KR20060032417A - Method for determining color of illuminant - Google Patents

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Abstract

본 발명은 컬러 영상으로부터의 조명색 추출 방법에 관한 것으로서, (a) 영상의 3원색을 추출하여, 영상을 색을 기반으로 영역 분할하는 단계; The present invention relates to a dividing illumination color extraction method from a color image, extracts the three primary colors of (a) image, the image region based on color; (b) 분할된 영역 각각에 대해 대표 RGB 및 대표 RGB의 이차원 투영값인 색도값을 산출하고, 산출된 색도값이 동일한 영역들을 병합하는 단계; (B) calculating a two-dimensional projection values ​​of the chroma value of the representative RGB and represent RGB, and the calculated color values ​​are combined to like regions for the divided areas, respectively; (c) 영상 전체의 평균 휘도값을 계산하고, 전체 평균 휘도값과 소정의 하이라이트 비율을 이용하여 예상 조명 휘도값을 계산하는 단계; (C) calculating an average brightness value of the entire image, and calculating the estimated one trillion people luminance value by using the average luminance value and the predetermined ratio of the highlight; (d) 병합된 영역들 중 평균 휘도값이 계산된 예상 조명 휘도값 이상인 영역들을 하이라이트 후보 영역으로 선택하는 단계; (D) a step of one of the combined area is the average brightness value calculated estimated value is equal to or greater than one trillion people luminance region is selected by highlighting the candidate region; (e) 선택된 하이라이트 후보 영역들 각각에 대해, 하이라이트 후보 영역과 그 인접 영역의 고유벡터를 계산하여 두 고유벡터간의 최단거리 및 교점을 구하는 단계; Step (e) for each of the selected highlight candidate region, by calculating the eigenvectors of the highlighted candidate region and its adjacent regions and obtaining a shortest distance and the point of intersection between the two eigenvectors; 및 (f) 고유벡터간 최단거리 및 교점을 이용하여 후보 영역들 중 하이라이트 영역을 추출하고, 추출된 하이라이트 영역으로부터 조명색을 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. And (f) characterized in that it comprises a step of extracting a highlight region of the candidate region by using a minimum distance and a point of intersection between the eigenvectors, and extracts the illumination color from the extracted highlight region.
본 발명에 의하면, 컬러 영상으로부터 분할된 영역들의 대표 RGB 값을 이용하여 추출된 하이라이트 후보영역 중 하이라이트 영역을 추출함에 있어, 전체 영상의 평균 휘도값의 상위 일정 비율 이상의 휘도값을 가지는 영역들을 하이라이트 후보영역으로 추출함으로써, 추출된 후보 영역들 중 하이라이트 영역을 추출하기 위해 소모되는 계산량을 줄일 수 있다. According to the present invention, in the following extracting the highlighted candidate regions of highlight areas extracted by using a representative RGB values ​​of the divided areas from the color image, highlighting the regions having a luminance value equal to or greater than the upper percentage of the average brightness value of the entire image, the candidate by extracting a region of the extraction candidate region can reduce the amount of computation is consumed in order to extract the highlight area.

Description

컬러 영상으로부터의 조명색 추출 방법{Method for determining color of illuminant} Illumination color extraction method from a color image {Method for determining color of illuminant}

도 1은 본 발명에 따른 조명색 추출 방법을 나타내는 흐름도이다. 1 is a flow chart showing the illumination color extracting process according to the invention.

도 2a는 하이라이트가 있는 컬러 원영상이다. Figure 2a is a color original image, which is highlighted.

도 2b는 도 2a로부터 화상의 영역을 분할한 것을 도시한 것이다. Figure 2b shows that a divided area of ​​the image from Fig. 2a.

도 2c는 도 2b로부터 색도기반 영역 병합한 결과를 도시한 것이다. Figure 2c shows a merged result of the color-based region from Figure 2b.

도 3a는 명암과 하이라이트를 색도도 측면에서 설명하기 위한 것이다. Figure 3a is intended to illustrate the contrast and highlight color side in FIG.

도 3b는 명암과 하이라이트를 알지비(RGB)공간 측면에서 설명하기 위한 것이다. Figure 3b is intended to illustrate knowledge in terms of contrast ratio and highlights (RGB) space.

본 발명은 조명색을 추출하는 방법에 관한 것으로, 특히 칼라 영상에서 전체 영상의 휘도를 고려하여 조명색을 가지는 하이라이트 영역의 후보영역들을 추출하고, 상기 후보 영역들 중 하이라이트 영역을 추출하여 조명색을 검출하는 조명색 검출 방법에 관한 것이다. The invention illumination color considering the luminance of the entire image to extract the candidate area in the highlight area having the illumination color, and detecting the illumination color and to extract the highlight area of ​​the candidate region to a method for extracting an illumination color, especially in color image It relates to a detection method.

일반적으로 디지털 카메라와 같은 칼라 화상 입력장치등에 있어서 촬영 당시 의 조명의 영향을 고려하여 색보정된 화상을 저장하기 위해 백색 조절(white balance)과 같은 기능이 있다. To store the color, etc. In general, in an image input apparatus such as a digital camera, in consideration of the influence of the time-up lights of the color-corrected image has the ability to control, such as white (white balance). 백색 조절과 같은 색보정을 수행하기 위한 방법은 지금까지 다양하게 발전되어 왔다. A method for performing color correction such as white control have been various developments so far. 비디오 카메라의 경우 보통 촬영전에 흰색 판(혹은 종이)등을 촬영하여 조명의 칼라를 얻고 이것을 참조하여 백색 조절을 수행하거나, 특정한 조명에 대응하는 하드웨어 버튼등을 두고 사용자의 버튼 입력을 참조하여 조명의 정보를 얻거나, 카메라에 조명검출기를 부착하여 그 신호로부터 조명의 정보를 얻거나, 입력되는 영상 자체로부터 조명색을 얻는등 다양한 방법이 있어왔다. For a video camera usually with the hardware button or the like corresponding to the photographing or the like white board (or paper) before recording to obtain the color of the illumination reference this to perform the white adjustment or specific lighting reference to a user's button input by the illumination obtain information, or by attaching a light detector in the camera has been a lot of ways to get the illumination color from the image itself, which is obtained or, enter the information of the illumination from the signal. 다양한 조명환경 하에서 스스로 물체를 인식, 판단하도록 제작된 로봇의 시각 시스템등에서는 현재 환경의 조명성분(조명색 혹은 조명의 스펙트랄 전력 분포)을 검출하는 것이 필연적으로 요구된다. Time, etc. of the robot system designed to recognize, determine by itself the object under various illumination environments, it is inevitably required for detecting a current illumination of the environment (or the illumination color Neutral power distribution specs of the light). 이것은 조명에 따라 물체의 색이 다르게 보여지기 때문이다. This is because the show is the color of an object depends on the lighting. 카메라나 시각 시스템과 같은 화상 입력장치에서 얻어지는 화상으로부터 정확한 색보정이나 물체 인식의 결과를 얻기 위해서는 피사체 주변에서 조명성분의 정확한 검출을 요하게 된다. In order to obtain the result of accurate color correction or an object recognized from an image obtained by the image input device such as a camera or vision system is yohage accurate detection of illumination around the subject.

