[논문]RGB 색 보정 알고리즘을 활용한 모바일 색 보정 애플리케이션

곽기현; 전영찬; 최설인; 신희정; 황성수

doi:10.9717/kmms.2016.19.12.1936

RGB 색 보정 알고리즘을 활용한 모바일 색 보정 애플리케이션
A Mobile Color-compensating Application using RGB Color Compensation Algorithm 원문보기

멀티미디어학회논문지 = Journal of Korea Multimedia Society, v.19 no.12, 2016년, pp.1936 - 1942

곽기현 (School of Computer Science and Electronic Engineering, Handong Global University) , 전영찬 (School of Computer Science and Electronic Engineering, Handong Global University) , 최설인 (School of Computer Science and Electronic Engineering, Handong Global University) , 신희정 (School of Computer Science and Electronic Engineering, Handong Global University) , 황성수 (School of Computer Science and Electronic Engineering, Handong Global University)

Abstract ▼ AI-Helper

This paper presents a mobile color-compensating application using a RGB color compensation algorithm. The proposed application enables color vision deficiencies to differentiate images which cannot be distinguished by them. The suggested mobile application has two functions: converting images taken by camera and converting contents in the device screen. The proposed application is computationally inexpensive, since it does not require color space transformation. Simulation results show that the proposed application enables color vision deficiencies to receive information expressed by colors such as subway line maps.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 연구는 RGB 색보정 알고리즘을 활용한 모바일 색보정 애플리케이션을 연구하였으며, 모바일 내부의 색 보정 방법과 모바일 외부 콘텐츠의 보정을 통해 색각 이상자들에게 RGB 색 보정 알고리즘을 통해 구분되지 않는 영상을 구분이 될 수 있도록 하였다. RGB 색 보정 알고리즘은 적은 연산량으로 모바일 애플리케이션에서 빠른 보정 속도를 나타낸다.
RGB 색 보정 알고리즘은 적은 연산량 때문에 모바일에서 동작하기에 좋으며, 모바일 기기 외부 콘텐츠와 내부 애플리케이션에서 동작하는 방법을 제안함으로써 모바일 기기 내부 외부 콘텐츠에서 색 보정을할 수 있도록 한다. 본 연구는 색각 이상자들에게 모바일 콘텐츠의 색 구분 효과를 제공하고자 한다.
다양한 색 보정 알고리즘에 대한 연구가 진행되었고, 다양한 제품들이 개발되었다. 하지만 모바일 환경에서 모바일 기기 외부 콘텐츠와 내부의 애플리케이션에 대한 보정을 해주는 애플리케이션이 없어, 본 연구는 모바일 기기에 적합한 적은 연산량의 알고리즘과 모바일 기기 외부 콘텐츠에 대한 색 보정 기능과 모바일 애플리케이션 내의 색 보정 기능을 제공하는 애플리케이션을 연구해 색각 이상자들에게 모바일을 통한 내부, 외부 콘텐츠의 색 구분 효과를 제공하고자 한다.
이런 색각 이상자를 위해 달토니제이션(Daltonization) 알고리즘, HSV 색공간 알고리즘 등 다양한 보정 알고리즘들에 대한 연구가 진행되고 있으며, 색보정 안경(Enchroma Glasses), 색 보정 카메라 앱(imagovision)과 같은 색각 이상자들을 위해 다양한 제품들이 개발되어 있다. 하지만, 현재까지 모바일 환경에서 모든 색각 이상자들이 제약 없이 사용할 수 있는 보편화 된 기술을 없기 때문에, 본 연구는 RGB 색 보정 알고리즘을 활용하여 색각 이상자를 위한 모바일 색 보정 애플리케이션을 제안한다. RGB 색 보정 알고리즘은 적은 연산량 때문에 모바일에서 동작하기에 좋으며, 모바일 기기 외부 콘텐츠와 내부 애플리케이션에서 동작하는 방법을 제안함으로써 모바일 기기 내부 외부 콘텐츠에서 색 보정을할 수 있도록 한다.

