[논문]해상도 향상을 위한 고해상도 복원 알고리즘 연구

백영현; 문성룡

doi:10.5391/jkiis.2007.17.1.072

해상도 향상을 위한 고해상도 복원 알고리즘 연구
A Study on High Resolution Reconstruction Algorithms for improving Resolution 원문보기

퍼지 및 지능시스템학회 논문지 = Journal of fuzzy logic and intelligent systems, v.17 no.1, 2007년, pp.72 - 79

초록
AI-Helper

저해상도 영상 정보들 이용하여 고해상도 영상으로 재구성하는 새로운 고해상도 복원 알고리즘을 제안한다. 제안된 고해상도 복원 알고리즘은 super 해상도 이론을 바탕으로 구성되며, super 해상도는 정합과 복원의 순차적인 단계로 구성되어있다. 본 논문에서는 다해상도 분해를 통한 웨이브렛 기저와 하위픽셀이동을 통한 정합으로 많은 데이터 처리량과 잡음을 줄여 주요정보 유지와 에러율 개선하였다. 또한 복원단계에서는 퍼지 웨이브렛 B-스플라인 보간법을 이용하여 블러링과 블록화 현상이 없는 부드러운 영상과 해상도를 얻음을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, It propose a new restoration algorithm of high resolution, which is reconstructed to high resolution image using low resolution image informations. The proposed algorithm is constructed based on super resolution theory, it is consisted of progressive steps of the integration and construction. It reduced a lot of data-processing capacity and noise with integration through sub-pixel movement and wavelet basis through a higher resolution. As a result, it is shown that the main information is maintained and the error rate is improved. Using expansion fuzzy wavelet B-spline interpolation in stage of construction, it is confirmed that we can achieve smoothing image and good resolution without blur and block.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 논문에서는 super해상도 구조를 기반으로 다차원 해석, 시간—주파수 신호 해석, 함수 근사화에 적용되는 신호 처리의 한 기술인 웨이브렛 변환의 장점인 신호를 시간과 주파수 영역에서 지역화 하는 특징을 이용한 웨이브렛 기저 함수를 추출하여 정합 기준점으로 구하고 경계선 검출을 통한 하위-화소 이동을 실수 단위 이동과 회전을 통한 정합법을 제안하고 영상 확대시 생기는 블러링현상과 블록화현상을 최소하여부드럽고 자연스러운 영상을 얻기 위해서 퍼지웨이브렛 B-스플라인 보간법을 이용하는 구조를 제안한다.
본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 웨이브렛의 저주파 기저를 이용하여 상대적으로 화소들간의 차이가 명확히 드러나는 고주파 영역의 계수를 제거하고, 경계선 검출을 하여 각 하위 화소들의 회전과 이동을 통해 영상을 정합함으로써 보다 정확한 화소의 위치값을 얻고하였다. 또한, 제안된 정합 과정에서 부정확한 위치와 고해상도를 위해 factor 확장 시 해상도 향상을 위해 퍼지 웨이브렛 B-스플라인 보간법을 적용하고자 한다.

가설 설정

관측 열화 모델은 저해상도 영상들이 고해상도 영상으로 복원 되는 것을 확인하기 위한 모델이며, 각 저해상도 영상은 왜곡되고 blur 된 고해상도 영상이 균일하게 다운 샘플링된 수 잡음이 추가되어 얻어졌다고 가정하고 모델링 하였다 [3, 4],

