Experiences in video processing laboratory

Abstract

Noise in digital video is typically handled with simple inter-frame operations and since these operations could be used in more advance video processing is a good starting point for any research on video. Although, there are many barriers to learn and comprehend video processing topics; these are related mainly to the learning curve of the hardware and software for video processing and the inherent complexity of video. In order to overcome the former, a set of guides ranging from video standards, to noise reduction algorithms, in simulation, Simulink and in hardware TMS320DM642, were developed to aid the selflearning processing either for researchers or students. In this paper we present the result of two different courses where this self-learning methodology was used and the results of selected noise removal algorithms.

El ruido en el vídeo digital suele tratarse con sencillas operaciones entre fotogramas y, dado que estas operaciones podrían utilizarse en procesamientos de vídeo más avanzados, es un buen punto de partida para cualquier investigación sobre vídeo. Sin embargo, existen muchas barreras para aprender y comprender los temas relacionados con el procesamiento de vídeo; éstas están relacionadas principalmente con la curva de aprendizaje del hardware y el software para el procesamiento de vídeo y la complejidad inherente del vídeo. Con el fin de superar la primera, un conjunto de guías que van desde las normas de vídeo, a los algoritmos de reducción de ruido, en la simulación, Simulink y en hardware TMS320DM642, se desarrollaron para ayudar al autoaprendizaje de procesamiento ya sea para investigadores o estudiantes. En este trabajo presentamos el resultado de dos cursos diferentes en los que se utilizó esta metodología de autoaprendizaje y los resultados de los algoritmos de eliminación de ruido seleccionados.