본 연구에서는 등고선 영상의 정점근방에서 발생하는 끊김을 연결하기 위하여 극좌표계 선형 보간을 제안한다. 성능을 평가하기 위해 몇 가지의 그래픽 영상에 기존 방법과 제안 방법을 적용한 실험에서, MAE가 평균 1.940화소인 선분을 생성할 수 있었다. 특히 실제의 등고선 영상에 대해서는 1.240화소의 MAE로 기존 방법보다 우수한 것으로 나타났다. 또한 인접 등고선과 닮은 꼴의 등고선을 생성함으로써 자연스러운 등고선을 재구성하였다.
이 논문은 디지털 영상에 대한 에지를 보존하는 새로운 영상 보간 방법을 제안한다. 일반적인 보간 기법은 선형 연산자를 이용한 저역필터를 사용함으로써 원 영상의 고조파 성분에 대한 정보를 손실하는바 high contrast 에지 부분에서 희뿌옇게 되는 현상과 톱니현상이 일어나 영상 선명도가 떨어지는 경향이 있었다. 본 논문에서는 이러한 단점을 개선한 새로운 보간 기법을 제시한다. 본 논문에서 제시한 보간 알고리즘은 퍼지 연산자를 이용하여 입력 영상 데이터의 성질에 따라 고주파 성분과 저주파 성분을 달리 조절함으로써 원래 영상에 가까운 해상도를 얻을 수 있다.
본 논문에서는 디지털 영상의 해상도를 부화소 기반의 새로운 적응적 선형보간법으로 변경하는 방법을 제안한다. 일반적 선형보간법에서 고정된 위치로 쓰이는 거리계수를 왜곡된 거리 계산에 의한 화소 가중치를 주는 방법으로 개선한다. 이를 계산하기 위하여 최소 평균 자승 에러(minimum mean square error, MMSE)를 이용한다. 원영상과의 차이를 최소화하는 왜곡 거리 계산을 위하여 이웃한 보간 화소와 왜곡거리를 참조하게 된다. 이를 사용하면 복잡도가 높지 않은 효과적인 화소 보간을 할 수 있고 실험 결과 일반적인 보간법과 비교할 때 PSNR(peak signal to noise ratio)과 주관적 화질 면에서 우수함을 알 수 있었다.
수치지형모형 (DTM)은 지형정보의 추출과 보간의 두 분야로 이루어진다. 본 연구는 이중, 보간에 관심을 두고 이동평균법과 선형예측법의 두 보간방법을 수치시험에 그의 정확도 및 효율성을 비교 조사하는데 목적이 있다. 기본입력자료로는 사진측량에 의하여 얻어진 정규격자망 형태의 표고값을 이용하였으며. 격자의 간격, 지형의 종류, 보간에 이용되는 기준점의 형태에 따른 정확도 및 효율성이 연구 조사되었다.
비선형 클라인 고든 방정식의 수치해를 구하기 위해 라그란제 보간을 사용하는데 비선형 항을 계산하기위해 보간식의 차이가 거의 없는 변형된 식을 사용하여 해의 .안정성과 해의 수렴성을 밝히고 오차를 분석하였다. 즉 $I(x)^{3}$ 대신에 $f(x_i)^{3}I_i(x)$을 사용하였으며 오차는 $C(\frac{1}{N})^{N-1} hN(N-1)(\frac{N}{2})^{N-1} /(\frac{N}{2})!$ 이하임을 보였고 석기서 N은 다항식의 차수이다.
예측(predictive) 이미지 코딩에서는 최소 자승법을 기반으로 하는 적응적인 예측기가 에지 주변에 있는 픽셀(pixel)의 예측 결과를 향상시키는데 효과적인 방법으로 알려져있다. 본 논문에서는 가중치 윤곽선 검출기 (weighted edge detector)를 이용한 하이브리드 보간 알고리듬(hybrid interpolation algorithm)을 제안한다 전체적인 계산의 복잡도를 감소시키기 위해서 2차원 선형 보긴(bilinear interpolation)과 에지 방향성을 이용한 보간(edge directed interpolation) 알고리듬을 선택적으로 적용시키는 하이브리드 접근방법을 이용한다. 이런 접근 방법을 2차원 선형 보간 알고리듬과 에지 방향성을 이용한 보간 알고리듬을 적용했을 경우와 비교하기 위해서 PSNR과 SSIM 측정값을 이용하여 객관적이고 주관적인 영상의 화질 비교는 제안한 알고리듬이 비슷한 성능을 나타냄을 보여준다. 또한 제안하는 가중치 윤곽선 검출기를 이용한 하이브리드 보간 알고리듬은 정규화된 CPU 수행 시간을 에지 방향성을 이용한 보간 알고리듬과 비교하면 최대 20배의 복잡도 감소 효과를 얻을 수 있다.
