본 논문에서는 Cubic Convolution 보간 알고리즘을 변형하여 연산량을 감소시키고 에지를 강조하는 보간 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 디지털 영상의 확대 또는 축소에 필요한 연산량을 줄이기 위해 두가지 방법을 사용하였다. 기존의 Cubic Convolution 알고리즘의 고차항의 가중치 연산을 일차원으로 변환하였다. 인접한 픽셀의 차이값을 사용하여 Bilinear 알고리즘을 제한적으로 적용하였다. 제안된 알고리즘의 화질 평가를 위해 원영상의 확대-후-축소와 축소-후-확대를 하여 RMSE를 사용하였고, 연산량을 평가하기 위해 픽셀별 곱셈기와 덧셈기를 기존의 알고리즘과 비교하였다. 시뮬레이션 결과 기존 Cubic Convolution 알고리즘보다 연산량이 감소하였다.
This paper presents a modified CCI image interpolation method based on the even-odd decomposition (EOD). The CCI method is a well-known technique to interpolate images. Although the method provides better image quality than the linear interpolation, its complexity still is a problem. To remedy the problem, this paper introduces analysis on the EOD decomposition of CCI and then proposes a reduced CCI interpolation in terms of complexity, providing better image quality in terms of PSNR. To evaluate the proposed method, we conduct experiments and complexity comparison. The results indicate that our method do not only outperforms the existing methods by up to 43% in terms of MSE but also requires low-complexity with 37% less computing time than the CCI method.
Image resampling is of particular interest in digital radiology. When resampling an image to a new set of coordinate, there appears blocking artifacts and image changes. To enhance image quality, interpolation algorithms have been used. Resampling is used to increase the number of points in an image to improve its appearance for display. The process of interpolation is fitting a continuous function to the discrete points in the digital image. The purpose of this study was to determine the effects of the seven interpolation functions when image resampling in digital periapical images. The images were obtained by Digora, CDR and scanning of Ektaspeed plus periapical radiograms on the dry skull and human subject. The subjects were exposed to intraoral X-ray machine at 60kVp and 70 kVp with exposure time varying between 0.01 and 0.50 second. To determine which interpolation method would provide the better image, seven functions were compared; (1) nearest neighbor (2) linear (3) non-linear (4) facet model (5) cubic convolution (6) cubic spline (7) gray segment expansion. And resampled images were compared in terms of SNR(Signal to Noise Ratio) and MTF(Modulation Transfer Function) coefficient value. The obtained results were as follows ; 1. The highest SNR value(75.96dB) was obtained with cubic convolution method and the lowest SNR value(72.44dB) was obtained with facet model method among seven interpolation methods. 2. There were significant differences of SNR values among CDR, Digora and film scan(P<0.05). 3. There were significant differences of SNR values between 60kVp and 70kVp in seven interpolation methods. There were significant differences of SNR values between facet model method and those of the other methods at 60kVp(P<0.05), but there were not significant differences of SNR values among seven interpolation methods at 70kVp(P>0.05). 4. There were significant differences of MTF coefficient values between linear interpolation method and the other six interpolation methods (P< 0.05). 5. The speed of computation time was the fastest with nearest -neighbor method and the slowest with non-linear method. 6. The better image was obtained with cubic convolution, cubic spline and gray segment method in ROC analysis. 7. The better sharpness of edge was obtained with gray segment expansion method among seven interpolation methods.
본 논문에서는 영상의 영역별 특성을 고려한 영상의 보간 방법을 제안한다. 먼저 입력 영상은 에지 영역과 평탄한 저주파 영역으로 나뉜다. 그리고 에지 영역은 다시 방향성이 존재하는 에지 영역과 텍스처와 같이 에지의 방향성이 존재하지 않는 복잡한 고주파 영역으로 구분된다. 평탄한 저주파 영역에서는 쌍선형보간법 (Bilinear Interpolation), 방향성이 없는 복잡한 고주파 영역은 3차 컨벌루션 보간법 (Cubic Convolution Interpolation), 방향성이 있는 에지 영역은 NEDI (New Edge directed Interpolation)를 각각 적용한다. 다양한 영상에 대한 실험결과 제안한 방법이 기존이 방법보다 주관적 화질이 뛰어나고 우수한 성능을 발휘하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 짝수 홀수 분해법 (even-odd decomposition; EOD) 에 기초한 CCI (cubic convolution interpolation) 변형된 방법을 제안한다. CCI는 선형보간법과 더불어 영상 보간에서 가장 많이 사용되는 보간법이다. 선형보간법과 비교하여 우수한 화질을 제공하지만, 복잡도 상당히 증가하는 문제점을 갖고 있다. 따라서, 본 논문은 최근 제안된 짝수 홀수 분해법을 활용하여 CCI에 대한 새로운 보간 방법을 제시한다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위해서 실험이 수행되었고 실험결과는 변형된 CCI 보간 방법이 복잡도를 줄임과 동시에 영상 화질을 개선할 수 있음을 보여 주었다.
