• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2012.05a
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• pp.426-427
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• 2012

본 논문은 부호화된 저해상도의 깊이 영상과 고해상도의 색상 영상을 입력으로 고해상도의 깊이 영상을 생성하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 결합 양측 필터를 이용하여 저해상도 깊이 영상의 경계 정보를 향상시킨다. 그런 다음, 깊이 영상 보간 단계에서 향상된 경계 정보를 참조하여 고품질 고해상도의 깊이 영상을 생성한다. 실험을 통한 깊이 영상과 합성영상의 화질 평가에서, 제안하는 방법이 기존의 3DV-ATM 깊이 영상 보간법보다 높은 성능을 보인다.

• Journal of IKEEE
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• v.3 no.2 s.5
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• pp.168-177
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• 1999

In this paper, we present a new interpolation scheme for image enhancement using fuzzy inference. In general, interpolation techniques are based on linear operators which are essentially lowpass filters, hence, they tend to blur fine details in the original image. In our approach, the operator itself balances the strength of its sharpening and noise suppressing components according to the Properties of the input image data.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.631-634
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• 2003

오늘날 CT나 MR등을 통한 의학 영상 기술과 컴퓨터 성능의 향상으로 인체 내부 장기의 영상을 비교적 용이하게 얻을 수 있으며 얻어진 영상 정보는 컴퓨터로 수치화 되므로 데이터의 조작 및 가공이 용이하다. 그러나, 이렇게 얻어진 의학 영상들은 보통 2 차원적 슬라이스 image 형태로 얻어진다. 일반적으로 슬라이스 사이의 간격은 조사량 등 여러 문제 때문에, 항상 동일한 간격을 유지하고 있지 않은 경우가 많으며 슬라이스 사이 간격이 슬라이스 내의 픽셀 간격보다 큰 경우가 대부분이다. 이러한 image로부터 3 차원적 디스플레이나, 조작, 분석을 하기 위해서는 같은 간격의 image를 얻어야 한다. 이러한 이유로 인하여 보간(Interpolation) 기법이 의학 영상 분야에서 많이 사용된다. 본 논문은 형태-기반 보간 방법을 gray-scale image 에 적용이 가능하도록 확장한 그레이 수준 형태 기반 보간 알고리즘을 구현하였다. 그리하여, 본 논문이 제안한 알고리즘을 슬라이스 간격이 큰 2차원 복부 CT 영상에 적용시켜 다른 보간 법들보다 향상된 결과를 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.443-446
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• 2007

원영상과 목적영상 사이의 원근 변환(projective transform)에 의해서 생성되는 조강도 영상은 영상의 확대와 축소가 동시에 일어나는 특징을 가지고 있다. 조감도 영상을 구성하는 과정은 원영상의 위치에 따라서 원영상을 확대하거나 축소하여 목적영상을 만들어 내기 때문에, 원영상의 확대와 축소영역을 목적영상에 적합하게 나타내기 위한 보간법이 필요하다. 이중선형 보간법(bilinear interpolation)은 낮은 연산량 때문에 영상변환에 많이 사용되는 보간법이다. 하지만 영상의 확대와 축소 영역에서는 흐려지거나 에일리어싱(aliasing) 효과에 의한 아티팩트(artifact)가 일어나는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해서 고주파성분을 유지하는 에지(edge)정보 기반의 변형된 EWA를 사용 한다. 그리고 엔티 에일리어싱(anti-aliasing)을 수행하는 MIP-mapping을 이용한 보간법을 통해서 축소 영역에서 발생하는 에일리어싱 문제를 해결하여 조감도 영상의 화질을 개선한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2009.11a
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• pp.53-56
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• 2009

