KR0151918B1

KR0151918B1 - 화상 처리를 이용한 화상 생성 장치 및 그 방법

Info

Publication number: KR0151918B1
Application number: KR1019950049355A
Authority: KR
Inventors: 도현숙
Original assignee: 양승택; 한국전자통신연구원; 이준; 한국전기통신공사
Priority date: 1995-12-13
Filing date: 1995-12-13
Publication date: 1998-10-15
Also published as: KR970049862A

Abstract

본 발명은 화상 처리를 이용하여 화상을 생성하는 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 컴퓨터 그래픽스 기술에 화상 처리를 접합시켜 입력 화상을 사람이 그린것 같은 유화풍과 수채화풍의 화상으로 자동 생성하는 화상 생성 장치 및 그 방법을 제공하기 위하여, 자연 화상을 입력받는 자연 화상 입력 수단(11); 자연 화상을 입력받아 명도를 구한 후에 그레디언트 벡터의 각도를 이용하여 붓의 방향을 결정하고 영역 분할을 이용하여 붓의 크기를 결정하는 붓의 방향과 크기 결정 수단(12); 채도와 명도값을 변환시켜 출력하는 색 변환 수단(13); 및 붓으로 채색하는 화상 생성 수단(14)을 구비하고, 상기 화상 생성 장치에 적용되는 화상 생성 방법에 있어서, 자연 화상을 입력받은 제1단계(21); 상기 제1단계(21) 수행 후, 명도를 이용하여 그레디언트 벡터를 구하고 영역을 분할하여 영역들을 크기순으로 분류(sorting)한 후에 각 영역별로 처리 단위가 될 또다른 작은 영역을 설정한 다음에 붓의 크기와 방향을 결정하는 제2단계(22 내지 26); 상기 제1단계(21) 수행 후, 색을 변환하는 제3단계(27); 및 결정된 붓의 방향과 크기를 색변환과 결합시켜 채색하는 제4단계(28)를 포함하여 사용자 자신이 직접 단말에서 화상을 생성하고 조작해 볼 수 있는 새로운 통신 서비스로 이용이 가능하고, 자연스러움을 잘 나타내는 화상을 생성할 수 있는 효과가 있으며, 보다 효과적인 상업 광고등에 이용할 수가 있다.

Description

화상 처리를 이용한 화상 생성 장치 및 그 방법

제1도는 본 발명에 따른 화상 생성 장치의 구성도.

제2도는 본 발명에 따른 전체 흐름도.

제3도는 붓의 방향과 크기를 결정하는 과정의 상세 흐름도.

* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명

11 : 자연 화상 입력부 12 : 붓의 방향과 크기 결정부

13 : 색 변환부 14 : 화상 생성부

본 발명은 화상 처리를 이용하여 유화풍과 수채화풍의 화상을 생성하는 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 특히 앞으로 고도의 통신 서비스를 제공해 줄 차세대 지능망이 구현되고 멀티미디어 기기들의 보급이 일반화되어감에 따라 사용자 자신이 직접 단말에서 화상을 생성하고 조작해 볼 수 있는 새로운 통신 서비스로 이용이 가능한 화상 생성 장치 및 그 방법에 관한 것이다.

일반적으로 디자이너나 아티스트들이 쓰고 있는 페인트 시스템은 2차원 화상을 다루는 메뉴 중심적인 방식이다. 즉, 컴퓨터에 부착되어 있는 펜이나 마우스등을 움직여 칼라, 붓 모양, 붓의 크기등을 선택하여 그림을 완성해 나가는 방식이다. 이런 페인트 시스템들은 사용자들의 사용 요구나 페인트 시스템을 개발하는 개발자들의 개발 경험에 의하여 보완과 수정이 가해져 왔다.

한편, 이런 대화형 페인트 시스템과 조금 다른 특성을 갖고 있는 자동 페인트 시스템에 관한 연구 및 개발도 요즘 활발하게 이루어지고 있다. 이런 자동 페인트 시스템으로는 현재 상용화되어 있는 아도브 포토샵(Adobe Photoshop)이 있는데, 이는 회화풍 화상을 생성하는 기능은 갖고 있지만 단순하게 필터를 사용하였기 때문에 그 결과에 있어서 이용자가 기대할 만한 효과를 주지 못하는 문제점이 있었다.

