KR100587979B1 - 이미지 확대를 위한 경계선 및 귀퉁이 기반 보간 방법 - Google Patents

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Abstract

1. 청구범위에 기재된 발명이 속한 기술분야
본 발명은 이미지 확대를 위한 경계선 및 귀퉁이 기반 보간 방법에 관한 것임.
2. 발명이 해결하려고 하는 기술적 과제
본 발명은 영상처리장치에서 디지털 이미지를 임의의 배율로 확대하는 경우 필연적으로 발생하는 경계선이 흐려지거나 겹침 잡음(aliasing) 등의 화질 열화를 감소시킬 수 있는 경계선 및 귀퉁이 기반 보간 방법을 제공하는데 그 목적이 있음.
3. 발명의 해결방법의 요지
본 발명은, 영상처리장치에서 이미지 확대시의 보간 방법에 있어서, 배율 확대를 위한 원본 이미지 입력시, 해당 이미지의 가장자리를 제외한 모든 픽셀을 중심으로 하는 m×m(여기서, m은 자연수임) 로칼 윈도우를 설정하여, 해당 로칼 윈도우의 방향성을 구하는 로칼 윈도우 방향성 계산 단계; 상기 로칼 윈도우 방향성 계산 결과, 뚜렷한 방향성(선형방향)이 존재하면, 경계선이 존재하는 것으로 간주하는 경계선 확인 단계; 상기 로칼 윈도우 방향성 계산 결과, 뚜렷한 방향성(선형방향)이 존재하지 않으면, 상기 m×m 로칼 윈도우를 (m/2 × m/2) 서브 윈도우로 나누어, 각 서브 윈도우의 방향성을 구하는 서브 윈도우 방향성 계산 단계; 상기 서브 윈도우 방향성 계산 결과, 상위 윈도우의 중점으로 모이는 방향성이 존재하면, 귀퉁이(코너)가 존재하는 것으로 간주하는 귀퉁이 확인 단계; 및 상기 확인된 경계 선 및 귀퉁이에 대해, 그 방향을 지나는 가상 경계선 상에 놓여 있는 픽셀들만을 취하여 방향성 강도에 따라 가중치를 부여하여 새로운 픽셀값으로 정의하는 보간단계를 포함한다.
4. 발명의 중요한 용도
본 발명은 영상처리장치 등에 이용됨.
이미지 확대, 경계선, 귀퉁이(코너), 로칼 윈도우, 서브 윈도우, 마할라노비스

Description

이미지 확대를 위한 경계선 및 귀퉁이 기반 보간 방법{Interpolation method for image enlargement based on edge and corner}
도 1 은 본 발명이 적용되는 영상처리장치의 구성 예시도,
도 2 는 본 발명에 따른 이미지 확대를 위한 경계선 귀퉁이 기반 보간 방법에 대한 일실시예 흐름도,
도 3a 내지 3d 는 본 발명에 따른 이미지 확대를 위한 경계선 귀퉁이 기반 보간 방법 중 로칼 윈도우에서 방향성을 계산하는 과정을 나타낸 일실시예 설명도,
도 4a 내지 4c 는 본 발명에 따른 이미지 확대를 위한 경계선 귀퉁이 기반 보간 방법 중 서브 윈도우에서 방향성을 계산하는 과정에 대한 일실시예 설명도이다.
* 도면의 주요 부분에 대한 부호 설명
11 : 중앙처리장치 12 : 주기억장치
13 ; 보조기억장치 14 : 입력장치
15 : 표시장치
본 발명은 이미지 확대를 위한 경계선 및 귀퉁이(코너) 기반 보간 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 디지털 카메라, 복사기, 스캐너, 프린터, 디지털 영상 디스플레이 장치 등의 영상처리장치에서 디지털 이미지를 임의의 배율로 확대하는 경우 필연적으로 발생하는 경계선이 흐려지거나 겹침 잡음(aliasing) 등의 화질 열화를 감소시킬 수 있는 경계선 및 귀퉁이 기반 보간 방법에 관한 것이다.
