KR100854007B1 - Systems and methods for color image scale interpolating and recommending harmonious colors - Google Patents
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Abstract
본 발명은 칼라 이미지 스케일의 보간과 보간된 칼라 이미지를 이용한 조화색 추천 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 퍼지 K-근접 이웃 방식을 사용하여 칼라 이미지 스케일을 보간하여 색상이 연속적으로 분포하는 칼라 이미지 스케일을 얻고, 상기 보간된 칼라 이미지 스케일에서 사용자가 선택한 주색에 대한 조화색을 제시하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a method and system for recommending a harmonic color using interpolation of a color image scale and an interpolated color image, and more particularly, to continuously distribute colors by interpolating a color image scale using a fuzzy K-near neighbor method. A method and system for obtaining a color image scale and presenting a harmonic color for a user selected primary color in the interpolated color image scale.
이를 위하여 본 발명은 기준색채들이 불연속적으로 나열되어 있는 칼라 이미지 스케일을 읽어들이고, 상기 칼라 이미지 스케일에서 상기 기준색채들의 위치좌표를 파악하는 단계; 상기 기준색채들의 색상을 CIE-LAB 좌표계상의 좌표들로 표현하여 CIE-LAB 좌표들을 얻는 단계; 상기 칼라 이미지 스케일을 상기 기준색채들을 중심으로 구획하여 격자구조를 생성하고, 상기 격자구조를 구성하는 단위격자들의 위치좌표를 파악하는 단계; 상기 단위격자에 인접한 상기 기준색채들을 이용하여 퍼지 K-근접 이웃 방식을 적용하여 상기 단위격자를 채울 보간색상을 결정하고, 상기 보간색상의 결정과정을 모든 단위격자에 대하여 반복 수행하여 상기 보간색상들이 연속적으로 나열된 보간된 칼라 이미지 스케일을 얻는 단계; 상기 보간색상들의 CIE-LAB 좌표들을 RGB 좌표계로 변환하여 보간된 RGB 좌표들을 얻는 단계;로 구성되는 것을 특징으로 한다.To this end, the present invention includes reading a color image scale in which reference colors are discontinuously arranged, and identifying positional coordinates of the reference colors in the color image scale; Expressing the colors of the reference colors as coordinates on a CIE-LAB coordinate system to obtain CIE-LAB coordinates; Dividing the color image scale around the reference colors to generate a lattice structure and determining position coordinates of unit grids constituting the lattice structure; The interpolation colors to fill the unit grids are determined by applying a fuzzy K-close neighboring method using the reference colors adjacent to the unit grids, and the interpolation colors are generated by repeatedly performing the determination process on all the unit grids. Obtaining a continuously listed interpolated color image scale; And converting the CIE-LAB coordinates of the interpolated colors into an RGB coordinate system to obtain interpolated RGB coordinates.
칼라 이미지 스케일, 언어적 이미지 스케일, 퍼지 K-근접 이웃 방식, 오스트발드의 배색규칙, 조화색 Color Image Scale, Linguistic Image Scale, Fuzzy K-Nearest Neighboring, Ostwald's Scheme
Description
도 1은 칼라 이미지 스케일을 이용한 색채선택 과정.1 is a color selection process using a color image scale.
도 2는 종래 한국의 IRI 색채연구소의 칼라 이미지 스케일 및 언어적 이미지 스케일.Figure 2 is a color image scale and linguistic image scale of the conventional IRI color research institute of Korea.
도 3은 종래 일본의 Gobayashi의 칼라 이미지 스케일 및 언어적 이미지 스케일.3 is a color image scale and linguistic image scale of a conventional Japanese Gobayashi.
도 4는 IRI 색채연구소 및 Gobayashi의 칼라 이미지 스케일에 사용된 색.4 is a color used for the color image scale of the IRI color laboratory and Gobayashi.
도 5는 도 5는 본 발명에 따른 칼라 이미지 스케일 보간 방법을 보인 플로우차트.5 is a flowchart showing a color image scale interpolation method according to the present invention.
도 6은 m=2.1, K=10 인 경우 보간된 IRI 색채연구소의 이미지 스케일의 예.6 is an example of an image scale of an IRI color laboratory interpolated when m = 2.1 and K = 10.
도 7은 m=2.1, K=2 인 경우 보간된 IRI 색채연구소의 이미지 스케일의 예.7 is an example of the image scale of the IRI color laboratory interpolated when m = 2.1, K = 2.
도 8은 m=1.5, K=10 인 경우 보간된 Gobayashi의 이미지 스케일의 예.8 is an example of the image scale of Gobayashi interpolated when m = 1.5, K = 10.
도 9는 m=10, K=3 인 경우 보간된 Gobayashi의 이미지 스케일의 예.9 is an example of an image scale of Gobayashi interpolated when m = 10 and K = 3.
도 10은 본 발명에 따른 칼라 이미지 스케일 보간 시스템의 개략도.10 is a schematic diagram of a color image scale interpolation system in accordance with the present invention.
도 11은 오스트발드의 조화규칙.11 is the harmony rule of Ostwald.
도 12는 도 12은 본 발명에 따른 조화색 추천 방법을 보인 플로우차트.12 is a flowchart showing a harmonic color recommendation method according to the present invention.
도 13은 대그룹 형용사 영역으로 구획된 IRI 색채연구소의 이미지 스케일 보간 결과.FIG. 13 is an image scale interpolation result of an IRI color laboratory divided into large group adjective regions. FIG.
도 14는 대그룹 형용사 영역으로 구획된 Gobayashi의 이미지 스케일 보간 결과.14 is an image scale interpolation result of Gobayashi partitioned into large group adjective region.
도 15는 조화색 추천 결과.Fig. 15 shows the result of harmonic color recommendation.
도 16은 본 발명에 따른 조화색 추천 시스템의 개략도.16 is a schematic diagram of a harmonic color recommendation system according to the present invention;
도 17은 3차원 그래픽으로 구성된 부엌 공간에 사용자가 본 발명을 이용하여 색채계획을 시행한 예.17 is an example in which a user implements a color scheme using the present invention in a kitchen space composed of three-dimensional graphics.
