356 research outputs found

    MegaParallax: Casual 360° Panoramas with Motion Parallax

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    Image-Based Rendering Of Real Environments For Virtual Reality

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    OmniPhotos: Casual 360° VR Photography

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    Capture4VR: From VR Photography to VR Video

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    High-Quality Seamless Panoramic Images

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    Comparing of radial and tangencial geometric for cylindric panorama

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    Cameras generally have a field of view only large enough to capture a portion of their surroundings. The goal of immersion is to replace many of your senses with virtual ones, so that the virtual environment will feel as real as possible. Panoramic cameras are used to capture the entire 360°view, also known as panoramic images.Virtual reality makes use of these panoramic images to provide a more immersive experience compared to seeing images on a 2D screen. This thesis, which is in the field of Computer vision, focuses on establishing a multi-camera geometry to generate a cylindrical panorama image and successfully implementing it with the cheapest cameras possible. The specific goal of this project is to propose the cameras geometry which will decrease artifact problems related to parallax in the panorama image. We present a new approach of cylindrical panoramic images from multiple cameras which its setup has cameras placed evenly around a circle. Instead of looking outward, which is the traditional ”radial” configuration, we propose to make the optical axes tangent to the camera circle, a ”tangential” configuration. Beside an analysis and comparison of radial and tangential geometries, we provide an experimental setup with real panoramas obtained in realistic conditionsLes caméras ont généralement un champ de vision à peine assez grand pour capturer partie de leur environnement. L’objectif de l’immersion est de remplacer virtuellement un grand nombre de sens, de sorte que l’environnement virtuel soit perçu comme le plus réel possible. Une caméra panoramique est utilisée pour capturer l’ensemble d’une vue 360°, également connue sous le nom d’image panoramique. La réalité virtuelle fait usage de ces images panoramiques pour fournir une expérience plus immersive par rapport aux images sur un écran 2D. Cette thèse, qui est dans le domaine de la vision par ordinateur, s’intéresse à la création d’une géométrie multi-caméras pour générer une image cylindrique panoramique et vise une mise en œuvre avec les caméras moins chères possibles. L’objectif spécifique de ce projet est de proposer une géométrie de caméra qui va diminuer au maximum les problèmes d’artefacts liés au parallaxe présent dans l’image panoramique. Nous présentons une nouvelle approche de capture des images panoramiques cylindriques à partir de plusieurs caméras disposées uniformément autour d’un cercle. Au lieu de regarder vers l’extérieur, ce qui est la configuration traditionnelle ”radiale”, nous proposons de rendre les axes optiques tangents au cercle des caméras, une configuration ”tangentielle”. Outre une analyse et la comparaison des géométries radiales et tangentielles, nous fournissons un montage expérimental avec de vrais panoramas obtenus dans des conditions réaliste

    MatryODShka: Real-time 6DoF Video View Synthesis using Multi-Sphere Images

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    We introduce a method to convert stereo 360{\deg} (omnidirectional stereo) imagery into a layered, multi-sphere image representation for six degree-of-freedom (6DoF) rendering. Stereo 360{\deg} imagery can be captured from multi-camera systems for virtual reality (VR), but lacks motion parallax and correct-in-all-directions disparity cues. Together, these can quickly lead to VR sickness when viewing content. One solution is to try and generate a format suitable for 6DoF rendering, such as by estimating depth. However, this raises questions as to how to handle disoccluded regions in dynamic scenes. Our approach is to simultaneously learn depth and disocclusions via a multi-sphere image representation, which can be rendered with correct 6DoF disparity and motion parallax in VR. This significantly improves comfort for the viewer, and can be inferred and rendered in real time on modern GPU hardware. Together, these move towards making VR video a more comfortable immersive medium.Comment: 25 pages, 13 figures, Published at European Conference on Computer Vision (ECCV 2020), Project Page: http://visual.cs.brown.edu/matryodshk

    Parallax360: Stereoscopic 360° Scene Representation for Head-Motion Parallax

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