상기 문제점을 해결하기 위하여 안출된 본 발명은 컴퓨터 그래픽스 기술에 화상 처리를 접합시켜 입력 화상을 사람이 그린것 같은 유화풍과 수채화풍의 화상으로 자동 생성하는 화상 생성 장치 및 그 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

즉, 본 발명은 컴퓨터 그래픽스 기술에 화상 처리를 접합시켜 사람이 그린것 같이 표현하기 위하여 입력 화상을 해석하고 영역 분할을 통하여 붓의 방향을 결정하고, 화상내의 RGB(Red, Green, Blue) 요소를 이용하여 색변환을 함으로써, 자동적으로 사진등과 같은 자연 화상을 사람이 그린것 같은 양질의 유화풍, 수채화풍의 화상으로 생성하는 화상 생성 장치 및 그 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 장치는, 외부로부터 자연 화상을 입력받아 출력하는 자연 화상 입력 수단; 상기 자연 화상 입력수단으로부터 자연 화상을 입력받아 명도를 구한 후에 그레디언트 벡터(gradient vector)를 구하여 엑스(x)축에 대한 그레디언트 벡터의 각도를 이용하여 붓의 방향을 결정하고, 영역 분할을 이용하여 붓의 크기를 결정하는 붓의 방향과 크기 결정 수단; 상기 자연 화상 입력 수단에 입력된 자연 화상의 RGB(Red, Green, Blue) 값을 이용하여 채도와 명도값을 변환시켜 출력하는 색 변환 수단; 및 상기 붓의 방향과 크기 결정 수단으로부터 결정된 붓의 방향과 크기를 입력받고, 상기 색 변환 수단으로부터 색 변환을 입력받아 두 결과값을 결합시켜 붓으로 채색하는 화상 생성 수단을 구비하는 것을 특징으로 한다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 방법은, 외부로부터 자연 화상을 입력받아 출력하는 자연 화상 입력 수단; 상기 자연 화상 입력 수단으로부터 자연 화상을 입력받아 명도를 구한 후에 그레디언트 벡터(gradient vector)를 구하여 엑스(x)축에 대한 그레디언트 벡터의 각도를 이용하여 붓의 방향을 결정하고, 영역 분할을 이용하여 붓의 크기를 결정하는 붓의 방향과 크기 결정 수단; 상기 자연 화상 입력 수단에 입력된 자연 화상의 RGB(Red, Green, Blue) 값을 이용하여 채도와 명도값을 변환시켜 출력하는 색 변환 수단; 및 상기 붓의 방향과 크기 결정 수단으로부터 결정된 붓의 방향과 크기를 입력받고, 상기 색 변환 수단으로부터 색 변환을 입력받아 두 결과값을 결합시켜 붓으로 채색하는 화상 생성 수단을 구비하는 화상 생성 장치에 적용되는 화상 생성 방법에 있어서, 자연 화상을 입력받은 제1단계; 상기 제1단계 수행 후, 명도를 이용하여 그레디언트 벡터를 구하고 영역을 분할하여 영역들을 크기순으로 분류(sorting)한 후에 각 영역별로 처리단위가 될 또다른 작은 영역을 설정한 다음에 붓의 크기와 방향을 결정하는 제2단계; 상기 제1단계 수행 후, 색을 변환하는 제3단계; 및 결정된 붓의 방향과 크기를 색 변환과 결합시켜 채색하는 제4단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 일실시예를 상세히 설명한다.

제1도는 본 발명에 따른 화상 처리를 이용한 화상 생성장치의 구성도로써, 11은 자연 화상 입력부, 12는 붓의 방향과크기 결정부, 13은 색 변환부, 14는 화상 생성부를 각각 나타낸다.

자연 화상 입력부(11)는 이미지 스캐너 등으로 구성되며, 외부로부터 2차원 자연 화상을 입력받아 붓의 방향과 크기 결정부(12)와 색 변환부(13)로 출력한다.

붓의 방향과 크기 결정부(12)는 상기 자연화상 입력부(11)로부터 2차원의 자연 화상을 입력받아 명도를 구한 후에 그레디언트 벡터(gradient vector)를 구하여 엑스(x)축에 대한 그레디언트 벡터의 각도를 이용하여 붓의 방향을 결정하고, 영역 분할을 이용하여 붓의 크기를 결정하여 화상 생성부(14)로 출력한다.

