| Summary: | Tese(doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2012. === Submitted by Alaíde Gonçalves dos Santos (alaide@unb.br) on 2013-03-11T11:58:54Z
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2012_EdsonMintsuHung.pdf: 11825545 bytes, checksum: f8b2992d2db9e4c26719addecb509835 (MD5) === As técnicas propostas nesta tese permitem realçar a qualidade (objetiva e subjetiva) na
decodificação de vídeo. Estas técnicas baseiam-se no uso de exemplos, também denominado quadros-chave que são imagens ou quadros com qualidade ou resolução que sejam maiores que a do vídeo alvo, denominados de quadros-não-chave. Neste caso, serão compostos dicionários contendo informações (exemplos) dos quadros-chave para super-resolver, ou realçar, os quadros do vídeo com baixa-resolução ou qualidade, denominados de não-chaves. As arquiteturas
de qualidade e resolução mista podem ser adotadas em vários cenários como: a redução da complexidade durante o processo de compressão, redução da taxa de transmissão, melhorias na qualidade geral do vídeo baseadas em outros quadros ou imagens, correção de erros de transmissão, etc. Nesta tese são propostas duas novas técnicas utilizadas no processo de super-resolução baseada em exemplos: compensação de movimento utilizando blocos multi-escala
sobrepostos e a combinação das informações de múltiplos dicionários. Um novo processo de
extração de informação para aplicação em super-resolução utilizando o domínio transformado (DCT) também é proposto na tese. Por fim, propõe-se uma generalização do processo de realce baseado em exemplos para aplicação em vídeos com variação de qualidade entre quadros. Dentre as possíveis variações de qualidade foram contemplados: parâmetros de quantização (definindo a qualidade da compressão), foco ou ruído. Os cenários de aplicação testados nesta tese são: (i) vídeo com resolução mista, (ii) vídeos com múltiplas vistas em resolução mista com informação de profundidade, (iii) vídeo com fotografias redundantes durante a gravação, (iv) vídeo com qualidade mista. _______________________________________________________________________________________ ABSTRACT === This thesis proposes techniques for example-based enhancement of decoded video, providing both subjective and objective increases in quality. The techniques rely on the usage of information from images or frames available at greater quality or resolution (key-frames) to enhance the target
images of lower quality or resolution (non-key-frames) within a video sequence. A codebook is composed of examples taken from the key-frames. From these examples, high-frequency information is extracted in order to enhance or super-resolve non-key-frames within video. This mixed quality or mixed resolution architecture may be adopted for appliations such as encoding complexity reduction, transmission bit-rate reduction, video enhancement based on other frames
or images, error concealment, etc. In this thesis we first propose two techniques for usage in example-based super-resolution: a multi-scale overlapped block motion compensation scheme and a codebook combination of multiple dictionaries. Next, a novel transform-domain super-resolution method using the DCT is presented. Finally, a generalization of the example-based
enhancement method is proposed. The generalization can account for videos with varying quality among frames due to different quantization parameters (which define the compression quality), focus or noise. The application scenarios considered in this thesis are: (i) mixed resolution video, (ii) multiview video plus depth with mixed resolution, (iii) videos with redundant snapshots, and (iv) mixed quality video.
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