< 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명 ><Description of Symbols for Major Parts of Drawings>
10 : 입력수단 11 : 데이터베이스10: input means 11: database
12 : 검색수단 13 : 정보처리수단12: search means 13: information processing means
14 : 인터페이스 15 : 뷰어14: interface 15: viewer
16 : 좌표계 변환수단16: coordinate system conversion means
본 발명은 칼라 이미지 스케일의 보간과 보간된 칼라 이미지를 이용한 조화색 추천 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 퍼지 K-근접 이웃 방식을 사용하여 칼라 이미지 스케일을 보간하여 색상이 연속적으로 분포하는 칼라 이미지 스케일을 얻고, 상기 보간된 칼라 이미지 스케일에서 사용자가 선택한 주색에 대한 조화색을 제시하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a method and system for recommending a harmonic color using interpolation of a color image scale and an interpolated color image, and more particularly, to continuously distribute colors by interpolating a color image scale using a fuzzy K-near neighbor method. A method and system for obtaining a color image scale and presenting a harmonic color for a user selected primary color in the interpolated color image scale.
일반적으로 색채 디자이너들이 감성형용사에 해당하는 색상을 선택하는 과정은 도 1에 나타낸 바와 같이 칼라 이미지 스케일과 언어적 이미지 스케일을 중첩하는 과정을 통해 이루어진다. 이때 칼라 이미지 스케일이란 서로 반대되는 의미를 가지는 형용사 쌍으로 구성된 좌표계에 색채들을 나열한 것을 말하고, 언어적 이미지 스케일이란 동일한 좌표계에 다양한 감성형용사를 나열한 것을 말한다. 도 2는 "동적인-정적인", "부드러운-딱딱한"의 형용사 쌍으로 이루어진 좌표계를 사용한 한국의 IRI 색채연구소의 칼라 이미지 스케일과 언어적 이미지 스케일을 나타내고 있으며, 도 3은 "따뜻한-차가운", "부드러운-딱딱한'의 형용사 쌍으로 이루어진 좌표계를 사용한 일본의 Gobayashi의 칼라 이미지 스케일과 언어적 이미지 스케일을 보여주고 있는데, 상기 언어적 이미지 스케일의 형용사들은 대그룹 형용사 영역으로 구획되어 있다. 즉, 도 2의 언어적 이미지 스케일에서 "맑은"이란 대그룹 형용사 영역에는 "부드러운", "깔끔한", "가벼운" 등의 형용사들이 포함되어 있다.In general, the process of selecting color corresponding to the emotional adjective by the color designer is performed by overlapping the color image scale and the linguistic image scale as shown in FIG. 1. In this case, the color image scale refers to listing colors in a coordinate system composed of adjective pairs having opposite meanings, and the linguistic image scale refers to listing various emotional adjectives in the same coordinate system. FIG. 2 shows the color image scale and linguistic image scale of the IRI color institute in Korea using a coordinate system composed of adjective pairs of "dynamic-static" and "soft-hard", and FIG. 3 shows "warm-cold". , Showing the color image scale and linguistic image scale of Gobayashi in Japan using a coordinate system of "soft-hard" adjective pairs, which are divided into large group adjective areas. On the linguistic image scale of 2, the large group of adjectives "clear" includes adjectives such as "soft", "clean", and "light".
그런데, 일반적으로 칼라 이미지 스케일을 만들기 위한 심리학적 실험의 부담 때문에 색채에 대한 감성평가는 제한된 수의 색채에 대해서만 수행되고 있으며, 그 결과 도 2와 도 3에 나타난 바와 같이 칼라 이미지 스케일에 나열된 색채들은 제한적일 수 밖에 없다. 도 4는 IRI 색채연구소 및 Gobayashi의 칼라 이미지 스케일에 사용된 색채를 나열한 것으로서 각각 120개와 130개의 색채를 사용하고 있다. 따라서 칼라 이미지 스케일에 나열되지 않은 색채의 사용이 요구되는 경우에는 사용자가 직접 해당 형용사의 좌표와 그 형용사에 가까운 색채을 검색하여 심리적인 간색을 수행하여 사용하거나 대그룹 형용사에 해당하는 색채들 가운데 하나를 선택하려 사용할 수 밖에 없는데, 이러한 심리적인 간색과 제한된 색채를 대상으로 하는 선택은 비전문가에게는 쉽지 않은 일이다. 나아가 디자인의 경우 사용자는 특정한 색에 어울리는 조화색을 함께 사용함이 일반적인데 비전문가가 조화색을 찾아가는 과정 또한 용이하지 않은 문제점이 있었다.However, in general, due to the burden of psychological experiments to create a color image scale, the emotional evaluation of colors is performed only for a limited number of colors. As a result, the colors listed on the color image scale are shown in FIGS. It must be limited. Figure 4 lists the colors used in the color image scale of the IRI color research institute and Gobayashi, using 120 colors and 130 colors, respectively. Therefore, when the use of colors not listed in the color image scale is required, the user directly searches the coordinates of the adjectives and the colors close to the adjectives, performs psychological sampling, or selects one of the colors corresponding to the large group adjectives. These psychological samplings and limited color choices are not easy for non-experts. Furthermore, in the case of design, it is common for a user to use a harmonic color suitable for a specific color, but the process of finding a harmonic color by a non-expert is not easy.