SlideShare ist ein Scribd-Unternehmen logo
1 von 58
Downloaden Sie, um offline zu lesen
Новые тенденции в области
автостереоскопических дисплеев,
съемки и отображения 3D видео

         Матюнин Сергей
            Video Group
     CS MSU Graphics & Media Lab
Only for
 Maxus 



                Содержание
      Введение
      Автостереоскопический дисплей
      Система обработки 3D видео
           Съемка
           Кодирование
      Примеры 3D систем
           3D TV
           TransCAIP
      Выводы
      Список материалов

CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
                                            2
Only for
 Maxus 



                Введение




                                            Autostereoscopic 3D Displays. Neil A. Dodgson, IEEE Computer Society Press,
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)                                      2005.                                      3
Only for
 Maxus 



                Содержание
      Введение
      Автостереоскопический дисплей
      Система обработки 3D видео
           Съемка
           Кодирование
      Примеры 3D систем
           3D TV
           TransCAIP
      Выводы
      Список материалов

CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
                                            4
Only for
 Maxus 
                Автостереоскопический
                дисплей




                                            Autostereoscopic 3D Displays. Neil A. Dodgson, IEEE Computer Society Press,
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)                                      2005.                                      5
Only for
 Maxus 
                Автостереоскопический
                дисплей




                                             3D TV: A Scalable System for Real-Time Acquisition, Transmission, and
                                            Autostereoscopic Display of Dynamic Scenes. Wojciech Matusik Hanspeter
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)    Pfister, Mitsubishi Electric Research Laboratories, Cambridge, MA, 2004   6
Only for
 Maxus 
                Автостереоскопический
                дисплей




                                            Autostereoscopic 3D Displays. Neil A. Dodgson, IEEE Computer Society Press,
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)                                      2005.                                      7
Only for
 Maxus 
                Автостереоскопический
                дисплей
   Альтернативы:




                                            Volumetric 3D Displays and Application Infrastructure. Gregg E. Favalora. IEEE
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)                          Computer Society Press. 2005.                             8
Only for
 Maxus 
                Автостереоскопический
                дисплей
   Альтернативы:




CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
                                            9
Only for
 Maxus 
                3D видео
                Применение
      3D TV, 3D фильмы
      Игры
      Реклама
      Телеконференции
      Визуализация данных
           Образование
           Наука
           Медицина

CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
                                            10
Only for
 Maxus 



                Содержание
      Введение
      Автостереоскопический дисплей
      Система обработки 3D видео
           Съемка
           Кодирование
      Примеры 3D систем
           3D TV
           TransCAIP
      Выводы
      Список материалов

CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
                                            11
Only for
 Maxus 
                Система обработки 3D
                видео




CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
                                            12
Only for
 Maxus 



                Содержание
      Введение
      Автостереоскопический дисплей
      Система обработки 3D видео
           Съемка
           Кодирование
      Примеры 3D систем
           3D TV
           TransCAIP
      Выводы
      Список материалов

CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
                                            13
Only for
 Maxus 
                Съемка 3D video
                Проблемы

      Геометрическая калибровка
      Отслеживание объектов
      Цветовая калибровка




                                            A real-time interactive multi-view video system. Jian-Guang Lou, Hua Cai, Jiang
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)          Li.13th annual ACM international conference on Multimedia. 2005.           14
Only for
 Maxus 
                Съемка 3D video
                Цветовая калибровка

      Баланс белого



      Нормализация яркости




                                            A real-time interactive multi-view video system. Jian-Guang Lou, Hua Cai, Jiang
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)          Li.13th annual ACM international conference on Multimedia. 2005.           15
Only for
 Maxus 
                Съемка 3D video
                Цветовая калибровка
      Ищем в соседних видах одинаковые фрагменты.
       Например, с помощью сегментации по цвету
      Минимизируем разницу между гистограммами соседних
       видов

      Проблема: артефакты (границы и текстуры)
      Решение: сгладить разность медианным фильтром
       (3x3)

      Проблема: может меняться освещение и свойства
       матрицы камеры.
      Решение: делать калибровку еще раз

                                            A real-time interactive multi-view video system. Jian-Guang Lou, Hua Cai, Jiang
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)          Li.13th annual ACM international conference on Multimedia. 2005.           16
Only for
 Maxus 
                Цветовая калибровка
                Результаты




                                            A real-time interactive multi-view video system. Jian-Guang Lou, Hua Cai, Jiang
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)          Li.13th annual ACM international conference on Multimedia. 2005.           17
Only for
 Maxus 



                Содержание
      Введение
      Автостереоскопический дисплей
      Система обработки 3D видео
           Съемка
           Кодирование
      Примеры 3D систем
           3D TV
           TransCAIP
      Выводы
      Список материалов

CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
                                            18
Only for
 Maxus 
                Multi-view video coding
                Задача
      Кодировщик: из N
       синхронизированных
       потоков видео
       сгенерировать сжатый
       выходной поток
      Декодер: из сжатого
       потока получить N
       потоков видео

      Прямое решение:
       кодировать/декодирова
       ть каждый видео поток
       отдельно




                                            Efficient Prediction Structures for Multi-view Video Coding. Philipp Merkle,
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)          Aljoscha Smolic, Karsten Muller, Thomas Wiegand. IEEE 2007.             19
Only for
 Maxus 
                Multi-view video coding
                Задача
      Множество камер
       производят
       большой объем
       данных для
       обработки
      Камеры снимают
       одну и ту же сцену.
       Между видами есть
       сильная
       зависимость.
       Можно
       использовать это
       для межвидового
       предсказания.
                                            Efficient Prediction Structures for Multi-view Video Coding. Philipp Merkle,
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)          Aljoscha Smolic, Karsten Muller, Thomas Wiegand. IEEE 2007.             20
Only for
 Maxus 
                Multi-view video coding
                Требования к MVC
      Произвольный доступ по времени для каждого
       вида
      Произвольный доступ к видам
      Масштабируемость (разрешение, качество,
       количество видов)
      Непрерывность качества между видами
      Способность передавать параметры съемки
      Устойчивость к несбалансированному по
       цветности видео

                                            Efficient Prediction Structures for Multi-view Video Coding. Philipp Merkle,
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)          Aljoscha Smolic, Karsten Muller, Thomas Wiegand. IEEE 2007.             21
Only for
 Maxus 
                Multi-view video coding
                ME в H.264/AVC
   Минимизация функционала:
   MV:

   где



         -   текущий кадр
         -   предыдущий декодированный кадр
         -   блок изображения
         -   кол-во бит для передачи MV
                                            Efficient Prediction Structures for Multi-view Video Coding. Philipp Merkle,
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)          Aljoscha Smolic, Karsten Muller, Thomas Wiegand. IEEE 2007.             22
Only for
 Maxus 
                Multi-view video coding
                ME для MVC




   H.264/AVC settings:
     Disabled intra prediction modes for the P pictures
     Fixed MC block size of 16x16
     Search range of ±32 pixels
                                            Efficient Prediction Structures for Multi-view Video Coding. Philipp Merkle,
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)          Aljoscha Smolic, Karsten Muller, Thomas Wiegand. IEEE 2007.             23
Only for
 Maxus 



