KR20050049856A - 영상 신호의 해상도 변환 방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

본 발명에 따른 영상신호의 해상도 변환방법은, 입,출력영상신호의 해상도에 따라 업샘플링과 다운샘플링의 비를 산출하는 단계; 상기 업, 다운 샘플링비와 설정한 사이드로브 개수를 승산하여 필터탭수를 산출하는 단계; 윈도함수를 sinc함수로 승산하여 상기 필터탭수 만큼의 1차 필터계수를 산출하는 단계; 상기 1차 필터계수에서 가우시안 함수와 윈도우 함수의 승산한 값을 감산한 후 정규화하여 최종 필터계수를 산출하는 단계; 및 상기 입력영상신호의 샘플링율을 변환시킨 후 상기 최종 필터계수에 따라 필터링하여 원하는 해상도의 영상신호를 출력하는 단계를 포함함을 특징으로 한다.

본 발명에 의하면 스케일링필터의 정지영역감쇠와 천이 영역 대역폭 특성에 따른 최적의 필터 계수를 산출하여 입력영상신호를 필터링함으로써 선명도 향상회로를 추가함이 없이 선명한 영상신호를 얻을 수 있다. 또한, 필터계수 산출시 제어인자(ES)의 조정으로 출력영상의 선명도와 앨리아싱, 링잉 특성의 세밀한 조절이 가능하다.

Description

영상 신호의 해상도 변환 방법 및 장치{Method and apparatus for converting resolution of video signal}

본 발명은 입력 영상신호의 해상도를 원하는 해상도의 영상신호로 변환시키는 해상도 변환 방법 및 장치에 관한 것으로서, 특히 피킹(peaking)과 같은 선명도 향상회로를 추가함이 없이 입력과 출력 영상신호의 해상도에 따라 최적의 필터 계수를 산출하여 처리된 입력영상신호를 필터링함으로써 입력 영상의 디테일과 선명도 재현 능력이 우수한 영상신호 해상도 변환 방법 및 장치에 관한 것이다.

LCD(Liquid Crystal Display), DMD(Digital Micro-mirror Device), PDP(Plasma Display Panel)와 같은 디지털 디스플레이 장치는 디스플레이 해상도가 제품에 따라 각각 고정되어 있기 때문에 디지털 디스플레이 장치에 입력되는 다양한 해상도를 갖는 영상을 해당 디스플레이 장치의 해상도에 일치되도록 변환시켜 주어야 한다.

특히, ATSC(Advanced Television System Committee)에서 정한 다양한 디지털TV포맷을 HDTV 수상기에서 디스플레이 가능한 포맷으로 변환하기 위해서는 해상도 변환 기술은 필수적이라고 할 수 있다.

이러한 해상도 변환은 입력 영상신호의 샘플링율을 변환시켜 이루어지며, 낮은 해상도 포맷을 높은 해상도 포맷으로 변환하는 해상도 확대(resolution extend)와 높은 해상도 포맷을 낮은 해상도 포맷으로 변환하는 해상도 축소(resolution reduction)로 구분된다. 해상도 확대시에는 입력된 원신호의 샘플 사이에 새로운 신호를 삽입함에 따라 스케일링 필터링시에 고주파 성분 손실로 인한 블러링 현상이 발생한다. 이에 따라 HDTV와 같은 고화질 디지털 디스플레이 장치에서 SD(standard definition)급의 영상신호를 디스플레이하는 경우 시청자에 의해 화질의 열화가 쉽게 인식되었다.

또한, 해상도 축소의 경우에는 입력 영상에 존재하는 고주파 성분이 저주파 대역의 신호에 엘리아싱되어 계단현상 및 모아레(Moire) 패턴과 같은 열화를 일으키게 된다.