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 사용자가 선택한 색에 어울리는 조화색을 사용자에게 추천함에 있어서, 우선 사용자가 편리하게 다양한 색을 선택할 수 있도록 퍼지 K-근접 이웃 방식을 사용하여 기존의 칼라 이미지 스케일을 보간함으로써 보다 다양한 색체가 연속적으로 나열되는 칼라 이미지 스케일을 사용자에게 제공하며, 상기 보간된 칼라 이미지 스케일에서 사용자가 선택한 색체에 대하여 오스트발드의 조화규칙을 적용하여 사용자에게 조화색을 추천함으로써 비전문가라도 편리하게 조화색을 찾을 수 있도록 하는 칼라 이미지 스케일의 보간과 보간된 칼라 이미지를 이용한 조화색 추천 방법 및 시스템을 제공함에 목적이 있다.In order to solve the problems described above, the present invention recommends a color to match the color selected by the user. First, a conventional color image using a fuzzy K-near neighbor method can be used to conveniently select various colors. By interpolating the scale, the user is provided with a color image scale in which a variety of colors are continuously arranged, and recommends the harmonic color to the user by applying Ostwald's harmony rule to the color selected by the user in the interpolated color image scale. It is an object of the present invention to provide a method and system for recommending color matching using an interpolated color image and interpolation of color image scale, which makes it possible to conveniently find color matching.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 칼라 이미지 스케일 보간 방법은 기준색채들이 불연속적으로 나열되어 있는 칼라 이미지 스케일을 읽어들이고, 상기 칼라 이미지 스케일에서 상기 기준색채들의 위치좌표를 파악하는 단계; 상기 기준색채들의 색상을 CIE-LAB 좌표계상의 좌표들로 표현하여 CIE-LAB 좌표들을 얻는 단계; 상기 칼라 이미지 스케일을 상기 기준색채들을 중심으로 구획하여 격자구조를 생성하고, 상기 격자구조를 구성하는 단위격자들의 위치좌표를 파악하는 단계; 상기 단위격자에 인접한 상기 기준색채들을 이용하여 퍼지 K-근접 이웃 방식을 적용하여 상기 단위격자를 채울 보간색상을 결정하고, 상기 보간색상의 결정과정을 모든 단위격자에 대하여 반복 수행하여 상기 보간색상들이 연속적으로 나열된 보간된 칼라 이미지 스케일을 얻는 단계; 상기 보간색상들의 CIE-LAB 좌표들을 RGB 좌표계로 변환하여 보간된 RGB 좌표들을 얻는 단계;로 구성되는 것을 특징으로 하는 칼라 이미지 스케일 보간 방법.로 구성되는 것을 특징으로 한다.A color image scale interpolation method of the present invention for achieving the above object comprises the steps of reading a color image scale in which the reference colors are arranged discontinuously, and identifying the position coordinates of the reference colors in the color image scale; Expressing the colors of the reference colors as coordinates on a CIE-LAB coordinate system to obtain CIE-LAB coordinates; Dividing the color image scale around the reference colors to generate a lattice structure and determining position coordinates of unit grids constituting the lattice structure; The interpolation colors to fill the unit grids are determined by applying a fuzzy K-close neighboring method using the reference colors adjacent to the unit grids, and the interpolation colors are generated by repeatedly performing the determination process on all the unit grids. Obtaining a continuously listed interpolated color image scale; And converting the CIE-LAB coordinates of the interpolated colors into an RGB coordinate system to obtain interpolated RGB coordinates.
상기 칼라 이미지 스케일에 불연속적으로 나열된 상기 기준색채 상호간의 거리는 불규칙한 것을 특징으로 할 수 있으며, 상기 단위격자의 형상과 크기는 인접한 기준색체들의 갯수에 의존하여 달라질 수 있으며, RGB 좌표로 표현된 상기 기준색채들을 CIE-LAB 좌표계상의 좌표로 변환하여 CIE-LAB 좌표를 얻는 것을 특징으로 할 수 있다.The distance between the reference colors listed discontinuously on the color image scale may be irregular, and the shape and size of the unit grid may vary depending on the number of adjacent reference colors, and the reference expressed in RGB coordinates. The CIE-LAB coordinate may be obtained by converting colors into coordinates on a CIE-LAB coordinate system.
상기 퍼지 K-근접 이웃 방식은 다음 수학식1로 표현되는 보간 결과를 얻는 것을 특징으로 할 수 있다.The fuzzy K-nearest neighboring method may be obtained by obtaining an interpolation result represented by
이때, C(x,y)는 CIE-LAB 좌표공간 (x,y)에 새로이 정의될 칼라로 보간 결과이다. Ci는 이미지 스케일의 공간에 (x,y)위치와 가까운 K개의 기준색 중 i번째 기준색을 의미하고, ωi는 i번째 기준색의 가중치를 의미한다. di는 i번째 칼라와 보간하고자 하는 (x,y)위치와의 유클리디안 거리를 의미한다.In this case, C (x, y) is the result of interpolation with a color to be newly defined in the CIE-LAB coordinate space (x, y). C i denotes the i reference color among the K reference colors close to the (x, y) position in the space of the image scale, and ω i denotes the weight of the i reference color. d i means the Euclidean distance between the i th color and the (x, y) position to be interpolated.
이때 사용자는 임의로 상기 인접하는 기준색채들의 갯수를 결정할 수 있으며, 나아가 상기 사용자가 결정한 갯수에 해당하는 인접하는 기준색체들의 선정은 상기 단위격자의 위치좌표와 상기 기준색채의 위치좌표를 차감하여 얻는 상기 단위격자와 상기 기준색채간의 거리가 가까운 기준색채부터 우선적으로 선택하는 것을 특징으로 할 수 있다.In this case, the user may arbitrarily determine the number of the adjacent reference colors, and further, the selection of the adjacent reference colors corresponding to the number determined by the user is obtained by subtracting the position coordinate of the unit grid and the position coordinate of the reference color. The distance between the unit grid and the reference color may be preferentially selected from a reference color close to each other.
