KR101491334B1 - Apparatus and method for detecting color chart in image - Google Patents

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KR101491334B1
KR101491334B1 KR20130128006A KR20130128006A KR101491334B1 KR 101491334 B1 KR101491334 B1 KR 101491334B1 KR 20130128006 A KR20130128006 A KR 20130128006A KR 20130128006 A KR20130128006 A KR 20130128006A KR 101491334 B1 KR101491334 B1 KR 101491334B1
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KR
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color
corner point
matrix
corner
color patch
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KR20130128006A
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Korean (ko)
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장준수
김종열
도준형
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한국 한의학 연구원
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Abstract

The present invention relates to a technique for detecting a color chart from an input image and extracting color values for respective color patches for the detected color chart. A color patch detecting apparatus comprises: a detecting unit which detects primary corner points for each of a detailed color patches by using an algorithm for detecting corner points from a color chart image; a selecting unit which selects primary reference corner points of a reference color patch corresponding to the primary corner points; and a calculating unit which performs a primary calculation on a relation between a first reference matrix for coordinates of the primary reference corner points and a first target matrix for coordinates of the primary corner points to extract coordinates of the detailed color patches.

Description

영상에서 컬러차트 검출 방법 및 장치{APPARATUS AND METHOD FOR DETECTING COLOR CHART IN IMAGE}TECHNICAL FIELD [0001] The present invention relates to a color chart detecting method and apparatus,

영상에서의 컬러차트 검출 장치 및 방법에 연관되며, 구체적으로는 입력 영상에서 컬러차트를 검출하고, 검출한 상기 컬러차트에 대한 각 색상 패치의 컬러값을 추출하는 장치 및 방법에 관한 것이다.To an apparatus and method for detecting a color chart in an input image and extracting a color value of each color patch for the detected color chart.

통상적인 디지털 영상 장치는 렌즈, 조리개 및 셔터 등의 광학 장치를 통하여 유입된 빛을 광학 이미지 센서가 입력 받아 소정의 전기적 신호로 변환하는 과정을 거쳐 디지털 영상을 생성하게 된다.In a typical digital imaging apparatus, an optical image sensor receives light input through an optical device such as a lens, a diaphragm, and a shutter, converts the light into a predetermined electrical signal, and generates a digital image.

디지털 영상을 생성하는 과정에서 이미지 센서의 특성, 렌즈 등의 광학부 특성, 조명 조건 및 카메라의 전처리 과정 등의 다양한 원인에 의해서 컬러값이 결정된다.In the process of generating a digital image, the color value is determined by various causes such as characteristics of an image sensor, characteristics of an optical part such as a lens, illumination conditions, and a preprocessing process of a camera.

컬러값을 결정함에 있어 상호 간 영향을 미치게 하고, 각 컬러 채널에 다른 컬러 채널의 요소가 가미되어 문제점이 발생할 수 있다. 또한, 컬러에 대한 재현성이 낮아져 결국 영상의 품질이 저하되는 문제점이 발생할 수 있다.It is possible to cause mutual influences in determining the color values, and problems may arise due to the presence of elements of different color channels in each color channel. In addition, the reproducibility with respect to color may be lowered, which may result in deterioration of image quality.

이와 같은 문제점에 대해서 레퍼런스 컬러값과 실제 얻어진 영상에서의 컬러값을 비교하고 보정하여 정확한 컬러분석을 하는 기술이 필요하다.In order to solve such a problem, there is a need for a technique of comparing and correcting a reference color value and a color value in an actually obtained image to perform an accurate color analysis.

따라서, 입력 영상에서 컬러차트를 검출하고, 검출한 컬러차트에 대한 각 색상 패치의 컬러값을 추출하는 기술이 필요하다.Therefore, there is a need for a technique of detecting a color chart in an input image and extracting color values of each color patch for the detected color chart.

일측에 따르면, 컬러차트 영상에서 모서리 점 검출에 대한 알고리즘을 이용하여 세부 색상 패치 각각의 1차 모서리 점을 검출하는 검출부; 상기 1차 모서리 점에 대응하는 레퍼런스 색상 패치의 1차 레퍼런스 모서리 점을 선별하는 선별부; 및 상기 1차 레퍼런스 모서리 점의 좌표에 대한 제1 기준 매트릭스와 상기 1차 모서리 점의 좌표에 대한 제1 대상 매트릭스 간에 제1 연산을 하여 상기 세부 색상 패치의 좌표를 추출하는 제1 매트릭스를 생성하는 계산부를 포함하는 색상 패치 검출 장치가 제공된다.According to one aspect, a detection unit for detecting a first corner point of each of the detail color patches using an algorithm for corner point detection in a color chart image; A selector for selecting a first reference corner point of a reference color patch corresponding to the first corner point; And generating a first matrix for extracting the coordinates of the detail color patch by performing a first operation between a first reference matrix for the coordinates of the first reference corner point and a first object matrix for the coordinates of the first corner point There is provided a color patch detecting apparatus including a calculating section.

일실시예에 따르면, 상기 알고리즘은, 고유값(eigenvalue)을 이용한 알고리즘 및 모서리 검출(corner detection) 알고리즘 중 적어도 하나일 수 있다.According to one embodiment, the algorithm may be at least one of an algorithm using eigenvalues and a corner detection algorithm.

다른 일실시예에 따르면, 상기 선별부는, 상기 1차 모서리 점의 모서리 타입을 분류하고, 상기 1차 모서리 타입은 상기 세부 색상 패치의 왼쪽 위 제1 모서리 타입, 상기 세부 색상 패치의 오른쪽 위 제2 모서리 타입, 상기 세부 색상 패치의 오른쪽 아래 제3 모서리 타입 및 상기 색상 패치의 왼쪽 아래 제4 모서리 타입 중 적어도 하나일 수 있다.According to another embodiment, the selector classifies the corner type of the first corner point, and the first corner type includes a first corner type at the upper left corner of the detail color patch, a second corner type at the upper right corner of the detail color patch, An edge type, a lower right third corner type of the detail color patch, and a lower left fourth corner type of the color patch.

또 다른 일실시예에 따르면, 상기 모서리 타입은, 상기 1차 모서리 점에 대하여 미리 지정한 방향으로 픽셀 위치의 밝기(intensity)값을 비교하여 결정될 수 있다.According to another embodiment, the edge type may be determined by comparing the intensity value of the pixel position in a predetermined direction with respect to the first corner point.

일실시예에 따르면, 상기 제1 연산은, 최소 제곱법(method of least square)을 이용하여 연산하는 것일 수 있다.According to one embodiment, the first operation may be performed using a method of least squares.

다른 일실시예에 따르면, 상기 1차 레퍼런스 모서리 점은, 상기 1차 모서리 점과 거리 비교를 통해 유사도가 큰 점으로 선별되는 것일 수 있다.According to another embodiment, the first reference corner point may be selected as a point having a high degree of similarity through a distance comparison with the first corner point.

또 다른 일실시예에 따르면, 상기 거리 비교는, 상기 1차 모서리 점과 상기 1차 레퍼런스 모서리 점 사이인 제1 거리 및 상기 1차 모서리 점의 컬러값과 상기 1차 레퍼런스 모서리 점의 컬러값 사이인 제2 거리의 합이 최소가 되는 경우, 유사도가 큰 것으로 결정할 수 있다.According to yet another embodiment, the distance comparison may comprise a first distance between the first corner point and the first reference corner point, and a second distance between the color value of the first corner point and the color value of the first reference corner point It is possible to determine that the degree of similarity is large.

모서리 점의 컬러값은 모서리 점 위치에서의 컬러값 혹은 모서리 타입을 고려하여 색상 패치 내부 임의의 점에서 컬러값 일 수 있다.The color value of the corner point may be a color value at any point in the color patch considering the color value or corner type at the corner point position.

다른 일실시예에 따르면, 상기 검출부는, 상기 제1 매트릭스를 이용하여 상기 1차 레퍼런스 모서리 점의 좌표를 각각 2차 레퍼런스 모서리 점으로 변환하고, 상기 선별부는, 상기 2차 레퍼런스 모서리 점 각각에 대응하는 2차 모서리 점을 상기 컬러차트 영상에서 선별하고, 상기 계산부는, 2차 레퍼런스 모서리 점의 좌표에 대한 제2 기준 매트릭스와 상기 2차 모서리 점의 좌표에 대한 제2 대상 매트릭스 간에 제2 연산을 하여 상기 세부 색상 패치의 좌표를 추출하는 제2 매트릭스를 생성할 수 있다.According to another embodiment, the detecting unit may convert the coordinates of the first reference corner point to each second reference corner point using the first matrix, and the selector may correspond to each of the secondary reference corner points And the calculation unit performs a second calculation between the second reference matrix for the coordinates of the second reference corner point and the second object matrix for the coordinates of the second corner point in the color chart image To generate a second matrix for extracting the coordinates of the detail color patches.

또 다른 일실시예에 따르면, 상기 제2 연산은, 최소 제곱법(method of least square)을 이용하여 연산하는 것일 수 있다.According to another embodiment, the second operation may be performed using a method of least squares.

일실시예에 따르면, 상기 2차 모서리 점은, 상기 2차 레퍼런스 모서리 점과 거리 비교를 통해 유사도가 큰 점으로 선별되는 것일 수 있다.According to an exemplary embodiment, the secondary corner point may be selected as a point having a high degree of similarity through distance comparison with the secondary reference corner point.

다른 일실시예에 따르면, 상기 거리 비교는, 상기 2차 모서리 점과 상기 2차 레퍼런스 모서리 점 사이인 제3 거리 및 상기 2차 모서리 점의 컬러값과 상기 2차 레퍼런스 모서리 점의 컬러값 사이인 제4 거리의 합이 최소가 되는 경우, 유사도가 큰 것으로 결정할 수 있다.According to another embodiment, the distance comparison is made between a third distance between the second corner point and the second reference corner point and between a color value of the second corner point and a color value of the second reference corner point When the sum of the fourth distances is minimum, it can be determined that the degree of similarity is large.

