KR20120118383A - 이미지 보정 장치 및 이를 이용하는 이미지 처리 장치와 그 방법들 - Google Patents

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Abstract

이미지 보정 장치가 개시된다. 본 장치는, 사진 이미지를 입력받는 입력부, 사진 이미지를 가우시안 필터링하는 가우시안 필터부, 가우시안 필터링된 사진 이미지를 L-Cyb-Crg 색공간으로 변환한 후, Cyb-Crg 색좌표값을 기준으로 색도 분류맵을 생성하는 분류맵 생성부, 색도 분류맵을 이용하여, 각 영역 별 평균 색도를 계산하는 계산부, 가우시안 필터링된 사진 이미지를 C-M-Y 색공간으로 변환하는 변환부, 변환부에서 변환된 CMY값 및 계산부에서 계산된 값을 이용하여, 사진 이미지의 각 영역 별 색도를 보정하는 보정부를 포함한다. 이에 따라, 빛 바랜 이미지를 효과적으로 보정할 수 있다.

Description

이미지 보정 장치 및 이를 이용하는 이미지 처리 장치와 그 방법들{IMAGE COMPENSATION DEVICE, IMAGE PROCESSING APPARATUS AND METHODS THEREOF}
본 발명은 이미지 보정 장치와 이를 이용하는 이미지 처리 장치 및 그 방법들에 대한 것으로 보다 상세하게는 빛바랜 사진에 대한 보정을 수행하는 이미지 보정 장치와 이를 이용하는 이미지 처리 장치 및 그 방법에 대한 것이다.
사진은 지난 시간 들을 추억할 수 있는 매개체로 긴 시간 사용되고 있다. 최근에는 디지털 카메라 등이 급속도로 보급되면서 용지상에 인화하지 않고, 메모리 등에 저장하거나 웹 페이지에 업로드시켜서 보기도 하지만, 이러한 현 상황에서도 사진을 인쇄하여 활용하는 사용자가 상당수 존재한다.
일반적으로 카메라를 통해 획득된 영상은 그 과정에서 광원의 색도에 의해 이미지의 색도가 결정된다. 하지만, 사진은 시간이 지남에 따라 색도가 변경되어, 빛바래지는 것이 대부분이다. 특히, 온도나 습도와 같은 주변 환경이나 용지의 특성, 인화에 사용된 염료의 특성 등에 따라 빛바래지는 속도나 정도가 달라지게 된다.
따라서, 빛바랜 사진의 원본 데이터 또는 필름을 가지고 있지 않다면, 사용자는 원래의 색도를 가지는 사진을 다시 확보할 수 없다는 문제점이 있다.
이러한 사용자를 고려하여 빛바랜 사진을 원래의 색도로 보정하기 위한 몇가지 기술들이 개발되었으나, 이러한 기술들은 사진 전면의 색도가 균일하게 변화하였을 경우를 전제로 보정하는 기술이 대부분이므로, 색도가 불균일하게 변화하는 경우에는 보정에 어려움이 있었다.
따라서, 사진 이미지를 원 색도에 근접하게 보정할 수 있는 기술에 대한 필요성이 대두되었다.
본 발명은 이상과 같은 필요성에 따른 것으로, 본 발명의 목적은, 불균일하게 빛바랜 이미지까지도 효과적으로 보정할 수 있는 이미지 보정 장치 및 이를 이용하는 이미지 처리 장치와 그 방법들을 제공함에 있다.
이상과 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 이미지 보정 장치는, 사진 이미지를 입력받는 입력부, 상기 사진 이미지를 가우시안 필터링하는 가우시안 필터부, 상기 가우시안 필터링된 사진 이미지를 L-Cyb-Crg 색공간으로 변환한 후, Cyb-Crg 색좌표값을 기준으로 색도 분류맵을 생성하는 분류맵 생성부, 상기 색도 분류맵을 이용하여, 각 영역 별 평균 색도를 계산하는 계산부, 상기 가우시안 필터링된 사진 이미지를 C-M-Y 색공간으로 변환하는 변환부, 상기 변환부에서 변환된 CMY값 및 상기 계산부에서 계산된 값을 이용하여, 상기 사진 이미지의 각 영역 별 색도를 보정하는 보정부를 포함한다.
여기서, 상기 보정부는 CybCrg 공간에서의 각 채널의 크기를 CMY로 변경하여 나타낸 가중치를 이용하여 상기 사진 이미지를 보정할 수 있다.
한편, 상기 분류맵 생성부는, 각 픽셀의 Cyb, Crg 값을 확인하여, 상기 Cyb값이 기 설정된 제1 임계치 이상이면 해당 픽셀을 옐로우로 구분하고, 상기 제1 임계치 미만이면 블루로 구분하며, 상기 Crg 값이 기 설정된 제2 임계치 이상이면 해당 픽셀을 레드로 구분하고, 상기 제2 임계치 미만이면 그린으로 구분할 수도 있다.
또한, 본 이미지 보정 장치는, 상기 보정부에 의해 색도가 보정된 이미지에 대하여, 채도 및 콘트라스트를 조정하는 채도 및 콘트라스트 조정부를 더 포함할 수도 있다.
그리고, 상기 계산부는, 아래 수학식을 이용하여 CMY 각각에 대한 평균 색도를 계산할 수도 있다.
Figure pat00001
여기서, NPn은 n 영역의 픽셀 개수, n은 각 영역을 나타내고, R(x,y,n), G(x,y,n), B(x,y,n)은 각각 n 영역의 각 픽셀들의 R, G, B값이 될 수 있다.
또한, 상기 보정부는,
아래 수학식을 이용하여, 상기 사진 이미지의 각 영역 별 색도를 보정할 수 있다.
Figure pat00002
여기서, Wi(x,y)는 C,M,Y 각 채널의 픽셀들에 대한 가중치, Lavg(n)은 각 영역 별 평균밝기, Ii(x,y,n)는 입력된 사진 이미지의 각 픽셀의 색도가 될 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 이미지 보정 방법은,
사진 이미지가 입력되면 가우시안 필터링을 수행하는 단계, 상기 가우시안 필터링된 사진 이미지를 L-Cyb-Crg 색공간으로 변환한 후, Cyb-Crg 색좌표값을 기준으로 색도 분류맵을 생성하는 단계, 상기 색도 분류맵을 이용하여, 각 영역 별 평균 색도를 계산하는 단계, 상기 입력된 사진 이미지를 C-M-Y 색공간으로 변환한 변환값 및 상기 각 영역 별 평균 색도를 이용하여, 상기 사진 이미지의 각 영역 별 색도를 보정하는 단계를 포함한다.
여기서, 상기 보정하는 단계는, CybCrg 공간에서의 각 채널의 크기를 CMY로 변경하여 나타낸 가중치를 이용하여 상기 사진 이미지를 보정할 수 있다.
그리고, 상기 색도 분류맵을 생성하는 단계는, 각 픽셀의 Cyb, Crg 값을 확인하여, 상기 Cyb값이 기 설정된 제1 임계치 이상이면 해당 픽셀을 옐로우로 구분하고, 상기 제1 임계치 미만이면 블루로 구분하며, 상기 Crg 값이 기 설정된 제2 임계치 이상이면 해당 픽셀을 레드로 구분하고, 상기 제2 임계치 미만이면 그린으로 구분할 수 있다.
한편, 본 이미지 보정 방법은, 상기 색도가 보정된 이미지에 대하여, 채도 및 콘트라스트를 조정하는 단계를 더 포함할 수도 있다.
그리고, 상기 계산하는 단계는, 아래 수학식을 이용하여 CMY 각각에 대한 평균 색도를 계산할 수도 있다.
