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.
자연 영상에는 일반적으로 지역성이 존재하기 때문에 인접한 픽셀 값들은 매우 유사한 값을 갖는다. 유사한 픽셀 값을 갖는 인접 픽셀들을 사용하여 실제 영상의 곡면 특성을 추정할 수 있다. 본 논문에서는 인접 픽셀 값들을 사용하여 실제 영상에 존재하는 곡면 특성을 정밀하게 추정하고, 곡면 특성을 반영하여 보간 값을 구하는 효과적인 기법을 제안하였다. 제안된 기법을 사용하여 보간 값을 구하고자 하는 부분의 곡면 특성을 추정한 후, 추정된 곡면 특성을 충실하게 반영하는 보간 값을 구하여 확대 영상을 생성하는 효과적인 영상 확대 기법은 확대 영상의 화질을 향상시킨다. 실험을 통하여 제안된 기법의 성능이 기존의 기법에 비하여 우수함을 확인하였다.
영상 보간법은 영상의 크기 변환에서 나타나는 새로운 좌표의 화소의 값을 결정하는 방법이다. 영상 콘텐츠가 대용량화되면서 고속으로 개선된 결과 영상을 생성할 수 있는 영상 보간법이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 영상 해상도 개선을 위한 고속 다중 혼합영상 보간법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력 영상의 4개의 부영상으로부터 12개의 예상되는 부족분을 추정하고, 추정된 부족분과 입력 영상을 결합한 후 보간 함수를 거쳐서 결과 영상을 생성한다. 제안하는 방법은 비교 방법들보다 PSNR에서 최대 1.9dB, SSIM에서 최대 0.052 개선된 결과를 나타내었으며, 주관적 화질 비교에서도 우위에 있음을 실험을 통해서 알 수 있었다. 알고리즘의 동작속도 비교를 통해서 기존의 방법들보다 최소 3배 이상 빠르게 동작하는 것을 알 수 있었다. 제안하는 방법은 영상 해상도 개선을 위한 응용 환경에서 유용하게 사용될 수 있다.
본 논문에서는 원영상이 가지고 있는 고주파 성분을 효율적으로 복원할 수 있는 공간 적응적 영상보간(image interpolation) 알고리듬을 제안한다. 영상이 갖고 있는 선험적 정보(a priori knowledge)를 보간 과정에 적용하기 위해서는, 우선 저해상도의 영상 시스템을 나타내는 분리 가능한(separable) 2차원 열화모델(degradation model)을 결정한다. 이렇게 결정된 열화 모델에 따라 다섯 가지의 서로 다른 제약 조건들을 사용하여 정칙화에 기반을 둔 공간 적응적 영상보간 알고리듬을 제안한다. 또한, 제안된 알고리듬의 수렴성을 분석하고, 실험 결과를 토대로 비적응적인 방법과 제안된 알고리듬의 성능을 비교한다.
볼륨랜더링은 연속적인 2차원 영상들을 기반으로 하여 3차원 데이터로 만드는 것이다. 오브젝트의 내부영역까지도 가시화 할 수 있는 장점 때문에, 최근 MRI, PET, SPECT같은 의료 영상의 경우 볼릅랜더링을 이용해서 진단에 많이 사용하고 있다. 본 논문에서는 볼륨랜더링을 쉽게 할 수 있도록 2차원 데이터를 바탕으로 볼륨데이터를 만드는 방법을 제시하고, 볼륨랜더링 기법을 이용해 의료 영상에 적용시켜 보았다. 또한 2차원 데이터를 추출하는 샘플링 단계에서 해상도를 향상시키기 위해 linear interpolation과 cubic interpolation을 통해 볼륨랜더링된 영상의 공간 해상도를 조절하도록 설계 및 구현하여 보았으며, 변형함수(transfer function)를 이용하여 각각의 결과를 비교하였다 2차원 영상의 샘플링에 사용되는 interpolation 방법을 3차원 영상에 적용하여 구현하였다. 의료영상의 볼륨랜더링 기법은 3차원 입체 데이터로 구현되는 것이므로 영상 분석을 통한 진단에 크게 기여 할 것으로 기대된다.
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.
위성 영상 촬영 후 지상국에 전송된 영상을 이용하여 최종 위성 영상을 획득하기 위해 많은 영상 전/후 처리 과정이 수반된다. 전/후처리 과정 중 레벨 1R 영상에서 레벨 1G 영상으로 변환 시 기하 보정은 필수적으로 요구된다. 기하 보정 알고리즘에서는 보간 기법을 필연적으로 사용하게 되며, 보간 기법의 정확도에 따라서 레벨 1G 영상의 품질이 결정된다. 또한, 레벨 프로세서에서 수행되는 보간 알고리즘의 고속화 역시 매우 중요하다. 본 논문에서는 레벨 1R에서 레벨 1G로 변환 시 기하 보정에 필요한 경량화된 심층 컨볼루션 신경망 기반 보간 기법에 대해 제안하였다. 제안한 기법은 위성 영상의 해상도를 2배 향상하며, 빠른 처리 속도를 위해 경량화된 심층 컨볼루션 신경망으로 딥러닝 네트워크를 구성하였다. 또한, panchromatic (PAN) 밴드 정보를 활용하여 multispectral (MS) 밴드의 영상 품질 개선이 가능한 피처 맵 융합 방법을 제안하였다. 제안된 보간 기술을 통해 획득한 영상은 기존의 딥러닝 기반 보간 기법에 비해 정량적인 peak signal-to-noise ratio (PSNR) 지표에서 PAN 영상은 약 0.4 dB, MS 영상은 약 4.9 dB 개선된 결과를 보여주었으며, PAN 영상 크기 기준 36,500×36,500 입력 영상의 해상도를 2배 향상된 영상 획득 시 기존 딥러닝 기반 보간 기법 대비 처리 속도가 약 1.6배 향상됨을 확인하였다.
한국정보컨버전스학회 2008년도 International conference on information convergence
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pp.177-180
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2008
Surveillance Cameras such as CCTV easily found in places requiring security and the prevention of crimes such as public institutions, banks, etc. play an important role as they prevent all sorts of crimes, and provide a decisive clue fix settling a criminal case. But, in case that a far-off person is photographed, an original image should be enlarged to identify the person. And as for the technique of enlarging an image, it is important to enlarge and restore it close to its original image rather than to merely magnify it. For the enlargement and restoration of an image, techniques called interpolation are used; as for interpolation methods known hitherto, however, the higher the magnifying power is, the more deteriorated the quality of an image becomes to the extent that the image cannot be identified. Therefore, in this paper, we are going to propose a new technique whereby the face outline in an image is vectorized and restored by means of FDP(Facial Definition Parameter) standardized by the MPEG-4 SNHC FBA group, and an image is restored to have better quality than images restored with the existing interpolation.
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.
본 논문에서는 낮은 해상도의 영상을 높은 해상도의 영상으로 보간하는 과정에서 각각의 픽셀에 대해 최적화된 매개변수를 적용하는 새로운 적응적 3차 회선 보간 기법을 제안한다. 기존의 3차 회선 보간 기법은 보간하려는 영상에 대해 동일한 매개변수를 적용하여 각 픽셀의 고유한 특성을 적응적으로 반영하지 못하였지만, 제안한 보간 기법은 픽셀의 정보에 따라 매개변수를 최적화하여 반영함으로써 주어진 영상을 고화질 영상으로 보간한다. 여러 가지 영상을 통해 본 논문에서 제안한 보간 기법과 기존에 알려진 보간 기법들을 비교하는 실험을 하였고, 도출된 실험 결과를 객관적인 지표로 제시하여 우수함을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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