KR101216578B1 - 색 보정 방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

색 보정 방법 및 장치가 제공된다. 색각 이상자를 위한 색 보정 장치는 원본 영상의 컬러 신호로부터 추출된 휴(hue) 신호를 이용하여 씨드 포인트(seed point)를 생성하는 씨드 포인트(seed point) 생성부, 상기 생성된 씨드 포인트를 이용하여 휴 단위로 상기 원본 영상의 컬러 영역을 분할하는 컬러 영역 분할부, 상기 분할된 각 컬러 영역에 포함된 픽셀의 색상 정보를 이용하여, 상기 분할된 컬러 영역이 동일한 혼동선 상에 위치하는지 판단하는 혼동선 판단부 및 상기 판단 결과, 동일한 혼동선 상에 위치하는 경우, 상기 분할된 각 컬러 영역이 서로 다른 혼동선 상에 위치하도록 미리 정해진 컬러 공간에서 색 보정을 수행하는 색 보정부를 포함한다.

Description

색 보정 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR CORRECTING COLOR}

본 발명은 색 보정 방법 및 장치에 관한 것으로서, 보다 상세하게는, 색각 이상자들을 위한 색 보정 방법 및 장치에 관한 것이다.

최근 컬러 출판 및 컬러 정보 디스플레이 기술의 급격한 발전으로 인하여 인터넷, 잡지, 소형 스마트 폰에서 초대형 디스플레이 장치에 이르기까지 많은 종류의 컬러 표현 기법이 개발되어 인류는 보다 더 생생하고, 화려한 컬러 정보들을 향유하게 되었다.

그러나 인류 사회가 화려한 컬러 정보에 노출되었음에도 불구하고 전 세계의 약 12%에 해당하는 색각 이상자들은 이 같은 컬러 정보들을 공유하지 못한 채 소외되어 있으며, 이들을 위한 색 보정 개발이나 색 변환 프로그램 제공이 미비한 실정이다.

현재까지 개발된 색각 이상자들을 위한 색 보정 기술은 RGB, CIE Lab 등 다양한 컬러 공간에서 여러 가지 기법을 통한 색 보정이다.

예를 들어, Daltonization 기법은 인간의 감광 세포인 LMS 값을 RGB 공간에서 표현하고 이를 색 변환 matrix를 이용하여 전역적인 변환을 수행하는 기법이며, Huang의 기법은 CIE Lab 컬러 공간에서 가능한 자연스럽게 색을 보정하는 기법이다.

뿐만 아니라, 최근 색 보정 기술을 실시간 하드웨어로 구현한 Yu-Chieh Chen의 기법도 있다.

그러나 이러한 기법들은 영상 전체를 전역적으로 변화시키는 방법이거나 인간의 감광 세포인 LMS 신호를 변화시키는 방법이 대부분이었다.

이 경우, 입력 영상에서 컬러 정보들의 밀집도가 낮거나 영상 컬러 분포도가 규칙적이지 않으면, 색각 이상자들의 컬러 구분 효과가 낮아지는 문제가 있다.

또한, 전역적인 변화 기법으로 인하여 색 보정 후 다른 컬러와의 혼동 가능성이 존재하는 문제가 있다.

상술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위해, 본 발명은 원본 영상에 대하여 컬러 정보들의 분포도에 따라서 컬러 구분 효과를 높일 수 있는 방법 및 장치를 제공한다.

또한, 본 발명은 색 보정 후 다른 컬러와 혼동되는 문제를 해결할 수 있는 방법 및 장치를 제공한다.

본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 측면에 따른 색각 이상자를 위한 색 보정 장치는 원본 영상의 컬러 신호로부터 추출된 휴(hue) 신호를 이용하여 씨드 포인트(seed point)를 생성하는 씨드 포인트(seed point) 생성부, 상기 생성된 씨드 포인트를 이용하여 휴 단위로 상기 원본 영상의 컬러 영역을 분할하는 컬러 영역 분할부, 상기 분할된 각 컬러 영역에 포함된 픽셀의 색상 정보를 이용하여, 상기 분할된 컬러 영역이 혼동선 맵 상에서 동일한 혼동선 상에 위치하는지 판단하는 혼동선 판단부 및 상기 판단 결과, 동일한 혼동선 상에 위치하는 경우, 상기 분할된 각 컬러 영역이 서로 다른 혼동선 상에 위치하도록 미리 정해진 컬러 공간에서 색 보정을 수행하는 색 보정부를 포함한다.

본 발명의 일 측면에서, 상기 씨드 포인트(seed point) 생성부는 상기 추출된 휴 신호를 이용하여 상기 원본 영상의 전체 픽셀에 대한 휴 히스토그램을 생성하고, 상기 생성된 휴 히스토그램의 피크(peak) 점에 대응되는 색상의 픽셀을 상기 씨드 포인트로 선택한다.

또한, 본 발명의 일 측면에서, 상기 씨드 포인트(seed point) 생성부는 로우 패스 필터(low pass filter)를 이용하여 상기 생성된 휴 히스토그램 상의 노이즈를 제거하며, 상기 노이즈가 제거된 휴 히스토그램의 피크 점에 대응되는 색상의 픽셀을 선택한다.

