• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.1066-1072
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• 2009

본 논문에서는 새로운 에지 방향 보간법을 이용한 디인터레이싱 알고리즘에서의 단점인 큰 복잡도와 완만한 에지에서의 보간 성능을 향상시키는 알고리즘을 제안한다. 완만한 에지에서의 보간 성능을 향상시키기 위해 인접한 참조 화소의 수를 증가시켰으며, 이로 인해 발생 되는 화질 열화를 줄여주기 위해 인접한 패턴을 검색한 후 적응적으로 인접 참조 화소 수를 적용하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 많은 연산량을 줄여주기 위해 에지영역 이외의 부분에서는 연산량이 작은 간단한 알고리즘을 적용하였다. 다양한 영상을 통한 모의 실험에서 기존의 알고리즘 보다 객관적 주관적 화질에서 개선된 성능을 보인다.

• IT SoC Magazine
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• 통권11호
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• pp.45-45
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• 2006

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.87-91
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• 2011

본 논문에서는 하나의 필드만을 사용하여 비월 주사 영상을 순차 주사 영상으로 변환하는 디인터레이싱 방법을 제안한다. 먼저, ELA 기법을 이용하여 에지의 방향성을 예측한다. 에지의 방향성을 정확히 예측하였을 경우에는 ELA(Edge-based Line Average) 기법에 의한 화소를 보간하고 에지의 방향을 잘못 예측하였을 경우에는 다시 새로운 에지의 방향을 결정한다. 결정된 방향에 대하여 화소를 본 논문에서 제안한 중간값 필터(median filter)를 이용하여 보간한다. 모의실험 결과 기존의 비인터레이싱 방법에 비해 주관적 및 객관적 화질이 개선됨을 보인다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 하계학술대회
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• pp.260-262
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• 2013

본 논문에서는 gradient inverse weighted filtering(GIWF) 보간법 기반의 화면 내 디인터레이싱 알고리듬을 제안한다. 소실된 화소 줄을 보간하기 위해서 먼저 선 처리 과정을 통해 정해진 마스크의 중간 지점의 예측 값을 생성한다. 이 때는 4-tap 필터를 이용을 한다. 다음으로 이웃 픽셀들 사이에서 마스크 내의 기울기 정보를 이용하여 gradient-weighted 필터의 가중치 계수를 계산한다. 그리고 마지막으로 새롭게 제시된 GIWF 보간법을 이용하여 소실된 화소 줄을 보간하게 된다. GIWF를 이용하여 영상의 디테일을 보존하고 잡음을 제거하는 효과를 얻게 되었다. 제안된 방법의 영상 시퀀스에 대한 실험 결과는 기존의 방법들에 비하여 성능의 우수함을 보여준다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.125-128
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• 2012

이 논문에서는 향상된 움직임 적응적 디인터레이싱 알고리듬을 제안한다. 정확한 움직임 정보탐색을 위하여 Modified Edgd-based Line Average(MELA)기법, 연속된 5개의 필드에서의 움직임 탐색, 블록기반의 지역적 특성을 포함한다. 움직임 검출부분에서는 FIR필터를 이용한다. 이것은 물체의 움직임의 내부를 정확하게 탐색 할 뿐만 아니라, 영상에 포함된 잡음도 줄일수 있는 향상된 기법을 이용함으로서 계산 할 수 있다. 검출된 움직임의 정도에 따라서 가중치를 구하여 공간적 기법과 시간적 기법을 결합 시킨다. 제안된 방법의 영상 시퀀스에 대한 실험 결과는 기존의 방법들에 비하여 주관적, 객관적인 비교에서 우수함을 보여준다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2006년도 학술대회
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• pp.7-10
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• 2006

격행 주사 방식은 제한된 대역폭을 효율적으로 사용찬 수 있기 때문에 NTSC(National Television System Committee), PAL(Phase Alternation Line), 그리고 SECAM(Sequentiel couleur a Memoire)을 포함한 다양한 TV 방송 표준에서 넓게 이용되어지고 있다. 격행 주사 방식을 이용하면 같은 대역폭을 사용하는 동안에 프레임 율을 2배로 늘일 수 있으나 이 방식은 주사 방식의 특징 때문에 영상의 화질 열화를 가져온다. 이러한 화질 열화를 방지하기 위해 기존의 많은 디인터레이싱(De-interlacing) 기법들이 소개 되었다. 본 논문에서는 정교한 DOI(Direction Oriented Interpolation)기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 기존의 알고리즘보다 안정적이고 에지의 방향을 좀 더 정교하게 찾는 특징이 있다. 실험 결과 제안한 방식은 주관적인 화질뿐만 아니라 객관적인 성능도 우수함을 알 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권4호
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• pp.418-428
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• 2002

