WO2011081226A1 - 컬러 이미지를 그레이스케일 이미지로 변환하는 방법 및 이를 수행하는 프로그램이 기록된 기록매체 - Google Patents

컬러 이미지를 그레이스케일 이미지로 변환하는 방법 및 이를 수행하는 프로그램이 기록된 기록매체 Download PDF

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WO2011081226A1
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WO
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image
color image
original color
mapping function
converting
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PCT/KR2009/007876
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이승용
김용진
장철훈
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포항공과대학교 산학협력단
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    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
    • H04N1/40—Picture signal circuits
    • H04N1/40012—Conversion of colour to monochrome
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N9/00—Details of colour television systems
    • H04N9/64—Circuits for processing colour signals
    • H04N9/67—Circuits for processing colour signals for matrixing
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N9/00—Details of colour television systems
    • H04N9/77—Circuits for processing the brightness signal and the chrominance signal relative to each other, e.g. adjusting the phase of the brightness signal relative to the colour signal, correcting differential gain or differential phase

Definitions

  • the present invention relates to color conversion of an image, and more particularly, a method for converting a color image to grayscale and a program for performing the same, which can quickly convert color to grayscale while maintaining the visual characteristics of the color image. To a recorded recording medium.
  • the technology that converts a color image to a grayscale image is mainly used when printing a color image to a black and white output device, and various images such as edge detection and image enhancement It is used to produce intermediate images for applying various computer vision technologies such as image processing technology and object tracking.
  • the process of converting a color image to a grayscale image has mainly been a method of using the luminance (Y) of the color, and the CIE, which is a luminance defined in the Commission Internationale de L'Eclairage (XYZ) color space.
  • Y or NTSC Y and the like can be exemplified.
  • the method of converting a color image to a grayscale image using luminance can accurately represent the independent brightness of each pixel, but because it does not preserve the color contrast between adjacent pixels on the image, the visual characteristics of the color image ( Feature may be lost. For example, if adjacent areas in the original color image have different colors but have the same brightness, these areas are clearly distinguished on the original color image, but not at all on the converted grayscale image. For this reason, a grayscale image converted using luminance may have a different visual appearance than the original color image.
  • a color-grayscale image conversion method capable of preserving color contrast of an original color image has been proposed, and can be broadly classified into a global mapping method and a local mapping method.
  • the global mapping method is a method of generating a grayscale image by mapping the same color to the same grayscale value.
  • the local mapping method is a method of generating a grayscale image by mapping to a different grayscale value according to the position of a pixel on the image even if the same color is given.
  • the conventional color-grayscale image conversion methods may somewhat preserve the color contrast of the original color image, but there are many disadvantages in generating a grayscale image having a different visual appearance from the original color image.
  • a first object of the present invention for solving the above problems is to provide a method for converting a color image to a grayscale image that can be quickly converted to a grayscale image while maintaining the visual characteristics of the original color image.
  • a method of converting a color image into a grayscale image includes inputting an original color image and characteristics of the input original color image. Obtaining a target gradient, determining a global mapping function for converting the original color image into a grayscale image based on the obtained target gradient, and using the determined global mapping function Converting the original color image to a grayscale image. Acquiring a target gradient including the features of the input original color image may include converting a color space of the input original color image into a CIE L * a * b * color space.
  • a target gradient including the input characteristic of the original color image, the difference between the value of the two adjacent pixels in the x-axis direction for each pixel of the color image converted to the CIE L * a * b * color space
  • Obtaining an x gradient by determining the sign and the size of and determining the sign and size of the difference between the values of two adjacent pixels in the y-axis direction for each pixel of the color image converted to the CIE L * a * b * color space.
  • Determining a global mapping function for converting the original color image into a grayscale image based on the obtained target gradient comprises: determining the gradient of the obtained original color image corresponding to the gradient of the converted grayscale image.
  • the converting of the original color image into a grayscale image by using the determined global mapping function may generate the grayscale image by applying the determined global mapping function to each pixel of the original color image.
  • the converting the original color image into a grayscale image by using the determined global mapping function may include applying the determined global mapping function to each pixel of the original color image to generate an intermediate grayscale image and a CIE LAB.
  • a method of converting from L of a color space to Y of a CIE XYZ color space may be applied to the intermediate grayscale image and converted to the grayscale image.
  • the characteristics of the input original color image Acquiring a target gradient comprising; determining a global mapping function for converting the original color image into a grayscale image based on the obtained target gradient; and using the determined global mapping function And converting the original color image into a grayscale image.
  • the original color image is converted into an image of CIE L * a * b * color space, and the converted color space.
  • the optimal nonlinear function f (H) included in the modeled global mapping function (g) is determined and applied. Determine the global mapping function (g).
  • the determined global mapping function g is applied to each pixel of the color image to be converted into an intermediate grayscale image, and then a conversion equation from L of CIE LAB to Y of CIE XYZ is applied to each pixel of the intermediate grayscale image. Convert to the final grayscale image that can be displayed on the video display device.
  • color images can be converted into grayscale images simply and quickly, thus reducing the processing load on the processor.
  • each pixel of the grayscale image transformed by minimizing the coefficient of f (H) modeled as a trigonometric polynomial in the global mapping function (g) has a value as close as possible to the independent brightness of each pixel of the original color image. do. Therefore, the converted grayscale image simultaneously preserves the gradient of the original color image and the independent brightness of each pixel of the original color image, and effectively preserves the overall visual appearance of the original color image, resulting in a high quality grayscale image. have.
  • the method for converting a color image into a grayscale image may be widely used in various fields such as a printer, a copier, a fax, image processing software, computer vision software, and the like.
  • FIG. 1 is a conceptual diagram schematically illustrating a method of converting a color image into a grayscale image according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a flowchart illustrating a method of converting a color image into a grayscale image according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a conceptual diagram for describing in detail the step of obtaining the target gradient shown in FIG. 2.
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating a process of determining a global mapping function illustrated in FIG. 2 in detail.
  • FIG. 5 illustrates a resultant image converted using a method of converting a color image into a grayscale image according to an exemplary embodiment of the present invention.
  • first and second may be used to describe various components, but the components should not be limited by the terms. The terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another.
  • the first component may be referred to as the second component, and similarly, the second component may also be referred to as the first component.
  • FIG. 1 is a conceptual diagram schematically illustrating a method of converting a color image into a grayscale image according to an embodiment of the present invention.
  • a method of converting a color image into a grayscale image may include a target gradient 130 reflecting a color difference of each pixel of the provided original color image 110.
  • the target gradient 130 is an x gradient 131 representing a change amount between two adjacent pixels in the x-axis direction among the pixels constituting the original color image, and a y gradient indicating a change amount between two adjacent pixels in the y-axis direction ( 133).
  • a global mapping function (g; 150) may be determined to minimize the difference between the gradient between the generated target gradient 130 and the converted final grayscale image 170, and each pixel of the original color image 110 is determined.
