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A new edge-adaptive demosaicing algorithm for color filter arrays

机译：彩色滤光片阵列的一种新的边缘自适应去马赛克算法

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A novel edge-adaptive demosaicing algorithm (EADA) is proposed in this paper to effectively reduce color artifacts in demosaiced images from a color filter array (CFA). The proposed algorithm aims to reduce the aliasing error in red and blue channels by exploiting high-frequency information of the green channel. To achieve this, color-difference based edge-adaptive filtering and post-processing schemes are designed to reproduce the color values by exploiting the green channel information. For green channel interpolation, any of the existing image interpolation methods can be used and combined with the proposed algorithm. Moreover, a new adaptive interpolation method is presented for reconstructing the green channel from CFA samples. We have compared this technique with two recently proposed demosaicing techniques: Gunturk's and Lu's methods. The experimental results show that EADA outperforms both of them in both PSNR values and CIELAB ΔE_(ab)~* measures.
机译：本文提出了一种新颖的边缘自适应去马赛克算法（EADA），以有效减少彩色滤镜阵列（CFA）去马赛克图像中的色彩伪影。该算法旨在通过利用绿色通道的高频信息来减少红色和蓝色通道的混叠误差。为实现此目的，基于色差的边缘自适应滤波和后处理方案被设计为通过利用绿色通道信息来再现颜色值。对于绿色通道插值，可以使用任何现有的图像插值方法，并将其与所提出的算法结合。此外，提出了一种新的自适应插值方法，用于从CFA样本中重建绿色通道。我们已经将该技术与最近提出的两种去马赛克技术进行了比较：Gunturk和Lu的方法。实验结果表明，EADA在PSNR值和CIELABΔE_（ab）〜*度量方面均优于二者。

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