KR20200041374A

KR20200041374A - 이미지 처리 방법 및 장치

Info

Publication number: KR20200041374A
Application number: KR1020207008696A
Authority: KR
Inventors: 윤나 첸; 지엔 헤; 션씨엔 쉬
Original assignee: 선전 차이나 스타 옵토일렉트로닉스 세미컨덕터 디스플레이 테크놀로지 컴퍼니 리미티드
Priority date: 2017-08-30
Filing date: 2017-12-05
Publication date: 2020-04-21
Also published as: JP7030958B2; JP2020532246A; KR102362463B1; PL3678369T3; EP3678369A1; CN107610186A; WO2019041618A1; EP3678369A4; EP3678369B1; CN107610186B

Abstract

본 발명은 제1 함수 f₁(x)에 의해 초기 이미지의 RGB 색 공간 성분 포인트 A_i(r_i,g_i,b_i)에 대해 이미지 처리를 수행하여, A₀(r_O,g_O,b_O)＝f₁(x_i)을 얻고; 제2 함수 f₂(x)에 의해 초기 이미지 중의 임의의 포인트 A_i(r_i,g_i,b_i)에 대해 이미지 처리를 수행하여, 처리된 포화도 S₀＝f₂(x_i)를 얻고; 상기 f₂(x_i)=1로 하여, 포인트 A_O(r_O,g_O,b_O)을 구하고, max(r₀，g₀，b₀)≤1일 경우, 포인트 A_i를 상기 RGB 색 공간에서 이미지 처리를 수행하고, max(r₀，g₀，b₀)>1일 경우, 포인트 A_i를 CMY 색 공간으로 변환하여 이미지 처리를 수행하는 것을 포함하는 이미지 처리 방법 및 장치를 제공하였다.

Description

이미지 처리 방법 및 장치

본 발명은 이미지 처리 기술 분야에 관한 것으로, 특히 이미지 처리 방법 및 장치에 관한 것이다.

생활 수준의 향상에 따라, 전자 제품의 화면 디스플레이 효과에 대한 추구가 더욱 높아지고 있다. 종래의 기술에서, 화면의 디스플레이 효과를 높이기 위해, 일반적으로 화면 디스플레이 시 이미지 처리를 수행하며, 이미지 처리 과정에서, 컬러를 더 선명하게 디스플레이 하기 위해서는 일반적으로 이미지의 포화도를 조절할 필요가 있다.

컬러 이미지의 포화도 증강에 있어서, RGB 공간에서 색 영역의 아웃 문제가 없고, 색조가 변하지 않도록 유지하는 것이 매우 중요하다. 일반적으로, 컬러 이미지에 대한 증강은 대부분 HSI 또는 HSV 등 공간으로 변환하여 처리를 수행하지만, 처리 완성 후 RGB 공간으로 변환할 경우 색 영역의 문제가 발생하게 되어, 일반적으로 클리핑 방식을 통해 아웃된 값을 임계값으로 맵핑하게 되며, 이로 인해 세부 루즈가 발생하게 되어, 색조가 변경될 수 있을 뿐만 아니라, 공간 변환에 대한 방법 계산량이 비교적으로 큰 관계로, 시간이 낭비되고, 효율이 낮다.

도 1에 도시된 바와 같이, 컬러 RGB 이미지를 공간 변환의 방법을 통해 포화도를 증강한 흐름도이며, 먼저 처리해야 할 컬러 이미지를 HSI 등 공간으로 변환하여, 포화도값 S를 추출한 다음 일정한 방법으로 포화도 증강 f(S)을 수행하여, 증강된 포화도값 f(S)을 얻고, 처리 후의 HSI 모델을 다시 모델 변환 공식을 통해 RGB 모델 공간으로 변환한다. RGB 모델 공간이 정규화된 후 각 RGB 성분 범위가 0 내지 1로, HSI 모델 변환 후 얻은 RGB 성분값이 1의 색 영역을 벗어나는 문제가 발생하게 되어, 일반적인 클리핑 방법으로는 초기 이미지의 색조와 불일치하는 문제가 발생할 수 있다.

본 발명은 색 영역의 아웃으로 인해 초기 이미지와 색조 불일치하는 등 문제를 해결하는 이미지 처리 방법을 제공한다.

상술한 목적을 해결하기 위해, 본 발명에서 제공하는 기술적 방안은 다음과 같다:

본 발명은 이미지 처리 방법을 제공하였으며, 상기 방법은:

제1 함수 f₁(x)에 의해 초기 이미지의 RGB 색 공간 성분 포인트 A_i(r_i,g_i,b_i)에 대해 이미지 처리를 수행하여, A₀(r_O,g_O,b_O)＝f₁(x_i)을 얻는 단계(S10), 여기서 i는 자연수이며;

제2 함수 f₂(x)에 의해 초기 이미지 중의 임의의 포인트 A_i(r_i,g_i,b_i)에 대해 이미지 처리를 수행하여, 처리된 포화도 S₀＝f₂(x_i)를 얻는 단계(S20);

상기 f₂(x_i)=1로 하여, 포인트 A₀(r₀，g₀，b₀)을 구하고, max(r₀，g₀，b₀)≤1일 경우, 포인트 A_i를 상기 RGB 색 공간에서 이미지 처리를 수행하고,

max(r_O,g_O,b_O)>1일 경우, 포인트 A_i를 CMY 색 공간으로 변환하여 이미지 처리를 수행하는 단계(S30)를 포함한다.

