KR20100078932A - 이미지의 컬러 변환 방법 및 이미지의 컬러 변환 방법이 기록된 기록 매체 - Google Patents

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Abstract

컬러 이미지의 특성을 유지하면서 신속하게 그레이 스케일의 이미지로 변환할 수 있는 이미지의 컬러 변환 방법 및 이미지의 컬러 변환 방법이 기록된 기록매체가 개시된다. 원본 컬러 이미지가 입력되면, 입력된 원본 컬러 이미지에 상응하는 그라디언트(gradient)를 획득하고, 획득한 그라디언트에 기초하여 원본 컬러 이미지를 그레이 스케일의 이미지로 변환한다. 따라서, 신속하게 컬러 이미지를 그레이 스케일의 이미지로 변환할 수 있고 컬러 이미지에 포함된 컬러 차이에 대한 특징이 반영된 고품질의 그레이 스케일 이미지를 얻을 수 있다.
컬러, 그레이 스케일, 이미지, 변환, 색공간, 그라디언트

Description

이미지의 컬러 변환 방법 및 이미지의 컬러 변환 방법이 기록된 기록 매체{Method For Transforming Color Of Image And Recorded Medium For Performing The Same}
본 발명은 이미지 처리 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 그라디언트를 이용하여 컬러 이미지를 그레이 이미지로 변환할 수 있는 이미지의 컬러 변환 방법및 이미지의 컬러 변환 방법이 기록된 기록매체에 관한 것이다.
컬러 이미지를 그레이 스케일 이미지로 변환하는 컬러 변환은 이미지를 인쇄하는 경우 또는 이미지 처리를 위한 중간 영상을 만들어 내기 위하여 많이 사용되고 있으며, 그레이 스케일 이미지만이 가지고 있는 느낌을 표현하기 위한 예술적인 용도로도 많이 사용된다.
일반적으로 컬러 이미지를 그레이 스케일의 이미지로 변환하는 과정은 CIE(Commission Internationale de L'Eclairage) XYZ의 색 공간(color space)에서 정의된 휘도(Y)를 이용하여 밝기를 계산하는 방법을 이용한다.
일반적인 영상 처리를 위한 이미지는 각각의 픽셀이 3차원의 R, G, B 값으로 정의되어 있으며, 이 세 가지의 값을 이용하여 다양한 시각 장치들이 컬러를 표현 한다. 이러한 RGB 색 공간에서 정의된 컬러를 CIE XYZ 색 공간으로 변환한 후 Y 값을 이용하여 그레이 스케일의 이미지로 변환할 경우, 그레이 스케일로 변환된 이미지는 컬러 이미지와 밝기는 같지만 컬러 이미지에서 표시되는 컬러의 차이를 표현할 수가 없게 되는 문제점이 있다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 컬러 변환 방법의 하나로, 2005년 씨그래프(Siggraph)에 게재된 컬러-투-그레이(Color2Gray)에서는 그레이 이미지의 픽셀간 밝기 차이가 원본 이미지의 컬러 차이를 최대한 유지하도록 최적화하는 방법을 사용하였다. 원본 컬러 영상에서 두 픽셀간의 컬러 차이가 존재하는 경우 그레이 이미지에서도 픽셀간의 밝기 차이가 존재하도록 최적화하기 때문에 이 방법을 이용한다면 원본 이미지인 컬러 이미지가 가지는 특징을 유지하면서 그레이 스케일의 이미지를 생성할 수 있다.
그러나, 컬러-투-그레이(Color2Gray)는 이미지의 모든 픽셀에 대하여 컬러 차이를 계산한 후 이를 최적화하기 때문에 연산 시간이 너무 길다는 단점이 있다. 예를 들어, 컬러 이미지의 해상도가 200ㅧ 200인 경우 그레이 스케일로 컬러를 변환하는데 약 204초의 시간이 소요되어 실질적인 상용화에 문제가 있다.
