• 융합신호처리학회 학술대회논문집
• /
• 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
• /
• pp.213-216
• /
• 2000

본 논문에서는 volume rendering 기법을 이용하여 2차원 MRI 영상들을 합성하여 3차원 영상 만들 때 보다 해상도를 높이기 위한 개선된 sampling방법을 소개한다 2차원 슬라이스 영상들이 3차원으로 재구성할 때 voxel 기반으로 렌더링을 하기 때문에 오브젝트의 내부 영역까지도 볼 수 있는 것이 volume rendering의 가장 큰 장점이다. 따라서 영상을 재구성하는 과정에서 보다 향상된 interpolation을 적용시켜서 공간 해상도를 향상시키면 보다 명확하게 오브젝트 내부 정보를 살펴 볼 수 있다. 본 논문에서는 nearest neighbor 이나 linear 같은 interpolation으로 sampling한 방법보다 cubic interpolation을 3차원 공간에서 적용 시켜서 보다 resampling이 잘 되도록 하여 해상도를 향상시켜 보았다. 이렇게 향상된 Interpolation 적용시켜서 렌더링할 때 얼마나 오브젝트 내부 영역이 잘 가시화가 되었는지 transfer function을 적용시켜서 오브젝트 내부 정보를 렌더링 해보았고, 임의의 축으로 오브젝트을 잘라서 2D 단면 영상으로 출력해 보았다. 보다 향상된 interpolation을 적용시켜서 resampling을 하면 영상 해상도가 개선되었음을 볼 수 있었다.

• 치과방사선
• /
• 제28권2호
• /
• pp.387-413
• /
• 1998

Image resampling is of particular interest in digital radiology. When resampling an image to a new set of coordinate, there appears blocking artifacts and image changes. To enhance image quality, interpolation algorithms have been used. Resampling is used to increase the number of points in an image to improve its appearance for display. The process of interpolation is fitting a continuous function to the discrete points in the digital image. The purpose of this study was to determine the effects of the seven interpolation functions when image resampling in digital periapical images. The images were obtained by Digora, CDR and scanning of Ektaspeed plus periapical radiograms on the dry skull and human subject. The subjects were exposed to intraoral X-ray machine at 60kVp and 70 kVp with exposure time varying between 0.01 and 0.50 second. To determine which interpolation method would provide the better image, seven functions were compared; (1) nearest neighbor (2) linear (3) non-linear (4) facet model (5) cubic convolution (6) cubic spline (7) gray segment expansion. And resampled images were compared in terms of SNR(Signal to Noise Ratio) and MTF(Modulation Transfer Function) coefficient value. The obtained results were as follows ; 1. The highest SNR value(75.96dB) was obtained with cubic convolution method and the lowest SNR value(72.44dB) was obtained with facet model method among seven interpolation methods. 2. There were significant differences of SNR values among CDR, Digora and film scan(P<0.05). 3. There were significant differences of SNR values between 60kVp and 70kVp in seven interpolation methods. There were significant differences of SNR values between facet model method and those of the other methods at 60kVp(P<0.05), but there were not significant differences of SNR values among seven interpolation methods at 70kVp(P>0.05). 4. There were significant differences of MTF coefficient values between linear interpolation method and the other six interpolation methods (P< 0.05). 5. The speed of computation time was the fastest with nearest -neighbor method and the slowest with non-linear method. 6. The better image was obtained with cubic convolution, cubic spline and gray segment method in ROC analysis. 7. The better sharpness of edge was obtained with gray segment expansion method among seven interpolation methods.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제44권1호
• /
• pp.17-25
• /
• 2007

모든 전자 영상응용에는 고해상도 영상이 요구된다. 고해상도는 영상 안에 픽셀의 밀집도가 높음을 나타내며, 이로 인해 더 세밀하고 중요한 정보를 얻어 다양한 응용에 사용된다. 하지만 CCD 나 CMOS 카메라로 획득된 디지털 영상들은 영상인식 시스템 구현 시 많은 저해상도영상을 가지게 된다. 초해상도 기술은 이와 같은 한계를 넘어서서 영상인식시스템에 적용이 가능하다. 초해상도 기술은 다수의 영상으로부터 정보를 결합하여 해상도를 증가시키는 것으로써, 이 기술은 추정과 이동을 위한 정합알고리즘과 획득된 프레임과 현재 프레임의 가중치를 이용한 최소거리 이웃보간법으로 되어있다. 본 논문에서는 초해상도에 웨이브렛 변환 기저 함수 계수를 이용한 영상 보간 기법을 제안하고자 한다. 기존 초해상도 보간 방식 대신 웨이브렛 기저 계수를 적용한 B-스플라인 보간 함수를 이용하여, 움직이는 영상의 한 부분을 확대할 때 정확한 영상과 자연스러운 영상을 구현하기 위하여 적용하였다. 제안된 보간 알고리즘은 최소거리 이웃보간 알고리즘, bilinear 보간 알고리즘, bicubic 보간 알고리즘 적용한 확대 영상보다 우수한 결과를 얻었음을 모의실험을 통하여 확인하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
• /
• 대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
• /
• pp.297-300
• /
• 2008

