본 논문은 칼라 필터 배열(color filter array : CFA) 영상에서 채널 간 상관관계를 이용한 새로운 에지 방향 컬러 보간 방법을 제시하였다. 고정 채널 간 컬러 차 가정에 따라 휘도와 색차간의 차가 큰 경우 에지 영역이라 판단한다. 에지 방향 판별을 정확히 하기 위해 수평, 수직 방향으로 컬러 차 영상을 구하고, 구한 영상에서 변화량을 계산하여 에지 방향 판별 기준으로 사용한다. 에지 판별 기준을 사용하여, 에지 방향에 따라 컬러 보간을 수행한다. 평탄 영역은 이웃 화소와의 유사성에 따라 가중치를 다르게 줘서, 이웃 화소의 가중치 합으로 구한다 실험 결과는 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘 보다 우수함을 보여준다.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.12
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pp.105-110
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2016
To reduce the cost and volume of a digital camera, a subsampled color filter array(CFA) image is used and demosaicking is applied to estimate the missing color values. However, aliasing, the overlaps of signals in the frequency domain, occurs when signals are subsampled. This causes aliasing artifacts such as false colors and zipper effects in demosaicking processes. In this paper, the algorithm estimating high-quality color images by removing aliasing artifacts in them is proposed. The aliasing region map is estimated using the sub-sampled signals of the CFA image. By using the aliasing region map and the estimated luminance image, the least squares problem of the observation models is designed and aliasing artifacts are eliminated. The experiments demonstrate that the proposed algorithm restores color images without aliasing artifacts.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2000.12a
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pp.53-56
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2000
본 논문에서는 컬러이미지의 스케일링(scaling)을 위해 경사투영방법을 사용하여 기본적인 보간방법, 최소자승근사(least square approximation)의 결과들과 비교하여 보았다. 경사투영방법은 최소의 근사오차(approximation error)를 제공하는 수직투영(orthogonal projection)방법과 유사한 결과를 제공하며 전처리 필터 디자인에 자유성을 부여하고, 좀 더 일반화된 형태의 보간 방법이다. 사용된 방법을 기본적인 보간법들과 비교하여 보았을 때 더 좋은 PSNR의 결과를 얻을 수 있었으며 최소자승근사 방법과 유사한 결과들을 얻을 수가 있었다.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.43
no.11
s.353
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pp.26-36
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2006
In this paper, we propose a cost-effective color filter may (CFA) demosaicing method for digital still cameras in which a single CCD or CMOS image sensor is used. Since a CFA is adopted, we must interpolate missing color values in the red, green and blue channels at each pixel location. While most state-of-the-art algorithms invest a great deal of computational effort in the enhancement of the reconstructed image to overcome the color artifacts, we focus on eliminating the color artifacts with low computational complexity. Using spatial correlation of the adjacent pixels, the edge-directional information of the neighbor pixels is used for determining the edge direction of the current pixel. We apply our method to the state-of-the-art algorithms which use edge-directed methods to interpolate the missing color channels. The experiment results show that the proposed method enhances the demosaiced image qualify from $0.09{\sim}0.47dB$ in PSNR depending on the basis algorithm by removing most of the color artifacts. The proposed method was implemented and verified successfully using verilog HDL and FPGA. It was synthesized to gate-level circuits using 0.25um CMOS standard cell library. The total logic gate count is 12K, and five line memories are used.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.47
no.1
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pp.53-61
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2010
In this paper, we present a color interpolation algorithm that uses novel edge direction estimator and region classifier. The proposed edge direction estimator accurately determines the edge direction based on the correlation between the images obtained by the channel separated and down-sampled Bayer color filter array(CFA) pattern. The correlation is defined based on the similarity between the edge direction in the local region of the image and the shifting direction of the images. Also, the region of an image is defined as the flat, the edge, and the pattern-edge regions, where the edges are appeared repeatedly. When all the pixels in the image are classified into the three different regions, each pixel is interpolated horizontally or vertically according to the estimated direction. Experimental results show that the proposed algorithm outperforms the conventional edge-directed methods on objective and subjective criteria.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.52
