KR100992525B1 - 컬러 영상 교정 방법 - Google Patents

컬러 영상 교정 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR100992525B1
KR100992525B1 KR1020080062832A KR20080062832A KR100992525B1 KR 100992525 B1 KR100992525 B1 KR 100992525B1 KR 1020080062832 A KR1020080062832 A KR 1020080062832A KR 20080062832 A KR20080062832 A KR 20080062832A KR 100992525 B1 KR100992525 B1 KR 100992525B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
color
image
area
sub
value
Prior art date
Application number
KR1020080062832A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20100002798A (ko
Inventor
김근호
최은지
김종열
전영주
Original Assignee
한국 한의학 연구원
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 한국 한의학 연구원 filed Critical 한국 한의학 연구원
Priority to KR1020080062832A priority Critical patent/KR100992525B1/ko
Priority to US13/001,942 priority patent/US8369625B2/en
Priority to PCT/KR2008/005542 priority patent/WO2010002070A1/en
Publication of KR20100002798A publication Critical patent/KR20100002798A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR100992525B1 publication Critical patent/KR100992525B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G06T5/77—
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/16—Matrix or vector computation, e.g. matrix-matrix or matrix-vector multiplication, matrix factorization
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
    • H04N1/46—Colour picture communication systems
    • H04N1/56—Processing of colour picture signals
    • H04N1/60—Colour correction or control

Abstract

본 발명은 컬러 영상 교정 방법에 관한 것으로서, 특히 대상 인물의 영상을 촬영시 조명에 따라 변할 수 있는 정면 영상의 컬러 왜곡을 보정하는 컬러 영상 교정 방법에 관한 것으로, 하나 이상의 서브 컬러 영역을 포함하는 2 개 이상의 기준 컬러 테이블이 포함된 대상 인물의 정면 영상을 카메라로 획득하는 제 1 단계, 상기 제 1 단계에서 획득된 정면 영상에서 기준 컬러 테이블 영역 및 상기 서브 컬러 영역을 찾아내는 제 2 단계, 상기 각 서브 컬러 영역의 대표 컬러값을 계산하는 제 3 단계 및 상기 제 3 단계에서 계산된 각 대표 컬러값과 상기 제 1 단계의 기준 컬러 테이블 내의 서브 컬러 영역의 각 컬러값을 비교하여 변화된 수치만큼 상기 정면 영상의 컬러값을 교정하는 제 4 단계를 포함하여 구성되어, 폐쇄된 공간이 아닌 개방된 공간에서 촬영하여도 정확한 컬러값의 영상을 얻을 수 있으며, 이러한 정확한 컬러값의 영상을 통한 진단이 가능하기 때문에 오진의 위험이 적은 효과가 있다.
영상 교정, 컬러, RGB, 기준 컬러 테이블, 교정 행렬

