KR101213205B1 - 컬러 재현 시스템 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 컬러 재현 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 본 발명에 따른 컬러 재현 시스템은 입력된 이미지를 구성하는 픽셀의 색상 분포를 분석하는 이미지 컨텐츠 분석 유닛과, 상기 픽셀에 관한 속성 정보와 상기 색상 분포 및 이미지 크기 정보를 기초로 하여 스케일링 파라미터를 예측하는 파라미터 예측 유닛 및 상기 예측된 파라미터를 이용하여 상기 픽셀의 최종 밝기와 채도를 결정하는 밝기-채도 결정 유닛을 포함한다.
컬러 재현, 컬러 공간

Description

컬러 재현 시스템 및 방법{Apparatus and method for color reproduction}
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따라 2개의 디스플레이 화면간에 컬러 재현의 예를 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 컬러 재현 시스템의 구조를 나타내는 블록도이다.
도 3은 도 2에 도시된 이미지 크기 효과 보정 수단의 구체적인 구조를 나타내는 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 컬러 재현 방법을 나타내는 플로우 차트이다.
도 5는 도 4에 도시된 이미지 크기 효과 보정 단계를 보다 구체적으로 나타내는 도면이다.
도 6에서는 샘플 이미지에 대한 이미지 컨텐츠 분석 결과의 다이어그램을 예시하고 있는 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 쌍 비교 기술을 기초로 한 실험 결과를 나타내는 도면이다.
도 8a 내지 도 8e는 본 발명의 일 실시예에 따른 크기 비(size ratio)에 대한 스케일링 파라미터를 나타내는 그래프이다.
<도면의 주요 부분에 관한 부호의 설명>
100: 컬러 재현 시스템
110: 이미지 스케일링 수단
113: 컬러 공간 변환 수단
150: 이미지 크기 효과 보정 수단
152; 이미지 컨텐츠 분석 유닛
154: 파라미터 예측 유닛
156: 밝기-채도 결정 유닛
170: 역 컬러 공간 변환 수단
본 발명은 컬러 재현(color reproduction)에 관한 것으로서, 서로 다른 크기를 갖는 디스플레이 화면간에 여러 가지 컬러 속성들을 변경함으로써 이미지를 재현하는 컬러 재현 시스템 및 방법에 관한 것이다.
최근 다양한 종류의 디스플레이 기기들이 생활의 다양한 분야에서 적용되고 있다. 여기에는 전통적인 CRT 디스플레이 기기들뿐만이 아니라, OLED 또는 LCD와 같은 디스플레이 수단이 구비된 모바일 디스플레이 기기들이 있다.
특히, 디스플레이 기술은 모바일 TV, 모바일 폰, PDA, PMPs(Portable Media Players) 등에 적용되고 있으며, 개발 속도도 빠르게 진행되고 있다.
따라서, 관련 업계에서는 이러한 응용에 적용할 수 있도록 넓은 색역(gamut)에서 디스플레이 화면의 화질을 높일 수 있는 기술을 개발하기 위하여 많은 노력을 기울이고 있다.
그러나, 디스플레이 화면이 넓은 색역을 갖고 있다고 하더라도, 기기 특성으로 인하여 컬러 이미지를 충실히 재현하기는 매우 어려우며, 조도와 같은 기기의 주변 환경(이하, '시야 조건(viewing condition)'이라고 칭하기로 한다) 혹은 인간의 지각에 의한 컬러 이동(color shift)도 컬러 이미지를 충실하게 재현시키는 것을 어렵하는 하는 요인으로 작용될 수 있다. 이 때, 컬러 이동은 한 픽셀의 컬러를 구성하는 성분의 값이 변경되는 것으로 이해될 수 있다.
기본적으로, 디스플레이를 위한 컬러 생성은 제조사 또는 기기 모델에 따라 달라지게 된다. 일반적으로 대부분의 디스플레이 화면에 채용되는 RGB 컬러 공간(color space)은 서로 다른 기기들간의 컬러 변경을 고려하지 않는다. 게다가, RGB 컬러 공간은 시야 조건들(viewing conditions)을 고려하지 않는다.
결국, 기기 특성들과 시야 조건들을 고려하지 않고 RGB 컬러 공간에서의 색역 매핑(gamut mapping)이 수행되면 같은 이미지라고 하더라도 기기에 따라 다르게 보일 수 있는 것이다.
따라서, 종래의 컬러 재현 방법에 있어서는 다른 기기들과 시야 조건들에 대하여 컬러 이미지를 재현하기 위하여 컬러 공간 변환 모델이 사용되었다.
예를 들어, GOG(Gain, Offset, Gamma) 모델 또는 PLCC(Piecewise Linear interpolation assuming Constant Chromaticity) 모델은 기기에 종속적인 RGB 컬러 값을 기기에 독립적인 CIEXYZ 색체계로 이미지를 변환하기 위해 사용될 수 있다.