다른 컬러 변환 방법의 하나는 2008년에 유로그래픽스(Eurographics)에 게재된 어페어런트 그레이스케일(Apparent Greyscale) 방법으로, 컬러 이미지를 그레이 스케일로 변환하는 과정에서 원본 컬러 이미지의 경계 부분에 대한 대비 효과를 그레이 스케일의 이미지에 부가하는 방법을 사용한다. 이 방법을 사용하기 위해 라플라시안 피라미드(Laplacian pyramid)를 구하여 컬러 이미지에서 경계 부분을 찾 는다. 그리고 그레이 스케일의 이미지에서 상기 경계 부분의 대비 효과를 부가하여 원본 이미지의 경계를 부각시킴으로써 그레이 이미지가 원본 컬러 이미지의 특징을 유지하도록 한다.
상기 어페어런트 그레이스케일(Apparent Greyscale) 방법은 컬러 이미지를 신속하게 그레이 스케일로 변환할 수는 있으나, 그레이 스케일의 이미지에서 컬러 이미지의 경계 부분에 상응하는 부분이 얼룩져 보일 수 있다는 단점이 있다. 또한 컬러 이미지에서는 동일한 컬러로 표현되는 영역이 그레이 스케일로 변환된 후에는 그레이 스케일의 차이를 가지는 국지적 불일치가 일어나게 되는 문제점이 있다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 제1 목적은 컬러 이미지의 특성을 유지하면서 신속하게 그레이 스케일의 이미지로 변환할 수 있는 이미지의 컬러 변환 방법을 제공하는 것이다.
또한, 본 발명의 제2 목적은 컬러 이미지의 특성을 유지하면서 신속하게 그레이 스케일의 이미지로 변환할 수 있는 이미지의 컬러 변환 방법이 기록된 기록 매체를 제공하는 것이다.
상술한 본 발명의 제1 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면에 따른 이미지의 컬러 변환 방법은, 원본 컬러 이미지가 입력되는 단계와, 입력된 상기 원본 컬러 이미지에 상응하는 그라디언트(gradient)를 획득하는 단계 및 상기 획득한 그 라디언트에 기초하여 상기 원본 컬러 이미지를 그레이 스케일의 이미지로 변환하는 단계를 포함한다. 상기 입력된 상기 원본 컬러 이미지에 상응하는 그라디언트를 획득하는 단계는, 상기 입력된 원본 컬러 이미지를 CIE L*a*b* 및 조명 인베리언트(Illumination invarient) 색 공간(color space) 중 어느 하나의 색 공간으로 변환하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 입력된 상기 원본 컬러 이미지에 상응하는 그라디언트를 획득하는 단계는, 상기 CIE L*a*b* 및 조명 인베리언트(Illumination invarient) 색 공간(color space) 중 어느 하나의 색 공간으로 변환된 컬러 이미지에서 x방향으로 인접한 두 픽셀의 값 차이를 계산하여 x 그라디언트를 획득하는 단계 및 상기 CIE L*a*b* 및 조명 인베리언트(Illumination invarient) 색 공간(color space) 중 어느 하나의 색 공간으로 변환된 컬러 이미지에서 y방향으로 인접한 두 픽셀의 값 차이를 계산하여 y 그라디언트를 획득하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 획득한 그라디언트에 기초하여 상기 원본 컬러 이미지를 그레이 스케일의 이미지로 변환하는 단계는, 상기 그레이 스케일 이미지의 그라디언트와 상기 획득한 원본 컬러 이미지에 상응하는 그라디언트의 차이를 최소화하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 획득한 그라디언트에 기초하여 상기 원본 컬러 이미지를 그레이 스케일의 이미지로 변환하는 단계는, 포아송 방정식(
Figure 112008090696844-PAT00001
, 여기서, G는 상기 획득한 원본 컬러 이미지에 상응하는 그라디언트를 의미하고, I는 상기 획득한 원본 컬러 이미지에 상응하는 그라디언트의 차이를 최소화하는 그레이 스케일 이미지를 의미)을 이용하여 상기 그레이 스케일 이미지의 그라디언트와 상기 획득한 원본 컬 러 이미지에 상응하는 그라디언트의 차이를 최소화하는 그레이 스케일의 이미지를 재구축할 수 있다. 상기 획득한 그라디언트에 기초하여 상기 원본 컬러 이미지를 그레이 스케일의 이미지로 변환하는 단계는 상기 재구축된 그레이 스케일의 이미지의 색 공간을 RGB 색 공간으로 변환하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 제2 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면에 따른 이미지의 컬러 변환 방법이 기록된 기록 매체는, 원본 컬러 이미지가 입력되는 단계와, 입력된 상기 원본 컬러 이미지에 상응하는 그라디언트(gradient)를 획득하는 단계 및 상기 획득한 그라디언트에 기초하여 상기 원본 컬러 이미지를 그레이 스케일의 이미지로 변환하는 단계를 수행하는 프로그램이 기록된다.