본 발명의 일 바람직한 실시예에 의하면, 상기 단계(S10)는,

상기 RGB 색 공간에서, 상기 초기 이미지로부터 임의의 포인트 A_i(r_i,g_i,b_i)를 선정하는 단계(S11);

상기 제1 함수 f₁(x)에 의해, 상기 초기 이미지 중 포인트 A_i의 RGB 색 공간에서의 각 공간 성분에 대해 이미지 처리를 수행하여, A₀(r_O,g_O,b_O)＝f₁(x_i)을 얻는 단계(S12)를 포함하며,

여기서, 상기 이미지 처리는 바로 상기 초기 이미지 중 포인트 A_i의 RGB 색 공간에서의 각 공간 성분에 대해 상기 RGB 색 공간에서 신축 α 및 평행 이동 β을 하는 것으로, 여기서 상기 제1 함수는 f₁(x)=αx+β이다.

본 발명의 일 바람직한 실시예에 의하면, 상기 단계(S20)는,

상기 RGB 색 공간에서, 상기 초기 이미지로부터 임의의 포인트 A_i(r_i,g_i,b_i)를 선정하는 단계(S21);

제3 함수 f₃(x)에 의해, 상기 초기 이미지 중 포인트 A_i(r_i,g_i,b_i)의 포화도 S_i＝f₃(x_i)를 구하는 단계(S22);

제2 함수 f₂(x)에 의해, 상기 초기 이미지의 포화도 S_i에 대해 처리를 수행하여, 처리된 포화도 S₀＝f₂(x_i)를 얻는 단계(S23)를 포함한다.

본 발명의 일 바람직한 실시예에 의하면, 상기 초기 이미지 중 포인트 A_i(r_i,g_i,b_i)의 포화도는

이고;

제2 함수 f₂(x)에 의해, 상기 초기 이미지의 포화도 S_i에 대해 처리를 수행하여, 처리된 포화도

를 얻는다.

본 발명의 일 바람직한 실시예에 의하면, 이미지 처리 전 후 상기 초기 이미지의 밝기는 변하지 않으며, S₀＝f₂(x_i)와 A_O(r_O,g_O,b_O)=f₁(x_i)의 관계식을 통해 f₁(x)에서의 α 및 β의 값을 얻는다.

본 발명의 일 바람직한 실시예에 의하면, 상기 CMY 색 공간은 색상 감법 혼색 원리에 의한 색상 모델로, 여기서, CMY 색 공간에서 제4 함수 f₄(x)=1-x를 이용하여 포인트 A_i에 대해 이미지 처리를 수행하고, x는 상기 포인트 A_i(r_i,g_i,b_i)가 상기 RGB 색 공간에서의 각 공간 성분이다.

본 발명은 이미지 처리 장치를 더 제공하였으며, 상기 장치는:

제1 함수 f₁(x)에 의해, 초기 이미지의 RGB 색 공간 성분 포인트 A_i(r_i,g_i,b_i)에 대해 이미지 처리를 수행하여, A₀(r_O,g_O,b_O)＝f₁(x_i)을 얻고, 여기서 i는 자연수이며; 제2 함수 f₂(x) 에 의해, 초기 이미지 중 임의의 포인트 A_i(r_i,g_i,b_i)에 대해 이미지 처리를 수행하여, 처리된 포화도 S₀＝f₂(x_i)를 얻고, 포인트 A_O(r_O,g_O,b_O)을 구하며; max(r_O,g_O,b_O)≤1의 상황에서, 포인트 A_i를 상기 RGB 색 공간에서 이미지 처리를 수행하고; max(r_O,g_O,b_O)>1의 상황에서, 포인트 A_i를 CMY 색 공간으로 변환하여 이미지 처리를 수행하는 이미지 처리 모듈을 포함한다.

본 발명의 일 바람직한 실시예에 의하면, 상기 이미지 처리 모듈은 상기 초기 이미지 중 포인트 A_i의 상기 RGB 색 공간에서의 각 공간 성분에 대해 상기 RGB 색 공간에서 신축 α 및 평행 이동 β을 하는 것으로, 여기서 상기 제1 함수 f₁(x)=αx+β이다.

본 발명의 일 바람직한 실시예에 의하면, 상기 이미지 처리 모듈은 제3 함수 f₃(x) 에 의해, 상기 초기 이미지 중 포인트 A_i(r_i,g_i,b_i)의 포화도 S_i＝f₃(x_i)를 구하고, 여기서,

이며;

상기 이미지 처리 모듈은 추가로 제2 함수 f₂(x)에 의해, 상기 초기 이미지의 포화도 S_i에 대해 처리를 수행하고, 처리된 포화도

를 얻는다.

