216 0

고해상도 디스플레이를 위한 시공간적 방향정보 기반 리샘플링 기법

Title
고해상도 디스플레이를 위한 시공간적 방향정보 기반 리샘플링 기법
Other Titles
Spatio-Temporal Direction Oriented Resampling Algorithm For High Definition Display
Author
염동현
Alternative Author(s)
Yeom, Dong-Hyun
Advisor(s)
정제창
Issue Date
2007-02
Publisher
한양대학교
Degree
Master
Abstract
최근의 대형 디스플레이 시장에서는 LCD(Liquid Crystal Display), PDP(Plasma Display Panel)와 같은 FPD(Flat Panel Display, 평판 디스플레이)들이 기존 CRT(Cathode-Ray Tube, 브라운관)들을 급속히 대체하였는데, 현재의 FPD들은 CRT와는 몇 가지 다른 특성을 가진다. FPD는 패널의 화소 수가 정해진 고정 화소 디스플레이로서 CRT와 달리 주사선이 없기 때문에 홀수 주사선과 짝수 주사선을 교차하여 번갈아 주사하는 격행 주사 신호(Interlaced Scan)를 표시할 수 없고 따라서 순차 주사 신호(Progressive Scan)만을 표시할 수 있다. 또한 현재 HD(High Definition) 방송을 제외한 일반 SD(Standard Definition)급 방송이나 DVD(Digital Video Disc)와 같은 대중적인 영상들은 격행 주사 방식으로 해상도가 720×480i이하인데, 이는 FPD의 해상도에 크게 미치지 못하기 때문에 화면에 표시할 경우 크게 확대가 되는 실정이다. 게다가 FPD는 영상의 원본 해상도가 패널 해상도와 같지 않으면 패널의 화소가 영상과 1:1로 매칭이 되지 않기 때문에 그대로 화면에 표시할 경우 흐릿한 느낌의 영상으로 표현되어 화질이 좋지 않게 느껴진다. 따라서 패널 해상도로 소스 신호를 해상도 확장을 해줘야 할 필요가 있다. 위에서 언급한 FPD의 격행 주사 신호를 표시하지 못하는 특성을 위해서는 격행 주사 신호를 순차 주사 신호로 바꿔주는 디인터레이싱 기법이 필요하고, FPD의 고해상도 특성과 고정 화소 디스플레이기 때문에 나타나는 패널 해상도에서만 뚜렷하게 보이는 특성을 위해서는 해상도 해상도 확장과 같은 신호 처리가 요구된다. 기존에 알려진 방법으로 해상도 확장 효과를 구현하려면 다음과 같은 방식을 생각해 볼 수 있다. 우선 가장 널리 알려진 공간적인 보간법인 선형 보간법을 이용하여 영상을 원하는 해상도로 리샘플링하는 방법과 영차 보간 방법이라고도 불리는Nearest Neighbor Interpolation 방법을 이용하여 보간하는 방법, Cubic계열 보간법을 이용한 방법 등이 있다. 위에 나열한 공간적인 보간법들은 비교적 계산이 단순하고 움직임이 많은 영상에서 뛰어난 성능을 보이기 때문에 널리 사용하고 있다. 하지만 세밀한 에지를 가지는 영역에 대해서는 이미지 흐림이나 블록킹 현상 등이 나타난다. 많은 기존의 영상 해상도 확장 방법들은 방향성을 충분히 고려하지 않았기 때문에 흐릿한 결과를 내기도 하고 복잡한 방식의 디인터레이싱 기법의 경우는 실시간 처리에 있어서 적절하지 못했다. 또한 해상도 해상도 확장에 있어서 디인터레이싱 기법은 수평 해상도를 2배 확장하는 기능을 할 수 있지만 수평 방향으로의 해상도 증가 효과가 없으므로 해상도 증가의 장점으로 이용하기엔 무리가 있다. 따라서 본 논문에서는 격행 주사 영상을 수평 방향으로 2배, 수직 방향으로 4배의 해상도 이득을 갖는 알고리즘을 제안하여 해상도 확장의 효과를 누릴 수 있는 알고리듬을 제안하며 공간적인 보간에서도 에지의 방향성을 고려해서 우수한 성능을 내는 알고리듬을 제안하고자 한다.
Image resampling is employed for image reconstruction, improving the appearance of image displays for viewers, zooming, reducing artifacts, and so on. Since there are many different digital media formats, various applications require resampling approaches for resizing images. Thus, It is necessary to study how to estimate accurate values for missing pixels in the large image using information from pixels in the small image. Recently, FPD (Flat Panel Display) such as LCD (Liquid Crystal Display), and PDP (Plasma Display Panel) have become more common than CRT (Cathode-Ray Tube) in the large display market. The FPD has high panel resolution and interlaced signals cannot be displayed on FPD[1]. Thus, FPD requires more adaptive image signal processing for displaying high resolution and progressive signals. Many conventional image upscaling algorithms yield often blurred results, but more complicated methods are time consuming. Most of the resampling methods proposed in the literature could be classified into two categories: Conventional method and adaptive methods. In the conventional methods, a resampling function is applied indiscriminately to the whole image. However, the resulting image generally suffers from aliasing, edge blurring, and other artifacts. Adaptive methods are designed to avoid these problems by analyzing the local structure of the source image and using different interpolation functions with different areas of support. Our proposed method is classified within the adaptive method. Both approaches are typically used for the nearest neighbor method and bilinear interpolation(BI). These methods have less computational complexity. However, the nearest neighbor method produces blocky edges, and the bilinear interpolation method yields blurred images. These techniques apply the same interpolation procedure to the whole image. In the proposed approach, we classify the region is classified to be filled in four directions. The computationally intensive and edge preserving technique is only performed in the -60o and 60o regions, whereas more straight-forward methods are used in the remaining (0o and 90o) regions. The decision on which a suitable resampling technique is suitable made by analyzing the direction of the region to be filled. In this thesis, an adaptive resampling algorithm for transforming is proposed from 176×72 to 352×288 images. The algorithm is based on segmenting the image dynamically into four kinds of regions, and interpolates missing regions adaptively. Algorithm performance has been compared with those of different methods previously reported in the literature.
URI
https://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/149436http://hanyang.dcollection.net/common/orgView/200000405690
Appears in Collections:
GRADUATE SCHOOL[S](대학원) > INFORMATION DISPLAY ENGINEERING(정보디스플레이공학과) > Theses (Master)
Files in This Item:
There are no files associated with this item.
Export
RIS (EndNote)
XLS (Excel)
XML


qrcode

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

BROWSE