Journal of information and communication convergence engineering
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제15권3호
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pp.193-198
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2017
In this study, we propose a three-dimensional (3D) visualization technique of occluded objects using integral imaging with a plenoptic camera. In previous studies, depth map estimation from elemental images was used to remove occlusion. However, the resolution of these depth maps is low. Thus, the occlusion removal accuracy is not efficient. Therefore, we use a plenoptic camera to obtain a high-resolution depth map. Hence, individual depth map for each elemental image can also be generated. Finally, we can regenerate a more accurate depth map for 3D objects with these separate depth maps, allowing us to remove the occlusion layers more efficiently. We perform optical experiments to prove our proposed technique. Moreover, we use MSE and PSNR as a performance metric to evaluate the quality of the reconstructed image. In conclusion, we enhance the visual quality of the reconstructed image after removing the occlusion layers using the plenoptic camera.
A color image compression based on saliency map was proposed. The proposed method provides higher quality in saliency blocks on which people's attention focuses, compared with non-saliency blocks on which the attention less focuses at a given bitrate. The proposed method uses 3 different quantization tables according to each block's saliency level. In the experiment using 6 typical images, we compared the proposed method with JPEG and other conventional methods. As the result, it showed that the proposed method (Qup=0.5*Qx) is about 3.1 to 1.2 dB better than JPEG and others in saliency blocks in PSNR at the almost similar bitrate. In the comparison of result images, the proposed one also showed less error than others in saliency blocks.
최근 3차원 지하공간통합지도 구축 사업과 더불어 지반정보를 3차원으로 가시화하는 연구가 진행 중에 있다. 이러한 지반정보의 3차원 가시화를 위해서는 우선적으로 지반정보의 정밀도를 분석하여 검증 할 필요가 있다. 2013~2014년은 수집 DB에 대한 정밀도를 검증하는 연구가 진행되었으며, 최근 지반정보의 3차원 구축을 위한 기초자료 제시의 일환으로 지반정보의 정밀도를 분석하는 연구가 진행되었다. 이러한 연구들에서 더 나아가 본 연구에서는 시추정보의 정밀도 향상 방안 및 지층 모델링을 위한 지반정보의 활용 방안을 제시하여 신뢰성 있는 3차원 지반정보의 구축 방안을 제시하고자한다.
Nakajima, Isao;Nawaz, Muhammad Naeem;Juzoji, Hiroshi;Ta, Masuhisa
Journal of Multimedia Information System
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제6권1호
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pp.23-30
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2019
A communications profile is a system that acquires information from communication links to an ambulance or other vehicle moving on a road and compiles a database based on this information. The equipment (six sets of HDTVs, fish-eye camera, satellite antenna with tracking system, and receiving power from the satellite beacon of the N-star) mounted on the roof of the vehicle, image data were obtained at Yokohama Japan. From these data, the polygon of the building was actually produced and has arranged on the map of the Geographical Survey Institute of a 50 m-mesh. The optical study (relationship between visibility rate and elevation angle) were performed on actual data taken by fish-eye lens, and simulated data by 3D-Map with polygons. There was no big difference. This 3D map system then predicts the communication links that will be available at a given location. For line-of-sight communication, optical analysis allows approximation if the frequency is sufficiently high. For non-line-of-sight communication, previously obtained electric power data can be used as reference information for approximation in certain cases when combined with predicted values calculated based on a 3D map. 3D maps are more effective than 2D maps for landing emergency medical helicopters on public roadways in the event of a disaster. Using advanced imaging technologies, we have produced a semi-automatic creation of a high-precision 3D map at Yokohama Yamashita Park and vicinity and assessed its effectiveness on telecommunications and ambulatory merits.
본 논문에서는 3D-Video에서 가상시점 영상을 생성하는데 필요한 깊이정보 맵의 효율적인 부호화 방법을 제안한다. 가상시점 영상은 실사 영상의 깊이정보 맵을 이용한 시점보간(View Interpolation) 방법으로 생성된다. 일반적으로 깊이정보 맵의 부호화에는 H.264 등의 자연영상에 대한 동영상 부호화 방법을 그대로 적용하고 있는데, 이러한 부호화 방법은 깊이정보 맵의 특성을 고려하지 않은 방법이다. 따라서 본 논문에서는 깊이정보 맵의 영상특성을 고려하여, 맵 정보를 그레이 코드로 변환한 후 비트평면 단위로 부호화하는 방법과, H.264 부호화 방법을 블록단위로 적응적으로 선택하여 부호화하는 방법을 제안하였다. 실험결과로서 제안하는 방법의 성능은 H.264 부호화 방법에 비하여, BD-PSNR이 평균 0.5dB 향상되고, BD-rate는 평균 7.43% 감소되어 부호화효율이 우수함을 확인할 수 있었다. 또한 복원된 깊이정보 맵을 이용하여 생성된 가상시점 영상 간의 비교에서 제안하는 방법이 H.264 부호화 방법에 비해 주관적 화질이 크게 향상된 것을 확인할 수 있었다.
