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문제 정의
- 그래서 본 논문에서는 광원의 위치 변화와 광원 색의 변화에 영향을 받지 않는 칼라 정보 추출을 위한 연구를 수행하였다. 기존에는 광원색의 변화만을 고려하는데 비해, 본 연구에서는 광원의 위치 변화까지 고려하여 보다 정확한 물체색 복원이 가능하도록 하였다.
- 그래서 본 연구에서는 영상의 생동폭 조절을 통해 광원의 위치 변화로 인한 음영 영역을 효과적으로 제거하는 알고리즘을 제안하였다. 아주 어두운 무채색 계열인 음영 영역이 많이 발생하게 되면, 일반적으로 영상의 생동폭(dynamic range)은 넓어지고 영상의 가시도(visibility)는 떨어지게 돈1다.
- 연구를 수행하였다. 기존에는 광원색의 변화만을 고려하는데 비해, 본 연구에서는 광원의 위치 변화까지 고려하여 보다 정확한 물체색 복원이 가능하도록 하였다. 제안한 방법은 기존의 칼라 히스토그램 방법이 가지는 빠른 수행 속도의 장점을 해치지 않을 뿐만 아니라, 모든 연산이 RGB 채널의 밝기 값을 가지고 수행되므旦 다른 과도한 연산량을 가지는 색 항상성 알고리즘들보다 내용 기반 영상검색이라는 MPEG-7의 목적에 부합한다고 할 수 있다.
가설 설정
- 그러나, 두 영상에서 각 채널 평균값은 실제 표면 반사 계수는 동일하지만 광원의 영향에 의해 밝기값이 달라지므로 평균값은 달라지게 된다. 그래서 본 연구에서는 광원의 영향을 받은 표면 반사 계수의 보정을 위해 gray world 가정인 영상 평균 표면 반사 계수는 중간 그레이값의 평균 반사 계수와 같다는 것을 이용하였다. 중간 그레이값의 평균 반사 계수를 128로 보고, 중간 gray값의 평균 반사 계수와 채널 평균값과의 비를 이용하여 각 채널의 밝기 값 변환 상수(Tr/臨 rG/ rG, 玷/胡)를 결정하였다.
- 남게 된다. 확산 반사 성분의 유채색과 무채색 구별을 위해 본 연구에서는 /< TH 이면 무채색의 확산 반사 성분이라 가정하고 평균 반사 계수를 구하기 위한 채널 평균의 계산에서 제외하였다. 제안한 광원색 제거 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 동일 물체에 대해 붉은 계열의 광원과 푸른 계열의 광원을 조사한 영상에 대해 실험을 수행하였다.
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