KR100791373B1 - 선호 색을 변환하는 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 선호 색을 변환하는 장치 및 방법에 관한 것으로서, 사용자에 의해 선택된 선호 색에 대한 색 공간을 색 분포 특성에 따라 복수 개의 세부 영역으로 분류하고, 입력된 영상 중 사용자의 선호 색에 해당하는 각 영역의 색을 복수 개의 세부 영역 중 적절한 세부 영역의 색으로 변환하는 선호 색을 변환하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
본 발명의 실시예에 따른 선호 색을 변환하는 장치는 입력된 영상에서 사용자의 선호 색이 포함된 적어도 하나 이상의 영상 영역을 추출하는 영상 추출부와, 상기 영상 영역의 색 분포 특성을 분석하는 영상 분석부와, 상기 선호 색의 색 공간에 포함된 분할 공간 중 상기 색 분포 특성에 대응되는 분할 공간을 추출하는 색 공간 추출부 및 상기 추출된 분할 공간에 대응되는 색 변환 모델을 이용하여 상기 영상 영역의 색을 변환하는 색 변환부를 포함한다.
선호 색, 색 분포 특성, 색 공간, 색 변환 모델

Description

선호 색을 변환하는 장치 및 방법{Apparatus and method for converting preferred color}
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 선호 색을 변환하는 장치를 나타낸 블록도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 색 공간 추출부를 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 영상 영역의 추출을 나타낸 개념도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 색 공간을 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 색 분포 테이블을 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 색 변환 모델에 따라 영상 영역의 색을 변환하는 것을 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 색 변환 테이블을 나타낸 도면이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 선호 색을 변환하는 과정을 나타낸 흐름도이다.
<도면의 주요 부분에 관한 부호의 설명>
110 : 영상 수신부 120 : 영상 추출부
130 : 영상 분석부 140 : 색 공간 추출부
150 : 저장부 160 : 색 변환부
170 : 영상 출력부
본 발명은 선호 색을 변환하는 장치 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 사용자에 의해 선택된 선호 색에 대한 색 공간을 색 분포 특성에 따라 복수 개의 세부 영역으로 분류하고, 입력된 영상 중 사용자의 선호 색에 해당하는 각 영역의 색을 복수 개의 세부 영역 중 적절한 세부 영역의 색으로 변환하는 선호 색을 변환하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
모니터, 스캐너, 프린터 등과 같이 색을 재현하는 디지털 영상 장치들은 사용자들의 다양한 요구를 충족시키기 위해, 그 기능이 다양해지고 고품질화되고 있으며, 각각의 사용 분야에 따라 서로 다른 색 공간(Color Space) 혹은 컬러 모델을 사용하고 있다. 컬러 모델에는 장치 의존적인 모델과 장치 독립적인 모델로 구분되는데, 전자의 경우로는 가법의 의존적인 모델인 RGB(Red, Green, Blue) 모델과 감법의 색 공간 모델인 CMYK 컬러 모델이 존재하며, 후자의 경우로는, CIE LAB 모델, CIE XYZ 모델, CIE LUV 모델 등이 있다.
CIE LAB 모델은 국제 색채 협회(Commission Internationale de l'clairage)에서 정한 색을 색의 공간좌표 상에서 정량화하여 L*(명도), a*(적-녹), b*(황-청) 계열의 수치로 표현하는 방법이다. CIE XYZ 모델은 RGB 3 자극값(Tristimulus Values)을 모두 양의 부호를 가지는 다른 3 자극값의 세트인 XYZ로 나타낸 것이다. 한편, 인쇄 분야에서는 CMYK 색 공간을 사용하고 있으며, 인터넷 출력용 그래픽처럼 컴퓨터 모니터를 사용하는 분야에서는 RGB 색 공간을 사용한다.
이와 같이, 디지털 영상 장치는 입력된 영상의 색을 그대로 출력할 수 있으며 입력된 영상의 색 중 특정 색을 변환한 후 출력할 수도 있다. 이에 따라, 사용자는 보다 자연스러운 색으로 변환된 영상을 감상할 수 있게 된다.
일반적인 사용자의 선호 색으로는 피부색(skin color), 하늘색(blue sky color) 및 나뭇잎과 잔디의 녹색(green grass color)이 있는데, 종래의 색 변환 알고리즘은 입력된 영상 중 사용자의 선호 색이 포함된 영역이 있는 경우, 해당 영역에 대한 색 변환을 수행함에 있어서 단일 영역을 기반으로 색 변환을 수행한다.
즉, 영상 내에 사용자의 선호 색인 피부색이 포함된 2개의 영역이 있으면 종래의 색 변환 알고리즘은 해당되는 2개 영역의 색에 대하여 기 설정된 동일한 정도의 변환을 수행하는 것이다.
이와 같이, 종래의 알고리즘은 해당 영역에 대한 일관적인 변환만을 수행하므로 각 영역의 색 분포 특성이 고려된 색 변환을 수행할 수 없었다.