제안 방법

하지만, 현재까지 모바일 환경에서 모든 색각 이상자들이 제약 없이 사용할 수 있는 보편화 된 기술을 없기 때문에, 본 연구는 RGB 색 보정 알고리즘을 활용하여 색각 이상자를 위한 모바일 색 보정 애플리케이션을 제안한다. RGB 색 보정 알고리즘은 적은 연산량 때문에 모바일에서 동작하기에 좋으며, 모바일 기기 외부 콘텐츠와 내부 애플리케이션에서 동작하는 방법을 제안함으로써 모바일 기기 내부 외부 콘텐츠에서 색 보정을할 수 있도록 한다. 본 연구는 색각 이상자들에게 모바일 콘텐츠의 색 구분 효과를 제공하고자 한다.
이때, 원본 영상에서 잘 구분 되지 않는 지점을 기준으로 하여 두 영상의 색차를 비교하였다. 또한, 카메라 필터 기능은 각 보정 알고리즘에 따라 프레임 수를 비교하여 평가하였다.
본 연구에서 모바일 외부 영상은 모바일 밖의 화면으로 카메라로 받아 보는 영상을 말한다. 본 기능은 Fig. 5처럼 카메라로부터 외부 영상을 받아 와서 보정 알고리즘을 적용하여 띄워주어 사용자가 보정된 영상을 볼 수 있도록 하는 것이다. 모바일 외부 콘텐츠의 색 보정은 카메라 기능을 활용하여 접근하고자 한다.
본 애플리케이션에서 제안하고자 하는 색 보정 알고리즘은 RGB 색 공간에서 색각 이상자가 인지하지 못하는 RGB 요소를 인지 가능한 RGB 요소로 대체 하는 방식이다. 본 애플리케이션에서 사용한 알고리즘은 영상의 색을 RGB로 나타낸 다음 R, G, B 중 한 색을 다른 색으로 대체한다.
1이상에서만 사용가능하다는 단점이 있다. 본 연구는 루팅을 하지 않아도 되는 Media Projection API를 사용하여 캡처 기능을 구현 하였다. 캡처한 이미지는 Bitmap으로 생성하여, 보정 알고리즘을 적용한다.
△E는 색차 값, △L은 Lab 색 공간에서의 L 값들의 차, △a는 Lab 색 공간에서의 a값의 차, △b는 Lab 색 공간에서의 차이다. 색차는 색의 차이가 많이 날수록 색차가 높게 나타나며, 원본 영상과 보정 알고리즘을 적용한 영상에서 색 차를 비교하였다. 이때, 원본 영상에서 잘 구분 되지 않는 지점을 기준으로 하여 두 영상의 색차를 비교하였다.
실험 결과는 보정 알고리즘의 보정 결과를 비교하는 것과 모바일에서 보정 알고리즘을 적용하였을 때의 속도 비교를 통해 결과를 비교하고자 한다.
모바일 외부 콘텐츠의 색 보정은 카메라 기능을 활용하여 접근하고자 한다. 안드로이드에서 기본적으로 제공되는 카메라 관련 API를 활용하여, 카메라로부터 모바일 외부 콘텐츠의 정보를 받아들인다. 외부 영상을 실시간으로 받아와서 보정을 하기 때문에 많은 연산이 있는 보정 알고리즘일 경우 속도가 저하되는 문제점이 있어 3.
이는 컬러 영역 분할을 이용한 CIE Lab 커러 공간 혼동선 분리 기법이다. 영상의 hue 성분을 이용해 유사한 컬러 정보를 가지는 인접한 픽셀들로 그룹화하여 영역을 분할하고, 분할된 영역들이 같은 혼동선에 존재하는지의 여부를 검사하여 인접하는 모든 영역들이 다른 혼동선에 존재하도록 색변환을 하는 것이다. HSV 색공간에서 색상과 명도를 보정 하여 색을 변환하는 HSV 색공간 알고리즘도 제안되 었다[3].
외부 영상을 실시간으로 받아와서 보정을 하기 때문에 많은 연산이 있는 보정 알고리즘일 경우 속도가 저하되는 문제점이 있어 3.2에서 제안한 연산량이 작은 ‘RGB 색 공간 알고리즘’ 을 사용하여 색각 이상의 종류에 따른 영상 보정을 한다.
색차는 색의 차이가 많이 날수록 색차가 높게 나타나며, 원본 영상과 보정 알고리즘을 적용한 영상에서 색 차를 비교하였다. 이때, 원본 영상에서 잘 구분 되지 않는 지점을 기준으로 하여 두 영상의 색차를 비교하였다. 또한, 카메라 필터 기능은 각 보정 알고리즘에 따라 프레임 수를 비교하여 평가하였다.

대상 데이터

테스트는 디스플레이 134.6mm HD(1280*720), 1.2GHz Quad Core 성능을 가지고 있는 LG K10과 디스플레이 120.4mm HD(1280*720), 1.5GHz Quad Core 성능을 가지고 있는 SAMSUNG A3 휴대폰 모바일 환경에서 수행하였다.

이론/모형

본 애플리케이션은 색 보정의 방법에 따라 속도와 영상 보정 결과가 달라진다. 따라서, 기존 연구에서 제안 된HSV 색공간 알고리즘[3]과 달토니제이션 (Daltonization) 알고리즘[1,7]과 본 연구에서 구현한 알고리즘에 대하여 영상 보정 속도와 보정 결과를 비교하였고, 보정 결과는 색각 이상자의 시각으로 모사한 후[6], 색차(Color Difference)를 이용하였다.
본 연구는 루팅을 하지 않아도 되는 Media Projection API를 사용하여 캡처 기능을 구현 하였다. 캡처한 이미지는 Bitmap으로 생성하여, 보정 알고리즘을 적용한다. 보정 알고리즘이 적용 된 이미지를 모바일 화면에 띄워줌으로써 사용자에게 보정된 이미지를 제공한다.

