KR100255499B1 - 칼라 이미지로부터 물체의 색불변량 추출방법 - Google Patents

칼라 이미지로부터 물체의 색불변량 추출방법

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Abstract

본 발명은 이미지로부터 물체의 색을 추출하는 방법에 관한 것으로, 특히 새로운 반사 모델을 이용하여 칼라 이미지로부터 물체 고유의 색도 분포, 하이라이트의 색도 분포 특성, 인터리플렉션의 색도 분포의 색도도 상의 특성 해석 방법을 이용함으로써, 물체의 고유색을 추출할 수 있도록, 칼라 영상을 색도도로 변환하는 제 1 과정(10)과 ; 색도도로 변환된 칼라 영상을 동일한 칼라 영역과 색도가 변화되는 영역으로 구분하는 제 2 과정(20) ; 물체별 영역을 구분하기 위하여, 인터리플렉션, 하이라이트의 해석 및 물체 고유의 색으로 변환함으로써, 영역별 색도를 추출하는 제 3 과정(30) 및 ; 분광 파워 분포(SPD)와 같은 광원 정보 및 물체별 반사도 정보를 얻기 위하여, 광원색 추출 및 분광 파워 분포(SPD), 반사도를 추정함으로써, 반사도를 복원하는 제 4 과정(40)을 포함하여 이루어진, 칼라 이미지로부터 물체의 색불변량 추출 방법에 관한 것이다.

Description

칼라 이미지로부터 물체의 색불변량 추출방법
본 발명은 이미지로부터 물체의 색을 추출하는 방법에 관한 것으로, 특히 새로운 반사 모델을 이용하여 칼라 이미지로부터 물체 고유의 색도 분포, 하이라이트의 색도 분포 특성, 인터리플렉션의 색도 분포의 색도도 상의 특성 해석 방법을 이용함으로써, 물체의 고유색을 추출할 수 있도록 한, 칼라 이미지로부터 물체의 색불변량 추출 방법에 관한 것이다.
일반적으로 디지털 카메라와 같은 칼라 화상 입력 장치등으로부터 얻어진 이미지로부터 물체 단위의 정보를 해석하고 정확한 물체 고유의 색을 추출하여 주변 환경에 관계없이 물체를 인식하고, 또는 정확한 색의 재현을 위해 조명, 물체의 형상, 이미지 형성에 있어서 비정상적인 특성을 해석해야하는 어려움이 있다.
이와 같은 방법을 부분적으로 해결하기 위한 연구가 진행되어 왔으나, 노력에 비해 현재까지의 결과는 별로 없었다.
부분적으로, 2차원 형상을 갖는 물체에 대한 반사도 복원이 행하여져 왔으나, 실제의 물체가 3차원 임을 고려할 때 이를 직접 현실과 접목하는 것은 많은 어려움이 예상 된다.
따라서, 우선 무엇이 3차원 물체의 고유색인지를 아는 것이 가장 중요하며, 또 이를 이미지로부터 어떻게 얻을 수 있는가가 중요한 문제이다.
이는 다양한 조명 환경하에서 스스로 3차원 물체를 인식, 판단하도록 제작된 로봇의 시가 시스템 등에서는 현재 환경의 조명 성분 즉, 조명색 혹은 조명의 분광 파워 분포(Spectral Power Distribution 이하 SPD 라 칭함) 뿐만 아니라, 이미지 형성에 있어서 비정상적인 부분의 해석을 통해서만이 가능하다.
그 이유는 동일한 물체에 정상적인 이미지와 이러한 비정상적으로 형성된 이미지가 공존할 때, 사람은 물체를 보는 즉시 동일한 물체로 인식하지만, 컴퓨터를 이용한 시스템에서는 이들을 동일한 물체로 보지 못하고, 서로 다른 물체로 인식하기 때문이다.
따라서, 이러한 환경(광원의 스펙트럼 특성) 및 물체의 형상에 독립적인 색을 추가하는 것이 필요하다.
종래에는, 다음과 같은 광원색 정보를 추정하여 광원에 일부 독립적인 색을 추정하는 방법이 있었다.
