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KR100664450B1 - 이미지-처리 장치 및 이미지-처리 방법 - Google Patents

이미지-처리 장치 및 이미지-처리 방법 Download PDF

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KR100664450B1 KR1019990055506A KR19990055506A KR100664450B1 KR 100664450 B1 KR100664450 B1 KR 100664450B1 KR 1019990055506 A KR1019990055506 A KR 1019990055506A KR 19990055506 A KR19990055506 A KR 19990055506A KR 100664450 B1 KR100664450 B1 KR 100664450B1
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Abstract

본 발명은 이미지-취급 디바이스로부터의 입력된 이미지 데이터를 처리하여, 이미지 데이터를 다른 이미지-취급 디바이스에 출력하는 이미지-처리 장치를 제공한다. 상기 장치는 블랙-적응 보정 디바이스를 포함한다. 블랙-적응 보정 디바이스는, 이미지-취급 디바이스들의 가장 어두운 점들이 서로 다른 경우에, 개인 간의 블랙에 대한 적응이 서로 다양하다는 사실을 고려하여, 이미지 데이터를 보정한다. 그렇게 이미지가 보정되기 때문에, 이미지-취급 디바이스들의 가장 어두운 점들이 서로 다르다는 사실에도 불구하고, 이미지-취급 디바이스들에 의해 생성된 이미지의 컬러들은 거의 동일하게 보인다.
이미지-처리 장치, 프린터, 이미지 디스플레이

Description

이미지-처리 장치 및 이미지-처리 방법{Image-processing apparatus and image-processing method}
도 1은 종래 이미지-처리 장치를 도시한 개략도.
도 2는 종래 이미지-처리 장치에서 이미지 데이터의 흐름을 예시한 도면.
도 3은 본 발명에 따른 이미지-처리 장치를 도시한 도면.
도 4는 도 3에 도시된 이미지-처리 장치에서 실행되는 이미지-처리 시퀀스를 예시한 도면.
도 5는 디바이스 최적 컬러 공간을 통해 입력측 디바이스에 대한 컬러 전범위(gamut)의 이미지를 출력측 디바이스에 대한 컬러 전범위의 이미지로 변환하는 처리를 설명하는 도면.
도 6은 블랙 적응비(Kadp) 및 매체의 컬러 전범위 간의 관계를 나타내는 그래프.
도 7은 디바이스 최적 컬러 공간에서 나타나는 Y 값(Yop 1/3) 및 디바이스 최적 컬러 공간으로 변환되는 컬러 공간에서 나타나는 Y 값(Ys 1/3) 간의 관계를 도시하는 그래프.
도 8은 함수(
Figure 112006059352655-pat00094
Y)(=f(YS,K))의 구체적인 예들을 나타내는 그래프.
도 9는 본 발명에 따른 다른 이미지-처리 장치를 도시한 도면.
도 10은 이미지가 관찰되는 환경에 관한 파라미터들을 설정하도록 고안된 메뉴 스크린을 도해하는 도면.
도 11은 본 발명에 따른 다른 이미지-처리 장치를 도시한 도면.
도 12는 본 발명에 따른 이미지-처리 장치를 예시하고, 컴퓨터 시스템의 형태로 제공되는 도면.
*도면의 주요 부분에 대한 부호의 간단한 설명*
1: 이미지 처리 장치 2: 이미지 디스플레이
3: 프린터 11: 이미지-처리부
21: 입력측 변환기(21) 22: 입력측 관찰 환경 변경 회로
23: 이미지-편집 회로 24: 출력측 관찰 환경 변경 회로
25: 출력측 변환기 53: 파라미터-설정 회로
71: 컴퓨터 시스템 72: 중앙 처리 유닛
73: 시스템 제어기 74: 캐쉬 메모리
75: 램덤 액세스 메모리 76: 외부 기억 제어부
77: 입력 제어부 79: 비디오 제어기
80: 센서 제어부 81: 통신 제어부
본 발명은 이미지-취급 디바이스로부터 입력된 이미지 데이터를 처리하고, 그 후, 이미지 데이터를 다른 이미지-취급 디바이스로 출력하는 장치에 관한 것이다. 또한, 본 발명은 이미지 데이터가 다른 이미지-취급 디바이스로 출력되기 이전에 이미지-취급 디바이스로부터 입력된 이미지 데이터를 처리하기 위한 방법에 관한 것이다.
컬러 이미지들을 다루는 다양한 시스템들의 사용이 증가하고 있기 때문에, 컬러 이미지들이 이들 시스템들에서 사용되는 서로 다른 유형들의 디바이스들에 의해 동일한 빛깔(hues)로 재생되는 것이 요구된다. 이러한 요구를 만족시키기 위해, 이미지-처리 장치들이 제안되고, 각각은 그들의 특징들에 대해 디바이스들을 평가하도록 고안되고, 디바이스들로부터 출력된 이미지의 컬러 값들을 동일한 값으로 조정한다. 도 1은 그러한 이미지-처리 장치를 도시한다. 도 2는 도 1에 도시된 이미지-처리 장치에서 이미지 데이터의 흐름을 도시한다.
그러나, 비록 디바이스들로부터 출력된 이미지들의 컬러 값들이 동일한 값으로 조정되더라도, 이미지들의 컬러들은 항상 육안으로 동일하게 보이지는 않는다. 이것은 인간의 시각에 영향을 미치는 주변광(ambient light)을 포함하는 관찰 환경 때문이다. 말하자면, 동일한 컬러는 서로 다른 관찰 환경에서 상이하게 보인다.
디바이스들은 가장 어두운 지점들에 의해서 상이할 수 있다. (말하자면, 하나의 디바이스가 출력하는 이미지의 가장 어두운 부분은 다른 디바이스가 출력하는 이미지의 가장 어두운 부분과 다를 수 있다.) 특히, 이 경우에, 디바이스들에 의해 출력된 이미지들은 매우 상이하게 나타난다. 입력 디바이스의 가장 어두운 지점이 출력 디바이스의 가장 어두운 지점과 다르다고 가정하자. 그 후, 회색화(graying) 또는 블랙-강조(emphasizing)중의 하나가 출력 디바이스에 의해 출력된 이미지에서 발생한다. 결론적으로, 입력 이미지 및 출력 이미지는 컬러에 의해서 상당히 상이하게 보인다.
본 발명은 앞서 말한 것을 고려하여 만들어졌다. 본 발명의 목적은, 서로 다른 디바이스들에 의해 재생되고 데이터에 의해 표현되는 이미지들이 컬러에 있어서 거의 동일하게 보일 수 있도록 이미지 데이터를 처리하는 이미지-처리 방법 및 이미지-처리 장치를 제공하는 것이다.
본 발명의 제 1 특징에 따라, 이미지-취급 디바이스로부터 입력된 이미지 데이터를 처리하고, 그 후, 이미지 데이터를 다른 이미지-취급 디바이스로 출력하기 위한 이미지-처리 장치가 제공된다. 이미지-처리 장치는 이미지-취급 디바이스들의 가장 어두운 지점들이 서로 다른 경우에, 이미지-취급 디바이스들에 의해 생성되는 이미지들의 컬러들이 거의 동일하게 보이도록, 사람마다 블랙에 대한 적응이 다르다는 사실을 고려하여 이미지 데이터를 보정하기 위한 블랙-적응 보정 수단을 포함한다.
이미지-처리 장치에서, 이미지-취급 디바이스들의 가장 어두운 지점이 서로 다르다면, 블랙-적응 보정 수단은 사람마다 블랙에 대한 적응이 다양하다는 사실을 고려하여, 이미지 데이터를 보정한다. 따라서, 이미지-취급 디바이스들의 가장 어두운 지점들이 서로 다른 경우에, 이미지-취급 디바이스들에 의해 생성된 이미지들의 색들은 동일하게 보인다.
본 발명의 제 2 특징에 따라, 이미지 데이터가 다른 이미지-취급 디바이스로 출력되기 전에 이미지-취급 디바이스로부터 입력된 이미지 데이터를 처리하는 방법이 제공된다. 이러한 방법은: 이미지-취급 디바이스들의 가장 어두운 지점들이 서로 다르다면, 이미지-취급 디바이스들에 의해 생성되는 이미지들의 컬러들을 거의 동일하게 보이도록, 사람마다 블랙에 대한 적응이 다르다는 사실을 고려하여 이미지 데이터를 보정하는 단계를 포함한다.
