Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

Deringing Cartoons

1,636 views

Published on

Published in: Technology
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

Deringing Cartoons

  1. 1. Deringing Cartoons Моисейцев Алексей Video Group CS MSU Graphics & Media Lab 1
  2. 2. Only for Maxus  Содержание  Эффект Гиббса и причины возникновения  Алгоритмы дерингинга  Simple Adaptive Filter  Fuzzy Post-Filtering  Bilateral Filter  Linear Post-Filtering  Библиотека Артефактов  Результаты 2 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
  3. 3. Only for Понятие Ringing`а Maxus  Причины В алгоритмах сжатия, основанных на DCT, в результате квантования происходит потеря информации. При квантовании низкочастотных коэффициентов появляется эффект блочности, а при квантовании высокочастотных – эффект Гиббса (ringing) 3 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
  4. 4. Only for Понятие Ringing`а Maxus  Примеры 4 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
  5. 5. Only for Maxus  Зачем?  Современные кодеки ориентированы на сжатие фотореалистичного видео  Существует большое количество анимированного видео, сжатого такими кодеками 5 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
  6. 6. Only for Понятие Ringing`а Maxus  Возможные стратегии дерингинга  Фильтрация  Синтез  Векторизация  Дополнительная информация 6 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
  7. 7. Only for Maxus  Содержание  Эффект Гиббса и причины возникновения  Алгоритмы дерингинга  Simple Adaptive Filter  Fuzzy Post-Filtering  Bilateral Filter  Linear Post-Filtering  Библиотека Артефактов  Результаты 7 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
  8. 8. Only for Simple Adaptive Filter Maxus  Описание алгоритма  Яркость каждого пикселя сравнивается с соседними  Если различие не превышает некий порог, происходит усреднение цвета Reduction of Ringing Noise in Transform Image Coding Using a Simple 8 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) Adaptive Filter, André Kaup, Siemens Corporat Technology
  9. 9. Only for Simple Adaptive Filter Maxus  Реализация 9 9 g 5  (g 5    i g i ) /(     i ) ~ i 1 i 1 i 5 i 5 1, if g 5  g i  S i   0, else  δ – Весовая функция  λ – Сила фильтрации  S – Порог Reduction of Ringing Noise in Transform Image Coding Using a Simple 9 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) Adaptive Filter, André Kaup, Siemens Corporat Technology
  10. 10. Only for Simple Adaptive Filter Maxus  Пример работы 10 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
  11. 11. Only for Simple Adaptive Filter Maxus  Пример работы 11 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
  12. 12. Only for Simple Adaptive Filter Maxus  Пример работы 12 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
  13. 13. Only for Maxus  Simple Adaptive Filter  Достоинства  Высокая скорость работы  Недостатки  Не может полностью удалить артефакты  Не учитывает характер области фильтрации Reduction of Ringing Noise in Transform Image Coding Using a Simple 13 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) Adaptive Filter, André Kaup, Siemens Corporat Technology
  14. 14. Only for Maxus  Содержание  Эффект Гиббса и причины возникновения  Алгоритмы дерингинга  Simple Adaptive Filter  Fuzzy Post-Filtering  Bilateral Filter  Linear Post-Filtering  Библиотека Артефактов  Результаты 14 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
  15. 15. Only for Fuzzy Post Filtering Maxus  Схема алгоритма 15 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
  16. 16. Only for Fuzzy Post-Filtering Maxus  Классификация блоков  Для каждого пикселя определяется его класс  flat if  2 (x , y )  flatThreshold  pixel (x , y )   edge if  2 (x , y )  edgeThresh old texture else  где  2 (x , y ) - дисперсия пикселя с центром в (x,y) Coding Artifact Reduction Using Edge Map Guided Adaptive and Fuzzy Filter 16 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) Hao-Song Kong, Yao Nie, Anthony Vetro, Huifang Sun, Kenneth E. Barner, TR-2004-056, 2004
  17. 17. Only for Fuzzy Post-Filtering Maxus  Классификация блоков 17 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
  18. 18. Only for Fuzzy Post Filtering Maxus  Фильтрация блоков  Класс блока определяется как максимальный класс принадлежащего ему пикселя (flat < texture < edge)  Фильтруются только flat- и edge-блоки  Фильтрация flat-блоков необходима для удаления шумов на сплошных участках  Фильтрация edge-блоков исправляет ошибки квантования Coding Artifact Reduction Using Edge Map Guided Adaptive and Fuzzy Filter 18 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) Hao-Song Kong, Yao Nie, Anthony Vetro, Huifang Sun, Kenneth E. Barner, TR-2004-056, 2004
