These days, as digital producing technique has been developed, 3D imaging technique is used in high-tech computer and T.V. Also study for 3D producing technique is actively in progress. Moreover, as James Cameron's movie, 'Avatar' released in 2009 was a box office hit, the issue about 3D image came to the fore again. At this point, I decided to study the effect of the visual depth caused by the color correction during the post-production stage. The purpose of this study is to offer information about processing effective images through data about the effect of the visual depth that applies the color correction during the post-production stage. Basically, I supposed that color and contract would have effects on depth of 3D image. As a result, I could find out the changes of visual depth, space perception and sense of depth throughout the experiment. Applying this result,, I produced the 15 minutes of 3D advertisement movie and I found out that the color correction during the post-production stage was very effective for 3D depth. The left image and the right image by beam splitter based rig and parallel rig were used for this study. Also I adjusted the strong contrast by the color correction during the post-production stage after correcting convergence and visual depth during editing. As a result, I could produce images which had strong sense of space and sense of depth.
The stagnant growth in 3D market due to 3D movie contents shortage is encouraging development of techniques for production cost reduction. Elimination of vertical disparity generated during image acquisition requires heaviest time and effort in the whole stereoscopic film-making process. This matter is directly related to competitiveness in the market and is being dealt with as a very important task. The removal of vertical disparity, i.e. image rectification has been treated for a long time in the photogrammetry field. While computer vision methods are focused on fast processing and automation, photogrammetry methods on accuracy and precision. However, photogrammetric approaches have not been tried for the 3D film-making. In this paper, proposed is a photogrammetry-based rectification algorithm that enable to eliminate the vertical disparity precisely by reconstruction of geometric relationship at the time of shooting. Evaluation of proposed algorithm was carried out by comparing the performance with two existing computer vision algorithms. The epipolar constraint satisfaction, epipolar line accuracy and vertical disparity of result images were tested. As a result, the proposed algorithm showed excellent performance than the other algorithms in term of accuracy and precision, and also revealed robustness about position error of tie-points.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.1C
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pp.83-91
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2004
An epipolar rectification is the process of transforming the epipolar geometry of a pair of images into a canonical form. This is accomplished by applying a homography to each image that maps the epipole to a predetermined point. In this process, rectified images transformed by homographies must be satisfied with the epipolar constraint. These homographies are not unique, however, we find out homographies that are suited to system's purpose by means of an additive constraint. Since the rectified image pair be a stereo image pair, we are able to find the disparity efficiently. Therefore, we are able to estimate the three-dimensional information of objects within an image and apply this information to object segmentation. This paper proposes a rectification method for object segmentation and applies the rectification result to the object segmentation. Using color and relative continuity of disparity for the object segmentation, the drawbacks of previous segmentation method, which are that the object is segmented to several region because of having different color information or another object is merged into one because of having similar color information, are complemented. Experimental result shows that the disparity of result image of proposed rectification method have continuity about unique object. Therefore we have confirmed that our rectification method is suitable to the object segmentation.
As a variety of HMD(Head Mounted Display) has come out, the production of 3D images onto which VR(Virtual Reality) technologies are grafted has been contributed to activating the production of image contents depending on a tangible or immersing type. VR-based image contents have enlarged their applicability across the entertainment industry from animation and game to realistic images. At the same time, the solution development for producing VR image contents has also gained elasticity. However, among those production solutions which have been used until now, fixed stereo camera based photographing has a limit that the binocular disparity of a user is fixed. This does not only restrict a way of expression a producer intends to direct, but also may cause the effect of 3D or space not to be sensed enough as view condition is not considered enough in a user's side. This study is aimed at resolving with skills applying in the latter part of 3D image production the problem that convergence points may be adjusted with restriction, which tends to happen at the time of the production of VR image contents. The later stage of the 3D imaging work analyzes and applies to game engines the significance of adjusting convergence points through the visualization of binocular disparity so that it is available to implement a function that the points could be controlled at random by a user.
Prevalence of common three-dimensional display progresses, increasing the demand for three-dimensional content. Starting from the year 2010 to meet increasing 2D to 3D conversion is insufficient to meet demand content was presented as an alternative. But, Convert 2D to 3D stereo effect only emphasizes content production as a three-dimensional visual fatigue and the degradation of the Quality problems are pointed out. In this study, opened in 2011 'Scenes Guan', the 13 selected Scene is made of the three-dimensional transform the content and the Quality of the transformation applied to the Depth-Map is a visual representation of three-dimensional fatigue and, the adequacy of whether the expert has group interviews and surveys were conducted. Many of the changes are applied to the motion picture of the three-dimensional configurations of Depth-Map conversion technology used in many ways before and after the analysis of the relationship of cascade configurations to create a depth map to the stage. Experiments, presented in this study is a three-dimensional configuration of Depth-Map transformation can lower the production of a three-dimensional visual fatigue and improve the results obtained for a reasonable place was more than half of the experiment accepted the expert group to show a positive reaction were. The results of this study with a rapid movement to convert 2D images into 3D images of applying Depth-map configuration cascade manner to reduce the visual fatigue, to increase the efficiency, and has a three-dimensional perception is the result derived.
