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성치훈 (부경대학교) 김성열 (부경대학교) 손승원 (부경대학교) 신호주 (부경대학교) 김승욱 (부경대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2023년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2023.6
수록면
1,133 - 1,136 (4page)

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Raw-image-based image processing and computer vision algorithms usually adopt RGB Bayer patterns. Consequently, an effective approach to make the most existing image processing and computer vision tasks is to use a preprocessing method that converts other color filter arrays (CFAs) to RGB Bayer patterns. In particular, deep learning-based methods should be used to ensure the arrangement structure and image quality of an RGBW CFA. In this paper, we present a data preprocessing method that can produce high-quality RGB Bayer patterns. Extensive experimental results show that the proposed method outperforms conventional U-Net-based methods in terms of PSNR values.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기존 기법의 문제점
Ⅲ. 본론
Ⅳ. 실험 결과
Ⅳ. 결론
참고문헌

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