HP를 비롯한 장치나 소프트웨어 관련 업체들은 인터넷에서 통용될 수 있도록 다양한 모니터들의 평균이 되는 sRGB 색공간을 제안하고 이를 기본 색공간으로 사용하고 있다. 본 연구에서는 sRGB 색공간과 XYZ 색공간 사이의 변환프로그램을 개발하여 웹 안전색으로 통용되고 있는 216가지의 디지털신호에 대해 sRGB 색공간에서 재현될 XYZ 색좌표를 예측해 보았다. 또한 실제로 두 대의 모니터에 216가지의 디지털 신호를 입력시켰을 때 재현된 색의 XYZ 색좌표를 측정하여 예측된 결과와의 차이를 비교함으로써 sRGB 색공간의 실효성을 분석하였다.
색 정보 전달의 호환성을 위해 채택된 sRGB 색공간은 수많은 컴퓨터 시스템 및 주변 멀티미디어 장치들에 효율적인 색 정보 전달을 가능하게 한 표준이다. 하지만 현재 우리가 일반적으로 사용하고 있는 디스플레이 모니터는 sRGB의 표준과 다른 비 표준 삼원색과 감마 특성을 가지고 있다. 본 논문에서는 비표준 디스플레이를 sRGB 표준의 화상 색에 좀 더 가까운 색을 재현하기 위한 오차 보정 행렬을 제안한다. 제안한 색도 오차 보정 행렬을 이용한 방법을 적용한 실험 결과, 비 표준 디스플레이에 재현된 영상에서의 색 재현 오차가 감소하는 것을 확인할 수 있다.
색각 이상자의 색지각은 색 이미지의 색 공간 변환을 사용하여 가능하다. 적록 색각이상자에게, G채널를 극대화(+100)한 경우, G채널를 최소화(-100)한 경우, R채널만 극대화(+100)한 경우, R 채널을 CIE $L^*a^*b^*$ 색 공간에서 $b^*$ 좌표의 (-)값인 황색(Y) 채널로 변환 시킨 경우, B채녈(청)과 G채널(록)로 만 분리하고 다시 명암차로 나타낸 경우, RGB 채널 변환 및 채도를 분리시킨 후 명암만으로 이미지를 얻는 경우 등에 의해 색지각이 가능하다.
본 논문에서는 모니터와 모바일 디스플레이간의 복잡한 색 정합 과정을 단순화시키는 3차원의 색 정합 look-up table(LUT)을 설계하였다. 색 정합을 위해서는 우선 영상의 색을 CIEXYZ 혹은 CIELAB 등의 장치 독립적인 색 공간에서 처리하여야 한다. 장치 의존적인 RGB 색 공간의 데이터에서 장치 독립적인 색 공간의 데이터를 얻기 위해서는 디스플레이 특성화 과정이 필요하다. 기존의 S-curve 모델을 이용하여 LCD를 특성화 하면 LCD의 비선형적인 계조 특성으로 인해 특성화 오차가 허용 오차보다 커지게 된다. 본 논문에서는 X, Y, Z의 전기-빛 입출력 특성을 이용하여 S-curve 모델의 특성화 오차를 줄였다. 또한 모니터와 모바일 디스플레이간의 색 정합을 수행함으로써 색 표현력이 향상된 영상을 모바일 디스플레이에서 획득할 수 있었으며, 실험을 통하여 허용오차 내의 색 정합 LUT의 최소 크기가 64(4×4×4)라는 것을 확인하였다.
본 연구는 스캔된 이미지의 원본색이 모니터에 그대로 디스플레이 될 수 있게 하는 것을 목적으로 한다. 색보정 과정은 스캐너의 색 특성 묘사를 통한 원본색의 XYZ 추정, 기준 광원의 차이를 고려한 XYZ 변환, XYZ와 RGB간의 색공간 변환으로 구성된다. 특히, XYZ 추정에 있어서 스캐너에 입사되는 빛의 세기와 출력신호간의 비선형적 관계를 두 구간으로 나누어 묘사함으로써 그 정확도를 높였다 EPSON Expression 1680 스캐너를 대상으로 실시한 결과, 228가지 기준색의 기준값과 추정값의 평균 색차는 1.47 $\Delta$$E_{UV}$ * 이었으며, 36가지의 유채색과 22가지의 무채색으로 구성된 시험색의 평균 색차가 각각 1.51 $\Delta$$E_{UV}$ * 와 0.90 $\Delta$$E_{UV}$ * 이었다. 또한 시험색 36가지에 대해 기준값과 추정값으로 부터 산출된 sRGB 모니터 입력신호를 동일 모니터에 디스플레이한 결과, 두 이미지의 색이 동일하게 보였다. sRGB 모니터 입력신호를 동일 모니터에 디스플레이한 결과, 두 이미지의 색이 동일하게 보였다.