종래의 선형 필터링 기술을 이용한 미국특허(US5889895, US5671298)는 쌍일차(bilinear) 및 3차(cubic) 보간과 같은 선형 필터링 기법들을 이용하여 해상도를 변환시키지만, 해상도 확대과정에서 입력영상의 고주파 성분이 충분히 확장되지 않기 때문에 선명도가 떨어져 영상의 화질이 저하되는 단점이 있다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여 낮은 해상도 영상에 대하여 피킹을 적용하여 포텐셜에지 화소들을 식별하고, 픽킹된 영상신호에 대해 해상도 확대를 수행한 후, 에지 화소 검출과 에지 링킹, 그리고 휘도 트랜지션 향상을 순차적으로 수행하여 선명도가 높은 영상신호를 출력하는 방법이 제안되었다. 그러나, 이러한 스케일링 방법은 기존의 일반적인 선형 필터를 이용하고, 영상신호를 필터링시 전처리 및 후처리에서 피킹 및 휘도 트랜지션 향상 기능을 수행하여 영상의 디테일 및 선명도의 향상을 꾀하였으나 많은 연산량과 전후 처리를 위한 하드웨어가 추가로 요구되어 코스트가 증가되는 문제점이 있었다.

또한, 비선형 필터링 기술을 이용한 미국특허(US5852470, US5446804)는 에지 부분의 영상신호는 비교적 양호하게 처리되지만 세밀한 텍스쳐가 많은 복잡한 영역(fined textured region)의 처리된 영상은 선명하지 못하는 단점이 있으며, 강한 에지 영역이외에서는 선형 필터링 기법보다 성능이 떨어지는 문제점이 있다.

본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 스케일링 필터에서 입력영상신호와 출력영상신호의 각각의 해상도에 따른 최적의 필터 계수를 산출하여 적용함으로써 해상도 변환처리과정에 있어서 피킹이나 휘도 트랜지션 향상과 같은 전, 후처리과정 없이 입력영상을 원하는 해상도로 선명하게 재현할 수 있는 해상도 변환 방법 및 장치를 제공하는 데 있다.

본 발명의 상기한 기술적 과제를 달성하기 위한 영상신호의 해상도 변환방법은,

입력영상신호의 해상도와 원하는 출력신호의 해상도에 따라 업샘플링과 다운샘플링의 비를 산출하는 단계; 상기 업, 다운 샘플링비와 설정한 사이드로브 개수를 승산하여 필터탭수를 산출하는 단계; 윈도함수를 sinc함수로 승산하여 상기 필터탭수 만큼의 1차 필터계수를 산출하는 단계; 상기 1차 필터계수에서 가우시안 함수와 윈도우 함수의 승산한 값을 감산한 후 정규화하여 최종 필터계수를 산출하는 단계; 및 상기 입력영상신호의 샘플링율을 변환시키고 상기 최종 필터계수에 따라 수평 및 수직 방향으로 필터링을 각각 수행하여 원하는 해상도의 영상신호를 출력하는 단계를 포함함을 특징으로 한다.

또한, 상기 업샘플링비와 다운 샘플링비는 상기 입력영상신호의 샘플수와 원하는 해상도를 갖는 영상 신호의 샘플 수간의 최대 공약수로서 산출됨을 특징으로 한다.

또한, 상기 필터탭수 산출 수식은

이며,

여기서, T는 필터탭수, nLobes는 사이드 로부의 개수, U와 D는 최적화된 다운샘플링과 다운샘플링비, SmoothingAmount는 필터의 컷오프 주파수를 가변시키는 상수 임을 특징으로 한다.

또한, 상기 SmoothingAmount는 1보다 작은 값, nLobes는 2이하의 값으로 설정됨이 바람직하다.

또한, 상기 제1차 필터계수의 산출 수식은

이며

여기서, sin(x)/x 는 이상적인 저주파 대역 통과함수, Kaiser(i,β)는 카이저 윈도우 함수임을 특징으로 한다.

또한, 상기 최종 필터계수는

로 정의되며,

여기서, ES는 통과대역 내 고주파 신호의 크기를 결정하는 제어인자이며, Kaiser(i,β)는 카이저 윈도우 함수임을 특징으로 한다.