본 발명의 칼라 이미지 스케일 보간 시스템은 기준색채들이 불연속적으로 나 열되어 있는 칼라 이미지 스케일을 읽어들이는 입력 수단; 상기 칼라 이미지 스케일에서 기준색채들의 위치좌표를 파악하는 검색수단; 상기 기준색채들의 색상을 CIE-LAB 좌표를 사용하여 표현하거나, RGB 좌표로 표현된 상기 기준색채들의 색상을 상기 CIE-LAB 좌표로 변환하고, 보간된 칼라 이미지 스케일의 상기 CIE-LAB 좌표를 상기 RGB 좌표로 변환하는 좌표계 변환수단; 상기 칼라 이미지 스케일을 상기 기준색채들을 중심으로 구획하여 격자구조를 생성하고, 상기 격자구조를 구성하는 단위격자들의 위치좌표를 파악하고, 퍼지 K-근접 이웃 방식을 적용하여 상기 단위격자를 채울 보간색상을 결정하고, 상기 보간색상의 결정과정을 모든 단위격자에 대하여 반복 수행하여 상기 보간색상들이 연속적으로 나열된 보간된 칼라 이미지 스케일을 얻는 정보처리수단; 상기 기준색채들의 위치좌표, 기준색채들의 색상에 대한 RGB 좌표와 CIE-LAB 좌표, 보간색상들의 CIE-LAB 좌표를 저장하는 데이터베이스; 사용자가 상기 퍼지 K-근접 이웃 방식 적용시 이웃하는 기준색체들의 갯수를 입력하는 인터페이스; 상기 칼라 이미지 스케일과 상기 보간된 칼라 이미지 스케일을 사용자에게 제시하는 뷰어;로 구성된 것을 특징으로 한다.The color image scale interpolation system of the present invention comprises: input means for reading a color image scale in which reference colors are discontinuously listed; Retrieving means for grasping the position coordinates of the reference colors on the color image scale; Represent the colors of the reference colors using CIE-LAB coordinates, or convert the colors of the reference colors expressed in RGB coordinates to the CIE-LAB coordinates, and convert the CIE-LAB coordinates of the interpolated color image scale to the RGB. Coordinate system converting means for converting the coordinates; The color image scale is partitioned around the reference colors to generate a lattice structure, the position coordinates of the unit grids constituting the lattice structure are grasped, and an interpolation color to fill the unit grids by applying a fuzzy K-near neighbor method. Information processing means for obtaining an interpolated color image scale in which the interpolation colors are continuously arranged by determining the interpolation colors and repeatedly performing the determination process on all unit grids; A database storing position coordinates of the reference colors, RGB coordinates and CIE-LAB coordinates of the colors of the reference colors, and CIE-LAB coordinates of the interpolated colors; An interface for inputting the number of neighboring reference colors when a user applies the fuzzy K-nearest neighboring scheme; And a viewer for presenting the color image scale and the interpolated color image scale to a user.
본 발명의 조화색 추천 방법은 서로 대응된 의미를 갖는 형용사 쌍으로 구성된 좌표계에 복수의 감성형용사를 배열하고, 상기 배열을 근접하여 위치한 상기 감성형용사를 구성요소로 하는 대그룹 형용사 영역으로 구획하여 언어적 이미지 스케일을 구축하는 단계; 상기 언어적 이미지 스케일과 동일한 좌표계에 나열된 기준색체들을 이용하여 퍼지 K-근접 이웃 방식을 적용하여 상기 좌표계에 복수의 색상이 연속적인 나열된 칼라 이미지 스케일을 구축하는 단계; 사용자가 감성형용사를 입력하면 상기 감성형용사를 상기 언어적 이미지 스케일에서 검색하여 상기 감성형용사의 위치를 파악하고, 상기 파악된 감성형용사의 위치에 대응되는 색상들을 상기 칼라 이미지 스케일에서 검색하여 사용자에게 제시하는 단계; 사용자가 상기 제시된 색상들 중에서 주색을 선택하면 상기 주색에 대한 조화색을 사용자에게 추천하는 단계;로 구성되는 것을 특징으로 한다.Harmonic color recommendation method of the present invention arranges a plurality of emotional adjectives in a coordinate system composed of pairs of adjectives having meanings corresponding to each other, and divides them into a large group adjective area comprising the emotional adjectives located in close proximity to each other. Building an image scale; Constructing a color image scale in which a plurality of colors are consecutively arranged in the coordinate system by applying a fuzzy K-near neighbor method using reference colors listed in the same coordinate system as the linguistic image scale; When the user inputs an emotional adjective, the emotional adjective is searched on the linguistic image scale to determine the location of the emotional adjective, and the colors corresponding to the identified emotional adjective are searched on the color image scale and presented to the user. Doing; Recommending a harmonic color for the primary color to the user when the user selects the primary color from among the presented colors.
상기 칼라 이미지 스케일을 검색하여 사용자에게 제시하는 단계는 대그룹 형용사의 범주에 속하는 칼라 이미지 스케일 또는 상기 감성형용사의 위치좌표를 기준으로 일정 반경 내에 위치한 칼라 이미지 스케일을 제시하는 것을 특징으로 할 수 있으며, 상기 사용자에게 추천되는 조화색은 오스트발드의 조화규칙을 만족시키는 것을 특징으로 할 수 있다.The step of searching and presenting the color image scale to a user may include presenting a color image scale belonging to a large group of adjectives or a color image scale located within a predetermined radius based on the positional coordinates of the emotional adjectives. The harmonic color recommended for the user may be characterized by satisfying Ostwald's harmony rule.