즉, CIEXYZ 색체계에 의해 RGB 값들은 3가지 컬러 속성들, 즉 밝기(brightness), 채도(chroma) 그리고 색상(hue)을 나타내는 값들로 변환되며, 이러한 속성들은 시야 조건들에 대해서도 독립적이다.
그러나, 기기 특성들과 시야 조건들 문제가 위와 같은 종래의 컬러 공간 변환 모델들에 의해 해결될 수 있음에도 불구하고, 인간의 지각에 있어서의 컬러 이동(color shift)은 위와 같은 종래 방법에서는 고려되지 않고 있다.
과학적인 기기들은 디스플레이 패널의 크기에 관계없이 이미지의 트루 컬러(true color)를 기록하지만, 인간의 경우 디스플레이 패널의 크기가 변하게 되면 동일한 컬러도 다르게 인식할 것이다.
더욱이, 이미지에 대한 컬러 이동(color shift) 또한 이미지 컨텐츠에 달려 있다. 예를 들어, 하나의 이미지 내에 일정한 컬러를 갖는 영역이 많은 경우에 컬러 이동에 대한 효과는 매우 중요하고, 일정한 컬러를 갖는 영역이 작은 경우에는 컬러 이동에 대한 효과는 그다지 중요하지 않게 된다.
결국, 인간의 지각 시스템에 있어서 사용자의 눈에 의해 보여지는 이미지 컬러는 이미지 크기가 변함에 따라 변하게 보일 것이고, 이를 가리켜 '인간의 지각에 있어서 컬러 이동에 대한 이미지 크기 효과' 또는 '이미지 크기 효과'로 칭할 수 있을 것이다. 따라서, 이미지 크기 효과를 보상하기 위한 새로운 컬러 재현 방법이 제공될 필요가 있는 것이다.
국제공개공보 WO2004-097353A1에서는 인간의 지각에 있어서의 컬러 이동을 보상하기 위한 방법을 개시하고 있다. 보다 구체적으로, 판매 책자 또는 카탈로그에 있는 작은 표면 영역에서 보여지는 컬러가 벽(walls), 천장 또는 커튼과 같은 넓은 표면 영역으로 확장되어 보여질 때 발생하는 컬러 이동을 보상하는 방법이 개시되고 있다. 특히, 위 선행기술에서는 인간의 지각에 있어서 컬러 크기 효과에 의해 발생되는 밝기 값과 채도 값의 변경을 연산하는 방법을 제공하고 있다. 그러나, 이러한 방법은 다음과 같은 이유로 인하여 디스플레이 화면들간에 컬러를 재현하는 것에는 적용될 수 없다.
우선 채도 이동은 자체적으로 발광 소자를 구비하여 디스플레이 화면으로 광원이 제공되는 자체 광도 컬러 시스템마다 다른 반면에 상기 선행기술에서와 같이 물리적인 컬러들에 대한 색상에 대해서는 독립적이기 때문이다.
또한, 상기 선행기술에서는 크기 비(size ratio)가 고정되어 있고 컬러 재현은 디스플레이 화면의 폭에 대한 시야 각도, 즉 서브텐딩 시야 각도(subtending view angle)가 2°에서 50° 사이인 영역에 대하여 수행된다. 그러나, 디스플레이 화면은 다양한 범위의 크기, 예를 들어 서브텐딩 시야 각도가 10°, 15°, 40°, 90°, 100° 등을 가질 수 있으며, 디스플레이 화면에서 나타나는 이미지 컨텐츠에 대해서도 고려하지 않고 있다. 그러나, 디스플레이 화면에서 나타나는 이미지 컨텐츠는 일정한 컬러 형태로 존재하는 것이 아니기 때문에 이미지 컨텐츠에 대한 고려가 필요하다.
본 발명은 동일한 이미지를 서로 다른 크기의 디스플레이 화면에서 재현하더라도 사용자 입장에서 보았을 때 충실하게 컬러 재현이 이루어지도록 하는 컬러 재현 시 스템 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 실시예에 따른 컬러 재현 시스템은 입력된 이미지를 구성하는 픽셀의 색상 분포를 분석하는 이미지 컨텐츠 분석 유닛과, 상기 픽셀에 관한 속성 정보와 상기 색상 분포 및 이미지 크기 정보를 기초로 하여 스케일링 파라미터를 예측하는 파라미터 예측 유닛 및 상기 예측된 파라미터를 이용하여 상기 픽셀의 최종 밝기와 채도를 결정하는 밝기-채도 결정 유닛을 포함한다.