일실시예에 따르면, 임의의 레퍼런스 좌표에 대한 매트릭스를 상기 제1 매트릭스와 제2 매트릭스를 순서대로 연산하여 상기 컬러차트 영상에 대한 제1 좌표값을 생성하고, 컬러값을 추출하는 추출부를 더 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, there is further provided an extraction unit for generating a first coordinate value for the color chart image by calculating a matrix for an arbitrary reference coordinate in the order of the first matrix and the second matrix, can do.

다른 일측에 따르면, 컬러차트 영상에서 세부 색상 패치를 검출하고, 상기 세부 색상 패치의 컬러값을 추출하는 색상 패치부; 레퍼런스 색상 패치의 컬러값과 상기 세부 색상 패치의 컬러값에 대한 제3 연산을 하여 제1 컬러 변환 매트릭스를 생성하는 컬러 변환 매트릭스 생성부; 및 색상 패치의 상기 컬러값에 대하여 상기 제1 컬러 변환 매트릭스를 곱하는 연산을 통해 보정하는 컬러 보정 적용부를 포함하는 영상 컬러 보정 장치가 제공된다.According to another aspect, there is provided a color patch unit for detecting a detailed color patch in a color chart image and extracting a color value of the detailed color patch; A color conversion matrix generator for generating a first color conversion matrix by performing a third operation on a color value of the reference color patch and a color value of the detailed color patch; And a color correction application unit for correcting the color value of the color patch by an operation of multiplying the color conversion matrix by the first color conversion matrix.

일실시예에 따르면, 상기 색상 패치부는, 컬러차트 영상에서 모서리 점 검출에 대한 알고리즘을 이용하여 세부 색상 패치 각각의 1차 모서리 점을 검출하는 검출부; 상기 1차 모서리 점에 대응하는 레퍼런스 색상 패치의 1차 레퍼런스 모서리 점을 선별하는 선별부; 및 상기 1차 레퍼런스 모서리 점의 좌표에 대한 제1 기준 매트릭스와 상기 1차 모서리 점의 좌표에 대한 제1 대상 매트릭스 간에 제1 연산을 하여 상기 세부 색상 패치의 좌표를 추출하는 제1 매트릭스를 생성하는 계산부를 포함할 수 있다.According to one embodiment, the color patch section comprises: a detector for detecting a first corner point of each of the detail color patches using an algorithm for corner point detection in a color chart image; A selector for selecting a first reference corner point of a reference color patch corresponding to the first corner point; And generating a first matrix for extracting the coordinates of the detail color patch by performing a first operation between a first reference matrix for the coordinates of the first reference corner point and a first object matrix for the coordinates of the first corner point And a calculation unit.

다른 일실시예에 따르면, 상기 제1 연산은, 최소 제곱법(method of least square)을 이용하여 연산하는 것일 수 있다.According to another embodiment, the first operation may be performed using a method of least squares.

일실시예에 따르면, 상기 제3 연산은, 최소 제곱법(method of least square)을 이용하여 연산하는 것일 수 있다.According to one embodiment, the third operation may be performed using a method of least squares.

또 다른 일실시예에 따르면, 상기 1차 레퍼런스 모서리 점은, 상기 1차 모서리 점과 거리 비교를 통해 유사도가 큰 점으로 선별되는 것일 수 있다.According to another embodiment, the primary reference corner point may be selected as a point of high similarity through distance comparison with the primary corner point.

일실시예에 따르면, 상기 거리 비교는, 상기 1차 모서리 점과 상기 1차 레퍼런스 모서리 점 사이인 제1 거리 및 상기 1차 모서리 점의 컬러값과 상기 1차 레퍼런스 모서리 점의 컬러값 사이인 제2 거리의 합이 최소가 되는 경우, 유사도가 큰 것으로 결정할 수 있다.According to one embodiment, the distance comparison may be based on a first distance between the first corner point and the first reference corner point, and a second distance between the color value of the first corner point and the color value of the first reference corner point. When the sum of the two distances is minimum, it can be determined that the degree of similarity is large.

다른 일실시예에 따르면, 입력 영상을 컬러차트 영상으로 검출하는 컬러차트 검출기를 더 포함할 수 있다.According to another embodiment, the apparatus may further include a color chart detector for detecting the input image as a color chart image.

또 다른 일측에 따르면, 검출부가 컬러차트 영상에서 모서리 점 검출에 대한 알고리즘을 이용하여 세부 색상 패치 각각의 1차 모서리 점을 검출하는 단계; 선별부가 상기 1차 모서리 점에 대응하는 레퍼런스 색상 패치의 1차 레퍼런스 모서리 점을 선별하는 단계; 및 계산부가 상기 1차 레퍼런스 모서리 점의 좌표에 대한 제1 기준 매트릭스와 상기 1차 모서리 점의 좌표에 대한 제1 대상 매트릭스 간에 제1 연산을 하여 상기 세부 색상 패치의 좌표를 추출하는 제1 매트릭스를 생성하는 단계를 포함하는 색상 패치 검출 방법이 제공된다.According to another aspect, a method includes detecting a first corner point of each of a detailed color patch using an algorithm for edge point detection in a color chart image, Selecting a first reference corner point of a reference color patch corresponding to the first corner point; And a calculation unit for performing a first calculation between a first reference matrix for the coordinates of the first reference corner point and a first object matrix for the coordinates of the first corner point to extract coordinates of the detail color patch, A color patch detection method is provided.

일실시예에 따르면, 상기 제1 연산은, 최소 제곱법(method of least square)을 이용하여 연산하는 것일 수 있다.According to one embodiment, the first operation may be performed using a method of least squares.

다른 일실시예에 따르면, 상기 1차 레퍼런스 모서리 점은, 상기 1차 모서리 점과 거리 비교를 통해 유사도가 큰 점으로 선별되는 것일 수 있다.According to another embodiment, the first reference corner point may be selected as a point having a high degree of similarity through a distance comparison with the first corner point.

또 다른 일실시예에 따르면, 상기 거리 비교는, 상기 1차 모서리 점과 상기 1차 레퍼런스 모서리 점 사이인 제1 거리 및 상기 1차 모서리 점의 컬러값과 상기 1차 레퍼런스 모서리 점의 컬러값 사이인 제2 거리의 합이 최소가 되는 경우, 유사도가 큰 것으로 결정할 수 있다.According to yet another embodiment, the distance comparison may comprise a first distance between the first corner point and the first reference corner point, and a second distance between the color value of the first corner point and the color value of the first reference corner point It is possible to determine that the degree of similarity is large.

또 다른 일측에 따르면, 상기 제조 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체가 제공된다.According to another aspect, there is provided a computer-readable recording medium having recorded thereon a program for performing the manufacturing method.

도 1은 일실시예에 따른 색상 패치 검출 장치의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 2는 일실시예에 따른 색상 패치 검출 방법의 순서를 나타낸 순서도이다.
도 3은 일실시예에 따라, 모서리 타입의 분류를 설명하기 위한 예시 도면이다.
도 4는 일실시예에 따라, 도 2의 레퍼런스 모서리 점을 선별하는 순서를 상세하게 나타낸 순서도이다.
도 5는 일실시예에 따라, 각 색상 패치의 컬러값을 추출하는 것을 나타낸 예시 도면이다.
도 6은 일실시예에 따른 영상 컬러 보정 장치의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 7은 일실시예에 따른 영상 컬러 보정 방법의 순서를 나타낸 순서도이다.
1 is a block diagram showing a configuration of a color patch detecting apparatus according to an embodiment.
2 is a flowchart showing a procedure of a color patch detection method according to an embodiment.
Fig. 3 is an exemplary view for explaining the classification of edge types according to one embodiment. Fig.
FIG. 4 is a flowchart illustrating in detail a procedure for selecting reference corner points in FIG. 2 according to one embodiment.
5 is an exemplary diagram illustrating extracting color values of each color patch, according to one embodiment.
6 is a block diagram illustrating a configuration of an image color correction apparatus according to an exemplary embodiment.
7 is a flowchart illustrating a procedure of an image color correction method according to an exemplary embodiment.

이하에서, 일부 실시예들을, 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 그러나, 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.In the following, some embodiments will be described in detail with reference to the accompanying drawings. However, it is not limited or limited by these embodiments. Like reference symbols in the drawings denote like elements.

아래 설명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어를 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 관례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다.Although the terms used in the following description have selected the general terms that are widely used in the present invention while considering the functions of the present invention, they may vary depending on the intention or custom of the artisan, the emergence of new technology, and the like.

또한 특정한 경우는 이해를 돕거나 및/또는 설명의 편의를 위해 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 설명 부분에서 상세한 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 아래 설명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌 그 용어가 가지는 의미와 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 이해되어야 한다.Also, in certain cases, there may be terms chosen arbitrarily by the applicant for the sake of understanding and / or convenience of explanation, and in this case the meaning of the detailed description in the corresponding description section. Therefore, the term used in the following description should be understood based on the meaning of the term, not the name of a simple term, and the contents throughout the specification.

도 1은 일실시예에 따른 색상 패치 검출 장치의 구성을 나타낸 블록도이다.1 is a block diagram showing a configuration of a color patch detecting apparatus according to an embodiment.

색상 패치 검출 장치(100)는 검출부(110), 선별부(120), 계산부(130) 및 추출부(140)를 포함할 수 있다.The color patch detecting apparatus 100 may include a detecting unit 110, a sorting unit 120, a calculating unit 130, and an extracting unit 140.

상기 색상 패치 검출 장치(100)는 특정 해상도로 추출된 컬러차트 영역에서 세부 색상 패치의 모서리 점을 찾는 과정을 수행할 수 있다.The color patch detecting apparatus 100 can perform a process of finding a corner point of a detailed color patch in a color chart area extracted at a specific resolution.

