• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.46 no.6
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• pp.102-111
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• 2009

In this paper, we propose a de-interlacing algorithm that combines a motion compensation (MC) method and the vertical-temporal filter with motion compensation (MC V-T filter) according to motion compensation reliability. The MC method represent one of the best ways of improving the resolution of de-interlaced frames, but it may introduce motion compensation artifacts in regions with incorrect motion information. In these regions, the MC V-T filter that is very robust to motion vector errors can be used to correct motion compensation artifacts. The combination between two methods is controlled by the motion compensation reliability that is measured by analyzing the estimated motion vectors and the results of MC. The motion compensation reliability contains information about motion compensation artifacts of MC results and determines the combination weight according to this information. Therefore, the combination rule of the proposed method is more accurate than those of the conventional methods and it enables the proposed method to provide high quality video sequences without producing any visible artifacts. Experimental results with various test sequences show that the proposed algorithm outperforms conventional algorithms in terms of both visual and numerical criteria.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.18 no.1
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• pp.696-701
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• 2017

This paper proposes an improved de-interlacing method that converts interlaced images into progressive images from one field. First, it calculates inter-pixel values applying third-order spline interpolation for the horizontal direction from four upper lower pixel values of missing pixels. From inter-pixel values obtained from spline interpolation and upper lower pixels with value, the proposed method makes an accurate estimate of the direction by applying the correlation between upper and lower pixels. The correlation between upper and lower pixels is calculated in nine directions of a missing pixel by using values obtained from spline interpolation and pixels with value. The direction of an edge is determined as the direction in which the correlation between upper and lower pixels is at its minimum. Thus, a missing pixel is calculated by taking the average of upper lower pixels obtained from the predicted direction of an edge. From the simulation results, there are problems in that it takes a bit more time for processing, but it is expected that the time problem will be improved by increasing CPU processing speed. As for image quality, it is shown that the proposed method improves both subjective and objective image quality and quantitatively improves picture signal-to-noise ratio (PSNR) in the range between 0.1 dB to 0.5 dB, as compared with previously presented de-interlacing methods.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07e
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• pp.2080-2083
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• 2003

본 논문에서는 움직임이 존재하는 부분의 사선 방향 보간 성능을 개선하여 기존의 움직임 적응형 3 차원 순차 주사화 알고리즘 기법을 개선한 순차 주사화 방법을 제안하였다. 움직임 적응형 3 차원 순차 주사화를 위하여 밝기 형태 패턴(brightness profile pattern)을 이용하여 필드간의 움직임 정보를 좀 더 정확하게 추출할 수 있었으며 움직임이 있는 부분의 경우 에지의 방향 정보를 이용하여 사선 방향 보간을 수행함으로써 전체적인 순차 주사 변환 화질을 개선할 수 있었다. 제안된 알고리즘을 하드웨어로 구현하여 다양한 동영상에 대해서 성공적으로 적용됨을 확인하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.34 no.4C
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• pp.371-379
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• 2009

In this paper, we proposed new de-interlacing algorithm for video data using intensity gradient filter and median filter with texture detection in the image block. We first introduce the texture detection. According to texture detection, the current region is determined into smooth region or texture region. In case that the smooth region interpolated by median filter. In addition, in case of the texture region, we calculate missing pixel value using intensity gradient filter. Therefore, we analyze the local region feature using the texture detection and classify each missing pixel into two categories. And then, based on the classification result, a different de-interlacing algorithm is activated in order to obtain the best performance. Experimental results show that the proposed algorithm performs well with a variety of moving sequences compared with conventional intra-field method in the literature.

• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.19 no.5
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• pp.469-476
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• 1998

In the case of acquisition and displaying medical Images such as ultrasonography and endoscopy on VGA monitor of PC system, image degradation of tear-drop appears through scan conversion. In this study, we compare several methods which can solve this degradation and implement the hardware system that resolves this problem in real-time with PC. It is possible to represent high quality image display and real-time processing and acquisition with specific de-interlacing device and PCI bridge on our hardware system. Image quality is improved remarkably on our hardware system. It is implemented as PC-based system, so acquiring, saving images and describing text comment on those images and PACS networking can be easily implemented.metabolism. All images were spatially normalized to MNI standard PET template and smoothed with 16mm FWHM Gaussian kernel using SPM96. Mean count in cerebral region was normalized. The VOls for 34 cerebral regions were previously defined on the standard template and 17 different counts of mirrored regions to hemispheric midline were extracted from spatially normalized images. A three-layer feed-forward error back-propagation neural network classifier with 7 input nodes and 3 output nodes was used. The network was trained to interpret metabolic patterns and produce identical diagnoses with those of expert viewers. The performance of the neural network was optimized by testing with 5~40 nodes in hidden layer. Randomly selected 40 images from each group were used to train the network and the remainders were used to test the learned network. The optimized neural network gave a maximum agreement rate of 80.3% with expert viewers. It used 20 hidden nodes and was trained for 1508 epochs. Also, neural network gave agreement rates of 75~80% with 10 or 30 nodes in hidden layer. We conclude that artificial neural network performed as well as human experts and could be potentially useful as clinical decision support tool for the localization of epileptogenic zones.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.06a
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• pp.169-172
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• 2014

