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系統識別號 U0002-1306200815053300
中文論文名稱 老舊電影的雜訊毀損偵測
英文論文名稱 Defect Detection on Aged Films
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 資訊工程學系碩士班
系所名稱(英) Department of Computer Science and Information Engineering
學年度 96
學期 2
出版年 97
研究生中文姓名 鍾興穎
研究生英文姓名 Hsing-Ying Chung
學號 695410869
學位類別 碩士
語文別 中文
第二語文別 英文
口試日期 2008-05-30
論文頁數 92頁
口試委員 指導教授-施國琛
委員-施國琛
委員-趙榮耀
委員-洪啟舜
中文關鍵字 動量估測  形態影像學  雜訊偵測 
英文關鍵字 Motion estimation  Morphology  Spike defect detection  Scratch line detection 
學科別分類 學科別應用科學資訊工程
中文摘要 在老舊影片之中,存在著不同類型的雜訊,例如汙點雜訊、直線雜訊等,而且在不同的雜訊上會擁有各別的特徵,因此針對各種存在於老舊影片中之雜訊,要以單一種方法達來到精確的雜訊偵測是很困難的。
在本論文將對於在老舊影片上最常見到的雜訊類型,汙點雜訊以及直線雜訊提出個別的偵測方法。在汙點雜訊偵測上利用到動量偵測以及形態影像學的方法來把汙點雜訊標示出來。在直線雜訊偵測上利用在每一條直線之間的亮度的差異,配合標凖差以及權重方式從亮度差異中挑選出有最有可能為雜訊之線段。
英文摘要 Aged motion pictures may contain different types of defects, such as spikes and scratch lines. Each type of defect has its different properties. It is relatively hard to precisely detect these defects on aged films by using only a single solution. This paper proposes two techniques to detect spikes and scratch lines on aged films. In detecting spikes, we use the motion estimation and morphological image processing. In detecting scratch lines, we propose to compute the mean of intensity on each column, and then use the standard deviation and compute the number of the weight to obtain the result of detecting.
論文目次 第一章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究動機與研究目的 3
1.3 論文組織架構 7
第二章 相關研究 8
2.1 汙點雜訊偵測之相關研究 8
2.2 直線雜訊偵測之相關研究 12
第三章 系統架構與研究方法 21
3.1 汙點雜訊偵測 22
3.1.1 動量偵測 23
3.1.2 MAE轉為 灰階影像 32
3.1.3 背景資訊去除 33
3.1.4 灰階影像二值化 40
3.2 直線雜訊偵測 42
3.2.1 計算每行之間亮度差異 44
3.2.2 針對各區塊所得Mean值給予雜訊等級 48
3.2.3 利用權重判斷可能的雜訊 53
3.2.4 去除邊緣誤判 57
第四章 系統實作 61
4.1 系統架構 64
4.2 系統開發環境元件介紹 71
第五章 實驗結果與討論 74
5.1 汙點雜訊偵測結果 74
5.2 直線雜訊偵測結果 79
第六章 結論與未來展望 82
6.1 結論 82
6.2 未來展望 83
參考文獻 84
附錄─英文論文 87

圖 一 存在汙點雜訊之影像 5
圖 二 存在直線雜訊之影像 5
圖 三 各行之間亮度差異 13
圖 四 近似於曲線之三角形計算 15
圖 五 保留正確之直線雜訊 17
圖 六 計算各直線線段 18
圖 七 影像切割以及計算各直線線段 19
圖 八 本論文提出雜訊偵測流程 22
圖 九 汙點雜訊偵測流程 23
圖 十 搜尋區域之分佈圖 27
圖 十一 Four Step Search步驟一 28
圖 十二 Four Step Search步驟二的情況一 29
