KR20230075484A - 이미지 변환 시스템 및 방법 - Google Patents

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Abstract

색재 데이터를 엔드 디바이스에 제공하기 위한 이미지 재현 시스템 및 방법들이 개시된다. 방법은 이미지 데이터로부터 이미지의 각각의 픽셀에 대한 일반 HSV 값 데이터를 추출하는 단계를 포함한다. 각각의 픽셀에 대해, 보편적 인지 명도(Bp) 및 보편적 인지 크로마(Cp) 값 데이터를 생성하도록, 일반 HSV 값 데이터가 변환된다. 일반 HSV 값 데이터와 연관된 엔드 디바이스 색재 데이터는 각각의 픽셀에 대해 검색되고 Bp 및 Cp 값 데이터를 사용하여 스케일링되어 스케일링된 엔드 디바이스 색재 데이터를 획득한다. 스케일링된 엔드 디바이스 색재 데이터는 엔드 디바이스로 송신된다.

Description

이미지 변환 시스템 및 방법
35 U.S.C. §119 하의 우선권 주장
본 특허 출원은, "IMAGE TRANSFORMATION SYSTEM AND METHOD"라는 명칭으로 2020년 9월 24일 출원되고 본원의 양수인에게 양도된 가출원 제63/082,656호에 대한 우선권을 주장하며, 이는 이로써 명시적으로 본원에 참조에 의해 통합된다.
분야
본 실시예들은 일반적으로 이미지 재현(reproduction) 및 렌더링에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 이미지 재현 및 렌더링을 위한 이미지 변환(transformation)들에 관한 것이다.
본 발명은 인지적(perceptual)으로 정확한 이미지 렌더링을 위한 컬러 및 명도(brightness) 모델링 변환들에 관한 것이다. 문제는, 오토 샤데(Otto Schade)가 송신된 신호를 변환함으로써 CRT의 비선형성을 보상한 컬러 TV의 기원에서 시작되었다. 이는 컴퓨터들이 이용가능하지 않았던 환경에서 양호하게 작동하였다. CRT의 비선형성은 송신된 신호를 원래의 선형 RGB 값들로 다시 컨버팅한다.
컬러 렌더링 기술들은 계속해서 진화하고 있다. 컬러 디스플레이들, 컬러 인쇄, 스캐닝 및 퍼블리싱과 같은 기술들. 예를 들어, 개인은 이제 디지털 카메라, 스캐너로 또는 어도비 포토샵(Adobe Photoshop)과 같은 컴퓨터 소프트웨어를 사용하여 컬러 이미지를 캡처 또는 생성할 수도 있다. 어도비 포토샵과 같은 컴퓨터 소프트웨어는 이미지가 컴퓨터 디스플레이 스크린 또는 다른 사용자 인터페이스 상에 디스플레이되는 바와 같이 이미지를 조작하고 결과의 생산물을 인쇄할 수도 있으며, 결과의 인쇄된 이미지가 디스플레이된 이미지와 인지적으로 정확하게 매칭하는 것이 바람직하다.
전형적으로는, 디스플레이된 이미지의 각각의 픽셀은 RGB로 총칭되는 적색 녹색 및 청색의 가산 프라이머리들(additive primaries) 또는 CMYK로 지칭되는 감산(subtractive) 프라이머리들을 활용하여 특정된다. 프라이머리 값들은 특정된 조합으로 조합되어, 선택된 컬러의 디스플레이를 야기한다. 가산의 예는 황색을 생성하기 위해 녹색과 조합된 적색을 사용하는 것이다. 감산의 예는 마젠타색(magenta)과 결합된 황색을 사용하여 적색을 생성하는 것이다.
종래 기술은 정확한 컬러 렌더링을 제공하기 위한 다수의 시도들 및 시스템들을 문서화한다. 표준 관찰자에 의해 인지되는 바와 같은 컬러를 특정하는 색 공간(color space)을 정의하려는 많은 시도들이 있다. 색 공간들은, CIEXYZ 색 공간, CIE Lab 공간, 및 먼셀(Munsell)과 같은, 표준화된 삼자극(tristimulus) 값들을 사용한다. 이러한 표준 특정들은 색상(hue), 채도(saturation) 및 명도(brightness)(HSB)에 대한 컬러 관리 또는 렌더링 예술 및 과학(Arts and Sciences) 분야의 숙련자에 의해 이용가능하며 활용된다.
종래 기술은 또한 정확한 컬러 렌더링을 제공하기 위한 시스템들에서의 많은 시도들을 문서화하는데, 이는 전형적으로 컬러를 특정하는데 활용될 수도 있는 컬러 공간을 정의한다. HDR(High Dynamic Range) 변환들과 같은 새로운 효과를 생성하도록 선형 RGB 또는 XYZ 컬러 값들이 추가로 프로세싱되는 경우 문제가 발생한다. 도 1 및 도 2는 선형 RGB 입력 데이터의 비선형 포스트 프로세싱(post processing)의 문제를 예시한다. 도 1은 크로마틱 테스트 그리드(chromatic test grid)를 도시하고, 도 2는 디스플레이된 이미지의 명도와 동적 범위(dynamic range)를 증가시키기 위해 사용되는 비선형 0.45 멱법칙(power law) 전기 광학 전달 함수(Electro-Optic Transfer Function; EOTF)를 사용하여 도 1의 컬러 중심 그리드들이 변형되는 경우의 결과를 도시한다. 보다 구체적으로는, 도 2는 비선형 EOTF에 의해 야기된 도 1의 컬러 그리드들의 왜곡을 예시한다. 이미지의 RGB 성분들을 변환하기 위한 단일 EOTF의 사용은, 1952년에 오토 샤데에 의해 사용된 원래의 보정 방법들의 유물이다.
다음은 본 명세서에 개시된 하나 이상의 양태들 및/또는 실시예들에 관한 간략화된 개요를 제시한다. 이와 같이, 다음의 개요는 모든 고려된 양태들 및/또는 실시예들에 관한 광범위한 개관으로 고려되지 않아야 하며, 또한 다음의 개요는 모든 고려된 양태들 및/또는 실시예들에 관한 핵심적인 또는 결정적인 요소들을 식별하는 것 또는 임의의 특정 양태 및/또는 실시예와 연관된 범위를 기술하는 것으로 간주되지도 않아야 한다. 따라서, 다음의 개요는 아래에 제시된 상세한 설명에 선행하는 간략화된 형태로 본 명세서에 개시된 메커니즘들에 관한 하나 이상의 양태들 및/또는 실시예들에 관한 특정 개념들을 제시하기 위한 유일한 목적을 갖는다.
본 개시의 일부 양태들은 이미지의 재현을 위한 색재(colorant) 데이터를 엔드 디바이스(end device)에 제공하기 위한 방법으로서 특징지어질 수도 있으며, 상기 방법은 이미지에 대한 이미지 데이터로부터 이미지의 각각의 픽셀에 대한 일반(general) HSV 값 데이터를 추출하는 단계를 포함하며, 여기서 H는 색상이고, S는 채도이고, V는 명도 색 요소이다. 방법은 또한, 이미지의 각각의 픽셀에 대해, 픽셀에 대한 보편적(universal) 인지 명도(Bp), 및 보편적 인지 크로마(Cp) 값 데이터를 생성하도록 일반 HSV 값 데이터를 변환하는 단계, 픽셀에 대한 일반 HSV 값 데이터와 연관된 엔드 디바이스 색재 데이터를 검색(retrieving)하는 단계, 및 Bp 및 Cp 값 데이터를 사용하여 엔드 디바이스 색재 데이터를 스케일링하여 스케일링된 엔드 디바이스 색재 데이터를 획득하는 단계를 포함할 수도 있다. 방법은 또한, 스케일링된 엔드 디바이스 색재 데이터를 엔드 디바이스로 송신하는 단계를 포함할 수도 있다.
본 개시의 다른 양태들은 엔드 디바이스에 이미지의 재현을 위한 색재 데이터를 제공하기 위한 실행가능 명령들을 저장하는 비일시적 프로세서 판독가능 매체로서 특징지어질 수도 있으며, 그 명령들은 이미지 데이터로부터 이미지의 각각의 픽셀에 대한 일반 HSV 값 데이터를 추출하기 위한 명령들을 포함하며, 여기서 H는 색상이고, S는 채도이고, V는 명도 색 요소이다. 명령들은 또한, 이미지의 각각의 픽셀에 대해, 픽셀에 대한 보편적 인지 명도(Bp), 및 보편적 인지 크로마(Cp) 값 데이터를 생성하도록 일반 HSV 값 데이터를 변환하고, 픽셀에 대한 일반 HSV 값 데이터와 연관된 엔드 디바이스 색재 데이터를 검색하고, 그리고 Bp 및 Cp 값 데이터를 사용하여 엔드 디바이스 색재 데이터를 스케일링하여 스케일링된 엔드 디바이스 색재 데이터를 획득하기 위한 명령들을 포함할 수도 있다. 명령들은 또한, 스케일링된 엔드 디바이스 색재 데이터를 엔드 디바이스로 송신하기 위한 명령들을 포함할 수도 있다.