본 발명의 조화색 추천 시스템은 서로 대응된 의미를 갖는 형용사 쌍으로 구성된 좌표계에 복수의 감성형용사를 배열하고 상기 배열을 근접하여 위치한 상기 감성형용사를 구성요소로 하는 대그룹 형용사 영역으로 구획하여 구축된 언어적 이미지 스케일과 상기 좌표계에 나열된 기준색체들을 이용하여 퍼지 K-근접 이웃 방식을 적용하여 상기 좌표계에 복수의 색상을 연속적으로 나열시켜 구축한 칼라 이미지 스케일과 오스트발드의 배색규칙을 저장하는 데이터베이스; 사용자가 감성형용사를 입력하는 인터페이스; 사용자가 상기 감성형용사를 입력하면 상기 감성형용 사를 상기 데이터베이스에 저장된 상기 언어적 이미지 스케일에서 검색하여 상기 감성형용사의 위치를 파악하고, 상기 파악된 감성형용사의 위치에 대응되는 색상들을 상기 칼라 이미지 스케일에서 검색하는 검색수단; 상기 사용자가 주색을 선택하면 상기 주색에 오스트발드의 조화규칙을 적용하여 상기 오스트발드의 배색규칙에서 조화색을 검색하는 정보처리수단; 상기 검색된 칼라 이미지 스케일과 상기 조화색을 사용자에게 제시하는 뷰어;로 구성되는 것을 특징으로 한다.Harmonic color recommendation system of the present invention is a language constructed by arranging a plurality of emotional adjectives in a coordinate system composed of pairs of adjectives having meanings corresponding to each other, and dividing them into a large group adjective area having the emotional adjectives located in close proximity to each other. A database for storing color image scales and color schemes of Ostwald, which are constructed by successively arranging a plurality of colors in the coordinate system by applying a fuzzy K-proximity neighboring scheme using an enemy image scale and reference colors listed in the coordinate system; An interface for inputting an emotional adjective by the user; When the user inputs the emotional adjective, the emotional adjective is searched for in the linguistic image scale stored in the database to determine the position of the emotional adjective, and the colors corresponding to the identified emotional adjective are colored in the color image scale. Search means for searching in; Information processing means for searching for a harmonic color in the color matching rule of the Oswald by applying the harmonic rule of Ostwald to the primary color when the user selects the primary color; And a viewer for presenting the retrieved color image scale and the harmonic color to a user.
이하 첨부된 도면에 의해 본 발명을 더욱 상세히 설명하면 다음과 같다.Hereinafter, the present invention will be described in more detail with reference to the accompanying drawings.
도 5는 본 발명에 따른 칼라 이미지 스케일 보간 방법을 보인 플로우차트이다. 칼라 이미지 스케일의 보간은 보간이 요구되는 칼라 이미지 스케일에 기존에 존재하고 있는 제한된 수의 기준색채들을 이용하게 되는바, 칼라 이미지 스케일에 나열되어 있는 기준색채들의 위치좌표를 우선 추출하게 된다(ST11).5 is a flowchart showing a color image scale interpolation method according to the present invention. The interpolation of the color image scale uses a limited number of reference colors existing in the color image scale for which interpolation is required, and first extracts the position coordinates of the reference colors listed in the color image scale (ST11). .
이때 상기 위치좌표에 배열된 기준색채들의 색상은 색 표현을 위해 사용되는 다양한 좌표계를 사용하여 표현할 수 있는데, 특히 CIE-LAB 좌표계는 사람 눈의 색지각의 등보성이 비교적 유지되는바 상기 기준색채의 색상은 상기 CIE-LAB 좌표계를 사용하여 표현(ST12)함이 타당하다. 따라서 상기 기준색채들이 컴퓨터 모니터상에서 색상을 표현하기 위해 사용되는 좌표계인 RGB 좌표계를 사용하여 표현된 경우에는 이를 상기 CIE-LAB 좌표계상의 좌표로 변환하는 것이 필요하다.In this case, the colors of the reference colors arranged in the position coordinates can be expressed using various coordinate systems used for color representation. In particular, the CIE-LAB coordinate system maintains relatively uniformity of color perception of the human eye. It is reasonable to express the color ST12 using the CIE-LAB coordinate system. Therefore, when the reference colors are expressed using an RGB coordinate system, which is a coordinate system used to express colors on a computer monitor, it is necessary to convert them to coordinates on the CIE-LAB coordinate system.
상기 CIE-LAB 좌표로 표현된 상기 기준색채를 이용하여 상기 칼라 이미지 스 케일의 여백을 보간하는 과정은 수학식2로 표현되는 퍼지 K-이웃 근접 방식에 의해 이루어진다(ST14).The process of interpolating the margins of the color image scale using the reference color represented by the CIE-LAB coordinates is performed by a fuzzy K-neighbor proximity method represented by Equation 2 (ST14).
이때, C(x,y)는 CIE-LAB 좌표공간 (x,y)에 새로이 정의될 칼라로 보간 결과이다. Ci는 이미지 스케일의 공간에 (x,y)위치와 가까운 K개의 기준색 중 i번째 기준색을 의미하고, ωi는 i번째 기준색의 가중치를 의미한다. di는 i번째 칼라와 보간하고자 하는 (x,y)위치와의 유클리디안 거리를 의미한다.In this case, C (x, y) is the result of interpolation with a color to be newly defined in the CIE-LAB coordinate space (x, y). C i denotes the i reference color among the K reference colors close to the (x, y) position in the space of the image scale, and ω i denotes the weight of the i reference color. d i means the Euclidean distance between the i th color and the (x, y) position to be interpolated.
