Images with high resolution are desired and often required in many visual applications. When resolution can not be improved by replacing sensors, either because of cost or hardware physical limits, super resolution image reconstruction method is what can be resorted to. Super resolution image reconstruction method refers to image processing algorithms that produce high quality and high resolution images from a set of low quality and low resolution images. The method is proved to be useful in many practical cases where multiple frames of the same scene can be obtained, including satellite imaging, video surveillance, video enhancement and restoration, digital mosaicking, and medical imaging. The method can be either the frequency domain approach or the spatial domain approach. Much of the earlier works concentrated on the frequency domain formulation, but as more general degradation models were considered, later researches had been almost exclusively on spatial domain formulations. The method in spatial domains has three stages: i) motion estimate or image registration, ii) interpolation onto high resolution grid and iii) deblurring process. The super resolution grid construction in the second stage was discussed in this paper. We applied the Maximum APosteriori(MAP) reconstruction method that is one of the major methods in the super resolution grid construction. Based on this method, we reconstructed high resolution images from a set of low resolution images and compared the results with those from other known interpolation methods.
본 논문은 H.264와 MPEG-4 간의 원활한 통신을 하기위한 두 가지 트랜스코딩 방법을 제안한다. 같은 공간적 시간적 해상도(spatio-temporal resolution)를 유지하는 트랜스코팅 방법과 공간적 해상도(temporal resolution)를 줄이는 트랜스코팅 방법을 제안한다. H.264 비트스트림(bitstream)이 MPEG-4 비트스트림으로 변환 시 H.264 블록형태를 MPEG-4에서 사용 할 수 있는 블록형태로 변환 시켜야 하며, 4×4 블록단위의 움직임 벡터도 8×8 블록단위의 움직임 벡터로 조정하여야 한다. 두 가지 제안된 트랜스코딩 방법은 직렬 화소영역 트랜스코팅 방법(cascade pixel-domain transcoding) 보다 MPEG-4 부호화기 측에서 4.1~5.1배 부호화 속도가 빠를 뿐만 아니라 영상의 화질 저하는 최고 0.3dB정도 밖에 떨어 지지 않는다.
In these days, various technologies to provide a service of high quality of 360 VR media contents is being studied and developed. However, rendering high-quality of media images is very difficult with the limited resources of HMD (Head Mount Display). In this paper, we designed and implemented a 360 VR Player for high quality 360 tiled video image render to HMD. Furthermore, we developed multi-resolution-based Foveated Rendering technology. By conducting several experiments, We have confirmed that it improved the performance of video rendering far more than existing tiled video rendering technology.
For the problem that the face image of surveillance video cannot be accurately identified due to the low resolution, this paper proposes a low resolution face recognition solution based on convolutional neural network model. Convolutional Neural Networks (CNN) model for multi-scale input The CNN model for multi-scale input is an improvement over the existing "two-step method" in which low-resolution images are up-sampled using a simple bi-cubic interpolation method. Then, the up sampled image and the high-resolution image are mixed as a model training sample. The CNN model learns the common feature space of the high- and low-resolution images, and then measures the feature similarity through the cosine distance. Finally, the recognition result is given. The experiments on the CMU PIE and Extended Yale B datasets show that the accuracy of the model is better than other comparison methods. Compared with the CMDA_BGE algorithm with the highest recognition rate, the accuracy rate is 2.5%~9.9%.
본 논문에서는 스테레오 시점 및 디스플레이 특성을 고려한 효율적인 스테레오 비디오 코딩 방법을 제안한다. 현재 많은 스테레오 비디오 디스플레이 장치는 기존의 단일 시점 비디오 출력과 스테레오 비디오 출력이 모두 가능하다. 이러한 장치에서 스테레오를 비디오 출력 시에는 스테레오 디스플레이 패널의 특성으로 인하여, 두 개 시점 비디오 각각을 수평축으로 1/2 다운 샘플링된 비디오를 입력받는다. 본 논문에서는 기존의 단일 비디오와 스테레오 비디오 시스템을 동시에 고려하기 위하여, 좌측영상은 원래의 해상도로 코딩하고, 우측영상은 가로 방향으로 1/2 다운 샘플링 하여 코딩하는 방법을 제안한다. 우측 영상의 코딩 시 좌측영상을 참조하는 경우 참조 영상과 원 영상사이의 해상도가 일치하지 않아 시점 간 예측이 불가능하므로, 본 논문에서는 이를 위해 시점간 예측방법을 변경하여 부호화하는 방법을 제안한다. 실험결과 제안된 방법은 기존의 스테레오 비디오 부호화 방법에 비하여 $0.5{\sim}0.8\;dB$ 이상의 코딩 이득을 얻을 수 있었다.
This paper proposes new motion vector re-estimation techniques for transcoding of heterogenous video coders. The first case is for transcoder of coding format. The coding algorithm with B-picture like MPEG standards is transcoded into the different algorithm without B-picture like H.261 standards. The second case is for transcoder of spatial resolution reduction. It generates a downscaled video bitstream at the video source. The third case is the integrated method that previous two cases are needed simultaneously. These three transcoding algorithms are compared and verified though reconstructed image quality in PSNR, motion vector errors between optimal motion vectors of cascaded trans- coder and motion vectors estimated by proposed methods and the amount of operation.
The video coding for very low bit rate has recently received considerable attention, but conventional block based transform coding schemes suffer from the blocking effect for the constraints of bit rates. In this paper, we present a video coding sysem suing multi-resolution motion estimation/compensation with variable size block(VMRME/C) and multi-resolution vector quantization(MRVQ) in wavelet transform domain for very low bit rate coding. It is shown that the presented scheme has better performance in the peak signal-to-nose ratio(RSNR) by 0.2-0.6 dB as well as subjective quality than that of conventional block based transform video coding techniques(especially, H. 263 which is DCT based video coding).
본 논문에서는 다시점 깊이영상 기반 3 차원 영상시스템에서 깊이영상의 해상도에 따른 압축성능을 비교 실험한다. 다시점 깊이영상 시스템에서 깊이영상은 중간시점 합성을 위해 사용되며, 깊이영상은 중간영상의 화질에 큰 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 3 차원 영상시스템에서 깊이영상 해상도에 따른 중간영상의 화질변화를 분석하고, dilation filter 로 인한 성능변화를 비교 분석한다.
This paper develops a 360 degree video system using multiple off-the-shelf webcams and a set of embedded boards. Existing 360 degree cameras have shortcomings that they do not support real-time video generation since recorded videos should be copied to computers or smartphones which then provide stitching. Another shortcoming is that wide FoV(Field of View) cameras are not able to provide sufficiently high resolution. Moreover, resulting images are visually distorted bending straight lines. By employing an array of 65 degree FoV webcams, we were able to generate videos on the spot and achieve over 6K resolution with much less distortion. We describe the configuration and algorithms of the proposed system. The performance evaluation results of our early stage prototype system are presented.
Research on general particle image velocimetry (PIV) has been conducted extensively, but studies on granular PIV are relatively insufficient. In addition, the parameters used for analyzing granular PIV need to be optimized. In this study, we analyzed the error of velocity measurements based on the interrogation area (64-192 pixel), frame per second (30-120 FPS), and video resolution [ultrahigh definition (UHD) and high definition (HD)] within the velocity range typically measured in hoppers. The estimated errors of the granular PIV were below 5%, which is generally acceptable. However, considering the data reliability, the flow velocity in the hopper could be measured with less than 5% error at 120 FPS or higher in the HD resolution and 30 FPS or higher in the UHD resolution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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