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GGOP
GGOP 소개
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| Digital Image Processing의 개요 | |
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작성 |
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작성 날짜 |
2006.03.24 |
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개요 |
Color의 기본 개념에 대해서 알아봅시다. |
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1) 색을 인지하는 방법
다들 아시다시피, 아이작 뉴튼(Isaac Newton)은 빛을 프리즘(prism)에 통과시키면 빛의 줄기가 빨간색부터 보라색까지의 연속적인 스펙트럼(spectrum)으로 분리됨을 알아냈습니다(1666년). 이 영역이 wavelength가 약 400~700nm에 해당하는 바로 가시광선 영역으로, 인간은 바로 이 영역을 색으로 인지할 수 있습니다.
눈에 보이는 이 모든 가시광선 영역이 균등하게 사람의 눈으로 입사할 때, 그 광선은 하얀 색으로 보입니다. 그러나 빛이 어떤 물체에 입사한 뒤 특정한 영역만 반사되어 우리 눈에 들어올 때, 우리는 그 특정한 영역의 색을 볼 수 있게 됩니다. 예를 들어, 빨간 사과는 빨간 영역에 해당하는 wavelength만 반사하고 나머지 영역은 모두 흡수해버렸기 때문에, 우리 눈에 빨간 색으로 보이는 것입니다.
만일 빛이 무색(achromatic light)이라면, 우리는 빛의 여러 속성 중 단지 명도(intensity) 영역만 인지하게 됩니다. 이와 같은 경우는 흑백 텔레비전을 떠올리시면 됩니다. 우리는 이런 intensity만 살아있는 이미지를 gray level이라고도 표현합니다('영상 처리(Image Processing)'에서 이루어지는 많은 작업들이, 이 gray level을 기반으로 하는 경우가 꽤 됩니다).
무색(achromatic light)과는 달리, 빛의 세 가지 속성 중 intensity(명도) 만을 뺀 것을 chromatic light라고 합니다. 즉, 이 chromatic light에는 색상과 채도의 속성이 들어 있습니다.
2) CIE color matching functions
이전 강좌인 "사람의 눈의 구조에 대해서"에서 이미 소개한 것처럼, 인간은 cons(원추세포)를 이용하여 색상을 인지하고, rods(간상세포)를 이용하여 명암을 구별합니다. 총 cones의 약 65%는 붉은 빛을 감지하는 데에, 약 33%는 녹색 빛을 감지하는 데에 쓰이며, 단지 약 2%의 cones만이 푸른 빛을 감지하는 데에 쓰입니다(하지만 우리의 눈은 푸른 색에 가장 민감하게 반응을 합니다). 이렇게, 정상적인 사람은 retina에 가시광선의 다른 파장들을 흡수하는 세 가지의 cones를 갖고, 그들 각각을 L(Long), M(Medium), S(Short)라 합니다.
< figure 1. L, M, S 함수의 분포도 >
이들은 각 cones가 흡수하는 파장 영역에 따라 L, M, S로 나뉘며, 사람은 이 세 가지의 cones가 흡수하는 빛의 비율에 따라 색을 인지하게 됩니다(참고로, 색맹은 위 세 가지 중 하나가 없는 것을 말하며, 색약은 cons의 기능이 정상적이지 않은 상태를 가리킵니다).
이렇게 구해진 인간의 색 지각 특성을 바탕으로, 단일 파장의 색과 일치되는 삼원색의 혼합량을 아래의 그림 Figure 2와 같은 실험을 통해 구할 수가 있습니다. 실험 방법은 다음과 같습니다. 일단 오른쪽의 반구엔 목표가 되는 빛을 쏘이고, 왼쪽의 반구엔 R,G,B 광선을 쏘입니다. 실험 대상자들은 이 왼편의 각각의 R,G,B 광선이 오른쪽의 빛과 가장 매칭할 때가 될 때까지 이 R,G,B 값들을 조절하는 것입니다.
< figure 2. 색 일치(color matching) 실험 방법. Courtesy The Color Image Processing Handbook, S.J.Sangwine & R.E.Horne >
그래서 구해진 함수가 Figure 3의 (a) 그래프입니다. 그런데 (a) 그래프의 red 영역을 보시면 음의 영역이 있음을 알 수 있습니다. 이 말은 단순히 삼원색을 더해서는(가산혼합) 구할 수 없는 영역이 있음을 나타내고 있습니다. 실제로 이들은 red를 더하는 것이 아니라 red를 빼줘야 나오는 색이었던 것입니다. 그래서 이를 피하기 위해 (a) 그래프를 선형적으로 변환하여 (b) 그래프를 만들어 냈습니다. 이 그래프를 CIE color matching functions라 합니다. 우리는 이렇게 구해진 각 R,G,B에 대한 color matching function을 가지고, 뒤에 설명되는 tristimulus values라 불리는 X, Y, Z를 구할 수 있게 됩니다.