예를 들면, HSIEN-CHE LEE[미국 특허 번호 4685071(등록일;1987.8.4)]은 화상 내의 장면(scene)에서 거울같이 반사하는 빛(specularly reflected light)의 색을 검출하여, 그 장면을 조사하는 빛의 칼라를 결정하는 방법을 제공하였다.
그 화상에서 여러개의 서로 다른 표면색을 가진 물체상에 동일한 색상(hue)과 변화하는 채도(saturation)를 나타내는 여러점의 세트(set)를 검출함으로써, 거울같이 반사하는 빛의 색으로부터 그 장면에서의 빛의 색을 검출하는 것이 가능하다는 것을 보여주었다.
또한, 헬리(HEALEY)는 이미지에서 광원의 정보를 거울과 같이 반사하는 부분과 물체 고유의 발산 성분(diffuse component)과의 차로부터 조명색을 구하고, 이러한 조명색과 이미지로부터 물체의 반사도를 추정하는 방식이 있었다.
이러한 방법은 물체의 거울과 같이 반사되는 부분만을 고려한 것중 대표적인 것들이며, 실제의 이미지와는 차이가 있다.
또한, 복잡성으로 인한 실제 이미지의 해석에 적용하는 것에도 어려움이 있었다.
이에 본 발명은 상기한 바와 같은 종래의 제 문제점들을 해소시키기 위하여 창안된 것으로, 새로운 반사 모델을 이용하여 칼라 이미지로부터 물체 고유의 색도 분포, 하이라이트의 색도 분포 특성, 인터리플렉션의 색도 분포의 색도도 상의 특성 해석 방법을 이용함으로써, 물체의 고유색을 추출할 수 있도록 한 칼라 이미지로부터 물체의 색불변량 추출 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
제1도는 광도각을 설명하기 위한 예시도.
제2도는 색도도에서 하이라이트와 물체 자체에서 반사되는 빛의 관계를 보인 예시도.
제3도는 실제 카메라 이미지에서 하이라이트와 물체 자체에서 반사되는 빛의 색도 분포 예시도.
제4도는 두개의 발산 물체에서 반사되는 빛의 기하학적 모델 예시도.
제5도는 두개의 발산 물체에서 반사되는 빛의 색도 모델 예시도.
제6도는 실제 카메라 이미지에서 인터리플렉션의 색도도 분포 제 1 예시도.
제7도는 두 개의 발산 물체에서 거울과 같이 반사되는 발산 성분의 광선 영역 예시도.
제8도는 두 개의 발산 물체에서 거울과 같이 반사되는 발산 성분의 빛의 색도도 모델 예시도.
제9도는 실제 카메라 이미지에서 인터리플렉션의 색도도 분포 제 2 예시도.
제10도는 하이라이트, 인터리플렉션, 물체 자체에서 반사되는 빛의 색도도 모델 예시도.
제11도는 본 발명에 따른 칼라 이미지로부터 물체의 색불변량 추출 방법의 동작 흐름도.
제12도는 제11도의 제 3 과정(30)에 대한 세부 동작 흐름도이다.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 칼라 영상을 색도도로 변환하는 제 1 과정(10)과 ; 색도도로 변환된 칼라 영상을 동일한 칼라 영역과 색도가 변화되는 영역으로 구분하는 제 2 과정(20) ; 물체별 영역을 구분하기 위하여 인터리플렉션, 하이라이트의 해석 및 물체 고유의 색으로 변환함으로써, 영역별 색도를 추출하는 제 3 과정(30) 및 ; 분광 파워 분포(SPD)와 같은 광원 정보 및 물체별 반사도 정보를 얻기 위하여, 광원색 추출 및 분광 파워 분포(SPD), 반사도를 추정함으로써, 반사도를 복원하는 제 4 과정(40)을 포함하여 이루어짐을 특징으로 한다.
본 발명의 목적에 따른 이미지로부터 물체의 색불변량 추출 방법의 동작 원리를 상세히 설명하면 다음과 같다.
낙엽, 피부, 플라스틱과 페인트칠된 물체의 표면 등과 같은 비등질성 물질(nonhomogenous materials)의 빛에 대한 반사 특성이 이색 반사 모델(dichromatic reflection model)[Steven A. Shafer의 “Using Color to Separate Reflection Components”, Color Research & Application, 10;210~218, 1985]로 잘 설명된다는 사실은 컴퓨터 공학(computer science) 분야에서는 이미 잘 알려져 있다.
