[논문]영상에 종속적인 매개변수를 갖는 이동 선형 보간법

박도영; 유훈

doi:10.6109/jkiice.2013.17.10.2425

[국내논문] 영상에 종속적인 매개변수를 갖는 이동 선형 보간법
Shifted Linear Interpolation with an Image-Dependent Parameter 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.17 no.10, 2013년, pp.2425 - 2430

박도영 (Department of Computer Engineering, Sangmyung University) , 유훈 (Department of Digital Media, Sangmyung University)

초록
AI-Helper

본 논문은 이동 선형 보간법에서 영상에 종속적인 이동 매개변수를 제안한다. 기존의 이동 선형 보간법에서는 최적 이동 매개변수 값을 0.21로 제시하였다. 이는 이동된 선형 보간 커널의 스펙트럼 해석에 의해서 얻어진 것이다. 하지만, 이동된 보간 커널의 스펙트럼 뿐 만 아니라 입력 영상의 스펙트럼을 반영하면 최적 이동 매개변수 값이 달라질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 영상에 종속적인 이동 매개변수를 도입하였다. 실제 예제 영상을 이용하여 평균적으로 최적인 이동 매개변수 값은 0.19로 확인되었다. 실험결과는 제안된 방법이 기존의 방법들인 선형 보간법, 3차 컨볼루션 보간법, 이동선형보간법과 비교하여 주관적으로나 객관적으로 우수하다는 것을 보였다.

Abstract ▼ AI-Helper

This paper presents an shifted linear interpolation method with an image-dependent parameter. The previous shifted linear interpolation proposed the optimal shift parameter of 0.21, which is calculated by spectrum analysis of the shifted linear interpolation kernel. However, the parameter can be different if we takes an input image spectrum into account. Thus, we introduce an image-dependent parameter. An experiment shows the best shift parameter is 0.19 in average for real images. Also, simulation results indicate the proposed method is superior to the existing shifted linear interpolation as well as conventional methods such as linear interpolation and cubic convolution interpolation in terms of the subjective and objective image quality.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 논문에서는 이미지에 기반 한 이동 매개변수 τ값을 제안한다.
본 논문에서는 이미지에 기반 한 이동 매개변수 τ값을 제안했다. 기존의 이동 선형 보간법에서 매개변수가 0.

가설 설정

실제 영상 에서는 그림 4의 (a)와 같이 음향 데이터와는 달리 영상 데이터는 저주파 에너지가 대부분을 차지하고 있는 것을 확인할 수 있다. 선형 이동 보간법에서는 이 스펙트럼을 그림 4의 (b)와 같이 전 구간에서 일정하다고 가정하였고, 전 구간에서 일정한 크기가 있다면 커널의 중심이 sinc 함수와 비슷할수록, 리플이 적을수록 좋은 보간 성능을 가질 수 있다.

제안 방법

때문에 본 논문에서는 가정된 이미지가 아닌 실제 이미지의 스펙트럼에 기반하여 새로운 이동 매개변수 τ 값 0.19를 이용한 이동 선형 보간법을 제안한다.
제안된 보간법의 성능 평가를 위해서 그림 7과 같은 알려진 영상과 특수한 영상을 모두 이용하여 실험하였다. 또한 비교 평가를 위하여 일반적인 선형 보간법, 3차 컨볼루션 보간법, 기존의 이동 매개변수 값을 가지는 이동 선형 보간법을 제안된 방법과 비교하였다. 비교 평가 실험 방법으로 먼저 크기가 512×512인 원 영상을 θ=36° 로 하여 10회 영상을 회전(rotation) 하여 원 영상과 비교한다.
비교 평가 실험 방법으로 먼저 크기가 512×512인 원 영상을 θ=36° 로 하여 10회 영상을 회전(rotation) 하여 원 영상과 비교한다.

대상 데이터

제안된 보간법의 성능 평가를 위해서 그림 7과 같은 알려진 영상과 특수한 영상을 모두 이용하여 실험하였다. 또한 비교 평가를 위하여 일반적인 선형 보간법, 3차 컨볼루션 보간법, 기존의 이동 매개변수 값을 가지는 이동 선형 보간법을 제안된 방법과 비교하였다.

이론/모형

이 실험방법은 보간 에러(interpolation error)를 극대화하여 여러 보간 방법의 보간 성능을 비교하기 쉽다. 각보간법을 적용할 때 행과 열을 분리하여 보간법을 수행 하였고 각 방법으로 얻어진 영상과 원 영상을 비교하는 측정 방법으로 PSNR(peak signal to noise ratio)를 사용하였다.
기존의 이동 선형 보간법은 영상의 스펙트럼이 전 구간에서 일정하다는 가정을 하였지만 본 논문에서는 τ 값을 계산하기 위한 방법으로 실제 영상의 스펙트럼을 이용한다.

