모바일 폰 카메라와 LCD의 향상된 특성화 방법

Improved characterization method for mobile phone camera and LCD display

  • 장인수 (경북대학교 전자전기컴퓨터학부) ;
  • 손창환 (경북대학교 전자전기컴퓨터학부) ;
  • 이철희 (안동대학교 컴퓨터공학) ;
  • 송근원 (위덕대학교 소프트웨어공학부) ;
  • 하영호 (경북대학교 전자전기컴퓨터학부)
  • Jang, In-Su (School of Electrical Engineering and Computer Science, Kyungpook National University) ;
  • Son, Chang-Hwan (School of Electrical Engineering and Computer Science, Kyungpook National University) ;
  • Lee, Cheol-Hee (Major of Computer Engineering, Andong National University) ;
  • Song, Kun-Woen (Division of Software Engineering, Uidik University) ;
  • Ha, Yeong-Ho (School of Electrical Engineering and Computer Science, Kyungpook National University)
  • 발행 : 2008.03.25

초록

모바일 폰에서 사용되고 있는 카메라와 LCD 디스플레이의 정확한 색 재현을 위한 특성화 과정은 많이 알려져 있다. 카메라의 입력 신호인 CIEXYZ 색 자극 값을 LCD의 출력 신호인 CIEXYZ 값으로 정확하게 사상하기 위해서는 카메라와 LCD 특성화, 그리고 색역 사상 과정이 필요하다. 각 장치의 특성화는 입력 신호와 출력 신호 사이의 관계를 추정하는 과정이다. LCD의 경우 출력장치이기 때문에 임의의 입력에 대해 출력 색 자극 값을 측색기를 통해 측정이 가능하나 카메라와 같은 입력 장치인 경우 입력 신호를 생성할 수 없기 때문에 특성화 과정이 부정확하고 출력 신호의 획득과정에서 많은 수작업이 필요로 한다. 더욱이 노이즈에 민감한 카메라의 특성 때문에 색역 사상 후 카메라 모듈 생산 초기에 노이즈에 최적화된 감마 톤 커브가 왜곡이 되어 결과적으로 노이즈가 증가하게 된다. 이러한 문제들을 해결하고자 본 논문에서는 카메라의 출력 신호 획득 시스템과 노이즈 제거를 위한 부분적인 감마 보정 방법을 제안한다. 카메라의 출력 신호는 입력신호 사용되는 칼라 차트를 촬영하여 이미지에서의 패치 값을 읽어 획득한다. 그러나 촬영과정에서의 조명의 영향뿐만 아니라 다수의 카메라모듈에 대해 촬영 시 뷰파인더에서의 차트의 위치에 대한 오차가 발생하게 된다. 이러한 수작업에서 발생하는 오차를 보정하기 위해 카메라의 위치를 조성하는 시스템을 제안한다. 카메라의 위치는 촬영된 이미지로부터 추정 할 수 있으며 카메라의 이동과 위치 추정을 반복적으로 적용하면서 최적의 위치를 찾게 되고, 각 패치의 위치를 추정하여 출력 값을 획득한다. 또한 특성화로 인해 발생하는 노이즈를 줄이기 위하여 카메라의 출력 신호의 밝기 커브를 부분적으로 감마 커브를 조정한다.

The characterization process for the accurate color reproduction in mobile phone with camera and LCD is popular. The camera and LCD characterization, gamut mapping process is necessary to map the camera's input color stimulus, CIEXYZ value, into the LCD's output color stimulus. Each characterization is the process estimating the relation between input and output signals. In case of LCD, because of output device, the output color stimulus for the arbitrary input signal can be measured by spectro-radiometer However, in the camera, as the input device, the characterization is an inaccurate and needs the manual works in the process obtaining the output signal because the input signal can not be generated. Moreover, after gamut mapping process, the noise is increased because the optimized gamma tone curve of camera for the noise is distorted by the characterization. Thus, this paper proposed the system of obtaining the output signal of camera and the method of gamma correction for the noise. The camera's output signal is obtained by RGB values of patches from captured the color chart image. However, besides the illumination, the error for the location of the chart in the viewfinder is generated when many camera modules are captured the chart. The method of correcting the position to correct the error from manual works. The position of camera is estimated by captured image. This process and moving of camera is accomplished repeatedly, and the optimized position can be obtained. Moreover, the lightness curve of camera output is corrected partly to reduce the noise from the characterization process.

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참고문헌

  1. Y. S. Kwak and L. W. MacDonald, 'Accurate prediction of color liquid crystal displays,' Ninth Color Imaging Conference: Color Science and Engineering, Scottsdale, U.S.A., pp. 355-359, Nov. 2001
  2. M. R. Pointer, G. G. Attridge, and R. E. Jacobson, 'Practical camera characterization for colour measurement,' The Imaging Science Journal, vol. 49, no. 2, pp. 63-80, July 2001 https://doi.org/10.1080/13682199.2001.11784369
  3. M. R. Pointer, G. G. Attridge, and R. E. Jacobson, 'Application of a colour reproduction index to digital camera characterization,' The Imaging Science Journal, vol. 49, no. 2, pp. 11-22, July 2001
  4. ISO 14524:1999, 'Photography-Electronic still-picture cameras- methods for measuring opto-electronic conversion functions(OECFs)'
  5. J. Y. Hardeberg, Acquisition and reproduction of color Images: Colorimetric and multispectral approaches, Dissertation.com, 2001
  6. H. R. Kang, Color Technology for Electronic Image Device, SPIE Optical Engineering Press, 1996
  7. X. Zhang and R. L. Baer, 'Perceptual preference for noise and color saturation tradeoff in digital camera image,' Fourteenth Color Imaging Conference: Color Science and Engineering, Scottsdale, AZ, U.S.A., pp. 119-124, Nov. 2006
  8. ISO 15739:2003, 'Photography-Electronic still-picture imaging-Noise Measurements'
  9. CIE Division 8: TC8-03 Gamut Mapping, http://www.colour.org/tc8-03/
  10. Y. H. Cho, Y. T. Kim, C. H. Lee, and Y. H. Ha, 'Gamut Mapping Based on Color Space Division for Enhancement of Lightness Contrast and Chrominance,' Journal of Imaging Science and Technology, vol. 48, no. 1, pp. 66-74, Jan./Feb. 2004
  11. R. C. Gonzalez and R. E. Woods, Digital Image Processing, Prentice Hall, 2002
  12. G. Sharma, Digital color imaging handbook, CRC press, 2003