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가설 설정
- 적인 sRGB 표준 모니터에서 나타낼 색의 색도와 실제 색표의 색도를 a*b* 평면에 나타낸 것이다. 그림5(a)는 카메라 출력 이미 지의 경우 24색 모두 실제 색표와 좌표가 크게 떨어져 있는 것을 보여주고, 그림 5(b)는 sRGB 이미지는 실제 색표와 좌표가 거의 일치함을 보여준다. 그림 6은 실제 색표에 대한 카메라 출력이미지와 sRGB 이미지의 색차를 24색 각각에 대해 비교한 그래프이다.
제안 방법
- Kodak DC 220 디지털카메라로 촬영된 이미지를 sRGB 표준 모니터에서 실제 색을 나타낼 수 있는 sRGB 이미지로 변환하였다. 그 과정은 디지털 카메라 색특성 분석을 통한 실제 색의 XYZ 추정, 기준 광원의 차이를 고려한 XYZ 변환, 그리고 E와 RGB의 색 공간 변환으로 구성된다.
- 그러나 sRGB 이미지를 출력하는 디지털카메라는 아직 판매되고 있지 않은데, 최근 들어 스캐너, 디지털카메라와 같은 입력장치의 색보정 연구가 국내외적으로 활발히 이루어지고 있다.[1-5,10] 본 논문에서는 다중회귀법을 사용하여 디지털카메라의 색 특성을 분석함으로써 카메라 출력이미지에서 피사체의 실제 색를 찾아내어 이로부터 sRGB 이미지를 생성하였다.
- 카메라 출력이미지나 sRGB 이미지 모두 인쇄 매체의 특성에 따라 나타나는 색이 달라지므로 눈으로 직접 색을 비교할 수 없다. 따라서 두 이미지가 sRGB 표준 모니터에 재현되었을 때 각각 나타낼 색과 표준 광원 D65 하에서의 실제 색과의 색 차를 계산해 보았다. 여기서 카메라 출력이미지가 sRGB 표준 모니터에서 나타낼 색의 삼자극치는 디지털 신호 drdbdg로부터 식(3-1)과 식(3-2)의 역으로 계산되었다.
- 식(1)의 좌항에 기준색표 24색의 # : 표준광원 D50의삼자극치) 대입하고 우항에 대응되는 카메라 삼자극치 RGB 를 대입한 후, 다중회귀분석법을 이용하면 변환행렬 T를 산출할 수 있다. 본 실험에서는 카메라 삼자극치 RG8간의 상호 의존성을 고려하여 KR, G, B, RG, GB, BR, R2, G2, B2의 항을 대입하여 식 (5)와 같이 3x10의 변환 행렬을 산출하였다.
- 24색의 drdgdb로부터 카메라 삼자극치 RGB를 구하기 위하여 무채색 6단계의 실제 세기를 나타내는 Y자극치의 Y/Yn에 대한 drdgdb의 그래프를 그림 3에 나타내었다. 이들의 비선형적인 관계를 정확하게 분석하기 위하여 두 영역으로 나누어 각 구간의 관계식을 식(4)와 같이 2차 다항식으로 구하였다.
- 디지털 카 메라의 색 특성을 나타내는 카메라 자극치 RGB와 기준색표 의 XK간의 변환 행렬은 Macbeth ColoCheker 24색을 대상으로 하여 다중회귀법에 의해 (3x10)으로 구하였다. 이때 디지털카메라의 출력 신호 카메라 자극치 RGB 간의 비선형성을 두 구간으로 나누어 분석함으로써 변환 행렬의 정확도를 높였다.
- 3"X 사용함으로써 광원의 불균일도를 최소화시켰으며 분광분포의 차이는 무시하였다. 이에 따라 기준색표 24색에 대한 표준광원 D50 하에서의 삼자극치 #와 표준 광원 D65 하에서의 삼자극치 #는 분광광도계(CM 3600d, Minolta)를 사용하여 측정하였다
- 표 2에 기준색표 24색과 IT8 286 색에 대한 실험 결과를 비교하여 나타내었다. 기준색표 24색의 평균 색차가 2.
