2022 Fiscal Year Research-status Report
Efficient computation of motion picture hologram based on video compression approach
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22K12070
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
山口 雅浩 東京工業大学, 工学院, 教授 (10220279)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | ホログラフィー / 3Dディスプレイ / 計算機合成ホログラム / 効率的計算手法 / 映像圧縮 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
立体像表示のホログラムを計算機で生成する技術（Computer Generated Holography: CGH）において、まず、高品質な立体像として動きを持つ像を再生するために、ハードコピーのホログラムで3Dのアニメーションを表示するCGHの再生方法及び計算方法を検討した。
アナログで光学的に記録されたホログラムを使用してアニメーションを再生する方法として、２ステップ記録法が過去に提案されている。しかし、この方法をそのまま模倣した場合、２段階の伝搬計算が必要となり、計算コストが大幅に増加する。そのため、研究代表者らがこれまでに開発した「光線－波面変換」方式に基づく手法を使用して、１段階の波面伝搬計算で同等なCGH計算を達成する方法を開発した。さらにこの提案手法を使用して、９フレームから成るアニメーションの立体像のホログラムを計算した。そして再生照明光の点滅により高品質な立体像表示が可能なハードコピーとしてのホログラムを作成できることを、再生シミュレーションにより確認した。またこの手法で再生した立体像を観察する位置を変えたときに生じるクロストークの影響についてもシミュレーションにより検討を行った。
並行して、3D物体の動きに応じた効率的なライトフィールド生成手法の3Dタッチインタフェースシステムへの実装や、フレーム間の冗長性を利用して動画CGHの計算量を削減する手法についての検討も実施し、複数の方法について計算アルゴリズムの実装の準備を完了した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
動画ホログラムの効率的な計算手法を考える上で本研究が重視する点として、高品質な立体像を再生するホログラムを対象とすることが挙げられる。電子デバイスに表示する動画CGH計算の高速化手法の研究は数多く発表されているが、本研究で対象とするような水平方向解像度100k画素以上のホログラムにおける動画の計算手法の研究はほとんどない。そこでまずは水平100k画素以上のホログラムで動きのある立体像を表示することを目標とした。垂直方向の視域を犠牲にする方法であるためフレーム数は少ないものの、LEDの点滅のみで動画表示を行う水平100k画素レベルのCGHは他に例が無い。そのための計算アルゴリズムとして光線波面変換方式に基づく効率的なアルゴリズムを実装し、再生シミュレーションで原理確認を行ったことは着実な成果と言える。CGアニメーションで自然な動きを持つ立体像表示に適したコンテンツの検討及び選定を行った。また実際のホログラム作成についても共同研究先との連携体制を確立した。
光線波面変換方式に基づくCGH計算は、レンダリングによるライトフィールド生成と波面伝搬計算の2段階から成る。このうちライトフィールド生成に関しては、ホログラフィックスクリーンを用いたライトフィールドディスプレイにおいて、3Dオブジェクトの動きに応じてレンダリングを省略する手法のリアルタイム処理の実装を行っている。
フレーム間の冗長性をCGHの計算量削減に用いる方法についてはアルゴリズムの検討中で対外発表には至っていないが、複数のアプローチで具体的な検討が進んでいる。
以上を総合し、当初の計画に対しておおむね順調に進んでいると判断される。
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| Strategy for Future Research Activity |
２年目には、本年度に計算した水平100k画素レベルの動画CGHについて、レーザリソグラフィーを用いたCGH出力装置により実際のハードコピーを作成し、複数のLEDを順次照射する再生装置で表示する。再生像を観察し、動画での再生像の品質を効果的に評価できるような図柄や動きを検討する。再生像位置と視点位置によってアニメーション再生に適した方式が異なることから、実像再生やニアアイ構成等での動画再生方式についても検討する。
また、フレーム間の冗長性を用いる方法については、本年度検討した複数のアプローチを実装し、再生シミュレーション及びハードコピー出力によって検証を行う。
フレーム間の冗長性を利用して計算量削減を図る手法の性能は、3Dコンテンツの動き方に依存することから、異なる動きを持つコンテンツを用意して実験を行う。特に、自然な動きを持つ3D映像コンテンツとして実物体から動きを有するライトフィールドを生成して実験に用いる。
３年目には異なる像の奥行き・動き・再生像サイズでリアリティーの高いシーンを対象として評価を行い、計算量低減と再生像の3D画質低下の関係を明らかにする。
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