이미지-처리 방법에서, 이미지 데이터는, 이미지-취급 디바이스들의 가장 어두운 지점들이 서로 다르다면, 사람마다 블랙에 대한 적응이 다르다는 사실을 고려하여 보정된다. 따라서, 이미지-취급 디바이스들에 의해 생성되는 이미지들의 컬러들은 이미지-취급 디바이스들의 가장 어두운 지점들이 서로 상이할 지라도 거의 동일하게 보인다.
상술한 바와 같이, 본 발명에서, 이미지 데이터는 이미지-취급 디바이스들의 가장 어두운 지점들이 서로 다르다면, 사람마다 블랙에 대한 적응이 다르다는 사실을 고려하여 보정된다. 따라서, 이미지-취급 디바이스들에 의해 생성되는 이미지들의 컬러들은 이미지-취급 디바이스들의 가장 어두운 지점들이 서로 상이할 지라도 거의 동일하게 보인다. 요약해서, 본 발명은 비록 블랙에 대한 적응이 사람마다 상이할 지라도, 서로 다른 유형의 디바이스들이 컬러에서 동일하게 보이도록 컬러 이미지들을 재생하는 것을 가능하게 한다.
본 발명의 실시예가 수반하는 도면들을 참조하여 구체적으로 설명될 것이다.
다음의 설명에서, 이미지 디스플레이 디바이스에 의해 디스플레이되는 임의의 이미지는 소프트 카피 이미지라 불리고, 페이퍼 시트들(sheets)과 같은 기록 매체 상에 인쇄되는 임의의 이미지는 하드 카피 이미지라 불린다. 바꾸어 말하면, 소프트 카피 이미지들에 대한 매체들은 이미지 디스플레이 디바이스들이고, 반면에 하드 카피 이미지들에 대한 매체들은 페이퍼 시트와 같은 기록 매체들이다.
1. 이미지-처리 장치의 구조
도 3은 본 발명에 따른 이미지-처리 장치(1)를 도시한다. 이미지-처리 장치(1)는 CRT 디스플레이 또는 액정 디스플레이와 같은 이미지 디스플레이(2)에 의해 디스플레이되는 이미지를 표현하는 이미지 데이터를 수신한다. 장치(1)는 이미지 데이터를 처리하고, 그것을 프린터(3)로 출력한다.
이 경우에, 입력측 디바이스는 이미지 디스플레이(2)이고, 출력측 디바이스는 프린터(3)이다. 그러나, 본 발명에 따라, 입력측 및 출력측 디바이스들은 각각 이미지 디스플레이 및 프린터에 한정되지 않는다. 예를 들어, 입력측 디바이스는 이미지 스캐너, 카메라 등일 수 있고, 출력측 디바이스는 이미지 디스플레이 등일 수 있다. 도 3에 도시된 바와 같이, 입력측 및 출력측 디바이스들은 직접적으로 이미지-처리 장치(1)에 접속된다. 대신, 이들 장치들은 네트워크에 의해 장치(1)에 접속될 수 있다.
도 3에 도시된 바와 같이, 이미지-처리 장치(1)는 이미지-처리부(11), 제 1 입력측 센서(12), 제 2 입력측 센서(13), 제 1 출력측 센서(15) 및 제 2 출력측 센서(16)를 포함한다. 이미지-처리부(11)는 이미지 디스플레이(2)로부터 수신된 이미지 데이터를 처리한다. 제 1 입력측 센서(12)는 이미지 디스플레이(2)로부터 방사된 광(L1)을 수신하고, 그리하여 이미지 디스플레이(2)의 스크린의 반사율 등을 검출한다. 제 2 입력측 센서(13)는 이미지 디스플레이(2)에 의해 디스플레이되는 이미지를 관찰하는 시점에서 존재하는 주변광(L2)을 검출한다. 제 1 출력측 센서(15)는 프린터(3)가 이미지를 인쇄하는 인쇄지(14)로부터 광(L3)을 수신하고, 그리하여 인쇄지(14)의 전체 휘도 등을 검출한다. 제 2 출력측 센서(16)는 프린터(3)에 의해 인쇄지(14)에 인쇄되는 이미지를 관찰하는 시점에서 존재하는 주변광(L4)를 검출한다. 이미지-처리부(11)는 입력측 변환기(21), 입력측 관찰 환경 변경 회로(22), 이미지-편집 회로(23), 출력측 관찰 환경 변경 회로(24) 및, 출력측 변환기(25)를 포함한다.
입력측 변환기(21)는 이미지 디스플레이(2)에 의해 디스플레이되는 이미지의 RGB 값을 수신한다. 입력측 디바이스 프로파일을 사용하여, 변환기(21)는 RGB 값을 XYZ 값, 또는 인간의 시각에 기초한 3자극(tristimulus) 값으로 변환한다. 입력측 디바이스 프로파일은 이미지 디스플레이(2)로부터 수신된 RGB 값을 인간의 시각에 기초한 XYZ 값으로 변환하기 위한 변환표 또는 변환식을 포함하는 파일이다. 프로파일은 이미지 디스플레이(2)의 특징들에 기초하여 준비된다. XYZ 값은 입력측 변환기(21)로부터 입력측 관찰 환경 변경 회로(22)로 공급된다.
입력측 관찰 환경 변경 회로(22)는 입력측 변환기(21)로부터 수신된 XYZ 값에 대하여 후에 기술될 색채 적응 모델(S-LMS)에 기초하는 변환 처리를 실행한다. 또한, 회로(22)는 XYZ 값 상에 변환 처리를 수행하여 그 값은 후에 설명될 장치 최적 컬러 공간에서 사용될 수 있다. 따라서, 회로(22)는 XYZ 값을 장치 최적 컬러 공간에서의 사용을 위한 XYZ 값(XopYopZop)으로 변환한다. (이하에서, 변환에 의해 획득되는 XYZ 값은 XopYopZop 값으로 불릴 것이다) XopYopZop 값은 입력측 관찰 환경 변경 회로(22)로부터 이미지-편집 회로(23)로 공급된다.
입력측 변환기(21)로부터 수신된 XYZ 값을 변환하기 위하여, 입력측 관찰 환경 변경 회로(22)는 제 1 입력측 센서(12)로부터 이미지 디스플레이(2)의 스크린 반사율 등을 나타내는 검출 신호를 수신한다. 또한, 회로(22)는 제 2 입력측 센서(13)로부터 이미지 디스플레이(2)에 의해 디스플레이되는 이미지를 관찰하는 시점에 존재하는 주변광(L2)을 나타내는 검출 신호를 수신한다. 이들 검출 신호들로부터 회로(22)는 이미지 디스플레이(2)에 의해 디스플레이되는 이미지가 관찰되는 환경에 관한 파라미터들을 얻는다. 파라미터들을 이용하여, 회로(22)는 장치 최적 컬러 공간에서 XYZ 값을 사용하는 것을 가능하게 하기 위한 변환 처리와 색채 적응 모델에 기초한 변환 처리를 실행한다.
이미지-편집 회로(23)는 입력측 관찰 환경 변경 회로(22)로부터 수신된 XopYopZop 값 상에 컬러 전범위 압축과 같은 이미지-편집 처리를 실시한다. 따라서, 처리되는 XopYopZop 값은 이미지-편집 회로(23)로부터 출력측 관찰 환경 변경 회로(24)에 공급된다.
출력측 관찰 환경 변경 회로(24)는 XopYopZop 값을 처리하고, 그리하여 그 값을 장치 최적 컬러 공간에서 사용하기 위한 것에서 LMS 컬러 공간에서 사용하기 위한 것으로 변환한다. 또한, 회로(24)는 색채 적응 모델에 기초하여 역 변환 과정을 실행하고, 이것은 후에 설명될 것이다. 따라서, 회로(24)는 이미지-편집 회로(23)로부터 수신된 XopYopZop 값을 XYZ 값으로 변환하고, XYZ 값은 3자극값이고, 인간의 시각에 기초한다.
