HDR (high dynamic range) 영상을 LDR (low dynamic range) 영상으로 변환할 때 톤 맵핑 (tone mapping) 과정은 필수적이다. 많은 TMO (tone mapping operator)는 인간 시각 시스템의 특성들을 모방하여 발달되어 왔고 그 중 가장 대표적인 시각 특성이 국부 순응 방식이다. 그러나 TMO는 밝기나 명암, 채도 등의 영상 정보들을 압축하여 LDR 영상으로 대응시키기 때문에 압축에 의한 화질 저하가 나타난다. 본 논문에서는 TMO에 의한 화질 저하 보상을 위해 인간 시각의 선명도 특성을 기저 및 세부 영상 분할 처리에 적용하여 휘도 적응적 에지 보존 함수를 제안했다. 또한, 인간 시각 시스템에서 공간 주파수와 대비 민감도 사이의 관계를 나타내는 CSF (contrast sensitivity function)를 이용하여 선명화 필터를 설계하고, 이를 배경 휘도에 따라 적응적으로 적용하였다.
본 논문에서는 동일 광원에서 휘도 변화에 따른 색 순응 현상을 고려하여 원 피사체와 동일하게 보이는 대응색을 재현할 수 있는 색 순응 모델을 제안한다. 제안한 CAM$\Delta$Y는 저휘도 상태의 시험 색과 동일하게 보이는 고휘도의 상태의 대응색으로 변환하는 변환 행렬로 모델링하고, 제안 모델의 최적 계수 값들은 Breneman이 실험한 주위 휘도별 대응색 데이터들로부터 구한다. 제안한 색 순응 모델인 CAM$\Delta$Y에 의한 예측 대응색과 Breneman의 실험 데이터 간의 측색적 좌표 오차 $\Delta$u'v'를 비교해 본 결과, Breneman의 D55 광원의 세 가지 서로 다른 밝기에 대한 실험의 대응색과 제안한 모델에 의해 예측된 색과의 평균 측색적 좌표 에러 $\Delta$u'w'의 값이 0.004 정도로, 이는 제안 모델의 평균 측색적 좌표 오차가 인접한 (adjacent) 두 컬러 샘플간의 구별 색차 정도로 아주 작은 오차를 가짐으로 그 성능이 매우 좋음을 확인하였다. 또한 제안한 CAM$\Delta$Y를 이용하여 동일 광원의 밝기에 따른 동일한 백색으로 보이는 등백색 상관 색온도 곡선 (equal-whiteness CCT curve, EWC)을 제안한다. 제안한 둥백색 상관 색온도 곡선은 이제까지 TV 제조 업자들의 경험에 의해 결정된 디스플레이 장치의 기준 백색을 설정하는 정량적인 기준으로 사용될 수 있다
일반적으로 표준 시 환경에서의 정확한 색재현을 위해 측색적으로 우수한 성능의 디스플레이 제품들이 개발되고 있다. 그러나 디스플레이를 볼 때 실제 시 환경은 조명과 디스플레이 자체의 광에 영향을 받게 되고, 보여지는 색은 실제 의도된 색과 달리 보이게 된다. 따라서 재현된 색이 표준 시 환경 하에서의 색과 같아 보이는 대응색을 예측하는 것은 매우 중요하다. 인간 시각의 색 순응 특성을 고려하여 대응색을 재현하는 여러 가지 방법들이 제안되었다. 그러나 이 모델들은 다양한 휘도 레벨과 색도 대한 순응 화이트 점 예측에 큰 오차를 보이고 있다. 본 논문에서는 다양한 조명의 색도와 휘도 하에 변하는 시각의 순응하는 화이트 점을 예측하는 모델을 제안하였다. 제안한 모델은 조명의 휘도에 따른 두 좌표의 유클리디안 거리의 비로 모델링되며, 순응 화이트 점은 주변 휘도에 대해 S자 형태의 곡선을 따라 변화되는 특성을 갖는다. 제안한 모델은 Hunt의 휘도에 대한 순응 화이트 실험 데이터로부터 최적의 계수를 구하였고, 이는 다양한 시 환경에서 대응색을 찾는 색 순응 모델에 적용될 수 있다. 제안된 눈의 순응 화이트 모델은 디스플레이 장치의 기준 백색을 결정하는 이론적인 기준으로 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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