KR20060068503A - 베이어 패턴의 컬러 신호를 보간하는 방법 및 보간기 - Google Patents

베이어 패턴의 컬러 신호를 보간하는 방법 및 보간기 Download PDF

Info

Publication number
KR20060068503A
KR20060068503A KR1020040107213A KR20040107213A KR20060068503A KR 20060068503 A KR20060068503 A KR 20060068503A KR 1020040107213 A KR1020040107213 A KR 1020040107213A KR 20040107213 A KR20040107213 A KR 20040107213A KR 20060068503 A KR20060068503 A KR 20060068503A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
classifier
data
horizontal
vertical
current pixel
Prior art date
Application number
KR1020040107213A
Other languages
English (en)
Other versions
KR100699831B1 (ko
Inventor
우바로프티모페이
이형근
Original Assignee
삼성전자주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 삼성전자주식회사 filed Critical 삼성전자주식회사
Priority to KR1020040107213A priority Critical patent/KR100699831B1/ko
Priority to US11/250,015 priority patent/US7577315B2/en
Priority to DE102005061366A priority patent/DE102005061366A1/de
Priority to JP2005363931A priority patent/JP4664810B2/ja
Priority to TW094144660A priority patent/TWI283930B/zh
Priority to CN2005101317378A priority patent/CN1812592B/zh
Publication of KR20060068503A publication Critical patent/KR20060068503A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR100699831B1 publication Critical patent/KR100699831B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
    • G06T11/001—Texturing; Colouring; Generation of texture or colour
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N9/00—Details of colour television systems
    • H04N9/64—Circuits for processing colour signals
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/80—Camera processing pipelines; Components thereof
    • H04N23/84—Camera processing pipelines; Components thereof for processing colour signals
    • H04N23/843—Demosaicing, e.g. interpolating colour pixel values
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N25/00—Circuitry of solid-state image sensors [SSIS]; Control thereof
    • H04N25/10—Circuitry of solid-state image sensors [SSIS]; Control thereof for transforming different wavelengths into image signals
    • H04N25/11—Arrangement of colour filter arrays [CFA]; Filter mosaics
    • H04N25/13—Arrangement of colour filter arrays [CFA]; Filter mosaics characterised by the spectral characteristics of the filter elements
    • H04N25/134—Arrangement of colour filter arrays [CFA]; Filter mosaics characterised by the spectral characteristics of the filter elements based on three different wavelength filter elements
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N2209/00—Details of colour television systems
    • H04N2209/04—Picture signal generators
    • H04N2209/041—Picture signal generators using solid-state devices
    • H04N2209/042—Picture signal generators using solid-state devices having a single pick-up sensor
    • H04N2209/045—Picture signal generators using solid-state devices having a single pick-up sensor using mosaic colour filter
    • H04N2209/046—Colour interpolation to calculate the missing colour values

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Color Television Image Signal Generators (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Color Image Communication Systems (AREA)
  • Facsimile Image Signal Circuits (AREA)

Abstract

베이어 패턴의 컬러 신호를 보간하는 방법 및 보간기가 개시된다. 상기 컬러 신호 보간기에서는, 분류자 계산부에서 계산된 분류자들에 따라 제1 방향성 보간기가 양선형 보간된 R, G, B 데이터로부터 방향성 보간된 G 데이터를 생성하고, 색차 계산부가 상기 방향성 보간된 G 데이터를 이용하여 색차 성분들을 생성하면, 제2 방향성 보간기가 방향성 보간된 색차 데이터들을 생성하고, RGB 생성부가 상기 방향성 보간된 색차 데이터들을 이용하여 각 픽셀을 위하여 재구성된 R, G, B 데이터를 생성한다.

