본 논문에서는 입체영상을 시청할 때 흔히 발생할 수 있는 시각 피로를 최소화하기 위한 시차 보정 기술을 제안한다. 시각 피로는 3차원 TV의 상용화에 있어 반드시 풀어야 할 문제이다. 본 논문에서 제안하는 시차 보정 기술은 좌, 우 입체카메라의 기하학적 분석을 통하여 영상의 깊이감을 조정하는 수평시차 보정과 특징 정합 기반의 수직시차 보정으로 구성된다. 기존의 시차 보정은 주로 입체영상 카메라의 기하적 관계를 캘리브레이션(calibration) 과정을 거쳐 구하고 그 결과값을 이용하였다. 그러나 캘리브레이션의 오류로 인한 시차의 오차가 여전히 발생하는 문제가 있었다. 본 연구에서는 수평시차는 입체카메라의 캘리브레이션 정보를 사용하는 반면 수직시차는 특징점 정합 기반의 보정 알고리즘을 사용하여 수직시차의 오차를 최소화하였다. 유사한 특징점 정합 기반의 보정 알고리즘과의 비교를 통하여 제안 알고리즘의 성능을 분석하였다.
This paper presents an efficient disparity matching, using sum of absolute difference (SAD) and dynamic programming (DP) algorithm. This algorithm makes use of one of area-based algorithm which is the absolute sum of the pixel difference corresponding to the window size. We use the information of the right eye brightness (B) and the left eye brightness to get an best matching results and apply the results to the left eye image using the window go by the brightness of the right eye image. This is that we can control the brightness. The major feature of this algorithm called SAD+DP+B is that although Root Mean Square (RMS) performance is slightly less than SAD+DP, due to comparing original image, its visual performance is increased drastically for matching the disparity map on account of its matching compared to SAD+DP. The simulation results demonstrate that the visual performance can be increased and the RMS is competitive with or slightly higher than SAD+DP.
스테레오 영상은 기존의 영상과는 달리 사용자에게 깊이감을 제공한다. 따라서 스테레오 영상을 평가하기 위해서는 새로운 화질평가 모델이 필요하다. 본 논문에서는 스테레오 영상을 위한 객관적 화질평가 방법을 제안한다. 제안된 화질평가 방법은 기존의 화질평가 모델을 기반으로 하여 블로킹 현상과 경계 영역에서의 열화 현상을 검출하였으며, 깊이 정보를 고려하여 시점 간 화질 격차 검출을 통해 알고리즘의 성능을 높이고자 하였다. 제안된 알고리즘의 성능 확인을 위해 스테레오 영상의 주관적 화질평가를 수행하였으며 주관적 화질평가와의 상관성 측면에서 제안 알고리즘이 PSNR에 비해 우수함을 확인하였다.
The MPEG-4 multiple auxiliary component (MAC) is a good mechanism to achieve one-stream stereoscopic video coding. However, there is no syntax or semantics for the residual texture data of the disparity-compensated image in the current MAC. Therefore, we propose a novel disparity-compensated coding method using the MAC for stereoscopic video. We also define a novel MAC semantics in MPEG-4 so as to support the proposed coding algorithm. The major difference between the existing and proposed coding methods using the MAC is the addition of the residual texture coding.
In this paper, we propose a new stereoscopic video conversion methodology that converts two-dimensional (2-D) MPEG-4 video to stereoscopic video. In MPEG-4, each Image is composed of background object and primary object. In the first step of the conversion methodology, the camera motion type is determined for stereo Image generation. In the second step, the object-based stereo image generation is carried out. The background object makes use of a current image and a delayed image for its stereo image generation. On the other hand, the primary object uses a current image and its horizontally-shifted version to avoid the possible vertical parallax that could happen. Furthermore, URFA(Uncovered Region Filling Algorithm) is applied in the uncovered region which might be created after the stereo image generation of a primary object. In our experiment, show MPEG-4 test video and its stereoscopic video based upon out proposed methodology and analyze Its results.
This paper proposes an algorithm for creating stereoscopic video from a monoscopic video. A viewer uses depth perception clues called a vanishing point which is the farthest from a viewer's viewpoint in order to perceive depth information from objects and surroundings thereof to the viewer. The viewer estimates the vanishing point with geometrical features in monoscopic images, and can perceive the depth information with the relationship between the position of the vanishing point and the viewer's viewpoint. In this paper, we propose a method to estimate a vanishing point with edge direction histogram in a general monoscopic image and to create a depth map depending on the position of the vanishing point. With the conversion method proposed through the experiment results, it is seen that stable stereoscopic conversion of a given monoscopic video is achieved.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제2권5호
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pp.317-321
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2013
This paper proposes a detection algorithm for view reversal in a stereoscopic video using a disparity map and motion vector field. We obtain the disparity map of a stereo image was obtained using a specific stereo matching algorithm and classify the image into the foreground and background. Next, the motion vector field of the image on a block basis was produced using a full search algorithm. Finally, the stereo image was considered to be reversed when the foreground moved toward the background and the covered region was in the foreground. The proposed algorithm achieved a good detection rate when the background was covered sufficiently by its moving foreground.
The stereoscopic vision system is the algorithm to obtain the depth of target object of stereo vision image. This paper presents an efficient disparity matching method using blue edge filter and graph cut algorithm. We do recommend the use of the simple sobel edge operator. The application of B band sobel edge operator over image demonstrates result with somewhat noisy (distinct border). The basic technique is to construct a specialized graph for the energy function to be minimized such that the minimum cut on the graph also minimizes the energy (either globally or locally). This method has the advantage of saving a lot of data. We propose a preprocessing effective stereo matching method based on sobel algorithm which uses blue edge information and the graph cut, we could obtain effective depth map.
The stereoscopic vision system is the algorithm to obtain the depth of target object of stereo vision image. This paper presents an efficient disparity matching method using nagao filter, octree color quantization and dynamic programming algorithm. we describe methods for performing color quantization on full color RGB images, using an octree data structure. This method has the advantage of saving a lot of data. We propose a preprocessing stereo matching method based on Nagao-filter algorithm using color information. using the nagao filter, we could obtain effective depth map and using the octree color quantization, we could reduce the time of computation.
수평이동방식 입체영상 카메라의 주시각 제어에는 수평방향에 대한 좌, 우 영상의 시차정보만이 필요하다. 본 논문에서는 입체영상의 수평방향에 대한 빠르고 정확한 시차 값과 방향 정보를 찾기 위한 Hybrid Cepstral 필터에 의한 시차정보 추출 알고리즘을 제안하였다. 제안된 시차정보 추출 알고리즘은 좌, 우 영상의 수직 프로젝션 데이터를 사용하는 1차원 Cepstral 필터와 축소된 영상을 사용하는 2차원 Cepstral 필터를 같이 사용함으로써 수평 방향의 정확한 시차 값과 방향정보를 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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