JPEG 및 JPEG2000과 같은 영상 압축 알고리즘은 고유의 손실 특성으로 인하여 영상 복원 시 화질을 열화시켜 색역(gamut)을 변화시킨다. 따라서 본 논문에서는 JPEG과 JPEG2000을 이용하여 압축률과 색역 변화의 관계를 연구하였다. 압축률과 색역 변화의 관계를 분석하기 위해 우선 표준 컬러 차트(Macbeth ColorChecker)의 18가지 색 표본을 이용하여 균일한 색 좌표계 내에서의 색상과 채도 변화를 조사하였다. 이를 근거로 12개의 자연 영상을 4가지 속성에 따라 2개의 그룹으로 분류하고 실험을 반복하였다. 그 결과 압축률과 색역 변화의 상관관계를 도출하고, 최소 자승법을 이용하여 근사화 곡선을 유도할 수 있었다.
JPEG 및 JPEG2000과 같은 영상 압축 알고리즘은 고유의 손실 특성으로 인하여 영상 복원 시 화질을 열화시켜 색역(gamut)을 변화시킨다. 따라서 본 논문에서는 JPEG과 JPEG2000을 이용하여 압축률과 색역 변화의 관계를 연구하였다. 압축률과 색역 변화의 관계를 분석하기 위해 우선 표준 컬러 차트(Macbeth ColorChecker)의 18가지 색 표본을 이용하여 균일한 색 좌표계 내에서의 색상과 채도 변화를 조사하였다. 이를 근거로 12개의 자연 영상을 4가지 속성에 따라 2개의 그룹으로 분류하고 실험을 반복하였다. 그 결과 압축률과 색역 변화의 상관관계를 도출하고, 최소 자승법을 이용하여 근사화 곡선을 유도할 수 있었다.
Image compression schemes, such as JPEG and JPEG2000, degrade the Quality of a reconstructed image due to their lossy characteristics. Accordingly, this paper investigates the relationship between the compression ratio and the gamut variation for a reconstructed image using JPEG and JPEG2000. To ana...
Image compression schemes, such as JPEG and JPEG2000, degrade the Quality of a reconstructed image due to their lossy characteristics. Accordingly, this paper investigates the relationship between the compression ratio and the gamut variation for a reconstructed image using JPEG and JPEG2000. To analyze the relationship between compression ratio and gamut variation, i.e. the hue and chroma shift in the uniform color space, eighteen color samples from the Macbeth ColorChecker are initially used. Based on the color shift phenomenon for the color samples, twelve natural color images, classified into two groups depending on four color attributes, are also used to investigate the relationship between the level of compression and the variation in the gamut area. As a results, through the experiments, least square method is applied to obtain the fitting curves as an equation minimizing the error between the real data and its corresponding approximated values.
Image compression schemes, such as JPEG and JPEG2000, degrade the Quality of a reconstructed image due to their lossy characteristics. Accordingly, this paper investigates the relationship between the compression ratio and the gamut variation for a reconstructed image using JPEG and JPEG2000. To analyze the relationship between compression ratio and gamut variation, i.e. the hue and chroma shift in the uniform color space, eighteen color samples from the Macbeth ColorChecker are initially used. Based on the color shift phenomenon for the color samples, twelve natural color images, classified into two groups depending on four color attributes, are also used to investigate the relationship between the level of compression and the variation in the gamut area. As a results, through the experiments, least square method is applied to obtain the fitting curves as an equation minimizing the error between the real data and its corresponding approximated values.
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문제 정의
따라서 본 논문에서는 JPEG과 JPEG2000으로 압축 후 복원된 영상에 대해서 압축률과 색역 변화의 관계를 조사하였다. 압축률과 색 번짐 현상의 관계, 즉 인간 시각에 균일한 색 공간에서 색상과 채도의 이동 현상을 분석하기 위해 우선적으로 표준 컬러 차트의 18가지 대표색을 이용하였다.
본 논문에서는 JPEG과 JPEG2000으로 압축 후 복원된 영상에 대해서 압축률과 색역 변화에 대한 관계를 연구하였다. 표준 컬러 차트를 이용한 대표색 실험 결과를 기반으로 하여, 여러가지 자연 영상에 대해서도 압축률과 색역 변화의 상관관계를 분석하여 그래프로 나타내었고 곡선의 함수를 유도하였다, 실험 결과 압축률이 증가함에 따라 복원된 영상의 색역도 증가하지만 높은 압죽률에 대해서는 주변 색과의 혼합에 의해 무채색 계통으로 변하기 때문에 색역이 감소함을 알 수 있었다.