상기 퍼지 K-근접 이웃 방식은 원래 퍼지 패턴인식에서 유래한 방법으로서, 상기 기준색을 중심으로 격자구조를 형성하여 상기 컬러 이미지 스케일을 구획하고(ST13), 상기 격자구조를 구성하는 단위격자들을 채울 색상은 상기 수학식2에서 정의된 결과를 이용하게 된다. 이때 상기 수학식2의 결과는 상기 CIE-LAB 좌표를 사용하여 표현되어 있게 되는바, 컴퓨터 모니터에 보간 결과를 디스플레이하기 위해서는 상기 CIE-LAB 좌표를 상기 RGB 좌표로 변환(ST15)할 필요가 있다. 특히 RGB 좌표로 표현된 기준색채의 색상을 상기 CIE-LAB 좌표로 변환하여 상기 퍼지 K-근접 이웃 방식을 적용한 경우에는 상기 CIE-LAB 좌표로의 변환과정을 역으로 수행하여 상기 RGB 좌표를 얻을 수 있다. 이와 같은 도 5의 보간 과정을 상기 모든 단위격자에 반복 수행을 하면 보간된 색상들이 연속적으로 분포하는 칼라 이미지 스케일을 얻을 수 있게 된다. 이때 상기 단위격자들의 형상 또는 크기는 각각의 단위격자의 색상 결정에 사용되는 기준색채의 갯수에 따라 달라지게 된다. 만일 상기 수학식2에서의 K값을 증가시켜 단위격자의 색상 결정에 더욱 많은 수의 기준색을 고려하게 되면 상기 칼라 이미지 스케일은 더욱 많은 수의 단위격자로 세분되어 결과적으로 더욱 다양한 색채를 포함하는 보간된 칼라 이미지 스케일을 얻을 수 있게 된다. 따라서 사용자가 필요에 따라 상기 K값을 사용자 인터페이스 등을 이용하여 입력할 수 있도록 함이 타당하며, 사용자가 입력한 상기 K값에 해당하는 기준색채의 선택은 상기 단위격자의 위치좌표와 상기 기준색채의 위치좌표를 차감하여 상기 단위격자와 상기 기준색채간의 거리를 추출하고, 상기 추출된 거리가 상대적으로 작은 기준색채부터 순차적으로 선택하게 된다.The fuzzy K-near neighbor method is a method derived from the original fuzzy pattern recognition, and forms a lattice structure around the reference color to partition the color image scale (ST13) and fills the unit grids constituting the lattice structure. The color uses the result defined in
도면 6과 내지 도면 9는 상기 수학식2에서 K와 m의 값을 변화시키면서 살펴본 상기 IRI 색채연구소 및 Gobayashi의 칼라 이미지 스케일을 보간한 결과로서, K값을 변화시킴에 따라 상기 단위격자의 형상과 크기 변화되며, 특히 K값을 증가시킴에 따라 상기 단위격자의 면적이 감소하여 더욱 세분화된 색상을 포함하는 칼라 이미지 스케일을 얻을 수 있다.6 and 9 are results of interpolating the color image scales of the IRI color research institute and Gobayashi while changing the values of K and m in
도면 10은 칼라 이미지 스케일 보간 시스템의 개략도이다. 입력수단(10)은 기준색채들이 불연속적으로 나열되어 있는 칼라 이미지 스케일을 읽어들이는 것으로서 스캐너 또는 디지털 카메라 등이 사용될 수 있다. 상기 입력수단(10)에서 읽어들인 상기 칼라 이미지 스케일은 데이터베이스(11)에 저장되며, 검색수단(12)은 퍼지 K-근접 이웃 방식에 사용하기 위한 상기 기준색채들의 위치좌표를 추출하며, 추출된 상기 위치좌표는 상기 데이터베이스(11)에 저장된다.10 is a schematic diagram of a color image scale interpolation system. The input means 10 reads a color image scale in which reference colors are discontinuously arranged, and a scanner or a digital camera may be used. The color image scale read from the input means 10 is stored in the
상기 기준색채들의 색상을 표현하는 CIE-LAB 좌표는 상기 데이터베이스(11)에 저장되어 상기 퍼지 K-근접 이웃 방식을 적용한 단위격자의 색상 결정에 사용되는데, 만일 상기 색상이 RGB 좌표로 표현된 경우에는 좌표계 변환수단(16)에서 상기 CIE-LAB 좌표로 변환된 후 상기 데이터베이스(11)에 저장된다.The CIE-LAB coordinates representing the colors of the reference colors are stored in the
정보처리수단(13)은 상기 칼라 이미지 스케일을 상기 기준색채들을 중심으로 구획하여 격자구조를 생성하고, 상기 격자구조를 구성하는 상기 단위격자들의 위치좌표를 파악한다. 또한 상기 단위격자에 대하여 인접한 기준색채를 이용하여 퍼지 K-근접 이웃 방식을 적용하여 상기 단위격자를 채울 보간색상을 결정하며, 상기 보간색상의 결정은 모든 단위격자에 대하여 반복 수행되는데, 상기 퍼지 K-근접 이웃 방식의 적용시 요구되는 기준색채들의 갯수는 사용자가 인터페이스(14)를 통하여 입력하게 된다. 상기 퍼지 K-근접 이웃 방식이 적용되어 생성된 보간된 칼라 이미지 스케일은 뷰어(15)를 통하여 사용자에게 제시된다.The information processing means 13 generates a grid structure by dividing the color image scale around the reference colors, and grasps the position coordinates of the unit grids constituting the grid structure. In addition, an interpolation color to fill the unit grid is determined by applying a fuzzy K-proximity neighboring method using an adjacent reference color to the unit grid, and the determination of the interpolation color is repeatedly performed for all unit grids. The number of reference colors required in the application of the proximity neighbor method is input by the user through the
이하에서는 상기 칼라 이미지 스케일 보간 방법 및 시스템을 적용한 결과 생성된 보간된 칼라 이미지 스케일을 이용하여 조화색을 추천하는 방법 및 시스템에 대하여 설명한다.Hereinafter, a method and system for recommending a harmonic color using an interpolated color image scale generated as a result of applying the color image scale interpolation method and system will be described.
독일의 물리학자 오스트발드는 자신이 제안한 오스트발드의 배색규칙에서 몇 가지 규칙적인 관계를 만족하는 색들은 서로 조화를 이룬다고 주장하였다. 즉, 상기 오스트발드의 배색규칙에서 무채색, 등백색 계열, 등흑색 계열, 등순색 계열 등을 일정한 간격으로 나열하면 조화를 이루며, 둥가색환에서의 두 색상도 조화를 이룬다는 조화규칙을 발표하였다. 도 11은 오스트발드의 조화규칙을 나타내는 것으로서 무채색의 조화, 등백색 계열의 조화, 등흑색 계열의 조화, 등순색 계열의 조화, 등색상의 조화, 윤성조화, 보색이 아닌 마름모꼴에서의 조화, 등가색환에서의 두 색상 조화, 그리고 등가색상환에서의 조화간격을 나타내고 있다.German physicist Oswald insisted that the colors satisfying some of the regular relations in his proposed color scheme are in harmony with one another. In other words, in the color scheme of Ostwald, the achromatic color, the white-white series, the black-white series, the equi-color series, etc. are arranged at regular intervals, and the harmony rules are announced. 11 shows the harmony rules of Ostwald, harmony of achromatic color, harmony of white and white series, harmony of isochrome series, harmony of isochromatic series, harmony of equicolor, harmony of harmony, harmony in lozenge rather than complementary color, equivalent color ring The two colors in Eq. And the equilibrium interval in equivalent color wheel are shown.