일본 공개 특허 2001-092956은 컬러 화상의 특정 대상물에 색 보정을 수행하는 자동 색 보정 장치에 있어서, 임의로 입력된 화상으로부터 특정 대상물의 대표 색을 추출하고, 특정 대상물의 색상에 관한 분포 가능 영역을 분할하여 얻을 수 있는 분할 색상 영역에 대해서 색 보정 파라미터를 할당한 후, 추출된 대표 색에 최적의 색 보정 파라미터를 매칭시켜 특정 색상에만 적용하는 색 보정 변환을 실시하기 위한 방법을 개시하고 있다.
그러나, 이는 추출된 대표 색에 할당된 최적의 색 보정 파라미터를 매칭시킨다는 점은 기존의 단일 선호 색 공간을 기반으로 하는 색 변환 방법으로서, 각 영역의 색 분포 특성이 고려된 색 변환을 수행하는 방법은 개시하지 않고 있다.
따라서, 영상 내의 각 영역에 대한 색 분포 특성이 고려되어 각 영역별로 색 변환이 수행될 수 있는 방법의 등장이 요구된다.
본 발명은 사용자에 의해 선택된 선호 색에 대한 색 공간을 색 분포 특성에 따라 복수 개의 세부 영역으로 분류하고, 입력된 영상 중 사용자의 선호 색에 해당하는 각 영역의 색을 복수 개의 세부 영역 중 적절한 세부 영역의 색으로 변환하는데 그 목적이 있다.
본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해되어질 수 있을 것이다.
상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 실시예에 따른 선호 색을 변환하는 장치는 입력된 영상에서 사용자의 선호 색이 포함된 적어도 하나 이상의 영상 영역을 추출하는 영상 추출부와, 상기 영상 영역의 색 분포 특성을 분석하는 영상 분석부와, 상기 선호 색의 색 공간에 포함된 분할 공간 중 상기 색 분포 특성에 대응되는 분할 공간을 추출하는 색 공간 추출부 및 상기 추출된 분할 공간에 대응되는 색 변환 모델을 이용하여 상기 영상 영역의 색을 변환하는 색 변환부를 포함한다.
본 발명의 실시예에 따른 선호 색을 변환하는 방법은 (a) 입력된 영상에서 사용자의 선호 색이 포함된 적어도 하나 이상의 영상 영역을 추출하는 단계와, (b) 상기 영상 영역의 색 분포 특성을 분석하는 단계와, (c) 상기 선호 색의 색 공간에 포함된 분할 공간 중 상기 색 분포 특성에 대응되는 분할 공간을 추출하는 단계 및 (d) 상기 추출된 분할 공간에 대응되는 색 변환 모델을 이용하여 상기 영상 영역의 색을 변환하는 단계를 포함한다.
기타 실시예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다. 첨부된 블록도의 각 블록과 흐름도의 각 단계의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그 램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 블록도의 각 블록 또는 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 또는 흐름도 각 단계에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다. 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑제되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 블록도의 각 블록 및 흐름도의 각 단계에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.
또한, 각 블록 또는 각 단계는 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실행예들에서는 블록들 또는 단계들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들 또는 단계들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들 또는 단계들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 선호 색을 변환하는 장치를 나타낸 블록도로서, 선호 색을 변환하는 장치(이하 색 변환 장치라 한다)(100)는 영상 수신부(110), 영상 추출부(120), 영상 분석부(130), 색 공간 추출부(140), 저장부(150), 색 변환부(160) 및 영상 출력부(170)를 포함하여 구성된다.
영상 수신부(110)는 영상을 수신하는 역할을 한다. 여기서, 수신된 영상은 아날로그 영상 또는 디지털 영상일 수 있는데, 영상 수신부(110)는 수신된 아날로그 영상을 디지털로 변환할 수도 있다.
또한, 영상 수신부(110)는 수신된 영상의 컬러 모델이 가법의 색 공간 모델인 RGB(Red, Green, Blue) 컬러 모델인 경우 이를 균등 색 공간 모델인 CIE LAB 컬러 모델로 변환할 수 있으며 이 때, 컬러 특성을 나타내는 CIE LCH(Lightness, Chroma, Hue) 컬러 모델로 변환할 수 있다. 이에 따라, 영상 추출부(120)는 영상 수신부(110)로부터 LCH 컬러 모델의 영상을 전달받을 수 있다.
여기서, LCH 컬러 모델은 명도(Lightness), 채도(Chroma) 및 색상(Hue)으로 구성된 컬러 모델로서, 각 구성 요소는 L*, C*, h로 표시될 수 있다.
영상 추출부(120)는 영상 수신부(110)로부터 전달 받은 영상에서 사용자의 선호 색이 포함된 적어도 하나 이상의 영상 영역을 추출한다.
여기서, 선호 색은 사용자에 의해 민감하게 반응되는 색 또는 선호되는 색으로서 피부색(Skin), 하늘색(Blue sky) 및 나뭇잎과 잔디의 녹색(Green grass)을 포함한다. 즉, 선호 색의 보완만으로 사용자는 보다 고화질의 영상을 감상하고 있다 고 느낄 수 있는 것이다.
그러나, 본 발명에서 선호 색은 피부색, 하늘색 및 녹색으로 한정되지 않으며, 사용자에 의하여 별도의 다른 색으로 설정될 수도 있다.
