Recently, user-created video shows high increasing in production and consumption. Among these, videos records an identical subject in limited space with multi-view are coming out. Occurring main reason of this kind of video is popularization of portable camera and mobile web environment. Multi-view has studied in visually representation technique fields for point of view. Definition of multi-view has been expanded and applied to various contents authoring lately. To make user-created videos into multi-view contents can be a kind of suggestion as a user experience for new form of video consumption. In this paper, we show the possibility to make user-created videos into multi-view video content through analyzing multi-view video contents even there exist attribute differentiations. To understanding definition and attribution of multi-view classified and analyzed existing multi-view contents. To solve time axis arranging problem occurred in multi-view processing proposed audio matching method. Audio matching method organize feature extracting and comparing. To extract features is proposed MFCC that is most universally used. Comparing is proposed n by n. We proposed multi-view video contents that can consume arranged user-created video by user selection.
In this paper, we propose two rate control algorithms for multi-view extension of HEVC with two rate control algorithms adopted in HEVC and analyze the multi-view rate control performance. The proposed multi-view rate controls are designed on HEVC-based multi-view video coding (MV-HEVC) platform with consideration of high-level syntax, inter-view prediction, etc. not only for the base view but also for the extended views using the rate control algorithms based on URQ (Unified Rate-Quantization) and R-lambda model adopted in HEVC. The proposed multi-view rate controls also contain view-wise target bit allocation for providing the compatibility to the base view. By allocating the target bitrates for each view, the proposed multi-view rate control based on URQ model achieved about 1.83% of average bitrate accuracy and 1.73dB of average PSNR degradation. In addition, about 2.97% of average bitrate accuracy and 0.31dB of average PSNR degradation are achieved with the proposed multi-view rate control based on R-lambda model.
The purpose of this thesis is to study multi-view fashion design with an analysis of multi-view art's formation and philosophical perspective. The production of unique artwork is dependent on how we see, think and represent what is around us. Multi-view art has great potential as a concept related to the continuity of time and space, it is not limited to space and time but it extends to infinitely, according to the artist's will and imagination. The study of time and space has been used as principles for deriving the formative of multi-view art, and the principles applied for analyzing multi-view fashion design. And the formation of multi-view art is reflected in fashion design. Simultaneity, deconstructivity, continuity and virtuality in terms of multi-view art are support the formation of multi-view fashion design, such as fabrication, expandability, concealment and transparency. As such, it is important to study multi-view fashion design as a creative design method with immense potential for further development.
Free viewpoint TV can provide multi-angle view point images for viewer needs. In the real world, But all angle view point images can not be captured by camera. Only a few any angle view point images are captured by each camera. Group of the captured images is called multi-view image. Therefore free viewpoint TV wants to production of virtual sub angle view point images form captured any angle view point images. Interpolation methods are known of this problem general solution. To product interpolated view point image of correct angle need to depth image of multi-view image. Unfortunately, multi-view video including depth image is necessary to develop a new compression encoding technique for storage and transmission because of a huge amount of data. Layered depth image is an efficient representation method of multi-view video data. This method makes a data structure that is synthesis of multi-view color and depth image. This paper proposed enhanced compression method using layered depth image representation and H.264/AVC video coding technology. In experimental results, confirmed high compression performance and good quality reconstructed image.
Multi-view video has recently gained much attraction from academic and commercial fields because it can deliver the immersive viewing of natural scenes. This paper presents multi-view video processing being composed of intermediate view reconstruction (IVR), graphics composition, and multi-view video viewer. First we generate virtual views between multi-view cameras using depth and texture images of the input videos. Then we mix graphic objects to the generated view images. The multi-view video viewer is developed to examine the reconstructed images and composite images. As well, it can provide users with some special effects of multi-view video. We present experimental results that validate our proposed method and show that graphic objects could become the inalienable part of the multi-view video.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제4권6호
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pp.434-442
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2015
In this paper, we propose an integrated spatial and view scalable video codec based on high efficiency video coding (HEVC). The proposed video codec is developed based on similarity and uniqueness between the scalable extension and 3D multi-view extension of HEVC. To improve compression efficiency using the proposed scalable multi-view video codec, inter-layer and inter-view predictions are jointly employed by using high-level syntaxes that are defined to identify view and layer information. For the inter-view and inter-layer predictions, a decoded picture buffer (DPB) management algorithm is also proposed. The inter-view and inter-layer motion predictions are integrated into a consolidated prediction by harmonizing with the temporal motion prediction of HEVC. We found that the proposed scalable multi-view codec achieves bitrate reduction of 36.1%, 31.6% and 15.8% on the top of ${\times}2$, ${\times}1.5$ parallel scalable codec and parallel multi-view codec, respectively.