  19. 19. Only for Fuzzy Post Filtering Maxus  Фильтрация  Используется фильтр 5х5 ~   j 1 x j  (x c , x j ) N xc  j 1  (x c , x j ) N  ( a b ) 2 / 2 2  (a , b )  e  2  сила фильтра, зависит от типа блока ~ x c  новое значение пикселя Coding Artifact Reduction Using Edge Map Guided Adaptive and Fuzzy Filter 19 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) Hao-Song Kong, Yao Nie, Anthony Vetro, Huifang Sun, Kenneth E. Barner, TR-2004-056, 2004
  20. 20. Only for Fuzzy Post Filtering Maxus  Пример работы 20 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
  21. 21. Only for Fuzzy Post Filtering Maxus  Пример работы 21 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
  22. 22. Only for Fuzzy Post Filtering Maxus  Пример работы 22 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
  23. 23. Only for Maxus  Fuzzy Post Filtering  Достоинства  Высокая скорость работы  Исправляет многие артефакты  Недостатки  Может размывать картину  Необходим точный подбор параметров Coding Artifact Reduction Using Edge Map Guided Adaptive and Fuzzy Filter 23 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) Hao-Song Kong, Yao Nie, Anthony Vetro, Huifang Sun, Kenneth E. Barner, TR-2004-056, 2004
  24. 24. Only for Maxus  Fuzzy Adaptive Filter  Непрерывная зависимость силы фильтрации от дисперсии блока 24 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
  25. 25. Only for Maxus  Fuzzy Adaptive Filter 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Стандартное отклонение блока 25 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
  26. 26. Only for Maxus  Fuzzy Adaptive Filter Зависимость силы фильтрации от дисперсии блока при наилучшем качестве (PSNR) 25 1500 20 Сила фильтра 1200 15 980 10 700 5 500 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Стандартное отклонение блока 26 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
  27. 27. Only for Maxus  Fuzzy Adaptive Filter Сжатое видео Обработанное видео 43 42 41 40 39 Y-PSNR 38 37 36 35 34 500 600 700 800 900 1000 1100 1200 1300 1400 1500 Bitrate, kbps 27 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
  28. 28. Only for Maxus  Fuzzy Adaptive Filter  Достоинства  Высокая скорость работы  Учитывается характер блока  Недостатки  Необходим точный подбор параметров Coding Artifact Reduction Using Edge Map Guided Adaptive and Fuzzy Filter 28 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) Hao-Song Kong, Yao Nie, Anthony Vetro, Huifang Sun, Kenneth E. Barner, TR-2004-056, 2004
  29. 29. Only for Maxus  Содержание  Эффект Гиббса и причины возникновения  Алгоритмы дерингинга  Simple Adaptive Filter  Fuzzy Post-Filtering  Bilateral Filter  Linear Post-Filtering  Библиотека Артефактов  Результаты 29 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
  30. 30. Only for Maxus  Bilateral Filter  Идея:  Использовать фильтр, аналогичный Fuzzy Post Filtering  Учитывать не только фотометрическое расстояние, но и геометрическое между пикселями Bilateral Filtering for Gray and Color Images. C. Tomasi. R. Manduchi. 30 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) Computer Science Department, Stanford Univrsity, 1998
  31. 31. Only for Maxus  Bilateral Filter  Геометрическая составляющая:     h( x)  k ( x)  1 d  f( )c( , x)d , k d ( x)    c( , x)d      Фотометрическая составляющая:   h( x)  k ( x)  1 r  f( ) s(f( ), f( x))d     k r ( x)    s(f( ), f( x))d   f  исходное изображение с( , x)  г еометрическое близость точек ξ и x s(f( ), f( x))  фотометрическая близость точек ξ и x Bilateral Filtering for Gray and Color Images. C. Tomasi. R. Manduchi. 31 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) Computer Science Department, Stanford Univrsity, 1998
  32. 32. Only for Maxus  Bilateral Filter   h( x)  k ( x)  1  f( )c( , x) s (f( ), f( x))d   2   x 1   2    d c( , x)  e  2  f(  )  f( x )  1 2   r s ( , x)  e   Bilateral Filtering for Gray and Color Images. C. Tomasi. R. Manduchi. 32 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) Computer Science Department, Stanford Univrsity, 1998
  33. 33. Only for Maxus  Bilateral Filter 33 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) Bilateral Filtering for Gray and Color Images. C. Tomasi. R. Manduchi.