또한, 본 발명의 일 측면에서, 상기 컬러 영역 분할부는 상기 씨드 포인트로 선정된 픽셀을 중심으로 하여, 미리 정해진 방향으로, 상기 씨드 포인트로 선정된 픽셀의 휴 값과 미리 설정된 범위 내의 픽셀을 검색하여, 상기 컬러 영역을 분할한다.

또한, 본 발명의 일 측면에서, 상기 컬러 영역 분할부는 상기 분할된 컬러 영역들의 면적의 합을 계산하고, 상기 계산된 면적의 합이 상기 원본 영상의 총 면적에서 차지하는 미리 정해진 비율을 초과하는 경우 상기 컬러 영역의 분할 수행을 종료한다.

또한, 본 발명의 일 측면에서, 상기 혼동선 판단부는 상기 분할된 각 컬러 영역의 면적 값에 기초하여 상기 분할된 각 컬러 영역을 정렬하며, 상기 정렬된 컬러 영역중 제 1 순위 컬러 영역의 대표 RGB 값과 제 2 순위 컬러 영역의 대표 RGB 값이 혼동선 맵(map) 상에서 동일한 혼동선 상에 위치하는지를 판단한다.

또한, 본 발명의 일 측면에서, 상기 색 보정부는 상기 동일한 혼동선 상에 위치하는 컬러 영역의 RGB 신호를 CIE Lab 컬러 신호로 변환하며, 상기 변환된 CIE Lab 신호를 CIE Lab 컬러 공간의 b축을 조절하여 상기 색 보정을 수행한다.

또한, 본 발명의 일 측면에서, 상기 색 보정부는 상기 색 보정을 수행하되, 상기 CIE Lab 컬러 신호를 출력을 위한 RGB 신호로 변환하고, 상기 출력을 위해 변환된 RGB 신호가 상기 동일한 혼동선 상에 위치하는지 여부에 따라 색 보정을 추가로 수행한다.

또한, 본 발명의 일 측면에서, 상기 원본 영상의 컬러 신호를 RGB 신호로 변환하고, 상기 변환된 RGB 신호를 Lch 신호로 변환하며, 상기 변환된 Lch 신호로부터 휴 신호를 추출하는 색 변환부를 더 포함하되, 상기 추출된 휴 신호는 상기 씨드 포인트 생성부로 제공된다.

상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 측면에 따른 색각 이상자를 위한 색 보정 방법은 (a) 원본 영상의 제 1 컬러 신호를 RGB 신호로 변환하고, 상기 변환된 RGB 신호를 휴(hue) 신호를 포함하는 제 2 컬러 신호로 변환하여 휴 신호를 추출하는 단계, (b) 상기 추출된 휴 신호를 이용하여 상기 원본 영상의 전체 픽셀에 대한 휴 히스토그램을 생성하고, 상기 생성된 휴 히스토그램에 기초하여 씨드 포인트를 생성하는 단계, (c) 상기 생성된 씨드 포인트를 이용하여 휴 단위로 상기 원본 영상의 컬러 영역을 분할하는 단계, (d) 상기 분할된 컬러 영역에 포함된 픽셀의 색상 정보를 이용하여, 상기 분할된 각 컬러 영역이 동일한 혼동선 상에 위치하는지 판단하는 단계 및 (e) 상기 판단 결과, 동일한 혼동선 상에 위치하는 경우, 상기 분할된 각 컬러 영역이 서로 다른 혼동선 상에 위치하도록 미리 정해진 컬러 공간에서 색 보정을 수행하는 단계를 포함한다.

또한, 본 발명의 일 측면에서, 상기 (c) 단계는 상기 씨드 포인트로 선택된 픽셀을 중심으로 하여, 미리 정해진 방향으로, 상기 씨드 포인트로 선정된 픽셀과 유사한 휴 값을 가지는 컬러 영역을 검색한다.

또한, 본 발명의 일 측면에서, 상기 (d) 단계는 상기 분할된 컬러 영역의 면적 값에 기초하여, 상기 분할된 각 컬러 영역을 정렬하며, 상기 정렬된 컬러 영역중 제 1 순위 컬러 영역의 대표 RGB 값과 제 2 순위 컬러 영역의 대표 RGB 값이 혼동선 맵(map) 상에서 동일한 혼동선 상에 위치하는지를 판단한다.

또한, 본 발명의 일 측면에서, 상기 (e) 단계는 (e-1) 혼동선 맵(map) 상에서 동일한 혼동선 상에 위치하는 컬러 영역의 RGB 신호를 CIE Lab 컬러 신호로 변환하는 단계 및 (e-2) 상기 변환된 CIE Lab 신호를 CIE Lab 컬러 공간의 b축을 조절하여 상기 색 보정을 수행하는 단계를 포함하되, 상기 (e-2) 단계의 색 보정은 상기 CIE Lab 컬러 신호가 출력을 위한 RGB 신호로 변환되어 수행된다.