이미지-편집 회로(23)로부터 수신된 XopYopZop 값을 변환하기 위해, 출력측 관찰 환경 변경 회로(24)는 제 1 출력측 센서(15)로부터 출력된 검출 신호 및 제 2 출력측 센서(16)로부터 출력된 검출 신호를 수신한다. 센서(15)에 의해 출력된 검출 신호는 프린터(3)가 이미지를 인쇄할 인쇄지(14)의 전체 휘도 등을 나타낸다. 센서(16)에 의한 검출 신호 출력은 프린터(3)에 의해 인쇄지(14)에 인쇄된 이미지를 관찰하는 시점에서 존재하는 주변광(L4)를 나타낸다. 이는 검출 신호들로부터 회로(24)는 프린터(3)에 의해 인쇄지(14) 상에 인쇄되는 이미지가 관찰되는 환경에 대한 파라미터들을 얻는다. 이러한 파라미터들을 사용하여, 회로(24)는 장치 최적 색상 공간에서 사용하기 위한 것으로부터 LMS 컬러 공간에 사용하기 위한 것으로 XopYopZop 값을 변환하고, 색채 적응 모델에 기초한 변환 처리를 실시한다.
출력측 변환기(25)는 출력측 관찰 환경 변경 회로(24)로부터 XYZ 값을 수신한다. 출력측 변환기(25)는 출력측 디바이스 프로파일을 사용하여 프린터(3)가 이미지를 인쇄하기 위해 사용될 CMY 값(또는 CMYK 값)으로 XYZ 값을 변환한다. 출력측 디바이스 프로파일은 인간의 시각에 기초한 XYZ 값을 CMY 값으로 변환하기 위한 변환표 또는 변환식을 포함하는 파일이고, 프린터(3)는 이미지를 인쇄하기 위해 사용될 것이다. 출력측 프로파일은 프린터(3)의 특징들에 기초하여 준비된다. CMY 값은 출력측 변환기(25)로부터 프린터(3)로 공급된다. 프린터(3)는 인쇄지(14)에 이미지를 인쇄한다.
2. 이미지 데이터를 처리하는 시퀀스
상술한 이미지 데이터를 처리하는 시퀀스가 도 4를 참조하여 설명될 것이다.
도 4에 도시된 바와 같이, 입력측 변환기(21)는 이미지 디스플레이(2)에 의해 디스플레이되는 이미지의 RGB 값에 대해, 입력측 디바이스 프로파일에 기초한 변환 처리를 수행한다. 그리하여, RGB 값은 XYZ 값으로 변환된다.
다음으로, 입력측 관찰 환경 변경 회로(22)는 XYZ 값을 색채 적응 모델에 기초하여 변환 처리한다. 그리하여, XYZ 값은 관찰 환경에 의존하지 않는 LMS 컬러 공간에 사용하기 위한 LMS 값으로 변환된다(이하에서, LMS 값은 LsMsSs 값으로 불린다).
입력측 관찰 환경 변경 회로(22)는 LsMsSs 값을 장치 광학 컬러 공간에 사용되기 위한 XopYopZop 값으로 변환한다.
다음으로, 이미지-편집 회로(23)는 XopYopZop 값을 컬러 전범위 압축과 같은 이미지-편집 처리를 받는다. 이미지-편집 처리에서, XopYopZop 값은 센스-동등 컬러 공간에 사용하기 위한 L*a*b* 값으로 변환된다(이하에서, L*a*b* 값은 Ls *as *bs * 값으로 언급될 것이다). 그 후, 회로(23)는 컬러 전범위 압축과 같은 이미지-편집 처리를 Ls *as *bs * 값 상에 수행한다. 또한 회로(23)는 처리된 Ls *as *bs * 값을 장치 최적 컬러 공간에서 사용하기 위한 XopYopZop 값으로 변환된다.
그 후, 출력측 관찰 환경 변경 회로(24)는 XopYopZop 값을 관찰 환경에 의존하지 않는 LMS 컬러 공간에 사용하기 위해 LsMsSs 값으로 변환한다.
또한, 회로(24)는 LsMsSs 값을 색채 적응 모델에 기초하여 변환 처리하고, 따라서 LsMsSs 값을 XYZ 값으로 변환한다.
최종적으로, 출력측 변환기(25)는 XYZ 값을 CMY 값으로 변환한다. CMY 값은 프린터(3)로 출력된다.
이미지 데이터를 처리하는 시퀀스에 있어서, 상술한 바와 같이, 입력측 디바이스 프로파일에 기초하여 변환된 데이터는 그것이 색채 적응 모델에 기초한 변환 처리를 받게 할 때까지 장치의 컬러 공간에 의존하지 않고 남는다. 입력측 디바이스 프로파일에 기초하여 변환된 데이터에 기초한 변환된 데이터는 색채 적응 모델에 기초한 변환 처리를 받게 할 때까지 장치의 컬러 공간에 의존하지 않고 남아 있고, 색채 적응 모델에 기초한 역 변환 처리를 받게 할 때까지 관찰 환경에 의존하지 않는다. 장치 광학 컬러 공간에서 사용하기 위한 변환된 데이터는 관찰 환경에 의존하지 않는 LMS 컬러 공간에서 사용하기 위한 LSMSSS 값으로 변환될 때까지 장치의 동적 범위에 따르지 않고 남아 있는다.
3. 컬러 적응 모델에 기초한 변환 처리
입력측 관찰 환경 변경 회로(22)가 색채 적응 모델에 기초하여 이미지-처리 장치(1) 내에서 수행하는 변환 처리가 구체적으로 설명될 것이다. 출력측 관찰 환경 변경 회로(24)는 아래에 기술될 바와 같이 색채 적응 모델에 기초한 역 변환 처리를 실시한다는 것이 주목되어야 한다.
주변광을 포함하는 관찰 환경에서, 주변광이 인간의 눈에 영향을 주기 때문에 이미지의 컬러는 인간의 눈에 다르게 나타난다. 따라서, 색채 적응 모델에 기초한 변환 처리는 주변광을 포함하는 관찰 환경에서 보는 이미지의 컬러의 변경을 보상하기 위해 실행된다. 바꾸어 말하면, 색채 적응 모델에 기초한 변환 처리는 주변광을 포함하는 관찰 환경에서 보는 이미지의 컬러를 보정하도록 보상하는 처리이다.
여기서 사용되는 색채 적응 모델은 근본적으로 반 크리즈(Von Kries) 적응 모델이다. 그 모델은 3 주요 단계들로 처리된다. 제 1 단계는 콘트라스트의 보정, 제 2 단계는 3자극 값을 콘(cone) 신호로 변환하는 것이고, 제 3 단계는 색채 적응의 보정이다. 이들 단계들에서, 제 3 단계가 가장 중요하다. 제 3 단계는 두 하위-단계를 포함한다. 제 1 하위-단계는 불완전한 적응의 고려이고, 제 2 하위-단계는 혼합된 적응의 고려이다. 색채 적응을 처리하는 이들 단계들은 아래에 하나씩 차례로 설명될 것이다.
장치 최적 컬러 공간에서 사용하기 위한 값들을 얻기 위해 변환 처리 및 색채 적응 모델에 기초한 변환 처리에 있어서, 둘은 나중에 설명될 것이고, 이미지가 보여지는 관찰 환경과 관련하여, 일부의 파라미터들이 적용될 것이다. 이들 파라미터들은 제 1 입력측 센서(12), 제 2 입력측 센서(13), 제 1 출력측 센서(15) 및 제 2 출력측 센서(16)에 의해 생성되는 검출 신호들로부터 얻어진다.
보다 구체적으로, 입력측 관찰 환경 변경 회로(22)에 의해 실행되는 변환 처리에 있어서, 이미지가 관찰되는 환경에 관한 파라미터들은 이미지 디스플레이(2)의 스크린의 반사율 등으로부터 얻어지고, 반사율은 제 1 입력측 센서(12)에 의해 검출되고, 이미지 디스플레이(2)에 의해 디스플레이되는 이미지를 관찰하는 시점에서 존재하고 제 2 입력측 센서(13)에 의해 검출되는 주변광(L2)으로부터 얻어진다. 유사하게, 출력측 관찰 환경 변경 회로(24)에 의해 실시되는 변환 처리에서, 이미지가 관찰되는 환경에 관한 파라미터들은 인쇄지(14)의 전체 휘도 등으로부터 얻어지고, 상기 휘도는 제 1 출력측 센서(15)에 의해 검출되고, 그 파라미터들은 프린터(3)에 의해 인쇄지(14)에 인쇄되는 이미지를 관찰하는 시점에서 존재하고 제 2 출력측 센서(16)에 의해 검출되는 주변광(L4)으로부터 얻어진다.
