 영상 면에서 원형의 요소 영상(31)을 역으로 투영되고 확대과정에서 보간법(50)을 사용하여 최종적으로 재생 영상 면에 중첩한다. 모든 요소 영상(31)에 대해서 동일한 과정을 반복함으로 하나의 최종 재생 영상 (25)을 얻는다.
제안하는 방식은 사각형 형태의 요소 영상(31)에서 보여지는 주기적인 요소 영상의 중첩을 제거할 수 있고 보간법(50)을 이용하여 확대 영상의 해상도를 증가시킬 수 있는 특징을 가진다.
제안하는 원형매핑 모델과 보간법(50)을 복합 사용하는 컴퓨터 집적 영상 재생 방식의 유용함을 보이기 위해서 3D 물체의 복원 실험을 수행하였다. 실험 구조는 도 7과 같다. 실제 3D 물체는 3개의 글자 패턴 ‘D', 'S'와 'U'를 사용하였다. 이 패턴들은 z=12, 30, 48 mm에 각각 위치시켰다. 그리고 34×25 렌즈를 가지는 렌즈 배열을 z=0 mm에 위치시켜 요소 영상을 기록하였다. 이때 각 렌즈의 크기는 1.08 mm이고, 각 요소 영상의 픽셀 수는 30×30이다. 기록된 요소 영상은 도 7(b)에 나타내었으며 총 픽셀 수는 1020×750이다.
이 요소 영상을 이용하여 도 3의 컴퓨터 집적 영상 재생 복원 기법을 이용하여 3D 영상을 복원하였다. 3개의 글자 패턴에 대해서 각각 12, 30, 48mm에서 재생을 시킨후 원영상과 PSNR를 계산하여 비교하였다. 실험 결과를 도 8에 정리하였다. 여기서 제안하는 방법에서는 CCI를 사용하였다. 도 8에서는 기존의 방법, 원형 매핑(40) 모델만을 사용하는 방법 그리고 본 발명에서 제안하는 방법에 대한 실험 결과를 나타내었다. 실험 결과에서 보여지듯이 모든 영상에 대해서 제안하는 방법이 가장 우수한 결과를 얻었으며, 평균적으로 약 1.8 dB 이상의 향상을 얻을 수 있었다. 그리고 원형매핑 모델만을 사용하는 경우는 기존의 방법보다는 우수함을 알 수 있다.
다음으로 재생된 3D 영상의 질을 확인하기 위해서 기존의 방법과 제안하는 방법에 대해서 z=30 mm에서 컴퓨터적으로 재생된 ‘S' 글자 영상을 도 9(a)와 (b)에 나타내었다. MSE의 결과값과는 달리 재생 영상에서 보여지 듯이 실험에 사용한 영상이 이진의 단순한 구조의 글자패턴에서는 크게 영상의 개선을 확인하기가 힘들었다. 따라서 자세한 영상 분석을 위해서 글자 영상 'S' 대신에 자동차 영상을 이용하는 실험을 반복하고 그 실험 결과를 도 9(c)와 (d)에 나타내었다. 좀 더 정확한 영상을 보이기 위해서 일부 영상을 확대하였다. 자동차 영상의 실험결과에서는 기존의 방법보다 제안하는 방법이 훨씬 더 부드러워짐을 알 수 있다. 이러한 영상의 해상도 개선은 3D 영상 인식 기법에서 인식 성능을 향상시킬 수 있다.

Claims (3)

  1. 3차원 물체를 픽업하여 요소 영상을 획득하는 영상픽업부와;
    상기 픽업부에서 획득된 2차원 요소 영상을 특정 위치의 거리에 부피형 3차원 영상을 복원할 수 있으며 원형매핑 모델과 보간법을 복합 사용하는 컴퓨터적 복원부;를 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 부피형 3차원 영상 재생 장치.
  2. 청구항 1에 있어서, 상기 컴퓨터적 복원부는,
    원형매핑 모델과 고속 선형 보간법(Linear interpolation)을 복합 사용하여 요소 영상을 확대 중첩하는 것을 특징으로 하는 부피형 3차원 영상 재생 장치.
  3. 청구항 1에 있어서, 상기 컴퓨터적 복원부는,
    원형매핑 모델과 CCI cubic convolution interpolation)을 복합 사용하여 요소 영상을 확대 중첩하는 것을 특징으로 하는 부피형 3차원 영상 재생 장치.
KR1020080017132A 2008-02-26 2008-02-26 원형매핑 모델과 보간법을 복합 사용하여 부피형 3차원영상 재생 장치 KR20090091909A (ko)

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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101121132B1 (ko) * 2009-12-09 2012-03-19 광운대학교 산학협력단 집적 영상 복원 방법 및 장치
CN102647610A (zh) * 2012-04-18 2012-08-22 四川大学 基于像素提取的集成成像方向性显示方法

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