Directional Interpolation for Image Zooming based on Gaussian Functions

Abstract

영상처리에 있어서 높은 해상도를 갖도록 이미지를 확대시키는 것은 매우 중요한 기술이다. 그리고 많은 기하학적 변환은 이미지에 적용할 보간법을 필요로 한다. 이 학위논문에서는 방향성을 보존하는 새로운 보간법을 소개한다. Kernel은 MLS를 기초로 가우스 함수의 평행이동을 이용하여 구한다. 이 논문에서는 checkerboard 나 blurring 효과를 없애기 위해 비선형 기법을 제시한다. 첫째, edge 방향을 찾는 알고리듬을 만든다. 이 방법은 기존에 알려진 Sobel 기법을 이론적, 수치적으로 능가한다. 둘째, 주어진 이미지는 가우스 보간법을 이용하여 근사한다. 또한, 새로운 알고리듬을 적용한 이미지 결과를 잘 알려진 선형기법들의 결과와 비교한다. 이 논문에 있는 이미지 결과들은 방향성을 보존하면서 이미지를 확대시킬 수 있는 새로운 알고리듬의 능력을 보여준다.;Image zooming to higher resolution is a very important technique in im-age processing. Many geometric transformation requires interpolation to be performed on an image. In this paper, we present a novel directional inter-polation scheme. The kernel is implemented based on moving least-squares method using shifts of a Gaussian radial function. To remove the undesired artifacts like checkerboard e ects or blurred images, this method is imple-mented in a way of non-linear methods. First, we develop an algorithm which detects local edge directions. This method is outdoing the known Sobel method theoretically and numerically. Second, the given image is re-sampled by using the Gaussian interpolation. The algorithm is compared with some well-known linear schemes. The resulting images demonstrate the new algorithm's ability to magnify an image while preserving edge features.