Deinterlacing based on the local frequency characteristic of image

영상의 국부 주파수 특성에 기반을 둔 deinterlacing

영상은 주파수 분포로 볼 때, 크게 에지 영역과 평탄 영역으로 구분할 수 있다. 또한 각 영역 안에서도 다양한 주파수 분포를 가지고 있다. 기존의 가중치 합(weighted-sum)기반의 방법으로는 다양한 주파수 변화를 포괄하기가 어렵고, 특히 고주파 성분을 효과적으로 보전할 수 없다. 이런 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 영상의 국부 영역의 주파수 특성에 기반을 둔 deinterlacing 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 우선 영상을 에지 영역과 평탄 영역으로 구분하였다. 그런 다음, 각 영역에 대해 신경 회로망을 할당하였다. 또한 각 영역에 대해서 저주파 성분과 고주파 성분으로 모듈화된 신경 회로망을 사용하여 각 영역 안에서의 주파수 특성의 변화에 잘 반응할 수 있게 하였다. 모의 실험에서 제안 알고리즘은 단일 신경 회로망의 경우나 기존의 다른 알고리즘들보다 개선된 성능을 보여주었다