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<rms 측정값>
bilinear : -6.5000e-06 + 1.5831e-05i ~ 0.0294 - 0.0001i
bicubic : -7.5897e-06 - 1.3852e-05i ~ 0.0255 - 0.0023i
6) 주어진 불완전한 레나 영상(2장)을 각자의 방식으로 복원하여 가장 원영상과 흡사하게 (즉, PSNR 수치가 높게) 복원하시오.
gaussian을 이용한
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Image Transform
2.1 DCT and Inverse DCT
2.2 Block DCT and Block Inverse DCT
3. Image Resizing
3.1 Downsizing by Discarding High Frequency Components
3.2 Upsizing by zero-padding
3.3 Compare PSNR with the Image Performed in Spatial Domain
4. Image Quantization
5. Image Compression
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Nearest Algorithm 세 가지
Algorithm을 이용한다. 또한 어떤 방법이 가장 효율적으로 Image확대를
시켜 화질이 좋은가의 척도를 RMS와 PSNR을 구하여 비교해 본다. 1. Introduction
2. Algorithm
ⅰ) Bicubic
ⅱ) Bilinear
ⅲ) Nearest
ⅳ) RMS와 PSNR
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) Frame1(x, y)의 변경
ⅲ) 새로운 이미지의 구하고자 하는 이미지(두 번째 이미지)에 대한
PSNR 구하기
3. Analysis
ⅰ) pixel차이가 가장 작게 날 확률이 높은 첫 번째 Frame과 두 번째
Frame Image
ⅱ) 새로 생성되어진 Frame (예상 Frame2 Image)
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PSNR 출력
⇒ 위는 양자화 된 값을 역양자화 후 IDCT하고 영상을 복원한 값을 출력 한 것이다. 결과를 보 면 입력 영상과 비슷하게 복원은 되었지만 양자화 과정에서 생기는 Error 또한 볼 수 있었 다. 주파수에 대한 샘플링의 경우 샘플링 주파수
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