11 research outputs found

    OmniZoomer: Learning to Move and Zoom in on Sphere at High-Resolution

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    Omnidirectional images (ODIs) have become increasingly popular, as their large field-of-view (FoV) can offer viewers the chance to freely choose the view directions in immersive environments such as virtual reality. The M\"obius transformation is typically employed to further provide the opportunity for movement and zoom on ODIs, but applying it to the image level often results in blurry effect and aliasing problem. In this paper, we propose a novel deep learning-based approach, called \textbf{OmniZoomer}, to incorporate the M\"obius transformation into the network for movement and zoom on ODIs. By learning various transformed feature maps under different conditions, the network is enhanced to handle the increasing edge curvatures, which alleviates the blurry effect. Moreover, to address the aliasing problem, we propose two key components. Firstly, to compensate for the lack of pixels for describing curves, we enhance the feature maps in the high-resolution (HR) space and calculate the transformed index map with a spatial index generation module. Secondly, considering that ODIs are inherently represented in the spherical space, we propose a spherical resampling module that combines the index map and HR feature maps to transform the feature maps for better spherical correlation. The transformed feature maps are decoded to output a zoomed ODI. Experiments show that our method can produce HR and high-quality ODIs with the flexibility to move and zoom in to the object of interest. Project page is available at http://vlislab22.github.io/OmniZoomer/.Comment: Accepted by ICCV 202

    Sparse stereo image coding with learned dictionaries

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    This paper proposes a framework for stereo image coding with effective representation of geometry in 3D scenes. We propose a joint sparse approximation framework for pairs of perspective images that are represented as linear expansions of atoms selected from a dictionary of geometric functions learned on a database of stereo perspective images. We then present a coding solution where atoms are selected iteratively as a trade-off between distortion and consistency of the geometry information. Experimental results on stereo images from the Middlebury database show that the new coder achieves better rate-distortion performance compared to the MPEG4-part10 scheme, at all rates. In addition to good rate-distortion performance, our flexible framework permits to build consistent image representations that capture the geometry of the scene. It certainly represents a promising solution towards the design of multi-view coding algorithms where the compressed stream inherently contains rich information about 3D geometry

    IoT Applications Computing

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    The evolution of emerging and innovative technologies based on Industry 4.0 concepts are transforming society and industry into a fully digitized and networked globe. Sensing, communications, and computing embedded with ambient intelligence are at the heart of the Internet of Things (IoT), the Industrial Internet of Things (IIoT), and Industry 4.0 technologies with expanding applications in manufacturing, transportation, health, building automation, agriculture, and the environment. It is expected that the emerging technology clusters of ambient intelligence computing will not only transform modern industry but also advance societal health and wellness, as well as and make the environment more sustainable. This book uses an interdisciplinary approach to explain the complex issue of scientific and technological innovations largely based on intelligent computing

    Reconstruction and rendering of time-varying natural phenomena

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    While computer performance increases and computer generated images get ever more realistic, the need for modeling computer graphics content is becoming stronger. To achieve photo-realism detailed scenes have to be modeled often with a significant amount of manual labour. Interdisciplinary research combining the fields of Computer Graphics, Computer Vision and Scientific Computing has led to the development of (semi-)automatic modeling tools freeing the user of labour-intensive modeling tasks. The modeling of animated content is especially challenging. Realistic motion is necessary to convince the audience of computer games, movies with mixed reality content and augmented reality applications. The goal of this thesis is to investigate automated modeling techniques for time-varying natural phenomena. The results of the presented methods are animated, three-dimensional computer models of fire, smoke and fluid flows.Durch die steigende Rechenkapazität moderner Computer besteht die Möglichkeit immer realistischere Bilder virtuell zu erzeugen. Dadurch entsteht ein größerer Bedarf an Modellierungsarbeit um die nötigen Objekte virtuell zu beschreiben. Um photorealistische Bilder erzeugen zu können müssen sehr detaillierte Szenen, oft in mühsamer Handarbeit, modelliert werden. Ein interdisziplinärer Forschungszweig, der Computergrafik, Bildverarbeitung und Wissenschaftliches Rechnen verbindet, hat in den letzten Jahren die Entwicklung von (semi-)automatischen Methoden zur Modellierung von Computergrafikinhalten vorangetrieben. Die Modellierung dynamischer Inhalte ist dabei eine besonders anspruchsvolle Aufgabe, da realistische Bewegungsabläufe sehr wichtig für eine überzeugende Darstellung von Computergrafikinhalten in Filmen, Computerspielen oder Augmented-Reality Anwendungen sind. Das Ziel dieser Arbeit ist es automatische Modellierungsmethoden für dynamische Naturerscheinungen wie Wasserfluss, Feuer, Rauch und die Bewegung erhitzter Luft zu entwickeln. Das Resultat der entwickelten Methoden sind dabei dynamische, dreidimensionale Computergrafikmodelle

    Development of MidDRIFTS methodologies to support mapping of physico-chemical soil properties at the regional scale

