본 논문에서는 인접 4화소의 형태에 기반한 고속 방향성 영상보간 알고리즘을 제시한다. 제안한 알고리즘의 기 본 개념은 비간축 이산 웨이브릿 변환에 기초하지만, 실제로 변환이 수행되는 것이 아니라 경계방향 검출을 위해 인접 4화소의 값만 비교된다. 2×2 화소의 형태는 8개의 종류로 분류되고 각 형태에 따라 방향성 보간이 수행된다. 그러므로 제안한 알고리즘은 매우 단순하기 때문에, 1차 선형보간과 비슷한 수행시간을 나타내지만 성능은 기존의 영상보간 기 법들 보다 우수한 결과 품질을 보여준다.

본 논문에서는 가장 단순한 Haar 웨이블릿 변환에서 간축 연산이 생략된 RDWT 개념에 기반한 새로운 방 향성 영상보간 방법을 제시한다. 대부분의 영상보간 기법들은 성능을 높이기 위해 경계의 방향정보를 이용하지만, 경 계에 기초한 방향정보를 추출하는데 많은 연산량이 요구되는 단점이 있다. 그러므로, 최근 보간 기법에서는 경계정보 를 빠르게 추출하기 위해 WT를 활용하는 기법이 이용되고 있다. 기존 WT은 기본적으로 스케일 함수를 사용하여 간축을 수행하기 때문에, 인접 2화소간의 주파수 정보가 독립적으로 추출된다. 이렇게 간축되어 제거된 주파수 성분 은 완벽한 복원을 위해 불필요한 정보이지만, 웨이블릿을 이용한 보간에서는 외삽 연산을 제거하기 위해서 간축되지 않은 정보가 필요하다. 그러므로, 본 연구에서는 경계 방향을 빠르게 판단하고 내삽 연산만으로 보간을 수행하기 위 해서 간축 연산을 이용하지 않는 비간축 DWT, 즉 RDWT의 개념을 최초로 이용하는 단순한 보간기법을 제안한다. 그리고 추가적으로 고해상도 보간 영상의 경계부분의 화질을 개선하기 위해서 고해상도 경계화소와 저해상도 영상에 서 가장 닮은 화소 값과의 가중치 합으로 갱신하는 화소삽입 방법을 후처리 기법으로 제시한다. 실험결과 제안한 기 법은 속도면에서 3차보간보다 빠르며, 화질은 기존기법들보다 우수한 결과를 획득할 수 있었다.

칼라 이미지 스케일은 칼라 전문가들의 지식에 의해 획득되고, 형용사와 대응되는 칼라(들)을 선택하기 위해 동일한 형용사 이미지 스케일들에서 형용사들과 칼라를 표현한다. 이들은 이미지 스케일을 얻기 위한 실험과 통계분석의 어려움 때문에 일반적으로, 단지 제한된 수의 칼라들만이 이미지 스케일에 위치한다. 이는 칼라를 선택하는 과정을 비전문가에게 어렵게 만든다. 본 논문에서는 이미지 스케일에 따라 연속적인 칼라를 제공하는 퍼지 K-근접 이웃 보간 방법에 기초를 둔 칼라 이미지 스케일의 보간 방법을 제안한다. 실험의 결과들은 보간된 이미지 스케일은 칼라 선택 과정에 있어 실용적으로 유용하게 사용될 수 있을 것이라 본다.

영상 워핑은 입력 영상을 주어진 조건에 적합하게 변형하는 기술로, 최근 영화나 애니메이션 분야에서 캐릭터의 얼굴 형상을 변형하는데 활용되고 있다. 얼굴 특징을 기반으로 형상을 변형하는 워핑 방법 가운데 하나인 메쉬 워핑은 입력 영상에서 눈, 코, 입 주변의 사각형 모양의 메쉬 그룹을 형성하여 1:1정합시킴으로써 워핑 영상을 생성하는 방법이다. 이는 메쉬 제어점 좌표에 오차가 있거나 작은 면적의 메쉬로 세분화되어 생성된 경우 메쉬들의 경계 선분에서 결과 영상이 일그러지는 문제점이 있다. 본 연구는 얼굴의 자연스러운 워핑 영상을 생성하는 과정에서 오류 발생을 최소로 하며 정확한 결과를 적은 연산량과 시간에 처리하기 위해 삼각형기반의 영상 보간 기법을 제안한다. 우선 얼굴을 대표하는 특징점들을 찾고 이들을 연결하여 기본 삼각형 메쉬를 구성한다. 제안하는 방법은 기존의 메쉬 워핑과 비교하여 연산 처리량과 시간은 단축되면서 워핑 과정에서의 오류 발생을 줄일 수 있음을 실험으로 보인다.