필름에 빛을 조사하여 인화하는 아날로그 이미지의 경우에는 광원과 필름의 거리를 조정하는 간단한 방법을 통하여 화질 열화가 거의 없는 확대된 이미지를 쉽게 얻을 수 있는 반면, 처음부터 고정된 해상도로 디지타이즈되어 만들어지는 디지털 이미지를 확대하는 경우 해상도 차이로 인하여 발생하는 화질 열화를 피할 수 없다.
그런데, 디지털 이미지를 확대하는 경우, 새로 추가되는 화소의 값은 이미 그 값이 정의되어 있는 이웃화소들의 값으로부터 보간 추정하게 되는데, 저품질의 못한 보간법을 사용할 경우 경계선이 뭉개지거나 시각적으로 매끄러웠던 경계선이 톱니 모양으로 들쑥날쑥 하게 변하게 되는 좋지 못한 현상이 발생한다.
일반적으로, 사람의 눈은 픽셀값이 급격하게 바뀌는 경계선에서의 이러한 현상에 매우 민감하게 반응하기 때문에, 이미지 상의 경계선이 확대후에도 얼마나 충실하게 유지되었는지가 총체적인 화질의 수준을 결정하는 주요 요인으로 작용한다.
디지털 이미지를 확대시, 경계선이 흐려지거나 겹침 잡음(aliasing) 등의 화질 열화를 감소시키기 위한 기술로 여러 가지 많은 알고리즘과 기술들이 개발되어 왔는데, 이 중에 가장 안정적으로 사용되고 있는 기술은 bi-linear와 bi-cubic 알고리즘이며, 최근에 경계선 기반 알고리즘들이 새로 제안되고 있다.
상기 bi-linear 알고리즘은 새로운 픽셀값을 선형 보간법을 사용하여 계산한다. 이때, 그 픽셀을 둘러 싼 4개의 이웃 픽셀 (2*2)들을 사용하는데, 경계선이 매우 흐려지는 단점이 있다.
또한, 상기 bi-cubic 알고리즘은 새로운 픽셀값을 3차원 큐빅 스플라인을 사용하여 계산한다. 이때, 그 픽셀을 둘러싼 16개의 이웃 픽셀들(4*4)을 사용하는데, 비록 상기 bi-linear 알고리즘보다 경계선이 다소 뚜렷하나, 경계선에 겹침 잡음(aliasing) 현상이 나타나면 전체적으로 매우 거칠게 보이는 단점이 있다.
또한, 상기 경계선 기반의 알고리즘들(일예로 하기의 제2 선행기술이 있음)은 경계선을 따라 이웃하는 픽셀들만 선택하여 보간을 함으로써 경계선이 매우 선명하고 겹침 잡음(aliasing) 현상이 획기적으로 감소하나, 경계선을 선택하는 방법이 완벽하지 못하면 일반적인 이미지에 적용했을 때 매우 왜곡된 결과를 내는 단점이 있다.
참고적으로, 본 발명과 관련된 선행기술의 일예로, 텍스트 및 그래픽 영상의 선명도를 유지할 수 있는 "윤곽선 정보에 의한 2차원 비선형 보간 시스템 및 그 방법(한국특허등록번호 0335502호, 2002. 4. 23 등록)(이하, '제1 선행기술'이라 함)"이 존재하는데, 상기 제1 선행기술은 영상 확대시에 윤곽선 형태의 왜곡 및 겹침 잡음(aliasing)없이 텍스트나 그래픽 영상만의 선명도를 유지할 수 있다.