종래에는 백색조절 또는 색보정을 수행하기 위해 조명성분을 검출할 목적으로 카메라 장치에 직접 조명에서 방사되는 빛을 감지하는 검출기등을 내장하여 사용하거나, 카메라에 특정한 조명에 대응하는 버튼을 두어 그 버튼에 대한 사용자의 입력을 기준으로 조명을 결정하는등, 카메라에 하드웨어를 부가하여 조명 성분을 검출하는 방법이 사용되고 있다. Conventionally, for the purpose of detecting the light components to perform the white adjustment or color correction used in built-in, such as a detector for detecting light emitted by the direct light to the camera device, or placing the button corresponding to a particular light on the camera that button , such as determining the light based on the input from the user for the can in addition to the hardware on the camera used in this method of detecting the illumination. 그러나 검출기를 사용하는 경우 부가적인 하드웨어의 부착에 따른 비용 부담외에도 하드웨어로 직접 대응 가능하지 않은 원거리 촬영등에서 얻어지는 화상에 적용하는데는 문제가 있고, 사람에 의해 결정되는 버튼 의 경우 다양한 조명 성분에 적절하게 대응하기 위해서는 수많은 버튼이 필요하게 되는 단점이 있다. However, the cost burden of the attachment of additional hardware when using the detector in addition there is the problem of applying to the image obtained, etc. long distance photographing are not directly correspond to the hardware, in the case of a button which is determined by the person as appropriate in various illumination In order to counter the disadvantage that it requires a lot of button. 이러한 단점을 해결하기 위해 화상자체로부터 조명의 색을 검출하는 방법이 제시되었다. The method of detecting the color of the light from the image itself has been proposed to address these shortcomings.

종래의 조명색 검출 방법(미국특허 4585071; 1987.8.4 등록)에서는, 화상 자체로부터 조명의 색을 검출하는 조명색 검출 방법은 화상내의 장면(scene)에서 거울같이 반사하는 빛(specularly reflected light=highlight)의 색을 검출하여 그 장면을 조사하는 빛의 칼라를 결정하는 방법을 제공한다. Of; (08.04.1987 registered U.S. Patent 4,585,071), the illumination color detection method for detecting the color of the light from the image itself is a scene (scene) light (specularly reflected light = highlight) for reflecting, as in a mirror image in the conventional illumination color detection method by detecting the color provides a method of determining the color of the light for irradiating the scene. 그 화상에서 여러개의 서로 다른 표면색을 가진 물체상에 동일한 색상(hue)과 변화하는 채도(saturation)를 나타내는 여러점의 세트(set)를 검출함으로써 거울같이 반사하는 빛의 색을 검출하는 것이 가능하다. In the image it is possible to detect the color of the light reflected as a mirror by detecting the set (set) of the number of dots representing the same color (hue) and the change in color saturation (saturation), which on an object having a number of different body colors . 여기에서 밝기에 독립적인 색의 변화를 검출하기 위해 화상을 색도 좌표(chromaticity coordinate)를 가진 색공간으로 변환하고, 채도와 색상이 가장 급하게 변하는 색 경계를 검출하고, 채도의 변화에 의한 경계 주위의 데이터 세트를 사용하여 조명색을 검출한다. Here, in order to detect independent of color change of the brightness and converts the image into a color space having chromaticity coordinates (chromaticity coordinate), and detecting a color boundary is chroma and color change most pressing, around the boundary due to the change in the saturation using the data set to detect an illumination color. 이 경우, 채도의 변화에 의한 경계인지 색상의 변화에 의한 경계인지를 구별하기 위해 그 경계점의 양변에 있는 데이터 셋을 수집하여 직선 근사하고 양변에서 수집된 데이터 셋으로부터 구한 직선의 기울기가 같은 경우 채도에 의한 경계로 결정하고 조명색 검출을 위한 데이터셋으로 하며, 이러한 채도의 변화에 의한 경계점 주위의 많은 데이터 셋들로부터 얻어진 직선들의 교점들의 경로로부터 조명색으로 결정하는 변수를 구한다. In this case, when the approximate line to collect a data set in both sides of the boundary pixels in order to distinguish a boundary whether the boundary caused by a change in color caused by the change of the saturation and the slope of the line determined from the data sets collected on both sides of saturation and determining as the boundary by, and the data set for the illumination color is detected, it obtains the parameters for determining the illumination color from the path of the point of intersection of the straight line obtained from the number of data setdeul around the boundary point by the change of saturation. 이 방법의 가장 큰 문제점은 과다한 수행 시간이 요구된다는 것이다. The biggest problem with this method is that it requires too much processing time. 또한, 각 경계점 데이터에서 양변의 데이터 수집이 용이하지 않을 뿐만 아니라, 경계점 단위로 처리함으로써 수 많은 경계점에서 양변의 데이터를 수집하고 직선 근사하여 비교, 판단하는 작업이 반복되어야 하는 단점을 가지며, 색도도상에서 조명색의 계산을 위해 여러개의 유효한 하이라이트가 존재해야 하는 문제점을 가진다. In addition, the data acquisition of the sides, as well as not easy at each boundary point data, has a disadvantage that the operation to be by treatment with a boundary units collect data from the both sides in the number of feature points and compare, the determination by approximated straight line to be repeated in the chromaticity diagram on has the problem of the multiple valid highlight exists for the calculation of the illumination color.

Gudrun Klinker[IJCV, 1988]에 의해 제안된 칼라 영상의 조명성분 검출 방법은, 칼라영상을 고정된 윈도우(fixed window)를 이용하여 RGB 공간에서 색분산(color variance)에 따라 1차 영역분할을 하고, 물리적 가설과 검증을 통해 이를 다시 통계적으로 2차 영역구분하여 조명색과 물체색을 분리한다. Gudrun Klinker [IJCV, 1988] illumination of the color image detection method proposed by the, and the first area divided according to the chromatic dispersion (color variance) in the RGB space by using a window (fixed window) fixing the color image, , by separating physically the hypothesis and validate the statistical it back through the second region and separates the illumination color and object color. 여기에서는 하나의 하이라이트 영역만으로도 조명색을 추정할 수 있었지만, 고정된 2차원 로칼 윈도우와 고유값을 사용함으로써 영상의 복잡성, 영상의 왜곡(noise) 정도에 따라 정확도가 떨어지는 단점과 물리적인 가설과 통계적인 검증을 반복적으로 사용함으로써 복잡한 구조를 가지는 문제점이 있다. Here we were able to estimate the illumination color with only one of the highlight area, image complexity by using a fixed 2-dimensional local windows and a unique value, the distortion (noise) level in the accuracy of the disadvantages and the physical drop assumption depending on the image and statistical there is a problem with a complex structure by using a validated repeatedly.