                Multi-view video coding




                                            Efficient Prediction Structures for Multi-view Video Coding. Philipp Merkle,
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)          Aljoscha Smolic, Karsten Muller, Thomas Wiegand. IEEE 2007.             24
Only for
 Maxus 
                Multi-view video coding



        Multi-view key frame
               encoding




                                            Efficient Prediction Structures for Multi-view Video Coding. Philipp Merkle,
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)          Aljoscha Smolic, Karsten Muller, Thomas Wiegand. IEEE 2007.             25
Only for
 Maxus 
                Multi-view video coding
                Промежуточные кадры




                                            Efficient Prediction Structures for Multi-view Video Coding. Philipp Merkle,
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)          Aljoscha Smolic, Karsten Muller, Thomas Wiegand. IEEE 2007.             26
Only for
 Maxus 
                Multi-view video coding
                Адаптация стандартного кодека




  Можно декодировать стандартным декодером
                                            Efficient Prediction Structures for Multi-view Video Coding. Philipp Merkle,
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)          Aljoscha Smolic, Karsten Muller, Thomas Wiegand. IEEE 2007.             27
Only for
 Maxus 
                Multi-view video coding
                Расположение камер


       Prediction structures
       for a camera array




                                            Efficient Prediction Structures for Multi-view Video Coding. Philipp Merkle,
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)          Aljoscha Smolic, Karsten Muller, Thomas Wiegand. IEEE 2007.             28
Only for
 Maxus 
                Multi-view video coding
                Тестирование
      8 multi-view видеопоследовательностей
      От 5 до 16 видов
      Расположение камер: линейное, по дуге, в
       массиве
      Разрешение 640x480 или 1024x768 samples
      15, 25, 30 fps.
      Для каждой последовательности
       использовались 3 битрейта

                                            Efficient Prediction Structures for Multi-view Video Coding. Philipp Merkle,
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)          Aljoscha Smolic, Karsten Muller, Thomas Wiegand. IEEE 2007.             29
Only for
 Maxus 
                Multi-view video coding
                Объективное сравнение
                                            KS_IPP/KS_PIP/KS_IBP – key picture inter-view
      Anchor – IBBP MPEG coding            prediction
      Simulcast – coding with              AS_IPP/AS_IBP – inter-view prediction for both key
       hierarchical B pictures
                                            and non-key pictures.




                                            Efficient Prediction Structures for Multi-view Video Coding. Philipp Merkle,
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)          Aljoscha Smolic, Karsten Muller, Thomas Wiegand. IEEE 2007.             30
Only for
 Maxus 
                Multi-view video coding
                Субъективное сравнение




                                            Efficient Prediction Structures for Multi-view Video Coding. Philipp Merkle,
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)          Aljoscha Smolic, Karsten Muller, Thomas Wiegand. IEEE 2007.             31
Only for
 Maxus 
                Multi-view video coding
                Выводы

      Использование MC между видами дает
       значительный выигрыш
      Чем выше битрейт, тем меньше разница
      Метод не требует значительных
       изменений кодека H.264/AVC




                                            Efficient Prediction Structures for Multi-view Video Coding. Philipp Merkle,
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)          Aljoscha Smolic, Karsten Muller, Thomas Wiegand. IEEE 2007.             32
Only for
 Maxus 
                Multi-view video coding
                Влияние расположения камер




                                            Efficient Prediction Structures for Multi-view Video Coding. Philipp Merkle,
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)          Aljoscha Smolic, Karsten Muller, Thomas Wiegand. IEEE 2007.             33
Only for
 Maxus 
                Multi-view video coding
                Влияние расположения камер




                                            Efficient Prediction Structures for Multi-view Video Coding. Philipp Merkle,
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)          Aljoscha Smolic, Karsten Muller, Thomas Wiegand. IEEE 2007.             34
Only for
 Maxus 
                Multi-view video coding
                Выводы

      Если камеры располагать ближе, то средний
       для вида битрейт сходится к одному значению.
      Если камеры далеко, то выигрыш
       незначителен. Можно улучшить с помощью
       межвидовой интерполяции основанной на
       карте глубины.




                                            Efficient Prediction Structures for Multi-view Video Coding. Philipp Merkle,
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)          Aljoscha Smolic, Karsten Muller, Thomas Wiegand. IEEE 2007.             35
Only for
 Maxus 



                Содержание
      Введение
      Автостереоскопический дисплей
      Система обработки 3D видео
           Съемка
           Кодирование
      Примеры 3D систем
           3D TV
           TransCAIP
      Выводы
      Список материалов

CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
                                            36
Only for
 Maxus 
                3D TV System

      Первая 3D TV система с 16 независимыми
       видами высокого разрешения и
       автостереоскопическим дисплеем
      Передача в реальном времени
      Дисплей только с горизонтальным
       параллаксом
      Каждый поток сжимается и передается
       независимо
                                             3D TV: A Scalable System for Real-Time Acquisition, Transmission, and
                                            Autostereoscopic Display of Dynamic Scenes. Wojciech Matusik Hanspeter
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)    Pfister, Mitsubishi Electric Research Laboratories, Cambridge, MA, 2004   37
Only for
 Maxus 
                3D TV System
                Схема




                                             3D TV: A Scalable System for Real-Time Acquisition, Transmission, and
                                            Autostereoscopic Display of Dynamic Scenes. Wojciech Matusik Hanspeter
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)    Pfister, Mitsubishi Electric Research Laboratories, Cambridge, MA, 2004   38
Only for
 Maxus 
                3D TV System
                Съемка видео




                                             3D TV: A Scalable System for Real-Time Acquisition, Transmission, and
                                            Autostereoscopic Display of Dynamic Scenes. Wojciech Matusik Hanspeter
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)    Pfister, Mitsubishi Electric Research Laboratories, Cambridge, MA, 2004   39
Only for
 Maxus 
                3D TV System
                Отображение видео
      16 проекторов NEC LT-170
      Разрешение – 1024x768




                                             3D TV: A Scalable System for Real-Time Acquisition, Transmission, and
                                            Autostereoscopic Display of Dynamic Scenes. Wojciech Matusik Hanspeter
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)    Pfister, Mitsubishi Electric Research Laboratories, Cambridge, MA, 2004   40
Only for
 Maxus 
                3D TV System
                Отображение видео




                                             3D TV: A Scalable System for Real-Time Acquisition, Transmission, and
                                            Autostereoscopic Display of Dynamic Scenes. Wojciech Matusik Hanspeter
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)    Pfister, Mitsubishi Electric Research Laboratories, Cambridge, MA, 2004   41
Only for
 Maxus 




                                             3D TV: A Scalable System for Real-Time Acquisition, Transmission, and
                                            Autostereoscopic Display of Dynamic Scenes. Wojciech Matusik Hanspeter
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)    Pfister, Mitsubishi Electric Research Laboratories, Cambridge, MA, 2004   42
Only for
 Maxus 




                                             3D TV: A Scalable System for Real-Time Acquisition, Transmission, and
                                            Autostereoscopic Display of Dynamic Scenes. Wojciech Matusik Hanspeter
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)    Pfister, Mitsubishi Electric Research Laboratories, Cambridge, MA, 2004   43
Only for
 Maxus 




