KR100975787B1 - 개선된 대각선 방향의 인핸스먼트로의 업컨버젼 - Google Patents

개선된 대각선 방향의 인핸스먼트로의 업컨버젼 Download PDF

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Abstract

인터레이스로부터 순차로 업컨버팅된 비디오는 개선된 대각선 방향의 인핸스먼트를 갖는다. 주어진 출력 픽셀에 가까운 상이한 픽셀들로부터 수직 방향 평균(y1V), 제 1 및 제 2 좌측 대각선 방향 평균(y1L1, y1L2), 제 1 및 제 2 우측 대각선 방향 평균(y1R1, y1R2), 수직 방향 차이(d1V), 제 1 및 제 2 좌측 대각선 방향 차이(d1L1, d1L2), 제 1 및 제 2 우측 대각선 방향 차이(d1R1, d1R2)를 포함하는 복수의 평균들 및 차이들이 결정(70을 사용하여)된다. 평균들 사이에서 선택(90을 사용한)은 그들 사이의 최소 차이의 절대값에 기초한다. 선택은 평균들 사이의 차이들이 모호하면, 즉, 주어진 출력 픽셀에 대한 값이 주어진 출력 픽셀에 수직 방향으로 인접한 픽셀들에 의해 정의된 값들의 범위 내에 없거나 각각의 차이들 사이에서의 최소 차이가 유일하지 않을 때 수직 방향 평균을 선택하도록 제한(44를 사용하여)된다.
Figure R1020047015367
보간, 평균, 차이, 픽셀, 알고리즘, DIAG1T 대각선 방향의 인핸스먼트 업컨버팅 시스템, DIAG1T 회로

Description

개선된 대각선 방향의 인핸스먼트로의 업컨버젼{Upconversion with improved diagonal enhancement}
본 발명은 인터레이싱된 비디오를 프로그레시브 (인터레이싱되지 않은) 비디오로 업컨버팅하는 분야에 관한 것이다. 특히, 본 발명은 디인터레이싱 알고리즘들의 분야에 관한 것이다.
두 개의 대각선 방향 평균들 및 수직 방향 평균 사이에서 선택하는 기본적인 아이디어는 아마도 이전에 많은 사람들에 의해 사용되었으며 1990년대 초기에는 톰슨(여기서 양수인)에 의해 투자된 리서치 프로젝트에서 사노프 리서치 연구소(Sarnoff Research Laboratories(Sarnoff))에 의해 조사되었다.
필드의 존재하는 라인들 사이에서 공간적으로 픽셀들의 라인들을 생성하기 위해 휘도 픽셀들의 필드를 디인터레이싱하는 간단한 방법은 각 출력 픽셀을 생성하기 위해 바로 위 및 아래의 픽셀의 값들을 평균화하는 것이다. 이러한 방법은 수평화되지 않는 단계들에서와 같은 필드의 대각의 디테일들 상에서 또는 파형이 진행하거나 각도들이 변화하는 플래그 상의 스트라이프들의 에지들 상에서 들쭉날쭉한 에지들을 생성한다.
강화된 대각 디테일을 위한 보다 나은 방법은 이전에 설명된 수직 방향 평균과, 좌측 및 우측 대각선 방향 평균의 세 개의 픽셀 평균들 사이에서 선택한다. 좌측 대각선 방향 평균은 우측 아래의 픽셀과 보간되는(being interpolated) 위치의 좌측 위의 픽셀의 값을 평균내는 것에 의해 계산된다. 유사하게, 우측 대각은 좌측 아래의 픽셀과 보간되는 위치의 우측 위의 픽셀의 평균이다.
두 개의 대각선 방향 평균들과, 수직 방향 평균 사이에서 선택하는 것의 기본 아이디어는 1990년대 초기에 톰슨(여기서 양수인)에 의해 투자된 리서치 프로젝트에서 사노프 리서치 연구소(Sarnoff Research Laboratories(Samoff))에 의해 조사되었다. 사노프에 의해 계산된 세 개의 선택들 사이에서 선택하는 가장 간단한 알고리즘은 DIAG1 알고리즘으로 그들의 보고서에서 언급되었다. 소음 결정 문제를 해결하기 위한 시도로 사노프가 조사하고 시뮬레이트한 다른 알고리즘들은 DIAG3, DIAG3W, DIAG3WW로 표시된다. DIAG3은 DIAG1보다 복잡한 결정 알고리즘을 사용한다. DIAG3W는 소음 제약을 DIAG3 알고리즘으로 부가한다.