일실시예에 따르면, 상기 색상 패치 검출 장치(100)는 매트릭스(H)와 레퍼런스 색상 패치의 좌표값을 연산하여 입력 영상의 좌표값을 획득할 수 있다. 즉 상기 매트릭스(H)는 상기 레퍼런스 색상 패치의 임의 좌표값에 대응하는 상기 입력 영상의 좌표값을 계산하는 매트릭스이다.According to an embodiment, the color patch detecting apparatus 100 may calculate coordinate values of an input image by calculating coordinate values of a matrix H and a reference color patch. That is, the matrix H is a matrix for calculating a coordinate value of the input image corresponding to a certain coordinate value of the reference color patch.

일실시예에 따르면, 레퍼런스 좌표계에서 어느 하나의 점을 선택하여 상기 매트릭스(H)와 연산을 하면 상기 제1 영상에서 어느 점에 해당하는지 알 수 있다.According to an embodiment, it is possible to know which point corresponds to the first image by selecting any point in the reference coordinate system and performing an operation with the matrix H.

일실시예에 따르면, 상기 매트릭스(H)는 수학식 1과 같다.According to one embodiment, the matrix H is expressed by Equation (1).

Figure 112013096980257-pat00001
Figure 112013096980257-pat00001

상기 수학식 1에서 h31 = h32 = 0, h33 = 1의 조건(Affine homography)을 통해 상기 매트릭스(H)를 구할 수 있다.The matrix H can be obtained through the condition (affine homography) of h 31 = h 32 = 0 and h 33 = 1 in the above equation (1).

레퍼런스 색상 패치의 각 모서리 점의 위치는 미리 알 수 있다. 컬러차트 도면 치수, 실측 또는 영상에서 촬영하여 픽셀 단위로 상기 레퍼런스 색상 패치의 각 모서리를 파악할 수 있다.The position of each corner point of the reference color patch can be known in advance. It is possible to capture each corner of the reference color patch in units of pixels by taking a photograph on a color chart drawing dimension, an actual measurement, or an image.

일실시예에 따르면, 맥베드 차트 뿐만 아니라, 사각형 형태의 세부 색상 패치가 배열된 형태의 컬러차트는 본 발명에 적용될 수 있다. 맥베드 차트의 경우, 세부 색상 패치가 총 24개이므로, 96개의 모서리 점 위치가 레퍼런스 위치로 설정될 수 있다.According to one embodiment, a color chart in the form of a square-shaped detailed color patch array as well as a Macbeth chart can be applied to the present invention. In the case of a Macbeth chart, there are a total of 24 patches of detail color, so 96 edge point positions can be set as reference positions.

레퍼런스 모서리 점과 상기 레퍼런스 점에 대응되는 입력 영상의 모서리 점의 쌍을 알면 상기 매트릭스(H)를 구할 수 있다.The matrix H can be obtained by knowing the pair of the reference corner point and the corner point of the input image corresponding to the reference point.

일실시예에 따르면, Affine homography의 경우 미지수는 6개 이므로 최소 3개 이상의 대응점 쌍을 알면 h11 내지 h23까지의 값을 구할 수 있다. 상기 미지수는 최소 제곱 법(method of least square)에 의하여 구할 수 있다.According to one embodiment, since affine homography has six unknowns, it is possible to obtain values of h 11 to h 23 by knowing at least three pairs of corresponding points. The unknowns can be obtained by a least-squares method.

일실시예에 따르면, 색상 패치 검출 장치(100)는 제1차 과정(제1 매트릭스를 구하는 과정) 및 제2차 과정(제2 매트릭스를 구하는 과정)을 거쳐 모서리 좌표 변환 행렬을 구할 수 있다. 상기 제1차 과정 및 상기 제2차 과정은 도 2의 상세한 설명 부분에서 후술하기로 한다.According to an embodiment, the color patch detecting apparatus 100 may obtain a corner coordinate transformation matrix through a first process (a process of obtaining a first matrix) and a second process (a process of obtaining a second matrix). The first and second processes will be described later in the detailed description of FIG.

검출부(110)는 컬러차트 영상에서 모서리 점 검출에 대한 알고리즘을 이용하여 세부 색상 패치 각각의 1차 모서리 점을 검출할 수 있다.The detection unit 110 can detect the first corner points of each of the detailed color patches using an algorithm for corner point detection in the color chart image.

일실시예에 따르면, 상기 컬러차트 영상은, 상기 색상 패치 검출 장치(100)에 입력된 입력 영상에 관련된 것일 수 있다. 상기 컬러차트 영상은, 컬러차트 검출 결과로 얻어진 영상의 그레이 스케일(gray scale) 영상, 컬러 채널 중 특정한 채널 영상 및 상기 컬러 채널 값 차이 영상 중 적어도 하나일 수 있다.According to one embodiment, the color chart image may be related to the input image input to the color patch detecting apparatus 100. [ The color chart image may be at least one of a gray scale image of the image obtained as a result of the color chart detection, a specific channel image among the color channels, and the color channel value difference image.

일실시예에 따르면, 상기 컬러 채널 중 특정한 채널은, RGB 색상 좌표계에서 R에 대한 채널, G에 대한 채널 및 B에 대한 채널일 수 있다.According to one embodiment, a particular one of the color channels may be a channel for R, a channel for G, and a channel for B in an RGB color coordinate system.

일실시예에 따르면, 상기 컬러 채널 값 차이 영상은, R - G에 대한 영상, R - B에 대한 영상 및 G - B에 대한 영상일 수 있다.According to an exemplary embodiment, the color channel difference image may be an image for R - G, an image for R - B, and an image for G - B.

통상적으로 영상처리의 기본이 되는 영상의 색상 공간은 색상혼합의 관점, 인간의 시각 체계와의 유사성 등 색공간을 바라보는 관점에 따라 RGB, CMYK, HS계열, CIE 및 Y계열 등 다양한 공간으로 표현될 수 있다. 이종의 형태로 표현된 색공간 간의 변환은 간단한 수학적 변환식에 의하여 변환될 수 있음은 당업자에게 자명한 사실이므로 이하 본 발명의 설명에서 하나의 색공간으로 표현된 일실시예는 다른 색공간의 실시예에도 필요한 수정을 거쳐 그대로 적용 가능하다고 할 수 있다.Typically, the color space of an image that is the basis of image processing is expressed in various spaces such as RGB, CMYK, HS series, CIE and Y series according to the viewpoint of the color space such as the viewpoint of color mixing, . It is obvious to those skilled in the art that the conversion between color spaces expressed in a heterogeneous form can be converted by a simple mathematical conversion formula. Therefore, in the following description of the present invention, It can be said that it is applicable as it is.

일실시예에 따르면, 상기 알고리즘은 고유값(eigenvalue)을 이용한 알고리즘 및 모서리 검출(corner detection) 알고리즘 중 적어도 하나일 수 있다.According to one embodiment, the algorithm may be at least one of an algorithm using an eigenvalue and a corner detection algorithm.

다른 일실시예에 따르면, 상기 알고리즘의 내부 파라미터 설정을 통하여 강한 모서리 점만 검출될 수 있도록 설정할 수 있다.According to another embodiment, it is possible to set such that only strong edge points can be detected through internal parameter setting of the algorithm.

선별부(120)는 상기 1차 모서리 점에 대응하는 레퍼런스 색상 패치의 1차 레퍼런스 모서리 점을 선별할 수 있다.The selector 120 may select a first reference corner point of a reference color patch corresponding to the first corner point.

상기 선별부(120)는 상기 1차 모서리 점의 모서리 타입을 분류할 수 있다. 상기 1차 모서리 타입은 상기 세부 색상 패치의 왼쪽 위 제1 모서리 타입, 상기 세부 색상 패치의 오른쪽 위 제2 모서리 타입, 상기 세부 색상 패치의 오른쪽 아래 제3 모서리 타입 및 상기 색상 패치의 왼쪽 아래 제4 모서리 타입 중 적어도 하나일 수 있다.The sorting unit 120 may classify the corner type of the first corner point. Wherein the first edge type includes a first corner type of a left upper corner of the detail color patch, a second corner type of a right upper corner of the detail color patch, a third corner type of a lower right corner of the detail color patch, And a corner type.

상기 모서리 타입은 상기 1차 모서리 점에 대하여 미리 지정한 방향으로 픽셀 위치의 밝기(intensity)값을 비교하여 결정될 수 있다.The corner type may be determined by comparing intensity values of pixel positions in a predetermined direction with respect to the primary corner point.

계산부(130)는 상기 1차 레퍼런스 모서리 점의 좌표에 대한 제1 기준 매트릭스와 상기 1차 모서리 점의 좌표에 대한 제1 대상 매트릭스 간에 제1 연산을 하여 상기 세부 색상 패치의 좌표를 추출하는 제1 매트릭스를 생성할 수 있다.The calculation unit 130 performs a first calculation between the first reference matrix for the coordinates of the first reference corner point and the first object matrix for the coordinates of the first corner point to extract coordinates of the detailed color patches 1 < / RTI > matrix.

상기 제1 연산은, 최소 제곱법(method of least square)을 이용하여 연산하는 것일 수 있다.The first calculation may be performed using a method of least squares.

상기 1차 레퍼런스 모서리 점은, 상기 1차 모서리 점과 거리 비교를 통해 유사도가 큰 점으로 선별되는 것일 수 있다.The primary reference corner point may be selected as a point having a high degree of similarity through a distance comparison with the primary corner point.

상기 거리 비교는, 상기 1차 모서리 점과 상기 1차 레퍼런스 모서리 점 사이인 제1 거리 및 상기 1차 모서리 점의 컬러값과 상기 1차 레퍼런스 모서리 점의 컬러값 사이인 제2 거리의 합이 최소가 되는 경우, 유사도가 큰 것으로 결정할 수 있다.Wherein the distance comparison is performed such that a sum of a first distance between the primary corner point and the primary reference corner point and a second distance between a color value of the primary corner point and a color value of the primary reference corner point is at least , It can be determined that the degree of similarity is large.

모서리 점의 컬러값은 모서리 점 위치에서의 컬러값 혹은 모서리 타입을 고려하여 색상 패치 내부 임의의 점에서 컬러값 일 수 있다.The color value of the corner point may be a color value at any point in the color patch considering the color value or corner type at the corner point position.