또한, 본 발명의 일 측면에서, 상기 (e) 단계는 (e-3) 상기 출력을 위해 변환된 RGB 신호가 상기 혼동선 맵 상에서 동일한 혼동선 상에 위치하는지 여부에 따라 색 보정을 추가로 수행하는 단계를 포함한다.

상기 목적을 달성하기 위한 구체적인 사항들은 첨부된 도면과 함께 상세하게 후술된 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다.

그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라, 서로 다른 다양한 형태로 구성될 수 있으며, 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다.

전술한 본 발명의 색 보정 방법 및 장치의 과제 해결 수단 중 하나에 의하면, 종래의 색 보정 기법들의 단점인, 원본 영상에 대한 컬러 구분 효과가 낮아지는 문제점을 해소할 수 있다.

또한, 색 보정 후 다시 다른 컬러와 혼동되는 문제를 해소할 수 있다.

또한, 디스플레이를 위한 RGB 컬러 공간에서의 색 보정의 단점을 해소할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 색 보정 장치(100)의 구성을 도시한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 컬러 영역 분할 과정을 도시한 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 컬러 영역 확장 과정을 도시한 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 CIE Lab 컬러 공간에서의 색 보정 과정을 도시한 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 혼동선 맵(map)의 생성 방법을 도시한 도면이다.
도 6a 및 도 6b는 본 발명의 일 실시예에 따른 혼동선 맵(map)을 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 입력 영상을 hue 단위의 영역으로 분할한 결과 영상을 도시한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 색 보정 결과 영상을 도시한 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 씨드 포인트 생성 방법을 설명하기 위한 도면이다.

아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명하도록 한다.

그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다.

그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.

참고로, 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다.

또한 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.

이하, 첨부된 구성도 또는 처리 흐름도를 참고하여, 본 발명의 실시를 위한 구체적인 내용을 설명하도록 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 색 보정 장치(100)의 구성을 도시한 블록도이다.

본 발명의 일 실시예에 따른 색 보정 장치(100)는 색 변환부(110), 씨드 포인트(Seed Point) 생성부(120), 컬러 영역 분할부(130), 혼동선 판단부(140) 및 색 보정부(150)를 포함한다.

각 구성 요소를 설명하면, 색 변환부(110)는 기존의 RGB 영상 신호 외에도, YCbCr, Lab 및 Lch 등의 컬러 신호를 입력 받아, 입력된 컬러 신호를 RGB 영상 신호로 변환한다.

이후, 색 변환부(110)는 변환된 RGB 영상 신호를 Lch 영상 신호로 변환하고, 변환된 Lch 영상 신호로부터 휴(hue) 신호를 추출한다.

참고로, CIE Lch 컬러 공간은 hue가 0˚~ 360˚에 걸쳐서 나타나기 때문에 색상 정보를 알기가 용이하다.

한편, Seed point 생성부(120)는 색 변환부(110)에서 추출된 휴 신호를 이용하여 씨드 포인트(seed point)를 생성한다.

더 상세히 설명하면, 씨드 포인트(seed point) 생성부(120)는 색 변환부(110)에서 추출된 휴 신호를 이용하여, 0˚~ 360˚에 걸쳐서 영상의 전체 픽셀에 대한 휴 히스토그램(hue histogram)을 생성한다.

이후, 씨드 포인트(seed point) 생성부(120)는 로우 패스 필터(low pass filter)를 통해 휴 히스토그램상의 노이즈(잡음)를 제거하여 히스토그램 envelope를 부드럽게(smooth) 만든다.

이후, 씨드 포인트 생성부(120)는 로우 패스 필터를 통해 노이즈가 제거된 휴 히스토그램에서의 피크(peak)점에 대응되는 색상의 픽셀을 씨드 포인트(seed point)로 선택하고, 선택된 픽셀에 대한 정보를 컬러 영역 분할부(130)로 전달한다.

참고로, 휴 히스토그램 상에서, 입력된 원본 영상에서 가장 많이 분포하는 색상이 피크점으로 표시된다.

한편, 컬러 영역 분할부(130)는 씨드 포인트 생성부(120)로부터 전달받은 씨드 포인트 정보를 이용하여 휴 단위로 원본 영상의 컬러 영역을 분할한다.

더 상세히 설명하면, 컬러 영역 분할부(130)는 씨드 포인트 생성부(120)로부터 전달받은 씨드 포인트 정보를 이용하여 해당 픽셀의 위치로부터 원본 영상의 컬러 영역을 분할한다.

예를 들어, 씨드 포인트로 선택된 픽셀의 휴 값과 유사한 휴 값을 가지는 픽셀(즉, 씨드 포인트로 선택된 픽셀을 포함하는 휴 영역과 유사한 휴 영역)을 미리 정해진 방향(예를 들어, 주변 8 방향)으로 검색하면서 원본 영상의 컬러 영역을 분할할 수 있다.

여기에서 ‘유사한 휴 값(휴 영역)’은, 휴 값의 차이가 미리 정해진 범위 내에 포함되는 휴 값으로 정의될 수 있는데, 예를 들어, 유사한 휴 값을 검색하기 위한 임계값으로서, 입력된 원본 영상의 가장 큰 휴 값과 가장 작은 휴 값의 차이의 10% 이내에 포함되는 픽셀들의 휴 값을 유사한 휴 값으로 정의할 수 있다.

