Die UNESCO hat schon früh erkannt, dass historische Filme einen wichtigen Baustein in der Erhaltung des kulturellen Erbes darstellen. Durch eine Digitalisierung können diese für die Zukunft erhalten werden, ohne dass Filme durch Materialermüdung der Filmrollen bzw. Bänder Schaden nehmen. Leider haben einige dieser historischen Aufnahmen bereits Schäden, die durch Abspielen oder Lagerung hervorgerufen wurden. Dies macht sich beispielsweise durch weiße Linien bemerkbar, die durch Beschädigungen wie Kratzer auf der Filmrolle entstanden sind. Außerdem weisen einige dieser Aufnahmen störende Helligkeitsschwankungen auf.
Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung von Algorithmen zur Erkennung und Behebung solcher Fehler in historischen Schwarzweißfilmen. Das entwickelte Programm überarbeitet digitalisierte historische Filme automatisch. Durch die in dieser Arbeit vorgestellten Algorithmen wird die Qualität verbessert, indem typische Fehler erkannt und entsprechend korrigiert werden. Dabei handelt es sich um die Erkennung und Beseitigung von horizontalen Störlinien, um die Helligkeits- und Kontrastkorrektur sowohl bei starken Helligkeitsschwankungen als auch bei überdunkelten oder überhellten Sequenzen, sowie um die Entfernung von Verwackelungen bei Kameraeinstellungen.
Die einzelnen Algorithmen werden separat vorgestellt und erläutert. Die Umsetzung in ein lauffähiges C++ Programm und die Einbindung in eine vorhandene Multimediabibliothek wird erklärt.
Schließlich wird ein Ausblick auf weitere Einsatzmöglichkeiten der Algorithmen sowie Ansatzpunkte für weitere Forschungsmöglichkeiten in diesem Gebiet gegeben.
Auf einen Blick
- Entwicklung anhand von etwa 20 Filmsequenzen mit markanten Fehlern
- Vier eigens erzeugte Sequenzen mit künstlichen Verwacklungen
- Entwicklung eines C++-Programms für die Mannheimer MoCA-Bibliothek
- 15 Quellen im Literaturverzeichnis
- 13 Abbildungen
Inhaltsverzeichnis
ZUSAMMENFASSUNG
1. EINFÜHRUNG
2. HELLIGKEIT/ KONTRAST
2.1. Helligkeitsschwankungen
2.1.1. Erkennung von Helligkeitsschwankungen
2.1.2. Korrektur von Helligkeitsschwankungen
2.2. Überdunkelte Sequenzen
2.2.1. Erkennung zu dunkler Sequenzen
2.2.2. Änderung zu dunkler Sequenzen
2.3. Überhellte Sequenzen
2.3.1. Erkennung zu heller Sequenzen
2.3.2. Änderung zu heller Sequenzen
3. HORIZONTALE WEIßE STÖRLINIE
3.1. Erkennung der weißen Linie
3.1.1. Voruntersuchungen
3.1.2. Erkennungsprozess
3.2. Beseitigung der weißen Störlinie
4. VERWACKELTE SEQUENZEN
4.1. Erkennung von verwackelten Sequenzen
4.2. Stabilisierung von verwackelten Sequenzen
5. ERGEBNIS UND AUSBLICK
5.1. Experimentelle Ergebnisse
5.2. Zukünftige Ansatzpunkte
5.3. Ausblick
Zielsetzung und Themen
Die Studienarbeit untersucht, wie sich typische Schäden digitalisierter historischer Schwarzweißfilme automatisch erkennen und korrigieren lassen. Dazu entwickelt sie Algorithmen und integriert sie in ein C++-Programm zur Verarbeitung von Videosequenzen.
- Erkennung und Korrektur von Helligkeitsschwankungen
- Kontrastanpassung überdunkelter und überhellter Sequenzen
- Erkennung und Beseitigung horizontaler weißer Störlinien
- Erkennung und Stabilisierung verwackelter Kameraeinstellungen
- Erprobung und Weiterentwicklung der Verfahren
Auszug aus dem Buch
3.1. Erkennung der weißen Linie
Störlinien haben charakteristische Merkmale, mit deren Hilfe ein Erkennungsalgorithmus entwickelt werden kann. Die Pixel einer Linie haben oft eine wesentlich höhere bzw. niedrigere Helligkeit als die Nachbarpixel. Es handelt sich um sehr schmale, gerade Linien ohne Kurven (Diaz, Decencière und Serra, 1999). Horizontale Störlinien beginnen am linken äußeren Rand eines Frames und reichen meist bis über die Hälfte einer Zeile. Es kann eine vertikale Verschiebung einer Linie im Zeitablauf geben, die jedoch 5% vertikale Abweichung nicht überschreitet (Schallauer et al, 1999). Beispiele von Störlinien sind in Abb. 6 dargestellt.