성능/효과

본 논문에서는 이미지에 기반 한 이동 매개변수 τ값을 제안했다. 기존의 이동 선형 보간법에서 매개변수가 0.21이 최적이라고 제시되었지만 입력 영상의 스펙트럼을 고려하면 평균적으로도 0.19가 최적임을 확인하였다. 이는 비교 평가 실험 결과로 확인되었다.
제안된 방법의 영상 결과는 영상의 에지는 원본과 유사하여 흐림 효과가 다른 방법에 비하여 적고 또한 영상이 거칠지 않는 모습을 보여준다. 따라서 제안된 방법은 주관적인 화질 비교 평가로도 기존의 방법에 비하여 우수함을 알 수 있다.
실험을 통하여 이미지의 스펙트럼에 따라 최적의 τ 값으로 0.186과 0.196 사이의 값을 얻을 수 있었고, 평균값으로 이동 매개변수 τ 값이 0.190이 도출되었다.
연구 결과 이미지의 스펙트럼에 따라 고주파의 에너지가 많을수록 τ 값이 높아지는 경향을 보였다.
이동 선형 보간법은 선명하나 소금 후추 잡음이 상당히 생겨 영상이 거친 것을 확인 할 수 있다. 제안된 방법의 영상 결과는 영상의 에지는 원본과 유사하여 흐림 효과가 다른 방법에 비하여 적고 또한 영상이 거칠지 않는 모습을 보여준다. 따라서 제안된 방법은 주관적인 화질 비교 평가로도 기존의 방법에 비하여 우수함을 알 수 있다.
표 1에 숫자들은 PSNR를 의미하여 단위는 dB이다. 표 1의 실험 결과가 보여주듯이 제안된 방법이 PSNR 면에서 우수함을 보이고 있다. 보통의 선형 보간법 뿐 만 아니라 3차원 컨볼루션 보간법과 기존의 이동 선형 보간법에 비교해도 우수하다는 것을 알 수 있다.
표 1에 실험결과가 제시되었다. 표 1의 첫 번째 행은 사용된 영상의 이름이고 두 번째 행은 일반적인 선형 보간법의 결과가, 세 번째 행은 3차원 컨볼루션 보간법의 결과가, 네 번째는 기존의 이동 매개변수를 가지는 이동선형 보간법의 결과가, 마지막으로 다섯 번째 행은 제안된 방법의 결과가 각각 제시되었다. 표 1에 숫자들은 PSNR를 의미하여 단위는 dB이다.
하지만 영상은 일반적으로 고주파가 많지 않기 때문에 실제 영상에서 이동거리 τ 값이 0.20을 넘는 경우는 발생하지 않았으며 최적의 τ 값과 평균 τ 값인 0.19를 이용하였을 때의 결과에 대해 PSNR 비교를 해 본 결과 0.05dB이하의 차이를 보였다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	영상 보간법은 어떤 분야에 사용되는가?	, n)에 대한 함수 값 f(xi)가 알려져 있을 경우, 그 사이의 임의의 x에 대한 함수 값을 추정하는 것을 말한다. 보간법은 고대의 바빌론(babylon)에서 시작되었고 현대에 이르러 영상 보간은 디지털 사진, 컴퓨터 그래픽, 텍스쳐(texture), 리샘플링(resampling) 등의 여러 컴퓨터 비전 분야에 사용된다[2-4].
	영차 보간법의 단점은 무엇인가?	가장 간단하고 쉽게 접근할 수 있는 보간은 영차 보간(zeroth order interpolation)이다. 이 방법은 구현이 간단하여 저 복잡도를 요구하는 보간 응용 분야에서 사용 가능하지만 보간된 영상의 화질이 좋지 못한 단점이 존재한다. 화질을 높이기 위한 방법으로 선형 보간(linear interpolation) 방법, 3차 컨볼루션 보간(cubic convolution interpolation)방법[4], 스플라인 보간(spline interpolation) 방법 등의 고전적인 방법이 사용된다.
	영상의 화질을 높이기 위한 방법으로 어떤 고전적인 방법이 있는가?	이 방법은 구현이 간단하여 저 복잡도를 요구하는 보간 응용 분야에서 사용 가능하지만 보간된 영상의 화질이 좋지 못한 단점이 존재한다. 화질을 높이기 위한 방법으로 선형 보간(linear interpolation) 방법, 3차 컨볼루션 보간(cubic convolution interpolation)방법[4], 스플라인 보간(spline interpolation) 방법 등의 고전적인 방법이 사용된다. 이들 방법들은 화질의 개선 효과가 있지만 선형 보간 방법은 영상의 화질 개선이 뛰어나지 못하고, 3차 컨볼루션 보간, 스플라인 보간은 복잡도가 높아 저 복잡도를 요구하는 보간 응용 분야에서 사용하기 어려운 단점도 존재한다.

참고문헌 (12)

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상세보기
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T. Blu, P. Thevenaz, and M. Unser, "Linear interpolation revitalized," IEEE Trans. Image Processing. Vol. 13, No. 5, pp. 710-719, May. 2004.

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Byong-Deok Choi and Hoon Yoo, "Design of piecewise weighted linear interpolation based on even-odd decomposition and its application to image resizing," IEEE Trans. Consumer Electronics, Vol. 55, No. 4, pp. 2280- 2286, Nov. 2009.

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M. Unser, "Anisotropic interpolation of sparse generalized image samples," IEEE Trans. Image Processing. Vol. 22, No. 2, pp. 459-472, Feb. 2013.

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Y. Zhang, D. Zhao, J. Zhang, R. Xiong, "Interpolationdependent image downsampling," IEEE Tans. Vol. 20, No. 11, pp. 3291-3296, Nov. 2011.

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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