일반 영상의 영상확대를 위한 다양한 알고리즘이 존재한다. 하지만 적외선 열화상 영상의 경우 일반영상과 다른 특성을 가지고 있기 때문에 적외선 영상을 위한 영상 확대 알고리즘이 필요하다. 따라서 적외선 영상이 일반영상에 비해 디테일이 없다는 특성을 고려하여 복잡한 알고리즘을 적용시키기 보다는 ADRC 와 같은 단순한 분류 기법을 활용하여 LR-HR 패치를 분류하고 학습된 데이터를 이용하여 영상확대 알고리즘에 적용하였다. 알고리즘의 성능 향상을 위해 학습과정에 전처리 과정을 추가하여 합성과정에서 추가적인 연산량의 증가 없이 확대 영상의 선명도를 향상시키고자 하였다. 또한 확대된 적외선 영상이 동일 해상도의 가시광영상에 비해 선명도가 떨어진다는 점을 고려하여 확대된 적외선 영상에 가시광영상의 고주파 정보를 합성시켜 이전보다 영상의 선명도를 더 향상시키고자 하였다. 이와 같은 방법으로 영상 확대 알고리즘만 수행하였을 때 통상적인 영상확대 기법인 bi-cubic interpolation 기법보다 JNB 수치가 평균 0.0727 만큼 높은 결과를 확인할 수 있었고 가시광영상과 융합하였을 때 이전보다 평균 0.0742 만큼 더 선명해진 영상을 얻었다.
디지털영상을 상향표본추출(upsanpling)의 방법으로 확대하여 해상도를 높이는 경우에 확대한 영상은 확대 전의 영상에 비해 해상도는 높아지지만 흐려지거나 계단현상이 생기게 되어 영상의 품질은 저하된다. 본 연구에서는 확대된 영상에서 생기는 이와 같은 문제점을 보완하는 상향표본추출 모델을 제안한다. 제안된 모델은 8-이웃(8-neighborhood)과 가우시안 필터(Gaussian filter)를 이용하여 확대된 영상의 증가된 픽셀들의 픽셀값을 부여하여 확대 전 영상이 가진 특성이 확대 후에도 균질하게 유지될 수 있도록 하고 계단현상도 완화한다. 그리고 감마 교정(Gamma correction)을 이용하여 영상의 흐름 정도를 개선한다.
본 논문에서는 확대영상의 화질을 향상시키기 위하여 영상의 곡면 특성을 활용한 효과적인 영상 확대 기법을 제안하였다. 제안된 기법에서 제시된 방법으로 영상의 단순 볼록 곡면 혹은 단순 오목 곡면을 효과적으로 추정하고, 단순 볼록 곡면 혹은 단순 오목 곡면으로 추정된 경우에는 확대하고자 하는 원본영상으로 역방향 사상된 좌표에서의 보간 값을 제안된 기법에서 제시된 효율적인 방법으로 계산하여 해당곡면의 특성을 잘 반영하는 보간 값을 구한 후 이를 확대영상의 보간 픽셀 값으로 하여 확대영상이 실제영상의 곡면 특성을 충실히 반영하도록 하였다. 또한 단순 볼록 곡면 혹은 단순 오목 곡면이 아닐 경우에는 역방향 사상된 좌표 주위의 기준 픽셀들의 영향을 더욱 정교하게 반영하도록 보간 값을 구하고 이를 확대영상의 보간 픽셀 값으로 한다. 실제 영상에 존재하는 단순 볼록 곡면 혹은 단순 오목 곡면의 특성을 더욱 충실히 반영하여 실제영상에 더욱 근접한 확대영상을 구성하도록 하기 위하여 위의 절차를 반복적으로 적용하여 확대영상을 구성하였다. 제안된 기법을 적용한 확대영상들의 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio) 값이 기존의 기법들을 적용한 확대영상들보다 큰 것을 실험을 통해 확인하였다.
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.
일반 영상의 영상확대를 위한 다양한 알고리즘이 존재한다. 하지만 IR 영상의 경우 일반영상과 다른 특성을 가지고 있기 때문에 IR 영상을 위한 영상 확대 알고리즘이 필요하다. 따라서 IR 영상이 일반영상에 비해 디테일이 없다는 특성을 고려하여 복잡한 알고리즘을 적용시키기 보다는 ADRC[1]와 같은 단순한 분류 기법을 활용하여 LR-HR 패치를 분류하고 학습된 데이터를 이용하여 영상확대 알고리즘에 적용하였다. 또한 알고리즘의 성능을 향상시키기 위해 학습과정에 전처리 과정을 추가하여 알고리즘 작동 시 연산량의 증가 없이 확대 영상의 선명도를 향상시키고자 하였다. 이와 같은 방법으로 영상 확대 알고리즘을 수행하였을 때 통상적인 영상확대 기법인 bi-cubic interpolation 기법보다 CPBD 수치가 평균 0.0527 만큼 높은 결과를 확인할 수 있었고 전처리 과정을 추가하였을 때 이전보다 평균 0.0119 만큼 더 선명해진 영상을 얻었다.