                                             3D TV: A Scalable System for Real-Time Acquisition, Transmission, and
                                            Autostereoscopic Display of Dynamic Scenes. Wojciech Matusik Hanspeter
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)    Pfister, Mitsubishi Electric Research Laboratories, Cambridge, MA, 2004   44
Only for
 Maxus 



                Содержание
      Введение
      Автостереоскопический дисплей
      Система обработки 3D видео
           Съемка
           Кодирование
      Примеры 3D систем
           3D TV
           TransCAIP
      Выводы
      Список материалов

CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
                                            45
Only for
 Maxus 
                TransCAIP

      TransCAIP: Live Transmission of Light Field from a
       Camera Array to an Integral Photography Display.
      Цели:
           Разработать систему 3D телевидения
           Использовать горизонтальный и вертикальный
            параллакс
           Разработать метод обработки данных с асинхронных
            устройств в реальном времени
           Реализовать на одном ПК используя GPGPU
           Реализовать управление параметрами 3D
            визуализации
                                            TransCAIP: Live Transmission of Light Field from a Camera Array to an Integral
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)         Photography Display. Yuichi Taguchi et al. ACM SIGGRAPH 2008.              46
Only for
 Maxus 
                TransCAIP
                Съемка

      64 камеры
      Разрешение
       320x240




                                            TransCAIP: Live Transmission of Light Field from a Camera Array to an Integral
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)         Photography Display. Yuichi Taguchi et al. ACM SIGGRAPH 2008.              47
Only for
 Maxus 
                TransCAIP
                Отображение

      60 видов
      256x192
       пикселя
      Вертикальный и
       горизонтальный
       параллакс



                                            TransCAIP: Live Transmission of Light Field from a Camera Array to an Integral
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)         Photography Display. Yuichi Taguchi et al. ACM SIGGRAPH 2008.              48
Only for
 Maxus 
                TransCAIP
                Оборудование




                                            TransCAIP: Live Transmission of Light Field from a Camera Array to an Integral
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)         Photography Display. Yuichi Taguchi et al. ACM SIGGRAPH 2008.              49
Only for
 Maxus 
                TransCAIP
                Алгоритм




                                            TransCAIP: Live Transmission of Light Field from a Camera Array to an Integral
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)         Photography Display. Yuichi Taguchi et al. ACM SIGGRAPH 2008.              50
Only for
 Maxus 
                TransCAIP
                Управление фокусом




                                            TransCAIP: Live Transmission of Light Field from a Camera Array to an Integral
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)         Photography Display. Yuichi Taguchi et al. ACM SIGGRAPH 2008.              51
Only for
 Maxus 
                TransCAIP
                Управление глубиной




                                            TransCAIP: Live Transmission of Light Field from a Camera Array to an Integral
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)         Photography Display. Yuichi Taguchi et al. ACM SIGGRAPH 2008.              52
Only for
 Maxus 
                TransCAIP
                Результат




                                            TransCAIP: Live Transmission of Light Field from a Camera Array to an Integral
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)         Photography Display. Yuichi Taguchi et al. ACM SIGGRAPH 2008.              53
Only for
 Maxus 



                Содержание
      Введение
      Автостереоскопический дисплей
      Система обработки 3D видео
           Съемка
           Кодирование
      Примеры 3D систем
           3D TV
           TransCAIP
      Выводы
      Список материалов

CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
                                            54
Only for
 Maxus 



                Выводы
      3D системы – перспективное направление
      Auto stereoscopic 3D display – будущая массовая
       технология
      Области исследования
           Съемка
           Кодирование
           Передача
           Фильтрация
           Визуализация

CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
                                                     55
Only for
 Maxus 



                Содержание
      Введение
      Автостереоскопический дисплей
      Система обработки 3D видео
           Съемка
           Кодирование
      Примеры 3D систем
           3D TV
           TransCAIP
      Выводы
      Список материалов

CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
                                            56
Only for
 Maxus 



                Список материалов
      3D TV: A Scalable System for Real-Time Acquisition, Transmission, and
       Autostereoscopic Display of Dynamic Scenes. Wojciech Matusik Hanspeter
       Pfister, Mitsubishi Electric Research Laboratories, Cambridge, MA, 2004
      TransCAIP: Live Transmission of Light Field from a Camera Array to an
       Integral Photography Display. Yuichi Taguchi Takafumi Koike, Keita Takahashi,
       Takeshi Naemura. The University of Tokyo, Hitachi, Ltd. ACM SIGGRAPH 2008.
      Efficient Prediction Structures for Multi-view Video Coding. Philipp Merkle,
       Aljoscha Smolic, Karsten Muller, Thomas Wiegand. IEEE 2007.
      A real-time interactive multi-view video system. Jian-Guang Lou, Hua Cai,
       Jiang Li.13th annual ACM international conference on Multimedia. 2005.
      Volumetric 3D Displays and Application Infrastructure. Gregg E. Favalora. IEEE
       Computer Society Press. 2005.
      Autostereoscopic 3D Displays. Neil A. Dodgson, IEEE Computer Society Press,
       2005.




CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
                                                                                    57
Only for
 Maxus 



                Вопросы



                                            ?
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
                                                58

Weitere ähnliche Inhalte

Was ist angesagt?

Исправление стерео видео
Исправление стерео видеоИсправление стерео видео
Исправление стерео видеоMSU GML VideoGroup
 
Обзор подходов к измерению качества 3D видео
Обзор подходов к измерению качества 3D видеоОбзор подходов к измерению качества 3D видео
Обзор подходов к измерению качества 3D видеоMSU GML VideoGroup
 
Методы тестирования устройств для показа 3D
Методы тестирования устройств для показа 3DМетоды тестирования устройств для показа 3D
Методы тестирования устройств для показа 3DMSU GML VideoGroup
 
Некоторые методы повышения качества построения стерео
Некоторые методы повышения качества построения стереоНекоторые методы повышения качества построения стерео
Некоторые методы повышения качества построения стереоMSU GML VideoGroup
 
Обзор методов оценки True-motion
Обзор методов оценки True-motionОбзор методов оценки True-motion
Обзор методов оценки True-motionMSU GML VideoGroup
 
Обзор методов сопоставления шаблона и изображения
Обзор методов сопоставления шаблона и изображенияОбзор методов сопоставления шаблона и изображения
Обзор методов сопоставления шаблона и изображенияMSU GML VideoGroup
 
Способы построения и оценки карт салиентности
Способы построения и оценки карт салиентностиСпособы построения и оценки карт салиентности
Способы построения и оценки карт салиентностиMSU GML VideoGroup
 
Методы повышения визуального качества восстановленного фона (часть 2)
Методы повышения визуального качества восстановленного фона (часть 2)Методы повышения визуального качества восстановленного фона (часть 2)
Методы повышения визуального качества восстановленного фона (часть 2)MSU GML VideoGroup
 
Цветонезависимое сопоставление стерео
Цветонезависимое сопоставление стереоЦветонезависимое сопоставление стерео
Цветонезависимое сопоставление стереоMSU GML VideoGroup
 
