Knowledge base: Warsaw University of Technology

Settings and your account

Back

Implementation of the vision signal transmission model using different pixel scan patterns

Jagoda Ewa Piechocka

Abstract

The topic of this thesis is an implementation of the vision signal transmission model using different pixel scan patterns. Main motivation for the subject is bandwidth limitation of vision signal transmission, and main goal is to improve the quality of an image using different pixel scan patterns. Thesis consists of three parts, of which first focuses on introduction to the problem of bandwidth limitation of vision signal transmission and presents contemporary uses of analog transmission. Then there is an introduction to the basics of digital signal processing including digital image representation and digital filtering. Theoretical basics are crucial in understanding the transmission model used in this thesis. Second part of the thesis is presentation of different pixel scan patterns. Each method consists of exact description how the method works and there is an implementation of an algorithm in pseudocode. Next there is a description and implementation of the vision signal transmission model, which is a finite impulse response low pass filter. The model takes into account different scales of bandwidth limitations in vision signal transmission in order to study pixel scan patterns on different image distortions. This section includes the presentation of adaptive scan in blocks of an image, using the criteria of mean squared error minimization. Last but not least is part with the study of pixel scanning patterns on the set of monochrome and color images. First study is dedicated on finding the most optimal block size for each method, and second study focuses on the comparison of methods between each other including adaptive scanning. This section starts with presenting image quality metrics like MSE (Mean Squared Error), PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) or SSIM (Structural Similarity Index). Metrics were chosen considering their diversity in calculating image distortion and are compared to each other due to their correlation with visual quality.
Diploma type
Engineer's / Bachelor of Science
Diploma type
Engineer's thesis
Author
Jagoda Ewa Piechocka (FEIT/IRMT) Jagoda Ewa Piechocka,, The Institute of Radioelectronics and Multimedia Technology (FEIT/IRMT)Faculty of Electronics and Information Technology (FEIT)
Title in Polish
Implementacja modelu transmisji sygnału wizyjnego z użyciem różnych wzorców szeregowania pikseli
Supervisor
Grzegorz Pastuszak (FEIT/IRMT) Grzegorz Pastuszak,, The Institute of Radioelectronics and Multimedia Technology (FEIT/IRMT)Faculty of Electronics and Information Technology (FEIT)
Certifying unit
Faculty of Electronics and Information Technology (FEIT)
Affiliation unit
The Institute of Radioelectronics and Multimedia Technology (FEIT/IRMT)
Study subject / specialization
, Telekomunikacja (Telecommunications)
Language
(pl) Polish
Status
Finished
Defense Date
25-06-2019
Issue date (year)
2019
Reviewers
Grzegorz Pastuszak (FEIT/IRMT) Grzegorz Pastuszak,, The Institute of Radioelectronics and Multimedia Technology (FEIT/IRMT)Faculty of Electronics and Information Technology (FEIT) Piotr Bobiński (FEIT/IRMT) Piotr Bobiński,, The Institute of Radioelectronics and Multimedia Technology (FEIT/IRMT)Faculty of Electronics and Information Technology (FEIT)
Keywords in Polish
metody szeregowania pikseli, skanowanie, Hilbert, cyfrowe przetwarzanie sygnału, analogowa transmisja wizji, skanowanie adaptacyjne
Keywords in English
pixel scan patterns, scannig, Hilbert, digital signal processing, analog vision transmission, adaptive scan
Abstract in Polish
Tematem niniejszej pracy jest implementacja modelu transmisji obrazu przy użyciu różnych wzorców szeregowania pikseli. Główną motywacją tematu jest problem przesyłu sygnału wizyjnego przy ograniczonym paśmie transmisji, a jej celem jest uzyskanie jak najlepszej jakości obrazu wykorzystując metody szeregowania pikseli przy zadanym ograniczeniu. Praca składa się z trzech części, z czego pierwsza skupia się na wprowadzeniu w problem ograniczonego pasma transmisji sygnału wizyjnego oraz prezentuje współczesne zastosowania analogowej transmisji. Następnie wprowadzone zostają podstawy cyfrowego przetwarzania sygnałów, w tym reprezentacja cyfrowa obrazu oraz filtracja cyfrowa. Podstawy teoretyczne są niezbędne do zrozumienia modelu transmisji wykorzystanego w pracy. Drugą częścią niniejszej pracy jest przedstawienie wykorzystywanych metod szeregowania pikseli. Każda metoda zawiera dokładny opis zasady jej działania oraz algorytm implementacji przedstawiony w pseudokodzie. Dalej znajduje się opis oraz implementacja modelu transmisji sygnału wizyjnego, którego w pracy rolę pełni filtr dolnoprzepustowy o skończonej odpowiedzi impulsowej. Uwzględnione zostają różne stopnie zawężenia pasma sygnału w celu zbadania zachowania metod skanowania dla różnych zniekształceń. Przedstawiony zostaje również adaptacyjny dobór metod skanowania w blokach, który opiera się na kryterium minimalizacji błędu średniokwadratowego. Ostatnią ale zarazem zasadniczą częścią pracy jest opis badań metod szeregowania pikseli zastosowanych na zestawie obrazów zarówno monochromatycznych jak i kolorowych. Pierwsze badanie ma na celu znalezienie najlepszego rozmiaru bloku dla każdej metody, a drugie skupia się na porównaniu metod między sobą włączając w to adaptacyjny dobór metod skanowania. Ta część rozpoczyna się od opisu wykorzystywanych w pracy obiektywnych miar zniekształceń w obrazach takich jak MSE (Mean Squared Error), PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) czy SSIM (Structural Similarity Index). Metryki zostały dobrane ze względu na swoją różnorodność w obliczaniu zniekształceń oraz zostają porównane pod względem korelacji z oceną subiektywną.
File
  • File: 1
    Jagoda_Piechocka-thesis.pdf
Request a WCAG compliant version
Local fields
Identyfikator pracy APD: 35151

Uniform Resource Identifier
https://repo.pw.edu.pl/info/bachelor/WUTf67491a4a83e4a848c26cd26456d2533/
URN
urn:pw-repo:WUTf67491a4a83e4a848c26cd26456d2533

Confirmation
Are you sure?
Report incorrect data on this page