또한, 영상 추출부(120)는 설정된 복수 개의 선호 색을 구별하여 별도로 영상 영역을 추출할 수 있으며, 동일한 선호 색이라고 하더라도 영상 내에서 소정 거리 이상 간격을 두고 존재하면 동일한 선호 색을 가진 영상 영역을 각각 추출할 수도 있다. 추출된 영상 영역은 고유한 식별 번호가 부여될 수 있는데, 서로 다른 선호 색을 가진 영상 영역뿐만 아니라 동일한 선호 색을 가진 영상 영역도 그 배치에 따라 서로 다른 식별 번호가 부여될 수 있다.
추출된 영상 영역은 영상 분석부(130)로 전달되고, 영상 분석부(130)는 전달 받은 영상 영역의 색 분포 특성을 분석한다. 색 분포 특성은 영상 영역에 포함된 화소의 색 공간에 대한 평균 및 표준 편차를 포함하는데 여기서, 색 공간은 CIE LAB 색 공간이 사용될 수 있고, CIE XYZ 색 공간 또는 CIE LUV 색 공간이 사용될 수도 있다.
그리고, 영상 분석부(130)는 영상에 포함된 전체 화소의 밝기를 기 설정된 기준 크기로 변환한 후에 전달 받은 영상 영역에 대한 색 공간의 평균 및 표준 편차를 분석할 수 있는데, 이는 후술하는 색 공간 추출부(140)에 의한 색 공간의 추출이 원활하게 수행될 수 있도록 하기 위함이다.
색 공간 추출부(140)는 선호 색의 색 공간에 포함된 분할 공간 중 영상 영역의 색 분포 특성에 대응되는 분할 공간을 추출하는 역할을 한다.
도 4에 도시된 바와 같이, 특정 선호 색에서의 색 공간(400)은 복수 개로 분할될 수 있는데, 각 분할 공간(450)은 도 5에 도시된 바와 같이 색 분포 테이블(500)로 표현될 수 있다.
일단, 영상 분석부(130)로부터 영상 영역에 대한 색 분포 특성 즉, 영상 영역에 대한 평균 및 표준 편차가 전달되면 색 공간 추출부(140)는 색 분포 특성에 의하여 형성되는 색 공간(400)과 분할 공간(450)의 중복 영역을 확인한다. 이 때, 분할 공간(450)의 외형을 형성하는 각 지점의 색에 대한 값을 영상 영역에 대한 색 분포 특성에 대입함으로써 중복 여부가 판단될 수 있다.
그리하여, 색 공간 추출부(140)는 분할 공간(450) 중 가장 많이 중복되는 분할 공간(450)을 추출하고, 추출된 분할 공간(450)을 색 변환부(160)로 전달한다.
색 공간 추출부(140)가 분할 공간(450)을 추출하기 위하여 참조되는 색 분포 테이블(500)은 저장부(150)에 저장될 수 있는데, 저장부(150)는 하드 디스크, 플래시 메모리, CF 카드(Compact Flash Card), SD 카드(Secure Digital Card), SM 카드(Smart Media Card), MMC 카드(Multimedia Card) 또는 메모리 스틱(Memory Stick) 등 정보의 입출력이 가능한 모듈로서 색 변환 장치(100)의 내부에 구비되어 있을 수도 있고, 별도의 장치에 구비되어 있을 수도 있다.
색 변환부(160)는 색 공간 추출부(140)에 의하여 추출된 색 공간(400)에 대응되는 색 변환 모델을 이용하여 영상 추출부(120)에 의하여 추출된 각 영상 영역의 색을 변환하는 역할을 한다. 여기서, 색 공간(400)은 색 공간 추출부(140)에 의해 추출된 분할 공간(450)일 수 있다.
예를 들어, 영상 추출부(120)에 의하여 추출된 영상 영역이 피부색인 경우 색 공간 추출부(140)는 피부색에 대한 색 공간(400)에 포함된 분할 공간(450) 중 해당 영상 영역에 가장 대응되는 최적 분할 공간(450)을 추출하고, 색 변환부(160)는 해당 영상 영역의 색을 최적 분할 공간에 대응되는 색 변환 모델에 따라 변환하는 것이다.
색 변환부(160)에 의한 영상 영역에서의 색 변환은 전달 받은 영상 영역에 포함된 각 화소에 모두 적용되는데, 색 변환부(160)는 색 변환 모델에 포함된 색 변환의 크기를 영상 영역에 포함된 화소의 색에 따라 비율적으로 적용하여 화소의 색을 변환한다.
변환 비율에 따른 색 변환에 대한 자세한 설명은 도 6을 통하여 후술하기로 한다.
영상 출력부(170)는 색 변환부(160)에 의해 변환된 영상 영역을 출력하는 역할을 한다. 즉, 영상 출력부(170)는 음극선관(CRT, Cathode Ray Tube), 액정 화면(LCD, Liquid Crystal Display), 발광 다이오드(LED, Light-Emitting Diode), 유기 발광 다이오드(OLED, Organic Light-Emitting Diode) 또는 플라즈마 디스플레이(PDP, Plasma Display Panel) 등과 같이 영상 표시 수단이 구비된 모듈로서 전달 받은 영상 영역을 디스플레이하거나 프린터 등과 같이 영상 인쇄 수단이 구비된 모듈로서 전달 받은 영상 영역을 인쇄하는 역할을 하는 것이다. 영상 출력부(170)는 색 변환 장치(100)의 내부에 구비되어 있을 수도 있고, 별도의 장치에 구비되어 있을 수도 있다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 색 공간 추출부를 나타낸 블록도이다.
