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문제 정의
- 본 논문에서는 주관적인 화질에 많은 영향을 미치는 에지 영역에서의 화질열화를 최소화하는 에지 기반의 영상보간 알고리즘을 제안하였다. 블록 단위로 임계치를 적용한 이진영상을 통하여 어두운 영역이나 밝은 영역에서의 고주파 성분을 이진화 하여 좀 더 정확한 에지를 검출할 수 있도록 하였으며, 다양한 기울기의 에지에 대해서도 그 특성을 보존할 수 있도록 하였다.
- 제안하는 알고리즘은 기존 에지 검출 알고리즘 사용 시 발생하던 에지의 방향 및 기울기에 따른 검출 오류를 최소화하고 모든 기울기의 에지에 대해서 에지의 특성을 보존하는 것을 목표로 한다. 따라서 이진영상을 기반으로 에지를 검출하였으며 검출된 에지의 라인을 따라서 영상을 보간함으로서 보 간 시 발생하는 blocking, ringing, blurring과 같은 화질열화를 최소화하였다.
제안 방법
- 발생한다. 따라서 보간된 영상의 에지 영역에서 에지의 라인을 따라 영상을 보간하도록 하여 에지에서의 화질열화를 최소화 하고 에지의 특성을 보존하도록 하였다. 즉, 일반적인 영상 보간 방법은 현재 보간 화소를 중심으로 인접한 화소를 참조하여 보간을 수행하지만 제안된 알고리즘은 에지 영역에 대해서 보간시 참조 화소를 인접한 화소 중에서 선택하는 것이 아니라 같은 에지 라인에 존재하는 화소를 선택하도록 하였다.
- 블록 단위로 임계치를 적용한 이진영상을 통하여 어두운 영역이나 밝은 영역에서의 고주파 성분을 이진화 하여 좀 더 정확한 에지를 검출할 수 있도록 하였으며, 다양한 기울기의 에지에 대해서도 그 특성을 보존할 수 있도록 하였다. 또한 추출된 에지의 경계선을 따라 영상을 보간 함으로서 다양한 기울기의 에지에서 그 특성을 유지하면서 부드러운 에지를 형성하도록 하였다. 모의실험 결과 대부분의 영상에서 기존의 에지 기반의 알고리즘보다 자연스러운 에지 라인을 형성하는 것을 확인하였고 전반적으로 화질이 향상됨을 확인할 수 있었다.
- 본 논문에서는 기존의 에지 기반의 알고리즘과는 달리 원 영상의 이진화된 영상을 기반으로 에지의 방향과 기울기를 검출하여 보간에 이용하였으며, 검출된 에지 라인을 따라 영상을 보간함으로써 다양한 기울기와 방향을 가지는 에지에 대하여 각각의 특성을 보존하며 영상을 복원하도록 하였다.
- 블록 단위로 임계치를 적용한 이진영상을 통하여 어두운 영역이나 밝은 영역에서의 고주파 성분을 이진화 하여 좀 더 정확한 에지를 검출할 수 있도록 하였으며, 다양한 기울기의 에지에 대해서도 그 특성을 보존할 수 있도록 하였다. 또한 추출된 에지의 경계선을 따라 영상을 보간 함으로서 다양한 기울기의 에지에서 그 특성을 유지하면서 부드러운 에지를 형성하도록 하였다.
- 셋째, 폭에 해당하는 화소를 width/2 씩 두 부분으로 나누어 그림 5과 같이 자연스러운 경계선을 형성하도록 수정한다.
- 영상보간은 에지의 경계선에서 화소의 위치에 따라 3가지 방법으로 나누어 수행한다. 그림 9는 화소의 위치에 따라 다르게 적용되는 영상보간 방법을 설명한다.
- 이러한 잘못된 에지는 영상 보간시 화질 열화의 원인이 되므로 제안한 알고리즘에서는 노이즈 성분 감소를 위한 별도의 필터를 적용하지 않았다.
- 저장한다. 이렇게 각각의 화소에서 가지는 참조 화소에 대한 위치정보와 거리정보를 이용하여에지 영역에서 영상보간을 수행한다
- 경계선이다. 제안된 알고리즘에서는 이진화된 영상의 O과, 255, 의 경계에서 각각 경계선을 추출하였다. 경계선 추출은 그림 3과 같은 2x2 사이즈의 경계선 검출 마스크를 사용한다.
- 따라서 마스크의 특성상 경계선 확대시 수평, 수직, 대각선 방향의 에지에 대해서는 자연스러운 라인을 형성하지만 그 이외의 기울기를 가지는 에지에 대해서는 기울기를 고려하지 않아 경계선 확장시 에지 라인이 부드럽지 못하고 계단모양의 에지를 형성하게 된다. 제안된 알고리즘은 에지 영역에서 에지의 라인을 따라 영상을 보간하게 되기 때문에 이러한 잘못된 경계선은 영상보간시 심각한 화질열화를 발생시킨다. 따라서 그림 5와 같이 일정한 방향성을 가지는 경계선에 대하여 boundary smoothing를 수행한다.
- 제안하는 알고리즘은 영상 이진화에 있어서 보다 다양한 영역에서의 이진화를 위하여 블록 단위(5x5) 로 영상을 이진화 하였으며, 블록 단위의 노이즈 성분을 최소화 하기 위해서 그림 2와 같이 임계 치로서 블록 단위의 평균값과 분산값을 동시에 적용하였다.
