본 논문에서는 실제 영상에 일반적으로 존재하는 지역성과 실제 영상에 존재하는 단순 볼록 곡면 특성과 단순 오목 곡면의 특성을 충실히 반영하도록 확대 영상의 보간 픽셀 값들을 추정하기 위하여 인접 픽셀 값과의 기울기 정보를 이용하는 효율적인 보간 기법을 제안하였다. 제안된 기법을 적용하여 확대한 영상의 화질 향상을 측정하기 위하여 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)을 사용하였다. 제안된 기법을 적용하여 확대한 다양한 영상들의 PSNR 값들이 기존의 보간 기법들을 적용하여 확대한 영상들의 PSNR 값보다 큰 것을 확인하였다.
본 논문에서는 영상 보간의 결과 측면에서 깊이를 보정하는 방법 중 하나인 유도 영상 필터링 기법을 비교한다. 실험을 위해 초기 깊이 영상을 두 종류의 유도 영상 필터링 기법으로 개선을 하였다. 초기 깊이 영상과, 각각의 필터링 기법에 의해 개선된 변이 영상을 이용하여 영상 보간을 하였고, 그 결과를 비교하였다. 결과로서 한 시점 영상의 텍스처 정보만을 이용하여 변이를 개선하는 유도 영상 필터링 기법으로 변이 영상을 개선하게 되는 경우에 육안으로는 구분이 갈 정도로 변이가 개선이 되지만, 영상 보간의 측면에서 보았을 때는 크게 차이가 없거나 오히려 품질이 저하되는 경우를 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 전산화 단층촬영 시 스캔 시간의 단축 및 환자의 X-Ray 피폭량을 줄이기 위한 방법으로 샘플링 빈도를 줄이고 적은 수의 view를 이용하여 단면 영상을 재구성하는 방법에 대해 연구하였다. 부족한 view로 인해 단면 영상에 발생하는 방사형의 직선형 왜곡(streak artifact) 를 억제하기 위하여 본 논문에서는 sinogram 보간기법을 적용하였다. 인접 view간 영상 특성(밝기, 그라디언트, 픽셀거리)을 기반으로 sinogram 픽셀 간의 매칭을 수행하고 그 결과를 기반으로 변화패턴을 추적하여 sinogram을 보간하도록 하였다. Numerical 팬텀과 자체 제작된 팬텀을 이용하여 제안된 기법을 검증하였다. 선형 보간 기법에 비해 재구성된 단면영상의 디테일을 유지하면서 왜곡이 감소하는 것이 관찰되었으며, PSNR면에서 최대 5%의 향상이 있는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 확대영상의 화질을 향상시키기 위하여 영상의 곡면 특성을 활용한 효과적인 영상 확대 기법을 제안하였다. 제안된 기법에서 제시된 방법으로 영상의 단순 볼록 곡면 혹은 단순 오목 곡면을 효과적으로 추정하고, 단순 볼록 곡면 혹은 단순 오목 곡면으로 추정된 경우에는 확대하고자 하는 원본영상으로 역방향 사상된 좌표에서의 보간 값을 제안된 기법에서 제시된 효율적인 방법으로 계산하여 해당곡면의 특성을 잘 반영하는 보간 값을 구한 후 이를 확대영상의 보간 픽셀 값으로 하여 확대영상이 실제영상의 곡면 특성을 충실히 반영하도록 하였다. 또한 단순 볼록 곡면 혹은 단순 오목 곡면이 아닐 경우에는 역방향 사상된 좌표 주위의 기준 픽셀들의 영향을 더욱 정교하게 반영하도록 보간 값을 구하고 이를 확대영상의 보간 픽셀 값으로 한다. 실제 영상에 존재하는 단순 볼록 곡면 혹은 단순 오목 곡면의 특성을 더욱 충실히 반영하여 실제영상에 더욱 근접한 확대영상을 구성하도록 하기 위하여 위의 절차를 반복적으로 적용하여 확대영상을 구성하였다. 제안된 기법을 적용한 확대영상들의 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio) 값이 기존의 기법들을 적용한 확대영상들보다 큰 것을 실험을 통해 확인하였다.
본 논문에서 영역 분할을 기반으로 하는 새로운 deinterlacing 기법을 제안한다 제안 하는 공간적 보간 방법과 기존의 시간적 보간 방법을 이용하여 시공간 보간을 한다. 제안 된 방법에서는 먼저 분수령 알고리즘을 이용한 영역 분할하고, 분할된 영역을 기반으로 하여 영역간의 에지 방향성을 결정한다 기존 알고리즘과 같이 화소간 값 차이를 이용하여 에지의 방향을 구하지 않고 분할된 영역에서 영역구분에 따른 방향에 따라 보간을 함으로써 에지를 유지하면서 deinterlacing을 할 수 있다.
