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dc.contributor.advisorSchröder, H.-
dc.contributor.authorLenke, Sebastian-
dc.date.accessioned2010-01-19T10:43:41Z-
dc.date.available2010-01-19T10:43:41Z-
dc.date.issued2010-01-19T10:43:41Z-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2003/26624-
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.17877/DE290R-8824-
dc.description.abstractDurch 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.de
dc.language.isodede
dc.subjectKlassifikationde
dc.subjectInterpolationde
dc.subjectPolyphasende
dc.subjectSDTVde
dc.subjectHDTVde
dc.subject.ddc620-
dc.titleKlassifikationsbasierte Polyphasen-Bildinterpolationde
dc.typeTextde
dc.contributor.refereeRothermel, A.-
dc.date.accepted2009-12-11-
dc.type.publicationtypedoctoralThesisde
dc.identifier.urnurn:nbn:de:hbz:290-2003/26624-6-
dcterms.accessRightsopen access-
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