성능/효과

372만큼 증가했고, 색의 구분이 가능하게 보정되었다. RGB 색공간 알고리즘을 적용한 영상은 27.384만큼 증가했고 달토니제이션(Daltonization) 알고리즘을 적용한 영상은 6.55만큼 증가했다. 또한 Fig.
6의 원본 영상인 (A)를 보는 색각 이상자 들은 빨간 점 사이의 색차를 약 37로 보고 있다. 위 영상을 보정하였을 때, 가장 큰 색차 값을 나타내는 것은 HSV 색공간 알고리즘으로 색차 값이 34.372만큼 증가했고, 색의 구분이 가능하게 보정되었다. RGB 색공간 알고리즘을 적용한 영상은 27.
7의 원본 영상인 (A)를 보는 색각 이상자들은 빨간 점 사이의 색차를 약 33로 보고 있다. 위 영상을 보정하였을 때, 가장 큰 색차 값을 나타내는 것은 HSV 색공간 알고리즘으로 색차 값이 80.081만큼 증가했고, 눈으로도 구분이 가능하게 보정되었다. RGB 색공간 알고리즘을 적용한 영상은 17.

후속연구

RGB 색 보정 알고리즘은 적은 연산량으로 모바일 애플리케이션에서 빠른 보정 속도를 나타낸다. 하지만 RGB로 표현 되는 영상을 Magenta와 Green 두 가지 색으로 표현하여 손실되는 색들이 있어, 향후 연구로 색 손실을 최소화 하는 RGB 색 보정 알고리즘으로 개선하고자 한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	색각 이상이란 무엇인가?	색각 이상이란, 색의 식별이 없는 상태로 색약이나 색맹을 말한다. 이는 추상체 종류 중 하나 이상이 정상 수준 이하거나 전혀 기능하지 않는 경우에 발생한다.
	색 보정 안경의 한계점은 무엇인가?	색각 이상자들을 위해 개발된 제품으로는 색 보정 안경(Enchroma Glasses), 색 보정 아몰레드 디스플레이(Samsung AMOLED Display), 색 보정 카메라 앱(imagovision)이 있다. 하지만 색 보정 안경(Enchroma Glasses)은 적록 색맹만 보정이 가능하며, 검은 색의 알이어서 평상시에 착용하기 어렵다는 점이 있다. 또한 안경이어서 다른 안경을 쓸 시에는 착용을 할 수 없다.
	색각 이상은 왜 발생하는가?	색각 이상이란, 색의 식별이 없는 상태로 색약이나 색맹을 말한다. 이는 추상체 종류 중 하나 이상이 정상 수준 이하거나 전혀 기능하지 않는 경우에 발생한다. Fig.

참고문헌 (8)

D.I Han,,J.S Park, and J.H Choi, "A Novel Color Transfer Method for Protanopia and Deutanopia Using the Enhanced Daltonization Process," Proceeding of the Fall Conference of the Institute of Electronics and Information Engineers, pp. 201-202, 2009
D.I Han,,J.S Park, and J.H Choi, "A Novel Color Conversion Method for Color Vision Deficiency Using Color Segmentation," Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea, Vol. 48, No. 5, pp. 37-44, 2011.
H.J Kim, J.Y Cho, and S.J Ko, "Re-coloring Methods Using the HSV Color Space for People with the Red-green Color Vision Deficiency," Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea, Vol. 50, No. 3, pp. 237-238, 2013.
J.S Park, and D.I Han,"An Enhanced Color Conversion Method for Color Blindness People Using the Dynamic Color Transformation," Proceeding of the Summer Conference of the Institute of Electronics and Information Engineers, pp. 176-177, 2010.
K.H Park, Y.H Ha and C.H Lee "Characterization Method and Color Matching Technology for Mobile Display" Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 9, No. 4, pp. 434-442, 2006.
H. Brettel, F. Vienot, and J.D. Molon, "Computerized Simulation of Color Appearance for Dichromats," Jounal of Optical Society of America A, Vol. 14, No. 10, pp. 2647-2655, 1997.

상세보기
C. Anagnostopoulos, L.Anagnostopoulos, G. Tsekouras, and C. Kalloniatis, "Intelligent Modification for the Daltonization Process of Digitized Paintings," International Conference on Computer Vision Systems, 2007.
Seoul Metropolitan Rapid Transit, http://www.smrt.co.kr/program/cyberStation/main.jsp, (accessed Aug., 15, 2015).

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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