다양한 보간 기법을 정리해 보고 이를 통해서 기존의 보간 기법의 한계를 고찰해 본다. 보간의 효율성과 보간 결과 영상의 화질과는 Trade off 관계가 있으며, 이를 적절한 수준에서 결정하는 것은 중요한 문제이다. 본 논문에서는 Quadratic B-spline을 기저 함수로 하는 윤곽보존형 보간 필터를 사용한 영상확대 알고리즘을 제안한다. Unser의 Cardinal Cubic spline함수에 비해 적은 하드웨어만으로도 이상적인 저역 통과 필터의 특성을 가지며, 입력영상의 윤곽의 방향성을 고려한 적응적인 보간 기법의 적용으로 화질이 우수한 영상확대 알고리즘을 제안한다.
영상 신호의 해상도를 증가시키거나 움직임 추정의 정확성을 향상시키기 위하여 다양한 보간 기법이 제안되었는데 H.264/AVC와 HEVC 동영상 부호화 표준 기법에서는 움직임 추정의 정확성을 높이기 위해서 보간 필터를 사용하여 1/2 혹은 1/4 단위의 부화소를 생성한다. 본 논문에서는 1/2과 1/4 단위의 부화소 보간을 위하여 lapped transform을 이용한 효율적인 보간 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 영상의 크기 변환과 보간과의 관계를 이용하여 부화소를 효율적으로 보간하는 기법인데 H.264/AVC와 HEVC에서 사용되는 보간 필터와 비교하였을 때 비슷한 성능을 보이면서 계산량을 크게 줄임을 보인다.
움직임 보상 보간 기법은 동영상 정보의 프레임율 증가 뿐 아니라 분산 동영상 부호화 시스템에서 부가 정보 생성에 사용된다. 본 논문에서는 움직임 보상 보간 기법의 성능을 효율적으로 향상시키기 위하여 DCT(Discrete Cosine Transform) 혹은 LiftLT를 이용하여 영상의 크기를 두 배 확대 변환한 후 움직임 보상 보간을 수행하여 생성된 두 배 크기의 영상을 다시 축소 변환하여 원래 크기의 보간 프레임을 생성하는 기법을 제안한다. 또한 보간 필터를 사용하여 부화소 단위의 세밀한 움직임 보상 보간을 수행한 경우의 성능도 분석한다. 모의 실험 결과 제안하는 기법이 기존의 보간 필터를 이용한 기법에 비해서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
본 연구는 유역강우량을 산출을 위한 공간보간기법이 격자형 강우자료 생성에 미치는 영향에 대하여 분석하고자 하였다. 본 연구의 대상지역은 우리나라에서 규모가 가장 큰 유역인 한강유역(26,018km2)을 선정하였다. 유역강우량 산출에 이용한 강우자료는 기상청에서 제공하는 2000~2010 년까지 11년간 AWS(Automatic Weather Station) 108개소의 관측자료를 제공받아 사용하였으며, 강우이벤트로 2004년~2009년까지 재산피해를 입힌 총 11개의 호우, 태풍 사상을 선정하였다. 공간 보간기법으로는 Thiessen법과 IDW(Inverse Distance Weight)법의 2가지 기법을 선정하였다. 대상 지역에 대하여 AWS의 자료를 기반으로 보간을 실시하여 미관측지역에 대한 격자분포자료를 구축하였다. 이때, 격자분포자료는 국토해양부에서 분류한 19개 중권역을 기준으로 각 권역별 평균 강우량을 산출하였다. 2가지 공간보간기법을 이용한 한강유역전체 강우량 산출 결과 고도를 고려한 공간보간의 경우 그렇지 않은 경우에 비해 한강유역의 유역평균강우량은 IDW법은 -1.81~8.1%, Thiessen법은 6.6~9.6%의 차이를 나타내었으며, 연도별 편차가 증가하고 있었다.
일반적으로 격행주사(interlace) 된 Side by Side (SbS) 영상의 경우 화면 재생 시, 전송 받은 영상을 먼저 디인터레이싱(de-interlacing) 한 후에 좌우 영상을 분리하여 수평 해상도를 보간 하는데, 이때 한번 가공된 디인터레이싱 값을 참조하여 보간 값을 결정하게 되는 관계로 수평 해상도의 정확성이 크게 떨어지게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 격행주사 방식의 SbS 3D 영상의 수평 해상도 보간 방법을 제안한다. 수평 해상도 보간 시에 격행주사 방식으로 전송 받은 라인과 디인터레이싱 기법을 이용해 보간한 라인의 특성에 따라 각 라인에서 활용할 수 있는 전송 받은 값을 가지고 각각 다른 보간 방법을 적용함으로써 정확도를 향상하는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 실험 결과는 기존의 보간 기법들보다 주관적, 객관적 화질에서 더욱 우수한 성능을 보여준다.
