KR20110051900A

KR20110051900A - 조명 성분을 제거하기 위한 이미지 보정 장치 및 방법

Info

Publication number: KR20110051900A
Application number: KR1020090108715A
Authority: KR
Inventors: 김도현; 안희범; 황성택
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2009-11-11
Filing date: 2009-11-11
Publication date: 2011-05-18
Also published as: KR101058726B1; US8538191B2; US20110110595A1

Abstract

본 발명은 조명 성분을 제거하기 위한 이미지 보정 장치 및 방법에 관한 것이다.

이를 위해 본 발명은 촬영된 원본 이미지를 복수의 블록 단위로 분할하여 분할된 각 블록 단위의 이미지에 대한 명도 대표 값을 산출하고, 각 블록 단위의 이미지에서 산출된 명도 값과 보간법을 이용하여 원본 이미지 크기의 배경 이미지를 생성한 후 추출된 조명 성분을 이용하여 원본 이미지에 포함된 조명 성분을 제거함으로써 이미지에 포함된 문자를 좀 더 명확하게 인식하기 위한 이진화를 정확하게 수행할 수 있게 된다.

OCR기술, 조명 성분, 이미지 분할, 배경 이미지

Description

조명 성분을 제거하기 위한 이미지 보정 장치 및 방법{IMAGE CORRECTING APPARATUS AND METHOD FOR EXCLUDING ILLUMINANTION COMPONENT}

본 발명은 이미지 보정 장치 및 방법에 관한 것으로, 특히 문자가 포함된 이미지를 보정하기 위한 장치 및 방법에 관한 것이다.

일반적으로 OCR(Optical Character Recognition) 기술은 획득한 이미지를 분석하여 문자 영역을 검색하고, 검색된 문자 영역에 포함된 문자를 인식하는 기술이다.

이러한 OCR 기술은 패턴 인식의 한 분야로, 인쇄된 문자 또는 손으로 직접 쓴 문자를 자동으로 판독 및 식별하여 컴퓨터가 이해할 수 있는 코드로 전환함으로써 키보드를 통해서 컴퓨터 입력 작업을 하지 않고 컴퓨터가 직접 패턴 인식을 수행할 수 있다.

상기의 OCR 기술은 OCR 동작을 수행하기 전에 이진화 및 전처리 동작을 수행한다. 다시 말해서, OCR 기술은 이진화 및 전처리 동작을 수행하여 OCR 동작 시 이미지를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 0과 1의 값으로 수정한다. 이때, 이진화 및 전처리 동작은 컴퓨터가 보다 정확하게 문자를 인식할 수 있도록 이미지를 개선하는 작업이 필요하다. 이러한 OCR 기술은 이진화 및 전처리 모듈이 오작동하거나 성능이 좋지 않을 경우 OCR 엔진의 성능이 좋더라도 OCR 동작을 제대로 수행할 수 없게 된다.

이와 같이 종래의 OCR 기술은 단순히 획득한 이미지를 컴퓨터가 이해할 수 있는 0과 1의 값으로 수정하여 컴퓨터가 자동으로 문자를 판독 및 식별함으로써 문자를 인식할 수 있도록 하였다.

그러나 종래의 OCR 기술은 모바일 환경에서 발생할 수 있는 주변 조명 및 그늘과 같은 환경에서 촬영된 이미지를 분석하거나 처리하여 문자를 인식하는데 어려움이 있어 OCR 엔진에서 문자 인식할 시 이진화 결과가 좋지 않아 OCR 엔진의 성능이 저하된다는 문제점이 있다.

또한, 종래의 OCR 기술은 획득한 이미지에 주변 조명에 의해 생성된 그늘이 포함되는 경우 이진화 결과 그늘이 포함된 부분의 문자를 인식할 수 없다는 문제점이 있다.

