예측(predictive) 이미지 코딩에서는 최소 자승법을 기반으로 하는 적응적인 예측기가 에지 주변에 있는 픽셀(pixel)의 예측 결과를 향상시키는데 효과적인 방법으로 알려져있다. 본 논문에서는 가중치 윤곽선 검출기 (weighted edge detector)를 이용한 하이브리드 보간 알고리듬(hybrid interpolation algorithm)을 제안한다 전체적인 계산의 복잡도를 감소시키기 위해서 2차원 선형 보긴(bilinear interpolation)과 에지 방향성을 이용한 보간(edge directed interpolation) 알고리듬을 선택적으로 적용시키는 하이브리드 접근방법을 이용한다. 이런 접근 방법을 2차원 선형 보간 알고리듬과 에지 방향성을 이용한 보간 알고리듬을 적용했을 경우와 비교하기 위해서 PSNR과 SSIM 측정값을 이용하여 객관적이고 주관적인 영상의 화질 비교는 제안한 알고리듬이 비슷한 성능을 나타냄을 보여준다. 또한 제안하는 가중치 윤곽선 검출기를 이용한 하이브리드 보간 알고리듬은 정규화된 CPU 수행 시간을 에지 방향성을 이용한 보간 알고리듬과 비교하면 최대 20배의 복잡도 감소 효과를 얻을 수 있다.
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 이산 웨이블릿 변환(Discrete Wavelet Transform: DWT)과 적응적 가중치 보간법을 이용한 효율적인 초해상도 기법을 제안한다. 기존의 단일 영상에 적용되는 초해상도 기법들의 경우, 영상에서의 고주파 대역을 찾기 위하여 확률 기반의 방법들을 많이 사용하였다. 따라서 연산의 복잡도가 증가하고 처리시간 증가라는 문제점을 발생시킨다. 제안된 기법에서는 고주파 대역을 찾기 위한 방법으로 DWT와 적응적 가중치 보간법을 이용한다. 먼저 주어진 영상에 대하여 DWT를 수행하고, 생성된 고주파 부대역(sub-band)들을 적응적 가중치 보간법을 이용하여 입력 받은 영상과 동일한 크기의 고주파 부대역을 생성한다. 이 부대역들과 입력 받은 영상을 조합하여 이산 웨이블릿 역변환(Inverse DWT : IDWT)을 수행함으로써 고해상도의 영상을 획득하게 된다. 실험을 위하여 원본 영상($512{\times}512$)을 다운 샘플링하여 실험 영상($256{\times}256$)을 획득한다. 실험을 통하여 제안된 기법이 기존의 보간법에 비해 향상된 효율을 보이며, 확률 기반의 기법들과 비슷한 성능을 갖지만 처리시간에서 많은 이득을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
This paper presents an adaptive image interpolation method using a pixel-based neighbor embedding which is modified from the patch-based neighbor embedding of contemporary super resolution algorithms. Conventional interpolation methods for high resolution detect at least 16-directional edges in order to remove zig-zaging effects and selectively choose the interpolation strategy according to the direction and value of edge. Thus, they require much computation and high complexity. In order to develop a simple interpolation method preserving edge's directional shape, the proposed algorithm adopts the simplest Haar wavelet and suggests a new pixel-based embedding scheme. First, the low-quality image but high resolution, magnified into 1 octave above, is acquired using an adaptive 8-directional interpolation based on the high frequency coefficients of the wavelet transform. Thereafter, the pixel embedding process updates a high resolution pixel of the magnified image with the weighted sum of the best matched pixel value, which is searched at its low resolution image. As the results, the proposed scheme is simple and removes zig-zaging effects without any additional process.
H.264의 인트라 프레임 에러복원기법은 상하좌우 인접한 블록의 픽셀을 사용하여 거리의 가중치 평균값으로 손실된 블록을 복원한다. H.264의 인트라 프레임 에러복원기법은 주변블록 픽셀의 간단한 평균값을 이용하여 복원하므로 심각한 블러링 현상이 발생하고 화질 저하의 문제를 야기한다. 이를 개선하기 위하여 본 논문에서는 주변블록의 픽셀 정보를 이용하여 손실된 블록의 주된 에지 방향을 추정하고, 통계값을 이용한 방해함수의 결과 값으로 에지 방향 기반의 보간법과 가중치 평균 보간법을 적응적으로 선택하여 복원하는 방법을 제안한다. 에지방향 기반의 보간법에서는 선택된 주된 에지방향과 상하좌우 각각의 주변블록의 에지방향들 간의 상호관계를 고려함으로써 최종적으로 최적 에지 방향을 선택하여 성능을 향상시킨다. 제안된 방법은 영상에 따라 H.264 에러복원기법보다 객관적인 화질이 $0.5{\sim}2.0dB$ 정도의 PSNR 향상을 보였다.
