KR102486618B1

KR102486618B1 - 직물 물품의 컬러 값의 결정

Info

Publication number: KR102486618B1
Application number: KR1020177024441A
Authority: KR
Inventors: 스티븐 코벤; 스티븐 이 데커; 조던 맥
Original assignee: 헨켈 아게 운트 코. 카게아아
Priority date: 2015-02-03
Filing date: 2016-01-27
Publication date: 2023-01-09
Also published as: CN107430777A; EP3254074A4; EP3254074A1; WO2016126470A1; US20160224860A1; EP3254074B1; CN107430777B; KR20170110658A; US9412038B1

Abstract

직물 물품의 컬러 값을 결정하기 위한 방법들 및 시스템들이 제공된다. 직물 물품의 컬러 값을 결정하는 것은, 모바일 디바이스로부터, 교정 카드와 함께 직물 물품의 디지털 이미지를 획득하는 것, 디지털 이미지로부터 직물 물품에 대한 직물 명도 값을 계산하는 것, 직물 명도 값을 교정 명도 값들과 비교하여 비교관계를 형성하는 것, 및 비교관계에 기초하여, 직물 물품의 컬러 값을 결정하는 것을 포함한다.

Description

직물 물품의 컬러 값의 결정

관련 출원들에 대한 상호-참조

본 출원은 "DETERMINING A COLOR VALUE OF AN ARTICLE OF FABRIC" 라는 제목으로 2015년 2월 3일 출원된 미국 실용신안 출원 제 14/612,792 호에 대해 우선권을 주장하고, 그것은 본원에 통합된다.

발명의 분야

본 발명은 일반적으로 직물 물품 (article of fabric) 의 컬러 값 (color value) 을 결정하는 것에 관한 것이고, 보다 상세하게는, 세탁 과정 (laundry process) 전 및 후의 직물 물품의 컬러 값을 결정하는 것에 관한 것이다.

발명의 배경

직물 물품은 의류 및 침구류를 포함할 수도 있다. 의류 및 침구류는 셔츠, 팬츠, 담요, 침대 시트, 및 다른 직물 물품들을 포함할 수도 있다. 직물 물품들은 제조 시에 흑색, 청색, 녹색, 또는 다른 컬러들과 같은 수개의 컬러들로 염색될 수도 있다. 또한, 직물 물품들은 그 직물 물품들에 백색 외관을 부여하기 위해 제조 시에 흰 색으로 표백될 수도 있다.

따라서, 직물 물품의 컬러 값들을 향상시키기 위해 세탁 과정이 조정될 수도 있도록, 직물 물품을 세탁 과정에 투입하기 전 및 후에 직물 물품의 컬러 값을 결정하는 것이 바람직하다. 또한, 본 발명의 다른 바람직한 모습들 및 특성들은, 본 발명의 이 배경 및 첨부 도면들과 함께 취해진 본 발명의 후속하는 상세한 설명 및 첨부된 청구항들로부터 명백하게 될 것이다.

직물 물품의 컬러 값을 결정하기 위한 방법이 제공된다. 이 방법은, 모바일 디바이스로부터, 교정 카드 (calibration card) 와 함께 직물 물품의 디지털 이미지를 획득하는 단계, 디지털 이미지로부터 직물 물품에 대한 직물 명도 (luminosity) 값을 계산하는 단계, 직물 명도 값을 교정 명도 값들과 비교하여 비교관계 (comparison) 를 형성하는 단계, 및 그 비교관계에 기초하여, 직물 물품의 컬러 값을 결정하는 단계를 포함한다.

직물 물품의 컬러 값을 결정하기 위한 시스템은, 프로세서, 및 그 프로세서에 통신가능하게 커플링된 (communicatively coupled) 컴퓨터 프로그램 코드를 포함한다. 이 컴퓨터 프로그램 코드는, 모바일 디바이스로부터, 교정 카드와 함께 직물 물품의 디지털 이미지를 획득하기 위한 획득 엔진, 직물 물품을 식별하기 위한 식별 엔진, 디지털 이미지로부터 교정 명도 값들을 계산하기 위한 교정 계산 엔진, 디지털 이미지로부터 직물 물품에 대한 직물 명도 값을 계산하기 위한 직물 계산 엔진, 직물 명도 값을 교정 명도 값들과 비교하여 비교관계를 형성하기 위한 비교 엔진, 그 비교관계에 기초하여, 직물 물품의 컬러 값을 결정하기 위한 결정 엔진, 및 모바일 디바이스의 사용자 인터페이스 (UI) 를 통해, 직물 물품의 컬러 값을 향상시키기 위한 추천 (recommendation) 을 프리젠팅하기 위한 프리젠팅 (presenting) 엔진을 포함한다.

직물 물품의 컬러 값을 결정하기 위한 컴퓨터 프로그램 제품이 제공된다. 이 컴퓨터 프로그램 제품은 비-일시적 (non-transitory) 유형의 (tangible) 컴퓨터 판독가능 저장 매체를 포함한다. 이 유형의 컴퓨터 판독가능 저장 매체는 그것에 수록된 컴퓨터 판독가능 프로그램 코드를 포함하고, 이 컴퓨터 판독가능 프로그램 코드는 프로그램 명령들을 포함하며, 이 프로그램 명령들은, 실행될 때, 프로세서로 하여금, 디지털 이미지로부터 교정 명도 값들을 계산하게 하고, 디지털 이미지로부터 직물 물품에 대한 직물 명도 값을 계산하게 하며, 직물 명도 값을 교정 명도 값들과 비교하여 비교관계를 형성하게 하고, 그 비교관계에 기초하여, 직물 물품의 컬러 값을 결정하게 하며, 그리고, 모바일 디바이스의 UI 를 통해, 직물 물품의 컬러 값을 향상시키기 위한 추천을 프리젠팅하게 한다.

본 발명은, 동일한 참조 부호들은 동일한 엘리먼트들을 표시하는 다음의 첨부 도면들과 함께 이하에서 설명될 것이다.
도 1 은 본원에 기술된 원리들의 하나의 예에 따른, 직물 물품의 컬러 값을 결정하기 위한 시스템의 도면이다.
도 2 는 본원에 기술된 원리들의 하나의 예에 따른, 직물 물품의 컬러 값을 결정하기 위한 시스템의 도면이다.
도 3 은 본원에 기술된 원리들의 하나의 예에 따른, 직물 물품의 컬러 값을 향상시키기 위한 추천을 프리젠팅하기 위한 사용자 인터페이스 (UI) 이다.
도 4 는 본원에 기술된 원리들의 하나의 예에 따른, 직물 물품의 컬러 값을 향상시키기 위한 추천을 프리젠팅하기 위한 UI 이다.
도 5 는 본원에 기술된 원리들의 하나의 예에 따른, 직물 물품의 컬러 값을 결정하기 위한 방법의 플로우차트이다.
도 6 은 본원에 기술된 원리들의 하나의 예에 따른, 직물 물품의 컬러 값을 결정하기 위한 방법의 플로우차트이다.
도 7 은 본원에 기술된 원리들의 하나의 예에 따른, 결정 시스템의 도면이다.
도 8 은 본원에 기술된 원리들의 하나의 예에 따른, 결정 시스템의 도면이다.

본 발명의 이하의 상세한 설명은 사실상 단지 예시적인 것이고, 본 발명 또는 본 발명의 적용 및 사용들을 제한하려는 의도는 아니다. 또한, 본 발명의 이전의 배경 또는 본 발명의 이하의 상세한 설명에서 제시된 어떤 이론에 의해서도 제한되도록 하려는 의도는 없다.

본 발명은 시스템, 방법, 및/또는 컴퓨터 프로그램 제품일 수도 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은, 프로세서로 하여금 본 발명의 양태들을 수행하게 하기 위한 컴퓨터 판독가능 프로그램 명령들을 그 위에 가진 컴퓨터 판독가능 저장 매체를 포함할 수도 있다.

컴퓨터 판독가능 저장 매체는 명령 실행 디바이스에 의한 사용을 위해 명령들을 보유 및 저장할 수 있는 유형의 디바이스일 수 있다. 컴퓨터 판독가능 저장 매체는, 예를 들어, 전자적 저장 디바이스, 자기적 저장 디바이스, 광학적 저장 디바이스, 전자기적 저장 디바이스, 반도체 저장 디바이스, 또는 전술한 것들의 임의의 적합한 조합일 수도 있고, 하지만 이에 한정되는 것은 아니다. 컴퓨터 판독가능 저장 매체의 보다 구체적인 예들의 비-망라적인 목록은 다음과 같은 것들을 포함한다: 휴대용 컴퓨터 디스켓, 하드 디스크, 랜덤 액세스 메모리 (RAM), 판독-전용 메모리 (ROM), 소거가능 프로그래밍가능 판독-전용 메모리 (EPROM 또는 플래시 메모리), 정적 랜덤 액세스 메모리 (SRAM), 휴대용 콤팩트 디스크 판독-전용 메모리 (CD-ROM), 디지털 다기능 디스크 (DVD), 메모리 스틱, 플로피 디스크, 명령들을 그 위에 기록한 홈에서의 상승된 구조들 또는 펀치-카드들과 같은 기계적으로 인코딩된 디바이스, 및 전술한 것들의 임의의 적합한 조합. 본원에서 사용된 바와 같은 컴퓨터 판독가능 저장 매체는, 라디오 파들 또는 다른 자유롭게 전파되는 전자기 파들, 도파로 또는 다른 전송 매체들을 통해 전파하는 전자기 파들 (예컨대, 광섬유 케이블을 통해 통과하는 광 펄스들), 또는 와이어를 통해 송신되는 전기적 신호들과 같이, 그 자체로 일시적인 신호들인 것으로서 해석되지 않는다.

본원에 기술된 컴퓨터 판독가능 프로그램 명령들은 컴퓨터 판독가능 저장 매체로부터 각각의 컴퓨팅/프로세싱 디바이스들로 또는 예를 들어 인터넷, 로컬 영역 네트워크, 광역 네트워크 및/또는 무선 네트워크를 통해 외부 컴퓨터 또는 외부 저장 디바이스로 다운로드될 수 있다. 네트워크는 구리 송신 케이블들, 광학 송신 섬유들, 무선 송신, 라우터들, 파이어월들, 스위치들, 게이트웨이 컴퓨터들 및/또는 에지 서버들을 포함할 수도 있다. 각각의 컴퓨팅/프로세싱 디바이스에서의 네트워크 어댑터 카드 또는 네트워크 인터페이스는 네트워크로부터 컴퓨터 판독가능 프로그램 명령들을 수신하고 그 컴퓨터 판독가능 프로그램 명령들을 각각의 컴퓨팅/프로세싱 디바이스 내의 컴퓨터 판독가능 저장 매체에의 저장을 위해 포워딩한다.

