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학습 과정과 합성 과정을 통해 저해상도 영상을 고해상도 영상으로 보간하는 학습 기반 수퍼 레솔루션 기법을 이용하는 영상품질 향상 방법에 있어서,상기 학습 과정은,미리 마련된 학습 영상으로부터 저해상도 영상의 LR 블록과 고해상도 영상의 HR 블록이 포함된 LR-HR 블록쌍을 추출하고, 상기 HR 블록에 매칭되는 상기 LR 블록의 중심 영역에서 베리언스(variance)를 계산하는 단계;상기 베리언스에 따라 상기 LR-HR 블록쌍을 제1 그룹 및 제2 그룹 중 어느 하나로 분류하고, 상기 제1 그룹에 속하는 HR 블록에 대해서만 선택적으로 프리 엠프시스(pre-emphasis)를 수행하는 단계; 및상기 프리 엠프시스가 반영된 제1 웨이트 정보를 포함한 제1 딕셔너리와, 상기 프리 엠프시스가 반영되지 않은 제2 웨이트 정보를 포함한 제2 딕셔너리를 생성하는 단계를 포함하고,상기 베리언스는 상기 LR 블록의 중심 영역에서 픽셀들간의 휘도차를 지시하는 것을 특징으로 하는 영상품질 향상 방법
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제 1 항에 있어서,상기 학습 과정은,상기 제1 및 제2 그룹의 LR-HR 블록쌍에 대해 어드레스 부여를 위한 클러스터링 과정을 각각 수행하는 단계;상기 제1 그룹의 LR-HR 블록쌍을 대상으로, 클러스터링의 기준이 되었던 어드레스패턴과 그에 대응되는 상기 제1 웨이트 정보를 포함한 상기 제1 딕셔너리를 생성하는 단계; 및상기 제2 그룹의 LR-HR 블록쌍을 대상으로, 클러스터링의 기준이 되었던 어드레스패턴과 그에 대응되는 상기 제2 웨이트 정보를 포함한 상기 제2 딕셔너리를 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상품질 향상 방법
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제 1 항에 있어서,상기 선택적으로 프리 엠프시스를 수행하는 단계는,상기 베리언스가 미리 정해진 기준값 이상이면 상기 LR-HR 블록쌍을 상기 제1 그룹으로 분류하고 그에 속하는 HR 블록에 대해 프리 엠프시스를 수행하고, 상기 베리언스가 상기 기준값 미만이면 상기 LR-HR 블록쌍을 상기 제2 그룹으로 분류하고 그에 속하는 HR 블록에 대해 프리 엠프시스를 생략하는 것을 특징으로 하는 영상품질 향상 방법
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제 1 항에 있어서,상기 프리 엠프시스는 샤프닝 처리를 지시하고,상기 제1 웨이트 정보는 상기 샤프닝 처리된 HR 블록을 기반으로 얻어지는 웨이트 정보를 지시하고,상기 제2 웨이트 정보는 상기 샤프닝 처리가 생략된 HR 블록을 기반으로 얻어지는 웨이트 정보를 지시하는 것을 특징으로 하는 영상품질 향상 방법
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제 1 항에 있어서,상기 합성 과정은,상기 보간의 대상이 되는 입력 저해상도 영상에서 보간 LR 블록을 추출하고, 상기 보간 LR 블록의 중심 영역에서 상기 베리언스를 계산하는 단계;상기 베리언스와 미리 설정된 기준값을 비교하고 그 비교 결과에 따라 상기 제1 딕셔너리 및 상기 제2 딕셔너리 중 어느 하나를 보간 HR 블록을 합성하기 위한 딕셔너리로 결정하는 단계;상기 보간 LR 블록에 대한 어드레스패턴을 계산하고, 계산된 어드레스패턴에 해당되는 웨이트 정보를 상기 결정된 딕셔너리로부터 도출하는 단계; 및상기 도출된 웨이트 정보를 이용한 보간 과정을 통해, 상기 보간 LR 블록에서 상기 보간 HR 블록을 합성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상품질 향상 방법
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학습 과정과 합성 과정을 통해 저해상도 영상을 고해상도 영상으로 보간하는 학습 기반 수퍼 레솔루션 기법을 이용하는 영상품질 향상 장치에 있어서,프리 엠프시스(pre-emphasis)가 반영된 제1 웨이트 정보를 포함한 제1 딕셔너리와, 상기 프리 엠프시스가 반영되지 않은 제2 웨이트 정보를 포함한 제2 딕셔너리가 저장되는 메모리; 상기 보간의 대상이 되는 입력 저해상도 영상에서 보간 LR 블록을 추출하고, 상기 보간 LR 블록의 중심 영역에서 베리언스(variance)를 계산하는 베리언스 계산부;상기 베리언스와 미리 설정된 기준값을 비교하고 그 비교 결과에 따라 상기 제1 딕셔너리 및 상기 제2 딕셔너리 중 어느 하나를 보간 HR 블록을 합성하기 위한 딕셔너리로 결정하는 베리언스 판단부;상기 보간 LR 블록에 대한 어드레스패턴을 계산하고, 계산된 어드레스패턴에 해당되는 웨이트 정보를 상기 결정된 딕셔너리로부터 도출하는 어드레스 생성부; 및상기 도출된 웨이트 정보를 이용한 보간 과정을 통해, 상기 보간 LR 블록에서 상기 보간 HR 블록을 합성하는 이미지 합성부를 구비하고,상기 베리언스는 상기 LR 블록의 중심 영역에서 픽셀들간의 휘도차를 지시하는 것을 특징으로 하는 영상품질 향상 장치
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제 6 항에 있어서,상기 제1 및 제2 딕셔너리는 상기 학습 과정을 통해 생성되며;상기 학습 과정은,미리 마련된 학습 영상으로부터 저해상도 영상의 LR 블록과 고해상도 영상의 HR 블록이 포함된 LR-HR 블록쌍을 추출하고, 상기 HR 블록에 매칭되는 상기 LR 블록의 중심 영역에서 베리언스를 계산하는 과정과;상기 베리언스에 따라 상기 LR-HR 블록쌍을 제1 그룹 및 제2 그룹 중 어느 하나로 분류하고, 상기 제1 그룹에 속하는 HR 블록에 대해서만 선택적으로 상기 프리 엠프시스를 수행하는 과정과; 상기 프리 엠프시스가 반영된 제1 웨이트 정보를 포함한 제1 딕셔너리와, 상기 프리 엠프시스가 반영되지 않은 제2 웨이트 정보를 포함한 제2 딕셔너리를 생성하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 영상품질 향상 장치
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제 7 항에 있어서,상기 프리 엠프시스는 샤프닝 처리를 지시하고,상기 제1 웨이트 정보는 상기 샤프닝 처리된 HR 블록을 기반으로 얻어지는 웨이트 정보를 지시하고,상기 제2 웨이트 정보는 상기 샤프닝 처리가 생략된 HR 블록을 기반으로 얻어지는 웨이트 정보를 지시하는 것을 특징으로 하는 영상품질 향상 장치
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