본 발명이 이루고자하는 기술적 과제는, 칼라 영상으로부터 조명색을 검출함 에 있어 상기와 같은 문제점들을 해결하기 위해, 전체 영상의 평균 휘도값의 상위 일정 비율 이상의 휘도값을 가지는 영역들을 하이라이트 후보영역으로 추출하고, 이들과 인접영역간의 RGB 직선 교점을 계산하여 하이라이트 영역 여부를 판단하는 칼라 영상의 조명색 추출방법을 제공하는데 있다. The present invention is in also detects the illumination color from the color image, in order to solve the above problems, and extracts the area having a higher than a certain percentage luminance value of the average brightness value of the entire image as the highlight candidate regions , by calculating the RGB line intersection of the inter-region adjacent to the illumination color thereof it is to provide a method for extracting a color image to determine whether the highlight area.

상술한 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명에 의한 컬러영상으로부터 조명색을 추출하는 방법은, (a) 상기 영상의 3원색을 추출하여, 상기 영상을 색을 기반 으로 영역 분할하는 단계; A method for extracting an illumination color from the color image according to the present invention for solving the aforementioned technical problem is, (a) dividing extracts the three primary colors of the image, a region of the image based on the color; (b) 상기 분할된 영역 각각에 대해 대표 RGB 및 상기 대표 RGB의 이차원 투영값인 색도값을 산출하고, 상기 산출된 색도값이 동일한 영역들을 병합하는 단계; (B) the representative RGB value and calculates a two-dimensional projection of the chroma value of the representative RGB, and merging the calculated color values ​​are the same area for each of the divided areas; (c) 상기 영상 전체의 평균 휘도값을 계산하고, 상기 전체 평균 휘도값에 소정의 하이라이트 비율을 곱하여 예상 조명 휘도값을 계산하는 단계; (C) calculating an average brightness value of the entire image, and calculating the estimated one trillion people luminance value is multiplied by the predetermined ratio to highlight the overall average luminance value; (d) 상기 병합된 영역들 중 평균 휘도값이 상기 계산된 예상 조명 휘도값 이상인 영역들을 하이라이트 후보 영역으로 선택하는 단계; And (d) an average of the luminance value of the merged area selecting the calculated luminance value is equal to or greater than one trillion people estimated area as a candidate region highlighted; (e) 상기 선택된 하이라이트 후보 영역들 각각에 대해, 상기 하이라이트 후보 영역과 그 인접 영역의 고유벡터를 계산하여 상기 두 고유벡터간의 최단거리 및 교점을 구하는 단계; (E) obtaining a minimum distance between the intersection point and the highlighted candidate for the selected region, respectively, by calculating the eigenvectors of the highlighted candidate region and its adjacent region of the two eigenvectors; 및 (f) 상기 고유벡터간 최단거리 및 교점을 이용하여 상기 하이라이트 후보 영역들 중 하이라이트 영역을 추출하고, 상기 추출된 하이라이트 영역으로부터 조명색을 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. And (f) comprising the step of extracting the eigenvectors and the shortest distance between the highlight of the intersecting point with the highlighted candidate region area, and extracting a illumination color from the extracted highlight region.

바람직하게는, 상기 (d) 단계는 (d1) 상기 병합된 영역들 중 평균 휘도값이 상기 계산된 예상 조명 휘도값 이상인 영역들을 선택하는 단계; Advantageously, the step (d) is selected greater than the area (d1) one trillion people estimated value of the average luminance of the merged area brightness value of the calculated; (d2) 상기 병합된 영역들 가운데 소정의 하이라이트 휘도값 이상의 휘도값을 갖는 영역을 선택하는 단계; (D2) selecting an area having a predetermined luminance value or more highlight luminance value among said merged zone; 및 (d3) 상기 (d1)단계에서 선택된 영역들의 개수와 상기 (d2)단계에서 선택된 영역들의 개수를 비교하여, 작은 개수의 영역들을 하이라이트 후보 영역으로 선택하는 단계를 포함한다. And (d3) includes the step of comparing the number of selected regions in the number and (d2) the step of said (d1) the selected area in step, selecting the area of ​​the smaller number of candidates in the highlight region.

상기 (a) 단계는 RGB 공간상에서 유사거리에 있는 컬러 화소들은 서로 병합시키고 떨어진 컬러 화소들은 분리시켜서 입력 영상을 다수개의 컬러군으로 영역화하거나, 시아이이엘유브이(CIELUV) 공간상에서 유사거리에 있는 컬러 화소들은 서 로 병합하고 떨어진 컬러 화소들은 분리시켜서 입력영상을 다수개의 컬러군으로 영역화하는 것이 바람직하다. The step (a) is a color pixel in a pseudo range on the RGB space are colored in similar distances on merged and fell colored pixels are separated by screen area, the input image into a plurality of color groups, or siahyi ELK yubeuyi (CIELUV) space from each other the pixels are separated by are merged into a document, and away from a color pixel are preferably zoning the input image into a plurality of color groups.

상기 (b) 단계는 분할된 영역과 그 영역의 인접 영역에서의 rg 차를 비교하여 소정의 허용범위 내에 들면 두 영역을 병합하고, 허용범위 밖이면 두 영역을 그대로 유지하는 것이 바람직하다. The step (b) is preferably compared to rg difference in the adjacent areas of the divided areas and area for example within a predetermined permissible range, and merge the two areas, if the Out of tolerance keeping the two regions as is.

바람직하게는, 상기 조명색 추출방법은 상기 분할된 영상 영역들 가운데 소정 RGB값을 기준으로 소정 범위 안에 드는 RGB값을 갖는 영역들의 RGB 값을 소팅(sorting)하여 저장하는 단계를 더 포함한다. Advantageously, the illumination color extraction method further comprises the step of storing RGB values ​​of the RGB values ​​in a predetermined range having the lifting by a predetermined RGB value among the divided image region area, sorting (sorting).

상기 고유벡터를 구하는 단계는 상기 하이라이트 후보 영역의 RGB 데이터 셋들 및 상기 하이라이트 영역에 인접한 영역의 RGB 데이터 셋들을 3차원 라인 피팅(line fitting)하는 것이 바람직하며, 상기 라인 피팅은 주성분 분석법(principal component analysis)을 사용하여 고유벡터(eigen value)를 계산함으로써 수행되는 것이 바람직하다. Calculating the eigenvector It is preferred that the RGB data setdeul and 3D line fitting (line fitting) the areas of the RGB data set adjacent to the highlight area of ​​the highlighted candidate region, and the line fittings is principal component analysis (principal component analysis to) use is preferably carried out by calculating the eigenvectors (eigen value).

