SlideShare uma empresa Scribd logo
1 de 65
Baixar para ler offline
Методы повышения
визуального качества
восстановленного фона
(часть 2)
Дмитрий Акимов
Video Group
CS MSU Graphics & Media Lab
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Содержание
 Введение
 Coherent Occlusion Generation
 Background Inpainting
 Gradient Domain Video Editing
 Заключение
2
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Введение
Постановка задачи
 Дано:
 Исходное видео
 Карта глубины
 Требуется:
 Определить области открытия, появляющиеся
при генерации стерео
 Заполнить найденные области таким образом,
чтобы человек не был способен обнаружить
следов редактирования
3
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Введение
Текущие результаты (1)
4Результат Михаила Ерофеева
для тестовой последовательности “Lord”
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Введение
Текущие результаты (1)
5
Кадр №78
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Введение
Текущие результаты (1)
6
Кадр №78
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Введение
Текущие результаты (1)
7
Кадр №78
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Введение
Текущие результаты (1)
8
Кадр №78
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Введение
Текущие результаты (1)
9
Кадр №78
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Введение
Текущие результаты (2)
10Результат Михаила Ерофеева
для тестовой последовательности “EastZen_3”
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Введение
Текущие результаты (2)
11
Кадр №7
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Введение
Текущие результаты (2)
12
Кадр №7
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Введение
Текущие результаты (2)
13
Кадр №7
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Введение
Текущие результаты (2)
14
Кадр №7
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Введение
Текущие результаты (2)
15
Кадр №7
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Введение
Текущие результаты (3)
16Результат Михаила Ерофеева
для тестовой последовательности “CityBus”
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Текущие результаты
Проблемы
 Неточность результатов Motion Estimation
 Некорректная обработка движущихся
объектов заднего плана
 Нехватка информации для восстановления
в выбранном временном окне
17
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Содержание
 Введение
 Coherent Occlusion Generation
 Background Inpainting
 Gradient Domain Video Editing
 Заключение
18
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Coherent Occlusion
Generation
19R. K. Gunnewiek, R.-P. M. Berretty, et. al., “Coherent spatial and
temporal occlusion generation,” in Proc. of SPIE, 2009
 Дано:
 Исходное видео
 Карта глубины
 Требуется восстановить стабильные
во времени фон и карту глубины фона
в областях открытия для последующей
генерации многоракурсного видео
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Краткая схема метода
20R. K. Gunnewiek, R.-P. M. Berretty, et. al., “Coherent spatial and
temporal occlusion generation,” in Proc. of SPIE, 2009
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Краткая схема метода
Motion Assisted Forecasting Background
1. Вычисление векторов движения между текущим
кадром и кадрами из временной окрестности
2. Для каждого пикселя неизвестной области:
1) Поиск векторов-кандидатов
из пространственной окрестности
2) Вычисление весов пикселей-кандидатов,
соответствующих отобранному вектору
3) Взвешенное суммирование пикселей-
кандидатов
21R. K. Gunnewiek, R.-P. M. Berretty, et. al., “Coherent spatial and
temporal occlusion generation,” in Proc. of SPIE, 2009
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Motion Assisted Forecasting
Поиск векторов-кандидатов

22R. K. Gunnewiek, R.-P. M. Berretty, et. al., “Coherent spatial and
temporal occlusion generation,” in Proc. of SPIE, 2009
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Motion Assisted Forecasting
Результат заполнения
Если для p найдены кандидаты, то результат
заполнения r вычисляется по формулам:
23R. K. Gunnewiek, R.-P. M. Berretty, et. al., “Coherent spatial and
temporal occlusion generation,” in Proc. of SPIE, 2009
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Occlusion Generation
Результаты (1)
24R. K. Gunnewiek, R.-P. M. Berretty, et. al., “Coherent spatial and
temporal occlusion generation,” in Proc. of SPIE, 2009
Исходный кадр Карта глубины
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Occlusion Generation
Результаты (1)
25R. K. Gunnewiek, R.-P. M. Berretty, et. al., “Coherent spatial and
temporal occlusion generation,” in Proc. of SPIE, 2009
Восстановленный фон Карта глубины фона
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Occlusion Generation
Результаты (2)
26R. K. Gunnewiek, R.-P. M. Berretty, et. al., “Coherent spatial and
temporal occlusion generation,” in Proc. of SPIE, 2009
Исходный кадр
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Occlusion Generation
Результаты (2)
27R. K. Gunnewiek, R.-P. M. Berretty, et. al., “Coherent spatial and
temporal occlusion generation,” in Proc. of SPIE, 2009
Восстановленный фон
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Occlusion Generation
Выводы
 Достоинства:
 Straight forward подход
 Стабильность во времени (по заявлениям
авторов)
 Недостатки:
 Результаты только на искусственных
последовательностях
 Размытие фона (вытекает из усреднения
по окрестности найденного кандидата)
28
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Содержание
 Введение
 Coherent Occlusion Generation
 Background Inpainting
 Gradient Domain Video Editing
 Заключение
29
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Background Inpainting
Постановка задачи
 Дано:
 Исходное видео (статичный фон, камера
и объекты двигаются произвольно)
 Маска объектов, которые требуется удалить
 Маска объектов, которые требуется оставить
 На выход:
 Отретушированное видео без «ненужных»
объектов
30M. Granados, et. al., “Background Inpainting for Videos with Dynamic
Objects and a Free-Moving Camera,” in Proc. of ECCV, 2012
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Background Inpainting
Краткий обзор
31M. Granados, et. al., “Background Inpainting for Videos with Dynamic
Objects and a Free-Moving Camera,” in Proc. of ECCV, 2012
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Background Inpainting
Сопоставление кадров
32M. Granados, et. al., “Background Inpainting for Videos with Dynamic
Objects and a Free-Moving Camera,” in Proc. of ECCV, 2012

CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Background Inpainting
Множество преобразований
33M. Granados, et. al., “Background Inpainting for Videos with Dynamic
Objects and a Free-Moving Camera,” in Proc. of ECCV, 2012

CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
RANSAC
Краткий экскурс
34

http://en.wikipedia.org/wiki/RANSAC
Пример работы алгоритма
для поиска прямой на плоскости
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Background Inpainting
Финальное преобразование (1)
35M. Granados, et. al., “Background Inpainting for Videos with Dynamic
Objects and a Free-Moving Camera,” in Proc. of ECCV, 2012

CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Background Inpainting
Финальное преобразование (2)
36M. Granados, et. al., “Background Inpainting for Videos with Dynamic
Objects and a Free-Moving Camera,” in Proc. of ECCV, 2012
Веса функционала:
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 

Background Inpainting
Заполнение областей (1)
37M. Granados, et. al., “Background Inpainting for Videos with Dynamic
Objects and a Free-Moving Camera,” in Proc. of ECCV, 2012
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Background Inpainting
Заполнение областей (2)
38M. Granados, et. al., “Background Inpainting for Videos with Dynamic
Objects and a Free-Moving Camera,” in Proc. of ECCV, 2012
Веса функционала:
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Минимум находится из СЛАУ:
Background Inpainting
Финальная ретушь
39M. Granados, et. al., “Background Inpainting for Videos with Dynamic
Objects and a Free-Moving Camera,” in Proc. of ECCV, 2012
С помощью метода Poisson Image Editing
подавляются швы заполнения и различия
в освещенности
Функционал:
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Background Inpainting
Результаты
40M. Granados, et. al., “Background Inpainting for Videos with Dynamic
Objects and a Free-Moving Camera,” in Proc. of ECCV, 2012
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Background Inpainting
Выводы
 Достоинства:
 Качественные результаты
 Стабильность во времени
 Применим для нескалиброванной камеры
 Недостатки:
 Восстанавливает статичный фон
 Требуется качественная разметка данных
41
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Содержание
 Введение
 Coherent Occlusion Generation
 Background Inpainting
 Gradient Domain Video Editing
 Заключение
42
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Gradient Domain Editing
Poisson Image Editing
Задача ретуши изображения:
43G. Facciolo, et. al., “Temporally Consistent Gradient Domain Video
Editing,” in Proc. of EMM CVPR, 2011
Решение ищется в виде вариационной задачи
для уравнения Пуассона с граничными
условиями Дирихле
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Poisson Image Editing
Результат
44
Исходные изображения Заполнение Результат
P. Perez, M. Gangnet, and A. Blake, “Poisson image editing,”
ACM SIGGRAPH, 2003.
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Gradient Domain
Video Editing
Переформулировка задачи для случая видео:
45G. Facciolo, et. al., “Temporally Consistent Gradient Domain Video
Editing,” in Proc. of EMM CVPR, 2011
Иллюстрация пространственно-
временного домена
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 

Минимизируемый функционал:
Вариационная задача
Производная по направлению
46G. Facciolo, et. al., “Temporally Consistent Gradient Domain Video
Editing,” in Proc. of EMM CVPR, 2011
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 

