비디오 프레임 보간 기술은 연속되어 있는 두 개의 프레임 사이의 중간 프레임을 생성하는 기술로 비디오의 프레임율을 늘리거나 슬로우 모션 영상을 생성 시 사용된다. 최근 딥러닝 기술의 발전에 따라 다양한 알고리즘의 비디오 프레임 보간 기술이 연구되고 있다. 본 고에서는 이러한 기알고리즘들을 커널 기반 방식과 플로우 기반 방식으로 분류하고, 각 범주에 속하는 대표적인 알고리즘들의 특징 및 한계점에 대해 살펴본다.
본 논문은 FPD(Flat Panel Display)시스템에서 전화면 디스플레이에 적용할 수 있는 보간 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 x-형 PMED(Pseudomedian) 알고리즘으로 동영상을 위한 알고리즘이다 x-형 PMED 알고리즘은 보간값 계산에 사용되는 서브 윈도우 형태를 변형한 알고리즘이다. 제안된 알고리즘들에 검증은 C++를 이용한 시뮬레이션을 하였으며, 평가는 PSNR (Peak Signal to Noise Ratio)값, 주관적인 시각적 평가, 에지 특성 등을 종합적으로 평가하였다.
영상보간은 저해상도 영상에서 고해상도 영상을 얻는 방법으로 일반적인 영상처리와 컴퓨터 시각, 디지털 시스템에서의 포맷 변환등의 여러 응용분야에서 사용된다. 이러한 영상보간시 영상의 품질이 떨어지는 것을 볼 수 있는데, 특히 사람의 눈에 민감한 에지 부분에서의 화질 열화는 상당한 문제점이 된다. 본 논문에서는 영상보간시 에지 영역에서의 화질 열화를 최소화하고 선명도를 올려줄 수 있는 영상보간 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 알고리즘은 보간의 성능을 좌우하는 에지의 검출을 위하여 이친화된 영상을 근간으로 에지를 검출하여 효율성과 정확도를 증가시켰으며, 에지 라인에 대하여 별도의 적응적인 알고리즘을 적용하여 에지 영역에서의 화질 열화를 최소화 하였다. 이를 검증하기 위해 다양한 영상에 대해 컴퓨터 모의 실험을 하였고, 그 결과를 기존의 영상보간 알고리즘과 비교하여 에지 영역에서의 성능의 우수함을 확인하였다.
본 논문은 정지영상을 확대했을 때 높은 해상도_를 얻기 위한 영상 처리 기술로서 기존의 보간법 이외에 새로운 보간법을 제안했다. 영상 처리에서 주로 사용되는 보간법인 최근접 이웃화소 보간법과 양선형 보간법인 두 보간법을 조합하여 장점을 살리고 단점을 보완하는 알고리즘으로서 향상된 화질의 확대 영상을 얼을 수 있는 혼합형 보간법에 대하여 연구를 하였다.
Sine 보간법을 이용한 PSAM은 Cavers의 최적 Wiener 필터를 사용한 알고리즘보다 구현은 간단하면서 채널추정 성능은 거의 동일하다. 그러나 이 알고리즘은 window 함수와 같이 사용해야만 우수한 채널추정 성능을 갖는다. 본 논문에서는 이러한 기존의 sine 보간법 (conventional sine interpolation : CSI) 의 단점을 보완한 수정된 sine 보간법 (modified sine interpolation : MSI) 을 제안한다. MSI 알고리즘의 성능평가를 위해 다중반송파 QAM 시스템과 주파수 선택성 페이딩을 고려한 최적 프레엄구조를 사용하였다. 성능평가에서 window 함수를 사용하지 않은 MSI 알고리즘은 더 적은 수의 파일럿 심볼을 사용하면서도, window 함수를 사용한 CSI 알고리즘과 거의 동일한 BER 성능을 보였다. 아울러, window 함수를 사용한 MSI 알고리즘의 성능은 PSAM을 적용한 이론적인 16QAM의 성능과 거의 일치하였다.
본 논문은 잡음을 고려한 공간적응적 색상 보간 방법을 제안한다. 센서의 잡음은 색상 보간 과정에 영향을 미쳐서 결과 영상의 열화를 초래하기 때문에 센서의 잡음이 색상 보간 방법에 고려됨으로써 고해상도의 영상을 획득할 수 있다. 알고리즘의 성능 향상과 연산량의 효율성을 높이기 위해서 베이어 화소에서 평탄, 에지, 패턴 에지 영역으로 각각 구분한다. 영역에 따라 다른 마스크를 이용하여 국부 통계치를 계산하게 되고, 이를 이용해서 보간 오류가 최소화 되도록 G 색상을 보간한다. 잡음제거를 위해서는 수정된 Non-Local 평균 필터가 사용된나. R파 B 색상은 잡응이 제거되고 보간된 G 색상파 색차값을 이용해서 쉽게 보간된다. 제안된 알고리즘은 기존 알고리즘에 비해 주관적 및 객관적인 변에서 모두 뛰어난 결과를 보임을 실험을 통해 확인 할 수 있다.
