도 26 에 이어 , 시간 필터링 프로세스 ( 336 ) 에 대한 추가 실시 예 가 도시 된다 . 여기 서 , 시간 필터링 프로세스 ( 336 ) 는 , 각 입력 픽셀 에 컬러 에 의존 적 인 ( color - dependent ) 이득 ( 예컨대 , gain [ c ] ) 을 적용 하 고 공동 ( shared ) 모션 및 루마 테이블 들 을 이용 하 는 대신 , 각 컬러 컴포넌트 들 에 대해 별개 의 ( separate ) 모션 및 루마 테이블 들 이 제공 된다는 것 을 제외 하 면 , 도 25 에서 설명 된 실시 예 와 유사 한 방식 으로 달성 될 수 있 다 . 예 로서 , 도 26 에 도시 된 바 와 같이 , 모션 테이블 들 ( 304 ) 은 제 1 컬러 에 대응 하 는 모션 테이블 ( 304 a ) , 제 2 컬러 에 대응 하 는 모션 테이블 ( 304 b ) 및 제 n 컬러 에 대응 하 는 모션 테이블 ( 304 c ) 을 포함 할 수 있 고 , 여기 서 , n 은 미처리 이미지 데이터 에 존재 하 는 컬러 들 의 수 에 의존 적 이 다 . 유사 하 게 , 루마 테이블 ( 306 ) 은 제 1 컬러 에 대응 하 는 루마 테이블 ( 306 a ) , 제 2 컬러 에 대응 하 는 루마 테이블 ( 306 b ) 및 제 n 컬러 에 대응 하 는 모션 테이블 ( 304 c ) 을 포함 할 수 있 다 . 따라서 , 미처리 이미지 데이터 가 Bayer 이미지 데이터 인 실시 예 에서 , 3 개 의 모션 및 루마 테이블 들 이 적색 , 청색 및 녹색 컬러 컴포넌트 들 각각 에 대해 제공 될 수 있 다 . 상술 한 바 와 같이 , 필터링 계수 들 ( K ) 및 보 간 감쇠 인자 들 의 선택 은 현재 컬러 ( 예컨대 , 현재 입력 픽셀 의 컬러 ) 에 대해 선택 된 모션 및 루마 테이블 에 의존 적 일 수 있 다 .