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

Optimierung von 1/4 Sampling Masken für die Frequenzselektive Rekonstruktion von 3-dimensionale Datensätzen

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

Mit Hilfe des 1/4 Sampling kann ein hoch-aufgelöstes Bild trotz Verwendung eines niedrig-aufgelösten Sensors erzeugt werden. Dies erfolgt, indem die Pixel des Sensors in zufälliger Weise zu 3/4 überdeckt werden. Anschließend wird das hochaufgelöste Bild rekonstruiert/berechnet, wofür sich die Frequenzselektive Rekonstruktion eignet.
Um eine gute Rekonstruktionsqualität zu erreichen, spielt die Wahl der 1/4 Sampling Masken eine entscheidende Rolle. Für zweidimensionale Masken existieren bereits mehrere Verfahren, um diese zu optimieren.

Häufig sollen Bild- und Video-Daten sowohl in örtlicher Dimension als auch in einer weiteren Dimension in hoher Auflösung vorliegen. Beispiele für solche dreidimensionalen Datensätzen sind Videos (weitere Dimension ist zeitlich) oder Schichtdatensätze (weitere Dimension ist örtlich). Bei der Aufnahme dieser Daten könnte 1/4 Sampling angewendet werden.

Ziel der Arbeit ist es, die Verfahren zur Optimierung von zweidimensionalen 1/4 Sampling Masken auf drei Dimensionen zu erweitern und den Einfluss auf die Rekonstruktionsqualität mit weniger optimierten Masken zu vergleichen. Da die frequenzselektive Rekonstruktion ein rechenaufwendiges Verfahren ist und aufgrund der Dreidimensionalität Volumendaten verarbeitet werden müssen, soll eine bestehende C++ Implementierung auf drei Dimensionen erweitert werden.

Typ:Masterarbeit
Status:Angeboten