Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.43
no.6
s.312
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pp.92-100
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2006
In imaging devices such as digital cameras using a single image sensor, captured images are the sub-sampled images comprised of the pixels that have only one of the three primary colors per a pixel. This images should be restored to the color images through an image processing referred as color interpolation. In this paper, we derive relation between the average of the data from CFA image sensor and the average of each color channel data. By using this relation, a new efficient method for color interpolation is proposed. Also, in order to reduce the zipper effect in a restored image, missing luminance values are interpolated along any edges in the captured image. On the other hand, for the chrominance channel interpolation, we average difference between a chrominance value and a luminance value in a local area, and this average value is added to the pixel value of the interpolated location. The proposed method has been compared with several previous methods, and our experimental results show the better results than the other methods.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.62
no.9
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pp.1276-1282
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2013
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.
Journal of the Korean Graphic Arts Communication Society
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v.18
no.1
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pp.103-112
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2000
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.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.51
no.9
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pp.129-138
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2014
Various interpolations for digital imaging devices with a single image sensor have proposed. However, conventional methods did not consider the resolution modus of image sensor using periodic sampling. Therefore, the resulting images have problems such as quality degradation and color artifacts(color moire, zipper). In this paper, we propose a color interpolation algorithm for pixel resolution modus of image sensor. The proposed algorithm consisted of an initial step to compensate edge prediction effectively and refinement step using minimum directions for pixel resolution modus. To analyze a result of the proposed algorithm with conventional methods, we evaluated subjectively using images quality comparison and objectively using PSNR(Peak Signal to Noise Ratio). Experimental results showed that the proposed algorithm was more successful in eliminating the color artifacts than conventional methods judged by both objective and subjective criteria.
Journal of the Korean Graphic Arts Communication Society
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v.25
no.1
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pp.121-133
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2007
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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2006.08a
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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.
A color image requires at least three color channels to obtain the full color image. However the image sensor obtains only the intensity of the brightness, that is, three image sensors are required for every pixel to capture the full color image. Since the image sensor is quiet expensive, most of digital still cameras adopt single image sensor array with color filter array (CFA) to reduce the size and the cost. Since the image obtained using single sensor array has only one color component per pixel, we need to reconstruct the missing two color components to obtain the full color image. We call this process as color filter interpolation or demosaicking. In this paper, demosaicking algorithm composed of two large step is proposed. Proposed algorithm is combined with several different algorithms such as Edge-directed demosaicking, Second-order gradients as correction terms, Smooth hue transition Interpolation, etc. The simulation results show that the proposed algorithm performs much better than the state-of-the-art demosaicking algorithms in terms of both subjective and objective qualities.
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.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2010.11a
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pp.1118-1121
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2010
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.
Kim, Jae-Hae;Lee, Sung-Hyung;Cho, Ga-Ram;Koo, Chul-Whoi
Journal of the Korean Graphic Arts Communication Society
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v.26
no.1
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pp.51-64
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2008
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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