  • FIG. 2 is a flowchart illustrating a method of converting a color image into a grayscale image according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 3 is a conceptual diagram for explaining in detail the step of obtaining a target gradient shown in FIG. 2.
  • 4 is a flowchart specifically illustrating a global mapping function determination process illustrated in FIG. 2.
  • the method for converting a color image into a grayscale image is executed by a digital processing apparatus that performs color conversion of the image.
  • an original color image to be converted to grayscale is input to the digital processing apparatus (step 210).
  • the input original color image may be displayed in an RGB color space.
  • the digital processing device is a digital copier or a camera
  • the original color image may be provided from an image sensor of the corresponding device, and when the digital processing device corresponds to an information processing device such as a computer, the device may store the original color image. It can be provided by reading a color image stored in the device.
  • the digital processing device converts the color space of the input original color image from RGB to CIE L * a * b * (step 220).
  • the color space of the original color image is converted from RGB to CIE L * a * b * models, but is not limited thereto. In the example, it is possible to convert to various known color spaces.
  • the digital processing unit uses the x gradient of the color image converted to CIE L * a * b * to convert the original color image to a grayscale image to reflect the color difference of each pixel of the original color image. And a target gradient including the y gradient (step 230).
  • the target gradient includes an x gradient indicating an amount of x-axis change between two adjacent pixels based on a predetermined pixel among the pixels constituting the original color image, and a y gradient indicating an amount of change in the y axis of two adjacent pixels based on a predetermined pixel. do.
  • the x gradient 131 may have two pixel values adjacent to the left and right of each pixel (for example, G ⁇ 22) . In this case, it can be obtained based on the difference between C 23 and C 21 ).
  • the y gradient 133 may be obtained based on a difference between two pixel values (for example, C 32 and C 12 in the case of G y 22 ) adjacent to each pixel of the original color image 110. .
  • the objective gradient is obtained by using a central difference, for example, but in another embodiment of the present invention, in addition to the above-described intermediate vehicle, a forward difference, a trailing vehicle ( It may be configured to obtain a target gradient through various methods such as a backward difference or a sobel filter.
  • a method of converting a color image into a grayscale image according to an embodiment of the present invention will be described as an example of obtaining a target gradient using an intermediate difference.
  • each pixel of the original color image 110 represents three-dimensional values including R, G, and B components, but each pixel of the x gradient 131 and the y gradient 133 represents the original color image 110.
  • the difference between the color values of two adjacent pixels is represented by a signed one-dimensional value, and numerically represents the color difference of each pixel of the original color image 110.
  • the signed one-dimensional value consists of the sign and magnitude of the difference between the two pixels.
  • the sign of the difference between the two pixels can be obtained by using the sign of the brightness difference of the two pixels, and the brightness of each pixel used is CIE L, CIE Y, NTSC Y or Helmholtz-Kohlrausch. It can be obtained by applying various methods such as the brightness value considering the effect.
  • the sign of the difference of the brightness value considering the Helmholtz-Kolasch effect is preferentially used. For example, it demonstrates using the code of the difference of the brightness value of CIEL.
  • the brightness value is obtained using a Nayatani VAC (Variable Achromatic Color) model.
  • the magnitude of the difference between two pixels among the signed one-dimensional values may be obtained by applying various color difference models such as CIE76, CIE94, CIEDE2000, and CMC l: c.
  • CIE76 CIE94
  • CIEDE2000 CIEDE2000
  • CMC l CMC l
  • Equation 1 C i and C j refer to two colors included in the original color image 110, and L, a *, and b * denote L, A, and B components of each color displayed in the CIE LAB color space, respectively.
  • Means. R is also the brightness difference (i.e. Range and chromatic difference) Is a normalization coefficient for making the range of? Constant, and ⁇ is a parameter that determines how much the color difference is reflected in the color difference as a user parameter.
  • the grayscale image obtained by reconstructing the x gradient 131 and the y gradient 133 obtained through the above-described method is used to determine the original color image 110 based on the color contrast of each pixel of the original color image 110. It will include the features as they are.
  • the digital processing device converts the color space of the original color image from RGB to CIE LCH (step 240).
  • the digital processing device determines the global mapping function g for converting the original color image into a grayscale image (step 250).
  • a global mapping method is used to convert a color image into a grayscale image, and the color image is grayscaled by applying a global mapping function to each pixel by receiving a color value and mapping the grayscale value. Means converting to an image.
  • the global mapping function g is defined as in Equation 2.
  • L, C, and H refer to L, C, and H components of a color obtained by converting a color of a pixel located at (x, y) in an original color image into a CIE LCH space.
  • f (H) means a nonlinear function of H.
  • Equation 3 f (H) is first modeled as in Equation 3 (step 311).
  • Equation 3 A k and B k A 0 are unknown, and when the unknowns are determined, a global mapping function g is determined.
  • the global mapping function g should be determined such that the gradient of each pixel of the grayscale image is as close as possible to the objective gradient obtained from the original color image through step 230 of FIG. At the same time, the global mapping function g should be determined such that the brightness of each pixel of the grayscale image has a value as close as possible to the brightness of each pixel of the original color image.
  • the above-described decision condition is modeled as a single cost function (step 313), and a solution for minimizing the modeled cost function (i.e., A k , B k and A 0 ) are obtained (step 315), and the obtained solution is applied to the global mapping function g to determine the optimal global mapping function g (step 317).
  • Equation 4 the difference between the gradient of the converted grayscale image and the target gradient obtained from the original color image may be expressed by Equation 4.
  • Equation (4) Denotes the gradient of the grayscale image determined using the global mapping function (g), and G (x, y) denotes the gradient obtained from the original color image. Also, ⁇ means the whole pixel of the original color image.
  • Equation 3 may be represented in a vector form as shown in Equation 5 below.
  • Equation 5 t may be expressed as Equation 6 below, and w may be expressed as Equation 7 below.
  • the unknowns A k , B k and A 0 in Equation 3 become close to 0, and the global mapping function g defined in Equation 2 is a brightness component of the original color. More like L.
  • the global mapping function g defined in Equation 2 is equal to L, which is a brightness component of the original color.
  • the cost function can be defined as shown in Equation 8 below, and as the cost function decreases, A k , B k, and A 0 decrease, so that the gray transformed through the global mapping function (g)
  • the grayscale value of the scale image is similar to the value representing the brightness of the original color image.
  • Equation 8 I denotes an identity matrix.
  • the final cost function for determining the global mapping function (g) used to convert the color image to the grayscale image is linearly combined with Equations 4 and 8 and It can be defined together.
  • Equation 9 ⁇ means a weight for determining the specific gravity of the cost function.
  • Equation 10 By substituting Equation 5 into Equation 2, Equation 10 can be obtained.
  • Equation 9 may be expressed as Equation 11 below.
  • Equation 11 M is equal to Equation 12, and b is equal to Equation 13.
  • Equation 14 When the derivative of Equation 11 to w becomes 0, using E is minimized, w to minimize the cost function E can be obtained as in Equation 14.
