Color correction of tile color input device using the Neural Network

신경망을 이용한 칼라 입력장치의 칼라 보정

The demand for recognizing the color as well as the object shape is increasing to use the detailed information, because-the expense of color input/output devices become cheap. The research on the color correction should be researched for the exact color presentation and color reproduction of color input/output systems. In this paper, we researched on the color correction of color scanner. The characterization of color scanner is a two step process of gray-balancing and color transformation. The decoupling of the gray-balancing from the color transformation enables the portability of the scanner characterization. We used the least square methods for the line fitting and the Neural Network for the storage space and computation speed. The output of Neural Network is similar to the target value in three-dimensional tristimulus space. The proposed color correction method can be used for all scanners of a manufacturer's model because of the portability.

칼라 입출력 장비의 가격이 점차로 저렴해짐에 따라 영상으로부터 물체의 형상뿐만아니라 칼라까지도 인식하여 보다 정밀한 정보를 이용하고자하는 요구가 증대되고 있다. 이를 위해서는 칼라 입출력 시스템의 정확한 칼라 표현 및 재현을 위해 칼라 보정에 관한 연구가 선행되어져야한다. 따라서, 본 논문에서는 칼라 입출력장비 중 칼라 스캐너의 칼라 보정에 관하여 연구하였다. 칼라 스캐너의 특성은 gray-balancing과 칼라 변환의 두과정을 나뉜다. 칼라 변환으로부터 gray-balancing을 분리함으로써 칼라 변환을 위해 유도되어진 변환 행렬은 모든 형태의 스캐너에 적용될 수 있어 스캐너 특성의 portability를 가능하게 한다. 또한, gray-balance된 RGB값을 얻기위한 선의 적합을 위해 최소자승법을 이용하였고, 칼라 변환을 위해 gray-balance된 RGB로부터 CIE-XYZ로 비선형적 좌표 변환 문제를 저장공간이 많이 필요하지 않고, 빠른 변환결과를 제공할 수 있는 장점이 있는 신경망 기법을 이용하여 해결 하였다. 삼차원 3자극치 공간에서 신경망 출력은 원하는 출력의 근사치를 제공하는 것을 알 수 있었다. 제안된 칼라 보정 방법은 모듈별로 분해되었기 때문에 스캐너 특성의 portability를 가능하게 하여 모든 형태의 스캐너 보정에 이용될 수 있으리라 기대된다.