KR20140019900A - 조명변화에 강인한 ＨＣＩ (Ｈｕｅ-Ｃｈｒｏｍａ-Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ) 컬러 모델 변환 장치 및 방법 - Google Patents

조명변화에 강인한 ＨＣＩ (Ｈｕｅ-Ｃｈｒｏｍａ-Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ) 컬러 모델 변환 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

영상에서 객체를 추출하기 위하여 해당 영상의 컬러 모델을 변환하는 기술이 개시된다. 본 명세서에서는 색상(Hue), 채도(Chromaticity) 및 명도(Intensity)를 채널로 하는 컬러 모델을 사용하므로 다른 컬러 모델을 사용하는 경우보다 하일라이트와 같은 조명 효과에 좀더 강인하며, 따라서 조명 효과가 포함된 영상에서 객체를 정확히 추출할 수 있다.

Description

조명변화에 강인한 ＨＣＩ (Ｈｕｅ-Ｃｈｒｏｍａ-Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ) 컬러 모델 변환 장치 및 방법 {APPARATUS AND METHOD FOR CONVERTING HCI (Hue-Chroma-Intensity) COLOR MODEL, ROBUST AGAINST ILLUMINATION CHANGES}
하기의 실시예들은 영상처리분야에 관계된 것으로 구체적으로는 영상에서 객체를 추출하기 위하여 해당 영상의 컬러 모델을 변환하는 기술에 관한 것이다.
디지털 컨버전스 시대에 진입함에 따라서, 핸드폰 등의 휴대 가능한 디바이스를 이용하여 다양한 영상을 접할 수 있게 되었다. 시청한 영상에 대한 내용을 다른 사람과 이야기하는 것도 일반적인 것이 되었다. 이 경우, 시청한 영상에 포함된 특정한 객체에 대하여 설명하는 것이 일반적이다.
어떤 객체를 묘사할 때 객체의 색상 또는 객체의 형태를 우선적으로 묘사하며, 그림자, 그늘, 하이라이트 같은 조명 효과의 존재는 무시되거나 나중에 언급된다. 예를 들어 물체의 입체감 또는 광원의 위치 등의 조명효과는 객체에 대한 추가적인 정보를 제공한다. 그러나 추가적인 정보는 객체에 대한 비본질적인 정보에 불과한 경우가 많으며, 많은 객체 추출 알고리즘에서는 이 조명 효과들 때문에 정확하지 않은 결과들이 나타나기도 한다. 따라서 빛에 대해 세심하게 고려한 어플리케이션 프로그램(Application program)이 필요하며, 인위적인 조건들이 필요하다. 이런 인위적인 제한은 그 자체로서 한계점이자 문제점이 된다. 그러므로 우리가 조명의 변화에 독립적인 원색을 알 수 있다면, 대상 객체를 추출하거나 인식하는데 더 유리하다. 원색을 발견하기 위해 많은 시도들이 있었고 이러한 접근법들을 통해서 최적화된 컬러 모델의 방법들이 연구되어 왔다.
하기 실시예들의 목적은 영상에서 객체를 정확히 추출하는 것이다.
하기 실시예들의 목적은 조명효과에 강인한 컬러모델을 제안하는 것이다.
일측에 따르면, RGB(적색, 녹색, 청색) 형식의 컬러 모델을 가지는 영상을 수신하는 수신부, 상기 영상의 컬러 모델을 색상(Hue), 채도(Chromaticity) 및 명도(Intensity)를 채널로 하는 컬러 모델로 변환하는 컬러 모델 변환부 및 상기 컬러 모델이 변환된 영상으로부터 상기 영상에 포함된 객체를 추출하는 객체 추출부를 포함하는 컬러 모델 변환 장치가 제공된다.
다른 측면에 따르면, RGB(적색, 녹색, 청색) 형식의 컬러 모델을 가지는 영상을 수신하는 단계, 상기 영상의 컬러 모델을 색상(Hue), 채도(Chromaticity) 및 명도(Intensity)를 채널로 하는 컬러 모델로 변환하는 단계 및 상기 컬러 모델이 변환된 영상으로부터 상기 영상에 포함된 객체를 추출하는 단계를 포함하는 컬러 모델 변환 방법이 제공된다.
