In this paper, we propose a method to upsample a low-resolution depth map to a high-resolution version. While conventional camera sensors produce high-resolution color images, the sizes of the depth maps of range/depth sensors are usually low. In this paper, we consider the utilization of high-frequency components to the conventional depth map interpolation methods such as bilinear, bicubic, and bilateral. The proposed method is composed of the three steps: high-frequency component extraction, high-frequency component application, and interpolation. Two objective evaluation measures such as sharpness degree and blur metric are used to examine the performance. Experimental results show that the proposed method significantly outperforms other conventional methods by a factor of 2 in terms of sharpness degree. As well, a blur metric is reduced by a factor of 14 %.
In this paper, we suggest the environment based disparity method that calculate the depth value of the objects from environment maps. This method using the disparity of the environment map can calculate the depth value from two environment map that acquire at different viewpoint. This method can decide the visibility of the object whether it is occluded others or not. Also, we can analogize the depth value of the object that does not relate the reference plane(in case of being in the air) and make three dimensional environment model using the proposed method
During depth data acquisition and transmission, the quality of depth maps is usually degraded by physical noise and coding error. In this paper, a new joint bilateral filter based on the common distance transform is presented to enhance the low-quality depth map. The proposed method determines the amount of exploitable color data according to distance transform values of depth and color pixels. Consequently, the proposed filter minimizes noise in the depth map while suppressing visual artifacts of joint bilateral filtering. Experimental results show that our method outperforms other conventional methods in terms of noise reduction and visual artifact suppression.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2014.11a
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pp.236-239
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2014
3차원 영상을 제작하기 위해서는 여러 시점의 색상 영상과 함께 깊이 정보를 필요로 한다. 하지만 깊이 정보를 얻을 때 사용하는 ToF 카메라는 해상도가 낮으며 적외선 신호의 주파수 문제 때문에 최대 3대까지 사용할 수 있다. 따라서 깊이 정보를 색상 영상과 함께 사용하기 위해서 깊이 정보의 업샘플링이 필수적이다. 업샘플링은 깊이 정보를 색상 카메라 위치로 3차원 워핑하고 결합형 양방향 필터(joint bilateral filter, JBF)를 사용하여 빈 영역을 채우는 방법으로 진행된다. 업샘플링은 오랜 시간이 소요되지만 그래픽스 프로세싱 유닛(graphics processing units, GPU)를 이용하여 빠르게 수행될 수 있다. 본 논문에서는 다중 GPU의 병렬 수행을 통하여 빠르게 다시점 깊이맵을 생성할 수 있는 방법을 제안한다. 다중 GPU 병렬 수행은 범용 목적 GPU(general purpose computing on GPU, GPGPU) 중의 하나인 CUDA를 이용하였으며, 본 논문에서 제안된 방법을 이용하여 3개의 GPU 사용한 실험 결과 초당 35 프레임의 다시점 깊이맵을 생성했다.
Acquisition of reliable depth maps is a critical requirement in many applications such as 3D videos and free-viewpoint TV. Depth information can be obtained from the object directly using physical sensors, such as infrared ray (IR) sensors. Recently, Time-of-Flight (ToF) range camera including KINECT depth camera became popular alternatives for dense depth sensing. Although ToF cameras can capture depth information for object in real time, but are noisy and subject to low resolutions. Recently, filter-based depth up-sampling algorithms such as joint bilateral upsampling (JBU) and noise-aware filter for depth up-sampling (NAFDU) have been proposed to get high quality depth information. However, these methods often lead to texture copying in the upsampled depth map. To overcome this limitation, we formulate a convex optimization problem using higher order regularization for depth map upsampling. We decrease the texture copying problem of the upsampled depth map by using edge weighting term that chosen by the edge information. Experimental results have shown that our scheme produced more reliable depth maps compared with previous methods.
Kim, Won Hoi;Gil, Jong In;Choi, Changyeol;Kim, Manbae
Journal of Broadcast Engineering
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v.22
no.4
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pp.429-437
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2017
2D-to-3D conversion technology has been studied over past decades and integrated to commercial 3D displays and 3DTVs. Generally, depth cues extracted from a static image is used for generating a depth map followed by DIBR (Depth Image Based Rendering) for producing a stereoscopic image. Further, motion is also an important cue for depth estimation and is estimated by block-based motion estimation, optical flow and so forth. This papers proposes a new method for motion depth generation using Motion History Image (MHI) and evaluates the feasiblity of the MHI utilization. In the experiments, the proposed method was performed on eight video clips with a variety of motion classes. From a qualitative test on motion depth maps as well as the comparison of the processing time, we validated the feasibility of the proposed method.
This paper proposes an efficient depth-map coding method for generating virtual-view images in 3D-Video. Virtual-view images can be generated by the view-interpolation based on the depth-map of the image. A conventional video coding method such as H.264 has been used. However, a conventional video coding method does not consider the image characteristics of the depth-map. Therefore, this paper proposes an adaptive depth-map coding method that can select between the H.264/AVC coding scheme and the proposed gray-coded bit plane-based coding scheme in a unit of block. This improves the coding efficiency of the depth-map data. Simulation results show that the proposed method, in comparison with the H.264/AVC coding scheme, improves the average BD-rate savings by 7.43% and the average BD-PSNR gains by 0.5dB. It also improves the subjective picture quality of synthesized virtual-view images using decoded depth-maps.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.16
no.6
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pp.1311-1316
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2021
In this paper, we present a bifocal stereo camera system combining two cameras with different focal length cameras to generate stereoscopic image and their corresponding depth map. In order to obtain the depth data using the bifocal stereo camera system, we perform camera calibration to extract internal and external camera parameters for each camera. We calculate a common image plane and perform a image rectification for generating the depth map using camera parameters of bifocal stereo camera. Finally we use a SGM(Semi-global matching) algorithm to generate the depth map in this paper. The proposed bifocal stereo camera system can performs not only their own functions but also generates distance information about vehicles, pedestrians, and obstacles in the current driving environment. This made it possible to design safer autonomous vehicles.
This paper proposes a method for generating dense depth map using information of color images and depth map generated based on lidar based on self-organizing map. The proposed depth map upsampling method consists of an initial depth prediction step for an area that has not been acquired from LiDAR and an initial depth filtering step. In the initial depth prediction step, stereo matching is performed on two color images to predict an initial depth value. In the depth map filtering step, in order to reduce the error of the predicted initial depth value, a self-organizing map technique is performed on the predicted depth pixel by using the measured depth pixel around the predicted depth pixel. In the process of self-organization map, a weight is determined according to a difference between a distance between a predicted depth pixel and an measured depth pixel and a color value corresponding to each pixel. In this paper, we compared the proposed method with the bilateral filter and k-nearest neighbor widely used as a depth map upsampling method for performance comparison. Compared to the bilateral filter and the k-nearest neighbor, the proposed method reduced by about 6.4% and 8.6% in terms of MAE, and about 10.8% and 14.3% in terms of RMSE.
This paper proposes an efficient depth-map coding method. The adaptive block-based depth-map coding method decides the number of bit planes to be encoded according to the quantization parameters to obtain the desired bit rates. So, the depth-map coding using the block-based decision of the bit-plane to be encoded proposes to free from the constraint of the quantization parameters. Simulation results show that the proposed method, in comparison with the adaptive block-based depth-map coding method, improves the average BD-rate savings by 3.5% and the average BD-PSNR gains by 0.25dB.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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