Estimation of Surface Spectral Reflectance using A Population with Similar Colors

유사색 모집단을 이용한 물체의 분광 반사율 추정

The studies to estimate the surface spectral reflectance of an object have received widespread attention using the multi-spectral camera system. However, the multi-spectral camera system requires the additional color filter according to increment of the channel and system complexity is increased by multiple capture. Thus, this paper proposes an algorithm to reduce the estimation error of surface spectral reflectance with the conventional 3-band RGB camera. In the proposed method, adaptive principal components for each pixel are calculated by renewing the population of surface reflectances and the adaptive principal components can reduce estimation error of surface spectral reflectance of current pixel. To evaluate performance of the proposed estimation method, 3-band principal component analysis, 5-band wiener estimation method, and the proposed method are compared in the estimation experiment with the Macbeth Color Checker. As a result, the proposed method showed a lower mean square error between the estimated and the measured spectra compared to the conventional 3-band principal component analysis method and represented a similar or advanced estimation performance compared to the 5-band wiener method.

다대역(multi-band) 카메라 시스템으로 물체의 분광 반사율을 추정하여 피사체의 고유한 색자극을 기록하기 위한 연구가 활발하다. 그러나 다대역 카메라 시스템은 대역 수에 따라 추가적인 색필터가 필요하며 중복촬영으로 인하여 시스템의 복잡성이 증가하는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 3대역 RGB 카메라를 이용하여 분광 반사율의 추정 오차를 개선하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 화소 단위로 반사광의 모집단을 갱신하여 각 입력색에 대해 적응적인 주성분 벡터를 구하였으며 이를 이용하여 해당 화소의 분광반사율 추정시 오차를 줄였다. 제안된 반사율 추정 방법의 유용성을 평가하기 위하여 제안된 방법과 3대역 주성분 분석(principal component analysis) 방법 및 5대역 위너 추정(Wiener estimation) 방법에 대하여 각각 Macbeth ColorChecker에 대한 분광 반사율 추정 실험을 하였다. 결과, 제안한 방법은 색차 및 분광 반사율 평균자승오차가 기존의 3대역 주성분 분석 방법보다 적었으며 5대역 카메라를 이용한 분광 반사율 추정 방법과 근사하건, 개선되었음을 확인하였다.