Обзор методов вычисления базовой геометрии сцены
Обзор методов вычисления базовой геометрии сценыОбзор методов вычисления базовой геометрии сцены
Обзор методов вычисления базовой геометрии сценыMSU GML VideoGroup
 
Сегментация видео на основе Mean-shift
Сегментация видео на основе Mean-shiftСегментация видео на основе Mean-shift
Сегментация видео на основе Mean-shiftMSU GML VideoGroup
 
Методы сопоставления видео
Методы сопоставления видеоМетоды сопоставления видео
Методы сопоставления видеоMSU GML VideoGroup
 
Использование областей перекрытия в задаче сегментации видео
Использование областей перекрытия в задаче сегментации видеоИспользование областей перекрытия в задаче сегментации видео
Использование областей перекрытия в задаче сегментации видеоMSU GML VideoGroup
 
Обзор стандарта H.265/HEVC
Обзор стандарта H.265/HEVCОбзор стандарта H.265/HEVC
Обзор стандарта H.265/HEVCMSU GML VideoGroup
 
Точное выделение границ объектов
Точное выделение границ объектовТочное выделение границ объектов
Точное выделение границ объектовMSU GML VideoGroup
 
Управление разработкой программного обеспечения
Управление разработкой программного обеспеченияУправление разработкой программного обеспечения
Управление разработкой программного обеспеченияMSU GML VideoGroup
 
Вычитание фона с использованием карт глубины
Вычитание фона с использованием карт глубиныВычитание фона с использованием карт глубины
Вычитание фона с использованием карт глубиныMSU GML VideoGroup
 
Современные методы Optical Flow c GPU реализацией
Современные методы Optical Flow c GPU реализациейСовременные методы Optical Flow c GPU реализацией
Современные методы Optical Flow c GPU реализациейMSU GML VideoGroup
 
Генерация высококачественного стерео с помощью матирования
Генерация высококачественного стерео с помощью матированияГенерация высококачественного стерео с помощью матирования
Генерация высококачественного стерео с помощью матированияMSU GML VideoGroup
 

Was ist angesagt? (20)

Исправление стерео видео
Исправление стерео видеоИсправление стерео видео
Исправление стерео видео
 
Обзор подходов к измерению качества 3D видео
Обзор подходов к измерению качества 3D видеоОбзор подходов к измерению качества 3D видео
Обзор подходов к измерению качества 3D видео
 
Методы тестирования устройств для показа 3D
Методы тестирования устройств для показа 3DМетоды тестирования устройств для показа 3D
Методы тестирования устройств для показа 3D
 
Deringing Cartoons
Deringing CartoonsDeringing Cartoons
Deringing Cartoons
 
Некоторые методы повышения качества построения стерео
Некоторые методы повышения качества построения стереоНекоторые методы повышения качества построения стерео
Некоторые методы повышения качества построения стерео
 
Обзор методов оценки True-motion
Обзор методов оценки True-motionОбзор методов оценки True-motion
Обзор методов оценки True-motion
 
Обзор методов сопоставления шаблона и изображения
Обзор методов сопоставления шаблона и изображенияОбзор методов сопоставления шаблона и изображения
Обзор методов сопоставления шаблона и изображения
 
Способы построения и оценки карт салиентности
Способы построения и оценки карт салиентностиСпособы построения и оценки карт салиентности
Способы построения и оценки карт салиентности
 
Методы повышения визуального качества восстановленного фона (часть 2)
Методы повышения визуального качества восстановленного фона (часть 2)Методы повышения визуального качества восстановленного фона (часть 2)
Методы повышения визуального качества восстановленного фона (часть 2)
 
Цветонезависимое сопоставление стерео
Цветонезависимое сопоставление стереоЦветонезависимое сопоставление стерео
Цветонезависимое сопоставление стерео
 
Обзор методов вычисления базовой геометрии сцены
Обзор методов вычисления базовой геометрии сценыОбзор методов вычисления базовой геометрии сцены
Обзор методов вычисления базовой геометрии сцены
 
Сегментация видео на основе Mean-shift
Сегментация видео на основе Mean-shiftСегментация видео на основе Mean-shift
Сегментация видео на основе Mean-shift
 
Методы сопоставления видео
Методы сопоставления видеоМетоды сопоставления видео
Методы сопоставления видео
 
Использование областей перекрытия в задаче сегментации видео
Использование областей перекрытия в задаче сегментации видеоИспользование областей перекрытия в задаче сегментации видео
Использование областей перекрытия в задаче сегментации видео
 
Обзор стандарта H.265/HEVC
Обзор стандарта H.265/HEVCОбзор стандарта H.265/HEVC
Обзор стандарта H.265/HEVC
 
Точное выделение границ объектов
Точное выделение границ объектовТочное выделение границ объектов
Точное выделение границ объектов
 
Управление разработкой программного обеспечения
Управление разработкой программного обеспеченияУправление разработкой программного обеспечения
Управление разработкой программного обеспечения
 
Вычитание фона с использованием карт глубины
Вычитание фона с использованием карт глубиныВычитание фона с использованием карт глубины
Вычитание фона с использованием карт глубины
 
Современные методы Optical Flow c GPU реализацией
Современные методы Optical Flow c GPU реализациейСовременные методы Optical Flow c GPU реализацией
Современные методы Optical Flow c GPU реализацией
 
Генерация высококачественного стерео с помощью матирования
Генерация высококачественного стерео с помощью матированияГенерация высококачественного стерео с помощью матирования
Генерация высококачественного стерео с помощью матирования
 

Ähnlich wie Новые тенденции в области автостереоскопических дисплеев, съемки и отображения 3D видео

Распознавание и удаление субтитров
Распознавание и удаление субтитровРаспознавание и удаление субтитров
Распознавание и удаление субтитровMSU GML VideoGroup
 
Расширения h264 и предобзор h265
Расширения h264 и предобзор h265Расширения h264 и предобзор h265
Расширения h264 и предобзор h265MSU GML VideoGroup
 
Применение современных графических процессоров в области компьютерного зрения
Применение современных графических процессоров в области компьютерного зренияПрименение современных графических процессоров в области компьютерного зрения
Применение современных графических процессоров в области компьютерного зренияMSU GML VideoGroup
 
Вычисление глубины по одному изображению
Вычисление глубины по одному изображениюВычисление глубины по одному изображению
Вычисление глубины по одному изображениюMSU GML VideoGroup
 
Распознование телевизионной рекламы
Распознование телевизионной рекламыРаспознование телевизионной рекламы
Распознование телевизионной рекламыMSU GML VideoGroup
 
Обзор докладов конференции IC3D 2012
Обзор докладов конференции IC3D 2012Обзор докладов конференции IC3D 2012
Обзор докладов конференции IC3D 2012MSU GML VideoGroup
 
Декодирование видео на GPU
Декодирование видео на GPUДекодирование видео на GPU
Декодирование видео на GPUMSU GML VideoGroup
 
Генерация текстур
Генерация текстурГенерация текстур
Генерация текстурMSU GML VideoGroup
 