하기 실시예들에 따르면, 영상에서 객체를 정확히 추출할 수 있다.
하기 실시예들에 따르면, 조명효과에 강인한 컬러모델을 제안할 수 있다.
도 1은 원뿔 형태의 HSV 컬러 모델과 원통 형태의 HSV 컬러 모델을 각각 도시한 도면이다.
도 2는 3차원 극좌표 컬러모델의 색 순도를 도시한 도면이다.
도 3은 RGB 컬러 모델을 도시한 도면이다.
도 4는 예시적 실시예에 따른 컬러 모델 변환 장치의 구조를 도시한 블록도이다.
도 5는 예시적 실시예에 따른 컬러 모델 변환 방법을 단계별로 설명한 순서도이다.
이하, 본 발명의 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 원뿔 형태의 HSV 컬러 모델과 원통 형태의 HSV 컬러 모델을 각각 도시한 도면이다.
일반적으로 HSV 컬러 모델과 HSL 컬러 모델이 널리 사용되고 있다. 이 컬러모델들을 1970년대 후반에 컴퓨터를 이용한 색 표현의 규격을 결정하기 위하여 제안되었다. 당시에는 해당 좌표가 컬러 공간 내부에 포함되는지 검사하기에 충분한 컴퓨팅 자원을 이용할 수 없었다. 따라서, 사용자의 잘못으로 인하여 컬러 모델로 표현 가능한 컬러 공간 밖의 좌표를 지정하는 경우여 좀더 강인하게 대차할 수 있도록 HSV 컬러 모델과 HSL 컬러 모델은 육면체 형태가 아니라 원통 형태로 결정되었다.
HSV 컬러 모델과 HSL 컬러 모델은 무채색 축을 중심으로 한다. HSV 컬러 모델과 HSL 컬러 모델에서, HSV 컬러 모델과 HSL 컬러 모델의 특정 점의 색 순도는 무채색 축에서 가장 먼 거리에 있는 점과 특정 점과의 거리 비율로 결정된다. 따라서 HSV 컬러 모델과 HSL 컬러 모델은 원뿔형에서 원통형으로 확장될 수 있다. 그러나, 확장된 컬러 모형은 선명도가 색 순도에 따라 결정되는 문제가 있다.
도 1의 (a)와 도 1의 (b)는 각각 HSV 컬러 모델의 원뿔(120)과 원통 형태의 수직 단면을 도시한 것이다. 여기서 중심의 흰 기둥은 무채색 축을 나타내고, 선명도 값은 아래에서 위로 갈수록 증가한다.
도 1의 (a)는 HSV 컬러 모델의 원뿔 버전이고, 원뿔 버전의 내부 지점(131, 132, 133)은 확장되지 않고 유지된다. 따라서 원뿔 버전은 실제 색 순도값에 대응된다. HSV 컬러 모델의 원뿔 버전의 바깥쪽 공간은 정의되어 있지 않으므로 경계 조건이 필요하다.
도 1의 (b)는 HSV 컬러 모델의 원통버전이고, 원뿔 버전의 내부 지점(151, 152, 153)은 원통 버전의 각 지점(161, 162, 163)으로 확장된다. 따라서 원통 버전은 확장된 색감도 값을 사용한다. 원통 버전은 경계 조건이 필요없지만, 선명도가 색 순도에 따라 결정되는 특정을 수반한다.
HSV 컬러 모델의 원통 버전에서 선명도와 색 순도는 하기 수학식 1에 따라서 정의될 수 있다.
[수학식 1]
Figure pat00001
Figure pat00002

여기서,
Figure pat00003
는 HSV 컬러 모델의 색 순도 이고,
Figure pat00004
는 HSV 컬러 모델의 선명도이다. 또한 여기서,
Figure pat00005
이고,
Figure pat00006
이다. 즉,
Figure pat00007
는 색상의 적색(R), 녹색(G), 청색(B) 중에서 가장 큰 값을 나타내고,
Figure pat00008
은 색상의 적색(R), 녹색(G), 청색(B) 중에서 가장 작은 값을 나타낸다.
상기 수학식 1을 참조하여 HSV 컬러 모델의 색 순도
Figure pat00009
를 하기 수학식 2와 같이 달리 표현할 수 있다.
[수학식 2]
Figure pat00010

