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컬러 보간 에러 감소를 위한 에지 방향성 컬러 보간 방법과 결합된 디블러링 알고리즘
A Deblurring Algorithm Combined with Edge Directional Color Demosaicing for Reducing Interpolation Artifacts 원문보기

Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea = 전자공학회논문지, v.50 no.7, 2013년, pp.205 - 215  

유두식 (연세대학교 전기전자공학과) ,  송기선 (연세대학교 전기전자공학과) ,  강문기 (연세대학교 전기전자공학과)

초록
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디지털 이미징 장치는 일반적으로 베이어 패턴(Bayer pattern)을 사용하며, 영상 획득 과정에서 광학적 블러(blur)에 의해 영상의 품질이 손상된다. 블러된 베이어 영상에서 고해상도 컬러 영상을 얻기 위하여, 일반적으로 컬러 보간 방법과 디블러링 방법을 독립적으로 수행한다. 하지만, 베이어 샘플링에 의한 에지 정보가 불충분하여 에지를 가로지르는 방향으로 보간 하게 되고, 이에 따라 컬러 보간 과정에서 에러가 발생한다. 이러한 에러는 디블러링 과정에서 강조되어 영상의 품질을 하락시킨다. 따라서 본 논문은 컬러 보간 방법과 결합된 디블러링 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 크게 보간 단계와 영역 결정 단계로 나눌 수 있다. 보간 단계에서는 가정된 에지 방향에 따라 보간 및 디블러링 과정을 수행하고, 영역 결정 단계에서는 각 화소 위치에서 국부 영역의 특성을 추정하고, 보간 단계에서 구한 값을 영역 적응적으로 융합한다. 또한 본 논문에서는 디블러링 성능을 향상시키기 위하여 광학적 블러와 유사한 파동 광학에 근거한 블러 모델을 기반으로 하고, 추정한 국부 영역 특성을 반영하여 디블러링 필터를 추정한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 컬러 보간 에러가 확대되는 것을 방지함을 확인할 수 있으며, 기존 방법에 비해 수치적인 면과 시각적인 면에서 뛰어난 결과를 보임을 확인 할 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In digital imaging system, Bayer pattern is widely used and the observed image is degraded by optical blur during image acquisition process. Generally, demosaicing and deblurring process are separately performed in order to convert a blurred Bayer image to a high resolution color image. However, the...

주제어

#Deblurring   #Color Filter array(CFA)   #Demosaicing   #Bayer pattern   #Optical transfer function  

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
디지털 이미징 장치에서 전 채널 컬러 영상을 얻기 위해 널리 사용되는 것은 무엇인가? 디지털 카메라, 비디오카메라, 휴대폰 카메라와 같은 디지털 이미징 장치에서 전 채널 컬러 영상을 얻기 위하여, 단일 CCD(혹은 CMOS) 센서와 컬러 필터 배열(color filter array: CFA)을 널리 사용한다. 이 중 베이어 패턴(Bayer pattern)[1]은 가장 널리 사용되고 있으며, 그림 1과 같이 각 화소 위치에서 적색 (R), 녹색 (G), 청색 (B) 성분중 하나의 컬러 성분만 통과 시킨다.
블러된 베이어 영상에서 컬러 보간 방법 수행 중 에러가 발생하는 이유는 무엇인가? 블러된 베이어 영상에서 고해상도 컬러 영상을 얻기 위하여, 일반적으로 컬러 보간 방법과 디블러링 방법을 독립적으로 수행한다. 하지만, 베이어 샘플링에 의한 에지 정보가 불충분하여 에지를 가로지르는 방향으로 보간 하게 되고, 이에 따라 컬러 보간 과정에서 에러가 발생한다. 이러한 에러는 디블러링 과정에서 강조되어 영상의 품질을 하락시킨다.
컬러 보간이란? 컬러 보간은 CFA에 의해 손실된 컬러 성분을 주변의 화소 정보를 이용한 보간을 통해 전 채널 컬러 영상을 획득하는 과정을 의미한다. 컬러 영상의 특성을 이용하여 손실된 컬러 성분을 획득하기 위한 다양한 방법이 제안되었다.
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참고문헌 (21)

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

  2. J. E. Adams and J. F. Hamilton, "Design of practical color filter array interpolation algorithm for digital cameras" Proc. of SPIE, Vol. 3028, pp. 117-125, Apr. 1997. 

  3. 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. 

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  4. 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. 

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  5. 김창원, 유두식, 강문기, "잡음을 고려한 공간적응적 색상 보간", 대한전자공학회, 제47권 SP편 제2 호, pp. 86-94, 2010년 3월 

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  6. 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. 

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

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  9. 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. 

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  10. 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. 

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  11. P. Vivirito, S. Battiato, S. Curti, M. L. Cascia, and R. Pirrone, "Restoration of out-of-focus images based on circle of confusion estimation" Proc. of SPIE, Vol. 4790, pp. 408-416, Nov. 2002. 

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  14. R. Luo, H. Potlapalli, and D. Hislop, "Defocusing blur restoration in natural scene images for fractal analysis" Proc. IECON' 93. International Conference on Industrial Electorincs, Control, and Instrumentation, Vol. 3, pp. 1377-1381, 1993. 

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  17. J. W. Goodman, "Introduction to Fourier Optics Third Edition" Roberts & Company, 2005. 

  18. V. N. Mahajan, "Optical Imaging and Aberrations Part II Wave Diffraction Optics" SPIE, 2001. 

  19. Q. Shan, J. Jia, and A. Agarwala, "High-quality motion deblurring from a single image" ACM Transations on Graphics (TOG), Vol. 27, No. 3, Aug. 2008. 

  20. A. Savakis and H. Trussell, "On the accuracy of psf representation inimage restoration" IEEE Trans. Image Processing, Vol. 2, No. 2, pp. 252-259, Apr. 1993. 

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  21. B. R. Hunt, "The application of constrained least-squares estimation to image restoration by digital computer" IEEE Trans. Computers, Vol. C-22, No. 9, pp. 805-812, Sep. 1973. 

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