Ön Yüz/arka Yüz Segmentasyonuna Bağlı Yeni Çerçeve Hız Artırımı

Abstract

Video çerçeve hız artırımı bir saniyeye düşen çerçeve sayısını artırarak bir videonun kalitesini artırmayı sağlar. Hareket dengeleyici ve hareket dengeleyici olmayan çerçeve hız artırımı bu alanı oluşturan başlıca iki tekniktir. Her iki teknikte de yapaylıklar ve tırtıklı kenarlar öznel ve nesnel olarak videonun kalitesinin düşmesine yol açar. Bu iki tip bozunum çerçeve hız artırımının iki ana problemidir. Bu problemleri ön plan ve arka plan segmentasyonunu kullanarak çözen yeni bir hareket dengeleyici çerçeve hız artırımı tekniğini bu çalışmada sunuyoruz. Bu çalışma elimizdeki çerçevelerin hız vektörlerini ölçekleyerek aradeğerlenmiş çerçevenin hareket vektörlerini elde eder. Hiç bir vektör atanmamış olan boş pikseller komşu piksellerin ön yüz/arka yüz etiketlerine bağlı olarak aradeğerlenme yöntemi ile oluşturulurlar. Çerçeveleri ön yüz ve arka yüz diye ayırabilmek için bir arka yüz çıkarıcı algoritması bu çalışmaya entegre edilmiştir. Önerilen yöntem ile videonun kalitesi artırıldığı gibi [9], [13] ve [14] yayınlarında önerilen metotlardan çok daha iyi tepe sinyal gürültü oranı elde edilmiştir.Frame rate up-conversion (FRUC) increases the quality of a video by increasing its temporal frequency. Motion compensated (MC) and non-motion compensated frame rate up conversion techniques make up the two main classes of techniques used in this area. Halo artifacts and jaggy edges cause the quality of video to be reduced both subjectively and objectively in these techniques. These are the main problem of FRUC techniques. In this work, we introduce a new method of motion compensated FRUC that uses Foreground/Background segmentation to address the occlusion problem. It scales motion vectors of existent frames to obtain motion vectors of interpolated frames. The gap pixels for which no motion vectors have been assigned are interpolated from their neighbors based on their foreground or background identity. A background subtraction algorithm was integrated to this work to segment the frames as background and foreground. The current work improves the quality of video and obtains better PSNR results than the proposed methods of [9], [13] and [14].