디지털 사진영상의 크기조절과정에서 유실되는 정보를 이용한 비트심도의 확장

• Published in: 한국콘텐츠학회 논문지, 9(4) Vol. 9; no. 4; pp. 189 - 197
• Main Authors: 조두희(Do-Hee Cho), 비벡 마이크(Vivek Maik), 백준기(Joon-Ki Paik), 하동환(Dong-Hwan Har)
• Format: Journal Article
• Language: Korean
• Published: 한국콘텐츠학회 2009
• Subjects: 학제간연구; 영상 처리; 비트심도; SFR 측정방법; Resizing; Spacial Frequency Response; 양선형 보간법; Bit-Depth; Bilinear Interpolation; Moire Effect; 디지털 사진; Image Processing; Digital Photography; 모아레 현상; 크기조절; SFR
• ISSN: 1598-4877; 2508-6723

A digital image usually has 8 bits of depth basically representing pixel intensity ranging for [0 255]. These pixel range allow 256 step levels of pixel values in the image. Thus the greyscale value for a given image is an integer. When we carry out interpolation of a given image for resizing we have to round the interpolated value to integer which can result in loss of quality on perceived color values. This paper proposes a new method for recovering this loss of information during interpolation process. By using the proposed method the pixels tend to regain more original values which yields better looking images on resizing. 디지털 사진영상은 8비트의 음영으로 이루어져 있다. 이것은 0부터 255까지, 총 256 단계의 레벨값으로 나눠지며 자연수에 해당하는 음영만을 표현하고 소수점 이하 실수 자리의 음영은 표현할 수 없다. 하지만 영상의 크기조절과정을 수행할 때 보간 수식에 의하여 소수점이하자리가 발생하게 되지만 최종적인 출력에서는 '버림연산'에 의하여 사라지게 된다. 본 연구에서는 이렇게 버려지는 소수점 이하 자리를 이용하여 사진영상의 비트 심도를 확장할 수 있는 방법을 제시한다. 이것은 크기조절 이후 콘트라스트 조절에 사용하여 사진영상의 해상도 저하를 최소화하는데 사용한다. SFR 측정을 통하여 포토샵 결과와 비교할 경우 본 연구에서 제시하는 방법이 원본의 특성을 더 잘 유지함을 알 수 있다.