본 논문에서는 효율적인 보조 정보 생성을 통한 새로운 분산 다시점 비디오 코딩 기법을 제안한다. 분산 비디오 코딩은 원영상과 디코더에서 생성한 보조 정보 간의 오차를 채널 코딩 기법으로 정정한다. 따라서 보조 정보를 정확히 만들수록 분산 비디오 코딩의 성능은 좋아지게 된다. 제안한 기법에서는 깊이지도를 기반으로 하는 다시점 비디오 코딩에 분산 비디오 코딩 기법을 적용한다. 또한 깊이지도를 이용한 3차원 워핑을 통해 인접한 시점의 영상으로부터 보조 정보를 생성하고, 3차원 워핑과 시간 축 상의 인접한 영상을 이용하는 MCTI(motion compensated temporal interpolation)를 효율적으로 혼합하여 사용한다. 실험 결과 제안한 기법으로 생성한 보조 정보는 MCTI와 3차원 위핑을 따로 사용한 방법보다 평균 0.97dB의 PSNR이 향상되었음을 알 수 있었다. 또한 R-D 곡선 상에서 동일 PSNR 대비 평균 8.01%의 비트율이 감소되었다.
본 논문은 무안경 3D 디스플레이 제품의 품질을 향상시키기 위한 여러 가지 효과적인 방법을 구축하는데 목적을 두었다. 무안경 제품은 기존의 안경 방식에 비하여 3D의 depth 화질 품질이 떨어졌고, 특정 거리, 위치에서만 볼 수 있는 단점이 있어, 이를 보완하고자 Head Tracking 기술 및 영상 배치알고리즘 등 여러 가지 기술을 적용하여 기존 system의 단점을 보완하였다. 본 논문은 3D 무안경 구현 방식 중 Parallax Barrier의 3D 품질 향상을 위한 Head Tracking을 통한 사용자의 위치 파악, 영상의 재배치 기술 및 Crosstalk 개선 방법에 대해 보고합니다.
본 논문에서는 정확한 3차원 장면복원을 위한 다중깊이맵 융합기법을 제안한다. 제안한 기법은 수동적 3차원 정보획득 방법인 스테레오 정합기법과 능동적 3차원 정보획득 방법인 깊이정보 카메라로부터 얻어진 다중깊이맵을 융합한다. 전통적인 두 개의 스테레오 영상 간에 변이정보를 추정하는 전통적 스테레오 정합기법은 차폐 영역과 텍스쳐가 적은 영역에서 변이 오차를 많이 발생한다. 또한 깊이정보 카메라를 이용한 깊이맵은 비교적 정확한 깊이정보를 얻을 수 있으나, 잡음이 많이 포함되며, 측정 가능한 깊이의 범위가 제한되어 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 두 기법의 단점을 극복하고, 상호 보완하기 위하여 이 두 기법에 의해 얻어진다. 중깊이맵의 변이 또는 깊이값을 적절하게 선택하기 위한 깊이맵 융합기법을 제안한다. 3-시점 영상으로부터 가운데 시점을 기준으로 좌우 영상에 대해 두 개의 변이맵들을 각각 얻으며, 가운데 시점 카메라에 설치된 깊이정보 카메라로부터 얻어진 깊이맵들 간에 위치와 깊이값을 일치시키기 위한 전처리를 행한 다음. 각 화소 위치의 텍스쳐 정보, 깊이맵 분포 등에 기반하여 적절한 깊이값을 선택한다. 제안한 기법의 컴퓨터 모의실험 결과. 일부 배경 영역에서 깊이맵의 정확도가 개선됨을 볼 수 있었다.
Previous approaches to the 2D to 3D conversion problem require heavy computation or considerable amount of user input. In this paper, we propose a rather simple method in estimating the depth map from a single image using a monocular depth cue: haze. Using the haze imaging model, we obtain the distance information and estimate a reliable depth map from a single scenery image. Using the depth map, we also suggest an algorithm that converts the single image to 3D stereoscopic images. We determine a disparity value for each pixel from the original 'left' image and generate a corresponding 'right' image. Results show that the algorithm gives well refined depth maps despite the simplicity of the approach.
