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.
본 논문은 Multiscale Gradients (MSG)를 기반으로 한 Color Filter Array Interpolation을 배경으로 Kodak Dataset보다 실제 디지털 카메라로 촬영한 이미지에 가까운 McMaster Dataset에서 개선된 성능을 내는 알고리듬을 제안한다. MSG는 녹색 채널 보간, 녹색 채널 갱신, 빨간색, 파란색 채널 보간의 과정을 거친다. 이때 높은 스펙트럼 상관관계, 낮은 색채도, 낮은 색 경사도를 가진 Kodak Dataset과 달리 자연 이미지에서는 녹색 채널 갱신 과정의 추정방법을 사용하면 화질 및 Color Peak Signal to Noise Ratio (CPSNR)이 저하되는 것을 확인하였다. 이러한 실험결과를 바탕으로 개선된 필터와 색상 보간 과정을 통해 기존의 알고리듬에 비해 향상된 성능을 보여주는 알고리듬을 제안한다.
RGB 칼라 필터 배열을 사용한 순차주사 CCD 이미지 센서는 센서의 구조적 한계를 극복하고 칼라 신호의 해상도를 향상시키기 위해 칼라 보간 구조가 필요하다. 기존의 접근 방법을 통해 보간된 결과 영상 대부분에서 경계선은 열화되고 재현된 칼라는 원영상의 칼라와 차이가 났다. 본 논문에서는 순차주사 CCD 이미지 센서를 위한 개선된 경계적응적 칼라 보간 구조를 제안했다. 제안된 경계 표시자(edge indicator) 함수는 채널내 상관관계 뿐만 아니라 채널간의 상관관계를 이용하며 주어진 영상의 경계 특성을 칼라 보간 과정에 적응적으로 반영한다. 주어지지 않은 채널 값은 경계를 거스르는 방향이 아니라 경계 방향을 따라서 보간되고, 에일리어징 현상(aliasing artifacts)은 억제가 됐다. 또한 경계적응적 칼라 보간 구조의 단순한 칼라 영상 형성 모델로부터 발생하는 국소적으로 나타나는 잘못된 색을 칼라 경계 검출법에 기반한 스위칭 알고리즘에 의해 제거하였다. 개선된 경계적응적 칼라 보간 구조는 기존의 접근 방법에 비해 주관적 화질과 객관적 화질 모두 우수한 결과를 실험적으로 보였다.
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.
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.
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.
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.
본 논문에서는 단일 센서 기기를 통해 획득된 CFA (color filter array) 영상의 효과적인 디모자이킹(demosaicking)을 위하여 방향성 기반 보간법과 영상의 비지역 특성을 이용하는 방법을 제안한다. G 채널을 복원하기 위하여 수직 및 수평방향 뿐만 아니라 대각선 방향을 고려하고, 영상의 지역적 특성을 위하여 비교적 적은 수의 픽셀을 이용하여 보간한다. 이후, 영상의 비지역적 특성을 반영하여 에지 근처에서의 복원능력 및 색상오류 등에 의한 화질열화를 개선하기 위하여 보간된 픽셀에 NLM (nonlocal means) 필터링을 적용한다. R과 B 채널은 이미 복원된 G 채널의 정보를 이용하여 방향성 기반 보간법 및 NLM 필터링을 적용하여 복원한다. 채도가 높고 색상변화가 비교적 큰 McMaster 영상에 대해서 수행한 실험결과는 제안하는 디모자이킹 방법이 기존의 방법에 비해 PSNR 기반의 객관적 성능평가 결과가 우수하고, 주관적 화질 측면에서 에지 및 텍스처와 같은 영상의 구조를 잘 보존하고 색상오류 등과 같은 왜곡현상을 감소시켜 우수한 성능을 나타냄을 알 수 있다.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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