추출된 영상 영역의 색 분포 특성에 대응되는 분할 공간(450)을 추출하기 위하여 색 공간 추출부(140)는 색 공간 결정부(141) 및 분할 공간 결정부(142)를 포함하여 구성될 수 있다.
색 공간 결정부(141)는 선호 색에 따라 설정된 색 공간(400) 중 추출된 영상 영역의 색 분포 특성을 가장 많이 포함하는 최적의 색 공간(400)을 결정하는 역할을 한다. 여기서, 색 공간 결정부(141)는 색 공간(400)의 외형을 형성하는 각 지점의 값을 추출된 영상 영역의 색 분포 특성에 대입하여, 색 분포 특성과 가장 많이 중복되는 색 공간(400)을 결정할 수 있는데, 이를 위하여 색 공간 결정부(141)는 영상 영역에 포함된 화소의 색에 대한 평균 및 표준 편차를 이용할 수 있다. 즉, 색 공간 결정부(141)는 색 공간(400)을 형성하는 주요 지점(405)의 값을 색 분포 특성에 대입하고, 그 결과로 산출되는 확률값을 이용하여 최적 색 공간(400)을 결정하는 것이다.
분할 공간 결정부(142)는 최적 색 공간에 포함된 복수 개의 분할 공간(450) 중 색 분포 특성에 대응되는 최적 분할 공간(450)을 결정하는 역할을 한다. 여기서, 분할 공간 결정부(142)는 복수 개의 분할 공간(450)의 외형을 형성하는 각 지점의 값을 추출된 영상 영역의 색 분포 특성에 대입하여, 색 분포 특성과 가장 많이 중복되는 분할 공간(450)을 결정할 수 있는데, 이를 위하여 분할 공간 결정부(142)는 영상 영역에 포함된 화소의 색에 대한 평균 및 표준 편차를 이용할 수 있다. 즉, 분할 공간 결정부(142)는 분할 공간(450)을 형성하는 주요 지점(455)의 값 을 색 분포 특성에 대입하고, 그 결과로 산출되는 확률값을 이용하여 최적 분할 공간(450)을 결정하는 것이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 영상 영역의 추출을 나타낸 개념도로서, 입력된 영상(200)이 영상 추출부(120)에 의하여 선호 색에 따라 영상 영역(310, 320, 330, 340, 350)으로 추출되는 것을 나타낸 도면이다.
전술한 바와 같이, 영상 추출부(120)는 설정된 복수 개의 선호 색을 구별하여 별도로 영상 영역을 추출할 수 있으며, 동일한 선호 색이라고 하더라도 영상(200) 내에서 소정 거리 이상 간격을 두고 존재하면 각각의 영상 영역을 추출할 수도 있다.
도 3의 영상(200)은 하늘(210), 구름(220a, 220b), 산(230a, 230b), 강(240), 지면(250) 및 사람(260a, 260b)을 포함하고 있다. 여기서, 사용자에 의하여 설정된 선호 색이 피부색, 하늘색 및 나뭇잎과 잔디의 녹색이라고 할 때, 입력된 영상(200)에서 하늘색을 포함하는 하늘(210)은 연속된 하나의 영역으로 구성되어 있고, 피부색을 포함하는 사람(260a, 260b)은 소정 거리를 두고 두 개의 영역으로 구성되어 있으며, 나뭇잎과 잔디의 녹색을 포함하는 산(230a, 230b)도 소정 거리(강의 폭)를 두고 두 개의 영역으로 구성되어 있다.
따라서, 영상 추출부(120)는 하늘색을 포함하는 하나의 영상 영역(310), 나뭇잎과 잔디의 녹색을 포함하는 두 개의 영상 영역(320, 330), 피부색을 포함하는 두 개의 영상 영역(340, 350)을 추출할 수 있다. 즉, 산(230a, 230b)과 사람(260a, 260b)의 영상 영역과 같이 동일한 선호 색을 포함하는 영상 영역이 소정 거리 이상 간격을 두어 배치되어 있으면, 영상 추출부(120)는 각 영상 영역(320, 330, 340, 350)을 별도로 추출하는 것이다.
추출된 영상 영역은 각각에 대하여 추출된 분할 공간(450)의 색 변환 모델에 따라 색 변환부(160)에 의하여 각각 색 변환되므로, 색 변환 장치(100)는 입력된 영상(200)에 대한 보다 세밀한 색 변환을 수행할 수 있게 된다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 색 공간을 나타낸 도면으로서, 복수 개의 분할 공간(450)으로 구성된 색 공간(400)을 나타내고 있다.
사용자의 선호 색에 따라 각각의 색 공간(400)이 존재할 수 있다. 그런데, 선호 색에 따른 색 공간(400)이 하나의 색 공간(400)으로 구성된 경우 입력된 영상에 대한 세부적인 색 변환이 불가능하므로 본 발명의 색 변환 장치(100)는 복수 개의 분할 공간(450)으로 구분된 색 공간(400)을 이용하여 색 변환을 수행한다.