특성선 방법을 이용한 광망의 부정류 해석시 빈번히 발생되는 계산진행시간과 공간 축에서 특성선 궤도의 불일치는 개개인의 계산요소에 대해 보간을 필요로 한다. 발생되는 보간 오차를 검토하기 위하여 선형공간 보간법, 선형시간 보간법, 파속도 조정법, 입방공간 보간법, 입방시간 보간법 등을 제시하고 비교 검토하였다. 사용된 보간방법의 적용성 검토를 위해 단일관망과 복합관망에 대해 수치모의를 실시하였다. 단일 관망의 경우 Courant 수를 1 이하의 범위에서 변화시켜가면서 보간이 필요없는 계산해와의 종합적인 비교를 통해 각각의 보간방법이 발생시키는 오차의 범위를 제시하였다. 관망 계산요소의 적절한 재구성과 알맞은 보간방법의 선정은 효율적인 부정류해석의 전제조건임을 확인할 수 있었다.
보간 기법이 영상 확대에 널리 사용되고 있다. 보간 기법을 사용하여 확대한 영상은 입력 영상의 픽셀들과 입력 영상의 픽셀들을 사용하여 보간 된 픽셀들로 구성된다. 선형적인 값을 갖는 보간 픽셀 값들은 실제 영상의 특성인 지역성을 갖지 못하는 한계가 있다. 따라서 실제영상에 존재하는 지역성을 갖도록보간 픽셀들을 추정하면 확대 영상은 실제 영상에더욱 가깝게 된다. 입력영상에 존재하는 인접 픽셀들의 특성을 이용하여 보간을 수행함으로 보간픽셀들이 지역성을 갖도록 하여 확대 영상의 화질을 개선하는 효율적인 보간 기법이 본 논문에서 제안되었고 제안된 기법을 사용하여 확대한 영상의 화질이 향상되었다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위한 실험에서 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)을 사용하였다. 제안된 기법을 적용하여 확대한 여러 영상들의 PSNR 값들이 기존의 보간 기법들을 사용하여 확대한 영상들의 PSNR 값들보다 큰 것을 확인하였다.
본 연구는 얼굴 성형을 시뮬레이션하거나 성형 상담 자료로 활용할 목적으로 한 쌍의 제어점을 이용한 쌍선형 워핑 및 쌍선형 보간에 의한 성형 시스템에 관한 것이다. 우선, 주어진 영상을 대상으로 제어점을 설정하고, 이 제어점을 이용하여 워핑 영역을 결정한다. 그리고, 이 워핑 영역은 제어 점을 한 꼭지점으로 하는 4개의 부분 영역으로 나눈다. 그런 후, 4개의 부분 영역 각각에 대한 역방향 사상의 워핑 계수를 구한다. 결과 영상의 부분 영역에 있는 모든 화소 위치에 대하여 대응하는 워핑 계수를 적용하여 원 영상에서 대응되는 화소 위치를 구한다. 이 위치에 최인접하는 네 화소값을 이용하여 쌍선형 보간에 의해 결과 영상의 화소에 대한 화소값을 구한다. 이와 같은 방식으로 4개의 부분 영역에 대하여 동일하게 처리함으로써 성형 효과를 얻게 된다. 실험 결과, 워핑 영역의 경계에서 끊김이 없는 자연스런 성형 효과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 정변형을 이용하여 파노라마 영상으로 변환하고 파노라마 영상으로 변환하는 과정에서 손실되는 영상 정보를 복원하기 위하여 양선형 보간법을 적용하여 개선된 파노라마 영상을 획득할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 어안 렌즈 영상 재구성 방법의 성능을 평가하기 위하여 다양한 어안 렌즈 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법보다 영상을 재구성하는데 효과적인 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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