또한, 본 발명의 다른 목적을 달성하기 위한 영상신호의 해상도 변환장치는,

입력영상신호의 해상도와 원하는 출력신호의 해상도에 따라 업샘플링과 다운샘플링의 비를 산출하는 수단; 상기 업, 다운 샘플링비와 설정한 사이드로브 개수를 승산하여 필터탭수를 산출하는 수단; 윈도함수를 sinc함수로 승산하여 상기 필터탭수 만큼의 1차 필터계수를 산출하는 수단; 상기 1차 필터계수에서 가우시안 함수와 윈도우 함수의 승산한 값을 감산한 후 정규화하여 최종 필터계수를 산출하는 수단; 및 상기 입력영상신호에 대하여 샘플링율을 변환시키고 상기 최종 필터계수에 따라 수평 및 수직 방향 필터링을 수행하여 원하는 해상도의 영상신호를 출력하는 제1, 제2스케일링필터;를 포함함을 특징으로 한다.

상기 최종 필터계수에 따라 상기 보간필터의 특성을 제어하여 입력된 영상신호에 대하여 수평 및 수직 방향 필터링을 수행하여 원하는 해상도의 영상신호를 출력하는 스케일링필터;를 포함함을 특징으로 한다.

이하, 첨부 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명의 입력 영상신호의 샘플링율 변환을 설명하기 위한 블록도이다.

일반적인 샘플링 변환 블록에서 업샘플러(10)는 입력된 영상신호 x(n)의 화소간에 제로 삽입(zero-insertion)을 수행하여 업샘플링된 영상신호로 출력하고, 보간필터(20)는 유입된 필터계수에 따라 업샘플링된 영상신호를 저역 통과 필터링하고, 다운 샘플러(30)는 필터링된 영상을 원하는 해상도에 맞도록 다운 샘플링한다.

도 2는 도 1의 L배 업샘플러(10)를 나타내며, 입력된 영상신호의 샘플사이에 L-1개의 제로를 삽입하는 과정으로서 입력 샘플이 x(n)={...,3,5,9,6,...}이고 L=4인 경우에는 출력 샘플은 입력의 각 샘플 간에 3개의 제로가 삽입되어 출력은 x₁(n)={...,3,0,0,0,5,0,0,0,2,0,0,0,9,0,0,0,6,...}이 되며, 다음 수학식 1로 나타낼 수 있다.

도 3a는 도 2에서 입력신호 x(n)의 스펙트럼을 보이는 도면이며, 도 3b는 도 2에서 입력신호 x(n)를 L배 업샘플링한 샘플의 스펙트럼도이다. 도 4는 도 2의 L배 업샘플러(10)에 제1저역통과필터(22)를 접속한 블록도이다.

입력신호 x(n)의 스펙트럼이 압축된 L-1개의 스펙트럼 성분이 -π ~+π의 영역에 나타나며, 제1저역 필터(22)는 압축된 입력 신호(x₁(n))의 스펙트럼에서 저주파수 대역에 위치한 스펙트럼 성분(32)만을 통과시키기 위해서 π/L의 컷오프 주파수로 설정된다.

도 5는 M배 다운 샘플러(30)를 나타내며, 입력 샘플의 위치가 M의 정수배일 경우에만 입력신호를 그대로 출력하는 회로로서 입력 샘플이 x₂(n)={...,7,3,5,2,9,6,4,...}이고, M=2, x₃=(5)인 경우에 출력 샘플은 x₃(n)={...,7,5,9,4,...}가 되며, 다음 수학식 2로 나타낼 수 있다.

도 6a는 도 5에서 입력신호 x₂(n)의 스펙트럼도이고, 도 6b는 도 5에서 입력신호 x 샘플을 M배 다운샘플링한 샘플의 스펙트럼도이며, 도 7은 도 5의 M배 다운샘플러에 제2저역통과필터(24)를 접속한 블록도이다. 도 6a 및 도 6b의 스펙트럼의 주파수 영역의 폭은 설명을 위해 조정되었다.