하지만, 상기 제1 선행기술은 주로 TV 화면위에 추가된 텍스트나 그래픽 객체만을 대상으로 하고 있어, 디지털 카메라, 복사기, 스캐너, 프린터, 디지털 영상 디스플레이 장치, 문서작성기, 그래픽 소프트웨어 등 여러 분야에서 디지털 이미지의 크기 변환 기능이 빈번히(심지어 사용자가 인식하지 못하는 사이에도) 필요함에도 불구하고, 이를 간과한 기술이라 할 수 있다.
한편, 본 발명과 관련된 선행기술의 다른 예로, 실사 이미지를 위한 경계선 기반 보간법을 제안한 "New Edge-Directed Interpolation(IEEE Trans on Image Processing, Vol.10, Xin Li & Michael T. Orchard, pp1521-1527, 2001. 10)(이하, '제2 선행기술'이라 함)"이 존재하지만, 상기 제2 선행기술은 경우에 따라서 매우 왜곡된 결과를 생성하며, 대부분의 경우에 과도하게 날카로운 경계선을 만들고, 비슷한 값을 갖는 인접 화소들이 뭉게져서 사진을 입력해도 마치 유화같은 결과가 나오는 경우가 많다. 또한, 상기 제2 선행기술은 느리고(매우 긴 처리시간) 안정성, 강건성이 떨어지는 문제점이 있다.
본 발명은 상기 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로, 영상처리장치에서 디지털 이미지를 임의의 배율로 확대하는 경우 필연적으로 발생하는 경계선이 흐려지거나 겹침 잡음(aliasing) 등의 화질 열화를 감소시킬 수 있는 경계선 및 귀퉁이 기반 보간 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있으며, 본 발명의 실시예에 의해 보다 분명하게 알게 될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허 청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 영상처리장치에서 이미지 확대시의 보간 방법에 있어서, 배율 확대를 위한 원본 이미지 입력시, 해당 이미지의 가장자리를 제외한 모든 픽셀을 중심으로 하는 m×m(여기서, m은 자연수임) 로칼 윈도우를 설정하여, 해당 로칼 윈도우의 방향성을 구하는 로칼 윈도우 방향성 계산 단계; 상기 로칼 윈도우 방향성 계산 결과, 뚜렷한 방향성(선형방향)이 존재하면, 경계선이 존재하는 것으로 간주하는 경계선 확인 단계; 상기 로칼 윈도우 방향성 계산 결과, 뚜렷한 방향성(선형방향)이 존재하지 않으면, 상기 m×m 로칼 윈도우를 (m/2 × m/2) 서브 윈도우로 나누어, 각 서브 윈도우의 방향성을 구하는 서브 윈도우 방향성 계산 단계; 상기 서브 윈도우 방향성 계산 결과, 상위 윈도우의 중점으로 모이는 방향성이 존재하면, 귀퉁이(코너)가 존재하는 것으로 간주하는 귀퉁이 확인 단계; 및 상기 확인된 경계선 및 귀퉁이에 대해, 그 방향을 지나는 가상 경계선 상에 놓여 있는 픽셀들만을 취하여 방향성 강도에 따라 가중치를 부여하여 새로운 픽셀값으로 정의하는 보간단계를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명은 상기 로칼 윈도우 및 상기 서브 윈도우의 방향성이 존재하 지 않으면, 이웃하는 픽셀들의 단순 평균값을 새로운 픽셀값으로 정의하는 단계를 더 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.
본 발명은 디지털 이미지를 임의의 배율로 확대하는 경우 필연적으로 발생하는 화질 열화를 줄이고자 한다.
따라서, 본 발명에서는 디지털 이미지 확대시 화질 열화를 줄이기 위하여, 경계선과 더불어 귀퉁이(경계선의 방향이 급격하게 바뀌는 부분, 즉 코너)를 고려한 새로운 보간법을 제시한다.
이때, 본 발명에서는 직접적으로 경계선이나 귀퉁이를 구하지 않고도 다른 척도로 이러한 특징들을 구해내기 때문에 시간적으로 매우 경제적이다.
상술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통하여 보다 분명해 질 것이며, 그에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 일실시예를 상세히 설명하기로 한다.
