[논문]부화소 기반의 적응적 보간법을 통한 영상 확대

박대현; 유재욱; 김윤

[국내논문] 부화소 기반의 적응적 보간법을 통한 영상 확대
An Image Magnification Using Adaptive Interpolation Based Sub-pixel 원문보기

電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. SP, 신호처리, v.45 no.6 = no.324, 2008년, pp.9 - 16

박대현 (강원대학교 컴퓨터정보토신공학과 멀티미디어통신연구실) , 유재욱 (강원대학교 컴퓨터정보토신공학과 멀티미디어통신연구실) , 김윤 (강원대학교 컴퓨터정보통신공학과)

초록
AI-Helper

최근 많은 멀티미디어 제품에서 영상 보간 시스템을 사용하지만, 대부분의 영상 보간 시스템은 보간과정에서 블러링 등의 원치 않는 인공물이 발생된다. 제안하는 보간법은 주어진 영상의 화소와 최적화된 거리가중치 매개변수를 통해 왜곡거리를 구한다. 보간에 참조되는 새로운 왜곡거리는 화소의 주파수성분을 고려하여 보간의 성능을 향상시킨다. 컴퓨터 실험 결과를 통해 제안하는 보간법이 효율적으로 인공물을 개선하면서 이전의 선형 보간법들보다 성능이 우수함을 입증한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Recently, there are a lot of multimedia products using image interpolation system. However, most interpolation systems in existence suffer visually to some extents from the effects of blurred edges and jagged artifacts in the image. In this paper, we propose a new adaptive linear interpolation system that uses the sub-pixel. The proposed system calculate the warped distance among the pixels of an image by optimizing length parameter. A new cost function is introduced to reflect frequency properties of the origin data in order to improve image quality. Experimental results show that our new algorithm significantly outperforms conventional interpolation methods in subjective quality, and in most cases, in terms of PSNR as well.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 논문에서는 영상 확대에 있어서 새로운 부화소 기반의 적응적 왜곡거리 계산방법을 제안한다. 알려진 보간법에 대하여 언급하였으며 각각의 보간법이 가지는 문제점을 제시하였다.
본 논문에서는 저해상도의 영상을 우수한 화질의 고해상도 영상으로 변환하기 위해 새로운 부화소 기반의 적응적 영상 확대 보간법을 제안한다. 제안하는 보간법은 각각의 픽셀이 보간할 때 매개변수를 다르게 적용하므로 적응적인 보간 커널을 구성한다.
본 장에서는 영상 보간에 대한 기본적인 개념과 기존의 알려진 보간법에 대해 언급하고, 영상의 주파수특성을 반영하는 적응적인 보간법에 대해 살펴보도록 한다.
본 장에서는 저해상도의 영상을 고해상도의 영상으로 보간하는 개선된 부화소 단위의 적응적 보간법을 제안한다. 제안하는 보간법은 먼저 보간될 영상의 각 부분별 주파수 특성을 반영하기 위한 방법으로 식 (6) 의거리가중치 s 를 매개변수로 정의하고, 보간될 픽셀마다 본 논문에서 새롭게 도입한 비용함수를 통해 새로운 매개변수 s'를 구한다.

가설 설정

Lena eye 영상에 대한 주관적 화질 비교 (a) 인접화소 보간법. (b) 왜곡거리 보간. (c) 이동 선형 보간.
(b) 왜곡거리 보간. (c) 이동 선형 보간. (e) 제안된 방법