카메라 초점에 의해 발생하는 흐림(blur)의 변화는 깊이값을 측정하는데 사용한다. DFD(Depth from Defocus)는 깊이값과 흐림의 비례 관계를 이용하여 흐림의 양을 측정하는 기술이다. 기존 DFD 방법은 입력으로 두 장의 비초점 영상(defocused image)을 사용하는데, 기술적인 문제로 낮은 품질의 복원된 초점 영상(infocused image)과 깊이맵을 얻고 있다. 상기 문제점을 해결하는 방법으로 초점영상과 비초점 영상을 이용함으로써 복원된 초점 영상의 품질 저하를 해결한다. 제안 방법에서는 Subbaro가 제안한 DFD 방법에 새로운 에지 흐림 측정 방법을 결합하여 보다 정확한 흐림 값을 구한다. 또한 명암의 변화가 적은 영역에서는 흐림의 양을 측정하기가 어렵기 때문에, 관심맵(saliency)을 이용하여 비에지 영역을 채울 수 있도록 하였다. 실험에서는 초점 조절 기능이 있는 카메라로부터 20장의 2K FHD 해상도의 초점 및 비초점 영상을 생성한 후에 제안 방법을 이용하여 깊이맵을 생성하고, 마지막으로 입력 초점 영상과 깊이맵으로부터 3D 입체영상을 제작하였다. 3D 모니터로 시청한 결과 안정된 3D 공간감과 입체감을 얻을 수 있었다.
깊이영상기반 렌더링(depth image-based rendering, DIBR)이란 색상 영상과 각 화소에 대응하는 거리 정보로 이루어진 깊이 영상(depth map)을 이용하여 가상 시점에서의 영상을 합성하는 기술을 말한다. DIBR을 이용하면 3차원 TV에 적합한 컨텐츠를 생성할 수 있지만, 가상 시점에서의 영상을 합성하는 과정에서 원영상에 존재하지 않는 영역, 즉, 비폐색(disocclusion) 영역이 드러나는 등 여러 가지 문제가 발생한다. 본 논문에서는 구조광으로 깊이 정보를 획득하는 Kinect 깊이 카메라를 이용한 가상시점 영상생성 기술을 제안한다. 깊이 카메라로부터 색상 영상과 그에 대응하는 깊이 영상을 획득한 다음, 깊이 영상에 대한 전처리 기술을 수행한다. 전처리가 끝난 깊이 영상은 중간 시점으로 워핑되고, 워핑 과정에서 발생하는 절삭 오차를 제거하기 위해 Median 필터링을 적용한다. 그런 다음, 색상 영상은 워핑된 깊이 영상의 깊이 값을 사용해서 중간 시점으로 워핑된다. 비폐색(disocclusion) 영역을 채우기 위해 배경 기반의 인페인팅 기술을 적용한다. 실험 결과를 통해, 본 논문에서 제안한 방법이 자연스러운 스테레오 영상을 생성한 것을 확인할 수 있었다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제2권2호
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pp.123-127
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2004
The most popular technique for image retrieval in a heterogeneous collection of color images is the comparison of images based on their color histogram. The color histogram describes the distribution of colors in the color space of a color image. In the most image retrieval systems, the color histogram is used to compute similarities between the query image and all the images in a database. But, small changes in the resolution, scaling, and illumination may cause important modifications of the color histogram, and so two color images may be considered to be very different from each other even though they have completely related semantics. A new method of color feature representation based on the 3-dimensional RGB color map is proposed to improve the defects of the color histogram. The proposed method is based on the three 2-dimensional projection map evaluated by projecting the RGB color space on the RG, GB, and BR surfaces. The experimental results reveal that the proposed is less sensitive to small changes in the scene and that achieve higher retrieval performances than the traditional color histogram.
This paper presents a 3D object recognition method for generation of 3D environmental map or obstacle recognition of mobile robots. An active light source projects a stripe pattern of light onto the object surface, while the camera observes the projected pattern from its offset point. The system consists of a laser unit and a camera on a pan/tilt device. The line segment in 2D camera image implies an object surface plane. The scaling, filtering, edge extraction, object extraction and line thinning are used for the enhancement of the light stripe image. We can get faithful depth informations of the object surface from the line segment interpretation. The performance of the proposed method has demonstrated in detail through the experiments for varies type objects. Experimental results show that the method has a good position accuracy, effectively eliminates optical noises in the image, greatly reduces memory requirement, and also greatly cut down the image processing time for the 3D object recognition compared to the conventional object recognition.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제15권4호
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pp.178-184
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2023
AI image generation technology has become a popular research direction in the field of AI, which is widely used in the field of digital art and conceptual design, and can also be used in the process of 3D texture mapping. This paper introduces the production process of 3D texture mapping using AI image technology, and discusses whether it can be used as a new way of 3D texture mapping to enrich the 3D texture mapping production process. Two AI deep learning models, Stable Diffusion and Midjourney, were combined to generate high-quality AI textures. Finally, the lmage to material function of substance 3D Sampler was used to convert the AI-generated textures into PBR 3D texture maps. And applied in 3D environment. This study shows that 3D texture maps generated by AI image generation technology can be used in 3D environment, which not only has short production time and high production efficiency, but also has rich changes in map styles, which can be quickly adjusted and modified according to the design scheme. However, some AI texture maps need to be manually modified before they can be used. With the continuous development of AI technology, there will be great potential for further development and innovation of AI-generated image technology in the 3D content production process in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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