Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2017. / Submitted by Raquel Almeida (raquel.df13@gmail.com) on 2017-11-21T19:10:40Z No. of bitstreams: 1 2017_DaniloAmaralRibeiro.pdf: 7488946 bytes, checksum: 08f8dcf4395334645d8a78d67d6eace9 (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2018-05-23T12:23:44Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_DaniloAmaralRibeiro.pdf: 7488946 bytes, checksum: 08f8dcf4395334645d8a78d67d6eace9 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-23T12:23:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017_DaniloAmaralRibeiro.pdf: 7488946 bytes, checksum: 08f8dcf4395334645d8a78d67d6eace9 (MD5) Previous issue date: 2018-05-23 / Vídeo de ponto de vista livre (FVV - do inglês Free Viewpoint Video) permite diferentes opções de pontos de vista de uma mesma cena tri-dimensional (3D). Esse tipo de sistema normalmente possui um custo elevado devido aos equipamentos que devem ser utilizados para captura dos vários pontos de vista. Além disso, para realmente obter um sistema de FVV é necessário sintetizar vistas virtuais baseadas em imagens de referência fornecidas pelo sistema. Essa síntese corresponde a um ponto de vista que não é fornecido, mas que pode ser criado através de relações dos pixels originais. Um exemplo prático consiste em um observador que assiste a cena 3D e as imagens são sintetizadas com base na posição da cabeça do observador, que pode ocorrer em várias direções. Artigos da área retratam principalmente movimentos horizontais em relação a cena sendo que poucos levam em consideração movimentos de aproximação e distanciamento. Independente do deslocamento realizado a vista sintetizada apresenta buracos de pixels sintetizados que não possuem referência na imagem original, isso gera os erros de desoclusão e buracos de expansão. Este trabalho é um dos poucos na literatura que visa implementar esse processo de síntese de vista, preenchendo os buracos de expansão gerados com técnicas de inpainting. Para isso foi utilizando a técnica de representação esparsa com o treinamento de dicionários com regras nãoparamétricas bayesianas. Para avaliar os resultados alcançados foram utilizados métricas objetivas de comparação de imagem. Os resultados indicam um ganho de até 6.19 dB comparado com método de inpainting usado no software referência VSRS+. / Free Viewpoint Video (FVV) allows various observational points of the same threedimensional (3D) scene. A FVV system is usually very expensive due to the equipment that must be used to capture the different view-points. Moreover, in order to achieve real FVV it is required to synthesize a virtual view based on the the acquire images. This synthesis corresponds to a view-point that is not provided, but can be created by spatial relations of the original pixels. A practical example would be that of an observer watching a 3D scene, where the synthesized images are based on the position of the viewer's head, which can occur from several angles. Several articles of the area mainly portray horizontal movements in relation to the acquired signals, only a few consider movements of approximation and distance. Regardless of the displacement performed, the synthesized view has holes, which are synthesized pixels that do not have reference in the original image, this generates the disocclusion errors and expansion holes. This work is one of the few in the literature that aims to implement the synthesis process by filling the expansion holes generated with inpainting techniques. Specifically, we will be using sparse representation with the training of dictionaries with Bayesian nonparametric rules to perform the inpainting process. In order to evaluate the achieved results objective metrics, such as PSNR, were used. Our results yield a gain of up to 6.19 dB compared to the inpainting method used in the reference software VSRS+

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2016. / Submitted by Fernanda Percia França (fernandafranca@bce.unb.br) on 2016-09-19T20:08:47Z No. of bitstreams: 1 2016_EnnioWillianLimaSilva.pdf: 204214123 bytes, checksum: feab0c27461620dfbb6d622fbe4abd70 (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana(raquelviana@bce.unb.br) on 2016-10-22T18:48:06Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2016_EnnioWillianLimaSilva.pdf: 204214123 bytes, checksum: feab0c27461620dfbb6d622fbe4abd70 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-22T18:48:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2016_EnnioWillianLimaSilva.pdf: 204214123 bytes, checksum: feab0c27461620dfbb6d622fbe4abd70 (MD5) / A evolução dos sistemas e tecnologias de vídeo 3D nos últimos anos é uma consequência do empenho das produtoras de conteúdos multimídia no intuito de proporcionar a imersão 3D ao usuário. A disponibilidade dos conteúdos 3D estão voltadas para os mais variados tipos de tecnologias como dispositivos móveis (celulares e tablets), computadores pessoais, televisões, entre outras, o que aumenta ainda mais o número de usuários alcançados. Este fato, fez da televisão 3D (3DTV - 3D Television) e a televisão de ponto de vista livre (FVT - Free ViewPoint Television) tópicos relevantes em pesquisas relacionadas ao 3D. O uso das abordagens vídeo+profundidade e multivista+profundidade fornece uma forma otimizada de transmissão do