• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.838-841
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• 2009

This paper proposes a novel lossless coding scheme for Bayer color filter array (CFA) images which are generally used as internal data of color digital cameras having a single image sensor. The scheme employs a block-adaptive prediction method to exploit spatial and spectral correlations in local areas containing different color signals. In order to allow adaptive prediction suitable for the respective color signals, four kinds of linear predictors which correspond to 2 ${\times}$ 2 samples of Bayer CFA are simultaneously switched block-by-block. Experimental results show that the proposed scheme outperforms other state-of-the-art lossless coding schemes in terms of coding efficiency for Bayer CFA images.

• ETRI Journal
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• 제38권1호
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• pp.164-173
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• 2016

Demosaicing, or color filter array (CFA) interpolation, estimates missing color channels of raw mosaiced images from a CFA to reproduce full-color images. It is an essential process for single-sensor digital cameras with CFAs. In this paper, a new demosaicing method for digital cameras with Bayer-like W-RGB CFAs is proposed. To preserve the edge structure when reproducing full-color images, we propose an edge direction-adaptive method using color difference estimation between different channels, which can be applied to practical digital camera use. To evaluate the performance of the proposed method in terms of CPSNR, FSIM, and S-CIELAB color distance measures, we perform simulations on sets of mosaiced images captured by an actual prototype digital camera with a Bayer-like W-RGB CFA. The simulation results show that the proposed method demosaics better than a conventional one by approximately +22.4% CPSNR, +0.9% FSIM, and +36.7% S-CIELAB distance.

• 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.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.242-245
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• 2000

In this paper, we present a color interpolation technique based on artificial neural networks for a single-chip CCD (charge-coupled device) camera with a Bayer color filter array (CFA). Single-chip digital cameras use a color filter array and an interpolation method in order to regenerate high quality color images from sparsely sampled images. We applied 3-layer feedforward neural networks in order to interpolate missing pixel from surrounding pixels. And we compared the proposed method with conventional interpolation methods such as the proposed interpolation algorithm based on neural networks provides a better performance than the conventional interpolation algorithms.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권3호
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• pp.1011-1025
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• 2014

A demosaicing method for a Bayer-like W-RGB color filter array (CFA) is proposed. When reproducing images from a W-RGB CFA, conventional color separation methods for W-RGB CFA are likely to cause blurring near the edges due to rough averaging using a color ratio of neighboring pixels. Moreover, these methods cannot be applied to real-life digital cameras with W-RGB CFA because the methods were proposed under an ideal situation, W=R+G+B, not a real-life situation, $W{\neq}R+G+B$. To improve edge performance, we propose a method of constant color difference assumption with inversed weight, which uses information from all edge directions for interpolating all missing color channels. The proposed method calculates the correlation between W, R, G, and B to enable its application to real-life digital cameras with W-RGB CFA. Simulations were performed to evaluate the proposed method using images captured from a real-life digital camera with W-RGB CFA. Simulation results shows that we can demosaic by using the proposed algorithm compared with the conventional one in about +34.79% SNR, +11.43% PSNR, +1.54% SSIM and 14.02% S-CIELAB error. Thus, the proposed method demosaics better than the conventional methods.

• 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.

• 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.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권5C호
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• pp.286-294
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• 2011

다지털 카메라의 mosaicked image는 Bayer CFA 등의 센서를 통해 획득되며 full resolution의 컬러 영상을 얻기 위해서는 demosaicking이라는 과정이 요구된다. 그러나 시그널이 센서를 통과할 때 noise가 더해지게 되기 때문에 이를 제거하기 위한 denoising process는 demosaicking 과정 전단에 반드시 고려되어야 하는 것이다. 본 논문에서는 demosaicking과 denoising을 분석하고 효율적으로 noise를 제거하는 방식을 제안한다. 제안된 알고리듬은 noiseless CFA에서 얻어지는 필터를 수정함으로서 얻어지며, 낮은 연산량과 함께 만족할만한 성능을 보여준다. CPSNR, SCIELAB, FSIM로 대표되는 화질 측정 방식들은 제안하는 알고리듬이 다양한 레벨의 noise를 효율적으로 제거한다는 것을 보여준다.

• 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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.59-70
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• 2010

모바일폰이나 디지털 카메라에서 사용하는 영상 센서의 수광 소자는 한 가지 색만을 기록하는 베이어 패턴이기 때문에 각각의 화소들은 여러 개의컬러 중에서단 하나만의 컬러에 대한 화소값을얻게 된다. 잃어버린화소의 정보는 CFA(Color Filter Array)를 이용하여 그 주위의 화소에 대한 정보를 이용함으로 완전한 컬러 영상을 추론한다. 본 논문은 영상 센서의 수광 소자로부터 획득한 데이터의 평균과 각 컬러 채널 데이터 평균 사이의 관계를 유도하고, 이 관계를 이용하여 색상 보간을 위한 효율적인 에지 컬러 퍼지 보간 방법을 제안하였다. 또한 휘도 신호 채널의 보간은 컬러 노이즈를 감소하고 효율적인 보간을 위해 에지 방향에 따라 퍼지 보간을 하였다. 그리고 본 논문에서 PSNR을 이용하여 제안된 방법이 기존 방법보다 평균 2.4dB 정도 개선됨을 증명하였으며, 시각적으로 원영상의 해상도와 유사한 수준이며, 기존 알고리즘의 영상보다 색수차가 감소된 것을 실험 결과를 통하여 확인하였다.