This paper presents an imaging system for reconstruction of enhanced color images using the conventional Bayer CFA. By extracting various colors such as RGBCY from two sequential images which consist of a image by broadband G channel lens filter and the other image captured without one, the proposed color image reconstruction system can reduce the computational complexity for demosaicking and make high resolution color information without aliasing artifacts. Because the proposed system uses the common Bayer CFA image sensor, fabricating a new type of CFA is not necessary for obtaining a multi-spectral image, which can be easily extensible for applications of multi-spectral imaging. Finally, in order to verify the performance of the proposed system, experimental results are performed. By comparing with the existing demosaicking methods, the proposed camera system showed the significant improvements in the sense of color resolution.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.7
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pp.205-215
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2013
In digital imaging system, Bayer pattern is widely used and the observed image is degraded by optical blur during image acquisition process. Generally, demosaicing and deblurring process are separately performed in order to convert a blurred Bayer image to a high resolution color image. However, the demosaicing process often generates visible artifacts such as zipper effect and Moire artifacts when performing interpolation across edge direction in Bayer pattern image. These artifacts are emphasized by the deblurring process. In order to solve this problem, this paper proposes a deblurring algorithm combined with edge directional color demosaicing method. The proposed method is consisted of interpolation step and region classification step. Interpolation and deblurring are simultaneously performed according to horizontal and vertical directions, respectively during the interpolation step. In the region classification step, characteristics of local regions are determined at each pixel position and the directionally obtained values are region adaptively fused. Also, the proposed method uses blur model based on wave optics and deblurring filter is calculated by using estimated characteristics of local regions. The simulation results show that the proposed deblurring algorithm prevents the boosting of artifacts and outperforms conventional approaches in both objective and subjective terms.
Park, Ju-Seop;Choe, Kun-Il;Cheon, Ji-Min;Han, Gun-Hee
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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v.6
no.4
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pp.270-274
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2006
A color filter array (CFA) helps a single electrical image sensor to recognize color images. The Red-Green-Blue (RGB) Bayer CFA is commonly used, but the amount of the light which arrives at the photodiode is attenuated with this CFA. Red-White-Blue (RWB) CFA increases the amount of the light which arrives at photodiode by using White (W) pixels instead of Green (G) pixels. However, white pixels are saturated earlier than red and blue pixels. The pseudo multiple capture scheme and the corresponding RWB CFA were proposed to overcome the early saturation problem of W pixels. The prototype CMOS image sensor (CIS) was fabricated with $0.35-{\mu}m$ CMOS process. The proposed CIS solves the early saturation problem of W pixels and increases the dynamic range.
In this paper, we propose an edge directed color demosaicing algorithm considering color channel correlation. The proposed method consists of local region classification step and edge directional interpolation step. In the first step, each region of a given Bayer image is classified as normal edge, pattern edge, and flat regions by using intra channel and inter channel gradients. Especially, two criteria and verification process for the normal edge and pattern edge classification are used to reduce edge direction estimation error, respectively. In the second step, edge directional interpolation process is performed according to characteristics of the classified regions. For horizontal and vertical directional interpolations, missing color components are obtained from interpolation equations based on intra channel and inter channel correlations in order to improve the performance of the directional interpolations. The simulation results show that the proposed algorithm outperforms conventional approaches in both objective and subjective terms.
Most commercial digital still cameras use a single sensor array (e.g., CMOS or CCD) with color filter array (CFA) to reduce the cost and size. Since the image obtained with CFA has only one color value per pixel, the demosaicing is needed to acquire missing two color values. Although many demosaicing methods have been proposed, they still have artifacts such as rainbow and zippering artifact. In this paper, we propose the simple demosaicing algorithm using tendency of neighbor pixels with the enhanced weighting function. In the experimental results, our algorithm shows much better subjective qualities of the images than conventional demosaicing algorithm and improves objective qualities.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.14
no.7
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pp.1581-1588
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2010
Most digital cameras use a single image sensor with Color Filter Array(CFA) for the advantage of costs and speed. The various color interpolation(demosaicing) algorithms are researched to reconstruct a full representation of the image. In this paper, we proposed a method of demosaicing about using weighted directional filter for vertical, horizontal, and diagonal direction edge. The method considered the efficiency of hardware resources for hardware implementation. The performance of proposed method was confirmed by comparing the conventional method in experiments using 24 Kodak test images. The proposed method was designed by Verilog HDL and was verified by using Virtex4 FPGA boards and CMOS Image Sensor.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2009.11a
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pp.205-207
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2009
디지털 카메라를 이용한 영상 취득은 일반적으로 한 픽셀에서 세 가지 색상(적색, 녹색, 청색)의 값을 얻는 것을 목표로 한다. 하지만, 비용의 문제로 한 픽셀에서 한 가지의 색상만을 얻어 나머지 두 색상을 복원하는 방식을 널리 사용한다. 이를 demosaicking이라 하는데, 이 과정에는 1)각 색상 영상 내의 상관관계와 2)세 가지 색상 사이의 상관관계가 동시에 이용된다. 본 논문에서는 이 두 가지 상관관계를 이용하여 각 채널의 고주파 성분과 밝기 성분의 고주파 성분을 반복적으로 향상시키는 방법을 제안하였다. 첫 번째 단계에서는 밝기 성분을 이용하여 각 채널의 고주파 성분을 강화하고, 두 번째 단계에서 관측값을 이용하여 밝기 성분의 고주파 성분을 복원한다. 제안된 방법이 기존 방법과 주관적인 방법과 객관적인 방법으로 비교하여 우수함을 보인다.
In this paper we compared the performance of interpolation algorithms for Bayer patterned image sensors under the various illumination intensities. As the interpolation algorithms, we used bilinear color interpolation and adaptive fuzzy color interpolation and our experimentation shows that performance of interpolation algorithms depend on the lighting conditions; in low intensity of illumination, bilinear color interpolation with median filter performs best, in high intensity of illumination, adaptive fuzzy color interpolation performs best, and in between bilinear color interpolation performs best. This study suggested an interpolation scheme which applies different interpolation algorithm according to the intensity of the input image, resuting in the better image quality.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2009.10a
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pp.189-192
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2009
This paper presents comparison and analysis of various CFA patterns which are used in single sensor digital camera. There are several patterns which are already used, however, images are sometimes darker or brighter than what human see in real life. Also, images show some noise and blurring. To overcome this problems, many studies on the patterns have been discussed. We carry out experiment with seven patterns including the Bayer pattern. The bilinear method is selected for a interpolation method. The experimental result indicates that image quality is not affected by individual patterns and each pattern requires its own interpolation method.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.47
no.2
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pp.86-94
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2010
In this paper, we propose spatially adaptive color demosaicing of noisy Bayer data. When sensor noises are not considered in demosaicing, they may degrade result image. In order to obtain high resolution image, sensor noises are considered in the color demosaicing step. We identify flat, edge and pattern regions at each pixel location to improve the performance of the algorithm and to reduce complexity. Based on the pre-classified regions, the demosaicing of the G channel is performed using the local statistics to reduce the interpolation error. The sensor noise is simultaneously removed by a modified version of non-local mean filter in the green and in the color difference domain. The R and B channels are interpolated easily using fully interpolated and denoised G and color difference values. Experimental results show that the proposed method achieves a significant improvement in terms of visual and numerical criteria, when compared to conventional methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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