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 인물 영상에 대한 새로운 자동 톤 균형 알고리즘을 제안하였다. 일반적인 백색 균형 (White balance) 알고리즘은 무채색 영역 또는 물리적 반사율을 알고 있는 피사체에 대해 RGB 출력 신호의 비율이 동일하도록 보정하는 방법을 사용한다. 본 논문에서는 사진 속 얼굴색을 기준 조명하에서의 피부색 좌표와 일치 되도록 RGB의 채널 이득을 조절한다. 실험을 위해 카메라 이미지 센서의 전달 특성을 분석하고 기준 조명하에서의 평균 얼굴 색도를 측정하여 카메라 출력 RGB을 계산한다. 마지막으로 임의의 조명하에서 촬영된 인물 영상에 대해 얼굴 부분의 RGB 출력 비율이 기준 얼굴색에 대한 비율이 되도록 R 채널과 B 채널의 이득을 조정하여 색도 보정을 했다. 입력 삼자극치 XYZ는 카메라 전달 행렬에 의해 카레라 출력 RGB로부터 계산된다. 그리고 입력 삼자극치 XYZ는 sRGB 전달 행렬을 이용하여 기준 컬러 공간(sRGB)으로 변환된다. RGB 데이터는 감마 보정 후 디스플레이를 위해 8 bit 데이터로 인코딩되어진다. 알고리즘은 맥베스 컬러 차트 (Macbeth color chart)의 light skin color인 평균 얼굴색과 실제로 측정된 다양한 얼굴색의 평균색에 적용되어졌다.
본 논문에서는 모바일 카메라와 모바일 LCD 간의 컬러 충실도를 높이기 위한 3차원 RGB 참조표에 기반한 장치 독립적인 색 정합 방법을 제안하였다. 제안한 색 정합 방법은 크게 모바일 디스플레이(LCD) 및 카메라의 장치 특성화, 색역 사상, 대표색에 기반한 3차원 참조표 설계로 구성된다. 먼저, 모바일 디스플레이의 장치 특성화 과정은 전기-빛 입출력의 특성으로부터 기존의 CRT 모니터에 적용된 GOG(Gai Offset Gamma) 모델이나 LCD 모니터에 적용된 S-curve 모델과는 다른, Sigmoidal 함수를 사용해서 모델링되었고, 모바일 카메라의 장치 특성화는 표준(D65)환경하에서 촬영된 컬러 차트의 디지털 값(RGB)과 표준 색 자극치 데이터(CIELAB, CIEXYZ)를 다항 회귀 방정식에 대입해서 모델링되었다. 그리고 다항 회귀 방정식으로부터 획득된 표준 색 자극치 데이터는 카메라 장치 특성화 모델링의 특성으로 인해 표준 색 공간의 최대 값을 초과할 수 있기 때문에, 선형적인 채도와 밝기 압축 과정을 통하여 보정되었다. 마지막으로, 표준 환경하에서의 모바일 카메라의 색역과 모바일 디스플레이 장치의 색역의 차이를 보상하기 위해, 경계면 설정과 다중-닻 점 색역 사상 기법이 수행되었다. 이러한 장치 독립적인 색 정합 처리 과정을 실시간으로 구현하기 위해 대표색에 기반한 3차원 참조표를 설계하여, 참조표에 기반한 장치 독립적인 색 재현의 정량적인 화질을 평가하고, 기존의 장치 의존적인 방법과 성능을 비교 분석하였다.
The solution way of color difference in display device is using a device profile recorded with color dimension, color properties of each device and is using sRGB color space. The color matching is better sRGB than RGB color space. The sRGB is independent device color space and based on the monitor characteristice. An accurate characterization of the display device is essential for color matching. The calibration and characterization process in display device is needed to transform the device dependent color to the device independent color. The process of characterization performs a linerizaiton and transforms the linearized values into the CIE XYZ tristimulus values. The purposes of this paper is to estimate color reproduction using device profile and to explain the propriety of transformation method using variable.
최근 차세대 디스플레이로 각광받고 있는 OLED는 다양한 장점들을 가지고 있다. 하지만 발광 소자간의 광효율의 불균형으로 인해 표현하고자 하는 색감이 붕괴된다. 본 논문에서는 영상처리를 이용하여 적은 자원으로 RGB 채널의 불균형문제를 해결 하고 효율이 약한 채널이 넓은 색상 표현 범위를 가질 수 있도록 하는 Adaptive Color Shifter(ACS)를 제안하였다. 제안하는 ACS를 다양한 영상에 적용하여 시뮬레이션 하고 색상 히스토그램과 CIE-1931 xyz 색 공간을 이용하여 수치적인 분석을 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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