본 논문에서는 DVB-RCS에 적용된 다중 주파수 TDMA 모뎀 개발에 있어 심볼 타이밍 복원을 위한 두가지 보간기를 제안한다. 디지털 수신기에서 샘플링 클럭은 비교적 정확하게 동기화되지 못하기 때문에 정확한 타이밍 추적을 위해 보간기가 이용된다. 기존의 sinc 보간 필터는 무한대의 제로 크로싱 구현이 불가능하므로 제한된 필터계수의 구현으로 인한 단점이 존재한다. 따라서 기존의 보간 필터에 비해 사이드 로브가 적은 카이저 윈도우를 이용하여 이를 해결하고자 두가지 보간 필터, 즉 카이저 윈도우 보간 필터와 카이저 윈도우를 이용한 sinc 보간 필터로 구성된 각각의 타이밍 복원 루프 구조를 제안한다. 결국 심볼 타이밍 에러를 최소화하는 것을 목적으로 구현된 두가지 보간기의 시뮬레이션 결과는 기존의 sinc 보간기의 성능보다 개선됨을 보여준다.
본 논문에서는 영상 보간의 결과 측면에서 깊이를 보정하는 방법 중 하나인 유도 영상 필터링 기법을 비교한다. 실험을 위해 초기 깊이 영상을 두 종류의 유도 영상 필터링 기법으로 개선을 하였다. 초기 깊이 영상과, 각각의 필터링 기법에 의해 개선된 변이 영상을 이용하여 영상 보간을 하였고, 그 결과를 비교하였다. 결과로서 한 시점 영상의 텍스처 정보만을 이용하여 변이를 개선하는 유도 영상 필터링 기법으로 변이 영상을 개선하게 되는 경우에 육안으로는 구분이 갈 정도로 변이가 개선이 되지만, 영상 보간의 측면에서 보았을 때는 크게 차이가 없거나 오히려 품질이 저하되는 경우를 확인할 수 있었다.
보간 필터는 샘플링된 데이터의 사이 값을 추정하는 회로로서 시간 복원 시스템에 널리 사용된다. 다항식 보간은 주어진 점의 정보를 가지고 각 다항식의 계수를 계산하여 추정하는 위치의 값을 계산하는 것이다. 본 논문에서는 Lagrange 3차 보간 방정식에서 주어진 계수를 제안한 ${\delta}$함수로 변환하는 보조 필터를 이용하여 보간 성능을 개선시키는 방법을 제안한다. 예제를 이용하여 제안한 구조와 기존 보간 회로 구조와 비교하였을 때 효율적임을 입증한다.
본 논문은 Multiscale Gradients (MSG)를 기반으로 한 Color Filter Array Interpolation을 토대로 개선된 필터와 보간 과정의 알고리듬을 제안한다. MSG는 초록색 채널 보간, 초록색 채널 갱신, 빨간색 및 파란색 채널 보간 과정으로 이루어진다. 이때, 더욱 정교한 보간을 위해 필터의 크기를 증가시키고, 보간 과정에 이용되는 주변 픽셀의 개수를 늘렸다. 이러한 실험을 통해 높은 스펙트럼 상관관계, 낮은 채도, 낮은 색 경사도를 가진 Kodak dataset과 자연 영상과 유사한 특성을 갖는 McMaster dataset 모두의 경우에서 Color Peak Signal to Noise Ratio (CPSNR)이 향상되는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 텍스쳐 감지를 이용한 화소값 기울기 필터 및 중간값 필터 기반의 비디오 시퀀스 디인터레이싱 알고리듬을 제안한다. 먼저 보간 할 픽셀의 주변 픽셀들을 이용하여 현재 보간 할 영역이 텍스쳐가 존재하는 영역인지 아니면 평탄한 영역인지를 판단한다. 제안하는 알고리듬에서는 보간 할 영역이 평탄한 영역으로 판단되면 중간값 필터를 이용하여 보간을 하고, 텍스쳐 영역으로 판단되면 화소값 기울기 필터를 이용하여 보간을 하게 된다. 그러므로 현재의 보간 할 영역은 두 개의 카테고리로 분류 할 수 있다. 제안하는 알고리듬은 상황에 맞게 적응적으로 보간을 수행하므로 좀 더 선명하고 정확한 영상을 얻을 수 있다. 그리고 여러 가지 CIF 동영상에 대한 실험 결과는 제안하는 알고리듬이 기존의 알고리듬 보다 객관적, 주관적으로 우수함을 보여준다.