도 2는 3차원 극좌표 컬러모델의 색 순도를 도시한 도면이다.
도 2의 (a)는 영상 처리 장치에 입력되는 이미지를 표현한 것이고, 도 2의 (b)는 HCI 모델의 채도(chroma)를 표현한 것이다. 또한 도 2의 (c)는 HSV 모델의 채도(saturation)을 표현한 것이고, 도 2의 (d)는 HSI 모델의 채도(saturation)을 표현한 것이다. 도 2의 (e)는 HLS 모델의 채도(saturation)을 표현한 것이고, 도 2의 (f)는 IHLS 모델의 채도(saturation)을 표현한 것이다.
도 2의 (c)는 그레이 레벨로 계산된 HSV 채도 이미지를 도시한 것이다. 입력된 컬러 이미지(도 2의 (a))의 순수한 적색에서 순수한 흰색으로 변하고 있는 색 순도 이미지의 위쪽 부분은 예상한 것처럼 값이 왼쪽에서 오른쪽으로 갈수록 줄어든다. 그러나 밑 부분은 오른쪽 끝에서 검은 픽셀들을 제외하고는 그 값들이 가득 포화된다. 이것은 색 순도가 그레이 레벨에는 영(0)이고 무채색에 가까운 작은 값의 색 순도에 대해서는 정의를 부정하며, 그 이유는 일부 검은 픽셀들은 영이 아닌 작은 R, G, B 요소를 가지기 때문이다.
따라서, HSV 컬러 모델의 원뿔 버전에서 원통 버전으로의 확장은 인위적으로 높은 색 순도 값을 가지는 픽셀이 발생되며, 어두운 부분에서의 픽셀들은 그 주위의 다채로운 색의 영역보다 더 많이 포화된다. 따라서, HSV 컬러 모델의 원통 버전은 부적절하다. HSI와 HSV 컬러 공간 사이의 유사성 때문에 HSI 색 순도 이미지는 HSV 색 순도 이미지와 유사하다. 게다가 HSL 컬러 공간에서는 2배의 원뿔 형태로 인해 원통형으로의 확장이 그림 2(e)에서 보이는 것처럼 높은 선명도 연역과 낮은 선명도 영역 모두에서 부적절하게도 높은 색 순도 값을 만들어 낸다.
도 3은 RGB 컬러 모델을 도시한 도면이다.
RGB 컬러 모델은 적색(R), 녹색(G), 청색(B)이 컬러 채널로 사용되며, 각 컬러 채널은 서로 직교하는 직교 좌표 시스템이 사용된다.
도 3에는 RGB 모델을 나타내는 정육면체가 단위 정육면체로 정규화 된 RGB 컬러 모델이 도시되었다. 즉, 적색, 녹색, 청색 모두가 [0, 1]사이에 존재한다. 검은색(347)은 원점에 있고, 흰색(341)은 원점에서 가장 멀리 위치한 모서리에 있다. 주요한 색(적색(346), 녹색(343), 청색(348)) 요소는 각각 x-축, y-축, 그리고 z-축 꼭지점에 위치한다. 부차적인 색들(청록색(344), 자홍색(345), 황색(342))은 다른 3개의 모서리에 있다. 정육면체의 주 대각선(350)은 그레이 레벨을 표현하고, 다른 색들은 정육면체의 원점(347)에서 확장되는 벡터로 정의된 내부의 점들이다.
HCI 컬러 모델은 색상(Hue), 채도(Chromaticity) 및 명도(Intensity)를 채널로 하는 컬러 모델이다. 일측에 따르면, HCI 컬러 모델은 RGB 정육면체의 주요 대각선의 비율과 직교 좌표 대신에 원통 좌표를 사용하여 얻어질 수 있다. 즉, HCI 컬러 모델에 있어 명도는 원통의 높이, 채도는 원통의 중심축으로부터의 거리, 색상은 상기 원통의 중심축을 기준으로한 각도로 표현될 수 있다.
일측에 따르면, HCI 컬러 모델은 RGB 컬러 모델의 그레이축(350)을 원통의 중심축으로 하여 생성될 수 있다. 즉, 새로운 축은 (0, 0, 0)과 (1, 1, 1) 사이의 RGB 컬러 공간에서 정의된다. 흰색점
Figure pat00011
는 RGB 공간에서 좌표가 (1,1,1)이고, 녹색점
Figure pat00012
는 RGB 공간에서 좌표가 (0,1,0)이다. 그레이 축 벡터와
Figure pat00013
에 대응하는
Figure pat00014
는 y축의 유닛 벡터와 등가이다. 따라서, 원점에 대해
Figure pat00015
에서
Figure pat00016
로의 회전 행렬은 RGB 컬러 모델에서 HCI 컬러 모델로 변환하는 행렬과 같게 정의된다.
Figure pat00017
와
Figure pat00018
사이의 각
Figure pat00019
는 두 벡터 사이의 내적의 정의를 사용하여 하기 수학식 3과 같이 결정될 수 있다.
[수학식 3]
Figure pat00020

