[논문]비-스플라인 보간법을 이용한 영상 변환

이선영; 김성수

비-스플라인 보간법을 이용한 영상 변환
Image Transform Using B-spline Interpolation 원문보기

이선영 (충북대학교 전기전자 및 컴퓨터 공학부) , 김성수 (충북대학교 전기전자 및 컴퓨터 공학부)

본 논문은 비-스플라인(B-spline) 보간법을 이용한 영상의 변환에 대하여 논한다. 국소적인 영상의 정보나 세분화된 영상의 정보를 얻기 위해 영상의 확대 변환이 필요하다. 본 논문에서는 영상의 확대 변환을 위해 선형 (linear), 큐빅 (cubic), 인근치 (nearest neighbour)등의 보간법 [2]과 비-스플라인(B-Spline) 보간법[1][3][4]을 적용하였다. 실험을 통하여 비-스플라인 보간법이 현재 많이 사용되고있는 인근치 보간법, 선형 보간법, 큐빅 보간법들 보다 상대적으로 우월한 영상의 질을 가져옴을 보였다. 결론적으로, 영상의 기하학적 변환에 있어 기존의 세 가지 보간법들 보다 비-스플라인 보간법을 사용한 경우에 더 좋은 결과를 가지며, 비-스플라인 함수의 차수가 고차로 갈수록 영상의 질이 향상됨을 알 수 있다. 렌즈 등에 의한 왜곡현상을 가지고 있는 위성 사진이나 의료 영상을 기하학적 변환을 통하여 보정하는데 비-스플라인 보간법을 적용할 수 있다.

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

문제 정의

그림2(a)는 원 영상이며 (b)는 큐빅 보간법을 이용한 결과 영상이고, (c)는 큐 빅 비-스플라인 보간법이라고 불리는 3차 비-스플라인 함수을 이용한 영상이다. 본 논문에서는 기존의 논문[1] 에서 논하지 않은 고차의 비-스플라인도 고려 해보았다. 그림2(d)는 10차 비-스플라인 함수를 사용한 결과 영상 이다.
본 논문에서는 영상의 기하학적 변환 중 비-스플라인 을 이용한 영상의 확대에 대하여 논하였다. 국소적인 영 상의 정보나 세분화된 영상의 정보를 보기 위해 영상의 확대를 사용하는데, 영상의 질을 원 영상에 가깝게 만드는 것은 중요한 문제이다.

데이터처리

선형 보간 법. 비-스플라인 보간법을 이용한 영상들의 오차를 계산 하였다. 그림 3은 영상의 화소 값의 차가 "I" 이상인 점 을 검게 하여 영상들의 오차를 보여주고 있다.

이론/모형

결과 영상의 질을 비교하기 위해 큐빅 보간법을 이용한 결과 영상을 기준으로 하여 인근치 보간법. 선형 보간 법.
국소적인 영 상의 정보나 세분화된 영상의 정보를 보기 위해 영상의 확대를 사용하는데, 영상의 질을 원 영상에 가깝게 만드는 것은 중요한 문제이다. 본 논문에서는 원 영상을 y 축으로 1.5배 증가시키며 기존에 주로 사용되어 왔던 선형 보간법, 인근치 보간법, 큐빅 보간법, 그리고 본 논문에서 논한 B-스플라인을 사용하였다. 실험 결과 다른 세 가지 보간법들 보다 본 논문에서 논한 비-스플라 인 보간법이 더 좋은 영상의 결과를 가짐을 볼 수 있었다.
기존에 사용되어진 인근치 보간법. 선형 보간법, 큐빅 보간법과 본 논문에서 논한 비-스플 라인 보간법을 이용하여 결과 영상을 구했다. 결과 영상 은 그림 2에서 보여주고 있다.
본 논문에서 인근치. 선형, 큐빅 보간법들 보다 우월한 영상의 질을 가져오는 비-스플라인 보간법 을 사용한다. 비-스플라인을 이용한 결과 영상이 다른 세 가지 방법들을 이용한 결과 영상보다 향상됨을 보이고 비-스플라인 함수의 차수가 고차일수록 영상의 질이 향상되어짐을 보인다.

성능/효과

또한 비-스플라인 함수의 차수가 증가함에 따라 영 상의 질 또한 증가함을 볼 수 있었다. 결론적으로 영상 의 확대 변환에서 가장 중요한 문제인 영상의 질에 대해 비-스플라인 보간법을 사용함으로써 좀 더 향상된 영상 의 질을 얻을 수 있음을 알 수 있었다.
실험 결과 다른 세 가지 보간법들 보다 본 논문에서 논한 비-스플라 인 보간법이 더 좋은 영상의 결과를 가짐을 볼 수 있었다. 또한 비-스플라인 함수의 차수가 증가함에 따라 영 상의 질 또한 증가함을 볼 수 있었다. 결론적으로 영상 의 확대 변환에서 가장 중요한 문제인 영상의 질에 대해 비-스플라인 보간법을 사용함으로써 좀 더 향상된 영상 의 질을 얻을 수 있음을 알 수 있었다.
선형, 큐빅 보간법들 보다 우월한 영상의 질을 가져오는 비-스플라인 보간법 을 사용한다. 비-스플라인을 이용한 결과 영상이 다른 세 가지 방법들을 이용한 결과 영상보다 향상됨을 보이고 비-스플라인 함수의 차수가 고차일수록 영상의 질이 향상되어짐을 보인다. 본 논문의 구성은 2장에서 비-스 플리인 보간법에 대하여 설명하고, 3장에서는 베-스플라 인을 이용한 영상의 크기 변환에 대하여 설명한다.
5배 증가시키며 기존에 주로 사용되어 왔던 선형 보간법, 인근치 보간법, 큐빅 보간법, 그리고 본 논문에서 논한 B-스플라인을 사용하였다. 실험 결과 다른 세 가지 보간법들 보다 본 논문에서 논한 비-스플라 인 보간법이 더 좋은 영상의 결과를 가짐을 볼 수 있었다. 또한 비-스플라인 함수의 차수가 증가함에 따라 영 상의 질 또한 증가함을 볼 수 있었다.
1은 인근치 보간 법, 2는 선형 보간법, 3부터 10은 비-스플라인 함수의 3차부터 10차를 나타낸다. 이 값을 통해서도 인근치 보 간법이 가장 낮은 영상의 질을 가지며 비-스플라인은 고 차로 갈수록 더 좋은 영상을 가짐을 다시 한번 확인할 수 있었다.

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

비-스플라인 보간법을 이용한 영상 변환
Image Transform Using B-spline Interpolation 원문보기

초록
AI-Helper

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

데이터처리

이론/모형

성능/효과

이 논문을 인용한 문헌

관련 콘텐츠

원문 보기

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

연합인증

비-스플라인 보간법을 이용한 영상 변환 Image Transform Using B-spline Interpolation 원문보기

초록 용어보기논문에서 용어와 풀이말을 자동 추출한 결과로, 시범 서비스 중입니다. AI-Helper

AI 본문요약 엑셀 다운로드 AI-Helper

문제 정의

데이터처리

이론/모형

성능/효과

이 논문을 인용한 문헌

관련 콘텐츠

원문 보기

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

비-스플라인 보간법을 이용한 영상 변환
Image Transform Using B-spline Interpolation 원문보기

초록
AI-Helper

AI 본문요약
AI-Helper