KR20150112501A - 홀로그램 오브젝트 위치 계산 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 홀로그램에 기록된 광파 정보만을 이용하여 고속으로 홀로그램에 기록된 오브젝트의 위치를 계산하는 홀로그램 오브젝트 위치 계산 장치 및 방법에 관한 것으로, 상기 장치는, 입력되는 홀로그램 데이터를 바탕으로 평면에서의 국소공간주파수를 계산하는 국소공간주파수 계산부; 및 상기 국소공간주파수 계산부에 의해 계산된 국소공간주파수를 이용하여 얻어진 홀로그램 평면에서의 광선 집합이 수렴되는 초점을 계산하여 오브젝트의 위치를 계산하는 광선 집합 초점 계산부를 포함한다.

Description

홀로그램 오브젝트 위치 계산 장치 및 방법 {Apparatus and method for estimating position of hologram object}
본 발명은 홀로그램 오브젝트 위치 계산 장치 및 방법에 관한 것으로, 상세하게는 홀로그램에 기록된 광파 정보만을 이용하여 고속으로 홀로그램에 기록된 오브젝트의 위치를 계산하는 홀로그램 오브젝트 위치 계산 장치 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로 기록된 오브젝트(object)의 정보 없이 컴퓨터 생성 홀로그램이 주어질 경우 어떤 오브젝트가 기록되어 있는지 알기 위해서 가장 쉽게 할 수 있는 것이 수치적 복원을 통해 기록된 오브젝트 정보를 파악하는 것이다.
하지만, 수치적 복원은 홀로그램 평면으로부터 특정 거리에 있는 평면을 기준으로 광파를 재생하는 것으로 평면의 위치가 오브젝트의 위치가 아닐 경우 광파의 회절에 의해 오브젝트 정보를 정확히 알 수 없게 된다.
여기서, 홀로그램 평면으로부터 오브젝트까지의 거리를 재생 이미지의 인포커서(in-focus) 거리라고 부른다.
인포커스 거리를 추출하기 위한 기존의 방법은 인포커스 거리의 구간을 대략적으로 추측하여 사전 설정하고 이를 일정 간격으로 분할하여 순차적으로 거리를 변경하며수치적 복원을 수행하고 이때 얻어진 복원 이미지의 또렷함을 측정하여 인포커스 거리를 최종 판단하게 된다.
기존 인포커스 거리 추출의 가장 큰 단점은 일련의 수치적 복원 과정을 거치기 때문에 추출 속도가 매우 느리다는 것이다.
또, 인포커스 거리 구간의 사전 추측이 잘못될 경우 반복적인 구간 재설정과 이에 따른 수치적 복원으로 추출 속도는 더 느려지게 된다.
오브젝트에 대한 사전 정보가 없을 경우에는 거리 구간의 사전 추측이 잘못될 가능성이 높아지게 된다.
주어진 홀로그램의 인포커스 거리를 추출하게 되면 기록된 오브젝트의 정보를 정확히 파악할 수 있으며, 합성 등의 홀로그램 편집 과정의 중요 정보로 사용될 수 있다.
본 발명은 상기와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로, 홀로그램에 기록된 광파 정보만을 이용하여 고속으로 홀로그램에 기록된 오브젝트의 위치를 계산하는 홀로그램 오브젝트 위치 계산 장치 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 홀로그램 오브젝트 위치 계산 장치는 입력되는 홀로그램 데이터를 바탕으로 평면에서의 국소공간주파수를 계산하는 국소공간주파수 계산부; 및 상기 국소공간주파수 계산부에 의해 계산된 국소공간주파수를 이용하여 얻어진 홀로그램 평면에서의 광선 집합이 수렴되는 초점을 계산하여 오브젝트의 위치를 계산하는 광선 집합 초점 계산부를 포함한다.
한편, 상기 국소공간주파수 계산부는 상기 홀로그램 데이터에 기록된 광파의 공간 주파수를 국소적 푸리에 변환을 이용하여 상기 국소공간주파수를 계산할 수 있다.
이때, 상기 국소공간주파수 계산부는 하기의 수학식 3의 국소적 푸리에 변환을 이용하여 상기 국소공간주파수를 계산할 수 있다.
[수학식 3]
Figure pat00001
여기서,
Figure pat00002
는 국소적 푸리에 변환이고, α, β는 공간주파수이고, x0, y0는 홀로그램의 특정 위치이다.
또한, 상기 국소공간주파수는 상기 국소 푸리에 변환의 크기의 제곱에 대한 최대값으로 결정될 수 있다.