(1) 콘트라스트의 보정
콘트라스트의 보정은 색채 적응 모델에 기초한 변환 처리에서 먼저 실행된다.
주변광이 높은 휘도라면, 이미지 디스플레이(2)가 디스플레이하는 이미지는 낮은 콘트라스트를 가진다. 이것은 이미지 디스플레이(2)의 스크린이 주변광을 반사하고, 필연적으로 블랙-강조를 일으키기 때문이다. CRT 디스플레이들 및 액정 디스플레이들과 같은 대부분 이미지 디스플레이들은 스크린에 반사 방지(antireflection) 필름을 가지고 있다. 반사 방지 필름은 스크린에서 주변광의 반사를 완전하게 방지할 수는 없다. 주변광이 존재하는 한, 스크린 상에서 재생되는 블랙은 스크린으로부터 반사되는 광에 의해 제공되는 블랙보다 더 어두울 수 없다. CIELAB 공식이 나타내듯이, 인간의 시각은 어두운 컬러들에 예민하고, 블랙이 강조된다면 이미지의 콘트라스트는 감소된다. 따라서, 이미지 디스플레이(2)의 스크린으로부터 반사되는 광은 콘트라스트의 보정을 이루는 것이 고려된다.
우선, 스크린으로부터 반사되는 광에 상응하는 오프셋 값은 이미지 디스플레이(2)에 의해 디스플레이되는 이미지의 RGB 값을 변환하여 얻어지는 XYZ 값에 부가된다. 그리하여, X'Y'Z' 값은 수학식(1-1)로부터 이해되도록 얻어진다. 수학식(1-1)에서 XYZ 값은 수학식(1-2)에 의해 표현되는 Y'MW로 표준화되어 Y'는 최대값 1을 취득한다. 수학식들(1-1 및 1-2)에서, Rbk는 이미지 디스플레이의 스크린의 반사이다(일반적으로, CRT 디스플레이들의 경우에 3% 내지 5%이다), XPRDYPRDZPRD는 완벽 반사 확산기(diffuser)에 의해 반사될 때 주변광이 가지는 절대 휘도이고, YMW는 매개의 화이트 지점의 절대 휘도이다[즉, 이미지 디스플레이(2)].
(수학식1-1)
삭제
Figure 111999016520622-pat00053
여기서,
(수학식1-2)
Figure 111999016520622-pat00054
입력측 디바이스가 이미지 디스플레이(2)이기 때문에, 상술한 바와 같은 콘트라스트의 보정을 수행하는 것이 바람직하다. 입력측 디바이스가 이미지 스캐너 등이고, 콘트라스트의 보정에 따르는 이미지가 하드 카피 이미지라면, 그것은 콘트라스트의 보정을 실행하기 위해 불필요할 것이다. 그러한 경우에,
Figure 112006059352655-pat00003
값은 수학식(1-4)에 의해 표현되는 Y'MW로 표준화되고, 그리하여
Figure 112006059352655-pat00004
을 얻게된다. 수학식(1-4)에서, Ypaper는 매체의 화이트 지점에서 절대 휘도이다. 이미지 스캐너가 인쇄지에 인쇄된 이미지를 판독하는 경우에, Ypaper는 이미지가 인쇄된 인쇄지의 절대 휘도이다.
(수학식1-3)
Figure 111999016520622-pat00005
여기서,
(수학식1-4)
Figure 111999016520622-pat00006
(2) 3자극값(XYZ)을 콘 신호로 변환
다음으로, 3자극값(즉, XYZ 값)은 콘 신호(LMS 값)로 변환된다. 이 변환 처리는 매트릭스를 사용한다. 변환 처리에 적용되는 매트릭스 공식은 다음과 같다.
(i) 헌트-포인터-에스테베즈(Hunt-Pointer-Estevez) 변환
(수학식1-5)
Figure 111999016520622-pat00007
(ⅱ) 브레포드(Braford) 변환
(수학식1-6)
Figure 111999016520622-pat00008
(ⅲ) sRGB 변환
(수학식1-7)
Figure 111999016520622-pat00009
sRGB 변환에 대한 심벌은 sRGB가 되어야 한다. 그럼에도 불구하고, LMS는 다른 수학식들(1-5 및 1-6)으로 수학식(1-7)을 조화시키기 위해 수학식(1-7)에 사용된다.
3자극값(XYZ 값)을 콘 신호(LMS 값)로 변환하기 위해, 가장 적절한 매트릭스 식은 이미지의 특징 등에 따라 상술한 식 중에서 선택되고, X'Y'Z'는 선택된 매트릭스 식에 따라 LMS로 변환된다.
3자극값(XYZ 값)의 콘 신호(LMS 값)로의 변환은 절대적으로 필요한 것이 아니다. 오히려, 이 변환은 수행될 필요가 없다. 변환이 실시되지 않는다면, X'Y'Z'의 심벌은 다음의 식들에서 사용되어야 한다. 대신에 LMS는 이 변환이 실행되지 않더라도, 설명의 조화를 위해 다음 식들에서 사용될 것이다.
(3) 색채 적응의 보정
다음으로, 색채 적응의 보정은 이미지가 관찰되는 환경에 따라 수행된다.
인간의 망막 내에 수용체 세포라 불리는 것들은 비디오 카메라에서 화이트 발란스를 구현하는 것과 동일한 방식으로 광원을 화이트 상태로서 지각하기 위해 그들의 감도를 변화시킨다. 즉, 콘들에 의해 생성되는 신호들은 화이트 지점의 값으로 표준화된다. 콘들의 감도 변경에 대처하기 위해, 색채 적응은 본 크리즈(Von Kries) 적응 모델에 기초하여 보정된다.
인간의 시각은 항상 광원의 화이트 지점에 충분히 적응되는 것이 아니다. 따라서, 광의 색채는 인간의 시각이 적응되는 화이트 지점(이하에서 적응 화이트 지점으로 언급된다)으로 사용되지 않는다. 오히려, 본 모델에서, 적응 화이트 지점은 불완전한 적응 및 혼합된 적응으로부터 결정된다.
(3.1) 불완전 적응
우리가 이미지 디스플레이(2)에 의해 디스플레이 되는 이미지를 볼 때, 우리의 시각은 그것을 스크린의 화이트 지점으로 적응시키도록 노력한다. 우리가 어두운 방에서 이미지를 관찰할 때 조차도, 시각은 화이트 지점이 표준 조명광(illuminating light)(D65)으로부터 굉장히 벗어난다면 화이트 지점에 완벽하게 적응될 수 없다. 특히, 화이트 지점의 색채가 표준 조명광(D65) 색채 또는 표준 조명광(E) 색채로부터 벗어날수록, 적응이 더욱 불완전해진다. 또한, 화이트 지점의 휘도가 낮을 수록, 적응이 더욱 불완전해진다. 불완전 적응에 의해서, 이미지-처리 장치(1)에서 적응 화이트 지점(이하에서, 불완전 적응 화이트 지점이라 불린다)이 결정된다.
예를 들어, 불완전 적응 화이트 지점은 헌트(Hunt), R-LAB 시스템, 나야(Naya) 시스템과 CIECAM97s 시스템에 의해 결정될 수 있다. 이들 시스템들이 아래에 설명될 것이다. 이미지-처리 장치(1)에서, 이미지의 특징들 등에 따라 가장 적절해 보이는 시스템이 이들 시스템들로부터 선택되고, 불완적 적응 화이트 지점은 선택된 시스템에 의해 결정된다.
다음의 식에서,
Figure 112004057584715-pat00010
는 불완전 적응 화이트 지점의 LMS 값이고,
Figure 112004057584715-pat00011
은 스크린 상의 화이트 지점의 절대 휘도의 3자극값(XMWYMWZMW)을 표준화하여 얻어진다. 심벌(Y'MW)은 상술한 수학식(1-1 또는 1-4)에 의해 나타나는 절대 휘도[cd/m2]이다.