Description

컬러 영상 교정 방법{Colored Image Correction Method}
본 발명은 컬러 영상 교정 방법에 관한 것으로서, 특히 대상 인물의 영상을 촬영시 조명에 따라 변할 수 있는 정면 영상의 컬러 왜곡을 보정하는 컬러 영상 교정 방법에 관한 것이다.
과학기술이 발전함에 따라 의사와 환자가 직접 대면하지 않고 원거리에서 환자의 영상만을 분석하여 건강의 정도나 이상 유무를 어느 정도 측정할 수 있는 기술들이 개발되고 있다.
이를 위해서는 먼저 영상 정보를 획득하고 잡음을 없이 전송하는 기술도 중요하지만 영상을 보고 의사가 환자의 상태를 진단하기 위해서는 시간과 장소를 달리하여 촬영된 다양한 영상이 같은 시간, 같은 조건에서 촬영한 것과 마찬가지의 효과를 낼 수 있도록 영상을 분석하고 변환하는 것도 중요하다.
카메라를 통해 인물의 영상 정보를 획득하는 경우 광원의 위치나 특성에 따라 촬영된 대상 영상의 컬러가 달라질 수 있다. 예를 들어 광원이 위쪽에 있는 경우 획득된 영상에서 얼굴의 상반부 쪽의 컬러와 얼굴의 하반부 쪽의 컬러가 실제 인물의 컬러값과 차이가 발생하는 문제점이 발생한다.
영상 인식과 분석에 관련된 종래의 기술을 살펴보면 다음과 같다.
먼저, 형상 인식 장치 및 방법(한국공개특허 2006-0119968, 2006. 11. 24 공개)은 이미지를 캡쳐하여 안면을 인식하기 위한 장치 및 방법인데 이미지의 보정에 관한 구성이 없어 조명이나 기타 주위환경에 의하여 이미지가 왜곡될 수 있는 문제가 있다.
다음으로, 촬영 시스템(일본공개특허 2003-209849, 2003. 07. 25 공개)은 렌즈를 개폐하는 뚜껑의 하단부에 반사면을 설치하여 참조영상으로부터 색 채널을 보정하는 방법에 관한 것으로, 카메라 주변의 색의 변화에는 민감하나 실제 물체에 투영되는 빛의 조건을 반영하여 보정하지 못하는 문제점이 있다.
다음으로, 안화상의 표시방법 및 안화상의 처리장치(일본 공개특허 2002-010283, 2002. 01. 11 공개)는 미리 색표를 찍고, 카메라로부터 컴퓨터장치에 출력되는 색표 화상의 RGB값으로부터 조도보정계수를 계산하고, 계산된 조도보정계수를 이용하여 안화상을 보정하도록 구성된다. 그러나, 이 경우 조도에 따라 화면 전체를 일괄적으로 보정하기 때문에 촬영된 영상에 발생될 수 있는 다수의 부분적 컬러 왜곡을 해결하지 못하는 문제점이 있다.
이렇게 컬러 왜곡이 발생한 인물의 정면 영상을 가지고 건강 진단이 이루어지는 경우 오진이 발생할 수 있는 문제점이 있으며, 광원에 의한 영향을 적게 하기 위해서는 외부와의 빛을 차단하는 폐쇄된 실내에서 특수한 조명 기기들을 구비해서 촬영을 수행하여야 하는 불편함이 있었다.
또한, 2차원 영상을 이용하여 3차원 영상을 합성하는 경우 동일한 컬러 기준 을 가진 2 이상의 영상이 필요한데, 각 영상의 컬러 기준에 차이가 있어 3차원 영상을 합성하기 어려운 문제점이 있다.
본 발명은 상기한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 조명이나 기타 주변 환경에 의해 실제와 다르게 촬영된 영상에서 위치에 따른 색상 왜곡을 교정하는 컬러 영상 교정 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
상기한 과제를 해결하기 위한 본 발명에 따른 컬러 영상 교정 방법은 하나 이상의 서브 컬러 영역을 포함하는 2 개 이상의 기준 컬러 테이블이 포함된 대상 인물의 정면 영상을 카메라로 획득하는 제 1 단계, 상기 제 1 단계에서 획득된 정면 영상에서 기준 컬러 테이블 영역 및 상기 서브 컬러 영역을 찾아내는 제 2 단계, 상기 각 서브 컬러 영역의 대표 컬러값을 계산하는 제 3 단계 및 상기 제 3 단계에서 계산된 각 대표 컬러값과 상기 제 1 단계의 기준 컬러 테이블 내의 서브 컬러 영역의 각 컬러값을 비교하여 변화된 수치만큼 상기 정면 영상의 컬러값을 교정하는 제 4 단계를 포함한다.
여기서, 상기 기준 컬러 테이블은 상기 정면 영상의 상반부에 위치하도록 설치되는 제 1 기준 컬러 테이블 및 상기 정면 영상의 하반부에 위치하도록 설치되는 제 2 기준 컬러 테이블을 포함한다.
상기 제 1 기준 컬러 테이블은 상기 정면 영상의 제 1 사분면에 위치하도록 설치되고, 상기 제 2 기준 컬러 테이블은 상기 정면 영상의 제 3 사분면에 위치하도록 설치될 수 있다.