한편, 상기 광선 집합 초점 계산부는 최소자승법(least square method)을 이용하여 광선 집합이 수렴되는 초점을 계산할 수 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 홀로그램 오브젝트 위치 계산 방법은 홀로그램 데이터가 입력되는 단계; 입력되는 홀로그램 데이터를 바탕으로 홀로그램 평면에서의 국소공간주파수를 계산하는 단계; 및 상기 국소공간주파수를 이용하여 얻어진 홀로그램 평면에서의 광선 집합이 수렴되는 초점을 계산하여 오브젝트의 위치를 계산하는 단계를 포함한다.
한편, 상기 국소공간주파수를 계산하는 단계에서 국소공간주파수 계산은 상기 홀로그램 데이터에 기록된 광파의 공간 주파수를 국소적 푸리에 변환을 이용하여 이루어질 수 있다.
이때, 상기 국소적 푸리에 변환은 하기의 수학식 3에 의해 이루어질 수 있다.
[수학식 3]
Figure pat00003
여기서,
Figure pat00004
는 국소적 푸리에 변환이고, α, β는 공간주파수이고, x0, y0는 홀로그램의 특정 위치이다.
또한, 상기 국소공간주파수는 상기 국소 푸리에 변환의 크기의 제곱에 대한 최대값으로 결정될 수 있다.
한편, 상기 오브젝트의 위치를 계산하는 단계에 있어서, 광선 집합이 수렴되는 초점은 최소자승법(least square method)을 이용하여 계산될 수 있다.
이상과 같은 본 발명에 따르면, 홀로그램에 기록된 광파의 공간 주파수를 위상 복원 과정 없이 국소적 푸리에 변환을 통해 높은 정확도로 계산할 수 있다.
또한, 계산된 국소적 공간 주파수를 이용하여 얻어진 홀로그램 평면에서의 레이 집합이 수렵되는 초점을 최소자승법에 의해 계산하여 오브젝트의 위치를 찾아냄으로써, 기존의 일련의 수치적 복원 과정과 이미지 분석 과정을 거치지 않고 고속으로 홀로그램에 기록된 오브젝트의 위치를 계산할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 홀로그램 오브젝트 위치 추정장치의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 홀로그램 오브젝트 위치 추정 장치를 이용한 추정 방법의 흐름도이다.
도 3은 물체파의 위상 분포에 따른 홀로그램에서의 국소공간주파수 형성 상태를 도시한 것이다.
도 4는 국소공간주파수에 의해 결정되는 물체파의 광선(ray) 방향에 의해 결정되는 물체파의 이미지 도면이다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 이 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다. 또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서, 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로, 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 홀로그램 오브젝트 위치 계산 장치의 구성도이고, 도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 홀로그램 오브젝트 위치 계산 장치를 이용한 계산 방법의 흐름도이다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 홀로그램 오브젝트 위치 계산 장치(1)는 국소 공간 주파수 계산부(100)와 광선 집합 초점 계산부(200)를 포함한다.
상기 국소 공간 주파수 계산부(100)는 홀로그램 데이터가 입력되면(S10), 입력되는 홀로그램 데이터를 바탕으로 홀로그램 평면에서의 국소공간주파수를 계산한다(S20).
이때, 상기 국소 공간 주파수(local spatial frequency)는 홀로그램에 기록된 광파의 위상 정보의 공간에 대한 미분 값으로, 광파의 국소적 분석에 이용 가능할 수 있다.
한편, 홀로그램 평면에서의 국소공간주파수(α, β)는 물체파(object wave)의 위상 정보 φ와 관련이 있으며, 다음의 수학식 1에 따라 결정된다.
[수학식 1]
Figure pat00005