- 제안하는 영상 보간 알고리즘의 주관적 화질 비교는 기본적인 보간 알고리즘과 에지 기반의 영상보간 알고리즘에 대하여 각각 실시하였다.
- 제안한 알고리즘은 1차적으로 6-tap FIR 필터를 사용하여 원본 영상을 보간한다. 적용되는 필터의 계수와 탭수에 따라 보간의 성능이 결정되게 되는데 제안된 알고리즘에서는 ISO 14496-10(H.
대상 데이터
- 사용하였다. 모의 실험을 위한 테스트 영상으로 Car(1024x544), Lena(512x512), Plane (512x512) 영상을 사용하였다
- 본 논문에서는 제안방법의 성능평가를 위하여 원본 영상에서 수평, 수직방향에 대하여 각각 홀수 라인을 삭제함으로서 l/2xl/2의 사이즈로 다운 스케일링 된 영상을 생성하였으며, 이를 제안한 알고리즘의 입력 영상으로 사용하였다. 모의 실험을 위한 테스트 영상으로 Car(1024x544), Lena(512x512), Plane (512x512) 영상을 사용하였다
- 참조 화소를 검색한다. 참조 화소로는 6-Tap 필터를 사용하여 보간된 화소가 아닌 원본 화소를 선택한다.
데이터처리
- 제안한 에지 검출 알고리즘의 정확성을 살펴보기 위해서 일반적으로 많이 사용되는 Roberts, Prewitt, Sobel 연산자와 Canny 에지 연산자를 이용하여 검출된 에지를 비교하였다.
이론/모형
- 비교를 위한 기본적인 보간 알고리즘으로는 bilinear interpolation, bicubic interpolation을 선택하였고, 에지 기반의 영상보간 알고리즘으로는 canny edge based image expansion을 선택하여 에지 영역에서의 화질을 비교하였다. 테스트 영상에서 결과를 비교하기 위하여 확대한 부분은 모두 고주파 성분이 많은 에지 영역으로 에지에 대한 고려 없이 영상을 보간하였을 경우 심각한 화질열화가 발생하는 부분이다.
- 원본영상은 6-tap 필터를 사용하여 먼저 영상보간을 수행한 후 검출된 에지 영역에서는 에지 라인의 기울기와 위치에 따라 별도의 영상보간 알고리즘을 적용한다.
성능/효과
- 검출하는 것을 확인하였다. Canny 연산자와 비교해서도 더 많은 에지 성분을 검출하지만 노이즈 성분이 상대적으로 많은 것을 확인하였다.
- 그림 11의 결과를 보면 제안된 이진영상을 이용한 에지 검줄 알고리즘은 기존의 Roberts, Prewitt, Sobel 연산자에 비해서 훨씬 다양한 기울기의 에지를 검출하는 것을 확인하였다. Canny 연산자와 비교해서도 더 많은 에지 성분을 검출하지만 노이즈 성분이 상대적으로 많은 것을 확인하였다.
- 그림 12 에서 그림 15사이의 영상보간 결과를 보면 제안한 알고리즘이 일반적인 영상보간 알고리즘인 bilinear, bicubic interpolation보다 훨씬 우수한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다. 특히 에지영역에서 나타나는 블러링(blurring), 링잉(ringing) 현상과 같은 화질열화가 현저하게 감소하였다.
- 따라서 이진영상을 기반으로 에지를 검출하였으며 검출된 에지의 라인을 따라서 영상을 보간함으로서 보 간 시 발생하는 blocking, ringing, blurring과 같은 화질열화를 최소화하였다.
- 또한 추출된 에지의 경계선을 따라 영상을 보간 함으로서 다양한 기울기의 에지에서 그 특성을 유지하면서 부드러운 에지를 형성하도록 하였다. 모의실험 결과 대부분의 영상에서 기존의 에지 기반의 알고리즘보다 자연스러운 에지 라인을 형성하는 것을 확인하였고 전반적으로 화질이 향상됨을 확인할 수 있었다.
- 특히 에지영역에서 나타나는 블러링(blurring), 링잉(ringing) 현상과 같은 화질열화가 현저하게 감소하였다. 에지 기반의 영상보간 알고리즘인 canny edge based interpolation과 비교해 보아도 에지영역에서 훨씬 부드럽고 자연스러운 라인를 형성하고 화질열화를 최소화 하였다. 이때 각 테스트 영상에서 식 (1) 에의해 보간 된 화소 수는 전체 에지에 해당하는 화소 중에서 약 23 %, 26 %, 36 %를 차지하였으며, 식 (2)에 의해 보간된 경우는 약 13 %, 18 %, 39 %를 차지하였고 식 (3)에 보간된 경우는 약 4 %, 7 %, 2%를 차지하였다.
- 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다. 특히 에지영역에서 나타나는 블러링(blurring), 링잉(ringing) 현상과 같은 화질열화가 현저하게 감소하였다. 에지 기반의 영상보간 알고리즘인 canny edge based interpolation과 비교해 보아도 에지영역에서 훨씬 부드럽고 자연스러운 라인를 형성하고 화질열화를 최소화 하였다.
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