본 발명은 이미지 처리 방법을 더 제공하였으며, 상기 방법은:

제2 함수 f₂(x) 에 의해, 초기 이미지 중 임의의 포인트 A_i(r_i,g_i,b_i)에 대해 이미지 처리를 수행하여, 처리된 포화도 S₀＝f₂(x_i)를 얻는 단계(S20);

상기 f₂(x_i)=1로 하여, 포인트 A_O(r_O,g_O,b_O)을 구하고, max(r_O,g_O,b_O)≤1일 경우, 상기 제2 함수 f₂(x)를 이용하여 상기 포인트 A_i에 대해 이미지 처리를 수행하고,

max(r_O,g_O,b_O)>1일 경우, 제4 함수 f₄(x) 를 이용하여 상기 포인트 A_i를 CMY 색 공간으로 변환하여 이미지 처리를 수행하는 단계(S30)를 포함한다.

본 발명의 일 바람직한 실시예에 의하면, 상기 단계(S10)는,

상기 제1 함수 f₁(x) 에 의해, 상기 초기 이미지 중 포인트 A_i의 RGB 색 공간에서의 각 공간 성분에 대해 이미지 처리를 수행하여, A₀(r_O,g_O,b_O)＝f₁(x_i)을 얻는 단계(S12)를 포함하며,

여기서, 상기 이미지 처리는 바로 상기 초기 이미지 중 포인트 A_i의 RGB 색 공간에서의 각 공간 성분에 대해 상기 RGB 색 공간에서 신축 α 및 평행 이동 β을 하는 것으로, 여기서 상기 제1 함수 f₁(x)=αx+β이다.

본 발명의 일 바람직한 실시예에 의하면, 상기 단계(S20)는,

제3 함수 f₃(x) 에 의해, 상기 초기 이미지 중의 포인트 A_i(r_i,g_i,b_i)의 포화도 S_i＝f₃(x_i)를 구하는 단계(S22);

상기 제2 함수 f₂(x) 에 의해, 상기 초기 이미지의 포화도 S_i에 대해 처리를 수행하여, 처리된 포화도 S₀＝f₂(x_i)를 얻는 단계(S23)를 포함한다.

이고;

상기 제2 함수 f₂(x)에 의해, 상기 초기 이미지의 포화도 S_i에 대해 처리를 수행하여, 처리된 포화도

를 얻는다.

본 발명의 일 바람직한 실시예에 의해, 이미지 처리 전 후 상기 초기 이미지의 밝기는 변하지 않으며, S₀＝f₂(x_i)와 A₀(r_O,g_O,b_O)＝f₁(x_i)의 관계식을 통해 f₁(x)에서의 α 및 β의 값을 얻는다.

본 발명의 일 바람직한 실시예에 의해, 상기 CMY 색 공간은 색상 감법 혼색 원리에 의한 색상 모델로, 여기서, 상기 제4 함수 f₄(x)=1-x로, x는 상기 포인트 A_i(r_i,g_i,b_i)가 상기 RGB 색 공간에서의 각 공간 성분이다.

본 발명은 이미지 처리 방법 및 장치를 제공하였으며, 초기 이미지가 위치하는 색 공간에서의 포인트를 선별하고, 아웃된 포인트에 대해 공간 변환을 수행함으로써, 색 영역의 아웃으로 인한 이미지 왜곡 문제를 효율적으로 해결하였고, 색조가 변하지 않도록 보장하여, 이미지의 디스플레이 효과를 향상시켰으며, 또한, RGB 색 공간에서 이미지에 대해 포화도 증강을 수행함으로써, 계산 효율을 향상시켰다.

실시예 또는 종래 기술의 기술적 방안을 더 명확하게 설명하기 위해, 이하에서 실시예 또는 종래의 기술에서 설명에 필요한 도면에 대해 간단하게 설명한다. 분명한 것은 아래에서 설명하는 도면은 발명의 일부 실시예에 불과할 뿐, 본 기술분야의 기술자는, 진보적인 노동 대가를 필요로 하지 않는 전제 하에 이러한 도면에 의해 기타 도면을 얻을 수도 있다.
도 1은 종래의 기술의 이미지 처리에 대한 기본적인 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 제 1 실시예에 따른 이미지 처리 방법의 단계를 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 제 1 실시예에 따른 종래 기술과 본 발명의 RGB 색 공간 컬러 이미지 포화도 증강 방법을 나타내는 평면도를 대비한 것이다.
도 4는 본 발명의 제 2 실시예에 따른 종래의 기술과 본 발명의 RGB 색 공간 컬러 이미지 포화도 증강 방법을 나타내는 평면도를 대비한 것이다.

