중요 화소들을 이용한 광원의 색 추정 방법 (Illuminant Color Estimation Method Using Valuable Pixels)

서지정보

· 발행기관 : 한국방송∙미디어공학회
· 수록지 정보 : 방송공학회 논문지 / 18권 / 1호 / 21 ~ 30페이지
· 저자명 : 김영우, 이문현, 박종일

초록

알려져 있지 않은 광원에 의한 색 변화는 대부분의 영상처리에서 중요한 문제이다. 색상 변화를 보상하기 위해서는 광원의 색상을 추정해야 한다. 이 때 광원에 의한 색 분포의 가정을 사용하게 되는데 이 가정을 만족하지 않는 화소를 사용하게 되면 정확한 추정이 이루어지지 않을 수 있다. 흔하게 사용되는 색 분포의 가정은 장면에서 표면 반사율의 평균은 무채색을 갖는다는 Grey-world 가정이다. 우리는 광원의 내재적인 특징을 바탕으로 카메라 응답 함수의 특성과 함께 화소의 값과 색도가 Grey-world 가정에 어떤 영향을 미치는지 분석하고 광원의 색상을 추정하기 위한 중요한 화소를 검출하기 위하여 가정을 잘 만족하는 화소에 가중치를 주는 방법과 가중치가 적용된 화소에 대해서 기존의 max-RGB 방법을 변형하여 각 채널의 행 방향과 열 방향으로 최대로 가중된 화소를 검출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 다양한 실제 장면들에 대한 검증을 통해 기존의 다른 방법들에 비해서 정확하게 광원의 색을 추정함을 보였다.

영어초록

It is a challenging problem to most of the image processing when the light source is unknown. The color of the light source must be estimated in order to compensate color changes. To estimate the color of the light source, additional assumption is need, so that we assumed color distribution according to the light source. If the pixels, which do not satisfy the assumption, are used, the estimation fails to provide an accurate result. The most popular color distribution assumption is Grey-World Assumption (GWA); it is the assumption that the color in each scene, the surface reflectance averages to gray or achromatic color over the entire images. In this paper, we analyze the characteristics of the camera response function, and the effect of the Grey-World Assumption on the pixel value and chromaticity, based on the inherent characteristics of the light source. Besides, we propose a novel method that detects important pixels for the color estimation of the light source. In our method, we firstly proposed a method that gives weights to pixels satisfying the assumption. Then, we proposed a pixel detection method, which we modified max-RGB method, to apply on the weighted pixels. Maximum weighted pixels in the column direction and row direction in one channel are detected. The performance of our method is verified through demonstrations in several real scenes. Proposed method better accurately estimate the color of the light than previous methods.

참고자료

· 없음