색상 외관 모델: 컴퓨터 비전의 인식 및 표현 이해

By Fouad Sabry

색상 표현 모델이란 무엇입니까

CAM이라고도 하는 색상 표현 모델은 인간의 색각의 지각 요소를 포착하는 것을 목표로 하는 수학적 모델입니다. 이 모델은 색상의 모양이 자극 소스의 해당 실제 측정값과 일치하지 않는 보기 설정을 설명하는 데 사용됩니다.

혜택을 받는 방법

(I) 다음 주제에 대한 통찰 및 검증:

1장: 색상 외관 모델

2장: 국제조명위원회 L A B 색 공간

3장 : 측색법

4장: 색채 적응

5장: 국제조명위원회 색상 외관 모델 2002

6장: 색 공간

7장: 빨간색, 녹색, 파란색 색 공간

8장: 다채로움

9장: 국제조명위원회 1931 색 공간

10장: 최소 평균 제곱 색 공간

(II) 색상 외관 모델에 관한 대중의 주요 질문입니다.

(III) 다양한 분야에서 색상 외관 모델을 사용하는 실제 사례입니다.

이 책은 누구를 위한 것인가요?

전문가, 학부 및 대학원생, 열성팬, 취미생활자 및 모든 종류의 색상 표현 모델에 대한 기본 지식이나 정보를 넘어서고 싶은 사람들.

• Language: 한국어
• Publisher: 10 억 지식이 걸립니다 [Korean]
• Release date: Apr 29, 2024

Book preview

1 장 : 색상 모양 모델

CAM(Color Appearance Model)이라고 하는 수학적 모델은 물체의 인지된 색상이 자극원의 해당 물리적 측정과 다른 상황과 같은 인간 색각의 지각 요소를 특성화하려고 시도합니다. 반면, RGB 또는 CMYK 색상 모델과 같은 색상 모델은 색상을 나타내는 좌표 공간을 설정합니다.

UCS(균일 색상 공간)의 목표는 색상 간의 명백한 차이가 공간에서의 물리적 분리에 비례하는 색상 모델을 작성하는 것입니다. UCS는 CAM을 정적 뷰 환경에 적용한 결과이고, CAM은 UCS를 동적 뷰 환경에 적용한 결과입니다. 이러한 종류의 모델링이 없어도 UCS는 조잡한 CAM으로 사용할 수 있습니다.

관찰자는 모든 색의 근원입니다. 객관적으로, 유일하게 보이는 것은 빛의 스펙트럼 전력 분포입니다.

이를 염두에 두고 모든 사람은 색상을 다르게 봅니다.

그러나 많은 연구자들은 빛의 스펙트럼 전력 분포를 인간의 감각 반응과 정량적으로 연결하려고 시도했으며 어느 정도 성공을 거두었습니다.

1931 년 CIE (International Commission on Illumination)에서 개발 한 정신 물리학 기술을 활용하여 XYZ 색 공간은이 감각 수준에서 인간의 색 지각을 정확하게 나타냅니다.

그러나 XYZ 색상 모델에는 사용을 제한하는 가정이 내장되어 있습니다(예: 자극의 망막 궤적, 눈에 닿는 빛의 휘도 수준, 관찰된 물체 뒤의 배경, 주변 조명의 휘도 수준). 동일한 XYZ 삼자극 값을 가진 두 개의 자극은 다른 모든 요인이 일정하게 유지되는 경우에만 인간 관찰자에게 동일한 색조를 갖는 것처럼 보입니다. 초기 조건이 다른 경우 동일한 X, Y 및 Z 삼자극 값을 갖는 두 개의 동일한 자극에서 다른 색상이 인식될 수 있습니다(그 반대의 경우도 마찬가지: 서로 다른 XYZ 삼자 자극 값을 갖는 두 개의 다른 자극은 동일한 색상 모양을 생성할 수 있음).

사람의 색 인식을 표현하려면 보기 환경이 다양한 경우 정적 XYZ 색 모델보다는 색 모양 모델이 필요합니다.