본 논문에서는 연산 영역 가변 알고리즘을 적용한 MPEG-4 부호화 기반의 적응적 오류 은닉 (error concealment) 기법을 제안하였다. 이 알고리즘에서는 손실 블록을 그의 주변 정보를 이용하여 이들을 평탄블록 (flat block) 및 에지 블록 (edge block)으로 분류한다. 즉, 손실된 블록의 주변 블록들에 대해서 블록 경계 영역의 인접 화소들의 차를 이용하여 평탄 블록을 분류하고, 평탄 블록으로 분류되지 않은 블록들에 대해서는 인접 화소의 차가 정해진 임계값을 넘어서는 개수에 따라 가변적인 연산 영역 (variable operating region, VOR)을 설정한 후, Sobel 연산자를 적용하여 우세 에지 방향 성분을 추정한다. 이렇게 분류된 각 블록에 대하여 적응적 오류 은닉을 수행한다. 평탄 블록에 대해서는 시각적 성능 향상을 위해 평균값을 기반으로 한 가중치에 따른 양선형 보간(mean based weighted bilinear interpolation, MWBLI) 방법을 적용하고, 에지 블록에 대해서는 8가지 방향에 대하여 경계 픽셀을 이용한 방향성 보간 (boundary directional interpolation, BDI) 방법을 적용하여 오류 은닉을 수행한다. 모의 실험 결과를 통하여 제안한 방법이 객관적 화질 및 주관적 화질 측면에서 기존의 방법보다 그 성능이 우수함을 확인하였다.
In this paper, the authors developed a multidimensional interpolation method inside a finite volume cell in the computation of high-order accurate numerical flux such as the fifth order WEND (weighted essentially non-oscillatory) scheme. This numerical method starts from a simple Taylor series expansion in a proper spatial order of accuracy, and the WEND filter is used for the reconstruction of sharp nonlinear waves like shocks in the compressible flow. Two kinds of interpolations are developed: one is for the cell-averaged values of conservative variables divided in one mother cell (Type 1), and the other is for the vertex values in the individual cells (Type 2). The result of the present study can be directly used to the cell refinement as well as the convective flux between finer and coarser cells in the Cartesian adaptive grid system (Type 1) and to the post-processing as well as the viscous flux in the Navier-Stokes equations on any types of structured and unstructured grids (Type 2).
초경량 비디오 부호화기에 대한 이론적인 근거를 제공하는 분산 비디오 부호화기법에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔다. 그러나 기존에 많이 연구되어온 분산 비디오 부호화기법은 기존의 국제 표준의 비디오 부호화기에 비해 성능이 우수하지 못한 특징을 갖는다. 이러한 성능 제한을 극복하기 위해 복호기에서 보조정보를 생성하는 과정에서 얻어지는 정보를 이용하여 피드백하는 채널 분리형 분산 비디오 부호화기법에 대한 연구가 수행되었다. 본 논문에서는 복호기에서 보조정보를 생성하는 과정에서 적응적 가중치 기반의 움직임 보상 보간을 수행하고, 보상된 블록의 움직임 벡터 및 정합 특성을 분석하여 채널 분리하는 방법을 도입함으로써 효과적으로 채널을 구성 방안을 제안한다. 다수의 실험을 통하여 제안한 방법은 기존방식에 비해 낮은 비트율에서 우수한 성능을 보임과 동시에 일정한 화질을 제공할 수 있음을 보인다.
크리깅 보간법은 지구통계학 분야에 주로 사용되는 보간법의 하나이다. 이 방법은 실험적 베리오그램과 이론적 베리오그램의 작성과 크리깅 보간법의 정식화에 관한 연구를 포함하고 있다. 종래의 응력복구를 위한 최소제곱법과 대조적으로, 가우스적분점에서의 응력데이타로부터 준정해를 얻기 위해 가중 최소제곱법에 기초를 둔다. 즉, 동일한 가중치를 사용하는 종래의 방식들과는 달리 가우스적분점에서의 응력값의 보간을 위하여 베리오그램 모델링을 통한 가중치가 결정된다. 한편, 분할된 요소망에 Zienkiewicz와 Zhu에 의해 제안된 SPR기법에 기초를 둔 사후오차평가를 통해 p-차수를 균등 또는 선택적으로 증가시키는 자동체눈 방식이 도입되었다. 이 방법의 정당성을 보기위해 인장력을 받는 개구부를 갖는 평판문제를 해석하였다. 또한, 기존의 최소제곱법과의 비교를 통한 크리깅보간법의 정당성을 보여 주었다.
데시메트릭 매핑은 행정구역 단위로 집계된 인구자료를 행정구역 내부의 공간적 변이에 따라 재집계하여 고해상도의 인구분포 자료를 작성하는 가장 보편적인 기법이다. 본 연구에서는 데시메트릭 매핑을 이용한 인구분포 추정의 장단점을 검토하고, 그 개선방안으로서 지리가중회귀모형을 이용한 다변량 데시메트릭 매핑 기법을 제안하였다. 기존의 지표피복 데이터와 인구센서스 자료를 기반으로 지리가중회귀모형을 적용하여 각 집계단위별로 지표피복 유형과 인구밀도의 상관관계를 분석하고, 모형에서 산출된 회귀계수를 이용해 하위 공간구획의 인구 총수를 산정하였다. 그 결과 지리가중회귀모형 기반 다변량 데시메트릭 매핑 기법을 이용했을 때, 면적가중 보간법, 이진 데시메트릭 매핑, 피크노필렉틱 보간법, 최소자승회귀모형 기반 데시메트릭 매핑 기법 등 다른 지능형 보간법에 비해 정확한 인구분포 추정이 가능하다는 것을 확인하였다. 이는 지리가중회귀모형을 통해서 인구센서스 집계 단위별로 상이한 구역 내 공간적 이질성이 인구분포 추정에 적절히 반영되었기 때문인 것으로 평가할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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