  • the global mapping function g is determined by substituting w as obtained in equation (10).
  • the digital processing apparatus applies the determined global mapping function g to each pixel of the original color image to apply the original color image to the intermediate grayscale. Convert to an image (step 260).
  • the intermediate grayscale image Since the intermediate grayscale image has a value in the CIE L space, the intermediate grayscale image is converted into a value in the Y space of CIE XYZ for visualization of the grayscale image to obtain a final grayscale image that can be displayed in a general image display device ( Step 270). That is, a method of converting from L of a CIE L * a * b * color space to Y of a CIE XYZ color space is applied to an intermediate grayscale image to convert the final grayscale image.
  • FIG. 5 illustrates a resultant image converted using a method of converting a color image into a grayscale image according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 5A illustrates an original color image
  • FIG. ) Represents an image converted to grayscale using the luminance Y defined in the color space of CIE XYZ according to a conventional method.
  • Figure 5 (c) shows a grayscale image converted according to an embodiment of the present invention.
  • the original color image includes a first region 501, a second region 503, a third region 505, a fourth region 507, and a fifth region 509. It is composed of colors that can be distinguished from each other, and the first area 501 is displayed in a color that can be distinguished.
  • the independent brightness of each pixel of the original color image that is, the brightness (CIE Y)
  • CIE Y the brightness
  • the independent brightness of each pixel can be preserved, but the color of the color displayed in the original color image is preserved. Failure to preserve the contrast occurs, which degrades the quality of the converted grayscale image.
  • the result of converting the color to grayscale using a conventional color conversion method is displayed in the original color image of FIG. 5 (a).
  • the second region 503, the third region 505, the fourth region 507, and the fifth region 509 are displayed as one region 523, thereby losing the contrast of the color of the original color image.
  • the object 510 displayed in the first area 501 of the original color image is not displayed in the first area 521 of FIG. 5B so that the contents of the image are different from those of the original color image. Is converted to an image.
  • a target gradient is configured to preserve characteristics of the original color image, and the gradient between the target gradient and the converted grayscale image is as similar as possible.
  • the applied global mapping function (g) is applied to each pixel of the original color image and converted into a grayscale image.
  • the gray scale image can be generated, and as a result, a gray scale image of good quality can be obtained.
  • the grayscale image converted according to the exemplary embodiment of the present invention has the first to fifth regions 501 to 509 displayed in the original color image in the color of the corresponding region. Each may be converted to the corresponding grayscales 531 to 539 to preserve the visual characteristics corresponding to the color differences of the original color image.
  • the object 510 displayed in the first area 501 of the original color image is also displayed in the same position 540 of the first area 531 of the image converted to grayscale ((c) of FIG. 5). do.

Abstract

원본 컬러 이미지가 가지는 특징을 유지하면서 신속하게 흑백 이미지로 변환할 수 있는 컬러 이미지를 그레이스케일 이미지로 변환하는 방법 및 이를 수행하는 프로그램이 기록된 기록매체가 개시된다. 원본 컬러 이미지가 입력되면, 입력된 원본 컬러 이미지의 특징을 포함하는 목적 그라디언트를 획득하고, 획득한 목적 그라디언트에 기초하여 원본 컬러 이미지를 그레이스케일 이미지로 변환하기 위한 전역 사상 함수를 결정한 후 결정된 전역 사상 함수를 이용하여 원본 컬러 이미지를 그레이스케일이미지로 변환한다. 따라서, 신속하게 컬러 이미지를 그레이스케일 이미지로 변환할 수 있고, 원본 컬러 이미지에 포함된 컬러 차이에 대한 특징이 반영된 고품질의 그레이스케일 이미지를 얻을 수 있다.

Description

컬러 이미지를 그레이스케일 이미지로 변환하는 방법 및 이를 수행하는 프로그램이 기록된 기록매체
본 발명은 이미지의 컬러 변환에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 컬러 이미지의 시각적 특징을 유지하면서 컬러를 신속하게 그레이스케일로 변환할 수 있는 컬러 이미지를 그레이스케일로 변환하는 방법 및 이를 수행하는 프로그램이 기록된 기록매체에 관한 것이다.
컬러 이미지(Color Image)를 그레이스케일 이미지(Grayscale Image)로 변환하는 기술은 컬러 이미지를 흑백 출력장치로 인쇄하는 경우에 주로 사용되며, 에지 검출(Edge Detection), 이미지 향상(Image Enhancement) 등 다양한 이미지 처리(Image Processing) 기술과, 물체 추적 등 다양한 컴퓨터 비전(Computer Vision) 기술을 적용하기 위한 중간 영상을 만들어 내기 위해서 사용된다.
일반적으로 컬러 이미지를 그레이스케일 이미지로 변환하는 과정은 컬러의 휘도(Y)를 이용하는 방법이 주로 사용되어 왔으며, CIE(Commission Internationale de L'Eclairage) XYZ 색 공간(color space)에서 정의된 휘도인 CIE Y 또는 NTSC Y 등을 그 예로 들 수 있다.
휘도를 이용하여 컬러 이미지를 그레이스케일 이미지로 변환하는 방법은 각 픽셀의 독립적인 밝기는 정확히 나타낼 수 있으나, 이미지 상에서 인접한 픽셀간의 컬러 대비(Color contrast)를 보존하지 못하기 때문에 컬러 이미지의 시각적 특징(Feature)을 손실할 수 있다. 예를 들면, 원본 컬러 이미지에서 인접해 있는 영역들이 컬러는 다르지만 동일한 휘도를 갖는 경우, 이 영역들은 원본 컬러 이미지 상에서는 뚜렷하게 구별되지만, 변환된 그레이스케일 이미지 상에서는 전혀 구별되지 않게 된다. 이로 인해, 휘도를 이용하여 변환된 그레이스케일 이미지는 원본 컬러 이미지와 상이한 시각적 외관을 갖는 경우가 발생할 수 있다.
상술한 문제점을 해결하기 위해 원본 컬러 이미지의 컬러 대비를 보존할 수 있는 컬러-그레이스케일 이미지 변환 방법이 제안되었고, 크게 전역 사상 방법과 국지적 사상 방법으로 구분할 수 있다.
전역 사상 방법은 동일한 컬러를 동일한 그레이스케일 값으로 사상하여 그레이스케일 영상을 생성하는 방법이다. 국지적 사상 방법은 동일한 컬러가 주어지더라도 이미지 상에서 픽셀의 위치에 따라 다른 그레이스케일 값으로 사상하여 그레이스케일 이미지를 생성하는 방법이다.
상술한 종래의 컬러-그레이스케일 이미지 변환 방법들은 변환된 그레이스케일 이미지에서 원래의 컬러 대비를 보존하는데 도움을 주지만, 전반적으로 실용화되기는 어려운 많은 한계점을 갖는다.
