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웨이블릿 패킷 변환을 이용한 흑백 영상의 칼라화 알고리즘
Colorization Algorithm Using Wavelet Packet Transform 원문보기

電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. SP, 신호처리, v.45 no.1 = no.319, 2008년, pp.1 - 10  

고경우 (경북대학교 전자전기컴퓨터학부) ,  권오설 (경북대학교 전자전기컴퓨터학부) ,  손창환 (경북대학교 전자전기컴퓨터학부) ,  하영호 (경북대학교 전자전기컴퓨터학부)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

색 정보를 흑백 영상에 숨기고 이를 다시 찾아서 흑백 영상을 칼라 영상으로 복원하는 칼라화 알고리즘이 최근 연구되고 있다. 이러한 방법에서는 색 정보를 숨기고 복원할 때 원본 영상의 정보 손실을 최소화하는 것이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 흑백 영상에 색 정보를 숨기고 이를 다시 복원할 때, 원본 영상의 정보 손실을 최소화하기 위해 웨이블릿 패킷 변환을 이용한 칼라화 알고리즘을 제안하였다. 그리고 복원된 칼라 영상의 열화된 채도를 보상하기 위한 채도 향상 알고리즘도 함께 제안하였다. 제안한 칼라화 방법은 칼라 영상을 흑백 영상으로 변환하는 과정(color-to-gray)과 변환된 흑백 영상에서 칼라 성분을 추출하여 복원하는 과정(gray-to-color)으로 구성된다. Color-to-gray 과정에서는 입력 RGB 영상을 YCbCr 영상으로 변환한 뒤, Y 영상에 웨이블릿 패킷 변환을 수행하여 각 sub-band의 정보량을 조사한다. 그리고 원본 영상의 정보량이 가장 적은 두 개의 sub-band에 색 정보를 삽입하여, 색 정보 복원 시에 원본 영상의 정보 손실을 최소화 한다. Gray-to-color 과정에서는 프린팅 및 스캐닝에 의해 발생하는 색 채도의 열화를 보상하기 위해 프린터와 스캐너의 특성곡선을 획득하고, 이를 이용하여 변화된 화소값을 보상해줌으로써 복원된 칼라 영상의 색 채도를 향상시킨다. 또한 복원된 영상의 CbCr 범위를 확장하여 열화된 색 채도를 향상시킨다. 실험을 통해 제안된 칼라화 방법은 경계영역의 선명도 및 색 채도를 향상시킴을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Coloriztion algorithms, which hide color information into gray images and find them to recover color images, have been developed recently. In these methods, it is important to minimize the loss of original information while the color components are embedded and extracted. In this paper, we propose a...

주제어

#Wavelet packet transform   #colorization   #color saturation   #characteristic curve  

참고문헌 (11)

  1. R. L. de Queiroz and K. M. Braun, "Color to gray and back: Color embedding into textured gray images," IEEE Transactions of Image Processing, vol. 15, no. 6, pp. 1464-1470, June 2006 

    상세보기 crossref

  2. K. M. Braun and R. L. Queiroz, "Color to gray and back: Color embedding into textured gray images," Proceedings of IS&T/SID 13th Color Imaging Conference, pp. 120-124, Nov. 2005 

  3. M. Chaumont and W. Puech, "A color image hidden in a grey-level image," CGIV 2006 Final Program and Proceedings, pp. 226-231, June 2006 

  4. V. Tsagaris and V. Anastassopoulos, "Fusion of visible and infrared imagery for night color vision," Display, vol. 26, no. 4-5, pp. 191-196, Oct. 2005 

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  5. M. Vilaseca, J. Pujol, and M. Arjona, "Color visualization system for near-infrared multispectral images," Journal of Imaging Science and Technology, vol. 49, no. 3, pp. 246-255, May/June 2005 

    상세보기

  6. T. Chen, Y. Wang, V. Schillings, and C. Meinel, "Grayscale image matting and colorization," Proceedings of ACCV2004, pp. 1164-1169, Jan. 2004 

  7. T. Welsh, M. Ashikhmin, and K. Mueller, "Transferring color to grayscale images," Proceedings of ACM SIGGRAPH, pp. 277-280, 2002 

  8. A. Toet, "Colorizing single band intensified nightvision images", Display, vol. 26, no. 1, pp. 15-21, Jan. 2005 

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  9. T. Horiuchi and H. Kotera, "Colorization algorithm for monochrome image sequences using optical flow," Proceedings of IS&T/SID 12th Color Imaging Conference, pp. 140-143, Nov. 2005 

  10. T. Horiuchi and H. Kotera, "Colorization for monochrome image with texture," Proceedings of IS&T/SID 13th Color Imaging Conference, pp. 245-250, Nov. 2005 

  11. R. C. Gonzalez and R. E. Woods, Digital Image Processing, Prentice Hall, 2002 

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