Вариационная задача
Deblurring Convective Derivative (DCD)
47G. Facciolo, et. al., “Temporally Consistent Gradient Domain Video
Editing,” in Proc. of EMM CVPR, 2011
DCD
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Вариационная задача
DCD – сравнение
48G. Facciolo, et. al., “Temporally Consistent Gradient Domain Video
Editing,” in Proc. of EMM CVPR, 2011
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Gradient Domain Editing
Результаты (1)
49G. Facciolo, et. al., “Temporally Consistent Gradient Domain Video
Editing,” in Proc. of EMM CVPR, 2011
Source
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Gradient Domain Editing
Результаты (1)
50G. Facciolo, et. al., “Temporally Consistent Gradient Domain Video
Editing,” in Proc. of EMM CVPR, 2011
Estimated Optical Flow
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Gradient Domain Editing
Результаты (1)
51G. Facciolo, et. al., “Temporally Consistent Gradient Domain Video
Editing,” in Proc. of EMM CVPR, 2011
Result
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Gradient Domain Editing
Результаты (1)
52G. Facciolo, et. al., “Temporally Consistent Gradient Domain Video
Editing,” in Proc. of EMM CVPR, 2011
Source
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Gradient Domain Editing
Результаты (1)
53G. Facciolo, et. al., “Temporally Consistent Gradient Domain Video
Editing,” in Proc. of EMM CVPR, 2011
Mask
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Gradient Domain Editing
Результаты (1)
54G. Facciolo, et. al., “Temporally Consistent Gradient Domain Video
Editing,” in Proc. of EMM CVPR, 2011
Result
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Gradient Domain Editing
Результаты (2)
55G. Facciolo, et. al., “Temporally Consistent Gradient Domain Video
Editing,” in Proc. of EMM CVPR, 2011
Source
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Gradient Domain Editing
Результаты (2)
56G. Facciolo, et. al., “Temporally Consistent Gradient Domain Video
Editing,” in Proc. of EMM CVPR, 2011
Mask
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Gradient Domain Editing
Результаты (2)
57G. Facciolo, et. al., “Temporally Consistent Gradient Domain Video
Editing,” in Proc. of EMM CVPR, 2011
Result
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Gradient Domain Editing
Результаты (3)
58G. Facciolo, et. al., “Temporally Consistent Gradient Domain Video
Editing,” in Proc. of EMM CVPR, 2011
Source
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Gradient Domain Editing
Результаты (3)
59G. Facciolo, et. al., “Temporally Consistent Gradient Domain Video
Editing,” in Proc. of EMM CVPR, 2011
Mask
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Gradient Domain Editing
Результаты (3)
60G. Facciolo, et. al., “Temporally Consistent Gradient Domain Video
Editing,” in Proc. of EMM CVPR, 2011
Result
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Gradient-Domain Editing
Выводы
 Достоинства:
 Качественные результаты
 Стабильность во времени
 Применим для нескалиброванной камеры
 Недостатки:
 Высокая вычислительная сложность
 Требуется качественная оценка движения
61
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Заключение
 Рассматриваемая задача критична
в задачах качественной генерации
и коррекции стерео
 На данный момент нет решения,
качественно и напрямую решающего
поставленную задачу
 Наиболее интересны подходы:
 Кусочно-линейное проецирование кандидатов
 Обработка видео в градиентом домене
62
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Литература
1. R. K. Gunnewiek, R.-P. M. Berretty, B. Barenbrug, and J. P. Magalhães,
“Coherent spatial and temporal occlusion generation,” in Proceedings of
SPIE, 2009.
2. M. Granados, K. L. Kim, J. Tompkin, J. Kautz, C. Theobalt, “Background
Inpainting for Videos with Dynamic Objects and a Free-Moving
Camera,” in Proceedings of ECCV, 2012, pp. 682-695.
3. B.D. Lucas, T. Kanade, “An Iterative Image Registration Technique with
an Application to Stereo Vision,” in Proceeding of IJCAI, 1981, pp. 674-
679.
4. J, Shi, C. Tomasi, “Good Features to Track,” in Proceedings of IEEE
CVPR, 1994, pp. 593-600.
63
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Литература
5. H. Bay, A. Ess, T. Tuytelaars, L.J.V. Gool, “Speeded-Up Robust Features
(SURF), in Proceedings of Computer Vision and Image Understanding,
2008, 346-359.
6. G. Facciolo, R. Sadek, A. Bugeau, and V. Caselles, “Temporally
consistent gradient domain video editing,” in Proceedings of Energy
Minimization Methods in Computer Vision and Pattern Recognition,
2011, pp. 59-73.
7. T. Brox, A. Bruhn, N. Papenberg, J. Weickert, “High Accuracy Optical
Flow Estimation Based on a Theory for Warping,” in Proceedings of
European Conference on Computer Vision, 2004.
64
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Лаборатория компьютерной
графики и мультимедиа
Видеогруппа — это:
 Выпускники в аспирантурах
Англии, Франции, Швейцарии
(в России в МГУ и ИПМ им. Келдыша)
 Выпускниками защищены 5 диссертаций
 Наиболее популярные в мире сравнения
видеокодеков
 Более 3 миллионов скачанных фильтров
обработки видео
65

Mais conteúdo relacionado

Mais procurados

Обзор методов сегментации видео
Обзор методов сегментации видеоОбзор методов сегментации видео
Обзор методов сегментации видеоMSU GML VideoGroup
 
Обзор алгоритмов трекинга объектов
Обзор алгоритмов трекинга объектовОбзор алгоритмов трекинга объектов
Обзор алгоритмов трекинга объектовMSU GML VideoGroup
 
Некоторые методы обнаружения артефактов 3D-видео
Некоторые методы обнаружения артефактов 3D-видеоНекоторые методы обнаружения артефактов 3D-видео
Некоторые методы обнаружения артефактов 3D-видеоMSU GML VideoGroup
 