정규화된 회전축
Figure pat00021
는 두 벡터 사이의 외적의 결과로서 하기 수학식 4와 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 4]
Figure pat00022

여기서, 임의의 축 A축에 각
Figure pat00023
를 통한 회전은 하기 수학식 5의 변환 행렬로 표현될 수 있다.
[수학식 5]
Figure pat00024

여기서,
Figure pat00025
이고,
Figure pat00026
이다. 따라서,
Figure pat00027
에서
Figure pat00028
로의 회전 행렬은 하기 수학식 6과 같이 계산될 수 있다.
[수학식 6]
Figure pat00029

RGB 컬러 모델의 임의의 점
Figure pat00030
의 좌표는 (R, G, B)이고, 수학식 6의 회전 행렬을 이용하여 HCI 컬러 모델의 점
Figure pat00031
로 회전된다. 회전된 점
Figure pat00032
는 여전히 직교 좌표계의 3가지 요소를 가진다. 명도 값은
Figure pat00033
의 y 요소에 의해 하기 수학식 7과 같이 간단히 정의된다.
[수학식 7]
Figure pat00034

여기서,
Figure pat00035
은 실제 좌표에서의 명도 값을 나타낸다. 실제 좌표에서의 명도값에 기반하여 정규화된 명도값
Figure pat00036
를 하기 수학식 8과 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 8]
Figure pat00037

채도(색 순도)는 색 표현의 "순도"와 "선명함"이다. HCI 컬러 모델에서는 중심의 축으로부터 주어진 색의 점의 위치까지 밖으로 향한 거리에 해당한다. 따라서, 회전된 점
Figure pat00038
의 채도값은 회전된 점
Figure pat00039
와 y축 사이에 방사상의 거리와 같으며 하기 수학식 9에 따라서 산출될 수 있다.
[수학식 9]
Figure pat00040

Figure pat00041

여기서,
Figure pat00042
는 y축으로부터 회전된 점
Figure pat00043
까지의 벡터이고,
Figure pat00044
은 y축으로부터 회전된 점
Figure pat00045
까지의 벡터의 크기로서, 주어진 점의 채도에 대응된다.
여기서, 정규화된 채도 C는 하기 수학식 10에 따라 산출될 수 있다.
[수학식 10]
Figure pat00046

RGB 컬러 모델에서 순수한 적색 점
Figure pat00047
(346)의 좌표는 (1, 0, 0)이다. 회전된 적색 점
Figure pat00048
와 순수한 적색 점
Figure pat00049
사이의 각도를
Figure pat00050
라고 하면, 임의의 컬러에대한 색조 H를 산출할 수 있다.
Figure pat00051
인 구간에 대하여 하기 수학식 11에 따라 H의 값을 산출할 수 있다. 만약
Figure pat00052
이라면, H의 값이
Figure pat00053
보다 크므로, 이 경우에는
Figure pat00054
로 다시 정의하여 수학식 11에 따라 H의 값을 산출할 수 있다.
[수학식 11]
Figure pat00055