이와 같은 방법으로, 컬러 영역 분할부(130)는 재귀 함수를 이용하여 유사한 휴 영역을 검색하고, 검색된 휴 영역을 유사한 휴 영역으로 그룹핑하여 분할한다.

또한, 컬러 영역 분할부(130)는 분할된 휴 영역들의 면적의 총 합을 계산한다.

이때, 컬러 영역 분할부(130)는 계산된 총 합이 원본 영상의 총 면적에서 차지하는 미리 정해진 비율(예를 들어, 80%)에 따라서 영역 분할의 진행 여부를 결정할 수 있다.

예를 들어, 분할된 휴 영역들의 면적의 총 합이 원본 영상의 80% 이하인 경우, 컬러 영역 분할부(130)는 다음 씨드 포인트를 선택하여 영역 분할을 수행하고, 80%를 초과하는 경우 영역 분할을 종료할 수 있다.

한편, 혼동선 판단부(140)는 컬러 영역 분할부(130)에서 분할된 휴 영역들의 픽셀 정보를 이용하여, 분할된 영역들이 혼동선 맵(map) 상에서 동일한 혼동선 상에 위치하는지를 판단한다.

더 상세히 설명하면, 혼동선 판단부(140)는 컬러 영역 분할부(130)에서 분할된 휴 영역들의 픽셀 정보를 이용하여 분할된 휴 영역들을 면적의 크기에 따라서 내림차순으로 정렬한다.

이때, 분할된 휴 영역을 내림차순으로 정렬하는 이유는, 입력 영상에서 가장 많은 휴를 차지하는 영역을 기준으로, 나머지 작은 면적을 가지는 영역들과의 혼동선 비교를 통하여, 후술하는 색 보정부(150)에서 면적이 작은 영역의 색을 보정하기 위해서이다.

이후, 혼동선 판단부(140)는 분할된 휴 영역의 크기를 내림차순으로 정렬한 결과에서, 1순위 영역의 대표 RGB 값과 2순위 영역의 대표 RGB 값을 추출하고, 추출된 각 대표 RGB 값이 혼동선 맵(map)상에서 동일한 혼동선에 위치하는지를 확인한다.

확인 결과, 1순위 영역의 대표 RGB 값과 2순위 영역의 대표 RGB 값이 혼동선 맵(map) 상에서 동일한 혼동선상에 위치하는 경우, 혼동선 판단부(140)는 2순위 영역을 ‘혼동 영역’으로 판단하고, 2순위 영역의 픽셀에 대한 정보를 색 보정부(150)로 전달한다.

만일, 1순위 영역의 대표 RGB 값과 2순위 영역의 대표 RGB 값이 혼동선 맵(map)상에서 동일한 혼동선상에 위치하지 않는 경우, 혼동선 판단부(140)는 분할된 휴 영역의 크기를 내림차순으로 정렬한 결과에서, 2순위 영역의 대표 RGB 값과 3순위 영역의 대표 RGB 값이 혼동선 맵(map)상에서 동일한 혼동선상에 위치하는지 확인하는 과정을 반복한다.

이와 같은 방법으로, 혼동선 판단부(140)는 분할된 모든 휴 영역들이 혼동선 맵(map)상에서 동일 혼동선상에 위치하는지 여부를 검사할 수 있다.

본 발명의 혼동선 맵(map)에 대해서는 도 6a 및 도 6b를 참조하여 후술하도록 한다.

한편, 색 보정부(150)는 혼동선 판단부(140)로부터 혼동 영역의 픽셀에 대한 정보, 즉, RGB 값을 전달받고, 해당 RGB 값이 앞선 영역(예를 들어, 2순위 영역이 혼동 영역인 경우, 1순위 영역을 의미함)과 혼동선 맵(map)상에서 동일한 혼동선상에 존재하지 않도록 미리 정해진 컬러 공간(예를 들어, CIE Lab 컬러 공간)에서 색 보정을 수행한다.

이를 위해, 색 보정부(150)는 혼동 영역의 RGB 신호를 CIE Lab 컬러 신호(이하, ‘Lab 신호’라 칭함)로 변환하며, 변환은 RGB, XYZ, Lab 순서로 변경되는 일련의 컬러 변환 공식을 이용할 수 있다.

이후, 색 보정부(150)는 혼동 영역의 Lab 신호에 기초하여 CIE Lab 컬러 공간의 b축을 조절하고, 해당 혼동 영역이 혼동선 맵(map)상에서 이전 영역과 동일한 혼동선상에 위치하지 않도록 색 보정을 수행한다.

이때, 색 보정부(150)는 CIE Lab 컬러 공간의 b축을 점차 감소 시켜서 blue 컬러를 가미하여 색 보정을 수행할 수 있는데, 이는, 제 1, 2 색각 이상자들이 blue 계열의 컬러들은 제대로 인지할 수 있기 때문이다.

