본 논문에서는 복잡한 연산을 거치지 않고 칼라 참조표만으로 색역 사상과 색공간 변환을 동시에 처리하는 칼라 참조표를 설계하였다. 스캐너와 프린터의 색역을 구성하는 참조표를 만들고 스캐너에서 계산된 색역 데이터를 색역 확장하여 칼라 참조표의 입력 CIEL/sup */a/sup */b/sup */ 값으로 사용한다. 칼라 참조표 생성을 위한 입력 CIEL/sup */a/sup */b/sup */ 값들은 가변 다중 닻점 색역 사상 방법을 사용하여 색역 사상된 CMY 값으로 계산된다. 제안한 칼라 참조표는 칼라 운영 시스템에 적용하여 스캐너 RGB 입력영상을 다항 회귀 방정식을 이용하여 CIEL/sup */a/sup */b/sup */ 색공간으로 변환한 후에 제안한 칼라 참조표를 이용하여 색역 사상과 동시에 색공간 변환을 처리하게 된다. 실험에서는 제안한 방법이 직접 계산에 의한 색역 사상 방법에 비해서 색차는 유사하면서 연상의 복잡도는 줄이는 결과를 얻었다.
많은 산업 현장에서 서로 다른 표현 미디어간에 칼라의 표현면에서 정확한 칼라 재생을 필요로 하고 있다. 본 논문에서는 확장 cusp 연결선을 이용한 새로운 색역 매핑에 관하여 논한다. 원본 색역내과 재현 색역내의 칼라는 $L^*-C^*$ 공간상에서 색 변환이 이루어지며 각 좌표에 대하여 동시에 변환이 이루어진다. 제안한 알고리즘에 의하여 기존의 색역 매핑 알고리즘보다 높은 채도(Chroma)값을 얻을 수 있었으며 재생이 이루어지는 색역의 이용도 또한 증가함을 실험을 통하여 보여준다. 또한 재현된 영상의 색역 형태가 원본의 색역 형태와 유사정도의 높음으로 인해 appearance 가 더 증가함을 보여준다.
많은 산업 현장에서 서로 다른 표현 미디어 간에 칼라의 표현면에서 정확한 칼라 재생을 필요로 하고 있다. 본 논문에서는 확장 cusp 연결선을 이용한 새로운 색역 매핑에 관하여 논한다. 원본 색역내에 존재하는 칼라는 L*-C* 공간상에서 색 변환이 이루어지며 각 좌표에 대하여 동시에 변환이 이루어진다. 제안한 알고리즘에 의하여 기존의 색역 매핑 알고리즘보다 높은 채도(Chroma)값을 얻을 수 있었으며 재생이 이루어지는 색역의 이용도 또한 증가함을 실험을 통하여 보여준다.
장치간 색변환을 위한 색역사상은 영상의 현색을 향상시키거나 보존하기 위하여 장치사이에 색을 변환하기 위한 방법이다. 색 역사상은 본질적으로 색변환 오차를 발생시키며, 이때 색변환 오차는 색역사상 방법, 원시 및 목적 장치 , 그리고 색역 모델링을 위한 표본점에 의존한다. 모니터와 프린터사이의 색 변환의 경우 각 장치에 대한 모델링을 위해 표본의 측정값에 기초한 경험적인 표기법을 많이 사용한다. 색표본은 CMY 혹은 RGB와 같은 장치 색 공간에서 균일하게 분포된 색표본을 측정해서 사용한다. 그러나, 프린터 표본의 경우 이러한 표본들은 프린터 색역 내부에 균일하게 분포되지 않으므로 색변환 오차가 증가한다. 따라서 본 연구에서는 장치 독립적인 색공간인 CIELAB공간에서 균등하게 분포하는 색표본 생성법을 제안하고 3차원 보간법을 이용한 색변환 실험을 통해 제안된 색표본 생성 방법의 성능을 평가하였다.
본 논문에서는 컬러 장치들간에 색을 일치시키기 위하여 휘도 대비와 채도 향상을 고려한 원형 색역 사상(circular shape-based gamut mapping)방법을 제안하였다. 서로 다른 장치들간에 색역을 일치시키기 위해 장치 독립적이고 균등 색 공간인 CIELAB값으로 변환하여 색역 사상을 수행하였다. 인간 시각에 상대적으로 민감한 특성을 가지는 휘도 성분을 JND(just noticeable difference)에 기반해 분할하고, 이를 기점으로 색역을 원의 형태로 나눈다. 이렇게 나뉜 색역은 사상의 방향성을 결정하는 기본 단위로 사용되어, 이들 영역을 기점으로 영역 대 영역별 사상 방법을 사용하였다. 제안한 색역 사상 방법을 모니터와 프린터간에 적용한 결과 보다 선명하고 휘도 대비가 높은 영상을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 기존 CIE1931 색역 변환 알고리즘의 최적화된 하드웨어 구현 방법을 제안한다. 안개제거 알고리즘의 후처리 방법 중 비교적 연산량이 적은 기존 알고리즘은 연산 과정에서 Split multiplier를 사용한 큰 비트의 계산으로 하드웨어 자원 소모량이 크다는 단점이 있다. 제안하는 알고리즘은 기존 알고리즘의 미리 정의된 2번의 행렬 곱셈 연산을 하나로 줄임으로써 연산량 감소, 하드웨어 소형화를 실현하였고, Split multiplier 연산을 최적화시킴으로써 탑재하기에 더욱 효율적인 하드웨어를 구현하였다. 하드웨어는 Verilog HDL 언어로 설계하였고, Xilinx Vivado 프로그램을 이용한 논리합성 결과를 비교하여 4K 표준 환경에서 실시간 처리가 가능한 성능을 확인하였다. 또한, 2가지 FPGA에서의 탑재 결과를 통해 제안하는 하드웨어의 성능을 검증하였다.