또한, 상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 실시예에 따른 컬러 재현 방법은 입력된 이미지를 구성하는 픽셀의 색상 분포를 분석하는 (a) 단계와, 상기 픽셀에 관한 속성 정보와 상기 색상 분포 및 이미지 크기 정보를 기초로 하여 스케일링 파라미터를 예측하는 (b) 단계 및 상기 예측된 파라미터를 이용하여 상기 픽셀의 최종 밝기와 채도를 결정하는 (c) 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 발명 이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
이하, 본 발명의 실시예들에 의하여 컬러 재현 시스템 및 방법을 설명하기 위한 블록도 또는 처리 흐름도에 대한 도면들을 참고하여 본 발명에 대해 설명하도록 한다. 이 때, 처리 흐름도 도면들의 각 블록과 흐름도 도면들의 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 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 흐름도 블록(들)에서 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 흐름도 블록(들)에서 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 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단 계들을 제공하는 것도 가능하다.
또한, 각 블록은 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 블록들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따라 2개의 디스플레이 화면간에 컬러를 재현하는 예를 개략적으로 나타내는 도면이다.
여기에서 제1 디스플레이 화면(10)에서의 이미지는 본 발명에 따른 컬러 재현 시스템(100)을 통하여 제2 디스플레이 화면(20)으로 전송되며, 컬러 재현 시스템(100)은 제1 디스플레이 화면(10)에서 재현되는 이미지의 화소 값에 해당하는 Ro, Go, Bo 값들을 제2 디스플레이 화면(20)에서 출력되는 RD, GD, BD 값으로 변환시킨다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 컬러 재현 시스템의 구조를 나타내는 블록도이다.
도 2를 참조하면 컬러 재현 시스템(100)은 이미지 스케일링 수단(110), 컬러 공간 변환 수단(130), 이미지 크기 효과 보정 수단(150) 및 역 컬러 공간 변환 수단(170)을 포함한다. 또한, 도 3에서는 이미지 크기 효과 보정 수단(150)의 구조에 대하여 도시하고 있는데, 도 3을 참조하면 상기 이미지 크기 효과 보정 수단(150) 은 이미지 컨텐츠 분석 유닛(152), 스케일링 파라미터인 KJ, KC를 예측하는 파라미터 예측 유닛(154), 최종 밝기와 채도 값에 해당하는 JD, CD를 결정하는 밝기-채도 결정 유닛(156)을 포함한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 서로 다른 디스플레이 화면에서 컬러를 재현하기 위한 방법을 나타내는 플로우 차트이다. 특히, 도 4에서, 이미지 크기 효과 보정 단계(S440)에 대해서는 도 5에서 구체적으로 설명이 된다.
이하, 본 발명에 따른 컬러 재현 시스템 및 방법에 대해서 도 2 내지 도 5를 참조하여 구체적으로 설명하도록 한다.
이미지 스케일링 수단(110)은 제1 디스플레이 화면에서 디스플레이되는 이미지를 구성하는 컬러 신호값들 즉, 이미지를 구성하는 각 픽셀에 대한 Ro, Go, Bo 값들을 입력받는다(S410).
제1 디스플레이 화면의 크기와 제2 디스플레이 화면의 크기는 서로 다르기 때문에 각각의 화면에서 디스플레이되는 이미지의 해상도도 서로 다르게 된다. 따라서, 우선 원 RGB 신호에 대한 이미지 스케일링이 수행되어야 한다(S420).
이미지 스케일을 위해 종래의 다양한 방법들이 사용될 수 있는데, 예를 들어 이웃 스케일링(near neighbor scaling), 쌍일차 보간법(bilinear interpolation) 그리고 쌍3차 보간법(bicubic interpolation) 등이 있다.
이미지 스케일링이 수행되는 동안, 세부 영역이 손실된 것을 보상하기 위해 선명도 강화(sharpness enhancement)가 적용될 수도 있다. 이미지 스케일링과 선명도 강화 는 디스플레이 제조사들에 의해 선택되거나 개발되어 왔으며, 적절한 이미지 스케일링 방법이 제2 디스플레이 화면의 해상도에 적합하도록 적용될 수 있다.
이미지 스케일링이 수행된 후, 원 Ro, Go, Bo 값들은 R'o, G'o, B'o 값들로 변환되는데, 변환된 R'o, G'o, B'o 값들은 컬러 공간 변환 수단(130)으로 입력된다. 이 때, 기기 특성(device character)과 시야 조건(viewing condition)을 보상하기 위한 종래의 컬러 공간 변환 방법이 수행된다(S430). 즉, 각각의 컬러 픽셀에 대한 R'o, G'o, B'o 값들은 기기 특성과 시야 조건에 독립적인 인간의 지각 속성(human's perceptual attribute)으로 변환되는 것이다.