Description

베이어 패턴의 컬러 신호를 보간하는 방법 및 보간기{Method and apparatus for interpolating Bayer-pattern color signals}
본 발명의 상세한 설명에서 인용되는 도면을 보다 충분히 이해하기 위하여 각 도면의 간단한 설명이 제공된다.
도 1은 베이어 컬러 필터 어레이를 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 컬러 신호 보간기를 나타내는 블록도이다.
도 3은 도 2의 컬러 신호 보간기의 동작 설명을 위한 흐름도이다.
도 4a 및 도 4b는 양선형 보간을 설명하기 위한 도면이다.
도 5a는 수평 및 수직 분류자 계산을 설명하기 위한 도면이고, 도 5b 및 도 5c는 분류자들의 평균화를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 11 라인을 이용한 분류자들의 재계산을 설명하기 위한 도면이다.
도 7a 및 도 7b는 색차 성분들 계산을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명은 컬러 신호를 보간하는 장치 및 방법에 관한 것으로, 특히 베이어 (Bayer) 패턴의 컬러 신호를 보간하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
DSC(Digital Still Camera)나 핸드폰 카메라 등 촬상 시스템은 APS(Active Pixel Sensor) 어레이 형태의 촬상 소자(image-sensing device)를 탑재하고, 촬상 소자는 도 1과 같은 베이어 패턴(Bayer Pattern) 형태로 삼색 G(Green), B(Blue), R(Red) 컬러 디지털 영상 데이터를 생성한다. 이와 같이 베이어 컬러 필터 어레이(CFA:Color Filter Array)를 촬상 소자에 적용하는 경우에, 각 픽셀을 위한 CIS(CMOS Image Sensor)는 G(Green), B(Blue), R(Red) 중 어느 하나의 컬러에 대응하는 데이터를 생성한다.
이와 같은 베이어 CFA 구조를 촬상 소자에 적용할 때에는, 촬상 소자에 의하여 생성된 각 픽셀 데이터 자체만으로 디스플레이한다면 표시되는 영상에 많은 왜곡이 나타나고 화질(visual quality)이 좋지 않다. 따라서, 후속하는 보간기에서는 주위 데이터를 이용하여 현재 픽셀 데이터에 대한 나머지 2가지(two missing) 컬러 성분들을 얻고, 이에 따라 각 픽셀에 대한 3색 컬러 데이터들에 의하여 디스플레이되도록 함으로써 화질을 개선한다. 잘 알려진 보간 방법으로는, 양선형(bilinear) 보간법, 'smooth hue-transition' 방법, PEI의 방법(PEI's method), 방향성(directional) 보간법, Adams의 방법(Adams' method), Adams-PEI 방법, Kimmel의 방법 등이 있다.
베이어 CFA 적용 시에, 현재 픽셀 주위의 데이터들을 이용한 보간으로, 각 픽셀의 나머지 2가지 컬러에 대한 픽셀 데이터를 얻는 종래의 보간 방법에 대해서는, 미국 등록 특허 번호 "USP5,506,619" 및 한국 특허 출원 번호 "KR2001-56442" 에도 잘 나타나 있다.
그러나, 종래의 보간 방법들에서는 아직도 왜곡이 충분히 보상되지 않는 문제점이 있다. 개선되어야 할 왜곡 현상으로는 경계에서의 지퍼(zipper) 효과인 엘리어싱(aliasing), 컬러 모아레(moire), 상세하게 표시하지 못하는(lost of detail) 번짐(blurring), 잘못된(false/pseudo) 컬러 효과 등이 있다.
따라서, 본 발명이 이루고자하는 기술적 과제는, 화질 개선을 위한 선형 보간 및 방향성 보간을 적용하여 입력되는 베이어 패턴의 컬러 데이터로부터 각 픽셀을 위한 나머지 2 컬러 성분들을 생성하는 보간 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명이 이루고자하는 다른 기술적 과제는, 베이어 패턴의 컬러 데이터를 보간하기 위하여 선형 보간 및 방향성 보간을 적용하여 화질 개선에 기여하는 보간기를 제공하는 데 있다.
상기의 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명에 따른 컬러 신호 보간 방법은, 다수의 픽셀들에 대응하는 입력 R, G, B 데이터로부터 수평 분류자 및 수직 분류자를 생성하는 단계; 상기 수평 분류자 및 상기 수직 분류자에 따라 상기 입력 R, G, B 데이터로부터 방향성 보간된 G 데이터를 생성하는 단계; 및 상기 입력 R, B 데이터 및 상기 방향성 보간된 G 데이터로부터 제1 색차 성분들 및 제2 색차 성분들을 생성하는 단계를 구비하는 것을 특징으로 한다.
상기 컬러 신호 보간 방법은 베이어 CFA(Color Filter Array) 패턴의 R, G, B 데이터를 선형 보간하여 선형 보간된 R, G, B 데이터를 상기 입력 R, G, B 데이터로서 출력하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 컬러 신호 보간 방법은 상기 방향성 보간된 G 데이터만으로부터 상기 수평 분류자 및 상기 수직 분류자를 재계산하여 재계산된 수평 분류자 및 수직 분류자를 상기 수평 분류자 및 상기 수직 분류자로서 출력하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 컬러 신호 보간 방법은 상기 수평 분류자 및 상기 수직 분류자에 따라 상기 제1 색차 성분들 및 상기 제2 색차 성분들을 방향성 보간하여 현재 픽셀의 제1 색차 데이터 및 제2 색차 데이터를 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 컬러 신호 보간 방법은 상기 방향성 보간된 제1 색차 데이터 및 제2 색차 데이터를 이용하여 상기 입력 R, B 데이터 및 상기 방향성 보간된 G 데이터로부터 픽셀 각각에 대한 나머지 두 성분들을 추출하여 재구성된 R, G, B 데이터를 출력하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기의 다른 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명에 따른 컬러 신호 보간기는, 선형 보간기, 분류자 계산부, 제1 방향성 보간기, 색차 계산부, 제2 방향성 보간기, 및 RGB 생성부를 구비하는 것을 특징으로 한다. 상기 선형 보간기는 베이어 CFA(Color Filter Array) 패턴의 R, G, B 데이터를 선형 보간하여 선형 보간된 R, G, B 데이터를 생성한다. 상기 분류자 계산부는 다수의 픽셀들에 대응하는 상기 선형 보간된 입력 R, G, B 데이터로부터 수평 분류자 및 수직 분류자를 생성한다. 상 기 제1 방향성 보간기는 상기 수평 분류자 및 상기 수직 분류자에 따라 상기 입력 R, G, B 데이터로부터 방향성 보간된 G 데이터를 생성한다. 상기 색차 계산부는 상기 입력 R, B 데이터 및 상기 방향성 보간된 G 데이터로부터 제1 색차 성분들 및 제2 색차 성분들을 생성한다. 상기 제2 방향성 보간기는 상기 수평 분류자 및 상기 수직 분류자에 따라 상기 제1 색차 성분들 및 상기 제2 색차 성분들을 방향성 보간하여 현재 픽셀의 제1 색차 데이터 및 제2 색차 데이터를 생성한다. 상기 RGB 생성부는 상기 방향성 보간된 제1 색차 데이터 및 제2 색차 데이터를 이용하여 상기 입력 R, B 데이터 및 상기 방향성 보간된 G 데이터로부터 픽셀 각각에 대한 나머지 두 성분들을 추출하여 재구성된 R, G, B 데이터를 출력한다.
