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Adaptation of Images and Videos for Different Screen Sizes
Kiess, Johannes
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PDF
Dissertation_Johannes_Kiess.pdf
- Veröffentlichte Version
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URL:
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https://ub-madoc.bib.uni-mannheim.de/36661
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URN:
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urn:nbn:de:bsz:180-madoc-366610
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Dokumenttyp:
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Dissertation
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Erscheinungsjahr:
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2014
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Ort der Veröffentlichung:
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Mannheim
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Hochschule:
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Universität Mannheim
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Gutachter:
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Effelsberg, Wolfgang
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Datum der mündl. Prüfung:
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3 Juni 2014
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Sprache der Veröffentlichung:
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Englisch
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Einrichtung:
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Fakultät für Wirtschaftsinformatik und Wirtschaftsmathematik > Praktische Informatik IV (Effelsberg 1989-2017)
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Fachgebiet:
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004 Informatik
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Normierte Schlagwörter (SWD):
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Bildverarbeitung , Videobearbeitung
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Freie Schlagwörter (Englisch):
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Retargeting , Seam Carving , SeamCrop
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Abstract:
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With the increasing popularity of smartphones and similar mobile devices, the demand for media to consume on the go rises. As most images and videos today are captured with HD or even higher resolutions, there is a need to adapt them in a content-aware fashion before they can be watched comfortably on screens with small sizes and varying aspect ratios. This process is called retargeting. Most distortions during this process are caused by a change of the aspect ratio. Thus, retargeting mainly focuses on adapting the aspect ratio of a video while the rest can be scaled uniformly.
The main objective of this dissertation is to contribute to the modern image and video retargeting, especially regarding the potential of the seam carving operator. There are still unsolved problems in this research field that should be addressed in order to improve the quality of the results or speed up the performance of the retargeting process. This dissertation presents novel algorithms that are able to retarget images, videos and stereoscopic videos while dealing with problems like the preservation of straight lines or the reduction of the required memory space and computation time. Additionally, a GPU implementation is used to achieve the retargeting of videos in real-time. Furthermore, an enhancement of face detection is presented which is able to distinguish between faces that are important for the retargeting and faces that are not. Results show that the developed techniques are suitable for the desired scenarios.
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Übersetzung des Abstracts:
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Durch die zunehmende Popularität von Smartphones und ähnlichen mobilen Geräten steigt die Nachfrage nach Inhalten, die unterwegs konsumiert werden können stetig. Da die meisten Bilder und Videos heutzutage in HD oder höheren Auflösungen aufgezeichnet werden, müssen sie mit Bezug auf den Inhalt angepasst werden, bevor sie komfortabel auf Bildschirmen mit kleinen Größen und verschiedenen Seitenverhältnissen betrachtet werden können. Diesen Vorgang nennt man Retargeting. Die meisten Verzerrungen während dieses Prozesses entstehen durch eine Veränderung des Seitenverhältnisses. Deshalb fokussiert sich Retargeting hauptsächlich auf die Anpassung des Seitenverhältnisses, während der Rest des Bildes oder Videos gleichmäßig skaliert werden kann.
Das Hauptanliegen dieser Dissertation ist es, einen Beitrag zu der modernen Anpassung von Bildern und Videos zu leisten, besonders mit Hinblick auf das Potential des Seam-Carving-Operators. In diesem Forschungsbereich gibt es noch immer ungelöste Probleme, welche adressiert werden sollten, um die Qualität der Ergebnisse zu steigern und den Prozess der Anpassung schneller zu machen. Diese Dissertation präsentiert neuartige Algorithmen, die Bilder, Videos und stereoskopische Videos anpassen können, während sie mit Problemen wie beispielsweise der Bewahrung gerader Linien oder der Verringerung der Rechenzeit umgehen. Zusätzlich wird die GPU verwendet, um eine Anpassung von Videos in Echtzeit zu erreichen. Des Weiteren wird eine verbesserte Gesichtserkennung präsentiert, die unterscheiden kann, ob ein Gesicht für die Anpassung wichtig ist oder nicht.
(Deutsch)
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