$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

컬러 채널 상관관계를 고려한 에지 방향성 컬러 디모자이킹 알고리즘
An Edge Directed Color Demosaicing Algorithm Considering Color Channel Correlation 원문보기

방송공학회논문지 = Journal of broadcast engineering, v.18 no.4, 2013년, pp.619 - 630  

유두식 (연세대학교 전기전자공학과) ,  이민석 (연세대학교 전기전자공학과) ,  강문기 (연세대학교 전기전자공학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

본 논문은 컬러 채널 상관관계를 고려한 에지 방향성 컬러 디모자이킹 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 영역 분류 과정과 에지 방향성 컬러 보간 과정으로 이루어진다. 영역 분류 과정에서 채널 내 기울기와 채널 간 기울기값을 사용하여 주어진 Bayer 영상을 일반 에지, 패턴 에지, 평탄 영역으로 분류한다. 이때 일반 에지 판정 과정에서 두 개의 에지 방향 판정 기준을 사용하고, 패턴 에지 판정 과정에서 판정된 에지 방향에 대한 검증과정을 적용하여 에지 방향 추정 오류를 줄이도록 하였다. 보간 과정에서는 영역 분류과정에서 판단된 에지 방향에 따라 보간을 수행한다. 특히, 각 에지 방향에 대한 보간 성능을 향상시키기 위해 수평, 수직 방향 보간값은 채널 내 상관관계에 기반을 둔 컬러 보간식과 채널 간 상관관계에 기반을 둔 컬러 보간식을 영역 적응적으로 융합하여 구하였다. 실험결과를 통해 제안하는 방법이 기존 방법에 비해 수치적인 면과 시각적인 면에서 뛰어난 결과를 보임을 확인 할 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, we propose an edge directed color demosaicing algorithm considering color channel correlation. The proposed method consists of local region classification step and edge directional interpolation step. In the first step, each region of a given Bayer image is classified as normal edge, ...

주제어

#demosaicing   #color interpolation   #Bayer pattern   #color filter array(CFA)   #edge classification  

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
국부 영역의 에지 특성에 따른 가중치를 고려한 평균 기반 접근 방법은 어떻게 컬러 성분 값을 추정하는가? 먼저 국부 영역의 에지 특성에 따른 가중치를 고려한 평균 기반 접근 방법[3]-[4],[6]-[7]이 제안되었다. 가정된 에지 방향에 따른 유사성을 추정하여 이웃 화소의 가중치를 결정하고, 이웃 화소의 가중치 합으로 손실된 컬러 성분 값을 추정한다. 이러한 방법은 에지 영역 이외의 화소 값들도 보간 과정에 반영되기 때문에 존재하는 에지 특성에 따라 에지 성분이 블러(blur) 되거나 지퍼 현상이 발생된다.
컬러 보간은 무엇인가? 일반적으로 이미징 장치에서 그림 1과 같은 베이어 패턴(Bayer pattern)[1]을 널리 사용하고 있으며, 각 센서 화소 위치에서 적색(R), 녹색(G), 청색(B) 중 하나의 컬러 성분을 획득한다. 따라서 베이어 영상으로부터 전 채널 컬러 영상을 획득하기 위하여각 화소 위치에서 손실된 컬러 성분을 이웃 화소를 이용하여 추정하는 과정이 필요하다. 이 과정을 컬러 보간(color interpolation 또는 demosaicing)[2]이라 한다.
채널 간 상관관계는 무엇으로 분류할 수 있는가? 따라서 이러한 영역에서 에지 복원 성능을 향상시키기 위하여 컬러 보간 과정에서 채널 간 상관관계(inter channel correlation)를 고려하는 방법이 제안되었다. 채널 간 상관관계는 크게 평탄 색조 변화(smooth hue transition)[3]-[4]와 고정 채널 간 컬러 차 (constant inter channel color difference)[5]-[14] 가정으로 분류할 수 있다. 평탄 색조 변화는 동일한 위치에서 밝기와 색도 사이의 비율이 국부 영역에서 고정적이라는 것을 가정하고, 고정 채널 간 컬러 차는 인접한 영역에서 밝기와 색도 사이의 차는 고정적이라 가정한다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (14)