이후, 색 보정부(150)는 보정된 Lab 신호를 RGB 신호로 변환하고, 변환된 RGB 신호에 대하여 다시 혼동선 맵(map)을 적용한 후, 혼동되는 영역이 있으면, CIE Lab 컬러 공간의 b축을 조절하여 다시 색 보정을 수행한다.

이와 같은 방법으로, 혼동 영역이 이전 영역과 혼동선 맵(map)상에서 동일한 혼동선상에 위치하지 않을 때까지 색 보정을 수행할 수 있다.

만일, 혼동 영역이 이전 혼동 영역과 동일한 혼동선상에 위치하지 않으면, 색 보정부(150)는 혼동 영역들의 RGB 신호를 입력 영상 신호 포맷으로 변환하여 출력한다.

참고로, 본 발명의 실시예에 따른 도 1에 도시된 구성 요소들은 소프트웨어 또는 FPGA(Field Programmable Gate Array) 또는 ASIC(Application Specific Integrated Circuit)와 같은 하드웨어 구성 요소를 의미하며, 소정의 역할들을 수행한다.

그렇지만 '구성 요소들'은 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니며, 각 구성 요소는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다.

따라서, 일 예로서 구성 요소는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성 요소들, 클래스 구성 요소들 및 태스크 구성 요소들과 같은 구성 요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다.

구성 요소들과 해당 구성 요소들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성 요소들로 결합되거나 추가적인 구성 요소들로 더 분리될 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 컬러 영역 분할 과정을 도시한 흐름도이다.

이하, 도 1의 색 보정 장치(100)를 참조하여 도 2의 흐름도를 설명하도록 한다.

먼저, 색 보정 장치(100)는 원본 영상의 컬러 신호를 RGB 신호로 변환하고, 변환된 RGB 신호를 Lch 영상 신호로 변환한 후, 변환된 Lch 영상 신호로부터 hue 신호를 추출한다(S201).

단계 S201 후, 색 보정 장치(100)는 추출된 휴 신호를 이용하여 휴 히스토그램을 생성하고, 로우 패스 필터를 통해 휴 히스토그램상의 노이즈(잡음)를 제거한다(S202).

단계 S202 후, 색 보정 장치(100)는 노이즈가 제거된 휴 히스토그램에서의 피크점에 대응되는 색상의 픽셀을 씨드 포인트로 선택한다(S203).

단계 S203 후, 색 보정 장치(100)는 씨드 포인트에 대한 정보, 즉, 씨드 포인트로 선택된 픽셀의 휴 값을 이용하여, 해당 픽셀을 중심으로 미리 정해진 방향(예를 들어, 주변 8 방향)으로 유사한 휴 영역을 검색하고, 검색된 휴 영역을 유사한 휴 영역으로 그룹핑하여 분할한다(S204).

단계 S204 후, 색 보정 장치(100)는 분할된 휴 영역들의 면적의 총 합을 계산하고, 계산된 총 합이 원본 영상의 총 면적에서 미리 정해진 비율(예를 들어, 80%)를 초과하는지 확인한다(S205).

확인 결과, 미리 정해진 비율을 초과하는 경우, 색 보정 장치(100)는 원본 영상에 대한 컬러 영역 분할을 종료한다.

만일, 단계 S205 결과, 미리 전해진 비율 이하인 경우, 색 보정 장치(100)는 다음 씨드 포인트를 선택하여 원본 영상에 대한 컬러 영역 확장을 수행한다(S206).

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 컬러 영역 확장 과정을 도시한 흐름도이다.

이하, 도 1의 색 보정 장치(100)를 참조하여 도 3의 흐름도를 설명하도록 한다.

먼저, 색 보정 장치(100)는 로우 패스 필터를 통해 노이즈가 제거된 휴 히스토그램에서, 휴 히스토그램의 피크점에 대응되는 색상의 픽셀에 대한 좌표를 추출한다(S301).

단계 S301 후, 색 보정 장치(100)는 단계 S301에서 추출된 픽셀 좌표를 씨드 포인트로 지정한다(S302).

단계 S302 후, 색 보정 장치(100)는 지정된 씨드 포인트를 중심으로 이웃한 픽셀들을 검색한다(S303).

이때, 색 보정 장치(100)는 미리 정해진 방향(예를 들어, 주변 8 방향)으로 이웃한 픽셀들을 검색할 수 있다.

단계 S303 후, 색 보정 장치(100)는 검색된 이웃한 픽셀이 입력된 원본 영상의 휴 값 중 가장 큰 휴 값과 가장 작은 휴 값의 차이가 미리 정해진 범위(예를 들어, 10%) 이내에 포함되는 픽셀인지 확인한다(S304).

확인 결과, 미리 정해진 범위 이내에 포함되는 픽셀인 경우, 색 보정 장치(100)는 ROI에 픽셀을 추가한다(S305).

만일, 단계 S304의 확인 결과, 미리 정해진 범위 이내에 포함되는 픽셀이 아닌 경우, 색 보정 장치(100)는 이웃한 픽셀이 남아있는지 검색하고(S306), 검색 결과, 남아 있으면 단계 S303의 과정을 반복한다.

