범용적인 디지털 카메라들은 CFA(Color Filter Array)를 활용하는 싱글 센서를 사용하고 있다. 가장 널리 알려진 CFA 중 Bayer패턴을 사용한 싱글 센서는 각 픽셀당 오직 한 색만을 저장 할 수 있다. 따라서 이미지를 받아들일 때, 각 픽셀 위치에 빈 공간의 R, G, 또는 B 컬러의 값 들을 추정해야한다. 이 과정은 컬러 디모자이킹으로 알려져 있다. 본 연구는 육안으로 보는 이미지와 디지털 카메라의 이미지 센서가 색을 정리하여 추출하는 이미지와 최대한 같도록 도움을 주는 것이 보간법의 역할임을 숙지하고, Bilinear, ACPI, 그리고 ECI방법과 같은 보간법들을 연구 분석한다. 또한, 분석된 보간법들의 성능을 평가하여 최적의 보간법을 보여준다.

General digital cameras have been using a single sensor covered with a CFA(Color Filter Array). The single sensor with Bayer pattern, the most well-known CFA, allows only one color to be measured at each pixel. Therefore, the camera must estimate the missing two color values at each position of the CFA input. In this paper we understand it is the interpolation that helps the image output obtained from the sensor be very close to real image and we analyze and compare the techniques like BI(Bilinear), ACPI(Adptive Color Plane Interpolation), and ECI(Effective Color Interpolation). Also, we indicate an optimal interpolation method after evaluating efficiency of those methods.