즉, 색 공간 추출부(140)는 입력된 영상 영역의 선호 색에 대응되는 색 공간(400)에서 해당 영상 영역과 가장 많이 중복되는 분할 공간(450)을 추출하고, 색 변환부(160)는 색 공간 추출부(140)에 의하여 추출된 분할 공간(450)에 대응되는 색 변환 모델을 이용하여 해당 영상 영역의 색을 변환하는 것이다.
도 4의 색 공간(400)은 CIE LAB 색 공간에 따라 도시된 색 공간을 나타내고 있는데, 색 공간(400)은 사용자의 선택에 따라 CIE XYZ 색 공간 또는 CIE LUV 색 공간에 따른 색 공간이 색 공간 추출부(140)에 의하여 이용될 수도 있다.
또한, CIE LAB 색 공간, CIE XYZ 색 공간 및 CIE LUV 색 공간에 대한 색 공간(400)이 모두 정의된 상태에서 색 공간 추출부(140)는 정의된 모든 색 공간에 포 함된 색 공간(400)에 입력된 영상 영역을 대입시켜서 가장 많이 중복되는 분할 공간(450)을 추출할 수도 있다.
예를 들어, 제 1 영상 영역 및 제 2 영상 영역이 입력된 경우 제 1 영상 영역은 CIE LAB 색 공간에 따른 분할 공간(450)에 대응되는 색 변환 모델에 따라 색 변환이 수행되고, 제 2 영상 영역은 CIE XYZ 색 공간에 따른 분할 공간(450)에 대응되는 색 변환 모델에 따라 색 변환이 수행될 수 있는 것이다.
또한, 도 4는 10개의 꼭지점에 의하여 외형이 형성되는 12면체의 형태로 분할 공간(450)이 형성되는 것을 나타내고 있지만, 육면체, 원통 또는 기타 2차원 또는 3차원의 기하학적 형상에 의한 분할 공간(450)이 형성될 수도 있다.
그리고, 각각의 분할 공간(450)은 서로 중복되어 배치될 수 있으며, 분할 공간(450)의 개수 및 각 분할 공간(450)의 색 범위는 사용자에 의하여 설정될 수 있다.
색 공간 추출부(140)는 최적의 분할 공간(450)을 추출함에 있어서, 영상 분석부(130)로부터 전달 받은 영상 영역의 색 분포 특성에 분할 공간(450)을 대입하는데 이 때, 분할 공간(450)을 형성하는 주요 지점(455)의 위치를 색 분포 특성에 대입하여 최적의 분할 공간(450)을 추출할 수 있다. 즉, 주요 지점(455)에 대응되는 색 정보 예를 들면, CIE LAB, CIE XYZ 또는 CIE LUV 값을 영상 영역의 색 분포 특성에 대입하는 것이다. 여기서, 주요 지점(455)은 분할 공간(450)을 형성하는 꼭지점이 될 수 있으며, 사용자에 의해 설정된 별도의 지점이 될 수도 있다.
이를 위하여, 저장부(150)에는 분할 공간(450)을 형성하는 주요 지점(455)의 색 정보가 테이블의 형식으로 저장될 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 색 분포 테이블을 나타낸 도면으로서, 색 분포 테이블(500)은 선호 색에 따라 별도로 구성될 수 있으며, 선호 색에 따른 각 색 분포 테이블(500)은 분할 공간(450)의 외형을 형성하는 주요 지점(455)의 색 정보(550)를 포함한다. 이를 위하여, 색 분포 테이블(500)은 주요 지점 필드(510) 및 분할 공간 필드(520, 530, 540)를 포함하여 구성된다.
색 분포 테이블(500)은 색 공간(400)을 정의한 색 정보(550)가 포함된 테이블로서, 세부적으로는 색 공간(400)에 포함된 분할 공간(450)의 형상을 정의한 색 정보(550)가 포함되어 있다. 이 때, 색 정보(550)는 분할 공간(450)을 형성하는 기하학적 형상의 주요 지점(455)에 대한 색 정보(550)일 수 있는데, 육면체, 12면체 등과 같이 꼭지점이 존재하는 형상인 경우 기하학적 형상의 꼭지점이 주요 지점(455)에 대응될 수 있다.
여기서, 색 정보(550)는 CIE LAB, CIE XYZ, CIE LUV 또는 L*C*h값이 될 수 있으며 색 변환 장치(100)의 구현 여부에 따라 RGB 값이 될 수도 있다.
영상 영역의 색 분포 특성은 평균 및 표준 편차를 포함하는데, 색 공간 추출부(140)는 색 분포 테이블(500)에 포함된 분할 공간(450)별로 대응되는 주요 지점(455)의 색 정보(550)를 영상 영역의 색 분포 특성에 대입하고, 그 확률값을 산출한다. 그리하여, 가장 많은 확률값이 산출된 분할 공간(450)을 최적 분할 공간(450)으로 결정한다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 색 변환 모델에 따라 영상 영역의 색을 변 환하는 것을 나타낸 도면으로서, 색 변환 모델에 따라 설정된 초기 지점 및 종료 지점의 거리에 따른 비율로 영상 영역에 포함된 화소의 색이 변환되는 것을 나타낸 도면이다.
