[영상처리] 색

0. 색의 물리학

빛(Light)

  - 주파수의 범위를 가진 전자기파
  - 그 중 400-700nm 의 파장을 가진 빛만 인간의 눈이 해석할 수 있음(가시광선)
  - UV(자외선)ㅡ400nm(파랑)ㅡ550nm(초록)ㅡ700nm(빨강)ㅡIR(적외선)
  - 최근에는 자외선과 적외선도 의료이미지, 원격감지 등의 영역에서 중요해지고 있음
  - 이렇게 다양한 힘과 주파수를 가진 전자기파가 우리의 눈(혹은 광검출기)에 들어옴

 

조명(Illumination)

  - 우리는 광원이 있기 때문에 볼 수 있음. 
  - 사실상 모든 조명은 파장의 범위가 있는 빛으로 구성
  - 레이져는 하나의 좁은 범위의 대역폭을 가진 광원
  - 각 조명은 파장에 따른 상대적 전자기 세기 곡선으로 표현될 수 있음
  - 이 표준화 방법은 스펙트럼 출력 분포함수(spectral power distribution) = I(λ)

 

대상(Object)

  - 조명에서 전자기파가 방출되어 대상에 닿으면, 부분적으로는 흡수되고, 부분적으로는 반사됨
  - 반사되는 비율은 조명과는 무관하며, 대상의 파장에 따라 다름
  - 스펙트럼 반사 함수(R(λ)), 스펙트럼 전송함수(T(λ))

 

 

 

1. 인간 시각

색 자극

  - 인간에게 색 자극이 가해지면, 대상의 색을 인식
  - 따라서 색은 대상의 고유한 속성이 아님(조명에 따라 달라질 수 있음)
  - S(λ) = I(λ)R(λ) 

 

인간 시각 시스템

  - 우리는 전체 색 자극 곡선(S(λ)) 이 필요하지는 않음
  - 3가지로 요약해서 정보를 받아들임(RGB)
  - 정보손실로 인한 모호함이 생길 수도 있음
  - 인간 시각 시스템(HVS)의 색 재현에는 충분

 

광수용체(Photoreceptors)

  - 우리 눈은 광수용체라는 센서가 있고, 두가지 타입으로 나뉨(Cones, Rods)
    - 추상체(Cones) : 6-7m개, 중심와, 색 구별, 밝을 때
    - 간상체(Rods) : 75-150m개, 망막 전체, 전체적인 장면, 어두울 때
  - 여기서 추상체가 색 구분을 담당
  - 추상체는 장파장(L-cones), 중파장(M-cones), 단파장(S-cones)로 나뉨
  - 장파장과 중파장은 비슷한 파장 민감도를 가지고 있음
  - 단파장은 혼자 따로 노는 경향(망막에 많이 없고, 넓게 분포해있음)

 

스펙트럼 민감도

  - 장파장, 중파장, 단파장에 대한 반응함수를 각각 x(λ), y(λ), z(λ)라 할 때,
  - 민감도(x(λ))와 색자극(S(λ))을 곱한 값을 모두 더하면, 해당 파장에 대해 인간이 받아들이는 자극을 계산할 수 있음
  - X = integral(400, 700) [ x(λ)*I(λ)*R(λ) ] dλ,  Y = ...
  - 이렇게 (X, Y, Z)를 가지고 뇌가 판단함

 

색 정보

  - (X, Y, Z) >> (R, G, B)로 받아들임
  - X, Y, Z는 각각 장파장(L), 중파장(M), 단파장(S)에 대한 자극값이고, L, M, S의 최고점에서의 색이 R, G, B와 비슷
  - 이 RGB로 모든 색을 구현할 수 있고, 주요색이라고 불림
  - RGB 말고도 색을 표현하는 방법
    - 휘도(luminance) : 단위 면적당 통과하는 빛의 양
    - 색차chrominance) : 색
    - 색상(hue) : 색의 순수성

 

 

 

2. 비색법(Colorimetry)