일반적으로 격행주사(interlace) 된 Side by Side (SbS) 영상의 경우 화면 재생 시, 전송 받은 영상을 먼저 디인터레이싱(de-interlacing) 한 후에 좌우 영상을 분리하여 수평 해상도를 보간 하는데, 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 전송 받은 라인과 디인터레이싱 기법을 이용해 보간한 라인의 특성에 따라 각 라인에서 활용할 수 있는 전송 받은 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.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.424-425
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• 2010

본 논문에서는 영상의 종류에 따른 움직임 정보를 통계 값을 계산 하여 분산 및 평균값을 계산하여 적용하는 움직임 적응형 디인터레이싱 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 움직임 검출, 영상의 따른 분산 및 평균값 계산, 영상의 유형에 따른 상한, 하한 값 결정을 하여 시간적, 공간적 디인터레이싱을 선택적으로 하여 보간 하게 된다. 또한 Modified DOI 방식을 제안하여 복잡도가 높은 영상과 수직성분에서 개선이 된 M-ELA 를 사용하고, 수평 성분에서는 우수한 성능을 가진 DOI 방식을 개선한 Modified DOI 방식을 사용하여 DOI 계열의 복잡한 연산을 개선한 공간적 디인터레이싱 방법을 적용하였다. 다양한 영상에 대한 실험을 통하여 제안한 방식이 기존의 디인터레이싱 방법에 비해 좋은 성능을 보임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.11a
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• pp.136-139
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• 2012

본 논문에서는 에지 검출기를 이용하여 선택적 디인터레이싱 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 LA 방법, M-ELA 방법 그리고 DOI 방법을 기본 방법으로 사용하였다. 제안한 방법에서 크게 3단계로 나눠진다. 먼저 비월주사 영상을 M-ELA 방법을 이용하여 에지의 방향을 예측한 후, 잃어버린 화소 값을 보간한다. 여기서 더 정밀한 에지를 검출하기 위해 소벨 연산을 사용하여 에지 방향에 따라 LA 방법, M-ELA 방법 그리고 DOI 방법을 선택적으로 보간하는 디인터레이싱 방법을 제안한다. 다양한 실험 영상에 대해 객관적 및 주관적 평가를 통해 제안한 알고리즘이 기존의 디인터레이싱 알고리즘보다 우수한 성능을 확인한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2008.11a
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• pp.127-130
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• 2008

본 논문에서는 아날로그 TV에서 사용되는 인터레이스 영상을 디지털 디바이스에서 보다 우수하게 출력하기 위해 새로운 디인터레이싱 알고리듬을 제안 한다. 기존의 에지 기반의 라인 평균 방법의 경우 제한된 방향의 화소단위 상관도를 이용하기 때문에 잡음과 계조도 변화에 취약하였다. 또한 공간적 방향 벡터를 사용한 DOI방법은 영상 내 수평 에지가 강한 영역을 보간하는데 우수하지만 좌우 넓은 검색 영역으로 인한 잡음에 취약한 단점이 있었다. ED4D는 에지기반 라인 평균 방법과 공간적 방향 벡터를 적절히 사용하여 규칙적 에지 특성을 갖는 영역에 대한 에지 방향의 정확도를 높였다. 하지만, 참조 방향 및 화소 보간의 판별 기준이 $3{\times}2$ 윈도우로 고정되어 있기 때문에 초기 방향성 판단 기준과 수평 방향 에지 검출에 있어 정밀도가 떨어지는 문제점을 안고 있다. 제안하는 방법은 기존에 사용하던 $3{\times}2$ 윈도우에 $5{\times}2$ 윈도우를 추가적으로 적용하여 초기 방향성 판단 기준을 더 섬세하게 하였으며, 변형된 공간적 방향 벡터를 사용하여 넓은 검색영역으로 인한 잡음의 간섭을 줄였다. 실험결과를 통하여 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 주관적 화질뿐만 아니라 객관적인 성능도 우수함을 알 수 있다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.8 no.4
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• pp.492-500
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• 2003

In this paper, we propose a new deinterlacing algorithm which is an edge dependent Interpolation (EDI) algorithm based on a horizontal edge pattern. Generally, a conventional EDI algorithm has a visually better performance than any other deinterlacing algorithm using one field. However, it produces unpleasant results due to the failure of estimating edge direction. In order to exactly detect edge direction, we use not only simple difference but also edge patterns. Experimental results indicate that the proposed algorithm outperforms conventional approaches with respect to both objective and subjective criteria. Index Terms I-to-P conversion, deinterlacing, edge dependent interpolation, edge pattern.