Klassifikationsbasierte Polyphasen-Bildinterpolation

Durch die gestiegene Verbreitung von hochauflösenden und großformatigen Displays im Consumerbereich und der zur Zeit noch sehr geringen Verbreitung von hochauflösendem Eingangsmaterial sowie der Notwendigkeit, unterschiedlichste Bildformate und -qualitäten verarbeiten zu müssen, steigt der Anspruch an qualitativ hochwertigen Interpolationsverfahren. Bisher werden hauptsächlich lineare nichtadaptive Verfahren im Consumerbereich eingesetzt, da zum einen der Aufwand sehr gering ist, und zum anderen die Erzeugung von Artefakten sehr gut vermieden wird. Nichtlineare adaptive Verfahren ermöglichen zwar in vielen Fällen eine gestiegene Interpolationsqualität, tendieren jedoch zur Erzeugung von Interpolationsartefakten und benötigen zumeist einen erhöhten Realisierungsaufwand. In dieser Arbeit werden zwei inhaltsadaptive örtliche Interpolationsverfahren vorgestellt, welche durch eine einfache lokale Klassifikation jeweils Filterkoeffizienten verwenden, die für die vorliegende Bildsituation optimal sind. Das eine Verfahren benötigt für jede Interpolationsphase einen optimierten Datensatz, wohingegen das zweite Verfahren durch ein einmaliges Training optimierte Polynome für beliebige Interpolationsfaktoren beinhaltet. Zur weiteren Optimierung werden aus Bildqualitätsforderungen Nebenbedingungen abgeleitet und diese in den Trainingsprozess beider Verfahren integriert. Die vorgeschlagenen Verfahren erreichen eine sehr hohe Interpolationsgüte und sind durch die einfache Klassifikation und das Vorhalten bereits optimierter Lösungen sehr aufwandsgünstig. Abschließend wird dargestellt, wie diese Struktur auch für eine bewegungsfehleradaptive Zwischenbildinterpolation gewinnbringend eingesetzt werden kann. Mit Hilfe einer Klassifikation des Bewegungsschätzungsfehlers und des Bildinhaltes können einfache lineare Filter benutzt werden, die den Fehler kompensieren, und so selbst der Erhalt feinster Details möglich ist

Super-Resolution Algorithmen für eine leistungsfähige Videosignalverarbeitung

Heutige Endgeräte müssen durch die große Formatvielfalt und verschiedenen Zuspielquellen Eingangsmaterial mit stark variierendem Störungsgrad und unterschiedlicher Auflösung verarbeiten können. Um dem Betrachter für all diese Quellen eine möglichst gute Bildqualität zu liefern, wird eine hochwertige, an das Bildmaterial gut anpassbare Videosignalverarbeitung benötigt. Sehr vielversprechend für diese Aufgabe sind iterative Rekonstruktionsalgorithmen, die bereits in anderen Bereichen wie dem maschinellen Sehen erfolgreich eingesetzt werden. Diese Algorithmen zeichnen sich durch eine zur Laufzeit ausgeführte Optimierung der Bildqualität unter der Verwendung von Bildmodellen aus. Jedoch sind diese Verfahren bisher in ihrer Anwendung begrenzt, da für eine Verarbeitung ohne Seiteneffekte die internen Modelle erfüllt sein müssen und durch den meist hohen Speicher- und Rechenaufwand relativ hohe Hardwarekosten entstehen. In der vorliegenden Arbeit wird die Eignung dieser Verfahren für eine leistungsfähige Videosignalverarbeitung untersucht. Basierend auf den dort geltenden Anforderungen wird ein Entwurfskonzept für iterative Algorithmen erarbeitet, das die oben genannten Nachteile weitestgehend vermeidet sowie starke Verbesserungen der Algorithmen selbst ermöglicht. Dieses Konzept erlaubt die Beschreibung der Algorithmen als rekursive Filter, was zu einer Speicher- und Rechenaufwandsreduktion und darüber hinaus zu einer anschaulichen Interpretation führt. Die (interne) Verwendung einer Merkmalsanalyse und die Verbesserung einzelner Bausteine in den Algorithmen ermöglicht weiterhin die Anpassung an reales Videomaterial. Schwerpunkt der Untersuchungen bildet die Auflösungserhöhung durch Super-Resolution, welche ein aktuelles Forschungsthema darstellt und inzwischen auch in ersten Endgeräten eingesetzt wird. Mit Hilfe des Entwicklungskonzepts wurden zwei Algorithmen entwickelt, wobei der eine sehr aufwandgünstig ist und der andere auf die bestmögliche Qualität abzielt, dafür allerdings aufwändiger ist. Damit stehen je nach verfügbaren Ressourcen zwei Verfahren bereit, die durch eine Anpassung der internen Parameter bezüglich des Aufwandes noch gut skaliert werden können. Darüber hinaus wird gezeigt, wie die so entstandenen Algorithmen mit einer bildinhaltsabhängigen Signalverarbeitung kombiniert werden können, um die Flexibilität und ihr Einsatzgebiet weiter zu erhöhen. Als Erweiterung lässt sich daraus dann eine bildqualitätsgesteuerte Verarbeitung realisieren. Den Abschluss bildet eine Bewertung der Verfahren in Bezug auf die erreichbare Bildqualität unter objektiven und subjektiven Gesichtspunkten, welche einen Rückschluss auf ihre Einsatzmöglichkeiten erlauben