KR20050059171A - 이미지 스케일링 방법 - Google Patents

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KR20050059171A
KR20050059171A KR1020057004217A KR20057004217A KR20050059171A KR 20050059171 A KR20050059171 A KR 20050059171A KR 1020057004217 A KR1020057004217 A KR 1020057004217A KR 20057004217 A KR20057004217 A KR 20057004217A KR 20050059171 A KR20050059171 A KR 20050059171A
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하안 제라드 디
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코닌클리케 필립스 일렉트로닉스 엔.브이.
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    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
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    • G06T3/40—Scaling the whole image or part thereof
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    • G—PHYSICS
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    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
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Abstract

제1 해상도를 갖는 제1 이미지를 제1 해상도보다 높은 제2 해상도를 갖는 제2 이미지로 변환하는 이미지 변환 유닛(200)은 필터링된 화소 값들에 기초하여 제1 필터 계수를 계산하는 계수-계산 수단(106)에 제1 이미지의 필터링된 화소 값들을 제공하도록 필터(112)를 포함한다. 필터-계산 수단(106)은 제1 이미지의 제1 화소 값과 제1 필터 계수에 기초하여 제2 이미지의 제2 화소 값을 계산하는 적응적 필터링 수단(104)을 제어하도록 배열된다.

Description

이미지 스케일링 방법{Method for image scaling}
본 발명은 제1 해상도를 갖는 제1 이미지를 제2 해상도를 갖는 제2 이미지로 변환하는 이미지 변환 유닛으로서,
- 제1 이미지의 화소 값들에 기초하여 제1 필터 계수를 계산하는 계수-계산 수단; 및
- 제1 이미지의 화소 값들 중 제1 화소 값과 제1 필터 계수에 기초하여 제2 이미지의 제2 화소 값을 계산하는 적응적 필터링 수단을 포함하는, 이미지 변환 유닛에 관한 것이다.
본 발명은 또한, 제1 해상도를 갖는 제1 이미지를 제2 해상도를 갖는 제2 이미지로 변환하는 방법으로서,
- 제1 이미지의 화소 값들에 기초하여 제1 필터 계수를 계산하는 단계; 및
- 제1 이미지의 화소 값들 중 제1 화소 값과 제1 필터 계수에 기초하여 제2 이미지의 화소 값을 계산하는 단계를 포함하는, 이미지 변환 방법에 관한 것이다.
본 발명은 또한 이미지 처리 장치로서,
- 제1 이미지에 대응하는 신호를 수신하는 수신 수단; 및
- 제1 이미지를 제2 이미지로 변환하는 전술된 이미지 변환 유닛을 포함하는, 이미지 처리 장치에 관한 것이다.
HDTV의 출현은 표준 화질(standard definition;SD) 비디오 물질을 고화질(HD) 텔레비젼(TV) 디스플레이들 상에서 보이게 하는 공간적 상향-변환(spatial up-conversion) 기술에 대한 필요성을 강조한다. 종래의 기술들은 2선형 보간(bi-linear interpolation)과 같은 선형 보간 방법들과 다중-위상 저역-통과 보간 필터들(poly-phase low-pass interpolation filters)을 사용하는 방법들이다. 전자는 낮은 품질 때문에 텔레비젼 애플리케이션들에서 대중적이지 못하지만, 후자는 상업적으로 이용가능한 IC들에서 이용가능하다. 선형 방법들로, 프레임 내 화소들의 수는 증가되지만, 스펙트럼의 고주파수 부분은 확장되지 않고, 즉, 이미지의 감지된 선명도(sharpness)가 증가되지 않는다. 다시 말해서, 디스플레이의 성능이 충분히 개발되지 않는다.
종래의 선형 기술들에 부가하여, 다수의 비선형 알고리즘들이 상기 상향-변환을 달성하도록 제안되어 왔다. 때때로 상기 기술들은 컨텐트 기반 또는 에지 의존의 공간적 상향-변환으로서 언급된다. 상기 기술들 중 일부는 이미 가전 제품 시장에서 이용가능하다.