보다 구체적으로, 컬러 공간 변환 수단(130)은 제1 디스플레이 화면의 기기 특성을 기초로 기기에 종속적인 컬러 값들(Ro, Go, Bo)을 기기에 독립적인 CIEXYZ 색좌표계의 값들로 변환한다. 이러한 변환은 종래의 GOG 모델과 PLCC 모델에 의해 수행될 수 있다. GOG 모델에 의한 방법은 CRT 디스플레이 기기와 같이 선형(linear) 또는 지수 감마 커브(power gamma curve)를 갖는 기기에 대하여 주로 사용된다. PLCC 모델에 의한 방법은 LCD 혹은 OLED 모바일 디스플레이 기기 등과 같이 불규칙한 색역 커브(irregular gamut curve)를 갖는 기기에 대하여 사용될 수 있다.
그리고 나서, 컬러 공간 변환 수단(130)은 CIEXYZ 색좌표계의 값들을 인간의 지각 속성들로 변환한다. 인간의 지각 속성은 화이트 포인트(white point), 광도, 주변 환경 등과 같은 다양한 시야 조건에 관계없는 컬러 외관 속성(color appearance attribute)들로 이해될 수 있다.
1997년에, CIE는 임시 컬러 외관 모델인 CIECAM97을 제안하였는데, CIECAM97 모델은 컬러 외관 속성들을 얻기 위해 대응하는 컬러 외관을 예측하기 위한 모델이다. 2002년, CIECAM02가 CIE에 의해 채택되었는데, 이것은 CIECAM97이 새롭게 개정된 것으로서 컬러 외관을 예측시키는 성능을 개선시키고 CIECAM97의 구조를 단순화한 것이다.
본 발명에서는 CIEXYZ 색좌표계의 값들을 인간의 지각 속성들에 해당하는 Jo, Co, Ho 값들로 변환하기 위하여 CIECAM02를 이용할 수 있다. 여기에서, J는 밝기 성분(lightness composition)를 나타내고, C는 채도 성분(chroma composition)를 나타내며, H는 색상 성분(hue composition)을 나타낸다. 그리고 Jo, Co, Ho 는 각각 제1 디스플레이 화면에서 디스플레이되는 이미지의 J, C, H 값들을 나타낸다. 그러나, 본 발명에서는 CIELAB 등과 같은 다른 컬러 공간 좌표가 이용될 수도 있다.
결국, S420, S430 단계가 수행된 후, 원 Ro, Go, Bo 신호들은 이미지를 구성하는 각각의 픽셀에 대한 인간의 지각 속성을 나타내는 Jo, Co, Ho 값으로 변환되는 것이다.
이미지 크기 효과에 의한 컬러 이동(color shift)을 보상하기 위하여 밝기 및 채도 속성에 대한 컬러 보정이 필요하게 된다. 그러나, 색상 속성은 이미지 크기에 영향을 받지 않기 때문에 유지될 수 있다.
따라서, S440 단계에서는 이미지 크기 효과 보정 수단(150)이 밝기 및 채도 속 성(Jo, Co)에 대한 이미지 크기 효과를 보정하는 동작이 수행된다.
도 5에서는 이미지 크기 효과를 보정하는 과정이 구체적으로 도시되고 있는데, 이미지 크기 효과 보정 방법은 이미지 컨텐츠 분석 단계(S442), 각각의 색상 범위(hue range)에 대한 스케일링 파라미터 KJ, KC를 예측하는 단계(S444) 및 최종 밝기 값(JD)과 채도 값(CD)을 결정하는 단계(S446)를 포함한다.
우선, 이미지 컨텐츠 분석 유닛(152)에 의하여 이미지 컨텐츠에 대한 분석이 수행된다(S442). 색상이 일정한 상대적으로 넓은 영역(예를 들어, 푸른 하늘, 초록 잔디)을 갖는 이미지는 색상이 일정한 상대적으로 좁은 영역보다 이미지 크기 효과를 더 크게 받기 때문에, 이미지 컨텐츠에 대한 컬러 일정성(color uniformity)에 대한 분석이 이루어져야 한다.
컬러 영역의 일정성을 분석하기 위하여 단지 색상 차(hue difference)만이 적용된다. 이는 색상 성분은 이미지 크기 효과에 의해 전혀 영향을 받지 않기 때문이다.
CIECAM02 모델에서는 다음과 같이 4가지 색상 범위(hue range)가 제시되고 있다.
H1 (색상 범위 1): 0-100
H2 (색상 범위 2): 100-200
H3 (색상 범위 3): 200-300
H4 (색상 범위 4): 300-400
여기에서, 각각의 색상 범위에 대응하는 숫자(0-400)는 임의의 픽셀값에 대하여 매핑되는 숫자로서 이러한 매핑은 CIECAM02 모델에서 제시되고 있으며, 보다 구체적 인 내용은 웹 페이지 http://www.colour.org/tc8-01/ 를 참조할 수 있다.
따라서, S442 단계에서는 각각의 색상 범위에 있는 픽셀들의 백분율을 계산함으로써 이미지 컨텐츠 분석이 이루어질 수 있다. 이에 따라, 각각의 색상 범위 H1, H2, H3 그리고 H4에 대한 각각의 4개의 백분율 값 p1, p2, p3, p4이 존재하게 된다.
