공간 가변 오토포커스: 임의의 초점 곡면을 구현하는 계산 이미징 기술

• •기존 오토포커스는 단일 초점 평면(Single Focal Plane)에 국한됨
• •SVAF는 장면의 기하학적 구조에 적응하는 임의의 초점 곡면(Arbitrary Focal Surface)을 구현함
• •대구경 조리개의 이점과 깊은 심도를 동시에 확보하는 것이 핵심 목표임

조리개가 클수록 빛을 많이 받아들이지만 심도가 얕아져 초점이 맞는 범위가 좁아지는 광학적 특성을 이해해야 한다.

• •Split-Lohmann 설계로 픽셀 단위의 독립적인 초점 제어 가능
• •SLM의 국부적 기울기 제어가 각 영역의 초점 거리를 결정함
• •기계적 구동부 없이 순수 광학적 변조를 통해 초점을 조절함

SLM이 빛의 위상을 제어하여 렌즈의 굴절 특성을 국부적으로 변화시키는 원리가 중요하다.

• •CDAF는 반복적 탐색을 통해 국부적 최적 초점 거리를 산출함
• •PDAF는 듀얼 픽셀 정보를 활용해 단일 샷으로 깊이 맵을 추정함
• •추정된 깊이 맵은 즉시 SLM의 위상 마스크 생성에 반영됨

카메라가 초점을 맞추기 위해 이미지의 선명도나 센서 간의 위상 차이를 계산하는 방식을 알아야 한다.

• •실시간 프로토타입을 통해 21 FPS의 All-in-focus 비디오 스트리밍 달성
• •기존 Focus Stacking 대비 캡처 속도와 효율성이 비약적으로 향상됨
• •대구경 렌즈의 해상도 특성을 전 영역에서 유지함

FPS(Frames Per Second)는 초당 프레임 수로, 실시간 처리가 가능한 속도임을 나타낸다.

• •VR 디스플레이에 SVAF를 적용하여 다중 초점 평면(Multi-focal) 구현
• •사용자의 눈 조절 기능과 일치하는 가상 깊이 정보 제공
• •VAC 문제 해결을 통해 VR 장시간 사용 시의 불편함 해소

VR 기기에서 눈이 느끼는 거리감과 실제 렌즈의 초점 거리가 달라 발생하는 생리적 거부감을 이해해야 한다.