본 발명의 동작들을 수행하기 위한 컴퓨터 판독가능 프로그램 명령들은 어셈블러 명령들, 명령-셋트-아키텍처 (ISA) 명령들, 머신 명령들, 머신 종속적 명령들, 마이크로코드, 펌웨어 명령들, 상태-설정 데이터, 또는 Smalltalk, C++ 또는 기타와 같은 객체 지향 프로그래밍 언어를 포함하는 하나 이상의 프로그래밍 언어들의 임의의 조합으로 쓰여진 소스 코드 또는 객체 코드 중 어느 일방, 및 "C" 프로그래밍 언어 또는 유사한 프로그래밍 언어들과 같은 종래의 절차적 프로그래밍 언어들일 수도 있다. 컴퓨터 판독가능 프로그램 명령들은 독립형 소프트웨어 패키지로서 사용자의 컴퓨터 상에서 전체적으로, 사용자의 컴퓨터 상에서 부분적으로, 사용자의 컴퓨터 상에서 부분적으로 및 원격 컴퓨터 상에서 부분적으로 또는 원격 컴퓨터 또는 서버 상에서 전체적으로 실행될 수도 있다. 후자의 시나리오의 경우에, 원격 컴퓨터는 로컬 영역 네트워크 (LAN) 또는 광역 네트워크 (WAN) 를 포함하는 임의의 타입의 네트워크를 통해 사용자의 컴퓨터에 접속될 수도 있고, 그 접속은 (예를 들어, 인터넷 서비스 프로바이더를 이용하여 인터넷을 통해) 외부 컴퓨터에 대해 이루어질 수도 있다. 일부 실시형태들에서, 예를 들어, 프로그래밍가능 로직 회로, 필드-프로그래밍가능 게이트 어레이들 (FPGA), 또는 프로그래밍가능 로직 어레이들 (PLA) 을 포함하는 전자 회로는 본 발명의 양태들을 수행하기 위해 그 전자 회로를 퍼스널라이징하기 위해 컴퓨터 판독가능 프로그램 명령들의 상태 정보를 이용함으로써 컴퓨터 판독가능 프로그램 명령들을 실행할 수도 있다.

본 발명의 양태들은 본 발명의 실시형태들에 따라 방법들, 장치 (시스템들), 및 컴퓨터 프로그램 제품들의 플로우차트 도시들 및/또는 블록도들을 참조하여 본 명세서에서 설명된다. 플로우차트 도시들 및/또는 블록도들의 각 블록 및 플로우차트 도시들 및/또는 블록도들의 블록들의 조합들은 컴퓨터 판독가능 프로그램 명령들에 의해 구현될 수 있음을 이해할 것이다.

이들 컴퓨터 판독가능 프로그램 명령들은, 컴퓨터 또는 다른 프로그래밍가능 데이터 프로세싱 장치의 프로세서를 통해 실행되는 명령들이 플로우차트 및/또는 블록도 블록 또는 블록들에서 특정된 기능들/작용들을 구현하기 위한 수단을 형성하도록, 머신을 생성하도록 범용 컴퓨터, 특수 목적 컴퓨터, 또는 다른 프로그래밍가능 데이터 프로세싱 장치의 프로세서에 제공될 수도 있다. 이들 컴퓨터 판독가능 프로그램 명령들은 또한, 안에 명령들을 저장한 컴퓨터 판독가능 저장 매체가 플로우차트 및/또는 블록도 블록 또는 블록들에서 특정된 기능/작용의 양태들을 구현하는 명령들을 포함하는 제조 물품을 포함하도록, 특정 방식으로 기능하도록 컴퓨터, 프로그래밍가능 데이터 프로세싱 장치, 및/또는 다른 디바이스들에게 지시할 수 있는 컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장될 수도 있다.

이들 컴퓨터 판독가능 프로그램 명령들은 또한, 컴퓨터, 다른 프로그래밍가능 장치, 또는 다른 디바이스 상에서 실행되는 명령들이 플로우차트 및/또는 블록도 블록 또는 블록들에서 특정된 기능들/작용들을 구현하도록, 일련의 동작 단계들이 컴퓨터 구현된 프로세스를 생성하도록 컴퓨터, 다른 프로그래밍가능 장치 또는 다른 디바이스 상에서 수행되게 하기 위해 컴퓨터, 다른 프로그래밍가능 데이터 프로세싱 장치, 또는 다른 디바이스 상으로 로딩될 수도 있다.

도면들에서의 플로우차트 및 블록도들은 본 발명의 다양한 실시형태들에 따른 시스템들, 방법들, 및 컴퓨터 프로그램 제품들의 가능한 구현들의 아키텍처, 기능성, 및 동작을 예시한다. 이와 관련하여, 플로우차트 또는 블록도들의 각 블록은 특정된 논리적 기능(들)을 구현하기 위한 하나 이상의 실행가능한 명령들을 포함하는 모듈, 세그먼트, 또는 명령들의 부분을 나타낼 수도 있다. 몇몇 대안적인 구현들에서, 블록에서 언급된 기능들은 도면들에서 언급된 순서 외로 일어날 수도 있다. 예를 들어, 연속적으로 도시된 2 개의 블록들은 실제로, 실질적으로 동시에 실행될 수도 있고, 또는 그 블록들은 때때로 수반되는 기능성에 의존하여 역 순서로 실행될 수도 있다. 블록도들 및/또는 플로우차트 예시의 각 블록 및 블록도들 및/또는 플로우차트 예시에서의 블록들의 조합들은 특정된 기능들 또는 작용들을 수행하거나 특수 목적 하드웨어 및 컴퓨터 명령들의 조합들을 수행하는 특수 목적 하드웨어-기반 시스템들에 의해 구현될 수 있음이 또한 주목될 것이다.

상기 언급된 바와 같이, 직물 물품들은 그 직물 물품에 백색 외관을 부여하기 위해 제조 시에 흰 색으로 표백될 수도 있다. 또한, 직물 물품들은 그 직물 물품들에 컬러 외관을 부여하기 위해 컬러로 염색될 수도 있다. 직물 물품의 컬러 외관을 유지 및/또는 향상시키기 위해서 그리고 직물 물품들을 깨끗하게 하기 위해서 직물 물품은 세탁 과정을 받는다. 세탁 과정은 세제로, 세탁기의 특정 셋팅을 이용하여, 또는 그것의 조합들로, 특정 온도에서, 세탁기를 통해, 직물 물품을 세탁하는 것을 포함할 수도 있다. 또한, 세탁 과정은 넓게, 전처리, 손 세탁, 드라이 클리닝, 및 다른 세탁 과정을 포함할 수 있다.

하지만, 시간에 걸쳐, 직물 물품은 얼룩들, 사용, 비-최적의 세탁 과정들, 또는 이들의 조합들을 받을 수도 있다. 이것은 직물 물품이 그것의 컬러 외관 및/또는 백색 외관을 잃는 결과를 초래할 수 있다. 직물 물품이 그것의 컬러 외관 및/또는 백색 외관을 너무 많이 잃는 경우에, 직물 물품은 종종 폐기된다.

본원에 기술된 원리들은 직물 물품의 컬러 값을 결정하기 위한 시스템 및 방법을 포함한다. 이러한 시스템 및 방법은, 모바일 디바이스로부터, 교정 카드와 함께 직물 물품의 디지털 이미지를 획득하는 것, 디지털 이미지로부터 직물 물품에 대한 직물 명도 값을 계산하는 것, 직물 명도 값을 교정 명도 값들과 비교하여 비교관계를 형성하는 것, 및 그 비교관계에 기초하여, 직물 물품의 컬러 값을 결정하는 것을 포함한다. 이러한 방법 및 시스템은 사용자로 하여금 직물 물품을 세탁 과정에 투입하기 전 및 후에 직물 물품의 컬러 값을 결정하도록 허용한다. 또한, 사용자로 하여금 직물 물품의 컬러 값을 향상시키도록 허용하기 위해 추천이 프리젠팅될 수도 있다.

명세서 및 첨부된 청구항들에서, "직물 물품 (article of fabric)" 이라는 용어는 세탁 과정을 겪을 수도 있는 직물을 의미한다. 직물 물품은 T-셔츠, 드레스 셔츠, 팬츠, 코트들, 스웨터들, 타이들, 및 다른 의류와 같은 의류를 포함할 수도 있다. 또한, 직물 물품은 시트들, 담요들, 이불들, 소파 커버들, 및 세탁 과정을 겪을 수도 있는 다른 직물들과 같이 다른 타입들의 직물들을 포함할 수도 있다.

명세서 및 첨부된 청구항들에서, "교정 카드 (calibration card)" 라는 용어는 직물 물품의 컬러 값이 정확하도록 교정 명도 값들을 계산하기 위해 사용되는 메커니즘을 의미한다. 교정 카드는 다수의 구역들을 포함할 수도 있다. 구역들은 흑색 구역 및 백색 구역을 포함할 수도 있다.

명세서 및 첨부된 청구항들에서, "직물 명도 값 (fabric luminosity value)" 이라는 용어는, 직물 물품과 연관된 디지털 이미지의 샘플 영역의 평균 적색 녹색 청색 (RGB) 값을 나타내는 0 과 255 사이의 수를 의미한다. 또한, 직물 명도 값은, 교정 명도 값과 비교될 때, 컬러 값을 결정하기 위해 사용될 수도 있다.

명세서 및 첨부된 청구항들에서, "교정 명도 값 (calibration luminosity value)" 이라는 용어는, 디지털 이미지에서 교정 카드의 백색 구역 또는 흑색 구역의 평균 RGB 값을 나타내는 0 과 255 사이의 수를 의미한다. 교정 명도 값은 교정 카드의 백색 구역 및 흑색 구역과 연관된 디지털 이미지의 픽셀들의 분석에 기초할 수도 있다. 또한, 교정 카드의 백색 구역과 연관된 교정 명도 값은 최대 교정 명도 값을 나타낼 수도 있다. 교정 카드의 흑색 구역과 연관된 교정 명도 값은 최소 교정 명도 값을 나타낼 수도 있다.

