Abstract
In this paper, we present an upsampling technique for depth map image using color and depth weights. First, we construct a high-resolution image using the bilinear interpolation technique. Next, we detect a common edge region using RGB color space, HSV color space, and depth image. If an interpolated pixel belongs to the common edge region, we calculate weighting values of color and depth in $3{\times}3$ neighboring pixels and compute the cost value to determine the boundary pixel value. Finally, the pixel value having minimum cost is determined as the pixel value of the high-resolution depth image. Simulation results show that the proposed algorithm achieves good performance in terns of PSNR comparison and subjective visual quality.
본 논문은 색상정보와 깊이정보 가중치를 이용한 깊이영상 업샘플링 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 먼저 양선형 보간법을 통해 높은 해상도의 깊이영상을 생성한다. 그 후 RGB 색상영상, HSV 색상영상, 깊이영상 등을 이용하여 공통경계 영역을 추정한다. 만일 보간 된 화소가 공통경계 영역에 속한다면 해당화소를 포함하는 $3{\times}3$ 영역의 화소들에 대한 색상정보와 깊이정보의 가중치를 구하고 경계 화소값 결정을 위한 비용계산을 수행한다. 그 후 가장 작은 경계 화소값 결정 비용을 가지는 화소 값을 결과영상의 화소값으로 정한다. 제안하는 알고리즘은 PSNR 및 주관적 화질 비교에서 우수한 성능을 보였다.