Figure pat00003
여기서, NPn은 n 영역의 픽셀 개수, n은 각 영역을 나타내고, R(x,y,n), G(x,y,n), B(x,y,n)은 각각 n 영역의 각 픽셀들의 R, G, B값이 된다.
또한, 상기 보정하는 단계는, 아래 수학식을 이용하여, 상기 사진 이미지의 각 영역 별 색도를 보정할 수도 있다.
Figure pat00004
여기서, Wi(x,y)는 C,M,Y 각 채널의 픽셀들에 대한 가중치, Lavg(n)은 각 영역 별 평균밝기, Ii(x,y,n)는 입력된 사진 이미지의 각 픽셀의 색도가 될 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 이미지 처리 장치는, 복수 개의 색도 보정 방법에 대한 선택 화면을 디스플레이하는 디스플레이부 및 사진 이미지에 대하여 상기 선택 화면 상에서 선택된 색도 보정 방법을 적용하여 색도를 보정하는 색도 보정부를 포함한다. 여기서, 상기 색도 보정 방법은 L-Cyb-Crg 색공간 기반 보정 방법 및 적어도 하나의 광원 추정 기반 방법을 포함할 수 있다.
여기서, 본 이미지 처리 장치는, 상기 색도 보정부에서 보정된 사진 이미지를 디스플레이하도록 상기 디스플레이부를 제어하는 제어부를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 사진 이미지는 상기 이미지 처리 장치 내부에 마련된 촬상소자에 의해 촬상된 이미지, 외부 장치로부터 전송된 이미지, 상기 이미지 처리 장치에 내장 또는 외장되는 기록 매체로부터 독출된 이미지 중 적어도 하나일 수 있다.
그리고, 상기 L-Cyb-Crg 색공간 기반 보정 방법은, 상기 사진 이미지를 가우시안 필터링하고 L-Cyb-Crg 색공간으로 변환하여 Cyb-Crg 색좌표값을 기준으로 색도 분류맵을 생성하고, 상기 색도 분류맵을 이용하여 각 영역 별 평균 색도를 계산한 후, 상기 사진 이미지에 대한 C-M-Y 이미지 및 상기 계산된 각 영역 별 평균 색도를 이용하여, 상기 사진 이미지의 각 영역 별 색도를 보정하는 보정 방법일 수 있다.
한편, 본 발명의 다른 실시 예에 따르면, 이미지 처리 장치의 이미지 처리 방법은, 사진 보정을 위한 프로그램이 실행되면, 색도 보정을 위한 인터페이스 창을 디스플레이하는 단계, 상기 인터페이스 창 상에서 보정할 사진 이미지가 선택되면 선택된 사진 이미지를 디스플레이하고, 상기 사진 이미지 상에서 보정할 영역을 선택받는 단계, 상기 보정할 영역이 선택되면 선택된 영역에 대하여 기본 보정 방식에 따라 보정을 수행하는 단계, 상기 기본 보정 방식으로 보정된 이미지를 디스플레이하는 단계, 타 보정 방식에 따른 결과를 확인하기 위한 메뉴가 선택되면, 적어도 하나의 타 보정 방식을 적용하여 보정한 적어도 하나의 이미지를 디스플레이하는 단계, 상기 기본 보정 방식 또는 상기 타 보정 방식에 따른 색도 보정이 완료되면 채도 및 콘트라스트 조정을 위한 메뉴를 디스플레이하는 단계, 상기 채도 및 콘트라스트 조정이 완료되면, 최종 이미지에 대한 적어도 하나의 처리 코맨드를 포함하는 화면을 디스플레이하는 단계를 포함한다.
여기서, 상기 기본 보정 방식 및 상기 타 보정 방식 중 하나는, 상기 선택된 영역의 이미지를 가우시안 필터링하고 L-Cyb-Crg 색공간으로 변환하여 Cyb-Crg 색좌표값을 기준으로 색도 분류맵을 생성하고, 상기 색도 분류맵을 이용하여 각 영역 별 평균 색도를 계산한 후, 상기 사진 이미지에 대한 C-M-Y 이미지 및 상기 계산된 각 영역 별 평균 색도를 이용하여 상기 이미지의 각 영역 별 색도를 보정하는 L-Cyb-Crg 색공간 기반 보정 방법일 수 있다.
또는, 본 발명의 다른 실시 예에 따르면, 이미지 처리 방법은, 복수 개의 색도 보정 방법에 따라 각각 보정된 사진 이미지를 디스플레이하는 단계, 상기 사진 이미지 중에서 하나가 선택되면, 선택된 사진 이미지에 대응되는 색도 보정 방법으로 원본 사진 이미지를 보정하는 단계, 보정된 이미지에 대해 인쇄, 전송, 저장 중 적어도 하나의 작업을 수행하는 단계를 포함할 수 있다. 여기서, 상기 복수 개의 색도 보정 방법은 L-Cyb-Crg 색공간 기반 보정 방법 및 적어도 하나의 광원 추정 기반 방법을 포함할 수 있다.
여기서, 상기 L-Cyb-Crg 색공간 기반 보정 방법은, 상기 사진 이미지를 가우시안 필터링하고 L-Cyb-Crg 색공간으로 변환하여 Cyb-Crg 색좌표값을 기준으로 색도 분류맵을 생성하고, 상기 색도 분류맵을 이용하여 각 영역 별 평균 색도를 계산한 후, 상기 사진 이미지에 대한 C-M-Y 이미지 및 상기 계산된 각 영역 별 평균 색도를 이용하여, 상기 사진 이미지의 각 영역 별 색도를 보정하는 색도 보정 방법일 수 있다.
이상과 같은 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 빛 바랜 이미지를 보다 효과적으로 처리할 수 있게 된다.
도 1 및 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 이미지 보정 장치의 구성을 나타내는 블럭도,
도 3은 원본 사진과 햇빛에 노출된 사진의 스캔 영상,
도 4는 빛 바랜 사진의 색상 변화 정도를 나타내는 그래프,
도 5는 빛 바랜 사진의 채도 변화 정도를 나타내는 그래프,
도 6은 빛 바랜 사진의 밝기 변화 정도를 나타내는 그래프,
도 7 및 도 8은 시간에 따른 색상 변화를 나타내는 영상 및 그래프,
도 9는 Cyb-Crg 색도 평면을 나타내는 색좌표,
도 10은 분류 맵의 일 예를 나타내는 도면,
도 11은 분류 맵 생성 방법을 설명하기 위한 흐름도,
도 12는 콘트라스트 조정을 위한 감마 커브의 일 예를 나타내는 그래프,
도 13은 채도 조정을 위한 HSI 색공간을 나타내는 그래프,
도 14는 밝기에 따른 채도 향상 커브,
도 15는 빛바랜 영상을 처리하는 시스템에서의 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면,
도 16 내지 도 22는 이미지 처리 과정을 위한 인터페이스 창의 일 예를 나타내는 도면,
도 23은 본 발명의 일 실시 예에 따른 이미지 처리 장치의 구성을 나타내는 블럭도,
도 24는 본 발명의 일 실시 예에 따른 이미지 보정 장치의 이미지 보정 방법을 설명하기 위한 흐름도, 그리고,
도 25 및 도 26은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 이미지 처리 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
이하에서, 첨부된 도면을 이용하여 본 발명에 대하여 구체적으로 설명한다.
도 1 및 도 2는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 이미지 보정 장치의 구성을 설명하기 위한 블럭도이다. 도 1 및 도 2의 이미지 보정 장치는 독립된 하나의 전자 장치로 구현될 수도 있으며, 그 장치 내에 탑재되는 모듈이나 유닛, 칩과 같은 형태로 구현될 수도 있다.
