The motion capture system has shown its great potential as a new image expression means for handling such challenging tasks as realistic animation of humans or animals in motion, which cannot be handled by the existing key frame method satisfactorily, and also projects involving a large scale or a burdensome economic expenses. Its applications also has been intensified and widened in the entertainment arena including motion pictures, TV, advertisements, documentaries, music videos, etc. centering around games. Despite of these merits, though, a number of issues have been surfaced in the digital image expression utilizing the motion capture system, such as a burdensome amount of preparatory work, the needs for attachment of markers and for remedial corrections of motion data, and the lack of trained manpower. We would like to present in this paper a new direction for making the digital image production more efficient, based on the extensive analysis of prior image production projects that used the motion capture system.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.39
no.5
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pp.494-503
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2002
A motion vector re-estimation algorithm for image downscaling in discrete consine transform domain is presented. Kernel functions are difined using SAD (Aum of Absolute Difference) and edge information of a macroblock. The proposed method uses these kernel functions to re-estimate a new motion vector of the downscaled image. The motion vectors from the incoming bitstream of transcoder are reused to reduce computation burden of the block-matching motion estimation, and we also reuse the given motion vectors. Several experiments in this paper show that the computation efficiency and the PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) and better than the previous methods.
In ubiquitous environment where various kinds of computers are embedded in persons, objects and environment and they are interconnected and can be used in my place as necessary, different types of data need to be exchanged between heterogeneous machines through home network. In the environment, the efficient processing, transmission and monitoring of image data are essential technologies. We need to make research not only on traditional image processing such as spatial and visual resolution, color expression and methods of measuring image quality but also on transmission rate on home network that has a limited bandwidth. The present study proposes a new motion vector estimation algorithm for transmitting, processing and controlling image data, which is the core part of contents in home network situation and, using algorithm, implements a real time monitoring system of multi dimensional images transmitted from multiple cameras. Image data of stereo cameras to be transmitted in different environment in angle, distance, etc. are preprocessed through reduction, magnification, shift or correction, and compressed and sent using the proposed metamorphosis hierarchical motion vector estimation algorithm for the correction of motion. The proposed algorithm adopts advantages and complements disadvantages of existing motion vector estimation algorithms such as whole range search, three stage search and hierarchical search, and estimates efficiently the motion of images with high variation of brightness using an atypical small size macro block. The proposed metamorphosis hierarchical motion vector estimation algorithm and implemented image systems can be utilized in various ways in ubiquitous environment.
We developed a novel frame interpolation method to interpolate a frame between two successive original frames. Using this method, we are able to apply a double-rate driving method instead of an impulse driving method where a black frame is inserted between two successive original frames. The double-rate driving method enables amelioration of the motion blur of LCDs caused by the characteristics of human vision without reducing the luminosity of the whole screen. The image quality of the double-rate driving method was also found to be better than that of an impulse driving method using our motion picture simulator and an actual panel. Our initial model of our frame interpolation method consists of motion estimation with a maximum matching pixel count estimation function, an area segmentation technique, and motion compensation with variable segmentation threshold. Although salt and pepper noise remained in a portion of an object mainly due to inaccuracy of motion estimation, we verified the validity of our method and the possibility of improvement in hold-type motion blurring.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.21
no.11
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pp.2776-2788
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1996
A new feature-based motion parameter estimation for arbitrary-shaped regions is proposed. Existing motion parameter estimation algorithms such as gradient-based algorithm require iterations that are very sensitive to initial values and which often converge to a local minimum. In this paper, the motion parameters of an object are obtained by solving a set of linear equations derived by the motion of salient feature points of the object. In order to estimate the displacement of the feature points, a new process called the "bi-directional correspondence scheme" is proposed to ensure the robjstness of correspondence. The proposed correspondence scheme iteratively selects the feature points and their corresponding points until unique one-to-one correspondence is established. Furthermore, initially obtained motion paramerters are refined using an iterative method to give a better performance. The proposed algorithm can be used for motion estimationin object-based image coder, and the experimental resuls show that the proposed method outperforms existing schemes schemes in estimating motion parameters of objects in image sequences.sequences.
This paper implements a method that tracking the moving objects that detected by the motion detection function of the digital CCTV system. We simply implement the motion detection function of the digital CCTV system that use frame difference and thresholding. When motion is detected, the motion detection function generates two outputs. One output is the event that the motion is arised in input image frame. The other output is coordinate that motion is exists. Then, do the block matching algorithm[2] using coordinate, that motion is exists, as initial coordinate of the block matching algorithm. The best matched coordinate is new initial coordinate of the block matching algorithm for the next image frame. We simply use the block matching algorithm that implements tracking the moving objects. It is simple, but useful the actual digital CCTV system.
This paper presents a new method for the motion detection of vehicles using hierarchical motion estimation and parallel processing. It captures the road image by using a CMOS sensor. It divides the captured image into small blocks and detects the motion of each block by using a block-matching method which is based on a hierarchical motion estimation and parallel processing for the real-time processing. The parallelism is achieved by using tile pipeline and the data flow technique. The proposed method has been implemented by using an embedded system. The proposed block matching algorithm has been implemented on PLDs(Programmable Logic Device) and clustering algorithm has been implemented by ARM processor. Experimental results show that the proposed system detects the motion of vehicles in real-time.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.5
no.2
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pp.96-105
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2004
The recovering 3D image from 2D requires the depth information for each picture element. The manual creation of those 3D models is time consuming and expensive. The goal in this paper is to estimate the relative depth information of every region from single view image with camera translation. The paper is based on the fact that the motion of every point within image which taken from camera translation depends on the depth. Motion vector using full-search motion estimation is compensated for camera rotation and zooming. We have developed a framework that estimates the average frame depth by analyzing motion vector and then calculates relative depth of region to average frame depth. Simulation results show that the depth of region belongs to a near or far object is consistent accord with relative depth that man recognizes.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.14
no.8
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pp.1918-1924
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2010
This In this paper, we propose an efficient algorithm for motion estimation of the image sequences with luminance fluctuation. For such sequences, conventional motion estimation methods based on the difference of pixel values usually produce the erroneous motion information. The proposed algorithm defines the luminance fluctuation as a linear model with gain and offset parameter, and extracts motion information using gradient and phase of the corresponding local region within consecutive frames. Therefor the method is robust to the luminance change of the frames. We test our algorithm for the ground truth sequence with artificially added luminance change and motion, and real sequences corrupted by the flicker. The results shows that the proposed algorithm outperforms the conventional methods.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.2
no.5
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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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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