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    Changing climate conditions and land-use change severely affect key ecosystem processes in soils. Hence, regular monitoring of essential soil properties are required to implement appropriate soil management in agro-ecosystems. However characterizing soil properties at different spatial scales remains challenging, requiring a large amount of geo-referenced data by intensive sampling. Mid-infrared diffuse reflectance infrared Fourier transform spectroscopy (midDRIFTS) in combination with partial least square regression (PLSR) was applied as a rapid-throughput method to quantify soil properties and to assess soil spatial patterns at the regional scale in two agro-ecological areas. A pre-sampling at the regional scale was done to develop the most efficient midDRIFTS-PLSR prediction models by testing two different calibration procedures, i.e. cross-validation and independent validation, to quantify essential soil properties with 126 sample points. A generic MidDRIFTS-PLSR prediction model was developed to predict most soil properties of unknown samples accurately using independent validation approach. The next step was the integration of midDRIFTS-PLSR with geostatistics to facilitate regional soil property mapping. Developed midDRIFTS-PLSR models were used to predict TC, TIC, TOC and soil texture contents (clay, silt and sand) of the 1170 soil samples. The midDRIFTS-PLSR models accurately predicted all soil properties. Furthermore, the integration of midDRIFTS-PLSR-based predicted data with geostatisitcs resulted in high resolution maps of soil carbon and texture at the regional scale which are an improvement over the existing maps. As a further development of midDRIFTS approaches for soil quality assessment, spectral-based indexes for characterizing SOM quality and quantifying carbonate at regional scale were explored. MidDRIFTS peak areas corresponding to SOM functional groups (2930, 1620, 1520 and 1159 cm-1) were assessed to study the composition of SOM. The peak assigned for aliphatic C-H bond (2930 cm-1) was an appropriate index to investigate SOM fractions if the interference of carbonates was taken into consideration. Regression performance obtained between the peak at 2930 cm-1 and SOM fractions (e.g., R2 = 0.31 for Cmic) increased to R2 = 0.65 when high carbonate containing samples (total inorganic carbon > 1%) were excluded. The most accurate spectral index for carbonate was the peak area at 713 cm-1 when relating to TIC obtained by Scheiblers method (R2 = 0.98). In conclusion, it was demonstrated that midDRIFTS-PLSR is a rapid-throughput method for providing high-quality predictions of soil properties to update regional digital soil property mapping by integration with geostatistics. It opens a new possibility to gain high resolution data coverage of soil C and N pools, which is relevant for the application of SOM simulation models on a regional scale. However, to up-scale the approach for extended geographical areas, further efforts are needed to establish a national level spectral library by considering standardization of sampling, analytical reference analyses and midDRIFT spectroscopy techniques.Veränderte klimatischen Bedingungen und Änderungen in der Landnutzung üben einen erheblichen Einfluss auf ökologische Prozesse in Böden aus. Aus diesem Grund ist eine regelmäßige Überprüfung wichtiger Bodeneigenschaften notwendig um nachhaltige Bearbeitungs- und Pflegemaßnahmen in Agrarökosystemen empfehlen zu können. Eine Charakterisierung von Bodeneigenschaften auf verschiedenen räumlichen Skalen ist jedoch weiterhin schwierig da sie eine intensive GPS-referenzierte Probenentnahme voraussetzt. Die diffuse Reflexions-Fouriertransformations-Infrarotspektroskopie im mittleren Infrarotbereich (midDRIFTS) in Kombination mit Partial Least Square Regression (PLSR) wurde als schnelles Durchsatzverfahren angewendet, um Bodeneigenschaften zu quantifizieren und räumliche Muster auf regionaler Ebene zu beurteilen. Im ersten Teil dieser Studie wurde eine Probenentnahme auf regionaler Ebene durchgeführt um das effizienteste midDRIFTS-PLSR Prognosemodel zu erstellen. Zwei Kalibrationsansätze, (1) die Kreuzvalidierung und (2) die Kalibration mit unabhängiger Validierung wurden auf die Möglichkeit untersucht um mit 126 Abtastpunkten wesentliche Bodeneigenschaften zu quantifizieren. Insgesamt war das unabhängig validierte Model der robustere Ansatz für die Vorhersage der Eigenschaften unbekannter Proben. Der zweite Schritt dieser Arbeit war die Integration des midDRIFT-PLSR Models in geostatistische Modelle, um die räumliche Analyse und regionale Bodenkartierung zu erleichtern. Im Anschluss wurde das midDRFIFT-PLSR (GIC) Model angewandt um TC, TIC, TOC und Korngrößenverteilung (Ton, Schluff, Sand) der 1170 Proben zu bestimmen. Die midDRIFT-PLSR Modelle sagten alle Bodeneigenschaften mit ausreichender Genauigkeit vorher. Im Gegensatz dazu stellt midDRIFTS-PLSR qualitativ hochwertige Daten für die Integration in geostatistische Verfahren der C- und Texturkartierung auf regionaler Ebene zur Verfügung, die eine deutliche Verbesserung gegenüber existierender Bodenkarten darstellen. In einem weiteren Schritt wurde die Weiterentwicklung des midDRIFT Ansatzes im Hinblick auf die Untersuchung der Bodenqualität an Hand spektral-basierter Indizes für die Charakterisierung der SOM Qualität und der C-Quantifizierung auf regionaler Ebene untersucht. Peak-Bereiche von midDRIFTS die mit funktionellen Gruppen der SOM übereinstimmen (2930, 1620, 1520 and 1159 cm-1) wurden untersucht um die Zusammensetzung der SOM zu bestimmen. Der Peak welcher der aliphatischen C-H Bindung (2930 cm-1) zugewiesen wird, war ein zuverlässiger Index um SOM-Fraktionen zu charakterisieren sofern der Carbonatanteil der Böden in Betracht gezogen wurde. Das Bestimmtheitsmaß der Regressionsanalyse zwischen den Peaks bei 2930 cm-1 und den SOM Fraktionen (z.B., R2 = 0.31 for Cmic) erhöhte sich auf R2 = 0.65 wenn carbonathaltige Proben von der Regressionsanalyse ausgeschlossen wurden. Der genaueste Spektral-Index für Carbonat mit Bezug zu TIC nach Scheibler (R2 = 0.98) war der Peak bei 713 cm-1. Die Ergebnisse zeigen die Möglichkeiten der Anwendung von midDRIFT-Spektral-Indizes als Indikatoren für SOM Qualität und Zusammensetzung, sowie der Quantifizierung der TIC Gehalte. Diese Studie zeigte, dass midDRIFT-PLSR eine Hochdurchsatzmethode für die Erstellung qualitativ hochwertiger Vorhersagen zu Bodeneigenschaften ist, die ein schnelles und genaues Verfahren zur digitalen Bodenkartierung durch geostatistische Verfahren ermöglicht. Das Verfahren eröffnet neue Perspektiven in Hinblick auf die Erstellung kompletter Datensätze zu C und N pools im Boden. Dies ist für die Kalibrierung und Anwendung computergestützter SOM Modelle auf regionaler Ebene von größter Bedeutung. Um diesen Ansatz auf größere Regionen auszuweiten sind jedoch Untersuchungen notwendig um durch die Standardisierung der Probennahme, der analytischen Bestimmungen und der midDRIFT-Spektroskopie Techniken eine nationale Spektral-Bibliothek zu erstellen

