[논문]EDI와 NAL 알고리듬을 기반으로 한 거리 가중치 비월주사 방식 알고리듬

이세영; 구수일; 정제창

EDI와 NAL 알고리듬을 기반으로 한 거리 가중치 비월주사 방식 알고리듬
Weighted Distance De-interlacing Algorithm Based on EDI and NAL 원문보기

한국통신학회논문지. The Journal of Korea Information and Communications Society. 통신이론 및 시스템, v.33 no.9C, 2008년, pp.704 - 711

이세영 (한양대학교 전자통신컴퓨터공학과 영상통신 및 신호처리 연구실) , 구수일 (한양대학교 전자통신컴퓨터공학과 영상통신 및 신호처리 연구실) , 정제창 (한양대학교 전자통신컴퓨터공학과 영상통신 및 신호처리 연구실)

초록
AI-Helper

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.

Abstract ▼ AI-Helper

This paper proposes a new de-interlacing method which results in efficient visual improvement. In the proposed algorithm, the distance weight was considered and the previously developed the EDI (Edge Dependent Interpolation) algorithm and the NAL (New Adaptive Linear interpolation) algorithm were used as a basis. The do-interlacing method was divided into two main parts. First, the edge direction was found by using information of closer pixels. Then, missing pixels were interpolated along with the decided edge direction. In this paper, after predicting the edge through the EDI algorithm, missing pixels were interpolated by using the weighted distance based on the NAL algorithm. Experimental results indicate that the proposed algorithm be superior to the conventional algorithms in terms of the objective and subjective criteria.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

살펴본다. 또한 본 논문의 바탕이 되는 보간알고리듬인 NAL 알고리듬에 대해서도 살펴본다.
기존의 알고리듬은 화소 값의 작은변화에도 민감한 영향을 받고 45도보다 크거나 작은 각도의 대각선에 대해서는 잘못된 에지 정보를이용하여 전체적인 화질 열화를 가져왔다. 본 논문에서는 EDI 알고리듬과 NAL 알고리듬을 기반으로거리 가중치를 이용한 효율적인 비월 주사 기법을제안하였다. EDI 알고리듬을 통해 에지의 방향을예측한 후에 NAL 알고리듬을 바탕으로 거리 가중치를 이용함으로써 기존의 알고리듬들보다 잃어버린화소들을 좀 더 정확하게 예측하였다.
본 논문에서는 NAL 알고리듬을 바탕으로 잃어버린 화소를 보간하기 때문에 /?라는 변수가 최종 화소 값을 보간하기 위해서 사용된다. 영상에 따라 최적의 성능을 산출하는 0 값은 다르다 아래의 표는 각각의 시험 영상에서 최적의 결과를 보여주는 0 값을 나타낸다.
에지의 방향성을 찾거나 잃어버린 화소 값을보간하는 다양한 방법들이 이미 제안되어 왔다. 본 논문에서는 기존의 방법들과 비교하여 에지의 방향성을 찾을 때는 계산의 복잡도를 좀 더 감소시키면서, 화소를 보간할 시에는 영상의 화질을 보다 향상시키는 것을 목표로 한다.