영상 표시장치의 화소수가 다양화됨에 따라, 영상 보간법은 더욱 중요한 역할을 하게 되었다. 3차 콘볼루션 보간법(Cubic Convolution Interpolation)은 간단하지만, 적용하는데 제한이 없고, 좋은 성능을 보이기 때문에 널리 쓰이고 있다. 이 논문은 3차 콘볼루션 보간법을 이용한 적응적 방법을 제안한다. 예측하려는 픽셀의 이웃 화소 값의 차이를 고려해서, 3차 콘볼루션 커널에 있는 'a' 값을 적응적으로 선택한다.
본 논문에서는 부화소 단위의 적응적인 선형 보간법을 제안한다. 보통의 선형 보간법에 화소 마다 매개변수가 도입되고 이 매개 변수를 최적으로 구하기 위해서 저역 필터와 MMSE (minimum mean square error) 방법을 이용한 일반적인 보간 구조를 제안한다. 또한 제안된 일반적인 적응 선형 보간 구조에서 복잡도를 최소화한 방법을 유도하여 간단한 닫힌 형태의 식으로 제시한다. 기존 방법인 보통의 선형 보간법, 3차 컨볼루션 보간법에 비교하여 주관적으로나 객관적으로 제안된 방법의 우수함을 실험 결과로 알 수 있을 뿐만 아니라 왜곡 거리 선형 보간법(warped distance linear interpolation), 이동 선형 보간법(shifted linear interpolation) 등의 최근 기술과 비교하여도 우수함을 실험결과는 보여준다.
본 논문은 이동 선형 보간법에서 영상에 종속적인 이동 매개변수를 제안한다. 기존의 이동 선형 보간법에서는 최적 이동 매개변수 값을 0.21로 제시하였다. 이는 이동된 선형 보간 커널의 스펙트럼 해석에 의해서 얻어진 것이다. 하지만, 이동된 보간 커널의 스펙트럼 뿐 만 아니라 입력 영상의 스펙트럼을 반영하면 최적 이동 매개변수 값이 달라질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 영상에 종속적인 이동 매개변수를 도입하였다. 실제 예제 영상을 이용하여 평균적으로 최적인 이동 매개변수 값은 0.19로 확인되었다. 실험결과는 제안된 방법이 기존의 방법들인 선형 보간법, 3차 컨볼루션 보간법, 이동선형보간법과 비교하여 주관적으로나 객관적으로 우수하다는 것을 보였다.
Assessment of image registration for Pressure Sensitive Paint (PSP) was performed. A 16 bit camera and LED lamp were used with Uni-FIB paint (ISSI). Because of model displacement and deformation at 'wind-on' condition, a large error of the intensity ratio was induced between 'wind-on' and' wind-off images. To correct the error, many kinds of image registrations were tested. At first, control points were marked on the model surface to find the coefficients of polynomial transform functions between the 'wind-off' 'wind-on' images. The 2nd-order polynomial function was sufficient for representing the model displacement and deformation. An automatic detection scheme was introduced to find the exact coordinates of the control points. The present automatic detection algorithm showed more accurate and user-friendly than the manual detection algorithm. Since the coordinates of transformed pixel were not integer, five interpolation methods were applied to get the exact pixel intensity after transforming the 'wind-on' image. Among these methods, the cubic convolution interpolation scheme gave the best result.
유한길이의 다중 송수신 쌍극자에 의한 수평다층구조의 시간영역 전자기장을 계산하기 위한 컴퓨터 프로그램을 개발하였다. 시간영역 반응은 주파수영역에서 계산된 값에 빠른 역푸리에변환(inverse fast Fourier transform: FFT)을 적용하여 효율적으로 얻을 수 있다. 먼저 대수영역에서 등간격으로 한 decade 당 10개의 주파수영역 반응을 구한 후 FFT를 적용시키기 위해 3차 스플라인 사이채움(cubic spline interpolation)을 실시한다. 이 때 위상의 경우에는 스플라인 사이채움 이전에 위상곡선을 연속적으로 만들어 주는 과정이 추가된다. 스플라인 사이채움된 자료들은 송신전류파형과 곱말기(convolution)를 한 후 FFT를 통해 시간영역 자료로 만들어진다. 이 논문에서는 step-off 파형만 고려하였다. 개발된 시간영역 프로그램은 해석해와 해양 탄화수소 저류층 모델에 대한 반응을 이용하여 검증하였으며, 그 결과는 충분히 정확함을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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