예를 들어, Rasche 등의 "Re-coloring Images for Gamuts of Lower Dimension"논문과 Gooch 등의 "Color2Gray: Saliency Preserving Color Removal" 논문에서 제시된 전역 사상 방법은 우선 하나의 이미지를 변환하기 위해 수 분 이상이 걸리는 등 수행 속도가 느린 문제가 있으며, 컬러의 휘도를 전혀 고려하지 않기 때문에, 생성된 그레이스케일 이미지가 본래의 컬러 이미지와 상이한 외관을 갖는 경우가 많다.
또한, Grundland와 Dodgson의 "Decolorize: fast, contrast enhancing, color to grayscale conversion" 논문에서 제시된 전역 사상 방법은 수행 속도는 빠르지만, 전역 사상 함수를 지나치게 단순한 선형 함수로 모델링함으로써 컬러 대비를 효과적으로 보존하지 못하는 단점이 있다.
또한, Bala와 Eschbach의 "Spatial Color-to-Grayscale Transform Preserving Chrominance Edge Information" 논문과 Smith 등의 "Apparent Grayscale: A Simple and Fast Conversion to Perceptually Accurate Images and Video" 논문에서 제시된 방법은 국지적 사상 방법으로 분류 되는데, 국지적 사상 방법은 일정한 컬러를 갖는 영역이 서로 다른 그레이스케일 값으로 사상됨으로써 영상이 전반적으로 왜곡될 수 있는 문제를 가진다.
상술한 바와 같이 종래의 컬러-그레이스케일 이미지 변환 방법들은 원본 컬러 이미지의 컬러 대비를 다소 보존할 수는 있으나, 원본 컬러 이미지와 상이한 시각적 외관을 갖는 그레이스케일 이미지를 생성하는 경우가 많은 단점이 있다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 제1 목적은 원본 컬러 이미지의 시각적 특징을 유지하면서 신속하게 그레이스케일 이미지로 변환할 수 있는 컬러 이미지를 그레이스케일 이미지로 변환하는 방법을 제공하는 것이다.
또한, 본 발명의 제2 목적은 상기 컬러 이미지를 그레이스케일 이미지로 변환하는 방법을 수행하는 프로그램이 기록된 기록매체를 제공하는 것이다.
상술한 본 발명의 제1 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면에 따른 컬러 이미지를 그레이스케일 이미지로 변환하는 방법은, 원본 컬러 이미지가 입력되는 단계와, 입력된 상기 원본 컬러 이미지의 특징을 포함하는 목적 그라디언트(target gradient)를 획득하는 단계와, 획득한 상기 목적 그라디언트에 기초하여 상기 원본 컬러 이미지를 그레이스케일 이미지로 변환하기 위한 전역 사상 함수를 결정하는 단계 및 결정된 상기 전역 사상 함수를 이용하여 상기 원본 컬러 이미지를 그레이스케일이미지로 변환하는 단계를 포함한다. 상기 입력된 상기 원본 컬러 이미지의 특징을 포함하는 목적 그라디언트를 획득하는 단계는, 상기 입력된 원본 컬러 이미지의 색 공간을 CIE L*a*b* 색 공간으로 변환하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 입력된 상기 원본 컬러 이미지의 특징을 포함하는 목적 그라디언트를 획득하는 단계는, 상기 CIE L*a*b* 색 공간으로 변환된 컬러 이미지의 각 픽셀에 대해 x축 방향으로 인접한 두 픽셀의 값 차이의 부호와 크기를 결정하여 x 그라디언트를 획득하는 단계 및 상기 CIE L*a*b* 색 공간으로 변환된 컬러 이미지의 각 픽셀에 대해 y축 방향으로 인접한 두 픽셀의 값 차이의 부호와 크기를 결정하여 y 그라디언트를 획득하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 획득한 상기 목적 그라디언트에 기초하여 상기 원본 컬러 이미지를 그레이스케일 이미지로 변환하기 위한 전역 사상 함수를 결정하는 단계는, 변환된 상기 그레이스케일 이미지의 그라디언트에 상응하는 상기 획득한 원본 컬러 이미지의 그라디언트의 차이를 최소화하는 전역 사상 함수를 결정할 수 있다. 상기 획득한 상기 목적 그라디언트에 기초하여 상기 원본 컬러 이미지를 그레이스케일 이미지로 변환하기 위한 전역 사상 함수를 결정하는 단계는, 상기 전역 사상 함수를 g = L + f(H)C (여기서 L, C 및 H는 각각 CIE LCH로 나타낸 컬러의 각 성분들이고, f(H)는 H의 삼각 다항식을 의미)로 모델링하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 획득한 상기 목적 그라디언트에 기초하여 상기 원본 컬러 이미지를 그레이스케일 이미지로 변환하기 위한 전역 사상 함수를 결정하는 단계는, 상기 전역 사상 함수에 포함된 상기 f(H)함수를 결정하기 위한 비용함수를 모델링하는 단계와, 상기 비용함수를 최소화하는 해를 획득하는 단계 및 상기 비용함수를 최소화하는 해를 상기 전역 사상 함수에 적용하여 상기 전역 사상 함수를 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다. 상기 결정된 상기 전역 사상 함수를 이용하여 상기 원본 컬러 이미지를 그레이스케일이미지로 변환하는 단계는, 상기 결정된 전역 사상 함수를 상기 원본 컬러 이미지의 각 픽셀에 적용하여 상기 그레이스케일 이미지를 생성할 수 있다. 상기 결정된 상기 전역 사상 함수를 이용하여 상기 원본 컬러 이미지를 그레이스케일이미지로 변환하는 단계는, 상기 결정된 전역 사상 함수를 상기 원본 컬러 이미지의 각 픽셀에 적용하여 중간 그레이스케일 이미지를 생성하는 단계 및 CIE LAB 색 공간의 L로부터 CIE XYZ 색 공간의 Y로 변환하는 방법을 상기 중간 그레이스케일 이미지에 적용하여 상기 그레이스케일 이미지로 변환하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 제2 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면에 따른 컬러 이미지를 그레이스케일 이미지로 변환하는 방법을 수행하는 프로그램이 기록된 기록매체에 따르면, 입력된 상기 원본 컬러 이미지의 특징을 포함하는 목적 그라디언트(target gradient)를 획득하는 단계와, 획득한 상기 목적 그라디언트에 기초하여 상기 원본 컬러 이미지를 그레이스케일 이미지로 변환하기 위한 전역 사상 함수를 결정하는 단계 및 결정된 상기 전역 사상 함수를 이용하여 상기 원본 컬러 이미지를 그레이스케일이미지로 변환하는 단계를 수행하는 프로그램을 포함한다.