상기와 같은 이미지의 컬러 변환 방법 및 이미지의 컬러 변환 방법이 기록된 기록 매체에 따르면, 원본 컬러 이미지를 인간이 느끼는 시지각적 컬러 차이와 동일한 색공간의 이미지로 변환하고, 변환된 색공간의 이미지에서 x 방향과 y 방향의 그라디언트를 구한다. 이후, 포아송 방정식을 이용하여 이미지의 그라디언트를 재구축함으로써 계산된 그라디언트와 그레이 스케일 이미지의 그라디언트 사이의 차이를 최소화한 후, 색 공간을 RGB 색공간으로 변환함으로써 일반적인 영상 표시 장치에서 표시 가능한 그레이 스케일의 이미지로 변환한다.
따라서, 신속하게 컬러 이미지를 그레이 스케일의 이미지로 변환할 수 있고 이로 인해 프로세서의 처리 부하를 감소시킬 수 있다. 또한, 컬러 이미지의 그라디언트를 이용하여 그레이 스케일의 이미지로 변환하고, 포아송 방정식을 통해 컬러 영상에 기초하여 계산된 그라디언트와 그레이 스케일의 그라디언트를 최소화하기 때문에 고품질의 그레이 스케일 이미지를 얻을 수 있고, 컬러 이미지에 포함된 컬러 차이에 대한 특징이 반영된 그레이 스케일의 이미지를 얻을 수 있다.
상기한 바와 같은 특징으로 인해 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지의 컬러 변환 방법은 패턴 인식(pattern recognition), 이미지 처리 소프트웨어, 카메라, 프린터 등과 같은 다양한 분야에 널리 활용될 수 있다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어"있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어"있다거나 "직접 접속되어"있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 이하, 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지의 컬러 변환 과정을 설명하기 위한 개념도이고, 도 2는 도 1에 도시된 x 방향 그라디언트 및 y 방향 그라디언트를 설명하기 위한 개념도이다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 입력된 원본 컬러 이미지(110)는 원본 컬러 이미지의 각 픽셀이 가지는 컬러 차이가 반영된 그레이 스케일 이미지의 그라디언트(gradient)(130)로 변환된다.
상기 그라이언트(130)는 원본 컬러 이미지(110)를 구성하는 픽셀들 중 인접한 두 픽셀간의 x축 방향의 변화량을 나타내는 x 그라디언트(131) 및 인접한 두 픽셀간의 y축 방향의 변화량을 나타내는 y 그라디언트(133)를 포함한다.
예를 들어, 도 2에 도시된 바와 같이 원본 컬러 이미지(110)가 3ㅧ 3 픽셀로 구성된 경우, x 그라디언트(131)는 원본 컬러 이미지의 각 행(row)을 구성하는 픽셀들 중 인접한 두 픽셀값(예를 들면, G11과 G12)의 차이를 구하여 획득할 수 있고, y 그라디언트(133)는 원본 컬러 이미지(110)의 각 열(column)을 구성하는 픽셀들 중 인접한 두 픽셀값(예를 들면, G11과 G21)의 차이를 구하여 획득할 수 있다.
도 1 및 도 2에서 원본 컬러 이미지(110)의 각 픽셀은 R, G, B 성분을 포함하는 3차원의 값을 나타내고 있으나, x 그라디언트(131) 및 y 그라디언트(133)의 각 픽셀은 원본 컬러 이미지(110)에서 두 인접 픽셀의 컬러값의 차이가 부호가 있는 일차원의 값으로 표현되기 때문에, 원본 컬러 이미지(110)의 각 픽셀의 컬러 차이를 수치적으로 나타낸다.
