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본 논문은 움직임이 큰 저해상도 영상을 초고해상도 영상으로 복원하는 움직임 추정기반의 초고해상도 알고리즘을 제안한다. 일반적인 실험영상에 비해 실제 사용되는 움직임이 큰 영상은 부화소 움직임을 찾기가 어렵다. 또한 일반 움직임 추정기법을 이용한 참조이미지와 후보이미지를 찾기 위해서는 매우 높은 계산 복잡도를 가지는 단점이 있다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 기존의 2차원적 움직임 추정기법을 이용하여 제안한 임계값을 기준으로 등록 조건을 만족하는 참조이미지를 결정하고, 후보 이미지들 사이의 최소 가중치를 가진 최적의 후보 이미지들을 찾아 초고해상도 복원과정을 진행하는 새로운 영상 등록 알고리즘을 제안하였다. 실험 결과에 따르면, 제안한 기법은 평균 PSNR이 31.89dB로 전통적인 초고해상도 기법보다 높은 PSNR을 보이며 계산 복잡도도 향상되는 결과가 나타났다.

This paper proposes a motion estimation-based super resolution algorithm to restore input low-resolution images of large movement into a super-resolution image. It is difficult to find the sub-pixel motion estimation in images of large movement compared to typical experimental images. Also, it has disadvantage which have high computational complexity to find reference images and candidate images using general motion estimation method. In order to solve these problems for the traditional two-dimensional motion estimation using the proposed registration threshold that satisfy the conditions based on the reference image is determined. Candidate image with minimum weight among the best candidates for super resolution images, the restoration process to proceed with to find a new image registration algorithm is proposed. According to experimental results, the average PSNR of the proposed algorithm is 31.89dB and this is better than PSNR of traditional super-resolution algorithm and it also shows improvement of computational complexity.

권호기사

권호기사 목록 테이블로 기사명, 저자명, 페이지, 원문, 기사목차 순으로 되어있습니다.
기사명 저자명 페이지 원문 목차
화이트 채널 추가에 따른 색상이동모델를 이용한 DLP 프로젝터의 색 재현 = Color Reproduction in DLP Projector using Hue Shift Model according to Additional White Channel 박일수, 하호건, 하영호 p.40-48

Full HD 디스플레이 드라이버를 위한 Dual BTC 영상부호화 기법 = Dual BTC Image Coding technique for Full HD Display Driver 김진형, 고윤호 p.1-9

선호 피부색을 사용한 선택적인 피부색 재현 기법 = Selective Skin Tone Reproduction using Preferred Skin Colors 김대철, 경왕준, 하영호 p.10-15

나선형 패턴을 사용한 어안렌즈 영상 교정 및 기하학적 왜곡 보정 = Calibration of Fisheye Lens Images Using a Spiral Pattern and Compensation for Geometric Distortion 김선영, 윤인혜, 김동균, 백준기 p.16-22

움직임 추정 기법을 이용한 움직이는 차량의 초고해상도 복원 알고리즘 = Super-Resolution Algorithm Using Motion Estimation for Moving Vehicles 김성훈, 조상복 p.23-31

신호 방향을 고려한 영상 화질 개선 = Image Enhancement Using Signal Direction 신동인, 김원하 p.32-39

다중 영상 기반의 고속 처리용 디블러링 기법 = Fast Multiple-Image-Based Deblurring Method 손창환, 박형민 p.49-57

지역적 대비를 보상하는 색역 사상을 통한 상세정보 향상 = Detail Enhancement by Spatial Gamut Mapping Based on Local Contrast Compensation 송인용, 하호건, 하영호 p.58-66

스크린 콘텐츠 영상 압축을 위한 화소 영역 양자화 방법 = Quantization Method in Spatial Domain for Screen Content Video Compression 남정학, 유종훈, 심동규, 오승준 p.67-76

다중 분류기의 판정단계 융합에 의한 얼굴인식 = Multi-classifier Decision-level Fusion for Face Recognition 염석원 p.77-84

수평 1-D LoG 필터링 스케일 공간과 가변적 문턱처리의 결합에 의한 차선 마킹 검출 개선 = Improving Lane Marking Detection by Combining Horizontal 1-D LoG Filtered Scale Space and Variable Thresholding 유현중 p.85-94

이동 차량에서 영상 안정화에 관한 연구 = A Study on an Image Stabilization in Moving Vehicle 탁수용, 반재민, 유신, 이완주, 이병래, 강현철 p.95-104

