일반기술

인간시각의컬러인지특성기반컬러영상양자화

본 기술은 인간 시각 특성에 기반하여 컬러 영상을 양자화하는 것이다. 컬러 영상 양자화에 있어서 가장 중요한 고려 요인은 결과로 얻어진 영상에 대해 인간 시각이 느끼는 왜곡의 크기라고 할 수 있다. 실제로 인간의 시각은 영상에서의 공간적인 컬러 분포에 따라서 물리적으로 같은 크기의 컬러 오차를 느끼는 감도가 다르다. 본 기술은 이러한 인간 시각 특성을 고려하여 최소의 컬러만으로 인간 시각이 느끼는 왜곡의 크기를 최소화 할 수 있도록 입력 컬러 영상을 새롭게 표현하는 것이다. 이를 위해 먼저 본 기술에서는 공간적인 컬러 분포를 분석한다. 이는 다시 크게 컬러 분포의 균질성(homogeneity)와 현저함(saliency)으로 나누어 볼 수 있다. 컬러 분포의 균질성은 주변의 컬러가 얼마나 유사한가를 나타내는 것이고, 현저함은 컬러 분포가 얼마나 인간 시각의 집중을 받느냐와 관련되어 있다. 이를 토대로 원래 영상에서의 각 컬러에 대해서 양자화 과정에서의 중요도를 부여한다. 즉, 큰 가중치를 갖는 컬러는 양자화 과정에서 중요한 컬러로 인식된다. 그 다음으로는 가중치가 부여된 컬러값들의 집합을 이용하여 대표적인 소수의 컬러를 추출한다. 이를 위해서는 LKMA(Local K-Means Algorithm)을 사용하고, 이 과정에서 최적의 컬러 수를 정해주기 위해 incremental splitting 방법을 이용한다. 이때 사용된 에너지 함수는 인간이 느끼는 왜곡의 크기와 컬러의 수에 따라 증가하는 페널티의 합으로 정해지는데 이 에너지 함수를 이용함으로써 최적의 컬러 수를 자동으로 결정할 수 있게 된다.(1) 인간 시각의 컬러 왜곡에 대한 특성을 크게 두가지 - 균일성 및 현저함 -로 분석하여 이를 영상 양자화에 이용함으로써 인간 시각에 적합한 컬러 영상 양자화를 할 수 있음. (2) 컬러 양자화에서 중요한 요소인 필요 컬러 수를 자동으로 결정지을 수 있음.