본 논문에서는 움직임 보상을 이용한 움직임 기반의 적응형 디인터레이싱 알고리즘을 제안한다. 정확한 움직임 추정을 위해 전처리로서 EBMF(Edge Based Median Filter)를 사용하며 2 개의 같은 위상을 갖는 필드와 1 개의 다른 위상을 갖는 필드를 이용한 새로운 BMA(Block Matching Algorithm) 움직임 보상 방법을 제안한다. 시간축 필터로서 움직임 정보 손실 오류를 제거하기 위해 입력 영상의 움직임 영역에 따라 각각 다른 임계 값을 적용하는 AMPDF(Adaptive Minimum Pixel Difference Filter)를 적용하였으며 MMD(Maximum Motion Detection)와 SAD(Sum of Difference)를 이용하여 빠른 움직임 영역에서의 화질을 향상시켰다. 최종적으로 잘못된 움직임 보상에 기인하는 화질의 열화를 방지하기 위한 후처리로서 움직임 보정 필터를 제안한다. 모의 실험을 통해 제안하는 방법이 기존의 방법에 비해 우수한 성능을 갖는 것을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.873-882
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• 2011

본 논문에서는 시공간 밝기 변화량에 따라 공간적 보간과 시간적 보간 결과를 가중합하여 주사선을 보간하는 효율적인 디인터레이싱 알고리즘을 제안한다. 공간적 보간에서는 에지 방향성 보정 기능을 포함한 새로운 에지기반 공간적 보간 기법을 적용한다. 일반적으로 기존의 에지를 고려한 공간적 디인터레이싱 알고리즘은 에지의 방향을 잘못 추정할 경우 보간된 영상에서 심각한 화질저하가 발생한다. 이를 보완하고 정확한 에지의 방향을 찾아내기 위해 밝기 차만을 이용한 기존 방법들과는 달리 제안된 방법은 에지 방향성을 검출하고 그 정보에 따라 가중최대빈도수 필터를 이용하여 보간될 화소의 에지의 방향성을 보정한다. 또한, 시간적 변화량 검출 오류를 줄이기 위해 미디언 필터를 적용하여 움직임 검출 성능을 향상시키고, 최종 화소 보간과정에서 시공간적인 밝기 변화량에 따라 공간적 보간과 시간적 보간 결과값의 가중합을 사용하여 움직임이 적은 영역에서의 화질을 향상시킨다. 실험결과 제안된 방법은 기존의 디인터레이싱 방법들에 비하여 주관적 화질뿐만 아니라 객관적인 성능도 우수함을 알 수 있다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제45권4호
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• pp.47-53
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• 2008

본 논문은 에지 방향 벡터(edge direction vector, EDV)가 이용된 새로운 디인터레이싱 알고리듬을 제안한다. 제안하는 필터는 움직임이나 장면 전환이 많은 영역에서 높은 효율을 보이는 알고리듬이다. EDV는 소벨 마스크가 이용된 에지 맵을 통과하면서 계산되는데, 에지 방향을 정교하게 구하는데 이용된다. 제안된 EDV에 기반한 디인터레이싱 방식은 먼저 다섯 개의 방향, 즉 $26.5^{\circ}$, $45^{\circ}$, $90^{\circ}$, $135^{\circ}$, 그 리고 $153.5^{\circ}$ 위에 있는 픽셀 사이 밝기 차이를 조사한다. 그 차이값들은 소벨 마스크를 거치면서 에지 방향의 각도와 확신도 값을 반환한다. 에지 방향 각도와 확신도 파라미터에 기반하여 최종 보간 방식이 정해진다. 제안하는 방식은 기존 방식보다 안정적이고 에지의 방향을 더욱 정교하게 찾는다는 특징이 있다. 실험결과 제안한 방식은 주관적 화질 뿐만 아니라 객관적인 성능도 우수함을 알 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권4C호
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• pp.217-225
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• 2011

본 논문에서는 영상의 지역 특성별로 보간 방법을 적응적으로 선택하여 적용하는 효과적인 디인터레이싱 알고리듬을 제안한다. 기존의 알고리듬들의 경우 각기 다른 방법으로 방향성을 구하기 때문에 영상의 지역 특성별로 성능이 다르게 나오는 경우가 있다. 또한, FDD(Fine Directional De-interlacing) 알고리듬의 경우 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)은 다른 알고리듬들에 비해 높게 나오지만 계산량이 많다는 단점이 있다. 이를 보안하기 위해 본 논문에서는 여러 영상들에서 계산량은 적으면서 화질 성능은 뛰어난 LA(Line Average), MELA(Modified Edge-based Line Average), LCID(Low-Complexity Interpolation Method for De-interlacing) 알고리듬들 중 지역복잡도 (DoLC, Degree of Local Complexity)별로 효과적인 알고리듬을 학습하여 이를 이용하여 보간을 수행하는 디인터레이싱 방법을 제안한다. 실험 결과 제안하는 방법은 좋은 성능에 비해 계산량이 적은 LCID 알고리듬과 비슷한 계산량을 보이면서 객관적 화질이 우수한 FDD, MELA 알고리듬보다 PSNR로 대표되는 객관적 화질과 주관적 화질 측면에서 우수한 결과를 나타내는 것을 알 수 있다.