(ⅰ) 헌트, R-LAB 시스템
(수학식1-8)
Figure 111999016520622-pat00012
여기서,
(수학식1-9)
Figure 111999016520622-pat00055
(수학식1-10)
Figure 111999016520622-pat00056
(ⅱ) 나야 시스템
(수학식1-11)
Figure 111999016520622-pat00015
여기서,
(수학식1-12)
삭제
Figure 111999016520622-pat00057
(수학식1-13)
Figure 111999016520622-pat00058
(수학식1-14)
Figure 111999016520622-pat00059
(ⅲ) CIECAM97s에서 사용되는 시스템 적응 D 요소
(수학식1-14)
Figure 111999016520622-pat00060
(수학식1-15)
Figure 111999016520622-pat00061
상술한 수학식(1-15)에서, F는 관찰 환경에 의존하는 상수이다. 예를 들어, 관찰 환경이 보통으로 빛을 낸다면, F=1.9이다. 환경이 어슴프레하고 소량의 주변광을 가지고 있다면, F=0.9이고, 이미지가 투명 인쇄지에 인쇄된다면, F=0.9이다. 비선형 지수 파라미터는 실제 CIECAM97s에서
Figure 112004057584715-pat00062
에 대해 제공되는 것이 필요하지만, 그러한 지수 파라미터는 간단하게 하기 위해 수학식(1-14)로부터 제거된다. 물론, 지수 파라미터는 고려될 수 있다.
이미지 디스플레이(2)가 입력측 디바이스가면, 불완전 적응을 적용하는 것이 바람직하다. 입력측 디바이스는 이미지 스캐너 등일 수 있고, 처리된 이미지는 하드 카피 이미지일 수 있다. 이러한 경우에, 불완전 적응을 적용하는 것은 불필요하고, 매체의 화이트 지점의 3자극값(
Figure 112006059352655-pat00063
)을 표준화하여 얻어지는
Figure 112006059352655-pat00064
의 값(LMS 값)은 도시된 바와 같이 수학식(1-16)으로부터 변경없이 적용된다.
(수학식1-16)
Figure 112004057584715-pat00086
(3.2) 혼합 적응
이미지 디스플레이(2)에 디스플레이되는 이미지, 즉, 소프트 카피 이미지는어두운 방에서 거의 관찰할 수 없다. 대부분의 사무실들에서, 이미지는 약 4150K의 상관 관계 컬러 온도(CCT)를 형광 램프들에서 관찰된다. 반면에, 넓은 의미로 이미지 디스플레이들인 CRT 디스플레이들의 화이트 지점의 상관 관계 컬러 온도는 대략 9300K이다. 소프트 카피 이미지의 경우에, 매체의 화이트 지점(즉, 이미지 디스플레이(2))은 주변광의 컬러 온도와 서로 다른 컬러 온도를 갖는다. 기록 매체 상에 인쇄된 이미지(즉, 하드 카피 이미지)의 경우에, 기록 매체는 일반적으로 화이트 인쇄지이다. 이미지는 신문지와 같은 누르스름한 종이에 인쇄될 수 있다. 기록 매체가 완벽하게 화이트가 아니라면, 기록 매체의 화이트 지점은 주변광의 화이트와 상이하다. 즉, 하드 카피 이미지의 경우에도, 기록 매체의 화이트 지점(예를 들어, 인쇄지 등)은 일부의 경우들에 주변광의 컬러 온도와 상이할 수 있다.
소프트 카피 이미지 및 하드 카피 이미지 모두에서, 매체의 화이트 지점은 주변광의 컬러 온도와 다를 수 있다. 그렇다면, 인간의 시각은 화이트 지점 및 컬러 온도 모두에 부분적으로 적응되는 것으로 간주된다. 그러므로, 우리의 시각이 적응되는 화이트 지점이 매체의 화이트 지점 및 주변광의 컬러 온도 사이 어느 곳에 일부가 있다고 가정하자. 그 후, 우리 시각이 실제로 적응되는 화이트 지점의 LMS 값(즉,
Figure 112006059352655-pat00050
)은 이하의 수학식(1-17 및 1-18)에서 정의되고, 여기서 Radp는 인간의 시각이 매체의 화이트에 적응되는 적응비이다.
(수학식1-17)
Figure 111999016520622-pat00065
(수학식1-18)
Figure 111999016520622-pat00024
수학식들(1-17 및 1-18)에서,
Figure 112004057584715-pat00051
은 완전 반사 확산기로부터 반사되는 주변광의 절대 휘도의 3자극값(XPRDYPRDZPRD)를 표준화하여 얻어지는 LSM 값이다. 심벌(Y'MW)은 매체의 화이트 지점의 절대 휘도이다. (매체가 이미지 디스플레이(2)라면, 스크린으로부터 반사되는 광을 고려하여 평가되는 것이다). 매체가 이미지 디스플레이(2)라면, 절대 휘도는 Y'MW는 디스플레이(2)의 스크린의 화이트 지점의 절대 휘도이다. 매체가 화이트 인쇄지라면, Y'MW는 인쇄지의 절대 휘도이다.
(Y'NW/Yadp)1/3와 (Y'PRD/Yadp)1/3는 수학식들(1-17 및 1-18)에 도입된다. 이들 계수들은 완전 반사 확산기로부터 반사되는 주변광의 절대 휘도가 매체의 화이트 지점의 절대 휘도와 상이할 때 적용된다.
상술한 수학식들(1-17 및 1-18)에서, 정상 환경에서 약 0.4 내지 0.7인 적응비(Radp)가 바람직하다. 보다 엄밀하게는, 0.6으로 설정된다. 1.0의 적응비(Radp)는 인간의 시각이 주변광에 전혀 영향을 받지 않고, 매체에 완벽하게(100%) 적응되는 것을 의미한다. 바꾸어 말하면, 인간의 시각이 주변광에 의해 영향을 받지 않고, 이미지 디스플레이(2)에 100% 적응될 때, 사용되는 매체가 이미지 디스플레이(2)라면, 또는 시각이 주변광에 의해 영향을 받지 않고 기록 매체에 100% 적응될 때, 기록 매체가 예를 들어, 인쇄지라면, 적응비(Radp)는 1.0이다. 개념적으로, 1.0의 비(Radp)는 CIELAB가 인간의 시각로 맞춰질 때 달성된다. 0.0의 값은 인간의 시각이 주변광에 100% 적응될 때, 이뤄진다. 이것은 인간의 시각에 적응되는 CIE/XYZ에 동등하다.
(3.3) 본 크리즈 모델에 기초한 컬러 적응의 개념
불완전 적응 및 혼합 적응을 고려하여 얻어지는 적응 화이트 지점 (
Figure 112004057584715-pat00052
)은 아래의 수학식(1-19)에서 지시된 바와 같이 본 크리즈 적응 규칙에서 대체된다. 그리하여, 관찰 환경에 의존하지 않는 LMS 값(LsMsSs)을 제공하여, 컬러 적응은 보정된다. 수학식(1-19)에서, 우측의 LMS는 상술한 것처럼 3자극값을 콘 신호로 변환하는 제 2 단계에서 얻어진다.
(수학식1-19)
Figure 112006059352655-pat00025

이미지 처리 장치(1)의 입력측 관찰 환경 변경 회로(22)는 색채 적응 모델에 기초하여 변환 처리를 실행한다. 따라서, 회로(22)는 입력측 변환기(21)로부터 수신된 XYZ 값을 관찰 환경에 의존하지 않는 LMS 컬러 공간에 대한 LMS 값(LsMsSs)으로 변환한다. 이미지-처리 장치(1)의 출력측 관찰 환경 변경 회로(24)는 색채 적응 모델에 기초하여 역 변환 처리를 실시한다.
삭제
4. 장치 최적 컬러 공간으로의 변환 처리
입력측 관찰 환경 변경 회로(22)에 의해 수행되는 장치 최적 컬러 공간으로의 변환 처리는 구체적으로 설명될 것이다.
