디모자이킹을 위한 데이터 기반 보간 커널 학습에 관한 연구

초록

영상 디모자이킹은 베이어 패턴에서 정형화된 커널을 이용하여 RGB 영상을 보간하는 방법이다. 본 논문에서는 기존의 사용자가 정의한 가중치를 이용한 보간법이 아닌 데이터로부터 각 픽셀에서의 지역 베이어 패턴을에 따른 에지 패턴을 학습하는 방법을 제안한다. 학습데이터에서 최소 제곱법을 이용하여 RGB영상에서의 각 채널값과 지역 베이어 패턴으로부터 선형 보간 가중치를 추정하며, 8개의 지역 베이어 패턴 마다 수평, 수직, 양 대각, 평면 등 5가지 에지 패턴다섯 방향으로 구분하여, 보간을 위한 40개의 커널을 추정한다. 실험에서는 3-fold 교차검증을 통해 기존의 선형 보간 방법보다 1.6dB 높은 평균 PSNR을 달성하였다.