본 개시의 다른 양태들은 이미지 재현 시스템으로서 특징지어질 수도 있으며, 상기 이미지 재현 시스템은 엔드 디바이스, 복수의 색상 및 채도 값들에 대한 색재 데이터를 포함하는 엔드 디바이스 캘리브레이션 어레이(calibration array)를 저장하도록 구성된 데이터 저장소, 및 이미지에 대한 이미지 데이터로부터 일반 HSV 값들을 추출하도록 구성된 선형 추출 모듈을 포함하며, 여기서 H는 색상이고, S는 채도이고, V는 명도 색 요소이다. 이미지 재현 시스템은 또한, 이미지 데이터의 각각의 픽셀에 대해, 픽셀에 대한 보편적 인지 명도(Bp) 및 보편적 인지 크로마(Cp) 값들을 결정하기 위해 일반 HSV 값들을 사용하고, H, Bp 및 Cp 중 임의의 것에 변환을 적용하고, Bp 및 Cp 값들에 의해 색재 데이터를 스케일링하여 스케일링된 색재 데이터를 획득하도록 구성된 다차원 EOTF 모듈을 포함할 수도 있다. 이미지 재현 시스템의 엔드 디바이스는 스케일링된 색재 데이터를 사용하여 이미지를 재현할 수도 있다.
출원 파일은 컬러로 작성된 적어도 하나의 도면을 포함한다. 컬러 도면들이 있는 본 특허 출원 공개 또는 특허의 사본들은 필요한 수수료의 요청 및 지불 시 특허청에 의해 제공될 것이다.
도 1은 크로마틱 테스트 그리드를 예시하는 그래픽 다이어그램이고;
도 2는 비선형 전기 광학 전달 함수(EOTF)를 사용할 때의 크로마틱 테스트 그리드의 왜곡을 예시하는 그래픽 다이어그램이고;
도 3은 실시예들이 구현될 수도 있는 예시적인 환경을 도시하는 블록 다이어그램이고;
도 4는 본 명세서에 개시된 실시예들과 관련하여 고찰될 수도 있는 엔드 디바이스에 이미지의 재현을 위한 색재 데이터를 제공하기 위한 방법을 도시하는 흐름도이고;
도 5는 엔드 디바이스에 대한 캘리브레이션을 위한 프로세스를 도시하는 흐름도이고;
도 6은 흑색 및 중성(neutral) 모델들에 대한 예시적인 암도(darkness) 출력을 예시하는 그래픽 다이어그램이고;
도 7은 예시적인 중성 모델을 예시하는 다이어그램이고;
도 8은 엔드 디바이스 캘리브레이션 어레이가 구성될 수도 있는 풀명도(full-brightness) 색 공간의 예이고;
도 9a는 신규의 다차원 변환의 양태들을 설명하기 위해 활용되는 색 공간의 컬러 그래픽 도면이고;
도 9b는 신규의 다차원 변환의 양태들을 설명하기 위해 활용되는 색 공간의 그래픽 도면이고;
도 10은 컬러 공간의 색상 슬라이스(hue slice)에 대한 신규의 다차원 변환의 양태들을 예시하는 그래픽 다이어그램이고;
도 11은 신규의 다차원 변환의 양태들을 설명하기 위해 도 10의 색상 슬라이스의 변형을 예시하는 그래픽 다이어그램이고;
도 12는 식별가능한 그레이 레벨(gray level)들의 수가 피크 휘도의 함수가 아님을 보여주는 이미지이고;
도 13a는 8-비트 EDR 시스템 인지 가속 명도 향상의 효과를 보여주는 한 쌍의 이미지들을 도시하고;
도 13b는 8-비트 EDR 시스템 및 12-비트 돌비(Dolby) PQ HDR 시스템의 동적 범위 비교를 위한 2 개의 열들의 이미지들을 도시하고; 그리고
도 14는 본 명세서에 설명된 양태들을 실현하기 위해 사용될 수도 있는 물리적 프로세싱 관련 컴포넌트들을 도시하는 블록 다이어그램이다.
단어 "예시적인"은 "예, 실례, 또는 예시로서 역할을 하는 것"을 의미하도록 본 명세서에 사용된다. "예시적인" 것으로서 본 명세서에서 설명된 임의의 실시예는 반드시 다른 실시예들에 비해 선호되거나 유리한 것으로서 해석되는 것은 아니다.
본 명세서에 설명된 양태들은, 운영 체제 중성적이고 계산적으로 효율적인 3성분 색 공간을 활용하는 개선된 디바이스들 및 시스템들을 제공한다. 다른 양태에 따르면, 크로마틱 왜곡들의 발생 없이 비선형 변환이 사용될 수 있게 하는 새로운 다차원 EOTF 변환이 본 명세서에 설명된다.
본 명세서에 설명된 변환은 광과 장면 색재의 상호 작용에 기초한다. 컬러 공간의 실시예들은 보다 나은 산술 정밀도를 제공한다.
CIEXYZ와 같은 종래 기술 컬러 공간들은, 벡터 공간의 많은 부분이 실세계 이미지를 렌더링하는데 사용되지 않도록 구성된다. 이는 단지 렌더링된 이미지들의 8-비트 정밀도를 보장하기 위해 CIEXYZ에서 더 많은 비트들의 계산 정밀도를 사용할 것을 요구한다.
대조적으로, (본 명세서에 개시된 개선된 머신들을 제공하기 위한) 계산적으로 효율적인 색 공간은, 실세계에 존재하는 컬러의 색역(gamut) 주위에 타이트하게 랩핑되고, 예를 들어 sRGB 컬러 공간을 활용함에 의해서와 같이, 시스템이 8-비트 친화적임을 보장하는 실세계 컬러 색역에 맞도록 설계될 수eh 있다.
다른 양태들은 이미지 재현 및 렌더링을 위한 새로운 컬러 관리 시스템을 제공한다. 이미지들은 실시예들에 따라 렌더링되어, 단지 열량측정적으로(calorimetrically) 정확하기보다는 지각적으로 정확한 것으로 나타난다. 예를 들어, 예시적인 실시예는 컬러 재현 디바이스에 의한 이미지 재현이 임의의 다른 디바이스에 디스플레이된 이미지의 정확한 재현으로서 인지될 것임을 제공한다.
많은 양태들의 기초는, 이미지 내 각각의 픽셀의 색상 및 크로마를 유지하는 방식으로, 무게중심(barycentric) 변환을 통해서와 같이, 전기 광학 전달 함수(EOTF)의 개념이 다차원으로 확장된다는 것이다. 본 개시는 이전에 공개된 HSL, HSV, 및 HLS 모델들 중 임의의 모델, 뿐만 아니라 일반화된 모델들의 임의의 다른 특별한 경우와 특정된 RGB들 사이에서 알고리즘들 및 변환들을 구현하는 개선된 시스템들 및 디바이스들을 고려한다. 모든 일반 HSV 모델들은, 정의된 색 공간을 갖지 않는 CIELab 색상 공간들과 달리 모든 변환 하에서 연속적인 정의된 색 공간들을 갖는다.
도 3을 참조하면, 도 4의 방법(400)과 같이 실시예들이 구현될 수도 있는 예시적인 환경을 도시하는 블록도가 도시되어 있다. 선형 추출 모듈(302), 다차원 EOTF 모듈(304), 및 엔드 디바이스(306)를 포함하는 다차원 EOTF들을 허용하는 이미지 재현 시스템(300)이 도시되어 있다. 선형 추출 모듈(302),은 이미지 데이터에서 판독하도록 그리고 이미지의 각 픽셀에 대한 이미지 데이터로부터 선형의, 일반 HSV 데이터 값들을 추출하도록 구성되며, 여기서 H는 색상이고, S는 채도이고, V는 밝기 또는 명도 3성분 색 공간의 색 요소이다.
도 3에 도시된 시스템은 기능적 컴포넌트들의 관점에서 논리적으로 도시되지만, 구현에서, 추가적인 기능적 컴포넌트들로 추가로 분배되고/되거나 추가로 통합될 수도 있다는 것이 인식되어야 한다. 구현될 때, 각각의 도시된 기능 블록은 하드웨어와 관련된 소프트웨어, 하드웨어, 및/또는 프로그래밍가능 하드웨어에 의해 실현될 수도 있다. 당업자는 일시적 명령들과 관련하여 중앙 프로세싱 유닛들(CPU들) 및/또는 그래픽 프로세싱 유닛들(GPU들)이 일부 기능적 양태들을 실현하도록 활용될 수도 있고, 필드 프로그래밍가능 게이트 어레이들(FPGA들)이 다른 양태들을 실현하도록 프로그래밍될 수도 있다는 것을 인식할 것이지만, 이들은 단지 예들일 뿐이다. 도 3에 도시된 모든 컴포넌트들이 단일 위치에 공동배치(collocate)될 수도 있고 공통 하우징에 상주할 수도 있다는 것이 또한 인식되어야 한다. 컴포넌트들은 공통 하우징 내에 또는 다수의 개별 하우징들에 분산될 수도 있다는 것이 또한 고려된다. 컴포넌트들이 공동배치되는지 또는 원격으로 분산되는지에 관계없이, 도시된 블록들 사이의 통신이 알려진(또는 아직 개발되지 않은) 통신 채널들(예를 들어, 유선 또는 무선 통신 채널들)을 통해 발생할 수도 있다.