일실시예에 따르면, 상기 검출부(110)는, 상기 제1 매트릭스를 이용하여 상기 1차 레퍼런스 모서리 점의 좌표를 각각 2차 레퍼런스 모서리 점으로 변환할 수 있다.According to one embodiment, the detection unit 110 may transform the coordinates of the primary reference corner point to the secondary reference corner point using the first matrix, respectively.

상기 선별부(120)는, 상기 2차 레퍼런스 모서리 점 각각에 대응하는 2차 모서리 점을 상기 컬러차트 영상에서 선별할 수 있다.The selector 120 may select secondary corner points corresponding to the secondary reference corner points from the color chart image.

상기 계산부(130)는, 2차 레퍼런스 모서리 점의 좌표에 대한 제2 기준 매트릭스와 상기 2차 모서리 점의 좌표에 대한 제2 대상 매트릭스 간에 제2 연산을 하여 상기 세부 색상 패치의 좌표를 추출하는 제2 매트릭스를 생성할 수 있다.The calculation unit 130 performs a second calculation between the second reference matrix for the coordinates of the secondary reference corner point and the second object matrix for the coordinates of the secondary corner point to extract the coordinates of the detailed color patch A second matrix can be generated.

상기 제2 연산은, 최소 제곱법(method of least square)을 이용하여 연산으로 수행할 수 있다.The second operation may be performed by using a method of least squares.

상기 2차 모서리 점은, 상기 2차 레퍼런스 모서리 점과 거리 비교를 통해 유사도가 큰 점으로 선별되는 것일 수 있다.The secondary corner point may be selected to have a high degree of similarity through distance comparison with the secondary reference corner point.

상기 거리 비교는, 상기 2차 모서리 점과 상기 2차 레퍼런스 모서리 점 사이인 제3 거리 및 상기 2차 모서리 점의 컬러값과 상기 2차 레퍼런스 모서리 점의 컬러값 사이인 제4 거리의 합이 최소가 되는 경우, 유사도가 큰 것으로 결정할 수 있다.Wherein the distance comparison is performed such that a sum of a third distance between the secondary corner point and the secondary reference corner point and a fourth distance between the color value of the secondary corner point and the color value of the secondary reference corner point is at least , It can be determined that the degree of similarity is large.

추출부(140)는 임의의 레퍼런스 좌표에 대한 매트릭스와 상기 매트릭스(H)와 연산하여 상기 컬러 차트 영상에 대한 제1 좌표값을 생성하고, 컬러값을 추출할 수 있다. 상기 매트릭스(H)는 상기 제1 매트릭스(H1)와 상기 제2 매트릭스(H2)를 순서대로 연산한 것이다.The extracting unit 140 may calculate a first coordinate value for the color chart image and a color value by operating the matrix for arbitrary reference coordinates and the matrix H, The matrix H is obtained by sequentially calculating the first matrix H1 and the second matrix H2.

도 2는 일실시예에 따른 색상 패치 검출 방법의 순서를 나타낸 순서도이다.2 is a flowchart showing a procedure of a color patch detection method according to an embodiment.

색상 패치 검출 방법은 제1차 과정 및 제2차 과정을 거쳐 모서리 좌표 변환 매트릭스를 구할 수 있다.The color patch detection method can obtain a corner coordinate transformation matrix through a first step and a second step.

일실시예에 따르면, 상기 제1차 과정은 다음과 같다. 상기 색상 패치 검출 장치(100)는 1차 모서리 점을 검출할 수 있다(210). 상기 색상 패치 검출 장치(100)는 상기 1차 모서리 점에 대응하는 1차 모서리 점을 선별할 수 있다(220). 대응점 쌍을 이용하여 1차 컬러차트 모서리 좌표 변환 매트릭스(H1)인 제1 매트릭스를 구할 수 있다(230). 상기 제1 매트릭스(H1)는 최소 제곱법(least square)으로 구할 수 있다.According to one embodiment, the first step is as follows. The color patch detecting apparatus 100 may detect a first corner point (210). The color patch detecting apparatus 100 may select the first corner point corresponding to the first corner point (220). The first matrix, which is the first color chart corner coordinate transformation matrix H1, can be obtained 230 using the pair of corresponding points. The first matrix H1 may be obtained by least squares.

단계(210)은 1차 모서리 점을 검출하는 단계이다.Step 210 is a step of detecting the first corner point.

일실시예에 따르면, 검출부(110)는 컬러차트 영상에서 모서리 점 검출에 대한 알고리즘을 이용하여 세부 색상 패치 각각의 1차 모서리 점을 검출할 수 있다.According to one embodiment, the detection unit 110 may detect the first corner points of each of the detail color patches using an algorithm for edge point detection in the color chart image.

단계(220)은 1차 모서리 점에 대응하는 1차 레퍼런스 모서리 점을 찾는 단계이다.Step 220 is to find the primary reference corner point corresponding to the primary corner point.

일실시예에 따르면, 입력 영상에서의 1차 모서리 점 각각에 대하여 모서리 타입을 결정할 수 있다. 상기 각 1차 모서리 점에 대한 모서리 타입이 같은 점 집합을 레퍼런스 모서리 점들에서 찾을 수 있다. 집합 원소 중에서 유사도 식이 최소가 되는 모서리 점을 대응점으로 결정할 수 있다.According to one embodiment, the corner type can be determined for each primary corner point in the input image. A set of points with the same corner type for each of the primary corner points can be found at the reference corner points. The corner points at which the similarity expression becomes minimum among the set elements can be determined as corresponding points.

모서리 타입은 상기 1차 모서리 점에 대하여 미리 지정한 방향으로 픽셀 위치의 밝기(intensity)값을 비교하여 결정될 수 있다.The edge type can be determined by comparing the intensity value of the pixel position in a predetermined direction with respect to the primary corner point.

상기 유사도 식은 수학식 2와 같다.The similarity equation is shown in Equation (2).

Figure 112013096980257-pat00002
Figure 112013096980257-pat00002

Figure 112013096980257-pat00003
는 두 점의 좌표값 사이 거리이다. 상기 좌표값 사이 거리는 유클리드(Euclidean) 또는 맨하탄거리(Manhattan distance)를 이용하여 구할 수 있다. 상기 (xr , yr)은 레퍼런스 색상 패치 좌표이다. 상기 (xi , yi)는 입력 영상의 좌표이다.
Figure 112013096980257-pat00003
Is the distance between the coordinate values of the two points. The distance between the coordinate values can be obtained using Euclidean or Manhattan distance. (X r , y r ) is a reference color patch coordinate. (X i , y i ) is the coordinates of the input image.

Figure 112013096980257-pat00004
는 두 컬러값 사이의 거리이다. 상기 컬러값 사이의 거리는 유클리드(Euclidean) 또는 다른 색차 메트릭(color difference metric)을 이용하여 구할 수 있다. 상기 colorr은 레퍼런스 색상 패치 좌표에 대한 컬러값이다. 상기 colori는 입력 영상 좌표에 대한 컬러값이다.
Figure 112013096980257-pat00004
Is the distance between the two color values. The distance between the color values can be obtained using Euclidean or another color difference metric. The color r is a color value for the reference color patch coordinates. The color i is a color value for the input image coordinates.

단계(230)은, 대응점 쌍을 이용하여 1차 매트릭스를 구하는 단계이다. 상기 1차 매트릭스는 1차 컬러차트 모서리 좌표 변환 매트릭스(H1)이다.Step 230 is a step of obtaining a first-order matrix using a pair of corresponding points. The primary matrix is the primary color chart edge coordinate transformation matrix H1.

일실시예에 따르면, 상기 1차 매트릭스는 최소 제곱법(least square)으로 구할 수 있다.According to one embodiment, the first order matrix may be obtained by least squares.

일실시예에 따르면, 상기 제2차 과정은 다음과 같다. 상기 색상 패치 검출 장치(100)는 2차 모서리 점을 검출할 수 있다(240). 상기 색상 패치 검출 장치(100)는 2차 레퍼런스 모서리 점에 대응하는 2차 모서리 점을 선별할 수 있다(250). 대응점 쌍을 이용하여 2차 컬러차트 모서리 좌표 변환 매트릭스(H2)인 제2 매트릭스를 구할 수 있다(260). 상기 제2 매트릭스(H2)는 최소 제곱법(least square)으로 구할 수 있다.According to one embodiment, the second step is as follows. The color patch detecting apparatus 100 may detect a second corner point (240). The color patch detection apparatus 100 may select secondary edge points corresponding to secondary reference edge points (250). A second matrix, which is a second color chart corner coordinate transformation matrix (H2), can be obtained (260) using a pair of corresponding points. The second matrix H2 can be obtained by a least squares method.

단계(240)은, 2차 모서리 점을 검출하는 단계이다.Step 240 is a step of detecting a second corner point.

일실시예에 따르면, 2차 모서리 점 검출을 위해서 색상 패치 검출 장치(100)에 입력되는 컬러차트 영상은, 컬러차트 검출 결과로 얻어진 영상의 그레이 스케일(gray scale) 이미지 영상, 컬러채널 중 특정한 채널 및 상기 컬러채널 값의 차이 영상 중 적어도 하나에 해당할 수 있다.According to one embodiment, the color chart image input to the color patch detecting apparatus 100 for secondary edge point detection may be a gray scale image image of the image obtained as a result of color chart detection, And a difference image of the color channel value.

일실시예에 따르면, 상기 2차 모서리 점은 상기 1차 모서리 점과 유사한 방법으로 검출할 수 있다. 또한, 코너 포인트 검출(corner point detection) 알고리즘의 내부 파라미터 조정을 통하여 더 많은 수의 모서리 점을 얻을 수 있다.According to one embodiment, the secondary corner point may be detected in a manner similar to the primary corner point. In addition, a larger number of corner points can be obtained through internal parameter adjustment of the corner point detection algorithm.