색 변환 모델은 해당 분할 공간(450)에 포함된 영상 영역의 화소에 대응되는 색을 변환하기 위한 방식으로서, 초기 지점의 색 정보 및 종료 지점의 색 정보의 거리 비율에 따라 영상 영역의 화소에 대응되는 색을 변환하는 방식이다.
도 6은 색 공간 추출부(140)에 의해 추출된 분할 공간(450)에 포함되는 영상 영역의 특정 화소의 색이 변환되는 것을 나타내는데 이하, 색 변환 모델의 초기 지점을 C0(610a), 종료 지점을 C1(610b)이라 하고, 입력된 영상 영역의 특정 화소의 색을 나타내는 지점을 Ci(620a), 변환된 화소의 색을 나타내는 지점을 Cip(620b)라 한다.
색 변환부(160)는 우선 C0(610a)와 Ci(620a)를 잇는 직선 L0(630a)을 형성하고, 여기에서 형성된 선(630a)과 분할 공간(450)의 외형이 만나는 지점 P(650)를 추출한다. 그리고, 색 변환부(160)는 P(650)와 C1(610b)을 잇는 직선 L1(630b)를 형성하고, C0(610a)와 C1(610b)을 잇는 직선 L01(640a)을 형성한다.
그리고, 색 변환부(160)는 직선 L01(640a)과 직선 L0(630a)간의 각도와 동일한 각도로 Ci(620a)와 직선 L1(630b)을 잇는 직선 Lip(640b)를 형성하고, 직선 L1(630b)과 직선 Lip(640b)가 교차하는 지점 Cip(620b)를 추출한다.
Cip(620b)는 입력된 영상 영역의 화소의 색에 대하여 변환된 색을 나타내는 지점으로서, 결국 Cip(620b)는 C0(610a)과 C1(610b)간의 거리 비율에 따라 결정된다.
여기서, Cip(620b)를 결정하기 위하여 산출되는 C0(610a)과 C1(610b)간의 거리(640a), P(650)와 C0(610a)간의 거리(630a), P(650)와 C1(610b)간의 거리(630b) 및 Ci(620a)와 Cip(620b)간의 거리(640b)는 CIE 델타 E 2000(CIE delta E 2000)에 의하여 산출될 수 있다.
초기 지점 C0(610a) 및 종료 지점 C1(610b)은 색 변환 모델별로 다르게 설정되는데, 사용자는 색 변환 모델별로 자신이 의도하는 색 변환 형태의 초기 지점(610a) 및 종료 지점(610b)을 설정할 수 있다. 색 변환 모델별로 설정된 초기 지점(610a) 및 종료 지점(610b)은 테이블의 형태로 저장부(150)에 저장될 수 있는데, 이는 도 7에 도시된 바와 같다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 색 변환 테이블을 나타낸 도면으로서, 색 변환 테이블(700)은 색 변환 모델(750a, 750b, 750c, 750d, 750e)별로 CIE LAB 컬러 모델에 의해 정의된 색 공간에 따라 초기 지점(710) 및 종료 지점(720)을 포함하여 구성된다.
CIE LAB 컬러 모델에서 L*은 명도, a*는 적색 및 녹색의 조합, b*는 황색 및 청색의 조합인데, 사용자는 색 변환 모델에 따라 L*, a*, b*의 초기 지점(710) 및 종료 지점(720)의 값을 설정함으로써 자신이 의도한 색 변환 모델을 생성할 수 있 다. 즉, 명도를 수정하거나 특정 색을 수정하는 색 변환 모델을 생성할 수 있는 것이다.
도 7에서 제 1 색 변환 모델(750a)의 종료 지점의 L* 값은 초기 지점의 L*값에 비해 약간 작고, 종료 지점의 a* 및 b*값은 초기 지점의 a* 및 b* 값과 유사한데, 이는 L*의 감소 즉, 명도의 감소를 의미한다. 그리고, 제 2 색 변환 모델(750b)의 종료 지점의 L* 및 a* 값은 초기 지점의 L*값에 비해 약간 크고, 종료 지점의 b*값은 초기 지점의 b*값에 비해 약간 작은데, 이는 L* 및 a*의 증가 즉, 명도의 증가 및 황색의 감소를 의미한다.
이와 같이, 사용자는 영상 영역의 색을 변환하기 위한 색 변환 모델을 생성함에 있어서, 초기 지점 및 종료 지점의 명도 및 색상을 설정할 수 있다. 즉, 명도를 증가시키고 적색을 감소시키기 위하여 제 3 색 변환 모델(750c)과 같이 초기 지점 및 종료 지점의 값을 설정할 수 있고, 명도를 증가시키고 채도를 감소시키기 위하여 제 4 색 변환 모델(750d)과 같이 초기 지점 및 종료 지점의 값을 설정할 수 있으며, 명도를 증가시키기 위하여 제 5 색 변환 모델(750e)과 같이 초기 지점 및 종료 지점의 값을 설정할 수 있는 것이다.
여기서, 도 7은 초기 지점 및 종료 지점의 컬러 모델로 CIE LAB가 사용된 것을 나타내고 있으나, 이는 CIE XYZ 또는 CIE LUV 컬러 모델이 사용될 수도 있음은 물론이다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 선호 색을 변환하는 과정을 나타낸 흐름도이다.
