Note ≡ 선형 보간의 원리

선형 보간법은 두 점 사이의 값을 추정하기 위해 직선을 사용하는 가장 간단한 형태의 보간법입니다. 이미지 업샘플링에서는 다음과 같이 작동합니다.

• 주변 픽셀 찾기: 업샘플링 시 새로운 픽셀의 위치를 결정하고, 이 위치와 가장 가까운 원본 픽셀들을 찾습니다.

• 가중치 계산: 새 픽셀과 원본 픽셀 사이의 거리에 기반하여 가중치를 계산합니다. 이 가중치는 원본 픽셀 값이 새 픽셀 값에 얼마나 영향을 미칠지 결정합니다.

• 값 계산: 주변 원본 픽셀 값과 그에 대응하는 가중치를 사용하여 새 픽셀의 값을 계산합니다. 이 계산은 주변 픽셀 값들의 가중 평균으로 수행됩니다.

선형 보간(linear interpolation)은 부드러운 이미지 확대를 가능하게 합니다. 이 방법은 각 새 픽셀을 주변의 원본 픽셀 값들과 그 거리에 따라 계산된 가중치를 사용하여 채웁니다. 이는 갑작스럽게 변하는 픽셀 값보다는 더 자연스러운 그라데이션을 생성하여 이미지의 품질을 유지합니다.

이러한 선형 보간 방식은 fcn32s_upsampling 층에서 중요한 역할을 합니다. 이미지의 사이즈를 늘리면서도 픽셀 간의 부드러운 전환을 유지하므로 업샘플링된 이미지에서도 자연스러운 시각적 표현을 달성할 수 있습니다.