명세서 및 첨부된 청구항들에서, "비교관계 (comparison)" 라는 용어는 교정 명도 값과 직물 명도 값 사이의 관계를 의미한다. 이 비교관계는 직물 물품에 대한 컬러 값을 결정하기 위해서 사용될 수도 있다.

명세서 및 첨부된 청구항들에서, "컬러 값 (color value)" 이라는 용어는 직물 물품의 컬러의 진정한 표현을 의미한다. 컬러 값은 교정 명도 값과 직물 명도 값의 비교관계에 기초할 수도 있다.

명세서 및 첨부된 청구항들에서, "추천 (recommendation)" 이라는 용어는 직물 물품의 컬러 값을 향상시키기 위해서 이용될 수도 있는 일련의 단계 또는 프로세스를 의미한다. 추천은 사용자 인터페이스 (user interface; UI) 를 통해 사용자에게 디스플레이될 수도 있다.

이하의 설명에서는, 설명의 목적들을 위해, 수많은 구체적인 상세내용들이 본 시스템들 및 방법들의 완전한 이해를 제공하기 위해 전개된다. 하지만, 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자 (이하, '통상의 기술자' 라 함) 에게 있어서, 본 장치들, 시스템들, 및 방법들은 이들 구체적인 상세내용들 없이 실시될 수도 있음은 명백할 것이다. 명세서에서의 "일 예" 라는 언급 또는 유사한 언어는, 그 예와 관련하여 설명된 특정 모습, 구조, 또는 특징이 설명된 바와 같이 포함되지만 다른 예들에서는 포함되지 않을 수도 있음을 의미한다.

도 1 은 본원에 기술된 원리들의 하나의 예에 따른, 직물 물품의 컬러 값을 결정하기 위한 시스템의 도면이다. 이하 설명되는 바와 같이, 결정 시스템은 모바일 디바이스로부터, 교정 카드와 함께 직물 물품의 디지털 이미지를 획득하기 위해 네트워크와 통신한다. 결정 시스템은 디지털 이미지로부터 직물 물품에 대한 직물 명도 값을 계산한다. 또한, 결정 시스템은 직물 명도 값을 교정 명도 값들과 비교하여 비교관계를 형성한다. 결정 시스템은, 그 비교관계에 기초하여, 직물 물품의 컬러 값을 결정한다. 결정 시스템에 관한 보다 많은 정보가 이하에서 설명될 것이다.

도 1 에서 예시된 바와 같이, 시스템 (100) 은 모바일 디바이스 (102) 를 포함한다. 모바일 디바이스 (102) 는 사용자로 하여금 디지털 이미지를 캡처 (capture) 하는 것을 허용하는 핸드헬드 디바이스일 수도 있다. 이 명세서의 다른 부분들에서 설명되는 바와 같이, 모바일 디바이스 (102) 는 교정 카드 (122) 와 함께 직물 물품 (116) 의 디지털 이미지를 캡처한다. 디지털 이미지는 그 다음, 직물 물품 (116) 의 컬러 값을 결정하기 위해 결정 시스템 (110) 에 의해 수신된다.

도 1 에서 예시된 바와 같이, 시스템 (100) 은 결정 시스템 (110) 을 포함한다. 결정 시스템 (110) 은, 모바일 디바이스 (102) 로부터, 교정 카드 (122) 와 함께 직물 물품 (116) 의 디지털 이미지를 획득한다. 이것은, 결정 시스템 (110) 으로 하여금, 동시에 동일 환경에서 모바일 디바이스 (102) 의 동일 카메라를 통해 찍힌 직물 물품 (116) 및 교정 카드 (122) 를 포함하는 하나의 디지털 이미지를 획득하도록 허용한다.

결정 시스템 (110) 은 디지털 이미지로부터 직물 물품 (116) 에 대한 직물 명도 값을 계산한다. 이 명세서의 다른 부분들에서 설명되는 바와 같이, 직물 명도 값은 직물 물품 (116) 과 연관된 디지털 이미지의 샘플 영역의 평균 RGB 값을 나타내는 0 과 255 사이의 수일 수도 있다.

또한, 결정 시스템 (110) 은 직물 명도 값을 교정 명도 값들과 비교하여 비교관계를 형성한다. 이 비교 관계는 모바일 디바이스 (102) 의 카메라 품질, 사용자의 기술, 환경 팩터들에 대해 보상함으로써 결정 시스템 (110) 이 컬러 값을 결정하는 것을 돕는다. 환경적 팩터들은 광의 타입, 광의 강도, 다른 환경적 팩터들, 또는 디지털 이미지에 영향을 미치는 그것들의 조합들을 포함할 수도 있다.

결정 시스템 (110) 은 추가적으로, 그 비교관계에 기초하여, 직물 물품 (116) 의 컬러 값을 결정한다. 결정 시스템 (110) 은, 그 비교관계에 기초하여, 직물 물품 (116) 의 컬러 값을 결정하기 위해 결정 엔진 (114) 을 이용할 수도 있다. 컬러 값은, 결정 시스템 (110) 으로 하여금, 시간에 걸쳐 그리고 여러번의 세탁들에 걸쳐 직물 물품 (116) 에 대한 컬러 값에 대한 변화들을 추적하는 것을 허용하기 위해 데이터베이스 (112) 에 저장될 수도 있다. 시간 및 다수의 세탁들에 걸쳐 컬러 값을 추적함으로써, 사용자는 직물 물품에 대한 컬러 값이 증가 또는 감소하는지를 결정하는 것이 가능하다. 이러한 시스템 (100) 은, 사용자로 하여금, 하나 이상의 경우들에서 직물 물품 (116) 을 세탁 과정에 투입하기 전 및 후에 직물의 컬러 값을 결정하는 것을 허용한다. 결정 시스템 (110) 에 관한 보다 많은 정보는 이 명세서의 다른 부분들에서 설명될 것이다.

이 예는 네트워크에 걸쳐 위치되는 결정 시스템을 참조하여 설명되었지만, 결정 시스템은 임의의 적절한 위치에 위치될 수도 있다. 예를 들어, 결정 시스템은 사용자 디바이스, 데이터베이스, 모바일 디바이스, 서버, 또는 다른 위치들, 또는 이들의 조합들에서 위치될 수도 있다. 또한, 이 예는 컬러 값을 데이터베이스에 저장하는 것을 참조하여 설명되었지만, 시스템은 직물 물품에 관한 다른 정보를 저장할 수도 있다. 예를 들어, 직물 물품의 이미지들이 데이터베이스에 저장될 수도 있다. 결과로서, 직물 물품을 천을 새롭게 하는 제품들에 대해 투입할 때, 사용자는 그 제품이 직물 물품을 새롭게 한 것을, 그 직물 물품의 디지털 이미지를 통해 시각적으로 결정하는 것이 가능하다.

이 예는 스마트폰과 같은 모바일 디바이스로부터 디지털 이미지를 획득하는 결정 시스템을 참조하여 설명되었지만, 결정 시스템은 다른 디바이스들로부터 디지털 이미지를 획득할 수도 있다. 다른 디바이스들은 디지털 이미지를 획득하기 위한 카메라를 구비한 세탁기, 태블릿과 같은 다른 모바일 디바이스들, 스마트워치, 또는 다른 디바이스들을 포함할 수도 있다.

도 2 는 본원에 기술된 원리들의 하나의 예에 따른, 직물 물품의 컬러 값을 결정하기 위한 시스템의 도면이다. 상기 언급된 바와 같이, 결정 시스템은 모바일 디바이스로부터, 교정 카드와 함께 직물 물품의 디지털 이미지를 획득하기 위해 네트워크와 통신한다. 결정 시스템은 디지털 이미지로부터 직물 물품에 대한 직물 명도 값을 계산한다. 또한, 결정 시스템은 직물 명도 값을 교정 명도 값들과 비교하여 비교관계를 형성한다. 결정 시스템은, 그 비교관계에 기초하여, 직물 물품의 컬러 값을 결정한다. 결정 시스템에 관한 보다 많은 정보가 이하에서 설명될 것이다.

도 2 에서 예시된 바와 같이, 시스템 (200) 은 모바일 디바이스 (202) 를 포함한다. 모바일 디바이스 (202) 는 다수의 특징들을 포함한다. 그 특징들은 교정 카드 (222) 및 직물 물품 (216) 의 디지털 이미지를 캡처하기 위한 카메라 (204) 를 포함할 수도 있다. 특징들은, 디지털 이미지를 캡처하는 동안 교정 카드 (222) 및 직물 물품 (216) 을 조명하기 위한 광원 (208) 을 더 포함할 수도 있다. 일부 환경들에서, 자연 광이 열악할 수도 있다. 열악한 자연 광은 교정 카드 (222) 및 직물 물품 (216) 의 디지털 이미지의 열악한 품질을 초래할 수도 있다. 그 결과로서, 광원 (208) 이 교정 카드 (222) 및 직물 물품 (216) 을 조명하도록, 디지털 이미지들을 캡처하는 동안 광원 (208) 이 활성화될 수도 있다. 이것은 결정 시스템 (210) 에 의해 분석될 수 있는 사용가능한 디지털 이미지들을 초래한다.

특징들은 UI (205) 를 더 포함할 수도 있다. 이 명세서의 다른 부분들에서 설명되는 바와 같이, UI (205) 는 결정 시스템 (210) 으로 하여금 사용자에게 추천을 프리젠팅하도록 허용할 수도 있다. 추천은 직물 물품 (216) 의 컬러 값을 향상시키기 위해 이용될 수도 있는 일련의 단계 또는 프로세스일 수도 있다.

도 2 에서 예시된 바와 같이, 시스템 (200) 은 교정 카드 (222) 를 포함한다. 교정 카드 (222) 는 흑색 구역 (215-1) 및 백색 구역 (215-2) 을 포함한다. 이하 설명되는 바와 같이, 모바일 디바이스 (202) 가 교정 카드 (222) 의 디지털 이미지를 캡처할 때, 흑색 구역 (215-1) 및 백색 구역 (215-2) 과 연관된 디지털 이미지의 픽셀들은 교정 명도 값들을 결정하기 위해 분석된다. 그 결과로서, 교정 카드 (222) 는 직물 물품 (216) 에 대한 컬러 값이 정확하도록 디지털 이미지를 교정하는데 결정 시스템 (210) 을 돕는다. 일부 예들에서, 사용자는 교정 카드 (222) 에 대한 액세스를 가지지 않을 수도 있다. 그 결과, 교정 이미지가 대신 사용될 수도 있다. 교정 이미지는 수개의 모바일 디바이스들을 통해서 그리고 수개의 환경들에서 직물 물품 (216) 을 캡처한 데이터베이스 (212) 에서의 사전-저장된 디지털 이미지일 수도 있다. 또한, 교정 이미지는 상술한 바와 같이 환경 팩터들 및 모바일 디바이스 (202) 의 제한 팩터들에 대해 보상할 수도 있다. 그 결과로서, 교정 이미지는 교정 카드 (222) 와 유사한 결과들을 제공할 수도 있다.

