• 제목/요약/키워드: Bayer Pattern

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Bayer 패턴의 de-mosaicing 과정에서 발생하는 색상잡음 제거를 위한 검열기반 적응적 평탄화 기법 (Adaptive Smoothing Algorithm Based on Censoring for Removing False Color Noise Caused by De-mosaicing on Bayer Pattern CFA)

  • 황성현;김채성;문지혜
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2005년도 추계종합학술대회
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    • pp.403-406
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    • 2005
  • The purpose of this paper is to propose ways to remove false color noise (FCN) generated during de-mosaicing on RGB Bayer pattern images. In case of images sensors adapting Bayer pattern color filters array (CFA), de-mosaicing is conducted to recover the RGB color data in single pixels. Here, FCN phenomena would occur where there is clearer silhouette or contrast of colors. The FCN phenomena found during de-mosaicking process appears locally in the edges inside the image and the proposed method of eliminating this is to convert RGB color space to YCbCr space to conduct smoothing process. Moreover, for edges where different colors come together, censoring based smoothing technique is proposed as a way to minimize color blurring effect.

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육각형 구조의 베이어 컬러 필터 배열에 대한 디모자익킹 (Demosaicking of Hexagonally-Structured Bayer Color Filter Array)

  • 이경미;유훈
    • 전기학회논문지
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    • 제63권10호
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    • pp.1434-1440
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    • 2014
  • This paper describes a demosaicking method for hexagonally-structured color filter array. Demosaicking is essential to acquire color images using color filter array (CFA) in single sensor imaging. Thus, CFA patterns have been discussed in order to improve image quality in single sensor imaging after the Bayer pattern are introduced. Advancements in imaging sensor technology recently introduce a hexagonal CFA pattern. The hexagonal CFA can be considered to be a 45-degree rotational version of the Bayer pattern, thus demosaicking can be implemented by an existing method with backward and forward 45-degree rotations. However, this approach requires heavy computing power and memory in image sensing devices because of the image rotations. To overcome this problem, we proposes a demosaicking method for a hexagonal Bayer CFA without rotations. In addition, we introduce a weighting parameter in our demosaicking method to improve image quality and to unifying exiting method with our method. Experimental results indicate that the proposed method is superior to conventional methods in terms of PSNR. In addition, some optimized values for the weighting parameter are provided experimentally.

Demosaicing based Image Compression with Channel-wise Decoder

  • Indra Imanuel;Suk-Ho Lee
    • International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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    • 제15권4호
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    • pp.74-83
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    • 2023
  • In this paper, we propose an image compression scheme which uses a demosaicking network and a channel-wise decoder in the decoding network. For the demosaicing network, we use as the input a colored mosaiced pattern rather than the well-known Bayer pattern. The use of a colored mosaiced pattern results in the mosaiced image containing a greater amount of information pertaining to the original image. Therefore, it contributes to result in a better color reconstruction. The channel-wise decoder is composed of multiple decoders where each decoder is responsible for each channel in the color image, i.e., the R, G, and B channels. The encoder and decoder are both implemented by wavelet based auto-encoders for better performance. Experimental results verify that the separated channel-wise decoders and the colored mosaic pattern produce a better reconstructed color image than a single decoder. When combining the colored CFA with the multi-decoder, the PSNR metric exhibits an increase of over 2dB for three-times compression and approximately 0.6dB for twelve-times compression compared to the Bayer CFA with a single decoder. Therefore, the compression rate is also increased with the proposed method than with the method using a single decoder on the Bayer patterned mosaic image.

싱글 센서 디지털 카메라를 위한 CFA의 다양한 패턴 비교 분석 (Comparative Analysis of Color Filter Array Patterns for Single Sensor Digital)

  • 서경희;유훈
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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    • pp.189-192
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    • 2009
  • 이 논문은 디지털 카메라의 싱글 센서에 있는 CFA의 다양한 패턴을 비교, 분석하는데 목적을 두고 있다. 이미 널리 쓰이고 있는 패턴들이 있으나, 이미지들은 간혹 사람들이 실제로 보는 것보다 어둡게 나오거나 밝게 나오거나 또는 약간의 노이즈 현상, 불러 현상을 보여주기도 한다. 이를 개선하기 위해 아직도 많은 학자들이 패턴의 연구를 하고 있다. 이 연구는 Bayer패턴을 포함하여 7개의 패턴을 실험한다. 실험의 객관성을 위해 보간법은 선형방법으로 통일 하여 실험한다. 실험 결과는 패턴의 다양성이 이미지 향상에 크게 영향을 주지 않는다는 걸 보여주다. 그리고 패턴에 따라 그에 맞는 보간법이 필요하다는 것을 보여준다.

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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)

  • 유두식;송기선;강문기
    • 전자공학회논문지
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    • 제50권7호
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    • pp.205-215
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    • 2013
  • 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.