예를 들어, 도 6에서는 샘플 이미지에 대한 이미지 컨텐츠 분석 결과의 다이어그램을 예시하고 있는 도면이다.
도 6에서 도시된 것과 같이, 샘플 이미지의 각각의 색상 범위에 대한 백분율 값은 다음과 같다.
H1 (0-100): p1=49.5%
H2 (100-200): p2=18.0%
H3 (200-300): p3=20.2%
H4 (300-400): p4=12.3%
결국 S442 단계가 수행된 후, 이미지의 각 픽셀은 (Jo, Co, Ho, pn)과 같은 4개의 속성들을 갖게 된다. 여기에서, pn은 색상 값 Ho이 속하는 색상 범위에 대한 백분율 값을 나타내고, 인덱스 n의 값들은 CIECAM02 모델에서의 1,2,3,4를 나타낸다.
그리고 나서, 파라미터 예측 유닛(154)은 각각의 색상 범위에 대한 백분율 값들, 원 이미지 크기(SO) 그리고 최종 이미지 크기(SD) 등을 기초로 하여 밝기 속성에 대 한 스케일링 파라미터 KJ와 채도 속성에 대한 스케일링 파라미터 KC를 예측한다(S444).
이미지 크기 효과를 식별하기 위해, 이미지의 절대적인 물리적 크기보다는 서브텐딩 시야 각도가 이용될 수 있다. 이것은 시야 거리(viewing distance)가 이미지 크기 효과에 영향을 미치는 중요한 요소이기 때문이다.
물리적인 이미지 크기가 유지된다고 하더라도 인간의 지각은 시야 거리를 변경함에 따라 변경하게 된다.
따라서, 본 발명에서는 원 이미지 크기(So)와 최종 이미지 크기(SD)는 각각 제1 디스플레이 화면과 제2 디스플레이 화면에 대한 서브텐딩 시야 각도인 것으로 한다.
서브텐딩 시야 각도(Subtending_Angle)에 대한 정의는 수학식 1과 같이 나타낼 수 있다.
Subtending_Angle = arc tan (size / viewing_distance)
여기에서, 'size'는 디스플레이 화면의 폭, 길이 혹은 반경을 나타낼 수 있다.
어떤 기기 혹은 미디어에 대해서는 디스플레이 산업계에 의해 서브텐딩 시야 각도가 테이블 1에서와 같이 제안된다.
[테이블 1]
기기 또는 프린트
(Devices or Prints)		 서브텐딩 시야 각도
(Subtending View Angle)
휴대폰 10 degree
모바일 TVs, PDAs, PMPs 15 degree
컴퓨터 모니터 (14-19 인치) 30 degree
컴퓨터 모니터 (19 인치이상) 50 degree
프로젝터(스크린) 50 degree
프로젝터(wall) 70 degree
종래 TV 40 degree
HDTV 30 degree
프린트 용지 A4 30 degree
프린트 용지 A4 이상 50 degree
밝기 및 채도에 대한 스케일링 파라미터 KJ, KC는 수학식 2와 수학식 3에 의해 예측될 수 있다. 수학식 2와 수학식 3은 실험적으로 얻을 수 있으며, 이에 대해서는 후술하기로 한다.
Figure 112006086198361-pat00001
Figure 112006086198361-pat00002
여기에서, n=1,2,3,4이고, pn은 각각의 색상 범위에 대한 백분율 값을 나타내고,
Figure 112006086198361-pat00003
이다.
밝기 스케일링 파라미터 KJ에 대하여,
Figure 112006086198361-pat00004
들은 적용되는 색상 범위에 대해 독립적이고,
Figure 112006086198361-pat00005
이다. 바람직하게는
Figure 112006086198361-pat00006
이다.
채도 스케일링 파라미터 KC에 대하여,
Figure 112006086198361-pat00007
들은 적용되는 색상 범위에 대해 종속적이고, 각각의 색상 범위에 대한
Figure 112006086198361-pat00008
의 범위는 테이블 2에 의해 제공될 수 있다. 바람직하게는 각각의 색상 범위에 대한
Figure 112006086198361-pat00009
은 테이블 3에 의해 제공될 수 있다.
[테이블 2] (
Figure 112006086198361-pat00010
)
a C H1 ( 0- 100) H2 ( 100- 200) H3 ( 200- 300) H4 ( 300- 400)
Min 0.005 0.008 0.011 0.013
Max 0.017 0.0175
 0.021 0.025
[테이블 3]
H1 ( 0- 100) H2 ( 100- 200) H3 ( 200- 300) H4 ( 300- 400)
a C 0.0103 0.0127 0.0173 0.0192
b C 0.9897 0.9873 0.9837 0.9808
따라서, 각각의 픽셀에 대한 밝기와 채도의 스케일링 파라미터 KJ, KC는 수학식 2와 수학식 3을 통하여 상기 픽셀이 속한 색상 범위, 원 이미지 크기(So) 그리고 최종 이미지 크기(SD)를 기초로 하여 연산될 수 있다. S444 단계가 수행된 후, 이미지를 구성하는 각각의 픽셀은 (Jo, Co, Ho, KJ, KC)와 같은 5가지 속성을 갖게 된다.