< figure 3. (a):The color matching functions for the the CIE 1931. (b) :The color matching functions linearly transformed to a new set of functions for the 1931. Courtesy http://www.monitor4u.co.kr >
3) Chromaticity diagram
어떤 한 color를 다른 color와 비교하기 위한 특성으로는 brightness(명도. 앞에선Intensity라고 표현), hue(색상), saturation(채도)의 세 가지가 있습니다. 이 중 saturation의 개념에 대해서 좀 집고 넘어가자면 다음과 같습니다. saturation이란 백색광(white light)와 혼합된 색상(hue)의 총합 혹은 상대적인 순도(purity)라고 표현할 수 있습니다. 예를 들어 pink같은 경우는 red와 white가 섞인 경우이며, lavender는 violet과 white가 섞인 경우로, pink와 lavender는 둘 다 완전한 순색은 아닌 것입니다. 그러므로 saturation은 white light가 더해지면 더해질수록 낮아지게 됩니다.
앞서 말했듯이, hue와 saturation을 취하고 brightness를 뺀 것을 chromaticity라고 합니다. 그러므로 color는 chromaticity와 brightness를 이용하여 표현이 가능하게 됩니다.
어떤 특정한 색을 표현하기 위해 필요한 red(R), green(G), blue(B), 이 세가지 색상을 tristimulus value(삼자극 값)이라고 하며, 이들 각각을 X, Y, Z로 표시합니다. 이 X, Y, Z를 구하는 식은 물체에 비치는 조명의 종류, reflectance에 의해 정의되는 surface, 그리고 앞에서 구한 각 r,g,b에 대한 color matching function과 관련이 있습니다만, 자세한 이야기는 생략하도록 하겠습니다. 아무튼 방정식을 통해 구해진 X, Y, Z를 이용하여, color는 x, y, z로 정의되는 trichromatic coefficients로 표현 가능하게 됩니다.
이때, 위 식과 같이 x, y, z를 정의하면 x+y+1이 되므로 x와 y만을 사용하여 2차원적으 색을 표시할 수 있게 됩니다( z = 1-(x+y) ). 그래서 나온 diagram이 Chromaticity diagram입니다.
< figure 4. chromaticity diagram. Courtesy Digital Image Processing, second edition, Rafael C. Gonzalez >
Chromaticity diagram에서 가운데의 하얀 부분은 삼원색이 같은 비율로 섞여 있을 때입니다. 그래서 그 부분을 Point of equal energy라고 합니다. 또한 이 부분은 saturation(채도)이 0이 되는 부분이며, 그 곳을 중심으로 말굽모양의 외곽선으로 갈수록 그 색은 순색을 띄게 됩니다.
이 Chromaticity diagram이 유용한 이유는 색의 혼합이 편리하기 때문입니다. Chromaticity diagram상에서 단순히 어떤 두 점을 직선으로 연결시켰을 때, 그 두 점의 혼합양에 따른 색의 변화는 단순히 그 직선상에 위치하게 되는 것입니다. 가령 Chromaticity diagram의 red 점과 green 점을 직선으로 연결시켰을 때, red 성분이 더해지면 더해질수록 그 혼합된 색은 그 직선상에서 red쪽으로 향하게 됩니다.
Figure 5를 봅시다. 아래의 그림에서 C 위치에 해당하는 색의 wavelength를 알고 싶으면 어떻게 해야 할까요? 방법은 다음과 같습니다.
< figure 5. chromaticity diagram. Courtesy The Color Image Processing Handbook, S.J.Sangwine & R.E.Horne >
일단 해당하는 조명을 골라야 합니다. 그 이유는 다음과 같습니다. 하얀 종이 위에 빛이 비춰진다고 합시다. 그 빛이 백열등이거나 형광등 일 때, 혹은 강렬한 직사광선이 그대로 내리쬘 때, 어떤 빛이 비춰지냐에 따라서 그 하얀 종이의 색은 미묘하게 달라질 것입니다. 그래서 조명, light source를 고르는 일이 중요한 것입니다. 일단 그 조명의 값이 N의 위치에 있다고 합시다. 그럼 그 때, N과 C를 직선으로 연결하여 바깥쪽의 boundary로 줄을 긋습니다. 그 점은 D가 되는데요, 그 위치에서 읽은 wavelength가 점 C의 wavelength가 되는 것입니다. 참고로 말씀드리면, 점 D가 위치한, 포물선 모양의 boundary를 Spectral energy locus라 하며, 그 위치에 따라 wavelength가 nanometers 단위로 표기되어 있습니다. 그리고 포물선의 아래쪽에 위치한, 380nm과 700nm을 연결하는 직선을 purple line이라 합니다. 이 직선은 spectral locus가 아님에 유의하셔야 합니다.
참고 자료
1. The color image processing handbook, S. J. Sangwine & R. E. Horne.
2. Digital Image Processing, second edition, Rafael C. Gonzalez
3. http://www.kps.or.kr/~pht/9-11/001118.htm
4. http://www.siggraph.org/education/materials/HyperGraph/color/colorcie.htm
5. http://www.monitor4u.co.kr/guide/content/?page=1&lm=les§ion=
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Reference |
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