Super-Resolution Algorithmen für eine leistungsfähige Videosignalverarbeitung

Abstract

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.