도 1, 2에 도시된 이미지 보정 장치(100)는 L-Cyb-Crg 색공간 기반 보정 방법에 따라 보정을 수행할 수 있다.
구체적으로는, 빛 바랜 이미지의 추정 및 보정을 위하여 이미지 보정 장치(100)는 바랜 사진의 색도를 분리한다. 바랜 이미지의 경우 일반적인 광원의 영향을 받은 이미지와 달리 색도 분포가 균일한 영상이 있는 반면, 다른 색도 분포를 가지는 영상도 존재한다. 그러므로, 바랜 영상에 대한 서로 다른 색도를 구분하기 위하여, 본 이미지 보정 장치(100)에서는 L-Cyb-Crg 색공간을 사용한다. L-Cyb-Crg 색공간은 밝기 채널인 L과 CybCrg의 각 축에 대한 보색을 가지는 색공간을 의미한다. L은 화이트와 블랙의 계조를 나타내고, Cyb는 옐로우와 블루를 나타내고, Crg는 레드와 그린을 나타낸다.
빛 바랜 이미지의 경우 전체적으로 붉게 나타나는 특성을 가진다. 따라서, 빛 바랜 이미지에 대하여 L-Cyb-Crg 색공간에서 색 분리를 수행하면, Crg 채널에서는 레드 성분이 높게 검출되고 Cyb 채널에서는 옐로우 성분이 높게 나타난다.
이와 같이 이미지 보정 장치(100)는 L-Cyb-Crg 색공간을 이용하여 바랜 영상에 대한 색도를 분리하고 각각의 분리된 색도를 그 영역 별로 보정한다.
이러한 동작을 수행하기 위한 이미지 보정 장치의 구성 예를 도 1 및 도 2에 도시하였다.
도 1에 따르면, 이미지 보정 장치(100)는 입력부(110), 가우시안 필터부(120), 변환부(130), 분류맵 생성부(140), 계산부(150), 보정부(160)를 포함한다.
도 1에서 입력부(110)는 사진 이미지를 입력받을 수 있다. 구체적으로는, 입력부(110)는 이미지 보정 장치(100)의 외부에 마련되는 촬상부(미도시)나 카메라에서 촬영된 이미지를 수신할 수도 있고, 별도로 마련된 메모리(미도시)에 저장된 이미지를 수신할 수도 있다. 또는, 이미지 보정 장치(100)의 외부에 마련되는 독립적인 장치나, 모듈, 유닛, 칩 등으로부터 이미지를 제공받을 수도 있다. 여기서는 빛바랜 이미지 뿐만 아니라 일반 이미지도 포함할 수 있다. 즉, 빛바래지 않은 이미지에 대해서도 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 이미지 보정 장치 및 처리 장치 등에 의해 보정 처리를 수행할 수 있다. 또한, 본 이미지는 반드시 사진 이미지에만 국한되는 것은 아니며, 그림에 대하여 촬영한 이미지도 포함될 수 있다.
가우시안 필터부(120)는 입력부(110)에서 수신한 사진 이미지를 가우시안 필터링을 수행한다. 가우시안 필터부(120)는 입력된 이미지를 구성하는 각각의 RGB 채널에 대해 가우시안 필터를 적용한다. 구체적으로는, 다음 수식을 이용하여 가우시안 필터링을 수행할 수 있다.
Figure pat00005
수학식 1에서 i는 입력 영상의 RGB 채널을 의미한다. 그리고, F는 가우시안 필터를 의미한다. 이와 같이, 가우시안을 적용하여 바랜 영상이 가질 수 있는 노이즈 등을 억제시켜 블러(blur)시키고, 분리된 색도의 영역 별 색 보정 과정에서 발생할 수 있는 컨투어(contour) 현상을 줄일 수 있다.
가우시안 필터부에서 필터링이 이루어지면, 분류맵 생성부(140)는 가우시안 필터를 거친 영상 Ri를 L-Cyb-Crg 색공간으로 변환한다. 그리고, Cyb-Crg 색좌표값을 기준으로 색도 분류맵을 생성한다. 이 때, 분류맵 생성부(140)는 각 픽셀에 대해 8비트의 공간을 할당하고 각각의 색도 축에 대한 비트를 할당하여 각각의 픽셀이 어떠한 색도를 가지는지 정의할 수 있다. 구체적으로는 아래의 표 1에서와 같이 분리된 색도를 기준으로 분류맵에 각각의 픽셀 위치에 해당하는 비트를 세트시킨다.
Y B R G
1 0 1 0 1 0 1 0
분류맵 생성부(140)는 상술한 표 1과 같이 각 비트들을 표기하고, 각 비트들의 색도를 비교하여 해당 위치의 색도 값을 알 수 있다. 이에 따라, 가우시안 필터를 거친 블러된 영상을 분류맵을 이용하여 색도별 영역을 나눌 수 있다. 분류맵에 대해서는 후술하는 부분에서 설명한다.
계산부(150)는 분류맵 생성부(140)에서 생성한 색도 분류맵을 이용하여, 각 영역 별 평균 색도를 계산한다. 구체적으로, 계산부(150)는 분류맵에서 분류된 각 영역에서 바래진 색도를 추정한다. 이 때, CMY 색 공간에 기반하여 가우시안 블러된 RGB 영상을 CMY 색공간으로 변환하고, 분류맵을 통해 각 영역별, 각 채널별 평균 색도를 계산한다. 이는 색도 추정 및 보정에 있어서 회색계 가정(Gray World Assumption)을 기반으로 한다. 회색계 가정이란, 영상 내의 각 채널의 평균은 회색이다라는 가정이 인쇄된 매체에서도 동일하게 적용 가능하다는 것이다. 회색계 가정을 기반으로 LCybCrg의 값을 가지는 보색 색공간에서 영상의 색도를 분리하고 이를 기반으로 하여 각 영역별 바랜 색도를 추정한다.
계산부(150)는 이러한 가정을 바랜 영상에 적용하되 기존의 RGB 색공간에서 수행되던 것을 염료의 변화를 기반으로 하는 CMY 색공간에서 수행한다. 계산부(150)는 아래의 수학식을 이용하여 CMY에 대한 평균 색도를 계산할 수 있다.
Figure pat00006
수학식 2에서, NPn은 n 영역의 픽셀 개수, n은 각 영역을 나타내고, R(x,y,n), G(x,y,n), B(x,y,n)은 각각 n 영역의 각 픽셀들의 R, G, B값을 나타낸다.
변환부(130)는 가우시안 필터링된 사진 이미지 또는 입력부(110)를 통해 입력된 사진 이미지를 C-M-Y 색공간으로 변환한다. 즉, 상술한 바와 같이 계산부(150)에서 계산을 하는 과정에서 가우시안 블러된 RGB 영상을 CMY 색공간으로 변환하는 동작이 수행된다. 이러한 동작은 변환부(130)가 수행하여, 그 결과를 계산부(150)로 제공하여 줄 수 있다.
또한, 변환부(130)는 입력 이미지 자체를 CMY 색공간으로 변환하여 그 결과값을 보정부(160)에 제공하여 줄 수도 있다.
보정부(160)는 변환부(130)에서 변환된 CMY값 및 계산부(150)에서 계산된 값을 이용하여, 사진 이미지의 각 영역 별 색도를 보정한다. 구체적으로는, 보정부(160)는 계산부(150)에서 계산한 영역별 평균 색도에 대하여, 밝기에 대한 평균 색도 비율을 곱하여 바랜 색도를 제거할 수 있다. 즉, 보정부(160)는 다음과 같은 수학식을 이용하여 보정을 수행할 수 있다.
