최근 프로젝터는 휴대용 프로젝터의 등장으로 원하는 장소에서 영상을 투영할 수 있어 현장에서의 회의에 사용되는 등 그 용도가 확장 되었다. 하지만 이러한 휴대성으로 인하여 백색의 균일한 투영면에 영상을 투영하지 못하는 경우 투영면의 색에 의하여 투영된 영상에서 색 왜곡이 발생한다. 따라서 색을 지닌 투영면에 의해 발생된 색 왜곡을 보정하기 위해 여러 알고리즘들이 제안되었다. 하지만 이들 알고리즘은 측정 장치를 사용하여 휴대용 프로젝터에 적용에 있어 제한적이다. 본 논문에서는 카메라를 측정 장치로 사용하여 유색의 투영면과 백색의 투영면에서의 색을 일치시키는 알고리즘을 제안한다. 먼저, 각 채널당 9단계의 계조를 나타내는 테스트 영상을 백색과 유색의 투영면에 투영한 후 카메라로 획득한다. 다음으로, 두 투영면에서의 각 각의 계조를 나타내는 테스트 영상의 획득한 영상을 통해 디지털 값을 획득한다. 획득한 디지털 값은 같은 패치에 대해 투영면에 따라 다른 값을 가지게 된다. 백색의 투영면에서 테스트 영상의 값을 기준으로 유색의 투영면에서 같은 값을 가지게 하는 테스트 영상을 찾는다. 두 개의 투영면에서 테스트 영상의 값을 일치 시키는 입력 디지털 값씩 차이는 색씩 변화를 나타낸다. 따라서, 두 투영면에서의 테스트 영상의 값을 일치 시키는 두 투영면에서의 입력 디지털 값을 다항 희귀 방정식에 대입하여 색 보정 행렬을 구한다. 실험을 통하여 제안한 방법과 이전 방법을 비교하였고 주관적 평가와 객관적 평가에서 제안한 방법이 우수한 성능을 나타내었다.
최근 프로젝터는 휴대용 프로젝터의 등장으로 원하는 장소에서 영상을 투영할 수 있어 현장에서의 회의에 사용되는 등 그 용도가 확장 되었다. 하지만 이러한 휴대성으로 인하여 백색의 균일한 투영면에 영상을 투영하지 못하는 경우 투영면의 색에 의하여 투영된 영상에서 색 왜곡이 발생한다. 따라서 색을 지닌 투영면에 의해 발생된 색 왜곡을 보정하기 위해 여러 알고리즘들이 제안되었다. 하지만 이들 알고리즘은 측정 장치를 사용하여 휴대용 프로젝터에 적용에 있어 제한적이다. 본 논문에서는 카메라를 측정 장치로 사용하여 유색의 투영면과 백색의 투영면에서의 색을 일치시키는 알고리즘을 제안한다. 먼저, 각 채널당 9단계의 계조를 나타내는 테스트 영상을 백색과 유색의 투영면에 투영한 후 카메라로 획득한다. 다음으로, 두 투영면에서의 각 각의 계조를 나타내는 테스트 영상의 획득한 영상을 통해 디지털 값을 획득한다. 획득한 디지털 값은 같은 패치에 대해 투영면에 따라 다른 값을 가지게 된다. 백색의 투영면에서 테스트 영상의 값을 기준으로 유색의 투영면에서 같은 값을 가지게 하는 테스트 영상을 찾는다. 두 개의 투영면에서 테스트 영상의 값을 일치 시키는 입력 디지털 값씩 차이는 색씩 변화를 나타낸다. 따라서, 두 투영면에서의 테스트 영상의 값을 일치 시키는 두 투영면에서의 입력 디지털 값을 다항 희귀 방정식에 대입하여 색 보정 행렬을 구한다. 실험을 통하여 제안한 방법과 이전 방법을 비교하였고 주관적 평가와 객관적 평가에서 제안한 방법이 우수한 성능을 나타내었다.
Recently, the use of portable projector expands applications to meeting at fields. Accordingly, the projection is not always guaranteed on white screen, causing some color distortion. Several algorithms have been suggested to correct the projected color on the light colored screen. These have limita...
Recently, the use of portable projector expands applications to meeting at fields. Accordingly, the projection is not always guaranteed on white screen, causing some color distortion. Several algorithms have been suggested to correct the projected color on the light colored screen. These have limitation on the use of measurement equipment which can't bring always. In this paper, color correction method using general still camera as convenient measurement equipment is proposed to match the colors between on white and colored screens. A patch containing 9 ramps of each channel are firstly projected on white and colored screens, then captured by the camera, respectively, Next, digital values are obtained by the captured image for each ramp patch on both screens, resulting in different values to the same patch. After that, we check which ramp patch on colored screen has the same digital value on white screen, repeating this procedure for all ramp patches. The difference between corresponding ramp patches reveals the quantity of color shift. Then, color correction matrix is obtained by regression method using matched values. In the experimental results, the proposed method gives better color correction on the objective and subjective evaluation than the previous methods.
