Neuartige Bildaufnahmesysteme
Neuartige Bildaufnahmesysteme
Bevor Bilder und Videos verarbeitet und analysiert werden können, muss in einem ersten Schritt das erforderliche Material aufgezeichnet bzw. verbessert oder rekonstruiert werden. Dazu sind im ersten Abschnitt die Themen am Lehrstuhl zur Bildaufnahme gesammelt, insbesondere die Aufnahme und Verarbeitung multispektraler Daten und die Aufnahme mit Mehrkamerasystemen. Durch die Messung von spektralen Komponenten, z.B. UV oder IR, lassen sich für das menschliche Auge verborgene Informationen sichtbar machen. Kommen bei der Aufnahme von Bildern und Videos mehrere Kameras zum Einsatz, so lassen sich stereoskopische Anwendungen entwickeln.
Im dritten Abschnitt wird die Bildrekonstruktion näher betrachtet. Dabei wird zum Einen ein neuartiges Sensorkonzept (unregelmäßige Abtastung) und zum Anderen die Umtastung von Bildern erläutert.
Zum Abschluss wird im letzten Abschnitt das Augenmerk auf die Bildverbesserung gelegt. Dort ist insbesondere die Verschleierung und Rekonstruktion von fehlenden Bildbereichen gezeigt.
Bildaufnahme
Hyperspektrale Bildgebung
Ihr Ansprechpartner |
Frank Sippel, M.Sc. |
E-Mail: frank.sippel@fau.de |
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PD Dr.-Ing. habil. Jürgen Seiler |
E-Mail: juergen.seiler@fau.de |
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Die Aufnahme hyperspektraler Bilddaten gewinnt zunehmend für Anwendungen in der Bild- und Videosignalverarbeitung an Bedeutung. So werden zum Beispiel in modernen biometrischen Sicherheitssystemen hyperspektrale Aufnahmen verwendet, um die Identität von Personen zu prüfen. Auch in der Landwirtschaft und in der Medizin werden laufend neue Ansätze veröffentlicht, bei denen zum Beispiel durch hyperspektrale Bildaufnahmen der Gesundheitszustand von Pflanzen und Menschen erfasst werden kann.
Am Lehrstuhl beschäftigen wir uns unter anderem mit innovativen Systemen zur Aufnahme von hyperspektralen Bildern und Videos. Außerdem wird die Rekonstruktion von hyperspektralen Daten und deren effiziente Codierung näher erforscht. Die folgenden Aufnahmen zeigen welche Informationen mit Hilfe hyperspektraler Aufnahmen sichtbar gemacht werden können (für vergrößerte Ansicht bitte Bilder anklicken). Das Aufnahmesystem und die zugehörigen Algorithmen wurden am Lehrstuhl entwickelt.
Spektrale Rekonstruktion
Ihr Ansprechpartner |
Frank Sippel, M.Sc. |
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PD Dr.-Ing. habil. Jürgen Seiler |
E-Mail: juergen.seiler@fau.de |
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Die Benutzung von multi- und hyperspektalen Aufnahmesystemen (siehe oben) führt zu weiteren Herausforderungen. Für eine Vielzahl and Anwendungen sind die reflektierten Spektren essenzielle Informationen, um klassifizieren zu können. Demnach ist die Rekonstruktion der emittierten Spektren aus multispektralen Aufnahmen eine fundamentale Berechnung. Diese Berechnung beinhaltet diverse Fragestellungen. Üblicherweise werden mehr Variablen rekonstruiert als Beobachtungen zur Verfügung stehen. Um das zu lösen, muss man Vorkenntnisse über Spektren einarbeiten. Außerdem sind multispektrale Videos, z.B. stelle man sich eine Drohne, die über Felder fliegt und die Gesundheit von Pflanzen misst, vor, typischerweise stark verrauscht, da jedes einzelne Bild nur eine begrenzte Belichtungszeit hat. Dementsprechend müssen spektrale Rekonstruktionstechniken entwickelt werden, die robust gegenüber verrauschten Bildern arbeiten. Die Anwendungen von so einer Technik sind extrem vielseitig. Zum Beispiel können verschiedene Plastikarten unterschieden werden, Medikamentenfälschungen erkannt werden, oder Sicherheitsmerkmale auf Geldscheinen analysiert werden:
Rekonstruierte Spektren (die Farbe der Marker entspricht der Farbe der Spektren) | Rekonstruierte Bilder an bestimmten Wellenlängen |
Bildrekonstruktion
Rekonstruktion unregelmäßig abgetasteter Daten
Ihr Ansprechpartner |
Teresa Stürzenhofäcker, M.Sc. |
E-Mail: teresa.stuerzenhofaecker@fau.de |
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PD Dr.-Ing. habil. Jürgen Seiler |
E-Mail: juergen.seiler@fau.de |
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Mit Hilfe der Frequenzselektiven Rekonstruktion (FSR) können Bilder anhand von wenigen, unregelmäßig abgetasteten Bildpunkten rekonstruiert werden. Hierbei handelt es sich um ein Problem des Compressed Sensing. Gegenüber regelmäßiger Abtastung kommt es zu einem reduzierten Aliasing, wodurch nach geeigneter Rekonstruktion eine höhere Bildqualität möglich ist.
