• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1997년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1025-1030
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• 1997

In this study,the procedure of interpolation surface modeling on bicubic spline patch equation and NC machining are presented. The procedure consists of three parts : patch modeling,cutter location data generation,post processing and NC milling machining. For generation of the cutter location data,tangent vectors and units normal vectors on the patch must be calculated. In order to investigate the properties of the interpolation surface created by bicubic spline patch, two kinds of end conditions, clamped end condition and relaxed end condition,were applied in this study. The shape of the patch depends on the magnitide of the tangent vectors and twist vectors at the corners of bicubic surface patch. the patch generated by relaxed end condition more approximated to the surface patch which was given.

• 한국인쇄학회지
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• 제16권3호
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• pp.81-95
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• 1998

If a image doesn't include sufficient data of output size and resolution, we will scan again the image. Interpolation generates a new pixel by methematical average of processing. In the interpolation method, there are nearest neighbor interpolation, bilinear interpolation and bicubic interpolation etc. This study was carried out for the purpose of researching compatible method to digital scan image caused by only different interpolation methods. Nearest neighbor interpolation show superior effect in the drawing image. Bilinear interpolation show reduction in detail and contrast. Bicubic interpolation show superior effect in the digital photo image USM(Unsharp Mask) application after extension by interpolation show better than extension by interpolation after USM(unsharp mask) application.

• 스마트미디어저널
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• 제9권4호
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• pp.17-25
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• 2020

In the image object classification problem, low-resolution images may have a negative impact on the classification result, especially when the classification method, such as a convolutional neural network (CNN) model, is trained on a high-resolution (HR) image dataset. In this paper, we analyze the behavior of applying a classical super-resolution (SR) method such as bicubic interpolation, and a deep CNN model such as SRCNN to enhance low-resolution (LR) weeds images used for classification. Using an HR dataset, we first train a CNN model for weeds image classification with a default input size of 128 × 128. Then, given an LR weeds image, we rescale to default input size by applying the bicubic interpolation or the SRCNN model. We analyze these two approaches on the Chonnam National University (CNU) weeds dataset and find that SRCNN is suitable for the image size is smaller than 80 × 80, while bicubic interpolation is convenient for a larger image.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권9호
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• pp.2351-2369
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• 2012

This paper describes interpolation method of motion field in the Wyner-Ziv video coding (WZVC) based on Expectation-Maximization (EM) algorithm. In the EM algorithm, the estimated motion field distribution is calculated on a block-by-block basis. Each pixel in the block shares similar probability distribution, producing an undesired blocking artefact on the pixel-based motion field. The proposed interpolation techniques are Bicubic and Lanczos which successively use 16 and 32 neighborhood probability distributions of block-based motion field for one pixel in k-by-k block on pixel-based motion field. EM-based WZVC codec updates the estimated probability distribution on block-based motion field, and interpolates it to pixel resolution. This is required to generate higher-quality soft side information (SI) such that the decoding algorithm is able to make syndrome estimation more quickly. Our experiments showed that the proposed interpolation methods have the capability to reduce EM-based WZVC decoding complexity with small increment of bit rate.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제21권1호
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• pp.17-23
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• 2023

Recently, several high-performance instance segmentation models have used the Mask R-CNN model as a baseline, which reached a historical peak in instance segmentation in 2017. There are numerous derived models using the Mask R-CNN model, and if the performance of Mask R-CNN is improved, the performance of the derived models is also anticipated to improve. The Mask R-CNN uses interpolation to adjust the image size, and the input differs depending on the interpolation method. Therefore, in this study, the performance change of Mask R-CNN was compared when various interpolation methods were applied to the transform layer to improve the performance of Mask R-CNN. To train and evaluate the models, this study utilized the PennFudan and Balloon datasets and the AP metric was used to evaluate model performance. As a result of the experiment, the derived Mask R-CNN model showed the best performance when bicubic interpolation was used in the transform layer.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권1호
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• pp.152-159
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• 2010

본 논문에서는 기울어진 문자, 다양한 크기, 글씨체, 흐린 문자를 포함한 입력영상의 문자 복원과 인식, 효율적인 도서 검색을 위한 광학문자인식 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 광학문자 인식알고리즘은 검출부와 인식부로 구성되며, 검출부에서는 복잡한 배경에서 정확한 도서 영역 검출을 위하여 로버츠 에지 연산자와 허도로프 거리 알고리즘을 적용하여 필요한 영역을 검출하였다. 또한 인식부에서는 문자의 크기와 경사도, 부분 손실 등의 영상에 강인성을 갖는 바이큐빅 보간법을 적용하여 데이터 손실 복원과, 반자동 기울기를 갖는 입력 영상의 보정을 하였다. 모의실험 결과 기존 알고리즘 보다 인식률에서는 6%, 검색시간에서는 1.077초 더 우수함을 확인하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권3호
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• pp.112-118
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• 2014

