이 논문에서는 향상된 움직임 적응적 디인터레이싱 알고리듬을 제안한다. 정확한 움직임 정보탐색을 위하여 세 가지 부분으로 구성된다 : (1) Modified Edge-based Line Average(MELA) 기법, (2) 연속된 5개의 필드에서의 움직임 탐색, 그리고 (3) 블록기반의 지역적 특성을 포함한다. 움직임 검출부분에서는 FIR 필터를 이용한다. 이것은 물체의 움직임의 내부를 정확하게 탐색 할 뿐만 아니라, 영상에 포함된 잡음도 줄일 수 있는 향상된 기법을 이용함으로써 계산 할 수 있다. 검출된 움직임의 정도에 따라서 가중치를 구하여 공간적 기법과 시간적 기법을 결합시킨다. 제안된 방법의 영상 시퀀스에 대한 실험 결과는 기존의 방법들에 비하여 주관적, 객관적인 비교에서 우수함을 보여준다.
본 논문에서는 향상된 움직임 적응적 디인터레이싱 알고리듬을 제안한다. 이것은 물체의 움직임의 내부를 정확하게 탐색 할 뿐만 아니라, 영상에 포함된 잡음도 줄일 수 있는 향상된 기법을 이용함으로써 계산 할 수 있다.