본 논문은 비-스플라인(B-spline) 보간법을 이용한 영상의 변환에 대하여 논한다. 국소적인 영상의 정보나 세분화된 영상의 정보를 얻기 위해 영상의 확대 변환이 필요하다. 본 논문에서는 영상의 확대 변환을 위해 선형 (linear), 큐빅 (cubic), 인근치 (nearest neighbour)등의 보간법 [2]과 비-스플라인(B-Spline) 보간법[1][3][4]을 적용하였다. 실험을 통하여 비-스플라인 보간법이 현재 많이 사용되고있는 인근치 보간법, 선형 보간법, 큐빅 보간법들 보다 상대적으로 우월한 영상의 질을 가져옴을 보였다. 결론적으로, 영상의 기하학적 변환에 있어 기존의 세 가지 보간법들 보다 비-스플라인 보간법을 사용한 경우에 더 좋은 결과를 가지며, 비-스플라인 함수의 차수가 고차로 갈수록 영상의 질이 향상됨을 알 수 있다. 렌즈 등에 의한 왜곡현상을 가지고 있는 위성 사진이나 의료 영상을 기하학적 변환을 통하여 보정하는데 비-스플라인 보간법을 적용할 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 고화질, 고해상도로 영상을 확대하기 위한 적응적인 매개변수가 적용된 3차 회선 보간법을 제안한다. 제안하는 보간법에서는 영상이 가지는 주파수 특성을 반영한 보간을 수행하기 위해 1단계 보간 과정에서 새롭게 정의한 비용함수를 이용하여 3차 회선 보간법의 매개변수를 적응적으로 구하고, 2단계 보간 과정에서는 1단계에서 구한 적응적인 매개변수를 적용하여 3차 회선 보간법을 수행한다. 영상의 주파수 특성이 고려된 적응적인 매개변수의 사용은 보간 커널의 성능을 향상시켜 동일한 매개변수를 사용하는 이전의 3차 회선 보간법보다 결과 영상의 화질이 우수하다. 컴퓨터 실험 결과를 통해 제안하는 보간법이 이전의 보간법들보다 PSNR이 약 $0.5{\sim}4dB$ 높아 객관적인 성능에서 나은 결과를 나타냈으며, 결과 영상의 확대를 통한 비교에서 영상이 부드럽고 에지가 선명하게 나타남으로 주관적 화질이 우수함을 보였다.
본 논문에서는 깊이 영상의 해상도와 품질을 향상시키는 방법을 제안한다. 일반적으로 2D-plus-Depth 구조의 3D 콘텐츠에서는 깊이 영상의 품질이 매우 중요하다. 최근 들어 Time-of-Flight (TOF) 방식의 깊이 센서가 깊이 영상 획득에 많이 사용되고 있는데 TOF 깊이 센서가 제공하는 깊이 영상은 저해상도이기 때문에 고해상도 3D 콘텐츠를 제작하기 위해서는 깊이 영상의 해상도를 상향 변환하는 것이 필수적이다. 또한 고품질의 깊이 영상을 얻기 위해서는 물체 간의 경계를 정교하게 보존하는 것이 중요하다. 최근에는 깊이 영상의 해상도 상향 변환을 위해서 Joint Bilateral Upsampling(JBU) 방식이 많이 사용되고 있다. 본 논문은 깊이 영상의 해상도를 높임에 있어서 우선 보간법을 수행하여 영상의 상향 변환 시에 생긴 빈 홀들의 값을 채워준 후 Bilateral Filtering을 수행함으로써 성능을 높인다. 일반적으로 영상을 상향 변환을 할 때 다양한 방법들이 있는데 본 논문에서는 Nearest Neighborhood(NN), Gaussian과 경계 보존 보간법, 경계 보존 보간법과 Fast Curvature Based Interpolation(FCBI)를 결합한 보간법을 사용하였다. 실험 결과 제안 방법이 기존 방법보다 우수한 성능을 가짐을 보여준다. 또한 경계 보존 보간법과 FCBI를 결합한 보간법을 이용해서 상향 변환을 수행한 결과가 다른 보간법들에 의한 결과보다 우수하다는 점을 알 수 있다.
