No abstract

No abstract

No abstract

ÖZETÇEBu bildiride, bir imgenin altbant düşük frekans bileşeni döngülü bir gerçekleştirim yöntemi ile tekil değer eşitleme kullanan bir aydınlatma dengeleme tekniği önerilmektedir. Bu çalışmada, ilk olarak, hem giriş hem de referans imgeleri ayrık dalgacık dönüşümü (ADD) kullanılarak farklı frekans altbantlarına ayrılmaktadırlar. Daha sonra düşük frekanslı altbandlar kulanılarak giriş imgesinde referans imgesine denk bir aydınlatma seviyesi elde etmek için aydınlatma dengeleme sürecinden geçilmektedir. Daha sonra ters ADD (TADD) yordamı ile sonuç imgesi geriçatılarak imge aydınlatma dengeleme işlemi tamamlanmaktadır. Çeşitli video çözünürlüğü geliştirme teknikleri kullanılarak elde edilen deneysel sonuçlar önerilen aydınlatma dengeleme tekniğinin diğer yöntemlere karşılaştırıldığında 1.96 dB'lik bir kazanç elde edilebildiğini göstermektedir. ABSTRACT This paper proposes a new illumination compensation technique based on iterative implementation of singular value equalization of low frequency subband of a given image. In this work, both input and reference images are decomposed into different frequency subbands by using discrete wavelet transform (DWT). Then low frequency subbands are used in order to compensate the illumination of the input image and achieve the same illumination of the reference image. Afterwards inverse DWT (IDWT) is used to reconstruct the illumination compensated image. The experimental results on various video resolution enhancement techniques show that maximum PSNR gain of 1.96 dB is achieved by applying the proposed illumination compensation technique. 1. GİRİŞ İmge çakıştırma yaygın olarak birçok imge/video süper çözünürlük [1-4] ve çoklu-yönlü video kodlama [5] uygulamalarında kullanılmaktadır. İmge çakıştırma yöntemlerinin, düşük performansa yol açan en önemli sorunlarından biri, çakıştırılmaya çalışılan giriş ve referans çerçeveleri arasındaki aydınlatma farklarıdır. Bu sorunu aşmanın en kolay yollarından biri histogram denkleştirme yöntemi kullanmaktır. Ancak, histogram denkleştirme muhtemel bilgi kaybı nedeniyle etkin bir şekilde kullanılamamaktadır [6]. Dalgacık dönüşümü birçok imge işleme uygulamalarında ve özellikle video süper çözünürlük teknikleri [7, 8] kapsamında sık sık kullanılmaktadır. Bir video çerçevesine, tek seviyeli ayrık dalgacık dönüşümü (ADD) uygulandığında alçak frekanslı bir altbant ve 0 °, 45 ° ile 90 ° açılara sahip üç yüksek frekans altbantlar üretilmektedir. Bu bildiride, döngüsel bir çerçevede düşük frekanslı altbant imgeleri için tekil değer ayrışımına dayanan yeni bir aydınlatma dengeleme yöntemi önerilmektedir. Burada amaç, çakıştırma işleminin daha etkin yapılabilmesi için çakıştırılacak olan çerçeve imgesinin aydınlatma seviyesinin referans çerçevesi ile aynı seviyede olmasını sağlamaktır. Önerilen teknik video çözünürlük iyileştirmede kullanılan çeşitli çakıştırma teknikleri üzerinde uygulanmıştır. Elde edilen, deneysel sonuçlar önerilen yöntemmin çakıştırma kalitesinin süper çözülük sonrası video dizilerinin final kalitesine yansıdığını göstermektedir....

A multi-frame super resolution process can be used for enhancing the resolution of video frames by employing the information of consecutive low-resolution frames taken from almost the same scene. Most of these super resolution algorithms are only suitable for global motion model. Nevertheless, if a local motion pattern such as movements of some objects happens between the low resolution frames a global motion model cannot provide efficient performance. Considering this problem, we propose a novel super resolution framework, where the moving and static regions in video frames are processed separately. Occlusion is another issue, which is not considered in most of the video super resolution processes. This problem occurs when a new object appears or an object disappears in the video frames. The proposed motionblock based super resolution method not only offers a local motion model but also deals with the occluded areas in a proper way.This thesis presents a new video super resolution technique, based on the motion and static areas of the low resolution video frames. In order to separate the motion and static blocks, a block motion estimation method is employed between a reference and its neighbouring frames. Among the motion blocks, the occluded blocks are identified using an adaptive threshold applied on each block individually. Structure-adaptive normalized convolution (SANC) reconstruction method is used to generate the high resolution static and motion blocks where discrete wavelet transform (DWT) based interpolation is used to produce the high resolution occluded blocks. The static and motion blocks are combined into a high resolution frame.