Figure pat00007
여기서, Wi(x,y)는 C,M,Y 각 채널의 픽셀들에 대한 가중치를 나타낸다. 즉, Wi(x,y)는 변환된 Cyb-Crg 공간에서의 각 채널의 크기를 CMY로 변경하여 나타낸 가중치이다.
구체적으로는, 수학식 3에서 Wi(x,y)를 결정하기 위해 가우시안 컨볼루션한 영상을 Cyb-Crg로 변환된 값을 사용한다. 이 경우, Cyb(x,y)가 0 이상이면 Cyb(x,y)는 옐로우(Yellow), Cyb(x,y)가 0 미만이면 Cyb(x,y)는 블루(Blue), Crg(x,y)가 0 이상이면 Crg(x,y)는 레드(Red), Crg(x,y)가 0 미만이면 Crg(x,y)는 그린(Green)으로 나타내어진다. 이것을 각 영역(Y, R, G, B)에서의 가장 큰 값(Ymax, Bmax, Rmax, Gmax)로 나누어 각 채널 끼리 정규화 한 후, Cyb-Crg로 표현되는 값을 CMY 값으로 변환한다. 여기서, Yellow는 그대로 사용하고, C=(G+B)/2, M=(R+B)/2로 하여 정규화된 Wi(i=cmy)를 계산한다. 보정부(160)는 이러한 방식으로 계산된 가중치를 이용하여 보정을 수행할 수 있다.
한편, 상술한 수학식 3에서 Lavg(n)은 각 영역 별 평균밝기, Ii(x,y,n)는 입력된 사진 이미지의 각 픽셀의 색도가 될 수 있다. Ii(x,y,n)은 입력부(110)에서 입력된 사진 이미지를 변환부(130)가 그대로 CMY 이미지로 변환한 결과값을 나타낸다.
도 2는 도 1의 이미지 보정 장치(100)에 채도 및 콘트라스트 조정부(170)가 추가된 실시 예를 나타낸다.
도 2에서 채도 및 콘트라스트 조정부(170)는 보정부(160)에 의해 색도가 보정된 이미지의 채도, 콘트라스트를 조정한다. 즉, 바래진 영상의 경우, 색도 보정만으로는 낮아진 채도 및 높아진 밝기로 인한 대비 저하를 보정할 수는 없다. 이에 따라, 채도 및 콘트라스트에 대해서는 별도로 추가 보정을 수행할 수 있다.
먼저, 채도 및 콘트라스트 조정부(170)는 영상의 밝기에 따른 적응적인 대비(즉, 콘트라스트) 조정을 하기 위하여,어두운 영역(예를 들어, 0.5 이하)에 대하여 아래 수학식 4와 같이 표현되는 감마 커브를 적용한다.
Figure pat00008
채도 및 콘트라스트 조정부(170)는 영상의 평균 밝기를 기준으로 하여 각각의 감마 커브를 달리 적용할 수 있다. 즉, 영상의 평균 밝기가 낮을 경우는 x1/r을 적용하고, 영상의 평균 밝기가 높을 경우는 xr을 적용하여 대비를 향상시킨다. 도 12는 적용된 감마 커브의 다양한 예를 나타낸다.
채도 및 콘트라스트 조정부(170)는 색 바램 현상으로 인해 낮아진 채도를 높이기 위해 HSI 색공간에서 영상의 밝기에 따른 채도 향상을 수행할 수 있다. 밝기 값에 대해 10-40%의 채도를 조정 가능하다. 여기서의 기본 값은 주관적인 평가 실험을 통해 정할 수 있다. 일 예로 20%를 기본값으로 정할 수 있다.
도 13은 HSI 색공간을 나타내는 그래프이고, 도 14는 채도 및 콘트라스트 조정부(170)에 의해 채도가 향상되어진 그래프를 나타낸다.
채도 향상 결과, 색도 보정된 영상에 대해 피부색과 같은 부분들에서 좀 더 자연스러운 영상을 얻을 수 있다.
도 3은 사진 이미지의 색도가 시간의 경과에 따라 변화되는 과정을 나타내는 도면이다.
일반적으로 카메라를 통해 획득한 이미지는 광원의 색도에 의해 이미지의 색도가 변하게 된다. 이러한 빛에 의한 색의 인지 과정은 다음과 같은 수학식으로 나타낼 수 있다.
Figure pat00009
여기서 Qi 는 인지된 색이며, Si 는 인간 시각의 응답 함수, R은 물체의 반사율, L은 광원으로 구성되며, i는 R,G,B 각 채널을 의미한다. 이와 같이 빛에 의해 획득되는 영상은 균일 광원의 영향과 물체가 가지는 반사율의 곱으로 이루어진다.
그러나, 바랜 영상의 경우 인쇄된 사진이 가지는 염료의 특성 및 종이의 특성과 광원, 주변 환경 등에 따라 빛바램의 정도가 다르다. 즉, 균일 관원에 의한 색도 변화와 달리 동일한 광원의 영향을 받은 영상이라도 영상 내의 색상에 따라 서로 다른 변화를 나타낸다.
바랜 영상의 이러한 특성을 알기 위해 패치 영상을 일반 사진관에서 사용하는 Frontier 570 인화기를 통해 인화하여 원본은 실내의 암실 환경에서 보관하고, 또 다른 원본은 약 8 주간 야외의 햇빛에 노출시켜 바래도록 한 후, 그 변화를 측정한 실험 결과가 도 3에 나타난다. 여기서, 온도는 약 40 ~ 50℃로 고온이며, 습도는 건조한 상태이다. 측정에는 Spectrolino를 사용하였고 각 패치의 밝기, 색상, 채도의 변화를 관찰하였다.
도 3에서는 원본 사진과 2, 4, 6, 7, 8주간 햇빛에 노출된 사진을 각각 스캔한 영상을 나타낸다. 도시된 바와 같이 시간이 지남에 따라 원본 사진이 가진 색도가 붉게 변하는 것을 볼 수 있다.
도 4, 5, 6은 각각 바랜 사진의 색상, 채도, 밝기의 변화 과정을 나타내는 그래프이다.
각 도면에서 나타나듯이 색상은 붉은 색으로 모이는 양상을 보이며, 채도는 점차 낮아졌다. 또한, 밝기는 시간이 지남에 따라 증가하는 것을 볼 수 있다. 여기서 흰색 패치와 검은색 패치의 경우, 흰색 패치는 색상의 변화가 거의 없는 반면 검은색 패치의 색도 변화는 큰것을 볼 수 있다. 또한, 채도 변화에 있어서, 흰색 패치는 거의 변화가 없는 것을 알 수 있다. 이러한 변화는 일반적인 광원 모델인 White Patch Retinex의 가정과는 다르다는 것을 알 수 있다. White Patch Retinex는 흰색의 물체는 빛을 전반사하기 때문에 광원의 색도를 알 수 있다는 가정을 기반한다. 그러나 바랜 영상에서는 이와 반대로 염료를 포함한 패치가 광원의 영향을 더 크게 반영하고 있다는 것을 확인할 수 있다.
한편, 도 7은 원본 사진과 8주 후의 사진을 비교한 영상이며, 도 8은 시간에 따른 색상(Hue)의 변화 과정을 나타내는 그래프이다.
도 8에 따르면, 색상의 변화를 시간 순서로 알 수 있다. 각각의 패치는 원본 사진에 대해서는 서로 다른 색상 값을 가지나 시간이 지남에 따라 패치들이 붉은 색도로 이동하며 서로 겹쳐지는 현상을 보인다. 여기서 각각의 패치가 동일한 붉은 영역으로 이동하지만 그 이동 방향 및 크기는 일정하지 않다. 이는 수학식 5와 같이 균일 광원에 의해 곱해지는 것이 아니라 다양한 변수로 인해 각각의 패치에 따라 그 변화의 추이가 다르기 때문이다. 이를 수식화하면 다음과 같다.
