• 제목/요약/키워드: Depth Map

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Effects of Depth Map Quantization for Computer-Generated Multiview Images using Depth Image-Based Rendering

  • Kim, Min-Young;Cho, Yong-Joo;Choo, Hyon-Gon;Kim, Jin-Woong;Park, Kyoung-Shin
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제5권11호
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    • pp.2175-2190
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    • 2011
  • This paper presents the effects of depth map quantization for multiview intermediate image generation using depth image-based rendering (DIBR). DIBR synthesizes multiple virtual views of a 3D scene from a 2D image and its associated depth map. However, it needs precise depth information in order to generate reliable and accurate intermediate view images for use in multiview 3D display systems. Previous work has extensively studied the pre-processing of the depth map, but little is known about depth map quantization. In this paper, we conduct an experiment to estimate the depth map quantization that affords acceptable image quality to generate DIBR-based multiview intermediate images. The experiment uses computer-generated 3D scenes, in which the multiview images captured directly from the scene are compared to the multiview intermediate images constructed by DIBR with a number of quantized depth maps. The results showed that there was no significant effect on depth map quantization from 16-bit to 7-bit (and more specifically 96-scale) on DIBR. Hence, a depth map above 7-bit is needed to maintain sufficient image quality for a DIBR-based multiview 3D system.

A New Copyright Protection Scheme for Depth Map in 3D Video

  • Li, Zhaotian;Zhu, Yuesheng;Luo, Guibo;Guo, Biao
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제11권7호
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    • pp.3558-3577
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    • 2017
  • In 2D-to-3D video conversion process, the virtual left and right view can be generated from 2D video and its corresponding depth map by depth image based rendering (DIBR). The depth map plays an important role in conversion system, so the copyright protection for depth map is necessary. However, the provided virtual views may be distributed illegally and the depth map does not directly expose to viewers. In previous works, the copyright information embedded into the depth map cannot be extracted from virtual views after the DIBR process. In this paper, a new copyright protection scheme for the depth map is proposed, in which the copyright information can be detected from the virtual views even without the depth map. The experimental results have shown that the proposed method has a good robustness against JPEG attacks, filtering and noise.

Depth Map Coding Using Histogram-Based Segmentation and Depth Range Updating

  • Lin, Chunyu;Zhao, Yao;Xiao, Jimin;Tillo, Tammam
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제9권3호
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    • pp.1121-1139
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    • 2015
  • In texture-plus-depth format, depth map compression is an important task. Different from normal texture images, depth maps have less texture information, while contain many homogeneous regions separated by sharp edges. This feature will be employed to form an efficient depth map coding scheme in this paper. Firstly, the histogram of the depth map will be analyzed to find an appropriate threshold that segments the depth map into the foreground and background regions, allowing the edge between these two kinds of regions to be obtained. Secondly, the two regions will be encoded through rate distortion optimization with a shape adaptive wavelet transform, while the edges are lossless encoded with JBIG2. Finally, a depth-updating algorithm based on the threshold and the depth range is applied to enhance the quality of the decoded depth maps. Experimental results demonstrate the effective performance on both the depth map quality and the synthesized view quality.

깊이맵 생성 알고리즘의 합성곱 신경망 구현 (Implementing a Depth Map Generation Algorithm by Convolutional Neural Network)

  • 이승수;김홍진;김만배
    • 방송공학회논문지
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    • 제23권1호
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    • pp.3-10
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    • 2018
  • 깊이맵은 현재 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이러한 깊이맵을 인공 신경망으로 생성하는 연구가 최근 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 기존의 기 제작된 깊이맵 생성 알고리즘을 합성곱 신경망으로 구현할 수 있는지에 대한 타당성을 검증한다. 먼저 깊이맵은 관심맵과 운동 히스토리 영상의 가중치 합으로 얻는다. 실험영상과 깊이맵을 합성곱 신경망의 입력과 출력으로 하여, 신경망을 학습시킨다. 정성적, 정량적 실험 결과는 제안한 합성곱 신경망이 깊이맵 생성 방법을 대체할 수 있다는 것을 보여준다.

깊이정보 카메라 및 다시점 영상으로부터의 다중깊이맵 융합기법 (Multi-Depth Map Fusion Technique from Depth Camera and Multi-View Images)

  • 엄기문;안충현;이수인;김강연;이관행
    • 방송공학회논문지
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    • 제9권3호
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    • pp.185-195
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    • 2004
  • 본 논문에서는 정확한 3차원 장면복원을 위한 다중깊이맵 융합기법을 제안한다. 제안한 기법은 수동적 3차원 정보획득 방법인 스테레오 정합기법과 능동적 3차원 정보획득 방법인 깊이정보 카메라로부터 얻어진 다중깊이맵을 융합한다. 전통적인 두 개의 스테레오 영상 간에 변이정보를 추정하는 전통적 스테레오 정합기법은 차폐 영역과 텍스쳐가 적은 영역에서 변이 오차를 많이 발생한다. 또한 깊이정보 카메라를 이용한 깊이맵은 비교적 정확한 깊이정보를 얻을 수 있으나, 잡음이 많이 포함되며, 측정 가능한 깊이의 범위가 제한되어 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 두 기법의 단점을 극복하고, 상호 보완하기 위하여 이 두 기법에 의해 얻어진다. 중깊이맵의 변이 또는 깊이값을 적절하게 선택하기 위한 깊이맵 융합기법을 제안한다. 3-시점 영상으로부터 가운데 시점을 기준으로 좌우 영상에 대해 두 개의 변이맵들을 각각 얻으며, 가운데 시점 카메라에 설치된 깊이정보 카메라로부터 얻어진 깊이맵들 간에 위치와 깊이값을 일치시키기 위한 전처리를 행한 다음. 각 화소 위치의 텍스쳐 정보, 깊이맵 분포 등에 기반하여 적절한 깊이값을 선택한다. 제안한 기법의 컴퓨터 모의실험 결과. 일부 배경 영역에서 깊이맵의 정확도가 개선됨을 볼 수 있었다.