상술한 바와 같은 컬러 이미지를 그레이스케일 이미지로 변환하는 방법 및 이를 수행하는 프로그램이 기록된 기록매체에 따르면, 원본 컬러 이미지를 CIE L*a*b* 색 공간의 이미지로 변환하고, 변환된 색공간의 이미지에서 x 방향과 y 방향의 그라디언트를 구한다. 이후, 원본 컬러 이미지를 CIE LCH 색공간 이미지로 변환하고 전역 사상 함수(g)를 모델링한 후, 모델링된 전역 사상 함수(g)에 포함된 최적의 비선형 함수 f(H)를 결정하고 이를 적용하여 전역 사상 함수(g)를 결정한다. 그리고, 결정된 전역 사상 함수(g)를 컬러 이미지의 각 픽셀에 적용하여 중간 그레이스케일 이미지로 변환한 후, 중간 그레이스케일 이미지의 각 픽셀에 CIE LAB의 L로부터 CIE XYZ의 Y로의 변환식을 적용하여, 영상 표시 장치에서 표시 가능한 최종 그레이스케일 이미지로 변환한다.
따라서, 간단하고 신속하게 컬러 이미지를 그레이스케일 이미지로 변환할 수 있으며, 이에 따라 프로세서의 처리 부하를 감소시킬 수 있다.
또한, 원본 컬러 이미지의 그라디언트를 최대한 보존하도록 그레이스케일 이미지로 변환하기 때문에, 컬러 이미지의 컬러 대비를 잘 보존하고, 이를 통해 컬러 이미지의 컬러 대비에 의한 시각적 특징을 잘 보존하는 그레이스케일 이미지를 생성할 수 있다.
또한, 전역 사상 함수(g)에서 삼각 다항식으로 모델링된 f(H)의 계수를 최소화하는 과정을 통해 변환된 그레이스케일 이미지의 각 픽셀은 원본 컬러 이미지의 각 픽셀의 독립적 밝기와 최대한 비슷한 값을 갖게 된다. 따라서, 변환된 그레이스케일 이미지는 원본 컬러 이미지의 그라디언트와 원본 컬러 이미지의 각 픽셀의 독립적 밝기를 동시에 보존하며 원본 컬러 이미지의 전반적인 시각적 외관을 효과적으로 보존할 수 있게 되어 품질이 우수한 그레이스케일 이미지를 얻을 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 컬러 이미지를 그레이스케일 이미지로 변환하는 방법은 프린터, 복사기, 팩스, 이미지 처리 소프트웨어, 컴퓨터 비전 소프트웨어 등과 같은 다양한 분야에 널리 활용될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 컬러 이미지를 그레이스케일 이미지로 변환하는 방법을 개략적으로 설명하기 위한 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 컬러 이미지를 그레이스케일 이미지로 변환하는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 3은 도 2에 도시된 목적 그라디언트 획득 단계를 구체적으로 설명하기 위한 개념도이다.
도 4는 도 2에 도시된 전역 사상 함수 결정 과정을 구체적으로 나타내는 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 컬러 이미지를 그레이스케일 이미지로 변환하는 방법을 이용하여 변환된 결과 이미지를 나타낸다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어"있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어"있다거나 "직접 접속되어"있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 이하, 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 컬러 이미지를 그레이스케일 이미지로 변환하는 방법을 개략적으로 설명하기 위한 개념도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 컬러 이미지를 그레이스케일 이미지로 변환하는 방법은 먼저, 제공된 원본 컬러 이미지(110)의 각 픽셀이 가지는 컬러 차이가 반영된 목적 그라디언트(target gradient; 130)를 생성한다. 여기서, 상기 목적 그라디언트(130)는 원본 컬러 이미지를 구성하는 픽셀들 중 x축 방향으로 인접한 두 픽셀간의 변화량을 나타내는 x 그라디언트(131)와, y축 방향으로 인접한 두 픽셀간의 변화량을 나타내는 y 그라디언트(133)를 포함한다.
이후, 상기 생성된 목적 그라디언트(130)와 변환된 최종 그레이스케일 이미지(170)의 그라디언트의 차이를 최소화할 수 있는 전역 사상 함수(g; 150)를 결정하고, 원본 컬러 이미지(110)의 각 픽셀에 결정된 전역 사상 함수(150)를 적용하여 원본 컬러 이미지(110)를 그레이스케일 이미지(170)로 변환함으로써, 원본 컬러 이미지가 가지는 시각적 특성을 보존하면서 컬러 이미지를 그레이스케일 이미지로 신속하게 변환할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 컬러 이미지를 그레이스케일 이미지로 변환하는 방법을 나타내는 흐름도이고, 도 3은 도 2에 도시된 목적 그라디언트 획득 단계를 구체적으로 설명하기 위한 개념도이다. 또한, 도 4는 도 2에 도시된 전역 사상 함수 결정 과정을 구체적으로 나타내는 흐름도이다.
이하, 본 발명의 일 실시예에 따른 컬러 이미지를 그레이스케일 이미지로 변환하는 방법은 이미지의 컬러 변환을 수행하는 디지털 처리 장치에 의해 실행되는 것으로 가정한다.
도 2 내지 도 4를 참조하면, 먼저, 디지털 처리 장치에 그레이스케일로 변환할 원본 컬러 이미지가 입력된다(단계 210). 여기서, 상기 입력된 원본 컬러 이미지는 RGB 색 공간(color space)으로 표시될 수 있다. 또한, 상기 디지털 처리 장치가 디지털 복사기 또는 카메라인 경우에는 상기 원본 컬러 이미지는 해당 장치의 이미지 센서로부터 제공될 수 있고, 상기 디지털 처리 장치가 컴퓨터 등과 같은 정보처리 장치에 해당하는 경우에는 해당 장치가 저장장치에 저장된 컬러 이미지를 독출함으로써 제공받을 수 있다.
이후, 디지털 처리 장치는 입력된 원본 컬러 이미지의 색 공간을 RGB에서 CIE L*a*b*로 변환한다(단계 220). 도 2에 도시한 본 발명의 일 실시예에서는 원본 컬러 이미지의 색 공간을 RGB에서 CIE L*a*b* 모델로 변환하는 것으로 예를 들어 도시하였으나, 여기에 한정되는 것은 아니며 본 발명의 다른 실시예에서는 공지된 다양한 색 공간으로 변환할 수 있다.
다음으로, 디지털 처리 장치는 원본 컬러 이미지의 각 픽셀이 가지는 컬러 차이를 반영하여 원본 컬러 이미지를 그레이스케일 이미지로 변환하기 위해, CIE L*a*b*으로 색공간이 변환된 컬러 이미지의 x 그라디언트 및 y 그라디언트를 포함하는 목적 그라디언트를 획득한다(단계 230).
구체적으로, 목적 그라디언트는 원본 컬러 이미지를 구성하는 픽셀들 중 소정 픽셀을 기준으로 인접한 두 픽셀간의 x축 변화량을 나타내는 x 그라디언트와 소정 픽셀을 기준으로 인접한 두 픽셀의 y축 변화량을 나타내는 y 그라디언트를 포함한다.
