수정된 샘플링 커널 기반의 필터뱅크 구조를 이용한 임의의 이미지 스케일링 기법

Abstract

최근 디지털 기기에서 멀티미디어 기능에 대한 요구가 증가함에 따라 이미지, 동영상 등의 정보를 단시간 내에 주고받을 수 있는 압축 기술과 수신되는 디지털 기기의 화면에 다양한 크기의 정보를 표시할 수 있게 하 는 이미지 스케일링 기법이 중요한 이슈가 되었다. 이제까지 디지털 필터 뱅크 이론은 서브밴드 부호화를 통한 이미지 압축 및 데이터 전송과 동시 에 입력 이미지의 다양한 크기의 스케일링을 위해 널리 적용되어 왔다. 그 러나 기존의 방법들은 이미지를 다양한 크기로 스케일링할 때 필터뱅크의 analysis 부분에서 채널수가 변경되어야 하며, 이에 따라 완전 복원 성질을 만족하도록 필터뱅크의 analysis와 synthesis 부분의 필터들을 다시 설계 해야 하는 어려움이 있었다. 또한, 필터뱅크의 synthesis 부분에서 스케일 링된 이미지에서 발생되는 화질 저하에 대한 보상이 고려되지 않았다. 이 에 서브밴드 부호화를 고려하여 필터뱅크 구조를 통해 이미지를 임의의 크 기로 스케일링할 때 필터뱅크의 analysis와 수정된 synthesis 부분에서 필 터를 재설계하는 어려움을 줄이고, 동시에 보간 기법을 통해 스케일링 된 이미지의 화질을 개선할 수 있는 방법이 요구되었다. 본 논문에서는 2차 compactly supported sampling function을 이용한 down/up 샘플링 커널 기반의 수정된 synthesis 부분을 갖는 DFT 필터뱅 크와 같은 변조필터뱅크를 통해 analysis 부분에서의 채널 변경과 포스트 샘플링 과정 없이 이미지를 임의의 크기로 스케일링할 수 있는 방법을 제 안하였다. 또한, 필터뱅크구조의 수정된 synthesis 부분에 최적 적응 보간 기법을 적용하여 필터뱅크 시스템 자체에서 스케일링 시 발생하는 화질 저 하를 보상할 수 있도록 하였다.; With recent increase of digital multimedia applications, a wide range of scalabilities for image/video coding systems have become an important issue. In particular, digital filter bank theories have been widely applied for a subband coding with various scalabilities in image processing. During the last decade, several filter bank based approaches for scalability of images have been studied. However, it is required to change the number of channels in the analysis part of the filter bank, depending on the required fractional scaling factors in the conventional methods. Accordingly, both analysis and synthesis filters, satisfying perfect reconstruction conditions, should be redesigned when a different fractional scaling factor is given. Moreover, compensation for quality degradation arising in scaled images has not been considered inside the filter bank structure. In this thesis, a new arbitrary image scaling method utilizing a 2-D M-ch DFT filter bank with closed-form sampling kernels and with an optimized adaptive interpolation technique was proposed.