High-resolution mesoscale meteorological modeling requires more accurate and higher resolution digital elevation model (DEM) data. Shuttle Radar Topographic Mission (SRTM) has created 90 m DEM for entire globe and that is freely available for meteorological modeling and environmental applications. In this research, the effects of the topographic interpolation methods on high-resolution wind field simulation in the coastal regions were quantitatively analyzed using Weather Research and Forecasting (WRF) model with SRTM data. Sensitivity experiments with three different interpolation schemes (four-point bilinear, sixteen-point overlapping parabolic and nearest neighbor interpolation methods) were preformed using SRTM. In WRF modeling with sixteen-point overlapping parabolic interpolation, the coastal line and some small islands show more clearly than other cases. The maximum height of inland is around 140 meters higher, while the minimum of sea height is about 80 meter lower. As it concerns the results of each scheme it seems that the sixteen-point overlapping parabolic scheme indicates the well agreement with observed surface wind data. Consequently, topographic changes due to interpolation methods can lead to the significant influence on mesoscale wind field simulation of WRF modeling.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
• /
• pp.1370-1374
• /
• 2009

국지강수로 발생하는 홍수사상을 예측하기 위해서 국내외적으로 레이더 강수량을 활용하고자 하는 연구가 많이 진행되고 있다. 레이더 강수량을 이용하는 주된 목적은 레이더 강수량이 제공하는 강수량의 공간 분포를 최대한 활용하여 단기홍수를 효과적으로 예측하자는데 있다. 레이더 강수량이 강수의 시공간적 특성을 잘 묘사할 수 있는 반면에 강우량에 대한 신뢰성은 의문에 여지가 있다. 이를 위해 다양한 방법을 통해 강우량을 보정하고자 하는 연구가 진행되고 있으나 시공간적 정보를 손실시키지 않고 동시에 강우량의 편차를 보정하는 기술의 발전은 그다지 만족스럽지 않다. 일반적으로 사용되는 지상강수와 지상강수지점의 해당하는 레이더 강수량의 비율을 일괄적으로 모든 격자에 적용하는 GR 공식이 주로 이용되고 있다. 이런 경우 레이더 자료의 공간적 정보의 손실되는 단점이 있다. 이러한 점을 보완하기 위해서 조건부합성 방법이라는 기법을 이용하여 레이더강수의 공간적 특성을 그대로 유지하면서 지점강수량 수준의 분산을 회복하도록 모형을 구성하여 이용하고 있다. 조건부합성 방법에서는 일반적으로 크리깅 방법을 통해 레이더강수와 지점강수량을 공간 분포시켜 사용하게 되는데 이런 경우 Variogram을 추정하는 데 있어서 어려움이 있다. 본 연구에서는 이러한 점을 보완하고자 지점강수량 및 레이더강수량에 대해서 공간분포를 실시할 수 있는 Harmonic Spline기법, Nearest Neighbor기법 등 다양한 Interpolation 기법을 활용한 새로운 조건부합성 기법을 개발하였다. 이를 국내 레이더 강수자료에 적용하여 모형에 대한 신뢰성 및 적합성을 평가하였다.

• Journal of Multimedia Information System
• /
• 제8권2호
• /
• pp.101-110
• /
• 2021

In computer vision, single-image super resolution has been an area of research for a significant period. Traditional techniques involve interpolation-based methods such as Nearest-neighbor, Bilinear, and Bicubic for image restoration. Although implementations of convolutional neural networks have provided outstanding results in recent years, efficiency and single model multi-scalability have been its challenges. Furthermore, previous works haven't placed enough emphasis on real-number scalability. Interpolation-based techniques, however, have no limit in terms of scalability as they are able to upscale images to any desired size. In this paper, we propose a convolutional neural network possessing the advantages of the interpolation-based techniques, which is also efficient, deeming it suitable in practical implementations. It consists of convolutional layers applied on the low-resolution space, post-up-sampling along the end hidden layers, and additional layers on high-resolution space. Up-sampling is applied on a multiple channeled feature map via bicubic interpolation using a single model. Experiments on architectural structure, layer reduction, and real-number scale training are executed with results proving efficient amongst multi-scale learning (including scale multi-path-learning) based models.

