• 전자공학회논문지
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• 제53권6호
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• pp.110-121
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• 2016

색 항상성 알고리즘의 주된 목적은 광원의 색도를 추정하는 것으로, 최근 통계 기반과 학습 기반 및 통계와 학습의 조합 기반의 색 항상성 알고리즘들이 다양하게 연구되고 있다. 통계 기반 알고리즘은 특정 가정을 만족하는 영상들에 대해서만 수행이 가능하고, 학습 기반 알고리즘은 정확한 전처리와 학습 데이터가 요구되는 복잡한 방법이다. 그리고 통계와 학습의 조합 기반 알고리즘은 사전에 결정되거나 동적으로 변하는 가중치에 따라 결과가 의존적이기 때문에, 이를 정의하기 어려울 뿐만 아니라 에러에도 민감하다. 따라서 본 논문은 복잡한 전처리를 요구하지 않으며, 다양한 환경 조건 하에서 광원 추정이 가능한 새로운 최적화 방법을 제안한다. 영상 내에서 광원의 영향이 강하게 미치는 부분은 한 채널의 표준 편차가 나머지 두 채널에 비해 큰 차이를 가진다. 이 가정을 기반으로, 광원 정도(DIT, degree of illumiinant tinge)라고 불리는 비용 함수는 광원이 보정된 영상의 질을 결정하기 위해 제안된다. 표준 광원(d65) 하의 영상이 다른 광원 하의 영상에 비해 더 작은 DIT 값을 가진다. 본 논문에서 군집단 최적화(PSO, particle swarm optimization) 기반의 집단지성(swarm intelligence)은 DIT를 최소화하기 위해, 주어진 영상의 최적 광원을 찾는데 사용된다. 제안한 방법은 실세계 데이터셋을 통해 평가하였고, 실험 결과는 제안된 방법의 효율성을 입증하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권6호
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• pp.267-274
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• 2023

본 논문에서는 입력 영상에 대한 촬영 장면의 조명 색도를 추정하는 방법을 제안한다. 조명 기준영역을 이용하여 입력영상의 촬영 장면에 가장 근접한 조명 색도를 추정한다. 기존의 방법은 일정한 수의 기준조명 정보를 이용한다. 입력 영상으로부터 화소의 색도분포 정보와 기준 조명에 대한 미리 준비된 색도 집합을 대조하여 겹치는 면적이 가장 큰 기준 조명을 해당 입력 영상에 대한 장면 조명으로 간주한다. 겹치는 면적을 계산하는 과정에서 각 기준 조명에 대한 가중치를 가우시안 분포 형태로 적용하였으나, 분산 값에 대하여 명확한 기준을 제시하지 못하였다. 제안한 방법은 주어진 기준조명으로부터 독립적인 기준색도 영역을 추출하고, 입력영상의 모든 화소에 대하여 RGB 칼라좌표계의 r-g 색도 평면에서의 특징치를 계산한 다음, 독립적인 색도영역과 입력영상으로부터의 특징치를 이용하여 유사도를 평가한다. 유사도가 가장 높게 나타나는 조명을 해당 영상의 조명 색도 성분으로 추정하였다. 데이터베이스의 영상과 기준조명 색도를 이용한 성능평가에서 제안한 방법은 기존의 기본 방법에 비하여 평균 60% 정도의 개선을 보였고, 기존의 가우시안 분산 값이 0.1인 경우에 비하여 53% 내외의 개선 성능을 보였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 추계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.9-12
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• 2000

This paper proposes an improved image illumination estimation method based on the conventional color constancy algorithm. The most important process of color constancy algorithm is the estimation of the spectral distributions of illuminant of an input image. To estimate of the spectral distributions of illuminant of an input image, we use the brightest pixel values and the values of surface reflectance of an input image using a principal component analysis of the given munsell chips. We estimate a CIE tristimulus values of an input image using the estimated .spectral distribution of illuminant and recover an image by scaling it regularity. From the experimental results, the proposed method was effective in estimating the image illumination

• 한국인쇄학회:학술대회논문집
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• 한국인쇄학회 2000년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.35-44
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• 2000

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.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권5호
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• pp.251-258
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• 2004

본 논문은 디지털 카메라로 획득된 실영상에서 카메라의 응답분포의 특성을 이용하여 광원의 색도값을 추정하는 방법을 제안한다. 광휘도 영역을 이용하는 방법은 물체의 표면에 의한 색과 광원에 의한 색이 일정하게 변하는 특징을 이용하여 광원의 색도값을 추정한다. 일반적인 디지털 카메라 영상의 경우, 광휘도 영역의 화소들은 실영상에서 야기되는 광원의 기하학적 불균일성, 카메라에 의한 양자화 오차 및 CCD 센서의 불균일한 특성들을 포함하는 값이다. 그러므로 전처리 과정이 없는 카메라의 응답을 이용하여 광원을 추정한 결과, 정확한 광원의 색도값 추정이 어려웠다. 따라서 이 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 카메라의 응답 특성을 조사하고, 광휘도 영역에서 Mahalanobis distance를 이용하여 화소들을 선택함으로써, 광원 추정의 정확성을 높이고자 하였다. 카메라 응답에서 Mahalanobis distance의 사용함으로써 광휘도 영역에서 분포된 화소들 중에서 유효한 화소들을 선택하는 것이 가능하다. 선택된 화소들을 주성분 분석 과정을 이용하여 r-g 좌표계에서 직선을 만들었으며, 그 직선들의 교차점으로부터 광원의 색도값을 추정하였다. 제안한 방법을 이용하여 다양한 실영상에서 실험한 결과 기존의 방법에 비해 광원 추정에 대한 오차가 감소함을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.75-82
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• 2014

