4.1 색채 과학 4.2 영상에서의 칼라 모델들 4.3 동영상에서의 칼라 모델들

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1 4.1 색채 과학 4.2 영상에서의 칼라 모델들 4.3 동영상에서의 칼라 모델들
제4장 영상과 동영상에서의 칼라 4.1 색채 과학 4.2 영상에서의 칼라 모델들 4.3 동영상에서의 칼라 모델들 2009-2학기 멀티미디어시스템

2 4.1 칼라 과학 빛과 스펙트럼 빛은 전자기파이고 그 파의 파장은 빛의 칼라 특성을 나타낸다.
레이저 빛은 단일 파장으로 구성되어 있다. 예를 들면 진홍색의 레이저는 밝고 진홍색의 빛을 발한다. 대부분의 빛은 많은 파장에 걸쳐 빛의 세기를 만들어 낸다. 그러나 인간은 모든 빛을 인지할 수 없고 단지 “가시영역”에 존재하는 빛 만을 인지할 수 있다. 단파장은 푸른 느낌을 만들고, 장파장은 붉은 느낌을 만든다. 분광광도계(spectrophotometer) : 다른 파장으로 퍼져 나가는 회절격자로부터 반사된 빛에 의한 가시광선을 측정하는 장비 2009-2학기 멀티미디어시스템

3 그림 4.1은 흰색 빛이 모든 무지개 칼라를 가지고 있는 현상을 보여준다.
가시광선은 nm 범위에 존재하는 전자기파이다(여기서 nm는 나노미터 또는 미터를 나타낸다). 그림 4.1 Sir Isaac Newton의 실험 2009-2학기 멀티미디어시스템

4 파장을 나타내는 기호는 이기 때문에 이러한 곡선을 라 부른다.
그림 4.2는 밝은 날 전형적인 야외의 빛에 대해 각 파장 구간에서의 상대 에너지를 보여준다. 이러한 형태의 곡선을 분광 에너지 분포(SPD) 또는 스펙트럼(Spectrum)이라 부른다. 파장을 나타내는 기호는 이기 때문에 이러한 곡선을 라 부른다. 그림 4.2 일광의 분광 에너지 분포 2009-2학기 멀티미디어시스템

5 인간 시각 눈은 영상을 망막에 집중시키는 렌즈를 가진 카메라처럼 동작한다(위아래와 좌우가 반대로 된다).
망막은 간상체(rods) 배열과 세 종류의 추상체(cones)로 구성되어 있다. 간상체는 빛의 세기가 작거나 회색의 그늘에서 이미지를 만들 때 역할을 한다(밤에는 모든 고양이들이 쥐색이다). 빛의 세기가 커질수록 각 추상체는 신호를 만든다. 세 종류의 추상체는 다른 색소를 가지고 있기 때문에 빨강색(R), 녹색(G), 파란색(B) 빛에 가장 민감하다. 뇌는 모든 R, G, B를 높은 빛 세기의 무채색 채널로 연합시킬 뿐만 아니라 R-G, G-B, B-R 차를 이용하는 것 같다. 2009-2학기 멀티미디어시스템

6 눈의 분광 민감도 눈은 가시 스펙트럼의 가운데 있는 빛에 대해 가장 민감하다.
수용체의 민감도는 또한 파장의 함수이다(아래 그림 4.3) 파란색 수용체의 민감도는 빨강색, 녹색의 수용체에 대한 곡선보다 훨씬 더 작기 때문에 일정한 비율로 그리지 않았다. 파란색은 진화를 하면서 늦게 추가되었다. 아마 이러한 이유로 통계적으로 국적에 관계없이 인간이 가장 좋아하는 칼라는 파란색이라는 것은 다소 놀라운 일이다! 그림 4.3은 시감 효율 함수라 부르는 포괄적인 민감도를 점선으로 보여준다. 이것은 항상 V()로 표시되며 빨강색, 녹색, 푸른색에 대한 반응 곡선의 합을 나타낸다 2009-2학기 멀티미디어시스템