Recently, the use of portable projector expands applications to meeting at fields. Accordingly, the projection is not always guaranteed on white screen, causing some color distortion. Several algorithms have been suggested to correct the projected color on the light colored screen. These have limitation on the use of measurement equipment which can't bring always. In this paper, color correction method using general still camera as convenient measurement equipment is proposed to match the colors between on white and colored screens. A patch containing 9 ramps of each channel are firstly projected on white and colored screens, then captured by the camera, respectively, Next, digital values are obtained by the captured image for each ramp patch on both screens, resulting in different values to the same patch. After that, we check which ramp patch on colored screen has the same digital value on white screen, repeating this procedure for all ramp patches. The difference between corresponding ramp patches reveals the quantity of color shift. Then, color correction matrix is obtained by regression method using matched values. In the experimental results, the proposed method gives better color correction on the objective and subjective evaluation than the previous methods.
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문제 정의
그러므로 본 논문에서는 위의 측정 장치 사용에 따른공간적 제약과 정확성의 제약을 극복하기 위하여 프로젝터와 카메라의 특성화 과정 없이 일반적인 카메라를사용하여 유색 스크린에 투영된 영상의 색을 보정 하는알고리즘을 제안한다. 먼저, 각 채널당 9단계의 램프를포함한 패치를 백색과 유색 스크린에 투영한 후 카메라로 획득한다.
본 논문은 카메라를 측색 장치로 사용하여 유색 스크린에 투영된 영상의 색을 보정하는 알고리즘을 제안하였다. 카메라를 기반으로 백색 스크린과 유색 스크린에서 동일한 색을 가지도록 하는 백색 스크린에 투영될입력 값과 이에 대응되는 유색스크린에 투영될 입력 값을 추정하였다.
본 논문은 프로젝터와 카메라의 특성화 과정 없이 일반 카메라를 사용하여 투영된 영상의 색을 보정하는 기법을 제안하였다. 유색 스크린에서 백색 스크린에서와같은 색을 재현하기 위하여 사용 된다.
이러한 문제를 극복하기 위하여 본 논문에서는 디지털 카메라를 사용한 색 보정 기법을 제안하였다. 카메라는 백색 스크린과 유색 스크린에서의 색 변화를 추정하기 위해 사용된다.
제안 방법
. Sone 임의의 스크린에 대한 프로젝터의 색 왜곡을 보정하기 위하여 CIEXYZ 색 공간이아닌 RGB 색 공간에서 인간 시각의 칼라 항상성 (color constancy)기법을 적용하여 임의의 스크린의 배경색의영향을 제거하는 알고리즘을 제안하였다(3) 이 방법은임의의 스크린에 대하여 백색 패치를 카메라로 촬영하여 이들의 색도 비율을 원 영상에 곱하여 줌으로써 보정된 영상을 획득하였다. 하지만 이 방법은 배경색의색도 비율의 영향이 일정하다는 가정 하에 수행하여 배경색의 색도 측정의 조건 또는 배경색의 색도에 따라색 보정의 정확도가 떨어지게 된다.
다음으로 선형보간법을 사용하여 유색 스크린에서 카메라로 획득한패치의 값이 백색 스크린에서 획득한 패치의 값과 동일한 값을 가지도록 매칭 시킨다. 그 후 선형 보간법을 사용하여 백색 스크린과 유색 스크린에서 동일한 카메라로 획득한 디지털 값을 가지는 백색 스크린에 투영될입력 값(龙G3)과 그에 대응되는 유색 스크린에 투영될 입력 값(&G10)을 구한다. 마지막으로 다항 회귀방정식에 두 스크린의 입력 값을 대입하여 색 보정 행렬을 구한다.
같은 계조 패치를 사용하여 획득된다. 그 후, 유색스크린에서 백색 스크린에서 획득한 색 자극치 값과 동일한 값을 가지는 패치를 찾고, 유색 스크린에 대한 역방향 특성 화 과정을 통하여 백 색 스크린의 입 력(HGB) 과 동일한 색 자극치를 가지게 하는 유색 스크린의 입력 값(RiGpS)을 획득한다. 그림 '2는 백색 스크린과옅은 녹색의 스크린에서 동일한 색 자극치를 가지게 하는 입력 디지털 값의 관계를 나타낸다.
