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Fast Multiple Mixed Image Interpolation Method for Image Resolution Enhancement

영상 해상도 개선을 위한 고속 다중 혼합 영상 보간법

  • Kim, Won-Hee (Pukyong National University, Department of IT convergence and application engineering) ;
  • Kim, Jong-Nam (Pukyong National University, Department of IT convergence and application engineering) ;
  • Jeong, Shin-Il (Pukyong National University, Department of information and communication engineering)
  • 김원희 (부경대학교 IT융합응용공학과) ;
  • 김종남 (부경대학교 IT융합응용공학과) ;
  • 정신일 (부경대학교 정보통신공학과)
  • Received : 2013.10.14
  • Accepted : 2013.12.13
  • Published : 2014.01.30

Abstract

Image interpolation is a method of determining the value of new pixel coordinate in the process of image scaling. Recently, image contents are likely to be a large-capacity, interpolation algorithm is required to generate fast enhanced result image. In this paper, fast multiple mixed image interpolation for image resolution enhancement is proposed. The proposed method estimates expected 12 shortfalls from four sub-images of a input image, and generates the result image that is interpolated in the combination of the expected shortfalls with the input image. The experimental results demonstrate that PSNR increases maximum value of 1.9dB, SSIM increases maximum value of 0.052, and the subjective quality is superior to any other compared methods. Moreover, it is known by algorithm running time comparison that the proposed method has been at least three times faster than the compared conventional methods. The proposed method can be useful for application on image resolution enhancement.

영상 보간법은 영상의 크기 변환에서 나타나는 새로운 좌표의 화소의 값을 결정하는 방법이다. 영상 콘텐츠가 대용량화되면서 고속으로 개선된 결과 영상을 생성할 수 있는 영상 보간법이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 영상 해상도 개선을 위한 고속 다중 혼합영상 보간법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력 영상의 4개의 부영상으로부터 12개의 예상되는 부족분을 추정하고, 추정된 부족분과 입력 영상을 결합한 후 보간 함수를 거쳐서 결과 영상을 생성한다. 제안하는 방법은 비교 방법들보다 PSNR에서 최대 1.9dB, SSIM에서 최대 0.052 개선된 결과를 나타내었으며, 주관적 화질 비교에서도 우위에 있음을 실험을 통해서 알 수 있었다. 알고리즘의 동작속도 비교를 통해서 기존의 방법들보다 최소 3배 이상 빠르게 동작하는 것을 알 수 있었다. 제안하는 방법은 영상 해상도 개선을 위한 응용 환경에서 유용하게 사용될 수 있다.

Keywords

References

  1. A.Y. Lee, H.C. Kim, and J.C. Jeong, "An Adaptive Cubic Interpolation Considering neighbor pixel values," Journal of broadcast engineering, Vol. 15, No. 3, pp. 362-367, 2010. https://doi.org/10.5909/JBE.2010.15.3.362
  2. X. Li and M.T. Orchard, "New edge-directed interpolation," IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 10, No. 10, pp. 1521-1527, 2001. https://doi.org/10.1109/83.951537
  3. N. Asuni and A. Giachetti, "Accuracy improvements and artifacts removal in edge based image interpolation," Proc. Int. Conf. Computer Vision Theory and Applications, pp. 58-65, 2008.
  4. A. Giachetti and N. Asuni, "Real-Time Artifact-Free Image Upscaling,", IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 20, Issue 10, pp. 2760-2768, 2011. https://doi.org/10.1109/TIP.2011.2136352
  5. A. Giachetti and N. Asuni, "Fast Artifacts-free Image Interpolation," In Proc. of the British Machine Vision Conf., pp. 123-132, 2008.
  6. D. Zhou, X. Shen, and W. Dong, "Image zooming using directional cubic convolution interpolation," IET Image Processing, Vol. 6, Issue 6, pp. 627-634, 2012. https://doi.org/10.1049/iet-ipr.2011.0534