이 예는 흑색 구역 및 백색 구역을 포함하는 교정 카드를 참조하여 설명되었지만, 교정 카드는 다른 구역들을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 교정 카드는 녹색 구역, 적색 구역, 및 청색 구역을 포함할 수도 있다.

예시된 바와 같이, 시스템 (200) 은 데이터베이스 (212) 를 포함한다. 데이터베이스 (212) 는 사용자 (226) 와 연관된 정보를 메모리에 저장한다. 데이터베이스 (212) 는, 사용자 (226) 와 연관된 직물 물품들 (218) 에 관한 정보와 같은 정보를 메모리에 저장한다. 예시된 바와 같이, 데이터베이스 (212) 는 직물 물품 A (218-1), 직물 물품 B (218-2), 및 직물 물품 C (218-3) 를 포함한다. 직물 물품 A (218-1) 는 T-셔츠에 대한 정보를 포함할 수도 있다. 직물 물품 B (218-2) 는 드레스 셔츠에 대한 정보를 포함할 수도 있다. 직물 물품 C (218-3) 는 침구류에 대한 정보를 포함할 수도 있다. 이 정보는 디지털 이미지들, 명칭들, 컬러 값들, 및 직물 물품 (218) 과 연관된 다른 정보를 포함할 수도 있다.

또한, 데이터베이스는, 사용자 (226) 와 연관된 메타데이터 (220) 를 메모리에 저장한다. 메타데이터 (220) 는, 직물 물품들 (218) 의 위치, 직물 물품들 (218) 을 세탁하기 위해 사용되는 세제, 세탁기 타입, 직물 물품들 (218) 을 세탁하기 위해 사용되는 세탁기의 설정들, 전처리기들, 표백 또는 비-표백 세탁 부스터들과 같은 세탁 부스터들, 세탁용 풀, 섬유 유연제, 선명함 개선제들을 포함하는, 세탁에 사용되는 다른 세탁 제품들, 직물 물품 (218) 에 대한 직물의 타입, 혼합 상세, 구입 데이터, 드라이어 머신의 사용, 직물 물품 (218) 을 입고 세탁한 횟수, 또는 이들의 조합들을 포함할 수도 있다. 메타데이터 (220) 에 관한 보다 많은 정보는 이 명세서의 다른 부분들에서 설명될 것이다.

또한, 데이터베이스 (210) 는, 직물 물품들 (218) 의 컬러 값을 향상시키기 위한 추천들 (224) 을 메모리에 저장할 수도 있다. 예시된 바와 같이, 추천들 (224) 은 추천 A (224-1) 및 추천 B (224-2) 를 포함할 수도 있다. 추천 A (224-1) 는 직물 물품의 컬러 값을 향상시키기 위해 수온을 뜨겁게 증가시키도록 하는 것일 수도 있다. 추천 B (224-2) 는 직물 물품의 컬러 값을 향상시키기 위해 후속 세탁에 제품 X 를 추가하도록 하는 것일 수도 있다. 추천들 (224) 에 관한 보다 많은 정보가 이 명세서의 다른 부분들에서 설명될 것이다.

이 예는 3 개의 직물 물품들에 관한 정보를 저장하는 데이터베이스를 참조하여 설명되었지만, 데이터베이스는 다수의 사용자들에 대한 3 개 보다 더 많은 직물 물품들에 관한 정보를 저장할 수도 있다. 그 결과로서, 결정 시스템은 추천들을 정제 (refine) 하기 위해 큰 샘플 사이즈로서 직물 물품들에 관한 정보를 활용할 수도 있다.

예시된 바와 같이, 시스템 (200) 은 결정 시스템 (210) 을 포함한다. 이 결정 시스템 (210) 은 프로세서 (207) 및 컴퓨터 프로그램 코드 (208) 를 포함한다. 컴퓨터 프로그램 코드 (208) 는 다수의 엔진들 (214) 을 포함한다. 엔진들 (214) 은 지정된 기능을 수행하기 위한 프로그램 명령들을 지칭한다. 프로그램 코드 (208) 는 프로세서 (207) 로 하여금 엔진들 (214) 의 지정된 기능을 실행하게 한다. 예시된 바와 같이, 결정 시스템 (210) 은 획득 엔진 (214-1), 식별 엔진 (214-2), 교정 계산 엔진 (214-3), 직물 계산 엔진 (214-4), 비교 엔진 (214-5), 결정 엔진 (214-6), 및 프리젠팅 엔진 (214-7) 을 포함한다.

획득 엔진 (214-2) 은, 모바일 디바이스 (202) 로부터, 교정 카드 (222) 와 함께 직물 물품 (216) 의 디지털 이미지를 획득한다. 그 결과로서, 직물 물품 (216) 및 교정 카드 (222) 는 동시에 사진찍히고, 동일한 명암 에러들 (shading errors) 을 겪는다. 명암 에러들은, 이용가능한 광원의 강도, 각도, 및 컬러에 의해 도입될 수도 있다. 광원은, 디지털 이미지가 실내에서 또는 실외에서 캡처되는지, 이용가능한 광원이 자연광인지 또는 인공광인지, 광원 (208) 이 턴온 또는 턴오프되는지와 같은 환경적 팩터들, 다른 환경적 팩터들, 또는 이들의 조합들에 대해 종속적일 수도 있다. 또한, 직물 물품 (216) 및 교정 카드 (222) 는 동시에 사진찍히기 때문에, 직물 물품 (216) 및 교정 카드 (222) 의 디지털 이미지는 동일한 품질을 겪는다. 품질은 카메라 (204) 의 렌즈의 특성들, 카메라 (204) 의 디지털 센서가 캡처할 수 있는 픽셀들의 수, 카메라 (204) 의 모션으로 인해 디지털 이미지가 블러링되는지, 또는 이들의 조합에 기초할 수도 있다.

식별 엔진 (214-2) 은 직물 물품 (216) 을 식별한다. 직물 물품 (216) 은 사용자가 직물 물품 (216) 을 명명하는 것 및 식별 엔진 (214-2) 이 직물 물품 (216) 의 명칭을 수신하는 것을 통해 식별될 수도 있다. 일단 식별 엔진 (214-2) 이 직물 물품 (216) 의 명칭을 수신하면, 식별 엔진 (214-2) 은 그 직물 물품 (216) 의 명칭을 데이터베이스 (212) 에서의 직물 물품 (218) 의 다른 명칭들과 비교하여 매치 (match) 하는지 발견되는지를 결정한다. 예를 들어, 식별 엔진 (214-2) 이 T-셔츠로서 직물 물품 (216) 의 명칭을 수신하고 직물 물품 A (218-1) 가 T-셔츠로 명명되는 경우에, 식별 엔진 (214-2) 은 매치가 발견된다고 결정한다. 매치가 발견되지 않는 경우에, 식별 엔진 (214-2) 은 직물 물품 (216) 에 대해 데이터베이스 (212) 에서 새로운 엔트리 (entry) 를 생성하고, 그 새로운 엔트리에 직물 물품 (216) 과 연관된 정보를 저장할 수도 있다.

직물 물품 (216) 은 다른 직물 물품들과 연관된 다른 태그들 중에서 교유한 직물 물품 (216) 에 부착된 특정 태그를 포함할 수도 있다. 이 예에서, 식별 엔진 (214-2) 은 직물 물품 (216) 과 연관된 태그의 디지털 이미지를 통해 직물 물품 (216) 을 식별한다. 직물 물품 (216) 과 연관된 태그의 디지털 이미지는 모바일 디바이스 (202) 의 카메라 (204) 를 통해 캡처될 수도 있다. 일단 식별 엔진 (214-2) 이 직물 물품 (216) 과 연관된 태그의 디지털 이미지를 수신하면, 식별 엔진 (214-2) 은 그 태그의 디지털 이미지를 데이터베이스 (212) 에서의 직물 물품들 (218) 과 연관된 다른 디지털 이미지들과 비교하여 매치가 발견되는지를 결정한다. 매치가 발견되지 않는 경우에, 식별 엔진 (214-2) 은 직물 물품 (216) 에 대해 데이터베이스 (212) 에서 새로운 엔트리를 생성하고, 그 새로운 엔트리에 직물 물품 (216) 과 연관된 정보를 저장할 수도 있다.

직물 물품 (216) 을 식별함에 있어서 식별 엔진 (214-2) 을 돕기 위해서 이미지 인식이 사용될 수도 있다. 드레스 셔츠와 같은 직물 물품은 T-셔츠와 같은 다른 직물 물품으로부터 드레스 셔츠를 구분하는 특징들을 가질 수도 있다. 일단 식별 엔진 (214-2) 이 직물 물품 (216) 의 디지털 이미지를 수신하면, 식별 엔진 (214-2) 은 직물 물품 (216) 의 디지털 이미지를 데이터베이스 (212) 에서의 직물 물품들 (218) 의 디지털 이미지들과 비교하여 매치가 발견되는지를 결정한다. 매치가 발견되지 않는 경우에, 식별 엔진 (214-2) 은 직물 물품 (216) 에 대해 데이터베이스 (212) 에서 새로운 엔트리를 생성하고, 그 새로운 엔트리에 직물 물품 (216) 과 연관된 정보를 저장할 수도 있다.