대상 데이터
- 다음으로 기준색표 이외의 색들로 구성된 AGFA IT8 Reference KIT(C90453xx)를 시험 대상으로 하였다. IT8은 7 사진인화지에 286색이 수록되어 있으며 각 색의 #와 #는 분광광도계(Spectroscan, Gretag-Macbeth)< 사용하여 측정하였다.
데이터처리
- 식(1)의 T는 카메라의 색 특성에 따라 다른데, 이는 XYZ 를 알고 있는 기준 색표들(Target colors)을 대상으로 알아낼 수 있다. 즉, 기준색표들의 고유한 XYZ와 촬영 이미지의 drdgdb로부터 유추된 RGB를 식(1)의 양변에 대입하고 양변이 일치되도록 다중회귀분석법으로 T를 산출한다. 산출된 T 를 식(1)에 대입하면 임의의 시험 색표들(Test colors)에 대해서도 촬영 이미지로부터 피사체의 XYZ를 추정해낼 수 있다.
이론/모형
- 그 과정은 디지털 카메라 색특성 분석을 통한 실제 색의 XYZ 추정, 기준 광원의 차이를 고려한 XYZ 변환, 그리고 E와 RGB의 색 공간 변환으로 구성된다. 디지털 카 메라의 색 특성을 나타내는 카메라 자극치 RGB와 기준색표 의 XK간의 변환 행렬은 Macbeth ColoCheker 24색을 대상으로 하여 다중회귀법에 의해 (3x10)으로 구하였다. 이때 디지털카메라의 출력 신호 카메라 자극치 RGB 간의 비선형성을 두 구간으로 나누어 분석함으로써 변환 행렬의 정확도를 높였다.
성능/효과
- 표 2에 기준색표 24색과 IT8 286 색에 대한 실험 결과를 비교하여 나타내었다. 기준색표 24색의 평균 색차가 2.1 △E*ab이고 IT8 286색의 평균 색차는 4.64EM으로써 시험 색표로 사용된 IT8은 기준색표 24색의 평균 색차의 2배 정도를 나타낸다. 두 색을 나란히 놓고 눈으로 그 차이를 인식하기 시작하는 색차(perceptibility)가 약 2.
- 기준색표인 Macbeth ColorChecker 24색의 sRGB 이미지의 평균 색차는 2.1 △E*ab로써 매우 정확한 결과를 보였으나, 시험 색표인 IT8 Reference KIT 286색의 sRGB 이미지의 평균 색차는 4.6 △E*ab, 으로 약 2배 정도의 오차가 예측된다. 이는 시험 색표의 재질이 기준색표와 다를 경우 동일색이라도 서로 다른 카메라 출력이미지로 저장되는 카메라 메타메리즘 현상[2]이 주원인으로 간주된다.
- 64EM으로써 시험 색표로 사용된 IT8은 기준색표 24색의 평균 색차의 2배 정도를 나타낸다. 두 색을 나란히 놓고 눈으로 그 차이를 인식하기 시작하는 색차(perceptibility)가 약 2.2 △E*ab 임을 고려하면7, 1 변환 행렬을 구할 때 사용된 기준 색표의 sRGB 이미지는 정확한 색 재현성을 보였다고 할 수 있다. 또한 복합 이미지(complex image)의 경우 두색의 차이가 인식되기는 하지만 동일색으로 인정할 수 있는 색차(acceptability)가 perceptibility의 2~3.
후속연구
- 18번 Cyane 색역밖에 위치하는 색이므로 sRGB 이미지에서는 이를 정확하게 재현할 수 없다. 그러나 13번과 15번은 sRGB 색역 안쪽에 위치하여 sRGB 이미지로 정확한 재현이 가능하므로 앞으로 이에 대한 오차 요인 분석이 이루어져야 한다. 24번과 같은 검정색은 그림 3에 나타낸 그래프의 함수 결정 시 유발되는 오차로 인한 것으로 추정된다.
- 이는 시험 색표의 재질이 기준색표와 다를 경우 동일색이라도 서로 다른 카메라 출력이미지로 저장되는 카메라 메타메리즘 현상[2]이 주원인으로 간주된다. 앞으로 카메라 메타메리즘 현상 및 주위 환경 변화를 고려한 특성화 모델의 보완 연구가 수행될 예정이다.
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