Обзор докладов конференции IC3D 2012
Обзор докладов конференции IC3D 2012Обзор докладов конференции IC3D 2012
Обзор докладов конференции IC3D 2012MSU GML VideoGroup
 
Способы построения saliency map
Способы построения saliency mapСпособы построения saliency map
Способы построения saliency mapMSU GML VideoGroup
 
Некоторые методы матирования видео
Некоторые методы матирования видеоНекоторые методы матирования видео
Некоторые методы матирования видеоMSU GML VideoGroup
 
Метрики оценки качества конвертированного стерео
Метрики оценки качества конвертированного стереоМетрики оценки качества конвертированного стерео
Метрики оценки качества конвертированного стереоMSU 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 методов сравнения фильмов
Обзор методов сравнения фильмовОбзор методов сравнения фильмов
Обзор методов сравнения фильмовMSU 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
 
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
 
Методы цветокоррекции стереовидео
Методы цветокоррекции стереовидеоМетоды цветокоррекции стереовидео
Методы цветокоррекции стереовидеоMSU GML VideoGroup
 
Некоторые методы восстановления фона
Некоторые методы восстановления фонаНекоторые методы восстановления фона
Некоторые методы восстановления фонаMSU GML VideoGroup
 
Обзор стандарта H.265/HEVC
Обзор стандарта H.265/HEVCОбзор стандарта H.265/HEVC
Обзор стандарта H.265/HEVCMSU 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
 
Обзор методов оценки True-motion
Обзор методов оценки True-motionОбзор методов оценки True-motion
Обзор методов оценки True-motionMSU 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
 
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
 
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
 
Исправление стерео видео
Исправление стерео видеоИсправление стерео видео
Исправление стерео видеоMSU GML VideoGroup
 

Mais procurados (20)

Обзор методов сегментации видео
Обзор методов сегментации видеоОбзор методов сегментации видео
Обзор методов сегментации видео
 
Обзор алгоритмов трекинга объектов
Обзор алгоритмов трекинга объектовОбзор алгоритмов трекинга объектов
Обзор алгоритмов трекинга объектов
 
Некоторые методы обнаружения артефактов 3D-видео
Некоторые методы обнаружения артефактов 3D-видеоНекоторые методы обнаружения артефактов 3D-видео
Некоторые методы обнаружения артефактов 3D-видео
 
Обзор докладов конференции IC3D 2012
Обзор докладов конференции IC3D 2012Обзор докладов конференции IC3D 2012
Обзор докладов конференции IC3D 2012
 
Способы построения saliency map
Способы построения saliency mapСпособы построения saliency map
Способы построения saliency map
 
Некоторые методы матирования видео
Некоторые методы матирования видеоНекоторые методы матирования видео
Некоторые методы матирования видео
 
Метрики оценки качества конвертированного стерео
Метрики оценки качества конвертированного стереоМетрики оценки качества конвертированного стерео
Метрики оценки качества конвертированного стерео
 
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 методов сравнения фильмов
Обзор методов сравнения фильмовОбзор методов сравнения фильмов
Обзор методов сравнения фильмов
 
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
 
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
 
Методы цветокоррекции стереовидео
Методы цветокоррекции стереовидеоМетоды цветокоррекции стереовидео
Методы цветокоррекции стереовидео
 
Некоторые методы восстановления фона
Некоторые методы восстановления фонаНекоторые методы восстановления фона
Некоторые методы восстановления фона
 
Обзор стандарта H.265/HEVC
Обзор стандарта H.265/HEVCОбзор стандарта H.265/HEVC
Обзор стандарта H.265/HEVC
 
Способы построения и оценки карт салиентности
Способы построения и оценки карт салиентностиСпособы построения и оценки карт салиентности
Способы построения и оценки карт салиентности
 
Обзор методов оценки True-motion
Обзор методов оценки True-motionОбзор методов оценки True-motion
Обзор методов оценки True-motion
 
Сегментация видео на основе Mean-shift
Сегментация видео на основе Mean-shiftСегментация видео на основе Mean-shift
Сегментация видео на основе Mean-shift
 
Генерация высококачественного стерео с помощью матирования
Генерация высококачественного стерео с помощью матированияГенерация высококачественного стерео с помощью матирования
Генерация высококачественного стерео с помощью матирования
 
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
 
Исправление стерео видео
Исправление стерео видеоИсправление стерео видео
Исправление стерео видео
 

Destaque

Управление разработкой программного обеспечения
Управление разработкой программного обеспеченияУправление разработкой программного обеспечения
Управление разработкой программного обеспеченияMSU GML VideoGroup
 
Обработка областей открытия при распространении карт глубины
Обработка областей открытия при распространении карт глубиныОбработка областей открытия при распространении карт глубины
Обработка областей открытия при распространении карт глубиныMSU GML VideoGroup
 