상기한 바와 같은 방법을 통해 구해진 x 그라디언트(131) 및 y 그라디언트(133)를 재구성하여 변환된 그레이 스케일 이미지(150)는 원본 컬러 이미지(110)가 가지는 각 픽셀의 컬러 차이에 기반한 원본 컬러 이미지(110)의 특징을 그대로 포함하게 된다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지의 컬러 변환 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 3을 참조하면, 먼저 그레이 스케일의 이미지로 변환될 원본 컬러 이미지가 입력된다(단계 310). 여기서 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지의 컬러 변환 방법이 카메라에서 수행되는 경우에는 상기 원본 컬러 이미지는 이미지 센서로부터 제공될 수 있고, 이미지의 컬러 변환 방법이 컴퓨터 등과 같은 디지털 신호 처리 장치에서 수행되는 경우에는 저장장치에 저장된 컬러 이미지를 독출하여 제공받을 수 있다. 또한, 상기 원본 컬러 이미지는 RGB 색 공간(color space)으로 표시될 수 있다.
이후, 원본 컬러 이미지의 각 픽셀이 가지는 컬러 차이를 반영하여 그레이 스케일의 이미지로 변환하기 위해, 원본 컬러 이미지에 포함된 소정의 인접한 두 픽셀의 컬러 값의 유클리디언 거리(Euclidean Distance)가 인간이 인지하는 컬러 차이와 동일한 색 공간으로 상기 컬러 이미지를 변환한다(단계 330). 여기서, 상기 원본 컬러 이미지의 색 공간은 CIE L*a*b* 색 공간 또는 조명 인베리언트(Illumination invarient) 색 공간으로 변환될 수 있다.
다음으로, CIE L*a*b* 또는 조명 인베리언트(Illumination invarient) 색 공간으로 변환된 컬러 이미지의 x축 방향 그라디언트인 x 그라디언트 및 y축 방향 그라디언트인 y 그라디언트를 획득한다(단계 350). 여기서, 상기 x 그라디언트 및 y 그라디언트는 도 2에 도시된 바와 같이 컬러 이미지의 인접한 두 픽셀의 값 차이를 계산하여 획득할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 이미지의 컬러 변환 방법에서는 인간의 시지각적인 컬러 차이와 색 공간에서의 유클리디언 거리가 동일한 색 공간으로 원본 컬러 이미지를 변환하고, 변환된 색 공간에서 유클리디언 거리를 이용하여 그라디언트를 일 차원적으로 구성함으로써, 컬러의 유클리디언 거리가 실질적으로 인간이 인지하는 컬러 차이와 같다는 학술적 타당성을 만족시킨다.
또한, 변환된 이미지인 그레이 스케일 이미지의 x 그라디언트 및 y 그라디언트와 계산된 x 그라디언트 및 y 그라디언트는 최대한 유사해야 한다. 이를 위해 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지의 컬러 변환 방법에서는 포아송 방정식(Poisson equation)을 이용하여 그레이 스케일 이미지의 그라디언트와 변환된 색 공간으로부터 획득한 그라디언트(즉, x 그라디언트 및 y 그라디언트)의 차이를 최소화한다(단계 370).
수학식 1은 계산된 그라디언트 G에 대해 가장 유사한 그라디언트를 가지는 이미지 I를 찾기 위한 포아송 방정식을 나타낸다.
Figure 112008090696844-PAT00002
수학식 1은 재구축된 이미지 I의 라플라시안(Laplacian) 값과 계산된 그라디언트 G의 그라디언트가 서로 같다는 것을 나타내며, 수학식 2와 같이 전개될 수 있 다.
Figure 112008090696844-PAT00003
수학식 2에서
Figure 112008090696844-PAT00004
는 이미지 I를 x축 방향으로 두 번 편미분한 값을 의미하고,
Figure 112008090696844-PAT00005
는 이미지 I를 y축 방향으로 두 번 편미분한 값을 의미한다. 또한,
Figure 112008090696844-PAT00006
는 계산된 x 그라디언트
Figure 112008090696844-PAT00007
를 x 방향으로 한 번 편미분한 값을 의미하고,
Figure 112008090696844-PAT00008
는 계산된 y 그라디언트
Figure 112008090696844-PAT00009
를 y 방향으로 한 번 편미분한 값을 의미한다.