단계(250)은 2차 레퍼런스 모서리 점에 대응하는 2차 모서리 점을 검출하는 단계이다.Step 250 is a step of detecting a secondary corner point corresponding to the secondary reference corner point.

일실시예에 따르면, 상기 1차 컬러차트 모서리 좌표 변환 행렬(H1)을 이용하여 상기 1차 레퍼런스 모서리 점을 2차 레퍼런스 모서리 점으로 좌표 변환 할 수 있다.According to an exemplary embodiment, the primary color chart corner coordinate transformation matrix H1 may be used to coordinate the primary reference corner point to a secondary reference corner point.

일실시예에 따르면, 상기 2차 모서리 점 각각에 대해서 모서리 타입이 같은 입력 영상에서의 모서리 점 집합을 상기 2차 레퍼런스 모서리 점에서 찾을 수 있다.According to an embodiment, a set of corner points in the input image having the same corner type for each of the secondary corner points can be found at the secondary reference corner point.

상기 집합의 원소 중에서 유사도 식이 최소가 되는 점을 대응점으로 결정할 수 있다. 상기 유사도 식은 수학식 3과 같다.The point at which the similarity expression is minimized among the elements of the set can be determined as a corresponding point. The similarity equation is shown in Equation (3).

Figure 112013096980257-pat00005
Figure 112013096980257-pat00005

Figure 112013096980257-pat00006
는 두 점의 좌표값 사이 거리이다. 상기 좌표값 사이 거리는 유클리드(Euclidean) 또는 맨하탄거리(Manhattan distance)를 이용하여 구할 수 있다.
Figure 112013096980257-pat00007
는 2차 레퍼런스 모서리 점에 대한 좌표값이다.
Figure 112013096980257-pat00008
는 2차 모서리 점에 대한 좌표값이다.
Figure 112013096980257-pat00006
Is the distance between the coordinate values of the two points. The distance between the coordinate values can be obtained using Euclidean or Manhattan distance.
Figure 112013096980257-pat00007
Is the coordinate value for the second reference corner point.
Figure 112013096980257-pat00008
Is the coordinate value for the second corner point.

Figure 112013096980257-pat00009
는 두 컬러값 사이의 거리이다. 상기 컬러값 사이의 거리는 유클리드(Euclidean) 또는 다른 색차 메트릭(color difference metric)을 이용하여 구할 수 있다. 상기 colorr은 레퍼런스 색상 패치 좌표에 대한 컬러값이다. 상기 colori는 입력 영상 좌표에 대한 컬러값이다.
Figure 112013096980257-pat00009
Is the distance between the two color values. The distance between the color values can be obtained using Euclidean or another color difference metric. The color r is a color value for the reference color patch coordinates. The color i is a color value for the input image coordinates.

단계(260)은 대응점 쌍을 이용하여 2 매트릭스를 구하는 단계이다. 상기 2차 매트릭스는 2차 컬러차트 모서리 좌표 변환 매트릭스(H2)이다.Step 260 is a step of obtaining two matrices using a pair of corresponding points. The second matrix is a second color chart edge coordinate transformation matrix (H2).

일실시예에 따르면, 상기 2차 매트릭스는 최소 제곱법(least square)으로 구할 수 있다.According to one embodiment, the quadratic matrix can be found by least squares.

단계(270)은 컬러차트 영상의 컬러값을 추출하는 단계이다. 추출부(140)는 임의의 레퍼런스 좌표에 대한 매트릭스와 매트릭스(H)와 연산하여 상기 컬러 차트 영상에 대한 제1 좌표값을 생성하고, 컬러값을 추출할 수 있다. 상기 매트릭스(H)는 상기 제1 매트릭스(H1)와 상기 제2 매트릭스(H2)를 순서대로 연산한 것이다.Step 270 is a step of extracting a color value of the color chart image. The extracting unit 140 can generate a first coordinate value for the color chart image and extract a color value by operating a matrix and a matrix H for a certain reference coordinate. The matrix H is obtained by sequentially calculating the first matrix H1 and the second matrix H2.

상기 매트릭스(H)는 수학식 4와 같다.The matrix H is expressed by Equation (4).

Figure 112013096980257-pat00010
Figure 112013096980257-pat00010

도 3은 일실시예에 따라, 모서리 타입의 분류를 설명하기 위한 예시 도면이다.Fig. 3 is an exemplary view for explaining the classification of edge types according to one embodiment. Fig.

일실시예에 따르면, 선별부(120)는 1차 모서리 점에 대응하는 레퍼런스 색상 패치의 1차 레퍼런스 모서리 점을 선별할 수 있다.According to one embodiment, the selector 120 may select a first reference corner point of a reference color patch corresponding to a first corner point.

다른 일실시예에 따르면, 선별부(120)는, 2차 레퍼런스 모서리 점 각각에 대응하는 2차 모서리 점을 컬러차트 영상에서 선별할 수 있다.According to another embodiment, the selector 120 can select secondary corner points corresponding to each of the secondary reference corner points from the color chart image.

일실시예에 따르면, 상기 선별부(120)는 1차 모서리 점의 모서리 타입을 분류하고, 상기 1차 모서리 타입은 상기 세부 색상 패치의 왼쪽 위 제1 모서리 타입, 상기 세부 색상 패치의 오른쪽 위 제2 모서리 타입, 상기 세부 색상 패치의 오른쪽 아래 제3 모서리 타입 및 상기 색상 패치의 왼쪽 아래 제4 모서리 타입 중 적어도 하나일 수 있다.According to one embodiment, the sorting unit 120 classifies a corner type of a first corner point, and the first corner type is a first corner type of a left upper corner of the detail color patch, a right corner of the detail color patch Two corner types, a lower right third corner type of the detail color patch, and a lower left fourth corner type of the color patch.

상기 모서리 타입은 상기 1차 모서리 점에 대하여 미리 지정한 방향으로 픽셀 위치의 밝기(intensity) 값을 비교하여 결정될 수 있다.The corner type may be determined by comparing intensity values of pixel positions in a predetermined direction with respect to the primary corner point.

도 3 경우 컬러차트 특성상 1내지 4 위치의 밝기 값 중 하나만 색상 패치 내부에 존재할 수 있다. 나머지 세 곳은 배경색에 속할 수 있다. 따라서 상기 밝기 값이 가장 높은 위치가 어느 곳인지 판단하여 상기 모서리 타입을 분류할 수 있다. 도 3의 경우, 색상 패치의 왼쪽 아래가 가장 밝다고 판단되는 경우, 제4 모서리 타입에 해당할 수 있다.3, only one of the brightness values of positions 1 to 4 may exist in the color patch. The remaining three places can belong to the background color. Accordingly, it is possible to classify the edge type by determining which position has the highest brightness value. In the case of FIG. 3, if it is determined that the lower left portion of the color patch is the brightest, it may correspond to the fourth edge type.

도 4는 일실시예에 따라, 도 2의 레퍼런스 모서리 점을 선별하는 순서를 상세하게 나타낸 순서도이다.FIG. 4 is a flowchart illustrating in detail a procedure for selecting reference corner points in FIG. 2 according to one embodiment.

단계(410)은, 색상 패치 검출 장치(100)의 모서리 점에 대한 모서리 타입을 결정하는 단계이다.Step 410 is a step of determining a corner type for a corner point of the color patch detecting apparatus 100. [

일실시예에 따르면, 선별부(120)는 1차 모서리 점의 타입을 분류하고, 상기 1차 모서리 타입은 상기 세부 색상 패치의 왼쪽 위 제1 모서리 타입, 상기 세부 색상 패치의 오른쪽 위 제2 모서리 타입, 상기 세부 색상 패치의 오른쪽 아래 제3 모서리 타입 및 상기 색상 패치의 왼쪽 아래 제4 모서리 타입 중 적어도 하나일 수 있다.According to one embodiment, the sorting unit 120 classifies the types of primary edge points, wherein the primary edge type is a first upper edge type of the detail color patch, a second upper edge corner of the detail color patch Type, a lower right third corner type of the detail color patch, and a left lower fourth corner type of the color patch.

상기 모서리 타입은 상기 1차 모서리 점에 대하여 미리 지정한 방향으로 픽셀 위치의 밝기 값을 비교하여 결정될 수 있다.The corner type may be determined by comparing brightness values of pixel positions in a predetermined direction with respect to the primary corner point.

단계(420)은 색상 패치의 모서리 점에 대하여 모서리 타입이 같은 점을 찾는 단계이다.Step 420 is a step for finding a point having the same corner type with respect to the corner point of the color patch.

일실시예에 따르면, 컬러차트 영상에는 복수 개의 색상 패치가 있을 수 있다. 선별부(120)는 모서리 타입이 같은 점을 상기 레퍼런스 모서리 점들에서 찾을 수 있다.According to one embodiment, the color chart image may have a plurality of color patches. The selector 120 can find points with the same corner type at the reference corner points.

단계(430)은 유사도를 결정하여 모서리 점에 대응하는 레퍼런스 모서리 점을 선별하는 단계이다.Step 430 is a step of determining the degree of similarity and selecting a reference corner point corresponding to the corner point.

일실시예에 따르면, 1차 레퍼런스 모서리 점은 상기 1차 모서리 점과 거리 비교를 통해 유사도가 큰 점으로 선별될 수 있다.According to an exemplary embodiment, the first-order reference corner point can be selected as a point having a high degree of similarity through the distance comparison with the first-order corner point.

상기 거리 비교는, 제1 거리 및 제2 거리의 합이 최소가 되는 경우, 유사도가 큰 것으로 결정할 수 있다. 상기 제1 거리는, 상기 1차 모서리 점과 상기 1차 레퍼런스 모서리 점 사이의 거리이다. 상기 제2 거리는, 상기 1차 모서리 점의 컬러값과 상기 1차 레퍼런스 모서리 점의 컬러값 사이의 거리이다.The distance comparison can determine that the degree of similarity is large when the sum of the first distance and the second distance becomes minimum. The first distance is the distance between the primary corner point and the primary reference corner point. The second distance is the distance between the color value of the primary corner point and the color value of the primary reference corner point.