Eine mögliche Anwendung der unregelmäßigen Abtastung ist das sogenannte 1/4-Sampling. Hierbei wird ein Kamerasensor mit regelmäßig angeordneten Pixeln teilweise maskiert, so dass ein unregelmäßiges Abtastmuster entsteht. Unter Verwendung einer dünn besetzen Repräsentation kann mit Hilfe der FSR ein hochaufgelöstes Bild rekonstruiert werden.
Beispiel für die Rekonstruktion unregelmäßig abgetasteter Bilddaten beim 1/4-Sampling
Um die Leistungsfähigkeit der Frequenzselektiven Rekonstruktion auch einmal selbst testen zu können stellen wir den Algorithmus hier als Gitlab Projekt zur Verfügung.
Bildumtastung
Ihre Ansprechpartnerin |
Viktoria Heimann, M.Sc. |
E-Mail: viktoria.heimann@fau.de |
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Digitale Bilder können als reguläre zweidimensionale Gitter angenommen werden. Wird ein digitales Bild nun in irgendeiner Weise transformiert, so werden die Bildpunkte auf beliebige Koordinatenpositionen verschoben. Dies bedeutet, dass die Punkte weder effizient in einer Matrix gespeichert werden können, noch ist es möglich Bilpunkte an nicht ganzzahligen Positionen auf einem digitalen Bildschirm anzusehen. Um diese Probleme zu lösen, müssen an beliebigen Stellen liegende Bildpunkte auf ein Gitter an ganzzahligen Koordinaten interpoliert werden. Wir verwenden hierfür die frequenzselektive Bildumtastung. Wie bei der oben bereits erläuterten frequenzselektiven Rekonstruktion, wird hier ebenfalls ausgenutzt, dass Bilder im Frequenzbereich dünnbesetzt sind. Durch Wahl und Überlagerung geeigneter Basisfunktionen kann dann das Bild an beliebigen Stellen rekonstruiert werden und so auf einem digitalen Bildschirm dargestellt werden. Mögliche Anwendungen für die frequenzselektive Bildumtastung sind beispielsweise affine und projektive Abbildungen, wie die unten gezeigte Bildrotation, aber auch örtliche und zeitliche Auflösungserhöhungen, Super-Resolution und Frame-Rate Up-Conversion und viele weitere mehr.
Bildverbesserung
Fehlerverschleierung von Bilddaten
Ihre Ansprechpartner |
Nils Genser, M.Sc. |
E-Mail: nils.genser@fau.de |
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PD Dr.-Ing. habil. Jürgen Seiler |
E-Mail: juergen.seiler@fau.de |
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Bei der Übertragung von Bildern und Videos per Mobilfunk oder über das Internet besteht die Gefahr, dass Übertragungsfehler auftreten. Diese äußern sich in den Bildern oder Videosequenzen darin, dass einzelne Bildbereiche nicht korrekt decodiert und dargestellt werden können. Es ist aber möglich, diese verloren gegangenen Bildbereiche ausgehend von korrekt empfangenen Bildbereichen zu rekonstruieren. Hierzu wurde am Lehrstuhl die Selektive Extrapolation entwickelt. Dieses Verfahren ist in der Lage, beliebige Bildinhalte zu rekonstruieren und kann sowohl auf Bilder als auch auf Videosequenzen angewendet werden.
Beispiele für die Verschleierung von gestörten Bilddaten
Originalbild | Gestörtes Bild | Verschleiertes Bild |
Bildrestauration durch Selektive Extrapolation
Neben der Verschleierung von Störungen, die durch Übertragungsfehler entstanden sind, kann die Selektive Extrapolation auch zur Bildrestauration verwendet werden. Dabei werden Beschädigungen oder störende Objekte aus Bildern entfernt. Um dies zu erreichen, müssen in einem ersten Schritt manuell die zu extrapolierenden Bereiche gekennzeichnet werden. Dazu wird eine Binärmaske, in der alle zu ersetzenden Bereiche gleich Null sind benötigt. Anschließend wird das Bild in Blöcke aufgeteilt und auf all den Blöcken, die zu extrapolierende Bereiche enthalten die 2D Selektive Extrapolation durchgeführt.
