다시점 비디오는 데이터 양이 매우 많아서 이를 효과적으로 저장하고 전송하기 위해서는 새로운 압축 부호화의 기술 개발이 필수적이다. 계층적 깊이 영상은 다시점 비디오를 효과적으로 부호화할 수 있는 방법으로 여러 시점의 컬러와 깊이 영상을 합성하여 하나의 데이터 구조로 만든 것이다. 본 논문에서는 실제 거리비교, 오버랩 문제해결, 보간법을 이용한 효율적인 계층적 깊이 영상 표현을 통해서 다시점 영상에 대한 압축 효율을 향상시키는 방법을 제안 하였다. 실험 결과를 통해서 압축 성능 향상을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 저가형 CSTN-LCD(Color Super-Twisted Nematic Liquid Crystal Display)에 사용하는 동영상 프로세서를 제안한다. 제안된 프로세서는 SFP(SubFrame Pattern) 기법을 적용하여 계조 확장을 할 뿐 아니라 플리커(flicker)현상을 제거하였고 BFI(Black Field Insertion) 기법을 적용하여 액정의 응답시간을 보상하였다. 그리고 화질 향상을 위한 에지 강조 기법과 보간기법을 적용하였다. 하드웨어 구조는 FPGA 프로토타입 보드를 사용하여 검증하였다. 제안된 동영상 프로세서는 PDA(Personal Digital Assistants), 모바일 폰과 PMP(Portable Multimedia Player) 등에 사용되어 질 수 있다.
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.
대부분의 상업적 디지털카메라들은 가격과 크기를 줄이기 위해서 Color Filter Array (CFA)를 사용한다. CFA를 통과한 이미지는 픽셀 당 오직 단일 칼라정보만 가지고 있기 때문에, 정보를 잃어버린 나머지 2개의 색 정보를 얻기 위해서 보간을 해야하는데 이 과정을 디모자이킹 (Demosaicing) 이라고 부른다. 수 많은 디모자이킹 알고리듬 방법들이 제안되어 왔음에도 불구하고, 여전히 무지개 형태의 에러 (rainbow artifact) 와 지퍼 모양의 에러 (zippering artifact) 의 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 향상된 가중치 함수를 이용하여 주변 픽셀값들의 경향성을 이용한 디모자이킹 알고리듬 방법을 제안한다. 실험결과, 우리가 제안한 알고리듬은 주관적 화질뿐만 아니라 객관적 화질에서도 기존의 방법들보다 뛰어다나는 것을 보여준다.
해부학적 구조의 변형이 존재하는 신체 부위를 정합하기 위하여 연구되는 non-rigid 정합 방법은 현재 의료 영상 분야에서 매우 중요한 주제이고 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 Visible Human Color 단면 영상과 CT영상 사이에 존재하는 다리 모양의 변형을 정합 하기 위하여 계층적인 non-rigid 정합 방법을 제안하였다. 제안한 계층적 정합 방법은 영역 경계를 이용한 global rigid 정합으로 초기 변형 벡터를 찾고. 정합 할 영역을 sampling하여 local non-rigid 정합을 수행 한 후 결과를 interpolation하여 전체 영역에 대한 최종 정합 벡터를 계산하였다. 결과적으로 더욱 효율적이고 강력한 non-rigid 정합 결과를 얻을 수 있었다.
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.
International journal of advanced smart convergence
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제11권2호
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pp.13-21
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2022
In this paper, we propose a learning based joint demosaicing and super-resolution framework which uses only the mosaiced color filter array(CFA) image as the input. As the proposed method works only on the mosaicied CFA image itself, there is no need for a large dataset. Based on our framework, we proposed two different structures, where the first structure uses one deep image prior network, while the second uses two. Experimental results show that even though we use only the CFA image as the training image, the proposed method can result in better visual quality than other bilinear interpolation combined demosaicing methods, and therefore, opens up a new research area for joint demosaicing and super-resolution on raw images.
장치간 색변환을 위한 색역사상은 영상의 현색을 향상시키거나 보존하기 위하여 장치사이에 색을 변환하기 위한 방법이다. 색 역사상은 본질적으로 색변환 오차를 발생시키며, 이때 색변환 오차는 색역사상 방법, 원시 및 목적 장치 , 그리고 색역 모델링을 위한 표본점에 의존한다. 모니터와 프린터사이의 색 변환의 경우 각 장치에 대한 모델링을 위해 표본의 측정값에 기초한 경험적인 표기법을 많이 사용한다. 색표본은 CMY 혹은 RGB와 같은 장치 색 공간에서 균일하게 분포된 색표본을 측정해서 사용한다. 그러나, 프린터 표본의 경우 이러한 표본들은 프린터 색역 내부에 균일하게 분포되지 않으므로 색변환 오차가 증가한다. 따라서 본 연구에서는 장치 독립적인 색공간인 CIELAB공간에서 균등하게 분포하는 색표본 생성법을 제안하고 3차원 보간법을 이용한 색변환 실험을 통해 제안된 색표본 생성 방법의 성능을 평가하였다.
Transforms including translation and rotation are required for registering two or more images. In medical applications, different registration methods have been applied depending on the structures: for rigid bodies such as bone structures, affine transformation was widely used. In most previous research, a single transform was used for registering the whole images, which resulted in low registration accuracy especially when the degree of deformation was high between two images. In this paper, a novel registration method is introduced which is based image sub-division and bilinear interpolation of transformations. The proposed method enhanced the registration accuracy by 40% comparing with Trimmed ICP for registering color and MRI images.
색역폭 사상은 디스플레이 장치간의 색재현성 차이를 보정하기 위한 기법이다. 본 논문에서는 사면체 보간에 의한 실시간 색역폭 사상을 제안하고자 한다. 기존의 제안된 육면체 보간 방식에 비해 이 논문에서 제안된 사면체 보간(tetrahedral interpolation) 방법은 색공간의 분할을 통해 분할된 각각의 사면체 색 공간에서 색역폭 사상이 수행됨으로서 왜곡이 감소되고 육면체 보간이 8개의 룩업테이블을 사용하는데 비해 4개의 룩업 테이블을 사용함으로서 실시간 처리속도의 향상과 하드웨어의 구현 시 비용절감을 기대할 수가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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