  34. 34. Only for Maxus  Multipass Bilateral Filter Несколько проходов фильтра приводят к ”картунизации” изображения исходное изображение одна итерация пять итераций Bilateral Filtering for Gray and Color Images. C. Tomasi. R. Manduchi. 34 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) Computer Science Department, Stanford Univrsity, 1998
  35. 35. Only for Maxus  Multipass Bilateral Filter 35 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
  36. 36. Only for Multipass Bilateral Filter Maxus  Результаты Зависимость Y-SSIM от битрейта Сжатое видео Обработанное видео 1 0,99 0,98 0,97 Y-SSIM 0,96 0,95 0,94 0,93 0,92 0,91 500 700 900 1100 1300 1500 1700 Bitrate, kbps 36 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
  37. 37. Only for Multipass Bilateral Filter Maxus  Результаты Сжатое видео Обработанное видео 38,5 36,5 Y-PSNR 34,5 32,5 30,5 28,5 900 1400 1900 2400 2900 3400 Bitrate, kbps 37 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
  38. 38. Only for Multipass Bilateral Filter Maxus  Пример работы 38 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
  39. 39. Only for Multipass Bilateral Filter Maxus  Пример работы 39 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
  40. 40. Only for Multipass Bilateral Filter Maxus  Пример работы 40 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
  41. 41. Only for Multipass Bilateral Filter Maxus  Пример работы 42 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
  42. 42. Only for Maxus  Multipass Bilateral Filter  Достоинства  Хорошее качество  Недостатки  Эффект алиасинга  Закрашивает текстуры  Довольно медленный 43 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
  43. 43. Only for Maxus  Сравнение Фильтров Simple Adaptive Filter Fuzzy Adaptive Filter Multipass Bilateral Filter 44 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
  44. 44. Only for Maxus  Сравнение Фильтров Simple Adaptive Filter Fuzzy Adaptive Filter Multipass Bilateral Filter 45 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
  45. 45. Only for Maxus  Содержание  Эффект Гиббса и причины возникновения  Алгоритмы дерингинга  Simple Adaptive Filter  Fuzzy Post-Filtering  Bilateral Filter  Linear Post-Filtering  Библиотека Артефактов  Результаты 46 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
  46. 46. Only for Linear Post-Filtering Maxus  Схема алгоритма 47 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
  47. 47. Only for Linear Post-Filtering Maxus  Классификация блоков  Intra-блоки S  u 0 v 0 Fu ,v (u ,v )  (0,0) 7 7 If ( S < Threshold ) Block ← Smooth else Block ← Complex Fu,v - коэффициенты BDCT A LOW-COMPLEXITY POSTPROCESSING ALGORITHM FOR BLOCK BASED VIDEO CODING 48 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) Ravikanth Maddikonda and Tushar K. Adhikary Emuzed India Pvt. Ltd.
  48. 48. Only for Linear Post-Filtering Maxus  Классификация блоков  Inter-блоки If ( R1, R2, R3 or R4 is Complex ) C ← Complex else C ← Smooth A LOW-COMPLEXITY POSTPROCESSING ALGORITHM FOR BLOCK BASED VIDEO CODING 49 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) Ravikanth Maddikonda and Tushar K. Adhikary Emuzed India Pvt. Ltd.