이색 반사 모델(dichromatic reflection model)은 다음 식 1 에 나타낸 것과 같이, 제1도와 같은 광도 각(photometric angles)을 가진 비등질 이색성 물질(inhomogeneous dielectric materials)로부터 반사되는 빛의 전체 방사(radiance)인 L을, 물질의 표면으로부터 반사되는 빛(surface reflection)의 방사(Li)와, 물질의 몸체로부터 반사되는 빛(body reflection)의 방사(Lb)의 선형 조합으로 표현한다.
대부분의 경우, 물질의 표면으로부터 반사되는 빛(surface reflection)은, 조명색과 동일한 색 혹은 동일한 관계(relative)의 분광 파워 분포(SPD)를 가진 것으로 가정된다.
[수학식 1]
Figure kpo00001
카메라 화상에서, 물질의 표면으로부터 반사되는 빛(surface reflection)에 대한 해석을 용이하게 하는데, 이색 반사 모델(dichromatic reflection model)이 적용 가능하다.
한편, 상기 식 1을 확장하기 위하여 주변의 물체로부터 반사되어 온 빛도 고려하여, 비등질 이색성 물질(inhomogeneous dielectric materials)로부터 반사되는 빛의 전체 방사(L)를, 물질의 표면으로부터 반사되는 빛(surface reflection)의 방사(Li)와, 물질의 몸체로부터 반사되는 빛(body reflection)의 방사(Lb), 그리고 주변의 물체로부터 반사되어 물체에서 반사되는 빛(LI)인 인터리플렉션(interreflection)의 선형 조합에 의해 다음 식 2로 표현하고, 이것을 삼색 반사 모델(trichromatic reflection model)이라고 하자.
[수학식 2]
Figure kpo00002
여기에서 주변의 물체로부터 반사되어 물체에서 반사되는 빛인 인터리플렉션(interreflection)의 기하학적인 변수(d)는 표면에서는 정의되지 않는 변수이며, 주변의 물체로부터 반사되어 물체에서 반사되는 빛인 인터리플렉션(interreflection)을 일으키는 이웃하는 물체와의 기하학적인 관계를 나타내는 변수이다.
또, 상기 식 2의 마지막 항인 인터리플렉션(interreflection)은 서로 다른 물체로부터 반사될 수 있고, 동일한 물체로부터 반사되는 인터리플렉션(interreflection)이라도 물질의 표면으로부터 반사되는 빛과 물질의 몸체로부터 반사되는 빛으로 구분될 수 있으며, 인터리플렉션(interreflection)은 이것들의 합으로 나타낼 수 있다.
여기서, n은 그 영역에 영상을 미치고 있는 인터리플렉션(interreflection)의 갯수를 말한다.
임의의 분광 파워 분포(SPD)인 L(λ)에 대한 카메라의 출력 색은 다음 식 3과 같이 삼자극치 적분(tristimulus integration)으로 주어진다.
[수학식 3]
Figure kpo00003
여기에서,
Figure kpo00004
(λ),
Figure kpo00005
(λ),
Figure kpo00006
(λ)는 카메라의 분광 특성(spectral sensitivities)을 나타낸다.
이것으로부터 삼색 반사 모델(trichromatic reflection model)을 다시 쓰면 하기 식 4와 같이, 파장에 의존하는 색의 항(color term)인 c와, 각도에 의존하는 기하 항(geometric term)인 m으로 분리 가능하다.
[수학식 4]
Figure kpo00007
삼자극치 적분(tristimulus integration)의 선형 변환 특성을 이용하여 카메라의 출력색 공간과 삼색 반사 모델(trichromatic reflection model)의 관계를 정리하면 다음 식 5와 같이 표현 가능하다.
[수학식 5]
Figure kpo00008
상기에서, 물질의 표면으로부터 반사되는 빛의 항과, 물질의 몸체로부터 반사되는 빛의 항, 그리고 다른 물체로부터 와서 반사되는 빛의 량을 분리하기 위해,
[수학식 6]
Figure kpo00009
Figure kpo00010
이라 두면, 하기 식 7과 같이 된다.