Figure pat00010
수학식 6에서 F는 바랜 사진이며, I는 원본 사진, E는 광원을 나타낸다. 일반적으로 바랜 영상에 대한 모델은 수학식 6의 상단 식에서와 같이 시간에 대한 광원과 원본 사진의 곱으로 나타낼 수 있다. 그러나 이를 좀 더 자세히 나타내면 수학식 6의 하단 식과 같이 염료의 특성 P, 습도 H, 온도 T 및 노이즈 N으로 나타낼 수 있다. 기존의 광원 추정 기반의 보정에서도 물론 광원과 물체의 반사율을 제외한 다른 여러 가지 변수가 있지만 이는 무시할 만큼 크게 영향을 미치지 않는다. 그러나 색바랜 영상의 경우 염료의 특성을 비롯하여 습도, 온도, 광원의 종류가 염료의 물리적인 변화에 큰 영향을 주어 이를 무시할 수 없다. 하지만 획득된 바랜 영상은 오랜 시간동안 다양한 주변 환경에 처해 이를 추정하기는 어렵다. 그렇기 때문에, 바랜 영상은 원본과 유사한 보정 기법을 적용하여야 한다.
이에 따라, 상술한 수학식 5와 같은 인간 시각의 색인지 모델을 기반으로 하는 광원 추정 기반 방법들이 적용될 수 있다. 즉, 하나의 균일한 광원이 적용되었다고 하면, 영상의 모든 색상들의 변화 정도가 균일하여 추정된 색도에 대해 전 영역에 동일하게 적용하여 보정을 수행할 수 있다. 하지만, 이 경우 상술한 바와 같이 바래진 영상에 대해서는 다른 양상으로 나타난다. 즉, 하나의 균일한 광원에 영향을 받았다 하더라도 인쇄된 사진은 자신이 가지는 염료의 특성과 주변 환경 특성에 따라 색상 변화 정도가 서로 다르다고 볼 수 있다.
이러한 점을 고려하여 도 1 및 도 2에 도시된 바와 같은 이미지 보정 장치(100)에서는 L-Cyb-Crg 색공간 기반 보정 방법을 사용한다.
L-Cyb-Crg 색공간 기반 보정 방법은 색바랜 사진을 디지털 이미지화하는 과정에서 기존의 광원 추정 기반 방법들이 가정하고 있는 광원에 대한 색상 인지 모델(수학식 5)과 달리 바랜 사진이 가지는 색도를 고려하여 보정한다.
바랜 영상의 색 보정을 위하여 두 가지의 가정을 기반으로 한다. 먼저, 영상 내의 동일한 색상은 바랜 후에도 동일하게 변화한다는 것이다. 두번째 가정은 상술한 바와 같은 회색계 가정이다. 이러한 가정을 기반으로 L-Cyb-Crg 의 값을 가지는 색공간에서 색도를 분리하고, 이를 기반으로 각 영역 별 색도를 추정한 후, 추정된 색도를 보정하여 줄 수 있다.
도 9는 L-Cyb-Crg 색공간을 나타낸다. 상술한 바와 같이 Cyb는 옐로우와 블루를 나타내고, Crg는 레드와 그린을 나타낸다.
또한, 기존의 RGB 색 공간이 아닌 CMY 색공간을 이용하여 보정하기 때문에 실제 바랜 사진의 염료 변화를 적절히 보정할 수 있다.
이에 따라, 균일한 변화가 아닌 예측할 수 없는 불균일한 변화에 대해서도 보정이 가능해진다.
도 10은 본 발명의 다양한 실시 예에 따라 작성된 색도 분류맵의 일 예를 나타낸다. 도 10에 따르면, 하나의 사진 이미지는 복수의 색 영역으로 구분될 수 있다. 도 10에서는 (B, R) 영역과, (Y,R) 영역으로 구분된 상태를 나타낸다.
이와 같은 색도 분류맵은 다양한 방식으로 생성될 수 있다. 도 11은 색도 분류맵을 생성하는 방법의 일 예를 나타낸다.
도 11에 따르면, 가우시안 필터링이 수행되어 가우시안 블러된 영상이 획득되면(S1110), CMY 색공간에 기반하여 L-Cyb-Crg 색공간으로 변환한다(S1120).
그리고 나서, 변환된 이미지에 기초하여 분류맵을 생성한다(S1130).
구체적으로는, 변환된 이미지에 포함되는 각 픽셀에 대하여 Cyb, Crg를 확인한다. 확인 결과 Cyb(x,y)가 0 이상이면 옐로우(Yellow), Cyb(x,y)가 0 미만이면 블루(Blue), Crg(x,y)가 0 이상이면 레드(Red), Crg(x,y)가 0 미만이면 그린(Green)으로 분류한다. 이에 따라, 상술한 표 1에서와 같이 각 픽셀 별로 복수의 비트값으로 영역을 표시하고, 분류맵을 생성할 수 있다.
도 12 내지 도 14에 대해서는 상술한 도 2의 채도 및 콘트라스트 조정부(170)에 대한 설명 부분에서 언급하였으므로, 구체적인 설명은 생략한다.
한편, 이상과 같은 이미지 보정 장치는 다양한 유형의 이미지 처리 장치에 탑재되어 사용될 수 있다. 이미지 처리 장치는 프린터나 스캐너, 복사기, 복합기 등과 같은 다양한 화상형성장치나, TV, 모니터, 노트북 PC, PC 등과 같은 다양한 디스플레이 장치 등과 같이 화상을 용지나 스크린, 메모리 등과 같은 다양한 기록 매체 상에서 형성하는 장치로 구현될 수 있다.
실시 예에 따라서, 이미지 처리 장치에서는 상술한 바와 같이 L-Cyb-Crg 색공간 기반 보정 방법으로만 이미지를 보정하여 사용할 수 있고, 기존의 광원 추정 기반 방법과 함께 사용할 수도 있다.
즉, 이미지 처리 장치에서는 상술한 L-Cyb-Crg 색공간 기반 보정 방법과 적어도 하나의 종래 방법을 모두 이용하여 다양한 이미지를 보여주고, 사용자가 가장 선호하는 영상을 선택하도록 할 수도 있다. 기존의 방법들에는 GWA, WR, CGWR 등의 방식이 있다. 이에 따라, 사용자는 다양한 방법으로 보정되는 영상들을 직접 육안으로 확인하여, 가장 선호하는 보정 방법을 선택할 수 있다. 이에 따라, 사용자의 의사가 반영된 사용자 중심의 보정 방법이 이루어 질 수 있다.
도 15는 빛바랜 영상을 처리하는 시스템에서의 동작의 일 예를 설명하기 위한 도면이다. 도 15에 따르면, 빛 바랜 영상이 획득되면(S1510), 그 영상에서 사진 영역을 선택한다(S1520). 빛 바랜 영상은 디지털 카메라를 이용하여 빛바랜 사진을 직접 촬영하여 획득할 수도 있고, 디지털 스캐너를 이용하여 빛 바랜 사진을 스캔할 수도 있으며, 기타 서버 또는 저장 매체를 통해 바랜 영상을 획득할 수도 있다.
이와 같이 획득된 영상에서 사진 영역을 선택하는 작업은 사용자가 수동으로 직접 수행할 수 있다.
