디지털 영상 통신 시스템에서 YUV 4:4:4 영상을 저역 필터 통과 후 샘플링한 YUV 4:2:0 또는 YUV 4:2:2 영상이 이용되고 이 영상은 보간 필터 수행 후 원래 크기로 회복된다. 저역 필터와 보간 필터의 사용은 영상 통신 시스템에서 일반적이다. 따라서 영상의 품질을 높이기 위해서 효율적인 저역 필터와 보간 필터는 여전히 필요하다. 본 본문에서는 새롭고 효율적인 저역 필터와 보간 필터를 제안하고 이 필터들을 구축하는 방법론을 제시한다. MPEG-2와 같은 기존 시스템에서 사용되는 저역 필터와 보간 필터는 개별적으로 개발되었다. 본 논문에서는 웨이블릿 변환 기반으로 저역 필터와 보간 필터의 상호 조율하여 필터들을 개발한다. 잘 알려진 영상들에 대한 실험 결과는 MPEG-2에서 사용되는 필터와 비교하여 제안된 필터가 보간 필터의 길이도 더 짧을 뿐만 아니라 PSNR 면에서 더 우수한 것을 보여준다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제3권3호
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pp.128-134
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2014
A real-time, continuous-scale image interpolation method is proposed based on a bilinear interpolation with directionally adaptive low-pass filtering. The proposed algorithm was optimized for hardware implementation. The ordinary bi-linear interpolation method has blocking artifacts. The proposed algorithm solves this problem using directionally adaptive low-pass filtering. The algorithm can also solve the severe blurring problem by selectively choosing low-pass filter coefficients. Therefore, the proposed interpolation algorithm can realize a high-quality image scaler for a range of imaging systems, such as digital cameras, CCTV and digital flat panel displays.
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.
방향 적응적인 저대역 통과 필터를 사용한 보간 방식은 화소의 방향성에 따른 적응적인 필터 처리를 통하여 가로 세로의 비율이 다른 보간을 수행할 시 생기는 영상의 왜곡을 최소화한 방식이다. 본 방식은 하드웨어 적인 구현에 적합하도록 설계되었으며, 영상의 보간 시 사용하는 저대역 통과 필터 처리 강도의 조절이 용이하여 최종 영상의 선명도를 쉽게 변경 할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 적은 연산량과 화질의 변경이 용이함으로 인하여, 본 기술은 디지털 카메라, CCTV, 평판 디스플레이 장치 등 영상 보간 기술이 필요한 영상 장비에 적용될 수 있다.
This paper analyzes the problems that occurred in the magnification process for a fine input image and investigates a method to improve the problems. This paper applies a curve interpolation algorithm in CAD/CAM for the same test images with the existing image algorithm in order to improve the problems. As a result. the nearest neighbor interpolation. which is the most frequently applied algorithm for the existing image interpolation algorithm. shows that the identification of a magnified image is not possible. Therefore. this study examines an interpolation of gray-level data by applying a low-pass spatial filter and verifies that a bilinear interpolation presents a lack of property that accentuates the boundary of the image where the image is largely changed. The periodic B-spline interpolation algorithm used for curve interpolation in CAD/CAM can remove the blurring but shows a problem of obscuration, and the Ferguson's curve interpolation algorithm shows a more sharpened image than that of the periodic B-spline algorithm. For the future study, hereafter. this study will develop an interpolation algorithm that has an excel lent improvement for the boundary of the image and continuous and flexible property by using the NURBS. Ferguson's complex surface. and Bezier surface used in CAD/CAM engineering based on. the results of this study.
This paper analyzes the problems that occurred in the magnification process for a fine input image and investigates a method to improve the blurring of magnified image. This paper applies a curve interpolation algorithm in CAD/CAM for the same test images with the existing image algorithm in order to improve the blurring of magnified image. As a result, the nearest neighbor interpolation, which is the most frequently applied algorithm for the existing image interpolation algorithm, shows that the identification of a magnified image is not possible. Therefore, this study examines an interpolation of gray-level data by applying a low-pass spatial filter and verifies that a bilinear interpolation presents a lack of property that accentuates the boundary of the image where the image is largely changed. The periodic B-spline interpolation algorithm used for curve interpolation in CAD/CAM can remove the blurring but shows a problem of obscuration, and the Ferguson' curve interpolation algorithm shows a more sharpened image than that of the periodic B-spline algorithm. For the future study, hereafter, this study will develop an interpolation algorithm that has an excellent improvement for the boundary of the image and continuous and flexible property by using the NURBS, Ferguson' complex surface, and Bezier surface used in CAD/CAM engineering based on the results of this study.
본 논문은 기존의 오디오 DAC 칩 외부의 아날로그 저역통과 필터를 하나의 칩에 집적하기 위하여 디지털 보간 필터의 구조를 FIR와 IIR 필터를 혼합한 구조를 제시하였다. 제시된 디지털 보간 필터를 이용한 ${\Delta}{\Sigma}$ 변조기 출력은 통과대역 내 (>$0.41{\times}fs$) 진폭은 ${\pm}0.001dB,\;0.41{\times}fs$에서 감쇠는 -0.0025[dB], 저지대역 이상(>$0.59{\times}fs$)에서 감쇠는 -75dB였고, 통과대역 내에서 군지연이 30.07/fs[s]이고, 군지연 오차가 0.1672%였다. 또한 저지대역 65[kHz]에서 감쇠가 약 -20[dB] 향상되어 이로 인해 기존의 디지털 보간 필터 구조에 비해 아날로그 저역통과 필터의 RC 적을 감소시킬 수 있음을 알 수 있었다.
본 논문은 COFDM 시스템에 대해 기존의 선형 보간 필터에 비해 보다 정확한 추정을 위해 가우시안 보건 필터와 입방 원형자 보간 필터가 제시되었다. 또한 보간 필터에 의한 채널 추정치의 잡음 성분을 제거하기 위해 IFFT와 FFT를 이용한 저역 통과 필터를 제시하였다. 보간 필터와 저역 통과 필터를 결합한 채널 추정치는 보간 필터만을 사용한 것에 비해 에러 바닥을 낮출 수 있다. 제시된 채널 추정 기법을 시변 다중 경로 페이딩 채널의 COFDM 시스템에 적용시켜 컴퓨터 모의 시험한 결과, 기존의 선형 보간 필터에 비해 성능이 향상됨을 보였으며, 저역 통과 필터를 결합한 경우에는 완벽한 채널 추정과 비교시 BER이 10-4일 때 Eb/No가 0.1∼0.2dB 정도 차이만이 존재한다.
This paper has been proposed an audio DAC structure composed of FIRs and IIR filters as digital interpolation filter to integrate the off-chip analog low-pass filter on-a-chip. The passband ripple(< 0.41${\times}$fs), passband attenuation(at 0.41${\times}$fs) and stopband attenuation(> 0.59${\times}$fs) of the Δ$\Sigma$ modulator output using the proposed digital interpolation filter had ${\pm}$ 0.001 [㏈], -0.0025[㏈] and -75[㏈], respectively. Also the inband group delay was 30.07/fs[s] and the error of group delay was 0.1672%. Also, the attenuation of stopband has been increased -20[㏈] approximately at 65[㎑], out-of-band. Therefore the RC products of analog low-pass filter on chip have been decreased compared with the conventional digital interpolation filter structure.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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