이하, 각 실시예에 대한 설명은 추가된 도면을 참조하여 본 발명에서 실시 가능하는 특정 실시예를 예시하기 위한 것이다. 본 발명에서 언급되는 방향 용어, 예를 들어 "상", "하", "전", "후", "좌", "우", "내", "외", "측면" 등은 첨부 도면만을 참조한 방향이다. 따라서, 사용되는 방향 용어는 본 발명을 설명 및 이해하기 위한 것으로, 본 발명을 제한하기 위한 것이 아니다. 도면에 있어서, 구조가 유사한 유닛들은 동일한 부호로 표시된다.

본 발명은 종래의 이미지 처리 방법에서, 컬러 이미지를 HIS 또는 HSV 등 공간으로 변환하여 처리를 수행하고, 다시 RGB 공간으로 변환할 경우, 색 영역의 아웃으로 인해 세부 루즈 및 색조의 변경 등 문제가 발생하는 것에 대해, 이미지 처리 방법을 제공하였으며, 본 실시예는 해당 결함을 개선할 수 있다.

도 2는 본 발명의 바람직한 제 1 실시예에 따른 이미지 처리 방법의 단계를 나타내는 도면으로, 상기 방법은 다음의 단계를 포함한다:

단계(S10): 제1 함수 f₁(x)에 의해, 초기 이미지의 RGB 색 공간 성분 포인트 A_i(r_i,g_i,b_i)에 대해 이미지 처리를 수행하여, A₀(r_O,g_O,b_O)＝f₁(x_i)을 얻고, 여기서 i는 자연수이며;

상기 RGB 색 공간에서, 초기 이미지로부터 임의의 포인트 A_i(r_i,g_i,b_i)를 선정하고, 상기 제1 함수 f₁(x)=αx+β에 의해, 상기 초기 이미지 중 포인트 A_i의 RGB 색 공간에서의 각 공간 성분에 대해 이미지 처리를 수행하여, 처리된 포인트 A₀(r_O,g_O,b_O)＝f₁(x_i)을 얻으며;

여기서, 상기 이미지 처리는 바로 상기 초기 이미지 중 포인트 A_i의 상기 RGB 색 공간에서의 각 공간 성분에 대해 상기 RGB 색 공간에서 신축 α 및 평행 이동 β을 하는 것이다.

단계(S20): 제2 함수 f₂(x)에 의해, 초기 이미지 중의 임의의 포인트 A_i(r_i,g_i,b_i)에 대해 이미지 처리를 수행하여, 처리된 포화도 S₀＝f₂(x_i)를 얻으며;

상기 RGB 색 공간에서, 초기 이미지로부터 임의의 포인트 A_i(r_i,g_i,b_i)를 선정하고, 제3 함수 f₃(x)에 의해 상기 초기 이미지 중 포인트 A_i(r_i,g_i,b_i)의 포화도 S_i＝f₃(x_i)를 구하고, 제2 함수 f₂(x)에 의해 상기 초기 이미지의 포화도 S_i에 대해 처리를 수행하여, 처리된 포화도 S₀＝f₂(x_i)를 얻으며;

여기서, 공식

,

이며;

이미지 처리 전 후 상기 초기 이미지의 밝기는 변하지 않으며, S₀＝f₂(x_i)와 A₀(r_O,g_O,b_O)=f₁(x_i)의 관계식을 통해 f₁(x)에서의 α 및 β의 값을 얻는다.

단계(S30): 상기 f₂(x_i)=1로 하여, 포인트 A₀(r_O,g_O,b_O)을 구하고, max(r_O,g_O,b_O)≤1일 경우, 포인트 A_i를 상기 RGB 색 공간에서 이미지 처리를 수행하고,

max(r_O,g_O,b_O)>1일 경우, 포인트 A_i를 CMY 색 공간으로 변환하여 이미지 처리를 수행하고;

상기 공식에서, 상기 f₂(x_i)=1로 하여, 포인트 A₀(r_O,g_O,b_O)에서의 r_O,g_O,b_O의 값을 구하고;

구한 r_O,g_O,b_O 중 값의 크기에 따라, 상기 포인트 A_i에 대해 이미지 처리를 수행한 색 공간을 선택하고;

max(r_O,g_O,b_O)≤1일 경우, 제2 함수 f₂(x)를 이용하여 상기 포인트 A_i에 대해 RGB 색 공간에서 이미지 처리를 수행하고; max(r_O,g_O,b_O)>1일 경우, 제4 함수 f₄(x)를 이용하여 상기 포인트 A_i를 CMY 색 공간으로 변환하여 이미지 처리를 수행하고;

여기서, 상기 CMY 색 공간에서, 변환 후의 포인트에 대해 이미지 처리를 수행하고, 이미지 처리 후 다시 제 4 함수 f₄(x)를 이용하여 상기 포인트를 CMY 색 공간에서 RGB 색 공간으로 변환하고;

상기 CMY 색 공간은 색상 감법 혼색 원리에 의한 색상 모델로, 여기서, 상기 f₄(x)=1-x로, x는 상기 포인트 A_i(r_i,g_i,b_i)가 상기 RGB 색 공간에서의 각 공간 성분이다.