예를 들어, 도 3에 도시된 바와 같이 원본 컬러 이미지(110)가 4×4 픽셀로 구성된 경우, x 그라디언트(131)는 각 픽셀의 좌우에 인접한 두 픽셀값(예를 들어, Gx 22의 경우, C23과 C21)의 차이에 기초하여 획득할 수 있다. 또한, y 그라디언트(133)는 원본 컬러 이미지(110)의 각 픽셀의 상하에 인접한 두 픽셀값(예를 들어, Gy 22의 경우, C32와 C12)의 차이에 기초하여 획득할 수 있다.
도 3에 도시된 실시예에서는 중간차(Central Difference)를 이용하여 목적 그라디언트 획득하는 것으로 예를 들어 설명하였으나, 본 발명의 다른 실시예에서는 상술한 중간차 이외에 선행차(Forward Difference), 후행차(Backward Difference) 또는 소벨 필터(Sobel Filter) 등의 다양한 방법을 통해 목적 그라디언트를 획득하도록 구성될 수도 있다. 이하, 본 발명의 일 실시예에 따른 컬러 이미지를 그레이스케일 이미지로 변환하는 방법에서는 중간차를 이용하여 목적 그라디언트를 획득하는 것으로 예를 들어 설명한다.
도 3에서 원본 컬러 이미지(110)의 각 픽셀은 R, G, B 성분을 포함하는 3차원의 값을 나타내고 있으나, x 그라디언트(131) 및 y 그라디언트(133)의 각 픽셀은 원본 컬러 이미지(110)에서 두 인접 픽셀의 컬러값의 차이가 부호가 있는 일차원의 값으로 표현되어, 원본 컬러 이미지(110)의 각 픽셀의 컬러 차이를 수치적으로 나타낸다.
상기 부호가 있는 일차원의 값은 두 픽셀간 차이의 부호 및 크기로 구성된다. 상기 두 픽셀간 차이의 부호는 두 픽셀의 밝기 차의 부호를 이용하여 구할 수 있고, 이 때 사용하는 각 픽셀의 밝기는 CIE L, CIE Y, NTSC Y 또는 헬름홀츠-코울라슈(Helmholtz-Kohlrausch) 효과를 고려한 밝기값 등 다양한 방법을 적용하여 구할 수 있다. 이하, 본 발명의 실시예에서는 상기 두 픽셀의 밝기 차의 부호를 구하기 위해 헬름홀츠-코울라슈 효과를 고려한 밝기값의 차의 부호를 우선적으로 사용하고, 상기 밝기값의 차가 0인 경우는 차선적으로 CIE L의 밝기값의 차의 부호를 사용하는 것으로 예를 들어 설명한다.
헬름홀츠-코울라슈 효과를 고려한 밝기값을 구하는 방법은 여러 가지가 있으나 본 발명의 일 실시예에서는 상기 밝기값을 Nayatani VAC(Variable Achromatic Color)모델을 이용하여 구하는 것으로 가정한다.
또한, 상기 부호가 있는 일차원의 값 중 두 픽셀간의 차이의 크기는 CIE76, CIE94, CIEDE2000, CMC l:c 등 다양한 컬러차(color difference) 모델을 적용하여 구할 수 있으며, 본 발명의 일 실시예에서는 CIE76을 변형하고 확장한 하기 수학식 1을 이용하여 구하는 것으로 예를 들어 설명한다.
수학식 1
Figure PCTKR2009007876-appb-M000001
수학식 1에서 Ci와 Cj는 원본 컬러 이미지(110)에 포함된 두 컬러를 의미하며, L, a* 및 b*는 각각 CIE LAB 색 공간에서 표시되는 각 컬러의 L, A 및 B 성분을 의미한다. 또한, R은 밝기차(즉,
Figure PCTKR2009007876-appb-I000001
의 범위와 색채차(chromatic difference))
Figure PCTKR2009007876-appb-I000002
의 범위를 일정하게 만들기 위한 정규화 계수이며, α는 사용자 파라미터로 색채차를 컬러차에 얼마만큼 반영하는지의 정도를 결정하는 파라미터이다.
상술한 바와 같은 방법을 통해 구해진 x 그라디언트(131) 및 y 그라디언트(133)를 재구성하여 변환된 그레이스케일 이미지는 원본 컬러 이미지(110)가 가지는 각 픽셀의 컬러 대비에 기반한 원본 컬러 이미지(110)의 특징을 그대로 포함하게 된다.
다시 도 2를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 컬러 이미지를 그레이스케일 이미지로 변환하는 방법을 설명하면, 상술한 바와 같이 단계 220의 실행을 통해 원본 컬러 이미지에 대한 목적 그라디언트를 획득한 후, 디지털 처리 장치는 원본 컬러 이미지의 색 공간을 RGB에서 CIE LCH로 변환 한다(단계 240).
이후, 디지털 처리 장치는 원본 컬러 이미지를 그레이스케일 이미지로 변환하기 위한 전역 사상 함수(g)를 결정한다(단계 250).
본 발명의 일 실시예에서는 컬러 이미지를 그레이스케일 이미지로 변환하기 위하여 전역 사상 방법을 이용하며, 이는 컬러 값을 입력받고 그레이스케일 값으로 사상하는 전역 사상 함수를 각 픽셀에 적용하여 컬러 이미지를 그레이스케일 이미지로 변환하는 것을 의미한다.
이하, 도 4를 참조하여 전역 사상 함수를 결정 과정을 보다 구체적으로 설명한다.
본 발명의 일 실시예에서 전역 사상 함수 g는 수학식 2와 같이 정의한다.
수학식 2
Figure PCTKR2009007876-appb-M000002
수학식 2에서 L, C 및 H는 원본 컬러 이미지에서 (x,y)에 위치한 픽셀의 컬러를 CIE LCH 공간으로 변환하여 얻은 컬러의 L, C, H 성분을 의미한다. 또한, f(H)는 H에 대한 비선형 함수를 의미한다.
상기 전역 사상 함수(g)의 결정을 위해 먼저 f(H)를 수학식 3과 같이 모델링한다(단계 311).
수학식 3
Figure PCTKR2009007876-appb-M000003
수학식 3에서 Ak, Bk A0는 미지수로서, 상기 미지수들이 결정되면 전역 사상 함수(g)가 결정된다.
전역 사상 함수(g)는 그레이스케일 이미지의 각 픽셀의 그라디언트가 도 2의 단계 230을 통해 원본 컬러 이미지로부터 획득한 목적 그라디언트와 최대한 유사하도록 결정되어야 한다. 동시에, 전역 사상 함수(g)는 그레이스케일 이미지의 각 픽셀의 밝기가 원본 컬러이미지의 각 픽셀의 밝기와 최대한 유사한 값을 갖도록 결정되어야 한다.
상술한 바와 같은 결정 조건을 만족하는 f(H)의 미지수를 결정하기 위해 상술한 결정 조건을 하나의 비용함수로 모델링하고(단계 313), 모델링된 비용함수를 최소화하는 해(즉, Ak, Bk 및 A0)를 구한 후(단계 315), 구해진 해를 전역 사상 함수(g)에 적용하여 최적의 전역 사상 함수(g)를 결정한다(단계 317).