  49. 49. Only for Linear Post-Filtering Maxus  Классификация блоков  Только Complex блоки подлежат фильтрации  Smooth блоки копируются без изменений A LOW-COMPLEXITY POSTPROCESSING ALGORITHM FOR BLOCK BASED VIDEO CODING 50 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) Ravikanth Maddikonda and Tushar K. Adhikary Emuzed India Pvt. Ltd.
  50. 50. Only for Maxus  Linear Post-Filtering if( |Pi+1 – Pi| >= QP ) Pi+1, Pi ← edge pixels Если найдены граничные пиксели, то они копируются без фильтрации. QP – коэффициент квантования A LOW-COMPLEXITY POSTPROCESSING ALGORITHM FOR BLOCK BASED VIDEO CODING 51 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) Ravikanth Maddikonda and Tushar K. Adhikary Emuzed India Pvt. Ltd.
  51. 51. Only for Maxus  Linear Post-Filtering if( | P1 – P2 | < (0.5QP) && P1 lies in a smooth block ) P2' = ( P0 + P1 + 2P2 ) / 4 P3' = ( P1 + P2' + 2P3 ) / 4 1 1 1 2 0 0 P4' = ( P2' + P3' + 2P4 ) / 4 4 else P3' = ( P2 + 2P3 + P4 ) / 4 1 1 2 1 P4' = ( P3' + 2P4 + P5 ) / 4 4 A LOW-COMPLEXITY POSTPROCESSING ALGORITHM FOR BLOCK BASED VIDEO CODING 52 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) Ravikanth Maddikonda and Tushar K. Adhikary Emuzed India Pvt. Ltd.
  52. 52. Only for Maxus  Linear Post-Filtering 53 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
  53. 53. Only for Maxus  Linear Post-Filtering  Если не найдено ни одного граничного пикселя d = ( P1 – P2 ) if ( | d | < 2QP ) P1' = P1 – d/4 P2' = P2 + d/4 A LOW-COMPLEXITY POSTPROCESSING ALGORITHM FOR BLOCK BASED VIDEO CODING 54 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) Ravikanth Maddikonda and Tushar K. Adhikary Emuzed India Pvt. Ltd.
  54. 54. Only for Maxus  Linear Post-Filtering 55 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
  55. 55. Only for Linear Post-Filtering Maxus  Пример 56 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
  56. 56. Only for Maxus  Linear Post-Filtering  Достоинства  Очень высокая скорость работы  Недостатки  Требуется дополнительная информация  ME  Коэффициенты BDCT  Коэффициент квантования  Низкое качество A LOW-COMPLEXITY POSTPROCESSING ALGORITHM FOR BLOCK BASED VIDEO CODING 57 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) Ravikanth Maddikonda and Tushar K. Adhikary Emuzed India Pvt. Ltd.