圖 十三 Four Step Search步驟二的情況二 29
圖 十四 Four Step Search步驟三,像素由角落向外擴增 30
圖 十五 Four Step Search步驟三,像素由邊向外擴增 30
圖 十六 Four Step Search步驟四 31
圖 十七 MAE轉成灰階影像 33
圖 十八 把圖 十七反白後的影像 33
圖 十九 Erosion例子,左邊是原圖,右邊是eroded的結果 35
圖 二十 Dilation例子,左邊是原圖,右邊是dilated的結果 36
圖 二十一 Reconstruction的輸入影像,左邊是原圖Mask,右邊是Marker 36
圖 二十二 是圖 二十一經Reconstruction後的結果 37
圖 二十三去除背景,(上)原圖(中)Reconstruction的結果(下)原圖減去Reconstruction的結果 39
圖 二十四 Otsu二值化結果 41
圖 二十五 深(黑)色與淺(白)色的直線雜訊 42
圖 二十六 直線雜訊偵流程 43
圖 二十七 各行與整體平均亮度的差異 45
圖 二十八 各行與區域平均亮度的差異 45
圖 二十九 求區塊中的Mean 47
圖 三十 圖 二十九的曲線圖 47
圖 三十一 沿垂直方向上切割多個windows 48
圖 三十二 常態分佈 49
圖 三十三 利用公式24得到的偵測結果,(上)低門檻的結果(下)高門檻的結果 51
圖 三十四 經由公式25得到的結果 53
圖 三十五 如何計算權重總和,(左)例子一(右)例子二 56
圖 三十六 物體邊緣上的誤判 57
圖 三十七 原圖 59
圖 三十八 Laplacian Filter 60
圖 三十九 利用邊緣去除誤判後的結果 60
圖 四十 BCB環境 62
圖 四十一 元件選取區 63
圖 四十二 元件樹狀結構區 63
圖 四十三 元件屬性編輯區 63
圖 四十四 介面設計與程式撰寫區 64
圖 四十五 本系統介面架構圖 65
圖 四十六 TTabbedNotebook第一分頁 66
圖 四十七 TTabbedNotebook第二分頁 67
圖 四十八 TTabbedNotebook第三分頁 68
圖 四十九 參數設定 69
圖 五十 TForm 71
圖 五十一 TMainMenu 71
圖 五十二 TTabbedNotebook 72
圖 五十三 TLabel 72
圖 五十四 TEdit 72
圖 五十五 TImage 73
圖 五十六 TFileListBox 73
圖 五十七 TCheckBox 73
圖 五十八 汙點雜訊偵測實驗一,Frame(t) 75
圖 五十九汙點雜訊偵測實驗一,Frame(t+1) 75
圖 六十 汙點雜訊偵測實驗一,把MAE轉為灰階影像 75
圖 六十一 汙點雜訊偵測實驗一,偵測結果 76
圖 六十二 汙點雜訊偵測實驗二,Frame(t) 76
圖 六十三 汙點雜訊偵測實驗二,Frame(t+1) 76
圖 六十四 汙點雜訊偵測實驗二,把MAE轉為灰階影像 77
圖 六十五 汙點雜訊偵測實驗二,偵測結果 77
圖 六十六 汙點雜訊偵測實驗三,Frame(t) 77
圖 六十七 汙點雜訊偵測實驗三,Frame(t+1) 78
圖 六十八 汙點雜訊偵測實驗三,把MAE轉為灰階影像 78
圖 六十九 汙點雜訊偵測實驗三,偵測結果 78
圖 七十 直線雜訊偵測實驗一,原影像 79
圖 七十一 直線雜訊偵測實驗一,偵測結果 80
圖 七十二 直線雜訊偵測實驗二,原影像 80
圖 七十三 直線雜訊偵測實驗二,偵測結果 80
圖 七十四 直線雜訊偵測實驗三,原影像 81
圖 七十五 直線雜訊偵測實驗三,偵測結果 81
參考文獻 [1] Domenico Tegolo, Francesco Isgrd, “A genetic algorithm for scratch removal in static images”, Image Analysis and Processing 2001, 11th International Conference Proceedings, 26-28 Sep 2001, pp. 507-511
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[12] Jia. J., Chi-Keung Tang, “Tensor voting for image correction by global and local intensity alignment”, IEEE Transactions Pattern Analysis and Machine Intelligence, Jan. 2005, Volume 27, pp. 36-50
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