바람직하게는, 상기 최단거리 및 교점을 사용하여 하이라이트 영역을 추출하는 단계는 상기 하이라이트 후보 영역들 중, 상기 최단거리가 소정의 기준거리 안에 들어오고, 상기 하이라이트 직선 측의 교점의 좌표인 RGB값이 해당 직선이 속한 영역의 대표 RGB값보다 작으며, 그 인접 영역 직선 측의 교점의 좌표인 RGB값이 해당 직선이 속한 영역의 대표 RGB값보다 큰 영역을 하이라이트 영역으로 추출한다. Preferably, the step of extracting a highlight region with the shortest distance and the point of intersection is entering one of the highlighted candidate regions, wherein the shortest distance within a predetermined reference distance, the coordinates of RGB values ​​of the intersection of the highlight line side less than the representative RGB values ​​in the linear region to which it belongs, the coordinates of RGB values ​​of the adjacent region of the intersection between straight side extracts a larger area than the representative RGB value of the corresponding straight-line regions belonging to the highlighted area.

상기 조명색을 추출하는 단계는 상기 추출된 하이라이트 영역이 두 개 이상인 경우, 직선 돗수 찾기 알고리즘을 이용하여 대표 조명색을 산출하는 것이 바람 직하다. Extracting the illumination color is preferable to wind for calculating a representative illumination color using, looking straight dotsu algorithm If there is more than one dog is the extracted highlight region.

바람직하게는, 상기 직선돗수 찾기 알고리즘은 (v) 상기 추출된 하이라이트 영역의 직선 벡터들의 평균 벡터를 구하고, 직선 벡터 허용구간을 정의하는 단계; Advantageously, the linear search algorithm is dotsu (v) obtaining the average vector of the straight line vector of the extracted highlight region defines a linear vector permitted period; (w) 상기 평균벡터를 중심으로 소정의 허용구간 내에 드는 직선들의 돗수 평균 벡터를 구하는 단계; (W) obtaining a vector of mean linear dotsu fall within a predetermined allowable interval around the average vector; (x) 평균 벡터와 돗수 평균 벡터간의 벡터 차를 구하는 단계; (X) calculating a vector difference between the mean vector and the average vector dotsu;

(y) 벡터 차가 소정의 허용 오차값 이내에 들면 이 평균벡터를 영상의 조명색으로 사용하는 단계; (Y) comprising: vector difference using the average vector g in less than a predetermined tolerance value to the illumination color of the image; 및 (z) 상기 벡터 차가 상기 소정 허용 오차값보다 크면 돗수 평균벡터를 평균벡터로 바꾸어 상기 (w) 단계부터 (y) 단계까지를 반복하는 단계를 포함한다. And (z) a step of the vector difference, and repeats the above predetermined allowable dotsu changing the mean vector is greater than the error value by a mean vector from the (w) step (y) to the phase.

상기 조명색 추출 방법은 바람직하게는 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체로 구현할 수 있다. The illumination color extraction method may preferably be implemented as a computer-readable recording medium recording a program for execution on a computer.

이하에서 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 상세히 설명한다. Reference is made to the accompanying drawings below with the present invention will be described in detail.

도 1은 본 발명에 따른 조명색 추출 방법을 흐름도로 도시한 것이다. Figure 1 shows the illumination color extracting process according to the invention as a flow diagram. 디지털 카메라 장치와 같은 화상 입력 장치로부터 촬상된 컬러 화상 신호로부터 그 화상을 이루는 3원색, 즉 빨강(이하 R), 초록(이하 G), 파랑(이하 B)의 컬러값을 추출한다(100단계). Extract the color value of the digital camera unit and the three primary colors forming the image from the color image signal the image pickup from the same image input device, i.e., red (hereinafter referred to as R), green (hereinafter referred to as G), and blue (hereinafter referred to as B) (step 100) . 일반적으로 화상 입력 장치는 입사되는 빛의 세기에 비례하는 빨강(이하 R), 초록(이하 G), 파랑(이하 B)의 컬러값을 출력한다. In general, an image input apparatus and outputs the color values ​​of red (the R) which is proportional to the intensity of incident light, green (hereinafter referred to as G), and blue (hereinafter referred to as B). 촬상된 컬러 화상의 화면을 컬러를 기반으로 하여 여러개의 영역으로 분할(pre-segmentation)한다(110단계). Divides (pre-segmentation), the screen of the captured color picture into a number of areas on the basis of color (Step 110). 컬러 화상의 영역분할은 RGB 공간 또는 시아이이(CIE; 국제 조명 위원회)의 표준인 CIELUV 색 공간상에서 유사거리에 있는 컬러 화소들은 서로 병합하고 떨어 진 컬러화소들은 분리시켜서 입력영상을 다수개의 컬러군으로 영역화하는 것이다. Region segmentation of the color image is RGB space or cyano this; the (CIE International Commission on Illumination) standard CIELUV color space similarity distance color pixels are combined, and the color pixels are a plurality of color groups the input image by separating Gene from each other in over the to zoning. 분할된 영역들마다 각각 해당 영역의 대표 RGB와 그 색도값 rg를 계산한다(120단계). Each of the divided regions respectively and calculates the representative RGB color value and the rg of the area (step 120). 여기서 대표 RGB는 해당 영역에서 평균 RGB를 의미하며, 대표 rg는 대표 RGB의 2차원 투영이다. The representative RGB refers to the average RGB in the area, and represents rg is a two-dimensional projection of the representative RGB. 대표 rg는 아래의 수학식 1과 같이 하여 산출한다. Representative rg is calculated as shown in Equation 1 below.

Figure 112004046264235-PAT00001

분할된 영역의 대표 RGB 및 대표 rg 값을 산출한 후, 대표 색도좌표인 rg를 이용하여 3차원 물체의 색에서의 명암변화(shading)을 제거하여 색도값 RG가 같은 영역들을 병합한다(130단계). To merge the representative RGB and representative rg After calculating the value, representative of the chromaticity coordinates of the contrast variation (shading) by removing the chroma value RG is the same area in the color of the 3D object by using the rg of the divided areas (step 130 ). 이는 분할된 영역들을 rg를 기반으로 영역 병합을 하는 것을 말하며, rg 영역 병합은 한 영역에서 인접 영역과 rg 차를 비교하여 허용범위내에 들면 두 영역을 병합하고, 허용범위 밖이면 두 영역을 유지시키는 방법이다. This means that the area merging the divided areas based on the rg, rg region merging to merge the two regions example within the allowable range compared to the adjacent region and rg difference in one area and, if the Out of tolerance keeping the two regions It is a way.

컬러 영상으로부터 상기 100단계에서 추출된 R, G, B 값을 이용하여, 영상 전체의 평균 휘도값과 최대휘도값을 계산하고(140단계), 상기 계산된 평균 휘도값, 최대휘도값 및 미리 설정된 하이라이트 비율을 이용하여 예상 조명 휘도값을 계산한다(150단계). Using the R, G, B values ​​extracted by the 100 steps from the color image, calculating the average brightness value of the entire image and a maximum brightness value (140 steps), the calculated average luminance value, maximum luminance value and a preset It calculates an estimated one trillion people luminance value using the highlight ratio (step 150). 예를 들면, 전체 영상의 평균 휘도값이 100, 최대휘도값이 200이고, 상기 하이라이트 비율이 5%로 설정된 경우, 상기 최대휘도값과 평균 휘도값 사이에서 상위 5%, 즉 195가 예상 조명 휘도값이 된다. For example, an average luminance value of the entire image 100, the maximum luminance value is 200, if the highlight ratio is set to 5%, and the top 5% between the maximum brightness value and the average brightness value, i.e. 195 the estimated one trillion people luminance is the value.

