영상을 동반한 통신이 일반화되면서 CMOS 이미지센서를 장착한 저렴한 영상장치의 수요가 증대되었다. 하지만 CMOS이미지 센서는 CCD센서에 비해 화질이 좋지 않으므로 이를 개선해주는 전처리단계의 중요성이 더욱 부각되었다. 본 논문에서는 CMOS 이미지 센서에 의해 포획된 동영상을 실시간으로 처리하여 화질을 개선하는 ISP를 구현하고 시뮬레이션하였다. ISP의 여러 단계 중 Color Interpolation에 중점을 두어 여러 알고리즘을 보이고 비교/분석하여 각 상황에 맞는 알고리즘을 제시하였다.
As an important part of image processing, image demosaicking has been widely researched. It is especially necessary to propose an efficient interpolation algorithm with good visual quality and performance. To improve the limitations of residual interpolation (RI), based on RI algorithm, minimalized-Laplacian RI (MLRI), and iterative RI (IRI), this paper focuses on adaptive RI (ARI) and proposes an improved ARI (IARI) algorithm which obtains more distinct R, G, and B colors in the images. The proposed scheme fully considers the brightness information and edge information of the image. Since the ARI algorithm is not completely adaptive, IARI algorithm executes ARI algorithm twice on R and B components according to the directional difference, which surely achieves an adaptive algorithm for all color components. Experimental results show that the improved method has better performance than other four existing methods both in subjective assessment and objective assessment, especially in the complex edge area and color brightness recovery.
Many ocean color sensors are being operated at present and will be continued to operatein the coming years. However, these ocean color sensors have different spectral bands locations and higher level product algorithms. Thus the continuity of ocean color data from the satellite with different missions will be important for monitoring of oceanographic variation with long term research. In this study, CZCS band and algorithm are compared with OCTS and SeaWiFS algorithm for estimating chlorophyll. Missing bands of OCTS and CZCS for chlorophyll algorithm are estimated by linear-interpolation using SeaWiFS data. We were able to evaluate the effectiveness of the correction methods using linear interpolation method. Surprisingly, linear interpolation gave a better result than those of other bands.
3차원 보간(three-dimensional interpolation)은 색역 사상(Color Gamut Mapping)등 컬러 신호 변환에 널리 사용되고 있다. 이러한 3차원 보간은 주어진 컬러 입력 신호에 대해 균등하게 샘플링된 표본 입력에 대해 미리 계산된 표본 출력을 저장하는 룩업 테이블(look-up table)에서 추출한 및 개의 표본 출력을 이용하여 출력 신호를 근사적으로 산출하는 방식이다. 따라서 3차원 보간의 오차는 룩업 테이블에 저장되는 표본 출력의 값에 의해 심하게 결정된다. 본 논문에서는 최소 자승법(least square method)을 이용하여 고정된 크기의 룩업 테이블에 저장되는 표본 출력 값을 최적화함으로써 3차원 보간의 오차를 최소화하고자 한다. 제안된 방법은 기존의 룩업 테이블 구성 방법에 비해 개선된 오차 성능을 보인다.
In this paper, we present a method to automatically generate a color pencil sketch image from a photo. First the image is converted into a sketch using a gradient estimation and then the color pencil sketch is produced by linear interpolation with original image and the sketched image. The experimental results show that the final image has a visual aspect of a color pencil sketch like image.
Recently, CMOS image sensor is rapidly used as an image capture device such as mobile phone or notebook PC. Because of poor quality of image by CMOS image sensor, ISP is essential step to improve image quality. In this paper, we implemented and simulated ISP algorithm for real time moving picture of CMOS image sensor. Especial Iy, we concentrated on color interpolation, which extracts three color component from uncompleted color information. Several algorithms for color interpolation are implemented and analyzed to acquire a good quality of picture. Finally, we proposed an improved algorithm and confirmed the effectiveness by experimental simulation results.
칼라 이미지 스케일은 칼라 전문가들의 지식에 의해 획득되고, 형용사와 대응되는 칼라(들)을 선택하기 위해 동일한 형용사 이미지 스케일들에서 형용사들과 칼라를 표현한다. 이들은 이미지 스케일을 얻기 위한 실험과 통계분석의 어려움 때문에 일반적으로, 단지 제한된 수의 칼라들만이 이미지 스케일에 위치한다. 이는 칼라를 선택하는 과정을 비전문가에게 어렵게 만든다. 본 논문에서는 이미지 스케일에 따라 연속적인 칼라를 제공하는 퍼지 K-근접 이웃 보간 방법에 기초를 둔 칼라 이미지 스케일의 보간 방법을 제안한다. 실험의 결과들은 보간된 이미지 스케일은 칼라 선택 과정에 있어 실용적으로 유용하게 사용될 수 있을 것이라 본다.
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.
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.
A current TV-OUT format is quite different from that of HDTY or PC monitor in encoding techniques. In other words, a conventional analog TV uses interlaced display while HDTV or PC monitor uses Non-interlaced / Progressive-scanned display. In order to encode image signals coming from devices that takes interlaced display format for progressive scanned display, a hardware logic in which scanning and interpolation algorithms are implemented is necessary. The ELA (Edge-Based Line Average) algorithm have been widely used because it provided good characteristics. In this study, the ADI(Adaptive De-interlacing Interpolation) algorithm using to improve the algorithm which shows low quality in vertical edge detections and low efficiency of horizontal edge lines. With the De-interlacing ASIC chip that converts the interlaced Digital YUV to De-interlaced Digital RGB is designed. The VHDL is used for chip design.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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