도 1 은 본 발명이 적용되는 하드웨어 시스템의 구성 예시도로서, 도면에서 "11"은 중앙처리장치(CPU), "12"는 주기억장치, "13"은 보조기억장치, "14"는 입력장치, 그리고 "15"는 표시장치를 각각 나타낸다.
도 1에 도시된 바와 같이, 일반적인 하드웨어 시스템(디지털 카메라, 복사 기, 스캐너, 프린터, 디지털 영상 디스플레이 장치 등의 영상처리장치)은, 중앙처리장치(11)와, 중앙처리장치(11)에 연결된 주기억장치(12)와, 주기억장치(12)에 연결된 보조기억장치(13)와, 중앙처리장치에 연결된 입력장치(14) 및 표시장치(15)를 구비한다.
여기서, 하드웨어 시스템은, 컴퓨터의 전체 동작을 제어하고 관리하는 중앙처리장치(11), 중앙처리장치(11)에서 수행되는 프로그램을 저장하고 작업 수행중 이용되는 또는 작업 수행중에 발생되는 각종 데이타를 저장하는 주기억장치(12)와 보조기억장치(13) 및 사용자와의 데이터 입출력을 위한 입출력장치(14,15)를 포함한다.
그리고, 보조기억장치(13)는 대량의 데이타를 저장하는 역할을 하며, 입출력장치(14,15)는 일반적인 키보드, 디스플레이 장치 및 프린터 등을 포함한다.
그러나, 상기한 바와 같은 구성을 갖는 컴퓨터 하드웨어 환경은 당해 분야에서 이미 주지된 기술에 지나지 아니하므로 여기에서는 그에 관한 자세한 설명은 생략하기로 한다. 다만, 주기억장치(11)에 탑재되어 디지털 이미지를 임의의 배율로 확대하는 경우 필연적으로 발생하는 경계선이 흐려지거나 겹침 잡음(aliasing) 등의 화질 열화를 감소시킬 수 있는 경계선 및 귀퉁이 기반 보간 알고리즘에 대해 보다 상세히 설명한다.
일예로, 본 발명의 경계선 및 귀퉁이 기반 보간 알고리즘이 디지털 카메라 등에 탑재될려면, ASIC 형태의 칩으로 구현 가능하다.
도 2 는 본 발명에 따른 이미지 확대를 위한 경계선 귀퉁이 기반 보간 방법 에 대한 일실시예 흐름도이다.
먼저, 디지털 이미지를 임의의 배율로 확대하기 위하여 원본 이미지가 입력되면(201), 이미지의 가장자리를 제외한 모든 픽셀을 중심으로 하는 m×m 로칼 윈도우에서 주위의 16방향으로 한 단위씩 움직여 윈도우내 픽셀값과 바탕 이미지의 해당 픽셀값의 차의 제곱합을 구한 뒤, 전체 이미지에서 픽셀간 거리별 픽셀차의 표준 정규분포를 구하여 마할라노비스 거리를 비교하여 윈도우내의 픽셀의 방향을 결정한다(201).
상기 로칼 윈도우에서 방향성을 계산하는 과정(201)을 m=4인 경우를 예로 들어 보다 상세하게 살펴보기로 한다.
도 3a의 이미지에서 4×4 로칼 윈도우(301) 내의 방향성을 계산하려면, 로칼 윈도우내의 픽셀들이 "302"와 같이 인덱싱되어 있다고 가정하고, 픽셀
Figure 112004060024516-pat00001
의 값은 "red(0)"라고 표시한다.
그리고, 도 3b에 도시된 바와 같이, 4×4 로칼 윈도우(301) 주위 16방향 중의 하나인 동쪽으로 2 픽셀 떨어진 4×4 대응 화소값들과의 차들의 제곱을 전부 더하여 "distance(0)"라는 이름으로 저장한다[distance(0) = Σ (red(i) - blue(i))2, where 0 ≤ i ≤ 15].