두 개의 대각선 방향 평균들 및 수직 방향 평균 사이에서 선택하기 위한 DIAG1 알고리즘은 평균들과 동일한 픽셀 값들을 사용하여 세 개의 차이들을 계산하고 비교한다. 각 평균에 대하여, 대응 차이가 계산되고 이러한 차이들의 절대값들이 최소값을 찾기 위해 비교된다. 최소 차이들에 대응하는 픽셀 평균은 보간된 값으로 선택된다.
언급된 사노프 작업은 두 개의 논문들, 1990년 12월 31일자 디지털 특성 TV를 위해 공간적으로 적응된 디인터레이싱 기술들 및 1991년 3월 31일자 디지털 특성 TV 프로젝트 최종 보고에 기록되었다.
공간적인 보간법 추정을 위한 고려로서 다중 선택들을 사용하더라도, 존재하는 알고리즘은 보다 낮은 각도 대각들에 대하여 화질 개선이 가능하지 않다. 보다 낮은 각도 대각들에 대하여 효과적인 개선된 알고리즘이 필요하다.
보다 정확한 공간적 추정이 가까운 대각들을 계산하는 것에 의해 얻어질 수 있다. 잡음 제약을 두 개의 평균들 및 수직 방향 평균 사이에서 선택하는 결정 프로세스에 부가하는 것은 대각 디테일이 존재하는 영역들에서 화질을 유익하게 개선한다. 제약은 알고리즘이 모호한 경우들에서 수직 방향 평균을 선택하도록 유익하게 부과된다.
이러한 접근은 이와 동시에 출원된 대응 출원에서 설명되며 DIAG1T 알고리즘으로 표시된다. 한 쌍의 제약이 DIAG1 평균 선택 알고리즘으로 유익하게 인가된다. 먼저, 최소 차이가 유일하지 않으면, 수직 방향 평균이 선택된다. 둘째로, 선택된 평균이 보간되는 위치의 픽셀 위 및 픽셀 아래 사이의 값들의 범위에 위치하지 않으면, 수직 방향 평균이 선택된다. 결과적인 대각 인접 픽셀들은 샘플 율에 대응하거나 의존하는 디스플레이된 화상의 각도들에서 줄지어 있는다. 4x3의 가로세로비를 갖는 720x480 화상에 대하여 예를들면, 보정된 대각들은 수평위로 약 41 도 만큼 낮은 각도들에 대응한다. DIAG1T 알고리즘은 단지 상기 각보다 더 가파른 화상의 대각 특성들을 개선할 수 있다. 그럼에도 불구하고, DIAG1T는 구현하는데 상대적으로 간단하고 비교적 저렴한 가격으로 구현될 수 있는 방법으로 화질에 상당한 개선을 제공한다.
본 출원은, DIAG1T보다 더 복잡하지만, DIAG1T보다 상당히 낮은 각도들에서 대각선 방향의 인핸스먼트를 향상시키는 방법에 관한 것이다. 제 2 좌측 및 제 2 우측 대각선 방향 평균들은 다중 선택 프로세스 내의 선택들로서 또한 포함되며, 이 경우에 결과적으로 DIAG5T 알고리즘으로서 나타내어진 5가지 선택 프로세스가 된다. 제 2 좌측 대각선 방향 평균은 보간될 위치의 위 및 좌측으로 두 개의 픽셀들 다음에 있는 픽셀과, 보간될 픽셀 위치의 아래 및 우측으로 두 개의 픽셀들 다음에 있는 픽셀의 값 사이의 평균일 수 있다. 제 2 우측 대각은 보간될 픽셀 위치의 위 및 우측으로 두 개의 픽셀들 다음에 있는 픽셀과 보간될 픽셀 위치의 아래 및 좌측으로 두 개의 픽셀들 다음에 있는 픽셀의 평균일 수 있다.
DIAG5T 알고리즘은 이러한 다섯개의 선택들 사이에서 다음과 같이 선택한다. 먼저, 알고리즘은 제 1 좌측 대각과 제 2 좌측 대각 사이에서 연관된 차이들을 비교하는 것에 의해 선택한다. 차이들이 동일하면 선택되는 제 1 대각선 방향으로 최소 차이를 갖는 대각이 바람직하게 선택된다. 두번째로, 제 1 단계와 유사하게 알고리즘은 유사한 방식으로 제 1 우측 대각과 제 2 우측 대각 사이에서 선택한다. 세번째로, 보간된 값에 대한 알고리즘의 선택은 DIAG1T에 참조된 대각선 방향 평균들과 차이들을 대체하는 선택된 대각선 방향 평균들과 차이들을 갖는 DIAT1T 알고리즘과 동일한 논리를 사용하여 선택된 좌측 대각, 수직 방향 평균 및 선택된 우측 대각의 세 개의 선택들로부터 선택된다.
