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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제40권 제12호
- 발행연도
- 2013.12
- 수록면
- 877 - 881 (5page)
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영상 보간은 영상 크기 변환에서 발생하는 할당받지 못한 화소값을 추정하는 기술로서, 보간 결과의 주관적 및 객관적 향상을 위한 다양한 개선 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 자가 열화 복원을 이용한 향상된 영상 보간을 제안한다. 제안하는 방법은 자가 열화 복원을 이용하여 영상 크기 변환에서 손실되는 화소의 정보들을 추정하고 보간 영상에 결합하여 보간 함수만 사용한 경우보다 향상된 결과 영상을 생성한다. 실험을 통해서 제안한 방법을 모든 보간 함수들에 적용할 수 있음을 확인하였고, 객관적 화질을 비교한 PSNR에서 최대 1.5dB 개선된 것을 알 수 있었다. 제안한 방법은 영상 보간 함수를 대체할 수 있는 기법으로 유용하게 사용될 수 있다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 제안하는 방법
4. 실험 결과 및 분석
5. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (6)
참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - K. S. Ni. / 2009 / An Adaptable k-Nearest Neighbors Algorithm for MMSE Image Interpolation / IEEE Trans. Image Process 18 (9) : 1976 ~ 1987
2. [학술지(정기간행물)] - 박세희 / 2009 / 에지 센서티브 이미지 보간 / 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 15 (4) : 294 ~ 298
3. [학술지(정기간행물)] - X. Li. / 2001 / New edge-directed interpolation / IEEE Transactions on Image Processing 10 (10) : 1521 ~ 1527
4. [학술대회논문] - N. Asuni. / 2008 / Accuracy improvements and artifacts removal in edge based image interpolation / Proc. Int. Conf. Computer Vision Theory and Applications : 58 ~ 65
5. [학술지(정기간행물)] - A. Giachetti. / 2011 / Real-Time Artifact-Free Image Upscaling / IEEE Transactions on Image Processing 20 (10) : 2760 ~ 2768
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