인지조명과 광휘점을 이용한 단일 색 영상으로부터의 조명색 추정

Estimation of Illuminant Chromaticity from Single Color Image Using Perceived Illumination and Highlight

  • 김정엽 (삼성종합기술원 신호처리 Lab.) ;
  • 하영호 (경북대학교 전자전기공학부)
  • 발행 : 2001.05.01

초록

임의의 물체색은 장면(scene)에 존재하는 조명과 물체 표면의 특성에 의해 결정되므로, 정확한 물체색을 표현하기 위해서는 조명색의 추정이 중요하다. 본 논문은 인지광원(perceived illumination) 현상을 확장한 방법과, 광휘점(highlight) 방법을 각각 제안하고, 두가지 방법을 결합하는 결합적 조명색 추정방법을 제안한다. 인지광원 방법은 개략적인 해의 범위를 결정하는 면에서는 안정성이 보장되나, 정확성의 측면에서는 입력영상의 내용에 의존적인 경향이 있는 단점이 있다. 광휘점 방법은 입력영상의 내용에 의존적이지 않으며, 정확한 해를 제시하는 장점이 있으나, 최종적인 해를 결정하기 위해 폭넓은 범위를 가지는 교차점인 다수의 후보들을 고려해야 하는 단점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 두 가지 방법의 상호보완적인 특성을 이용하여, 인지광원 방법의 추정결과를 가능한 해의 개략적인 범위로 설정하고, 광휘점 방법으로부터 추출된 후보점 및 분포 클러스터(cluster)들의 특성을 고려하여 최종적인 해를 결정하는 알고리즘을 제안한다.

Object color can be determined by the characteristic of scene illuminant and surface. In this paper, perceived illumination effect is extended and with the highlight analysis, hybrid approach is proposed to estimate the illuminant chromaticity. The perceived illumination approach provides a stable candidate range for the estimation of illuminant chromaticity, however, the accuracy is slightly degraded depending on the image contents. The highlight approach does not depend on the image contents and provides an accurate solution of the scene illuminant chromaticity, however, it is difficult to determine the final solution among many cross-points. These two approaches are in effect mutually compensating. The solution from perceived illumination can be used as a starting point or as base information for the highlight approach to get the final solution.

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참고문헌

  1. D. Brainard and B. A. Wandell, 'Analysis of the retinex theory of color vision,' J.Optical Soc. Am., A, vol.3, pp.1651-1661, 1986
  2. G. Buchsbaum, 'A spatial processor model for object color perception,' J. Franklin Inst., vol.310, pp.1-26, 1980
  3. M. D 'Zmura and G. Iverson, 'Color constancy I: basic theory of two-stage linear recovery of spectral descriptions for lights and surfaces,' J. Optical Soc. Am., A, vol.10, pp.2148-2165, 1993
  4. M. D' Zmura and G. Iverson, 'Color constancy II: results for two-stage linear recovery of spectral descriptions for lights and surfaces,' J. Optical Soc. Am., A, vol.10, pp.2166, 1993
  5. M. D 'Zmura and G. Iverson, 'Color constancy III: general linear recovery of spectral descriptions for lights and surfaces,' J. Optical Soc. Am., A, vol.11, pp.2389-2400, 1994
  6. G. D. Finlayson, P. M. Hubel, and S. Hordley, 'Color by correlation,' Proc. IS&T Fifth Color Imaging Conf., Nov. 1997
  7. D. A. Forsyth, 'A novel algorithm for color constancy,' Int'l J. Computer Vision, vol.5, no.1, pp.5-36, 1990 https://doi.org/10.1007/BF00056770
  8. R. Gershon and A. D. Jepson, 'The computation of color constant desriptors in chromatic images,' Color Research and Applications, vol.14, pp.325-334, 1989
  9. B. K. P. H. Hom, 'Determining lightness from an image,' Computer Graphics and Image Processing, vol.3, pp.277-299, 1974
  10. G. J. Klinker, S. A. Shafer, and T. Kanade, 'The measurement of highlights in color images,' Int'l J. Computer Vision, vol.2, pp. 7-32, 1988 https://doi.org/10.1007/BF00836279
  11. E. H. Land, 'Color vision and the natural image,' Proc. Nat'l Academy of Science USA, vol.45, pp.115-129, 1596; vol.45, pp.636-644, 1959; vol.80, pp.5163-5169, 1983
  12. L. T. Maloney and B. A. Wandell, 'A computational model for color constancy,' J. Optical Soc. Am., A, vol.3, pp.29-33, 1986
  13. H. J. Trusell and M. J. Vrhel, 'Estimation of illuminant for color correction,' Proc. ICASSP, pp.2513-2516, 1991
  14. G. D. Finlayson, M. S. Drew, and B. F. Funt, 'Spectral sharpening : sensor transformations for improved color constancy,' J. Optical Soc. Am., A, vol.11, pp.1553-1563, 1994
  15. M. D 'Zmura, G. Iverson and B. Singer, 'Probabilistic color constancy,' Geometric Representations of Perceptual Phenomena, R.D.Luce, M.D'Zumra, D.Hoffman, G.Iverson, A.K.Rommey, eds. Mahwah, NU: Lawrence Erlbaum Associates, 1995
  16. W. T. Freeman and D. Brainard, 'Bayesian decision theory, the maximum local mass, and color constancy,' Proc. Int'l Conf. Computer Vision, pp.210-217, 1995
  17. Guillermo Sapiro, 'Color and illuminant voting,' IEEE Trans. on PAMI, vol.21, No.11, pp.1210-1215, 1999 https://doi.org/10.1109/34.809114
  18. S. A. Shafer, 'Using color to separate reflection components,' Color Research and Application, vol.10, No.4, pp 210-219, Winter, 1985 https://doi.org/10.1002/col.5080100409
  19. Hsien-Che Lee, 'Method for computing the scene-illuminant chromaticity from specular highlights,' J. Opt. Soc. Am., A, vol.3, No.10, pp.1694-1699, 1986
  20. A. P. Petrov, Chang Yeong Kim, Yang Seok Seo, In-So Kweon, 'Perceived illuminant measured,' Color Research And Application, vol.23, No.3, pp.159-168, 1998
  21. Gunter Wyszecki, W. S. Stiles, , Color science : concepts and methods, quantitative data and formulae, 2nd Ed., p.130, John Wiley & Sons, 1982