7 간상체의 민감도 곡선은 시감 민감도 함수 처럼 보이지만 스펙트럼의 빨강색 쪽으로 다소 이동되어져 있다.
추상체가 만드는 무채색 채널은 과 같은 것이다. 그림 4.3 R, G, B 추상체와 시감 민감도 곡선 2009-2학기 멀티미디어시스템

8 이 분광 민감도 함수는 항상 R, G, B보다는 몇 개의 다른 문자를 이용해서 나타낸다. 여기서는 성분
                      을 가지는 벡터 함수 을 이용해서 나타내고자 한다. 눈에 있는 각 칼라 채널의 응답은 신경단위 세포의 수에 비례한다 분광 에너지 분포는 단일 빛(레이저와 같은)의 조합이다. 그래서 모든 파장에 대해 그 파장에서의 눈의 상대 응답에 의한 가중치를 곱해서 추상체의 응답을 더한 것이다. 2009-2학기 멀티미디어시스템

9 우리는 적분의 형태로 이 개념들을 간결하게 적을 수 있다.
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10 영상 형성 표면은 다른 파장에서 다른 양의 빛은 반사하고 어두운 표면은 밝은 표면보다 적은 에너지를 반사한다.
그림 4.4는 오렌지색 운동화와 빛깔이 바랜 청바지로부터의 표면 분광 반사율을 보여준다. 반사율 함수는 로 표현된다. 2009-2학기 멀티미디어시스템

11 그림 4.4 두 물체에 대한 표면 분광 반사 함수 2009-2학기 멀티미디어시스템

12 함수 를 칼라 신호(color signal)라 부르고, 광원 과 반사율 의 곱이다:
영상의 형성 상태는 다음과 같다 분광 에너지 분포 를 가진 광원의 빛은 표면에 영향을 미치고, 표면 분광 반사율 함수 를 가지고 반사된다. 그런 다음 눈의 추상체 함수 에 의해 스며든다. 반사는 그림 4.5 아래에서 보여주고 있다 함수 를 칼라 신호(color signal)라 부르고, 광원 과 반사율 의 곱이다: 2009-2학기 멀티미디어시스템

13 그림 4.5 영상 형성 모델 E(): 분광에너지분포 S(): 표면분광반사율함수 Q(): 추상체함수 C(): 컬러신호
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14 영상 형성 모델을 고려한 식은 식(4.3)이다 2009-2학기 멀티미디어시스템

15 카메라 시스템 인간은 유사한 방법으로 카메라 시스템을 발전시킨다; 좋은 카메라는 각 화소 위치(망막 위치에 해당)에서 생성된 세 개의 신호를 가진다. 아날로그 신호는 디지털로 바뀌고, 정수로 줄어들어 저장된다. 만일 사용된 정도(precision)가 8 비트라면 어떤 R, G, B에 대한 최대값은 255이고, 최소값은 0이다. 그러나 컴퓨터 사용자 눈에 들어오는 빛은 스크린이 방출하는 것이다. 스크린은 본질적으로 자기 발광원이다. 그러므로 눈에 들어오는 빛 를 알 필요가 있다. 2009-2학기 멀티미디어시스템

16 감마 보정 방출된 빛은 실제로 전압의 멱승에 개략적으로 비례한다. 이 멱승을 기호 를 가진 감마(gamma)라 한다.
그러므로 만일 R 채널에서 파일의 값이 R이라면, 스크린이 방출하는 빛은 에 비례하고, 분광 에너지 분포는 R 채널 전자총의 표적인 스크린 상의 R 인광체 도료의 분광 에너지 분포와 같다. 감마의 값은 대략 2.2이다. 전송하기 전에 멱승 을 함으로서 감마 보정된(gamma-corrected) 신호에 프라임 부호를 붙이는 것이 관례이다. 그러므로 "선형 신호"에 도달한다. 2009-2학기 멀티미디어시스템