[수학식 7]
Figure kpo00011
mi, mb, mI; 각 픽셀(pixel)에서의 반사의 크기, 기하 인수(geometric factors),
CL; 카메라에서 출력된 색,
Ci; 물질의 표면으로부터 반사되는 빛의 색,
Cb; 물질의 몸체로부터 반사되는 빛의 색,
CI; 다른 물체로부터 와서 반사되는 빛의 색.
이러한 카메라 출력 신호를 색도 좌포(chromaticity coordinates)에서 해석하기 위해 R, G, B의 항으로 나타내면, 다음 식 8과 같다.
[수학식 8]
Figure kpo00012
한편, 물질의 표면으로부터 반사되는 빛의 색과 물질의 몸체로부터 반사되는 빛, 그리고 다른 물체로부터 반사되는 빛의 색에 대한 색도 좌표는 다음과 같다.
[수학식 9]
Figure kpo00013
Figure kpo00014
그러므로, 임의의 [RGB]T에서 색도 좌표(r, g)는 다음과 같다.
[수학식 10]
Figure kpo00015
반면에, 동일한 칼라 영역과 색도의 변화가 심한 영역이 구분되어 있다면, 영역별 해석을 통해 하이라이트(highlight)나 인터리플렉션(interreflection)에 의해 발생한 색을 제거함으로써, 물체 고유의 색도로 나타내는 것이 가능하다.
이와 같은 과정을 좀 더 자세히 설명하면 다음과 같다.
상기 식 10에서 mI= 0이라 하면, 즉 주변 물체에서 반사되는 빛의 량이 없을 때를 고려하여 상기 식 10을 (ri, gi)와 (rb, gb)의 항으로 정리하면 다음식 11과 같다.
[수학식 11]
Figure kpo00016
여기서, α=miKi, β=mbKb로 하면, 다음 식 12와 같이 된다.
[수학식 12]
Figure kpo00017
이것으로, (r,g)는 제2도에 도시한 바와 같이, (ri,gi)와 (rb,gb)를 연결하는 선분상에서 α와 β로 나누는 점에 위치한다는 것을 알 수 있다.
이로부터 화상에서 두 개 이상의 물질의 표면으로부터 반사되는 빛을 가진 이색성 물질이 존재하면, 두선분의 교점으로부터 조명의 색을 얻는 것이 가능하다는 것을 쉽게 알 수 있다.
실제 이미지에서 할로겐 램프의 조명색을 추정하기 위해, 다섯가지의 하이라이트 주위의 화소의 색도 분포를 예시하면 제3도에 도시한 바와 같이, 라인은 이들의 대표적인 직진성을 나타내는 것이다.
이와 같은 교점을 이용하여 광원의 색도를 구할 수 있고, 실제 이미지에서는 노이즈의 영향으로 한점에서 만나지 않으므로, 여러개의 교점의 평균 값으로 광원의 색도도를 취할 수 있다.
실제 화상에서, 물질의 표면으로부터 반사되는 빛의 크기가, 무시할 수 없을 정도의 화소를 하이라이트 포인트(highlight point)라 하고, 상기 하이라이트 포인트(highlight point)가 집중적으로 나타나는 영역을 하이라이트(highlight) 영역이라 한다.
또한, 상기 식 12로부터 하나의 동일한 색을 갖는 이색성 물질(dielectric materials)에 하이라이트(highlight)가 발생하면 색도도에서 라인(line)을 형성하고, 상기 라인은 발산된 성분(diffuse component)의 색도도를 지나는 특징을 가지므로, 영상에서 하이라이트(highlight)영역의 원래 물체 색을 찾아낼 수 있다.
한편, 상기 식 12에서 mi= 0 이라 하면 즉 하이라이트(highlight)가 없고, 주변의 물체로부터 반사된 빛인 인터리플렉션(interreflection)이 있을 때를 고려하면, 상기와 같은 인터리플렉션(interreflection)의 항은 상황에 따라 해석하기 어려운 복잡한 것이 사실이다.
그러나, 상기 식 10을 인터리플렉션(interreflection)에 의한 색도(rI,gI)와 발산된 성분(diffuse component)에 의한 색도(rb,gb)의 항으로 정리하면, 다음과 같다.
