論文の概要: Novel projection schemes for graph-based Light Field coding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.04328v1
• Date: Thu, 9 Jun 2022 08:10:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-11 00:30:41.791467
• Title: Novel projection schemes for graph-based Light Field coding
• Title（参考訳）: グラフベース光場符号化のための新しいプロジェクション方式
• Authors: Bach Gia Nguyen, Chanh Minh Tran, Tho Nguyen Duc, Tan Xuan Phan and Kamioka Eiji
• Abstract要約: 本稿では、2つの新しいプロジェクションスキームを導入し、不一致情報の誤りを少なくする。 1つのプロジェクションスキームは、エンコーダとデコーダの両方の時間計算を著しく削減することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.10499611180329801
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In Light Field compression, graph-based coding is powerful to exploit signal redundancy along irregular shapes and obtains good energy compaction. However, apart from high time complexity to process high dimensional graphs, their graph construction method is highly sensitive to the accuracy of disparity information between viewpoints. In real world Light Field or synthetic Light Field generated by computer software, the use of disparity information for super-rays projection might suffer from inaccuracy due to vignetting effect and large disparity between views in the two types of Light Fields respectively. This paper introduces two novel projection schemes resulting in less error in disparity information, in which one projection scheme can also significantly reduce time computation for both encoder and decoder. Experimental results show projection quality of super-pixels across views can be considerably enhanced using the proposals, along with rate-distortion performance when compared against original projection scheme and HEVC-based or JPEG Pleno-based coding approaches.
• Abstract（参考訳）: 光場圧縮では、グラフベースの符号化は不規則な形状に沿って信号の冗長性を活用でき、優れたエネルギー圧縮が得られる。 しかし、高次元グラフを処理するための高次複雑さとは別に、グラフ構築法は視点間の差異情報の精度に非常に敏感である。 コンピュータ・ソフトウェアが生み出す現実の光場や合成光場では、超光射影に対する不均一性情報の使用は、それぞれ2種類の光場における視界間の大きな不一致によって不正確になる可能性がある。 本稿では,2つの新しいプロジェクション方式を導入し,異なる情報における誤差を低減し,一方のプロジェクション方式はエンコーダとデコーダの両方の時間計算を大幅に削減する。 実験の結果,従来の投影法やhevcベース,あるいはjpeg plenoベースの符号化法と比較して,提案手法を用いることで,超画素の投影品質が大幅に向上することが示された。

関連論文リスト

• GUS-IR: Gaussian Splatting with Unified Shading for Inverse Rendering [83.69136534797686]
  GUS-IRは、粗く光沢のある表面を特徴とする複雑なシーンの逆レンダリング問題に対処するために設計された新しいフレームワークである。 本稿では、逆レンダリング、フォワードシェーディング、遅延シェーディングに広く使われている2つの顕著なシェーディング技術を分析し、比較することから始める。 両手法の利点を組み合わせた統合シェーディングソリューションを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-12T01:51:05Z)
• GIR: 3D Gaussian Inverse Rendering for Relightable Scene Factorization [62.13932669494098]
  本稿では,3次元ガウス表現を用いた3次元ガウス逆レンダリング(GIR)手法を提案する。 最短固有ベクトルを用いて各3次元ガウスの正規性を計算する。 我々は3次元ガウシアン毎に方向対応の放射光を格納し、多重バウンス光輸送を近似するために二次照明をアンタングルするために、効率的なボクセルベースの間接照明追跡方式を採用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-08T16:05:15Z)
• Low-Light Image Enhancement with Illumination-Aware Gamma Correction and Complete Image Modelling Network [69.96295927854042]
  低照度環境は通常、情報の少ない大規模な暗黒地帯に繋がる。 本稿では,ガンマ補正の有効性を深層ネットワークのモデリング能力と統合することを提案する。 指数関数演算は高い計算複雑性をもたらすので、Taylor Series を用いてガンマ補正を近似することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-16T08:46:51Z)
• Learning Kernel-Modulated Neural Representation for Efficient Light Field Compression [41.24757573290883]
  光場圧縮タスクのためのコンパクトニューラルネットワーク表現を設計する。 トレーニング中に学んだシーン記述情報を格納する記述カーネル(ディスクリプタ)と、クエリされた視点から異なるSAIのレンダリングを制御する変調カーネル(モジュレータ)の2種類で構成されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-12T12:58:03Z)
• A Novel Light Field Coding Scheme Based on Deep Belief Network & Weighted Binary Images for Additive Layered Displays [0.30458514384586394]
  積層光減衰層は、広い視野深度、広い視野角、高解像度の光界ディスプレイを実装するためのアプローチである。 本稿では,Deep Belief Network(DBN)と重み付きバイナリ画像を利用した光場表現と符号化のための新しいフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-04T08:18:06Z)
• Progressively-connected Light Field Network for Efficient View Synthesis [69.29043048775802]
  本稿では、複雑な前方シーンのビュー合成のためのプログレッシブ・コネクテッド・ライトフィールド・ネットワーク(ProLiF)を提案する。 ProLiFは4Dライトフィールドをエンコードし、画像やパッチレベルの損失に対するトレーニングステップで大量の光線をレンダリングすることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-10T13:47:20Z)
• A Hierarchical Coding Scheme for Glasses-free 3D Displays Based on Scalable Hybrid Layered Representation of Real-World Light Fields [0.6091702876917279]
  Schemeは、異なる走査順序から決定される光界ビューのサブセットから、積み重ねた乗法レイヤを学習する。 層状パターンの空間的相関は、クリロフ部分空間上の特異値分解から導かれる係数化の低い階数で悪用される。 HEVCによるエンコーディングは、低ランク近似層におけるイントラビューおよびインタービュー相関を効率的に除去する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-19T15:09:21Z)
• Efficient and Differentiable Shadow Computation for Inverse Problems [64.70468076488419]
  微分可能幾何計算は画像に基づく逆問題に対する関心が高まっている。 微分可能な可視性とソフトシャドウ計算のための効率的かつ効率的なアプローチを提案する。 定式化は微分可能であるため, テクスチャ, 照明, 剛体ポーズ, 画像からの変形回復などの逆問題を解くために使用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-01T09:29:05Z)
• Light Field Reconstruction Using Convolutional Network on EPI and Extended Applications [78.63280020581662]
  スパースビューからの光場再構成のための新しい畳み込みニューラルネットワーク(CNN)ベースのフレームワークを開発した。 最先端のアルゴリズムと比較して,提案フレームワークの高性能と堅牢性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-24T08:16:32Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。