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문제 정의
- 본 논문에서는 높은 스펙트럼 상관관계, 낮은 색채도, 낮은 색 경사도를 가진 Kodak Dataset을 테스트 이미지로 사용하는 기존의 알고리듬의 문제점에 착안하여 MSG를 기반으로 개선된 필터와 색상 보간 과정을 통해 실제 영상과 가까운 McMaster Dataset에서 향상된 성능을 보여주는 알고리듬을 제안하였다. 실험결과를 통해 제안하는 알고리듬이 McMaster Dataset에서 기존의 알고리듬에 비해 CPSNR이 상승한 것을 확인 할 수 있고 실제 영상과 가까운 McMaster Dataset에서 개선된 성능을 보여주는 제안하는 알고리듬이 기존 알고리듬에 비해 실제 영상에서 향상된 성능을 발휘할 것이라는 것을 유추할 수 있다.
- 이러한 문제는 MSG에서도 나타나는데 MSG에서 사용하는 녹색 채널 갱신 과정이 높은 스펙트럼 상관관계, 낮은 색채도, 낮은 색 경사도를 가지는 Kodak Dataset에서는 좋은 특성을 보이게 하지만 실제 영상에서는 화질과 Color Peak Signal to Noise Ratio (CPSNR)이 저하되는 것을 확인하였다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 녹색 채널 갱신 과정을 생략하고 개선된 필터와 색상 보간과정을 통해 실제 영상과 가까운 McMaster Dataset에서 개선된 성능을 보여주는 알고리듬을 제안한다.
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