따라서, 본 발명은 주변 조명 및 그늘과 같은 환경에서 획득한 이미지에 대한 배경 조명 성분을 보정하여 이미지의 화질을 개선함으로써 OCR 동작을 원활하게 수행할 수 있도록 하기 위한 이미지 보정 장치 및 방법을 제공한다.

상술한 바를 달성하기 위한 본 발명은 조명 성분을 제거하기 위한 이미지 보정 장치에 있어서, 입력된 원본 이미지를 복수의 블록 단위로 분할하고, 상기 분할된 각 블록 단위의 이미지에 대한 명도 대표 값을 산출하는 대표 값 산출부와, 상기 산출된 명도 대표값을 보간법을 이용하여 상기 원본 이미지와 동일한 크기의 배 경 이미지로 생성하는 배경 이미지 생성부와, 상기 생성된 배경 이미지로부터 조명 성분을 추출하고, 상기 추출된 조명 성분을 이용하여 상기 원본 이미지에 포함된 조명 성분을 제거하는 조명 성분 보정부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명은 이미지 보정 장치에서 조명 성분을 제거하기 위한 방법에 있어서, 촬영된 원본 이미지를 복수의 블록 단위로 분할하는 과정과, 상기 분할된 각 블록 단위의 이미지에 대한 명도 대표 값을 산출하는 과정과, 상기 산출된 명도 대표 값 각각을 명도 값으로 가지는 복수의 픽셀로 구성된 배경 이미지를 생성하는 과정과, 상기 생성된 배경 이미지로부터 조명 성분을 추출하고, 상기 추출된 조명 성분을 이용하여 상기 원본 이미지에 포함된 조명 성분을 제거하는 과정을 포함함을 특징으로 한다.

본 발명은 모바일 환경에서 발생할 수 있는 주변 조명 및 그늘과 같은 환경에서 촬영된 이미지를 원활하게 분석하거나 처리하여 문자를 정확하게 인식함으로써 OCR 엔진에서 문자 인식할 시 이진화를 정확하게 수행하여 OCR 엔진의 성능을 높일 수 있다는 이점이 있다.

또한, 본 발명은 획득한 이미지에 주변 조명에 의해 생성된 그늘이 포함된 부분에 포함된 문자를 정확하게 인식할 수 있다는 이점이 있다.

이하 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 하기 설명 및 첨부 도면에서 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 이미지 보정 장치의 구성도를 나타내는 도면이다.

도 1에 따르면, 본 발명의 이미지 보정 장치는 대표 값 산출부(100), 배경 이미지 생성부(120), 조명 성분 보정부(120), 이진화부(130)를 포함한다.

대표 값 산출부(100)는 단말기에 구비된 카메라를 통해서 촬영된 이미지가 입력되면 입력된 이미지를 가로 m x 세로 n의 크기를 가지는 p개의 블록으로 분할하고, 분할된 p개의 블록 각각에 대한 명도 대표 값을 산출한다. 이때, m, n, p는 정수이다.

이에 대해서 구체적으로 도 2를 참조하여 살펴보도록 한다.

도 2는 본 발명의 실시 예에 따라 입력 이미지의 조명 성분을 추출하기 위한 과정을 설명하기 위한 예시도이다.

예를 들어, 도 2의 (a)와 같이 가로 1000 픽셀, 세로 700 픽셀의 크기를 가지는 원본 이미지가 입력된다고 가정한다.

도 2에 따르면, 대표 값 산출부(100)는 도 2의 (b)와 같이 입력된 원본 이미지를 가로 100픽셀, 세로 100픽셀의 크기를 가지는 70개의 블록들로 분할한다. 이후 대표 값 산출부(100)는 분할된 70개의 블록 각각에 대한 배경 명도 평균 값을 산출하는데, 산출된 배경 명도 평균 값이 각 블록의 배경 명도 대표 값이 된다.