이에 따라 사진 영역이 선택되면 기본 보정 방식을 적용하여 색도 보정을 수행한다. 이에 따라, 색도 보정된 결과 이미지를 디스플레이한다(S1530).
사용자는 기본 보정 방식의 결과 이미지를 확인한 후, 만족하였을 경우, 그 기본 보정 방식의 결과 이미지에 대하여 인쇄, 전송, 저장 중 적어도 하나의 작업을 수행할 수 있다(S1560, S1570, S1580). 사용자는 인터페이스 화면 상에서 인쇄 메뉴, 전송 메뉴, 저장 메뉴 등을 선택할 수 있다. 선택된 메뉴에 따라 결과 이미지 그대로 인쇄가 되거나 외부 장치로 전송되거나, 메모리 내에 저장될 수 있다.
한편, 기본적인 색도 보정 결과에 만족하지 못한 경우 사용자는 다른 보정 방법에 따른 결과를 보기 위한 메뉴를 선택할 수 있다(S1540).
이에 따라 기본 보정 설정을 변경하여 타 보정 방식으로 보정을 수행한다(S1550).
상술한 기본 보정 방식 및 타 보정 방식 중 하나는 상술한 L-Cyb-Crg 색공간 기반 보정 방법일 수 있으며, 나머지는 기존의 색도 보정 방식, 즉, 광원 추정 기반 방식이 사용될 수 있다.
도 16 내지 도 22는 이미지 처리 과정을 위한 인터페이스 창의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 16에 따르면, 이미지 처리 장치에서 바랜 사진을 보정하기 위한 프로그램이 실행되면, 그에 대응되는 인터페이스 창이 도시된다. 인터페이스 창에는 처리할 사진 이미지를 스캔하도록 하거나, 오픈시키기 위한 각종 메뉴들이 디스플레이된다. 사용자는 원하는 사진 이미지를 획득할 수 있는 방법에 대응되는 메뉴를 선택할 수 있다.
도 17은 바랜 사진 불러오기 메뉴가 선택되었을 경우의 화면이다. 도 17에 따르면, 불러올 사진을 선택하기 위한 선택 영역 및 메뉴가 디스플레이된다. 사용자는 바랜 사진이 저장되어 있는 파일 주소 등을 입력하여 사진을 선택할 수 있다.
도 18은 선택된 사진에서 보정할 영역을 선택하는 방식을 설명하기 위한 화면이다. 사용자는 커서를 이용하여 드래그하여 보정할 영역을 선택할 수 있다.
도 19는 영역 선택 후 기본 보정 방식으로 보정된 이미지를 확인할 수 있는 화면의 일 예를 나타낸다. 도 19에 따르면, 원본 이미지와 기본 보정 방식으로 보정된 이미지를 하나의 인터페이스 창에 모두 디스플레이한다. 이에 따라, 사용자는 이미지를 인터페이스 창에서 직접 확인할 수 있다. 확인 후, 사용자는 기본 보정 방식으로 설정할 것인지, 타 보정 방식을 확인할 것인지 여부를 선택할 수 있다.
도 20은 타 보정 방식을 선택하였을 경우의 사진을 나타낸다. 도 20에 따르면, 원본 이미지와 함께 CGWR, GWA, WR, LCybCrg 방식으로 각각 보정된 결과 이미지를 나타낸다.
도 21은 색도 보정 이후에 채도 및 콘트라스트를 조정하기 위한 인터페이스 창을 나타낸다. 사용자는 인터페이스 창에서 직접 태그를 이동시켜 채도 및 콘트라스틀 조정할 수 있다.
도 22는 최종 보정된 색도 및 채도, 콘트라스트를 가지는 이미지 상태를 디스플레이하는 인터페이스 창을 나타낸다. 사용자는 인터페이스 창 상에서 저장, 메일 전송, 인쇄 등과 같은 메뉴를 선택하여 최종 결과 이미지를 처리할 수 있다.
도 23은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 이미지 처리 장치의 구성을 나타내는 블럭도이다.
도 23에 따르면, 이미지 처리 장치는 인터페이스부(210), 제어부(220), 저장부(230), 디스플레이부(240), 통신부(250), 화상형성부(260), 색도 보정부(100)를 포함한다.
인터페이스부(210)는 이미지 처리 장치의 내외부에 마련되는 각종 저장 매체, 각종 장치 등으로부터 데이터를 송수신하는 구성을 의미한다. 이미지 처리 장치는 디지털 카메라나 메모리 스틱, 메모리 카드 등과 인터페이스부(210)를 통해 연결되어 사진 이미지를 입력받을 수 있다. 즉, 이미지는 이미지 처리 장치 내부에 마련된 촬상소자에 의해 촬상된 이미지, 외부 장치로부터 전송된 이미지, 이미지 처리 장치에 내장 또는 외장되는 기록 매체로부터 독출된 이미지 중 적어도 하나가 될 수 있다.
디스플레이부(240)는 복수 개의 색도 보정 방법에 대한 선택 화면을 디스플레이할 수 있다. 다른 실시 예에 따르면, 도 16 내지 도 22에 도시된 바와 같은 인터페이스 창을 순차적으로 디스플레이할 수도 있다. 또는, 도 15에서 설명한 바와 같이 하나의 기본 보정 방식으로 보정된 이미지를 보여주고, 사용자가 타 보정 방식을 적용하는 메뉴를 선택하면 타 보정 방식으로 보정되는 적어도 하나의 이미지를 추가로 더 표시해 줄 수도 있다.
색도 보정부(100)는 사진 이미지에 대하여 상기 선택 화면 상에서 선택된 색도 보정 방법을 적용하여 색도를 보정한다. 구체적으로는, 색도 보정 방법은 L-Cyb-Crg 색공간 기반 보정 방법 및 적어도 하나의 광원 추정 기반 방법을 포함할 수 있다.
여기서, 색도 보정부(100)는 상술한 도 1, 2에 도시된 바와 같은 이미지 보정 장치의 구성을 그대로 가질 수도 있다. 또는, 도 1, 2에 도시된 구성에 추가하여, 기존의 광원 추정 기반 방법으로 보정을 수행하는 별도 모듈(미도시)을 더 포함할 수도 있다. 그 밖에, 색도 보정부(100)라고 명명하였으나, 채도 및 콘트라스트도 보정할 수 있음은 물론이다. 도 23의 색도 보정부(100)의 동작은 도 1, 2에 대한 설명 부분에서 구체적으로 설명하였으므로, 중복 설명은 생략한다.
제어부(220)는 색도 보정부(100)에서 보정된 사진 이미지를 디스플레이하도록 디스플레이부(240)를 제어할 수 있다.
통신부(250)는 최종 보정된 이미지를 외부 장치로 전송하여 주거나, 외부 장치로부터 네트워크 통신을 통하여 원본 이미지를 수신하는 역할을 수행한다.
화상형성부(260)는 최종 보정된 이미지를 용지 상에 인쇄하거나 기록 매체 상에 기록하는 화상형성작업을 수행한다. 구체적으로, 사용자가 인쇄 메뉴를 선택하면, 화상형성부(260)는 용지 상에 최종 보정된 이미지를 그대로 인쇄한다. 화상형성부(260)는 프린팅 방식에 따라 다양한 구성으로 구현될 수 있다. 레이저 타입인 경우, 대전부, 노광부, 감광체, 현상부, 전사부, 정착부 등과 같은 구성을 포함할 수 있다. 이러한 화상형성부(260)의 구성은 공지된 바 있으므로, 구체적인 중복 설명은 생략한다.
