Rouge-vert-bleu

Résumé

vignette|Cellules lumineuses rouge, vert, bleu d'un écran vidéo, en gros plan. Rouge-vert-bleu (RVB, ou RGB pour l'anglais red-green-blue) désigne un système de traitement optique, d'affichage électronique ou d'un codage de signal vidéo analogique ou un codage informatique des couleurs. Pour restituer la perception humaine colorée d'une image, différentes méthodes existent, en peinture, en imprimerie, en projection photographique, vidéo ou en affichage électronique et notamment, grâce au principe de la trichromie. Ce principe est notamment exploité par un téléviseur, un écran vidéo ou d'ordinateur, lequel reproduit la couleur par synthèse additive, à partir des trois couleurs primaires : rouge, vert et bleu. À l'écran, chaque élément constitutif de l'image vidéo, cellule ou élément luminophore est associé à une valeur de ces couleurs primaires. Chaque élément utilise notamment une intensité lumineuse, dévolue à chacune des trois couleurs ; le codage RVB permet de définir la valeur d

Source officielle

https://fr.wikipedia.org/wiki/Rouge-vert-bleu

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2PFC™ Image Sensors: Better Image Quality at Lower Cost

Daniel Tamburrino

A modification to the standard Bayer CFA and photodiode structure for CMOS image sensors is proposed, which we call 2PFC™, meaning “Two Pixel, Full Color”. The blue and red filters of the Bayer pattern are replaced by magenta filters. Under each magenta filter are two stacked, pinned photodiodes; the diode nearest the surface absorbs mostly blue light and the deeper diode absorbs mostly red light. The magenta filter absorbs green light, improving color separation between the resulting blue and red diodes. The dopant implant defining the bottom of the red-absorbing region can be made the same as the green diodes, simplifying the fabrication. Since the spatial resolution for the red, green, and blue channels are identical, color aliasing is greatly reduced. Luminance resolution can also be improved, the thinner diodes lead to higher well capacity with resulting better dynamic range, and fabrication costs can be similar to or less than standard Bayer CMOS imagers. Also, the geometry of the layout lends itself naturally to frequency-based demosaicing.

2009

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GUI-Aided NIR and Color Image Blending

Radhakrishna Achanta, Andrea Guidi, Sabine Süsstrunk

A near-infrared (NIR) image of a scene contains different information than the corresponding visible spectrum (RGB) image, due to physical phenomena related to scattering, absorption, and reflectance of the different radiation bands. It can be desirable to combine the most relevant image content from both NIR and RGB to improve image quality. In this paper, we present two schemes of combining NIR and RGB information to obtain visually better quality images. The first is an automatic approach that performs segment-based NIR-blending by local and global entropy maximization. The second uses a GUI-aided approach where the user chooses the segments and manually con- trols blending. To minimize artifacts at the segment boundaries, three different boundary smoothing methods are introduced and compared in terms of speed and quality of output.

Ieee Service Center, 445 Hoes Lane, Po Box 1331, Piscataway, Nj 08855-1331 Usa2010

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2PFC (Two Pixels, Full Color): Image Sensor Demosaicing and Characterization

Daniel Tamburrino

We propose a modification to the standard Bayer CFA and photodiode structure for CMOS image sensors, which we call 2PFC (Two Pixels, Full Color). The blue and red filters of the Bayer pattern are replaced by a magenta filter. Under each magenta filter are two stacked, pinned photodiodes; the diode nearest the surface absorbs mostly blue light and the deeper diode absorbs mostly red light. The magenta filter absorbs green light, improving color separation between the blue and red diodes. We first present a frequency-based demosaicing method, which takes advantage of the new 2PFC geometry. Due to the spatial arrangement of red, green, and blue pixels, luminance and chrominance are very well separated in the Fourier space, allowing for computationally inexpensive linear filtering. In comparison with state-of-the-art demosaicing methods for the Bayer CFA, we show that our sensor and demosaicing method outperform the others in terms of color aliasing, PSNR, and zipper effect. As demosaicing alone does not determine image quality, we also analyze the whole system performance in terms of resolution and noise.

2010

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