상기 110단계에서 분할된 후, 130단계에서 병합된 영역들 중 상기 예상 조명 휘도값 이상의 휘도값을 가지는 영역들을 하이라이트 후보 영역들로 추출한다(160단계). Extracts after the division in the step 110, of the regions of the area having the brightness value equal to or greater than one trillion people estimated luminance value merged in step 130 with the highlight the candidate area (step 160). 하이라이트 후보 영역을 추출하는 방법에는 미리 설정된 예상 조명 휘도값 이상의 휘도값을 가지는 영역들을 하이라이트 후보 영역으로 추출하거나, 상기 160단계에서 추출된 하이라이트 후보 영역의 개수와 상기 미리 설정된 예상 조명 휘도값에 의해 추출된 후보 영역의 개수를 비교한 후, 그 개수가 더 작은 후보 영역들을 최종적으로 하이라이트 후보 영역으로 추출하는 것이 바람직하다. Method of extracting highlights the candidate area extracting regions having the predetermined luminance value or more estimated one trillion people luminance value in the highlight candidate region, or extracted by the pre-set estimated one trillion people luminance value of the number of the highlighted candidate area extracted in the 160 step after the comparison the number of the candidate regions, the number of the smaller candidate region and finally it is preferable to extract the highlighted candidate area.

상기 추출된 하이라이트 후보영역들 각각에 대해, 상기 후보 영역과 그 인접 영역의 고유벡터간 최단거리 및 교점을 계산한다(170단계). Wherein for the extraction candidate region is highlighted, respectively, and calculates the shortest distance between the intersection point and the eigenvectors in the candidate region and the adjacent region (step 170). 상기 170단계를 구체적으로 설명하면 이하와 같다. Turning to the above step 170 in detail as follows.

상기 하이라이트 후보 영역들을 RGB값을 기준으로 가장 큰 RGB 값을 가지는 영역으로부터 내림차순으로 영역 라벨링을 소팅(sorting)하여 R_리스트 버퍼로 영역을 표시하는 인덱스를 저장하고, 상기 R_리스트 버퍼에 저장된 영역들에 대해 하이라이트 영역인지를 판단하기 위해 소정 후보 영역과 이를 둘러싼 인접 영역을 1쌍으로 묶는 작업을 수행한다. Wherein the highlighted candidate regions to sort in descending order from the area labeled with the largest area, RGB values ​​based on the RGB values ​​(sorting) store the index indicating the area in the list buffer and R_, R_ list area saved in the buffer in order to determine if the highlight region for the binding operation performs the predetermined candidate region and the adjacent regions surrounding them as a pair. 먼저 R_리스트 버퍼에 저장된 영역들을 하나씩 꺼내어 해당 영역의 RGB 값을 M_리스트 버퍼에 저장하고, 상기 하이라이트 후보 영역에 인접한 영역의 RGB 값을 N_리스트 버퍼에 저장한다. The first area is taken out one by one stored in the list R_ buffer stores the RGB value of the corresponding area in the list M_ buffer, and stores the RGB value of the area close to the candidate regions in the highlight list N_ buffer. 상기 R_리스트 버퍼에 저장된 m개의 영역 각각에 대해 인접 영역이 n개 존재하며, 이들 각각에 대해 한 쌍(pair)으로 묶고, 묶음의 표시로서 영역지정 라벨 버퍼를 1로 바꾼다. And a buffer region adjacent to the R_ list for the m number of regions, each stored in the n number is present, bound to the pair (pair) for each of them, changes the area specified label buffer as an indication of the bundle to one. 이들 과정은 모든 하이라이트 후보 영역들의 영역지정 라벨 버퍼가 모두 1로 셋 될 때까지 계속된다. The process continues until all of the buffers of all the highlight region Label candidate areas to be set to one. 그리고 이들 하이라이트 후보 영역과 인접 영역의 쌍들에 대한 정보는 M_리스트 버 퍼와 N_리스트 버퍼에 저장한다. And information on pairs of these highlighted candidate area and the adjacent area is stored in the member list M_ peppers N_ list buffer. 하이라이트 후보 영역 m개 중 한 후보 영역에 대해 M_리스트 데이터 셋의 라인을 피팅한다. And fitting the line of M_ list data set for a candidate area of ​​the m pieces highlighted candidate area. 이는 M_리스트 버퍼에서 하이라이트 후보 영역을 꺼내어, 이 영역내에 있는 RGB 데이터 셋들을 3차원 직선 피팅(line fitting)하는 것으로서 RGB 데이터 셋들로부터 직선 성분을 추출하는 것을 말한다. This refers to the taken out of the highlight area from the candidate list M_ buffer, extracting a straight line components from the RGB data setdeul the RGB data set as a three-dimensional straight line fitting (line fitting) within the region. 3차원 데이터 라인 피팅 방법으로 대표적인 것은 주성분 분석법(Principle component analysis)을 사용하는 것으로 고유 벡터(eigen value)를 계산할 수 있다. It is typical in a three-dimensional data line fitting method can compute the eigenvectors (eigen value) by using the principal component analysis (Principle component analysis). 그 과정은 아래와 같다. The process is as follows:

1) 영역의 데이터가 p개 있을 때 RGB의 분산 매트릭스(covariance matrix), C를 아래의 수학식 2와 같이 계산한다. 1) calculated as a dispersion matrix (covariance matrix) of RGB, data of the area C when the two p have and (2) below.

Figure 112004046264235-PAT00002

(T: 매트릭스 트랜스포스(transpose)) (T: a matrix transformer Force (transpose))

2) 분산 매트릭스의 고유 벡터는 통계학 분야에서 이미 잘 알려진 방법인 특수값 분해(Singular Value Decomposition)를 사용하면 구할 수 있다. 2) the eigenvectors of the variance matrix can be obtained when using the special value decomposition is already well-known method in the field of statistics (Singular Value Decomposition).

Figure 112004046264235-PAT00003

(여기서, W는 고유값, U와 V는 열 벡터(column vector)로서 데이터 셋의 직선 방정식에 해당하며, 윗첨자 T는 전치행렬을 의미한다.) (Where, W is a unique value, U and V correspond to the linear equation of the data set as a column vector (column vector), and the superscript T denotes the transposed matrix).

