The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.6
no.6
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pp.831-838
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2011
Computer vision research area, a division of computer graphics application area that creates realistic visualization in computer, conducts vigorously researches on developing realistic 3D model or virtual environment. As the popularization and development of 3D display makes common users easy to experience a solid 3D virtual reality, the demand for virtual reality contents are increasing. This paper proposes 3D panorama system using depth point location-based depth map generation method. 3D panorama using depth map gives an effect that makes users feel staying at real place and looking around nearby circumstances. Also, 3D panorama gives free sight point for both nearby object and remote one and provides solid 3D video.
Kim, Geon-Ho;Choi, Tai-Ho;Chung, Hee-Jin;Kwon, Bom-Jun
Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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v.14
no.3
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pp.331-335
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2008
In this paper, we parallelized a feature point extraction algorithm to reduce panorama image generation time in multi-core environment. While we compose a panorama image with several images, the step to extract feature points of each picture is needed to find overlapped region of pictures. To perform rapidly feature extraction stage which requires much calculation, we developed a parallel algorithm to extract feature points and examined the performance using CBE(Cell Broadband Engine) which is asymmetric multi-core architecture. As a result of the exam, the algorithm we proposed has a property of linear scalability-the performance is increased in proportion the number of processors utilized. In this paper, we will suggest how Image processing operation can make high performance result in multi-core environment.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2011.10a
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pp.544-546
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2011
The popularization and development of 3D display makes common users easy to experience a solid 3D virtual reality, the demand for virtual reality contents are increasing. This paper proposes VR panorama system using vanishing point location-based depth map generation method. VR panorama using depth map gives an effect that makes users feel staying at real place and looking around nearby circumstances.
Kang, Seung Heon;Lee, Seung-Jae;Lee, Man Hee;Park, In Kyu
Journal of Broadcast Engineering
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v.19
no.3
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pp.316-328
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2014
In this paper, we parallelize the popular feature detection algorithms, i.e. SIFT and SURF, and its application to fast panoramic image generation on the latest embedded GPU. Parallelized algorithms are implemented using recently developed OpenCL as the embedded GPGPU software platform. We compare the implementation efficiency and speed performance of conventional OpenGL Shading Language and OpenCL. Experimental result shows that implementation on OpenCL has comparable performance with GLSL. Compared with the performance on the embedded CPU in the same application processor, the embedded GPU runs 3~4 times faster. As an example of using feature extraction, panorama image synthesis is performed on embedded GPU by applying image matching using detected features.
Panoramic image creation has been extensively studied. Existing methods use customized hardware, or apply post-processing methods to seamlessly stitch images. These result in an increase in either cost or complexity. In addition, images can only be stitched under certain conditions such as existence of characteristic points of the images. This paper proposes a low cost and easy-to-use system that produces realtime panoramic video. We use an off-the-shelf embedded platform to capture multiple images, and these are then transmitted to a server in a compressed format to be merged into a single panoramic video. Finally, we analyze the performance of the implemented system by measuring time to successfully create the panoramic image.
One of the most widely used image media in recent years, omni-directional panorama images are attracting much attention. Since this image is ultra-high value-added, the intellectual property of this image must be protected. In this paper, we propose a blind digital watermarking method for this image. In this paper, we assume that the owner of each original image may be different, insert different watermark data into each original image, and extract the watermark from the projected image, which is a form of service of omni- directional panorama image. Therefore, the main target attack in this paper is the image distortion which occurs in the process of the omni- directional panorama image. In this method, SIFT feature points of non-stitched areas are used, and watermark data is inserted into data around each feature point. We propose two methods of using two-dimensional DWT coefficients and spatial domain data as data for inserting watermark. Both methods insert watermark data by QIM method. Through experiments, these two methods show robustness against the distortion generated in the panorama image generation process, and additionally show sufficient robustness against JPEG compression attack.
Panorama image is a single image obtained by combining images taken at several viewpoints through matching of corresponding points. Existing panoramic image generation methods that find the corresponding points are extracting local invariant feature points in each image to create descriptors and using descriptor matching algorithm. In the case of video sequence, frames may be a lot, so therefore it may costs significant amount of time to generate a panoramic image by the existing method and it may has done unnecessary calculations. In this paper, we propose a method to quickly create a single panoramic image from a video sequence. By assuming that there is no significant changes between frames of the video such as in locally, we use the FAST algorithm that has good repeatability and high-speed calculation to extract feature points and the Lucas-Kanade algorithm as each feature point to track for find the corresponding points in surrounding neighborhood instead of existing descriptor matching algorithms. When homographies are calculated for all images, homography is changed around the center image of video sequence to warp images and obtain a planar panoramic image. Finally, the spherical panoramic image is obtained by performing inverse transformation of the spherical coordinate system. The proposed method was confirmed through the experiments generating panorama image efficiently and more faster than the existing methods.
Immersive media videos, such as panorama and 360-degree videos, must provide a sense of realism as if the user visited the space in the video, so they should be able to represent the reality of the real world. However, in panorama and 360-degree videos, objects appear to overlap or disappear due to parallax between cameras, and such parallax distortion may interfere with immersion of the user's content. Accordingly, although many video stitching algorithms have been proposed to overcome parallax distortion, parallax distortion still occurs due to the low performance of the Object detection module and limitations of the Seam generation method. Therefore, this paper analyzes the limitations of the existing video stitching technology and proposes a method for detecting and correcting parallax distortion of video stitching using the LDPM (Local Differential Pixel Mean) image evaluation method that overcomes the limitations of the video stitching technique.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2011.10a
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pp.551-553
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2011
The popularization and development of 3D display makes common users easy to experience a solid 3D virtual reality, the demand for virtual reality contents are increasing. This paper proposes VR panorama system using vanishing point location-based depth map generation method. VR panorama using depth map gives an effect that makes users feel staying at real place and looking around nearby circumstances.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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