예를 들면 4x3의 가로세로비를 갖는 720x480 화상에서, 보정된 대각들은 DIAG1T가 영향을 미칠 수 있는 각도들의 범위를 개선시키는 수평위로 약 25 도의 각도들에 대응한다. 이러한 각도(24도)보다 큰 각도들을 갖는 화상의 대각 디테일들은 DIAG5T 알고리즘으로 유익하게 구현될 수 있다.
도 1은 DIAG1T 대각선 방향의 인핸스먼트 업컨버팅 시스템의 블럭도.
도 2는 원래 및 보간된 픽셀들의 공간적 방향을 설명하는데 유용한 도면.
도 3은 도 1의 평균 및 차이(AVG-DIF)의 디테일들을 설명하는 블럭도.
도 4는 도 1에 도시된 DIAG1T 회로의 신호 흐름을 나타내는 블럭도.
도 5는 도 4에 도시된 DIAG1 결정 로직의 블럭도.
도 6은 도 4에 도시된 DIAG1T 제약 로직을 도시하는 블럭도.
도 7은 본 발명에 따른 DIAG5T 제약 강화 업컨버팅 시스템의 제 1 부분의 블럭도.
도 8은 본 발명에 따른 DIAG5T 수직 강화 업컨버팅 시스템의 제 2 부분의 블럭도.
DIAG5T 디인터레이싱 알고리즘은 움직임 적응 디인터레이싱 알고리즘의 오직 공간적(내부 필드) 알고리즘 또는 공간적 추정으로서 사용될 수 있다. DIAG5T는 DIAG1의 임의의 요소들과 DIAG1T 알고리즘들을 통합하며, 따라서 이들이 먼저 설명될 것이다.
다음과 같이 및 도 2에 도시된 바와 같이, 입력 비디오의 두 개의 연속적인 라인들 상의 휘도 픽셀 값들을 Xij로 라벨하였으며 보간된 순차적 출력 라인 픽셀들은 Yij로 라벨한다:
입력 라인 1: X11 X12 X13 X14 X15
출력 라인 : Y11 Y12 Y13 Y14 Y15
입력 라인 2: X21 X22 X23 X24 X25
간단한 라인 평균 공간 추정은 다음과 같을 것이다:
Y1j = (X1j + X2j)/2
이하에 주어진 DIAG1T의 설명은 출력 위치(Y13)에 대한 공간 추정을 계산하는데 집중될 것이다. 다른 출력 픽셀들에 대하여, 설명의 픽셀 인덱스들은 따라서 조절될 것이다. 알고리즘의 구현은 요청된 입력 픽셀들이 사용가능하지 않을 때 라인들의 시작부들 및 단부들에서 여기서 설명된 프로세싱을 변경하도록 선택할 수 있다.
Y13에 대하여, DIAG1T 알고리즘은 다음과 같이, 및 도 1에 도시된 바와 같이 3개의 픽셀 평균들과 3개의 픽셀 차이들을 계산한다:
y1L = (X12 + X24)/2; d1L = abs(X12 - X24);
y1V = (X13 + X23)/2; d1V = abs(X13 - X23);
y1R = (X14 + X22)/2; d1R = abs(X14 - X22);
이러한 평균들 및 차이들은 좌측 대각, 수직 및 우측 대각 추정에 대응한다. 모든 이러한 평균들 및 차이들을 제공하기 위한 회로(10)의 전형적인 블럭도는 플립 플롭들의 형태로 복수의 지연 회로들(12, 14, 16, 18 및 20)을 포함하고 다른 적절한 디바이스들을 포함하는 도 1에 도시된다. 예를 들어, 지연 회로(16)는 라인 지연일 수 있다. 회로는 또한 AVG-DIFF 블럭들(26,28 및 30)뿐만 아니라 최소 회로(22), 최대 회로(24)를 포함한다. 도 1의 AGV-DIF 블럭(26)과 같은 전형적인 AVG-DIF 블럭의 디테일들이 도 3에 도시된다. AVG-DIF 블럭(26)은 바람직하게 디바이스 또는 블럭의 평균 부분에 픽셀 값들을 부가하기 위한 합산기(34)와 이분 회로(38)를 포 함한다. 상이한 부분에서, 블럭(26)은 또한 감산기(26)와 절대값 함수(39)를 포함한다.
기본적인 DIAG1 알고리즘은 다음과 같은 도 5에 도시된 최소 차이에 대응하는 추정을 선택한다:
Y = y1V; d = d1V;
if(d1L < d) {y = y1L; d = d1L;}
if(diR < d) y = y1R;
Y13 = y;
특히, 기본적인 DIAG1 결정 로직(42)은 위에서 설명된 DIAG1 알고리즘의 기능성을 제공하기 위해 도 5에 도시된 바와 같이 결합된 비교기들(52 및 58) 및 멀티플렉서들(54,56 및 59)을 사용하여 표현되지만, 본 발명은 이에 제한되지 않는다. DIAG1 알고리즘 또는 DIAG1 결정 로직(42)은 도 1 및 도 4에 도시된 전체적인 DIAG1T 결정 로직(32)의 일부를 형성한다는 것에 주의한다.