색 변환부(13)는 상기 자연 화상 입력부(11)에 입력된 자연 화상의 RGB 값을 이용하여 각 유화풍과 수채화풍에 맞게 채도와 명도값을 변환시켜 상기 화상 생성부(14)로 출력한다.

화상 생성부(14)는 상기 붓의 방향과 크기 결정부(12)로부터 결정된 붓의 방향과 크기를 입력받고, 상기 색 변환부(13)로부터 색 변환을 입력받아 두 결과값을 결합시켜 붓으로 채색한다.

제2도는 본 발명에 따른 전체 흐름도이다.

본 발명의 일실시예에서 사용하는 화상은 2차원 자연 화상을 대상으로 한다. 칼라 이미지 스캐너로 사진등의 자연 화상을 읽어들인다(21). 입력 화상으로는 RGB가 각 256단계, 크기가 640x512의 화상을 사용한다. 화상이 갖고 있는 기본적인 정보에는 형상, 농염, 색치 등이 있다. 본 발명에서는 이들중에 화상의 농염, 즉 명도를 이용하여 그레디언트 벡터를 구한다(22). 이 그레디언트 벡터는 이후 분석되어 붓의 방향을 결정하는데 이용된다.

이는 다음과 같은 절차에 의해 구해진다.

먼저, 아래의 식1을 이용하여 입력된 화상의 명도 L(x,y)를 구한다.

L(x,y) = 0.3·r(x,y) + 0.59·g(x,y) + 0.11·b(x,y) 1

여기서, r(x,y)는 RGB 성분중 레드(Red), g(x,y)는 RGB 성분중 그린(Green), b(x,y)는 RGB 성분중 블루(Blue)를 각각 나타낸다.

이어서, 명도 L(x,y)와 가우시안 함수H(x,y)와의 컨볼루션(convolution)을 구하고, 그 결과에 대하여 1치 미분을 한다. x방향과 y방향에 대하여 1치 미분한 결과가 각각 다음 식 2,3에서 주어진 gx(x,y)와 gy(x,y)이다.

g/x(x,y) = [H(x,y) * L(x,y)]/x 2

g/y(x,y) = [H(x,y) * L(x,y)]/x 3

또한, 그레디언트 벡터의 x축에 대한 각도 ψ(x,y)는 다음 식 4에서와 같이 구해진다. ψ(x,y)는 유화풍과 수채화풍의 화상을 생성할 때, 붓의 방향을 결정하기 위하여 쓰여진다.

ψ(x,y) = tan^-1{g/y(x,y) / g/x(x,y)} 4

칼라 이미지 스캐너로 사진등의 자연 화상을 읽어들인 후에(21) 붓의 크기를 결정하고 채색하는데 걸리는 시간을 단축하기 위하여 영역분할(23) 기법을 도입하여 처리한다. 영역 분할 방법으로는 영역성장법(region growing)을 이용하였는데, 이는 화상이 가지고 있는 특징을 이용하여 영역 분할을 해나간다. 여기서는 특징값으로 화상의 색상, 채도, 명도를 이용하였는데, 이들 값을 어떻게 설정하여 처리를 하느냐에 따라 영역분할의 결과에 많은 차이가 있다. 하지만 너무 세밀하게 영역 분할을 하는 것도 영역을 분류(sorting)하거나 붓의 크기 적용 및 채색 처리를 할 때 성능이 저하될 수 있는 문제점을 유발시킬 수 있기 때문에 본 발명에서는 실험 결과치에 근거하여 색상은 40(범위:0~360), 채도는 0.3(범위:0/0~1.0), 명도는 10(범위:0~255)을 선택하여 영역 분할을 하였다.

영역 분할을 한 뒤 분할된 영역들을 크기순으로 분류(sorting)한다(24).

명도를 이용하여 그레디언트 벡터를 구하고(22) 영역들을 크기순으로 분류한 다음에(24) 각 영역별로 처리 단위가 될 또다른 작은 영역을 설정한다(24). 이때, 분류된 영역을 크기별로 3구간으로 나누어 적용시킬 붓의 크기와 처리 단위가 될 작은 영역 크기 설정의 기준으로 삼는다.

처리 단위가 될 작은 영역을 설정한 후에(25) 붓의 크기와 방향을 결정한다(26). 이에 대한 상세한 처리 절차는 제3도에서 설명한다.