예를 들어, 상기 RGB 색 공간에서 임의의 포인트 A_i(r_i,g_i,b_i)를 선정하고, 여기서 i는 자연수로, 상기 RGB 색 공간에서 처리된 포인트가 A₀(r_O,g_O,b_O)가 되도록 하고;

(1) 제 1 함수 f₁(x)=αx+β를 이용하여 포인트 A_i(r_i,g_i,b_i)를 RGB 색 공간에서 신축 α 및 평행 이동 β을 하여, 다음의 공식을 얻고;

r_O=αr_i+β （1-1）

g_O=αg_i+β (1-2)

b_O=αb_i+β (1-3)

(2) 이미지 처리 전 후, 초기 이미지의 밝기와 처리 후의 밝기가 변하지 않는 원칙에 따라, 다음의 공식을 얻고;

l_i= r_i+g_i+b_i (1-4)

l_O= r_O+g_O+b_O (1-5)

공식 (1-1) 내지 (1-5)에 의해, α와 β의 관계식을 얻고;

r_i+g_i+b_i=α(r_i+g_i+b_i)+β (1-6)

(3) 제 3 함수 f₃(x)에 의해 상기 초기 이미지 중의 포인트 A_i(r_i,g_i,b_i)의 포화도를 구하여, 다음의 공식을 얻고;

(1-7)

(4) 제 2 함수 f₂(x)에 의해 상기 초기 이미지의 포화도 S_i에 대해 처리를 수행하여, 얻은 처리된 포화도 S_O은:

(1-8)

따라서, 공식 (1-6) 내지 (1-8)에 따라 α와 β의 값을 구하고;

공식 (1-8)에서, 상기 f₂(x_i)=1로 하여, 포인트 A₀(r_O,g_O,b_O)에서의 r_O,g_O,b_O의 값을 구하고; 구한 r_O,g_O,b_O 중 값의 크기에 따라, 상기 포인트 A_i에 대해 이미지 처리를 수행한 색 공간을 선택하고;

(5) 제4 함수 f₄(x)를 이용하여 포인트 A_i(r_i,g_i,b_i)에 대해 CMY 색 공간에서 처리를 수행하여, 상기 CMY 색 공간에서의 포인트 A_i(c_i,m_i,y_i)를 얻는 것에 의해, 다음의 공식을 얻고;

c_i=1-r_i (1-9)

m_i=1-g_i (1-10)

y_i=1-b_i (1-11)

(6) 제 1 함수 f₁(x)=αx+β를 이용하여 포인트 A_i(c_i,m_i,y_i)를 CMY 색 공간에서 신축 α 및 평행 이동 β을 하여, 처리된 포인트 A_O(c_O,m_O,y_O)를 얻으며, 즉:

c_O=αc_i+β (1-12)

m_O=αm_i+β (1-13)

y_O=αy_i+β (1-14)

(7) 제 2 함수 f₂(x)에 의해 상기 초기 이미지의 포화도 S_i에 대해 처리를 수행하여, 얻은 처리된 포화도 S_O가:

(1-15)

(8) 제4 함수 f₄(x)에 의해 상기 포인트 A_O(c_O,m_O,y_O)를 CMY 색 공간에서 RGB 색 공간으로 변환하며, 즉:

r_O=1-c_O (1-16)

g_O=1-m_O (1-17)

b_O=1-y_O (1-18)

따라서, 상술한 방법에 따라 초기 이미지 중의 포인트에 대해 선별하고, 아웃된 포인트에 대해 공간 변환을 수행함으로써, 색 영역의 아웃 문제를 해결하는 것을 구현할 수 있다.

도 3은 RGB 색 공간 (0, 0, 0)에서 (1, 1, 1)를 통과하는 밝기 축의 횡단면을 나타내는 도면으로, 도면에서 S는 포화도이고, f(S)는 포화도 증강 함수 f₂(x)이다.

여기서, 도 3A는 종래의 포화도 증강 방법으로, case 1은 포화도 증강 후 r_O,g_O,b_O가 0~1 범위 내이고, case 2는 포화도 증강 후 r_O,g_O,b_O의 최대값이 0~1의 범위를 초과하게 될 수 있으며, 즉 색 영역을 초과한다. 일반적으로 클리핑 방법으로 색 영역의 문제를 해결하지만, 이렇게 하면 이미지 처리 전 후 색조가 변하게 될 수 있다.

도 3B는 본 특허의 개선된 방법으로, 도면으로부터 알 수 있는 바, case 2의 상황에서 CMY 공간으로 변환하면, 포화도가 0~1 범위 내에 있도록 보장할 수 있어, 색 영역의 아웃 문제가 발생하지 않는다.

본 발명은 이미지 처리 장치를 더 제공하였으며, 상기 장치는 이미지 처리 모듈을 포함한다.

