Рекомендуемая категория для самостоятельной подготовки:
Дипломная работа*
| Код |
336896 |
| Дата создания |
07 июля 2013 |
| Страниц |
113
|
Мы сможем обработать ваш заказ (!) 26 апреля в 16:00 [мск] Файлы будут доступны для скачивания только после обработки заказа.
|
Содержание
Оглавление
Введение
Глава 1. Обзор методов обработки видеоинформации, повышающих качество видео
1.1. Изменение контраста
1.2. Видоизменение гистограмм
1.3. Подавление шумов
1.4. Подчеркивание границ
1.5. Медианный фильтр
1.6. Основы вейвлет-анализа
Глава 2. Обзор систем цифрового телевидения DVB-T, ATSC
2.1. Американский стандарт. ATSC
2.2. Европейский стандарт. DVB
2.3. Сравнение стандартов
Глава 3. Анализ методов адаптации видеоматериалов к вещанию в формате HDTV
3.1. Формат HDTV. Алгоритмы сжатия видео
3.2. Классификация алгоритмов
Глава 4. Разработка программного обеспечения для адаптации видеоматериалов к вещанию в формате HDTV
4.1. Техническое задание
4.2. Разработка алгоритма. Код программы на языке С
4.3. Интерфейс программы
4.4. Экспериментальные исследования качества обрабатываемого видеофайла
Заключение
Литература
Введение
Разработка П.О. для адаптации видеоматериалов к вещанию в формате HDTV
Фрагмент работы для ознакомления
В первоначальных требованиях по главе 4 стоит только «разработка алгоритма».
Заказчик по-видимому имел в виду что-то, о чем исполнитель должен был догадаться с помощью телепатии.
Согласен, в первоначальном варианте эта глава была слишком краткой, однако
после корректировок эта глава содержала 50 страниц описания структуры модулей, классов, их методов, взаимодействия между ними,
Были также описаны шаги разработки:
1. Простое интерполяционное расширение изображения
2. Подавление «ступенчатости» при помощи низкочастотного фильтра.
Список литературы
Литература
1.Ватолин Д., Ратушняк А., Смирнов М., Юкин В., Ме-тоды сжатия данных. Устройство архиваторов, сжатие изображе-ний и видео. Москва, Диалог-МИФИ, 2002
2.Прэтт У. Цифровая обработка изображений: Пер. с англ.—М.: Мир, 1982.— Кн.1—312 с, ил.
3.Y. Yuan and M. K. Mandal, Low-band shifted hierarchi-cal backward motion estimation and compensation for wavelet-based video coding. Proc. of the 3rd Indian Conference on Computer Vision, Graphics and Image Processing, pp. 185-190, Ahmedabad, India, Dec 16-18, 2002.
4.G. de Haan, Progress in motion estimation for video for-mat conversion. IEEE Transactions on Consumer Electronics Vol 46 No 3 Aug 2000 pp 449-450
5.C.-H. Lee and L.-H. Chen, A Fast Motion Estimation Al-gorithm Based on the Block Sum Pyramid. IEEE Trans. Image Processing, vol. 6, pp. 1587-1591, Nov. 1997.
6.Yong-Sheng Chen, Yi-Ping Hung, Chiou-Shann Fuh, A Fast Block Matching Algorithm Based on the Winner-Update Rule. Proceedings of Fourth Asian Conference on Computer Vi-sion(ACCV), Vol. 2, pp. 977-982, Taipei, January 2000.
7.Toivonen T, Heikkila J & Silven O, A New Algorithm for Fast Full Search Block Motion Estimation Based on Number Theo-retic Transforms. Proc. 9th International Workshop on Systems, Sig-nals and Image Processing, November 7-8, Manchester, United King-dom, 90-94, 2002
8.M. Gallant et al., An Efficient Computation-Constrained Block-Based Motion Estimation Algorithm for Low Bit Rate Video Coding. IEEE Transactions on Image Processing, vol. 8, no. 12, Dec. 1999.
9.S. Olivieri, G. de Haan, and L. Albani, Noise-robust re-cursive motion estimation for H.263-based videoconferencing sys-tems. Proc. Int. Workshop on Multimedia Signal Processing, Sep, 1999, Copenhagen, pp. 345-350.
10.R. Braspenning and G. de Haan, Efficient Motion Estima-tion with Content-Adaptive Resolution. Proceedings of ISCE'02, Sep. 2002, pp. E29-E34.
11.G. de Haan and R.J. Schutten, Real-time 2-3 pull-down elimination applying motion estimation / compensation on a pro-grammable device. Digest of the ICCE'98, Jun. 1998, Los Angeles, pp.356-357.
12.Wang D., Unsupervised video segmentation based on wa-tersheds and temporal tracking. IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol., vol. 8, pp. 539--546, Sept. 1998.
13.Memin, E., Perez, P., Hierarchical estimation and seg-mentation of dense motion fields. International Journal of Computer Vision 46 (2002) 129-155
14.Blume, H., Amer, A., Parallel Predictive Motion Estima-tion using Object Recognition Methods. Proceedings of the European Workshop and Exhibition on Image Format Conversion and Transcoding, March 22 23, 1995, Berlin, Germany
15.Literature Survey on Anomaly Detection in Hyperspectral Imaging, Eyal Madar, Research Report - June 2009, MAFAT Project No: 010063, TAMOUZ, 5768 HAIFA, Technion, JUNE, 2009
16.Sparse and Redundant Representations From Theory to Applications in Signal and Image processing, By Michael Elad The Computer Science department The Technion–Israel Institute of Tech-nology Haifa, 32000 Israel
17.http://cgm.computergraphics.ru/content/view/76
18.http://www.pctuner.ru/page.php?id=517
19.http://www.hifinews.ru/advices/details/39.htm
Пожалуйста, внимательно изучайте содержание и фрагменты работы. Деньги за приобретённые готовые работы по причине несоответствия данной работы вашим требованиям или её уникальности не возвращаются.
* Категория работы носит оценочный характер в соответствии с качественными и количественными параметрами предоставляемого материала. Данный материал ни целиком, ни любая из его частей не является готовым научным трудом, выпускной квалификационной работой, научным докладом или иной работой, предусмотренной государственной системой научной аттестации или необходимой для прохождения промежуточной или итоговой аттестации. Данный материал представляет собой субъективный результат обработки, структурирования и форматирования собранной его автором информации и предназначен, прежде всего, для использования в качестве источника для самостоятельной подготовки работы указанной тематики.
bmt: 0.00487