보간법은 영상을 개선하거나 스캔율 변환 및 디인터레이싱(Deinterlacing), 리프팅 기반 웨이블릿 변환과 같은 많은 영상처리 분야에서 응용되는 기술이다. 이들 응용 사례 가운데 스캔율 변환 및 디인터레이싱은 디지털 TV 응용 분야에서 제안되었다. 본 논문에서는 새로운 에지 방향 보간법을 이용하여 효율적인 디인터레이싱 알고리듬을 제안한다. 제안된 디인터레이싱 알고리듬은 하나의 필드를 사용하는 화면내(Intra-Field) 디인터레이싱 방법이다. 가장 대표적인 ELA를 비롯하여 기존의 화면내 디인터레이싱 방법으로는 에지 성분을 비롯한 영상의 중요 정보가 상당 부분 소실되기 때문에 본 논문에서는 영상의 방향성을 고려한 보간 방법을 제안함으로써, 특히 방향성 에지와 같이 인간 시각에 민감한 성분이 많은 영상에 화질 열화를 방지하고자 한다. 다수의 동영상들에 대한 실험 결과 제안된 방법은 기존의 화면내 디인터레이싱 방법들에 비하여 주관적 화질뿐만 아니라 객관적인 성능도 우수함을 알 수 있다.
We propose an efficient method of de-interlacing in the post-pocessing of HDTV signal. Since the proposed method considers human visual weight, it gives the better performance in the edge information preservation than that of the median filter. The processing time of the proposed method is twice faster than median filter, therefore the proposed method is suitable for the real-time de-interlacing in the post-processing of HDTV signal.
본 논문에서는 영상의 지역 특성별로 보간 방법을 적응적으로 선택하여 적용하는 효과적인 디인터레이싱 알고리듬을 제안한다. 기존의 알고리듬들의 경우 각기 다른 방법으로 방향성을 구하기 때문에 영상의 지역 특성별로 성능이 다르게 나오는 경우가 있다. 또한, FDD(Fine Directional De-interlacing) 알고리듬의 경우 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)은 다른 알고리듬들에 비해 높게 나오지만 계산량이 많다는 단점이 있다. 이를 보안하기 위해 본 논문에서는 여러 영상들에서 계산량은 적으면서 화질 성능은 뛰어난 LA(Line Average), MELA(Modified Edge-based Line Average), LCID(Low-Complexity Interpolation Method for De-interlacing) 알고리듬들 중 지역복잡도 (DoLC, Degree of Local Complexity)별로 효과적인 알고리듬을 학습하여 이를 이용하여 보간을 수행하는 디인터레이싱 방법을 제안한다. 실험 결과 제안하는 방법은 좋은 성능에 비해 계산량이 적은 LCID 알고리듬과 비슷한 계산량을 보이면서 객관적 화질이 우수한 FDD, MELA 알고리듬보다 PSNR로 대표되는 객관적 화질과 주관적 화질 측면에서 우수한 결과를 나타내는 것을 알 수 있다.
본 논문은 전 방향 에지예측 기법을 이용한 De-interlacing 알고리듬을 제안한다. 본 논문에서는 기존의 DOI(Direction-Oriented Interpolation) 알고리듬을 기본 방법으로 사용 하였다. De-interlacing 방법은 크게 2단계로 나누어진다. 먼저 에지의 방향을 예측한 후, 잃어버린 화소값을 에지의 방향에 따라 보간하는 방법이다. 본 논문에서는 고각도 에지를 고려한 DOI 알고리듬을 통하여 에지를 예측한 후 잃어버린 화소값을 중간값(median) 필터를 사용하여 보간한다. 실험 결과는 제안된 알고리듬이 기존의 알고리듬들 보다 객관적 및 주관적인 평가에서 우수함을 입증한다.
본 논문에서는 움직임 보상을 이용한 Motion-Adaptive De-interlacing Method를 제안 한다. 정확한 움직임 추정을 위해서 Pre-filter로서 EBMF(Edge Based Median Filter)를 사용하며 새로운 Block Matching Method를 제안한다. Temporal Filter로서 Motion Missing Error를 제거하기 위해 입력 영상의 움직임 영역에 따라 각각 다른 임계 값을 적용하는 AMPDF(Adaptive Minimum Pixel Difference Filter)를 적용하였으며 MMD(Maximum Motion Detection)와 SAD(Sum of Difference)를 이용하여 빠른 움직임 영역에서 화질을 향상시켰다. 최종적으로 잘못된 움직임 보상에 기인하는 화질의 열화를 방지하기 위한 Motion Correction Filter를 제안한다.