Обзор артефактов стерео видео. Временная синхронизация
Обзор артефактов стерео видео. Временная синхронизацияОбзор артефактов стерео видео. Временная синхронизация
Обзор артефактов стерео видео. Временная синхронизацияMSU 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
 
Обзор методов стабилизации видео
Обзор методов стабилизации видеоОбзор методов стабилизации видео
Обзор методов стабилизации видеоMSU 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
 
Архитектура и программирование на fpga
Архитектура и программирование на fpgaАрхитектура и программирование на fpga
Архитектура и программирование на fpgaMSU 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
 
Методы удаления артефактов в видео
Методы удаления артефактов в видеоМетоды удаления артефактов в видео
Методы удаления артефактов в видеоMSU GML VideoGroup
 
Построение карт глубины и сопоставление стерео
Построение карт глубины и сопоставление стереоПостроение карт глубины и сопоставление стерео
Построение карт глубины и сопоставление стереоMSU GML VideoGroup
 
Новые методы деинтерлейсинга
Новые методы деинтерлейсингаНовые методы деинтерлейсинга
Новые методы деинтерлейсингаMSU GML VideoGroup
 

Destaque (12)

Управление разработкой программного обеспечения
Управление разработкой программного обеспеченияУправление разработкой программного обеспечения
Управление разработкой программного обеспечения
 
Обработка областей открытия при распространении карт глубины
Обработка областей открытия при распространении карт глубиныОбработка областей открытия при распространении карт глубины
Обработка областей открытия при распространении карт глубины
 
Обзор артефактов стерео видео. Временная синхронизация
Обзор артефактов стерео видео. Временная синхронизацияОбзор артефактов стерео видео. Временная синхронизация
Обзор артефактов стерео видео. Временная синхронизация
 
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
 
Обзор методов стабилизации видео
Обзор методов стабилизации видеоОбзор методов стабилизации видео
Обзор методов стабилизации видео
 
Вычитание фона с использованием карт глубины
Вычитание фона с использованием карт глубиныВычитание фона с использованием карт глубины
Вычитание фона с использованием карт глубины
 
Архитектура и программирование на fpga
Архитектура и программирование на fpgaАрхитектура и программирование на fpga
Архитектура и программирование на fpga
 
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
 
Методы удаления артефактов в видео
Методы удаления артефактов в видеоМетоды удаления артефактов в видео
Методы удаления артефактов в видео
 
Построение карт глубины и сопоставление стерео
Построение карт глубины и сопоставление стереоПостроение карт глубины и сопоставление стерео
Построение карт глубины и сопоставление стерео
 
Optical Flow на GPU
Optical Flow на GPUOptical Flow на GPU
Optical Flow на GPU
 
Новые методы деинтерлейсинга
Новые методы деинтерлейсингаНовые методы деинтерлейсинга
Новые методы деинтерлейсинга
 

Semelhante a Методы повышения визуального качества восстановленного фона (часть 2)

Алгоритмы для задачи матирования
Алгоритмы для задачи матированияАлгоритмы для задачи матирования
Алгоритмы для задачи матированияMSU GML VideoGroup
 
Вычисление глубины по одному изображению
Вычисление глубины по одному изображениюВычисление глубины по одному изображению
Вычисление глубины по одному изображениюMSU GML VideoGroup
 
Некоторые методы сопоставления стерео
Некоторые методы сопоставления стереоНекоторые методы сопоставления стерео
Некоторые методы сопоставления 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
 
Поиск и удаление дефектов в старом видео
Поиск и удаление дефектов в старом видеоПоиск и удаление дефектов в старом видео
Поиск и удаление дефектов в старом видеоMSU GML VideoGroup
 
Получение глубины из движения камеры
Получение глубины из движения камерыПолучение глубины из движения камеры
Получение глубины из движения камерыMSU 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
 
Обзор методов инпэинтинга по одному изображению
Обзор методов инпэинтинга по одному изображениюОбзор методов инпэинтинга по одному изображению
Обзор методов инпэинтинга по одному изображениюMSU GML VideoGroup
 

Semelhante a Методы повышения визуального качества восстановленного фона (часть 2) (8)

Алгоритмы для задачи матирования
Алгоритмы для задачи матированияАлгоритмы для задачи матирования
Алгоритмы для задачи матирования
 
Вычисление глубины по одному изображению
Вычисление глубины по одному изображениюВычисление глубины по одному изображению
Вычисление глубины по одному изображению
 
Некоторые методы сопоставления стерео
Некоторые методы сопоставления стереоНекоторые методы сопоставления стерео
Некоторые методы сопоставления стерео
 
Обзор методов вычисления базовой геометрии сцены
Обзор методов вычисления базовой геометрии сценыОбзор методов вычисления базовой геометрии сцены
Обзор методов вычисления базовой геометрии сцены
 
Поиск и удаление дефектов в старом видео
Поиск и удаление дефектов в старом видеоПоиск и удаление дефектов в старом видео
Поиск и удаление дефектов в старом видео
 
Получение глубины из движения камеры
Получение глубины из движения камерыПолучение глубины из движения камеры
Получение глубины из движения камеры
 