M배 다운샘플링된 신호 x₃(n)의 스펙트럼은 입력신호 x₂(n)보다 M배 확장된 형태로 M-1개 생성되어 입력신호 x₂(n)의 스펙트럼과 중첩되어 엘리아싱이 발생한다. 따라서, 도 7과 같이 다운 샘플링 이전에 입력신호 x₂(n)를 컷오프 주파수가 π/M인 제2저역 통과 필터(24)를 통과시켜 엘리아싱을 방지한다. 따라서, 도 1의 보간필터(20)는 업샘플링으로 인한 추가적인 스펙트럼을 제거하고 다운 샘플링 과정에서 발생할 수 있는 엘리아싱 현상을 제거하기 위해 제1, 제2저역통과필터(22,24)의 컷오프주파수에서 가장 작은 작은 값 즉 min(π/L, π/M)이 되도록 설정된다.

보간필터(20)로서 FIR(finite impulse response)필터의 필터계수 설정 방법으로는 다양한 방법들이 존재하나 본 발명에서는 필터설계가 간단하며, 필터 특성을 결정하는 중요한 변수인 천이 대역폭과 정지대역감쇠 조절이 용이한 장점을 갖는 윈도우기반 설계기법을 적용하였다.

도 9는 일반적으로 필터 설계시 고려되는 컷오프 주파수(cf), 천이 대역폭과 정지대역 감쇠를 보이는 도면이다. 필터 설계시 작은 천이대역폭과 높은 정지 대역감쇠를 가져야만 필터링으로 인한 링잉, 엘리아싱과 같은 화질 열화를 줄일 수 있게 된다. 윈도우 함수에 따라 필터의 주파수 특성이 결정되며, 일반적으로 윈도우 함수의 메인로브(main lobe)의 폭이 작을수록 설계된 필터가 높은 정지대역감쇠 능력을 갖게 된다.

이러한 천이대역폭과 정지대역감쇠 특성을 최적화하기 위해 다양한 윈도우 함수가 사용되고 있으나, 본 발명의 실시예에서는 윈도우 함수의 메인 로브 대역폭과 사이드 로브 리플 조절이 용이한 Kaiser 윈도함수를 사용하였다.

일반적인 윈도우 함수를 적용한 설계된 임펄스 응답 h(n)는 수학식 3과 같이 나타낼 수 있다.

h(n)=h_d(n)×w(n)

여기서, h_d(n)은 이상적인 저역 통과 필터의 임펄스 응답이고, w(n)는 윈도우 함수를 나타낸다.

상기 윈도우 함수 w(n)를 수학식 4와 같이 카이저 윈도우 함수로 나타낼 수 있다.

여기서, T는 필터 탭수, I₀는 변형된 zero-order bessel 함수, α와 β는 Kaiser 위도우의 모양을 결정한다. Kaiser 윈도우 함수의 주파수 특성은 β와 T에 의해 결정되며, β가 클수록 정지대역감쇠 특성이 향상되고, T가 증가할수록 윈도우 함수의 메인로브 폭이 줄어들게 되어 천이 대역폭이 줄어들게 된다.

해상도 변환을 위한 보간필터(20)는 주파수 응답이 통과대역 내에서는 평탄한 특성을 지니고, 정지대역에서는 엘리아싱 방지를 위해서 큰 감쇠를 가지는 것이 이상적이다. 특히 샘플링 주파수의 정수배에서 사람의 시각에 민감하게 체크되는 입력신호의 DC 성분의 엘리아싱을 방지하기 위해 아주 높은 정지대역감쇠를 가지는 것이 이상적이라 할 수 있다. 또한, 보간 필터()의 응답은 가능한 적은 사이드 로브 성분을 가지며, 사이드 로브의 크기는 작은 것이 영상의 에지 영역에서의 오버슈트 및 링잉 발생을 억제하는데 효과적이다. 그러나 이러한 모든 조건을 동시에 만족시키기는 불가능하며, 이상적인 저역통과 필터의 임펄스 응답이라 할 수 있는 sinc 함수의 경우에도 크기가 비교적 큰 사이드로브의 개수가 다수 존재하여 많은 오버슈트와 링잉을 발생시키는 단점이 있다. Gaussian 커널의 경우에도 공간영역에서는 sinc 함수에 비해 우수한 응답 특성을 갖추고 있으나, 주파수 영역에서의 응답 특성이 좋지 않아 블러링과 엘리아싱이 많이 발생하는 단점이 있다.

