Incremental-LDI for Multi-View Coding

International audienceThis paper describes an Incremental algorithm for Layer Depth Image construction (I-LDI) from multi-view plus depth data sets. A solution to sampling artifacts is proposed, based on pixel interpolation (inpainting) restricted to isolated unknown pixels. A solution to ghosting artifacts is also proposed, based on a depth discontinuity detection, followed by a local foreground / background classification. We propose a formulation of warping equations which reduces time consumption, specifically for LDI warping. Tests on Breakdancers and Ballet MVD data sets show that extra layers in I-LDI contain only 10% of first layer pixels, compared to 50% for LDI. I-LDI Layers are also more compact, with a less spread pixel distribution, and thus easier to compress than LDI Visual rendering is of similar quality with I-LDI and LDI

Bit-rate allocation for Multi-view video plus depth

International audienceThe efficient compression of multi-view-video-plus-depth (MVD) data raises the bit-rate allocation issue for the compression of texture and depth data. This question has not been solved yet because not all surveys reckon on a shared framework. This paper studies the impact of bit-rate allocation for texture and depth data relying on the quality of an intermediate synthesized view. The results show that depending on the acquisition configuration, the synthesized views require a different ratio between the depth and texture bit-rate: between 40\% and 60\% of the total bit-rate should be allocated to depth

Livrable D2.2 of the PERSEE project : Analyse/Synthese de Texture

Livrable D2.2 du projet ANR PERSEECe rapport a été réalisé dans le cadre du projet ANR PERSEE (n° ANR-09-BLAN-0170). Exactement il correspond au livrable D2.2 du projet. Son titre : Analyse/Synthese de Textur

Recalage GPS / SIG / Video, et synthèse de textures de bâtiments

National audienceDans le contexte du recalage de données SIG de bâtiments avec des vidéos -- par exemple pour des applications de réalité augmentée -- nous présentons une solution à un des problèmes les plus critiques, à savoir l'initialisation de ce recalage. La méthode proposée exploite d'une part les informations sémantiques que l'on peut associer aux primitives extraites des images, et d'autre part le principe même de l'algorithme robuste RANSAC pour trouver automatiquement la pose initiale de la caméra d'acquisition. Nous montrons également comment ce recalage peut être exploité pour enrichir la base SIG visualisée par des textures réelles, calculées à partir des images acquises au sol, et ce de façon tout aussi automatique

Livrable D4.2 of the PERSEE project : Représentation et codage 3D - Rapport intermédiaire - Définitions des softs et architecture

51Livrable D4.2 du projet ANR PERSEECe rapport a été réalisé dans le cadre du projet ANR PERSEE (n° ANR-09-BLAN-0170). Exactement il correspond au livrable D4.2 du projet. Son titre : Représentation et codage 3D - Rapport intermédiaire - Définitions des softs et architectur

3D coding tools final report

Livrable D4.3 du projet ANR PERSEECe rapport a été réalisé dans le cadre du projet ANR PERSEE (n° ANR-09-BLAN-0170). Exactement il correspond au livrable D4.3 du projet. Son titre : 3D coding tools final repor

Génération, Compression et Rendu de LDI

National audienceCe papier présente l'utilisation de Layered Depth Images (LDI) dans le cadre de la compression de vidéo MVD. Leur construction incrémentale (I-LDI) permet l'élimination d'une grande partie des corrélations inter-vues, sans nécessiter de caméras rectifiées. Leur compression par le codeur MVC permet en plus l'exploitation des corrélations temporelles. Une solution aux effets de fantômes (Ghosting) est proposée, basée sur une détection de contours dans les cartes de profondeur, suivie d'une classification locale premier plan/arrière plan. L'élimination des découvrements (Disocclusions) et craquelures de textures est permise par une projection ordonnée des pixels, suivie d'une projection inverse. Les tests sur des vidéos MVD montrent une réduction de 80% du nombre de pixels sur les couches supplémentaires des I-LDI. La comparaison des courbes débit-distorsion de MVC appliqué sur les vues, et de MVC appliqué sur les couches I-LDI, montre un apport de qualité pour des débits faibles