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HDTV(high-definition television)와 개인용 컴퓨터의 발전에 따라 비월주사 방식(interlaced)의 신호와 순차주사(progressive) 방식의 신호 상호간의 변환에 대한 요구가 점점 늘어나고 있다. 이에 따라 비월주사 방식을 순차주사 방식으로 바꾸어주는 순차주사화(deinterlacing)가 연구되고 있다. 본 논문에서는 움직임에 대한 정보를 고려한 두 가지의 새로운 순차주사화 ...

HDTV(high-definition television)와 개인용 컴퓨터의 발전에 따라 비월주사 방식(interlaced)의 신호와 순차주사(progressive) 방식의 신호 상호간의 변환에 대한 요구가 점점 늘어나고 있다. 이에 따라 비월주사 방식을 순차주사 방식으로 바꾸어주는 순차주사화(deinterlacing)가 연구되고 있다. 본 논문에서는 움직임에 대한 정보를 고려한 두 가지의 새로운 순차주사화 알고리즘을 제안한다. 제안된 첫 번째 순차주사화 알고리즘은 움직임 보정(motion compensation)과 에지를 고려한 보간방법을 결합한 방법이다. 움직임 추정에 대한 성능을 높이기 위해 같은 특성(parity)을 갖는 두 프레임(frame)을 움직임 추정에 사용했다. 국부움직임이 있는 영역에서는 전역 움직임 보정이 효과적이지 않으므로 이러한 영역은 적절한 임계치(threshold)를 이용하여 결정하고 국부움직임 보정이나 에지를 고려한 보간 방법으로 순차주사화한다. 제안된 방법의 성능은 실험에 의해 증명되었다. 두 번째로 제안된 방법은 부화소(sub-pixel) 단위의 움직임 정보를 고려한 영상재결합 방법을 기반으로 한다. 국부움직임이 있는 경우에 영상재결합(image reconstruction)의 알고리즘을 통해 고화질의 영상을 획득하는 것은 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 우리는 영상을 전역움직임이 두드러진 영역과 국부움직임이 두드러진 영역 그리고 이 두 영역으로 분리되지 않는 영역으로 구분하여 이를 독립적으로 따로 처리했다. 또한 잘못된 움직임 정보에서 야기되는 문제들을 해결하기 위해, 각 영역과 입력 영상에 따라 다른 움직임 에러를 고려해서 정규화 값(regularization parameter)을 결정했다. 제안된 방법은 주관적 측면과 객관적인 측면에서 모두 우수한 결과를 실험적으로 보였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Advances of high-definition television(HDTV) and personal computers call for the mutual conversion between interlaced signal and progressive signal. One of the application is to display the interlaced standard definition television(SDTV) on progressive HDTV. Therefore, deinterlacing which is known a...

Advances of high-definition television(HDTV) and personal computers call for the mutual conversion between interlaced signal and progressive signal. One of the application is to display the interlaced standard definition television(SDTV) on progressive HDTV. Therefore, deinterlacing which is known as an interlaced to progressive conversion has been recently required and investigated. In this dissertation, we propose two new deinterlacing algorithms considering motion information. The first proposed scheme is a hybrid-type deinterlacing algorithm combining motion compensation and spatial edge-dependent interpolation. In order to reduce the unreliability of motion estimation, two frames with same parity are used for motion estimation. In the case with local motion, zooming, and object deformation, failure of global motion compensation is determined by comparing adaptive threshold with the difference of motion compensated frames. In the region where global motion compensation fails, local motion compensation or spatial interpolation is selectively used. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed methods. The second proposed scheme is a deinterlacing algorithm based on an image reconstruction. In order to reduce the difficulty caused by local motion in the reconstruction procedure, we segment an image into a global motion dominant region, a local motion dominant region, and a region where the motion compensation is not useful. Then image reconstruction is applied to each region independently. A regularized iterative reconstruction algorithm is adopted to overcome the ill-posedness problem resulting from inaccurate motion information. Since the error caused by inaccurate motion information is different in each image, the regularization parameters are determined adaptively according to this error in each cannel. Simulation results indicate that the proposed algorithm produce better quantitative, and visually pleasing results than the conventional approaches.

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