저장부(230)는 상술한 색도, 채도, 콘트라스트 등을 보정하기 위한 보정 프로그램이 저장되어 있을 수 있으며, 보정할 원본 이미지를 저장할 수도 있다. 또한, 사용자의 선택에 따라, 제어부(220)는 저장부(230)에 최종 보정된 이미지를 저장하여 둘 수도 있다.
도 24는 본 발명의 일 실시 예에 따른 이미지 보정 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 도 24에 따르면, 사진 이미지가 입력되면(S2410), 가우시안 필터링을 수행하고(S2420), 색도 분류맵을 생성한다(S2430). 그리고 나서, 각 영역별 평균 색도를 계산하고(S2440), 그에 따라 색도 보정을 수행한다(S2450). 또한, 실시 예에 따라서는 채도 및 콘트라스트 보정도 수행할 수 있다(S2460). 도 24의 이미지 보정 방법은 상술한 도 1, 2에 도시된 이미지 보정 장치의 동작과 동일하므로 중복 설명은 생략한다.
도 25는 본 발명의 일 실시 예에 따른 이미지 처리 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 도 25에 따르면, 선택 화면이 디스플레이되면(S2510), 사용자는 색도 보정 방법을 선택할 수 있다(S2520). 이에 따라, 선택된 색도 보정 방법에 따라 색도를 보정할 수 있다(S2530).
여기서 선택 화면 상에는 L-Cyb-Crg 색공간 기반 보정 방법 및 적어도 하나의 광원 추정 기반 방법을 포함하는 복수의 보정 방법이 표시될 수 있다. 사용자는 자신이 원하는 보정 방법을 선택할 수 있다. 또한, 표시 방법은 각 보정 방법의 명칭이 표시될 수도 있고, 각 보정 방법으로 처리된 결과 이미지가 함께 표시될 수도 있다.
또한, 여기서, L-Cyb-Crg 색공간 기반 보정 방법은, 사진 이미지를 가우시안 필터링하고 L-Cyb-Crg 색공간으로 변환하여 Cyb-Crg 색좌표값을 기준으로 색도 분류맵을 생성하고, 색도 분류맵을 이용하여 각 영역 별 평균 색도를 계산한 후, 사진 이미지에 대한 C-M-Y 이미지 및 상기 계산된 각 영역 별 평균 색도를 이용하여, 사진 이미지의 각 영역 별 색도를 보정하는 방법일 수 있다. 이에 대해서는 상술한 도 1, 2에 대한 부분에서 구체적으로 설명하였으므로 중복 설명은 생략한다.
도 26은 본 발명의 다양한 실시 예에 따른 이미지 처리 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 26에 따르면, 사용자는 사진 보정을 위한 프로그램을 실행시킬 수 있다(S2610). 이러한 프로그램의 실행은 이미지 처리 장치의 화면 상에 표시된 아이콘을 선택하여 이루어질 수 있다.
프로그램이 실행되면, 색도 보정을 위한 인터페이스 창이 디스플레이된다(S2620).
이에 따라, 인터페이스 창 상에서 보정할 사진 이미지가 선택되면 선택된 사진 이미지를 디스플레이하고, 사진 이미지 상에서 보정할 영역을 선택받는다(S2630).
보정할 영역이 선택되면 선택된 영역에 대하여 기본 보정 방식에 따라 보정을 수행할 수 있다(S2640). 그리고 나서, 기본 보정 방식으로 보정된 이미지를 디스플레이한다(S2650).
이에 따라, 타 보정 방식에 따른 결과를 확인하기 위한 메뉴가 선택되면(S2660), 적어도 하나의 타 보정 방식을 적용하여 보정한 적어도 하나의 이미지를 디스플레이한다(S2670).
그리고 나서, 채도 및 콘트라스트 조정을 위한 메뉴를 디스플레이하여, 그에 따라 채도 및 콘트라스트를 조정한다(S2680).
이에 따라 채도 및 콘트라스트까지 조정 완료되면, 최종 이미지를 디스플레이하고(S2690), 그 최종 이미지에 대한 적어도 하나의 처리 코맨드를 포함하는 화면을 디스플레이하여 그 화면에서 선택되는 메뉴에 따른 동작을 수행한다. 즉, 인쇄, 전송, 저장 등과 같은 작업을 수행할 수 있다.
이상과 같이 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 빛 바랜 이미지를 적절하게 보정하여 최대한 원본에 유사하게 만들 수 있게 된다.
상술한 본 발명의 다양한 실시 예들에 따른 이미지 보정 방법 및 이미지 처리 방법은, 다양한 유형의 기록 매체에 저장되어, 전자 장치에 구비된 CPU에 의해 실행될 수 있는 프로그램 코드에 의해 구현될 수도 있다.
구체적으로는, 상술한 이미지 보정 방법 및 이미지 처리 방법을 수행하기 위한 코드는, RAM(Random Access Memory), 플레시메모리, ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electronically Erasable and Programmable ROM), 레지스터, 하드디스크, 리무버블 디스크, 메모리 카드, USB 메모리, CD-ROM 등과 같이, 단말기에서 판독 가능한 다양한 유형의 기록 매체에 저장되어 있을 수 있다.
또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.
110 : 입력부 120 : 가우시안 필터부
130 : 변환부 140 : 분류맵 생성부
150 : 계산부 160 : 보정부
170 : 채도 및 콘트라스트 조정부

Claims (18)

  1. 사진 이미지를 입력받는 입력부;
    상기 사진 이미지를 가우시안 필터링하는 가우시안 필터부;
    상기 가우시안 필터링된 사진 이미지를 L-Cyb-Crg 색공간으로 변환한 후, Cyb-Crg 색좌표값을 기준으로 색도 분류맵을 생성하는 분류맵 생성부;
    상기 색도 분류맵을 이용하여, 각 영역 별 평균 색도를 계산하는 계산부;
    상기 가우시안 필터링된 사진 이미지를 C-M-Y 색공간으로 변환하는 변환부;
    상기 변환부에서 변환된 CMY값 및 상기 계산부에서 계산된 값을 이용하여, 상기 사진 이미지의 각 영역 별 색도를 보정하는 보정부;를 포함하는 이미지 보정 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 보정부는 CybCrg 공간에서의 각 채널의 크기를 CMY로 변경하여 나타낸 가중치를 이용하여 상기 사진 이미지를 보정하는 것을 특징으로 하는 이미지 보정 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 분류맵 생성부는,
    각 픽셀의 Cyb, Crg 값을 확인하여, 상기 Cyb값이 기 설정된 제1 임계치 이상이면 해당 픽셀을 옐로우로 구분하고, 상기 제1 임계치 미만이면 블루로 구분하며, 상기 Crg 값이 기 설정된 제2 임계치 이상이면 해당 픽셀을 레드로 구분하고, 상기 제2 임계치 미만이면 그린으로 구분하는 것을 특징으로 하는 이미지 보정 장치.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 보정부에 의해 색도가 보정된 이미지에 대하여, 채도 및 콘트라스트를 조정하는 채도 및 콘트라스트 조정부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 보정 장치.
  5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 계산부는,
    아래 수학식을 이용하여 CMY 각각에 대한 평균 색도를 계산하는 것을 특징으로 하는 이미지 보정 장치 :
    Figure pat00011

    여기서, NPn은 n 영역의 픽셀 개수, n은 각 영역을 나타내고, R(x,y,n), G(x,y,n), B(x,y,n)은 각각 n 영역의 각 픽셀들의 R, G, B값.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 보정부는,
    아래 수학식을 이용하여, 상기 사진 이미지의 각 영역 별 색도를 보정하는 것을 특징으로 하는 이미지 보정 장치 :
    Figure pat00012

    여기서, Wi(x,y)는 C,M,Y 각 채널의 픽셀들에 대한 가중치, Lavg(n)은 각 영역 별 평균밝기, Ii(x,y,n)는 입력된 사진 이미지의 각 픽셀의 색도.
