• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제7권9호
• /
• pp.72-80
• /
• 2007

영상을 확대한다는 것은 저해상도 영상의 한 점을 이용하여 고해상도 영상의 다수의 점을 추정하는 것으로 고화질의 확대영상을 얻기 위해 다양한 보간법이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 메디안 필터와 공간변화량을 이용한 영상 보간 방법을 제안한다. 제안방법은 보간 화소의 주변정보 특성을 보존하기 위해 메디안 필터 값과 보간 화소와 상관성이 밀접한 두화소의 평균값을 이용하여 보간 화소값을 생성한다. 또한 평균적인 공간 변화량과 최대 공간변화량을 이용하여 방향성 정보와 주변 화소의 변화 특성을 반영함으로 확대 영상의 화질을 개선한다. 제안 방법의 성능을 평가하기 위해 기존의 보간 방법과의 PSNR과 확대 영상을 화질을 비교하였다. 실험결과 제안 방법은 기존의 방법에 비해 개선된 화질과 성능을 보여 우수함을 입증하였다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제15권1호
• /
• pp.3-13
• /
• 2010

본 논문에서는 한 장의 기준 영상과 그에 상응하는 참 깊이 맵을 이용하여 가상의 다중 시점 영상 생성 시 발생하는 가려짐 영역 보간 방법을 제안한다. 이 방법은 영상 인페인팅 기술과 각각의 깊이 정도에 따른 층별 보간 기술을 이용한다. 우선, 기준 영상을 깊이 정보에 따라 여러 개의 층으로 분할한다. 각각의 층에 대해 가려짐 영역 내의 화소들은 영상 인페인팅 기술을 이용하여 보간한다. 마지막 단계 에서 개별적으로 보간된 층 영상들은 하나로 합성되어 가상 시점의 영상을 이룬다. 영상을 깊이 정보에 따라 분할함으로써, 각 깊이 정도에 대한 텍스처의 연관성을 보존하며 보간할 수 있으므로 기존의 방법에 비하여 보다 정확하고 세밀한 가려짐 영역 보간이 가능하다. 본 논문에서는 여러 가지 실험 결과를 통하여 제안한 방법의 효율성을 입증하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2011년도 추계학술대회
• /
• pp.8-10
• /
• 2011

3D 콘텐츠를 획득하는 여러 가지 방법 중 2D-plus-Depth 구조는 다시점 영상을 얻을 수 있는 장점 때문에 최근 이에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 구조를 통해서 고품질의 3D영상을 얻기 위해서는 무엇보다 고품질의 깊이 영상을 구현하는 것이 중요하다. 깊이 영상을 얻기 위해서 Time-of-Flight(ToF)방식의 깊이 센서가 활용되고 있는데 이 깊이 센서는 실시간으로 깊이 정보를 획득할 수 있지만 낮은 해상도와 노이즈가 발생한다는 단점이 있다. 따라서 깊이 영상의 특성을 보존하는 상환 변환을 하여야지만 고품질의 3D 콘텐츠를 제작할 수 있다. 주로 깊이 영상의 해상도를 높이기 위해서 Joint Bilateral Upsampling(JBU) 방식이 사용되고 있다. 하지만 이 방식은 4배 이상의 고 해상도 깊이 영상을 획득하는 데에는 적합하지 않다. 따라서 고해상도의 깊이 영상을 얻기 위해서 보간법을 수행하여 가이드 영상을 만든 후 Bilateral Filtering(BF)을 처리함으로써 영상의 품질을 향상시킨다. 본 논문에서는 2D-plus-Depth 구조에서 얻은 컬러 영상과 깊이 영상을 결합한 보간법을 통해서 깊이 영상의 특성을 살린 가이드 영상을 구현하는 방법을 제안한다. 실험 결과는 제안 방법이 기존 보간법보다 경계 영역 및 평활한 영역에서 깊이 영상의 특성을 잘 보존하는 것을 보여준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.1005-1007
• /
• 2017

본 논문에서는 어안렌즈를 통해 획득한 전방향 영상을 파노라마 영상으로 변환하기 위한 영역분할 방법을 제안한다. 각 분할된 영역에 대한 변환 과정에서 발생하는 영상 왜곡을 완화하면서 에지를 보존하기 위하여 기존 양성형 보간 방법을 대체하는 바이래터럴 필터 보간 방법을 제안한다. 또한 파노라마 변환 영상에서 본 논문의 제안방법의 결과가 기존 결과보다 에지가 잘 보존됨을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
• /
• pp.109-110
• /
• 2007

본 논문에서는 베이시안 초해상도 영상처리시 저해상도 영상들을 고해상도 격자에 맞게 정합해서 업샘플링(upsampling)을 하는 새로운 방식에 대해 제안한다. 제안하는 업샘플링 방식은 각 장을 따로 보간하는 방식과 달리 여러 저해상도 영상의 고주파 정보가 고해상도 영상 격자의 모든 위치에 적절히 영향을 미칠 수 있도록 여러 장의 저해상도 영상의 고주파 정보를 함께 사용하여 보간한다. 보간하는 방법은 B-스플라인 (B-Spline) 기반 비정규 리샘플링(non-uniform resampling)을 기반으로 초해상도 영상처리에 맞도록 적용한다. 실험결과를 통해 일반적으로 적용되는 0-삽입(zero-padding) 업샘플링 방식과 쌍일차 보간법(bilinear interpolation) 등을 적용할 때의 효과를 살펴보고, 제안하는 방식이 일반적인 방식을 사용하는 것에 비해 정량적, 정성적으로 고해상도 정보를 더 정확히 생성해내는 것을 확인한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
• /
• 한국콘텐츠학회 2009년도 춘계 종합학술대회 논문집
• /
• pp.865-869
• /
• 2009