일반적으로 잘 알려진 칼리 모델에는 RGB, CMY(Cyan, Magenta, Yellow), HSV(Hue, Saturation, Value) 등이 있다. 그 중에서 HSV 모델은 사용자가 직관적으로 색채를 조절할 수 있도록 해주며, 많은 응용 패키지에서 사용되고 있다.

본 발명에서는 칼라 이미지 스캐너로 사진등의 자연 화상을 읽어들인 후에(21) 색을 변환하기 위하여 HSV 칼라모델을 사용했다(27). 입력 화상은 RGB 칼라 모델로 표현되어 있기 때문에 HSV 모델을 이용하여 색 변환을 하기 위해서 RGB 값을 HSV 값으로 변환을 해야한다. HSV 모델은 6각원뿔 모양을 하고 있으며, 색상은 육각형 주변을 따라 채도는 수평축을 따라 명도는 수직축을 따라 변화되어 있다. 색 변환을 한 뒤 다시 입력 화상의 표현 정보인 RGB 값으로 바꾸어 주어야 한다.

그림을 그리는 대상이나 그리는 사람의 감정, 화풍등에 따라 밝게 표현하기도 하고 어둡게 나타내기도 한다. 컴퓨터내에서는 HSV 모델을 이용하여 채도와 명도 변환을 시키면 그런 효과를 낼 수 있다. 본 발명에서는 유화풍의 선명하고 밝은 느낌을 표현하기 위하여 채도와 명도값을 증가시켰으며, 수채화풍의 투명한 느낌을 나타내기 위하여 채도값을 낮추고 명도값을 증가시켰다.

마지막으로 결정된 붓의 방향과 크기(26)를 색 변환(27)과 결합시켜 채색한다(28).

제3도는 제3도에서 붓의 방향과 크기를 결정하는 과정의 상세 흐름도이다.

붓의 방향과 크기를 결정하기 위해서는 먼저 제2도의 영역 분할 과정에서 분활된 영역을 처리 단위가 될 작은 영역 크기에 따라 분류(sorting)한다(31). 이때, 처리 단위가 될 작은 영역의 크기는 제2도에서 구한 구간의 크기에 비례한다. 처리 단위가 될 작은 영역내의 각 화소들 명도의 그레디언트 벡터의 x축에 대한 각도를 구한다(32). 구한 각도를 각도의 크기에 따라 6개의 구간으로 나눈다(33).

이때, 구해지는 각도는 -90°에서 90°사이의 값을 갖는데, 이들을 각도 크기를 기준으로 6개의 구간, 즉, 각도가 70°이상이거나 -70°미만인 경우, 40이상이고 70미만인 경우,10이상이고 40미만인 경우, -10이상이고 10미만인 경우, -40°이상이고 -10미만인 경우, -70이상이고-40미만인 경우로 나눈다. 다음에 처리 단위가 될 작은 영역에 대해 6개의 구간으로 나눈 각도의 분포를 구하여 가장 빈도수가 높은 각도의 구간값을 선택한다(34). 이후, 가장 빈도수가 높은 각도의 구간값의 방향에 따라 붓의 방향을 결정한다(35).

이때, 붓의 모양은 (33)에서 구한 구간에 따라 정의가 되어 있는데, 유화와 같이 붓이 도드라져 보이는 입체감을 표현하기 위해서는 3차원적으로 모델링하는 것이 이상적이지만 이는 처리 시간이 길고 메모리를 많이 차지한다는 단점이 있어 여기서는 간단한 방법으로 효과를 낼 수 있는 방법을 발명하였다. 대체로 유화를 보면 붓의 가장자리 및 붓의 사이사이 필모의 흔적으로 인하여 입체감을 느낄 수 있는데, 여기서는 색 변환을 하는 알고리즘을 이용하여 붓의 가장자리와 붓의 사이사이의 명도와 채도값을 높여서 입체감이 나도록 처리하였다.

붓의 방향을 결정하고 나면 붓의 크기도 고려하여 채색이 이루어져야 하는데, 이는 제2도에서 설명하고있는 처리 절차의 일부를 토대로 한다. 즉, 영역 분할 후 분류(sorting)를 거쳐 크기에 따라 세구간으로 나눈다고 했는데, 이것은 처리 단위가 될 작은 영역을 설정하는 기준에도 사용되지만 붓의 크기를 결정하는데도 사용된다. 따라서, 붓의 크기를 세가지로 정의하여, 처리되고 있는 작은 영역이 속해있는 구간에 대응되는 크기의 붓을 적용시킨다(36). 이것은 처리 시간의 단축과 알고리즘의 단순화 및 표현 효과의 상승을 기대할 수 있다.