  1. B. E. Bayer, "Color imaging array," U.S. Patent 3 971 065, Jul. 1976. 

  2. J. E. Adams Jr, "Interactions between color plane interpolation and other image processing functions in electronic photography," Proc. SPIE2416, Cameras and Systems for Electronic Photography and Scientific Imaging, 144, Mar. 1995. 

  3. R. Kimmel, "Demosaicing: Image reconstruction from color CCD samples," IEEE Trans. Image Precess., Vol. 8, no. 9, pp.2331-1228, Sep. 1999. 

  4. S. W. Park and M. G. Kang, "Color Interpolation with Variable Color Ratio Considering Cross - channel Correlation," SPIE Opt. Eng., Vol. 43, no. 1, pp 34-43, Jan. 2004. 

  5. S. C. Pei and I. K. Tam, "Effective color interpolation in ccd color filter arrays using signal correlation" IEEE Trans. Circuits and Systems for Video Technology, Vol. 13, No. 6, pp. 503-513, Jun. 2003. 

    상세보기 crossref

  6. W. Lu and Y. P. Tan, "Color filter array demosaicking: new method and performance measures" IEEE Trans. Image Processing, Vol. 12, No. 10, pp. 1194-1210, Oct. 2003. 

    상세보기 crossref

  7. C. W. Kim and M. G. Kang, "Noise insensitive high resolution color interpolation scheme considering cross channel correlation" Optical Engineering, Vol. 44, No. 12, pp. 127006-1-127006-15, Dec. 2005. 

    상세보기 crossref

  8. X. Wu and N. Zhang, "Primary-consistent soft decision color demosaicking for digital cameras (patent pending)" IEEE Trans. Image Processing, Vol. 13, No. 9, pp. 1263-1274, Sep. 2004. 

    상세보기 crossref

  9. K. Hirakawa and T. Parks, "Adaptive homogeneity-directed demosaicing algorithm" IEEE Trans. Image Processing, Vol. 14, No. 12, pp. 2167-2178, Dec. 2005. 

    상세보기 crossref

  10. L. Zhang and X. Wu, "Color demosaicking via directional linearminimum mean square-error estimation" IEEE Trans. Image Processing, Vol. 14, No. 12, pp. 2167-2178, Dec. 2005. 

    상세보기 crossref

  11. K. H. Chung and Y. H. Chan, "Color demosaicing using variance of clor differences" IEEE Trans. Image Processing, Vol. 15, No. 10, pp. 2944-2955, Oct. 2006. 

    상세보기 crossref

  12. C. Y. Tsai, and K. T. Song, "Heterogeneity-projection hard-decision color interpolation using spectral-spatial correlation" IEEE Trans. Image Processing, Vol. 16, No. 1, pp. 78-91, Jan. 2007. 

    상세보기 crossref

  13. D. Menon, S. Andriani, and G. Calvagno, "Demosaicing with directional filtering and a posteriori decision" IEEE Trans. Image Processing, Vol. 16, No. 1, pp. 132-141, Jan. 2007. 

    상세보기 crossref

  14. W. T. Huang, W. J. Chen and S. C. Tai, "Effective soft-decision demosaicking using directional filtering and embedded artifact refinement" Optical Engineering, Vol. 48, No. 4, 047003-1-047003-13, Apr. 2009. 

    상세보기 crossref

저자의 다른 논문 :

LOADING...

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

BRONZE

출판사/학술단체 등이 한시적으로 특별한 프로모션 또는 일정기간 경과 후 접근을 허용하여, 출판사/학술단체 등의 사이트에서 이용 가능한 논문

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로