스캐너의 영상 처리를 위한 초 해상도 알고리즘의 응용

Abstract

사무기기 시장에서 스캐너는 이전 보다 더 중요한 역할을 하고 있다. 왜냐하면, 사용자들이 다 기능의 기기를 구매하기 원하기 때문이다. 하지만, 다른 디지털 기기들과 마찬가지로, 스캐너는 사용자들로부터 보다 강력하지만, 보다 싼 기기이길 요구 바고 있다. 사용자들의 요구를 충족시키키 위해 보다 빠른 영상 처리가 필요하다. 초 해상도 알고리즘은 작은 화상 데이터를 다루면서, 보다 좋은 화질의 영상을 보여준다. 따라서, 만약 초해상도 알고리즘을 스캐너에 잘 적용한다면, 우리는 가격의 증가 없이 보다 나은 성능을 얻을 수 있다. 초 해상도 알고리즘은 컴퓨터 비전 분야의 주요 논의 대상이다. 여기에는 두 개의 주요 분류가 있다. 하나는 고전적 초 해상도이고, 다른 하나는 학습 기반 초 해상도이다. 고전적 초 해상도는 동일한 장면에 여러 개의 화상이 있다고 가정한다. 그리고 영상 사이에는 비정합이 있다. 이런 비정합을 이용하여 고 해상도 영상을 계산한다. 하지만, 최대 배율이 2배라는 한계가 있다. 그리고, 고전적 초 해상도는 부가적인 장치 없이는 스캐너에 적용할 수 없는데, 그것은 단지 하나의 물제만을 스캔하기 때문이다. 그리고, 2배 이상의 확대를 원하는 소비자의 요구를 만족시킬 수 없다. 표본 기반 초 해상도는 저 해상도와 고 해상도 영상 패치의 대응성을 사용한다. 이 알고리즘도 스캐너에 적용하기에 제한이 있는데, 첫 번째는 데이터베이스를 위한 저장 고장이 필요하다는 것이다. 두 번째는 사용자가 원하는 배율과 데이터베이스에 저장된 배율이 다를 경우, 화질이 나빠질 수 있다. 그리고, 최적은 학습에 대한 연구가 현재 없는 상태이다. 본 논문은 하나의 입력 영상을 사용한 새로운 초 해상도 알고리즘을 제안한다. 단지 하나의 영상을 사용하기 때문에 앞서 언급한 모든 단점을 극복할 수 있다. 본 알고리즘은 세 단계로 이루어져 있다. 1) 가중치 합 영상 구성 2) 엣지 기반 초 해상도로 부터 구성된 이미지 추가 3) 역투사. 본 논문에서 제안된 초 해상도 알고리즘은 최근 초 해상도 알고리즘과 등등한 성능을 보여준다.