먼저, 각 채널당 16단계의 계조 패치를 각 스크린에 대하여 측정한다. 다음으로 S-curve 모델을 사용하여 CIEXYZ 값에 대해 선형적인 계조 전달 곡선을 추정한다. 백색과 유색 스크린에 대한 CIEXYZ 값을 추정하기 위한 전방향 특성화모델은 다음과 같다(4)
또한 2가지(백색과 하늘색)의 종이를 투영면으로 사용하였다. 그림 5는 투영면으로 사용된 백색의 종이와 하늘색의 종이를 나타낸다.
제안한 방법의 평가는관찰자의 주관적인 평가와 평균 색도 오차를 비교하였다. 또한 프로젝터를 사용하는 곳의 조명에 의한 영향을 고려하기 위하여 조도 13.4 lux의 환경에 대하여 암실에서의 백색 스크린에 대한 샘플의 정보를 기준으로실험을 수행하였다. 그림 6은 Son의 방법과 제안한 방법을 하늘색 스크린과 하늘색 스크린을 사용하여 비교한 결과이다.
그 후 선형 보간법을 사용하여 백색 스크린과 유색 스크린에서 동일한 카메라로 획득한 디지털 값을 가지는 백색 스크린에 투영될입력 값(龙G3)과 그에 대응되는 유색 스크린에 투영될 입력 값(&G10)을 구한다. 마지막으로 다항 회귀방정식에 두 스크린의 입력 값을 대입하여 색 보정 행렬을 구한다. 다항 회귀방정식은 특성화 기반의 방법에서 기술한 식 (6)-(10)과 동일하게 수행된다.
이러한 두 스크린에서의 패치의 값을 일치 시키는 입력 디지털 값의 차이는 색의 변화를 나타낸다. 마지막으로, 두 스크린에서의 패치의 값을 일치 시키는 두 스크린에서의 입력 디지털 값을 다항 회귀 방정식에 대입하여하나의 유색 스크린에 대한 색 보정 행렬을 구한다. 이때 카메라의 비선형적인 특성 또한 다항 회귀 방정식을통하여 고려되어진다.
카메라를 기반한 색 보정 기법의 전체 흐름도는 그림 4에 나타나 있다. 먼저 각 채널당 9단계의계조를 포함한 한 개의 패치를 백색 스크린과 유색 스크린에 투영한 후 이를 카메라로 획득한다. 다음으로각각의 스크린에서 획득한 채널당 각각의 계조 패치의디지털 값을 획득한다.
먼저 유색 스크린에서의 색 왜곡의 문제를 해결하기위하여 프로젝터 특성화를 사용하였다. 서로 다른 두스크린에 투영된 영상의 색 자극치 CIEXYZ 값을 동일하게 가지게 함으로 색 왜곡의 문제를 해결하였다.
제안한다. 먼저, 각 채널당 9단계의 램프를포함한 패치를 백색과 유색 스크린에 투영한 후 카메라로 획득한다. 다음으로, 두 스크린에서의 각각의 램프를 획득한 영상을 통해 디지털 값을 획득한다.
프로젝터 특성화 기반의 색 보정 알고리즘의 전체 과정은그림 1에 나타내었다. 먼저, 백색과 유색 스크린에 대하여 프로젝터 특성화를 수행한다. 각 스크린에 대한 투영된 각 채널당 계조 패치 영상의 색 자극치 CIEXYZ 값은 측정 장치(CS-1000)에 의해 획득되고 그 결과는백색과 유색 스크린에 투영된 같은 패치에서 서로 다른값을 가지게 된다.
프로젝터 특성화를 사용하였다. 서로 다른 두스크린에 투영된 영상의 색 자극치 CIEXYZ 값을 동일하게 가지게 함으로 색 왜곡의 문제를 해결하였다. 프로젝터 특성화 기반의 색 보정 알고리즘의 전체 과정은그림 1에 나타내었다.
카메라를 기반으로 백색 스크린과 유색 스크린에서 동일한 색을 가지도록 하는 백색 스크린에 투영될입력 값과 이에 대응되는 유색스크린에 투영될 입력 값을 추정하였다. 이를 다항 회귀 방정식에 대입하여 색보정 행렬을 계산하였다. 이전 방법과는 달리 특성화가선행되지 않아도 일반적인 카메라를 사용하여 장소의제한 없이 측정할 수 있다.
그 결과 하늘색 스크린에서 제안한 방법을 사용한 보정 영상이 Son의 방법을 사용한 보정 영상 보다 백색 스크린의 원 영상에더 가까운 것을 볼 수 있다. 정량적인 평가는 원 영상을백색 스크린에서 카메라로 획득한 영상을 기준으로 녹색 스크린에서 카메라로 획득한 영상의 평균 색도 오차를 비교하여 수행하였고 그 결과는 표 2에 나타내었다. 그 결과 제안한 방법이 Son의 방법보다 평균 색도 오차가 적게 나타남을 볼 수 있다.