먼저, 상기 이미지 처리 모듈에서, 초기 이미지가 위치하는 RGB 색 공간에서 임의의 포인트 A_i(r_i,g_i,b_i)를 선정하고, 상기 제1 함수 f₁(x)=αx+β에 의해, 상기 초기 이미지 중 포인트 A_i의 RGB 색 공간에서의 각 공간 성분에 대해 이미지 처리를 수행하여, 처리된 포인트 A₀(r_O,g_O,b_O)＝f₁(x_i)을 얻는다.

다음으로, 상기 이미지 처리 모듈에서, 초기 이미지가 위치하는 RGB 색 공간에서 임의의 포인트 A_i(r_i,g_i,b_i)를 선정하고, 제3 함수 f₃(x)에 의해 상기 초기 이미지 중 포인트 A_i(r_i,g_i,b_i)의 포화도 S_i＝f₃(x_i)를 구하고, 제2 함수 f₂(x)에 의해 상기 초기 이미지의 포화도 S_i에 대해 처리를 수행하여, 처리된 포화도 S₀＝f₂(x_i)를 얻으며;

여기서, 공식

,

이며;

이미지 처리 전 후 상기 초기 이미지의 밝기는 변하지 않으며, S_O=f₂(x_i)와 A₀(r_O,g_O,b_O)=f₁(x_i)의 관계식을 통해 f₁(x)에서의 α 및 β의 값을 얻는다.

마지막으로, 상기 이미지 처리 모듈에서, 상기 f₂(x_i)=1로 하여, 포인트 A₀(r_O,g_O,b_O)에서의 r_O,g_O,b_O의 값을 구하고; 구한 r_O,g_O,b_O중 값의 크기에 따라, 상기 포인트 A_i에 대해 이미지 처리를 수행한 색 공간을 선택하고;

r_O=αr_i+β （2-1）

g_O=αg_i+β (2-2)

b_O=αb_i+β (2-3)

l_i= r_i+g_i+b_i (2-4)

l_O= r_O+g_O+b_O (2-5)

공식 (2-1) 내지 (2-5)에 의해, α와 β의 관계식을 얻고;

r_i+g_i+b_i=α(r_i+g_i+b_i)+β (2-6)

(2-7)

(2-8)

따라서, 공식 (2-6) 내지 (2-8)에 의해 α와 β의 값을 구하고;

공식 (2-8)에서, 상기 f₂(x_i)=1로 하여, 포인트 A₀(r_O,g_O,b_O)에서의 r_O,g_O,b_O의 값을 구하고; 구한 r_O,g_O,b_O 중 값의 크기에 따라, 상기 포인트 A_i에 대해 이미지 처리를 수행한 색 공간을 선택하고;

c_i=1-r_i (2-9)

m_i=1-g_i (2-10)

y_i=1-b_i (2-11)

c_O=αc_i+β (2-12)

m_O=αm_i+β (2-13)

y_O=αy_i+β (2-14)

(2-15)

r_O=1-c_O (2-16)

g_O=1-m_O (2-17)

b_O=1-y_O (2-18)

따라서, 상술한 방법에 따라 초기 이미지 중의 포인트를 선별하고, 아웃된 포인트에 대해 공간 변환을 수행함으로써, 색 영역의 아웃 문제를 해결하는 것을 구현할 수 있다.

도 4는 RGB 색 공간 (0, 0, 0)에서 (1, 1, 1)를 통과하는 밝기 축의 횡단면을 나타내는 도면으로, 도면에서 S는 포화도이고, f(S)는 포화도 증강 함수 f₂(x)이다.

여기서, 도 4A는 종래의 포화도 증강 방법으로, case 1은 포화도 증강 후 r_O,g_O,b_O가 0~1 범위 내이고, case 2는 포화도 증강 후 r_O,g_O,b_O 의 최대값이 0~1의 범위를 초과하게 될 수 있으며, 즉 색 영역을 초과한다. 일반적으로 클리핑 방법으로 색 영역의 문제를 해결하지만, 이렇게 하면 이미지 처리 전 후 색조가 변하게 될 수 있다.

도 4B는 본 특허의 개선된 방법으로, 도면으로부터 알 수 있는 바, case 2의 상황에서 CMY 공간으로 변환하면, 포화도가 0~1 범위 내에 있도록 보장할 수 있어, 색 영역의 아웃 문제가 발생하지 않는다.

본 발명은 이미지 처리 방법 및 장치를 제공하였으며, 상기 초기 이미지가 위치하는 RGB 색 공간에서 임의의 포인트의 각 공간 성분에 대해 이미지 처리를 수행하고, 처리 결과에 따라 초기 이미지가 위치하는 RGB 색 공간에서의 포인트를 선별하고, 아웃된 포인트에 대해 공간 변환을 수행하고, RGB 색 공간에서 CMY 색 공간으로 변환하여 이미지 처리를 수행함으로써, 색 영역의 아웃으로 인한 이미지 왜곡 문제를 효율적으로 해결하였고, 색조가 변하지 않도록 보장하여, 이미지의 디스플레이 효과를 향상시켰으며, RGB 색 공간에서 이미지에 대해 포화도 증강을 수행함으로써, 계산 효율을 향상시켰다.