또한, 계속해서 도 3c에 도시된 바와 같이 4×4 로칼 윈도우(301)에서 동쪽으로 2픽셀, 북쪽으로 1픽셀 떨어진 4×4 대응 화소값들과의 차들의 제곱을 전부 더하여 "distance(1)"라는 이름으로 저장한다[distance(1) = Σ (red(i) - blue(i))2, where 0 ≤ i ≤ 15]
마찬가지로, 도 3d에 도시된 바와 같이 4×4 로칼 윈도우(301)의 중점을 중심으로 반시계 방향으로 윈도우를 돌리면서 16방향에서의 픽셀값 차의 제곱합을 구하여 distance(i)에 저장한 뒤, distance(i)가 최소인 i를 이 로칼 윈도우(301)내 픽셀들의 방향(혹은 흐름)으로 정의한다.
이와 같이 m×m 로칼 윈도우로 조사했을 때 방향성이 뚜렷이 나타나면(예를 들면, 두드러진 마할라노비스 값이 존재하여 선형방향(단방향)이 존재하면)(203), 경계선이 존재하는 것으로 간주한다(204).
따라서, 방향성(로칼 윈도우에서 경계선의 단방향성)이 존재한다면(207), 그 방향을 지나는 가상 경계선 상에 놓여 있는 픽셀들만을 취하여 방향성의 강도에 따라 가중치를 주어 새로운 픽셀값으로 취한다(209).
한편, m×m 로칼 윈도우로 조사했을 때 뚜렷한 방향성이 존재하지 않으면(예를 들면, 두드러진 마할라노비스 값이 존재하지 않으면)(203), 이 윈도우에는 방향성이 아주 없거나, 두 개 이상의 선형 경계선이 만나는 모퉁이를 형성하므로, 서브 윈도우(m/2 × m/2)에서 다시 한 번 같은 방법으로 서브 윈도우의 방향성을 구한다(205). 이는 귀퉁이(코너) 부근에서는 단방향(선형방향)이 존재하지 않고 일반적으로 어떠한 방향성도 존재하지 않기 때문에, 귀퉁이(코너) 처리를 위해 더 작은 서브 윈도우 단위로 나누어서 더 세밀하게 방향성을 얻고자 함이다.
이때, 만약 두 개 이상의 서브 윈도우의 방향성이 부모 윈도우의 중심점을 향해 강하게 나타나면(즉, 상위 윈도우의 중점으로 모이는 방향성이 존재하면)(206), 귀퉁이가 존재하는 것으로 간주한다(207).
따라서, 방향성(서브 윈도우에서 상위 윈도우의 중점으로 모이는 귀퉁이의 방향성)이 존재한다면(207), 그 방향을 지나는 가상 경계선 상에 놓여 있는 픽셀들만을 취하여 방향성의 강도에 따라 가중치를 주어 새로운 픽셀값으로 취한다(209).
한편, 방향성이 존재하지 않는다면(206,208), 이웃하는 픽셀들의 단순 평균값을 새로운 픽셀값으로 한다(209).
이와 같이, 로칼 윈도우에서 경계선의 단방향성이 존재하거나 서브 윈도우에서 상위 윈도우의 중점으로 모이는 귀퉁이의 방향성이 존재하는 경우 그 방향을 지나는 가상 경계선 상에 놓여 있는 픽셀들만을 취하여 방향성의 강도에 따라 가중치를 주어 새로운 픽셀값으로 취하며, 로칼 윈도우 및 서브 윈도우에서 방향성이 존재하지 않으면 이웃하는 픽셀들의 단순 평균값을 새로운 픽셀값으로 하여, 이러한 픽셀값들의 최종 결과 이미지를 출력한다.
상기 서브 윈도우에서 방향성을 계산하는 과정(205)을 보다 상세하게 살펴보면 다음과 같다.