동작시, 다차원 EOTF 모듈(304)은 일반적인 색상, 채도, 값(HSV) 데이터 값들, 다차원 변환 데이터(305) 및 엔드 디바이스 캘리브레이션 어레이(308)를 활용함으로써 엔드 디바이스(306)에 대한 색재 데이터를 생성한다. 예를 들어, 다차원 EOTF 모듈(304)은, 이미지 데이터의 각각의 픽셀에 대해, 일반 HSV 데이터 값들을 사용하여 각각의 픽셀에 대한 보편적 인지 명도 Bp, 및 보편적 인지 크로마 Cp, 값들을 결정할 수도 있다. 도 8 내지 도 13을 참조한 것과 같이, 본 명세서에 개시된 바와 같은 Bp 및 Cp 값들을 결정하는데 무게중심 변환이 사용될 수도 있다. 다차원 변환 데이터(305)는 사용자 선택된 설정들, 디바이스 특정 변환 데이터, 및 일반적인 변환 데이터 중 하나 이상에 의해 생성될 수도 있다.
다차원 EOTF 모듈(304)은 다차원 변환 데이터(305)를 사용하여, 이미지 선명도에 영향을 미치는 EOTF 변환과 같은 다차원 EOTF 변환일 수도 있는 변환을 각각의 픽셀에 대한 H, Bp 및 Cp 중 임의의 것에 적용할 수도 있다. 엔드 디바이스 캘리브레이션 어레이(308)는 색상 및 채도 값들에 기초하여 디바이스 특정 색재 데이터를 다차원 EOTF 모듈(304)에 제공하도록 구성된다. 이미지 재현 시스템(300)은, 복수의 색상 및 채도 값들에 대한 색재 데이터를 포함할 수도 있는 엔드 디바이스 캘리브레이션 어레이(308)를 저장하도록 구성된 데이터 저장소(예를 들어, 비휘발성 메모리)를 포함할 수도 있다. 다차원 EOTF 모듈(304)은 각각의 픽셀에 대한 스케일링된 색재 데이터를 획득하기 위해 엔드 디바이스 캘리브레이션 어레이(308)에 저장된 색재 데이터를 Bp 및 Cp 값들만큼 스케일링할 수도 있다. 그 후 엔드 디바이스(306)는, 다차원 EOTF 모듈(304)로부터 엔드 디바이스(306)로 송신될 수도 있는 스케일링된 색재 데이터로부터 이미지를 재현하도록 구성된다. 이 송신은 디바이스내(intra-device) 송신 또는 디바이스간(inter-device) 송신일 수도 있다. 엔드 디바이스(306)는 예를 들어, 프린터(예를 들어, 컬러 또는 흑백 프린터), 디스플레이(예를 들어, CRT, LCD, OLED 또는 다른 유형의 디스플레이), 프로젝터, 또는 임의의 다른 이미지 렌더링 디바이스일 수도 있다. 따라서, 디바이스내 송신의 예는 다차원 EOTF 모듈(304) 및 엔드 디바이스(306)(예를 들어, 디스플레이 또는 잉크 증착 컴포넌트들)가 텔레비전 또는 프린터 내에 공동배치되는 경우일 수도 있다.
예시적인 HSV 색 공간은 QTD이다. QTD 색 공간은, sRGB 프라이머리들을 QTD 색 공간에 대한 기초 벡터들로서 사용하여 sRGB 색 공간에 의해 지원된다. QTD는 CIEXYZ 1931 컬러 매칭 공간의 개선을 제공한다. CIEXYZ의 Y 벡터에 의해 주어지는 휘도(Luminance)는, 특히 시각적 응답의 청색 영역에서의 컬러들의 명도를 정확하게 보고하지 않는다. QTD는 헬름홀츠-콜라우쉬(Helmholz-Kohlrausch) 효과를 보정하고 크로마틱 컬러가 그레이로 떨어질 때 명도를 유지한다. 휘도 또는 명도 보정은 특허에서 개발된 변환들의 효능에 중요하다. 또한, QTD 색상은 먼셀 색 공간의 볼륨에 대한 먼셀 색 체계의 색상 라인들과 연관이 있다.
QTD 색 공간은, CIEXYZ의 Y 벡터와 상이한 명도 벡터인 제1 벡터 Q를 포함한다. 명도 벡터 Q는 인간 시각의 크로마틱 채널들에 의해 기여되는 명도의 유도된 인지적 증가에 대해 보정한다. QTD 색 공간은 또한, 특정 색 대립(color opponent)들과 각각 연관되는 제2 벡터 T 및 제3 벡터 D를 포함하고, 여기서 T는 적색 및 녹색 색상들과 연관되고, D는 황색 및 청색 색상들과 연관된다. T 및 D의 비율은 색상에 관련하는 반면, T 및 D의 크기는 채도에 관련한다. T 및 D 컬러 벡터들은, sRGB 프라이머리들 R(적색), G(녹색) 및 B(청색)를 사용하여 T = R - G (수식 1) 및 D = (R+G)/2 - B (수식 2)로 근사화될 수도 있다. 수식 1과 수식 2를 사용하여 생성된 T-D 크로마틱 평면은 미술에서 일반적으로 많이 사용되는 컬러 휠(color wheel)과 유사하게 나타난다.
T-D 크로마틱 평면에서의 색상각(hue angle)은 T와 D의 비율을 사용하여 계산될 수도 있다. 예를 들어, T의 크기가 D의 크기보다 크면, 색상각은 Hue = S1*abs(D)/abs(T) + S2 (수식 3)으로 계산될 수도 있고, T의 크기가 D의 크기보다 크지 않으면, 색상각은 Hue = S1*abs(T)/abs(D) + S2 (수식 4)로 계산될 수도 있으며, 여기서 S1 및 S2는, 색상각이 먼셀 컬러스케일과 동일한 스케일링을 갖도록 스케일링하는 상수들이다. 예를 들어, S1은 12.5 또는 -12.5일 수도 있고, S2는 먼셀 색상각을 매칭시키는 데 필요한 스케일링에 따라 0, 25, 50, 75 또는 100일 수도 있다.
명도 벡터 Q는 Q = A + K*(abs(T) + abs(D)) (수식 5)로서 정의되며, 여기서 K는 상수이고 A는 ITU-R BT.709-3 표준에 의해 A = 0.2125*R + 0.7152*G + 0.0722*B (수식 6)으로 정의된 바와 같은 무채색(achromatic) 채널이다. 결과적으로, Q는 색각(color vision)의 크로마틱 대립 채널들에 의해 기여되는 가외의 인지된 명도를 무채색 명도 A에 포함시킨다. 상수 K는, CIE1931(x,y) 평면에서와 같이, 명도-밝기 비율들을 사용하여 결정될 수도 있고, 예를 들어 0.125의 값을 가질 수도 있다. 다른 실시예들에서 Q는, 예를 들어 각각의 컬러 채널에 대해 사용되는 단일의 상수 K보다는, 각각의 컬러 채널에 대한 상수들(예를 들어, 적색, 녹색, 황색, 및 청색)을 포함할 수도 있다.
명도 벡터 Q의 인지는, 예를 들어 P = k * ln(Q/Q0) (수식 7)과 같이, 선형 자극(stimulus)(Q)과 그 자극의 인지 사이의 관계가 대수적(logarithmic)인 베버 법칙(Weber's Law) 또는 베버-페히너 법칙(Weber-Fechner Law)을 사용하여 평가될 수도 있으며, 여기서 P는 Q의 명도 인지 값이고, Q0는 인지의 임계치에서의 Q의 값이고, k는 상수이다. 결과적으로, A, T, 및 D에 대한 Q의 인지의 변화는
Figure pct00001
(수식 8),
Figure pct00002
(수식 9),
Figure pct00003
(수식 10)과 같이 정의될 수도 있으며, 여기서 K = 0.125가 사용되었다. 수식 8, 수식 9, 및 수식 10은 유클리드(Euclidean) 방식으로 결합되어 컬러 차이 메트릭을
Figure pct00004
(수식 11)과 같이 정의할 수도 있다.
맥아담 편차 타원(MacAdam Ellipse) 데이터 및 수식 11은 CIE 표준들에 대해 QDT 색 공간의 성능을 비교하는데 사용될 수도 있다. 예를 들어, ITU-R BT.709-5 표준의 영역에서의 타원 데이터가 사용될 수도 있고, 50의 CIE L 값에 대응하는 A에 대한 0.18의 값이 사용될 수도 있다. 이러한 분석을 통해, 완벽한 변환이 타원들의 패밀리 상의 모든 샘플 포인트들에 대해 JND(just noticeable difference) = 1의 결과를 초래하는 영역 내의 25 개의 타원들 중 20 개의 타원에 대한 1.0의 JND 값을 생성하기 위해 수식 11에서의 k의 값이 65.5로 결정될 수도 있다.
