디인터레이싱이란 두 개의 필드(짝수 필드 및 홀수 필드)로 구성된 인터레이스 영상을 프로그레시브 영상으로 변환하는 기술이다. 이는 크게 공간영역에서의 디인터레이싱과 시간영역에서의 디인터레이싱 기술로 나뉠 수 있다. 공간영역에서의 기법은 하나의 독립적인 필드만을 사용하여 디인터레이싱을 수행하는 것으로 하드웨어의 구성은 용이하지만 디인터레이싱 대상 화소의 정보가 해당 필드에 존재하지 않는 경우 화질 열화가 발생할 수 있다. 반면 시간영역에서의 기법은 메모리 사용량이 높고 하드웨어의 구성이 어렵지만 보다 높은 객관적 화질을 얻을 수 있다. 하지만 움직임 추정이 잘못된 경우 현저한 화질열화가 발생한다. 제안하는 방법은 공간영역에서의 디인터레이싱 기법으로 대상화소 주변의 통계적 특성에 따라 서로 다른 기법을 사용하여 디인터레이싱을 수행한다. 이 과정에서 최적의 디인터레이싱 방법의 선택을 위해 엔트로피 기반의 대표적인 분류 알고리즘인 C4.5 알고리즘을 적용한다. 실험결과 제안하는 알고리즘은 이전의 여러 방법들과 비교하여 높은 객관적 화질을 가지는 것을 볼 수 있었으며, 주관적 화질 또한 상대적으로 유사하거나 높은 것을 볼 수 있었다.
In this work, an efficient lifting implementation of invertible deinterlacing is proposed. The invertible deinterlacing is a technique developed for intra-frame-based video coding as a preprocessing. Unlike the conventional deinterlacing, it preserves the sampling density and has the invertibility. For a special selection of filters, it is shown that the deinterlacing can be implemented efficiently by an in-place computation. It is also shown that the deinterlacing can be combined with the lifting discrete wavelet transform (BWT) employed in JPEG2000. A bit modification of the original lifting DWT is shown to provide the simultaneous implementation of deinterlacing. This fact makes the proposed technique attractive for the application to Motion-JPEG2000. The inverse transform and the reversible lifting implementation are also discussed.
이 논문에서는 향상된 움직임 적응적 디인터레이싱 알고리듬을 제안한다. 정확한 움직임 정보탐색을 위하여 세 가지 부분으로 구성된다 : (1) Modified Edge-based Line Average(MELA) 기법, (2) 연속된 5개의 필드에서의 움직임 탐색, 그리고 (3) 블록기반의 지역적 특성을 포함한다. 움직임 검출부분에서는 FIR 필터를 이용한다. 이것은 물체의 움직임의 내부를 정확하게 탐색 할 뿐만 아니라, 영상에 포함된 잡음도 줄일 수 있는 향상된 기법을 이용함으로써 계산 할 수 있다. 검출된 움직임의 정도에 따라서 가중치를 구하여 공간적 기법과 시간적 기법을 결합시킨다. 제안된 방법의 영상 시퀀스에 대한 실험 결과는 기존의 방법들에 비하여 주관적, 객관적인 비교에서 우수함을 보여준다.
최근 LCD TV와 같은 순차 주사형 디스플레이의 보급에 따라 HDTV등의 전송에 사용된 비월 주사 영상을 순차 주사 영상으로 변환하는 기존의 디인터레이싱 기술에 대한 화질 개선 요구가 커지고 있다. 본 논문에서는 영상 콘텐츠에 따른 움직임 정보의 통계값을 계산하여 영상 콘텐츠의 종류별로 미리 설정된 임계값에 따라 공간적, 시간적 디인터레이싱 방법을 선택적으로 적용하는 움직임 적응형 디인터레이싱 기법을 제안한다. 또한 공간적 디인터레이싱의 화질을 개선하기 위하여 소벨 연산을 이용하여 수직 에지와 수평 에지의 비율에 따라 M-ELA 방법과 DOI 방법을 선택적으로 사용하는 개선된 공간적 디인터레이싱 방법을 제안한다. 다양한 실험 영상에 대한 객관적, 주관적 평가를 통하여 제안한 방법이 기존의 디인터레이싱 방법에 비해 우수한 화질을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 저해상도 유추 보간법(interpolation algorithm derived from low resolution: ILR)을 이용한 공간적 디인터레이싱 기법을 제안한다. 일반적인 에지 기반 디인터레이싱 방법들은 화소 단위의 상관도를 이용하기 때문에 잡음과 밝기의 변화에 민감하다는 단점이 있다. 또 보간의 성능을 좌우하는 정확한 에지 방향을 판단함에 있어서 만족스럽지 못한 성능을 보인다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 논문에서는 먼저 보간 하고자 하는 픽셀 주위의 저해상도 블록의 특성을 먼저 탐구하고 이를 고해상도 블록에 적용함으로써 missing pixel 을 보간 하는 방법을 제안한다. 실험결과 제안하는 방법은 기존의 화소 단위의 에지 기반 디인터레이싱 방법보다 PSNR로 대표되는 객관적 성능과 주관적 화질 측면에서 우수한 결과를 나타내는 것을 볼 수 있었다.
본 논문에서는 텍스쳐 감지를 이용한 화소값 기울기 필터 및 중간값 필터 기반의 비디오 시퀀스 디인터레이싱 알고리듬을 제안한다. 먼저 보간 할 픽셀의 주변 픽셀들을 이용하여 현재 보간 할 영역이 텍스쳐가 존재하는 영역인지 아니면 평탄한 영역인지를 판단한다. 제안하는 알고리듬에서는 보간 할 영역이 평탄한 영역으로 판단되면 중간값 필터를 이용하여 보간을 하고, 텍스쳐 영역으로 판단되면 화소값 기울기 필터를 이용하여 보간을 하게 된다. 그러므로 현재의 보간 할 영역은 두 개의 카테고리로 분류 할 수 있다. 제안하는 알고리듬은 상황에 맞게 적응적으로 보간을 수행하므로 좀 더 선명하고 정확한 영상을 얻을 수 있다. 그리고 여러 가지 CIF 동영상에 대한 실험 결과는 제안하는 알고리듬이 기존의 알고리듬 보다 객관적, 주관적으로 우수함을 보여준다.
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.
This paper proposes a novel adaptive algorithm for deinterlacing. In the proposed algorithm, the previously developed Enhanced ELA [6], Chen [9] and Li [10] algorithms were used as a basis. The fundamental mechanism was the selection and application of the appropriate algorithm according to the correlation with the previous and next field using temporal information. Extensive simulations were conducted for video sequences and showed good performance in terms of peak signal-to-ratio (PSNR) and subjective quality.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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