가설 설정
색 번짐 현상(color bleeding)은 특히 색도 차가 큰 두 색의 경계 부근에서 현저하게 발생하며, 그 원인은 의사색(spuHous color) 신호가 경계 부근에서 진동하기 때문이다.'"对 그 결과 압축 과정에서 발생하는 색도 성분의 손실 및 색 번짐 현상은 복원된 영상에서 색 정보를 변화시켜 영상의 색역에도 영향을 미치게 된다. 따라서 색역은 주어진 영상의 모든 색 변화와 관련이 있기 때문에, 색역을 조사한다는 것은 압축 전후의 화질을 평가하는 효과적인 표준 항목이 될 수 있다.
제안 방법
왔다.'"3 E. Alien의 첫 번째 논문에서는 화질 열화의 원인을 분석하여 그 정도를 PSNR(peak signal to noise ratio) 수치로 비교하였으며®1, 두 번째 논문에서는 관찰자의 시각 특성을 고려하여 영상을 분류하고, 0과 10사이의 값으로 화질의 정도를 나타내었다";'. U.
Alien의 첫 번째 논문에서는 화질 열화의 원인을 분석하여 그 정도를 PSNR(peak signal to noise ratio) 수치로 비교하였으며®1, 두 번째 논문에서는 관찰자의 시각 특성을 고려하여 영상을 분류하고, 0과 10사이의 값으로 화질의 정도를 나타내었다"'. U. SteinggHmssone JPEG과 JPEG2000의 압축률을 변화해가면서 관찰자들로부터 주관적 화질 평가점수를 획득한 후, 이들의 상관관계를 도출하였다.四 그리고 H.
SteinggHmssone JPEG과 JPEG2000의 압축률을 변화해가면서 관찰자들로부터 주관적 화질 평가점수를 획득한 후, 이들의 상관관계를 도출하였다.四 그리고 H. M. AlTSume 압축 알고리즘의 양자화 (quantization) 과정에서 영상을 블록단위로 처리하기때문예, 이 블록들 기반의 평가 항목들을 제시하고 다른 방법들과 비교하였다.®1
고유색으로 정의하였다. 고유색의 수는 영상에서 색의 다양성(ri산iness)과 관계있으며, 영상 크기의 영향 올 제거하기 위해 총 화소 수에 대한 백분율로 표현하였다.
압축률과 색 번짐 현상의 관계, 즉 인간 시각에 균일한 색 공간에서 색상과 채도의 이동 현상을 분석하기 위해 우선적으로 표준 컬러 차트의 18가지 대표색을 이용하였다. 대표색에 대한 색 이동 현상의 결과를 기반으로 하여 12가지 자연 영상에 대해서도 압축률과 색역 변화의 관계를 조사하였으며, 이때 자연 영상을 각각의 속성에 따라 2개의 그룹으로 분류하여 실험하였다. 실험을 통해 획득된 각 그룹별 압축률과 색 역 변화에 대한 관계 그래프를 최소 자승법(least squre rrethod)을 이용하여 근사화 하고 곡선의 함수로 표현하였다.
최적화된 최소 자승법을 이용하였다. 따라서 각 그룹의 영상에 대해, 실제 데이터와 근사값 사이의 오차를 최소화하는 근사화 곡선을 2차의 방정식으로 유도하였다.
이러한 현상은 일반적으로 높은 압축률에서는 색의 채도를 떨어뜨리지만, 압축률이 증가한다고 반드시 채도가 감소하는 것은 아니다. 따라서 인간시각에 균일한 ab* 색공간에서 압축률에 따른 색상과 채도의 이동 현상을 조사하기 위해, 그림 1과 같이 표준 컬러 차트의 18 가지색 표본을 이용하여 3개의 테스트 영상을 제작하였다. 이 테스트 영상들은 압축 후의 색 이동 현상을 확실히 관찰하기 위해 색상 동심원으로 구성되었다.
마지막으로, 본 논문에서는 RGB 값이 서로 다른 각 화소를 고유색으로 정의하였다. 고유색의 수는 영상에서 색의 다양성(ri산iness)과 관계있으며, 영상 크기의 영향 올 제거하기 위해 총 화소 수에 대한 백분율로 표현하였다.
압축률과 색 번짐 현상의 관계, 즉 인간 시각에 균일한 색 공간에서 색상과 채도의 이동 현상을 분석하기 위해 우선적으로 표준 컬러 차트의 18가지 대표색을 이용하였다. 대표색에 대한 색 이동 현상의 결과를 기반으로 하여 12가지 자연 영상에 대해서도 압축률과 색역 변화의 관계를 조사하였으며, 이때 자연 영상을 각각의 속성에 따라 2개의 그룹으로 분류하여 실험하였다.