본 발명과 본 발명의 동작상의 이점 및 본 발명의 실시에 의하여 달성되는 목적을 충분히 이해하기 위해서는 본 발명의 바람직한 실시예를 예시하는 첨부 도면 및 첨부 도면에 기재된 내용을 참조하여야만 한다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명한다. 각 도면에 제시된 동일한 참조부호는 동일한 부재를 나타낸다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 컬러 신호 보간기(200)를 나타내는 블록도이다. 상기 컬러 신호 보간기(200)는 선형(bilinear) 보간기(210), 분류자(classifiers) 계산부(220), 제1 방향성(directional) 보간기(230), 색차(color differences) 계산부(240), 제2 방향성 보간기(250), 및 RGB 생성부(260)를 구비한다.
상기 선형 보간기(210)는 R, G, B 픽셀 데이터를 수신하여, 주위 픽셀 데이 터를 이용하여 선형 보간하고, 각 픽셀을 위한 선형 보간된 R, G, B 데이터를 생성한다. 상기 선형 보간기(210)에 입력되는 R, G, B 픽셀 데이터는 베이어(Bayer) CFA(Color Filter Array) 패턴의 픽셀 데이터이다. 이와 같은 픽셀 데이터는 베이어 CFA를 적용하는 촬상 소자로부터 출력될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니고 화질 개선을 위하여 베이어 패턴의 다른 픽셀 데이터 일 수 있다.
상기 분류자 계산부(220)는 상기 선형 보간기(210)에서 출력되는 상기 선형 보간된 R, G, B 데이터로부터 방향성 분류자들(H, V)을 생성한다. 상기 분류자 계산부(220)는 현재 픽셀을 중심으로 한 주위 데이터의 수평 변화율(gradient)을 나타내는 수평 분류자(H)와 현재 픽셀을 중심으로 한 주위 데이터의 수직 변화율(gradient)을 나타내는 수직 분류자(V)를 생성한다.
보간된 이미지에서의 모아레(moire) 현상 등은 R, B 컬러 성분들의 엘리어싱(aliasing) 때문에 발생할 수 있다. R, B 컬러 성분들에서의 샘플링 주파수는 공간적 고주파 부분들(high spatial frequencies)을 보상하는데 충분하지 않아 엘리어싱을 유발할 수 있다. 예를 들어, 3 CCD(Charge Coupled Device) 또는 CIS에서 수신되는 본래의 완전한 영상에는 공간적 고주파 부분들(색상의 변화가 많은 부분)이 존재한다. 이와 같은 컬러 차이들을 보간하기 위해서, G 채널(channel)에 대하여 방향성 보간이 수행된다. 이를 위하여, 상기 제1 방향성 보간기(230)는 상기 분류자 계산부(220)에서 생성되는 상기 수평 분류자(H) 및 상기 수직 분류자(V)에 따라 상기 선형 보간기(210)에서 출력되는 상기 R, G, B 데이터에 대하여 방향성 보간을 수행한다. 이에 따라, 상기 제1 방향성 보간기(230)는 방향성 보간된 G 데이터를 생성한다.
이때, 상기 분류자 계산부(220)는 상기 제1 방향성 보간기(230)에서 출력되는 상기 방향성 보간된 G 데이터만을 이용하거나, 상기 선형 보간기(210)에서 출력되는 상기 R, B 데이터 및 상기 제1 방향성 보간기(230)로부터의 상기 방향성 보간된 G 데이터를 모두 이용하여 재계산한 수평 및 수직 분류자를 상기 수평 분류자(H) 및 상기 수직 분류자(V)로서 출력할 수 있다. 상기 분류자 계산부(220)에서의 수평 및 수직 분류자(V)의 재계산은 옵션(optional) 사항이다. 이와 같은 수평 및 수직 분류자(V)의 재계산에 따라 화질을 어느 정도 더 개선할 수 있다.
한편, 상기 색차 계산부(240)는 상기 선형 보간기(210)에서 출력되는 상기 R, B 데이터 및 상기 제1 방향성 보간기(230)에서 생성된 상기 방향성 보간된 G 데이터로부터 현재 픽셀 주위의 제1 색차 성분들 Kr[*](/Kb[*]) 및 제2 색차 성분들 Kb[*](/Kr[*])을 생성한다.
상기 제2 방향성 보간기(250)는 상기 분류자 계산부(220)로부터의 상기 수평 분류자(H) 및 상기 수직 분류자(V)에 따라 상기 제1 색차 성분들 Kr[*](/Kb[*]) 및 상기 제2 색차 성분들 Kb[*](/Kr[*])을 방향성 보간하여 현재 픽셀의 제1 색차 데이터 Kr[current](/Kb[current]) 및 제2 색차 데이터 Kb[current](/Kr[current])를 생성한다.
상기 RGB 생성부(260)는 상기 제2 방향성 보간기(250)로부터의 상기 방향성 보간된 제1 색차 데이터 Kr[current](/Kb[current]) 및 제2 색차 데이터 Kb[current](/Kr[current])를 이용하여 상기 선형 보간기(210)에서 출력되는 상기 입력 R, B 데이터 및 상기 제1 방향성 보간기(230)에서 생성된 상기 방향성 보간된 G 데이터로부터 픽셀 각각에 대한 나머지(missing) 두 성분들을 추출하여 재구성된 R, G, B 데이터를 출력한다. 예를 들어, R 픽셀에 대하여 존재하는 R 데이터 이외에 나머지 G, B 성분의 데이터가 재구성되고, G 픽셀에 대하여 존재하는 G 데이터 이외에 나머지 R, B 성분의 데이터가 재구성되며, B 픽셀에 대하여 존재하는 B 데이터 이외에 나머지 R, G 성분의 데이터가 재구성됨으로써, 각 픽셀에 대한 R, G, B 데이터가 출력된다.
이하, 도 2의 컬러 신호 보간기(200)의 동작 설명을 위한 도 3의 흐름도를 참조하여 좀더 자세히 설명한다.
도 3을 참조하면, 먼저, 선형 보간기(210)는 베이어 CFA 패턴의 입력 R, G, B 픽셀 데이터를 수신한다(S310). 이에 따라 상기 선형 보간기(210)는 주위 픽셀 데이터를 이용하여 선형 보간한다. 예를 들어, 도 4a와 같이 주위의 G2, G4, G6, G8 데이터가 있는 경우에, 중심 R 또는 B 픽셀에서의 선형 보간된 G5 데이터는 G5=(G2+G8)/2 또는 G5=(G4+G6)/2일 수 있다(S320). 또한, 도 4b와 같이 주위의 R1, R3, R7, R9 데이터가 있는 경우에, G 픽셀들에서의 선형 보간된 R 데이터는 R2=(R1+R3)/2, R4=(R1+R7)/2, R6=(R3+R8)/2, R8=(R7+R9)/2와 같은 방식으로 계산되고 중심 B 픽셀에서의 R5는 계산되지 않는다(S330). G 픽셀들에서의 선형 보간된 B 데이터는 도 4b에서 선형 보간된 R 데이터를 계산하는 같은 방식으로 계산된다(S330). 당연히 각 픽셀 위치에서 자기 자신의 데이터는 그 자체 그대로 출력된다. 즉, 상기 선형 보간기(210)는 수신 받은 입력 R, G, B 각 픽셀 데이터와 함께 위와 같이 각 픽셀을 위한 보간된 데이터를 선형 보간된 R, G, B 데이터로서 출력한다.
이에 따라, 분류자 계산부(220)는 상기 선형 보간기(210)에서 출력되는 상기 선형 보간된 R, G, B 데이터로부터 수평 분류자(H)와 수직 분류자(V)를 생성한다(S340). 상기 수평 분류자(H)는 도 5a와 같이 현재 픽셀과 그 좌측 2개 및 우측 2개 수평 데이터의 변화율(gradient)을 나타낸다. 예를 들어, 현재 픽셀 R3을 포함하는 5개 수평 데이터가 R1-G2-R3-G4-R5라면, 상기 수평 분류자 H=w1*ABS(G2-G4)+w2*ABS(R1-2R3+R5)일 수 있다. ABS()는 절대값을 나타내고 w1 및 w2는 가중치 계수이다. 상기 수평 분류자(H)가 계산되는 같은 방법으로, 현재 픽셀을 포함하는 5개 수직 데이터로부터 상기 수직 분류자(V)가 계산된다.
