Lijun Zhao;Ke Wang;Jinjing, Zhang;Jialong Zhang;Anhong Wang
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권8호
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pp.2068-2082
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2023
With the rapid development of deep learning, Depth Map Super-Resolution (DMSR) method has achieved more advanced performances. However, when the upsampling rate is very large, it is difficult to capture the structural consistency between color features and depth features by these DMSR methods. Therefore, we propose a color-image guided DMSR method based on iterative depth feature enhancement. Considering the feature difference between high-quality color features and low-quality depth features, we propose to decompose the depth features into High-Frequency (HF) and Low-Frequency (LF) components. Due to structural homogeneity of depth HF components and HF color features, only HF color features are used to enhance the depth HF features without using the LF color features. Before the HF and LF depth feature decomposition, the LF component of the previous depth decomposition and the updated HF component are combined together. After decomposing and reorganizing recursively-updated features, we combine all the depth LF features with the final updated depth HF features to obtain the enhanced-depth features. Next, the enhanced-depth features are input into the multistage depth map fusion reconstruction block, in which the cross enhancement module is introduced into the reconstruction block to fully mine the spatial correlation of depth map by interleaving various features between different convolution groups. Experimental results can show that the two objective assessments of root mean square error and mean absolute deviation of the proposed method are superior to those of many latest DMSR methods.
This study investigated the effects of several factors - stimulus color, background color, and predicted depth - that affect depth perception in stereoscopic displays. For this study, two experiments were conducted; in the first experiment, the subjects were asked to indicate the depth perceived from presented image(rectangle) using matching mark, and in the second experiment, the subjects were asked to adjust one image(controllable rectangle) to have the same perceived depth as the other image(fixed rectangle) using keyboard. The depth perceived under various combination of levels of these factors was compared with depth predicted by the geometry of streopsis. Through two experiments, we found that stimulus color, predicted depth, and interaction between stimulus color and background color affected perceived depth significantly, and that red was perceived to be closest to the observer followed by yellow, green, and then blue.
The increase in color depth of polyester fiber dyed with black disperse dyes was investigated with respect to the kinds of resins and alkali treatment. The color depth of the dyed polyester fiber increased continuously according to the concentration of resins coated onto the fabrics. The alkali treatment to polyester fiber before dyeing also enhanced the color depth. It was thought that the polyester fiber was hydrolyzed by alkali resulting micropores on the sample. And the following treatment with a resin, Jet Black T-101, to the polyester fiber increased the color depth much higher. The successive process of alkali treatment, dyeing and Jet Black T-101 treatment could give the best color depth to polyester fiber. Although the alkali treatment reduced the tensile strength of polyester fiber, the color depth of polyester fiber enhanced sufficiently within the range of practically acceptable weight loss and strength. To analyze the micropore on the polyester fiber formed by alkali treatment, nitrogen porosimeter was used. As the weight loss of polyester fiber treated with alkali increased, the BET(Brunauer-Emmett-Teller) surface area, total pore volume, and average pore size of the sample increased.
Several indices have been developed that use bleeding and color changes as indicators of early gingival pathology. In the presence of gingivitis, vascular proliferation and reduction of keratinization owing to increase redness in gingiva. Descriptions of healthy gingiva are numerous, ranging from pale pink and coral pink to deep red and violet. This terms are not objective. Because of perception of color depends on a lot of factors such as light source, object, observer and so on. It is difficult to make an objective expression. Therefore the using of mechanical equipment is recommended to exclude these variables and observer's vias. The purpose of this study was to evaluate gingival color change after scaling & subgingival root planing. The other purpose of this study was to research the correlation of pocket depth, P.B.I. score and gingival color change. After photo-taking and storaging the image of gingival color into a computer, color change was examine with an image analysis program. Results were as follow; 1. Color of healed gingiva after scaling & subgingival root planing was significantly differ from color of inflamed gingiva(p<0.01). 2. Color of healed gingiva after scaling was similar to color of healed gingiva after subgingival root planing(p<0.05). 3. There was statistically significant correlation between color change of red component and pocket depth after scaling & subgingival root planing(p<0.01). 4. There was no correlation between color change of green, blue component and pocket depth after scaling & subgingival root planing(p<0.01). 5. There was statistically significant correlation between between color change of red component and P.B.I. score after scaling & subgingival root planing(p<0.01). 6. There was no correlation between color changes of green, blue component and P.B.I. score after scaling & subgingival root planing(p<0.01). 7. Increase of pocket depth and P.B.I. score were significantly correlated to the amount of color change(p<0.01). 8. P.B.I. score had a higher correlation with color change than pocket depth(p<0.01).