도 5는 일실시예에 따라, 각 색상 패치의 컬러값을 추출하는 것을 나타낸 예시 도면이다.5 is an exemplary diagram illustrating extracting color values of each color patch, according to one embodiment.

도 510은 레퍼런스 색상 패치에 대한 레퍼런스 모서리를 나타낸 예시 도면이다. 도 520은 입력 영상의 색상 패치에 대한 레퍼런스 모서리를 나타낸 예시 도면이다.510 is an exemplary diagram showing reference edges for a reference color patch. 520 is an exemplary view showing a reference edge for a color patch of an input image.

일실시예에 따르면, 1차 레퍼런스 모서리 점의 좌표에 대한 제1 기준 매트릭스와 1차 모서리 점의 좌표에 대한 제1 대상 매트릭스 간에 제1 연산을 하여 세부 색상 패치의 좌표를 추출할 수 있다.According to one embodiment, the coordinates of the detail color patch can be extracted by performing a first operation between the first reference matrix for the coordinates of the first reference corner point and the first object matrix for the coordinates of the first corner point.

다른 일실시예예 따르면, 2차 레퍼런스 모서리 점의 좌표에 대한 제2 기준 매트릭스와 2차 모서리 점의 좌표에 대한 제2 대상 매트릭스 간에 제2 연산을 하여 세부 색상 패치의 좌표를 추출할 수 있다.According to another embodiment, the coordinates of the detailed color patch can be extracted by performing a second operation between the second reference matrix for the coordinates of the second reference corner point and the second object matrix for the coordinates of the second corner point.

추출부(140)는 임의의 레퍼런스 좌표에 대한 매트릭스와 매트릭스(H)와 연산하여 상기 컬러 차트 영상에 대한 제1 좌표값을 생성하고, 컬러값을 추출할 수 있다. 상기 매트릭스(H)는 상기 제1 매트릭스(H1)와 상기 제2 매트릭스(H2)를 순서대로 연산한 것이다.The extracting unit 140 can generate a first coordinate value for the color chart image and extract a color value by operating a matrix and a matrix H for a certain reference coordinate. The matrix H is obtained by sequentially calculating the first matrix H1 and the second matrix H2.

상기 제1 좌표값을 생성하는 수학식 5는 다음과 같다.Equation (5) for generating the first coordinate value is as follows.

Figure 112013096980257-pat00011
Figure 112013096980257-pat00011

상기 [레퍼런스 좌표]는 임의의 레퍼런스 좌표에 대한 매트릭스이다. 상기 [제1 좌표값]은 상기 임의의 레퍼런스 좌표에 대한 매트릭스와 매트릭스(H)를 연산한 결과의 매트릭스이다.The [reference coordinates] are matrices for arbitrary reference coordinates. The [first coordinate value] is a matrix obtained by calculating a matrix for the arbitrary reference coordinate and a matrix (H).

도 6은 일실시예에 따른 영상 컬러 보정 장치의 구성을 나타낸 블록도이다.6 is a block diagram illustrating a configuration of an image color correction apparatus according to an exemplary embodiment.

영상 컬러 보정 장치(600)는 색상 패치부(610), 컬러 변환 매트릭스 생성부(620), 컬러 보정 적용부(630) 및 컬러차트 검출기(640)를 포함할 수 있다.The image color correction apparatus 600 may include a color patch unit 610, a color conversion matrix generator 620, a color correction application unit 630, and a color chart detector 640.

색상 패치부(610)는 입력 영상에 대한 컬러차트 영상에서 색상 패치를 검출하고, 상기 색상 패치의 컬러값을 추출할 수 있다.The color patch unit 610 may detect a color patch in a color chart image of the input image and extract a color value of the color patch.

상기 색상 패치부(610)에 대한 설명은 도1 내지 도 5에서 설명하였던 내용과 동일하다.The description of the color patch unit 610 is the same as that described in FIGS. 1 to 5.

컬러 변환 매트릭스 생성부(620)는 레퍼런스 색상 패치의 컬러값과 세부 색상 패치의 컬러값에 대한 제3 연산을 하여 제1 컬러 변환 매트릭스를 생성할 수 있다.The color conversion matrix generation unit 620 may generate a first color conversion matrix by performing a third operation on the color values of the reference color patch and the color values of the detailed color patch.

상기 제3 연산은, 최소 제곱법(method of least square)을 이용하여 연산으로 수행할 수 있다.The third operation may be performed by using a method of least squares.

입력 영상에서 세부 색상 패치들의 컬러값들을 구하면 컬러 변환 매트릭스 생성부는 제1 컬러 변환 매트릭스를 생성할 수 있다.When the color values of the detail color patches are obtained from the input image, the color conversion matrix generation unit can generate the first color conversion matrix.

일실시예에 따르면, 상기 제1 컬러 변환 매트릭스인 컬러 변환 매트릭스(C)는 수학식 6와 같다.According to one embodiment, the color conversion matrix C, which is the first color conversion matrix, is expressed by Equation (6).

Figure 112013096980257-pat00012
Figure 112013096980257-pat00012

Figure 112013096980257-pat00013
은 레퍼런스 컬러차트의 각 세부 색상 패치의 컬러값인 평균값이다.
Figure 112013096980257-pat00013
Is the average value of the color values of each detail color patch of the reference color chart.

Figure 112013096980257-pat00014
은 입력 영상에서 검출된 세부 색상 패치의 컬러값이다.
Figure 112013096980257-pat00014
Is the color value of the detail color patch detected in the input image.

상기 컬러 변환 매트릭스와 관련하여 색공간 RGB에 대하여 설명하였으나, YCbCr, YUV 등의 다른 색공간에 해당할 수도 있다.Although the color space RGB has been described with respect to the color conversion matrix, it may correspond to other color spaces such as YCbCr and YUV.

일실시예에 따르면, 맥베드 차트의 경우, 총 24개의 컬러값을 알고 있으므로, 최소 제곱(least square)법을 통해서 상기 컬러 변환 매트릭스(C)를 구할 수 있다.According to one embodiment, since a total of 24 color values are known in the case of a Macbeth chart, the color conversion matrix C can be obtained through a least square method.

컬러 보정 적용부(630)는 색상 패치의 컬러값에 대한 상기 제1 컬러 변환 매트릭스를 곱하는 연산을 통해 보정할 수 잇다.The color correction applying section 630 can correct the color patches by multiplying the first color conversion matrix with the color values of the color patches.

컬러 보정 적용부는 컬러 변환 매트릭스를 이용하여 입력 영상에서 원하는 영역의 컬러값을 보정할 수 있다. 다음 수학식 7와 같다.The color correction application unit can correct the color value of the desired area in the input image using the color conversion matrix. (7) "

Figure 112013096980257-pat00015
Figure 112013096980257-pat00015

컬러차트 검출기(640)는 입력된 영상에 대하여 컬러차트 영역을 검출할 수 있다. 상기 컬러차트 검출기(640)는 상기 입력된 영상을 업스케일 혹은 다운 스케일하여 피라미드 이미지들(S1 내지 Sn)를 생성할 수 있다. 상기 컬러차트 검출기는 상기 피라미드 이미지들에 영상 분류기를 적용하여 컬러차트 영역을 검출할 수 있다.The color chart detector 640 can detect a color chart area with respect to the input image. The color chart detector 640 may upscale or downscale the input image to generate pyramid images S1 to Sn. The color chart detector may apply a video classifier to the pyramid images to detect color chart areas.

상기 영상 분류기는, 포지티브 데이터(Positive data) 및 네거티브 데이터(Negative data) 를 사용하여 비올라-존스 애드부스터(Viola-Jones AdaBoost) 등의 다양한 학습 기법을 활용하여 학습된 영상 분류기일 수 있다.The image classifier may be an image classifier learned using various learning techniques such as a Viola-Jones AdaBoost using positive data and negative data.

상기 포지티브 데이터는 정규화된 컬러차트 영상일 수 있다. 상기 컬러차트는 맥베드 차트 이거나 다른 형태의 컬러차트일 수 있다.The positive data may be a normalized color chart image. The color chart may be a Macbeth chart or another type of color chart.

상기 네거티브 데이터는 컬러차트가 포함되지 않는 영상일 수 있다. 또한, 정규화 조건을 만족시키니 못하는 컬러차트 영상일 수 있다.The negative data may be an image not including a color chart. It may also be a color chart image that does not satisfy the normalization condition.

일실시예에 따르면, 상기 컬러차트 검출기가 검출을 위한 윈도우의 해상도는 저해상도일 수 있다. 검출이 완료되면, 상기 컬러차트 검출기는 원본 입력 영상에서 컬러차트 영역의 해상도를 그대로 활용하거나 적절한 수준의 해상도로 리사이즈(resize) 할 수 있다.According to one embodiment, the resolution of the window for detection by the color chart detector may be low. When the detection is completed, the color chart detector can utilize the resolution of the color chart area in the original input image as it is, or resize it to an appropriate level of resolution.

도 7은 일실시예에 따른 영상 컬러 보정 방법의 순서를 나타낸 순서도이다.7 is a flowchart illustrating a procedure of an image color correction method according to an exemplary embodiment.

단계(710)은 영상 컬러 보정 장치(600)에 입력된 영상에서 컬러차트를 검출하는 단계이다.Step 710 is a step of detecting a color chart from the image input to the image color correcting apparatus 600.

일실시예에 따르면, 상기 영상 컬러 보정 장치(600)는 정규화된 컬러차트 영상을 검출할 수 있다. 상기 컬러차트는 맥베드 차트를 사용할 수 있다. 또한, 다른 형태의 컬러차트도 포함할 수 있다.According to one embodiment, the image color correction apparatus 600 may detect a normalized color chart image. The color chart may use a Macbeth chart. Other types of color charts may also be included.

단계(720)은, 입력된 영상에 대한 컬러차트 영상에서 색상 패치를 검출하고, 색상 패치의 컬러값을 추출하는 단계이다.Step 720 is a step of detecting a color patch in the color chart image of the input image and extracting a color value of the color patch.