또한, 상기 제 1 기준 컬러 테이블은 상기 정면 영상의 제 2 사분면에 위치하도록 설치되고, 상기 제 2 기준 컬러 테이블은 상기 정면 영상의 제 4 사분면에 위치하도록 설치될 수도 있다.
여기서, 상기 서브 컬러 영역은 테두리 부분의 제 1 컬러 영역, 상기 제 1 컬러 영역으로 둘러싸인 제 2 내지 제 5 컬러 영역으로 이루어질 수 있는데, 상기 제 1 컬러 영역은 검정색, 제 2 컬러 영역은 파란색, 제 3 컬러 영역은 흰색, 제 4 컬러 영역은 빨간색, 제 5 컬러 영역은 초록색으로 이루어질 수 있다.
상기 제 3 단계는 상기 정면 영상에서 각 서브 컬러 영역의 중심 좌표를 검출하는 제 1 과정 및 상기 제 1 과정에서 검출한 각 중심 좌표에서의 컬러값을 상기 각 서브 컬러 영역의 대표 컬러값으로 설정하는 제 2 과정을 포함하여 이루어진다.
여기서, 상기 제 4 단계는 상기 제 1 기준 컬러 테이블 영역에 포함된 각 서브 컬러 영역의 대표 컬러값을 상기 제 1 기준 컬러 테이블의 각 서브 컬러 영역의 컬러값에 일치하도록 변환하는 제 1 교정 행렬을 구하는 제 1 과정, 상기 제 2 기준 컬러 테이블 영역에 포함된 각 서브 컬러 영역의 대표 컬러값을 상기 제 2 기준 컬러 테이블의 각 서브 컬러 영역의 컬러값에 일치하도록 변환하는 제 2 교정 행렬을 구하는 제 2 과정 및 상기 제 1 교정 행렬과 제 2 교정 행렬을 이용하여, 상기 정면 영상에 포함된 모든 픽셀을 상기 제 1 기준 컬러 테이블 영역의 중심좌표와 상기 제 2 기준 컬러 테이블 영역의 중심좌표와의 상대적 거리에 따라 선형적으로 변환시키는 제 3 교정 행렬을 구하는 제 3 과정을 포함한다.
또한, 상기 제 4 단계는 제 3 과정 후에 상기 제 3 교정 행렬을 이용하여 상기 정면 영상에 포함된 모든 픽셀의 컬러값을 교정하는 제 4 과정을 더 포함할 수 있다.
구체적으로, 상기 제 1 교정 행렬(T1)은 C 가 상기 제 1 기준 컬러 테이블의 컬러값을 나타내는 행렬이고, O1이 상기 제 1 기준 컬러 테이블 영상의 컬러값을 나타내는 행렬인 경우
Figure 112008047218453-pat00001
에 의해 계산된다.
또한, 상기 제 2 교정 행렬(T2)은 C 가 상기 제 2 기준 컬러 테이블의 컬러값을 나타내는 행렬이고, O2가 상기 제 2 기준 컬러 테이블 영상의 컬러값을 나타내는 행렬인 경우
Figure 112008047218453-pat00002
에 의해 계산된다.
그리고, 상기 제 3 교정 행렬(T3(x,y))은 C 가 상기 제 1 또는 제 2 기준 컬러 테이블의 컬러값을 나타내는 행렬, O1이 상기 제 1 기준 컬러 테이블 영상의 컬러값을 나타내는 행렬, O2가 상기 제 2 기준 컬러 테이블 영상의 컬러값을 나타내는 행렬, W와 H가 상기 제 1 기준 컬러 테이블 영상의 중심 위치로부터 상기 제 2 기준 컬러 테이블 영상의 중심 위치까지의 폭 및 높이, x 와 y 는 상기 정면 영상에 포함된 픽셀의 좌표인 경우
Figure 112008047218453-pat00003
에 의해 계산된다.
그리고, 상기 제 4 과정은 P'(x,y)가 교정 후 x,y 좌표의 픽셀이 가지는 컬러값이며, P(x,y)가 교정 전의 x,y 좌표의 픽셀이 가지는 컬러값인 경우, 상기 정면 영상에 포함된 픽셀이
Figure 112008047218453-pat00004
에 의해 교정되는 것이 특징이다.
상기와 같이 구성되는 본 발명에 따른 컬러 영상 교정 방법은 폐쇄된 공간이 아닌 개방된 공간에서 촬영하여도 정확한 컬러값의 영상을 얻을 수 있으며, 이러한 정확한 컬러값의 영상을 통한 진단이 가능하기 때문에 오진의 위험이 적은 효과가 있다.
또한, 2 개 이상의 시점에 본 영상의 컬러 기준이 같으므로, 합성을 통한 3차원 영상 생성을 용이하게 하며, 모든 위치에서의 조명 교정이 가능한 효과가 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 구체적인 내용 및 실시예를 설명하 면 다음과 같다.
도 1은 일반적으로 컬러를 결정하는 요소가 도시된 도이다.
도 1을 참조하면, 사물에 빛이 비춰지는 경우에는 다양한 요인에 의해 사물의 색상이 결정된다.