또한, 물체파의 위상 분포에 따른 홀로그램에서의 국소공간주파수 형성 상태를 도시한 도 3을 참조하여 구체적으로 살펴보면, 국소공간주파수는 위상 분포의 수직 방향의 홀로그램 평면 성분과 일치하며, 국소공간주파수를 이용하면 홀로그램에 기록된 물체파의 파면 정보 혹은 레이(ray) 방향을 알 수 있다.
여기서, 국소공간주파수를 α, β라고 하고, 파장 λ일 때, 레이(ray) 방향은 다음의 수학식 2로 표현될 수 있다.
[수학식 2]
Figure pat00006

한편, 국소 공간 주파수를 수치적으로 계산하기 위해서는 물체파의 위상정보를 알고 있어야 한다. 이때, 물체파의 위상 정보를 정확히 계산하기 위해서는 일반적으로 위상 복원(phase retrieval) 알고리즘을 적용할 수 있다.
하지만, 위상 복원 알고리즘은 에러가 포함될 확률이 매우 높으며, 에러 없이 위상 복원이 이루어졌다고 하더라도 위상의 미분 값 계산에서 홀로그램 평면의 해상도에 따른 에러를 피할 수 없으며, 오브젝트와의 거리가 멀어질수록 에러는 증가한다.
이에 본 발명에서는 국소공간주파수의 수치적 계산을 위해 국소 푸리에 변환(Windowed Fourier Transform)을 사용한다.
시그널 g와 윈도우 함수 h가
Figure pat00007
라고 하면, 시그널 g의 국소 푸리에 변환 Sg은 하기의 수학식 3으로 정의될 수 있다.
[수학식 3]
Figure pat00008
여기서, 국소 푸리에 변환 Sg는 홀로그램의 특정 위치 (x0, y0)에서 시그널 g의 국소적 근사에 대한 푸리에 변환으로 이해할 수 있다.
한편, 계산하고자 하는 국소공간주파수는 국소 푸리에 변환의 크기의 제곱에 대한 최대값을 택하여 결정할 수 있다.
따라서, 국소 푸리에 변환을 이용하면 홀로그램의 공간 해상도의 영향을 덜 받으면서 비교적 고정확도의 국소공간주파수 계산이 가능하다.
상기 광선 집합 초점 계산부(200)는 홀로그램 평면에서의 광파 광선 집합이 수렴하는 위치를 계산하여, 오브젝트의 위치를 계산한다(S30).
먼저, 홀로그램 평면 위의 점 Xi=(xi, yi, zi)(i=1, ..., n)에 대해서 레이 방향 벡터를 di = (αi, βi, γi)라고 하자.
그러면, 도 4에 도시된 바와 같이, 광선 집합이 수렴하는 곳(A영역)이 홀로그램에서 재생된 광파가 이미지를 형성하는 곳으로 해석할 수 있다.
본 발명에서는 최소자승법(least square method)을 이용하여 광선 집합이 수렴되는 초점(focal point)을 구한다. 주어진 레이 집합에 대하여 다음과 같은 수학식 4로 에너지 함수 E를 정의한다.
[수학식 4]
Figure pat00009
, 여기서
Figure pat00010
은 벡터의 내적을 의미한다.
이와 같이 정의된 에너지 함수 E는 특정 위치에서 레이까지의 거리의 제곱의 합이 된다. 이제 에너지 함수 E를 최소화하는 위치를 찾으면 레이가 수렴하는 초점을 계산할 수 있다. 이 위치는 ∇E = 0로 주어지며, 행렬식 Ax = b를 푸는 것으로 귀결된다.
여기서, 행렬 A와 행렬 b는 하기의 수학식 5와 같다.
[수학식 5]
Figure pat00011

행렬 A는 적어도 2개의 레이가 평행하지 않으면 역행렬이 존재하여 일반적인 경우 항상 해를 계산할 수 있다.
이상과 같은 본 발명에 따르면, 홀로그램에 기록된 광파의 공간 주파수를 위상 복원 과정 없이 국소적 푸리에 변환을 통해 높은 정확도로 계산할 수 있다.
또한, 계산된 공간 주파수를 이용하여 얻어진 홀로그램 평면에서의 레이 집합이 수렵되는 초점을 최소자승법에 의해 계산하여 오브젝트의 위치를 찾아냄으로써, 기존의 일련의 수치적 복원 과정과 이미지 분석 과정을 거치지 않고 고속으로 홀로그램에 기록된 오브젝트의 위치를 계산할 수 있다.
한편, 본 발명에 따른 홀로그램 오브젝트 위치 계산 장치 및 방법을 실시 예에 따라 설명하였지만, 본 발명의 범위는 특정 실시 예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명과 관련하여 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 범위 내에서 여러 가지의 대안, 수정 및 변경하여 실시할 수 있다.
따라서, 본 발명에 기재된 실시 예 및 첨부된 도면들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시 예 및 첨부된 도면에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
1 : 홀로그램 오브젝트 위치 계산 장치
100 : 국소공간주파수 계산부
200 : 광선 집합 초점 계산부