구체적으로, 대표 값 산출부(100)는 배경 명도 대표 값을 산출할 시 도 2의 (c)와 같은 임의의 블록을 구성하는 다수의 픽셀 각각의 명도 값이 미리 설정된 임 계 명도 값보다 큰지 여부를 판단한다. 이때, 미리 설정된 임계 명도 값은 0~255 사이의 값이 될 수 있으며, 해당 블록의 전체 픽셀에 대한 평균 명도 값이 될 수도 있다. 예를 들어, 미리 설정된 임계 명도 값이 180인 경우 도 2의 (c)에서 참조번호 200에 해당하는 픽셀의 명도 값이 160이면 200에 해당하는 픽셀의 명도 값은 임계 명도 값보다 작고, 참조번호 210에 해당하는 픽셀의 명도 값이 200이면 210에 해당하는 픽셀의 명도 값은 임계 명도 값보다 크다.

이후 대표 값 산출부(100)는 다수의 픽셀 중 명도 값이 미리 설정된 임계 명도 값 이상인 픽셀들에 대한 평균 명도 값을 산출한다.

예를 들어, 문자 획에 해당하는 픽셀들이 어두운 명도 값을 가지는 픽셀이고, 배경에 해당하는 픽셀들은 상대적으로 밝은 명도 값을 가지는 픽셀인 경우 대표 값 산출부(100)는 미리 설정된 임계 명도 값 이상인 픽셀에 대한 평균 명도 값을 대표 값으로 산출한다. 그 반대로 문자 획에 해당하는 픽셀들이 밝은 명도 값을 가지는 픽셀이고, 배경에 해당하는 픽셀들은 상대적으로 어두운 명도 값을 가지는 픽셀인 경우 대표 값 산출부(100)는 미리 설정된 임계 명도 값 이하인 픽셀에 대한 평균 명도 값을 대표 값으로 산출한다.

만약, 10,000개의 픽셀 중에서 명도 값이 미리 설정된 임계 명도 값 이상인 700개의 픽셀들이 존재한다면 대표 값 산출부(100)는 700개의 픽셀에 대한 명도 평균값을 산출한다. 이때, 산출된 평균 명도 값이 도 2의 (c)와 같은 블록에 대한 명도 대표 값이 된다.

배경 이미지 생성부(110)는 분할된 p개의 블록마다 산출된 명도 대표 값을 명도 값으로 가지는 p개의 픽셀을 하나의 임시 이미지로 생성하고, 생성된 임시 이미지를 양선형 보간법과 같은 보간법을 사용하여 원본 이미지의 크기와 동일하게 확대하여 배경 이미지를 생성한다. 이때, p개의 픽셀이 원본 이미지의 픽셀 수만큼 늘어나는 과정에서 양선형 보간법과 같은 보간법을 사용함으로써 배경 이미지의 명도 값 변화가 그라데이션(gradation) 형태로 나타나게 되어 자연스러운 배경 이미지가 생성된다.

이에 대해서 구체적으로 도 3을 참조하여 살펴보도록 한다.

도 3은 본 발명의 실시 예에 따라 배경 이미지를 추출하기 위한 과정을 설명하기 위한 예시도이다.

도 3에 따르면, 배경 이미지 생성부(110)는 상기의 대표 값 산출부(100)에서 산출된 70개의 블록에 대한 배경 명도 평균 값을 명도 대표 값으로 가지는 1x1 픽셀들이 70개가 포함된 하나의 임시 이미지를 생성한다. 이때, 생성된 임시 이미지는 도 3의 (a)와 같은 가로 10픽셀, 세로 7픽셀로 이루어진다.

배경 이미지 생성부(110)는 도 3의 (a)와 같이 생성된 가로 10픽셀, 세로 7픽셀의 이미지를 도 2의 (a)와 같은 가로 1000픽셀, 세로 700픽셀의 원본 이미지의 크기로 변환한다. 이때, 배경 이미지 생성부(110)는 도 3의 (a)와 같은 가로 10픽셀, 세로 7픽셀의 이미지를 구성하는 각 픽셀을 가로, 세로 10배의 크기로 리사이징(Resizing)하여 배경 이미지를 생성한다.