영상에 포함된 사용자에 의해 설정된 선호 색을 변환하기 위하여 색 변환 장치(100)의 영상 수신부(110)는 영상을 수신한다(S810). 수신된 영상의 컬러 모델은 RGB 컬러 모델 또는 CMYK 컬러 모델일 수 있는데, 영상 수신부(110)는 수신된 영상을 CIE LAB 컬러 모델 또는 CIE LHC 컬러 모델로 변환할 수 있다.
이에 따라, LCH 컬러 모델의 영상은 영상 추출부(120)로 전달되고, 영상 추출부(120)는 영상 수신부(110)로부터 전달 받은 영상에서 사용자의 선호 색에 포함된 적어도 하나 이상의 영상 영역을 추출한다(S820). 선호 색은 피부색, 하늘색 및 나뭇잎과 잔디의 녹색을 포함할 수 있으며, 사용자에 의해 별도의 다른 색으로 설정될 수도 있다.
여기서, 영상 추출부(120)는 영상 영역을 추출함에 있어서 선호 색에 따른 영상 영역의 추출뿐만 아니라 영상 영역의 배치에 따른 추출도 수행할 수 있다. 즉, 영상 추출부(120)는 동일한 선호 색을 가진 영역이 복수 개 있을 때, 복수 개의 영역이 공간적으로 밀접하게 배치되어 있으면 복수 개의 영역을 동일한 영역으로 간주하여 하나의 영상 영역을 추출하고, 복수 개의 영역이 공간적으로 소정의 간격을 두고 배치되어 있으면 복수 개의 영역을 각각 구분하여 추출하는 것이다.
추출된 영상 영역은 영상 분석부(130)로 전달되고, 영상 분석부(130)는 전달 받은 영상 영역의 색 분포 특성을 분석한다(S830). 색 분포 특성은 영상 영역에 포함된 화소의 색 공간에 대한 평균 및 표준 편차를 포함하는데 여기서, 색 공간은 CIE LAB 색 공간이 사용될 수 있고, CIE XYZ 색 공간 또는 CIE LUV 색 공간이 사용될 수도 있다.
그리고, 영상 분석부(130)는 색 공간 추출부(140)에 의한 색 공간(400)의 추출이 원활하게 수행될 수 있도록 하기 위하여 영상에 포함된 전체 화소의 밝기를 기 설정된 기준 크기로 변환한 후에 영상 영역에 대한 색 공간의 평균 및 표준 편차를 분석할 수도 있다.
영상 분석부(130)는 분석된 색 분포 특성을 색 공간 추출부(140)로 전달하고, 영상 수신부(110)로부터 전달 받은 영상을 색 변환부(160)로 전달한다.
색 공간 추출부(140)는 선호 색의 색 공간(400)에 포함된 분할 공간(450) 중 영상 영역의 색 분포 특성에 대응되는 분할 공간(450)을 추출한다(S840).
이를 위하여 색 공간 추출부(140)는 색 공간(400) 중 영상 영역의 색 분포 특성을 가장 많이 포함하는 최적 색 공간(400)을 결정한 후에 결정된 최적 색 공간(400)에 포함된 복수 개의 분할 공간(450) 중 색 분포 특성에 대응되는 최적 분할 공간(450)을 결정할 수 있다.
최적 색 공간(400) 및 최적 분할 공간(450)을 결정하기 위하여 색 공간 추출부(140)는 영상 영역에 포함된 화소의 색에 대한 평균 및 표준 편차를 이용할 수 있다. 즉, 색 공간 추출부(140)는 분할 공간(450)을 형성하는 주요 지점(455)의 값을 색 분포 영역에 대입하고, 그 결과로 산출되는 확률값을 이용하여 최적 분할 공간(450)을 추출하는 것이다.
색 공간 추출부(140)에 의해 추출된 분할 공간(450)에 대응되는 색 변환 모델은 색 변환부(160)로 전달되는데, 색 변환부(160)는 색 공간 추출부(140)로부터 전달 받은 색 변환 모델을 이용하여 영상 분석부(130)로부터 전달 받은 영상 영역 의 색을 변환한다(S850). 즉, 색 변환부(160)는 색 변환 모델에 포함된 색 변환의 크기를 영상 영역에 포함된 화소의 색에 따라 비율적으로 적용하여 화소의 색을 변환하는 것이다.
색 변환된 영상 영역은 영상 추출부(120)에 의하여 추출되지 않은 다른 영상 영역과 결합되어 변환된 영상이 되고, 영상 출력부(170)는 색 변환된 영상을 출력한다(S860).
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
상기한 바와 같은 본 발명의 선호 색을 변환하는 장치 및 방법에 따르면 다음과 같은 효과가 하나 혹은 그 이상 있다.
사용자에 의해 선택된 선호 색에 대한 색 공간을 색 분포 특성에 따라 복수 개의 세부 영역으로 분류하고, 입력된 영상 중 사용자의 선호 색에 해당하는 각 영역의 색을 복수 개의 세부 영역 중 적절한 세부 영역의 색으로 변환함으로써 주변 영상의 색이 고려된 상태에서 선호 색에 포함된 각 영역을 표현할 수 있는 장점이 있다.