상기 분류자 계산부(220)는 이와 같이 계산되는 상기 분류자들(H, V)로부터 방향이 명확하지 않다고 판단하면, 상기 분류자들(H, V)을 평균화한다(S350). 예를 들어, 상기 수평 분류자(H) 및 상기 수직 분류자(V)의 차이가 제1 임계치보다 작으면, [수학식 1]과 같이, 현재 픽셀 좌측 및 우측의 수평 분류자들 H[left], H[right]를 현재 픽셀의 수평 분류자 H[current]에 합성하여 상기 수평 분류자(H)로서 생성하고, 현재 픽셀 위 및 아래의 수직 분류자들 V[top], V[bottom]을 현재 픽셀의 수직 분류자 V[current]에 합성하여 상기 수직 분류자(V)로서 생성한다. 이와 같은 분류자들(H, V)의 평균화를 위하여 도 5b와 같이 7 ×7 윈도우의 픽셀 데이터들이 요구됨을 알 수 있다. [수학식 1]에서, w1 및 w2는 가중치 계수이다.
[수학식 1]
V = w1*V[current] + w2(V[top] + V[bottom])
H = w1*H[current] + w2(H[left] + H[right])
이와 같은 상기 분류자들(H, V)의 평균화에 의하여도 방향이 명확하지 않다고 판단하면, 상기 분류자 계산부(220)는 상기 평균화된 분류자들(H, V)을 다시 평균화할 수 있다. 예를 들어, 상기 수평 분류자(H) 및 상기 수직 분류자(V)의 차이가 제1 임계치보다 크고 제2 임계치보다 작으면, [수학식 2]와 같이, 현재 픽셀 좌측 및 우측의 수직 분류자들 V[left], V[right]를 현재 픽셀의 수직 분류자 V[current]에 합성하여 상기 수직 분류자(V)로서 생성하고, 현재 픽셀 위 및 아래의 수평 분류자들 H[top], H[bottom]을 현재 픽셀의 수평 분류자 H[current]에 합성하여 상기 수평 분류자(H)로서 생성한다. 이와 같은 평균화된 분류자들(H, V)의 재평균화를 위하여 도 5c와 같이 7 ×7 윈도우의 픽셀 데이터들이 요구됨을 알 수 있다. [수학식 2]에서, w1 및 w2는 가중치 계수이다.
[수학식 2]
V = w1*V[current] + w2(V[left] + V[right])
H = w1*H[current] + w2(H[top] + H[bottom])
상기 제1 방향성 보간기(230)는 상기 분류자 계산부(220)에서 생성되는 상기 수평 분류자(H) 및 상기 수직 분류자(V)에 따라 G 채널에 대하여 방향성 보간을 수행한다(S360). G 채널에 대하여 방향성 보간을 위하여 상기 선형 보간기(210)에서 출력되는 상기 R, G, B 데이터가 이용된다. 여기서, R, B 픽셀 각각에서의 방향성 보간된 G 데이터가 생성된다. 예를 들어, 상기 수직 분류자(V)가 상기 수평 분류자(H)보다 크면, [수학식 3]과 같이, 수평 회선값(horizontal convolution) HC(current)이 방향성 보간된 G 데이터 G[current]로서 생성된다. 상기 수평 회선값 HC(current)은 현재 픽셀과 그 좌측 2개 및 우측 2개 수평 데이터로부터 계산된다. 예를 들어, 현재 픽셀 R3를 포함하는 5개 수평 데이터가 R1-G2-R3-G4-R5라면, 상기 수평 회선값 HC(current)=w*(G2+G4)+(a*R1+b*R3+a*R5)일 수 있다. 여기서, w, a, 및 b는 임의의 가중치 계수들이다.
[수학식 3]
G[current] = HC(current)
상기 수직 분류자(V)가 상기 수평 분류자(H)보다 작으면, [수학식 4]와 같이, 수직 회선값 VC(current)이 상기 방향성 보간된 G 데이터 G[current]로서 생성된다. 상기 수평 회선값 HC(current)이 계산되는 같은 방법으로, 현재 픽셀을 포함하는 5개 수직 데이터로부터 상기 수직 회선값(vertical convolution) VC(current)이 계산된다.
[수학식 4]
G[current] = VC(current)
상기 수직 분류자(V)가 상기 수평 분류자(H)와 같거나 유사하다면, [수학식 5]와 같이, 상기 수평 회선값 HC(current)과 상기 수직 회선값 VC(current)의 평균이 상기 방향성 보간된 G 데이터 G[current]로서 생성된다.
[수학식 5]
G[current] = {HC(current) + VC(current)}/2
이때, 옵션 사항이지만, 상기 분류자 계산부(220)는 상기 방향성 보간된 G 데이터를 이용하여 상기 수평 분류자(H) 및 상기 수직 분류자(V)를 재계산 및 평균화할 수 있다(S370). 상기 분류자들(H, V)의 재계산과 평균화는 위의 S340 및 S350 단계와 같은 방법으로 계산된다. 상기 분류자들(H, V)의 재계산 및 평균화에서는 상기 제1 방향성 보간기(230)에서 출력되는 상기 방향성 보간된 G 데이터만을 이용하여 계산되는 것이 바람직하다. 이때, 도 6과 같이 11 × 11 윈도우의 픽셀 데이터들이 요구됨을 알 수 있다. 왜냐하면, 분류자들(H, V)의 계산에서 현재 픽셀로부터의 위아래/좌우 2개의 G 데이터가 요구되므로, R 또는 B 픽셀 위치에서 S360 단계와 같은 방법으로 방향성 보간된 G 데이터를 구하기 위하여 그 위치에서 다시 7 × 7 윈도우의 픽셀 데이터들이 요구되기 때문이다. 상기 분류자들(H, V)의 재계산과 평균화에 상기 방향성 보간된 G 데이터만을 이용할 수도 있지만, 상기 선형 보간기(210)에서 출력되는 상기 R, B 데이터 및 상기 제1 방향성 보간기(230)로부터의 상기 방향성 보간된 G 데이터를 모두 이용할 수도 있다. 이때에도, 위의 S340 및 S350 단계와 같은 방법으로 상기 분류자들(H, V)의 재계산과 평균화가 이루어진다.
한편, 상기 색차 계산부(240)는 상기 선형 보간기(210)에서 출력되는 상기 R, B 데이터 및 상기 제1 방향성 보간기(230)에서 생성된 상기 방향성 보간된 G 데이터로부터 현재 픽셀 주위의 제1 색차 성분들 Kr[*](/Kb[*]) 및 제2 색차 성분들 Kb[*](/Kr[*])을 생성한다(S380). 예를 들어, 도 7a와 같이, 현재 R 픽셀 R[current]에 대하여, 상기 색차 계산부(240)는 현재 픽셀 위(top), 아래(bottom), 좌측(left), 및 우측(right) G 픽셀 위치에서의 상기 제1 색차 성분들 Kr[top], Kr[bottom], Kr[left], Kr[right]를 생성하고, 현재 픽셀 좌측위(left-top), 우측위(right-top), 좌측아래(left-bottom), 및 우측아래(right-bottom) B 픽셀 위치에서의 상기 제2 색차 성분들 Kb[lt], Kb[rt], Kb[lb], Kb[rb]을 생성한다. 이와 같은 제1 색차 성분들 Kr[*]은 [수학식 6]과 같이 G 픽셀 위치의 방향성 보간된 G 데이터와 선형 보간된 R 데이터로부터 계산될 수 있고, 제2 색차 성분들 Kb[*]은 [수학식 7]과 같이 B 픽셀 위치의 방향성 보간된 G 데이터와 선형 보간된 B 데이터로부터 계산될 수 있다.
[수학식 6]
Kr[top] = G[top] - R[top]
Kr[bottom] = G[bottom] - R[bottom]
Kr[left] = G[left] - R[left]
Kr[right] = G[right] - R[right]