Figure pat00056

이상 설명한 바를 종합하면, RGB 컬러 모델의 임의의 점을 HCI 컬러 모델로 변환할 수 있다.
또한, 하기 수학식 12 내지 수학식 13을 이용하면 HCI 컬러 모델의 임의의 점을 RGB 컬러 모델로 변환할 수 있다.
[수학식 12]
Figure pat00057
Figure pat00058
Figure pat00059
(
Figure pat00060
인 경우에)
[수학식 13]
Figure pat00061
Figure pat00062
Figure pat00063
(
Figure pat00064
인 경우에)
대부분의 컬러 모델의 변환은 역변환이 가능하다. HCI 컬러 모델들도 수학식 12, 13을 이용하여 RGB 컬러 모델로 역변환이 가능하다. 그러나 HCI 컬러 모델은 비가역적 영역이 존재하여 RGB 컬러 모델로 변환할 수 없는 영역이 존재한다. 따라서 RGB 컬러 모델로 변환할수 있는 영역과 RGB 컬러 모델로 변환할 수 없는 영역을 구분하는 경계값이 정의될 수 있다.
HCI 컬러모델의 임의의 점
Figure pat00065
에 대하여, 무채색 점
Figure pat00066
는 그레이 축과
Figure pat00067
에서 그레이 축까지의 직각 라인 사이의 교차점으로 정의된다. 따라서, 무채색 점
Figure pat00068
의 좌표는 (0,
Figure pat00069
, 0)이다. 따라서, 방사된 선은 벡터
Figure pat00070
와 이 점에서 수직으로 점
Figure pat00071
를 향해 확장되는 벡터의 합으로 정의된다. 방사된 선
Figure pat00072
는 전형적인 매개변수 방정식으로 하기 수학식 14와 같이 나타낼 수 있다.
[수학식 14]
Figure pat00073

여기서, 경계값
Figure pat00074
는 방사된 선과 6개의 RGB 정사각형 평면 중에서 한 면과의 교차점으로 정의된다. 이 값은 H와 I가 주어졌을 때, C가
Figure pat00075
보다 작아지도록 할당될 수 있는 최대값이다. 그러므로, H와 I를 사용하여
Figure pat00076
를 정의할 수 있다.
RGB 정육면체의 꼭지점 8개의 좌표를 알 수 있고, 연관된 평면 6개는 이 점들로부터 유도할 수 있다. 한 평면은 평면과 수직인 방향 벡터 N과 원점에서의 거리 D에 의해서 정의된다.
[수학식 15]
Figure pat00077

평면위의
Figure pat00078
세 점을 알 수 있다면, 평면과 수직인 벡터 N은 하기 수학식 16과 같이 표현할 수 있다.
[수학식 16]
Figure pat00079

여기서, 거리 D는 수학식 17과 같이 평면내의 점
Figure pat00080
과 수직인 벡터 N의 음(-)의 내적으로 표현될 수 있다.
[수학식 17]
Figure pat00081

여기서, 수학식 14를 수학식 15에 대입하여 t에 관해 풀면 하기 수학식 18과 같다.
[수학식 18]
Figure pat00082

수학식 18의 t를 다시 식 14에 대입하여 교차점을 구할 수 있다.
Figure pat00083
가 '0'이라면 방사된 선은 평면에 평행이고,
Figure pat00084
이라면, 선은 평면상에 놓여 있다.
Figure pat00085
는 방사된 선과 6개의 평면 사이에서 무채색 점
Figure pat00086
에서 가장 가까운 교차점까지의 거리이다.
Figure pat00087
에서 순수 검은색(K), 순수 적색(R), 순수 녹색(G), 순수 황색(Y)점을들 포함한 평면까지의 거리는
Figure pat00088
이고, 다른 평면까지의 거리를 이와 유사한 표기를 사용한다면, 경계 조건은 하기 수학식 19와 같이 산출될 수 있다.
[수학식 19]
Figure pat00089