최근 HD 방송의 실현과 함께 HDTV가 빠르게 상용화되면서 고화질 비디오를 더 효율적으로 압축하기 위한 기술 개발이 활발하게 진행되고 있다. 최신 표준 비디오 압축 방식인 H.264/AVC에서는 고정 6탭 필터를 사용하여 참조 영상을 보간하고 움직임 예측을 수행하는데, 이의 압축 효율을 향상시키기 위하여 고정 필터를 개선한 비분리 적응형 보간 필터가 개발되었다. 하지만 비분리 적응형 보간 필터는 압축률뿐만 아니라 계산량도 증가하는 단점이 있기 때문에 2차원 필터를 1차원 필터의 연결로 모델링 한 분리 적응형 보간 필터가 개발되었고, 그 결과 압축률은 비슷하게 유지하면서 계산량을 훨씬 줄일 수 있게 되었다. 분리 적응형 보간 필터는 1차원 필터 모델링을 할 때, 수평방향의 필터링 수행 후 수직방향 필터링을 하기 때문에 이를 통해 만들어진 보간 영상은 원 영상의 수평방향에 대한 특성을 더 많이 반영하게 된다. 따라서 수직방향으로 더 높은 주파수 특성을 갖는 영상의 경우에는 효율이 떨어지게 된다. 이를 고려하여 본 논문에서는 영상의 수직방향 주파수 특성을 더 많이 반영할 수 있는 보간 필터를 추가함으로써 영상의 주파수 특성에 따라 보간 필터를 적응적으로 선택하는 향상된 분리 적응형 보간 필터를 제안한다. 제안한 알고리즘을 이용할 경우 기존의 분리 적응형 보간 필터에 비해 움직임 예측 및 보상이 더 정확하게 이뤄질 수 있으며, 부호화 효율이 향상됨을 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.07a
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• pp.435-438
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• 2015

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.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.19 no.6
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• pp.789-797
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• 2014

In general, the image of interlaced side-by-side (SBS) streams is not good because it goes through two reconstruction steps-de-interlacing and horizontal interpolation. Especially the accuracy of horizontal resolution is greatly deteriorated as processed de-interlacing value is used for reference of interpolated pixel at time of horizontal interpolation. To solve this problem, we propose an improved method considering interlaced SBS stream's characteristics. In this paper, we adopted two separate methods to transmitted line and blank line for using reliable information. The experimental result of the proposed method is better than the conventional algorithm in terms of subjective and objective image quality.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.18 no.4
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• pp.599-608
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• 2013

Motion compensated interpolation (MCI) techniques are used for increasing the frame rate and generating the side information in the distributed video coding (DVC) system. In this paper, an efficient MCI technique using the image resizing in the DCT or LiftLT domain is proposed, and the performance of the MCI technique using various sub-pixel generation techniques is analyzed. Extensive computer simulations show that the proposed method produces the superior results compared to the conventional methods.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.34 no.4C
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• pp.363-370
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• 2009

Image interpolation addresses the problem of generating a high-resolution image from its low-resolution version. Classical linear interpolation algorithms are simple and popular, but they produce interpolated image with blurred edges and annoying artifacts, Thus, many edge-based interpolation algorithms have been proposed to improve the subjective quality of the interpolated image, especially around edges on the image. In this paper, we propose a new interpolation algorithm which uses edges extracted from binary image. The proposed algorithm is applied to the image after interpolating using 6-Tap FIR filter. The values of interpolation pixels on edges extracted from binary image are modified using neighborhood pixels on the same edge. Experimental results for various images show that the proposed method provides better performance than existing methods.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.14 no.8
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• pp.1000-1009
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• 2011

Image interpolation is a technique which estimates the non-allocated pixel values on image scale-transform. It requires minimum computational complexity and minimum image quality degradation on the interpolated resultant images. In this paper we propose an image interpolation method using iterative error estimation. The proposed method consists of the following five steps: loss-information computational step, loss-information estimation step, loss-information application step, error computation step, and error application step. The experimental results obtained show that the average PSNR is increased by 3.3dB, subjective image quality is enhanced and the minimum computation complexity is decreased by 83%. The proposed image interpolation algorithm may be helpful in various applications such as image reconstruction and enlargement.