17 그림 4. 6은 감마 보정이 적용되지 않은 빛의 출력을 보여주고 있다. 어두운 값은 너무 어둡게 나타난다는 것을 알 수 있다
그림 4.6은 감마 보정이 적용되지 않은 빛의 출력을 보여주고 있다. 어두운 값은 너무 어둡게 나타난다는 것을 알 수 있다. 이것은 또한 그림 4.7(a)에서도 볼 수 있는데 왼쪽에서 오른쪽으로 선형 램프를 나타낸다. 그림 4.6은 멱승 법칙 을 적용함으로서 미리 보정된 신호의 효과를 보여주고 있다. 여기서 전압을 0과 1사이의 범위로 정규화 하는 것은 관례이다. 2009-2학기 멀티미디어시스템

18 그림 4. 6 감마 보정의 효과: (a)비(非)감마 보정-스크린에서 방출되는 빛을 통한 CRT의 효과(전압은 0
그림 4.6 감마 보정의 효과: (a)비(非)감마 보정-스크린에서 방출되는 빛을 통한 CRT의 효과(전압은 범위로 정규화 되었다); (b)신호의 감마 보정. 2009-2학기 멀티미디어시스템

19 그림 4.7(b)는 통합된 효과를 보여주고 있다. 여기서 램프는 회색도 0에서 255까지 16단계를 보여준다.
그림 4.7 감마 보정의 효과: (a)감마 보정 없이 0에서 255까지의 램프의 표현; (b)감마 보정이 적용된 영상. 2009-2학기 멀티미디어시스템

20 감마를 좀 더 신중하게 정의하면 단순한 멱승 법칙이 0 전압에서 무한대의 미분계수를 이끌어 낸다는 것을 알 수 있다
감마를 좀 더 신중하게 정의하면 단순한 멱승 법칙이 0 전압에서 무한대의 미분계수를 이끌어 낸다는 것을 알 수 있다. 이것은 아날로그에서 감마 보정을 수행하기 위해 회로를 구성하는 것을 어렵게 만든다. 실제로는 원점에서 특별한 주의를 가지고 와 같은 좀 더 일반적인 변환이 사용된다. 2009-2학기 멀티미디어시스템

21 등색 함수들(color matching function)
그림 4.3의 눈 민감도 곡선을 알기 전까지, 기술은 주어진 음영에 기본적인 R, G, B 빛의 조합을 일치시키기 위한 심리학에 포함되어 있었다. 특유한 세 개의 기본적인 빛의 집합을 이용할 수 있고, 이를 원색(color primaries)의 집합이라 부른다. 주어진 색을 일치시키기 위해, 한 집합의 관찰자에게 결과적인 빛의 지점이 원하는 칼라와 가장 일치할 때까지 조종 장치를 이용하여 독립적으로 세 개의 원색의 밝기를 조정할 수 있는지 물었다. 그림 4.8은 기본적인 상황을 보여준다. 그러한 실험을 수행하기 위한 장치를 측색계(colorimeter)라 부른다. 2009-2학기 멀티미디어시스템

22 그림 4.8 측색계 실험 2009-2학기 멀티미디어시스템

23 등색 실험은 빛의 각 단일의 협대역 파장에 필요한 원색의 비율을 진술하면 된다
등색 실험은 빛의 각 단일의 협대역 파장에 필요한 원색의 비율을 진술하면 된다. 일반적인 빛은 그렇다면 단일 파장의 선형 조합 결과에 의해 일치된다. 그림 4.9는 로 표기된 CIE 등색 곡선들을 보여주고 있다. 그림 4.9 CIE RGB 등색 함수 2009-2학기 멀티미디어시스템

24 CIE 색도도 (Chromaticity Diagram)
등색 곡선 중의 하나가 음의 돌출부를 가지기 때문에 한 가상의 원색 집합이 오직 양의 값만을 가지는 등색 함수를 이끌어 내었다. 그림 4.10은 결과적인 곡선들을 보여주고 있다. 이들을 항상 등색 함수라고 부른다. 그들은 곡선으로부터 선형 (행렬) 변환의 결과이고 로 나타낸다. 행렬은 가운데 등색 함수 가 정확히 그림 4.3에 있는 시감도 곡선 와 동일하도록 하는 것을 선택한다. 2009-2학기 멀티미디어시스템