Claims (10)

  1. 입력되는 홀로그램 데이터를 바탕으로 평면에서의 국소공간주파수를 계산하는 국소공간주파수 계산부; 및
    상기 국소공간주파수 계산부에 의해 계산된 국소공간주파수를 이용하여 얻어진 홀로그램 평면에서의 광선 집합이 수렴되는 초점을 계산하여 오브젝트의 위치를 계산하는 광선 집합 초점 계산부;
    를 포함하는 홀로그램 오브젝트 위치 계산 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 국소공간주파수 계산부는 상기 홀로그램 데이터에 기록된 광파의 공간 주파수를 국소적 푸리에 변환을 이용하여 상기 국소공간주파수를 계산하는 것인 홀로그램 오브젝트 위치 계산 장치.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 국소공간주파수 계산부는 하기의 수학식 3의 국소적 푸리에 변환을 이용하여 상기 국소공간주파수를 계산하는 것인 홀로그램 오브젝트 위치 계산 장치.
    [수학식 3]
    Figure pat00012

    여기서,
    Figure pat00013
    는 국소적 푸리에 변환이고, α, β는 공간주파수이고, x0, y0는 홀로그램의 특정 위치이다.
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 국소공간주파수는 상기 국소 푸리에 변환의 크기의 제곱에 대한 최대값으로 결정되는 것인 홀로그램 오브젝트 위치 계산 장치.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 광선 집합 초점 계산부는 최소자승법(least square method)을 이용하여 광선 집합이 수렴되는 초점을 계산하는 것인 홀로그램 오브젝트 위치 계산 장치.
  6. 홀로그램 오브젝트 위치 계산 방법에 있어서,
    홀로그램 데이터가 입력되는 단계;
    입력되는 홀로그램 데이터를 바탕으로 홀로그램 평면에서의 국소공간주파수를 계산하는 단계; 및
    상기 국소공간주파수를 이용하여 얻어진 홀로그램 평면에서의 광선 집합이 수렴되는 초점을 계산하여 오브젝트의 위치를 계산하는 단계;
    를 포함하는 홀로그램 오브젝트 위치 계산 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 국소공간주파수를 계산하는 단계에서 국소공간주파수 계산은 상기 홀로그램 데이터에 기록된 광파의 공간 주파수를 국소적 푸리에 변환을 이용하는 것인 홀로그램 오브젝트 위치 계산 방법.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 국소적 푸리에 변환은 하기의 수학식 3에 의해 이루어지는 것인 홀로그램 오브젝트 위치 계산 방법.
    [수학식 3]
    Figure pat00014

    여기서,
    Figure pat00015
    는 국소적 푸리에 변환이고, α, β는 공간주파수이고, x0, y0는 홀로그램의 특정 위치이다.
  9. 제 7 항에 있어서,
    상기 국소공간주파수는 상기 국소 푸리에 변환의 크기의 제곱에 대한 최대값으로 결정되는 것인 홀로그램 오브젝트 위치 계산 방법.
  10. 제 6 항에 있어서,
    상기 오브젝트의 위치를 계산하는 단계에 있어서, 광선 집합이 수렴되는 초점은 최소자승법(least square method)을 이용하여 계산되는 것인 홀로그램 오브젝트 위치 계산 방법.
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JP3872124B2 (ja) * 1996-03-25 2007-01-24 浜松ホトニクス株式会社 ホログラム作成装置、ホログラム表示装置、ホログラフィシステム、ホログラム作成方法およびホログラム表示方法
DE102007023739B4 (de) * 2007-05-16 2018-01-04 Seereal Technologies S.A. Verfahren zum Rendern und Generieren von Farbvideohologrammen in Echtzeit und holographische Wiedergabeeinrichtung

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