제1 예시적인 테스트는 타원들을 단위 JND의 원들로 컨버팅하는 능력을 결정하는 데 사용될 수도 있으며, 여기서 최대 JND 대 최소 JND의 비율은 각각의 컬러 차이 메트릭이 상기 선택된 타원들을 1.0의 최대 JNA 대 최소 JND 비율을 산출하는 완벽한 변환으로 얼마나 잘 변환하는지를 측정하는 데 사용될 수도 있다. 제2 예시적인 테스트는 선택된 타원들의 특정 그룹에 대한 JND를 예측하는 능력을 결정하는 데 사용될 수도 있다. 최대 JND 및 최소 JND는 각각의 컬러 차이 메트릭을 사용하여, 선택된 타원들 각각에 대한 평균 JND를 계산하는데 사용될 수도 있다. QDT 색 공간은 이러한 테스트를 사용하여 CIE Luv, CIE Lab, 및 CIE DE2000을 능가하는 것으로 보여질 수도 있다.
도 4는, 예를 들어 도 3의 이미지 재현 시스템(300)에 의해 수행될 수도 있는 엔드 디바이스에 이미지의 재현을 위한 색재 데이터를 제공하기 위한 머신 실행가능(예를 들어, 단일 또는 멀티머신 구현되는) 방법(400)을 도시한다. 방법(400)은, 블록 402에서, 이미지에 대한 이미지 데이터로부터 이미지의 각각의 픽셀에 대한 선형의, 일반 HSV 값 데이터(예컨대, QTD 값들)를 추출하는 단계를 포함하며, 여기서 H는 색상이고, S는 채도이고, V는 명도 색 요소이다. 일반 HSV 값 데이터는, 예를 들어 모든 RGB 프라이머리들에 대해 정의될 수도 있다. 이러한 추출하는 단계는, 이미지 데이터(예컨대, QTD 값들)를 HSV 포맷으로 변환하는 단계를 포함할 수도 있다. 예를 들어, QTD를 사용하는 경우, 색상 H는 T와 D의 비율일 수도 있고, 채도 S는 (|T|, |D|)의 최대치일 수도 있고, 명도 색 요소 V는 Q와 동일할 수도 있다.
방법(400)은, 블록 404에서, 이미지의 각각의 픽셀에 대해, 픽셀에 대한 보편적 인지 명도 Bp 및 보편적 인지 크로마 Cp 값 데이터를 생성하도록 일반 HSV 값 데이터를 변환하는 단계를 더 포함한다. 예를 들어, HSV 포맷된 이미지 데이터는 H-Bp-Cp 포맷으로 컨버팅되며, 여기서 Bp는 인지된 명도에 관한 스칼라이고 Cp는 인지된 크로마에 관한 스칼라이다. Bp 및 Cp 각각은 예를 들어, 각각 최대 명도 또는 크로마의 비율 또는 백분율일 수도 있고, 무게중심 좌표들로 표현될 수도 있다. 예를 들어, 블록 404의 변환하는 단계는, 모든 H에 대해 {0 내지 1}의 Cp 값을 지원하도록 S를 매핑하고 모든 S 및 H에 대해 {0 내지 1}의 Bp 값을 지원하도록 V를 매핑하는 무게중심 변환을 적용하는 단계를 포함할 수도 있다. 이러한 무게중심 변환은, 도 8 내지 도 13에서 보여진 H 및 Cp의 전체 범위에 대해 임의의 RGB 공간을 매핑하도록 구성될 수도 있다. 당업자가 본 명세서의 관점에서 이해할 바와 같이, 이 변환은 예를 들어, 메모리와 관련된 프로세서(프로세서 실행가능 명령들을 실행함)에 의해 수행될 수도 있다.
방법(400)은, 블록 406에서, 이미지의 각각의 픽셀에 대해, 픽셀에 대한 일반 HSV 값 데이터와 연관된 엔드 디바이스 색재 데이터를 검색하는 단계를 더 포함한다. 예를 들어, H, S, 및 V 값들이 주어지면, 픽셀 색재 데이터는 도 3의 엔드 디바이스 캘리브레이션 어레이(308)와 같은(예는 또한 도 7을 참조하여 본 명세서에서 추가로 설명된다), 엔드 디바이스 캘리브레이션 어레이로부터 획득될 수도 있다.
방법(400)은, 블록 408에서, 스케일링된 엔드 디바이스 색재 데이터를 획득하기 위해 Bp 및 Cp 값 데이터를 사용하여 엔드 디바이스 색재 데이터를 스케일링하는 단계를 더 포함한다. 예를 들어, Cp 스케일링, 또는 시프트는 엔드 디바이스 색재 데이터와 연관된 포화 값들의 인덱스 시프트에 의해 실현될 수도 있다. 다른 예에서, Bp 스케일링은 엔드 디바이스 색재 데이터 값들의 직접 곱셈(direct multiplication)에 의해 실현될 수도 있다. 방법은, 블록 410에서, 스케일링된 엔드 디바이스 색재 데이터를 엔드 디바이스로 송신하는 단계를 더 포함한다. 이러한 송신하는 단계는 예를 들어, 스케일링된 엔드 디바이스 색재 데이터를 포함하는 신호의 형태일 수도 있다.
일부 실시예들에서, 방법(400)은 비선형 EOTF를 생성하는 변환과 같은 변환을 H, Bp, 및 Cp 중 적어도 하나에 적용하는 단계를 더 포함할 수도 있다. 예를 들어, 변환은 Bp 및 Cp 중 적어도 하나에 적용되어 다차원 EOTF를 생성할 수도 있다. 그러한 변환은 예를 들어, 이미지 선명도에 영향을 미칠 수도 있다(예컨대, 샤프닝 또는 블러링 변환). 다른 예에서, 변환은 본 명세서에 개시된 인지 가속(perceptual acceleration)을 실시하기 위해 사용될 수도 있다. 다수의 변환들이 H, Bp, 및 Cp 각각에 적용될 수도 있다. 본 개시는 색상 및 크로마를 유지함으로써, 비선형 변환들과 같은 변환들이 크로마틱 왜곡들 없이 구현될 수 있게 할 수도 있다.
일부 실시예들에서, 방법(400)은 스케일링된 엔드 디바이스 색재 데이터를 사용하여, 도 3의 엔드 디바이스(306)와 같은 엔드 디바이스로 이미지를 재현하는 단계를 더 포함할 수도 있다. 예를 들어, 스케일링된 엔드 디바이스 색재 데이터를 생성하기 위해, 예를 들어 1-Bp와 동일한 값을 가질 수도 있는 중립 색재를 추가하는 감산 재현 방법을 활용하는 엔드 디바이스 상에서 이미지가 재현될 수도 있다. 이러한 엔드 디바이스들에 대한 추가적인 논의가 본 명세서의 도 6 및 도 7을 참조하여 이루어진다.
도 5는, 이미지 재현 시스템(300)의 엔드 디바이스 캘리브레이션 어레이(308)와 같은 엔드 디바이스 캘리브레이션 어레이 상에 디바이스 특정 색재 데이터를 생성하기 위한 방법(500)을 도시한다. 방법(500)은, 블록 502에서, 도 8에 도시된 것과 같은, 색상 및 채도의 관점에서 컬러 공간으로부터 풀명도 컬러들의 엔드 디바이스 캘리브레이션 어레이를 생성하는 단계를 포함한다. 방법(500)은, 블록 504에서, 엔드 디바이스에 대해, 엔드 디바이스 캘리브레이션 어레이 상의 각각의 풀채도 포인트에 대한 풀채도 색재 데이터를 결정하는 단계를 더 포함한다. 방법(500)은, 블록 506에서, 엔드 디바이스에 대해, 엔드 디바이스 캘리브레이션 어레이 상의 각각의 부분채도 포인트에 대한 풀채도 데이터에 기초하여 조정된 색재 데이터를 결정하는 단계를 더 포함한다. 예를 들어, 풀채도 색재 데이터는 엔드 디바이스 캘리브레이션 어레이 상의 각각의 부분채도 포인트에 대한 조정된 색재 데이터를 결정하도록 조정될 수도 있다. 방법은, 블록 508에서, 요구 시(on demand) 호출될 디바이스 특정 색재 데이터로서 풀채도 색재 데이터 및 조정된 색재 데이터를 엔드 디바이스 캘리브레이션 어레이 상에 저장하는 것을 더 포함한다.
엔드 디바이스 캘리브레이션 어레이에서의 각각의 포인트에 대해, 디바이스 특정 색재 데이터는 그 포인트에서 컬러를 재현하기 위해 사용될 엔드 디바이스(306) 상의 복수의 이용가능한 색재들 각각의 양에 대한 정보를 포함할 수도 있으며, 이는 색상 및 채도 값들을 사용하여 참조될 수도 있다. 엔드 디바이스 상의 색재들은 가산적이거나 감산적일 수도 있다. 예시적인 가산적 엔드 디바이스는 RGB 모니터일 수도 있는 반면, 예시적인 감산적 디바이스는 CMYK 프린터일 수도 있다.