[수학식 13]
Figure kpo00018
상기 식 13은 주변 물체에서 반사되는 빛의 량이 없을 때를 고려한 식 11과 식 12에서 물체 표면색의 경우를 인터리플렉션(interreflection)으로 대치하면, 상기 식 11과 식 12의 경우와 똑같은 방법으로 해석이 가능하여, 하기 식 14와 같이 된다.
[수학식 14]
Figure kpo00019
이것으로, (r,g)는 (rI,gI)와 (rb,gb)를 연결하는 선분상에서 α와 β로 나누는 점에 위치한다는 것을 알 수 있다.
이로부터, 인터리플렉션(interreflection)의 4가지 경우와 모두 설명이 가능하며, 그것은 다음의 4가지 경우로 나누어 진다.
제4도에서 광원의 분광 파워 분포(SPD)를 E(λ)라 하고, 물체 1의 반사도(reflectance)를 R1(λ)라 하며, 물체 2의 반사도(reflectance)를 R2(λ)라 하면, 첫 번째 경우는, 제4도에서와 같이, 카메라 또는 관찰자가 볼 때를 기준으로 물체 2에서 반사되는 발산 성분(diffuse component)이 물체 1의 발산 성분(diffuse component)을 형성할 때, 즉 물체 2에서 물체 1로 R2(λ)E(λ)를 추가적인 광원과 같이 주는 경우로, 이로인해 물체 1 에서 발생하는 인터리플렉션(interreflection)의 반사(reflection)는, m1R2(λ)E(λ)R1(λ)와 (m1+m2)R2(λ)E(λ)R1(λ) 및, m1E(λ)R1(λ) 등 세종류로 구분되며, 제4도에 도시한 바와 같이 R2-1과 T 및, R1등의 영역으로 구분된다.
상기 세종류의 영역은, 물체 1의 입장에서 보면 서로 다른 세 개의 광원이 되고, 이들은 각각 m1R2(λ)E(λ)와 (m1+m2)R2(λ)E(λ) 및, m1E(λ) 등이 된다.
이 세 개의 광원에 의해 형성되는 물체 1의 색도도 상의 분포를 살펴보면 제5도에 도시한 바와 같이, 영역 R2-1과 R1은 각각 한점에 형성하고, T 영역은 라인(line)을 형성한다.
따라서, 인터리플렉션(interreflection) 영역은 물체 1 또는 물체 2의 색도도로 대치하는 것이 가능하다.
상기와 같은 첫 번째 경우의 인터리플렉션(interreflection)의 예는 제6도에 도시한 바와 같이, 실제의 이미지로부터 계산된 색도 분포를 나타내는 것으로, 화살표 방향으로 두 물체(A, B)의 고유 색도를 찾을 수 있다.
두 번째 경우는, 제7도에 도시한 바와 같이, 카메라 또는 관찰자가 볼 때를 기준으로, 물체 1이 거울면같이 반사하여 물체 2에서 반사되는 발산 성분(diffuse component)이 물체 1에 반사될 때, 즉 물체 2의 반사도인 R2(λ)E(λ)가 물체 1에 허상을 맺는 경우로, 물체 1이 “구” 이면 볼록 거울과 같은 기능을 가짐으로써, 물체 2의 실제 크기보다 작은 허상(Image)을 물체 1 내에 맺는다.
이로 인하여, 물체 1에 발생하는 인터리플렉션(interreflection)의 반사(reflection)는 m1R2(λ)E(λ)가 되며, 제8도에 도시한 바와 같이, 영역 R2와 R1사이의 라인(line)을 형성한다.
이러한 경우, 물체가 떨어져 있으면 인터리플렉션(interreflection)의 영역이 영역 R2또는 R1둘중 어느것에 속하는지 판별이 가능하므로, 물체 1 또는 물체 2의 색도로 대치하는 것이 가능하다.
상기와 같은 두 번째 경우의 인터리플렉션(interreflection)의 예는 제9도에 도시한 바와 같이, 실제의 이미지로부터 세 개의 물체에 대한 색도 분포를 나타내는 것으로, 실제 영상에서도 잘 맞는다는 것을 보여준다.
세 번째 경우는, 물체 2의 하이라이트(highlight)가 물체 1의 영역에서 반사되는 경우로, 이 경우는 물체 1의 하이라이트(highlight) 영역에 반사되므로, 색도도 상에 변화가 없다.