만일, 단계 S306 결과, 이웃한 픽셀이 남아있지 않은 경우, 색 보정 장치(100)는 단계 S301에서 추출된 픽셀들로 ROI를 구성한다(세스멘테이션 휴 인덱싱)(S307).

한편, 단계 S305 후, 색 보정 장치(100)는 visit check 메모리에 방문한 픽셀 위치를 1로 셋팅하고(S308), 휴 피크 점에 해당하는 픽셀들이 존재하는지를 확인한다(S309).

확인 결과, 존재하지 않는 경우, 색 보정 장치(100)는 남은 휴 피크 점들에 해당하는 픽셀 좌표 중 한 점을 선택하고(S310), 단계 S302의 과정을 반복한다.

만일, 단계 S309 결과, 휴 피크 점에 해당하는 픽셀들이 존재하지 않는 경우, 색 보정 장치(100)는 컬러 영역 확장을 종료한다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 CIE Lab 컬러 공간에서의 색 보정 과정을 도시한 흐름도이다.

이하, 도 1의 색 보정 장치(100)를 참조하여 도 4의 흐름도를 설명하도록 한다.

먼저, 색 보정 장치(100)는 분할된 휴 영역의 크기를 내림차순으로 정렬한 결과에서 1순위 영역의 대표 RGB 값과 2순위 영역의 대표 RGB 값을 추출한다(S401).

단계 S401 후, 색 보정 장치(100)는 2순위 영역의 RGB 값을 Lab 값으로 변환한다(S402).

단계 S402 후, 색 보정 장치(100)는 2순위 영역의 Lab 값에 기초하여 CIE Lab 컬러 공간의 b축을 조절한다(S403).

단계 S403 후, 색 보정 장치(100)는 1순위 영역과 2순위 영역이 혼동선 맵(map) 상에서 동일한 혼동선상에 존재하는지 확인한다(S404).

확인 결과, 동일한 혼동선상에 존재하는 경우, 색 보정 장치(100)는 단계 S403의 과정을 반복한다.

만일, 단계 S404 결과, 동일한 혼동선상에 존재하지 않는 경우, 색 보정 장치(100)는 분할된 휴 영역의 크기를 내림차순으로 정렬한 결과에서, 2순위 영역의 대표 RGB 값과 3순위 영역의 대표 RGB 값을 추출하는 단계 S401 과정을 반복한다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 혼동선 맵(map)의 생성 방법을 도시한 도면이다.

본 발명의 일 실시예에 따른 혼동선 맵은, 도 5에 도시된 바와 같이, RGB 3차원 공간을 32 단위로 나누어 축소 시켜서 R 8개, G 8개, B 8개 총 512개의 가상의 박스를 생성한다.

이후, Brettel의 색인지 모사 과정을 거친 후, 각 데이터들이 가상의 박스 중 어느 박스에 해당하는지를 맵핑(mapping)하여 혼동선 DB를 구축할 수 있다.

참고로, 혼동선 DB를 분석하여 동일한 박스에 위치하는 혼동선들을 그룹핑하여 표시할 수도 있다.

예를 들어, 1 색각 이상자의 경우, 동일한 박스에 위치하는 혼동선을 P1, P2, P3와 같이 라벨링을 할 수 있고, 2 색각 이상자의 경우, D1, D2, D3와 같이 라벨링을 하여 혼동선 DB를 구축할 수 있다.

도 6a 및 도 6b는 본 발명의 일 실시예에 따른 혼동선 맵(map)을 도시한 도면이다.

도 6a는 1 색각 이상자의 혼동선 맵이며, 도 6b는 2 색각 이상자의 혼동선 맵이다.

본 발명의 일 실시예에 따른 혼동선 맵 분석 결과 1 색각 이상자의 혼동선은 52개 존재하고, 2색각 이상자의 혼동선은 41개 존재한다.

색 보정 장치(100)는 도 6a 및 도 6b와 같은 혼동선 맵을 이용하여, 분할된 hue 영역의 크기를 내림차순으로 정렬한 결과인 1 순위 영역의 대표 RGB 값과 2 순위 영역의 대표 RGB 값이 혼동선 맵(map)상에서 동일한 혼동선 상에 위치하는지를 검사한다.

검사 결과, 동일한 혼동선 상에 위치하는 경우, 색 보정 장치(100)는 2 순위 영역에 해당하는 픽셀들을 이용하여 CIE Lab 컬러 공간에서의 색 보정을 수행한다.

만일, 1 순위 영역과 2 순위 영역이 혼동선 맵(map)상에서 동일한 혼동선 상에 위치하지 않는 경우, 색 보정 장치(100)는 분할된 휴 영역의 크기를 내림차순으로 정렬한 결과인 2 순위 영역과 3 순위 영역이 동일한 혼동선 상에 위치하는지를 검사하는 과정을 반복한다.

이와 같은 방법으로 모든 분할된 영역들의 혼동선 위치 여부를 검사할 수 있다.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 입력 영상을 휴 단위의 영역으로 분할한 결과 영상을 도시한 도면이다.