인간은 XYZ 삼자극 값을 사용하여 색상을 인식하지 않고 모든 색상 모양 모델(색조, 밝기, 밝기, 채도, 다채도 및 채도)에 심각한 문제를 일으키는 모양 매개변수를 사용하여 색상을 인식합니다. 따라서 X, Y 및 Z 삼자극 값은 모든 색상 모양 모델(최소한 색조, 밝기 및 채도)의 일부로 이러한 모양 매개 변수(보기 조건을 고려하여)로 변환되어야 합니다.

색상 모양 모델이 설명하려고 시도하는 몇 가지 색상 모양 현상은 아래에 설명되어 있습니다.

색채 적응은 광원의 백색점(또는 색온도)의 영향을 받지 않고 반사된 물체를 볼 수 있는 인간의 눈의 능력입니다. 흰 종이는 빛이 푸르스름하든 노란색이든 관계없이 사람의 눈에 흰색으로 보입니다. 이것은 가장 근본적이고 근본적으로 중요한 색상 모양 현상이므로 모든 색상 모양 모델에는 이 동작을 모방하려고 시도하는 CAT(색채 적응 변환)가 포함되어야 합니다.

이것은 기본 삼자극 기반 색상 모델을 더 복잡한 색상 모양 모델과 명확하게 구분합니다. 조명된 물체의 표면 색상을 설명할 때, 단순한 삼자극 기반 색상 모델은 광원의 화이트 포인트를 고려하지 않으므로 광원의 화이트 포인트가 변경되면 표면 색상도 변경됩니다. 반면에 색상 모양 모델은 광원의 흰 점(따라서 모델 계산에서 이 값이 필요함)을 설명하므로 광원의 흰색 점이 변경되더라도 표면에 대해 동일한 색상을 보고합니다.

색채 적응 상황에서, 서로 다른 XYZ 삼자극 값을 가진 두 개의 자극은 동일한 색상 모양을 생성할 수 있습니다. 백서의 반사된 빛은 스펙트럼 전력 분포가 다르며, 결과적으로 백서에 비치는 빛(흰색)의 색온도에 따라 X, Y 및 Z 삼자극 값이 달라집니다.

여러 요인이 관찰자의 색상 인식을 변경합니다.

베졸드-브뤼케(Bezold-Brücke) 색조 변화: 단색광의 색조는 휘도에 따라 변합니다.

Abney 효과: 백색광을 추가하면 단색광의 색상이 변경됩니다(색상 중립이 예상됨).

여러 요인이 관찰자의 대비 인식을 변경합니다.

스티븐스 효과: 밝기는 대비를 향상시킵니다.

Bartleson-Breneman 효과는 주변 조명 수준이 상승할 때 발광 이미지(예: LCD 화면 이미지)의 인지된 대비가 증가한다는 것을 나타냅니다.

인간의 눈은 색상의 인지된 생동감을 변경하는 효과의 영향을 받습니다.

헌트 효과: 조명 수준이 높을수록 색상이 더 선명해집니다.

인간의 눈은 빛이 인식되는 방식을 변화시키는 영향을 받습니다.

헬름홀츠-콜라우쉬(Helmholtz-Kohlrausch) 효과: 채도에 따른 밝기 향상.

인간의 뇌는 각 픽셀에 고유한 문맥적 의미 집합을 할당하기 때문에 공간 현상은 이미지에서 실제로 발생하는 색상(예: 회색 대신 그림자)에만 영향을 미칩니다. 착시라는 용어는 이러한 사건을 설명하는 데 사용될 수 있습니다. 그들은 문맥적 특성 때문에 모델링하기가 매우 어렵습니다. 이렇게 시도하는 모델을 iCAM(Picture Color Appearance Model)이라고 합니다.

색상 외관 요인 및 현상의 다양성과 당면한 작업의 고유한 어려움으로 인해 단일 색상 외관 모델은 보편적으로 적용할 수 있는 것으로 간주될 수