Методы тестирования устройств для показа 3D
Методы тестирования устройств для показа 3DМетоды тестирования устройств для показа 3D
Методы тестирования устройств для показа 3D
 
Обзор методов инпэинтинга по одному изображению
Обзор методов инпэинтинга по одному изображениюОбзор методов инпэинтинга по одному изображению
Обзор методов инпэинтинга по одному изображению
 

Методы повышения визуального качества восстановленного фона (часть 2)

  • 1. Методы повышения визуального качества восстановленного фона (часть 2) Дмитрий Акимов Video Group CS MSU Graphics & Media Lab
  • 2. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Содержание  Введение  Coherent Occlusion Generation  Background Inpainting  Gradient Domain Video Editing  Заключение 2
  • 3. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Введение Постановка задачи  Дано:  Исходное видео  Карта глубины  Требуется:  Определить области открытия, появляющиеся при генерации стерео  Заполнить найденные области таким образом, чтобы человек не был способен обнаружить следов редактирования 3
  • 4. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Введение Текущие результаты (1) 4Результат Михаила Ерофеева для тестовой последовательности “Lord”
  • 5. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Введение Текущие результаты (1) 5 Кадр №78
  • 6. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Введение Текущие результаты (1) 6 Кадр №78
  • 7. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Введение Текущие результаты (1) 7 Кадр №78
  • 8. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Введение Текущие результаты (1) 8 Кадр №78
  • 9. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Введение Текущие результаты (1) 9 Кадр №78
  • 10. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Введение Текущие результаты (2) 10Результат Михаила Ерофеева для тестовой последовательности “EastZen_3”
  • 11. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Введение Текущие результаты (2) 11 Кадр №7
  • 12. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Введение Текущие результаты (2) 12 Кадр №7
  • 13. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Введение Текущие результаты (2) 13 Кадр №7
  • 14. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Введение Текущие результаты (2) 14 Кадр №7
  • 15. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Введение Текущие результаты (2) 15 Кадр №7
  • 16. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Введение Текущие результаты (3) 16Результат Михаила Ерофеева для тестовой последовательности “CityBus”
  • 17. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Текущие результаты Проблемы  Неточность результатов Motion Estimation  Некорректная обработка движущихся объектов заднего плана  Нехватка информации для восстановления в выбранном временном окне 17
  • 18. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Содержание  Введение  Coherent Occlusion Generation  Background Inpainting  Gradient Domain Video Editing  Заключение 18
  • 19. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Coherent Occlusion Generation 19R. K. Gunnewiek, R.-P. M. Berretty, et. al., “Coherent spatial and temporal occlusion generation,” in Proc. of SPIE, 2009  Дано:  Исходное видео  Карта глубины  Требуется восстановить стабильные во времени фон и карту глубины фона в областях открытия для последующей генерации многоракурсного видео
  • 20. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Краткая схема метода 20R. K. Gunnewiek, R.-P. M. Berretty, et. al., “Coherent spatial and temporal occlusion generation,” in Proc. of SPIE, 2009
  • 21. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Краткая схема метода Motion Assisted Forecasting Background 1. Вычисление векторов движения между текущим кадром и кадрами из временной окрестности 2. Для каждого пикселя неизвестной области: 1) Поиск векторов-кандидатов из пространственной окрестности 2) Вычисление весов пикселей-кандидатов, соответствующих отобранному вектору 3) Взвешенное суммирование пикселей- кандидатов 21R. K. Gunnewiek, R.-P. M. Berretty, et. al., “Coherent spatial and temporal occlusion generation,” in Proc. of SPIE, 2009
  • 22. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Motion Assisted Forecasting Поиск векторов-кандидатов  22R. K. Gunnewiek, R.-P. M. Berretty, et. al., “Coherent spatial and temporal occlusion generation,” in Proc. of SPIE, 2009
  • 23. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Motion Assisted Forecasting Результат заполнения Если для p найдены кандидаты, то результат заполнения r вычисляется по формулам: 23R. K. Gunnewiek, R.-P. M. Berretty, et. al., “Coherent spatial and temporal occlusion generation,” in Proc. of SPIE, 2009
  • 24. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Occlusion Generation Результаты (1) 24R. K. Gunnewiek, R.-P. M. Berretty, et. al., “Coherent spatial and temporal occlusion generation,” in Proc. of SPIE, 2009 Исходный кадр Карта глубины
  • 25. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Occlusion Generation Результаты (1) 25R. K. Gunnewiek, R.-P. M. Berretty, et. al., “Coherent spatial and temporal occlusion generation,” in Proc. of SPIE, 2009 Восстановленный фон Карта глубины фона