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제6권3호
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pp.175-182
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2017
In this paper, we present a multi-depth generation method using a time-of-flight (ToF) fusion camera system. Multi-view color cameras in the parallel type and ToF depth sensors are used for 3D scene capturing. Although each ToF depth sensor can measure the depth information of the scene in real-time, it has several problems to overcome. Therefore, after we capture low-resolution depth images by ToF depth sensors, we perform a post-processing to solve the problems. Then, the depth information of the depth sensor is warped to color image positions and used as initial disparity values. In addition, the warped depth data is used to generate a depth-discontinuity map for efficient stereo matching. By applying the stereo matching using belief propagation with the depth-discontinuity map and the initial disparity information, we have obtained more accurate and stable multi-view disparity maps in reduced time.
The alkali treated and black dyed PET fabrics were sputter etched under Ar gas atmosphere. The color depth of PET fabrics were increased with sputter etching time only under some limits of discharge power. And above that limits of discharge power the color depth of PET fabrics was decreased by increasing discharge power and treatment time. Minute cracks were made by sputter etching in the whole surface of fabrics to the direction of perpendicular to the longitudinal side of yarns. The fineness and density of minute crack were increased with lowering discharge power. And the size of crack was far smaller than that of microcrater which was obtained by alkali treatment. It is considered that the increase of color depth is related to the minute crack. The water permeation time of sputter etched fabrics was increased with increasing discharge power and treating time. The increase of color depth attained by sputter etching was fully kept through repeated laundering.
본 논문은 색상정보와 깊이정보 가중치를 이용한 깊이영상 업샘플링 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 먼저 양선형 보간법을 통해 높은 해상도의 깊이영상을 생성한다. 그 후 RGB 색상영상, HSV 색상영상, 깊이영상 등을 이용하여 공통경계 영역을 추정한다. 만일 보간 된 화소가 공통경계 영역에 속한다면 해당화소를 포함하는 $3{\times}3$ 영역의 화소들에 대한 색상정보와 깊이정보의 가중치를 구하고 경계 화소값 결정을 위한 비용계산을 수행한다. 그 후 가장 작은 경계 화소값 결정 비용을 가지는 화소 값을 결과영상의 화소값으로 정한다. 제안하는 알고리즘은 PSNR 및 주관적 화질 비교에서 우수한 성능을 보였다.
Wool tropical and nylon taffeta were treated with low temperature plasma of $O_2$, $N_2$, NH$_3$, CF$_4$ and CH$_4$ for the intervals of 10 to 300 sec, and then dyed with leveling and milling type acid dyes in presence or absence of buffer solution. From the color depth of dyed fabrics, effect of plasma gases, treated time, dyeing time and temperature on dyeing property was studied. The results of the experiment can be summarized as follows: 1) The plasma treatments except methane gas increased the color depth of dyed wool fabrics, but not that of dyed nylon fabrics regardless of the plasma gases used. 2) The color depth of wool fabrics dyed in the dye bath without buffer solution was increased by the low temperature plasma, especially increased much more by CF$_4$ plasma treatment. It is found that with the identification of F- ion in the residual dye bath the hydrogen fluoride gas was adsorbed on wool fabrics in the plasma treatment. 3) The color depth of wool fabrics was increased with the time of $O_2$ and CF$_4$ plasma treatments. 4) In both cases of the leveling and milling type acid dyes, the rate of dyeing was increased in the low temperature plasma treatments, and it is found that the leveling type acid dye increased the color depth at relatively low temperature below 4$0^{\circ}C$, compared with the milling type acid dye.
This paper presents a method for hand segmentation using depth information, and adaptive threshold by means of histogram analysis and color clustering in HSV color model. We consider hand area as a nearer object to the camera than background on depth information. And the threshold of hand color is adaptively determined by clustering using the matching of color values on the input image with one of the regions of hue histogram. Experimental results demonstrate 95% accuracy rate. Thus, we confirmed that the proposed method is effective for hand segmentation in variations of hand color, scale, rotation, pose, different lightning conditions and any colored background.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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