Driving Assistance System with Lane Change Detection

In this study, a simple technology for a self-driving system called “driver assistance system” is developed based on embedded image identification. The system consists of a camera, a Raspberry Pi board, and OpenCV. The camera is used to capture lane images, and the image noise is overcome through color space conversion, grayscale, Otsu thresholding, binarization, erosion, and dilation. Subsequently, two horizontal lines parallel to the X-axis with a fixed range and interval are used to detect left and right lane lines. The intersection points between the left and right lane lines and the two horizontal lines can be obtained, and can be used to calculate the slopes of the left and right lanes. Finally, the slope change of the left and right lanes and the offset of the lane intersection are determined to detect the deviation. When the angle of lanes changes drastically, the driver receives a deviation warning. The results of this study suggest that the proposed algorithm is 1.96 times faster than the conventional algorithm

Encoding high dynamic range and wide color gamut imagery

In dieser Dissertation wird ein szenischer Bewegtbilddatensatz mit erweitertem Dynamikumfang (High Dynamic Range, HDR) und großem Farbumfang (Wide Color Gamut, WCG) eingeführt und es werden Modelle zur Kodierung von HDR und WCG Bildern vorgestellt. Die objektive und visuelle Evaluation neuer HDR und WCG Bildverarbeitungsalgorithmen, Kompressionsverfahren und Bildwiedergabegeräte erfordert einen Referenzdatensatz hoher Qualität. Daher wird ein neuer HDR- und WCG-Video-Datensatz mit einem Dynamikumfang von bis zu 18 fotografischen Blenden eingeführt. Er enthält inszenierte und dokumentarische Szenen. Die einzelnen Szenen sind konzipiert um eine Herausforderung für Tone Mapping Operatoren, Gamut Mapping Algorithmen, Kompressionscodecs und HDR und WCG Bildanzeigegeräte darzustellen. Die Szenen sind mit professionellem Licht, Maske und Filmausstattung aufgenommen. Um einen cinematischen Bildeindruck zu erhalten, werden digitale Filmkameras mit ‘Super-35 mm’ Sensorgröße verwendet. Der zusätzliche Informationsgehalt von HDR- und WCG-Videosignalen erfordert im Vergleich zu Signalen mit herkömmlichem Dynamikumfang eine neue und effizientere Signalkodierung. Ein Farbraum für HDR und WCG Video sollte nicht nur effizient quantisieren, sondern wegen der unterschiedlichen Monitoreigenschaften auf der Empfängerseite auch für die Dynamik- und Farbumfangsanpassung geeignet sein. Bisher wurden Methoden für die Quantisierung von HDR Luminanzsignalen vorgeschlagen. Es fehlt jedoch noch ein entsprechendes Modell für Farbdifferenzsignale. Es werden daher zwei neue Farbräume eingeführt, die sich sowohl für die effiziente Kodierung von HDR und WCG Signalen als auch für die Dynamik- und Farbumfangsanpassung eignen. Diese Farbräume werden mit existierenden HDR und WCG Farbsignalkodierungen des aktuellen Stands der Technik verglichen. Die vorgestellten Kodierungsschemata erlauben es, HDR- und WCG-Video mittels drei Farbkanälen mit 12 Bits tonaler Auflösung zu quantisieren, ohne dass Quantisierungsartefakte sichtbar werden. Während die Speicherung und Übertragung von HDR und WCG Video mit 12-Bit Farbtiefe pro Kanal angestrebt wird, unterstützen aktuell verbreitete Dateiformate, Videoschnittstellen und Kompressionscodecs oft nur niedrigere Bittiefen. Um diese existierende Infrastruktur für die HDR Videoübertragung und -speicherung nutzen zu können, wird ein neues bildinhaltsabhängiges Quantisierungsschema eingeführt. Diese Quantisierungsmethode nutzt Bildeigenschaften wie Rauschen und Textur um die benötigte tonale Auflösung für die visuell verlustlose Quantisierung zu schätzen. Die vorgestellte Methode erlaubt es HDR Video mit einer Bittiefe von 10 Bits ohne sichtbare Unterschiede zum Original zu quantisieren und kommt mit weniger Rechenkraft im Vergleich zu aktuellen HDR Bilddifferenzmetriken aus