• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 2005년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.115-124
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• 2005

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.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.545-548
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• 2000

Adaptive array systems are hard to remove all the interferences when incident signals are coherent with a desired signal. In this paper, we propose a modified Duvall beamformer, which performs spatial smoothing using spatial interpolation technique to maintain the degree of freedom. The propose algorithm can minimize the loss on the degree of freedom due to spatial smoothing by forming subarrays with interpolated signals. Simulation results show that the proposed algorithm can remove all the interferences while conventional beamformer cannot.

• Spatial Information Research
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• 제19권4호
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• pp.81-89
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• 2011

이 논문에서는 공간적으로 소수의 지점에서 획득된 현장 조사 자료의 공간 보간 과정에 범주형 자료를 결합하는 다변량 크리깅 기법을 제안하고자 한다. 범주형 자료를 결합하는 과정에서 기존 범주형 자료의 속성별로 대푯값을 할당하는 단일 지역 평균 기반의 단순 크리깅 방식 대신에, 영역-점 변환 크리깅을 이용하여 원하는 해상도로 상세화시킨 추정값을 가변적 지역 평균으로 이용하였다. 지화학 원소 구리의 공간 보간에 지질도를 이용하는 사례연구를 통해 제안 기법을 예시하였다. 교차 검증 결과, 제안 기법이 단변량 정규 크리깅과 기존 단일 지역 평균 기반의 단순 크리깅 기법에 비해 각각 15%와 25%의 예측 능력의 향상을 나타내었다. 따라서 범주형 자료를 부가 자료로 이용하는 공간 보간에 이 논문에서 제안한 기법이 효율적으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국생산제조학회지
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• 제19권4호
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• pp.562-569
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• 2010

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.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제16권1호
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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.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권3C호
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• pp.133-140
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• 2005

본 논문에서는 블록 기반의 영상압축에 있어서 방향성 기반 공간적 에러 은닉 기법을 제안한다. 제안된 기법은 우선 공간적 경계 정합 기법을 이용하여 손실된 블록 내의 에지 방향성을 나타내는 공간 방향 벡터들을 찾아낸다. 이 벡터들을 이용한 방향성 보간을 통해 복원 블록들을 만들고, 그 중 방향성 경계정합 에러가 작은 복원 블록들을 이용하여 최종 복원 영상을 생성한다. 제안된 기법은 매크로블록이나 슬라이스 단위의 에러에 대해 적응적으로 대처할 수 있고, 복잡도가 낮을 뿐만 아니라 우수한 복원 화질을 얻게 해준다.

• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 2001년도 추계학술대회(한국공작기계학회)
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• pp.381-386
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• 2001

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.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권5호
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• pp.135-141
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• 2004

영상 보간은 기존에 존재하는 화소의 정보로 빈 화소를 계산하여 영상을 확대하는 방법이다. 자연 영상은 다양한 공간 주파수 성분을 포함하기 때문에 하나의 영상 보간 방법으로 다양한 주파수 성분에 대한 보간을 모두 수행하기에는 어려운 점이있다. 본 논문에서는 공간 주파수 특성을 가지는 다중 신경회로망 구조를 이용하여 영상을 보간하는 방법은 제안한다. 입력 영상은 국부 분산에 의해 공간 주파수에 따라 분리되어 공간 주파수 대역 별로 설정된 신경회로망을 통하여 보간 된다. 제안 방법은 deinterlacing에서의 적용성 때문에 관심이 커지고 있는 2배의 영상 보간에 적용되었다. 모의 실험에서 제안 방법은 기존의 알고리즘들뿐 아니라 단일 신경 회로망을 사용하는 방법보다 개선된 PSNR 성능을 보여주었다.

• 한국전산유체공학회지
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• 제8권3호
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• pp.41-49
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• 2003

The spatial accuracy becomes first-order when second-order conservation schemes including the non-conservative interpolation in general Chimera method are used. To ensure the solution accuracy, the discontinuities must be located away from the overlapped regions, and the length of overlapped region also must be proportional to the grid spacing. In this paper, a proposed method, cut-paste algorithm, is used to satisfy above constraints. The cut-paste algorithm can generate the optimal mesh inteface region automatically, To validate the spatial and temporal accuracy due to the non-conservative interpolation, inviscid and viscous problems are tested.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권2C호
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• pp.124-131
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• 2007

본 논문에서는 전송 에러로 인해 발생하는 영상의 손실을 정밀한 방향성 보간(FDI: Fine Directional Interpolation)을 이용하여 복원하는 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 공간 방향 벡터(SDV: Spatial Direction Vector)를 도입한다. 공간 방향 벡터는 손실블럭 주위의 영상 데이터의 에지 정보를 추출하여 구한다. 이 후 손실된 영상 블록은 공간 방향 벡터를 이용하여 픽셀단위로 적응적으로 보간함으로써 복원된다. 이러한 방식은 평탄한 영역뿐만 아니라 에지를 포함한 복잡한 영역도 우수하게 복원할 수 있다. 실험결과 제안된 방식은 기존의 공간적 에러은닉 방법과 비교하여 성능이 우수하다는 것을 알 수 있다.