균등거리 기준 조명 맵과 색 상관성을 이용한 조명 색도 추정 (Estimation of Illuminant Chromaticity by Equivalent Distance Reference Illumination Map and Color Correlation)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보처리학회
· 수록지 정보 : 정보처리학회 논문지 / 12권 / 6호 / 267 ~ 274페이지
· 저자명 : 김정엽

초록

본 논문에서는 입력 영상에 대한 촬영 장면의 조명 색도를 추정하는 방법을 제안한다. 조명 기준영역을 이용하여 입력영상의 촬영 장면에 가장근접한 조명 색도를 추정한다. 기존의 방법은 일정한 수의 기준조명 정보를 이용한다. 입력 영상으로부터 화소의 색도분포 정보와 기준 조명에대한 미리 준비된 색도 집합을 대조하여 겹치는 면적이 가장 큰 기준 조명을 해당 입력 영상에 대한 장면 조명으로 간주한다. 겹치는 면적을 계산하는과정에서 각 기준 조명에 대한 가중치를 가우시안 분포 형태로 적용하였으나, 분산 값에 대하여 명확한 기준을 제시하지 못하였다. 제안한 방법은주어진 기준조명으로부터 독립적인 기준색도 영역을 추출하고, 입력영상의 모든 화소에 대하여 RGB 칼라좌표계의 r-g 색도 평면에서의 특징치를계산한 다음, 독립적인 색도영역과 입력영상으로부터의 특징치를 이용하여 유사도를 평가한다. 유사도가 가장 높게 나타나는 조명을 해당 영상의조명 색도 성분으로 추정하였다. 데이터베이스의 영상과 기준조명 색도를 이용한 성능평가에서 제안한 방법은 기존의 기본 방법에 비하여 평균60% 정도의 개선을 보였고, 기존의 가우시안 분산 값이 0.1인 경우에 비하여 53% 내외의 개선 성능을 보였다.

영어초록

In this paper, a method for estimating the illuminant chromaticity of a scene for an input image is proposed. The illuminant chromaticityis estimated using the illuminant reference region. The conventional method uses a certain number of reference lighting information.
By comparing the chromaticity distribution of pixels from the input image with the chromaticity set prepared in advance for the referenceilluminant, the reference illuminant with the largest overlapping area is regarded as the scene illuminant for the corresponding inputimage. In the process of calculating the overlapping area, the weights for each reference light were applied in the form of a Gaussiandistribution, but a clear standard for the variance value could not be presented. The proposed method extracts an independent referencechromaticity region from a given reference illuminant, calculates the characteristic values in the r-g chromaticity plane of the RGB colorcoordinate system for all pixels of the input image, and then calculates the independent chromaticity region and features from the inputimage. The similarity is evaluated and the illuminant with the highest similarity was estimated as the illuminant chromaticity componentof the image. The performance of the proposed method was evaluated using the database image and showed an average of about 60%improvement compared to the conventional basic method and showed an improvement performance of around 53% compared to theconventional Gaussian weight of 0.1.

참고자료

· 없음