Heimann, Viktoria
Viktoria Heimann
Forschung
In meiner Forschung beschäftige ich mich mit der Umtastung und Interpolation von Bildern. Hierbei habe ich mich auf die Umtastung von Pixeln an beliebigen Positionen auf ganzzahlige Positionen spezialisiert. Die beliebigen Positionen werden als Mesh, die ganzzahligen Positionen als Grid bezeichnet. Für die Umtastung ziehe ich ein modell-basiertes Verfahren heran. Das key-point agnostic frequency-selective mesh-to-grid resampling (AFSMR) modelliert die Frequenzcharakteristik der originalen Mesh-Punkte und evaluiert diese auf den Grid-Punkten. Ziel hierbei ist eine möglichst hohe Qualität für die Umtastung zu erreichen.
Außerdem erweitere ich den Anwendungsbereich der AFSMR auf drei-dimensionale Datentypen wie Punktwolken.
Weitere Informationen finden sich unter folgendem Link: Bildumtastung
Angebotene Abschlussarbeiten
Ich biete jederzeit Abschlussarbeiten im Bereich der Bildumtastung und Interpolation für zwei- und dreidimensionale Datentypen an. Bei Interesse, schreib mir jederzeit gerne eine E-Mail.
Abgeschlossene Abschlussarbeiten
Masterarbeiten
- „Frame-Rate Up-Conversion Using Bi-directional Motion Estimation and Frequency-Selective Mesh-to-Grid Resampling“, 2021
- „Improving Resampling in Viewport-Adaptive Fisheye Motion Compensation“, 2021
- „Extending Frequency-Selective Mesh-to-Grid Resampling to Super-Resolution Applications“, 2019/ 2020
- „Integration und Evaluation einer Entrauschungsstufe in der frequenzselektiven Bildumtastung“, 2019
- „Gitterbasierte frequenzselektive Bildumtastung“, WS 2018/2019
Bachelorarbeiten
- „Adaptive Blockaufteilung der frequenzselektiven Bildumtastung“, 2021
- „Verbesserung der frequenzselektiven Bildumtastung durch Einsatz eines tiefen neuronalen Netzwerks“, 2021
- „Analyse von Interpolationsmethoden für die Vorverarbeitung von Eingangsdaten neuronaler Netze“, 2020
- „Entwurf einer inhaltsadaptiven lokalen Gewichtungsfunktion für die frequenzselektive Bildumtastung“, 2020
- „Entzerrung von Fischaugenbildern mittels der frequenzselektiven Bildumtastung“, 2019/2020
- „Frequenzselektive Bildumtastung synthetischer Bilddaten“, 2019/2020
- „Entwicklung einer graphischen Benutzeroberfläche für die Bildumtastung“, 2019
- „Vorschätzung der Stützstellen der frequenzselektiven Bildumtastung“, 2019
- „Entwicklung einer integrierten Testumgebung für die Bildumtastung“, 2018/19
Forschungspraktika
- „Auflösungserhöhung von Punktwolken“, 2020
- „Analysis of Various Techniques for License Plate Recognition“, 2020/ 2021
- „Development of a Quality Metric for Image Resampling without Ground Truth Data“, 2018/19
- „Introducing Artificial Irregularity into FSMR“, 2018/19
- „Development of a Quality Metric for Image Resampling“, 2018/2019
- „Entwurf eines inhaltsbasierten Entscheidungskriteriums zur Beschleunigung der FSMR“, 2018/2019
Lehrveranstaltungen
Auszeichnungen
- , , : Top10% Paper Award (IEEE 24th International Workshop on Multimedia Signal Processing) – 2022
- , , : Best Student Paper Award (IEEE 22nd International Workshop on Multimedia Signal Processing) – 2020
Publikationen
2022
Frequency-Selective Geometry Upsampling of Point Clouds
IEEE International Conference on Image Processing (ICIP) 2022 (Bordeaux, 16. Oktober 2022 - 19. Oktober 2022)
DOI: 10.1109/ICIP46576.2022.9897920
URL: https://arxiv.org/abs/2205.01458
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Jointly Resampling and Reconstructing Corrupted Images for Image Classification using Frequency-Selective Mesh-to-Grid Resampling
IEEE 24th International Workshop on Multimedia Signal Processing (MMSP)
In: 2022 IEEE 24TH INTERNATIONAL WORKSHOP ON MULTIMEDIA SIGNAL PROCESSING (MMSP), NEW YORK: 2022
DOI: 10.1109/MMSP55362.2022.9949143
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Resampling and Reconstructing Corrupted Images for Image Classification
IEEE International Workshop on Multimedia Signal Processing (Shanghai (virtually), 26. September 2022 - 28. September 2022)
URL: https://arxiv.org/abs/2210.15444
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Increasing the Accuracy of a Neural Network Using Frequency Selective Mesh-to-Grid Resampling
IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS) (, 28. Mai 2022 - 1. Juni 2022)
URL: https://arxiv.org/abs/2209.14431
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2021
Frame Rate Up-Conversion Using Key Point Agnostic Frequency-Selective Mesh-to-Grid Resampling
IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (Toronto (Virtual Conference), 6. Juni 2021 - 11. Juni 2021)
DOI: 10.1109/ICASSP39728.2021.9413684
URL: https://arxiv.org/abs/2210.10444
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Frequency-Selective Mesh-to-Mesh Resampling for Color Upsampling of Point Clouds
IEEE 23rd International Workshop on Multimedia Signal Processing (Tampere, 6. Oktober 2021 - 8. Oktober 2021)
In: Proceedings of the IEEE International Workshop on Multimedia Signal Processing (MMSP) 2021
DOI: 10.1109/MMSP53017.2021.9733445
URL: https://arxiv.org/abs/2203.09224
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2020
Key Point Agnostic Frequency-Selective Mesh-to-Grid Image Resampling using Spectral Weighting
IEEE International Workshop on Multimedia Signal Processing (MMSP) (Tampere (Virtual Conference), 21. September 2020 - 24. September 2020)
DOI: 10.1109/MMSP48831.2020.9287096
URL: https://arxiv.org/abs/2203.08086
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