개선된 정준상관분석을 이용한 신호 분리 알고리듬 = Improved Blind Signal Separation Based on Canonical Correlation Analysis 강동훈, 이용욱, 오왕록 p.105-110

Analysis of free field for Acoustic Anechoic Chamber based on Time Stretched Pulse = Time Stretched Pulse를 이용한 무향실 자유음장 분석 Keonwook Kim p.111-119

불균일 클러터 환경에서 다중 표적탐지 성능 향상을 위한 반복 백색화 투영 통계 기법 = Iterative Pre-Whitening Projection Statistics for Improving Multi-Target Detection Performance in Non-Homogeneous Clutter 박혁, 강진환, 김상효 p.120-128

참고문헌 (17건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 R. Y. Tsai and T. S. Huang : Multiframe image restoration and registration. in Advances in Computer Vision and Image Processing. vol. 1, chapter 7, pp. 317-339, JAI Press, Greenwich, Conn, USA, 1984. 미소장
2 P. Vandewalle, S. E. S¨usstrunk, and M. Vetterli.: Double resolution from a set of aliased images. in Proceedings of SPIE/IS&T Electronic Imaging 2004: Sensors and Camera Systems for Scientific, Industrial, and Digital Photography Applications V, vol. 5301 of Proceedings of SPIE, pp. 374-382, San Jose, Calif, USA, January 2004. 미소장
3 D. Capel and A. Zisserman.: Computer vision applied to super-resolution. IEEE Signal Processing Magazine, vol. 20, no. 3, pp. 75-86 2003. 미소장
4 D. Keren, S. Peleg, and R. Brada.: Image sequence enhancement using sub-pixel displacements. in Proceedings of IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 742-746, Ann Arbor, Mich, USA, June 1988. 미소장
5 D. Rajan, S. Chaudhuri, and M. V. Joshi.: Multi-objective super-resolution: concepts and examples. IEEE Signal Processing Magazine, vol. 20, no. 3, pp. 49-61 2003. 미소장
6 M. V. Joshi, S. Chaudhuri, and R. Panuganti.: Superresolution imaging: use of zoom as a cue. Image and Vision Computing, vol. 22, no. 14, pp. 1185-1196 2004. 미소장
7 S. Farsiu, M. D. Robinson, M. Elad, and P. Milanfar.: Fast and robust multiframe super-resolution. IEEE Transactions on Image Processing, vol. 13, no. 10, pp. 1327-1344 2004. 미소장
8 M. Elad and A. Feuer.: Restoration of a single super-resolution image from several blurred, noisy, and undersampled measured images. IEEE Transactions on Image Processing, vol. 6, no. 12, pp. 1646-1658 1997. 미소장
9 S. Baker and T. Kanade.: Super-resolution optical flow. Technical Report CMU-RI-TR-99- 36, The Robotics Institute, Carnegie Mellon University 1999. 미소장
10 E. S. Lee and M. G. Kang.: Regularized adaptive high-resolution image reconstruction considering inaccurate subpixel registration. IEEE Trans. Image Processing, vol. 12, pp.826- 837 2003. 미소장
11 S. Baker and T. Kanade.: Limits on super resolution and how to break them. IEEE Trans. Pattern Analysis Machine Intelligence, vol. 24,pp. 1167-1183 2002. 미소장
12 B. Marcel, M. Briot, and R. Murrieta, “Calcul de translationet rotation par la transformation de Fourier,” Traitement duSignal, vol. 14, no. 2, pp. 135–149, 1997. 미소장
13 H. S. Stone, M. T. Orchard, E.-C. Chang, and S. A. Martucci.: A fast direct Fourier-based algorithm for subpixel registration of images. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 39, no. 10, pp. 2235-2243 2001. 미소장
14 Recursive reconstruction of high resolution image from noisy undersampled multiframes 네이버 미소장
15 W. Freeman, T. Jones, and E. Pasztor,“Example-based super-resolution,” IEEE Computer Graphics and Applications, vol. 40, no.1,pp. 23-47, 2000. 미소장
16 Hanisch, R.J., R.L. White, and R.L. Gilliland.“Deconvolution of Hubble Space TelescopeImages and Spectra.” Deconvolution of Imagesand Spectra (P.A. Jansson, ed.). Boston, MA:Academic Press, 1997, pp. 310–356. 미소장
17 Super Resolution based on Reconstruction Algorithm Using Wavelet basis 소장

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