  57. 57. Only for Maxus  Содержание  Эффект Гиббса и причины возникновения  Алгоритмы дерингинга  Simple Adaptive Filter  Fuzzy Post-Filtering  Bilateral Filter  Linear Post-Filtering  Библиотека Артефактов  Результаты 58 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
  58. 58. Only for Библиотека артефактов Maxus  Идея алгоритма Image Analogies, Aaron Hertzmann, Charles E. Jacobs, Nuria Oliver, Brian Curless, David H. Salesin, 59 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) New York University, Microsoft Research, University of Washington, 2001
  59. 59. Only for Библиотека артефактов Maxus  Схема алгоритма Deringing Cartoons by Image Analogies, GUANGYU WANG, TIEN-TSIN WONG, PHENG-ANN HENG, 60 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) ACM Transactions on Graphics, Vol. 25, No. 4, October 2006
  60. 60. Only for Maxus  Библиотека артефактов Построение обучающей последовательности В алгоритме строится некий набор изображений, к которому применяется DCT и квантование. Запоминаются пары исходный сжатый блок пиксель Deringing Cartoons by Image Analogies, GUANGYU WANG, TIEN-TSIN WONG, PHENG-ANN HENG, 61 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) ACM Transactions on Graphics, Vol. 25, No. 4, October 2006
  61. 61. Only for Maxus  Библиотека артефактов Исходное изображение Сжатое изображение Deringing Cartoons by Image Analogies, GUANGYU WANG, TIEN-TSIN WONG, PHENG-ANN HENG, 62 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) ACM Transactions on Graphics, Vol. 25, No. 4, October 2006
  62. 62. Only for Maxus  Библиотека артефактов Исходный блок Сжатый блок Original artifact vector pixel Deringing Cartoons by Image Analogies, GUANGYU WANG, TIEN-TSIN WONG, PHENG-ANN HENG, 63 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) ACM Transactions on Graphics, Vol. 25, No. 4, October 2006
  63. 63. Only for Библиотека артефактов Maxus  Определение границ  Sobel operators  f f  grad f   ,   x y    f [ x, y ]  S x [ x, y ] x -1 0 1 1 2 1 -2 0 2 0 0 0 -1 0 1 -1 -2 -1 2  f   f  2 grad f         64 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)  x   y 
  64. 64. Only for Библиотека артефактов Maxus  Определение границ  Поиск блоков 8x8, содержащих границы. Дерингинг будет производится только внутри этих блоков. Deringing Cartoons by Image Analogies, GUANGYU WANG, TIEN-TSIN WONG, PHENG-ANN HENG, 65 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) ACM Transactions on Graphics, Vol. 25, No. 4, October 2006
  65. 65. Only for Библиотека артефактов Maxus  Алгоритм Для каждого пикселя внутри блока: 1. Выбирается область 5x5 2. Делается запрос в библиотеку артефактов 3. Полученный исходный пиксель записывается в обработанное изображение запрос Deringing Cartoons by Image Analogies, GUANGYU WANG, TIEN-TSIN WONG, PHENG-ANN HENG, 66 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) ACM Transactions on Graphics, Vol. 25, No. 4, October 2006
  66. 66. Only for Библиотека артефактов Maxus  Алгоритм  Для сравнения двух артефакт-векторов используется метрика De ( wa , wb )  i G(i, j )(wa (i, j )  wb (i, j )) 2 j где G – двумерное ядро Гаусса Deringing Cartoons by Image Analogies, GUANGYU WANG, TIEN-TSIN WONG, PHENG-ANN HENG, 67 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) ACM Transactions on Graphics, Vol. 25, No. 4, October 2006
  67. 67. Only for Библиотека артефактов Maxus  Пример работы Deringing Cartoons by Image Analogies, GUANGYU WANG, TIEN-TSIN WONG, PHENG-ANN HENG, 68 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) ACM Transactions on Graphics, Vol. 25, No. 4, October 2006
  68. 68. Only for Библиотека артефактов Maxus  Заключение  Достоинства  Хорошо обрабатывает сложные случаи  Недостатки:  Крайне медленно работает  При изменении параметров сжатия необходимо повторить обучение Deringing Cartoons by Image Analogies, GUANGYU WANG, TIEN-TSIN WONG, PHENG-ANN HENG, 69 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) ACM Transactions on Graphics, Vol. 25, No. 4, October 2006
  69. 69. Only for Maxus  Содержание  Эффект Гиббса и причины возникновения  Алгоритмы дерингинга  Simple Adaptive Filter  Fuzzy Post-Filtering  Bilateral Filter  Linear Post-Filtering  Библиотека Артефактов  Результаты 70 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
