본 과제를 통해 다양한 극사실적 영상 획득을 위한 고성능 영상처리 기술 연구를 수행하였다.
고성능 영상이란 초분광 영상, 3D깊이 영상, 하이 다이내믹 레인지 영상 등 기존의 삼원색 컬러 영상과 비교해 물리적으로 더욱 풍부한 정보를 담고있는 영상을 말한다.
본 연구에서 개발된 영상 처리 기법들은 기존의 기술들과 비교해 압도적으로 높은 공간 해상도와 분광 해상도, 깊이 정확도, 영상 선명도 등을 자랑한다. 첫째로, 초분광 영상은 RGB 삼원색만을 촬영하는 것이 아니라 20개 이상의 색상에 대한 사진을 자세하게 촬영하는 것을 의미하며 이는 물체의 정확한 식별을 위한 중요한 기술이다.
본 과제에서는 하나의 프리즘을 카메라에 앞에 설치하여 총 23개의 색상정보를 한 번에 추출하는 신기술을 발명하였다. 이는 기존 초분광 영상 시스템이 연구실에서만 사용할 수 있을 만큼 크기가 크다는 한계를 극복한 연구이다.
또한 인공지능 기술을 이용하여 초분광 영상을 효과적으로 추출하는 알고리즘을 개발하여 기존 초분광 시스템의 정확도도 높일 수 있다는 것을 보였다.
두번째로 물체가 카메라로부터 떨어진 거리 즉, 3차원 정보를 측정하는 시스템을 위한 효과적인 인공지능 알고리즘을 개발하였다.
이를 통하여 기존 3차원 센서들의 성능을 실시간으로 향상시킬 수 있다. 마지막으로 주변 빛이 어두운 상황에서도 물체를 정확하게 촬영할 수 있는 하이 다이내믹 레인지 영상 처리기술을 개발하였다.
본 과제에서 수행한 연구는 'KAIST Breakthrough'에 선정되었으며, 다수의 해외 언론에 그 내용이 소개되기도 하였다. 또한 컴퓨터그래픽스와 컴퓨터비전 분야의 최고 권위 학회인 ACM SIGGRAPH Asia2017에 3편의 논문을 발표하고, 같은 논문을 분야 Top 저널인 ACM Transactions on Graphics (SCI, IF=4.384)저널에 게재하였다.
2017년 한 해 본 연구 과제를 통해 발생한 논문/특허 실적은 국제 SCI 저널 논문 5편, 국제 학회 논문 3편, 미국 특허 출원 1건, 국내 특허 출원 2건이 있다.