이때 배경 이미지 생성부(110)는 생성되는 배경 이미지를 원본 이미지의 배경과 같은 형태로 자연스럽게 나타내기 위해 양선형 보간법과 같은 보간법으로 임 시 이미지를 보간하여 배경 이미지를 생성한다.

여기서 생성된 배경 이미지는 원본 이미지에서와 같이 조명에 의해서 생성된 그늘과 같은 조명 성분이 포함된다. 이와 같이 생성된 배경 이미지는 도 3의 (b)와 같이 도시될 수 있다.

조명 성분 보정부(120)는 원본 이미지와 상기에서 생성된 도 3의 (b)와 같은 배경 이미지를 비교하여 원본 이미지에 포함된 조명 성분을 제거한 후 보정 이미지를 생성한다.

이에 대해서 구체적으로 살펴보면, 조명 성분 보정부(120)는 원본 이미지의 각 픽셀의 명도 값에 포함된 조명 성분에 대응되는 배경 이미지의 픽셀 명도 값, 배경 이미지 전체 픽셀의 평균 명도 값, 표준 편차, 최대 값을 이용하여 원본 이미지의 각 픽셀 명도 값에 포함된 조명 성분을 제거한다.

만약 배경 이미지의 특정 픽셀의 명도 값이 전체 평균 명도 값보다 작으면 어두운 픽셀임을 의미하므로 값을 더해주어 픽셀을 밝게 만들어 주고, 반대로 특정 픽셀의 명도 값이 전체 평균 명도 값보다 크면 밝은 픽셀임을 의미하므로 값을 빼주어 픽셀을 어둡게 만들어 준다. 즉, 조명 성분 보정부(120)는 하기의 <수학식 1>을 이용하여 조명 성분을 제거한 원본 이미지 F(x,y)를 생성할 수 있다.

여기서,

,

는 각각 원본 이미지와 배경 이미지의 (x,y) 좌표 상의 픽셀 명도 값을 나타내며,

,

는 각각 배경 이미지 전체의 평균 명도 값, 최대 명도 값, 표준 편차를 나타낸다.

먼저, 조명 성분 보정부(120)는 생성된 배경 이미지에서

,

을 산출한다.

원본 이미지가 조명에 영향을 적게 받은 이미지라면 배경 픽셀들간의 명도 값의 차이가 작지만, 조명에 영향을 많이 받은 이미지인 경우에는 배경 픽셀들의 명도 값들의 차이가 크게 나타난다. 다시 말해서, 조명에 영향을 많이 받은 이미지에서는 밝은 배경이 있는 영역에서 어두운 배경이 있는 영역까지 다양하게 나타날 수 있으므로 배경 픽셀들의 명도 값들이 넓은 범위에 존재하게 된다.

따라서, 원본 이미지에서 조명 성분을 제거하기 위해서는 배경 픽셀들간의 명도 값의 차이가 작게 나도록 각 픽셀의 명도 값을 보정해야 하며, 보정해야 할 명도량은 배경 이미지에서 전체 픽셀의 평균 명도 값(

)과 각 픽셀의 명도 값(

)의 차이(

)가 된다.

이때, 조명의 영향을 많이 받은 이미지일수록

가 큰 값을 가지는 픽셀들이 많아지게 되어 명도 값의 변화량이 증가하게 되므로 배경 픽셀들 뿐만 아니라 획에 해당되는 픽셀들도 명도 값의 변화가 크게 발생하여 이진화를 수행할 경우 너무 밝게 변화되어 획의 테두리 픽셀이 배경 픽셀로 이진화됨으로써 획의 두께가 얇아질 우려가 있다.

이와 같은 영향을 줄이기 위해서 조명 성분 보정부(120)는 배경 픽셀들의 명도 값들의 표준 편차(

)를 도입하여 명도 변화량을 조정한다.