Некоторые методы проектирования и оптимизации кода
Некоторые методы проектирования и оптимизации кодаНекоторые методы проектирования и оптимизации кода
Некоторые методы проектирования и оптимизации кодаMSU GML VideoGroup
 
Некоторые методы матирования видео
Некоторые методы матирования видеоНекоторые методы матирования видео
Некоторые методы матирования видеоMSU GML VideoGroup
 
Обзор методов сегментации видео
Обзор методов сегментации видеоОбзор методов сегментации видео
Обзор методов сегментации видеоMSU GML VideoGroup
 
Некоторые методы сегментации видео
Некоторые методы сегментации видеоНекоторые методы сегментации видео
Некоторые методы сегментации видеоMSU GML VideoGroup
 
Измерение качества видео
Измерение качества видеоИзмерение качества видео
Измерение качества видеоMSU GML VideoGroup
 
Обзор некоторОбзор методов поиска и сопровождения особых точек
Обзор некоторОбзор методов поиска и сопровождения особых точекОбзор некоторОбзор методов поиска и сопровождения особых точек
Обзор некоторОбзор методов поиска и сопровождения особых точекMSU GML VideoGroup
 
Быстрое начало работы с VTune. Обзор новинок DSP.Super-Resolution для ToF-камер
Быстрое начало работы с VTune. Обзор новинок DSP.Super-Resolution для ToF-камерБыстрое начало работы с VTune. Обзор новинок DSP.Super-Resolution для ToF-камер
Быстрое начало работы с VTune. Обзор новинок DSP.Super-Resolution для ToF-камерMSU GML VideoGroup
 
Обзоры методов шумоподавления
Обзоры методов шумоподавленияОбзоры методов шумоподавления
Обзоры методов шумоподавленияMSU GML VideoGroup
 
Новые методы деинтерлейсинга
Новые методы деинтерлейсингаНовые методы деинтерлейсинга
Новые методы деинтерлейсингаMSU GML VideoGroup
 
Алгоритмы для задачи матирования
Алгоритмы для задачи матированияАлгоритмы для задачи матирования
Алгоритмы для задачи матированияMSU GML VideoGroup
 
Обзор методов обнаружения ошибок в видео
Обзор методов обнаружения ошибок в видеоОбзор методов обнаружения ошибок в видео
Обзор методов обнаружения ошибок в видеоMSU GML VideoGroup
 
Применение современных графических процессоров для обработки видео
Применение современных графических процессоров для обработки видеоПрименение современных графических процессоров для обработки видео
Применение современных графических процессоров для обработки видеоMSU GML VideoGroup
 

Ähnlich wie Новые тенденции в области автостереоскопических дисплеев, съемки и отображения 3D видео (20)

Распознавание и удаление субтитров
Распознавание и удаление субтитровРаспознавание и удаление субтитров
Распознавание и удаление субтитров
 
Расширения h264 и предобзор h265
Расширения h264 и предобзор h265Расширения h264 и предобзор h265
Расширения h264 и предобзор h265
 
Применение современных графических процессоров в области компьютерного зрения
Применение современных графических процессоров в области компьютерного зренияПрименение современных графических процессоров в области компьютерного зрения
Применение современных графических процессоров в области компьютерного зрения
 
Вычисление глубины по одному изображению
Вычисление глубины по одному изображениюВычисление глубины по одному изображению
Вычисление глубины по одному изображению
 
Распознование телевизионной рекламы
Распознование телевизионной рекламыРаспознование телевизионной рекламы
Распознование телевизионной рекламы
 
Обзор докладов конференции IC3D 2012
Обзор докладов конференции IC3D 2012Обзор докладов конференции IC3D 2012
Обзор докладов конференции IC3D 2012
 
Декодирование видео на GPU
Декодирование видео на GPUДекодирование видео на GPU
Декодирование видео на GPU
 
Генерация текстур
Генерация текстурГенерация текстур
Генерация текстур
 
Некоторые методы проектирования и оптимизации кода
Некоторые методы проектирования и оптимизации кодаНекоторые методы проектирования и оптимизации кода
Некоторые методы проектирования и оптимизации кода
 
Некоторые методы матирования видео
Некоторые методы матирования видеоНекоторые методы матирования видео
Некоторые методы матирования видео
 
Обзор методов сегментации видео
Обзор методов сегментации видеоОбзор методов сегментации видео
Обзор методов сегментации видео
 
Некоторые методы сегментации видео
Некоторые методы сегментации видеоНекоторые методы сегментации видео
Некоторые методы сегментации видео
 
Измерение качества видео
Измерение качества видеоИзмерение качества видео
Измерение качества видео
 
Обзор некоторОбзор методов поиска и сопровождения особых точек
Обзор некоторОбзор методов поиска и сопровождения особых точекОбзор некоторОбзор методов поиска и сопровождения особых точек
Обзор некоторОбзор методов поиска и сопровождения особых точек
 
Быстрое начало работы с VTune. Обзор новинок DSP.Super-Resolution для ToF-камер
Быстрое начало работы с VTune. Обзор новинок DSP.Super-Resolution для ToF-камерБыстрое начало работы с VTune. Обзор новинок DSP.Super-Resolution для ToF-камер
Быстрое начало работы с VTune. Обзор новинок DSP.Super-Resolution для ToF-камер
 
Обзоры методов шумоподавления
Обзоры методов шумоподавленияОбзоры методов шумоподавления
Обзоры методов шумоподавления
 
Новые методы деинтерлейсинга
Новые методы деинтерлейсингаНовые методы деинтерлейсинга
Новые методы деинтерлейсинга
 
Алгоритмы для задачи матирования
Алгоритмы для задачи матированияАлгоритмы для задачи матирования
Алгоритмы для задачи матирования
 
Обзор методов обнаружения ошибок в видео
Обзор методов обнаружения ошибок в видеоОбзор методов обнаружения ошибок в видео
Обзор методов обнаружения ошибок в видео
 
Применение современных графических процессоров для обработки видео
Применение современных графических процессоров для обработки видеоПрименение современных графических процессоров для обработки видео
Применение современных графических процессоров для обработки видео
 

Mehr von MSU GML VideoGroup

Некоторые методы сопоставления стерео
Некоторые методы сопоставления стереоНекоторые методы сопоставления стерео
Некоторые методы сопоставления стереоMSU GML VideoGroup
 
Некоторые алгоритмы многомерной обработки изображений
Некоторые алгоритмы многомерной обработки изображенийНекоторые алгоритмы многомерной обработки изображений
Некоторые алгоритмы многомерной обработки изображенийMSU GML VideoGroup
 
Способы построения saliency map
Способы построения saliency mapСпособы построения saliency map
Способы построения saliency mapMSU GML VideoGroup
 
Research & Development методы, проблемы и ошибки
Research & Development методы, проблемы и ошибкиResearch & Development методы, проблемы и ошибки
Research & Development методы, проблемы и ошибкиMSU GML VideoGroup
 
Обзор алгоритмов трекинга объектов
Обзор алгоритмов трекинга объектовОбзор алгоритмов трекинга объектов
Обзор алгоритмов трекинга объектовMSU GML VideoGroup
 