개요에서 기술된 종류의 이미지 변환 유닛에 대한 실시예는 2001년 10월, IEEE Transactions on Image Processing, Vol.10, No 10에서 Xin Li 등에 의한 논문 "New Edge-Directed Interpolation"의 1521 내지 1527 페이지로부터 공지된다. 상기 이미지 변환 유닛에서, 보간 상향-변환 필터의 필터 계수들은 로컬 이미지 컨텐트에 적응된다. 보간 상향-변환 필터 어퍼쳐(aperture)는 식 1에 지정된 4차 보간 알고리즘을 사용한다.
F HD (i,j)는 HD 출력 화소들의 휘도 값들, F SD (i,j)는 입력 화소들의 휘도 값들, wi는 필터 계수들이다. 필터 계수들은 LMS(Least Mean Squares) 최적화 절차를 사용하여 보다 큰 어퍼쳐로부터 획득된다. 인용된 논문에서, 필터 계수들이 계산되는 방법이 설명된다. 종래 기술에 따른 방법이 또한 도 1A 및 도 1B와 관련하여 설명된다. 상기 방법은 블러링(blurring)을 방지하도록 에지들을 가로지르기보다는 그들을 따라 보간하는 것이다. 저자들은 에지 방향이 스케일링으로 바뀌지 않는다는 분별있는 가정을 한다. 그러므로, 계수들은 LMS 방법을 사용함으로써 로컬 윈도우 내의 SD 입력 이미지로부터 근사화될 수 있다.
인용된 종래 기술에 따른 "NEDI(New Edge-Directed Interpolation)" 방법은 많은 이미지 부분들에서 비교적 잘 동작하지만, 풍부한 디테일을 갖는(abundant detail) 이미지 영역들에서는 상향-변환에 문제가 있다.
도 1A는 종래 기술에 따른 이미지 변환 유닛의 실시예를 개략적으로 도시하는 도면.
도 1B는 종래 기술에 따른 방법을 설명하도록 다수의 화소들을 개략적으로 도시하는 도면.
도 2A는 본 발명에 따른 방법을 설명하도록 다수의 화소들을 개략적으로 도시하는 도면.
도 2B는 본 발명에 따른 이미지 변환 유닛의 실시예를 개략적으로 도시하는 도면.
도 3A는 SD 입력 이미지를 개략적으로 도시하는 도면.
도 3B는 해상도를 증가시키기 위해 화소들이 부가된 도 3A의 SD 입력 이미지를 개략적으로 도시하는 도면.
도 3C는 도 3B를 45도 회전한 후의 이미지를 개략적으로 도시하는 도면.
도 3D는 도 3A의 SD 입력 이미지로부터 도출된 HD 출력 이미지를 개략적으로 도시하는 도면.
도 4는 본 발명에 따른 이미지 처리 장치의 실시예를 개략적으로 도시하는 도면.
본 발명의 목적은 풍부한 디테일을 갖는 이미지 영역들에서 향상된 성능을 갖는, 개요에서 기술된 종류의 이미지 변환 유닛을 제공하는 것이다.
