Lehrstuhl für
Multimediakommunikation und Signalverarbeitung
Prof. Dr.-Ing. André Kaup

Entwurf einer adaptiven Wavelet-Zerlegung von Videosequenzen in Abhängigkeit der Änderung des Inhaltes zwischen sequentiellen Bildern

Betreuer:M.Sc. Daniela Lanz (Raum 01.178)
Hochschullehrer:Prof. Dr.-Ing. André Kaup
Datei:Info-PDF
Info:

Eine Wavelettransformation zerlegt ein Signal in einen hoch- und einen tieffrequenten Anteil und ermöglicht damit eine Analyse des Signals in mehreren Auflösungsstufen sowie eine effiziente Codierung durch die Energiekompaktierung im tieffrequenten Teilband. Besonders bei hochdimensionalen Volumendaten, wie sie beispielsweise in der Medizintechnik vorkommen, ist eine geschickte skalierbare Repräsentation von großem Vorteil.
Wenn sich bei zeitlichen Aufnahmen eine bestimmte Zeit nichts Wesentliches ändert, ist eine ungleichmäßige Skalierung vorteilhaft, die iterativ eine weitere Zerlegung durchführt, wenn aufeinander folgende Bilder ähnlich genug sind.
Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung einer adaptiven zeitlichen Zerlegung abhängig von der Qualität des Tiefpassbandes. Nach dieser adaptiven Zerlegung erhält man ein Tiefpassteilband in dem die wesentliche Information einer Sequenz zeitlich sehr fein aufgelöst ist, während Abschnitte ohne Änderungen des Inhaltes eine sehr grobe zeitliche Auflösung erhalten. Dafür wird ein Verfahren benötigt, dass nach jeder Zerlegungsstufe bewertet, ob das errechnete Tiefpassteilband als Repräsentant für die entsprechenden Frames der vorherigen Zerlegungsstufe geeignet ist. Auf Basis dieser Bewertung soll demnach eine weitere Zerlegung veranlasst bzw. verhindert werden. Anschließend soll für das neue Verfahren ein detaillierter Vergleich unterschiedlicher Kompensationsmethoden anhand des Raten-Verzerrungs-Verhaltens durchgeführt werden, um das neue Verfahren entsprechend evaluieren zu können.

Typ:Masterarbeit
Status:Angeboten