본 논문에서는 홀로그램과 라이트필드(light field) 간 변환 기술에 관해 설명하고 이에 대한 응용 기술을 제안한다. 응용 기술로는 스페클 저감 홀로그램으로의 변환 기술과 홀로그램의 3차원 콘텐츠에 대한 왜곡 없는 스케일링 기술을 소개한다.
홀로그램 콘텐츠의 저작을 위해서는 홀로그램의 3차원 모델에 대한 정확한 정보가 필요하다. 이를 위한 한 가지 방법은 3차원 객체 정보를 홀로그램으로부터 추출하고 추출된 3차원 객체 정보를 이용하여 홀로그램을 재생성하는 것이다. 하지만 고화질 3차원 모델 정보나 물체의 정확한 깊이를 예측하기 어려워 활용이 힘들다는 단점을 갖는다. 이에 본 연구에서는 홀로그램으로부터 3차원 모델 정보가 아닌 라이트필드 데이터를 추출하고 이를 활용하여 홀로그램을 재생성하는 방법을 제안한다. 홀로그램으로부터 라이트필드 데이터를 추출하는 과정에 있어서 홀로그램의 주파수 영역에서의 대역통과 필터링(bandpass filtering)을 이용하며, 추출된 라이트필드 데이터를 이용하여 홀로그램을 재생성하는 데 있어 비호겔 기반의 CGH(Computer Generated Holography) 생성 기술을 사용한다.
홀로그램과 라이트필드 변환 기술을 기반으로 한 응용 기술로는 첫 번째로 임의 위상 홀로그램의 스페클 저감 홀로그램으로의 변환 기술을 소개한다. 인터리빙(interleaving) 방법과 시간 다중화 방법과 같이 스페클 잡음 저감을 위한 재생 방법을 사용하기 위해서는 이를 고려하여 생성된 특정한 홀로그램이 필요하므로 타 홀로그램에 대한 활용이 제한된다. 이를 해결하고자 해당 연구에서는 홀로그램으로부터 라이트필드 데이터를 추출하고 라이트필드 데이터의 스페클 잡음 제거를 위해 딥러닝 방식을 활용한다. 스페클 잡음이 제거된 라이트필드 데이터를 이용하여 비호겔 방식의 CGH 생성 방법으로 스페클 잡음 저감을 위한 재생 방법을 적용하는 데 필요한 임의의 carrier wave를 이용하여 홀로그램을 재합성한다.
두 번째의 응용 기술로는 홀로그램의 3차원 콘텐츠에 대한 왜곡 없는 스케일링 기술을 제시한다. 기존의 스케일링 방법은 측면 방향의 배율이 축방향의 배율의 제곱으로 나타나기에 3차원 장면에 대한 왜곡을 초래하게 된다. 이를 해결하기 위해 홀로그램으로부터 추출한 라이트필드 데이터와 홀로그램의 3차원 물체에 대한 관계를 분석하고 라이트필드 도메인에서 라이트필드 데이터 변환을 이용하여 홀로그램의 3차원 장면의 왜곡 없는 스케일링 수행 방법을 수행한다.