KCI등재
GRNN 알고리즘을 이용한 비선형적 움직임 벡터 추정 및 프레임 보간연구 = A Study on Frame Interpolation and Nonlinear Moving Vector Estimation Using GRNN
저자
이승주 (국민대학교) ; 방민석 (국민대학교) ; 윤기방 (인천대학교) ; 김기두 (국민대학교) ; Lee, Seung-Joo ; Bang, Min-Suk ; Yun, Kee-Bang ; Kim, Ki-Doo
발행기관
학술지명
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발행연도
2013
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
459-468(10쪽)
KCI 피인용횟수
1
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본 논문에서는 비선형적 움직임에 대하여 시각적 화질 향상에 목적을 둔 프레임 보간 기법을 제안한다. 그러므로 블록 현상과 영상의 중첩을 감소시키고자 블록 크기를 128x128부터 1x1까지 순차적으로 전역탐색을 실시하여 최소 오차값이 가장 작은 블록이 포함된 프레임을 선택하고, 비선형적인 움직임 벡터를 GRNN(General Regression Neural Network) 알고리즘을 이용하여 재 추정함으로써 프레임을 보간하는 알고리즘을 제안한다. 이러한 알고리즘의 성능 분석을 위해 프레임 반복, 단방향 움직임 보상, 양방향 움직임 보상의 기법들과 비교한다. 객체의 움직임이 크거나 카메라 초점의 이동과 줌인(zoom-in), 줌아웃(zoom-out) 효과가 들어간 대상 영상에 대하여 주관적 화질면에서 성능이 향상됨을 보인다.
더보기Under nonlinear characteristics of frames, we propose the frame interpolation using GRNN to enhance the visual picture quality. By full search with block size of 128x128~1x1 to reduce blocky artifact and image overlay, we select the frame having block of minimum error and re-estimate the nonlinear moving vector using GRNN. We compare our scheme with forward(backward) motion compensation, bidirectional motion compensation when the object movement is large or the object image includes zoom-in and zoom-out or camera focus has changed. Experimental results show that the proposed method provides better performance in subjective image quality compared to conventional MCFI methods.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2005-10-17 | 학술지명변경 | 외국어명 : 미등록 -> Journal of IKEEE | KCI후보 |
2005-05-30 | 학술지등록 | 한글명 : 전기전자학회논문지외국어명 : 미등록 | KCI후보 |
2005-03-25 | 학회명변경 | 한글명 : (사) 한국전기전자학회 -> 한국전기전자학회영문명 : 미등록 -> Institute of Korean Electrical and Electronics Engineers | KCI후보 |
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2004-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 FAIL (등재후보1차) | KCI후보 |
2003-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
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2016 | 0.3 | 0.3 | 0.29 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.24 | 0.22 | 0.262 | 0.17 |
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