Некоторые методы генерации многоракурсных изображений на основе карты глубины
Некоторые методы генерации многоракурсных изображений на основе карты глубиныНекоторые методы генерации многоракурсных изображений на основе карты глубины
Некоторые методы генерации многоракурсных изображений на основе карты глубиныMSU GML VideoGroup
 
Исправление различий резкости в 3D видео
Исправление различий резкости в 3D видеоИсправление различий резкости в 3D видео
Исправление различий резкости в 3D видеоMSU GML VideoGroup
 
Некоторые методы сопоставления и трекинга границ во времени
Некоторые методы сопоставления и трекинга границ во времениНекоторые методы сопоставления и трекинга границ во времени
Некоторые методы сопоставления и трекинга границ во времениMSU GML VideoGroup
 
Некоторые методы восстановления фона
Некоторые методы восстановления фонаНекоторые методы восстановления фона
Некоторые методы восстановления фонаMSU GML VideoGroup
 
Методы повышения визуального качества восстановленного фона
Методы повышения визуального качества восстановленного фонаМетоды повышения визуального качества восстановленного фона
Методы повышения визуального качества восстановленного фонаMSU GML VideoGroup
 
Обработка границ объектов при генерации стерео
Обработка границ объектов при генерации стереоОбработка границ объектов при генерации стерео
Обработка границ объектов при генерации стереоMSU GML VideoGroup
 

Mehr von MSU GML VideoGroup (11)

Некоторые методы сопоставления стерео
Некоторые методы сопоставления стереоНекоторые методы сопоставления стерео
Некоторые методы сопоставления стерео
 
Некоторые алгоритмы многомерной обработки изображений
Некоторые алгоритмы многомерной обработки изображенийНекоторые алгоритмы многомерной обработки изображений
Некоторые алгоритмы многомерной обработки изображений
 
Способы построения saliency map
Способы построения saliency mapСпособы построения saliency map
Способы построения saliency map
 
Research & Development методы, проблемы и ошибки
Research & Development методы, проблемы и ошибкиResearch & Development методы, проблемы и ошибки
Research & Development методы, проблемы и ошибки
 
Обзор алгоритмов трекинга объектов
Обзор алгоритмов трекинга объектовОбзор алгоритмов трекинга объектов
Обзор алгоритмов трекинга объектов
 
Некоторые методы генерации многоракурсных изображений на основе карты глубины
Некоторые методы генерации многоракурсных изображений на основе карты глубиныНекоторые методы генерации многоракурсных изображений на основе карты глубины
Некоторые методы генерации многоракурсных изображений на основе карты глубины
 
Исправление различий резкости в 3D видео
Исправление различий резкости в 3D видеоИсправление различий резкости в 3D видео
Исправление различий резкости в 3D видео
 
Некоторые методы сопоставления и трекинга границ во времени
Некоторые методы сопоставления и трекинга границ во времениНекоторые методы сопоставления и трекинга границ во времени
Некоторые методы сопоставления и трекинга границ во времени
 
Некоторые методы восстановления фона
Некоторые методы восстановления фонаНекоторые методы восстановления фона
Некоторые методы восстановления фона
 
Методы повышения визуального качества восстановленного фона
Методы повышения визуального качества восстановленного фонаМетоды повышения визуального качества восстановленного фона
Методы повышения визуального качества восстановленного фона
 
Обработка границ объектов при генерации стерео
Обработка границ объектов при генерации стереоОбработка границ объектов при генерации стерео
Обработка границ объектов при генерации стерео
 

Новые тенденции в области автостереоскопических дисплеев, съемки и отображения 3D видео