본 논문에서는 이색성 반사 모델에서 분할 과정을 없애는 동시에 카메라의 잡음을 제거함으로써 광원을 보상하는 방법을 제안한다. 일반적으로 고휘도 영역의 화소는 광원에 대한 많은 정보를 포함하게 된다. 따라서 고휘도 영역을 분석함으로써 광원의 특성을 쉽게 분석할 수 있다. 이때 기존의 방법은 고휘도 영역 분할이 필요하고, 이로 인해 영역 분할의 정확성이 광원 추정의 결과에 영향을 미치게 된다. 본 논문은 고휘도 영역에 대해 안정도를 평가함으로써 영역 분할 과정을 생략할 수 있다. 또한 이 과정에서 잡음 및 센서의 불균일에 따른 정확성 감소의 요인들은 제거하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권3호
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• pp.292-303
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• 2001

임의의 물체색은 장면(scene)에 존재하는 조명과 물체 표면의 특성에 의해 결정되므로, 정확한 물체색을 표현하기 위해서는 조명색의 추정이 중요하다. 본 논문은 인지광원(perceived illumination) 현상을 확장한 방법과, 광휘점(highlight) 방법을 각각 제안하고, 두가지 방법을 결합하는 결합적 조명색 추정방법을 제안한다. 인지광원 방법은 개략적인 해의 범위를 결정하는 면에서는 안정성이 보장되나, 정확성의 측면에서는 입력영상의 내용에 의존적인 경향이 있는 단점이 있다. 광휘점 방법은 입력영상의 내용에 의존적이지 않으며, 정확한 해를 제시하는 장점이 있으나, 최종적인 해를 결정하기 위해 폭넓은 범위를 가지는 교차점인 다수의 후보들을 고려해야 하는 단점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 두 가지 방법의 상호보완적인 특성을 이용하여, 인지광원 방법의 추정결과를 가능한 해의 개략적인 범위로 설정하고, 광휘점 방법으로부터 추출된 후보점 및 분포 클러스터(cluster)들의 특성을 고려하여 최종적인 해를 결정하는 알고리즘을 제안한다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.125-133
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• 2017

Color in an image is determined by illuminant and surface reflectance. So, to recover unique color of object, estimation of exact illuminant is needed. In this study, the illumination models suggested to get the object color constancy with the physical illumination model based on physical phenomena. Their characteristics and application limits are presented and the necessity of an extended illumination model is suggested to get more appropriate object colors recovered. The extended illumination model should contain an additional term for the ambient light in order to account for spatial variance of illumination in object images. Its necessity is verified through an experiment under simple lighting environment in this study. Finally, a reconstruction method for recovering input images under standard white light illumination is experimented and an useful method for computing object color reflectivity is suggested and experimented which can be induced from combination of the existing illumination models.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.97-107
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• 2001

본 논문은 유색 디지털 영상을 위한 새로운 광원 추정 방법을 제안한다. 제안된 광원 추정 방법은 두 단계로 나누어진다. 첫째,유색 영상의 분광 반사율이 먼저 복원된다 이때 복원되는 표면 분광 분포는 수정된 그레이 월드 가정을 적용한 영상의 최대 휘도 영역에 제한된다 다음, 선택된 최대 휘도 영역에 대해 주성분 분석을 통하여 영상의 표면 분광 반사율을 얻는다. 둘째, 표면 분광 반사율을 구한 후 유색 영상의 최대 휘도 영역에 대한 반사광의 분광 분포를 구한다 즉 최대 휘도 영역에 해당하는 화소와, 먼셀 표색계와 대표 광원의 곱으로 만든 반사광의 분광 분포 사이에 색차 비교를 하여 최대 휘도 영역의 화소와 색차가 가장 적은 반사광의 분광 분포를 찾는다. 최종적으로 최대 휘도 영역의 반사광을 해당하는 표면 분광 반사율으로 나누어 줌으로써 영상에 포함된 유색 광원을 추정한다. 제안된 광원 추정 방법을 평가하기 위하여 인공 유색 영상과 다양한 유색 조명 아래에서 디지털 카메라로 촬영한 실영상에 대하여 광원 추정을 실험하였다. 결과 제안된 광원 추정 방법이 인공영상과 실 영상, 모두에 대하여 광원의 분광 분포의 추정에 효과적임을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.59-62
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• 2009

In general, as a dynamic range of digital still camera is narrower than a real scene‘s, it is hard to represent the shadow region of scene. Thus, multi-scaled retinex algorithm is used to improve detail and local contrast of the shadow region in an image by dividing the image by its local average images through Gaussian filtering. However, if the chromatic distribution of the original image is not uniform and dominated by a certain chromaticity, the chromaticity of the local average image depends on the dominant chromaticity of original image, thereby the colors of the resulting image are shifted to a complement color to the dominant chromaticity. In this paper, a modified multi-scaled retinex method to reduce the influence of the dominant chromaticity is proposed. In multi-scaled retinex process, the local average images obtained by Gaussian filtering are divided by the average chromaticity values of the original image in order to reduce the influence of dominant chromaticity. Next, the chromaticity of illuminant is estimated in highlight region and the local average images are corrected by the estimated chromaticity of illuminant. In experiment, results show that the proposed method improved the local contrast and detail without color distortion.