• 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.

• 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.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권6호
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• pp.92-100
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• 2006

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.

• 전자공학회논문지
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• 제51권9호
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• pp.129-138
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• 2014

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.

• 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.

• 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.

• 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.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권3호
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• pp.46-54
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• 2008

최근 대부분의 보급형 CCD/CMOS 영상 센서는 크기와 비용을 줄이기 위해 한 가지 색상만 선택적으로 통과시키는 CFA(Color Filter Array)를 사용한다. 따라서 원래의 컬러 영상을 복원하기 위하여 패턴인식이나, 정규화 등을 이용한 많은 알고리즘이 제안되었으나, 지엽적인 색상오류, zipper 효과 등의 오류를 충분히 제거하지 못하고 있다. 본 논문에서는 전체 영상의 PSNR 뿐 아니라 주관적인 화질에 영향을 주는 에지 부분에서의 오류를 줄이기 위하여, 기존에 제시되었던 방법인 POCS(Projection Onto Convex Sets) 알고리즘을 기반으로 에지 가중치를 적응적으로 적용하였다. 그 결과 강한 에지 부분에서 보다 효율적인 컬러복원을 할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제43권11호
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• pp.26-36
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• 2006

본 논문에서는 화소간의 상관관계를 이용한 CCD/CMOS 이미지 센서용 효율적인 색 보간 기법을 제안한다. 최근 각광받고 있는 CCD/CMOS 이미지 센서는 컬러 필터 배열(Color Filter Array)을 사용하기 때문에, 각 화소는 컬러 영상을 만들기 위한 3가지 색 채널 중 한 가지 채널만 갖고 있게 된다. 따라서 컬러 영상을 만들기 위해서는 색 보간 구조가 필요하다. 최근 제안되는 색 보간 기법은 보간된 영상의 품질 향상에만 주력하고 있는데 반해, 본 논문에서는 낮은 복잡도를 갖으면서 잘못된 색을 최소화하기 위한 방법을 제안한다. 제안된 색 보간 기법에서는 인접한 화소간의 상관관계를 이용하여, 현재 화소의 방향성을 결정할 때 이웃 화소의 방향성 정보를 이용하였다. 기존의 방향성을 고려한 색 보간 기법에 제안된 기법을 적용한 결과, 알고리즘의 종류에 따라 PSNR이 $0.09{\sim}0.47dB$ 향상되었고, 대부분의 잘못된 색(False color)을 최소화함으로써 색 보간된 컬러영상의 품질이 향상되었다. 제안된 색 보간 기법은 Verilog HDL 및 FPGA를 이용하여 실시간으로 구현 검증되었다. 0.25um CMOS 표준 셀 라이브러리를 이용하여 합성하였을 때, 총 게이트 수는 12K개였으며 5개의 라인 메모리가 사용되었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권12호
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• pp.5087-5102
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• 2015

Rapid popularization of smart cell phone equipped with camera has led to a number of new legal and criminal problems related to multimedia such as digital image, which makes cell phone source identification an important branch of digital image forensics. This paper proposes a classifier combination based source identification strategy for cell phone images. To identify the outlier cell phone models of the training sets in multi-class classifier, a one-class classifier is orderly used in the framework. Feature vectors including color filter array (CFA) interpolation coefficients estimation and multi-feature fusion is employed to verify the effectiveness of the classifier combination strategy. Experimental results demonstrate that for different feature sets, our method presents high accuracy of source identification both for the cell phone in the training sets and the outliers.