부화소 기반의 적응적 보간법을 통한 영상 확대

An Image Magnification Using Adaptive Interpolation Based Sub-pixel

  • 박대현 (강원대학교 컴퓨터정보토신공학과 멀티미디어통신연구실) ;
  • 유재욱 (강원대학교 컴퓨터정보토신공학과 멀티미디어통신연구실) ;
  • 김윤 (강원대학교 컴퓨터정보통신공학과)
  • 발행 : 2008.11.25

초록

최근 많은 멀티미디어 제품에서 영상 보간 시스템을 사용하지만, 대부분의 영상 보간 시스템은 보간과정에서 블러링 등의 원치 않는 인공물이 발생된다. 제안하는 보간법은 주어진 영상의 화소와 최적화된 거리가중치 매개변수를 통해 왜곡거리를 구한다. 보간에 참조되는 새로운 왜곡거리는 화소의 주파수성분을 고려하여 보간의 성능을 향상시킨다. 컴퓨터 실험 결과를 통해 제안하는 보간법이 효율적으로 인공물을 개선하면서 이전의 선형 보간법들보다 성능이 우수함을 입증한다.

Recently, there are a lot of multimedia products using image interpolation system. However, most interpolation systems in existence suffer visually to some extents from the effects of blurred edges and jagged artifacts in the image. In this paper, we propose a new adaptive linear interpolation system that uses the sub-pixel. The proposed system calculate the warped distance among the pixels of an image by optimizing length parameter. A new cost function is introduced to reflect frequency properties of the origin data in order to improve image quality. Experimental results show that our new algorithm significantly outperforms conventional interpolation methods in subjective quality, and in most cases, in terms of PSNR as well.

키워드

참고문헌

  1. 한종기, "국지적 신호 특성에 적응하는 개선된 cubic convolution scaler," 한국통신학회논문지, vol. 27, no. 5A, pp. 404-413, 2002
  2. 유훈, "Sub-pixel Image Magnification Using Adaptive Linear Interpolation," 한국멀티미디어학회, vol. 9, no. 8, pp. 1000-1009, 2006
  3. Xin Li, "New Edge-Directed Interpolation," IEEE Transaction on Image Processing, vol. 10, no. 10, pp. 1521-1527, 2001 https://doi.org/10.1109/83.951537
  4. Y. J. CHA, "Edge-Forming Methods for Image Zooming," Springer Science + Business Media, vol. 25, pp. 353-364 , 2006
  5. G. Ramponi, "WaDi for space-variant Linear Image interpolation," IEEE Transaction on Image Processing, vol. 8, no. 5, pp. 629-639, 1999 https://doi.org/10.1109/83.760311
  6. 김 태 찬, "저전력 평판 디스플레이 시스템을 위한 Soc 설계," 공학 석사 학위 논문, 고려대학교, 2003
  7. 김 남 주, "2D 및 3D 영상의 적응 보간 및 렌더링에 관한 연구," 공학 석사 학위 논문, 2001
  8. 이 봉 준, "신경망을 이용한 3차원 영상 방향성 보간 기법," 공학 학사 학위 논문, 연세대학교, 2001
  9. U. Michael, "Spline-A Perfect Fit for Signal and Image Processing," IEEE Signal Processing Magazine, pp. 22-38, Nov. 1999
  10. S. Hsieg, C. Harry, "Cubic Splines for Image Interpolation and Digital Filtering," IEEE transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, vol. ASSP-26, no. 6, pp. 508-517, 1978
  11. S. E. EL-Khamy and M. M. Hadhoud, "A new edge preserving pixel-by-pixel cubic image interpolation approch," 21 st National Science Conference, pp. 1-9, 2004
  12. S. Yuan, M. Abe and A. Taguchi, "High accuracy wadi Image interpolation with local gradient features," Proceeding of 2005 International Signal Processing and Communication System, Hong Kong, 2005
  13. W. K. Pratt, "Digital Image Processing," New York, Wiley, 1991
  14. R. G. Keys, "Cubic Convolution Interpolation for Digital Image Processing," IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, vol. ASSP-29, no. 6, pp. 1153-1160, 1981
  15. J. Anthony Parker, Robert V. Kenyon and Donald E. Troxel, "Comparison of Interpolating Method for Image Resampling," IEEE Trans. on Medical Imaging, vol. MI-2, no. 1, pp. 31-39, Mar. 1983
  16. M. Unser, A. Aldroubi, and M. Eden, "Fast B-spline transforms for continuous image representation and interpolation," IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 13, pp. 277-285, Mar. 1991 https://doi.org/10.1109/34.75515