Stereoscopic image generated by depth image-based rendering(DIBR) for surveillance robot and camera is appropriate in a low bandwidth network. The image is very important data for the decision-making of a commander and thus its integrity has to be guaranteed. One of the methods used to detect manipulation is to check if the stereoscopic image is taken from the original camera. Sensor pattern noise(SPN) used widely for camera identification cannot be directly applied to a stereoscopic image due to the stereo warping in DIBR. To solve this problem, we find out a shifted object in the stereoscopic image and relocate the object to its orignal location in the center image. Then the similarity between SPNs extracted from the stereoscopic image and the original camera is measured only for the object area. Thus we can determine the source of the camera that was used.
Direct volume rendering (DVR) is an important 3D visualization method for medical images as it depicts the full volumetric data. However, because DVR renders the whole volume, regions of interests (ROIs) such as a tumor that are embedded within the volume maybe occluded from view. Thus, conventional 2D cross-sectional views are still widely used, while the advantages of the DVR are often neglected. In this study, we propose a new visualization algorithm where we augment the 2D slice of interest (SOI) from an image volume with volumetric information derived from the DVR of the same volume. Our occlusion-based DVR augmentation for SOI (ODAS) uses the occlusion information derived from the voxels in front of the SOI to calculate a depth parameter that controls the amount of DVR visibility which is used to provide 3D spatial cues while not impairing the visibility of the SOI. We outline the capabilities of our ODAS and through a variety of computer tomography (CT) medical image examples, compare it to a conventional fusion of the SOI and the clipped DVR.
본 논문은 2D/3D 변환에서 깊이정보 생성을 위해 연산량을 감소시키는 레벨 간소화 기법을 적용하고 객체의 고유벡터를 이용하여 노이즈를 제거한 Optical flow를 이용하는 방법을 제안한다. Optical flow는 깊이정보를 생성하기 위한 방법 중 하나로 두 프레임간의 픽셀의 변화 벡터 값을 나타내어 움직임 정보를 나타내며 픽셀 단위로 처리하므로 정확도가 높다. 그러나 픽셀 단위 연산으로 긴 연산 시간이 소요되며 모든 픽셀을 연산하는 특성상 노이즈가 생길 수 있는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 레벨 간소화 과정을 거쳐 연산 시간을 단축하였고 Optical flow를 영상에서 고유벡터를 갖는 영역에만 적용하여 노이즈를 제거한 뒤 배경 영역에 대한 깊이 정보를 에지 영상을 이용하여 생성하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법으로 깊이정보를 생성한 뒤 DIBR(Depth Image Based Rendering)으로 2차원 영상을 3차원 입체 영상으로 변환하였고 SSIM(Structural SIMilarity index)으로 최종 생성된 영상의 오차율을 분석하였다.
3차원 동영상은 다양한 응용분야들에서 차세대 콘텐츠로 큰 주목을 받고 있다. 2D-to-3D 변환은 3차원 동영상의 시대로 넘어가는 과도기 동안에 3차원 동영상 콘텐츠의 부족현상을 해결하기위한 강력한 기술로 여겨지고 있다. 일반적으로 2D-to-3D 변환을 위해서는 2차원 동영상 각 장면의 깊이영상을 추정/생성한 후 깊이 영상 기반 랜더링 (DIBR : Depth Image Based Rendering) 기술을 이용하여 스테레오 동영상을 합성한다. 본 논문은 2차원 동영상 내 존재하는 다양한 변환 단서들을 통합하는 새로운 깊이 융합 기법을 제안한다. 우선, 알맞은 깊이 융합을 위해 몇몇 단서가 현재 장면을 효과적으로 표현할 수 있는 지 아닌지 검사된다. 그 후, 신뢰성 검사의 결과를 기반으로 현재 장면은 4개의 유형 중 하나로 분류된다. 마지막으로 최종 깊이 영상을 생성하기 위해 신뢰할 수 있는 깊이 단서들을 조합하는 장면 적응적 깊이 융합이 수행된다. 실험 결과를 통해 각각의 단서가 장면 유형에 따라 타당하게 활용되었고 최종 깊이 영상이 현재 장면을 효과적으로 표현할 수 있는 단서들에 의해 생성되었음을 관찰할 수 있다.