반사 벡터(R), 광원 벡터(L), 노말 벡터(N), 하프 벡터(H), 카메라 벡터(V) 등 다양한 요인이 영향을 미친다. 이러한 요인들을 이용하여 컬러 결정 공식을 만들면 다음 [수학식 1]과 같다.
Figure 112008047218453-pat00005
여기서, ka, kd, ks 는 상수이며 La는 주변 컬러, Ld 는 표면의 컬러, Ls 는 광원의 컬러이다.
얼굴진단을 위해 다수의 평면 영상으로 입체 모델을 구성하려면 다수의 평면 영상의 컬러 차이를 보정할 필요성이 있다.
[수학식 1]을 참조하면 컬러를 결정하는 요소는 광원에 대한 반사를 제외한다면(Ks=0) 크게 광원에 의한 표면 컬러에 대한 곱셈과 주변 컬러의 덧셈임을 알 수 있다.
[수학식 2]는 원본 컬러값과 변화된 컬러값에 대한 관계를 행렬식으로 나타 낸 식이다. [수학식 2]를 참조하면, 컬러의 빛에 대한 변화는 덧셈과 곱셈의 식으로 나타낼 수 있는 것을 알 수 있다.
Figure 112008047218453-pat00006
[수학식 2]에서 변화된 컬러(Rc, Gc, Bc)는 광원에 의한 컬러 교정 행렬에 원본 컬러(Ro, Go, Bo)를 곱하고 여기에 주변 컬러에 의한 변환 벡터(b1, b2, bc)를 더하는 형태임을 알 수 있다.
이러한 기본적 개념을 바탕으로 본 발명에 대해 구체적으로 설명하겠다.
도 2는 본 발명에 따른 컬러 영상 교정 방법이 도시된 순서도이다.
먼저, 본 발명에 따른 영상 진단을 위한 컬러 영상 교정 방법은 기준 컬러 테이블이 포함된 대상 인물의 정면 영상을 획득한다(S110).
여기서, 기준 컬러 테이블은 2개 이상이며, 대상 인물의 얼굴 주위에 소정 간격 이격되어 설치된다.
도 3 내지 도 4는 기준 컬러 테이블과 대상 인물을 촬영하는 장치가 도시된 도이다.
도 3은 기준 컬러 테이블과 대상 인물을 촬영하는 시스템을 상부에서 바라본 모습이며 도 4는 측면에서 바라본 모습이 도시된 도이다.
도3을 참조하면 대상 인물(10)의 얼굴 양옆에 카메라의 촬영방향과 수직이 되도록 기준 컬러 테이블(20a, 20b)을 위치시키고 카메라(30)로 대상인물과 기준 컬러테이블을 함께 촬영한다.
도 4를 참조하면, 카메라(30)는 카메라 지지대(31)에 의해 고정되며, 기준 컬러 테이블(20a)도 컬러 테이블 지지대(21)에 의해 고정된다.
상기 기준 컬러 테이블은 지면과 수평이 되도록 기울어지지 않게 위치시킨다. 또한, 기준 컬러 테이블이 2개인 경우 하나(20a)는 얼굴의 상반부에, 다른 하나(20b)는 얼굴의 하반부에 위치하도록 설치된다.
도 5는 본 발명에 따른 기준 컬러 테이블의 일례가 도시된 도이다.
도 5를 참조하면, 기준 컬러 테이블(50)은 다수개의 서브 컬러 영역으로 이루어진다.
상기 서브 컬러 영역은 그 일례로 테두리 부분의 제 1 컬러 영역(51), 상기 제 1 컬러 영역으로 둘러싸인 제 2 내지 제 5 컬러 영역(52 ~ 55)으로 이루어진다. 여기서 테두리 부분 이외의 다른 영역의 수는 특별히 한정되지는 않으나, 컬러 교정을 위해 색의 3원색을 포함하는 4 개 이상의 수로 설정되는 것이 바람직하다.
여기서, 상기 제 1 컬러 영역(51)은 검정색(R=0, G=0, B=0), 제 2 컬러 영역(52)은 파란색(R=0, G=0, B=255), 제 3 컬러 영역(53)은 흰색(R=255, G=255, B=255), 제 4 컬러 영역(54)은 빨간색(R=255, G=0, B=0), 제 5 컬러 영역(55)은 초록색(R=0, G=255, B=0)으로 설정할 수 있다.
상기 기준 컬러 테이블은 주변 환경색과 관련이 없는 색으로 구성되며, 반사가 적은 재질로 제작되는 것이 바람직하다. 상기 기준 컬러 테이블의 테두리 부분이 검정색이므로, 촬영시 배경은 밝은 색상으로 하여 촬영이 이루어지는 것이 바람직하다.
도 6은 본 발명에 따라 카메라로 획득된 정면 영상이 도시된 도이다.
도 6을 참조하면, 본 발명에서 상기 기준 컬러 테이블은 얼굴의 양 옆에 설치되되, 하나는 상반부에 하나는 하반부에 위치하도록 설치한다.
본 발명에서는 기준 컬러 테이블을 다수개 설치할 수 있는데, 기준 컬러 테이블 주변 영역의 컬러를 교정하기 위한 것으로, 만약 2 개를 설치한다면, 촬영된 정면 영상에서 제 1 사분면과 제 3 사분면에 위치하도록 설치하거나, 제 2 사분면과 제 4 사분면에 위치하도록 설치한다. 즉, 2 개를 이용해 효과적으로 화면 전체를 보정하기 위해 대각선으로 상, 하 방향에 설치하는 것이다.