이미지의 외곽 경계 픽셀의 값이 경계 조건(boundary condition)으로 주어졌을 때, 공지된 다양한 방법을 이용하여 수학식 1을 풀어 I를 구할 수 있다. 예를 들어, 경계 조건으로 CIE L*a*b* 색 공간의 L*를 이용할 수 있다.
상기와 같은 방법을 통해 재구축된 그레이 스케일 이미지 I는 CIE L*a*b* 색 공간 또는 조명 인베리언트(Illumination invariant) 색 공간으로 변환되어있기 때문에 그레이 스케일 이미지의 시각화를 위해서 다시 RGB 색 공간으로 변환된다(단계 390). 이 과정을 통해 변환된 색 공간의 값으로 표시된 컬러 값(즉, 그레이 스케일 값)이 일반적인 영상 표시 장치에서 표시 가능한 RGB 값으로 변환된다.
도 3에 도시된 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지의 컬러 변환 방법에서는 입력된 컬러 이미지가 RGB 색 공간으로 정의되어 있고, 상기 RGB 색 공간에서의 컬러간 거리가 인간이 인지하는 컬러 차이와 일치하지 않는다는 점을 고 려하여 RGB 색 공간에서 정의된 원본 컬러 이미지를 CIE L*a*b* 색 공간 또는 조명 인베리언트(Illumination invarient) 색 공간으로 변환하여 색 공간상의 컬러간 거리를 인간의 시지각적인 컬러 차이와 일치시킨다.
그리고, 변환된 색 공간상에서 x방향 및 y방향으로의 픽셀간 컬러 차이를 이용하여 그라디언트를 일차원적으로 구성한 뒤 이를 이용하여 그레이 스케일 이미지를 구성함으로써 그레이 스케일 이미지가 원본 컬러 이미지가 가지는 색 차이로 인한 특징을 포함할 수 있도록 한다.
또한, 포아송 방정식을 통해 계산된 그라디언트와 최대한 유사한 그레이 스케일의 이미지에 대한 그라디언트를 재구축함으로써 신속하게 컬러 변환을 수행할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지의 컬러 변환 방법을 이용하여 컬러 변환된 이미지를 나타내는 것으로, 도 4의 (a)는 원본 컬러 이미지를 나타내고, 도 4의 (b)는 CIE XYZ의 색 공간에서 정의된 휘도(Y)를 이용하여 그레이 스케일로 변환된 이미지를 나타낸다. 또한, 도 4의 (c)는 본 발명의 일 실시예에 따른 컬러 변환 방법을 이용하여 그레이 스케일로 변환된 이미지를 나타낸다.
도 4의 (b)에 도시된 바와 같이 종래의 컬러 변환 방법은 RGB 색 공간에서 정의된 원본 컬러 이미지를 CIE XYZ 색 공간으로 변환한 후 휘도값(Y)을 이용하여 그레이 스케일의 이미지로 변환하기 때문에 원본 컬러 이미지와 밝기는 같으나 원본 컬러 이미지에서 표시되는 컬러의 차이를 표시할 수 없게 되고 이로 인해 변환 된 그레이 스케일 이미지의 품질이 저하된다.
이에 반하여 본 발명의 일 실시예에서는 원본 컬러 이미지를 컬러 이미지를 CIE L*a*b* 색 공간 또는 조명 인베리언트(Illumination invarient) 색 공간으로 변환한 후 변환된 색공간에서 그라디언트를 구하고, 그라디언트를 이용하여 그레이 스케일의 이미지를 구성함으로써 원본 컬러 이미지가 가지는 색 차이로 인한 특징을 그대로 포함하는 그레이 스케일 이미지를 생성할 수 있고, 결과적으로 변환된 그레이 스케일 이미지의 품질이 향상되는 장점이 있다.
이상 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지의 컬러 변환 과정을 설명하기 위한 개념도이다.