네 번째 경우는, 물체 1의 발산(diffuse) 영역에 반사되는 경우로, 이때는 물체 1에 새로운 하이라이트(highlight)가 발생하게 되며, 색도도 상에는 하이라이트 라인(highlight line)에 흡수되어 나타나므로, 하이라이트(highlight)와 똑같은 방법으로 해석한다.
이상과 같이 발산(diffuse), 하이라이트(highlight)와 인터리플렉션(interreflection) 영역이 섞여있는 경우, 상기와 같은 영역 해석 방법을 통하여 제10도에 도시한 바와 같이, 물체의 발산된 반사(diffused reflection)만의 색도도로 구별해 내는 것이 가능하다.
상기 방법을 동작에 따른 흐름도로 나타내면 제11도에 도시한 바와 같이, 칼라 영상을 색도도로 변환하는 제 1 과정(10)과 ; 색도도로 변환된 칼라 영상을 동일한 칼라 영역과 색도가 변화되는 영역으로 구분하는 제 2 과정(20) ; 물체별 영역을 구분하기 위하여, 인터리플렉션, 하이라이트의 해석 및 물체 고유의 색으로 변환함으로써, 영역별 색도를 추출하는 제 3 과정(30) 및 ; 분광 파워 분포(SPD)와 같은 광원 정보 및 물체별 반사도 정보를 얻기 위하여, 광원색 추출 및 분광 파워 분포(SPD), 반사도를 추정함으로써, 반사도를 복원하는 제 4 과정(40)을 포함하여 이루어진다.
상기 제 3 과정(30)에서 영역별 하이라이트(highlight), 인터리플렉션(interreflection) 특성에 따른 영역 해석 처리 과정은 제12도에 도시한 바와 같이 선정된 영역이 하이라이트 특성을 갖는가를 판단하는 제 1 단계(31)와 ; 선정된 영역이 하이라이트 특성을 갖지 않는 경우, 인터리플렉션 영역 특성을 갖는가를 판단하는 제 2 단계(32) ; 선정된 영역이 하이라이트 특성을 갖거나 또는 인터리플렉션 영역 특성을 갖는 경우, 물체의 색도로 대치하는 제 3 단계(33) ; 반면에 선정된 영역이 인터리플렉션 영역 특성을 갖지 않는 경우, 다른 영역으로 구분하는 제 4 단계(34) 및 ; 모든 영역에 대하여 다 처리했는가를 판단하여, 다 처리한 경우 종료하고, 다 처리하지 못한 경우 상기 과정(30)을 반복 수행하는 제 5 단계(35)를 포함하여 이루어진다.
상기 제 3 과정(30)의 한 예로서, 화상의 색도 좌표에서의 색도의 변화가 심한 영역을 찾아내는 방법으로, 제 1 과정(10)에서는 입력 화상의 모든 화소에 대한 색신호, R, G, B를 상기 식 13의 방법을 이용하여, 색도 좌표 r = R/(R+G+B), g = G/(R+G+B)로 변환한 후, 기울기(gradient)의 크기를 계산한다.
[수학식 15]
Figure kpo00020
상기 식 15에 나타낸 x, y 방향의 각각의 편미분 fx, fy를 수행하는 두 마스크(masks) ∂를 소벨 연산자(sobel operator)라 하며, 이것은 디지털 화상 처리 분야에서는 널리 사용되는 것이다.
이러한 마스크(mask)를 화상 f(x,y)에서 색도 좌표 r,g 에 각각 대입(convolving)하여, r,g 각각의 기울기의 크기를 계산하고, 이것들의 평균값을 화상 f(x,y)에서의 기울기의 크기로 한다.
이러한 방법으로 전체 화소에 대한 기울기의 크기를 비교하여, 적정한 문턱 값을 취해 색변화가 심한 영역과 물체의 고유색으로만 된 영역을 추출할 수 있다.
이상에서 상세히 설명한 바와 같이 본 발명은, 실제 이미지에서 광원과 물체, 물체와 물체간에 발생하는 상호 빛의 반사 특성에 의해 형성되는 하이라이트, 인터리플렉션 등을 색도도 상에서 해석을 통하여 본래 물체의 색을 찾아낼 수 있으며, 실제 화상 입력 장치로부터 받아들인 화상으로부터 3차원 물체의 고유색을 직접 찾아낼 수 있고, 또한 부수적으로 광원색을 얻을 수 있는 효과가 있다.