배경 픽셀들의 명도 값들의 표준 편차가 크다는 것은 픽셀들간의 명도 값 차이가 크다는 것을 의미하므로 조명의 영향을 많이 받은 이미지라고 할 수 있다.

따라서, 표준 편차가 큰 이미지에서는 보정할 명도 값의 변화량을 줄이고, 표준 편차가 작은 이미지에서는 보정할 명도 값의 변화량을 크게 하도록 명도 변화량의 가중치를

과 같이 정의한다.

이와 같이 상기와 같은 <수학식 1>에 의해서 생성된 보정 이미지는 도 3의 (c)와 같이 도시될 수 있다.

이진화부(130)는 조명 성분 보정부(120)를 통해서 생성된 보정 이미지에 이진화 동작을 수행하여 컴퓨터가 인식할 수 있는 0과 1과 같은 코드로 변환한다. 이와 같이 이진화된 이미지는 도 5의 (b)와 같이 도시될 수 있다.

이처럼 본 발명의 실시 예에서는 상기와 같은 구성 요소를 이용하여 n개의 블록으로 분할된 원본 이미지로부터 배경 이미지를 추출하고, 추출된 배경 이미지와 원본 이미지를 비교하여 원본 이미지에 포함된 조명 성분을 제거함으로써 이진화된 결과 이미지의 화질을 개선하고, 명확한 문자 인식이 가능하게 된다.

이제 도 4를 참조하여 본 발명의 실시 예에 따른 이미지 보정 장치가 원본 이미지에 포함된 조명 성분을 제거한 보정 이미지를 생성하는 과정에 대해서 설명 하도록 한다.

도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 이미지 보정 장치에서 원본 이미지에 포함된 조명 성분을 제거한 보정 이미지를 생성하는 과정을 나타내는 흐름도이다.

400단계에서 단말기에 구비된 카메라를 통해서 촬영된 원본 이미지가 입력되면 410단계에서 대표 값 산출부(100)는 입력된 원본 이미지를 n(n은 정수)개의 블록으로 분할한다. 구체적으로 도 5의 (a)를 참조하여 살펴보면, 대표 값 산출부(100)는 500과 같은 원본 이미지를 510과 같은 이미지로 분할한다.

예를 들어, 원본 이미지가 가로 800픽셀, 세로 500픽셀의 크기를 가지는 경우 대표 값 산출부(100)는 한 블록 당 가로 100픽셀, 세로 100픽셀의 크기를 가지도록 원본 이미지를 총 40개의 블록으로 분할할 수 있다.

420단계에서 대표 값 산출부(100)는 분할된 n개의 블록 각각에 대한 명도 대표 값을 산출한다. 구체적으로, 대표 값 산출부(100)는 상기에서 설명한 바와 같이 블록 내에 포함된 픽셀들 중에서 미리 설정된 임계 명도 값 이상인 명도 값을 가지는 픽셀들에 대한 명도 평균 값을 산출함으로써 명도 대표 값을 산출할 수 있다.

430단계에서 배경 이미지 생성부(110)는 분할된 n개의 블록마다 산출된 명도 대표 값을 명도 값으로 가지는 n개의 픽셀을 하나의 이미지로 생성한다. 예를 들어, 도 5의 (a)의 510과 같이 분할된 이미지에 대한 블록의 개수가 40개라면 배경 이미지 생성부(110)는 40개의 블록 각각에 명도 대표 값을 명도 값으로 가지는 1x1 크기의 픽셀을 포함하는 520과 같은 이미지를 생성한다.

440단계에서 배경 이미지 생성부(110)는 생성된 이미지의 크기를 양선형 보 간법과 같은 보간법으로 보간하여 530과 같은 원본 이미지 크기로 변환한다.