25 그림 4.10 CIE 표준 등색 함수들 2009-2학기 멀티미디어시스템

26 일반적인 분광 에너지 분포 에 대해, 칼라의 특성을 부여하는데 필요한 본질적인 “측색적” 정보는 삼자극치 값(tristimulus values) X, Y, Z의 집합이며 식 (4.1)과 유사하게 다음과 같이 정의된다(Y==luminance): 휘도 3차원 자료는 시각화하기가 어렵고 결과적으로 CIE는 그림 4.10에 있는 곡선이 함축하고 있는 (X,Y,Z) 세 값을 기반으로 2차원 그림을 고안하였다. 2009-2학기 멀티미디어시스템

27 벡터 의 크기로 나눔으로써 2차원 그림을 고안한다: 로 나눌 수 있지만 색도도를 만들기 위해 대신 로 나누었다.
벡터 의 크기로 나눔으로써 2차원 그림을 고안한다: 로 나눌 수 있지만 색도도를 만들기 위해 대신 로 나누었다. 이는 중에 한 값이 중복된다는 것을 나타내기 때문에, 식 (4.9)가 되기 위해 식(4.8)을 가진다. 2009-2학기 멀티미디어시스템

28 효과적으로, 각 삼자극치 벡터 를 점 (1,0,0), (0,1,0), (0,0,1)을 연결하는 평면으로 투영한다.
효과적으로, 각 삼자극치 벡터 를 점 (1,0,0), (0,1,0), (0,0,1)을 연결하는 평면으로 투영한다. 그림 4.11은 단일 파장의 빛에 대한 점들의 궤적을 보여주고 있다. 그림 4.11 CIE 색도도 2009-2학기 멀티미디어시스템

29 등색 곡선은 합이 같은 값이 되도록 고안되었다[각 곡선 아래 면적은 각각에 대해 같다].
등색 곡선은 합이 같은 값이 되도록 고안되었다[각 곡선 아래 면적은 각각에 대해 같다]. 모든 분광 에너지 분포가 1인 백색 광원- “동일 에너지 백색 광원(equi-energy white light)"-에 대해서 색도 값은 이다. 그림 4.11은 그림의 가운데에 이 백색 기준점(white point)를 나타내고 있다. 이고 이기 때문에 모든 가능한 색도 값은 반드시 그림 4.11에 있는 점선으로 표시된 대각선 아래에 놓여져야만 한다. 2009-2학기 멀티미디어시스템

30 CIE는 A 광원(illuminant A), C 광원(illuminant C), 표준 D65 광원(standard daylight D65), D100과 같은 몇몇의 광원을 정의한다. (그림 4.12) 그림 4.12 표준 광원의 분광 에너지 분포들 2009-2학기 멀티미디어시스템

31 색도도는 두 빛의 혼합에 대해 결과 색도 값이 두 빛의 색도 값을 연결하는 직선상에 놓인다.
분광 궤적 상에 있는 색도 값을 가지는 색들은 "순수(pure)' 색을 나타낸다. 이 색들은 가장 “포화되어있다(saturated)”. 백색 기준점(white point)에 가까운 칼라일수록 덜 포화된다. 색도도는 두 빛의 혼합에 대해 결과 색도 값이 두 빛의 색도 값을 연결하는 직선상에 놓인다. CIE 색도도의 어떤 색도 값에 대해서 “주 파장(dominant wavelength)"은 주어진 칼라와 그것을 통해 확장된 칼라에 대한 백색 기준점을 연결하는 적선을 교차하는 분광 궤적 위에 위치한다. 2009-2학기 멀티미디어시스템