[수학식 7]
Kb[lt] = G[lt] - B[lt]
Kb[rt] = G[rt] - B[rt]
Kb[lb] = G[lb] - B[lb]
Kb[rb] = G[rb] - B[rb]
도 7b와 같이, 현재 B 픽셀 B[current]에 대하여도, 상기 색차 계산부(240)는 위의 방식과 같이, 현재 픽셀 위(top), 아래(bottom), 좌측(left), 및 우측(right) G 픽셀 위치에서의 상기 제1 색차 성분들로서 Kb[top], Kb[bottom], Kb[left], Kb[right]를 생성할 수 있고, 현재 픽셀 좌측위(left-top), 우측위(right-top), 좌측아래(left-bottom), 및 우측아래(right-bottom) R 픽셀 위치에서의 상기 제2 색차 성분들로서 Kr[lt], Kr[rt], Kr[lb], Kr[rb]을 생성할 수 있다. 현재 픽셀이 G 픽셀인 경우에도, 위와 같은 방식을 응용하여 상기 제1 색차 성분들로서 Kb[*]을 생성할 수 있고, 상기 제2 색차 성분들로서 Kr[*]을 생성할 수 있다.
한편, 상기 제2 방향성 보간기(250)는 상기 분류자 계산부(220)로부터의 상기 수평 분류자(H) 및 상기 수직 분류자(V)에 따라 상기 제1 색차 성분들 Kr[*](/Kb[*]) 및 상기 제2 색차 성분들 Kb[*](/Kr[*]) 각각을 방향성 보간하여 현재 픽셀의 제1 색차 데이터 Kr[current](/Kb[current]) 및 제2 색차 데이터 Kb[current](/Kr[current])를 생성한다(S390). 상기 제1 색차 성분들 Kr[*](/Kb[*])은 현재 픽셀 위치의 위, 아래, 좌, 우의 성분들이고, 상기 제2 색차 성분들 Kb[*](/Kr[*])은 현재 픽셀 위치에서 대각선(diagonal) 방향으로 존재하는 성분들이다. 제1 색차 데이터 Kr[current](/Kb[current])는 제1 색차 성분들 Kr[*](/Kb[*])을 방향성 보간하여 얻어진다. 제2 색차 데이터 Kb[current](/Kr[current])는 제2 색차 성분들 Kb[*](/Kr[*])을 방향성 보간하여 얻어진다.
예를 들어, 현재 R 픽셀에서, 상기 수직 분류자(V)가 상기 수평 분류자(H)보다 크면, [수학식 8]과 같이 현재 픽셀 좌측 및 우측의 색차 성분들 Kr[left], Kr[right]의 평균이 방향성 보간된 상기 제1 색차 데이터 Kr[current]로서 생성된다.
[수학식 8]
Kr[current] = (Kr[left] + Kr[right])/2
현재 R 픽셀에서, 상기 수직 분류자(V)가 상기 수평 분류자(H)보다 작으면, [수학식 9]와 같이 현재 픽셀 위 및 아래의 색차 성분들 Kr[top], Kr[bottom]의 평균이 방향성 보간된 상기 제1 색차 데이터 Kr[current]로서 생성된다.
[수학식 9]
Kr[current] = (Kr[top] + Kr[bottom])/2
현재 R 픽셀에서, 상기 수직 분류자(V)가 상기 수평 분류자(H)와 같거나 유사하다면, [수학식 10]과 같이 상기 평균들을 다시 평균한 값이 방향성 보간된 상기 제1 색차 데이터 Kr[current]로서 생성된다.
[수학식 10]
Kr[current] = (Kr[left] + Kr[right] + Kr[top] + Kr[bottom])/4
위와 같은 방식은 현재 픽셀이 B, G 픽셀인 경우에도 적용되어, B, G 픽셀에서의 제1 색차 데이터 Kr[current](/Kb[current])도 얻어질 수 있다.
현재 픽셀 위치에서 대각선(diagonal) 방향으로 존재하는 상기 제2 색차 성분들 Kb[*](/Kr[*])로부터 상기 제2 색차 데이터 Kb[current](/Kr[current])를 얻기 위해서는 메딘(Median) 필터링이 이루어진다. 예를 들어, 현재 R 픽셀에서, 상기 제2 색차 성분들 Kb[lt], Kb[rt], Kb[lb], Kb[rb]을 메딘 필터링하면, 상기 제2 색차 데이터 Kb[current]가 생성된다. 상기 제2 색차 성분들 Kb[lt], Kb[rt], Kb[lb], Kb[rb] 각각의 값이 8, 3, 10, 2이라면, 메딘 필터링 값은 (3+8)/2로 계산 된다. 메딘 필터링에 대해서는 이 분야에서 잘 알려져 있는 바와 같이, 위의 예에서 전체 성분들(8, 3, 10, 2) 중에서 최소(2)와 최대(10)를 뺀 나머지의 평균값이 메딘 필터링 값이 된다. 이외에도, 위와 같은 메딘 필터링 방식은 현재 픽셀 B, G 픽셀에서의 대각선(diagonal) 방향으로 존재하는 상기 제2 색차 성분들 Kb[*](/Kr[*])에 대하여도 적용되어, B, G 픽셀에서의 제2 색차 데이터 Kb[current](/Kr[current])도 얻어질 수 있다.
이에 따라, 상기 RGB 생성부(260)는 상기 제2 방향성 보간기(250)로부터의 상기 방향성 보간된 제1 색차 데이터 Kr[current](/Kb[current]) 및 제2 색차 데이터 Kb[current](/Kr[current])를 이용하여 픽셀 각각에 대한 나머지(missing) 두 성분들을 추출한다(S400). 나머지(missing) 두 성분들을 추출하기 위하여, 상기 선형 보간기(210)에서 출력되는 상기 입력 R, B 데이터 및 상기 제1 방향성 보간기(230)에서 생성된 상기 방향성 보간된 G 데이터가 이용된다. 예를 들어, R 픽셀에 대하여 존재하는 R 데이터 R[current] 이외에 나머지 G, B 성분의 데이터 G[current], B[current]는 [수학식 11]과 같이 얻어질 수 있다.
[수학식 11]
G[current] = R[current] + Kr[current]
B[current] = G[current] - Kb[current]
B 및 G 픽셀에 대하여도 마찬가지 방법으로 나머지(missing) 두 성분들이 추출될 수 있고, 재구성된 R, G, B 데이터들이 후속단에서 처리되어 화면에 영상으로 디스플레이될 수 있다(S410).
이상에서와 같이 본 발명의 일실시예에 따른 컬러 신호 보간기(200)에서는, 분류자 계산부(220)에서 계산된 분류자들(H, V)에 따라 제1 방향성 보간기(230)가 선형 보간된 R, G, B 데이터로부터 방향성 보간된 G 데이터를 생성하고, 색차 계산부(240)가 상기 방향성 보간된 G 데이터를 이용하여 색차 성분들 Kr[*], Kb[*]을 생성하면, 제2 방향성 보간기(250)가 방향성 보간된 색차 데이터들 Kr[current], Kb[current]을 생성하고, RGB 생성부(260)가 상기 방향성 보간된 색차 데이터들을 이용하여 각 픽셀을 위하여 재구성된 R, G, B 데이터를 생성한다.
이상 도면과 명세서에서 최적 실시예가 개시되었다. 여기서 특정한 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이지 의미한정이나 특허청구범위에 기재된 본 발명의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다. 그러므로 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.
상술한 바와 같이 본 발명에 따른 컬러 신호 보간기에서는, 분류자들과 G 채널의 보간된 데이터를 이용한 색차 계산 및 색차의 방향성 보간에 따라 엘리어싱(aliasing), 컬러 모아레(moire), 번짐(blurring), 잘못된(false/pseudo) 컬러 효과 등을 최소화하여 화질을 개선할 수 있는 효과가 있다.

