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.
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.
본 논문에서는 3D 영상의 해상도 개선을 위한 크기가변 확대 기법 기반의 컴퓨터적 집적 영상 재생 방법을 제안한다. 먼저 컴퓨터적 집적 영상 재생 방법에서 요소 영상 사이의 간섭 문제를 설명한다. 큰 확대개수는 요소 영상의 확대 중첩 과정에서 큰 간섭을 야기하여 재생 3D 영상의 해상도를 저하시킨다. 이 간섭 문제를 극복하기 위해서 최소 확대 계수를 계산하는 방법을 제안한다. 새로운 최소 확대 계수는 해상도가 향상된 3D 영상을 제공하며, 제안하는 방법은 기존의 방법보다 계산량이 작다. 제안하는 방법의 유용함을 보이기 위해서 컴퓨터 복원 실험을 수행하고 그 결과를 보고한다.
본 논문에서는 영상에 존재하는 단순 볼록 곡면과 단순 오목 곡면을 추정하기 위한 효과적인 기법을 제안하였고 이 기법을 확대하고자 하는 입력 영상에 적용하여 단순 볼록 곡면 혹은 단순 오목 곡면을 갖는지 추정한다. 단순 볼록 곡면 혹은 단순 오목 곡면을 갖는 경우, 곡면의 특성이 충실하게 반영되도록 보간값을 구하는 효율적인 기법을 제안하였다. 본 논문에서 제안된 기법들을 적용하여 구한 보간 픽셀값들을 사용하여 구성된 확대 영상은 기존의 기법들에 의한 확대 영상보다 실제 영상에 더욱 충실하게 된다. 제안된 기법을 적용하여 구성된 확대 영상의 화질을 측정하기 위하여 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)을 사용하였다. 제안된 기법들을 적용한 확대 영상들의 PSNR값이 기존의 기법들을 적용한 확대 영상들의 PSNR값보다 큰 것을 실험을 통하여 확인하였다.
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.
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 부호화된 영상에 대해 DCT 영역에서 직접 축소한 후 다시 DCT 영역에서 확대해 원래 크기의 DCT로 부호화된 영상을 얻는 방법에 대한 연구가 진행되어왔다. 이러한 연구의 주관심사는 최종적으로 부호화된 결과 영상의 화질을 개선하는 것이다. 본 논문에서는 DCT로 부호화된 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 복부의 초음파 영상을 확대할 경우에 발생하는 영상의 품질 저하를 최소화하기 위하여 원본 영상과 확대된 결과 영상 간의 명암도 차이와 보간 수행 시에 적용되는 가중치 값을 퍼지 기법에 적용하여 영상을 확대하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 양선형 보간법으로 도출된 결과 영상의 픽셀과 원본 영상 픽셀 간의 명암도 차이와 보간 수행시에 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 도출한다. 제안된 방법을 실험한 결과, 기존의 양선형 보간법에 비해 복부의 초음파 영상을 확대할 때 발생하는 흐림 현상이 상대적으로 감소하여 영상의 품질이 개선되는 것을 확인하였다.
다양한 보간 기법을 정리해 보고 이를 통해서 기존의 보간 기법의 한계를 고찰해 본다. 보간의 효율성과 보간 결과 영상의 화질과는 Trade off 관계가 있으며, 이를 적절한 수준에서 결정하는 것은 중요한 문제이다. 본 논문에서는 Quadratic B-spline을 기저 함수로 하는 윤곽보존형 보간 필터를 사용한 영상확대 알고리즘을 제안한다. Unser의 Cardinal Cubic spline함수에 비해 적은 하드웨어만으로도 이상적인 저역 통과 필터의 특성을 가지며, 입력영상의 윤곽의 방향성을 고려한 적응적인 보간 기법의 적용으로 화질이 우수한 영상확대 알고리즘을 제안한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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