  7. 이미지 보정 방법에 있어서,
    사진 이미지가 입력되면 가우시안 필터링을 수행하는 단계;
    상기 가우시안 필터링된 사진 이미지를 L-Cyb-Crg 색공간으로 변환한 후, Cyb-Crg 색좌표값을 기준으로 색도 분류맵을 생성하는 단계;
    상기 색도 분류맵을 이용하여, 각 영역 별 평균 색도를 계산하는 단계;
    상기 입력된 사진 이미지를 C-M-Y 색공간으로 변환한 변환값 및 상기 각 영역 별 평균 색도를 이용하여, 상기 사진 이미지의 각 영역 별 색도를 보정하는 단계;를 포함하는 이미지 보정 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 보정하는 단계는, CybCrg 공간에서의 각 채널의 크기를 CMY로 변경하여 나타낸 가중치를 이용하여 상기 사진 이미지를 보정하는 것을 특징으로 하는 이미지 보정 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 색도 분류맵을 생성하는 단계는,
    각 픽셀의 Cyb, Crg 값을 확인하여, 상기 Cyb값이 기 설정된 제1 임계치 이상이면 해당 픽셀을 옐로우로 구분하고, 상기 제1 임계치 미만이면 블루로 구분하며, 상기 Crg 값이 기 설정된 제2 임계치 이상이면 해당 픽셀을 레드로 구분하고, 상기 제2 임계치 미만이면 그린으로 구분하는 것을 특징으로 하는 이미지 보정 방법.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 색도가 보정된 이미지에 대하여, 채도 및 콘트라스트를 조정하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 보정 방법.
  11. 제7항 내지 제10항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 계산하는 단계는,
    아래 수학식을 이용하여 CMY 각각에 대한 평균 색도를 계산하는 것을 특징으로 하는 이미지 보정 방법 :
    Figure pat00013

    여기서, NPn은 n 영역의 픽셀 개수, n은 각 영역을 나타내고, R(x,y,n), G(x,y,n), B(x,y,n)은 각각 n 영역의 각 픽셀들의 R, G, B값.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 보정하는 단계는,
    아래 수학식을 이용하여, 상기 사진 이미지의 각 영역 별 색도를 보정하는 것을 특징으로 하는 이미지 보정 방법 :
    Figure pat00014

    여기서, Wi(x,y)는 C,M,Y 각 채널의 픽셀들에 대한 가중치, Lavg(n)은 각 영역 별 평균밝기, Ii(x,y,n)는 입력된 사진 이미지의 각 픽셀의 색도.
  13. 복수 개의 색도 보정 방법에 대한 선택 화면을 디스플레이하는 디스플레이부; 및,
    사진 이미지에 대하여 상기 선택 화면 상에서 선택된 색도 보정 방법을 적용하여 색도를 보정하는 색도 보정부;를 포함하며,
    상기 색도 보정 방법은 L-Cyb-Crg 색공간 기반 보정 방법 및 적어도 하나의 광원 추정 기반 방법을 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 처리 장치.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 색도 보정부에서 보정된 사진 이미지를 디스플레이하도록 상기 디스플레이부를 제어하는 제어부;를 포함하며,
    상기 사진 이미지는 상기 이미지 처리 장치 내부에 마련된 촬상소자에 의해 촬상된 이미지, 외부 장치로부터 전송된 이미지, 상기 이미지 처리 장치에 내장 또는 외장되는 기록 매체로부터 독출된 이미지 중 적어도 하나인 것을 특징으로 하는 이미지 처리 장치.
  15. 제13항 또는 제14항에 있어서,
    상기 L-Cyb-Crg 색공간 기반 보정 방법은,
    상기 사진 이미지를 가우시안 필터링하고 L-Cyb-Crg 색공간으로 변환하여 Cyb-Crg 색좌표값을 기준으로 색도 분류맵을 생성하고, 상기 색도 분류맵을 이용하여 각 영역 별 평균 색도를 계산한 후, 상기 사진 이미지에 대한 C-M-Y 이미지 및 상기 계산된 각 영역 별 평균 색도를 이용하여, 상기 사진 이미지의 각 영역 별 색도를 보정하는 색도 보정 방법인 것을 특징으로 하는 이미지 처리 장치.
  16. 이미지 처리 장치의 이미지 처리 방법에 있어서,
    사진 보정을 위한 프로그램이 실행되면, 색도 보정을 위한 인터페이스 창을 디스플레이하는 단계;
    상기 인터페이스 창 상에서 보정할 사진 이미지가 선택되면 선택된 사진 이미지를 디스플레이하고, 상기 사진 이미지 상에서 보정할 영역을 선택받는 단계;
    상기 보정할 영역이 선택되면 선택된 영역에 대하여 기본 보정 방식에 따라 보정을 수행하는 단계;
    상기 기본 보정 방식으로 보정된 이미지를 디스플레이하는 단계;
    타 보정 방식에 따른 결과를 확인하기 위한 메뉴가 선택되면, 적어도 하나의 타 보정 방식을 적용하여 보정한 적어도 하나의 이미지를 디스플레이하는 단계;
    상기 기본 보정 방식 또는 상기 타 보정 방식에 따른 색도 보정이 완료되면 채도 및 콘트라스트 조정을 위한 메뉴를 디스플레이하는 단계;
    상기 채도 및 콘트라스트 조정이 완료되면, 최종 이미지에 대한 적어도 하나의 처리 코맨드를 포함하는 화면을 디스플레이하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 처리 방법.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 기본 보정 방식 및 상기 타 보정 방식 중 하나는,
    상기 선택된 영역의 이미지를 가우시안 필터링하고 L-Cyb-Crg 색공간으로 변환하여 Cyb-Crg 색좌표값을 기준으로 색도 분류맵을 생성하고, 상기 색도 분류맵을 이용하여 각 영역 별 평균 색도를 계산한 후, 상기 사진 이미지에 대한 C-M-Y 이미지 및 상기 계산된 각 영역 별 평균 색도를 이용하여 상기 이미지의 각 영역 별 색도를 보정하는 L-Cyb-Crg 색공간 기반 보정 방법인 것을 특징으로 하는 이미지 처리 방법.
  18. 복수 개의 색도 보정 방법에 따라 각각 보정된 사진 이미지를 디스플레이하는 단계;
    상기 사진 이미지 중에서 하나가 선택되면, 선택된 사진 이미지에 대응되는 색도 보정 방법으로 원본 사진 이미지를 보정하는 단계; 및,
    보정된 이미지에 대해 인쇄, 전송, 저장 중 적어도 하나의 작업을 수행하는 단계;를 포함하며,
    상기 복수 개의 색도 보정 방법은 L-Cyb-Crg 색공간 기반 보정 방법 및 적어도 하나의 광원 추정 기반 방법을 포함하며,
    상기 L-Cyb-Crg 색공간 기반 보정 방법은,
    상기 사진 이미지를 가우시안 필터링하고 L-Cyb-Crg 색공간으로 변환하여 Cyb-Crg 색좌표값을 기준으로 색도 분류맵을 생성하고, 상기 색도 분류맵을 이용하여 각 영역 별 평균 색도를 계산한 후, 상기 사진 이미지에 대한 C-M-Y 이미지 및 상기 계산된 각 영역 별 평균 색도를 이용하여, 상기 사진 이미지의 각 영역 별 색도를 보정하는 색도 보정 방법인 것을 특징으로 하는 이미지 처리 장치의 이미지 처리 방법.
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