    Large space structures and systems in the space station era: A bibliography with indexes (supplement 03)

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    Bibliographies and abstracts are listed for 1221 reports, articles, and other documents introduced into the NASA scientific and technical information system between January 1, 1991 and June 30, 1991. Topics covered include large space structures and systems, space stations, extravehicular activity, thermal environments and control, tethering, spacecraft power supplies, structural concepts and control systems, electronics, advanced materials, propulsion, policies and international cooperation, vibration and dynamic controls, robotics and remote operations, data and communication systems, electric power generation, space commercialization, orbital transfer, and human factors engineering

    Library buildings around the world

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    "Library Buildings around the World" is a survey based on researches of several years. The objective was to gather library buildings on an international level starting with 1990

    La discontinuidad artística y lo sin-sentido. De la discontinuidad configurativa del objeto arte en la producción de sentido, al corte y co-presencia de lo sin-sentido en el proyecto artístico.

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    1331 p.Aplicando la noción de "discontinuidad configurativa" de Adorno, Derrida y Menke (negatividad estética del Sentido infinitamente aplazado por la interpretación de los discursos y estrategias) al objeto arte(composición y estrategias del objeto artístico y objeto estético). Para su movimiento y proceso en un proyecto de "investigación artística"(según Chus Martínez: investigación y experimentación a partir de laautonomía simbólica), que exponga la "soberanía del arte" (C. Menke: el arte pone en crisis al resto dediscursos y sistemas), en la denominada nueva "era de la física gravitacional" (la astrofísica de lasentidades no observables, confirmada con la detección en 2015 de las ondas gravitacionales quedemuestran la relatividad de Einstein y la torsión del espacio-tiempo); a la discontinuidad artística, dadapor el corte al Sentido en su co-presencia con lo Sin-sentido natural exterior (lo fenoménico indecidible,lo oscuro en el universo y la posibilidad de existencia del multiverso, que según J-L. Nancy genera la[S]trucción del Sentido), corte-intervalo a la reflexividad y trascendentalidad del Sentido uni-versal.Discontinuidad artística demostrada en el corte de la representación de los proyectos realizados para lainvestigación: Artists Working; Discontinuity Barinatxe (con la participación del artista LotharBaumgarten) y proyectos y entrevistas con reconocidos expertos científicos en la NASA, Hubble SpaceTelescope, James Webb Space Telescope y en los detectores de ondas gravitacionales LIGO en EstadosUnidos de América, así como en conferencias y talleres impartidos y exposiciones internacionales
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