KR100307368B1

KR100307368B1 - 색좌표공간의구성방법및색양자화방법

Info

Publication number: KR100307368B1
Application number: KR1019980019403A
Authority: KR
Inventors: 김현준; 이진수
Original assignee: 구자홍; 엘지전자주식회사
Priority date: 1998-05-28
Filing date: 1998-05-28
Publication date: 2001-11-30
Also published as: KR19990086431A

Abstract

본 발명은 이미지 처리를 위한 색좌표 변환 및 양자화 방법에 관한 것으로서 특히 RGB 색모델에서 HSV 색모델로의 변환방법과 HSV 색양자화 방법에 관한 것이다.

종래의 HSV 색공간에서도 같은 공간상에서 사람의 시각이 트끼는 색의 변화혹이 각각 다르게 나타나며, HSV 색공간상에서 색을 단순 양자화하게 되면 양자화된 색들이 모든 색을 고르게 표현하지 못하고 시각적 색변화를 고려하여 벡터 양자화하려면 양자화 모델화의 어려움과 더불어 많은 계산량이 요구되어, 이 것을 이용한 내용기반 이미지 검색성능을 저하시키는 한 요인이 된다.

본 발명에서는 모든 색영역을 고르게 분포시키면서 사람의 시각적인 관점에서 색의 변화가 고르게 나타나도록 하기 위하여 RGB 색좌표공간에서 HSV색좌표공간으로의 변환시 V값에 따라 S의 최대값을 달리하는 S'(S'=max-min)를 정의하고, 이 S'를 한축으로하는 HS'V 색좌표 공간을 제공한다.

본 발명은 내용기반 이미지 검색을 위하여 RGB로 표현되는 색은 우선 본 발명의 HS'V 색좌표공간으로 변환되며 이 새로운 색좌표공간상에서 색을 양자화하여 새로운 값으로 향상시킬 수 있도록 한 색양자화방법을 제공한다.

Description

색좌표 공간의 구성 방법 및 색양자화 방법

본 발명이 적용되는 예시로서 이미지 처리를 위한 시스템으로 근래에 이미지 (image)를 내용기반으로 검색하기 위한 활발한 연구가 이루어지고 있고 또한 상품화된 이미지 검색엔진이나 응용 프로그램들이 다양하게 제시되고 있다.

이러한 내용기반 이미지 검색에서 사용되는 가장 중요한 정보는 색정보이고, 이 색정보를 어떠한 방법으로 얼마나 정확하게 효율적으로 구해내는가에 따라서 이미지 검색엔진(응용프로그램)들의 성능이 좌우된다.

컴퓨터로 표현되는 색의 갯수는 나날이 급증하고 있으나 일반적으로 색은 그 보다 작은 수로 양자화(정량화)하여 사용한다.

컴퓨터에서는 색을 적(R),녹(G),청(B)의 3원색을 기준으로 하는 이른바 색좌표공간(Color Space)으로 표현되지만, R,G,B는 사람의 시각적인 변화를 바로 표현하지 못하는 제약이 있기 때문에 대부분의 경우 색을 색상(Hue), 포화도 (Saturation), 크기(Value)의 HSV색공간으로 변환한 후에 사용하게 된다.

도1은 RGB 색좌표공간에서 HSV 색좌표 공간으로의 변환방법과 HSV 색좌표공간의 구조를 나타낸다.

RGB 색좌표공간에서 HSV 색좌표 공간으로의 변환방법은

max = MAX(r,g,b) : 입력 r,g,b값중 가장 큰 값.

min = MIN(r,g,b) : 입력 r,g,b값중 가장 작은 값.

v = max : 입력 r,g,b값중 가장 큰 값

s = (max-min)/max : 최대값과 최소값의 차 값을 최대값으로 정규화한 값

h = (g-b)/(max-min)*60 if(r=max. ∩.g-b≥0)

(g-b)/(max-min)*60+300 if(r=max. ∩.g-b＜0)

(2.0+(b-r)/(max-min))*60 if(g=max)

(4.0+(r-g)/(max-min))*60 if(b=max)

undifined (=gray clolr)if(max=min)

단, 0 ≤r,g,b ≤1, 0 ≤v ≤1, 0 ≤s ≤1, 0 ≤h ≤360.

위의 과정을 수행하여 RGB-HSV 변환을 수행하면 도1에 도시된 바와같이 원통형의 공간으로 변환된다.

이 원통형의 HSV 색좌표공간에서 횡단면상의 원중심은 그레이(gray), 원의 가장 바깥쪽 테두리 부분은 순색으로서 원통의 반지름이 S, V축(+) 방향으로 밝은 색, V축(-) 방향으로 어두운 색(흑색), 그리고 원통의 중심을 지나는 축으로 부터의 각도는 H를 각각 표현하게 된다.

종래의 HSV 색공간에서도 같은 공간상에서 사람의 시각이 느끼는 색의 변화폭이 각각 다르게 나타나며, HSV 색공간상에서 색을 단순 양자화하게 되면 양자화된 색들이 모든 색을 고르게 표현하지 못하고 시각적 색변화를 고려하여 벡터 양자화하려면 양자화모델화의 어려움과 더불어 많은 계산량이 요구되어, 이 것을 이용한 내용기반 이미지 검색성능을 저하시키는 한 요인이 된다.

예를 들면 HSV 색좌표공간인 원통의 바닥쪽으로 갈수록 흑색이 되는데 이 부분에서는 S축 방향인 원통의 반지름 방향으로 색이 분포된다고 해도 사람의 시각적 특성에 의해서 거의 색구분이 이루어지기 어렵다.

즉, 정량적, 수치적으로는 색구분이 이루어질 수 있다고 해도 낮은 V에서는 색차를 거의 인식하지 못하기 때문에 이러한 사람의 시감각적 특성에 상관없이 종래의 원통형 HSV 색좌표공간을 이용해서 색양자화를 수행한다면 위와같은 제약과 문제점을 그대로 안게 되는 것이다.

그러므로 모든 색영역을 고르게 분포시키면서 사람의 시각적인 관점에서 색의 변화가 고르게 나타나는 색공간 구조와 그 안에서의 색양자화 방법이 요구되고 있다.

본 발명에서는 모든 색영역을 고르게 분포시키면서 사람의 시각적인 관점에서 색의 변화가 고르게 나타나도록 하기 위하여 RGB 색좌표공간에서 HSV 색좌표 공간으로의 변환시 V값에 따라 S의 최대값을 달리하는 S'(S'=max-min)를 정의하고, 이 S'를 한축으로 하는 HS'V 색좌표공간을 제공한다.

도 1은 종래에 RGB 색좌표공간에서 HSV 색좌표공간으로의 변환을 나타낸 도면.

도 2는 본 발명의 색좌표변환방법을 나타낸 도면.

도 3은 본 발명의 색좌표변환 원리를 나타낸 도면.

본 발명의 색좌표 공간을 구성하는 방법을 도 2에 나타내었다.

도 2에 나타낸 바와 같이, 기존의 RGB 색좌표공간을 HS'V(단, S'=max-min) 색좌표공간으로 변환한다.

여기서 S'=max-min으로 정의하여 입력 r,g,b 중에서 최대값인 것과 최소값인 것의 차값을 의미하도록 하였고, 도 3에 나타낸 바와 같이 종래의 HSV 색좌표(원통의 중심축을 지나는 종단면으로서 2차원 S-V 평면)와 비교해 볼때 원점(O)방향으로 c값을 오무린 형태가 된다.

즉, 도 2와같이 아래쪽이 꼭지점이 되는 역원뿔 형태의 HS'V 색좌표공간 구조로 되며, RGB에서 HS'V로의 색좌표공간 변환을 하게 된다.

그러므로 RGB에서 HS'V로의 색좌표 공간변환은

max = MAX(r,g,b) : 입력 r,g,b값중 가장 큰 값.

min = MIN(r,g,b) : 입력 r,g,b값중 가장 작은 값.

v = max : 입력 r,g,b값중 가장 큰 값

s' = (max-min)/max * max = s*max = max-min

h = (g-b)/(max-min)*60 if(r=max. ∩.g-b≥0)

(g-b)/(max-min)*60+300 if(r=max. ∩.g-b＜0)

(2.0+(b-r)/(max-min))*60 if(g=max)

(4.0+(r-g)/(max-min))*60 if(b=max)

undefined (=gray color)if(max=min)

단, 0 ≤r,g,b ≤1, 0 ≤v ≤1, 0 ≤s ≤1, 0 ≤h ≤360.

의 계산을 통해서 간단하게 이루어 질 수 있다.