제안 방법

1~89까지 5단위씩 세분화한다. 그리고 그레이 스케일의픽셀 값이 0~&사이에 존재하도록 퍼지함수를 양자화하여퍼지화 부분이 병렬 연산처리가 가능하도록 디지털화 한다.
다양한 열화로 인한 저해상도 영상을 고해상도 영상으로 복원하기 위해 영상의 경계선과 웨이브렛 기저의 하위 픽셀 이동에 따른 최소 에러점을 찾아 공간 정합을 수행한다. 식 (3-1)4 같이 이산 웨이브렛 변환을 통하여 기저 함수를 구한다 [14T8].
해당 프레임의 모든 유효화소에 대하여 바로 전 프레임과 바로 다음 프레임에서 같은 위치에 있는 화소들 간의 절대값을 정규화 시켜 기준 프레임을 얻고, 기준 영상과 비교하여 높은 값을 갖는 화소를 검출하고 저해상도 영상간의 하위 화소 이동을 통해 에러 값이 제일 작은 위치를 추정하여 정합시키는 과정은 다음과 같다.
Super해상도 기술은 관찰되었던 다수의 저해상도의 영상으로부터 고해상도 이미지나 일련의 이미지들을 얻기 위한 신호처리 기술이다[1]. 해상도 향상을 위해 다수의 저해상도 영상 데이터를 움직임 추정이나 정합 알고리즘을 통하여 데이터를 일치시키고, 보간법을 이용하여보다 정확한 위치의 화소 값을 얻어 해상도를 증가시키는 것이다[1-4]. 이 기술은 정如Registration)알고리즘과 정합된영상 확대 시 현재 가중치 이용한 영상 보간 으로 구성 되어있다.
얻게 될 수 있다. 획득된 정보로부터 초해상도를 이용하여 고해상도 복원을 구현하기 위해 관측 열화 모델을 이용하여 모델링 하였다.

대상 데이터

0을 이용하였다. 여기서 테스트 영상은 관측 모델화하여 저해상도 영상으로 모델링하여 사용하였다. 또한 복원 화질의 객관적 측정을 위해 식 (4-1) 과 같은 PSNR과 정합의 정확도를 판단하기 위해 원 영상과 정합을 통해 얻어진 영상 전체에 대한 MSE를 식 (4-2)와같이 평가하였다.
제안된 고해상도 복원 시스템의 성능 평가를 위해 Caltech face database와 다양한 MPEG 비디오와 일반 증명사진, 인터넷 사진 등을 테스트 영상으로 사용하였다.

데이터처리

그리고 모의실험은 Matlab 7.0을 이용하였다. 여기서 테스트 영상은 관측 모델화하여 저해상도 영상으로 모델링하여 사용하였다.
있었다. 표 4-1은 제안된 고해상도 복원과 기존 복원 알고리즘의 결과 데이터를 비교하였다.

이론/모형

보다 정확한 화소의 위치값을 얻고하였다. 또한, 제안된 정합 과정에서 부정확한 위치와 고해상도를 위해 factor 확장 시 해상도 향상을 위해 퍼지 웨이브렛 B-스플라인 보간법을 적용하고자 한다. 제안된 정합 과정은 그림 6과 같다.
여기서, TSS- Three Step search, FS- Full search method, PM: Proposal method를 나타내는 약어로 사용하였다. 표 5-1에서와 같이 기존 알고리즘과 비교하여 각 영상마다 평균 0.

성능/효과

따라서 본 논문에서 제안한 고해상도 복원 알고리즘은 기존 방법들의 단점인 원 영상 데이터를 전 영역처리 방법과 저차원 보간법등 많은 데이터 처리량에 의한 속도 문제와 낮은 해상도 문제를 해결하기 위해 웨이브렛 기저와 하위픽셀 이동을 통한 정합으로 많은 데이터 처리량과 잡음을 줄여 주요 정보 유지와 에러율 개선하였고, 복원단계에서는 퍼지 웨이브렛 B-스플라인 보간법을 이용하여 객관적 평가는 정합에러율을 lx 1(厂3-감소 시켰고, PSNRe 0.5~ 2.5db 이상을 향상시켰으며, 주관적인 목시적 평가를 통해 블러링 현상과 블록화 현상이 없는 부드러운 영상과 해상도를 얻음을 확인하였다.
잡음제거 및 부드러운 영상을 보임을 확인할 수 있었다. 표 4-1은 제안된 고해상도 복원과 기존 복원 알고리즘의 결과 데이터를 비교하였다.
표 5-1에서와 같이 기존 알고리즘과 비교하여 각 영상마다 평균 0.5-2.5 db 이상의 화질이 우수함을 보였고, MSE는 평균 1x10-3 ~ 2x1°-3 우수함을 확인할 수 있었다.