색 혼합

  - 주요색을 섞어 색을 표현, 많은 디스플레이(TV/모니터)가 RGB 광원을 사용해 색을 표현
  - 빨+초=노랑(Yellow), 초+파=청록(Cyan), 빨+파=자주(Magenta)
  - 색상원의 반대편에 있는 관계를 보색 관계라고 함
  - 백색광에서 RGB 빼는 Subtractive Color System도 있음(ex. WHITE - GREEN = MAGENTA)
  -  색도도(Chromaticity Diagram) : 색 혼합을 보여줄 때 유용하게 사용

 

CIE 1931 색 공간과 스펙트럼의 순환

  - 3개 주요색을 적절히 섞으면 어떤 색이든 모두 표현 가능
  - 조명의 색은 RGB로 모두 표현 가능
  - 대상의 색은 CMY로 모두 표현 가능 (Cyan Magenta Yellow)

 

 

 

3. 색 공간(Color Space)

색상 모델

  - 세개의 주요색(RGB)이나 제2차색(secondary colors, CMY)을 특정한 모델
  - 명도와 색차를 특정한 모델(HSB/HSI, YIQ, YCbCr)
  - 색상 당 8bit / 픽셀 당 24bit
  - 2의 8제곱을 3제곱 한 것 = 16m개의 색상 수
  - 이미지 픽셀 수에 따라 이미지 용량도 계산 가능

 

RGB 공간

  - Red, Green, Black
  - R축, G축, B축을 두고 0~255 범위에서 생기는 정육면체 공간
  - 원점은 백색

 

CMY 공간

  - Cyan, Magenta, Yellow
  - CMY는 RGB의 보색
  - 프린터에 자주 사용(검정이 가장 많이 사용되므로, blacK을 추가해 CMYK)

 

HSI(HSB) 공간

  - Hue, Saturation, Intensity
  - 색상(Hue) : 관찰자가 인식하는 지배적인 색상. 지배적인 파장과 관련된 속성.
  - 채도(Saturation) : 아무것도 섞지 않아 원색에 가까울 수록 높음, 상대적인 순수성
  - 명도(Intensity/Brightness) : 빛의 세기
  - 모든 색을 표현할 수 있다면, RGB 색상과 일대일 대응이 되어야 함

 

YUV 공간

  - Y(Luminance, 휘도), U(, V(색차 신호)
  - PAL에서 사용하는 색 공간
  - 색차신호 : 보색 시스템에서는 뇌가 색을 (밝기, 빨강-초록, 노랑-파랑)으로 인지한다고 생각(ex. 적록색맹)
  - 모든 색을 표현할 수 있다면, RGB 색상과 일대일 대응이 되어야 함
  - Y는 RGB를 적절히 더해 구할 수 있음, 이 중 R, G, B 색상별 가중치는 모두 다름(ex. 우리 눈은 초록에 가장 잘 반응)
  - U, V는 색상과 채도로 해석될 수 있음

YUV 컬러 시스템

 

YIQ 공간

  - Y(Luminance), Inphase, Quadrature
  - NTSC TV에서 사용하는 색 공간
  - 더 컴팩트하게 색을 표현할 수 있음

 

컬러 프로세싱(Color Processing)

  - 어떤 색 공간/ 색 모델을 사용해야할까, 3개의(ex.RGB) 평면을 따로 처리해야할까?
  - 디스플레이나 프린팅 등 풍부한 컬러가 중요할 땐 RGB, CMY
  - 색상을 분석적으로 자세하게 다룰 필요가 있을 땐 HSI
  - 전송이나 저장이 필요할 때 YIQ, YUV, YCbCr

 

YCbCr

YCbCr은 YUV와 기본적으로 같다. 디지털 TV에 사용되며 8bit를 기본으로 사용한다. 아래는 어떤 이미지를 YCbCr 공간으로 분해해서, 히스토그램 평활화를 진행한 것이다. 코드의 결과가 만족스럽지 못한 걸 보면 뭔가 잘못된 부분이 있는 것 같다. 깃허브로 제안은 언제든지 환영!

ruhz3/ImgProcessing

YCbCr Histogram Equalization

 

 

 

4. 색 인식

센서 기술(Sensor Technology)

  - CCD(Charged-Couple Device) / CMOS(Complementary Metal-Oxide Semiconductor)
  - Secuential Imaging / Color Filter Array