하이라이트 후보 영역의 인접 영역의 RGB 데이터 셋들을 3차원 라인 피팅한다. The RGB data of three adjacent areas of the highlight area to a candidate fitting 3-D line. 여기서 리인 피팅하여 직선 방정식을 구하는 과정은 210단계와 동일하다. The process to obtain the linear equation fitting Reinforced is the same as step 210. 210단계 및 220단계에서 RGB 데이터를 이용하여 직선 벡터를 계산할 때 RGB가 포화되는 값은 사용하지 않는다. In step 210 and step 220 are RGB values, the saturation when using the RGB data to calculate the linear vector are not used. 카메라 등의 특성상 노출과 셔터 속도에 따라 255를 넘는, 즉 허용 데이터 범위를 넘는 RGB 값들이 나타날 수 있으며, 이는 영상 데이터 특성을 왜곡시킨다. Depending on the nature of exposure such as a camera and the shutter speed of more than 255, i.e. they can receive RGB data value outside the permitted range, which in turn distorts the image data characteristic. 실제로 하이라이트 영역에서는 RGB 채널중 하나 이상이 포화되는 경우가 많다. In fact, the highlight area is often one of the RGB channels are above the saturation. 하이라이트 영역에서 구한 직선 벡터와 인접 영역에서 구한 직선 벡터간의 교점을 구한다. Calculate an intersection between a straight line vector and a vector obtained from adjacent regions determined in the highlight area. 실제 영상에서는 노이즈 등의 혼입과 기기 자체의 왜곡으로 인해 이상적인 직선간의 교점이 나타나지 않으므로, 여기서는 두 하이라이트 영역과 인접 영역의 두 직선간의 최단거리를 구하는 공식을 사용하여 교점으로 정한다. In an actual image, because due to the incorporation of the device itself and distortions of the noise or the like the intersection between the ideal straight line does not appear, in this case, using the formula for the shortest distance between two straight lines of the two highlight areas and adjacent areas determined by the intersection point. 가령 점(x1, y1, z1)을 지나는 방향비가 u1, v1, w1인 직선과 점(x2, y2, z2)를 지나는 방향비가 u2, v2, w2인 직선이 있을 때 이 두 직선간의 최단거리, min_h는 아래의 수학식 4와 같이 계산된다. For example, point (x1, y1, z1) the passing direction ratio u1, v1, w1 of a straight line with the point (x2, y2, z2) the passing direction of the rain have u2, v2, w2 straight line shortest distance between the two lines, min_h is calculated as shown in equation 4 below.

Figure 112004046264235-PAT00004

두 직선간의 최단거리에 해당하는 위치의 교점에 계산은 기존의 대수 기하학을 사용하여 쉽게 구할 수 있다. At the intersections of the position corresponding to the shortest distance between two straight line calculation it can be easily obtained using conventional algebraic geometry.

상기 계산된 각 하이라이트 후보 영역과 그 인접 영역의 고유벡터 간 최단거리 및 교점을 이용하여, 상기 추출된 하이라이트 후보 영역들 중 하이라이트 영역을 추출하고(180단계), 상기 추출된 하이라이트 영역의 고유벡터를 이용하여 조명색을 추출한다(190단계). Using the shortest distance and the point of intersection between the eigenvectors of the calculated each highlighted candidate region and its neighboring regions, extracting the extracted highlight the candidate regions of highlight areas, and (180 steps), the eigenvectors of the extracted highlight region It is used to extract the illumination color (step 190). 상기 하이라이트 영역인지 여부에 대한 판단은 다음의 3가지 요건을 만족하는지를 판별한다. Determination as to whether the highlight region will determine if satisfying the following three requirements:

1) 두 직선간에 계산된 최단거리 min_h가 허용거리(예를 들면 RGB 5) 내에 드는가? 1) deuneunga within the shortest distance min_h allowed distance (e.g. RGB 5) calculated between the two straight lines?

2) 하이라이트 직선 측면에서 교차점의 좌표(RGB 값)가 직선이 속한 영역의 대표 색값(RGB)보다 작은가? 2) is less than the representative color values ​​(RGB) of belonging to a straight line, the coordinates (RGB values ​​of the intersection) in terms of area Highlights straight?

3) 인접영역 직선 측면에서 교차점 좌표(RGB 값)가 직선이 속한 영역의 대표 RGB보다 큰가? 3) The intersection coordinates (RGB value) in the region adjacent to the side straight line is greater than the representative of the RGB linear region to which it belongs?

위의 3가지 요건이 만족되면 하이라이트 후보 영역의 직선 벡터는 조명색 벡터로서 인정되며, 조명색 테이블에 저장되고, 조명색으로 인정된 하이라이트 후보 영역의 직선 벡터가 2개 이상이면 직선 돗수 찾기(line Mode Seeking) 알고리즘을 사용한다. When the three requirements above is met linear vectors highlights the candidate area is recognized as a light color vector, and stored in the illumination color table, when the line vector of the highlighted candidate region recognized illumination color more than one search line dotsu (line Mode Seeking) use the algorithm.

1)조명색으로 저장된 여러 라인 벡터들의 평균 벡터를 구하고, 직선 벡터 허용구간을 정의한다. 1) obtaining the average vector of the multiple vectors stored in the line illumination color, it defines a linear vector permitted interval.

2)평균 벡터를 중심으로 허용구간 내에 드는 라인들의 돗수 평균 벡터를 구한다. 2) calculate the average vector of dotsu lifting line within the allowable interval around the mean vector.

3)평균 벡터와 돗수 평균벡터간의 벡터차를 구한다. 3) calculate the vector difference between the mean vector and the average vector dotsu.

4)벡터차가 허용오차(예 0.02)내에 들면 이를 영상의 조명색으로서 사용하며, 허용오차를 넘는 경우 돗수 평균벡터를 평균 벡터로 바꾸어서 2)~ 4)를 반복한다. 4) If the difference vector exceeds the allowable error, and used as the illumination color of the image in this example a tolerance (e.g., 0.02) dotsu changing the mean vector as the average vector is repeated 2) to 4).

상기 과정을 사용하면 편차가 큰 조명색 직선 벡터를 제거할 수 있으며, 안정적인 조명색을 얻을 수 있다. Using the above procedure can remove the variance is greater Expressive linear vector, it is possible to obtain a stable light color. 한 하이라이트 영역의 모든 인접영역에 대해 상기 라인 피팅 과정을 반복 수행한다. Repeats: performing the line fitting process for all adjacent areas of the highlighted area. R_리스트 버퍼에 저장된 하이라이트 후보 영역 모두에 대해 상기 조명색인지를 판별하기 위한 루프를 수행한다. For both the highlight candidate area list stored in the buffer R_ performs a loop to determine whether the illumination color.

도 2a~도 2c는 하이라이트가 있는 칼라 원영상(도 2a)에 대해, 도 1에서 설명한바와 같이 CIELUV 색공간에서 영역분할한 결과(도 2b) 및 영역 분할된 결과에 대해 rg를 기반으로 영역병합한 결과(도 2c)를 보인다. FIG. 2a ~ 2c is for a color original image (FIG. 2a) with a highlight, also a result of the partition in the CIELUV color space as described in the first (Fig. 2b) and the region merge region based on the rg for the division results a it shows a result (Fig. 2c). 도 1의 120단계에서는 도 2b에서와 같이 분할된 영역들의 대표 RGB와 색도값 rg를 구한다. In step 120 of FIG. 1 represented by the divided regions, as shown in 2b obtains the RGB chromaticity values ​​rg.