도 4는 예시적 실시예에 따른 컬러 모델 변환 장치의 구조를 도시한 블록도이다. 컬러 모델 변환 장치(400)는 수신부(410), 컬러모델 변환부(420), 객체 추출부(430) 및 컬러모델 역변환부(440)를 포함한다.
수신부(410)는 RGB(적색, 녹색, 청색) 형식의 컬러 모델을 가지는 영상을 수신한다. 일측에 따르면, 수신된 영상은 적어도 하나의 객체를 포함하고, 컬러 모델 변환 장치는 영상에 포함된 객체를 인식할 수 있다.
컬러 모델 변환부(420)는 영상의 컬러 모델을 RGB 컬러 모델에서 HCI 컬러 모델로 변환한다. 여기서, HCI 컬러 모델은 색상(Hue), 채도(Chromaticity) 및 명도(Intensity)를 채널로 하는 컬러 모델이다. HCI 컬러 모델은 원통형 컬러 모델로서, 명도는 원통의 높이, 채도는 원통의 중심축으로부터의 거리, 색상은 상기 원통의 중심축을 기준으로한 각도로 표현될 수 있다. 여기서, 원통의 중심축은 도 3에 도시된 RGB 컬러 모델의 그레이 축으로 결정될 수 있다.
일측에 따르면, 컬러 모델 변환부(420)는 수학식 8, 수학식 10 및 수학식 11에 따라서 RGB 컬러 모델의 임의의 점을 HCI 컬러 모델로 변환할 수 있다.
객체 추출부(430)는 HCI 컬러 모델로 컬러 모델이 변환된 영상으로부터 영상에 포함된 객체를 추출할 수 있다.
일반적으로, 영상에는 입체감, 광원의 위치를 나타내기 위한 조명 효과들(예를 들면 하이라이트)이 포함되어 있다. 그러나, 이러한 조명효과들은 영상에 포함된 객체의 인식에 좋지 않은 영향을 미친다. 따라서, 조명의 변화에 영향받지 않는 원색을 알 수 있다면, 영상에 포함된 객체를 추출하거나 인식하는데 좀더 유리하다.
도 2에 도시된 바와 같이 HIS 컬러 모델과 HSL 컬러 모델은 색차와 선명도 정보가 분리되어 있지 않다. 또한, 무채색 픽셀들은 원통형 공간에 적용되는 경우에 최대한의 색 순도 값을 가진다. 따라서, 원통형의 HCI 컬러 모델과 실제의 색 순도, 채도를 사용한다면, 좀더 정확한 객체 추출이 가능하다.
컬러 모델 역변환부(440)는 컬러 모델이 변환된 영상을 다시 RGB 형식의 컬러 모델로 역변환한다. 일측에 따르면, 컬러 모델 역변환부(440)는 H의 값에 따라서, 수학식 12, 수학식 13 중 어느 하나를 이용하여 컬러 모델을 역변환할 수 있다.
이 경우에, HCI 컬러 모델의 일부 영역은 RGB 컬러 모델로 역변환할 수 없다. 따라서 RGB 컬러 모델로 변환할수 있는 영역과 RGB 컬러 모델로 변환할 수 없는 영역을 구분하는 경계값이 정의될 수 있다. 즉, 컬러 모델 역변환부(440)는 변환된 컬러 모델에 따른 채도 값이 수학식 19에 표현된 복수의 모든 경계값들 보다 작은 경우에, 해당 컬러가 RGB 컬러 모델로 변환할 수 있는 영역에 포함된 것으로 판단할 수 있다. 컬러 모델 역변환부(440)는 이 경우에만 해당 컬러를 RGB 컬러 모델로 역변환할 수 있다.
도 5는 예시적 실시예에 따른 컬러 모델 변환 방법을 단계별로 설명한 순서도이다.
단계(510)에서 컬러 모델 변환 장치는 RGB(적색, 녹색, 청색) 형식의 컬러 모델을 가지는 영상을 수신한다. 일측에 따르면, 수신된 영상은 적어도 하나의 객체를 포함하고, 컬러 모델 변환 장치는 영상에 포함된 객체를 인식할 수 있다.
단계(520)에서 컬러 모델 변환 장치는 영상의 컬러 모델을 RGB 컬러 모델에서 HCI 컬러 모델로 변환한다. 일측에 따르면, 컬러 모델 변환부(420)는 수학식 8, 수학식 10 및 수학식 11에 따라서 RGB 컬러 모델의 임의의 점을 HCI 컬러 모델로 변환할 수 있다.
단계(530)에서, 컬러 모델 변환 장치는 HCI 컬러 모델로 컬러 모델이 변환된 영상으로부터 영상에 포함된 객체를 추출할 수 있다. 하이라이트와 같이, 영상에 포함된 조명 효과들은 영상에 포함된 객체에 대한 추가적인 정보를 제공한다. 그러나, 영상에 포함된 객체의 인식을 방해하여 인식률을 낮춘다.
도 2에 도시된 바와 같이 HIS 컬러 모델과 HSL 컬러 모델은 색차와 선명도 정보가 분리되어 있지 않다. 또한, 무채색 픽셀들은 원통형 공간에 적용되는 경우에 최대한의 색 순도 값을 가진다. 따라서, 색차와 선명도 정보가 분리된 원통형의 HCI 컬러 모델과 실제의 색 순도, 채도를 사용한다면, 좀더 정확한 객체 추출이 가능하다.
단계(540)에서, 컬러 모델 변환 장치는 컬러 모델이 변환된 영상을 다시 RGB 형식의 컬러 모델로 역변환한다. 일측에 따르면, 컬러 모델 변환 장치는 H의 값에 따라서, 수학식 12, 수학식 13 중 어느 하나를 이용하여 컬러 모델을 역변환할 수 있다.
이 경우에, HCI 컬러 모델의 일부 영역은 RGB 컬러 모델로 역변환할 수 없다. 따라서 RGB 컬러 모델로 변환할수 있는 영역과 RGB 컬러 모델로 변환할 수 없는 영역을 구분하는 경계값이 정의될 수 있다. 즉, 컬러 모델 변환 장치는 변환된 컬러 모델에 따른 채도 값이 수학식 19에 표현된 복수의 모든 경계값들 보다 작은 경우에, 해당 컬러가 RGB 컬러 모델로 변환할 수 있는 영역에 포함된 것으로 판단할 수 있다. 컬러 모델 변환 장치는 이 경우에만 해당 컬러를 RGB 컬러 모델로 역변환할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 방법들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.
그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
400: 컬러 모델 변환 장치
410: 수신부
420: 컬러 모델 변환 부
430: 객체 추출부
440: 컬러 모델 역변환부