참고문헌 (22)

T. Akgun and Y. Altunbasak, 'Super-Resolution Reconstruction of Hyper spectral Images,' IEEE Transactions on Image processing, Vol. 14 No. 11, Nov. pp,1860-1875, 2005

상세보기
S. Farsiu, M. Dirk, 'Fast and Robust Multi-frame Super Resolution,' IEEE Transactions on image processing, Vol. 13, No. 10, Oct. 2004
S. Park, M. Park, and M. Kang, 'Super-resolution image reconstruction: A technical overview,' IEEE Signal Processing Magazine 20, pp. 21- 36, May 2003

상세보기
M. Irani and S. Peleg, 'Improving resolution by image registration,' Computer Vision Graphical Image Processing: Graphical Models and Image Processing 53, pp. 231-239, 1991
N. Nuyen, P. Milanfar, and G. Golub, 'A ComputationallyEfficient Super-resolution Image Reconstruction Algorithm,' IEEE Trans. Image Processing, Vol. 10, pp. 573-583, Apr. 2001

상세보기
R. C. Hardie, K. J. Barnard, and E. E. Armstrong, 'Joint MAP Registration and High-Resolution Image Estimation Using a Sequence of Under sampled Images,' IEEE Trans. Image Processing, Vol. 6, pp. 1621 -1633, Dec. 1997

상세보기
N. Nguyen, P. Milanfar, and G. Golub, 'Efficient Generalized Cross - Validation with Applications to Parametric Image Restoration and Resolution Enhancement,' IEEE Trans. Image Processing, Vol. 10, pp. 1299-1308, Sep. 2001

상세보기
H. He and L. p. kondi, 'Choice of threshold of The Huber-Markov Prior in Map-Based Video Resolution Enhancement,' CCECE2004-CCGEI, pp. 801 -804, May. 2004
Hui Cheng, 'Temporal registration of video sequences,' Acoustics, Speech, and Signal Processing, Proc. Vol. 3, pp: IIl-489-92, Apr. 2003
D. F. Rogers, 'Procedural elements for computer graphics,' McGraw-Hill, 1985
R. Crane, 'A simplified approach to Image Processing,' Prentice-Hall, 1997
P. Thevenaz, T. Blu, and M. Unser, 'Image Interpolation and Resampling,' Handbook of medical imaging, Processing and Analysis, I. N. Bankman, Ed., Academic Press, San Diego CA, U. S. A., pp. 393-420, 2000
B. A. Barsky, T. D. DeRose, 'Geometric continuity of parametric curves: constructions of geometrically continuous splines,' IEEE Computer Graphics and Application, Vol. 10, pp. 60-68, Jan. 1990
Y. Y. Tang, L. H. Yang, and J. Liu, and H. Ma, Wavelet Theory and Its Application to pattern Recognition, Series in Machine Perception Artificial Intelligence. Vol 36, World Scientific Publishing Co, 2000
R. M. Rao and A. S. Bopardikar, Wavelet Transform Introduction to Theory and Applications. Addison-Wesly, An Imprint of Addison Wesley Long-man, Inc., 1998
C. S. Burrus, R. A. Gopinath, and H. Guo, Introduction to wavelet and Wavelet Transforms A Primer. Prentice- Hall International, Inc., 1998
M. Vetterli and J. Kovacevic, Wavelets and Subband Coding, Prentice Hall, 1995
Gilbert Strang, Truong Nguyen, Wavelet and Filter Banks, Wellesley Cambridge Press, 1995
T. Kong, K. Iinuma, A. Hirano, Y. Iijima and T. Ishiguro, 'Motion-compensated interframe coding for video conferencing,' in Proc. NTC81, pp. C9.6.1-9.6.5, Dec. 1981
Choe and C. Lee, 'Fast Video Registration Method for Video Quality ssessment,' LNCS(ICIAR), sep. 2004
T. Jeong, 'Deinterlacing with Selective Motion Compensation,' MS thesis, Dept. of Electrical and Electronic Eng., Yonsei Univ., 2003
R. Srinivasan and K. Rao. 'Predicitive Coding Based on Efficient Motion Estimation,' Communication, IEEE Trans. Vol. 33, pp. 888-896, Aug. 1985

상세보기

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증