  • 26. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Occlusion Generation Результаты (2) 26R. K. Gunnewiek, R.-P. M. Berretty, et. al., “Coherent spatial and temporal occlusion generation,” in Proc. of SPIE, 2009 Исходный кадр
  • 27. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Occlusion Generation Результаты (2) 27R. K. Gunnewiek, R.-P. M. Berretty, et. al., “Coherent spatial and temporal occlusion generation,” in Proc. of SPIE, 2009 Восстановленный фон
  • 28. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Occlusion Generation Выводы  Достоинства:  Straight forward подход  Стабильность во времени (по заявлениям авторов)  Недостатки:  Результаты только на искусственных последовательностях  Размытие фона (вытекает из усреднения по окрестности найденного кандидата) 28
  • 29. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Содержание  Введение  Coherent Occlusion Generation  Background Inpainting  Gradient Domain Video Editing  Заключение 29
  • 30. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Background Inpainting Постановка задачи  Дано:  Исходное видео (статичный фон, камера и объекты двигаются произвольно)  Маска объектов, которые требуется удалить  Маска объектов, которые требуется оставить  На выход:  Отретушированное видео без «ненужных» объектов 30M. Granados, et. al., “Background Inpainting for Videos with Dynamic Objects and a Free-Moving Camera,” in Proc. of ECCV, 2012
  • 31. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Background Inpainting Краткий обзор 31M. Granados, et. al., “Background Inpainting for Videos with Dynamic Objects and a Free-Moving Camera,” in Proc. of ECCV, 2012
  • 32. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Background Inpainting Сопоставление кадров 32M. Granados, et. al., “Background Inpainting for Videos with Dynamic Objects and a Free-Moving Camera,” in Proc. of ECCV, 2012 
  • 33. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Background Inpainting Множество преобразований 33M. Granados, et. al., “Background Inpainting for Videos with Dynamic Objects and a Free-Moving Camera,” in Proc. of ECCV, 2012 
  • 34. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  RANSAC Краткий экскурс 34  http://en.wikipedia.org/wiki/RANSAC Пример работы алгоритма для поиска прямой на плоскости
  • 35. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Background Inpainting Финальное преобразование (1) 35M. Granados, et. al., “Background Inpainting for Videos with Dynamic Objects and a Free-Moving Camera,” in Proc. of ECCV, 2012 
  • 36. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Background Inpainting Финальное преобразование (2) 36M. Granados, et. al., “Background Inpainting for Videos with Dynamic Objects and a Free-Moving Camera,” in Proc. of ECCV, 2012 Веса функционала:
  • 37. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus   Background Inpainting Заполнение областей (1) 37M. Granados, et. al., “Background Inpainting for Videos with Dynamic Objects and a Free-Moving Camera,” in Proc. of ECCV, 2012
  • 38. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Background Inpainting Заполнение областей (2) 38M. Granados, et. al., “Background Inpainting for Videos with Dynamic Objects and a Free-Moving Camera,” in Proc. of ECCV, 2012 Веса функционала:
  • 39. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Минимум находится из СЛАУ: Background Inpainting Финальная ретушь 39M. Granados, et. al., “Background Inpainting for Videos with Dynamic Objects and a Free-Moving Camera,” in Proc. of ECCV, 2012 С помощью метода Poisson Image Editing подавляются швы заполнения и различия в освещенности Функционал:
  • 40. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Background Inpainting Результаты 40M. Granados, et. al., “Background Inpainting for Videos with Dynamic Objects and a Free-Moving Camera,” in Proc. of ECCV, 2012
  • 41. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Background Inpainting Выводы  Достоинства:  Качественные результаты  Стабильность во времени  Применим для нескалиброванной камеры  Недостатки:  Восстанавливает статичный фон  Требуется качественная разметка данных 41
  • 42. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Содержание  Введение  Coherent Occlusion Generation  Background Inpainting  Gradient Domain Video Editing  Заключение 42
  • 43. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Gradient Domain Editing Poisson Image Editing Задача ретуши изображения: 43G. Facciolo, et. al., “Temporally Consistent Gradient Domain Video Editing,” in Proc. of EMM CVPR, 2011 Решение ищется в виде вариационной задачи для уравнения Пуассона с граничными условиями Дирихле
  • 44. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Poisson Image Editing Результат 44 Исходные изображения Заполнение Результат P. Perez, M. Gangnet, and A. Blake, “Poisson image editing,” ACM SIGGRAPH, 2003.
  • 45. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Gradient Domain Video Editing Переформулировка задачи для случая видео: 45G. Facciolo, et. al., “Temporally Consistent Gradient Domain Video Editing,” in Proc. of EMM CVPR, 2011 Иллюстрация пространственно- временного домена
  • 46. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus   Минимизируемый функционал: Вариационная задача Производная по направлению 46G. Facciolo, et. al., “Temporally Consistent Gradient Domain Video Editing,” in Proc. of EMM CVPR, 2011
