Improved 2D-to-3D video conversion by fusing optical flow analysis and scene depth learning

Herrera Conejero, José Luis; Blanco Adán, Carlos Roberto del y García Santos, Narciso (2016). Improved 2D-to-3D video conversion by fusing optical flow analysis and scene depth learning. En: "DTV-Conference: The True Vision - Capture, Transmission and Display of 3D Video (3DTV-CON)", 04/07/2016 - 06/07/2016, Hamburg, Germany. pp. 1-4. https://doi.org/10.1109/3DTV.2016.7548954.

Descripción

Título: Improved 2D-to-3D video conversion by fusing optical flow analysis and scene depth learning
Autor/es:
  • Herrera Conejero, José Luis
  • Blanco Adán, Carlos Roberto del
  • García Santos, Narciso
Tipo de Documento: Ponencia en Congreso o Jornada (Artículo)
Título del Evento: DTV-Conference: The True Vision - Capture, Transmission and Display of 3D Video (3DTV-CON)
Fechas del Evento: 04/07/2016 - 06/07/2016
Lugar del Evento: Hamburg, Germany
Título del Libro: DTV-Conference: The True Vision - Capture, Transmission and Display of 3D Video (3DTV-CON)
Fecha: 2016
Materias:
Palabras Clave Informales: 2D-to-3D conversion, depth maps, depth prior, clustering, machine learning
Escuela: E.T.S.I. Telecomunicación (UPM)
Departamento: Señales, Sistemas y Radiocomunicaciones
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

Abstract: Automatic 2D-to-3D conversion aims to reduce the existing gap between the scarce 3D content and the incremental amount of displays that can reproduce this 3D content. Here, we present an automatic 2D-to-3D conversion algorithm that extends the functionality of the most of the existing machine learning based conversion approaches to deal with moving objects in the scene, and not only with static backgrounds. Under the assumption that images with a high similarity in color have likely a similar 3D structure, the depth of a query video sequence is inferred from a color + depth training database. First, a depth estimation for the background of each image of the query video is computed adaptively by combining the depths of the most similar images to the query ones. Then, the use of optical flow enhances the depth estimation of the different moving objects in the foreground. Promising results have been obtained in a public and widely used database.

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TipoCódigoAcrónimoResponsableTítulo
Gobierno de EspañaTEC2013- 48453MR-UHDTVMinisterio de Economa y CompetitividadSin especificar

Más información

ID de Registro: 46721
Identificador DC: http://oa.upm.es/46721/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:46721
Identificador DOI: 10.1109/3DTV.2016.7548954
URL Oficial: http://ieeexplore.ieee.org/document/7548954/
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 19 Jun 2017 16:58
Ultima Modificación: 19 Jun 2017 16:58
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