본 논문은 낮은 사양의 임베디드 시스템에서 터치 입력시에 실시간 응답특성을 나타내기 위해 보간법을 이용한 알고리즘을 도입하여 실시간 응답 처리가 가능한 터치 스크린을 구현하는 연구에 관한 것이다. 본 실험에서는 2점 데이터에서 1차 다항식을 도출하여 임의 데이터를 추정하는 선형 보간 알고리즘과 3점 데이터에서 2차 다항식을 도출하여 임의 데이터를 추정하는 라그랑지 (Lagrange) 보간 알고리즘이 적용되었다. 실험결과로써, 라그랑지 보간법이 선형보간법보다 수식이 복잡하여 처리속도가 느려서 글씨도 매끄럽지 못함을 알게 되었다. 선형 보간법을 사용시 화면에 표시되는 속도가 라그랑지 보간법 사용시보다 2.4배 빠름을 확인하였다. 실시간 응답특성을 위해서는 알고리즘 자체의 우수성보다는 실행파일 크기가 더 작은 알고리즘이 더 유리하다는 점을 확인하였다. 결론적으로, 저사양 임베디드 시스템에서 실시간 응답특성을 확보하기 위해서는 상대적으로 간단한 선형보간법 알고리즘 채용이 라그랑지 보간법을 사용하는 것보다 더 우수한 실시간 응답특성의 터치동작을 수행함을 확인하였다.
단일 영상 센서를 사용하는 디지털 카메라에서 컬러 영상은 3개의 R, G, B 프레임으로 나뉘는데, 복원할 때에는 컬러 보간 과정을 이용하여 풀(full) 해상도 영상을 획득한다. 따라서 베이어 패턴(Bayer’s pattern)과 같은 컬러 필터 어레이(CFA : Color Filter Array)를 통과하는 풀 해상도 컬러영상을 복원하는 과제는 소실된 컬러 요소에 대한 보간 기법과 관련이 있다. 본 논문에서는 모자이크 영상으로부터 정확한 에지 기울기 정보를 추출하기 위한 새로운 필터링 방법을 이용한 디모자이킹 알고리즘을 소개한다. 기존의 알고리즘은 G성분 값을 먼저 보간 후, R과 B성분 값을 보간하는 방식을 취하지만, 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 휘도(luminance; L) 정보를 먼저 예측한 후, G와 R, B성분 값을 구한다. 이렇게 얻어진 컬러 성분 값들을 이용해 각각의 에지 방향들이 가지는 가중치를 구하고 가중치들의 합을 이용하여 컬러 보간을 수행한다. 24개의 테스트 영상을 이용하여 기존의 디모자이킹 알고리즘과 제안한 알고리즘을 비교하였으며, 제안한 알고리즘이 화질이 우수함을 입증하였다.
본 논문에서는 ELA(Edge Line based Average) 알고리즘이 잡음 영상에서 IPC할 때 생기는 문제점을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 먼저 잡음을 제거하는 필터링과 동시에 잡음이 없는 원화소의 크기와 잡음의 크기를 추정한다. 이에 따라 잡음의 크기를 고려하여 ELA 방법과 수직보간 방법에 가중치를 주어 보간값을 구한다. 이 후 잡음이 존재할 경우 포스트 필터링(Post Filtering)을 거쳐 잔재해 있는 잡음을 제거해준다. 실험결과 제안하는 알고리즘이 기존 ELA 알고리즘들 보다도 향상된 결과를 보인다.
본 논문에서는 개선된 고속의 Back Projection 기법과 에지맵 보간을 이용한 단일영상 기반의 초해상도(super resolution) 영상을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 영상의 색채 왜곡을 방지하기 위해 RGB 컬러 도메인에서 HSV 컬러 도메인으로 변경하여 밝기정보인 V만 이용한다. 먼저 잡음제거와 속도 향상을 위해 개선된 고속 back projection을 이용해 영상을 확대 재구성한다. 이와 함께 LoG(laplacian of gaussian) 필터링을 이용하여 에지 맵을 추출한다. 에지의 정보와 back projection의 결과를 이용하여 고해상도 영상을 재구성한다. 제안하는 알고리즘을 이용하여 복원한 영상은 부자연스러운 인공물을 효과적으로 제거하고, blur현상을 줄여 에지 정보를 보정하고 강조해준다. 또한 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 기존의 보간법과 전통적인 back projection 결과보다 주관적인 화질이 우수하고 객관적으로 우수한 성능을 나타내는 것을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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