• 제목/요약/키워드: Bi-Linear Interpolation

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움직임 벡터의 정규화 및 에지의 패턴 분석을 이용한 복수 영상 기반 초해상도 영상 생성 기법 (Multi-Frame-Based Super Resolution Algorithm by Using Motion Vector Normalization and Edge Pattern Analysis)

  • 권순찬;유지상
    • 한국통신학회논문지
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    • 제38A권2호
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    • pp.164-173
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    • 2013
  • 본 논문에서는 움직임 벡터의 정규화 및 윤곽선(edge)의 패턴 분석을 이용한 새로운 복수영상 기반의 초해상도(super resolution) 영상 생성 기법을 제안한다. 기존의 복수영상 기반의 초해상도 기법의 경우 입력 동영상을 구성하는 각 영상 간 부화소(sub-pixel) 단위의 움직임과 병진이동(global translation)만이 발생한다고 가정하여 기법의 적용이 제한적이다. 또한 이러한 제한에 강한 단일영상 기반의 초해상도 영상 생성 기법의 경우 보간 시 사용할 수 있는 정보량이 제한적이라는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존 기법의 단점인 부화소 단위의 움직임에 대한 제한을 움직임 벡터의 정규화 기법을 통해 해결하고, 윤곽선 패턴 분석을 기반으로 한 2*2 블록 단위의 움직임 추정을 통해 병진이동에 대한 제한을 해결하였다. 또한 실험을 통하여 제안하는 기법이 기존의 이중선형(bi-linear)보간법, 단일영상과 복수영상 기반 초해상도 기법보다 우수하다는 것을 확인하였다.

Forward Warping과 양선형 보간법을 이용한 파노라마 영상 재구성 (Panoramic Image Reconstruction using Forward Warping and Bilinear Interpolation Method)

  • 박창힐;신성민;우영운;김광백
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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    • pp.65-68
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    • 2011
  • 도시의 방범 대책의 일환으로 거리감시 카메라의 설치가 진행되고 있다. 이때 가능하면 넓은 범위를 포함하고, 사각을 없애기 위해 다수의 카메라가 필요하기 때문에 기기 도입에 많은 비용이 발생하게 된다. 또한 카메라에 모터를 장착하여, 상하 좌우로 움직이는 기계적인 장치를 추가하여, 기기의 대수를 줄이는 경우에도 많은 유지 보수비용이 필요하다. 그러나 360도를 관찰할 수 있는 어안렌즈 카메라를 이용하면 다수의 카메라 대신 한 대의 카메라로 대응할 수 있어 유지보수 비용을 절약할 수 있다. 그러나 어안 렌즈를 이용할 경우에는 영상이 굴절되어 보이기 때문에 감시 카메라용 렌즈로써는 부적합하다. 따라서 본 논문에서는 굴곡 되어 있는 영상의 개선을 위하여 Forward Warping을 이용하여 파노라마 영상으로 변환하고 파노라마 영상으로 변환 중에 손실되는 영상 정보를 복원하기 위하여 양선형 보간법을 적용하여 개선된 파노라마 영상을 얻을 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 어안 렌즈 영상 재구성 방법의 성능을 평가하기 위하여 다양한 어안 렌즈 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법보다 영상을 재구성하는데 효과적인 것을 확인하였다.

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다중 다층 퍼셉트론을 이용한 저해상도 홍채 영상의 고해상도 복원 연구 (A Study on the Restoration of a Low-Resoltuion Iris Image into a High-Resolution One Based on Multiple Multi-Layered Perceptrons)

  • 신광용;강병준;박강령;신재호
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제13권3호
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    • pp.438-456
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    • 2010
  • 홍채 인식은 고유한 홍채 패턴을 이용하여 신원을 확인하는 생체 인식 기술이다. 일반적으로 홍채인식에서 는 홍채 직경이 200 화소(pixel) 이상 되는 고해상도 홍채 영상을 사용하며, 이런 경우 인식률 감소 없이 정확한 홍채 인식 결과를 얻는다고 알려져 있다. 이를 위해 기존의 홍채 인식 시스템들은 줌렌즈 카메라를 사용하지만, 이러한 카메라는 홍채 인식기의 가격과 크기를 증가시키는 요인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 줌렌즈 카메라의 사용 없이 저해상도로 취득된 홍채 영상에서의 인식 정확도를 향상할 수 있는 방법을 제안한다. 본 연구에서는 기존의 방법과 비교하여 다음과 같은 두 가지 장점을 갖는다. 첫째, 기존의 연구에서는 홍채 직경이 200 화소 이하인 저해상도 영상에서의 홍채 인식 성능 감소에 대한 정량적 분석이 진행된 바 없다. 본 연구에서는 홍채 영상의 초점 정도, 눈꺼풀 및 속눈썹 가림 정도의 영향을 배제하고, 홍채 영상의 크기 변화에 따른 인식율의 저하정도를 정량적으로 파악하였다. 둘째, 한 장의 저해상도 홍채 영상을 고해상도 영상으로 복원하기 위해 홍채 영역의 에지 방향에 따라 개별적으로 다르게 학습된 다중 다층 퍼셉트론을 적용함으로써, 복원된 영상에서의 인식 정확도를 향상시켰다. 원 영상대비 6%만큼의 크기로 축소한 저해상도 홍채 영상을 고해상도 영상으로 복원한 결과, 제안하는 방법에 의한 홍채 인식의 EER이 기존의 이중선형보간법에 의한 EER보다 0.133% (1.485% - 1.352%) 만큼 감소됨을 알 수 있었다.