In this paper, we present an upsampling technique for depth map image using color and depth weights. First, we construct a high-resolution image using the bilinear interpolation technique. Next, we detect a common edge region using RGB color space, HSV color space, and depth image. If an interpolated pixel belongs to the common edge region, we calculate weighting values of color and depth in $3{\times}3$ neighboring pixels and compute the cost value to determine the boundary pixel value. Finally, the pixel value having minimum cost is determined as the pixel value of the high-resolution depth image. Simulation results show that the proposed algorithm achieves good performance in terns of PSNR comparison and subjective visual quality.
This paper presents a multi-depth map fusion method for the 3D scene reconstruction. It fuses depth maps obtained from the stereo matching technique and the depth camera. Traditional stereo matching techniques that estimate disparities between two images often produce inaccurate depth map because of occlusion and homogeneous area. Depth map obtained from the depth camera is globally accurate but noisy and provide a limited depth range. In order to get better depth estimates than these two conventional techniques, we propose a depth map fusion method that fuses the multi-depth maps from stereo matching and the depth camera. We first obtain two depth maps generated from the stereo matching of 3-view images. Moreover, a depth map is obtained from the depth camera for the center-view image. After preprocessing each depth map, we select a depth value for each pixel among them. Simulation results showed a few improvements in some background legions by proposed fusion technique.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.40
no.12
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pp.2530-2538
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2015
The pixel value of depth image is depth value so that different objects which are placed on nearby position have similar pixel value. Moreover, the pixels of depth image have distinct pixel values compared to adjacent pixels while those of color image has very similar values. Accordingly distorted depth image of multiview video plus depth (MVD) needs proper error concealment methods considering the characteristics of depth image when transmission errors are happened. In this paper, classifying regions of depth image to consider edge directions and then applying adaptive error concealment methods to each region are proposed. Recovered depth images utilize with multiview video data to synthesize intermediate-view point video. The synthesized view is evaluated by objective quality metrics to demonstrate proposed method performance.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2018.06a
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pp.313-316
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2018
최근 미디어의 생성 및 소비 기술의 발전으로 몰입도 있는 콘텐츠에 대한 수요가 증가하고 있다. View Interpolation 기술은 두 개의 좌/우 영상을 기반으로 하여 두 영상의 중간 시점에 해당하는 영상을 생성해내는 기술이다. 먼저 Depth Hole Filling Module을 이용하여 좌/우 영상 및 그에 대응하는 깊이 지도를 입력으로 받아 깊이 지도에 존재하는 오류를 검출하고, 보정한다. 깊이 지도의 오류 보정이 완료되면, 해당 데이터를 각각 Feature Matching Module 및 Layer Dividing Module로 전달한다. Feature Matching Module은 실사 영상 내의 특징점들을 검출하고, 두 영상 내 특징점을 매칭하는 역할을 수행하며, Layer Dividing Module은 깊이 값을 기반으로 영상의 Layer를 분할한다. Feature Matching Module에서 특징점의 매칭이 완료되면, 특징점의 영상 내 좌표 및 해당 좌표에서의 깊이 값을 Distance Estimating Module로 전달한다. Distance Estimating Module은 전달받은 특징점의 좌표 및 해당 좌표에서의 깊이 값을 기반으로 전체 깊이 값에서의 이동도를 계산한다. 이와 같이 이동도의 계산 및 Layer 분할이 완료되면, 각 Layer를 이동도에 기반하여 이동시키고, 이동된 Layer들을 포개어 배치함으로써 View interpolation을 완성한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04c
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pp.211-213
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2003
이 논문에서는 레이캐스팅을 고속화하는 단순하고 효율적인 알고리즘을 제안한다. 범용 PC에서 볼륨데이터를 이용하여 애니메이션을 하기 위해서는 초당 30 프레임의 영상을 생성하여야하나 아직 이에 도달하지 못하여 고속화가 필요하다. 지금까지의 바운딩서피스 기반의 레이캐스팅의 고속화에서는 임의의 시점에서 객체(object)의 깊이(depth)값을 그 객체의 바운딩서피스를 깊이 버퍼에 투영하여 구하였다. 이와는 다르게 이 논문에서 제안하는 방법은 시점과 무관하게 x, y, z 세 방향의 깊이 버퍼를 설치하고 이 것을 이용하여 임의의 방향에서 시정에 대한 물체의 깊이 값을 구한다. 이렇게 함으로서 임의의 시점에서 객체의 깊이 값을 구하는 시간을 N$^3$에서 8$N_2$으로 줄일 수 있다. 여기서 N은 차원당 복셀의 개수이다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.11a
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pp.1502-1505
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2013
프레젠테이션을 위한 기존 방비들은 기능이 제한적이거나 또는 고비용이라는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 깊이 카메라를 이용한 손의 터치와 터치위치와 프레젠테이션 내용을 조합하여 프레젠테이션의 자유도를 높이는 방법을 제안한다. 제안 방법은 깊이 카메라로부터 스크린 영역의 깊이 값을 배경으로 설정하고, 배경과 차이나는 객체가 들어오면, 객체의 깊이 값과 배경의 깊이 값을 비교하면서 포인터를 추출한다. 모의실험 결과로부터 스크린의 상하좌우 중에 한곳에 카메라를 설치하고 프레젠테이션 페이지마다 서로 다른 위치에서 터치가 인식되고, 다양한 프레젠테이션 이벤트가 실행됨을 확인하였다.
