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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Chenbo Liu (Qufu Normal University)
저널정보
한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) JIPS(Journal of Information Processing Systems) 제16권 제6호
발행연도
2020.1
수록면
1,479 - 1,494 (16page)

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As an important part of image processing, image demosaicking has been widely researched. It is especiallynecessary to propose an efficient interpolation algorithm with good visual quality and performance. To improvethe limitations of residual interpolation (RI), based on RI algorithm, minimalized-Laplacian RI (MLRI), anditerative RI (IRI), this paper focuses on adaptive RI (ARI) and proposes an improved ARI (IARI) algorithmwhich obtains more distinct R, G, and B colors in the images. The proposed scheme fully considers thebrightness information and edge information of the image. Since the ARI algorithm is not completely adaptive,IARI algorithm executes ARI algorithm twice on R and B components according to the directional difference,which surely achieves an adaptive algorithm for all color components. Experimental results show that theimproved method has better performance than other four existing methods both in subjective assessment andobjective assessment, especially in the complex edge area and color brightness recovery.
#Adaptive Residual Interpolation (ARI) #Directional Difference #Image Demosaicking #Iterative Residual Interpolation (IRI) #Minimized-Laplacian Residual Interpolation (MLRI) #Residual Interpolation (RI)

목차

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참고문헌 (18)

참고문헌 신청
B. K. Gunturk / 2005 / Demosaicking : Color filter array interpolation / IEEE Signal Processing Magazine 22(1):44~54 google schola B. E. Bayer / 1976 / Color imaging array / U.S. Patent 3971065 google schola P. Longere / 2002 / Perceptual assessment of demosaicing algorithm performance / Proceedings of the IEEE 90(1):123~132 google schola B. K. Gunturk / 2002 / Color plane interpolation using alternating projections / IEEE Transactions on Image Processing 11(9):997~1013 google schola L. Zhang / 2005 / Color demosaicking via directional linear minimum mean square-error estimation / IEEE Transactions on Image Processing 14(12):2167~2178 google schola

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