Potlačení šumu ve videu pomocí hlubokých neuronových sítí
Loading...
Date
Authors
Naumenko, Maksim
ORCID
Advisor
Referee
Mark
C
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
V éře digitálních multimédií kvalita videoobsahu významně ovlivňuje uživatelský zážitek a výkon systému, zejména v oblastech, jako je zábava a zpracování videa a obrazu. Tato práce se zabývá přetrvávajícím problémem šumu ve videu, který zhoršuje jeho kvalitu, a to pomocí pokročilých technik hlubokého učení. Nejprve jsou přezkoumány tradiční přístupy k odstraňování šumu ve videu, aby bylo možné nastínit základní koncepty denoisingu. Následně jsou studovány dva referenční modely, FastDVDNet a ViDeNN, za účelem seznámení se s architekturami neuronových sítí. Hlavním výsledkem této práce je vývoj robustního systému pro odstraňování šumu ve videu, který je založen na architektuře UNet inspirované těmito referenčními modely. V průběhu práce jsou vysvětleny, implementovány a vyhodnoceny navrhované modely UNet Baseline, ResUNet a ResUNet Temporal, aby byla prokázána jejich účinnost v odstraňování šumu ve videu.
In the era of digital multimedia, video content quality significantly impacts user experiences and system performance, particularly in domains such as entertainment, and video and image processing. This thesis addresses the persistent challenge of video noise, which degrades video quality, through the use of advanced deep learning techniques. Initially, traditional video denoising approaches are reviewed to establish a foundational understanding of denoising concepts. Subsequently, two state-of-the-art models, FastDVDNet and ViDeNN, are studied to familiarize with neural network architectures. The main product of this work is the development of a robust video denoising pipeline that utilizes a UNet architecture inspired by these state-of-the-art models. Throughout the thesis, the proposed UNet Baseline, ResUNet, and ResUNet Temporal models are explained, implemented, and evaluated to demonstrate their effectiveness in video denoising.
In the era of digital multimedia, video content quality significantly impacts user experiences and system performance, particularly in domains such as entertainment, and video and image processing. This thesis addresses the persistent challenge of video noise, which degrades video quality, through the use of advanced deep learning techniques. Initially, traditional video denoising approaches are reviewed to establish a foundational understanding of denoising concepts. Subsequently, two state-of-the-art models, FastDVDNet and ViDeNN, are studied to familiarize with neural network architectures. The main product of this work is the development of a robust video denoising pipeline that utilizes a UNet architecture inspired by these state-of-the-art models. Throughout the thesis, the proposed UNet Baseline, ResUNet, and ResUNet Temporal models are explained, implemented, and evaluated to demonstrate their effectiveness in video denoising.
Description
Citation
NAUMENKO, M. Potlačení šumu ve videu pomocí hlubokých neuronových sítí [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2024.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
en
Study field
Informační technologie
Comittee
prof. Dr. Ing. Jan Černocký (předseda)
Ing. Ivana Burgetová, Ph.D. (člen)
Ing. Michal Hradiš, Ph.D. (člen)
Ing. Josef Strnadel, Ph.D. (člen)
doc. RNDr. Dana Hliněná, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2024-06-10
Defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na dotazy položené oponentem rozhodla práci hodnotit stupněm C - dobře.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení