KR101329133B1 - 임장감 향상을 위한 질감 재현 시스템 및 방법 그리고 채도보정 시스템 및 방법 - Google Patents

임장감 향상을 위한 질감 재현 시스템 및 방법 그리고 채도보정 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

임장감 향상을 위한 질감 재현 시스템 및 방법 그리고 채도 보정 시스템 및 방법을 개시한다. 질감 재현 시스템은, 입력 영상이 포함하는 화소의 RGB(Red, Green, Blue)값을 이용하여 상기 화소를 분류하는 질감 분석부, 상기 화소의 분류에 따라 상기 화소의 색상값 또는 상기 입력 영상에 대한 평균 채도값에 기초하여 채도를 보정(correction)하는 채도 보정부 및 각 화소별로 상기 RGB값을 이용하여 추출된 고주파 성분을 통해 상기 화소에 대한 최종 출력 값을 출력하는 공간(spatial) 필터부를 포함한다.
휘도(lightness), 채도(chroma), 색상(hue), 질감(texture), RGB(Red, Green, Blue)

Description

임장감 향상을 위한 질감 재현 시스템 및 방법 그리고 채도 보정 시스템 및 방법{TEXTURE REPRODUCTION SYSTEM AND METHOD AND CHROMA CORRECTION SYSTEM FOR METHOD FOR IMMERSION ENHANCEMENT}
본 발명은 임장감 향상을 위한 질감 재현 시스템 및 방법 그리고 채도 보정 시스템 및 방법에 관한 것이다.
임장감이란, 현실감과 몰입감을 모두 포함하는 상위 개념으로써, 인간의 시지각 인지 특성에 의해 생성되는 몰입감과 기억된 객체(object)에 대한 감성을 전제로 발생하는 현실감을 포괄적으로 다룬다.
종래기술의 질감 향상(texture enhancement) 방법은 기하학적 속성만을 고려하여 단순한 디지털 필터(digital filter)를 통해 선명도나 에지를 향상시킴으로써 영상 컨텐츠에서 제공되는 각 질감의 특성에 적합하지 않게 영상 처리가 이루어졌으며, 임장감과는 무관한 이미지 향상 기법으로 알려져 있다. 이러한 종래기술의 질감 향상 방법은 Y 신호의 디지털 필터를 이용한 선명도나 에지 향상 만으로 질감을 향상시키기 때문에 현실감을 증가시킨다.
본 발명은 입력 영상을 분석하고 이에 해당하는 질감의 특성에 따라 시각적 촉감을 구성하는 기하학적 속성과 색채속성을 모두 제어하여, 질감의 특성에 따라 적응적으로 특성을 반영할 수 있는 영상 처리를 통해 현실감(Realism)을 극대화 할 수 있는 질감 재현 시스템 및 방법을 제공한다.
본 발명은 화소의 분류에 따라 부드러운 화소로 판단된 화소에는 색상값을 이용하여 채도를 제어하고, 거친 화소로 판단된 화소에는 상기 입력 영상 전체의 평균 채도 및 화소별 LMD(Local Max Difference) 값을 이용하여 상기 채도를 제어하는 채도 보정 시스템 및 방법을 제공한다.
본 발명의 일실시예에 따른 질감 재현 시스템은, 입력 영상이 포함하는 화소의 RGB(Red, Green, Blue)값을 이용하여 상기 화소를 분류하는 질감 분석부, 상기 화소의 분류에 따라 상기 화소의 색상값 또는 상기 입력 영상에 대한 평균 채도값에 기초하여 채도를 보정(correction)하는 채도 보정부 및 각 화소별로 상기 RGB값을 이용하여 추출된 고주파 성분을 통해 상기 화소에 대한 최종 출력 값을 출력하는 공간(spatial) 필터부를 포함한다.
본 발명의 일측면에 따르면, 상기 질감 분석부는 상기 RGB값에 기초하여 상기 화소의 특성값을 계산하는 특성값 계산부, a*a 크기의 화소군(pixel group)마다 상기 특성값에 대한 LMD(Local Max Difference)를 계산하는 LMD 계산부 및 b*b 크기의 화소군 내의 평균 LMD 및 기설정된 LMD 스레시홀드(threshold)에 기초하여 상기 화소의 질감을 판단하는 질감 판단부를 포함할 수 있다. 이때, 상기 질감 판단 부는 상기 평균 LMD 및 상기 LMD 스레시홀드를 비교하여 상기 화소를 거친 화소(roughness pixel) 또는 부드러운 화소(softness pixel)로서 분류할 수 있다.
본 발명의 일측면에 따르면, 상기 채도 보정부는 상기 부드러운 화소의 색상 및 기설정된 타겟점(target point)에 기초하여 상기 부드러운 화소의 채도를 향상(enhancement)시키는 채도 향상부 및 상기 거친 화소의 채도값, 상기 입력 영상의 평균 채도값 및 이득(gain)에 기초하여 상기 거친 화소의 채도값을 보정하는 보정부를 포함할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 질감 재현 방법은 입력 영상이 포함하는 화소의 RGB값을 이용하여 상기 화소를 분류하는 단계, 상기 화소의 분류에 따라 상기 화소의 색상값 또는 상기 입력 영상에 대한 평균 채도값에 기초하여 채도를 보정하는 단계 및 각 화소별로 상기 RGB값을 이용하여 추출된 고주파 성분을 통해 상기 화소에 대한 최종 출력 값을 출력하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일실시예에 따른 채도 보정 시스템은, 화소의 분류에 따라 화소의 색상 및 기설정된 타겟점에 기초하여 상기 부드러운 화소의 채도를 향상시키는 채도 향상부 및 상기 화소 분류에 따라 채도값, 입력 영상의 평균 채도값 및 이득에 기초하여 상기 채도값을 보정하는 보정부를 포함한다.
본 발명의 일실시예에 따른 채도 보정 방법은, 화소의 분류에 따라 화소의 색상 및 기설정된 타겟점에 기초하여 상기 부드러운 화소의 채도를 향상시키는 단계 및 상기 화소 분류에 따라 채도값, 입력 영상의 평균 채도값 및 이득에 기초하여 상기 채도값을 보정하는 단계를 포함한다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 다양한 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 있어서, 임장감 향상을 위한 질감 재현 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
단계(S101)에서 질감 재현 시스템은 입력 영상이 포함하는 화소의 RGB(Red, Green, Blue)값을 이용하여 상기 화소를 분류한다. 상기 질감 재현 시스템은 상기 입력 영상이 포함하는 화소에 대한 질감의 종류를 분류하기 위해 입력값인 RGB값을 통해 기설정된 특성값을 계산할 수 있다. 예를 들어, 상기 특성값은 하기 수학식 1과 같이 계산될 수 있다.
Figure 112007086205866-pat00001
여기서, 상기 'Y'(luminance)는 상기 특성값을, 상기 'Rinput', 상기 'Ginput' 및 상기 'Binput'은 상기 RGB값을, 상기 'α', 상기 'β' 및 상기 'г'는 합이 1인 기설정된 상수를 의미할 수 있다.
이때, 상기 질감 재현 시스템은 상기 RGB값으로부터 변경된 상기 특성값을 통해 상기 화소의 질감을 분류할 수 있다. 본 발명의 일실시예에서는 상기 화소를 부드러운 화소(softness pixel)과 거친 화소(roughness pixel)의 두 가지로 분류하여 이용한다. 이를 위해, 상기 질감 재현 시스템은 a*a 크기의 화소군(pixel group)에서 중앙 화소값과 이웃 화소값 간의 최대 차분 값인 LMD(Local Max Difference) 및 b*b 크기의 화소군 내의 평균 LMD 그리고 기설정된 LMD 스레시홀드(threshold)를 이용할 수 있다. 상기 LMD는 일례로 상기 'n'이 3인 경우, 하기 수학식 2와 같이 계산될 수 있다.
Figure 112007086205866-pat00002
여기서, 상기 'P0'는 상기 중앙 화소값을, 상기 'P1' 내지 상기 'P8'는 상기 이웃 화소값을 각각 의미할 수 있고, 상기 LMD는 상기 'P0'에 해당하는 화소의 LMD 값으로서 계산될 수 있다. 이와 같이, 상기 질감 재현 시스템은 동일한 방법으로 상기 입력 영상이 포함하는 화소 각각에 대해 상기 LMD를 계산할 수 있다.
도 2는 평균 LMD를 산출하는 방법을 설명하기 위한 일례이다. 상술한 바와 같이 상기 질감 재현 시스템은 3*3 마스크(mask)로서 3*3 크기의 화소군(201)에서의 중앙 화소값과 이웃 화고값간의 최대 차분 값인 상기 LMD를 중앙 화소에 대해 계산하고, 동일한 방법을 반복하여 상기 입력 영상이 포함하는 모든 화소 각각에 대해 상기 LMD를 계산할 수 있다. 예를 들어, 3*3 크기의 화소군(202)에서 상기 LMD는 '5'의 값을 갖게 된다. 이때, 상기 질감 재현 시스템은 5*5 크기의 화소군(203) 내에 존재하는 화소의 LMD에 대한 평균값을 상기 평균 LMD로서 계산할 수 있다. 일례로, 상기 평균 LMD는 하기 수학식 3과 같이 계산될 수 있다.
Figure 112007086205866-pat00003
여기서, 상기 'LMDavg'는 상기 평균 LMD를, 상기 'N'은 상기 평균 LMD를 계산하기 위한 b*b 크기의 화소군 내에 포함될 수 있는 상기 a*a 크기의 화소군의 수를 각각 의미할 수 있다.
이와 같이, 상기 평균 LMD가 계산되면, 상기 질감 재현 시스템은 상기 LMD 스레시홀드와 상기 평균 LMD를 비교하여 해당하는 화소를 부드러운 화소 또는 거친 화소로 분류할 수 있다. 즉, 상기 화소에 대한 평균 LMD가 상기 LMD 스레시홀드 이상인 경우 상기 화소를 거친 화소로 분류하고, 상기 평균 LMD가 상기 LMD 스레시홀드 보다 작은 경우 상기 화소를 부드러운 화소로 분류할 수 있다.
단계(S102)에서 상기 질감 재현 시스템은 상기 입력 영상에 대한 색 공간(color space)을 변환한다. 상기 입력 영상에 대한 색 공간은 RGB 디지털 신호로서 인간의 시각 체계와 연관되지 않기 때문에 상기 인간의 시각 체계의 최종 출력으로서 표현되는 휘도(lightness), 채도(chroma) 및 색상(hue)과 같이 인간의 지각 특성이 이용될 수 있다.
상기 RGB 디지털 신호를 상기 세 가지 인간의 지각 특성으로 변환하는데 이용되는 많은 색 공간이 존재한다. 예를 들어, 'CIECAM02'는 정확한 칼라 출현 예측에 주로 이용되고, 'CIELAB'을 기초로 한 'LCH(Lightness, Choma, Hue)'는 칼라 또는 이미지의 차이를 평가하는데 주로 이용된다. 또한, 'HSV'는 칼라 디자인 및 간단한 산업적 응용에 주로 이용된다. 본 발명의 일실시예에서는 상기 RGB 디지털 신호를 상기 세 가지 인간의 지각 특성으로 변환하기 위한 모든 색 공간이 적용될 수 있다. 이때, 표 1에서와 같이 각각의 색 공간에는 서로 다른 이름과 상기 세 가지 인간의 지각 특성에 대한 서로 다른 약어가 적용될 수 있다.

칼라 스페이스

명도
채도
색상

CIECAM02

Lightness(J)
Choma(C)
Hue(H)

LCH

Lightness(L)
Choma(C)
Hue(H)

HSV

Brightness(B or V)
Saturation(S)
Hue(H)
본 발명의 일실시예에서는 상기 입력 영상의 색 공간 변환에 대해 인간의 시지각과 가장 유사한 'CIECAM02'의 휘도, 채도 및 색상으로 상기 입력 영상의 화소값을 변환한다.
단계(S103)에서 상기 질감 재현 시스템은 시그모이드 함수(sigmoid function) 및 상기 화소의 분류에 기초하여 휘도(lightness)를 리스케일(rescale)한다. 이때, 상기 질감 재현 시스템은 휘도값 및 상기 휘도값의 평균값에 기초하여 전체 화소의 휘도값에 대해 상기 시그모이드 함수를 적용하고, 상기 평균값에 기초하여 상기 시그모이드 함수가 적용된 화소 중 상기 부드러운 화소의 휘도값에 서로 다른 이득을 적용할 수 있다.
이를 위해, 상기 질감 재현 시스템은 우선, 상기 휘도값에 대해 상기 입력 영상 전체의 평균값을 계산하고, 상기 평균값을 이용하여 상기 입력 영상 전체에 상기 시그모이드 함수를 적용함으로써 상기 휘도를 리스케일할 수 있다. 여기서, 상기 휘도를 스케일하기 위한 LUT(LookUp Table)는 이산누적정규함수(discrete cumulative normal function)을 이용하여 하기 수학식 4와 같이 계산될 수 있다.
Figure 112007086205866-pat00004
여기서, 상기 'm'은 최대 휘도값을, 상기 'x0' 및 상기 'σ'는 정규함수의 평균 및 표준편차를, 상기 'Jmaxout' 및 상기 'Jminout'은 최대 휘도값 및 최소 휘도값을 각각 의미할 수 있다. 이때, 상기 휘도값에 대한 평균값을 상기 정규함수의 평균으로, 상기 표준편차를 기설정된 범위의 값을 이용할 수 있다. 예를 들어, 상기 범위는 10~50의 범위를 포함할 수 있고, 상기 표준편차의 값이 클수록 상기 휘도의 리스케일에 대한 변화 정도는 작게 된다. 도 3은 입력 영상 전체에 대한 휘도 리스케일을 설명하기 위한 일례이다. 그래프(300)에서 x-축 및 y-축은 각각 상기 시그모이드 함수의 적용 전후의 휘도값을 나타낸다. 즉, 곡선(301 및 302)는 동일한 평균에 서로 다른 표준편차를 이용하여 상기 시그모이드 함수를 적용한 결과로서, 곡선(301)은 곡선(302)에 비해 더 작은 표준편차를 이용한 경우의 일례를 나타낸다.
상기 입력 영상 전체에 상기 시그모이드 함수가 적용된 후 상기 질감 재현 시스템은 전역 맵핑된 휘도를 이용하여 상기 화소의 분류에 따라 각 화소의 휘도를 조절한다. 즉, 상술한 바와 같이 상기 질감 재현 시스템은 부드러운 화소로 분류된 화소에 대해 상기 평균값에 따라 서로 다른 이득을 적용할 수 있다. 이때, 상기 질감 재현 시스템은 상기 평균값과 상기 부드러운 화소의 휘도값을 비교하여 상기 휘도값이 상기 평균값보다 작은 경우와 상기 휘도값이 상기 평균값보다 큰 경우에 대해 각각 서로 다른 이득을 적용할 수 있다. 도 4는 시그모이드 함수 적용 후의 부드러운 화소에 대한 휘도 재맵핑을 설명하기 위한 일례이다. 즉, 곡선(401)은 곡선(402)에 대해 상기 이득에 기초하여 상기 휘도를 보정한 결과를 나타낸다. 이 경우, 평균값(403)보다 큰 휘도값과 평균값(403)보다 작은 휘도값에는 서로 다른 이득이 적용될 수 있다. 즉, 상기 부드러운 화소에 대해서는 상기 거친 화소보다 전반적으로 휘도를 향상시킴으로써 상기 부드러운 화소가 더욱 부드럽게 느껴지도록 하여 시각적 촉감을 향상시킬 수 있다.
상기 서로 다른 이득은 하기 수학식 5와 같이 상기 휘도값에 적용될 수 있다.
Figure 112007086205866-pat00005
여기서, 상기 'J'는 상기 휘도값을, 상기 'Javg'는 상기 평균값을, 상기 'LUT[J]'는 상기 시그모이드 함수가 적용된 휘도값을, 상기 'JLinear'는 선형 휘도값을 각각 의미할 수 있다. 또한, 상기 'Gaindown' 및 상기 'Gainup'는 상기 휘도값이 상기 평균값보다 작을 때와 상기 휘도값이 상기 평균값보다 클 때의 상기 이득을 각각 의미할 수 있고 이때, 상기 'Gaindown' 및 상기 'Gainup'는 각각 0과 1 사이의 값을 가질 수 있다.
즉, 선형 입력된 상기 선형 휘도값과 상기 시그모이드 함수에 기반하여 전역 맵핑된 휘도의 차이를 제거함으로써, 상기 거친 화소에 비해 상기 부드러운 화소의 밝기값을 증가시켜 상기 부드러운 화소의 시각적 질감을 향상시킬 수 있다. 이때, 상기 이득의 값이 커질수록 상기 거친 화소에 비해 상기 부드러운 화소의 밝기가 상대적으로 증가하게 된다.
단계(S104)에서 상기 질감 재현 시스템은 상기 화소의 분류에 따라 상기 화소의 색상을 이동하여 색상을 보정(correction)한다. 이때, 상기 질감 재현 시스템은 상기 부드러운 화소의 색상값과 색상 영역별로 기설정된 타겟점간의 거리값에 기초하여 상기 부드러운 화소의 색상을 이동시킬 수 있다. 즉, 상기 질감 재현 시스템은 상기 부드러운 화소로 판단된 화소에 대해서 'CIECAM02'의 제안된 색상 구적(hue quadrature)의 어느 색상 범위에 속하는지 여부를 판단한다 상기 색상 구적은 0~400까지 구성될 수 있으며, 'Red'(0~99), 'Yellow'(100~199), 'Green'(200~299) 및 'Blue'(300~400)로 구성될 수 있다. 또한, 상기 색상 범위에 서 상기 타겟점은 유니크 색상(unique hue)와 상반된 값으로 제시될 수 있다. 도 5는 색상 이동 방법을 설명하기 위한 일례이다. 여기서, 범위(501 및 502)는 상기 색상 범위 중 'Red'의 범위(503)에서 화소의 색상이 타겟점 방향으로 상기 거리값에 기초하여 이동됨을 나타낸다.
일례로, 상기 질감 재현 시스템은 상기 화소의 색상이 상기 색상 범위 중 어디에 속하는 지 확인하고, 하기 수학식 6과 같이 해당하는 색상 범위에 기설정된 타겟점 방향으로 상기 거리값에 따라 상기 색상을 이동시킬 수 있다.
Figure 112007086205866-pat00006
여기서, 상기 's'는 'Strength'의 약자로 상기 색상의 변환 정도를 나타내는 파라미터이며 0~1사이의 값을 가질 수 있다. 또한, 'Hrange'는 0~400까지의 색상값의 범위를 4개의 영역으로 나누는 색상 분할 범위를 의미할 수 있다. 상기 'Hin'은 상기 화소의 색상값을, 상기 'Htarget'은 상기 타겟점의 값을, 상기 'Hout'은 이동된 색상의 값을 각각 의미할 수 있다.
단계(S105)에서 상기 질감 재현 시스템은 상기 화소의 분류에 따라 상기 화소의 색상값 또는 상기 입력 영상에 대한 평균 채도값에 기초하여 채도를 보정한 다. 이때, 상기 질감 재현 시스템은 상기 화소가 상기 부드러운 화소인 경우에는 상기 색상값을 이용하여 상기 채도를 제어하고, 상기 화소가 상기 거친 화소인 경우에는 상기 입력 영상 전체의 평균 채도값과 화소별 LMD를 이용하여 상기 채도를 제어할 수 있다. 즉, 상기 부드러운 화소에 대해서는 상술한 바와 같이 단계(S104)에서 상기 색상 범위별로 설정된 상기 타겟점 방향으로 상기 색상이 이동된 후, 상기 타겟점과 이동된 색상의 값인 상기 색상값간의 거리값을 이용하여 상기 채도를 적응적으로 향상시킬 수 있다. 예를 들어, 상기 이동된 색상값과 상기 타겟점간의 거리가 클수록 상기 채도의 향상 정도는 작고, 반대로 상기 이동된 색상값과 상기 타겟점간의 거리가 가까울 수록 상기 채도의 향상 정도는 크다. 이는 상기 이동된 색상값이 상기 타겟점에 가까우면 가까울수록 색상정보의 손실이 크기 때문에 상기 색상의 이동으로 인해 상기 손상된 색상정보를 복원하기 위함이다.
또한, 상기 질감 재현 시스템은 상기 화소가 상기 거친 화소인 경우에는 상기 입력 영상 전체에서의 평균 채도값을 구한다. 이때, 각 화소의 채도값은 상기 평균 채도값에 의해 제어되는데, 예를 들어 상기 거친 화소의 채도값이 상기 평균 채도값 보다 작은 경우 상기 이득만큼 상기 채도값을 감소시키고, 상기 채도값이 상기 평균 채도값 이상인 경우 상기 채도값을 유지시킬 수 있다. 이는 상기 거친 화소의 채도값을 이용하여 채도 대비를 극대화 시킴으로써 상기 거친 화소에 대한 영상의 감성을 증폭시키기 위함이다. 다시 말해, 상기 거친 화소에서 계산된 상기 평균 LMD값을 이용하여 상기 채도의 이득을 제어할 수 있다. 이는 상기 평균 LMD 값 변화에 따른 불연속적인 채도값 방지를 위한 것으로 일례로, 하기 수학식 7이 이용될 수 있다.
Figure 112007086205866-pat00007
여기서, 상기 'Ccontrolled _ rough'는 상기 거친 화소의 보정된 채도값을, 상기 'Cin'은 상기 거친 화소의 입력된 채도값을, 상기 'Gainmax'는 상기 이득의 최대값을 각각 의미할 수 있다.
상술한 바와 같이 상기 휘도와 상기 채도의 값을 변경시킬 경우, 색역(gamut) 밖의 값이 존재할 수 있으며, 이는 색의 역전 현상을 일으킬 수 있기 때문에 본 발명의 일실시예에서는 색역 클립핑(gamut clipping) 기법을 상기 채도 보정 이후 적용할 수 있다.
단계(S106)에서 상기 질감 재현 시스템은 출력 영상에 대한 색 공간을 변환한다. 즉, 상기 질감 재현 시스템은 상기 휘도, 상기 색상 및 상기 채도가 향상된 출력 영상에 대해 상기 색 공간을 변환하여 RGB 디지털 신호로 변환할 수 있다.
단계(S107)에서 상기 질감 재현 시스템은 각 화소별로 상기 RGB값을 이용하여 추출된 고주파 성분을 통해 상기 화소에 대한 최종 출력 값을 출력한다. 이때, 상기 질감 재현 시스템은 질감에 따라 색상정보를 이용하여 처리된 화소에 대해 각 특성에 맞게 디지털 필터인 공간(spatial) 필터를 통해 상기 RGB값에서 고주파 성 분을 뽑아내고, 상기 고주파 성분과 상기 LMD에 따라 결정되는 이득의 값 및 상기 RGB값에 기초하여 상기 최종 출력 값을 출력할 수 있다. 이때, 상기 이득의 값은 하기 수학식 8과 같이 제어될 수 있다.
Figure 112007086205866-pat00008
여기서, 상기 'LMDth'는 단계(S103)을 통해 설명한 LMD 스레시홀드를 의미하며, 상기 'Rlevel'은 5x5 블록내에 계산된 평균LMD값을 나타낼 수 있다.
상세 향상 필터(detail enhancement filter)의 경우, 상기 LMD 스레시홀드를 기준으로 화소의 LMD가 상기 LMD 스레시홀드보다 낮은 경우 상기 이득의 값은 최소 이득 값을 유지하며 상기 LMD가 상기 LMD 스레시홀드보다 높은 경우에는 상기 LMD에 따라 상기 이득의 값을 향상시켜 적응적으로 고주파 성분을 향상 시킬 수 있다. 도 6은 공간 필터에서의 상세 향상에서 LMD 스레시홀드에 따른 이득의 값 조정에 대한 일례이다. 그래프(600)에서 x-축은 상기 LMD를, y-축은 상기 이득의 값을 각각 나타낸다. 이때, 상기 LMD에 따라 결정되는 부드러운 화소의 영역(601)과 거친 화소의 영역(602)은 LMD 스레시홀드(603)를 기준으로 나누어진다. 즉, 도 6에 도시된 바와 같이 상기 LMD가 LMD 스레시홀드(603)보다 높은 거친 화소의 영역(601)에서 상기 이득의 값은 최대값(604)까지 적응적으로 향상되고, 상기 LMD가 LMD 스레시홀드(603)보다 낮은 부드러운 화소의 영역(602)에서 상기 이득의 값은 최소 값(605)을 유지하게 된다.
이후, 상기 질감 재현 시스템은 상기 제어된 이득의 값에 따라 상기 최종 출력 값을 계산하여 출력할 수 있다. 예를 들어, 하기 수학식 9와 같이 상기 최종 출력 값을 계산하여 출력할 수 있다.
Figure 112007086205866-pat00009
여기서, 상기 'Rin', 상기 'Gin', 및 상기 'Bin'는 입력 영상의 RGB값, 상기 'Rout', 상기 'Gout', 및 상기 'Bout'는 출력 영상의 RGB값을 의미할 수 있다. 또한, 상기 'RHPF', 상기 'GHPF' 및 상기 'BHPF'는 적용된 필터에서 추출된 고주파 성분을 의미할 수 있다. 즉, 상기 RGB값 각각에 상기 이득의 값이 적용된 필터의 출력값을 더함으로써 상기 최종 출력 값을 계산할 수 있다.
이와 같이 단계(S101) 내지 단계(S107)을 통해 상기 입력 영상을 분석하고, 해당하는 질감의 특성에 따라 시각적 촉감을 구성하는 기하학적 속성과 색채속성을 모두 제어하여 상기 질감의 특성에 따라 적응적으로 특성을 반영함으로써 현실감을 극대화할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 있어서, 질감 재현 시스템의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다. 여기서, 질감 재현 시스템(700)은 색 공간 변환부(710), 질감 분석부(720), 휘도 리스케일부(730), 색상 보정부(740), 채도 보정부(750) 및 공간 필터부(760)를 포함한다.
색 공간 변환부(710)는 입력 영상 또는 출력 영상의 색 공간을 변환한다. 이때, 색 공간 변환부(710)는 상기 RGB에 기반한 색 공간과 휘도, 채도 및 색조 중 적어도 하나를 포함하는 인간의 지각 특성(human perceptual attribute)에 기반한 색 공간간의 변환을 처리할 수 있다.
질감 분석부(720)는 입력 영상이 포함하는 화소의 RGB값을 이용하여 상기 화소를 분류한다. 질감 분석부(720)는 상기 입력 영상이 포함하는 화소에 대한 질감의 종류를 분류하기 위해 입력값인 RGB값을 통해 기설정된 특성값을 계산할 수 있다.
이때, 질감 분석부(720)는 상기 RGB값으로부터 변경된 상기 특성값을 통해 상기 화소의 질감을 분류할 수 있고, 이를 위해, 질감 분석부(720)는 도 7에 도시된 바와 같이 상기 RGB값에 기초하여 상기 화소의 특성값을 계산하는 특성값 계산부(721), a*a 크기의 화소군마다 상기 특성값에 대한 LMD를 계산하는 LMD 계산부(722) 및 b*b 크기의 화소군 내의 평균 LMD 및 기설정된 LMD 스레시홀드(threshold)에 기초하여 상기 화소의 질감을 판단하는 질감 판단부(723)를 포함할 수 있다. 이때, 질감 판단부(723)는 상기 평균 LMD 및 상기 LMD 스레시홀드를 비교하여 상기 화소를 거친 화소 또는 부드러운 화소로서 분류할 수 있다.
휘도 리스케일부(730)는 시그모이드 함수 및 상기 화소의 분류에 기초하여 휘도를 리스케일한다. 이때, 휘도 리스케일부(730)는 휘도값 및 상기 휘도값의 평 균값에 기초하여 전체 화소의 휘도값에 대해 상기 시그모이드 함수를 적용하고, 상기 평균값에 기초하여 상기 시그모이드 함수가 적용된 화소 중 상기 부드러운 화소의 휘도값에 서로 다른 이득을 적용할 수 있다.
이를 위해, 휘도 리스케일부(730)는 우선, 상기 휘도값에 대해 상기 입력 영상 전체의 평균값을 계산하고, 상기 평균값을 이용하여 상기 입력 영상 전체에 상기 시그모이드 함수를 적용함으로써 상기 휘도를 리스케일할 수 있다. 여기서, 상기 휘도를 스케일하기 위한 LUT(LookUp Table)는 이산누적정규함수를 이용하여 상기 수학식 4와 같이 계산될 수 있다.
상기 입력 영상 전체에 상기 시그모이드 함수가 적용된 후 휘도 리스케일부(730)는 전역 맵핑된 휘도를 이용하여 상기 화소의 분류에 따라 각 화소의 휘도를 조절한다. 즉, 상술한 바와 같이 휘도 리스케일부(730)는 부드러운 화소로 분류된 화소에 대해 상기 평균값에 따라 서로 다른 이득을 적용할 수 있다. 이때, 휘도 리스케일부(730)는 상기 평균값과 상기 부드러운 화소의 휘도값을 비교하여 상기 휘도값이 상기 평균값보다 작은 경우와 상기 휘도값이 상기 평균값보다 큰 경우에 대해 각각 서로 다른 이득을 적용할 수 있다. 또한, 휘도 리스케일부(730)는 상기 부드러운 화소에 대해서는 상기 거친 화소보다 전반적으로 휘도를 향상시킴으로써 상기 부드러운 화소가 더욱 부드럽게 느껴지도록 하여 시각적 촉감을 향상시킬 수 있다.
즉, 선형 입력된 상기 선형 휘도값과 상기 시그모이드 함수에 기반하여 전역 맵핑된 휘도의 차이를 제거함으로써, 상기 거친 화소에 비해 상기 부드러운 화소의 밝기값을 증가시켜 상기 부드러운 화소의 시각적 질감을 향상시킬 수 있다. 이때, 상기 이득의 값이 커질수록 상기 거친 화소에 비해 상기 부드러운 화소의 밝기가 상대적으로 증가하게 된다.
색상 보정부(740)는 상기 화소의 분류에 따라 상기 화소의 색상을 이동하여 색상을 보정한다. 이때, 색상 보정부(740)는 상기 부드러운 화소의 색상값과 색상 영역별로 기설정된 타겟점간의 거리값에 기초하여 상기 부드러운 화소의 색상을 이동시킬 수 있다. 즉, 색상 보정부(740)는 상기 부드러운 화소로 판단된 화소에 대해서 'CIDCAM02'에서 제안된 색상 구적(hue quadrature)의 어느 색상 범위에 속하는지 여부를 판단한다. 상기 색상 구적은 0~400까지 구성될 수 있으며, 'Red'(0~99), 'Yellow'(100~199), 'Green'(200~299) 및 'Blue'(300~400)로 구성될 수 있다. 또한, 상기 색상 범위에서 상기 타겟점은 유니크 색상(unique hue)와 상반된 값으로 제시될 수 있다.
채도 보정부(750)는 상기 화소의 분류에 따라 상기 화소의 색상값 또는 상기 입력 영상에 대한 평균 채도값에 기초하여 채도를 보정한다. 이때, 채도 보정부(750)는 상기 화소가 상기 부드러운 화소인 경우에는 상기 색상값을 이용하여 상기 채도를 제어하고, 상기 화소가 상기 거친 화소인 경우에는 상기 입력 영상 전체의 평균 채도값과 화소별 LMD를 이용하여 상기 채도를 제어할 수 있다. 즉, 상기 부드러운 화소에 대해서는 상술한 바와 같이 상기 색상 범위별로 설정된 상기 타겟점 방향으로 상기 색상이 이동된 후, 상기 타겟점과 이동된 색상의 값인 상기 색상값간의 거리값을 이용하여 상기 채도를 적응적으로 향상시킬 수 있다. 예를 들어, 상기 이동된 색상값과 상기 타겟점간의 거리가 클수록 상기 채도의 향상 정도는 작고, 반대로 상기 이동된 색상값과 상기 타겟점간의 거리가 가까울 수록 상기 채도의 향상 정도는 크다. 이는 상기 이동된 색상값이 상기 타겟점에 가까우면 가까울수록 색상정보의 손실이 크기 때문에 상기 색상의 이동으로 인해 상기 손상된 색상정보를 복원하기 위함이다.
또한, 채도 보정부(750)는 상기 화소가 상기 거친 화소인 경우에는 상기 입력 영상 전체에서의 평균 채도값을 구한다. 이때, 각 화소의 채도값은 상기 평균 채도값에 의해 제어되는데, 예를 들어 상기 거친 화소의 채도값이 상기 평균 채도값 보다 작은 경우 상기 이득만큼 상기 채도값을 감소시키고, 상기 채도값이 상기 평균 채도값 이상인 경우 상기 채도값을 유지시킬 수 있다. 이는 상기 거친 화소의 채도값을 이용하여 채도 대비를 극대화 시킴으로써 상기 거친 화소에 대한 영상의 감성을 증폭시키기 위함이다. 다시 말해, 상기 거친 화소에서 계산된 상기 평균 LMD값을 이용하여 상기 채도의 이득을 제어할 수 있고, 상기 평균 LMD 값 변화에 따른 불연속적인 채도값 방지할 수 있다.
공간 필터부(760)는 각 화소별로 상기 RGB값을 이용하여 추출된 고주파 성분을 통해 상기 화소에 대한 최종 출력 값을 출력한다. 이때, 공간 필터부(760)는 질감에 따라 색상정보를 이용하여 처리된 화소에 대해 각 특성에 맞게 디지털 필터인 공간 필터를 통해 상기 RGB값에서 고주파 성분을 뽑아내고, 상기 고주파 성분과 상기 LMD에 따라 결정되는 이득의 값 및 상기 RGB값에 기초하여 상기 최종 출력 값을 출력할 수 있다.
상세 향상 필터의 경우, 상기 LMD 스레시홀드를 기준으로 화소의 LMD가 상기 LMD 스레시홀드보다 낮은 경우 상기 이득의 값은 최소 이득 값을 유지하며 상기 LMD가 상기 LMD 스레시홀드보다 높은 경우에는 상기 LMD에 따라 상기 이득의 값을 향상시켜 적응적으로 고주파 성분을 향상 시킬 수 있다.
이와 같이 질감 재현 시스템(700)은 상기 입력 영상을 분석하고, 해당하는 질감의 특성에 따라 시각적 촉감을 구성하는 기하학적 속성과 색채속성을 모두 제어하여 상기 질감의 특성에 따라 적응적으로 특성을 반영함으로써 현실감을 극대화할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 있어서, 채도 보정 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
단계(S801)에서 입력된 화소의 채도를 보정하는 채도 보정 시스템은 상기 화소가 부드러운 화소인 경우 단계(S802)를 수행하고, 상기 부드러운 화소가 아닌 경우 단계(S806)을 수행한다. 즉, 상기 화소는 입력 영상의 RGB값에 대한 LMD에 기초하여 상기 부드러운 화소 또는 거친 화소로 분류될 수 있고, 상기 채도 보정 시스템은 상기 화소의 분류에 따라 서로 다른 방법으로 상기 화소의 채도를 보정할 수 있다.
단계(S802)에서 상기 채도 보정 시스템은 색상에 대한 거리값을 계산한다. 이때, 상기 거리값은 상기 색상에 대응하는 색상 범위의 기설정된 타겟점과 상기 색상간의 거리에 따라 결정될 수 있다.
단계(S803)에서 상기 채도 보정 시스템은 상기 색상에 대한 거리값을 비교한 다. 이때, 상기 채도 보정 시스템은 상기 부드러운 화소의 색상과 상기 타겟점간의 거리를 비교할 수 있다.
단계(S804)에서 상기 채도 보정 시스템은 평균 채도값을 계산한다. 즉, 단계(S801)에서 상기 화소가 상기 거친 화소로 판단된 경우, 상기 채도 보정 시스템은 우선 상기 입력 영상 전체에서의 상기 평균 채도값을 계산한다.
단계(S805)에서 상기 채도 보정 시스템은 각 화소의 채도값을 비교한다. 이때, 상기 채도 보정 시스템은 상기 채도값과 상기 평균 채도값을 비교할 수 있다.
단계(S806)에서 상기 채도 보정 시스템은 상기 거리값 비교 결과 또는 상기 채도값 비교 결과에 기초하여 해당하는 화소의 채도를 보정할 수 있다. 예를 들어, 상기 화소가 상기 부드러운 화소인 경우에는 상기 색상과 상기 타겟점간의 거리값이 가까울수록 상기 채도를 향상시킬 수 있다. 즉, 상기 채도 보정 시스템은 상기 화소의 색상과 기설정된 타겟점간의 거리값에 비례하여 상기 부드러운 화소의 채도를 향상시킬 수 있다. 이는 상기 색상의 값이 상기 타겟점과 가까우면 가까울수록 색상정보의 손실이 크기 때문에 상기 채도를 향상시켜 상기 색상정보를 복원하기 위함이다.
또한, 상기 화소가 상기 거친 화소인 경우에는 상기 채도값과 상기 평균 채도값간의 비교 결과에 따라 상기 채도를 보정할 수 있다. 즉, 상기 채도 보정 시스템은 상기 거친 화소의 채도값이 상기 평균 채도값 보다 작은 경우 상기 이득만큼 상기 채도값을 감소시키고, 상기 채도값이 상기 평균 채도값 이상인 경우 상기 채도값을 유지할 수 있다. 이는 상기 거친 화소의 채도값을 통해 채도 대비를 극 대화시킴으로써 거친 화소에 따른 영상의 감성을 증폭시키기 위함이다.
단계(S808)에서 상기 채도 보정 시스템은 상기 채도의 보정을 통해 색역 밖의 값이 존재하여 색의 역전 현상이 발생하는 것을 방지하고자 색역 클립핑을 적용한다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 있어서, 채도 보정 시스템의 내부 구성을 설명하기 위한 흐름도이다. 도 9에 도시된 바와 같이 채도 보정 시스템(900)은 채도 향상부(901) 및 보정부(902)를 포함한다.
채도 향상부(901)는 화소의 분류에 따라 화소의 색상 및 기설정된 타겟점에 기초하여 상기 부드러운 화소의 채도를 향상시킨다. 이때, 상기 화소는 상기 입력 영상의 RGB값에 대한 LMD에 기초하여 부드러운 화소 및 거친 화소로 분류되고, 채도 향상부(901)는, 상기 화소의 색상과 기설정된 타겟점간의 거리값에 비례하여 상기 부드러운 화소의 채도를 향상시킬 수 있다. 이 경우, 상기 타겟점은 유니크 색상(unique hue)과 상반된 값으로 색상 범위별로 기설정될 수 있고, 상기 색상은 해당하는 화소가 상기 부드러운 화소인 경우, 해당하는 색상 범위의 타겟점 방향으로 이동된 색상을 포함될 수 있다.
보정부(902)는 상기 화소 분류에 따라 채도값, 입력 영상의 평균 채도값 및 이득에 기초하여 상기 채도값을 보정한다. 이를 위해, 보정부(902)는 상기 거친 화소의 채도값이 상기 평균 채도값 보다 작은 경우 상기 이득만큼 상기 채도값을 감소시키고, 상기 채도값이 상기 평균 채도값 이상인 경우 상기 채도값을 유지할 수 있고, 상기 이득은 상기 거친 화소에서 계산된 평균 LMD 및 기설정된 LMD 스레 시홀드에 기초하여 제어될 수 있다.
본 발명에 따른 실시예들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(Floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 본 발명을 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명하였으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.
따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 있어서, 임장감 향상을 위한 질감 재현 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 2는 평균 LMD를 산출하는 방법을 설명하기 위한 일례이다.
도 3은 입력 영상 전체에 대한 휘도 리스케일을 설명하기 위한 일례이다.
도 4는 시그모이드 함수 적용 후의 부드러운 화소에 대한 휘도 재맵핑을 설명하기 위한 일례이다.
도 5는 색상 이동 방법을 설명하기 위한 일례이다.
도 6은 공간 필터에서의 상세 향상에서 LMD 스레시홀드에 따른 이득의 값 조정에 대한 일례이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 있어서, 질감 재현 시스템의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 있어서, 채도 보정 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 일실시예에 있어서, 채도 보정 시스템의 내부 구성을 설명하기 위한 흐름도이다.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>
700: 질감 재현 시스템
710: 색 공간 변환부
720: 질감 분석부
730: 휘도 리스케일부
740: 색상 보정부
750: 채도 보정부
760: 공간 필터부

Claims (25)

  1. 입력 영상이 포함하는 화소의 RGB(Red, Green, Blue)값을 이용하여 상기 화소를 분류하는 질감 분석부;
    상기 화소의 분류에 따라 상기 화소의 색상값 또는 상기 입력 영상에 대한 평균 채도값에 기초하여 상기 화소의 채도를 보정(correction)하는 채도 보정부; 및
    각 화소별로 상기 RGB값을 이용하여 추출된 고주파 성분을 통해 상기 화소에 대한 최종 출력 값을 출력하는 공간(spatial) 필터부
    를 포함하고,
    상기 화소는 거친 화소 또는 부드러운 화소로 분류되고,
    상기 거친 화소는,
    상기 화소에 대한 평균 LMD(Local Max Difference)가 LMD 스레시홀드 이상인 화소이고,
    상기 부드러운 화소는,
    상기 화소에 대한 평균 LMD가 상기 LMD 스레시홀드 보다 작은 화소인 질감 재현 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 질감 분석부는,
    상기 RGB값에 기초하여 상기 화소의 특성값을 계산하는 특성값 계산부;
    a*a 크기의 화소군(pixel group)마다 상기 특성값에 대한 LMD(Local Max Difference)를 계산하는 LMD 계산부; 및
    b*b 크기의 화소군 내의 평균 LMD 및 기설정된 LMD 스레시홀드(threshold)에 기초하여 상기 화소의 질감을 판단하는 질감 판단부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 질감 재현 시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 질감 판단부는,
    상기 평균 LMD 및 상기 LMD 스레시홀드를 비교하여 상기 화소를 거친 화소(roughness pixel) 또는 부드러운 화소(softness pixel)로서 분류하는 것을 특징으로 하는 질감 재현 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 채도 보정부는,
    상기 부드러운 화소의 색상 및 기설정된 타겟점(target point)에 기초하여 상기 부드러운 화소의 채도를 향상(enhancement)시키는 채도 향상부; 및
    상기 거친 화소의 채도값, 상기 입력 영상의 평균 채도값 및 이득(gain)에 기초하여 상기 거친 화소의 채도값을 보정하는 보정부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 질감 재현 시스템.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 부드러운 화소는 색상 범위별로 기설정된 상기 타겟점의 방향으로 색상이 이동되고,
    상기 채도 향상부는,
    상기 색상 범위에서 상기 이동된 색상과 상기 타겟점간의 거리값에 비례하여 상기 부드러운 화소의 채도를 향상시키는 것을 특징으로 하는 질감 재현 시스템.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 보정부는,
    상기 거친 화소의 채도값이 상기 평균 채도값 보다 작은 경우, 상기 이득만큼 상기 채도값을 감소시키고, 상기 채도값이 상기 평균 채도값 이상인 경우, 상기 채도값을 유지하는 것을 특징으로 하는 질감 재현 시스템.
  7. 제1항에 있어서,
    시그모이드 함수(sigmoid function) 및 상기 화소의 분류에 기초하여 휘도(lightness)를 리스케일(rescale)하는 휘도 리스케일부
    를 더 포함하는 질감 재현 시스템.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 휘도 리스케일부는,
    휘도값 및 상기 휘도값의 평균값에 기초하여 전체 화소의 휘도값에 대해 상기 시그모이드 함수를 적용하는 전역 휘도 맵팽부; 및
    상기 평균값에 기초하여 상기 시그모이드 함수가 적용된 화소 중 상기 부드러운 화소의 휘도값에 서로 다른 이득을 적용하는 휘도 재맵핑부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 질감 재현 시스템.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 화소의 분류에 따라 상기 화소의 색상을 이동하여 색상을 보정하는 색상 보정부
    를 더 포함하는 질감 재현 시스템.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 색상 보정부는,
    상기 부드러운 화소의 색상값과 색상 영역별로 기설정된 타겟점간의 거리값에 기초하여 상기 부드러운 화소의 색상을 이동시키는 것을 특징으로 하는 질감 재현 시스템.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 입력 영상 또는 출력 영상에 대한 색 공간(color space)을 변환하는 색 공간 변환부
    를 더 포함하고,
    상기 RGB에 기반한 색 공간과 휘도, 채도 및 색조 중 적어도 하나를 포함하는 인간의 지각 특성(human perceptual attribute)에 기반한 색 공간간의 변환을 처리하는 질감 재현 시스템.