본 발명에서는 필터 계수를 결정하는 데 있어서 trade-off 관계에 있는 정지영역감쇠와 천이영역 대역폭의 특성을 이용하여 다음 수학식 5와 같이 필터 탭수(T)를 산출한다.

여기서, round는 반올림, nLobes는 사이드로브의 개수, U와 D는 최적화된 업샘플링과 다운 샘플링의 비를 각각 나타낸다. 즉, 입력신호의 샘플수와 출력신호의 샘플수간의 최대 공약수를 구하여 입력신호와 출력신호의 샘플수를 각각 최대 공약수로 나누어 최적화된 업샘플링과 다운 샘플링의 비를 산출한다. 최적화된 업, 다운 샘플링비로서 필터의 컷오프 주파수가 결정된다. 일반적으로 사이드 로브의 개수는 필터 탭수(T)에 비례하므로 사이드 로브 개수(nLobes)를 업다운 샘플링비에 곱하여 필터의 탭수(T)를 산출한다. 여기서, SmoothingAmounting은 필터의 컷오프 주파수를 가변시키는 인자로서 사이드 로브의 개수가 결정되면, 필터 탭수와 컷오프 주파수에 비례하게 되므로 필터 탭수 산출식에 포함되었다.

수학식 5에서 SmoothingAmount는 1보다 적고, nLobes는 2이하의 값을 갖는 것이 바람직하다. 필터 계수는 아래 수학식 6에 의해 산출된다.

여기서, nLobes는 필터탭수(0 내지 L-1)내에서 sinc 함수가 수학식 5에서 설정된 사이드 로브 개수를 가질 수 있도록 하기 위한 인자 스케일링 상수이다. 동일한 값을 가지는 연속된 입력신호 즉, 평탄한 신호에 대해 동일한 값을 가지는 출력신호를 갖도록 수학식 6에서 산출된 필터 계수를 정규화한다.

일반적인 샘플링율 변경방법은 저역통과 특성을 가지는 보간필터를 사용하므로, 입력신호의 고주파대역에서의 스펙트럼 감쇄는 필연적으로 발생하게 되기 때문에 필터링된 영상의 선명도 저하가 사용자에 의해 쉽게 인식된다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 본 발명은 필터계수 생성과정에서 필터 탭수의 변화없이 필터의 통과 대역내 고주파 신호의 주파수 응답 크기를 증대시켜 선명도를 개선하였다. 이를 위해 수학식 7과 같이 수학식 6의 원 필터 커널에서 가우시안 함수를 감산하여 수학식 7과 같이 필터계수를 산출하고 정규화 과정을 통해 최종 필터계수를 구하였다.

여기서, ES는 필터의 통과대역 내의 고주파 신호의 크기를 결정하는 제어인자이다. 수학식 6으로 산출된 필터계수에 의한 주파수 응답을 H(W), 수학식 7의 가우시안 필터의 주파수 응답인 Gaussian(x)cdotKaiser(i,β)를 G(W)로 설정하면, 수학식 7에 의해 생성된 최종적인 필터의 주파수 응답은 H(W)-ES×G(W)라 할 수 있다. 여기서, 고주파 신호의 게인(ES)이 작을수록 원 필터의 주파수 응답인 H(W)에 유사하게 되고 ES가 증가할수록 저주파 대역에서의 크기 응답게인이 감소하게 되는데, 이러한 크기 응답의 감소는 필터계수의 정규화를 통해 보완할 수 있다.

도 10a는 도 1의 보간필터에서 본 발명의 수학식 6의 필터계수를 이용하여 필터링시의 주파수 응답을 도시한 그래프로서, A는 주파수 응답, B는 가우시안 함수의 주파수 응답을 나타낸다.

도 10b는 도 1의 보간필터에서 본 발명의 수학식 7의 필터계수를 이용하여 필터링시의 주파수 응답을 도시한 그래프이다.