Claims (13)

  1. RGB(적색, 녹색, 청색) 형식의 컬러 모델을 가지는 영상을 수신하는 수신부;
    상기 영상의 컬러 모델을 색상(Hue), 채도(Chromaticity) 및 명도(Intensity)를 채널로 하는 컬러 모델로 변환하는 컬러 모델 변환부; 및
    상기 컬러 모델이 변환된 영상으로부터 상기 영상에 포함된 객체를 추출하는 객체 추출부
    를 포함하는 컬러 모델 변환 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 색상, 채도 및 명도를 채널로 하는 컬러 모델은 원통형 컬러 모델로서,
    상기 명도는 상기 원통의 높이, 상기 채도는 원통의 중심축으로부터의 거리 및 상기 색상은 상기 원통의 중심축을 기준으로한 각도로 표현되는 컬러 모델 변환 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 컬러 모델 변환부는 하기 수학식 1에 따라서 상기 영상의 컬러 모델을 변환하는 컬러 모델 변환장치.

    [수학식 1]

    Figure pat00090


    Figure pat00091


    Figure pat00092


    여기서, H는 변환된 컬러 모델의 색상, C는 변환된 컬러 모델의 채도, I는 변환된 컬러 모델의 명도이며, R은 변환전 컬러 모델의 적색, G는 변환전 컬러 모델의 녹색, B는 변환전 컬러 모델의 청색이다.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 컬러 모델이 변환된 영상을 다시 RGB(적색, 녹색, 청색) 형식의 컬러 모델로 역변환하는 컬러 모델 역변환부
    를 더 포함하는 컬러 모델 변환 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 컬러 모델 역변환부는 하기 수학식 2 내지 수학식 4에 따라서 상기 영상의 컬러 모델을 역변환하는 컬러 모델 변환장치.

