For visual measurement under dynamic scenarios, a zoom lens camera is more flexible than a fixed one. However, the challenges of distortion prediction within the whole focal range limit the widespread application of zoom lens cameras greatly. Thus, a novel sequential distortion correction method for a zoom lens camera is proposed in this study. In this paper, a distortion assessment method without coupling effect is depicted by an elaborated chessboard pattern. Then, the appropriate distortion correction model for a zoom lens camera is derived from the comparisons of some existing models and methods. To gain a rectified image at any zoom settings, a global distortion correction modeling method is developed with bundle adjustment. Based on some selected zoom settings, the optimized quadratic functions of distortion parameters are obtained from the global perspective. Using the proposed method, we can rectify all images from the calibrated zoom lens camera. Experimental results of different zoom lens cameras validate the feasibility and effectiveness of the proposed method.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.19
no.4
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pp.55-63
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2011
Having a wide angle of view, a fisheye lens is useful for obtaining images of the inside wall of a tunnel. A circular fisheye tunnel image can be transformed into a familiar rectangular image by applying the concept of cylindrical projection. This projection transformation causes several types of distortions in the projected image. This paper discusses the distortion on the boundary lines between smoothly curved wall and flat ground. We analyzed the cause of this boundary distortion, developed transformation model, and derived a correction formular. A distortion correction software programmed in Visual C++ applied to projected image. Consequently, boundary-corrected image could be obtained. Research into other distortions of projected image will helpful in obtaining tunnel image that resembles real tunnel from fisheye tunnel image.
Unsharp masking is a popular image enhancement technique used to sharpen an image appearance in gray images. However, the conventional unsharp making techniques amplify the noise and easily cause overshoot artifacts. Moreover, the unsharp masking tends to introduce color distortion when it is applied to the each color component independently. To solve these problems, we propose a novel unsharp masking technique based on human visual system and vector projection. The proposed algorithm consists of two steps. First, the proposed algorithm controls the level of sharpening by exploiting the characteristics of the human visual system and contrast region. Then the vector projection is applied to remove the color distortion. Experiment results show that our proposed algorithm successfully produces sharpened images that are free of noise and color distortion commonly found in the conventional unsharp masking algorithms.
In order to improve the workflow of 3D video production, this paper analyzes the visual fatigue caused from distortions in 3D video production stage through a set of subjective visual assessment tests. To establish a set of objective indicators for subjective visual tests, various distortions in production stage are investigated to be categorized into 7 representative visual-fatigue-producing factors, and to conduct visual assessment tests for each selected category, 4 test video clips are produced by combining the extent of camera movement as well as the object(s) movement in the scene. Each produced test video is distorted to reflect each of the selected 7 visual-fatigue-producing factors, and we set 7 levels of distortion for each factor, resulting in 196 5-second-long video clips for testing. Based on these test materials and the recommendation of ITU-R BT.1438, subjective visual assessment tests are conducted by 101 applicants. The test results provide a relative importance and the tolerance limit of each visual-fatigue-producing factor, which corresponds to various distortions in 3D video production field.
In this paper, we present a distortion correction for wearable Augmented Reality (AR) on mobile phones. Head Mounted Display (HMD) using mobile phones, such as Samsung Gear VR or Google's cardboard, introduces lens distortion of the rendered image to user. Especially, in case of AR the distortion is more complicated due to the duplicated optical systems from mobile phone's camera and HMD's lens. Furthermore, such distortions generate mismatches of the visual cognition or perception of the user. In a natural way, we can assume that transparent wearable displays are the ultimate visual system which generates the least misperception. Therefore, the image from the mobile phone must be corrected to cancel this distortion to make transparent-like AR display with mobile phone based HMD. We developed a transparent-like display in the mobile wearable AR environment focusing on two issues: pincushion distortion and field-of view. We implemented our technique and evaluated their performance.
