본 논문에서는 영상을 확대할 경우에 발생하는 영상의 품질 저하를 최소화하기 위하여 원본 영상 픽셀과 확대된 결과 영상 픽셀 간의 명암도 차이와 보간 수행시 적용되는 가중치 값을 퍼지 기법에 적용하여 영상을 확대하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 양선형 보간법으로 도출된 결과 영상 픽셀과 원본 영상 픽셀 간의 명암도 차이와 보간 수행시 네 개의 픽셀 값에 곱하게 되는 가중치 값을 퍼지 소속 함수에 적용하여 원본 영상의 픽셀 정보와 가장 근접한 특징을 가진 확대된 결과 영상의 픽셀 정보를 최종적으로 도출한다. 제안된 방법을 실험한 결과, 기존의 양선형 보간법에 비해 영상 확대시, 발생하는 문제점인 흐림 현상이 상대적으로 감소하여 영상의 품질이 개선되는 것을 확인하였다.
본 논문은 다양한 값의 가중치간 적용한 두 포인트 보간 필터를 제안한다. 기존 방법은 선행 보간 필터에 변형 함수와 가중치를 적용한 일반선행 보간 공식을 이용해 영상의 화질을 향상시켰지만 제안된 보간법은 일반 선형 보간 공식에 가중치 값을 다양하게 적용하여 2 점 보간법에서 실질적인 가중치 결정을 제공한다. 실험 결과에서는 제안된 방법이 기존 보간법보다 더 우수한 성능을 보여주는 것을 알 수 있다.
본 논문은 정지영상을 확대했을 때 높은 해상도_를 얻기 위한 영상 처리 기술로서 기존의 보간법 이외에 새로운 보간법을 제안했다. 영상 처리에서 주로 사용되는 보간법인 최근접 이웃화소 보간법과 양선형 보간법인 두 보간법을 조합하여 장점을 살리고 단점을 보완하는 알고리즘으로서 향상된 화질의 확대 영상을 얼을 수 있는 혼합형 보간법에 대하여 연구를 하였다.
본 논문에서는 짝수 홀수 분해법 (even-odd decomposition; EOD) 에 기초한 CCI (cubic convolution interpolation) 변형된 방법을 제안한다. CCI는 선형보간법과 더불어 영상 보간에서 가장 많이 사용되는 보간법이다. 선형보간법과 비교하여 우수한 화질을 제공하지만, 복잡도 상당히 증가하는 문제점을 갖고 있다. 따라서, 본 논문은 최근 제안된 짝수 홀수 분해법을 활용하여 CCI에 대한 새로운 보간 방법을 제시한다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위해서 실험이 수행되었고 실험결과는 변형된 CCI 보간 방법이 복잡도를 줄임과 동시에 영상 화질을 개선할 수 있음을 보여 주었다.
본 논문은 서로 다른 스플라인 곡선들간의 위상적 상호관계로서 곡선과 곡면 설계상에서 중요한 작업인 주어진 영역 안에 한정된 보간곡선 제어방법을 제안한다. 위상적 상호관계는 곡선들간의 영향범위 관계 그리고 스플라인 곡선들과 곡면간의 기하학적 관계를 의미한다. 기존의 방법은 선형 분모를 가지는 분수식 3차 보간법을 사용하여 주어진 영역에서 제한된 보간 곡선을 제어하는 방법을 제안하였으나, 일반적인 경우에서 실행 상의 많은 계산량과 오차가 나타나는 문제점을 나타내었다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위한 선형분모를 가지는 가중치된 분수식 3차 보간법을 제안한다. 이 방법은 변형 보간된 물체상의 변화량을 계산하여 불규칙한 패치들간의 결합부분과 제어 및 국부수정의 변형을 제어하는 방법을 제안한다.
과거 관측된 수문자료는 분석을 통해 다양한 수문모형의 평가 및 예측과 수자원 정책결정에서 활용된다. 하지만 관측장비의 오작동 및 관측범위의 한계에 의해 수집된 자료에는 결측이 존재한다. 단순히 결측이 존재하는 벡터를 제외하거나, 결측이 존재하는 자료 구간에 선형성이 존재한다는 가정 하에 평균을 활용하기도 했으나, 이로 인하여 자료의 통계특성에 왜곡이 야기될 수 있다. 본 연구는 결측의 보정으로 자료가 보유하는 정보의 손실 및 왜곡을 최소화 할 수 있는 방안을 연구하고자 한다. 자료의 결측은 크게 완벽한 무작위 결측(missing completely at random, MCAR), 무작위 결측(missing at random, MAR), 무작위성이 없는 결측(nonrandom missingness)으로 분류되며, 수문자료는 결측을 포함한 기간이 그 외 기간의 자료와 통계적으로 동일하지는 않지만 결측자료의 추정이 가능한 MAR에 속하는 것이 일반적이므로 이를 가정으로 결측을 보정하였다. Local Lest Squares Imputation(LLSimput)을 결측의 추정을 위해 사용하였으며, 기존에 쉽게 사용되던 선형보간법과 비교하였다. 적용성 평가를 위해 소양강댐 일 유입량 자료에 1 - 5 %의 결측자료를 임의로 생성하였다. 동일한 양의 결측자료에 대해 100개의 셋을 사용하여 보정의 불확실성 범위를 적용된 방법에 대해 비교..평가하였으며, 결측 증가에 따른 보정효과의 변화를 검토하였다. Normalized Root Mean Squared Error(NRMSE)를 사용하여 적용된 두 방법을 평가한 결과, (1) 결측자료의 비가 낮을수록 간단한 선형보간법을 사용한 보정이 효과적이었다. (2) 하지만 결측의 비가 증가할수록 선형보간법의 보정효과는 점차 큰 불확실성과 낮은 보정효과를 보인 반면, (3) LLSimpute는 결측의 증가에 관계없이 일정한 보정효과 및 불확실성 범위를 나타내는 것으로 드러났다.
파티클 기반의 유체 시뮬레이션에서 파티클 들이 경계면에 부딪쳐 쇄파를 일으키는 경우 과도한 움직임으로 인해 자연스러운 흐름을 표현하기 어렵다. 파티클이 이동하는 시간 간격을 세분화하여 선형보간 함으로써 이 문제를 해결할 수 있다. 이렇게 하면 경계면에 모여 압력이 높아진 파티클 들의 가속도 벡터가 부드럽게 변한다. 하지만 보간을 하기위한 최소 샘플수가 높기 때문에 파티클 들이 점성을 가진 액체처럼 뭉치는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 가중치 보간 방식을 사용한다. 가중치 보간은 파티클의 현재 가속벡터와 이전 가속벡터에 서로 다른 가중치를 주며 차례로 더해 이동벡터를 구한다. 가중치 보간 방식을 쓰면 비슷한 흐름을 표현하는데 필요한 샘플수가 선형 보간 방식보다 적다. 그 결과로 점성을 가진 액체처럼 뭉치는 선형보간 방식의 문제점을 해결할 수 있다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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