다음에 모든 영역에 대하여 처리 절차가 이루어졌는지 알아본다(37). 처리되지 않은 영역이 있으면 처리되지 않은 영역을 선택하여(38) 상기 모든 과정(31 내지 37)을 반복 수행하고, 모든 영역에 대하여 처리가 이루어졌으면 종료한다.

상기와 같은 본 발명은 고도의 통신 서비스를 제공해 줄 차세대 지능망이 구현되고 멀티미디어기기들의 보습이 일반화되어감에 따라 사용자 자신이 직접 단말에서 화상을 생성하고 조작해 볼 수 있는 새로운 통신 서비스로 이용이 가능하고, 자동적으로 사진등과 같은 자연 화상을 사람이 그린것 같은 자연스러움을 잘 나타내는 양질의 유화풍, 수채화풍 화상을 생성할 수 있는 효과가 있으며, 보다 효과적인 상업광고등에 이용할 수가 있다.

Claims

외부로부터 자연 화상을 입력받아 출력하는 자연 화상 입력 수단(11); 상기 자연 화상 입력 수단(11)으로부터 자연 화상을 입력받아 명도를 구한 후에 그레디언트 벡터(gradient vector)를 구하여 엑스(x)축에 대한 그레디언트 벡터의 각도를 이용하여 붓의 방향을 결정하고, 영역 분할을 이용하여 붓의 크기를 결정하는 붓의 방향과 크기 결정 수단(12); 상기 자연 화상 입력 수단(11)에 입력된 자연 화상의 RGB(Red, Green, Blue) 값을 이용하여 채도와 명도값을 변환시켜 출력하는 색변화나 수단(13); 및 상기 붓의 방향과 크기 결정 수단(12)로부터 결정된 붓의 방향과 크기를 입력받고, 상기 색 변환 수단(13)으로부터 색 변환을 입력받아 두 결과값을 결합시켜 붓으로 채색하는 화상 생성 수단(14)을 구비하는 것을 특징으로 하는 화상 생성 장치.
외부로부터 자연 화상을 입력받아 출력하는 자연 화상 입력 수단(11); 상기 자연 화상 입력 수단(11)으로부터 자연 화상을 입력받아 명도를 구한 후에 그레디언트 벡터(gradient vector)를 구하여 엑스(x)축에 대한 그레디언트 벡터의 각도를 이용하여 붓의 크기를 결정하는 붓의 방향과 크기 결정수단(12); 상기 자연 화상 입력 수단(11)에 입력된 자연 화상의 GRB(Red, Green, Blue) 값을 이용하여 채도와 명도값을 변환시켜 출력하는 색 변환 수단(13); 및 상기 붓의 방향과 크기 결정 수단(12)로부터 결정된 붓의 방향과 크기를 입력받고, 상기 색 변호나 수단(12)으로부터 색 변환을 입력받아 두 결과값을 결합시켜 붓으로 채색하는 화상 생성 수단(14)을 구비하는 화상 생성 장치에 적용되는 화상 생성 방법에 있어서, 자연 화상을 입력받은 제1단계(21); 상기 제1단계(21) 수행 후, 명도를 이용하여 그레디언트 벡터를 구하고 영역을 분할하여 영역들을 크기순으로 분류(sorting)한 후에 각 영역별로 처리 단위가 될 또다른 작은 영역을 설정한 다음에 붓의 크기와 방향을 결정하는 제2단계(22 내지 26); 상기 제1단계(21) 수행 후, 색을 변환하는 제3단계(27); 및 결정된 붓의 방향과 크기를 색 변환과 결합시켜 채색하는 제4단계(28)를 포함하는 것을 특징으로 하는 화상 생성 방법.
제2항에 있어서, 상기 제2단계(22 내지 26)의 그레디언트 벡터를 구하는 과정(22)은, 입력된 화상의 명도를 구하는 제5단계; 명도와 가우시안 함수와의 컨볼루션(convolution)을 구하고, 그 결과에 대하여 미분을 수행하는 제6단계; 및 그레디언트 벡터의 x축에 대한 각도를 구하는 제7단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 화상 생성 방법.
제3항에 있어서, 상기 제5단계의 명도{L(x,y)}는, RGB 성분중 레드(Red)에 0.3을 곱하고, RGB 성분중 그린(Green)에 0.59를 곱하고, RGB 성분중 블루(Blue)에 0.11를 곱한 후에 상기 모든 값을 더하여 구하는 것을 특징으로 하는 화상 생성 방법.l
제3항에 있어서, 상기 제7단계는.