서브 윈도우의 경우는 4×4의 로칼 윈도우(301)를 4개의 2×2 서브 윈도우로 나누어 상기 로칼 윈도우에서 방향성을 계산하는 과정(202)과 동일한 방법으로 방향을 정한다. 다만, 서브 윈도우의 경우는 16방향을 모두 찾을 필요는 없다.
즉, 도 4a에 도시된 바와 같이 4×4 로칼 윈도우는 16방향을 모두 구하지만(401), 2×2 서브 윈도우는 총 16방향을 각각 4방향만 구한다(402).
예를 들어, 도 4b와 같이 급격한 코너가 있는 경우, 단방향성 검사에서는 어느 쪽으로도 방향성이 없다.
따라서, 추가로 서브 윈도우로 방향성을 찾으면, 도 4c와 같이 "403,404" 화살표로 표시된 2방향이 검출된다.
따라서, 이미지 확대를 위하여 로칼 윈도우의 중점에 추가될 픽셀값은 "403,404" 화살표를 지나는 이웃 픽셀값들의 평균을 갖게 된다. 도 4c의 경우, 백색을 취하지 않고 흑색들만 선택하기 때문에 경계선과 귀퉁이가 흐려지지 않아 사용자가 느끼는 화질이 향상된다.
한편, 상기에서 마할라노비스 값이라 함은, 1차원 확률분포의 경우 흔히 말하는 Z 값이라는 것을 2차원 이상의 경우로 확장된 개념으로, 표본 평균으로부터 추정된 모평균이 있을 때, 얻은 샘플값이 얼마나 평균으로부터 먼가, 즉 특이한 값인지를 알 수 있는 측정(measure)값이다.
예를 들면, 1차원 확률 분포의 경우 "Z = (x-평균)/표준편차"로 그 값이 2 이하(보다 상세하게는 1.96)이면 95%의 확률로 이 값은 이 분포에 속한다고 간주하고, 만약에 2가 넘으면 이 샘플은 이 모평균에서는 매우 특이한 값으로 판별하는 것이다.
본 발명의 경우, 특정 distance가 전체 distance의 분포에서 볼 때, 특이하게 작을 경우, 방향성이 있다고 본다.
물론, 본 발명에서는 주로 1차원적인 데이터를 대상으로 하기 때문에 Z값을 사용하여 t 검정을 하는 1차원 확률분포 만으로도 족하지만, 2차원 이상의 데이터 들로 확장될 경우 마할라노비스 값이 필요하다.
상술한 바와 같은 본 발명의 방법은 프로그램으로 구현되어 컴퓨터로 읽을 수 있는 형태로 기록매체(씨디롬, 램, 롬, 플로피 디스크, 하드 디스크, 광자기 디스크 등)에 저장될 수 있다. 이러한 과정은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있으므로 더 이상 상세히 설명하지 않기로 한다.
이상에서 설명한 본 발명은, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하므로 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니다.
상기와 같은 본 발명은, 디지털카메라, 복사기, 스캐너, 프린터, 디지털 영상 디스플레이 장치, 문서작성기, 그래픽 소프트웨어 등 여러 분야에서 디지털 이미지의 크기 변환 기능이 빈번히(심지어 사용자가 인식하지 못하는 사이에도) 필요하기 때문에, 디지털 이미지 관련 산업 전 분야에서 제한된 해상도의 디지털 이미지의 화질 열화를 최소화하면서 원하는 크기로 확대하여 이용하고자 할 때 유용하게 사용될 수 있는 효과가 있다.

