When a input image is extensively magnified on the computer system, it is almost impossible to replicate the original shape because of mismatched coordinates system. In order to resolve the problem, the shape of the magnified image has been reconfigured using the bilinear interpolation method, low pass special filtering interpolation method and B-spline interpolation method, Ferguson curve interpolation method based on the CAD/CAM curve interpolation algorithm. The computer simulation main result was that. Nearest neighbor interpolation method is simple in making the interpolation program but it is not capable to distinguish the original shape. Bilinear interpolation method has the merit to make the magnified shape smooth and soft but calculation time is longer than the other method. Low pass spatial filtering method and B-spline interpolation method has an effect to immerge the intense of the magnified shape but it is also difficult to distinguish the original shape. Ferguson curve interpolation method has sharping shape than B-spline interpolation method.
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.
예측(predictive) 이미지 코딩에서는 최소 자승법을 기반으로 하는 적응적인 예측기가 에지 주변에 있는 픽셀(pixel)의 예측 결과를 향상시키는데 효과적인 방법으로 알려져있다. 본 논문에서는 가중치 윤곽선 검출기 (weighted edge detector)를 이용한 하이브리드 보간 알고리듬(hybrid interpolation algorithm)을 제안한다 전체적인 계산의 복잡도를 감소시키기 위해서 2차원 선형 보긴(bilinear interpolation)과 에지 방향성을 이용한 보간(edge directed interpolation) 알고리듬을 선택적으로 적용시키는 하이브리드 접근방법을 이용한다. 이런 접근 방법을 2차원 선형 보간 알고리듬과 에지 방향성을 이용한 보간 알고리듬을 적용했을 경우와 비교하기 위해서 PSNR과 SSIM 측정값을 이용하여 객관적이고 주관적인 영상의 화질 비교는 제안한 알고리듬이 비슷한 성능을 나타냄을 보여준다. 또한 제안하는 가중치 윤곽선 검출기를 이용한 하이브리드 보간 알고리듬은 정규화된 CPU 수행 시간을 에지 방향성을 이용한 보간 알고리듬과 비교하면 최대 20배의 복잡도 감소 효과를 얻을 수 있다.
The objective of this paper is to propose the image interpolation method with pseudomedian filter for Field warping and morphing, and to evaluate and analyze its subjective image quality. The Field warping relatively gives rise to more computing overhead, but it can use the control line to control the warping result with more elaboration. Due to the working characteristics of the image warping and morphing process, various complex geometrical transformations occur and a image interpolation technique is needed to effectively process them. Of the various interpolation techniques, bilinear interpolation which shows above average performance is the most widely used. However, this technology has its limits in the reconstructivity of diagonal edges. The proposed interpolation method is to efficiently combine the bilinear interpolation and the pseudomedian filter0based interpolation which shows good performance in the reconstructivity of diagonal edges. According to the proposed interpolation method, we could get more natural warping and morphing results than other interpolation methods.
This paper describes Declination interpolation method in the application of Digital Magnetic Compass(DMC) with small capacity memory for relatively low-priced system. The purpose of this study is to find accurate declination values using Declination Lookup Table(DLT) and Secular Variation Table(SVT) with the Bilinear interpolation method having four points data only. World Magnetic Model with Gauss coefficients produced by NOAA is used in the calculation of DLT and SVT at desired years. To verify the applicability of the proposed method, the simulation tests and the error analysis are carried out in this work. As results from tests, the interpolation error is within 0.01 degree that is much enough to implement high accurate DMC comparing with commercial DMCs on the market. In summary, the declination interpolation method, proposed in this study, can be useful in the application of DMC.
본 논문에서는 정변형을 이용하여 파노라마 영상으로 변환하고 파노라마 영상으로 변환하는 과정에서 손실되는 영상 정보를 복원하기 위하여 양선형 보간법을 적용하여 개선된 파노라마 영상을 획득할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 어안 렌즈 영상 재구성 방법의 성능을 평가하기 위하여 다양한 어안 렌즈 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법보다 영상을 재구성하는데 효과적인 것을 확인하였다.
하천의 수리/수문 모델링에 활용하는 하천 지형자료는 하천정비기본계획을 위한 횡단측량을 통하여 취득된 하천단면 자료를 활용하고 있으나 취득되는 단면간의 거리가 다소 커 모델링 과정 중 보다 조밀한 간격의 단면형상을 필요로 하는 경우에도 단면자료를 취득할 수 없을 뿐만 아니라 관측점간의 직선거리를 고려하는 보간기법들의 특성에 의하여 현실적인 하천의 형상을 반영하지 못하는 문제점이 있다. 본 연구에서는 대표적인 수체부 하천 지형자료라 할 수 있는 하천정비기본계획상의 하천단면자료를 이용하여 하천의 형상을 효율적으로 추정하고자 하였으며 관측된 하천단면자료들 사이의 임의 단면을 생성하는 알고리즘을 제시함으로써 GIS 자료를 이용한 수리/수문 모델링에서 쉽게 활용이 가능하도록 하였다.
When resampling an image to a new set of coordinates, there is often a noticeable loss in image quality. The interpolation kernel determines the quality of interpolation. In this paper, We think two interpolation methods: cubic-spline method, neural net method, at first study given interpolation method using spline and then present new interpolation methon using SOFM and LAM(neural net method), finally compare the performance of several interpolation methods including replication, bilinear, spline and new methods.
When a input image is extensively magnified on the computer system, it is almost impossible to replicate the original shape because of mismatched coordinates system. In order to resolve the problem, the shape of the magnified image has been reconfigured using the bilinear interpolation method, low pass special filtering interpolation method and B-spline interpolation method. Ferguson curve interpolation method based on the CAD/CAM curve interpolation algorithm.
본 논문에서는 복부의 초음파 영상을 확대할 경우에 발생하는 영상의 품질 저하를 최소화하기 위하여 원본 영상과 확대된 결과 영상 간의 명암도 차이와 보간 수행 시에 적용되는 가중치 값을 퍼지 기법에 적용하여 영상을 확대하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 양선형 보간법으로 도출된 결과 영상의 픽셀과 원본 영상 픽셀 간의 명암도 차이와 보간 수행시에 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 도출한다. 제안된 방법을 실험한 결과, 기존의 양선형 보간법에 비해 복부의 초음파 영상을 확대할 때 발생하는 흐림 현상이 상대적으로 감소하여 영상의 품질이 개선되는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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