no.7
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pp.77-85
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2015
In this paper, we present a new method that can detect forged color region using color pattern decomposition and hypothesis testing approach. On the basis of the fact that the variance of the interpolated pixel is smaller than that of the original pixel, we use a statistical test method to judge the statistical inconsistency of variance. For this, we calculate the variance adopting a color pattern decomposition according to the demosaicking pattern. In addition, we apply high-pass filtering to enlarge the difference between the variances of original and interpolated pixel. Through experimental simulations, we can see that our proposed method can effectively detect forged color regions and shows superior detection performance compared to the conventional method.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.12
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pp.111-119
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2016
Most commercial digital cameras acquire the colors of an image through the color filter array, and interpolate missing pixels of the image. Because of this fact, original pixels and interpolated pixels have different statistical characteristics. If colors of an image are modified, the color filter array pattern that consists of RGB channels is changed. Using this pattern change, a color forgery detection method were presented. The conventional method uses the number of pixels that exceeds the maximum or minimum value of pre-defined block by only exploiting green component. However, this algorithm cannot remove the flat area which is occurred when color is changed. And the conventional method has demerit that cannot detect the forged image with rare green pixels. In this paper, we propose an enhanced color forgery detection algorithm using the normalization and weighted sum of the color components. Our method can reduce the detection error by using all color components and removing flat area. Through simulations, we observe that our proposed method shows better detection performance compared to the conventional method.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10a
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pp.214-216
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2003
아날로그 NTSC 비디오 디코더 신호를 디코딩하여 디지털화된 컬러 값을 얻기 위해서는 컬러 버스트 신호를 동기화 해야 한다. 이 버스트 신호를 이용하여 Y. I. O의 값을 분리하기 때문이다. 아날로그 디코더의 경우에는 내부에 버스트 신호와 동기화 한 클럭을 PLL이나 DLL등을 이용하여 발생시켜서 I의 위치를 알아낸다. 비디오 신호 해독을 위한 전용의 PLL을 위해 아날로그 방식의 VLSI설계를 하는 것은 많은 노력이 들어갈 뿐만 아니라 특정 Fab에 종속되어 전체 칩의 이식성을 떨어뜨리게 된다. 본 논문에서는 아날로그 PLL이 없이도 디지털 입력데이터의 산술 연산을 통해서 컬러 버스트 동기화를 검출하는 방법을 제안한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2015.07a
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pp.264-267
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2015
본 논문에서는 개선된 고속의 Back Projection 기법과 에지맵 보간을 이용한 단일영상 기반의 초해상도(super resolution) 영상을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 영상의 색채 왜곡을 방지하기 위해 RGB 컬러 도메인에서 HSV 컬러 도메인으로 변경하여 밝기정보인 V만 이용한다. 먼저 잡음제거와 속도 향상을 위해 개선된 고속 back projection을 이용해 영상을 확대 재구성한다. 이와 함께 LoG(laplacian of gaussian) 필터링을 이용하여 에지 맵을 추출한다. 에지의 정보와 back projection의 결과를 이용하여 고해상도 영상을 재구성한다. 제안하는 알고리즘을 이용하여 복원한 영상은 부자연스러운 인공물을 효과적으로 제거하고, blur현상을 줄여 에지 정보를 보정하고 강조해준다. 또한 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 기존의 보간법과 전통적인 back projection 결과보다 주관적인 화질이 우수하고 객관적으로 우수한 성능을 나타내는 것을 입증한다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2011.11a
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pp.8-10
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2011
3D 콘텐츠를 획득하는 여러 가지 방법 중 2D-plus-Depth 구조는 다시점 영상을 얻을 수 있는 장점 때문에 최근 이에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 구조를 통해서 고품질의 3D영상을 얻기 위해서는 무엇보다 고품질의 깊이 영상을 구현하는 것이 중요하다. 깊이 영상을 얻기 위해서 Time-of-Flight(ToF)방식의 깊이 센서가 활용되고 있는데 이 깊이 센서는 실시간으로 깊이 정보를 획득할 수 있지만 낮은 해상도와 노이즈가 발생한다는 단점이 있다. 따라서 깊이 영상의 특성을 보존하는 상환 변환을 하여야지만 고품질의 3D 콘텐츠를 제작할 수 있다. 주로 깊이 영상의 해상도를 높이기 위해서 Joint Bilateral Upsampling(JBU) 방식이 사용되고 있다. 하지만 이 방식은 4배 이상의 고 해상도 깊이 영상을 획득하는 데에는 적합하지 않다. 따라서 고해상도의 깊이 영상을 얻기 위해서 보간법을 수행하여 가이드 영상을 만든 후 Bilateral Filtering(BF)을 처리함으로써 영상의 품질을 향상시킨다. 본 논문에서는 2D-plus-Depth 구조에서 얻은 컬러 영상과 깊이 영상을 결합한 보간법을 통해서 깊이 영상의 특성을 살린 가이드 영상을 구현하는 방법을 제안한다. 실험 결과는 제안 방법이 기존 보간법보다 경계 영역 및 평활한 영역에서 깊이 영상의 특성을 잘 보존하는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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