현장 프로그래머블 게이트 어레이(Field Programmable Gate Array, FPGA) 하드웨어 플랫폼에서 빠르고 고품질의 이미지 확대를 구현하기 위해 9점 보간 적응형 확대 알고리즘을 제안한다. 먼저 논리 자원 사용량을 줄이기 위해 9점 보간 기본 알고리즘을 제안하였으며, 이 알고리즘은 최근접 이웃 보간 알고리즘에 비해 이미지 확대 효과가 현저히 우수하지만, 양선형 보간 알고리즘보다는 약간 낮고, 이미지 가장자리가 충분히 선명하지 않다. 9점 보간 기본 알고리즘의 이미지 가장자리 확대 효과를 최적화하기 위해 9점 보간과 최근접 이웃 보간 알고리즘을 결합한 적응형 확대 알고리즘을 제안하였으며, MATLAB과 FPGA를 통해 소프트웨어 및 하드웨어 비교 분석과 실험 검증을 수행하였다. 실험 결과 적응형 9점 보간 알고리즘이 최근접 이웃 및 양선형 보간 이미지 확대 알고리즘에 비해 최고 신호 대 잡음비(PSNR)를 0.3~2.5dB 향상시키고, 하드웨어 자원 소모량은 양선형 보간에 비해 약 20% 감소시켰음을 보여준다. 이 알고리즘은 전통적인 알고리즘의 이미지 가장자리 흐림과 심각한 왜곡 문제를 완화하며, FPGA 자원 사용이 적어 응용 가치가 높다.

이미지 확대; 현장 프로그래머블 게이트 어레이; 선형 보간; 적응형 보간