Abstract
In this paper, we propose a sub-pixel rendering algorithm using learning-based 2D FIR filters. The proposed algorithm consists of two stages: the learning and synthesis stages. At the learning stage, we produce the low-resolution synthesis information derived from a sufficient number of high/low resolution block pairs, and store the synthesis information into a so-called dictionary. At the synthesis stage, the best candidate block corresponding to each input high-resolution block is found in the dictionary. Next, we can finally obtain the low-resolution image by synthesizing the low-resolution block using the selected 2D FIR filter on a sub-pixel basis. On the other hand, we additionally enhance the sharpness of the output image by using pre-emphasis considering RGB stripe pattern of display. The simulation results show that the proposed algorithm can provide significantly sharper results than conventional down-sampling methods, without blur effects and aliasing.
본 논문은 학습 기반의 2D-FIR필터를 이용한 부화소 렌더링 기법을 제안한다. 제안 기법은 크게 학습 단계와 합성 단계로 나뉜다. 학습 단계에서는 충분히 많은 수의 저해상도/고해상도의 영상 블록 쌍들을 이용하여 고해상도/저해상도 블록의 관계에 따른 합성 정보를 계산하고, 그 합성 정보를 담은 소위 사전을 생성한다. 합성 단계에서는 각 입력 영상에 대응하는 후보 블록을 상기 학습된 사전에서 찾는다. 탐색된 사전 내 합성 정보를 이용하여 부화소 레벨의 축소된 블록을 합성함으로써 최종 축소 영상을 얻는다. 한편, 영상 합성 시 디스플레이 장치의 RGB 패턴을 고려한 필터링을 통해 선명도를 향상시킨다. 모의 실험을 통해 제안 기법이 일반적인 영상축소 기법에 비해 흐림 효과, 엘리어싱 등의 화질 열화없이 고화질의 축소 영상을 생성함을 확인하였다.
