Ακριβής εκτίμηση κίνησης και τεχνικές ανάκτησης υψηλής ανάλυσης σε ψηφιακές εικόνες και βίντεο
Περίληψη
Το αντικείμενο της παρούσας διατριβής στρέφεται γύρω από την εκτίμηση κίνησης μεγάλης ακρίβειας και την αύξηση της ανάλυσης και της ευκρίνειας (super-resolution) σε ψηφιακές εικόνες και video. Μετά από μια επισκόπηση της θεωρίας και κάποιων βασικών εννοιών, παρουσιάζονται δύο νέες μέθοδοι sub-pixel εκτίμησης κίνησης, οι οποίες αποσκοπούν στον προσδιορισμό της κίνησης με μέγιστη ακρίβεια. Η πρώτη από αυτές ακολουθεί την κλασική προσέγγιση όπου η μία εικόνα χωρίζεται σε blocks, τα οποία αντιστοιχίζονται σε blocks της άλλης εικόνας, καταλήγοντας όμως σε μια αναλυτική πολυωνυμική σχέση, η οποία προσδιορίζει εκείνα τα διανύσματα κίνησης τα οποία ελαχιστοποιούν το μέσο τετραγωνικό σφάλμα. Η δεύτερη μέθοδος ακολουθεί μια εντελώς διαφορετική και πρωτότυπη προσέγγιση, κατασκευάζοντας μία ενδιάμεση υποθετική εικόνα, η οποία χρησιμοποιείται για τον ακριβέστερο υπολογισμό της κίνησης, μειώνοντας έτσι τα σφάλματα παρεμβολής που είναι εγγενή στις πιο κλασικές προσεγγίσεις. Στον τομέα του super-resol ...
περισσότερα
Περίληψη σε άλλη γλώσσα
The object of this thesis concerns high accuracy motion estimation and the enhancement of resolution and definition (super-resolution) in digital images and video. Following an overview of the underlying theory and some basic concepts, two new sub-pixel motion estimation methods are presented, aiming at maximum accuracy. The first of those follows the classic approach of dividing one image into blocks, which are then paired with blocks in another image, arriving at an analytical polynomial expression that defines the motion vectors which minimize the mean squared error. The second motion estimation method presented in this thesis follows a completely different and novel approach, constructing an implied, in-between, image which is then used to calculate motion more accurately, reducing the interpolation error that is inherent in the more classic approaches. In the field of super-resolution the thesis examines three different approaches: kernel regression, dictionary-based, and multi-fr ...
περισσότερα
![]() | |
![]() | Κατεβάστε τη διατριβή σε μορφή PDF (6.92 MB)
(Η υπηρεσία είναι διαθέσιμη μετά από δωρεάν εγγραφή)
|
Όλα τα τεκμήρια στο ΕΑΔΔ προστατεύονται από πνευματικά δικαιώματα.
|
Στατιστικά χρήσης

ΠΡΟΒΟΛΕΣ
Αφορά στις μοναδικές επισκέψεις της διδακτορικής διατριβής για την χρονική περίοδο 07/2018 - 07/2023.
Πηγή: Google Analytics.
Πηγή: Google Analytics.

ΞΕΦΥΛΛΙΣΜΑΤΑ
Αφορά στο άνοιγμα του online αναγνώστη για την χρονική περίοδο 07/2018 - 07/2023.
Πηγή: Google Analytics.
Πηγή: Google Analytics.

ΜΕΤΑΦΟΡΤΩΣΕΙΣ
Αφορά στο σύνολο των μεταφορτώσων του αρχείου της διδακτορικής διατριβής.
Πηγή: Εθνικό Αρχείο Διδακτορικών Διατριβών.
Πηγή: Εθνικό Αρχείο Διδακτορικών Διατριβών.

ΧΡΗΣΤΕΣ
Αφορά στους συνδεδεμένους στο σύστημα χρήστες οι οποίοι έχουν αλληλεπιδράσει με τη διδακτορική διατριβή. Ως επί το πλείστον, αφορά τις μεταφορτώσεις.
Πηγή: Εθνικό Αρχείο Διδακτορικών Διατριβών.
Πηγή: Εθνικό Αρχείο Διδακτορικών Διατριβών.