32 칼라 모니터 상세화 칼라 모니터는 만일 RGB 전자총이 최고의 전압([0,1]로 정규화한다면 1.0)에서 모두 활성화되었다면 원하는 백색 점 색도 값에 의해 일부분 명기된다. 일 때 원하는 백색 기준점을 나타내는 모니터를 원한다. (R’, G’, B’ 는 감마보정된 RGB 값) 현재 사용 중인 몇몇의 모니터 상세화가 있다(표 4.1). 2009-2학기 멀티미디어시스템

33 표 4.1 모니터 상세화에 대한 색도 값과 백색 기준점 2009-2학기 멀티미디어시스템

34 색역 밖의 색들 어떤 쌍에 대해 명시된 을 주는 RGB를 찾고자 한다: 그러므로 를 통해 인광체에 대한 값을 찾고 인광체 색도 값으로부터 RGB를 풀어야 한다. 아래 식을 통하여 0이 아닌 R, G, B의 값을 조합한다. 2009-2학기 멀티미디어시스템

35 첫 번째 방법 : 단순히 가장 가까이 있는 이용 가능한 색역 안의 칼라를 사용하는 것이다.
만일 가 위 식으로부터 유도된 것이 아니라 상세화된(specified) 것이라면, 원하는 RGB 값을 얻기 위해 인광체의 값의 행렬을 거꾸로 해야만 한다. RGB 값의 하나가 음수(negative)라면 어떻게 될까? 인간은 그 칼라를 인지할 수는 있지만 디스플레이 장치는 표현할 수 없다. 첫 번째 방법 : 단순히 가장 가까이 있는 이용 가능한 색역 안의 칼라를 사용하는 것이다. 다른 접근법 : 가장 가까이 있는 보색을 선택하는 것이다. 2009-2학기 멀티미디어시스템

36 Grassman의 법칙(Grassman's law) : (가법) 칼라 정합은 선형이다
가법 칼라는 흰색 스크린에 투영된 빛이나 모니터 유리에 작열하는 인광체와 같이 스스로 빛을 내는 광원으로부터 기인한다(감법 칼라는 프린터에 적용되고 매우 어렵다). 그림 4.13은 CIE 색도도 상에 그린 NTSC 시스템에 대한 삼각형의 색역을 보여준다. 모니터는 삼각형 색역안에 있는 칼라만 표현할 수 있다. 2009-2학기 멀티미디어시스템

37 그림 4. 13 색역 안의 칼라에 의해 색역 밖의 칼라를 근사화 함
그림 4.13 색역 안의 칼라에 의해 색역 밖의 칼라를 근사화 함. 삼각형으로 표시된 색역 밖의 칼라는 (a) 칼라와 백색 점을 잇는 직선과 (b) 장치 색역의 경계의 교차점에 가깝다. 2009-2학기 멀티미디어시스템

38 백색 점 보정 문제점: 우리가 지금까지 수행한 것에서 한 가지 부족한 것은 단지 색도값 를 다루는 것이 아니라 삼자극치 에서 장치 값으로 사상시킬 필요가 있다는 것이다. 표 4.1은 부정확한 값을 나타낸다. SMPTE 상세화를 고려해보자 로 두면, 그 결과는 값의 합, 또는 ,즉 1.095와 같은 값이 된다. 유사하게 와 값도 1.005와 0.9가 된다 로 나누면 원하는 색도 값 (0.3127, )보다는 색도 값 (0.365, 0.335)가 된다. 2009-2학기 멀티미디어시스템

39 두 차이를 바로 잡을 수 있는 방법은 먼저 Y 의 백색 기준점 크기를 1로 간주하는 것이다:
이제 세 개의 전자총의 이득과의 곱이 에서 백색 기준점 값을 정확히 얻을 수 있는 세 개의 보정 인수의 집합을 찾을 필요가 있다. 2009-2학기 멀티미디어시스템

40 식 (4.10)에서 인광체의 색도 값 의 행렬을 M이라고 가정하자. 우리는
가 되는 대각 행렬 로서 그 보정을 표현할 수 있다. SMPTE 상세화에 대해서, 을 가지거나 가운데 값으로 나누면 을 가진다. 를 와 곱함으로서 단지 가 되고, 결국 를 상세화(specifying)하는 식이 된다: 2009-2학기 멀티미디어시스템