상술한 바와 같이, 바람직한 실시예로 본 발명에 대해 설명했지만, 본 발명은 상술한 바람직한 실시예에 의해 한정되는 것이 아니며, 본 기술분야의 기술자는 본 발명의 정신 및 범위 내에서 각종 변경 및 장식을 할 수 있으므로, 본 발명의 보호 범위는 특허청구범위에서 한정하는 범위를 기준으로 한다.

Claims

제1 함수 f₁(x)에 의해 초기 이미지의 RGB 색 공간 성분 포인트 A_i(r_i,g_i,b_i)에 대해 이미지 처리를 수행하여, A₀(r_O,g_O,b_O)＝f₁(x_i)을 얻는 단계(S10), 여기서 i는 자연수이며;
제2 함수 f₂(x)에 의해 초기 이미지 중의 임의의 포인트 A_i(r_i,g_i,b_i)에 대해 이미지 처리를 수행하여, 처리된 포화도 S₀＝f₂(x_i)를 얻는 단계(S20);
상기 f₂(x_i)=1로 하여, 포인트 Ao(r_O,g_O,b_O)을 구하고, max(r_O,g_O,b_O)≤1일 경우, 포인트 A_i를 상기 RGB 색 공간에서 이미지 처리를 수행하고,
max(r_O,g_O,b_O)>1일 경우, 포인트 A_i를 CMY 색 공간으로 변환하여 이미지 처리를 수행하는 단계(S30)를 포함하는 이미지 처리 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 단계(S10)는,
상기 RGB 색 공간에서, 상기 초기 이미지로부터 임의의 포인트 A_i(r_i,g_i,b_i)를 선정하는 단계(S11);
상기 제1 함수 f₁(x)에 의해, 상기 초기 이미지 중 포인트 A_i의 RGB 색 공간에서의 각 공간 성분에 대해 이미지 처리를 수행하여, A₀(r_O,g_O,b_O)＝f₁(x_i)을 얻는 단계(S12)를 포함하며,
여기서, 상기 이미지 처리는 바로 상기 초기 이미지 중 포인트 A_i의 상기 RGB 색 공간에서의 각 공간 성분에 대해 상기 RGB 색 공간에서 신축 α 및 평행 이동 β을 하는 것으로, 여기서 상기 제1 함수 f₁(x)=αx+β인 이미지 처리 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 단계(S20)는,
상기 RGB 색 공간에서, 상기 초기 이미지로부터 임의의 포인트 A_i(r_i,g_i,b_i)를 선정하는 단계(S21);
제3 함수 f₃(x)에 의해, 상기 초기 이미지 중 포인트 A_i(r_i,g_i,b_i)의 포화도 S_i＝f₃(x_i)를 얻는 단계(S22);
상기 제2 함수 f₂(x)에 의해, 상기 초기 이미지의 포화도 S_i에 대해 처리를 수행하여, 처리된 포화도 S₀＝f₂(x_i)를 얻는 단계(S23)를 포함하는 이미지 처리 방법.
제 3 항에 있어서,
상기 초기 이미지 중 포인트 A_i(r_i,g_i,b_i)의 포화도는
이고;
상기 제2 함수 f₂(x)에 의해, 상기 초기 이미지의 포화도 S_i에 대해 처리를 수행하여, 처리된 포화도
를 얻는 이미지 처리 방법.
제 1 항에 있어서,
이미지 처리 전 후 상기 초기 이미지의 밝기는 변하지 않으며, S_O= f₂(x_i)와 A_O(r_O,g_O,b_O)=f₁(x_i)의 관계식을 통해 f₁(x)에서의 α 및 β의 값을 얻는 이미지 처리 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 CMY 색 공간은 색상 감법 혼색 원리에 의한 색상 모델로, 여기서, CMY 색 공간에서 제4 함수 f₄(x)=1-x를 이용하여 포인트 A_i에 대해 이미지 처리를 수행하고, x는 상기 포인트 A_i(r_i,g_i,b_i)가 상기 RGB 색 공간에서의 각 공간 성분인 이미지 처리 방법.
제1 함수 f₁(x)에 의해, 초기 이미지의 RGB 색 공간 성분 포인트 A_i(r_i,g_i,b_i)에 대해 이미지 처리를 수행하여, A₀(r_O,g_O,b_O)＝f₁(x_i)을 얻고, 여기서 i는 자연수이며; 제2 함수 f₂(x)에 의해, 초기 이미지 중 임의의 포인트 A_i(r_i,g_i,b_i)에 대해 이미지 처리를 수행하여, 처리된 포화도 S₀＝f₂(x_i)를 얻고, 포인트 A_O(r_O,g_O,b_O)을 구하고; max(r₀，g₀，b₀)≤1의 상황에서, 포인트 A_i를 상기 RGB 색 공간에서 이미지 처리를 수행하고; max(r₀，g₀，b₀)>1의 상황에서, 포인트 A_i를 CMY 색 공간으로 변환하여 이미지 처리를 수행하는 이미지 처리 모듈을 포함하는 이미지 처리 장치.