Depth-image-based rendering is generally used in real-time 2D-to-3D conversion for 3DTV. However, inaccurate depth maps cause flickering issues between image frames in a video sequence, resulting in eye fatigue while viewing 3DTV. To resolve this flickering issue, we propose a new 2D-to-3D conversion scheme based on fast and robust depth-map generation from a 2D video sequence. The proposed depth-map generation algorithm divides an input video sequence into several cuts using a color histogram. The initial depth of each cut is assigned based on a hypothesized depth-gradient model. The initial depth map of the current frame is refined using color and motion information. Thereafter, the depth map of the next frame is updated using the difference image to reduce depth flickering. The experimental results confirm that the proposed scheme performs real-time 2D-to-3D conversions effectively and reduces human eye fatigue.
영상기반 모델링 및 렌더링의 주된 흐름중의 하나는 plenoptic function을 어떻게 구현할 것인가에 집중되고 있다. 본 논문은 임의의 위치에 배치된 파노라마 군을 이용하여 plenoptic function을 구현하는 새로운 기법을 제안한다. 이 기법은 우선 간단한 컴퓨터 비전 기술을 사용하여 주변 환경에 대한 개괄적인 깊이 정보를 추출한 뒤, 이를 이용하여 파노라마 영상 데이터를 보정/보간하여 새로운 시점에서의 렌더링을 수행한다. 본 기법을 사용한 결과 실시간에 부드러운 네비게이션을 구현할 수 있었다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제13권1호
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pp.62-68
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2015
In this paper, we propose a watermarking method for protecting the ownership of three-dimensional (3D) content generated from depth and texture images. After selecting the target areas to preserve the watermark by depth-image-based rendering, the reference viewpoint image is moved right and left in the depth map until the maximum viewpoint change is obtained and the overlapped region is generated for marking space. The region is divided into four subparts and scanned. After applying discrete cosine transform, the watermarks are inserted. To extract the watermark, the viewpoint can be changed by referring to the viewpoint image and the corresponding depth image initially, before returning to the original viewpoint. The watermark embedding and extracting algorithm are based on quantization. The watermarked image is attacked by the methods of JPEG compression, blurring, sharpening, and salt-pepper noise.
본 논문은 GPU를 활용한 이미지 공간 실시간 충돌 검사 기법을 설명한다. 닫힌 물체들이 충돌하지 않는 경우, 뷰잉 레이를 따라 물체의 앞면과 뒷면이 번갈아 가며 나타나는 것을 확인 할 수 있다. 그러나 물체 간 충돌이 일어나는 경우 이 현상이 깨어지게 된다. 이러한 특성에 기반하여 본 논문은 충돌 검사에 필요한 최소한의 표면 정보만 텍스쳐에 기록하여 충돌 검사를 수행하는 기법을 제안한다. 이 기법은 GPU의 framebuffer object 와 vertex buffer object, 그리고 occlusion query 등의 기능을 활용한다. 이러한 GPU의 기능을 이용하면 통상적인 이미지 기반 충돌검사에서 사용하는 multi-pass rendering 과 context switch 부하를 줄일 수 있다. 즉 기존의 이미지 기반 충돌 검사에 비해 적은 렌더링 횟수와 적은 렌더링 부하를 가진다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 변형체나 복잡한 물체에도 적용이 가능하며, 3D 게임이나 가상현실과 같은 실시간 어플리케이션에 적용될 수 있는 성능을 발휘한다.
일반적인 화상회의 시스템에서는 카메라의 위치가 모니터 중앙에 위치하여 있지 않기 때문에 화자간의 시점 불일치 현상이 발생하게 되며 따라서 대화 시 현장감이 떨어지는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 컬러 카메라와 깊이 카메라(depth camera)를 이용하여 획득한 컬러 영상과 깊이 정보를 가지고 DIBR(Depth image based rendering) 기반의 시점 일치(eye-contacted) 영상을 생성하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 생성된 시점 일치 영상에서 발생하는 홀(hole)을 인접 화소 값의 산술평균을 이용하여 효율적으로 채울 수 있는 홀 채움 기법과 객체 경계에서 발생하는 잡음을 효율적으로 제거하기 위해 깊이 정보에서 획득된 객체의 경계를 확장하여 보정하는 기법이 포함되어 있다. 제안하는 기법으로 생성된 시점 일치 영상은 매우 좋은 화질을 갖는다는 것을 실험을 통하여 보였다.
In this paper, we present a simultaneous method for depth image based rendering. Simultaneous method can reduce high computational complexity and waste of memory required for DIBR. Experimental results show that the proposed method is suitable for generating auto-stereoscopic images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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