새로운 에지 분류기를 이용한 컬러 필터 배열 모자이크 이미지 보간

Abstract

컬러 이미지는 R, G, B의 3차원 배열로 이루어져 있으나, 영상 센서는 빛의 밝기만을 인식할 수 있기 때문에 기본적으로 각 채널을 인식할 수 있는 세 가지 센서가 필요하다. 하지만, 디지털 이미징 장치 내에 세 가지 센서가 내장되게 되면 크기가 커질 뿐만 아니라 비용 또한 증가하게 된다. 따라서, 휴대성과 비용을 고려하여 현재 시장에 나와있는 대부분의 디지털 이미징 장치는 단일 센서 기반이다. 단일 센서 기반의 디지털 이미징 장치는 RGB 컬러를 모두 얻기 위해 컬러 필터 배열(Color Filter Array : CFA)을 사용한다. 가장 널리 이용되는 CFA 패턴은 에 나타나 있는 베이어 패턴이다. CFA를 통해 얻어진 이미지는 화소 당 한 가지 색상 정보만을 가지게 되므로 전 채널의 컬러 이미지을 획득하기 위하여 각 화소 위치에서 유효하지 않은 나머지 두 가지 컬러 성분을 예측하는 과정이 필요하다. 이 과정을 컬러 필터 배열 보간 또는 디모자이킹(demosaicing)이라고 한다. 본 논문에서는 에지를 정확하게 찾아 이미지의 경향성에 따라 컬러 필터 보간을 수행하는 것이 알고리듬의 성능 향상을 가져올 것이라 예상하여 새로운 에지 분류기를 설계하는데 초점을 맞추고 있다. 제안하는 알고리듬은 기존의 알고리듬에서 컬러 필터 이미지로부터 에지를 예측하던 방법에서 컬러 필터 이미지로부터 흑백 이미지를 예측하여 에지를 예측하는 방법이 추가되었다. 두 가지 종류의 에지 정보를 통합하여 그 정보에서 따라 적응적인 보간 방법을 이용함으로써 기존의 알고리듬보다 객관적, 주관적 화질을 향상시켰다. |Color image is 3-dimensional array which is composed of R, G and B. Three distinct sensors for each color are needed to represent full color image. However, having three sensors causes price and size of digital camera to increase. Therefore, most digital imaging devices use single sensor array to be effective. Single sensor array acquires only one of three colors at each pixel. Digital imaging device based on single sensor array uses color filter array to obtain all color components. The commonly used color filter array (CFA) is Bayer pattern. As mentioned before, only one color is measured at each pixel in CFA. Therefore, the missing two color values should be estimated to acquire full color image. The estimation process is called color filter array interpolation or demosaicing. In this paper, we assume that finding edges accurately affects the performance of algorithm, so we focus on designing of new edge classifier. Conventional algorithms only extract edge information from CFA image, but the proposed algorithm extracts additional edge information from the estimated luminance image. Combining these two edge information, the proposed algorithm improved the objective and subjective quality of test images.; Color image is 3-dimensional array which is composed of R, G and B. Three distinct sensors for each color are needed to represent full color image. However, having three sensors causes price and size of digital camera to increase. Therefore, most digital imaging devices use single sensor array to be effective. Single sensor array acquires only one of three colors at each pixel. Digital imaging device based on single sensor array uses color filter array to obtain all color components. The commonly used color filter array (CFA) is Bayer pattern. As mentioned before, only one color is measured at each pixel in CFA. Therefore, the missing two color values should be estimated to acquire full color image. The estimation process is called color filter array interpolation or demosaicing. In this paper, we assume that finding edges accurately affects the performance of algorithm, so we focus on designing of new edge classifier. Conventional algorithms only extract edge information from CFA image, but the proposed algorithm extracts additional edge information from the estimated luminance image. Combining these two edge information, the proposed algorithm improved the objective and subjective quality of test images.