02.12.2019 | Ausgabe 12/2019

Automatisierte Qualitätsüberprüfung digitalisierter Analogformate

Beispiele auftretender Störerscheinungen im untersuchten Datenkorpus Quelle: TU Chemnitz

Das zunehmende Aussterben des VHS- und SVHS-Systems sowie weiterer magnetbandbasierter Videosysteme zwingt lokale sächsische Fernsehsender zu einer raschen Digitalisierung großer Mengen analoger Videobänder. Die darauf befindlichen Aufnahmen stellen wichtige Zeitzeugnisse aus der Wendezeit dar und dokumentieren die Herausforderungen, welchen sich die ostdeutschen Bürger nach dem Wechsel von einem sozialistischen zu einem marktwirtschaftlichen System gegenüber sahen. Oftmals ist diese Massendigitalisierung nur von einer generellen Sicherung ohne optimierende Maßnahmen geprägt, sodass qualitative Mängel erst nach der Digitalisierung aufwändig manuell retuschiert werden können.
Hierzu ist zunächst ein Überblick über qualitativ gute und schlechte Sequenzen wünschenswert. Bislang existieren jedoch keine Verfahren für eine automatisierte Qualitätsanalyse von Digitalisaten analoger Archivbestände. An dieser Stelle setzt der in der Dissertation „Systematisierung und Identifizierung von Störquellen und Störerscheinungen in zeithistorischen Videodokumenten am Beispiel digitalisierter Videobestände sächsischer Lokalfernsehsender” vorgestellte Ansatz für eine automatisierte Erkennung und Klassifikation von Störerscheinungen an. Anhand einer extensiven Literaturrecherche und Materialanalyse werden mögliche Störquellen und Störerscheinungen theoretisch identifiziert und systematisiert.

Due to the imminent disappearance of magnetic tape-based video systems like VHS and SVHS, local Saxon television stations are forced to digitize large amounts of analog video tapes. The captured scenes provide an insight into the era of German reunification and they document challenges which East German citizens had to face in the transfer from a centrally-planned economy to a free market system. Often, this mass digitization has the purpose as a general 'backup' without any optimization procedures. Qualitative deficiencies of the material must then be reviewed manually in a time-consuming process after the digitization. An overview of high- and low-quality sequences can help to speed up this practice. So far, no methods for an automated quality analysis of digitized archives transferred from analog sources exists. The dissertation “Classification and identification of sources of interference and of visual distortion in contemporary video documents, using examples from the digitized video archives of local television broadcasters in Saxony” presents an approach for classification and automated detection of visual distortions in digitized analog video material. Possible sources of interference and visual distortion were identified and systematized through extensive research of available literature and material analysis.

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