도 12은 본 발명에 따른 조화색 추천 방법을 보인 플로우차트이다. 상기 조화색의 추천은 사용자가 입력한 감성형용사에 대응하는 칼라 이미지 스케일을 검색하여 제시하고 그 가운데에서 사용자가 선택한 주색에 상기 오스트발드의 조화규칙을 적용하여 조화색을 추천하는 단계로 이루어진다.12 is a flowchart showing a method of recommending harmonic colors according to the present invention. The recommendation of the harmonic color includes searching for and presenting a color image scale corresponding to the emotional adjective input by the user, and recommending the harmonic color by applying the harmony rule of Ostwald to the main color selected by the user.
언어적 이미지 스케일은 서로 반대되는 의미를 가지는 형용사 쌍으로 구성된 좌표계에 다양한 감성형용사들이 나열되어 있는 것으로서, 상기 감성형용사들의 위치는 각각의 감성형용사가 갖는 감성을 평가하여 결정하게 되며(ST21), 상기 퍼지 K-근접 이웃 방식을 적용하여 구축(ST22)한 보간된 칼라 이미지 스케일과는 동일한 형용사 쌍으로 구성된 좌표계를 갖는다. 따라서 상기 언어적 이미지 스케일에 나열 된 감성형용사는 상기 보간된 칼라 이미지 스케일에 나열된 칼라 이미지와 대응관계를 갖게 된다. 이때 상기 좌표계는 대그룹 형용사 영역으로 구획되는데 구획된 범주에 속하는 감성형용사들을 의미상 포괄할 수 있는 형용사가 대그룹 형용사로 선택된다. 도 13와 도 14은 상기 IRI 색채연구소 및 Gobayashi의 칼라 이미지 스케일을 보간한 결과를 대그룹 형용사 영역으로 구획한 것이다.The linguistic image scale is that a variety of emotional adjectives are listed in a coordinate system composed of pairs of adjectives having opposite meanings, and the positions of the emotional adjectives are determined by evaluating the sensitivity of each emotional adjective (ST21). The interpolated color image scale constructed by applying the fuzzy K-nearest neighboring scheme (ST22) has a coordinate system composed of the same adjective pair. Thus, the emotional adjectives listed on the linguistic image scale have a correspondence with the color images listed on the interpolated color image scale. In this case, the coordinate system is divided into a large group adjective region, and the adjectives that can semantically include the emotional adjectives belonging to the partitioned category are selected as the large group adjectives. 13 and 14 show the results of interpolating the color image scales of the IRI color research institute and Gobayashi into a large group adjective region.
사용자가 인터페이스 등을 사용하여 감성형용사를 입력하면(ST23), 색채추천 단계(ST24)에서는 상기 입력된 감성형용사를 상기 언어적 이미지 스케일에서 검색을 하여 입력된 감성형용사의 위치를 파악하고, 상기 파악된 감성형용사의 위치에 대응되는 칼라 이미지 스케일을 상기 보간된 칼라 이미지 스케일에서 검색을 하여 사용자에게 제시하게 된다. 사용자에게는 제시되는 형태는 상기 대그룹 형용사의 범주에 속하는 칼라 이미지 스케일 또는 상기 검색된 감성형용사의 위치좌표를 기준으로 일정 반경 내에 위치한 칼라 이미지 스케일이 될 수 있다.When the user inputs an emotional adjective using an interface (ST23), in the color recommendation step (ST24), the input emotional adjective is searched on the linguistic image scale to determine the position of the input emotional adjective, The color image scale corresponding to the position of the emotional sensation adjective is searched on the interpolated color image scale and presented to the user. The form presented to the user may be a color image scale belonging to the category of the large group adjective or a color image scale located within a predetermined radius based on the retrieved emotional adjective position coordinates.