41 역으로 함으로서 위와 같이 명기된 새로운 값에 대해
에 도달한다. 2009-2학기 멀티미디어시스템

42 XYZ에서 RGB로의 변환 이제 XYZ에서 RGB로의 변환 행렬은 가 되고, 백색 점이 아닌 다른 점에 대해서는
SMPTE 상세 사항에 대해서 다시 쓰면, 이는 2009-2학기 멀티미디어시스템

43 감마 보정을 가진 변환 선형 R, G, B 대신에 우리는 대부분 비선형, 감마 보정된 (캠코더나 디지털 카메라에 의해서 생성된)를 가진다. XYZ에서 RGB로의 변환을 수행하는 최상의 방법은 식 (4.16)을 역으로 하여 선형 RGB를 계산한 다음 감마 보정을 통하여 비선형 신호를 만드는 것이다. 그럼에도 불구하고, 이것은 항상 진술한대로 수행되지 않는다. 대신, Y 값에 대한 식이 단지 비선형 신호에 적용되면서 사용되고 있다. 정확성을 위한 유일한 이권은 로부터 만들어진 이 새로운 Y 값에 새로운 이름 을 주는 것이다. 의 의미는 문제의 화소에 대한 밝기 서술자를 부호화하는 것이다 2009-2학기 멀티미디어시스템

44 NTSC를 위한 표 4.1에 있는 값을 사용하여 위에서 약술한 과정을 따르면 다음과 같은 변환에 도달하게 된다:
그러므로 비선형 신호에 대한 부호화는 휘도와 관련된 비선형 신호를 부호화함으로서 시작된다.  2009-2학기 멀티미디어시스템

45 칼라 모델 웨버의 법칙(Weber's law) : 동일하게 인지되는 차이는 크기에 비례한다. 양이 많을수록 차이를 인지하기 위해서는 더 큰 변화가 있어야 한다. 이러한 현상에 대한 어림짐작은 동등하게 인지하는 변화는 상대적이어야만 한다는 것을 말한다. 어둡거나 밝은 빛 등에 대해서 변화의 비가 같다면 변화를 대략 동동하게 인지한다. 수학적으로 세기 를 가질 경우 변화 가 일정하면 변화는 동일하게 인지된다. 만일 조용하다면 작은 소리 변화도 들을 수 있다. 잡음이 많다면 차이를 동일하게 경험하기 위해서는 변화는 같은 비율이 되어야한다. 2009-2학기 멀티미디어시스템

46 그림 4.14는 이 색차 측정 기준과 관련이 있는 좌표 공간의 3 차원 회전체를 비스듬히 보여주고 있다.
인간 시각에 대해, CIE는 CIELAB 공간이라 부르는 이러한 종류의 법칙을 다소 복잡하게 해석하였다. 이런 공간에서 정량화 할 수 있는 것은 색이나 밝기에 있어서 인지된 차이(differences)다. 그림 4.14는 이 색차 측정 기준과 관련이 있는 좌표 공간의 3 차원 회전체를 비스듬히 보여주고 있다. 2009-2학기 멀티미디어시스템

47 그림 4.14 : CIELAB 모델 2009-2학기 멀티미디어시스템

48 CIELAB 은 XYZ의 백색 기준점  휘도 Chroma( ) Hue angle( )  채도  색상 2009-2학기
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49 다른 컬러 좌표계 감마 보정의 적용에 대한 혼돈이 있음 다른 좌표계
CMY : 샤이안(Cyan),마젠타(Magenta), 옐로우(Yellow) 컬러 모델 HSL : 색상(Hue), 채도(Saturation), 휘도(Lightness) HSV : 색상(Hue), 채도(Saturation), 명도(value) HIS : 색상(Hue), 채도(Saturation), 밝기(Intensity) HCI-C : 채도(Chroma) HVC-V : 명도(Value) HSD-D : 어두움(Darkness) 2009-2학기 멀티미디어시스템