본 발명의 상기 목적은, 이미지 변환 유닛이 제1 이미지를 필터링하여 필터링된 화소 값들을 생성하는 또다른 필터링 수단과, 필터링된 화소 값들에 기초하여 제1 필터 계수를 계산하도록 배열되는 상기 계수-계산 수단을 더 포함하여 달성된다. 화소 값들은 휘도 값들이나 색상 값들이다. 이미지 변환 유닛으로 구현되는 종래 알고리즘의 기초가 되는 가정, 즉 에지 방향이 스케일링으로 바뀌지 않는다는 가정은, 이 영역들에서 더이상 유효하지 않다. 이것은, 저밀도 그리드 상에서 계수들이 최적화되더라도, 이 그리드에서 앨리어싱(aliasing)을 방지하는 수단이 없기 때문이다. 본 발명에 따른 이미지 변환 유닛에서, 또다른 필터링 수단이 필터 계수들을 계산하기 전에 포함된다. 상기 또다른 필터링 수단은 제1 이미지의 입력 화소들을, 출력 화소들, 즉, 제2 이미지의 화소들로 처리하는 직접적인 경로에 있지 않고, 필터 계수들을 결정하는 제어 경로에 있다는 점에 주목하라. 양호하게, 또다른 필터링 수단은 공간적 저역-통과 필터를 포함한다.
본 발명에 따른 이미지 변환 유닛의 실시예에서, 공간적 저역-통과 필터는 제1 이미지의 샘플링 주파수의 1/4에 실질적으로 대응하는 통과-대역을 갖는다. 상기 저역-통과 필터는 샘플링 이론에 대응한다.
공간적 저역-통과 필터는 1차원 필터 또는 2개의 직교 필터들의 캐스캐이드(cascade)일 수 있지만, 대안적으로 2차원 필터가 적용된다. 본 발명에 따른 이미지 변환 유닛의 실시예에서, 공간적 저역-통과 필터는 제1 이미지의 화소 블록의 화소 값들을 평균하여, 필터링된 화소 값들 중 제1 화소 값을 계산하도록 배열된다. 본 발명에 따른 이 실시예의 이점은 비교적 간단하다. 화소 블록은 예컨대 2*2 또는 2*3 또는 4*4 화소들에 대응할 수 있다.
본 발명의 또다른 목적은 풍부한 디테일을 갖는 이미지 영역들에서 향상된 성능을 갖는, 개요에서 기술된 종류의 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 상기 목적은, 상기 방법이 제1 이미지를 필터링하여 필터링된 화소 값들을 생성하는 단계와, 필터링된 화소 값들에 기초하여 제1 필터 계수를 계산하는 단계를 더 포함하여 달성된다.
본 발명의 또다른 목적은 풍부한 디테일을 갖는 이미지 영역들에서 향상된 성능을 갖는, 개요에서 기술된 종류의 이미지 처리 장치를 제공하는 것이다.
본 발명의 상기 목적은, 이미지 처리 장치의 이미지 변환 유닛이 제1 이미지를 필터링하여 필터링된 화소 값들을 생성하는 또다른 필터링 수단과, 필터링된 화소 값들에 기초하여 제1 필터 계수를 계산하도록 배열되는 계수-계산 수단을 더 포함하여 달성된다. 이미지 처리 장치는 선택적으로 제2 이미지를 디스플레이하는 디스플레이 장치를 포함한다. 이미지 처리 장치는 예컨대, TV, 셋탑 박스, VCR(Video Cassette Recorder) 재생기 또는 DVD(Digital Versatile Disk) 재생기일 수 있다.
이미지 변환 유닛의 변경들 및 그의 변화들은 기술된 이미지 처리 장치 및 방법의 변경들 및 변화들에 대응할 수 있다.
본 발명에 따른 이미지 처리 장치 및 방법에 대한 이미지 변환 유닛의 상기 및 다른 양상들은 이하에 기술된 구현들 및 실시예들과 첨부 도면들을 참조하여 보다 분명해지고 명확해질 것이다.
동일한 참조 번호들은 도면들에서 유사한 부분들을 나타내도록 사용된다.
