This paper gives a review on three illumination issues of face tracking on smart phones: dark scenes, sudden lighting change and backlit effect. First, we propose a fast and robust face tracking method utilizing continuous adaptive mean shift algorithm (CAMSHIFT) and CbCr skin locus. Initially, the skin locus obtained from training video data. After that, a modified CAMSHIFT version based on the skin locus is accordingly provided. Second, we suggest an enhancement method to increase the chance of detecting faces, an important initialization step for face tracking, under dark illumination. The proposed method works comparably with traditional CAMSHIFT or particle filter, and outperforms these methods when dealing with our public video data with the three illumination issues mentioned above.
본 논문은 다시점 동영상 부호화를 위한 적응적인 조명변화 보상 방법을 제안한다. 다시점 비디오에서 카메라의 위치에 따라 조명의 차이가 발생할 수 있으며, 여러 대의 카메라가 물리적으로 완전히 동일한 특성을 가지도록 조정되지 못하여 각 카메라에서 촬영된 영상 간에 미세한 차이가 발생할 수 있다. 이러한 특성은 인접한 위치의 카메라로부터 획득된 영상을 참조하여 부호화하는 다시점 비디오 부호화의 성능을 저하시키는 요인이 된다. 제안하는 조명변화 보상 방법을 통하여 다시점 비디오 부호화의 압축 효율을 높일 수 있었으며, 조명변화 보상을 수행하지 않는 다시점 비디오 부호화와 비교하여 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)이 약 $0.1{\sim}0.6dB$ 정도 향상되었다.
We present a novel joint barcode deblurring and nonuniform illumination compensation algorithm for barcode signals whose number of modules is known. The proposed algorithm is based on a penalized least squares method using a roughness penalty function for an illumination model and a double well penalty function for a barcode signal model. In simulations, the proposed method shows an improved performance compared with a conventional method without compensating nonuniform illumination effects. In addition, the proposed method converges quickly during optimization(within 15 iterations), thereby showing strong possibility for real time decoding of barcode signals.
The loss in contrast-discrimination ability of the human visual system under high ambient illumination level can cause image quality degradation in mobile phones. In this paper, we propose a perceived contrast compensation method by processing the original displayed image. With consideration that the perceived contrast significantly varies across the image, this method extracts the local band contrast from the original image; it then compensates these contrast components to counteract the perceived contrast degradation. Experimental results demonstrate that this method can maintain most contrast details even in high ambient illumination levels.
This paper presents a simple and robust face detection algorithm that can be utilized to video summary. We firstly apply the Illumination-compensation process for reducing the effect of brightness on the image. And then, we analyze the face region based on color in the YCbCr space to obtain the skin color. Also, we try the morphological image processing called closing algorithm to improve the detection. Experimental results demonstrate the effectiveness of our face detection algorithm that leads to 96.7 % precision ratio on average.
본 논문에서는 LIC(Local Illumination Compensation) 방법의 pipeline 문제를 완화하고 계산 복잡도를 줄이는 방법을 제안한다. LIC 는 현재 코딩하는 블록과 해당 블록의 참조블록의 주변에 존재하는 복원 샘플을 이용하여 선형 모델을 구한다. 따라서, 주변 샘플의 복원이 완료되기 전까지 LIC 를 수행할 수 없다는 pipeline 문제가 발생한다. 본 논문에서는 복원이 완료된 주변 샘플을 사용하지 않고, 차분 신호를 사용하여 LIC를 수행하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위하여 VTM 2.0.1 과 BD-rate 비교를 한다. 실험 결과로써 VTM 2.0.1 대비 Y 성분에 대해 평균 0.13%, U 성분에 대해 평균 -0.08%, V 성분에 대해 평균 -0.09%의 BD-rate 이득을 보인다.