The layered depth image (LDI) is an efficient approach to represent three-dimensional objects with complex geometry for image-based rendering (IBR). LDI contains several attribute values together with multiple layers at each pixel location. In this paper, we propose an efficient preprocessing algorithm to compress depth information of LDI. Considering each depth value as a point in the two-dimensional space, we compute the minimum distance between a straight line passing through the previous two values and the current depth value. Finally, the minimum distance replaces the current attribute value. The proposed algorithm reduces the variance of the depth information , therefore, It Improves the transform and coding efficiency.
This study is to evaluate thedosiemtric leaf gap (DLG) at different depths for dynamic intensity-modulated radiation therapy (IMRT) in order to evaluate the absolute dose and dose distribution according to the different positions of tumors and compare the measured and planned the multileaf collimator (MLC) transmission factor (T.F.) and DLG values. We used the 6 MV and 15 MV photon beam from linear accelerator with a Millenium 120 MLC system. After the import the DICOM RT files, we measured the absolute dose at different depths (2 cm, 5 cm, 10 cm, and 15 cm) to calculate the MLC T. F. and DLG. For 6 MV photon beam, the measured both MLC T. F. and DLG were increased with the increase the measured depths. When applying to treatment planning systemas fixed transmission factor with its value measured under the reference condition at depth of 5 cm, although the difference fixed and varied transmission factor is not significant, the dosiemtric effect could be presented according to the depth that the tumor is placed. Therefore, we are planning to investigate the treatment planning system whichthe T. F. and DLG factor according to at the different depths can be applied in the patient-specific treatment plan.
The energy distributions for clinically used electron beams from measured and calculated mono energetic depth dose values were calculated. The energy distributions having the minimum difference between the measured and reduced values of depth dose are determined by iterations based on least square method. The nominal energies of 6, 9, 12, 15 MeV clinical electron beams were examined. The Monte Carlo depth dose calculations with determined energy distributions were peformed to evaluate those distributions. In a comparison of the calculated and measured depth dose data, the standard errors are estimated within $\pm$ 3% from surface to R$_{80}$ depth and within $\pm$4% from the surface to near the range for all electron beams. This can be practically applied to determine the energy distributions for clinically used electron beams.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.6
no.4
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pp.31-40
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2016
Recently, technology of Virtual Reality(VR) based on HMD among various kinds of VR implemented products has received widespread attention. Major IT-related companies around the world participated in VR HMD research and development. Therefore, the possibility of the spread of VR HMD has been highly praised. Demands of VR HMD products using Smart Phone has been especially increased so that it is required to create a high quality of VR contents. The purpose of study in this paper is to apply the depth value of stereoscopic to VR HMD. To implement it, we analyzed VR HMD optical system and converted an experimental image to virtual depth caused by binocular disparity based on the result of calculating NPP(Native Pixel Parallax). We produced the image of stereoscopic applied with the value converted and applied to VR HMD. This study is expected to be utilized as a VR content creation field of quantitative data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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