대한전자공학회논문지SP (Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP)

대한전자공학회 (The Institute of Electronics and Information Engineers)
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영역별 특성을 고려한 적응적 영상 보간 방법

Adaptive Image Interpolation Algorithm Using Local Characteristics

  • 발행 : 2009.09.25
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초록

본 논문에서는 영상의 영역별 특성을 고려한 영상의 보간 방법을 제안한다. 먼저 입력 영상은 에지 영역과 평탄한 저주파 영역으로 나뉜다. 그리고 에지 영역은 다시 방향성이 존재하는 에지 영역과 텍스처와 같이 에지의 방향성이 존재하지 않는 복잡한 고주파 영역으로 구분된다. 평탄한 저주파 영역에서는 쌍선형보간법 (Bilinear Interpolation), 방향성이 없는 복잡한 고주파 영역은 3차 컨벌루션 보간법 (Cubic Convolution Interpolation), 방향성이 있는 에지 영역은 NEDI (New Edge directed Interpolation)를 각각 적용한다. 다양한 영상에 대한 실험결과 제안한 방법이 기존이 방법보다 주관적 화질이 뛰어나고 우수한 성능을 발휘하는 것을 확인하였다.

This paper presents an adaptive image interpolation algorithm using local characteristics. An input image is classified into edge region and flat low frequency region. And then, the edge region is further partitioned into directive edge region and high frequency texture region. A bilinear interpolation is applied to flat low frequency region, cubic convolution is applied to texture region, and new edge directed interpolation to directive edge region, respectively. Simulation results show that the proposed algorithm outperforms the existing interpolation methods in terms of visual quality as well as PSNR.

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참고문헌

  1. 신정호, 정정훈, 백준기, "정칙화된 영상복원을 이용한 공간 적응적 영상보간," 전자공학회논문지-SP, vol. 35, no. 11, pp. 1578～1584, 1998
  2. 한종기, "국지적 신호특성에 적응하는 개선된 cubic convolution scaler," 한국통신학회논문지, vol. 27. no. 5A. pp. 404～413, 2002
  3. 김상수, 엄일규, 김유신, "스케일간 웨이블릿 계수 절대치의 선형 모델링을 이용한 영상 보간," 전자공학회논문지-SP, vol. 42, no. 6, pp. 19～26, 2005
  4. Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods, Digital image processing, Prentice Hall, 2008
  5. X. Li and M. Orchard, "New edge directed interpolation," IEEE Trans. Image Processing, vol. 10, no. 10, pp. 1521-1527, Oct. 2001 https://doi.org/10.1109/83.951537
  6. Q. Wang and R. Kreidieh, "A new orientation-adaptive interpolation method," IEEE Trans. Image Processing, vol. 16, no. 4, 2007, pp. 889-900 https://doi.org/10.1109/TIP.2007.891794
  7. S. M. Kwak, J. H. Moon, and J. K. Han, "Modified cubic convolution scaler for edge-directed nonuniform data," Optical Engineering, vol. 46, no. 10, 2007 https://doi.org/10.1117/1.2789639
  8. M. Zhao, M. Bosma, and G de Haan, "Making the best of legacy video on modern displays," Journal of the Society for Information Display, vol. 15, no. 1, 2007, pp. 49-60 https://doi.org/10.1889/1.2451557
  9. R. G. Keys, "Cubic convolution interpolation for digital image processing," IEEE Trans. Acoustics, Speech, And Signal Processing, vol. 29, no. 6, pp. 1153-1160, Dec. 1981 https://doi.org/10.1109/TASSP.1981.1163711
  10. S. S. Rifman, "Digital rectification of ERTS multispectral imagery," Proc. Symposium Significant Results Obtained from ERTS-1(NASA SP-327), Sec. B, pp. 1131- 1142, 1973
  11. R. Bernstein, "Digital image processing of Earth observation sensor data," IBM J. Res. Devel, vol. 20, pp. 40-57, 1976 https://doi.org/10.1147/rd.201.0040
  12. N. Jaynant and P. Noll, Digital image Coding of Waveform: Principles and Applications to Speech and Video, Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1984
  13. William K. Pratt, Digital image processing, Wiley, 2001