도 6 및 도 7을 참조하여, 프린터들과 같은 감산 컬러링을 활용하는 엔드 디바이스의 맥락에서 캘리브레이션의 양태들이 설명된다. 도 6은 예시적인 출력(색재(잉크) 백분율로서)을 예시하는 그래픽 다이어그램이며, 여기서 암도는 1.0 - Bp와 동일하다. 도 6은 시안색(cyan), 마젠타색, 및 황색 (CMY)과 결합된 흑색 잉크가 어떻게 명도에서의 중성 감소를 생성하는지를 예시한다. 예시된 바와 같이, 대부분의 암화(darkening)는 라인(600) 상에 예시된 바와 같은 흑색 잉크를 활용하고, 암도/명도 모델에 대해 일반적으로 비선형이다. 흑색은 그레이/중성 스케일에서 더 미세한 계조(gradation)들을 생성하기 위해 활용되는 비교적 적은 양의 시안색, 마젠타색 또는 황색으로, 그레이들 및 중성 톤들을 생성하는 데 주로 활용되어, 본질적으로 흑색만을 사용하여 획득된 그레이와 흑색 레벨들 사이의 보간을 생성한다. 라인(605)은 최종의 암화된 이미지를 생성하기 위해, 이후 흑색 잉크와의 선택된 조합들에 포함되는 색재들(예를 들어, 시안색, 마젠타색, 황색 또는 다른 프라이머리 또는 세컨더리 색재들)의 양들을 그래픽으로 도시한다.
예시된 바와 같이, 암화 및 중성 톤들을 제공하기 위해, 소량의 CMY(또는 다른 색재들)가 활용되어, 중성 톤들 및 암화을 제공하기 위해 대략 6 또는 7%의 제1 미리 결정된 레벨로 선형으로 증가한다(선형 점 출력). 입력 암도가 증가함에 따라, CMY 출력은 6 또는 7%의 근처에서 유지되고, 흑색의 양들이 현저히 증가한다. CMY의 양들은 이 6 내지 7% 범위 주위에서 약간 동요하거나 "디더링"되어, 중성 톤들(및 1020 레벨들을 갖는 그레이 스케일)의 추가적인 계조들을 제공한다. 10% 이상의 암도 레벨들을 갖는 중성 톤들을 제공하기 위해, CMY 양들은, 선택될 수도 있는 색재 사용(출력)의 최대 레벨에 따라 선택되는 CMY의 최대 레벨로, 이러한 제1 레벨 위로 (대략, 약간의 동요/디더링으로) 오직 2차식적으로(quadratically) 증가되고, 그리고 100% 암도를 위해 활용되는 대략 40% 내지 100%의 범위일 수도 있다. 또한, CMY와 같은 사용되는 색재들의 수는 선택된 컬러 모델에 기초하여 변할 것이다. 예를 들어, 암도는 다른 색재들 없이 흑색 안료만을 활용하여 달성될 수도 있거나, 또는 다양한 색재들(예컨대 CMY) 중 하나 이상을 활용할 수도 있다.
도 7은 예시적인 중성 모델을 예시하는 다이어그램이다. 도 7에 예시된 바와 같이, 수직축은 흑색 색재(잉크)의 증가 레벨들(백분율)을 정의하는 한편, 수평축은 변화하는 CMY 값들을 정의하며, 여기서 각 CMY 조합은 그레이 밸런스를 유지한다. 이는, 작은 단계 증분들로 K 및 CMY 단계들의 모든 조합을 사용하여, 실질적으로 스펙트럼적으로 플랫(flat)한 예시적인 1020 레벨들의 그레이를 초래한다. 예시적인 실시예들에서, 도 7은 선택된 출력 디바이스의 중성 캘리브레이션을 위한 타겟으로서 활용될 수도 있으며, 선택된 출력 디바이스의 그레이(중성) 밸런싱이 뒤따른다(즉, 선택된 그레이, 중성 증분들을 제공하기 위해 CMY의 비교량들을 결정하기 위한 그레이 밸런싱).
이러한 중성 및 흑색 모델은, (종래 기술의 중성들이 실질적으로 스펙트럼적으로 플랫하지 않으므로) 강한 조건등색(metameric) 효과들에 실질적으로 기여하는, 중성 및 흑색이 모든 레벨들의 암도에서 각각 100:80:80의 비율로 CMY 레벨들을 활용하는 다른 접근법들과 극명하게 대조적이다. 또한, 예시적인 실시예들에 따르면, 가능한 경우, 조건등색 효과들을 추가로 감소시키기 위해, 암도 컴포넌트의 추가 이전에 이미지의 크로마틱 부분에서 또는 그 부분을 위해 3 개의 CMY 중 단지 2 개만이 활용된다. 또한, 이러한 소량의 CMY의 사용은 상업적인 인쇄 및 그래픽 아트 응용들에서 그레이 및 중성 밸런싱에 대한 필요성을 감소시킨다.
엔드 디바이스(306)가 가산적 디스플레이일 때, 프라이머리들 중 적어도 하나가 sRGB 색 공간의 에지에서의 크로마 한계에서 최대 출력에 있도록 최대 채도 컬러들의 선형 스케일링이 수행될 수도 있다.
다음으로 도 8을 참조하면, 엔드 디바이스 캘리브레이션 어레이 상의 포인트들이 선택될 수도 있는 예시적인 풀명도 색 공간이 도시되어 있으며, 여기서 B는 명도를 나타내고, S는 채도를 나타내고, H는 색상각을 나타낸다. 이 색 공간은 예를 들어, 도 9a 및 도 9b에 도시된 상부 원뿔의 표면을 따라 풀명도 색 공간을 정의하는 데 사용될 수도 있다.
도 9a 및 도 9b는 도 4의 방법이 어떻게 특정 색 공간에 대한 컬러 포인트들을 변환할 수도 있는지를 예시한다. 도 9a 및 도 9b에 도시된 표현은 이중 원뿔 형상을 형성하는 3차원 색 공간을 도시하며, 여기서 상부 원뿔의 표면은 엔드 디바이스 캘리브레이션 어레이가 선택된 풀명도 색 공간이다. 이중 원뿔의 상부 꼭지점은 백색 포인트를 나타내고, 하부 꼭지점은 흑색 포인트를 나타내며 밝기 또는 명도가 사이에서 스케일링된다. 고리 주위의 포인트들은 풀채도, 또는 크로마, 컬러들을 나타내고 고리 주위에서 회전하는 것은 색상을 변경한다. 도 9b의 파선들은 일정한 색상의 평면 상에서 절단된 이중 원뿔의 부분을 표시하므로 도 9a에서와 같이 내부가 도시될 수도 있다.
도 9a는 HSV 색 공간의 일정 색상 슬라이스의 모델을 도시하며, 노란색-녹색 일정 색상 슬라이스는 라인(902)을 포함한다. 상부 원뿔과 하부 원뿔 사이의 공간은 최대 명도에서부터 흑색으로 변함에 따른 모든 컬러들의 볼륨을 나타낸다. 라인(902)은, 색상 슬라이스에서 풀명도에서부터 흑색으로 명도가 감소됨에 따라, 일정 인지 채도의 경로, 또는 명도-채도 경로를 도시한다. 본 발명의 많은 실시예들은, 컬러들이 풀명도에서부터 흑색으로 변함에 따라 상부 원뿔 상의 각각의 포인트에 대해 그러한 경로를 따른 상이한 EOTF 함수의 정의를 허용한다. 도 9a에 도시된 명도-채도 경로는 예를 들어, 도 10에 도시된 무게중심 보간법을 사용하여 표현될 수도 있다.
도 9b를 참조하면, 색상 슬라이스를 따른 색 공간에서의 좌표들이 Bp1, Cp1, Bp2, Cp2로 라벨링되어 있으며, 여기서 Cp1 및 Cp2는 인지 크로마에서의 특정 시프트들을 나타내고, Bp1, Bp2는 특정 인지 명도 레벨들을 나타낸다. CR1(H,S) 및 CR2(H,S)는, 각각 Cp1 및 Cp2에 의해 시프트 또는 스케일링된, 도 8에 도시된 바와 같은, 엔드 디바이스 캘리브레이션 어레이 CR(H,S)의 임의적인 색상 및 채도(H,S) 좌표를 나타낸다. 그러나, Bp1 및 Bp2에서의 변화들은 특정 인지 크로마 시프트에서 엔드 디바이스 캘리브레이션 어레이의 디바이스 특정 색재 데이터의 스케일링된 값들을 표시한다.
많은 구현들의 양태는, 인지 크로마 시프트가 CR(H,S)에서의 채도 값들의 인덱스 시프트에 의해 실현될 수도 있고, 인지 명도 스케일링이 CR(H,S)의 직접 곱셈일 수도 있다. 이 경우, 출력 색재 데이터 CRp(H,S)는 CRp(H,S)=Bp*CR(H,S) (수식 12)와 같이 결정될 수도 있다.
