A Study on Clustering and Color Difference Evaluation of Color Image using HSV Color Space

HSV색공간을 이용한 칼라화상의 클러스터링 및 색차평가에 관한 연구

This paper describes color clustering method based on color difference in the uniform Munsell color space obtained from hue, saturation, and value. The proposed method operates in the uniform HSV color space which is approximated using ${L^*}{a^*}{b^*}$ coordinate system based on the RGB inputs. A clustering and color difference evaluation are proposed by thresholding NBS unit which is likely to Balinkin color difference equation. Region segmentation and isolation process are carried out ISO DATA algorithm which is a self iterative clustering technique. Through the clustering of 2 input images according to the threshold value, satisfactory results are obtained. So, in conclusion, it is possible to extract result of better region segmentation using human color perception of the objects.

HSV색공간을 이용한 칼라화상의 클러스터링 및 색차평가에 관한 연구(A Study on Clustering and Color Difference Evaluation of Color Image using HSV Color Space) pp.20~27 칼라화상을 화상부호화, 리모트 센싱, 컴퓨터비젼 등의 분야에 이용하기 위해서는 인간이 감각적으로 취급하기 쉬운 색공간으로 화상정보를 변환시켜야 한다. 색상, 명도, 채도를 근거로한 Munsell색공간은 인간의 색지각과 영역간의 색차가 일치하는 특징으로 인하여 칼라화상의 클러스터링에 이용되고 있다. 본 논문에서는 RGB입력화상을 ${L^*}{a^*}{b^*}$ 균등색공간으로 변환하고, 색지각과 일치되는 HSV색공간으로 근사화시킴으로써, 각 좌표축을 중심으로 클러스터링과 그 색차를 평가한다. 자기수렴 특성을 갖는 ISO DATA 알고리즘을 응용하여 HSV칼라화상의 영역을 분할하고, 과분할된 영역을 통합하는 방법을 제안하였다. 두 종류의 입력화상에 대한 클러스터링을, 색차를 기본으로 한 임계값에 따라 수행하므로써 화상내용의 복잡함에 대응하는 양호한 영역분할 결과를 제시하였다.