Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2022.06a
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pp.1207-1210
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2022
2D 이미지로부터 카메라의 위치 정보를 추정할 수 있는 Structure-from-Motion (SfM) 기술과 dense depth map 을 추정하는 Multi-view Stereo (MVS) 기술을 이용하여 2D 이미지에서 point cloud 와 같은 3D data 를 얻을 수 있다. 3D data 는 VR, AR, 메타버스와 같은 컨텐츠에 사용되기 위한 핵심 요소이다. Point cloud 는 보통 VR, AR, 메타버스와 같은 많은 분야에 이용되기 위해 mesh 형태로 변환된 후 texture 를 입히는 Texturing 과정이 필요하다. 기존의 Texturing 방법에서는 mesh의 face에 사용될 image의 outlier를 제거하기 위해 color 정보만을 이용했다. Color 정보를 이용하는 방법은 mesh 의 face 에 대응되는 image 의 수가 충분히 많고 움직이는 물체에 대한 outlier 에는 효과적이지만 image 의 수가 부족한 경우와 부정확한 카메라 파라미터에 대한 outlier 에는 부족한 성능을 보인다. 본 논문에서는 Texturing 과정의 view selection 에서 depth 정보를 추가로 이용하여 기존 방법의 단점을 보완할 수 있는 방법을 제안한다.
TV broadcast of election returns is an index to measure a public responsibility, scientific analysis and production power in each broadcasting station. This is the reason why each broadcasting station is spending a great amount of money, mobilizing many people and using facilities. TV election returns broadcast has been advanced for decades, particularly in its production, system and presentation. And, among those, broadcast graphic and inset graphic, which are representing election-related information, have became the important components in TV broadcast of election returns because of the advancement of production technology, a variety of presentation forms, and the visual effects. In this research, I analyze the part of image composition in inset graphic of TV election returns broadcast. As a result, in making insert graphic, each broadcasting station is analyzed to be producing the accurate and clear delivery of information on the stability and reliability of a visualized form, first and foremost. It requires that we research the methodology for the accurate and reliable delivery of information, as well as various image productions with a result of the progress in production technology.
As the number of digital images available to users is exponentially growing due to the rapid development of digital technology, content-based image retrieval (CBIR) has been one of the most active research areas. A variety of image retrieval methods have been proposed, where, given an input query image, the images that are similar to the input are retrieved from an image database based on low-level features such as colors and textures. However, most of the existing retrieval methods did not consider the case when an input query image is a part of a whole image in the database due to the high complexity involved in partial matching. In this paper, we present an efficient method for partial image matching by using the histogram distribution relationships between query image and whole image. The proposed approach consists of two steps: the first step prunes the search space and the second step performs block-based retrieval using partial image matching to rank images in candidate set. The experimental results demonstrate the feasibility of the proposed algorithm after assuming that the response tune of the system is very high while retrieving only by using partial image matching without Pruning the search space.
This paper proposes an iterative high-resolution image interpolation algorithm using spatially adaptive constraints and regularization functional. The proposed algorithm adapts adaptive constraints according to the direction of..edges in an image, and can restore high-resolution image by optimizing regularization functional at each iteration, which is suitable for edge directional regularization. The proposed algorithm outperforms the conventional adaptive interpolation methods as well as non-adaptive ones, which not only can restore high frequency components, but also effectively reduce undesirable effects such as noise. Finally, in order to evaluate the performance of the proposed algorithm, various experiments are performed so that the proposed algorithm can provide good results in the sense of subjective and objective views.
This paper presents a survey of the CMOs-based image sensor and its applications to various real field digital camera. CMOS image sensor, called active pixel sensor (APS), has many interesting properties such ash I회 sensitivity, high speed readout, random access and lower power consumption when it is compared with CCd. this paper also addresses the state-of-the-art of CMOS image sensor, and gives some examples of its application to digital camera and special-purpose cameras. with the advancement of semiconductor technology, CMOS image sensor is a future technology for imaging system, and will be widely used in the filed of image capturing for consumer electronics and scientific measurements.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2010.11a
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pp.4-7
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2010
3D 콘텐츠에 대한 관심이 증가함에 따라 3D 시청 및 제작에 대한 가이드라인의 필요성도 함께 증가하고 있다. 3D 안정 시청 가이드 라인은 3D 시청으로 인한 시청자의 시각적 불쾌감이나 피로감을 방지하는데 목적을 두고 있으며, 최근 일본의 3DC에서는 과도한 수렴-조절 불일치를 방지하기 위해 양안 시차 $1^{\circ}$를 쾌적 시차 범위로 권고하고 있다. 하지만 이 쾌적 시차는 절대적인 수치가 아니며, 콘텐츠의 특성 및 시청 조건에 따라 변하는 것으로 추정된다. 본 논문에서는 쾌적 시차를 갖는 3D 영상 콘텐츠에서 객체의 모션으로 인해 양안시차가 시공간적으로 변할 때, 야기되는 시각적 불편함의 변화에 대하여 관찰한다. 특히, 깊이 방향 모션 및 수평 방향 모션에서 객체의 속도 변화에 대한 시각적 피로감의 정도를 주관적 평가를 통하여 측정한다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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1996.06a
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pp.223-227
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1996
In this paper we propose an adaptive fast image restoration filter, which is suitable for reducing the blocking artifacts in the compressed image in real-time. The proposed restoration filter is based on the observation that quantization operation in a series of coding process is a nonlinear and many-to-one mapping operator. And then we propose an approximated version of constrained optimization technique as a restoration process for removing the nonlinear and space varying degradation operator. We also propose a novel block classification method for adaptively choosing the direction of a highpass filter, which serves as a constraint in the optimization process. The proposed classification method adopts the bias-corrected maximized likelihood, which is used to determine the number of regions in the image for the unsupervised segmentation. The proposed restoration filter can be realized either in the discrete Fourier transform domain or in the spatial domain in the form of a truncated finite impulse response (FIR) filter structure for real-time processing. In order to demonstrate the validity of the proposed restoration filter experimental results will be shown.
Generally, a large data set is required for learning of deep learning. However, since it is not easy to create large data sets, there are a lot of techniques that make small data sets larger through data expansion such as rotation, flipping, and filtering. However, these simple techniques have limitation on extendibility because they are difficult to escape from the features already possessed. In order to solve this problem, we propose a method to acquire new image data by using existing data. This is done by retrieving and acquiring similar images using existing image data as a query of the content-based image retrieval (CBIR). Finally, we compare the performance of the base model with the model using CBIR.
Various image interpolation methods have been proposed to increase the resolution of images and accuracy of motion estimation of video, and the interpolation filters are used in H.264/AVC and HEVC standards. In this paper, we propose an efficient image interpolation method using lapped transforms. The relation between the resizing and interpolation of images is used in the proposed method, and the complexity is significantly reduced, while the performance of the proposed method is almost the same as conventional methods.
In this paper, a no-reference perceptual metric is proposed for image quality assessment. It measures the amount of overall blockiness and blurring of the image and evaluates the amount of ringing, staircase, and mosaic noises around the strong edges. Finally, the individual scores are combined by a fuzzy integral to generate the final quality score of the image. The quality scores obtained by the proposed algorithm show strong relationship with the MOS(Mean Opinion Score) values by experts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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