따라서 압축률에 대한 색역의 변화를 조사하기 위해 우리는 12개의 자연 영상에 대해서 실험을 수행하였다. 이 영상들은 4가지 색 속성에 따라 2개의 그룹으로 분류하였으며, 4가지 속성은 각각 색역의 크기, 선명도(colorfulness), 색도 (CbCr) 성분의 공간 주파수(spatial frequency), 그리고 RGB 색 좌표계에서의 고유색(unique color) 수이다.'/13]
따라서 인간시각에 균일한 ab* 색공간에서 압축률에 따른 색상과 채도의 이동 현상을 조사하기 위해, 그림 1과 같이 표준 컬러 차트의 18 가지색 표본을 이용하여 3개의 테스트 영상을 제작하였다. 이 테스트 영상들은 압축 후의 색 이동 현상을 확실히 관찰하기 위해 색상 동심원으로 구성되었다.
대상 데이터
변한다는 사실을 알 수 있었다. 따라서 압축률에 대한 색역의 변화를 조사하기 위해 우리는 12개의 자연 영상에 대해서 실험을 수행하였다. 이 영상들은 4가지 색 속성에 따라 2개의 그룹으로 분류하였으며, 4가지 속성은 각각 색역의 크기, 선명도(colorfulness), 색도 (CbCr) 성분의 공간 주파수(spatial frequency), 그리고 RGB 색 좌표계에서의 고유색(unique color) 수이다.
이론/모형
대표색에 대한 색 이동 현상의 결과를 기반으로 하여 12가지 자연 영상에 대해서도 압축률과 색역 변화의 관계를 조사하였으며, 이때 자연 영상을 각각의 속성에 따라 2개의 그룹으로 분류하여 실험하였다. 실험을 통해 획득된 각 그룹별 압축률과 색 역 변화에 대한 관계 그래프를 최소 자승법(least squre rrethod)을 이용하여 근사화 하고 곡선의 함수로 표현하였다.
압축률과 색역 변화 사이의 관계를 근사화 하기 위해 우리는 최적화된 최소 자승법을 이용하였다. 따라서 각 그룹의 영상에 대해, 실제 데이터와 근사값 사이의 오차를 최소화하는 근사화 곡선을 2차의 방정식으로 유도하였다.
성능/효과
M에 나타내었다. 그림 10에서 JPEG으로 압축한 결과는 원본 색역의 크기에 비해 약 70% 정도가 증가하였고, 반면 JPEG2000으로 압축한 결과는 약 20% 정도만이 증가하였다. 이 결과는 그림 8의 그래프에서도 확인할 수 었다.
세 번째, 압축 후 복원된 영상의 왜곡은 같은 압축률이라 할지라도 그 영상을 구성하는 내용물에 따라 달라질 수 있다. 다시 말해, 색도 성분에서 큰 공간 주파수를 가지는 영상은 그렇지 않은 영상보다 주파수 양자화에 의해 더 많은 오차가 발생한다.
이것은 그림 3의 원본 색(회색 삼각형으로 표시) 채도가 그림 2와 4의 원본 색 채도에 비해 상대적으로 높기 때문이다. 실험에서는 비록 3개의 색 표본으로 색 이동 현상을 조사하였지만, 나머지 색에서도 같은 현상이 일어남을 확인하였다.
첫 번째, 원본 영상의 색역 크기는 ab' 색 공간에서 색 역 경계 서술자(gamut boundary descriptor) 를 이용하여 색역 경계의 좌표 값을 결정한 후, 경계안의 면적을 계산함으로써 나타낼 수 있다.四 두 번째, 영상의 선명도는 일반적으로 높은 압축률로 압축한 영상에서는 원본 영상에 비해 떨어진다고 알려져 있다.
표준 컬러 차트를 이용한 대표색 실험 결과를 기반으로 하여, 여러가지 자연 영상에 대해서도 압축률과 색역 변화의 상관관계를 분석하여 그래프로 나타내었고 곡선의 함수를 유도하였다, 실험 결과 압축률이 증가함에 따라 복원된 영상의 색역도 증가하지만 높은 압죽률에 대해서는 주변 색과의 혼합에 의해 무채색 계통으로 변하기 때문에 색역이 감소함을 알 수 있었다.
후속연구
또한 동영상 압축인 MPEG에 대해서도 연구가 필요할 것이다.
향후 연구로서 보다 신뢰성을 얻기 위한 실험 방법이 필요할 것이며, 실험 데이터를 바탕으로 색역 변화를 최소화 할 수 있는 압축 알고리즘 개발이 필요할 것이다. 또한 동영상 압축인 MPEG에 대해서도 연구가 필요할 것이다.
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