도 3a~도 3b는 도 1의 130단계에서 분할된 영역의 명암변화와 하이라이트를 설명하기 위한 것이다. Figure 3a ~ 3b is intended to illustrate the contrast variation and the highlight of the divided region in step 130 of FIG. 도 3a는 rg 평면상인 색도도 측면에서 동일색으로 칠해진 3차원 물체는 동일한 한 점으로 표시됨을 보인다. Figure 3a is rg plane merchant chromaticity diagram 3D object painted with the same color in terms seems to appear as the same point. 도 3b는 RGB 공간 측면에서 동일색으로 칠해진 3차원 물체는 그림의 A, B와 같이 동일한 직선 벡터로 나타내진다. Figure 3b is a three-dimensional object painted with the same color from the RGB space side is represented by the same straight line as vectors A, B in Fig. 도 3b로부터 도 1의 상기 하이라이트 영역인지를 판단하는 요건의 적합성을 설명할 수 있다. From Figure 3b it is possible to describe the suitability of the requirements for determining that the highlight region of the Fig. 1. 여기서 직선 C는 하이라이트 인접 영역의 RGB 데이터를 표현하는 직선이며, 직선 D는 하이라이트 영역의 RGB 데이터를 표현하는 직선이다. The straight line C is a line representing the RGB data of the highlight region adjacent to, the straight line D is a line representing the RGB data of the highlight region. 하이라이트 영역은 물체색에 강력한 조명색이 더해져서 만들어지는 영역으로서 물체색 영역과 하이라이트 영역간의 대표 RGB 차는 상당히 크며, 두 직선간의 교점은 두 대표 RGB 사이값을 가지게 된다. Highlight area is significantly large as an area made summed strong illumination color in the object color difference representative RGB inter-region of the object color and the highlight region, the intersection point between two straight lines are to have a value between two representative RGB.

본 발명은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. The present invention can also be embodied as computer readable code on a computer-readable recording medium. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. The computer-readable recording medium includes all kinds of recording devices in which data that can be read by a computer system. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. Examples of the computer-readable recording medium include ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, and a floppy disk, optical data storage devices, and it is implemented in the form of carrier waves (such as data transmission through the Internet) It includes.

또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. The computer readable recording medium can also be distributed over network coupled computer systems so that the computer readable code is stored and executed in a distributed fashion. 그리고 본 발명을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다. And functional (functional) programs, codes, and code segments for accomplishing the present invention can be easily construed by programmers skilled in the art to which the invention pertains.

이상 본 발명의 바람직한 실시예에 대해 상세히 기술하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에 있어서 통상의 지식을 가진 사람이라면, 첨부된 청구범위에 정의된 본 발명의 정신 및 범위에 벗어나지 않으면서 본 발명을 여러 가지로 변형 또는 변경하여 실시할 수 있음을 알 수 있을 것이다. Foregoing detailed description of the preferred embodiment of the present invention, if the person having ordinary skill in the art, many of the present invention without departing from the spirit and scope of the invention defined in the appended claims of a it will be appreciated that modifications or alterations can be carried out. 따라서, 본 발명의 앞으로의 실시예들의 변경은 본 발명의 기술을 벗어날 수 없을 것이다. Thus, changes of the embodiments of the future of the present invention will not be out the technique of the present invention.

본 발명에 의하면, 컬러 영상으로부터 분할된 영역들의 대표 RGB 값을 이용하여 추출된 하이라이트 후보영역 중 하이라이트 영역을 추출함에 있어, 전체 영상의 평균 휘도값의 상위 일정 비율 이상의 휘도값을 가지는 영역들을 하이라이트 후 보영역으로 추출함으로써, 추출된 후보 영역들 중 하이라이트 영역을 추출하기 위해 소모되는 계산량을 줄일 수 있다. According to the present invention, in the following extracting the highlighted candidate regions of highlight areas extracted by using a representative RGB values ​​of the divided areas from the color image, and then highlights the areas having a higher than a certain percentage luminance value of the average brightness value of the entire image, by extracting a beam area, of the extracted candidate area can reduce the amount of computation is consumed in order to extract the highlight area.

Claims (12)