일실시예에 따르면, 색상 패치부(610)는 상기 컬러차트 영상에서 세부 색상 패치의 모서리 점을 찾는 과정을 수행할 수 있다.According to one embodiment, the color patch unit 610 may perform a process of finding a corner point of the detailed color patch in the color chart image.

일실시예에 따르면, 색상 패치부(610)는 컬러차트 영상에서 모서리 점에 대한 알고리즘을 이용하여 세부 색상 패치 각각의 1차 모서리 점을 검출 할 수 있다.According to one embodiment, the color patch section 610 may detect the first corner points of each of the detail color patches using an algorithm for edge points in the color chart image.

상기 색상 패치부(610)는 상기 1차 모서리 점에 대응하는 레퍼런스 색상 패치의 1차 레퍼런스 모서리 점을 선별할 수 있다.The color patch unit 610 may select a first reference corner point of a reference color patch corresponding to the first corner point.

상기 1차 레퍼런스 모서리 점의 좌표에 대한 제1 기준 매트릭스와 상기 1차 모서리 점의 좌표에 대한 제1 대상 매트릭스 간에 제1 연산을 하여 상기 세부 색상 패치의 좌표를 추출할 수 있다.The coordinates of the detailed color patch can be extracted by performing a first operation between the first reference matrix for the coordinates of the first reference corner point and the first object matrix for the coordinates of the first corner point.

상기 제1 연산은 최소 제곱법(method of least square)을 이용하여 연산하는 것일 수 있다.The first calculation may be performed using a method of least squares.

다른 일실시예에 따르면, 상기 색상 패치부(610)는 제1 매트릭스를 이용하여 상기 1차 레퍼런스 모서리 점의 좌표를 각각 2차 레퍼런스 모서리 점으로 변환할 수 있다.According to another embodiment, the color patch unit 610 may transform the coordinates of the primary reference corner point to secondary reference corner points, respectively, using a first matrix.

상기 색상 패치부(610)는 상기 2차 레퍼런스 모서리 점 각각에 대응하는 2차 모서리 점을 상기 컬러차트 영상에서 선별할 수 있다.The color patch section 610 may select secondary corner points corresponding to the respective secondary reference corner points from the color chart image.

상기 색상 패치부(610)는 2차 레퍼런스 모서리 점의 좌표에 대한 제2 기준 매트릭스와 상기 2차 모서리 점의 좌표에 대한 제2 대상 매트릭스 간에 제2 연산을 하여 상기 세부 색상 패치의 좌표를 추출할 수 있다.The color patch unit 610 performs a second operation between the second reference matrix for the coordinates of the second reference corner point and the second object matrix for the coordinates of the second corner point to extract the coordinates of the detailed color patch .

상기 색상 패치부(610)는 임의의 레퍼런스 좌표에 대한 매트릭스와 매트릭스(H)와 연산하여 상기 컬러 차트 영상에 대한 제1 좌표값을 생성하고, 컬러값을 추출할 수 있다. 상기 매트릭스(H)는 상기 제1 매트릭스(H1)와 상기 제2 매트릭스(H2)를 순서대로 연산한 것이다.The color patch unit 610 may calculate a first coordinate value for the color chart image and a color value by operating a matrix H and a matrix for arbitrary reference coordinates. The matrix H is obtained by sequentially calculating the first matrix H1 and the second matrix H2.

단계(730)은, 컬러 변환 매트릭스 생성부(620)가 레퍼런스 색상 패치의 컬러값과 세부 색상 패치의 컬러값에 대한 제3 연산을 하여 제1 컬러 변환 매트릭스를 생성하는 단계이다.Step 730 is a step in which the color conversion matrix generation unit 620 performs a third operation on the color value of the reference color patch and the color value of the detailed color patch to generate the first color conversion matrix.

상기 제3 연산은, 최소 제곱법(method of least square)을 이용하여 연산하는 것일 수 있다.The third operation may be performed using a method of least squares.

단계(740)은, 컬러 보정 적용부(630)가 색상 패치의 컬러값에 대하여 상기 제1 컬러 변환 매트릭스를 곱하는 연산을 통해 보정하는 단계이다.Step 740 is a step in which the color correction applying section 630 corrects the color value of the color patch through an operation of multiplying the first color conversion matrix by the color conversion matrix.

이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.The apparatus described above may be implemented as a hardware component, a software component, and / or a combination of hardware components and software components. For example, the apparatus and components described in the embodiments may be implemented within a computer system, such as, for example, a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, a field programmable array (FPA) A programmable logic unit (PLU), a microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions. The processing device may execute an operating system (OS) and one or more software applications running on the operating system. The processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to execution of the software. For ease of understanding, the processing apparatus may be described as being used singly, but those skilled in the art will recognize that the processing apparatus may have a plurality of processing elements and / As shown in FIG. For example, the processing unit may comprise a plurality of processors or one processor and one controller. Other processing configurations are also possible, such as a parallel processor.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.The software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of the foregoing, and may be configured to configure the processing device to operate as desired or to process it collectively or collectively Device can be commanded. The software and / or data may be in the form of any type of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage media, or device , Or may be permanently or temporarily embodied in a transmitted signal wave. The software may be distributed over a networked computer system and stored or executed in a distributed manner. The software and data may be stored on one or more computer readable recording media.

실시예에 따른 방법은 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 실시예를 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--tical 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 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The method according to an embodiment may be implemented in the form of a program command that can be executed through various computer means and recorded in a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, and the like, alone or in combination. The program instructions to be recorded on the medium may be those specially designed and configured for the embodiments or may be available to those skilled in the art of computer software. Examples of computer-readable media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tape; optical media such as CD-ROMs and DVDs; magnetic media such as floppy disks; Includes hardware devices that are specially configured to store and execute program instructions such as magneto-tical media and ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include machine language code such as those produced by a compiler, as well as high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware devices described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments. For example, it is to be understood that the techniques described may be performed in a different order than the described methods, and / or that components of the described systems, structures, devices, circuits, Lt; / RTI > or equivalents, even if it is replaced or replaced.

그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.Therefore, the scope of the present invention should not be limited to the described embodiments, but should be determined by the equivalents of the claims, as well as the claims.

Claims (24)