장치 최적 컬러 공간으로의 변환 처리는 블랙-적응 보정을 고려하여 실행된다. 블랙-적응 보정은 미디어의 가장 어두운 지점들이 서로 다른 3자극값들을 가질 지라도, 컬러는 어느 매체에서든 거의 동일하게 보이도록 실시된다. 이미지가 매체의 컬러 전범위로부터 다른 매체의 컬러 전범위로 단지 변환된다고 가정하자. 그 후, 이미지의 컬러는 미디어의 가장 어두운 지점이 서로 다른 3자극값들을 가진다면, 인간의 눈에 상이하게 나타난다. 이것은 사람마다 블랙에 대한 적응이 다르기 때문에 필연적인 것이다. 이것이 왜 블랙-적응 보정이 실행되고, 이들 미디어의 가장 어두운 지점이 서로 다른 3자극값들을 가질 지라도, 어떤 매채 상에서도 컬러가 거의 동일하게 보이는 이유이다.
도 5에 도시된 바와 같이, 컬러 공간은 장치 최적 컬러 공간으로 변경되고, 따라서, 입력측 디바이스의 컬러 전범위로부터 출력측 디바이스의 컬러 전범위로 이미지를 변환하기 위해 블랙-적응 보정을 실시한다. 주변광은, 만일 존재하면, 인간의 시각에 영향을 미친다. 따라서, 주변광이 존재할 때 이미지가 가지는 컬러 전범위(S1)는 주변광이 존재하지 않을 때 이미지가 가지는 컬러 전범위(S2)와 상이하다.
아래에 설명된 바와 같이, 블랙-적응 보정은 매체 상의 가장 어두운 지점의 XYZ 값(즉, 블랙 지점의 XYZ 값) 및 매체에서 가장 빛을 내는 지점의 XYZ 값(즉, 화이트 지점의 XYZ 값)을 사용하여 실행된다.
장치 최적 컬러 공간으로의 변환 처리는 다음의 방식으로 블랙-적응 보정을 고려하여 수행된다. 우선, 수학식(1-19)에 의해 정의되는 LMS 값(LsMsSs)은 다음과 같이 XYZ 컬러 공간에서 사용하기 위하여 값(XsYsZs)으로 변환된다.
(수학식2-1)
Figure 111999016520622-pat00026
가장 어두운 지점으로 인식되는 블랙 지점의 XYZ 값(Xs,kYs,kZs,k)는 수학식(2-2)에 의해 정의된다. 이것은 블랙-적응 보정인 경우이다.
(수학식2-2)
Figure 111999016520622-pat00066
수학식(2-2)에서, Xs,mkYs,mkZs,mk는 매체의 블랙 지점에 대한 3자극값이고, XPKYPKZPK는 완벽한 블랙 부분으로부터 반사되는 광에 대한 3자극값이다. 이들 값들은 이상 상태에서 0이어야만 한다. 심벌(Kadp)는 0에서부터 1까지의 범위이고, 인간의 눈에 대한 적응비이다. 도 6은 블랙에 대한 적응비(Kadp) 및 매체의 컬러 전범위 간의 관계를 도시한다. 매체의 컬러 전범위와 이 관계를 갖는 적응비(Kadp)가 적용되고, 블랙-적응 보정을 성취한다.
상술한 바와 같이, XPKYPKZPK는 이상 상태에서 0이어야만 하고, 완벽한 블랙 부분으로부터 반사되는 광에 대한 3자극값이다. 따라서, 우리는 수학식(2-3)을 가질 수 있다.
(수학식2-3)
Figure 111999016520622-pat00028
그러므로, 수학식(2-2)은 수학식(2-4)으로 감소된다.
(수학식2-4)
Figure 111999016520622-pat00067
다음으로, 블랙-적응 보정을 받는 블랙 지점의 XYZ 값(Xs,kYs,kZs,k)은 장치의 동적 범위에 상응하는 컬러 공간인 장치 최적 컬러 공간을 정의하도록 적용된다. 보다 구체적으로, 장치 최적 컬러 공간은 아래의 수학식(2-5)에 도시된 바와 같이 정의된다. 즉, 블랙-적응 보정을 받는 블랙 지점의 XYZ 값(Xs,kYs,kZs,k)은 적응 화이트 지점에 대한 XYZ 값(X=Y=Z=1)으로 결합되고, 그리하여, 지수 함수로 정의된다. 수학식(2-5)에 따라 수학식(2-1)의 처리에 의해 얻어지는 XYZ 값(XsYsZs)은 장치의 동적 범위에 상응하는 장치 최적 컬러 공간에서 XYZ 값(XOPYOPZOP)으로 변환된다.
(수학식2-5)
Figure 111999016520622-pat00068
도 7은 상술한 수학식(2-5)에 의해 표현되는 함수의 예를 도시한 그래프이다. 도 7에서, 장치 최적 컬러 공간에 나타나는 Y 값(YOP 1/3)은 세로 좌표로 정해지고, 장치 최적 컬러 공간으로 변환되도록 컬러 공간에 나타나는 Y 값(YS 1/3)은 가로 좌표로 정해진다. 도 7에 도시된 바와 같이, Kadp=0(말하자면, 블랙-적응 보정이 실행되지 않으면)이면, 장치 최적 컬러 공간은 동적 범위의 소부분이다. 이 공간은 많이 수축된 것이다. Kadp가 0보다 크다면(Kadp>0), 장치 최적 컬러 공간은 팽창한다. 특히, Kadp=1.0일 때, 장치 최적 컬러 공간은 블랙 적응에 충분히 상응하는 공간이 된다. 이것은 장치의 전체 동적 범위를 활용하는 공간이 된다.
수학식(2-5)의 지수 파라미터들
Figure 112006059352655-pat00095
x,
Figure 112006059352655-pat00096
y 및
Figure 112006059352655-pat00097
z는 수학식(2-6)에서 도시된 바와 같이 Xs,kYs,k 및 Zs,k의 함수이다.
(수학식2-6)
Figure 111999016520622-pat00069
발명자가 수행한 실험의 결과들은, 이들 지수 파라미터들
Figure 112006059352655-pat00098
x,
Figure 112006059352655-pat00099
y 및
Figure 112006059352655-pat00100
z이 Xs,k, Ys,k 및 Zs,k가 0일 때, 1이어야 하고, Xs,kYs,k 및 Zs,k가 0보다 클 때, 1보다 커야 하고 단순한 증가를 경험한다. 즉, 이들 파라미터들
Figure 112006059352655-pat00101
x,
Figure 112006059352655-pat00102
y 및
Figure 112006059352655-pat00103
z는 함수들로 정의되고, Xs,k, Ys,k 및 Zs,k가 0일 때, 각각 1의 값으로 가정하며, Xs,k, Ys,k 및 Zs,k가 0보다 클 때, 1보다 크고 단순히 증가한다고 가정한다. 그러한 함수의 특정 예들이 도 8에 도시된다. 보다 구체적으로, 도 8은 지수 파라미터의 함수(f), 즉,
Figure 112006059352655-pat00104
y=f(YS,K)의 두 예 A1 및 A2를 나타내는 그래프이다.
이미지-처리 장치(1)에서, 입력측 관찰 환경 변경 회로(22)는 블랙-적응 보정을 고려한 장치 최적 컬러 공간으로 변환 처리를 실행한다. 따라서, 컬러 적응 모델에 기초한 변환 처리에서 얻어지는 LMS 값(LSMSSS)은 장치의 동적 범위에 상응하는 장치 최적 컬러 공간에 사용되기 위한 XYZ 값(XOPYOPZOP)으로 변환된다.
5. 장치 최적 컬러 공간으로의 변환 이후의 처리
장치 최적 컬러 공간으로의 변환 처리에서 얻어지는 XYZ 값(XOPYOPZOP)은 이미지-편집 회로(23)에 공급된다. 이미지-편집 회로(23)는 컬러 전범위 압축과 같은 이미지-편집 처리를 실행한다. 이미지-편집 처리에서, XOPYOPZOP 값은 LS *aS *bS * 값으로 변환된다. 이 변환은 수학식(2-7)에 의해 표현된다.
(수학식2-7)
Figure 112006059352655-pat00087

그 후, 이미지-편집 회로(23)는 획득된 LS *aS *bS * 값 상에서 컬러 전범위 압축과 같은 이미지-편집 처리를 실행한다. 그 후, 이미지-편집 회로(23)는 LS *aS *bS * 값을 XOPYOPZOP 값으로 변환한다. XOPYOPZOP 값은 출력측 관찰 환경 변경 회로(24)에 공급된다. 이미지-편집 처리는 본 발명에서 절대적으로 필요하지 않다. 이것은 실행되지 않을 수 있다.
