디모자이킹을 위한 Wiener Filter 기반의 디노이징 알고리듬

Abstract

디지털 카메라의 mosaicked image는 Bayer CFA와 같은 센서를 통해 획득되는데 full resolution의 컬러 영상을 얻기 위해서는 demosaicking이라는 과정이 요구된다. 그러나 시그널이 센서를 통과할 때 noise가 더해지게 되고 이를 제거하기 위한 denoising process는 demosaicking 과정 전단에 반드시 고려되어야 한다. 본 논문에서 우리는 demosaicking과 denoising을 분석하고 효율적으로 noise를 제거하는 방식을 제안한다. 제안된 알고리듬은 noiseless CFA에서 얻어지는 필터를 수정함으로서 얻어지는데, 낮은 복잡도를 가지면서도 만족할만한 성능을 보인다. CPSNR, SCIELAB, FSIM로 대표되는 화질 측정 방식들은 제안하는 알고리듬이 다양한 레벨의 noise를 효율적으로 제거한다는 것을 보여준다.

In most digital cameras, images are obtained by a sensor overlaid by the color filter array (CFA) such as Bayer, demanding a demosaicking procedure to rebuild the full resolution color images. However, due to the nature of sensor, it is necessary to consider denoising step to remove the noise. In this paper, we analyze demosaicking and denoising jointly and show that the proposed method can solve the denoising issue by simple manner, well suppress different level of noises. The proposed algorithm yields comparable performances measured by several image quality assessment (CPSNR, SCIELAB, and FSIM), while the computational cost is low.