Color2Gray using Conventional Approaches in Black-and-White Photography

전통적 사진 기법에 기반한 컬러 영상의 흑백 변환

This paper presents a novel optimization-based saliency-preserving method for converting color images to grayscale in a manner consistent with conventional approaches of black-and-white photographers. In black-and-white photography, a colored filter called a contrast filter has been commonly employed on a camera to lighten or darken selected colors. In addition, local exposure controls such as dodging and burning techniques are typically employed in the darkroom process to change the exposure of local areas within the print without affecting the overall exposure. Our method seeks a digital version of a conventional contrast filter to preserve visually-important image features. Furthermore, conventional burning and dodging techniques are addressed, together with image similarity weights, to give edge-aware local exposure control over the image space. Our method can be efficiently optimized on GPU. According to the experiments, CUDA implementation enables 1 megapixel color images to be converted to grayscale at interactive frames rates.

본 논문에서는 전통적인 사진 기법에 기반하여 대비가 뚜렷한 흑백 영상을 얻기 위한 새로운 방법을 제안한다. 사진가들은 대비가 뚜렷한 흑백 사진을 얻기 위해 촬영 시 대비 필터(consrast filter)를 사용하여 특정 색이 부각된 흑백 필름을 얻고, 인화 시 버닝(burning)과 닷징(dodging) 같이 국지적 노출을 조절하는 기법을 사용하였다. 본 논문에서는 이러한 흑백 사진 기법에 대한 디지털 버전을 제안하고 이에 기반하여 영상의 시각적 특징을 최대한 유지하는 최적화 기법을 제안한다. 또한, 인접 픽셀간의 유사 가중치를 이용하여 경계를 감안한 연속적인 국지적 노출을 얻게 한다. 제안한 기법은 GPU상에서 구현 가능하며 메가픽셀 영상에 대해서도 시각적 특징을 유지하는 흑백 영상을 대화적 시간 안에 획득할 수 있다.