    [수학식2]

    Figure pat00093


    [수학식 3]
    Figure pat00094

    Figure pat00095
    (
    Figure pat00096
    인 경우에)

    [수학식 4]

    Figure pat00097

    Figure pat00098
    (
    Figure pat00099
    인 경우에)
    역기서, 여기서, H는 변환된 컬러 모델의 색상, C는 변환된 컬러 모델의 채도, I는 변환된 컬러 모델의 명도이며, R은 변환전 컬러 모델의 적색, G는 변환전 컬러 모델의 녹색, B는 변환전 컬러 모델의 청색이다.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 컬러 모델 역변환부는 상기 변환된 컬러 모델에 따른 채도 값이 하기 수학식 5에 표현된 복수의 모든 경계값들 보다 작은 경우에, 상기 컬러 모델을 역변환하는 컬러 모델 변환 장치.

    [수학식 5]

    Figure pat00100


    여기서, H는 변환된 컬러 모델의 색상, I는 변환된 컬러 모델의 명도이다.
  7. RGB(적색, 녹색, 청색) 형식의 컬러 모델을 가지는 영상을 수신하는 단계
    상기 영상의 컬러 모델을 색상(Hue), 채도(Chromaticity) 및 명도(Intensity)를 채널로 하는 컬러 모델로 변환하는 단계; 및
    상기 컬러 모델이 변환된 영상으로부터 상기 영상에 포함된 객체를 추출하는 단계
    를 포함하는 컬러 모델 변환 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 색상, 채도 및 명도를 채널로 하는 컬러 모델은 원통형 컬러 모델로서,
    상기 명도는 상기 원통의 높이, 상기 채도는 원통의 중심축으로부터의 거리 및 상기 색상은 상기 원통의 중심축을 기준으로한 각도로 표현되는 컬러 모델 변환 방법.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 컬러 모델을 변환하는 단계는 하기 수학식 6에 따라서 상기 영상의 컬러 모델을 변환하는 컬러 모델 변환 방법.

    [수학식 6]

    Figure pat00101


    Figure pat00102


    Figure pat00103


    여기서, H는 변환된 컬러 모델의 색상, C는 변환된 컬러 모델의 채도, I는 변환된 컬러 모델의 명도이며, R은 변환전 컬러 모델의 적색, G는 변환전 컬러 모델의 녹색, B는 변환전 컬러 모델의 청색이다.
  10. 제7항에 있어서,
    상기 컬러 모델이 변환된 영상을 다시 RGB(적색, 녹색, 청색) 형식의 컬러 모델로 역변환하는 단계
    를 더 포함하는 컬러 모델 변환 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 역변환하는 단계는 하기 수학식 7 내지 수학식 9에 따라서 상기 영상의 컬러 모델을 역변환하는 컬러 모델 변환 방법.

    [수학식 7]

    Figure pat00104


    [수학식 8]
    Figure pat00105

    Figure pat00106
    (
    Figure pat00107
    인 경우에)

    [수학식 9]

    Figure pat00108

    Figure pat00109
    (
    Figure pat00110
    인 경우에)
    역기서, 여기서, H는 변환된 컬러 모델의 색상, C는 변환된 컬러 모델의 채도, I는 변환된 컬러 모델의 명도이며, R은 변환전 컬러 모델의 적색, G는 변환전 컬러 모델의 녹색, B는 변환전 컬러 모델의 청색이다.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 컬러 모델을 변환하는 단계는 상기 변환된 컬러 모델에 따른 채도 값이 하기 수학식 10에 표현된 복수의 모든 경계값들 보다 작은 경우에, 상기 컬러 모델을 역변환하는 컬러 모델 변환 방법.

    [수학식 10]

    Figure pat00111


    여기서, H는 변환된 컬러 모델의 색상, I는 변환된 컬러 모델의 명도이다.
  13. 제7항 내지 제12항 중에서 어느 하나의 항의 방법을 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
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