50 영상에서의 컬러 모델 저장되고 디스플레이되고 인쇄된 영상들에 사용된 컬러 모델과 좌표계 CRT 디스플레이를 위한 RGB 모델
충분한 컬러를 위해 컬러 채널당 8비트를 사용한다 어두운 영역에서는 감마 보정으로 인해 상당히 적은 수의 단계를 보완하기 위해 12비트를 사용한다 컴퓨터 그래픽으로 만든 영상에 대해서는 프레임 버퍼의 밝기에 비례하는 정수로 저장한다. 그리고 다음 프레임 버퍼와 CRT 사이의 감마 보정 참조표를 가져야 한다 만일 감마 보정이 정수로 양자화하기 전에 적용된다면 채널당 오직 8비트만 사용할 수 있고 윤곽 띠 결점을 피할 수 있다 2009-2학기 멀티미디어시스템

51 감법 컬러 CMY 모델 지금까지, 우리는 사실상 가법만을 다루어왔다. 즉, 두 빛의 광이 하나의 대상에 작용할 때 두 컬러는 더해진다. CRT의 경우 스크린에 두 개의 인광체가 활성화되면 두 색은 더해진다. 그러나 종이에 잉크가 찍히는 경우, 상황은 반대가 된다. 노란색 잉크는 흰색 광원에서 파란색을 빼고 빨강색과 녹색은 반사함으로 노란색으로 보이게 된다 2009-2학기 멀티미디어시스템

52 RGB에서 CMY로의 변환 감법 시스템에서 잉크의 역할을 확인하는 데 있어서, 우리가 어떤 원하는 RGB 컬러를 만들 때 어떤 농도의 잉크를 종이에 칠해야 하는가를 정의하기 위한 가장 간단한 변환 모델 역 과정 변환 2009-2학기 멀티미디어시스템

53 바탕색 제거 CMYK 시스템 바탕색 제거(Under color removal) : 검은색 잉크는 CMY의 착색된 잉크를 섞는 것 보다 값이 싸기 때문에 세 가지 컬러 혼합의 일부를 계산하여 컬러 비율에서 그 부분을 제거한 다음 검은색으로 그 부분을 칠한다. 바탕색 제거 방법 2009-2학기 멀티미디어시스템

54 그림 4. 16 : 가법과 감법 컬러 : (a) RGB는 가법 컬러를 상술하기 위해 사용된다
그림 4.16 : 가법과 감법 컬러 : (a) RGB는 가법 컬러를 상술하기 위해 사용된다. (b) CMY는 감법 컬러를 상술하기 위해 사용된다. 2009-2학기 멀티미디어시스템

55 프린터 색역 실제적인 C, M, Y 잉크에 대한 투과 곡선은 중복된다. 이는 컬러 채널과 인쇄 시 달성할 수 있는 컬러를 예측하는 어려움 사이의 혼선(crosstalk)이 된다. 그림 4.17(a)는 실제적인 판목 염려에 대한 대표적인 투과 곡선을 보여준다. 그리고 그림 4.17(b)는 그런 잉크를 사용한 컬러 프린터의 색역을 보여 준다. 2009-2학기 멀티미디어시스템

56 그림 4.17 (a) “block dyes”에 대한 전달 곡선; (b) 스펙트럼 궤적, 삼각형 NTSC 색역과 육각형 프린터 색역
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57 4.3 비디오에서의 컬러 모델 비디오 컬러 변환 디지털 비디오에서 컬러를 다루는 방법은 TV를 위해 컬러를 부호화하던 오래된 아날로그 방법에 크게 기원을 둔다. 휘도는 컬러 정보와 분리되어 있다. 예를 들어, YIQ라 부르는 식 (4.19)와 유사한 행렬 변환 법은 북아메리카와 일본에서 TV 신호를 전송하는데 사용되었다. 이러한 부호화는 비디오 테이프 녹화 기술 또한 YIQ를 사용하기 때문에 이들 나라에서 VHS 비디오 테이프 부호화로 나아간다. 유럽에서 비디오 테이프 녹화는 PAL이나 SECAM 부호화를 사용한다. 이는 YUV라 부르는 행렬 변환을 사용하는 TV에 기반을 두고 있다. 마지막으로, 디지털 비디오는 대부분 YUV와 밀접하게 관련 있는 YCbCr 이라 부르는 행렬 변환을 사용한다. 2009-2학기 멀티미디어시스템