In general multi-view system, all the view sequences acquired at the server are transmitted to the client. However, this kind of system requires high processing power of the server as well as the client, thus it is posing a difficulty in practical applications. To overcome this problem, a relatively simple method is to transmit only two view-sequences requested by the client in order to deliver a stereoscopic video. In this system, effective communication between the server and the client is one of important aspects. Therefore, we propose an efficient multi-view system that transmits two view-sequences according to user's request. The view selection process is integrated into MPEG-21 DIA (Digital Item Adaptation) so that our system is compatible to MPEG-21 multimedia framework. Furthermore, multi-view descriptors related to multi-view camera and systems are newly introduced. The syntax of the descriptions and their elements is represented in XML (extensible Markup Language) schema. Intermediate view reconstruction (IVR) is used to reduce such discomfort with excessive disparity. Furthermore, IVR is useful for smooth transition between two stereoscopic view sequences. Finally, through the implementation of testbed, we can show the valuables and possibilities of our system.
본 논문에서는 multi-view 영상 디코딩 알고리듬을 구현하는 디코더의 구조를 제안하였다. 현재까지 multi-view 영상 처리를 위한 하드웨어 구조에 관한 연구는 이루어지지 않았다. 제안한 multi-view) 영상디코더는 3 단계 파이프라인 방식으로 동작하며, 매 클럭마다 디코드된 영상의 화소 값을 추출한다. Multi-view 영상 디코더는 3 부분으로 구성된다. 노드의 값을 반복적으로 전송하는 Node Selector, 4개의 노드 값으로부터 각 화소의 값을 추출하는 Depth Extractor와 주어진 시점과 화소의 깊이 값으로부터 영상평면에 투영되는 위치를 생성하는 Affine Transformer로 구성되어 있다. 제안된 구조는 MAX+PLUS II 설계 툴로 설계되었고 시뮬레이션을 수행하였으며, 동작 주파수는 30㎒이다. 제안된 구조를 갖는 디코더로 영상을 실시간으로 복원할 수 있다.
In this paper, we propose an efficient multi-view images coding algorithm which finds the optimal texture from the restricted number of multi-view images. The X-Y plane of the normalized object space is divided into triangular patches. The depth value of the node is determined by applying the block based disparity compensation method and then the texture of the each patch is extracted by applying the affine transformation patch is extracted by applying the affine transformation based disparity compensation method to the multi-view images. We restricted the number of images contributed to determining the texture comapred to traditional methods which use all the multi-view images in the texture extraction. Experimental results show that the SNR of images encoded by the proposed algorithm is better than that of imaes encoded by the traditional method by the amount about 0.2dB for the test sets of multi-view images called dragon, kid, city and santa. The recovered images from the encoded data by the proposed method show the better visual images than the recovered images from the encoded data by the traditional methods.
최근에 무선 비디오 감사, 무선 비디오 센서 네트워크 그리고 무선 모바일 비디오와 같은 다시점 비디오 서비스에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 다시점 비디오 신호처리에서 다수 개의 다른 카메라에서 획득되는 영상 사이에 존재하는 높은 상관성을 이용하는 것은 매우 핵심적인 기술이다. 본 논문에서는 카메라들 사이에 상호작용을 요구하지 않고, 다시점 분산 비디오 부호화에 효과적으로 사용할 수 있는 적응적인 다시점 보간 기법을 제안한다. 제안한 방법은 비선형적인 블록 예측, 시차 보상 시점 예측 그리고 비신뢰 블록에 대한 채우기 기법 등으로 구성된다. 모의실험을 통하여 제안한 방식은 기존의 방식에 비해 우수한 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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