교정 계산 엔진 (214-3) 은 디지털 이미지로부터 교정 명도 값들을 계산한다. 교정 계산 엔진 (214-3) 은 교정 카드 (222) 의 백색 구역 (215-2) 및 흑색 구역 (215-1) 과 연관된 디지털 이미지의 픽셀들을 분석함으로써 디지털 이미지로부터 교정 명도 값들을 계산한다. 교정 계산 엔진 (214-3) 은, 백색 구역 (215-2) 과 연관된 픽셀들을 통해 사이클링하는 것 및 각 픽셀에 대해 개별 RGB 값을 취출하는 것에 의해 백색 구역 (215-2) 과 연관된 디지털 이미지의 픽셀들을 분석한다. 디지털 이미지의 품질에 의존하여, 백색 구역 (215-2) 과 연관된 디지털 이미지의 픽셀들은 총 1600 픽셀들에 대해 40x40 픽셀들일 수도 있다. 각각의 RGB 값에 대한 유효한 범위는 0 과 255 사이의 전체 수이다. 또한, 교정 계산 엔진 (214-3) 은 백색 구역 (215-2) 내의 픽셀들의 서브셋트에 걸쳐 평균 결합된 RGB 값을 계산한다. 교정 계산 엔진 (214-3) 은 그 RGB 값들을 함께 가산하여 픽셀 스코어를 형성한다. 백색 구역 (215-2) 에 대한 픽셀 스코어들이 결정되었을 때, 교정 계산 엔진 (214-3) 은 백색 구역 (215-2) 에 대한 교정 명도 값을 계산하기 위해 픽셀 스코어들을 함께 가산하고 픽셀들의 수에 의해 나눈다. 백색 구역 (215-2) 에 대한 교정 명도 값은 100 과 같은 가능한 최고 컬러 값을 나타내는 최대 교정 명도 값일 수도 있다.

유사하게, 교정 계산 엔진 (214-3) 은 흑색 구역 (215-1) 과 연관된 픽셀들을 통해 사이클링하는 것 및 각 픽셀에 대해 개별 RGB 값을 취출하는 것에 의해 백색 구역 (215-1) 과 연관된 디지털 이미지의 픽셀들을 분석한다. 디지털 이미지의 품질에 의존하여, 흑색 구역 (215-1) 과 연관된 픽셀들은 총 1600 픽셀들에 대해 40x40 픽셀들일 수도 있다. 각각의 RGB 값에 대한 유효한 범위는 0 과 255 사이의 전체 수이다. 또한, 교정 계산 엔진 (214-3) 은 흑색 구역 (215-1) 내의 픽셀들의 서브셋트에 걸쳐 평균 결합된 RGB 값을 계산한다. 교정 계산 엔진 (214-3) 은 이들 RGB 값들을 함께 가산하여 픽셀 스코어를 형성한다. 흑색 구역 (215-1) 에 대한 모든 픽셀 스코어들이 결정되었을 때, 교정 계산 엔진 (214-3) 은 흑색 구역 (215-1) 에 대한 교정 명도 값을 계산하기 위해 픽셀 스코어들을 함께 가산하고 픽셀들의 수에 의해 나눈다. 흑색 구역 (215-1) 에 대한 교정 명도 값은 0 과 같은 가능한 최저 RGB 값을 나타내는 최소 교정 명도 값일 수도 있다. 흑색 구역 (215-1) 에 대한 교정 명도 값이 백색 구역 (215-2) 에 대한 교정 명도 값보다 더 많은 경우에, 디지털 이미지는 유효하지 않은 것으로 결정된다.

이 예는 특정 수의 픽셀들을 참조하여 설명되었지만, 디지털 이미지, 카메라, 및 모바일 디바이스의 품질에 의존하여, 픽셀들의 수는 변화할 수도 있다. 예를 들어, 픽셀들의 수는 100x100, 2500x2500, 또는 다른 픽셀들의 수들일 수도 있다.

직물 계산 엔진 (214-4) 은 디지털 이미지로부터 직물 물품에 대한 직물 명도 값을 계산한다. 계산 엔진 (214-4) 은 직물 물품에 관한 디지털 이미지의 샘플 영역을 결정함으로써 디지털 이미지로부터 직물 물품에 대한 직물 명도 값을 계산한다. 직물 물품에 관한 디지털 이미지의 샘플 영역은 디지털 이미지의 특정 영역일 수도 있다. 직물 물품에 관한 디지털 이미지의 특정 영역은 오염으로부터 자유로울 수도 있다. 또한, 샘플 영역은 직물 물품에 관한 전체 디지털 이미지를 포함할 수도 있다.

직물 계산 엔진 (214-4) 은 직물 물품에 관한 디지털 이미지의 샘플 영역과 연관된 디지털 이미지의 픽셀들을 추가로 분석함으로써 디지털 이미지로부터 직물 물품에 대한 직물 명도 값을 계산한다. 직물 계산 엔진 (214-4) 은 직물 물품에 관한 디지털 이미지의 샘플 영역과 연관된 픽셀들을 통해 사이클링하고, 각 필셀에 대한 개별 RGB 값을 취출한다. 디지털 이미지의 품질에 의존하여, 샘플 영역에 대한 디지털 이미지와 연관된 픽셀들은 총 10000 픽셀들에 대해 100x100 픽셀들일 수도 있다. 각 RGB 값에 대한 유효한 범위는 0 과 255 사이의 전체 수이다. 또한, 직물 계산 엔진 (214-4) 은 샘플 영역 내의 픽셀들의 서브셋트에 걸쳐 평균 결합된 RGB 값을 계산한다. 직물 계산 엔진 (214-4) 은 이들 RGB 값들을 함께 가산하여 픽셀 스코어를 형성한다. 샘플 영역에 대한 픽셀 스코어들이 결정되었을 때, 직물 계산 엔진 (214-4) 은 샘플 영역에 대한 직물 명도 값을 계산하기 위해 픽셀 스코어들을 함께 가산하고 픽셀들의 수에 의해 나눈다.

비교 엔진 (214-5) 은 직물 명도 값을 교정 명도 값과 비교하여 비교관계를 형성한다. 샘플 영역에 대한 직물 명도 값은 흑색 구역 (215-1) 에 대한 교정 명도 값과 백색 구역 (215-2) 에 대한 교정 명도 값 사이이어야 한다.

결정 엔진 (214-6) 은 그 비교관계에 기초하여 직물 물품의 컬러 값을 결정한다. 컬러 값은 0 내지 100 과 같은 범위일 수도 있다. 예를 들어, 직물 물품이 백색이도록 가정되는 경우에, 0 은 직물 물품이 진짜 흑색이고 백색이 없음을 나타낼 수도 있다. 100 은 직물 물품이 진짜 백색이고 흑색이 없음을 나타낼 수도 있다. 또한, 컬러 값은 아래에 제공된 식 (1) 에 기초할 수도 있다:

식 (1)

식 (1) 에서, CV 는 컬러 값을 지칭하고, FLV 는 직물 명도 값을 지칭하며,

는 흑색 구역의 교정 명도 값을 지칭하고,

는 백색 구역의 교정 명도 값을 지칭한다. 이것은 0 과 100 사이의 컬러 값에 대한 범위를 초래한다. 또한, 컬러 값은 백색이 아닌 것, 백색, 또는 정말로 백색인 것과 같은 것을 상징할 수도 있다. 백색이 아닌 것은 직물 물품이 진짜 흑색이고 백색 컬러가 없음을 나타낼 수도 있다. 정말로 백색인 것은 직물 물품이 진짜 백색이고 흑색 컬러가 없음을 나타낼 수도 있다.

프리젠팅 엔진 (214-7) 은, 모바일 디바이스 (202) 의 UI 를 통해, 직물 물품의 컬러 값을 향상시키기 위한 추천을 프리젠팅한다. 추천은, 컬러 값이 증가 또는 감소되었는지를 결정하기 위해 직물 물품의 컬러 값을 데이터베이스 (212) 에 저장된 직물 물품의 이전 컬러 값과 비교하는 것에 기초할 수도 있다. 또한, 추천은 직물 물품과 연관된 메타데이터에 기초할 수도 있다. 메타데이터는 직물 물품의 위치, 직물 물품을 세탁하기 위해 사용되는 세제, 세탁기 타입, 직물 물품을 세탁하기 위해 사용되는 세탁기의 설정들 (settings), 또는 이들의 조합들을 포함할 수도 있다.

시스템 (200) 의 전체 예가 이제 설명될 것이다. 사용자는 교정 카드 (222) 와 함께 직물 물품 (216) 의 디지털 이미지를 캡처하기 위해 모바일 디바이스 (202) 를 사용할 수도 있다. 디지털 이미지는 직물 물품 (216) 및 교정 카드 (222) 양자를 포함하는 단일 이미지일 수도 있다. 상기 설명된 바와 같이, 획득 엔진 (214-2) 은 모바일 디바이스 (202) 로부터 교정 카드 (222) 와 함께 직물 물품 (216) 의 디지털 이미지를 획득한다. 식별 엔진 (214-2) 은 그 직물 물품을 직물 물품 B (218-2) 로서 식별한다. 상기 설명된 바와 같이, 직물 물품 B (218-2) 는 백색 드레스 셔츠일 수도 있다. 교정 계산 엔진 (214-3) 및 직물 계산 엔진 (214-4) 은 디지털 이미지로부터 교정 명도 값들 및 직물 명도 값을 각각 계산한다. 비교 엔진 (214-5) 은 직물 명도 값을 교정 명도 값들과 비교하여 비교관계를 형성한다. 결정 엔진 (214-6) 은, 그 비교관계에 기초하여, 직물 물품의 컬러 값을 결정한다. 컬러 값은 90 일 수도 있다. 90 은 직물 물품 (216) 이 90 퍼센트 백색인 것을 나타낸다. 프리젠팅 엔진 (214-7) 은, 모바일 디바이스 (202) 의 UI 를 통해, 직물 물품 (216) 의 컬러 값을 향상시키기 위한 추천을 프리젠팅한다.

이 예는 세탁 과정 전 및 후에 직물 물품에 대한 컬러 값을 결정하기 위한 결정 시스템을 참조하여 설명되었지만, 결정 시스템은 다른 애플리케이션들에서 사용될 수도 있다. 예를 들어, 결정 시스템은 페인트 컬러들을 매칭시키는 것, 다수의 직물 물품들에 대한 컬러들을 매칭시키는 것, 또는 이들의 조합들을 위해 이용될 수도 있다.

도 3 은 본원에 기술된 원리들의 하나의 예에 따른, 직물 물품의 컬러 값을 향상시키기 위한 추천을 프리젠팅하기 위한 UI 이다. 상기 언급된 바와 같이, 결정 시스템은, 모바일 디바이스의 UI 를 통해, 직물 물품의 컬러 값을 향상시키기 위한 추천을 프리젠팅한다.

예시된 바와 같이, UI (302) 는 직물 물품의 컬러 값을 향상시키기 위한 추천을 사용자에게 프리젠팅할 수도 있다. 추천 (304) 은 당신의 드레스 셔츠의 백색을 향상시키기 위해 물 온도를 뜨겁게 증사시킬 것을 추천한다.

도 4 는 본원에 기술된 원리들의 하나의 예에 따른, 직물 물품의 컬러 값을 향상시키기 위한 추천을 프리젠팅하기 위한 UI 이다. 상기 언급된 바와 같이, 결정 시스템은, 모바일 디바이스의 UI 를 통해, 직물 물품의 컬러 값을 향상시키기 위한 추천을 프리젠팅한다.

예시된 바와 같이, UI (402) 는 직물 물품의 컬러 값을 향상시키기 위한 추천을 사용자에게 프리젠팅할 수도 있다. 추천 (404) 은 당신의 셔츠의 백색을 향상시키기 위해 후속 세탁에 제품 X 를 추가할 것을 추천한다.

도 5 는 본원에 기술된 원리들의 하나의 예에 따른, 직물 물품의 컬러 값을 결정하기 위한 방법의 플로우차트이다. 방법 (500) 은 도 1 의 결정 시스템 (110) 에 의해 실행될 수도 있다. 또한, 방법 (500) 은 다른 시스템들 (즉, 시스템 (200), 시스템 (700) 및 시스템 (800)) 에 의해 실행될 수도 있다. 이 예에서, 방법 (500) 은, 모바일 디바이스로부터, 교정 카드와 함께 직물 물품의 디지털 이미지를 획득하는 단계 (501), 디지털 이미지로부터 직물 물품에 대한 직물 명도 값을 계산하는 단계 (502), 직물 명도 값을 교정 명도 값들과 비교하여 비교관계를 형성하는 단계 (503), 및 그 비교관계에 기초하여, 직물 물품의 컬러 값을 결정하는 단계 (504) 를 포함한다.

상기 언급된 바와 같이, 방법 (500) 은, 모바일 디바이스로부터, 교정 카드와 함께 직물 물품의 디지털 이미지를 획득하는 단계 (501) 를 포함한다. 방법 (500) 은 교정 카드와 함께 직물 물품의 하나의 디지털 이미지를 획득할 수도 있다. 방법 (500) 은 교정 카드와 함께 다수의 직물 물품들의 수개의 디지털 이미지들을 획득할 수도 있다.

상기 언급된 바와 같이, 방법 (500) 은 디지털 이미지로부터 직물 물품에 대한 직물 명도 값을 계산하는 단계 (502) 를 포함한다. 방법 (500) 은, 직물 물품에 관한 디지털 이미지의 샘플 영역을 결정하는 것, 샘플 영역의 픽셀들을 분석하는 것, 및 샘플 영역의 픽셀들에 기초하여, 직물 명도 값을 겨렁하는 것에 의해, 디지털 이미지로부터 직물 물품에 대한 직물 명도 값을 계산하는 것을 포함한다. 상기 설명된 바와 같이, 직물 명도 값은 0 내지 255 와 같은 범위에 기초할 수도 있다.

상기 언급된 바와 같이, 방법 (500) 은 직물 명도 값을 교정 명도 값들과 비교하여 비교관계를 형성하는 단계 (503) 를 포함한다. 비교관계는 교정 명도 값과 직물 명도 값 사이의 관계일 수도 있다. 샘플 영역에 대한 직물 명도 값은 흑색 구역에 대한 교정 명도 값과 백색 구역에 대한 교정 명도 값 사이이다. 샘플 영역에 대한 직물 명도 값이 흑색 구역에 대한 교정 명도 값과 백색 구역에 대한 교정 명도 값 사이가 아닌 경우에, 디지털 이미지는 유효하지 않을 수도 있다. 디지털 이미지가 유효하지 않은 경우에, 방법 (500) 은 사용자에게 교정 카드와 함께 직물 물품의 다른 디지털 이미지를 캡처하도록 프롬프트하는 것을 포함할 수도 있다.

상기 언급된 바와 같이, 방법 (500) 은 그 비교관계에 기초하여, 직물 물품의 컬러 값을 결정하는 단계 (504) 를 포함한다. 직물 물품의 컬러 값은 시간에 걸쳐 추적될 수도 있다. 예를 들어, 컬러 값은 직물 물품이 세탁 과정에 투입되기 전에 결정될 수도 있다. 컬러 값은 그 다음, 상기 방법 (500) 을 통해 직물 물품이 세탁 과정에 투입된 후에 결정될 수도 있다. 컬러 값은 백색 직물 물품에 대해 결정될 수도 있다. 또한, 컬러 값은 청색, 녹색, 적색, 흑색, 또는 직물 물품과 연관된 다른 컬러들에 대해 결정될 수도 있다.

직물 명도 값이 디지털 이미지에서 교정 카드의 백색 구역에 대한 교정 명도 값보다 더 큰 경우에, 방법 (500) 은 컬러 값을 최대 컬러 값으로 할당한다. 최대 컬러 값은 100 일 수도 있다.

이 예는 교정 카드를 이용하는 방법을 참조하여 설명되었지만, 방법은 다른 기법들을 이용할 수도 있다. 방법은 직물 물품의 샘플들의 디지털 이미지들을 데이터베이스에 저장할 수도 있다. 디지털 이미지들은 다수의 환경들에서, 다수의 카메라들에서, 또는 이들의 조합으로 캡처될 수도 있다. 그 결과로서, 직물 물품들의 샘플들의 디지털 이미지들은 교정 명도 값들을 계산하기 위해서 사용될 수도 있다.

도 6 은 본원에 기술된 원리들의 하나의 예에 따른, 직물 물품의 백색 값을 결정하기 위한 방법의 플로우차트이다. 방법 (600) 은 도 1 의 결정 시스템 (110) 에 의해 실행될 수도 있다. 또한, 방법 (600) 은 다른 시스템들 (즉, 시스템 (200), 시스템 (700) 및 시스템 (800)) 에 의해 실행될 수도 있다. 방법 (600) 은, 모바일 디바이스로부터, 교정 카드와 함께 직물 물품의 디지털 이미지를 획득하는 단계 (601), 직물 물품을 식별하는 단계 (602), 디지털 이미지로부터 교정 명도 값들을 계산하는 단계 (603), 디지털 이미지로부터 직물 물품에 대한 직물 명도 값을 계산하는 단계 (604), 직물 명도 값을 교정 명도 값들과 비교하여 비교관계를 형성하는 단계 (605), 및 그 비교관계에 기초하여, 직물 물품의 컬러 값을 결정하는 단계 (606), 모바일 디바이스의 UI 를 통해, 직물 물품의 컬러 값을 향상시키기 위한 추천을 프리젠팅하는 단계 (607) 를 포함한다.

상기 언급된 바와 같이, 방법 (600) 은 직물 물품을 식별하는 단계 (602) 를 포함한다. 방법 (600) 은, 직물 물품과 연관된 태그의 디지털 이미지를 수신하는 것, 이미지 인식, 또는 사용자로 하여금 직물 물품을 수동적으로 식별하는 것을 허용하는 것, 또는 이들의 조합에 의해, 직물 물품을 식별할 수도 있다.

상기 언급된 바와 같이, 방법 (600) 은 디지털 이미지로부터 교정 명도 값들을 계산하는 단계 (603) 를 포함한다. 디지털 이미지로부터 교정 명도 값들을 계산하는 것은, 교정 카드의 백색 구역 및 흑색 구역과 연관된 디지털 이미지의 픽셀들을 분석하는 것 및, 그 픽셀들에 기초하여, 교정 카드의 백색 구역 및 흑색 구역과 연관된 교정 명도 값들을 결정하는 것을 포함한다.

상기 언급된 바와 같이, 방법 (600) 은 모바일 디바이스의 UI 를 통해, 직물 물품의 컬러 값을 향상시키기 위한 추천을 프리젠팅하는 단계 (607) 를 포함한다. 추천은, 컬러 값이 증가 또는 감소되었는지를 결정하기 위해 직물 물품의 컬러 값을 데이터베이스에 저장된 직물 물품의 이전 컬러 값과 비교하는 것에 기초할 수도 있다. 컬러 값이 증가한 경우에, 추천은 현재의 세탁 과정을 계속하도록 UI 를 통해 사용자에게 알리는 것을 포함할 수도 있다.

추천은 직물 물품과 연관된 메타데이터에 기초할 수도 있다. 메타데이터는 직물 물품의 위치를 포함할 수도 있다. 직물 물품의 위치는 방법 (600) 으로 하여금, 직물 물품이 경수 (hard water) 에 투입될 수도 있는지를 결정하도록 허용할 수도 있다. 직물 물품이 경수에 투입되는 경우에, 추천은 연수기를 설치하는 것 또는 경수에 대해 최적화되는 세제를 이용하는 것을 포함할 수도 있다.

메타데이터는 직물을 세탁하기 위해 사용되는 세제를 나타낼 수도 있다. 일부 세제들은 직물 물품의 컬러 값을 증가시킬 수도 있는 한편, 다른 세제들은 직물 물품의 컬러 값을 오직 유지만 할 수도 있다. 그 결과로서, 추천은 특정 세제를 이용하는 것을 포함할 수도 있다.

또한, 메타데이터는 세탁기 타입을 나타낼 수도 있다. 일부 세탁기들은 세탁 과정에 대한 설정들을 포함할 수도 있다. 설정들은 수온 설정, 시간 설정, 담금 설정, 스핀 설정, 또는 이들의 조합을 포함할 수도 있다. 직물 물품을 세탁하기 위해 사용되는 세탁기의 설정들은 직물 물품의 컬러 값을 향상시키기 위해 조정될 수도 있다. 하나의 예에서, 세탁기의 설정은 결정 시스템에 무선으로 송신될 수도 있고, 메타데이터로서 저장될 수도 있다.

도 7 은 본원에 기술된 원리들에 따른, 결정 시스템의 도면이다. 결정 시스템 (700) 은 프로세서 (707) 및 컴퓨터 프로그램 코드 (708) 를 포함한다. 컴퓨터 프로그램 코드 (708) 는 다수의 엔진들 (714) 을 포함한다. 엔진들 (714) 은 지정된 기능을 수행하기 위한 프로그램 명령들을 지칭한다. 프로그램 코드 (708) 는 프로세서 (707) 로 하여금 엔진들 (714) 의 지정된 기능을 실행하게 한다. 예시된 바와 같이, 결정 시스템 (700) 은 획득 엔진 (714-1), 식별 엔진 (714-2), 교정 계산 엔진 (714-3), 직물 계산 엔진 (714-4), 비교 엔진 (714-5), 결정 엔진 (714-6), 및 프리젠팅 엔진 (714-7) 을 포함한다.

획득 엔진 (714-1) 은, 모바일 디바이스로부터, 교정 카드와 함께 직물 물품의 디지털 이미지를 획득한다. 획득 엔진 (714-1) 은 교정 카드와 함께 직물 물품의 하나의 디지털 이미지를 획득할 수도 있다. 획득 엔진 (714-1) 은 교정 카드와 함께 다수의 직물 물품들의 수개의 디지털 이미지들을 획득할 수도 있다.

식별 엔진 (714-2) 은 직물 물품을 식별한다. 식별 엔진 (714-2) 은 상술된 방법들을 통해 디지털 이미지에서 수개의 직물 물품들을 식별할 수도 있다.

교정 계산 엔진 (714-3) 은 디지털 이미지로부터 교정 명도 값들을 계산한다. 교정 계산 엔진 (714-3) 은, 교정 카드의 백색 구역 및 흑색 구역과 연관된 디지털 이미지의 픽셀들을 분석하는 것 및, 그 픽셀들에 기초하여, 교정 카드의 백색 구역 및 흑색 구역과 연관된 교정 명도 값들을 결정하는 것에 의해, 디지털 이미지로부터 교정 명도 값들을 계산한다.

직물 계산 엔진 (714-4) 은 디지털 이미지로부터 직물 물품에 대한 직물 명도 값을 계산한다. 직물 계산 엔진 (714-4) 은 다수의 디지털 이미지들로부터 다수의 직물 물품들에 대한 수개의 직물 명도 값들을 계산할 수도 있다.

비교 엔진 (714-5) 은 직물 명도 값을 교정 명도 값들과 비교하여 비교관계를 형성한다. 비교 엔진 (714-5) 은 직물 명도 값을 디지털 이미지에서 교정 카드의 백색 구역과 연관된 최대 교정 명도 값들과 비교한다. 비교 엔진 (714-5) 은 직물 명도 값을 디지털 이미지에서 교정 카드의 흑색 구역과 연관된 최소 교정 명도 값들과 비교한다.

결정 엔진 (714-6) 은 그 비교관계에 기초하여 직물의 컬러 값을 결정한다. 직물의 컬러 값은 데이터베이스에 저장되고 시간에 걸쳐 추적될 수도 있다.

프리젠팅 엔진 (714-7) 은 모바일 디바이스의 UI 를 통해, 직물 물품의 컬러 값을 향상시키기 위한 추천을 프리젠팅한다. 프리젠팅 엔진 (714-7) 은 직물 물품의 컬러 값을 향상시키기 위한 수개의 추천들을 프리젠팅할 수도 있다.

도 8 은 본원에 기술된 원리들에 따른, 결정 시스템의 도면이다. 이 예에서, 결정 시스템 (800) 은 메모리 리소스들 (804) 과 통신하는 프로세싱 리소스들 (802) 을 포함한다. 프로세싱 리소스들 (802) 은 적어도 하나의 프로세서, 및 프로그래밍된 명령들을 프로세싱하기 위해서 사용되는 다른 리소스들을 포함한다. 메모리 리소스들 (804) 은 결정 시스템 (800) 에 의해 사용되는 프로그래밍된 명령들 또는 데이터 구조들과 같은 데이터를 저장할 수 있는 임의의 메모리를 일반적으로 나타낸다.

메모리 리소스들 (804) 에 저장된 프로그래밍된 명령들은 디지털 이미지 획득자 (806), 직물 물품 식별자 (808), 교정 명도 값 계산자 (810), 직물 명도 값 계산자 (812), 명도 값 비교자 (814), 컬러 값 결정자 (816), 및 추천 프리젠터 (818) 를 포함한다.

메모리 리소스들 (804) 은 태스크들 (tasks) 로 하여금 프로세싱 리소스들 (802) 에 의해 실행되게 하기 위한 컴퓨터 판독가능 프로그램 코드를 보유하는 컴퓨터 판독가능 저장 매체를 포함한다. 컴퓨터 판독가능 저장 매체는 유형의 및/또는 물리적 저장 매체일 수도 있다. 컴퓨터 판독가능 저장 매체는 송신 저장 매체가 아닌 임의의 적절한 저장 매체일 수도 있다. 컴퓨터 판독가능 저장 매체의 비-망라적 열거는 비-휘발성 메모리, 휘발성 메모리, 랜덤 액세스 메모리, 기록 전용 메모리, 플래시 메모리, 전기적으로 소거가능한 프로그램 판독 전용 메모리, 또는 메모리의 타입들, 또는 이들의 조합들을 포함한다.

디지털 이미지 획득자 (806) 는, 실행될 때, 프로세싱 리소스들 (802) 로 하여금, 모바일 디바이스로부터, 교정 카드와 함께 직물 물품의 디지털 이미지를 획득하게 하는 프로그래밍된 명령들을 나타낸다. 직물 물품 식별자 (808) 는, 실행될 때, 프로세싱 리소스들 (802) 로 하여금, 직물 물품을 식별하게 하는 프로그래밍된 명령들을 나타낸다.

교정 명도 값 계산자 (810) 는, 실행될 때, 프로세싱 리소스들 (802) 로 하여금, 디지털 이미지로부터 교정 명도 값들을 계산하게 하는 프로그래밍된 명령들을 나타낸다. 직물 명도 값 계산자 (812)는, 실행될 때, 프로세싱 리소스들 (802) 로 하여금, 디지털 이미지로부터 직물 물품에 대한 직물 명도 값을 계산하게 하는 프로그래밍된 명령들을 나타낸다.

명도 값 비교자 (814) 는, 실행될 때, 프로세싱 리소스들 (802) 로 하여금, 직물 명도 값을 교정 명도 값들과 비교하여 비교관계를 형성하게 하는 프로그래밍된 명령들을 나타낸다. 컬러 값 결정자 (816) 는, 실행될 때, 프로세싱 리소스들 (802) 로 하여금, 비교관계에 기초하여, 직물 물품의 컬러 값을 결정하게 하는 프로그래밍된 명령들을 나타낸다. 추천 프리젠터 (818) 는 실행될 때, 프로세싱 리소스들 (802) 로 하여금, 모바일 디바이스의 UI 를 통해, 직물 물품의 컬러 값을 향상시키기 위한 추천을 프리젠팅하게 하는 프로그래밍된 명령들을 나타낸다.

또한, 메모리 리소스들 (804) 은 설치 패키지의 부분일 수도 있다. 설치 패키지를 설치하는 것에 응답하여, 메모리 리소스들 (804) 의 프로그래밍된 명령들은 휴대용 매체, 서버, 원격 네트워크 로케이션, 다른 로케이션, 또는 이들의 조합들과 같은 설치 패키지의 소스로부터 다운로드될 수도 있다. 본원에 기술된 원리들과 양립가능한 휴대용 메모리 매체들은 DVD 들, CD 들, 플래시 메모리, 휴대용 디스크들, 자기 디스크들, 광학 디스크들, 다른 형태들의 휴대용 메모리들, 또는 이들의 조합들을 포함한다. 다른 예들에서, 프로그램 명령들은 이미 설치되어 있다. 여기서, 메모리 리소스들은 하드 드라이브, 솔리드 스테이트 하드 드라이브, 또는 기타와 같은 집적 메모리를 포함할 수 있다.

일부 예들에서, 프로세싱 리소스들 (802) 및 메모리 리소스들 (804) 은 서버, 또는 네트워크 컴포넌트와 같이 동일한 물리적 컴포넌트 내에 위치한다. 메모리 리소스들 (804) 은 물리적 컴포넌트들의 메인 메모리, 캐시들, 레지스터들, 비-휘발성 메모리, 또는 물리적 컴포넌트의 메모리 계층에서의 다른 곳의 일부일 수도 있다. 대안적으로, 메모리 리소스들 (804) 은 네트워크를 통해 프로세싱 리소스들 (802) 과 통신할 수도 있다. 또한, 라이브러리들과 같은 데이터 구조들은 네트워크 접속을 통해 원격 로케이션으로부터 액세스될 수도 있는 한편, 프로그래밍된 명령들은 로컬로 위치된다. 따라서, 결정 시스템 (800) 은 사용자 디바이스 상에서, 서버 상에서, 서버들의 집합 상에서, 또는 이들의 조합들 상에서 구현될 수도 있다.

도 8 의 결정 시스템 (800) 은 범용 컴퓨터의 일부일 수도 있다. 하지만, 대안적인 예들에서, 결정 시스템 (800) 은 애플리케이션 특정 집적 회로의 부분이다.

이전의 설명은 기술된 원리들의 예들을 예시 및 설명하기 위해서 제시되었다. 이 설명은 망라적인 것으로 또는 이들 원리들을 개시된 임의의 정확한 형태로 제한하려는 의도되지 아니한다. 많은 변형들 및 변화들이 상기 교시에 비추어 가능하다.

도면들에서의 플로우차트 및 블록도들은 시스템들, 방법들, 및 컴퓨터 프로그램 제품들의 가능한 구현들의 아키텍처들, 기능성, 및 동작들을 예시한다. 이와 관련하여, 플로우차트 또는 블록도들에서의 각 블록은 특정 논리적 기능(들)을 구현하기 위한 다수의 실행가능 명령들을 갖는 모듈, 세그먼트, 또는 코드의 부분을 나타낼 수도 있다. 일부 대안적인 구현들에서, 블록에서 언급된 기능들은 도면들에서 언급된 순서 외로 발생할 수도 있음에 또한 유의하여야 한다. 예를 들어, 연속적으로 도시된 2 개의 블록들은, 사실, 실질적으로 동시에 실행될 수도 있고, 또는 블록들은 수반되는 기능성에 의존하여 때로는 역순으로 실행될 수도 있다. 블록도들 및/또는 플로우차트 도시에서의 각 블록 및 블록도들 및/또는 플로우차트 도시에서의 블록들의 조합은 특정된 기능들 또는 작용들을 수행하는 특수 목적 하드웨어-기반 시스템들, 또는 특수 목적 하드웨어 및 컴퓨터 명령들의 조합들에 의해 구현될 수도 있음이 또한 주목될 것이다.

본 명세서에서 사용된 용어는 특정 예들을 기술할 목적을 위한 것이고 제한하는 것으로 의도되지 아니한다. 본 명세서에서 사용된 바와 같이, 단수 형태 표현들은, 문맥에서 달리 명확하게 표시되지 않는 한, 복수 형태들 역시 포함하는 것으로 의도된다. 본 명세서에서 사용될 때 "포함하다" 및/또는 "포함하는" 이라는 용어들은 진술된 특징들, 정수들, 동작들, 엘리먼트들, 및/또는 컴포넌트들의 존재를 명시하고, 하지만 다수의 다른 특징들, 정수들, 동작들, 엘리먼트들, 컴포넌트들, 및/또는 그들의 그룹들의 존재 또는 추가를 배제하지 않음이 추가로 이해될 것이다.

