프레임율 상향 변환에 부적합한 프레임들에 대한 밝기값 히스토그램과 모션 벡터 상관성 분석

김상철; 낭종호

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 김상철 (서강대학교) 낭종호 (서강대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제22권 제10호

발행연도: 2016.10

수록면: 532 - 536 (5page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2016

프레임율 상향 변환에 부적합한 프레임들에 대한 밝기값 히스토그램과 모션 벡터 상관성 분석

김상철 , 낭종호 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2016.10 학술저널

2015

프레임율 상향 변환에 부적합한 프레임들에 대한 밝기값 히스토그램과 모션 벡터 상관성 분석

김상철 , 김혜린 , 낭종호 한국정보과학회 학술발표논문집 2015.12 학술대회자료

이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
이 논문의 연구 히스토리 확인하기

초록· 키워드

오류제보하기

프레임율 상향 변환은 프레임 사이의 시간적 연속성을 고려하여 객체의 움직임을 예측, 이 정보를 토대로 가상의 프레임을 생성하는 기술이다. 프레임율 상향 변환은 양쪽 프레임의 평균값을 취하는 블렌딩 기반의 보간 방법을 사용하기 때문에 오추정된 모션 벡터는 품질이 낮은 보간 프레임들을 생성한다. 따라서, 전처리 혹은 후처리를 통해 품질을 높일 수 있게 하기 위해서, 품질이 낮은 보간 프레임들의 특성을 분석하여야 한다. 본 논문에서는 이런 특성을 파악하기 위해서 밝기값 히스토그램과 모션벡터의 상관성을 분석하였고, 이 피쳐들이 품질이 낮은 보간 프레임을 판단하는 근거가 될 수 있음을 밝기값 히스토그램의 카이제곱 검정방법과 모션 벡터의 공분산 차이의 절대값에 대한 실험 및 분석을 통해 파악하였다.

#프레임율 상향 변환 #프레임 레이트 업 컨버전 #밝기값 히스토그램 #모션 벡터 상관성 #Frame Rate Up Conversion #FRUC #luminance histogram #motion vector correlation

참고문헌 (7)

참고문헌 신청

[학술지(정기간행물)] - J. Nang / 2014 / Classifying Useful Motion Vectors for Efficient Frame Rate Up Conversion of MC-DCT Encoded Video Streams / Journal of Information Science and Engineering 30 (06) : 1755 ~ 1771

[학술지(정기간행물)] - D. Wang / 2010 / Motion Compensated Frame Rate Up-Conversion-Part II : New Algorithms for Frame Interpolation / IEEE Transactions on Broadcasting 56 (02) : 142 ~ 149

[학술지(정기간행물)] - D. Mahajan / 2009 / Moving Gradients : a Path-based for Plausible Image Interpolation / ACM Transactions on Graphics 28 (3)

[학술대회논문] - S. Kim / 2015 / A New Path Based Interpolation using Object Motion for Frame Rate Up Conversion / Proc. on International Conference on Consumer Electronics-Berlin 2015 : 108 ~ 112

[학술지(정기간행물)] - U. Kim / 2014 / New Frame Rate Up-Conversion Algorithm with Low Computational Complexity / IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 24 (3) : 384 ~ 393

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

김상철

소속기관 한국전자통신연구원

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학 TOP 10% 공학 > 전기전자공학 > 전기공학

논문수 66 이용수 4,774

낭종호

소속기관 서강대학교

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학 TOP 1%

논문수 245 이용수 17,283

이 논문과 함께 이용한 논문

A Korean Community-based Question Answering System Using Multiple Machine Learning Methods

권순재 , 김주애 , 강상우 외 1명 Journal of KIISE 2016 .10

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

이 논문의 연구 히스토리 (2)

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (7)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)