Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2013.06a
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pp.366-367
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2013
3D Conversion은 3DTV 및 3D Display에 장착되어 제공되고 있다. 이외에도 다양한 변환 방법이 제안되어 왔다 기존 방법들은 영화나 애니메이션 같은 자연영상을 3D로 변환하는 것에 초점이 맞추어져 있었다. 따라서 자동 3D변환에서는 webpage영상처럼 텍스트, 이미지, 로고 등의 혼재되어 있는 영상을 처리하는데 어려움이 있다. 특히 텍스트는 동일한 깊이맵을 얻지 못하면, 깨짐, 흔들림 등의 문제점이 발생한다. 해결방법으로 webpage에서 image region만을 탐색해서, 3D변환을 하고, 다른 영역은 2D로 처리함으로써 상기 문제점을 극복할 수 있다. 이를 위해 본 논문에서는 변환하려는 영상 영역을 탐색하고 이 탐색된 영상들을 단순하게 픽셀의 수평이동이 아닌, 양선형 보간으로 변환하여 홀채움 문제를 극복할 수 있는 변환방법을 제안한다.
2D-to-3D video conversion vests 3D effects in a 2D video by generating stereoscopic views using depth cues inherent in the 2D video. This technology would be a good solution to resolve the problem of 3D content shortage during the transition period to the full ripe 3D video era. In this paper, a low-complexity depth generation method for 2D-to-3D video conversion is presented. For temporal consistency in global depth, a pattern-based depth generation method is newly introduced. A low-complexity refinement algorithm for local depth is also provided to improve 3D perception in object regions. Experimental results show that the proposed method outperforms conventional methods in terms of complexity and subjective quality.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.07a
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pp.219-220
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2022
3D 그래픽스 환경에서 입체적인 물체가 2D 모니터에 보여지는 과정에는 여러 단계의 공간 변환과 행렬 계산을 거치게 된다. 이러한 공간 변환은 각 단계가 어떤 의미인지 쉽게 이해하기에 어려운 면이 있다. 본 논문에서는 유니티 3D 엔진에서 작동하는 셰이더를 통해 각 단계의 공간을 시각화 하여 학생들이 보다 쉽게 공간 변환을 이해하는 시각화 방법을 제시한다.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.29
no.3
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pp.249-255
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2011
The free-stereo mosaics image without GPS/INS and ground control data can be generated by using relative orientation parameters on the 3D model coordinate system. Its origin is located in one reference frame image. A 3D coordinate calculated by conjugate points on the free-stereo mosaic images is represented on the 3D model coordinate system. For determining 3D coordinate on the 3D absolute coordinate system utilizing conjugate points on the free-stereo mosaic images, transformation methodology is required for transforming 3D model coordinate into 3D absolute coordinate. Generally, the 3D similarity transformation is used for transforming each other 3D coordinates. Error of 3D model coordinates used in the free-stereo mosaic images is non-linearly increased according to distance from 3D model coordinate and origin point. For this reason, 3D model coordinates used in the free-stereo mosaic images are difficult to transform into 3D absolute coordinates by using linear transformation. Therefore, methodology for transforming nonlinear 3D model coordinate into 3D absolute coordinate is needed. Also methodology for resampling the free-stereo mosaic image to the geo-stereo mosaic image is needed for overlapping digital map on absolute coordinate and stereo mosaic images. In this paper, we propose a 3D non-linear transformation for converting 3D model coordinate in the free-stereo mosaic image to 3D absolute coordinate, and a 2D non-linear transformation based on 3D non-linear transformation converting the free-stereo mosaic image to the geo-stereo mosaic image.