도 10c는 도 10에서 적용된 필터계수를 정규화한 후에 필터링시의 주파수 응답을 도시한 그래프로서, 필터 탭수를 변경하지 않고 입력신호의 고주파 성분을 효율적으로 강조할 수 있음을 알 수 있다.

도 11은 본 발명에 따른 필터계수 산출에 의한 컷오프주파수가 500Hz인 저역통과 필터의 주파수 응답을 도시한 그래프로서 A'는 이상적인 저역 통과필터의 주파수 응답, B'는 본 발명에 의한 수학식 6에 따른 필터계수에 의한 주파수 응답, C는 수학식 7에 따라 산출된 필터계수에 따라 통과 대역내 고주파 성분 크기를 증대시킨 필터의 주파수 응답을 나타낸다.

도 11에서 도시된 바와 같이 고주파 대역에서의 정지대역감쇠 성능의 저하없이 통과 대역내 고주파 성분을 효율적으로 증가시킬 수 있으므로 선명도를 개선시킬 수 있다.

도 12는 본 발명이 적용되는 영상신호(YCbCr, RGB)의 수직방향과 수평방향에 대한 일반적인 해상도 변환 블록도로서 입력신호처리부(100)에서 분리된 수평과 수직방향의 영상신호는 제1, 2 먹스부(110)를 통하여 각각 제1, 제2 스케일링 필터(130, 140)에 인가되어 원하는 해상도로 변환되고 필터링된 후에 제3먹스부(150)를 통하여 출력신호처리부(160)로 출력된다. 여기서, 제1, 제2 스케일링 필터(130, 140) 각각은 보간필터(20)를 포함하는 도 1의 샘플링 변환블록으로서 미도시된 필터계수 산출수단에서 유입된 필터계수에 따라 영상신호를 필터링하여 해상도 변환후에도 선명한 영상을 제공한다.

상술한 바와 같이, 본 발명에 의하면 출력영상의 해상도를 임의로 변환시킬 수 있기 때문에 디지털 디스플레이 장치에 다양한 해상도의 영상을 지원할 수 있다. 또한, trade-off 관계에 있는 보간필터의 정지영역감쇠와 천이 영역 대역폭 특성에 따른 최적의 필터 계수를 산출하여 보간필터를 제어함으로써 피킹이나 선명도 향상회로를 부가함이 없이 선명한 출력신호를 제공하며, 필터계수 산출 수식에서의 제어인자(ES)를 조정하여 출력영상의 선명도와 앨리아싱, 링잉 특성의 세밀한 조절이 가능하다.

도 1은 본 발명의 입력 영상신호의 샘플링율 변환을 설명하기 위한 블록도이다.

도 2는 도 1의 L배 업샘플러의 신호처리를 설명하기 위한 도면이다.

도 3a는 도 2에서 입력신호의 스펙트럼을 보이는 도면이다.

도 3b는 도 2에서 입력신호를 L배 업샘플링한 샘플의 스펙트럼을 보이는 도면이다.

도 4는 도 2의 L배 업샘플러에 제1저역통과필터를 접속한 블록도이다.

도 5는 도 1의 M배 다운샘플러의 신호처리를 설명하기 위한 도면이다.

도 6a는 도 5에서 입력신호의 스펙트럼 성분을 보이는 도면이다.

도 6b는 도 5에서 입력 샘플을 M배 다운샘플링한 샘플의 스펙트럼을 보이는 도면이다.

도 7은 도 5의 M배 다운샘플러에 제2저역통과필터를 접속한 블록도이다.

도 8은 도 4와 도 7의 업, 다운 샘플링 처리부를 통합하여 접속한 블록도이다.

도 9는 일반적으로 필터 설계시 고려되는 천이 대역폭과 정지대역 감쇠를 보이는 도면이다.

도 10a는 도 1의 보간필터에서 본 발명의 수학식 6의 필터계수에 의한 주파수 응답을 도시한 도면이다.

도 10b는 도 1의 보간필터에서 본 발명의 수학식 7의 필터계수를 이용하여 필터링시의 주파수 응답을 도시한 도면이다.