원본 영상(710)에 대하여 컬러 영역 분할을 수행하면, 원본 영상에서 가장 많은 부분을 차지하는 녹색 잔디가 가장 큰 휴 영역으로 분할된다(720).

이후, 그 다음으로 많은 부분을 차지하는 붉은색 유니폼이 두 번째로 큰 휴 영역으로 분할된다(730).

이후, 그 다음으로 많은 부분을 차지하는 배경들이 세 번째로 큰 휴 영역으로 분할된다(740).

이후, 최종적으로 이 세 영역들의 면적의 합이 입력된 원본 영상의 80%를 초과하는 경우, 색 보정 장치(100)는 컬러 영역 분할을 종료한다.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 색 보정 결과 영상을 도시한 도면이다.

1 색각 이상자의 경우를 설명하면, 원본 영상(810)은 도 7에 도시된 바와 같이 3개의 컬러 영역으로 분할될 수 있다.

분할된 컬러 영역들을 도 6a에 도시된 1 색각 이상자의 혼동선 맵을 이용하여 검사하면, 색 보정 전의 녹색 잔디 영역(720)과 붉은색 유니폼 영역(730)은 혼동선 맵 P16으로 동일한 혼동선 상에 위치해 있다.

그러나, 색 보정 후의 붉은색 유니폼 영역(730)은 혼동선 맵 P19로 변환되어, 녹색 잔디 영역(720)과 동일한 혼동선 상에 위치하지 않음을 확인할 수 있다.

따라서, 동일한 혼동선 상에 위치해 있던 녹색 잔디(720)와 붉은색 유니폼(730)은 서로 다른 혼동선 상에 위치하도록 변환되어, 결과적으로 색각 이상자들에게 최적의 컬러 구분 효과를 제공할 수 있다.

도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 씨드 포인트 생성 방법을 설명하기 위한 도면이다.

도 1에 도시된 색 보정 장치(100)의 씨드 포인트 생성부(120)는 색 변환부(110)에서 추출된 휴 신호를 이용하여, 0˚~ 360˚에 걸쳐서 영상의 전체 픽셀에 대한 휴 히스토그램을 생성하고, 로우 패스 필터를 통해, 도 9에 도시된 바와 같이 휴 히스토그램상의 노이즈(잡음)를 제거하여 히스토그램 envelope를 부드럽게 만들 수 있다.

이후, 씨드 포인트 생성부(120)는 노이즈가 제거된 휴 히스토그램에서의 피크 점(910)에 대응되는 색상의 픽셀을 씨드 포인트로 선택하는데, 이때, 선택된 씨드 포인트는 입력된 원본 영상에서 가장 많이 분포하는 픽셀들이다.

전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다.

그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.

예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.

본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

100 : 보정 장치
110 : 색 변환부
120 : 씨드 포인트(Seed Point) 생성부
130 : 컬러 영역 분할부
140 : 혼동선 판단부
150 : 색 보정부

Claims (15)

1. 색각 이상자를 위한 색 보정 장치에 있어서,
   원본 영상의 컬러 신호로부터 추출된 휴(hue) 신호를 이용하여 상기 원본 영상의 전체 픽셀에 대한 휴 히스토그램을 생성하고, 상기 생성된 휴 히스토그램의 피크(peak) 점에 대응되는 색상의 픽셀을 씨드 포인트로 선택하는 씨드 포인트(seed point) 생성부,
   상기 생성된 씨드 포인트를 이용하여 휴 단위로 상기 원본 영상의 컬러 영역을 분할하는 컬러 영역 분할부,
   상기 분할된 각 컬러 영역에 포함된 픽셀의 색상 정보를 이용하여, 상기 분할된 컬러 영역이 혼동선 맵 상에서 동일한 혼동선 상에 위치하는지 판단하는 혼동선 판단부 및
   상기 판단 결과, 동일한 혼동선 상에 위치하는 경우, 상기 분할된 각 컬러 영역이 서로 다른 혼동선 상에 위치하도록 미리 정해진 컬러 공간에서 색 보정을 수행하는 색 보정부
   를 포함하는, 색 보정 장치.
   
2. 삭제
3. 삭제
4. 제 1 항에 있어서,
   상기 씨드 포인트(seed point) 생성부는 로우 패스 필터(low pass filter)를 이용하여 상기 생성된 휴 히스토그램 상의 노이즈를 제거하며, 상기 노이즈가 제거된 휴 히스토그램의 피크 점에 대응되는 색상의 픽셀을 상기 씨드 포인트로 선택하는, 색 보정 장치.
   
5. 제 1 항에 있어서,
   상기 컬러 영역 분할부는 상기 씨드 포인트로 선정된 픽셀을 중심으로 하여, 미리 정해진 방향으로, 상기 씨드 포인트로 선정된 픽셀의 휴 값과 미리 설정된 범위 내의 픽셀을 검색하여, 상기 컬러 영역을 분할하는, 색 보정 장치.
   