ψ(x,y) = tan^-1{g(/y(x,y) / g/x(x,y)}

(여기서, g/y(x,y)와 g/x(x,y)는 1차 미분값)

를 이용하여 구하는 것을 특징으로 하는 화상 생성 방법.
제2항에 있어서, 상기 제2단계(22 내지 26)의 영역 분할 과정은, 화상이 가지고 있는 특징을 이용하여 영역을 분할하는 영역 성장법(region growing)을 이용하여 영역을 분할하는 것을 특징으로 하는 화상 생성 방법.
제6항에 있어서, 영역 성장법을 이용한 영역 분할 과정은, 색상을 40(범위:0~360), 채도를 0.3(범위:0/0~1.0), 명도를 10(범위:0~255)으로 선택하여 영역을 분할한 것을 특징으로 하는 화상 생성 방법.
제2항에 있어서, 상기 제2단계(22 내지 26)의 영역 분류는, 크기별로 3구간으로 나누는 것을 특징으로 하는 화상 생성 방법.
제2항에 있어서, 상기 제2단계(22 내지 26)의 붓의 방향과 크기를 결정하는 과정(26)은, 영역 분할된 영역을 처리 단위가 될 작은 영역 크기에 따라 분류(sorting)한 후에 처리 단위가 될 작은 영역내의 각 화소들 명도의 그레디언트 벡터의 x축에 대한 각도를 구하는 제5단계(21,22); 구한 각도를 각도의 크기에 따라 각 구간으로 나눈 후에 나눈 각도의 분포를 구하여 가장 빈도수가 높은 각도의 구간값을 선택하는 제6단계(23,24); 가장 빈도수가 높은 각도의 구간값의 방향에 따라 붓의 방향을 결정한 후에 영역 크기별로 나눈 구간을 기준으로 붓의 크기를 처리 단위가 되는 작은 영역에 적용하는 제7단계(25,26); 및 상기 제5단계(21,22) 내지 7단계(25,27)를 모든 영역에 대하여 적용하여 처리한 후에 종료하는 제8단계(27,28)를 포함하는 것을 특징으로 하는 화상 생성 방법.
제9항에 있어서, 상기 제6단계(23,24)의 각도를 크기에 따라 나누는 과정은, 각도 크기를 기준으로 6개의 구간, 즉, 각도가 70°이상이거나-70°미만인 경우, 40이상이고 70미만인 경우, 10이상이고 40미만인 경우, -10이상이고 10미만인 경우, -40°이상이고 -10미만인 경우, -70이상이고 -40미만인 경우로 나누는 것을 특징으로 하는 화상 생성 방법.
상기 제2항에 있어서, 상기 제3단계(27)의 색 변환은, 6각원뿔 모양을 하고 있으며 색상은 육각형 주변을 따라 채도를 수평축을 따라 명도는 수직축을 따라 변화되어 있는 HSV(Hue, Saturation, Value) 모델을 사용하는 것을 특징으로 하는 화상 생성 방법.
제11항에 있어서, 상기 HSV 모델을 사용한 색 변환 과정은 RGB 값을 HSV 값으로 변환한 후에 색 변환을 한 다음에 다시 입력 화상의 표현 정보인 RGB 값으로 변환하는 것을 특징으로 하는 화상 생성 방법.
제12항에 있어서, 상기 HSV 모델을 사용한 색 변환 과정은, 붓의 가장자리와 붓의 사이사이의 명도와 채도값을 높여서 입체감이 나도록 처리하는 것을 특징으로 하는 화상 생성 방법.
제13항에 있어서, 상기 HSV 모델을 사용한 색 변환 과정은, 유화풍의 선명하고 밝은 느낌을 표현하기 위하여 채도와 명도값을 증가시키고, 수채화풍의 투명한 느낌을 나타내기 위하여 채도값을 낮추고 명도값을 증가시키는 것을 특징으로 하는 화상 생성 방법.