디지털 카메라와 같은 장치에서 사용하는 단일 영상 센서는 화소 당 삼원색 중 하나의 색상만을 가진 서브샘플된 영상을 제공한다. 이 영상은 색상 보간이라는 영상 처리를 통해 완전한 색상 영상으로 복원된다. 본 논문에서는 영상 센서로부터 획득한 데이터의 평균과 각 색 채널 데이터 평균 사이의 관계를 유도하고, 이 관계를 이용하여 색상 보간을 위한 효율적인 새로운 방법을 제안하였다. 유도한 데이터 평균 관계는 채널간의 색상차가 지역적으로 균일하다는 가정을 이용하였다. 또한 휘도신호 채널의 보간은 지퍼 효과를 감소시키기 위해서 에지 방향을 따라 보간 하였다. 한편 색상신호 채널은 휘도신호 채널과의 차를 평균하고, 이 평균값을 보간할 위치의 색상 값에 더하여 복원하였다. 본 논문에서는 제안한 방법을 기존의 방법들과의 비교 실험을 통해 제안한 방법의 우수함을 입증하였다.
This paper presents a demosaicking method based on high-order interpolation with parameters. Demosaicking is an essential process in capturing color images through a single sensor-array. Thus, a lot of methods including the Hamilton-Adams(HA) method has been studied in this literature. However, the image quality depends on various factors such as contrast and correlation in color space; existing algorithms depend on test images in use. Consequently, a new test image set was suggested to develop demosaicking algorithms properly. According to previous studies, the HA method shows high performances with the new test data set. In this paper, we improve the HA method using high-order interpolation with parameters. Also, we provide an analysis and formulations for the proposed method. To evaluate our method, we compare our method with the existing methods both objectively and subjectively. The experimental results indicate that the proposed method is superior to the existing methods.
The color space transformation to link device-dependent color spaces and device-independent color spaces is essential for device characterization and cross-media color reproduction. There are various color conversion methods such as regression, 3D interpolation with LUT(look-up table), and neural network. In the color transformation with these methods, the conversion accuracy is essentially based on the sample data to be exploited for device characterization. In conventional method, color samples are uniformly selected in device-dependent space such as CMY and RGB. However, distribution of these color samples is very non-uniform in device-independent color space such as CIEL*a*b*. Accordingly, the conversion error in device-independent color space is irregular according to the distribution of the samples. In this paper, a color sampling method based on equi-visual perception is proposed to obtain approximate uniform color samples in CIEL*a*b* space. In order to evaluate transformation accuracy of proposed method, color space transformations are simulated using regression, 3D interpolation with LUT and neural network techniques, respectively.
현재까지 단일 영상센서를 사용하는 디지털 이미징 장치들을 위해 다양한 보간 기법들이 제안되어 왔다. 그러나 기존 보간 기법들은 주기적 샘플링을 사용하는 영상센서의 출력 해상도 모드를 고려하지 않았다. 따라서 출력 영상에서 해상도 화질 열화 및 color artifacts(color moire, zipper)현상들이 문제점으로 나타난다. 본 논문은 영상센서의 출력 해상도 모드를 고려한 색상 보간 알고리즘을 제안한다. 제안하는 보간 알고리즘은 효과적으로 에지 예측을 보상하는 초기단계와 해상도 모드를 고려하여 최소한의 방향성을 이용한 화질 개선단계로 구성되었다. 기존 기법들과 제안하는 알고리즘 결과를 분석 하기위해 주관적 화질비교와 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)을 통한 객관적 화질평가를 비교하였다. 객관적인 수치와 시각적인 부분에서 기존 기법 대비 color artifacts를 효과적으로 개선하였다.
The CMS(color management system) software was to enable consistent color reproduction from original to reproduction. The CMS was to create RGB monitor and printer characterization profiles and then use the profiles for device independent color transformation. The implemented CMM(color management module) used the CIELAB color space for the profile connection. Various monitor characterization model was evaluated for proper color transformation. To construct output device profile, SLI(sequential linear interpolation) method was used for the color conversion from CMYK device color to device independent CIELAB color space and tetrahedral interpolation method was used for backward transformation. UCR(under color removal) based black generation algorithm was used to construct CIELAB to CMYK LUT(lookup table). When transforming the CIE Lab colour space to CMYK, it was possible to involve the gray revision method regularized in the brightness into colour transformation process and optimize the colour transformation by black generation method based on UCR technique. For soft copy colour proofing, evaluating several monitor specialism methods showed that LUT algorithm was useful. And it was possible to simplify colour gamut mapping by constructing both the look-up table and the colour gamut mapping algorithm to a reference table.