일부 실시예들에서, 이미지 및 대응하는 이미지 데이터는 어도비 포토샵과 같은 그래픽 아트 프로그램에서 생성될 수도 있고, 일반 HSV 값 데이터는 이미지의 각각의 픽셀에 대해 추출될 수도 있다. 이러한 일반 HSV 값 데이터는 예를 들어, 도 9a 및 도 9b에 도시된 예시적인 색 공간 내에 속할 수도 있다. 각각의 픽셀에 대한 보편적 인지 명도(Bp) 및 보편적 인지 크로마(Cp) 데이터를 생성하기 위해, 무게중심 좌표들로의 변환을 사용하는 바와 같이, 일반 HSV 값 데이터가 변환될 수도 있다. 일반 HSV 값 데이터와 연관된 엔드 디바이스 색재 데이터는, 각각의 픽셀에 대해 검색되고 Bp 및 Cp 값 데이터를 사용하여 스케일링될 수도 있다. 예를 들어, 인쇄 매체를 위한 잉크의 점(dot) 영역에 일반 HSV 값들을 매핑하는 엔드 디바이스 캘리브레이션 어레이는 Bp 및 Cp 값 데이터를 사용하여 스케일링될 수도 있으며, 여기서 엔드 디바이스 캘리브레이션 어레이 상의 점 영역 데이터는 스케일링된 엔드 디바이스 색재 데이터이다. 스케일링된 점 영역 데이터는, 각각의 픽셀에 대한 스케일링된 점 영역 데이터를 사용하여 이미지를 재현할 수도 있는 엔드 디바이스, 이 경우에는 프린터로 송신될 수도 있다. 도 4에 도시된 방법(400)을 트래버스하여 그래픽 아트 프로그램에서 생성된 이미지의 인쇄 매체로의 이러한 재현을 실현할 수도 있다. 프린터는 예를 들어, 도 5에 도시된 트래버싱 방법(500)에 의해 엔드 디바이스로서 캘리브레이션될 수도 있다.
도 10은, 도 9a 및 도 9b의 색 공간과 같은 색 공간의 색상 슬라이스에 대한 3-포인트 무게중심 좌표 표현을 도시한다. 무게중심 컨버전(conversion)은 모든 일반 HSV 설명들의 상위세트인 동형(isomorph)을 생성한다. 컨버전은 또한 "변환기(translator)" 모듈을 생성하며, 이로부터 모든 기존의 HSV 형태들이 다른 HSV 형태들과 데이터를 교환할 수 있다. 그 결과, 무게중심 컨버전은 보편적 명도 및 채도 데이터가 모든 일반 HSV 설명들에 보편적으로 적용될 수도 있다는 점에서, 보편적 인지 명도(Bp) 및 보편적 인지 크로마(Cp) 데이터와 같은 보편적 명도 및 채도 데이터를 생성할 수도 있다. 무게중심 컨버전은 또한, Βp의 비선형 변환들이 인지 크로마를 수정하지 않고 명도 변화들을 생성할 수 있게 한다. 일반적으로, 무게중심 컨버전은 색상 및 크로마를 유지하는 방식으로 다차원으로 확장되는 EOTF를 가능하게 한다. 이 표현에서 (1,0,0)은 백색 포인트이고, (0,1,0)은 색상의 풀채도 및 풀명도 에지 컬러이며, (0,0,1)은 흑색 포인트이다. 색상 슬라이스 (Sm,Vm)에서 특정 채도 및 명도 좌표, 포인트 "m"에 대한 무게중심 좌표들을 결정하기 위해, 다음의 행렬이 정의될 수도 있다;
Figure pct00005
(수식 13)
여기서, (Se, Ve)는 색상 슬라이스에서의 에지 컬러의 채도 및 명도 좌표들이다. 그 다음, 픽셀에 대한 채도 및 명도에 대한 무게중심 좌표들은 다음과 같이 표현될 수도 있다:
Figure pct00006
(수식 14)
여기서, λ1m, 및 λ2m은 2 개의 무게중심 좌표들이고,λ3m=1 - λ1m - λ2m (수식 15)는 제3 좌표이다. 그러므로 컬러 (Sm,Vm)은 무게중심 공간 (λ1m,λ2m) 내 좌표로서 표현될 수도 있다. 이의 전체 유도가 아래에서 확인될 수도 있다. 그 다음, 무게중심 좌표들에서 Bp를 결정하기 위한 방법은 Bp= λ1m+ λ2m (수식 16)을 허용한다. 추가적으로, 채도, 또는 인지 크로마는 Cp= λ2m/Bp (수식 17)로 표현될 수 있다.
무게중심 변환은 명도와 크로마를 구분하여, 명도 맵들, 색역 매핑, 및 다른 비선형 변환들로 하여금 크로마틱 왜곡 없이 서로 독립적으로 수행될 수 있게 한다. 예를 들어, 이미지의 픽셀의 명도 Bp(x, y)는 다음과 같이 글로벌적으로 수정될 수 있다
Bp(x, y)M= F(Bp(x, y)) (수식 18)
여기서 Bp(x, y)M은 Bp(x, y)에 대해 동작하는 함수 F의 결과이다. 함수 F는 비선형 연산자 또는 룩업 테이블일 수도 있다. F는 이미지에 걸쳐 글로벌적으로 적용될 수도 있다. 이미지의 상이한 영역들에서 명도를 변경하기 위해, 다수의 명도 수정 함수들 FI가 F I (Bp(xI, yI))로 재기록될 수 있다.
유사한 방식으로, 이미지의 픽셀의 크로마, 또는 채도는 다음에 의해 각각의 색상 슬라이스에서 색역 매핑될 수도 있다
CR (H, S)M = CR (H,G(S)) (수식 19)
여기서 CR (H, S)M은 S(x, y)에 대해 동작하는 함수 G의 결과이다. 함수 G는 비선형 연산자 또는 룩업 테이블일 수도 있다. 유사한 방식으로, 이미지의 상이한 영역들에서 채도를 변경하기 위해 채도 S가 GI (S(xI, yI))로서 재기록될 수 있다.
도 11은 흑색 포인트 (0,0,1)이 라인으로 연장된 도 10의 표현을 도시한다. 이 표현의 목적은 CR(H,S) 조정들에 대한 Bp 조정들의 직교성을 입증하는 것이다. 즉, 서로 영향을 주지 않고 각각 독립적으로 조정될 수도 있다. 명도 맵들 F(Βp), 및 색역 매핑 G(H,S)는 또한 독립적이다. 무게중심 컨버전은 통합 모델(unifying model)로 가산 및 감산 재현 시스템들을 처리한다.
본 명세서에 설명된 실시예들의 많은 이익들 및 이점들은 인간 시각계의 기능성을 고려할 때 더 명백하다. 인간의 시각계는, 최대 휘도의 18%인 레벨 주위의 휘도 레벨들의 대략 6.6 비트를 구별할 수 있다. 인간 시각계는 또한 휘도의 6 내지 8 로그 차수들에 걸쳐 적응할 수 있고, 광 필드 범위의 대략 18%로 자체를 설정한다. 광 필드 범위의 피크는 백색으로 보이고, 피크 휘도의 2%는 흑색으로 보인다. 도 12에 의해 보여진 바와 같이, 관찰가능한 그레이 레벨들의 수가 피크 휘도의 함수라는 증거는 없다. 도 12는 다양한 그레이 레벨들의 10 개의 수직 바들 도시한다; 그러나, 모든 10 개의 수직 바들은 임의의 레벨의 명도 하에서 가시적이지 않다. 그 결과, 돌비(Dolby) 인지 양자화(PQ) EOTF에 의해 생성되는 HDR(high dynamic range) 효과와 같은, HDR 효과가 이미지의 12-비트 인코딩 또는 극고명도 디스플레이에 대한 필요 없이 선형 이미지 데이터의 간단한 변환을 사용하여 8-비트 시스템을 사용하여 생성될 수도 있다. 예를 들어, 돌비 PQ EOTF는 12-비트 시스템을 사용하여 0.005 니트(nit) 내지 10,000 니트의 디스플레이 범위를 구동할 수 있다; 그러나, 10,000니트 디스플레이는 100 니트 아래 모든 레벨들에서 시각적인 흑색을 생성하여, 사용가능한 코드 비트들의 절반이 인코딩 흑색으로 손실되는 결과를 초래할 것이다. 그 결과, 많은 구현들은 더 간단한(예컨대, 덜 프로세서 집약적인) 동작들(예컨대, 더 간단한 인코딩 및 디코딩)에 의해 개선들을 제공한다.