이렇게 2 개 이상의 기준 컬러 테이블과 대상 인물의 얼굴을 카메라로 촬영하여 정면 영상을 획득한다.
이하, 설명에서는 제 2 사분면에 위치한 제 1 기준 컬러 테이블과 제 4 사분면에 설치한 제 2 기준 컬러 테이블을 이용하여 컬러 영상 교정 방법을 설명한다.
다음으로, 상기에서 획득된 정면 영상에서 기준 컬러 테이블 영역 및 상기 서브 컬러 영역을 찾아낸다(S120).
여기서, 용어의 정의를 하면 본 발명에서 기준 컬러 테이블이란 촬영단계에서 사용된 실제 컬러 테이블을 의미하며, 기준 컬러 테이블 영역이란 획득된 영상에서 상기 기준 컬러 테이블이 촬영된 부분을 말한다.
정면 영상에서 기준 컬러 테이블 영역 및 서브 컬러 영역을 찾는 방법에는 여러가지 다양한 방법들이 사용될 수 있다.
그 일례로 제 1 기준 컬러 테이블 영역의 경우, 상반부의 제 2 사분면에서 그림의 왼쪽 테두리에서 오른쪽으로 검정색에 가장 가까운 2 개의 코너 포인트를 찾는데, 코너 포인트는 해리스 코너 검출 (Harris Corner Detector)과 같은 알고리즘을 사용할 수 있다.
찾아진 2 개 코너 포인트에서 다시 오른쪽 부분에 있는 가장 가까운 검정색 코너 포인트를 찾도록 하고, RGB 임계값을 이용하여 판별한다.
임계값보다 낮은 부분이 검정색 부분으로 설정하여 판별하고, 검정색 내부에서 각 서브 컬러 영역의 코너 포인트를 찾도록 한다.
제 2 기준 컬러 테이블 영역의 경우, 하반부의 제 4 사분면에서 예를 들어 그림의 오른쪽 테두리에서 왼쪽으로 검정색에 가장 가까운 2 개의 코너 포인트를 찾도록 하고, 찾아진 2 개 코너 포인트에서 다시 왼쪽 부분에 있는 가장 가까운 검정색 코너 포인트를 찾도록 하고, RGB 임계값을 이용하여 판별한다.
임계값보다 낮은 부분이 검정색 부분으로 설정하여 판별하고, 검정색 내부에서 각 서브 컬러 영역의 코너 포인트를 찾도록 한다.
다음으로, 상기 각 서브 컬러 영역의 대표 컬러값을 계산한다(S130).
여기서, 각 서브 컬러 영역의 대표 컬러값을 구하는 제 1 실시예는 각 서브 컬러 영역의 중심 좌표를 검출하여 중심 좌표의 컬러값을 해당 서브 컬러 영역의 대표 컬러값을 설정하는 것이다. 각 서브 컬러 영역의 가장자리 부분에서는 이웃하는 영역과 컬러값이 명확하게 구분되지 않고 어느 정도 혼합된 색상이 촬영될 수 있기 때문에 중심 좌표의 컬러값을 대표 컬러값으로 설정하는 것이다.
서브 컬러 영역의 대표 컬러값을 구하는 제 2 실시예는 각 서브 컬러 영역 내부의 모든 픽셀의 컬러값을 합산한 후 픽셀의 수로 나누어 평균 컬러값을 구하고, 이렇게 구한 평균 컬러값을 해당 서브 컬러 영역의 대표 컬러값으로 설정하는 것이다. 이러한 과정을 이용하여 상기 제 1 기준 컬러 테이블 영역과 제 2 기준 컬러 테이블 영역의 각 서브 컬러 영역의 대표값을 모두 구한다.
상기와 같이 각 서브 컬러 영역의 대표 컬러값을 구한 다음에는 상기에서 계산된 각 대표 컬러값과 촬영시 사용했던 기준 컬러 테이블 내의 서브 컬러 영역의 각 컬러값을 비교하여 변화된 수치만큼 상기 정면 영상의 컬러값을 교정한다.
이를 위해, 먼저 상기 제 1 기준 컬러 테이블 영역에 포함된 각 서브 컬러 영역의 대표 컬러값을 상기 제 1 기준 컬러 테이블의 각 서브 컬러 영역의 컬러값에 일치하도록 변환하는 제 1 교정 행렬을 구한다. 즉, 컬러 왜곡된 촬영영상을 원래의 기준 컬러 테이블의 컬러값으로 변환시키는 교정 행렬을 구하는 것이다(S140).
Figure 112008047218453-pat00007
교정 행렬은 기본적으로 [수학식 3]의 관계를 이용하여 구한다.
여기서, Rcs, Gcs, Bcs는 기준 컬러 테이블의 각 서브 컬러 영역별 RGB값이며, t11 내지 t33은 표면 컬러에 대한 교정 행렬의 요소, Ros, Gos, Bos는 촬영된 영상에서 검출된 기준 컬러 테이블 영역의 각 서브 컬러 영역별 대표 컬러값, b1 내지 b3는 주변 컬러에 대한 교정 행렬의 요소이다.
만약, 제 1 교정 행렬을 구하는 경우에는 Rcs, Gcs, Bcs를 원소로 가지는 좌측의 행렬은 촬영시 사용했던 제 1 기준 컬러 테이블의 컬러값이고, 우측의 t 값 및 b 값으로 구성된 두 행렬이 제 1 교정 행렬이며, Ros, Gos, Bos를 원소로 가지는 행렬은 정면 영상에서 추출한 제 1 기준 컬러 테이블 영역의 컬러값이다.