이때, 서로 다른 명도 값을 가지는 픽셀들이 모여서 생성된 이미지를 원본 이미지의 크기로 변환할 경우 픽셀간의 경계가 선명하게 나타나게 되어 거친 모자이크 형식의 이미지가 생성된다. 이와 같이 생성된 이미지를 자연스러운 이미지로 보정하기 위해서 배경 이미지 생성부(110)는 생성된 이미지를 일반적인 보간법을 이용하여 보간함으로써 도 5의 (a)의 530과 같은 배경 이미지를 생성한다.

450단계에서 조명 성분 보정부(120)는 500의 원본 이미지와 530의 배경 이미지를 비교하여 원본 이미지에 포함된 조명 성분을 제거한 540와 같은 보정 이미지를 생성한다. 이때, 조명 성분 보정부(120)는 상기에서 설명한 바와 같이 <수학식 1>을 이용하여 원본 이미지에 포함된 조명 성분을 제거할 수 있다.

종래에는 그늘과 같은 조명 성분이 포함된 도 6의 (a), (d)와 같은 원본 이미지를 OCR 기술을 이용하여 처리하여 이진화를 수행할 경우 도 6의 (b), (e)와 같이 조명 성분이 포함된 이미지 영역의 문자를 명확하게 식별할 수 없었다.

하지만 본 발명의 실시 예와 같이 n개의 블록으로 분할된 원본 이미지로부터 배경 이미지를 추출하고, 추출된 배경 이미지와 원본 이미지를 비교하여 원본 이미지에 포함된 조명 성분을 제거함으로써 이진화 동작에 의해 도 6의 (c), (f)와 같은 결과 이미지가 산출되어 종래보다 명확한 문자 식별이 가능하다는 이점이 있다.

본 발명의 이미지 보정 장치 및 방법이 하드웨어, 소프트웨어(즉, 프로그램), 또는 이들의 조합의 형태로 구현될 수 있음은 자명하다. 이러한 프로그램은 컴퓨터와 같은 기계가 읽을 수 있는 휘발성 또는 비휘발성 기록매체에 저장될 수 있 고, 이러한 기록매체는 ROM 등과 같은 저장 장치, RAM, 메모리 칩, 집적 회로 등과 같은 메모리, CD, DVD, 자기 디스크, 자기 테이프 등과 같은 광학 또는 자기 기록 매체일 수 있다. 즉, 본 발명의 이미지 보정 장치 및 방법은 이를 실현하기 위한 코드들을 포함하는 프로그램의 형태로 구체화될 수 있다. 더 나아가서, 이러한 프로그램은 유선 또는 무선으로 전파되는 통신 신호와 같이 임의의 매체를 통해 전기적으로 전달될 수 있고, 본 발명은 이와 균등한 것들을 포함한다.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 이미지 보정 장치의 구성도를 나타내는 도면,

도 2는 본 발명의 실시 예에 따라 입력 이미지의 조명 성분을 추출하기 위한 과정을 설명하기 위한 예시도들,

도 3은 본 발명의 실시 예에 따라 배경 이미지를 추출하기 위한 과정을 설명하기 위한 예시도들,

도 4는 본 발명의 실시 예에 따라 이미지 보정 장치에서 조명 성분을 제거하기 위한 과정을 나타내는 흐름도,

도 5는 본 발명의 실시 예에 따라 이미지 보정 장치에서 조명 성분을 제거하기 위한 과정을 설명하기 위한 예시도들,

도 6은 본 발명의 실시 예에 따라 이미지 보정을 수행한 결과 이미지와 종래의 결과 이미지를 비교하여 설명하기 위한 예시도들.

