초록
LR 영상을 이용하는 HR 영상 재구성에서 추정된 움직임 벡터의 오류는 재구성된 영상의 화질을 저하시킨다. 이를 해결하기 위해 움직임 추정과 HR 영상의 추정을 동시에 하는 방법들이 제안되었으나, 블록 정합법과 같은 간단한 방법을 사용하는 경우 추정된 움직임 벡터에는 여전히 오류가 발생한다. 본 논문에서는 정규화된 움직임 추정과 POCS를 이용한 HR 영상 재구성을 동시에 하는 IBR 재구성 방법을 제안한다. 이 방법에서는 어느 한 화소의 움직임 벡터가 이웃의 움직임 벡터들과 연관성이 있음을 이용하여 블록 정합법에 정규화를 적용하여 움직임 추정이 이루어진다. 제안된 방법을 사용한 실험 결과 종래의 방법에 비하여 움직임 추정이 개선되었으며 이에 따라서 재구성된 고해상도 영상의 화질과 PSNR이 현저히 개선되었다.
In the reconstruction of high resolution (HR) images from low resolution (LR) images frames, the error in the estimated motion degrades the reliability of the reconstructed HR image. Some methods were recently proposed where motion estimation and HR reconstruction is performed simultaneously. The estimated motion is still prone to error when it is based on a simple block matching. In this paper, we propose a reconstruction of a HR image by applying POCS and a regularized block matching simultaneously. In this method, a motion vector is obtained from a regularized block matching algorithm since the motion of a pixel in an image is highly correlated with the motion in neighboring regions. Experimental results show that the improved accuracy of the estimated motion vectors results in higher PSNR of the reconstructed HR images.