도 1A는 종래 기술에 따른 이미지 변환 유닛(100)의 실시예를 개략적으로 도시한다. 이미지 변환 유닛(100)은 입력 접속기(108)에서 표준 화질(SD)로 제공되고, 출력 접속기(110)에서는 고화질(HD)을 제공한다. 이미지 변환 유닛(100)은 이하를 포함한다:
- HD 출력 화소의 위치에 대응하는 SD 입력 이미지들 중 제1 이미지 내의 특정 위치의 제1 근처(neighborhood)에서 제1 화소 값 셋트(1-4)를 획득하고, SD 입력 이미지들 중 제1 이미지 내의 특정 위치의 제2 근처에서 제2 화소 값 셋트(1-16)를 획득하도록 배열된 화소 획득 유닛(102);
- 제1 화소 값 셋트(1-4)와 제2 화소 값 셋트(1-16)에 기초하여 필터 계수들을 계산하도록 배열된 필터 계수-계산 유닛(106)(다시 말해서, 필터 계수들은 로컬 윈도우 내의 SD 입력 이미지로부터 근사화된다. 이것은 도 1B와 관련하여 설명된 LMS(Least Mean Squares) 방법을 사용하여 행해진다); 및
- 제1 화소 값 셋트(1-4)와 식 1에 지정된 필터 계수들에 기초하여 HD 출력 화소 값을 계산하는 적응적 필터 유닛(104)(따라서, 필터 계수-계산 유닛(106)은 적응적 필터링 유닛(104)을 제어하도록 배열된다).
도 1B는 종래 기술에 따른 방법을 설명하도록 SD 입력 이미지의 다수의 화소들(1-16)과 HD 출력 이미지의 하나의 HD 화소를 개략적으로 도시한다. HD 출력 화소는 4개의 화소들(1-4)의 가중된 평균으로서 보간된다. 그것은, HD 출력 화소의 휘도 값 F HD 이 4개의 SD 인접 화소들(neighboring pixels)의 가중된 합을 유발한다는 것을 의미한다:
여기서 F SD (1) 내지 F SD (4)는 4개의 SD 입력 화소들(1-4)의 값들이고, w1 내지 w4는 계산될 필터 계수들이다. 종래 방법이 기술된 인용된 논문의 저자들은, 에지 방향이 스케일링으로 바뀌지 않는다는 분별있는 가정을 한다. 이 가정의 결과는, 최적의 필터 계수들이 표준 해상도 그리드 상에서 보간한 계수들과 동일하다는 것이다:
- 5, 7, 11 및 4로부터 화소 1(화소 1이 4개의 이웃들(neighbors)로부터 도출될 수 있다는 것을 의미한다)
- 6, 8, 3 및 12로부터 화소 2
- 9, 2, 13 및 15로부터 화소 3
- 1, 10, 14 및 16으로부터 화소 4
이것은, LSM-최적화로, HD 출력 화소를 보간하기 위한 4개의 최적의 필터 계수들이 발견되는 4개의 선형 식 셋트를 준다.
4개의 가중들을 계산하도록 사용된, SD-그리드 상의 화소 셋트를 M으로 표시하여, 최적화에서 셋트 M의 MSE(Means Square Error)는 원래의 SD-화소들 F SD 과 보간된 SD-화소들 F SI 차의 제곱의 합으로서 표시될 수 있다:
행렬 공식화하면 이하가 된다:
여기서 은 M 에서 SD-화소들(화소 F SD (1,1) 내지 F SD (1,4), F SD (2,1) 내지 F SD (2,4), F SD (3,1) 내지 F SD (3,4), F SD (4,1) 내지 F SD (4,4)을 포함하고, C는, k번째 행이 에서 각 SD-화소들의 4개의 대각 SD-이웃들의 가중된 합으로 구성되는 4×M 2 행렬이다. 식 3에서 사용된 바와 같이, 각 행의 가중된 합은 화소 F SI 를 기술한다. 최소 MSE, 즉 LMS를 찾도록, 에 대한 MSE의 미분이 계산된다:
식 7을 계산함으로써, 필터 계수들이 발견되고, 식 2를 사용함으로써, HD 출력 화소들의 값들이 계산될 수 있다.
