Depth-image-based rendering is generally used in real-time 2D-to-3D conversion for 3DTV. However, inaccurate depth maps cause flickering issues between image frames in a video sequence, resulting in eye fatigue while viewing 3DTV. To resolve this flickering issue, we propose a new 2D-to-3D conversion scheme based on fast and robust depth-map generation from a 2D video sequence. The proposed depth-map generation algorithm divides an input video sequence into several cuts using a color histogram. The initial depth of each cut is assigned based on a hypothesized depth-gradient model. The initial depth map of the current frame is refined using color and motion information. Thereafter, the depth map of the next frame is updated using the difference image to reduce depth flickering. The experimental results confirm that the proposed scheme performs real-time 2D-to-3D conversions effectively and reduces human eye fatigue.
The conventional 3D-HEVC uses the depth data of the other view instead of that of the current view because the texture data has to be encoded before the corresponding depth data of the current view has been encoded, where the depth data of the other view is used as the predicted depth for the current view. Whereas the conventional 3D-HEVC has no other candidate for the predicted depth information except for that of the other view, the scalable 3D-HEVC utilizes the depth data of the lower spatial layer whose view ID is equal to that of the current picture. The depth data of the lower spatial layer is up-scaled to the resolution of the current picture, and then the enlarged depth data is used as the predicted depth information. Because the quality of the enlarged depth is much higher than that of the depth of the other view, the proposed scheme increases the coding efficiency of the scalable 3D-HEVC codec. Computer simulation results show that the scalable 3D-HEVC is useful and the proposed scheme to use the enlarged depth data for the current picture provides the significant coding gain.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.13
no.3
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pp.1302-1309
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2012
In this paper, we propose applying differential techniques for 2D/3D video conversion to the objects grouped by depth information. One of the problems converting 2D images to 3D images using the technique tracking the motion of pixels is that objects not moving between adjacent frames do not give any depth information. This problem can be solved by applying relative height cue only to the objects which have no moving information between frames, after the process of splitting the background and objects and extracting depth information using motion vectors between objects. Using this technique all the background and object can have their own depth information. This proposed method is used to generate depth map to generate 3D images using DIBR(Depth Image Based Rendering) and verified that the objects which have no movement between frames also had depth information.
In this paper, we propose a 3D conversion algorithm of 2D video using depth layer partition method. In the proposed algorithm, we first set frame groups using cut detection algorithm. Each divided frame groups will reduce the possibility of error propagation in the process of motion estimation. Depth image generation is the core technique in 2D/3D conversion algorithm. Therefore, we use two depth map generation algorithms. In the first, segmentation and motion information are used, and in the other, edge directional histogram is used. After applying depth layer partition algorithm which separates objects(foreground) and the background from the original image, the extracted two depth maps are properly merged. Through experiments, we verify that the proposed algorithm generates reliable depth map and good conversion results.
Kim, Seunggi;Ko, Young Min;Bae, Chulkyun;Kim, Dae Jin
Journal of Broadcast Engineering
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v.24
no.2
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pp.281-291
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2019
Depth from defocus estimates the 3D depth by using a phenomenon in which the object in the focal plane of the camera forms a clear image but the object away from the focal plane produces a blurred image. In this paper, algorithms are studied to estimate 3D depth by analyzing the degree of blur of the image taken with a single camera. The optimized object range was obtained by 3D depth estimation derived from depth from defocus using one image of a single camera or two images of different focus of a single camera. For depth estimation using one image, the best performance was achieved using a focal length of 250 mm for both smartphone and DSLR cameras. The depth estimation using two images showed the best 3D depth estimation range when the focal length was set to 150 mm and 250 mm for smartphone camera images and 200 mm and 300 mm for DSLR camera images.
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.
In this paper, we propose the method for creating a stable stereoscopic 3D contents with the production guidelines by removing the excessive depth value and scene changes for high quality. We have developed a three-dimensional depth analysis tool for detecting the scene changes out of the production guidelines and the depth value changes excessively. The Scenes detected by depth analysis tool can be modified at the post production and it helps to make a stable stereoscopic 3D contents.
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.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.17
no.4
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pp.51-58
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2012
Recently, 3D technology based on depth image is widely used in various fields including 3D space recognition, image acquisition, interaction, and games. Depth camera is used in order to produce depth image, various types of effort are made to improve quality of the depth image. In this paper, we suggests using area-based Canny edge detector to improve depth image in applying 3D technology based on depth camera. The suggested method provides improved depth image with pre-processing and post-processing by fixing image quality deterioration, which may take place in acquiring depth image in a limited environment. For objective image quality evaluation, we have confirmed that the image is improved by 0.42dB at maximum, by applying and comparing improved depth image to virtual view reference software. In addition, with DSCQS(Double Stimulus Continuous Quality Scale) evaluation method, we are reassured of the effectiveness of improved depth image through objective evaluation of subjective quality.
3D video is regarded as the next generation contents in numerous applications. The 2D-to-3D video conversion technologies are strongly required to resolve a lack of 3D videos during the period of transition to the full ripe 3D video era. In 2D-to-3D conversion methods, after the depth image of each scene in 2D video is estimated, stereoscopic video is synthesized using DIBR (Depth Image Based Rendering) technologies. This paper proposes a novel depth fusion algorithm that integrates multiple depth cues contained in 2D video to generate stereoscopic video. For the proper depth fusion, it is checked whether some cues are reliable or not in current scene. Based on the result of the reliability tests, current scene is classified into one of 4 scene types and scene-adaptive depth fusion is applied to combine those reliable depth cues to generate the final depth information. Simulation results show that each depth cue is reasonably utilized according to scene types and final depth is generated by cues which can effectively represent the current scene.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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