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        방향성 오류 교정을 위한 투표 결정 기반의 디인터레이싱 방법

        오세훈(Sye-Hoon Oh),이여송(Yeo-Song Lee),안창범(Chang-Beom Ahn),오승준(Seoung-Jun Oh) 한국방송·미디어공학회 2009 방송공학회논문지 Vol.14 No.3

        This paper presents a vote decision-based deinterlacing scheme for false directional error correction(VDD) to convert interlaced signal into non-interlaced signal using only one fields. The VDD using the vote decision goes through four steps process . The first step extracts regions having doubt of false edge using MM-ELA method. In these regions, the edge direction is decided by the majority vote using upper adjacent pixels's information through the second step. But, we still have undecided directions, which will be decided by the majority vote and the directional average decision at the third step. This step preserves the edge directions and minimizes visual degradation. Finally, the last step interpolates undecided pixels using DOI method which can consider the fine edge direction. Although the VDD with hierarchical structure has a high complexity, it can extract delicate edge compared to other pixel-by-pixel or window-by-window deinterlacing algorithms. Simulation results show that it has significantly improved both the subjective and objective qualities of the reconstructed images.

      • 에지 기반의 하이브리드 디인터레이싱 방법

        김정영(Jung-Young Kim),오세훈(Sye-Hoon Oh),심동규(Donggyu Sim),오승준(Seoung-Jun Oh) 한국방송·미디어공학회 2008 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2008 No.-

        본 논문에서는 아날로그 TV에서 사용되는 인터레이스 영상을 디지털 디바이스에서 보다 우수하게 출력하기 위해 새로운 디인터레이싱 알고리듬을 제안 한다. 기존의 에지 기반의 라인 평균 방법의 경우 제한된 방향의 화소단위 상관도를 이용하기 때문에 잡음과 계조도 변화에 취약하였다. 또한 공간적 방향 벡터를 사용한 DOI방법은 영상 내 수평 에지가 강한 영역을 보간하는데 우수하지만 좌우 넓은 검색 영역으로 인한 잡음에 취약한 단점이 있었다. ED4D는 에지기반 라인 평균 방법과 공간적 방향 벡터를 적절히 사용하여 규칙적 에지 특성을 갖는 영역에 대한 에지 방향의 정확도를 높였다. 하지만, 참조 방향 및 화소 보간의 판별 기준이  × 윈도우로 고정되어 있기 때문에 초기 방향성 판단 기준과 수평 방향 에지 검출에 있어 정밀도가 떨어지는 문제점을 안고 있다. 제안하는 방법은 기존에 사용하던  × 윈도우에  × 윈도우를 추가적으로 적용하여 초기 방향성 판단 기준을 더 섬세하게 하였으며, 변형된 공간적 방향 벡터를 사용하여 넓은 검색영역으로 인한 잡음의 간섭을 줄였다. 실험결과를 통하여 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 주관적 화질뿐만 아니라 객관적인 성능도 우수함을 알 수 있다.

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