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4 results on '"Vincent Jantet"'

1. A study of depth/texture bit-rate allocation in multi-view video plus depth compression

Author

Emilie Bosc, Fabien Racapé, Vincent Jantet, Paul Riou, Muriel Pressigout, Luce Morin, Institut d'Électronique et des Technologies du numéRique (IETR), Université de Nantes (UN)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Digital image processing, modeling and communication (TEMICS), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), ANR-09-BLAN-0170,PERSEE(2009), Université de Nantes (UN)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, and Nantes Université (NU)-Université de Rennes 1 (UR1)

Subjects
HEVC, Computer science, business.industry, PSNR, Bit-rate, 020207 software engineering, 02 engineering and technology, Texture (music), Video quality, Multi-view video coding, Data type, Video compression picture types, View synthesis, Encoding (memory), [INFO.INFO-TI]Computer Science [cs]/Image Processing [eess.IV], 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, 020201 artificial intelligence & image processing, Computer vision, Artificial intelligence, Electrical and Electronic Engineering, Multiview Video Coding, H.264, Representation (mathematics), business
Abstract

International audience; Multi-view video plus depth (MVD) data offer a reliable representation of three-dimensional (3D) scenes for 3D video applications. This is a huge amount of data whose compression is an important challenge for researchers at the current time. Consisting of texture and depth video sequences, the question of the relationship between these two types of data regarding bit-rate allocation often raises. This paper questions the required ratio between texture and depth when encoding MVD data. In particular, the paper investigates the elements impacting on the best bit-rate ratio between depth and color: total bit-rate budget, input data features, encoding strategy, and assessed view.

Published
2013
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2. Object-based Layered Depth Images for improved virtual view synthesis in rate-constrained context

Author

Vincent Jantet, Luce Morin, Christine Guillemot, École normale supérieure - Cachan, antenne de Bretagne (ENS Cachan Bretagne), École normale supérieure - Cachan (ENS Cachan), Digital image processing, modeling and communication (TEMICS), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, and Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)

Subjects
Pixel, Computer science, business.industry, ComputingMethodologies_IMAGEPROCESSINGANDCOMPUTERVISION, 020206 networking & telecommunications, 02 engineering and technology, View synthesis, Rendering (computer graphics), Computer graphics (images), [INFO.INFO-TI]Computer Science [cs]/Image Processing [eess.IV], 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Discrete cosine transform, 020201 artificial intelligence & image processing, Segmentation, Computer vision, Artificial intelligence, Visual artifact, business, Transform coding
Abstract

International audience; Layered Depth Image (LDI) representations are attractive compact representations for multi-view videos. Any virtual viewpoint can be rendered from LDI by using view synthesis technique. However, rendering from classical LDI leads to annoying visual artifacts, such as cracks and disocclusions. Visual quality gets even worse after a DCT-based compression of the LDI, because of blurring effects on depth discontinuities. In this paper, we propose a novel object-based LDI representation, improving synthesized virtual views quality, in a rate-constrained context. Pixels from each LDI layer are reorganised to enhance depth continuity.

Published
2011

3. Joint Projection Filling method for occlusion handling in Depth-Image-Based Rendering

Author

Vincent Jantet, Luce Morin, Christine Guillemot, École normale supérieure - Cachan, antenne de Bretagne (ENS Cachan Bretagne), École normale supérieure - Cachan (ENS Cachan), Digital image processing, modeling and communication (TEMICS), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, and Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)

Subjects
Pixel, business.industry, Inpainting, ComputingMethodologies_IMAGEPROCESSINGANDCOMPUTERVISION, 020207 software engineering, 02 engineering and technology, Image-based modeling and rendering, Rendering (computer graphics), Depth map, [INFO.INFO-TI]Computer Science [cs]/Image Processing [eess.IV], Occlusion, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, 020201 artificial intelligence & image processing, Computer vision, Artificial intelligence, Electrical and Electronic Engineering, Image warping, business, Ghosting, Software, Mathematics, ComputingMethodologies_COMPUTERGRAPHICS
Abstract

International audience; This paper addresses the disocclusion problem which may occur when using Depth-Image-Based Rendering (DIBR) techniques in 3DTV and Free-Viewpoint TV applications. A new DIBR technique is proposed, which combines three methods: a Joint Projection Filling (JPF) method to handle disocclusions in synthesized depth maps; a backward projection to synthesize virtual views; and a full-Z depth-aided inpainting to fill in disoccluded areas in textures. The JPF method performs the pixels warping for virtual depth map synthesis while making use of an occlusion-compatible pixel ordering strategy, to detect cracks and disocclusions, and to select the pixels to be propagated in the occlusion areas filling process. The full-Z depth-aided inpainting method fills in disocclusions with textures at the correct depth, preserving the boundaries of the objects. Ghosting artifacts, which might otherwise result from pixel projections, are here avoided by introducing a confidence measure on background pixels to be used in the JPF process.

Published
2011

4. Incremental-LDI for Multi-View Coding

Author

Vincent Jantet, Luce Morin, Christine Guillemot, Digital image processing, modeling and communication (TEMICS), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Institut d'Électronique et des Technologies du numéRique (IETR), Université de Nantes (UN)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), projet collaboratif FUTURIM@GE du pôle de compétitivité Image et Réseaux, financement DGE-Région retagne, Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Université de Nantes (UN)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), and Nantes Université (NU)-Université de Rennes 1 (UR1)

Subjects
Computer science, Inpainting, ComputingMethodologies_IMAGEPROCESSINGANDCOMPUTERVISION, Layered Depth Video, Sampling artifacts, 02 engineering and technology, Rendering (computer graphics), View Interpolation, [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, Incremental algorithm, Computer vision, Image warping, Ghosting, ComputingMethodologies_COMPUTERGRAPHICS, Pixel, business.industry, Virtual Reality, [MATH.MATH-IT]Mathematics [math]/Information Theory [math.IT], [INFO.INFO-CV]Computer Science [cs]/Computer Vision and Pattern Recognition [cs.CV], 020207 software engineering, [INFO.INFO-IT]Computer Science [cs]/Information Theory [cs.IT], [INFO.INFO-TI]Computer Science [cs]/Image Processing [eess.IV], 020201 artificial intelligence & image processing, Artificial intelligence, business, [SPI.SIGNAL]Engineering Sciences [physics]/Signal and Image processing, Coding (social sciences), Video Coding, Multiview Video
Abstract

International audience; This 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.

Published
2009

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Books, media, physical & digital resources
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