삭제
XOPYOPZOP 값은 출력측 관찰 환경 변경 회로(24)로부터 출력측 변환기(25)를 통해 출력측 디바이스에 공급된다. 출력측 변환기(25)는 그것에 컬러 공간 최적을 가지는 것을 필요로 한다. 이것은 출력측 디바이스에 공급되기 전에 XOPYOPZOP 값이 최적 컬러 공간을 통해 전달되어야만 하기 때문이다. 출력측 디바이스의 최적 컬러 공간은 입력측 디바이스의 최적 컬러 공간에 동일하다. 따라서, 이하의 수학식(2-8)은 사실이다. 수학식(2-8)의 일부 심벌들에서의 접미사 IN(이하참조)는 입력측 디바이스에 속하는 값들을 나타내는 반면, 다른 일부의 심벌들에서의 접미사 OUT은 출력측 디바이스에 속하는 값들을 나타낸다.
(수학식2-8)
Figure 112004057584715-pat00088

장치 최적 컬러 공간들은 상술한 수학식들(2-5)에서 주어질 수 있다. 수학식들(2-5)은 다음의 수학식(2-9)에 의해 교체될 수 있다.
삭제
(수학식2-9)
Figure 112004057584715-pat00089

수학식들(2-9)은 이하의 수학식들(2-10)으로 변경될 수 있다.
(수학식2-10)
Figure 112006059352655-pat00105
수학식(2-10)으로부터 우리는 출력측에 대한 XsYsZs 값을 찾을 수 있다. 수학식(2-1)에 의해 나타나는 역 변환이 실시되고, 관찰 환경에 의존하지 않는 LMS 컬러 공간에서 사용하기 위해 XsYsZs 값을 LsMsSs 값으로 변환한다. 그 후, 컬러 적응 모델에 기초한 역 변환 처리는 LsMsSs 값에서 수행되고, 그리하여, LsMsSs 값을 XYZ 값으로 변환한다. 출력측 관찰 환경 변경 회로(24)는 XYZ 값을 출력측 변환기(25)에 공급한다.
삭제
출력측 디바이스 프로파일에 기초하여 출력측 변환기(25)는 회로(24)로부터 공급된 XYZ 값을 CMY 값으로 변환한다. 출력측 변환기(25)는 CMY 값을 프린터(3)로 출력한다.
상술한 바와 같이, 블랙-적응 보정은 사람마다 다른 블랙에 대한 적응을 실시한다. 그 결과로, 이미지의 컬러들은 입력측 및 출력측 디바이스의 가장 어두운 지점이 서로 상이할 지라도, 입력측 및 출력측 디바이스 모두에 거의 동일하게 나타난다. 따라서, 상술한 이미지-처리 장치(1)에서, 디스플레이(2)에 의해 생성되는 이미지를 나타내는 데이터를 수신하는 프린터(3)에 의해 인쇄되는 이미지 및 이미지 디스플레이(2)에 의해 디스플레이되는 이미지가 거의 동일하게 보이고, 이미지 디스플레이(2) 및 프린터(3)의 가장 어두운 지점들을 통해 서로 다르다.
6. 다른 실시예들
도 3에 도시된 다른 실시예에 있어서, 제 1 및 제 2 입력측 센서들(12 및 13)와 제 1 및 제 2 출력측 센서들(15 및 16)는 관찰 환경에 관련된 파라미터들을 얻는데 이용되고, 이미지-변환 처리에 적용된다. 이들 파라미터들은 이미지-처리 장치(1)에 직접 입력될 수 있다.
도 9는 이미지가 관찰되는 환경에 관련된 파라미터들을 직접 수신하는 이미지-처리 장치(51)를 도시한다. 도 3에 도시된 이미지-처리 장치(1)의 구성 요소들과 유사한 도 9에 도시된 장치(51)의 구성 요소들은 동일한 참조 부호들로서 표시되어 있다.
도 9에 도시된 바와 같이, 이미지-처리 장치(51)는, 도 3의 이미지-처리 장치(1)에 이용된 센서(12, 13, 15 및 16)를 대신하여, 두 개의 파라미터-설정 회로들(52 및 53)를 포함한다. 파리미터-설정 회로(52)는 입력측 관찰 환경 변경 회로(22)에 접속되고, 파리미터-설정 회로(53)는 출력측 관찰 환경 변경 회로(24)에 접속되어 있다.
이미지-처리 장치(51)에 있어서, 회로(22)가 이미지 데이터를 변환하기 위해 필요한 파라미터들은 입력측 관찰 환경 변경 회로(22)에 접속된 파리미터-설정 회 로(52)를 통해 회로(22)에 입력된다. 따라서, 입력된 파라미터들을 이용하여, 입력측 관찰 환경 변경 회로(22)는 이미지 데이터의 변환을 실행한다. 또한, 회로(24)가 이미지 데이터를 변환하기 위해 필요한 파라미터들은 출력측 관찰 환경 변경 회로(24)에 접속된 파리미터-설정 회로(53)를 통해 회로(24)에 입력된다. 따라서, 그들 파라미터를 이용하여, 출력측 관찰 환경 변경 회로(24)는 이미지 데이터의 변환을 실행한다.
파리미터-설정 회로(52 및 53)로부터 관찰 환경에 관련된 파라미터들을 입력하기 위해서는, 예를 들어, 도 10에 도시된 것과 같이 그래픽 사용자 인터페이스와 같은 메뉴 스크린이 이용되는 것이 바람직하다.
도 10에 도시된 스크린 메뉴는 파리미터-설정 회로(52)가 파라미터들을 설정하기 위해 이용된다. 스크린 메뉴는 다수의 초이스들으로부터, 실내등의 색도(light source), 실내등의 휘도(surround luminance) 및, 이미지 디스플레이(2)의 휘도(monitor luminance)를 장치(51)의 사용자가 선택할 수 있도록 설계되어 있다. 도 10에 도시된 메뉴 스크린에서, 실내등의 색도, 실내등의 휘도 및, 이미지 장치(2)의 휘도를 위해 "F6", "어두운(Dark)" 및 "중간(Mid)"이 각각 선택된다.
파리미터-설정 회로(52)는 이들 다양한 초이스들에 대응하는 관찰 환경에 관한 파라미터들을 저장한다. 파리미터-설정 회로(52)는 선택된 초이스들에 대응하는 파라미터들을 판독하고, 그들 파라미터들을 입력측 관찰 환경 변경 회로(22)에 공급한다. 도 10에 도시된 메뉴 스크린의 경우에 있어서, "F6", "어두운(Dark)" 및 "중간(Mid)"에 대응하는 파라미터들은 실내등의 색도(6), 실내등 휘도"Dark" 및 이미지 디스플레이 휘도"Mid"에 대해 선택되고, 입력측 관찰 환경 변경 회로(22)에 공급된다. 회로(22)는 이들 파라미터들에 따라 이미지 데이터를 변환시킨다.
도 3의 이미지-처리 장치(1)에 있어서, 입력측 디바이스 및 출력측 디바이스는 각각 이미지 디스플레이(2) 및 프린터(3)이다. 입력측 및 출력측 디바이스들은 이들에만 한정하지 않는다. 예를 들어, 입력측 디바이스 및 출력측 디바이스는, 도 11에 도시된 이미지-처리 장치(61)에서 처럼, 이미지 스캐너(62) 및 이미지 디스플레이(63)로 될 수 있다. 도 3에 도시된 장치(1)의 구성 요소들과 유사한 장치(61)의 구성 요소는 도 3에서 처럼 동일한 참조 부호들로 표시되어 있다.
도 11의 이미지-처리 장치(61)에 있어서, 제 1 입력측 센서(12)는 이미지가 이미지 스캐너(62)로부터 판독되어 프린트되었던 페이퍼 시트(64)로부터 반사된 광(L5)을 검출한다. 광(L5)으로부터, 센서(12)는 프린트된 페이퍼 시트(64)의 전체 휘도를 결정한다. 제 2 입력측 센서(13)는 페이퍼 시트(64)에 프린트된 이미지가 관찰될 때 존재하는 주변광(L6)을 검출한다. 제 1 출력측 센서(15)는 이미지 디스플레이(63)로부터 광(L7)을 검출하여 그들로부터 이미지 디스플레이(63)의 스크린의 반사율 등을 결정한다. 제 2 출력측 센서(16)는 이미지 디스플레이(63)에 의해 표시된 이미지가 관찰될 때 존재하는 주변 광(L8)을 검출한다.
