Prenzel, Julius:
Enabling sharpness control with increasing sensor resolution in a motion picture camera system
Ilmenau, 2021
2021Bachelorarbeit
Technische Universität Ilmenau (1992-) » Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik (1992-) » Institut für Medientechnik (1999-) » Fachgebiet Audiovisuelle Technik (1999-)
Titel in Englisch:
Enabling sharpness control with increasing sensor resolution in a motion picture camera system
Autor*in:
Prenzel, JuliusTU
SCOPUS
58527805500
Sonstiges
der Hochschule zugeordnet
Akademische*r Betreuer*in:
Raake, AlexanderTU
GND
130847070
ORCID
0000-0002-9357-1763ORCID iD
ResearcherID
R-7050-2017
SCOPUS
24344369400
Sonstiges
der Hochschule zugeordnet
;
Seybold, Tamara
Erscheinungsort:
Ilmenau
Erscheinungsjahr:
2021
Umfang:
92 Seiten
PPN:
Sprache des Textes:
Englisch
Ressourcentyp:
Text
Teil der Statistik:
Nein

Abstract in Deutsch:

Eine individuelle Anpassung der Bildschärfe innerhalb eines Kamerasystems ist bei hochauflösenden Bildern nur schwer zu erreichen. Durch den Einsatz digitaler Filter im Ortsbereich soll in dieser Arbeit eine gleichbleibend starke und individuell anpassbare Manipulation der Bildschärfe bei steigenden Sensorauflösungen gewährleistet werden, ohne dass mehr Ressourcen im FPGA der Kamera benötigt werden. Dazu soll zunächst das Auftreten visueller Unterschiede bei der Filterung verschieden aufgelöster Bilder mit demselben Filterkern technisch erklärt werden. Darauf aufbauend werden Methoden entwickelt, die dazu dienen bei der Filterung im FPGA Ressourcen zu sparen, um damit eine breitere Pixelumgebung beeinflussen zu können und so gleichbleibend starke Effekte bei steigender Sensorauflösung zu gewährleisten. Mit dem ersten Ansatz wird eine Ersparnis im Linebuffer des FPGAs erreicht, indem benachbarte Bildzeilen zusammengeführt werden, was in dieser Arbeit als HDF bezeichnet wird. Die zweite Methode basiert auf der Reduzierung der Bittiefe bestimmter Pixel im Filterprozess. Um die Performance dieser vorgestellten Methoden zu bewerten, werden sowohl eine subjektive Qualitätsbewertung durch Experten als auch eine objektive Bewertung mithilfe von Bildqualitätsmetriken durchgeführt. Obwohl die Qualitätsunterschiede zwischen dem ursprünglichen Ansatz und den neu entwickelten Methoden bei der getesteten Auflösung von 4k noch relativ gering sind, ermöglichen sie es bei einer weiter steigenden Auflösung eine gleichbleibende Flexibilität bei der Filterung, ohne die theoretisch benötigte höhere Menge an Ressourcen zu verwenden.