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손실 정보 추정을 이용한 영상 해상도 향상 기법
An Image Resolution Enhancement Method Using Loss Information Estimation 원문보기

한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회, 2009 May 29, 2009년, pp.657 - 660  

김원희 (부경대학교) ,  김길호 (부경대학교) ,  김종남 (부경대학교)

초록
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영상 보간법은 다양한 영상 처리를 위하여 사용되는 기반 기술로서, 보간 과정에서 발생하는 화질열화를 최소화하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 손실 정보 추정을 이용하여 개선된 양선형 보간법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 획득된 저해상도 영상다운 샘플링 및 보간을 통하여 저해상도 영상 생성시 발생하는 손실 정보를 추정하고, 추정한 손실 정보를 고해상도로 보간된 영상에 적용하여 화질 열화를 최소화한다. 동일한 영상을 이용한 실험을 통해서 기존 방법들 보다 0.97~1.79dB의 PSNR이 향상된 것을 알 수 있었고, 윤곽선을 비롯한 주관적 화질 향상을 역시 확인하였다. 제안하는 방법은 영상 해상도 개선과 영상 복원을 위한 다양한 응용 환경에서 유용하게 사용될 수 있다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

An image interpolation is a basis technique for various image processing and is required to minimize approaches for image quality deterioration. In this paper, we propose an improved bilinear interpolation using loss information estimation. In the proposed algorithm, we estimate loss information of ...

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 손실 정보 추정을 이용한 영상 해상도 향상 기법을 제안하였다. 제안한 방법은 하위 레벨 보간을 이용해서 보간 봐정에서 발생하는 손실 정보를 추정하였고, 추정된 손실 정보에 가중치를 적용하여 잡음화를 최소화 하였다.
  • 식 (2)의 과정에서 손실되는 정보가 발생하기 때문에 완전한 고해상도 영상으로의 복원은 거의 불가능하다. 본 논문에서는 손실되는 정보를 추정하기 위해서 하위 레벨 보간을 통한 손실 계산을 수행한다. 손실정보 계산 과정을 아래의 식 (3)~(5)에 정의한다.
  • 이런 손실 정보 때문에 복원된 영상에서는 흐려짐 현상과 같은 인공물이 발생하게 된다. 본 논문에서는 위에서 언급한 문제를 해결하기 위한 영상 복원 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 영상보간 과정에서 필연적으로 발생하는 손실 정보를 추정하고, 이 손실 정보를 보간된 영상에 적용하여 화질이 개선된 복원 영상을 얻을 수 있다.
  • 는 다운 샘플링 연산을 각각 의미한다. 영상 해상도 향상은 저해상도 영상 IL을 원본 고해상도 영상 IH에 최대한 가깝게 생성하는 것을 목표로 한다. 식 (2)의 과정에서 손실되는 정보가 발생하기 때문에 완전한 고해상도 영상으로의 복원은 거의 불가능하다.
  • 기존의 영상 해상도 개선 방법에서는 영상의 흐려짐 현상으로 인한 화질 저하가 중요한 문제로 부각되었다. 이를 위해서 본 논문에서는 손실정보 추정을 이용한 영상 해상도 향상 방법을 제안한다. 제안하는 영상 해상도 향상 기술은 손실정보 계산, 손실 정보 추정, 손실 정보 적용의 3 단계로 이루어진다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
영상 해상도 향상 기술이란 무엇인가? 영상 해상도 향상은 저해상도의 영상을 고해상도의 영상으로 변화하는 기술을 의미한다[1]. 실험 환경에서의 고해상도 영상은 고성능 영상 획득 센서를 통해서 얻어진 영상을 의미하고, 이 고해상도 영상을 잡음이나 축소를 통하여 훼손시킨 영상을 저해상도 영상으로 정의할 수 있다.
영상 복원 및 영상 해상도 향상을 위한 고전적인 보간 방법으로 무엇이 있는가? 기존의 영상 복원 및 영상 해상도 향상을 위한 방법으로 보간법이 대표적으로 사용된다. 고전적인 보간 방법으로는 0차보간(zero order interpolation), 선형보간(linear interpolation), 3차 회선보간(cubic convolution interpolation), 스플라인보간(spline interpolation) 등이 있다. 고전적인 보간 방법들은 비교적 계산복잡도가 낮아서 많은 응용 분야에서 사용되지만 보간된 영상의 화질개선 정도가 낮고 흐려짐 현상을 유발한다[4].
영상 해상도 향상 기술에서 저해상도 영상을 고해상도 영상으로 완전 복원하는 것이 매우 어려운 이유는? 영상 해상도 향상 기술에서 저해상도 영상을 고해상도 영상으로 완전 복원하는 것은 매우 어려운 일이다[3]. 이것은 고해상도 영상이 저해상도 영상으로 변환될 때의 손실 정보를 완전히 추정하기 힘들기 때문이다. 이런 보간 과정에서의 손실 정보 때문에 영상의 완전복원이 힘들다.
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