공간적 필터로부터 유도된 최적의 파라미터 기반 디인터레이싱 기법

Abstract

기존 아날로그 TV시스템부터 현재 디지털 TV시스템까지 제한된 전송 대역폭에서 더 많은 프레임 정보를 보내기 위하여 비월 주사 방식(interlaced scan format)이 사용되고 있다. 하지만 3DTV, LCD 모니터 등의 디지털 영상 기기들은 순차 주사 방식(progressive scan format)을 사용하기 때문에 비월 주사 방식으로 송신된 영상신호를 재생할 경우 화면 뭉개짐 등의 화질열화를 겪을 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 비월 주사 방식의 영상신호를 순차 주사 방식으로 바꿔주는 디인터레이싱(deinterlacing) 기술이 사용되고 있다. 디인터레이싱은 크게 움직임 보상 기반 디인터레이싱 기법(MC, motion compensated)과 움직임 보상에 기반하지 않는 디인터레이싱 기법(non-MC)으로 나눌 수 있다. 움직임 보상 기반 디인터레이싱 기법은 화면간 움직임 벡터를 구하여 사용하기 때문에, 움직임 보상에 기반하지 않는 디인터레이싱 기법보다 좋은 화질을 제공하지만 움직임 벡터를 계산하는데 많은 연산량이 필요하다는 단점을 가지고 있다. 움직임 보상에 기반하지 않는 디인터레이싱 기법은 크게 시간적 디인터레이싱 방법(inter-field deinterlacing)과 공간적 디인터레이싱 방법(intra-field deinterlacing)으로 나눌 수가 있는데 시간적 디인터레이싱 기법은 현재 필드(field)뿐만 아니라 이전 필드와 다음 필드 등의 여러 필드들을 사용하여 현재 화소를 보간하는 방법이다. 공간적 디인터레이싱 방법은 현재 필드만을 이용하여 현재 화소를 보간 하는데 기존의 방식 대부분은 에지(edge)를 판별한 후에 정해진 방향의 화소들의 평균으로 현재 화소를 보간하게 된다. 본 논문에서는 기존의 공간적 방법들의 화질 성능을 향상 시키기 위하여 첫째로 기존의 에지 기반 방식들 중 좋은 성능을 보이는 LA, MELA, LCID 알고리듬을 후보 방법으로 이용하여 영역의 특성 별로 좀 더 효율적인 후보 방법을 선택하여 사용하는 디인터레이싱 방법을 제안한다. 이 알고리듬의 경우, 사전에 다양한 특성의 영상들에서 영역 특성 별로 가장 효율적인 알고리듬을 트레이닝 시켜서 그 정보를 디인터레이싱에 사용한다. 이 외에도 기존 방식들의 평균 필터 대신에 Sinc 함수를 대략화 한 Sinc 보간 필터를 사용하는 두 가지의 디인터레이싱 방법을 제안한다. 제안하는 두 번째 방식은 기존 방식들 중 좋은 성능을 보이는 MELA(Modified Edge-based Line Averaging) 알고리듬의 에지 판별 방법을 이용하여 현재 영역의 에지를 판별하고 평균 필터 대신에 일반적인 영상에서 화소 거리가 가까울수록 화소간 상관도가 크다는 점을 이용하여 현재화소와 좀 더 가까운 수직방향 필터 값에 좀 더 큰 가중치를 준다. 이 가중치를 화소별로 효율적으로 주기 위하여 에지 검출 시 사용했던 상관계수들을 이용하여 화소별로 적응적인 가중치를 구하게 된다. 제안하는 세 번째 방법은 현재 화소는 두 대각선과 수직 방향의 필터 값들의 가중합으로 표현할 수 있다는 가정으로 먼저 Sinc 보간 필터를 이용하여 두 대각선 방향과 수직 방향에 대한 필터 값을 구한 후, 이 세 필터 값들에 지역적 특성을 고려하여 예측된 가중치를 주게 된다. 이 가중치를 구하기 위하여 현재 보간하는 화소 주변의 원본 화소들도 필터 값의 가중합으로 이루어 진다는 가정아래 주변 화소들의 필터 값들을 구하고 이 필터 값들과 주변 화소 값들을 이용하여 최소의 오차를 갖는 가중치를 예측하게 된다. 이 가중치를 현재 화소의 필터 값의 가중치로 사용하여 현재 화소를 보간한다. 여러 가지 정지 영상을 대상으로 한 실험을 통해 제안하는 알고리듬들이 기존의 알고리듬들보다 객관적 및 주관적 화질에서 더욱 향상된 성능을 제공하는 것을 확인할 수 있다.