도 2는 도 1에 도시된 x 방향 그라디언트 및 y 방향 그라디언트를 설명하기 위한 개념도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지의 컬러 변환 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지의 컬러 변환 방법을 이용하여 컬러 변환된 이미지를 나타낸다.

Claims (7)

  1. 이미지의 컬러 변환 방법에 있어서,
    원본 컬러 이미지가 입력되는 단계;
    입력된 상기 원본 컬러 이미지에 상응하는 그라디언트(gradient)를 획득하는 단계; 및
    상기 획득한 그라디언트에 기초하여 상기 원본 컬러 이미지를 그레이 스케일의 이미지로 변환하는 단계를 포함하는 이미지의 컬러 변환 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 입력된 상기 원본 컬러 이미지에 상응하는 그라디언트를 획득하는 단계는,
    상기 입력된 원본 컬러 이미지를 CIE L*a*b* 및 조명 인베리언트(Illumination invarient) 색 공간(color space) 중 어느 하나의 색 공간으로 변환하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지의 컬러 변환 방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 입력된 상기 원본 컬러 이미지에 상응하는 그라디언트를 획득하는 단계는,
    상기 CIE L*a*b* 및 조명 인베리언트(Illumination invarient) 색 공간(color space) 중 어느 하나의 색 공간으로 변환된 컬러 이미지에서 x방향으로 인접한 두 픽셀의 값 차이를 계산하여 x 그라디언트를 획득하는 단계; 및
    상기 CIE L*a*b* 및 조명 인베리언트(Illumination invarient) 색 공간(color space) 중 어느 하나의 색 공간으로 변환된 컬러 이미지에서 y방향으로 인접한 두 픽셀의 값 차이를 계산하여 y 그라디언트를 획득하는 단계를 포함하는 이미지의 컬러 변환 방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 획득한 그라디언트에 기초하여 상기 원본 컬러 이미지를 그레이 스케일의 이미지로 변환하는 단계는,
    상기 그레이 스케일 이미지의 그라디언트와 상기 획득한 원본 컬러 이미지에 상응하는 그라디언트의 차이를 최소화하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지의 컬러 변환 방법.
  5. 제4항에 있어서, 상기 획득한 그라디언트에 기초하여 상기 원본 컬러 이미지를 그레이 스케일의 이미지로 변환하는 단계는,
    포아송 방정식(
    Figure 112008090696844-PAT00010
    , 여기서, G는 상기 획득한 원본 컬러 이미지에 상응하는 그라디언트를 의미하고, I는 상기 획득한 원본 컬러 이미지에 상응하는 그라디언트의 차이를 최소화하는 그레이 스케일 이미지를 의미)을 이용하여 상기 그레이 스케일 이미지의 그라디언트와 상기 획득한 원본 컬러 이미지에 상응하는 그라디언트의 차이를 최소화하는 그레이 스케일의 이미지를 재구축하는 것을 특징으로 하는 이미지의 컬러 변환 방법.
  6. 제1항에 있어서, 상기 획득한 그라디언트에 기초하여 상기 원본 컬러 이미지를 그레이 스케일의 이미지로 변환하는 단계는
    상기 재구축된 그레이 스케일의 이미지의 색 공간을 RGB 색 공간으로 변환하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지의 컬러 변환 방법.
  7. 이미지의 컬러 변환을 수행하는 디지털 처리 장치에 의해 실행될 수 있는 명령어의 프로그램이 유형적으로 구현되어 있으며, 상기 디지털 처리 장치에 의해 판독될 수 있는 프로그램을 기록한 기록매체에 있어서,
    원본 컬러 이미지가 입력되는 단계;
    입력된 상기 원본 컬러 이미지에 상응하는 그라디언트(gradient)를 획득하는 단계; 및
    상기 획득한 그라디언트에 기초하여 상기 원본 컬러 이미지를 그레이 스케일의 이미지로 변환하는 단계를 수행하는 프로그램을 기록한 기록 매체.
KR1020080137322A 2008-12-30 2008-12-30 이미지의 컬러 변환 방법 및 이미지의 컬러 변환 방법이 기록된 기록 매체 KR101024783B1 (ko)

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