In this paper, we propose an efficient deinterlacing algorithm which interpolates the missing scan lines by weighted summing of the intra and the inter interpolation pixels according to the spatio-temporal variation. In the spatial interpolation, we adopt a new edge based spatial interpolation method which includes edge directional refinement. The conventional edge dependent interpolation algorithms are very sensitive to noise due to the failure of estimating edge direction. In order to exactly detect edge direction, our method first finds the edge directions around the pixel to be interpolated and then refines edge direction of the pixel using weighted maximun frequent filter. Futhermore, we improve the accuracy of motion detection by reducing the possibility of motion detection error using 3 tab median filter. In the final interpolation step, we adopt weighted sum of intra and inter interpolation pixels according to spatio-temporal variation ratio, thereby improving the quality in slow moving area. Simulation results show the efficacy of the proposed method with significant improvement over the previous methods in terms of the objective PSNR quality as well as the subjective image quality.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.46
no.4
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pp.89-96
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2009
In this paper, we propose an efficient deinterlacing algorithm which is an edge dependent interpolation based on edge direction refinement. The conventional edge dependent interpolation algorithms have a visually better performance than any other Intra-field deinterlacing algorithms. However they are very sensitive to noise due to the failure of estimating edge direction. In order to exactly detect edge direction, our method detects edge direction of around interpolated pixel and refines the edge direction using weighted median filter. Simulation results have shown the efficacy of the proposed method with significant improvement over the previous methods in terms of the objective PSNR quality as well as the subjective image quality.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.16
no.1
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pp.55-65
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2020
With the development of display hardware, image interpolation techniques have been used in various fields such as image zooming and medical imaging. Traditional image interpolation methods, such as bi-linear interpolation, bi-cubic interpolation and edge direction-based interpolation, perform interpolation in the spatial domain. Recently, interpolation techniques in the discrete cosine transform or wavelet domain are also proposed. Using these various existing interpolation methods and machine learning, we propose decision tree classification-based image interpolation methods. In other words, this paper is about the method of adaptively applying various existing interpolation methods, not the interpolation method itself. To obtain the decision model, we used Weka's J48 library with the C4.5 decision tree algorithm. The proposed method first constructs attribute set and select classes that means interpolation methods for classification model. And after training, interpolation is performed using different interpolation methods according to attributes characteristics. Simulation results show that the proposed method yields reasonable performance.
In this paper, we proposed a novel edge-oriented color interpolation method which determine the edge direction with hard-decision based on high correlation between different channels. The novel edge direction estimation criterion improves the color interpolation method especially on edges by considering high frequencies between channels.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.33
no.9C
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pp.704-711
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2008
This paper proposes a new de-interlacing method which results in efficient visual improvement. In the proposed algorithm, the distance weight was considered and the previously developed the EDI (Edge Dependent Interpolation) algorithm and the NAL (New Adaptive Linear interpolation) algorithm were used as a basis. The do-interlacing method was divided into two main parts. First, the edge direction was found by using information of closer pixels. Then, missing pixels were interpolated along with the decided edge direction. In this paper, after predicting the edge through the EDI algorithm, missing pixels were interpolated by using the weighted distance based on the NAL algorithm. Experimental results indicate that the proposed algorithm be superior to the conventional algorithms in terms of the objective and subjective criteria.
A study to have read does an improvement of an error restoration technology based on the edge direction interpolation that a stop image cared for inside frame correction more than with an image restoration way of a transfer error or with an aim. A way proposed to is based on edge direction detection method of a block utilizing the edge direction which will adjust a part damaged a sweater to a remaining part here. The rest of error pixel used non linear Midian filter for process later data information by the final stage and did interpolation. The examination result shows a good recuperation tendency and low accounts time of a way proposed to realization possibility of a real time image processing.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.32
no.8C
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pp.696-702
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2007
This paper proposes a regional feature preserving adaptive interpolation algorithm for natural images. The algorithm can be used in resolution enhancement, arbitrary rotation and other applications of still images. The basic idea is to first scan the sample image to initialize a 2D array which records the edge direction of all four-pixel squares, and then use the array to adapt the interpolation at a higher resolution based on the edge structures. A hybrid approach of switching between bilinear and triangulation-based interpolation is proposed to reduce the overall computational complexity. The experiments demonstrate our adaptive interpolation and show higher PSNR results of about max 2 dB than other traditional interpolation algorithms.
In this paper, we propose a new deinterlacing algorithm which is an edge dependent Interpolation (EDI) algorithm based on a horizontal edge pattern. Generally, a conventional EDI algorithm has a visually better performance than any other deinterlacing algorithm using one field. However, it produces unpleasant results due to the failure of estimating edge direction. In order to exactly detect edge direction, we use not only simple difference but also edge patterns. Experimental results indicate that the proposed algorithm outperforms conventional approaches with respect to both objective and subjective criteria. Index Terms I-to-P conversion, deinterlacing, edge dependent interpolation, edge pattern.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.4C
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pp.355-362
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2009
A new intra field deinterlacing algorithm with edge map in the image block is introduced. Conventional deinterlacing methods usually employ edge-based line average algorithm within pixel-by-pixel approach. However, it is sensitive to variation of intensity. To reduce this shortcoming, we proposed edge direction vector computed by edge map, and also its interpolation technique. We first introduce an edge direction vector, which is computed by Sobel mask, so that finer resolution of the edge direction can be acquired. The proposed edge direction vector oriented deinterlacer operates by identifying small pixel variations in five orientations, while weighted averaging to estimate missing pixel. According to the edge direction of the direction vector, we calculate weights on each edge direction. These weight values multiplied by the candidate deinterlaced pixels in order to successively build approximations of the deinterlaced sequence.
In this paper, we propose a new IPC(Interlace to Progressive Conversion) method based on ELA(EDge Line based Average) interpolation using detecting the reliable edge direction. Existing ELA algorithms execute linear interpolation using edge direction without considering noises. In noisy images, these algorithms degrade quality because if interpolation based on the wrong edge direction. Out scheme is able to solve the problem of existing ELA algorithms in noisy images. First, filter a noisy pixel and estimate sizes of the noiseless orginal pixed and the noise, repectively. Then, considering the size of the noise, calculate weights of ELA and vertical interpolation. If noises exist after IPC, these could be eliminated by post filtering. The experimental results show that our proposed algorithm has about $1{\sim}2$ dB better performance than those of existing ELA algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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