KR20190030952A - 팔레트 기반 영상 재채색 방법 및 장치 - Google Patents

팔레트 기반 영상 재채색 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

팔레트 기반 영상 재채색 방법 및 장치가 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 영상 재채색 방법은, 입력 영상에서 재채색 영역들을 결정하고, 참조 영상에서 컬러들을 추출하여 참조 팔레트를 생성하며, 참조 팔레트를 이용하여 입력 영상의 재채색 영역들을 재채색한다. 이에 의해, 숙련도가 낮은 비전문가는 물론 컬러 보정 전문가의 경우도, 보다 간편하고 신속하게 직관적으로 영상을 재채색할 수 있게 된다.

Description

팔레트 기반 영상 재채색 방법 및 장치{Pallet-based Image Recoloring Method and Apparatus}
본 발명은 영상 처리 기술에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 입력 영상(사진, 그림, 카툰 등)의 전부 또는 일부를 다른 컬러로 재채색하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.
기존의 컬러 변환 기술은 사용자가 직접 영상의 채도, 명암, 대비 등의 값을 직접 입력하여 수정하거나, 영상의 히스토그램을 계산하여 히스토그램을 직접 수정하는 절차로 수행된다.
구체적으로는, 사용자가 툴을 실행하여, 영상에서 수정하고자 하는 영역을 지정하고, 변경하고자 하는 색상을 선택하면, 지정한 영역이 선택한 색상으로 변경하게 된다.
이러한 종래 기술의 문제점은 채도, 명암, 대비, 히스토그램(분포) 등이 사람이 직접적으로 느끼는 색상이 아니기 때문에 높은 숙련도가 요구되며, 그렇지 않은 경우에는 많은 시간이 필요하다는 것이다.
이에, 보다 간편하고 신속하게 영상을 만족스럽게 재채색하기 위한 방안의 모색이 요청된다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은, 보다 간편하고 신속하게 영상을 직관적으로 만족스럽게 재채색할 수 있는 팔레트 기반 영상 재채색 방법 및 장치를 제공함에 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른, 영상 재채색 방법은, 입력 영상에서 재채색 영역들을 결정하는 단계; 참조 영상에서 컬러들을 추출하여 참조 팔레트를 생성하는 단계; 및 참조 팔레트를 이용하여, 입력 영상의 재채색 영역들을 재채색하는 단계;를 포함한다.
그리고, 참조 영상의 장면은, 입력 영상의 장면과 상이할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 재채색 방법은, 재채색 영역들의 컬러들로 입력 영상 팔레트를 구성하는 단계; 입력 영상 팔레트의 컬러들과 참조 팔레트의 컬러들을 대응시키는 단계;를 더 포함하고, 재채색 단계는, 컬러 대응 관계들에 따라, 재채색 영역들을 재채색할 수 있다.
그리고, 재채색 단계에서 이용하는 컬러 대응 관계들은, 대응 단계에서 생성된 대응 관계들 중 사용자에 의해 선택된 대응 관계들만을 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 재채색 방법은, 사용자 입력에 따라, 참조 팔레트의 컬러들 중 일부를 수정하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
그리고, 입력 영상 팔레트를 구성하는 컬러들은, 재채색 영역들의 컬러 히스토그램들에서 가장 빈도수가 많은 빈(bin)들일 수 있다.
또한, 참조 팔레트를 구성하는 컬러들은, 영상 분할 기법으로 구분된 영역들의 컬러 히스토그램들에서 가장 빈도수가 많은 빈들일 수 있다.
그리고, 대응단계는, 입력 영상과 참조 영상 간의 특징이 대응되는 영역들이나 의미론적 분할 결과가 대응되는 영역들의 컬러들을 대응시킬 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 재채색 방법은, 수정된 참조 팔레트와 수정된 대응 관계의 가중치를 기초로, 입력 영상의 재채색 영역들을 재채색하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
한편, 본 발명의 다른 실시예에 따른, 영상 재채색 장치는, 입력 영상과 참조 영상을 입력받는 입력부; 및 입력 영상에서 재채색 영역들을 결정하고, 참조 영상에서 컬러들을 추출하여 참조 팔레트를 생성하며, 참조 팔레트를 이용하여 입력 영상의 재채색 영역들을 재채색하는 프로세서;를 포함한다.
