Image scaling is widely used in many regions from consumer electronics to medical imaging. Because there is a difference in display resolution between a variety of display devices and multimedia contents, most multimedia devices might need image scaling processing unit. When scaling up source images, conventional methods and previous works make image blurred, especially in an edge area. Therefore, to preserve an edge offset in the source image, our basic approach is that source image is divided into 2x2 blocks, and each block is classified into an edge area or a flat area and interpolated by using different method. To classify two regions, we propose modified edge detection scheme. In the flat area case, bi-cubic interpolation function is applied normally. In an edge area, however, each source sample pixel is divided equally into 2x2 pixels. For keeping edge lines smooth in 2 dimensional spaces, specific 4x4 patterns are defined in advance. Each pattern is picked out according to edge direction and replaces 2x2 original source pixels in the edge areas. After exchanging the pixels, bi-cubic interpolation kernel which has twice frequency is applied into exchanged pixels. Objective results and subjective results indicate proposed method better than any other conventional methods and previous works in terms of sharpness.
이미지 스케일링(Image Scaling)은 소형 기기부터 의료기기까지 다양한 영역에서 사용 되는 기술이다. 멀티미디어 콘텐츠(Multimedia contents)와 그것을 소비자나 시청자들에게 보여주는 기기 사이에 해상도 차이가 항상 존재하기 때문에 특히 멀티미디어 기기에서 이미지 스케일링 하는 특별한 로직이 필요하다. 이를 위해 기존에 연구들이 많이 이루어 졌으나 영상을 흐리게 만드는 경향이 있어서 개선이 필요하다.
이 연구에서는 blurring 문제를 개선하기 위해 edge들을 구성하는 화소(pixel)들 사이에 추가적인 화소를 놓는 방식을 제안한다. 구체적으로 이야기하면, 먼저 원본 영상을 2x2화소들로 나눈 후, Edge detector를 통해 edge 영역과 flat 영역을 구분한다. flat 영역은 정상적인 Bi-cubic 방법을 이용하여 값을 구한다. 그에 비해 edge 영역은 기본 적으로 edge를 구성하는 2x2화소들을 각각 동일한 값을 갖는2x2로 나눈 후, 정상적인 것보다 2배 빠른 주파수를 가지는 bi-cubic 함수를 적용한다. 단순히 원본 화소들을 2x2의 같은 Intensity를 가지는 값으로 대체하고 스케일링을 해주면 jagging effect가 발생한다. 이런 jagging effect을 제거하기 위해 미리 4x4 형태의 패턴을 edge 각도에 따라 미리 정해 놓고 각도에 따라 이를 적용한다. edge 영역에서는 연산에 사용되는 범위가 줄어들고 계산되어야 하는 화소의 위치에 따라서 필요한 4x4화소들이 달라진다. 결과적으로 6x6의 패턴이 필요 하게 된다. 주위의 화소들과의 연결성을 위해 기본적으로 정해진 4x4 패턴 주위에 주위 화소들의 값으로 채워져 6x6 패턴을 만들게 된다. 각도를 구할 때는 역 tangent 함수를 바로 취하면 복잡하고 또한 정확한 값이 필요한 것이 아니므로 이를 간단한 비교 연산들로 대체한다. 마지막으로 주위의 edge 들과의 연결성을 고려 하기 위해 원본 영상의 2x2 화소 주위에서 edge들의 각도를 구하여 기본 패턴에 변화를 준다.
기존에 사용되는 방법들과 실험을 통해 비교해보았을 때 주관적인 비교 결과 edge를 이루는 부분에서 제안한 방법이 더 선명한 결과를 보였다. 객관적인 실험결과에서도 기존의 방법들보다 30~50% 선명도가 향상되었다.
