연구원들은 딥 러닝을 사용하여 “최첨단 그래픽 처리 장치”보다 빠르게 2차원 컬러 이미지에서 3차원 홀로그램을 생성하는 새로운 접근 방식을 제안합니다.
홀로그램은 오랫동안 몰입형 3차원(3D) 경험을 제공하겠다는 약속을 지켜왔지만 이를 생성하는 데 따른 어려움으로 인해 광범위한 사용이 제한되었습니다.
최근 딥 러닝의 발전을 활용하여 치바 대학의 연구원들은 신경망을 사용하여 일반적인 2차원 컬러 이미지를 3D 홀로그램으로 변환하는 “혁신적인 접근 방식”을 제안하고 있습니다.
연구원들은 제안된 접근 방식이 3D 홀로그램 생성을 단순화할 수 있으며 의료 및 엔터테인먼트를 포함한 다양한 분야에서 응용 프로그램을 찾을 수 있다고 말합니다.
물체의 3차원(3D) 보기를 제공하는 홀로그램은 일반적인 2차원(2D) 이미지로는 얻을 수 없는 세부 수준을 제공합니다.
홀로그램은 3D 물체의 사실적이고 몰입감 넘치는 경험을 제공하는 능력으로 인해 의료 영상, 제조, 가상 현실을 비롯한 다양한 분야에서 사용할 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다.
홀로그램은 전통적으로 물체의 3차원 데이터와 빛과 물체의 상호 작용을 기록하여 구성되었습니다.
그러나 이 기술은 3D 이미지를 캡처하기 위해 특수 카메라를 사용해야 하기 때문에 엄청난 계산 노력이 필요합니다. 이로 인해 홀로그램을 생성하기가 어렵고 광범위한 사용이 제한됩니다.
최근에는 홀로그램을 생성하기 위한 딥러닝 방법도 많이 제안되고 있다. 물체의 색상과 깊이 정보를 모두 캡처하는 RGB-D 카메라를 사용하여 캡처된 3D 데이터에서 직접 홀로그램을 만들 수 있습니다.
이 접근 방식은 기존 방법과 관련된 많은 계산 문제를 피하고 홀로그램 생성에 대한 더 간단한 접근 방식을 나타냅니다.
이제 일본 치바대학교 공학대학원 시모바바 토모요시(Tomoyoshi Shimobaba) 교수가 이끄는 연구팀은 일반 2D 컬러 이미지에서 3D 이미지를 직접 생성하여 홀로그램 생성을 더욱 간소화하는 새로운 딥러닝 기반 접근 방식을 제안합니다. 카메라. .
치바 대학 공학 대학원의 이시이 요시유키(Ishii Yoshiyuki)와 이토 토모요시(Tomoyoshi Ito)도 이번 연구에 참여했으며, 이 연구는 지난 8월 공학 분야의 광학 및 레이저 분야에서 온라인으로 공개되었습니다.
시모바바 교수는 이번 연구의 이론적 근거를 설명하면서 “홀로그램 디스플레이를 구현하는 데는 3D 데이터 획득, 홀로그램의 계산 비용, 홀로그램 디스플레이 장치의 특성에 맞게 홀로그램 이미지를 변환하는 등 여러 가지 문제가 있다”고 말했다.
“우리는 딥러닝이 최근 몇 년간 급속도로 발전했고 이러한 문제를 해결할 수 있는 잠재력을 갖고 있다고 믿기 때문에 이번 연구를 진행했습니다.”
제안된 접근 방식은 3개의 심층 신경망(DNN)을 사용하여 일반 2D 컬러 이미지를 홀로그램과 같은 3D 장면이나 개체를 표시하는 데 사용할 수 있는 데이터로 변환합니다.
첫 번째 DNN은 일반 카메라로 캡처한 컬러 이미지를 입력으로 사용한 후 관련 깊이 맵을 예측하여 이미지의 3D 구조에 대한 정보를 제공합니다.
그런 다음 두 번째 DNN은 원본 RGB 이미지와 첫 번째 DNN에서 생성된 깊이 맵을 모두 사용하여 홀로그램을 생성합니다. 마지막으로 세 번째 DNN은 두 번째 DNN에서 생성된 홀로그램을 개선하여 다양한 장치에 표시하기에 적합하게 만듭니다.
연구원들은 제안된 접근 방식이 데이터를 처리하고 홀로그램을 생성하는 데 걸리는 시간이 “최첨단 그래픽 처리 장치의 시간보다 길다”는 사실을 발견했습니다.
Shimobaba 교수는 다음과 같이 말합니다. “우리 접근 방식의 또 다른 주목할만한 이점은 최종 홀로그램 재현 이미지가 자연스러운 3D 재현 이미지를 나타낼 수 있다는 것입니다.
“또한 홀로그램 생성 시 깊이 정보를 사용하지 않기 때문에 이 접근 방식은 경제적이며 훈련 후 RGB-D 카메라와 같은 3D 이미징 장치가 필요하지 않습니다.”
가까운 미래에 이 접근 방식은 머리 장착형 및 머리 장착형 디스플레이에서 고충실도 3D 디스플레이를 생성하는 잠재적인 응용 분야를 찾을 수 있습니다.
마찬가지로 사람, 도로, 표지판에 대한 필수 정보를 승객에게 3D로 제공할 수 있는 홀로그램 헤드업 디스플레이 생성에 혁명을 일으킬 수 있습니다.
따라서 제안된 접근 방식은 유비쿼터스 홀로그램 기술의 발전을 가속화할 수 있는 기반을 마련할 것으로 기대된다.