비디오 프레임 율 증가 변환은 가전 분야에서 매우 다양한 응용으로 인해 매우 많은 관심을 받아 오고 있다. 대 부분의 진보된 FRUC 알고리즘은 보간된 프레임들의 움직임 벡터장을 결정하는 움직임 보간 기술을 사용하고 있다. 그러나 몇 개의 응용 분야에서는 움직임 보상 보간 프레임이 얼마나 잘 복원되었는지에 대한 정보를 필요로 한다. 이와 같은 목적을 위해 본 논문에서는 프레임 기반의 적응적 예측에 기초한 움직임 보상 보간 프레임의 왜곡 예측 기법을 제안한다. 제안된 기법은 대칭형 움직임 탐색 및 보상 보간 기법에 적용되며, 세 가지 다른 예측 기법 즉, 순방향, 역방향 그리고 적응적 양방향 예측 기법으로 분석된다. 모의 실험을 통하여 제안된 적응적 양방향 왜곡 예측 방식이 다른 두 방식에 비해 성능이 우수함을 보인다.
본 논문에서는 낮은 해상도의 영상을 높은 해상도의 영상으로 변환하는 과정에서 최적화된 매개변수를 적용하는 적응적 3차 회선 보간 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 먼저 주어진 영상 신호에 3차 회선 보간 기법을 수행하여 높은 해상도로 변환시킨다. 변환된 영상 신호는 다시 3차 회선 보간 기법으로 변환 과정을 통해 처음 주어진 원 영상 신호와 같은 해상도로 변환시킨다. 여기서 변환된 영상 신호와 원 영상 신호의 차이를 최소로 만드는 매개변수는 적응적으로 최적화된다. 적응적으로 최적화된 매개변수는 보간 커널을 최적화하여 3차 회선 보간 기법의 성능을 향상시킨다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 알려진 여러 영상으로 기존에 존재하던 보간 기법들과 비교하는 실험을 하고, 도출된 실험 결과를 객관적인 지표로 제시하여 우수함을 입증한다.
환경분야에서 사용되는 대부분의 자료는 공간상 모든 위치에 그 값이 존재하나 모든 지점에서 자료를 획득하는 것이 불가능하므로 몇 개의 대표 지점에서 필요로 하는 자료를 수집한 후 이를 미관측 지역까지 확장하여 사용하게 된다. 관측된 자료를 이용하여 미관측 지점의 값을 예측하는 과정에는 공간보간 기법이 사용되는데, 본 논문에서는 지역경향면 모델, IDW, RBF, 크리깅 등의 공간보간 기법을 서울시의 미세먼지(PM10) 연평균 농도 공간보간에 적용하고 그 정확성을 살펴보았다. 정확성 평가를 위하여 예측값의 범위, RMSE, 평균오차 등을 살펴보았으며 이로부터 크리깅, RBF 기법의 예측 정확도가 높은 것으로 분석되었다.
수자원에 대한 효율적 활용 요구가 증대됨에 따라 한반도 수리적 특성을 보다 정밀하게 모의하고 이를 활용한 의사결정이 요구되고 있다. 한반도는 지리적 특성상 약 70%가 산학 구조로 되어 있어서 지형적 기상 현상이 복잡하여 가뭄지수의 공간 보간에 어려움이 있다. 따라서 지형적 특성-거리, 고도, 해양에서의 거리, 지향면 등을 고려할 수 있는 PRISM 기법을 기존의 공간 보간 기법과 비교 분석하여 한반도 전역의 가뭄 특성에 적합한 공간 보간 기법을 검출하고자 하였다. 자료의 분석은 기상청에서 제공하는 강우 관측소중 40년 이상의 연한을 가지고 있는 60개 지점을 선정하여 분석하였으며 방법 간의 비교는 지점을 선정하여 추정된 오차를 기초로 하여 판단하였다. 분석결과 PRISM 기법이 복잡한 지형적 특성을 가진 지역에서 더 적합한 방법으로 나타났다. 향후 연구에서는 미개측 지역의 가뭄지수 분석을 시행하여 관측소가 설치되지 않은 지역의 적합한 가뭄 특성을 분석하여 효율적인 수자원 활용을 위한 적절한 의사결정 지표를 선정하고자한다.
영상 확대 기술을 담당하는 업스케일러를 설계 할 때 보간 기법의 선택은 매우 중요하다. 적용하는 보간 기법에 따라 출력되는 영상의 화질과 스케일러 내부의 연산량 및 하드웨어 복잡도가 결정되기 때문이다. 디지털 영상 처리 기술의 발달과 함께 성능이 좋은 여러 가지 보간 기법들이 개발되어 오고 있지만 알고리즘의 복잡도를 고려하지 않은 기법들은 실시간 처리와 하드웨어 적용에 부적합한 경우가 많다. 비교적 좋은 성능을 보여주는 Cubic interpolation 역시 인접 화소 보간 기법이나 선형 보간 기법과 비교하면 훨씬 더 많은 연산량을 요구한다. 이런 높은 연산량의 대부분은 픽셀의 밝기값에 곱해지는 계수를 구하기 위한 복잡한 계산에서 기인한다. 따라서 본 논문에서는 cubic interpolation 의 복잡도를 낮춰 하드웨어 적용에 적합하도록 하기 위하여 LUT(Look-up Table)을 이용하는 방법을 제안하고 실험을 통해 그 결과를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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