Journal of Information Technology Applications and Management
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v.13
no.3
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pp.75-87
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2006
In this paper. we consider the multi-view video technology. The technology, which is a field of 3-Dimensional video processing, enables the user to watch the various view-point of video. We expect that the technology will be applicable to a lot of video services. The economic effects of new technology are very important concern for the technology developer and the technology development policy makers. We, therefore. propose a general method for the economic repercussion effects of the multi-view video technology. The method is based on the expert opinion and input-output analysis. The results for the multi-view video technology are included.
The multi-view video is a collection of multiple videos capturing the same scene at different viewpoints. The multi-view video can be used in various applications, including free viewpoint TV and three-dimensional TV. Since the data size of the multi-view video linearly increases as the number of cameras, it is necessary to compress multi-view video data for efficient storage and transmission. The multi-view video can be coded using the concept of the layered depth image (LDI). In this paper, we describe a procedure to generate LDI from the natural multi-view video and present a method to encode multi-view video using the concept of LDI.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2009.01a
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pp.294-297
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2009
Multi-view video consists of a set of multiple video sequences from multiple viewpoints or view directions in the same scene. It contains extremely a large amount of data and some extra information to be stored or transmitted to the user. This paper presents inter-view correlations among video objects and the background to reduce the prediction complexity while achieving a high coding efficiency in multi-view video coding. Our proposed algorism is based on object-based segmentation scheme that utilizes video object information obtained from the coded base view. This set of data help us to predict disparity vectors and motion vectors in enhancement views by employing object registration, which leads to high compression and low-complexity coding scheme for enhancement views. An experimental results show that the superiority can provide an improvement of PSNR gain 2.5.3 dB compared to the simulcast.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.7
no.2
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pp.91-100
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2011
Free viewpoint TV can provide multi-angle view point images for viewer needs. In the real world, But all angle view point images can not be captured by camera. Only a few any angle view point images are captured by each camera. Group of the captured images is called multi-view image. Therefore free viewpoint TV wants to production of virtual sub angle view point images form captured any angle view point images. Interpolation methods are known of this problem general solution. To product interpolated view point image of correct angle need to depth image of multi-view image. Unfortunately, multi-view video including depth image is necessary to develop a new compression encoding technique for storage and transmission because of a huge amount of data. Layered depth image is an efficient representation method of multi-view video data. This method makes a data structure that is synthesis of multi-view color and depth image. This paper proposed enhanced compression method using layered depth image representation and H.264/AVC video coding technology. In experimental results, confirmed high compression performance and good quality reconstructed image.
This paper introduces a new texture prediction for MVC( Multi-view Video Coding) which is currently being developed as an extension of the ITU-T Recommendation H.264 | ISO/IEC International Standard ISO/IEC 14496-10 AVC (Advanced Video Coding) [1]. The MVC's prcimary target is 3D video compression for 3D display system, thus, key technology compared to 2D video compression is reducing inter-view correlation. It is noticed, however, that the current JMVM [2] does not effectively eliminate inter-view correlation so that there is still a room to improve coding efficiency. The proposed method utilizes similarity of interview residual signal and can provide an additional coding gain. It is claimed that up to 0.2dB PSNR gain with 1.4% bit-rate saving is obtained for three multi-view test sequences.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.7
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pp.2464-2479
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2014
Multi-view video coding is an international encoding standard that attains good performance by fully utilizing temporal and inter-view correlations. However, it suffers from high computational complexity. This paper presents a fast encoder design to reduce the level of complexity. First, when the temporal correlation of a group of pictures is sufficiently strong, macroblock-based inter-view prediction is not employed for the non-anchor pictures of B-views. Second, when the disparity between two adjacent views is above some threshold, frame-based inter-view prediction is disabled. Third, inter-view prediction is not performed on boundary macroblocks in the auxiliary views, because the references for these blocks may not exist in neighboring views. Fourth, finer partitions of inter-view prediction are cancelled for macroblocks in static image areas. Finally, when estimating the disparity of a macroblock, the search range is adjusted according to the mode size distribution of the neighboring view. Compared with reference software, these techniques produce an average time reduction of 83.65%, while the bit-rate increase and peak signal-to-noise ratio loss are less than 0.54% and 0.05dB, respectively.
Corresponding recent continuous development of multimedia technology with improved desire of using various contents, a new realistic feeling media technology is being created. Of them all, multi-view video is being researched actively as foundation technology of 3D TV, free-view point video etc. But encoding time and bit-rate are increased as view numbers are increased. In this paper we propose improved GoGOP structure to enhance the coding efficiency of multi-view video by applying methods which are using techniques such as Key frame position adjustment, dynamically changing the number of I frame and B frame. As experimental results, technique proposed in this paper reduces bit-rate having similar PSNR value compared with Anchor structure.
Since the multi-view video is a set of video sequences captured by multiple array cameras for the same three-dimensional scene, it can provide multiple viewpoint images using geometrical manipulation and intermediate view generation. Although multi-view video allows us to experience more realistic feeling with a wide range of images, the amount of data to be processed increases in proportion to the number of cameras. Therefore, we need to develop efficient coding methods. One of the possible approaches to multi-view video coding is to generate an intermediate image using view interpolation method and to use the interpolated image as an additional reference frame. The previous view interpolation method for multi-view video coding employs fixed size block matching over the pre-determined disparity search range. However, if the disparity search range is not proper, disparity error may occur. In this paper, we propose an efficient view interpolation method using initial disparity estimation, variable block-based estimation, and pixel-level estimation using adjusted search ranges. In addition, we propose a multi-view video coding method based on H.264/AVC to exploit the intermediate image. Intermediate images have been improved about $1{\sim}4dB$ using the proposed method compared to the previous view interpolation method, and the coding efficiency have been improved about 0.5 dB compared to the reference model.
While single view video coding uses the temporal prediction scheme, multi-view video coding (MVC) applies both temporal and inter-view prediction schemes. Thus, the key problem of MVC is how to reduce the inter-view redundancy efficiently, because various existing video coding schemes have already provided solutions to reduce the temporal correlation. In this paper, we propose a global disparity compensation scheme which increases the inter-view correlation and a new inter-view prediction structure based on the global disparity compensation. By experiment, we demonstrate that the proposed global disparity compensation scheme is less sensitive to change of the search range. In addition, the new Inter-view prediction structure achieved about $0.1{\sim}0.3dB$ quality improvement compared to the reference software.
Since the world's first 3D commercial film with red-blue glasses was introduced in 1922, remarkable progress has been made in the field of 3D video. 3D video content gained enormous popularity with the movie "Avatar," which greatly increased the sale of 3D TVs. This momentum has weakened owing to lack of 3D content. However, the recent trend of virtual reality (VR) and augmented reality (AR) made 360 VR video and 3D games using a head mounted display wide spread. All these experiences mentioned above require wearing glasses to enjoy 3D content. Super multi-view content technology, on the other hand, enables viewers to enjoy 3D content without glasses on a super multi-view display. In this article, we introduce the technologies used to make super multi-view content, interact with it, and author content, which are developed by ETRI.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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