각각의 픽셀에 대한 최종 밝기와 채도 값들은 KJ, KC를 이용하여 Jo, Co을 조절함으로써 결정될 수 있으며(S446), 이러한 동작은 밝기-채도 결정 유닛(156)에 의해 수행된다.
이 때, 밝기 조절을 위하여 수학식 4와 같은 선형 함수(linear function)를 이용할 수 있다. 상기 선형 함수는 기준 화이트 변환(reference white transform)을 위해 좌표 (100, 100)을 통과하게 된다.
Figure 112006086198361-pat00011
여기에서, JD는 최종 밝기 값을 나타낸다.
한편, 채도 조절을 위하여 수학식 5와 같은 선형 함수가 이용될 수 있는데, 이 때 의 선형 함수는 좌표 (0,0)을 통과하게 된다. 이는 중성 컬러(neutral color)의 채도는 크기 효과에 의해 변하지 않기 때문이다.
Figure 112006086198361-pat00012
여기에서, CD는 목적 채도 값을 나타낸다.
이미지 크기 효과를 보정하는 단계가 수행된 후, 각각의 이미지 픽셀에 대한 최종 밝기 값 JD와 최종 채도 값 CD 이 생성되고 HD 값은 원 Ho로서 유지된다.
그리고 나서, 각각의 픽셀에 대한 (JD, CD, HD) 값들은 역 컬러 공간 변환을 위해 역 컬러 공간 변환 수단(170)으로 입력된다.
역 컬러 공간 변환 수단(170)은 인간의 지각 속성들을 RGB 디지털 신호로 변환한다(S450).
인간의 지각 속성들을 CIEXYZ 색좌표계의 값으로 변환하기 위하여 제2 디스플레이 화면에 대한 시야 조건들이 역 CIECAM02에 적용될 수 있다.
제2 디스플레이 화면의 기기 특성들은 CIEXYZ 색좌표계의 값들을 RD, GD, BD값들로 변환하기 위하여 역 컬러 공간 변환 모델에 적용된다. 이 때, RD, GD, BD 값들은 제2 디스플레이 화면으로 출력된다.
최종적으로, 정신 물리학의 평가 실험(psychophysical evaluation experiment)이 본 발명에 따른 컬러 재현 방법 및 시스템을 평가하기 위하여 이용될 수 있다.
본 실험에서는 컬러 이미지들이 4개의 컬러 재현 시스템을 통하여 제1 디스플레이 화면에서 제2 디스플레이 화면으로 변환되었다.
여기에서, 제1 시스템은 밝기 J와 채도 C에 대한 어떠한 보정도 이루어지지 않은 전통적인 컬러 시스템이고, 제2 시스템은 KJ를 이용하여 밝기 J를 보정한 컬러 재현 시스템이고, 제3 시스템은 KC를 이용하여 채도 C를 보정한 컬러 재현 시스템이며, 제4 시스템은 KJ, KC를 이용하여 각각 밝기 J와 채도 C를 보정한 컬러 재현 시스템이다.
스케일링 파라미터 KJ, KC는 S444 단계에서의 동작에 의해 계산되었고, 그리고
Figure 112006086198361-pat00013
이고, 바람직하게
Figure 112006086198361-pat00014
는 테이블 3을 참조할 수 있다.
50°의 서브텐딩 시야 각도를 갖는 LCD TV의 디스플레이 화면이 제1 디스플레이 화면으로 사용되었고, 10°의 서브텐딩 시야 각도를 갖는 모바일 LCD 디스플레이 기기의 화면이 제2 디스플레이 화면으로 사용되었다.
몇몇 실험자들에 의해 제1 디스플레이 화면에서 보여지는 원 이미지와 제2 디스플레이 화면에서 보여지는 최종 이미지가 관찰되었다. 여기에서, 4개의 최종 이미지들이 각각 4개의 컬러 재현 시스템에서 재현되었다. 그리고 나서, 실험자들은 원 이미지와 비교하여 4개의 최종 이미지들에 대한 재현의 정확도를 평가하였다.
그리고, 전체적인 과정은 4개의 테스트 이미지들에 대하여 반복되었다. 최종적으로 정확한 평가 데이터는 쌍 비교 기술(pair comparison technology)을 이용하여 요약되었는데, 쌍 비교 기술은 1927년 Thurstone L.L에 의해 제안된 "a Law of Comparative Judgment"와 "Psychological Review"을 예로 들 수 있다.