본 발명은 도 3 및 도 11에 설명된 실시예에 제한을 두지 않는다. 또한, 본 발명은 도 12에 도시된 바와 같은 컴퓨터 시스템(71)에 적용될 수 있다.
도 12의 컴퓨터 시스템(71)은 중앙 처리 유닛(CPU)(72), 시스템 제어기(73), 캐쉬 메모리(74), 랜덤 액세스 메모리(75), 외부 저장 제어부(76), 입력 제어부(77), 이미지 데이터 입/출력 제어부(78), 비디오 제어기(79), 센서 제어부(80) 및 통신 제어부(81)를 포함한다. 이들 구성 요소들은 버스(82)에 접속되어 있다.
외부 저장 제어부(76)는 외부 저장 장치와 인터페이스로서 역할을 한다. 외부 기억 제어부(76)는 예를 들어, 하드디스크 드라이브(83) 또는 CD-ROM(84)에 접속되어 있다.
입력 제어부(77)는 입력 장치와의 인터페이스로서 기능을 한다. 입력 제어부(77)는 예를 들어, 키보드(85), 마우스-타입 포인팅 장치(86)에 접속되어 있다.
이미지 데이터 입/출력 제어부(78)는 이미지 데이터를 취급하는 장치와의 인터페이스로서 제공된다. 이 제어부(78)는 예를 들어, 이미지 스캐너(87) 및 프린터(88)에 접속되어 있다.
비디오 제어기(79)는 이미지 디스플레이와의 인터페이스로서 역할을 한다. 이는 예를 들어, CRT 디스플레이(89)에 접속되어 있다.
센서 제어부(80)는 외부 센서들과의 인터페이스로서 동작한다. 센서 제어부(80)는 예를 들어, 이미지-처리 장치(1)의 대조물들(counter parts)과 모두 동일한 제 1 및 제 2 입력측 센서(12)와 제 1 및 제 2 출력측 센서(15 및 16)에 접속되어 있다.
통신 제어부(81)는 통신 장치와 인터페이스로서 기능을 한다. 통신 제어부(81)는 예를 들어 모뎀(91) 또는 허브(92)에 접속되어 있다. 따라서, 컴퓨터 시스템(71)은 통신 제어부(81)에 접속된 모뎀(91)에 의해 전화선에 접속될 수 있다. 선택적으로, 컴퓨터 시스템(71)은 통신 제어부(81)에 접속된 허브(92)에 의해 미리 정의된 네트워크에 접속될 수 있다.
컴퓨터 시스템(71)에 있어서, CPU(72)는 이미지-처리부(11)가 이미지-처리 장치(1)에서 실행하는 것과 동일한 방식으로, 캐시 메모리(74) 및 랜덤 액세스 메모리(75)의 도움으로 시스템 제어기(73)의 제어 하에, 이미지 데이터를 처리한다.
그러므로, 컴퓨터 시스템(71)은 이미지 데이터 입/출력 제어부(78) 또는 비디오 제어기(79)의 이용으로 입력측 디바이스(예를 들어, 이미지 스캐너(87) 등)로부터 이미지 데이터를 수신한다. 시스템(71)에 있어서, CPU(72)는 이미지-처리부(11)가 이미지-처리 장치(1)에서 실행하는 것과 동일한 방식으로 이미지 데이터를 처리한다. 따라서, 처리된 이미지 데이터는 이미지 데이터 입/출력 제어부(78) 또는 비디오 제어기(79)를 통해 출력측 디바이스(예를 들어, 프린터(88), CRT 디스플레이(89) 등)에 출력된다.
개인마다 블랙에 대한 적응이 다양하기 때문에, CPU(72)가 이미지를 처리할 때, 이미지-처리 장치(1)에서와 마찬가지로 컴퓨터 시스템에서 블랙-적응 보정이 실시된다. 결과적으로, 입력측 및 출력측 디바이스들의 가장 어두운 점들이 서로 다르다 할지라도, 입력측 및 출력측 디바이스들에 의해 생성된 이미지들의 컬러들은 거의 동일하게 보인다.
서로 다른 장치들에 의해 재생되고 데이터에 의해 표현되는 이미지들이 컬러에 관해서 거의 동일하게 보일 수 있도록 이미지 데이터를 처리하는 이미지-처리 방법 및 이미지-처리 장치를 제공할 수 있다.

Claims (2)

  1. 이미지-취급 디바이스로부터의 입력된 이미지 데이터를 처리하여, 상기 이미지 데이터를 다른 이미지-취급 디바이스에 출력하는 이미지-처리 장치에 있어서,
    상기 이미지-취급 디바이스들에 의해 생성된 상기 이미지 데이터의 컬러들이 유사하도록 상기 이미지 데이터를 보정하는 블랙 적응 보정 수단으로서,
    RGB 값을 제 1 XYZ 값으로 변환하는 제 1 변환 수단;
    상기 제 1 XYZ 값을 제 1 LMS 값으로 변환하는 제 2 변환 수단;
    광 컬러 공간에서 사용하기 위하여 상기 제 1 LMS 값을 제 1 XopYopZop 값으로 변환하는 제 3 변환 수단;
    Lsasbs 값을 얻기 위하여 상기 제 1 XopYopZop 값에 대하여 이미지 편집 처리를 수행하는 제 1 수행 수단;
    상기 Lsasbs 값에 대하여 이미지 편집 처리를 수행하는 제 2 수행 수단;
    상기 편집된 Lsasbs 값을 제 2 XopYopZop 값으로 변환하는 제 4 변환 수단;
    LMS 컬러 공간에서 사용하기 위하여 상기 제 2 XopYopZop 값을 제 2 LMS 값으로 변환하는 제 5 변환 수단;
    상기 제 2 LMS 값을 제 2 XYZ 값으로 변환하는 제 6 변환 수단; 및
    상기 제 2 XYZ 값을 CMY 값으로 변환하는 제 7 변환 수단에 의하여 상기 이미지 데이터를 보정하는, 상기 블랙 적응 보정 수단을 포함하고,
    상기 광 컬러 공간에서의 이미지 데이터 처리는 상기 이미지-취급 디바이스들의 동적인 범위에 의존하지 않는, 이미지-처리 장치.
  2. 이미지-취급 디바이스로부터 입력된 이미지 데이터를 다른 이미지-취급 디바이스에 출력하기 전에, 처리하는 방법에 있어서,
    상기 이미지-취급 디바이스들에 의해 생성된 상기 이미지 데이터의 컬러들이 유사하게 되도록 상기 이미지 데이터를 보정하는 단계로서,
    RGB 값을 제 1 XYZ 값으로 변환하는 단계;
    상기 제 1 XYZ 값을 제 1 LMS 값으로 변환하는 단계;
    광 컬러 공간에서 사용하기 위하여 상기 제 1 LMS 값을 제 1 XopYopZop 값으로 변환하는 단계;
    Lsasbs 값을 얻기 위하여 상기 제 1 XopYopZop 값에 대하여 이미지 편집 처리를 수행하는 단계;
    상기 Lsasbs 값에 대하여 이미지 편집 처리를 수행하는 단계;
    상기 편집된 Lsasbs 값을 제 2 XopYopZop 값으로 변환하는 단계;
    LMS 컬러 공간에서 사용하기 위하여 상기 제 2 XopYopZop 값을 제 2 LMS 값으로 변환하는 단계;
    상기 제 2 LMS 값을 제 2 XYZ 값으로 변환하는 단계; 및
    상기 제 2 XYZ 값을 CMY 값으로 변환하는 단계에 의해 상기 이미지 데이터를 보정하는, 상기 보정 단계을 포함하고,
    상기 광 컬러 공간에서의 이미지 데이터 처리는 상기 이미지-취급 디바이스들의 동적인 범위에 의존하지 않는, 이미지 데이터 처리 방법.
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