라이다 깊이 맵과 이미지를 사용한 자기 조직화 지도 기반의 고밀도 깊이 맵 생성 방법 (Dense-Depth Map Estimation with LiDAR Depth Map and Optical Images based on Self-Organizing Map)

  • 최한솔;이종석;심동규
    • 방송공학회논문지
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    • 제26권3호
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    • pp.283-295
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    • 2021
  • 본 논문은 자기 조직화 지도 기법을 기반으로 라이다 기반으로 생성된 깊이 맵과 컬러 이미지의 정보를 기반으로 고밀도 깊이 맵을 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 깊이 맵 업샘플링 방법은 라이다에서 취득되지 않은 공간에 대한 초기 깊이 예측 단계와 초기 깊이 필터링 단계로 구성된다. 초기 깊이 예측 단계에서는 두 장의 컬러 이미지에 대해 스테레오 매칭을 수행하여 초기 깊이 값을 예측한다. 깊이 맵 필터링 단계에서는 예측된 초기 깊이 값의 오차를 감소시키고자 예측 깊이 픽셀에 대하여 주변의 실측 깊이 값을 이용하여 자기 조직화 지도 기법을 수행한다. 자기 조직화 기법 수행 시 예측 깊이 픽셀과 실측 깊이 픽셀의 거리와, 각 픽셀에 대응되는 컬러 값의 차이에 따라 가중치를 결정한다. 본 논문에서는 성능 비교를 위하여 깊이 맵 업샘플링 방법으로 널리 사용되고 있는 양방향 필터 및 k-최근접 이웃 알고리즘과 비교를 진행하였다. 제안하는 방법은 양방향 필터 방법 및 k-최근접 이웃 알고리즘 대비 MAE 관점에서 각각 약 6.4%, 8.6%이 감소하였고 RMSE 관점에서 각각 약 10.8%, 14.3%이 감소하였다.

상호 구조에 기반한 초점으로부터의 깊이 측정 방법 개선 (Enhancing Depth Measurements in Depth From Focus based on Mutual Structures)

  • 무하마드 타릭 마흐무드;최영규
    • 반도체디스플레이기술학회지
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    • 제21권3호
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    • pp.17-21
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    • 2022
  • A variety of techniques have been proposed in the literature for depth improvement in depth from focus method. Unfortunately, these techniques over-smooth the depth maps over the regions of depth discontinuities. In this paper, we propose a robust technique for improving the depth map by employing a nonconvex smoothness function that preserves the depth edges. In addition, the proposed technique exploits the mutual structures between the depth map and a guidance map. This guidance map is designed by taking the mean of image intensities in the image sequence. The depth map is updated iteratively till the nonconvex objective function converges. Experiments performed on real complex image sequences revealed the effectiveness of the proposed technique.

세그멘트 평면 추정을 이용한 깊이 지도 개선 (Depth Map Refinement using Segment Plane Estimation)

  • 정우경;한종기
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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    • pp.286-287
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    • 2020
  • Depth map is the most common way of expressing 3D space in immersive media. In this paper, we propose a post-processing method to improve the quality of depth map. In proposed method, a depth map is divided into segments, and the plane of each segment estimated using RANSAC. In order to increase the accuracy of the RANSAC process, we apply matching reliability of each pixel in depth map as a weighting factor.

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Auto-Covariance Analysis for Depth Map Coding

  • Liu, Lei;Zhao, Yao;Lin, Chunyu;Bai, Huihui
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제8권9호
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    • pp.3146-3158
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    • 2014
  • Efficient depth map coding is very crucial to the multi-view plus depth (MVD) format of 3-D video representation, as the quality of the synthesized virtual views highly depends on the accuracy of the depth map. Depth map contains smooth area within an object but distinct boundary, and these boundary areas affect the visual quality of synthesized views significantly. In this paper, we characterize the depth map by an auto-covariance analysis to show the locally anisotropic features of depth map. According to the characterization analysis, we propose an efficient depth map coding scheme, in which the directional discrete cosine transforms (DDCT) is adopted to substitute the conventional 2-D DCT to preserve the boundary information and thereby increase the quality of synthesized view. Experimental results show that the proposed scheme achieves better performance than that of conventional DCT with respect to the bitrate savings and rendering quality.

Resolution-independent Up-sampling for Depth Map Using Fractal Transforms

  • Liu, Meiqin;Zhao, Yao;Lin, Chunyu;Bai, Huihui;Yao, Chao
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제10권6호
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    • pp.2730-2747
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    • 2016
  • Due to the limitation of the bandwidth resource and capture resolution of depth cameras, low resolution depth maps should be up-sampled to high resolution so that they can correspond to their texture images. In this paper, a novel depth map up-sampling algorithm is proposed by exploiting the fractal internal self-referential feature. Fractal parameters which are extracted from a depth map, describe the internal self-referential feature of the depth map, do not introduce inherent scale and just retain the relational information of the depth map, i.e., fractal transforms provide a resolution-independent description for depth maps and could up-sample depth maps to an arbitrary high resolution. Then, an enhancement method is also proposed to further improve the performance of the up-sampled depth map. The experimental results demonstrate that better quality of synthesized views is achieved both on objective and subjective performance. Most important of all, arbitrary resolution depth maps can be obtained with the aid of the proposed scheme.