상기 예에서, 필터 계수들을 계산하기 위해 4x4 화소들의 윈도우가 사용된다. 4x4 대신, 예컨대, 8x8과 같은 보다 큰 윈도우에서의 LMS 최적화는 보다 나은 결과들을 준다.
본 발명을 보다 명료하게 하도록, 또다른 필터링 수단이 4화소 평균 필터이고, 보간될 HD 화소 주위의 5x5 블록에 LMS-방법이 적용되는, 본 발명의 매우 간단한 구현예가 설명된다. 화소들을 계산하기 위해 도 2A를 참조한다. 우선, 저밀도 그리드 상의 필터링된 화소들이 그 대각 이웃들의 평균 값들을 사용하여 계산된다, 즉:
- 화소 a = (5+6+9+1)/4
- 화소 b = (6+7+1+2)/4
- ......
- ......
- 화소 i = (4+12+15+16)/4
다음에, 화소들 1, 2, 3, 및4의 가중된 합으로서 화소 HD(화소 e와 동일한 위치에서)를 보간하는 최적의 필터 계수들이 계산되어야 한다. 이 때문에, 4개의 대각 이웃들로부터 9개의 필터링된 화소들 a, b, c,...i의 최적의 보간을 계산하기 위해 LMS 방법이 적용된다. 예를 들어, 화소 e는 화소들 a, c, g, 및 i로부터 보간된다. 화소들 a, b, c, d, f, g, h, 및 I의 대각 이웃들은 도 2A에 도시되지 않지만, 이 도면은 확장될 수 있다.
분명히, LMS 알고리즘에 대한 어퍼쳐는 예컨대 5x5 또는 7x7로 확장될 수 있고, 보다 고차원의 필터는 바람직하게 4-화소 평균 필터를 대체할 수 있다. 또한, 홀수의 탭들(taps)을 갖는 대칭 필터가 4x4, 8x8 등의 블록 사이즈로 사용될 수 있다. 또한, 어퍼쳐의 형상이 반드시 장방형일 필요는 없다.
도 2B는 본 발명에 따른 이미지 변환 유닛(200)의 실시예를 개략적으로 도시한다. 이미지 변환 유닛(200)은 입력 접속기(108)에서 표준 화질(SD) 이미지들로 제공되고, 출력 접속기(110)에서는 고화질(HD) 이미지들을 제공한다. SD 입력 이미지들은 예컨대 625*720 화소들 또는 525*720 화소들과 같이 CCIR-601에서 지정된 화소 행렬들을 갖는다. HD 출력 이미지들은 수평 및 수직 방향에서 예컨대, 2배 또는 1.5배의 화소수를 갖는 화소 행렬들을 갖는다. 이미지 변환 유닛(200)은 이하를 포함한다:
- 출력 화소 HD의 위치에 대응하는 SD 입력 이미지들 중 제1 이미지 내의 특정 위치의 제1 근처에서 제1 화소 값 셋트(1-4)를 획득하고, 특정 위치의 제2 근처에서 제2 화소 값 셋트(1-16)을 획득하도록 배열되는 화소 획득 유닛(102);
- 제2 화소 값 셋트(1-16)에 기초하여, 평균 값 셋트 a,b,c,..,i, 즉, 필터링된 화소 값들 a,b,c,...i을 계산하는 저역-통과 필터(112);
- 필터링된 화소 셋트 a,b,c,...i와 제2 화소 값 셋트(1-16)에 기초하여 필터 계수들을 계산하도록 배열된 필터 계수-계산 유닛(106)(다시 말해서, 필터 계수들은 로컬 윈도우 내의 SD 입력 이미지로부터 근사화된다. 이것은 도 1B 및 도 2A와 관련하여 설명된 LMS(Least Mean Squares) 방법을 사용하여 행해진다); 및
- 제2 화소 값 셋트(1-4)에 기초하여 HD 출력 이미지의 화소 값을 계산하는 적응적 필터링 유닛(104)(HD 출력 화소는 화소들(1-4)의 가중된 합으로서 계산된다).