  • 1. Новые тенденции в области автостереоскопических дисплеев, съемки и отображения 3D видео Матюнин Сергей Video Group CS MSU Graphics & Media Lab
  • 2. Only for Maxus  Содержание  Введение  Автостереоскопический дисплей  Система обработки 3D видео  Съемка  Кодирование  Примеры 3D систем  3D TV  TransCAIP  Выводы  Список материалов CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) 2
  • 3. Only for Maxus  Введение Autostereoscopic 3D Displays. Neil A. Dodgson, IEEE Computer Society Press, CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) 2005. 3
  • 4. Only for Maxus  Содержание  Введение  Автостереоскопический дисплей  Система обработки 3D видео  Съемка  Кодирование  Примеры 3D систем  3D TV  TransCAIP  Выводы  Список материалов CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) 4
  • 5. Only for Maxus  Автостереоскопический дисплей Autostereoscopic 3D Displays. Neil A. Dodgson, IEEE Computer Society Press, CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) 2005. 5
  • 6. Only for Maxus  Автостереоскопический дисплей 3D TV: A Scalable System for Real-Time Acquisition, Transmission, and Autostereoscopic Display of Dynamic Scenes. Wojciech Matusik Hanspeter CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) Pfister, Mitsubishi Electric Research Laboratories, Cambridge, MA, 2004 6
  • 7. Only for Maxus  Автостереоскопический дисплей Autostereoscopic 3D Displays. Neil A. Dodgson, IEEE Computer Society Press, CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) 2005. 7
  • 8. Only for Maxus  Автостереоскопический дисплей Альтернативы: Volumetric 3D Displays and Application Infrastructure. Gregg E. Favalora. IEEE CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) Computer Society Press. 2005. 8
  • 9. Only for Maxus  Автостереоскопический дисплей Альтернативы: CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) 9
  • 10. Only for Maxus  3D видео Применение  3D TV, 3D фильмы  Игры  Реклама  Телеконференции  Визуализация данных  Образование  Наука  Медицина CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) 10
  • 11. Only for Maxus  Содержание  Введение  Автостереоскопический дисплей  Система обработки 3D видео  Съемка  Кодирование  Примеры 3D систем  3D TV  TransCAIP  Выводы  Список материалов CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) 11
  • 12. Only for Maxus  Система обработки 3D видео CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) 12
  • 13. Only for Maxus  Содержание  Введение  Автостереоскопический дисплей  Система обработки 3D видео  Съемка  Кодирование  Примеры 3D систем  3D TV  TransCAIP  Выводы  Список материалов CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) 13
  • 14. Only for Maxus  Съемка 3D video Проблемы  Геометрическая калибровка  Отслеживание объектов  Цветовая калибровка A real-time interactive multi-view video system. Jian-Guang Lou, Hua Cai, Jiang CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) Li.13th annual ACM international conference on Multimedia. 2005. 14
  • 15. Only for Maxus  Съемка 3D video Цветовая калибровка  Баланс белого  Нормализация яркости A real-time interactive multi-view video system. Jian-Guang Lou, Hua Cai, Jiang CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) Li.13th annual ACM international conference on Multimedia. 2005. 15
  • 16. Only for Maxus  Съемка 3D video Цветовая калибровка  Ищем в соседних видах одинаковые фрагменты. Например, с помощью сегментации по цвету  Минимизируем разницу между гистограммами соседних видов  Проблема: артефакты (границы и текстуры)  Решение: сгладить разность медианным фильтром (3x3)  Проблема: может меняться освещение и свойства матрицы камеры.  Решение: делать калибровку еще раз A real-time interactive multi-view video system. Jian-Guang Lou, Hua Cai, Jiang CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) Li.13th annual ACM international conference on Multimedia. 2005. 16
  • 17. Only for Maxus  Цветовая калибровка Результаты A real-time interactive multi-view video system. Jian-Guang Lou, Hua Cai, Jiang CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) Li.13th annual ACM international conference on Multimedia. 2005. 17
  • 18. Only for Maxus  Содержание  Введение  Автостереоскопический дисплей  Система обработки 3D видео  Съемка  Кодирование  Примеры 3D систем  3D TV  TransCAIP  Выводы  Список материалов CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) 18
  • 19. Only for Maxus  Multi-view video coding Задача  Кодировщик: из N синхронизированных потоков видео сгенерировать сжатый выходной поток  Декодер: из сжатого потока получить N потоков видео  Прямое решение: кодировать/декодирова ть каждый видео поток отдельно Efficient Prediction Structures for Multi-view Video Coding. Philipp Merkle, CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) Aljoscha Smolic, Karsten Muller, Thomas Wiegand. IEEE 2007. 19
  • 20. Only for Maxus  Multi-view video coding Задача  Множество камер производят большой объем данных для обработки  Камеры снимают одну и ту же сцену. Между видами есть сильная зависимость. Можно использовать это для межвидового предсказания. Efficient Prediction Structures for Multi-view Video Coding. Philipp Merkle, CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) Aljoscha Smolic, Karsten Muller, Thomas Wiegand. IEEE 2007. 20
  • 21. Only for Maxus  Multi-view video coding Требования к MVC  Произвольный доступ по времени для каждого вида  Произвольный доступ к видам  Масштабируемость (разрешение, качество, количество видов)  Непрерывность качества между видами  Способность передавать параметры съемки  Устойчивость к несбалансированному по цветности видео Efficient Prediction Structures for Multi-view Video Coding. Philipp Merkle, CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) Aljoscha Smolic, Karsten Muller, Thomas Wiegand. IEEE 2007. 21
  • 22. Only for Maxus  Multi-view video coding ME в H.264/AVC Минимизация функционала: MV: где - текущий кадр - предыдущий декодированный кадр - блок изображения - кол-во бит для передачи MV Efficient Prediction Structures for Multi-view Video Coding. Philipp Merkle, CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) Aljoscha Smolic, Karsten Muller, Thomas Wiegand. IEEE 2007. 22
  • 23. Only for Maxus  Multi-view video coding ME для MVC H.264/AVC settings:  Disabled intra prediction modes for the P pictures  Fixed MC block size of 16x16  Search range of ±32 pixels Efficient Prediction Structures for Multi-view Video Coding. Philipp Merkle, CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) Aljoscha Smolic, Karsten Muller, Thomas Wiegand. IEEE 2007. 23
  • 24. Only for Maxus  Multi-view video coding Efficient Prediction Structures for Multi-view Video Coding. Philipp Merkle, CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) Aljoscha Smolic, Karsten Muller, Thomas Wiegand. IEEE 2007. 24
  • 25. Only for Maxus  Multi-view video coding Multi-view key frame encoding Efficient Prediction Structures for Multi-view Video Coding. Philipp Merkle, CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) Aljoscha Smolic, Karsten Muller, Thomas Wiegand. IEEE 2007. 25
  • 26. Only for Maxus  Multi-view video coding Промежуточные кадры Efficient Prediction Structures for Multi-view Video Coding. Philipp Merkle, CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) Aljoscha Smolic, Karsten Muller, Thomas Wiegand. IEEE 2007. 26
  • 27. Only for Maxus  Multi-view video coding Адаптация стандартного кодека Можно декодировать стандартным декодером Efficient Prediction Structures for Multi-view Video Coding. Philipp Merkle, CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) Aljoscha Smolic, Karsten Muller, Thomas Wiegand. IEEE 2007. 27
  • 28. Only for Maxus  Multi-view video coding Расположение камер Prediction structures for a camera array Efficient Prediction Structures for Multi-view Video Coding. Philipp Merkle, CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) Aljoscha Smolic, Karsten Muller, Thomas Wiegand. IEEE 2007. 28
  • 29. Only for Maxus  Multi-view video coding Тестирование  8 multi-view видеопоследовательностей  От 5 до 16 видов  Расположение камер: линейное, по дуге, в массиве  Разрешение 640x480 или 1024x768 samples  15, 25, 30 fps.  Для каждой последовательности использовались 3 битрейта Efficient Prediction Structures for Multi-view Video Coding. Philipp Merkle, CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) Aljoscha Smolic, Karsten Muller, Thomas Wiegand. IEEE 2007. 29
  • 30. Only for Maxus  Multi-view video coding Объективное сравнение KS_IPP/KS_PIP/KS_IBP – key picture inter-view  Anchor – IBBP MPEG coding prediction  Simulcast – coding with AS_IPP/AS_IBP – inter-view prediction for both key hierarchical B pictures and non-key pictures. Efficient Prediction Structures for Multi-view Video Coding. Philipp Merkle, CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) Aljoscha Smolic, Karsten Muller, Thomas Wiegand. IEEE 2007. 30