사용자는 제시된 칼라 이미지 스케일 가운데에서 임의로 주색을 선택하게 되는데(ST25) 상기 주색은 본 발명의 조화색 추천시 조화색 선택의 기준이 되는 색을 말한다. 상기 주색이 선택되면 주색에 오스트발드의 조화규칙을 적용하여 조화색을 결정하며 결정된 조화색은 사용자에게 추천된다(ST26). 본 발명에서는 너무 많은 조화색이 추천되어 사용자에게 혼란을 주는 것을 방지하기 위하여 무채색의 조화, 등백색 계열의 조화, 등흑색 계열의 조화, 등순색 계열의 조화 그리고 등가색상환에서의 두 색상 조화 등의 조화규칙만을 적용하였다. 도 15는 상기 조화규칙을 적용하여 본 발명의 조화색 추천 방법이 추천한 결과를 나타내고 있다. 사용자가 상 기 칼라 이미지 스케일에서 선택한 주색이 바탕색으로 되어 있으며, 1행은 등색상면에서 등백색, 등흑색, 등순색 조화규칙을 통하여 추천된 색들이며, 2행은 등가색상환에서 주색과 동일한 백색량, 흑색량을 갖는 2,3,4,6,8,12 간격으로 색상차를 갖는 색을 표현하며, 3행과 4행의 색들은 등가색상환의 주색과 동일한 백색량, 흑색량을 갖는 모든 24개의 색들을 추천한 것이다. 다만 무채색의 경우에는 무채색 조화규칙을 적용한 무채색들만이 추천되고 있다. 상기 도 15의 적용결과를 산업디자인학과 대학원생을 대상으로 평가실험한 결과 등색상면에서의 조화규칙을 적용한 결과인 1행의 경우 평균 6.78개, 등가색환 조화규칙을 적용한 결과인 2행은 평균 1.58개, 동일한 백생량과 흑색량을 갖는 24개의 색을 모두 추천한 결과인 3행과 4행의 경우에는 평균 6.36개가 선택하고 싶은 색으로 나타났는바, 제시된 색들 중 적어도 14.62개의 색들이 전문가 그룹의 색채 디자이너가 선택하고 싶은 색으로 나타났다.The user may arbitrarily select a primary color among the presented color image scales (ST25). The primary color refers to a color that is a reference for selecting a harmonic color when recommending a harmonic color of the present invention. When the primary color is selected, the harmonic color is determined by applying the Ostwald harmony rule to the primary color, and the determined harmonic color is recommended to the user (ST26). In the present invention, too many harmonic colors are recommended to avoid confusion to the user, such as achromatic harmony, harmony of white and white series, harmony of isochrome series, harmony of isochromatic series and two-color harmony in equivalent color cycle. Only harmonious rules were applied. Fig. 15 shows the result recommended by the method for recommending a harmonic color of the present invention by applying the above harmonic rule. The primary color selected by the user in the color image scale is the background color, and the first row is the recommended color through the iso-white, iso-black and iso-color harmonization rules in the orange color plane, and the second row is the same amount of white as the primary color in the equivalent color wheel. , Colors with a color difference at intervals of 2,3,4,6,8,12 with black amount, and the colors of 3 rows and 4 rows have the same white amount as the main color of the equivalent color ring, and all 24 with black amount I recommend the colors of the dog. However, in the case of achromatic colors, only achromatic colors applying the achromatic harmony rule are recommended. As a result of evaluating the results of applying the application of FIG. 15 to the graduate students of the Department of Industrial Design, an average of 6.78 cases for the first row, which is the result of applying the harmonic rule on the same color plane, and an average of 1.58 for the second row, which is the result of applying the equivalent color ring harmony rule In the case of 3 rows and 4 rows, which are the result of recommending all 24 colors having the same white yield and the black quantity, 6.36 average colors were desired to be selected. At least 14.62 colors among the suggested colors were selected by the expert group. It appeared in the color that the designer wanted to choose.
도 16은 본 발명에 의한 조화색 추천 시스템의 개략도이다. 데이터베이스(11)는 언어적 이미지 스케일, 칼라 이미지 스케일과 오스트발드의 배색규칙를 저장하는 것이다.16 is a schematic diagram of a harmonic color recommendation system according to the present invention. The
사용자가 인터페이스(14)를 통하여 감성형용사를 입력하면 검색수단(12)은 상기 데이터베이스(11)에 저장된 상기 언어적 이미지 스케일에서 상기 사용자가 입력한 감성형용사를 검색하고 검색된 상기 감성형용사의 상기 좌표계에서의 위치를 파악하며, 나아가 상기 감성형용사의 위치에 대응되는 칼라 이미지 스케일을 상기 데이터베이스(11)에 저장된 상기 보간된 칼라 이미지 스케일에서 검색한다.When the user inputs the emotional adjective through the
상기 검색수단(12)에서 검색된 보간된 칼라 이미지 스케일은 뷰어(15)를 통하여 사용자에게 제시되며, 사용자는 제시된 칼라 이미지 스케일에서 주색을 선택하게 된다. 정보처리수단(13)은 상기 선택된 주색에 대하여 오스트발드의 조화규칙을 적용하여 상기 주색에 어울리는 조화색을 검색하며, 상기 검색된 조화색은 상기 뷰어(15)를 통하여 사용자에게 제시된다.The interpolated color image scale retrieved by the retrieval means 12 is presented to the user via the
도 17은 사용자가 대그룹 형용사인 "pretty"의 영역에 속하는 감성형용사를 입력한 경우 본 발명에 의한 조화색 추천 시스템이 보간된 칼라 이미지 스케일을 상기 뷰어(15)를 통해 제시한 것으로서, 사용자가 분홍색 계열을 주색으로 선택한 경우 상기 주색에 해당되는 조화색을 제시하고, 상기 조화색 중 사용자가 디자인을 위해 하나의 조화색을 선택한 경우를 보여주고 있으며, 상기 도 17의 뒷면의 그림은 3차원 그래픽으로 구성된 부엌 공간에 사용자가 본 발명을 이용하여 색채계획을 시행한 예를 보여주고 있다.FIG. 17 illustrates a color image scale interpolated by the harmonic color recommendation system according to the present invention through the
이상에서 상술한 바와 같이 본 발명은 퍼지 K-근접 이웃 방식을 적용하여 기존의 칼라 이미지 스케일을 보간함으로써 사용자에게 다양한 색채가 연속적으로 나열된 칼라 이미지 스케일을 제공하여 선택의 편의성을 높이고, 상기 칼라 이미지 스케일에서 사용자가 선택한 색채와 어울리는 조화색을 사용자에게 제시하여 사용자의 색채계획이 용이하도록 하는 것이다. 이와 같은 칼라 이미지 스케일의 보간과 보간된 칼라 이미지를 이용한 조화색 추천 방법 및 시스템은 가상공간에 구성된 아파트 모델하우스의 페인트 등의 색채계획, 게임 콘텐츠 구성시의 색채계획, 파워포인트 자료 등의 구성시의 색채계획, 웹 페이지 디자인 등의 색채계획 등에 사용될 수 있을 것이다.As described above, the present invention increases the convenience of selection by providing a color image scale in which various colors are continuously arranged by interpolating an existing color image scale by applying a fuzzy K-near neighbor method, and increasing the color image scale. In the present invention, a color scheme that matches the color selected by the user is presented to the user to facilitate the user's color planning. The method and system for harmonizing color using interpolation of the color image scale and interpolated color image is the color plan such as paint of apartment model house in virtual space, the color plan for game content, and the power point data. It can be used for color schemes such as color scheme, web page design, etc.
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