먼저, 변환된 그레이스케일 이미지의 그라디언트와 원본 컬러 이미지로부터 획득한 상기 목적 그라디언트의 차이는 수학식 4와 같이 나타낼 수 있다.
수학식 4
Figure PCTKR2009007876-appb-M000004
수학식 4에서
Figure PCTKR2009007876-appb-I000003
는 전역 사상 함수(g)를 이용해 결정되는 그레이스케일 이미지의 그라디언트를 의미하고, G(x,y)는 원본 컬러 이미지로부터 획득한 그라디언트를 의미한다. 또한, Ω는 원본 컬러 이미지의 전체 픽셀을 의미한다.
한편, 상기 수학식 3은 하기의 수학식 5와 같이 벡터형태로 나타낼 수 있다.
수학식 5
Figure PCTKR2009007876-appb-M000005
수학식 5에서 t는 하기의 수학식 6과 같이 나타낼 수 있고, w는 하기의 수학식 7과 같이 나타낼 수 있다.
수학식 6
Figure PCTKR2009007876-appb-M000006
수학식 7
Figure PCTKR2009007876-appb-M000007
상기 수학식 5에서 w가 0에 가까워지면 수학식 3의 미지수 Ak, Bk 및 A0는 0에 가까워지며, 상기 수학식 2에서 정의된 전역 사상 함수(g)가 원본 컬러의 밝기성분인 L과 더 비슷해진다. 또한 상기 수학식 5에서 w가 0이 되면(즉, Ak=Bk=A0=0) 상기 수학식 2에서 정의된 전역 사상 함수(g)가 원본 컬러의 밝기 성분인 L과 같아진다.
상술한 내용에 기초하여 하기의 수학식 8과 같은 비용함수를 정의할 수 있고, 상기 비용함수가 작아질수록 Ak, Bk 및 A0가 작아지므로 전역 사상 함수(g)를 통해 변환되는 그레이스케일 이미지의 그레이스케일 값이 원본 컬러 이미지의 밝기를 나타내는 값과 유사해진다.
수학식 8
Figure PCTKR2009007876-appb-M000008
상기 수학식 8에서 I는 단위 행렬(identity matrix)을 의미한다.
본 발명의 일 실시예에서 컬러 이미지를 그레이스케일 이미지로 변환하는데 사용되는 전역 사상 함수(g)를 결정하기 위한 최종 비용함수는 상기 수학식 4 및 수학식 8을 선형 결합하여 하기의 수학식 9와 같이 정의할 수 있다.
수학식 9
Figure PCTKR2009007876-appb-M000009
상기 수학식 9에서 λ는 비용함수의 적용 비중을 결정하기 위한 가중치를 의미한다.
수학식 2에 수학식 5를 대입하면, 수학식 10을 얻을 수 있다.
수학식 10
Figure PCTKR2009007876-appb-M000010
이후, 수학식 10을, 수학식 9에 대입하면, 수학식 9는 하기의 수학식 11과 같이 표현될 수 있다.
수학식 11
Figure PCTKR2009007876-appb-M000011
수학식 11에서 M은 수학식 12와 같고, b는 수학식 13과 같다.
수학식 12
Figure PCTKR2009007876-appb-M000012
수학식 13
Figure PCTKR2009007876-appb-M000013
상기 수학식 11을 w로 미분한 것이 0이 될 때, E가 최소화되는 것을 이용하여, 비용함수 E를 최소화 하는 w를 수학식 14와 같이 구할 수 있다.
수학식 14
Figure PCTKR2009007876-appb-M000014
상술한 바와 같이 획득한 w를 수학식 10에 대입함으로써 전역 사상 함수(g)가 결정된다.
다시 도 2를 참조하면, 상술한 방법을 통해 전역 사상 함수(g)가 결정되면, 디지털 처리 장치는 결정된 전역 사상 함수(g)를 원본 컬러 이미지의 각 픽셀에 적용하여 원본 컬러 이미지를 중간 그레이스케일 이미지로 변환한다(단계 260).
여기서, 상기 중간 그레이스케일 이미지는 CIE L 공간 상의 값을 갖고 있기 때문에, 그레이스케일 이미지의 시각화를 위해서 CIE XYZ의 Y 공간 상의 값으로 변환하여 일반적인 이미지 표시 장치에서 표시 가능한 최종 그레이스케일 이미지를 획득한다(단계 270). 즉, CIE L*a*b* 색 공간의 L로부터 CIE XYZ 색 공간의 Y로 변환하는 방법을 중간 그레이스케일 이미지에 적용하여 최종 그레이스케일 이미지로 변환한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 컬러 이미지를 그레이스케일 이미지로 변환하는 방법을 이용하여 변환된 결과 이미지를 나타내는 것으로, 도 5의 (a)는 원본 컬러 이미지를 나타내고, 도 5의 (b)는 종래의 방법에 따라 CIE XYZ의 색 공간에서 정의된 휘도(Y)를 이용하여 그레이스케일로 변환된 이미지를 나타낸다. 또한, 도 5의 (c)는 본 발명의 일 실시예에 따라 변환된 그레이스케일 이미지를 나타낸다.
도 5의 (a)에 도시된 바와 같이 원본 컬러 이미지는 제1 영역(501), 제2 영역(503), 제3 영역(505), 제4 영역(507) 및 제5 영역(509)이 서로 구분될 수 있는 컬러로 구성되어 있고, 제1 영역(501)에는 객체(510)가 구분될 수 있는 컬러로 표시되어 있다.
종래의 컬러 변환 방법은 원본 컬러 이미지의 각 픽셀의 독립적 밝기, 즉 휘도(CIE Y)만을 이용하여 그레이스케일 이미지로 변환하기 때문에 각 픽셀의 독립적 밝기는 보존할 수 있으나 원본 컬러 이미지에서 표시되는 컬러의 대비를 보존하지 못하는 경우가 발생하게 되고 이로 인해 변환된 그레이 스케일 이미지의 품질이 저하된다.
즉, 도 5의 (b)에 도시된 바와 같이 종래의 컬러 변환 방법을 이용하여 컬러를 그레이스케일로 변환한 결과 이미지에는 도 5의 (a)에 도시된 원본 컬러 이미지에서 시각적으로 뚜렷하게 표시되는 제2 영역(503), 제3 영역(505), 제4 영역(507) 및 제5 영역(509)이 하나의 영역(523)으로 표시되어 원본 컬러 이미지가 가지는 컬러의 대비를 상실하게 된다. 또한, 원본 컬러 이미지의 제1 영역(501)에 표시된 객체(510)가 도 5의 (b)의 제1 영역(521)에는 표시되지 않게 되어 원본 컬러 이미지와는 이미지의 내용이 서로 다른 그레이스케일 이미지로 변환된다.