DIAG1, 및 DIAG1을 통해 DIAG1T의 구별을 수행하는데의 결정 소음을 제거하는데 사용되는 도 4 및 도 6에 도시된 소음 제약 또는 DIAG1T 제약 로직(44)은 또한 주어진 출력 픽셀(Y13)에 대한 값이 주어진 출력 픽셀에 대한 수직 방향 평균을 정의하는 상부 픽셀 및 하부 픽셀의 값들의 범위 내에 속한다는 것을 나타낸다. 식들의 표현으로, 이는 다음 중 하나를 의미한다.
X13≤Y13≤X23 또는 X13≥Y13≥X23
이러한 제약이 만족되지 않으면, 출력 Y13 = y1V이다.
DIAG1T를 구별하는 부가적인 제약은 좌측 대각 차이가 우측 대각 차이와 동일하거나 또는 실질적으로 동일하게 된다. 바꾸어 말하면, 좌측 대각 차이 및 우측 대각 차이는 동일할 필요가 있다. 식들의 표현으로:
if d1L = d1R이면 출력 Y13 = y1V.
이러한 다른 제약들은 도 4 및 도 6에 도시된다. 특히, 도 6에 도시된 DIAG1T 제약 로직(44)은 위에서 설명된 기능들을 제공하기 위해 도시된 바와 같이 배열되고 결합된 비교기들(60,62 및 64), OR 게이트(66) 및 멀티플렉서(68)에 의해 구현될 수 있다.
DIAG5T 알고리즘은 많은 회로들 및 DIAG1T 알고리즘의 방법들을 사용한다. 비디오 신호는 구성 성분의 형태이며 단지 휘도 성분만이 DIAG5T 알고리즘으로 처리된다고 가정된다. 간단한 라인 평균이 두 개의 낮은 해상도의 크로미넌스 구성 성분들의 디인터레이싱에 대하여 만족한다.
Y13에 대하여, DIAG5T 알고리즘은 5개의 픽셀 평균들과 5개의 픽셀 차이들을 다음과 같이 도 7에 도시된 바와 같이(DIAG5T의 부분 1) 계산한다:
y1L2 = (X11 + X25)/2; d1L2 = abs(X11 - X25);
y1L1 = (X12 + X24)/2; d1L1 = abs(X12 - X24);
y1V = (X13 + X23)/2; d1V = abs(X13 - X23);
y1R1 = (X14 + X22)/2; d1R1 = abs(X14 - X22);
y1R2 = (X15 + X21)/2; d1R2 = abs(X15 - X21);
이러한 평균들 및 차이들은 제 2 및 제 1 좌측 대각과, 수직 및 제 1 및 제 2 우측 대각 추정에 대응한다. 모든 이러한 평균들 및 차이들을 제공하기 위한 회로(70)의 전형적인 블럭 대각은 플립 플롭들의 형태인 복수의 지연 회로들(71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 및 79)와 다른 적절한 디바이스들을 포함하여 도 7에 도시된다. 예를 들면, 지연 회로(75)는 라인 지연일 수 있다. 회로는 또한 AVG-DIFF 블럭들(80,81,82,83 및 84)뿐만 아니라 최소 회로(86)와, 최대 회로(88)를 포함한다. 회로(70)에 사용된 전형적인 AVG-DIF 블럭의 디테일들은 도 1 및 도 3에 도시된 AVG-DIF 블럭(26)과 유사하다.
먼저, DIAG5T 알고리즘은 좌측 대각들 중 하나와 우측 대각들 중 하나를 다음과 같이 도 8에 도시된 바와 같이 선택한다.
좌측 대각 선택은 다음과 같다:
if(d1L2 < d1L){y1L = y1L2; d1L = d1L2;}
else y1L = y1L1;d1L = d1L1
우측 대각 선택은 다음과 같다:
if(d1R2 < d1R){y1R = y1R2; d1R = d1R2;}
else y1R = y1R1;d1R = d1R1
특히, 도 8에 도시된 DIAG5T 대각 선택 로직(90)은 각각의 출력들을 도 4에 도시된 바와 같은 DIAG1T 결정 로직(32)으로 피딩(feeding)하고, 또한 위에서 설명된 함수들을 제공하도록 도시된 바와 같이 배열되고 결합된 비교기들(94 및 97), 멀티플렉서들(93,95,96 및 98)에 의해 구현될 수 있다. 회로(91)는 좌측 및 제 2 좌측 대각선 방향 평균들과 차이들을 처리하도록 비교기(94)와 멀티플렉서들(93 및 95)을 포함하며, 회로(92)는 우측 및 제 2 우측 대각선 방향 평균들 및 차이들을 처리하도록 비교기(97)와 멀티플렉서들(96 및 98)을 포함한다는 것에 주의한다.