도 7은 위와 같은 쌍 비교 기술을 기초로 한 실험 결과를 나타내고 있는데, 여기에서, 세로축은 정확도 레벨을 나타내고 있고, 가로축의 4포인트는 각각 제1 내지 제4 컬러 재현 시스템을 나타내고 있다.
분명하게 KJ, KC를 이용하여 각각 밝기 J와 채도 C를 보정한 제4 컬러 재현 시스템이 높은 정확도 레벨을 갖는 것을 알 수 있다. 따라서, 본 발명에 따라 컬러 재현 시스템은 서로 다른 크기의 디스플레이 화면 간에 컬러 재현 품질을 개선할 수 있는 것이다.
이하, 수학식 2와 수학식 3을 얻기 위한 실험에 대하여 설명하도록 한다.
우선, 각각의 일정한 색상에 대한 스케일링 파라미터 KJ, KC는 "Asymmetric matching" 실험 기술을 이용하여 예측된다. "Asymmetric matching" 실험 기술은 1995년에 Fairchild M. D.에 의해 발표된 "Testing Color-Appearance Models: Guidelines for Coordinated Research"를 참조할 수 있다.
컬러가 일정한 자체 광도 패널들은 4개의 색상 범위(H1, H2, H3, H4)를 갖는 4개의 그룹으로 나뉘어진다. 그리고 나서, 각각의 그룹에서 서로 다른 크기 비율(size ratio) R1, R2, R3, R4, R5, R6을 갖는 6쌍이 존재하여 본 실험에서는 총 24쌍의 자체 광도 샘플들이 사용된다.
각 패널의 컬러에 대한 CIEXYZ 색좌표계에서의 값들을 과학적인 특정을 이용하여 계측될 수 있다. 그리고 나서, J, C, H 값들은 소정의 시야 조건하에서 CIECAM02 모델에 의해 연산될 수 있다. 패널의 각 쌍들에 대하여 밝기와 채널 값들 (Jo, Co), (JD, CD)은 KJ와 KC값을 얻기 위하여 각각 수학식 4와 수학식 5에 적용될 수 있다.
이 때, KJ와 KC는 다음과 같이 표현될 수 있다.
Figure 112006086198361-pat00015
각각의 색상 범위 그룹에 대한 밝기의 KJ 스케일링 파라미터들은 매우 유사함을 알 수 있다. 도 8a 는 KJ 와 하나의 색상 범위에 대한 크기 비(zise ratio)간의 관계를 나타내는 그래프이다. 도 8a를 기초로 하여, 수학식 6과 같은 관계를 얻을 수 있다.
Figure 112006086198361-pat00016
여기에서,
Figure 112006086198361-pat00017
이고, 바람직하게는 실선(real line)으로 표시되는 커브를 기초로
Figure 112006086198361-pat00018
이다.
그러나, 각각의 색상 범위 그룹에 대한 채도의 스케일링 파라미터 KC 들은 서로 다르다. 도 8b 내지 도 8e 는 KC와 각 색상 범위에 대한 크기 비(size ratio)간의 관계를 나타내는 그래프이다. 도 8b 내지 도 8e를 기초로 하여, 수학식 7과 같은 관계를 얻을 수 있다.
Figure 112006086198361-pat00019
여기에서,
Figure 112006086198361-pat00020
와
Figure 112006086198361-pat00021
에 대한 범위와 바람직한 값은 도 8b 내지 도 8e를 기초로 하여 각각 테이블 2와 테이블 3에서 도시되고 있다.
따라서, 각각의 색상 범위에 대한 밝기 이동 KJ의 크기는 단지 이미지 크기의 변화에만 영향을 받게 되고 적용된 색상 범위에는 독립적이다. 반면에, 채도 KC 변화의 크기는 색상 범위에 따라 다르게 된다. 예를 들어 H4에서의 채도 변화는 H1에서의 채도 변화보다 더 크다.
일정한 색상 범위 패널에서 밝기와 채도에 대한 스케일링 파라미터 KJ, KC는 위와 같은 수학식을 통하여 예측될 수 있다. 또한, 상대적으로 색상이 일정한 영역이 넓게 분포된 이미지는 작게 분포된 영역보다 크기 효과가 더 중요하게 작용되고, 각 각의 색상 범위에 대한 백분율 값들은 4개의 색상 범위를 갖는 이미지에 대한 스케일링 파라미터 KJ, KC를 예측할 때 고려되어야만 한다.
본 발명에서는 각각의 색상 범위에 대한 백분율 값들을 다음과 같은 식에 적용함으로써 각각의 색상 범위에 대한 KJ, KC를 수정하였다.
Figure 112006086198361-pat00022
여기에서, n=1, 2, 3, 4이고, pn은 각 색상 범위에 대한 백분율을 나타내고,
Figure 112006086198361-pat00023
이다.