보정 행렬은 다른 스크린에투영된 영상 사이의 색 변화를 나타낸다. 제안한 방법은 먼저 전체 절차의 신뢰를 가지게 하기 위하여 스펙트럼 방출계 (spe沈tral-radiometer)를 사용하여 수행하였고, 그 후 특성화를 위한 측정 장치를 카메라로 대체 하였다.
카메라를 기반으로 백색 스크린과 유색 스크린에서 동일한 색을 가지도록 하는 백색 스크린에 투영될입력 값과 이에 대응되는 유색스크린에 투영될 입력 값을 추정하였다. 이를 다항 회귀 방정식에 대입하여 색보정 행렬을 계산하였다.
대상 데이터
제안한 색 보정 기법의 성능을 평가하기 위하여 LG RD-JT関 DLP 프로젝터와 Cannon 10D 카메라를 사용하였다. 또한 2가지(백색과 하늘색)의 종이를 투영면으로 사용하였다.
데이터처리
그림 5는 투영면으로 사용된 백색의 종이와 하늘색의 종이를 나타낸다. 제안한 방법의 평가는관찰자의 주관적인 평가와 평균 색도 오차를 비교하였다. 또한 프로젝터를 사용하는 곳의 조명에 의한 영향을 고려하기 위하여 조도 13.
성능/효과
환경에따른 색 보정의 정량적인 평가는 표 3에 나타내었다. 그 결과 제안한 방법에 의해 암실과 조도 13.4 lux의 환경에서 모두 유색 스크린에 대해 발생한 투영된 영상의색 왜곡을 보정하는 결과를 확인할 수 있다.
정량적인 평가는 원 영상을백색 스크린에서 카메라로 획득한 영상을 기준으로 녹색 스크린에서 카메라로 획득한 영상의 평균 색도 오차를 비교하여 수행하였고 그 결과는 표 2에 나타내었다. 그 결과 제안한 방법이 Son의 방법보다 평균 색도 오차가 적게 나타남을 볼 수 있다. 이는 Son의 방법은 백색과 유색의 스크린에 대하여 백색 패치의 색도 비율만을 고려하여 영상의 전체 색에 대한 배경색의 영향을 고려하지 못하여 정확한 색 보정이 이루어지지 않음을보여준다.
그림 6-(c)와 6-(d)는 Son의 방법과 제안한 방법의 결과를 보여준다. 그 결과 하늘색 스크린에서 제안한 방법을 사용한 보정 영상이 Son의 방법을 사용한 보정 영상 보다 백색 스크린의 원 영상에더 가까운 것을 볼 수 있다. 정량적인 평가는 원 영상을백색 스크린에서 카메라로 획득한 영상을 기준으로 녹색 스크린에서 카메라로 획득한 영상의 평균 색도 오차를 비교하여 수행하였고 그 결과는 표 2에 나타내었다.
이전 방법과는 달리 특성화가선행되지 않아도 일반적인 카메라를 사용하여 장소의제한 없이 측정할 수 있다. 실험의 결과 제안한 방법을사용한 보정된 영상은 이전방법과의 주관적인 평가와객관적인 평가에서 모두 우수한 성능을 보였다.
이는 Son의 방법은 백색과 유색의 스크린에 대하여 백색 패치의 색도 비율만을 고려하여 영상의 전체 색에 대한 배경색의 영향을 고려하지 못하여 정확한 색 보정이 이루어지지 않음을보여준다. 제안한 방법은 관찰자의 주관적인 평가와 정량적 인 평가에서 모두 이전의 방법보다 우수한 성능을보였다. 또한 그림 7은 프로젝터의 사용 환경을 고려한실험 결과이며, 조도 13.
참고문헌 (5)
S. K. Nayar, H. Peri, M. D. Grossberg, and P. N. Belhumeur, "A Projection System with Radiometric Compensation for Screen Imperfection," Procedding of IEEE International Workshop on Projector-Camera a Systems, 2003.
M. Tsukada and T. Tajima, "Projector color reproduction adapted to the colored wall projector," CGIV 2004, pp. 449-453, 2004.
C. H. Son, Y. H. Ha "Color Correction of Images Projected on a Colored Screen for Mobile Beam Projector," Journal of Imaging Science and Technology, vol. 53, no. 3, 2008.
D. R. Wyble and M.R. Rosen, "Color Management of Four-Primary Digital Light Processing Projectors," Journal of Imaging Science and Technology, vol. 50, no. 1, pp.17-24, 2006.
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