This paper presents a new global intensity compensation method for extracting moving object in a visual surveillance system by compensating time variant intensity changes of background region. The method that compensates a little changes of intensity due to time variant illumination change and automatic gain control of camera is called global intensity compensation. The proposed method expresses global intensity change with a mapping table to describe complex form of intensity change while the previous method models this global intensity change with a simple function as a straight line. The proposed method builds the mapping table by calculating the cross histogram between two images and then by selecting an initial point for generating the mapping table by using Hough transform applied to the cross histogram image. Then starting from the initial point, the mapping table is generated according to the proposed algorithm based on the assumption that reflects the characteristic of global intensity change. Experimental results show that the proposed method makes the compensation error much smaller than the previous GIC method
프로젝터 기반의 가시화 시스템은 가상현실 흑은 체험형 응용에서 널리 사용된다. 그러나 스크린 재질과 반사 성질에 따라 스크린 상의 투사 밝기의 불균일성이 때때로 체험자의 체험을 방해할 수 있다. 이러한 현상은 체험자의 위치를 추적하는 시스템인 CAVE 혹은 운동판 체험 시스템의 체험자가 시스템 안에서 계속적으로 움직일 경우에는 특별히 문제가 될 수 있다. 스크린 화상 상에 밝기의 불균일성을 만드는 이유 중에 하나는 참여자의 눈의 위치로의 프로젝터와 스크린의 스펙큘라 반사이며, 이에 대한 분석은 높은 계산 복잡도가 요구된다. 그래픽 프로세서의 프로그래머블 쉐이더를 이용하여 스펙큘라 라이팅 요소를 계산하는 것과 마찬가지로, 본 연구에서는 밝기의 불균일성을 줄이기 위하여 주어진 스크린 환경 3D 모델을 가지고 수행 시간에 모든 화소의 밝기를 조정하였다. 이러한 목적을 위하여 개개의 스크린 응용에 따른 각도 기반의 밝기 보정 함수를 고안하였으며, GPU 상에서 수행과 접근을 용이하도록 하였다. 두가지 기법이 구현되었는데, 각도 기반의 접근에서 프로덕트 기반의 접근으로 변환과 구간 선형 보간 근사 기법을 구현하였다.
본 논문에서는 임의의 조명 상황에서 왜곡된 영상을 JND(Just noticeable difference)와 경계 보호 평탄화 필터(edge-preserving smoothing filter)를 사용하여 자동적으로 휘도 및 색상을 복원하는 기법을 제안한다. 제안된 방법은 최적의 휘도 보상, 선명한 색상 복원, 휘도 보상 시 발생되는 여러 가지 문제점의 최소화, 자동화된 매개변수 추정 그리고 하드웨어 구현을 위한 고속화 등을 목적으로 하고 있다. 이를 위하여 본 논문에서는 후광효과(HALO)나 노이즈 증폭 등의 눈에 거슬리는 결함을 제거하기 위하여 경계 보호 평탄화 필터의 효용성에 대해 보인다. 또한 제안된 색상 복원 함수는 인간시각에 근거해 자연스러운 색상의 복원과 왜곡된 색상의 보정을 수행한다. 자동화된 처리를 위하여 영상의 통계적 분석과 JND를 이용해 적합한 매개변수를 찾으며 모든 상수는 미리 정의되어 사용된다. 또한 터치스크린 카메라를 이용한 관심영역(ROI : Region of Interest) 기반 매개변수 추정기법을 사용하여 역광 사진 보정을 좀 더 효율적으로 수행한다. 객관적 평가를 위해 CMC, CIEde2000, PSNR, SSIM, 그리고 3D CIELAB 색역을 기존의 연구나 상업 제품들과 비교하였다.
Byung-Seo Park;Woosuk Kim;Jin-Kyum Kim;Dong-Wook Kim;Young-Ho Seo
Journal of Web Engineering
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제21권3호
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pp.729-750
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2022
In general, the importance of 6DoF (degree of freedom) 3D (dimension) volumetric contents technology is emerging in 5G (generation) telepresence service, Web-based (WebGL) graphics, computer vision, robotics, and next-generation augmented reality. Since it is possible to acquire RGB images and depth images in real-time through depth sensors that use various depth acquisition methods such as time of flight (ToF) and lidar, many changes have been made in object detection, tracking, and recognition research. In this paper, we propose a method to improve the quality of 3D models for 5G telepresence by processing images acquired through depth and RGB cameras on a multi-view camera system. In this paper, the quality is improved in two major ways. The first concerns the shape of the 3D model. A method of removing noise outside the object by applying a mask obtained from a color image and a combined filtering operation to obtain the difference in depth information between pixels inside the object were proposed. Second, we propose an illumination compensation method for images acquired through a multi-view camera system for photo-realistic 3D model generation. It is assumed that the three-dimensional volumetric shooting is done indoors, and the location and intensity of illumination according to time are constant. Since the multi-view camera uses a total of 8 pairs and converges toward the center of space, the intensity and angle of light incident on each camera are different even if the illumination is constant. Therefore, all cameras take a color correction chart and use a color optimization function to obtain a color conversion matrix that defines the relationship between the eight acquired images. Using this, the image input from all cameras is corrected based on the color correction chart. It was confirmed that the quality of the 3D model could be improved by effectively removing noise due to the proposed method when acquiring images of a 3D volumetric object using eight cameras. It has been experimentally proven that the color difference between images is reduced.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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