Claims (20)

  1. 입력된 영상에서 사용자의 선호 색이 포함된 적어도 하나 이상의 영상 영역을 추출하는 영상 추출부;
    상기 영상 영역의 색 분포 특성을 분석하는 영상 분석부;
    상기 선호 색의 색 공간에 포함된 분할 공간 중 상기 색 분포 특성에 대응되는 분할 공간을 추출하는 색 공간 추출부; 및
    상기 추출된 분할 공간에 대응되는 색 변환 모델에 포함된 색 변환의 크기를 상기 영상 영역에 포함된 화소의 색에 따라 비율적으로 적용하여 상기 영상 영역의 색을 변환하는 색 변환부를 포함하는 선호 색을 변환하는 장치.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 선호 색은 피부색, 하늘색 및 녹색을 포함하는 선호 색을 변환하는 장치.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 선호 색은 상기 사용자에 의하여 별도로 선택될 수 있는 선호 색을 변환하는 장치.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 색 분포 특성은 상기 영상 영역에 포함된 화소의 색에 대한 평균 및 표 준 편차를 포함하는 선호 색을 변환하는 장치.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 색 공간은 CIE LAB 색 공간, CIE XYZ 색 공간 및 CIE LUV 색 공간 중 하나인 선호 색을 변환하는 장치.
  6. 제 4항에 있어서,
    상기 영상 분석부는 상기 영상에 포함된 전체 화소의 밝기를 기 설정된 기준 크기로 변환한 후에 상기 평균 및 상기 표준 편차를 분석하는 선호 색을 변환하는 장치.
  7. 제 1항에 있어서,
    상기 색 공간 추출부는
    상기 색 공간 중 상기 색 분포 특성을 가장 많이 포함하는 최적 색 공간을 결정하는 색 공간 결정부; 및
    상기 결정된 색 공간에 포함된 복수 개의 분할 공간 중 상기 색 분포 특성을 가장 많이 포함하는 최적 분할 공간을 결정하는 분할 공간 결정부를 포함하는 선호 색을 변환하는 장치.
  8. 제 7항에 있어서,
    상기 색 공간 결정부는 상기 영상 영역에 포함된 화소의 색에 대한 평균 및 표준 편차를 이용하여 상기 최적 색 공간을 결정하는 선호 색을 변환하는 장치.
  9. 제 7항에 있어서,
    상기 분할 공간 결정부는 상기 영상 영역에 포함된 화소의 색에 대한 평균 및 표준 편차를 이용하여 상기 최적 분할 공간을 결정하는 선호 색을 변환하는 장치.
  10. 삭제
  11. (a) 입력된 영상에서 사용자의 선호 색이 포함된 적어도 하나 이상의 영상 영역을 추출하는 단계;
    (b) 상기 영상 영역의 색 분포 특성을 분석하는 단계;
    (c) 상기 선호 색의 색 공간에 포함된 분할 공간 중 상기 색 분포 특성에 대응되는 분할 공간을 추출하는 단계; 및
    (d) 상기 추출된 분할 공간에 대응되는 색 변환 모델에 포함된 색 변환의 크기를 상기 영상 영역에 포함된 화소의 색에 따라 비율적으로 적용하여 상기 영상 영역의 색을 변환하는 단계를 포함하는 선호 색을 변환하는 방법.
  12. 제 11항에 있어서,
    상기 선호 색은 피부색, 하늘색 및 녹색을 포함하는 선호 색을 변환하는 방법.
  13. 제 11항에 있어서,
    상기 선호 색은 상기 사용자에 의하여 별도로 선택될 수 있는 선호 색을 변환하는 방법.
  14. 제 11항에 있어서,
    상기 색 분포 특성은 상기 영상 영역에 포함된 화소의 색에 대한 평균 및 표준 편차를 포함하는 선호 색을 변환하는 방법.
  15. 제 11항에 있어서,
    상기 색 공간은 CIE LAB 색 공간, CIE XYZ 색 공간 및 CIE LUV 색 공간 중 하나인 선호 색을 변환하는 방법.
  16. 제 14항에 있어서,
    상기 (b) 단계는 상기 영상에 포함된 전체 화소의 밝기를 기 설정된 기준 크기로 변환한 후에 상기 평균 및 상기 표준 편차를 분석하는 단계를 포함하는 선호 색을 변환하는 방법.
  17. 제 11항에 있어서,
    상기 (c) 단계는
    상기 색 공간 중 상기 색 분포 특성을 가장 많이 포함하는 최적 색 공간을 결정하는 단계; 및
    상기 결정된 색 공간에 포함된 복수 개의 분할 공간 중 상기 색 분포 특성을 가장 많이 포함하는 최적 분할 공간을 결정하는 단계를 포함하는 선호 색을 변환하는 방법.
  18. 제 17항에 있어서,
    상기 최적 색 공간을 결정하는 단계는 상기 영상 영역에 포함된 화소의 색에 대한 평균 및 표준 편차를 이용하여 상기 최적 색 공간을 결정하는 단계를 포함하는 선호 색을 변환하는 방법.
  19. 제 17항에 있어서,
    상기 최적 분할 공간을 결정하는 단계는 상기 영상 영역에 포함된 화소의 색에 대한 평균 및 표준 편차를 이용하여 상기 최적 분할 공간을 결정하는 단계를 포함하는 선호 색을 변환하는 방법.
  20. 삭제
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