본 논문은 MAP (maximum a posterior) 예측기에 기반하여 움직임 보상 예측 오차를 보정해주는 방식의 순차주사화 (de-interlacing) 알고리즘을 제안한다. 먼저, 현재 필드와 인접한 필드 간의 적절한 정합 (registration)을 수행 한 후, 계산된 정합 정보에 기반한 MAP 예측기를 통해 현재 필드에 대응하는 순차 주사 (progressive) 프레임을 찾아낸다. 안정적인 결과를 얻기 위하여 잘 알려진 BTV (bilateral total variation) 기반의 평활화 (regularization) 과정이 추가된다. 한편, 잘못된 정합 정보로 인한 소위 깃털 현상 (feathering artifact)을 억제하기 위하여 블록 단위로 깃털 현상 발생 여부를 판단하여 발생되었다고 판단된 블록 영역에 대해서는 앞서 설명한 MAP기반 순차주사화 대신 에지 방향성에 기반한 공간적 순차주사화를 적용한다. 실험 결과에 따르면, 제안된 기법은 종래 기법들에 비하여 평균 약 4dB의 PSNR 성능 개선을 보이고 있으며, 우수한 주관적 화질을 보여주고 있다.
In this paper, the ADI (Adaptive De-interlacing) algorithm is proposed, which improves visually and subjectively horizontal and vertical edges of the image processed by the ELA(Edge Line-based Average) method. This paper also proposes a VLSI architecture for the proposed algorithm and designed the architecture through the full custom CMOS layout process. The proposed algorithm is verified using C and Matlab and implemented using 0.6$\mu\textrm{m}$ 2-poly 3-metal CMOS standard libraries. For the circuit and logic simulation, Cadence tool is used.
In order to convert interlaced video into progressive scanning format, this paper proposed a high performance de-interlacing algorithm based on region adaptive interpolation filter design. Specifically, usage of the 6-tap filter is only for the most complex region, but for the smooth and regular edge region, much more correlated filter such as 2-tap or 4-tap filter should be used instead. According to the experimental results, the proposed algorithm has achieved noticeably good performance.
In this Paper, we propose an efficient de-interlacing algorithm using temporal and spatial domain information. In the proposed scheme, motion estimation is performed same parity fields, i.e., if current field is even field, reference fields are previous even field and forward even field. And then motion vector refinement is performed to improve the accuracy of motion vectors. In the interpolating step, we use median filter to reduce the interpolation error caused by incorrect motion vector. Simulations conducted for various video sequences have shown the efficiency of the proposed interpolator with significant improvement over previous methods in terms of both PSNR and perceived image quality.
본 논문은 효율적인 시각적 향상을 보여주는 새로운 비월 주사 방식 기법을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 새로운 거리 가중치를 고려하며 이전에 개발되었던 EDI (Edge Dependent Interpolation) 알고리듬과 NAL (New Adaptive Linear interpolation) 알고리듬을 이용한다. 비월 주사 기법은 크게 2단계로 나된다. 우선 에지의 방향을 근접한 화소들의 정보를 이용하여 결정한다. 그리고 나서 잃어버린 화소 값들을 결정된 에지의 방향을 따라 보간 한다. 본 논문에서는 EDI 알고리듬을 통해 에지를 예측한 후에 NAL 알고리듬을 바탕으로 거리 가중치를 이용함으로써 잃어버린 화소들을 보간 한다. 실험 결과는 제안된 알고리듬이 기존의 알고리듬들보다 객관적 및 주관적인 평가에서 우수함을 입증한다.
본 논문에서는 관심영역(ROI : Region Of Interest) 단위의 적분 프로젝션(Integral Projection) 기반 움직임 추정(ME : Motion Estimation)을 사용한 순차주사화(De-interlacing) 알고리즘을 제안한다. 제안된 움직임 추정은 적은 계산량을 사용하여 주어진 관심영역의 움직임을 정확히 추정한다. 이를 위해 먼저, 시간적 예측을 통한 블록 단위의 움직임 종류 및 공간적 위치를 고려하여 영상을 여러 개의 ROI로 분할한다. 본 논문에서는 전역 움직임을 추정하기 위한 1개의 ROI와 지역 움직임을 추정하기 위한 4개의 ROI를 구성하여 총 5개의 움직임 벡터를 생성한다. 추정된 움직임 벡터를 사용하여 프레임 변환 시 수직해상도 향상에 기여하는 움직임 보상을 실행한다. 마지막으로, 움직임 보상의 신뢰도에 따라서 필드 내 보간된 결과와 움직임 보상된 결과를 결합하여 최종 프레임 영상을 출력한다. 제안된 알고리즘은 기존 알고리즘에 비해 주관적 및 객관적인 면에서 모두 뛰어난 결과를 보임을 실험을 통해 확인할 수 있다.