DIAG5T 알고리즘은 이후 DIAG1T 알고리즘과 동일한 프로세스를 사용하는, 결과적인 3개의 평균들 및 차이들(y1L, y1V, y1R, d1L, d1V, d1R)을 사용하며, 먼저 평균을 선택하는 것은 다음과 같다:
Y = y1V; d = d1V;
if(d1L < d) {y = y1L; d = d1L;}
if(diR < d) y = y1R;
Y13 = y; 이후 DIAG1T 알고리즘에서와 같이 다음 제약들을 체크하며, DIAG5T는 다음 중 하나를 의미한다:
X13<Y13<X23 또는 X13>Y13>X23
이러한 제약이 만족되지 않으면, 출력 Y13 = y1V이다. 더해진 부가적인 제약은 다음과 같다:
if d1L과 d1R이 동일하면 이후 출력 Y13은 y1V로 설정된다.
도 8은 도 7의 부분 1로부터 입력들을 수신하는 DIAG5T 알고리즘의 제 2 부분을 도시한다. 두 개의 좌측 대각들을 처리하기 위한 로직 블럭은 y1L1, y1L2, d1L1 및 d1L2로부터 y1L과 d1L을 생성한다. 두 개의 우측 대각들을 처리하기 위한 로직 블럭은 y1R1, y1R2, d1R1 및 d1R2로부터 y1R과 d1R을 생성한다. 이러한 로직 블럭들이 출력과, 도 7의 VMIN, y1V, d1V 및 VMAX의 출력들은 보간된 출력 픽셀 y를 생성하도록 DIAG1T 알고리즘에 대응하는 결정 로직으로의 입력들이다. DIAG5T 알고리즘은 평균들 사이의 차이들이 모호하면 결과(y)를 수직 방향 평균으로 제약하는 선택 단계를 포함한다. DIAG5T 알고리즘에서, 두 개의 좌측 대각선 방향 평균들은 동일하거나 "모호"(y1L1=y1L2)할 수 있으며 두 개의 우측 대각선 방향 평균들은 동일하거나 "모호"(y1R1=y1R2)할 수 있지만, 선택된 좌측 대각 및 선택된 우측 대각이 모호하거나 동일하거나 또는 유일하지 않으면(y1L = y1R) 보간된 값을 수직 방향 평균으로 제약하는 DIAG5T 알고리즘의 최종 DIAG1T 제약이 있다는 것에 주의한다. 따라서, 위에서 도시된 바와 같이 원래의 5개의 평균들 중에서 최소가 유일할 필요가 없다. 톰슨의 프린스톤 엔진의 실시간 디지털 비디오 시뮬레이터는 DIAG5T 알고리즘을 시연하도록 프로그램되었다. 정지 또는 움직이는 비디오의 시연에서 대각 디테일을 갖는 영역들이 눈에 띄게 개선된다. 관찰된 하나의 이러한 장면은 바람에서 펄럭이는 미국 국기이다. 국기 상의 스트라이프들이 국기가 바람에서 움직임에 따라 대각의 수평에서 다양한 각도들로 변화한다. 대각 각도들의 일부의 들쭉날쭉한 에지들의 개선은 상당했다. DIAG5T 알고리즘은 매우 얕은 각도들에서 국기의 스트라이프들 사이의 에지를 예를 들면, DIAG1T 알고리즘보다 수평하게 되도록 개선할 수 있다. DIAG1T에 대한 DIAG5T의 개선은 간단한 수직 방향 평균에 대한 DIAG1T의 개선보다 약 50% 크다.
움직임 적응 알고리즘의 공간 추정으로서 사용될 때, DIAG5T 알고리즘은 실질적으로 화상의 이동 영역들을 개선시킨다. 화상의 정적인 부분들은 비디오의 인접 필드들로부터 상당한 디테일을 이미 갖는다. 또한, 4x3의 가로세로비를 갖는 720x480 화상에서, DIAG5T 알고리즘은 수평 및 잠김 위로 약 24도정도 얕은 각도들 에 대응하는 수직들에 대한 강화를 제공한다.