본 논문은 이동 선형 보간법에서 영상에 종속적인 이동 매개변수를 제안한다. 기존의 이동 선형 보간법에서는 최적 이동 매개변수 값을 0.21로 제시하였다. 이는 이동된 선형 보간 커널의 스펙트럼 해석에 의해서 얻어진 것이다. 하지만, 이동된 보간 커널의 스펙트럼 뿐 만 아니라 입력 영상의 스펙트럼을 반영하면 최적 이동 매개변수 값이 달라질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 영상에 종속적인 이동 매개변수를 도입하였다. 실제 예제 영상을 이용하여 평균적으로 최적인 이동 매개변수 값은 0.19로 확인되었다. 실험결과는 제안된 방법이 기존의 방법들인 선형 보간법, 3차 컨볼루션 보간법, 이동선형보간법과 비교하여 주관적으로나 객관적으로 우수하다는 것을 보였다.
디지털 영상 확대를 위한 영상 스케일링은 고품질의 영상이 요구될수록 많은 수행시간 및 하드웨어 자원량이 요구된다. 본 논문에서는 적은 연산량 및 하드웨어 자원으로 고품질 영상을 생성하는 이중 선형-3차회선 보간법을 제안한다. 제안한 보간법은 4번의 선형 보간법과 1번의 3차회선 보간법으로 이루어진 선형-3차회선 보간법을 수평방향과 수직방향으로 각각 수행하는 구조이다. 실험결과, 제안하는 보간법은 PSNR과 수행시간 및 하드웨어 자원량 측면에서 비교했을 때, 적은 연산량 및 하드웨어 자원으로 양 3차회선 보간법보다 우수한 PSNR을 제공했다.
본 논문에서는 심장과 심장 상부의 대동맥 및 폐동맥에 대한 형태-기반 보간법을 이용한 3차원 가시화 방법을 제안하였다. CT, MR과 같은 의학 영상들은 x나 y축 방향보다 z축 방향으로 더 낮은 해상도를 갖기 때문에 3차원적 가시화를 위해서는 먼저 각 단층 영상들간의 보간이 수행되어야 한다. 그러나, 지금까지 대부분의 3차원 의학영상 가시화에서는 선형보간법이나 또는 그와 유사한 보간법들을 주로 사용했는데, 이런 보간법들은 분기나 휘어지는 구조를 갖는 기관에는 좋은 결과를 생성하지 못했었다. 따라서, 본 논문에서는 분기와 휘어짐이 있는 심장부위 구조를 3차원적으로 가시화하기 위하여 형태-기반 보간법을 이용하였다. 형태-기반 보간법을 이용한 가시화는 다른 보간법을 사용한 경우와 달리 분명하고 자연스러운 구조 표현을 할 수 있었고, 각 단층 영상간의 보간수를 증가시킴에 따라 더 좋은 결과를 생성하는 것으로 나타났다.
최근 많은 멀티미디어 제품에서 영상 보간 시스템을 사용하지만, 대부분의 영상 보간 시스템은 보간과정에서 블러링 등의 원치 않는 인공물이 발생된다. 제안하는 보간법은 주어진 영상의 화소와 최적화된 거리가중치 매개변수를 통해 왜곡거리를 구한다. 보간에 참조되는 새로운 왜곡거리는 화소의 주파수성분을 고려하여 보간의 성능을 향상시킨다. 컴퓨터 실험 결과를 통해 제안하는 보간법이 효율적으로 인공물을 개선하면서 이전의 선형 보간법들보다 성능이 우수함을 입증한다.
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.
원영상과 목적영상 사이의 원근 변환(projective transform)에 의해서 생성되는 조강도 영상은 영상의 확대와 축소가 동시에 일어나는 특징을 가지고 있다. 조감도 영상을 구성하는 과정은 원영상의 위치에 따라서 원영상을 확대하거나 축소하여 목적영상을 만들어 내기 때문에, 원영상의 확대와 축소영역을 목적영상에 적합하게 나타내기 위한 보간법이 필요하다. 이중선형 보간법(bilinear interpolation)은 낮은 연산량 때문에 영상변환에 많이 사용되는 보간법이다. 하지만 영상의 확대와 축소 영역에서는 흐려지거나 에일리어싱(aliasing) 효과에 의한 아티팩트(artifact)가 일어나는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해서 고주파성분을 유지하는 에지(edge)정보 기반의 변형된 EWA를 사용 한다. 그리고 엔티 에일리어싱(anti-aliasing)을 수행하는 MIP-mapping을 이용한 보간법을 통해서 축소 영역에서 발생하는 에일리어싱 문제를 해결하여 조감도 영상의 화질을 개선한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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