본 개시의 교시들을 사용하여, 본 명세서에 개시된 바와 같은 무게중심 변환을 활용하는 색 공간과 같은, 명도 및 채도가 선형인 비전 기반 비색(colorimetric) 공간을 사용하는 EOTF을 위한 EDR(expanded dynamic range) 인코딩 방법이 구현되어 명도 및 채도의 인식을 확장할 수도 있다. 이러한 EDR 인코딩의 컬러 색역은 삼각형 영역에 한정되지 않는다. 예를 들어, 무한 명도 및 포화 해상도를 제공하는 각각의 프라이머리 슬라이스를 갖는 색역을 정의하기 위해 512 개의 프라이머리들이 사용될 수도 있다. 그 결과, 3D 보간이 사용될 필요가 없다. 이러한 EDR 인코딩은 CRT EOTF를 모방할 필요 없이 특정 디스플레이 EOTF에 대해 최적화될 수도 있다. 추가적으로, 이러한 EDR 인코딩은, 관련 이미지 데이터 파생물(derivative)들을 수정하는 것을 통해서와 같이, 인지 가속을 가능하게 하며, 이는 좌측 이미지(1301)로부터 우측 이미지(1302)를 생성하도록 EDR 인지 가속 명도 향상이 사용된 도 13a에 도시된 바와 같이 글로벌적 및 로컬적 양자 모두의 색상 명도 및 채도 향상을 생성할 수도 있다. 인지 가속은 12-비트 이미지들에 대한 필요 없이 매우 다양한 HDR-유사 이미지 향상들 또는 다른 이미지 향상들을 생성할 수도 있다. 예를 들어, 8-비트 EDR 시스템은 12-비트 돌비 PQ HDR 시스템에 가깝게 매칭되도록 인코딩될 수도 있고, 도 13b에 도시된 바와 같은 동일한 동적 범위를 가지면서, 데이터 저장 공간의 2/3만을 사용할 수도 있다. 도 13b는 8-비트 EDR 시스템을 사용하는 좌측 열의 이미지들(1311) 및 12-비트 돌비 PQ HDR 시스템을 사용하는 매칭되는 우측 열의 이미지들(1312)을 포함한다. 두 열의 이미지들 사이에서 동적 범위는 동일하다. 결과적으로, 8-비트 EDR 시스템은 이미지들의 동적 범위를 저하시키지 않고, 이미지 데이터를 홈 디스플레이로 스트리밍할 때와 같이, 이미지 데이터를 전송하는 동안 사용되는 코드 대역폭의 감소를 가능하게 할 수도 있다. 예를 들어, 이러한 8-비트 EDR 시스템은 RGB 컬러 공간의 인코딩에서 대역폭을 24 비트로 유리하게 감소시킬 수도 있다.
본 개시의 양태들은 하드웨어에서 직적적으로, 비일시적 머신(예를 들어, 프로세서) 판독가능 매체에서 인코딩된 프로세서 실행가능 명령들로, 또는 이 둘의 조합으로서 구현될 수도 있다. 예를 들어 도 14를 참조하면, 본 개시의 예시적인 실시예에 따른 선형 추출 모듈, 다차원 EOTF 모듈, 데이터 저장소, 및/또는 엔드 디바이스의 하나 이상의 양태들을 실현하기 위해 활용될 수도 있는 물리적 컴포넌트들을 도시하는 블록도가 도시된다. 도시된 바와 같이, 이 실시예에서 디스플레이(1412) 및 비휘발성 메모리(1420)는 버스(1422)에 커플링되며, 이 버스는 또한 랜덤 액세스 메모리("RAM")(1424), 프로세싱 부분(N 개의 프로세싱 컴포넌트들을 포함함)(1426), 필드 프로그래밍가능 게이트 어레이(FPGA)(1427), 및 N 개의 트랜시버를 포함하는 트랜시버 컴포넌트(1428)에 커플링된다. 도 14에 도시된 컴포넌트들이 물리적 컴포넌트들을 나타내더라도, 도 14는 상세한 하드웨어 다이어그램이도록 의도된 것이 아니며; 따라서, 도 14에 도시된 컴포넌트들 중 다수는 공통 구성들에 의해 실현되거나 추가적인 물리적 컴포넌트들 사이에 분산될 수도 있다. 더욱이, 다른 기존의 및 아직 개발되지 않은 물리적 컴포넌트들 및 아키텍처들은 도 14를 참조하여 설명된 기능적 컴포넌트들을 구현하기 위해 활용될 수도 있음이 고려된다.
디스플레이(1412)는 일반적으로 사용자를 위한 사용자 인터페이스를 제공하도록 동작하고, 여러 구현들에서, 디스플레이(1412)는 터치스크린 디스플레이에 의해 실현된다. 예를 들어, 디스플레이(1412)는 Bp, Cp, 및/또는 색상을 설정하기 위해 다차원 EOTF 모듈을 제어하고 그와 상호작용하는데 사용될 수 있다. 엔드 디바이스가 프린터인 구현들에서, 디스플레이(1412)는 프린터의 디스플레이일 수도 있고, 또는 디스플레이는 프린터 제어 시스템을 위한 디스플레이일 수도 있다. 엔드 디바이스가 디스플레이 시스템인 다른 구현들에서, 디스플레이(1412)는 다차원 EOTF 모듈에 의해 생성된 이미지가 디스플레이되는 곳이다.
일반적으로, 비휘발성 메모리(1420)는 데이터 및 머신 판독가능(예컨대, 프로세서 실행가능) 코드(본 명세서에서 설명된 방법들을 실시하는 것과 연관된 실행가능한 코드를 포함함)를 저장(예컨대, 지속적으로 저장)하도록 기능하는 비일시적인 메모리이다. 일부 실시예들에서, 예를 들어, 비휘발성 메모리(1420)는 도 4 및/또는 도 5를 참조하여 설명된 방법들의 실행을 용이하게 하기 위한, 부트로더(bootloader) 코드, 운영체제 코드, 파일 시스템 코드, 및 비일시적 프로세서 실행가능 코드를 포함한다. 또한, 비휘발성 메모리는 도 3을 참조하여 설명된 다차원 변환 데이터 및/또는 엔드 디바이스 캘리브레이션 어레이를 저장하는 데 사용될 수도 있다.
다수의 구현들에서, 비휘발성 메모리(1420)는 플래시 메모리(예컨대, NAND 또는 ONENAND 메모리)에 의해 실현되지만, 다른 메모리 유형들이 또한 활용될 수도 있음이 고려된다. 비휘발성 메모리(1420)로부터의 코드를 실행하는 것이 가능할 수도 있더라도, 비휘발성 메모리 내의 실행가능한 코드는 통상적으로 RAM(1424)으로 로딩되고 프로세싱 부분(1426) 내 N 개의 프로세싱 컴포넌트들 중 하나 이상에 의해 실행된다.
동작 시, RAM(1424)과 관련된 N 개의 프로세싱 컴포넌트는들은 일반적으로, 선형 추출 모듈 및/또는 다차원 EOTF 모듈의 기능성을 실현하기 위해 비휘발성 메모리(1420)에 저장된 명령들을 실행하도록 동작할 수도 있다. 예를 들어, 본 명세서에서 설명된 방법들을 실시하기 위한 비일시적인 프로세서 실행가능 명령들은 비휘발성 메모리(1420)에 지속적으로 저장될 수도 있고 RAM(1424)과 관련된 N 개의 프로세싱 컴포넌트들에 의해 실행될 수도 있다. 당업자는, 프로세싱 부분(1426)이 비디오 프로세서, 디지털 신호 프로세서(DSP), 그래픽 프로세싱 유닛(GPU), 및 다른 프로세싱 컴포넌트들을 포함할 수도 있음을 인식할 것이다.
추가적으로 또는 대안적으로, 필드 프로그램가능 게이트 어레이(FPGA)(1427)는 본 명세서에 설명된 방법론들의 하나 이상의 양태들(예를 들어, 도 4 및 도 5를 참조하여 설명된 방법들)을 실시하도록 구성될 수도 있다. 예를 들어, 비일시적 FPGA 구성 명령들은 선형 추출 모듈(302) 및/또는 다차원 EOTF 모듈(304)의 기능들을 실시하도록 FPGA(1427)를 구성하기 위해 비휘발성 메모리(1420)에 지속적으로 저장되고 (예를 들어, 부트 업(boot up) 동안) FPGA(1427)에 의해 액세스될 수도 있다.
입력 컴포넌트는, 원하는 Bp, Cp, 및 색상 설정들을 표시하는 신호들(예컨대, 사용자 입력 신호들)을 수신하도록 동작할 수도 있다. 엔드 디바이스(306)가 프린터에 의해 실현될 때, 출력 컴포넌트는 이미지를 재현하도록 잉크 애플리케이션을 실시하기 위해 하나 이상의 아날로그 또는 디지털 신호들을 제공할 수도 있다.
도시된 트랜시버 컴포넌트(1428)는, 무선 또는 유선 네트워크들을 통해 외부 디바이스들(예컨대, 외부 제어기들)과 통신하기 위해 사용될 수도 있는 N 개의 트랜시버 체인들을 포함한다. N 개의 트랜시버 체인들 각각은 통신 방식(예를 들어, WiFi 또는 이더넷)과 연관된 트랜시버를 나타낼 수도 있다. 예를 들어, 도 3을 참조하여 설명된 이미지 데이터는 N 개의 트랜시버 체인들 중 하나 이상을 통해 수신될 수도 있다.
본 명세서에서 사용된 바와 같이, "A, B 및 C 중 적어도 하나"의 기재는 "A, B, C 또는 A, B 및 C의 임의의 조합 중 어느 하나"를 의미하도록 의도된다. 개시된 실시예들의 상기 설명은, 당업자가 본 발명을 제조 또는 사용할 수 있도록 제공된다. 이러한 실시예들에 대한 다양한 수정들이 당업자에게는 용이하게 명백할 것이며, 본 명세서에 정의된 일반적인 원리는 본 개시의 사상 또는 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예들에 적용될 수도 있다. 따라서, 본 발명은 본 명세서에 나타낸 실시예들로 한정되도록 의도되는 것이 아니라 본 명세서에 개시된 신규 특징들 및 원리들과 일치하는 최광의 범위를 부여받아야 한다.