본 발명의 앞선 설명의 관점에서, 본 발명은 하드웨어, 소프트웨어 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합에서 구현될 수 있다는 것이 인식되어야 한다. 본 발명에 따라 인터레이싱된 비디오를 프로그레시브 비디오로 업컨버팅할 때 주어진 출력 픽셀값을 보간하는 방법은 하나의 처리 시스템에서 집중된 방식으로, 또는 상이한 요소들이 몇몇의 교차연결된 시스템들을 가로질러 확산하는 분포된 방식으로 구현될 수 있다. 컴퓨터 시스템의 임의의 종류, 또는 여기서 설명된 방법들을 수행하기 위한 다른 장치가 적절하다. 하드웨어 및 소프트웨어의 전형적인 조합은 로드되거나 수행될 때 여기서 설명된 방법들을 수행하도록 컴퓨터 시스템을 제어하는 범용 컴퓨터 프로세서 또는 컴퓨터 프로그램을 갖는 디지털 신호 프로세서일 수 있다.
본 발명은 또한 컴퓨터 시스템에서 로드될 때 여기서 설명된 방법들의 구현을 가능하게 하고 이러한 방법들을 수행할 수 있는 모든 특성들을 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품에서 구현될 수 있다. 본 문맥의 컴퓨터 프로그램 또는 어플리케이션은 시스템이 직접적으로 또는 a)다른 언어, 코드, 정의로의 변환; b)상이한 재료 형태의 재생 중 하나 또는 모두 후에 특정 기능을 수행할 수 있는 정보 처리 능력을 갖도록 의도된 지시들의 세트의 임의의 언어, 코드 또는 표현법을 의미한다.
부가적으로, 위의 설명은 단지 예의 방법으로 의도되며, 다음 청구항들에서 설명된 것을 제외하고 임의의 방법으로 본 발명을 제한하는 것으로 의도되지 않는다.

Claims (20)

  1. 개선된 대각선 방향의 인핸스먼트(diagonal enhancement)로 인터레이싱된 비디오를 프로그레시브 비디오로 업컨버팅하는 방법에 있어서:
    주어진 출력 픽셀에 가까운 상이한 픽셀들로부터, 수직 방향 평균(y1V), 제 1 좌측 대각선 방향 평균(y1L1), 제 2 좌측 대각선 방향 평균(y1L2), 제 1 우측 대각선 방향 평균(y1R1), 제 2 우측 대각선 방향 평균(y1R2), 수직 방향 차이(d1V), 제 1 좌측 대각선 방향 차이(d1L1), 제 2 좌측 대각선 방향 차이(d1L2), 제 1 우측 대각선 방향 차이(d1R1), 제 2 우측 대각선 방향 차이(d1R2)를 포함하는 복수의 평균들 및 차이들을 (70을 사용하여) 결정하는 단계;
    상기 차이들(d1V,d1L1,d1L2,d1R1,d1R2) 중에서 최소 차이의 절대값에 기초하여 상기 평균들(y1V,y1L1,y1L2,y1R1,y1R2) 중에서 (90을 사용하여) 선택하는 단계; 및
    상기 주어진 출력 픽셀에 대한 값이 상기 주어진 출력 픽셀의 위에 인접한 픽셀 및 상기 주어진 출력 픽셀의 아래에 인접한 픽셀에 의해 규정된 값들의 범위 내에 있지 않거나, 상기 각각의 차이들 중의 상기 최소 차이가 유일하지 않으면, 상기 수직 방향 평균(y1V)으로 상기 선택 단계를 (44를 사용하여) 제한하는 단계를 포함하는, 업컨버팅 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 평균들 중에서 선택하는 단계는 상기 차이들 중의 상기 최소 차이에 기초하여, 선택된 좌측 대각선 방향 평균(y1L)을 제공하기 위해 (91을 사용하여) 상기 제 1 좌측 대각선 방향 평균 및 상기 제 2 좌측 대각선 방향 평균 사이에서 선택하는 단계와, 선택된 우측 대각선 방향 평균(y1R)을 제공하기 위해 (92를 사용하여) 상기 제 1 우측 대각선 방향 평균과 상기 제 2 우측 대각선 방향 평균 사이에서 선택하는 단계를 더 포함하는, 업컨버팅 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 선택하는 단계는 각각의 차이들 중의 상기 최소 차이에 기초하여, 상기 선택된 좌측 대각선 방향 평균(y1L), 상기 선택된 우측 대각선 방향 평균(y1R) 및 상기 수직 방향 평균(y1V) 중에서 (32를 사용하여) 선택하는 단계를 더 포함하는, 업컨버팅 방법.