  1. 영상으로부터 조명색을 추출하는 방법에 있어서, A method for extracting an illumination color from the image,
    (a) 상기 영상의 3원색을 추출하여, 상기 영상을 색을 기반으로 영역 분할하는 단계; (A) dividing extracts the three primary colors of the image, a region of the image based on the color;
    (b) 상기 분할된 영역 각각에 대해 대표 RGB 및 상기 대표 RGB의 이차원 투영값인 색도값을 산출하고, 상기 산출된 색도값이 동일한 영역들을 병합하는 단계; (B) the representative RGB value and calculates a two-dimensional projection of the chroma value of the representative RGB, and merging the calculated color values ​​are the same area for each of the divided areas;
    (c) 상기 영상 전체의 평균 휘도값 및 최대휘도값을 계산하고, 상기 전체 평균 휘도값, 최대휘도값 및 소정의 하이라이트 비율을 이용하여 예상 조명 휘도값을 계산하는 단계; (C) calculating an average brightness value and a maximum luminance value of the entire image, and calculating the estimated one trillion people luminance value by using the average luminance value, maximum luminance value and the predetermined ratio of the highlight;
    (d) 상기 병합된 영역들 중 평균 휘도값이 상기 계산된 예상 조명 휘도값 이상인 영역들을 하이라이트 후보 영역으로 선택하는 단계; And (d) an average of the luminance value of the merged area selecting the calculated luminance value is equal to or greater than one trillion people estimated area as a candidate region highlighted;
    (e) 상기 선택된 하이라이트 후보 영역들 각각에 대해, 상기 하이라이트 후보 영역과 그 인접 영역의 고유벡터를 계산하여 상기 두 고유벡터간의 최단거리 및 교점을 구하는 단계; (E) obtaining a minimum distance between the intersection point and the highlighted candidate for the selected region, respectively, by calculating the eigenvectors of the highlighted candidate region and its adjacent region of the two eigenvectors; And
    (f) 상기 고유벡터간 최단거리 및 교점을 이용하여 상기 하이라이트 후보 영역들 중 하이라이트 영역을 추출하고, 상기 추출된 하이라이트 영역으로부터 조명색을 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 조명색 추출 방법. (F) illumination color extracting method comprising the steps of: extracting a candidate region of the highlight of the highlight region by using a minimum distance and a point of intersection between the eigenvectors, and extracts the illumination color from the extracted highlight region.
  2. 제1항에 있어서, 상기 (d) 단계는 The method of claim 1, wherein the step (d)
    (d1) 상기 병합된 영역들 중 평균 휘도값이 상기 계산된 예상 조명 휘도값 이상인 영역들을 선택하는 단계; (D1) comprising: an average luminance value is selected, the luminance value is equal to or greater than the calculated expected one trillion people region of said merged zone;
    (d2) 상기 병합된 영역들 가운데 소정의 하이라이트 휘도값 이상의 휘도값을 갖는 영역을 선택하는 단계; (D2) selecting an area having a predetermined luminance value or more highlight luminance value among said merged zone; And
    (d3) 상기 (d1)단계에서 선택된 영역들의 개수와 상기 (d2)단계에서 선택된 영역들의 개수를 비교하여, 작은 개수의 영역들을 하이라이트 후보 영역으로 선택하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 조명색 추출 방법. (D3) illumination color extracting method comprising the steps of: comparing the number of selected regions in the number and (d2) the step of said (d1) the selected area in step, selecting the area of ​​the smaller number of the highlighted candidate regions .
  3. 제1항에 있어서, 상기 (a) 단계는 The method of claim 1, wherein the step (a) comprises:
    RGB 공간상에서 유사거리에 있는 컬러 화소들은 서로 병합시키고 떨어진 컬러 화소들은 분리시켜서 입력 영상을 다수개의 컬러군으로 영역화하는 것을 특징으로 하는 조명색 추출 방법. Illumination color extracting color pixels in a similar way on the street RGB space are separated by distance are merged and color pixels to each other, it characterized in that the zoning of the input image into a plurality of color groups.
  4. 제1항에 있어서, 상기 (a) 단계는 The method of claim 1, wherein the step (a) comprises:
    시아이이엘유브이(CIELUV) 공간상에서 유사거리에 있는 컬러 화소들은 서로 병합하고 떨어진 컬러 화소들은 분리시켜서 입력영상을 다수개의 컬러군으로 영역화하는 것을 특징으로 하는 조명색 추출 방법. Siahyi ELK yubeuyi (CIELUV) color pixel in the similar distance in space are the method of extracting light color, it characterized in that the screen merge and are separated away from color pixel region by the input image into a plurality of color groups with each other.
  5. 제1항에 있어서, 상기 (b) 단계는 The method of claim 1, wherein step (b)
    분할된 영역과 그 영역의 인접 영역에서의 rg 차를 비교하여 소정의 허용범위 내에 들면 두 영역을 병합하고, 허용범위 밖이면 두 영역을 그대로 유지하는 것을 특징으로 하는 조명색 추출 방법. When comparing the difference between the rg in an area in the vicinity of the divided areas and area to example within a predetermined allowable range merging the two regions, and allows out-of-band illumination color extracting method, characterized in that for holding the two areas as is.
  6. 제1항에 있어서, According to claim 1,
    상기 분할된 영상 영역들 가운데 소정 RGB값을 기준으로 소정 범위 안에 드는 RGB값을 갖는 영역들의 RGB 값을 소팅(sorting)하여 저장하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 조명색 추출 방법. Illumination color extracting method of the step of storing RGB values ​​for the divided image areas of the region having the RGB value in lifting a predetermined range based on the predetermined RGB value and sorting (sorting), characterized in that it further comprises.
  7. 제1항에 있어서, 상기 고유벡터를 구하는 단계는 The method of claim 1, wherein the step of obtaining the eigenvector
    상기 하이라이트 후보 영역의 RGB 데이터 셋들 및 상기 하이라이트 영역에 인접한 영역의 RGB 데이터 셋들을 3차원 라인 피팅(line fitting)하는 것을 특징으로 하는 조명색 추출 방법. Illumination color extracting method characterized in that the three-dimensional line fitting (line fitting) of the three RGB data of the adjacent region to the RGB data setdeul and the highlight area of ​​the highlighted candidate area.
  8. 제7항에 있어서, 상기 라인 피팅은 The method of claim 7, wherein said line fitting
    주성분 분석법(principal component analysis)을 사용하여 고유벡터(eigen value)를 계산함으로써 수행되는 것을 특징으로 하는 조명색 추출 방법. Principal component analysis illumination color extracting method, characterized in that is carried out by calculating the eigenvectors (eigen value) by using the (principal component analysis).
  9. 제1항에 있어서, 상기 최단거리 및 교점을 사용하여 하이라이트 영역을 추출 하는 단계는 The method of claim 1, further comprising: extracting a highlight region with the shortest distance and the point of intersection is
    상기 하이라이트 후보 영역들 중, 상기 최단거리가 소정의 기준거리 안에 들어오고, 상기 하이라이트 직선 측의 교점의 좌표인 RGB값이 해당 직선이 속한 영역의 대표 RGB값보다 작으며, 그 인접 영역 직선 측의 교점의 좌표인 RGB값이 해당 직선이 속한 영역의 대표 RGB값보다 큰 영역을 하이라이트 영역으로 추출하는 것을 특징으로 하는 조명색 추출 방법. Of said highlighted candidate regions, the shortest distance is coming within a predetermined reference distance, were the coordinates of the RGB values ​​of the intersection of the highlight line side is smaller than the representative RGB values ​​of belongs to the straight line area, the neighboring area straight side illumination color extracting method, characterized in that the coordinates of the RGB values ​​of the intersection point of extracting a larger area than the representative RGB value of the corresponding straight-line regions belonging to the highlighted area.
  10. 제1항에 있어서, 상기 조명색을 추출하는 단계는, The method of claim 1, further comprising: extracting the illumination color is
    상기 추출된 하이라이트 영역이 두 개 이상인 경우, 직선 돗수 찾기 알고리즘을 이용하여 대표 조명색을 산출하는 것을 특징으로 하는 조명색 추출 방법. If the extracted highlight area more than one, illumination color extracting method, characterized in that to calculate the illumination color represented by using a linear search algorithm dotsu.
  11. 제10항에 있어서, 상기 직선돗수 찾기 알고리즘은, 11. The method of claim 10, wherein the linear dotsu search algorithm,
    (v) 상기 추출된 하이라이트 영역의 직선 벡터들의 평균 벡터를 구하고, 직선 벡터 허용구간을 정의하는 단계; (V) the step of obtaining the average vector of the straight line vector of the extracted highlight region defines a linear vector permitted period;
    (w) 상기 평균벡터를 중심으로 소정의 허용구간 내에 드는 직선들의 돗수 평균 벡터를 구하는 단계; (W) obtaining a vector of mean linear dotsu fall within a predetermined allowable interval around the average vector;
    (x) 평균 벡터와 돗수 평균 벡터간의 벡터 차를 구하는 단계; (X) calculating a vector difference between the mean vector and the average vector dotsu;
    (y) 벡터 차가 소정의 허용 오차값 이내에 들면 이 평균벡터를 영상의 조명색으로 사용하는 단계; (Y) comprising: vector difference using the average vector g in less than a predetermined tolerance value to the illumination color of the image; And
    (z) 상기 벡터 차가 상기 소정 허용 오차값보다 크면 돗수 평균벡터를 평균 벡터로 바꾸어 상기 (w) 단계부터 (y) 단계까지를 반복하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 조명색 추출 방법. (Z) illumination color extracting method which is characterized in that the vector difference comprises the step of repeating until the predetermined tolerance value is greater than the mean vector dotsu change the (w) (y) from stage to stage the average vector.
  12. 제1항 내지 제11항 중 어느 한 항에 기재된 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체. Claim 1 to claim 11, wherein of the recording medium to read the method according to any one of a computer, storing a program for executing on a computer.
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