Claims (24)

  1. 다수의 픽셀들에 대응하는 입력 R, G, B 데이터로부터 수평 분류자 및 수직 분류자를 생성하는 단계;
    상기 수평 분류자 및 상기 수직 분류자에 따라 상기 입력 R, G, B 데이터로부터 방향성 보간된 G 데이터를 생성하는 단계; 및
    상기 입력 R, B 데이터 및 상기 방향성 보간된 G 데이터로부터 제1 색차 성분들 및 제2 색차 성분들을 생성하는 단계를 구비하는 것을 특징으로 하는 컬러 신호 보간 방법.
  2. 제 1항에 있어서, 상기 분류자들 생성 단계는,
    현재 픽셀 좌측의 2개 데이터 및 현재 픽셀 우측의 2개 데이터를 이용하여 상기 수평 분류자를 계산하는 단계; 및
    현재 픽셀 위의 2개 데이터 및 현재 픽셀 아래의 2개 데이터를 이용하여 상기 수직 분류자를 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 컬러 신호 보간 방법.
  3. 제 1항에 있어서, 상기 수평 분류자 및 상기 수직 분류자의 차이가 제1 임계치보다 작으면, 상기 수직 분류자는 현재 픽셀 위 및 아래의 수직 분류자들과 현재 픽셀의 수직 분류자의 합성 값이고, 상기 수평 분류자는 현재 픽셀 좌측 및 우측의 수평 분류자들과 현재 픽셀의 수평 분류자의 합성 값인 것을 특징으로 하는 컬러 신호 보간 방법.
  4. 제 3항에 있어서, 상기 수평 분류자 및 상기 수직 분류자의 차이가 제1 임계치보다 크고 제2 임계치보다 작으면, 상기 수직 분류자는 현재 픽셀 좌측 및 우측의 수직 분류자들과 현재 픽셀의 수직 분류자의 합성 값이고, 상기 수평 분류자는 현재 픽셀 위 및 아래의 수평 분류자들과 현재 픽셀의 수평 분류자의 합성 값인 것을 특징으로 하는 컬러 신호 보간 방법.
  5. 제 1항에 있어서, 상기 컬러 신호 보간 방법은,
    상기 방향성 보간된 G 데이터만으로부터 상기 수평 분류자 및 상기 수직 분류자를 재계산하여 재계산된 수평 분류자 및 수직 분류자를 상기 수평 분류자 및 상기 수직 분류자로서 출력하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컬러 신호 보간 방법.
  6. 제 1항에 있어서, 상기 컬러 신호 보간 방법은,
    상기 입력 R, B 데이터 및 상기 방향성 보간된 G 데이터로부터 상기 수평 분류자 및 상기 수직 분류자를 재계산하여 재계산된 수평 분류자 및 수직 분류자를 상기 수평 분류자 및 상기 수직 분류자로서 출력하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컬러 신호 보간 방법.
  7. 제 1항에 있어서, R, B 픽셀 각각에서, 상기 수직 분류자가 상기 수평 분류자보다 크면 수평 회선값이 상기 방향성 보간된 G 데이터이고, 상기 수직 분류자가 상기 수평 분류자보다 작으면 수직 회선값이 상기 방향성 보간된 G 데이터이며, 상기 수직 분류자가 상기 수평 분류자와 같다면 상기 수평 회선값과 상기 수직 회선값의 평균이 상기 방향성 보간된 G 데이터인 것을 특징으로 하는 컬러 신호 보간 방법.
  8. 제 1항에 있어서, 상기 제1 색차 성분들은,
    현재 픽셀 위, 아래, 좌측, 및 우측 각각에서의 색차 성분들이고, 상기 제2 색차 성분들은 현재 픽셀 좌측위, 우측위, 좌측아래, 및 우측아래 각각에서의 색차 성분들인 것을 특징으로 하는 컬러 신호 보간 방법.
  9. 제 8항에 있어서, 상기 컬러 신호 보간 방법은,
    상기 수평 분류자 및 상기 수직 분류자에 따라 상기 제1 색차 성분들 및 상기 제2 색차 성분들을 방향성 보간하여 현재 픽셀의 제1 색차 데이터 및 제2 색차 데이터를 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컬러 신호 보간 방법.
  10. 제 9항에 있어서, 현재 픽셀에서, 상기 수직 분류자가 상기 수평 분류자보다 크면 현재 픽셀 좌측 및 우측의 색차 성분들의 제1 평균이 방향성 보간된 상기 제1 색차 데이터이고, 상기 수직 분류자가 상기 수평 분류자보다 작으면 현재 픽셀 위 및 아래의 색차 성분들의 제2 평균이 방향성 보간된 상기 제1 색차 데이터이고, 상기 수직 분류자가 상기 수평 분류자와 같다면 상기 제1 평균과 상기 제2 평균의 평균이 방향성 보간된 상기 제1 색차 데이터이며,
    대각선 방향의 상기 제2 색차 성분들에 대하여 필터링 한 값이 상기 방향성 보간된 제2 색차 데이터인 것을 특징으로 하는 컬러 신호 보간 방법.
  11. 제 9항에 있어서, 상기 컬러 신호 보간 방법은,
    상기 방향성 보간된 제1 색차 데이터 및 제2 색차 데이터를 이용하여 상기 입력 R, B 데이터 및 상기 방향성 보간된 G 데이터로부터 픽셀 각각에 대한 나머지 두 성분들을 추출하여 재구성된 R, G, B 데이터를 출력하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컬러 신호 보간 방법.
  12. 제 1항에 있어서, 상기 컬러 신호 보간 방법은,
    베이어 CFA(Color Filter Array) 패턴의 R, G, B 데이터를 선형 보간하여 선형 보간된 R, G, B 데이터를 상기 입력 R, G, B 데이터로서 출력하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컬러 신호 보간 방법.
  13. 다수의 픽셀들에 대응하는 입력 R, G, B 데이터로부터 수평 분류자 및 수직 분류자를 생성하는 분류자 계산부;
    상기 수평 분류자 및 상기 수직 분류자에 따라 상기 입력 R, G, B 데이터로 부터 방향성 보간된 G 데이터를 생성하는 제1 방향성 보간기; 및
    상기 입력 R, B 데이터 및 상기 방향성 보간된 G 데이터로부터 제1 색차 성분들 및 제2 색차 성분들을 생성하는 색차 계산부를 구비하는 것을 특징으로 하는 컬러 신호 보간기.
  14. 제 13항에 있어서, 상기 분류자 계산부는,
    현재 픽셀 좌측의 2개 데이터 및 현재 픽셀 우측의 2개 데이터를 이용하여 상기 수평 분류자를 계산하고, 현재 픽셀 위의 2개 데이터 및 현재 픽셀 아래의 2개 데이터를 이용하여 상기 수직 분류자를 계산하는 것을 특징으로 하는 컬러 신호 보간기.
  15. 제 13항에 있어서, 상기 분류자 계산부는,
    상기 수평 분류자 및 상기 수직 분류자의 차이가 제1 임계치보다 작으면, 현재 픽셀 위 및 아래의 수직 분류자들을 현재 픽셀의 수직 분류자에 합성하여 상기 수직 분류자로서 생성하고, 현재 픽셀 좌측 및 우측의 수평 분류자들을 현재 픽셀의 수평 분류자에 합성하여 상기 수평 분류자로서 생성하는 것을 특징으로 하는 컬러 신호 보간기.
  16. 제 15항에 있어서, 상기 분류자 계산부는,
    상기 수평 분류자 및 상기 수직 분류자의 차이가 제1 임계치보다 크고 제2 임계치보다 작으면, 현재 픽셀 좌측 및 우측의 수직 분류자들을 현재 픽셀의 수직 분류자에 합성하여 상기 수직 분류자로서 생성하고, 현재 픽셀 위 및 아래의 수평 분류자들을 현재 픽셀의 수평 분류자에 합성하여 상기 수평 분류자로서 생성하는 것을 특징으로 하는 컬러 신호 보간기.
  17. 제 13항에 있어서, 상기 분류자 계산부는,
    상기 방향성 보간된 G 데이터만으로부터 상기 수평 분류자 및 상기 수직 분류자를 재계산하여 재계산된 수평 분류자 및 수직 분류자를 상기 수평 분류자 및 상기 수직 분류자로서 출력하는 것을 특징으로 하는 컬러 신호 보간기.
  18. 제 13항에 있어서, 상기 분류자 계산부는,
    상기 입력 R, B 데이터 및 상기 방향성 보간된 G 데이터로부터 상기 수평 분류자 및 상기 수직 분류자를 재계산하여 재계산된 수평 분류자 및 수직 분류자를 상기 수평 분류자 및 상기 수직 분류자로서 출력하는 것을 특징으로 하는 컬러 신호 보간기.
  19. 제 13항에 있어서, 상기 제1 방향성 보간기는,
    R, B 픽셀 각각에서, 상기 수직 분류자가 상기 수평 분류자보다 크면 수평 회선값을 상기 방향성 보간된 G 데이터로서 생성하고, 상기 수직 분류자가 상기 수평 분류자보다 작으면 수직 회선값을 상기 방향성 보간된 G 데이터로서 생성하며, 상기 수직 분류자가 상기 수평 분류자와 같다면 상기 수평 회선값과 상기 수직 회선값의 평균을 상기 방향성 보간된 G 데이터로서 생성하는 것을 특징으로 하는 컬러 신호 보간기.
  20. 제 13항에 있어서, 상기 색차 계산부는,
    현재 픽셀 위, 아래, 좌측, 및 우측 각각에서의 상기 제1 색차 성분들을 생성하고, 현재 픽셀 좌측위, 우측위, 좌측아래, 및 우측아래 각각에서의 상기 제2 색차 성분들을 생성하는 것을 특징으로 하는 컬러 신호 보간기.
  21. 제 20항에 있어서, 상기 컬러 신호 보간기는,
    상기 수평 분류자 및 상기 수직 분류자에 따라 상기 제1 색차 성분들 및 상기 제2 색차 성분들을 방향성 보간하여 현재 픽셀의 제1 색차 데이터 및 제2 색차 데이터를 생성하는 제2 방향성 보간기를 더 구비하는 것을 특징으로 하는 컬러 신호 보간기.
  22. 제 21항에 있어서, 상기 제2 방향성 보간기는,
    현재 픽셀에서, 상기 수직 분류자가 상기 수평 분류자보다 크면 현재 픽셀 좌측 및 우측의 색차 성분들의 제1 평균을 방향성 보간된 상기 제1 색차 데이터로서 생성하고, 상기 수직 분류자가 상기 수평 분류자보다 작으면 현재 픽셀 위 및 아래의 색차 성분들의 제2 평균을 방향성 보간된 상기 제1 색차 데이터로서 생성하 고, 상기 수직 분류자가 상기 수평 분류자와 같다면 상기 제1 평균과 상기 제2 평균의 평균을 방향성 보간된 상기 제1 색차 데이터로서 생성하며,
    대각선 방향의 상기 제2 색차 성분들에 대하여 필터링 한 값을 상기 방향성 보간된 제2 색차 데이터로서 생성하는 것을 특징으로 하는 컬러 신호 보간기.
  23. 제 21항에 있어서, 상기 컬러 신호 보간기는,
    상기 방향성 보간된 제1 색차 데이터 및 제2 색차 데이터를 이용하여 상기 입력 R, B 데이터 및 상기 방향성 보간된 G 데이터로부터 픽셀 각각에 대한 나머지 두 성분들을 추출하여 재구성된 R, G, B 데이터를 출력하는 RGB 생성부를 더 구비하는 것을 특징으로 하는 컬러 신호 보간기.
  24. 제 13항에 있어서, 상기 컬러 신호 보간기는,
    베이어 CFA(Color Filter Array) 패턴의 R, G, B 데이터를 선형 보간하여 선형 보간된 R, G, B 데이터를 상기 입력 R, G, B 데이터로서 출력하는 선형 보간기를 더 구비하는 것을 특징으로 하는 컬러 신호 보간기.
KR1020040107213A 2004-12-16 2004-12-16 베이어 패턴의 컬러 신호를 보간하는 방법 및 보간기 KR100699831B1 (ko)