또한, 본 명세서에서 언급되는 '유닛'이라는 용어는 소프트웨어 또는 FPGA또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, '유닛'은 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 '유닛'은 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '유닛'은 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재현시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '유닛'은 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브 루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들, 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '유닛'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '유닛'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '유닛'들로 더 분리될 수 있다.
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.
본 발명을 따르게 되면, 동일한 이미지를 서로 다른 크기의 디스플레이 화면에서 재현하더라도 사용자 입장에서 보았을 때 충실하게 컬러 재현이 이루어지는 효과가 있다.

Claims (20)

  1. 입력된 이미지를 구성하는 픽셀의 색상 분포를 분석하는 이미지 컨텐츠 분석 유닛;
    상기 픽셀에 관한 속성 정보와 상기 색상 분포 및 이미지 크기 정보를 기초로 하여 스케일링 파라미터를 예측하는 파라미터 예측 유닛; 및
    상기 예측된 파라미터를 이용하여 상기 픽셀의 최종 밝기와 채도를 결정하는 밝기-채도 결정 유닛을 포함하는 컬러 재현 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 속성 정보는 상기 픽셀의 밝기, 채도 및 색상 정보를 포함하는 컬러 재현 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 속성 정보는 상기 이미지를 디스플레이하는 기기에 독립적인 컬러 정보를 포함하는 컬러 재현 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 입력된 이미지는 상기 입력된 이미지가 디스플레이될 디스플레이 화면에 적합하도록 스케일된 이미지인, 컬러 재현 시스템.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 이미지 컨텐츠 분석 유닛은 CIECAM02 모델을 적용하여 상기 색상 분포를 분석하는 컬러 재현 시스템.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 이미지 크기 정보는 서브텐딩 시야 각도 정보를 포함하는 컬러 재현 시스템.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 밝기-채도 결정 유닛은 선형 함수를 이용하여 최종 밝기를 결정하는 컬러 재현 시스템.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 선형 함수는,
    Figure 112006086198361-pat00024
    와 같이 표현되며,
    KJ는 밝기 보정을 위한 상기 예측된 스케일링 파라미터이고, JO는 상기 입력된 이미지를 구성하는 픽셀의 밝기 성분이며, JD는 보정된 최종 밝기인, 컬러 재현 시스템.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 밝기-채도 결정 유닛은 선형 함수를 이용하여 최종 채도를 결정하는 컬러 재 현 시스템.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 선형 함수는,
    Figure 112006086198361-pat00025
    와 같이 표현되며,
    KC는 채도 보정을 위한 상기 예측된 스케일링 파라미터이고, CO는 상기 입력된 이미지를 구성하는 픽셀의 채도 성분이며, CD는 보정된 최종 채도인, 컬러 재현 시스템.
  11. 입력된 이미지를 구성하는 픽셀의 색상 분포를 분석하는 (a) 단계;
    상기 픽셀에 관한 속성 정보와 상기 색상 분포 및 이미지 크기 정보를 기초로 하여 스케일링 파라미터를 예측하는 (b) 단계; 및
    상기 예측된 파라미터를 이용하여 상기 픽셀의 최종 밝기와 채도를 결정하는 (c) 단계를 포함하는 컬러 재현 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 속성 정보는 상기 픽셀의 밝기, 채도 및 색상 정보를 포함하는 컬러 재현 방법.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 속성 정보는 상기 이미지를 디스플레이하는 기기에 독립적인 컬러 정보를 포함하는 컬러 재현 방법.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 입력된 이미지는 상기 입력된 이미지가 디스플레이될 디스플레이 화면에 적합하도록 스케일된 이미지인, 컬러 재현 방법.
  15. 제11항에 있어서,
    상기 (a) 단계는 CIECAM02 모델을 적용하여 상기 색상 분포를 분석하는 단계를 포함하는 컬러 재현 방법.
  16. 제11항에 있어서,
    상기 이미지 크기 정보는 서브텐딩 시야 각도 정보를 포함하는 컬러 재현 방법.
  17. 제11항에 있어서,
    상기 (c) 단계는 선형 함수를 이용하여 최종 밝기를 결정하는 단계를 포함하는 컬러 재현 방법.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 선형 함수는,
    Figure 112006086198361-pat00026
    와 같이 표현되며,
    KJ는 밝기 보정을 위한 상기 예측된 스케일링 파라미터이고, JO는 상기 입력된 이미지를 구성하는 픽셀의 밝기 성분이며, JD는 보정된 최종 밝기인, 컬러 재현 방법.
  19. 제11항에 있어서,
    상기 (c) 단계는 선형 함수를 이용하여 최종 채도를 결정하는 컬러 재현 방법.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 선형 함수는,
    Figure 112006086198361-pat00027
    와 같이 표현되며,
    KC는 채도 보정을 위한 상기 예측된 스케일링 파라미터이고, CO는 상기 입력된 이미지를 구성하는 픽셀의 채도 성분이며, CD는 보정된 최종 채도인, 컬러 재현 방법.
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