영상 워핑이란 어떤 사물의 형태를 다른 형태로 변화시키는 기법을 말한다. 대표적인 영상워핑 기술로는 메쉬 워핑과 필드 기반 워핑 등을 들 수 있는데, 이중에서 필드 기반 워핑은 상대적으로 많은 연산량을 요구하는 것에 반해 제어선을 이용하여 좀 더 세밀하게 워핑 결과를 제어한 수 있는 것이 장점이다. 영상 워핑 과정의 특성 상, 국부적인 영상 확대와 축소 및 회전 등과 같은 다양한 기하학적인 변형이 복합적으로 발생하게 되는데 역방향 매핑 과정에서 소스 영상과 목적 영상의 화소가 정수 화소 단위로 대응되지 않을 경우, 목적 영상에 대응 시킬 화소값을 산출하기 위해 적합한 영상 보간 기술이 필요하다. 다양한 보간 기술들 중에서 평균적으로 우수한 결과를 제공하는 양선형 보간이 보편적으로 사용되고 있으나, 이 보간 기술은 대각선 방향의 윤곽 재현성에 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 필드 기반 영상 워핑을 수행할 시에 윤곽선 재현에 우수한 특성을 보이는 Pseudomedian 필터 보간과 양선형 보간을 효과적으로 결합하여 양자의 장점을 보간 결과에 반영함으로써 양선형 보간만을 이용하는 필드 기반 워핑 기술에 비해 자연스러운 워핑 결과를 제공할 수 있다.
영상신호의 보간을 위해서 다양한 기법이 제안되었고 H.264와 HEVC 동영상 부호화 표준 기법에서는 움직임 추정의 정확성을 높이기 위해서 1/2과 1/4 위치의 부화소 보간을 위한 보간 필터를 사용한다. 본 논문에서는 lapped transform을 이용하여 1/2과 1/4 위치의 부화소 보간을 위한 효율적인 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 영상의 크기 변환과 보간과의 관계를 이용하여 부화소를 효율적으로 보간하는 기법이다. 제안하는 기법 및 H.264, HEVC에서 사용되는 보간 필터를 사용하여 영상을 보간한 경우의 성능을 비교한다.
동영상 부호화에서 중요하고 매우 높은 비중을 차지하는 화면 간 예측에서는 휘도와 색차 성분에서 다양한 tap의 보간 필터를 사용한다. 본 논문에서는, 현재 표준인 HEVC(High Efficiency Video Coding)에서 쓰이는 보간 필터인 DCT-IF(Discrete Cosine Transform-based Interpolation FIlter)에 알아보고 tap 수에 따른 성능을 분석한다.
최근에 디지털 이미지는 광고주나 이미지 편집자들에 의해 극단적으로 수정되는 경우가 많다. 또한 일반인들도 간단한 편집 프로그램을 통해 원본 이미지를 수정함으로써 사진을 조작하곤 한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 수정된 이미지에 대한 식별 및 분석 방법을 제안하고자 한다. 수정 이미지 분석에는 크게 기하학적 변형(geometric changes)과 필터링 변형(filtering change)으로 나누었다. 이러한 변형에는 항상 보간법을 기반으로 한 알고리즘을 내포하고 있기 때문에 보간의 흔적을 분석할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 그 방법으로 minimum 필터와 laplacian 연산 그리고 maximum 필터를 이용한 보간 검출 맵을 구현하였으며, 실제로 수정된 이미지에 제안하는 알고리즘을 적용하여 변형된 흔적을 검출 맵을 통해 분석할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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