CNN color demosaicking generalizes for any CFA - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2022

CNN color demosaicking generalizes for any CFA

Résumé

A convolutional neural network is trained in auto/heteroassociative mode for reconstructing RGB components from a randomly mosaicked color image. The trained network was shown to perform equally well when images are sampled periodically or with a different random mosaic. Therefore, this model is able to generalize on every type of color filter array. We attribute this property of universal demosaicking to the network learning the statistical structure of color images independently of the mosaic pattern arrangement.
Fichier principal
Vignette du fichier
CNNDemosaic.pdf (564.09 Ko) Télécharger le fichier
Slide_CNNDemosaic.pdf (2.42 Mo) Télécharger le fichier
Origine Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
Licence
Origine Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
Licence

Dates et versions

hal-04030124 , version 1 (15-03-2023)

Licence

Identifiants

Citer

Lise Yannick Bourrier, Martial Mermillod, Marina Reyboz, David Alleysson. CNN color demosaicking generalizes for any CFA. 30th Color Imaging Conference 2022, Society for Imaging Science and Technology, Nov 2022, Scotsdale, AZ, United States. pp.92-95, ⟨10.2352/CIC.2022.30.1.18⟩. ⟨hal-04030124⟩
26 Consultations
75 Téléchargements

Altmetric

Partager

Gmail Mastodon Facebook X LinkedIn More