58 YUV 컬러 모델 YUV 부호화는 PAL 아날로그 비디오에 사용되었으며, YUV 변형에 의해 디지털 비디오를 위한 CCIR 601 표준에서도 사용된다. YUV는 식 (4.20)에서 Y΄과 같은 휘도 신호(감마 보정된 신호)를 부호화 한다(“luma”라 부른다). 채도(Chrominance)는 컬러와 같은 휘도에서의 기준 백색 사이의 차이점으로, 색차 U, V로 표현할 수 있다. 식 (4.20)로 부터 R΄=G΄=B΄인 명암 화소에 대해서 =1이기 때문에 휘도 Y΄은 회색도값과 같다. 그리고 명암도(“흑백”) 영상에 있어서 채도(U, V)는 0이다. 2009-2학기 멀티미디어시스템

59 실제 구현에 있어서 U, V는 좀더 편리한 최대, 최소값을 가지도록 다시 배율 조정된다.
채도 신호는 합성 신호 C와 같다. U, V에 대한 최소값은 0이 아니다. U는 대략 RGB 입방체 안에서 파란색(U>0) 부터 노란색(U<0)까지 이며, V는 대략 빨간색(V>0)부터 사이안(V<0)까지 이다. 그림 4.18은 전형적인 컬러 영상이 Y΄, U, V 성분으로 분해되는 것을 보여주고 있다. 두 U, V는 음수이기 때문에 영상은 사실 이동되고 실제 신호의 배율 조정된 형태가 된다. 2009-2학기 멀티미디어시스템

60 그림 4.18 컬러 영상의 Y΄, U, V 분해: (a) 원영상; (b) Y΄; (c) U; (d) V.
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61 YIQ 컬러 모델 YIQ는 NTSC 컬러 TV 방송에서 사용된다. 다시, 명암 화소는 (I, Q) 채도 신호가 0이다.
I와 Q는 U와 V의 회전된 형태이다. Y΄는 같지만 U와 V는 33° 회전되었다. 이것은 다음 행렬 변환이 된다. 그림 4.19는 위와 같이 같은 컬러 영상을 YIQ 성분으로 분해하는 것을 보여준다. 2009-2학기 멀티미디어시스템

62 그림 4.19 컬러 영상의 (a) I성분과 (b) Q성분.
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63 YCbCr 컬러 모델 디지털 비디오 표준인 Rec. 601은 다른 색 공간, 을 사용하고 종종 간단히 YCbCr 로 쓴다. 그리고 YUV 변환과 밀접한 관련이 있다. YUV는 가 U가 되도록 배율 조정함으로써 바뀌지만 B΄이 곱해진 0.5라는 계수를 가진다. 몇몇 소프트웨어 시스템에서 은 값들이 0과 1 사이에 존재하도록 또한 이동된다. 고쳐 쓰면, 2009-2학기 멀티미디어시스템

64 YCbCr 변환은 JPEG 영상 압축과 MPEG 비디오 압축에 사용된다.
그러나 실제로 Rec. 601은 8비트 부호화를 상술하고 Y΄의 최대값 219와 최소값 +16을 가진다 은 ±112의 범위를 가지고 +128의 오프셋을 가진다. 만일 R΄, G΄, B΄이 [ ] 사이에 있다면, 변환을 통해 Y΄, 은 [ ] 사이의 값을 가진다. YCbCr 변환은 JPEG 영상 압축과 MPEG 비디오 압축에 사용된다. 2009-2학기 멀티미디어시스템