최근에 영상 처리 시스템에서 칼라 데이타의 사용이 급격히 증가하고 있다. 그러나 색 재현 능력의 차이가 있고 각 장치마다 고유의 색좌표계를 사용하므로 서로 다른 장치사이에서 색 재현시에는 좌표계 변환이 요구된다. 특히 색재현 범위가 좁은 프린터에서 자연색을 출력하기 위해서는 색역 사상과 주어진 색역 계조의 범위를 확장할 수 있는 디더링 과정이 필요하다. 본 논문에서는 색역 사상을 위하여 각 장비의 출력 특성을 고려한 비선형 사상 함수를 획득하여 이를 기반으로 하여 장비들간의 색역 일치를 이루었다. 디더링 과정에서는 채색시 발생하는 중복 면적의 특성을 고려하여 양자화 단계를 확장하는 비선형 순서 디더링과 오차 확산 방법에서 발생하는 경계 부분의 문드러짐과 인접색의 변형을 줄일 수 있는 변형된 오차 확산 방법을 제안한다.
본 논문에서는 모니터와 모바일 디스플레이간의 복잡한 색 정합 과정을 단순화시키는 3차원의 색 정합 look-up table(LUT)을 설계하였다. 여기에서 영상의 색은 CIEXYZ 혹은 CIELAB 등의 장치 독립적인 색 공간에서 처리되며, 색역의 차이를 보상하기 위해 색역 사상이 수행된다. 장치 의존적인 RGB 색 공간에서 장치 독립적인 색 공간으로의 변환은 디스플레이 특성화 과정을 수행함으로써 이루어진다. 기존의 S-curve 모텔을 이용하여 모바일 LCD 를 특성화 하면 모바일 LCD의 채널 색도 변화와 채널 의존 특성으로 인해 특성화 오차가 허용 오차보다 커지게 된다. 본 논문에서는 R, G, B, C, M, Y, K 성분의 X, Y, Z의 전기-빛 입출력 곡선을 모두 이용하여 특성화 오차를 줄였다. 제안한 색 정합 LUT 와 복잡하고 단계적인 색 정합 절차 사이의 색 정합 결과 영상 비교 실험을 통해 허용오차 내의 영상을 재현할 수 있는 색 정합 LUT의 최소 크기가 64($4{\times}4{\times}4$)라는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 출력 장치의 색역에 대하여 균일한 분포를 갖는 색표본(color sample) 생성 방법을 제안하고, 이를 이용한 색재현 방법을 소개한다. 즉 기존의 방법인 RGB(red, green, and blue) 혹은 CMY(cyan, magenta, yellow) 등 장치 의존형 색공간에서 균일한 색표본을 선택하는 것이 아니라 장치 독립형 균등 색공간인 CIELAB공간에서 균등 색표본을 선택하는 방법을 제안한다 또한 제안된 색표본의 성능을 평가하기 위하여 회귀 모델과 신경망을 이용한 색공간 변환을 수행하였다 동일한 크기의 색표본의 경우, 제안된 색표본을 이용한 색공간 변환 방법이 신경망, 회귀 모델 모두에서 색차를 줄일 수 있었다.
디스플레이 장치간의 색 재현 차이를 극복하기 위하여 다양한 색역폭 사상 기법이 사용되고 있다. 기존 색역폭 사상 방법은 일반적으로 색 공간 변환과 같은 복잡한 비선형 변환을 여러 단계 거치므로 실시간 처리 구현이 어렵다. 본 논문에서는 신경 회로망을 이용하여 기존의 색역폭 사상 방법을 학습하고 근사화한 방법을 이용한다. 이를 위해 주어진 디스플레이 장치의 표현 가능한 모든 색상에 대해 미리 색역폭 사상을 수행하고 그 결과를 학습 데이터로 이용하게 되며, 학습된 신경망은 이종 디스플레이 장치간의 색역폭 사상에 사용된다. 제안된 색역사상을 실시간 처리하기 위해서 학습 과정은 오프라인을 통해서 이루어지게 되고, 구해진 신경망은 프로세서의 메모리를 이용, 1차원의 Look-Up Table로 구성한다. 제안한 방법을 색역폭 사상에 적절하도록 최적화시키면 고속의 색역폭 사상이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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