제안 방법

왜곡거리 보간법이다. 각 알고리즘들은 2차원의 영상에 대해 1차원의 알고리즘을 가로방향과 세로방향으로 적용하여 수행되었다. 실험 결과로 각각 보간법에 대해 원 영상과 결과 영상을 비교하여 객관적 성능과 주관적 화질을 평가하였다.
기존의 선형보간법은 인접한 픽셀들과 이루는 관계를 고려하지 않고 보간에 참조되는 픽셀만을 사용하므로 적응적으로 보간할 수 없지만, 제안하는 보간법은 인접한 픽셀들을 고려하여 적응적인 매개 변수 s'를 구해 보간을 수행한다. 먼저, 그림 3과 그림 4에서 나타나듯 저해상도 영상 六払)에 대하여 s를 매개변수로 정의하여 선형 보간법을 수행한다.
갖는 서로 유사도 (correlation) 가 존재한다. 본 논문에서는 이와 같은 영상의 특성을 이용하여 새로운 매개변수 s'를 보간하는 인접한 픽셀에 적용한다. 이와 같은 과정을 통해 보간하는 위치의 인접한 픽셀들이 가지는 주파수 특성이 고려되어 선형보간법의 성능을 향상시킨다.
본 논문에서는 제안하는 보간법의 성능 평가를 위해서 그림 4의 시스템을 구성하여 실험환경을 구축하였다. 실험 영상으로는 “Lena”, “Pepper”, "Barbara", “Bridge”, “Chuich” 등을 사용하였고, 256 X 256 해상도와 256 단계의 밝기를 가지는 그레이 (gray) 영상을 512 X512 영상으로 보간하여 실험하였다.
각 알고리즘들은 2차원의 영상에 대해 1차원의 알고리즘을 가로방향과 세로방향으로 적용하여 수행되었다. 실험 결과로 각각 보간법에 대해 원 영상과 결과 영상을 비교하여 객관적 성능과 주관적 화질을 평가하였다.
적응적 왜곡거리 계산방법을 제안한다. 알려진 보간법에 대하여 언급하였으며 각각의 보간법이 가지는 문제점을 제시하였다. 제안한 보간법은 선형 보간법에서 픽셀의 지역적 특성을 잃지 않는 s'를 계산하여 S 값을 대체하여 사용된다.
제안한 보간법은 선형 보간법에서 픽셀의 지역적 특성을 잃지 않는 s'를 계산하여 S 값을 대체하여 사용된다. 여기서 매개변수 s'값을 계산하기 위하여 최소 평균 자승 에러를 적용한 새로운 비용함수를 사용하였다. 제안한 보간법을 적용하여 얻은 결과 영상은 알려진 방법의 인접 화소 보간법, 양 선형보간법, 왜곡거리 보간법과 비교하여 PSNR을 통해 객관적 성능이 우수함을 보였다.
등의 단점이 존재한다. 이와 같은 단점을 보완하는 방법으로 각각의 픽셀마다 매개변수를 달리하여 적응적으로 지역특성 (locality)을 강조하는 방법이 제안되었다. 예를 들어 식 (7)의 선형 보간의 경우 s를 매개 변수로 사용하고, 식 (8)의 3차 회선 보간법은 보간될 픽셀의 계산마다 주변픽셀과의 관계를 고려하여 a, s를 변경하는 지역특성을 강조한 보간을 수행한다.
영상 확대 보간법을 제안한다. 제안하는 보간법은 각각의 픽셀이 보간할 때 매개변수를 다르게 적용하므로 적응적인 보간 커널을 구성한다. 매개변수는 새로운 비용함수(cost fmction)를 도입하여 보간될 픽셀과 주어진 원(oiiginal) 영상 픽셀 사이의 차이가 최소가 되도록 최소 평균 자승 에러 (minimum mean square error)를 통해 적응적인 값을 구한다.
알려진 보간법에 대하여 언급하였으며 각각의 보간법이 가지는 문제점을 제시하였다. 제안한 보간법은 선형 보간법에서 픽셀의 지역적 특성을 잃지 않는 s'를 계산하여 S 값을 대체하여 사용된다. 여기서 매개변수 s'값을 계산하기 위하여 최소 평균 자승 에러를 적용한 새로운 비용함수를 사용하였다.

대상 데이터

실험 영상으로는 “Lena”, “Pepper”, "Barbara", “Bridge”, “Chuich” 등을 사용하였고, 256 X 256 해상도와 256 단계의 밝기를 가지는 그레이 (gray) 영상을 512 X512 영상으로 보간하여 실험하였다. 비교 대상으로 고려된 보간 기법은 인접 화소 보간법, 양선형 보간법,

이론/모형

알고리즘을 적용한 결과의 성능을 측정하기 위하여 PSNR(peak signal to noise ratio)을 이용하였다. 线 해상도와[0, 255]의 밝기 범위를 가지는 영상