conteúdo nestas aplicações. A síntese de vista se faz um processo necessário para utilização destes formatos, sendo a renderização baseada em imagem de profundidade (DIBR - Depth-Image-Based Rendering) um dos métodos fundamentais para este processo. A DIBR produz vistas virtuais que possuem buracos também chamados desoclusões. O preenchimento destes buracos de maneira visualmente plausível é imprescindível para minimizar a degradação da qualidade dos resultados da síntese de vista. Portanto este trabalho apresenta um algoritmo de inpainting que utiliza mapa de profundidade como auxílio para preenchimento de buracos presentes nas imagens virtuais que foram geradas no processo de síntese de vista. Os resultados objetivos e subjetivos mostram que o algoritmo proposto possui melhores performances em diversas sequências de imagens testadas em relação à outros algoritmos da literatura. ______________________________________________________________________________________ ABSTRACT / The recent evolution of 3D video system technologies is a consequence of multimídia content producers efforts to provide 3D immersion to the user. The 3D contents are available to a great range of technologies such as mobile devices (mobile phones and tablets), personal computers and televisions which increases even more the number of users. This fact has turned out made 3D television (3DTV) and Free ViewPoint Television (FTV) a promising topic regarding researches in 3D technologies. The use of video+depth and multiview+depth approaches provides an optimized way of streaming 3D content on these applications. The view synthesis is a required procedure when using the aforementioned approaches, being the depth-image-based rendering (DIBR)a fundamental method in this context. The DIBR produces virtual views that have holes, which are also called disocclusion. Filling these holes in a visually plausible way is essential to minimise the degradation of quality of the view synthesis results. Therefore, this work presents an inpainting algorithm that uses depth maps as aid for filling the holes present in virtual images, which are generated by the view synthesis process. Objective and subjective results show that the proposed algorithm has better performance in various image sequences in comparison to other state-of-art algorithms.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2017. / Submitted by Raquel Almeida (raquel.df13@gmail.com) on 2017-08-11T17:54:07Z No. of bitstreams: 1 2017_GizeleFernandaAbdonJúlio.pdf: 8246830 bytes, checksum: 08a772c1a262f57b66e4c717dccfd722 (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2017-09-26T16:34:31Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_GizeleFernandaAbdonJúlio.pdf: 8246830 bytes, checksum: 08a772c1a262f57b66e4c717dccfd722 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-09-26T16:34:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017_GizeleFernandaAbdonJúlio.pdf: 8246830 bytes, checksum: 08a772c1a262f57b66e4c717dccfd722 (MD5) Previous issue date: 2017-09-26 / Sistemas de múltiplas vistas são amplamente empregados na criação de vídeos 3D e de aplicações de ponto de vista livre. As múltiplas vistas, contendo vídeos de textura (cor) e profundidade, devem ser eficientemente comprimidas para serem transmitidas ao cliente e podem servir para síntese de vistas no receptor. Nesse contexto, a proposta deste trabalho é desenvolver um pré-processamento baseado no modelo de Distorção de Profundidade Admissível (ADD) que atue sobre os mapas de profundidade antes da codificação destes. Esse trabalho explora o modelo ADD e, adicionalmente, propõe a escolha e substituição dos valores de profundidade para aumentar a compressão dos mesmos de acordo com a distribuição dos blocos (coding units) empregados por codificadores padrões. Este pré-processamento tem como intuito a diminuição da carga de transmissão sem gerar perdas de qualidade na síntese da vista. Os histogramas dos mapas de profundidade após o pré-processamento são modificados, pois a alteração dos valores de profundidade dependerá da localização dos blocos. Os resultados mostram que é possível alcançar ganhos de compressão de até 13.9% usando o método da Mínima Variância no Bloco-ADD (ADD-MVB) sem a introdução de perdas por distorção e preservando a qualidade das imagens sintetizadas. / Multiview systems are widely used to create 3D video as well as in FreeViewpoint Video applications. The multiple views, consisting of texture images and depth maps, must be efficiently compressed and trasmitted to clients where they may be used towards the synthesis of virtual views. In this context, the Allowable Depth Distorion (ADD) has been used in a preprocessing step prior to depth coding. This work explores ADD and, additionally, the choice of depth value to increase compression for transmission in accordance to the distribution of blocks (e.g., coding units) commonly employed by standardized coders without generating synthesis quality losses. Their histograms will be modified depending on the location and where the pixel belongs in the image. Experimental results show that our proposal can achieve compression gains of up to 13.9% applying the minimum variance method within a block, without introducing losses in terms of distortion and preserving synthesized image quality.