한편, 본 발명의 다른 실시예에 따른, 영상 재채색 방법은, 참조 영상에서 컬러들을 추출하여 참조 팔레트를 생성하는 단계; 및 참조 팔레트를 이용하여, 입력 영상의 재채색 영역들을 재채색하는 단계;를 포함한다.
한편, 본 발명의 다른 실시예에 따른, 영상 재채색 장치는, 참조 영상에서 컬러들을 추출하여 참조 팔레트를 생성하고, 참조 팔레트를 이용하여 입력 영상의 재채색 영역들을 재채색하는 프로세서; 및 재채색된 영상을 출력하는 출력부;를 포함한다.
이상 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시예들에 따르면, 숙련도가 낮은 비전문가는 물론 컬러 보정 전문가의 경우도, 보다 간편하고 신속하게 직관적으로 영상을 재채색할 수 있게 된다.
또한, 본 발명의 실시예들에 따르면, 입력 영상에서 재채색을 원하는 영역을 사용자가 섬세하게 선택할 필요 없이 개략적인 영역으로 지정하여도, 원하는 재채색이 가능하다.
나아가, 본 발명의 실시예들에 따르면, 팔레트의 컬러수, 팔레트들 간의 대응 관계 설정 및 가중치의 변화 등을 통해 사용자 만족도가 높은 컬러 재채색이 가능해진다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 재채색 방법의 설명에 제공되는 흐름도,
도 2는 사각형 프레임으로 재채색 영역을 지정한 예,
도 3은 올가미 도구를 이용하여 재채색 영역을 지정한 예,
도 4는 영상 분할 기법을 이용하여 영상을 다수의 영역들로 자동 분할한 예,
도 5는 입력 영상의 컬러 히스토그램을 예시한 도면,
도 6은 입력 영상 팔레트와 참조 팔레트의 컬러 대응 결과,
도 7은 불변 특징 대응을 통한 컬러 대응의 설명에 제공되는 도면,
도 8 및 도 9는, 의미론적 분할 기법에 의한 컬러 대응의 설명에 제공되는 도면,
도 10은 컬러 변환 과정의 설명에 제공되는 도면, 그리고,
도 11은 본 발명의 다른 실시예에 따른 영상 처리 장치의 블럭도이다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 재채색(recoloring) 방법의 설명에 제공되는 흐름도이다.
본 발명의 실시예에 따른 영상 재채색 방법은, 입력 영상(사진, 그림, 카툰 등)으로부터 입력 영상 팔레트를 추출하고, 주어진 참조(reference) 영상으로부터 참조 팔레트를 생성하여, 입력 영상 팔레트와 참조 팔레트를 컬러 대응시켜 입력 영상을 재채색한다.
이를 위해, 도 1에 도시된 바와 같이, 먼저, 재채색하고자 하는 영상이 선택되어 입력되면(S110), 입력 영상에서 재채색 영역들을 결정한다(S120).
영상 재채색은 전부 또는 일부에 대해 가능하다. 전부 재채색의 경우 영역 결정은 자동으로 수행되고, 일부 재채색의 경우 자동 또는 수동으로 재채색할 영역들을 결정한다.
수동 결정은, 사용자가 사각형, 원형 등의 프레임으로 영역들을 지정하거나 올가미 도구 등을 사용하여 지정하는 것이다. 도 2에는 사각형 프레임으로 영역을 지정한 경우, 도 3에는 올가미 도구를 이용하여 영역을 지정한 경우를 각각 예시하였다.