성능/효과

제안한 보간법을 적용하여 얻은 결과 영상은 알려진 방법의 인접 화소 보간법, 양 선형보간법, 왜곡거리 보간법과 비교하여 PSNR을 통해 객관적 성능이 우수함을 보였다. 그림 6에서는 결과 “Lena”영상을 확대하여 보여줌으로써 주관적 화질 비교에서도 다른 보간법에서 발생하는 문제점들이 개선됨을 확인하였다. 제안한 보간법은 적응적으로 왜곡 거리를 계산하여 적응적인 선형 보간법을 수행함으로 복잡도가 높지 않고, 우수한 화질의 결과 영상을 통해 기존의 알려진 보간법보다 우수함을 입증하였다.
그대로 보간 픽셀로 사용한다. 따라서 영상을보간하는 처리 속도가 빠르고 낮은 복잡도를 가져 보 간 과정이 상대적으로 매우 간단하지만, 결과 영상의 화질이 좋지 못하고 특히 영상이 확대될수록 영상의 블록 현상이 선명하게 나타나는 단점이 있다. 인접 화소 보간법보다 좋은 성능을 가지는 1차 보간법인 선형 보간법의 보간 커널은 다음의 식 (5)와 같이 표현된다.
또한 왜곡 거리 보간법의 에지부분이 돌출되는 단점도 제안된 방법에서 개선됨이 확인된다. 따라서 제안된 방법이 객관적 성능과 주관적 화질 비교에서 알려진 보 간 법보다 우수함이 입증된다.
그림 6에서 나타나듯 제안된 방법을 적용하여 보간한 영상이 인접 화소 보간법에서의 계단 현상이나 선형 보간법에서의 흐림현상이 개선된다. 또한 왜곡 거리 보간법의 에지부분이 돌출되는 단점도 제안된 방법에서 개선됨이 확인된다. 따라서 제안된 방법이 객관적 성능과 주관적 화질 비교에서 알려진 보 간 법보다 우수함이 입증된다.
차이는 2차원의 영상에 대해 1차원 알고리즘을 적용하여 대각선 방향의 에지 (edge)가 많이 존재하는 영상에 대해 고차원의 알고리즘을 적용했을 때와 차이가 확연하게 발생한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 고차원의 알고리즘과 성능이 유사함이 나타났다. 표 1의 실험 결과는 제안한 알고리즘을 사용한 보간 기법이 상대적으로 높은 PSNR 값을 가져 기존의 보 간 기법들보다 우수한 성능을 제공함을 보여준다.
여기까지가 변환과정으로 주변 픽셀에 대한 가중치가 반영될 수준을 정하고, 각각의 픽셀이 가지는 최적화된 매개변수를 얻는 과정이다(2) 변환과정을 통해 얻은 매개변수는 각각의 픽셀이 가지는 주파수 특성을 반영한 값이며, 적응적인보간에 사용되어 새로운 픽셀을 생성한다. 제안하는 보간법은 기존의 알려진 보간법과 함께 다양한 영상에 보간법을 적용하여 실험결과를 도출하고, 실험결과를 통해 주관적 화질 비교와 객관적 성능에서 모두 우수한 결과를 보여 제안하는 보간법의 성능을 입증한다.
그림 6에서는 결과 “Lena”영상을 확대하여 보여줌으로써 주관적 화질 비교에서도 다른 보간법에서 발생하는 문제점들이 개선됨을 확인하였다. 제안한 보간법은 적응적으로 왜곡 거리를 계산하여 적응적인 선형 보간법을 수행함으로 복잡도가 높지 않고, 우수한 화질의 결과 영상을 통해 기존의 알려진 보간법보다 우수함을 입증하였다.
여기서 매개변수 s'값을 계산하기 위하여 최소 평균 자승 에러를 적용한 새로운 비용함수를 사용하였다. 제안한 보간법을 적용하여 얻은 결과 영상은 알려진 방법의 인접 화소 보간법, 양 선형보간법, 왜곡거리 보간법과 비교하여 PSNR을 통해 객관적 성능이 우수함을 보였다. 그림 6에서는 결과 “Lena”영상을 확대하여 보여줌으로써 주관적 화질 비교에서도 다른 보간법에서 발생하는 문제점들이 개선됨을 확인하였다.
본 논문에서 제안하는 알고리즘은 고차원의 알고리즘과 성능이 유사함이 나타났다. 표 1의 실험 결과는 제안한 알고리즘을 사용한 보간 기법이 상대적으로 높은 PSNR 값을 가져 기존의 보 간 기법들보다 우수한 성능을 제공함을 보여준다.

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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].

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