본 논문에서는 확대 영상의 화질을 개선하기 위하여 인접픽셀 값 정보를 이용하여 영상의 단순 볼록 곡면과 단순 오목 곡면을 추정하는 기법과 영상이 단순 볼록 곡면과 단순 오목 곡면의 특성을 반영하여 확대 영상을 구성하는 기법을 제안하였다. 제안된 기법을 사용하여 확대 영상을 구성하면 기존의 기법들을 사용하여 확대한 영상보다 실제 영상에 더욱 충실하게 된다. 제안된 기법을 적용하여 확대한 영상의 화질향상 정도를 측정하기 위하여 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)을 사용하였다. 제안된 기법을 적용하여 확대한 영상들의 PSNR 값들은 기존의 기법들을 적용하여 확대한 영상들의 PSNR 값보다 큰 것을 확인하였다.
영상압축기술의 발전으로 인하여 디지털 영상은 대부분 압축된 형태로 사용된다 이러한 압축된 영상을 축소 및 확대하는 것은 네트웍환경에서의 대역폭에 따른 축소된 영상 전송과 디스플레이 장치에 맞는 크기로의 영상 조절 등 다양한 응용에 사용 가능하다. 가장 대표적인 압축 방식은 DCT를 이용해서 영상을 부호화하는 것이다. 최근 DCT로 부호화 된 영상에 대해 DCT 영역에서 직접 축소한 후 다시 DCT 영역에서 확대해 원래 크기의 DCT로 부호화 된 영상을 얻는 방법에 대한 연구가 진행되어왔다. 이러한 연구의 주관심사는 최종적으로 부호화 된 결과 영상의 화질을 개선하는 것이다. 본 논문에서는 DCT로 부호화 된 영상을 축소하기 위해, 변경된 IDCT 방법을 제안한다. 그리고 변경된 IDCT 방법을 사용해서 DCT 영역에서 직접 축소된 영상을 얻는 방법과 이에 대응하는 확대된 영상을 얻는 새로운 방법을 제시한다. 제시된 영상 축소 방법과 확대 방법을 같이 사용함으로써 DCT 영역에서 축소 후 확대된 영상은 가장 최근에 제안된 방법들보다 높은 PSNR값을 나타낸다.
본 논문에서는 원본 영상에 존재하는 가로축 방향과 세로축 방향의 단순 볼록 곡면 혹은 단순 오목 곡면 특성을 정밀하게 조사한 후, 다양한 곡면의 특성을 효과적으로 활용하여 실제 영상의 픽셀 값에 더욱 근접한 보간 값을 구하고 이를 사용하여 확대 영상을 생성하는 확대 영상의 화질 개선 기법을 제안한다. 제안 기법의 절차에 따라 구해진 보간 값은 실제 영상에 존재하는 단순 볼록 곡면, 단순 오목 곡면, 복합 곡면상의 값을 갖게 되기 때문에 실제 영상에 더욱 근접한 확대 영상을 생성할 수 있어 확대 영상의 화질이 향상된다. 제안 기법을 적용하여 확대한 영상의 PSNR 값이 기존의 기법들을 적용하여 확대한 영상의 PSNR 값보다 큰 것을 확인하였다.
영상처리에서 많이 사용되고 있는 확대기법은 보간법을 이용하여 영상을 확대하고 있다. 이러한 보간법은 확대시 영상의 손실을 가져오는 블록화 현상이나 몽롱화현상이 발생한다. 본 논문에서는 경계선을 이용하여 기존의 영상확대기법을 개선하였다. 제안된 기법은 확대시 영상의 빈 공간을 채우는 기존의 보간법과 달리 입력영상의 부대역을 이용하여 영상을 확대하였다. 영상의 부대역은 각 대역별로 유사한 특징이었으므로 피라미드 분해기법에 의해 필요한 상위대역을 계산하여 확대하였다. 실험결과, 기존의 확대기법보다 영상손실을 제거하였으며, 처리시간을 줄일 수 있었다.
영상이나 동영상을 저장하거나 전송할 때 저장 공간의 크기나 네트워크 대역폭을 고려하여 고해상도 윈본 영상을 축소하여 저장, 전송하고 최종적으로 영상을 디스플레이 하는 과정에서 영상을 확대하는 경우가 실제 응용에서 빈번히 나타난다. 기존 연구들에서는 이런 경우 확대 영상의 화질을 개선하기 위해 영상 확대 과정을 개선하기 위한 연구가 많이 진행되었다. 본 논문에서는 이런 상황에서는 고해상도 원본 영상이 존재한다는 점에 착안하여 영상 확대 과정 대신 영상을 축소하는 과정을 개선함으로써 최종 확대 영상의 화질을 개선하기 위한 방법을 제안한다. 특히 실제 하드웨어나 소프트웨어에서 널리 적용되는 선행 보간법, 삼차 보간법 등에서 확대 영상의 화소가 작은 영상의 화소값들의 선형 조합으로 나타난다는 점에 착안하여 영상 확대 과정을 선형 변환으로 모델링하고 최적 축소 영상을 만틀기 위한 역변환을 얻는 방법을 제안한다. 또한 역변환 과정의 계산량을 줄이기 위해 역변환과정을 간단한 필터 커널로 근사하는 방법을 제안한다. 결과적으로 본 논문에서 제안하는 방법으로 축소한 영상을 확대 복원하였을 때 기존에 사용되던 방법에 비해 상당한 화질 개선 효과가 있는 것을 실험적으로 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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