자동 결정은, 영상 분할(Image Segmentation) 기법을 이용하여 영상을 비슷한 컬러를 갖는 영역들로 그룹핑하여 영역들을 생성하고, 크기가 기준 이상인 영역들을 자동으로 선택하거나 사용자로 하여금 원하는 영역들만 선택하도록 하는 것이다.
도 4에는 영상 분할 기법을 이용하여 영상을 다수의 영역들로 자동 분할한 경우를 예시하였다.
재채색 영역 결정이 완료되면, 입력 영상 팔레트를 생성한다(S130). 입력 영상 팔레트는 입력 영상의 주된 컬러들로 구성되므로, S130단계는 입력 영상의 주된 컬러들을 추출하는 절차에 의해 수행된다.
주된 컬러들은, 입력 영상의 컬러 히스토그램을 K-means 클러스터링하여 추출한다. 입력 영상의 컬러 히스토그램에 대해 K-means 클러스터링하면, 정해진 개수, 이를 테면, K개의 컬러들을 입력 영상의 주된 컬러들로 추출할 수 있다.
아래의 수학식은 K-means 클러스터링을 위한 목적 함수이고, 이를 최소화하는 클러스터링 결과를 얻으면 된다.
Figure pat00001
여기서, N은 클러스터링하고자 하는 입력 영상의 전체 픽셀 개수이고, K는 기설정된 클러스터의 개수이다. rnk는 각 픽셀이 어느 클러스터에 속해 있는지에 따라서 결정되는 가중치로 다음의 수학식으로 정의된다.
Figure pat00002
위 식을 통해 알 수 있는 바와 같이, 각 픽셀이 각 클러스터의 평균 μj와 가장 가까이 있는 경우에는 1이 되고, 그렇지 않은 경우에는 0이 된다. 이 rnk을 이용하여 각 클러스터의 평균값 μk를 다음의 수학식으로 계산할 수 있다.
Figure pat00003
지금까지, K-means 클러스터링을 이용하여 입력 영상의 주된 컬러들을 추출하는 기법에 대해 상세히 설명하였다. 설명한 기법은 예시적인 것에 불과하므로, 다른 기법으로 대체될 수 있다.
이를 테면, S120단계에서 결정된 재채색 영역들에 대해 3D 히스토그램을 작성하여, 빈도수가 가장 많은 빈(bin)을 주된 컬러로 추출하여 입력 영상 팔레트를 생성하는 것도 가능하다.
도 5에는 입력 영상의 컬러 히스토그램을 예시하였다. 도시된 컬러 히스토그램에서 가장 빈도수가 많은 빈을 입력 영상 팔레트의 컬러로 선택하고, 비최대 억제(Non-maximum suppression)를 통해서 주변의 작은 빈은 제거하게 된다.
일정 크기 이상의 빈을 결정하는 임계치(threshold)와 주변 얼마 만큼의 빈을 고려해서 비최대 억제를 하는지에 따라서 입력 영상 팔레트의 컬러와 개수가 결정된다.
컬러 개수에 해당하는 클러스터의 개수 K를 결정하여야 하는 K-means 클러스터링 기법과 달리, 컬러 개수를 사용자가 미리 설정하지 않아도 된다.
한편, 주된 컬러 추출에 필요한 3D 히스토그램은, RGB 컬러 스페이스의 히스토그램은 물론 다른 컬러 스페이스의 히스토그램을 이용하여도 무방하다.
입력 영상 팔레트 생성이 완료되면, 참조 팔레트를 생성한다(S140). 참조 팔레트는 S130단계에서 결정된 주된 색상들을 변환/대체하기 위한 색상들로 이루어진 팔레트이다.
참조 팔레트는 입력 영상과 다른 참조 영상에서 주된 컬러들을 추출하여 생성한다. 참조 영상으로부터 생성된다는 점만 상이할 뿐, 참조 팔레트는 입력 영상 팔레트를 생성하는 전술한 기법에 따라 생성할 수 있다.