상기 제 1 교정 행렬은 제 1 기준 컬러 테이블 영역의 각 서브 컬러 영역의 컬러값을 도 7과 같이 [수학식 3]에 대입하여 만들어진 방정식을 풀면 구할 수 있다.
도 7은 각 서브 컬러 영역을 이용하여 만든 행렬식이 도시된 도이다. 도 7에 서 (a)는 파란색 컬러 영역, (b)는 흰색 컬러 영역, (c) 는 빨간색 컬러 영역, (d)는 초록색 컬러 영역의 컬러값을 대입하여 만든 식이다.
도 8은 도 7의 행렬식을 하나의 행렬식으로 나타낸 도이다.
도 8에서 C 행렬은 기준 컬러 테이블 내의 각 서브 컬러 영역의 컬러값들이고, T 행렬은 교정 행렬, O 행렬은 촬영된 영상에서의 기준 컬러 테이블 영역 내의 각 서브 컬러 영역의 컬러값들이다.
C 행렬과 O 행렬은 알고 있는 값들이므로, 상기 도 8의 행렬식을 이용하여 T 행렬을 구한다. 상기 제 1 기준 컬러 테이블을 이용하여 구한 값이 제 1 교정 행렬(T1)이다.
다음으로, 동일한 방법을 이용하여, 상기 제 2 기준 컬러 테이블 영역에 포함된 각 서브 컬러 영역의 대표 컬러값을 상기 제 2 기준 컬러 테이블의 각 서브 컬러 영역의 컬러값에 일치하도록 변환하는 제 2 교정 행렬(T2)을 구한다.
다음으로, 상기 제 1 교정 행렬(T1)과 제 2 교정 행렬(T2)을 이용하여, 상기 정면 영상에 포함된 모든 픽셀을 상기 제 1 기준 컬러 테이블 영역의 중심좌표와 상기 제 2 기준 컬러 테이블 영역의 중심좌표와의 상대적 거리에 따라 선형적으로 변환시키는 하기의 [수학식 4]와 같은 제 3 교정 행렬(T3)을 구한다.
도 9는 카메라로 촬영한 정지 영상의 모든 픽셀을 교정하기 위한 최종 교정 행렬을 구하기 위한 참조도이다.
도 9를 참조하여 본 발명에 따른 컬러 영상 교정 방법에서 최종 교정 행렬을 구하면 다음과 같다.
임의의 위치에서의 컬러의 변화를 추적하기 위해 O3값은 2 차원 공간에서 O1과 O2사이에서 선형적으로 변한다. 도 9에서 W와 H는 제 1 기준 컬러 테이블 영역의 중심 위치로부터 제 2 기준 컬러 테이블 영역의 중심 위치까지의 폭 및 높이를 의미한다. 여기서, 상기 기준 컬러 테이블 영역의 중심 위치는 네 코너 포인트의 중심 점을 의미한다.
Figure 112008047218453-pat00008
Figure 112008047218453-pat00009
이고, 일때,
Figure 112008047218453-pat00010
Figure 112008047218453-pat00011
여기서, 최종교정 행렬인 제 3 교정 행렬(T3(x,y))을 이용하여, 하기의 [수학식 5]에 따라 획득된 정지 영상 내의 모든 픽셀에 대한 교정을 수행한다(S150).
Figure 112008047218453-pat00012
상기에서는 기준 컬러 테이블의 수가 2개인 경우를 예시를 들어 설명을 하였으나, 상기 기준 컬러 테이블의 수가 2 이상인 경우에도 동일한 원리로 교정을 수행할 수 있다. 또한, 본 발명은 RGB 컬러 좌표계에만 한정되는 것은 아니며, 다른 컬러 좌표계의 경우에도 동일한 원리로 적용될 수 있다.
이상과 같이 본 발명에 의한 컬러 영상 교정 방법을 예시된 도면을 참조로 설명하였으나, 본 명세서에 개시된 실시예와 도면에 의해 본 발명은 한정되지 않고, 기술사상이 보호되는 범위 이내에서 응용될 수 있다.
도 1은 일반적으로 컬러를 결정하는 요소가 도시된 도,
도 2는 본 발명에 따른 컬러 영상 교정 방법이 도시된 순서도,
도 3은 기준 컬러 테이블과 대상 인물을 촬영하는 시스템을 상부에서 바라본 모습,
도 4는 기준 컬러 테이블과 대상 인물을 촬영하는 시스템을 측면에서 바라본 모습이 도시된 도,
도 5는 본 발명에 따른 기준 컬러 테이블의 일례가 도시된 도,
도 6은 본 발명에 따라 카메라로 획득된 정면 영상이 도시된 도,
도 7은 각 서브 컬러 영역을 이용하여 만든 행렬식이 도시된 도,
도 8은 도 7의 행렬식을 하나의 행렬식으로 나타낸 도,
도 9는 카메라로 촬영한 정지 영상의 모든 픽셀을 교정하기 위한 최종 교정 행렬을 구하기 위한 참조도,
<도면의 주요 부분에 관한 부호의 설명>
10: 대상 인물
20a: 제 1 기준 컬러 테이블
20b: 제 2 기준 컬러 테이블
30: 카메라