  70. 70. Only for Maxus  Результаты  Реализованы методы:  Simple Adaptive Filter  Fuzzy Post Filtering  Fuzzy Adaptive Filter  Multipass Bilateral Filter  Реализован фильтр MSU Cartoon Restore 71 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
  71. 71. Only for Maxus  Список литературы  Deringing Cartoons by Image Analogies Guangyuwang, Tien-Tsinwong, and Pheng-Annheng The Chinese University of Hong Kong, 2006.  A low-complexity postprocessing algorithm for block based video coding Ravikanth Maddikonda and Tushar K. Adhikary Emuzed India Pvt. Ltd.  Coding Artifact Reduction Using Edge Map Guided Adaptive and Fuzzy Filter Hao-Song Kong, Yao Nie, Anthony Vetro, Huifang Sun, Kenneth E. Barner MITSUBISHI ELECTRIC RESEARCH LABORATORY, 2004  Reduction of Ringing Noise in Transform Image Coding Using a Simple Adaptive Filter Andre Kaup Siemens Corporate Technology, Networks and Video Communications, Munich, Germany, 1998  Bilateral Filtering for Gray and Color Images. C. Tomasi. R. Manduchi. Computer Science Department, Stanford Univrsity, 1998  MULTI-SCALE EDGE DETECTION AND IMAGE SEGMENTATION Baris Sumengen, B. S. Manjunath ECE Department, UC, Santa Barbara, USA, 2005  DERINGING AND DEBLOCKING DCT COMPRESSION ARTIFACTS WITH EFFICIENT SHIFTED TRANSFORMS Ramin Samadani, Arvind Sundararajan and Amir Said HP Labs Palo Alto, Imaging Technologies Department, 2004  Fast Adaptive Fuzzy Post-Filtering for Coding Artifacts Removal in Interlaced Video Yao Nie, Hao-Song Kong, Anthony Vetro, Kenneth Barner Mitsubishi Electric Research Laboratories, 2005 72 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
  72. 72. Only for Maxus  Дополнительная литература  Video Codec for Classical Cartoon Animations with Hardware Accelerated Playback Daniel Sykora, Jan Burianek, Jir Zara, Czech Technical University in Prague, 2005  Segmentation of Black and White Cartoons, Daniel Sykora, Jan Burianek, Jiri Zara, Czech Technical University in Prague, 2003  A Multiscale Approach to Contour Detection by Texture Supression, Giuseppe Papari, Patrizio Campisi, Nikolai Petkov, Alessandro Neri, Institute of Mathematics and Computing Science, University of Groningen, 2006  A SIMPLE SCHEME FOR CONTOUR DETECTION Gopal Datt Joshi, Jayanthi Sivaswamy Center for Visual Information Technology, IIIT Hyderabad, 2003  Multi-scale Approach to Salient Contour Extraction Gopal Datt Joshi, Jayanthi Sivaswamy Centre for Visual Information Technology, IIIT Hyderabad, 2005  A Non-Maxima Suppression Method for Edge Detection with Sub-Pixel Accuracy Frederic Devernay The French National Institute for Research in Computer Science and Control,1995  Maximum-Likelihood Parameter Estimation for Image Ringing-Artifact Removal Seungjoon Yang, Yu-Hen Hu, Truong Q. Nguyen, Damon L. Tull IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS FOR VIDEO TECHNOLOGY, VOL. 11, NO. 8,2001 73 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
  73. 73. Only for Maxus  Дополнительная литература  Simple and Effective Filter to Remove Corner Outlier Artifacts in Highly Compressed Video Jongho Kim, Donghyung Kim, and Jechang Jeong Department of Electrical and Computer Engineering, Hanyang University, 2006  Perceptually Adaptive Joint Deringing-Deblocking Filtering for Scalable Video Transmission over Wireless Networks Shuai Wan, Marta Mrak, Naeem Ramzan, Ebroul Izquierdo Multimedia and Vision Group, Queen Mary, University of London, 2006  Adaptive Vectorization of Line Drawing Images RIK D. T. JANSSEN, ALBERT M. VOSSEPOEL Delft University of Technology, Faculty of Applied Physics, Pattern Recognition Group, The Netherlands, 1995  Robust Image Contour Detection by Watershed Transformation Xiao Pei and Moncef Gabbouj Signal Processing Laboratory, Tampere University of Technology, Finland  Sparse Pixel Vectorization: An Algorithm and Its Performance Evaluation Dov Dori, Wenyin Liu Faculty of Industrial Engineering and Management, Technion, Israel Institute of Technology; Microsoft Research 1999 74 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
  74. 74. Only for Maxus  Вопросы ? 75 CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)

×