Ziel dieser Arbeit ist, eine Entscheidungshilfe dafür zu schaffen, ob es schon Sinn macht, auf PC-Ebene Programme zur deutlichen Qualitätsverbesserung von älteren Videoaufnahmen zu erstellen und zu vermarkten. Die rasante Entwicklung in der Computer- und Unterhaltungselektronikindustrie in den vergangenen 10 Jahren hat den Markt der visuellen Medien revolutioniert. Die Einführung des digitalen Videos über das Medium DVD, steigende Qualität bei DV-Camcordern und digitalen Fotoapparaten, sinkende Preise und die Möglichkeit, auf DVD-Rs seine eigenen Videos Platz sparend, günstig sowie dauerhaft zu speichern und zu vervielfältigen, haben die Videoaufnahme- undbearbeitungstechnik qualitativ auf ein Niveau gehoben, das vorher ausschließlich Profis vorbehalten war. Nicht zuletzt die Herstellung von Handys mit integrierter Videokamerafunktion und die Aussicht auf baldige Inbetriebnahme des dafür im Aufbau befindlichen UMTS-Netzes hat dem bis vor kurzem nur von einer Minderheit aktiv und gestaltend genutzten Videobereich den Weg zum Massenmarkt geöffnet.
Einen entscheidenden Anteil an diesem Erfolg hat der weltweite Siegeszug des PCs in den 90er Jahren. Digitale Bildbearbeitung ist zwar schon seit einigen Jahren am PC möglich. Die digitale Videobearbeitung ist aber erst seit kurzem erschwinglich geworden, läuft jetzt halbwegs stabil, in zumutbarer Rechengeschwindigkeit und aufgrund der meist rein digitalen Verarbeitung in der Regel mit sehr guter Qualität.
Das enorme Potential des digitalen Videomarktes bestätigt auch die im Vergleich zur Einführung des analogen Videoaufnahmesystems (VHS, Betamax, Vi-deo2000) extrem schnelle Verbreitung von DVD-Playern (siehe Darstellung 1). 1 Auf die Nachfrage nach DVD-Playern folgt die Nachfrage nach digitalem Videomaterial. Aufgrund der - im Idealfall - hervorragenden Bild- und Toneigenschaften, des Bonusmaterials, der Mehrsprachigkeit und nicht zuletzt der guten Haltbarkeit und der einfachen Handhabung bietet die DVD ein deutliches Mehr gegenüber analogen Videokassetten. Dass der Konsument darauf gewartet hat, zeigt sich - trotz Wirtschaftsflaute und eines gegenüber VHS-Kassetten häufig um 30 - 50% höheren Preises - auch im Absatz.
Inhaltsverzeichnis
- 1. Einleitung
- 2. Grundlagen
- 2.1. Notation der Bildtransformationen
- 2.2. Begriffsklärungen
- 2.2.1. Motion Estimation
- 2.2.2. True Motion Estimation
- 2.2.3. Motion Detection
- 2.2.4. Motion Tracking
- 2.2.5. Motion Trajectory
- 2.2.6. Motion-Adaptive Filter
- 2.2.7. Motion-Compensated Filter
- 2.2.8. Field, Frame
- 2.2.9. Field Dominance
- 2.2.10. De-interlaced, Interlaced
- 2.2.11. De-Interlacing
- 2.2.12. Videobeiträge
- 2.3. Das analoge Videosignal
- 2.4. Farbraum
- 2.5. Bewertung der bearbeiteten Bilder
- 2.5.1. Objektives Verfahren
- 2.5.2. Subjektives Verfahren
- 3. Entfernen des Zeilensprunges („De-Interlacing“)
- 3.1. Problem: Video- und Fernsehsignale als Quellmaterial
- 3.2. Entwurf eines Algorithmus zum De-Interlacing
- 3.3. Unterscheidung nach Luminanz- und Chrominanz-Komponenten
- 3.4. Konkrete Algorithmen zum De-Interlacing des Luminanzsignals
- 3.4.1. Räumliche Filter
- 3.4.1.1. Zeilenwiederholung („Line Repeat“)
- 3.4.1.2. Zeilendurchschnitt („Line Average“)
- 3.4.1.3. Zeileninterpolation („Line Interpolation“)
- 3.4.1.3.1. Exkurs: Interpolation und perfekte Rekonstruktion
- 3.4.1.3.2. Die implementierten Interpolationsfunktionen
- 3.4.1.3.2.1. Linear: Dreieck („Triangle“)
- 3.4.1.3.2.2. Kubisch: Hermite
- 3.4.1.3.2.3. Kubisch: Catmull-Rom
- 3.4.1.3.2.4. Kubisch: Mitchell-Netravali
- 3.4.1.3.3. Zusammenfassung und Qualitätsvergleich
- 3.4.1.3.4. Schnellere Interpolation über Look-up-Tables
- 3.4.2. Der zeitliche Filter („Field Repeat“)
- 3.4.3. Zeitlich-räumliche Filter
- 3.4.3.1. Halbbild-Durchschnitt („Field Average“)
- 3.4.3.2. Vertikal-zeitlicher Median
- 3.4.3.3. Vertikal-zeitlicher Filter
- 3.4.3.4. Kantenbasierter Zeilendurchschnitt
- 3.4.3.4.1. Grundform des ELA nach Doyle
- 3.4.3.4.2. ELA mit vertikaler Median-Filterung
- 3.4.3.4.3. ELA mit Hoch- / Tiefpass-Signaltrennung
- 3.4.3.4.4. Adaptiver ELA mit Behandlung horizontaler Kanten
- 3.4.3.4.4.1. Kantendetektion
- 3.4.3.4.4.2. Berechnung des Kantenwertes
- 3.4.3.5. Adaptiver gewichteter Median
- 3.4.3.5.1. Gewichteter Median
- 3.4.3.5.2. Bewegungserkennung
