Ha, Chang-Woo;Lee, Wan-Jae;Jin, Soon-Jong;Jeong, Je-Chang
Journal of Broadcast Engineering
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v.12
no.1
s.34
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pp.41-52
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2007
The 3DTV services can be seen as a general case of the multi-view video that has been receiving a significant attention lately. However, the key factors that influence the success of 3DTV are the availability of content, the ease of use, the quality of contents, and the reduction of cost. This paper deals primarily with the perceptual improvement in image quality, especially based on human factors. An optimal asymmetrical coding method for binocular and multi-view images is presented. The quantitative value of asymmetrical rate to maintain optimized subjective image quality is explored. Also we analyze how edges of 2D images affect on 3D perceptions and propose an edge-preserving algorithm to perform perceptual improvements. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm enhances subjective image quality much better than conventional methods.
This paper proposes a video compression algorithm using characteristics of wavelet coefficients. The proposed algorithm can provide lowed bit rate and faster running time while guaranteeing the reconstructed image qualify by the human virtual system. In this approach, each video sequence is decomposed into a pyramid structure of subimages with various resolution to use multiresolution capability of discrete wavelet transform. Then similarities between two neighboring frames are obtained from a low-frequency subband which Includes an important information of an image and motion informations are extracted from the similarity criteria. Four legion selection filters are designed according to the similarity criteria and compression processes are carried out by encoding the coefficients In preservation legions and replacement regions of high-frequency subbands. Region selection filters classify the high-frequency subbands Into preservation regions and replacement regions based on the similarity criteria and the coefficients In replacement regions are replaced by that of a reference frame or reduced to zero according to block-based similarities between a reference frame and successive frames. Encoding is carried out by quantizing and arithmetic encoding the wavelet coefficients in preservation regions and replacement regions separately. A reference frame is updated at the bottom point If the curve of similarity rates looks like concave pattern. Simulation results show that the proposed algorithm provides high compression ratio with proper Image quality. It also outperforms the previous Milton's algorithm in an Image quality, compression ratio and running time, leading to compression ratio less than 0.2bpp. PSNR of 32 dB and running tome of 10ms for a standard video image of size 352${\times}$240 pixels.
The multi-view video is a collection of multiple videos capturing the same scene at different viewpoints. The multi-view video can be used in various applications, including free viewpoint TV and three-dimensional TV. Since the data size of the multi-view video linearly increases as the number of cameras, it is necessary to compress multi-view video data for efficient storage and transmission. The multi-view video can be coded using the concept of the layered depth image (LDI). In this paper, we describe a procedure to generate LDI from the natural multi-view video and present a method to encode multi-view video using the concept of LDI.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.7
no.2
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pp.91-100
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2011
Free viewpoint TV can provide multi-angle view point images for viewer needs. In the real world, But all angle view point images can not be captured by camera. Only a few any angle view point images are captured by each camera. Group of the captured images is called multi-view image. Therefore free viewpoint TV wants to production of virtual sub angle view point images form captured any angle view point images. Interpolation methods are known of this problem general solution. To product interpolated view point image of correct angle need to depth image of multi-view image. Unfortunately, multi-view video including depth image is necessary to develop a new compression encoding technique for storage and transmission because of a huge amount of data. Layered depth image is an efficient representation method of multi-view video data. This method makes a data structure that is synthesis of multi-view color and depth image. This paper proposed enhanced compression method using layered depth image representation and H.264/AVC video coding technology. In experimental results, confirmed high compression performance and good quality reconstructed image.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37A
no.9
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pp.786-791
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2012
This paper presents a depth boundary sharpening method for improved view synthesis in 3D video. In depth coding, distortion occurs around object boundaries, degrading the quality of synthesized images. In order to encounter this problem, the proposed method estimates an edge map for each frame to filter only the boundary regions. In particular, a window-based filter is employed to choose the most reliable pixel as the replacement considering three factors: frequency, similarity and closeness. The proposed method was implemented as post-processing of the deblocking filter in JMVC 8.3.Compared to the conventional methods, the proposed method generated 0.49 dB PSNR increase and 16.58% bitrate decrease on average. The improved portions were subjectively confirmed as well.
A MVC (Multi-view Video Coding) method, which uses both an illumination change-adaptive ME (Motion Estimation)/DC (Motion Compensation) and a 2D (Dimensional) direct mode, is proposed. Firstly, a new SAD (Sum of Absolute Difference) measure for ME/MC is proposed to compensate the Luma pixel value changes for spatio-temporal motion vector prediction. Illumination change-adaptive (ICA) ME/MC uses the new SAD to improve both MV (Motion Vector) accuracy and bit saving. Secondly, The proposed 2D direct mode that can be used in inter-view prediction is an extended version of the temporal direct mode in MPEG-4 AVC. The proposed MVC method obtains approximately 0.8dB PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) increment compared with the MPEG-4 AVC simulcast coding.
Recently, the smart applications, such as smart phone and smart TV, become a hot issue in IT consumer markets. In particular, the smart TV provides 3D video services, hence efficient coding methods for 3D video data are required. Three-dimensional (3D) video involves stereoscopic or multi-view images to provide depth experience through 3D display systems. Binocular cues are perceived by rendering proper viewpoint images obtained at slightly different view angles. Since the number of viewpoints of the multi-view video is limited, 3D display devices should generate arbitrary viewpoint images using available adjacent view images. In this paper, after we explain a view synthesis method briefly, we propose a new algorithm to compensate view synthesis errors around object boundaries. We describe a 3D warping technique exploiting the depth map for viewpoint shifting and a hole filling method using multi-view images. Then, we propose an algorithm to remove boundary noises that are generated due to mismatches of object edges in the color and depth images. The proposed method reduces annoying boundary noises near object edges by replacing erroneous textures with alternative textures from the other reference image. Using the proposed method, we can generate perceptually inproved images for 3D video systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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