제안 방법

본 논문에서는 EDI 알고리듬과 NAL 알고리듬을 기반으로거리 가중치를 이용한 효율적인 비월 주사 기법을제안하였다. EDI 알고리듬을 통해 에지의 방향을예측한 후에 NAL 알고리듬을 바탕으로 거리 가중치를 이용함으로써 기존의 알고리듬들보다 잃어버린화소들을 좀 더 정확하게 예측하였다. 실험 결과는제안하는 알고리듬이 이전의 알고리듬들보다 객관적인 성능 (PSNR) 뿐만 아니라 주관적인 영상 화질에서도 우수한 성능을 보임을 나타낸다.
있다. 그러므로 본 논문에서는 에지의 방향성을결정할 때 EDI 알고리듬을 통해 결정한다. 그리고나서 화소를 보간함에 있어서는 근접한 두 화소들을 이용하는 것이 아니라 NAL 알고리듬을 변형해서 적용한다.
그러므로 본 논문에서는 에지의 방향성을결정할 때 EDI 알고리듬을 통해 결정한다. 그리고나서 화소를 보간함에 있어서는 근접한 두 화소들을 이용하는 것이 아니라 NAL 알고리듬을 변형해서 적용한다. 또한 NAL 알고리듬을 바탕으로 새로운 거리 가중치 개념을 도입한다.
그리고나서 화소를 보간함에 있어서는 근접한 두 화소들을 이용하는 것이 아니라 NAL 알고리듬을 변형해서 적용한다. 또한 NAL 알고리듬을 바탕으로 새로운 거리 가중치 개념을 도입한다. 위의 그림에서 나타나듯이 네 라인들이 참조 라인이 되고 에지의 방향성에 따라 적절하게 네 개의 화소들을 이용한다.
본 논문의 구성은 다음과 같다. 먼저 n 장에서 본 논문의 바탕이 되는 기존의 알고리듬들에 대해서 살펴보고 皿장에서 이러한 알고리듬을 바탕으로 객관적인 성능 (PSNR) 뿐만 아니라 주관적인 화질까지 우수한 성능을 보이는 비월 주사 기법을 제안한다. Ⅳ.
본 논문에서는 EDI 알고리듬을 기반으로 해서에 지의 방향성을 결정하게 되고 그러한 결정된 에지의 방향을 따라 NAL (New Adaptive Linear interpolation) 알고리듬 [13] 을 통해서 잃어버린 화소를 보간한다.
이 문제를 해결하기 위해서 bilinear 보간법을 이용해 예측한 화소 값과 tempi, temp2를 이용해 예측한 화소 값을 Q를 통해 조절한다. 따라서 보간할화소 값은 다음과 같다.
표 4에서는 다양한 비월 주사 기법을 통한 계산의 복잡도를 측정하기 위해 각각의 알고리듬의 수행 시간을 비교하였다. 비록 제안하는 알고리듬이몇몇 기존의 알고리듬들보다 복잡도가 다소 크지만성능이 가장 우수하다고 평가받는 DOI 알고리듬보다는 5배 정도 빠르다.

대상 데이터

실험은 BARBARA 영상을 포함해서 8 개의 정지 영상과 news 영상을 포함한 6개의 동영상을 대상으로 하였다 512x512 (혹은 352x288) 크기의 원본 영상을 우선 다운-샘풀링 한다. 다시말해서 원본 영상의 짝수 (혹은 홀수) 라인만을 복사해서 512x256 (혹은 352x144) 크기의 영상을 만든다 그리고 나서 제안하는 알고리듬이 홀수 (혹은짝수) 라인을 보간하기 위해서 적용된다.

데이터처리

이번 장에서는 제안하는 알고리듬을 객관적인 성능과 주관적인 화질 측면에서 기존의 알고리듬과비교하였다. 실험은 BARBARA 영상을 포함해서 8 개의 정지 영상과 news 영상을 포함한 6개의 동영상을 대상으로 하였다 512x512 (혹은 352x288) 크기의 원본 영상을 우선 다운-샘풀링 한다.

성능/효과

보여준다. 다음의 표들에서 알 수 있듯이 제안하는 알고리듬이 기존에 개발되었던 알고리듬들보다 객관적인 성능 (PSNR)이 뛰어남을 알 수 있다
시간을 비교하였다. 비록 제안하는 알고리듬이몇몇 기존의 알고리듬들보다 복잡도가 다소 크지만성능이 가장 우수하다고 평가받는 DOI 알고리듬보다는 5배 정도 빠르다. 제안하는 알고리듬의 성능이우수하기 때문에 이러한 정도의 계산의 복잡도는묵과할 수 있다
EDI 알고리듬을 통해 에지의 방향을예측한 후에 NAL 알고리듬을 바탕으로 거리 가중치를 이용함으로써 기존의 알고리듬들보다 잃어버린화소들을 좀 더 정확하게 예측하였다. 실험 결과는제안하는 알고리듬이 이전의 알고리듬들보다 객관적인 성능 (PSNR) 뿐만 아니라 주관적인 영상 화질에서도 우수한 성능을 보임을 나타낸다. 이를 통해기존의 인트라-필드 비월 주사 방식에서 문제가 되었던 에지 성분을 비롯해 영상의 정보가 손실되는문제를 개선할 수 있었다.
보여준다. 이것은 제안된 알고리듬이 계산의 복잡도는 높지만 주관적 화질 면에서 우수한 성능을 가지는 DOI 알고리듬보다 우수하다는 것을 증명한다. 또한 제안하는 알고리듬이 적용된 영상 (i)는 원본 영상 (b) 와 매우 유사함을 알 수 있다.
실험 결과는제안하는 알고리듬이 이전의 알고리듬들보다 객관적인 성능 (PSNR) 뿐만 아니라 주관적인 영상 화질에서도 우수한 성능을 보임을 나타낸다. 이를 통해기존의 인트라-필드 비월 주사 방식에서 문제가 되었던 에지 성분을 비롯해 영상의 정보가 손실되는문제를 개선할 수 있었다.

참고문헌 (13)

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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].

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