디지털 영상 확대를 위한 영상 스케일링은 고품질의 영상이 요구될수록 많은 수행시간 및 하드웨어 자원량이 요구된다. 본 논문에서는 적은 연산량 및 하드웨어 자원으로 고품질 영상을 생성하는 이중 선형-3차회선 보간법을 제안한다. 제안한 보간법은 4번의 선형 보간법과 1번의 3차회선 보간법으로 이루어진 선형-3차회선 보간법을 수평방향과 수직방향으로 각각 수행하는 구조이다. 실험결과, 제안하는 보간법은 PSNR과 수행시간 및 하드웨어 자원량 측면에서 비교했을 때, 적은 연산량 및 하드웨어 자원으로 양 3차회선 보간법보다 우수한 PSNR을 제공했다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제8권2호
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• pp.101-110
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• 2021

In computer vision, single-image super resolution has been an area of research for a significant period. Traditional techniques involve interpolation-based methods such as Nearest-neighbor, Bilinear, and Bicubic for image restoration. Although implementations of convolutional neural networks have provided outstanding results in recent years, efficiency and single model multi-scalability have been its challenges. Furthermore, previous works haven't placed enough emphasis on real-number scalability. Interpolation-based techniques, however, have no limit in terms of scalability as they are able to upscale images to any desired size. In this paper, we propose a convolutional neural network possessing the advantages of the interpolation-based techniques, which is also efficient, deeming it suitable in practical implementations. It consists of convolutional layers applied on the low-resolution space, post-up-sampling along the end hidden layers, and additional layers on high-resolution space. Up-sampling is applied on a multiple channeled feature map via bicubic interpolation using a single model. Experiments on architectural structure, layer reduction, and real-number scale training are executed with results proving efficient amongst multi-scale learning (including scale multi-path-learning) based models.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권12C호
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• pp.1184-1193
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• 2006

영상 보간은 영상 처리 분야에서 전통적으로 많이 연구되어 왔고 널리 사용되고 있다. 그에 따라 다양한 보간 능력과 계산 복잡도를 갖는 보간법들이 많이 시도되고 있다. 이 논문에서는 기존의 선형 보간법을 위한 새로운 거리 가중치 개념과 보간되는 값의 상하, 좌우 지역적 패턴을 고려하여 반영하는 적응적 선형 보간법(New Adaptive Linear Interpolation : NAL Interpolation)을 제안한다. 새로운 거리 가중치는 기존의 거리에 선형적으로 비례하는 가중치의 개념에서 벗어나 가까운 화소에 더욱 더 영향을 많이 받는 특성을 이용하여 거리 가중치를 2차, 3차 다항식으로 개선한 것이다. 또한 NAL 보간법은 보간되는 화소의 상하, 좌우 패턴을 고려하는 선형 보간법으로 MF(magnification factor)의 변화에 따라 보다 선명한 이미지를 쉽게 얻기 위해서 보간하기 전 MF에 따라 패턴을 반영하는 정도를 결정하는 패턴 가중치를 이용한다. 실험 결과에서 제안된 보간법은 계산 복잡도 면에서 기존의 bicubic 보간법 보다 훨씬 간단할 뿐만 아니라 더 좋은 PSNR(peak signal-to-noise ratio)를 갖고 보다 선명한 화질의 영상으로 보간하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.296-302
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• 2023

멀티미디어 산업이 발전함에 따라 다양한 형식의 해상도를 표시할 수 있게 되었다. 따라서 고화질을 유지하며 해상도를 변환하는 스케일러 알고리즘의 성능과 이를 하드웨어로 구현하는 것은 중요하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 이미지 확대/축소 스케일러의 하드웨어 설계를 고려하여 수직 방향으로는 수정된 양 선형 보간, 수평 방향으로는 양 3차 회선 보간을 사용하여 라인 메모리 부담을 줄인 조합 스케일러 알고리즘을 제안한다. 본 논문은 정량적 그리고 정성적 평가를 통해 제안하는 알고리즘의 성능을 널리 사용되는 다른 세 가지 알고리즘과 비교 평가하였고, 이를 하드웨어로 구현할 때에 필요한 하드웨어 부담을 비교하였다. 본 논문은 성능평가를 위해 정현파 신호와 8개의 일반 이미지를 사용하였다.