Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP (대한전자공학회논문지SP)

The Institute of Electronics and Information Engineers (대한전자공학회)
권호 표지

Improved Spectral-reflectance(SR) Estimation Using Set of Principle Components Separately Organized for Each SR Population with Similar SRs

유사 분광반사율 모집단별로 구성된 주성분 집합을 이용한 개선된 분광반사율 추정

  • 권오설 (경북대학교 전자전기컴퓨터학부) ;
  • 이철희 (경운대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 이호근 (경북대학교 전자전기컴퓨터학부) ;
  • 하영호 (경북대학교 전자전기컴퓨터학부)
  • Published : 2003.03.01
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Abstract

This paper proposes an algorithm to reduce the estimation error of surface spectral-reflectance(SR) using a conventional 3-band RGB camera. In the proposed method, estimation error can be reduced by using adaptive principal components(PCs) for each color region. In order to build adaptive set of PCs, n SR populations are organized for n PC sets by using Lloyd quantizer design algorithm. Macbetch ColorCheckcer is utilized as initial representative SR values for 1485 Munsell color chips of total color population and the Munsell chips arc divided subsets and a set of corresponding adaptive PCs per each subset is organized. As a result of experiments, the proposed method showed advanced estimation performance compared to both the two 3-band PCA methods and the 5-band wiener method.

본 논문에서는 3대역 RGB카메라를 이용하여 분광 반사율을 추정할 때 추정오차를 개선하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 색상의 영역별로 적응적인 주성분 집합을 구성함으로써 추정오차를 줄였다. 이때 적응적인 주성분 집합을 구성하기 위하여 Lloyd양자화기 설계 알고리즘을 적용하여 N개의 주성분 집합을 구성하기 위한 분광반사율 모집단을 구성하였다. 전체 모집단으로 사용한 1485 Munsell 색시료의 대표값을 찾아내기 위해서, 초기값으로 Macbeth Color Checker를 사용하였으며 Lloyd 알고리즘의 반복 적용으로 분광 반사율 모집단 전체를 영역별로 분류하고 각 영역에 대하여 주성분 분석을 통해 적응적인 주성분 집합을 구성하였다. 실험 결과, 제안한 방법은 색차 및 분광 반사율에 대한 평균자승오차가 기존의 두 가지의 3대역 주성분 분석 방법 및 5대역 위너 추정을 이용한 분광 반사율 추정 방법보다 개선됨을 확인하였다.

Keywords

References

  1. H. Haneishi, T. Hasegawa, N. Tsumura, and Y. Miyake, 'Design of color filters for recording artworks,' IS&T 50th Annual conference, pp. 369-372, 1997
  2. Y. Miyake and Y. Yokoyama, 'Obtaining and reproduction of accurate color images based on human perception,' Proc. SPIE 3300, pp. 190-197, 1998 https://doi.org/10.1117/12.298280
  3. J. Cohen, 'Dependency of the spectral reflectance curves of the Munsell color chips,' Psychon. Sci., 1, pp.369-370, 1964
  4. L. T. Maloney, 'Evaluation of linear models numbers of parameters,' J. Opt. Soc. Am. A, Vol. 3, No. 10, pp. 1673-1683, Oct. 1986
  5. T. Jaaskelainen, J. Parkkinen, and S. Toyooka, 'Vector subspace model for color representation,' J. Opt. Soc. Am. A, Vol. 7, No. 4, pp. 725-730, Apr. 1990
  6. M. J. Vrhel and H. J. Trussell, 'Color Correction using Principal Components,' Color Res. Appl., Vol. 17, No. 5, pp. 328-338, Oct. 1992 https://doi.org/10.1002/col.5080170507
  7. S. Usui, S. Nakauchi, and M. Nakano, 'Reconstruction of Munsell color space by a fivelayer neural network,' J. Opt. Soc. Am. A, Vol. 9, No. 4, pp. 516-520, Apr. 1992
  8. Reiner Lenz and Mats Osterberg, 'Unsupervised filtering of color spectra,' J. Opt. Soc. Am. A, Vol. 13, No. 7, pp. 1315-1324, July 1996
  9. 이철희, 서봉우, 안석출, '유사색 모집단을 이용한 물체의 분광 반사율 추정,' 한국멀티미디어학회 논문지, 제4권 제1호, pp. 37-45, Feb. 2002
  10. S.P. Lloyd, 'Least squares quantization in PCM,' IEEE Trans. on Inform Theroy, Vol. IT-18, pp. 127-135, Mar. 1982
  11. M. J. Vrhel, R. Gershon, and L. S. Iwan, 'Measurement and analysis of object reflectance spectra,' Res. Appl., Vol. 19, No. 4, Aug. 1994
  12. M. D. Fairchild, Color appearance model, Messachusetts, Addison Wesley Longman, Inc., pp. 113-123, 1997