본 발명의 전술한 상세한 설명에서 적어도 하나의 예시적인 실시형태가 제시되었지만, 엄청나게 많은 수의 변형들이 존재함을 이해하여야 한다. 예시적인 실시형태 또는 예시적인 실시형태들은 오직 예들이고, 본 발명의 범위, 적용가능성, 또는 구성을 어떤 식으로든 제한하는 것으로 의도되지 않음을 또한 이해하여야 한다. 오히려, 전술한 상세한 설명들은 통상의 기술자에게 본 발명의 예시적인 실시형태를 구현하기 위한 편리한 로드 맵을 제공할 것이고, 다양한 변경들이 첨부된 청구항들 및 그들의 법적 균등물들에서 전개되는 본 발명의 범위로부터 벗어남이 없이 예시적인 실시형태에서 기술된 엘리먼트들의 기능 및 배열에서 이루어질 수도 있다.

Claims

직물 물품의 컬러 값을 결정하는 방법으로서,
모바일 디바이스로부터, 교정 카드와 함께 직물 물품의 디지털 이미지를 획득하는 단계;
상기 직물 물품을 식별하는 단계;
상기 디지털 이미지로부터 교정 명도 값들을 계산하는 단계;
상기 디지털 이미지로부터 상기 직물 물품에 대한 직물 명도 값을 계산하는 단계;
상기 직물 명도 값을 상기 교정 명도 값들과 비교하여 비교관계를 형성하는 단계;
상기 비교관계에 기초하여, 상기 직물 물품의 컬러 값을 결정하는 단계; 및
상기 모바일 디바이스의 사용자 인터페이스 (UI) 를 통해, 상기 직물 물품의 상기 컬러 값을 향상시키기 위한 추천을 프리젠팅하는 단계를 포함하는, 직물 물품의 컬러 값을 결정하는 방법.
삭제
제 1 항에 있어서,
상기 디지털 이미지로부터 상기 교정 명도 값들을 계산하는 단계는,
상기 교정 카드의 백색 구역 및 흑색 구역과 연관된 상기 디지털 이미지의 픽셀들을 분석하는 단계; 및
상기 픽셀들에 기초하여, 상기 교정 카드의 상기 백색 구역 및 상기 흑색 구역과 연관된 상기 교정 명도 값들을 결정하는 단계를 포함하는, 직물 물품의 컬러 값을 결정하는 방법.
삭제
삭제
제 1 항에 있어서,
상기 추천은, 상기 컬러 값이 증가 또는 감소되었는지를 결정하기 위해 상기 직물 물품의 상기 컬러 값을 데이터베이스에 저장된 상기 직물 물품의 이전 컬러 값과 비교하는 것에 기초하는, 직물 물품의 컬러 값을 결정하는 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 추천은 상기 직물 물품과 연관된 메타데이터에 기초하고, 상기 메타데이터는 상기 직물 물품의 위치, 상기 직물 물품을 세탁하기 위해 사용되는 세제, 세탁기 타입, 상기 직물 물품을 세탁하기 위해 사용되는 상기 세탁기의 설정들, 또는 이들의 조합들을 포함하는, 직물 물품의 컬러 값을 결정하는 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 디지털 이미지로부터 상기 직물 물품에 대한 직물 명도 값을 계산하는 단계는,
상기 직물 물품에 관련된 상기 디지털 이미지의 샘플 영역을 결정하는 단계;
상기 샘플 영역의 픽셀들을 분석하는 단계; 및
상기 샘플 영역의 상기 픽셀들에 기초하여, 상기 직물 명도 값을 결정하는 단계를 포함하는, 직물 물품의 컬러 값을 결정하는 방법.
직물 물품의 컬러 값을 결정하기 위한 시스템으로서,
상기 시스템은,
프로세서;
상기 프로세서에 통신가능하게 커플링된 컴퓨터 프로그램 코드를 포함하고,
상기 컴퓨터 프로그램 코드는,
모바일 디바이스로부터, 교정 카드와 함께 직물 물품의 디지털 이미지를 획득하기 위한 획득 엔진;
상기 직물 물품을 식별하기 위한 식별 엔진;
상기 디지털 이미지로부터 교정 명도 값들을 계산하기 위한 교정 계산 엔진;
상기 디지털 이미지로부터 상기 직물 물품에 대한 직물 명도 값을 계산하기 위한 직물 계산 엔진;
상기 직물 명도 값을 상기 교정 명도 값들과 비교하여 비교관계를 형성하기 위한 비교 엔진;
상기 비교관계에 기초하여, 상기 직물 물품의 컬러 값을 결정하기 위한 결정 엔진; 및
상기 모바일 디바이스의 사용자 인터페이스 (UI) 를 통해, 상기 직물 물품의 상기 컬러 값을 향상시키기 위한 추천을 프리젠팅하기 위한 프리젠팅 엔진을 포함하는, 직물 물품의 컬러 값을 결정하기 위한 시스템.
제 9 항에 있어서,
상기 교정 계산 엔진은,
상기 교정 카드의 백색 구역 및 흑색 구역과 연관된 상기 디지털 이미지의 픽셀들을 분석하는 것; 및
상기 픽셀들에 기초하여, 상기 교정 카드의 상기 백색 구역 및 상기 흑색 구역과 연관된 상기 교정 명도 값들을 결정하는 것
에 의해, 상기 디지털 이미지로부터 상기 교정 명도 값들을 계산하는, 직물 물품의 컬러 값을 결정하기 위한 시스템.
제 9 항에 있어서,
상기 추천은, 상기 컬러 값이 증가 또는 감소되었는지를 결정하기 위해 상기 직물 물품의 상기 컬러 값을 데이터베이스에 저장된 상기 직물 물품의 이전 컬러 값과 비교하는 것에 기초하는, 직물 물품의 컬러 값을 결정하기 위한 시스템.
제 9 항에 있어서,
상기 추천은 상기 직물 물품과 연관된 메타데이터에 기초하고, 상기 메타데이터는 상기 직물 물품의 위치, 상기 직물 물품을 세탁하기 위해 사용되는 세제, 세탁기 타입, 상기 직물 물품을 세탁하기 위해 사용되는 상기 세탁기의 설정들, 또는 이들의 조합들을 포함하는, 직물 물품의 컬러 값을 결정하기 위한 시스템.
제 9 항에 있어서,
상기 직물 계산 엔진은,
상기 직물 물품에 관련된 상기 디지털 이미지의 샘플 영역을 결정하는 것;
상기 샘플 영역의 픽셀들을 분석하는 것; 및
상기 샘플 영역의 상기 픽셀들에 기초하여, 상기 직물 명도 값을 결정하는 것
에 의해, 상기 디지털 이미지로부터 상기 직물 물품에 대한 상기 직물 명도 값을 계산하는, 직물 물품의 컬러 값을 결정하기 위한 시스템.
직물 물품의 컬러 값을 결정하기 위한 컴퓨터 프로그램 제품으로서,
상기 컴퓨터 프로그램 제품은 비-일시적 유형의 컴퓨터 판독가능 저장 매체를 포함하고, 상기 유형의 컴퓨터 판독가능 저장 매체는 그것에 수록된 컴퓨터 판독가능 프로그램 코드를 포함하고, 상기 컴퓨터 판독가능 프로그램 코드는 프로그램 명령들을 포함하며, 상기 프로그램 명령들은, 실행될 때, 프로세서로 하여금,
디지털 이미지로부터 교정 명도 값들을 계산하게 하고;
상기 디지털 이미지로부터 직물 물품에 대한 직물 명도 값을 계산하게 하며;
상기 직물 명도 값을 상기 교정 명도 값들과 비교하여 비교관계를 형성하게 하고;
상기 비교관계에 기초하여, 상기 직물 물품의 컬러 값을 결정하게 하며; 그리고
모바일 디바이스의 사용자 인터페이스 (UI) 를 통해, 상기 직물 물품의 상기 컬러 값을 향상시키기 위한 추천을 프리젠팅하게 하는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품.
제 14 항에 있어서,
실행될 때, 상기 프로세서로 하여금, 상기 모바일 디바이스로부터, 교정 카드와 함께 상기 직물 물품의 상기 디지털 이미지를 획득하게 하는 프로그램 명령들을 포함하는 컴퓨터 판독가능 프로그램 코드를 더 포함하는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품.
제 14 항에 있어서,
실행될 때, 상기 프로세서로 하여금, 상기 직물 물품을 식별하게 하는 프로그램 명령들을 포함하는 컴퓨터 판독가능 프로그램 코드를 더 포함하는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품.
제 14 항에 있어서,
상기 추천은, 상기 컬러 값이 증가 또는 감소되었는지를 결정하기 위해 상기 직물 물품의 상기 컬러 값을 데이터베이스에 저장된 상기 직물 물품의 이전 컬러 값과 비교하는 것에 기초하는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품.
제 14 항에 있어서,
상기 추천은 상기 직물 물품과 연관된 메타데이터에 기초하고, 상기 메타데이터는 상기 직물 물품의 위치, 상기 직물 물품을 세탁하기 위해 사용되는 세제, 세탁기 타입, 상기 직물 물품을 세탁하기 위해 사용되는 상기 세탁기의 설정들, 또는 이들의 조합들을 포함하는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품.
제 15 항에 있어서,
실행될 때, 상기 프로세서로 하여금,
상기 교정 카드의 백색 구역 및 흑색 구역과 연관된 상기 디지털 이미지의 픽셀들을 분석하게 하고; 그리고
상기 픽셀들에 기초하여, 상기 교정 카드의 상기 백색 구역 및 상기 흑색 구역과 연관된 상기 교정 명도 값들을 결정하게 하는 프로그램 명령들을 포함하는 컴퓨터 판독가능 프로그램 코드를 더 포함하는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품.
제 14 항에 있어서,
실행될 때, 상기 프로세서로 하여금,
상기 직물 물품에 관련된 상기 디지털 이미지의 샘플 영역을 결정하게 하고;
상기 샘플 영역의 픽셀들을 분석하게 하며; 그리고
상기 샘플 영역의 상기 픽셀들에 기초하여, 상기 직물 명도 값을 결정하게 하는 프로그램 명령들을 포함하는 컴퓨터 판독가능 프로그램 코드를 더 포함하는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체를 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품.