• 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.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 신호처리소사이어티 추계학술대회 논문집
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• pp.245-248
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• 2003

This parer proposes the six color separation using th color difference and granularity. Conventional method using the color difference increases the graininess in the bright region due to the usage of the cyan or magenta. To reduce the graininess in the bright region, we proposed the six color separation minimizing the graininess within the tolerance of the co]or difference. Initially, granularity is calculated based on the standard deviation of the lightness value and chrominance of the SCIELAB space and is applied to the six color separation using the color difference. Proposed six color separation using the color difference and granularity reduces the graininess in the bright region and obtains the smooth tone.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권6호
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• pp.51-59
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• 2004

본 논문에서는 4색 잉크에서 6색 잉크로 분리하기 위해 중간 계조 영역에서 낟알 무늬 특성을 감소하기 위한 객관적인 낟알 무늬 값을 계산하는 방법을 제안한다. 낟알 무늬 특성은 light cyan과 cyan, 그리고 light magenta와 magenta가 섞여서 출력되는 중간계조 영역에서 cyan 및 magenta 패턴이 상대적으로 눈에 띄게 되는 현상을 의미한다. 이러한 출력 영상의 낟알 무늬 특성을 향상시키기 위해, 낟알 무늬 특성을 수치적인 값으로 계산하고 이를 6색 분리 과정에 적용하는 방법을 제안하였다. 낟알 무늬 특성은 인간 시각의 공간 칼라 민감도를 반영하는 S-CIELAB 공간 좌표계를 사용하여, 밝기와 색도의 표준편차를 구하고 정규화 과정을 통해서 결정한다. 객관적인 낟알 무늬 특성을 중간 계조 영역의 색 분리 과정에 적용함으로써, 좀 더 부드럽고 낟알 무늬가 줄어드는 향상된 결과가 나타났다.