화소 획득 유닛(102), 저역-통과 필터(112), 필터 계수-계산 유닛(106) 및 적응적 필터링 유닛(104)은 하나의 프로세서를 사용하여 구현될 수 있다. 일반적으로, 이 기능들은 소프트웨어 프로그램 제품의 제어하에서 수행된다. 실행 중, 일반적으로 상기 소프트웨어 프로그램 제품은 RAM과 같은 메모리로 로딩되고, 그곳으로부터 실행된다. 상기 프로그램은 ROM, 하드 디스크, 또는 자기 및/또는 광학 스토리지와 같은 백그라운드 메모리로부터 로딩되거나, 인터넷과 같은 네트워크를 통해 로딩될 수 있다. 선택적으로, 주문형 반도체(application specific integrated circuit)가 개시된 기능을 제공한다.
SD 입력 이미지를 HD 출력 이미지로 변환하기 위해, 다수의 처리 단계들이 필요하다. 도 3A 내지 3D로, 이 처리 단계들이 설명된다. 도 3A는 SD 입력 이미지를 개략적으로 도시한다; 도 3D는 도 3A의 SD 입력 이미지로부터 도출된 HD 출력 이미지를 개략적으로 도시하고, 도 3B 및 3C는 중간 결과들을 개략적으로 도시한다.
- 도 3A는 SD 입력 이미지를 개략적으로 도시한다. 각각의 X 기호는 개개의 화소에 대응한다.
- 도 3B는 해상도를 증가시키기 위해 화소들이 부가된 도 3A의 SD 입력 이미지를 개략적으로 도시한다. 부가된 화소들은 + 기호들로 표시된다. 이 부가된 화소들은 개개의 대각 이웃들의 보간에 의해 계산된다. 보간을 위한 필터 계수들은 도 2B와 관련하여 기술된 바와 같이 결정된다.
- 도 3C는 도 3B를 45도 회전한 후의 이미지를 개략적으로 도시한다. 도 3A에 기초하여 도 3B에 도시된 이미지를 계산하도록 적용되는 동일한 이미지 변환 유닛(200)은 도 3B에 도시된 이미지에 기초하여 도 3D에 도시된 이미지를 계산하도록 사용될 수 있다. 그것은, 새로운 화소 값들이 개개의 대각 이웃들의 보간에 의해 계산된다는 것을 의미한다.
- 도 3D는 HD 출력 이미지를 개략적으로 도시한다. 최후의 변환 단계에서 부가된 화소들은 o 기호들로 표시된다.
도 4는 본 발명에 따라 이하를 포함하는 이미지 처리 장치(400)의 실시예를 개략적으로 도시한다:
- SD 이미지들을 나타내는 신호를 수신하는 수신 수단(402)(상기 신호는 안테나나 케이블을 통해 수신된 브로드캐스트 신호이거나, VCR(Video Cassette Recorder)나 DVD(Digital Versatile Disk)와 같은 스토리지 장치로부터의 신호일 수 있다. 이 신호는 입력 접속기(408)에서 제공된다);
- 도 2B와 관련하여 기술된 이미지 변환 유닛(404); 및
- 이미지 변환 유닛(200)의 HD 출력 이미지들을 디스플레이하는 디스플레이 장치(406)(이 디스플레이 장치(406)는 선택적이다).
이미지 처리 장치(400)는 예컨대, TV일 수 있다. 대안적으로, 이미지 처리 장치(400)는 선택적 디스플레이 장치를 포함하지 않지만, 디스플레이 장치(406)를 포함하는 장치에 HD 이미지들을 제공한다. 또한, 이미지 처리 장치(400)는 예컨대, 셋탑 박스, 위성-튜너, VCR 재생기 또는 DVD 재생기일 수 있다. 그것은 또한, 촬영소(flim-studio)나 브로드캐스터에 의해 적용되는 시스템일 수 있다.