도 10c는 도 10에서 적용된 필터계수를 정규화한 후에 필터링시의 주파수 응답을 도시한 도면이다.

도 11은 본 발명에 따른 필터계수 산출 수식에 따른 컷오프 주파수가 500Hz인 저역 통과 필터의 주파수 응답을 도시한 도면이다.

도 12는 본 발명의 해상도 변환 방법을 설명하기 위한 일반적인 해상도 변환 장치의 블록도이다.

<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>

10...업샘플러, 20...보간 필터

22...제1저역패스필터, 24...제2저역패스필터

100...입력신호처리부, 110...제1먹스부

120...제2먹스부, 130...제1스케일링필터

140...제2스케일링필터, 150...제3먹스부

160...출력신호처리부.

Claims (7)

1. 입력영상신호의 해상도와 원하는 출력신호의 해상도에 따라 업샘플링과 다운샘플링의 비를 산출하는 단계;

   상기 업, 다운 샘플링비와 설정한 사이드로브 개수를 승산하여 필터탭수를 산출하는 단계;

   윈도함수를 sinc함수로 승산하여 상기 필터탭수 만큼의 1차 필터계수를 산출하는 단계;

   상기 1차 필터계수에서 가우시안 함수와 윈도우 함수의 승산한 값을 감산한 후 정규화하여 최종 필터계수를 산출하는 단계; 및

   상기 입력영상신호의 샘플링율을 변환시키고 상기 최종 필터계수에 따라 수평 및 수직 방향으로 필터링을 각각 수행하여 원하는 해상도의 영상신호를 출력하는 단계를 포함함을 특징으로 하는 영상신호의 해상도 변환 방법.
2. 제 1항에 있어서, 상기 업샘플링과 다운 샘플링의 비는 상기 입력영상신호의 샘플수와 원하는 해상도를 갖는 영상 신호의 샘플 수간의 최대 공약수로서 산출됨을 특징으로 하는 영상신호의 해상도 변환 방법.
3. 제 1항에 있어서, 상기 필터탭수 산출 수식은

   이며,

   여기서, T는 필터탭수, nLobes는 사이드 로부의 개수, U와 D는 최적화된 업샘플링과 다운샘플링의 비, SmoothingAmount는 필터의 컷오프 주파수를 가변시키는 상수임을 특징으로 하는 영상신호의 해상도 변환 방법.
4. 제 1항에 있어서, 상기 SmoothingAmount는 1보다 작은 값, nLobes는 2이하의 값으로 설정됨을 특징으로 하는 영상신호의 해상도 변환 방법.
5. 제 3항에 있어서, 상기 제1차 필터계수의 산출 수식은

   이며

   여기서, sin(x)/x 는 이상적인 저주파 대역 통과함수, Kaiser(i,β)는 카이저 윈도우 함수임을 특징으로 하는 영상신호의 해상도 변환 방법.
6. 제 5항에 있어서, 상기 최종 필터계수는

   로 정의되며,

   여기서, ES는 통과대역 내 고주파 신호의 크기를 결정하는 제어인자이며, Kaiser(i,β)는 카이저 윈도우 함수임을 특징으로 하는 영상신호의 해상도 변환 방법.
7. 입력영상신호의 해상도와 원하는 출력신호의 해상도에 따라 업샘플링과 다운샘플링의 비를 산출하는 수단;

   상기 업, 다운 샘플링비와 설정한 사이드로브 개수를 승산하여 필터탭수를 산출하는 수단;

   윈도함수를 sinc함수로 승산하여 상기 필터탭수 만큼의 1차 필터계수를 산출하는 수단;

   상기 1차 필터계수에서 가우시안 함수와 윈도우 함수의 승산한 값을 감산한 후 정규화하여 최종 필터계수를 산출하는 수단; 및

   상기 입력영상신호에 대하여 샘플링율을 변환시키고 상기 최종 필터계수에 따라 수평 및 수직 방향으로 필터링을 수행하여 원하는 해상도의 영상신호를 출력하는 제1 및 제2스케일링필터;를 포함함을 특징으로 하는 영상신호의 해상도 변환 장치.