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 선택하는 단계는 상기 제 1 좌측 대각선 방향 평균 및 상기 제 2 좌측 대각선 방향 평균이 동일할 때 상기 제 1 좌측 대각선 방향 평균을 선택하는 단계와, 상기 제 1 우측 대각선 방향 평균 및 상기 제 2 우측 대각선 방향 평균이 동일할 때 상기 제 1 우측 대각선 방향 평균을 선택하는 단계를 더 포함하는, 업컨버팅 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 수직 방향 평균은 2로 나누어지는 합을 구성하기 위해, 상기 주어진 출력 픽셀 위에 수직 방향으로 인접한 픽셀의 휘도 성분 값에 상기 주어진 출력 픽셀 아래에 수직 방향으로 인접한 픽셀의 휘도 성분 값을 부가하는 것에 의해 얻어지는, 업컨버팅 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 1 좌측 대각선 방향 평균은 2로 나누어지는 합을 구성하기 위해, 상기 주어진 출력 픽셀의 좌측 위에 대각선 방향으로 인접한 픽셀의 휘도 성분 값에 상기 주어진 출력 픽셀의 우측 아래의 대각선 방향으로 인접한 픽셀의 휘도 성분 값을 부가하는 것에 의해 얻어지며, 상기 제 1 우측 대각선 방향 평균은 2로 나누어지는 합을 구성하기 위해, 상기 주어진 출력 픽셀의 우측 위에 대각선 방향으로 인접한 픽셀의 휘도 성분 값에 상기 주어진 출력 픽셀의 좌측 아래에 대각선 방향으로 인접한 픽셀의 휘도 성분 값을 부가하는 것에 의해 얻어지는, 업컨버팅 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 2 좌측 대각선 방향 평균은 상기 주어진 출력 픽셀의 위 및 좌측으로 두 개의 픽셀들 다음에 있는 픽셀의 값과 상기 주어진 출력 픽셀의 아래 및 우측으로 두 개의 픽셀들 다음에 있는 픽셀의 값을 평균하는 것에 의해 얻어지는, 업컨버팅 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 2 우측 대각선 방향 평균은 상기 주어진 출력 픽셀의 위 및 우측으로 두 개의 픽셀들 다음에 있는 픽셀의 값과 상기 주어진 출력 픽셀의 아래 및 좌측으로 두 개의 픽셀들 다음에 있는 픽셀의 값을 평균하는 것에 의해 얻어지는, 업컨버팅 방법.
  9. 삭제
  10. 삭제
  11. 제 1 항에 있어서,
    상기 수직 방향 평균은 상기 주어진 출력 픽셀에 수직 방향으로 인접한 픽셀들에 기초하고,
    상기 제 1 좌측 대각선 방향 평균은 상부 좌측 및 하부 우측의 대각선 방향으로 인접한 픽셀들에 기초하고,
    상기 제 1 우측 대각선 방향 평균은 상부 우측 및 하부 좌측의 대각선 방향으로 인접한 픽셀들에 기초하고,
    상기 제 2 좌측 대각선 방향 평균은 상기 주어진 출력 픽셀의 위 및 좌측으로 두 개의 픽셀들 다음에 있는 픽셀과 상기 주어진 출력 픽셀의 아래 및 우측으로 두 개의 픽셀들 다음에 있는 픽셀에 기초하고,
    상기 제 2 우측 대각선 방향 평균은 상기 주어진 출력 픽셀의 위 및 우측으로 두 개의 픽셀들 다음에 있는 픽셀과 상기 주어진 출력 픽셀의 아래 및 좌측으로 두 개의 픽셀들 다음에 있는 픽셀에 기초하는, 업컨버팅 방법.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 선택 단계는:
    선택된 좌측 대각선 방향 평균(y1L)을 제공하기 위해 상기 제 1 좌측 대각선 방향 평균과 상기 제 2 좌측 대각선 방향 평균 사이에서 (91을 사용하여) 선택하는 단계; 및
    상기 최소 차이에 기초하여, 선택된 우측 대각선 방향 평균(y1R)을 제공하기 위해 상기 제 1 우측 대각선 방향 평균과 상기 제 2 우측 대각선 방향 평균 사이에서 (92를 사용하여) 선택하는 단계를 더 포함하는, 업컨버팅 방법.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 선택 단계는 각각의 차이들 중에서 상기 최소 차이에 기초하여, 상기 선택된 좌측 대각선 방향 평균(y1LR)과, 상기 선택된 우측 대각선 방향 평균(y1R)과, 상기 수직 방향 평균(y1V) 중에서 (32를 사용하여) 선택하는 단계를 더 포함하는, 업컨버팅 방법.
  14. 제 12 항에 있어서,
    상기 선택 단계는:
    상기 제 1 좌측 대각선 방향 평균과 상기 제 2 좌측 대각선 방향 평균이 동일할 때 상기 제 1 좌측 대각선 방향 평균을 선택하는 단계; 및
    상기 제 1 우측 대각선 방향 평균과 상기 제 2 우측 대각선 방향 평균이 동일할 때 상기 제 1 우측 대각선 방향 평균을 선택하는 단계를 더 포함하는, 업컨버팅 방법.