도 2에서 보이고 있는 바와 같이, 본 발명의 HS'V 색좌표 공간에서는 사람의 시감각적 특성에 합치되는 색양자화를 수행할 수 있게 된다.

즉, 사람의 시감각적 특성상 흰색쪽으로 갈수록 순색과 그레이(Gray) 및 색상의 색구분을 용이하게 할 수 있으므로, 이 부분은 HS'V 횡단면이 원판일때 그 지름과 단면적이 최대한 큰 영역을 가지게 되고, 상대적으로 흑색쪽으로 갈수록 순색과 그레이 및 색상의 구분이 이루어지지 않으므로(아주 어두운 색에 대해서는 그 색감이 거의 대동소이하게 보여진다) 이 부분은 HS'V 횡단면이 원판일때 그 지름과 단면적이 최소의 영역(궁극적으로는 꼭지점)을 가지게 되어, 이 부분에 대한 색 인덱스 맵핑을 기존의 HSV에서는 성기게 해야 하지만 본 발명의 HS'V에서는 이러한 문제를 해결할 수 있게 된다.

색양자화는 상기 RGB로 부터 HS'V로의 변환을 수행하고, 상기 HS'V 색좌표공간상의 임의의 한 위치의 인덱스를 그 양자화값으로 맵핑시킴으로써 이루어진다.

본 발명을 통해 제공되는 색좌표공간과 이 것을 이용한 색양자화 방법은 RGB에서 HSV로의 색좌표공간 변환시 V의 값에 따라 S의 최대값을 달리하는 S'(=max-min)을 정의하고 HS'V 색좌표공간으로의 변환후에 이 HS'V 색좌표 공간상에서 해당값의 인덱스를 가지도록 하므로써, 종래의 원통형 HSV 색좌표공간으로의 변환시의 문제점(낮은 V에서의 불필요한 색차)를 해결하였다.

또한, HSV 전체 공간에서의 양자화 방법도 S'를 정의하므로써, 양자화 영역간의 보다 고른 색변화를 갖게 하여 양자화 효율을 높인다.

Claims

입력 색정보(R,G,B)를 그 색정보들의 대소 및 차 값을 기준으로 색상 (H;Hue), 최대값과 최소값의 차 값(S';max-min) 및 명암(V; Value)을 구성 요소로 하는 HS'V 색좌표 공간으로 변환함에 있어서, 아래쪽이 꼭지점이 되는 3차원 공간상의 역원뿔형이며, 역원뿔의 중심을 지나는 종축을 중심으로 0°~360°의 각도(θ)는 색상(H;Hue)으로 정의하고, 중심(0)으로부터 최대 원주(C)방향으로의 최단 직선(벡터)성분을 최대값과 최소값의 차 값(S')으로 정의하며, 역원뿔의 중심을 지나는 종축방향으로 명암(V; Value)을 정의하는 것을 특징으로 하는 색좌표 공간의 구성 방법.
제1항에 있어서, 입력 색정보(r,g,b)에 대하여

max = MAX(r,g,b) : 입력 r,g,b값중 가장 큰 값.

min = MIN(r,g,b) : 입력 r,g,b값중 가장 작은 값.

v = max : 입력 r,g,b값중 가장 큰 값

s' = (max-min)/max * max = max-min

h = (g-b)/(max-min)*60 if(r=max. ∩.g-b≥0)

(g-b)/(max-min)*60+300 if(r=max. ∩.g-b＜0)

(2.0+(b-r)/(max-min))*60 if(g=max)

(4.0+(r-g)/(max-min))*60 if(b=max)

undefined (=gray color)if(max=min)

단, 0 ≤r,g,b ≤1, 0 ≤v ≤1, 0 ≤s ≤1, 0 ≤h ≤360.

의 색공간 좌표가 정의됨을 특징으로 하는 색좌표 공간의 구성방법.
입력 색정보(RGB)를 그 색정보들의 대소 및 차값을 기준으로 하여, 색상(H; Hue), 최대값과 최소값의 차 값(S' : max-min), 명암(V; Value)을 좌표로 하는 3차원 역원뿔형 HS'V색공간상의 좌표값으로 변환하는 과정과, 상기 변환된 색공간 좌표값을 임의의 소정값을 기준으로 하여 영역분할하고 상기 변환된 값들을 상기 영역 분할된 값들과 비교하여 대표값으로 맵핑하는 과정으로 이루어짐을 특징으로 하는 색 양자화 방법.