6. 제 5 항에 있어서,
   상기 컬러 영역 분할부는 상기 분할된 컬러 영역들의 면적의 합을 계산하고, 상기 계산된 면적의 합이 상기 원본 영상의 총 면적에서 차지하는 미리 정해진 비율을 초과하는 경우 상기 컬러 영역의 분할 수행을 종료하는, 색 보정 장치.
   
7. 제 1 항에 있어서,
   상기 혼동선 판단부는 상기 분할된 각 컬러 영역의 면적 값에 기초하여 상기 분할된 각 컬러 영역을 정렬하며, 상기 정렬된 컬러 영역중 제 1 순위 컬러 영역의 대표 RGB 값과 제 2 순위 컬러 영역의 대표 RGB 값이 혼동선 맵(map) 상에서 동일한 혼동선 상에 위치하는지를 판단하는, 색 보정 장치.
   
8. 제 1 항에 있어서,
   상기 색 보정부는 상기 동일한 혼동선 상에 위치하는 컬러 영역의 RGB 신호를 CIE Lab 컬러 신호로 변환하며, 상기 변환된 CIE Lab 신호를 CIE Lab 컬러 공간의 b축 값을 조절하여 상기 색 보정을 수행하는, 색 보정 장치.
   
9. 제 8 항에 있어서,
   상기 색 보정부는 상기 색 보정을 수행하되, 상기 CIE Lab 컬러 신호를 출력을 위한 RGB 신호로 변환하고, 상기 출력을 위해 변환된 RGB 신호가 상기 동일한 혼동선 상에 위치하는지 여부에 따라 색 보정을 추가로 수행하는, 색 보정 장치.
   
10. 제 1 항에 있어서,
    상기 원본 영상의 컬러 신호를 RGB 신호로 변환하고, 상기 변환된 RGB 신호를 Lch 신호로 변환하며, 상기 변환된 Lch 신호로부터 휴 신호를 추출하는 색 변환부
    를 더 포함하되, 상기 추출된 휴 신호는 상기 씨드 포인트 생성부로 제공되는 것인, 색 보정 장치.
    
11. 색각 이상자를 위한 색 보정 방법에 있어서,
    (a) 원본 영상의 제 1 컬러 신호를 RGB 신호로 변환하고, 상기 변환된 RGB 신호를 휴(hue) 신호를 포함하는 제 2 컬러 신호로 변환하여 휴 신호를 추출하는 단계,
    (b) 상기 추출된 휴 신호를 이용하여 상기 원본 영상의 전체 픽셀에 대한 휴 히스토그램을 생성하고, 상기 생성된 휴 히스토그램에 기초하여 씨드 포인트를 생성하는 단계,
    (c) 상기 생성된 씨드 포인트를 이용하여 휴 단위로 상기 원본 영상의 컬러 영역을 분할하는 단계,
    (d) 상기 분할된 컬러 영역에 포함된 픽셀의 색상 정보를 이용하여, 상기 분할된 각 컬러 영역이 동일한 혼동선 상에 위치하는지 판단하는 단계 및
    (e) 상기 판단 결과, 동일한 혼동선 상에 위치하는 경우, 상기 분할된 각 컬러 영역이 서로 다른 혼동선 상에 위치하도록 미리 정해진 컬러 공간에서 색 보정을 수행하는 단계
    를 포함하는, 색 보정 방법.
    
12. 제 11 항에 있어서,
    상기 (c) 단계는 상기 씨드 포인트로 선택된 픽셀을 중심으로 하여, 미리 정해진 방향으로, 상기 씨드 포인트로 선정된 픽셀의 휴 값으로부터 미리 설정된 범위 내의 휴 값을 갖는 픽셀을 검색하여, 상기 컬러 영역을 분할하는, 색 보정 방법.
    
13. 제 11 항에 있어서,
    상기 (d) 단계는 상기 분할된 컬러 영역의 면적 값에 기초하여, 상기 분할된 각 컬러 영역을 정렬하며, 상기 정렬된 컬러 영역중 제 1 순위 컬러 영역의 대표 RGB 값과 제 2 순위 컬러 영역의 대표 RGB 값이 혼동선 맵(map) 상에서 동일한 혼동선 상에 위치하는지를 판단하는, 색 보정 방법.
    
14. 제 11 항에 있어서,
    상기 (e) 단계는
    (e-1) 혼동선 맵(map) 상에서 동일한 혼동선 상에 위치하는 컬러 영역의 RGB 신호를 CIE Lab 컬러 신호로 변환하는 단계 및
    (e-2) 상기 변환된 CIE Lab 신호를 CIE Lab 컬러 공간의 b축을 조절하여 상기 색 보정을 수행하는 단계
    를 포함하되, 상기 (e-2) 단계의 색 보정은 상기 CIE Lab 컬러 신호가 출력을 위한 RGB 신호로 변환되어 수행되는 것인, 색 보정 방법.
    
15. 제 14 항에 있어서,
    상기 (e) 단계는
    (e-3) 상기 출력을 위해 변환된 RGB 신호가 상기 혼동선 맵 상에서 동일한 혼동선 상에 위치하는지 여부에 따라 색 보정을 추가로 수행하는 단계
    를 포함하는, 색 보정 방법.

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