본 기술은 단일 이미지 센서의 컬러 필터 배열(CFA)로 얻은 모자이크 이미지를 풀 컬러 이미지로 복원하는 디모자이킹 방법입니다. 역전파 신경망으로 학습한 가중치를 이용해 녹색 채널을 먼저 보간하고, 색차 기반으로 적색·청색 채널을 재구성한 뒤 각 채널을 녹색 채널과의 잔차 이미지로 다시 정제합니다.
디지털 카메라는 비용과 크기를 줄이기 위해 컬러 필터 배열로 덮인 단일 센서를 사용하므로 픽셀마다 한 가지 색만 기록되어 누락된 색을 보간해야 했습니다. ACPI, ECI, AHD 등 기존 에지 감지·색차 기반 보간 기법은 고정된 규칙에 의존하여 복원된 이미지의 가장자리에 엘리어싱이 남는 한계가 존재했습니다.
본 기술은 훈련 이미지 세트로 학습한 신경망 가중치를 녹색 보간과 잔차 이미지 정제 단계에 모두 적용하여 채널 간 상관관계를 데이터 기반으로 반영합니다. 그 결과 가장자리 엘리어싱이 효과적으로 줄어들고 복원 화질이 향상됩니다. 스마트폰·디지털 카메라·차량용 카메라의 이미지 신호 처리(ISP) 파이프라인에 적용될 수 있어 저가 단일 센서로도 선명한 에지의 풀 컬러 영상을 얻을 수 있습니다.
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