참조 영상에 대한 제한은 없다. 즉, 참조 영상과 입력 영상 간의 관련성은 불문하다. 이를 테면, 참조 영상의 장면이 입력 영상의 장면과 무관한 경우에도, 참조 팔레트를 생성하는데 이용될 수 있다.
이후, 입력 영상 팔레트의 컬러들과 참조 팔레트의 컬러들을 대응시킨다(S150). 도 6의 좌측에는 입력 영상을 나타내었고, 우측에는 입력 영상 팔레트의 컬러들과 참조 팔레트의 컬러들의 대응 결과를 나타내었다.
입력 영상 팔레트와 참조 팔레트 간의 컬러 대응은 사용자가 수동으로 지정하여 수행될 수 있지만, 영상 처리 장치에 의한 자동 대응이 가능하다.
구체적으로, 도 7에 도시된 바와 같이, 입력 영상과 참조 영상 간의 불변적 특징점 대응을 통해 대응된 영역들의 컬러들을 대응시키는 것이 가능하다. 특징점은, 외형(appearance), 형태(shape), 텍스처(texture) 정보 등으로부터 추출할 수 있다.
나아가, 도 8과 도 9에 도시된 바와 같이 의미론적 분할(Semantic Segmentation) 기법을 입력 영상과 참조 영상에 적용하여, 유사한 레이블(label)을 갖는 영역들의 컬러들을 대응하는 것이 가능하다.
한편, 사용자는 S150단계에서 생성되는 컬러 대응 관계들 중 일부만 선택하고 나머지는 배제시킬 수 있다. 배제된 컬러 대응 관계들에 대해서는 그에 따른 재채색이 수행되지 않는다.
컬러 대응이 완료되면, 각 대응들의 가중치를 결정한다(S160). 가중치 역시 사용자가 수동으로 지정하여 수행될 수 있지만, 영상 처리 장치에 의한 자동 결정이 가능하다.
자동 결정은 대응의 신뢰도를 계산하는 과정에 의해 가중치를 결정하게 된다. 구체적으로, 불변 특징 대응을 통해 대응 관계를 추출한 경우, 가중치는 각각의 불변 특징 대응에 대한 신뢰도, 불변 특징에서 포함된 컬러 간의 대응에 대한 빈도수 등을 이용하여 가중치를 결정한다.
의미론적 분할에 기반하여 대응 관계를 추출한 경우, 가중치는 각각의 의미론적 분할 결과에 대한 신뢰도, 분할된 영역 간의 대응으로부터 얻어진 컬러 대응에 대한 빈도수 등을 이용해서 가중치를 결정한다.
가중치 결정이 완료되면, 입력 영상을 재채색한다(S170). S170단계에서의 재채색은 컬러 변환으로 수행된다.
컬러 변환 방법은 계수적(parametric)인 방법과 비계수적(non-parametric)인 방법으로 분류되는데, 계수적인 방법은 수식적인 관계에 따라 필요한 팔레트의 대응 수가 달라질 수 있기 때문에 대응되는 팔레트의 수가 적다면 제약적으로 사용될 수 있다.
비계수적인 방법은 대응되는 팔레트의 수에 대한 제약이 없기 때문에, S170단계에서의 입력 영상 재채색에 효과적으로 사용될 수 있으며, 도 10에 도시된 바와 같이, 3차원 RGB 스페이스 상에서의 대응이 존재할 때 이를 확률적으로 변환하는 확률적 MLS(Moving Least Square) 방법이 가장 효과적으로 사용될 수 있다.
입력 영상의 재채색 결과에 만족하지 않는다면, 사용자는 참조 팔레트의 컬러들을 변경/수정하거나 가중치를 변경하여, 만족스러운 결과가 나올 때까지 재채색을 반복하여 수행하도록 할 수 있다.
지금까지, 영상 재채색 방법에 대해 바람직한 실시예를 들어 상세히 설명하였다.