Claims (5)

  1. 영상처리장치에서 이미지 확대시의 보간 방법에 있어서,
    배율 확대를 위한 원본 이미지 입력시, 해당 이미지의 가장자리를 제외한 모든 픽셀을 중심으로 하는 m×m(여기서, m은 자연수임) 로칼 윈도우를 설정하여, 해당 로칼 윈도우의 방향성을 구하는 로칼 윈도우 방향성 계산 단계;
    상기 로칼 윈도우 방향성 계산 결과, 뚜렷한 방향성(선형방향)이 존재하면, 경계선이 존재하는 것으로 간주하는 경계선 확인 단계;
    상기 로칼 윈도우 방향성 계산 결과, 뚜렷한 방향성(선형방향)이 존재하지 않으면, 상기 m×m 로칼 윈도우를 (m/2 × m/2) 서브 윈도우로 나누어, 각 서브 윈도우의 방향성을 구하는 서브 윈도우 방향성 계산 단계;
    상기 서브 윈도우 방향성 계산 결과, 상위 윈도우의 중점으로 모이는 방향성이 존재하면, 귀퉁이(코너)가 존재하는 것으로 간주하는 귀퉁이 확인 단계; 및
    상기 확인된 경계선 및 귀퉁이에 대해, 그 방향을 지나는 가상 경계선 상에 놓여 있는 픽셀들만을 취하여 방향성 강도에 따라 가중치를 부여하여 새로운 픽셀값으로 정의하는 보간단계
    를 포함하는 이미지 확대를 위한 경계선 및 귀퉁이 기반 보간 방법
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 로칼 윈도우 및 상기 서브 윈도우의 방향성이 존재하지 않으면, 이웃하는 픽셀들의 단순 평균값을 새로운 픽셀값으로 정의하는 단계
    를 더 포함하는 이미지 확대를 위한 경계선 및 귀퉁이 기반 보간 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 로칼 윈도우 방향성 계산 단계는,
    상기 해당 이미지의 가장자리를 제외한 모든 픽셀을 중심으로 하는 m×m 로칼 윈도우에서 주위의 16방향으로 한 단위씩 움직여 윈도우내 픽셀값과 바탕 이미지의 해당 픽셀값의 차의 제곱합을 구한 뒤, 전체 이미지에서 픽셀간 거리별 픽셀차의 표준 정규분포를 구하여 마할라노비스 거리를 비교하여 윈도우내의 픽셀의 방향을 결정하는 것을 특징으로 하는 이미지 확대를 위한 경계선 및 귀퉁이 기반 보간 방법
  4. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 m은 4이며,
    상기 4×4 로칼 윈도우를 4개의 2×2 서브 윈도우로 나누어, 각 2×2 서브 윈도우에서 총 16방향에 대해 각각 4방향만 구하는 것을 특징으로 하는 이미지 확대를 위한 경계선 및 모퉁이 기반 보간 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 로칼 윈도우 방향성 계산 단계는,
    4×4 로칼 윈도우 내의 방향성을 계산하려면, 로칼 윈도우내의 픽셀들을 인덱싱한 후, 픽셀
    Figure 112004060024516-pat00002
    의 값을 "red(0)"로 표시하는 단계;
    4×4 로칼 윈도우 주위 16방향 중의 하나인 동쪽으로 2 픽셀 떨어진 4×4 대응 화소값들과의 차들의 제곱을 전부 더하여 "distance(0)"로 저장[distance(0) = Σ (red(i) - blue(i))2, where 0 ≤ i ≤ 15]하는 단계;
    4×4 로칼 윈도우에서 동쪽으로 2픽셀, 북쪽으로 1픽셀 떨어진 4×4 대응 화소값들과의 차들의 제곱을 전부 더하여 "distance(1)"로 저장[distance(1) = Σ (red(i) - blue(i))2, where 0 ≤ i ≤ 15]하는 단계; 및
    4×4 로칼 윈도우의 중점을 중심으로 반시계 방향으로 윈도우를 돌리면서 16방향에서의 픽셀값 차의 제곱합을 구한 뒤 distance(i)에 저장한 뒤, distance(i)가 최소인 i를 이 로칼 윈도우내 픽셀들의 방향(혹은 흐름)으로 정의하는 단계
    를 포함하는 이미지 확대를 위한 경계선 및 모퉁이 기반 보간 방법.
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