영상 해상도 향상 기술은 다양한 영상처리를 위한 전처리 기술로 주로 사용되며, 블러링과 같은 화질 저하 발생을 최소화하는 것에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 하위 레벨 보간을 이용한 영상 해상도 향상 기술을 제안한다. 제안하는 방법에서는 하위 레벨 보간을 이용하여 에러를 계산하고, 계산된 에러를 보간하여 에러를 추정한다. 추정된 에러는 보간된 고해상도 영상과 더해져서 최종적으로 해상도가 향상된 영상으로 복원된다. 동일한 영상을 이용한 실험을 통해서 기존 방법들보다 평균 약 1dB의 PSNR이 향상된 것을 알 수 있었고, 윤곽선을 비롯한 주관적 화질 향상을 역시 확인하였다. 제안하는 방법은 영상 복원과 같은 다양한 멀티미디어 응용 환경에서 활용될 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제17권2호
• /
• pp.59-67
• /
• 2012

본 논문에서는 실제 영상에 일반적으로 존재하는 지역성과 실제 영상에 존재하는 단순 볼록 곡면 특성과 단순 오목 곡면의 특성을 충실히 반영하도록 확대 영상의 보간 픽셀 값들을 추정하기 위하여 인접 픽셀 값과의 기울기 정보를 이용하는 효율적인 보간 기법을 제안하였다. 제안된 기법을 적용하여 확대한 영상의 화질 향상을 측정하기 위하여 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)을 사용하였다. 제안된 기법을 적용하여 확대한 다양한 영상들의 PSNR 값들이 기존의 보간 기법들을 적용하여 확대한 영상들의 PSNR 값보다 큰 것을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제38권2호
• /
• pp.167-177
• /
• 2022

위성 영상 촬영 후 지상국에 전송된 영상을 이용하여 최종 위성 영상을 획득하기 위해 많은 영상 전/후 처리 과정이 수반된다. 전/후처리 과정 중 레벨 1R 영상에서 레벨 1G 영상으로 변환 시 기하 보정은 필수적으로 요구된다. 기하 보정 알고리즘에서는 보간 기법을 필연적으로 사용하게 되며, 보간 기법의 정확도에 따라서 레벨 1G 영상의 품질이 결정된다. 또한, 레벨 프로세서에서 수행되는 보간 알고리즘의 고속화 역시 매우 중요하다. 본 논문에서는 레벨 1R에서 레벨 1G로 변환 시 기하 보정에 필요한 경량화된 심층 컨볼루션 신경망 기반 보간 기법에 대해 제안하였다. 제안한 기법은 위성 영상의 해상도를 2배 향상하며, 빠른 처리 속도를 위해 경량화된 심층 컨볼루션 신경망으로 딥러닝 네트워크를 구성하였다. 또한, panchromatic (PAN) 밴드 정보를 활용하여 multispectral (MS) 밴드의 영상 품질 개선이 가능한 피처 맵 융합 방법을 제안하였다. 제안된 보간 기술을 통해 획득한 영상은 기존의 딥러닝 기반 보간 기법에 비해 정량적인 peak signal-to-noise ratio (PSNR) 지표에서 PAN 영상은 약 0.4 dB, MS 영상은 약 4.9 dB 개선된 결과를 보여주었으며, PAN 영상 크기 기준 36,500×36,500 입력 영상의 해상도를 2배 향상된 영상 획득 시 기존 딥러닝 기반 보간 기법 대비 처리 속도가 약 1.6배 향상됨을 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제11권1호
• /
• pp.26-31
• /
• 2010

방향성 그라디언트 매스크의 크기값을 네 방향 에지 정보에 적용하여 선택된 두 방향의 가중된 합으로 표현하는 새로운 에지기반보간 기법 (Directional edge based interpolation, DEBI)을 제안한다. 네 방향의 그라디언트 정보를 추출하기 위한 등방성 그라디언트 매스크를 소개하고, 영상 보간을 이웃한 후보 영역 중에서 가장 유사한 영역을 선정하며, 선택된 영역만을 이용하여 보간을 실시한다. 보간 방향은 등방성 그라디언트 매스크의 최소 절대값을 나타내는 두 방향만이 이용되고, 그라디언트 매스크의 에지성분 특성에 따라서 영상 보간 방향이 결정된다. 두 방향의 보간값은 그라디언트 값을 가중치로 이용하는 방법으로 주변 간을 단순 평균에 의한 기존의 방법에 비하여, 영상 밝기 변화가 심한 곳과 경계선 영역에서 효과적임을 실험으로 증명하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
• /
• pp.681-683
• /
• 2017

디지털 정보화 시대에서 영상처리는 스마트폰, 카메라, TV 등의 여러 디지털 기기에서 필수적으로 이용되고 있다. 그러나 영상 데이터를 분석, 인식, 처리하는 과정에서 열화가 발생하며, salt & pepper 잡음이 발생한다. 따라서, 본 논문에서는 salt & pepper 잡음 환경에서 보다 효과적인 보간법을 알아보기 위해, salt & pepper 잡음에 훼손된 영상에 선형 보간법, newton 보간법, lagrange 보간법, spline 보간법을 적용하여 처리하였으며, PSNR(peak signal to noise ratio)을 이용하여 각 방법을 서로 비교하였다.