본 발명의 실시예에서는, 입력 영상과 상관성이 없는 참조 영상으로부터 생성한 참조 팔레트를 이용하여 입력 영상을 재채색할 수 있으며, 영상의 일부만을 변환하는 경우에 영역을 정확하게 선택하지 않아도 해당 영역의 팔레트를 추출하여 참조 팔레트로 변환할 수 있으며, 영역의 중심과의 거리에 대한 가중치를 설정하여 원하는 부분에 대한 색상을 변환할 수 있다.
또한, 영상 혹은 영역으로부터 얻어진 팔레트에 대해서 사용자가 선택한 컬러에 대해서만 변환시킬 수 있기 때문에, 컬러 변환이 직관적이며, 목적에 맞는 다양한 컬러 변환이 가능하다.
한편, 위에서 언급한 재채색(recoloring)은, 컬러 변환(color transformation), 컬러 전달(color transfer), 컬러 보정(color correction) 등의 다른 용어로 해석될 수 있으므로, 해당 기술의 경우에도 본 발명의 기술적 사상이 적용될 수 있음은 물론이다.
도 11은 본 발명의 다른 실시예에 따른 영상 처리 장치의 블럭도이다. 도 11에 도시된 바와 같이, 영상 입력부(210), 영상 프로세서(220), 영상 출력부(230) 및 저장부(240)를 포함한다.
영상 입력부(210)는 재채색하고자 하는 영상과 참조 영상을 입력받기 위한 수단으로, 저장매체나 네트워크로부터 영상을 입력받는 인터페이스 수단에 해당한다.
영상 프로세서(220)는 영상 입력부(210)를 통해 전달되는 입력 영상과 참조 영상을 이용하여, 도 1에 도시된 알고리즘에 따라 영상 재채색을 수행한다.
영상 출력부(230)는 영상 프로세서(220)에 의해 재채색된 입력 영상을 디스플레이, 외부기기, 네트워크 등으로 출력하는 인터페이스 수단에 해당한다.
저장부(240)는 재채색된 영상을 저장하는 한편, 영상 프로세서(220)가 영상 재채색을 수행함에 있어 필요한 저장공간을 제공한다.
한편, 본 실시예에 따른 장치와 방법의 기능을 수행하게 하는 컴퓨터 프로그램을 수록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에도 본 발명의 기술적 사상이 적용될 수 있음은 물론이다. 또한, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 기술적 사상은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 형태로 구현될 수도 있다. 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터에 의해 읽을 수 있고 데이터를 저장할 수 있는 어떤 데이터 저장 장치이더라도 가능하다. 예를 들어, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광디스크, 하드 디스크 드라이브, 등이 될 수 있음은 물론이다. 또한, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 또는 프로그램은 컴퓨터간에 연결된 네트워크를 통해 전송될 수도 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.
210 : 영상 입력부
220 : 영상 프로세서
230 : 영상 출력부
240 : 저장부

Claims (12)

  1. 입력 영상에서 재채색 영역들을 결정하는 단계;
    참조 영상에서 컬러들을 추출하여 참조 팔레트를 생성하는 단계; 및
    참조 팔레트를 이용하여, 입력 영상의 재채색 영역들을 재채색하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 재채색 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    참조 영상의 장면은,
    입력 영상의 장면과 상이한 것을 특징으로 하는 영상 재채색 방법.
  3. 청구항 1에 있어서,
    재채색 영역들의 컬러들로 입력 영상 팔레트를 구성하는 단계;
    입력 영상 팔레트의 컬러들과 참조 팔레트의 컬러들을 대응시키는 단계;를 더 포함하고,
    재채색 단계는,
    컬러 대응 관계들에 따라, 재채색 영역들을 재채색하는 것을 특징으로 하는 영상 재채색 방법.
  4. 청구항 2에 있어서,
    재채색 단계에서 이용하는 컬러 대응 관계들은,
    대응 단계에서 생성된 대응 관계들 중 사용자에 의해 선택된 대응 관계들만을 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 재채색 방법.
  5. 청구항 4에 있어서,
    사용자 입력에 따라, 참조 팔레트의 컬러들 중 일부를 수정하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 재채색 방법.