Claims (4)

  1. 칼라 영상을 색도도로 변환하는 제 1 과정(10)과 ; 색도도로 변환된 칼라 영상을 동일한 칼라 영역과 색도가 변화되는 영역으로 구분하는 제 2 과정(20) ; 물체별 영역을 구분하기 위하여, 인터리플렉션, 하이라이트의 해석 및 물체 고유의 색으로 변환함으로써, 영역별 색도를 추출하는 제 3 과정(30) 및 ; 분광 파워 분포(SPD)와 같은 광원 정보 및 물체별 반사도 정보를 얻기 위하여, 광원색 추출 및 분광 파워 분포(SPD), 반사도를 추정함으로써, 반사도를 복원하는 제 4 과정(40)을 포함하여 이루어짐을 특징으로 하는, 칼라 이미지로부터 물체의 색불변량 추출 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 제 3 과정(30)에서 영역별 하이라이트(highlight), 인터리플렉션(interreflection) 특성에 따른 영역 해석 처리 과정은, 선정된 영역이 하이라이트 특성을 갖는가를 판단하는 제 1 단계(31)와 ; 선정된 영역이 하이라이트 특성을 갖지 않는 경우, 인터리플렉션 영역 특성을 갖는가를 판단하는 제 2 단계(32) ; 선정된 영역이 하이라이트 특성을 갖거나 또는 인터리플렉션 영역 특성을 갖는 경우, 물체의 색도로 대치하는 제 3 단계(33) ; 반면에 선정된 영역이 인터리플렉션 영역 특성을 갖지 않는 경우, 다른 영역으로 구분하는 제 4 단계(34) 및 ; 모든 영역에 대하여 다 처리했는가를 판단하여, 다 처리한 경우 종료하고, 다 처리하지 못한 경우 상기 과정(30)을 반복 수행하는 제 5 단계(35)를 포함하여 이루어짐을 특징으로 하는, 칼라 이미지로부터 물체의 색불변량 추출 방법.
  3. 칼라영상을 물질의 표면으로부터 반사되는 빛의 색과, 물질의 몸체로부터 반사되는 빛의 색과, 다른 물체로부터 반사되는 빛에 대한 색도좌표로 나누어 변환하는 단계와; 상기 변화된 색도좌표로 형성된 이미지에 의한 색도변화를 임의의 설정값과 비교하는 단계; 상기 비교결과, 색도변화가 상기 설정값보다 작으면, 상기 색도를 물체의 색도로 설정하는 단계; 상기 비교결과, 색도변화가 상기 설정값보다 크면, 해당 영역의 색도도와 주변 영역의 색도 분포를 해석하여 하이라이트 영역과 인터리플렉션 영역으로 구분하는 단계; 상기 구분된 영역의 색도도로부터 물체의 색도값을 결정하는 단계로 이루어진, 칼라 이미지로부터 물체의 색도를 구하는 방법.
  4. 제3항에 있어서, 상기 색도좌표로 변환하는 단계는, 물질의 표면으로부터 반사되는 리플렉션의 크기 mI, 물질의 몸체로부터 반사되는 리플렉션 크기 mb, 다른 물체로부터 반사되는 리플렉션 크기 mi가 없는(제로) 각각의 경우에 대해 r=(miRi+mbRb+mIRI)/(miKi+mbKb+mIKI), g=(miGi+mbGb+mIGI)/(miKi+mbKb+mIKI)로 나타내어지는 색도좌표 (r, g)인 (ri, gi)와 (rb, gb), (ri, gi)와 (rI,gI), (rb,gb)와 (rI,gI)를 연결하는 선분을 만드는 단계와; 상기 만들어진 각 선분상을 각각 α=miKi, β=mbKb로 정의되는 α와 β의 비율로 나뉘어지는 지점, α=miKi, β=mIKI로 정의되는 α와 β의 비율로 나뉘어지는 α=mbKb, β=mIKI로 정의되는 α와 β의 비율로 나뉘어지는 지점을 색도좌표로 정하는 단계로 이루어지는 것을 특징으로 하는, 칼라 이미지로부터 물체의 색도를 구하는 방법.
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