In this paper,a new approach-using the linear movement of the lens location in a camera and focal distance in each location for the measurement of the depth of the 3-D object from several 2-D images-is proposed. The sharply focused edges are extracted from the images obtained by moving the lens of the camera, that is, the distance between the lens and the image plane, in the range allowed by the camera lens system. Then the depthin formation of the edges are obtained by the lens location. In our method, the accurate and complicated control system of the camera and a special algorithm for tracing the accurate focus point are not necessary, and the method has some advantage that the depth of all objects in a scene are measured by only the linear movement of the lens location of the camera. The accuracy of the extracted depth information is approximately 5% of object distances between 1 and 2m. We can see the possibility of application of the method in the depth measurement of the 3-D objects.
In this paper, we propose the method of stereo images composition using adaptive dense disparity estimation. For the correct composition of stereo image and 3D virtual object, we need correct marker position and depth information. The existing algorithms use position information of markers in stereo images for calculating depth of calibration object. But this depth information may be wrong in case of inaccurate marker tracking. Moreover in occlusion region, we can't know depth of 3D object, so we can't composite stereo images and 3D virtual object. In these reasons, the proposed algorithm uses adaptive dense disparity estimation for calculation of depth. The adaptive dense disparity estimation is the algorithm that use pixel-based disparity estimation and the search range is limited around calibration object.
Journal of information and communication convergence engineering
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제11권2호
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pp.132-138
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2013
In this paper, an accelerated generation algorithm to effectively generate an elemental image array in computational integral imaging system is proposed. In the proposed method, the depth information of 3D object is extracted from the images picked up by a stereo camera or depth camera. Then, the elemental image array can be generated by using the proposed accelerated generation algorithm with the depth information of 3D object. The resultant 3D image generated by the proposed accelerated generation algorithm was compared with that the conventional direct algorithm for verifying the efficiency of the proposed method. From the experimental results, the accuracy of elemental image generated by the proposed method could be confirmed.
A method to recognize unpaved road region using a 3D depth measurement system is proposed for mobile robots. For autonomous maneuvering of mobile robots, recognition of obstacles or recognition of road region is the essential task. In this paper, the 3D depth measurement system which is composed of a rotating mirror, a line laser and mono-camera is employed to detect depth, where the laser light is reflected by the mirror and projected to the scene objects whose locations are to be determined. The obtained depth information is converted into an image. Such depth images of the road region represent even and plane while that of off-road region is irregular or textured. Therefore, the problem falls into a texture identification problem. Road region is detected employing a simple spatial differentiation technique to detect the plain textured area. Identification results of the diverse situation of Nonlinear trail are included in this paper.
In the recent years, significant advances have been made in the development of small form-factor, low power, and low cost 3D-sensing devices based on depth-imaging technologies with real-time performance. This has led to the advent of devices and machines that are able to sense and understand the world, navigate in the environment, and interact naturally with their human users. Human-computer interactions based on touch sensing and speech recognition have already become mainstream, and the rapid developments in 3D sensing is paving the path towards the next level of machine intelligence and interactions. This paper discusses the recent developments in real-time 3D sensing technologies and their emerging system application.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권9호
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pp.3146-3158
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2014
Efficient depth map coding is very crucial to the multi-view plus depth (MVD) format of 3-D video representation, as the quality of the synthesized virtual views highly depends on the accuracy of the depth map. Depth map contains smooth area within an object but distinct boundary, and these boundary areas affect the visual quality of synthesized views significantly. In this paper, we characterize the depth map by an auto-covariance analysis to show the locally anisotropic features of depth map. According to the characterization analysis, we propose an efficient depth map coding scheme, in which the directional discrete cosine transforms (DDCT) is adopted to substitute the conventional 2-D DCT to preserve the boundary information and thereby increase the quality of synthesized view. Experimental results show that the proposed scheme achieves better performance than that of conventional DCT with respect to the bitrate savings and rendering quality.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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