In this dissertation, we address a calibration method for autostereoscopic 3D display. We establish a mathematical model of the autostereoscopic 3D display. We propose three calibration methods using visual pattern analysis, which is based on the physical model. First, we propose a calibration method of global parameters for autostereoscopic 3D display. For highly accuracy, we analysis captured patterns on frequency domain. Second, we present a method for local deformation calibration of the autostereoscopic display. In this case, we employ light field concept to estimate a deformed shape of the device and to render an image which compensate the deformation. Finally, a novel calibration method is presented to calibrate all parameters for eye-tracked autostereoscopic display. To make our method both simultaneous and automated, we design not only an efficient algorithm but also a calibration module. Through the proposed calibration method, the quality of the 3D image is dramatically improved.
본 학위 논문에서는 무안경 3D 디스플레이 장치의 시청 화질 향상을 위한 캘리브레이션 방법을 제시한다. 먼저 무안경 3D 디스플레이의 구조와 동작 원리를 수학적으로 모델링하고, 카메라를 통해 획득한 패턴 영상을 분석하는 방법에 기반한, 세 가지 캘리브레이션 방식을 제안한다. 첫 번째로, 무안경 3D 디스플레이 장치의 전역 파라미터를 두 장의 획득 영상을 분석하여 추정하는 방식을 소개한다. 오차를 최소화 하기 위하여 주파수 영역에서의 패턴 영상을 분석하는 추정 방식을 사용한다. 두 번째로, 지역적으로 왜곡이 있는 3D 디스플레이 장치의 캘리브레이션 방법을 제시한다. 라이트필드 복원 방식을 이용하여 디스플레이 왜곡의 정확한 형상을 추정하고, 이를 보상하는 렌더링 방법을 소개한다. 마지막으로, 사용자 시점 추적 무안경 3D 장치의 캘리브레이션 방법을 제안한다. 캘리브레이션 과정이 동시에 수행 하는 방법을 제안하고, 캘리브레이션 모듈을 이용하여 자동으로 파라미터들을 추정한다. 제안한 캘리브레이션 방법들을 통해 무안경 3D 디스플레이 장치의 파라미터를 정확하게 추정 할 수 있고, 결과적으로 시청 화질이 크게 향상되는 것을 확인한다.
