Color Discrimination Enhancement Gamut Mapping Using Color Distribution Rearrangement

색 분포 재배열을 이용한 색 분별력 향상 색역 사상

When the same image is displayed in many different devices, the reproduced colors are not same due to the differences in the gamut between devices. Therefore, many gamut mapping method were proposed to solve this problem. In this paper, color discrimination enhancement gamut mapping method using color distribution rearrangement is proposed to reduce the unnecessary distortions by compression mapping and to minimize the decrease of color discrimination by clipping method. The proposed method constructs color distribution, the 3-dimension array of input image's colors. if the maximum of color distribution is within the boundary of printer gamut. the colors are mapped to the same colors. Otherwise, out-of-gamut colors are compressed into the printer gamut with minimum distortion. Consequently, the printer output image was highly consistent with the corresponding monitor image and had an enhanced color discrimination in region where high chroma varied linearly.

많은 칼라 장치에서 동일한 영상을 출력했을때, 재현된 색들은 장치 사이의 색역 차로 인해 많은 차이를 나타내므로 이를 개선하기 위한 많은 색역 사상 방법들이 제안되었다. 본 논문에서는 기존의 장치 의존적 색역 사상의 단점인 압축 사상에서의 불필요한 왜곡을 줄이고 절단 사상에 의한 색 분별력 저하를 최소화시키기 위해 색 분포 재배열을 이용한 색 분별력 향상 색역 사상 방법을 제안한다. 제안한 방법은 입력 영상의 색을 색 분포라는 3차원 배열로 구성한다. 색 분포의 최대치가 출력 장치 색역의 경계치보다 작다면 같은 색으로 사상을 한다. 반대로 크다면 색역 내부에 색역 외부의 색을 재배열하여 사상을 한다. 결과적으로 모니터에 나타난 영상을 색과 비슷하고 채도가 높은 색이 선형적으로 변하는 영역에서 색의 분별력이 높은 영상을 프린터로 재현할 수 있었다.