그러나, 본 발명의 일 실시예에 따른 컬러 이미지를 그레이스케일 이미지로 변환하는 방법에서는 원본 컬러 이미지의 특징을 보존할 수 있는 목적 그라디언트를 구성하고, 목적 그라디언트와 변환된 그레이스케일 이미지의 그라디언트가 최대한 유사하도록 컬러를 변환할 수 있는 전역 사상 함수(g)를 결정한 후, 결정된 전역 사상 함수(g)를 원본 컬러 이미지의 각 픽셀에 적용하여 그레이스케일 이미지로 변환하기 때문에 원본 컬러 이미지가 가지는 특징을 그대로 포함하는 그레이스케일 이미지를 생성할 수 있고, 결과적으로 우수한 품질의 그레이스케일 이미지를 얻을 수 있는 장점이 있다.
즉, 도 5의 (c)에 도시된 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 따라 변환된 그레이스케일 이미지는 원본 컬러 이미지에서 표시되는 제1 내지 제5영역(501 내지 509)이 해당 영역의 컬러에 상응하는 그레이스케일(531 내지 539)로 각각 변환되어 원본 컬러 이미지의 컬러 차이에 상응하는 시각적 특징을 보존할 수 있다. 또한, 원본 컬러 이미지의 제1 영역(501)에 표시되는 객체(510)도 그레이스케일로 변환된 이미지(도 5의 (c))의 제1 영역(531)의 동일한 위치(540)에 그대로 표시된다.
이상 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

Claims (9)

  1. 원본 컬러 이미지가 입력되는 단계;
    입력된 상기 원본 컬러 이미지의 특징을 포함하는 목적 그라디언트(target gradient)를 획득하는 단계;
    획득한 상기 목적 그라디언트에 기초하여 상기 원본 컬러 이미지를 그레이스케일 이미지로 변환하기 위한 전역 사상 함수를 결정하는 단계; 및
    결정된 상기 전역 사상 함수를 이용하여 상기 원본 컬러 이미지를 그레이스케일이미지로 변환하는 단계를 포함하는 컬러 이미지를 그레이스케일 이미지로 변환하는 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 입력된 상기 원본 컬러 이미지의 특징을 포함하는 목적 그라디언트를 획득하는 단계는,
    상기 입력된 원본 컬러 이미지의 색 공간을 CIE L*a*b* 색 공간으로 변환하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 컬러 이미지를 그레이스케일 이미지로 변환하는 방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 입력된 상기 원본 컬러 이미지의 특징을 포함하는 목적 그라디언트를 획득하는 단계는,
    상기 CIE L*a*b* 색 공간으로 변환된 컬러 이미지의 각 픽셀에 대해 x축 방향으로 인접한 두 픽셀의 값 차이의 부호와 크기를 결정하여 x 그라디언트를 획득하는 단계; 및
    상기 CIE L*a*b* 색 공간으로 변환된 컬러 이미지의 각 픽셀에 대해 y축 방향으로 인접한 두 픽셀의 값 차이의 부호와 크기를 결정하여 y 그라디언트를 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 컬러 이미지를 그레이스케일 이미지로 변환하는 방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 획득한 상기 목적 그라디언트에 기초하여 상기 원본 컬러 이미지를 그레이스케일 이미지로 변환하기 위한 전역 사상 함수를 결정하는 단계는,
    변환된 상기 그레이스케일 이미지의 그라디언트에 상응하는 상기 획득한 원본 컬러 이미지의 그라디언트의 차이를 최소화하는 전역 사상 함수를 결정하는 것을 특징으로 하는 컬러 이미지를 그레이스케일 이미지로 변환하는 방법.
  5. 제1항에 있어서, 상기 획득한 상기 목적 그라디언트에 기초하여 상기 원본 컬러 이미지를 그레이스케일 이미지로 변환하기 위한 전역 사상 함수를 결정하는 단계는,
    상기 전역 사상 함수를 g = L + f(H)C (여기서 L, C 및 H는 각각 CIE LCH로 나타낸 컬러의 각 성분들이고, f(H)는 H의 삼각 다항식을 의미)로 모델링하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 컬러 이미지를 그레이스케일 이미지로 변환하는 방법.
  6. 제5항에 있어서, 상기 획득한 상기 목적 그라디언트에 기초하여 상기 원본 컬러 이미지를 그레이스케일 이미지로 변환하기 위한 전역 사상 함수를 결정하는 단계는,
    상기 전역 사상 함수에 포함된 상기 f(H)함수를 결정하기 위한 비용함수를 모델링하는 단계;
    상기 비용함수를 최소화하는 해를 획득하는 단계; 및
    상기 비용함수를 최소화하는 해를 상기 전역 사상 함수에 적용하여 상기 전역 사상 함수를 결정하는 단계를 더 포함하는 컬러 이미지를 그레이스케일 이미지로 변환하는 방법.
  7. 제1항에 있어서, 상기 결정된 상기 전역 사상 함수를 이용하여 상기 원본 컬러 이미지를 그레이스케일이미지로 변환하는 단계는,
    상기 결정된 전역 사상 함수를 상기 원본 컬러 이미지의 각 픽셀에 적용하여 상기 그레이스케일 이미지를 생성하는 것을 특징으로 하는 컬러 이미지를 그레이스케일 이미지로 변환하는 방법.
  8. 제7항에 있어서, 상기 결정된 상기 전역 사상 함수를 이용하여 상기 원본 컬러 이미지를 그레이스케일이미지로 변환하는 단계는,
    상기 결정된 전역 사상 함수를 상기 원본 컬러 이미지의 각 픽셀에 적용하여 중간 그레이스케일 이미지를 생성하는 단계; 및
    CIE LAB 색 공간의 L로부터 CIE XYZ 색 공간의 Y로 변환하는 방법을 상기 중간 그레이스케일 이미지에 적용하여 상기 그레이스케일 이미지로 변환하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 컬러 이미지를 그레이스케일 이미지로 변환하는 방법.
  9. 이미지의 컬러 변환을 수행하는 디지털 처리 장치에 의해 실행될 수 있는 명령어의 프로그램이 유형적으로 구현되어 있으며, 상기 디지털 처리 장치에 의해 판독될 수 있는 프로그램을 기록한 기록매체에 있어서,
    입력된 상기 원본 컬러 이미지의 특징을 포함하는 목적 그라디언트(target gradient)를 획득하는 단계;
    획득한 상기 목적 그라디언트에 기초하여 상기 원본 컬러 이미지를 그레이스케일 이미지로 변환하기 위한 전역 사상 함수를 결정하는 단계; 및
    결정된 상기 전역 사상 함수를 이용하여 상기 원본 컬러 이미지를 그레이스케일이미지로 변환하는 단계를 수행하는 프로그램을 기록한 기록 매체.
PCT/KR2009/007876 2009-12-29 2009-12-29 컬러 이미지를 그레이스케일 이미지로 변환하는 방법 및 이를 수행하는 프로그램이 기록된 기록매체 WO2011081226A1 (ko)

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