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동적 원추 세포 응답을 이용한 높은 동적 폭을 갖는 영상 색상 보정 방법
Color Correction Method for High Dynamic Range Image Using Dynamic Cone Response Function 원문보기

Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea = 전자공학회논문지, v.49 no.9, 2012년, pp.104 - 112  

최호형 (경북대학교 모바일통신학과) ,  윤병주 (경북대학교 전자전기컴퓨터학부)

초록
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최근 들어, 실제 환경 영상과 디스플레이 영상간의 인지적 불일치를 위해, 인간 시각 시스템을 흉내 낸 높은 동적 범위를 갖는 영상 촬영 기술이 LCD/LED 디스플레이 장치에 사용되고 있다. 그러나 HDR 영상에는 섬광 한계뿐만 아니라 국부 영상 대비 등의 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 중심/주변 레티넥스, 다중 스케일 영상 레티넥스, 톤 매핑 방법, iCAM06 등 여러 가지 색상 보정 방법들이 제안되었다. 그러나 기존의 방법들에서는 결과 영상내의 전반적으로 특정 색상 두드러짐 현상이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 동적 원추 세포 응답을 이용한 영상 보정 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 톤 매핑과 동적 원추 세포 응답으로 구성된다. 색도 성분과 비색도 성분의 선형적인 보간을 이용하여 톤 매핑을 수행하고, 톤 매핑의 결과 영상에서 동적 원추 세포 응답 함수를 이용하여 원추세포 응답을 획득한다. 획득된 원추세포 응답을 이용하여 색상 보정을 수행한다. 이는 인간 눈의 동적 응답을 예측함과 동시에 보정된 영상이 실제 환경과 최대한 일치하도록 한다. 실험 결과에서 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 색상 보정 효과가 우수함을 보인다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Recently, the HDR imaging technique that mimics human eye is incorporated with LCD/LED display devices to deal with mismatch between the real world scene and the displayed image. However, HDR image has a veiling glare limit as well as a scale of the local contrast problem. In order to overcome these...

주제어

#HDR 영상   #LCD/LED 디스플레이   #섬광의 한계   #톤 매핑   #동적 원추 세포 응답  

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
본 연구에서 제안하는 동적 원추 세포 응답을 이용한 영상 보정 방법의 구성 및 특징은 무엇인가? 따라서 본 논문에서는 동적 원추 세포 응답을 이용한 영상 보정 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 톤 매핑과 동적 원추 세포 응답으로 구성된다. 색도 성분과 비색도 성분의 선형적인 보간을 이용하여 톤 매핑을 수행하고, 톤 매핑의 결과 영상에서 동적 원추 세포 응답 함수를 이용하여 원추세포 응답을 획득한다. 획득된 원추세포 응답을 이용하여 색상 보정을 수행한다. 이는 인간 눈의 동적 응답을 예측함과 동시에 보정된 영상이 실제 환경과 최대한 일치하도록 한다. 실험 결과에서 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 색상 보정 효과가 우수함을 보인다.
HDR 영상의 보정 목적은 무엇인가? 섬광은 노출시간, 렌즈, 환경의 휘도의 요소들의 영향으로 인해 발생할 수 있으며, 섬광으로 인해 영상 내의 동적 폭이 제한된다. 따라서 보정의 목적은 HDR 영상 내의 섬광을 제거함과 동시에 영상 대비를 조절하는 것이다.
새로운 색상 표현모델인 iCAM06 모델은 어떤 기능들로 이루어져 있는가? 새로운 색상 표현모델인 iCAM06[9]은 HDR 영상 보정(HDR image rendering)을 위해 개발 되었다. iCAM 프레임워크를 기반으로 하는 iCAM06 모델은 영상 대비를 개선하기 위한 인간 시각 시스템 (HVS: Human Visual System)의 공간처리 모델, 하이라이트와 그림자에서 영상 내의 국부적 세부정보를 개선하는 광수용기 (photoreceptor)의 빛 적응 기능 (light adaptation function), 광범위한 표현 현상을 예측하는 기능 등의 조합으로 이루어진다. iCAM06의 입력 데이터는 CIE 삼자극치(CIE tristimulus value)인 XYZ이며, 영상은 기반 계층(base layer)와 세부 계층(detail layer)로 나눈다.
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참고문헌 (24)

  1. A. Rizzi, and J. J. McCann, "Glare-limited appearance in HDR images," Journal of the Society for Information Display, Vol. 17, No. 1, pp. 3-12, 2009. 

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  2. J. J. McCann and A. Rizzi, "Camera and visual veiling glare in HDR images," Journal of the Society for Information Display, Vol. 15, No. 9, pp. 721-730, 2007. 

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  3. R. C. Gonzalez and Richard E. Woods, Digital Image Processing, Prentice Holl, Englewood Cliffs, NJ, 2002. 

  4. Z. Rahman, D. J. Jobson, and G. A. Woodell, "Retinex processing for automatic image enhancement," Journal of Electronic imaging, Vol. 13, pp.100-110, 2004. 

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  5. G. A. Woodell, D. J. Jobson, and Z. Rahman, "Method of improving a digital image having white zones," US Patent Application 2003/0,026,494 A1, 2003. 

  6. M. Ebner, Color Constancy, Wiley, London, 2007. 

  7. 최호형, 윤병주, "변형된 영상 생성 모델을 이용한 컬러 영상 보정", 전자공학회논문지 제 48권 SP 편 제 1호, pp. 71-79, 2011. 

  8. H. Kortera, and M. Fujita, "Appearance improvement of color image by adaptive scale-gain retinex model," Proc. 10th Color Imaging Conference, pp. 166, 2002. 

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  11. Hunt R. W. G, Li C. J, and Luo M. R., "Dynamic Cone Response Function for Model of Color Appearance," Color Research & Application, Vol. 28, pp. 82-88, 2002. 

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  15. N. Noroney, M. D. Fairchild, R. W. G. Hunt, C. J. Li, M. R. Luo, and T. Newman, "the CIECAM02 Color Appearance Model," IS&T/SID 10th Color Imaging Conference, Scottsdale, pp. 23-27, 2002. 

  16. H. R. Kang, Computational Color Technology, SPIE PRESS, 2006. 

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  18. M. D. Fairchild, Color Appearance Model, 2th ed., John Wiley&Sons, 2005. 

  19. G. Ward, High Dynamic Range Imaging, ELVIER, 2005. 

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  21. M. Ashikhmin, "A Tone Mapping Algorithm for High Contrast Images," Eurographics Workshop on Rendering, pp. 1-11, 2002. 

  22. In-Su Jang, Kee-Hyon Park, and Yeong-Ho Ha, "Color Correction by Estimation of Dominant Chromaticity in Multi-Scaled Retinex," Journal of imaging science and Technology, Vol. 53, No. 5, 050502-050502-11(2009). 

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  23. Oh-Seol Kwon, Yang-Ho Cho, Yun-Tae Kim, and Yeong-Ho Ha, "Illumination Estimation Based on Valid Pixel Selection from CCD Camera Response," Journal of Imaging science and Technology, Vol. 49, No. 3, pp. 308-316 (2005). 

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  24. Byoung-Ju Yun, Hee-Dong Hong, Ho-Hyoung Choi, "A Contrast Enhancement Method for HDR Image Using a Modified Image Formation Model," IEICE Trans. Inf. & Syst., Vol. E95-D, No. 4, pp. 1112-1119, 2012. 

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