Hand gestures are attracting attention as a NUI (Natural User Interface) of wearable devices such as smart glasses. Recently, to support efficient media consumption in IoT (Internet of Things) and wearable environments, the standardization of IoMT (Internet of Media Things) is in the progress in MPEG. In IoMT, it is assumed that hand gesture detection and recognition are performed on a separate device, and thus provides an interoperable interface between these modules. Meanwhile, deep learning based hand gesture recognition techniques have been recently actively studied to improve the recognition performance. In this paper, we propose a method of hand gesture recognition based on CNN (Convolutional Neural Network) for various applications such as media consumption in wearable devices which is one of the use cases of IoMT. The proposed method detects hand contour from stereo images acquisitioned by smart glasses using depth information and color information, constructs data sets to learn CNN, and then recognizes gestures from input hand contour images. Experimental results show that the proposed method achieves the average 95% hand gesture recognition rate.
In ubiquitous environment where various kinds of computers are embedded in persons, objects and environment and they are interconnected and can be used in my place as necessary, different types of data need to be exchanged between heterogeneous machines through home network. In the environment, the efficient processing, transmission and monitoring of image data are essential technologies. We need to make research not only on traditional image processing such as spatial and visual resolution, color expression and methods of measuring image quality but also on transmission rate on home network that has a limited bandwidth. The present study proposes a new motion vector estimation algorithm for transmitting, processing and controlling image data, which is the core part of contents in home network situation and, using algorithm, implements a real time monitoring system of multi dimensional images transmitted from multiple cameras. Image data of stereo cameras to be transmitted in different environment in angle, distance, etc. are preprocessed through reduction, magnification, shift or correction, and compressed and sent using the proposed metamorphosis hierarchical motion vector estimation algorithm for the correction of motion. The proposed algorithm adopts advantages and complements disadvantages of existing motion vector estimation algorithms such as whole range search, three stage search and hierarchical search, and estimates efficiently the motion of images with high variation of brightness using an atypical small size macro block. The proposed metamorphosis hierarchical motion vector estimation algorithm and implemented image systems can be utilized in various ways in ubiquitous environment.
This paper presents an algorithm that automatically extracts buildings among many different features on the earth surface by fusing LIDAR data with panchromatic aerial images. The proposed algorithm consists of three stages such as point level process, polygon level process, parameter space level process. At the first stage, we eliminate gross errors and apply a local maxima filter to detect building candidate points from the raw laser scanning data. After then, a grouping procedure is performed for segmenting raw LIDAR data and the segmented LIDAR data is polygonized by the encasing polygon algorithm developed in the research. At the second stage, we eliminate non-building polygons using several constraints such as area and circularity. At the last stage, all the polygons generated at the second stage are projected onto the aerial stereo images through collinearity condition equations. Finally, we fuse the projected encasing polygons with edges detected by image processing for refining the building segments. The experimental results showed that the RMSEs of building corners in X, Y and Z were 8.1cm, 24.7cm, 35.9cm, respectively.
Utilization and demand of UAV (unmanned aerial vehicle) for the generation of 3D city model are increasing. In this study, we performed an experiment to adjustment position/orientation of UAV with incomplete attitude information and to extract point cloud data. In order to correct the attitude of the UAV, the rotation angle was calculated by using the continuous position information of UAV movements. Based on this, the corrected position/orientation information was obtained by applying IBA (Incremental Bundle Adjustment) based on photogrammetry. Each pair was transformed into an epipolar image, and the MDR (Multi-Dimensional Relaxation) technique was applied to obtain high precision DSM. Each extracted pair is aggregated and output in the form of a single point cloud or DSM. Using the DJI inspire1 and Phantom4 images, we can confirm that the point cloud can be extracted which expresses the railing of the building clearly. In the future, research will be conducted on improving the matching performance and establishing sensor models of oblique images. After that, we will continue the image processing technology for the generation of the 3D city model through the study of the extraction of 3D cloud It should be developed.
A photogrammetric camera system and a software have been built for capturing planned stereo images. To evaluate the system,25 planar data from a constructed rock slope were measured using both geological compass and photo system. Comparison of the data groups from both system showed matching relationship that falls within the error range of $5.25\pm4.53$ in strike and $3.18\pm3.17$ in dip angles, when the 2 standard deviation error distributions were considered. To evaluate the errors of the Photo matching and non planarity of the surface, orientations of the same plane were repeatedly measured 20times. These measurements showed error ranges of $8.2\pm3.4$in strike and $6.6\pm3.4$ in dip angle, considering the same error distributions. Measured strikes and dips were compared with the corresponding compass measurements in 5 constructed. slopes to test the system. Stereonet plots showed that the photo system measured data coincided well with the compass measurements. With these evaluations, the photo system can measure the planar structure in inaccessible locations with reliable accuracy at the same time reducing the data gathering period therefore resulting to an efficient geological survey.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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