3D conversion technology has been studied over past decades and integrated to commercial 3D displays and 3DTVs. The 3D conversion plays an important role in the augmented functionality of three-dimensional television (3DTV), because it can easily provide 3D contents. Generally, depth cues extracted from a static image is used for generating a depth map followed by DIBR (Depth Image Based Rendering) rendering for producing a stereoscopic image. However except some particular images, the existence of depth cues is rare so that the consistent quality of a depth map cannot be accordingly guaranteed. Therefore, it is imperative to make a 3D conversion method that produces satisfactory and consistent 3D for diverse video contents. From this viewpoint, this paper proposes a novel method with applicability to general types of image. For this, saliency as well as edge is utilized. To generate a depth map, geometric perspective, affinity model and binomic filter are used. In the experiments, the proposed method was performed on 24 video clips with a variety of contents. From a subjective test for 3D perception and visual fatigue, satisfactory and comfortable viewing of 3D contents was validated.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2022.06a
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pp.836-838
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2022
3D Point Cloud는 3D 콘텐츠를 더욱 실감 나게 표현하기 위한 데이터 포맷이다. Point Cloud 데이터는 3차원 공간상에 존재하는 데이터로 기존의 2D 영상에 비해 거대한 용량을 가지고 있다. 최근 대용량 Point Cloud의 3D 데이터를 압축하기 위해 V-PCC(Video-based Point Cloud Compression)와 같은 다양한 방법이 제시되고 있다. 따라서 Point Cloud 데이터의 원활한 전송 및 저장을 위해서는 V-PCC와 같은 압축 기술이 요구된다. V-PCC는 Point Cloud의 데이터들을 Patch로써 뜯어내고 2D에 Projection 시켜 3D의 영상을 2D 형식으로 변환하고 2D로 변환된 Point Cloud 영상을 기존의 2D 압축 코덱을 활용하여 압축하는 기술이다. 이 V-PCC로 변환된 2D 영상은 기존 2D 영상을 전송하는 방식을 활용하여 네트워크 기반 전송이 가능하다. 본 논문에서는 V-PCC 방식으로 압축한 V3C 데이터를 방송망으로 전송 및 소비하기 위해 MPEG Media Transport(MMT) Packet을 만드는 패킷화 방안을 제안한다. 또한 Server와 Client에서 주고받은 V3C(Visual Volumetric Video Coding) 데이터의 비트스트림을 비교하여 검증한다.
본 논문은 그룹화된 객체별 깊이정보를 차등 적용한 2D/3D 동영상 변환 기법에 관한 연구이다. 기존의 연구에서는 프레임의 움직임 정보와 기하학적 깊이 단서를 이용해 깊이정보를 추출하여 2D/3D 동영상 변환을 한다. 그러나 영상의 움직임 정보를 획득할 수 없는 영역의 경우 정확한 깊이정보를 얻을 수 없어 해당 영역의 3D 효과를 얻을 수 없는 문제점이 있다. 제안하는 기법에서는 객체 및 배경을 추출하고 움직임 정보와 기하학적 단서를 이용한 깊이정보를 그룹화된 객체별 차등 적용하여 움직임 정보가 없는 영역에서도 3D 효과를 얻을 수 있는 방법을 제안한다. 최종적으로 원본 영상과 생성된 깊이맵을 DIBR(Depth Image Based Rendering) 과정을 통해 3D 동영상을 생성한 결과 움직임 정보가 없는 영역에서도 3D 효과를 얻을 수 있었다.
Prevalence of common three-dimensional display progresses, increasing the demand for three-dimensional content. Starting from the year 2010 to meet increasing 2D to 3D conversion is insufficient to meet demand content was presented as an alternative. But, Convert 2D to 3D stereo effect only emphasizes content production as a three-dimensional visual fatigue and the degradation of the Quality problems are pointed out. In this study, opened in 2011 'Scenes Guan', the 13 selected Scene is made of the three-dimensional transform the content and the Quality of the transformation applied to the Depth-Map is a visual representation of three-dimensional fatigue and, the adequacy of whether the expert has group interviews and surveys were conducted. Many of the changes are applied to the motion picture of the three-dimensional configurations of Depth-Map conversion technology used in many ways before and after the analysis of the relationship of cascade configurations to create a depth map to the stage. Experiments, presented in this study is a three-dimensional configuration of Depth-Map transformation can lower the production of a three-dimensional visual fatigue and improve the results obtained for a reasonable place was more than half of the experiment accepted the expert group to show a positive reaction were. The results of this study with a rapid movement to convert 2D images into 3D images of applying Depth-map configuration cascade manner to reduce the visual fatigue, to increase the efficiency, and has a three-dimensional perception is the result derived.
In recent years, 2D-to-3D conversion techniques have gained much attraction. Most of conventional methods focused on natural images such as movie, animation and so forth. However, it is difficult to apply these techniques to window images mixed with text, image, logo, and icon. Also, different depth values of text pixels will cause distortion and a proper 3D image can not be delivered in some situations. To solve this problem, we propose a method to classify a given image into either a window or a natural image. For the window image, only rectangular image regions (RIR) are detected and converted in 3D. Other text and background are displayed in 2D. The proposed method was performed on more than 10,000 test images. In the experimental results, the detection ratio of window image reaches 97% and RIR detection ratio is 87%.
In this paper, we propose a method to convert 2D image to 3D anaglyph using quadratic & cubic B$\acute{e}$zier Curves in HTML5. In order to convert 2D image to 3D anaglyph image, we filter the original image to extract the RGB color values and create two images for the left and right eyes. Users are to set up the depth values of the image through the control point using the quadratic and cubic B$\acute{e}$zier curves. We have processed the depth values of 2D image based on this control point to create the 3D image conversion reflecting the value of the control point which the users select. All of this work has been designed and implemented in Web environment in HTML5. So we have made it for anyone who wants to create their 3D images and it is very easy and convenient to use.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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