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잡음영상에 강한 IPC(Interlace to Progressive Conversion) 알고리즘
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  • 잡음영상에 강한 IPC(Interlace to Progressive Conversion) 알고리즘
저자명
김영로,홍병기,Kim. Young-Ro,Hong. Byung-Ki
간행물명
電子工學會論文誌. Journal of the institute of electronics engineers of Korea. IE. 산업전자
권/호정보
2008년|45권 3호|pp.13-19 (7 pages)
발행정보
대한전자공학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
서지반출

기타언어초록

본 논문은 신뢰할 수 있는 에지 방향을 이용한 새로운 IPC(Interlace to Progressive Conversion) 방법을 제안한다. 기존의 IPC에 사용되는 ELA(Edge Line based Average) 알고리즘들은 잡음에 대한 고려가 없이 보간하고자 하는 에지 방향의 화소들을 선형보간 한다. 그러나 영상에 잡음이 존재할 경우, 잡음에 의해 잘못된 에지 방향을 찾아 열화된 영상을 얻을 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 기존 ELA 알고리즘이 잡음 영상에서 IPC할 때 생기는 문제점을 개선하는 알고리즘이다. 먼저 잡음을 제거하는 필터링과 동시에, 잡음이 없는 원화소의 색상 크기와 잡음의 크기를 추정한다. 이에 따라 잡음의 크기를 고려하여 ELA 방법과 수직보간 방법에 가중치를 주어 보간 값을 구한다. 이 후 잡음이 존재할 경우 포스트 필터링(Post Filtering)을 거쳐 잔재해 있는 잡음을 제거해준다. 실험결과에서 제안하는 알고리즘이 기존 ELA 알고리즘들 보다도 약 $1{sim}2$ dB 향상된 결과를 보인다.

기타언어초록

In this paper, we propose a new IPC(Interlace to Progressive Conversion) method based on ELA(EDge Line based Average) interpolation using detecting the reliable edge direction. Existing ELA algorithms execute linear interpolation using edge direction without considering noises. In noisy images, these algorithms degrade quality because if interpolation based on the wrong edge direction. Out scheme is able to solve the problem of existing ELA algorithms in noisy images. First, filter a noisy pixel and estimate sizes of the noiseless orginal pixed and the noise, repectively. Then, considering the size of the noise, calculate weights of ELA and vertical interpolation. If noises exist after IPC, these could be eliminated by post filtering. The experimental results show that our proposed algorithm has about $1{sim}2$ dB better performance than those of existing ELA algorithms