Kim, Jong-Ho;Kim, Won-Ki;Yeom, Dong-Hyun;Jeong, Je-Chang
한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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한국정보디스플레이학회 2006년도 6th International Meeting on Information Display
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pp.1326-1329
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2006
In this paper, we propose a non-linear interpolation of chrominance components based on the property of luminance signals to display color images effectively. The proposed method is more useful, in particular, for the images including stair-typed signal changes around edges. Experimental results show that the proposed method is superior to conventional methods in both objective and subjective performance.
디지털 영상에서 색을 표현하기 위해서는 최소 세 개 이상의 색 채널이 필요하다. 하지만 디지털 카메라에서 영상을 얻기 위해 사용되는 영상 센서는 빛의 밝기 정보만을 받아들일 뿐 색 정보를 분리해낼 수 없으므로 각 화소당 세 개의 영상 센서를 배치 한 뒤 색필터를 사용하여 색 영상을 얻어내게 된다. 대다수의 디지털 카메라는 제품의 크기를 최소화 하고 제조 단가를 절감하기 위하여 단일 영상 센서 배열을 사용한다. 이런 단일 영상 센서를 통해 얻어진 영상들은 각 화소당 하나의 색 정보만을 포함하고 있기 때문에, 사람이 본래의 색으로 영상을 보기 위해서는 각 화소당 나머지 두 개의 손실된 색 정보를 복원해야 하며 이 과정을 색 필터 보간(color filter array interpolation) 혹은 디모자이킹(demosaicking) 과정이라 부른다. 본 논문에서는 두 차례에 걸친 디모자이킹 단계를 통해 여러 가지 기법을 복합적으로 사용함으로써 더 정확한 색을 복원하는 기법을 제안하고 있으며, 에지 기반 보간법, 2차 미분값을 보정값으로 사용하는 기법, 색차를 이용하는 기법, 가중치 합을 이용한 기법 등이 사용되어서 화질을 개선하고 있다. 기존의 기법들과 객관적, 주관적 비교를 수행하여 제안하는 기법이 다른 기법들에 비해 더 좋은 성능을 보여주는 것을 확인하였다.
The purpose of voice color conversion is to change the speaker identity perceived from the speech signal. In this paper, we propose a new voice color conversion algorithm through the formant shifting and the spectrum-tilt modification in the frequency domain. The basic idea of this technique is to convert the positions of source formants into those of target speaker's formants through interpolation and decimation and to modify the spectrum-tilt by utilizing the information of both speakers' spectrum envelops. The LPC spectrum is adopted to evaluate the position of formant and the information of spectrum-tilt. Our algorithm enables us to convert the speaker identity rather successfully while maintaining good speech quality, since it modifies speech waveforms directly in the frequency domain.
With the advent of cell phone digital cameras, and sophisticated photo editing software, digital images can be easily manipulated and altered. Although good forgeries may leave no visual clues of having been tampered with, they may, nevertheless, alter the underlying statistics of an image. Most digital camera equipped in cell phones employ a single image sensor in conjunction with a color filter array (CFA), and then interpolates the missing color samples to obtain a three channel color image. This interpolation introduces specific correlations which are likely to be destroyed when tampering with an image. We quantify the specific correlations introduced by CFA interpolation, and describe how these correlations, or lack thereof, can be automatically detected in any portion of an image. We show the efficacy of this approach in revealing traces of digital tampering in lossless and lossy compressed color images interpolated with several different CFA algorithms in test cell phones.
In this paper, an experiment was done where the input(scanner, digital still camera) and monitor(CRT, LCD) device used the linear multiple regression and the GOG (Gain-Offset-Gamma) characterization model to perform a color transformation. Also to color conversion method of the digital printer it used the LUT(Look Up Table), 3dimension linear interpolation and a tetrahedron interpolation method. The results are as follows. From color reappearance of digital printing case of monitor, the XYZ which it converts in linear multiple regression of input device it multiplied the inverse matrix, and then it applies the inverse GOG model and after color converting the patch of the result most which showed color difference below 5 at monitor RGB value. Also, The XYZ which is transmitted from the case input device which is a printer it makes at LAB value to convert an extreme, when the LAB value which is converted calculating the CMY with the LUT and tetrahedral interpolations the color conversion which considers the black quantity was more accurate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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