현행 TV 신호는 HDTV나 컴퓨터 모니터에서 사용하는 encoding 기술과는 완전히 다르다. 다시 말하면 기존의 아날로그 TV에서는 Interlace 방식을 사용하는 반면 HDTV 및 컴퓨터 모니터에서는 Interlace 방식 대신 Progressive 방식을 사용한다. 따라서 Interlace 방식을 사용하는 미디어의 신호를 Progressive 방식을 사용하는 미디어에서 사용하기 위해서는 보간 알고리즘이 필요하다. 보간 알고리즘으로는 ELA(Edge-Based Line Average) 알고리즘이 보편적으로 사용된다. 본 논문에서는 ELA 알고리즘의 수평 및 수직 윤곽선 복원 단점을 개선시킨 ADI(Adaptive De-interlacing Interpolation) 알고리즘을 사용하여 Interlace 방식의 YUV 디지털 신호를 Progressive 방식의 RGB 디지털 신호로 변환시켜 주는 주사선 변환 ASIC 칩을 설계하였다. 설계 언어로는 VHDL이 사용되었다.
본 논문에서는 비월 주사 영상을 순차 주사 영상으로 보간 하는데 사용되는 효율적인 디인터레이싱 알고리즘을 제안한다. 먼저 보간할 화소의 주변 화소들이 갖는 공간적 방향성의 경향을 구하고 구해진 경향에 맞게 소벨 연산을 적응적으로 적용하여 기울기 벡터를 구함으로써 정교한 에지의 방향을 구한다. 이렇게 구해진 정교한 에지 방향에 맞게 보간을 수행하므로 좀 더 선명하고 정확한 영상을 얻을 수 있다. 제안하는 알고리즘은 기존의 알고리즘에 비해 복잡도를 줄이는 동시에 정확한 에지 방향을 추출할 수 있다. 여러 가지 정지 영상에 대한 실험 결과는 제안하는 알고리즘의 객관적, 주관적 우수함을 증명한다.
본 논문에서는 하나의 필드만을 사용하여 비월 주사 영상을 순차 주사 영상으로 변환하는 개선된 디인터레이싱 방법을 제안한다. 먼저, 구하고자 하는 화소의 위와 아래 각각 5개 화소를 이용하여 세분화된 화소 사이의 값들을 Newton의 전향차분과 후향차분을 이용하여 구한다. 이렇게 얻어진 화소 사이의 값과 5개의 알려진 화소값들을 이용하여 구하고자하는 화소를 중심으로 위와 아래화소의 방향을 세분화하여 각각의 상관관계를 구한다. 구하고자 하는 화소에서의 에지의 방향성은 위와 아래 상관관계가 가장 최소가 되는 방향으로 예측한다. 구하고자 하는 화소값 결정은 예측된 방향에 따라 위와 아래 화소값의 평균값으로 결정한다. 모의실험 결과 기존의 제시된 여러 디인터레이싱 방법에 비해 엣지에서의 주관적 화질이 개선되었으며 또한 객관적 화질에 있어서 정량적으로 PSNR 계산결과 0.2~0.3dB정도의 화질개선이 이루어졌다.
본 논문에서는 공장 자동화 시스템의 한 예로, 컨베이어 벨트로 흘러 들어오는 생산품을 모델별로 자동 인식하기 위한 방법을 제안하고 있다. 일반적으로 NTSC 방식의 카메라를 사용할 경우 움직이는 물체는 카메라 고유의 잔상이 발생하게 된다. 잔상이 존재하는 영상을 이용하여 효율적인 처리가 불가능하므로 적당한 후처리 방법이 요구된다. 이를 위하여 제안하는 인터레이스 제거 기법을 통하여 잔상을 제거하고, 이진화를 통하여 대략적 물체 영역을 판별한 후 물체를 에워싸는 직사각형 영역을 구한다. 그 후 윤곽선 검출을 거쳐 직사각형 영역을 블록별로 세분화한 후 각 블록별 화소수를 계산하여 평균을 중심으로 재분류한 후 모델 코드를 생성하여 모델 분류를 하였다. 실험결과 본 논문에서 제안하는 방법의 경우 기존의 방법보다 높은 분류 성공률을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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