  12. 화소의 분류에 따라 화소의 색상 및 기설정된 타겟점에 기초하여 상기 화소의 채도를 향상시키는 채도 향상부; 및
    상기 화소 분류에 따라 상기 화소의 채도값, 입력 영상의 평균 채도값 및 이득에 기초하여 상기 화소의 채도값을 보정하는 보정부
    를 포함하고,
    상기 화소는 거친 화소 또는 부드러운 화소로 분류되고,
    상기 거친 화소는,
    상기 화소에 대한 평균 LMD(Local Max Difference)가 LMD 스레시홀드 이상인 화소이고,
    상기 부드러운 화소는,
    상기 화소에 대한 평균 LMD가 상기 LMD 스레시홀드 보다 작은 화소인 채도 보정 시스템.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 화소는 상기 입력 영상의 RGB값에 대한 LMD(Local Max Difference)에 기초하여 부드러운 화소 및 거친 화소로 분류되고,
    상기 채도 향상부는,
    상기 화소의 색상과 기설정된 타겟점간의 거리값에 비례하여 상기 부드러운 화소의 채도를 향상시키는 것을 특징으로 하는 채도 보정 시스템.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 타겟점은 유니크 색상(unique hue)과 상반된 값으로 색상 범위별로 기설정되고,
    상기 색상은 해당하는 화소가 상기 부드러운 화소인 경우, 해당하는 색상 범위의 타겟점 방향으로 이동된 색상을 포함하는 것을 특징으로 하는 채도 보정 시스템.
  15. 제12항에 있어서,
    상기 보정부는,
    상기 화소가 상기 거친 화소이고 상기 거친 화소의 채도값이 상기 평균 채도값 보다 작은 경우 상기 이득만큼 상기 채도값을 감소시키고, 상기 채도값이 상기 평균 채도값 이상인 경우 상기 채도값을 유지하는 것을 특징으로 하는 채도 보정 시스템.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 이득은 상기 거친 화소에서 계산된 평균 LMD(Local Max Difference) 및 기설정된 LMD 스레시홀드에 기초하여 제어되는 것을 특징으로 하는 채도 보정 시스템.
  17. 입력 영상이 포함하는 화소의 RGB값을 이용하여 상기 화소를 분류하는 단계;
    상기 화소의 분류에 따라 상기 화소의 색상값 또는 상기 입력 영상에 대한 평균 채도값에 기초하여 상기 화소의 채도를 보정하는 단계; 및
    각 화소별로 상기 RGB값을 이용하여 추출된 고주파 성분을 통해 상기 화소에 대한 최종 출력 값을 출력하는 단계
    를 포함하고,
    상기 화소는 거친 화소 또는 부드러운 화소로 분류되고,
    상기 거친 화소는,
    상기 화소에 대한 평균 LMD(Local Max Difference)가 LMD 스레시홀드 이상인 화소이고,
    상기 부드러운 화소는,
    상기 화소에 대한 평균 LMD가 상기 LMD 스레시홀드 보다 작은 화소인 질감 재현 방법.
  18. 제17항에 있어서,
    입력 영상이 포함하는 화소의 RGB값을 이용하여 상기 화소를 분류하는 상기 단계는,
    상기 RGB값에 기초하여 상기 화소의 특성값을 계산하는 단계;
    a*a 크기의 화소군마다 상기 특성값에 대한 LMD(Local Max Difference)를 계산하는 단계; 및
    b*b 크기의 화소군 내의 평균 LMD 및 기설정된 LMD 스레시홀드에 기초하여 상기 화소의 질감을 판단하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 질감 재현 방법.
  19. 제17항에 있어서,
    상기 화소의 분류에 따라 상기 화소의 색상값 또는 상기 입력 영상에 대한 평균 채도값에 기초하여 채도를 보정하는 상기 단계는,
    상기 부드러운 화소의 색상 및 기설정된 타겟점에 기초하여 상기 부드러운 화소의 채도를 향상시키는 단계; 및
    상기 거친 화소의 채도값, 상기 입력 영상의 평균 채도값 및 이득에 기초하여 상기 거친 화소의 채도값을 보정하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 질감 재현 방법.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 부드러운 화소는 색상 범위별로 기설정된 상기 타겟점의 방향으로 색상이 이동되고,
    상기 부드러운 화소의 색상 및 기설정된 타겟점에 기초하여 상기 부드러운 화소의 채도를 향상시키는 상기 단계는,
    상기 색상 범위에서 상기 이동된 색상과 상기 타겟점간의 거리값에 비례하여 상기 부드러운 화소의 채도를 향상시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 질감 재현 방법.
  21. 제19항에 있어서,
    상기 거친 화소의 채도값, 상기 입력 영상의 평균 채도값 및 이득에 기초하여 상기 거친 화소의 채도값을 보정하는 상기 단계는,
    상기 거친 화소의 채도값이 상기 평균 채도값 보다 작은 경우, 상기 이득만큼 상기 채도값을 감소시키고, 상기 채도값이 상기 평균 채도값 이상인 경우, 상기 채도값을 유지하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 질감 재현 방법.
  22. 화소의 분류에 따라 화소의 색상 및 기설정된 타겟점에 기초하여 상기 화소의 채도를 향상시키는 단계; 및
    상기 화소의 분류에 따라 상기 화소의 채도값, 입력 영상의 평균 채도값 및 이득에 기초하여 상기 화소의 채도값을 보정하는 단계
    를 포함하고,
    상기 화소는 거친 화소 또는 부드러운 화소로 분류되고,
    상기 거친 화소는,
    상기 화소에 대한 평균 LMD(Local Max Difference)가 LMD 스레시홀드 이상인 화소이고,
    상기 부드러운 화소는,
    상기 화소에 대한 평균 LMD가 상기 LMD 스레시홀드 보다 작은 화소인 채도 보정 방법.
  23. 제22항에 있어서,
    상기 화소는 상기 입력 영상의 RGB값에 대한 LMD(Local Max Difference)에 기초하여 부드러운 화소 및 거친 화소로 분류되고,
    화소의 분류에 따라 화소의 색상 및 기설정된 타겟점에 기초하여 상기 부드러운 화소의 채도를 향상시키 상기 단계는,
    상기 화소의 색상과 기설정된 타겟점간의 거리값에 비례하여 상기 부드러운 화소의 채도를 향상시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 채도 보정 방법.
  24. 제22항에 있어서,
    상기 화소 분류에 따라 채도값, 입력 영상의 평균 채도값 및 이득에 기초하여 상기 채도값을 보정하는 상기 단계는,
    상기 화소가 상기 거친 화소이고 상기 거친 화소의 채도값이 상기 평균 채도값 보다 작은 경우, 상기 이득만큼 상기 채도값을 감소시키고, 상기 채도값이 상기 평균 채도값 이상인 경우 상기 채도값을 유지하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 채도 보정 방법.
  25. 제17항 내지 제24항 중 어느 한 항의 방법을 실행하기 위한 프로그램이 기록되어 있는 것을 특징으로 하는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체.
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