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Chromatic Aberration Correction Method by Considering Local Properties of the Image

영상의 국부적 특성을 고려한 색수차 보정 방법

  • Kang, Hee (Electrical and Electronic Engineering, Yonsei University) ;
  • Kang, Moon Gi (Electrical and Electronic Engineering, Yonsei University)
  • 강희 (연세대학교 전기전자공학과) ;
  • 강문기 (연세대학교 전기전자공학과)
  • Received : 2013.03.25
  • Published : 2013.09.25

Abstract

In this paper, we propose a chromatic aberration removal algorithm in image capture devices, which considers local properties of the image. Chromatic aberration is generated by the fact that the refractive index of the lens is different for different wavelengths, which produces color artifacts on strong edge due to misalignment of RGB channels. Under the characteristics of the artifacts, the proposed algorithm first estimates the regions with the apparent color artifacts as the neighborhoods of the strong edge. In the regions, the proposed algorithm removes the color artifacts by matching the edges of RGB channels. The widely used conventional methods based on global image warping could not remove the color artifacts of longitudinal chromatic aberration and purple fringing identified by the image sensor, whereas the matching process of the proposed method could reduce them. Experimental results show that the proposed algorithm outperforms the conventional methods on objective and subjective criteria.

본 논문은 영상 획득 장치에서 발생하는 색수차를 영상의 국부적 특성을 고려하여 보정하는 알고리즘을 제안한다. 색수차는 파장에 따른 렌즈의 회절률 차이로 인해 발생하며, 그 결과 영상의 강한 에지 영역에서 RGB 채널이 어긋나 색 결함이 생기게 된다. 제안하는 알고리즘은 이러한 색수차가 발생하는 특성을 이용하여 먼저 영상의 에지 영역과 그 주변부를 색수차가 발생되는 영역으로 검출한다. 이 후, 검출된 에지 영역에서 RGB 채널의 에지를 일치시키는 방법을 이용하여 색수차를 제거한다. 그 결과 기존의 색수차 제거 방법으로 널리 사용되는 전역적인 영상 와핑 방법으로는 제거하지 못하는 축상 색수차와 이미징 센서로부터 발생하는 purple fringing 결함까지도 저감시킬 수 있다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 기존 방법에 비해 수치적인 면과 시각적인 면에서 뛰어난 결과를 보임을 확인할 수 있다.

Keywords

References

  1. J. Nakamura, Image sensors and signal processing for digital still cameras, Taylor & Francis, 2006.
  2. P. Mouroulis and J. Macdonald, Geometrical optics and optical design, Oxford University Press, 1997.
  3. J. Mallon and P. F. Whelan, "Calibration and removal of lateral chromatic aberration in images", Pattern Recogn. Lett., Vol. 28, No. 1, pp. 125-135, 2007. https://doi.org/10.1016/j.patrec.2006.06.013
  4. V. Kaufmann and R. Ladstadter, "Elimination of color fringes in digital photographs caused by lateral chromatic aberration", in Proc. of 20th Int. Comit'e International de Photogramm'etrie Architecturale (CIPA) Symp., October. 2005.
  5. T. Gloe, A. Winkler, and K. Borowka, "Efficient estimation and large-scale evaluation of lateral chromatic aberration for digital image forensics, in Proc. of SPIE Conf. on Media Forensics and Security, January. 2010.
  6. S. B. Kang, "Automatic removal of chromatic aberration from a single image", in Proc. of IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 1-8, June. 2007.
  7. S. Kang, "Automatic removal of purple fringing from images," U.S. Patent No 2007/0153341, 2007.
  8. B. Kim and R. Park, "Automatic detection and correction of purple fringing using the gradient information and desaturation", in Proc. of 16th European Signal Processing Conf., October. 2008.
  9. D. Lee, B. Kim, and R. Park, "Purple fringing correction using colorization in Yxy color space", in Proc. of IEEE Intl. Conf. on Consumer Electronics, January. 2011.
  10. C. Fox, An Introduction to the Calculus of Variations, Dover Publications, 2010.