Claims (14)

  1. 조명이나 기타 주변환경에 의해 실제와 다르게 촬영된 영상에서 위치에 따른 색상 왜곡을 교정하는 컬러 영상 교정 방법에 있어서,
    하나 이상의 서브 컬러 영역을 포함하는 2 개 이상의 기준 컬러 테이블이 포함된 대상 인물의 정면 영상을 카메라로 획득하는 제 1 단계와,
    상기 제 1 단계에서 획득된 정면 영상에서 기준 컬러 테이블 영역 및 서브 컬러 영역을 검출하는 제 2 단계와,
    상기 각 서브 컬러 영역의 대표 컬러값을 계산하는 제 3 단계 및
    상기 제 3 단계에서 계산된 각 대표 컬러값과 상기 제 1 단계의 기준 컬러 테이블 내의 서브 컬러 영역의 각 컬러값을 비교하여 변화된 수치만큼 상기 정면 영상의 컬러값을 교정하는 제 4 단계를 포함하여 구성되고,
    상기 기준 컬러 테이블은, 상기 정면 영상의 상반부에 위치하도록 설치되는 제 1 기준 컬러 테이블 및 상기 정면 영상의 하반부에 위치하도록 설치되는 제 2 기준 컬러 테이블을 포함하며,
    상기 서브 컬러 영역은, 테두리 부분의 제 1 컬러 영역, 상기 제 1 컬러 영역으로 둘러싸인 제 2 내지 제 5 컬러 영역으로 이루어지고,
    상기 제 3 단계는, 상기 정면 영상에서 각 서브 컬러 영역의 중심 좌표를 검출하는 제 1 과정 및 상기 제 1 과정에서 검출한 각 중심 좌표에서의 컬러값을 상기 각 서브 컬러 영역의 대표 컬러값으로 설정하는 제 2 과정을 포함하여 이루어지며,
    또는, 상기 제 3 단계는, 상기 정면 영상에서 각 서브 컬러 영역별로 각 서브 컬러 영역을 구성하는 모든 픽셀의 컬러값의 평균값을 계산하는 제 1 과정 및 상기 제 1 과정에서 계산된 각 평균값을 상기 각 서브 컬러 영역의 대표 컬러값으로 설정하는 제 2 과정을 포함하여 이루어지고,
    상기 제 4 단계는, 상기 제 1 기준 컬러 테이블 영역에 포함된 각 서브 컬러 영역의 대표 컬러값을 상기 제 1 기준 컬러 테이블의 각 서브 컬러 영역의 컬러값에 일치하도록 변환하는 제 1 교정 행렬을 구하는 제 1 과정과,
    상기 제 2 기준 컬러 테이블 영역에 포함된 각 서브 컬러 영역의 대표 컬러값을 상기 제 2 기준 컬러 테이블의 각 서브 컬러 영역의 컬러값에 일치하도록 변환하는 제 2 교정 행렬을 구하는 제 2 과정과,
    상기 제 1 교정 행렬과 제 2 교정 행렬을 이용하여, 상기 정면 영상에 포함된 모든 픽셀을 상기 제 1 기준 컬러 테이블 영역의 중심좌표와 상기 제 2 기준 컬러 테이블 영역의 중심좌표와의 상대적 거리에 따라 선형적으로 변환시키는 제 3 교정 행렬을 구하는 제 3 과정 및
    상기 제 3 과정 후에, 상기 제 3 교정 행렬을 이용하여 상기 정면 영상에 포함된 모든 픽셀의 컬러값을 교정하는 제 4 과정을 포함하여 이루어지도록 구성된 것을 특징으로 하는 컬러 영상 교정 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 제 1 기준 컬러 테이블은 상기 정면 영상의 제 1 사분면에 위치하도록 설치되고, 상기 제 2 기준 컬러 테이블은 상기 정면 영상의 제 3 사분면에 위치하도록 설치되는 것을 특징으로 하는 컬러 영상 교정 방법.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 제 1 기준 컬러 테이블은 상기 정면 영상의 제 2 사분면에 위치하도록 설치되고, 상기 제 2 기준 컬러 테이블은 상기 정면 영상의 제 4 사분면에 위치하도록 설치되는 것을 특징으로 하는 컬러 영상 교정 방법.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 제 1 컬러 영역은 검정색, 제 2 컬러 영역은 파란색, 제 3 컬러 영역은 흰색, 제 4 컬러 영역은 빨간색, 제 5 컬러 영역은 초록색인 것을 특징으로 하는 컬러 영상 교정 방법.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 제 1 교정 행렬(T1)은 C 가 상기 제 1 기준 컬러 테이블의 컬러값을 나타내는 행렬이고, O1이 상기 제 1 기준 컬러 테이블 영상의 컬러값을 나타내는 행렬인 경우 하기와 같은 수학식에 의해 계산되는 것을 특징으로 하는 컬러 영상 교정 방법.
    Figure 112010039002942-pat00026
  6. 제 1항에 있어서,
    상기 제 2 교정 행렬(T2)은 C 가 상기 제 2 기준 컬러 테이블의 컬러값을 나타내는 행렬이고, O2가 상기 제 2 기준 컬러 테이블 영상의 컬러값을 나타내는 행렬인 경우 하기와 같은 수학식에 의해 계산되는 것을 특징으로 하는 컬러 영상 교정 방법.
    Figure 112010039002942-pat00027
  7. 제 1항에 있어서,
    상기 제 3 교정 행렬(T3(x,y))은 C 가 상기 제 1 또는 제 2 기준 컬러 테이블의 컬러값을 나타내는 행렬, O1이 상기 제 1 기준 컬러 테이블 영상의 컬러값을 나타내는 행렬, O2가 상기 제 2 기준 컬러 테이블 영상의 컬러값을 나타내는 행렬, W와 H가 상기 제 1 기준 컬러 테이블 영상의 중심 위치로부터 상기 제 2 기준 컬러 테이블 영상의 중심 위치까지의 폭 및 높이, x 와 y 는 상기 정면 영상에 포함된 픽셀의 좌표인 경우 하기와 같은 수학식에 의해 계산되는 것을 특징으로 하는 컬러 영상 교정 방법.
    Figure 112010039002942-pat00028
  8. 제 1항에 있어서,
    상기 제 4 과정은 P'(x,y)가 교정 후 x,y 좌표의 픽셀이 가지는 컬러값이며, P(x,y)가 교정 전의 x,y 좌표의 픽셀이 가지는 컬러값인 경우, 상기 정면 영상에 포함된 픽셀이 하기의 수학식에 의해 교정되는 것을 특징으로 하는 컬러 영상 교정 방법.
    Figure 112010039002942-pat00029
  9. 삭제
  10. 삭제
  11. 삭제
  12. 삭제
  13. 삭제
  14. 삭제
KR1020080062832A 2008-06-30 2008-06-30 컬러 영상 교정 방법 KR100992525B1 (ko)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020080062832A KR100992525B1 (ko) 2008-06-30 2008-06-30 컬러 영상 교정 방법
US13/001,942 US8369625B2 (en) 2008-06-30 2008-09-19 Method for grouping 3D models to classify constitution
PCT/KR2008/005542 WO2010002070A1 (en) 2008-06-30 2008-09-19 Method for grouping 3d models to classify constitution