In this paper, we propose a new image quality assessment scheme considering the human visual perception characteristics. A subjective quality assessment is obtained by the response of the receptive field in the primary visual cortex and a human's eye can't focus on all of the visual range in a moment. Take advantage of two facts above, we apply Gabor wavelet transform, which is well fit the receptive field in the cortex, to divided constant sized subblocks. Then a local distortion of the subblocks and a global distortion for the entire image are calculated in order. The proposed method has been evaluated using video test sequences provided by the Video Quality Experts Group (VQEG). The experimental results show that good correlation with human perception is obtained using the proposed metric, which is what we called GPSNR.
We develop a video processing method that allows the more advanced human perception oriented video coding. The proposed method necessarily reflects all influences by the rate-distortion based optimization and the human visual perception that is affected by the visual saliency, the limited space-time resolution and the regional moving history. For reflecting the human perceptual effects, we devise an online moving pattern classifier using the Hedge algorithm. Then, we embed the existing visual saliency into the proposed moving patterns so as to establish a human visual perception model. In order to realize the proposed human visual perception model, we extend the conventional foveation filtering method. Compared to the conventional foveation filter only smoothing less stimulus video signals, the developed foveation filter can locally smooth and enhance signals according to the human visual perception without causing any artifacts. Due to signal enhancement, the developed foveation filter more efficiently transfers the bandwidth saved at smoothed signals to the enhanced signals. Performance evaluation verifies that the proposed video processing method satisfies the overall video quality, while improving the perceptual quality by 12%~44%.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.1
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pp.257-271
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2016
The Structural SIMilarity (SSIM) index is one of the most widely-used methods for perceptual image quality assessment (IQA). It is based on the principle that the human visual system (HVS) is sensitive to the overall structure of an image. However, it has been reported that indices predicted by SSIM tend to be biased depending on the type of distortion, which increases the deviation from the main regression curve. Consequently, SSIM can result in serious performance degradation. In this study, we investigate the aforementioned phenomenon from a new perspective and review a constant that plays a big role within the SSIM metric but has been overlooked thus far. Through an experimental study on the influence of this constant in evaluating images with SSIM, we are able to propose a new solution that resolves this issue. In the proposed IQA method, we first design a system to classify different types of distortion, and then match an optimal constant to each type. In addition, we supplement the proposed method by adding color perception-based structural information. For a comprehensive assessment, we compare the proposed method with 15 existing IQA methods. The experimental results show that the proposed method is more consistent with the HVS than the other methods.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.21
no.3
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pp.587-599
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1996
In general fractal imge compression, each range block is approximated by a contractive transform of the matching domain block under the mean squared error criterion. In this paper, a distortion measure reflecting the properties of human visual system is defined and applied to a fractal image compression. the perceptual distortion measure is obtained by multiplying the mean square error and the noise sensitivity modeled by using the background brightness and spatial masking. In order to compare the performance of the mean squared error and perceptual distortion measure, a simulation is carried out by using the 512*512 Lena and papper gray image. Compared to the results, 6%-10% compression ratio improvements under improvements under the same image quality are achieved in the perceptual distortion measure.
Kim, Dae-Hyun;Shin, Hyoung-Chul;Oh, Ju-Hyun;Nam, Seung-Jin;Sohn, Kwang-Hoon
Journal of Broadcast Engineering
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v.14
no.3
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pp.299-310
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2009
In this paper, we proposed a new method to correct the zoom lens distortion for the video sequence captured by the zoom lens. First, we defined the nonlinear zoom lens distortion model which is represented by the focal length and the lens distortion using the characteristic that lens distortion parameters are nonlinearly and monotonically changed while the focal length is increased. Then, we chose some sample images from the video sequence and estimated a focal length and a lens distortion parameter for each sample image. Using these estimated parameters, we were able to optimize the zoom lens distortion model. Once the zoom lens distortion model was obtained, lens distortion parameters of other images were able to be computed as their focal lengths were input. The proposed method has been made experiments with many real images and videos. As a result, accurate distortion parameters were estimated from the zoom lens distortion model and distorted images were well corrected without any visual artifacts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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