  • 31. Only for Maxus  Multi-view video coding Субъективное сравнение Efficient Prediction Structures for Multi-view Video Coding. Philipp Merkle, CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) Aljoscha Smolic, Karsten Muller, Thomas Wiegand. IEEE 2007. 31
  • 32. Only for Maxus  Multi-view video coding Выводы  Использование MC между видами дает значительный выигрыш  Чем выше битрейт, тем меньше разница  Метод не требует значительных изменений кодека H.264/AVC Efficient Prediction Structures for Multi-view Video Coding. Philipp Merkle, CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) Aljoscha Smolic, Karsten Muller, Thomas Wiegand. IEEE 2007. 32
  • 33. Only for Maxus  Multi-view video coding Влияние расположения камер Efficient Prediction Structures for Multi-view Video Coding. Philipp Merkle, CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) Aljoscha Smolic, Karsten Muller, Thomas Wiegand. IEEE 2007. 33
  • 34. Only for Maxus  Multi-view video coding Влияние расположения камер Efficient Prediction Structures for Multi-view Video Coding. Philipp Merkle, CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) Aljoscha Smolic, Karsten Muller, Thomas Wiegand. IEEE 2007. 34
  • 35. Only for Maxus  Multi-view video coding Выводы  Если камеры располагать ближе, то средний для вида битрейт сходится к одному значению.  Если камеры далеко, то выигрыш незначителен. Можно улучшить с помощью межвидовой интерполяции основанной на карте глубины. Efficient Prediction Structures for Multi-view Video Coding. Philipp Merkle, CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) Aljoscha Smolic, Karsten Muller, Thomas Wiegand. IEEE 2007. 35
  • 36. Only for Maxus  Содержание  Введение  Автостереоскопический дисплей  Система обработки 3D видео  Съемка  Кодирование  Примеры 3D систем  3D TV  TransCAIP  Выводы  Список материалов CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) 36
  • 37. Only for Maxus  3D TV System  Первая 3D TV система с 16 независимыми видами высокого разрешения и автостереоскопическим дисплеем  Передача в реальном времени  Дисплей только с горизонтальным параллаксом  Каждый поток сжимается и передается независимо 3D TV: A Scalable System for Real-Time Acquisition, Transmission, and Autostereoscopic Display of Dynamic Scenes. Wojciech Matusik Hanspeter CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) Pfister, Mitsubishi Electric Research Laboratories, Cambridge, MA, 2004 37
  • 38. Only for Maxus  3D TV System Схема 3D TV: A Scalable System for Real-Time Acquisition, Transmission, and Autostereoscopic Display of Dynamic Scenes. Wojciech Matusik Hanspeter CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) Pfister, Mitsubishi Electric Research Laboratories, Cambridge, MA, 2004 38
  • 39. Only for Maxus  3D TV System Съемка видео 3D TV: A Scalable System for Real-Time Acquisition, Transmission, and Autostereoscopic Display of Dynamic Scenes. Wojciech Matusik Hanspeter CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) Pfister, Mitsubishi Electric Research Laboratories, Cambridge, MA, 2004 39
  • 40. Only for Maxus  3D TV System Отображение видео  16 проекторов NEC LT-170  Разрешение – 1024x768 3D TV: A Scalable System for Real-Time Acquisition, Transmission, and Autostereoscopic Display of Dynamic Scenes. Wojciech Matusik Hanspeter CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) Pfister, Mitsubishi Electric Research Laboratories, Cambridge, MA, 2004 40
  • 41. Only for Maxus  3D TV System Отображение видео 3D TV: A Scalable System for Real-Time Acquisition, Transmission, and Autostereoscopic Display of Dynamic Scenes. Wojciech Matusik Hanspeter CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) Pfister, Mitsubishi Electric Research Laboratories, Cambridge, MA, 2004 41
  • 42. Only for Maxus  3D TV: A Scalable System for Real-Time Acquisition, Transmission, and Autostereoscopic Display of Dynamic Scenes. Wojciech Matusik Hanspeter CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) Pfister, Mitsubishi Electric Research Laboratories, Cambridge, MA, 2004 42
  • 43. Only for Maxus  3D TV: A Scalable System for Real-Time Acquisition, Transmission, and Autostereoscopic Display of Dynamic Scenes. Wojciech Matusik Hanspeter CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) Pfister, Mitsubishi Electric Research Laboratories, Cambridge, MA, 2004 43
  • 44. Only for Maxus  3D TV: A Scalable System for Real-Time Acquisition, Transmission, and Autostereoscopic Display of Dynamic Scenes. Wojciech Matusik Hanspeter CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) Pfister, Mitsubishi Electric Research Laboratories, Cambridge, MA, 2004 44
  • 45. Only for Maxus  Содержание  Введение  Автостереоскопический дисплей  Система обработки 3D видео  Съемка  Кодирование  Примеры 3D систем  3D TV  TransCAIP  Выводы  Список материалов CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) 45
  • 46. Only for Maxus  TransCAIP  TransCAIP: Live Transmission of Light Field from a Camera Array to an Integral Photography Display.  Цели:  Разработать систему 3D телевидения  Использовать горизонтальный и вертикальный параллакс  Разработать метод обработки данных с асинхронных устройств в реальном времени  Реализовать на одном ПК используя GPGPU  Реализовать управление параметрами 3D визуализации TransCAIP: Live Transmission of Light Field from a Camera Array to an Integral CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) Photography Display. Yuichi Taguchi et al. ACM SIGGRAPH 2008. 46
  • 47. Only for Maxus  TransCAIP Съемка  64 камеры  Разрешение 320x240 TransCAIP: Live Transmission of Light Field from a Camera Array to an Integral CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) Photography Display. Yuichi Taguchi et al. ACM SIGGRAPH 2008. 47
  • 48. Only for Maxus  TransCAIP Отображение  60 видов  256x192 пикселя  Вертикальный и горизонтальный параллакс TransCAIP: Live Transmission of Light Field from a Camera Array to an Integral CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) Photography Display. Yuichi Taguchi et al. ACM SIGGRAPH 2008. 48
  • 49. Only for Maxus  TransCAIP Оборудование TransCAIP: Live Transmission of Light Field from a Camera Array to an Integral CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) Photography Display. Yuichi Taguchi et al. ACM SIGGRAPH 2008. 49
  • 50. Only for Maxus  TransCAIP Алгоритм TransCAIP: Live Transmission of Light Field from a Camera Array to an Integral CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) Photography Display. Yuichi Taguchi et al. ACM SIGGRAPH 2008. 50
  • 51. Only for Maxus  TransCAIP Управление фокусом TransCAIP: Live Transmission of Light Field from a Camera Array to an Integral CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) Photography Display. Yuichi Taguchi et al. ACM SIGGRAPH 2008. 51
  • 52. Only for Maxus  TransCAIP Управление глубиной TransCAIP: Live Transmission of Light Field from a Camera Array to an Integral CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) Photography Display. Yuichi Taguchi et al. ACM SIGGRAPH 2008. 52
  • 53. Only for Maxus  TransCAIP Результат TransCAIP: Live Transmission of Light Field from a Camera Array to an Integral CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) Photography Display. Yuichi Taguchi et al. ACM SIGGRAPH 2008. 53
  • 54. Only for Maxus  Содержание  Введение  Автостереоскопический дисплей  Система обработки 3D видео  Съемка  Кодирование  Примеры 3D систем  3D TV  TransCAIP  Выводы  Список материалов CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) 54
  • 55. Only for Maxus  Выводы  3D системы – перспективное направление  Auto stereoscopic 3D display – будущая массовая технология  Области исследования  Съемка  Кодирование  Передача  Фильтрация  Визуализация CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) 55
  • 56. Only for Maxus  Содержание  Введение  Автостереоскопический дисплей  Система обработки 3D видео  Съемка  Кодирование  Примеры 3D систем  3D TV  TransCAIP  Выводы  Список материалов CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) 56
  • 57. Only for Maxus  Список материалов  3D TV: A Scalable System for Real-Time Acquisition, Transmission, and Autostereoscopic Display of Dynamic Scenes. Wojciech Matusik Hanspeter Pfister, Mitsubishi Electric Research Laboratories, Cambridge, MA, 2004  TransCAIP: Live Transmission of Light Field from a Camera Array to an Integral Photography Display. Yuichi Taguchi Takafumi Koike, Keita Takahashi, Takeshi Naemura. The University of Tokyo, Hitachi, Ltd. ACM SIGGRAPH 2008.  Efficient Prediction Structures for Multi-view Video Coding. Philipp Merkle, Aljoscha Smolic, Karsten Muller, Thomas Wiegand. IEEE 2007.  A real-time interactive multi-view video system. Jian-Guang Lou, Hua Cai, Jiang Li.13th annual ACM international conference on Multimedia. 2005.  Volumetric 3D Displays and Application Infrastructure. Gregg E. Favalora. IEEE Computer Society Press. 2005.  Autostereoscopic 3D Displays. Neil A. Dodgson, IEEE Computer Society Press, 2005. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) 57
  • 58. Only for Maxus  Вопросы ? CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) 58