본 논문에서는 효과적인 De-interlacing을 위한 Edge based Median Filter와 3-Step AMPD(Adaptive Minimum Pixel Difference Filter)를 제안한다. Motion Adaptive De-interlacing 방법에서 중요한 요소인 Motion Hissing에 의한 에러를 방지하기 위해 입력 영상을 4 가지 유형으로 구분하여 각 영상에 따라 다른 임계 값을 적용하여 정확한 화소 값을 보간 하는AMPD(Adaptive Minimum Pixel Difference) Filter를 사용하며 Moving Diagonal Edge의 효과적인 보간을 위해서 방향 필터를 사용하여 Edge Map을 추출한 뒤 Edge에 따라 가변적인 후보 화소를 선택하는 Edge based Median Filter를 사용하여 성능을 향상시켰다. 또한 입력되는 영상을 움직임 영역, 정지 영역, 경계 영역으로 나누어 적응적으로 보간 하여 연산 효율을 높였다. 제안된 방법은 다양한 영상에 대한 모의실험을 통해 기존의 방법에 비해 뛰어난 성능 개선을 보였다.
This paper presents a method to find motion vectors that are closer to true motion with noisy images for simultaneous noise reduction and do-interlacing. The proposed method requires four interlaced field images: one noisy field image and three field images from which noise is already removed. The validation of motion provides accurate motion vectors and allows us to utilize them even in very noisy environment. The validated motion vectors are first used for the noise reduction, buffered and used later for the noise reduction and de -interlacing.
A current TV-OUT format is quite different from that of HDTY or PC monitor in encoding techniques. In other words, a conventional analog TV uses interlaced display while HDTV or PC monitor uses Non-interlaced / Progressive-scanned display. In order to encode image signals coming from devices that takes interlaced display format for progressive scanned display, a hardware logic in which scanning and interpolation algorithms are implemented is necessary. The ELA (Edge-Based Line Average) algorithm have been widely used because it provided good characteristics. In this study, the ADI(Adaptive De-interlacing Interpolation) algorithm using to improve the algorithm which shows low quality in vertical edge detections and low efficiency of horizontal edge lines. With the De-interlacing ASIC chip that converts the interlaced Digital YUV to De-interlaced Digital RGB is designed. The VHDL is used for chip design.
일반적으로 격행주사(interlace) 된 Side-by-Side (SbS) 영상의 경우 화면 재생 시, 전송받은 영상을 먼저 디인터레이싱(de-interlacing)한 후에 좌우 영상을 분리하여 수평 해상도를 보간하는데, 이때 한번 가공된 디인터레이싱 값을 참조하여 보간 값을 결정하게 되는 관계로 수평 해상도의 정확성이 크게 떨어지게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 격행주사 방식의 SbS 3D 영상의 수평 해상도 보간 방법을 제안한다. 수평 해상도 보간 시에 격행주사 방식으로 전송받은 라인과 디인터레이싱 기법을 이용해 보간한 라인의 특성에 따라 각 라인에서 활용할 수 있는 전송받은 값을 가지고 각각 다른 보간 방법을 적용함으로써 정확도를 향상하는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 실험 결과는 기존의 보간 기법들보다 주관적, 객관적 화질에서 더욱 우수한 성능을 보여준다.
본 논문에서는 선행 연구한 Pseudomedian 필터를 토대로 하여 이의 특성을 종합적으로 분석, 비교하였다. 제안된 Psedomedian 필터는 H-shaped와 Asterisk-shaped 윈도우 타입으로 구분된다. 먼저 Pseudomedian 필터의 정의와 De-Interlacing Scan Conversion을 위한 Pseudomedian 필터 알고리즘에 대하여 논하고 이의 특성, 즉 Pseudomedian 필터의 에지 재현특성, 알고리즘에 근거하여 기존의 방식들과 연산량을 비교하였다. 그리고 PSNR이 pseudomedian 필터방식과 기존의 방식을 평가하기 위하여 이용되었다. 마지막으로, Pseudomedian 필터방식의 특징과 trade off에 대하여 논하였으며, 시스템 적용시의 잇점과 적용분야를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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