제 7 항에 있어서,
상기 이미지 처리 모듈은 상기 초기 이미지 중 포인트 A_i의 상기 RGB 색 공간에서의 각 공간 성분에 대해 상기 RGB 색 공간에서 신축 α 및 평행 이동 β을 하는 것으로, 여기서 상기 제1 함수가 f₁(x)=αx+β인 이미지 처리 장치.
제 7 항에 있어서,
상기 이미지 처리 모듈은 제3 함수 f₃(x)에 의해, 상기 초기 이미지 중 포인트 A_i(r_i,g_i,b_i)의 포화도 S_i＝f₃(x_i)를 구하고, 여기서,
이고;
상기 이미지 처리 모듈은 추가로 상기 제2 함수 f₂(x)에 의해, 상기 초기 이미지의 포화도 S_i에 대해 처리를 수행하여, 처리된 포화도
를 얻는 이미지 처리 장치.
제1 함수 f₁(x)에 의해 초기 이미지의 RGB 색 공간 성분 포인트 A_i(r_i,g_i,b_i)에 대해 이미지 처리를 수행하여, A₀(r_O,g_O,b_O)＝f₁(x_i)을 얻는 단계(S10), 여기서 i는 자연수이며;
제2 함수 f₂(x)에 의해, 초기 이미지 중 임의의 포인트 A_i(r_i,g_i,b_i)에 대해 이미지 처리를 수행하여, 처리된 포화도 S₀＝f₂(x_i)를 얻는 단계(S20);
상기 f₂(x_i)=1로 하여, 포인트 A₀(r_O,g_O,b_O)을 구하고, max(r₀，g₀，b₀)≤1일 경우, 상기 제2 함수 f₂(x)를 이용하여 상기 포인트 A_i에 대해 이미지 처리를 수행하고,
max(r₀，g₀，b₀)>1일 경우, 제4 함수 f₄(x)를 이용하여 상기 포인트 A_i를 CMY 색 공간으로 변환하여 이미지 처리를 수행하는 단계(S30)를 포함하는 이미지 처리 방법.
제 10 항에 있어서,
상기 단계(S10)는,
상기 RGB 색 공간에서, 상기 초기 이미지로부터 임의의 포인트 A_i(r_i,g_i,b_i)를 선정하는 단계(S11);
상기 제1 함수 f₁(x)에 의해, 상기 초기 이미지 중 포인트 A_i의 RGB 색 공간에서의 각 공간 성분에 대해 이미지 처리를 수행하여, A₀(r_O,g_O,b_O)＝f₁(x_i)을 얻는 단계(S12)를 포함하며,
여기서, 상기 이미지 처리는 바로 상기 초기 이미지 중 포인트 A_i의 RGB 색 공간에서의 각 공간 성분에 대해 상기 RGB 색 공간에서 신축 α 및 평행 이동 β을 하는 것으로, 여기서 상기 제1 함수 f₁(x)=αx+β인 이미지 처리 방법.
제 10 항에 있어서,
상기 단계(S20)는,
상기 RGB 색 공간에서, 상기 초기 이미지로부터 임의의 포인트 A_i(r_i,g_i,b_i)를 선정하는 단계(S21);
제3 함수 f₃(x)에 의해, 상기 초기 이미지 중의 포인트 A_i(r_i,g_i,b_i)의 포화도 S_i＝f₃(x_i)를 구하는 단계(S22);
상기 제2 함수 f₂(x)에 의해, 상기 초기 이미지의 포화도 S_i에 대해 처리를 수행하여, 처리된 포화도 S₀＝f₂(x_i)를 얻는 단계(S23)를 포함하는 이미지 처리 방법.
제 12 항에 있어서,
상기 초기 이미지 중 포인트 A_i(r_i,g_i,b_i)의 포화도는
이고;
상기 제2 함수 f₂(x)에 의해, 상기 초기 이미지의 포화도 S_i에 대해 처리를 수행하여, 처리된 포화도
를 얻는 이미지 처리 방법.
제 10 항에 있어서,
이미지 처리 전 후 상기 초기 이미지의 밝기는 변하지 않으며, S_O= f₂(x_i)와 A_O(r_O,g_O,b_O)=f₁(x_i)의 관계식을 통해 f₁(x)에서의 α 및 β의 값을 얻는 이미지 처리 방법.
제 10 항에 있어서,
상기 CMY 색 공간은 색상 감법 혼색 원리에 의한 색상 모델로, 여기서, 상기 제4 함수 f₄(x)=1-x로, x는 상기 포인트 A_i(r_i,g_i,b_i)가 상기 RGB 색 공간에서의 각 공간 성분인 이미지 처리 방법.