- 3.4.3.6. Vergleich der Filter
- 3.4.3.7. Rekursive Filter
- 3.4.3.7.1. Bewegungsadaptiver Algorithmus nach Roberts
- 3.4.3.7.2. Weitgehend verwandte Algorithmen
- 3.4.3.7.2. Entfernen des Zeilensprunges mittels Fuzzy-Logic
- 3.5. De-Interlacing der Chrominanz-Komponenten
- 3.6. Bewegungskompensiertes De-Interlacing
- 3.7. Andere nicht implementierte Algorithmen
- 3.7.1. Probleme von Filtern mit Bewegungsvektoren
- 3.7.2. Algorithmen
- 3.7.2.1. Bewegungskompensierte Halbbild-Wiederholung
- 3.7.2.2. Bewegungskompensierter vertikal-zeitlicher Median
- 3.7.2.3. Bewegungskompensierter vertikal-zeitlicher Filter
- 3.7.2.4. Der zeitrekursive Filter
- 3.7.2.4.1. Adaptiv-rekursiver Filter
- 3.7.2.4.2.1. Mischverhältnis für die existente Zeile: kı
- 3.7.2.4.2.2. Mischverhältnis für die fehlende Zeile: k2
- 3.7.2.5. Weitere Verfahren
- 3.7.2.5.1. Andere nicht implementierte Verfahren
- 3.7.2.5.2. Verallgemeinerung des Abtasttheorems
- 3.7.3. Vergleich der Verfahren
- 3.7.4. Bewertung dieser Vergleichsergebnisse
- 4. Bewegungsschätzung
- 4.1. Bewegungsarten
- 4.1.1. Globale Bewegung
- 4.1.2. Blockbasierte Bewegung
- 4.1.3. Pixelbasierte Bewegung
- 4.1.4. Objektbasierte Bewegung
- 4.2. Visualisierung der Bewegungsvektoren
- 4.2.1. Pfeilverfahren
- 4.2.2. Färbungsverfahren
- 4.2.3. Anzeige eines konkreten Bewegungsvektors
- 4.3. Notation der Bewegungsschätzung
- 4.4. Algorithmen zur lokalen Bewegungsschätzung
- 4.4.1. „3D-Recursive Search Block Matching with Y-Predictor“
- 4.4.1.1. Block-Matching in 3D-RS
- 4.4.1.1.1. Verfahren zur Berechnung der Abweichung
- 4.4.1.1.2. Grundprobleme der Bewegungsschätzung
- 4.4.1.1.2.1. Rechenaufwand
- 4.4.1.1.2.2. Rotationen und Skalierung
- 4.4.1.1.2.3. Helligkeitsschwankungen und Rauschen
- 4.4.1.1.2.4. Genauigkeit an Objektgrenzen im Verhältnis zur Blockgröße
- 4.4.1.1.2.5. Sehr kleine Objekte
- 4.4.1.1.2.6. True Motion Estimation
- 4.4.1.1.2.7. Szenenwechsel
- 4.4.1.1.2.8. Hohe Objektgeschwindigkeiten
- 4.4.1.1.2.9. Periodische Strukturen im Bild
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die Diplomarbeit befasst sich mit der Entwicklung eines softwarebasierten Bewegungskompensierten Filters für die Verbesserung der Qualität von Videodateien, die im Zeilensprungverfahren aufgenommen wurden. Das Ziel der Arbeit ist es, eine effiziente und effektive Methode zu entwickeln, um das Problem des Zeilensprunges zu beheben und gleichzeitig die Bildqualität zu verbessern.
- Entfernung des Zeilensprunges („De-Interlacing“) und verschiedene dafür geeignete Algorithmen
- Bewegungsschätzung, wichtige Algorithmen und deren Anwendung
- Bewegungskompensierte Filter, insbesondere die Implementierung eines solchen Filters
- Bewertung der entwickelten Filter und ihrer Auswirkungen auf die Bildqualität
- Die Implementierung eines benutzerfreundlichen Tools für die Anwendung des entwickelten Filters
Zusammenfassung der Kapitel
Das erste Kapitel führt in die Thematik der Diplomarbeit ein und erläutert die Problematik des Zeilensprungverfahrens in Videodateien. Kapitel zwei stellt wichtige Grundlagen der Bildverarbeitung und Videotechnik vor, darunter Notation der Bildtransformationen, Begriffsklärungen zu verschiedenen Bewegungseigenschaften und das analoge Videosignal.
Kapitel drei widmet sich dem Entfernen des Zeilensprunges, dem sogenannten De-Interlacing. Hier werden verschiedene Algorithmen vorgestellt und analysiert, darunter räumliche Filter, zeitliche Filter, zeitlich-räumliche Filter und rekursive Filter. Die jeweiligen Stärken und Schwächen der Algorithmen werden diskutiert und verglichen.
Kapitel vier behandelt das Thema Bewegungsschätzung, welches für die Entwicklung eines Bewegungskompensierten Filters essentiell ist. Es werden verschiedene Bewegungsarten, Visualisierungsmöglichkeiten und Algorithmen zur lokalen Bewegungsschätzung behandelt.
Schlüsselwörter
Zeilensprungverfahren, De-Interlacing, Bewegungsschätzung, Bewegungskompensierter Filter, Bildqualität, Videodateien, Filteralgorithmen, Bildverarbeitung, Videotechnik.
- Quote paper
- Jan Angermüller (Author), 2003, Entwurf eines softwarebasierten bewegungskompensierten Filters zur Qualitätsverbesserung von im Zeilensprungverfahren aufgenommenen Videodateien, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/35392