Zwei Beispiele für die Restauration von Bildern durch Selektive Extrapolation:
Um die Leistungsfähigkeit der Selektiven Extrapolation auch einmal selbst testen zu können stellen wir den Algorithmus hier als Gitlab Projekt zur Verfügung.
2023
Image Super-Resolution Using T-Tetromino Pixels
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Distributed Coding of Multiview Sparse Sources with Joint Recovery
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A Reconstruction Algorithm with Multiple Side Information for Distributed Compression of Sparse Sources
Data Compression Conference (Snowbird, 30. März 2016 - 1. April 2016)
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2D frequency selective extrapolation for spatial error concealment in H.264/AVC video coding
2006 IEEE International Conference on Image Processing, ICIP 2006 (Atlanta, GA, 8. Oktober 2006 - 11. Oktober 2006)
DOI: 10.1109/ICIP.2006.313014
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Spatio-temporal selective extrapolation for 3-D signals applied to concealment in video communications
14th European Signal Processing Conference, EUSIPCO 2006 (Florence, 4. September 2006 - 8. September 2006)
URL: https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=84862605608&origin=inward
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2005
Signalnachverarbeitung zur Qualitätsverbesserung von mobil empfangenen analogen Videodaten
Elektronische Medien: 11. Dortmunder Fernsehseminar, ITG-Fachbericht 188
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Low complexity streak noise reduction for mobile TV using line selective interpolation of field information
IEEE International Conference on Image Processing 2005, ICIP 2005 (Genova, 11. September 2005 - 14. September 2005)
DOI: 10.1109/ICIP.2005.1530394
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Low complexity two classes Gauss weighting filter for noise reduction in mobile received analog TV signals
13th European Signal Processing Conference, EUSIPCO 2005 (Antalya, 4. September 2005 - 8. September 2005)
URL: https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=84863649764&origin=inward
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Frequency selective signal extrapolation with applications to error concealment in image communication
In: AEÜ - International Journal of Electronics and Communications 59 (2005), S. 147-156
ISSN: 1434-8411
DOI: 10.1016/j.aeue.2005.03.015
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Automatische TV-Logo-Entfernung durch statistische modellbasierte Detektion und frequenzselektive Kompensation
Elektronische Medien: 11. Dortmunder Fernsehseminar, ITG-Fachbericht 188 (Dortmund, 26. September 2005 - 28. September 2005)
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Automatic TV logo removal using statistical based logo detection and frequency selective inpainting
13th European Signal Processing Conference, EUSIPCO 2005 (Antalya, 4. September 2005 - 8. September 2005)
URL: https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=84863673242∨igin=inward
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2004
Spatial error concealment of corrupted image data using frequency selective extrapolation
IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (Montreal, Que, 17. Mai 2004 - 21. Mai 2004)
DOI: 10.1109/ICASSP.2004.1326518
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Minimizing a weighted error criterion for spatial error concealment of missing image data
2004 International Conference on Image Processing, ICIP 2004 (Singapore, 24. Oktober 2004 - 27. Oktober 2004)
DOI: 10.1109/ICIP.2004.1419422
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2003
Örtliche Fehlerverschleierung von gestört empfangenen Bilddaten durch frequenzselektive Extrapolation
Elektronische Medien: 10. Dortmunder Fernsehseminar, ITG-Fachbericht 179
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2000
Error Concealment for SNR Scalable Video Coding in Wireless Communication
Visual Communications and Image Processing 2000, SPIE (Perth, 20. Juni 2000 - 23. Juni 2000)
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Image Restoration for Frame- and Object-Based Video Coding Using an Adaptive Constrained Least Squares Approach
In: Signal Processing 80 (2000), S. 2337-2345
ISSN: 0165-1684
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1998
Coding of Segmented Images Using Shape-Independent Basis Functions
In: IEEE Transactions on Image Processing 7 (1998), S. 937-947
ISSN: 1057-7149
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1997
Shape Initialisation of 3-D objects in Videoconference Scenes
Stereoscopic Displays and Virtual Reality Systems IV, SPIE (San José, 11. Februar 1997 - 14. Februar 1997)
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