  6. 청구항 3에 있어서,
    입력 영상 팔레트를 구성하는 컬러들은,
    재채색 영역들의 컬러 히스토그램들에서 가장 빈도수가 많은 빈(bin)들인 것을 특징으로 하는 영상 재채색 방법.
  7. 청구항 3에 있어서,
    참조 팔레트를 구성하는 컬러들은,
    영상 분할 기법으로 구분된 영역들의 컬러 히스토그램들에서 가장 빈도수가 많은 빈들인 것을 특징으로 하는 영상 재채색 방법.
  8. 청구항 3에 있어서,
    대응단계는,
    입력 영상과 참조 영상 간의 특징이 대응되는 영역들이나 의미론적 분할 결과가 대응되는 영역들의 컬러들을 대응시키는 것을 특징으로 하는 영상 재채색 방법.
  9. 청구항 3에 있어서,
    수정된 참조 팔레트와 수정된 대응 관계의 가중치를 기초로, 입력 영상의 재채색 영역들을 재채색하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 재채색 방법.
  10. 입력 영상과 참조 영상을 입력받는 입력부;
    입력 영상에서 재채색 영역들을 결정하고, 참조 영상에서 컬러들을 추출하여 참조 팔레트를 생성하며, 참조 팔레트를 이용하여 입력 영상의 재채색 영역들을 재채색하는 프로세서;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 재채색 장치.
  11. 참조 영상에서 컬러들을 추출하여 참조 팔레트를 생성하는 단계; 및
    참조 팔레트를 이용하여, 입력 영상의 재채색 영역들을 재채색하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 재채색 방법.
  12. 참조 영상에서 컬러들을 추출하여 참조 팔레트를 생성하고, 참조 팔레트를 이용하여 입력 영상의 재채색 영역들을 재채색하는 프로세서; 및
    재채색된 영상을 출력하는 출력부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 재채색 장치.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116597029A (zh) * 2023-04-27 2023-08-15 北京隐算科技有限公司 一种针对色盲的图像重着色方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0644355A (ja) * 1992-07-27 1994-02-18 Fuji Xerox Co Ltd 多色文書編集装置
WO2003043306A1 (fr) * 2001-11-13 2003-05-22 Seiko Epson Corporation Dispositif et procede de conversion de couleurs, programme de modification de couleurs et support d'enregistrement.
KR20140037373A (ko) * 2012-09-17 2014-03-27 중앙대학교 산학협력단 영상의 색상 변환 장치 및 방법
KR20140040497A (ko) * 2012-09-26 2014-04-03 삼성전자주식회사 사용자 단말에서의 사용자 맞춤형 영상 처리장치 및 방법

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0644355A (ja) * 1992-07-27 1994-02-18 Fuji Xerox Co Ltd 多色文書編集装置
WO2003043306A1 (fr) * 2001-11-13 2003-05-22 Seiko Epson Corporation Dispositif et procede de conversion de couleurs, programme de modification de couleurs et support d'enregistrement.
US20050174586A1 (en) * 2001-11-13 2005-08-11 Seishin Yoshida Color coversion apparatus color conversion method color change program and recording medium
US7706036B2 (en) * 2001-11-13 2010-04-27 Seiko Epson Corporation Color conversion program, apparatus, and method enabling high precision color conversion
KR20140037373A (ko) * 2012-09-17 2014-03-27 중앙대학교 산학협력단 영상의 색상 변환 장치 및 방법
KR20140040497A (ko) * 2012-09-26 2014-04-03 삼성전자주식회사 사용자 단말에서의 사용자 맞춤형 영상 처리장치 및 방법

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116597029A (zh) * 2023-04-27 2023-08-15 北京隐算科技有限公司 一种针对色盲的图像重着色方法
CN116597029B (zh) * 2023-04-27 2024-03-05 北京隐算科技有限公司 一种针对色盲的图像重着色方法

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