• 한국측량학회지
• /
• 제23권3호
• /
• pp.251-260
• /
• 2005

CCD의 개발은 사진측량에 많은 발전을 이루었다. 본 연구는 근접수치사진측량으로 수리모형 해석시 지형 보간최적분석기법에 관한 연구이다. 먼저 근접수치사진측량과 삼각수준측량으로 수리모형의 상사성을 분석하기 위해 통계분석의 일종인 T-검정을 실시하였다 그리고 수치사진측량으로 분석한 수리모형해석을 컴퓨터로 실제지형과 비슷한 형상을 가지는 수치표고모형을 만들기 위해 역거리, 크리깅, 최근린, 불규칙삼각망 보간법 중에서 수리모형 적용에 적합한 최적 보간법을 제시하였다. 수리모형에 대한 기하학적 상사분석을 위해 보간법을 적용 결과, 크리깅 보간법과 불규칙삼각망 보간법이 효율적인 것으로 판단되었다

• 정보보호학회논문지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.737-742
• /
• 2013

최근 감시시스템은 휴먼인식 기술을 활용하여 스스로 판단하고 대처할 수 있는 지능형으로 발전하고 있다. 기존 얼굴인식 기술은 근거리에서 인식성능이 우수하지만 원거리로 갈수록 인식률이 떨어진다. 본 논문에서는 원거리 휴먼인식을 위해 거리별 얼굴영상을 학습으로 사용한 얼굴인식에서 보간법 및 얼굴인식 알고리즘에 따른 얼굴인식률의 성능을 분석한다. 영상 정규화에는 최근접 이웃, 양선형, 양3차회선, Lanczos3 보간법을 사용하고, 얼굴인식 알고리즘은 PCA와 LDA를 사용한다. 실험결과, 영상 정규화로 양선형 보간법과 얼굴인식 알고리즘으로 LDA를 사용했을 때 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 한국해양공학회지
• /
• 제20권3호
• /
• pp.67-76
• /
• 2006

Three-dimensional information of submarine topography was acquired by assembling DGPS and Echo Sounder, which is mainly used in the marine survey. However, the features of submarine topography, derived according to mechanical data, were confirmed using human eyes. Because the dredging capacity using a submarine surveying data influences harbor public affairs, analysis and the process method of surveying data is a very special element in construction costs. In this study, information on submarine topography is acquired by assembling DGPS and Echo Sounder. Moreover, the dredging capacity in harbor public affairs has been analyzed by the interpolation method: inverse distance to a power, kriging, minimum curvature, nearest neighbor, and radial basis function. Also, utilization of DGPS and Echo Sounder method in calculation of the dredging capacity have been confirmed by comparing and analyzing the dredging capacity and the actual one, as per each interpolation. According to this comparison result, in the case of applying Radial basis function interpolation and Kriging, 3.94 % and 4.61 % of error rates have been shown, respectively. In the case of the study for application of the proper interpolation, as per characteristics of submarine topography, is preceded in calculation of the dredging capacity relevant to harbor public affairs, it is expected that more speedy and correct calculation for the dredging capacity can be made.

• 정보처리학회 논문지
• /
• 제13권4호
• /
• pp.189-198
• /
• 2024

입 모양 인식은 음성 인식의 중요 부분 중 하나로 음성 인식을 위한 입 모양 인식 시스템에서 입 모양 인식 성능을 개선하기 위한 여러 연구가 진행됐다. 최근의 연구에서는 인식 성능을 개선하기 위해 입 모양 인식 시스템의 모델 구조를 수정하는 방법이 사용됐다. 본 연구에서는 모델 구조를 수정하는 것으로 인식 성능을 개선하는 기존의 연구와 달리 모델 구조의 변화 없이 인식 성능을 개선하는 것을 목표로 한다. 모델 구조의 수정 없이 인식 성능을 개선하기 위해, 사람이 하는 입 모양 인식에서 사용되는 단서를 참고해 입 모양 인식 시스템의 기존 관심 영역인 입술 영역과 함께 턱, 뺨과 같은 다른 영역을 관심 영역으로 설정하고 각 관심 영역의 인식률을 비교해 가장 높은 성능의 관심 영역을 제안한다. 또한, 관심 영역 크기를 정규화하는 과정에서 보간법의 차이로 인해 발생하는 정규화 결과의 차이가 인식 성능에 영향을 준다고 가정하고 최근접 이웃 보간법, 이중 선형 보간법, 이중 삼차 보간법을 사용해 동일한 관심 영역을 보간하고 각 보간법에 따른 입 모양 인식률을 비교해 가장 높은 성능의 보간법을 제안한다. 각 관심 영역은 객체 탐지 인공신경망을 학습시켜 검출하고, 각 관심 영역을 정규화하고 특징을 추출하고 결합한 뒤, 결합된 특징들을 차원 축소한 결과를 저차원 공간으로 매핑하는 것으로 동적 정합 템플릿을 생성했다. 생성된 동적 정합 템플릿들과 저차원 공간으로 매핑된 데이터의 거리를 비교하는 것으로 인식률을 평가했다. 실험 결과 관심 영역의 비교에서는 입술 영역만을 포함하는 관심 영역의 결과가 이전 연구의 93.92%의 평균 인식률보다 3.44% 높은 97.36%의 평균 인식률을 보였으며, 보간법의 비교에서는 이중 선형 보간법이 97.36%로 최근접 이웃 보간법에 비해 14.65%, 이중 삼차 보간법에 비해 5.55% 높은 성능을 나타내었다. 본 연구에 사용된 코드는 https://github.com/haraisi2/Lipreading-Systems에서 확인할 수 있다.