본 논문에서 영역 분할을 기반으로 하는 새로운 scan rate of-conversion 기법을 제안한다. 제안하는 공간적 보간 방법과 기존의 시간적 보간 방법을 이용하여 시공간 보간을 한다. 제안된 방법에서는 먼저 분수령 알고리즘을 이용한 영역 분할하고, 분할된 영역을 기반으로 하여 영역간의 에지 방향성을 결정한다. 기존 알고리즘과 같이 화소간 값 차이를 이용하여 에지의 방향을 구하지 않고 분할된 영역에서 영역구분에 따른 방향에 따라 보간을 함으로써 에지를 유지하면서 scan rate up-conversion을 할 수 있다.
본 논문에서는 영상을 확대할 경우에 발생하는 영상의 품질 저하를 최소화하기 위하여 원본 영상 픽셀과 확대된 결과 영상 픽셀 간의 명암도 차이와 보간 수행시 적용되는 가중치 값을 퍼지 기법에 적용하여 영상을 확대하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 양선형 보간법으로 도출된 결과 영상 픽셀과 원본 영상 픽셀 간의 명암도 차이와 보간 수행시 네 개의 픽셀 값에 곱하게 되는 가중치 값을 퍼지 소속 함수에 적용하여 원본 영상의 픽셀 정보와 가장 근접한 특징을 가진 확대된 결과 영상의 픽셀 정보를 최종적으로 도출한다. 제안된 방법을 실험한 결과, 기존의 양선형 보간법에 비해 영상 확대시, 발생하는 문제점인 흐림 현상이 상대적으로 감소하여 영상의 품질이 개선되는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 화소간의 상관관계를 이용한 CCD/CMOS 이미지 센서용 효율적인 색 보간 기법을 제안한다. 최근 각광받고 있는 CCD/CMOS 이미지 센서는 컬러 필터 배열(Color Filter Array)을 사용하기 때문에, 각 화소는 컬러 영상을 만들기 위한 3가지 색 채널 중 한 가지 채널만 갖고 있게 된다. 따라서 컬러 영상을 만들기 위해서는 색 보간 구조가 필요하다. 최근 제안되는 색 보간 기법은 보간된 영상의 품질 향상에만 주력하고 있는데 반해, 본 논문에서는 낮은 복잡도를 갖으면서 잘못된 색을 최소화하기 위한 방법을 제안한다. 제안된 색 보간 기법에서는 인접한 화소간의 상관관계를 이용하여, 현재 화소의 방향성을 결정할 때 이웃 화소의 방향성 정보를 이용하였다. 기존의 방향성을 고려한 색 보간 기법에 제안된 기법을 적용한 결과, 알고리즘의 종류에 따라 PSNR이 $0.09{\sim}0.47dB$ 향상되었고, 대부분의 잘못된 색(False color)을 최소화함으로써 색 보간된 컬러영상의 품질이 향상되었다. 제안된 색 보간 기법은 Verilog HDL 및 FPGA를 이용하여 실시간으로 구현 검증되었다. 0.25um CMOS 표준 셀 라이브러리를 이용하여 합성하였을 때, 총 게이트 수는 12K개였으며 5개의 라인 메모리가 사용되었다.
본 논문에서는 움직임이 존재하는 부분의 사선 방향 보간 성능을 개선하여 기존의 움직임 적응형 3 차원 순차 주사화 알고리즘 기법을 개선한 순차 주사화 방법을 제안하였다. 움직임 적응형 3 차원 순차 주사화를 위하여 밝기 형태 패턴(brightness profile pattern)을 이용하여 필드간의 움직임 정보를 좀 더 정확하게 추출할 수 있었으며 움직임이 있는 부분의 경우 에지의 방향 정보를 이용하여 사선 방향 보간을 수행함으로써 전체적인 순차 주사 변환 화질을 개선할 수 있었다. 제안된 알고리즘을 하드웨어로 구현하여 다양한 동영상에 대해서 성공적으로 적용됨을 확인하였다.
선형 Boussinesq 형태의 파동방정식을 지배방정식으로 사용하는 능동적인 분산보정 지진해일 전파 유한 차분모형의 정확도를 향상시키기 위한 새로운 동시격자접속기법을 개발하였다. 이 격자접속기법은 공간에 대해 3차 보간식을 사용하므로 짧은 파에 대해서 보간에 따른 오차를 최소화할 수 있고, 시간에 대해 2차 보간식을 사용하기 때문에 기존 기법에 비해 더 정확한 값을 얻을 수 있다. 개발된 격자접속기법의 정확성을 평가하기 위해 수중 원형천퇴상을 전파하는 Gaussian 형상의 가상지진에 대해 격자접속기법을 적용하지 않고 계산한 결과와 격자접속기법을 적용하여 계산한 결과를 FUNWAVE에 포함되어 있는 선형화된 Boussinesq방정식에 의해 계산된 수치해와 비교하였다. 그 결과 개발된 동시격자접속기법의 우수함이 검증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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