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020080062832A KR100992525B1 (ko) 2008-06-30 2008-06-30 컬러 영상 교정 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20100002798A KR20100002798A (ko) 2010-01-07
KR100992525B1 true KR100992525B1 (ko) 2010-11-05

Family

ID=41812788

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020080062832A KR100992525B1 (ko) 2008-06-30 2008-06-30 컬러 영상 교정 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR100992525B1 (ko)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102434843B1 (ko) * 2020-06-22 2022-08-22 한양대학교 산학협력단 인공치아 제조정보 생성방법 및 인공치아 제조 시스템

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002010283A (ja) 2000-06-22 2002-01-11 Kao Corp 顔画像の表示方法および顔画像の処理装置
WO2005124302A1 (ja) 2004-06-17 2005-12-29 Digital Fashion Ltd. 画像処理プログラム、画像処理装置、及び画像処理方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002010283A (ja) 2000-06-22 2002-01-11 Kao Corp 顔画像の表示方法および顔画像の処理装置
WO2005124302A1 (ja) 2004-06-17 2005-12-29 Digital Fashion Ltd. 画像処理プログラム、画像処理装置、及び画像処理方法

Also Published As

Publication number Publication date
KR20100002798A (ko) 2010-01-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106102556B (zh) 图像处理装置
CN104883946B (zh) 图像处理装置、电子设备、内窥镜装置和图像处理方法
JP5342036B2 (ja) ３ｄ表面形状をキャプチャーするための方法
US10231600B2 (en) Image processing apparatus
US9292925B2 (en) Imaging system and control method thereof
US20070188705A1 (en) Ocular fundus portion analyzer and ocular fundus portion analyzing method
US8285039B2 (en) Image processor
Korotkov et al. A new total body scanning system for automatic change detection in multiple pigmented skin lesions
US9282881B2 (en) 3D image shooting apparatus and endoscope
CN102473396A (zh) 亮度调整装置
US20180307024A1 (en) Method for generating a reflection-reduced contrast image and corresponding device
KR100943218B1 (ko) 컬러 교정을 이용한 3차원 모델 생성 방법
KR20110068375A (ko) 어안 렌즈를 구비하는 카메라 모듈에 의해 획득된 영상의 왜곡 보정을 위한 파라미터 조정 방법
WO2021259365A1 (zh) 一种目标测温方法、装置及测温系统
US20210256729A1 (en) Methods and systems for determining calibration quality metrics for a multicamera imaging system
KR100992525B1 (ko) 컬러 영상 교정 방법
KR100904559B1 (ko) 스테레오 영상을 이용한 안면 진단 방법
Maglogiannis et al. A system for the acquisition of reproducible digital skin lesions images
WO2024049645A1 (en) Systems and methods for generating point-accurate three-dimensional models with point-accurate color information from a non-cosited capture
JP2020536221A (ja) 表面トポロジおよび関連する色を決定するための装置および方法
US20160210746A1 (en) Organ imaging device
JP5906139B2 (ja) 補正装置、そのプログラム及び立体撮像システム
KR100889013B1 (ko) 영상 진단을 위한 영상 교정 방법
KR102226943B1 (ko) 검출 방법 및 검출 패드
CN113870146A (zh) 一种彩色相机图像边缘伪彩的校正方法

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20131001

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20151030

Year of fee payment: 6

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20161102

Year of fee payment: 7

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20171102

Year of fee payment: 8

LAPS Lapse due to unpaid annual fee