전술된 실시예들은 본 발명을 제한하기 보다는 예시하고 있고, 당업자는 첨부된 청구범위를 벗어나지 않고 대안적인 실시예를 설계할 수 있다는 점에 유의한다. 청구범위에서, 괄호 사이의 임의의 참조 기호들은 청구항을 제한하는 것으로 해석되지 않을 것이다. 단어 "포함하다"는 청구항에 나열된 것 이상의 성분들 또는 단계들의 존재를 배제하지 않는다. 성분 앞의 단어 "하나"라는 표현은 복수의 성분들의 존재를 배제하지 않는다. 본 발명은 별개의 성분들을 포함하는 하드웨어와 적합하게 프로그래밍된 컴퓨터에 의해 구현될 수 있다. 몇몇 수단을 열거하는 장치 청구항에서, 몇몇 수단들은 하드웨어와 하드웨어의 동일 아이템으로 구체화될 수 있다.

Claims (7)

  1. 제1 해상도를 갖는 제1 이미지를 제2 해상도를 갖는 제2 이미지로 변환하는 이미지 변환 유닛으로서,
    - 상기 제1 이미지의 화소 값들에 기초하여 제1 필터 계수를 계산하는 계수-계산 수단; 및
    - 상기 제1 이미지의 화소 값들 중 제1 화소 값과 상기 제1 필터 계수에 기초하여 제2 이미지의 제2 화소 값을 계산하는 적응적 필터링 수단을 포함하는, 상기 이미지 변환 유닛에 있어서,
    상기 이미지 변환 유닛은, 상기 제1 이미지를 필터링하여 필터링된 화소 값들을 생성하는 또다른 필터링 수단을 더 포함하고, 상기 계수-계산 수단은 상기 필터링된 화소 값들에 기초하여 상기 제1 필터 계수를 계산하도록 배열되는 것을 특징으로 하는, 이미지 변환 유닛.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 또다른 필터링 수단은 공간적 저역-통과 필터를 포함하는 것을 특징으로 하는, 이미지 변환 유닛.
  3. 제 2 항에 있어서, 상기 공간적 저역-통과 필터는 상기 제1 이미지의 샘플링 주파수의 1/4에 실질적으로 대응하는 통과-대역을 갖는 것을 특징으로 하는, 이미지 변환 유닛.
  4. 제 2 항에 있어서, 상기 공간적 저역-통과 필터는 상기 제1 이미지의 화소 블록의 화소 값들을 평균하여, 상기 필터링된 화소 값들 중 제1 화소 값을 계산하도록 배열되는 것을 특징으로 하는, 이미지 변환 유닛.
  5. 제1 해상도를 갖는 제1 이미지를 제2 해상도를 갖는 제2 이미지로 변환하는 방법으로서,
    - 상기 제1 이미지의 화소 값들에 기초하여 제1 필터 계수를 계산하는 단계; 및
    - 상기 제1 이미지의 화소 값들 중 제1 화소 값과 상기 제1 필터 계수에 기초하여 상기 제2 이미지의 제2 화소 값을 계산하는 단계를 포함하는, 상기 이미지 변환 방법에 있어서,
    상기 제1 이미지를 필터링하여 필터링된 화소 값들을 생성하는 단계와, 상기 필터링된 화소 값들에 기초하여 상기 제1 필터 계수를 계산하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 이미지 변환 방법.
  6. 이미지 처리 장치로서,
    - 제1 이미지에 대응하는 신호를 수신하는 수신 수단; 및
    - 제 1 항에 청구된 바와 같은, 제1 이미지를 제2 이미지로 변환하는 이미지 변환 유닛을 포함하는, 이미지 처리 장치.
  7. 제 6 항에 있어서, 상기 제2 이미지를 디스플레이하는 디스플레이 장치를 더 포함하는, 이미지 처리 장치.
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