컬러차트 영상에서 모서리 점 검출에 대한 알고리즘을 이용하여 세부 색상 패치 각각의 1차 모서리 점을 검출하는 검출부;
상기 1차 모서리 점에 대응하는 레퍼런스 색상 패치의 1차 레퍼런스 모서리 점을 선별하는 선별부; 및
상기 1차 레퍼런스 모서리 점의 좌표에 대한 제1 기준 매트릭스와 상기 1차 모서리 점의 좌표에 대한 제1 대상 매트릭스 간에 제1 연산을 하여 상기 세부 색상 패치의 좌표를 추출하는 제1 매트릭스를 생성하는 계산부
를 포함하는 색상 패치 검출 장치.
A detector for detecting a first corner point of each of the detailed color patches using an algorithm for corner point detection in a color chart image;
A selector for selecting a first reference corner point of a reference color patch corresponding to the first corner point; And
Calculating a first matrix between a first reference matrix for the coordinates of the first reference corner point and a first object matrix for the coordinates of the first corner point to extract coordinates of the detail color patch; part
And a color patch detector.
제1항에 있어서,
상기 알고리즘은,
고유값(eigenvalue)을 이용한 알고리즘 및 모서리 검출(corner detection) 알고리즘 중 적어도 하나인 색상 패치 검출 장치.
The method according to claim 1,
The algorithm comprises:
An algorithm using an eigenvalue, and a corner detection algorithm.
제1항에 있어서,
상기 선별부는,
상기 1차 모서리 점의 모서리 타입을 분류하고, 상기 1차 모서리 타입은 상기 세부 색상 패치의 왼쪽 위 제1 모서리 타입, 상기 세부 색상 패치의 오른쪽 위 제2 모서리 타입, 상기 세부 색상 패치의 오른쪽 아래 제3 모서리 타입 및 상기 색상 패치의 왼쪽 아래 제4 모서리 타입 중 적어도 하나인 색상 패치 검출 장치.
The method according to claim 1,
The sorting unit,
The edge type of the first corner point is classified into a first corner type of a left upper corner of the detail color patch, a second corner type of a right upper corner of the detail color patch, 3 corner type and a lower left fourth corner type of the color patch.
제3항에 있어서,
상기 모서리 타입은, 상기 1차 모서리 점에 대하여 미리 지정한 방향으로 픽셀 위치의 밝기(intensity)값을 비교하여 결정되는 색상 패치 검출 장치.
The method of claim 3,
Wherein the edge type is determined by comparing an intensity value of a pixel position in a predetermined direction with respect to the first corner point.
제1항에 있어서,
상기 제1 연산은,
최소 제곱법(method of least square)을 이용하여 연산하는 색상 패치 검출 장치.
The method according to claim 1,
The first operation may include:
A color patch detection apparatus for performing a color patch detection using a method of least squares.
제1항에 있어서,
상기 1차 레퍼런스 모서리 점은,
상기 1차 모서리 점과 거리 비교를 통해 유사도가 큰 점으로 선별되는 것인 색상 패치 검출 장치.
The method according to claim 1,
The primary reference corner point may be,
And a point having a large degree of similarity is selected through a distance comparison with the first corner point.
제6항에 있어서,
상기 거리 비교는,
상기 1차 모서리 점과 상기 1차 레퍼런스 모서리 점 사이인 제1 거리 및
상기 1차 모서리 점의 컬러값과 상기 1차 레퍼런스 모서리 점의 컬러값 사이인 제2 거리의 합이 최소가 되는 경우, 유사도가 큰 것으로 결정하는 색상 패치 검출 장치.
The method according to claim 6,
The distance comparison may include:
A first distance between the primary corner point and the primary reference corner point and
And determines that the degree of similarity is large when the sum of the color value of the primary corner point and the second distance between the color values of the primary reference corner point becomes minimum.
제1항에 있어서,
상기 검출부는, 상기 제1 매트릭스를 이용하여 상기 1차 레퍼런스 모서리 점의 좌표를 각각 2차 레퍼런스 모서리 점으로 변환하고,
상기 선별부는, 상기 2차 레퍼런스 모서리 점 각각에 대응하는 2차 모서리 점을 상기 컬러차트 영상에서 선별하고,
상기 계산부는, 2차 레퍼런스 모서리 점의 좌표에 대한 제2 기준 매트릭스와 상기 2차 모서리 점의 좌표에 대한 제2 대상 매트릭스 간에 제2 연산을 하여 상기 세부 색상 패치의 좌표를 추출하는 제2 매트릭스를 생성하는
색상 패치 검출 장치.
The method according to claim 1,
Wherein the detecting unit converts the coordinates of the primary reference corner point to secondary reference corner points using the first matrix,
Wherein the selector selects the secondary corner point corresponding to each of the secondary reference corner points from the color chart image,
Wherein the calculation unit performs a second operation between a second reference matrix for the coordinates of the second reference corner point and a second object matrix for the coordinates of the second corner point to extract a second matrix Generating
Color patch detection device.
제8항에 있어서,
상기 제2 연산은,
최소 제곱법(method of least square)을 이용하여 연산하는 색상 패치 검출 장치.
9. The method of claim 8,
Wherein the second operation comprises:
A color patch detection apparatus for performing a color patch detection using a method of least squares.
제8항에 있어서,
상기 2차 모서리 점은,
상기 2차 레퍼런스 모서리 점과 거리 비교를 통해 유사도가 큰 점으로 선별되는 것인 색상 패치 검출 장치.
9. The method of claim 8,
The second corner point may be,
And the second reference corner point is compared with a point having a larger degree of similarity through distance comparison.
제10항에 있어서,
상기 거리 비교는,
상기 2차 모서리 점과 상기 2차 레퍼런스 모서리 점 사이인 제3 거리 및
상기 2차 모서리 점의 컬러값과 상기 2차 레퍼런스 모서리 점의 컬러값 사이인 제4 거리의 합이 최소가 되는 경우, 유사도가 큰 것으로 결정하는 색상 패치 검출 장치.
11. The method of claim 10,
The distance comparison may include:
A third distance between the second corner point and the second reference corner point and
When the sum of the color value of the second corner point and the fourth distance between the color values of the second reference corner point is the smallest, the degree of similarity is determined to be large.
제8항에 있어서,
임의의 레퍼런스 좌표에 대한 매트릭스를 상기 제1 매트릭스와 제2 매트릭스를 순서대로 연산하여 상기 컬러차트 영상에 대한 제1 좌표값을 생성하고, 컬러값을 추출하는 추출부
를 더 포함하는 색상 패치 검출 장치.
9. The method of claim 8,
A first coordinate value for the color chart image is calculated by sequentially computing a matrix for an arbitrary reference coordinate by the first matrix and the second matrix,
Further comprising:
컬러차트 영상에서 세부 색상 패치를 검출하고, 상기 세부 색상 패치의 컬러값을 추출하는 색상 패치부;
레퍼런스 색상 패치의 컬러값과 상기 세부 색상 패치의 컬러값에 대한 제3 연산을 하여 제1 컬러 변환 매트릭스를 생성하는 컬러 변환 매트릭스 생성부; 및
색상 패치의 상기 컬러값에 대하여 상기 제1 컬러 변환 매트릭스를 곱하는 연산을 통해 보정하는 컬러 보정 적용부
를 포함하는 영상 컬러 보정 장치.
A color patch unit for detecting a detailed color patch in a color chart image and extracting a color value of the detailed color patch;
A color conversion matrix generator for generating a first color conversion matrix by performing a third operation on a color value of the reference color patch and a color value of the detailed color patch; And
A color correction unit which corrects the color value of the color patch by an operation of multiplying the color value of the color patch by the first color conversion matrix,
And an image correction unit.
제13항에 있어서,
상기 색상 패치부는,
컬러차트 영상에서 모서리 점 검출에 대한 알고리즘을 이용하여 세부 색상 패치 각각의 1차 모서리 점을 검출하는 검출부;
상기 1차 모서리 점에 대응하는 레퍼런스 색상 패치의 1차 레퍼런스 모서리 점을 선별하는 선별부; 및
상기 1차 레퍼런스 모서리 점의 좌표에 대한 제1 기준 매트릭스와 상기 1차 모서리 점의 좌표에 대한 제1 대상 매트릭스 간에 제1 연산을 하여 상기 세부 색상 패치의 좌표를 추출하는 제1 매트릭스를 생성하는 계산부
를 포함하는 영상 컬러 보정 장치.
14. The method of claim 13,
The color patch unit includes:
A detector for detecting a first corner point of each of the detailed color patches using an algorithm for corner point detection in a color chart image;
A selector for selecting a first reference corner point of a reference color patch corresponding to the first corner point; And
Calculating a first matrix between a first reference matrix for the coordinates of the first reference corner point and a first object matrix for the coordinates of the first corner point to extract coordinates of the detail color patch; part
And an image correction unit.
제14항에 있어서,
상기 제1 연산은,
최소 제곱법(method of least square)을 이용하여 연산하는 영상 컬러 보정 장치.
15. The method of claim 14,
The first operation may include:
An apparatus for correcting image color using a method of least squares.
제14항에 있어서,
상기 제3 연산은,
최소 제곱법(method of least square)을 이용하여 연산하는 영상 컬러 보정 장치.
15. The method of claim 14,
Wherein the third operation comprises:
An apparatus for correcting image color using a method of least squares.
제14항에 있어서,
상기 1차 레퍼런스 모서리 점은,
상기 1차 모서리 점과 거리 비교를 통해 유사도가 큰 점으로 선별되는 것인 영상 컬러 보정 장치.
15. The method of claim 14,
The primary reference corner point may be,
And the similarity is selected through a distance comparison with the first corner point.
제17항에 있어서,
상기 거리 비교는,
상기 1차 모서리 점과 상기 1차 레퍼런스 모서리 점 사이인 제1 거리 및
상기 1차 모서리 점의 컬러값과 상기 1차 레퍼런스 모서리 점의 컬러값 사이인 제2 거리의 합이 최소가 되는 경우, 유사도가 큰 것으로 결정하는 영상 컬러 보정 장치.
18. The method of claim 17,
The distance comparison may include:
A first distance between the primary corner point and the primary reference corner point and
And determines that the degree of similarity is large when a sum of a color value of the first corner point and a second distance between the color values of the first reference corner point is minimum.
제13항에 있어서,
입력 영상을 컬러차트 영상으로 검출하는 컬러차트 검출기를 더 포함하는 영상 컬러 보정 장치.
14. The method of claim 13,
And a color chart detector for detecting an input image as a color chart image.
검출부가 컬러차트 영상에서 모서리 점 검출에 대한 알고리즘을 이용하여 세부 색상 패치 각각의 1차 모서리 점을 검출하는 단계;
선별부가 상기 1차 모서리 점에 대응하는 레퍼런스 색상 패치의 1차 레퍼런스 모서리 점을 선별하는 단계; 및
계산부가 상기 1차 레퍼런스 모서리 점의 좌표에 대한 제1 기준 매트릭스와 상기 1차 모서리 점의 좌표에 대한 제1 대상 매트릭스 간에 제1 연산을 하여 상기 세부 색상 패치의 좌표를 추출하는 제1 매트릭스를 생성하는 단계
를 포함하는 색상 패치 검출 방법.
Detecting a first corner point of each of the detail color patches using an algorithm for corner point detection in a color chart image;
Selecting a first reference corner point of a reference color patch corresponding to the first corner point; And
The calculation unit performs a first operation between the first reference matrix for the coordinates of the first reference corner point and the first object matrix for the coordinates of the first corner point to generate a first matrix for extracting the coordinates of the detailed color patches Step
/ RTI >
제20항에 있어서,
상기 제1 연산은,
최소 제곱법(method of least square)을 이용하여 연산하는 색상 패치 검출 방법.
21. The method of claim 20,
The first operation may include:
A method of detecting a color patch using a method of least squares.
제20항에 있어서,
상기 1차 레퍼런스 모서리 점은,
상기 1차 모서리 점과 거리 비교를 통해 유사도가 큰 점으로 선별되는 색상 패치 검출 방법.
21. The method of claim 20,
The primary reference corner point may be,
Wherein the similarity degree is selected by comparing the distance with the first corner point.
제22항에 있어서,
상기 거리 비교는,
상기 1차 모서리 점과 상기 1차 레퍼런스 모서리 점 사이인 제1 거리 및
상기 1차 모서리 점의 컬러값과 상기 1차 레퍼런스 모서리 점의 컬러값 사이인 제2 거리의 합이 최소가 되는 경우, 유사도가 큰 것으로 결정하는 색상 패치 검출 방법.
23. The method of claim 22,
The distance comparison may include:
A first distance between the primary corner point and the primary reference corner point and
And determines that the degree of similarity is large if the sum of the color value of the first corner point and the second distance between the color values of the first reference corner point is the smallest.
제20항 내지 제23항 중 어느 한 항의 색상 패치 검출 방법을 수행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체.A computer-readable recording medium having recorded thereon a program for performing the color patch detecting method according to any one of claims 20 to 23.
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Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100889013B1 (en) 2007-11-28 2009-03-17 한국 한의학 연구원 Image correction method for image evaluation
KR20110070415A (en) * 2009-12-18 2011-06-24 한국전자통신연구원 Apparatus and method for automatic extraction of color correction chart

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100889013B1 (en) 2007-11-28 2009-03-17 한국 한의학 연구원 Image correction method for image evaluation
KR20110070415A (en) * 2009-12-18 2011-06-24 한국전자통신연구원 Apparatus and method for automatic extraction of color correction chart

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113744177A (en) * 2020-05-28 2021-12-03 中科寒武纪科技股份有限公司 Method and device for detecting angular point of image and storage medium

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