Because Image on the CRT change under different illuminants, human is difficult to see original color of object. If what is information of used illuminant on capturing object know, image can be transformed according to viewing condition using the linear matrix method. To know information of used illuminant at an image, the spectral radiance of illuminant can be estimated using the linear model of Maloney and Wandell form an image. And then image can be properly transformed it using color appearance model. In this paper, we predict the spectral radiance of illuminant using spectral power distribution of specular light and using surface spectral reflectance at maximum gray area. and then we perform visual experiments for the corresponding color reproduction according to viewing condition. In results, we ensure that the spectral radiance of illuminant at an image can be well estimated using above algorithms and that human visual system is 70% adapted to the monitor's white point and 30% to ambient light when viewing softcopy images.
본 논문에서 우리는 3밴드 이미지로부터 광원의 분광 방사 에너지 분포를 추정 할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 광원은 표면 반사(Ο(λ))에 대응하는 최대 무채색 영역(L(λ))의 반사되는 분광 방사 에너지 분포에 의해 추정된다. 3밴드 이미지로부터 최대 무채색 영역의 분광 방사 에너지 분포를 획득하기 위하여 수정된 그레이월드가정 알고리즘을 채택했다. 그리고 최대 표면 반사는 무채색 모집단으로 주성분 분석 방법을 사용해서 추정을 하였다. 무채색 모집단은 먼셀 컬러 색표에서 문턱값 보다 낮은 크로마 벡터를 사용해서 만들었다. 분리된 무채색 모집단의 제1에서 제3차까지의 누적 기여율은 약 99.75%이다. 무채색 모집단에 의해 광원의 분광 방사 에너지 분포의 재구성 그리고 여러 가지 광원 하에서 획득된 3밴드 디지털 이미지는 원본과 재현된 광원의 분광 방사 에너지 분포를 RMSE에 의해 평가하고 실험하였다.
본 논문에서는 단일 영상에 포함된 광원의 분광분포를 추정하는 광원추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 광원 추정 방법은 두 단계로 이루어져 있다. 첫째, 변형된 회색계 가정(modified gray world assumption)을 이용하여 부분적으로 광원의 영향을 배제한 후 밝으면서도 무채색에 가까운 최대 무채색 영역을 찾아 그 영역의 표면 분광 반사율을 구한다. 이때 최대 무채색 영역의 표면 분광 반사율은 1269개의 Munsell 색 표본에 대하여 주성분 분석 방법을 이용하여 추정하였다. 둘째, 주어진 Munsell 색 표본과 대표 광원의 조합으로 반사광의 모집단을 만들었다. 다음 최대 무채색 영역의 각 화소와 반사광 모집단과의 색차를 비교하여 최대 무채색 영역과 색차가 가장 적은 반사광 표본을 선택하고 이를 최대 무채색 영역에 대한 반사광의 분광분포로 정의한다. 최종적으로 최저 무채색 영역의 반사광 분광분포를 해당하는 표면 분광반사율로 나누어줌으로써 영상에 포함된 광원의 분광분포를 추정한다. 제안한 알고리듬의 성능을 평가하기 위하여 유색 광원에 조명된 영상에 대한 광원 추정 실험을 하였으며 기존의 방법과 추정된 광원의 분광 분포 비교 및 색차 비교를 통해 그 타당성을 검증하였다.
조명 변화에 관계없이 물체의 원래 색을 결정할 수 있는 색 항등성 기법은 저조도 환경에 적합하지 않다. 이러한 저조도 환경을 고려한 색 항등성 기법을 위해 우선적으로 다양한 저조도 환경의 영상이 필요하다. 본 논문에서는 분광 데이터에 기반한 저조도 합성 영상 집합과 저조도 자연 영상 집합을 생성한다. 합성 영상 집합은 380~780nm의 5nm 단위로 보간된 카메라의 센서 반응 함수, 일루미넌트 분광분포(SPD) 그리고 분광 반사율 곡선을 사용하여 생성되며, 52,000개의 영상들로 구성된다. 자연 영상 집합은 Ebner 데이터 집합과 일루미넌트의 SPD를 기반으로 생성한 4,970개의 영상들로 구성된다. 영상 집합은 실측 분광 데이터와 물리적인 영상 형성 모델을 바탕으로 생성되기 때문에 저조도 환경에서의 색 변화 및 분포를 객관적이고 정량적으로 분석하는 것이 가능한 장점을 갖는다. 또한, 이 영상 집합은 Ground Truth Data를 포함하고 있어 색 항등성 기법의 평가를 위해 사용될 수 있다.
PURPOSE. Perceived color of ceramics changes by the spectral power distribution of ambient light. This study aimed to quantify the amount of shifts in color and color coordinates of clinically simulated seven all-ceramics due to the switch of three ambient light sources using a human vision simulating spectroradiometer. MATERIALS AND METHODS. CIE color coordinates, such as $L^*$, $a^*$ and $b^*$, of ceramic specimens were measured under three light sources, which simulate the CIE standard illuminant D65 (daylight), A (incandescent lamp), and F9 (fluorescent lamp). Shifts in color and color coordinate by the switch of lights were determined. Influence of the switched light (D65 to A, or D65 to F9), shade of veneer ceramics (A2 or A3), and brand of ceramics on the shifts was analyzed by a three-way ANOVA. RESULTS. Shifts in color and color coordinates were influenced by three factors (P<.05). Color shifts by the switch to A were in the range of 5.9 to 7.7 ${\Delta}E{^*}_{ab}$ units, and those by the switch to F9 were 7.7 to 10.2; all of which were unacceptable (${\Delta}E{^*}_{ab}$ > 5.5). When switched to A, CIE $a^*$ increased (${\Delta}a^*$: 5.6 to 7.6), however, CIE $b^*$ increased (${\Delta}b^*$: 4.9 to 7.8) when switched to F9. CONCLUSION. Clinically simulated ceramics demonstrated clinically unacceptable color shifts according to the switches in ambient lights based on spectroradiometric readings. Therefore, shade matching and compatibility evaluation should be performed considering ambient lighting conditions and should be done under most relevant lighting condition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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