무게중심 좌표 컨버전
무게중심과 데카르트(Cartesian) 좌표들 사이의 컨버전은 다음에 의해 주어진다
Figure pct00007
(수식 20)
여기서 (x1, y1), (x2, y2), 및 (x3, y3)은, 포인트 (x, y)를 포함하는 삼각형의 데카르트 좌표들이고
Figure pct00008
는 무게중심 좌표들이다. 무게중심 좌표들은 1(unity)로 합산되는 무게중심 변환의 가중치들로 지지 삼각형의 꼭지점들의 데카르트 좌표들을 가중한다.
Figure pct00009
(수식 21)
역변환을 구하기 위해
Figure pct00010
는 다음에 의해 대체될 수 있다
Figure pct00011
(수식 22)
그리고 수식 20은 다음과 같이 다시 쓰여질 수 있다
Figure pct00012
(수식 23)
2x2 행렬 M을 다음과 같이 정의한다
Figure pct00013
(수식 24)
이제 수식 20에 주어진 행렬은 가역적이고
Figure pct00014
는 다음에 의해 구해지고,
Figure pct00015
(수식 25)
그리고
Figure pct00016
는 수식 22를 사용하여 구해진다.

Claims (20)

  1. 엔드 디바이스에 이미지의 재현을 위한 색재(colorant) 데이터를 제공하기 위한 방법으로서,
    이미지에 대한 이미지 데이터로부터 상기 이미지의 각각의 픽셀에 대한 일반 HSV 값 데이터를 추출하는 단계로서, H는 색상이고, S는 채도이고, V는 명도 색 요소인, 상기 추출하는 단계;
    상기 이미지의 각각의 픽셀에 대해:
    상기 픽셀에 대한 보편적 인지 명도(Bp) 및 보편적 인지 크로마(Cp) 값 데이터를 생성하도록 상기 일반 HSV 값 데이터를 변환하는 단계;
    상기 픽셀에 대한 상기 일반 HSV 값 데이터와 연관된 엔드 디바이스 색재 데이터를 검색하는 단계;
    스케일링된 엔드 디바이스 색재 데이터를 획득하기 위해 상기 Bp 및 Cp 값 데이터를 사용하여 상기 엔드 디바이스 색재 데이터를 스케일링하는 단계; 및
    상기 스케일링된 엔드 디바이스 색재 데이터를 상기 엔드 디바이스로 송신하는 단계를 포함하는, 색재 데이터를 제공하기 위한 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    H, Bp 및 Cp 중 적어도 하나에 변환을 적용하는 단계를 더 포함하는, 색재 데이터를 제공하기 위한 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 변환을 적용하는 단계는, 다차원 EOTF를 생성하도록 Bp 및 Cp 중 적어도 하나에 상기 변환을 적용하는 단계를 포함하는, 색재 데이터를 제공하기 위한 방법.
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 변환을 적용하는 단계는, 이미지 선명도에 영향을 미치는 상기 변환을 적용하는 단계를 포함하는, 색재 데이터를 제공하기 위한 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 스케일링된 엔드 디바이스 색재 데이터를 사용하여 상기 엔드 디바이스로 상기 이미지를 재현하는 단계를 더 포함하는, 색재 데이터를 제공하기 위한 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 재현하는 단계는, 상기 스케일링된 엔드 디바이스 색재 데이터를 재현하기 위해 중성 색재를 추가하는 감산 재현 방법을 이용하는 상기 엔드 디바이스로 상기 이미지를 재현하는 단계를 포함하는, 색재 데이터를 제공하기 위한 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 재현하는 단계는, 중성 색재를 추가하는 감산 재현 방법을 이용하는 상기 엔드 디바이스로 상기 이미지를 재현하는 단계를 포함하며, 상기 중성 색재의 값은 1 - Bp와 동일한, 색재 데이터를 제공하기 위한 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 변환하는 단계는, 모든 H에 대해 {0 내지 1}의 Cp 값을 지원하도록 S를 매핑하고 모든 S 및 H에 대해 {0 내지 1}의 Bp 값을 지원하도록 V를 매핑하는 무게중심 변환을 적용하는 단계를 포함하는, 색재 데이터를 제공하기 위한 방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 변환하는 단계는, 임의의 RGB 공간을 H 및 Cp의 전체 범위로 매핑하도록 구성되는 무게중심 변환을 적용하는 단계를 포함하는, 색재 데이터를 제공하기 위한 방법.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 추출하는 단계는, 각각의 픽셀에 대한 상기 일반 HSV 값 데이터를 추출하는 단계로서, 상기 일반 HSV 값 데이터는 모든 RGB 프라이머리들에 대해 정의되는, 상기 각각의 픽셀에 대한 상기 일반 HSV 값 데이터를 추출하는 단계를 포함하는, 색재 데이터를 제공하기 위한 방법.
  11. 엔드 디바이스에 이미지의 재현을 위한 색재 데이터를 제공하기 위한 실행가능한 명령들을 저장하는 비일시적 프로세서 판독가능 매체로서,
    상기 명령들은,
    이미지 데이터로부터 이미지의 각각의 픽셀에 대한 일반 HSV 값 데이터를 추출하는 것으로서, H는 색상이고, S는 채도이고, V는 명도 색 요소인, 상기 일반 HSV 값 데이터를 추출하는 것을 행하고;
    상기 이미지의 각각의 픽셀에 대해:
    상기 픽셀에 대한 보편적 인지 명도(Bp) 및 보편적 인지 크로마(Cp) 값 데이터를 생성하도록 상기 일반 HSV 값 데이터를 변환하고;
    상기 픽셀에 대한 상기 일반 HSV 값 데이터와 연관된 엔드 디바이스 색재 데이터를 검색하고;
    스케일링된 엔드 디바이스 색재 데이터를 획득하기 위해 상기 Bp 및 Cp 값 데이터를 사용하여 상기 엔드 디바이스 색재 데이터를 스케일링하고; 그리고
    상기 스케일링된 엔드 디바이스 색재 데이터를 상기 엔드 디바이스로 송신하기 위한
    명령들을 포함하는, 비일시적 프로세서 판독가능 매체.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 명령들은, H, Bp, 및 Cp 중 적어도 하나에 변환을 적용하기 위한 명령들을 더 포함하는, 비일시적 프로세서 판독가능 매체.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 변환을 적용하기 위한 명령들은, 다차원 EOTF를 생성하도록 Bp 및 Cp 중 적어도 하나에 상기 변환을 적용하기 위한 명령들을 포함하는, 비일시적 프로세서 판독가능 매체.
  14. 제 12 항에 있어서,
    상기 변환을 적용하기 위한 명령들은, 이미지 선명도에 영향을 미치는 상기 변환을 적용하기 위한 명령들을 포함하는, 비일시적 프로세서 판독가능 매체.
  15. 제 11 항에 있어서,
    상기 명령들은, 상기 스케일링된 엔드 디바이스 색재 데이터를 사용하여 상기 엔드 디바이스로 상기 이미지를 재현하기 위한 명령들을 더 포함하는, 비일시적 프로세서 판독가능 매체.
  16. 제 11 항에 있어서,
    상기 변환하기 위한 명령들은, 모든 H에 대해 {0 내지 1}의 Cp 값을 지원하도록 S를 매핑하고 모든 S 및 H에 대해 {0 내지 1}의 Bp 값을 지원하도록 V를 매핑하는 무게중심 변환을 적용하기 위한 명령들을 포함하는, 비일시적 프로세서 판독가능 매체.
  17. 이미지 재현 시스템으로서,
    엔드 디바이스;
    복수의 색상 및 채도 값들에 대한 색재 데이터를 포함하는 엔드 디바이스 캘리브레이션 어레이를 저장하도록 구성된 데이터 저장소;
    이미지에 대한 이미지 데이터로부터 일반 HSV 값들을 추출하도록 구성된 선형 추출 모듈로서, H는 색상이고, S는 채도이고, V는 명도 색 요소인, 상기 선형 추출 모듈; 및
    다차원 EOTF 모듈로서, 상기 이미지 데이터의 각각의 픽셀에 대해:
    상기 픽셀에 대한 보편적 인지 명도(Bp) 및 보편적 인지 크로마(Cp) 값들을 결정하기 위해 상기 일반 HSV 값들을 사용하고;
    H, Bp 및 Cp 중 임의의 것에 변환을 적용하고; 그리고
    스케일링된 색재 데이터를 획득하기 위해 상기 Bp 및 Cp 값들에 의해 상기 색재 데이터를 스케일링하도록
    구성되는, 상기 다차원 EOTF 모듈을 포함하며,
    상기 엔드 디바이스는 상기 스케일링된 색재 데이터를 사용하여 상기 이미지를 재현하는, 이미지 재현 시스템.
  18. 제 17 항에 있어서,
    상기 변환은, 다차원 EOTF를 생성하도록 Bp 및 Cp 중 적어도 하나에 적용되는, 이미지 재현 시스템.
  19. 제 18 항에 있어서,
    상기 변환은 이미지 선명도에 영향을 미치는, 이미지 재현 시스템.
  20. 제 17 항에 있어서,
    상기 Bp 및 Cp 값들을 결정하기 위해 무게중심 변환이 사용되는, 이미지 재현 시스템.
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