세방향 필터 접근법에 기반한 새로운 디모자익싱 기법 (A new demosaicing method based on trilateral filter approach)

  • 김태권;김기윤
    • 디지털산업정보학회논문지
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    • 제11권4호
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    • pp.155-164
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    • 2015
  • In this paper, we propose a new color interpolation method based on trilateral filter approach, which not only preserve the high-frequency components(image edge) while interpolating the missing raw data of color image(bayer data pattern), but also immune to the image noise components and better preserve the detail of the low-frequency components. The method is the trilateral filter approach applying a gradient to the low frequency components of the image signal in order to preserve the high-frequency components and the detail of the low-frequency components through the measure of the freedom of similarity among adjacent pixels. And also we perform Gaussian smoothing to the interpolated image data in order to robust to the noise. In this paper, we compare the conventional demosaicing algorithm and the proposed algorithm using 10 test images in terms of hue MAD, saturation MAD and CPSNR for the objective evaluation, and verify the performance of the proposed algorithm.

컬러 성분 에지 기울기 검출 필터링을 이용한 디모자이킹 알고리즘 (Demosaicing Algorithm by Gradient Edge Detection Filtering on Color Component)

  • 전광길;정태영;김동형;김승종;정제창
    • 한국통신학회논문지
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    • 제34권12C호
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    • pp.1138-1146
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    • 2009
  • 단일 영상 센서를 사용하는 디지털 카메라에서 컬러 영상은 3개의 R, G, B 프레임으로 나뉘는데, 복원할 때에는 컬러 보간 과정을 이용하여 풀(full) 해상도 영상을 획득한다. 따라서 베이어 패턴(Bayer’s pattern)과 같은 컬러 필터 어레이(CFA : Color Filter Array)를 통과하는 풀 해상도 컬러영상을 복원하는 과제는 소실된 컬러 요소에 대한 보간 기법과 관련이 있다. 본 논문에서는 모자이크 영상으로부터 정확한 에지 기울기 정보를 추출하기 위한 새로운 필터링 방법을 이용한 디모자이킹 알고리즘을 소개한다. 기존의 알고리즘은 G성분 값을 먼저 보간 후, R과 B성분 값을 보간하는 방식을 취하지만, 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 휘도(luminance; L) 정보를 먼저 예측한 후, G와 R, B성분 값을 구한다. 이렇게 얻어진 컬러 성분 값들을 이용해 각각의 에지 방향들이 가지는 가중치를 구하고 가중치들의 합을 이용하여 컬러 보간을 수행한다. 24개의 테스트 영상을 이용하여 기존의 디모자이킹 알고리즘과 제안한 알고리즘을 비교하였으며, 제안한 알고리즘이 화질이 우수함을 입증하였다.

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

  • 유두식;이민석;강문기
    • 방송공학회논문지
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    • 제18권4호
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    • pp.619-630
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    • 2013
  • 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.

분리된 컬러 필터 배열을 이용한 에지 방향 컬러 보간 방법 (Edge-Directed Color Interpolation on Disjointed Color Filter Array)

  • 오현묵;유두식;강문기
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제47권1호
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    • pp.53-61
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    • 2010
  • 본 논문은 새로운 에지 방향 추정 방법과 영상의 영역 세분화에 기반을 둔 컬러 보간 알고리즘을 제안한다. 제안하는 에지 방향 추정은 컬러 필터 배열(color filter array: CFA)의 채널 별 분리와 표본 줄임(down-sampling)을 통해 획득한 영상 사이에 존재하는 에지 방향성 상관관계를 바탕으로 이루어진다. 에지 방향성 상관관계는 영상 간의 샘플링 위치와 각 영상의 국부위치에서의 에지 방향성 사이에 존재하는 방향의 유사성을 바탕으로 정의한다. 영상의 영역을 분류함에 있어서 평탄, 에지 영역뿐만 아니라 반복되는 에지가 나타나는 패턴 에지 영역을 구분함으로써 영역을 세분화 한다. 이렇게 구분한 영역 각각에 대해 수직 혹은 수평 방향 에지를 검출하여 에지 방향에 따라 보간함으로써 오류를 최소화 하는 에지 방향성 컬러 보간이 이루어진다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 기존 방법에 비해 수치적인 면과 시각적인 면에서 뛰어난 결과를 보임을 확인할 수 있으며, 제안하는 영역 세분화와 에지 방향 추정을 통해 영상의 고주파 영역에서 성능이 향상됨을 확인할 수 있다.

닭에서 분리한 Clostridium perfringens의 독소형 (Toxigenic type of Clostridium perfringens isolated from chicken in Korea)

  • 박경윤;이상운;유한상;예재길
    • 대한수의학회지
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    • 제36권4호
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    • pp.829-837
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    • 1996
  • Clostridium perfringens has been identified as a causative organism in necrotic enteritis in chicken. The bacterium has been classified into five toxigenic types (A through E) based on the pattern of the production of major lethal toxins. Seroneutralization with mice or guinea pigs usually has been used to type the organism. Of the types, types A and C of the bacterium had been recognized as the major pathogenic types in chicken. In this experiment, we isolated nine field strains of C perfringens from chicken showing necrotic enteritis in clinical symptoms and pathologic findings and identified by biochemical tests. In order to type the organism, a multiplex polymerase chain reaction (PCR) was used with primers on major lethal toxin genes instead of seroneutralization. Amplification of only a toxin gene with the PCR suggested that the disease in chicken was due to type A of C perfringens in Korea. Furthermore, the PCR method can be replaced with seroneutralization to type C perfringens in future.

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