We develop the signal processing method for implementing the human perceptual variant on frequency and space. The human visual perceptual sensitivity varies as frequency components and the human perceivable resolution diminishes as the distances further from the eye-focused point. For realizing the frequency sensitivity, we developed the signal direction adaptive multiband energy scaling method to weight the frequency components. The low-pass filtering is designed on the developed energy scaling method for diminishing perceivable resolutions as the deviated distance from the eye-focused point. The developed method not only enhances the frequency components of image signals at the eye-focused region but also smoothes non-perceivable detailed image signals at non-focused regions. The proposed method is verified by the subjective and objective evaluations that it can improve human perceptual visual quality.
This paper describes a non-causal interpolative prediction method for B-picture encoding. Interpolative prediction uses correlations between neighboring pixels, including non-causal pixels, for high prediction performance, in contrast to the conventional prediction, using only the causal pixels. For the interpolative prediction, the optimal quantizing scheme has been investigated for preventing conding error power from expanding in the decoding process. In this paper, we extend the optimal quantization sceme to inter-frame prediction in video coding. Unlike H.264 scheme, our method uses non-causal frames adjacent to the prediction frame.
In this paper, we present a novel method for reconstructing a super-resolution image using multi-view low-resolution images captured for depth varying scene without requiring complex analysis such as depth estimation and feature matching. The proposed method is based on the iterative back projection technique that is extended to the 3D volume domain (i.e., space + depth), unlike the conventional superresolution methods that handle only 2D translation among captured images.
In this paper a hierarchical stereo matching algorithm based on feature extraction is proposed. The boundary (edge) as feature point in an image is first obtained by segmenting an image into red, green, blue and white regions. With the obtained boundary information, disparities are extracted by matching window on the image boundary, and the initial disparity map is generated when assigned the same disparity to neighbor pixels. The final disparity map is created with the initial disparity. The regions with the same initial disparity are classified into the regions with the same color and we search the disparity again in each region with the same color by changing block size and search range. The experiment results are evaluated on the Middlebury data set and it show that the proposed algorithm performed better than a phase based algorithm in the sense that only about 14% of the disparities for the entire image are inaccurate in the final disparity map. Furthermore, it was verified that the boundary of each region with the same disparity was clearly distinguished.
An efficient algorithm to compress high dynamic range (HDR) videos is proposed in this work. We separate an HDR video sequence into a tone-mapped low dynamic range (LDR) sequence and a ratio sequence. Then, we encode those two sequences using the standard H.264/AVC codec. During the encoding, we allocate a limited amount of bit budget to the LDR sequence and the ratio sequence adaptively to maximize the qualities of both the LDR and HDR sequences. While a conventional LDR decoder uses only the LDR stream, an HDR decoder can reconstruct the HDR video using the LDR stream and the ratio stream. Simulation results demonstrate that the proposed algorithm provides higher performance than the conventional methods.
This paper represents a new approach which addresses quality degradation of a synthesized view, when a virtual camera moves forward. Generally, interpolation technique using only two neighboring views is used when a virtual view is synthesized. Because a size of the object increases when the virtual camera moves forward, most methods solved this by interpolation in order to synthesize a virtual view. However, as it generates a degraded view such as blurred images, we prevent a synthesized view from being blurred by using more cameras in multiview camera configuration. That is, we solve this by applying super-resolution concept which reconstructs a high resolution image from several low resolution images. Therefore, data fusion is executed by geometric warping using a disparity of the multiple images followed by deblur operation. Experimental results show that the image quality can further be improved by reducing blur in comparison with interpolation method.
In this paper, we proposed an interactive GUI (Graphical User Interface) system to model buildings with an editable script. Our system also provides probabilistic finite-state machine (PFSM) to define the relationships of sub-models with transformation matrices and transition probabilities for constructing new novel building models automatically. User can not only get various building models by PFSM but also adjust the probabilities of sub-models from PFSM to get desired building models. As shown in the results, the various and vivid building models can be constructed easily and quickly for non-expert users. Besides, user can also edit the script file which is provided by our system to modify the properties directly.
This paper proposes an algorithm that increases the speed of generating a Fresnel hologram using a recursive addition operation covering the whole coordinate array of a digital hologram. The 3D object designed to calculate the digital hologram used the depth-map image produced by computer graphics (CG). The proposed algorithm is a technique that performs CGH (computer generated hologram) operation with only the recursive addition from the hologram's whole coordinates by analyzing the regularity between the 3D object and the digital hologram coordinates. The experimental results showed that the proposed algorithm increased operation speed by 30% over the technique using the conventional CGH equation.
Computer-Generated Hologram (CGH) is made for three dimensional image of a virtual object. Error diffusion method is used for the phase quantization of CGH, and it is known to be effective to the image quality improvement of the reconstructed image. However, the image quality of the reconstructed image from the CGH using error diffusion method depends on the selection of error diffusion coefficient. In this paper, we derived the relational expression to obtain the error diffusion coefficient from the position of the input object and size of the input object for CGH. As a result, the method of this thesis was able to obtain an excellent reconstructed image compared with the case to derive the error diffusion coefficient from only the position of the input image.
Recently, we have many kinds of picture format and display, and resizing (scaling) of picture becomes important. In this processing, quality of picture depends on re-sizing method. For this, some methods to improve the PSNR have been proposed. However, subjective picture quality is more important. Especially, degradation caused by re-sizing, such as jaggy (aliasing) and ringing, should be reduced. To solve them, we have proposed the method using directional adaptive interpolation. To improve the performance of this method, we consider the shape analysis this time. In the proposed method, directional adaptive processing is applied for pure edge only. In the texture area and flat area, 8 tap re-sampling filter is used. As the results of processing, the reductions of jaggy and incorrect interpolated pixels are recognized. The subjective picture quality of proposed method is significantly better than 8-tap re-sampling which gives good PSNR.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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