Claims

조명 성분을 제거하기 위한 이미지 보정 장치에 있어서,

입력된 원본 이미지를 복수의 블록 단위로 분할하고, 상기 분할된 각 블록 단위의 이미지에 대한 명도 대표 값을 산출하는 대표 값 산출부와,

상기 산출된 명도 대표 값 각각을 명도 값으로 가지는 복수의 픽셀로 구성된 배경 이미지를 생성하는 배경 이미지 생성부와,

상기 생성된 배경 이미지로부터 조명 성분을 추출하고, 상기 추출된 조명 성분을 이용하여 상기 원본 이미지에 포함된 조명 성분을 제거하는 조명 성분 보정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 보정 장치.
제1항에 있어서, 상기 대표 값 산출부는,

상기 분할된 각 블록 단위의 이미지를 구성하는 다수의 픽셀 중 미리 설정된 명도 임계값보다 큰 명도 값을 가지는 픽셀들을 검출하고, 상기 검출된 픽셀들에 대한 명도 평균값을 산출한 후 상기 명도 대표 값으로 설정하는 것을 특징으로 하는 이미지 보정 장치.
제1항에 있어서, 상기 배경 이미지 생성부는,

상기 산출된 명도 대표 값 각각을 명도 값으로 가지는 복수의 픽셀을 가지는 하나의 임시 이미지로 생성하고, 상기 생성된 임시 이미지를 보간법을 사용하여 상 기 원본 이미지와 동일한 크기의 배경 이미지로 생성하는 것을 특징으로 하는 이미지 생성 장치.
제1항에 있어서, 상기 조명 성분 보정부는,

상기 원본 이미지로부터 생성한 배경 이미지의 픽셀 명도값, 평균 명도 값, 표준 편차, 최대값을 이용하여 각각의 픽셀에 따라 보정 강도를 조절하여 상기 조명 성분을 제거하는 것을 특징으로 하는 이미지 보정 장치.
이미지 보정 장치에서 조명 성분을 제거하기 위한 방법에 있어서,

촬영된 원본 이미지를 복수의 블록 단위로 분할하는 과정과,

상기 분할된 각 블록 단위의 이미지에 대한 명도 대표 값을 산출하는 과정과,

상기 산출된 명도 대표 값 각각을 명도 값으로 가지는 복수의 픽셀로 구성된 배경 이미지를 생성하는 과정과,

상기 생성된 배경 이미지로부터 조명 성분을 추출하고, 상기 추출된 조명 성분을 이용하여 상기 원본 이미지에 포함된 조명 성분을 제거하는 과정을 포함함을 특징으로 하는 조명 성분 제거 방법.
제5항에 있어서, 상기 대표 값 산출 과정은,

상기 분할된 각 블록 단위의 이미지를 구성하는 다수의 픽셀 중 미리 설정된 명도 임계값보다 큰 명도 값을 가지는 픽셀들을 검출하는 과정과,

상기 검출된 픽셀들에 대한 명도 평균값을 산출한 후 상기 명도 대표 값으로 설정하는 과정을 포함함을 특징으로 하는 조명 성분 제거 방법.
제5항에 있어서, 상기 배경 이미지 생성 과정은,

상기 산출된 명도 대표 값 각각을 명도 값으로 가지는 복수의 픽셀을 하나의 이미지로 생성하는 과정과,

상기 생성된 하나의 이미지를 상기 원본 이미지의 크기의 배경 이미지로 보간하여 변환하는 과정을 포함함을 특징으로 하는 조명 성분 제거 방법.
제5항에 있어서, 상기 조명 성분 제거 과정은,

상기 배경 이미지의 명도 평균 값과 상기 배경 이미지를 구성하는 픽셀들 각각에 대한 명도 값의 차이를 계산하여 조명 성분을 보정해야 할 명도 변화량을 결정하는 과정과,

상기 배경 이미지의 표준 편차 결과에 따라 명도 변화량을 적용할 강도를 결정하는 과정과,

상기 결정된 명도 변화량에 상기 결정된 적용 강도를 적용하여 각각의 픽셀들에 대한 조명 성분을 제거하는 과정을 포함함을 특징으로 하는 조명 성분 제거 방법.
제5항 내지 제8항 중 어느 한 항의 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.