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Trabajo monográfico
La interpolación temporal en vídeo, (también conocida como interpolación de cuadros (frames)) es una técnica ampliamente utilizada procesos de compresión, restauración y mejora de vídeo. En el caso de la compresión, la calidad de las predicciones (cuadros interpolados) determinan de forma significativa el ratio de compresion obtenido [4]. Cuando se trata de restaurar las imágenes digitalizadas de una película (analógica), las imágenes interpoladas pueden reemplazar imágenes perdidas o degradadas por procesos químicos o físicos [7]. Finalmente, la calidad percibida en la visualización de un vídeo depende en gran medida de la sensación de movimiento generada, aspecto que puede aumentarse significativamente aumentando el número de cuadros por segundo. Esta característica del sistema visual humano es usada, por ejemplo, en las televisiones de alta gama [3].
Este proyecto tiene como objetivo el estudiar las principales técnicas de interpolación temporal en secuencias de imágenes. Más concretamente:
De los resultados de este proyecto se podrá determinar los siguientes aspectos:
El proyecto se realizará siguiendo los siguientes hitos y temporización (suponiéndose una carga diaria de 2 horas/día):
Para la realización de este proyecto se cuenta con:
Para la generación de la memoria, se usará LATEX, que también se trata de una herramienta completamente libre y disponible para la mayoría de los sistemas operativos. Se proporcionará una plantilla.
El proyecto se realizará usando la técnica de las “aproximaciones sucesivas”. Dicha metodología se basa en ir realizando versiones cada vez más adecuadas y precisas del proyecto, que se acerquen sucesivamente a la consecución de los objetivos del proyecto.
[1] Alain Hore and Djemel Ziou. Image quality metrics: Psnr vs. ssim. In Pattern recognition (icpr), 2010 20th international conference on, pages 2366–2369. IEEE, 2010.
[2] Berthold KP Horn and Brian G Schunck. Determining optical flow. Artificial intelligence, 17(1-3):185–203, 1981.
[3] Sang Soo Kim, Bong Hyun You, Nam Deog Kim, and Brian H Berkeley. Novel 120-hz tft-lcd motion-blur-reduction technology with integrated motion-compensated frame-interpolation timing controller. Journal of the Society for Information Display, 16(3):403–413, 2008.
[4] J-R Ohm. Advances in scalable video coding. Proceedings of the IEEE, 93(1):42–56, 2005.
[5] Alfréd Rényi et al. On measures of entropy and information. In Proceedings of the Fourth Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability, Volume 1: Contributions to the Theory of Statistics. The Regents of the University of California, 1961.
[6] A Murat Tekalp. Digital video processing. Prentice Hall Press, 2015.
[7] Manuel Werlberger, Thomas Pock, Markus Unger, and Horst Bischof. Optical flow guided tv-l1 video interpolation and restoration. In EMMCVPR, pages 273–286. Springer, 2011.
[8] Stefan Winkler and Praveen Mohandas. The evolution of video quality measurement: From psnr to hybrid metrics. IEEE Transactions on Broadcasting, 54(3):660–668, 2008.