Abstract
Local color transfer is the process of assigning a given color to a local region in a target image. The local region that contains the given color has to be segmented. Conventionally, the segmentation of the corresponding local region in a target image is based on the color distance. The region which is the closest in color distance is separated. However, since the close range of color distance separating a given color from target image is ambiguous and uncertain, color distortion is often generated around a separated local region. Therefore, this paper addresses the problem of segmentation in a local color transfer. To prevent color distortion, a modified color influence map is proposed with color categories. First, the target image is roughly segmented using a color category map, which groups similar colors in color space. It restricts the color transfer to a specific color category according to a given color. Second, modified color influence map assigning different weight to lightness and chroma, respectively, is used instead of Euclidian color distance. Then, by combining a modified color influence map and color category map filtered with anisotropic diffusion, a local region that contains a given color can be segmented more strictly than conventional method.
지역적인 영상의 색변환이란 영상에서 특정 색을 포함하는 영역을 추정하고 이를 원하는 색으로 변환시키는 것이다. 기존방법에서는 색차만을 이용해서 바꾸고자 하는 색을 포함하는 영역을 추정하고 이를 변환하였다. 따라서 변환되는 색 주변에서 원하지 않는 색결점(color artifact)이 나타나게 되었다. 제안한 방법에서는 이러한 색결점을 줄이기 위해 컬러 카테고리 맵과 수정된 color influence map을 결합한 지역적인 색변환 방법을 제안하였다. 컬러 카테고리 맵은 모든 색을 사람의 인지를 기반으로 11가지의 컬러 카테고리로 나눈 것으로서, 컬러 정보만을 이용해서 먼저 바꾸고자하는 색을 포함한 입력 영상의 지역 영역을 대략적으로 추정한다. 다음으로, 수정된 color influence map을 이용하여 인접한 영역의 색을 고려한 색변환 정도를 계산한다. 기존의 방법처럼 단순히 동일한 가중치를 주는 색차보다는 밝기와 색도에 서로 다른 가중치를 주어 수정된 color influence map을 계산하였다. 마지막으로 각각의 컬러 카테고리 맵과 수정된 color influence map에 가중치를 결합하여 지역적인 영상의 색변환을 수행하였다. 실험을 통해 제안한 방법과 기존의 색변환 방법의 결과 영상을 비교해 보았으며, 제안한 방법에서 색결점이 적게 나타나는 것을 확인할 수 있다.