  • 47. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus   Вариационная задача Deblurring Convective Derivative (DCD) 47G. Facciolo, et. al., “Temporally Consistent Gradient Domain Video Editing,” in Proc. of EMM CVPR, 2011 DCD
  • 48. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Вариационная задача DCD – сравнение 48G. Facciolo, et. al., “Temporally Consistent Gradient Domain Video Editing,” in Proc. of EMM CVPR, 2011
  • 49. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Gradient Domain Editing Результаты (1) 49G. Facciolo, et. al., “Temporally Consistent Gradient Domain Video Editing,” in Proc. of EMM CVPR, 2011 Source
  • 50. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Gradient Domain Editing Результаты (1) 50G. Facciolo, et. al., “Temporally Consistent Gradient Domain Video Editing,” in Proc. of EMM CVPR, 2011 Estimated Optical Flow
  • 51. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Gradient Domain Editing Результаты (1) 51G. Facciolo, et. al., “Temporally Consistent Gradient Domain Video Editing,” in Proc. of EMM CVPR, 2011 Result
  • 52. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Gradient Domain Editing Результаты (1) 52G. Facciolo, et. al., “Temporally Consistent Gradient Domain Video Editing,” in Proc. of EMM CVPR, 2011 Source
  • 53. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Gradient Domain Editing Результаты (1) 53G. Facciolo, et. al., “Temporally Consistent Gradient Domain Video Editing,” in Proc. of EMM CVPR, 2011 Mask
  • 54. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Gradient Domain Editing Результаты (1) 54G. Facciolo, et. al., “Temporally Consistent Gradient Domain Video Editing,” in Proc. of EMM CVPR, 2011 Result
  • 55. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Gradient Domain Editing Результаты (2) 55G. Facciolo, et. al., “Temporally Consistent Gradient Domain Video Editing,” in Proc. of EMM CVPR, 2011 Source
  • 56. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Gradient Domain Editing Результаты (2) 56G. Facciolo, et. al., “Temporally Consistent Gradient Domain Video Editing,” in Proc. of EMM CVPR, 2011 Mask
  • 57. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Gradient Domain Editing Результаты (2) 57G. Facciolo, et. al., “Temporally Consistent Gradient Domain Video Editing,” in Proc. of EMM CVPR, 2011 Result
  • 58. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Gradient Domain Editing Результаты (3) 58G. Facciolo, et. al., “Temporally Consistent Gradient Domain Video Editing,” in Proc. of EMM CVPR, 2011 Source
  • 59. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Gradient Domain Editing Результаты (3) 59G. Facciolo, et. al., “Temporally Consistent Gradient Domain Video Editing,” in Proc. of EMM CVPR, 2011 Mask
  • 60. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Gradient Domain Editing Результаты (3) 60G. Facciolo, et. al., “Temporally Consistent Gradient Domain Video Editing,” in Proc. of EMM CVPR, 2011 Result
  • 61. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Gradient-Domain Editing Выводы  Достоинства:  Качественные результаты  Стабильность во времени  Применим для нескалиброванной камеры  Недостатки:  Высокая вычислительная сложность  Требуется качественная оценка движения 61
  • 62. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Заключение  Рассматриваемая задача критична в задачах качественной генерации и коррекции стерео  На данный момент нет решения, качественно и напрямую решающего поставленную задачу  Наиболее интересны подходы:  Кусочно-линейное проецирование кандидатов  Обработка видео в градиентом домене 62
  • 63. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Литература 1. R. K. Gunnewiek, R.-P. M. Berretty, B. Barenbrug, and J. P. Magalhães, “Coherent spatial and temporal occlusion generation,” in Proceedings of SPIE, 2009. 2. M. Granados, K. L. Kim, J. Tompkin, J. Kautz, C. Theobalt, “Background Inpainting for Videos with Dynamic Objects and a Free-Moving Camera,” in Proceedings of ECCV, 2012, pp. 682-695. 3. B.D. Lucas, T. Kanade, “An Iterative Image Registration Technique with an Application to Stereo Vision,” in Proceeding of IJCAI, 1981, pp. 674- 679. 4. J, Shi, C. Tomasi, “Good Features to Track,” in Proceedings of IEEE CVPR, 1994, pp. 593-600. 63
  • 64. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Литература 5. H. Bay, A. Ess, T. Tuytelaars, L.J.V. Gool, “Speeded-Up Robust Features (SURF), in Proceedings of Computer Vision and Image Understanding, 2008, 346-359. 6. G. Facciolo, R. Sadek, A. Bugeau, and V. Caselles, “Temporally consistent gradient domain video editing,” in Proceedings of Energy Minimization Methods in Computer Vision and Pattern Recognition, 2011, pp. 59-73. 7. T. Brox, A. Bruhn, N. Papenberg, J. Weickert, “High Accuracy Optical Flow Estimation Based on a Theory for Warping,” in Proceedings of European Conference on Computer Vision, 2004. 64
  • 65. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Лаборатория компьютерной графики и мультимедиа Видеогруппа — это:  Выпускники в аспирантурах Англии, Франции, Швейцарии (в России в МГУ и ИПМ им. Келдыша)  Выпускниками защищены 5 диссертаций  Наиболее популярные в мире сравнения видеокодеков  Более 3 миллионов скачанных фильтров обработки видео 65