Priority Applications (6)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020040107213A KR100699831B1 (ko) 2004-12-16 2004-12-16 베이어 패턴의 컬러 신호를 보간하는 방법 및 보간기
US11/250,015 US7577315B2 (en) 2004-12-16 2005-10-13 Method and apparatus for processing image data of a color filter array
DE102005061366A DE102005061366A1 (de) 2004-12-16 2005-12-13 Verfahren und Vorrichtung zur Verarbeitung von Bilddaten eines Farbfilterfeldes
JP2005363931A JP4664810B2 (ja) 2004-12-16 2005-12-16 カラーフィルタアレイのイメージデータを補間する方法及び装置
TW094144660A TWI283930B (en) 2004-12-16 2005-12-16 Method and apparatus for processing image data of a color filter array
CN2005101317378A CN1812592B (zh) 2004-12-16 2005-12-16 用于处理滤色器阵列的图像数据的方法和设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020040107213A KR100699831B1 (ko) 2004-12-16 2004-12-16 베이어 패턴의 컬러 신호를 보간하는 방법 및 보간기

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20060068503A true KR20060068503A (ko) 2006-06-21
KR100699831B1 KR100699831B1 (ko) 2007-03-27

Family

ID=36595830

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020040107213A KR100699831B1 (ko) 2004-12-16 2004-12-16 베이어 패턴의 컬러 신호를 보간하는 방법 및 보간기

Country Status (6)

Country Link
US (1) US7577315B2 (ko)
JP (1) JP4664810B2 (ko)
KR (1) KR100699831B1 (ko)
CN (1) CN1812592B (ko)
DE (1) DE102005061366A1 (ko)
TW (1) TWI283930B (ko)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100769548B1 (ko) * 2005-12-30 2007-10-23 엠텍비젼 주식회사 컬러 필터 어레이 및 영상 보간 방법
US9092881B2 (en) 2008-12-11 2015-07-28 Samsung Electro-Mechanics Co., Ltd. Color interpolation apparatus

Families Citing this family (46)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8471852B1 (en) 2003-05-30 2013-06-25 Nvidia Corporation Method and system for tessellation of subdivision surfaces
US8274715B2 (en) 2005-07-28 2012-09-25 Omnivision Technologies, Inc. Processing color and panchromatic pixels
US7830430B2 (en) * 2005-07-28 2010-11-09 Eastman Kodak Company Interpolation of panchromatic and color pixels
US8139130B2 (en) 2005-07-28 2012-03-20 Omnivision Technologies, Inc. Image sensor with improved light sensitivity
US8571346B2 (en) 2005-10-26 2013-10-29 Nvidia Corporation Methods and devices for defective pixel detection
US7750956B2 (en) 2005-11-09 2010-07-06 Nvidia Corporation Using a graphics processing unit to correct video and audio data
US8588542B1 (en) 2005-12-13 2013-11-19 Nvidia Corporation Configurable and compact pixel processing apparatus
US8737832B1 (en) 2006-02-10 2014-05-27 Nvidia Corporation Flicker band automated detection system and method
US7755682B2 (en) * 2006-03-29 2010-07-13 Ite Tech. Inc. Color interpolation method for Bayer filter array images
US7916362B2 (en) 2006-05-22 2011-03-29 Eastman Kodak Company Image sensor with improved light sensitivity
TWI329298B (en) * 2006-05-23 2010-08-21 Au Optronics Corp Shift register
JP4881948B2 (ja) 2006-06-23 2012-02-22 パナソニック株式会社 無線送信装置、無線受信装置、およびデータ生成方法
DE102006038646B4 (de) * 2006-08-17 2011-03-24 Baumer Optronic Gmbh Bildverarbeitungsvorrichtung für Farb-Bilddaten
US8594441B1 (en) 2006-09-12 2013-11-26 Nvidia Corporation Compressing image-based data using luminance
US8031258B2 (en) 2006-10-04 2011-10-04 Omnivision Technologies, Inc. Providing multiple video signals from single sensor
US7506084B2 (en) * 2006-10-17 2009-03-17 International Business Machines Corporation Method for communicating with an I/O adapter using cached address translations
US7617377B2 (en) * 2006-10-17 2009-11-10 International Business Machines Corporation Splitting endpoint address translation cache management responsibilities between a device driver and device driver services
US8769168B2 (en) * 2006-10-17 2014-07-01 International Business Machines Corporation Method for communicating with a network adapter using a queue data structure and cached address translations
US7590817B2 (en) * 2006-10-17 2009-09-15 International Business Machines Corporation Communicating with an I/O device using a queue data structure and pre-translated addresses
US7587575B2 (en) * 2006-10-17 2009-09-08 International Business Machines Corporation Communicating with a memory registration enabled adapter using cached address translations
US7920751B2 (en) * 2007-03-16 2011-04-05 General Electric Company Adaptive gradient weighting technique for detector bad cell correction
US8723969B2 (en) 2007-03-20 2014-05-13 Nvidia Corporation Compensating for undesirable camera shakes during video capture
US8724895B2 (en) 2007-07-23 2014-05-13 Nvidia Corporation Techniques for reducing color artifacts in digital images
DE102007034608A1 (de) 2007-07-25 2009-01-29 Robert Bosch Gmbh Kamera
US8570634B2 (en) 2007-10-11 2013-10-29 Nvidia Corporation Image processing of an incoming light field using a spatial light modulator
US8270713B2 (en) * 2007-10-16 2012-09-18 Aptina Imaging Corporation Method and apparatus providing hardware-efficient demosaicing of image data
US8780128B2 (en) 2007-12-17 2014-07-15 Nvidia Corporation Contiguously packed data
US9177368B2 (en) 2007-12-17 2015-11-03 Nvidia Corporation Image distortion correction
US8698908B2 (en) 2008-02-11 2014-04-15 Nvidia Corporation Efficient method for reducing noise and blur in a composite still image from a rolling shutter camera
US9379156B2 (en) * 2008-04-10 2016-06-28 Nvidia Corporation Per-channel image intensity correction
US8373718B2 (en) 2008-12-10 2013-02-12 Nvidia Corporation Method and system for color enhancement with color volume adjustment and variable shift along luminance axis
US8749662B2 (en) 2009-04-16 2014-06-10 Nvidia Corporation System and method for lens shading image correction
JP2011041210A (ja) * 2009-08-18 2011-02-24 Sony Corp 信号処理装置、撮像装置及び信号処理方法
US8698918B2 (en) 2009-10-27 2014-04-15 Nvidia Corporation Automatic white balancing for photography
JP5633518B2 (ja) * 2009-11-27 2014-12-03 株式会社ニコン データ処理装置
WO2012007791A1 (en) * 2010-07-13 2012-01-19 Nokia Corporation Color image sensing
US9798698B2 (en) 2012-08-13 2017-10-24 Nvidia Corporation System and method for multi-color dilu preconditioner
US9508318B2 (en) 2012-09-13 2016-11-29 Nvidia Corporation Dynamic color profile management for electronic devices
US9307213B2 (en) 2012-11-05 2016-04-05 Nvidia Corporation Robust selection and weighting for gray patch automatic white balancing
US9826208B2 (en) 2013-06-26 2017-11-21 Nvidia Corporation Method and system for generating weights for use in white balancing an image
US9756222B2 (en) 2013-06-26 2017-09-05 Nvidia Corporation Method and system for performing white balancing operations on captured images
CN104717474B (zh) * 2013-12-16 2017-07-25 瑞昱半导体股份有限公司 图像处理方法、模块及包含其的电子设备
KR102282457B1 (ko) * 2014-12-05 2021-07-28 한화테크윈 주식회사 컬러 모아레 저감 방법, 컬러 모아레 저감 장치 및 영상 처리 장치
CN105163098B (zh) * 2015-09-29 2018-06-01 联想(北京)有限公司 图像处理方法及装置
KR102512521B1 (ko) * 2015-10-12 2023-03-21 삼성전자주식회사 텍스쳐 처리 방법 및 장치
CN106303474A (zh) * 2016-09-29 2017-01-04 杭州雄迈集成电路技术有限公司 一种基于g模式色彩滤波阵列的去马赛克方法及装置