Wie bereits in Kap. 1 erwähnt, entstehen Störlinien durch Kratzer, die beim Transport der Filmrolle im Abspielgerät entstanden sind, oder schon bei der Entwicklung des Filmes. Aufgrund deren Zustandekommens treten sie häufig über einen längeren Zeitraum auf und sind unabhängig von hard cuts oder anderen inhaltlichen Schnitten, so dass der Erkennungsprozess – im Gegensatz zu dem Verfahren in Kapitel 2 – über die gesamte zu untersuchende Sequenz stattfindet.
Problematisch bei der Erkennung einer weißen Linie sind ähnliche Objekte, die im Video vorkommen. Dabei kann es sich um Text oder um dünne helle Kanten wie in Abb. 7 handeln. Insbesondere deshalb, weil die Störlinien oft die charakteristischen sehr hellen oder sehr dunklen Pixel nur sporadisch aufweisen, und viele graue Pixel haben, die nur sehr schwer von anderen Pixel unterschieden werden können. Aus diesem Grund werden die vorgestellten Parameter, insbesondere die Helligkeitsschwellen, sehr niedrig gewählt.
Zusammenfassung der Kapitel
ZUSAMMENFASSUNG: Die Arbeit stellt Ziel, untersuchte Bildfehler und die programmtechnische Umsetzung überblicksartig vor.
1. EINFÜHRUNG: Die Einführung ordnet die digitale Erhaltung historischer Filme ein und erläutert Ursachen von Helligkeitsfehlern, Störlinien und Verwacklungen. Zudem beschreibt sie den Aufbau der Verarbeitung und die Einbindung in die MoCA-Bibliothek.
2. HELLIGKEIT/ KONTRAST: Dieses Kapitel entwickelt Verfahren zur Erkennung und Korrektur von Helligkeitsschwankungen sowie zu dunklen und zu hellen Sequenzen. Die Anpassungen erfolgen anhand von Helligkeitswerten und Schwellenwerten für einzelne Kameraeinstellungen und Bilder.
3. HORIZONTALE WEIßE STÖRLINIE: Das Kapitel beschreibt die Suche nach charakteristischen Linienpixeln und die Bestimmung betroffener Bildbereiche. Zur Beseitigung der Störungen werden Pixelwerte anhand benachbarter Bildinformationen interpoliert.
4. VERWACKELTE SEQUENZEN: Bewegungsvektoren dienen dazu, verwackelte Kameraeinstellungen zu erkennen und Einzelbilder an einem Referenzbild auszurichten. Das Kapitel erläutert außerdem den Umgang mit Bildrändern, die durch Verschiebungen entstehen.
5. ERGEBNIS UND AUSBLICK: Das abschließende Kapitel behandelt die experimentelle Erprobung und die Grenzen der Verfahren. Es diskutiert weitere Ansätze für Schwellenwerte und zusätzliche Arten von Filmschäden.
Schlüsselwörter
Historische Filme, Schwarzweißfilm, Filmdigitalisierung, digitale Filmrestaurierung, Bildverarbeitung, Helligkeitskorrektur, Kontrastkorrektur, Helligkeitsschwankungen, Störlinien, Interpolation, Bildstabilisierung, Bewegungsvektoren, MoCA, C++
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in der Studienarbeit?
Sie behandelt die algorithmische Verbesserung digitalisierter historischer Schwarzweißfilme.
Welche Themen stehen im Mittelpunkt?
Im Mittelpunkt stehen Helligkeits- und Kontrastfehler, horizontale weiße Störlinien und verwackelte Sequenzen.
Welches Ziel verfolgt die Arbeit?
Sie entwickelt Verfahren, die typische Fehler automatisch erkennen und korrigieren, um die Qualität historischer Filmaufnahmen zu verbessern.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit entwickelt und implementiert Algorithmen und erprobt sie experimentell an Videosequenzen. Für die einzelnen Fehlerarten werden Erkennungs- und Korrekturverfahren beschrieben.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil erläutert die Bildanalyse und Korrektur für Helligkeit, Kontrast, horizontale Störlinien und Verwacklungen einschließlich der verwendeten Schwellenwerte und Berechnungen.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Wichtige Begriffe sind digitale Filmrestaurierung, Bildverarbeitung, Helligkeitskorrektur, Störlinien, Interpolation und Bildstabilisierung.
Wie werden weiße Störlinien beseitigt?
Nach der Erkennung werden fehlerhafte Pixel unter Verwendung benachbarter Bildwerte interpoliert. Die Behandlung berücksichtigt den mittleren Linienbereich und angrenzende Bereiche.
Welche Rolle spielen Bewegungsvektoren bei der Stabilisierung?
Sie beschreiben Bewegungen zwischen aufeinanderfolgenden Einzelbildern und dienen sowohl der Erkennung von Verwacklungen als auch der Ausrichtung an einem Referenzbild.
Welche Filmsequenzen wurden für die Entwicklung verwendet?
Für die Entwicklung wurden etwa 20 Sequenzen mit markanten Fehlern verwendet. Die getesteten Videos bestanden hauptsächlich aus digitalisierten historischen Schwarzweißfilmen des ECHO-Projekts.
- Citation du texte
- Manuel Knaus (Auteur), 2005, Entwicklung von Algorithmen zur Verbesserung der Qualität von historischen Filmen, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/44901
