채색 분리 기반의 색 변환 기법

Abstract

두 영상을 이용하여 분위기를 전환하고자 할 때, 영상에서 분위기에 영향을 주는 요소 중 하나인 색을 이용함으로써 영상의 분위기를 변환한다. 색을 변환할 때, 국부적인 색상의 특징을 반영하기 위해 입력 영상의 화소에 대하여 색인을 하는데 낮은 채도 상에서는 색상의 식별력 저하로 인해 부적절한 색인의 색상 항목으로 색인이 되는 문제를 발생 시킨다. 따라서 본 논문에서는 유채색과 무채색을 분리함으로써, 낮은 채도 상에서의 잘못된 색인이 일어나지 않도록 제한하여 색을 변환하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 채도의 문턱치를 이용하여 유채색과 무채색을 구분하는 단계, 구분된 화소들을 실린드리컬 거리(cylindrical metric)를 이용하여 11가지 색상 항목(index color)으로 색인을 하는 단계, 각 색상 항목의 우선순위 결정하고 평균과 표준편차를 구하는 단계, 마지막으로 Lab 색 공간에서 색을 변환하고 영상의 잡음과 의사 윤곽선(pseudo-contour)을 제거하기 위한 후처리 단계의 4단계로 구성된다. 실험결과를 통해 제안한 방법은 낮은 채도 상에서도 유채색과 무채색이 잘 분리되어 색인이 되었음을 보이고 원본 영상의 색이 참조 영상의 색으로 자연스럽게 변환된 것을 보인다.; New techniques for transferring the color style of a source image into an arbitrary given reference image is proposed. In the process of color transfer, misidentification of colors with low saturation causes a wrong indexing. In order to solve this problem, the colors with low saturation are separately treated as achromatic color, since the color differentiation for these colors may be ambiguous. The proposed method is composed of the following four steps. In the first step, the color of each input pixel is classified into chromatic and achromatic color. If the saturation value of the pixel is less than a threshold value, it is classified as an achromatic color. In the second step, the color is indexed with 11 representative colors using cylindrical metric. In the third step, the priority for each index color is determined. Then the average and standard deviation of each index color are calculated. In the final step, the color is transferred in Lab color space and the post processing is performed to remove noises and pseudo-contours. Experimental results show that the proposed method effectively transfer the color style of a source image into an arbitrary given reference image, tested on various images.