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3971065A (en) * 1975-03-05 1976-07-20 Eastman Kodak Company Color imaging array
US5506619A (en) * 1995-03-17 1996-04-09 Eastman Kodak Company Adaptive color plan interpolation in single sensor color electronic camera
US5631703A (en) * 1996-05-29 1997-05-20 Eastman Kodak Company Particular pattern of pixels for a color filter array which is used to derive luminance and chrominance values
WO1999004555A2 (en) * 1997-07-15 1999-01-28 Koninklijke Philips Electronics N.V. Color sample interpolation
JP2000224603A (ja) * 1999-02-02 2000-08-11 Nikon Corp 補間処理装置、撮像装置および補間処理プログラムを記録した記録媒体
JP2001045509A (ja) * 1999-07-28 2001-02-16 Nikon Corp 補間処理装置および補間処理プログラムを記録した記録媒体
US6832009B1 (en) * 1999-09-24 2004-12-14 Zoran Corporation Method and apparatus for improved image interpolation
US7072508B2 (en) * 2001-01-10 2006-07-04 Xerox Corporation Document optimized reconstruction of color filter array images
JP2002232903A (ja) * 2001-02-07 2002-08-16 Asahi Optical Co Ltd 画像補間装置
JP4242650B2 (ja) * 2001-02-06 2009-03-25 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ 画像センサの緑再生
US20020167602A1 (en) * 2001-03-20 2002-11-14 Truong-Thao Nguyen System and method for asymmetrically demosaicing raw data images using color discontinuity equalization
KR100396898B1 (ko) 2001-09-13 2003-09-02 삼성전자주식회사 이미지센서 출력데이터 처리장치 및 처리방법

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100769548B1 (ko) * 2005-12-30 2007-10-23 엠텍비젼 주식회사 컬러 필터 어레이 및 영상 보간 방법
US9092881B2 (en) 2008-12-11 2015-07-28 Samsung Electro-Mechanics Co., Ltd. Color interpolation apparatus

Also Published As

Publication number Publication date
US20060133697A1 (en) 2006-06-22
JP4664810B2 (ja) 2011-04-06
CN1812592A (zh) 2006-08-02
JP2006174485A (ja) 2006-06-29
TW200701480A (en) 2007-01-01
DE102005061366A1 (de) 2006-07-13
US7577315B2 (en) 2009-08-18
TWI283930B (en) 2007-07-11
KR100699831B1 (ko) 2007-03-27
CN1812592B (zh) 2010-08-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR100699831B1 (ko) 베이어 패턴의 컬러 신호를 보간하는 방법 및 보간기
US7376288B2 (en) Edge adaptive demosaic system and method
US7973831B2 (en) Solid-state image sensor and imaging apparatus using the same
US7643676B2 (en) System and method for adaptive interpolation of images from patterned sensors
KR101335561B1 (ko) 보간 시스템 및 방법
JP3164481B2 (ja) 撮像装置
US8270774B2 (en) Image processing device for performing interpolation
WO2008001629A1 (fr) dispositif de traitement d'image, programme de traitement d'image et procédé de traitement d'image
US7333678B1 (en) Edge adaptive demosaic system and method
JP2004534429A (ja) 色不連続性均等化を使用して生データイメージを非対称にデモザイク処理するシステムおよび方法
JP4894594B2 (ja) 画像処理装置
US6842191B1 (en) Color image restoration with anti-alias
JP2002510456A (ja) 色信号補間
KR20050062709A (ko) 디지털 이미지 처리 장치 및 그 방법
JP4246244B2 (ja) 撮像装置
JP3344202B2 (ja) 画像信号処理装置
JPH10248069A (ja) 撮像装置
Lukac et al. Demosaicked image postprocessing framework
Fan et al. Edge-oriented constant-hue scheme for color filter array demosaicking
US20100194915A1 (en) Method and apparatus for processing color values provided by a camera sensor
Chung et al. An efficient combined demosaicing and zooming algorithm for digital camera
JP2002027487A (ja) ベイヤ型色配置されたカラー画像情報からの画像再生方式
Lukac et al. Bayer pattern demosaicking using local-correlation approach
Lee et al. An Effective Demosaicking and Zooming Algorithm for CFA Images
Kim et al. Real-time edge adaptive color interpolation for an ultra small HD-grade video sensor in mobile devices

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20130228

Year of fee payment: 7

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20140228

Year of fee payment: 8

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20150302

Year of fee payment: 9

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20170228

Year of fee payment: 11

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20180228

Year of fee payment: 12

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20190228

Year of fee payment: 13

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20200228

Year of fee payment: 14