  15. 인터레이싱된 비디오를 프로그레시브 비디오로 업컨버팅하기 위한 디인터레이싱 회로에 있어서:
    주어진 출력 픽셀에 가까운 상이한 픽셀들로부터, 수직 방향 평균(y1V), 제 1 좌측 대각선 방향 평균(y1L1), 제 2 좌측 대각선 방향 평균(y1L2), 제 1 우측 대각선 방향 평균(y1R1), 제 2 우측 대각선 방향 평균(y1R2), 수직 방향 차이(d1V), 및 제 1 좌측 대각선 방향 차이(d1L1), 제 2 좌측 대각선 방향 차이(d1L2), 제 1 우측 대각선 방향 차이(d1R1), 제 2 우측 대각선 방향 차이(d1R2)를 포함하는 복수의 평균들 및 차이들을 결정하기 위한 수단(70);
    상기 차이들(d1V,d1L1,d1L2,d1R1,d1R2) 중에서 최소 차이의 절대값에 기초하여 상기 평균들(y1V,y1L1,y1L2,y1R1,y1R2) 중에서 선택하기 위한 수단(90); 및
    상기 주어진 출력 픽셀에 대한 값이 상기 주어진 출력 픽셀의 위에 인접한 픽셀 및 상기 주어진 출력 픽셀의 아래에 인접한 픽셀에 의해 규정된 값들의 범위 내에 있지 않거나, 상기 각각의 차이들 중의 상기 최소 차이가 유일하지 않으면, 상기 수직 방향 평균(y1V)으로 상기 선택 수단을 제한하는 수단(44)을 포함하는, 디인터레이싱 회로.
  16. 삭제
  17. 제 15 항에 있어서,
    상기 수직 방향 평균은 상기 주어진 출력 픽셀에 수직 방향으로 인접한 픽셀들로부터 결정되고,
    상기 제 1 좌측 대각선 방향 평균은 상부 좌측 및 하부 우측의 대각선 방향으로 인접한 픽셀들로부터 결정되고,
    상기 제 1 우측 대각선 방향 평균은 상부 우측 및 하부 좌측의 대각선 방향으로 인접한 픽셀들로부터 결정되고,
    상기 제 2 좌측 대각선 방향 평균은 상기 주어진 출력 픽셀의 위 및 좌측으로 두 개의 픽셀들 다음에 있는 픽셀과 상기 주어진 출력 픽셀의 아래 및 우측으로 두 개의 픽셀들 다음에 있는 픽셀로부터 결정되고,
    상기 제 2 우측 대각선 방향 평균은 상기 주어진 출력 픽셀의 위 및 우측으로 두 개의 픽셀들 다음에 있는 픽셀과 상기 주어진 출력 픽셀의 아래 및 좌측으로 두 개의 픽셀들 다음에 있는 픽셀로부터 결정되는, 디인터레이싱 회로.
  18. 제 15 항에 있어서,
    상기 선택 수단(90)은:
    선택된 좌측 대각선 방향 평균(y1L)을 제공하기 위해 상기 제 1 좌측 대각선 방향 평균과 상기 제 2 좌측 대각선 방향 평균 사이에서 선택하기 위한 좌측 대각선 방향 선택 수단(91); 및
    상기 최소 차이에 기초하여, 선택된 우측 대각선 방향 평균(y1R)을 제공하기 위해 상기 제 1 우측 대각선 방향 평균과 상기 제 2 우측 대각선 방향 평균 사이에서 선택하기 위한 우측 대각선 방향 선택 수단(92)을 포함하는, 디인터레이싱 회로.
  19. 제 18 항에 있어서,
    상기 선택 수단(90)은 각각의 차이들 중에서 상기 최소 차이에 기초하여, 상기 선택된 좌측 대각선 방향 평균(y1L)과, 상기 선택된 우측 대각선 방향 평균(y1R)과, 상기 수직 방향 평균(y1V) 중에서 선택하기 위한 출력 선택 수단(32)을 포함하는, 디인터레이싱 회로.
  20. 제 18 항에 있어서,
    상기 좌측 대각선 방향 선택 수단(91)은 상기 제 1 좌측 대각선 방향 평균과 상기 제 2 좌측 대각선 방향 평균이 동일할 때 상기 제 1 좌측 대각선 방향 평균을 선택하고,
    상기 우측 대각선 방향 선택 수단(92)은 상기 제 1 우측 대각선 방향 평균과 상기 제 2 우측 대각선 방향 평균이 동일할 때 상기 제 1 우측 대각선 방향 평균을 선택하는, 디인터레이싱 회로.
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